(57)【要約】【課題】画質を高精度に推定する。【解決手段】画質評価装置１は、反応傾向判定部１０、反応傾向モデル化部２０、および主観画質推定部３０を備える。反応傾向判定部１０は、画像を提示した際の被験者の生体信号の反応傾向を求める。反応傾向モデル化部２０は、反応傾向判定部１０により求められた生体信号の反応傾向と、主観画質推定部３０により推定された主観評価値と、を用いてパラメータを求める。主観画質推定部３０は、上述の生体信号と、反応傾向モデル化部２０により求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画質を推定する画質評価装置であって、
画像を提示した際の被験者の生体信号の反応傾向を求める反応傾向判定手段と、
主観画質を推定するためのパラメータを求める反応傾向モデル化手段と、
前記生体信号と、前記反応傾向モデル化手段により求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定する主観画質推定手段と、を備え、
前記反応傾向モデル化手段は、前記反応傾向判定手段により求められた生体信号の反応傾向と、前記主観画質推定手段により推定された主観評価値と、を用いて前記パラメータを求めることを特徴とする画質評価装置。
【請求項２】
前記主観画質推定手段は、同一の画像に対して複数の主観評価値が存在していれば、当該複数の主観評価値の平均値および分散値のうち少なくともいずれかを、当該画像の主観評価値とすることを特徴とする請求項１に記載の画質評価装置。
【請求項３】
前記生体信号として、脳血流の酸素濃度値を用いることを特徴とする請求項１または２に記載の画質評価装置。
【請求項４】
前記反応傾向判定手段は、
画像を提示していない期間における被験者の生体信号と、当該画像を提示している期間における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定する反応有無判定処理と、
前記反応有無判定処理において反応したと判定した画像の効果量を求める効果量算出処理と、
前記効果量算出処理により求めた前記画像の効果量が、予め定められた閾値よりも小さければ、当該画像をスクリーニングするスクリーニング処理と、を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の画質評価装置。
【請求項５】
前記反応傾向判定手段は、前記反応有無判定処理において、画像の提示を開始する直前のｘ秒間（ｘは、任意の値）における被験者の生体信号と、当該画像の提示を開始した直後のｙ秒間（ｙは、任意の値）における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定することを特徴とする請求項４に記載の画質評価装置。
【請求項６】
前記反応傾向モデル化手段は、前記反応傾向判定手段により求められた効果量を定義域とするとともに、当該効果量が求められた画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、当該主観評価値を用いて回帰分析により求めることを特徴とする請求項４または５に記載の画質評価装置。
【請求項７】
前記反応傾向判定手段は、
前記反応有無判定処理において、原画像を提示していない期間における被験者の生体信号と、当該原画像を提示している期間における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該原画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定するとともに、当該原画像の画質を劣化または向上させた比較画像を提示していない期間における当該被験者の生体信号と、当該比較画像を提示している期間における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該比較画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定し、
前記効果量算出処理において、前記原画像および前記比較画像のうちいずれか一方のみに対して前記被験者が反応したと前記反応有無判定処理において判定した場合に、当該原画像および当該比較画像のうち当該被験者が反応したと当該反応有無判定処理において判定した画像について、効果量を求めることを特徴とする請求項４または５に記載の画質評価装置。
【請求項８】
前記反応傾向判定手段は、前記スクリーニング処理において、前記原画像および前記比較画像の双方に対して前記被験者が反応していないと前記反応有無判定処理において判定した場合、当該原画像および当該比較画像をスクリーニングすることを特徴とする請求項７に記載の画質評価装置。
【請求項９】
前記反応傾向判定手段は、前記スクリーニング処理において、前記原画像および前記比較画像の双方に対して前記被験者が反応したと前記反応有無判定処理において判定するとともに、前記効果量算出処理により求めた前記原画像の効果量と前記比較画像の効果量とが同符号である場合に、当該原画像および当該比較画像をスクリーニングすることを特徴とする請求項７または８に記載の画質評価装置。
【請求項１０】
前記反応傾向判定手段は、前記スクリーニング処理において、前記原画像および前記比較画像の双方に対して前記被験者が反応したと前記反応有無判定処理において判定するとともに、前記効果量算出処理により求めた前記原画像の効果量と前記比較画像の効果量との差分が予め定められた閾値より小さい場合に、当該原画像および当該比較画像をスクリーニングすることを特徴とする請求項７から９のいずれかに記載の画質評価装置。
【請求項１１】
前記反応傾向モデル化手段は、前記効果量算出処理により求めた効果量を定義域とするとともに、当該効果量が求められた画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳ（Difference  Mean  Opinion  Score）を用いて回帰分析により求めることを特徴とする請求項７から１０のいずれかに記載の画質評価装置。
【請求項１２】
前記主観画質推定手段は、前記反応傾向判定手段により求められた効果量と、前記反応傾向モデル化手段により求められたロジスティック関数のパラメータと、を用いて主観評価値を推定することを特徴とする請求項６または１１に記載の画質評価装置。
【請求項１３】
反応傾向判定手段、反応傾向モデル化手段、および主観画質推定手段を備え、画質を推定する画質評価装置における画質評価方法であって、
前記反応傾向判定手段が、画像を提示した際の被験者の生体信号の反応傾向を求める第１のステップと、
前記反応傾向モデル化手段が、主観画質を推定するためのパラメータを求める第２のステップと、
前記主観画質推定手段が、前記生体信号と、前記第２のステップにより求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定する第３のステップと、を備え、
前記第２のステップでは、前記反応傾向モデル化手段が、前記第１のステップにより求められた生体信号の反応傾向と、前記第３のステップにより推定された主観評価値と、を用いて前記パラメータを求めることを特徴とする画質評価方法。
【請求項１４】
反応傾向判定手段、反応傾向モデル化手段、および主観画質推定手段を備え、画質を推定する画質評価装置における画質評価方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記反応傾向判定手段が、画像を提示した際の被験者の生体信号の反応傾向を求める第１のステップと、
前記反応傾向モデル化手段が、主観画質を推定するためのパラメータを求める第２のステップと、
前記主観画質推定手段が、前記生体信号と、前記第２のステップにより求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定する第３のステップと、をコンピュータに実行させ、
前記第２のステップでは、前記反応傾向モデル化手段が、前記第１のステップにより求められた生体信号の反応傾向と、前記第３のステップにより推定された主観評価値と、を用いて前記パラメータを求めるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画質評価装置、画質評価方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
映像撮影機器や記録メディアなどの発達によって、デジタル映像コンテンツの高品質化が進んでいる。一方で、映像サービスを提供する際には映像圧縮が不可欠であるが、映像圧縮による品質の低下は不可避である。このため、映像サービスを提供する上で、画質を測定して、品質を管理および監視することが求められる。
【０００３】
画質の測定方法として、主観評価と呼ばれる手法がある（例えば、非特許文献１、２参照）。
【０００４】
非特許文献１には、ＳＤ(Semantic  Differential)法が示されている。ＳＤ法とは、予め用意されている評価語のそれぞれについて、視聴した画像の評点を被験者が付ける視覚心理実験を実施し、評点を統計的に処理した結果に基づいて定量的に画質を推定する手法である。
【０００５】
非特許文献２には、評価語として、力量感や精細感といった言葉を用いることが示されている。
【０００６】
しかし、評価語の解釈には個人差があるため、評価語を用いた画質の評価にはばらつきが生じる可能性がある。また、言語化や説明するのが難しい言葉は、評価語として採用することができない。以上により、非特許文献１や非特許文献２に示されている手法では、画質を高精度に評価することは困難である。そこで、画像を視聴した被験者の生体反応に着目した研究が行われている（例えば、非特許文献３や特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Osgood,  C.E.  “The  Measurement  of  Meaning,”  University  of  Illinois  Press,  1957.
