Recently deep learning based image compression has made rapid advances with promising results based on objective quality metrics. However, a rigorous subjective quality evaluation on such compression schemes have rarely been reported. This paper aims at perceptual quality studies on learned compression. First, we build a general learned compression approach, and optimize the model. In total six compression algorithms are considered for this study. Then, we perform subjective quality tests in a controlled environment using high-resolution images. Results demonstrate learned compression optimized by MS-SSIM yields competitive results that approach the efficiency of state-of-the-art compression. The results obtained can provide a useful benchmark for future developments in learned image compression.

In this paper, we provide a detailed description on our approach designed for<br />
CVPR 2019 Workshop and Challenge on Learned Image Compression (CLIC). Our<br />
approach mainly consists of two proposals, i.e. deep residual learning for<br />
image compression and sub-pixel convolution as up-sampling operations.<br />
Experimental results have indicated that our approaches, Kattolab, Kattolabv2<br />
and KattolabSSIM, achieve 0.972 in MS-SSIM at the rate constraint of 0.15bpp<br />
with moderate complexity during the validation phase.

Compression has been an important research topic for many decades, to produce a significant impact on data transmission and storage. Recent advances have shown a great potential of learning based image and video compression. Inspired from related works, in this paper, we present an image compression architecture using a convolutional autoencoder, and then generalize image compression to video compression, by adding an interpolation loop into both encoder and decoder sides. Our basic idea is to realize spatial-temporal energy compaction in learning image and video compression. Thereby, we propose to add a spatial energy compaction-based penalty into loss function, to achieve higher image compression performance. Furthermore, based on temporal energy distribution, we propose to select the number of frames in one interpolation loop, adapting to the motion characteristics of video contents. Experimental results demonstrate that our proposed image compression outperforms the latest image compression standard with MS-SSIM quality metric, and provides higher performance compared with state-of-the-art learning compression methods at high bit rates, which benefits from our spatial energy compaction approach. Meanwhile, our proposed video compression approach with temporal energy compaction can significantly outperform MPEG-4, and is competitive with commonly used H.264. Both our image and video compression can produce more visually pleasant results than traditional standards.

This paper introduces recent trends in video streaming and four methods proposed by the authors for video streaming. Video traffic dominates the Internet as seen in current trends, and new visual contents such as UHD and 360-degree movies are being delivered. MPEG-DASH has become popular for adaptive video streaming, and machine learning techniques are being introduced in several parts of video streaming. Along with these research trends, the authors also tried four methods: route navigation, throughput prediction, image quality assessment, and perceptual video streaming. These methods contribute to improving QoS/QoE performance and reducing power consumption and storage size.

To ensure good quality of experience for user when transmitting video content, throughput prediction can contribute to the selection of proper bitrate. In this paper, we propose a throughput prediction method with recurrent neural network (RNN) model. Experiments are conducted to evaluate the methods, and the results indicate that proposed method can decrease the prediction error by a maximum of 29.39% compared with traditional methods.

Image quality assessment (IQA) is an inherent research topic in image processing field for several decades. Recently, machine learning has achieved success in many multimedia tasks and can be applied in IQA. Especially, screen content images (SCIs) is greatly increasing in various applications, but the characteristics of SCIs makes it difficult to directly apply general IQA methods to predict qualities. In this paper, we propose a fast no-reference SCIs quality prediction method. First, we use the convolutional neural networks (CNNs) to predict the quality scores of each patch. Second, we present a SCIs-oriented quality aggregation algorithm for acceleration. Experimental results demonstrate that our method can achieve the high accuracy (0.957) with subjective quality scores, outperforming existing methods. Moreover, our method is computationally appealing, achieving flexible complexity performance by selecting different groups of patches.

The popularity of high dynamic range (HDR) makes the inverse tone mapping become an important technique for HDR display. In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN) based inverse tone mapping method to generate a high-quality HDR image from one single standard dynamic range (SDR) image. First, we present a CNN design with a three-channel input, which considers both luminance and chrominance. Second, we propose to use overlapped inputs to remove the boundary artifacts, caused by zero padding in CNN. Experimental results demonstrate the high quality of our generated HDR images compared to the ground truth and conventional inverse tone mapping methods.

In order to recognize the transportation modes without any additional sensor devices, we propose a recognition method by using communication quality factors. In the proposed method, instead of Global Positioning System (GPS) and accelerometer sensors, we collect mobile TCP throughputs, Received Signal Strength Indicators (RSSIs), and cellular base station IDs (Cell IDs) through in-line network measurement when the user enjoys mobile services, such as video streaming service. In accuracy evaluations, we conduct two different field experiments to collect the data in five typical transportation modes (static, walking, riding a bicycle, a bus and a train,) and then construct the classifiers by applying Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN) and Random Forest (RF). Results conclude that these transportation modes can be recognized by using communication quality factors with high accuracy as well as the use of accelerometer sensors.

In this paper, to sustain a high-quality 24-hour video surveillance (i.e., high reliability) and reduce redundant video traffic volume (i.e., network friendliness), we propose an edge-centric video surveillance system that provides flexible adaptive control of the image enhancement process and video quality based on an event-driven adaptation. In the proposed system, the video bitrate is adaptively controlled according to the contrast of captured videos and conditions in a monitored area (e.g., 'normal', 'caution', and 'alert'). To confirm the system performance, we evaluate objective image quality, accuracy of human detection and video traffic volume generated by the proposed system. Evaluations conclude that the system can reduce the video traffic while sustaining high-quality visibility.

Adaptive rate video streaming on a novel Internet architecture, called Named Data Networking (NDN), appears to be a promising technology. However, given the source of content on NDN is unknown to the consumer, rate adaptation becomes inefficient. Moreover, the traffic at some nodes holding popular contents still can be congested. In this paper, we utilize the Internet of Things (IoT) device for assisting content delivery at an NDN router that has low bandwidth. The location of IoT devices installation is determined by a metric calculated from link bandwidth, delay, and utilization. We performed the experiments using DASH-NDN-JS on the setup network. The results demonstrate that our proposal could support NDN router to deliver video content to additional consumers efficiently. Thus, the network scalability can be improved with a reasonable cost.

Named Data Networking (NDN) has been recently introduced as a new future network architecture. The end-to-end throughput estimation for adaptive bit-rate video streaming on NDN is one of the most challenging topics. Specifically, the end-to-end throughput estimation on NDN appears to be unreliable, since the provider of content is unknown to the consumer. Moreover, partial caching on NDN router's Content Store could temporarily lead to packet loss due to throughput overestimation. In this paper, we present an active Interest adaptation scheme which operates by proactively estimating the throughput in a hop-by-hop fashion. The consumer node is then assisted with the most recent available end-to-end bandwidth. Therefore, the video player can promptly adapt to the change of network condition. The implementation evaluation using NDN-JS and DASH-JS on the setup network demonstrate that our proposed solution provides better average stream bit-rate and consumes less network bandwidth than the traditional system.

Throughput prediction is essential for ensuring high quality of service for video streaming transmissions. However, current methods are incapable of accurately predicting throughput in mobile networks, especially for moving user scenarios. Therefore, we propose a TCP throughput prediction method TRUST using machine learning for mobile networks. TRUST has two stages: user movement pattern identification and throughput prediction. In the prediction stage, the long short-term memory (LSTM) model is employed for TCP throughput prediction. TRUST takes all the communication quality factors, sensor data and scenario information into consideration. Field experiments are conducted to evaluate TRUST in various scenarios. The results indicate that TRUST can predict future throughput with higher accuracy than the conventional methods, which decreases the throughput prediction error by maximum 44% under the moving bus scenario.

Throughput prediction contributes a lot to adaptive bitrate control, adjusting the quality of video streaming accordingly to offer smooth media transmission and save energy at the same time. To solve the problem of throughput prediction for real time communication, this paper puts forward a new history-based throughput prediction method applying Hidden Markov Model in mobile networks. The main purpose of this method is to predict future throughput for real time communication in mobile network. Our novel approach utilizes Hidden Markov Model (HMM) with Gaussian Mixture Model (GMM) to deal with history time series of throughput and judge fluctuation factor with total variance when predicting future throughput. By conducting experiments with the new methodology, we compare the accuracy of the proposed method with three other conventional prediction methods. Results show our proposed method could identify data fluctuation effectively and predict future 100s throughput with high accuracy in various situations.

With increase of mobile wireless LAN systems, frequency contamination by the overlapping basic service set (OBSS) becomes a critical issue. In this paper, we focus on HCF controlled channel access (HCCA) to alleviate the OBSS problem. HCCA considers single BSS (SBSS) environment only and suppresses traffic of co-existing DCF (distributed coordination function) based WiFi access points (APs). We propose two methods that utilize capture effects to improve the coexistence capability with DCF networks, that we call DCF friendliness. The first method adjusts transmission timing in HCCA WLAN by applying inter-AP coordination. The second method enables simultaneous communication with surrounding DCF WLANs by changing the frame interval of HCCA to DIFS+1 SlotTime. Simulations show that both the proposed method can achieve higher throughput and better DCF friendliness.

In this paper, we propose a method to improve H.265/HEVC encoding performance for 8K UHDTV moving pictures by detecting amount or complexity of object motions. In 8K video, which has high spatial resolution, motion has a big influence on encoding efficiency. The proposed method estimates motion complexity by external process, and selects an optimal prediction mode and search ranges of motion vectors. By this method, we achieved highly efficient and low computation encoding.

In order to provide high-quality and highly reliable video delivery services for mobile users, especially train passengers, we propose a proactive content caching scheme that uses transportation systems. In our system, we place content servers with cache capability [e.g., content centric networking/named data networking (CCN/NDN)] in every train and station. Video segments encapsulated by MPEG-Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (MPEG-DASH) are distributed and pre-cached by the station servers before the trains arrive at the stations. The trains receive content via high-speed wireless transport, such as wireless LANs or millimeter waves, when they stop at the stations. We developed prototype systems based on hypertext transfer protocol and CCN/NDN protocol, evaluate their performance through two field experiments that uses actual trains, and compare with traditional video streaming over cellular networks. Such evaluations indicate that our system can achieve high-quality video delivery without interruption for up to 50 users simultaneously.

本稿では,配信サーバヘのコンテンツ到達時間を削減することを目的とした交通機関を活用したコンテンツオフロード方式を紹介した.本提案手法では,輻輳,障害エリアに居るユーザは,コンテンツ配信する際に,コンテンツを交通機関へ一時的に預け,交通機関が非輻輳エリアまで運搬し,転送を試みる方式である.性能評価として,理論モデルを構築し,シミュレーション評価を用い,その精度検証および性能評価を行った.実環境を想定した評価では,データ転送量が大きくなるほど大幅にコンテンツ到達時間を抑えられることを確認した.

画像の高能率符号化方式では、量子化に伴う情報量の削減とともに画質劣化が起こる。我々は過去に圧縮動画像の復号画像のみからPSNRの推定を行うNR(Non-Reference)型のブラインド推定を提案してきた。本稿では従来手法の前処理として時間方向のセグメンテーションを用いて、ブラインドPSNR推定を行う事を試みる。その結果、従来手法では推定が失敗してしまう場合でも安定したPSNR推定を行える事が出来、精度が向上した事を確認した。

本稿では,8K動画におけるH.265/HEVCの符号化方式制御の手法を提案する.8K動画では,その解像度の高さに伴い,動き量が大きなものとなる.このような動画に対しては,画面間予測における動き探索の探索範囲を拡大する必要があるが,動き探索は計算コストが大きいため,必要以上の探索範囲の設定は望ましくない.そこで本手法では,外部処理によって動画の動き量を推定し,推定された動き量に合わせて探索範囲を設定することによって,高効率な符号化を行う.ここで,探索範囲を拡大する場合には,HMの動きベクトル内挿機能を活用して,GOP間隔毎の探索範囲の拡大を行う.また,動きがランダムな動画に対しては,画面内予測のみで符号化することにより,低負荷な符号化を行う.

Information Centric Networking (ICN) is a new networking paradigm in which the network provides users with named content, instead of communication channels between hosts. However, many issues, such as naming, routing, resource control, and security, still need to be resolved before it can be realized practically. Further, the energy efficiency of ICNs has not been sufficiently considered. In this study, we evaluate the energy consumption of an ICN network by first measuring the power consumption of actual PCs/smartphones and constructing an energy consumption model. Then, by using the model and the simulator ndnSIM, we calculate the energy consumed by the network. We also evaluate the energy consumed for video delivery, with a view toward power-saving video delivery.

In order to tackle recent mobile traffic explosion, content offloading using Wifi access points from cellular network is deployed but the Wifi system itself is sometimes heavily congested. In this paper, we propose a content offloading system using transportation systems such as a train. In addition, we aim to incorporate CCN (Content Centric Networking) into our system to exploit its in-network caching capability. We compare three protocol designs, pure IP, IP+CCN hybrid and pure CCN, and show the efficiency of our system using a network simulator.

In recent years, researches of underwater sensor networks have continued to investigate environment and resources of the sea. Acoustic waves are used instead of radio waves for wireless communication in underwater. However, dedicated hardware is very expensive, experiments on the sea are very time-consuming, and huge water spaces are necessary to study the underwater acoustic communication. In this paper, we present a cheap and tractable software-defined acoustic communication platform running on PCs using MATLAB, and evaluate its characteristics in a variety of communication methods by changing modulation schemes, error correction codes, transmission power and frequency by using commercial speaker and microphone devices. Our current implementation achieves data rate of up to 4.5 Kbps.

A system is proposed that uses content-centric networking to deliver content to mobile users. It uses sensor data obtained from the device they are using to identify their means of transport. The content is then delivered in a manner that best matches that means. The means of transport is identified using a combination of features: average magnetic quantity, average value and standard deviation of acceleration, vehicle speed, and maximum power spectrum of acceleration.

An accurate (reliable) motion estimation (ME) algorithm using block matching for sequences including spatially periodic patterns is proposed and evaluated in comparison to conventional algorithms. Mismatch between accurate motion vectors (MVs) and MVs obtained by block matching (BM) which minimizes BM distortion is evaluated. BM distortion caused by MV sampling error (DVSE), which causes ME errors, is discovered. A new ME algorithm which uses the maximum value of DVSE (maxDVSE) is proposed. As for the proposed algorithm, maxDVSE is calculated for each block as a threshold of accurate vector candidates, and all candidate vectors for each block in a frame are stored. Accurate vectors are selected from the candidate vectors by finding so-called "anchor vectors" (namely, vectors at a unique point on spatially periodic patterns). The MVs are selected in a process starting from one block and propagated to neighboring blocks. Simulations are performed and the results show that average precision of the proposed ME algorithm is 98.9%, which is superior to that of other conventional algorithms.

Proactive content caching scheme utilizing transportation systems, especially on trains, was proposed in order to provide a robust content delivery with efficient wireless resource usage. This system requires content servers with NDN capability to be placed on every station and trains. The mechanism is to pre-cache the contents that users request to the station server before the train arrives, and the train server caches the content during its stoppage time. With this mechanism, users are able to have a continuous playback of videos while riding on trains. In this paper, we have proposed a browser-based implementation, called DASH-NDN-JS, for this proactive content caching scheme. We evaluate this scheme, and experiment with multiple users to see how it will affect the video quality each user will achieve and the bandwidth consumption between the connections. Our evaluations conclude that the increase of users lowers the video quality, but avoids congestion depending on what video content each user will want to request.

Block-based Motion Estimation (ME) has been widely used in various video coding standards to remove temporal redundancy. However, this ME has limitation that it can only compensate for a parallel translation. Various methods have been proposed for other motions such as zooming. In recent years, 8K UHDTV (7,680 x 4,320 pixels) has been developed. Since 8K has large motion by zooming that is difficult to be predicted by block matching, it is important to improve zoom motion estimation. In this paper, to handle zooming in 8K video sequences, we propose a method for improving the picture quality by global zoom estimation based on motion vector analysis extracted by block matching.

Providing robust content delivery service, such as Video on Demand, with efficient wireless resource usage is important for mobile users. To achieve this, we have proposed a proactive content caching scheme utilizing transportation systems (e.g., train). Because our previous prototype is immature and has a scalability issue, in this paper, we introduce an efficient transmission mechanism of Interest messages to improve throughput efficiency in mobile NDN, develop two prototypes based on NDN and HTTP, and then evaluate prototype performances by performing larger-scale field experiments on actual commercial railroad line. Evaluations conclude that our system can achieve high efficient content transfer and fully utilize wireless network bandwidth. As a result, our system can provide high-quality video streaming for up to 50 users simultaneously.

© Springer International Publishing Switzerland 2015. This paper presents a live version music identification system by modifying the conventional cover song identification system. The proposed system includes two stages: a live version identification phase and an audio scenedetection phase. We improve the accuracy of the system by weighting similarity scores in the live version identification phase and discriminating scenes by using RMS, pulse clarity and similarity scores. Results show that the proposed method performs better than the previous method. The final algorithm achieves 70% accuracy on average.

Providing robust video streaming along with efficient wireless resource usage is necessary for mobile users, especially on subway, and mobile carriers. To achieve this, we propose a highly-reliable buffer strategy based on long-term throughput prediction. Our approach has two elements which are called "long-term throughput prediction" and "guaranteed playout buffer filling mechanism." To avoid any video freeze due to network quality degradation, our approach calculates the optimal amount of playout buffer and schedules video download timing in a theoretical manner. We evaluate its performance via experiments in real environment. Evaluations conclude that our approach can provide highly-reliable video streaming and also achieve to reduce the average playout buffer size on the client.

