JP2006302033A - 映像生成方法、スタンドアロン型映像再生装置及びネットワーク配信型映像再生システム - Google Patents

Abstract

【課題】カオス性を有する基礎情報を用い新規な興趣を有する映像表現を実現する映像の生成方法を提供する。
【解決手段】カオス性を有する基礎情報を数値演算可能な演算データに変換する基礎情報変換ステップと、カオスアトラクタを算出するカオスアトラクタ算出ステップと、ポアンカレ切断面で切断するポアンカレ切断面構成ステップと、基準点を設定する基準点設定ステップとを含み、カオス特性空間を生成するカオス特性空間生成ステップと、所定のサウンド生成ルールに従いサウンドファイルを生成するサウンド生成ステップとを有し、前記の少なくとも一以上のステップから調製される演算データ、カオス特性空間、サウンドファイルの各々を映像要素情報として利用し、所定の映像生成ルールに従い映像ファイルを生成する形態生成ステップとを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、カオス性を有する基礎情報を用いることにより映像を生成する映像生成方法、及び当該生成映像を再生するスタンドアロン型映像再生装置、並びに当該生成映像を配信して再生するネットワーク配信型映像再生システムに関する。

一般的に、人体が「癒し」を感受する方法として、例えばヒーリングミュージック等の音楽（癒しの音楽）の再生、演奏がある。このようなヒーリングミュージックとは、作曲者、編曲者等により、傾聴者の脳波内におけるα波の出現頻度が意図的に高められている音楽である。あるいは、１／ｆ揺らぎ等が組み込まれた自然音をそのまま録音したヒーリングサウンド等もある。傾聴者はヒーリングミュージックを傾聴することにより、傾聴者はストレスの低減を得やすくなり、リラクゼーションにより傾聴者の体調（心理状態、生理状態等）が変化する場合もある。

前記のヒーリングミュージックでは傾聴者にサウンドの情報を一方向から提供することのみに留まっていた。その一方、カオス性を有する基礎情報、特には人体の生体信号に着目することにより、被験者個人毎の体調（心理状態、生理状態等）を把握する手法も進展している。そこで、前記の生体信号に対し、カオス理論を用いて非線形処理を施す方法（カオス解析）が提案されている（例えば特許文献１，特許文献２参照）。同特許文献１のカオス解析において、脈波、心拍信号等はカオス性を有するという知見が利用されている。ちなみに、あるデータがカオス性を有するとは、非整数のフラクタル次元をもつこと、最大リアプノフ数が正であること等の条件が―般に用いられている。同様の手法を用い、睡眠移行シグナルを検出する生体評価システムも提案されている（例えば特許文献３参照）。

前記の特許文献１ないし３等で提案された手法は、カオス解析に基づく個人毎の体調（心理状態、生理状態等）の把握に留まっていた。そのため、カオス解析を用いた利用分野は限定的であった。

上記の経緯から、発明者らは、カオス解析を応用した利用の途を開くべく、被験者の生体信号についてカオス解析を行い、当該解析により取得された情報に基づいてサウンドを生成する方法に至った（特許文献４参照）。同特許文献４におけるサウンド生成方法を利用することにより、被験者自身の生体信号と連動したサウンドの生成が可能となり、被験者は従前にない新規なサウンドの興趣を得ることができる。また、同特許文献４のサウンド生成方法により得られたサウンドは種々のデータに変換することができる。このようなことから、発明者らは、携帯型の再生装置（スタンドアロン型サウンド再生装置）あるいはインターネット等の電気通信回線を経由した供給（ネットワーク配信型サウンド生成システム）を構築し提唱している。

ところで、人体が外部環境の刺激を感受する際、視覚を通じて得る情報量は、全刺激の７割に及ぶとされている。すなわち、視覚を介して、あるいは視覚と聴覚の両方を介して人体に映像，サウンド等の好適な刺激を生成して与えることが可能となるならば、従前のサウンド単独の場合にも増して、新規な興趣を得ることが予想される。
特公平６−９５４６号公報 特開２００２−１７６８７号公報 特開２００４−３４４６１２号公報 国際公開 ＷＯ ２００４／０５４６４９

その後、発明者らは、カオス解析の発展的利用の途を開くべく、鋭意研究を重ねた結果、カオス性を有する基礎情報に基づいたサウンドと併せて、当該基礎情報に基づいた映像を生成する方法の完成に至った。

本発明は前記の点に鑑みなされたものであり、カオス性を有する基礎情報を用い新規な興趣を有する映像表現を実現する映像の生成方法を提供し、かつ当該映像を再生するスタンドアロン型映像再生装置、並びに生成した映像のネットワーク配信型映像再生システムを提供する。

すなわち、請求項１の発明は、基礎情報変換手段によりカオス性を有する基礎情報を数値演算可能な演算データに変換する基礎情報変換ステップと、前記基礎情報変換ステップにて変換したデータに基づいてカオスアトラクタを算出するカオスアトラクタ算出ステップと、前記算出されたカオスアトラクタをポアンカレ切断面で切断するポアンカレ切断面構成ステップと、前記ポアンカレ切断面構成ステップにて切断された平面上に基準点を設定する基準点設定ステップとを含み、カオス特性空間生成手段によりカオス特性空間を生成するカオス特性空間生成ステップと、サウンド生成手段により前記カオス特性空間生成ステップにて生成したカオス特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従いサウンドファイルを生成するサウンド生成ステップとを有し、映像生成手段により、前記基礎情報変換ステップ、前記カオス特性空間生成ステップ、前記サウンド生成ステップの少なくとも一以上のステップから調製される前記演算データ、前記カオス特性空間、前記サウンドファイルの各々を映像要素情報として利用し、所定の映像生成ルールに従い前記各映像要素情報に基づいて映像ファイルを生成する映像生成ステップと、を備えることを特徴とする映像生成方法に係る。

請求項２の発明は、前記映像要素情報が、少なくとも形状情報、色彩情報、エフェクト情報を含む請求項１に記載の映像生成方法に係る。

請求項３の発明は、前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であって、前記基礎情報変換ステップが、生体信号測定手段により生体信号を測定する生体信号測定ステップを含む請求項１に記載の映像生成方法に係る。

請求項４の発明は、請求項２に記載の映像生成方法を実行する演算実行手段と、カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段と、を備えることを特徴とするスタンドアロン型映像再生装置に係る。

請求項５の発明は、請求項３に記載の映像生成方法を実行する演算実行手段と、カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段と、を備えることを特徴とするスタンドアロン型映像再生装置に係る。

請求項６の発明は、前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であって、当該生体信号を取得する信号取得手段を備える請求項４に記載のスタンドアロン型映像再生装置に係る。

請求項７の発明は、生体信号を取得する信号取得手段を備える請求項５に記載のスタンドアロン型映像再生装置に係る。

請求項８の発明は、請求項２に記載の映像生成方法を実行するサーバコンピュータと、カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段とを備える利用者端末と、前記サーバコンピュータと前記利用者端末とを接続するネットワークシステムと、を備えることを特徴とするネットワーク配信型映像再生システムに係る。

請求項９の発明は、請求項３に記載の映像生成方法を実行するサーバコンピュータと、カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段とを備える利用者端末と、前記サーバコンピュータと前記利用者端末とを接続するネットワークシステムと、を備えることを特徴とするネットワーク配信型映像再生システムに係る。

請求項１０の発明は、前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であって、当該生体信号を取得する信号取得手段を前記利用者端末に備える請求項８に記載のネットワーク配信型映像再生システムに係る。

請求項１１の発明は、生体信号を取得する信号取得手段を前記利用者端末に備える請求項９に記載のネットワーク配信型映像再生システムに係る。

当該映像生成方法によると、カオス性を有する基礎情報を数値演算可能な演算データに変換する基礎情報変換ステップと、カオスアトラクタを算出するカオスアトラクタ算出ステップとポアンカレ切断面構成ステップ基準点設定ステップとを含み、カオス特性空間を生成するカオス特性空間生成ステップと、カオス特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従いサウンドファイルを生成するサウンド生成ステップとを有し、前記の少なくとも一以上のステップから調製される演算データ、カオス特性空間、サウンドファイルの各々を映像要素情報として利用し、所定の映像生成ルールに従い各映像要素情報に基づいて映像ファイルを生成する映像生成ステップとを備えるため、諸現象から抽出される基礎情報と映像との組み合わせが可能となる。

そのため、カオス性等を有する諸現象を把握する際に、数値データの集合のみでしか確認できなかったものから、具体的に可視化した新規の興趣ある映像を得ることができ、利用者は直感的に、あるいは感性を用いて諸現象の変遷を理解することができる。

加えて、前記映像要素情報が、少なくとも形状情報、色彩情報、エフェクト情報を含むため、映像を構成する要件を具備し、映像としての完成度を高めることができる。

また、前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であるため、各個人の生体信号に応じた映像を生成することができる。併せて、前記基礎情報変換ステップが、生体信号測定手段により生体信号を測定する生体信号測定ステップを含むため、各個人の生体信号の取得が容易となる。