【非特許文献２】成田長人，金澤勝，湯山一郎：“ハイビジョン画像と立体ハイビジョン画像の心理要因分析”，映像情報メディア学会技術報告，vol.23，No.9，pp.91-96，(Feb.  1999)
【非特許文献３】京谷繁明，杜洋，堀田裕弘“動画像の品質が脳血行動態及び主観評価に与える影響”，信学技報，Vol.113，No.469，2014.3.
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】国際公開第２０１２／１５０６５７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
非特許文献３に示されているのは、画質の変化に対する脳血流の酸素濃度の変化の有無を判別する手法である。このため、非特許文献３に示されている手法では、脳血流の酸素濃度が変化したか否かにより、画質の変化を推定することができる。しかし、非特許文献３に示されている手法では、画質を推定することは困難であった。
【００１０】
また、特許文献１に示されているのは、提示している画像に被験者が集中しているか否かを判定する手法である。このため、特許文献１に示されている手法では、視聴者が動画に集中しているか否かを求めることができる。しかし、特許文献１に示されている手法でも、画質を推定することは困難であった。
【００１１】
そこで、本発明は、上述の課題を鑑みてなされたものであり、画質を高精度に推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明者は、上述の目的を達成すべく鋭意検討を行った。その結果、画像の画質と、生体信号と、の関係には、いくつかのパターンがあることを見出し、本発明を完成させるに至った。これらパターンについて、図５から図１２を用いて以下に説明する。
【００１３】
（被験者Ｐ１のケース）
図５は、原画像Ｃａ１の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示す図である。図５において、縦軸は、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図５では、時刻ｔ０において原画像Ｃａ１の提示を開始すると、時刻ｔ０からａ秒後の時刻（ｔ０＋ａ）の近傍において、時刻ｔ０より前の期間と比べて被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値がプラス方向に大きく変化していることが分かる。なお、上述のａは、視覚からの刺激を受けてから、この刺激の影響により脳血流の酸素濃度値が変化するまでの時間を示し、５秒程度である。
【００１４】
また、原画像Ｃａ１を視聴した被験者Ｐ１から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「７」で、総合品質についての値が「５」であった。なお、快適感および総合品質は、評価語である。快適感についての値は、１から７までの整数で表され、被験者は、視聴した画像が自然であると感じる度合いが高くなるに従って大きな値を、快適感についての値として付けるものとする。また、総合品質についての値は、１から５までの整数で表され、被験者は、視聴した画像が良いと感じる度合いが高くなるに従って大きな値を、総合品質についての値として付けるものとする。
【００１５】
図６は、劣化画像Ｃａ２の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示す図である。劣化画像Ｃａ２とは、原画像Ｃａ１の画質を劣化させた画像のことである。図６において、縦軸は、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図６では、時刻ｔ０において劣化画像Ｃａ２の提示を開始すると、劣化画像Ｃａ２の提示を開始する前後において、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値はあまり変化していないことが分かる。
【００１６】
また、劣化画像Ｃａ２を視聴した被験者Ｐ１から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「１」で、総合品質についての値が「２」であった。
【００１７】
以上より、原画像Ｃａ１および劣化画像Ｃａ２に対して被験者Ｐ１から得られた主観評価は、快適感が「６」で、総合品質が「３」となる。なお、快適感は、原画像に対する快適感についての値から、劣化画像に対する快適感についての値を減算することによって、求められる。また、総合品質は、原画像に対する総合品質についての値から、劣化画像に対する総合品質についての値を減算することによって、求められる。
【００１８】
図７は、原画像Ｃｂ１の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示す図である。図７において、縦軸は、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図７では、時刻ｔ０において原画像Ｃｂ１の提示を開始すると、原画像Ｃｂ１の提示を開始する前後において、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値はあまり変化していないことが分かる。
【００１９】
また、原画像Ｃｂ１を視聴した被験者Ｐ１から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「５」で、総合品質についての値が「４」であった。
【００２０】
図８は、劣化画像Ｃｂ２の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示す図である。劣化画像Ｃｂ２とは、原画像Ｃｂ１の画質を劣化させた画像のことである。図８において、縦軸は、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図８では、時刻ｔ０において劣化画像Ｃｂ２の提示を開始すると、劣化画像Ｃｂ２の提示を開始する前後において、被験者Ｐ１の脳血流の酸素濃度値はあまり変化していないことが分かる。
【００２１】
また、劣化画像Ｃｂ２を視聴した被験者Ｐ１から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「５」で、総合品質についての値が「４」であった。
【００２２】
以上より、原画像Ｃｂ１および劣化画像Ｃｂ２に対して被験者Ｐ１から得られた主観評価は、快適感が「０」で、総合品質が「０」となる。
【００２３】
以上の図５から図８を用いて説明したように、被験者Ｐ１は、快適感および総合品質が大きくなる場合、すなわち原画像と劣化画像とで画質差を大きく感じた場合に、原画像の提示が開始された直後に脳血流の酸素濃度値がプラス方向に大きく変化する傾向にあることが分かる。
【００２４】
（被験者Ｐ２のケース）
図９は、原画像Ｃａ１の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示す図である。図９において、縦軸は、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図９では、時刻ｔ０において原画像Ｃａ１の提示を開始すると、原画像Ｃａ１の提示を開始する前後において、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値はあまり変化していないことが分かる。
【００２５】
また、原画像Ｃａ１を視聴した被験者Ｐ２から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「５」で、総合品質についての値が「６」であった。
【００２６】
図１０は、劣化画像Ｃａ２の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示す図である。図１０において、縦軸は、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図１０では、時刻ｔ０において劣化画像Ｃａ２の提示を開始すると、時刻ｔ０からａ秒後の時刻（ｔ０＋ａ）の近傍において、時刻ｔ０より前の期間と比べて被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値がマイナス方向に大きく変化していることが分かる。
