映像再生装置およびその制御方法
【課題】 人間の学習能力特性や忘却特性を考慮してユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることを目的とする。
【解決手段】 ユーザからの操作コマンドを受け付け、入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定し、ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出し、特定された再生中の映像の時間軸方向に関する位置を、算出された予測値を用いて補正する。
【解決手段】 ユーザからの操作コマンドを受け付け、入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定し、ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出し、特定された再生中の映像の時間軸方向に関する位置を、算出された予測値を用いて補正する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像再生装置に係り、特に映像の特殊再生が可能な映像再生装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
録画したテレビ番組を視聴する際、ユーザは通常再生の他に特定の映像箇所に対して早送り／巻き戻し再生のような特殊再生を要求する操作を行なう。しかし特殊再生を要求している際、ユーザが特定の映像を認識して通常再生ボタンを押下する若しくは特殊再生ボタンの押下の解除までには反応時間分の遅延が生じ、結果としてディスプレイにはユーザの反応時間分進んだ映像が表示されることとなる。そのため、ユーザが認識した特定の映像が表示されず、再度特殊再生を要求する操作を繰返し行なう必要が生じることがある。
【０００３】
このような問題を解決するための方法として、例えば特許文献１には、遅延させるフレーム数を予め行なう反応速度検出試験あるいは以前に行なったマニュアル操作結果に基づいて算出する手法が考えられる。この方法によれば、ユーザが認識した画像を表示することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１０４３０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、ユーザの反応時間が一定であるので、特にユーザが動画の編集を連続して行なう際等にユーザが認識した映像と実際に表示される映像にズレが生じてしまうという課題がある。
【０００６】
以下にその例を図２、図３を用いて示す。図２はリモコン等のコマンド送信機（以下、リモコン）と映像を表示し再生する装置（以下、映像再生装置）間で必要な処理時間に着目した図である。ユーザがある映像を視聴中に、特定の映像を認識した際、２０１のリモコンにより２０２の映像再生装置に対して任意のコマンドを送信する。その間における処理時間をコマンド伝送時間ｔｓとする。例えば、コマンド伝送時間ｔｓは、早送り再生中に目的である特定の映像が表示され、ユーザが通常再生ボタンを押下してから、その通常再生指示コマンドが映像再生装置に受信されるまでの時間である。
【０００７】
一方、２０２の映像再生装置側における処理時間は、２０１により受信したコマンドを解析する時間すなわちコマンド受信解析時間ｔｒ及び特殊再生中に停止処理を行なった場合に発生する特殊再生停止処理時間ｔｐが考えられる。
【０００８】
従って、２０１のリモコンと２０２の映像再生装置間で生じる処理時間すなわち操作最低時間Ｔｍｉｎはコマンド伝送時間ｔｓ、コマンド受信解析時間ｔｒ及び特殊再生停止処理時間ｔｐの和である。すなわち下記（１）の式で表現できる。
Ｔｍｉｎ＝ｔｓ＋ｔｒ＋ｔｐ・・・（１）
一方、図３はユーザが特定の映像を認識してからリモコンを操作するまでに必要な処理時間に着目した図である。人間は視覚器官（眼球）３０１から認識器官（脳）３０２にて特定の映像を認識する。その間の時間を視覚神経伝達時間ｔｕとする。一方、認識器官３０２にて認識し、運動器官（指先）３０３に実際に動作を伝達する時間を筋肉動作伝達時間ｔｖとする。
【０００９】
従って、ユーザが特定の映像を認識してからリモコンを操作するまでに必要な処理時間すなわち操作動作時間Ｔｍｏｖは視覚神経伝達時間ｔｕ及び筋肉動作伝達時間ｔｖの和である。すなわち下記の式（２）で表現できる。
Ｔｍｏｖ＝ｔｕ＋ｔｖ・・・（２）
以上より、装置側及びユーザ側で操作もしくは動作に必要な時間をＴとすると、Ｔは操作最低時間Ｔｍｉｎと操作動作時間Ｔｍｏｖの和となる。すなわち下記の式（３）で表現できる。
Ｔ＝Ｔｍｉｎ＋Ｔｍｏｖ・・・（３）
このＴに基づき装置側は補正を行なうが、ユーザが特殊再生から通常再生に切り換える処理を連続してＮ回行なった場合、１回目、２回目、・・・、Ｎ−１回目、Ｎ回目と、各回ともに補正値Ｔずつ補正し表示することとなる。
【００１０】
しかし、人間には学習能力があり、同操作を繰返し行なうことで、操作に必要な時間は回数を増すごとに短くなるという特性がある。一方で、時が経過するにつれ、人間は一度学習したことを忘却してしまうという特性もある。従って、ユーザによる特殊再生から通常再生に切り換える処理を毎回補正値Ｔずつ補正しても、ユーザの意図する映像特定箇所の表示ができないといったような問題があった。
【００１１】
本発明は、上記問題を鑑みてなされたものであり、人間の学習能力特性や忘却特性を考慮してユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために本発明の映像再生装置は、ユーザからの操作コマンドを受け付ける入力手段と、前記入力手段によって入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定する位置特定手段と、ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出する算出手段と、前記位置特定手段によって特定された位置を、前記算出手段によって算出された予測値を用いて補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の映像再生装置によれば、人間の学習能力特性や忘却特性を考慮してユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の映像再生装置を表すブロック図
【図２】リモコンと映像再生装置間で必要な処理時間を表す図
【図３】ユーザが特定の映像を認識してから操作するまでに必要な処理時間を表す図
【図４】本発明における処理フローを表したフローチャート
【図５】実施形態１の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図６】実施形態２の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図７】実施形態３の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図８】実施形態３にて用いるテーブルの一例を示した図
【図９】実施形態３の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図１０】実施形態４にて用いるテーブルの一例を示した図
