第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するためのコンピューター実施信号処理方法であって、該方法は、前記第1の信号を長さMのより短いセグメントに分割するステップと、前記第1の信号の前記セグメントと前記第2の信号との相互相関を実行するステップであって、複数の部分相互相関関数を得る、実行するステップと、前記部分相互相関関数を合成して合成相互相関関数を得るステップによって、合成相互相関関数を得るステップと、異常値検出手法又は異常値除去手法を適用するステップであって、乱れているか若しくは破損した前記セグメントを特定又は除去する、適用するステップと、を含み、前記異常値検出手法は、前記部分相互相関が前記合成相互相関関数とコンセンサスしているか否かをチェックするために、前記個々の部分相互相関関数を前記合成部分相互相関関数と比較して、コンセンサスチェックを実行するステップを含み、該方法は、前記コンセンサスチェックに基づいて、乱れているか若しくは破損したと特定されたものを用いることなく、前記部分相互相関関数を再合成するステップであって、乱れの少ない又は破損の少ない最終的な相互相関関数を得る、再合成するステップを更に含む、第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するためのコンピューター実施信号処理方法。候補オフセットとして合成相互相関結果を計算するステップを更に含み、前記コンセンサスチェックの結果として、コンセンサスが得られていない場合には、前記部分相互相関関数を異常値として処理する、請求項1に記載の方法。長さMのより短い1組のセグメントを選択するステップと、前記選択された1組のセグメントの部分相互相関関数に基づいて前記合成相互相関を計算するステップと、前記コンセンサスチェックを実行するステップであって、前記1組のセグメントの前記部分相互相関関数の中の異常値を特定する、実行するステップと、1組のセグメントを選択する前記ステップ、合成相互相関を計算する前記ステップ及び前記セグメントに対応する前記個々の部分相互相関のための前記コンセンサスチェックを実行する前記ステップを、異常値がないか、又は異常値の数が最も少ない、少なくとも1組のセグメントが見つかるまで繰り返すステップと、異常値がないか、又は異常値の数が最も少ない1組のセグメントに基づいて、前記最終的な合成相互相関関数を計算するステップと、を更に含む、請求項1又は2に記載の方法。前記合成相互相関は、異なる数のセグメントを有することができる複数組のセグメントに基づいて計算され、前記最終的な合成相互相関関数は、異常値が見つからなかった前記複数組のセグメントの中の最も多くの数のセグメントを有する1組のセグメントに基づいて計算される、請求項3に記載の方法。合成部分相互相関関数は候補オフセットを生成し、前記異常値検出又は除去手法は、前記候補オフセットにおける部分相互相関関数の絶対値又は相対値を前記候補オフセットにおける前記合成部分相互相関値と比較するステップと、前記候補オフセットにおける前記部分相互相関関数の曲率を或る一定のしきい値と比較するステップと、前記候補オフセットから、前記部分相互相関関数の最も近い著しい極大値までのサンプル内での距離を、該距離が或る一定のしきい値を超えているか否かに関して比較するステップとのうちの1つを含む、請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。前記異常値検出又は除去手法は、RANSACアルゴリズムと、最小二乗メジアン推定アルゴリズムと、M-推定器とのうちの1つを含む、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。前記異常値検出手法はRANSACアルゴリズムであり、当てはめられるモデルは前記第1の信号と前記第2の信号との間の相互相関値のピークであり、前記当てはめにおいて用いられるデータ点は、前記部分相互相関関数のそれぞれのピークであり、前記乱れている部分相互相関関数を除去した後に、前記部分相互相関関数の値を合成して全相互相関関数を得る、請求項1~6のいずれか一項に記載の方法。前記コンセンサスチェックは、前記部分相互相関関数のピークと前記合成相互相関関数のピークとの間の偏差が、異常値を特定するための或る一定のしきい値内にあるか否かに関して、部分相互相関関数毎にチェックすることを含む、請求項7に記載の方法。