CN111318024B - 玩家标识系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于从所记录的视频内容中标识玩家的玩家标识系统，该系统包括：视频内容分析单元，可操作以分析视频内容的一个或多个帧；玩家名称标识单元，可操作以标识视频内容的一个或多个分析帧中的玩家名称；以及数据生成单元，可操作以根据一个或多个标识的玩家名称来生成与视频有关的数据。

Description

玩家标识系统和方法
技术领域
本公开涉及玩家标识系统和方法。
背景技术
多年来，由于游戏复杂性的提高和体验共享的便捷性(例如，经由即时消息传递或互联网平台)，驱使游戏社交方面的重要性不断提高。长期以来希望与朋友和/或其他玩家共享游戏体验，尽管起初这主要体现在用户保存当朋友拜访用户时可以重播的本地重播的能力。
当然，这种在用户之间共享游戏体验的方法有了相当大的偏离。如今，玩家能够在短时间内传输大量数据，从而能够发送和接收视频重播。除此之外，实时流式传输(例如，经由互联网实时捕获和共享游戏玩法的视频)的流行度也已成为共享内容的流行方法。事实发生之后，用户也可以将视频内容上传到内容共享网站，该视频内容可以被编辑以增加对观看者的吸引力。共享方法的这些变化各自促成与可在线游戏相关的大量且迅速增长的视频内容。
但是，用户之间非正式共享大量内容自然会使内容更难管理。例如，上传到网站的视频内容可能不与标识正确游戏、游戏中的角色和/或游戏玩家的信息相关联。这使得难以以直观和有用的方式呈现内容，这阻碍了用户能够定位相关内容或该用户潜在感兴趣的内容的能力。
对于生成这种内容的人来说，这也可能是有问题的。在许多玩家被认为等同于体育界人士的情况下，这些玩家对能够定位这种内容以便能够管理其曝光度和公众形象非常感兴趣。
发明内容
在上述问题的背景下，产生了本发明。
本发明的一方面提供了一种用于从所记录的视频内容中标识玩家的玩家标识系统，所述系统包括：视频内容分析单元，可操作以分析所述视频内容的一个或多个帧；玩家名称标识单元，可操作以标识所述视频内容的一个或多个分析帧中的玩家名称；以及数据生成单元，可操作以根据一个或多个标识的玩家名称来生成与所述视频有关的数据，其中，所生成的数据用于将所述视频内容与所标识的玩家的玩家简档相关联。
本发明的另一方面提供了一种用于从所记录的视频内容中标识玩家的玩家标识方法，所述方法包括：分析视频内容的一个或多个帧；标识所述视频内容的一个或多个分析帧中的玩家名称；根据一个或多个标识的玩家名称生成与所述视频有关的数据，其中，所生成的数据用于将所述视频内容与所标识的玩家的玩家简档相关联。
附图说明
现在将参考附图通过示例的方式描述本发明的实施例，其中：
图1示意性地示出了表示游戏玩法的视频内容帧；
图2示意性地示出了角色识别过程。
图3示意性地示出了玩家名称标识过程。
图4示意性地示出了视频内容帧，该视频内容帧使用显示的玩家标识数据来表示游戏玩法。
图5示意性地示出了用于从记录的视频内容中标识玩家的玩家标识系统。
具体实施方式
在图1中示出了表示游戏玩法的视频内容帧100的示例，其中游戏是二维格斗游戏。该框架包括一对玩家110和120、指示每个玩家赢得的回合数的记分板130、状态栏(例如，指示角色健康)140和玩家名称150(“玩家1”和“玩家2”)。当然，这样的示例是为了以下描述的清楚而选择的简单情况；当然，在任何合适的实施例中，以及具有或多或少的玩家的情况，都可以考虑更复杂的游戏(诸如，具有完整三维运动的游戏)。实际上，可以标识任意数量的玩家名称，而不仅限于两个；在某些游戏中，虚拟环境中可能存在数百个玩家化身，并且在某些实施例中，标识出现在相机视野中的一些或全部玩家化身可能是有利的。
视频内容帧100可以被存储为在线存储的视频的一部分，该视频可供用户流式传输和/或下载。
图2示意性地示出了可以在图3的玩家标识方法中实现的角色识别过程。参考图2描述的过程可以在视频(诸如图1的视频)的单个帧、多个这样的帧和/或视频的主要部分(大量连续或不连续的帧)上执行。