【００２７】
また、劣化画像Ｃａ２を視聴した被験者Ｐ２から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「１」で、総合品質についての値が「３」であった。
【００２８】
以上より、原画像Ｃａ１および劣化画像Ｃａ２に対して被験者Ｐ２から得られた主観評価は、快適感が「４」で、総合品質が「３」となる。
【００２９】
図１１は、原画像Ｃｂ１の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示す図である。図１１において、縦軸は、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図１１では、時刻ｔ０において原画像Ｃｂ１の提示を開始すると、原画像Ｃｂ１の提示を開始する前後において、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値はあまり変化していないことが分かる。
【００３０】
また、原画像Ｃｂ１を視聴した被験者Ｐ２から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「３」で、総合品質についての値が「４」であった。
【００３１】
図１２は、劣化画像Ｃｂ２の提示を開始する前後の期間における、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示す図である。図１２において、縦軸は、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値を示し、横軸は、時間を示す。図１２では、時刻ｔ０において劣化画像Ｃｂ２の提示を開始すると、劣化画像Ｃｂ２の提示を開始する前後において、被験者Ｐ２の脳血流の酸素濃度値はあまり変化していないことが分かる。
【００３２】
また、劣化画像Ｃｂ２を視聴した被験者Ｐ２から得られた主観評価（アンケート結果）は、快適感についての値が「４」で、総合品質についての値が「４」であった。
【００３３】
以上より、原画像Ｃｂ１および劣化画像Ｃｂ２に対して被験者Ｐ２から得られた主観評価は、快適感が「−１」で、総合品質が「０」となる。
【００３４】
以上の図９から図１２を用いて説明したように、被験者Ｐ２は、快適感および総合品質が大きくなる場合、すなわち原画像と劣化画像とで画質差を大きく感じた場合に、劣化画像の提示が開始された直後に脳血流の酸素濃度値がマイナス方向に大きく変化する傾向にあることが分かる。
【００３５】
以上のように、同じ画像を提示しても、脳血流の酸素濃度値がどのように変化するのかは、被験者によって異なる。しかし、同一の被験者に対して異なる２つの画像を提示しても、これら２つの画像の画質が同程度であれば、脳血流の酸素濃度値は同様に変化する。すなわち、画像の画質と、脳血流の酸素濃度値の変化の傾向と、の関係は、被験者ごとに異なるものの、いくつかのパターンに分けられる。さらに、このことは、脳血流の酸素濃度値に限らず、他の生体信号においても同様に成り立つ。
【００３６】
そこで、本発明は、以下の事項を提案している。
（１）  本発明は、画質を推定する画質評価装置（例えば、図１の画質評価装置１に相当）であって、画像を提示した際の被験者の生体信号（例えば、後述の脳血流の酸素濃度値に相当）の反応傾向を求める反応傾向判定手段（例えば、図１の反応傾向判定部１０に相当）と、主観画質を推定するためのパラメータ（例えば、後述のロジスティック関数のパラメータに相当）を求める反応傾向モデル化手段（例えば、図１の反応傾向モデル化部２０に相当）と、前記生体信号と、前記反応傾向モデル化手段により求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定する主観画質推定手段（例えば、図１の主観画質推定部３０に相当）と、を備え、前記反応傾向モデル化手段は、前記反応傾向判定手段により求められた生体信号の反応傾向と、前記主観画質推定手段により推定された主観評価値と、を用いて前記パラメータを求めることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００３７】
この発明によれば、反応傾向判定手段により、画像を提示した際の被験者の生体信号の反応傾向を求め、反応傾向モデル化手段により、反応傾向判定手段により求められた生体信号の反応傾向と、主観画質推定手段により推定された主観評価値と、を用いてパラメータを求め、主観画質推定手段により、生体信号と、反応傾向モデル化手段により求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定することとした。このため、予めパラメータを求めておくことで、画像を提示した際の被験者の生体信号から、この画像の主観評価値を推定することができる。したがって、評価語を用いることなく主観評価値を推定することができるので、画質を高精度に評価することができる。また、被験者が評価語に対して評点を付ける必要がないので、被験者の負担を軽減することができる。
【００３８】
（２）  本発明は、（１）の画質評価装置について、前記主観画質推定手段は、同一の画像に対して複数の主観評価値が存在していれば、当該複数の主観評価値の平均値および分散値のうち少なくともいずれかを、当該画像の主観評価値とすることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００３９】
この発明によれば、（１）の画質評価装置において、主観画質推定手段により、同一の画像に対して複数の主観評価値が存在していれば、これら複数の主観評価値の平均値および分散値のうち少なくともいずれかを、この画像の主観評価値とすることとした。このため、同一の画像に対して主観評価値を多数集めることで、主観評価値のばらつきの影響を抑制して、主観画質を推定するためのパラメータの精度を向上させることができる。
【００４０】
（３）  本発明は、（１）または（２）の画質評価装置について、前記生体信号として、脳血流の酸素濃度値を用いることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００４１】
この発明によれば、（１）または（２）の画質評価装置において、生体信号として脳血流の酸素濃度値を用いることとした。このため、脳血流の酸素濃度を用いて画質を高精度に評価することができる。
【００４２】
（４）  本発明は、（１）から（３）のいずれかの画質評価装置について、前記反応傾向判定手段は、画像を提示していない期間における被験者の生体信号と、当該画像を提示している期間における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定する反応有無判定処理と、前記反応有無判定処理において反応したと判定した画像の効果量を求める効果量算出処理と、前記効果量算出処理により求めた前記画像の効果量が、予め定められた閾値よりも小さければ、当該画像をスクリーニングするスクリーニング処理と、を行うことを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００４３】
この発明によれば、（１）から（３）のいずれかの画質評価装置において、反応傾向判定手段により反応有無判定処理を行って、画像を提示していない期間における被験者の生体信号と、この画像を提示している期間における被験者の生体信号と、に基づいて、この画像に対して被験者が反応したか否かを判定することとした。このため、画像の提示を開始したことによる被験者の生体信号の反応傾向を、求めることができる。
【００４４】
また、この発明によれば、（１）から（３）のいずれかの画質評価装置において、反応傾向判定手段により効果量算出処理を行って、反応有無判定処理において反応したと判定した画像の効果量を求めるとともに、反応傾向判定手段によりスクリーニング処理を行って、効果量算出処理により求めた画像の効果量が、予め定められた閾値よりも小さければ、この画像をスクリーニングすることとした。このため、反応の小さい画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【００４５】
