(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオにおける視覚ストレス・シーンを検出する方法であって、
いくらかの観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを有するビデオを受ける処理と、
上記ビデオの中心領域及び周辺領域夫々に関する空間及び時間的フィルタで上記ビデオをフィルタ処理し、上記ビデオの上記中心領域、上記周辺領域並びに上記中心領域及び上記周辺領域間の差分に応じて、上記ビデオ内のシーンから人間の知覚応答を表す知覚応答信号として知覚コントラスト応答信号を生成する処理と、
減衰パラメータを用いて視床皮質放射をモデル化したエンベロープ・フォロワを上記知覚コントラスト応答信号に適用する処理と、
上記エンベロープ・フォロワの出力に基づいて、上記ビデオが上記視覚ストレス・シーンを含むことを示す処理と
を具える視覚ストレス・シーン検出方法。
【請求項２】
ビデオ内の視覚ストレス・シーンを減らす方法であって、
いくらかの観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを有するビデオを受ける処理と、
上記ビデオの中心領域及び周辺領域夫々に関する空間及び時間的フィルタで上記ビデオをフィルタ処理し、上記ビデオの上記中心領域、上記周辺領域並びに上記中心領域及び上記周辺領域間の差分に応じて、上記ビデオ内のシーンから人間の知覚応答を表す知覚応答信号として知覚コントラスト応答信号を生成する処理と、
減衰パラメータを用いて視床皮質放射をモデル化したエンベロープ・フォロワを上記知覚コントラスト応答信号に適用する処理と、
上記エンベロープ・フォロワからの出力信号に基づき上記ビデオ内のコントラストを低下させる処理と、
視覚ストレス低減出力信号として、コントラストを低下させた上記ビデオを出力する処理と
を具える視覚ストレス・シーン低減方法。
【請求項３】
観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないビデオのシーンを検出する視覚ストレス検出装置であって、
いくらかの観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを含むビデオを受ける入力部と、
上記入力部に結合され、上記ビデオの中心領域及び周辺領域夫々に関する空間及び時間的フィルタで上記ビデオをフィルタ処理し、上記ビデオの上記中心領域、上記周辺領域並びに上記中心領域及び上記周辺領域間の差分に応じて、上記ビデオ内のシーンから人間の知覚応答を表す知覚応答信号として知覚コントラスト応答信号を生成する人間知覚応答発生部と、
上記人間知覚応答発生部に結合され、減衰パラメータを用いて視床皮質放射をモデル化したエンベロープ・フォロワと、
上記観察者に視覚ストレスを起こすかもしれない上記ビデオのシーンを示す信号を発生する出力部と
を具える視覚ストレス検出装置。
【請求項４】
請求項３記載の視覚ストレス検出装置を検証する方法であって、
上記エンベロープ・フォロワの出力信号から、シミュレーションによってシミュレーションＥＥＧを発生する処理と、
人間が上記ビデオを観察する間に生成される上記人間のＥＥＧを測定して測定ＥＥＧ獲得する処理と、
上記測定ＥＥＧを上記シミュレーションＥＥＧと比較する処理と
を具える視覚ストレス検出装置の検証方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビデオ分析システムに関し、特に、ビデオにおける視覚ストレス及び感光性てんかん誘発を正確に検出する方法、及びかかる誘発を緩和する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
てんかんは、発作の苦痛を与える神経性疾患である。ときどき、外部の刺激が発作を誘発する。例えば、明るい領域及び暗い領域の強いコントラストを含む脈動する光又はパターンに曝されたときに、感光性てんかん（ＰＳＥ）では、発作に見舞われる可能性が高くなる。発作が起きなくても、脈動、フラッシュ、又は高コントラストのイメージが、テレビジョン放送又は映画劇場で見ているビデオ観察者に視覚的な不快を与える。フラッシュ・イメージは、ビデオの内容、及び／又はビデオ処理の効果のためである。いくつかの国では、ＰＳＥ誘発に対して放送ビデオの試写を要求している。現在の必要条件は、スクリーンの４分の１以上に亘って２０ニットより大きい差があるチェッカーボード又は棒状形式のパターンに対してビデオをチェックすることを指令している。国際電気通信連合（ＩＴＵ）標準は、フラッシュのチェックを含んでいるが、家庭での観察条件を定め、ビデオにフラッシュなどがあるかを判断するＩＴＵ−ＲＢＴ５００を用いて、観察者がビデオを注意するという手動アプローチを示唆する以外に記述された検出方法がない。全てのＰＳＥ誘発を含めてガイドラインがない。
【０００３】
