随着Internet技术的飞速发展,流媒体视频业务已经成为了网络服务业务的重要组成部分。流媒体视频服务作为目前网络服务最广泛使用的应用之一,其用户感知质量(QoE:Quality of Experience)已经引起了网络服务提供商和移动服务运营商的广泛关注。目前业界评估视频用户感知质量主要采用的方法有两种：主观质量评分(MOS:Mean Opinion Score),即使用人群主观评测得分的平均值作为某个测试视频的用户感知质量评分；客观质量评分,即通过充分研究视频MOS得分规律及合理科学建模过程,依据视频客观参数及网络服务参数完成视频QoE评估过程。本文建立了一种基于视频内容和网络QoS参数的无参考客观评价模型。该模型充分分析了人类视觉系统特性,基于大量流媒体视频测试样本的MOS得分数据,通过非线性回归算法,建立了视频编码参数和网络服务参数到用户感知质量得分之间的映射模型。考虑到视频内容差异在相同编码压缩、网络丢包情况下对用户感知质量的不同影响,本文着重分析讨论了视频的时间—空间特性,建立了新的空间特性参数算法。为了验证该QoE模型的准确度,本次研究过程中还增加了与建模序列完全不同的验证视频序列样本进行模型验证。研究结果表明,本文建立的客观质量评分模型与主观质量MOS评分皮尔逊相关系数达到0.965且二者均方根误差小于0.298,表明本文建立的算法模型能够较为准确地预测流媒体业务服务终端用户的主观感知质量,为网络服务提供商检测视频服务质量提供了算法支撑。目前该流媒体视频客观评价模型应用于中国电信视讯中心的视频质量检测部分。