財団法人機械システム振興協会序委員長挨拶はじめに

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序

わが国経済の安定成長への推進にあたり、機械情報産業をめぐる経済的、社会的諸条件は急速な変化を見せており、社会生活における環境、都市、防災、住宅、福祉、教育等、直面する問題の解決を図るためには技術開発力の強化に加えて、多様化、高度化する社会的ニーズに適応する機械情報システムの研究開発が必要であります。

このような社会情勢の変化に対応するため、財団法人機械システム振興協会では、日本自転車振興会から機械工業振興資金の交付を受けて、システム技術開発調査研究事業、システム開発事業、新機械システム普及促進事業を実施しております。

このうち、システム技術開発調査研究事業及びシステム開発事業については、当協会に総合システム調査開発委員会 (委員長：政策研究院リサーチフェロー藤正巖氏）を設置し、同委員会のご指導のもとに推進しております。

本「映像酔いガイドライン検証システムの開発に関するフィージビリティスタディ」は、上記事業の一環として、当協会が社団法人電子情報技術産業協会に委託し、実施した成果をまとめたもので、

関係諸分野の皆様方のお役に立てれば幸いであります。

平成１９年３月

財団法人機械システム振興協会

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はじめに

映像提示技術の飛躍的進歩により、映像情報メディア関連産業が発展し、映像の大型化・高精細化が進む中、「映像酔い」など映像の生体に及ぼす影響が社会問題となり、

映像の生体影響に関する国際ガイドライン作成の機運が高まっています。

他方、映像技術の進展は、より現実感・臨場感あふれる映像制作を可能とし、人類がこれまで経験したことがない映像環境を創出するとともに、それらの技術はアニメーションやゲーム等のエンターテインメントはもとより、さまざまな分野への応用も期待されています。

このような現状に対し、日本の基幹産業である映像産業を守るという観点から、日本主導での国際ガイドラインの作成が推進され、平成 20 年度にはその数値化に向けた議論が本格的に進められようとしています。また、ガイドラインを先取りした訴訟を心配する産業界からは当該検証システムの早期実用化が待望されています。

上記のような現状をふまえ、この報告書は、財団法人機械システム振興協会の委託により、当協会が実施した平成 18 年度事業「映像酔いガイドライン検証システムの開発に関するフィージビリティスタディ」の成果をまとめたものです。安心、安全な生活環境が求められ、映像の生体影響の重要性が注視されるなか、映像環境の変化が生体に及ぼす影響を正しく評価し、不要の事故の未全防止策を講じ、安全で安心な映像産業の発展に資することはもとより、映像産業関連の広い分野で議論され、国際的にも成果が生かされることを期待しております。

最後に、この研究の実施については、経済産業省商務情報政策局文化関連産業課（メディアコンテンツ課）、同産業技術環境局基準認証ユニット環境生活標準課推進室、さらには医学系・工学系大学の研究者の方々、関連企業や団体の皆様をはじめ、多くの方々にご協力をいただきました。

ここに謹んで、感謝の意を表するものです。

平成１９年３月

社団法人電子情報技術産業協会

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委員長挨拶

日本では 2011 年７月でテレビ放送の完全デジタル化が終了する。ハイビジョンデジタル（1920×1080 ピクセル）の放送サービスが一般的になり、視聴者はより大きな画面で高画質な迫力のある映像を楽しめるようになった。フラットＴＶの低価格化も進み、家庭には 30 インチ以上の大型ＴＶが普及しつつある。さらにハイビジョン画質の民生用ビデオムービーや次世代ＤＶＤレコーダーも発売され、臨場感映像を個人で手軽に楽しめるようになった。

映像制作の現場では、デジタル編集により現実をも越えるような今までにない迫力ある映像を追求できるようになり、その技術はアニメーション、ゲームなどの世界のみならず、

教育、医療、福祉分野などへの応用もされつつある。

一方、われわれは、過去に特殊映像を集中して見ていた小児に光過敏性発作が誘発され入院騒ぎを起こした事件や、中高生多数が学校で手ぶれの激しい映像を鑑賞中、映像酔いと見られる体調不良を起こす事件を経験した。これらの原因究明と防止策は、映像関連産業の振興策と表裏一体で進めるべきものであり、日本はもとより欧米各国の現状も調査研究し、再発防止に努めてきた。

幸い、関連の研究グループは経済産業省（旧通産省）と財団法人機械システム振興協会から理解と支援が得られ、過去 10 数年にわたり医学、心理、工学の専門家による「映像生体影響研究委員会」や「基準認証開発委員会」を JEITA、産業総合研究所に設置、長期に研究を継続できた。それらの成果は、平成 17 年の国際標準化機構（ＩＳＯ)による「Image Safety（生体の安全性）に関する国際合意文書ＩＷＡ３」として結実し、本格的国際ガイドラインの第１歩を印すことができた。

わが国は、ＴＶ、モバイル端末など映像を中心とする情報家電で世界をリードしており、

この優位性の確保には、車の両輪となる映像の安全性に関する国際標準化でも主導権を確保すべきである。そのためには平成 20 年５月にも開始される予定の本格的国際ガイドライン策定作業までに「映像酔いガイドライン検証システム」の世界に先駆けた開発が必要不可欠との認識から本スタディグループが組織されたものである。

