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1. Technisches Gebiet
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Die Erfindung betrifft Verfahren, Anordnungen und ein System für eine Videoplattform. Die Erfindung, im Weiteren auch Newreporter System genannt, wurde unter dem besonderen Augenmerk auf die mögliche Anwendung mit drahtlosen Klienten in einem oder mehreren Computernetzwerken gemacht, insbesondere deren Kommunikation mit oder über das Internet.
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2. Stand der Technik
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Heutzutage wird das Internet immer mehr zur Kommunikationszentrale für den Menschen. Dabei ist der Trend, dass immer mehr Netzwerkdatenverkehr von Mobiltelefonen oder anderen mobilen Klienten eingenommen wird. Benutzer fangen zunehmend an Inhalte von ihren Mobiltelefon in das Internet zu laden oder abzurufen. Ein großes Problem ist hierbei die Größe des Displays von Mobiltelefonen. Es ist schwierig, Informationen für den Benutzer so darzustellen, dass dieser auch auf einen Blick für ihn interessante Inhalte überblicken kann. Daher stellt sich die Herausforderung, dass der Benutzer möglichst nur Informationen präsentiert bekommt, die für ihn interessant erscheinen.
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Bei einem Klienten mit einem größeren Bildschirm scheint das Problem der Darstellung nicht so akut, da mehr Information dargestellt werden kann. Aber aufgrund der begrenzten Wahrnehmungsfähigkeit und der Vielfalt von Inhalten wäre es auch hier von Vorteil, wenn nur Information dargestellt wird, die auch für den Benutzer interessant ist.
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Bei gespeicherter Information kann der Benutzer Suchmaschinen verwenden, um diese anzuzeigen, doch bei Informationen, die in Echtzeit oder nahe Echtzeit übertragen werden, steht diese Möglichkeit oftmals nicht zur Verfügung.
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Ein großer Trend ist, dass benutzererzeugte Videos zu Plattformen wie z. B. YouTube hochgeladen werden. Aufgrund der Entwicklung der Datengeschwindigkeiten von mobilen Internetzugängen ist es heute technisch möglich nicht nur Videos hochzuladen, sondern auch Livestreams ins Internet abzusetzen.
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Deshalb wird die nächste Entwicklungsstufe des Internets wahrscheinlich eine massive Menge von benutzererzeugten Videostreams beinhalten, die nahe der Echtzeit gesendet und betrachtet werden. Dies wird neue Herausforderungen an die Präsentation und Auswahl dieser Videostreams stellen.
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DE 102005032681 A1 beschreibt ein Verfahren und System zur Durchführung einer interaktiven Fernsehsitzung. Dabei wird aber kein Bezug auf die Informationsüberflutung und benutzererzeugte Inhalte genommen.
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DE 102008002276 A1 beschreibt ein Verfahren und eine Anordnung, um Handy-Bildmaterial in Fernsehprogramme einbetten zu können. Nachteil hierbei ist, dass das Verfahren nicht auf Zuschauer ausgerichtet ist, für die verschiedener Inhalt relevant ist.
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US 20080216131 beschreibt ein Verfahren und System, um Videos über ein Computernetzwerk zu teilen. Hier ist ebenso wie zuvor das Problem, dass keine Möglichkeit der Relevanzbeurteilung für Benutzer existiert.
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Qik (http://gik.com/) ist eine Community, die es erlaubt, Videos von Mobiltelefonen zu streamen oder auch engl. Streaming (übertragen eines Datenstroms) genannt, und an verschiedene Abnehmer zu übermitteln. Eine Einschränkung ist, dass es nicht möglich ist Videos, die für einen Benutzer relevant sind, nach der Relevanz sortiert anzeigen zu lassen. Des Weiteren können Benutzer keine Tags in Videos verteilen.
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Stickam (http://www.stickam.com/) ist eine Plattform für Videochats und Livestreaming. Dabei können Streams und zugehörige Benutzer auf mehreren Seiten durch den StreamRankTM Algorithmus sortiert werden. Dieser basiert hauptsächlich darauf, dass das Ranking eines Benutzers steigt, je aktiver und bekannter er ist. Die Einschränkung hierbei ist, dass die Benutzerdaten des Zuschauers nicht mit einbezogen werden. Mit dieser Einschränkung sind auch die weiteren Funktionen, wie Rankings nach meistgesehenen oder „mitbestellten” Streams von Benutzern limitiert. Die Suchfunktion kann des Weiteren zwar nach Begriffen suchen, jedoch ist die Sortierung des Ergebnisses nicht nach der Relevanz für den Benutzer gerichtet, sondern nur nach dessen Suchwörtern.
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Stickam oder Qik ähnlich sind Livecliq (http://www.livecliq.net/), Flixwagon (http://www.flixwagon.com/), Livecast (http://www.livecast.com/) und Bambuser (http://bambuser.com/). Eine weitere Videoplattform ist Seero (http://www.seero.com). Diese ermöglicht es Live GPS Datenveränderungen bei Videos zu verfolgen und in einer Karte anzuzeigen.
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Aufgrund weiterer Begrenzungen der Portale, die derzeit existieren, ergibt sich zusätzlich weiteres Verbesserungspotential von Merkmalen, die für Benutzer einen Mehrwert darstellen können.
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Der vorliegenden Erfindung liegt daher das technische Problem zugrunde, ein System, eine Anordnung und ein Verfahren bereitzustellen, das es ermöglicht, die Relevanz von Videos oder Videostreams für Benutzer bestimmen zu können. Des Weiteren soll ein solches System und Verfahren dabei auch verschiedenste Klienten unterstützen und in einem Computernetzwerk einsetzbar sein und dabei noch mit weiteren Plattformen wie z. B. Social Networks zusammenarbeiten. Zusätzlich soll ein solches System Fähigkeiten zur Verfügung stellen, um eine Videoplattform der nächsten Generation zu ermöglichen.
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3. Kurze Beschreibung der Erfindung:
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Die Probleme aus dem Stand der Technik werden gemäß eines ersten Aspektes der Erfindung durch ein Newreporter System 100 und Anordnungen gelöst. In der Ausführungsform nach Patentanspruch 1 weist ein Newreporter System 100 und Anordnungen auf
- a. Zumindest eine Klassifikationseinheit (130), die ausgebildet ist, Bilddaten und/oder Bilddatenströme zu klassifizieren, wobei zumindest eine Klassifikation (132) aufgrund oder unter der Beachtung von zumindest einer Klienteninformation (120) erfolgt;
- b. wobei zumindest eine Klienteninformationen (120) zumindest einem Klienten (110) zugeordnet ist, der mit einem Newreporter System (100) über zumindest ein Computernetzwerk interagiert, und dieser Klient (110) Bilddaten senden oder/und empfangen kann.
