WO2022190264A1 - 情報処理装置、分析方法およびプログラム - Google Patents

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洋一 松尾
和久 山岸
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Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an analysis method, and a program.
  • Non-Patent Document 1 a quality-of-experience estimation model for estimating the quality of experience from information of distributed video has been proposed.
  • ABR Adaptive Bitrate
  • ABR is composed of a distribution server and a terminal.
  • An image consists of audio and video (image without audio).
  • the video is pre-divided into data called chunks every few seconds, each chunk is encoded at multiple bitrates considering the resolution and frame rate of the video, and stored on the distribution server.
  • Audio is similarly split into chunks similar to video, encoded at multiple bitrates, and stored on distribution servers.
  • a video encoded under each condition is hereinafter referred to as a representation.
  • the terminal repeats the operation of selecting an appropriate representation for each chunk and requesting the selected video from the distribution server based on the network communication status, playback buffer length, and other conditions.
  • the quality of experience estimation model estimates the value of the quality of experience in the range of 1 to 5 based on information such as the bit rate of the representation and the status of playback stop due to exhaustion of the playback buffer length. Based on this estimated quality of experience value, the video distributor monitors the distributed video and designs or redesigns the distribution system according to the situation. For example, if the user's QoE value is declining, the user's QoE value can be improved by changing the encoding bit rate value or candidate, or by changing the buffer length of the terminal. It can be designed or redesigned to go up.
  • the disclosed technology aims to output information indicating the contribution of each index value included in the viewing history data to the quality of experience.
  • the disclosed technique includes a QoE estimation unit that estimates a QoE value when any one of a plurality of index values included in video viewing history data is changed, and an information processing comprising: a contribution calculation unit that calculates the contribution of each index value included in the plurality of index values to the QoE value, and a contribution output unit that outputs information indicating the contribution based on It is a device.
  • FIG. 2 is a functional configuration diagram of an information processing apparatus according to Embodiment 1;
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the flow of contribution degree calculation processing according to Embodiment 1;
  • 3 is a functional configuration diagram of an information processing apparatus according to Embodiment 2;
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of contribution degree calculation processing according to the second embodiment;
  • FIG. It is a figure which shows the hardware structural example of an information processing apparatus.
  • Embodiment 1 of the present invention will be described below with reference to the drawings.
  • the embodiments described below are merely examples, and embodiments to which the present invention is applied are not limited to the following embodiments.
  • the information processing apparatus calculates the contribution of each index value included in the viewing history data to the quality of experience.
  • the index value is a value that serves as an index for estimating the perceived quality of the viewed video, and a combination of a plurality of values may be used as one index value.
  • FIG. 1 is a functional configuration diagram of an information processing apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. Information processing apparatus 10 includes storage unit 11 , contribution calculation unit 12 , quality of experience estimation unit 13 , and contribution output unit 14 .
  • the storage unit 11 stores various data, specifically, viewing history data.
  • Viewing history data is data indicating a history of viewing videos by the user.
  • the contribution calculation unit 12 calculates the contribution of each index value included in the viewing history data. Specifically, the contribution calculation unit 12 treats each index value as a player in cooperative game theory, and acquires the QoE value for each combination of game participation and non-participation of each index value from the QoE estimation unit 13 . Then, the contribution calculation unit 12 calculates the Shapley value of each index value from the acquired QoE values for each combination as the contribution.
  • the shapley value is determined according to the importance of each player's work as a whole when players participating in the game cooperate with each other and distribute the rewards they have earned. It is one of the fair reward calculation methods to calculate reasonable rewards [2].
  • the quality of experience estimating unit 13 executes a process specified in the quality of experience estimation model to estimate the quality of experience value.
  • the quality of experience estimation model is, for example, the model proposed in [1]. Let QoE est denote the estimated quality of experience value. Also, the estimated quality of experience value takes a value from 1 to 5.
  • the contribution output unit 14 outputs the Shapley value of each index value calculated by the contribution calculation unit 12 as a contribution.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the flow of contribution degree calculation processing according to the first embodiment.
  • the contribution calculation unit 12 acquires viewing history data (step S101).
  • viewing history data and videos to be viewed will be described.
  • Video consists of audio and video (video without audio), and the bit rate used for encoding is
  • B a and B v are the number of types of audio and video bit rates, respectively, b 1 a and b 1 v are the minimum bit rates,
  • T time representing the length of video data.
  • num stall is the number of times the playback stop occurred
  • the notation is not limited to the above, and any format that can count the number of occurrences may be used.
  • the viewing history data acquired in step S101 includes S a , S v , and stalling as index values.
  • the contribution calculation unit 12 specifies 3, 2, 1 , 4, 5, . ].
  • the contribution calculation unit 12 is all possible patterns (2T+1)! streets, ie ind 1 to ind (2T+1)! generate up to
  • the quality of experience estimating unit 13 replaces the index value corresponding to the element x of ind l with a provisional value indicating non-participation in game theory, and estimates the quality of experience value (step S103).