In wireless networks, it is important to realize energy-efficient video delivery. To do this, we introduce energy-efficient video streaming over named data networking (NDN). In our proposed approach, we focus on two areas, namely, to improve the throughput performance by Interest aggregation, and to reduce the overhead energy using playout buffer-size control. We evaluate the power savings realized by our method using a hardware power-measurement tool. Our results show that Interest aggregation can realize an approximately 50% reduction in energy compared to conventional NDN implementation, and a large playout buffer size can reduce the energy by approximately 37% compared to the case of a small playout buffer size.

Content Centric Networking (CCN) has been emerged as a new networking paradigm. In CCN, adaptive video streaming is one of the most promising technologies. However, rate adaptation and outbound face selection are the primary concern since a node cannot reliably estimate the end-to-end throughput. In this paper, we propose a strategy for outbound face selection considering both response time and bit-rate of lost packets. These two aspects facilitate the node to choose which outbound face offers the best QoE. In a case where bit-rate of lost packets is greater than a half of transmitted bit-rate, the node will re-select outbound faces to avoid intermittent streaming. The experiments performed using CCNx demonstrate that our approach provides better average stream bit-rate than the earlier response time based method.

In this paper, we evaluate performances of 4K/2K video streaming using DASH-JS over 2.4/5GHz WiFi networks. We confirmed that fluctuation of reception quality was mainly caused by the minimum representation rate of MPEG-DASH contents and overlapped ON cycles for packet transmission.

Effective use of various wireless network interfaces is expected. In this paper, we evaluate Quality of Service characteristics of mobile 4K video using a radio communication quality map. We collect radio communication quality (e.g. throughput) by smartphones and visualize the quality in a heat map. Using this map, we select two routes that are expected to bring the highest and the lowest communication quality. We then evaluate QoS characteristic of 4K video streaming using MPEG-DASH on these two routes. The result shows that a good route user can achieve 1.5 times higher communication quality than a bad route user.

In this paper, we propose a method to control H.265/HEVC encoding for 8K UHDTV moving pictures by detecting amount or complexity of object motions. In 8K video, which has very high spatial resolution, motion has a big influence on encoding efficiency and processing time. The proposed method estimates motion features by external process which uses local feature points matching between two frames, selects an optimal prediction mode and determines search ranges of motion vectors. Experiments show we can detect motion complexity of 8K movies by using local feature matching between frames and we can select optimal configurations of encoding. By our method, we achieved highly efficient and low computation encoding.

本稿では,移動端末を対象とした快適経路ナビゲーションのコンテンツ先回り配信およびオフローディングシステムへの応用を検討した.コンテンツ先回り配信システムで提案されている配信スケジューリングを経路探索手法へ適応することで,安定した品質でビデオ配信を実現する快適経路の提案を行う.非常に単純なグラフ上で性能評価を行ったところ,ホットスポットのみで通信することから,セルラー配信時と比較して,大幅に通信時間を抑えることができ,端末の省電力効果が期待できることが分かった.

本稿では,スマートフォン上でMPEG-DASHを活用し,様々な無線規格を用いて4K映像配信時におけるQuality of Serviceの評価を行うことを目的としている.Long Term Evolution(LTE)や公衆無線LANサービスを利用し,周辺ユーザ数の影響,配信サーバへの同時接続端末数の影響,ユーザの状態(e.g.静止,徒歩,地下鉄移動)の影響を比較評価した.その結果,最も通信品質が良かったものは,5GHz帯のWi-Fiを利用時で,次にLTEであった.2.4GHz帯のWi-Fiは,最も品質が悪く,これは,周辺のAPの乱立による干渉が主な原因である.本実験で活用した4K映像では,2.4GHz帯のWi-Fi利用時を除き,選択されたビデオの品質も高く,再生フリーズも無かった.地下鉄乗車中においても,LTEを利用することで安定した再生が望めた.

今後、モバイル環境において大容量動画像コンテンツを中心にトラヒックが爆発的に増大する,膨大なトラヒックを処理するために、ネットワークとしてCDN (Contents Delivery Network)を経てネットワークのクラウド化を目的としてSDN (Software Defined Network)により仮想化ネットワークの実現を図ってきた.一方で、従来のIPネットワークのIPアドレスに依存しないネットワークとしてICN (Information Centric Network)が発表され、IPネットワークに対する優位性の検討が進められている.本論文ではICNを用いた列車内のコンテンツ配信システムとしてICNを用いて実証試験を行った結果について報告する.本研究は総務省SCOPE「先進的アプリケーション」の委託事業の協力により実証された成果である.

交通機関を利用しているユーザを対象とした高信頼ビデオストリーミングのためのバッファリング戦略手法の提案をする.本手法は,長期的スループット予測技術およびバッファ補充保証技術で構成される.長期的スループット予測技術を利用して,通信品質の変動を予測し,それに応じて確保する受信バッファ量を適応変化させるものである.その際,理論モデルにより,バッファ補充タイミングを算出することで,バッファ補充の保証を行う.性能評価として,実機評価したところ,通信品質が劣化したとしても,途切れない再生の実現を確認した.

We evaluated various characteristics of 4K video streaming using DASH-JS over LTE, public Wi-Fi services and WiMAX. We did experiments while stopping, walking, and riding the train. We found that a mobile user could enjoy smooth video streaming by using these networks even 4K video.

筆者らは,近年のモバイルトラフィックの爆発的な増加に対処するために,交通機関を活用したコンテンツ先回り配信システムを提案している.本稿では,その性能評価をするために,フィールド実験として,試験線を用いた実車両実験を行った.従来のCDNを想定したセルラーによる配信と比較し,先回り配信システムの有効性を明らかにした.

筆者らは，近年のモバイルトラフイックの爆発的な増加に対処するために，交通機関を活用したコンテンツ先回り配信システムを提案している．本稿では，その性能評価をするために，フィールド実験として，試験線を用いた実車両実験を行った．従来の CDN を想定したセルラーによる配信と比較し，先回り配信システムの有効性を明らかにした．We propose proactive content caching scheme utilizing transportation systems for robust video streaming with efficient wireless resources usage. In this paper, we develop a prototype system and evaluate its performances by using actual train vehicles and computer simulations. Evaluations conclude that our system can achieve higher-speed and highly-reliable video streaming rather than traditional CDN scenarios using cellular networks.

筆者らは，近年のモバイルトラフイックの爆発的な増加に対処するために，交通機関を活用したコンテンツ先回り配信システムを提案している．本稿では，その性能評価をするために，フィールド実験として，試験線を用いた実車両実験を行った．従来の CDN を想定したセルラーによる配信と比較し，先回り配信システムの有効性を明らかにした．We propose proactive content caching scheme utilizing transportation systems for robust video streaming with efficient wireless resources usage. In this paper, we develop a prototype system and evaluate its performances by using actual train vehicles and computer simulations. Evaluations conclude that our system can achieve higher-speed and highly-reliable video streaming rather than traditional CDN scenarios using cellular networks.

近年、移動しながら映像コンテンツを閲覧する機会が増えており、2017年には映像コンテンツがモバイルトラヒックの約7割を占めるとも予想されている。筆者らはこのモバイルビデオの省電力化に向けた検討を進めているが、既存のSDKを用いた評価では物理層までカスタマイズした評価は難しい。そこで本稿では、ソフトウェア無線の研究開発ツールとして広く使われているGNU Radioを活用し、変復調方式などを切り替えた場合のVLCストリーミングの特性評価を試みた。

筆者らは,交通機関を活用したコンテンツ先回り配信アプリケーションの提案を行っている.本稿では,その一つの重要要素である配信スケジューリング,スマートスケジューラの提案を行う。スマートスケジューラでは,中継点に先回り配信するコンテンツの品質,量,配信場所,配信タイミングを決めるものである.スマートスケジューラの性能評価および実機検証を行った結果,中継点におけるコンテンツサーバ間,列車サーバ間の帯域が十分に確保されている場合,スマートスケジューラは有効に機能していることが分かった.

我々は,高品質な通信を実現する快適経路の解析モデル提案をこれまで行ってきた.本稿では,より現実的な環境下として,HetNet環境下への拡張を行う.提案するモデルの検証として,実機実験との比較を行うため,実験フィールドである高田馬場における公衆無線LANスポットの評価を行った.具体的な実機検証では,移動経路,寄り道スポット数を変化させた実験シナリオを複数用意し,モデル検証を行った.その結果,いずれの実験シナリオにおいてもモデル精度は非常に良いことが分かった.

セルラトラヒック量は,ユーザ行動の影響により,日中のオフィス街と住宅地のように,空間的差異が生じる.本論文では,トラヒックの空間的不均一性を利用することで,セルラアップリンクトラヒックをオフロードするRoCNet(Robust Cellular Network)を提案する.RoCNetでは,蓄積運搬転送経路制御方式を用いて,トラヒック集中エリアにおいて生成されたトラヒックを低トラヒックエリアへオフロードする.また,パーティクルフィルタを用いることで,移動端末ごとに,過去の状態履歴に基づいて低トラヒックエリアへの移動可能性を予測し,移動可能性の高い移動端末へBluetooth等の近距離無線を用いて遅延を許容する生成データを転送することで,オフロード効果を高める.シミュレーションの結果,RoCNetを用いることで,トラヒック集中エリアから周囲の低トラヒックエリアへのトラヒック分散・平滑化が行われ,高トラヒックエリアの基地局の最繁時トラヒック量を約2割抑制できることを確認した.

画像の高能率符号化方式では、量子化に伴う情報量の削減とともに画質劣化が起こる。我々は過去に圧縮動画像の復号画像のみからPSNRの推定を行うNR (Non-Reference)型のブラインド推定を提案してきた。本稿ではその応用として、原動画像を入力として、H./264/AVCで圧縮した際のPSNRを予測する手法の提案を行う。その結果、80%以上の動画像フレームが予測誤差5dB以内でPSNRが予測可能であることが分かった。

近年,立体映像と多視点映像の標準化に注目が集まっている.通常,それらには動画像と奥行き情報をセットで用いる.また,Kinectや3Dカメラに代表される奥行き検出デバイスの普及が進んでおり,奥行き情報の取得が飛躍的に簡素化されつつある.今回我々は奥行き情報を用いてH.265/HEVCの2次元的な符号化画質改善を行う手法を提案した.具体的には,奥行き情報を用いて動画像の前景・背景分離を行い,その情報をもとに前景領域の位置検出をし,画質改善を行った.また,奥行き情報から動画像の境界領域の検出も行い,H.265/HEVCの精度改善を実現した.

一般に画像の客観画質評価の指標としてPSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)が用いられ、その計測には原画を用意する必要がある。しかし、YouTubeやニコニコ動画などのCGM (Consumer Generated Media)映像では、原画を用意することが困難な場合が多い。筆者らは原動画を用いず、かつビットストリームも解析せず、復号後の圧縮動画のみを用いてPSNRを推定するブラインド型PSNR推定の検討を行っている。これまでの検討では、推定精度を優先し動画の全フレームにおいて画質推定を行ってきたが、本稿では準リアルタイム処理を目指した高速化の検討を行った。全フレームにおいてブラインドPSNR推定を行う従来手法に対して、本稿では時間方向の情報を活用することで一定間隔のブラインドPSNR推定結果から全フレームの画質推定を行う高速化手法を検討する。

本論文では、全方位車載カメラ画像におけるイメージモザイキングの高速化について述べる。本論文における全方位車載カメラ画像とは、車の前方、後方、左右2つずつの計6台のカメラによって撮影される、走行中の周辺環境の画像群である。本画像群により走行中の全周囲画像を作成するため、イメージモザイキングを行いたい。筆者らは、モザイキングの処理フローを、画像ペアからのカメラ行列推定と、カメラ行列を用いた画像のモザイキング合成の2つの処理に分離し、相互に処理を独立させた。また、前地点までに推定したカメラ行列を後の画像に用いることで、推定処理を省略し、処理時間の短縮を試みた。さらに、推定が成功した地点でのカメラ行列を用いることで、カメラ行列が推定できなかった画像ペアに対して画像合成の実験を行い、結果を確認した。

Improving Quality of Service (QoS) in wireless networks is important and necessary for mobile users. We have previously proposed Comfort Route (CR) Navigation, which navigates users to their destinations using high QoS communication areas, such as Wi-Fi APs, rather than the geographical Shortest Route (SR). In this paper, we employ an analytical model to estimate the CR gain in a theoretical manner which assumes that available cellular and Wi-Fi throughputs are uniform within their coverage. The CR gain is computed by using basic parameters, including wireless network bandwidth and transmission time. To validate our model, we compare simulation results and real observation. These results conclude that the CR gain could estimate by using our analytical model.

To improve Quality of Service in wireless networks while mobile users travel, we introduce Comfort Route Navigation (CRN) which is a navigation system based on a user centric mobility management for next generation wireless networks. CRN provides an optimal route that satisfies user needs, such as obtaining maximum wireless resources. To achieve CRN, we construct an access point (AP) map of Shinjuku city. To reflect quality of APs in this map, we evaluate throughputs at seven public Wi-Fi spots. Based on these observations, we evaluate performance of our CRN via computer simulations and in a real environment. These evaluations conduct that a CRN user could obtain higher communication quality rather than a Shortest Route (SR) user. These evaluations also conclude that CRN gain depends heavily on the quality and location of the best broadband spot.

In recent years, video sequence with a depth map can be taken by a camera with RGB-D (depth) sensor like Kinect. On the other hand, quality degradation at occluded regions is inevitable when conventional 2-D video coding is applied. In this paper, we propose usage of an occluded region detection supported by the depth map for improvement of 2-D image coding quality. Experiments show that further improvement of picture quality at the whole of frame and occluded regions is addressed for H.265/HEVC compressed streams. © 2014 IEEE.

It is important for multimedia mobile users to obtain sufficient resources and a stable capacity of resources. Network resources such as available bandwidth for mobile users, however, fluctuate depending on the level of background traffic. The deployment of several access points enables mobile users to access more network resources on the way to their destination by taking the longcut route rather than the shortcut route. These users pay an extra cost to take the longcut route but obtain greater gains in throughput over the shortcut route. Previous research has shown that the gain-to-cost ratio can be more than double for the longcut route. No considerations, however, have been made for the case in which resource fluctuation is due to network congestion. This paper investigates the quality of service (QoS) for a longcut route with fewer resources (real resources) compared with that for one with the total resources (ideal resources) in the longcut route calculation. The results show that on average, users have gains of approximately double in real resources than their gains in ideal resources. This finding indicates that users can greatly improve their gains if they can accurately predict the resource fluctuation.

The peak signal-to-noise ratio (PSNR) used as an index of image quality usually requires original images, but this is difficult for consumer generated content such as videos on YouTube. Therefore, we developed two blind PSNR estimation methods without bit-stream analysis in which multiple support vector machines are prepared to learn differently encoded images in PSNR
using an entire frame and dividing the frame into two areas. We confirmed that higher estimation accuracy is possible for the latter method against that using the entire frame.

With the increasing demand for video streaming in mobile environment, we have been tackling a research on throughput prediction based on the measurement history data in order to improve service quality[1][2]. Since throughput fluctuation occurs sharply in mobile environment, useless packet loss or congestion occurs when available network bandwidth is insufficient compared to the bit rate of video contents. Hence, it is possible to improve the quality of service by deducing the available throughput and selecting appropriate bit rate for the video contents. In this paper, we propose a throughput prediction method that considers mobile locations of a train and their throughput history and show promising experimental results.

Extending battery life for smartphones while using wireless networks is important. In this paper, we propose Comfort Route for Energy Saving (CRFES), which helps users extend the battery life of their smartphones by navigating to their destinations via Quality of Service (QoS)-compliant energy-efficient spots such as Wi-Fi spots. To create CRFES, we construct maps of Wi-Fi spots using logging software we developed for Android phones. In addition to locations, we record actual throughput and energy consumption observed in cellular/Wi-Fi networks. So comfort route navigation is done by choosing a route which minimizes energy consumption instead of choosing the shortest path. Evaluations are carried out by computer simulation and one real city map. The results conclude that CRFES can save the battery life by approximately 50% by spending 1.6 times time cost to reach their destinations on average.

Traffic sign recognition contributes to the safety of drivers and people around the car. The system analyzes the road ahead images taken by on-vehicle camera, but blurred and distorted images make it difficult to recognize correct traffic sign. In this paper, we propose a method that deforms from ellipses to perfect circles and applies template matching with distorted sign templates.

Height data is very important not only as an indicator of growth in low birth weight infants, newborn, infants (infants below), but also for early detection of disease such as dwarfism. In this paper, we consider height estimation by image processing that targets lying infants for the purpose of reducing the burden of infants, doctors and parents. Furthermore, we compare results of using a single image and multiple images obtained by moving pictures, and show the latter contributes to improvement.

Feature analysis of audio compression is necessary to achieve high accuracy in musical content recognition and content-based music information retrieval (MIR). Bit rate differences are expected to adversely affect musical content analysis and content-based MIR results because the frequency response might be changed by the encoding. In this paper, we specifically examine its effect on the chroma vector, which is a commonly used feature vector for music signal processing. We analyze sound qualities extracted from encoded music files with different bit rates and compare them with the chroma features of original songs obtained using datasets for chord recognition. © 2014 Springer International Publishing.