在步骤200，执行要分析的图像帧的预处理。该步骤包括要应用于图像帧以帮助角色识别的任何修改或处理。
例如，如果文本没有与水平/垂直方向很好地对齐，则该步骤可以包括对图像帧的全部或一个或多个部分施加旋转。还可以应用边缘平滑算法，其可以有助于使角色更加可标识，并且可以执行标识出现在图像文本中何处的处理，以减小执行角色识别的区域。
在步骤210，执行预处理图像帧中的角色识别。可以使用用于标识角色的任何适当的处理，诸如模式匹配或特征提取方法，或任何适当的机器学习技术。
在步骤220，可以根据需要对已经执行了角色识别的图像帧进行后处理。该后处理可用于细化角色识别的结果，例如通过减少识别结果中的不确定性量或纠正错误。这种方法的一个示例是将已标识字符串与字典进行比较。尽管这种方法可能不适合识别玩家名称，但该词典可以包含该游戏中使用的玩家别名列表(例如)以克服此问题。
在一些实施例中，以迭代方式执行图2的方法可能是有利的。例如，在没有足够详尽的信息来可靠地标识每个字母的情况下，可以使用初始的低细节分析来标识单词/字符在何处。然后可以在标识单词/字符的区域上执行更高细节的分析。在一些实施例中，这种方法可能更快或需要较少的处理资源。
图3示意性地示出了用于从记录的视频内容中标识玩家的玩家标识方法。
步骤300包括分析视频内容的一个或多个帧。该分析可以包括例如分析对应于视频内容的任何相关联的元数据，并且可替代地(或附加地)可以执行图像处理，以便标识视频内容的一个或多个特征。
例如，这些特征可以包括视频内容中正在玩的游戏的标题(例如，通过标识独特的对象/字符/叠加层，或从元数据中获取)、游戏中的玩家数量(例如，通过计算诸如图1所示的游戏在屏幕上的角色数量)、游戏的结果(例如，通过监视记分板或标识胜利/失败屏幕)，和/或游戏的类型。这些特征中的每一个可以被用来改善玩家名称标识过程，或者一旦被标识就改善玩家名称信息的使用。
诸如参考图2的步骤200所讨论的那些处理也可以被执行为步骤300的图像分析的一部分。
不仅限于分析视频内容中的图像帧，还可以分析与图像相关联的音频(诸如画外音)，以标识游戏的特征。例如，画外音可能会介绍正在玩的游戏和/或玩家名称，两者都可能是标识游戏中玩家的有用信息。也可以将用于分析的图像帧选择为那些显示标题屏幕等的图像帧，以便在不依赖于单个游戏的游戏玩法的详细知识的情况下标识正在玩的游戏。
步骤310包括标识视频内容的一个或多个分析帧中的玩家名称。该步骤采用诸如参照图2描述的方法，其中对视频内容执行光学字符识别。例如，步骤310可以包括图2的步骤210和可选地220。
在标识阶段可以应用多种技术，以改善对玩家名称的标识。例如，有关玩家名称格式的信息可用于帮助确定文本是否可能是玩家名称。
第一个示例是使用游戏特定信息。例如，玩家名称可能需要具有特定格式或以特定格式显示。在某些游戏中，玩家的队名在其玩家名称旁边，一起显示在屏幕上。其一个示例可能是“[队1]玩家1”格式；首先要求以这种方式显示队名，这意味着封闭的方括号后的任何(一个或多个)单词都可能是玩家名称。
可预测格式的另一个示例是当显示通常与用户名的显示相关联的词组时，诸如“玩家____已登录”或“已离开”或“用户ID”。可以在一般的基础上搜索这样的术语，或者当已知游戏标题时(例如，从元数据中)可以使用特定于游戏的短语。
可以与第一个示例结合使用或代替第一个示例使用的改进标识过程的第二个示例是标识在词典中找到的单词或在游戏中使用的单词中不常见的字符(或字符序列)。
例如，字符序列“xXx”经常出现在在线玩家的名称中，而没有出现在字典中的单词中。如果标识了这样的序列，则这可能是该序列是玩家名称的一部分的标识符。当然，可以标识任何数量的其他字符来表示玩家的名称；晦涩的标点符号或标点符号的组合、大量不常见的字母(诸如“z”)或使用游戏中未使用的其他字母(诸如希腊字母(Greek)或西里尔字母(Cyrillic))的字符都可以作为玩家名称的可靠标识符。
