(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像の特性を分析するための評価映像分析装置であって、
基準映像を保持する基準映像データベースと、
取得した評価映像候補に基づいて評価映像特徴量を算出し、前記基準映像データベースから取得した基準映像に基づいて基準映像特徴量を算出する特徴算出手段と、
前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量に基づいて、特徴量毎に評価映像候補をカテゴリに分類し、特徴分類結果を導出する特徴分類手段と、
前記特徴分類結果に基づいて、各カテゴリから最低１映像ずつ選定し、前記評価映像特徴量、前記特徴分類結果、選定された映像を全て出力する映像選定手段と、
を有することを特徴とする評価映像分析装置。
【請求項２】
映像の特性を分析するための評価映像分析装置であって、
基準映像を保持する基準映像データベースと、
取得した評価映像候補に基づいて評価映像特徴量を算出し、前記基準映像データベースから取得した基準映像に基づいて基準映像特徴量を算出する特徴算出手段と、
前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量に基づいて、特徴量毎に評価映像候補をカテゴリに分類し、特徴分類結果を導出する特徴分類手段と、
前記特徴分類結果に基づいて、各カテゴリの評価映像候補が所定の比率となるように映像を選定し、前記評価映像特徴量、前記特徴分類結果、選定された映像を全て出力する映像選定手段と、
を有することを特徴とする評価映像分析装置。
【請求項３】
前記特徴算出手段は、
前記評価映像候補と前記基準映像に対して、特定の符号化ビットレートもしくは複数の符号化ビットレートの符号化特性の導出、またはSI(Spatial  perceptual  Information)値、TI(Temporal  perceptual  Information)値を求め、前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量とする手段を含み、
前記特徴分類手段は、
前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量である、前記符号化特性、または、前記SI値と前記TI値を用いて、前記評価映像候補をカテゴリ分類する手段を含む
請求項１又は２記載の評価映像分析装置。
【請求項４】
前記特徴算出手段は、
前記評価映像候補及び前記基準映像を、映像フォーマットに変換する手段を更に有し、
映像フォーマット変換された評価映像候補と基準映像に対して、特定の符号化ビットレートもしくは複数の符号化ビットレートの符号化特性の導出、またはSI(Spatial  perceptual  Information)値、TI(Temporal  perceptual  Information)値を求め、前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量とする手段を含み、
前記特徴分類手段は、
前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量である、前記符号化特性、または、前記SI値と前記TI値を用いて、前記評価映像候補をカテゴリ分類する手段を含む
請求項１又は２記載の評価映像分析装置。
【請求項５】
前記特徴分類手段は、
特定の符号化ビットレートにおける前記基準映像の符号化特性を基に、前記評価映像候補の符号化特性を複数のカテゴリに分類する手段、
または、
複数の符号化ビットレートにおける前記基準映像の符号化特性と劣化しやすさの指標に基づき、前記評価映像候補を複数のカテゴリに分類する手段、
または、
前記基準映像のSI値とTI値の特性に基づいて、該基準映像を分類し、基準映像の分類に基づいて前記評価映像候補を複数のカテゴリに分類する手段
のいずれかまたはいずれか２つの組み合わせ、もしくはすべての手段を含む
請求項３または４記載の評価映像分析装置。
【請求項６】
前記映像選定手段は、
前記特徴分類手段により特定の符号化ビットレートにおける前記基準映像の符号化特性を基に分類された各カテゴリから最低１映像ずつ選定する手段、
または、
前記特徴分類手段により複数の符号化ビットレートにおける前記基準映像の符号化特性に基づき分類された劣化しやすい群、平均的な群、劣化しにくい群から、品質基準に適した比率で映像を選定する、最低１映像ずつの映像を選定する、または、同数の映像を選定する手段、
または、
前記特徴分類手段により前記基準映像のSI値とTI値の特性を基に分類された、各カテゴリから最低１映像ずつ、または、同数の映像を選定する手段、
のいずれかまたはいずれか２つの組み合わせ、もしくはすべての手段を含む
請求項１又は２記載の評価映像分析装置。
【請求項７】
前記特徴算出手段は、
前記基準映像データベースが、前記基準映像そのものではなく、該基準映像を特定のフォーマットに変換し、符号化特性やSI値、TI値を算出した結果を保持している場合には、評価映像特徴量のみを算出する手段を含む
請求項１又は２記載の評価映像分析装置。
【請求項８】