Providing robust content delivery along with efficient wireless resource usage is important for next generation wireless networks. To achieve this, we propose a proactive content caching scheme utilizing transportation systems, especially trains. In our system, we place content servers with CCN capability to every train and station. Segments of video contents are pre-cached by the station servers before trains arrive at stations. Trains receive the contents via high-speed wireless transport while they stop at the stations. We develop a prototype system based on IP and CCN Hybrid protocols. We evaluate its performance by field experiment and compare with traditional CDN scenarios using cellular networks. Evaluations conclude that our system can achieve high-speed and high-reliable video delivery without freezing.

近年,モバイル端末におけるバッテリー寿命を延ばすことが重要な課題となっている.すでに,我々は,携帯端末における省電力を実現する快適経路ナビゲーションの提案を行っている.本稿では,より詳細な性能を解析,さらに推定するために,消費電力量をメトリックに加えた快適経路の解析モデルを提案する.解析モデルによると,省電力効果は,セルラーおよびWi-Fiのスループット,セルラー,Wi-Fi通信および非通信時の消費電力量,快適経路および最短経路のセルラー利用率,快適経路の寄り道度合で決定されることが分かった.また,モデル検証をするために,シミュレーション評価結果と比較したところ,解析モデルの精度は非常に良いことが分かった.

筆者らは,ICN (Information Centric Network)によるエネルギー利用効率の高い情報ネットワークの実現を目指すGreenICN (Architecture and Applications of Green Information Centric Networking)の取り組みにおいて,効率的なビデオ配信及びキャッシュ技術の研究開発を実施している.ビデオ配信のエネルギー利用効率を高める一つの方法として,無駄なパケットロスを極力減らすことが考えられる.パケットロスは,ビデオ配信レートに比して実際の帯域が不足している場合に発生し得るため,実際の帯域を推測してビデオ配信のレート決定に活用することで,効率的なビデオ配信が可能となる.本発表では,その初期検討として,無線指標から推測されるスループットと,時間帯や接続先基地局に基づいて推測されるスループットの内,小さい方をスループット予測値するモバイルネットワーク性能の予測手法及び,手法検討のための事前実験について報告する.

近年,無線ネットワークにおけるQuality of Service (QoS)の向上が重要課題として挙げられ,すでに,我々は,移動端末において高品質な通信を実現する快適経路ナビゲーションの提案を行っている.本稿では,より詳細に性能解析をするため,また,快適経路の性能を推測するために,快適経路の解析モデルを提案する.解析モデルのモデル検証として,シミュレーション評価との比較を行ったところ,我々の解析モデルの精度は非常に良いことが分かった.解析モデルによると,快適経路の効果は,セルラー,Wi-Fiのスループット比率,最短経路のWi-Fiカバー率,快適経路のセルラー利用率,ユーザコストによって決定され,特に,セルラー,Wi-Fiのスループット比率の影響が大きいことが分かった.

近年,立体映像と多視点映像の標準化に注目が集まっている.通常,それらには動画像と奥行情報をセットで用いる.また,同時に動画像の符号化を行うときオクルージョン領域の画質劣化は避けられないものである.我々は奥行情報を利用して,オクルージョン領域の検出を行い,その情報からオクルージョン領域の画質改善を行う手法を提案する.

本研究は，音楽情報処理で使用される特徴量クロマベクトルとそれを用いた和音認識について，楽曲の周波数特性の変化の影響を調査する．ダウンサンプリングや圧縮後のデータは周波数特性が変化していることから，音楽要素の認識やコンテンツベースな情報検索の結果に影響を及ぼすことが懸念される．そこで本稿では，ビットレートやサンプリングレートの異なる楽曲に関し，クロマベクトルの解析を行い，その品質について和音認識用データセットを用いて評価を行った．Feature analysis of music encoded with different bit rates and sampling rates is necessary to achieve high accuracy in musical content recognition and content-based music information retrieval (MIR). Bit rate and sampling frequency differences are expected to adversely affect musical content analysis and content-based MIR results because the frequency response might be changed by the encoding. In this paper, we specifically examine its effect on the chroma vector, which is a commonly used feature vector for music signal processing. We analyze chroma vectors extracted from encoded music files with different bit rates and compare them with chroma features of original songs obtained using datasets for chord recognition.

近年,マルウェアによる被害が増加しており,対策が必要となっている.本研究では,マルウェアによる感染の有無を判定することで感染拡大を防ぐことを目標としている.本稿では,正常時のトラヒックデータとマルウェアに感染した後のトラヒックデータの特徴量毎の時間的な変化の違いに着目し,その時間的な変化をN-gramとしてまとめて扱うことで識別を行う手法を提案する.トラヒックデータの識別方法としては,正常時のトラヒックデータのN-gramと感染した後のトラヒックデータのN-gramの確率密度の大小で識別を行った.確率密度の算出のために最近傍密度推定法を用いた.マルウェアに感染した後のトラヒックデータとしてはCCCDATAset2010,2011を用い,正常なトラヒックデータとしては,あるPCで発生させたアプリケーショントラヒックを用いた.

Video streaming is one of the most popular Internet applications for years. To improve content availability and scalability, CDN and P2P networking have been widely used. However, the current Internet architecture, which relies on a host-based communication, has no ability to leverage caching at the network level. Recently, Content Centric Networking (CCN)has been emerged as a new networking paradigm. The communication of CCN focuses on the named contents instead of the IP addresses. This paper provides a framework for enabling video streaming over CCN. We performed experiments using CCNx on the PlanetLab to explore how an overlay path and a chunk size affect the streaming quality. Furthermore, we study the deployment of MPEG-DASH to achieve adaptive bit-rate streaming over CCN, which reveals additional challenge.

ストリーミングは、かつてはRTP/UDPとRTSPを用いる方式が主流であり、HTTP(TCP)ストリーミングはファイアウォールを超えられない場合の代替手段として用いられていた。しかし、インターネットの広帯域化とCDN (Content DeliveryNetwork)の普及に伴い、HTTP/TCPを用いての配信が主流になりつつある。さらに、Appleが提案したHTTP Live Streamingや、ネットワークの環境に応じて、配信するストリーミングデータの質を動的に変化させる事ができるMPEG-DASHが注目を集めている。一方、スマートフォンやタブレットPCの普及に伴い、LTEネットワークが急速に普及・発展している。そのため、本研究では、LTEハンドオーバーが発生する状況下において、HTTP Live StreamingやMPEG-DASHを行った場合、どのような問題点や課題が発生するかシミュレーション実験を行い、調査した。

近年、Underwater Sensor Networks は海中の観測データを収集するネットワークとして注目を浴びている田。しかし、海中環境は音波通信における伝送遅延の増加、雑音などでの様々な影響を受けるために、データ伝送が厳しい環境となっている。 Underwater Sensor Networks においても陸上通信と同様にルーティングプロトコルが必要となる。しかし、海中での様々な影響を受け、データ伝送が厳しい環境であるUnderwater Sensor Networkでは既存のルーティングプロトコルが有効とは言い難い。本稿では、ルーティングプロトコルに着目し、ネットワーク性能向上を目指す。中断や切断が多発したり、大きな伝送遅延が生じたりする劣悪な通信環境、ネットワークのことをDTN(delay/disruption-tolerant networking)という。そこで、本稿ではDTN向けのルーティングプロトコルとして提案されているEpidemic Routing[2]をUnderwater Sensor Networks に使用し、AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)との比較検討を行う。

近年、海中環境の調査を効率的に行うため、Underwater Sensor Network が注目を集めている。 UnderwaterSensor Network では、AUV(自律型無人潜水機)と呼ばれる移動式のロボットにセンサ端末とモデムを搭載レ|青報の収集を行うが、その際エネルギーの消費を抑えることが重要となる。本研究では既存の研究を引用しつつ、音波モデムによるデータ送信とAUVの移動のそれぞれについて、調査に必要な消費エネルギーの定式化を行う。また、ネットワークシミュレータNS-3を用いてシミュレーション実験を行い、消費エネルギーを削減する方法について検討していく。

ネットワークのブロードバンド化に伴う様々なインターネットサービスが展開されている昨今,サービスを利用するユーザの増加がもたらすネットワーク全体またはサービスを処理するサーバへの負荷が高まることによるサービス品質の低下が問題視されている.これらの問題を解決する手法としてQoS技術が注目されており,ネットワーク設計において活発に用いられている.このQoS技術の中では,ネットワークを待ち行列としてしばしばモデル化する.近年,重要なテーマの一つとしてシック(遅延変動)を予測・モデル化することが挙げられる.平均待ち時間を考慮に入れた様々な解析手法が提案されているが,より高い精度を求めるために分散を考慮する手法を本稿では提案する.非常に解析が困難になることから,最も基本的なモデルであるFIFO (First-In-First-out)規律に従ったシステムを対象とし,GI/GI/1システムにおける分散の近似式を提案する.導出された近似式はシミュレーションによって精度を検証する.また,実トラフィックに於ける待ち時間の平均と分散を計測し,提案近似式が実環境に対してどの程度有効近似を示すかを検討する.

近年,Wi-Fiスポットが非常に混んでいると言われており,混雑度状況を可視化することが望まれている.本稿では,混雑度可視化を行うために,スループットとアクティブユーザ数の関係性を実機実験に基づき単純な近似式で表現し,またアクティブユーザ数の推移をモデル化する.また,混雑度の指標として利用するために,スループットだけでなく,アクティブユーザ数の推移によって期待されるスループット変動率の算出を試みる.また,混雑度の定義として,スループットとスループットの変動率を利用して4段階に分類し,精度評価を行った.今回の条件下では,70〜90%という比較的高い精度で混雑度推定が可能となることがわかった.

PSNRの計測には原画を用意する必要があるが、CGM映像では原画を用意することが困難な場合が多い。そこで筆者らはPSNRを変化させた多数の圧縮画像をSVMに学習させ、さらに顕著性マップを用いて画像を顕著領域と非顕著領域に分割することで推定精度の改善を図るブラインド画質推定に関する検討を進めてきた。しかし、顕著性マップでは、全体的に平坦な画像もしくは複雑な画像であっても相対的に顕著性領域の検出を試みるため、適切な分割が行われず精度が悪くなることがあった。そこで本稿では、動画において各フレームをACレベルを用いて2つに分割し、領域ごとにブラインドPSNR推定を行うことを試みる。これによって、顕著性マップによる分割が失敗する場合でも、安定したPSNR推定を行えることを確認した。

画像の高能率符号化方式では、低ヒットレート時にブロック処理に起因したブロック歪が再生画像中にしばしば発生する。圧縮画像の客観画質評価尺度としてPSNR、SSIMがよく用いられているが、これらはブロック歪に影響された画質劣化を十分に評価できるものではない。一方、復号画像におけるフロック歪の影響を評価する様々な手法が提案されているが、現時点で確立された手法があるとは言い難い。そこで本稿ではMPEG-2圧縮画像を対象に収集した多数の主観評価結果に基づき、従来手法で求めた各種の画像特徴量とブロック歪みの主観評価結果の相関性を評価する。また、その結果の応用として、圧縮画像のみからブロック歪みの影響量を推定するNR型画質評価手法についても検討を行う。

画像超解像品質は,雑音成分により劣化する.しかし,雑音成分は画像表現や解像感の向上に重要であるため,除去すれば良いというものではない.そこで我々は,原画像を信号成分と雑音成分に分離して各々超解像した後,合成を行うことを特徴とする方法を提案する.信号成分の超解像では,信号成分と,その多重解像度分解成分間のレジストレーションを行い,その超解像パラメータを最適化する.

本稿では,携帯端末に搭載されている地磁気センサ,加速度センサ,GPSから取得できるセンサデータを用いることによる,徒歩,電車,バス,自動車といったユーザの移動状態を識別する手法について述べる.各移動状態において携帯端末から取得したセンサデータを調査した結果,移動状態毎に差異が見られることを確認した.特に,電車における磁気量や,バス・自動車の各運転状況における加速度に固有の特徴が顕著に出現することが判明した.ここで,平均や標準偏差などの統計量や,パワースペクトルなどの特徴量が移動状態の識別に有効であるか検討を行った.

本稿では,携帯端末に搭載されている地磁気センサ,加速度センサ,GPSから取得できるセンサデータを用いることによる,徒歩,電車,バス,自動車といったユーザの移動状態を識別する手法について述べる.各移動状態において携帯端末から取得したセンサデータを調査した結果,移動状態毎に差異が見られることを確認した.特に,電車における磁気量や,バス・自動車の各運転状況における加速度に固有の特徴が顕著に出現することが判明した.ここで,平均や標準偏差などの統計量や,パワースペクトルなどの特徴量が移動状態の識別に有効であるか検討を行った.

Three-dimensional (3D) video service is expected to be introduced as a next-generation television service. Stereoscopic video is composed of two 2D video signals for the left and right views, and these 2D video signals are encoded. Video quality between the left and right views is not always consistent because, for example, each view is encoded at a different bit rate. As a result, the video quality difference between the left and right views degrades the quality of stereoscopic video. However, these characteristics have not been thoroughly studied or modeled. Therefore, it is necessary to better understand how the video quality difference affects stereoscopic video quality and to model the video quality characteristics. To do that, we conducted subjective quality assessments to derive subjective video quality characteristics. The characteristics showed that 3D video quality was affected by the difference in video quality between the left and right views, and that when the difference was small, 3D video quality correlated with the highest 2D video quality of the two views. We modeled these characteristics as a subjective quality metric using a training data set. Finally, we verified the performance of our proposed model by applying it to unknown data sets.

In Peer-to-Peer (P2P) networks, an incentive mechanism is a necessary component to deal with the free-riding behavior. The challenge is that direct reciprocal incentives
e.g., tit-for-tat, which consider the cooperation of peers in a pair-wise manner, are not suited with P2P streaming. In this paper, we propose a new service differentiation mechanism to provide a redistribution incentive for P2P streaming in a hybrid overlay network. The contribution of a peer can be measured from the number of video sub-streams that it uploads to other peers. By sending one request message, the number of sub-streams that each peer can retrieve is varied by its contribution level. An altruistic peer thus has to send less request messages and will experience smoother video quality than a selfish peer. Through simulations, we demonstrate that our solution can provide service differentiation among peers with better streaming quality than the tit-for-tat scheme.

Network resources for mobile users such as available bandwidth fluctuate depending on the level of background traffic. The deployment of many access points enables mobile users to access more network resources on their way to their destination by taking the longcut route rather than the shortcut route. These users pay some extra cost to take the longcut but obtain greater gains, such as in throughput, over the shortcut route. Previous research has shown that the gain-to-cost ratio can be more than double for the longcut route. No considerations, however, have been made for the case in which resource fluctuation is due to network congestion. This paper investigates the Quality of Service (QoS) for a longcut route with fewer resources (real resources) compared with that for one with the total resources (ideal resources) in the longcut route calculation. The results show that, on average, users have gains of approximately twice in real resources of their gains in ideal resources. This finding indicates that users can greatly improve their gains if they could accurately predict the resource fluctuation. Copyright © 2013 ACM.

This paper presents an RTT-fair TCP congestion control using ACK interval measurement and extends the approach to have inter-protocol friendliness, especially with CUBIC TCP. In the previous RTT-fair TCP congestion control, including ours, estimation of RTTs of a competing flow had been a problem. We try to solve this problem by measuring ACK arrival intervals, which are observable parameters by an end host. This approach enables estimation of congestion window behaviors, in addition to RTTs, of a competing flow. We then extend our congestion control to have friendliness to CUBIC-TCP, in addition to classical TCP-Reno, in an adaptive manner. Extensive experiment results are shown for simulations and implementations and effectiveness of our approach is confirmed.

This paper presents a TCP differentiation based on TCP version identification and IEEE 802.11e EDCA for low delay multimedia streaming over wireless LAN. It has been known that delay-based TCP can achieve low delay transport as long as it does not compete with loss-based TCP. However, when competition happens, it seriously decreases its rate by itself due to RTT increase. In order to alleviate this problem, we consider combination of TCP version identification and prioritized transport of delay-based TCP by EDCA at an access point. We evaluate this approach by simulations and implementations, and confirm its effectiveness. © 2013 IEEE.

In vehicle-to-vehicle communication, a message named BSM (Basic Safety Message) has a major role to inform a driver about surrounding condition. A vehicle periodically sends the BSM which includes the information of itself. Traffic load issues caused by BSMs would often be raised on heavily congested roads. Therefore, BSM congestion controls to avoid traffic congestion are challenging. This paper proposes a new BSM congestion control named BRAEVE. BRAEVE adapts its BSM generation rate according to the number of neighbor vehicles in communication range and then controls overall network traffic load. Our simulation evaluation shows that BRAEVE provides more uniform recognition of surrounding vehicles than an existing method, which brings much better safety assurance to a driver.

Objective picture quality measures cannot estimate the effect of blocking artifacts caused by video compression sufficiently. In this paper, we apply cepstrum analysis to quantify the blocking artifacts. We show experimental results for some test sequences using different coding schemes and prove effectiveness of our approach.

Quality of image super-resolution (SR) degrades by noise component. However it should not be eliminated because it is important for high definition impression for digital cinema. Therefore we propose an image SR method by synthesis of resolution-enhanced signal and noise components respectively after dividing an original image into signal and noise components. The signal component is resolution-enhanced using image registration between the signal component and its wavelet multi-scale components with resolution-enhanced parameter optimization. © 2013 IEEE.