（５）  本発明は、（４）の画質評価装置について、前記反応傾向判定手段は、前記反応有無判定処理において、画像の提示を開始する直前のｘ秒間（ｘは、任意の値）における被験者の生体信号と、当該画像の提示を開始した直後のｙ秒間（ｙは、任意の値）における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定することを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００４６】
この発明によれば、（４）の画質評価装置において、反応傾向判定手段により反応有無判定処理を行って、画像の提示を開始する直前のｘ秒間における被験者の生体信号と、画像の提示を開始した直後のｙ秒間における被験者の生体信号と、に基づいて、この画像に対して被験者が反応したか否かを判定することとした。このため、画像の提示を開始したことによる被験者の生体信号の反応傾向を、より的確に求めることができる。
【００４７】
（６）  本発明は、（４）または（５）の画質評価装置について、前記反応傾向モデル化手段は、前記反応傾向判定手段により求められた効果量を定義域とするとともに、当該効果量が求められた画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、当該主観評価値を用いて回帰分析により求めることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００４８】
この発明によれば、（４）または（５）の画質評価装置において、反応傾向モデル化手段により、反応傾向判定手段により求められた効果量を定義域とするとともに、この効果量が求められた画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、この主観評価値を用いて回帰分析により求めることとした。このため、ロジスティック関数のパラメータを、主観評価値を用いて回帰分析により求めることができる。
【００４９】
（７）  本発明は、（４）または（５）の画質評価装置について、前記反応傾向判定手段は、前記反応有無判定処理において、原画像を提示していない期間における被験者の生体信号と、当該原画像を提示している期間における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該原画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定するとともに、当該原画像の画質を劣化または向上させた比較画像を提示していない期間における当該被験者の生体信号と、当該比較画像を提示している期間における当該被験者の生体信号と、に基づいて、当該比較画像に対して当該被験者が反応したか否かを判定し、前記効果量算出処理において、前記原画像および前記比較画像のうちいずれか一方のみに対して前記被験者が反応したと前記反応有無判定処理において判定した場合に、当該原画像および当該比較画像のうち当該被験者が反応したと当該反応有無判定処理において判定した画像について、効果量を求めることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００５０】
この発明によれば、（４）または（５）の画質評価装置において、反応傾向判定手段により反応有無判定処理を行って、原画像を提示していない期間における被験者の生体信号と、この原画像を提示している期間における被験者の生体信号と、に基づいて、この原画像に対して被験者が反応したか否かを判定するとともに、比較画像を提示していない期間における被験者の生体信号と、この比較画像を提示している期間における被験者の生体信号と、に基づいて、この比較画像に対して被験者が反応したか否かを判定することとした。このため、原画像および比較画像の２種類の画質の異なる画像を用いて、主観画質を推定するためのパラメータを求めることができる。
【００５１】
また、この発明によれば、（４）または（５）の画質評価装置において、反応傾向判定手段により効果量算出処理を行って、原画像および比較画像のうちいずれか一方のみに対して被験者が反応したと反応有無判定処理において判定した場合に、これら原画像および比較画像のうち被験者が反応したと反応有無判定処理において判定した画像について、効果量を求めることとした。このため、原画像および比較画像のうちいずれか一方のみに反応した場合、これら原画像および比較画像のうち被験者が反応した画像を用いて、主観画質を推定するためのパラメータを求めることができる。
【００５２】
（８）  本発明は、（７）の画質評価装置について、前記反応傾向判定手段は、前記スクリーニング処理において、前記原画像および前記比較画像の双方に対して前記被験者が反応していないと前記反応有無判定処理において判定した場合、当該原画像および当該比較画像をスクリーニングすることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００５３】
この発明によれば、（７）の画質評価装置において、反応傾向判定手段によりスクリーニング処理を行って、原画像および比較画像の双方に対して被験者が反応していないと反応有無判定処理において判定した場合、これら原画像および比較画像をスクリーニングすることとした。このため、原画像および比較画像の双方に反応しなかった場合、これら原画像および比較画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【００５４】
（９）  本発明は、（７）または（８）の画質評価装置について、前記反応傾向判定手段は、前記スクリーニング処理において、前記原画像および前記比較画像の双方に対して前記被験者が反応したと前記反応有無判定処理において判定するとともに、前記効果量算出処理により求めた前記原画像の効果量と前記比較画像の効果量とが同符号である場合に、当該原画像および当該比較画像をスクリーニングすることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００５５】
この発明によれば、（７）または（８）の画質評価装置において、反応傾向判定手段によりスクリーニング処理を行って、原画像および比較画像の双方に対して被験者が反応したと反応有無判定処理において判定するとともに、効果量算出処理により求めた原画像の効果量と比較画像の効果量とが同符号である場合に、これら原画像および比較画像をスクリーニングすることとした。このため、原画像および比較画像の双方に反応するとともに、これら画像の効果量が同符号である場合、これら画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【００５６】
（１０）  本発明は、（７）から（９）のいずれかの画質評価装置について、前記反応傾向判定手段は、前記スクリーニング処理において、前記原画像および前記比較画像の双方に対して前記被験者が反応したと前記反応有無判定処理において判定するとともに、前記効果量算出処理により求めた前記原画像の効果量と前記比較画像の効果量との差分が予め定められた閾値より小さい場合に、当該原画像および当該比較画像をスクリーニングすることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００５７】
この発明によれば、（７）から（９）のいずれかの画質評価装置において、反応傾向判定手段によりスクリーニング処理を行って、原画像および比較画像の双方に対して被験者が反応したと反応有無判定処理において判定するとともに、効果量算出処理により求めた原画像の効果量と比較画像の効果量との差分が予め定められた閾値より小さい場合に、これら原画像および比較画像をスクリーニングすることとした。このため、原画像および比較画像の双方に反応するとともに、これら画像の効果量の差分が閾値より小さい場合、これら画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【００５８】
（１１）  本発明は、（７）から（１０）のいずれかの画質評価装置について、前記反応傾向モデル化手段は、前記効果量算出処理により求めた効果量を定義域とするとともに、当該効果量が求められた画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳ（Difference  Mean  Opinion  Score）を用いて回帰分析により求めることを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００５９】
