本発明を例示的な実施形態を参照しながら具体的に図示・説明したが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含される本発明の範囲から逸脱することなく、形態および細部の詳細な変更が可能であることを理解するであろう。
なお、本発明は、実施の態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
映像データを提供する方法であって、
大域的な特徴モデルライブラリからの特徴モデルを利用する特徴ベース圧縮プロセスにより、対象の映像ストリームを符号化する過程であって、前記対象の映像内の符号化するマクロブロックを指定するように前記特徴モデルを暗示的に用いて、符号化された映像データを取得する過程と、
要求に応答して、要求側のデバイスに前記符号化された映像データを送信する過程であって、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが当該要求側のデバイスに利用可能とされ、前記符号化された映像データが当該要求側のデバイスにおいて復号化可能である過程と、
を備え、前記大域的な特徴モデルライブラリが、
前記対象の映像ストリームと異なる少なくとも１つの入力映像を受け取り、
前記入力映像のそれぞれについて、特徴情報および対応する特徴モデルを生成する、
ことによって構成される、映像データの提供方法。
〔態様２〕
態様１に記載の映像データの提供方法において、前記特徴ベース圧縮プロセスは、前記特徴モデルに基づいて、相異なる複数の映像ソースにわたって特徴ベース予測を適用し、当該相異なる複数の映像ソースが、少なくとも、前記大域的な特徴モデルライブラリの前記入力映像および前記対象の映像ストリームである、映像データの提供方法。
〔態様３〕
態様１に記載の映像データの提供方法において、前記大域的な特徴モデルライブラリが、さらに、
前記入力映像から生成された前記特徴モデルをデータストアまたはクラウドストレージに記憶する、
ことによって構成され、
前記データストアまたは前記クラウドストレージは、関係する特徴モデルを、前記特徴ベース圧縮プロセスおよび前記要求側のデバイスに提供する、映像データの提供方法。
〔態様４〕
態様１に記載の映像データの提供方法において、前記大域的な特徴モデルライブラリが、さらに、
入力映像ごとに、当該入力映像内の特徴を特定し当該特徴にインデックスを付け、インデックスが付けられた特徴が前記対応する特徴モデルを構成する、
ことによって構成され、
前記インデックスは、前記入力映像内における前記特定された特徴の位置を示し、
前記要求側のデバイスでは、前記符号化された映像データを復号化する際に、前記インデックスが付けられた特徴および前記入力映像内における当該特徴の対応する位置を用いることにより、前記特徴モデルを得て前記符号化された映像データを復号化する、映像データの提供方法。
〔態様５〕
態様４に記載の映像データの提供方法において、特徴に付ける前記インデックスが、ハッシュベースのインデックスである、映像データの提供方法。
〔態様６〕
態様１に記載の映像データの提供方法において、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが、要求側のデバイスごと又は対象の映像ストリームごとに特化した、実用的なモデルの部分集合のライブラリを構成する、映像データの提供方法。
〔態様７〕
態様１に記載の映像データの提供方法において、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが、前記要求側のデバイスに存在するライブラリの状態に対する差分ライブラリである、実用的なモデルの部分集合のライブラリを構成する、映像データの提供方法。
〔態様８〕
態様１に記載の映像データの提供方法において、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが、前記要求側のデバイスのエンドユーザのプロファイルに関係した特徴モデルを記憶する予測型モデルライブラリである、実用的なモデルの部分集合のライブラリを構成する、映像データの提供方法。
〔態様９〕
態様８に記載の映像データの提供方法において、前記予測型モデルライブラリが、様々な需要シナリオへの適用を可能にする変更可能な（設定可能な）パラメータを有する、映像データの提供方法。
〔態様１０〕
映像データシステムであって、
映像データを記憶し、映像をストリームするソースとして機能するレポジトリと、
前記レポジトリに動作可能に接続されたコーデックであって、映像の要求に応答して、プロセッサによって、（ｉ）前記要求された映像に該当する、前記レポジトリに記憶された映像データを符号化し、（ｉｉ）前記レポジトリから前記符号化された映像データをストリームするように実行されるコーデックと、
を備え、
前記コーデックが、大域的な特徴モデルライブラリからの特徴モデルを用いて特徴ベース予測を適用し、
前記大域的な特徴モデルライブラリは、
前記要求された映像に該当する、前記レポジトリに記憶された映像データと異なる少なくとも１つの入力映像を受け取り、
前記入力映像のそれぞれについて、特徴情報および対応する特徴モデルを生成する、
ことによって構成され、
前記コーデックが、相異なる複数の映像データにわたって、前記要求された映像に該当する、前記レポジトリに記憶された映像データに関する特徴ベース予測を適用し、当該相異なる複数の映像データが、前記大域的な特徴モデルライブラリの前記入力映像を含む、映像データシステム。
〔態様１１〕
態様１０に記載の映像データシステムにおいて、前記コーデックが、前記特徴モデルに基づいて特徴ベース予測を適用する特徴ベース圧縮により、前記レポジトリに記憶された前記映像データを符号化し、前記レポジトリからストリームされる映像データであるその符号化された映像データを要求側のデバイスに送信する、映像データシステム。
〔態様１２〕
態様１１に記載の映像データシステムにおいて、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが、前記要求側のデバイスに利用可能であり、前記符号化された映像データが当該要求側のデバイスにおいて復号化可能である、映像データシステム。
〔態様１３〕
態様１１に記載の映像データシステムにおいて、前記大域的な特徴モデルライブラリが、さらに、