Most network applications nowadays are related to the distribution of contents from a source to a number of users. Several developments such as CDN and P2P networking have been used to provide access to contents at the network edges. However, they have no ability to leverage caching at the network level and still rely on a host-based communication model. Recently, Content Centric Networking (CCN) has been emerged as a new networking paradigm. In CCN, the communication focuses on the named content instead of the IP address. This paper provides a framework for enabling video streaming over CCN. We performed experiments using CCNx on the PlanetLab to explore the effects of an overlay delivery path and a chunk size to the streaming quality. Furthermore, we study the deployment of MPEG-DASH to achieve adaptive bit-rate streaming over CCN, which reveals additional challenge. © 2013 IEEE.

We present a robust cellular network (RoCNet) that combines a cellular and an opportunistic networks for spatial uplink mobile data offloading, which focuses on the spatial difference of the traffic load among areas (e. g., business district and residential area in the daytime). RoCNet realizes the spatial data offload by leveraging the store-carry-forward routing mechanism. In the area where traffic load is high, delay-tolerant data originated from a mobile terminal is directly forwarded to a nearby terminal using Bluetooth or wireless LAN instead of being transmitted to a congested cellular base station. When the data is carried by the nearby terminal to other area where the traffic load is low, the data is forwarded to a cellular base station. To enhance the offload effect, it is necessary for data to be forwarded to a terminal that moves to a low traffic load area. In this paper, we use the particle filter to predict user behavior. Before forwarding data between mobile terminals, the terminals exchange prediction results and decide whether or not the data should be forwarded. We conducted a computer simulation whose result shows RoCNet can spatially offload uplink traffic in a traffic concentration area to non-congested areas. As a result, RoCNet can suppress peak traffic by about 20 percent in a traffic-congested base station by distributing traffic to vicinity base stations.

近年,スマートフォンやタブレット端末の普及,多様化により,今やスマートフォンの存在は人々の生活において無くてはならないものとなりつつあり,スマートフォンのバッテリー残量に非常に敏感になっている.このような背景のもと,我々は,すでに発表している最適寄り道経路に,端末の消費電力量をメトリックに加えたComfort Route for Energy Saving (CRFES) を提案する.CRFESでは,獲得通信量と消費電力量を両立した経路であり,Wi-Fi通信を利用することで,目的地へ向かうまでの所要時間が長くなるが,大きな省電力につながることがわかった.

近年のインターネット通信の高速化や利用できるサービスの多様化に伴い,トラヒック量の変動が著しい.トラヒックの混雑を回避するため,ネットワークを流れるトラヒック量の予測は,ネットワークを運用する上で非常に有益な情報であり,ネットワーク管理者が,事前にネットワーク上のトラヒック量を把握・制御することで,通信品質の劣化を防ぐことが望ましい.このため,筆者らは従来研究において十分な検討が行われていない,気象情報やカレンダ情報を始めとした外的要因に着目したトラヒック予測手法について検討している.本稿では,Webサービスへのアクセスログデータを評価対象として,ロジスティック回帰分析法を用いたトラヒック予測手法を提案すると共に,従来手法の一つである重回帰分析法との比較により,本手法の有効性を示す.

筆者らは以前にSIFTの平滑化処理にBilateral Filterを導入することで,精度面から性能を改善する手法を提案した.本論文では,本手法の応用例として一般物体認識への適用を検討する.従来手法との比較として,対応点探索や識別率の向上が確認できた.また,特徴点を与えるしきい値と識別率,特徴点数との関係も示す.

ビット深度スケーラブル動画像符号化方式とは,10bit深度などのHDR動画を,HDR環境・従来環境へ,冗長性を廃し同時に符号化する手法である.本論文では,ヒストグラムを補間する非線形フィルタを用い,レイヤ間予測の性能改善を行う手法を提案する.

近年,無線携帯端末,無線インフラの普及により,街中,移動中にインターネットサービスを受ける需要が高まっている.本稿では,無線LAN通信を効率良く利用するための最適寄り道経路手法を,従来の理論モデルによる評価の替わりに,実環境の実測データに基づくスループット特性モデルを用いて評価を行った.実環境の実測データとして,公衆無線LANサービスにおける実スループット特性を評価した.さらに、その結果を利用して,新宿を想定した評価マップにおける最適寄り道経路をシミュレーション評価,実機評価,両面において,最適寄り道経路の有効性を示した.シミュレーション評価,実機評価ともに,約15倍もの大きな寄り道効果が得られることがわかった.

従来のTCPは有線向けに設計されているためにウィンドウサイズを積極的に増加させる。そのため、無線マルチホップアドホックネットワークではMAC層でのコンテンションやパケット衝突などを引き起こし、性能低下に繋がる。そこで、TCP Vegasをベースにしたウィンドウサイズの増加幅・増加回数を抑制する輻輳制御方式が提案されている。低遅延なこの方式は、ノード配置がシンプルな環境では効果的に作用する。しかし、現実的で複雑な環境では効果的に作用しないことがあるため、本研究ではパケットロス後の対応を改良することで、改善を目指す。また、無線マルチホップネットワークにおけるTCPスループットの理論上限を参照しつつ、シミュレーションによって提案方式の有効性を示す。

本稿では、TCPバージョン識別とEDCA制御を併用したTCP差別化手法について報告する。TCPの輻輳制御の中で、遅延ベース手法のVegasは、RTTを基に輻輳制御を行うことで、RTTを抑えることができる。そのため、単独では無駄のない通信が可能である。しかし、Vegasは他のTCPと競合した際に、帯域を奪われてしまうといった親和性の問題がある。この親和性を改善するための1つの方法として、既にTCP差別化を提案し、シミュレーションにおいては評価を行った。本稿では、実機実験と実機に環境を合わせたシミュレーションによって、実環境においてのTCP差別化の効果を明らかにする。

近年、海中の環境調査を目的として、海中にSensor Networkを構成するというUnderwater Sensor Networkの研究が盛んに行われている。Undewater Sensor Nctworkでは、AUV(自律型無人潜水機)と呼ばれる移動式のロボットにセンサー端末とモデムを搭載し情報の収集を行う。その際エネルギー消費を抑えることは非常に重要である。本研究では、データ送信時に消費されるエネルギーとAUVの移動で消費されるエネルギーについて、数式とシミュレーションの両方を用いて比較検討を行う。

近年、Underwater Acoustic Sensor Networks(UWASNs)は海中の観測データを収集するネットワークとして注目を浴びている。しかし、海中における通信は利用帯域の制限、音波通信における伝搬時間の増加、様々な雑音など、厳しい環境において行われる。そのため、既存の陸地無線とは異なるUWASNsに適したデータリンク層やネットワーク層プロトコルの研究が多くなされている。本稿では、MACプロトコルでのデータ通信の信頼性を向上させるための自動再送制御(ARQ)、およびアクセス制御に着目した。ARQとして、selectiveとContinuous ARQとを組み合わせた手法を提案し、アクセス制御にはIEEE 802.11のCSMA/CAをUWASNs仕様に再設計を行い、新たなNAV(Network Allocation Vector)とCW(Contention Window)の取り決めであるSynchronous NAVおよびLinear CWを提案する。それらをMACプロトコルとして、シミュレーション通じてネットワーク性能の評価を行う。

近年,ITS (Intelligent Transportation System)の技術が急速に発展してきている.ITSにおける車車間通信では,BSM(Basic Safety Message)と呼ばれるメッセージに自車の情報を載せて,定期的に周辺車両に知らせることにより,危険な状況を事前にドライバーに伝える重要な役割を果たす.高速道路等での渋滞した道路状況では車両が密に存在するため,BSMによるトラフィック負荷が問題となってくる.そこで,BSMの送信頻度(レート)や送信パワーを変化させることにより,輻輳を回避する手法が近年研究されている.本研究ではBSMのレート制御に着目し,従来手法に関して,より現実に近い状況下において問題があることを指摘すると共に,解決策とその検討をシミュレーション実験により行った.

TCPの輻輳制御方式において,他のコネクションとの公平性を高めるためには,ネットワークの状態を推定情報を得ることが有効である.ネットワーク状況を推定するためには,中継ノードにおいて計測を行い端末にフィードバックを行う手法がある.しかしインターネットなど現状のネットワークにおいてTCPの輻輳制御が自律分散制御であることを考慮すると端末が直接取得可能な情報を利用して推定を行うことが望ましいと考えられる.よって本稿では,端末が直接取得可能なACKの到着間隔に着目してネットワークの状況の推定を行い,その情報を用いてRTT公平性の高い輻輳制御を行うことや新たに標準となりつつある制御方式へ親和性のある制御ができることを示す.

筆者らは,セルラに代表されるインフラネットワークと,DTN(Delay Tolerant Network)に代表される定期/不定期に到来する通信機会を有効利用して通信を実施するopportunisticネットワークとを組み合わせ,災害時通信と通常時のトラフィックオフロードを実現するロバストセルラネットワーク(RoCNet)の検討を実施している.RoCNetは,災害時にはDTNのような蓄積・運搬・転送による通信手段を提供する一方,通常時は局所的なトラフィック輻輳を緩和するために蓄積・運搬・転送の仕組みを利用する.本稿では,RoCNetの概要を紹介するとともに,RoCNetによりトラフィック集中エリアのアップリンクトラフィックを輻輳状態でないエリアに空間的にオフロード可能というシミュレーションによる初期評価の結果を示す.

本稿では,3軸加速度センサを用いた歩行状態(平地歩行,階段上り,階段下り)識別における音声処理で使われているケプストラム分析を応用することの有効性を示す.ケプストラムが歩行時の加速度の平均や分散等の統計量と比較して,識別精度が高くさらに経年変化や路面状態変化といった取得環境の影響を受けにくい特徴量であることを実験的に確認した.そして,その理由についてケプストラム分析により分離したスペクトル包絡の特徴を調べることにより考察した.

This paper focuses on RTT-fairness of multiple TCP flows over the Internet, and proposes a new TCP congestion control named "HRF (Hybrid RTT-Fair)-TCP". Today, it is a serious problem that the flows having smaller RTT utilize more bandwidth than others when multiple flows having different RTT values compete in the same network. This means that a user with longer RTT may not be able to obtain sufficient bandwidth by the current methods. This RTT fairness issue has been discussed in many TCP papers. An example is CR (Constant Rate) algorithm, which achieves RTT-fairness by multiplying the square of RTT value in its window increment phase against TCP-Reno. However, the method halves its windows size same as TCP-Reno when a packet loss is detected. This makes worse its efficiency in certain network cases. On the other hand, recent proposed TCP versions essentially require throughput efficiency and TCP-friendliness with TCP-Reno. Therefore, we try to keep these advantages in our TCP design in addition to RTT-fairness. In this paper, we make intuitive analytical models in which we separate resource utilization processes into two cases: utilization of bottleneck link capacity and that of buffer space at the bottleneck link router. These models take into account three characteristic algorithms (Reno, Constant Rate, Constant Increase) in window increment phase where a sender receives an acknowledgement successfully. Their validity is proved by both simulations and implementations. From these analyses, we propose HRF-TCP which switches two modes according to observed RTT values and achieves RTT fairness. Experiments are carried out to validate the proposed method. Finally, HRF-TCP outperforms conventional methods in RTT-fairness, efficiency and friendliness with TCP-Reno.

Previous our research has introduced an optimal longcut route problem and a number of solutions to this problem. However, to date, the literature has only presented evaluations based on a single theoretical radio propagation model. Because throughput characteristics derived from radio propagation models significantly affects longcut route performance, this study introduces three simple models by referring to actual measurement values. The results of our evaluation show that there are large differences in performance between the three models. The Non-Line-of-Sight model can have an improvement ratio approximately five times greater than that of the Line-of-Sight Indoor model and six times greater than that of the previous theoretical model. © 2012 IEEE.

In Peer-to-Peer (P2P) networks, a great number of peers are reluctant to contribute to the system. An incentive mechanism thus becomes a necessary component to motivate the cooperation of peers. Moreover, due to the continuous nature of data transmission, the P2P media streaming requires different incentive strategies from the P2P file-sharing. In this paper, we propose a new service differentiation mechanism to provide a redistribution incentive for P2P streaming in a hybrid overlay network. The contribution amount of a peer can be measured from the number of video sub-streams it transmits, instead of the quantity of transferred data. By sending one request message, the number of sub-streams that each peer can retrieve is varied by its contribution amount. An altruistic peer thus has to send less request messages and experiences smoother video quality than a selfish peer. Through simulations, we demonstrate that the proposed mechanism can provide service differentiation among peers according to their contribution amount. © 2012 IEEE.

The growing popularity of mobile data communication has been leading a growing lack of radio resource on a cellular network. Therefore, to avoid the data traffic from exceeding the capacity limit of a cellular base station (BS), cellular operators have been trying to install cellular femto cells (local BSs) or wireless LAN access points (APs) in restaurants, cafes, user's houses, etc., to divert data traffic from the cellular radio access link to the fixedline such as x-DSL and FTTH. However, the traffic levels extremely change in a day, even locally, due to the mobility of users. While peak data traffic at certain times of a day appears locally, cellular BSs as well as the femto cells and the APs would sit underutilized for the rest of the day. Thus, we have started designing a robust cellular network (RoCNet) that combines infrastructure-based network (e.g., cellular network) and opportunistic networking for spatial mobile data offloading, which focuses on the difference of the data traffic level among areas (e.g., business district and residential area). The RoCNet facilitates the data traffic offloading leveraging the storecarry-forward feature considering a degree of traffic congestion. In this paper, we give an overview of the RoCNet and show a simulation result. The result shows RoCNet can spatially offload uplink traffic in a traffic concentration area to non-congested areas. In other words, RoCNet can suppress peak traffic in a traffic-congested base station by distributing traffic to vicinity base stations. Copyright © 2012 ACM.

Bit-depth scalable coding method is an approach that generates multiplexed bit-streams that can be decoded to two video sequences, for Standard Dynamic Range (SDR) environment and for High Dynamic Range (HDR) environment. This paper presents a bit-depth scalable coding method that is considered as gradation restoration in inter-layer prediction process. Our proposed inter-layer prediction uses a histogram interpolation method that enables to generate more mid-gray brightness levels than traditional inverse tone mapping methods with one-to-one correspondence.

This paper presents a chord recognition method from music signals using chroma vectors and musical knowledge known as Doubly Nested Circle of Fifths (DNCOF). DNCOF represents the relationships of major and minor chords where the neighboring two triads are similar. We obtain a novel feature from chroma vectors by mapping them onto two-dimensional DNCOF coordinate, which we call DNCOF vectors. We expect that the DNCOF vectors can contribute to correcting false recognition obtained by the chroma vectors when their mapped positions are apart from one another in the DNCOF coordinate. In this research, we evaluated our proposal using the Beatles' datasets and showed its effectiveness.

Feature extraction of images can be applied to image matching, image searching, object recognition, image tracking etc. One of the effective methods to extract features of images is Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) [1]. In this paper, we indicate problems of SIFT and propose a method to improve its performance by applying Bilateral Filter [2]. In addition, we implement is acceleration by GPGPU (general purpose GPU), apply this method to generic object recognition and perform a comparison experiment. We compare the proposed method with the original method using SIFT and confirm improvement of the identification rate by the proposed method.

We propose a novel wavelet domain image super-resolution method from digital cinema to ultrahigh definition television considering cinema noise component. The proposed method features that spatial resolution of an original image is expanded by synthesis of super-resolved signal and noise components respectively after dividing an original image into signal and noise components. Dividing noise component uses spatio-temporal wavelet decomposition based on frequency spectrum analysis of cinema noise. And super-resolution parameters are optimized by comparing size-reduced super-resolution images with an original image. Experimental results showed that a super-resolution image using the proposed method has a subjectively better appearance and an objectively better peak signal-to-noise ratio measurement than conventional methods.

This paper presents a music part detection method incorporating chroma vector analysis for use with music TV programs. Results show that envelopes of chroma components of music signals tend to have horizontal (i.e. temporal) correlation in time-frequency representation because music signals have a periodic chord sequences. Based on this fact, we analyze time series of chroma components and attempt to segment music parts in music TV programs from other parts. Experimental results show an F-measure of 0.78, which is better than that obtained using the previous method.

楽器演奏者にとって,練習環境の確保は重要である.しかし,ドラムについては楽器の特性上,奏者の好きな場所,時間に練習することは難しい.そういった問題を解決したインタフェースとして、Wii Musicなどが挙げられるが、打ち分け操作が直感的とはいえず、ドラム練習としては不十分であった。また、文献[2]において、ジャイロセンサを利用することで、打ち分けを直感的にする試みを行ったが、打ち分け精度に問題があった。そこで本稿では、加速度センサ・ジャイロセンサ・深度センサの三つのセンサを組み合わせる新しいドラムインタフェースを提案する。

移動中も通信を行うため、2地点間の最短経路ではなく、より有利に通信できる経路(寄り道)を通ることを既に提案した。従来評価では、通信リソースを理想的にあるいは仕様通りに使用できる状況における最適寄り道経路の有効性を評価しているが、実際のネットワークでは、障害や輻輳が発生する。本稿では、従来評価に、さらにネットワークの輻輳によってボトルネックが発生する場合を想定し、寄り道経路の通信特性評価を行う。その結果、ボトルネック情報を知りうることで、2倍程度のより有効な最適寄り道経路を算出できることを確認した。

近年、ネットワークの高速化・大容量化が進む一方で、海中センサーネットワークなど、従来は検討されていなかった通信方式の多様化が進んでいる。また、ライブ放送など、従来はUDPを用いた実装が行われていた実時間サービスも、昨今はTCPを用いて行われるようになっている。本稿では、高速広帯域ネットワーク、無線ネットワーク、海中センサーネットワークそれぞれに適したトランスポートプロトコルに関する研究成果を報告し、将来的なトランスポートプロトコルの統合に向けた方向性を模索する。

本稿では，ドラム演奏者向けに，Wii リモコンと PC を用いた打楽器インターフェースを提案する．ドラムは楽器の特性上，奏者の好きな場所，時間に練習することは難しい．また，従来の打楽器インターフェースでは打楽器音の変更をボタン操作で行うため直感的な演奏とはいえず，ドラムの演習支援としては不十分であった．そこで本研究では，ジャイロセンサーを用いた，より直感的な打楽器インターフェースを実装，及び評価する．This paper proposes a percussion instrument interface using Wii remote controller. Drum practicing is difficult because it uses large place and makes big noise. But a conventional computer-assisted percussion instrument interface is not intuitive. Therefore, we implement and evaluate more intuitive percussion instrument interface using a gyro sensor in this paper.