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Demnach stellt die vorliegende Erfindung ein Newreporter System 100 dar, das es ermöglicht, Videos oder Videodatenströme zu klassifizieren. Aufgrund der Vielfalt von Videosendern oder auch generell von Videostreams ist es möglich, dass für verschiedene Benutzer 110 die gleichen Videostreams eine verschiedene Relevanz besitzen. Auch kann es sein, dass für einen Benutzer 110, je nachdem durch oder mit welchem Mittel, beispielsweise ein Medium wie ein Notebook oder einem Mobiltelefon, aber auch durch welches oder welche Datennetzwerke er auf ein Video/Videostreaming System oder Videos zugreif, die jeweilige Klassifikation 132 das Zugriffsmittel beachtet. Somit können je nach Zugriffsmittel verschiedene Klassifikationen bestimmt werden.
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Somit wird die Klassifikation 132 nicht, wie aus dem Stand der Technik bekannt, über fest vorgegebene Regeln, die für alle Benutzer 110 gleich sind, durchgeführt. Vielmehr kann ein Newreporter System 100 Klienteninformationen 120 beachten und aufgrund derer, auch in Kombination mit anderen Klassifikationen 132, Klassifikationen 132 von Videostreams durchführen. Dies ermöglicht eine besonders flexible Klassifikation 132 von Videos und eröffnet die Möglichkeit, dadurch die Relevanz von Videos zu beurteilen, da somit bei der Klassifikation 132 Klienteninformationen 120 einbezogen werden können. Dadurch können diese z. B. besonders gut auf den jeweiligen Klienten 110 passen, der eine Klassifikation 132 angefordert hat. Dies ermöglicht es, dass somit die unüberschaubare Menge an Videos oder Videostreams, die zuvor nicht überblickt werden konnte, sinnvoll angeordnet werden können.
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Klienteninformationen/Benutzerinformationen 120 sind dabei Informationen, die auf einen oder mehrere Benutzer/Klienten 110 oder auch auf eines oder mehrere Geräte, Anordungen oder Verfahren bezogen sind. Klienteninformationen 120 sind hierbei z. B. Daten über oder von Benutzern 110 oder Apparaten 110, Anordnungen 110 und Verfahren 110 selbst. Dies können beispielsweise passive Daten, die zum Beispiel im Profil des Benutzers 110 stehen, wie z. B. Heimatort, Gruppenmitgliedschaften, Freunde oder auch Daten, die zum Beispiel durch Analysen aufgedeckt wurden, sein. Andere Arten von Benutzerdaten können aktive Daten sein. Aktiv kann bedeuten, dass diese Daten erst zur Laufzeit existieren und sich besonders häufig ändern. Beispielsweise die aktuellen Koordinaten des Benutzers 110, wie z. B. GPS Koordinaten oder Zugangspunkt, dessen IP, Statusmeldung, Verbindungsgeschwindigkeit, Clienttyp. Aufgrund der Eigenschaften von bisher gezeigter Klienteninformationen 120 ist oftmals weitere Information aus einer solchen Information ableitbar. Zum Beispiel im Standortumkreis aufgrund des Zugangspunktes, der GPS Koordinaten oder/und einer IP-Adresse. Solche ableitbare Information wird wiederum selbst auch als Klienteninformation 120 bezeichnet.
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In einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung verfügt zumindest ein Klient 110 über eine Kamera oder andere Mittel, aus denen er Bilddaten über ein Computernetzwerk, z. B. 141, 142, 140 versenden kann. Demnach können Videostreams versendet werden. Dies ermöglicht es Videostreams, auch zeitnah bzw. oder live/in Echtzeit aufgenommene Streams, aufgrund von Klienteninformationen 120 zu klassifizieren. Dabei können solche Klassifikationen 132 auch dazu dienen, die Relevanz von Streams für Klienten 110 z. B. anhand von Klienteninformationen 120 zu beurteilen. Damit ist es zum Beispiel möglich Rangfolgen für Anzeigen festzulegen.
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Zusätzlich kann in einer weiteren Ausführung zumindest eine Klienteninformationen 120 über ein Computernetzwerk übertragen werden. Dies ermöglicht es, dass die Klienteninformationen 120 nicht nur im Newreporter System 100 vorhanden sein kann, sondern vielmehr, dass weitere Quellen verwendet werden können. So ist es zum Beispiel möglich, Klienteninformationen 120 aus externen Systemen, wie Social Networks, aber auch von Klienten 110 bzw. in diesem oder beschreibende Daten davon, bei der Klassifikation 132 zu benutzen.
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Ferner kann die Bewertung zumindest eines Kontaktes bei der Klassifikation 132 genutzt werden. Somit ist es unter anderem möglich, das Videostreams durch Freundesnetzwerke geleitet werden. Dabei kann die Verteilung ähnlich einem Wasserfall funktionieren, wie in 4a zu sehen ist. Dies ermöglicht eine besonders effiziente Verteilung durch Sozialkontakte von Klienten 110.
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Zusätzlich zu den vorherigen Varianten ist es möglich, dass die Klienteninformationen 120 der Geoinformationen des Senders 110, wie auch des Empfängers 110, gemeinsam für die Klassifikation 132 verwendet werden. Dadurch ist es zum Beispiel möglich, die Streams als besonders interessant zu klassifizieren, die sich in der Nähe des empfangenden Klienten 110 befinden. Sofern zusätzlich noch Kontaktinformationen, die Teil der Klienteninformation 120 ist, verwendet werden, ist es somit möglich, weitere interessante Klassifikationen 132 durch die Kombination durchzuführen. Zum Beispiel die Klassifikation 132 aufgrund der Videostreams von Freunden/Kontakten eines Benutzers in einem Sozialnetzwerk, die sich zum Zeitpunkt seines Zugriffs auf das Newreporter System 100 in dessen Nähe aufhalten und Streams senden.
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Eine besonders bevorzugte Variante ist, dass ein Newreporter System 100 über Mittel verfügen kann, die es ermöglichen, Sprachanalysen durchzuführen. Dadurch ist es möglich gesprochene Wörter zu erkennen, oder auch auf sprachliche Anweisungen zu hören. Besonders vorteilhaft ist diese Analyse in Kombination mit weiteren Analysen, die es zum Beispiel ermöglichen, Klassifikationen 132 aufgrund dessen durchzuführen. Beispielsweise kann somit die Relevanz von Begriffen für einen Stream bestimmt werden, zum Beispiel über die Häufigkeit, wie oft sie gesagt werden.
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Man beachte, dass es zusätzlich weiterhin möglich ist, dass Klassifikationen 132 nicht absolut sein müssen. Daher ist es möglich, dass diese Wahrscheinlichkeiten oder Zugehörigkeitsintensitäten zu zumindest einer Klasse beinhalten können. Beispielsweise kann eine Wahrscheinlichkeit oder Zugehörigkeitsintensität, z. B. durch eine prozentuale Zugehörigkeit angegeben werden. Diese kann zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, dass die Klassifikation 132 zutrifft angeben oder/und auch in Kombination die Intensität einer Klassifikation 132. Z. B. es ist möglich die Ausprägungsintensität zumindest einer Klassifikation 132 auf zumindest einen Stream zu bestimmen. Dies ist besonders nützlich, wenn die Sprachanalyse eingesetzt wird. Zum Beispiel kann hier die Häufigkeit, wie oft ein Wort genannt wird dazu dienen, die Wahrscheinlichkeit, dass dies als Klassifikationsmittel dienen kann beeinflussen oder es kann dazu genutzt werden, die Intensität durch die Häufigkeit der Erwähnung zu bestimmen.
