(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法であって：
（１ａ）暗号化前に取り込まれるビデオビットストリームの情報を抽出するステップと；
（１ｂ）各障害係数に適合されたインパクト関数を前記推定毎に使用して、１つまたは複数の障害係数ＩＦに関する（複数の）推定を取得するステップと；
（１ｃ）ステップ（１ｂ）で取得された前記（複数の）推定を使用して、前記デジタルビデオ信号の前記知覚品質を推定するステップと；
を含み、
ステップ（１ｂ）で使用された前記インパクト関数の各々は、一組のＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから計算された一組のコンテンツ依存型パラメータｑを入力として扱い、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータは、パケットヘッダ情報から導出可能であり、暗号化ビデオビットストリームの場合に利用可能であり、
前記一組のコンテンツ依存型パラメータｑは、シーン毎の平均Ｉフレームサイズを意味する少なくともＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳＩＳＣから導出され、第１のシーンの第１のＩフレームは、無視されるのが好ましく、
少なくとも１つの前記障害係数、好ましくは圧縮アーチファクトによる質的インパクトを推定するために、係数によって乗算されたシーンｓｃ上の前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳＩＳＣの加重平均の逆数から計算されるコンテンツ依存型パラメータｑ１に依存するインパクト関数ｆＩＦが使用され、
各シーンｓｃは、加重ｗＳＣｘＮＳＣを有し、ＮＳＣは、シーン毎のＧＯＰ数であり、ｗＳＣは、加重係数であり、最小のＳＩＳＣ値を有するシーンに関して、ｗＳＣは、１より大きな値に設定され、例えばｗＳＣ＝１６であり、全ての他のシーンに関して、ｗＳＣは、１に等しく設定されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記係数は、ビデオフレーム毎のピクセル数ｎｘおよびビデオフレームレートｆｒに比例することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンテンツ依存型パラメータｑ１は、
【数１】
0006328637.tif 000027
により与えられることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータは、ピクチャ群（ＧＯＰ）毎またはビデオシーン毎に計算されることを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の方法。
【請求項５】
ステップ（１ｂ）で使用された前記インパクト関数の各々は、暗号化またはネットワークの技術的特性、例えばビットレート、フレームレート、パケット損失の割合、またはＧＯＰ若しくはシーンにおける損失の比率にさらに依存することを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の方法。
【請求項６】
ステップ（１ｂ）で使用された前記インパクト関数の各々は、前記インパクト関数に関連付けられた係数にさらに依存することを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の方法。
【請求項７】
ステップ（１ｂ）で使用された前記インパクト関数の各々は：
暗号化またはネットワークの技術的特性、例えばビットレート、フレームレート、パケット損失の割合、またはＧＯＰ若しくはシーンにおける損失の比率と；
前記インパクト関数に関連付けられた係数と；
にさらに依存することを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記一組のコンテンツ依存型パラメータｑは、少なくとも１つの以下のＧＯＰ／シーン複雑性パラメータからさらに導出され、
ＳＰｇｏｐは、ＧＯＰ毎の平均Ｐフレームサイズを意味し；
ＳＢｇｏｐは、ＧＯＰ毎の平均（基準）Ｂフレームサイズを意味し；
Ｓｂｇｏｐは、ＧＯＰ毎の平均非基準ｂフレームサイズを意味し；
ＳｎｏＩｇｏｐは、ＧＯＰ毎の結合平均Ｐ、Ｂ、およびｂフレームサイズを意味し；
ＢＩＳＣは、シーン毎に計算されたＩフレームのビットレートを意味し；
ＢＰＳＣは、シーン毎に計算されたＰフレームのビットレートを意味し；
ＢＢＳＣは、シーン毎に計算されたＢフレームのビットレートを意味し；
ＢｂＳＣは、シーン毎に計算されたｂフレームのビットレートを意味し；
ＢｎｏＩＳＣは、シーン毎に計算されたＰ、Ｂ、およびｂフレームのビットレートを意味する；
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記一組のコンテンツ依存型パラメータｑは、少なくとも１つの以下のＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから導出されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【数２】
0006328637.tif 000028
【請求項１０】
コンテンツ依存型パラメータｑ＝ｑ１に依存する前記インパクト関数ｆＩＦは、
【数３】
0006328637.tif 000029
により与えられ、ここで、ｐ＝ｐ１は、ピクセル毎のビット数を記述するパラメータであるのが好ましく、
【数４】
0006328637.tif 000030
により与えられるのが最も好ましく、ここで、α＝（α１、α２、α３、α４）は、前記インパクト関数に関連付けられた前記一組の係数であることを特徴とする請求項１から９の何れか１項に記載の方法。
【請求項１１】
一組のコンテンツ依存型パラメータｑ＝（ｑ１、ｑ２）に依存する、送信アーチファクトによる前記質的インパクトを推定するのに好ましいインパクト関数ｆＩＦが使用され、前記一組のｊ∈｛１、２｝を備えた各要素ｑｊは、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータに依存するパラメータβｋ、ｉの加重Ｒｋ、ｊの和によって取得されることを特徴とする請求項１から１０の何れか１項に記載の方法。
【請求項１２】
ｊ∈｛１、２｝毎の加重和は、
【数５】
0006328637.tif 000031
に従って計算されるのが好ましいことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記加重は、ｊ∈｛１、２｝に関して
【数６】
0006328637.tif 000032
によって与えられ、ここで、Ｔｋは、ＧＯＰｋの損失持続時間であり、ｔｉは、損失イベントｉの前記ＧＯＰにおける位置であり、ｒｉは、損失イベントｉの空間広がりを意味することを特徴とする請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
フレーム毎の１つのスライスの場合、ｒｉ＝ｎａｐ／ｎｐであり
フレーム毎の複数のスライスの場合、ｒｉ＝ｎｌｐ／ｎｐ＋ｎｌｅｘ１／（２ｘｎｓｌ）であり、
ここで、ｎｐは、フレームにおけるパケット数であり、ｎａｐは、ヒットフレームにおける影響を受けたトランスポートストリーム（ＴＳ）パケットの数であり、ｎｌｐは、フレームにおける損失パケットの数であり、ｎｌｅは、フレームにおける損失イベントの数であり、ｎｓｌは、フレームにおけるスライス数であることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
パラメータβｋ、１は、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳｎｏＩ／Ｉに依存することを特徴とする、請求項９に直接又は間接に従属する場合の請求項１２から１４の何れか１項に記載の方法。
【請求項１６】
パラメータβｋ、２は、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳｂ／Ｐに依存することを特徴とする、請求項９に直接又は間接に従属する場合の請求項１２から１４の何れか１項に記載の方法。
【請求項１７】
