【手続補正書】
【提出日】平成16年5月27日(2004.5.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
到着媒体物まで通信されるべきメディア信号を獲得し、前記メディア信号内の複数のシーンの各々に対して、
１シーンの複数の特性を識別することと、
前記シーンの識別された特性と複数のＣＯＤＥＣの内の１つとの間の関連性を調査することと、
見出される関連性に応じて、
前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて前記シーンをコード化することと、
前記コード化されたシーンを前記到着媒体物まで配信することと、
前記到着媒体物に、どのＣＯＤＥＣが前記シーンをコード化すべく使用されたかを報告することと、
を含む方法。
【請求項２】
見出されない関連性に応じて、
前記シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストすることと、
帯域幅制約を超えることなしに、複数の規準から成る規準集合に従って前記シーンに対する最高品質のコード化された出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣを選択することと、
前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて前記シーンをコード化することと、
前記コード化されたシーンを前記到着媒体物まで配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが前記シーンをコード化すべく使用されたかを報告することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
シーンの前記識別された特性と前記選択されたＣＯＤＥＣとの間の関連性を記憶することを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記テストが、
前記シーンの基線スナップショットを記憶することと、
テストされるべき各ＣＯＤＥＣに対して、
前記ＣＯＤＥＣの内の１つを用いて前記帯域幅制約を下回って前記シーンをコード化することと、
同一の前記ＣＯＤＥＣを用いて前記シーンをデコード化することと、
前記規準集合に従って前記シーンの品質を前記基線スナップショットと比較することと、
を更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記比較が、ピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）に従って前記品質を比較することを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記到着媒介物と該到着媒介物向けの伝送チャンネルとの内の少なくとも１つの制約に基づき前記帯域幅制約を調整することを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記関連性の調査が、前記識別された特性と前記関連されたＣＯＤＥＣで使用されるべき複数のパラメータから成るパラメータ集合との間の関連を調査することを更に含み、
前記シーンをコード化することが、前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて前記シーンを前記関連されたパラメータ集合でコード化することを含み、
前記到着媒介物に報告することが、前記関連されたパラメータ集合を前記到着媒介物に報告することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
見出されない関連性に応じて、
相互に異なるパラメータ集合を用いて前記シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストすることと、
帯域幅制約を超えることなしに複数の規準から成る規準集合に従って前記シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣ及びパラメータ集合とを選択することと、
前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて前記シーンを前記選択されたパラメータでコード化することと、
前記コード化されたシーンを前記到着媒介物に配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣとどのパラメータ集合とが前記シーンをコード化すべく使用されたかを報告することと、
更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記選択されたＣＯＤＥＣ、前記選択されたパラメータ集合、並びに、前記シーンの前記識別された特性の間における関連性を記憶することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記調査が、人工知能（ＡＩ）システムを用いて、前記シーンの前記識別された特性と関連されたＣＯＤＥＣを位置決めすることを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＡＩシステムがニューラルネットワークを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
所定のメディア信号タイプの入力を獲得して、そのメディア信号タイプに対する少なくとも１つのＣＯＤＥＣを事前学習することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
所定のメディア信号タイプの入力を獲得して、そのメディア信号タイプに対するＣＯＤＥＣの少なくとも１つのパラメータ集合を事前学習することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
各シーンが前記メディア信号の１つ或はそれ以上のフレームを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
先行するフレームとは充分に異なる前記メディア信号の１つのフレームに応じてシーン変化を検出することを更に含み、前記調査の段階がシーン変化に応じて実行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
時間制限に応じてシーン変化を検出することを更に含み、前記調査の段階がシーン変化に応じて実行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記シーンの前記特性が、一時的特性、空間特性、並びに、論理的特性から成るグループから選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記ＣＯＤＥＣが、ブロックＣＯＤＥＣ、フラクタルＣＯＤＥＣ、並びに、ウェーブレットＣＯＤＥＣから成るグループから選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記配信が、前記コード化されたシーンをネットワークを介して前記到着媒体物へ配信することを更に含み、前記報告が、どのＣＯＤＥＣが前記ネットワークを介しての前記到着媒介物向けの前記シーンをコード化すべく使用されたかの表示を送信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記配信が、前記コード化されたシーンを記憶媒体に記憶することを更に含み、前記報告が、どのＣＯＤＥＣが前記記憶媒体上の前記シーンをコード化すべく使用されたかの表示を記憶することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
