データを復号する復号方法であって、選択される動きベクトルを空間的に予測する動きベクトル候補、選択される動きベクトルを時間的に予測する動きベクトル候補、選択される動きベクトルを時空的に予測する動きベクトル候補のうち、少なくとも1つを含む候補セットを記憶する記憶工程と、上記候補セットに含まれる動きベクトル候補のうち1つを識別する識別工程と、その後、識別された上記1つの動きベクトル候補を使用して復号を行う復号工程とを含むことを特徴とする復号方法。上記候補セットは、より大きなブロックとしてグループ化された、隣接する小サイズブロックに対応する動きベクトルを含むことを特徴とする、請求項1に記載の復号方法。隣接する上記小サイズブロックに対応する上記動きベクトルは、上記より大きなブロックとしてグループ化された、隣接する上記小サイズブロックの動きベクトルから選択されることを特徴とする、請求項2に記載の復号方法。隣接する上記小サイズブロックを、より大きなブロックにグループ化するかを示す情報を伝送することを特徴とする、請求項2に記載の復号方法。後続ブロックを符号化する際に、上記動きベクトル候補がコロケート動きベクトルとして使用されることを特徴とする、請求項2に記載の復号方法。上記候補セットは、複数のフレームそれぞれから得た複数の時間的コロケート動きベクトルを含む、複数の動きベクトル候補を含むことを特徴とする、請求項1に記載の復号方法。上記候補セットから重複した動きベクトルを削除することを特徴とする、請求項1に記載の復号方法。上記候補セットを再構築することによって、より頻繁に符号化される候補セットほど、より低ビット長なシンボルに関連づけられることを特徴とする、請求項1に記載の復号方法。候補セットの中から選択された1つの候補セットに対して、符号化処理および復号処理のうち、少なくとも1つを行うために使用される、動きベクトルの候補セットをトリミングするトリミング方法であって、動きベクトルのサブセットを識別する工程であって、サブセット外に重複した動きベクトルを有する上記候補セットから上記サブセットを識別する識別工程と、上記サブセットから少なくとも1つの動きベクトルを削除する削除工程と、その後、上記候補セットから得た上記サブセットにおける上記動きベクトルをトリミングするトリミング工程とを含むことを特徴とする、トリミング方法。上記サブセットとは、上記サブセットの動きベクトルそれぞれが、上記サブセット外に同一の動きベクトルを持つような動きベクトルを最大限集めたものであることを特徴とする、請求項9に記載のトリミング方法。上記サブセットが識別された後で、かつ、上記サブセットにおける上記動きベクトルがトリミングされる前に、上記サブセットに対して少なくとも1つの動きベクトルを加える追加工程を含むことを特徴とする、請求項9に記載のトリミング方法。上記サブセットに加えられた上記少なくとも1つの動きベクトルは、上記候補セット内において、重複した動きベクトルを持たないことを特徴とする、請求項11に記載のトリミング方法。上記サブセットから少なくとも1つの動きベクトルを削除する上記削除工程によって、上記選択された動きベクトルを含むデータを解析する際に、時間非依存性を保つことを特徴とする、請求項9に記載のトリミング方法。上記サブセットから少なくとも1つの動きベクトルを削除する上記削除工程によって、上記選択された動きベクトルを含むデータを解析する際に、空間非依存性を保つことを特徴とする、請求項9に記載のトリミング方法。上記サブセットから削除される動きベクトルは、現ブロックとは異なるスライスに位置する領域から導出された動きベクトルであることを特徴とする、請求項9に記載のトリミング方法。上記スライスはエントロピースライスであることを特徴とする、請求項15に記載のトリミング方法。上記サブセットから削除される動きベクトルは、現ブロックとは違うフレームにおけるブロックから導出された動きベクトルであることを特徴とする、請求項9に記載のトリミング方法。上記サブセットから少なくとも1つの動きベクトルを削除する上記削除工程によって、上記選択された動きベクトルを含むデータを解析する際に、時間非依存性および空間非依存性を保つことを特徴とする、請求項9に記載のトリミング方法。受信データを復号する復号システムであって、シンタックスモデラーと、デコーダとを備え、上記シンタックスモデラーは一連の第1シンボルと、上記受信データにおける複数のシンタックス要素から選択される複数の要素とを関連付け、上記複数のシンタックス要素は複数のVLCテーブルの指標として使用され、上記デコーダは利用可能な上記複数のシンタックス要素の、異なる組み合わせを反復して選択することを特徴とする、復号システム。