【図１１】本発明の映像再生装置に適用可能なコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付の図面を参照して、本願発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１６】
＜実施形態１＞
図１は本発明における映像再生装置の構成を示すブロック図である。図中、１０１は入力部であり、リモコン等のコマンド送信機により送信される操作コマンドの入力を受け付ける。１０２は映像位置特定部であり、１０１の入力部にて受信した操作コマンドに応じて再生中の映像の映像位置、例えばフレーム番号などの時間軸方向の位置を特定する。
【００１７】
１０３は算出部であり、１０１の入力部にて受信した操作コマンドに必要な操作時間を時間と共に変化するユーザの反応時間に基づいて算出する。
【００１８】
算出部１０３の構成を次に示す。１０４はユーザ特定部であり、操作しているユーザの特定を行なう。１０６は予測値算出部であり、予測値を算出する。１０９は実測値算出部であり、実際に補正すべき値を算出する。１１０は誤差算出部であり、１０６の予測値算出部および１０９の実測値算出部より誤差を算出する。この誤差算出部にて算出される誤差が０に近づくほど正確な補正が可能となる。１１１は変換部であり、１０９の実測値算出部にて算出した実測値をフレーム数に変換する。１１２はテーブルであり、予め学習／忘却の値を固定値で保持しておく。１１３はカウンタであり、前回操作からの経過時間を管理する。１１４はタイマであり、時間を管理する。１１５は映像位置補正部であり、算出部１０３における算出結果に基づいて映像位置特定部１０２による映像位置を補正する。１１６は映像表示部であり、映像位置補正部１１５にて補正された映像信号をディスプレイ等の表示媒体に出力する。
【００１９】
図４は本発明における処理フローを表したフローチャートである。ステップ４０１において、ユーザ特定部１０４は、操作しているユーザの特定を行なう。ユーザの特定方法は、例えばユーザにより入力された年齢や氏名等のキーワードにより、ユーザとテーブル１１２にて保持しているテーブルの値を関連づける方法がある。ただし、このステップで用いるユーザ特定の方法はこの実施形態に挙げた形態に限定されるものではない。
【００２０】
ステップ４０２において、映像再生装置はステップ４０３からステップ４１２の処理をユーザ操作がある限り繰り返す。
【００２１】
ステップ４０３において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得し、初回（Ｎ＝１）の場合はステップ４０４、それ以外の場合はステップ４０７の処理を行なう。
【００２２】
ステップ４０４において、予測値算出部１０６は予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅの算出方法に関しては後述する。
【００２３】
ステップ４０５において、実測値算出部１０９は実測値Ｔｍｓｒを算出する。実測値Ｔｍｓｒの算出方法に関しては、例えばユーザ操作が複数回繰返して行なわれた場合は、ユーザが意図した映像ではない映像がディスプレイに表示されたと認識し、ユーザ操作の受信がなくなるまで監視し実測値を求める方法が挙げられる。ただし、このステップで用いる実測値Ｔｍｓｒの算出方法はこの実施形態に挙げた形態に限定されるものではない。
【００２４】
ステップ４０６において、誤差算出部１１０は、ステップ４０４にて算出した予測値Ｔｐｒｅとステップ４０５にて算出した実測値Ｔｍｓｒより、誤差Ｔｅｒｒを算出する。誤差Ｔｅｒｒは下記の式（４）により算出できる。
Ｔｅｒｒ＝Ｔｍｓｒ−Ｔｐｒｅ・・・（４）
ステップ４０７はステップ４０３にて本操作が初回ではない場合により実行される。ステップ４０７ではステップ４０４同様、予測値算出部１０６にて予測値Ｔｐｒｅを算出する。
【００２５】
ステップ４０８において、予測値算出部１０６は、ステップ４０６にて算出した誤差Ｔｅｒｒ及びステップ４０７にて算出した予測値Ｔｐｒｅより、前回操作時に生じた誤差Ｔｅｒｒ分、予測値Ｔｐｒｅにフィードバックする処理を行なう。フィードバック後の予測値をＴｐｒｅ’とすると、予測値Ｔｐｒｅ’は下記の式（５）により算出できる。
Ｔｐｒｅ’＝Ｔｐｒｅ＋Ｔｅｒｒ・・・（５）
ステップ４０９において、実測値算出部１０９はステップ４０５同様、実測値Ｔｍｓｒを算出する。
【００２６】
ステップ４１０において、誤差算出部１１０はステップ４０６同様、ステップ４０８にて算出した予測値Ｔｐｒｅ’とステップ４０９にて算出した実測値Ｔｍｓｒより、誤差Ｔｅｒｒを算出する。誤差Ｔｅｒｒは下記の式（６）により算出できる。
Ｔｅｒｒ＝Ｔｍｓｒ−Ｔｐｒｅ’・・・（６）
ステップ４１１において、カウンタ１１３は操作回数Ｎを加算する。
【００２７】
ステップ４１１において、変換部１１１は、ステップ４０５もしくはステップ４０９にて算出した実測値Ｔｍｓｒをフレーム数に変換する処理を行なう。仮にフレーム数／ｓｅｃをＦ１とした場合、下記の式（７）により算出できる。
フレーム数＝Ｆ１［フレーム／ｓｅｃ］＊Ｔｍｓｒ［ｓｅｃ］・・（７）
映像位置補正部１１５は、算出されたフレーム数を用いて補正処理を行なう。
【００２８】
図５は、予測値の算出方法を示すフローチャートである。なお、図４に示したステップ４０４及びステップ４０７に該当する。
【００２９】
ステップ５０１において、操作最低時間算出部１０５は前述した操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ５０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ５０３において、予測値算出部１０６は、学習曲線に基づいてパラメータＲＴを算出する。
【００３０】
ここで学習曲線について説明する。一般的に知られている学習曲線に以下式（８）がある。
ＲＴ＝ａＮ−ｂ・・・（８）
但し、ＲＴは反応時間、Ｎは操作回数、ａ，ｂは課題を表すパラメータである。本発明では、課題を表すパラメータａ，ｂは一般的に規定されている所定の値（ａ＝１．４、ｂ＝０．２４）を用いることとする。ここで、このステップで用いる学習曲線については、上記学習曲線に限定されるものではない。
【００３１】
ステップ５０４において、予測値算出部１０６は、ステップ５０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ及びステップ５０３より算出したパラメータＲＴにより予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは下記の式（９）により算出できる。つまり予測値Ｔｐｒｅは、ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値に該当する。
Ｔｐｒｅ＝Ｔｍｉｎ＋ＲＴ・・・（９）
以上により、本実施形態による映像再生装置によれば、学習曲線に示される学習能力特性に基づいて予測値を算出することにより、ユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることが可能になる。
【００３２】
＜実施形態２＞
以下、本発明の実施形態２について、実施形態１との差異を中心にフローチャートを用いて説明する。ただし、本発明の技術的範囲がこの実施の形態に限定されるものではない。
【００３３】