在一些实施例中，如果已知可能的玩家名称的列表(例如，在线服务的玩家名称的列表)，则可以在执行标识过程之前执行分析以标识最有希望的标识符。类似地，可以对游戏所使用的文本(诸如，在对话、GUI或菜单中)执行分析；任何与该分析不符的字符串等(即，与普通游戏文本不同的字符串等)可以被视为玩家名称的标识符。这是实施例的示例，其中将所标识的字符串与玩家简档的数据库进行比较，以为所标识的玩家名称标识对应的玩家简档。
在一些实施例中，根据关于视频内容和/或玩家简档的信息，将玩家简档的精简的(例如，过滤的)数据库用于比较；也就是说，已知要玩内容中显示的游戏的玩家可能是精简的数据库的主题，或者已知要与已标识方一起玩的玩家(诸如视频上传者或游戏中的其他玩家)。
另一个可能的标识符是字符串长度的指标。尽管四个或五个字符的字符串很容易成为玩家的名称或普通的单词，但是十四个或十五个字符的字符串很可能是游戏中玩家的名称。因此，有可能根据字符串的长度来标识玩家名称的候选。可以执行游戏分析以细化标识符检测，例如在标识游戏中使用的最长单词时，以标识串中的阈值字符数，从而能够保证任何更长的字符串都是玩家名称。
类似地，可以执行标识字符串是否属于完整句子的处理。在许多情况下，仅以独立的方式提供玩家名称，因此在一些实施例中，像这种完整句中的任何字符串都可以作为玩家标识方法的一部分而被忽略。完整句子可以通过序列中阈值以上数量的单词来标识，例如，第一个单词以大写字母开头，并且最后一个字母后为标点符号。可替代地，可以执行更完整的处理以标识句子，诸如对用于标识可以表示句子的非常接近的名词和动词的单词的分析。
附加的或替代的潜在标识符也可以是所标识的字符串的位置的标识符。例如，游戏中的对话可能位于屏幕的特定区域(诸如在有字幕的情况下，位于底部的中间)，而玩家名称可能位于记分板附近或随相应玩家的化身而移动。因此，可以执行游戏分析以标识屏幕的哪些区域(如果有的话)通常与玩家名称(或缺少玩家名称)相关联。在一些示例中，实现了迭代过程，其中记录了所标识的名称的位置，使得以后的标识过程可以利用该信息来细化对玩家名称的搜索。
另一个潜在的标识符可以被认为是在屏幕上显示文本的持续时间。当然，可能需要对大量帧执行这种分析，尽管这些分析不必是连续的。该标识符利用了这样的事实，即对话(等)不太可能显示相当长时间；这与玩家名称相反，后者对于整个游戏都是可见的。当然，其他游戏特定单词也可能会显示相当长的时间(诸如，记分板上的“得分”)，但是这种标识符可能仍然可以用于细化玩家名称标识过程，因为它仍然可以减少被视为潜在玩家名称的候选字符串的数量。
标识内容中使用的字体也可能是有利的。在第一个示例中，如果内容中使用的字体特别难于读取/标识，则这在辅助角色识别方面可能是有利的。其次，可能出现的情况是，玩家名称与内容中找到的其他文字的字体不同。在这种情况下，有可能基于内容中标识的字体来标识可能是玩家名称的文本。
综上所述，认为基于以下一个或多个，可以将字符串识别为玩家名称的候选：
1.字符串是否构成完整的句子；
2.字符串中包含的字符数；
3.字符串中包含的字符的标识；
4.用于显示字符串的字体；
5.字符串在视频内容的一个或多个帧中的位置；
6.与另一个通用或特定的关键短语或字符串的关联；和
7.在视频内容中显示字符串的持续时间。
当然，在本公开的实施例中可以考虑这些标识符中的一个或多个的任何合适的组合，并且实际上可以考虑除了这些标识符之外或代替这些标识符的其他标识符。
步骤320包括根据一个或多个标识的玩家名称来生成与视频有关的数据。
根据所需的应用，此步骤中生成的数据可能会有很大的不同。在最简单的示例中，生成随内容一起提供的数据，在没有其他信息的情况下，该数据用于标识玩家出现在内容中。在更复杂的示例中，可以生成标识存在的玩家以及游戏结果(诸如哪个玩家获胜和/或最终分数)、比赛信息(如果适用，例如，如果内容是半决赛，则可以标识进入决赛的玩家的身份)、和/或使用户能够定位同一玩家的其他内容(诸如指向社交媒体或其他内容的链接)的信息的数据。更广泛地讲，还可以生成玩家表现信息并将其链接到已在内容中标识的特定玩家。