複数のテーブルを記憶するバッファを少なくとも1つ備え、上記複数のテーブルそれぞれは、対応する一連の上記第1シンボルにおいてネスト化されており、かつ、対応する一連の第2シンボルと、符号化されたデータとを関連付けるために使用されることを特徴とする、請求項19に記載の復号システム。利用可能な上記シンタックス要素の異なる組み合わせを反復して選択する上記選択工程により、特定のデータに対する符号化効率を情報処理的に向上させる符号化処理をシミュレートすることを特徴とする、請求項19に記載の復号システム。一連の上記第1シンボルは、エントロピー符号化されていることを特徴とする、請求項19に記載の復号システム。上記VLCテーブルによって、エントロピー符号化されたシンボルと、動きベクトル候補とが関連付けられていることを特徴とする、請求項19に記載の復号システム。上記デコーダが上記複数のシンタックス要素を使用して、上記エントロピー符号化されたシンボルと、上記動きベクトル候補との関連を、再構築することを特徴とする、請求項23に記載の復号システム。上記再構築によって、より頻繁に符号化されるデータほど、より低ビット長なシンボルに関連づけられることを特徴とする、請求項24に記載の復号システム。上記複数のシンタックス要素の少なくとも1つは、上記動きベクトル候補をトリミングするために使用されるフラグであることを特徴とする、請求項23に記載の復号システム。上記フラグは、時間MVPフラグtemporalmvpflagであることを特徴とする、請求項26に記載の復号システム。上記フラグは、上記候補セットにおける固有動きベクトルの数を示すシンボル内にネスト化されていることを特徴とする、請求項27に記載の復号システム。図1Aおよび1Bを参照すると、現フレームT=0内の候補ブロック斜線で図示の動きベクトルは、後続フレームT=1内の斜線で図示したブロックを指し示している。上記動きベクトルは、動きベクトルVa、Vx、Vy、および、Vzからなる候補セットを参照して符号化してもよい。この例では、動きベクトルVaは、先行フレームT=-1におけるコロケート動きベクトルcolocatedmotionvectorであり、現フレームにおけるブロックAを指し示している。動きベクトルVx、Vy、および、Vzは、現フレームにおいては、予め符号化された動きベクトルであり、後続フレームT=1におけるブロックX、Y、Zをそれぞれ指し示している。図1Aは更にブロックA’、X’、Y’、および、Z’を示している。これらブロックは、上記動きベクトルを候補ブロックの符号化時に使用した場合、それぞれの動きベクトルによって指し示されるブロックである。図1Bに示すように、動きベクトル競合MVC方法を使用すると、差分Vdの符号長を最小化するように動きベクトルVzが選択される。この場合、上記ベクトルの単一成分下方の値として1しか必要ではない。他の差分動きベクトルはすべて、2つの成分を符号化する必要があるか、または、単一成分に対してより大きな値が必要である。上述の説明は簡略化したものである。したがって、異なるサイズのブロックを使用したり、各ブロックが単一画素を表してもよく、また、更に多くの動きベクトルを候補セットに含めることも可能である。例えば、現フレーム内の予め算出された全動きベクトルを候補セットに含めることが可能であり、同様に、先行フレーム内の算出されたいかなる動きベクトルについても候補セットに含めることができる。更に、候補セットは、シーン内の大きな動きおよび急激な動きを捕えるために有用である、任意の動きベクトルを所望の数だけ含んでいてもよい。図2を参照して上述の例を引き続き説明する。選択した動きベクトルVzを符号化することが必要になる。直接的なアプローチとしては、エンコーダ10が、シンボルのテーブル14における各動きベクトル候補に値を割り当てる。これは、ハフマンHuffman符号化法または算術符号化法などの可変長エントロピー符号化方法を前提としたものであり、以下のような形態を採る:動きベクトル候補シンボルVa0Vx10Vy110Vz1110なお、上記シンボルの何れも他のシンボルの前置prefixではない。よってこの例では、デコーダ12は、受信ビットストリーム内の0を受信した時点で中断することで当該受信ビットストリームを正確に解析し、対応するテーブル16を参照して当該受信ビットストリームを復号することができる。