前記方法は、同じ事象であるが、異なる視点から撮影された可能性がある2つのビデオシーケンス間の時間的なオフセットを見つけるために適用され、前記方法は、前記2つのシーンのビデオデータをそれぞれの一次元の時系列に変換するステップと、請求項1~8のいずれか一項に記載されるように、前記2つの時系列の相互相関を得るステップであって、該得られた相互相関に基づいて、前記2つのビデオシーケンス間の時間的なオフセットを求める、得るステップと、を含む、請求項1~8のいずれか一項に記載の方法。前記得られた一次元信号を準定常的として扱い、かつ/又は前記信号を全体平均及び標準偏差を用いて正規化することを更に含む、請求項9に記載の方法。前記部分相互相関関数においてピーク候補を見つけるために、雑音を軽減するための手法を適用するステップを更に含み、該手法は、形態学的な遮蔽を適用するステップ、又はその意味のあるピークだけを保存するために、結果として生成された相互相関関数の凸閉包を繰返し計算するステップ、を含む、請求項1~10のいずれか一項に記載の方法。第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するための信号処理装置であって、該装置は、前記第1の信号を長さMのより短いセグメントに分割するためのモジュールと、前記第1の信号の前記セグメントと前記第2の信号との相互相関を実行することであって、複数の部分相互相関関数を得る、実行することと、前記部分相互相関関数を合成して合成相互相関関数を得ることによって、合成相互相関関数を得るためのモジュールと、異常値検出又は異常値除去手法を適用するためのモジュールであって、乱れているか若しくは破損した前記セグメントを特定又は除去する、適用するためのモジュールとを備え、前記異常値検出手法は、前記部分相互相関が前記合成相互相関関数とコンセンサスしているか否かをチェックするために、前記個々の部分相互相関関数を前記合成部分相互相関関数と比較して、コンセンサスチェックを実行するステップを含み、該装置は、前記コンセンサスチェックに基づいて、乱れているか若しくは破損したと特定されたものを用いることなく、前記部分相互相関関数を再合成するためのモジュールであって、乱れの少ない又は破損の少ない最終的な相互相関関数を得る、再合成するためのモジュールを更に備える、第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するための信号処理装置。候補オフセットとして合成相互相関結果を計算するためのモジュールを更に備え、前記コンセンサスチェックの結果として、コンセンサスが得られていない場合には、前記部分相互相関関数を異常値として処理する、請求項12に記載の装置。長さMのより短い1組のセグメントを選択するためのモジュールと、前記選択された1組のセグメントの部分相互相関関数に基づいて前記合成相互相関を計算するためのモジュールと、前記コンセンサスチェックを実行するためのモジュールであって、前記1組のセグメントの前記部分相互相関関数の中の異常値を特定する、実行するためのモジュールと、1組のセグメントを選択する前記ステップ、合成相互相関を計算する前記ステップ及び前記セグメントに対応する前記個々の部分相互相関のための前記コンセンサスチェックを実行する前記ステップを、異常値がないか、又は異常値の数が最も少ない、少なくとも1組のセグメントが見つかるまで繰り返すためのモジュールと、異常値がないか、又は異常値の数が最も少ない1組のセグメントに基づいて、前記最終的な合成相互相関関数を計算するためのモジュールと、を更に備える、請求項12又は13に記載の装置。コンピュータープログラムであって、コンピューター上で実行されるときに、該コンピューターが請求項1~11のいずれか一項に記載の方法を実行することができるようにするコンピュータープログラムコードを含む、コンピュータープログラム。一実施の形態によれば、第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するためのコンピューター実施信号処理方法であって、該方法は、前記第1の信号を長さMのより短いセグメントに分割するステップと、前記第1の信号の前記セグメントと前記第2の信号との相互相関を実行するステップであって、複数の部分相互相関関数を得る、実行するステップと、前記部分相互相関関数を合成して合成相互相関関数を得るステップによって、合成相互相関関数を得るステップと、異常値検出手法又は異常値除去手法を適用するステップであって、乱れているか若しくは破損した前記セグメントを特定又は除去する、適用するステップとを含み、前記