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Die Klassifikationen können des Weiteren dazu verwendet werden, um Präsentationen/Anzeigen zu beeinflussen. Zum Beispiel, welcher oder welche Videostreams angezeigt werden. Dabei können solche Anzeigen beispielsweise in Mobiltelefonen oder auch in Notebooks vorkommen. Durch das Nutzen von Klienteninformationen 120 kann es zum Beispiel sein, dass in einem Notebook MD Videos eine höhere Relevanz erhalten als auf einem Mobiltelefon, und dies somit in der Anzeige berücksichtigt wird.
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Die vorliegende Erfindung 100 betrifft ferner ein Verfahren zum Zugreifen auf Dokumente und/oder Dokumententeile, die in einer Dokumentenbasis gespeichert sind, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist: a. Empfangen oder Abrufen von Klienteninformationen (120), wobei zumindest eine Klienteninformation (120) zumindest einem Klienten (110) zugeordnet ist, der mit einem Newreporter System (100) über zumindest ein Computernetzwerk (140) interagiert, und dieser Klient (110) Bilddaten oder/und Bilddatenströme senden oder/und empfangen kann; und b. Klassifikation (132) der Bilddaten oder Bilddatenströme, wobei zumindest eine Klassifikation (132) aufgrund oder unter der Beachtung der Klienteninformation (120) erfolgt. Weitere vorteilhafte Ausführungsformen des erfindungsgemäßen Verfahrens finden sich in den weiteren abhängigen Ansprüchen.
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Zuletzt stellt die vorliegende Erfindung ein Computerprogramm bereit, das Instruktionen aufweist, um jegliche hierin beschriebenen Verfahren auszuführen.
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4. Kurze Beschreibung der Zeichnungen:
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1: Ein Newreporter System und Anordnung nach einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
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1b: Eine Klassifikationseinheit und Anordnung nach einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
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2: Verfahren eines Newreporter Systems nach einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
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3: Interaktion eines Newreporter Systems nach einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
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4a, b: Verfahren und exemplarische Darstellung bei Bewertung durch Klienten nach einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
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5a, b: Verfahren zur Klassifikation durch Spracherkennung nach einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
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6: Bearbeiten von Videostreams nach einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
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5. Detaillierte Beschreibung von bevorzugten Ausführungsformen
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1a zeigt ein Newreporter System. Dabei nutzt das System aus dem Stand der Technik bekannte Mittel, um den Videostreams (im Weiteren kurz Stream oder auch Video genannt, jeweils aber in der gesamten Erfindung immer auch anwendbar auf Bilddaten oder Bilddatenströme, oder Ähnliches) eines oder mehrerer sendender Klienten 110 einem oder mehreren Empfängern 110 zu vermitteln oder auch direkt zu senden. Dabei sind Sender 110 und Empfänger in 1a als Klienten 110 bezeichnet, wobei Klienten 110 auch Sender 110 und Empfänger 110 gleichzeitig sein können.
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Um die Erfindung besser verstehen zu können, werden im weiteren Verlauf oftmals Klienten 110 auch kurz als Sender 110 und Empfänger 110 bezeichnet und nicht als sendender bzw. empfangender Klient 110. Dies soll es vereinfachen zu sehen, in welcher Rolle ein Klient 110 genutzt werden kann, aber nicht dessen Fähigkeiten oder die Fähigkeiten der Erfindung 100 einschränken.
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Wie in 1a zu sehen ist können Streams über verschiedene Computernetzwerke 140 oder eine Kombination von diesen übertragen werden. Zum Beispiel über Drahtlosnetzwerke 141, wie WLAN, Mobilfunk und insbesondere das Internet 142. Das Newreporter System 100 verfügt über Mittel, die es erlauben, einen Videostream zu klassifizieren, wie zum Beispiel eine Klassifikationseinheit 130. Durch diese können Videostreams oder/und Inhalte derer verschiedenen Klassen zugeordnet werden. Außerdem kann das Newreporter System 100 über weitere Mittel verfügen, die bei der Klassifikation 132 genutzt werden, wie z. B. Klienteninformationen 120. Diese können z. B. von der Klassifikationseinheit 130 genutzt werden, um bessere Ergebnisse bei den Klassifikationen zu erzielen, oder um für einen Klienten 110 zentriert klassifizieren zu können. Solche Klienteninformationen 120 können dabei in verschiedenen Systemen vorkommen, wie auch in dem Newreporter System 100 selbst.
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Das Newreporter System 100 kann dabei noch mit weiteren Systemen oder Technologien 150 in Verbindung stehen. Dabei können sämtliche dieser Systeme oder Technologien 150 Klienteninformationen 120 besitzen. Zum Beispiel können Streams auf Webseiten 151 oder anderen Dokumenten eingebunden werden. Oder umgekehrt ist es möglich, dass auch Webseiten 151 oder andere Dokumente in Streams eingebunden werden. Beispielsweise könnten Besucher einer Website 151 über diese einen Videostream erzeugen, oder es könnten Informationen der Webseite 151 in einem Stream gezeigt werden. Es ist auch möglich, dass durch solche Mittel auf externe Klienteninformationen 120 zugegriffen wird, wie z. B. Social Networks. Auch eine Website 151, die einen oder mehrere Streams einbindet, kann Klienteninformationen 120 besitzen. Zum Beispiel ihren Standort, Sprache, Zielgruppe, aber auch zum Beispiel, welche Klienten 110 sie generell oder zum Zeitpunkt der Kommunikation mit dem Newreporter System 100 besuchen. Auch ist selbiges mit Webservices 152 möglich. So können Webservices 152 angeboten oder auch konsumiert werden. Zudem sind weitere externe Systeme 153 denkbar, Beispielsweise Webserver oder Programme, die auf diesen ausgeführt werden, wie Geoinformationssysteme, Terminals oder auch Fernseher.