市販製品の１つは、ケンブリッジ・リサーチ・システムのハーディング・フラッシュ・アンド・パターン・アナライザであり、ガイドラインに続いて、誘発についてスクリーンにクレームを行う。これは、時間的（フラッシュ）又は空間的（棒状又はチェッカーボード）のパターン検出のためにビデオを適当に調査することを意味する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１８７８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、現在のシステムは、ビデオ・イメージを分析し、量的指示、予測、警告、及び視覚的不快の原因を示すことを行わない。さらに、ＰＳＥ発作を誘発するかもしれないシーンを有するビデオを積極的に検出して、かかるシーンを積極的に緩和する装置が存在しない。
【０００６】
本発明の実施例は、従来技術のこの制限及び他の制限に取り組む。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１概念によれば、ビデオにおける視覚ストレスのシーンを検出する方法は；いくらかの観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを有するビデオを受け；上記ビデオ内のシーンから人間知覚応答を表す信号を発生し；エンベロープ・フォロワを上記知覚応答信号に適用し；上記エンベロープ・フォロワの出力に基づいて視覚ストレス・シーンを含む上記ビデオを示す。
本発明の第２概念によれば、第１概念の上記方法では、人間知覚応答の発生は、上記ビデオが空間時間的フィルタを通過することである点を特徴としている。
本発明の第３概念によれば、第２概念の上記方法は、更に、中心領域、周辺領域、及び上記ビデオの上記中心及び周辺領域の間の差分の関数に基づいた上記知覚応答信号の知覚コントラスト部分を発生することを特徴としている。
本発明の第４概念によれば、第１概念の上記方法では、視覚ストレス・シーンの検出は、時間的差分におけるコントラスト・シーンの検出であることを特徴としている。
本発明の第５概念によれば、第１概念の方法では、視覚ストレス・シーンの検出は、空間的差分におけるコントラスト・シーンの検出であることを特徴としている。
本発明の第６概念によれば、第１概念の上記方法では、上記ビデオが視覚ストレス・シーンを含むことの指示は、量的尺度を発生することである点を特徴としている。
本発明の第７概念によれば、第１概念の上記方法は、更に；上記エンベロープ・フォロワの出力を、シミュレーションしたＥＥＧ信号に変換し；上記シミュレーションしたＥＥＧ信号を、人間応答から生じたＥＥＧ信号と比較する一方、上記同じビデオを見ることを特徴としている。
本発明の第８概念によれば、第１概念の上記方法は、更に；上記エンベロープ・フォロワの出力を可能性の尺度に変換することを特徴としている。
本発明の第９概念によれば、第８概念の上記方法では、上記可能性の尺度は、ビデオ・フレーム内の各ピクチャ用に作られることを特徴としている。
本発明の第１０概念によれば、第９概念の上記方法では、上記可能性の尺度は、所定時間間隔用に作られることを特徴としている。
本発明の第１１概念によれば、第９概念の上記方法では、上記可能性の尺度は、上記ビデオ・フレーム内の関心のある領域のみに作られることを特徴としている。
本発明の第１２概念によれば、ビデオ内の視覚ストレス・シーンを減らす方法は；いくらかの観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを含むビデオを受け；上記ビデオ内のシーンから人間知覚応答を表す信号を発生し；上記知覚応答信号にエンベロープ・フォロワを適用し；上記エンベロープ・フォロワからの出力に基づき上記ビデオ内のコントラストを低下させ；低下した視覚ストレス出力として上記低下したコントラストのビデオを出力する。
本発明の第１３概念によれば、第１２概念の方法では、人間知覚応答の発生は、上記ビデオが空間時間的フィルタを通過することを特徴としている。
本発明の第１４概念によれば、第１３概念の上記方法は、更に、中心領域、周辺領域、及び上記ビデオの上記中心及び周辺領域の間の差分の関数に基づいた上記知覚応答信号の知覚コントラスト部分を発生することを特徴としている。
本発明の第１５概念によれば、第１２概念の上記方法では、上記ビデオ内のコントラストを低下させることは、最終表示装置内で上記ビデオのコントラストを低下させることである点を特徴としている。
本発明の第１６概念によれば、第１２概念の上記方法では、上記ビデオ内のコントラストを低下させることは、上記ビデオの少なくとも一部の最大ルミナンスを低下させることである点を特徴としている。
本発明の第１７概念によれば、第１２概念の上記方法では、上記ビデオ内のコントラストを低下させることは、上記ビデオの少なくとも一部の最小ルミナンス及び最大ルミナンスの間の差分を低下させることである点を特徴としている。
本発明の第１８概念によれば、第１２概念の上記方法では、ビデオのコントラストのコントラストを低下させることは、最終表示装置から分離した装置でのビデオのコントラストを低下させることである点を特徴としている。