本稿では，DNCOF ベクトルとクロマベクトルを併用した和音認識手法を提案する．DNCOF ベクトルは楽曲の大まかな和音情報を表すものであり，クロマベクトルによる認識手法へ応用することで認識の向上が期待できる．本研究では，DNCOF ベクトルによって得られた和音情報を活用して，認識精度の向上について検討を行った．In this paper, we propose a chord recognition method using DNCOF vectors and chroma vectors. A DNCOF vector represents rough chord information, so we expect that the recognition rate will go up if we combine it with the approach using chroma vector in an adequate manner. In this research, we expand the chord information estimated by DNCOF vectors, and evaluate our proposals using the Beatles' songs.

ストリーミングは、かつてはRTP/UDPとRTSPを用いる方式が主流であり、HTTP(TCP)ストリーミングはファイアウォールを超えられない場合の代替手段として用いられていた。 しかし、ネットワークの広帯域化の進展と共に、最近はYouTubeなどに代表されるHTTPストリーミングが主流となりつつある。さらに、Appleが提案したHTTP Live StreamingがiPhone、iPad等の普及により注目を集めている。そこで本研究では、HTTP Live Streamingを想定してTCPの比較評価実験を行った。ネットワークの広帯域化に伴い、様々な輻輳制御方式のTCPが提案されてきたが、その中で、Loss-based手法としてのTCP-Reno、Delay-based手法のTCPとしてのTCP-Vegas、Loss-based手法で、現在、Linux標準となっているCUBIC-TCP、Hybrid手法として筆者らが提案したTCP-Fusionを評価対象としている。

近年,インターネットの高速化,同時に,動画像圧縮技術の向上により,インターネットを利用した様々な動画像サービスが提供されている.特に,スマートフォンの登場により,多くの人々は,無線携帯端末上で動画像配信を楽しむ機会が増加した.その結果,よりいっそう無線環境での動画像配信を想定したネットワーク,画像圧縮両面における制御を考える必要がある.本稿では,TV会議用ツールであるVIC(video Conferencing Tool)に,適応レート制御として新たに,VTP,Hybrid-TFRCを組み込み,過去に性能評価を行ったVIC-TFRCとの性能比較を様々な環境下で行った.

従来のTCPは有線向けに設計されているためにウィンドウサイズを積極的に増加させる。そのため、無線マルチホップアドホックネットワークではMAC層でのコンテンションやパケット衝突などを引き起こし、性能低下に繋がる。そこで、Vegasをベースにしたウィンドウサイズの増加幅・増加回数を抑制する輻輳制御方式が提案されている。しかし、この方式は想定する環境によっては効果的に作用しないことがある。本研究では、パケットサイズを動的に変更するAPS(Adaptive Packet Size)手法を適用することにより、スループットの改善を目指す。

本稿では、TCPバージョン差別化のためのTCPバージョン識別手法について報告する。現在提案されているTCPの輻輳制御の中で、delay-based手法のVegasは、RTTを基に輻輳制御を行うことで、RTTの増加を抑えることができる。そのため、単独では無駄のない通信が可能である。しかし、Vegasは他のTCPと競合した際に、帯域を奪われてしまうといった親和性の問題がある。本稿では、この親和性を改善するための1つの方法として、ルータやNICでTCPバージョンを識別し、Vegasを優先的に送信することによって、TCPバージョンを差別化できることを示す。

近年、ネットワークの高速性や、簡単に設置できることにより、無線LAN規格であるIEEE802.11(WiFi)が広く普及している。デバイスの小型化などに伴い、WiFiにおいても、高いモビリティ性を要求されるようになり、AP(Access Point)を乗り換えるハンドオーバーが頻繁に起こる状況が想定される。一方で、リアルタイム性の高いVoIPやビデオ会議アプリケーションを利用することが多くなっている。しかし、現状においてWiFiでハンドオーバーする場合、数百msかかると言われている。ハンドオーバーの遅延のうち、次のAPをScanningする時間が全体のハンドオーバー遅延の90%であるとされている。そのため、Scanningにおける遅延短縮は必須であり、本研究ではScanning時間を短縮できる手法を提案し、その解析を行った。

近年、Underwater Acoustic Sensor Networks(UWASNs)は海中の観測データを収集するネットワークとして注目を浴びている。しかし、海中における通信は利用帯域の制限、音波通信における伝搬時間の増加、様々な雑音による減衰など、厳しい環境において行われる。そのため、既存の陸地無線とは異なるUWASNsに適したデータリンク層やネットワーク層プロトコルの研究が多くなされている。本稿では、データ通信の信頼性を向上させるための自動再送制御(ARQ)に着目した。陸地無線のARQとして最もシンプルな手法であるStop-and-Wait ARQと海中通信向けのSeawebシステムが採用しているSelective ARQのネットワーク性能を、シミュレーションを通して比較し評価を行った。

近年、Underwater Sensor Networksは海中の観測データを収集するネットワークとして注目を浴びている。しかし、海中での利用帯域が制限されていること、無線に比べて伝送遅延が大きいこと、水の吸収による減衰、雑音(船体の揺れ、風、熱など)による減衰、高エラーレートなど様々な要因のために、海中環境でのデータ伝送は海中での様々な影響を受け、データ伝送が厳しい環境と言える。Underwater Sensor NetworkにおけるFECの利用方法としては、ビット誤り対策として物理層でFECを付与する方法と、パケットロス対策としてアプリケーション層でFECパケットを付与する方式がある。本研究では前者の物理層におけるFECの利用方式について報告を行う。また、陸上での無線通信向けに提案されているAFECCCをUnderwater環境に適用し検討を行う。

海中にSensor Networkを構成するUnderwater Sensor Networkは,通常の無線ネットワークと比較すると伝播遅延が大きい,帯域が狭いなど様々な違いがある.そのため,無線ネットワークで用いられているプロトコルをUnderwater Sensor Networkで用いた場合異なる特性を示すことが考えられる.本研究では,アドホックネットワークで用いられるルーティングプロトコルであるAODV,DSR,DSDVについて,ネットワークシミューレータであるns-2にUnderwaterモジュールを組み込み,その性能を評価する.

本研究では，ホームビデオへの BGM 付与支援システムを提案する．BGM 付与の作業工程は大まかに，i) BGM の選曲，ii) 選択楽曲から BGM としてもちいる区間の切り出し (トリミング)，の二つに分けられる．しかし，映像作品の制作に慣れないユーザにとってこれら作業は非常に労力を要する．そこで，本システムでは，音楽のムード分類結果を利用して BGM 選曲を行う．さらに，選択された楽曲から映像の動きと同期する区間を自動抽出する．これにより，ユーザは効率良く BGM の選曲ができ，かつ，満足度の高いコンテンツを容易に制作することができる．そして，被験者評価実験を実施し，本システムの有効性を検証する．We propose a system to support adding BGM to a home video, by utilizing the result of music mood classification. In this paper, first, we propose a method of music mood classification, and music visualization on a two-dimensional plane. Second, we propose a method to extract the synchronizing section with video's motion from the selected song. In these methods, users can select BGM efficiently which can give the appropriate psychological effect to a home video. Moreover, users can generate stylish video contents easily. Finally, we evaluate our system by subjective test.

近年、様々なアプリケーションにおいて、環境中における人の混雑度を求めることが重要なトピックとなっている。既存手法として、カメラベース手法や個人にRFIDを付与した手法が主に挙げられる。しかし、これらはプライバシー保護や導入コストの面において問題がある。そこで代替案として、既存の無線インフラにおける受信電波強度(RSSI)や通信リンク品質(LQI)を用いた混雑度推定手法が存在する。この手法は、無線環境中に人間がいることで、RSSIが回折などによって低下し、LQIの分散が大きくなる事を利用して行う。しかし、既存研究における混雑度推定は、2端末間の通信時におけるものであり、現実のネットワークにおける汎用性に乏しい。また、推定は測定結果を実験終了後に収集することで行われるので、現実のアプリケーションにおいて求められるリアルタイム性が無い。そこで本稿では、推定手法をマルチホップ拡張することで測定範囲を広げ、リアルタイムで推定を可能にするアプリケーションの作成を行った。そして、その動作を評価した。

近年,海中の環境データの収集を目的としてUnderwater Sensor Networkが注目されている.しかしUnderwater Sensor Networkでは,通信に音波を用いるため伝播速度が非常に遅く,それに伴う伝播遅延や,周囲の雑音などによる影響が大きく,電波による無線通信に比べ非常に厳しい環境下での通信となり,既存のプロトコルでは効率のよいルーティングや通信を行うことが困難である.本稿では,Underwater Sensor Networkで適切に動作するオンデマンドのルーティング方式を提案し,シミュレーションによって有効性を評価した.

SIFTは画像の回転、スケール変化、照明変化等に頑健な特徴量として知られている。しかし、従来手法ではマッチングの際、エッジ上の特徴点が誤対応になる場合が多いという問題があった。そこで筆者らは以前に、SIFTの平滑化処理にBilateralフィルタを適用することで、エッジ上の特徴点の誤対応を減少させる手法を提案した。Bilateralフィルタは、画素間の距離のみで重みを決めるのではなく、輝度の差も考慮し、変化の大きい部分は重みを小さくすることによってエッジを残す。この手法により、輝度についても重み付けを行うことで差分画像間の情報量が増え、抽出される特徴点が増加したため、精度が向上した。しかし、本手法には計算量が増加するという問題があった。そこで、GPGPUにより提案手法の高速化実装を図る。今回は、処理時間増加の著しいフィルタ処理部分においてCUDAによる実装を行い、高速化を確認した。

近年,インターネットの高速化,同時に,動画像圧縮技術の向上により,インターネットを利用した様々な動画像サービスが提供されている.特に,スマートフォンの登場により,多くの人々は,無線携帯端末上で動画像配信を楽しむ機会が増加した.その結果,よりいっそう無線環境での動画像配信を想定したネットワーク,画像圧縮両面における制御を考える必要がある.本稿では,TV会議用ツールであるVIC(Video Conferencing Tool)に,適応レート制御の実装を行った.さらに,実機を利用して,TCP-Renoとの競合時における有効性,公平性の検証,および,受信画像の画質評価を行った.

一般物体認識で用いられるBag-of-Keypoints法は画像全体に局所特徴記述を行うのが一般的であるが,背景情報が有効ではないカテゴリも多く存在する.そのため,前景の特徴のみを用いて識別率を向上させる手法が提案されている.本稿ではまず,事前実験として,前景に関するグランドツルースを用いた一般物体認識の識別率の向上効果について検証する.その結果,前景領域抽出によって平均7%の識別率改善が可能であること,物体領域抽出が識別率向上に有効なカテゴリと背景情報も有効なカテゴリが混在していること,等を示す.次に,Bag-of-Keypoints法の前処理として,視覚注意モデルによって自動的に物体抽出を行う画像分類法を提案し,全てのカテゴリに対して物体抽出を行う.評価実験の結果,主に物体領域抽出が有効でないカテゴリの影響のため,識別率の向上は約1.5%に留まった.そこで次に,背景情報が有効なカテゴリと有効ではないカテゴリに分類し,適応的に特徴記述を行う方式を提案し,識別率の検証を行う.その結果として,上述の方式に対して,さらに7%以上の識別率の向上が見込めることを示す.

日々発展するネットワーク環境に対して,アプリケーションがどのように振舞うかを評価することは重要である.その一つの手段としてエミュレータがあり,エミュレータはネットワーク環境を実時間でシミュレートすることにより,実アプリケーションを評価することができる.近年のデータ通信は無線ネットワークが広く使用されているが,手軽に無線ネットワークをエミュレートできるネットワークエミュレータのScenargieやEXataが発表されている.本研究では,広く普及しているビデオカンファレンスツールSkypeを例に取り,無線環境をエミュレートした環境でどのように振舞うかを観察し,Skypeのアルゴリズムを分析する.

本論文では量子化制約条件を用いた複数フレームの合成によりデコーダ側で復号画像のPSNRを改善する手法を提案する.複数フレームの合成の際の動き検出において,いくつかの手法について説明し,シミュレーション実験によりその効果を示す.

The presence of free-riding peers has been known as a serious threat in the peer-to-peer networks as it may lead to the degradation of overall service quality. In this paper, we study a method to construct the push-based multicast overlay in a contribution-aware manner for P2P streaming. The idea is to construct the tree-shaped core overlay and define a set of auxiliary links to improve its resiliency. The auxiliary connections, which are constructed based on the service capacity and contribution, also alleviate the peers to deliver data using a multi-parent streaming approach. Simulations through ns2 demonstrate the efficiency of our solution.

近年、現在主流の24bit/pixelの色深度から、30bpp等のより細かい階調表現を可能とする色深度への移行の準備が整いつつあり、それに伴い既存の24bppの画像資源を多階調化させる処理が検討されている。本稿では、画素値のヒストグラムを考慮して下位ビット情報を復元しつつ画像の色深度を拡張する手法について検討し、実験として18から24bpp、24から30bppへの拡張の場合をそれぞれ想定し、手法の評価を行った。

In this paper, we introduce a hybrid approach for overlay construction in an application-layer multicast and its application to a distributed data center management. We combine the good features of a tree-based structure and a mesh-based data delivery to form ToMo, a two-layer hybrid overlay. Different from other approaches, the overlay is constructed in the fashion of a mesh layer over a tree layer. This structure helps to reduce the number of replicated packets at a source by allocating the source to multicast each packet to a specific group of child peers only. We also consider a simple application of our overlay structure to the failover for data centers. That is, the servers of distributed data centers are connected by a mesh, and the clients are hanging on the servers in a tree structure. Upon failure, the server can be switched over to a redundant server follows the defined mesh routes automatically. Simulations through ns2 demonstrate the efficiency of this solution.

画像の特徴を抽出する手法として代表的なものにSIFTがある。SIFTは画像の回転、スケール変化、照明変化等に頑健であるという利点を持つ。しかし、従来手法ではマッチングの際、エッジ上の特徴点が誤対応になる場合が多いという問題がある。そこで、本研究ではSIFTの平滑化処理に用いられているGaussianフィルタに代わり、Bilateralフィルタを適用することで、エッジ上の特徴点の誤対応を減少させる手法を提案する。Bilatera1フィルタは、画素間の距離だけで重みを決めるのではなく、輝度の差も見て、変化の大きい部分は重みを小さくすることによってエッジを残す。この手法により、輝度についても重み付けを行うことで差分画像間の情報量が増え、抽出される特徴点の増加による精度の向上も見込める。実験では、平滑化画像間の差分出力や、特徴点・特徴量の比較を行い、従来手法との違いを確認した。さらに、2画像間の対応点探索実験により、本手法の有効性を示した。

本研究では、一般物体認識で用いられるBag-of-Keypoints法の前処理として、Graph Cutsを用いて画像中の物体領域を自動抽出する手法を提案する。Graph Cutsをはじめとする領域分割は物体認識の前処理として有効であるとされている。注目すべき物体は画像の中心付近に存在し易いという仮定のもと、画像の中心と四隅にseedを与えることで、大きなエッジで領域分割を行う。その領域分割の結果から色分布を取得し、再度Graph Cutsを行うことによって精度を向上させる。評価実験により、Bag-of-Keypoints法の識別率が向上したことを示す。

To improve driving comfort and provide entertainment services, vehicular communication networks (VCDNs) have appeared as an emerging solution, which consists of road-side units (RSUs) and on-board units (OBUs) to distribute multimedia contents. However, as most of OBUs always request the stored contents in the RSUs, how to update the contents in these RSUs when the original changes at its original servers has become an important issue to be dealt with. This paper proposes a novel method to resolve the above problem. Firstly, based on the characteristics of peers and geographical information, we decide which replica of which content in RSUs should be updated when its original changes. Secondly, by comparing the delivery cost of wired and wireless transmission, we decide whether the updated content should be delivered from a fixed peer or other mobile peers. Lastly, the detailed algorithm is presented and summarized.