  • the initial values of both l and x are 1. where the 1st to Tth elements of the vector ind l correspond to the 1st to Tth elements of S a , and the T+1th to 2nd T elements of the vector ind l correspond to the 1st to T elements of S v It corresponds to the Tth element, and the 2T+1th element of the vector ind l corresponds to stalling.
  • the QoE estimator 13 estimates in advance the QoE est in the actual viewing history data (S a , S v , stalling). Then, the QoE estimation unit 13 replaces s ta , s t v corresponding to the element i whose element of ind 1 is 1, or a temporary value when stalling does not participate, and estimates QoE. Estimate the quality of experience value QoEl ,1 in the model.
  • the contribution calculation unit 12 calculates the Shapley value of each index value based on the difference between the quality of experience estimated this time and the quality of experience estimated last time (step S104). Specifically, the contribution calculation unit 12 calculates the Shapley value by the following equation (1).
  • step S105 determines whether or not the Shapley values have been calculated for 2T+1 index values.
  • step S105: No the contribution calculation unit 12 determines that the Shapley values have not been calculated for 2T+1 index values.
  • step S104 when x is 2 or more, the contribution calculation unit 12 calculates the Shapley value by the following equation (2).
  • step S105 determines whether or not the Shapley values of all ind l have been calculated. If the contribution calculation unit 12 determines that there is an ind l for which the Shapley value has not been calculated (step S107: No), it adds 1 to l (step S108), and returns to the process of step S103.
  • the contribution calculation unit 12 determines that the Shapley values of all ind l have been calculated (step S107: Yes), it calculates the average value of all the calculated Shapley values for each index value as the contribution (step S109 ). Specifically, the contribution calculation unit 12 calculates the average Shapley value of each index value by dividing the Shapley value of each index value added by Equation (1) or Equation (2) by 2T+1. .
  • the contribution output unit 14 outputs information indicating the calculated contribution (step S110).
  • the viewing history data is as follows.
  • the contribution calculation unit 12 generates the following vectors.
  • the contribution calculation unit 12 calculates 11! Generate street ind l .
  • ind1 [2, 1 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
  • ind2 [3, 2 , 1, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 , 11], ...
  • the contribution calculation unit 12 adds to the second element of shap by calculation according to formula (1).
  • the contribution calculation unit 12 adds to the first element of shap by calculation according to formula (1).
  • the contribution calculation unit 12 adds to the third element of shap by calculation according to formula (1).
  • the contribution calculation unit 12 performs calculation for ind2 .
  • cooperative game theory is applied to output information indicating the degree of contribution of each index value included in the viewing history data to the quality of experience.
  • non-participation in a cooperative game theory replaces each element of S a and S v with a provisional value when the lowest bit rate is selected.
  • the temporary value may be other. For example, it may be replaced with a temporary value when the highest bit rate is selected.
  • non-participation in the game means replacing each element of S a and S v with a provisional value when the highest bit rate is selected.
  • Embodiment 2 will be described below with reference to the drawings.
  • the short-term quality of experience value at each time calculated based on S a and S v is used as the index value. It differs from form 1. Therefore, in the following description of the second embodiment, the differences from the first embodiment will be mainly described. The same reference numerals as the reference numerals are given, and the description thereof is omitted.
  • FIG. 3 is a functional configuration diagram of an information processing device according to the second embodiment.
  • Information processing apparatus 10 according to the present embodiment further includes short-time quality of experience estimation unit 15 in addition to information processing apparatus 10 according to the first embodiment.
  • the short-term quality of experience estimating unit 15 executes the process specified in the quality of experience estimation model, and calculates the short-term quality of experience value at each time based on the elements s ta and s tv of S a and S v . Estimate q t a , q t v [1].
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the flow of contribution degree calculation processing according to the second embodiment.
  • the process of step S201 of the contribution calculation process according to the present embodiment is the same as step S101 of the contribution calculation process according to the first embodiment.
  • the short-time quality of experience estimation unit 15 estimates a short-time quality of experience value at each time (step S202).
  • the estimation results include q ta , q tv , and stalling as index values. Note that q ta and q tv are values obtained by estimating the short-term quality of experience value at each time based on s ta and s tv , respectively.
  • the quality of experience estimation unit 13 estimates the quality of experience QoE est based on q ta and q tv in advance [1].
  • steps S203 to S211 of the contribution calculation process according to the present embodiment is performed in step S102 of the contribution calculation process according to the first embodiment, except that the index values are q t a , q t v , and stalling. - Same as S110.
  • the information processing apparatus 10 it is possible to output information indicating the degree of contribution using the estimated value of the QoE for a short time as an index value. As a result, it is possible to understand the influence of short-term quality of experience values on the overall quality of experience values, and use this as a reference for designing or redesigning a video distribution system.
  • non-participation in a cooperative game theory game is replaced with a temporary value when q ta and q tv are set to 1, which is the lowest short-term quality of experience value.
  • the temporary value may be other.
  • they may be replaced with temporary values when q ta and q tv are each set to 5, which is the highest short-term quality of experience value.