パラメータβｋ、１は、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳｎｏＩ／Ｉに依存し、パラメータβｋ、２は、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳｂ／Ｐに依存することを特徴とする、請求項９に直接又は間接に従属する場合の請求項１２から１４の何れか１項に記載の方法。
【請求項１８】
ｋ∈｛１、．．．、ν｝毎のパラメータβｋ、１は、
（１２ａ）βｋ、１＝ＳｎоＩ／Ｉを設定するステップと；
（１２ｂ）βｋ、１≦０．５の場合、βｋ、１を２ｘβｋ、１に設定するステップと；
（１２ｃ）βｋ、１＞０．５の場合、βｋ、１を１に設定するステップと；
によって取得されることを特徴とする請求項１２から１７の何れか１項に記載の方法。
【請求項１９】
ｋ∈｛１、．．．、ν｝毎のパラメータβｋ、２は、βｋ、２＝ｍａｘ（０、−Ｓｂ／Ｐ＋１）として取得されることを特徴とする請求項１２から１８の何れか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記一組のコンテンツ依存型パラメータｑ＝（ｑ１、ｑ２）に依存する前記インパクト関数ｆＩＦは、
【数７】
0006328637.tif 000033
によって与えられ、
ここで、ｐ１は、圧縮アーチファクトによる前記質的インパクトを記述するパラメータであり、ｐ２は、測定窓または測定窓持続時間におけるＧＯＰ数であり、α＝（α１、α２、α３）は、前記インパクト関数に関連付けられた前記一組の係数であることを特徴とする請求項１２から１９の何れか１項に記載の方法。
【請求項２１】
前記ビデオ信号は、少なくとも一部の非対話型データストリーム、好ましくは非対話型ビデオ若しくは視聴覚ストリーム、または少なくとも一部の対話型データストリーム、好ましくは対話型ビデオ若しくは視聴覚ストリームであることを特徴とする請求項１から２０の何れか１項に記載の方法。
【請求項２２】
圧縮および／または送信以外の障害によるデジタルビデオ信号の前記知覚品質上のインパクトを推定するための１つまたは複数の方法に組み合わされることを特徴とする請求項１から２１の何れか１項に記載の方法。
【請求項２３】
圧縮および／または送信によるデジタルビデオの前記知覚品質を推定するための１つまたは複数の他の方法に組み合わされることを特徴とする請求項１から２２の何れか１項に記載の方法。
【請求項２４】
前記組み合わせは、組み合わされるべき方法の少なくとも線形関数および／または少なくとも乗法関数を使用して実行されるのが好ましいことを特徴とする請求項２２または２３に記載の方法。
【請求項２５】
送信されたデジタルビデオ信号の品質を：
（１８ａ）サーバからクライアントにビデオ信号を送信するステップと；
（１８ｂ）請求項１から２４の何れか１項によるデジタルビデオ信号の前記知覚品質を推定するための方法をクライアント側で実行するステップと；
（１８ｃ）前記サーバにステップ（１８ｂ）の前記推定の結果を送信するステップと；
（１８ｄ）前記送信されたビデオ信号の前記品質をサーバ側で監視するステップと；
によって監視するための方法。
【請求項２６】
（１８ｅ）好ましくは送信パラメータに依存して、前記送信されたビデオ信号の前記監視された品質を分析するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
（１８ｆ）前記送信されたビデオ信号の前記品質を高めるために、ステップ（１８ｅ）の前記分析に基づき前記送信パラメータを変更するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
デジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための装置であって：
暗号化前に取り込まれるビデオビットストリームから情報を抽出するよう構成された手段と；
少なくとも１つのインパクト推定器と；
ビデオ信号の前記知覚品質Ｑνを推定するよう構成された品質推定器と；
を含み、
（複数の）前記インパクト推定器の各々は、一組のＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから計算された一組のコンテンツ依存型パラメータｑを入力として扱う障害関数を使用して障害係数により質的インパクトを推定するよう構成され、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータは、パケットヘッダ情報から導出可能であり、故に暗号化ビデオビットストリームの場合に利用可能であり、
前記一組のコンテンツ依存型パラメータｑは、シーン毎の平均Ｉフレームサイズを意味する少なくともＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳＩＳＣから導出され、第１のシーンの第１のＩフレームは、無視されるのが好ましく、
少なくとも１つの前記障害係数、好ましくは圧縮アーチファクトによる前記質的インパクトを推定するために、係数によって乗算されたシーンｓｃ上の前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳＩＳＣの加重平均の逆数から計算されるコンテンツ依存型パラメータｑ１に依存するインパクト関数ｆＩＦが使用され、
各シーンｓｃは、加重ｗＳＣｘＮＳＣを有し、ＮＳＣは、シーン毎のＧＯＰ数であり、ｗＳＣは、加重係数であり、最小のＳＩＳＣ値を有するシーンに関して、ｗＳＣは、１より大きな値に設定され、例えばｗＳＣ＝１６であり、全ての他のシーンに関して、ｗＳＣは、１に等しく設定されることを特徴とする装置。
【請求項２９】
請求項１から２４の何れか１項による方法を使用してデジタルビデオ信号の前記知覚品質を推定するようさらに構成されることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
セットトップボックスは、請求項２８または２９による前記装置を含むことを特徴とする、デジタルビデオ信号を受信するための受信器に接続可能なセットトップボックス。
【請求項３１】
システムは、サーバおよびクライアントを含み、前記システムは、請求項２５による前記方法を実行するよう構成されることを特徴とする、送信されたデジタルビデオ信号の品質を監視するためのシステム。
【請求項３２】
前記クライアントは、請求項２８または２９による装置として構成され、および／または前記クライアントは、請求項２８または２９による装置を含むことを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
請求項３０によるセットトップボックスをさらに含み、前記セットトップボックスは、前記クライアントに接続されることを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、好ましくはインターネットプロトコルテレビジョン（ＩＰＴＶ）またはビデオオンデマンド（ＶｏＤ）等のビデオストリーミングサービスに関連してデジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法および装置に関し、特にコンテンツ複雑性パラメータを提供すること、および提供されたコンテンツ複雑性パラメータにより既存のまたは将来のパラメータベースのビデオ品質推定方法を制御することによる、デジタルビデオ信号の知覚品質のコンテンツ依存型推定のための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
非対話型ストリーミング（ＩＰＴＶ、ＶｏＤ）等のビデオサービスのユーザ満足度を高めることを保証するために、それらサービスの知覚ビデオ品質は、推定される必要がある。それは、そのサービス品質を維持するために、コンテンツ提供者および消費者の両方に対する放送提供者の主な責任である。大規模ＩＰＴＶネットワークでは、完全に自動化された品質監視調査だけがこの要件を満たすことができる。
【０００３】
この目的を達成するために、ユーザによって知覚されるビデオ品質の推定を提供するビデオ品質モデルが開発されている。それらモデルは例えば、ユーザエンドで受信されたビデオとオリジナルの劣化していないビデオとの間の類似度を出力することができる。また、より洗練された態様では、人間の視覚系（ＨＶＳ）をモデル化することができる。最後に、知覚品質の推定を最終的に提供するために、モデル出力を広範な主観的品質テストの結果にマッピングすることができる。