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Dokumente können zum Beispiel in einer Dokumentenbasis, auch als Datenbasis bezeichnet, in der die Dokumente abgelegt werden, vorkommen. Ein Beispiel für eine Dokumentenbasis ist ein Dateisystem. Jedoch kann eine Dokumentenbasis auch aktiv sein, beispielsweise kann die Datenbasis/Dokumentenbasis ein Webserver sein, oder auch mehrere Webserver, wie das Internet 142. Dabei bezieht sich der Begriff Datenbasis auch auf mehrere Systeme oder auch über Computernetzwerke gekoppelte Systeme. Der Begriff Dokument ist demnach ein Sammelbegriff für alle möglichen Ausgaben einer Datenbasis oder auch eine Zusammenstellung von durch einen Benutzer 110 erzeugte Daten. Ein Dokument kann z. B. dynamisch von einer Datenbasis generiert werden, weshalb eine Datenbasis im Rahmen der vorliegenden Erfindung als Quelle oder Kombination von Quellen oder Quellsystemen anzusehen ist, von welchen Daten angefordert, geschrieben und/oder geändert werden können. Ein Dokument ist demnach eine logische Einheit, eine Partition, Komponente und/oder Unterteilung und trifft daher auch auf Teile von Dokumenten zu. Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können dabei die Strukturinformationen der Datenbasis nutzen, um Zugriffe auf die Datenbasis oder darin vorkommende Dokumente zu verbessern und/oder zu beschleunigen. Als Datenbasis und somit als Dokumente können beispielsweise folgende Daten und zugehörige Systeme oder Systeme allein dienen: Hypertextdokumente, Word Dokumente, E-Mails, Webserver, Programmcode, wie Klassen oder Objekte oder auch andere Konstrukte, die bei der Programmierung oder daraus erzeugtem compilierten Quelltext vorkommen, API-Aufrufe oder Rückgabewerte, Zugriffe auf Programmteile, Business Objekte, wie z. B. Belege oder Stammdaten, Application Server, SAP Systeme, Data Warehouses, Textdokumente, Bilder, Audiodateien, Social Networks, Videos, Blogs, Twitter, Social Networks, mobile Geräte, wie beispielsweise Handys, Peer-to-Peer-Netzwerke, Eingabegeräte, Dateisysteme, Datenbanken, Suchmaschinen, Server, Router, Maschinen, Sensoren, Testsysteme, Debugger, Menschen und/oder Automobile. Sofern die vorliegende Erfindung in einem Computernetzwerk eingesetzt wird, kann dieses Netzwerk und dessen Teilnehmer die Rolle der Datenbasis einnehmen, im Internet z. B. das Internetnetzwerk selbst, Peer-to-Peer-Netzwerke, Webserver, Internetseiten, Klienten, mobile Klienten (z. B. Mobiltelefone, Notebooks, PDAs, etc.) und weitere Akteure. Eine Webseite 151 oder Internetseite kennzeichnet dabei ein Dokument, das über das Internet erreichbar ist, und kann verschiedene Inhalte umfassen, die dort auftreten, wie z. B. für Hypertextdokumente, Videos, Bilder und weitere Dokumente, die Hyperlinks beinhalten können. Der Begriff Internetseite kann auch für mehrere Dokumente stehen, z. B. für alle oder ein Teil der Seiten unter einer bestimmten Domain. Somit ist der Begriff Internetseite auch ein Sammelbegriff für das, was allgemein Website oder Webseite genannt wird, d. h. ein Sammelbegriff für einen gesamten Internetauftritt, z. B. ein Auftritt eines Unternehmens, einer Organisation, einer Privatperson, eines Vereins, einer Interessensgruppe oder zu einem bestimmten Zweck, z. B. Verkauf, Handel, Information, Diskussion, Austausch, Vergnügen, Suche, Vermittlung etc. Eine solche Internetseite kann über verschiedene Protokolle übertragen werden, z. B. TCP/IP, HTTP, HTTPS, FTP, POP3, SMTP und andere Protokolle, die zur Kommunikation in Computernetzwerken eingesetzt werden.
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Benutzer 110 nutzen oftmals technische Geräte, die mit Computernetzwerken 140 kommunizieren. Zudem müssen Benutzer 110 nicht zwangsläufig Menschen sein. Vielmehr können Benutzer 110 zum Beispiel Maschinen, Apparate und Verfahren, also auch Benutzergruppen sein. Oftmals sind mit Benutzern 110 auch Informationen assoziierbar, oder auch mit den technischen Geräten, die sie nutzen. Aufgrund dessen, dass ein Benutzer 110 technische Geräte nutzt, um in Computernetzwerken zu kommunizieren, wird daher im weiteren Verlauf nicht zwischen Benutzer 110 und Klient 110 unterschieden und das Wort Klient 110 als äquivalent für Benutzer 110 gebraucht und umgekehrt. Daher sind auch Klienteninformationen 120 als Informationen über Benutzer 110 zu verstehen, wie auch die Information über technische Geräte. Im Sinne der Erfindung können dabei z. B. auch Klienteninformationen 120 durch Dokumente übertragen werden oder selbst eines oder mehrere Dokumente sein.
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Klienteninformationen 120 sind dabei Informationen, die auf einen oder mehrere Klienten 110 bezogen sind. Somit können sich diese Klienteninformationen 120 zum Beispiel auf bestimmte Benutzer 110 oder Benutzergruppen beziehen oder auch auf deren technische Geräte. Diese Klienteninformationen 120 können beispielsweise passive Daten sein, die zum Beispiel im Profil des Benutzers stehen, wie z. B. Heimatort, Gruppenmitgliedschaften, Freunde oder auch Daten, die zum Beispiel durch Analysen aufgedeckt wurden. Andere Arten von Benutzerdaten können aktive Daten sein. Aktiv kann bedeuten, dass diese Daten erst zur Laufzeit existieren und sich besonders häufig ändern. Oftmals ist es zudem auch interessant Daten aus dem Gerät, das ein Klient 110 verwendet, zur Klassifikation 132 zu nutzen. Beispielsweise wie die aktuelle Position des Klienten 110, dessen IP, Gerätetyp, Statusmeldung, Verbindungsgeschwindigkeit, Clienttyp ist. Aufgrund der Eigenschaften von bisher gezeigter Klienteninformationen 120 ist oftmals weitere Information aus solcher Information ableitbar. Zum Beispiel im Standortumkreis aufgrund einer IP-Adresse. Solche ableitbare Information wird wiederum selbst auch als Klienteninformation bezeichnet.
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Ferner können sich in einem solchen System zumindest bestimmte Klienteninformationen 120 vorfinden, die besonders nützlich für Klassifikationen 132 sind, wie beispielsweise Positionen. Diese können dazu genutzt werden, den Standort eines oder mehrerer sendender Klienten 110 oder auch von empfangenden Klienten 110 zu repräsentieren. Ebenso ist es möglich, dass sie Heimstandorte von Klienten 110 darstellen. Zusätzlich oder alternativ können bekannte (markierte) Kontakte, oftmals auch Freunde, Kontakte, oder ähnliche in Social Networks, wie Facebook, Xing, o. Ä. bezeichnet in den Klienteninformationen 120 auftauchen. Dadurch, dass Klienteninformationen 120 auch über Computernetzwerke angesprochen werden können, kann die Information über bekannte Kontakte zum Beispiel auch über ein externes System aufgedeckt werden, wie zum Beispiel über die Open Social API. Beispielsweise kann bestimmt werden, welche Benutzer 110 in anderen Netzwerken Freunde sind, wie z. B. Facebook, Studivz, Mailkontakte, Googlemail, Twitter, Xing oder Linkedin.