  • non-participation in the game represents replacement with temporary values when q ta and q tv are set to 5, which is the highest short-time quality of experience value.
  • the Shapley values that are output are all 0 or less, and the difference from the highest state (the highest short-term quality of experience value and no playback stop) is calculated. You will be able to see how much each index value is lowering the QoE compared to the best state.
  • the information processing apparatus 10 can be realized, for example, by causing a computer to execute a program describing the processing details described in the present embodiment.
  • this "computer” may be a physical machine or a virtual machine on the cloud.
  • the "hardware” described here is virtual hardware.
  • the above program can be recorded on a computer-readable recording medium (portable memory, etc.), saved, or distributed. It is also possible to provide the above program through a network such as the Internet or e-mail.
  • FIG. 5 is a diagram showing a hardware configuration example of the computer.
  • the computer of FIG. 5 has a drive device 1000, an auxiliary storage device 1002, a memory device 1003, a CPU 1004, an interface device 1005, a display device 1006, an input device 1007, an output device 1008, etc., which are connected to each other via a bus B, respectively.
  • a program that implements the processing in the computer is provided by a recording medium 1001 such as a CD-ROM or memory card, for example.
  • a recording medium 1001 such as a CD-ROM or memory card
  • the program is installed from the recording medium 1001 to the auxiliary storage device 1002 via the drive device 1000 .
  • the program does not necessarily need to be installed from the recording medium 1001, and may be downloaded from another computer via the network.
  • the auxiliary storage device 1002 stores installed programs, as well as necessary files and data.
  • the memory device 1003 reads and stores the program from the auxiliary storage device 1002 when a program activation instruction is received.
  • the CPU 1004 implements functions related to the device according to programs stored in the memory device 1003 .
  • the interface device 1005 is used as an interface for connecting to the network.
  • a display device 1006 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program.
  • An input device 1007 is composed of a keyboard, a mouse, buttons, a touch panel, or the like, and is used to input various operational instructions.
  • the output device 1008 outputs the calculation result.
  • Non-Patent Document 1 K. Yamagishi and T. Hayashi, "Parametric Quality-Estimation Model for Adaptive-Bitrate Streaming Services," IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 7, pp. 1545-1557, 2017. DOI: 10.1109/ TMM.2017.2669859.
  • Non-Patent Document 1 I. Mann, LS Shapley, Values for large games IV: Evaluating the electoral college by Monte Carlo techniques, Technical report, The RAND Corporation, Santa Monica, 1960.
  • This specification describes at least the information processing device, the analysis method, and the program described in each of the following items.
  • (Section 1) a quality of experience estimation unit that estimates a quality of experience value by replacing one of a plurality of index values included in video viewing history data with a temporary value; a contribution calculation unit that calculates the contribution of each index value included in the plurality of index values to the quality of experience value based on the estimated quality of experience value; A contribution output unit that outputs information indicating the contribution, Information processing equipment.
  • the contribution calculation unit calculates a Shapley value in cooperative game theory when each index value is a player, as a contribution.
  • the information processing device according to item 1.
  • the plurality of index values include values obtained by encoding data obtained by dividing the video at one of a plurality of predetermined bit rates,
  • the quality of experience estimating unit replaces any of the encoded values with a value when encoded at the lowest bit rate or the highest bit rate among a plurality of predetermined bit rates, and calculates the quality of experience. Estimate a value, The information processing device according to item 1 or item 2.
  • the plurality of index values include values based on the time at which playback of the video is stopped or the number of times playback is stopped,
  • the quality of experience estimating unit replaces the value based on the time when the reproduction of the video is stopped or the number of times the reproduction is stopped with the value when the reproduction of the video is not stopped, and calculates the QoE value.
  • the information processing apparatus according to any one of items 1 to 3.
  • a short-time quality-of-experience estimation unit that estimates a short-time quality-of-experience value at each time based on data obtained by encoding the data obtained by dividing the video at one of a plurality of predetermined bit rates, wherein the plurality of index values includes the estimated short-term quality of experience value;
  • the information processing apparatus according to any one of items 1 to 4.
  • the quality of experience estimation unit replaces any of the estimated short-term quality of experience values with the lowest possible value or the highest possible value to estimate the quality of experience value.
  • the information processing device according to Item 5.
  • (Section 7) A computer implemented method comprising: a step of estimating a quality of experience value by replacing one of a plurality of index values included in video viewing history data with a temporary value; calculating the degree of contribution of each index value included in the plurality of index values to the quality of experience value based on the estimated quality of experience value; and outputting information indicating the degree of contribution; Analysis method.
  • (Section 8) A program for causing a computer to function as each unit in the information processing apparatus according to any one of items 1 to 6.