更に、エンコーダおよびデコーダは、好ましくは、ビットストリームの符号化および復号が行われている間に統計を収集して、テーブル14およびテーブル16の各々において、動きベクトル候補へのシンボルの割り当てを再編成し、例えば、常に、最も頻度の高い動きベクトルに最も短いシンボルが割り当てられるようにする。この処理法は、一般的にエントロピー符号化と称され、通常、ビットストリームの飛躍的な可逆圧縮をもたらす。エンコーダ10およびデコーダ12は同一の手法を使用して、ビットストリームの開始時点で初期化されるテーブル14およびテーブル16を、それぞれ構築およびアップデートする。これにより、全てのシンボルに関して、シンボル符号化に使用されるテーブル16とシンボル復号に使用されるテーブルとが、同一のテーブルになる。エントロピー符号化を行ったとしても、図2に示すシステムでは、動きベクトル候補のセットからどの予測が選択されるかを示す信号を伝送する場合、深刻なオーバーヘッドが発生することがある。これは、予測の数が多い場合に特に起こりやすい。一方で、より多くの予測を使用するほど、差分動きベクトルの符号化効率を高めることができる。どの予測が選択されるか示す信号を送信する場合に発生するオーバーヘッドを更に低減させるために、更なる技術を採用してもよい。第一に、予測動きベクトル候補のセットにトリミングを行い、重複したベクトルを削除してもよい。2つの動きベクトル間において水平方向の値と、垂直方向の値と、参照インデクスとが等しい場合、当該2つの動きベクトルは重複したベクトルである。用語重複したベクトルは、重複した動きベクトル、同一のベクトル、または、同一の動きベクトルと均等な意味を有する用語である。例えば、図1Aでは、ベクトルVx、Vyは同一のベクトルであるため、これら動きベクトルのうち一方にトリミングを行うことができる。この結果、テーブルにおける最大のシンボルである1110を削除することができる。第二に、トリミングが行われた予測動きベクトルセットのサイズを知ることは、当該予測動きベクトルセットのうち最後のシンボルの最後のビットを省略できることを意味する。例えば、上述の例では、Vx、Vyの一方にトリミングが行われ、その結果110が最後のシンボルとなっている。このシンボル110について、ビット配列11がテーブルに格納される他の全ての先行シンボルから区別できる場合、110を単にビット配列11として符号化してもよく、デコーダは、トリミングされたセットのサイズに基づいて、これ以上シンボルが存在しないと判断する。これら2つの技術を加えることで、選択された予測動きベクトルを示す信号を送信する場合に発生するオーバーヘッドを大幅に低減するかもしれない。しかし、これらの技術を使用すると、予測動きベクトルのエントロピー復号が、動きの予測セットに左右されることになる。すなわち、動きの予測セットの一式が利用可能になり、且つ、正確に構築されるまで、ビットストリームの正確な解析が行えない。このような制約は、デコーダの誤り耐性に深刻な影響を及ぼし、その結果、2つの不都合を引き起こす。1つ目の不都合は時間依存性である。画像が損傷または損失した場合、後続の画像の復号が、解析段階で失敗してしまうことがある。2つ目の不都合は空間依存性である。画像の特定領域が損傷した場合、当該画像内の後続の領域の復号が、解析段階で失敗してしまうことがある。このことは、深刻な問題となることがある。すなわち、先行フレームまたは現フレームの動きベクトルデータが損失したにも関わらず、動きベクトルの候補セット一式を再構築することが求められる場合、デコーダは、独立して符号化されたフレームが到達するまでは、ビットストリームの解析を行うことすらできない。このことは、動きベクトル、差分動きベクトル、および、差分の符号化に使用された情報の損失により、単に、解析されたデータを正確に復号できなくなる場合よりも、より深刻な問題となる。なぜならば、後者の場合では、引き続き受信される、上述の損失データに依存しないビットストリーム中のいかなる解析データも復号を行うことが可能であるからである。しかし、デコーダがビットストリームの解析を行えなくなってしまうと、後続のシンボルを復号する方法が絶たれてしまう。反直観的なことではあるが、誤り耐性とオーバーヘッドとの間のトレードオフは解決不可能な事柄ではない。本発明者らは、符号化効率の向上は、動きベクトルの候補セットから選択される1つを通知することで達成されることと同様に、理論的には、序列化された候補セットの集団から選択される1つを通知することで達成できるということをさらに見出した。