[發明專利]信息處理裝置、信息處理方法和程序

在審

• 申請號: 201780067585.0
• 申請日: 2017-10-23
• 公開（公告）號: CN109891519A
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 高橋修一
• 申請（專利權）人: 索尼公司
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G06F3/01;A61B5/0484
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257
• 代理人: 張雪梅

1.一種信息處理裝置，包括：

腦波分析單元，被配置為測量被呈現刺激的受試者的腦波，并計算腦波特征量；

主觀評價分析單元，被配置為獲取所述受試者的關于所述刺激的主觀評價值；以及

模型構建單元，被配置為構建表示所述腦波特征量和所述主觀評價值之間的相關性的評價模型。

2.根據權利要求1所述的信息處理裝置，

其中，所述腦波分析單元獲取對應于通過向所述受試者呈現具有不同圖像質量的圖像而獲得的圖像質量的腦波特征量，并且

所述主觀評價分析單元獲取對應于通過向所述受試者呈現具有所述不同圖像質量的所述圖像而獲得的所述圖像質量的主觀評價值。

3.根據權利要求1所述的信息處理裝置，其中，所述模型構建單元使用所述腦波特征量和所述主觀評價值作為輸入數據，并使用所述輸入數據作為學習數據，通過機器學習構建表示所述腦波特征量和所述主觀評價值之間的相關性的評價模型。

4.根據權利要求3所述的信息處理裝置，其中，所述模型構建單元使用所述主觀評價值作為監督者數據，并且使用所述腦波特征量作為學生數據來執行有監督的機器學習。

5.根據權利要求3所述的信息處理裝置，其中，所述模型構建單元執行機器學習，其中應用支持向量機(SVM)作為機器學習算法。

6.根據權利要求2所述的信息處理裝置，其中，具有所述不同圖像質量的所述圖像包括具有不同動態范圍的圖像。

7.根據權利要求1所述的信息處理裝置，

其中，所述刺激的呈現被執行為評價對象圖像和標準圖像的交替呈現，并且

所述腦波分析單元基于根據所述圖像的顯示周期的腦波變化來獲取腦波特征量。

8.根據權利要求1所述的信息處理裝置，其中，所述腦波分析單元從所述受試者的腦波獲取穩態視覺誘發電位(SSVEP)，并計算所述腦波特征量。

9.根據權利要求8所述的信息處理裝置，

其中，所述刺激的呈現被執行為評價對象圖像和標準圖像的交替呈現，并且

所述腦波分析單元根據所述圖像的顯示周期分析所述受試者的SSVEP的強度。

10.根據權利要求1所述的信息處理裝置，

其中，所述主觀評價分析單元根據平均意見得分(MOS)方案獲取所述受試者的主觀評價值。

11.根據權利要求1所述的信息處理裝置，

其中，所述模型構建單元構建用于從所述腦波特征量估計主觀評價值的評價模型。

12.根據權利要求11所述的信息處理裝置，

其中，所述腦波分析單元計算多個不同的腦波特征量，并且

所述模型構建單元構建用于從所述多個不同腦波特征量估計主觀評價值的評價模型。

13.一種信息處理裝置，包括：

腦波分析單元，被配置為測量被呈現刺激的受試者的腦波，并計算腦波特征量；

存儲單元，被配置為存儲評價模型，用于使得能夠獲取基于所述腦波特征量的主觀評價值；以及

刺激確定單元，被配置為應用所述評價模型從所述受試者的所述腦波特征量估計所述主觀評價值。

14.根據權利要求13所述的信息處理裝置，

其中，所述評價模型是表示對應于通過向所述受試者呈現具有不同圖像質量的圖像而獲得的圖像質量的腦波特征量和對應于所述圖像質量的主觀評價值之間的對應關系的評價模型。

15.根據權利要求13所述的信息處理裝置，

其中，所述評價模型是通過有監督機器學習生成的圖像質量評價模型，其中所述主觀評價值被用作監督者數據，所述腦波特征量被用作學生數據。