入力映像ごとに、当該入力映像内の特徴を特定し当該特徴にインデックスを付け、インデックスが付けられた特徴が前記対応する特徴モデルを構成する、
ことによって構成され、
前記インデックスは、前記入力映像内における前記特定された特徴の位置を指定し、
前記要求側のデバイスでは、前記符号化された映像データを復号化する際に、前記インデックスが付けられた特徴および前記入力映像内における当該特徴の対応する位置を用いることにより、前記特徴モデルを取得して前記符号化された映像データを復号化する、映像データシステム。
〔態様１４〕
態様１３に記載の映像データシステムにおいて、特徴に付ける前記インデックスが、ハッシュベースのインデックスである、映像データシステム。
〔態様１５〕
態様１０に記載の映像データシステムにおいて、前記特徴モデルが、前記レポジトリに記憶される、映像データシステム。
〔態様１６〕
態様１０に記載の映像データシステムにおいて、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが、要求側のデバイスごとに又はストリームされる符号化された映像データごとに特化した、実用的なモデルの部分集合のライブラリを構成する、映像データシステム。
〔態様１７〕
態様１０に記載の映像データシステムにおいて、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが、要求側のデバイスに存在するライブラリの状態に対する差分ライブラリである、実用的なモデルの部分集合のライブラリを構成する、映像データシステム。
〔態様１８〕
態様１０に記載の映像データシステムにおいて、前記大域的な特徴モデルライブラリからの前記特徴モデルが、エンドユーザのプロファイルに関係した特徴モデルを記憶する予測型モデルライブラリである、実用的なモデルの部分集合のライブラリを構成する、映像データシステム。
〔態様１９〕
態様１８に記載の映像データシステムにおいて、前記予測型モデルライブラリが、様々な需要シナリオへの適用を可能にする変更可能なパラメータを有する、映像データシステム。
〔態様２０〕
プログラムコード手段を備えるコンピュータプログラムプロダクトであって、
前記プログラムコード手段は、コンピュータにロードされることにより、態様１から１９のいずれか一項に記載の映像データシステムを実行するように当該コンピュータを制御する、コンピュータプログラムプロダクト。
〔態様２１〕
プログラムコード手段を備えるコンピュータプログラムプロダクトであって、
前記プログラムコード手段は、コンピュータにロードされることにより、態様１に記載のシステムの実現を促す命令を実行するように当該コンピュータを制御する、コンピュータプログラムプロダクト。
〔態様２２〕
プログラムコード手段を備えるコンピュータプログラムプロダクトであって、
前記プログラムコード手段は、コンピュータにロードされることにより、態様１０に記載の映像データシステムの実現を促す命令を実行するように当該コンピュータを制御する、コンピュータプログラムプロダクト。
〔態様２３〕
映像データシステムであって、
映像データを記憶し、映像をストリームするソースとして機能するレポジトリ手段と、
前記レポジトリ手段に動作可能に接続されたコーデック手段であって、映像の要求に応答して、プロセッサ手段によって、（ｉ）前記要求された映像に該当する、前記レポジトリ手段に記憶された映像データを符号化し、（ｉｉ）前記レポジトリ手段から前記符号化された映像データをストリームするように実行されるコーデック手段と、
を備え、
前記コーデック手段が、大域的な特徴モデルライブラリからの特徴モデルを用いて特徴ベース予測を適用し、
前記大域的な特徴モデルライブラリは、
前記要求された映像に該当する、前記レポジトリ手段に記憶された映像データと異なる少なくとも１つの入力映像を受け取り、
前記入力映像のそれぞれについて、特徴情報および対応する特徴モデルを生成する、
ことによって構成され、
前記コーデック手段が、相異なる複数の映像データにわたって、前記要求された映像に該当する、前記レポジトリ手段に記憶された映像データに関する特徴ベース予測を適用し、当該相異なる複数の映像データが、前記大域的な特徴モデルライブラリの前記入力映像を含む、映像データシステム。
While the invention has been illustrated and described with reference to illustrative embodiments, workers skilled in the art will recognize that the invention is capable of form and detail without departing from the scope of the invention as encompassed by the appended claims. It will be understood that detailed modifications of are possible.
In addition, this invention contains the following content as an aspect.
[Aspect 1]
A method for providing video data,
A process of encoding a target video stream by a feature-based compression process using a feature model from a global feature model library, wherein the feature is specified to specify a macroblock to be encoded in the target video. Implicitly using the model to obtain the encoded video data;
In response to a request, a process of transmitting the encoded video data to a requesting device, wherein the feature model from the global feature model library is made available to the requesting device, The encoded video data is decodable in the requesting device;