本発明の第１９概念によれば、観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないビデオのシーンを検出する視覚ストレス検出器は；いくらかの観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを含むビデオを受ける入力と；上記入力に結合された人間知覚応答発生器と；上記人間知覚応答発生器に結合されたエンベロープ・フォロワと；上記観察者に視覚ストレスを起こすかもしれない上記ビデオのシーンを示す信号を発生する出力とを具えている。
本発明の第２０概念によれば、第１９概念の上記視覚ストレス検出器は、上記エンベロープ・フォロワに結合された緩和回路を更に具え、上記緩和回路が上記ビデオを変更して、上記観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを減らすことを特徴としている。
本発明の第２１概念によれば、第２０概念の上記視覚ストレス検出器では、上記緩和回路は、上記ビデオ内のコントラストを低下させるように構成されていることを特徴としている。
本発明の第２２概念によれば、第２０概念の上記視覚ストレス検出器では、上記エンベロープ・フォロワに結合されてシミュレーションしたＥＥＧ信号を発生するように構成されたＥＥＧシミュレーション回路を上記検出器が更に具えていることを特徴としている。
本発明の第２３概念によれば、ビデオ内の視覚ストレスを検出するように構成された装置を検証する方法は；上記ビデオ内の視覚ストレスを示す信号を発生し；視覚ストレスを示す上記信号から、シミュレーションされたＥＥＧを発生し；上記ビデオを観察する間に生成した１人以上の人間から測定したＥＥＧを獲得し；上記測定したＥＥＧを上記シミュレーションしたＥＥＧと比較する。
本発明の第２４概念によれば、第２３概念の上記方法では、ビデオ内の視覚ストレスを示す信号を発生することは、上記ビデオ内のシーンから人間知覚応答を表す信号を発生することである点を特徴としている。
本発明の第２５概念によれば、第２４概念の上記方法では、上記方法は、更に、エンベロープ・フォロワによる上記人間知覚応答を表す信号を分析することを特徴としている。
本発明の第２６概念によれば、第２５概念の上記方法では、シミュレーションされたＥＥＧを発生することは、単峰形マップを発生することである点を特徴としている。
【０００８】
スケーラブル（イメージ分解能、フレーム・レート、実時間対高精度などに関する）方法は、量的指示、予測、警告、及び視覚的不快の原因を提供する。これら方法を用いて、既存の英国、日本、ＩＴＵ及び他の放送ガイドラインと共に、これらガイドラインで直接的にカバーされないＰＳＥ誘発ビデオ刺激の重要なスーパセットを実現できる。これは、視覚的不快のようなものの程度の量を定めると共に、感光性に対する母集団の変動を可能にする。さらに、異なる表示による刺激の違いや、家庭用観察スクリーンや、映画、ＰＤＡ及び、ビデオを見る際の他の一般的な方法などの観察条件を説明する。
【０００９】
本発明の特定実施例は、ビデオ内の視覚ストレス・シーンを検出する方法に関し、いくらかの観察者に視覚ストレスを起こすかもしれないシーンを含んでいるビデオを受け、そのビデオ内のシーンから人間知覚応答を表す信号を発生することを含む。次に、エンベロープ・フォロワを知覚応答信号に適用し、そのエンベロープ・フォロワの出力に基づいて、ビデオが視覚ストレス・シーンを含むことの指示を発生する。他の実施例は、特定のシーンがいくらかのユーザに視覚ストレスを起こすかもしれない測定可能性に基づいて、入力信号のコントラストを能動的に低下させる。シミュレーションしたＥＥＧ信号にエンベロープ・フォロワの出力を変換し、同じビデオを観察した観察者からの実際の測定ＥＥＧ信号と比較して、視覚ストレス検出器の精度を確かめる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、視覚ストレス検出システムを有するピクチャ／ビデオ品質分析器の機能ブロック図である。
【図２】図２は、ＰＳＥ発作に対して応答可能である脳の領域と誘発メカニズムとを含むヒューマン・ビジョン・モデルの機能ブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施例による視覚ストレス検出及び測定システムを含む品質分析器の一部の機能ブロック図である。
【図４】図４は、本発明の実施例による視覚ストレス検出及び測定システムを含む別の品質分析器の一部の機能的ブロック図である。
【図５】図５は、本発明の実施例による図３及び４の視覚ストレス検出回路の一部として用いるエンベロープ・フォロワからの出力のグラフである。
【図６】図６は、本発明の実施例による図３及び４のエンベロープ・フォロワと視床皮質ループ・シミュレーション・ブロックの出力との両方の応答を示すグラフである。
【図７Ａ】図７Ａは、本発明の実施例に用いて発生するシミュレーションされたＥＥＧ信号を示すグラフである。
【図７Ｂ】図７Ｂは、本発明の実施例に用いて発生するシミュレーションされたＥＥＧ信号を示すグラフである。
【図７Ｃ】図７Ｃは、本発明の実施例に用いて発生するシミュレーションされたＥＥＧ信号を示すグラフである。
【図７Ｄ】図７Ｄは、本発明の実施例に用いて発生するシミュレーションされたＥＥＧ信号を示すグラフである。
