(57)【要約】【課題】映像コンテンツの内容を考慮して映像システムを評価する。【解決手段】映像評価装置１００は、複数被験者についての複数評価軸の全項目に関する主観評価ベクトルｙｉと評価軸の特定の評価項目だけが選択された主観評価ベクトルｙｎｅｗとの類似度を計算して主観評価類似度ベクトルｓｙを算出する主観評価類似度計算手段１１３と、被験者間の生体信号類似度と被験者間の主観評価類似度とを関連付けるマッピング情報を選択するマッピング選択手段１２０と、複数被験者の時系列の生体信号ベクトルと未知の時系列の生体信号ベクトルｘＣｎｅｗとの積である生体信号類似度ベクトルｓＣｘと主観評価類似度ベクトルｓｙとをマッピング情報で関係付ける関係式が成り立つようベクトルｘＣｎｅｗの推定値を求め、推定値に基づいて映像のシーンを決定する主観評価対応シーン推定手段１１４と、を備える。【選択図】図１
2015207038.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像システムで提示する映像コンテンツを視聴中の複数の被験者より身体のいずれかの部位を示す複数の計測チャンネル毎に同時に測定した時系列の各被験者の生体信号のデータと、前記複数の被験者が複数の評価軸を用いて当該映像コンテンツを主観評価した回答である各被験者の評価結果データとに基づいて、所定の評価軸における評価に寄与した映像コンテンツのシーンを推定することで前記映像システムを評価する映像評価装置であって、
所定の評価軸に対応するシーンを推定するために前記複数の評価軸のうち所定の評価軸における特定の評価項目の選択を受け付け、前記複数の評価軸の全項目のうち前記特定の評価項目だけが選択されたことを数値で表した主観評価ベクトルを作成する主観評価ベクトル作成手段と、
Ｎ人の被験者についての前記複数の評価軸の全項目に関する評価結果データと前記主観評価ベクトルとの類似度を計算してＮ次元のベクトルからなる主観評価類似度ベクトルを算出する主観評価類似度計算手段と、
前記Ｎ人の被験者それぞれの生体信号のデータを用いて前記計測チャンネル毎に算出された被験者間の生体信号類似度と、前記生体信号のデータを用いた前記Ｎ人の被験者についての評価結果データを組み合わせて算出された被験者間の主観評価類似度と、を関連付けるために予め算出されたマッピング情報を前記計測チャンネル毎に記憶するマッピング記憶手段から、少なくとも１つの計測チャンネルについてのマッピング情報を選択するマッピング選択手段と、
前記Ｎ人の被験者それぞれの時系列の生体信号のデータである行列と予測する時系列の生体信号を各要素とする未知のベクトルとの積であるＮ次元のベクトルからなる生体信号類似度ベクトルと、前記特定の評価項目だけが選択された主観評価ベクトルから得られた前記主観評価類似度ベクトルとを、前記選択された計測チャンネルについてのマッピング情報で関係付ける関係式が成り立つように前記未知のベクトルの各要素を決定する演算を行うことで生体信号の時系列の推定値を求め、前記受け付けた所定の評価軸における評価に寄与したシーンとして、前記求めた生体信号の時系列の推定値に基づいて映像のシーンを決定する主観評価対応シーン推定手段と、
を備えることを特徴とする映像評価装置。
【請求項２】
前記Ｎ人の被験者それぞれの生体信号のデータを用いてＮ×Ｎ個の前記被験者間の生体信号類似度を各要素とする生体信号類似度行列を前記計測チャンネル毎に算出する生体信号類似度算出手段と、
前記生体信号のデータを用いた前記Ｎ人の被験者についての前記複数の評価軸の全項目に関する評価結果データを組み合わせてＮ×Ｎ個の前記被験者間の主観評価類似度を各要素とする主観評価類似度行列を算出する主観評価類似度算出手段と、
前記マッピング情報として、前記計測チャンネル毎の前記生体信号類似度行列と、前記主観評価類似度行列と、を関連付けるＮ次元の縦ベクトルを要素に含む２つの行列からなるマッピング行列の組を求めて前記マッピング記憶手段に格納する類似度間マッピング算出手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の映像評価装置。
【請求項３】
前記類似度間マッピング算出手段は、
前記計測チャンネル毎の前記生体信号類似度行列とＮ次元の縦ベクトルである未知の第１重みベクトルとの積である第１ベクトルと、
前記主観評価類似度行列とＮ次元の縦ベクトルである未知の第２重みベクトルとの積である第２ベクトルと、の内積が、
前記第１ベクトル及び前記第２ベクトルのノルムを予め定めた定数とする制約条件のもとで最大となる前記第１重みベクトル及び前記第２重みベクトルを、前記マッピング行列の列の要素として算出することを特徴とする請求項２に記載の映像評価装置。
【請求項４】
前記マッピング選択手段は、
前記類似度間マッピング算出手段で前記計測チャンネル毎に求められた複数のマッピング行列の組と、前記複数のマッピング行列の組を求める際に使用していない他の被験者の生体信号のデータ及び評価結果データと、を用いて、予測精度が所定の基準を満たす少なくとも１つの計測チャンネルを決定し、当該決定した計測チャンネルについてのマッピング行列の組を選択することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の映像評価装置。
【請求項５】
前記主観評価対応シーン推定手段は、
前記予測する時系列の生体信号を各要素とする未知のベクトルの各要素を決定する演算を行うことで求めた生体信号の時系列の推定値のうち絶対値が所定の閾値を超えている時点に対応する映像のシーンを、前記受け付けた所定の評価軸における特定の評価項目の評価に対して寄与が大きいシーンとして決定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の映像評価装置。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１に記載の映像評価装置として機能させるための映像評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像システムを客観的に評価する映像評価装置に係り、特に、映像コンテンツ提示装置を評価する映像評価装置及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、映像システムを評価するために、その映像システムを用いて提示した映像コンテンツを視聴した評価者が視聴後に１つ又は複数の評価項目に対して評価値を与えるという主観評価が行われてきた。しかしながら、映像システムの品質が高まるにつれて、主観評価の結果は映像コンテンツの内容により強く依存する傾向が顕著になってきている。そのため、主観評価の結果は、映像システムに対する評価結果であるのか、その映像システムを用いて表示された映像コンテンツに対する評価結果であるのかを分けて取り扱うことが非常に困難になっている。
【０００３】
特に、映像システムについての主観評価は、主に映像コンテンツの視聴後に行うため、その評価値は映像コンテンツの特定のシーンというよりは、映像コンテンツ全体に対するものであるという傾向となる。よって、映像コンテンツのどのシーンが主観評価への影響が大きいかを特定することは、原理的に難しい。例えば、どのシーンが主観評価への影響が大きいかを特定するために、映像コンテンツを時間的に細切れにして、短い時間に対する主観評価を行う手法が考えられる。ただし、この手法では、主観評価の原因となるシーンを探ることは可能ではあるが、次の２つの課題がある。１つ目は、短い時間ごとに主観評価を行うことは大きな手間である。２つ目は、評価の項目や評価の設問ごとに映像コンテンツを寸断するために、映像コンテンツを自然な形で視聴することができない。以上のように、映像システムを映像コンテンツ提示装置として評価することが難しい。なお、映像コンテンツとは、例えば放送番組や映画等のコンテンツを指すものである。映像コンテンツ以外の画像、例えば画質を確かめるための静止画や動画のサンプル（例えば自然の植物や風景等のサンプル画像）を単に表示したときには画像表示装置と呼び、上記映像コンテンツ提示装置とは区別する。
【０００４】
また、従来、主観評価法の１つとして、映像コンテンツの視聴と同時に行う、連続品質評価法が知られている。この手法では、評価軸（評価尺度）を、画質の良し悪しなど、映像コンテンツの内容そのものとは関連の低い単純なものとすることが多い。すなわち、映像システムの、主に画像表示装置としての評価に用いられている。
一方、映像システムの、主に映像コンテンツ提示装置として評価する場合に、連続品質評価法を用いることを想定すると、評価軸を次のように変更する必要がある。すなわち、より映像コンテンツの内容に踏み込んだ評価軸、例えば、感動度、臨場感、立体感、迫力感といった評価軸に変更する必要がある。ただし、こういった評価軸は、画質の良し悪しなどの評価軸と比べて複雑であり、被験者が適切な評価を連続的に行うことは非常に困難なことである。
【０００５】
