DEVELOPMENT OF ALGORITHMS ANALYSIS AND SYNTHESIS OF VIDEO QUALITY FOR IPTV MANAGEMENT SYSTEM ON BASE OF SCALABLE VIDEO CODING

Abstract

Review trends and prospects development of IPTV systems. Describes technology of scalable video coding standards H.264/SVC. Developed algorithms analysis and synthesis of video quality for IPTV system with dynamic adaptation streaming. Shows the effectiveness of adaptation video to the characteristics of communication channels.

Full Text

Сегодня мультимедиаконтент доступен на разнообразных оконечных устройствах через множество сетей. Пользователи хотят получать контент не только в лучшем поддерживаемом качестве, но также иметь возможность выбора качества на основе своих предпочтений. Например, пользователю мобильного устройства, работающего через беспроводной канал связи (Wi-Fi, 3G, LTE и др.), предпочтительнее принимать потоковое видео в пониженном качестве. Это повысит удобство просмотра в меняющихся условиях приема, а также снизит нагрузку на процессор, оперативную память и аккумулятор. Для этого контент-провайдерам необходимо предлагать мультимедиаконтент с учетом широкого диапазона возможностей использования, обеспечивая максимальное качество восприятия QoE (Quality of Experience) для каждого конкретного пользователя [1]. На данный момент задача решается следующим образом: несколько вариаций одного и того же контента (см. рис. 1.) хранятся в различном качестве и предлагаются отдельно для загрузки или потокового вещания (simulcast transmission). Этот подход неэффективен, поскольку требует дополнительного места на жестком диске. Кроме того, велика вероятность, что не все желаемые версии контента могут быть предоставлены пользователю, и в этом случае QoE от просмотра будет неоптимальным. Рис. 1. Выбор качества вещания на видеохостинге www.youtube.com На схеме рис. 2 от видеоисточника требуется передать видеопотоки с различным качеством множеству клиентов. В этом примере исходный видеоклип кодируется трижды, для формирования трех независимых AVC-потоков, каждый из Рис. 2. Одновременное вещание множества потоков (simulcast) «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 70 Косенко С.Г. которых необходимо передать и декодировать. Основной недостаток такого вещания состоит в трате доступной полосы пропускания (ПП) IP-сети и ресурсоемкости вещательного оборудования (ОЗУ, ПЗУ, процессорная мощность) на кодирование и передачу нескольких битовых потоков, содержащих одну и ту же видеопоследовательность. Теоретически возможно использование меньшей ПП за счет уменьшения избыточности между этими тремя потоками. Хотя этот подход подходит для предварительно записанного контента (например, для приложений «видео по запросу» VoD (Video on Demand)), он не работает для контента «реального времени», то есть для приложений с низкими задержками. Множество вариаций контента, как правило, не могут быть произведены (закодированы) в реальном времени и предложены для различных условий использования. Один из самых сложных случаев - «живая» трансляция видеоконференции в гетерогенной сети, где системе управления приходится справляться с разнообразием устройств и сетей участников. Другой пример - во время трансляции футбольных матчей по индивидуальным запро сам пользователей приложение выполняет (почти мгновенно) повтор захватывающих моментов матча. В настоящий момент в таких приложениях используется транскодирование, этому методу присущи проблемы - деградация качества и заметная задержка, особенно при большой нагрузке. Активно разрабатываемая технология масштабируемого кодирования видео (Scalable Video Coding - SVC) призвана решить описанные выше проблемы за счет интеграции адаптивной поддержки в новые кодеки. Общая концепция масштабируемого кодирования заключается в идее, что «часть потока может быть удалена таким образом, что сформированный в результате этого субпоток может быть декодирован некоторым декодером». Основной целью SVC является снижение общей скорости потока (по сравнению с вариантом одновременной передачи) при доставке множества версий исходной видеопоследовательности. Это достигается сокращением избыточности между различными версиями одной и той же оригинальной видеопоследовательности и ее кодированием с управляющими точками. Рис. 3. Масштабируемое кодирование для передачи множества потоков (scalable) Рассмотрим применение SVC на примере рис. 3. Одиночный SVC-кодер генерирует три битовых потока, называемых уровнями (layers). Нижний, или базовый, уровень base layer (уровень 0 на рис.3) - поток, декодируемый стандартным декодером (например, Н.264-декодером), содержит видеопоследовательность с самым низким из доступных параметров качества/разрешения. Один или более улучшающих уровней (enhancement layers), уровни 1 и 2 в этом примере, кодируются как SVC-потоки. Для получения последовательности лучшего качества или разрешения SVC-декодер декодирует базовый уровень и один или несколько улучшающих уровней. В этом примере используется стандартный AVC-декодер, декодирующий уровень 0 для получения последовательности низкого качества; декодирование уровней 0 и 1 SVC-декодером позволяет получить последовательность повышенного качества; декодирование уровней 0; 1; 2 SVC-декодером дает на выходе последовательность наилучшего качества. SVC использует избыточность кодируемых последовательностей различного качества или разрешения для последовательного улучшения качества видеопоследовательности от базового и нижних улучшающих уровней. Таким образом, становится возможным получение аналогичного результата, как и при одновременном вещании (см. рис. 2), но с меньшими требованиями к пропускной способности канала. «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 Косенко С.Г. 71 Виды масштабируемого кодирования Масштабируемое кодирование видео SVC включено в стандарт H.264/AVC в качестве приложения G (Annex G) и расширяет возможности оригинального стандарта [2]. H.264/SVC поддерживает три основных типа или класса масштабируемости (см. рис. 4): Рис. 4. Типы масштабируемого кодирования - временное масштабирование: базовый уровень кодируется с низким временным разрешением (низкой кадровой скоростью); добавление улучшающего уровня повышает кадровую скорость декодируемой последовательности; - пространственное масштабирование: базовый уровень кодируется с низким пространственным разрешением; добавление улучшающего уровня повышает пространственное разрешение декодируемой последовательности; - масштабируемость качества: базовый уровень кодируется с низким визуальным качеством, используя большие параметры квантования QP; добавление улучшающего уровня повышает визуальное качество декодируемой последовательности. На основе масштабируемого кодирования предлагается несколько идей архитектур систем адаптации контента: от простых клиент-серверных систем до более сложных с участием нескольких узлов адаптации, расположенных вдоль пути доставки контента [1; 3]. Масштабируемые кодеки дают хорошую основу для выполнения эффективной динамической адаптации медиаконтента для различных устройств и характеристик сетей и находят ряд полезных применений: - множественное декодирование: все чаще один и тот же видеоматериал (см. рис. 1) кодируется и передается на устройства, обладающие различными характеристиками: от КПК с невысокой пропускной способностью сети (3G, GPRS и пр.) и маленьким экраном до высокоскоростных ПК с HD-монитором. Масштабирование видеопотока позволяет поддерживать широкий диапазон устройств настолько эффективно, насколько это возможно; - архивация: хранение видеоряда в виде масштабируемого потока позволяет организовать быстрый предварительный просмотр (preview). Например, HD-последовательность кодируется набором масштабируемых уровней. Извлечение только базового уровня дает ознакомительную (низкого качества) версию видеопотока, по которой можно быстро оценить всю HD-последовательность; - управление качеством вещания: классические технологии ТВ (например эфирные), как правило, имеют строго определенный, гарантированный канал видеопередачи. Однако в IP-сетях параметры каналов могут значительно меняться в течение сеанса связи. Так, при организации потокового вещания или видеоконференц-связи пропускная способность канала будет зависеть от различных факторов: величина создаваемого трафика, заторы в сети и др. Масштабируемое кодирование видео предлагает инструменты по максимизации качества в определенный момент времени для заданного декодера. Например, сервер потокового вещания передает базовый и улучшающие уровни видеопотока. Если все передаваемые уровни успешно получены, приемник IPTV декодирует видеопоток максимально возможного качества. Если в процессе передачи возникли потери, декодер обрабатывает только базовый из имеющихся уровней видеопотока. Пока основной уровень успешно декодируется, происходит стабильное отображение видеопоследовательности с базовым качеством. Это означает, что