異常値検出手法は、前記部分相互相関が前記合成相互相関関数とコンセンサスしているか否かをチェックするために、前記個々の部分相互相関関数を前記合成部分相互相関関数と比較して、コンセンサスチェックを実行するステップを含み、該方法は、前記セグメントに基づいて、乱れているか若しくは破損したと特定されたものを用いることなく、前記部分相互相関関数を再合成するステップであって、乱れの少ない又は破損の少ない最終的な相互相関結果を得る、再合成するステップを更に含む、第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するためのコンピューター実施信号処理方法が提供される。コンセンサスチェックを実行することに基づいて、部分相互相関関数の中の異常値を特定することにより、歪みのない、より良好な合成相互相関関数を得ることが可能である。一実施の形態によれば、この方法は、前記合成部分相互相関に基づいて候補オフセットとして合成相互相関結果を計算するステップを更に含み、前記コンセンサスチェックの結果として、コンセンサスが得られていない場合には、前記部分相互相関関数を異常値として処理する。一実施の形態によれば、この方法は、長さMのより短い1組のセグメントを選択するステップと、前記選択された1組のセグメントの部分相互相関関数に基づいて前記合成相互相関を計算するステップと、前記コンセンサスチェックを実行するステップであって、前記1組のセグメントの前記部分相互相関関数の中の異常値を特定する、実行するステップと、1組のセグメントを選択する前記ステップ、合成相互相関を計算する前記ステップ及び前記セグメントに対応する前記個々の部分相互相関のための前記コンセンサスチェックを実行する前記ステップを、異常値がないか、又は異常値の数が最も少ない、少なくとも1組のセグメントが見つかるまで繰り返すステップと、異常値がないか、又は異常値の数が最も少ない1組のセグメントに基づいて、前記最終的な合成相互相関関数を計算するステップとを更に含む。このようにして、その実施の形態は、PCCFの可能な組み合わせの中から、異常値がないか、又は異常値の数が最も少ないものを特定し、それにより、最も良好な最終的な合成相互相関関数を特定する。一実施の形態によれば、前記合成相互相関は、異なる数のセグメントを有することができる複数組のセグメントに基づいて計算され、前記最終的な合成相互相関関数は、異常値が見つからなかった前記複数組のセグメントの中の最も多くの数のセグメントを有する1組のセグメントに基づいて計算される。このようにして、異なる数のセグメントを有する異なるサンプルを検討して、最終的な合成相互相関関数を得るためのセグメントの最適な組み合わせを見つけることができる。一実施の形態によれば、合成部分相互相関関数は候補オフセットを生成し、前記異常値検出又は除去手法は、前記候補オフセットにおける部分相互相関関数の絶対値又は相対値を前記候補オフセットにおける前記合成部分相互相関値と比較するステップと、前記候補オフセットにおける前記部分相互相関関数の曲率を或る一定のしきい値と比較するステップと、前記候補オフセットから、前記部分相互相関関数の最も近い著しい極大値までのサンプル内での距離を、該距離が或る一定のしきい値を超えているか否かに関して比較するステップと、のうちの1つを含む。これらは、個々の相互相関関数のためのコンセンサスチェックを実行するための具体的な方法である。一実施の形態によれば、前記異常値検出又は除去手法は、RANSACアルゴリズムと、最小二乗メジアン推定アルゴリズムと、M-推定器とのうちの1つを含む。これらは異常値検出手法の例である。一実施の形態によれば、前記異常値検出手法はRANSACアルゴリズムであり、当てはめられるモデルは前記第1の信号と前記第2の信号との間の相互相関値のピークであり、前記当てはめにおいて用いられるデータ点は、前記部分相互相関関数のそれぞれのピークであり、前記乱れている部分相互相関関数を除去した後に、前記部分相互相関関数の値を合成して全相互相関関数を得る。これは、RANSACアルゴリズムを実施するのに特有の好ましい実施の形態である。一実施の形態によれば、前記コンセンサスチェックは、前記部分相互相関関数のピークと前記合成相互相関関数のピークとの間の偏差が、異常値を特定するための或る一定のしきい値内にあるか否かに関して、部分相互相関関数毎にチェックすることを含む。これは、コンセンサスチェックの好ましい実施態様の特定の例である。