この発明によれば、（７）から（１０）のいずれかの画質評価装置において、反応傾向モデル化手段により、効果量算出処理により求めた効果量を定義域とするとともに、効果量が求められた画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳを用いて回帰分析により求めることとした。このため、ロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳを用いて回帰分析により求めることができる。
【００６０】
（１２）  本発明は、（６）または（１１）の画質評価装置について、前記主観画質推定手段は、前記反応傾向判定手段により求められた効果量と、前記反応傾向モデル化手段により求められたロジスティック関数のパラメータと、を用いて主観評価値を推定することを特徴とする画質評価装置を提案している。
【００６１】
この発明によれば、（６）または（１１）の画質評価装置において、主観画質推定手段により、反応傾向判定手段により求められた効果量と、反応傾向モデル化手段により求められたロジスティック関数のパラメータと、を用いて主観評価値を推定することとした。このため、主観画質を推定するためのパラメータとしてロジスティック関数のパラメータを用いて、主観評価値を推定することができる。
【００６２】
（１３）  本発明は、反応傾向判定手段（例えば、図１の反応傾向判定部１０に相当）、反応傾向モデル化手段（例えば、図１の反応傾向モデル化部２０に相当）、および主観画質推定手段（例えば、図１の主観画質推定部３０に相当）を備え、画質を推定する画質評価装置（例えば、図１の画質評価装置１に相当）における画質評価方法であって、前記反応傾向判定手段が、画像を提示した際の被験者の生体信号（例えば、後述の脳血流の酸素濃度値に相当）の反応傾向を求める第１のステップと、前記反応傾向モデル化手段が、主観画質を推定するためのパラメータ（例えば、後述のロジスティック関数のパラメータに相当）を求める第２のステップと、前記主観画質推定手段が、前記生体信号と、前記第２のステップにより求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定する第３のステップと、を備え、前記第２のステップでは、前記反応傾向モデル化手段が、前記第１のステップにより求められた生体信号の反応傾向と、前記第３のステップにより推定された主観評価値と、を用いて前記パラメータを求めることを特徴とする画質評価方法を提案している。
【００６３】
この発明によれば、画像を提示した際の被験者の生体信号の反応傾向を求め、生体信号の反応傾向および主観評価値を用いてパラメータを求め、生体信号および求めたパラメータを用いて主観評価値を推定することとした。このため、予めパラメータを求めておくことで、画像を提示した際の被験者の生体信号から、この画像の主観評価値を推定することができる。したがって、評価語を用いることなく主観評価値を推定することができるので、画質を高精度に評価することができる。また、被験者が評価語に対して評点を付ける必要がないので、被験者の負担を軽減することができる。
【００６４】
（１４）  本発明は、反応傾向判定手段（例えば、図１の反応傾向判定部１０に相当）、反応傾向モデル化手段（例えば、図１の反応傾向モデル化部２０に相当）、および主観画質推定手段（例えば、図１の主観画質推定部３０に相当）を備え、画質を推定する画質評価装置（例えば、図１の画質評価装置１に相当）における画質評価方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記反応傾向判定手段が、画像を提示した際の被験者の生体信号（例えば、後述の脳血流の酸素濃度値に相当）の反応傾向を求める第１のステップと、前記反応傾向モデル化手段が、主観画質を推定するためのパラメータ（例えば、後述のロジスティック関数のパラメータに相当）を求める第２のステップと、前記主観画質推定手段が、前記生体信号と、前記第２のステップにより求められたパラメータと、を用いて主観評価値を推定する第３のステップと、をコンピュータに実行させ、前記第２のステップでは、前記反応傾向モデル化手段が、前記第１のステップにより求められた生体信号の反応傾向と、前記第３のステップにより推定された主観評価値と、を用いて前記パラメータを求めるためのプログラムを提案している。
【００６５】
この発明によれば、コンピュータを用いてプログラムを実行することで、画像を提示した際の被験者の生体信号の反応傾向を求め、生体信号の反応傾向および主観評価値を用いてパラメータを求め、生体信号および求めたパラメータを用いて主観評価値を推定することとした。このため、予めパラメータを求めておくことで、画像を提示した際の被験者の生体信号から、この画像の主観評価値を推定することができる。したがって、評価語を用いることなく主観評価値を推定することができるので、画質を高精度に評価することができる。また、被験者が評価語に対して評点を付ける必要がないので、被験者の負担を軽減することができる。
【発明の効果】
【００６６】
本発明によれば、画質を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の第１実施形態に係る画質評価装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る画質評価装置が行う第１の反応傾向判定処理のフローチャートである。
【図３】本発明の第２実施形態に係る画質評価装置のブロック図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る画質評価装置が行う第２の反応傾向判定処理のフローチャートである。
【図５】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【図６】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【図７】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【図８】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【図９】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【図１０】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【図１１】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【図１２】画像の画質と、生体信号と、の関係を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００６８】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素などとの置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、以下の実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００６９】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る画質評価装置１のブロック図である。画質評価装置１は、反応傾向判定部１０、反応傾向モデル化部２０、および主観画質推定部３０を備える。この画質評価装置１は、ロジスティック関数のパラメータを予め求めておき、実際に画質を推定する際に、このロジスティック関数のパラメータを用いて主観評価値を推定する。なお、本実施形態では、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際に、一重刺激提示法を用いるものとする。一重刺激提示法とは、各動画像について１種類の画質の動画像を用意し、この動画像を被験者に提示してロジスティック関数のパラメータを求める手法である。
【００７０】
反応傾向判定部１０は、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際にも、実際に画質を推定する際にも、被験者ごとに第１の反応傾向判定処理を行って、動画像を提示した際の被験者の脳血流の酸素濃度値の反応傾向を求める。反応傾向判定部１０が行う第１の反応傾向判定処理について、図２を用いて以下に詳述する。
