メディアデータからアーチファクト特徴を抽出する手段と、前記抽出した特徴をサーバデバイスに送信する手段と、前記サーバデバイスから、前記メディアデータについての品質スコアを受信する手段と、受信した品質スコアをユーザに提示する手段と、前記ユーザから、主観的な品質スコアおよび前記品質スコアの再決定の要求を受信する手段と、を備え、前記送信する手段は、前記品質スコアの再決定の要求と前記主観的な品質スコアとを前記サーバデバイスに通信するよう適合されている、ユーザ端末デバイス。ユーザ端末デバイスから、メディアデータから抽出したアーチファクト特徴を受信する手段と、前記受信したアーチファクトを使用して前記メディアデータについての品質スコアを決定する手段と、前記ユーザ端末デバイスに前記決定された品質スコアを送信する手段と、前記ユーザ端末デバイスから、前記品質スコアの再決定の要求および主観的な品質スコアを受信する手段と、を備え、前記品質スコアを決定する手段は、前記受信した主観的品質スコアをさらに使用して、前記メディアデータについての品質スコアを再決定するよう適合されている、サーバデバイス。前記品質スコアを決定する手段は、アーチファクト/品質スコアデータベースを使用してトレーニングされ、前記デバイスは品質スコアを決定する手段を再トレーニングするために、少なくとも受信したアーチファクトおよび受信した主観的スコアを使用するようにさらに適合される、請求項2に記載のデバイス。前記品質スコアを決定する手段を再トレーニングする前記アーチファクト/品質スコアデータベースを使用する、請求項3に記載のデバイス。前記請求項1に記載のユーザ端末デバイスと請求項2から4のいずれか1つに記載のサーバデバイスとを備えた、システム。メディアデータの品質を評価する方法であって、前記メディアデータからアーチファクト特徴を抽出するため、およびサーバデバイスに前記抽出した特徴を通信するために前記ユーザ端末デバイスを使用するステップと、前記メディアデータについての品質スコアを決定するために前記サーバデバイスを使用するステップであって、前記メディアデータについての前記品質スコアは、前記受信したアーチファクトを使用して決定される、前記サーバデバイスを使用するステップと、前記決定された品質スコアを前記ユーザ端末デバイスに送信するためにサーバデバイスを使用するステップと、ユーザに前記受信した品質スコアを提示するため、および前記ユーザから、主観的品質スコアおよび前記品質スコアの再決定の要求を受信するために、前記ユーザ端末デバイスを使用するステップと、前記品質スコアを前記再決定する要求および前記主観的な品質スコアを前記サーバデバイスに通信する前記ユーザ端末デバイスを使用するステップと、前記メディアデータについての前記品質スコアを再決定するために前記サーバデバイスを使用するステップであって、前記メディアデータについての前記品質スコアは前記受信された主観的な品質スコアをさらに使用して再決定される、前記再決定するために前記サーバデバイスを使用するステップと、前記再決定された品質スコアを前記ユーザ端末デバイスに送信するために前記サーバデバイスを使用するステップと、を含む、前記方法。前記サーバデバイスは、アーチファクト/品質スコアデータベースを使用してトレーニングされ、前記方法はさらに、少なくとも受信されたアーチファクトおよび前記サーバデバイスを再トレーニングするために前記受信された主観的なスコアを使用するステップをさらに含む、請求項6に記載の方法。再トレーニングのために前記アーチファクト/品質スコアデータベースを使用するステップをさらに含む、請求項7に記載の方法。本発明のクライアントエンドは、同様に適合された処理デバイスを有する任意の電子デバイスに実現され得る。網羅的でないが、例えば、モバイルフォン、パーソナルコンピュータ、デジタルスチルイメージカメラ、デジタルビデオカメラ、オーディオレコーディングデバイス、すなわちmp3プレーヤの形態で実現され得る。本発明のサービスセンタは任意の商業上の利用可能なサーバハードウェア上に実現され得る。このイノベーションは、ユーザが、ユーザ自身のメディア例えば、画像、ビデオまたはオーディオコンテンツの認識された品質をスキャンし、評価することを可能にする新しいウェブサービスを開発しようとしている。つまり、スコア、例えば観察者スコア、平均観察者スコア、または平均観察者スコアがコンテンツについて自動的に予測される。意図されるサービスモデルにおいて、2つの部分がある。それはクライアントエンドおよびサービスセンタである。クライアントエンドはスコアに相関する特徴を抽出する責任がある。