このスタンドアロン型映像再生装置によると、前記の映像生成方法を実行する演算実行手段と、カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段とを備えるため、再生装置単独での利用が可能となる。

とりわけ、前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であるため、各個人の生体信号に応じた映像を生成することができる。併せて、前記基礎情報変換ステップが、生体信号測定手段により生体信号を測定する生体信号測定ステップを含むため、情報提供者個人毎に個別の生体信号の取得が容易となる。

このネットワーク配信型映像再生システムによると、前記の映像生成方法を実行するサーバコンピュータと、カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段とを備える利用者端末と、前記サーバコンピュータと前記利用者端末とを接続するネットワークシステムとを備えるため、ネットワークを介した映像の再生、取得が可能となる。

特に、前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であるため、各個人の生体信号に応じた映像を生成することができる。併せて、前記基礎情報変換ステップが、生体信号測定手段により生体信号を測定する生体信号測定ステップを含むため、ネットワークを介して情報提供者個人毎に個別の生体信号の取得が容易となる。

以下添付の図面に従って本発明を説明する。図１は本発明の映像生成方法の一実施例を示す全体概念図、図２はスタンドアロン型映像再生装置の概略構成図、図３はネットワーク配信型映像再生システムの概略構成図、図４は測定した指尖容積脈波のグラフ、図５は図４のグラフより算出したカオスアトラクタの３次元グラフ、図６は切断面にプロットされるベクトルを示す概念図、図７は映像生成方法の他の実施例を示す全体概念図、図８は測定した指尖容積脈波のスケーリング変換を示すグラフ、図９は図８のスケーリング変換に対応するアトラクタの３次元グラフ、図１０は測定した指尖容積脈波のグラフから直接フラクタル特徴を抽出する概念図である。

はじめに、カオス性とは、決定論的な方程式に従う系であっても周期性や概周期性をもたず、一見不規則な挙動を示す性質をいう。換言すると、法則自体は因果律に従っているにも関わらず、結果の予測が確率で捕捉できず不確定になる現象である。また、フラクタル性とは、自己相似性とも言われる。或るカオス性を有する系の中に相似するカオス性が次々と見られる場合、これは多段性カオスとなり、フラクタル性の一つの表現系と言うことができる。

本発明の映像生成方法は、後述する図３に示すようなスタンドアロン型映像再生装置１０、いわゆる独立した端末により実行され、当該端末に再生映像が表示される。あるいは、本発明の映像生成方法は、図４に示すようなネットワーク配信型映像再生システム１００を用いてネットワーク配信により実行され、再生映像のデータが配信され各利用者の端末にて再生映像が表示される。

図１の全体概念図から理解されるように、この映像生成方法は、映像のもととなるカオス性を有する基礎情報ＢＩを基礎情報変換手段により数値演算可能な演算データに変換する基礎情報変換ステップ（Ｓ１０）と、カオス特性空間生成手段によりカオス特性空間を生成するカオス空間生成ステップ（Ｓ２０）と、サウンド生成手段によりサウンド生成ルールＲ１に従いサウンドファイルを生成するサウンド生成ステップ（Ｓ３０）とを有する。

さらに、この映像生成方法は、映像生成手段により、前記のステップ（Ｓ１０，Ｓ２０，Ｓ３０）の少なくとも一以上のステップから調製される演算データ、カオス特性空間、サウンドファイルの各々を映像要素情報Ｅｉ１，Ｅｉ２，Ｅｉ３として利用し、映像生成ルールＲ２に従い各映像要素情報Ｅｉ１，Ｅｉ２，Ｅｉ３に基づいて映像ファイルＡＦを生成する形態生成ステップ（Ｓ４０）を備える。図示の符号Ｄは、再生出力・記憶保存部である。

前記の基礎情報変換手段、カオス特性空間生成手段、サウンド生成手段、映像生成手段については、後のスタンドアロン型映像再生装置１０、ネットワーク配信型映像再生システム１００の説明に委ねる。以下、図中の構成について個別に説明する。

〈カオス性を有する基礎情報〉
カオス性を有する基礎情報ＢＩとは、広義に生物及び気象等に由来して実測される信号である。この例として次述の生体信号の他、自然界で発生する情報、例えば、川のせせらぎ、滝壺の轟音、風の音等の実測した音データ、風の強さや方向、海流・波の強さ方向の測定データ、地震計で計測された振動データ、恒星の輝き等の自然界の諸現象から取得可能な時系列で変化するデータを挙げることができる。

特に、カオス性を有する基礎情報ＢＩは、情報提供者個人の時系列的な生体信号である。この生体信号とは、身体から測定可能な信号であり、時系列で変化する信号である。例えば、脳波、脈拍を測定して得られた脈波、心臓の拍動に伴う活動電位の時間的変化である心電、筋肉の収縮に伴う電位の時間的変化である筋電、口・鼻からはき出す息（または吸気）の圧力や流量、体温の変化、血流量の変化等を例示することができる。また、生体信号として列記の身体の信号に加え、植物の体温変化（特開２００４−１７４０３６参照）を用いる他、微生物の挙動（膜電位の変化）等も含めることができる。実施例においては、ヒトの指尖容積脈波が採用されている。

〈基礎情報変換ステップ〉
基礎情報変換ステップ（Ｓ１０）では、カオス性を有する基礎情報ＢＩは、適宜の集音機、温度計、流量計等により取得される。基礎情報変換ステップ（Ｓ１０）には、生体信号測定手段により生体信号を測定する生体信号測定ステップ（Ｓ１１）が含められる。基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号である場合、公知の脈波計、心電計、血流計、吸気量計、体温計等により生体信号は取得される。実施例においては、指尖容積脈波検出センサ（図示せず）が採用されている。

取得されたカオス性を有する基礎情報ＢＩ（生体信号）は、一次元の数値演算可能な演算データに変換される。なお、基礎情報変換ステップ（Ｓ１０）にて調製される演算データは、映像要素情報Ｅｉ１として以降の映像生成ステップ（Ｓ４０）においても必要により利用される。

〈カオス特性空間生成ステップ〉
カオス特性空間生成ステップ（Ｓ２０）には、前記Ｓ１０の基礎情報変換ステップにて変換、調製されたデータ（演算データ：映像要素情報Ｅｉ１）に基づいてカオスアトラクタ（図５参照）を算出するカオスアトラクタ算出ステップ（Ｓ２１）と、当該算出されたカオスアトラクタをポアンカレ切断面で切断するポアンカレ切断面構成ステップ（Ｓ２２）と、Ｓ２２のポアンカレ切断面構成ステップにて切断された平面上に基準点を設定する基準点設定ステップ（Ｓ２３）が含められている。

カオスアトラクタ算出ステップ（Ｓ２１）においては、１次元の観測時系列からｍ次元の遅延座標系への変換が行われる。

これを具体的に述べると、カオス性を有する基礎情報ＢＩの時系列の生体信号として指尖容積脈波を用いた場合、例えば図４のグラフとして示すことができる。測定された生体信号（指尖容積脈波）は、１次元離散時系列の時系列データ（前記の演算データに相当する。）とみなされ、ｘ（ｔ）と表現される。通常、カオスアトラクタの構築手法として遅延座標系が用いられる。すなわち、時系列ｘ（ｔ）に対し、遅延時間τを伴ったｍ個の状態変数を成分とするベクトルが用いられ、ｍ次元力学系のアトラクタ軌道が再構築される。この際、Ｔａｋｅｎｓの埋め込み定理を用いることにより、１次元の観測時系列からｍ次元の遅延座標系への変換が行われる。時刻ｔにおけるアトラクタ軌道Ｖ（ｔ）は下記数１となる。

図５は、図４の指尖容積脈波グラフに基づき、遅延時間τを０．１秒、埋め込み次元ｍを３次元として設定することによって得たカオスアトラクタの３次元グラフである。こうして得られたカオスアトラクタが確かにカオス特徴を有するか否かについて、好適な算定方法により得られた最大リアプノフ数が正となることを一つの指標としている。なお、カオスアトラクタは３次元に限られることはなく、２次元とすることも、また４次元以上とすることもできる。１次元の観測時系列から高次元化するには、前記のＴａｋｅｎｓの埋め込み定理の他、Ｒｏｅｓｓｌｅｒ方程式等の適宜手法を用いることも可能である。

次に、ポアンカレ切断面構成ステップ（Ｓ２２）では、ポアンカレ写像を用いてカオスアトラクタにおけるカオス周期の微小な「ずれ」が計算される。

上記カオス周期のずれの計算によると、カオスアトラクタは任意の切断面（ポアンカレ切断面）により切断され、その切断面上にプロットされる（ｍ−１）次元の点ｐ（ｉ）が求められる。ｉ＝０，…，ｎであり、ｉはカオスアトラクタと切断面の交点における時間推移的な順番である。切断面上の点ｐ（ｉ）から再び切断面上に戻ってくるまでの時間をγ（ｐ（ｉ））とすると、ポアンカレ写像ψにより下記数２のとおり表現される。