映像の特性を分析するための装置における評価映像分析方法であって、
取得した評価映像候補に基づいて評価映像特徴量を算出し、基準映像データベースから取得した基準映像に基づいて基準映像特徴量を算出する特徴算出ステップと、
前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量に基づいて、特徴量毎に評価映像候補をカテゴリ分類し、特徴分類結果を導出する特徴分類ステップと、
前記特徴分類結果に基づいて、各カテゴリから最低１映像ずつ選定し、前記評価映像特徴量、前記特徴分類結果、選定された映像を全て出力する映像選定ステップと、
を行うことを特徴とする評価映像分析方法。
【請求項９】
映像の特性を分析するための装置における評価映像分析方法であって、
取得した評価映像候補に基づいて評価映像特徴量を算出し、基準映像データベースから取得した基準映像に基づいて基準映像特徴量を算出する特徴算出ステップと、
前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量に基づいて、特徴量毎に評価映像候補をカテゴリ分類し、特徴分類結果を導出する特徴分類ステップと、
前記特徴分類結果に基づいて、各カテゴリの評価映像候補が所定の比率となるように映像を選定し、前記評価映像特徴量、前記特徴分類結果、選定された映像を全て出力する映像選定ステップと、
を行うことを特徴とする評価映像分析方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の評価映像分析装置の各手段として機能させるための評価映像分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価映像分析装置及び方法及びプログラムに係り、特に、映像品質評価において用いる映像の分析及び選定を行う評価映像分析装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
映像サービスには、映像品質の精度が高く、臨場感や映像の広がりが感じられるような技術が求められている。このような魅力的な映像サービスを提供するためには、ユーザが体感する品質（QoE: Quality of Experience）に基づいたサービス設計及び監視を実施することが重要である。そのためには、映像サービスのQoEを評価する方法論の確立が必要不可欠である。映像メディアのQoEを評価する技術は、ITU（International Telecommunication Union）において、国際的に統一された方法として整備されている（例えば、非特許文献１参照）。ITU-R BT.1210の中では、主観評価実験を行う際の評価映像に関する基準も規定されている（例えば、非特許文献２参照）。ITU-R. BT.1210における評価映像選定に関する記述の中では、映像特徴量（空間情報量（SI: Spatial perceptual Information）や時間情報量（TI: Temporal perceptual Information）等）が偏ることなく、評価映像を選定すること等が記載されている。例えば、映像特徴量が偏っており、劣化しにくい映像ばかりを用いてQoEを評価した場合、低い符号化ビットレートでも高いQoEを実現可能という評価結果が導出されることとなる。このため，ITU-R BT.1210の規定に沿ってどの程度正しく評価映像を選定できているか疑問が残る。
【０００３】
また、評価結果は、評価に用いた映像の特性によって変わる。そのため、過去に行った異なる映像の評価結果と比較することはできない。
【０００４】
近年、次世代の映像通信サービスとして、4K/8K映像サービスが注目されている（例えば、非特許文献３参照）。4K/8K映像サービスを開始するにあたって、従来のフルHD(Full High Definition)映像サービスの品質と比較することが必要となるが、4K/8K映像の評価結果とフルHD映像の評価結果は、フォーマットが異なり、用いる映像も異なるため、単純に比較することができない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】岡本  淳, 林  孝典, "映像メディア品質評価技術の最新動向," IEICE Fundamental Review, vol. 6, no. 4, pp. 276-284, Apr., 2013.
【非特許文献２】ITU-R Recommendation BT.1210, "Test materials to be used in subjective assessment," Apr. 2004.
【非特許文献３】菅谷 佳子, 藤井 寛, 佐藤 敦, 松田 宏明, 阿久津 明人, 茶木 慎一郎, 稲垣  博人, "4K・8Kサービスを実現する超高臨場感映像技術の研究開発方針," NTT技術ジャーナル, vol. 26, no. 2, pp.46-50, Feb. 2014.
【非特許文献４】ITU-T Recommendation P.910, "Subjective video quality assessment methods for multimedia applications," Apr. 2008.