【０００４】
ビデオ品質モデルおよびそれによる測定系は一般に、以下の通り分類される。
品質モデルタイプ
・ＦＲ（Ｆｕｌｌ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：基準信号が要求される。
・ＲＲ（Ｒｅｄｕｃｅｄ−Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：ソース信号から抽出された一部の情報が要求される。
・ＮＲ（Ｎｏ−Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：基準信号が要求されない。
入力パラメータタイプ
・信号／メディアベース：復号された画像（ピクセル情報）が要求される。
・パラメータベース：ビットストリームレベル情報が要求される。情報は、パケットヘッダ情報から始まり、パケットヘッダの解析、符号情報であるペイロードを含むビットストリームの解析、およびビットストリームの部分的および全体的復号を要求する。
アプリケーションのタイプ
・ネットワーク計画：モデルまたは測定系は、最善の実装を計画するためにネットワークの実装前に使用される。
・サービス監視：モデルは、サービス業務の間に使用される。
ビデオ品質モデルのタイプの関連情報は、文献［１−３］で見られる。
【０００５】
いくつかのパケットベースのパラメータビデオ品質モデルは、文献［４−６］に記載されている。しかし、これらモデルの主な欠点は、コンテンツの質的インパクトを考慮しないことである。他の項目では、文献［７−１２］で報告された通り、知覚ビデオ品質は、ビデオの時空間特性に依存する。例えば、ニュース放送等のビデオで複雑な動きがない時、一般にパケット損失がうまく隠されることがよく知られている。パケット損失がない時、低および中ビットレートに関して、低い時空間複雑性を備えたコンテンツは、時空間複雑コンテンツより高い品質を達成する。
【０００６】
別の従来技術ではまた、文献［１３ａ、１３ｂ、１４、１５、１６］を参照すると、パケット損失がある場合およびない場合の両方に関して、パラメータベースのパラメータビデオ品質モデルにコンテンツの質的インパクトを含ませることを目的とする。
【０００７】
例えば、文献［１３ａ、１３ｂ、１４］では、コンテンツの複雑性は、現在のフレームサイズと適応閾値との比較によってビデオフレーム毎に決定される。現在のフレームサイズがこの閾値より高い、同じ、または低いかは、現在のフレームに関連付けられた推定された品質の向上または悪化をもたらす。しかし、閾値の使用と、この値に対して高い、同じ、または低いことでもたらされる３つの可能性に起因して、これら文献で開示された方法は、ビデオコンテンツの比較的粗い考察を提供するだけである。即ち、所定の測定窓内においてフレームの複雑性の測定が円滑でも連続でもない。また、適応閾値は、測定窓の全部または一部で計算されるので、各フレームの複雑性は、同じビデオシーケンスにおける他のフレームの複雑性に関連して決定されるが、他のコンテンツの複雑性に関連して決定されない。
【０００８】
文献［１５］では、コンテンツ関連パラメータ、即ち量子化パラメータおよび動きベクトル等のコンテンツの時空間複雑性を反映するパラメータを、パラメータベースのビデオ品質モデルに挿入するという解決策が提案されている。しかしながら、これらコンテンツ関連パラメータは、暗号化ビットストリームから抽出することができないので、文献［１５］を本発明と同様に扱うことができない。
【０００９】
文献［１６］は、パケット損失による信号劣化の大きさを示す単一パラメータを備えたパケット損失の場合に知覚ビデオ品質を推定するための解決策を提供する。この解決策は、コンテンツの時間複雑性または時空間複雑性に基づき信号劣化の推定大きさを調整するための補正係数の含有を予見している。しかし、例えば暗号化ビデオの場合にこの補正係数を計算するための解決策が提案されていない。
【００１０】
故に、デジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法に対する必要性が未だ存在する。一方で、そのような方法は、ビデオ信号のコンテンツの質的インパクトの幾分きめの細かい考察を可能にし、他方で、それはまた、パケット損失がある場合の符号劣化およびない場合の符号劣化の両方を含む暗号化ビデオに適用できなければならない。これら特徴を備えた方法を実行するよう構成された装置に対する必要性も同様に存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】文献[16]  WO  2012/076202  ("Method  and  apparatus  for  assessing  the  quality  of  a  video  signal  during  encoding  and  transmission  of  the  video  signal'")
【特許文献２】文献[20]  WO/2012/013655  ("Method  for  estimation  of  the  type  of  the  group  of  picture  structure  of  a  plurality  of  video  frames  in  a  video  stream")
【特許文献３】文献[21]  PCT/EP2011/067741  (Argyropoulos,  S.  et  al,  "Scene  change  detection  for  perceptual  quality  evaluation  in  video  sequences").  PCT/EP2011/067741は、本願の出願前の出願日を有する文書であるが、本願の出願前に公開されなかった。
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】文献[1]  A.  Takahashi,  D.  Hands,  and  V.  Barriac,  "Standardization  Activities  in  the  ITU  for  a  QoE  Assessment  of  IPTV,"  in  IEEE  Communication  Magazine, 2008.
【非特許文献２】文献[2]  S.  Winkler  and  P.  Mohandas,  "The  Evolution  of  Video  Quality  Measurement:  From  PSNR  to  Hybrid  Metrics,"  in  IEEE  Trans.  Broadcasting,  2008.
【非特許文献３】文献[3]  A.  Raake,  M.N.  Garcia,  S.  Moeller,  J.  Berger,  F.  Kling,  P.  List,  J.  Johann,  and  C.  Heidemann,  "T-V-MODEL:  Parameter-based  prediction  of  IPTV  quality,"  in  Proc.  of  ICASSP,  2008.
【非特許文献４】文献[4]  O.  Verscheure,  P.  Frossard,  and  M.  Hamdi,  "User-oriented  QoS  analysis  in  MPEG-2  video  delivery,"  in  Real-Time  Imaging,  1999.
【非特許文献５】文献[5]  K.  Yamagishi  and  T.  Hayashi,  "Parametric  Packet-Layer  Model  forMonitoring  Video  Quality  of  IPTV  Services,"  in  Proc.  of  ICC,  2008.
【非特許文献６】文献[6]  M-N.  Garcia  and  A.  Raake,  "Parametric  Packet-Layer  Video  Quality  Model  for  IPTV,"  in  Proc.  of  ISSPA,  2010.