この符号化効率の向上は、動きベクトルのトリミングおよびtruncatedunary符号との直列使用だけでなく、実際にはこれら技術の代わりとして効果をもたらすことができる。すなわち、重複した動きベクトル候補のトリミングと最長ビット長のシンボルの切り捨ての何れも行わずにビットストリーム解析を行う場合において、空間および時間の非依存性を維持することができる。具体的には、図3を参照すると、エンコーダまたはデコーダがネスト型エントロピー符号化構造を利用しており、個別のVLCテーブル20のように複数のエントロピー符号化された動きベクトル候補セットそれぞれに対して、複数の符号化シンボル18の1つが割り当てられる。なお、VLCテーブル20のうち特定の1つが、他のVLCテーブル20とは異なる動きベクトルセットを含んでもよい。つまり、あるVLCテーブル20に含まれている特定の動きベクトルが、全てのVLCテーブル20に含まれている必要はない。エンコーダは、VLCテーブル20のうち、通知される動きベクトルが最も高い頻度を持ち、その結果最も短い符号長を持つVLCテーブル20候補セットの1つに対応するシンボル18の1つを通知してもよい。候補セットをそれぞれ特定する符号化されたシンボル18自体を、必要に応じて、エントロピー符号化することもでき、または固定長符号や、他の任意の符号化技術によって符号化してもよい。上述の説明の潜在的な前提として、全ての可能な動きベクトル候補セットの複数には、ある非ランダム分布が存在するということがある。例えば、個々の候補セットそれぞれが、互いにランダムの分布した、シンボルの順列すべてを含んでいるならば、符号化効率の向上を期待する理由が無くなる。なぜならば、削減された符号長の恩恵を受けるために、テーブルにおいて、候補セット内に十分な数の動きベクトル候補が含まれることを保証するために必要な、動きベクトル候補セットの数が大きくなりすぎてしまうからである。本質的には、動きベクトル候補から選択された1つを符号化する際に得られる効率の向上は、特定の候補セットに結び付けられたシンボルの符号化時に発生するオーバーヘッドで失われる。これは、以下のことからも理解できる。動きベクトルのエントロピー符号化が、動きベクトル間の予測可能な空間関係および時間関係によって機能し、一部の動きベクトル候補の出現頻度を他の動きベクトル候補よりも高くすることと同じように、本開示のネスト型エントロピー符号化構造は、候補セット中のシンボルの可能な順列のうちいくつかの出現頻度が他よりも高くなる場合にのみ、更なるビットストリームの圧縮を行って、符号長の長い候補セットが、符号長の短い候補セットほど頻繁には使用されなくなるようにすることを目的とする。研究の結果、本発明者らは、本開示のネスト型エントロピー符号化構造によって符号化効率が実際に向上されるだけでなく、隣接画素または隣接画素ブロックのシンタックス要素が、セット内の動きベクトル候補の序列化の確率と相関していることを見出した。例えば、図4を参照すると、エンコーダ10が、シンタックスモデル24からシンタックスシンボルを入手してもよい。シンタックスモデル24は、動きベクトル候補セットの複数のVLCテーブルを区別するために使用される、符号化データ内のシンタックス要素セットを規定して、これにより、選択された動きベクトル候補を符号シンボルによって符号化する際に使用されるVLCテーブルを決定するために、エンコーダおよびデコーダが使用するシンタックス要素セットも規定する。これらシンタックス要素は、例えば、時間的または空間的に隣接する画素ブロックにおける選択された動きベクトル候補に関するか、このような選択された動きベクトル候補の組み合わせに関するか、または、候補セット内の選択動きベクトルの確率分布との関連性を有するように決定された任意の要素に関することができる。一実施形態において、エンコーダ10したがって、およびデコーダ12は、シンタックス要素の異なる組み合わせを試験して、符号化効率を知的に最大化する、学習因子を備える。別の言い方をすれば、エンコーダ10は、利用可能なシンタックス要素の異なる組み合わせを反復して選択し、選択した各組み合わせに付随する符号化効率の変化を測定し、且つ、当該各組み合わせ内の1つまたは複数のシンタックス要素を置換することで測定結果に応じた反応を行うことで、符号化効率を知的に最適化する。