随着5G移动通信技术、高性能计算、传感技术的不断进步,全景视频受到了越来越多的关注.全景视频通过头戴显示设备,可以为用户提供远超于平面视频的逼真的立体视觉感知,具有良好的发展前景.为用户提供良好的体验质量(Quality　of　Experience,QoE)是视频服务提供商吸引和留住用户,在激烈的市场竞争中取得成功的关键.与平面视频相比,全景视频的数据量倍增,对视频数据的采集、编码、传输和存储均提出了更高的要求.因此,如何在网络传输带宽、存储资源有限的情况下,保证用户的QoE就成为工业界和学术界共同关注的研究热点问题.本文对全景视频QoE评价进行了综述,首先对全景视频在采集、拼接、投影、编码、传输、解码、反投影、渲染等各个环节可能存在的失真进行分析,总结归纳了用户QoE的各种影响因素,如人的因素、系统因素、情境上下文和视频内容特性等;在此基础上,从影响因素和建模方法等多个方面归纳了全景视频QoE评价模型的研究进展,及其在码率自适应、资源优化分配和码率控制等方面的应用情况;最后,介绍了具有代表性的全景视频QoE评价数据集以及常见的QoE模型性能评价准则,并探讨了　QoE评价模型目前存在的问题和未来的研究方向.