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Somit können grundsätzlich alle Informationen aus einem oder mehreren Benutzerprofilen auch in Kombination genutzt werden.
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In einem Stream selbst können auch Klienteninformationen 120 sein, z. B. die Sprache oder das Format des Streams und weitere Informationen. Beispielsweise kann ein sendender Klient 110 bzw. Benutzer 110 bei einer Aufnahme sprechen und diese Sprache können Klienteninformationen 120 darstellen.
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Somit ergibt sich ein großer Unterschied zum Stand der Technik, da somit die Klienteninformationen 120 bei der Klassifikation 132 beachtet werden können. Dadurch ist nicht nur wie bisher möglich, Streams für alle Benutzer 110 gleich zu klassifizieren, wie es zum Beispiel bei heutzutage eingesetzten Suchfunktionen der Fall ist, sondern es ist z. B. möglich, zumindest eine Klassifikation 132 nach Relevanz für Klienten 110 durchzuführen.
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1b zeigt eine mögliche Ausführung der Klassifikationseinheit 130. Diese besitzt Klassifikationsmittel 131, die es ermöglichen, Klassifikationen 132 durchzuführen. Dabei können diese wie angezeigt Klienteninformationen 120 beachten. Es gilt dabei zu beachten, dass außer den Klienteninformationen 120 selbstverständlich auch normale Klassifikationen 132 damit durchgeführt werden können. Durch Klienteninformationen 120 können, auch unter Beachtung von normalen Klassifikationen 132, neue Klassifikationen 132, wie auch neue Klienteninformationen 120 bestimmt werden. Klassifikationen 132 können des Weiteren auch aus externen Systemen stammen oder auch in diesen abgelegt werden. Die Mittel zur Klassifikation 131 können dabei z. B. Apparate, Computerprogramme oder auch Klassifikationsregeln sein. Es ist dabei auch möglich, dass zur Laufzeit neue Klassifikationsmittel dem Newreporter System 100 zur Verfügung gestellt werden oder an dieses übermittelt werden. Selbstverständlich kann dabei auch die Möglichkeit existieren, bestehende Regeln zu parametrisieren und Belegungen für die Parameter anzugeben. Beispielsweise könnten durch Klienten 110 und somit auch durch Benutzer 110 neue Klassifikationsregeln oder Verweise auf diese übermittelt werden, die dann zukünftig von dem Newreporter System 100 genutzt werden. Diese Informationen könnten zum Beispiel in einer Speichereinheit hinterlegt werden. Diese könnten auch speziell für einzelne Klienten 110 oder Klientengruppen genutzt werden, wobei für solche und weitere Fälle das Newreporter System 100 über besonders hierfür spezialisierte Mittel verfügen kann.
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In 2 wird ein Verfahren dargestellt, mit dem es möglich ist, ein Newreporter System 100 umzusetzen. Dabei wird in 201 zumindest einmal auf Klienteninformationen 120 zugegriffen, wie z. B. das Empfangen oder Abrufen der Klienteninformationen 120, und aufgrund derer wird zumindest ein Videostream klassifiziert 202. Dabei können die einzelnen Schritte 201, 202 auch mehrmals ausgeführt werden und es ist möglich, dass nach der Klassifikation 132 auch der vorherige Schritt erneut durchgeführt wird, beispielsweise weil die Informationen noch nicht für eine zufriedenstellende Klassifikation 132 ausgereicht haben.
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Eine Erweiterung des Verfahrens kann des Weiteren auch auf normale Klassifikationen 132 zugreifen. Ebenfalls zum Beispiel durch Abrufen oder Empfangen und diese zusätzlich benutzen. Dabei können die Schritte in beliebiger Reihenfolge durchgeführt werden.
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Zusätzlich ist es möglich, dass Daten, wie z. B. empfangene oder abgerufene Daten, wie z. B. Klienteninformationen 120 oder Klassifikationen in einer persistenten und/oder auch flüchtigen Speichereinheit abgelegt werden. Dies kann dazu genutzt werden, diese bei erneuten Klassifikationsvorgängen zu benutzen.
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Es ist zudem möglich, jede in dieser Erfindung offenbarte Funktion auch in Kombination mit weiteren Funktionen in Verfahren umzusetzen.
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Das Newreporter System 100 wurde in 1a als zentrale Einheit dargestellt. Hierbei gilt es aber zu beachten, dass die einzelnen Bestandteile nicht zwingend in dieser Anordnung vorkommen müssen. Vielmehr ist dies als Veranschaulichung zu sehen. Die Bestandteile können auch in anderen Anordnungen vorkommen, um die bestmögliche Umsetzung verschiedener Szenarien gewährleisten zu können. Zum Beispiel können Klassifikationen 132 auch auf Klienten 110 durchgeführt werden. Man beachte, dass somit 1a und 2 bei weitem nicht die einzigen möglichen Realisierungsmöglichkeiten für ein solches Newreporter System 100 oder Verfahren oder der zugehörigen Anordnung sind. Beispielsweise ist es auch möglich, ein solches System über ein P2P Netzwerk zu realisieren und beispielsweise keine zentralen Server zu haben. Oder ein solches System, Verfahren oder Anordnung könnte zusammen mit Content Delivery Services eingesetzt werden. Desweiteren ist es auch möglich, dass das Newreporter System 100 nur als Vermittler zwischen Sendern 110 und Empfängern 110 genutzt werden kann, wie in 3 dargestellt. Somit ist das Newreporter System 100, zugehörige Anordnungen und Verfahren viel mehr als eine Beschreibung aus verschiedenen Merkmalen zu verstehen, die in jeder möglichen Anordnung Möglichkeiten offenbaren, die in Video Plattformen eingesetzt werden können. Daher ist, sofern der Begriff Newreporter System 100 in diesem Dokumenterwähnt wird, nicht nur der entsprechende Apparat gemeint, sondern vielmehr auch die zugehörigen Verfahren und Anordnungen, die die offenbarten Fähigkeiten ebenfalls ermöglichen können.
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Diese Flexibilität kommt daher, dass diese Erfindung 100, bzw. Gruppe von Erfindungen als computerimplementierte Systeme, beziehungsweise als Computerprogramme realisierbar sind. Aufgrund dessen lassen sich des Weiteren sämtliche dargestellten Sachverhalte in verschiedenen Programmiersprachen auf verschiedenen Plattformen realisieren. Zudem lassen sich sämtliche Verfahren in deklarativen Programmen und somit in deklarativen Sachverhalten darstellen und umgekehrt. Ebenso lassen sich die Verfahren als Apparate oder Anordnungen umwandeln und umgekehrt. Zudem lassen sich aufgrund der flexiblen Natur der Erfindung 100 viele einzelne besprochene Teile der Erfindung wie angesprochen auch kombinieren oder anders anordnen um Lösungen mit schnellerer Geschwindigkeit oder in anderer Form bessere Lösungen zu ermöglichen.