また、従来、映像コンテンツを細切れにするなどの加工や操作をせず、より自然な視聴状況下で映像システムの評価を行うために、視聴者の生体信号（脳波、重心動揺など）を計測し、視聴中の生体信号の中に予め決められたパターンが現れるかどうかを調べる方法がある（例えば特許文献１〜９参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４３７０２０９号公報
【特許文献２】特許第４４４１３４５号公報
【特許文献３】特許第４６８６２９９号公報
【特許文献４】特許第３９９１０６６号公報
【特許文献５】特許第４１８９４４０号公報
【特許文献６】特許第５１１９３７５号公報
【特許文献７】特許第３０４８９１８号公報
【特許文献８】特開２０１２−７３３５０号公報
【特許文献９】特許第２７７２４１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の生体信号パターンを用いる技術では、その生体信号パターンが固定されているため、多種多様な映像コンテンツに対して適用することができなかった。一般に映像コンテンツには様々な種類があり、多様なシーンで構成されるものであるから、評価軸もまた多種多様に設けられるべきである。そのような多様な評価軸に対応する特徴的な生体信号パターンを予め設定することは難しく、従来技術のように生体信号そのものだけ用いたとしても、映像コンテンツの内容を考慮した映像システムの評価は困難なものであった。つまり、従来手法では、映像システムの、主に映像コンテンツ提示装置としての評価をすることはできなかった。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、映像コンテンツの内容を考慮して映像システムを評価することが可能な映像評価装置及びそのプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するために、本発明に係る映像評価装置は、映像システムで提示する映像コンテンツを視聴中の複数の被験者より身体のいずれかの部位を示す複数の計測チャンネル毎に同時に測定した時系列の各被験者の生体信号のデータと、前記複数の被験者が複数の評価軸を用いて当該映像コンテンツを主観評価した回答である各被験者の評価結果データとに基づいて、所定の評価軸における評価に寄与した映像コンテンツのシーンを推定することで前記映像システムを評価する映像評価装置であって、主観評価ベクトル作成手段と、主観評価類似度計算手段と、マッピング選択手段と、主観評価対応シーン推定手段と、を備える構成とした。
【００１０】
かかる構成において、映像評価装置は、主観評価ベクトル作成手段によって、所定の評価軸に対応するシーンを推定するために前記複数の評価軸のうち所定の評価軸における特定の評価項目の選択を受け付け、前記複数の評価軸の全項目のうち前記特定の評価項目だけが選択されたことを数値で表した主観評価ベクトルを作成する。
そして、映像評価装置は、主観評価類似度計算手段によって、Ｎ人の被験者についての前記複数の評価軸の全項目に関する評価結果データと前記主観評価ベクトルとの類似度を計算してＮ次元のベクトルからなる主観評価類似度ベクトルを算出する。
そして、映像評価装置の内部又は外部に設けられたマッピング記憶手段は、前記Ｎ人の被験者それぞれの生体信号のデータを用いて前記計測チャンネル毎に算出された被験者間の生体信号類似度と、前記生体信号のデータを用いた前記Ｎ人の被験者についての評価結果データを組み合わせて算出された被験者間の主観評価類似度と、を関連付けるための行列として予め算出されたマッピング情報を前記計測チャンネル毎に記憶している。そして、映像評価装置は、マッピング選択手段によって、前記マッピング記憶手段から、少なくとも１つの計測チャンネルについてのマッピング情報を選択する。この選択された計測チャンネルについてのマッピング情報は、主観評価対応シーン推定手段で利用される。
そして、主観評価対応シーン推定手段は、前記Ｎ人の被験者それぞれの時系列の生体信号のデータである行列と予測する時系列の生体信号を各要素とする未知のベクトルとの積であるＮ次元のベクトルからなる生体信号類似度ベクトルと、前記特定の評価項目だけが選択された主観評価ベクトルから得られた前記主観評価類似度ベクトルとを、前記選択された計測チャンネルについてのマッピング情報で関係付ける関係式が成り立つように前記未知のベクトルの各要素を決定する演算を行うことで生体信号の時系列の推定値を求め、前記受け付けた所定の評価軸における評価に寄与したシーンとして、前記求めた生体信号の時系列の推定値に基づいて映像のシーンを決定する。
【００１１】
なお、本発明に係る映像評価装置は、映像評価装置のコンピュータを、主観評価ベクトル作成手段、主観評価類似度計算手段、マッピング選択手段、主観評価対応シーン推定手段、として機能させるための映像評価プログラムで動作させることができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、以下に示す優れた効果を奏するものである。
本発明によれば、複数被験者間の生体信号時系列データの類似度と複数被験者間の主観評価パターンの類似度との間を関連付けるマッピング情報（対応関係）を用いて特定の主観評価値に関連する生体信号の時系列の基底となるパターンを見出すことで、主観評価の所定の評価軸における評価に寄与した映像コンテンツのシーンを推定することができる。すなわち、被験者が映像コンテンツのどのようなシーンをもとに評価値を与えたのかを推定することができる。これにより、映像コンテンツが被験者にどのように受容されているのかを客観的に把握することができる。また、映像コンテンツを提示する映像システムの特長が効果的に表れるシーンを把握することができる。したがって、本発明によれば、映像コンテンツの内容を考慮して映像システムを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る映像評価装置の構成を示すブロック構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る映像評価装置の概要を説明するための説明図である。
【図３】本発明の実施形態に係る映像評価装置で用いる評価軸の例である。
【図４】本発明の実施形態に係る映像評価装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
〔映像評価装置の概要〕
最初に、図１、図２及び図３を参照して、本発明の実施形態に係る映像評価装置１００の概要について説明する。
映像評価装置１００は、映像システム（不図示）で提示する映像コンテンツを視聴中の複数の被験者より同時に測定した時系列の各被験者の生体信号（観測データ）１０１と、これらの被験者が複数の評価軸を用いて当該映像コンテンツを主観評価した回答である各被験者の主観評価結果１０２のデータとに基づいて、所定の評価軸における評価に寄与した映像コンテンツのシーンを推定することで映像システム（不図示）を評価するものである。
【００１５】
この映像評価装置１００は、映像が被験者にどのように受容されているのかを評価するために、映像システムの、主に映像コンテンツ提示装置としての評価をするために用いられる。ここで、映像システムとは、例えば液晶・有機ＥＬ等のディスプレイモニタで提示する直接照射型の映像提示方式、又は、例えばスクリーンやプロジェクタを用いる反射投影型の映像提示方式、或いは、各種立体映像（専用眼鏡要／不要）の映像提示方式等、さらに、使用する各種ハードウェア、音響システム、提示する映像コンテンツ（種類、内容、目的、演出効果）等を包括的に含むシステムをいう。また、映像コンテンツは例えば放送番組や映画等のコンテンツである。
【００１６】
被験者は、映像コンテンツを視聴しているときに生体信号測定装置（不図示）によって、身体のいずれかの部位を示す複数の計測チャンネル毎に生体信号１０１が同時に測定される。図１及び図２に示す生体信号１０１とは、被験者の生体組織の状態や組織が機能している場合の情報を反映した信号である。本実施形態では、一例として、生体信号は、機能的核磁気共鳴映像法（ｆＭＲＩ：Functional Magnetic Resonance Imaging）による脳血中酸素量の計測データであるものとする。ｆＭＲＩによる脳血中酸素量の計測データは、ｆＭＲＩ装置により計測される画像の輝度データとして表すことができる。
【００１７】
また、計測チャンネルとは、１被験者から同時に測定された生体信号を区別するものであり、測定装置側の測定電極等のプローブや、被験者側の例えば脳等の身体のいずれかの測定箇所に対応している。ｆＭＲＩによる脳血中酸素量の計測データにおいては、計測チャンネルは、画像のピクセル単位（３次元画像であるため、より正確にはボクセル単位）で表された被験者の脳の部位に相当する。なお、ｆＭＲＩ装置において標準的ボクセル数は、１２２８８０個（＝縦６４×横６４×高さ３０）であり、そのうち脳の灰白質（神経細胞がある位置）に相当するボクセルの個数は、経験的に６００００〜７００００個くらいであることが分かっている。さらに、情報があるボクセルや特定の脳部位に絞って解析するので、計測チャンネルの個数としては、１００００個以下（下限は例えば数１００個位）に絞って設定するだけでもよい。