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Abstract

映像の視聴履歴データに含まれる複数の指標値のうちのいずれかの指標値を変更した場合における体感品質値を推定する体感品質推定部と、推定された前記体感品質値に基づいて、前記複数の指標値に含まれる各指標値の体感品質値への貢献度を算出する貢献度算出部と、前記貢献度を示す情報を出力する貢献度出力部と、を備える情報処理装置である。

Description

情報処理装置、分析方法およびプログラム
 本発明は、情報処理装置、分析方法およびプログラムに関する。
 現在、様々な事業者が映像配信サービスを展開している。各映像配信事業者にとっては、映像を視聴したユーザが感じた映像の品質(以降、体感品質と呼ぶ)を可能な限り高く保ち、ユーザの満足度を向上させ、サービスの利用を継続してもらうことが重要である。そのためには、各ユーザが映像を視聴した際の体感品質を把握し、映像配信システムの設計や再設計を行うことが必要となる。
 しかし、映像配信事業者にとって、映像配信を視聴するたびに、全てのユーザによる主観的な体感品質を取得することは現実的ではない。そこで、配信された映像の情報から体感品質を推定する体感品質推定モデルが提案されている(非特許文献1)。
 映像を配信する方法においては、ABR(Adaptive Bitrate)という仕組みが一般に使われている。ABRは配信サーバと端末から構成される。映像は音声とビデオ(音声がない映像)からなる。ビデオはあらかじめ数秒おきのチャンクと呼ばれるデータに分割され、各チャンクはビデオの解像度とフレームレートを考慮し複数のビットレートで符号化され、配信サーバに保存されている。音声も同様に、ビデオと同様のチャンクに分割し、複数のビットレートで符号化され、配信サーバに保存されている。各条件で符号化された映像のことを、以降リプレゼンテーションと呼ぶ。端末は、ネットワークの通信状況や再生バッファ長などの状況を踏まえて、適切なリプレゼンテーションをチャンクごとに選択し、選択した映像を配信サーバに要求する、という動作を繰り返す。
 体感品質推定モデルは、リプレゼンテーションのビットレートや、再生バッファ長の枯渇による再生停止の状況などの情報を基に、体感品質を1から5までの範囲で値を推定する。映像配信事業者は、この推定体感品質値をもとに、配信された映像を監視し、状況に合わせて配信システムの設計や再設計を行う。例えば、ユーザの体感品質値が低下していた場合には、符号化する際のビットレートの値や候補を変更したり、端末のバッファ長を変更したりすることで、ユーザの体感品質値が上がるように設計や再設計を行うことができる。
K. Yamagishi and T. Hayashi, "Parametric Quality-Estimation Model for Adaptive-Bitrate Streaming Services," IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 7, pp. 1545-1557, 2017. DOI: 10.1109/TMM.2017.2669859.
 上記のように、映像配信事業者は、推定体感品質値を基に設計や再設計を行うが、体感品質推定モデルを用いた分析方法は、配信された映像に関わる様々な指標値を入力とし、複雑なモデルを用いて推定しているため、体感品質の推定値が下がった際に、どの指標値が原因で体感品質が劣化したのかを知ることができない。そのため、体感品質が向上するような設計や再設計を行うことは困難である。
 開示の技術は、視聴履歴データに含まれる各指標値の体感品質に対する貢献度を示す情報を出力することを目的とする。
 開示の技術は、映像の視聴履歴データに含まれる複数の指標値のうちのいずれかの指標値を変更した場合における体感品質値を推定する体感品質推定部と、推定された前記体感品質値に基づいて、前記複数の指標値に含まれる各指標値の体感品質値への貢献度を算出する貢献度算出部と、前記貢献度を示す情報を出力する貢献度出力部と、を備える情報処理装置である。
 視聴履歴データに含まれる各指標値の体感品質に対する貢献度を示す情報を出力することができる。
実施の形態1に係る情報処理装置の機能構成図である。 実施の形態1に係る貢献度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施の形態2に係る情報処理装置の機能構成図である。 実施の形態2に係る貢献度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
 (実施の形態1)
 以下、図面を参照して本発明の実施の形態1について説明する。以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
 以下の説明において、参考文献を[1],[2]等として示している。各参考文献名については、明細書の最後に記載した。
 本実施の形態に係る情報処理装置は、視聴履歴データに含まれる各指標値の体感品質に対する貢献度を算出する。指標値は、視聴された映像の体感品質を推定する指標となる値であって、複数の値の組み合わせを1つの指標値としても良い。
 図1は、実施の形態1に係る情報処理装置の機能構成図である。情報処理装置10は、記憶部11と、貢献度算出部12と、体感品質推定部13と、貢献度出力部14と、を備える。
 記憶部11は、各種データを記憶し、具体的には視聴履歴データを記憶する。視聴履歴データは、ユーザが映像を視聴した履歴を示すデータである。
 貢献度算出部12は、視聴履歴データに含まれる各指標値の貢献度を算出する。具体的には、貢献度算出部12は、各指標値を協力ゲーム理論におけるプレイヤーとして扱い、各指標値のゲームの参加および不参加の組み合わせごとの体感品質値を体感品質推定部13から取得する。そして、貢献度算出部12は、取得した組み合わせごとの体感品質値から各指標値のshapley値を貢献度として算出する。
 なお、shapley値は、協力ゲームの理論において、ゲームに参加するプレイヤーが協力し合い、獲得された報酬を分配するような状況が発生する場合において、各プレイヤーの作業全体に対する重要度に応じた、合理的な報酬を計算する公正な報酬計算方法の一つである[2]。以下では、