シンタックスモデル24から入手したシンタックスシンボルを使用して、エンコーダ10はその後、VLCテーブル28a、28b、28c、28dなどに含まれる、現ブロック用に選択された動きベクトルに利用可能な動きベクトルシンボルを使用し、デコーダ12へ送信するビットストリームにおいて当該動きベクトルシンボルを符号化してもよい。また、エンコーダ10は、選択されたシンボルに基づいて使用されるVLCテーブルにおける動きベクトルシンボルの序列をアップデートする。一実施形態において、テーブル内に含まれるシンボルの出現頻度分布に変化が起こると、シンボルが再序列化される。別の実施形態において、エンコーダ10およびデコーダ12が、再序列化が行われる前のセットにおいて最も出現頻度が高かったシンボルの経過を追って、当該シンボルが必ずテーブル内で最上位に序列されるようにするすなわち、当該シンボルの符号長が必ず最短になるようにする。なお、この例では、シンタックスシンボルが、既に符号化されたデータのシンタックスのみによって決定されているため、デコーダ12が同一のシンタックスモデルを使用して、受信動きベクトルシンボルを抽出する特定のVLCテーブル30a、30b、30c、30dを決定する限りにおいて、エンコーダが動きベクトルシンボルと共にシンタックスシンボルを符号化する必要は無い。換言すれば、エンコーダ10が、既に符号化を行ったデータのシンタックスを使用してVLCテーブルを区別し、その過程でこれらVLCテーブル内のシンボルの序列をアップデートしている場合、非常に高い符号化効率を達成することができる。デコーダ12がエンコーダ10から符号化ビットストリームを受信すると、デコーダ12はビットストリームを解析し、受信したシンボルに適切なVLCテーブルを決定しシンタックスモデル26が利用可能な場合にはシンタックスモデル26を使用して、当該受信したシンボルを復号して、候補セットから選択された動きベクトルを識別する。また、デコーダは、エンコーダ10と同じ方法で各VLCテーブルのアップデートを行う。予測動きベクトルセットは、選択される動きベクトルを空間的に予測する動きベクトル候補すなわち、現ブロックと同一フレーム内の候補と、選択される動きベクトルを時間的に予測する動きベクトル候補現フレームに先行するフレーム内のコロケートブロックにおける候補と、選択される動きベクトルを時空的に予測する動きベクトル候補すなわち、上記コロケートブロックから空間的にオフセットされている、現ブロックに先行するフレーム内の候補とを含んでいてもよい。先に言及したように、本開示のネスト型エントロピー符号化構造により、デコーダは、動きベクトル候補のトリミングまたは符号シンボルの短縮化を行うことなくビットストリームを解析できるようになり、これにより、解析処理において空間非依存性および時間非依存性を保ち、非常に高い符号化効率を達成しつつ誤り耐性を維持することができる。または、誤り耐性を少なくとも部分的に維持しつつ、ネスト型エントロピー符号化構造を動きベクトル候補のトリミング技術または符号シンボルの削減技術とつなげて使用することができる。例えば、図5Aに示すように、エンコーダ10は、動きベクトル候補セット構築モジュール40を備えていてもよい。動きベクトル候補セット構築モジュール40は、1つまたは複数のバッファ28から、符号化処理中の現ブロックに適用可能な動きベクトル候補の全セットを読み出す。その後、動きベクトル候補セットトリミングモジュール42は、選択された動きベクトルが符号化モジュール44によって符号化される前に、シンタックスモデル24を動きベクトル候補セットに適用することで、所定の規則に従って動きベクトル候補セットを選択的にトリミングする。符号化モジュール44は、トリミングが行われた候補セットに基づいてシンボルを順に選択する。可能な所定規則の1つによって、例えば、既に再構築/伝送されたフレームから導出された予測動きベクトルに対して、動きベクトル候補セットモジュール42がトリミングを行うことを防止してもよい。換言すれば、2つの予測動きベクトルが同一の値を有し、一方の予測動きベクトルが現フレームのデータに対応し、他方の予測動きベクトルが他のフレームのデータに対応している場合、これら2つの予測動きベクトルの両方をトリミングが行われたセットに含めるようにする。これにより、時間非依存性が維持される。他の可能な所定の規則によれば、例えば、動きベクトル候補セットモジュール42が予測動きベクトルを異なる参照インデクスによってトリミングすることを防いでもよい。