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Daher ist die Beschreibung der Erfindung eher als exemplarische Ausführung zu verstehen, deren Merkmale auch in anderen Anordnungen, Systemen und Verfahren vorkommen können.
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Es gilt zusätzlich zu beachten, dass aus Gründen der Übersichtlichkeit auch numerisch auf das Newreporter System 100, z. B. in 1a oder 2 verwiesen wird. Im Sinne der Erfindung müsste jedoch alle Anordnungen und Verfahren dieses Dokumentes als Newreporter System 100 bezeichnet werden, wobei jedoch aus zuvor erwähntem Grund der Übersichtlichkeit verzichtet wurde.
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Besonders bevorzugt wird ein solches Newreporter System 100 in Computernetzwerken, wie zum Beispiel dem Internet 142 eingesetzt und dabei mit den dort eingesetzten Techniken zusammen verwendet. Zum Beispiel können Multicasts dazu verwendet werden, Videostreams besonders effizient und um Bandbreite zu sparen zu verteilen.
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Besonders bevorzugt wird das Newreporter System 100 zur Verteilung/Zustellung/Klassifikation 132 von Livestreams verwendet. Unter Livestream wird hierbei eine geringe zeitversetzte Auslieferung, d. h also die zeitnahe Zustellung aufgenommener Bilddaten zu weiteren Teilen des Newreporter Systems 100 verstanden. Zum Beispiel werden bei YouTube Videos hochgeladen und können danach angeschaut werden. Ein Lifestream ist z. B. noch dadurch gekennzeichnet, dass sich mehrere Benutzer 110 „einklinken” können und dabei den gleichen Inhalt sehen, wobei die Zeitverzögerungen, die zwischen einzelnen Konsumenten stattfinden, aufgrund technischer Limitationen zu Stande kommen und nicht, wie bei einem Videoportal, durch dessen Funktion. Dabei kann das Newreporter System 100 zusätzlich über Mittel verfügen, die ein solches Livestream Szenario weiter begünstigen, wie zum Beispiel die Timeshift Wiedergabe, wie sie inzwischen im Umfeld von Empfängern bei Fernsehkanälen eingesetzt wird, um es zu ermöglichen, dass Klienten 110 die Streams empfangen und nur kurz hinter der „Realität” liegen. Somit ist es möglich, dass Videostreams nicht nur angesehen werden können, wenn der Stream komplett aufgenommen ist oder wenn die Sendung gerade beginnt. Viel mehr können Klienten 110 z. B. schon beginnen den Anfang von Streams zu betrachten, auch wenn dieser noch nicht komplett gesendet ist.
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Besonders bevorzugt wird ein solches Newreporter System 100 mit einem „normalen Videoportal” zusammen genutzt. Dadurch lassen sich neue Verfahren und Lehren dieses Dokumentes auch auf diese übertragen. Dabei können die Funktionen, über die ein Newreporter System 100 verfügen kann, ein solches Videoportal ergänzen. Somit ist es beispielsweise möglich, aufgenommene Livestreams über ein herkömmliches Videoportal zu betrachten, oder auch die Klassifikationsei-, genschaften in einem normalen Videoportal einzusetzen.
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Ein solches Newreporter System 100 kann mit den verschiedensten Mitteln, die es erlauben, Videostreams zu senden oder zu konsumieren, zusammenarbeiten. Zum Beispiel Computer, Überwachungskameras oder andere mikrochipgesteuerte Geräte. Besonders bevorzugt werden dafür jedoch mobile Geräte eingesetzt, die über zumindest eine Videokamera verfügen. Beispielsweise Mobiltelefone/Smartphones, bei denen natürlich auch mehrere Kameras gleichzeitig verwendet werden können oder Notebooks. Solche Geräte sind außerdem besonders in bevorzugter Weise über ein drahtloses Computernetzwerk 140, zum Beispiel das Internet 142 und/oder ein Mobilfunknetz 141 mit dem Newreporter System 100 oder mit anderen Klienten verbunden. Sie können dabei auch über ein Mobilfunknetz mit dem Internet 142 verbunden sein.
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Man beachte, dass auch oftmals Szenarien wünschenswert sind, in denen durch mehr als nur eine Kamera Streams erzeugt werden. Beispielsweise, wenn über etwas berichtet wird, ist es oftmals wünschenswert, gleichzeitig zu den normalen Bilddaten das Gesicht des Berichterstatters zu sehen. Moderne Mobiltelefone verfügen oftmals über 2 Kameras, wie z. B. das Nokia N95. Hierbei ist eine auf der Vorderseite und die andere an der Rückseite. Diese könnten gleichzeitig Streams erzeugen. Somit wäre es mit diesem oder ähnlichen Mobiltelefonen möglich, dieses Problem zu lösen. Das Newreporter System 100 kann hierfür über weiter spezialisierte Mittel verfügen, wie beispielsweise, um die zwei verschiedenen Bilddatenquellen als einen Stream zu vereinigen. Dies ist z. B. eine Funktionalität, die auf dem Klienten 110 durchgeführt werden kann.
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Da moderne Mobilfunkgeräte über Beamer verfügen, ist es auch möglich, dass die Streams, bzw. ein Stream, der aus mehreren Bilddatenquellen besteht, in verschiedenen Teilen des empfangenden Klienten 110 angezeigt werden. Beispielsweise kann über den Beamer der Inhalt, über den berichtet wird, angezeigt werden und der Berichtende über das Mobiltelefon selbst. Bei anderen Klienten 110, wie Mobiltelefonen, sind ähnliche Lösungen denkbar.
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Aufgrund der technischen Möglichkeiten sind somit auch weitere Szenarien als reine Berichterstattung denkbar. So könnte sich das Newreporter System 110, mit der Fähigkeit Streams zu vereinen oder auch auf verschiedenen Kanälen auszugeben auch dazu verwenden lassen, Videokonferenzen zu ermöglichen. Dabei können die Streams von mehreren Mobiltelefonen vereinigt werden, um zumindest einen Raum oder dessen Teile zu erfassen. Aufgrund der vielfältigen Wiedergabemöglichkeiten könnten somit auch die verschiedenen Mobiltelefone durch ihre Beamer verschiedene, bzw. einen vereinten Stream, zumindest eines anderen Raumes, wiedergeben. Diese könnten beispielsweise von einem anderen Raum stammen, in dem gleich, wie im ersten, die Streams von verschiedenen Klienten gesendet und empfangen werden. Somit wären „virtuelle Meetings” denkbar.
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Diese weiteren Szenarien zeigen, dass das Newreporter System 100, dessen bevorzugter Anwendungsfall Nachrichten sind, für viele weitere Zwecke genutzt werden kann. Somit ist es denkbar, außer Konferenzen darüber, auch z. B. Vorlesungen oder Videochats in einer neuartigen Anwendungsdimension durchzuführen.