一実施の形態によれば、前記方法は、同じ事象であるが、異なる視点から撮影された可能性がある2つのビデオシーケンス間の時間的なオフセットを見つけるために適用され、前記方法は、前記2つのシーンのビデオデータをそれぞれの一次元の時系列に変換するステップと、先行する請求項のいずれか一項に記載されるように、前記2つの時系列の相互相関を得るステップであって、該得られた相互相関に基づいて、前記2つのビデオシーケンス間の時間的なオフセットを求める、得るステップとを含む。このようにして、この方法は、ビデオ間の時間的な関係を判断するために適用することができる。一実施の形態によれば、この方法は、前記得られた一次元信号を準定常的として扱い、かつ/又は前記信号を全体平均及び標準偏差を用いて正規化するステップを更に含む。このようにして、信号を相互相関のために準備することができる。一実施の形態によれば、この方法は、前記部分相互相関関数においてピーク候補を見つけるために、雑音を軽減するための手法を適用するステップを更に含み、該手法は、形態学的な遮蔽を適用するステップ、又はその意味のあるピークだけを保存するために、結果として生成された相互相関関数の凸閉包を繰返し計算するステップを含む、請求項1~10のいずれか一項に記載の方法。このようにして、雑音の影響を低減することができる。一実施の形態によれば、第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するための信号処理装置であって、該装置は、前記第1の信号を長さMのより短いセグメントに分割するためのモジュールと、前記第1の信号の前記セグメントと前記第2の信号との相互相関を実行することであって、複数の部分相互相関関数を得る、実行することと、前記部分相互相関関数を合成して合成相互相関関数を得ることによって、合成相互相関関数を得るためのモジュールと、異常値検出又は異常値除去手法を適用するためのモジュールであって、乱れているか若しくは破損した前記セグメントを特定又は除去する、適用するためのモジュールとを備え、前記異常値検出手法は、前記部分相互相関が前記合成相互相関関数とコンセンサスしているか否かをチェックするために、前記個々の部分相互相関関数を前記合成部分相互相関関数と比較して、コンセンサスチェックを実行するステップを含み、該装置は、前記セグメントに基づいて、乱れているか若しくは破損したと特定されたものを用いることなく、前記部分相互相関関数を再合成するためのモジュールであって、乱れの少ない又は破損の少ない最終的な相互相関結果を得る、再合成するためのモジュールを更に備える、第1の信号と第2の信号との間の相互計算を実行するための信号処理装置が提供される。このようにして、本発明の一実施の形態を実行するための装置を実現することができる。一実施の形態によれば、この装置は、候補オフセットとして前記合成部分相互相関及び合成相互相関結果を計算するためのモジュールを更に備え、前記コンセンサスチェックの結果として、コンセンサスが得られていない場合には、前記部分相互相関関数を異常値として処理する。一実施の形態によれば、この装置は、長さMのより短い1組のセグメントを選択するためのモジュールと、前記選択された1組のセグメントの部分相互相関関数に基づいて前記合成相互相関を計算するためのモジュールと、前記コンセンサスチェックを実行するためのモジュールであって、前記1組のセグメントの前記部分相互相関関数の中の異常値を特定する、実行するためのモジュールと、1組のセグメントを選択する前記ステップ、合成相互相関を計算する前記ステップ及び前記セグメントに対応する前記個々の部分相互相関のための前記コンセンサスチェックを実行する前記ステップを、異常値がない少なくとも1組のセグメントが見つかるまで繰り返すためのモジュールと、異常値がないか1組のセグメントに基づいて、前記最終的な合成相互相関関数を計算するためのモジュールとを更に備える。一実施の形態によれば、コンピュータープログラムであって、コンピューター上で実行されるときに、該コンピューターが本発明の実施の形態のいずれか一つに記載の方法を実行することができるようにするコンピュータープログラムコードを含む、コンピュータープログラムが提供される。以下では、本発明の実施形態が説明される。しかしながら、まず第一に、いくつかの用語が定義される。PCCF-部分相互相関関数RANSAC-ランダムサンプルコンセンサスM-推定器-広範な種類の推定器であり、データの関数の和の最小値として得られるLMedS-最小二乗メジアン一実施形態によれば、上記のような散発性の外乱に対して相互相関を頑健にする新規の手法を提供する。