続く基準点設定ステップ（Ｓ２３）では、切断面上の基準点と各点とのベクトルの差が算出される。

図６の概念図に示すように、カオスアトラクタの切断面Ｃｐ上（ポアンカレ切断面上）に、カオス周期における微小な「ずれ」は点列（ｐ（ｉ））として構成される。ここで、切断面上の任意の位置に基準点（Ｏ）を設定すると、点列（ｐ（ｉ））の位置ベクトル（ｐ（ｉ）→）と基準点（Ｏ）の位置ベクトル（Ｏ→）との差であるベクトル（Ｐ（ｉ）→）が算出される（数３参照）。なお、ｉ＝１，２，３，４，５として概略表記した。

Ｓ２０のカオス特性空間生成ステップを経て調製されるカオス特性空間データ（ベクトル（Ｐ（ｉ）→））は、映像要素情報Ｅｉ２として以降の映像生成ステップ（Ｓ４０）においても必要により利用される。

〈サウンド生成ステップ〉
サウンド生成ステップ（Ｓ３０）においては、Ｓ２０のカオス特性空間生成ステップにて調製されたデータ（カオス特性空間データ：映像要素情報Ｅｉ２）である前記のベクトル（Ｐ（ｉ）→）とサウンド生成ルールＲ１が、サウンド生成ルール適用ステップ（Ｓ３１）にて組み合わされる。結果、ベクトル（Ｐ（ｉ）→）に応じたサウンドが生成される。

サウンド生成では、高さｎ、長さｓ、強さｖから構成されるサウンドの最小単位（音素）が決定される。ｍ次元のカオスアトラクタから生成されるサウンドは、少なくともｍ音の和音の系列として構成される。サウンド生成ルールＲ１の一例として、数４ないし数９の変換式を用い、ポアンカレ切断面Ｃｐ上の点列（ｐ（ｉ））の（ｍ−１）次元のべクトル（Ｐ（ｉ）→）は変換される。

前掲の変換式において、Ｓ_k（ｉ）はチャンネルｋにおけるｉ番目の音素である。ｍ（ａ，ｂ）は音階要素を示し、ａはオクターブ高、ｂは１２平均律音階番号である。ｒは選択された音階における音の数（オクターブ幅）である。Ｐ_k（ｉ）はべクトル（Ｐ（ｉ）→）におけるｋ番目の要素値を表し、ｍｏｄは剰余演算を表す。

サウンド生成ルールは、上記の生成ルールＲ１以外の生成ルールを適用することも当然可能である。例えば、現時点と直前の点から得られる２つのべクトル（Ｐ（ｉ−１）→）と（Ｐ（ｉ）→）との偏角等について、ポアンカレ切断面上の交点や基準点から求めることができる。このようにベクトルに着目してその長さ、角度等の任意の要素を用いることができる。また、これらの要素を用いて、演奏楽器（音色）の種類、コード進行、ビブラート、ポルタメント（グリッサンド）及びエコー、速度等の演奏効果を決定することにより、個人の嗜好に適合したサウンドが生成される。

Ｓ３０のサウンド生成ステップを経て調製されるサウンドファイルは、映像要素情報Ｅｉ３として以降の映像生成ステップ（Ｓ４０）において必要により利用される。

前記のサウンドファイルとは、サウンドとして再生可能なデータである。特にその形式を問わない。この例として、音声信号をＰＣＭ（Ｐｕ１ｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）等でサンプリングした形式や、音の周波数や長さを所定の形式で列挙する形式などを挙げることができる。具体的には、スタンダードＭＩＤＩフォーマットファイル（ＭＩＤＩファイル、ＳＭＦファイルとも言う。）やＰＣＭ等の形式でサンプリングしてファイル化した（ＷＡＶＥファイル）等を挙げることができる。なお、実施例では、サウンドファイルとしてＭＩＤＩファイルの形式が用いられる。

〈映像生成ステップ〉
映像生成ステップ（Ｓ４０）においては、既述のＳ１０，Ｓ２０，Ｓ３０のステップから調製される各々の映像要素情報（前記の演算データ，カオス空間特性データ，サウンドファイル）Ｅｉ１，Ｅｉ２，Ｅｉ３のうち、少なくとも一以上の映像要素情報が集約される。そして、当該集約された映像要素情報と映像生成ルールＲ２が、映像生成ルール適用ステップ（Ｓ４１）にて組み合わされる。この結果、カオス性を有する基礎情報（生体信号）に基づく映像ファイルＡＦが生成される。

映像とは、アニメーション等の動画を意味するものであり、通常、１秒当たり１０〜１００枚のこま撮りの画面（静止画）の連続として構成される。ただし、必ずしもこのような動画に限定されることはなく、場面毎の随時切り換わる切り換え表示等であっても良い。

また、映像ファイルＡＦとは、アニメーション等の動画として再生可能なデータである。映像ファイルのファイル形式としては、ＡＶＩ、ＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４、ＭＰＥＧ７等が例示される。

ここで、映像を構成する要素について分解するならば、おおよそ、映像中の場面に現れる形状（ｓｈａｐｅｓ）、場面に現れる色彩（ｃｏｌｏｒｓ）、場面に施される演出上の効果（ｅｆｆｅｃｔｓ）の３種類に大別することができる。そして、映像であるためには、これらのうち少なくとも一種以上を有することが必要とされる。

従って、映像生成ステップ（Ｓ４０）に集約される映像要素情報（前記の演算データ，カオス空間特性データ，サウンドファイル）Ｅｉ１，Ｅｉ２，Ｅｉ３は、少なくとも形状情報、色彩情報、エフェクト情報を包含していることが望ましい。これらを備えることにより、映像としての完成度を充実させることができる。

各映像要素情報について以下のとおり規定される。形状情報とは、映像中の場面に表現すべき形状に関する情報である。色彩情報とは、映像中の場面に表現すべき色彩に関する情報である。エフェクト情報とは、映像中の場面に表現すべき視覚効果の演出に関する情報である。ちなみに、形状情報のみから映像を生成する場合、例えばモノクローム画像の線画等を用いた動画映像となる。色彩情報のみから映像を生成する場合、例えば画面上に種々の色が現れて変化する動画映像となる。エフェクト情報のみから映像を生成する場合、例えば画面上の図形に揺らぎや回転等を生じさせる他、再生速度の変動を伴う等の動画映像となる。

上記のとおり、形状情報、色彩情報、エフェクト情報のそれぞれを単独で用いることも可能であるが、いずれか２種類、さらには３種類全てを用いることにより、多様性に富む優れた映像表現を得ることができる。

前記の映像生成ルールＲ２は、映像の種類に応じて適宜に設定変更可能である。例えば、後述する実施例に示すように、映像がオーロラである場合、映像要素情報Ｅｉ１（演算データ）に形状情報としてオーロラの形状が適用される。そこで一次元の演算データからオーロラの形状が規定される。一方、映像が水面である場合、映像要素情報Ｅｉ１（演算データ）にエフェクト情報として水面のきらめきが適用され、映像要素情報Ｅｉ３（サウンドファイル）に形状情報として水面の基本形状が適用される。このように、演算データ，カオス空間特性データ，サウンドファイルのいずれが形状情報、色彩情報、エフェクト情報と対応するかは、映像に応じて自由に設定される。当然ながら、形状情報、色彩情報、エフェクト情報は、後述の実施例に例示する適用例に限られることはなく、所望の映像に応じて適宜である。

前記のステップにおける調製により得られたサウンドファイルＥｉ３、映像ファイルＡＦは、データとして再生出力・記憶保存部Ｄに送信（転送）されて、映像の再生、音と映像の同期再生が行われる。あるいはサウンドファイルＥｉ３、映像ファイルＡＦは、データとして再生出力・記憶保存部Ｄ内に記憶保存される。

カオス性を有する基礎情報と並びフラクタル性を有する基礎情報も利用可能である。図７の全体概念図から理解されるように、この映像生成方法においても、映像のもととなるフラクタル性を有する基礎情報ＢＩＩを基礎情報変換手段により数値演算可能な演算データに変換する基礎情報変換ステップ（Ｓ１０）と、フラクタル特性空間生成手段によりフラクタル特性空間を生成するフラクタル空間生成ステップ（Ｓ６０）と、サウンド生成手段によりサウンド生成ルールＲ６に従いサウンドファイルを生成するサウンド生成ステップ（Ｓ７０）とを有する。

同様に、この映像生成方法も、映像生成手段により、前記のステップ（Ｓ１０，Ｓ６０，Ｓ７０）の少なくとも一以上のステップから調製される演算データ、フラクタル特性空間、サウンドファイルの各々を映像要素情報Ｅｉ１，Ｅｉ６，Ｅｉ７として利用し、映像生成ルールＲ７に従い各映像要素情報Ｅｉ１，Ｅｉ６，Ｅｉ７に基づいて映像ファイルＡＦを生成する形態生成ステップ（Ｓ８０）を備える。図７において図１と共通する箇所は同一符号とし、その説明を省略する。