【００１８】
評価軸は、例えば２つの異なる形容詞対や、１つの肯定的な形容詞とその否定表現で構成されている。例えば、ＳＤ（Semantic Differential)法で用いられるような複数段階の印象評価であってもよい。図３には、映像システムの評価に適用可能な評価軸の例として、２２個の評価軸を示した。例えば図３の１番上に記載された評価軸は、被験者が映像コンテンツの視聴後に次の設問Ｑ１のようなアンケートに対して回答する際に用いる評価軸を表している。
設問Ｑ１：この映像コンテンツは、「かたい」と感じるか、「やわらかい」と感じるか評価して下さい。
（「かたい」：０、「やわらかい」：１）
【００１９】
図１の映像評価装置１００は、どのような映像コンテンツやどのようなシーンが、所定の評価軸における特定の評価項目の評価に寄与したのかを推定することで、映像がどのように受容されているのかを評価することができる。
【００２０】
後記する説明中の数式では、図２に例示したある被験者ｉのある計測チャンネルｃの生体信号（観測データ）１０１のことを、映像コンテンツ尺に対応した時系列のＴ個の要素を有するベクトルｘｃｉに対応付けている。
また、後記する説明中の数式では、図２に例示したある被験者ｉの主観評価結果１０２のことを、評価軸の個数Ｎｑと同数の要素を有するベクトルｙｉに対応付けている。なお、図２に例示した主観評価結果１０２は、「明るい」という評価項目と「明るくない」という評価項目とを有する評価軸ａ、「上品な」という評価項目と「上品でない」という評価項目とを有する評価軸ｂ、「開放的な」という評価項目と「開放的でない」という評価項目とを有する評価軸ｃ、「躍動的な」という評価項目と「躍動的でない」という評価項目とを有する評価軸ｄ、の合計４個の評価軸に対する回答結果を表している。
【００２１】
本願発明者は、測定した時系列の各被験者の生体信号１０１と、各被験者の主観評価結果１０２との間になんらかの対応関係を有していると仮定し、この仮定に基づいて脳活動が生成されていれば、関連シーンを推定することができると考えた。なお、予備実験の結果、この仮定が妥当であったという結果が得られている。
図２に示す破線の枠２０１は、図２に示す主観評価結果１０２と、図２に示す生体信号（観測データ）１０１とがなんらかの対応関係を有していることを模式的に示している。
図２の破線の枠２０１の中に模式的に示す「評価軸に対応するシーン１１５」は、映像評価装置１００が出力する「評価軸に対応するシーン１１５（図１参照）」に相当する。図２の例では被験者は４個の評価軸それぞれにおいて「Ｙ／Ｎ」のいずれか一方の評価を回答しなければならないことになっている。ただし、仮に評価軸ａにおいて「明るい」という項目の応答「Ｙ」だけを選択しておき、その選択項目の回答に関連するシーンの時間変化（関連度の時間変化）が図２の破線の枠２０１内に示すような関連度の時間変化Ａになっていたとしたら、その関連度の時間変化Ａに対応して、特徴的脳活動２１０の時間変化αが表れることになると考えられる。
また、評価軸ｂの「上品な」という項目の応答は「Ｎ」であるので、関連度の時間変化Ｂは、特徴的脳活動の時間変化βには表れない。
同様に、評価軸ｃの「開放的な」という項目の応答「Ｙ」と、関連度の時間変化Ｃと、特徴的脳活動の時間変化γとを対応させることも可能であり、また、評価軸ｄの「躍動的な」という項目の応答「Ｙ」と、関連度の時間変化Ｄと、特徴的脳活動の時間変化δとを対応させることも可能である。
ここでは、実際に観測される生体信号は、特徴的脳活動２１０の時間変化α，β，γ，δとノイズ等の残渣２３０とが全て重畳された信号として生成されると考える。主観評価結果１０２と生体信号（観測データ）１０１を複数の被験者から集め、主観評価結果と生体信号の対応関係の仮定に基づき、生体信号の生成規則（＝関連度の時間変化）を探ることで、各評価軸に対応するシーン１１５の推定が可能である。
【００２２】
さらに、複数の被験者が同じ映像コンテンツを視聴したときに、各被験者の生体信号１０１と主観評価結果１０２との対応関係は、被験者ｉによっても異なるし、計測チャンネルｃによっても異なる。そこで、映像評価装置１００は、学習段階で、機械学習により、複数被験者間の生体信号１０１の時系列データの類似度と複数被験者間の主観評価結果１０２のパターンの類似度との間を関連付けるマッピング情報（対応関係）を先ず求めておく。
【００２３】
この学習段階の後に、さらに、映像評価装置１００は、推定段階で、特定の主観評価値（例えば図２の「明るい」）が入力されたときに、それに関連する生体信号の時系列の基底となるパターン（例えば図２の関連度の時間変化Ａ）を見出すことで、主観評価に関連するシーン（例えば図２の関連度の時間変化Ａ）を推定する。以下、このような学習と推定を行う映像評価装置１００の構成及び動作について詳細に説明する。
【００２４】
〔映像評価装置の構成〕
図１に示すように、映像評価装置１００は、生体信号計測手段１０３と、主観評価把握手段１０４と、生体信号蓄積手段１０５と、主観評価蓄積手段１０６と、生体信号類似度算出手段１０７と、主観評価類似度算出手段１０８と、類似度間マッピング算出手段１０９と、マッピング記憶手段１１０と、マッピング選択手段１２０と、主観評価ベクトル作成手段１１２と、主観評価類似度計算手段１１３と、主観評価対応シーン推定手段１１４と、を備えている。
【００２５】
＜生体信号計測手段１０３＞
生体信号計測手段１０３は、被験者が映像コンテンツを視聴しているときに同時に生体信号測定装置（不図示）で測定された被験者の生体信号１０１が入力されて、この生体信号１０１に対して所定の信号処理を施して生体信号データを作成するものである。
【００２６】
本実施形態では、外部の図示しない生体信号測定装置（例えばｆＭＲＩ装置）の計測チャンネル毎に測定された複数の被験者の生体信号１０１が生体信号計測手段１０３に順次入力されることとした。生体信号計測手段１０３は、生体信号測定装置の種類や仕様に依存した時系列の電気信号等である生体信号に対して例えばノイズ除去処理等の前処理を施したり、この生体信号を解析し易いように数値変換したり、計測チャンネルの位置データと対応付けたりして、被験者の計測チャンネル毎に時系列の生体信号データを作成する。作成された生体信号データは、計測チャンネルの位置情報及び当該被験者の識別情報と対応付けて生体信号蓄積手段１０５に格納される。
【００２７】
なお、ｆＭＲＩ装置は、脳内の酸素量を脳の断面画像として出力するが、その画像は被験者によって大きさ、形状等が異なる。そこで、生体信号計測手段１０３は、複数の被験者間で共通の計測チャンネルとして指し示す部位を揃えるため、アフィン変換等により、断面画像を圧縮、伸長、回転させ、標準脳と呼ばれるテンプレート脳画像と大きさ、形状等を合わせる正規化処理を行うことが好ましい。
【００２８】
＜生体信号蓄積手段１０５＞
生体信号蓄積手段１０５は、生体信号計測手段１０３から入力された生体信号を記憶するものである。この生体信号蓄積手段１０５は、半導体メモリ、ハードディスク等の一般的な記憶装置で構成することができる。
この生体信号蓄積手段１０５には、被験者と計測チャンネルとに対応付けられた時系列信号として、複数の被験者の生体信号が記憶される。例えば、生体信号蓄積手段１０５には、１０人の被験者に対して、それぞれ１００００箇所の計測チャンネルで計測された生体信号を記憶する。ここでは、生体信号蓄積手段１０５に記憶される生体信号を計測した被験者の数をＭ人（例えば１０人）とする。なお、後記するようにマッピング情報（対応関係）を求めるためにはＮ（Ｎ＜Ｍ）人（例えば９人）分のデータを使用し、（Ｍ−Ｎ）人分のデータでマッピング情報の精度検証を行う。
この生体信号蓄積手段１０５に記憶された生体信号は、生体信号類似度算出手段１０７、マッピング選択手段１２０及び主観評価対応シーン推定手段１１４によって参照される。
【００２９】
＜生体信号類似度算出手段１０７＞
生体信号類似度算出手段１０７は、生体信号蓄積手段１０５に記憶されている同一映像コンテンツを視聴した複数の被験者の生体信号について、被験者間の生体信号類似度を算出するものである。なお、被験者間の生体信号類似度においては、ある被験者ａと他の被験者ｂとのペア以外に、被験者ａと被験者ａとのペア等も考慮する。ここで、被験者ａと被験者ａとのペア等は、複数被験者間の類似度を行列形式で解析する際に、類似度行列の対角成分となる。
生体信号類似度算出手段１０７は、行列形式のマッピング情報（対応関係）を求めるためにＮ（Ｎ＜Ｍ）人の被験者それぞれの生体信号のデータを用いてＮ×Ｎ個の被験者間の生体信号類似度を計算し、これら計算結果を各要素とする生体信号類似度行列を計測チャンネル毎に算出する。
【００３０】
具体的には、生体信号類似度算出手段１０７は、以下のようにして、生体信号類似度行列を算出する。ここで、例えばＮ人の被験者同士の組み合わせは、本人同士のペアを許容するとＮ×Ｎペアだけ存在する。各ペアの一方の被験者を整数ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）で識別し、他方の被験者を整数ｊ（１≦ｊ≦Ｎ）で識別し、計測チャンネルを整数ｃで識別することとする。また、生体信号蓄積手段１０５に記憶されている被験者ｉの時系列の生体信号データが映像コンテンツ視聴時間（１≦ｔ≦Ｔ）に対応したＴ個の要素を有しているとすると、生体信号データは以下の式（１）に示すように、Ｔ次元ベクトルで表すことができる。