システムであって、
到達媒介物へ通信されるべきメディア信号を獲得する入力モジュールと、
前記メディア信号内の複数のシーン各々に対して、あるシーンの複数の特性を識別する分類器と、
各シーンに対して、あるシーンの前記識別された特性と複数のＣＯＤＥＣの内の１つとの間の関連性を調査する選択モジュールと、
関連性が前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて見出されるように各シーンをコード化するコード化モジュールと、
各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信して、前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかを報告する出力モジュールと、
を含むシステム。
【請求項２２】
前記選択モジュールが、関連性が見出されないように各シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストして、帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って各シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣを選択するものであり、
前記コード化モジュールが、前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて関連性が見出されないように各シーンをコード化するものであり、
前記出力モジュールが、各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信して、前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかを報告するものである、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記選択モジュールがあるシーンの前記識別された特性と前記選択されたＣＯＤＥＣとの間の関連性を記憶するものである、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記選択モジュールが、各シーンの基線スナップショットを記憶して、テストされるべき各ＣＯＤＥＣに対して、前記ＣＯＤＥＣの内の１つを用いて前記帯域幅で或はそれを下回って前記シーンをコード化させ、同一の前記ＣＯＤＥＣを用いて前記シーンをデコードさせ、そして、前記デコードさせられたシーンの品質を前記規準集合に従って前記基線スナップショットと比較するものである、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２５】
前記品質がピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）に従って比較される、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記選択モードが、
前記到着媒介物と該到着媒介物向けの伝送チャンネルとの内の少なくとも１つの制約に応じて前記帯域幅制約を調整するものである、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２７】
前記選択モジュールが、各シーンに対して、前記識別された特性と前記関連されたＣＯＤＥＣで使用さるべきパラメータ集合との間の関連性を調査するものであり、
前記コード化モジュールが、前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて前記関連されたパラメータ集合で各シーンをコード化するものあり、
前記出力モジュールが、パラメータ集合各々を前記到着媒介物に報告するものである、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２８】
前記選択モジュールが相互に異なるパラメータ集合を用いて各シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストして、帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って各シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣ及びパラメータ集合を選択するものであり、
前記コード化モジュールが前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて前記シーンを前記選択されたパラメータでコード化するものであり、
前記出力モジュールが、各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信して、該到着媒介物にどのＣＯＤＥＣ及びパラメータ集合が各シーンをコード化すべく使用されたかを報告するものである、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記選択モジュールが、前記選択されたＣＯＤＥＣ、前記選択されたパラメータ集合、並びに、各シーンの前記識別された特性の間の関連性を記憶するものである、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記選択モジュールが人工知能（ＡＩ）システムを含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項３１】
前記ＡＩシステムがニューラルネットワークを含む、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
前記ＡＩシステムが、所定のメディア信号タイプの入力を受信して、そのメディア信号タイプに対する少なくとも１つのＣＯＤＥＣを事前学習するものである、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３３】
前記ＡＩシステムが、所定のメディア信号タイプの入力を受信して、そのメディア信号タイプに対するＣＯＤＥＣの少なくとも１つのパラメータ集合を事前学習するものである、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３４】
各シーンが、前記メディア信号の１つ或はそれ以上を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項３５】