 体感品質推定部13は、体感品質推定モデルに規定された処理を実行して、体感品質値を推定する。体感品質推定モデルは、例えば[1]で提案されているモデルである。推定された体感品質値をQoEestで表すとする。また、推定された体感品質値は1から5までの値を取る。
 貢献度出力部14は、貢献度算出部12によって算出された各指標値のShapley値を貢献度として出力する。
 図2は、実施の形態1に係る貢献度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。貢献度算出部12は、視聴履歴データを取得する(ステップS101)。ここで、視聴履歴データおよび視聴の対象となる映像について説明する。
 映像は、音声とビデオ(音声がない映像)からなり、それぞれ符号化に用いるビットレートを、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 (音声)と
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 (ビデオ)とする。
 ここで、BとBは、それぞれ音声とビデオのビットレートの種類数であり、b ,b が最低ビットレート、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 が最高ビットレートとする。例えば、符号化に用いる音声ビットレートが48bps,64bps,96bpsの3種類であれば、b =48,b =64,b =96,B=3となる。
 ビデオに関しては、解像度とフレームレートに従ってビットレートが用意されている。例えば,フレームレートが30fpsで解像度が240p,360p,480p,780p,1080p、フレームレートが60fpsで解像度が1080pの計6種類のビデオを用意する場合は、符号化に用いるビデオビットレートは順に253kbps,501kbps,961kbps,1771kbps,3436kbps,6000kbpsなどとなり、b =253,・・・,b =6000,B=6となる。
 また、映像データを分割した時刻tのチャンクcを、所定のビットレートb ,b でそれぞれ符号化したリプレゼンテーションを、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 とする。そして、あるユーザが映像を視聴した際に、ABRによって選択されたリプレゼンテーションの系列を、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 および
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 とする。ここで、Tは映像データの長さを表す時間である。
 また、視聴時の再生停止の発生と再生停止時間を下記のように表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 ここで、numstallは再生停止が発生した回数、start,endは、それぞれ再生停止が発生した時間および終了した時間である。なお、numstall=0の場合は、stalling=[0]とする。ただし、表記については上記に限らず、発生した回数がカウントできる形式であればよい。
 ステップS101で取得された視聴履歴データは、指標値として、S,S,stallingを含む。
 次に、貢献度算出部12は、2T+1個の要素を持つインデックス用のベクトルindからind(2T+1)!までを生成する(ステップS102)。具体的には、貢献度算出部12は、(2T+1)次元のインデックス用のベクトルindorigin=[1,2,・・・,2T+1]の各要素を指定した順に並び替えてindとする。
 例えば、貢献度算出部12は、3,2,1,4,5,・・・,2T+1の順に指定した場合のindは、[3,2,1,4,5,・・・,2T+1]である。貢献度算出部12は、これをとり得る全てのパターンである(2T+1)!通り、すなわちindからind(2T+1)!までを生成する。
 また、貢献度算出部12は、shapley値を保存するための2T+1次元のベクトルshap=[0,0,・・・,0]を生成する。
 続いて、体感品質推定部13は、indの要素xに相当する指標値をゲーム理論における不参加とした仮の値に置き換えて、体感品質値を推定する(ステップS103)。なお、l,xともに初期値は1である。ここで、ベクトルindの第1要素から第T要素が、Sの第1要素から第T要素に相当し、ベクトルindの第T+1要素から第2T要素が、Sの第1要素から第T要素に相当し、ベクトルindの第2T+1要素がstallingに相当するものとする。
 また、ゲームへの不参加は、SおよびSの各要素については、それぞれ最低ビットレートを選択した場合の仮の値に置き換えることを表す。また、stallingについては、再生停止が発生しなかった場合の仮の値、すなわちnumstall=0に置き換えることを表す。
 具体的には、体感品質推定部13は、あらかじめ実際の視聴履歴データ(S,S,stalling)における体感品質値QoEestを推定する。そして、体感品質推定部13は、indの要素が1になっている要素iに対応するs ,s またはstallingが参加しなかった場合の仮の値に置き換えて、体感品質推定モデルで体感品質値QoEl,1を推定する。
 続いて、貢献度算出部12は、今回推定された体感品質値と前回推定された体感品質値との差分に基づいて、各指標値のshapley値を算出する(ステップS104)。具体的には、貢献度算出部12は、次式(1)によってshapley値を算出する。
 shap[i]=QoEest-QoEl,1+shap[i]・・・(1)
 そして、貢献度算出部12は、2T+1個の指標値についてshapley値を算出したか否かを判定する(ステップS105)。貢献度算出部12は、2T+1個の指標値についてshapley値を算出していないと判定すると(ステップS105:No)、xに1を加算して(ステップS106)、ステップS103の処理に戻る。
 なお、ステップS104において、xが2以上の場合には、貢献度算出部12は、次式(2)によってshapley値を算出する。
 shap[i]=QoEl,x-1-QoEl,x+shap[i]・・・(2)