【００３１】
【数１】
2015207038.tif 000003
【００３２】
なお、式（１）において下付きのｔは時刻を表し、上付きのｔは転置を示す数学記号である（以下の各式においても同様）。この式（１）の右辺において、例えばｘｃｉ，１は、被験者ｉが映像コンテンツ視聴中に、計測チャンネルｃにおいて最初に計測された生体信号である。
【００３３】
また、生体信号類似度算出手段１０７において計測チャンネルｃ毎に算出する被験者間の生体信号類似度行列Mｃｘが次の式（２）の右辺に示すようなＮ×Ｎ次元の行列で表されるものと定義する。このとき、式（２）の右辺の行列のｉ行ｊ列の成分（行列のｉｊ要素＝Ｍｃｘ，ｉ，ｊ）は、被験者ｉの計測チャンネルｃについての生体信号ベクトルと、被験者ｊの計測チャンネルｃについての生体信号ベクトルとの類似度となる。
例えばＭｃｘ，１，Ｎ＝Ｍｃｘ，Ｎ，１である。したがって、生体信号類似度行列Ｍｃｘは、Ｎ×Ｎ次元の対称行列となる。この対称行列の各対角成分（ｉ＝ｊとなる成分）はＮ個あるが、類似度を測る手段として相関係数を用いた場合、それぞれ同一人物の生体信号なので、すべて１となる。
【００３４】
【数２】
2015207038.tif 000004
【００３５】
さらに、被験者間の生体信号類似度行列のｉｊ要素Ｍｃｘ，ｉ，ｊ（類似度）が、被験者ｉの計測チャンネルｃについての生体信号ベクトルと、被験者ｊの計測チャンネルｃについての生体信号ベクトルとの相関係数であるとすると、次の式（３ａ）の右辺で表すことができる。
【００３６】
【数３】
2015207038.tif 000005
【００３７】
前記式（３ａ）の右辺の分母は、ベクトルのノルム同士の積を表す。前記式（３ｂ）の左辺のベクトルは、右辺で定義されるように、式（１）に示すベクトルの全要素の平均値を各要素に持つベクトルであり、前記式（３ｃ）の左辺のベクトルは、すべての要素が１であるＴ次元のベクトルである。
【００３８】
この生体信号類似度算出手段１０７は、前記式（１）、式（２）、式（３ａ）、式（３ｂ）及び式（３ｃ）により算出した生体信号類似度行列Ｍｃｘを類似度間マッピング算出手段１０９に出力する。なお、ここでは、被験者間の生体信号類似度として相関係数を用いたが、代わりに、ベクトル間の内積、コサイン距離等、他の類似度指標を用いても構わない。
【００３９】
＜主観評価把握手段１０４＞
主観評価把握手段１０４は、生体信号蓄積手段１０５に格納するＭ人（例えば１０人）分の生体信号データに対応したＭ人の被験者が映像コンテンツを視聴した後に評価軸毎に回答したそれぞれの主観評価結果１０２のデータが入力されて主観評価結果１０２のデータから主観評価ベクトルを作成し、Ｍ人分の主観評価ベクトルを当該被験者の識別情報に対応付けて主観評価蓄積手段１０６に格納する。なお、後記するようにマッピング情報（対応関係）を求めるためにはＮ（Ｎ＜Ｍ）人（例えば９人）分のデータを用いる。
【００４０】
主観評価把握手段１０４は、映像コンテンツに対する設問に対して、複数の被験者が回答した結果（入力された数値）を、例えば、キーボード、タッチパネル等の入力手段（不図示）を介して入力する。
【００４１】
主観評価把握手段１０４は、例えば、主観評価結果１０２において評価項目に対する評価値が、ある閾値を超えていれば１を、その閾値以下であれば０を与える。ここで閾値は、複数被験者から得た評価値の平均値を用いてもよい。したがって、各評価項目に対して１と０からなる数値が割り当てられ、評価項目数がＮｑであれば、主観評価把握手段１０４は、Ｎｑ次元のベクトルを出力する。例えば、被験者ｉの主観評価ベクトルｙｉは以下の式（４）に示すよう表される。このとき、各要素は０か１の値を取る。ｋ番目の要素ｙｉ，ｋは評価項目ｋに対する回答を表す。
【００４２】
【数４】
2015207038.tif 000006
【００４３】
この主観評価把握手段１０４は、式（４）に示した主観評価ベクトルを、主観評価蓄積手段１０６に書き込む。なお、０と１の代わりに、連続量を用いることも可能であり、設定したい主観評価方法に応じて、数値化の方法は変更可能である。
【００４４】
＜主観評価蓄積手段１０６＞
主観評価蓄積手段１０６は、主観評価把握手段１０４で入力された評価結果データ（主観評価ベクトル）を記憶するものである。主観評価蓄積手段１０６は、半導体メモリ、ハードディスク等の一般的な記憶装置で構成することができる。
この主観評価蓄積手段１０６には、評価結果データ（主観評価ベクトル）として、被験者ｉに対応付けられた前記式（４）に示した主観評価ベクトルが記憶される。なお、このとき、主観評価ベクトルは、対応する前処理済み生体信号（生体信号計測手段１０３の出力）と関連付けてあることとする。主観評価蓄積手段１０６に記憶された主観評価ベクトルは、主観評価類似度算出手段１０８、マッピング選択手段１２０及び主観評価類似度計算手段１１３によって参照される。
【００４５】
＜主観評価類似度算出手段１０８＞
主観評価類似度算出手段１０８は、主観評価蓄積手段１０６に記憶されている同一映像コンテンツを視聴した複数の被験者の評価結果データ（主観評価ベクトル）について、被験者間の主観評価類似度を算出するものである。なお、被験者間の主観評価類似度においては、ある被験者ａと他の被験者ｂとのペア以外に、被験者ａと被験者ａとのペア等（類似度行列の対角成分）も考慮する。
この主観評価類似度算出手段１０８は、生体信号のデータを用いたＮ（Ｎ＜Ｍ）人の被験者についての複数の評価軸の全項目に関する評価結果データ（主観評価ベクトルｙｉ）を組み合わせてＮ×Ｎ個の被験者間の主観評価類似度を各要素とする主観評価類似度行列を算出する。
【００４６】
具体的には、主観評価類似度算出手段１０８は、以下のようにして、主観評価類似度行列を算出する。主観評価類似度算出手段１０８において算出する被験者間の主観評価類似度行列（Ｍｙ）が、次の式（５）の右辺に示すようなＮ×Ｎ次元の行列で表されるものと定義する。このとき、式（５）の右辺の行列のｉ行ｊ列の成分（行列のｉｊ要素＝Ｍｙ，ｉ，ｊ）は、被験者ｉの主観評価ベクトルと、被験者ｊの主観評価ベクトルとの類似度となる。また、この行列の要素の間には、例えばＭｙ，１，Ｎ＝Ｍｙ，Ｎ，１等の関係がある。したがって、主観評価類似度行列ＭｙはＮ×Ｎ次元の対称行列となる。
【００４７】
【数５】
2015207038.tif 000007
【００４８】
さらに、被験者間の主観評価類似度行列のｉｊ要素Ｍｙ，ｉ，ｊ（類似度）が、被験者ｉの主観評価ベクトルと、被験者ｊの主観評価ベクトルとのベクトル間の内積であるものとすると、ｉｊ要素Ｍｙ，ｉ，ｊは、次の式（６）の右辺で表すことができる。
【００４９】
【数６】
2015207038.tif 000008
【００５０】
この主観評価類似度算出手段１０８は、前記式（５）及び式（６）により算出した主観評価類似度行列Ｍｙを類似度間マッピング算出手段１０９に出力する。なお、ここでは、主観評価類似度算出手段１０８は、被験者間の主観評価類似度として、ベクトル間の内積を用いたが、コサイン距離等、他の類似度指標を用いても構わない。
【００５１】
＜類似度間マッピング算出手段１０９＞
類似度間マッピング算出手段１０９は、生体信号類似度算出手段１０７で算出された被験者間の生体信号類似度と、主観評価類似度算出手段１０８で算出された被験者間の主観評価類似度とを関連付けるものである。
【００５２】
類似度間マッピング算出手段１０９は、マッピング情報として、生体信号類似度行列（Ｍｃｘ：前記式（２）参照）と、主観評価類似度行列（Ｍｙ：前記式（５）参照）と、を関連付けるＮ次元の縦ベクトルを要素に含む２つの行列からなるマッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ）を計測チャンネルｃ毎にそれぞれ求めてマッピング記憶手段１１０に格納する。
そのために、類似度間マッピング算出手段１０９は、生体信号類似度行列Ｍｃｘと、主観評価類似度行列Ｍｙとから、以下の式（７）の関係を満たす第１重みベクトルｗｃ及び第２重みベクトルｖｃを求める。なお、各重みベクトルｗｃ，ｖｃは共に、計測チャンネルｃに対応するＮ次元の縦ベクトルである。
【００５３】
【数７】
2015207038.tif 000009
【００５４】
ここで、この式（７）が満たされる場合、相関係数が１となり、以下の式（８）も満たされることがある。
【００５５】
【数８】
2015207038.tif 000010
【００５６】
ここで、式（８）の左辺の分母に記載されたそれぞれのノルムを定数であるものとする。そして、この定数を例えば１とすれば、式（８）は、以下の式（９）に置き換えることができる。
【００５７】
【数９】
2015207038.tif 000011
【００５８】