画像またはビデオについて、例えば、ブロックネス、ぼやけおよびノイズなどのアーチファクト特徴は平均観察者スコアとの相関が見出されている。本発明の実施形態に焦点を絞ったビジュアルデータは、それゆえ、クライアントエンドにおける視覚的なアーチファクトを抽出することを含んでいる。オーディオについて、例示的に抽出されたアーチファクトは、リンギング、プリエコー、ドロップアウト、ウォブリング、メタリックリンギングmetallicringing、水面下の音波underwateracousticsおよびヒッシングを含んでいる。クライアントエンドは、PC、タブレット、またはモバイルデバイス、例えば静止画またはビデオカメラスタンドアロンデバイスまたはビデオまたは静止画カメラ電話、などのユーザの端末で動作する。クライアントエンドは、ブラウザのジャバアプレットまたはマイクロソフトウインドウズメディアプレーヤ、マイクロソフトウインドウズライブフォトギャラリーおよびグーグルピカサなどの共通のオーディオ/画像/ビデオマネジメントソフトウエア/ツールのプラグインとして実現されることができる。クライアントエンドの他の機能は、ユーザフィードバックを収集することである。ユーザが、サービスセンタによって決定された品質スコアについて満足しない場合、レスポンスで、ユーザは、主観的品質スコアを与えることができ、その主観的品質スコアは、決定を調整するためにサービスセンタに送信され、および/またはアーチファクト/品質スコアデータベースおよび決定に使用されるアルゴリズムのうちの少なくとも1つを向上させるだろう。半教師付き学習がサーバにおけるスコア予測のために使用される実施形態において、抽出されたアーチファクトおよびユーザの主観スコアが他のラベル付けされたトレーニングデータセットとして提供されることができる。同様に、ユーザの主観スコアをANNを調整するために使用することができる。サービスセンタは、クライアントエンドによって抽出されたアーチファクト特徴に基づいた画像/ビデオの認識された品質を決定または予測することに責任がある。サービスセンタは、リモートサイドで共通的に動作する。例示的な実施形態では、サービスセンタは、画像/ビデオデータセットを、クライアントから収集されたアーチファクト特徴および主観的品質スコアのユーザフィードバックに基づいて拡張および/または修正するように適合され、かついくつかの自己学習メカニズムを有する品質測定アルゴリズムのパフォーマンスを向上させるように適合される。例示的な実施形態では、図1および図2で図示される以下のステップが、品質スコアを決定することにより、画像またはビデオの品質を評価するために実行される。第1に、ユーザは、ステップ10で、ユーザ端末UTを使用してブラウザによりウェブサーバWSに接続し、ステップ20でエンベッドされたウェブページにQMアプレットをフェッチする。ステップ30で、ユーザは、ユーザ端末UTで動作するアプレットUIの中のそのユーザのローカルディスクで画像/ビデオを開ける。QMアプレットは、ステップ30で、ユーザの画像/ビデオから、いくらかのまたは全てのアーチファクト特徴を抽出する。次に、QMアプレットは、ステップ40において、アーチファクト特徴をサーバセンタSCにウェブサーバWSを経由して送る。サーバセンタSCはウェブサーバWSの不可欠な部分であってもよい。QMサーバセンタSCは、アーチファクト特徴を伴う認識された品質スコアを算出し、ステップ50で、品質スコアが表示されたクライアントのエンドに算出されたスコアを返信する。ユーザが、決定ステップD1において、受信されたスコアが満足できないと決定した場合、彼/彼女はユーザ端末UTのクライアントUIで彼のフィードバックを入力することができる。そしてステップ60において、ユーザフィードバックは、サーバセンタSCに転送され、QMアルゴリズムを向上させる。品質スコアの再決定の要求は、ステップ60において、ユーザが最初に算出された品質スコアにとても満足しない場合、フィードバックと一緒に、クライアントエンドUTからサーバセンタSCに送信される。そのような再計算の結果は、ステップ50の繰り返しで、サーバセンタSCからユーザ端末UTに返信される。再決定の要求は、ステップ70においてユーザのフィードバックを使用してデータベースを修正する場合に考慮に入れられることができる。そのような要求は、予測結果についてかなり期待はずれであることを知らしめ、それゆえ、そのような要求がサーバセンタSCで受信されない場合よりも、データベースでのユーザのフィードバックのより高いインパクトをトリガするために使用され得る。