Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Alors que les services de streaming vidéo (Netflix +YouTube) représentent plus de 50% du trafic web des foyers américains sur leurs lignes fixes, l'expansion de la mobilité (4G LTE et LTEa) et l'arrivée des réseaux du futur (NGN) avec la distinction entre opérateur de réseaux et opérateurs de services, risquent de modifier le modèle économique des fournisseurs de service. Le modèle en Best-effort utilisé actuellement par les services de streaming risque de péricliter dû au coût important lié à ce type de fonctionnement. Il convient donc de réfléchir à un modèle optimisant les flux du service à envoyer en fonction du besoin réel des utilisateurs finaux. L'objectif principal de cette thèse est donc de proposer une solution permettant de prendre en compte la QoE au sein des services de streaming. Dans une première partie de cette thèse, nous mettons en avant le caractère très personnel de la qualité d'expérience lors d'une session de visionnage multimédia. Ceci est réalisé par des tests subjectifs sur une cinquantaine d'utilisateurs. Nous présentons ensuite une architecture permettant la prise en compte de la QoE au sein des protocoles de streaming HTTP adaptatifs (HTTP Live Streaming, DASH ...) afin de prendre des décisions d'adaptation du service non plus sur la bande passante disponible à un instant T, mais sur les attentes implicites de l'utilisateur et ceci d'une manière non intrusive. L‘implémentation d'une preuve du concept est illustrée à travers la création d'un projet open source (http://ipfhas.github.io/) / While streaming video services (Netflix + YouTube} represent more than 50% of US households consumed bandwidth, the growth of mobility (4G LTE + LTEa) and the arrival of 3 next generation networks (NGN) with the distinction between network operator and service operator may change the business model of service providers. The Best-Effort model currently used by streaming services will decrease due to its hight cost. It is therefore necessary to consider a model optimizing the service flow based on real users expectations. The main objective of this thesis is to propose a solution which take into account the QoE in streaming services. In the first art of this thesis, we highlight the very personal nature of the quality of experience during viewing multimedia session. This is achieved by subjective tests on fifty users. Then, we present an architecture for the QoE consideration in HTTP adaptive streaming protocols (HTTP Live Streaming, DASH ...) to make adaptation decisions based on implicit expectations of the user. A proof of concept is illustrated through an open source project (http://ipfhas.github.io/)

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Cette thèse porte sur l’étude des stratégies d’amélioration de la qualité d’image dans les systèmes de communication sans fil et sur la conception de nouvelles métriques d’évaluation de la qualité. Tout d'abord, une nouvelle métrique de qualité d'image à référence réduite, basée sur un modèle statistique dans le domaine des ondelettes complexes, a été proposée. Les informations d’amplitude et de phase relatives des coefficients issues de la transformée en ondelettes complexes sont modélisées à l'aide de fonctions de densité de probabilité. Les paramètres associés à ces fonctions constituent la référence réduite qui sera transmise au récepteur. Ensuite, une approche basée sur les réseaux de neurones à régression généralisée est exploitée pour construire la relation de cartographie entre les caractéristiques de la référence réduite et le score objectif.Deuxièmement, avec la nouvelle métrique, une nouvelle stratégie de décodage est proposée pour la transmission d’image sur un canal de transmission sans fil réaliste. Ainsi, la qualité d’expérience (QoE) est améliorée tout en garantissant une bonne qualité de service (QoS). Pour cela, une nouvelle base d’images a été construite et des tests d’évaluation subjective de la qualité de ces images ont été effectués pour collecter les préférences visuelles des personnes lorsqu’elles sélectionnent les images avec différentes configurations de décodage. Un classificateur basé sur les algorithmes SVM et des k plus proches voisins sont utilisés pour la sélection automatique de la meilleure configuration de décodage.Enfin, une amélioration de la métrique a été proposée permettant de mieux prendre en compte les spécificités de la distorsion et la préférence des utilisateurs. Pour cela, nous avons combiné les caractéristiques globales et locales de l’image conduisant ainsi à une amélioration de la stratégie de décodage.Les résultats expérimentaux valident l'efficacité des métriques de qualité d'image et des stratégies de transmission d’images proposées. / This thesis focuses on the study of image quality strategies in wireless communication systems and the design of new quality evaluation metrics:Firstly, a new reduced-reference image quality metric, based on statistical model in complex wavelet domain, has been proposed. The magnitude and the relative phase information of the Dual-tree Complex Wavelet Transform coefficients are modelled by using probability density function and the parameters served as reduced-reference features which will be transmitted to the receiver. Then, a Generalized Regression Neural Network approach is exploited to construct the mapping relation between reduced-reference feature and the objective score.Secondly, with the new metric, a new decoding strategy is proposed for a realistic wireless transmission system, which can improve the quality of experience (QoE) while ensuring the quality of service (QoS). For this, a new database including large physiological vision tests has been constructed to collect the visual preference of people when they are selecting the images with different decoding configurations, and a classifier based on support vector machine or K-nearest neighboring is utilized to automatically select the decoding configuration.Finally, according to specific property of the distortion and people's preference, an improved metric has been proposed. It is the combination of global feature and local feature and has been demonstrated having a good performance in optimization of the decoding strategy.The experimental results validate the effectiveness of the proposed image quality metrics and the quality strategies.