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Man beachte, dass auch in solchen Szenarien, aufgrund von Klassifikationen 132 bestimmt werden kann, wo beispielsweise welcher Stream angezeigt werden kann.
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Dies bedeutet, dass auch aufgrund von Klassifikationen 132, in die auch Klienteninformationen 120 einfließen können, eine oder mehrere Anzeigen von Klienten 110 angepasst werden können. Beispielsweise sieht ein Empfänger 110, wenn er auf das Newreporter System 100 zugreift, zuerst Streams, die zumindest einer, seine Klienteninformationen 120 bevorzugenden, Klassifikation 132 entsprechen. Oder, aufgrund zumindest einer Klassifikation, wird der relevanteste Stream für den Klienten 110 angezeigt. Beispielsweise ein aktiver Stream eines Freundes oder mehrere Streams von Freunden. Durch diese Verknüpfung zwischen Anzeige und Klassifikationen ist es z. B. möglich, besonders treffsicher und übersichtlich Videostreams zu präsentieren.
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Dies kann zum Beispiel auch auf einer Webseite eingesetzt werden, wo je nachdem welcher Klient 110 diese besucht, andere Streams angezeigt werden. Oder es ist möglich, bei einem gewöhnlichen Suchvorgang die Klienteninformationen 120 zu beachten und z. B. aufgrund derer die Ergebnismenge zu sortieren.
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Eine Variante des Newreporter Systems nutzt Positionen, um Klassifikationen 132 vorzunehmen. Dabei wird zumindest eine Position, die mit dem Stream assoziiert ist, verwendet, wie zum Beispiel die Position des Klienten 110, der den Stream erzeugt. Dabei könnte diese Position z. B. der derzeitigen Position des Senders entsprechen oder/und der Heimstandort/Heimatposition von diesem. Dadurch lassen sich z. B. folgende Klassifikationen 110 durchführen: Welche Streams von Sendern befinden sich in der Nähe des empfangenden Klienten 110? Welche Streams befinden sich in der Nähe des Heimatstandortes des empfangenden Klienten 110? Welche Streams haben einen Heimatstandort nahe dem Heimatsandort des Empfängers 110? Welche Streams haben einen nahen Heimatstandort zum Empfänger 110 und befinden sich durch ihre derzeitige Position in der Nähe der derzeitigen Position des Empfängers 110.
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Mach beachte, dass insbesondere für unscharfe Angaben von Klassifikationen 132, die bestimmt werden oder wurden, Fuzzy Logic verwendet werden kann, wie z. B. für „in der Nähe”. Dies könnte auch durch „in großer Nähe”, etc. spezifiziert werden.
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Ferner kann ein Newreporter System 100 über speziell optimierte Mittel für Berechnungen mit Geokoordinaten verfügen, die aus dem Stand der Technik bekannt sind.
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Auch kann ein Newreporter System 100 über Mittel zur Spracherkennung verfügen, die es z. B. ermöglichen, Sprache in Streams, oder auch Benutzerreaktionen zu interpretieren, wie auch zur Sprachsteuerung verwendet werden können.
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Eine weitere Variante nutzt soziale Daten, wie beispielsweise Freundeslisten im Newreporter System 100 oder in externen Systemen, um Klassifikationen vorzunehmen. Dies ermöglicht es zum Beispiel Streams von Kontakten zu klassifizieren. Dadurch können zum Beispiel aufgrund der Kontaktstärke, wie zum Beispiel der Chat oder (E-)Mail Häufigkeit als relevant oder weniger relevant klassifiziert werden. Des Weiteren können dabei z. B. bei einer Suche, Streams von Kontakten als besonders relevant bewertet werden.
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Besonders bevorzugt können Benutzer 110 auch einen Stream als gut oder auch sehenswert oder nicht sehenswert markieren, z. B. durch Interaktionen wie Bewertungen, wobei diese auch sprachliche Ausdrücke sein können. Solches markieren wird im Weiteren als Bewertung bezeichnet. Auch kann eine solche Bewertung aufgrund anderer Mittel, vorgenommen werden, die beispielsweise das Benutzerverhalten/bzw. Klientenverhalten interpretieren. Zum Beispiel kann es zur Bewertung genutzt werden, wie lange ein Benutzer 110 einen Stream anschaut. Je langer er dem Stream folgt, desto interessanter scheint dieser zu sein. Aufgrund von solchen und anderen Bewertungen, die ebenfalls als Klassifikationen 132 verstanden werden können ist es möglich eine neue Klassifikation 132 zusammen mit Klienteninformationen 120 durchzuführen. Zum Beispiel: Welche Streams, die von Kontakten betrachtet wurden, wurden als interessant/sehenswert bewertet? Oder welche Streams wurden von allen Kontakten des Empfängers 110 als interessant oder gar nicht bewertet? Welche Streams wurden als uninteressant bewertet? Eine weitere Möglichkeit ist eine Möglichkeit der offensichtlichen Empfehlung eines Streams. Eine solche Empfehlung nennt sich Forward. Dies kann zum Beispiel ein Flag/Tag sein, der von Klienten 110 gesetzt werden kann, um den Stream bewusst Kontakten zu empfehlen.
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Dabei ist es wie zuvor möglich, dass auch Forwardinformationen, d. h. Streams, die als gut markiert wurden, zur Klassifikation 132 genutzt werden.
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Diese oder ähnliche Beurteilungen ermöglichen es, dass ein Stream sich wie in 4a verbreiten kann. Dort werden Empfänger gezeigt, die einen Stream empfangen und diesen als gut empfinden, beziehungsweise diesen Forward erteilen oder als interessant empfinden. Dadurch verbreitet sich der Stream zu weiteren Benutzern, die ihn auch wieder als gut empfinden könnten. Dadurch ist eine rasante Verbreitung von Videostreams zu vermutlich interessierten Benutzern 110 möglich.
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Abstrakt ist dieses in 4b dargestellt. Dabei bewertet zumindest ein Klient 110 zumindest einen Stream 411. Aufgrund dessen wird der Stream klassifiziert. Zum Beispiel durch eine Bewertung als interessant oder uninteressant. Dadurch kann der Stream für weitere Klienten 110 klassifiziert werden 410. Dies kann dazu führen, dass weitere Klienten 110 den Stream betrachten und bewerten 411, und er aufgrund dessen Wiederrum klassifiziert werden kann 410.
