Video on demand service based on inference emotions user

Abstract

El tráfico de video en las redes aumenta de forma exponencial, y con ello la cantidad de tiempo que se debe emplear navegando por catálogos de contenidos. Por ello, son necesarios sistemas de video bajo demanda [VoD] que tengan en cuenta las emociones como parámetro para agilizar el acceso a los contenidos. Este artículo presenta el diseño e implementación de un servicio de VoD basado en emociones, cuyos componentes principales son: el catálogo de contenidos musicales conformado y el sistema hardware-software que permite establecer el nivel de estrés mental y la inferencia de emociones del consumidor, mientras éste interactúa con el sistema. El producto final fue sometido a pruebas de eficiencia y estrés, con resultados satisfactorios: el tiempo empleado por el servidor web con 200 conexiones secuenciales, osciló entre 0,050 y 0,675 segundos, y entre 0,030 y 0,675 segundos, cuando son simultaneas. Logró además responder adecuadamente ante 20.000 conexiones secuenciales, con tiempos de respuesta de menos de 1 a 36 segundos, y soportar, sin colapsar, 18.000 conexiones concurrentes, con tiempos de respuesta entre 7 y 62 segundos. El proyecto proporciona un servicio open source que plantea las bases para futuros proyectos.

Video traffic on networks increases exponentially, and thus the amount of time that should be used browsing content catalogs. Therefore, systems are needed video on demand [VoD] taking into account the emotions as a parameter for fast access to content. This paper presents the design and implementation of a VoD service based on emotions, whose main components are: the musical content catalog forming and hardware-software system that allows you to set the level of mental stress and inference of emotions of the consumer, while it interacts with the system. The final product was tested for efficiency and stress, with satisfactory results: the time spent by the web server with 200 sequential connections, ranged from 0.050 to 0.675 seconds and between 0.030 and 0.675 seconds when they are simultaneous. It also managed to respond adequately to 20,000 sequential connections, with response times of less than 1 to 36 seconds, and withstand, without collapsing, 18,000 concurrent connections, with response times between 7 and 62 seconds. The project provides an open source service that raises the groundwork for future projects.