フラクタル性を有する基礎情報ＢＩＩとは、前記のカオス性を有する基礎情報ＢＩとほぼ共通であり、自然界の諸現象から取得可能な時系列で変化するデータの他、身体から測定可能な信号である。実施例においては、ヒトの指尖容積脈波が採用されている。

基礎情報変換ステップ（Ｓ１０）においても、前記のカオス性を有する基礎情報ＢＩと同様に基礎情報、生体信号が取得され、一次元の数値演算可能な演算データ（ｘ（ｔ）と定義する）に変換される。なお、基礎情報変換ステップ（Ｓ１０）にて調製される演算データは、映像要素情報Ｅｉ１として以降の映像生成ステップ（Ｓ８０）においても必要により利用される。

フラクタル特性空間生成ステップ（Ｓ６０）には、前記Ｓ１０の基礎情報変換ステップにて変換、調製されたデータ（演算データ：映像要素情報Ｅｉ１）に基づいてスケーリング幅を変換するスケーリング変換ステップ（Ｓ６１）と、当該スケーリング変換により得られた変換済みの基礎情報からフラクタル特徴を抽出するフラクタル特徴抽出ステップ（Ｓ６２）と、スケーリング変換により得られた変換済みの基礎情報に基準点を設定する基準点設定ステップ（Ｓ６３）が含められている。

スケーリング変換ステップ（Ｓ６１）においては、演算データｘ（ｔ）の時系列（時間軸）方向の尺度（スケール）が複数回にわたり変換される。例えば、指尖容積脈波センサにより４秒間測定された生体信号は、指尖容積脈波の演算データとして図８上段のグラフとして示される。図８上段のグラフを時系列方向に５倍伸長すると図８中段のグラフとなり、さらにこれを時系列方向に５倍伸長すると図８下段のグラフとなる。

スケーリング変換ステップ（Ｓ６１）において、１次元の観測時系列からＴａｋｅｎｓの埋め込み定理を用いてｍ次元の遅延座標系へ変換することが行われる。前出の数１を用い、時刻ｔにおけるアトラクタ軌道Ｖ（ｔ）が得られる（図９の各アトラクタ参照）。

続くフラクタル特徴抽出ステップ（Ｓ６２）では、ポアンカレ写像を用いてアトラクタにおける周期の微小な「ずれ」が計算される。同ステップＳ６２においても前記Ｓ２２のポアンカレ切断面構成ステップと同様に任意の切断面（ポアンカレ切断面）により切断される。詳細については前出の数２及びその説明が参照される。

次に、基準点設定ステップ（Ｓ６３）では、切断面上の基準点と各点とのベクトルの差が算出される。詳細については前出の図６及びその説明が参照される。

Ｓ６０のフラクタル特性空間生成ステップを経て調製されるフラクタル特性空間データ（ベクトル等）は、映像要素情報Ｅｉ６として以降の映像生成ステップ（Ｓ８０）においても必要により利用される。

サウンド生成ステップ（Ｓ７０）においては、Ｓ６０のフラクタル特性空間生成ステップにて調製されたデータ（フラクタル特性空間データ：映像要素情報Ｅｉ６）である前記のベクトルとサウンド生成ルールＲ６が、サウンド生成ルール適用ステップ（Ｓ７１）にて組み合わされる。結果、ベクトルに応じたサウンド、すなわちフラクタル性を有する基礎情報に応じたサウンドが生成される。Ｓ７０のサウンド生成ステップを経て調製されるサウンドファイルは、映像要素情報Ｅｉ７として以降の映像生成ステップ（Ｓ８０）において必要により利用される。

映像生成ステップ（Ｓ８０）においては、既述のＳ１０，Ｓ６０，Ｓ７０のステップから調製される各々の映像要素情報（前記の演算データ，フラクタル空間特性データ，サウンドファイル）Ｅｉ１，Ｅｉ６，Ｅｉ７のうち、少なくとも一以上の映像要素情報が集約される。そして、当該集約された映像要素情報と映像生成ルールＲ８が、映像生成ルール適用ステップ（Ｓ８１）にて組み合わされる。この結果、フラクタル性を有する基礎情報（生体信号）に基づく映像ファイルＡＦが生成される。Ｓ８０の映像生成ステップの詳細は前記Ｓ４０の映像生成ステップと共通するため、その説明を省略する。

上述のとおり、フラクタル特性空間を求める方法として、時系列のフラクタル性を有する基礎情報に対してスケーリング変換を繰り返し行い、個々の基礎情報毎にアトラクタを算出する方法を開示している。他に、個々の基礎情報から直接算出する方法もある。

つまり、時系列データの変化がもたらす複雑な形状を偏角の変動と捉えることができる。複数の適切なスケールで偏角の変動を観測することにより、測定された基礎情報から直接フラクタル特徴を抽出することも可能となる。

例えば、測定された指尖容積脈波に対して、図１０に示すように、偏角の変動θ（ｔ）は、範囲｜ｔ_i−ｔ_i±k｜にて変化させながら測定される。この手法によると、ある所定周期が形成されている基礎情報の一点にＰ_i（ｔ_i，ｙ（ｔ_i））が求められて基準点が設定される。当該基準点Ｐ_iの前周期に当たる点Ｐ_i-k（ｔ_i-k，ｙ（ｔ_i-k））と、次周期に当たる点Ｐ_i+k（ｔ_i+k，ｙ（ｔ_i+k））の２点から形成される角度（図示のベクトルｖ_i1及びｖ_i2により形成される角度）はθ（ｔ_i）となる。

範囲｜ｔ_i−ｔ_i±k｜は、例えば０．５〜０．００５（秒）の間で適宜変更設定される。そうすると、各々の範囲（秒）に応じて偏角の変動θ（ｔ）が得られる。偏角の変動θ（ｔ）を別途、映像要素情報として用い、サウンド生成ルールを適用することも可能である。

上記から理解されるように、カオス性を有する基礎情報もフラクタル性を有する基礎情報も、対象とする時系列信号である点においては共通である。説明の便宜上カオス性の映像生成方法とフラクタル性の映像生成方法の２系統に分けて述べているが、この両者を並行に、あるいは組み合わせて、同時に処理することは当然可能である。従って、映像生成ステップに集約される映像要素情報は、カオス性由来の情報のみの場合もある。また、映像要素情報は、カオス性由来、フラクタル性由来の両系統の情報となることもある。

これまでに詳述してきた映像生成方法によると、初期段階で取得されたカオス性を有する基礎情報（フラクタル性を有する基礎情報）に基づいて所望の映像を生成する方法である。そこで、随時変化する脳波、脈波、心電、筋電、血流量の変化等を別途取得し、数値データ化を行う。この数値データを前記のカオス特性空間生成ステップ（Ｓ２０）あるいはフラクタル特性空間生成ステップ（Ｓ６０）に反映させることにより、映像要素情報としてのカオス特性空間、フラクタル特性空間に更新がもたらされる。この結果、随時状況が変化して行く映像（映像ファイル）を得ることができる。つまり、映像生成のフィードバック更新が可能となる。

これより、本発明の映像生成方法が、スタンドアロン型映像再生装置にて実行される場合を説明する。すなわち、図２に示すように、スタンドアロン型映像再生装置１０には、当該映像生成方法を実行する演算実行手段としてマイクロコンピュータ２０が備えられている。また、同装置１０には、カオス性（フラクタル性）を有する基礎情報を取得する情報取得手段として信号測定部１１が備えられている。併せて、同装置１０には、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生（合成）するサウンド再生手段としてサウンド再生部１２が備えられ、生成された映像ファイルから映像を再生（合成）する映像再生手段として映像再生部１３が備えられている。ちなみに、前記の再生出力・記憶保存部Ｄは当該スタンドアロン型映像再生装置１０に相当する。

利用者Ｐが自然界Ｎｓのカオス性（フラクタル性）を有する基礎情報をこのスタンドアロン型映像再生装置１０に入力しようとする場合、信号測定部１１がこれらの基礎情報を取得することとなる。そのため、基礎情報が音であるときには信号測定部１１は集音マイクとなる。なお、自然界Ｎｓの基礎情報は多様であるため、図示しない信号測定部のインターフェイス（接続端子）に温度計、風速計、流速計等の各種の分析、測定機器等が接続され、基礎情報は取得される。

これに対して、カオス性を有する基礎情報（フラクタル性を有する基礎情報）が情報提供者である利用者Ｐの時系列的な生体信号であって、当該生体信号をこのスタンドアロン型映像再生装置１０に入力しようとする場合、信号測定部１１は生体信号測定部（信号取得手段）となる。そして、生体信号測定部が基礎情報（生体信号）を取得する。具体的には、信号測定部１１自体が脈波計となる他、図示しない信号測定部のインターフェイス（接続端子）に脈波計、心電計、血流計、吸気量計、体温計等が接続され、基礎情報（生体信号）は取得される。

