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Quality and Usability LabSubjective assessment and instrumental prediction of mobile online gaming on the basis of perceptual dimensions

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Subjective assessment and instrumental prediction of mobile online gaming on the basis of perceptual dimensions

Motivation

Die Bestimmung der subjektiv empfundenen Qualität des Nutzers (Quality of Experience) von reinem Audio- und Video-Material unterscheidet sich in vielfacher Weise von der Qualitätsbestimmung von Computerspielen. Letztere weisen durch ihren interaktiven Charakter eine Vielzahl an Einflussfaktoren auf. Nicht nur Faktoren komplexer und innovativer Spielsysteme haben einen Einfluss auf die QoE, sondern auch der Spieler selbst. Ein Qualitätsurteil, das sich durch den Vergleich von erwarteter und wahrgenommener Beschaffenheit einer Einheit ergibt, hängt stark von den Vorlieben, Erwartungen und Fähigkeiten des Spielers ab.

Auf dieses noch junge Forschungsgebiet lassen sich nicht ohne Weiteres standardisierte Methoden zur Bestimmung der QoE anwenden. Dies wird bereits dadurch ersichtlich, dass in aufgabenorientierten Mensch-Computer-Interaktionen das Ziel mit minimaler Anstrengung erreicht werden soll. In einem Spiel übt der Spieler jedoch Aufwand aus, um das Ergebnis zu beeinflussen und fühlt sich dadurch emotional verbunden. Neue Konzepte wie Immersion und Flow, einem Zustand des Glücksempfindens während des Gleichgewichts von Fähigkeiten und Herausforderungen, treten somit in Erscheinung.

Eine Analyse des Spielemarktes zeigt, dass der Anteil von mobilen digitalen Spielen (Mobile Games) in den vergangen Jahren stark gestiegen ist. Mobile Games sind in jenem Sinne besonders, da mobile Geräte wie Smartphones oder Tablets nicht ursprünglich für Spiele entwickelt wurden und diese somit nicht optimal daran adaptiert sind. Dies gilt auch für das neuartige Konzept des Cloud Gamings, bei dem das gesamte Spiele auf einem Server ausgeführt und lediglich das Video- und Audio-Material zum Endnutzer übertragen wird.

 

Ziel des Projekts

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Methoden zur Bestimmung der QoE von Mobile Games zu entwickeln. Zudem soll basierend auf einer Datenbank mit subjektiven Qualitätsurteilen ein Modell, ähnlich dem bekannten E-Modell, zur Vorhersage der QoE entworfen werden. Folgende konkrete Schritte sind hierzu geplant:

  • Einrichtung und Modifikation einer Testumgebung zur Durchführung von Experimenten mit einem Cloud-Gaming-System für Mobile Games
  • Entwicklung einer Klassifizierung von Spielen zur Auswahl von repräsentativen Spielen und zur Identifizierung von System- und Nutzerfaktoren
  • Erstellung eines Fragebogens, der einen großen Raum relevanter Qualitätsdimensionen abdeckt
  • Identifizierung von qualitätsrelevanten Wahrnehmungsdimensionen und Analyse ihres Einflusses auf die Gesamtqualität
  • Die Analyse der Performance von aktuellen objektiven Metriken, die für unterschiedliche Inhalte und Dienste im Bereich vom Mobile Gaming vorgeschlagen wurden
  • Erstellung eines QoE-Modells basierend auf den Eigenschaften des Spiels, des Systems und des Netzwerks sowie Benutzer- und Kontextfaktoren

 

 

Zeitraum: 
01/2016 - 06/2019
T-labs Teammitglieder:
Steven Schmidt
Finanziert von:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektnummer:
MO 1038/21-1

Publikationsverzeichnis

A Classification of Video Games based on Game Characteristics linked to Video Coding Complexity
Zitatschlüssel zadtootaghaj2018a
Autor Zadtootaghaj, Saman and Schmidt, Steven and Barman, Nabajeet and Möller, Sebastian and Martini, Maria G.
Buchtitel 16th Annual Workshop on Network and Systems Support for Games (NetGames)
Seiten 1–6
Jahr 2018
ISSN 2156-8146
DOI 10.1109/NetGames.2018.8463434
Adresse Piscataway, NJ
Monat jun
Notiz electronic
Verlag IEEE
Wie herausgegeben full
Zusammenfassung Applications used for video streaming of gaming content have seen tremendous growth over the recent years as evident with the increasing popularity of services such as Twitch.tv and YouTubeGaming. Gaming video streaming encoding needs to be performed in real-time and thus has a strict set of encoding constraints. Therefore, many traditional encoding optimization methods such as multiple-pass encoding are not suitable for live gaming video streaming applications. The video quality of streaming services is highly content dependent. While this holds true also for conventional contents, there exist many characteristics of games that do not vary much over time. Therefore, such game-specific information can be exploited to optimize the encoding process. In this paper, we present a classification of games using characteristics such as the type of camera movement, texture details, and static areas of a scene. Using a database of gaming videos from different genres and complexity, we obtain clusters corresponding to the calculated quality values (VMAF). The derived gaming characteristics are then mapped to the quality classes to obtain a decision tree based game classification. We illustrate how the classification can be used for encoding bitrate selection and quality prediction.
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