ここで、生体信号類似度行列Ｍｃｘには、生体信号１０１の測定に伴って測定誤差が含まれており、また、主観評価類似度行列Ｍｙには、主観評価結果１０２の把握に伴って誤差が含まれているため、この式（９）の左辺の演算結果が１と等しくなるような第１及び第２重みベクトルｗｃ，ｖｃをそれぞれ求めることは困難である。そこで、類似度間マッピング算出手段１０９は、式（９）の左辺の演算結果を最大化するような第１及び第２重みベクトルｗｃ，ｖｃをそれぞれ求める。
【００５９】
ここでは、類似度間マッピング算出手段１０９は、計測チャンネルｃ毎の生体信号類似度行列ＭｃｘとＮ次元の縦ベクトルである未知の第１重みベクトルｗｃとの積である第１ベクトル（Ｍｃｘｗｃ）と、主観評価類似度行列ＭｙとＮ次元の縦ベクトルである未知の第２重みベクトルｖｃとの積である第２ベクトル（Ｍｙｖｃ）と、の内積（Ｍｃｘｗｃ）t（Ｍｙｖｃ）が、第１ベクトル（Ｍｃｘｗｃ）及び第２ベクトル（Ｍｙｖｃ）のノルムを予め定めた定数とする制約条件のもとで最大となる第１重みベクトルｗｃ及び第２重みベクトルｖｃを、マッピング行列Ｗｃ，Ｖｃの列の要素として算出する。なお、マッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ）は、計測チャンネルｃ毎に求められる。
【００６０】
すなわち、類似度間マッピング算出手段１０９は、以下の式（１０ａ）及び式（１０ｂ）を満たす第１及び第２重みベクトルｗｃ，ｖｃをそれぞれ算出する。
【００６１】
【数１０】
2015207038.tif 000012
【００６２】
この式（１０ａ）及び式（１０ｂ）の最大化問題は、ラグランジュの未定定数法を用いて解くことができる。ここで、誤差関数（ラグランジアン）Ｌは、以下の式（１１）で表される。なお、λｗとλｖは、未定乗数である。
【００６３】
【数１１】
2015207038.tif 000013
【００６４】
なお、生体信号１０１や主観評価結果１０２のデータの中にノイズや揺らぎが多く含まれていると、第１及び第２重みベクトルｗｃ，ｖｃのノルムが大きくなる傾向にある。そこで、ここでは、ノルムが過大にならないようにすることまで考慮した新たな誤差関数を定義する。そのため、誤差関数Ｌに、第１及び第２重みベクトルｗｃ，ｖｃのノルムに依存する２つの罰則項を追加して以下の式（１２）に示す誤差関数Ｌ′を定義した。なお、式（１２）の右辺のＬは、式（１１）で表される誤差関数である。
【００６５】
【数１２】
2015207038.tif 000014
【００６６】
ここで、パラメータρｗ，ρｖは、生体信号１０１や主観評価結果１０２のデータのノイズや揺らぎに対するぜい弱性を制御するためのパラメータであって、各データそれぞれに依存して予め設定しておく（ρｗ＞０、ρｖ＞０）。
【００６７】
式（１１）及び式（１２）をもとに、誤差関数Ｌ′を第１重みベクトルｗｃで微分した結果を０とした式と、誤差関数Ｌ′を第２重みベクトルｖｃで微分した結果を０とした式とを求めると、以下の式（１３ａ）及び式（１３ｂ）に示す固有値問題に帰着することになる。
【００６８】
【数１３】
2015207038.tif 000015
【００６９】
式（１３ａ）及び式（１３ｂ）において、ＩはＮ×Ｎ次元の単位行列を示す。また、固有値λ及びパラメータｒｗ，ｒｖは、ｒｗ＝ρｗ／λｗ、ｒｖ＝ρｖ／λｖ、４λｗλｖ＝λ２の関係を満たす。この式（１３ａ）及び式（１３ｂ）の導出については、後で説明を行う。
【００７０】
なお、ここでは、式（１２）に示す誤差関数Ｌ′において、パラメータρｗ，ρｖを予め設定したが、パラメータρｗ，ρｖを設定する代わりに、パラメータｒｗ，ｒｖを予め設定することとしてもよい（例えば、ｒｗ＝１、ｒｖ＝１）。
【００７１】
前記式（１３ａ）及び式（１３ｂ）の固有値問題を解くことで、第１及び第２重みベクトルｗｃ，ｖｃ及び固有値λを定めることができる。
ただし、第１及び第２重みベクトルｗｃ，ｖｃは固有ベクトルでもあり、通常、固有値λの個数だけ複数定まる。そこで、類似度間マッピング算出手段１０９は、固有値λを大きい順から予め定めた個数（ここでは、Ｐ個）選択し、対応する固有ベクトルとして第１重みベクトルｗｃと第２重みベクトルｖｃとの組を、選択した固有値λの個数と同じ個数だけ、つまりＰペア定め、Ｐペアのベクトルから、マッピング情報として、以下の式（１４ａ）及び式（１４ｂ）に示すような異なる２つのマッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ）を生成する。
【００７２】
【数１４】
2015207038.tif 000016
【００７３】
これによって、計測チャンネルｃについての生体信号類似度行列Ｍｃｘ（前記式（２）参照）と、主観評価類似度行列Ｍｙ（前記式（５）参照）とは、以下の式（１５）に示すように、前記式（１４ａ）及び式（１４ｂ）のマッピング行列Ｗｃ，ＶｃによってＰ次元空間を介して関連付けることができる。
【００７４】
【数１５】
2015207038.tif 000017
【００７５】
この類似度間マッピング算出手段１０９は、すべての計測チャンネルｃについてマッピング情報（マッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ））を算出し、マッピング記憶手段１１０に書き込む。
【００７６】
＜マッピング記憶手段１１０＞
マッピング記憶手段１１０は、類似度間マッピング算出手段１０９で計測チャンネルｃ毎に算出されたマッピング情報（マッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ））を記憶するものである。マッピング記憶手段１１０は、半導体メモリ、ハードディスク等の一般的な記憶装置で構成することができる。このマッピング記憶手段１１０に記憶されたマッピング情報は、マッピング選択手段１２０によって参照される。なお、マッピング記憶手段１１０は、映像評価装置１００が情報を書き込んだり参照したりすることが可能であれば、映像評価装置１００の外部に設けてもよい。
【００７７】
＜マッピング選択手段１２０＞
マッピング選択手段１２０は、マッピング記憶手段１１０から、少なくとも１つの計測チャンネルＣ（∈ｃ）を選択すると共に当該計測チャンネルについてのマッピング情報（マッピング行列の組（ＷＣ，ＶＣ））を選択するものである。
【００７８】
マッピング選択手段１２０は、生体信号を計測した計測チャンネルのうち、主観評価の設問に対する回答（評価結果データ）と関連性の深い計測チャンネルを選択する。このために、マッピング選択手段１２０は、類似度間マッピング算出手段１０９で求められた複数のマッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ）と、複数のマッピング行列の組を求める際に使用していない他の被験者の生体信号のデータｘｃｉ及び評価結果データｙｉと、を用いて、予測精度が所定の基準を満たす少なくとも１つの計測チャンネルＣ（Ｃ∈ｃ）を決定し、当該決定した計測チャンネルＣについてのマッピング行列の組（ＷＣ，ＶＣ）を選択する。
なお、計測チャンネルｃが例えば１万個であれば、そのうちの例えば１００個が計測チャンネルＣとして選択されるようにしてもよい。
【００７９】
ここでは、マッピング選択手段１２０は、生体信号類似度算出手段１２１と、主観評価類似度算出手段１２２と、誤差算出手段１２３と、チャンネル特定手段１２４と、を備える。
【００８０】
≪生体信号類似度算出手段１２１≫
生体信号類似度算出手段１２１は、マッピング行列の推定に用いたＮ人のグループＧａに属する被験者ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と、マッピング行列の推定に用いていない（Ｍ−Ｎ）人のグループＧｂに属する被験者ｊ（ｋ＝Ｎ＋１，Ｎ＋２，…，Ｍ）との間で被験者間の生体信号類似度を算出するものである。
ここで、生体信号類似度算出手段１２１は、計測チャンネルｃ毎に、生体信号蓄積手段１０５に記憶されている生体信号データ（生体信号ベクトル）を参照して、Ｎ人のグループＧａに属する被験者ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の生体信号ベクトルｘｃｉと、（Ｍ−Ｎ）人のグループＧｂに属する被験者ｊ（ｊ＝Ｎ＋１，Ｎ＋２，…，Ｍ）の生体信号ベクトルｘｃｊとの相関係数として、前記式（３ａ）のＭｃｘ，ｉ，ｊを算出する。なお、類似度は、ベクトルの内積、コサイン距離等、他の類似度指標を用いても構わない。
【００８１】
そして、生体信号類似度算出手段１２１は、Ｎ人のグループＧａに属する被験者ｉと、（Ｍ−Ｎ）人のグループＧｂに属する被験者ｊとの間の類似度（相関係数Ｍｃｘ，ｉ，ｊ）を要素とする以下の式（１６）に示す生体信号類似度行列Ｍ′ｃｘ（第２生体信号類似度行列）を計測チャンネルｃ毎に算出し、この生体信号類似度行列Ｍ′ｃｘを誤差算出手段１２３に出力する。なお、生体信号類似度行列Ｍ′ｃｘは正方行列ではなく、（Ｍ−Ｎ）×Ｎ行列である。
【００８２】
【数１６】
2015207038.tif 000018
【００８３】