無線センサネットワークにおいて、センサノードは配置される場所や個数を考慮するとバッテリーを補充することは容易ではない。そこで、限られたエネルギーの下でいかに基地局に電力効率よくセンシングデータを集められるかという省電力化が課題として挙げられている。自律分散型クラスタリング手法のLEACHはクラスタを構成し、クラスタの代表がクラスタメンバのデータを収集・集約して基地局へとマルチホップ通信を行うことやエネルギー消費の大きいクラスタの代表を動的に割り当てることでセンサノードの電力消費の低減と均一化を図っている。しかし、LEACHではエネルギー残量を考慮していないクラスタの代表選出やクラスタサイズの不均衡といった問題が存在する。そこで、本稿ではLEACH手法に手を加え、LEACHの問題点を改善することで、さらなる電力消費の削減と均一化を図る手法を提案する。

近年,無線端末の普及と多様化,また,動画像圧縮技術の向上により,インターネットを利用した様々な動画像サービスが提供されている.結果,より多くの人々が動画像配信を利用する機会が増えたため,よりいっそうの無線環境での動画像配信を想定したネットワーク制御を考える必要がある.本稿では,ストリーミング配信の参照ソフトウェアであるVIC(Videoconferencing Tool)を用いた有線無線混在網上における動画像配信実験を行った.VICを用いたRTP/UDPパケットと,iperfを用いた各種TCP(Reno,CUBIC,Vegas,Fusion,ならびにその改良版)を競合させた際のVICの受信レートと各種TCPの特性を観測した.

近年のネットワークの高遅延・広帯域化にともない現在まで標準的に用いられてきた輻輳制御方式であるTCP-Renoでは十分な帯域が確保できないという問題が指摘されている。それに対応するために多くのTCPの輻輳制御方式が提案されてきた。本稿では、輻輳制御方式のうち現在Linuxで標準的に採用されているLoss-based手法のCUBIC-TCP、本研究室で提案したHybrid手法の一つであるTCP-Fusion、そのTCP-Fusionを改良してRTT公平性を考慮した改良TCP(Proposal)を対象にして実機での各種特性比較実験を行なった。その結果、Hybrid-TCPのパケットロスに対してロバストな特性とTCP-Renoへの高い親和性を確認すると共に、CUBIC-TCPは改良TCP方式同様に優れたRTT公平性を示す一方で、新規フローの輻輳ウィンドウの増加が遅い特性を確認した。

無線センサ端末の小型化と低コスト化に伴い,無線センサネットワークの研究が広く進められている.環境内に配置されるセンサ端末は電池で駆動することが多く,消費電力の小さい通信手法が必要とされている.省電力方法として一般なのは,端末の電源を通信時のみ入れる手法である.従来手法としてTDMAベースのLEACHや,CSMAベースのSMAC、両者を状況によって使い分ける,ZMACなどが挙げられる.本稿ではZMACと同じようにTDMAとCSMAを組み合わせた通信手法を提案する.ZMACでは環境中のコリジョンを察知して通信手法をCSMAからTDMAに切り替えるという方法を取るが,提案手法ではCSMAからTDMAに切り替えるという動作は行わない.CSMAで通信を行う区域とTDMAで通信を行う区域をあらかじめ分け,二つの通信手法をネットワーク中に混在させている.

無線マルチホップアドホックネットワークにおけるTCPの性能は無線環境特有のロス、隠れ端末問題、さらされ端末問題など様々な影響を受けるため、劣化することが知られている。さらに、無線マルチホップアドホックネットワークでは従来のTCPプロトコルは性能が劣化してしまう。従来のTCPプロトコルは有線向けに設計されているため、ウィンドウサイズを積極的に上げてしまう。そのため、MAC層でのコンテンション、パケット衝突、再送タイムアウトを引き起こす原因となる。その結果、スループットの低下を導いてしまう。また、従来手法のRenoとVegasではマルチホップ通信において、Vegasのスループットの方が30%〜70%程度高いことが知られている。そこで、本稿ではTCP-Vegasをベースに無線アドホックネットワーク向けの輻輳制御方式を提案し、従来手法(Reno、Vegas、Ada Vegas、Vwgas-W)との比較評価を行っていく。

本稿では、無線LAN環境における802.11e優先制御とウィンドウ制御を併用したTCP-Vegasの特性改善について報告する。無線LANの上りTCP通信において、下りパケットがアクセスポイント(AP)に滞留することで、TCPフロー間の不公平が生じる問題が指摘されている。また、TCP-Vegasの挙動を観測すると、APへのパケット滞留によってRTTが増大し、全体のスループット(帯域利用効率)が上がらない。本稿ではこの点に着目し、TCP-Vegasに対して802.11e優先制御と穏やかなウィンドウ制御を併用した手法を提案し、提案手法がTCPフロー間の不公平、スループット改善を実現できることを示す。

本研究では，ユーザが指定した楽曲に対し，その歌詞情報を基に検索したWeb画像を用いて，スライドショーを自動で生成するシステムを提案する．楽曲の聴取と共にその内容に合ったスライドショーを鑑賞することで，より印象深い音楽体験を実現することができる．本稿では，歌詞情報を基に取得したWeb画像検索結果から，最終的に用いる画像の選定法を提案する．これにより，歌詞全体の印象に合った画像を選定することができ，かつ，ノイズとなるタグが多く付与されている画像を排除することができる．そして，評価実験によりその有効性を示す．更に，スライドショーにおける画像を切り替えるタイミングの改善手法を検討し，被験者評価実験によりその有効性を確認する．We propose a system to automatically generate slide shows for music, by utilizing Web images retrieved by queries extracted from song lyrics. In this paper, first, we propose a method to select images to compose the slide show from the result of web image retrieval based on lyrics. In this method, a system selects matching images with the whole impression of lyrics and removes images with many social tags that have no relation to the image content. Second, we propose a method to improve the image switching interval of the slide show.

本稿では，音楽的知識であるdoubly nested Circle of Fifthsに基づいた楽曲の和音情報を抽出する方法を提案する．この情報は，和音の類似性を表す特徴ベクトルを写像することにより生成され，DNCOFベクトルと呼ばれる．本研究はDNCOFベクトルの時系列にHMMを用いて和音とその境界の検出を試みる．In this paper, we propose a novel method to obtain music chord information based on the musical theory known as "doubly nested Circle of Fifths". We can obtain information by mapping features and call them "DNCOF vectors". In this study, we apply HMM to the traces of DNCOF vectors to track music chords and detect their boundaries.

In this paper, we introduce a hybrid approach for overlay construction and data delivery in an application-layer multicast. We combine the strong points of a tree-based structure and a mesh-based data delivery to form ToMo, a two-layer hybrid overlay. We try to reduce the number of replicated packets at a source, and reduce an effect when slow connection peers are located near the source. The overlay is constructed in the fashion of a mesh layer over a tree layer. This structure allocates the source to multicast each piece of the packet to a specific group of child peers only. Different from other approaches, we employ only push-based data delivery in order to minimize the latency. The redundancy is avoided by defining a set of well-organized mesh connections. Furthermore, in our approach, the isolated peers affected by parent departure are not facing data loss during the rejoin process since they still receive data from their neighbors via mesh connections. Simulations through ns2 demonstrate the efficiency of this solution.

The hybrid Application Layer Multicast (ALM) has been shown its efficiency by leveraging the conventionally main structures of application layer multicast, tree-based and mesh-based. However, how to select the proper node to construct the overlay and how to establish the connection between any two nodes are still unsolved. Therefore, this paper is to design a novel construction algorithm for the hybrid AIM to resolve the above two issues. Firstly, by carrying out the analysis of nodes&apos; characteristics, all nodes are divided into groups and a node priority is proposed to select the super node within each group. Secondly, by using the selected super node, all nodes are hierarchically controlled and different kinds of connections are carried out in the AIM, where the connection between super node and other nodes is set to be a tree to enhance the efficient utilization of network resource while the connection between other normal nodes is decided to be a mesh to reduce the overhead. Simulation results show that the proposal outperforms other conventional methods.

With the development of broadband technologies, more and more multimedia contents such as video or bulk file are being distributed over the Internet. However, an important issue to be resolved is how to construct an efficient overlay to provide users with the acceptable throughput and delay, while receiving multimedia contents. Therefore, this paper designs a tree construction algorithm by distributing the layered steaming over the ALM in order to improve both throughput and user delay. Firstly, to improve the throughput, based on theory analysis, we define a layered degree, out/in-degree and the corresponding constraints to manage the layered streaming and nodes. Secondly, a novel method, called Bi-cast, is proposed to reduce user delay during data-transmission. Thirdly, by using the defined degrees and the Bi-cast, we present a tree construction algorithm. Both the simulation and the implementation are carried out, and the results show that our proposal can obtain better performance than other conventional methods.

This paper presents a hybrid congestion control algorithm supporting throughput efficiency, TCP friendliness and RTT fairness, in order to provide highly smart multimedia streaming over the Internet. Recent studies on TCP and TFRC are evolving to achieve better throughput efficiency and RTT fairness. Examples are Hybrid TCP congestion control, VTP and TCP-Libra, where the former two improve throughput efficiency of TCP and TFRC, respectively, and the last one improves RTT fairness of TCP. This paper integrates these ideas and propose a new congestion control algorithm, called Hybrid TFRC, for multimedia streaming. Experiments are carried out and effectiveness of our proposal is verified. ©2010 IEEE.

Service capacity and contribution of the peers have been proven to be the important factors for selecting a serving peer in the P2P overlay networks. In this paper, we study how to design a multi-parent overlay network in a contribution aware manner. Our idea is to utilize the outbound bandwidth of all overlay nodes efficiently. Different from other multisource streaming approaches, we employ push-based data delivery in order to minimize the latency. The core of our overlay is conceived in a tree structure rooted at a source. The auxiliary connections with redundancy avoidance capability are proposed to increase the resilience of the tree. Furthermore, we introduce an overlay joining algorithm where the parent whose degrees are exhausted responses the new peer with a list of potential peers having residual degrees so that the new peer can join the overlay with minimal requests. Simulations through ns2 demonstrate the efficiency of our solution. ©2010 IEEE.

With the development of recent vehicular communication technologies, distributing multimedia contents in the vehicular communication networks (VCNs) has become more and more popular, to provide conveniences and entertainment services during the time of driving. However, as multimedia contents are changed and updated dynamically, how to keep the consistency between the original and these replicas in VCNs is very important. Therefore, this paper designs a novel algorithm to control the consistency for the VCNs. In our proposal, after the analyses of the status of road-side units, on-board units and local geographical information, we divide all replicas into different groups, where one is necessary for update and the other are not. Then, we compare the cost to update replicas by using wireless and wired connection, and propose a method to make selection between them. The performance of our proposal is tested by simulation experiments. And the results show that our method can obtain the low delay successfully.

This paper proposes a new TCP congestion control supporting loss-fairness, which also contributes to improving RTT fairness. It has been well known that smaller RTT flows grab more bandwidth than larger ones when they compete on the shared link. This is called RTT unfairness and is caused by congestion control mechanism of the current TCP. To solve this problem, many protocols have been proposed. TCP-Libra is one of them, which formulates its window increase rate as a function of RTT and brings the same throughput irrespective of different RTT values. However, we indicate TCP-Libra's formulation holds only when the congestion window is halved upon packet losses similar to TCP-Reno. When we apply different (smarter) window control schemes, the formulation has to be modified accordingly. Therefore, in this paper, we consider a hybrid congestion control supporting RTT fairness which switches two modes according to buffering state at the bottleneck link. In decrement phase upon packet loss, it decreases window size to clear the buffering packets instead of halving the window size. Furthermore, we introduce the concept of loss-fairness for our window increase formulation, which is equivalent to RTTfairness. Experiments are carried out to validate the proposed method by both implementation experiments and simulations, and much better performances are achieved against conventional methods. ©2010 IEEE.

本論文でにIM-GPDCTと呼ばれる超解像技術において,拡張領域パディング方法が高解像度化に与える影響について検討した.次に,拡大法により周波数分布が異なるという特性をIM-GPDCTのアルゴリズムの中で利用することで性能改善を行った.また,従来のIM-GPDCTで発生するリンギングの発生を抑制した.

In this paper, we introduce a new approach for overlay construction in application layer multicast. We combine the good features of tree structure and mesh data delivery to build a two-layer hybrid multicast overlay. The overlay is constructed in a fashion of mesh layer over tree layer. This structure, in an un-optimized overlay, helps to alleviate content bottleneck causing by slow connection peers. Moreover, the peers affected by parent departure are not facing data outage during rejoin process since it still receives data through mesh. Simulations using ns2 demonstrate the efficiency of our solution. Laboratory

近年、デジタル画像の爆発的な増大によって、一般画像認識技術への要求が高まっている。そこで、認識の手法としてG.Csurka らによって提案されたbag-of-keypoints 手法（Bok法）を用いて，画像分類実験を行った。この時、学習画像、テスト画像の両方に対して、事前にseam-carvingを用いて認識に不要であると思われる領域の除去を行っておくことで、画像の学習効率および認識率の向上が図れるのではないかと考え、実験を行った。その結果、事前に何も処理をしなかった場合に比べ、4.5%程識別率を向上させることが出来た。Recently, a demand for generic image recognition is increasing due to explosive increase of digital images. In this paper, we carried out an experiment by using bag-of-keypoints method (Bok method) proposed by G.Csurka as a technique of image recognition. In this experiment, we tried with an assumption that, by removing an area that seemed to be unnecessary for recognition by applying seam-carving to both the learning images and the test images, learning efficiency and recognition rate could be improved. As a result, the recognition rate can be improved by about 4.5% compared with the case where nothing is processed beforehand.

近年、大規模楽曲データベースの中から類似した楽曲を検索するシステムの構築が期待されている。そして、楽曲の類似性を判断する指標として、楽曲を聴いたときに受ける印象を推定する研究が行われている。代表的なものに、Thayerの音響心理学実験で得られたモデルによって定義される4つの印象を表現するクラスタへ楽曲を分類する手法があるが、その印象は曖昧なもので、音楽情報検索に応用することが難しかった。そこで本稿では、ThayerモデルにおけるArousal-Valence値を求め、楽曲を印象の分布として表現する。そして、特定の領域において非排他的クラスタリングを行ない、精度の向上を図る。Recently, construction of the system that retrieves similar music from the large-scale music data base is expected. As a metric of the music similarity, estimation of the emotion feeling in listening to music has been studied. As a typical method, music emotion classification to four emotion clusters defined by Thayer's musical psychology experiment had been proposed. However, categorized emotions are too ambiguous for music information retrieval. Therefore, in this paper, we calculate arousal and valence values of Thayer's model, and show distribution of music emotions. Furthermore, overlapping clustering is applied to improve accuracy.

画質評価は、映像の劣化を測ることが目的である。画質評価には主観評価と客観評価があるが、客観画質評価は主観画質評価における煩雑な評価実験の手間を省くことができ、画像圧縮手法の研究にはかかせない尺度となっている。しかし客観評価尺度として広く用いられるPSNR(Peak Signal to Noise Ratio)は必ずしも主観評価結果との相関関係が高くないことは以前から指摘されている。その例として、DCTに起因するブロックひずみや、時間とともに画像の輝度値が変化することにより発生するフリッカーノイズがある。また近年研究が進められている客観評価尺度としてSSIM(Structural SIMilarity)があるが、時間とともに発生するフリッカーノイズを反映させることはできない。本研究は特にフリッカーノイズについて評価を行い、既存手法であるPSNRやSSIMにフリッカ評価量を組み入れることで主観評価結果との相関を高めることを目標とした。Picture quality assessment tries to measure deterioration of the image. There are subjective assessment and objective assessment. The latter saves cumbersome tasks of the subjective assessment, and is very important for the studies of image compression. However, it has been pointed out that PSNR (Peak signal to Noise Ratio), which is widely used as an objective quality measure, has not sufficient correlation with the subjective quality assessment results. For example, there are blocking artifacts due to DCT and flicker noises caused by temporal changes of image luminance and color. SSIM (Structual SIMilarity) has been recently proposed as an objective quality measure, but it cannot reflect temporally oscillating flicker noises. This paper therefore focuses on flicker noises, and tries to improve correlations of PSNR and SSIM to subjective quality assessment results by incorporating flickering effect into the measures.

急速な無線通信技術の発展に伴って、モバイルコンテンツ配信ネットワーク(M-CDN)は誕生し、モバイルコンテンツ配信を支える重要な研究テーマとして注目を集めている。しかし、モバイルコンテンツ配信システム上でのダイナミックに変化するコンテンツを管理する上で、コンテンツの一貫性を管理することは重要な問題点である。オリジナルが変化した場合、他の移動端末上にキャッシュされた複製のコンテンツも更新しなければならない。本論文ではM-CDNにおいて、コンテンツの一貫性制御方式を議論する。また、ネットワークの資源を効率的に利用し、クライアントの機動性をサポートし、新たなコンテンツの一貫性を保つアルゴリズムを提案する。最後にシミュレーションにより提案方式の有用性を示す。

無線ネットワーク上でライブビデオストリーミングを行う際には,干渉によるパケットロスなど,無線の特性を考慮した輻輳制御を用いる必要がある.その輻輳制御のうちの1つであるVTP(Video Transport Protocol)は,受信達成レートAR(Achieved Rate)を用いることで無線特有のロスに対する耐性を実現する.本論文では,エンコード遅延が対象フレームレートより大きくなった時などに,VTPにおけるARの測定がうまく行えない問題について調査し,輻輳制御と符号器の協調によって正しく利用可能帯域の測定を行う手法を提案する.更に,実際の無線ネットワーク上の実験によって,本提案手法の有効性を検証する.

