| 研究課題/領域番号 |
19K11932
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
亀山 渉 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90318858)
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| 研究分担者 |
菅沼 睦 早稲田大学, 理工学術院(国際情報通信研究科・センター), 客員主任研究員 (50399507)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | AVコンテンツ / 主観動画像品質評価推定 / ユーザ満足度 / ユーザ興味度 / 視聴コンテクスト / センサ情報 / 生体情報 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
AVコンテンツ視聴時におけるユーザの映像品質に対する主観評価を効率よく、かつ、精度良く生体情報等から推定する手法に関する研究を行った。(1)固定されたモニタ環境で視聴中の、被験者の生体情報、動画像の興味度と満足度、及び再生ビットレートから、被験者がスライダを使って評価した主観評価値を推定する手法と、(2)モバイル端末（スマートフォン）環境で視聴中の、被験者の生体情報、興味度、視聴コンテクスト、動画解像度から、視聴後に答えてもらう主観動画像品質を推定する手法を検討した。実験の結果、両者ともに、機械学習を適用することで高い精度で主観動画像品質を推定できることが分かった。
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| 自由記述の分野 |
情報通信工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来、ユーザの主観映像品質評価取得には、国際標準化されたアンケートによるMOS評点（Mean Opinion Score）が広く用いられている。しかしながら、人の特性による回答内容の正当性担保、多大な評価時間、リアルタイム回答が不可等の問題が存在する。また、ユーザ毎の違い及びユーザコンテクストは考慮されず、映像内容を考慮した主観評価は行えない。本研究により、ユーザの生体情報、並びに、使用するデバイス及びコンテンツから得られる情報から主観映像品質が高い精度で推定できる可能性が明らかになったことは、提案方式が、これらの問題点を解決する有効な新しい主観映像品質評価手法となりえることを示唆している。
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