Sinds de voorbije jaren is de hoeveelheid video die online bekeken wordt sterk toegenomen. De grotere beschikbaarheid van breedband Internet en mobiele toestellen maken het ook mogelijk om online video te bekijken, eender waar en eender wanneer. Echter, bij het versturen van video over het traditionele Internet kunnen netwerkfouten aanleiding geven tot visuele artefacten. De aanbieders van online videodiensten moeten er ten alle tijde voor zorgen dan hun klanten optimale kwaliteit verkrijgen voor het waarborgen van de klanttevredenheid. In dit proefschrift wordt onderzoek verricht naar het opstellen van kwaliteitsmetrieken voor het automatisch voorspellen van videokwaliteit. Hierbij worden kwaliteitsmetrieken opgesteld die het mogelijk maken om enerzijds visuele fouten te detecteren en anderzijds te bepalen welke kwaliteitsscore eindgebruikers zouden toekennen aan een videofragment. Dit stelt de aanbieders van videodiensten in staat om onafgebroken videokwaliteit te controleren. In geval van subjectieve videokwaliteitsevaluatie evalueert een testpubliek een aantal videofragmenten. Deze experimenten worden binnen een gecontroleerde omgeving uitgevoerd. Het tweede deel van het doctoraat onderzoekt wat de invloed is van kwaliteitsevaluaties in meer realistische omgevingen. Dit onderzoek toont aan dat er noemenswaardige verschillen verkregen worden inzake de zichtbaarheid en verdraagzaamheid van fouten bij het nabootsen van realistische omgevingen tijdens kwaliteitsevaluatie.