【図７Ｅ】図７Ｅは、本発明の実施例に用いて発生するシミュレーションされたＥＥＧ信号を示すグラフである。
【図７Ｆ】図７Ｆは、本発明の実施例に用いて発生するシミュレーションされたＥＥＧ信号を示すグラフである。
【図７Ｇ】図７Ｇは、本発明の実施例に用いて発生するシミュレーションされたＥＥＧ信号を示すグラフである。
【図８】図８は、実際に測定し本発明の実施例によりシミュレーションした応答であって、ある条件下で感光性ＥＥＧ応答を示す感光性患者の割合の応答を示すグラフである。
【図９】図９は、実際に測定し本発明の実施例によりシミュレーションした応答であって、ある条件下で感光性ＥＥＧ応答を示す感光性患者の割合の応答を示すグラフである。
【図１０】図１０は、実際に測定し本発明の実施例によりシミュレーションした応答であって、ある条件下で感光性ＥＥＧ応答を示す感光性患者の割合の応答を示すグラフである。
【図１１】図１１は、実際に測定し本発明の実施例によりシミュレーションした応答であって、ある条件下で感光性ＥＥＧ応答を示す感光性患者の割合の応答を示すグラフである。
【図１２】図１２は、本発明の実施例に用い、ビデオ・ストリームの視覚ストレス領域を能動的に緩和する例示のシステムの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の実施例による視覚ストレス検出システムを有するピクチャ／ビデオ品質分析器の機能ブロック図である。ピクチャ品質分析器１００は、ビデオ形式でピクチャ又はピクチャのストリームのいずれかを入力として受ける。本明細書において、分析器１００は、ピクチャ品質分析器、又は単なる分析器と呼ぶが、これは、ビデオ又は静止画のいずれかを受ける。初期視覚知覚応答ブロック１１０は、処理したビデオを２つの経路に分ける前に、空間時間的フィルタ処理の如く、初期視覚知覚を通じて入力ビデオを処理する。次に、測定ブロック１２０は、ビデオを分析し、一部又は全部をデータとして分析器１００の外に送出する又は内部で用いる量的及び質的な測定結果を発生する。視覚ストレス検出モジュール１３０は、スクリーン又はパターンの予め処理されたビデオを分析するが、このビデオは、ユーザにとって不快の如き視覚ストレスを起こす可能性があるか、又は、感光性てんかん（ＰＳＥ）によって悩まされる人の発作を誘発する可能性がある。簡潔にするため、本明細書において、視覚ストレスが発作を起こすのに充分に作用するか又は充分な期間であるかに関係なく、視覚ストレスを起こす全てのシーンをＰＳＥ誘発として扱う。
【００１２】
図２は、本明細書の素材であるヒューマン・ビジョン入力及びその結果の脳応答領域２００の機能ブロック図である。視床皮質放射２１２は、脳内の視床及び大脳皮質を接続する神経繊維であり、視床皮質ループ２１６は、機能ループの全体的調和であり、各々が皮質、細網、視床皮質のニューロンから成っている。皮質の刺激により、細網状細胞内に一連のスピンドル波と、視床皮質細胞内に一連のスパイクが生じる。視床皮質ループは、感覚情報の伝搬を制御し、睡眠紡錘波及び欠伸発作の生成に影響を与える。脳の出力は、ＥＥＧ（脳波図）を用いてモニタし評価できる。
【００１３】
図３及び４は、本発明の実施例による視覚ストレス検出を含む品質分析器の一部の機能ブロック図である。図３において、既存の品質分析器３２０は、表示モデル３２２、ビューイング環境３２４、初期視覚知覚応答３１２の機能を提供できる。これら機能の説明は、例えば、ヒューマン・ビジョン知覚及び知覚差分の予測という名称の米国特許第６９７５７７６号に記載されている。これら機能は、空間時間的な溜まりを含んでおり、時間的サンプル当たりの知覚コントラスト（即ち、ビデオ・フレーム当たりの全体的な知覚コントラスト値）を表現するスカラー値を与える。初期視覚知覚応答３１２の出力は、非常に正確であり、非常に近い人間知覚応答に従う。表示モデル３２２及びビューイング環境３２４のために、知覚応答は、出力表示の異なる色応答と共に、表示特性と、表示を見るビューイング環境を説明する。しかし、視覚知覚応答ブロック３１２用に適応非線形フィルタを用いることによる高精度化は、計算コストが比較的高くなる。図４においては、代わりに、本発明の目的で、初期視覚知覚応答ブロック３１２を一連の空間及び時間のフィルタに置換してもよい。例えば、図４の正規化した時間空間的バンドパス・フィルタは、中心及び周辺領域に対して空間的３次元フィルタを含んでもよく、各々が空間的及び時間的フィルタのカスケードである。以下の場合（時間的フィルタ処理のみを示す）、空間的フィルタ出力が時間的フィルタへの入力であった点を考慮する。次に、ビデオ・フレームにおける各ピクセルにとって、時間的フィルタを次のように適用できる（ｎは、この例において、時間的サンプル又はフレーム数を表す指標である）。
【００１４】
【数１】
0006267424.tif 000002
【００１５】