前記分類器が、先行するフレームとは充分に異なる前記メディア信号の１つのフレームに応じてシーン変化を検出するものであり、前記選択モジュールが、シーン変化に応じて関連性を調査するものである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記分類器が、時間制限に応じてシーン変化を検出するものであり、前記選択モジュールがシーン変化に応じて関連性を調査するものである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項３７】
前記シーンの特性が、一時的特性、空間特性、並びに、論理的特性から成るグループから選択される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項３８】
前記ＣＯＤＥＣが、ブロックＣＯＤＥＣ、フラクタルＣＯＤＥＣ、並びに、ウェーブレットＣＯＤＥＣから成るグループから選択される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項３９】
前記出力モジュールが、どのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかの表示を伴って各コード化シーンをネットワークを介して前記到着媒介物へ伝送するものである、請求項２１に記載のシステム。
【請求項４０】
前記出力モジュールが、どのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかの表示を伴って各コード化シーンを記憶媒体に記憶するものである、請求項２１に記載のシステム。
【請求項４１】
方法であって、
到着媒介物へ通信されるべきメディア信号を獲得することと、
前記メディア信号内の第１シーンの複数の特性を識別することと、
前記第１シーンの前記識別された特性と複数のＣＯＤＥＣの内の１つとの間の関連性を調査することと、
前記第１シーンの前記識別された特性に対して見出される関連性に応じて、前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて前記第１シーンをコード化することと、
前記第１のコード化シーンを前記到着媒介物へ配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが前記第１シーンをコード化すべく使用されたかを報告することと、
前記メディア信号内の第２シーンの複数の特性を識別することと、
前記第２シーンの前記識別された特性と複数のＣＯＤＥＣの内の１つとの間の関連性を調査することと、
前記第２シーンの前記識別された特性に対して見出される関連性に応じて、前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて前記第２シーンをコード化することと、
前記第２のコード化シーンを前記到着媒介物へ配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが前記第２シーンをコード化すべく使用されたかを報告することと、
を含む方法。
【請求項４２】
前記第１シーンの前記識別された特性に対して見出されない関連性に応じて前記第１シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストすることと、
帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って前記第１シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣを選択することと、
前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて前記第１シーンをコード化することと、
前記第１のコード化シーンを前記到着媒介物へ配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが前記第１シーンをコード化すべく使用されたかを報告することと、
前記第２シーンの前記識別された特性に対して見出されない関連性に応じて前記第２シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストすることと、
帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って前記第２シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣを選択することと、
前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて前記第２シーンをコード化することと、
前記第２のコード化シーンを前記到着媒介物へ配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが前記第２シーンをコード化すべく使用されたかを報告することと、
を更に含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
方法であって、
第１ＣＯＤＥＣによってコード化されたメディア信号を到着媒介物へ伝送することと、
前記メディア信号の変化特性を検出するに応じて、前記第１ＣＯＤＥＣを第２ＣＯＤＥＣに動的に変化することと、
前記到着媒介物に前記第２ＣＯＤＥＣへの前記変化を通知することと、
を含む方法。
【請求項４４】
方法であって、
第１ＣＯＤＥＣによってコード化されたメディア信号を到着媒介物へ伝送することと、
前記到着媒介物と該到着媒介物向けの伝送チャンネルとの内の一方の変化特性を検出するに応じて、前記第１ＣＯＤＥＣを第２ＣＯＤＥＣに動的に変化させることと、
前記到着媒介物に前記第２ＣＯＤＥＣへの前記変化を通知することと、
を含む方法。
【請求項４５】
方法であって、
到着媒介物へ通信されるべきメディア信号を獲得することと、
前記メディア信号の複数のセグメントの各々に対して、
あるセグメントの複数の特性を識別することと、
前記セグメントの前記識別された特性と複数のＣＯＤＥＣの内の１つとの間の関連性を調査することと、
見出される関連性に応じて、
前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて前記セグメントをコード化することと、
前記コード化されたセグメントを前記到着媒介物へ配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが前記セグメントをコード化すべく使用されたかを報告することと、
を含む方法。
【請求項４６】
見出されない関連性に応じて、
前記セグメントに対して複数のＣＯＤＥＣをテストすることと、
帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って前記セグメントに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣを選択することと、
前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて前記セグメントをコード化することと、
前記コード化セグメントを前記到着媒介物へ配信することと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが前記セグメントをコード化すべく使用されたかを報告することと、