図６は、実施形態２における予測値の算出方法を示すフローチャートである。本実施形態では、学習曲線に加えて忘却特性を加味した予測値の算出方法を示す。
【００３４】
ステップ６０１において、操作最低時間算出部１０５は操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ６０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ６０３において、予測値算出部１０６は上記式（８）の学習曲線に基づいてパラメータＲＴを算出する。
【００３５】
ステップ６０４において、予測値算出部１０６はタイマ１１４より前回操作から経過した時間ｔを取得する。
【００３６】
ステップ６０５において、予測値算出部１０６は忘却曲線に基づいてパラメータＲ（ｔ）を算出する。ここで忘却曲線について説明する。本発明では忘却曲線としてロンドンの忘却曲線を用いて説明する。ロンドンの忘却曲線は以下の式（１０）で示される。
【００３７】
【数１】
【００３８】
但し、Ｒ０を全量、時間をｔ、時間ｔ後の保持量をＲ（ｔ）、忘却の早さをλ、回復の速さをμとする。但しこのステップで用いる忘却曲線については、ロンドンの忘却曲線に限定されるものではない。
【００３９】
ステップ６０６において、予測値算出部１０６はステップ６０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ、ステップ６０３より算出した学習曲線のパラメータＲＴ及びステップ６０５より算出した忘却曲線のパラメータＲ（ｔ）により予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは下記の式（１１）により算出できる。
【００４０】
【数２】
【００４１】
以上により、本実施形態による映像再生装置によれば、学習曲線に示される人間の学習能力特性並びに人間の忘却特性に基づいて予測値を算出することにより、ユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることが可能になる。なお、忘却特性にのみ基づいて予測値を算出してもよいし、もしくは、学習曲線による補正、忘却特性による補正を切り替えても同様の効果を得ることができる。
【００４２】
＜実施形態３＞
図７は、実施形態３における予測値の算出方法を示すフローチャートである。本実施形態では、学習テーブルを用いた人間の学習能力特性を加味した予測値の算出方法を示す。
【００４３】
ステップ７０１において、操作最低時間算出部１０５は操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ７０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ７０３において、予測値算出部１０６はテーブル１１２にて保持している学習テーブルを参照し学習による補正値ＲＴを取得する。ステップ７０３において参照するテーブルの一例を図８に示す。このテーブルの内容は後に後述する。
【００４４】
ステップ７０４において、予測値算出部１０６はステップ７０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ及びステップ７０３より算出したパラメータＲＴにより予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは式（９）に基づいて算出する。
【００４５】
図８は図１における１１２のテーブルにて保持しているテーブル値の一例である。但しこのテーブルについては、本発明で例に挙げたテーブル値に限定されるのものではない。また、本テーブルはユーザごとに複数のテーブル値を持つことも可能である。列８０１は操作回数Ｎを表す。操作回数Ｎについてはステップ７０２においてカウンタ１１３より取得した操作回数Ｎを参照する。列８０２は学習による補正値ＲＴを表す。例えば図７におけるステップ７０１にて算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ＝０．５、ステップ７０２において取得した操作回数Ｎ＝３であった場合は、ステップ７０３にて図８の行８０４を参照することにより、学習による補正値ＲＴ＝１．０５を取得する。
【００４６】
ステップ７０３にて学習による補正値ＲＴ＝１．０５を取得した後は、予測値算出部１０６はステップ７０４にてステップ７０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎにより式（９）に基づいて予測値Ｔｐｒｅを算出する。この場合、予測値Ｔｐｒｅ＝Ｔｍｉｎ＋ＲＴ＋１．０５＝２．００となる。
【００４７】
なお、本実施例では連続的な場合について言及したが、離散的な場合についても本実施形態の仕組みによって同様の効果を得ることができる。
【００４８】
＜実施形態４＞
図７は、実施形態４における予測値の算出方法を示すフローチャートである。本実施形態では、学習テーブルを用いた人間の学習能力特性並びに忘却テーブルを用いた人間の忘却特性を加味した予測値の算出方法を示す。
【００４９】
ステップ９０１において、操作最低時間算出部１０５は操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ９０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ９０３において、予測値算出部１０６はテーブル１１２にて保持している学習テーブルを参照し学習による補正値ＲＴを取得する。ステップ９０３において参照するテーブルの一例を図８に示す。ステップ９０４において、予測値算出部１０６はタイマ１１４より前回操作から経過した時間ｔを取得する。
【００５０】
ステップ９０５において、予測値算出部１０６はテーブル１１２にて保持している忘却テーブルを参照し忘却による補正値Ｒ（ｔ）を取得する。ステップ９０５において参照するテーブルの一例を図１０に示す。このテーブルの内容は後に後述する。
【００５１】
ステップ９０６において、予測値算出部１０６はステップ９０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ及びステップ９０５より算出したパラメータＲ（ｔ）により予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは式（１１）に基づいて算出する。
【００５２】
図１０はテーブル１１２にて保持しているテーブル値の一例である。但しこのテーブルについては、本発明で例に挙げたテーブル値に限定されるものではない。また、本テーブルはユーザごとに複数のテーブル値を持つことも可能である。列１００１は経過時間ｔを表す。経過時間ｔについてはステップ９０４においてタイマ１１４より取得した経過時間ｔを参照する。列１００２は時間ｔ後の保持量Ｒ（ｔ）を表す。例として、図９におけるステップ９０１にて算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ＝０．６、ステップ８０２において取得した操作回数がＮ＝２であった場合は、ステップ９０３にて図８の行８０４を参照することにより補正値ＲＴ＝１．０５を取得する。
【００５３】