これは、米国特許第６９０７１４３号に記載された空間時間的フィルタ方法の時間的部分に近い形式であり、この技術を上記のフィルタ用に用いることができる。b0cmin=1なので、時間的中心フィルタは、透明であり、このサンプル・レートでは除去してもよい点に注意されたい。これは、ヒューマン・ビジョン・システムの対応する解剖学上の部分の応答に正確には一致しない。また、ＰＳＥ誘発の検出において関心のある光刺激のために、b0cminは、さらに調整される（Ｋ１＝０設定と同様に）。一般に、空間時間的コントラストが大きい。また、b0[n]値を一単位にてクリップするのに充分な程surLum[n]*K1項を大きくするには、ピーク・ルミナンスが通常は充分に大きい。
【００１６】
空間的処理は、上述で参照した’１４３特許に開示された技術により達成でき、ピークの期間中最大であるsurLum[n]*K1によって簡略化されている。これら簡略化に合わせて、合理化、高速な空間時間的フィルタ処理が一層可能になる。
【００１７】
次に、フィルタ処理された差分は、次のようになる。
【００１８】
【数２】
0006267424.tif 000003
【００１９】
高コントラスト・ビデオ用の中心、周辺及び差分の関数として知覚コントラストは、次の簡略化したモデルにより近似される。
【００２０】
【数３】
0006267424.tif 000004
【００２１】
図４の正規化された空間時間的バンドパス・ブロック４１２からのpcdiff[n]出力は、フレーム当たりの知覚コントラスト応答である図３の知覚応答３１２の出力に対応する。図３及び４のブロックの出力又はこれらから得たデータの任意のものは、量的指示、予測、警報、及び入力ビデオの視覚的不快の原因としての視覚ストレス指示を含む品質分析器からの出力でもよい。
【００２２】
再び図３及び４を参照する。視覚ストレス及びＰＳＥ誘発の検出目的のため、本発明の実施例は、図５を参照して以下に詳細に説明するようにエンベロープ・フォロワ回路３１４を用いて図２の視床皮質放射２１２をモデル化している。さらに、同様に後述する視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック３１６、４１６は、照合シミュレーションであり、視覚ストレスの経験から知ったＥＥＧデータと比較される出力を発生する。視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック３１６、４１６からの出力をかかるＥＥＧデータと一致させることは、ＰＳＥ発作を経験した人の発作の脳応答の攻撃（アタック）、継続期間及び減衰をエンベロープ・フォロワ３１４、４１４が正確にモデル化していることを確認することである。
【００２３】
例としてのエンベロープ・フォロワ３１４、４１４は、時間的サンプル・レートの例が４×２９．９７＝１１９．８８サンプル／秒で、そのアタック及び減衰パラメータは、次のようになる。
【００２４】
【数４】
0006267424.tif 000005
【００２５】
図５は、図４のエンベロープ・フォロワ４１４及び図３のエンベロープ・フォロワ３１４の如きエンベロープ・フォロワからの出力のグラフである。図５において、交互の正及び負の入力信号パルス列の例は、図４の正規化された初期知覚出力４１２を表し、約２秒にわたって提供される。エンベロープ・フォロワ出力は、入力に応答して、対数的に立ち上がる。そして、約２秒で入力信号が変更を停止した後、エンベロープ・フォロワは、図５に示すように、緩やかに減衰する。また、増幅されたエンベロープ・フォロワ出力を示すが、これは、エンベロープ・フォロワとして同じ出力に続くが、利得が大きい。
【００２６】
上述の如く、図３及び４の視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック３１６、４１６は、ＥＥＧ信号をモデル化する信号を生成する。視床皮質ループ用の簡単なかかるモデルを用いるのは、外観だけの簡略化にもかかわらず、この信号を用いてエンベロープ・フォロワ３１４、４１４が正確な結果を発生することを確認するためである。ＥＥＧをシミュレーションするために、次のモデル式を用いる。この簡単なモデルは、より複雑なノイズ項を含むが、確認目的のためには必要がないので、ここでは０に設定する。図６〜１１は、合わせて、このモデルがどの様にＥＥＧシミュレーションを説明するかを示す。
【００２７】
【数５】
0006267424.tif 000006
【００２８】
なお、この特定の場合では、f()が次のようになる。
f[n] =  G1*f[n-delay]*(1-G2*f(n-Delay))
なお、
● G1 = (視覚皮質利得)*(視床皮質利得)
● G2 =視床皮質利得
● Delay = 視床皮質ループ遅延
又は、等価的に、
f[n+delay] = G1*f[n]*(1-G2*f[n])
遅延に対して、１に正規化する。
f[n+1] = G1*f[n]*(1-G2*f[n])
また、G2*f[n]をx[n]で置換する。
x[n+1]/G2 = (G1*x[n]/G2)*(1-x[n])
両辺にG2を掛ける。
x[n+1] = G1*x[n]*(1-x[n])
また、このＥＥＧシミュレーションに対して、クリップ関数を次のように実施する。
clip (x) = if( x > 1, 1, if( x < 0, 0, x )).