【非特許文献７】文献[7]  S.  Pechard,  D.  Barba,  and  P.  Le  Callet,  "Video  quality  model  based  on  a  spatio-temporal  features  extraction  for  H.264-coded  HDTV  sequences,"  in  Proc.  of  PCS,  2007.
【非特許文献８】文献[8]  Y.  Liu,  R.  Kurceren,  and  U.  Budhia,  "Video  classification  for  video  quality  prediction,"  in  Journal  of  Zhejiang  University  Science  A,  2006.
【非特許文献９】文献[9]  M.  Ries,  C.  Crespi,  O.  Nemethova,  and  M.  Rupp,  "Content-based  Video  Quality  Estimation  for  H.264/AVC  Video  Streaming,"  in  Proc,  of  Wireless  Communications  and  Networking  Conference,  2007.
【非特許文献１０】文献[10]  A.  Khan,  L.  Sun.  and  E.  Ifeachor,  "Content  clustering  based  video  quality  prediction  model  for  MPEG4  video  streaming  over  wireless  networks,"  in  Proc.  of  ICC,  2009.
【非特許文献１１】文献[11]  Garcia,  M.-N.,  Schleicher,  R.  and  Raake,  A.  "Towards  A  Content-Based  Parametric  Video  Quality  Model  For  IPTV",  in  Proc.  Of  VPQM,  2010.
【非特許文献１２】文献[12]  Guangtao  Zhai  et  al,  Cross-dimensional  Quality  Assessment  for  Low  Bitrate  Video,  in  IEEE  Transactions  on  Multimedia,  2008.
【非特許文献１３】文献[13a]  Clark,  A.  (Telchemy),  WO  2009012297  (Al),  Method  and  system  for  content  estimation  of  packet  video  streams.
【非特許文献１４】文献[13b]  Clark,  A.  (Telchemy),  US  2009/004114  (Al),  Method  and  system  for  viewer  quality  estimation  of  packet  video  streams.
【非特許文献１５】文献[14]  Liao,  Ning  et  al,  "A  packet-layer  video  quality  assessment  model  with  spatiotemporal  complexity  estimation",  EURASIP  Journal  on  Image  and  Video  Processing  2011,  2011:5  (22  August  2011  )
【非特許文献１６】文献[15]  Garcia,  M.-N.,  Schleicher,  R.  and  Raake,  A.  (2010).  Towards  A  Content-Based  Parametric  Video  Quality  Model  For  IPTV.  Fifth  International  Workshop  on  Video  Processing  and  Quality  Metrics  for  Consumer  Electronics  (VPQM  2010).  Intel,  20-25.
【非特許文献１７】文献[17]  Rosenbluth,  J.  H.  (AT&T)  "ITU-T  Delayed  Contribution  D.064:  Testing  the  quality  of  connections  having  time  varying  impairments",  1998
【非特許文献１８】文献[18]  Gros,  L.,  Chateau,  N.  "Instantaneous  and  Overall  Judgements  for  Time-  Varying  Speech  Quality:  Assessments  and  Relationships,  Acta  Acustica,  Volume  87,  Number  3,  May/June  2001,  pp.  367-377(11)
【非特許文献１９】文献[19]  Weiss,  B.,  Moller,  S.,  Raake,  A.,  Berger,  J.,  Ullmann,  R.  (2009).  Modeling  Conversational  Quality  for  Time-varying  Transmission  Characteristics,  Acta  Acustica  united  with  Acustica  95,  1140-1  151.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
これら目的は、本願の特許請求の範囲で開示された特徴を備えた方法および装置によって達成される。
【００１４】
本発明は、暗号化ビデオの場合、即ちパケットヘッダ情報のみが利用可能の場合、パラメータベースのビデオ品質モデルでの使用に向けられる。本発明はまた、非暗号化ビデオの場合に作用するが、非暗号化ビットストリームからより深い情報を完全に復号または抽出することに基づき、ビデオ品質モデルほど正確ではない設計によってもよい。パケットベースの情報の利用だけで、本発明の計算複雑性を低く維持するという利点をもたらし、勿論暗号化ストリームだけでなく非暗号化ストリームでの用途範囲に拡張される。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明を要約すると以下の通りである。