≪主観評価類似度算出手段１２２≫
主観評価類似度算出手段１２２は、前記マッピング行列の推定に用いたＮ人のグループＧａに属する被験者ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と、前記マッピング行列の推定に用いていない（Ｍ−Ｎ）人のグループＧｂに属する被験者ｊ（ｋ＝Ｎ＋１，Ｎ＋２，…，Ｍ）との間で被験者間の主観評価類似度を算出するものである。
【００８４】
主観評価類似度算出手段１２２は、主観評価蓄積手段１０６に記憶されている評価結果データ（主観評価ベクトル）を参照して、Ｎ人のグループＧａに属する被験者ｉ（ｉ＝Ｎ＋１，Ｎ＋２，…，Ｍ）の主観評価ベクトルｙｉと、（Ｍ−Ｎ）人のグループＧｂに属する被験者ｊ（ｊ＝Ｎ＋１，Ｎ＋２，…，Ｍ）の主観評価ベクトルｙｊとの類似度を、前記式（６）に示すように、ベクトル間の内積Ｍｙ，ｉ，ｊにより算出する。なお、この類似度は、コサイン距離等、他の類似度指標を用いても構わない。
【００８５】
そして、主観評価類似度算出手段１２２は、Ｎ人のグループＧａに属する被験者ｉと、（Ｍ−Ｎ）人のグループＧｂに属する被験者ｊとの間の主観評価類似度Ｍｙ，ｉ，ｊを要素とする以下の式（１７）に示す主観評価類似度行列Ｍ′ｙ（第２主観評価類似度行列）を算出し、主観評価類似度行列Ｍ′ｙを誤差算出手段１２３に出力する。なお、主観評価類似度行列Ｍ′ｙは正方行列ではなく、（Ｍ−Ｎ）×Ｎ行列である。
【００８６】
【数１７】
2015207038.tif 000019
【００８７】
≪誤差算出手段１２３≫
誤差算出手段１２３は、生体信号類似度算出手段１２１で算出された計測チャンネルｃ毎の生体信号類似度行列Ｍ′ｃｘと、主観評価類似度算出手段１２２で算出された主観評価類似度行列Ｍ′ｙとに、マッピング記憶手段１１０に記憶されているマッピング情報（Ｎ×Ｐ行列の行列Ｗｃ，Ｖｃ）を適用して、計測チャンネルｃ毎の予測誤差を算出するものである。ここでは、以下の式（１８）に示す予測誤差Ｅを定義した。
【００８８】
【数１８】
2015207038.tif 000020
【００８９】
この誤差算出手段１２３は、計測チャンネルｃ毎に、式（１８）に示す予測誤差Ｅを算出し、算出した予測誤差Ｅを当該計測チャンネルｃの識別番号と共にチャンネル特定手段１２４に出力する。
【００９０】
≪チャンネル特定手段１２４≫
チャンネル特定手段１２４は、誤差算出手段１２３で算出された予測誤差が小さい計測チャンネルを評価軸に対応するシーンを推定するために適した計測チャンネルＣ（∈ｃ）であると特定するものである。
チャンネル特定手段１２４は、誤差算出手段１２３で算出された予測誤差Ｅが予め定めた閾値（例えば０．１）を下回る計測チャンネルを、主観評価の設問に対する回答（評価結果データ）と関連性の深い計測チャンネルＣであると特定する。
なお、チャンネル特定手段１２４は、誤差の最も小さい計測チャンネルを１つ選択することとしてもよいし、予め定めた閾値を下回る複数の計測チャンネルを選択することとしてもよい。
【００９１】
＜主観評価ベクトル作成手段１１２＞
主観評価ベクトル作成手段１１２は、所定の評価軸に対応するシーンを推定するために複数の評価軸のうち所定の評価軸における特定の評価項目の選択を受け付け、複数の評価軸の全項目のうち特定の評価項目だけが選択されたことを数値で表した主観評価ベクトルｙｎｅｗを作成するものである。
この主観評価ベクトル作成手段１１２は、主観評価把握手段１０４と同様の機能を有している。ただし、主観評価把握手段１０４は、被験者の回答結果（主観評価結果１０２）を入力として、評価軸の個数（設問数）がＮｑであれば全ての評価軸について、評価レベルを数値化したＮｑ次元のベクトルとして前記式（４）の主観評価ベクトルｙｉを生成する。一方、主観評価ベクトル作成手段１１２は、対応するシーンを推定するために評価軸選択１１１を入力する。ここで、評価軸選択１１１は、関連するシーンを同定するために選択した評価軸項目である。そして、主観評価ベクトル作成手段１１２は、特定の評価軸の特定の評価項目を１に、その他を０とした、次の式（１９）に示すＮｑ次元のベクトルとして主観評価ベクトルｙｎｅｗを作成する。
【００９２】
【数１９】
2015207038.tif 000021
【００９３】
式（１９）の右辺で、ｙnew,1，…，ｙnew,Nqのいずれか１つの要素の値が１であり、他の要素の値はすべて０である。
この主観評価ベクトル作成手段１１２は、作成した主観評価ベクトルｙｎｅｗを、主観評価類似度計算手段１１３に出力する。
【００９４】
＜主観評価類似度計算手段１１３＞
主観評価類似度計算手段１１３は、主観評価ベクトル作成手段１１２で作成された主観評価ベクトルｙｎｅｗと、主観評価蓄積手段１０６に記憶されているＮ（Ｎ＜Ｍ）人の被験者の主観評価ベクトルｙｉとの類似度を計算してＮ次元のベクトルからなる主観評価類似度ベクトルｓｙを算出するものである。なお、主観評価蓄積手段１０６に記憶されている主観評価ベクトルｙｉは、複数の評価軸の全項目に関する評価結果データである。
【００９５】
このとき、主観評価ベクトルｙnewと、主観評価蓄積手段１０６に記憶されているＮ人の被験者の主観評価ベクトルｙｉ（ｉ＝１〜Ｎ）（前記式（４）参照）との類似度は、以下の式（２０）に示すようにN次元の類似度ベクトルｓｙとして表すことができる。
【００９６】
【数２０】
2015207038.tif 000022
【００９７】
＜主観評価対応シーン推定手段１１４＞
主観評価対応シーン推定手段１１４は、Ｎ人の被験者それぞれの時系列の生体信号のデータである行列と予測する時系列の生体信号を各要素とする未知のベクトル（ｘｎｅｗｃ：式（２３））との積であるＮ次元のベクトルからなる生体信号類似度ベクトル（ｓｃｘ：式（２２））と、特定の評価項目だけが選択された主観評価ベクトル（ｙｎｅｗ：式（１９））から得られた主観評価類似度ベクトル（ｓｙ：式（２０））とを、マッピング選択手段１２０で選択された計測チャンネルＣについてのマッピング情報で関係付ける関係式（式（２４））が成り立つように未知のベクトルｘＣｎｅｗの各要素を決定する演算を行うことで生体信号の時系列の推定値を求め、評価軸選択１１１における評価に寄与したシーンとして、求めた生体信号の時系列の推定値に対応する映像のシーンを決定するものである。
【００９８】
例えばある被験者ｉ及び選択されたマッピング行列（即ち選択された計測チャンネルＣ∈ｃ）に対応する時系列の生体信号（元の生体信号ベクトル）ｘＣｉにおいて、Ｍ個存在する個々のベクトル要素の各値から、Ｍ個の要素の平均値をそれぞれ差し引いた値を要素に持つベクトルを生成し、その生成したベクトルのノルムを１とする正規化を行うことで、正規化済みの生体信号データを次の式（２１）で定義する。同様にしてＮ人の被験者ｉの正規化済みの生体信号データを生成する。
【００９９】
【数２１】
2015207038.tif 000023
【０１００】
式（２１）で表される正規化済みの生体信号データは、元の生体信号ベクトルｘＣｉと同様にＴ次元の縦ベクトルである。このとき、Ｎ列の行列において、ｉ列目の要素として、被験者ｉの正規化済みの生体信号データ（Ｔ次元縦ベクトル）を有する行列を想定し、この行列に関する転置行列に対して、推定しようとする未知のＴ次元ベクトルを右から掛けた結果として生成されるＮ次元の縦ベクトルを、生体信号類似度ベクトルｓＣｘとして、次の式（２２）のようにおく。
【０１０１】
【数２２】
2015207038.tif 000024
【０１０２】
ここでｘＣｎｅｗは、未知のＴ次元ベクトルであって、選択された計測チャンネルＣ（∈ｃ）における時系列の生体信号を表す。生体信号ｘＣｎｅｗは、評価軸選択１１１で選択した軸に関連する脳活動時系列データ（例えば図２に示す特徴的脳活動の時間変化α，β，γ，δのいずれか）に相当する。この時系列の生体信号ｘＣｎｅｗは、以下の式（２３）のベクトルで表すことができる。
【０１０３】
【数２３】
2015207038.tif 000025
【０１０４】
なお、マッピング記憶手段１１０には、計測チャンネルｃ毎のマッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ）（式（１４ａ）及び式（１４ｂ）参照）が記憶されており、マッピング行列の組により生体信号類似度と主観評価類似度とが関連付けられている。そこで、主観評価類似度計算手段１１３で算出された主観評価のN次元の類似度ベクトルｓｙ（式（２０）参照）と、前記式（２２）の生体信号類似度ベクトルｓＣｘとは、以下の式（２４）に示す関係を有する。なお、Ｃは、マッピング選択手段１２０で選択された計測チャンネルを示す。それらを利用すると、生体信号類似度ベクトルｓＣｘと、主観評価類似度ベクトルｓｙとは、以下の式（２４）で関連付けて表すことができる。
【０１０５】
【数２４】
2015207038.tif 000026
【０１０６】
そこで、主観評価対応シーン推定手段１１４は、この式（２４）が成り立つような、計測チャンネルＣにおける時系列の生体信号ｘＣｎｅｗを脳活動時系列データの推定値として算出する。すなわち、主観評価対応シーン推定手段１１４は、選択されたマッピング行列（選択された計測チャンネルＣ）に対応する生体信号データ（生体信号ベクトル）ｘＣｎｅｗのうちで、以下の式（２５）を満たす生体信号ベクトルを推定値ｘ＾Ｃｎｅｗとして算出する。