マイクロコンピュータ２０内には、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部２１、サウンド生成部２２、サウンド生成ルール部２３、映像生成部２４、映像生成ルール部２５が規定されている。ここで、マイクロコンピュータ２０には、公知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等が実装され、演算機能が保証される。実施例では、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部２１、サウンド生成部２２、映像生成部２４は、マイクロコンピュータ２０内のＣＰＵに相当する。サウンド生成ルール部２３、映像生成ルール部２５はマイクロコンピュータ２０内のＲＯＭに相当し、各種のサウンド、映像の生成に必要なルールが蓄積されている。なお、各種のルールは更新することも可能であるため、サウンド生成ルール部２３、映像生成ルール部２５は外部メモリーとなることもある。

サウンドファイルはサウンド再生部１２に送信され、利用者Ｐは実際にサウンドを得ることができる。サウンド再生部１２にはアンプ（増幅器）、スピーカあるいはヘッドホン等が備えられる。

映像ファイルは映像再生部１３に送信され、利用者Ｐは実際に映像（アニメーション）を得ることができる。サウンド再生部１２の形態は適宜ではあるものの、ＣＲＴ、ＴＦＴ−ＬＣＤモジュール（液晶表示装置）、有機ＥＬディスプレイ、ビデオプロジェクター等の各種画像表示装置が用いられる。

次に、スタンドアロン型映像再生装置１０における動作を説明する。信号測定部１１にて取得されたカオス性（フラクタル性）を有する基礎情報（生体信号）は、マイクロコンピュータ２０に送信される。ここで、マイクロコンピュータ２０内のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭの協動により、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部２１、サウンド生成部２２、サウンド生成ルール部２３を伴い、サウンドファイルが生成される。同じく、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部２１、映像生成部２４、映像生成ルール部２５を伴い、映像ファイルが生成される。

こうして、生成されたサウンドファイル、映像ファイルは、サウンド再生部１２、映像再生部１３に送信され、再生される。また、生成されたサウンドファイル、映像ファイルは、マイクロコンピュータ２０内のＲＡＭの他、図示しないフラッシュメモリー（ＮＡＮＤまたはＮＯＲ型等）、ハードディスクドライブ等に記憶されることもある。

図示し開示するスタンドアロン型映像再生装置１０において、前出の基礎情報変換手段及び生体信号測定手段は、信号測定部１１あるいはマイクロコンピュータ２０に相当する。特にマイクロコンピュータ２０である場合、内部のＣＰＵとなる。

カオス特性空間生成手段は、マイクロコンピュータ２０内のＣＰＵに相当し、特にカオス／フラクタル特徴抽出・演算部２１となる。

サウンド生成手段は、マイクロコンピュータ２０内のＣＰＵに相当し、特にカオス／フラクタル特徴抽出・演算部２１及びサウンド生成部２２となる。

映像生成手段は、マイクロコンピュータ２０内のＣＰＵに相当し、特にカオス／フラクタル特徴抽出・演算部２１及び映像生成部２４となる。

続いて、本発明の映像生成方法が、ネットワーク配信型映像再生システム１００にて実行される場合を説明する。すなわち、図３に示すように、ネットワーク配信型映像再生システム１００には、当該映像生成方法を実行する演算実行手段としてサーバコンピュータ１２０が備えられている。また、同システム１００には、利用者端末１１０１，１１０Ｎ、並びにサーバコンピュータ１２０と利用者端末１１０１，１１０Ｎを接続するネットワークシステム１０５が備えられている。

このネットワーク配信型映像再生システム１００は不特定多数あるいは特定の会員のみの利用（利用者１〜利用者Ｎの利用）を想定している。利用者Ｐ１が使用する利用者端末１１０１も利用者Ｐｎが利用する利用者端末１１０Ｎも、それぞれの端末の内部にカオス性（フラクタル性）を有する基礎情報を取得する情報取得手段として信号測定部１１１が備えられる。併せて、それぞれの端末の内部に生成されたサウンドファイルからサウンドを再生（合成）するサウンド再生手段としてサウンド再生部１１２が備えられ、生成された映像ファイルから映像を再生（合成）する映像再生手段として映像再生部１１３が備えられている。ちなみに、前記の再生出力・記憶保存部Ｄは当該ネットワーク配信型映像再生システム１００に相当する。

利用者Ｐｎが自然界Ｎｓのカオス性（フラクタル性）を有する基礎情報について利用者端末１１０Ｎを通じてネットワーク配信型映像再生システム１００に入力しようとする場合、信号測定部１１１が基礎情報を取得することとなる。

また、カオス性を有する基礎情報（フラクタル性を有する基礎情報）が情報提供者である利用者Ｐ１の時系列的な生体信号であって、当該生体信号をこの利用者端末１１０１に入力しようとする場合、信号測定部１１は生体信号測定部（信号取得手段）となる。そして、生体信号測定部が基礎情報（生体信号）を取得する。図示の信号測定部１１１の機能は、前記の信号測定部１１（生体信号測定部）と同様であるため詳細を省略する。

サーバコンピュータ１２０内には、マイクロコンピュータ１２９が備えられ、同マイクロコンピュータ１２９内に、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部１２１、サウンド生成部１２２、サウンド生成ルール部１２３、映像生成部１２４、映像生成ルール部１２５が規定されている。ここで、マイクロコンピュータ１２９には、公知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等が実装され、演算機能が保証される。

実施例では、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部１２１、サウンド生成部１２２、映像生成部１２４は、マイクロコンピュータ１２９内のＣＰＵに相当する。サウンド生成ルール部１２３、映像生成ルール部１２５はマイクロコンピュータ１２９内のＲＯＭに相当し、各種のサウンド、映像の生成に必要なルールが蓄積されている。なお、各種のルールは更新することも可能であるため、サウンド生成ルール部１２３、映像生成ルール部１２５は外部メモリー、ハードディスクドライブ等となることもある。

次に、ネットワーク配信型映像再生システム１００における動作を説明する。信号測定部１１１にて取得されたカオス性（フラクタル性）を有する基礎情報（生体信号）は、ネットワークシステム１０５を経由してサーバコンピュータ１２０内のマイクロコンピュータ１２９に送信される。ここで、マイクロコンピュータ１２９内のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭの協動により、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部１２１、サウンド生成部１２２、サウンド生成ルール部１２３を伴い、サウンドファイルが生成される。同じく、カオス／フラクタル特徴抽出・演算部１２１、映像生成部１２４、映像生成ルール部１２５を伴い、映像ファイルが生成される。

こうして、生成されたサウンドファイル、映像ファイルは、各基礎情報（生体信号）を送信した利用者端末にネットワークシステム１０５を経由して配信される。また、マイクロコンピュータ１２９内のＲＡＭの他、図示しないフラッシュメモリー（ＮＡＮＤまたはＮＯＲ型等）、サーバコンピュータ内のハードディスクドライブ等の記憶装置（ストレージャー）に蓄積、記憶されることもある。

生成されたサウンドファイルはサウンド再生部１１２に送信され、各利用者は実際にサウンドを得ることができる。また生成された映像ファイルは映像再生部１１３に送信され、各利用者は実際に映像（アニメーション）を得ることができる。サウンド再生部１１２、映像再生部１１３の構成は、前記のスタンドアロン型映像再生装置にて開示したサウンド再生部１２、映像再生部１３と同様の構成が適用される。

前記のネットワークシステム１０５は、インターネット回線、携帯電話網等の電気通信回線、通信衛星を介した無線通信回線等の公知の通信網である。さらに、これには、光ファイバー網、電力線を用いた種々の形態の通信網も適用される。

図示し開示するネットワーク配信型映像再生システム１００において、前出の基礎情報変換手段及び生体信号測定手段は、信号測定部１１１あるいはサーバコンピュータ１２０（マイクロコンピュータ１２９）に相当する。特にマイクロコンピュータ１２９である場合、内部のＣＰＵとなる。

カオス特性空間生成手段は、サーバコンピュータ１２０（マイクロコンピュータ１２９）内のＣＰＵに相当し、特にカオス／フラクタル特徴抽出・演算部１２１となる。

サウンド生成手段は、サーバコンピュータ１２０（マイクロコンピュータ１２９）内のＣＰＵに相当し、特にカオス／フラクタル特徴抽出・演算部１２１及びサウンド生成部２２となる。

映像生成手段は、サーバコンピュータ１２０（マイクロコンピュータ１２９）内のＣＰＵに相当し、特にカオス／フラクタル特徴抽出・演算部１２１及び映像生成部１２４となる。

以上のとおり詳述した本発明の映像生成方法によると、カオス性（フラクタル性も含まれる）を有する基礎情報と、映像とを組み合わせることができる。つまり、人間の創作活動、初期値に基づくコンピュータによる数値計算等と全く異なった新規の映像生成方法を実現することができる。この結果、従前、カオス性等を有する諸現象を把握する際に、数値データの集合のみでしか確認できなかったものから、具体的に可視化した映像を得ることができる。このため、利用者は直感的（感性を用いて）に諸現象の変遷を理解することができる。さらに述べると、基礎情報の音声化を経て画像化まで実現しているため、可視化した音楽の提供と言うことができる。このため、聴覚に障害があるような場合であっても映像を介して音を楽しむことができる。