 貢献度算出部12は、2T+1個の指標値についてshapley値を算出したと判定すると(ステップS105:Yes)、全てのindのshapley値を算出したか否かを判定する(ステップS107)。貢献度算出部12は、shapley値を算出していないindがあると判定すると(ステップS107:No)、lに1を加算し(ステップS108)、ステップS103の処理に戻る。
 貢献度算出部12は、全てのindのshapley値を算出したと判定すると(ステップS107:Yes)、算出された全てのshapley値の指標値ごとの平均値を貢献度として算出する(ステップS109)。具体的には、貢献度算出部12は、式(1)または式(2)によって加算された各指標値のshapley値を2T+1で割ることによって、各指標値のshapley値の平均値を算出する。
 貢献度出力部14は、算出された貢献度を示す情報を出力する(ステップS110)。
 (具体例)
 上述した各処理における計算の具体例について説明する。音声ビットレートとビデオビットレートとして以下が用意されているものとし、それを用いて符号化された映像があるものとする。
 b =48,b =64,b =96,b =114,b =253,b =501、b =961,b =1771
 また、視聴履歴データは下記とする。
 S=[96,96,96,96,96],S=[501,501,114,253,961],stalling=[1,1,5]
 体感品質推定部13が、視聴履歴データ(S,S,stalling)における体感品質値QoEestを[1]に記載の計算式によって算出すると、QoEest=3.06となる。
 貢献度算出部12は、以下のベクトルを生成する。
 indorigin=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],shap=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
 貢献度算出部12は、以下のように順序の異なる11!通りのindを生成する。
 ind=[2,1,3,4,5,6,7,8,9,10,11],ind=[3,2,1,4,5,6,7,8,9,10,11],・・・
 体感品質推定部13は、indにおいて1になっている要素に相当するS が参加しなかった場合、すなわち48に置き換えたS=[96,48,96,96,96],S=[501,501,114,253,961],stalling=[1,1,5]としてQoE1,1を算出すると、QoE1,1=3.02となる。
 貢献度算出部12は、式(1)による計算によって、shapの第2要素に加算する。
 shap[2]=3.06(QoEest)-3.02(QoE1,1)+0(shap[2])=0.04
 体感品質推定部13は、indにおいて2になっている要素に相当するS が参加しなかった場合、すなわち48に置き換えたS=[48,48,96,96,96],S=[501,501,114,253,961],stalling=[1,1,5]としてQoE1,2を算出すると、QoE1,2=3.00となる。
 貢献度算出部12は、式(1)による計算によって、shapの第1要素に加算する。
 shap[1]=3.02(QoE1,1)-3.00(QoE1,2)+0(shap[1])=0.02
 このようにして、貢献度算出部12は、indについての計算を実行する。
 続いて、体感品質推定部13は、indにおいて1になっている要素に相当するS が参加しなかった場合、すなわち48に置き換えたS=[96,96,48,96,96],S=[501,501,114,253,961],stalling=[1,1,5]としてQoE2,1を算出すると、QoE2,1=3.01となる。
 貢献度算出部12は、式(1)による計算によって、shapの第3要素に加算する。
 shap[3]=3.06(QoEest)-3.01(QoE2,1)+0.04(shap[3])=0.09
 このようにして、貢献度算出部12は、indについての計算を実行する。
 貢献度算出部12および体感品質推定部13は、このような計算を繰り返いし、11!個のindについて計算する。そして、貢献度算出部12は、shapの各要素を11!(=39916800)で割った値を、各指標値の貢献度とする。例えば、shapの第1要素が1500000であれば、11!で割った値である約0.0375がS の貢献度である。
 本実施の形態に係る情報処理装置によれば、協力ゲーム理論を応用して視聴履歴データに含まれる各指標値の体感品質への貢献度を示す情報を出力する。これによって、各指標値が体感品質にどの程度影響しているかを把握し、映像配信システムの設計や再設計の参考とすることができる。
 また、本実施の形態においては、協力ゲーム理論へのゲームへの不参加が、SおよびSの各要素については、それぞれ最低ビットレートを選択した場合の仮の値に置き換えることを表す例を示した。しかし、仮の値は他でも良い。例えば、それぞれ最高ビットレートを選択した場合の仮の値に置き換えても良い。
 具体的には、図2に示した貢献度算出処理のステップS103の処理において、体感品質推定部13は、indの要素xに相当する指標値をゲーム理論における不参加とした仮の値に置き換えて、体感品質値を推定する。ここで、ゲームへの不参加は、SおよびSの各要素については、それぞれ最高ビットレートを選択した場合の仮の値に置き換えることを表す。また、stallingについては、再生停止が発生しなかった場合の仮の値、すなわちnumstall=0に置き換えることを表す。
 このようにすれば、出力されるshapley値は全て0以下になり、最高の状態(最大ビットレートを選択して再生停止がない場合)からの差分を計算していることになり、各指標値がどれだけ最高の状態と比べて体感品質を下げているかがわかるようになる。
 (実施の形態2)
 以下に図面を参照して、実施の形態2について説明する。実施の形態2は、指標値としてSまたはSの各要素に代えて、SおよびSを元に計算した各時刻の短時間の体感品質値を指標値とする点が、実施の形態1と相違する。よって、以下の実施の形態2の説明では、実施の形態1との相違点を中心に説明し、実施の形態1と同様の機能構成を有するものには、実施の形態1の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
 図3は、実施の形態2に係る情報処理装置の機能構成図である。本実施の形態に係る情報処理装置10は、実施の形態1に係る情報処理装置10に加えて、短時間体感品質推定部15をさらに備える。