【０１０７】
【数２５】
2015207038.tif 000027
【０１０８】
なお、この式（２５）の解法は種々存在するが、例えば、主観評価対応シーン推定手段１１４は、生体信号ベクトルｘＣｎｅｗのすべての値の組み合わせに対して、前記式（２２）により類似度ベクトルｓＣｘを生成し、式（２５）の右辺のノルムの二乗が最小となる生体信号データ（生体信号ベクトル）ｘＣｎｅｗを推定値ｘ＾Ｃｎｅｗとすればよい。
なお、すべての値の組み合わせを挙げることが困難な場合もある。そこで、主観評価対応シーン推定手段１１４は、前記式（２５）を最小二乗法で解いた以下の式（２６）を用いて推定値ｘ＾Ｃｎｅｗを算出してもよい。
【０１０９】
【数２６】
2015207038.tif 000028
【０１１０】
この式（２６）において、選択された計測チャンネルＣに関する行列Ｘ〜は、正規化済みの生体信号データ（前記式（２１）参照）をｉ列目に持つ行列を表す。また、行列Ｙは、主観評価ベクトルｙｉ（前記式（４）参照）をｉ列目に持つ行列を表す。なお、この式（２６）の導出については、後で説明を行う。
【０１１１】
このように、主観評価対応シーン推定手段１１４は、式（２５）を満たす生体信号ベクトルの推定値ｘ＾Ｃｎｅｗを、評価軸に対応するシーン１１５として外部に出力する。
【０１１２】
生体信号ベクトルの推定値ｘ＾Ｃｎｅｗの各要素は、観測したものではないが、実測した生体信号と同様の時系列データとなっているため、映像コンテンツの各シーンとも対応付けることができる。
そこで、主観評価対応シーン推定手段１１４は、生体信号ベクトルの推定値ｘ＾Ｃｎｅｗのうち絶対値が所定の閾値を超えている時点に対応する映像のシーンを、評価軸選択１１１における特定の評価項目の評価に対して寄与が大きいシーンとして決定する。
本実施形態では、主観評価対応シーン推定手段１１４は、推定値ｘ＾Ｃｎｅｗの各要素の値が予め定めた閾値以上である場合には例えば１を割り当て、その閾値を下回る場合には例えば０を割り当てることとした。このようにすることで、要素の値が１以上となった当該要素に対応する映像コンテンツのシーンは、評価軸選択１１１で選択された評価軸に対応するシーンとなる。ここで、閾値は、生体信号ベクトルの推定値ｘ＾Ｃｎｅｗの各要素の平均値としてもよい。
【０１１３】
さらに、閾値の個数は１つに限らず、例えば、主観評価対応シーン推定手段１１４は、生体信号ベクトルの推定値ｘ＾Ｃｎｅｗに対する閾値処理において、２つの閾値を設定し、第一閾値を超えた場合には１を割り当て、第二閾値を下回った場合には−１を割り当て、第二閾値以上第一閾値以下の場合には０を割り当てるように構成することもできる。
この場合、１が割り当てられたシーンは、評価軸において正の評価に貢献するシーン、−１が割り当てられたシーンは、同じ評価軸において負の評価に寄与するシーンとみなすことができる。第一閾値をｔｈ１、第二閾値をｔｈ２とすると、例えば、次の式（２７ａ），式（２７ｂ）のように設定することができる。
【０１１４】
【数２７】
2015207038.tif 000029
【０１１５】
ここで、式（２７ａ）の右辺第１項及び式（２７ｂ）の右辺第１項は、生体信号ベクトルの推定値ｘ＾Ｃｎｅｗの全ベクトル要素の平均値を表す。また、ｍａｘ（ｘ＾Ｃｎｅｗ）は推定値ｘ＾Ｃｎｅｗの全ベクトル要素のうちの最大値を示し、ｍｉｎ（ｘ＾Ｃｎｅｗ）は推定値ｘ＾Ｃｎｅｗの全ベクトル要素のうちの最小値を示す。ａ，ｂはパラメータであり、それぞれ正の実数である。例えば、ａ＝ｂ＝０．２などを取る。
【０１１６】
なお、評価軸に対応するシーンは、選択された計測チャンネルＣ毎に得ることができる。最終的に、選択された計測チャンネルＣの個数と同数の種類の生体信号ベクトルの推定値ｘ＾Ｃｎｅｗを平均したベクトルを求めたのち、上記閾値処理を行って、評価軸に対応するシーンの同定を行ってもよい。
【０１１７】
（式（１３ａ）及び式（１３ｂ）の導出について）
類似度間マッピング算出手段１０９において、前記式（１２）から、固有値問題となる前記式（１３ａ）及び式（１３ｂ）を導出する手順について説明する。
まず、前記式（１２）のＬ′を、以下の式（２８）に示すようにｗｃで微分し、０とおく。
【０１１８】
【数２８】
2015207038.tif 000030
【０１１９】
ここで、Ｍｘｃは対称行列であるため、Ｍｘｃ＝Ｍｘｃｔの関係がある。従って、この式（２８）は、以下の式（２９）に変形することができる。
【０１２０】
【数２９】
2015207038.tif 000031
【０１２１】
ここで、ＩはＮ×Ｎ次元の単位行列を示す。
同様に、前記式（１２）のＬ′を、以下の式（３０）に示すようにｖｃで微分し、０とおく。
【０１２２】
【数３０】
2015207038.tif 000032
【０１２３】
ここで、Ｍｙは対称行列であるため、Ｍｙ＝Ｍｙｔの関係がある。従って、この式（３０）は、以下の式（３１）に変形することができる。
【０１２４】
【数３１】
2015207038.tif 000033
【０１２５】
さらに、この式（３１）は、以下の式（３２）に変形することができる。
【０１２６】
【数３２】
2015207038.tif 000034
【０１２７】
このｖｃを、前記式（２９）に代入すると、以下の式（３３）となる。
【０１２８】
【数３３】
2015207038.tif 000035
【０１２９】
ここで、ｒｗ＝ρｗ／λｗ、ｒｖ＝ρｖ／λｖ、４λｗλｖ＝λ２とおくと（すなわち、ｒｗ＝２ρｗ／λ、ｒｖ＝２ρｖ／λ）、前記式（３２）及び式（３３）から、前記式（１３ａ）及び式（１３ｂ）を導出することができる。
【０１３０】
（式（２６）の導出について）
主観評価対応シーン推定手段１１４において、生体信号データ（生体信号ベクトル）の推定値ｘ＾Ｃｎｅｗを算出するための前記式（２６）の導出について以下説明する。
前記式（２５）は、以下の式（３４）に示すように変形することができる。
【０１３１】
【数３４】
2015207038.tif 000036
【０１３２】
ここで、式（３４）の右辺のノルムの二乗を、以下の式（３５）に示すようにｘＣｎｅｗで微分し、０とおく。
【０１３３】
【数３５】
2015207038.tif 000037
【０１３４】
そして、この式（３５）を以下の式（３６）〜式（３９）に示すように変形することで、前記式（２６）を導出することができる。
【０１３５】
【数３６】
2015207038.tif 000038
【０１３６】
〔映像評価装置の動作〕
次に、図４を参照して、本発明の実施形態に係る映像評価装置１００の動作について説明する。
【０１３７】
（学習段階の動作）
生体信号計測装置（不図示）は、映像コンテンツを視聴している複数の被験者から計測チャンネル毎に、視聴と同時に時系列の生体信号（生体信号）を測定する。
映像評価装置１００は、外部に接続された生体信号計測装置（不図示）を介して、生体信号計測手段１０３に計測チャンネル毎の生体信号１０１が入力されると、生体信号計測手段１０３によって、所定の信号処理を施して生体信号データを作成（計測）し（ステップＳ１）、被験者と計測チャンネルとに対応付けて生体信号蓄積手段１０５に蓄積する（ステップＳ２）。
【０１３８】
また、映像評価装置１００は、主観評価把握手段１０４に、主観評価結果１０２（被験者が映像コンテンツ視聴後に当該映像コンテンツに対する主観評価を回答した結果）が入力されると、主観評価把握手段１０４によって、主観評価を数値化した主観評価ベクトルを生成（把握）し（ステップＳ３）、被験者に対応付けて主観評価蓄積手段１０６に蓄積する（ステップＳ４）。
【０１３９】
そして、映像評価装置１００は、予め定めた被験者の数（Ｍ人）だけ、生体信号及び評価結果データを入力していなければ（ステップＳ５でＮｏ）、ステップＳ１に戻って、動作を繰り返す。
【０１４０】
一方、予め定めた被験者の数（Ｍ人）だけ、生体信号及び評価結果データを入力した場合（ステップＳ５でＹｅｓ）、映像評価装置１００は、生体信号類似度算出手段１０７によって、ステップＳ２で記憶されたＮ（Ｎ＜Ｍ）人の被験者の生体信号について、計測チャンネル毎に被験者間の生体信号類似度（生体信号類似度行列Ｍｃｘ〔前記式（２）参照〕）を算出する（ステップＳ６）。
【０１４１】
また、映像評価装置１００は、主観評価類似度算出手段１０８によって、ステップＳ４で記憶されたＮ（Ｎ＜Ｍ）人の被験者の評価結果データについて、被験者間の主観評価類似度（主観評価類似度行列Ｍｙ〔前記式（５）参照〕））を算出する（ステップＳ７）。
【０１４２】
そして、映像評価装置１００は、類似度間マッピング算出手段１０９によって、ステップＳ６で算出された生体信号類似度行列と、ステップＳ７で算出された主観評価類似度行列とを関連付けるマッピング行列（類似度間マッピング）を算出する（ステップＳ８）。
【０１４３】