例如，生成的数据可用于将视频内容与所标识的玩家的玩家简档相关联。这使得玩家简档可以自动填充相关视频内容，从而不仅可以帮助用户找到与该玩家相关的内容，还可以改善其在线状态。
在一些实施例中，可以使用机器学习方法来实现参考图3概述的过程。给定不同玩家名称和可用内容的不同类型的范围，这种方法可能特别适合于执行玩家名称标识过程。
例如，监督学习技术可以用于此目的。例如，可以组合使用一对神经网络来标识内容中的玩家名称，并标识表示可能是玩家名称的字符串的上下文元素。例如，可以根据参考图3描述的方法训练第一神经网络以标识玩家名称；在一些示例中，视频内容可以被预先标记为包括一个或多个玩家名称。然后可以使用第二神经网络来标识表示字符串可能是玩家名称的上下文；例如，确定诸如字符串或显示位置的因素，这些因素通常比其他文本与玩家名称更相关。
深度强化学习为开发可有效标识内容中玩家名称的系统提供了进一步的选择。这种方法依赖于向正在分析内容以标识感兴趣事件的系统提供“奖励”；当然，这不一定是传统意义上的奖励，而是承认系统的动作已带来积极的结果(即，标识感兴趣的事件)。通过使用这样的迭代过程，可以训练机器学习过程来可靠地标识内容中的玩家名称。
图4示意性地示出了视频内容帧，该视频内容帧使用显示的玩家标识数据400来表示游戏玩法。玩家标识数据400可以出现在与内容分开的侧栏中，尽管可以以任何合适的方式来提供(诸如覆盖在内容本身上，或在用户移动光标等时显示)。
玩家标识数据400仅显示玩家名称，尽管如上所述，也可以包括任何其他合适的信息。除此之外，玩家标识数据400可以作为超链接等提供，用户可以选择将其重定向到玩家简档。
如上所述，在某些情况下，所生成的数据包括比赛信息或结果信息等。在这种情况下，所生成的数据可以包括玩家排名的标识和/或用于填充与内容(或比赛)相关联的电子表格或结果表。该信息也可以与玩家标识数据400一起提供。
图5示意性地示出了用于从记录的视频内容中标识玩家的玩家标识系统。该系统包括视频源标识单元500、视频内容分析单元510、玩家名称标识单元520和数据生成单元530。例如，这种系统可操作用于实现图3的方法。如上所述，记录的视频内容可以是一个或多个玩家正在玩的游戏的记录。
视频源标识单元500可操作以标识从中生成视频内容的源应用。在玩家标识系统中包括视频源标识单元500可以是可选的，因为即使在不知道哪个应用已经生成了视频内容的情况下也可以执行该过程。视频源标识单元500可操作以检查与视频内容相关联的元数据，或者执行对内容的分析以标识源应用；例如，元数据可以简单地包括正在玩的游戏的标题，或者可以在视频内容帧上执行图像处理以直接或通过识别表示特定游戏的游戏中的元素(诸如字体、字符、GUI或菜单)来得出游戏名称。
视频内容分析单元510可操作以分析视频内容的一个或多个帧。视频内容分析单元510执行的分析可以与以上参考图3的步骤300描述的分析相同。
玩家名称标识单元520可操作以标识视频内容的一个或多个分析帧中的玩家名称。玩家名称标识单元520实现的方法可以与以上参考图3的步骤310描述的方法相同。例如，玩家名称标识单元520可以可操作以对视频内容的一个或多个分析帧的一个或多个区域执行光学字符识别过程。如上所述，可以根据视频内容的内容来选择一个或多个区域，例如使用关于游戏的信息或文本的位置来确定玩家名称可能在哪里。
在一些实施例中，玩家名称标识单元520可操作以使用机器学习算法来标识玩家名称。
数据生成单元530可操作以根据一个或多个标识的玩家名称来生成与视频有关的数据。由数据生成单元530实现的方法可以与以上参考图3的步骤320所描述的方法相同。在一些示例中，所生成的数据与作为元数据的视频内容相关联，而在其他示例中，可以将其单独使用和/或存储。如上所述，在一些实施例中，所生成的数据表示所标识的玩家的身份和/或表现。
尽管以上描述假定生成的数据可以与视频相关联，但这可能并不总是可能的。例如，在遗留视频内容的情况下，诸如提供商托管的现有视频，它们本身未实现本文所述的技术和方法。