本発明の目的は、コンテンツ複雑性パラメータを提供することにより、および任意の、故に既存または将来の、パラメータベースのビデオ品質推定方法を制御するためのこれらコンテンツ複雑性パラメータを使用することにより、デジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法を提供することである。本発明による方法は一方で、ビデオ信号のコンテンツの質的インパクトの幾分きめの細かい考察を可能にし、他方で暗号化ビデオに、およびパケット損失がある場合およびない場合の両方に適用可能である。本発明のもう１つの目的は、コンテンツ複雑性パラメータを計算し、それらを任意のパラメータベースのビデオ品質モデルに挿入するために構成された装置を提供することであり、そのようなパケットヘッダベースの手法の全ての利点が関連付けられる。
【００１６】
本発明は、計算されたコンテンツ関連パラメータおよびこれらパラメータをモデルに含ませる方法の両方によって、上記引用した文献［１３ａ、１３ｂ、１４］の手法とは実質的に異なることも留意すべきである。本発明では、コンテンツ関連パラメータは、絶対値として提供され、文献［１３ａ、１３ｂ、１４］に開示されたようなフレームの履歴に依存しない。故に、それらは原則として、２つの異なるコンテンツの、または１つのコンテンツの異なるシーン若しくはパッセージの複雑性を比較するために使用されうる。また、本発明で使用されるコンテンツ関連パラメータの値は、連続的ではあるが、文献［１３ａ、１３ｂ、１４］のように不明瞭なクラスの観点で分類別ではなく、故にコンテンツの質的インパクトのかなりきめの細かい推定を可能にする。また、本発明では、全てのパラメータは、全体の測定窓上で、ピクチャ群（ＧＯＰ）毎、またはビデオシーン毎の何れかで計算されるが、従来技術（文献［１３ａ、１３ｂ、１４］を参照）では、それらは、フレーム毎に計算される。
【００１７】
暗号化ビデオの場合、ＧＯＰ構造は、文献［２０］を用いて推定できることに留意すべきである。また、（ビデオ）シーンは、Ｉフレームから始まり、一般にいくつかのＧＯＰを含むことに留意すべきである。シーンカットは、文献［２１］（本願の出願前に開示されていない）を用いて暗号化ビデオの場合に検出できることに留意すべきである。２つのビデオシーンは一般に、それらの意味的コンテンツによって異なる。また、コンテンツ信号の時空間複雑性のシーン内変動は一般に、そのシーン間変動より少ない。
【００１８】
異なるタイプの劣化からの寄与に基づき推定ビデオ品質（Ｑν）を表す２つの共通の方法は、以下の式で示される。
【００１９】
【数１】
0006328637.tif 000002
【００２０】
ここで、ＩｃｏｄおよびＩｔｒａは、“障害係数”（ＩＦ）の例である。障害係数は、特定の劣化タイプの質的インパクトを定量化し、各障害係数は、送信経路および信号のパラメータ記述から計算できる。式（１）および（２）では、Ｉｃｏｄは、圧縮アーチファクトの質的インパクトを表し、Ｉｔｒａは、送信エラー（パケット損失）の質的インパクトを表す。式（２）および本願全体を通じて、記号“ｘ”は、２つの実数間の一般的な乗算を意味するものであり、時々記号“・”が意味するものでもあることに留意すべきである。
【００２１】
式（１）および（２）の全ての項は例えば、０から１００または１から５の尺度で表される。Ｑνｏは、ベース品質であり、知覚品質を表すために使用される尺度の最大値に対応し、例えばＱνｏ＝１００またはＱνｏ＝５である。
【００２２】
本発明によると、ＩｃｏｄおよびＩｔｒａ、故にＱνは、測定窓毎に計算でき、１つの測定窓は通常、１０から２０秒まで続く。
【００２３】
もう１つの手法は、例えば文献［１３］および［１４］に従い、ビデオフレーム毎のパケット損失および符号化による画像関連品質の寄与を計算することである。取得された一組のビデオフレーム品質値は次いで、測定窓上で合計される。フレーム毎のビデオ品質値を合計する１つの直接的な方法は、平均をとることである。より洗練された方法は、文献［１７−１９］に記載されている。
【００２４】
以下では、Ｉｃｏｄ、Ｉｔｒａ、およびＱνは、測定窓毎に計算される。また、ＩｃｏｄおよびＩｔｒａの両方は、以下の形式の関数を用いて計算され、以下“インパクト関数”としても言及される。
【００２５】
【数２】
0006328637.tif 000003
【００２６】
ここで、Ｉｍｐ∈｛Ｉｃｏｄ，Ｉｔｒａ｝、ｍ、ｎ、およびｕは、正の整数であり、ｆＩＦは、各障害係数を意味する（上側）インデックスＩＦに依存するインパクト関数であり、
【００２７】
【数３】
0006328637.tif 000004
は、ビットレート、フレームレート、またはパケット損失の割合等の「暗号化またはネットワークの技術的特性」に関する第１の組のパラメータを意味し、
【００２８】
【数４】
0006328637.tif 000005
は、以下定義される「ＧＯＰ／複雑性」パラメータから導出される“コンテンツ依存型”パラメータとして以下さらに言及される第２の組のパラメータを意味し、
【００２９】
【数５】
0006328637.tif 000006
は、ｆＩＦに関連付けられた一組の係数を意味する。以下では、上付き文字ＩＦは、簡潔にするために式（４）から（６）によって与えられるような数量の表記法において時々消去される。
【００３０】
ここで、ＰＩＦおよびｑＩＦは、測定窓毎に計算されるのが好ましく、１つの測定窓は通常、１０から２０秒続く。以下では、上側インデックスＩＦは、特定の障害係数、即ち例えばＩｃｏｄまたはＩｔｒａの定量化または測定のために使用される変数の各名称に従って称される。また、式（３）の用途は、障害係数ＩｃｏｄおよびＩｔｒａの場合に限定されず、式（３）はむしろ、他のタイプの品質劣化、即ち他の障害係数にも適用できる。
【００３１】
式（３）に従うインパクト関数は、障害係数に対するコンテンツ関連の寄与を推定するための一般的概念を構成することに留意すべきである。即ち、式（３）は、ＩｃｏｄまたはＩｔｒａ等の異なる障害係数に適用可能なだけでなく、特定の障害係数、例えばＩｃｏｄによる品質劣化を推定するための各種（パラメータベースの）モデルにも適用される。障害係数に関する１つの選択された推定方法に適合される式（３）の具体的な実現において一組ｑＩＦによって記述されるようなコンテンツ依存型パラメータを用いて、この障害係数の推定は、コンテンツ依存型パラメータによって制御されるようになる。ビデオ信号の知覚された“全体の”品質Ｑνの推定を計算する最終ステップが、例えば１つまたは複数の障害係数の推定に基づき式（１）若しくは（２）または任意の他の方法を採用することによって実行される時、さらにＱνの推定は、コンテンツ依存型パラメータによって制御される。このように、本発明による方法は、ビデオ信号のコンテンツによる質的インパクトの上記説明したきめの細かい考察を可能にする。
【００３２】
コンテンツ依存型パラメータｑＩＦを計算するために使用されるＧＯＰ／シーン複雑性パラメータは、ビデオフレームのタイプおよびサイズ（例えば、バイト）に関する知識を要求する全てのパラメータである。これらパラメータは一般に、必須ではないが、ピクチャ群（ＧＯＰ）またはビデオシーン（ＳＣ）毎に計算され、パラメータまたは結果としての品質推定は次いで、測定窓上で合計される。
【００３３】
本発明によると、少なくとも以下のＧＯＰ／シーン複雑性パラメータが考慮される。
・ＳＩＳＣ：所定のシーンＳＣに対する平均Ｉフレームサイズ；好ましい実施形態では、第１のシーンの第１のＩフレームが無視されるのが好ましい。
・ＳＰｇｏｐ：所定のＧＯＰｇｏｐに対する平均Ｐフレームサイズ。
・ＳＢｇｏｐ：ＧＯＰ毎の基準Ｂ（階層符号化の場合に使用される）の平均サイズ。