その手法は、信号の大部分にはそのような誤りはなく、いくつかの局所的な限られた部分だけが破損される場合に特に適している。それゆえ、そのような事例では、入力データを良好なセグメント及び不良のセグメントに分割することができ、この分離を行なうために、例えば、ransacアルゴリズムのような確立された異常値除去方法を用いることができる。ランダムサンプルコンセンサスransacは、1組の測定値又はデータ点に対してモデルを頑健に当てはめる反復アルゴリズムである例えば、MAFichler及びRCBolles著、RandomsampleconsensusAparadigmformodelfittingwithapplicationstoimageanalysisandautomatedcartography、CommunicationsoftheACM243813951981を参照。例えば、最小二乗当てはめとの根本的な違いは、最初に、モデルを確立するために必要とされる最小数のデータ点だけが用いられることである。これらのデータ点はランダムに選択される。この段階では、効率的にするために、測定値内の小さな誤りは平均されない。しかしながら、主な関心は、最初に著しく外れたデータ点異常値と呼ばれるを特定及び除去することである。これは、最初に確立されたモデルに対して全ての測定値を試験することによって達成される。モデルに適合する点は正常値と分類され、他の点は異常値と見なされる。このプロセスは、異なる1組のランダムに選ばれた点を用いて繰り返され、少なくとも一度、異常値のない1組を選択したことを確信するために必要に応じて何度も繰り返される。最終的に、最も高いコンセンサスを有する、すなわち、最も少ない異常値を有するモデルが受け入れられ、その正常値に基づいて、最終的な最小二乗当てはめが実行される。図3は、2Dライン当てはめの典型的な例の場合の、ransac法と標準的な最小二乗法とを比較する。図3に示される例では、所与の2D点の大部分は、直線によって一貫してモデル化することができる。しかしながら、2つの偽りの点が、最小二乗当てはめを劣化させる。一方、ransacは、2つの異常値を特定することができ、検討対象から除外する。提案される相互相関法は、入力信号内のバースト誤りへの頑健性を達成するための多用途の拡張を提供することができる。さらに、その相関法は、実際の応用形態に関係なく、従来の相互相関手法の代わりに用いることができる。以下では、その手法のいくつかの更に具体的な実施形態が説明される。しかしながら、セグメント長、合成PCCFの数及び異常値分類法のような、具体的に関連するパラメーターを特定の信号クラスに個々に適合させることができることが、この時点で既に言及されるべきである。これは、異常値分類法にも特に当てはまる。以下に説明される実施形態は主にransacに基づくが、その基本概念は、同様に、M-推定器又はLMedSのような、任意の他の異常値除去法に基づくこともできる。一実施形態によれば、例えば、バースト誤りに起因して部分的に破損している可能性がある2つの元の信号間の相互相関を実行する方法は、以下のように動作する。a.元の信号のうちの一方を長さMのより短いセグメントに分割し、b.それらの信号のそれぞれを第2の信号と相互相関させて、部分相互相関関数PCCFを得て、c.破損したセグメントを有効なセグメントから分離するために、適切な異常値分離法を用いてPCCFを再合成する。1つの更なる実施形態によれば、例えば、バースト誤りに起因して部分的に破損している可能性がある2つの信号間の相互相関を実行する方法は、以下のように動作する。第1のステップにおいて、元の信号のうちの一方第1の信号が、長さMのより短い元の長さLよりも短いセグメントに分割される。第2のステップにおいて、これらのより短いセグメントのそれぞれを第2の信号と相互相関させて、部分相互相関関数PCCFを得る。第3のステップにおいて、部分相互相関関数を合成して、合成相互相関関数を得る。その後、第4のステップにおいて、部分相互相関関数を合成相互相関関数と比較し、コンセンサスチェックを実行して、それらのPCCFが合成相互相関関数とコンセンサスしているか否かをチェックすることによって異常値を特定する。その後、異常値と特定されたPCCFは除去され、残りのPCCFを再合成して、最終的な合成相互相関関数を得る。一実施形態において、コンセンサスチェックを実行するステップは、異常値検出又は異常値除去手法を適用して、乱れているか若しくは破損したセグメントを特定又は除去するステップを含むことができる。