【非特許文献５】ITU-R Recommendation BT.1122, "User requirements for codecs for emission and secondary distribution systems for SDTV and HDTV," Mar. 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の魅力的な映像サービスを提供するためには、QoEに基づいたサービス設計・監視を実施することが重要である。しかし、上記従来技術によるQoEの評価結果は、評価に用いた映像によって異なるため、評価に用いた映像の特性を把握すること、あるいは、評価に用いた映像の特性を把握した上で評価映像を適切に選定することができないという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、評価に用いた映像の特性を把握し、評価映像を適切に選定できていることを把握可能な評価映像分析装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様によれば、映像の特性を分析するための評価映像分析装置であって、
基準映像を保持する基準映像データベースと、
取得した評価映像候補に基づいて評価映像特徴量を算出し、前記基準映像データベースから取得した基準映像に基づいて基準映像特徴量を算出する特徴算出手段と、
前記評価映像特徴量と前記基準映像特徴量に基づいて、特徴量毎に評価映像候補をカテゴリに分類し、特徴分類結果を導出する特徴分類手段と、
前記特徴分類結果から所定の選定ルールに基づいて予め指定された個数の映像を選定し、前記評価映像特徴量、前記特徴分類結果、選定された映像を全て出力する映像選定手段と、
を有する評価映像分析装置が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
一態様によれば、QoEを向上させるサービス設計において、最適な評価映像を事前選定することが可能となるため、実際の評価に用いる映像を適切に選定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施の形態における評価映像分析装置の構成例。
【図２】本発明の一実施の形態における評価映像分析装置の処理のフローチャート。
【図３】本発明の一実施の形態における評価映像特徴量Y'のイメージ。
【図４】本発明の一実施の形態における基準映像特徴量X'のイメージ。
【図５】本発明の一実施の形態における特徴分類部による特定の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量fq）のPSNR特性によるカテゴリ分け（その１）。
【図６】本発明の一実施の形態における特徴分類部による特定の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量fq）のPSNR特性によるカテゴリ分け（その２）。
【図７】本発明の一実施の形態における特徴分類部の特徴分類結果Zのイメージ（その１）。
【図８】本発明の一実施の形態における複数の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量f1からfp）のPSNR特性により、映像の劣化しやすさを基にカテゴリ分けする方法（その１）。
【図９】本発明の一実施の形態における複数の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量f1からfp）のPSNR特性により、映像の劣化しやすさを基にカテゴリ分けする方法（その２）。
【図１０】本発明の一実施の形態における特徴分類部の特徴分類結果Zのイメージ（その２）。
【図１１】本発明の一実施の形態におけるSI値、TI値（特徴量fp+１,fp+２）に基づきカテゴリ分けする方法（その１）。
【図１２】本発明の一実施の形態におけるSI値、TI値（特徴量fp+１,fp+２）に基づきカテゴリ分けする方法（その２）。
【図１３】本発明の一実施の形態におけるSI値、TI値（特徴量fp+１,fp+２）に基づきカテゴリ分けする方法（その３）。
【図１４】本発明の一実施の形態における特徴分類部の特徴分類結果Zのイメージ（その３）。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
まず、本発明の概要を説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施の形態における評価映像分析装置の構成例を示す。
【００１４】
同図に示す評価映像分析装置１０は、特徴算出部１１、特徴分類部１２、映像選定部１３を有し、特徴算出部１１は、基準映像データベース２０に接続されている。
【００１５】
基準映像データベース２０には、特徴算出部１１によって参照される基準映像Yが保存されている。
【００１６】
特徴算出部１１は、評価映像候補X、選定映像数S、映像フォーマットFが入力され、評価映像候補Xと基準映像を、入力値の映像フォーマットに変換する。そして、変換後の映像の符号化特性の導出や、非特許文献４に示すITU-T P.910において規定されている空間情報量（SI）や時間情報量（TI）の導出を行う。
【００１７】