・Ｓｂｇｏｐ：ＧＯＰ毎の非基準ｂフレームサイズの平均サイズ。
・ＳｎｏＩｇｏｐ：ＧＯＰ毎の平均化されたＰ、Ｂ、およびｂフレームサイズ。
・ＢＩＳＣ：シーン毎に計算されたＩフレームのビットレート
・ＢＰＳＣ：シーン毎に計算されたＰフレームのビットレート
・ＢＢＳＣ：シーン毎に計算されたＢフレームのビットレート
・ＢｂＳＣ：シーン毎に計算されたｂフレームのビットレート
・ＢｎｏＩＳＣ：シーン毎に計算されたＰ、Ｂ、およびｂフレームの結合ビットレート
【００３４】
上記記号では、フレームシーケンスタイプ、即ちＩ、Ｐ、Ｂ、ｂ、またはｎｏＩは、上側インデックスによって示され、指数と混同されるべきでない。
【００３５】
フレームタイプＴのフレームのシーン毎のビットレート（ＢＴＳＣ、ここでＴ∈｛Ｉ、Ｐ、Ｂ、ｂ、ｎｏＩ｝）は、以下のように計算される。
【００３６】
【数６】
0006328637.tif 000007
ここで、
・ＢｙＴＳＣ：シーン毎のフレームＴに対する全バイト量である。
・ｆｒＴ：Ｔフレームに対するフレームレート、即ち秒あたりＴフレームの数である。
・ｎｆｒＴ：シーンでのＴフレームの数である。
・ｂｒ：Ｍビット／秒での全ビットレートである。
【００３７】
代替として、ｆｒＴは、シーンにおけるフレームの全体数ｎｆｒに基づく全フレームレートｆｒおよびｎｆｒＴによって置き換えることができる。
【００３８】
また、以下の比率は、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータとして考慮されうる。各比率は、上記定義された通りＧＯＰ／シーン複雑性パラメータからＧＯＰ毎に計算される。
【００３９】
【数７】
0006328637.tif 000008
【００４０】
またここでは、式の左および右手側の記号の上付き文字は、上側インデックスを意味する。
【００４１】
本発明の１つの局面は、デジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法に関し、方法は：
（１ａ）復号化前に取り込まれるビデオビットストリームの情報を抽出するステップと；
（１ｂ）各障害係数に適合されたインパクト関数を推定毎に使用して１つまたは複数の前記障害係数ＩＦのための（複数の）推定を取得するステップと；
（１ｃ）ステップ（１ｂ）で取得された前記（複数の）推定を使用して前記デジタルビデオ信号の前記知覚品質を推定するステップと；
を含み、
ステップ（１ｂ）で使用された前記インパクト関数の各々は、一組のＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから計算された一組のコンテンツ依存型パラメータｑを入力として扱い、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータは、パケットヘッダ情報から導出可能であり暗号化ビデオビットストリームの場合に利用可能であることを特徴とする。
【００４２】
本発明の方法によると、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータは、ピクチャ群（ＧＯＰ）毎またはビデオシーン毎に計算されうる。
【００４３】
本発明の１つの実施形態によると、ステップ（１ｂ）で使用された前記インパクト関数の各々はまた：
暗号化またはネットワークの技術的特性、例えばビットレート、フレームレート、パケット損失の割合、またはＧＯＰ若しくはシーンにおける損失の比率；および／または
前記インパクト関数に関連付けられた係数；
に依存する。
【００４４】
本発明の１つの好ましい実施形態では、前記一組のコンテンツ依存型パラメータｑは、少なくとも１つの以下の前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから導出される。
ＳＩＳＣ、シーン毎の平均Ｉフレームサイズを意味し、第１のシーンの第１のＩフレームは、無視されるのが好ましい。
ＳＰｇｏｐ、ＧＯＰ毎の平均Ｐフレームサイズを意味する。
ＳＢｇｏｐ、ＧＯＰ毎の平均（基準）Ｂフレームサイズを意味する。
Ｓｂｇｏｐ、ＧＯＰ毎の平均非基準ｂフレームサイズを意味する。
ＳｎｏＩｇｏｐ、ＧＯＰ毎の結合平均Ｐ、Ｂ、およびｂフレームサイズを意味する。
ＢＩＳＣ、シーン毎に計算されたＩフレームのビットレートを意味する。
ＢＰＳＣ、シーン毎に計算されたＰフレームのビットレートを意味する。
ＢＢＳＣ、シーン毎に計算されたＢフレームのビットレートを意味する。
ＢｂＳＣ、シーン毎に計算されたｂフレームのビットレートを意味する。
ＢｎｏＩＳＣ、シーン毎に計算されたＰ、Ｂ、およびｂフレームのビットレートを意味する。
【００４５】
本発明の１つの実施形態では、前記一組のパラメータｑは、少なくとも１つの以下の前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから導出される。
【００４６】
【数８】
0006328637.tif 000009
【００４７】
一つの実施形態では、インパクト関数ｆＩＦが使用される。
【００４８】
好ましくは、インパクト関数ｆＩＦは、圧縮アーチファクトによる質的インパクトを推定するために使用され、それは、コンテンツ依存型パラメータｑ１に依存し、ｑ１は、係数倍したシーンｓｃにより、前記ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳＩＳＣの加重平均の逆数を割って計算される。係数は、ビデオフレーム毎のピクセル数ｎｘおよびビデオフレームレートｆｒに比例する。
【００４９】
本発明の方法の好ましい実施形態では、各シーンｓｃは、加重ｗｓｃｘＮｓｃを有し、Ｎｓｃは、シーン毎のＧＯＰ数であり、ｗｓｃは、さらなる加重係数であり、最小のＳＩＳＣ値を有するシーンに対して、ｗｓｃは、１より大きい値に設定され、例えばｗｓｃ＝１６であり、全ての他のシーンに対して、ｗｓｃは、１に等しく設定される。
【００５０】
１つの実施形態では、コンテンツ依存型パラメータｑ１は、以下により与えられる。
【００５１】
【数９】
0006328637.tif 000010
【００５２】
１次元のパラメータの組（パラメータベクトル）の場合、その組の１つの要素の記号は、以下に簡潔のためにその組の記号で特定されるものである。例えば、一組のコンテンツ依存型パラメータは、１つのパラメータのみ、即ちｑ＝（ｑ１）を有する場合、それは、単にｑ＝ｑ１と表記される。同様に、それは、暗号化またはネットワークの技術的特性に関連付けられたパラメータの１次元の組の場合、ｐ＝（ｐ１）＝ｐ１と設定される。
【００５３】
本発明の方法の１つの実施形態では、コンテンツ依存型パラメータｑ＝ｑ１に依存するインパクト関数ｆＩＦは、以下により与えられる。
【００５４】
【数１０】
0006328637.tif 000011
ここで、ｐ＝ｐ１は、ピクセル毎のビット数を記述するパラメータであり、最も好ましくは以下により与えられる、
【００５５】
【数１１】
0006328637.tif 000012
ここで、α＝（α１、α２、α３、α４）は、インパクト関数に関連付けられた一組の係数である。
【００５６】