換言すれば、2つの予測動きベクトルが同一の水平および垂直方向の値を有し、一方の予測動きベクトルの参照インデクスが他方の予測動きベクトルの参照インデクスと異なる場合、これら2つの予測動きベクトルの両方をトリミングが行われたセットに含めるようにする。他の可能な所定の規則によれば、例えば、参照インデクスが同一で水平および/または垂直方向の値が異なる2つの動きベクトルの両方を、トリミングが行われたセットに含めるようにする。更に他の可能な所定の規則によれば、例えば、互いに同一の参照インデクスの値、水平、および、垂直方向の値を有する2つの動きベクトルがセットに存在する場合、一方の動きベクトルが動きベクトル候補セットモジュール42によって削除される。別の実施例として、所定の規則を設定することにより、別々のスライスに位置する領域から導出された予測動きベクトルが動きベクトル候補セットトリミングモジュール42によってトリミングされることを防止し、空間非依存性を保ってもよい。追加の実施形態として、所定の規則を設定することにより、別々のエントロピースライスに位置する領域から導出された予測動きベクトルが動きベクトル候補セットトリミングモジュール42によってトリミングされることを防止してもよい。エントロピースライスとは、ビットストリームの単位であり、現フレームにおいて他のデータを参照することなく、解析することができる。上述したこれら2つの規則は、必要ならば追加可能な規則の例として、説明目的のみにおいて記載したものである。図5Bには、例として、新規のフラグを使用して伝送される様々なトリミング規則セットを適用するための、一般的な技術が示されている。例えば、ステップ50において、エンコーダ10がバッファ28から予測動きベクトルの候補セットを受け取る。ステップ52において、決定ステップ53においてトリミングを適用するかを決定するために使用されるフラグが、エンコーダによって送信されるまたは、デコーダによってフラグが受信される。また、どのベクトルをトリミングするかを規定するために使用できるトリミング規則セットを、任意で、同様に送信してもよい。トリミングを行わない、とフラグが示しているならば、ステップ60の処理に進み、動きベクトル候補セット一式すべてを使用して、選択された動きベクトルを符号化する。しかし、所定の規則セットに従ってトリミングを行う、とフラグが示している場合、ステップ54において、重複した動きベクトルのサブセットが識別される。このように、1つの実施形態として、重複した動きベクトルのサブセットとは、上記サブセットの動きベクトルそれぞれが、上記サブセット外に同一の動きベクトルを持つような動きベクトルを最大限集めたものとして考えることができる。言い換えれば、該サブセットとは、サブセットから、動きベクトル候補セットにおいて重複した動きベクトルを持たない動きベクトルを除き、かつ、同一の重複した動きベクトルの集合からたった1つだけ削除したものであってもよい。ステップ56において、規則セットの所定の規則に従って、選択された動きベクトル候補を重複サブセットから、選択的に削除してもよい。このステップによって、空間非依存性およびまたは時間非依存性を確保することが可能となる。また、任意で、動きベクトル候補を重複動きベクトルのサブセットに加えることができる。その理由について、以下に、より詳細に説明する。概念的なレベルの話でいえば、ステップ54とステップ56を行う目的は単に、規則セットを適用して、候補セット一式の中からトリミングされる動きベクトルを識別することである。このサブセットが識別されると、このサブセットに含まれる動きベクトル候補がステップ58においてトリミングされ、その後、ステップ60において、トリミングされた候補セットのサイズに基づいて、残存している動きベクトル候補のうち、選択された動きベクトルをエンコーダが符号化する。図5Aに示される一般的な方法の機能性を説明するために、時間MVPフラグtemporalmvpflagの例を考察する。時間MVPフラグは、候補セットから選択された動きベクトルが時間方向に位置する動きベクトルであるかどうかを示す正誤状態を、ビットストリームにおいて伝送するために、エンコーダによって使用されるフラグである。また、そもそもの前提として、このフラグのために適用可能な規則セットは、時間非依存性を保つことを意図しているものとする。時間予測がエンコーダによって選択されている、と時間MVPフラグによって示されている場合、候補セットにおける時間予測サブセットはトリミングされない。なぜならば、時間予測サブセットをトリミングすると、時間依存性が生じるからである。