 短時間体感品質推定部15は、体感品質推定モデルに規定された処理を実行して、SおよびSの各要素s ,s を元に各時刻の短時間の体感品質値q ,q を推定する[1]。
 図4は、実施の形態2に係る貢献度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。本実施の形態に係る貢献度算出処理のステップS201の処理は、実施の形態1に係る貢献度算出処理のステップS101と同様である。
 ステップS201に続いて、短時間体感品質推定部15は、各時刻の短時間の体感品質値を推定する(ステップS202)。推定結果は指標値としてq ,q ,stallingを含む。なお、q ,q は、それぞれs ,s を元に各時刻の短時間の体感品質値を推定した値である。
 q ,q は、それぞれ1から5までの値を取るため、それぞれ最も低い短時間体感品質値である1にした場合を不参加と考えることとする。また、体感品質推定部13は、あらかじめq ,q に基づいて、体感品質値QoEestを推定する[1]。
 本実施の形態に係る貢献度算出処理のステップS203-S211の処理は、指標値がq ,q ,stallingである点を除き、実施の形態1に係る貢献度算出処理のステップS102-S110と同様である。
 本実施の形態に係る情報処理装置10によれば、短時間の体感品質値の推定値を指標値とした貢献度を示す情報を出力することができる。これによって、短時間の体感品質値が全体の体感品質値に与える影響を把握して、映像配信システムの設計や再設計の参考とすることができる。
 また、本実施の形態においては、協力ゲーム理論へのゲームへの不参加が、q ,q がそれぞれ最も低い短時間体感品質値である1にした場合の仮の値に置き換えることを表す例を示した。しかし、仮の値は他でも良い。例えば、q ,q がそれぞれ最も高い短時間体感品質値である5にした場合の仮の値に置き換えても良い。
 具体的には、図4に示した貢献度算出処理のステップS203の処理において、体感品質推定部13は、indの要素xに相当する指標値をゲーム理論における不参加とした仮の値に置き換えて、体感品質値を推定する。ここで、ゲームへの不参加は、q ,q がそれぞれ最も高い短時間体感品質値である5にした場合の仮の値に置き換えることを表す。また、stallingについては、再生停止が発生しなかった場合の仮の値、すなわちnumstall=0に置き換えることを表す。
 このようにすれば、出力されるshapley値は全て0以下になり、最高の状態(最も高い短時間体感品質値であって再生停止がない場合)からの差分を計算していることになり、各指標値がどれだけ最高の状態と比べて体感品質を下げているかがわかるようになる。
 (各実施の形態に係るハードウェア構成例)
 情報処理装置10は、例えば、コンピュータに、本実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。なお、この「コンピュータ」は、物理マシンであってもよいし、クラウド上の仮想マシンであってもよい。仮想マシンを使用する場合、ここで説明する「ハードウェア」は仮想的なハードウェアである。
 上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体(可搬メモリ等)に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
 図5は、上記コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図5のコンピュータは、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置1000、補助記憶装置1002、メモリ装置1003、CPU1004、インタフェース装置1005、表示装置1006、入力装置1007、出力装置1008等を有する。
 当該コンピュータでの処理を実現するプログラムは、例えば、CD-ROM又はメモリカード等の記録媒体1001によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体1001がドライブ装置1000にセットされると、プログラムが記録媒体1001からドライブ装置1000を介して補助記憶装置1002にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体1001より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置1002は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
 メモリ装置1003は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置1002からプログラムを読み出して格納する。CPU1004は、メモリ装置1003に格納されたプログラムに従って、当該装置に係る機能を実現する。インタフェース装置1005は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置1006はプログラムによるGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入力装置1007はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。出力装置1008は演算結果を出力する。
 [参考文献]
[1] K. Yamagishi and T. Hayashi, "Parametric Quality-Estimation Model for Adaptive-Bitrate Streaming Services," IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 7, pp. 1545-1557, 2017. DOI: 10.1109/TMM.2017.2669859.(非特許文献1)
[2] I. Mann, L.S. Shapley, Values for large games IV: Evaluating the electoral college by Monte Carlo techniques, Technical report, The RAND Corporation, Santa Monica, 1960.
