随着多媒体技术的快速发展,虚拟现实技术受到人们的广泛关注。全景视频业务作为虚拟现实内容的一部分也迎来了一个爆炸式的增长。然而,全景视频内容数据量较大,对于现有的传输网络是个巨大的挑战。因此,如何在保证用户体验的前提下,科学合理地设计传输机制来协调好外部环境与全景视频质量之间的关系,成为突破全景视频发展瓶颈的研究重点。本文在前人的基础上开展进一步研究,主要内容如下:基于视点自适应的全景视频传输中,对视频内容质量和视点预测精度要求较高,而现有的视点预测方式普遍存在预测准确率较差的问题。基于此,提出了一种基于用户移动行为相似性的全景视频视点预测的方法。首先,根据用户头部运动的历史轨迹使用线性回归模型对用户视点进行初步预测;然后,根据用户间移动行为相似的特点构建相似度模型对用户视点进行分析预测;最后,结合两种模型的预测结果,得到预测用户视点在视频各切片的概率分布。根据视点预测的结果,设计一种基于用户体验的全景视频传输切片码率选择方式。实验结果表明,采用基于用户移动行为相似性的全景视频视点预测方式在视点准确率方面有着更好的表现。同时,所提的视频切片码率选择方式能显著提高用户体验。对于同一区域内有多个用户同时订阅同一视频内容时,使用多播技术是较为合适的传输技术。然而目前的多媒体多播传输系统,大都注重传输网络系统资源的分配问题,而忽略了全景视频的视点特性和不同区域间视频分辨率差异问题,严重影响了全景视频在实际中的应用。针对此问题,提出了一种基于切片的全景视频多播传输模式,根据用户的视点信息、信道条件以及传输网络中的可用资源选择合适的比特率模块传输给系统用户。在该模式中,首先根据基于用户移动行为相似的全景视频视点预测方式,求出特定用户的视点区域范围以及各切片相应的概率值;然后根据各切片出现的概率值,确定其传输权重;最后依照用户的视点信息、信道条件以及传输网络中的可用资源选择。在保证最大化全景视频流的平均传输比特情况下,划分多播组,并确定各多播组中切片的传输比特。实验结果表明,所提的基于切片的全景视频多播传输模式在兼顾用户公平性的同时有效地提高了用户视点区域内的视频质量。