を更に含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
あるセグメントの前記識別された特性と前記選択されたＣＯＤＥＣとの間の関連性を記憶することを更に含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記テストが、
前記セグメントの基線スナップショットを記憶することと、
テストされるべき各ＣＯＤＥＣに対して、
前記ＣＯＤＥＣの内の１つを用いて前記帯域幅制約で或はそれを下回って前記セグメントをコード化することと、
同一の前記ＣＯＤＥＣを用いて前記セグメントをデコードすることと、
前記規準集合に従って前記デコードされたセグメントの前記品質を前記基線スナップショットと比較することと、
を更に含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４９】
方法であって、
到着媒介物へ通信されるべきメディア信号を複数のシーンに分割することと、
各シーンに対する複数の特性を識別することと、
各シーンに対して、前記識別された特性と複数のＣＯＤＥＣの内の１つとの間の関連性を位置決めすることと、
前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて各シーンをコード化することと、
どのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかの表示を伴って各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信することと、
を含む方法。
【請求項５０】
方法であって、
到着媒介物へ通信されるべきメディア信号を複数のシーンに分割することと、
各シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストすることと、
帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って前記シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す各シーンに対する前記ＣＯＤＥＣを選択することと、
前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて各シーンをコード化することと、
どのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかの表示を伴って各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信することと、
を含む方法。
【請求項５１】
方法であって、
第１ＣＯＤＥＣを用いてコード化された第１シーンと、第２ＣＯＤＥＣを用いてコード化された第２シーンとを含むメディア信号を受信し、前記第１及び第２ＣＯＤＥＣが人工知能（ＡＩ）システムを用いて前記シーンの識別された特性に基づき前記メディア信号の送信人によって選択されることと、
前記メディア信号と共に、前記第１及び第２ＣＯＤＥＣの表示を受信することと、
前記第１の表示されたＣＯＤＥＣを用いて前記第１シーンをデコードすることと、
前記第２の表示されたＣＯＤＥＣを用いて前記第２シーンをデコードすることと、
を含む方法。
【請求項５２】
コンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
到着媒介物へ通信されるべきメディア信号を獲得するプログラム・コードと、
前記メディア信号内の複数のシーン各々に対して、あるシーンの複数の特性を識別するプログラム・コードと、
関連性が前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて見出されるように各シーンをコード化するプログラム・コードと、
各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信するプログラム・コードと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかを報告するプログラム・コードと、
を含むコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５３】
関連性が見出されないように各シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストして、帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って各シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣを選択するプログラム・コードと、
関連性が前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて見出されないように各シーンをコード化するプログラム・コードと、
各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信するプログラム・コードと、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかを報告するプログラム・コードと、
を更に含む、請求項５２に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５４】
あるシーンの前記識別された特性と前記選択されたＣＯＤＥＣとの間の関連性を記憶するプログラム・コードを更に含む、請求項５３に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５５】
コード化装置であって、
到着媒介物へ通信されるべきメディア信号を獲得する手段と、
前記メディア信号内の複数のシーン各々に対して、あるシーンの複数の特性を識別する手段と、
各シーンに対して、あるシーンの前記識別された特性と複数のＣＯＤＥＣの内の１つとの間の関連性を調査する手段と、
前記関連されたＣＯＤＥＣを用いて関連性が見出されるように各シーンをコード化する手段と、
各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信する手段と、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかを報告する手段と、
を含むコード化装置。
【請求項５６】
関連性が見出されないように各シーンに対して複数のＣＯＤＥＣをテストして、帯域幅制約を超えることなしに規準集合に従って各シーンに対する最高品質のコード化出力を作り出す前記ＣＯＤＥＣを選択する手段と、
前記選択されたＣＯＤＥＣを用いて関連性が見出されないように各シーンをコード化する手段と、
各コード化シーンを前記到着媒介物へ配信する手段と、
前記到着媒介物にどのＣＯＤＥＣが各シーンをコード化すべく使用されたかを報告する手段と、
を更に含む、請求項５５に記載のコード化装置。
【請求項５７】
あるシーンの前記識別された特性と前記選択されたＣＯＤＥＣとの間の関連性を記憶する手段を更に含む、請求項５６に記載のコード化装置。