базовый уровень является определяющим и должен передаваться с более высоким приоритетом, нежели улучшающие уровни. Система IPTV вещания с ориентацией на пользовательское качество восприятия QoE В традиционных сетях IPTV, если причины негативных явлений в каналах связи (потери IP-пакетов, BER, джиттер, задержки), превышающих пороговые значения, устранить не удается, единственным выходом для вещания с заданным уровнем качества является переход на резервный канал передачи данных (если таковой существует). В то время как система IPTV с масштабируемым кодированием может адаптировать видеоконтент в условиях меняющихся характеристик каналов связи и предоставлять пользователю максимально возможного качества услуги в теку «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 72 Косенко С.Г. щий момент. При этом адаптация вещания может преследовать следующие цели: - реакция на изменения условий вещания; - реакция на запрос пользователя изменить качество вещания. Сложность реализации динамических систем адаптации контента заключается в природе цифрового телевизионного вещания (ЦТВ) [4] и субъективных пользовательских оценках качества, выражаемых через качество восприятия QoE. Пользователь чутко реагирует на любые ухудшения условий просмотра, поэтому система IPTV должна непрерывно отслеживать качество вещания, диагностировать «проблемные» ситуации с позиции клиента и устранять либо минимизировать их последствия в максимально сжатые сроки. Вследствие скоротечности и изменчивости процессов, протекающих в IP-сети, целесообразно выполнять и принимать решения о необходимости адаптации контента в автоматическом режиме. Наиболее точные данные о качестве вещания IPTV можно получить с помощью методик оценки на основе мнений наблюдателей. К сожалению, такие «времяемкие» измерения требуют специализированных установок, что делает этот метод дорогим. Кроме того, существуют сложности обеспечения статистически интерпретируемых и воспроизводимых результатов. В связи с этим приходится использовать объективные методики оценки качества, пытаясь интерпретировать измерения в плоскость пользовательских оценок QoE. При этом необходимо понимать, что объективные измерения не являются прямой заменой субъективных оценок качества. Объективные и субъективные оценки качества являются взаимодополняющими. Таким образом, первоочередная задача системы динамической адаптации контента заключается в повышении общей оценки качества восприятия QoE от потребления услуг IPTV. Ее решение подразумевает проведение анализа ситуации (оценка текущего состояния линий связи и узлов системы IPTV) и синтеза решения (выполнение действий, направленных на улучшение текущего состояния услуг IPTV). Ввиду того что качество вещания зависит от многих характеристик системы IPTV, расчет параметров системы адаптации контента может быть значительно затруднен. Поэтому крайне важно выбрать объективный критерий качества, который будет учитывать достаточно широкий диапазон возможных проблем в системе IPTV. При этом для получения точных сведений о ка честве вещания желательно проводить измерения как можно ближе к клиенту IPTV [5] и осуществлять сквозной (end-to-end) контроль начиная с этапа формирования видеопотока на сервере и заканчивая результатом декодирования на приемнике. Определим задачу синтеза как нахождение однокритериальной целевой функции по максимизации качества восприятия QoE от просмотра видео после прохождения видеопотока через действующую IP-сеть. Характеристики видеопотока (тип кодека, параметры сжатия, структура видеопотока, инструменты кодирования и др.) в системе IPTV являются варьируемыми параметрами, причем их значения должны выбираться с учетом имеющихся ограничений: доступных ресурсов IP-сети (пропускная способность сети, производительность сетевых устройств), вещательного оборудования IPTV (процессорная мощность, оперативная память [10]) и характеристик каналов связи (битовые ошибки, потери IP-пакетов, джиттер, задержки и др.). В качестве примера рассмотрим принцип построения системы IPTV с динамической адаптацией контента, где в качестве ограничительного параметра будет выступать коэффициент битовых ошибок BER о на выходе видеодекодера приемника IPTV. BER является основным критерием качества канала во многих системах ЦТВ [6], а также одной из важнейших характеристик цифровых систем передачи (ЦСП) [7]. В сетях IPTV BER может приводить к различным последствиям: от незначительных повреждений элементов изображения (макроблоков, векторов движения и т.