ここでは、類似度間マッピング算出手段１０９は、前記式（１０ｂ）の制約条件のもとで前記式（１０ａ）の最大化問題を解いて、計測チャンネルｃ毎に第１重みベクトルｗｃ及び第２重みベクトルｖｃのペアを、複数（Ｐ個）算出する。そして、第１重みベクトルｗｃを固有値の大きい順にＰ個並べてマッピング行列Ｗｃとなし、同様に、第２重みベクトルｖｃを固有値の大きい順にＰ個並べてマッピング行列Ｖｃとする。そして、類似度間マッピング算出手段１０９は、計測チャンネルｃ毎のマッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ）をマッピング記憶手段１１０に書き込む。
【０１４４】
そして、映像評価装置１００は、マッピング選択手段１２０によって、少なくとも１つのマッピングを選択する（ステップＳ９）。すなわち、マッピング情報（計測チャンネルＣ（∈ｃ）毎のマッピング行列の組（ＷＣ，ＶＣ））を選択する。これによって、映像評価装置１００は、対象被験者の評価結果データを推定するために適した計測チャンネルＣを選択することができる。
【０１４５】
（推定段階の動作）
関連するシーンを同定するために選択した評価軸項目、すなわち、図１に示す評価軸選択１１１を、推定処理の際に外部から入力する（ステップＳ１１１）。なお、推定処理の際に外部からその都度入力するのではなく、映像評価装置１００の内部に予め記憶させておいたものの中から自動又は手動で選択するようにしてもよい。そして、映像評価装置１００は、主観評価ベクトル作成手段１１２によって、評価軸選択１１１を数値化して主観評価ベクトルｙｎｅｗを作成する（ステップＳ１１２）。
【０１４６】
そして、映像評価装置１００は、主観評価類似度計算手段１１３によって、ステップＳ１１２で作成した主観評価ベクトルｙｎｅｗと、主観評価蓄積手段１０６に記憶されている被験者（１〜Ｎ）についての複数の評価軸の全項目に関する評価結果データｙｉ（ｉ＝１〜Ｎ）との類似度を計算し（ステップＳ１１３）、計算結果を要素とするＮ次元のベクトルからなる主観評価類似度ベクトルｓｙ（式（２０））を求める。
【０１４７】
そして、映像評価装置１００は、主観評価対応シーン推定手段１１４によって、計測チャンネルＣ毎のマッピング行列の組（ＷＣ，ＶＣ）に基づいて、生体信号蓄積手段１０５に記憶されている被験者の生体信号ベクトルｘＣｉ（ｉ＝１〜Ｎ）と、ステップＳ１１３で算出された主観評価類似度ベクトルｓｙとから、選択された特定の評価項目の評価に対して寄与が大きいシーンを推定する（ステップＳ１１４）。
【０１４８】
ここでは、主観評価対応シーン推定手段１１４は、選択された計測チャンネルＣにおいて予測する時系列の生体信号を各要素とする未知のベクトルをｘＣｎｅｗとし、生体信号蓄積手段１０５に記憶されている生体信号ベクトルｘＣｉ（ｉ＝１〜Ｎ）を正規化した前記式（２１）で表される正規化済みの生体信号データとの類似度ベクトルｓＣｘを前記式（２２）とする。
【０１４９】
そして、主観評価対応シーン推定手段１１４は、計測チャンネルＣに対応してマッピング記憶手段１１０に記憶されているマッピング行列から、前記式（２４）を満たす生体信号ベクトルｘＣｎｅｗを、ステップＳ１１１で選択した評価軸選択１１１の評価に対して寄与が大きいシーンに対応した生体信号パターンｘ＾Ｃｎｅｗであるものとして算出する。
これによって、映像評価装置１００は、選択された特定の評価項目の評価に対して寄与が大きいシーンを推定することができる。
【０１５０】
以上説明したように、映像評価装置１００は、複数の被験者間の生体信号類似度と、複数の被験者間の主観評価類似度とを関連付けるマッピング行列を予め推定しておくことで、選択された特定の評価項目の評価に対して寄与が大きいシーンを推定することができる。
映像評価装置１００は、特にテレビ番組や映画等の映像コンテンツのどのようなシーンが視聴後に行った主観評価や印象評価に貢献したのかを推定することができる。
また、映像評価装置１００は、特定の生体反応と主観評価とを関連付けるものではなく、つまり、信号強度がある閾値を超えたら正の評価をしたとみなすような特定のルールを設けるのではなく、同じ映像コンテンツを視聴した他者の生体信号時系列データと主観評価の類似度パターンとを関連付けるため、任意の映像コンテンツに対して適用が可能となる。
【０１５１】
この映像評価装置１００によれば、計測された生体信号及び回答された主観評価から、映像がどのように受容されているのかを評価することができる。
このように、映像評価装置１００を用いることで、映像コンテンツ制作者は、映像コンテンツが視聴者に与える影響を客観的に把握し、映像コンテンツによる効果を定量的に評価することが可能になる。
さらに、映像評価装置１００によれば、映像コンテンツが視聴者に与えた影響の客観把握が可能となることで、映像システムがその特長を効果的に発揮できるシーンがどのようなシーンであるのかを明らかにすることができる。
【０１５２】
なお、映像評価装置１００は、コンピュータを、前記した構成の各手段として機能させるためのプログラム（映像評価プログラム）で動作させることができる。
【０１５３】
＜生体信号についての変形例＞
前記実施形態では、一例として、生体信号が、機能的核磁気共鳴映像法（ｆＭＲＩ）による脳血中酸素量の計測データであるものとしたが、脳血中酸素量の計測データは、近赤外分光法(ＮＩＲＳ：Near Infrared Spectroscopy）によるものであってもよい。この場合、生体信号計測装置としてＮＩＲＳ脳計測装置を用いることで、近赤外分光法(ＮＩＲＳ）により計測される近赤外光の吸収度合いを示すデータとして脳血中酸素量を取得することができる。
【０１５４】
また、生体信号は、脳血中酸素量の計測データに限らず、例えば脳波（ＥＥＧ：Electroencephalogram）のデータであってもよい。この場合、例えば、生体信号計測装置として脳波計を用いることで、被験者の頭皮上等に置いた電極で計測される電位データとして脳波を取得することができる。
また、例えば、生体信号として、近赤外分光法により計測されるデータや脳波を用いる場合、計測チャンネルは、被験者の頭表上に置かれるプローブ単位又は電極単位で表される脳の部位に相当する。
さらに、生体信号は、人体の体表温度の計測データであってもよい。例えば、生体信号計測装置としてサーモグラフィを用いることで、熱分布を示す画像データとして体表温度を取得することができる。
【０１５５】
＜マッピング情報の精度検証の変形例＞
前記実施形態では、数式の説明の都合上、一例として、順序を考慮した１〜Ｎ番目までのＮ人のデータをマッピング推定に利用し、（Ｎ＋１）番目からＭ番目までの（Ｍ−Ｎ）人のデータでマッピング情報の精度検証を行うものとしたが、これに限らず、交差検証（leave-one-out cross-validation）を行ってもよい。
例えば、生体信号類似度算出手段１０７は、Ｍ人からＮ人を選択する組み合わせを順次変えたそれぞれのデータセットでマッピングを推定することで、予測精度をより高めるようにしてもよい。主観評価類似度算出手段１０８も同様な処理を行い、生体信号類似度算出手段１０７において、Ｍ人からＮ人を選択するのと同じ組み合わせについて、被験者間で主観評価類似度を順次算出する。なお、あるＮについて各類似度を算出した場合、そのＮに対応する残りの（Ｍ−Ｎ）人分のデータはマッピング情報の精度を検証する際に用いられる。そして、マッピング記憶手段１１０には、異なる組み合わせの被験者（Ｎ人）毎に算出されたマッピング情報（マッピング行列の組（Ｗｃ，Ｖｃ））が記憶されることになる。
【０１５６】
また、同様に、マッピング選択手段１２０中の生体信号類似度算出手段１２１や主観評価類似度算出手段１２２も同様に交差検証を行い、誤差算出手段１２３は、十分な数の組み合わせ（例えば、１００種類）のもとで、繰り返し計算を行ってもよい。なお、被験者の組み合わせが複数ある場合、誤差算出手段１２３は、それぞれの組み合わせに対する予測誤差Ｅを計算し、その平均を改めて予測誤差Ｅとする。このようにマッピング選択手段１２０は、種々のマッピング行列の組を検証し、精度が高いマッピング行列の組に対応する計測チャンネルを選択することによって、主観評価の評価軸に対応するシーンを機械学習によって推定するために適した計測チャンネル（生体信号）を精度よく推定することができる。
【符号の説明】
【０１５７】
１００  映像評価装置
１０３  生体信号計測手段
１０５  生体信号蓄積手段
１０７  生体信号類似度算出手段
１０４  主観評価把握手段
１０６  主観評価蓄積手段
１０８  主観評価類似度算出手段
１０９  類似度間マッピング算出手段
１１０  マッピング記憶手段
１１２  主観評価ベクトル作成手段
１１３  主観評価類似度計算手段
１１４  主観評価対応シーン推定手段
１２０  マッピング選択手段
１２１  生体信号類似度算出手段
１２２  主観評価類似度算出手段
１２３  誤差算出手段
１２４  チャンネル特定手段
【図１】
2015207038.tif 000039
【図２】
2015207038.tif 000040
【図３】
2015207038.tif 000041
【図４】
2015207038.tif 000042