このステップでは、種々の異常値検出手法を用いることができ、そのうちの1つがRANSAC手法である。その後、乱れているか若しくは破損したと特定された上記セグメントに基づく部分相互相関関数を用いることなく、部分相互相関関数の再合成を実行し、乱れの少ない又は破損の少ない最終的な相互相関結果を得ることができる。一実施形態では、異常値検出手法はransacであり、当てはめられるモデルはオフセット、したがって、相互相関関数のピークの場所である単一のスカラー値である。データ点はPCCFであり、それらのPCCFは、潜在的な候補オフセットを求めるために、合成、すなわち、合計される。その際、全てのPCCFの和が、元の信号の相互相関関数を生成する。一実施形態によれば、その手法を用いて、以下の2つを実施することによって、同じ事象であるが、視点が異なる2つのビデオシーケンス間の時間的なオフセットを見つけることができる。a.そのビデオデータを、特徴的なシーンの経時的な変化を反映する一次元の時系列に変形するreduce。例えば、この目的を果たすために、そのような時系列を生成するために、例えば欧州特許出願第09175917.5号において記述されているように、符号器によって生成されるようなビデオデータのビットレートを用いることができる。b.本発明の実施形態のうちの1つにおいて記述されるような相関機構を適用して、2つのビデオシーケンス間の時間的なオフセットを検出する。オプションでは、その方法は更に、導出された1D信号を準定常的として扱うこと、及び相互相関を実行する前に、その全体平均及び標準偏差を用いて、それらの信号を正規化することを含むことができる。以下では、いくつかの更なる実施形態が、やや詳しく説明される。一実施形態によれば、上記の相互相関手法の背後にある基本的な発想は、元の信号のうちの一方を長さMのより短い元の信号長Lよりも短いセグメントに分割すること、及びそれらのセグメントのそれぞれを第2の信号と相互相関させることであると考えることができる。その後、破損したセグメントを有効なセグメントから分離するために、そのようにして得られた部分相互相関関数PCCFが、ransac手法と同じようにして合成される。ransacの観点から、当てはめられるモデルはオフセット、それゆえ、単一のスカラー値である。データ点はPCCFであり、これらは、潜在的な候補オフセットを求めるために合成、すなわち、合計される。実際には、全てのPCCFの和ciが元の信号の相互相関関数を生成する。上記の総和内の異常値PCCFを省くことによって、結果として生成される相互相関関数にそれらの異常値が及ぼす影響を排除することが可能になる。ransacステップ毎に合成されることになるPCCFの数を選択する際にトレードオフがある。原理的には、結果として生成される相互相関関数において最大限に決定的なピークを得るために、できる限り多くのPCCFを用いることが望ましい。しかしながら、数を増やすと、異常値PCCFを含む危険性も大きくなる。この決定は、予想されるバースト誤り分布に依存し、応用形態に特有である。セグメント長Mに関しても、同様の選択がなされるべきである。用いるサンプル数が少なすぎると、特異というほどではないセグメントを除外する危険性が増す。一方、セグメントが長すぎると、破損したサンプルを含む傾向がある。以下のアルゴリズムは、2つの入力信号at及びbtを与える場合の一実施形態による、提案される相互相関を要約する。1.信号btを長さMのセグメントbitに切断する2.PCCFsciΔt=a★biΔtを計算する3.[異常値のない1組のPCCFが選択されたという確信に達するまで、3a/b/cを繰り返す]a.PCCFのランダムな選択を実施し、その和を計算するb.その和から候補オフセットを抽出するc.オフセット候補毎に、PCCFの中の正常値の数を評価する4.大部分の正常値PCCFを用いてオフセットを選択する5.オプションで、正常値PCCFの合成和からオフセットを再計算するステップ3cを実施する特定の方法は選択の余地があり、当業者は適切に選択することができる。例えば、異常値の数及び正常値の数を求めるために、PCCFのオフセットが、合成されたオフセット値の或る一定のしきい値内にあるか否かをチェックすることができる。しきい値は、例えば、PCCFオフセット値のサンプルの標準偏差として選択することができるが、他の選択も可能である。選択された1組のPCCFが、それ以上異常値を含まなくなるのではなく、代わりに、或る特定の1組のPCCFの場合に正常値のみを含むようになるまで、ステップ3の手順全体を繰り返すことができる。