п.) до потерь целых кадров и IP-пакетов. В реальных IP-сетях присутствует некоторый уровень BER, не оказывающий заметного влияния на работу системы IPTV и определенный стандартами как допустимый [8]. При этом битовая ошибка на сетевом уровне модели OSI регистрируется только в случае, когда 16-битное поле целостности заголовка IP-пакета не проходит проверку [9]. Таким образом, задача обнаружения битовых ошибок в видеопотоке осуществляется на более высоком уровне модели OSI - уровне приложений. В IPTV эта работа возлагается на декодер проигрывателя IPTV, что должно быть учтено при разработке алгоритма анализа. Алгоритм анализа На рис. 5 показан алгоритм анализа и мониторинга уровня качества вещания IPTV. Запуск алгоритма (1) инициирует передачу по IP-сети «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 Косенко С.Г. 73 тестовой видеопоследовательности от сервера вещания к клиенту IPTV (2). Приемник IPTV декодирует видеопоследовательность, вычисляет коэффициент ББЯвидео на выходе видеодекодера (3) и сравнивает его с пороговым значение BER (4). порог видео 4 ' Пороговое значение (может варьироваться в зависимости от выбранных стандартов компрессии, уровней и профилей вещания) устанавливается опытным путем и определяет удовлетворительное качество вещания, при котором еще не требуется оптимизация. Если текущее значение BER не превышает BER - качество видео порог видео считается приемлемым, оптимизация не требуется и работа алгоритма анализа на этом завершается. Если текущее значение превышает пороговое значение BER > BER , то делается вывидео порог видео вод о необходимости оптимизации видеопотока или IP-канала и работа алгоритма также завершается. В случае, если текущее значение BER не видео превышает BER - качество считается припорог видео емлемым, оптимизация не требуется (5) и работа алгоритма анализа на этом завершается (7). Если текущее значение превышает пороговое значение BER > BER , то делается вывод о видео порог видео необходимости оптимизации видеопотока или IP-канала (6), а работа алгоритма анализа также завершается (7). ®с Начало © © Передача тестового видео [от сервера до клиента) ДЛЯ ВЫЧИСЛеНИЯ ВЕЙдцдед Вычисление значения BER„ © JL © нет ІД3 Т ре&уется оптимизация IP-канала (увеличение ПП, снижение BER, альтернативный IP-канал и др.] Оптимизация не требуется La_ ®с Конец ганизовано вещание. Если величина BER , не канала’ превышает установленных норм (3), повышение избыточности видеопотока не требуется (4). Если измеренная величина превышает пороговое значение BER , вещание в штатном режиме канала порог не будет соответствовать заданным критериям качества, и требуется внесение избыточности в видеопоток для компенсации возникающих в IP-канале ошибок. Расчет величины необходимой избыточности n% производится в блоке (5). Рис. 5. Алгоритм анализа канала связи для вещания Рис. 6. Алгоритм синтеза видеопотока Алгоритм синтеза Если в результате анализа (см. рис. 5) было определено, что требуется оптимизация видеопотока, запускается алгоритм синтеза (1) - см. рис. 6. Определяется величина битовых ошибок BER_амаля для IP-канала (2), по которому будет ор- После оценки качества IP-канала происходит измерение доступной полосы пропускания IP -канала ППканал а для вещания видеопотока (6) и вычисление максимально допустимой скорости видеопотока Bitrate (7), которая может видео max 4 ' ’ ґ быть выделена для вещания. В блоке (8) выясня- «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 74 Косенко С.Г. ется, возможно ли синтезировать видеопоток для вещания с текущими характеристиками IP-сети (Bitrate и BER ). Если I II I недостаточ- 4 видео max канала7 но, то требуется оптимизация работы IP-канала (увеличение доступной ПП, снижение ошибок на канале) или переключение на резервный маршрут (10). Если ПП достаточно для организации вещания - осуществляется выбор уровня качества вещания и, если необходимо, уровня дополнительной избыточности видеопотока, для компенсации BER^^ (9). После определения настроек вещания отдается команда на изменение характеристик видеопотока на источнике вещания (11). Для проверки текущего качества вещания после вступивших в силу изменений у абонента вновь запускается алгоритм анализа BER (12) - см. видео рис. 5, и алгоритм синтеза завершает свою работу (13). В основе разработанных алгоритмов анализа и синтеза для системы IPTV с динамической адаптацией контента лежит измерение