平成 19 年３月

シャープ株式会社先端映像技術研究所千葉滋

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1

２．スタディの実施体制

2

３．スタディの内容

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本編

第１章映像酔いガイドライン検証システムの開発

１－１映像酔いガイドライン検証システムの概念設計 11

１－１－１動画解析ソフトウエア基本構造設計 14

１－１－1－１カメラ要素運動の推定方法 14

１－１－1－２グローバルモーション推定における基本概念 15 １－１－1－３ソフトウエアの基本構造 15

１－１－２ブロックマッチングとそのパラメータの検討 16

１－１－２－１ブロックのマトリクス数の検討 17

１－１－２－２探索範囲の検討 18

１－１－３カメラ要素運動の推定 18

１－１－３－１ズームの推定値 19

１－１－３－２ローテイトの推定値 19

１－１－３－３パン、チルトの推定値 20

１－１－３－４推定値に関わる課題 20

１－２視覚運動要因に基づく映像酔い推定での統合化モデル構築 21

１－２－１事変要因モデル 21

１－２－１－１モデルの提案 21

１－２－１－２検証実験 21

１－２－１－３解析 22

１－２－１－４評価 23

１－２－１－５結果 24

１－２－１－６考察 25

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１－２－１－７まとめ 26

１－２－２感覚特性モデル 27

１－２－２－１これまでに報告された基礎データ 27

１－２－２－２感性特性モデルの構築 30

１－２－３相互作用・時間要因検討 33

１－２－３－１時変要因モデルからの検討 33

１－２－３－２感性特性モデルからの検討 34

１－２－３－３まとめ 35

１－３映像酔い生体影響の計測 36

１－３－１心理的計測手法 36

１－３－１－１心理的計測手法の分類 36

１－３－１－２心理的計測手法に基づく生体影響計測 38

１－３－１－３計測値と測定値との比較 42

１－３－２生理的計測手法 43

１－３－２－１目的 43

１－３－２－２従来の方法とその問題点 43

１－３－２－２－１ ρ

_max

の定義 43

１－３－２－２－２ ρ

_max

の計測上の問題点 44

１－３－２－３提案方法 44

１－３－２－３－１脈波伝播時間を用いる方法 44

１－３－２－３－２規格化拍内積分値を用いる方法 44 １－３－２－３－３脈波ピーク時間差を用いる方法 45

１－３－２－３－４独立成分分析を用いる方法 45

１－３－２－３－５簡易型心電・脈波計測装置 47

１－３－２－４実験 47

１－３－２－４－１実験１ 47

１－３－２－４－２実験２ 47

１－３－２－５結果 47

１－３－２－５－１実験１ 47

１－３－２－５－２実験２ 49

１－３－２－６考察 49

１－３－２－７結論 49

１－４統合化モデルの構築 52

１－４－１システムの構成 52

１－４－２システムの操作方法 54

第２章国際標準化の動向

２－１映像の生体安全に関する研究経過と標準化への動き 61

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２－２国際標準化を目指して 62

２－２－１ＩＳＯスタディグループの設立 62

２－２－２ ISO/TC 159/SC 4/WG 2 会議での説明 63

２－２－３ＩＳＯスタディグループの活動状況 63

２－２－４ＣＩＥＴＣ1-67 の活動状況 63

２－２－５今後の課題 64

第３章ガイドラインの策定に向けて

３－１背景 65

３－１－１快適な情報社会 65

３－１－２安全安心 65

３－２ガイドラインの条件 66

３－３被験者データの収集 67

３－３－１複雑な対象に対する客観検査 67

３－３－２多面的な被験者実験 68

３－４科学技術データの扱い方 68

３－４－１強い刺激の場合 68

３－４－２弱い刺激の場合 69

３－４－３測定技術の開発 69

３－４－４評価関数・評価基準 70

３－４－５光感受性発作と映像酔い 70

３－５今後への展開 70

４．スタディの成果（まとめ）

72

５．スタディの今後の課題と展開

81

参考資料

「映像酔い研究」の国際動向に関する勉強会報告書

85

執筆者リスト

105

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１．スタディの目的

本スタディは、映像酔いの防止を目的とした国際ガイドラインを検証するためのシステムを開発することを目的とする。

映像酔いを防止するために基準となる物理的条件の数値化に対して、これまでの研究で得られている科学的なデータは、わが国の研究成果の他に、米国、香港、英国、

オランダ等の各研究グループからも報告されているが、いずれも実験用の映像で動きが単純化された映像で得られた基礎データに基づくものであり、複雑な運動で構成される一般の映像への適合性は明確ではない。本来基準となる数値は、さまざまな要因による映像酔いへの影響を統合する統合化モデルの確立が必要不可欠で、そのために大規模な被験者参加による評価実験を行う必要がある。

そこで、本スタディでは、統合化モデルを暫定的に構築し、基礎データに基づく数値化が、具体的にどの程度妥当かを評価できるような映像酔いガイドライン検証システムを構築する。このシステムは、国際標準化における基準数値の提案に対し、産業界に与える影響を評価し、必要に応じて修正を求めるための科学的根拠を与える有力なツールであり、必要不可欠である。

この映像酔いガイドライン検証システムの開発においては、一般の映像に含まれる運動成分を分析し、統合化モデルを用いて生体影響を推定するとともに、同一の映像による実際の生体影響を、多人数の被験者に映像を提示して計測し、比較を行う。また、統合化モデルのパラメータを変更することで、推定値と計測値の相違を検討し、

パラメータの設定による影響を明らかにしておくことが必要である。こうした映像酔いガイドライン検証システムについては、国際的にも、まだ実現されていない。しかし、当研究グループやその関連研究機関は、映像生体影響プロジェクトや基準認証プロジェクトを実施する中で、こうした課題に必要な手法と経験を得てきた。そこで、

他国に先駆けて開発できれば、わが国の産業界が、国際標準化を実質的にも先導することが可能となり、わが国の有力な産業である映像情報メディアとデジタル家電開発の健全な発展と保護につながることになる。

消費者がデジタル映像の醍醐味を正しく享受するためにも、新たなる産業の基盤として、映像の安全性を確保するための事業を展開することは必要不可欠であり緊急性をもつ。本分野で世界をリードするとともにわが国の経済構造改革・新規産業創出の核をなす映像関連産業のバランスのとれた発展を促進することを狙うものである。

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２．スタディの実施体制

本スタディを進めるにあたって財団法人機械システム振興協会内に「総合システム調査開発委員会」を、社団法人電子情報技術産業協会内に「映像酔いガイドライン検証システム」開発委員会を設置、その傘下に実際に研究を遂行する分科会及びその研究を専門的立場から検証する分科会を置く。この開発にあたっては、経済産業省の関係部局と連携をとりながら推進する。

映像酔いガイドライン検証システムの開発には高度に専門化された技術を必要とすること、心理・生理評価実験では、倫理委員会を備える研究機関の協力が必要不可欠なことから、一部業務については、大学、企業に再委託を行う。

再委託先

・東北大学（情報シナジーセンター）

映像視聴による生体影響計測

・新潟大学（自然科学系超域研究機構）

視覚運動要因に基づく映像酔い程度の推定での統合化モデルの構築

・(株)テクニカル・サプライ

「映像酔いガイドライン検証システム」の構築

・(株)ユー・スタッフ

映像の動画解析及び使用すべき映像の事前調査

システム開発分科会

（社）電子情報技術産業協会

映像酔いガイドライン検証システム開発委員会

ガイドライン評価分科会

新潟大学（自然科学系）、東北大（加齢医学研 /情報ｼﾅｼﾞｰｾﾝﾀｰ）、早稲田大（理工）、福島大

（工）、(独)産総研、(株)テクニカルサプライ (株)日立製作所、(株)ユー・スタッフ

新潟大学（医歯学系）、防衛大学校、ＮＨＫ技研、横浜市立大学（医）、シャープ(株)、

ソニー(株)、三洋電機(株)、松下電器産業 (株)、(株)東芝、ＣＥＳＡ、(独)産総研

(財)機械システム振興協会 総合システム調査委員会

事務局担当：(株)ユー・スタッフ委託

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総合システム調査開発委員会委員名簿

（順不同・敬称略）

委員長政策研究院藤正巖

リサーチフェロー

委員埼玉大学太田公廣

地域共同研究センター教授

委員独立行政法人産業技術総合研究所金丸正剛エレクトロニクス研究部門

副研究部門長

委員独立行政法人産業技術総合研究所志村洋文産学官連携部門

コーディネータ

委員東北大学中島一郎

未来科学技術共同研究センターセンター長

委員東京工業大学大学院廣田薫

総合理工学研究科教授

委員東京大学大学院藤岡健彦

工学系研究科助教授

委員東京大学大学院大和裕幸

新領域創成科学研究科教授

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「映像酔いガイドライン検証システム開発委員会」委員名簿

（委員/ｱｲｳｴｵ順・敬称略）

委員長シャープ(株) 技術本部先端映像技術研究所所長千葉滋主査新潟大学大学院自然科学研究科情報理工学専攻教授木竜徹主査新潟大学副学長（医学博士）板東武彦委員三洋電機(株) 研究開発本部デジタルシステム研究所