本研究は Content-based 楽曲検索システムに於いて，音響的特徴を基に多次元ベクトルで表現されている検索対象楽曲に対して，多変量解析を用いて次元圧縮を行うことで，多次元特徴空間の楽曲のグループ構造や全体構造，検索状況の推移を二次元もしくは三次元座標上に視覚化する．これによってユーザは直感的に特徴空間を把握する事が可能になり，マッピングされた楽曲の位置情報から試聴前に楽曲の雰囲気を予想し，検索時間の短縮を行うことが出来る．我々はこの音響的特徴空間視覚化を利用した楽曲検索システムを構築し，評価を行った．In this paper，we propose and evaluate methods to visualize the acoustic feature space of the content-based music information retrieval (MIR) system．Our methods map all songs in the music collection, and enable users to intuitively comprehend the acoustic feature space by the location of songs, thus is expected to reduce retrieval time． In this paper，we have developed a prototype visualization MIR system, and proved the effectiveness of our proposal, in situations where the users search for songs of various genres from a large-scaled music collection.

This paper presents a novel key estimation method of sound sources based on the music theory known as "circle of fifths". We firstly overview music theory and formulate the musical key analysis by vector operations. In detail, we separate music sources into small pieces and calculate FFT-based chroma vectors. They are converted to tonality vectors and COF (circle-of-fifth) vectors are calculated from the tonality vectors, which are mapped onto the circle of fifths coordinate. As a result, each music source can be represented by traces of COF vectors, which usually stay inside a single key region on the circle of fifths. Finally, HMM is applied to the traces of COF vectors in order to detect keys and their boundaries. Experiments using music databases are also carried out.

In order to achieve highly accurate content-based music information retrieval (MIR), it is necessary to compensate the various bit rates of encoded songs which are stored in the music collection, since the bit rate differences are expected to apply a negative effect to content-based MIR results. In this paper, we examine how the bit rate differences affect MIR results, propose methods to normalize MFCC features extracted from encoded files with various bit rates, and show their effects to stabilize MIR results.

With the growing use of dynamic content by mobile content distribution systems, how to manage dynamically changing files has become an important issue, since the cached replicas on different mobile sites must be updated if the originals have been changed. Therefore, this paper proposes a priority based selection method to enhance the efficient utilization of network resource and support the client mobility for Mobile Contents Delivery Network (M-CDN). On one hand, a consistency priority is calculated by analyzing the characteristics of mobile surrogates. If a given content which has been changed on its original node, only the replicas with the high consistency priority instead of all replicas are updated. On the other hand, an update priority is also proposed. If a replica has been selected for update, the latest version will be sent from the site decided by the update consistency. Simulation results show that the proposed new approach outperforms other conventional methods. © 2009 IEEE.

This paper presents TCP-Fusion supporting RTT (Round Trip Time) fairness in addition to throughput efficiency and friendliness to TCP-Reno. When multiple TCP flows having different RTT values compete, more bandwidth is unfairly allocated to the flow having smaller RTT. This means that a user with longer RTT may not be able to obtain sufficient bandwidth by the current methods. On the other hand, recent studies on the TCP congestion control to achieve RTT fairness and throughput efficiency are evolving actively. An example for RTT fairness is TCP-Libra and an example for throughput efficiency is Hybrid TCP congestion control. This paper focuses on Hybrid TCP (exploiting residual link capacity when TCP-Reno drops its rate) and improves its RTT fairness by incorporating the ideas of TCP-Libra (congestion window increase in proportion to square of RTT) to its loss mode. Experiments are carried out to validate the proposed method and much better performances in RTT fairness and throughput are provided against conventional methods.

In this paper, we introduce a new mesh-based approach for data delivery which is organized over multiple tree-shaped core routes. Given that both tree and mesh approaches for multicast overlay construction have their own strong points, we simply combine them. During session, the mesh connections are formed dynamically to facilitate the data delivery on tree-shaped core routes which may experience bandwidth bottlenecks. Unlike existing mesh-based approaches, our proposal employs push-based data delivery along mesh connection. A well-organized mesh construction scheme is defined to avoid data redundancies. We evaluated the proposal through ns-2 simulator. The simulation results demonstrate that our approach can provide higher average received quality and has acceptable control overhead when compared to a single tree method. We also show that, over a static overlay, the push-based data delivery on mesh can provide the received quality close to supposed pull-based data delivery method with less latency. Moreover, it has lower control overhead than the pull-based method when the peer number is large.

近年活発に研究が行われているセンサネットワークであるが、ここ数年カメラやオーディオなどマルチメディアセンサーを用いたネットワークの構築が行われている.このように多種のセンサを組み合わせることでより正確かつ詳細な情報が環境から得られるが、現状まだ限定的な事例での利用が中心である.そこでセンサネットワークから得られるセンサデータ値をWebサービスとして提供し、それらを広くwebの世界へ提供することを提案する.またwebサービス化手法としてリソース指向アーキテクチャでの構築を行い、様々なデータ形式をリソースという統一された形式での提供を目指す.

近年活発に研究が行われているセンサネットワークであるが、ここ数年カメラやオーディオなどマルチメディアセンサーを用いたネットワークの構築が行われている.このように多種のセンサを組み合わせることでより正確かつ詳細な情報が環境から得られるが、現状まだ限定的な事例での利用が中心である.そこでセンサネットワークから得られるセンサデータ値をWebサービスとして提供し、それらを広くwebの世界へ提供することを提案する.またwebサービス化手法としてリソース指向アーキテクチャでの構築を行い、様々なデータ形式をリソースという統一された形式での提供を目指す.

近年活発に研究が行われているセンサネットワークであるが、ここ数年カメラやオーディオなどマルチメディアセンサーを用いたネットワークの構築が行われている．このように多種のセンサを組み合わせることでより正確かつ詳細な情報が環境から得られるが、現状まだ限定的な事例での利用が中心である．そこでセンサネットワークから得られるセンサデータ値を Web サービスとして提供し、それらを広く Web の世界へ提供することを提案する．また Web サービス化手法としてリソース指向アーキテクチャでの構築を行い、様々なデータ形式をリソースという統一された形式での提供を目指す．Sensor Network has been a hot research topic for the past decade and has moved its' phase into using multimedia sensors such as cameras and microphones. Combining many types of sensor data will lead to more accurate and precise information of the environment. However the use of the sensor network data is still limited to certain circumstances. Thus we propose the deployment of sensor data as web services. In order to unify different types of sensor data and also to support heterogeneous client applications, we used Resource Oriented Architecture.

This paper is to design an integrated consistency-control algorithm for mobile contents delivery network (M-CDN) to enhance the efficient utilization of network resource and support the client mobility. Firstly, by carrying out an analysis of mobile surrogates&#039; characteristics, for a given content which has been changed on its original node, only a limited number of its replicas instead of all replicas are updated. Then, if a replica has been selected for update, the latest version will be sent from an algorithm-decided site instead of from its original server.

In this paper, we introduce a new mesh-based approach for overlay construction which is organized over multiple tree-shaped core routes. We evaluate the proposal through ns-2 simulator. The results demonstrate that our approach can provide higher in average received quality and has acceptable data delivery delay when compared with a fundamental tree-based method.

本論文では,1枚の静止画像を互いに独立に符号化し,その復号画像を重ね合わせることによる量子化誤差の低減を利用した動画像符号化方式として,デコーダに補助情報として符号化規格を超える精度の動きベクトルを与える符号化画質改善手法を提案する.

本論文では画素シフトを行った複数の圧縮画像を合成することによりPSNRが向上し,この画素シフトの値と向上値に特殊なパターンが現れることを確認した.また,MDCの考えに基づき異なる手法で圧縮した画像を合成した場合どの程度PSNRが向上するかを確認する.

サブサンプル画像と動き量を伝送することで,フレーム間予測を利用しつつ任意のフレームから復号可能な符号化方式を提案する.符号化実験により,任意フレームからの復号が可能であることを示し,発生する画質劣化の傾向を明らかにした.

本稿では楽曲に対しキー推定を行う手法について述べる。キーを推定するに当たり、Circle of Fithth と呼ばれる音楽知識を導入する。ある楽曲は、時間波形をフレーミングしウインドウごとにクロマベクトル、調性ベクトルと変換していき、最終的にCOF (Cirde of Fifth) 平面へマッピングすることが出来きる。 COF 平面上の 1 つのプロット(COF プロット)は楽曲のある瞬間のハーモニーを、音楽的なキーの関係性を保持しつつ表している。曲全体を通して得られた COF プロット系列を曲全体について解析することで、キーの同定、境界の推定を行うことができる。キーの同定・境界判定にはHMM を用いる。This paper presents a novel key estimation method of sound sources based on the music theory known as "circle of fifth". We firstly overview music theory and formulate the musical key analysis by vector operations. In detail, we separate musk sources into small pieces and calculate FFT-based chroma vectors. They are converted to tonality vectors and COF (circle-of-fifth) vectors are calculated from the tonality vectors. Finally they are mapped onto the circle of fifth coordinate. As a result, each music source can be represented by traces of COF vectors, which usually stay inside a single key region on the circle of fifth. We can detect keys and their boundaries by analyzing COF vectors with HMM.

本研究では、人物の3次元位置を検出することを目的として、解像度の低い単体の固定カメラのキャリブレーションを行い、人物全身像のHaar-like特徴等を用いてリアルタイムで映像中から人物を検出し、得られた足元座標から幾何変換によって人物の三次元位置を推定して、時系列で人物の移動追跡を行うアプリケーションを作成、実装する.

本稿ではJPEG圧縮の際に問題となるブロックノイズを低減する方法についての比較検討を行う。POCSやTV法など従来のJPEG圧縮静止画像の画質改善方法について述べるとともに、それぞれの方法について実験を行うことにより性能を比較する。さらに、上記の方式と、著者らが提案している動き検出を用いたMotion JPEG画像の画質改善手法との組合せについて検討を行い、その実験結果について報告を行う。This paper presents comparison results of denoising methods for JPEG compressed images, especially focusing on reduction of quantization errors and blocking artifacts. We overview typical conventional methods like POCS and TV and provide their performance comparison results using actual still images. In addition, we consider combination of the above methods with the technique we had proposed for quality improvement of the Motion JPEG image sequences by using motion estimation and pixel shift, and report some experiment results.

近年，MDC(Multiple Description Coding)[1]やDSC(Distributed Source Coding)[2]といった新しい画像符研との研究が進められている．筆者らはMDCの考えに基づき，画像を複数の手法で圧縮し，それらを合成することによりPSNRが向上することを示す．また本稿では， 圧縮画像の新しい合成手法を提案すると共に，主観評価実験によって，提案方式の画質改善効果の検証を行う．Recently, researches on new image encoding techniques such as MDC (Multiple Description Coding) and DSC (Distributed Source Coding) are advanced. We show that PSNR values are improved by synthesizing multiple compressed images based on the MDC technique. Furthermore, in this paper, we propose a new synthetic technique of compressed images and verify an effect of image quality improvement of the proposal method by subjective evaluation experiments.

本稿では，楽曲の音響的特徴と歌詞情報を利用した類似楽曲検索手法を述べる．典型的なContent-based楽曲検索において，楽曲の特徴はベクトルで表現され，それらの類似度を基に検索をする．この際に，楽曲の特徴ベクトルを構成する要素には，"ユーザが楽曲から受ける印象に影響を与える特徴量"を用いることで，対応できる検索要求の幅を広げ，検索精度の向上につながる．そこで本稿では，楽曲波形から得られる音響的特徴量に加えて，歌詞情報を特徴量として利用する．そして，ユーザによる評価実験を行い，この手法の有効性を評価した．This paper presents similar music retrieval that uses acoustic features and lyrics features of musical pieces. In typical content-based music retrieval, the features of music pieces are expressed by vectors, and music pieces are retrieved based on their similarities. When generating the features vectors, using "features that influence impression that users receive from music" as elements improves retrieval accuracy. Therefore, in this paper, we use lyrics features in addition to acoustic features that are extracted from music signals. Furthermore, we estimate the efficacy of this music retrieval method by a subjective evaluation experiment.

モバイルコンテンツ配信システムにおいて、オリジナルコンテンツが変化した場合、他のモバイルノード上にキャッシュされた複製のコンテンツも更新しなければならないため、コンテンツの一貫性を管理することは重要な問題である。本論文ではMobile Contents Delivery Network (M-CDN)において、ネットワークの資源を効率的に利用し、かつコンテンツの一貫性を保つアルゴリズムを提案する。最初に、モバイルノードの特性について解析を行い、オリジナルコンテンツが変化した場合、コンテンツの複製を保持するノードにおいて、全ての複製を更新するのではなく、一部の複製だけを更新する。次に、あるノードに保存する複製が更新に選ばれた場合、最新版はオリジナルサーバーの代わりに、アルゴリズムに従って決定されたノードから送る。さらに、シミュレーションにより提案の有用性を示す。

近年、Underwater Sensor Networkは海中での観測データを収集するネットワークとして注目されている。しかし、Underwater環境でのデータ伝送は無線環境と比べ、利用帯域の制限、周囲雑音、伝送遅延時間が大きいなど様々な影響を受ける。そのため、無線環境と比べると、通信を行うこと自体困難な状況である。また、既存の各層のプロトコルでは効率よい通信を行うことができない。従来のトランスポート層プロトコルをUnderwater環境で適用すると、伝送遅延時間が大きいことにより輻輳ウィンドウサイズが上がらないため、スループットが下がるといった問題がある。そこで、本稿では伝送遅延時間が大きい場合に適したトランスポート層プロトコルTCPHyblaをUnderwater環境で用いることを提案し、従来のTCP(例えばReno)との比較評価を行う。また、ルーティングプロトコルの違いによる影響の比較評価を行う。

近年リアルタイム系サービスの普及に伴い,TFRCやVTPといった,リアルタイム性を必要とするIP通信の輻輳制御手法が新たに提案されている.それらの輻輳制御方式は,TCP-RenoのAIMDアルゴリズムや平衡状態のレート式に基づいて設計されている.しかしRenoでは,単位時間あたりの輻輳ウィンドウの増加量がRTTによって異なるので,RTTの異なるフローが競合する場合,帯域が不公平に分配されてしまうという問題がある.コンピュータシミュレーションの結果,Renoを元にしたこれらの方式でも同様の問題を抱えていることが分かった.そこで本稿では,特にVTPに着目し,増加係数をRTTに比例するパラメータに設定することで,RTTの異なるフロー間での公平性を実現する輻輳制御方式を提案する.また,コンピュータシミュレーションによって評価を行い,提案手法の有効性を示す.

ユビキタス社会において,無線通信技術や半導体技術の発展に伴い,センサーチップや無線通信デバイスの小型化,省電力化が進み,センサーネットワークの実用化が進んでいる.また近年,センサーノードを移動させる無線モバイルセンサーネットワークの試みが盛んに検討されている.本稿では特にその位置推定の問題に着目し,プラットフォームとして市販のセンサーノードと移動ロボットを利用し,位置推定にはSLAM (Simultaneous localization and mapping)を使用した屋内外の特性評価実験結果について報告する.

有線ネットワークにおいて,TCPとの親和性を持ちながら,ライブストリーミングのような広帯域・低遅延の通信を行う際に効果的なレート制御方式としてTFRC (TCP Friendly Rate Control)が存在する.しかし,アドホックネットワークにおいては輻輳以外の原因によってパケットロスが発生するため,輻輳を正しく判断することができず,有効に働かないという問題が指摘されている.本稿では,この問題に対処した提案であるVTP (Video Transport Protocol)を用いて実際にアドホックネットワーク上で実験を行い,その結果報告を行うと共に,特に複数フローを流した時の従来方式と差異について考察する.

Peer-to-Peer(P2P)を用いることでサーバの負荷を増加させることなくコンテンツを多人数に送信することが可能である.そのP2P技術の一つとして分散ハッシュテーブル(DHT)がある.このDHTには個々のノードの処理能力に関係なく,アクセス数が多いコンテンツを保持するノードに大きな負荷がかる問題点がある.そこで,この問題点を解決すべく,アクセス数に基づくDHTのID空間上への複製配置手法について検討し,シミュレーション評価によってその有効性を明らかにする.

近年、ネットワークの高速化により、現在標準的に用いられているTCP(主にTCP-Reno、 TCP-SACK)では、利用可能帯域を十分に利用することが困難であるという問題が顕在化してきた。この問題を解決するために、loss-based手法のHighspeed-TCPとScalable-TCPやdelay-based手法のFAST-TCPが提案されてきた。あるいはまた、loss-based手法とdelay-based手法を組み合わせたHybrid-TCP手法が提案されている。そこで、本稿ではHybrid-TCP手法の代表例であるYeAH-TCPとCompound-TCPの特性改善方式の報告を行う。この特性改善方式では、ウィンドウ制御の工夫によって高速回線におけるスループット効率の改善を図る一方で、改善方式によって生じる課題についても報告を行う。

一般に大規模な音楽情報検索データベース内には異なったエンコード形式の楽曲ファイルが混在した形で保存されている．このような形式の違いはContent-based音楽検索に於いて類似度を計算する際に意図しない誤差を生じさせ，最終的な検索結果に大きく影響を及ぼす場合がある．本稿では音楽情報検索データベース内に混在するビットレートの異なるMP3ファイルから抽出した音響的特徴に対して好適な補正方法を検討する．In order to realize highly accurate content-based music information retrieval (MIR), it is necessary to compensate with the various bit rates of the songs which are included in the music collection, because the bit rate differences are expected to apply a negative effect to MIR results. In this paper, we propose methods to normalize MFCC features extracted from MP3 files with various bit rates, and analyze their effects to content-based MIR.