しかし、候補セットにおける空間予測サブセットをトリミングすることはできる。この理由は、時間予測サブセットのサイズをデコーダ12があらかじめ予想しているからである。反対に、temporalmvpflagが、時間予測がエンコーダによって選択されていないことを示す場合、いくつかの実施形態においては、候補セットに対して、重複動きベクトルをトリミングするだけでなく、時間予測もトリミングすることが可能であり、この場合、符号化する必要がある候補セットを大幅に小さくすることができる。さらに認識すべきこととして、もし適用可能な規則セットによって時間依存性および空間依存性が許容されるのならば、temporalmvpflagを、その値に関係なく使用して、1フラグを使用して伝送される、時間重複サブセットまたは空間重複サブセットをトリミングし、または、2フラグを使用して伝送されないサブセット全体をトリミングすることができる。本発明者らは、偶然にも、本開示のtemporalmvpflagの値と、制約付きイントラ予測フラグconstrainedintrapredflagとの間に確かな関連性があることを見出した。constrainedintrapredflagは、フレームと関連づけられ、符号化映像ビットストリームにおいて使用されることが多い。具体的には、本発明者らは、これら2つのフラグの間には、constrainedintrapredflagの値が1のとき強い関連性が存在し、constrainedintrapredflagの値が0のとき、やや弱い関連性が存在することを見出した。したがって、選択された動きベクトルを通知する際のオーバーヘッドを抑えるために、エンコーダを、任意で、以下のような構成にしてもよい。すなわち、現画素のフレームのためにconstrainedintrapredflagが1に設定されている場合は、本開示のtemporalmvpflagを符号化せずに、デコーダが、temporalmvpflagに対して単に等しい値を挿入または仮定するようにして、constrainedintrapredflagが1に設定されていない場合は、temporalmvpflagを符号化するように構成してもよい。または、本開示のtemporalmvpflagに対して、単にconstrainedintrapredflagと同じ値を割り振ってもよい。ただし、この場合、規定する規則セットにおいて、0という値を、候補セットにおける重複ベクトルを単にトリミングするという結果に関連付けておくことが好ましい。このtemporalmvpflagシンタックスに対して、本開示のネスト型エントロピー符号化構造を追加で適用することができる。一実施形態として、temporalmvpflagのエントロピー符号化において使用される予測セットテンプレートを決定するために、上側隣接フラグと左側隣接フラグが使用される。これは、通常の場合、符号化値に対してエンコーダとデコーダが排他的にエントロピーシンボルを割り振り、かつ、temporalmvpflagが多数の値を持つ場合に有効である。別の実施形態としては、現ブロックのtemporalmvpflagに応じて、候補セットにおける選択された動きベクトルの符号化に使用される予測セットテンプレートが作成される。また、別の実施形態として、temporalmvpflagについて上述したように、予測動きベクトルが現フレームから導出された動きベクトルと等しい場合、または以前に再構築送信されたフレームから導出された動きベクトルと等しい場合がある。しかし、この特定の実施形態においては、現フレームから導出された固有の予測動きベクトルの数によってインデクスを付された、フラグが送信される。例えば、本実施形態における予測セットテンプレートは、候補セットにおける固有動きベクトルの数を反映する第2の符号化値によってインデクスを付された、現ブロックから左のブロックおよび上のブロックにおけるフラグの組み合わせを反映する第1の符号化値の例えば00、01、10、110、10、110、1110としてエントロピー符号化される、可能な組み合わせをすべて区別することができる。または、本実施形態におけるコンテクストテンプレートは、現ブロックから左のブロックおよび上のブロックにおけるフラグが同一であるか例えば、00と110としてエントロピー符号化される、と01と1010としてエントロピー符号化されるを反映する第1の符号化値と、候補セットにおける固有動きベクトルの数を反映する第2の符号化値との、可能なすべての組み合わせを識別することができる。