プロジェクションシステム開発部主任研究員安東孝久委員新潟大学大学院医歯学総合研究科助手飯島淳彦委員ＮＨＫ放送技術研究所人間・情報部長伊藤崇之委員早稲田大学理工学部応用物理学科教授鵜飼一彦委員 (独)産業技術総合研究所人間福祉医工学部門

マルチモダリティ研究グループグループ長氏家弘裕委員 (株)日立製作所中央研究所

組込みシステム基盤研究所担当部長木村淳一委員松下電器産業(株) 映像デバイス開発センター

ディスプレイデバイスグループグループマネージャー熊川克彦委員横浜市立大学医学部神経内科教授黒岩義之委員防衛大学校応用科学群応用物理学科教授斎田真也委員福島大学共生システム理工学類助教授田中明委員東京西徳洲会病院小児難病センター神経･発達科長二瓶健次委員 (株)東芝研究開発センター

ヒューマンセントリックラボラトリー研究主幹平山雄三委員北京電影学院映画･映像全般客員教授古澤敏文委員 (株)テクニカル・サプライ代表取締役茂呂哲男委員シャープ(株) 先端映像技術研究所第４研究室室長山中篤委員東北大学加齢医学研究所病態計測制御研究分野教授山家智之委員東北大学情報シナジーセンター先端情報技術研究部教授吉澤誠

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３．スタディの内容

本スタディでは、映像酔いに対するガイドラインの議論が、国際標準化機構で開始されることを受けて、こうした動向が日本の産業界の健全な発展と合致するよう、ガイドラインのあり方を議論するための強力なツールとなる映像酔いガイドライン検証システムの基本構造を確立する。

映像酔いの主要因は、映像中の視覚的運動であると考えられるが、この他にも映像中の物理要因、視聴環境の物理要因、視聴者属性などさまざまな要因の影響を受けることが知られている。本スタディでは、この主要因である映像中の視覚的運動に焦点をあて、必要に応じて、その他の要因の影響を考慮する。

また、映像中の視覚的運動には、画面の各領域の運動方向や速度がある相関を有するいわゆる大局的運動（グローバルモーション）や、それらに相関のない局所的な運動（ローカルモーション）の集まりに分類される。さらに、グローバルモーションには、映像を撮影したカメラの要素運動（パン、チルト、ロール、ズーム）が含まれる。本スタディでは、

これまでの研究の成果に基づいてカメラの要素運動を第１次の要因ととらえ、その他の視覚的運動要因についても適宜、その影響を考慮し、システムの精度向上を図るものとする。

従って、映像酔いガイドライン検証システムの開発は以下の手順で行う。

(1) 酔いを誘発しやすい映像の動画解析により、映像中の動きベクトル分布やカメラの要素運動（ロール、ピッチ、ヨー、ズーム等）を推定する。

(2) 推定されたカメラの各要素運動など映像中の視覚運動要因による映像酔いの程度を、既知の知見に基づいて算出し、これに生体特性を加味した統合化モデルを加えることで、視覚的運動要因が統合された本来のカメラ運動による生体特性としての映像酔いの程度を推定する。

(3) 映像を実際に被験者に提示し、生体特性としての映像酔いの程度を生理・心理指標により計測する。

(5) 映像酔いの推定値と計測値とを比較する。

(6) 統合化モデルを修正し、さらに、映像酔いの推定値と計測値とを比較して、その影響を検討する。

別の種類の映像を用いて、上述の(1)～(5)を繰り返し、統合化モデルのパラメータ設定による影響を明らかにする。

また、映像酔いガイドライン検証システムの基本構造を確立するにあたり、具体的に、

以下の研究項目を実施とする。

３－１映像の動きベクトル分布解析とカメラ要素運動推定

映像酔いガイドライン検証システムでは、任意の映像から動画解析により、映像中の動きベクトル分布や映像を撮影したカメラの運動を推定する必要がある。こうした動画解析にはさまざまな手法が提案されているが、ここでは、まず映像をマトリクス状に分解した各要素が、フレーム間でどの方向にどの程度移動したかを分析する動きベクトル分布の解析を行い（ブロックマッチング法）、次に各要素の動きベクトルを基に、映像全体の動きとして、パン、チルト、ロール、ズームの４つのカメラの要素運動を推定する。

この動きベクトル分布の解析とカメラの要素運動の推定では、誤差を最小限に抑えること、できるだけ高速な処理を行うことの相反する課題を追求する必要がある。そこで、以下の事項について検討する必要がある。

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３－１－１動きベクトル分布解析のマトリクスの要素数

マトリクス状に分解された映像の各要素が、フレーム間でどの方向にどの程度移動したかを分析するために、その要素の周囲のある範囲で、パタンマッチングを行う。従って、

各要素を細かく分解し要素数を増加させると、次の段階のカメラの要素運動の推定では、

きめ細かい動きベクトル分布が与えられるために、ある程度精度が高くなることが期待されるが、細かく分解しすぎると、パタンマッチングの精度が下がり、最終的にカメラ要素運動推定も精度が下がることになる。どの程度の要素数とするか見極める必要がある。

３－１－２パタンマッチング範囲

動きベクトル分布解析での各要素のパタンマッチングを行う範囲については、これを拡げることで、マッチする領域の検出の可能性が向上するが、その一方で、より多くの時間を要することになる。フレーム間でのある程度の移動量をカバーできる範囲を見極める必要がある。

３－１－３カメラ要素運動推定手法

主な推定手法として、第１に、ブロックマッチング等により解析された各要素の動きベクトルをクラスタリングし、最大クラスタの重心点をカメラ要素運動とする手法と、第２に、フレーム間で画像がマッチするように画面全体を変形させ、必要とされた変形からカメラ要素運動を算出する方法である。ここでは、前者を主として検討する。

３－１－４その他

ブロックマッチングによる欠点として以下の事項があり、これらの対策も検討することが必要である。

(1) 要素内の輝度変化がわずかな場合、マッチングの最良点を決定することが難しい。

(2) 要素内に単一のエッジのみが含まれる場合、エッジに並行する動きは決定することが難しい。

３－２視覚運動要因に基づく映像酔い程度の推定における統合化モデルの構築映像酔いに関する基礎研究により、過去に報告された知見から、カメラの要素運動等の視覚運動要因に対する映像酔いの程度を算定する。ただし、これを実際のカメラ運動による映像酔いの程度の推定に適用するためには、視覚運動要因が複合することによる影響を、生体特性を加味した統合化モデルとして構築する必要がある。

視覚運動要因に対する映像酔い程度の算定及び統合化モデルの構築に対しては、主として以下の事項について検討する必要がある。

３－２－１視覚運動要因に対応する映像酔いに関する科学的知見の適用可能性カメラの要素運動であるパン、チルト、ロール、ズームに対する映像酔いへの影響については、２種類の方法で検討が行われてきた。１つは、各要素運動を映像で個別に再現し、一方向に運動が一定時間継続する場合、または振幅や周期を個別に変えて、各々一定時間継続する場合などの映像を被験者に観察させ、これにより映像酔いに対する影響を調べたものである。もう１つは、カメラの要素運動が複合する映像を被験者に観察させ、生体影響として何らかの変化が生じている全ての時間付近でのカメラ運動を調べ、