この映像生成方法をスタンドアロン型映像再生装置により実行すると、利用者は、自ら取得した自然現象並びに生体情報等の基礎情報毎に生成される映像の差を得ることができる。このスタンドアロン型映像再生装置は、専用装置とする他、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）、パーソナルコンピュータ、車載誘導装置（カーナビゲーションシステム）等の機器を用いることができ、これらの機器に映像生成方法を実行するプログラム等が入力（インストール）され用いられる。すなわち、再生装置の移動、携帯等が容易となり、使用する場所の自由度が高まる。

ネットワーク配信型映像再生システムにあっては、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）等のシステムが用いられる。この映像生成方法をネットワーク配信型映像再生システムにより実行すると、利用者は、自ら取得した自然現象並びに生体情報に加え、サーバコンピュータ内のデータベースに蓄積された基礎情報に基づく映像を取得することも可能となる。すなわち、映像ファイルの交換等により、より多彩で興趣ある映像の取得が可能となる。

以上を勘案すると、各種の測定装置（機器）等に組み込み測定、解析に用いるほか、映像を楽しむため個別のゲーム機、オンライン上で提供されるゲーム等のアミューズメント目的にも取り入れられる。

映像生成ステップにおいて適用される映像生成ルールの具体例について、発明者らは以下の３種類の映像作成例を開示し説明する。まず、映像生成ルールの適用にあたり、以下の前提に基づき定義した。

カオス性を有する基礎情報である１次元の時系列データｘ（ｔ）を用い、これを変換してｚ（ｔ）＝ｘ（α・ｔ）と定義する。ここで、０＜α＜１．０、ｔ＝０〜Ｔ_maxまでの最大値ｍａｘ（ｚ（ｔ））、最小値ｍｉｎ（ｚ（ｔ））とする。ｚ（ｔ）の概形は図１１のグラフとなる。

チャネル（チャンネル）ｋにおけるｉ番目の音素Ｓ_k（ｉ）が発音（ノートオン）する時刻をｔ_k（ｉ）と定義する。

チャネル総数をＫ個とすると共に、このＫ個の中から３個のチャネルを選択する。そして、３個のチャネルはＳ_a（ｉ），Ｓ_b（ｉ），Ｓ_c（ｉ）と定義する。Ｋが３に満たない場合にはチャネルの重複も許容する。前記のＳ_a（ｉ），Ｓ_b（ｉ），Ｓ_c（ｉ）のいずれかを示す場合にはＳ_x（ｉ）とする。

映像は一連のフレームをつなぎ合わせた時系列データとすることができる。そこで、時刻ｔのフレームをＦ（ｔ）と定義することができる。すなわち、音素Ｓ_k（ｉ）発音時のフレームは、時刻ｔ_k（ｉ）のフレームＦ（ｔ_k（ｉ））と表現することができる。フレームの総数をＭと定義すると、Ｍはサウンド全体の長さ、あるいはフレームレートにより可変である。サウンドに同期化して再生される映像は、Ｆ（１），．．．，Ｆ（Ｍ）となる。

また、フレームの大きさをＷ（幅）×Ｈ（高さ）とする。

［映像例１：オーロラ］
オーロラの映像の生成は、図１２のフローチャートに基づく。このオーロラ映像生成ルール（Ｓ２００）において、まず音階と色との対応適用にて対応付けを行う（Ｓ２１０）。フレームＦ（ｔ）の生成（Ｓ２２０）において、オーロラの色彩を決定し（Ｓ２２１）、形状を決定し（Ｓ２２２）、ぼかし処理を行う（Ｓ２２３）。時刻ｔにおけるフレームＦ（ｔ）の生成を時刻１〜Ｍまで繰り返し（Ｓ２３０）、フレームＦ（ｔ）を逐次生成して一連の映像ファイルを生成する。

音階と色との対応適用（Ｓ２１０）では、下記の表１の対応関係に基づいてＳ_x（ｔ_x（ｉ））の音階に対応した色彩値Ｃ_x（ｔ_x（ｉ））を決定する。この対応の決定には、色彩情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。サウンドファイルはＭＩＤＩファイルの形式であるため、音階と色との対応が比較的容易となる。

オーロラの色彩の決定（Ｓ２２１）では、時刻ｔにおけるオーロラの描画色Ｃ（ｔ）を数１０より求める。ただし、ｔ_a（ｉ_a）≦ｔ≦ｔ_a（ｉ_a＋１）、ｔ_b（ｉ_b）≦ｔ≦ｔ_b（ｉ_b＋１）、ｔ_c（ｉ_c）≦ｔ≦ｔ_c（ｉ_c＋１）を満たすこととする。色彩の決定（Ｓ２２１）において、色彩情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。

オーロラの形状の決定（Ｓ２２２）では、フレーム内のオーロラの形状を定める。実施例の図１３に示すように、時刻ｔにおけるオーロラ形状を示す図形として、曲線ｗ＝ｇ（ｈ，ｔ）を規定する。当該曲線ｗ＝ｇ（ｈ，ｔ）をフレームＦ（ｔ−１）上に描画してＦ₀（ｔ）とする。このとき、前記の色彩の決定（Ｓ２２１）より規定された色彩により、曲線の色彩Ｃ（ｔ）が求まる。ｇ（ｈ，ｔ）＞Ｗ−１の場合、ｗ＝ｇ（ｈ，ｔ）−Ｗとして描画する。曲線ｗ＝ｇ（ｈ，ｔ）は、数１１のとおり示すことができる。

ここで、時刻ｔ₀は時刻ｔ₀＜ｔを満たし、かつ、Ｓ_a（ｉ_a），Ｓ_b（ｉ_b），Ｓ_c（ｉ_c）の全てが同時にノートオン（発音）となる時刻を示す。なお、ａは時刻ｔ₀において設定される乱数であり、０＜ａ＜１．０の範囲をとる。また、Ｔ＝０．１とした。形状の決定（Ｓ２２２）においては、数１１からも理解されるように、形状情報として映像要素情報Ｅｉ１の演算データを用いる。

ぼかし処理（Ｓ２２３）では、オーロラの色彩にぼかしを形成して、微妙な色調を表現する。いわゆるエフェクト態様の１つである。すなわち、フレームＦ（ｔ−１）上のオーロラ曲線ｗ＝ｇ（ｈ，ｔ）を色彩Ｃ（ｔ）により描画することにより得たＦ₀（ｔ）に対し、ぼかし処理を行いＦ（ｔ）を得る。フレーム生成の流れから判るように、ぼかし処理（Ｓ２２３）においても、エフェクト情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。

Ｆ₀（ｔ）上の座標点を（ｗ，ｈ）とし、点（ｗ，ｈ）の色彩値をＣ_F0(t)（ｗ，ｈ）とする。Ｆ₀（ｔ）上の全ての点（ｗ，ｈ）について、数１２に示すとおり、（ｗ，ｈ−１），（ｗ，ｈ），（ｗ，ｈ＋１），（ｗ，ｈ＋２），（ｗ，ｈ＋３），（ｗ，ｈ＋４）の計６点の平均となる色彩を求める。この６点平均の色彩をＦ（ｔ）の（ｗ，ｈ）座標における色彩値Ｃ_F(t)（ｗ，ｈ）とする。

そして、時刻ｔが時刻Ｍに達するか否か判断され（Ｓ２３０）、時刻ｔがＭに至るまでフレームＦ（ｔ）の生成（Ｓ２２０）を繰り返す。このようにしてオーロラ映像Ｆ（１）〜Ｆ（Ｍ）までを蓄積し、一連の映像ファイルＡＦを生成する。図１４は生成されたフレーム列の一部を示す。時刻が１秒（ｔ＝１．０）から６秒（ｔ＝６．０）までのフレームを各秒毎に取り出している。オーロラの形状、色彩及びぼかし（図示では白黒印刷のため明暗として表現される。）が時間の経過と共に変化する様子を読み取ることができる。

［映像例２：樹木］
樹木の映像の生成は、図１５のフローチャートに基づく。この樹木映像生成ルール（Ｓ３００）において、まず樹木の形状の決定を行う（Ｓ３１０）。フレームＦ（ｔ）の生成（Ｓ３２０）において、枝揺れの決定（Ｓ３２１）、葉のエフェクトの決定（Ｓ３２２）を行う。時刻ｔにおけるフレームＦ（ｔ）の生成を時刻１〜Ｍまで繰り返し（Ｓ３３０）、フレームＦ（ｔ）を逐次生成して一連の映像ファイルを生成する。

樹木の形状の決定（Ｓ３１０）について、図１６及び図１７を用い説明する。なお、以下の文中、図及び数式中において、便宜上、Ｅ_nをＥ（ｎ）と表記する場合もある。

１．）最初に、フレームの最下点から１本の枝Ｅ（１）を上方に描画する。このとき、フレームの最下点から枝Ｅ（１）までの長さ（枝高）をｄ（＝１）とする（図１６（ａ）参照）。

２．）この枝高ｄの加算を行う。つまり、ｄ＝ｄ＋１となる。

３．）枝高ｄである枝の全てに対し、その上方側の端点から左右に１本ずつ枝を描画する。そして、描画した枝をフレームの左側から順にＥ（２^(d-1)），．．．，Ｅ（（２^d）−１）とする（図１６（ｂ）参照）。