【００７１】
図２は、反応傾向判定部１０が行う第１の反応傾向判定処理のフローチャートである。なお、反応傾向判定部１０が第１の反応傾向判定処理を行うに際して、予め、動画像の提示を開始する前後の期間における被験者の脳血流の酸素濃度値が取得され、反応傾向判定部１０に入力されているものとする。また、被験者の脳血流の酸素濃度値としては、例えば、ＮＩＲＳ（Near-infrared  spectroscopy）により取得される脳血流の酸素化ヘモグロビン値を適用することができる。
【００７２】
ステップＳ１において、反応傾向判定部１０は、反応有無判定処理を行って、ステップＳ２に処理を移す。反応有無判定処理としては、例えば以下の２つの手法のいずれかを適用することができる。
【００７３】
１つ目の手法は、「日下雄人，堀田裕弘，高本考一，西条寿夫，河村圭，内藤整，“動画像の画質変化による脳血行動態の変化”，平成25年度電気関係学会北陸支部連合大会  (2013/09)」に示されている手法である。
【００７４】
具体的には、１つ目の手法では、動画像の提示を被験者に対して開始するタイミングを時刻ｔ０とすると、まず、時刻（ｔ０−ｘ）から時刻ｔ０までの期間における被験者の脳血流の酸素濃度値について、平均値μ１および標準偏差ＳＤ１を求める（ｘは、秒数を示す任意の値）。これによれば、動画像の提示を開始する直前のｘ秒間における被験者の脳血流の酸素濃度値について、平均値μ１および標準偏差ＳＤ１を求めることができる。
【００７５】
次に、時刻ｔ０から時刻（ｔ０＋ｙ）までの期間における被験者の脳血流の酸素濃度値について、平均値μ２を求める（ｙは、秒数を示す任意の値であり、ｙ≧ａを満たすものとする）。これによれば、動画像の提示を開始した直後のｙ秒間における被験者の脳血流の酸素濃度値について、平均値μ２を求めることができる。
【００７６】
次に、以下の数式（１）および数式（２）のうち少なくともいずれかを満たす場合に、反応有りと判定し、以下の数式（１）および数式（２）の双方を満たさない場合に、反応なしと判定する。なお、数式（１）（２）において、αは任意の正数を示す。
【００７７】
【数１】
2016072794.tif 000003
【００７８】
【数２】
2016072794.tif 000004
【００７９】
２つ目の手法は、有意差検定法を用いる手法である。具体的には、２つ目の手法では、パラメトリック検定法またはノンパラメトリック検定法により、動画像の提示を開始する直前のｚ秒間と、動画像の提示を開始した直後のｚ秒間と、で被験者の脳血流の酸素濃度値に有意な差があると判定できた場合に、反応有りと判定し、有意な差はないと判定できた場合に、反応なしと判定する。なお、パラメトリック検定法では、例えばｔ検定を用いることができる。ノンパラメトリック検定法では、例えばウィルコクソンの符号順位検定（Wilcoxon  signed-rank  test）を用いることができる。
【００８０】
なお、有意差検定法では、動画像の提示を開始する直前のｚ秒間における被験者の脳血流の酸素濃度値の標本群と、動画像の提示を開始した直後のｚ秒間における被験者の脳血流の酸素濃度値の標本群と、を用いる。また、有意な差とは、例えば、９５％以上の確率で差がある場合や、９９％以上の確率で差がある場合など、適宜設定可能である。
【００８１】
ステップＳ２において、反応傾向判定部１０は、ステップＳ１において反応有りと判定した場合にはステップＳ３に処理を移し、ステップＳ１において反応なしと判定した場合にはステップＳ５に処理を移す。
【００８２】
ステップＳ３において、反応傾向判定部１０は、効果量算出処理を行って、ステップＳ４に処理を移す。効果量算出処理では、反応傾向判定部１０は、Cohen’s  d法における以下の数式（３）を用いて効果量ｄを求める。なお、数式（３）において、ＳＤ２は、動画像の提示を開始した直後のｙ秒間における被験者の脳血流の酸素濃度値の標準偏差を示す。
【００８３】
【数３】
2016072794.tif 000005
【００８４】
ステップＳ４において、反応傾向判定部１０は、ステップＳ３で求めた効果量ｄが、予め定められた閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定する（Ｔｈは、任意の値）。効果量ｄが閾値Ｔｈ未満であると判定した場合には、ステップＳ５に処理を移し、効果量ｄが閾値Ｔｈ以上であると判定した場合には、図２に示した第１の反応傾向判定処理を終了する。
【００８５】
ステップＳ５において、反応傾向判定部１０は、スクリーニング処理を行って、図２に示した第１の反応傾向判定処理を終了する。スクリーニング処理では、反応傾向判定部１０は、現在のシーケンス（動画像）をスクリーニングする。
【００８６】
図１に戻って、反応傾向モデル化部２０は、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際に、反応傾向判定部１０により求められた各被験者の効果量ｄと、反応傾向判定部１０により効果量ｄを求められた各被験者の主観評価値と、の関係をモデル化して、主観画質を推定するためのパラメータを求める。また、反応傾向モデル化部２０は、実際に画質を推定する際に、反応傾向判定部１０により求められた各被験者の効果量ｄと、反応傾向判定部１０により効果量ｄを求められた各被験者の主観評価値と、の関係をモデル化して、主観画質を推定するためのパラメータを更新する。
【００８７】
具体的には、反応傾向モデル化部２０は、反応傾向判定部１０により求められた各被験者の効果量ｄを定義域とするとともに、効果量ｄが求められた動画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、反応傾向判定部１０により効果量ｄを求められた各被験者の主観評価値を用いて回帰分析により求める。なお、ロジスティック関数のパラメータを初めて求める場合には、各被験者の効果量ｄはまだ反応傾向判定部１０により求められてはいない。そこで、この場合には、反応傾向モデル化部２０は、各被験者の効果量ｄに、予め定められた初期値を代入した後に、ロジスティック関数のパラメータを求める。
【００８８】
主観画質推定部３０は、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際にも、実際に画質を推定する際にも、反応傾向判定部１０により求められた効果量ｄと、反応傾向モデル化部２０により求められたロジスティック関数のパラメータと、を用いて、主観評価値を推定する。なお、主観画質推定部３０により推定された主観評価値を蓄積しておき、同一の動画像に対して主観評価値が複数存在していれば、これら複数の主観評価値の平均値および分散値の少なくともいずれかを、この動画像の最終的な主観評価値として推定することとしてもよい。
【００８９】
以上の画質評価装置１によれば、以下の効果を奏することができる。
【００９０】
画質評価装置１は、反応傾向判定部１０により、動画像を提示した際の被験者の脳血流の酸素濃度値の反応傾向を求め、反応傾向モデル化部２０により、反応傾向判定部１０により求められた脳血流の酸素濃度値の反応傾向と、主観画質推定部３０により推定された主観評価値と、を用いてロジスティック関数のパラメータを求め、主観画質推定部３０により、脳血流の酸素濃度値と、反応傾向モデル化部２０により求められたロジスティック関数のパラメータと、を用いて主観評価値を推定する。このため、予めロジスティック関数のパラメータを求めておくことで、動画像を提示した際の被験者の脳血流の酸素濃度値から、この動画像の主観評価値を推定することができる。したがって、評価語を用いることなく主観評価値を推定することができるので、画質を高精度に評価することができる。また、被験者が評価語に対して評点を付ける必要がないので、被験者の負担を軽減することができる。
【００９１】
また、画質評価装置１は、主観画質推定部３０により、同一の動画像に対して複数の主観評価値が存在していれば、これら複数の主観評価値の平均値および分散値のうち少なくともいずれかを、この動画像の主観評価値とする。このため、同一の動画像に対して主観評価値を多数集めることで、主観評価値のばらつきの影響を抑制して、主観画質を推定するためのパラメータの精度を向上させることができる。
【００９２】