ステップ９０３にて学習による補正値ＲＴ＝１．０５を取得した後は、予測値算出部１０６はステップ９０４にてタイマ１１４より前回操作から経過した時間ｔを取得する。ここでタイマ１１４より取得した前回操作から経過した時間がｔ＝２０（分）であった場合は、ステップ９０５にて図１０の行１００３を参照することにより時間ｔ後（時間２０分後）の保持量Ｒ（ｔ）＝５８（％）を取得する。
【００５４】
ステップ９０５にて忘却による補正値Ｒ（ｔ）＝５８（％）の取得後、予測値算出部１０６はステップ９０６にて、操作最低時間Ｔｍｉｎ、ステップ９０３より取得した学習による補正値ＲＴにより式（１１）に基づいて予測値Ｔｐｒｅを算出する。この場合、予測値Ｔｐｒｅは２．０９１となる。
【００５５】
なお、本実施例では連続的な場合について言及したが、離散的な場合についても本実施形態の仕組みによって同様の効果を得ることができる。
【００５６】
＜実施形態５＞
図１に示した装置が有する各部は全てハードウェアでもって構成しているものとして上記実施形態では説明した。しかし、テーブル１１２等を保持する保持手段などを除く各部をコンピュータプログラムでもって構成しても良い。この場合、このようなコンピュータプログラムを格納するためのメモリと、このメモリに格納されているコンピュータプログラムを実行するＣＰＵとを有するコンピュータ若しくは映像再生装置は、上記各実施形態に係る映像再生装置に適用することができる。
【００５７】
図１１は、上記各実施形態に係る映像再生装置に適用可能なコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【００５８】
ＣＰＵ１１０１は、ＲＡＭ１１０２やＲＯＭ１１０３に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行うと共に、上記各実施形態に係る映像再生装置が行うものとして上述した各処理を実行する。即ち、ＣＰＵ１１０１は、図１の１０１〜１１１、１１３〜１１６として機能することになる。
【００５９】
ＲＡＭ１１０２は、外部記憶装置１１０６からロードされたコンピュータプログラムやデータ、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１１０９を介して外部から取得したデータなどを一時的に記憶するためのエリアを有する。更に、ＲＡＭ１１０２は、ＣＰＵ１１０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。即ち、ＲＡＭ１１０２は、例えば、フレームメモリとして割当てたり、その他の各種のエリアを適宜提供することができる。
【００６０】
ＲＯＭ１１０３には、本コンピュータの設定データや、ブートプログラムなどが格納されている。操作部１１０４は、キーボードやマウスなどにより構成されており、本コンピュータのユーザが操作することで、各種の指示をＣＰＵ１１０１に対して入力することができる。表示部１１０５は、ＣＰＵ１１０１による処理結果を表示する。また表示部１１０５は例えば液晶ディスプレイのようなホールド型の表示装置や、フィールドエミッションタイプの表示装置のようなインパルス型の表示装置で構成される。
【００６１】
外部記憶装置１１０６は、ハードディスクドライブ装置に代表される、大容量情報記憶装置である。外部記憶装置１１０６には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、図１に示した各部の機能及び図４〜図７、図９に示したフローをＣＰＵ１１０１に実現させるためのコンピュータプログラムが保存されている。更には、外部記憶装置１１０６には、処理対象としての各画像データが保存されていても良い。
【００６２】
外部記憶装置１１０６に保存されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ１１０１による制御に従って適宜ＲＡＭ１１０２にロードされ、ＣＰＵ１１０１による処理対象となる。Ｉ／Ｆ１１０７には、ＬＡＮやインターネット等のネットワーク、他の機器を接続することができ、本コンピュータはこのＩ／Ｆ１１０７を介して様々な情報を取得したり、送出したりすることができる。１１０８は上述の各部を繋ぐバスである。
【００６３】
上述の構成からなる作動は前述のフローチャートで説明した作動をＣＰＵ１１０１がその制御の中心となって行う。
【００６４】
＜その他の実施形態＞
また、本発明の目的は、前述した機能を実現するコンピュータプログラムのコードを記録した記憶媒体を、システムに供給し、そのシステムがコンピュータプログラムのコードを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムのコード自体が前述した実施形態の機能を実現し、そのコンピュータプログラムのコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。また、そのプログラムのコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した機能が実現される場合も含まれる。
【００６５】
さらに、以下の形態で実現しても構わない。すなわち、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムコードを、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込む。そして、そのコンピュータプログラムのコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行って、前述した機能が実現される場合も含まれる。
【００６６】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するコンピュータプログラムのコードが格納されることになる。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像再生装置に係り、特に映像の特殊再生が可能な映像再生装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
録画したテレビ番組を視聴する際、ユーザは通常再生の他に特定の映像箇所に対して早送り／巻き戻し再生のような特殊再生を要求する操作を行なう。しかし特殊再生を要求している際、ユーザが特定の映像を認識して通常再生ボタンを押下する若しくは特殊再生ボタンの押下の解除までには反応時間分の遅延が生じ、結果としてディスプレイにはユーザの反応時間分進んだ映像が表示されることとなる。そのため、ユーザが認識した特定の映像が表示されず、再度特殊再生を要求する操作を繰返し行なう必要が生じることがある。
【０００３】
このような問題を解決するための方法として、例えば特許文献１には、遅延させるフレーム数を予め行なう反応速度検出試験あるいは以前に行なったマニュアル操作結果に基づいて算出する手法が考えられる。この方法によれば、ユーザが認識した画像を表示することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１０４３０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、ユーザの反応時間が一定であるので、特にユーザが動画の編集を連続して行なう際等にユーザが認識した映像と実際に表示される映像にズレが生じてしまうという課題がある。
【０００６】