在这种情况下，可以将生成的数据与URL或可以找到视频的类似标识符相关联地存储在本地和/或远程服务器上。
随后，当再次访问视频时，URL可用于找到相关联的生成数据，例如，经由查找表或其他关联链接。
有利地，将认识到，许多观看者观看了许多托管视频。因此，可能是先前观看者的设备(或者当然可能是视频本身的主机)已将上述方法和技术应用于视频，因此通过针对此类视频提交URL或类似标识符，可以反过来接收先前所生成的数据，从而避免了不必要的重复标识过程。
可以以硬件、软件或两者的组合来实现上述技术。在采用软件控制的数据处理装置来实现实施例的一个或多个特征的情况下，将认识到，这种软件以及这种软件提供的诸如非暂时性机器可读存储介质的存储或传输介质也被认为是本公开的实施例。

Claims (13)

1.一种用于从所记录的视频内容中标识玩家的玩家标识系统，所述系统包括：
视频内容源标识单元，可操作以识别从中生成所述视频内容的源应用；
视频内容分析单元，可操作以响应于由所述视频内容源标识单元识别的所述源应用分析所述视频内容的一个或多个帧；
玩家名称标识单元，可操作以标识所述视频内容的一个或多个分析帧中的玩家名称；以及
数据生成单元，可操作以根据一个或多个标识的玩家名称来生成与所述视频有关的数据，其中，所生成的数据用于将所述视频内容与所标识的玩家的玩家简档相关联。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所记录的视频内容是一个或多个玩家正在玩的视频游戏的记录。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述玩家名称标识单元可操作以对所述视频内容的一个或多个分析帧中的一个或多个区域执行光学字符识别处理，并将使用所述光学字符识别处理识别的一个或多个字符串标识为玩家名称。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，根据所述视频内容的内容来选择所述一个或多个区域。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述玩家名称标识单元可操作以使用机器学习算法来标识玩家名称。
6.根据权利要求3所述的系统，其中，基于以下一个或多个，将所述字符串识别为玩家名称的候选：
a).所述字符串是否构成完整的句子；
b).所述字符串中包含的字符数；
c).所述字符串中包含的字符的标识；
d).用于显示所述字符串的字体；
e).所述字符串在所述视频内容的一个或多个帧中的位置；
f).与另一个通用或特定的关键短语或字符串的关联；和
g).在所述视频内容中显示所述字符串的持续时间。
7.根据权利要求5所述的系统，其中，将所标识的字符串与玩家简档的数据库进行比较，以为所标识的玩家名称标识对应的玩家简档。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，根据关于所述视频内容和/或玩家简档的信息，将玩家简档的精简的数据库用于比较。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所生成的数据与作为元数据的所述视频内容相关联。
10.根据权利要求1所述的系统，其中，所生成的数据表示所标识的玩家的身份和/或表现。
11.一种用于从所记录的视频内容中标识玩家的玩家标识方法，所述方法包括：
识别从中生成所述视频内容的源应用；
响应于识别的所述源应用分析视频内容的一个或多个帧；
标识所述视频内容的一个或多个分析帧中的玩家名称；
根据一个或多个标识的玩家名称生成与所述视频有关的数据，其中，所生成的数据用于将所述视频内容与所标识的玩家的玩家简档相关联。
12.一种计算机软件，当由计算机执行该软件时，使该计算机执行权利要求11的方法。
13.一种非暂时性机器可读存储介质，其存储根据权利要求12所述的计算机软件。
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