また、画質評価装置１は、反応傾向判定部１０により、動画像を提示していない期間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、この動画像を提示している期間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、に基づいて、この動画像に対して被験者が反応したか否かを判定する。このため、動画像の提示を開始したことによる被験者の脳血流の酸素濃度値の反応傾向を、求めることができる。
【００９３】
また、画質評価装置１は、反応傾向判定部１０により、反応したと判定した動画像の効果量を求めるとともに、求めた動画像の効果量が閾値Ｔｈよりも小さければ、この動画像をスクリーニングする。このため、反応の小さい動画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【００９４】
また、画質評価装置１は、反応傾向判定部１０により、動画像の提示を開始する直前のｘ秒間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、動画像の提示を開始した直後のｙ秒間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、に基づいて、この動画像に対して被験者が反応したか否かを判定する。このため、動画像の提示を開始したことによる被験者の脳血流の酸素濃度値の反応傾向を、より的確に求めることができる。
【００９５】
また、画質評価装置１は、反応傾向モデル化部２０により、反応傾向判定部１０により求められた効果量を定義域とするとともに、この効果量が求められた動画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、この主観評価値を用いて回帰分析により求める。このため、ロジスティック関数のパラメータを、主観評価値を用いて回帰分析により求めることができる。
【００９６】
＜第２実施形態＞
図３は、本発明の第２実施形態に係る画質評価装置１Ａのブロック図である。画質評価装置１Ａは、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際に二重刺激提示法を用い、図１に示した本発明の第１実施形態に係る画質評価装置１とは、反応傾向判定部１０の代わりに反応傾向判定部１０Ａを備える点と、反応傾向モデル化部２０の代わりに反応傾向モデル化部２０Ａを備える点と、主観画質推定部３０の代わりに主観画質推定部３０Ａを備える点と、で異なる。二重刺激提示法とは、各動画像について画質の異なる２種類の動画像を用意し、これら２種類の動画像を被験者に提示してロジスティック関数のパラメータを求める手法である。
【００９７】
反応傾向判定部１０Ａは、実際に画質を推定する際には、図２に示した第１の反応傾向判定処理を被験者ごとに行って、動画像を提示した際の被験者の脳血流の酸素濃度値の反応傾向を求める。一方、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際には、図４に示す第２の反応傾向判定処理を被験者ごとに行って、動画像を提示した際の被験者の脳血流の酸素濃度値の反応傾向を求める。
【００９８】
図４は、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際に反応傾向判定部１０Ａが行う第２の反応傾向判定処理のフローチャートである。
【００９９】
ステップＳ１１において、反応傾向判定部１０Ａは、原画像および比較画像のそれぞれに対して、ステップＳ１と同様の反応有無判定処理を行って、ステップＳ１２に処理を移す。なお、比較画像とは、原画像に対して信号処理を加えた画像のことであり、原画像の画質を劣化または向上させた画像のことである。
【０１００】
ここで、動画像の画質と、脳血流の酸素濃度値の変化の傾向と、の関係は、被験者ごとには異なるものの、以下の４つのパターンに分けられる。
【０１０１】
１つ目のパターンは、原画像を提示した際にも、比較画像を提示した際にも、脳血流の酸素濃度値が変化するパターンである。
【０１０２】
２つ目のパターンは、原画像を提示した際には、脳血流の酸素濃度値が変化するが、比較画像を提示した際には、脳血流の酸素濃度値が変化しないパターンである。
【０１０３】
３つ目のパターンは、原画像を提示した際には、脳血流の酸素濃度値が変化しないが、比較画像を提示した際には、脳血流の酸素濃度値が変化するパターンである。
【０１０４】
４つ目のパターンは、原画像を提示した際にも、比較画像を提示した際にも、脳血流の酸素濃度値が変化しないパターンである。
【０１０５】
しかし、１つ目のパターンおよび４つ目のパターンでは、脳血流の酸素濃度値の変化からは、原画像を提示した際なのか、それとも比較画像を提示した際なのかが、分からない。そこで、以下のステップＳ１２およびステップＳ１９により、上述の４つ目のパターンの原画像および比較画像をスクリーニングし、ステップＳ１３からステップＳ１６およびステップＳ１９により、上述の１つ目のパターンの原画像および比較画像のうちの一部をスクリーニングする。
【０１０６】
具体的には、ステップＳ１２において、反応傾向判定部１０Ａは、ステップＳ１１において原画像および比較画像の双方に対して反応なしと判定した場合には、ステップＳ１９に処理を移し、ステップＳ１１において原画像および比較画像のうち少なくともいずれかに対して反応有りと判定した場合には、ステップＳ１３に処理を移す。
【０１０７】
ステップＳ１３において、反応傾向判定部１０Ａは、ステップＳ１１において原画像および比較画像の双方に対して反応有りと判定した場合には、ステップＳ１４に処理を移し、ステップＳ１１において原画像および比較画像のうち少なくともいずれかに対して反応なしと判定した場合には、ステップＳ１７に処理を移す。
【０１０８】
ステップＳ１４において、反応傾向判定部１０Ａは、原画像に対してステップＳ３と同様の効果量算出処理を行って、効果量ｄｏｒｉを求めるとともに、比較画像に対してステップＳ３と同様の効果量算出処理を行って、効果量ｄｃｏｍｐを求め、ステップＳ１５に処理を移す。
【０１０９】
ステップＳ１５において、反応傾向判定部１０Ａは、ステップＳ１４において求めた効果量ｄｏｒｉと効果量ｄｃｏｍｐとが異符号であるか否かを判定する。異符号であると判定した場合、すなわち効果量ｄｏｒｉが正数で効果量ｄｃｏｍｐが負数であると判定するか、または、効果量ｄｏｒｉが負数で効果量ｄｃｏｍｐが正数であると判定した場合には、ステップＳ１６に処理を移す。一方、同符号であると判定した場合、すなわち効果量ｄｏｒｉが正数で効果量ｄｃｏｍｐが正数であると判定するか、または、効果量ｄｏｒｉが負数で効果量ｄｃｏｍｐが負数であると判定した場合には、ステップＳ１９に処理を移す。
【０１１０】
ステップＳ１６において、反応傾向判定部１０Ａは、以下の数式（４）を満たすか否かを判定する。満たすと判定した場合には、ステップＳ１９に処理を移し、満たさないと判定した場合には、｜ｄｏｒｉ−ｄｃｏｍｐ｜を効果量ｄとして図４に示した第２の反応傾向判定処理を終了する。
【０１１１】
【数４】
2016072794.tif 000006
【０１１２】
なお、数式（４）において、Ｔｈｄｓは、予め定められた閾値を示す。
【０１１３】
ステップＳ１７において、反応傾向判定部１０Ａは、原画像および比較画像のうちステップＳ１１において反応有りと判定した画像に対して、ステップＳ３と同様の効果量算出処理を行って、効果量ｄを求め、ステップＳ１８に処理を移す。
【０１１４】
ステップＳ１８において、反応傾向判定部１０Ａは、ステップＳ１７で求めた効果量ｄが、予め定められた閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定する（Ｔｈは、任意の値）。効果量ｄが閾値Ｔｈ未満であると判定した場合には、ステップＳ１９に処理を移し、効果量ｄが閾値Ｔｈ以上であると判定した場合には、図４に示した第２の反応傾向判定処理を終了する。
【０１１５】
ステップＳ１９において、反応傾向判定部１０Ａは、ステップＳ５と同様のスクリーニング処理を行って、図４に示した第２の反応傾向判定処理を終了する。ただし、現在の被験者に提示した他の動画像において、ロジスティック関数のパラメータを求める際に用いた動画像のうち一定の割合以上（例えば、９０％以上）でステップＳ１７を実行した場合、すなわちロジスティック関数のパラメータを求める際に用いた動画像のうち一定の割合以上（例えば、９０％以上）で上述の２つ目のパターンまたは３つ目のパターンに該当する場合には、差を知覚できていると判断して、スクリーニングの対象にしないこととする。