The global feature model library comprises
Receiving at least one input video different from the target video stream;
Generating feature information and corresponding feature models for each of the input videos;
A method for providing video data.
[Aspect 2]
The method for providing video data according to aspect 1, wherein the feature-based compression process applies feature-based prediction over a plurality of different video sources based on the feature model, and the plurality of different video sources includes at least A method for providing video data, which is the input video and the target video stream of the global feature model library.
[Aspect 3]
In the video data providing method according to aspect 1, the global feature model library further includes:
Storing the feature model generated from the input video in a data store or cloud storage;
Composed by
The method of providing video data, wherein the data store or the cloud storage provides related feature models to the feature-based compression process and the requesting device.
[Aspect 4]
In the video data providing method according to aspect 1, the global feature model library further includes:
For each input video, identify the features in the input video and index the features, and the indexed features constitute the corresponding feature model;
Composed by
The index indicates a position of the identified feature in the input video;
The requesting device obtains the feature model by using the indexed feature and the corresponding position of the feature in the input video when decoding the encoded video data. And providing the video data by decoding the encoded video data.
[Aspect 5]
5. The video data providing method according to aspect 4, wherein the index attached to the feature is a hash-based index.
[Aspect 6]
In the video data providing method according to aspect 1, the feature model from the global feature model library is a subset of a practical model specialized for each requesting device or each target video stream. A method for providing video data constituting a library.
[Aspect 7]
The video data providing method according to aspect 1, wherein the feature model from the global feature model library is a difference library with respect to a state of a library existing in the requesting device. A method for providing video data that constitutes a library of
[Aspect 8]
In the video data providing method according to aspect 1, the feature model from the global feature model library is a predictive model library that stores a feature model related to an end user profile of the requesting device. A method of providing video data that constitutes a library of practical model subsets.