【００２９】
この式からの出力を図６に示す。これは、エンベロープ・フォロワ３１４、４１４の両方の応答を示すと共に、視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック３１６、４１６の一部も示す。インパルス列は、このグラフの左側に示すＰＳＥ誘発入力を表し、シミュレーションする。グラフの頂部近傍の「ｒ」値は、増幅されたエンベロープ・フォロワ出力であり、その利得が２つの異なるサンプリング・レート、即ち、１の遅延対〜２１サンプルの遅延での所望ｒ値となるように校正されている。これら応答は、ほぼ理想的であり、図６上で重なっている。図３及び４の視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック３１６、４１６の出力であるシミュレーションされた視床皮質ループ応答は、夫々が示され、異なる「ｒ」値（エンベロープ・フォロワ応答）からの各々の一つをそれらが夫々入力として用いる。
【００３０】
図７Ａ〜７Ｇは、個別（３セル）の視床皮質ループの全体的調和として発生した一連のシミュレーションされたＥＥＧ信号を示す。図７Ａは、上述のＥＥＧシミュレーション式により発生された単一ループ用の出力である。図７Ｂ、７Ｃ、７Ｄ及び７Ｅは、シミュレーションされたＥＥＧ信号が遅延を導入しながら互いに加算された多数の信号を含む点を除いて、同様に発生される。これは、視床皮質ループ自体の動作をモデル化し、これら生化学構造に基づいた遅延量を含む。図７Ｂは、２つの並列ループからの出力に基づきシミュレーションされたＥＥＧ信号を示し、図７Ｃは、３つのループからの出力に基づいてシミュレーションされたＥＥＧ信号を示す。図７Ｄは、４ループを示し、図７Ｅは、１０ループを示す。図７Ｆは、ＩＩＲフィルタからの出力を用いてループの非常に大きな全体的調和をシミュレーションする。図７Ｇは、例示の発作性ＥＥＧに重なった図７ＦのシミュレーションされたＥＥＧ出力を示し、応答タイミングをチェックするために文献から得た同じ刺激タイミングを有する。ループ精度の大きな全体的調和で生じたシミュレーションＥＥＧが図７Ｇの実際の測定ＥＥＧといかに良好に一致しているかに留意されたい。
【００３１】
図８〜９は、どのように本発明の実施例を用いて時間的（フラッシュ）周波数にわたって母集団の感度を試験するかを説明する。一般的に、図８〜９は、図３及び４を参照して上述した如き本発明の実施例を用いて発生したシミュレーション応答に沿って種々の時間的周波数におけるフラッシュへの光痙攣（発作）応答を示す母集団の百分率を示す。これは、以下の１組の式に応じて確率に変換されている。
【００３２】
【数６】
0006267424.tif 000007
【００３３】
最大の値（prob271）は、対応図に示す特定の試験番号用の実験に基づくデータから採った最大の確率であり、ｐ（乗数）値は、図８及び９に示す如く２である。よって、probPerPcDiffDiffEnvは、ｐ乗数に引き上げた後のpcDiffEnv出力を縮尺した正規化定数（スカラー値）であるので、予測した応答の最大値と測定応答とが一致する。
【００３４】
図８は、既知のスタジオからのフラッシュ周波数の関数として表現された間欠性光への光痙攣ＥＥＧ応答を示す感光性患者の割合の応答を示すが、両方の応答は、実際に測定されたものと、本発明の実施例によりシミュレーションされたものである。この刺激は、１００％コントラスト時間的二乗波形を用いてシミュレーションしたものであり、平均ルミナンスが１０００ニットである。図９は、図８のデータ（test271）が１７０人の患者から得たことを除いて図８に類似しており、図９のグラフの生成には、１６人のみの患者のデータ（test275）を用いている。
【００３５】
感光性誘発を伴う部分は、フラッシュ・イメージのみならず、高コントラストを含む静止イメージに対しても敏感であるということを上述から想起されたい。本発明の実施例を用いて、種々の空間周波数におけるパターンへの光痙攣（発作）応答を有すると識別された人が実際に特定のパターンへの応答を示すかという可能性についての測定の予測を提供する。
【００３６】