 (実施の形態のまとめ)
 本明細書には、少なくとも下記の各項に記載した情報処理装置、分析方法およびプログラムが記載されている。
(第1項)
 映像の視聴履歴データに含まれる複数の指標値のいずれかの指標値を仮の値に置き換えて体感品質値を推定する体感品質推定部と、
 推定された前記体感品質値に基づいて、前記複数の指標値に含まれる各指標値の体感品質値への貢献度を算出する貢献度算出部と、
 前記貢献度を示す情報を出力する貢献度出力部と、を備える、
 情報処理装置。
(第2項)
 前記貢献度算出部は、各指標値をプレイヤーとした場合の協力ゲーム理論におけるshapley値を貢献度として算出する、
 第1項に記載の情報処理装置。
(第3項)
 前記複数の指標値は、前記映像を分割したデータを、所定の複数のビットレートのいずれかで符号化された値を含み、
 前記体感品質推定部は、符号化された前記値のいずれかを、所定の複数のビットレートのうちの最低のビットレートまたは最高のビットレートで符号化された場合の値に置き換えて、体感品質値を推定する、
 第1項または第2項に記載の情報処理装置。
(第4項)
 前記複数の指標値は、前記映像の再生停止が発生した時間または再生停止が発生した回数に基づく値を含み、
 前記体感品質推定部は、前記映像の再生停止が発生した時間または再生停止が発生した回数に基づく前記値を、前記映像の再生停止が発生しなかった場合の値に置き換えて、体感品質値を推定する、
 第1項から第3項のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(第5項)
 前記映像を分割したデータを、所定の複数のビットレートのいずれかで符号化されたデータに基づいて、各時刻の短時間の体感品質値を推定する短時間体感品質推定部をさらに備え、
 前記複数の指標値は、推定された前記短時間の体感品質値を含む、
 第1項から第4項のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(第6項)
 前記体感品質推定部は、推定された前記短時間の体感品質値のいずれかを、取り得る最も低い値または取り得る最も高い値に置き換えて、体感品質値を推定する、
 第5項に記載の情報処理装置。
(第7項)
 コンピュータが実行する方法であって、
 映像の視聴履歴データに含まれる複数の指標値のいずれかの指標値を仮の値に置き換えて体感品質値を推定するステップと、
 推定された前記体感品質値に基づいて、前記複数の指標値に含まれる各指標値の体感品質値への貢献度を算出するステップと、
 前記貢献度を示す情報を出力するステップと、を備える、
 分析方法。
(第8項)
 コンピュータを第1項から第6のいずれか1項に記載の情報処理装置における各部として機能させるためのプログラム。
 以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
 10 情報処理装置
 11 記憶部
 12 貢献度算出部
 13 体感品質推定部
 14 貢献度出力部
 15 短時間体感品質推定部

Claims (8)

  1.  映像の視聴履歴データに含まれる複数の指標値のいずれかの指標値を仮の値に置き換えて体感品質値を推定する体感品質推定部と、
     推定された前記体感品質値に基づいて、前記複数の指標値に含まれる各指標値の体感品質値への貢献度を算出する貢献度算出部と、
     前記貢献度を示す情報を出力する貢献度出力部と、を備える、
     情報処理装置。
  2.  前記貢献度算出部は、各指標値をプレイヤーとした場合の協力ゲーム理論におけるshapley値を貢献度として算出する、
     請求項1に記載の情報処理装置。
  3.  前記複数の指標値は、前記映像を分割したデータを、所定の複数のビットレートのいずれかで符号化された値を含み、
     前記体感品質推定部は、符号化された前記値のいずれかを、所定の複数のビットレートのうちの最低のビットレートまたは最高のビットレートで符号化された場合の値に置き換えて、体感品質値を推定する、
     請求項1または2に記載の情報処理装置。
  4.  前記複数の指標値は、前記映像の再生停止が発生した時間または再生停止が発生した回数に基づく値を含み、
     前記体感品質推定部は、前記映像の再生停止が発生した時間または再生停止が発生した回数に基づく前記値を、前記映像の再生停止が発生しなかった場合の値に置き換えて、体感品質値を推定する、
     請求項1から3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
  5.  前記映像を分割したデータを、所定の複数のビットレートのいずれかで符号化されたデータに基づいて、各時刻の短時間の体感品質値を推定する短時間体感品質推定部をさらに備え、
     前記複数の指標値は、推定された前記短時間の体感品質値を含む、
     請求項1から4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
  6.  前記体感品質推定部は、推定された前記短時間の体感品質値のいずれかを、取り得る最も低い値または取り得る最も高い値に置き換えて、体感品質値を推定する、
     請求項5に記載の情報処理装置。
  7.  コンピュータが実行する方法であって、
     映像の視聴履歴データに含まれる複数の指標値のいずれかの指標値を仮の値に置き換えて体感品質値を推定するステップと、
     推定された前記体感品質値に基づいて、前記複数の指標値に含まれる各指標値の体感品質値への貢献度を算出するステップと、
     前記貢献度を示す情報を出力するステップと、を備える、
     分析方法。
  8.  コンピュータを請求項1から6のいずれか1項に記載の情報処理装置における各部として機能させるためのプログラム。
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