その共通性を検討するものである。さらに、映像中の運動ベクトル分布や他のさまざまな要因と生体影響との関係についての研究も行われている。

こうしたデータについて、個別に精査し、本スタディでのシステム開発に適用可能なものについての検討を行う。

３－２－２映像中の視覚運動要因による映像酔いの相互作用について

カメラの要素運動や映像中の動きベクトル分布等による酔いの程度の算定に基づき、カメラの複合的な運動等の視覚運動要因のもとでの酔いの程度を推定するにあたり、運動の

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複合性による統合化モデルを構築するが、これについて主として２つの検討事項がある。

(1) カメラ運動の複合性により、酔いの程度がどのような相互作用を示すかを検討し、仮定に基づいて統合化モデルの構築を行う。複数の情報に基づく相互作用として、一般に、線形的な重み付け加算や一方の情報による支配、または相互の増強等が存在する。

こうしたさまざまな相互作用についての可能性を検討する。

(2) カメラ運動による酔いの程度が、時間によりどのような変化を示すかについて検討し、相互作用に組み込む必要がある。酔いは、比較的短期に軽度の不快症状が現れることがある一方で、気づかぬうちに、影響が累積し、突然嘔吐など重い症状を引き起こすこともある。こうした生体特性を反映するために、カメラ運動による一過性の影響と持続性の影響とを考慮することが必要である。

３－３大規模被験者実験による映像酔い程度に関する生体影響計測

上述の３－１で分析した映像を、多数の被験者に提示し、生体特性としての映像酔いの程度に対して、心理的計測手法と生理的計測手法とを用いて生体影響計測を行う。心理的計測手法として、この分野である程度確立されている「シミュレータ酔いアンケート」（ＳＳＱ）や、観察中の不快度評価等を行う。生理的計測手法として、眼球運動（及び調節、

瞳孔）計測や心拍、血圧、呼吸、発汗等の計測を行うとともに、ρmax の算定を行う。

こうした計測結果の解析により、映像視聴の時間経過とともに、各計測指標がどのような変化を生じているか、その共通性を検討し、各計測指標の特徴を確認する。

各生体影響の計測指標については、その有用性が示されてきた。ただし、心理的計測手法と生理的計測手法との関係については、さらに時間経過による状況で検討する必要があり、本スタディにおいても、その関係について分析を行う。またこれにより、心理的計測手法と生理的計測手法の間の特徴を明らかにして、映像中の視覚運動要因との関係付けを行う上での基盤データとする。

３－４生体影響の推定と計測の比較及び統合化モデルの修正

上述の３－３で計測した映像視聴による生体影響の結果と、３－２で統合化モデルにより推定した生体影響の結果とを比較し、統合化モデルとして修正すべき事項についての検討を行う。そのために、以下の事項について検討する。

上述の３－３で特徴づけられた心理的計測手法と生理的計測手法の結果に基づいて、映像視聴の時間経過とともに生じる各計測指標の変化と、映像中の視覚運動要因との関係性を検討する。

この関係性の検討においては、以下の事項が重要となる。

(1) カメラの各要素運動における各計測指標の変化の相関性 (2) 要素運動の組合せによる各計測指標の変化の相関性 (3) 動きベクトル分布と各計測指標との変化の相関性

(4) 繰り返し生じる視覚運動要因がある場合には、それによる増強と順応的減衰の有無を確認

こうした検討を通じて、複合的なカメラ運動など映像中の視覚運動要因による生体影響についての知見をさらに集積する。

上述の３－２で構築された統合化モデルに基づいて推定された映像視聴による生体影響と３－３で計測された生体影響とを、以下の観点から比較検討する。

(1) 生体影響の時間変化としての共通する性質を検討する。

(2) ３－３の計測で集積された映像中の動きベクトル分布やカメラの要素運動の組合せによる影響に基づいて、統合化モデルのパラメータを変化させることで推定結果を変化

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させる。これにより計測結果との共通性が増加するか、減衰するかを見極める。

(3) 上述の(2)の検討を、いくつかの観点から実施し、統合化モデルのパラメータ変化による推定結果への影響を検討する。

３－５映像酔いガイドライン検証システムの構築

上述の３－１～３－４で検討した事項に基づいて、映像酔いガイドライン検証システムの基本構造を構築する。基本的には、以下の手順に従ってガイドラインの検証を行うシステムである。これをソフトウェアとして具現化する。

(1) 動画解析による動きベクトル分布の解析とカメラの各要素運動（ロール、パン、チルト、ズーム等）を推定する。

(2) 推定されたカメラの各要素運動や動きベクトル分布等の視覚運動要因から統合化モデルに基づいて、生体影響の時間変化を推定する。

(3) ガイドライン的数値基準が与えられた場合に、(2)の推定に基づいて、その妥当性を判定する。

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【本編】

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第１章映像酔いガイドライン検証システムの開発

１－１映像酔いガイドライン検証システムの概念設計

映像が生体に与える影響や効果を探る場合、映像特性、感覚（視聴覚）特性、自律神経特性を統合して議論する必要がある。しかしながら、映像特性に関する調査はある程度進んできているものの、さらに進んで感覚特性や自律神経特性までとなると、

すべてを網羅することは難しい。また、数10人規模の比較実験を必要とする。その結果、さまざまな客観的特性が十分に計測されないまま、主観的評価で映像酔いが調査されることがほとんどであった。

映像酔いの主要因は、映像に含まれる視覚的運動であると考えられるが、この他にも映像の特性（物理要因）、視聴環境の物理要因、視聴者属性（感覚特性や自律神経特性）などさまざまな要因の影響を受けることが知られている（図 1-1-1）。なお、これらのモデルはそれぞれ得意とする時間スケールが異なることにも注意が必要である。

本スタディでは、この主要因である映像中の視覚的運動に焦点をあてる。

図 1-1-1 映像酔いを探るキーポイント

映像中の視覚的運動には、画面の各領域の運動方向や速度がある相関を有するいわゆる大局的運動（Global Motion、以下、グロ－バルモーションという）や、それらに相関のない局所的な運動（Local Motion、以下、ローカルモーションという）の集まりに分類される。さらに、グローバルモーションには、映像を撮影したカメラの要素運動（パン、チルト、ロール、ズーム等）が含まれる。「映像酔いガイドライン検証

動きベクトル

色シナリオ

フレームレートフィルタ映像の特性

輝度

解像度動きと関連する特性表示機器と関連する特性

刺激映像より

映像酔いの症状生体信号より

自律神経系関連情報感覚情報

個人性のモデル

映像品質

スクリーニング表示方式・装置・

視聴環境特性評価

感覚（視聴覚）特性評価

自律神経系評価ユニットレイティング情報サーバー

動機付け

脳

筋肉体性感覚

エネルギー代謝

時間スケール数10secスケール数10msecスケール

前庭感覚視聴覚

自律神経系筋神経系

運動制御指令

生体情報の時間スケール総合化モデルによるリスク度

のレイティング映像酔いの予測

property

コンテンツ

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システム」では、これまでの研究の成果に基づいてカメラの要素運動を第１次の要因ととらえ、その他の視覚的運動要因についても適宜、その影響を考慮し、システムの精度向上を図るものとする。開発の手順は以下のとおりである。