This paper presents a denoising method of intra-coded pictures using motion estimation and pixel shift. Firstly, we show that pixel-aligned mixture of distorted images which are spatially shifted and differently encoded brings reduction of quantization errors. We show that this effect can be formulated as a special case of Wiener-Hopf equation and independence of quantization errors affects the performance. We then consider its application to denoising of intra-coded pictures by using motion estimation and pixel shift. Experiments using actual image sequences verify that motion estimation is effective in moving regions, pixel shift is effective in static regions and favorable PSNR gains are achieved.

With the development whereby mobile content distribution systems can manage dynamically changing files, an important issue to be resolved is consistency management, which means the cached replicas on different mobile sites must be updated if the originals change. This paper is to design an integrated consistency-control algorithm for mobile contents delivery network (M-CDN) to enhance the efficient utilization of network resource and support the client mobility. Firstly, by carrying out an analysis of mobile surrogates' characteristics, for a given content which has been changed on its original node, only a limited number of its replicas instead of all replicas are updated. Secondly, if a replica has been selected for update, the latest version will be sent from an algorithm-decided site instead of from its original server. Simulation results show that the proposal outperforms other conventional methods.

This paper presents simple analytical models of hybrid TCP congestion controls, which switch loss-based mode and delay-based mode adaptively, and tries their performance tuning. We firstly present ideal behavior models of three kinds of TCP congestion controls (loss-based, delay-based and hybrid). We then give abstracted models of the actual hybrid TCP s and consider their performance tuning. Finally, experiments validate analytical expectations and effectiveness of the hybrid TCP.

本稿では、デコーダに付加情報を与えて復号画像の画質改善を行う動画像符号化方式に関する検討を行なう。はじめに、一枚の静止画像を互いに独立に符号化し、その復号画像を重ね合わせることによる量子化誤差の低減効果を示し、次に、その効果の動画像符号化への応用として、デコーダに補助情報として符号化規格を超える精度の動きベクトルを与えることによる符号化画質改善手法を提案する。さらに、エンコーダでのベクトル検出条件と動き補償・合成の参照画像について改善を加えた動画像符号化方式を提案し、画質改善効果と圧縮効率の向上を ITE 標準動画像を用いた実験によって示す。This paper presents a new video coding method which improves PSNR of decoded pictures by using additional information. Firstly, we show a pixel shift effect which brings PSNR improvement by composing multiple compressed images extracted from an original image and, as an application of the pixel shift effect, we then propose a video coding method which sends higher precision motion vectors to a decoder as additional information. We especially focus on how to select effective motion vectors at an encoder and how to decide mixture of decoded pictures for improving PSNR. Finally, we show experimental results that present improving R-D characteristics of H.263+.

本稿では、デコーダに付加情報を与えて復号画像の画質改善を行う動画像符号化方式に関する検討を行なう。はじめに、一枚の静止画像を互いに独立に符号化し、その復号画像を重ね合わせることによる量子化誤差の低減効果を示し、次に、その効果の動画像符号化への応用として、デコーダに補助情報として符号化規格を超える精度の動きベクトルを与えることによる符号化画質改善手法を提案する。さらに、エンコーダでのベクトル検出条件と動き補償・合成の参照画像について改善を加えた動画像符号化方式を提案し、画質改善効果と圧縮効率の向上をITE標準動画像を用いた実験によって示す。

近年検討の盛んな分散映像符号化 (DVC: Distributed Video Coding) の枠組みの元に、画素の重ね合せによって PSNR の改善を実現する動画像符号化方式を提案する。まず、一枚の画像を互いに独立した符号化方式で圧縮し、それらの復号画像を重ね合わせることで、量子化誤差を統計的に低減できる効果を示す。次に、この効果に基づき、主に復号側の処理として、動き検出と画素シフトを活用した動画像符号化方式の検討を行う。最後に、実画像を用いた実験結果として、提案方式に基づく Motion JPEG 拡張方式と H.263+ 拡張方式の PSNR 改善効果を示す。This paper presents new video coding methods which improve PSNR of decoded pictures by mixing corresponding pixels of neighboring frames based on the distributed video coding framework. Firstly, we show that we can statistically reduce quantization errors by mixing distorted pixels in the same image which are independently compressed. Secondly, based on this principle, we propose new video coding methods which exploit motion estimation and intentional pixel shift mainly at a decoder side. Finally, we show several experimental results using Motion JPEG and H.263 extensions to actual image sequences and validate effectiveness of our proposed methods.

本稿では、ハイブリッド型TCP輻輳制御の特性解析について報告を行う。近年、TCP-Renoに代表されるロスベース(ウィンドウベース)の輻輳制御と、TCP-Vegasに代表される遅延ベース(レートベース)の輻輳制御を組み合わせたハイブリッド型のTCP輻輳制御方式の提案が盛んに行われている。しかし、その解析モデルの検討は決して十分に行われているとは言い難いため、本稿では、その性能評価とパラメータ設定を可能とするための簡易な解析モデルの構築を試みる。そして、その解析結果として、ハイブリッド型TCP輻輳制御は、パケットロスが頻繁に発生する環境下では(ロスベース型の輻輳制御に比べて)パケットロスに対する耐性を有し、安定したチャネル環境下ではTCP-Renoに対する良好な親和性を提供することを示す。さらには、解析モデルの応用として、遅延ベース輻輳制御に基づくTCPフレンドリレート制御方式を提案し、この手法が、特にパケットロスが頻繁に発生する環境下において、従来よりも優れたスループット特性を実現できることを示す。

近年，リアルタイム性を必要とするIP通信の輻轤制御手法として，TFRCやDCCPが注目されている．また，移動通信においてもモバイルWiMAXといった高速無線システムの登場やFMCの普及に伴い，リアルタイム系サービスの急増が予想される．一方，筆者らは，異種無線ネットワークのハンドオーバ特性に着目している．そのような環境では，特に端末とハンドオーバ後のAP間のリンク遅延が大きい場合，不必要なレート削減とタイムアウトの発生が起こることがある．また，TFRCがハンドオーバ後の環境にあったACKを即座に生成できないため，送信レートを過大にし，ハンドオーバ先のネットワークに悪影響を与える可能性もある．本稿では，不必要なレート削減を抑制するAP介在型ACK管理方式，それをもとにハンドオーバ先のネットワークも適切に対応できるACK管理継続方式，パケット廃棄率更新方式を提案し，評価を行う．Recently, as congestion control methods for realtime communication in IP network, many researchers have an interest in TFRC (TCP-Friendly Rate Control) and DCCP (Datagram Congestion Control Protocol). In addition, rapid increase of real-time services for mobile terminals is expected together with the spread of FMC and WiMAX. Therefore, we pay our attention to handover characteristics in heterogeneous networks. Especially, when the delay is too large between a mobile terminal and an AP (Access Point) after handover, unnecessary rate reduction and timeout will happen. Since a TFRC receiver cannot immediately generate feedback packets adapted to the heterogeneous environment after handover, it might increase sending rate too large and negatively impacts the targeted network. In this paper, we therefore propose a ACK management method that can reduce unnecessary rate reduction, and furthermore, we also propose a continuous ACK management method and a packet loss rate notification method that can adequately applied to the heterogeneous environment after handover.

有線ネットワークにおいては、リアルタイムピデオストリーミングを行う際に有力な手法の一つとして、受信側におけるロス状況などをフィードバック情報として受け取ることで、使用可能な帯域幅を把握し、適切なレートでエンコード・送信を行うことができるＴFRC（TCP Friendly Rate Control[1]）が存在する。しかし、ランダムロスの発生する無線ネットワークにおいては単純なＴＲＣが効果的に働かないため、本稿では無線アドホックネットワーク上でいくつかのレート制御の比較実験を行い、無線アドホックネットワークにおけるビデオ転送に適したレート制御のための検討を行う。We performed a comparative experiment of some rate controlling protocols for video transmission over wireless ad-hoc networks. One of the protocols is TFRC (TCP Friendly Rate Control [1]) which is an effective protocol for video streaming on wired networks. But it is also known for its ineffectiveness on wireless networks with random losses. By comparing these protocols, we considered the suitable protocol for video transfers on wireless ad-hoc networks.

近年,リアルタイム性を必要とするIP通信の幅輳制御手法として,TFRCやDCCPが注目されている.また,移動通信においてもモバイルWiMAXといった高速無線システムの登場やFMCの普及に伴い,リアルタイム系サービスの急増が予想される.一方,筆者らは,異種無線ネットワークのハンドオーバ特性に着目している.そのような環境では,特に端末とハンドオーバ後のAP間のリンク遅延が大きい場合,不必要なレート削減とタイムアウトの発生が起こることがある.また. TFRCがハンドオーバ後の環境にあったACKを即座に生成できないため,送信レートを過大にし,ハンドオーバ先のネットワークに悪影響を与える可能性もある.本稿では,不必要なレート削減を抑制するAP介在型ACK管理方式,それをもとにハンドオーバ先のネットワークも適切に対応できるACK管理継続方式,バケット廃棄率更新方式を提案し,評価を行う.

有線ネットワークにおいては、リアルタイムビデオストリーミングを行う際に有力な手法の一つとして、受信側におけるロス状況などをフィードバック情報として受け取ることで、使用可能な帯域幅を把握し、適切なレートでエンコード・送信を行うことができるTFRC(TCP Friendly Rate Control [1])が存在する。しかし、ランダムロスの発生する無線ネットワークにおいては単純なTFRCが効果的に働かないため、本稿では無線アドホックネットワーク上でいくつかのレート制御の比較実験を行い、無線アドホックネットワークにおけるビデオ転送に適したレート制御のための検討を行う。

本研究では,今後の発展が期待されるユビキタスネットワーク社会において,ユーザが携帯端末を用いて近辺の環境情報の視覚化を行い,ユーザに対して効果的な提示を行うアプリケーションの設計とその要素技術について検討を行なう.アプリケーション設計に関しては,Webサービスの利用を想定し,汎用的なインターフェースの利用によって,開発を容易にすることを視野に入れている.要素技術に関しては,空間中に配置したマーカーの検出と拡張現実感を活用し,さらに無線技術を併用した混雑表現アプリケーションについても検討を進める.

This paper is to design an integrated consistency-control algorithm for mobile contents delivery network (M-CDN) to enhance the efficient utilization of network resource and support the client mobility. Firstly, by carrying out an analysis of mobile surrogates&#039; characteristics, for a given content which has been changed on its original node, only a limited number of its replicas instead of all replicas are updated. Then, if a replica has been selected for update, the latest version will be sent from an algorithm-decided site instead of from its original server.

近年,無線通信技術や半導体技術の発展に伴い,センサーチップや無線通信デバイスの小型化,省電力化が進み,センサーネットワークの実用化が進んでいる.また,「いつでも,どこでも,何でも,ネットワークにつながる」ユビキタス社会においてはコンテキスト・アウェアなサービスが提供され,そのコンテキストのなかで重要なものの一つに位置情報がある.そこで,現在,環境上のセンサー端末位置の推定技術の研究が盛んに行われている.しかしながら,既存の受動的な位置推定手法では,位置の既知なビーコン端末の設置が必要となり,環境構築の為のコストが高い.そこで,本研究では,センサーネットワークにおいて移動ロボットを用いた能動的で低コストな位置推定手法の検証を行った.

近年、インターネットにおける動画などのストリーミング配信で、サーバへの負荷を分散させる目的から、ALM(Application-Layer-Multicast)が注目されている。 ALMでは中継ノードの離脱によって、ネットワークの下位のノードがその影響を受ける。本稿ではアクセス履歴に基づくノード安定度を考慮して配信ツリーを構築することにより、中継ノードの離脱の影響が改善されることを示す。

This paper is to design an integrated consistency-control algorithm for mobile contents delivery network (M-CDN) to enhance the efficient utilization of network resource and support the client mobility. Firstly, by carrying out an analysis of mobile surrogates characteristics, for a given content which has been changed on its original node, only a limited number of its replicas instead of all replicas are updated. Then, if a replica has been selected for update, the latest version will be sent from an algorithm-decided site instead of from its original server.

Content delivery network improves end-user performance by replicating Web contents on a group of geographically distributed sites interconnected over the Internet. However, with the development whereby content distribution systems can manage dynamically changing files, an important issue to be resolved is consistency management, which means the cached replicas on different sites must be updated if the originals change. In this paper, based on the analytical formulation of object freshness, web access distribution and network topology, we derive a novel algorithm as follows: (1) For a given content which has been changed on its original server, only a limited number of its replicas instead of all replicas are updated. (2) After a replica has been selected for update, the latest version will be sent from an algorithm-decided site instead of from its original server. Simulation results verify that the proposed algorithm provides better consistency management than conventional methods with the reduced the old hit ratio and network traffic.

With the development whereby mobile content distribution systems can manage dynamically changing files, an important issue to be resolved is consistency management, which means the cached replicas on different mobile sites must be updated if the originals change. This paper is to design an integrated consistency-control algorithm for mobile contents delivery network (M-CDN) to enhance the efficient utilization of network resource and support the client mobility. Firstly, by carrying out an analysis of mobile surrogates&apos; characteristics, for a given content which has been changed on its original node, only a limited number of its replicas instead of all replicas are updated. Secondly, if a replica has been selected for update, the latest version will be sent from an algorithm-decided site instead of from its original server. Simulation results show that the proposal outperforms other conventional methods.

The purpose of this study is to construct a robust and stable overlay tree of ALM (Application Layer Multicast) for real-time video transmission. Firstly, we propose a proactive route maintenance which enables fast recovery of the overlay tree against node departures and failures. By forcing free node degrees for route backup, signaling overheads for route maintenance can be reduced in a scalable manner. Secondly, we improve performance of the proposed method by introducing layered video coding. Smooth layer management instead of coarse degree management contributes to reduction of the depth of overlay tree (i.e. delay) as well as to efficient bandwidth utilization. Thirdly, we introduce session records of each node into the overlay tree construction. Long-term history of user access records is expected to bring more robust overlay trees. Finally, we carried out extensive evaluation experiments. Simulations and implementations demonstrate that our methods lead to fast recovery of the overlay tree against node departures and reduction of the signaling overheads. Furthermore, introduction of layered video coding is proved to be efficient to reduce delays, to improve bandwidth utilization and to avoid severe degradation of picture quality. Final experiments show that incorporation of node stability reduces the number of nodes affected by parent node departures by promoting adequate nodes to upper layer of the ALM tree. ©2007 IEEE.

Content Delivery Overlays improves end-user performance by replicating Web contents on a group of geographically distributed sites interconnected over the Internet. However, with the development whereby overlay systems can manage dynamically changing flies, an important issue to be resolved is consistency management, which means the cached replicas on different sites must be updated if the originals change. In this paper, based on the analytical formulation of object freshness, web access distribution and network topology, we derive a novel algorithm as follows: (1) For a given content which has been changed on its original server, only a limited number of its replicas instead of all replicas are updated. (2) After a replica has been selected for update, the latest version will be sent from an algorithm-decided site instead of from its original server. Simulation results verify that the proposed algorithm provides much better consistency management than conventional methods with the reduced the old hit ratio and network traffic. © 2007 IEEE.

A robust replication algorithm is very important to retrieve Web objects from the Content delivery network (CDN), where both the network topology and Web access are changed dynamically. However, current replica strategies in CDN are to statically and repeatedly keep the complete replica of the original object on many content servers. This method is weak in adapting the dynamic network, resulting in too much consumed server space and a waste of the storage cost. It becomes more serious by replicating some large-sized objects such as streaming media, which are being distributed over the Internet,more and more. In this paper, we discuss a robust replication strategy for scalable video strew-ning in CDN to reduce user response and storage cost as follows: 1) For content servers, which layer of which video contents should be selected to replicate? 2) How to test the robustness under different network environments? Simulation results show that the proposed algorithm is robust and can provide much better performance than the conventional methods.

本論文ではモバイルアドホックネットワークにおけるビデオ配信のためのオンデマンドなマルチパスルーティングアルゴリズムを提案し、実装評価する。シングルパスのルーティングプロトコルとして知られているAODVをマルチパスに拡張したものは多数あり、マルチパスルーティングプロトコルはシミュレーション結果としてルートディスカバリーの時間の短縮と不必要なルーティングパケットの低減に良好な結果を与えている。そこで我々はソースルートリストを用いたルートの構築[7,16]と電波強度のメトリックとしての利用を提案し、それによってルートディスカバリーの時間の短縮と自動的な安定ルートの選択を実現する。我々は、この提案手法を8台のノートPCに実装し、オリジナルのAODVと比較を行った。

近年、ネットワークの高速化により、現在標準的に用いられているTCP(主にTCP-Reno、TCP-NewReno)では、利用可能帯域を十分に利用することが困難であるという問題が顕在化してきた。この問題を解決するために、数多くのTCP輻輳制御方式が提案されてきたが、それらはTCP-Renoとの親和性に問題があり、普及の妨げとなっている。そこで、本稿では従来の高速回線向けTCP輻輳制御方式よりも大幅に高速性・親和性を改善することが出来るTCP-Fusion方式を提案する。提案方式では、TCP-Reno、TCP-Vegas、そしてTCP-Westwoodの3つの方式の特性を兼ね備えた方式であり、それらを高速回線に対応できるように修正することにより、高速性・親和性を実現する。