符号化スキームは、複数のフレームのそれぞれの時間コロケート動きベクトル例えば、図6に示す動きベクトルを多数含む動きベクトル候補セットを含んでよい。これが意味するところは、現フレームのブロック64を符号化するために、エンコーダは、動きベクトル候補が抽出される各先行フレームにおいて選択された全動きベクトルの履歴を含む1つまたは複数のバッファにアクセスする必要がある場合があるということである。このためには、膨大な量のメモリが必要である。代替手段として、符号化スキームで使用される小サイズの画素ブロック例えば、2×2の画素ブロックをグループ化して、より大きなブロック62とし動きベクトルはバッファに格納され、その後に後続ブロックを符号化する際にコロケート動きベクトルとして使用される、代わりに各グループにおいて、選択された全ベクトルの平均動きベクトル66としてもよい。平均化処理は、コロケート動きベクトルが選択されたときはいつでも、符号化される差分が大きくなる傾向があるため、この構成はメモリ要件と引き換えに符号化効率を下げる構成といえる。そうは言っても、候補セットにおける他の動きベクトルを選ぶより、平均コロケートベクトルを使う方が効率的な場合にのみ、平均コロケートベクトルを選択するのであれば、符号化効率の減少はそれほど大きなものではない。隣接ブロックの平均値の使用に加えて、ベクトルのメディアン処理または成分毎のメディアン処理を行ってもよく、他の標準処理、例えば上限値処理、下限値処理、またはそれらを組み合わせた処理、または、いわゆる膨張dilate処理、収縮erode処理、開放open処理、閉鎖close処理などを行うこともできる。さらに、所定の位置における動きベクトルを使用してもよい。例えば、上述した後者の使用法において、大ブロックにおけるN番目の小サイズ画素ブロックに対応する動きベクトルを、大ブロックのためのコロケート動きベクトルとして、バッファに記録してもよいNは、大ブロックにおける小サイズブロックのラスター走査順の位置に対応する整数。いくつかの実施形態においては、小サイズ画素ブロックをグループ化してよりサイズの大きいブロックとするために使用される処理を、ビットストリームにおいてエンコーダからデコーダへ伝送してもよい。例えば、上記処理をシーケンスパラメータセットsequenceparametersetにおいて伝送してもよい。または、上記処理をピクチャパラメータセットpictureparameterset、スライスヘッダー、または、任意の所定画素グループにおいて伝送してもよい。更に、上記処理は、ビットストリームにおいて伝送されるレベルまたはプロファイル識別子から決定することができる。いくつかの実施形態においては、グループ化されてより大きなブロックになった小サイズブロックの数をビットストリームにおいてエンコーダからデコーダに伝送してもよい。例えば、上記小サイズブロックの数をシーケンスパラメータセットにおいて伝送してもよい。または、上記小サイズブロックの数をピクチャパラメータセット、スライスヘッダー、または、任意の所定画素グループにおいて伝送してもよい。上記小サイズブロックの数は、ビットストリームにおいて伝送されるレベルまたはプロファイル識別子から決定してもよい。いくつかの実施形態においては、上記小サイズブロックの数を小サイズブロックの行数および列数として表してもよい。なお、エンコーダおよび/またはデコーダの上述の実施形態は、数多くのハードウェア、ファームウェア、または、ソフトウェア、いずれの実施においても使用可能であることを理解されたい。例えば、エンコーダは、セットトップ型記録器、サーバ、デスクトップ型コンピュータなどに使用されてもよく、デコーダは、表示装置、セットトップ型ケーブルボックス、セットトップ型記録器、サーバ、デスクトップ型コンピュータなどにおいて使用されてもよい。これらの例は例示に過ぎず、限定するものではない。本開示のエンコーダおよびデコーダをファームウェアおよび/またはソフトウェアにおいて実行する場合、本開示エンコーダおよびデコーダの様々な構成要素は、利用可能な任意の処理装置および記憶体にアクセスして上述の技術を実施してもよい。上述の明細書で使用した用語および表現は、本発明を説明するための用語および表現であり、本発明を限定するものではない。したがって、このような用語および表現の使用により、上で図示および説明を行った特徴またはその一部の均等物を除外するものとして意図されるものではない。そして、発明の範囲は以下の請求項のみによって規定され、且つ、限定されることを認識されたい。