(1) 酔いを誘発しやすい映像の動画解析により、映像中の動きベクトル分布やカメラの要素運動（視聴者の座標系ではロール、ピッチ、ヨー、ズーム等）を推定する。

(2) 推定されたカメラの各要素運動など映像中の視覚運動要因による映像酔いの程度を、既知の知見に基づいて算出し、これに感覚特性や自律神経特性を加味した統合化モデルを構築することで、映像酔いの程度を推定する。

(3) 映像を実際に被験者に提示し、映像酔いの程度を生理・心理指標で計測する。

(4) 統合化モデルによる映像酔いの推定値と被験者実験による計測値とを比較する。

(5) 統合化モデルを修正し、さまざまな視聴環境条件で推定値と計測値とを比較して、

映像酔いの影響を検討する。

(6) 別の種類の映像を用いて、上述の(1)～(6)を繰り返し、統合化モデルのパラメータ設定による影響を明らかにする。

今年度は、これまでの研究成果を整理したうえで、一連の「映像酔いガイドライン検証システム」のプロセスを体験できるプロトタイプシステムを構築した。すなわち、

個々の解析法をユーティリティとしてＧＵＩ（Graphical User Interface）を設計し、

互いのデータを共有することで、それらをシームレスに使えるようにした。各ユーティリティは単独でも動作するが、さまざまな組み合わせで解析や評価を進めることができる。これによって、任意の映像を解析し、既存ライブラリを参照にした映像酔いのチェックや自律神経系評価指標の推定を可能とするシステムをめざした。映像特性ユーティリティでは映像ファイルを入力とし、カメラの動作を解析したさまざまな映像特性を表示する様にした。また、生体機能を計測することで、自律神経関連の評価値等を表示できる。ファイル構成は映像関連ファイル、生体影響評価関連ファイル、

映像酔いの刺激ライブラリなどからなる。図1-1-2に開発した「映像酔いガイドライン検証システム」の概念設計を示す。

図 1-1-2「映像酔いガイドライン検証システム」の構成

開発した「映像酔いガイドライン検証システム」は、大きく分けて映像関連ユーテ

映像酔いガイドライン検証プロトタイプシステム

映像関連ユーティリティ生体影響評価関連ユーティリティ

映像刺激ライブラリ

click!

映像酔いガイドライン検証プロトタイプシステム

映像関連ユーティリティ生体影響評価関連ユーティリティ

映像刺激ライブラリ

click!

映像特性解析

視点体感シミュレーション

映像動きベクトルの解析

映像刺激ライブラリ生体影響評価関連ユーティリティ

- LMV推定 - GMV推定 -輝度推定

-自律神経系評価パラメータ推定 -自律神経系生体信号時系列解析 -時系列表示

-時系列表示 -時間周波数表示

- LMVとGMVの相関係数ラスター表示 - GMVとトリガ要因の重合せ表示

-ランダムドット映像 -視線体感映像

-トリガ要因推定

-リスクが予想される区間表示

データベース映像関連ユーティリティ

(19)

ィリティ、生体影響評価関連ユーティリティ、映像刺激ライブラリからなる。これによって、任意の映像の動きベクトルを推定することで、映像評価ライブラリを参照にした映像酔いのリスク度推定を実現する。さらに、自律神経系から生体への影響を推定する方法を提供する。

１−１「映像の動きベクトル解析とカメラ要素運動推定」では、映像関連ユーティリティとして、映像の動きベクトル解析、カメラ要素運動推定において、既存の方法を用いた。

しかし、現状では映像の動きベクトル解析に非常に長い時間を要している。この点は、映像の動きベクトル推定エンジンのハードウエア化等、リアルタイム化を図る必要がある。

推定した映像の動きベクトルに対しては、時系列表示、時間周波数表示やローカル動きベクトルとグローバル動きベクトルとの相関係数のラスター表示などを用意し、時間を追って映像の動きに関する特徴を解析できるようにした。

１−２「視覚運動要因に基づく映像酔い推定での統合化モデルの構築」では、映像酔いのモデルとして映像特性、感覚（視聴覚）特性、自律神経特性を統合的に取り扱おうとする２つのモデルを紹介する。第１に、時変要因モデルでは映像のカメラワークに酔いのきっかけがあるとし、そのきっかけが自律神経系に蓄積的な影響をもたらすと考える。第２に、

映像のカメラワークによる視覚的運動に注目し、主観的な方法で影響や効果を調べる感覚特性モデルである。これらのモデルはそれぞれ得意とする時間スケールが異なることにも注意が必要である。この章では、時変要因モデルと感覚特性モデルを紹介したあとで、相互作用・時間要因の取り扱いに関する考えを述べる。なお、各々のモデルに基づくリスク度の推定法を参考までに示した。ただし、裏付けデータは十分ではなく、あくまで参考として取り扱っていただきたい。

１−３「映像酔い生体影響の計測」では、映像酔いの生体影響を探るために、心理的計測と生理的計測の手法を示した。生理的計測では心電図と脈波が計測できるとして、自律神経系への影響を評価する方法を生体影響評価関連ユーティリティとして提供する。なお、

生体影響を計測する装置に関しては、安価な方式で小型、軽量化を進めている。これが実現できれば、計測される人々への負担も少ないため、多数の被験者に同時に適用することが可能となる。このような多数の被験者を同時に用いた方法を用いることにより、映像の定量的かつ客観的な生体影響評価を少ない回数の実験で行うことができるようになる。

これまでの研究では映像特性、感覚特性、自律神経特性をすべて客観的データで網羅した研究はほとんどなく、従って、客観的データと主観的データとの対比も十分に行われてこなかった。また、映像用に関与する要素のうち、感覚特性と自律神経特性には個人差がある。これまでの研究成果を統合した「解析デスクトップ」では、映像酔いに関与するさまざまな要因を統合し、映像酔いのリスク度評価を試みる。

１−４「統合化モデルの構築」では、「映像酔いガイドライン検証システム」のプロトタイプを紹介する。任意の映像の動きベクトルを推定することで、既存の映像評価ライブラリを参照にした映像酔いのリスク度推定を実現する。この際、時変要因モデル、感覚特性モデルによるリスク度の推定プロセス、さらに、自律神経系の振る舞いから映像酔いの生体への影響を検証する方法を提供する。

最後に、映像酔い刺激のライブラリ化に関しては、多くの被験者を対象にした実験で、

ある程度、確認がとれている映像刺激を用いる。しかし、従来の方法では多くの時間がかかるため、手振れ映像等、映像酔いの発症が報告されている映像から動きベクトルの特徴を抽出し、映像酔いの刺激候補としてライブラリ化を進める。ただし、ライブラリの蓄積は始まったばかりで、実際の被験者実験とのダブルチェック等をふまえながら、地道にライブラリを増やす努力が必要である。

(20)

１−１−１動画解析ソフトウェア基本構造設計

映像酔いガイドライン検証システムでは、映像中の物理的特徴のうち、いわゆるグローバルモーション（基本的にはカメラ運動により生じると仮定する）に焦点をあて、

これを発生させるカメラの要素運動（パン、チルト、ローテイト、ズーム等）の推定を行う。本システムを将来的に普及しやすいものにするためには、このカメラ要素運動の推定手法について検討しておく必要がある。そこで、ソフトウェアの基本構造設計にあたっては、カメラの要素運動抽出をどのような手法で行うかをあらかじめ決定するとともに、またその手法における各種パラメータの設定をある程度フレキシブルに行って、その適正値を検討できるようにしておく必要がある。