その後、ステップ4において、ステップ3において見つけられた、正常値のみを有する複数組のPCCFの中で最も多くの数の正常値を有する1組のPCCFを選択することができる。応用形態によっては、PCCF及びそれらの合成は必ずしも単一の決定的なピークを示すとは限らない。代わりに、それらは、同等の強さのいくつかの極大値を含むことができ、結果として、2つ以上の候補オフセットが生成される。この効果が図4に示されており、図4は、図5に示される2つのビデオ信号at及びbtの場合の部分相互相関を示す。図5は、左側において、2つの入力信号a及びbを示し、右側において、信号at及びbtが導出されたビデオシーケンスの2つの同期したフレームを示す。それらのフレームから、明らかに2つのビデオシーケンスが異なる角度から撮影されたことがわかる。本発明の手法において用いられる信号bのセグメンテーションが、図5において破線の垂直線によって示されており、その線は100フレームの間隔で示される。2つ以上の候補オフセットが存在するという効果図4を参照は、少数のPCCFだけが合成されるときに、又はPCCFのそれぞれが非常に少ないサンプルから計算されたときに、より顕著である。ランダムに選択されたPCCFの合成において候補オフセットを見つけるために、第1のステップにおいて、雑音の影響を軽減することができる。そのために、一実施形態によれば、形態学的な遮蔽を適用することができるか、又は意味のあるピークのみを保存するために、結果として生成された相互相関関数の凸閉包を繰返し計算することができる。対応するオフセット候補に対して、その後、単一のPCCFのうちのいくつが、それらの候補のそれぞれを対応するかがチェックされる。候補オフセットが個々のPCCFの個々のオフセットとコンセンサスしているか否かをチェックするという意味において、これはコンセンサスチェックと見なすことができる。このコンセンサスチェックを実施するために、いくつかの態様を考慮に入れることができる。調べられるオフセットにおける絶対又は相対PCCF値調べられるオフセットにおけるPCCFの曲率調べられるオフセットからPCCFの最も近い著しい極大値までのサンプル内での距離、又はこれらのいずれかの組み合わせ及び可能であるなら、他の判定基準。候補オフセットにおける個々のPCCFの絶対又は相対PCCF値を、合成された候補値と比較することができる。その差が所定のしきい値よりも大きい場合には、個々のPCCFは、合成PCCF=候補値とコンセンサスが得られていないと見なすことができる。それゆえ、そのPCCFは、その際異常値と見なすことができる。調べられたオフセットにおけるPCCFの曲率も考慮することができる。例えば、候補オフセット値では、個々のPCCFが最大値を指示する曲率すなわち、0の曲率を有するはずであるので、その曲率が0とは大きく異なる場合、例えば、或る一定のしきい値を超える場合には、これは、個々のPCCFが異常値であることを指示すると見なすことができる。別の手法は、合成されたPCCFの調べられた候補オフセットから、候補PCCFの最も近い著しい極大値までのサンプル内での距離を考えることとすることができる。この距離が、或る一定の例えば、所定のしきい値を超える場合には、そのPCCFは異常値、すなわち、候補オフセットとのコンセンサスが得られていないと見なすことができる。以下の実施形態の説明は、より具体的な例を用いて種々のステップを例示するであろう。以下において検討される応用形態例は、2つのビデオからフレーム毎に抽出された一次元の時系列に基づいてビデオ同期の問題を取り扱う。これは単に、例えば、時間の関数としてのビットレートとすることができるか例えば、Methodandapparatustosynchronizevideodataと題する欧州特許出願第09175917.5号において記述されている、又は任意の他の一次元の時間依存関数とすることができる。そのような事例では、相互相関を用いて、2つのビデオを表す2つの異なる時系列間の、それゆえ、2つのビデオ間の時間的なオフセットを見つけることができる。2つのビデオシーケンス間の時間的なオフセットを見つけるために、1つの手法は、ビデオデータを、特徴的なシーンの経時的な変化を反映する一次元の時系列に変形することである。そのために、先に言及されたように、Methodandapparatustosynchronizevideodataと題する欧州特許出願第09175917.5号において記述されている方法を用いて、そのような時系列を生成することができる。