以下にその例を図２、図３を用いて示す。図２はリモコン等のコマンド送信機（以下、リモコン）と映像を表示し再生する装置（以下、映像再生装置）間で必要な処理時間に着目した図である。ユーザがある映像を視聴中に、特定の映像を認識した際、２０１のリモコンにより２０２の映像再生装置に対して任意のコマンドを送信する。その間における処理時間をコマンド伝送時間ｔｓとする。例えば、コマンド伝送時間ｔｓは、早送り再生中に目的である特定の映像が表示され、ユーザが通常再生ボタンを押下してから、その通常再生指示コマンドが映像再生装置に受信されるまでの時間である。
【０００７】
一方、２０２の映像再生装置側における処理時間は、２０１により受信したコマンドを解析する時間すなわちコマンド受信解析時間ｔｒ及び特殊再生中に停止処理を行なった場合に発生する特殊再生停止処理時間ｔｐが考えられる。
【０００８】
従って、２０１のリモコンと２０２の映像再生装置間で生じる処理時間すなわち操作最低時間Ｔｍｉｎはコマンド伝送時間ｔｓ、コマンド受信解析時間ｔｒ及び特殊再生停止処理時間ｔｐの和である。すなわち下記（１）の式で表現できる。
Ｔｍｉｎ＝ｔｓ＋ｔｒ＋ｔｐ・・・（１）
一方、図３はユーザが特定の映像を認識してからリモコンを操作するまでに必要な処理時間に着目した図である。人間は視覚器官（眼球）３０１から認識器官（脳）３０２にて特定の映像を認識する。その間の時間を視覚神経伝達時間ｔｕとする。一方、認識器官３０２にて認識し、運動器官（指先）３０３に実際に動作を伝達する時間を筋肉動作伝達時間ｔｖとする。
【０００９】
従って、ユーザが特定の映像を認識してからリモコンを操作するまでに必要な処理時間すなわち操作動作時間Ｔｍｏｖは視覚神経伝達時間ｔｕ及び筋肉動作伝達時間ｔｖの和である。すなわち下記の式（２）で表現できる。
Ｔｍｏｖ＝ｔｕ＋ｔｖ・・・（２）
以上より、装置側及びユーザ側で操作もしくは動作に必要な時間をＴとすると、Ｔは操作最低時間Ｔｍｉｎと操作動作時間Ｔｍｏｖの和となる。すなわち下記の式（３）で表現できる。
Ｔ＝Ｔｍｉｎ＋Ｔｍｏｖ・・・（３）
このＴに基づき装置側は補正を行なうが、ユーザが特殊再生から通常再生に切り換える処理を連続してＮ回行なった場合、１回目、２回目、・・・、Ｎ−１回目、Ｎ回目と、各回ともに補正値Ｔずつ補正し表示することとなる。
【００１０】
しかし、人間には学習能力があり、同操作を繰返し行なうことで、操作に必要な時間は回数を増すごとに短くなるという特性がある。一方で、時が経過するにつれ、人間は一度学習したことを忘却してしまうという特性もある。従って、ユーザによる特殊再生から通常再生に切り換える処理を毎回補正値Ｔずつ補正しても、ユーザの意図する映像特定箇所の表示ができないといったような問題があった。
【００１１】
本発明は、上記問題を鑑みてなされたものであり、人間の学習能力特性や忘却特性を考慮してユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために本発明の映像再生装置は、ユーザからの操作コマンドを受け付ける入力手段と、前記入力手段によって入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定する位置特定手段と、ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出する算出手段と、前記位置特定手段によって特定された位置を、前記算出手段によって算出された予測値を用いて補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の映像再生装置によれば、人間の学習能力特性や忘却特性を考慮してユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の映像再生装置を表すブロック図
【図２】リモコンと映像再生装置間で必要な処理時間を表す図
【図３】ユーザが特定の映像を認識してから操作するまでに必要な処理時間を表す図
【図４】本発明における処理フローを表したフローチャート
【図５】実施形態１の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図６】実施形態２の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図７】実施形態３の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図８】実施形態３にて用いるテーブルの一例を示した図
【図９】実施形態３の予測値の算出方法を示すフローチャート
【図１０】実施形態４にて用いるテーブルの一例を示した図
【図１１】本発明の映像再生装置に適用可能なコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付の図面を参照して、本願発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１６】
＜実施形態１＞
図１は本発明における映像再生装置の構成を示すブロック図である。図中、１０１は入力部であり、リモコン等のコマンド送信機により送信される操作コマンドの入力を受け付ける。１０２は映像位置特定部であり、１０１の入力部にて受信した操作コマンドに応じて再生中の映像の映像位置、例えばフレーム番号などの時間軸方向の位置を特定する。
【００１７】
１０３は算出部であり、１０１の入力部にて受信した操作コマンドに必要な操作時間を時間と共に変化するユーザの反応時間に基づいて算出する。
【００１８】
算出部１０３の構成を次に示す。１０４はユーザ特定部であり、操作しているユーザの特定を行なう。１０６は予測値算出部であり、予測値を算出する。１０９は実測値算出部であり、実際に補正すべき値を算出する。１１０は誤差算出部であり、１０６の予測値算出部および１０９の実測値算出部より誤差を算出する。この誤差算出部にて算出される誤差が０に近づくほど正確な補正が可能となる。１１１は変換部であり、１０９の実測値算出部にて算出した実測値をフレーム数に変換する。１１２はテーブルであり、予め学習／忘却の値を固定値で保持しておく。１１３はカウンタであり、前回操作からの経過時間を管理する。１１４はタイマであり、時間を管理する。１１５は映像位置補正部であり、算出部１０３における算出結果に基づいて映像位置特定部１０２による映像位置を補正する。１１６は映像表示部であり、映像位置補正部１１５にて補正された映像信号をディスプレイ等の表示媒体に出力する。
【００１９】
図４は本発明における処理フローを表したフローチャートである。ステップ４０１において、ユーザ特定部１０４は、操作しているユーザの特定を行なう。ユーザの特定方法は、例えばユーザにより入力された年齢や氏名等のキーワードにより、ユーザとテーブル１１２にて保持しているテーブルの値を関連づける方法がある。ただし、このステップで用いるユーザ特定の方法はこの実施形態に挙げた形態に限定されるものではない。
【００２０】
ステップ４０２において、映像再生装置はステップ４０３からステップ４１２の処理をユーザ操作がある限り繰り返す。
【００２１】
ステップ４０３において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得し、初回（Ｎ＝１）の場合はステップ４０４、それ以外の場合はステップ４０７の処理を行なう。
【００２２】