1－1－1－１カメラ要素運動の推定方法

映像の解析から、カメラ要素運動の推定に直接的に関係する、いわゆるグローバルモーションを抽出する手法については、主に２つの手法に分類されるといわれる。１つは、映像中の各部位の動きであるいわゆる動きベクトルを算出し、その分類から、

ある特定領域に分布するベクトルの重心をグローバルモーションとするボトムアップ的手法であり、もう１つは、映像の動きを、画面全体を変形させてフレーム間でのマッチングを行うことで求めるトップダウン的手法である。

これら２つの手法にはそれぞれに利点と欠点とが存在する。ボトムアップ的手法は、

あらかじめ動きベクトルを算出するため、映像中の局所的な物体の運動など、本来のグローバルモーションとは異なる運動を比較的排除しやすいが、局所的に輝度勾配の変化に乏しい領域が存在する場合、その領域付近の動きベクトルが正確に算出し難いという問題がある。また、トップダウン的手法は、画面全体でマッチングを行うため、

局所的に輝度勾配の変化に乏しい領域が存在しても、その影響は排除されるが、映像中の局所的な物体の運動が存在する場合、その影響を受けやすいという問題がある。

本スタディでは、２つの手法のうち、動きベクトルの算出を行うボトムアップ的手法を採用する。動きベクトル算出は、ＭＰＥＧなど映像圧縮技術で採用されているため、映像酔いガイドライン検証システムを将来的に普及させる上で、有利であると考えたためである。

一方、ボトムアップ的手法の処理の第１段階として実施される動きベクトルの算出方法としてさまざまな手法が提案されているが、これらは大きく２つに分類されると言われる。１つは、ブロックマッチング法とよばれるもので、あるフレームの画像上で特定の領域をテンプレートとして、次のフレームの画像上でその領域に一番類似しているところがどこかを探索する手法である。もう１つは、勾配法とよばれるもので、

画像上の点が時間とともに画像上を移動するとの立場から、画像上の位置の時間微分による拘束方程式をたて、さらに仮定条件を加え、これを解くことで動きベクトルを求める手法である。

この２つの手法のうち、本スタディでは、ブロックマッチング法を採用する。ブロックマッチング法は、映像圧縮などでも比較的よく利用される手法であり、映像酔いガイドライン検証システムを将来的に普及させる上で、有利であると考えたためである。

従って、カメラの要素運動推定の処理としては、図 1-1-3 のような構成となる。

(21)

図 1-1-3 映像酔いガイドライン検証システムのカメラ要素運動推定の手続き

図 1-1-4 透視射影カメラモデル

１－１－１－２グローバルモーション推定における基本概念

カメラ要素運動の推定にあたり基本となるカメラモデルを定義する。図 1-1-4 は、

透視射影のカメラモデルであり、視点０による特徴点 P(X,Y,Z)は、投影面上の点 p(x,y)に投影される。ここで、p と P との関係は式 1-1-1 で表せる。

式 1-1-1

動画解析ソフトウェアでは、複数の点(x,y)の動きから複数の点（X,Y,Z）の変化をオプティカルフローとしてとらえ、その基になるカメラの要素運動を推定する。

このカメラの要素運動として、パン、チルト、ローテイト、トラック、ブーム、ドリー、ズームがあげられるが、これらは、カメラの位置変化をともなうかどうかの観点と、視覚運動の種類による観点とで、表 1-1-1 のように分類できる。本スタディでは、これらのうち、カメラの位置変化の有無の区分についてはその難易度と必要性の程度に配慮し、特に区別せず、変化をともなわないパン、チルト、ローテイト、ズームによる分類までを必須として行うものとする。

１－１－１－３ソフトウェアの基本構造

カメラ要素運動推定のソフトウェアでは、ここまでに述べた手法と基本概念に従い、

ブロックマッチングによる動きベクトルに基づいて、カメラ要素運動を推定する動画解析ソフトウェアの基本構造を決定した。まず映像をＡＶＩファイルとして入力した後、ブロックマッチングを行うためのウィンドウを開き、マッチング要素数の設定やパタンマッチング範囲の設定を行う。そして次に、カメラ要素運動推定を行うためのウィンドウを開き、推定区間等の設定を行い推定を実施する。具体的な構成と操作方

動きベクトルの推定

（ﾌﾞﾛｯｸﾏｯﾁﾝｸﾞ）

ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ運動の推定

（動きﾍﾞｸﾄﾙの特徴空間内分類）

映像入力

視点 O

X

Y

Z

特徴点P(X,Y,Z)

x

y p(x,y)

D

画像平面

) , ( ) ,

( X Y

Z y D

x =

(22)

法については、１－４統合化モデルの構築に詳述する。

表 1-1-1 カメラ要素運動の分類

１−１−２ブロックマッチングとそのパラメータの検討

動きベクトル推定及びグローバルモーション推定においては、そのパラメータを検討し、カメラ要素運動を推定する上で、最適な値を検討しておく必要がある。ここでは、まずブロックマッチングの手法、さらに具体的にパラメータの検討について述べる。

図 1-1-5 ブロックマッチング

ブロックマッチング法とは、先述のとおり、あるフレームの画像上で特定の領域をテンプレートとして、次のフレームの画像上でその領域に一番類似している場所を探索する手法である（図 1-1-5）。具体的には、テンプレートの画像と次フレームの同じサイズの画像との間に、図 1-1-6 のようにマッチングする画素が存在する時、各画素の値に対し、式 1-1-2、1-1-3 に基づいて相関係数 r を算出し、その値が最大となる次フレームの画像をマッチング位置として決定する。なお、カラー画像の場合には、

ｒｇｂそれぞれの値に対して相関係数ｒを計算した後、その平均値を評価の対象としている。

式 1-1-2 ただし、

カメラの位置変化無しカメラの位置変化有り

水平並進運動垂直並進運動回転拡大・縮小パンチルトローテイトズーム

トラックブームドリー

カメラの位置変化無しカメラの位置変化有り

水平並進運動垂直並進運動回転拡大・縮小パンチルトローテイトズーム

トラックブームドリー

11

探索範囲

探索ブロック

21 31 41

12 13

22 32 42

23 33 43

映像

∑∑

= =

−

− −

=

^m

i

ij ij

n

j

y y x SxSy x

r n

1 1

) )(

) ( 1 (

1 ∑∑

= 1

^m ⁿ

∑∑

= 1

^m ⁿ

(23)

}

図 1-1-6 マッチング画像

ブロックマッチングのソフトウェアでは、以下のパラメータを設定できるようにした。

(1) 探索開始フレーム：解析処理を開始するフレーム

(2) 探索終了フレーム：解析処理を終了する１つ手前のフレーム (3) 探索フレーム間距離：解析を実施する２枚のフレーム間の距離 (4) ブロックサイズ：動きベクトルを求める際のブロックの画素サイズ (5) 探索範囲：動きベクトルを求める際のブロックのマッチングの範囲