本発明の方法の１つの実施形態では、インパクト関数ｆＩＦは、好ましくは送信アーチファクトによる質的インパクトを推定するために使用され、一組のコンテンツ依存型パラメータｑ＝（ｑ１、ｑ２）に依存し、その組のｊ∈｛１、２｝である各成分ｑｊは、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータに依存するパラメータβｋ、ｉの加重和によって取得され、ｊ∈｛１、２｝毎の加重和は、以下に従って計算されるのが好ましい。
【００５７】
【数１２】
0006328637.tif 000013
であり、加重Ｒｋ，ｊを備える。
【００５８】
加重は、ｊ∈｛１、２｝に対して以下により与えられ、
【００５９】
【数１３】
0006328637.tif 000014
ここで、Ｔｋは、ＧＯＰｋの損失持続時間であり、ｔｉは、損失イベントｉのＧＯＰにおける位置であり、ｒｉは、損失イベントｉの空間広がりを意味する。
【００６０】
好ましい実施形態によると、フレーム毎の１つのスライスの場合、ｒｉ＝ｎａｐ／ｎｐを使用し、フレーム毎の複数のスライスの場合、ｒｉ＝ｎｌｐ／ｎｐ＋ｎｌｅｘ１／（２ｘｎｓｌ）を使用し、ｎｐは、フレームにおけるパケット数であり、ｎａｐは、ヒットフレームにおいて影響を受けたトランスポートストリーム（ＴＳ）パケットの数であり、ｎｌｐは、フレームにおける損失パケット数であり、ｎｌｅは、フレームにおける損失イベントの数であり、ｎｓｌは、フレームにおけるスライス数である。
【００６１】
パラメータβｋ、１は、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳｎｏＩ／Ｉに依存しうる。
【００６２】
パラメータβｋ、２は、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳｂ／Ｐに依存しうる。
【００６３】
方法の１つの実施形態によると、ｋ∈｛１、．．．、ν｝毎のパラメータβｋ、１は、以下のステップによって得られる。
（１２ａ）βｋ、１＝ＳｎоＩ／Ｉを設定
（１２ｂ）βｋ、１≦０．５の場合、βｋ、１を２ｘβｋ、１に設定
（１２ｃ）βｋ、１＞０．５の場合、βｋ、１を１に設定
【００６４】
好ましくは、ｋ∈｛１、．．．、ν｝毎のパラメータβｋ、２は、βｋ、２＝ｍａｘ（０、−Ｓｂ／Ｐ＋１）として得られる。
【００６５】
１つの実施形態では、一組のコンテンツ依存型パラメータｑ＝（ｑ１、ｑ２）に依存するインパクト関数ｆＩＦは、以下により与えられる。
【００６６】
【数１４】
0006328637.tif 000015
ここで、α＝（α１、α２、α３）は、インパクト関数に関連付けられた一組の係数である。
【００６７】
好ましくは、ｐ１は、圧縮アーチファクトによる質的インパクトを記述するパラメータである。
【００６８】
好ましくは、ｐ２は、測定窓または測定窓の持続時間におけるＧＯＰの数である。
【００６９】
本発明の方法の１つの実施形態では、ビデオ信号は、少なくとも一部の非対話型データストリーム、好ましくは非対話型ビデオ若しくは視聴覚ストリームであり、または少なくとも一部の対話型データストリーム、好ましくは対話型ビデオ若しくは視聴覚ストリームである。
【００７０】
１つの実施形態では、方法は、圧縮および／または送信よりむしろ他の障害によるデジタルビデオ信号の知覚品質上のインパクトを推定するための１つまたは複数の方法に組み合わされ、組合せは、組み合わせるべき方法の少なくとも線形関数および／または少なくとも乗法関数を用いて実行されるのが好ましい。
【００７１】
１つの実施形態では、方法は、圧縮および／または送信によるデジタルビデオの知覚品質を推定するための１つまたは複数の他の方法に組み合わされ、組合せは、組み合わされるべき方法の少なくとも線形関数および／または少なくとも乗法関数を用いて実行されるのが好ましい。
【００７２】
本発明の１つの局面は、以下のステップで、送信されたデジタルビデオ信号の品質を監視するための方法に関する。
（１８ａ）サーバからクライアントにビデオ信号を送信するステップ
（１８ｂ）上記のようにデジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法に従ってデジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法をクライアント側で実行するステップ
（１８ｃ）サーバにステップ（１８ｂ）の推定の結果を送信するステップ
（１８ｄ）送信されたビデオ信号の品質の推定をサーバ側で監視するステップ
であり、前記方法は、以下のステップをさらに含む。
（１８ｅ）好ましくは送信パラメータに依存して、送信されたビデオ信号の監視された品質を分析するステップ、および任意に
（１８ｆ）送信されたビデオ信号の品質を上げるために、ステップ（１８ｅ）の分析に基づき送信パラメータを変更するステップ
【００７３】
本発明の１つの局面は、デジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための装置に関し、前記装置は、
復号化前に取り込まれたビデオビットストリームから情報を抽出するよう構成された手段と、
少なくとも１つのインパクト推定器と、
ビデオ信号の知覚品質Ｑνを推定するよう構成された品質推定器と
を含み、
（複数の）インパクト推定器の各々は、一組のＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから計算された一組のコンテンツ依存型パラメータを入力として扱う障害関数を用いて障害係数により質的インパクトを推定するよう構成され、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータは、パケットヘッダ情報から導出可能であり、故に暗号化ビデオビットストリームの場合に利用可能になる。
【００７４】
装置は、上記のようにデジタルビデオ信号の知覚品質を推定するための方法の任意の１つの実施形態による方法を用いてデジタルビデオ信号の知覚品質を推定するようさらに構成されるのが好ましい。
【００７５】
本発明の１つの局面は、デジタルビデオ信号を受信するための受信器に接続可能なセットトップボックスに関し、セットトップボックスは、本発明による装置を含む。
【００７６】
本発明の１つの局面は、送信されたデジタルビデオ信号の品質を監視するためのシステムに関し、システムは、サーバおよびクライアントを含み、システムは、上記のような本発明による、送信されたデジタルビデオ信号の品質を監視するための方法を実行するよう構成される。
【００７７】
システムの１つの実施形態では、クライアントは、本発明による装置として構成される。
【００７８】
システムの１つの実施形態では、クライアントは、本発明による装置を含む。
【００７９】
本発明のシステムの代替の実施形態では、システムは、本発明によるセットトップボックスをさらに含み、セットトップボックスは、クライアントに接続される。
【００８０】
他の局面、特徴、および利点は、上記要約からだけでなく、図および請求項を含む以下の記載からも明らかとなろう。
【００８１】