特徴分類部１２は、特徴算出部１１でのフォーマット変換後の基準映像の符号化特性や、SI値、TI値の特性を基に、評価映像候補を分類する。ここで、「基準映像」とは、ITU-R BT.1210に規定されている標準映像を指す。評価映像候補を分類する方法として、具体的には以下の方法A、Bがある。
【００１８】
A: 基準映像を複数の符号化ビットレートで符号化した際のPSNR(Peak signal-to-noise ratio)特性で分類する。
【００１９】
(1)特定の符号化ビットレートで符号化した際のPSNR特性を基に、評価映像候補を各カテゴリに分類する。
【００２０】
(2)複数の符号化ビットレートで符号化した際のPSNR特性を基に、"劣化しやすさ"に基づき評価映像候補を各カテゴリに分類する。なお、"劣化しやすさ"とは、符号化特性の特徴量のPSNR特性により「劣化しやすい群」、「平均的な群」、「劣化しにくい群」に分けるための指標を指す。
【００２１】
B: 基準映像のSI値やTI値の特性で分類する。
【００２２】
映像選定部１３は、特徴分類部１２において分類された結果を基に、分類が偏らないように、評価映像を選定し、特徴算出部１１で算出された評価映像候補の特徴量導出結果、特徴分類部１２における評価映像候補の分類結果、および、選定された評価映像の選定結果を全て出力する。
【００２３】
以下、詳細に本発明の評価映像分析装置について説明する。
【００２４】
以下で用いられる各データを次のように定義する。
評価映像候補：X
基準映像：Y
選定映像数：S
映像フォーマット：F
評価映像特徴量：X'
基準映像特徴量：Y'
特徴分類結果：Z
評価映像選定結果：S'
評価映像候補数：N
基準映像数：M
特徴量：f
特徴量の数：L
符号化ビットレートの種類：p
p種の符号化ビットレートのうち、q番目の符号化ビットレート：q
劣化しやすい群：α
平均的な群：β
劣化しにくい群：γ 
SI値，TI値に基づく分類例：I
SI値，TI値に基づく分類例：II
SI値，TI値に基づく分類例：III
SI値，TI値に基づく分類例：IV
まず、データの流れを説明する。
【００２５】
図２は、本発明の一実施の形態における評価映像分析装置の処理のフローチャートである。
【００２６】
ステップ１）図１に示すように、本発明の評価映像分析装置１０には、評価映像候補X、選定映像数S、映像フォーマットFが入力される。なお、評価映像候補Xと選定映像数Sは同数である場合や、評価映像候補Xの中から選定映像数Sで指定された数の評価映像候補が入力される場合もある。
【００２７】
ステップ２）特徴算出部１１は、評価映像候補Xと基準映像データベース２０の基準映像Yを、映像フォーマットFに変換した後、評価映像特徴量X'、基準映像特徴量Y'を算出する。なお、予めフォーマット変換された評価映像候補及び基準映像が入力される場合には、映像フォーマットFは入力されないため、映像フォーマットFによるフォーマット変換処理はスキップする。
【００２８】
ステップ３）特徴分類部１２は、評価映像特徴量X'、基準映像特徴量Y'の比較を行い、カテゴリ分類を行い、特徴分類結果Zを導出する。
【００２９】
ステップ４）映像選定部１３は、特徴分類結果Zから所定の条件に基づいて映像選定を行い、評価映像選定結果S' を導出する。最終的には、上記のステップ２で得られた評価映像特徴量X'、ステップ３で得られた特徴分類結果Z、及び、本ステップで導出された評価映像選定結果S'を全て出力する。
【００３０】
以下に、各部の詳細を説明する。
【００３１】
入力は、評価映像候補X（X1，X2,・・・，XN）、選定映像数S、映像フォーマットFである。
【００３２】
＜基準映像データベース２０＞
基準映像データベース２０には、基準映像Y（Y1，Y2，・・・，YM）が保存されている。基準映像としては、ITU-R BT.1210で規定されている標準映像を用いることが考えられる。もしくは、基準映像Yをよく用いられるフォーマットで変換し、基準映像特徴量Y'を保存するという構成も考えられる。基準映像特徴量Y'は、図３のような構成となっている。基準映像Yiを対象に、特徴量fjを求めたときの値は、Yfj,i' とする。特徴量は、f1からfLとする。ここで、特徴量f1からfpまでは、各基準映像をp種類の符号化ビットレートで符号化したときの値とし、特徴量fp+1はSI値、特徴量fp+2はTI値とする。
【００３３】
＜特徴算出部１１＞
特徴算出部１１は、入力された評価映像候補Xと基準映像データベース２０から取得した基準映像Yを、入力値の映像フォーマットFに変換する。映像フォーマットFは、評価映像候補Xと同じフォーマットの値を入力する場合もあるが、フルHD以下のサイズを設定することとする。フルHD以下のサイズとする理由は、現在、ITU-R BT.1210で規定されている標準映像はフルHD以下のサイズであるため、基準映像Yは、フルHD以下のサイズの可能性が高いためである。そして、変換後の映像に対して、符号化特性の導出や、SI値、TI値の導出（特徴量f1からfLまでの算出）を行う。評価映像候補Xと基準映像Yの各映像に対し、特徴量f1からfLまでを算出し、評価映像特徴量X'と基準映像特徴量Y'を算出する。Xi，Yiを対象に、特徴量fjを求めたときの値は、Xfj,i'，Yfj,i'とする。ここで、特徴量f1からfpまでは、各映像をp種類の符号化ビットレートで符号化したときの値とし、特徴量fp+1はSI値、特徴量fp+2はTI値とする。評価映像特徴量X'は図４のような構成に、基準映像特徴量Y'は図３のような構成となっている。なお、基準映像データベース２０が基準映像特徴量Y'を保持している構成の場合は、評価映像特徴量X'のみを算出する。