４．）ｄ＜Ｄｍａｘならば、上記２．）及び３．）を繰り返す（図１６（ｃ）参照）。

５．）上方側の端点に枝を持たないＥ（２^(Dmax-1)），．．．，Ｅ（（２^Dmax）−１）の枝上に、４枚ずつ葉を描画する（図１６（ｄ）参照）。

続いて、元となる枝Ｅ_kの上方側の端点を描画位置（始点）とする枝Ｅ_jについて、元となる枝Ｅ_kに対する当該枝Ｅ_jの相対角度φ_jを数１３のとおり規定する。併せて、元となる枝Ｅ_kに対する当該枝Ｅ_jの長さλ_jを数１４のとおり規定する。なお、Ｅ_j＝Ｅ₁の場合を除き、描画する枝Ｅ_jが右枝の場合、ｊ＝２ｋとなり、これが左枝となる場合、ｊ＝２ｋ＋１とする関係を満たす。なお、図１７（ａ）は樹木の全体を表し、図１７（ｂ）は図１７（ａ）のＱ部分の拡大図を表す。

数１３及び数１４において、カオスアトラクタの切断面（ポアンカレ切断面）に現れる点列（ｐ（ｊ））の総数をＮ_p個とする。ｍａｘ（‖Ｐ‖）は、‖ベクトルＰ（ｊ）→‖の最大値であり、ｍｉｎ（‖Ｐ‖）は、‖ベクトルＰ（ｊ）→‖の最小値である。ａ，ｂは定数である。このように、樹木の形状決定（Ｓ３１０）では、形状情報として映像要素情報Ｅｉ２のカオス特性空間データ（ベクトル（Ｐ（ｉ）→））を用いる。

あるいは、上記のカオス性を有する基礎情報の代わりに、フラクタル性を有する基礎情報も利用することができる。前出の図９に示した３つのアトラクタの中から、１つのアトラクタを適宜乱数により選択し、そのアトラクタにポアンカレ切断面を設定する。このポアンカレ切断面上のベクトルを利用するものである。すなわち、形状情報として映像要素情報Ｅｉ６のフラクタル特性空間データ（ベクトル）を用いることも可能である。

枝揺れの決定（Ｓ３２１）では、形状決定した樹木が風を受けてそよぐ枝の動きを規定する。この映像例においては、チャネル毎の発音（ノートオン）のタイミングに同調して一定方向から風が吹き、風から受ける力により枝が揺れるものとする。この映像例は、フレームの右方向から左方向に風が吹くものとする。枝が揺れる様子を下記の３通りに定める。

チャネルＳ_a（ｉ_a）がノートオンとなる時刻ｔ_a（ｉ_a）には、枝高Ｄｍａｘ−２の枝に風の力Ｆｗが加わる。

チャネルＳ_b（ｉ_b）がノートオンとなる時刻ｔ_b（ｉ_b）には、枝高Ｄｍａｘ−１の枝に風の力Ｆｗが加わる。

チャネルＳ_c（ｉ_c）がノートオンとなる時刻ｔ_c（ｉ_c）には、枝高Ｄｍａｘの枝に風の力Ｆｗが加わる。

風の力Ｆｗが加えられた枝Ｅ_jに対し、角度φ_jの変化角Δφ_j（ｔ）を減衰振動させることにより、枝は振動する。すなわち、時刻ｔにおける角度φ_j（ｔ）を数１５として示すことができる。

そこで、時刻ｔ_a（ｉ_a）にチャネルＳ_a（ｉ_a）がノートオンして枝高Ｄｍａｘ−２の枝Ｅ_jに風の力Ｆｗが加わったとき、枝Ｅ_jの変化角Δφ_j（ｔ）を数１６、さらには図１８のグラフとして示すことができる。数１６中、α₀，β₀は正の定数である。

また、τ_aとは、Ｓ_a（ｔ_a（ｉ_a））がノートオンとなる１つ前の時刻ｔ_a（ｉ_a）−１の変化角Δφ_j（ｔ_a（ｉ_a）−１）により定まる値である。すなわち、前掲の数１６中のｓｉｎ関数において、その周期をＴ₀とするとき、−Ｔ₀／４≦τ≦Ｔ₀／４の範囲において、Δφ_j（ｔ_a（ｉ_a）−１）＝Δφ（τ）を満たすτを求め、τ＝τ_aと定義する。従って、Δφ（τ）は、数１７として示すことができる。

チャネルＳ_b（ｉ_b）により揺らされる枝高Ｄｍａｘ−１の枝、及びチャネルＳ_c（ｉ_c）により揺らされる枝高Ｄｍａｘの枝に対しても、上記と同様に演算する。このように、枝揺れの決定（Ｓ３２１）では、エフェクト情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。

葉のエフェクトの決定（Ｓ３２２）では、葉の色及び葉が枝から落ちる様子を表現する。葉の色彩をＲＧＢ値で表し、各値について“１５０＜Ｒ＜２２５，１５０＜Ｇ＜２５５，２０＜Ｂ＜１２５”の範囲とし、各時刻ｔで乱数値を取得して葉の色彩を変化させる。また、各時刻ｔにて一定の確率ｑ₁＝１／（２^Dmax―１）により葉が枝から離れ、等速で落下する。加えて、前記のとおり風は右方向から吹いてくる前提としているため、枝から離れた葉は、フレームの左方向へ各時刻ｔで取得される乱数を利用しながら移動する。なお、落葉する葉の揺れについては、上記の枝の場合と同様に減衰振動（数１５ないし数１７参照）を用い演算する。葉のエフェクトの決定（Ｓ３２２）でも、エフェクト情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。

そして、時刻ｔが時刻Ｍに達するか否か判断され（Ｓ３３０）、時刻ｔがＭに至るまでフレームＦ（ｔ）の生成（Ｓ３２０）を繰り返す。このようにして樹木映像Ｆ（１）〜Ｆ（Ｍ）までを蓄積し、一連の映像ファイルＡＦを生成する。図１９は生成されたフレーム列の一部を示す。時刻が１秒（ｔ＝１．０）から６秒（ｔ＝６．０）までのフレームを各秒毎に取り出している。樹木（図示では白黒印刷として表現される。）が時間の経過と共に微妙に変化する様子を読み取ることができる。

［映像例３：水面］
水面の映像の生成は、図２０のフローチャートに基づく。この水面映像生成ルール（Ｓ４００）において、まず水面のキーフレーム列の生成を行う（Ｓ４１０）。フレームＦ（ｔ）の生成（Ｓ４２０）において、基本フレームの決定（Ｓ４２１）、波紋エフェクトの決定（Ｓ４２２）、きらめきエフェクトの決定を行う（Ｓ４２３）。時刻ｔにおけるフレームＦ（ｔ）の生成を時刻１〜Ｍまで繰り返し（Ｓ４３０）、フレームＦ（ｔ）を逐次生成して一連の映像ファイルを生成する。

水面のキーフレーム列の生成（Ｓ４１０）では、図２１に示すとおり、音階｛ド（Ｃ）〜シ（Ｂ）｝と水面の静止画像とを対応させて割り当てる。併せて、この音と画像の対応関係に基づいてチャネルＳ_a（ｉ_a）の各発音（ノートオン）時刻ｔ_a（ｉ_a）に対応するキーフレームＦ₀（ｔ_a（ｉ_a））を生成し、一連の水面のキーフレーム列を構成する。この対応の割り当てには、形状情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。サウンドファイルはＭＩＤＩファイルの形式であるため、音階と水面形状との対応が比較的容易となる。

基本フレームの決定（Ｓ４２１）では、キーフレーム列を構成する個々のキーフレーム同士の間隔を線形補間する。つまり、ｔ_a（ｉ_a）≦ｔ≦ｔ_a（ｉ_a＋１）の関係を満たす時刻ｔにおける基本フレームＦ₁（ｔ）は、時刻ｔ_a（ｉ_a）におけるキーフレームＦ₀（ｔ_a（ｉ_a））と、時刻ｔ_a（ｉ_a＋１）におけるキーフレームＦ₀（ｔ_a（ｉ_a＋１））との間の色彩を時間的比率により線形補間して生成する。数１８中のｒ（ｔ）は時刻ｔの時間的比率を示し、数１９中のＣ_F1(t)（ｗ，ｈ）は基本フレームＦ₁（ｔ）上の座標点（ｗ，ｈ）における色彩値を示す。例えば、図２２に示すように、キーフレームＦ₀（ｔ_a（ｉ_a））とキーフレームＦ₀（ｔ_a（ｉ_a＋１））の間に基本フレームＦ₁（ｔ）を線形補間して生成している。

基本フレームＦ₁（ｔ）上の全ての座標点（ｗ，ｈ）に対し、上記数１８、数１９の演算を行うことにより基本フレームＦ₁（ｔ）を完成する。さらに、水面が少しずつ滑らかに変化する様子を表現するため、基本フレームＦ₁（ｔ）〜Ｆ₁（Ｍ）も同様に生成する。基本フレームの決定（Ｓ４２１）では、形状情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。