本発明によると、圧縮関連の質的障害Ｉｃｏｄおよび送信関連の質的障害Ｉｔｒａの両方に対するコンテンツ複雑性インパクトは、以下に記載するスキームを用いて推定されうる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】無損失の場合におけるコンテンツの質的インパクトを説明するための一例として使用される式（１０）の計算結果を示す。詳細については上記参照。
【図２】パケット損失の場合におけるコンテンツの質的インパクトを説明するための一例として使用される式（１７ａ）から（１７ｃ）を示す。詳細については上記参照。
【図３】パケット損失の場合におけるコンテンツの質的インパクトを説明するための一例として使用される式（１８）を示す。詳細については上記記載参照。
【発明を実施するための形態】
【００８３】
損失なしの場合−Ｉｃｏｄ
本発明の１つの実施形態は、式（３）に対するＧＯＰ／シーン複雑性パラメータの含有に関し、Ｉｍｐ＝Ｉｃｏｄ、ｍ＝１、ｎ＝１、ｕ＝４であり、Ｉｍｐは、指数関数であるｆＩｃｏｄによって得られる。
【００８４】
【数１５】
0006328637.tif 000016
【００８５】
式（８）における一組の係数αＩｃｏｄの一例は、
αＩｃｏｄ１＝４７．７８
αＩｃｏｄ２＝−２１．４６
αＩｃｏｄ３＝７．６１
αＩｃｏｄ４＝７．７１
であり、ＰＩｃｏｄ１は、最も好ましくは以下により与えられるピクセル毎の平均ビット数である。
【００８６】
【数１６】
0006328637.tif 000017
ここで、ｎｘおよびｆｒは各々、ビデオフレーム毎のピクセル数およびビデオフレームレートである。また、ｂｒは、Ｍｂｉｔ／ｓでのビデオビットレートである。
【００８７】
好ましい実施形態では、ｑＩｃｏｄ１は、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータＳＩＳＣの関数であり、以下のように表される。
【００８８】
【数１７】
0006328637.tif 000018
ここで、ｎｘおよびｆｒは各々、ビデオフレーム毎のピクセル数およびビデオフレームレートであり、ＮＳＣは、シーン毎のＧＯＰ数である。最小のＳＩＳＣ値を有するシーンに関して、ｗＳＣ＞１であり、ｗＳＣ＝１６が好ましく、さもなければｗＳＣ＝１である。
【００８９】
図１は、ビデオシーケンスが２つのシーンからなる、式（１０）の計算結果の一例を示す（測定窓は、このビデオシーケンスの持続時間に対応すると仮定する）。ビデオシーケンスのフォーマットは、１０８０ｐ２５である。結果として、ｎｘ＝１９２０ｘ１０８０＝２０７３６００およびｆｒ＝２５である。
【００９０】
第１のシーン（ｓｃ＝１）は、２つのＧＯＰ（ｇоｐ１およびｇоｐ２）を含み、即ちＮ１＝２であり、その平均Ｉフレームサイズは、ＳＩ１＝０．１（例えば、メガバイト）である。
【００９１】
第２のシーン（ｓｃ＝２）は、３つのＧＯＰ（ｇоｐ３からｇоｐ５）を含み、即ちＮ２＝３であり、その平均Ｉフレームサイズは、ＳＩ２＝０．３（例えば、メガバイト）である。
【００９２】
ビデオシーケンスにおける最小のＳＩＳＣは、ＳＩ１である。結果として、
ｗ１＝１６
ｗ２＝１
であり、
【００９３】
【数１８】
0006328637.tif 000019
である。
【００９４】
損失ありの場合−Ｉｔｒａ
本発明の１つの実施形態は、式（３）に対するＧＯＰ／シーン複雑性パラメータの含有に関し、Ｉｍｐ＝Ｉｔｒａ、ｍ＝２、ｎ＝２、ｕ＝３であり、Ｉｍｐは、対数関数であるｆＩｔｒａによって得られる。
【００９５】
【数１９】
0006328637.tif 000020
【００９６】
式（１１）における一組の係数αＩｔｒａの一例は、
αＩｔｒａ１＝１７．９５
αＩｔｒａ２＝αＩｔｒａ３＝５９．０２
である。
【００９７】
好ましくは、
ＰＩｔｒａ１＝Ｉｃｏｄ
ＰＩｔｒａ２＝ν
であり、νは、測定窓におけるＧＯＰ数である。代わりに、νは、測定窓持続時間である。
【００９８】
好ましい実施形態では、ｑＩｔｒａ１およびｑＩｔｒａ２は、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから導出され、それらは、以下の関係式を用いて測定窓毎に得られる。
【００９９】
【数２０】
0006328637.tif 000021
ここで、νは、測定窓におけるＧＯＰ数であり、Ｒｋ，１およびＲｋ，２は、各ＧＯＰｋに関して計算された損失の時空間記述子であり、以下のように計算される。
【０１００】
【数２１】
0006328637.tif 000022
ここで、Ｔｋは、ＧＯＰｋの損失持続時間であり、ｔｉは、損失イベントｉのＧＯＰにおける位置であり、ｒｉは、損失イベントｉの空間広がりを意味し、好ましくは
フレーム毎の１つのスライスの場合
【０１０１】
【数２２】
0006328637.tif 000023
であり、フレーム毎の複数のスライスの場合
【０１０２】
【数２３】
0006328637.tif 000024
であり、ここで、ｎｐは、フレームにおけるパケット数であり、ｎａｐは、（シーケンス番号、タイムスタンプ等のパケットヘッダ情報を含む任意の方法を用いて導出された）ヒットフレームにおいて影響を受けたトランスポートストリーム（ＴＳ）パケットの数であり、ｎｌｐは、フレームにおける損失パケットの数であり、ｎｌｅは、フレームにおける損失イベントの数であり、ｎｓｌは、フレームにおけるスライス数である
【０１０３】
ｒｋは、文献［１６］における式（５）のｘｌ＿ｋ／Ｔ＿ｋであることに留意すべきである。同様に、式（１５）のｒｉは、文献［１６］における式（７ｃ）のｘｌ＿ｉに対応し、式（１６）におけるｒｉは、文献［１６］の式（７）におけるｘｌ＿ｉに対応する。最後に、式（１２）および（１３）のβｋ、１およびβｋ、２の合計は、文献［１６］の式（９ａ）における補正係数α１、ｋに対応する。しかし、上記の通り、暗号化ビデオの場合にこの補正係数を計算するための解決策が提案されていない。
【０１０４】
また、パラメータβｋ、１およびβｋ、２は、ＧＯＰ／シーン複雑性パラメータから導出され、ＧＯＰｋ毎に計算される。
【０１０５】
好ましい実施形態では、βｋ、１は、以下のステップを用いて得られる（図２参照）。
【０１０６】
【数２４】
0006328637.tif 000025
【０１０７】
好ましい実施形態では、βｋ、２は、以下を用いて得られる（図３参照）。
【０１０８】
【数２５】
0006328637.tif 000026
【０１０９】
本発明は、図面および上記記載で詳細に図示および説明されたが、そのような図示および説明は、例示的であって限定的ではないと考えるべきである。変更および修正は、以下の請求項の範囲内で当業者によって行えることが分かる。特に、本発明は、上記および下記で説明した異なる実施形態から任意の特徴の組み合わせを備えた更なる実施形態に及ぶ。
【０１１０】
また、請求項において、用語「含む」は、他の要素またはステップを除外せず、不定冠詞は、複数であることを除外しない。単一のユニットは、請求項に記載された、いくつかの特徴の機能を満たすことができる。属性または値に関連する用語「本質的」、「約」、「およそ」等は特に、各々厳密に属性を定義し、または厳密に値を定義する。請求項における参照符号は、請求の範囲を限定するものとして理解されるべきでない。
【図１】
0006328637.tif 000034
【図２】
0006328637.tif 000035
【図３】
0006328637.tif 000036