预测编码后的视频流对于网络传输差错非常敏感，网络传输中的一个小小的错误都有可能造成这种错误在时间和空间上的扩散，从而严重恶化视频质量。视频差错控制技术的实质就在于无论何时何处发生差错，都使差错造成的伤害影响最小。 交互式差错控制技术是一种视频编解码器相互协作来解决视频传输差错的技术。差错跟踪已被证明是一种较好的交互式差错控制技术，这种技术只对当前编码帧中由于受前面某编码帧出错而“污染”的那些宏块进行有选择性地帧内更新，从而能较好地平衡视频比特率和差错恢复效率。对于差错比较严重的情况，本文提出了多帧分级更新策略来解决可能需要更新的宏块数目过多的问题。传统的差错跟踪技术存在的问题就是当网络往返时延较大时，这种技术无法处理往返时延期间的网络再丢包引发的错误，并且它依赖于一个固定的“差错阙值”来决定宏块的编码模式。为此，本文又引入了基于反馈的率失真优化技术，它能根据已知的网络丢包率和解码器的差错掩盖方法，在编码器端估计出解码器端的解码重建帧的值，从而可以在象素的基础上计算出当前编码帧中各个宏块的总的失真度，然后将这种失真度集成到一个率失真框架中，根据宏块失真度和编码比特数的平衡来选择宏块的最佳编码模式。本文最后按照这种技术算法复杂度的不同给予了分别讨论，并给出了基于新一代视频编码标准H．26L上的模拟实现。实验结果表明，这种技术在往返时延较小时有着和差错跟踪近似的性能，而在往返时延较大时却要优于差错跟踪技术。