【００３４】
＜特徴分類部１２＞
特徴分類部１２は、評価映像特徴量X'と基準映像特徴量Y'を基に、特徴量ごとに、評価映像候補をカテゴリ分けする。ここでは、以下の３つの方法を説明する。
【００３５】
(i)特定の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量fq）のPSNR特性によるカテゴリ分けする方法：
(ii)複数の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量f1 からfp）のPSNR特性により、映像の劣化しやすさを基にカテゴリ分けする方法：
(iii)SI値、TI値（特徴量fp+1，fp+2）に基づくカテゴリ分ける方法：
(i)まず、特定の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量fq）のPSNR特性によるカテゴリ分けについて述べる。
【００３６】
基準映像を特定の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量fq）の値（Yfq,1'，Yfq,2'，・・・，Yfq,M'）を図５のように昇順に並べ、カテゴリ0からカテゴリMに分類する。そして、同様に、図６に示すように、評価映像候補を特定の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量fq）の値（Xfq,1'，Xfq,2'，・・・，Xfq,N'）を昇順に並べ、カテゴリ0からカテゴリMに分類する。特徴分類部１２の出力は、図７のように、特徴分類結果Zとしてメモリ（図示せず）に格納される。このようにカテゴリ分けする理由は、基準映像Yのように、符号化特性の広く分布した映像を評価の際に用いるためである。
【００３７】
(ii)次に、複数の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量f1 からfp）のPSNR特性により、映像の劣化しやすさを基にカテゴリ分けする方法について述べる。
【００３８】
まず、基準映像を複数の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量f1 からfp）のPSNR特性により、図８に示すように、劣化しやすい群（α群）、平均的な群（β群）、劣化しにくい群（γ群）の３群に分類する。この分類に基づき、評価映像候補を複数の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量f1 からfp）のPSNR特性を、図９に示すように３つのカテゴリに分ける。この場合の出力は、図１０に示すように、図７に記したメモリ（図示せず）上の特徴分類結果Zに追加する。このようにカテゴリ分けする理由は、非特許文献５に記したITU-R BT.1122において規定されている品質基準を基にサービスを設計するためには、劣化しやすい映像、劣化しにくい映像に偏ることなく、様々な特性をもった映像を用いることが必要となるためである。
【００３９】
(iii)そして、SI値、TI値（特徴量fp+1，fp+2）に基づきカテゴリ分けする方法について述べる。
【００４０】
まず、基準映像を、SI値、TI値（特徴量fp+1 からfp+2）に基づき、図１１のようにSI値、TI値の両方の値が小さい群（I群）、両方の値が中間程度の群（II群）、両方の値が大きい群（III群）に３分類する。この分類に基づき、図１２に示すように評価映像候補を３分類する。なお、基準映像を図１３のようにSI値もTI値も小さい群（I群）、SI値は小さいがTI値は大きい群（II群）、SI値もTI値も大きい群（III群）、SI値は大きいがTI値は小さい群（IV群）に４分類することも考えられる。この場合の特徴分類部１２の出力は、図１４に示すように、図１０に記したメモリ（図示せず）上の特徴分類結果Zに追加する。このようにカテゴリ分けする理由は、空間的な特徴量と時間的な特徴量が幅広く分布した映像を選定するためである。
【００４１】
＜映像選定部１３＞
映像選定部１３は、特徴分類部１２から出力され、メモリ（図示せず）に格納されている特徴分類結果Zから以下の選定ルールに基づき、S個の映像を選定する。選定した映像をS'とする。
【００４２】
選定するための選定ルールとしては、たとえば、(i)特定の符号化ビットレートで符号化した時（特徴量fq）のPSNR特性によるカテゴリ分けに基づき、各カテゴリから最低１個は選定するということが考えられる。そして、選定された映像の(ii)、(iii)に基づく分類を確認する。具体的には、選定された映像の(ii)に基づく分類の結果が、特定の映像群に偏っていないことを確認する。さらに、特定の映像群に偏っていないことだけでなく、ITU-R BT.1122において規定されている品質基準を基にサービスを設計するため、劣化しやすさに関する各群から、映像数の比率を考慮して選定することも考えられる。ITU-R BT.1122において規定されている品質基準を基にサービスを設計するためには、評価に用いた75%の映像が満たす品質と、最も品質の悪い映像の品質が重要となる。そのため、劣化しやすい群（α群）、平均的な群（β群）、劣化しにくい群（γ群）から、1:2:1の比率で映像を選定することができていると、評価に用いた75%の映像が平均的な群（β群）と劣化しにくい群（γ群）に属し、最も品質が悪い映像が、劣化しやすい群（α群）に属することとなり、適切な映像の選定が可能となる。