用いられるビデオは、固定状態のカメラを用いて取り込まれ、静止した背景の前で動いている人に関する同じシーンを示す。導出された1D信号を準定常的として扱い、それらの信号の全体平均及び標準偏差を用いて、それらの信号を正規化することができる。これは、式3において定義されるような正規化された相互相関を用いることと同様の有益な効果を有する。図5には、そのようにして得られた2つの入力信号が左側に示されており、それとともに右側に、それぞれのビデオからの2つの同期した例示的なフレームが示される。それらの通常の相互相関関数が図6の左側にプロットされており、1フレームのオフセットが生じる。図6の右側は、標準的な従来の相互相関によって得られるような1フレームのオフセットにおいて重ね合わせられる信号a及びbを示す。グラウンドトルースオフセット=2つのビデオ間の実際のオフセットからの偏差は、画像境界における影響によって引き起こされる。関与するカメラの視点が異なることに起因して、そのシーンを行き来する人々が変動を引き起こし、それらの変動は1D信号においてわずかに遅れて生じる。両方の信号a及びb内のフレーム700付近のかなり強いピークは、例えば、そのような通りがかりの人の影響によって引き起こされる。通常の従来の相互相関は、それらの信号のうちのより小さいが、それでも一貫した部分を無視して、そのような支配的な信号部分の位置合わせをする傾向がある。この図6において示されるように、信号a及びbの従来の相互相関は、オフセットΔtxcorr=1フレームを生成する。これは、フレーム600と700との間に誤ったピークがあり、そのピークの位置合わせが強制的に行われることに起因する。一実施形態による、提案される相互相関手法は、図7に示されるように、これらの特異なセグメントを除外することによって、この問題に対処する。本発明の一実施形態による相互相関手法は、正しいオフセットΔtcor=50フレームを生成する。詳細には、その相互相関手法は、図7の右側にある丸数字によって指示されるセグメントbiを破棄しており、それらのセグメントは、1人々が右からそのシーンの中に歩いてくる部分、2人々が左から歩いて入ってくる部分、及び3両方のビデオ間の時間的な関係を合理的に確立するのに十分なシーンの動きがない部分のような、歪みによって極大値が引き起こされる部分である。これらの部分1、2及び3は、本発明の実施形態において異常値と特定される。なぜなら、コンセンサスベース手法が、これらの歪んだ部分に対応する部分相互相関関数を、結果として生成される合成PCCFとのコンセンサスが得られていないと指示するためである。それゆえ、これらの部分に対応するPCCFは除外され、結果として生成される合成PCCFは、50フレームの真のオフセットを生成する。図7の右側部分は、信号a及びbを示しており、bは、図7の左側において示されるコンセンサスベース相互相関関数によって得られるように50フレームの真のオフセットだけシフトされている。この実施形態における実際の手法に関して、本明細書において提示される手法の性能のこの評価実験のために、第2の信号をM=100フレームを用いて小片にセグメント化した上記のアルゴリズムのステップ1。ランダム選択ステップ3a中に、セグメントのs=3を合成し、潜在的なオフセットを求めた。極大値抽出3bの前に、かつ検証ステップ3cのために、幅51フレームの構造化要素で遮蔽することよってそれぞれの信号をフィルタリングした。この実施態様では、その最も近い極大値が10フレーム以内しか離れていない場合には、PCCFが所与のオフセット候補に賛成票を投じる=正常値であると見なされる。しかし、この値は選択の余地があり、当業者は適切に選択することができる。OCCFが、合成されたPCCFとコンセンサスしているか否かをいかに判断するかという問題は、種々の方法で解決することができる。本発明の複数の実施形態との関連で説明された方法、構成要素、ユニット及び装置は、ハードウェア、ソフトウェア、又はその両方の組み合わせで実現することができることは当業者には容易に明らかになるであろう。詳細には、本発明の実施形態、及びその関連で説明されたモジュールの構成要素は、コンピューター上で実行されるか又はマイクロプロセッサーによって実行される1つ又は複数のコンピュータープログラムによって実施することができることは理解されよう。本発明を実現する任意の装置は、詳細には、ネットワーク内で動作するルーター、サーバー、モジュールのようなネットワークエンティティー、又は移動電話、スマートフォン、PDA若しくはその類似物のような移動デバイスの形をとることができる。