ステップ４０４において、予測値算出部１０６は予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅの算出方法に関しては後述する。
【００２３】
ステップ４０５において、実測値算出部１０９は実測値Ｔｍｓｒを算出する。実測値Ｔｍｓｒの算出方法に関しては、例えばユーザ操作が複数回繰返して行なわれた場合は、ユーザが意図した映像ではない映像がディスプレイに表示されたと認識し、ユーザ操作の受信がなくなるまで監視し実測値を求める方法が挙げられる。ただし、このステップで用いる実測値Ｔｍｓｒの算出方法はこの実施形態に挙げた形態に限定されるものではない。
【００２４】
ステップ４０６において、誤差算出部１１０は、ステップ４０４にて算出した予測値Ｔｐｒｅとステップ４０５にて算出した実測値Ｔｍｓｒより、誤差Ｔｅｒｒを算出する。誤差Ｔｅｒｒは下記の式（４）により算出できる。
Ｔｅｒｒ＝Ｔｍｓｒ−Ｔｐｒｅ・・・（４）
ステップ４０７はステップ４０３にて本操作が初回ではない場合により実行される。ステップ４０７ではステップ４０４同様、予測値算出部１０６にて予測値Ｔｐｒｅを算出する。
【００２５】
ステップ４０８において、予測値算出部１０６は、ステップ４０６にて算出した誤差Ｔｅｒｒ及びステップ４０７にて算出した予測値Ｔｐｒｅより、前回操作時に生じた誤差Ｔｅｒｒ分、予測値Ｔｐｒｅにフィードバックする処理を行なう。フィードバック後の予測値をＴｐｒｅ’とすると、予測値Ｔｐｒｅ’は下記の式（５）により算出できる。
Ｔｐｒｅ’＝Ｔｐｒｅ＋Ｔｅｒｒ・・・（５）
ステップ４０９において、実測値算出部１０９はステップ４０５同様、実測値Ｔｍｓｒを算出する。
【００２６】
ステップ４１０において、誤差算出部１１０はステップ４０６同様、ステップ４０８にて算出した予測値Ｔｐｒｅ’とステップ４０９にて算出した実測値Ｔｍｓｒより、誤差Ｔｅｒｒを算出する。誤差Ｔｅｒｒは下記の式（６）により算出できる。
Ｔｅｒｒ＝Ｔｍｓｒ−Ｔｐｒｅ’・・・（６）
ステップ４１１において、カウンタ１１３は操作回数Ｎを加算する。
【００２７】
ステップ４１１において、変換部１１１は、ステップ４０５もしくはステップ４０９にて算出した実測値Ｔｍｓｒをフレーム数に変換する処理を行なう。仮にフレーム数／ｓｅｃをＦ１とした場合、下記の式（７）により算出できる。
フレーム数＝Ｆ１［フレーム／ｓｅｃ］＊Ｔｍｓｒ［ｓｅｃ］・・（７）
映像位置補正部１１５は、算出されたフレーム数を用いて補正処理を行なう。
【００２８】
図５は、予測値の算出方法を示すフローチャートである。なお、図４に示したステップ４０４及びステップ４０７に該当する。
【００２９】
ステップ５０１において、操作最低時間算出部１０５は前述した操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ５０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ５０３において、予測値算出部１０６は、学習曲線に基づいてパラメータＲＴを算出する。
【００３０】
ここで学習曲線について説明する。一般的に知られている学習曲線に以下式（８）がある。
ＲＴ＝ａＮ−ｂ・・・（８）
但し、ＲＴは反応時間、Ｎは操作回数、ａ，ｂは課題を表すパラメータである。本発明では、課題を表すパラメータａ，ｂは一般的に規定されている所定の値（ａ＝１．４、ｂ＝０．２４）を用いることとする。ここで、このステップで用いる学習曲線については、上記学習曲線に限定されるものではない。
【００３１】
ステップ５０４において、予測値算出部１０６は、ステップ５０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ及びステップ５０３より算出したパラメータＲＴにより予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは下記の式（９）により算出できる。つまり予測値Ｔｐｒｅは、ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値に該当する。
Ｔｐｒｅ＝Ｔｍｉｎ＋ＲＴ・・・（９）
以上により、本実施形態による映像再生装置によれば、学習曲線に示される学習能力特性に基づいて予測値を算出することにより、ユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることが可能になる。
【００３２】
＜実施形態２＞
以下、本発明の実施形態２について、実施形態１との差異を中心にフローチャートを用いて説明する。ただし、本発明の技術的範囲がこの実施の形態に限定されるものではない。
【００３３】
図６は、実施形態２における予測値の算出方法を示すフローチャートである。本実施形態では、学習曲線に加えて忘却特性を加味した予測値の算出方法を示す。
【００３４】
ステップ６０１において、操作最低時間算出部１０５は操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ６０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ６０３において、予測値算出部１０６は上記式（８）の学習曲線に基づいてパラメータＲＴを算出する。
【００３５】
ステップ６０４において、予測値算出部１０６はタイマ１１４より前回操作から経過した時間ｔを取得する。
【００３６】
ステップ６０５において、予測値算出部１０６は忘却曲線に基づいてパラメータＲ（ｔ）を算出する。ここで忘却曲線について説明する。本発明では忘却曲線としてロンドンの忘却曲線を用いて説明する。ロンドンの忘却曲線は以下の式（１０）で示される。
【００３７】
【数１】
【００３８】
但し、Ｒ０を全量、時間をｔ、時間ｔ後の保持量をＲ（ｔ）、忘却の早さをλ、回復の速さをμとする。但しこのステップで用いる忘却曲線については、ロンドンの忘却曲線に限定されるものではない。
【００３９】
ステップ６０６において、予測値算出部１０６はステップ６０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ、ステップ６０３より算出した学習曲線のパラメータＲＴ及びステップ６０５より算出した忘却曲線のパラメータＲ（ｔ）により予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは下記の式（１１）により算出できる。
【００４０】
【数２】
【００４１】
以上により、本実施形態による映像再生装置によれば、学習曲線に示される人間の学習能力特性並びに人間の忘却特性に基づいて予測値を算出することにより、ユーザの意図する映像特定箇所の表示をすることが可能になる。なお、忘却特性にのみ基づいて予測値を算出してもよいし、もしくは、学習曲線による補正、忘却特性による補正を切り替えても同様の効果を得ることができる。
【００４２】
＜実施形態３＞
図７は、実施形態３における予測値の算出方法を示すフローチャートである。本実施形態では、学習テーブルを用いた人間の学習能力特性を加味した予測値の算出方法を示す。
【００４３】
ステップ７０１において、操作最低時間算出部１０５は操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ７０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ７０３において、予測値算出部１０６はテーブル１１２にて保持している学習テーブルを参照し学習による補正値ＲＴを取得する。ステップ７０３において参照するテーブルの一例を図８に示す。このテーブルの内容は後に後述する。
