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本发明涉及流媒体码率自适应技术领域，特别涉及一种无线DASH流媒体码率平滑自适应传输方法，包括统计前N个切片的下载速率数据，预测无线网络的带宽趋势以及带宽值；根据预测的带宽趋势、带宽值以及缓存占用情况，切片调度模型自适应选择最优码率；本发明的方法考虑多组参数，对无线网络的带宽变化趋势做出准确判断的同时，可以“平滑”处理带宽的短暂波动，本发明在维持较少码率切换次数的同时在视频播放过程中提供较高的平均码率，为观众提供良好的无线端视频体验质量。

本发明公开一种融合用户兴趣和行为特征的低复杂度视点预测方法，将待进行视点预测的视频划分为若干个视频片段，利用待进行视点预测视频的视频帧显著图对视频片段中的显著对象进行序号标记；获取已观看过该视频的用户在显著对象上的视点停留时间，根据视点停留时间对用户进行分类，同一类用户的视点停留时间获取该类用户的兴趣模型，将用户兴趣模型与视频帧显著性图结合得到兴趣分布图；利用用户视点的随机运动和用户历史观看视频的视点反馈信息得到用户行为模型，在分析视频显著性特征的基础上，综合考虑用户兴趣和用户行为特征建立能准确、长期预测未来用户视点位置的低复杂度视点预测模型，利用视点预测模型进行用户视点位置预测。