[Aspect 9]
9. The video data providing method according to aspect 8, wherein the predictive model library has changeable (configurable) parameters that enable application to various demand scenarios.
[Aspect 10]
A video data system,
A repository that stores video data and functions as a source for streaming video;
A codec operatively connected to the repository, in response to a video request, by a processor (i) encoding video data stored in the repository corresponding to the requested video; ii) a codec executed to stream the encoded video data from the repository;
With
The codec applies feature-based prediction using a feature model from a global feature model library;
The global feature model library is
Receiving at least one input video corresponding to the requested video and different from the video data stored in the repository;
Generating feature information and corresponding feature models for each of the input videos;
Composed by
The codec applies feature-based prediction on the video data stored in the repository corresponding to the requested video over a plurality of different video data, and the plurality of different video data A video data system including the input video of the feature model library.
[Aspect 11]
The video data system according to aspect 10, wherein the codec encodes the video data stored in the repository by feature-based compression that applies feature-based prediction based on the feature model, and is streamed from the repository. A video data system that transmits the encoded video data, which is video data, to a requesting device.
[Aspect 12]
12. The video data system according to aspect 11, wherein the feature model from the global feature model library is available to the requesting device, and the encoded video data is decoded at the requesting device. A video data system that can be used.
[Aspect 13]
The video data system according to aspect 11, wherein the global feature model library further includes:
For each input video, identify the features in the input video and index the features, and the indexed features constitute the corresponding feature model;
Composed by
The index specifies a position of the identified feature in the input video;
The requesting device obtains the feature model by using the indexed feature and the corresponding position of the feature in the input video when decoding the encoded video data. And a video data system for decoding the encoded video data.
[Aspect 14]
14. The video data system according to aspect 13, wherein the index attached to the feature is a hash-based index.
[Aspect 15]
The video data system according to claim 10, wherein the feature model is stored in the repository.
[Aspect 16]
The video data system according to aspect 10, wherein the feature model from the global feature model library is specialized for each requesting device or each encoded video data to be streamed. A video data system that constitutes a library of subsets.
[Aspect 17]
The video data system according to aspect 10, wherein the feature model from the global feature model library is a library of a practical model subset, wherein the feature model is a difference library with respect to a library state existing in a requesting device. A video data system.
[Aspect 18]
The video data system according to aspect 10, wherein the feature model from the global feature model library is a predictive model library that stores a feature model related to a profile of an end user. The video data system that makes up the library.
[Aspect 19]
19. The video data system according to aspect 18, wherein the predictive model library has changeable parameters that enable application to various demand scenarios.
[Aspect 20]
A computer program product comprising program code means,
A computer program product, wherein the program code means controls the computer to execute the video data system according to any one of aspects 1 to 19 by being loaded into the computer.
[Aspect 21]
A computer program product comprising program code means,
The program code means is a computer program product that controls the computer to execute an instruction that prompts implementation of the system according to aspect 1 when loaded into the computer.
[Aspect 22]
A computer program product comprising program code means,
A computer program product, wherein the program code means controls the computer to execute an instruction that prompts the realization of the video data system according to aspect 10 by being loaded into the computer.
[Aspect 23]
A video data system,
Repository means for storing video data and functioning as a source for streaming video;
Codec means operatively connected to the repository means, in response to a video request, by processor means, (i) video data stored in the repository means corresponding to the requested video (Ii) codec means executed to stream the encoded video data from the repository means;
With
The codec means applies feature-based prediction using a feature model from a global feature model library;
The global feature model library is
Receiving at least one input video corresponding to the requested video and different from the video data stored in the repository means;
Generating feature information and corresponding feature models for each of the input videos;
Composed by
The codec means applies feature-based prediction on the video data stored in the repository means corresponding to the requested video over a plurality of different video data, and the plurality of different video data is the global A video data system including the input video of a typical feature model library.