【００４４】
ステップ７０４において、予測値算出部１０６はステップ７０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ及びステップ７０３より算出したパラメータＲＴにより予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは式（９）に基づいて算出する。
【００４５】
図８は図１における１１２のテーブルにて保持しているテーブル値の一例である。但しこのテーブルについては、本発明で例に挙げたテーブル値に限定されるのものではない。また、本テーブルはユーザごとに複数のテーブル値を持つことも可能である。列８０１は操作回数Ｎを表す。操作回数Ｎについてはステップ７０２においてカウンタ１１３より取得した操作回数Ｎを参照する。列８０２は学習による補正値ＲＴを表す。例えば図７におけるステップ７０１にて算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ＝０．５、ステップ７０２において取得した操作回数Ｎ＝３であった場合は、ステップ７０３にて図８の行８０４を参照することにより、学習による補正値ＲＴ＝１．０５を取得する。
【００４６】
ステップ７０３にて学習による補正値ＲＴ＝１．０５を取得した後は、予測値算出部１０６はステップ７０４にてステップ７０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎにより式（９）に基づいて予測値Ｔｐｒｅを算出する。この場合、予測値Ｔｐｒｅ＝Ｔｍｉｎ＋ＲＴ＋１．０５＝２．００となる。
【００４７】
なお、本実施例では連続的な場合について言及したが、離散的な場合についても本実施形態の仕組みによって同様の効果を得ることができる。
【００４８】
＜実施形態４＞
図７は、実施形態４における予測値の算出方法を示すフローチャートである。本実施形態では、学習テーブルを用いた人間の学習能力特性並びに忘却テーブルを用いた人間の忘却特性を加味した予測値の算出方法を示す。
【００４９】
ステップ９０１において、操作最低時間算出部１０５は操作最低時間Ｔｍｉｎを算出する。ステップ９０２において、予測値算出部１０６はカウンタ１１３より操作回数Ｎを取得する。ステップ９０３において、予測値算出部１０６はテーブル１１２にて保持している学習テーブルを参照し学習による補正値ＲＴを取得する。ステップ９０３において参照するテーブルの一例を図８に示す。ステップ９０４において、予測値算出部１０６はタイマ１１４より前回操作から経過した時間ｔを取得する。
【００５０】
ステップ９０５において、予測値算出部１０６はテーブル１１２にて保持している忘却テーブルを参照し忘却による補正値Ｒ（ｔ）を取得する。ステップ９０５において参照するテーブルの一例を図１０に示す。このテーブルの内容は後に後述する。
【００５１】
ステップ９０６において、予測値算出部１０６はステップ９０１より算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ及びステップ９０５より算出したパラメータＲ（ｔ）により予測値Ｔｐｒｅを算出する。予測値Ｔｐｒｅは式（１１）に基づいて算出する。
【００５２】
図１０はテーブル１１２にて保持しているテーブル値の一例である。但しこのテーブルについては、本発明で例に挙げたテーブル値に限定されるものではない。また、本テーブルはユーザごとに複数のテーブル値を持つことも可能である。列１００１は経過時間ｔを表す。経過時間ｔについてはステップ９０４においてタイマ１１４より取得した経過時間ｔを参照する。列１００２は時間ｔ後の保持量Ｒ（ｔ）を表す。例として、図９におけるステップ９０１にて算出した操作最低時間Ｔｍｉｎ＝０．６、ステップ８０２において取得した操作回数がＮ＝２であった場合は、ステップ９０３にて図８の行８０４を参照することにより補正値ＲＴ＝１．０５を取得する。
【００５３】
ステップ９０３にて学習による補正値ＲＴ＝１．０５を取得した後は、予測値算出部１０６はステップ９０４にてタイマ１１４より前回操作から経過した時間ｔを取得する。ここでタイマ１１４より取得した前回操作から経過した時間がｔ＝２０（分）であった場合は、ステップ９０５にて図１０の行１００３を参照することにより時間ｔ後（時間２０分後）の保持量Ｒ（ｔ）＝５８（％）を取得する。
【００５４】
ステップ９０５にて忘却による補正値Ｒ（ｔ）＝５８（％）の取得後、予測値算出部１０６はステップ９０６にて、操作最低時間Ｔｍｉｎ、ステップ９０３より取得した学習による補正値ＲＴにより式（１１）に基づいて予測値Ｔｐｒｅを算出する。この場合、予測値Ｔｐｒｅは２．０９１となる。
【００５５】
なお、本実施例では連続的な場合について言及したが、離散的な場合についても本実施形態の仕組みによって同様の効果を得ることができる。
【００５６】
＜実施形態５＞
図１に示した装置が有する各部は全てハードウェアでもって構成しているものとして上記実施形態では説明した。しかし、テーブル１１２等を保持する保持手段などを除く各部をコンピュータプログラムでもって構成しても良い。この場合、このようなコンピュータプログラムを格納するためのメモリと、このメモリに格納されているコンピュータプログラムを実行するＣＰＵとを有するコンピュータ若しくは映像再生装置は、上記各実施形態に係る映像再生装置に適用することができる。
【００５７】
図１１は、上記各実施形態に係る映像再生装置に適用可能なコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【００５８】
ＣＰＵ１１０１は、ＲＡＭ１１０２やＲＯＭ１１０３に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行うと共に、上記各実施形態に係る映像再生装置が行うものとして上述した各処理を実行する。即ち、ＣＰＵ１１０１は、図１の１０１〜１１１、１１３〜１１６として機能することになる。
【００５９】
ＲＡＭ１１０２は、外部記憶装置１１０６からロードされたコンピュータプログラムやデータ、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１１０９を介して外部から取得したデータなどを一時的に記憶するためのエリアを有する。更に、ＲＡＭ１１０２は、ＣＰＵ１１０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。即ち、ＲＡＭ１１０２は、例えば、フレームメモリとして割当てたり、その他の各種のエリアを適宜提供することができる。
【００６０】
ＲＯＭ１１０３には、本コンピュータの設定データや、ブートプログラムなどが格納されている。操作部１１０４は、キーボードやマウスなどにより構成されており、本コンピュータのユーザが操作することで、各種の指示をＣＰＵ１１０１に対して入力することができる。表示部１１０５は、ＣＰＵ１１０１による処理結果を表示する。また表示部１１０５は例えば液晶ディスプレイのようなホールド型の表示装置や、フィールドエミッションタイプの表示装置のようなインパルス型の表示装置で構成される。
【００６１】