【０１１６】
図３に戻って、反応傾向モデル化部２０Ａは、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際に、反応傾向判定部１０Ａにより求められた各被験者の効果量ｄを定義域とするとともに、効果量ｄが求められた動画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳを用いて回帰分析により求める。また、反応傾向モデル化部２０Ａは、実際に画質を推定する際に、反応傾向判定部１０Ａにより求められた各被験者の効果量ｄを定義域とするとともに、効果量ｄが求められた動画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳを用いて回帰分析により更新する。なお、ロジスティック関数のパラメータを初めて求める場合には、各被験者の効果量ｄはまだ反応傾向判定部１０Ａにより求められてはいない。そこで、この場合には、反応傾向モデル化部２０Ａは、各被験者の効果量ｄに、予め定められた初期値を代入した後に、ロジスティック関数のパラメータを求める。
【０１１７】
主観画質推定部３０Ａは、ロジスティック関数のパラメータを予め求める際にも、実際に画質を推定する際にも、反応傾向判定部１０Ａにより求められた効果量ｄと、反応傾向モデル化部２０Ａにより求められたロジスティック関数のパラメータと、を用いて、主観評価値のＤＭＯＳ値を推定する。なお、主観画質推定部３０Ａにより推定された主観評価値のＤＭＯＳ値を蓄積しておき、同一の動画像に対して主観評価値のＤＭＯＳ値が複数存在していれば、これら複数の主観評価値のＤＭＯＳ値の平均値および分散値の少なくともいずれかを、この動画像の最終的な主観評価値のＤＭＯＳ値として推定することとしてもよい。
【０１１８】
以上の画質評価装置１Ａによれば、画質評価装置１が奏することのできる上述の効果に加えて、以下の効果を奏することができる。
【０１１９】
画質評価装置１Ａは、反応傾向判定部１０Ａにより、原画像を提示していない期間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、この原画像を提示している期間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、に基づいて、この原画像に対して被験者が反応したか否かを判定するとともに、比較画像を提示していない期間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、この比較画像を提示している期間における被験者の脳血流の酸素濃度値と、に基づいて、この比較画像に対して被験者が反応したか否かを判定する。このため、原画像および比較画像の２種類の画質の異なる動画像を用いて、主観画質を推定するためのパラメータを求めることができる。
【０１２０】
また、画質評価装置１Ａは、反応傾向判定部１０Ａにより、原画像および比較画像のうちいずれか一方のみに対して被験者が反応したと判定した場合に、これら原画像および比較画像のうち被験者が反応したと判定した画像について、効果量を求める。このため、原画像および比較画像のうちいずれか一方のみに反応した場合、これら原画像および比較画像のうち被験者が反応した動画像を用いて、主観画質を推定するためのパラメータを求めることができる。
【０１２１】
また、画質評価装置１Ａは、反応傾向判定部１０Ａにより、原画像および比較画像の双方に対して被験者が反応していないと判定した場合、これら原画像および比較画像をスクリーニングする。このため、原画像および比較画像の双方に反応しなかった場合、これら原画像および比較画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【０１２２】
また、画質評価装置１Ａは、反応傾向判定部１０Ａにより、原画像および比較画像の双方に対して被験者が反応したと判定するとともに、求めた原画像の効果量と比較画像の効果量とが同符号である場合に、これら原画像および比較画像をスクリーニングする。このため、原画像および比較画像の双方に反応するとともに、これら動画像の効果量が同符号である場合、これら動画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【０１２３】
また、画質評価装置１Ａは、反応傾向判定部１０Ａにより、原画像および比較画像の双方に対して被験者が反応したと判定するとともに、求めた原画像の効果量と比較画像の効果量との差分が閾値Ｔｈｄｓより小さい場合に、これら原画像および比較画像をスクリーニングする。このため、原画像および比較画像の双方に反応するとともに、これら動画像の効果量の差分が閾値より小さい場合、これら動画像については、主観画質を推定するためのパラメータを求める際に用いないようにすることができる。
【０１２４】
また、画質評価装置１Ａは、反応傾向モデル化部２０Ａにより、求めた効果量を定義域とするとともに、効果量が求められた動画像の主観評価値を値域としたロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳを用いて回帰分析により求める。このため、ロジスティック関数のパラメータを、主観評価値の評価語のＤＭＯＳを用いて回帰分析により求めることができる。
【０１２５】
なお、本発明の画質評価装置１、１Ａの処理を、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを画質評価装置１、１Ａに読み込ませ、実行することによって、本発明を実現できる。
【０１２６】
ここで、上述の記録媒体には、例えば、ＥＰＲＯＭやフラッシュメモリといった不揮発性のメモリ、ハードディスクといった磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどを適用できる。また、この記録媒体に記録されたプログラムの読み込みおよび実行は、画質評価装置１、１Ａに設けられたプロセッサによって行われる。
【０１２７】
また、上述のプログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納した画質評価装置１、１Ａから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【０１２８】
また、上述のプログラムは、上述の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述の機能を画質評価装置１、１Ａにすでに記録されているプログラムとの組み合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１２９】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。
【０１３０】
例えば、上述の各実施形態では、脳血流の酸素濃度値として、脳血流の酸素化ヘモグロビン値を用いることとしたが、これに限らず、例えば、他の酸素化ヘモグロビン値や、脱酸素化ヘモグロビン値や、総ヘモグロビン値を用いることとしてもよい。
【０１３１】
また、上述の各実施形態では、脳血流の酸素濃度値を用いることとしたが、これに限らず、例えば、交感神経系や副交感神経系の信号（例えば、心拍、脈拍、瞬目数、脳波など）を用いることとしてもよい。
【０１３２】
また、上述の各実施形態では、主観評価値を推定する対象を動画像としたが、これに限らず、例えば静止画であってもよい。
【符号の説明】
【０１３３】
１、１Ａ・・・画質評価装置
１０、１０Ａ・・・反応傾向判定部
２０、２０Ａ・・・反応傾向モデル化部
３０、３０Ａ・・・主観画質推定部
【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７】
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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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