【００４３】
ここで、入力された50個の評価映像候補から12個（S=12）の評価映像を選定する場合を考える。まず、上記の(i)の処理において、各カテゴリから１個ずつ評価映像を選定する。図５におけるカテゴリMが24（M=24）であるとすると、25個の映像が選択される。当該25個の映像に関して、(ii)の処理において、12個すべてがα群に属する等、特定の映像群（この場合はα群）に偏ることがないよう、映像を選定する。たとえば、α，β，γの各群に属するものを4個ずつ選定し、12個を選定することが考えられる。さらに、ITU-R BT.1122において規定されている品質基準に基づいた選定をする場合には、上記のように各群の比率を、例えば1:2:1のように設定することが考えられる。このように、選定された映像の(ii)に基づく分類の結果が、特定の映像群に偏っていないことのみならず、各群に属する映像の比率も考慮することが望ましい。
【００４４】
次に、映像選定部１３は、上記で選定された映像の(iii)に基づく分類を確認する。各群から最低１個は選定されていることを確認する。映像の特性が広く分離するためには、各群（｛I群，II群，III群｝、または、｛I群，II群，III群，IV群｝）に属する映像数がほぼ同数であることが望ましい。
【００４５】
最後に、特徴算出部１１における評価映像候補の特徴量導出結果（評価映像特徴量X'）、特徴分類部１２における評価映像候補の分類結果（特徴分類結果Z）、および、映像選定部１３における評価映像の選定結果（評価映像選定結果S'）を全て導出する。
【００４６】
評価映像選定結果S'を導出する条件としては、例えば、
a. 各カテゴリから最低１個選定する；
b. 上記の(ii)の分類結果が特定の映像群に偏っていない；
c. 上記の(iii)の分類結果（Ｉ群，II群，III群）から最低１個選定する；
のうちのいずれか、またはいずれか２つの組み合わせ、もしくは全ての条件を組み合わせて選定する；
等が考えられる。
【００４７】
本発明の評価映像分析装置１０を用いることで、評価映像候補の特徴量（評価映像特徴量X'）を把握することができる。さらに、選定された映像(評価映像選定結果S')の特徴分類結果Zを確認し、選定された映像の特性が特定のカテゴリに偏っていないことを把握することができ、評価映像選定の適切さを判断することができる。
【００４８】
さらに、過去の評価に用いた映像を本システムに入力することで、過去の評価に用いた映像と現在の評価に用いた映像を、同一の基準映像に基づき分類することができる。具体的には、まず、過去に10個の評価映像を用いて行った実験があるものとする。評価に用いた映像Xoldとし、Xoldを本システムに入力すると、基準映像Yと比較されて、Xoldの特徴分類結果Zoldが出力される。次に、今回、16個の評価映像を用いて実験を行うとした場合、評価に用いる映像をXnewとし、当該Xnewを本システムに入力すると、上記と同じ基準映像Yと比較され、Xnewの特徴分類結果Znewが出力される。ZoldとZnewを比較すると、評価映像がどのような分類に属するかを把握することができるので、例えば、Xoldには、Xnewに比べて劣化しにくい群（γ群）に属する映像の割合が高い、I群に属する映像の割合が高い、などといったことが判断できる。このように、２つの実験に用いた映像特性の違いを比較することが可能となり、評価結果の比較が可能となる。
【００４９】
なお、前述の図１の評価映像分析装置１０の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、評価映像分析装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５０】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１０  評価映像分析装置
１１  特徴算出部
１２  特徴分類部
１３  映像選定部
２０  基準映像データベース
【図１】
0005860506.tif 000002
【図２】
0005860506.tif 000003
【図３】
0005860506.tif 000004
【図４】
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【図５】
0005860506.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
0005860506.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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