外部記憶装置１１０６は、ハードディスクドライブ装置に代表される、大容量情報記憶装置である。外部記憶装置１１０６には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、図１に示した各部の機能及び図４〜図７、図９に示したフローをＣＰＵ１１０１に実現させるためのコンピュータプログラムが保存されている。更には、外部記憶装置１１０６には、処理対象としての各画像データが保存されていても良い。
【００６２】
外部記憶装置１１０６に保存されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ１１０１による制御に従って適宜ＲＡＭ１１０２にロードされ、ＣＰＵ１１０１による処理対象となる。Ｉ／Ｆ１１０７には、ＬＡＮやインターネット等のネットワーク、他の機器を接続することができ、本コンピュータはこのＩ／Ｆ１１０７を介して様々な情報を取得したり、送出したりすることができる。１１０８は上述の各部を繋ぐバスである。
【００６３】
上述の構成からなる作動は前述のフローチャートで説明した作動をＣＰＵ１１０１がその制御の中心となって行う。
【００６４】
＜その他の実施形態＞
また、本発明の目的は、前述した機能を実現するコンピュータプログラムのコードを記録した記憶媒体を、システムに供給し、そのシステムがコンピュータプログラムのコードを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムのコード自体が前述した実施形態の機能を実現し、そのコンピュータプログラムのコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。また、そのプログラムのコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した機能が実現される場合も含まれる。
【００６５】
さらに、以下の形態で実現しても構わない。すなわち、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムコードを、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込む。そして、そのコンピュータプログラムのコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行って、前述した機能が実現される場合も含まれる。
【００６６】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するコンピュータプログラムのコードが格納されることになる。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの操作コマンドを受け付ける入力手段と、
前記入力手段によって入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定する位置特定手段と、
ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出する算出手段と、
前記位置特定手段によって特定された位置を、前記算出手段によって算出された予測値を用いて補正する補正手段と
を備えることを特徴とする映像再生装置。
【請求項２】
前記算出手段は、所定の値を示すパラメータと操作回数Ｎからなる学習曲線に基づいて前記予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載の映像再生装置。
【請求項３】
前記算出手段は、忘却の早さλ並びに回復の速さμで示される忘却曲線に基づいて前記予測値を算出することを特徴とする請求項１乃至２に記載の映像再生装置。
【請求項４】
映像再生装置の制御方法であって、
ユーザからの操作コマンドを受け付ける入力工程と、
入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定する位置特定工程と、
ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出する算出工程と、
特定された再生中の映像の時間軸方向に関する位置を、算出された予測値を用いて補正する補正工程と
を備えることを特徴とする映像再生装置の制御方法。
【請求項５】
コンピュータが読み出して実行することにより、前記コンピュータを、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の映像再生装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
ユーザからの操作コマンドを受け付ける入力手段と、
前記入力手段によって入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定する位置特定手段と、
ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出する算出手段と、
前記位置特定手段によって特定された位置を、前記算出手段によって算出された予測値を用いて補正する補正手段と
を備えることを特徴とする映像再生装置。
【請求項２】
前記算出手段は、所定の値を示すパラメータと操作回数Ｎからなる学習曲線に基づいて前記予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載の映像再生装置。
【請求項３】
前記算出手段は、忘却の早さλ並びに回復の速さμで示される忘却曲線に基づいて前記予測値を算出することを特徴とする請求項１乃至２に記載の映像再生装置。
【請求項４】
映像再生装置の制御方法であって、
ユーザからの操作コマンドを受け付ける入力工程と、
入力された操作コマンドから再生中の映像の時間軸方向に関する位置を特定する位置特定工程と、
ユーザが特定の映像を認識してから映像再生装置が操作コマンドを実行するまでに必要な処理時間の予測値を、ユーザの能力特性を用いて算出する算出工程と、
特定された再生中の映像の時間軸方向に関する位置を、算出された予測値を用いて補正する補正工程と
を備えることを特徴とする映像再生装置の制御方法。
【請求項５】
コンピュータが読み出して実行することにより、前記コンピュータを、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の映像再生装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１１−１３０１２９（Ｐ２０１１−１３０１２９Ａ）
【公開日】平成２３年６月３０日（２０１１．６．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２８５７６６（Ｐ２００９−２８５７６６）
【出願日】平成２１年１２月１６日（２００９．１２．１６）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年６月３０日（２０１１．６．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１２月１６日（２００９．１２．１６）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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