коэффициента BER^ на выходе видеодекодера непосредственно перед выводом его на экран. В результате разработанная на основе этих алгоритмов система мониторинга и управления вещанием IPTV будет обладать информацией о качестве вещания, максимально приближенной к пользовательским оценкам QoE, что повысит точность принимаемых решений. Достоинства алгоритмов Внедрение автоматического управления качеством вещания в системе IPTV на базе разработанных алгоритмов анализа и синтеза качества вещания: 1. Повышает устойчивость работы системы IPTV в нештатных режимах (перегрузки, потери и ошибки в каналах связи) благодаря адаптации контента к характеристикам каналов связи; 2. Минимизирует сроки устранения проблем благодаря автоматизации логики принятия решений; 3. Повышает эффективность использования ресурсов системы IPTV (доставка видеопотока максимально возможного качества в текущих условиях) для максимизации удовлетворенности пользователей от услуги IPTV. Проведение эксперимента Сформулировав целевую функцию и описав ее работу в виде алгоритмов анализа и синтеза качества вещания, проведем эксперимент по адаптации контента с целью повышения пользо вательской оценки QoE от просмотра в нештатных условиях вещания в IP-сети. В зависимости от текущих условий работы системы IPTV технологии адаптации контента могут в значительной степени различаться. Повышение стандартного качества вещания до высокой четкости в условиях свободных ресурсов реализуемо простым переключением уровня вещания, тогда как предотвращение сбоев вещания требует повышение помехозащищенности передаваемого видеопотока, возможно даже, за счет понижения уровня вещания. Так, при потерях IP-пакетов из-за помех в канале связи может быть применено дублирование информации, например повторная передача опорных I-кадров [11]. Однако в условиях джиттера в IP-сети такой метод может значительно усложнить прием и декодирование видеопотока. Если же потери IP-пакетов вызваны перегрузками в канале связи, эффективнее будет применить технологию кодирования видеопотока с неравнозначной защитой от ошибок различных частей видеопотока [12], что позволит стабильно принимать базовый уровень вещания. На основе модели сети IPTV [4] по схеме, представленной на рис. 7, было проведено исследование качества вещания IPTV в канале с битовыми ошибками. Рис. 7. Схема проведения исследования В ходе исследования в IP-сети формировался заданный уровень битовых ошибок с равномерным законом распределения. Генерация битовых ошибок выполнялась с помощью консольной утилиты управления трафиком tc [13]. Пример синтаксиса tc приведен на рис. 8. tc qdisc add dev ethO roo^ netem corrupt 0.5% Используемый сетевой интерфейс Праве пользователя Генерация BER I Р-пакета Величина вводимой BER Рис. 8. Синтаксис утилиты tc для формирования BER В качестве варьируемого параметра для адаптации контента было решено применить длину последовательности группы кадров GOP (group «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 Косенко С.Г. 75 of picture), лежащую в основе кодирования всех стандартов MPEG. Последовательность GOP представляет собой комбинацию трех типов кадров: I-кадры (intra, опорные), P-кадры (predictive, предсказываемые), B-кадры (bi-directional, двунаправленные). Структура GOP содержит только один опорный I-кадр и всегда с него начинается [14]. Остальные P- и Б-кадры являются предсказанными от опорного I-кадра этой GOP. Длина GOP определяется как расстояние между двумя соседними I-кадрами видеопоследовательности. Рис. 9. Распространение ошибок от опорного кадра Именно структура GOP в значительной степени определяет степень сжатия видеопотока за счет сокращения межкадровой избыточности. Чем длиннее GOP, тем выше степень сжатия. В стандарте MPEG-4 длина GOP может варьироваться вплоть до 250 кадров, тогда как в MPEG-2 - строго 16 кадров. Однако в IPTV в силу требований к скорости переключения каналов (не более 2 с от нажатия клавиши на пульте ДУ [5]) длинные GOP-последовательности нежелательны и обычно составляют 16 кадров. Поскольку ошибки в опорном I-кадре распространяются на все последующие кадры этой GOP (см. рис. 9), было решено уменьшать длину GOP с целью снижения значимости и длительности возникающих битовых ошибок. Для проведения исследования использовалось несжатое видео в формате YUV (длина: 600 кадров, размер кадра: 704^576, скорость видеопотока: 146 Мбит/с). Тестовые видеопоследовательности кодировались в формате H.264/AVC (MPEG-4 Part 10), являющимся самым популярным форматом вещания в сетях IPTV. Все пара метры кодирования, за исключением длины GOP, - идентичны. Характеристики тестовых последовательностей представлены в таблице 1. Таблица 1. Характеристики тестовых видеопоследовательностей Длина GOP Скорость видеопотока, байт/с Всего, байт мин. средняя макс. 16 1343760 2304240 3375120 5768719 12 1425360 2453520 3638160 6142273 8 1576560 2719200 3880560 6806053 4 2055360 3519120 4897920 8805493 В ходе эксперимента генерировались битовые ошибки с заданным уровнем вероятности (от 0% до 1%, с шагом 0,2%). Для исследования видеопотока в условиях недостаточной пропускной способности установлено ограничение I II I IP-канала до 4 Мбит (что является недостаточным для видеопотока с GOP = 4). Проходя через IP-сеть, весь трафик принимался сетевым анализатором Wireshark [15], из которого отфильтрованный видеопоток перенаправлялся на кодер/декодер FFmpeg [16] для получения несжатой YUV-последовательности. Полученная YUV-последовательность сравнивалась программой MSU VQMT [17] с исходной YUV-последовательностью на соответствие данных по методике оценки PSNR (отношение сигнал/шум). Результаты измерений были сведены в таблицу 2 и показаны на графике рис. 10. Таблица 2. Зависимость среднего значения PSNR видеопотока от вероятности битовых ошибок BER BER, % PSNR GOP4 GOP8 GOP 12 GOP 16 0 26,26 100 100 100 0,2 24,89 30,58 29,46 28,56 0,4 21,25 27,41 25,77 24,79 0,6 21,17 24,36 23,77 23,37 0,8 21,03 23,54 23,16 22,57 1,0 20,66 22,45 21,55 20,78 Из таблиц 1-2 видно, что если скорость видеопотока не превышает доступную I II I IP-сети (потоки с GOP = 8, 12 и 16) и битовые ошибки не превышают установленных норм (вносимый BER = 0%), то видео принимается без ошибок и «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 76 Косенко С.Г. потерь и соответствует исходному на 100%. Если ПП недостаточно, как пример, у видеопотока с GOP = 4 на участках, где значения скорости потока превышают 4 мбит/c (см. таблицу 1), происходит потеря данных, хотя средняя скорость потока (примерно 3,5 Мбит/c) находится ниже порога ограничения. Рис. 10. График зависимости «сигнал/шум» PSNR от вероятности битовых ошибок BER Появление битовых ошибок в IP-сети приводит к ухудшению качества принимаемого видеопотока (см. рис. 10), что проявляется в виде многочисленных артефактов изображения, которые с ростом BER охватывают все большую площадь кадра. Однако, как видно из таблицы 2, уменьшение длины GOP-структуры позволяет принимать видеопоследовательности с более высоким качеством: улучшение в среднем составило 0,5 ... 1 на каждом шаге уменьшения длины GOP. Визуальная оценка качества восприятия QoE от просмотра также была выше у видеопотоков с более короткой GOP-структурой за счет уменьшения длительности артефактов. Недостатком такого подхода является увеличение общей скорости видеопотока, которая может значительно повысить загруженность IP-сети. Так, если при переходе с GOP = 16 на GOP = 12 скорость потока выросла менее 7%, то при переходе с GOP = 16 на GOP = 4 - уже более 50%, что в итоге привело к нехватке доступной ПП IP-сети в эксперименте и нивелировало положительный эффект от сокращения длины GOP-структуры. Таким образом, успешность технологии адаптации контента к условиям вещания зависит от наличия свободных ресурсов в системе IPTV и правиль ного выбора параметров адаптации видеопотока в зависимости от текущих характеристик IP-сети. Выводы Рассмотрены существующие технологии масштабируемого кодирования видео. На основе стандарта H.264/SVC показаны преимущества организации систем IPTV вещания с адаптацией контента. Разработаны алгоритмы анализа и синтеза для системы автоматического управления качеством вещания в системах IPTV на примере IP-канала, подверженного битовым ошибкам. Произведена оценка эффективности повышения качества вещания в IP -канале, подверженного битовым ошибкам, благодаря адаптации длины GOP-структуры видеопотока. На основании визуальной оценки и сравнительного анализа (см. таблицы 1-2) полученных результатов даны рекомендации по выбору характеристик видеопотоков, обеспечивающих повышение качество передачи в неблагоприятных условиях в IP-сети и увеличение качества восприятия QoE от просмотра. По результатам проведенных исследований, представленных в работе, даны рекомендации, позволяющие повысить эффективность использования доступных ресурсов систем IPTV и улучшить качество вещания в условиях меняю