波紋エフェクトの決定（Ｓ４２２）では、水面の色彩を変化させることにより、揺らぐ波紋を表現する。前記のとおり生成された基本フレームＦ₁（ｔ）について、当該フレームの時刻ｔにおけるＦ₁（ｔ）上の座標点（ｗ，ｈ）の色彩値Ｃ_F1(t)（ｗ，ｈ）を変換することにより、Ｆ₂（ｔ）上の座標点（ｗ，ｈ＋ｆ（ｔ，ｈ））の色彩値Ｃ_F2(t)（ｗ，ｈ＋ｆ（ｔ，ｈ））に移動させる（数２０，数２１参照）。すなわち、Ｃ_F1(t)（ｗ，ｈ）をＣ_F2(t)（ｗ，ｈ＋ｆ（ｔ，ｈ））に移動させることにより、ｈ軸方向に揺らぐ波紋を表現することができる（図２３参照）。

ここで、α_wは１より大きい定数とする。ｎ_b（ｔ）は時刻ｔにおけるチャネルＳ_b（ｉ_b）の音の高さを表す。ただし、ｔ_b（ｉ_b）≦ｔ≦ｔ_b（ｉ_b＋１）を満たす。ｎ_b（ｔ）は０〜１２７の範囲であり、値が大きいほど高音となる。波紋エフェクトの決定（Ｓ４２２）では、エフェクト情報として映像要素情報Ｅｉ１の演算データを用いる。

きらめきエフェクトの決定（Ｓ４２３）では、水面に光が当たりきらめきながら反射する様子を表現する。すなわち、前記Ｓ４２２の波紋エフェクトの決定により処理されたフレーム列Ｆ₂（１）〜Ｆ₂（Ｍ）に対し、ここできらめきエフェクトを実行することにより最終的な映像フレーム列Ｆ（１）〜Ｆ（Ｍ）を生成する。

各フレームＦ２（ｔ）上の座標点（ｗ，ｈ）について、この座標点の明度をｖ（ｗ，ｈ）とする。そしてこの座標点の明度が一定値以上であるならば、確率ｑ₂（ｔ）の頻度により図２４に示す略四角形状（とげのある四角形状）のきらめきエフェクト用オブジェクトＧＬを座標点（ｗ，ｈ）に描画配置する。前記の確率ｑ₂（ｔ）は、チャネルＳ_c（ｉ_c）の音の高さｎ_c（ｔ）より数２２によって規定する。ただし、ｔ_c（ｉ_c）≦ｔ≦ｔ_c（ｉ_c＋１）を満たし、Ｎ_cは定数（＝１２８）とする。ｎ_c（ｔ）も０〜１２７の範囲であり、値が大きいほど高音となる。きらめきエフェクトの決定（Ｓ４２３）でも、エフェクト情報として映像要素情報Ｅｉ３のサウンドファイルを用いる。

そして、時刻ｔが時刻Ｍに達するか否か判断され（Ｓ４３０）、時刻ｔがＭに至るまでフレームＦ（ｔ）の生成（Ｓ４２０）を繰り返す。このようにして水面映像Ｆ（１）〜Ｆ（Ｍ）までを蓄積し、一連の映像ファイルＡＦを生成する。図２５は生成されたフレーム列の一部を示す。時刻が１秒（ｔ＝１．０）から６秒（ｔ＝６．０）までのフレームを各秒毎に取り出している。水面ときらめき（図示では白黒印刷として表現される。）が時間の経過と共に変化する様子を読み取ることができる。

本発明の映像生成方法の一実施例を示す全体概念図である。 スタンドアロン型映像再生装置の概略構成図である。 ネットワーク配信型映像再生システムの概略構成図である。 測定した指尖容積脈波のグラフである。 図４のグラフより算出したカオスアトラクタの３次元グラフである。 切断面にプロットされるベクトルを示す概念図である。 映像生成方法の他の実施例を示す全体概念図である。 測定した指尖容積脈波のスケーリング変換を示すグラフである。 図８のスケーリング変換に対応するアトラクタの３次元グラフである。 測定した指尖容積脈波のグラフから直接フラクタル特徴を抽出する概念図である。 １次元の時系列データｘ（ｔ）を変換したｚ（ｔ）のグラフである。 オーロラ映像生成ルールを示すフローチャートである。 フレーム内のオーロラの形状を示す模式図である。 生成されたオーロラの映像例である。 樹木映像生成ルールを示すフローチャートである。 樹木の形状決定を示す模式図である。 樹木の枝の長さ及び角度を示す模式図である。 変化角Δφ_j（ｔ）の減衰振動を示すグラフである。 生成された樹木の映像例である。 水面映像生成ルールを示すフローチャートである。 音階と水面の静止画像の割り当て図である。 フレーム間の線形補間を示す概念図である。 波紋エフェクトを示す概念図である。 水面上のきらめき用オブジェクトの模式図である。 生成された水面の映像例である。

符号の説明

１０ スタンドアロン型映像再生装置
１１ 信号測定部（生体信号測定部）
１２ サウンド再生部
１３ 映像再生部
２０ マイクロコンピュータ
１００ ネットワーク配信型映像再生システム
１１１ 信号測定部（生体信号測定部）
１１２ サウンド再生部
１１３ 映像再生部
１２９ マイクロコンピュータ
１１０１，１１０Ｎ 利用者端末
１０５ ネットワークシステム
１２０ サーバコンピュータ
ＢＩ カオス性を有する基礎情報
ＢＩＩ フラクタル性を有する基礎情報
Ｅｉ１，Ｅｉ２，Ｅｉ３，Ｅｉ４，Ｅｉ５，Ｅｉ６，Ｅｉ７ 映像要素情報
Ｒ１，Ｒ６ サウンド生成ルール
Ｒ２，Ｒ７ 映像生成ルール
ＡＦ 映像ファイル

Claims (11)

1. 基礎情報変換手段によりカオス性を有する基礎情報を数値演算可能な演算データに変換する基礎情報変換ステップと、
   前記基礎情報変換ステップにて変換したデータに基づいてカオスアトラクタを算出するカオスアトラクタ算出ステップと、前記算出されたカオスアトラクタをポアンカレ切断面で切断するポアンカレ切断面構成ステップと、前記ポアンカレ切断面構成ステップにて切断された平面上に基準点を設定する基準点設定ステップとを含み、カオス特性空間生成手段によりカオス特性空間を生成するカオス特性空間生成ステップと、
   サウンド生成手段により前記カオス特性空間生成ステップにて生成したカオス特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従いサウンドファイルを生成するサウンド生成ステップとを有し、
   映像生成手段により、前記基礎情報変換ステップ、前記カオス特性空間生成ステップ、前記サウンド生成ステップの少なくとも一以上のステップから調製される前記演算データ、前記カオス特性空間、前記サウンドファイルの各々を映像要素情報として利用し、所定の映像生成ルールに従い前記各映像要素情報に基づいて映像ファイルを生成する映像生成ステップと、
   を備えることを特徴とする映像生成方法。
2. 前記映像要素情報が、少なくとも形状情報、色彩情報、エフェクト情報を含む請求項１に記載の映像生成方法。
3. 前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であって、前記基礎情報変換ステップが、生体信号測定手段により生体信号を測定する生体信号測定ステップを含む請求項１に記載の映像生成方法。
4. 請求項２に記載の映像生成方法を実行する演算実行手段と、
   カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、
   生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、
   生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段と、
   を備えることを特徴とするスタンドアロン型映像再生装置。
5. 請求項３に記載の映像生成方法を実行する演算実行手段と、
   カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、
   生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、
   生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段と、
   を備えることを特徴とするスタンドアロン型映像再生装置。
6. 前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であって、
   当該生体信号を取得する信号取得手段を備える請求項４に記載のスタンドアロン型映像再生装置。
7. 生体信号を取得する信号取得手段を備える請求項５に記載のスタンドアロン型映像再生装置。
8. 請求項２に記載の映像生成方法を実行するサーバコンピュータと、
   カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段とを備える利用者端末と、
   前記サーバコンピュータと前記利用者端末とを接続するネットワークシステムと、
   を備えることを特徴とするネットワーク配信型映像再生システム。
9. 請求項３に記載の映像生成方法を実行するサーバコンピュータと、
   カオス性を有する基礎情報を取得する情報取得手段と、生成されたサウンドファイルからサウンドを再生するサウンド再生手段と、生成された映像ファイルから映像を再生する映像再生手段とを備える利用者端末と、
   前記サーバコンピュータと前記利用者端末とを接続するネットワークシステムと、
   を備えることを特徴とするネットワーク配信型映像再生システム。
10. 前記カオス性を有する基礎情報が情報提供者個人の時系列的な生体信号であって、
    当該生体信号を取得する信号取得手段を前記利用者端末に備える請求項８に記載のネットワーク配信型映像再生システム。
11. 生体信号を取得する信号取得手段を前記利用者端末に備える請求項９に記載のネットワーク配信型映像再生システム。

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