図１０は、高コントラストの光パターンへの光痙攣ＥＥＧ応答を示す感光性患者の割合の応答を示す。両方の応答は、実際に測定したものと、本発明の実施例によりシミュレーションしたものである。図１０に示す応答を引き起こす刺激は、７５％コントラストの棒状パターンであり、平均ルミナンスが３００ニットである。図１０に示すのは、測定した応答と、本発明の実施例により予測した応答である。さらに、最大及び最小の測定制限も図１０に示す。図１１は、等化のシミュレーションした刺激が４ｃｐｄ矩形波である点を除いて、図１０に類似しており、平均ルミナンスが５５ニットである。
【００３７】
図３及び４に戻って参照する。ＰＳＥ誘発が対象の時に、エンベロープ・フォロワ３１４、４１４が脳内の発作事象の攻撃、期間及び減衰を正確にモデル化したかを判断するのに、視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック３１６、４１６が有用である。視床皮質ループの単純化近似の正当性の理由と、予測の結果の精度は、非線形システム理論の例である単峰形マップの特性による。視床皮質ループをシミュレーションする単峰形マップ・アプローチは、視床皮質ループが近似的にロジステック・マップとしてモデル化され、その最大関数値が空間時間的知覚コントラスト応答のエンベロープにより変更されているとの仮定に基づいている。単峰形マップの全体的な頂部と共に解剖学的証拠は、この仮定を支持する証拠を提供する。
【００３８】
視床皮質ループの特性：
視床皮質ループ遅延：単一のニューロン
●平均ファイヤリング応答遅延：〜１０．１ｍｓ
●軸索信号伝搬遅延：
●遅延／長さ：０．３５〜０．６８ｍｍ／ｍｓ
●視床から皮質までの平均〜＝７０ｍｍ
●平均軸索遅延〜＝７０＊０．５１５＝３６．０５ｍｓ
●シナプス遅延：〜２１．５５ｍｓ
視床皮質ループ遅延：皮質、視床皮質及び細網状
●皮質、視床皮質：ファイヤリング＋軸索＋シナプス遅延：
１０．１＋３６＋２１．５５〜＝各々６８ｍｓ
●細網状：ファイヤリング＋〜ごくわずかな軸索＋シナプス遅延：
１０．１＋２１．５５〜＝３２ｍｓ
●総合視床皮質ループ遅延：
６８ｍｓ＋６８ｍｓ＋３２ｍｓ＝１６８ｍｓ
●視覚刺激に対する反応時間の比較：
１９０−２６８ｍｓ
【００３９】
上述の特性を用いて、単峰形マップを組み立てる。
視床皮質ループ・マップ：
y[n] =  G1*y[n-delay]*(1-G2*y(n-Delay))
ここで、
● G1 ＝（視覚皮質利得）＊（視床皮質利得）
● G2＝視床細網状利得
● Delay＝視床皮質ループ遅延
【００４０】
このモデルは、単峰形マップの形式である。よって、これは、単峰形マップの安定性、倍の期間、及び他の動作特性の量的に不偏な性質を確認する
【００４１】
単峰形ロジステック・マップの例を考察する。
x[n+1] = f(x[n]) = r*x[n]*(1-x[n]) 
●「安定」、「固定」出力が次の論理積に対応する。
x[n+1] = x[n] = f(x[n]) 
●「安定」発振及び「固定」出力が次の論理積に対応する。
x[n+delay] = x[n] = f^delay(x[n]) , 
なお、delay =2,に対して、
f^2(x[n]) = f(f(x[n])) = x(n+2)
などとなる。
【００４２】
さらに、上述のエンベロープ・フォロワ３１４、４１４の出力である「ｒ」値が３以上ならば、発作応答が予測されたことを示すことをクモの巣分析が提供する。
【００４３】
次に、単峰形マップの倍の期間の量的普遍性は、連続ｒ値の差の比率（及び相対ＡＣ振幅を決定する対応ｘ値）を示す。ここで、f()が単峰形マップである限り関数f(x[n])に関係なく、生じる倍の周波数がほぼ同じである。よって、上述の視床皮質のモデルは、実際の視床皮質ループで観察される興奮及び阻害を反映するので、これら両方が単峰形マップに対応する。したがって、所定モデルとモデル化される実際の神経ネットワークとの両方に対して同様にこれら品質が存在する。
【００４４】
図１２は、本発明の実施例を用いて、ビデオ・ストリームの視覚ストレス領域を能動的に緩和するシステムの例を示す。すなわち、このシステムを用いて、視覚ストレス及びＰＳＥ誘発の可能性を低下させるようにビデオを処理できる。図１２を参照する。リミッタ７１０は、ＰＳＥ誘発を含むか含まないビデオのストリームを受ける。ビデオの知覚応答をブロック７１２にて決定するか、又は、図４を参照して説明した如く、正規化された空間時間的バンドパス・フィルタに置換する。さらに、図３及び４を参照して上述したように、色変換及びビューイング環境処理を用いて、入力ビデオを処理できる。エンベロープ・フォロワ７１４は、上述のように、その入力から出力信号を発生する。しかし、上述と異なり、エンベロープ・フォロワ７１４は、能動的コントラスト・リミッタ７１８用の出力信号を発生し、入力するビデオも受ける。能動的コントラスト・リミッタ７１８は、リミッタ７１０の内部でも外部でもよい。