(6) 色処理指定：画像をグレースケールに変換して処理するか、ｒｇｂ値で処理するか。

(7) フィルタ処理：解析前の低域通過フィルタ処理。処理する場合、画像の空間周波数帯域を半分に制限する。

(8) フィルタ種類：低域通過フィルタ処理の種類。バイリニアとキュービック (9) オーバーサンプリング：画像の画素数を増やして処理する。

(10) オーバーサンプリング倍率：２倍、４倍、８倍を選択。ゆっくりとした動きの解析に有効

(11) フィールド処理：ＮＴＳＣなどのフィールドごとに更新される画像に対応 (12) 先頭フィールド：フィールド処理する場合、画面の先頭に来るフィールドを指

定

これらのうち、ブロックサイズ（あるいはブロックのマトリックス数）と探索範囲について、以下のとおり検討した。

１－１－２－１ブロックのマトリクス数の検討

ＭＰＥＧ等では、ブロックマッチングのための要素数として、縦×横で 16×16 が用いられている。要素数を増加させ、ブロックサイズを小さくすると、局所的な動きの影響を排除し、マッチングの精度が向上するが、探索時間が増加する可能性がある。

そこで、具体的に解析処理を行い、精度をある程度維持できる比較的大きめのブロックサイズを検討した。

∑∑

= =

−

− −

=

^m

i

ij ij

n

j

x

x x x x

S n

1 1

) )(

) ( 1 (

1 ∑∑

= =

−

− −

=

^m

i

ij ij

n

j

y

y y y y

S n

1 1

) )(

) ( 1 (

1

Ｘ11 Ｘ21 Ｘ31 Ｘm1

Ｘ₁₂ Ｘ₂₂ Ｘ₃₂ Ｘ_m2 Ｘ₁₃ Ｘ₂₃ Ｘ₃₃ Ｘ_m3

Ｘ_1n Ｘ_2n Ｘ_3n Ｘ_mn Ｘ11 Ｘ21 Ｘ31 Ｘm1

Ｘ₁₂ Ｘ₂₂ Ｘ₃₂ Ｘ_m2 Ｘ₁₃ Ｘ₂₃ Ｘ₃₃ Ｘ_m3

Ｘ_1n Ｘ_2n Ｘ_3n Ｘ_mn

Ｙ11 Ｙ21 Ｙ31 Ｙm1

Ｙ₁₂ Ｙ₂₂ Ｙ₃₂ Ｙ_m2 Ｙ₁₃ Ｙ₂₃ Ｙ₃₃ Ｙ_m3

Ｙ_1n Ｙ_2n Ｙ_3n Ｙ_mn Ｙ11 Ｙ21 Ｙ31 Ｙm1

Ｙ₁₂ Ｙ₂₂ Ｙ₃₂ Ｙ_m2 Ｙ₁₃ Ｙ₂₃ Ｙ₃₃ Ｙ_m3

Ｙ_1n Ｙ_2n Ｙ_3n Ｙ_mn

テンプレート画像次フレームの画像

式 1-1-3

(24)

0 1 2 3 4 5 6

10 100 1000

Pan Tilt Roll Mean

SD (deg/s)

ブロックサイズ (pixel)

0 1 2 3 4 5 6

10 100 1000

Pan Tilt Roll Mean

0 1 2 3 4 5 6

10 100 1000

Pan Tilt Roll Mean

SD (deg/s)

ブロックサイズ (pixel)

映像は、回転（以下、ローテイトという）映像とし、映像サイズは、640×480 ピクセル、フレームレート 30 fps、フレーム数 30 フレームにおいて、29、 38、 50、 100、

128 ピクセル（ブロックの要素数は各々、22×16, 16×12, 12×9, 6×4, 5×3）の５種類のブロックサイズで、得られたローテイトの速度の標準偏差を求めた（図 1-1-7）。この結果、ブロックの要素数の減少とともに標準偏差値が増加するが、12×

9 程度までは標準偏差値がある程度維持されることがわかった。そこで、ブロックの要素数として 12×9 程度（用いた映像サイズでは、ブロックサイズは 50 ピクセル）

が妥当だと考えられる。

１－１－２－２探索範囲の検討

映像酔いの報道事例で視聴された映像酔いしやすい典型的な映像に対して、カメラ要素運動を推定した結果、映像が 640×480 ピクセルの場合、１フレームあたり、パン方向では 29 ピクセル程度、チルト方向では 14 ピクセル程度の変化が確認された。

従って、これをある程度カバーする範囲で設定すればよいことが明らかになった。そこで、探索範囲は、この値に１割増しした 32 ピクセル程度で妥当だと考えられる。

図 1-1-7 ブロックサイズと推定値の標準偏差値との関係

１−１−３カメラ要素運動の推定

前節の手法で算出された各画像中の動きベクトルの分布に基づいてグローバルモーションを推定し、これをカメラの要素運動とする。カメラの要素運動については、定式化が十分に行われている。ここでは、それらの概要をまとめておく。表 1-1-1 に示したカメラの位置変化のないカメラ要素運動について、画像１の点 p1(x,y)から画像２の点 p2(x’,y’)への変化は、式 1-1-4 に示す関係で記述される。

式 1-1-4 ここで、

ただし、Ａをカメラのズームでの倍率、θをカメラの回転角度とする。また、a_zoom，

b_rotate，c_pan，d_tilt は各々カメラの要素運動（ズーム、ローテイト、パン、チルト）を

表すパラメータである。従って、両画像間の動きベクトルは式 1-1-5 で与えられる。

⎟⎟ ⎠

⎜⎜ ⎞

⎝ + ⎛

⎟⎟ ⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎟⎟ ⎛

⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎛

= −

⎟⎟ ⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎛

′

tilt pan zoom

rotate

rotate zoom

d c y x a

b

b a

y x

θ cos A a

_zoom

=

θ

sin

A

b

_rotate

=

(25)

式 1-1-5

ここで、

である。さらに、カメラの位置変化のあるカメラ要素運動の項目も加えると、最終的に動きベクトルは式 1-1-6 で与えられる。

式 1-1-6

１－１－３－１ズームの推定値

式 1-1-6 において動きベクトルの u と v を各々x と y とで偏微分し、式 1-1-7 を得る。

式 1-1-7

従って、図 1-1-9 に示す

x u

∂

と

y v

∂

の特徴空間上で、動きベクトルの偏微分値が

x u y v

∂

= ∂

∂

の直線付近に存在する時、それらは拡大・縮小の視覚運動成分を反映するこ

とになる。ソフトウェア上では、ズームとドリーとを区別せず、また図 1-1-8 中で破線の領域に入っているもののみをズーム成分として処理をしている。

１－１－３－２ローテイトの推定値

式 1-1-7 において動きベクトルの u と v を各々y と x とで偏微分し、式 1-1-8 を得る（図 1-1-9）。

式 1-1-8

図 1-1-8 ズームを示す特徴空間図中では、u を Vx で、v を Vy で表現している。

財団法人 機械システム振興協会 序 委員長挨拶 はじめに

序

本「映像酔いガイドライン検証システムの開発に関するフィージ ビリティスタディ」は、上記事業の一環として、当協会が社団法人 電子情報技術産業協会に委託し、実施した成果をまとめたもので、

関係諸分野の皆様方のお役に立てれば幸いであります。

財団法人 機械システム振興協会

はじめに

委員長挨拶

目 次

1

2

5

１－１ 映像酔いガイドライン検証システムの概念設計 11

１－１－１ 動画解析ソフトウエア基本構造設計 14

１－１－1－１ カメラ要素運動の推定方法 14

１－１－1－２ グローバルモーション推定における基本概念 15 １－１－1－３ ソフトウエアの基本構造 15

１－１－２ ブロックマッチングとそのパラメータの検討 16

１－１－２－１ ブロックのマトリクス数の検討 17

１－１－２－２ 探索範囲の検討 18

１－１－３ カメラ要素運動の推定 18

１－１－３－１ ズームの推定値 19

１－１－３－２ ローテイトの推定値 19

１－１－３－３ パン、チルトの推定値 20

１－１－３－４ 推定値に関わる課題 20

１－２ 視覚運動要因に基づく映像酔い推定での統合化モデル構築 21

１－２－１ 事変要因モデル 21

１－２－１－１ モデルの提案 21

１－２－１－２ 検証実験 21

１－２－１－３ 解析 22

１－２－１－４ 評価 23

１－２－１－５ 結果 24

１－２－１－６ 考察 25

１－２－１－７ まとめ 26

１－２－２ 感覚特性モデル 27

１－２－２－１ これまでに報告された基礎データ 27

１－２－２－２ 感性特性モデルの構築 30

１－２－３ 相互作用・時間要因検討 33

１－２－３－１ 時変要因モデルからの検討 33

１－２－３－２ 感性特性モデルからの検討 34

１－２－３－３ まとめ 35

１－３ 映像酔い生体影響の計測 36

１－３－１ 心理的計測手法 36

１－３－１－１ 心理的計測手法の分類 36

１－３－１－２ 心理的計測手法に基づく生体影響計測 38

１－３－１－３ 計測値と測定値との比較 42

１－３－２ 生理的計測手法 43

１－３－２－１ 目的 43

１－３－２－２ 従来の方法とその問題点 43

１－３－２－２－１ ρ

の定義 43

１－３－２－２－２ ρ

の計測上の問題点 44

１－３－２－３ 提案方法 44

１－３－２－３－１ 脈波伝播時間を用いる方法 44

１－３－２－３－２ 規格化拍内積分値を用いる方法 44 １－３－２－３－３ 脈波ピーク時間差を用いる方法 45

１－３－２－３－４ 独立成分分析を用いる方法 45

１－３－２－３－５ 簡易型心電・脈波計測装置 47

１－３－２－４ 実験 47

１－３－２－４－１ 実験１ 47

１－３－２－４－２ 実験２ 47

１－３－２－５ 結果 47

１－３－２－５－１ 実験１ 47

１－３－２－５－２ 実験２ 49

１－３－２－６ 考察 49

１－３－２－７ 結論 49

１－４ 統合化モデルの構築 52

１－４－１ システムの構成 52

１－４－２ システムの操作方法 54

２－１ 映像の生体安全に関する研究経過と標準化への動き 61

２－２ 国際標準化を目指して 62

２－２－１ ＩＳＯスタディグループの設立 62

２－２－２ ISO/TC 159/SC 4/WG 2 会議での説明 63

２－２－３ ＩＳＯスタディグループの活動状況 63

２－２－４ ＣＩＥ ＴＣ1-67 の活動状況 63

２－２－５ 今後の課題 64

３－１ 背景 65

３－１－１ 快適な情報社会 65

３－１－２ 安全安心 65

３－２ ガイドラインの条件 66

３－３ 被験者データの収集 67

３－３－１ 複雑な対象に対する客観検査 67

財団法人機械システム振興協会序委員長挨拶はじめに

本「映像酔いガイドライン検証システムの開発に関するフィージビリティスタディ」は、上記事業の一環として、当協会が社団法人電子情報技術産業協会に委託し、実施した成果をまとめたもので、

財団法人機械システム振興協会

目次

１－１映像酔いガイドライン検証システムの概念設計 11

１－１－１動画解析ソフトウエア基本構造設計 14

１－１－1－１カメラ要素運動の推定方法 14

１－１－1－２グローバルモーション推定における基本概念 15 １－１－1－３ソフトウエアの基本構造 15

１－１－２ブロックマッチングとそのパラメータの検討 16

１－１－２－１ブロックのマトリクス数の検討 17

１－１－２－２探索範囲の検討 18

１－１－３カメラ要素運動の推定 18

１－１－３－１ズームの推定値 19

１－１－３－２ローテイトの推定値 19

１－１－３－３パン、チルトの推定値 20

１－１－３－４推定値に関わる課題 20

１－２視覚運動要因に基づく映像酔い推定での統合化モデル構築 21

１－２－１事変要因モデル 21

１－２－１－１モデルの提案 21

１－２－１－２検証実験 21

１－２－１－３解析 22

１－２－１－４評価 23

１－２－１－５結果 24

１－２－１－６考察 25

１－２－１－７まとめ 26

１－２－２感覚特性モデル 27

１－２－２－１これまでに報告された基礎データ 27

１－２－２－２感性特性モデルの構築 30

１－２－３相互作用・時間要因検討 33

１－２－３－１時変要因モデルからの検討 33

１－２－３－２感性特性モデルからの検討 34

１－２－３－３まとめ 35

１－３映像酔い生体影響の計測 36

１－３－１心理的計測手法 36

１－３－１－１心理的計測手法の分類 36

１－３－１－２心理的計測手法に基づく生体影響計測 38

１－３－１－３計測値と測定値との比較 42

１－３－２生理的計測手法 43

１－３－２－１目的 43

１－３－２－２従来の方法とその問題点 43

１－３－２－３提案方法 44

１－３－２－３－１脈波伝播時間を用いる方法 44

１－３－２－３－２規格化拍内積分値を用いる方法 44 １－３－２－３－３脈波ピーク時間差を用いる方法 45

１－３－２－３－４独立成分分析を用いる方法 45

１－３－２－３－５簡易型心電・脈波計測装置 47

１－３－２－４実験 47

１－３－２－４－１実験１ 47

１－３－２－４－２実験２ 47

１－３－２－５結果 47

１－３－２－５－１実験１ 47

１－３－２－５－２実験２ 49

１－３－２－６考察 49

１－３－２－７結論 49

１－４統合化モデルの構築 52

１－４－１システムの構成 52

１－４－２システムの操作方法 54

２－１映像の生体安全に関する研究経過と標準化への動き 61

２－２国際標準化を目指して 62

２－２－１ＩＳＯスタディグループの設立 62

２－２－３ＩＳＯスタディグループの活動状況 63

２－２－４ＣＩＥＴＣ1-67 の活動状況 63

２－２－５今後の課題 64

３－１背景 65

３－１－１快適な情報社会 65

３－１－２安全安心 65

３－２ガイドラインの条件 66

３－３被験者データの収集 67

３－３－１複雑な対象に対する客観検査 67

３－３－２多面的な被験者実験 68

３－４科学技術データの扱い方 68

３－４－１強い刺激の場合 68

３－４－２弱い刺激の場合 69

３－４－３測定技術の開発 69

３－４－４評価関数・評価基準 70

３－４－５光感受性発作と映像酔い 70

３－５今後への展開 70

【本編】

第１章映像酔いガイドライン検証システムの開発