【００４５】
コントラスト・リミッタ７１８は、次のように、最大所望コントラストに関連して入力信号のコントラストに関連するビデオ入力信号のコントラストを低下させる。
緩和信号＝centLum*contrastReduction+surLum
ここで、
ContrastReduction = contrastLUT[desiredEnvelopeOutput]/contrastLUT[EnvelopeOutput])
である。
【００４６】
すなわち、視覚ストレス及びＰＳＥを起こす低い対応ターゲット可能性に対応する所望エンベロープ出力の結果になるのに必要な係数だけ、空間時間的コントラストを低下させる。
【００４７】
マイケルソン定数を次のように定義する。
MaxLum - MinLum  / MaxLum + MinLum
ここで、MaxLum及びMinLumは、関心領域の最高ルミナンス及び最低ルミナンスを夫々表す。上述のコントラスト低下方法は、このマイケルソン・コントラストを低下させる。
【００４８】
上述のように、コントラストを減らす代わりに、信号のダイナミック部分の利得を低下させることは、全体のビデオ信号にわたって利得をゆっくりと下げることであり、ＰＳＥ誘発信号が通過した後に利得を再びゆっくりと上げる。かかる低下は、１／２秒以上のオーダーでゆっくりと実行して、視覚ストレスの原因となる全体のビデオ信号が急に暗くなることを防ぐべきである。
【００４９】
いかなる上述のコントラスト処理も、ルックアップ・テーブル（ＬＵＴ）による実施例にて効果的に実施できる。
【００５０】
他の実施例において、この検出方法を用いて上述のようにビデオ信号をダイナミックに緩和又は補正できる。または、カメラ、編集装置、放送装置、セットトップボックス、ＤＶＲ、パーソナル・コンピュータ、又は、汎用テレビジョンの如き表示７２０でのビデオの後処理の入力として機能させ、ＰＳＥ誘発信号の影響を低下できる。
【００５１】
種々の実施例において、本発明の構成要素をハードウェア、ソフトウェア、又はこれら２つの組合せで実現でき、汎用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、用途限定集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）などで構成できる。
【００５２】
上述から、本発明がビデオ・ストレス検出の分野で顕著な進歩性を有することが明らかであろう。本発明の特定実施例を説明のために図示し説明したが、本発明の要旨及び範囲を逸脱することなく種々の変更を可能なことが理解できよう。よって、添付の請求項を除いて、本発明は限定されない。
【符号の説明】
【００５３】
１００：ピクチャ品質分析器
１１０：初期視覚知覚応答ブロック
１２０：測定ブロック
１３０：視覚ストレス検出モジュール
２００：ヒューマン・ビジョン入力及び結果としての頭脳応答領域
２１２：視床皮質放射
２１６：視床皮質ループ
３１２：初期視覚知覚応答
３１４：エンベロープ・フォロワ
３１６：視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック
３２０：品質分析器
３２２：表示モデル
３２４：ビューイング環境
４１２：正規化された空間時間的バンドパス・フィルタ
４１４：エンベロープ・フォロワ
４１６：視床皮質ループ・シミュレーション・ブロック
７１０：リミッタ
７１２：知覚応答
７１４：エンベロープ・フォロワ
７１８：コントラスト・リミッタ
７２０：表示
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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【図７Ｇ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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