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Streams können bei ihrer Klassifikation 132 auch nach Relevanz bzw. Zugehörigkeitszahl zu einer Klasse oder einer Kombination aus verschiedenen Klassifikationen 132 weiter klassifiziert werden. Beispielsweise wie stark interessiert ein Stream Kontakte eines Benutzers/Klientes 110 X? Dies kann zum Beispiel, wie in 4a zu sehen, durchgeführt werden. Der Empfänger 401 (ein Klient 110) zeigt exemplarisch, dass ein Stream von mehreren seiner Kontakte/Bekannten (auch Klienten 110) bewertet und somit z. B. der Klasse interessant zugeordnet ist. Dieser Stream wird somit von zwei Kontakte/Klienten 110 als gut empfunden und scheint somit besonders relevant für den Empfänger 401 zu sein. Für Empfänger 402 ist der Stream zum Beispiel nicht so stark relevant. Die erste Klassifikation 132 ist hierbei somit interessant und die weitere Klassifikation 132 ist dabei wie sehr interessant für einen, bzw. mehrere Klienten 110.
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Man beachte, dass es hierbei natürlich auch möglich ist, weitere Informationen mit einzubeziehen. Zum Beispiel können auch negative Bewertungen oder/und Positionsdaten mit einbezogen werden. Besonders bevorzugt ist es möglich, die zuvor beschriebenen Klassifikationen 132 und zugehörigen Mittel zu kombinieren. Zum Beispiel die Klassifikation 132, aufgrund von Positionen, und die Klassifikation 132, aufgrund von Bewertungen, können kombiniert werden. Zum Beispiel kann dadurch folgendes bestimmt werden: Welche Streams in der Nähe eines Klienten 110 wurden besonders gut bewertet? Befinden sich Kontakte 110 eines Klienten 110 in dessen Nähe und emittieren Videostreams? Hierbei sind sämtliche weitere Kombinationen, die sich daraus ergeben, denkbar.
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Eine besonders interessante Klassifikationsmöglichkeit 132, die sich, wie auch alle weiteren in allen denkbaren Kombinationen mit den bisher offenbarten kombinieren lässt, ist die Klassifikation 132 durch Sprachanalyse, wie z. B. in 5a und b dargestellt. Dabei werden, durch aus dem Stand der Technik bekannten Mittel, zum Beispiel Spracherkennungsapparate, erkannt, was im Stream oder bei empfangenden Klienten 110 gesagt wird 501. Nach dieser Erkennung wird zumindest eine Klassifikation 132 durch erkannte Wörter durchgeführt 502. Dies kann zur Laufzeit, als auch nach dem „Livesenden” geschehen. Dabei können sich solche Klassifizierungen 132 auch zur Laufzeit ändern. Desweiteren können diese Klassifikationen 132 auch verschieden stark sein, und somit auch durch Wahrscheinlichkeitsangaben für Richtigkeit beschrieben werden. Somit ist hierbei auch Fuzzy Logic einsetzbar.
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Eine besonders einfache Klassifikation 132 durch Sprache ist die Möglichkeit, dass der Sender 110 bestimmte Schlüsselworte sagt, nach denen er dann Gebiete nennt, über die der derzeitige Stream handelt.
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Ein weitere Klassifikationsmöglichkeit sind Kommentare von Empfängern. Wenn ein Benutzer 110 beispielsweise „cool” oder ähnliches sagt, so könnte der Stream als sehr interessant klassifiziert werden.
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Eine weitere Klassifikationsmöglichkeit ist die Worthäufigkeit im Stream selbst. Wird ein Wort besonders oft gesagt, so scheint es ein Themengebiet des Streams abzubilden. In einem einfachen Beispiel könnte jedes gesagte Wort eine Häufigkeit erhalten und die Häufigkeit die Wahrscheinlichkeit der Richtigkeit der Klassifikation 132 abbilden. Hierbei ist es natürlich denkbar, dass weitere Regeln oder Mittel eingesetzt werden, zum Beispiel, um Artikel oder ähnliche Sprachkonstrukte auszuschließen. Dabei könnten auch Mittel aus der Sprachanalyse eingesetzt werden, die ganze Sätze analysieren und dadurch bessere Ergebnisse liefern.
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Des Weiteren können in einem solchen System auch Mittel eingesetzt werden, die im So-ad-tec System (
EP 10001967 ) vorkommen. Beispielsweise können darin beschriebene Schemata und Mittel zur Klassifikation eingesetzt werden, um die Klassifikation zu verbessern und Kategorien zu bestimmen. Aufgrund dessen lässt sich die Klassifikation auch in hierarchische Schemata gliedern, und es ist möglich, nicht nur Klassen bei der Klassifikation zu nutzen, sondern viel mehr auch Kategorien, Taxonomien und weitere Elemente, die in den Schemata eines So-ad-tec Systems vorkommen.
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Besonders bevorzugt können auch Klienten 110, Sender 110 als auch Empfänger 110, Ziele oder Zielgruppen für einen Stream, über verschiedene Mittel spezifizieren. Solche Ziele können zum Beispiel Bereiche auf einer Landkarte, Positionen mit Radien und eine oder mehrere Benutzergruppen oder Kombinationen derselben sein.
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Daher kann ein Newreporter System 100 auch über die Möglichkeit verfügen, dass Benutzer 110 in Gruppen eingeteilt werden können, oder Gruppen in weiteren Systemen, beispielsweise Social Networks genutzt werden. Dabei könnten Benutzer 110 auch selbst Gruppenmitgliedschaften festlegen.
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Besonders bevorzugt kann, in oder zu einem Stream, auch Werbung zugehörig bestimmt oder auch Benutzern präsentiert werden. Dies kann über bekannte Verfahren oder Systeme ermöglicht werden. Besonders bevorzugt wird dafür ein So-ad-tec System oder Verfahren eingesetzt, da durch dieses Klienteninformationen 120 von Sendern und Empfängern, als auch Klassifikationen 132 genutzt werden, und somit die bestmögliche Werbung bestimmt werden kann.
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Eine weitere Fähigkeit des Newreporter Systems 100 ist es Personen, Gegenstände oder generell Objekte in Streams erkennen zu können, die auch Klassifikationen 132 darstellen können. Dies kann durch technische Apparate, wie auch durch Benutzer 110 geschehen oder auch als hybrides Verfahren durchgeführt werden. Beispielsweise durch Sprachanalyse. Hierbei können bestimmte Schlüsselsätze, z. B. von Sendern 110 erkannt werden, so wie: „Hier ist die Person XXX zu sehen”. Eine weitere Möglichkeit ist es, dass Empfänger 110 sprachlich, oder durch andere Mittel oder eine Kombination angeben, welche Person sie in dem Stream sehen. Dabei können zum Beispiel Gesichter automatisch als solche erkannt werden und Klienten 110 können Angaben machen, welcher Person das Gesicht zuzuordnen ist. Beispielsweise die automatische Gesichtserkennung, wie sie von Digitalkameras bekannt ist, kann dazu verwendet werden. Dabei könnten zum Beispiel auch andere Lebewesen, wie Hunde und Katzen zusätzlich erkannt werden.
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Erkannte Objekte können dann außer zur reinen Klassifikation 132 z. B. auch direkt im Stream oder auch durch Zusatzinformationen, wie zum Beispiel durch spezielle Präsentationen, verfügbar sein. Dabei ist es auch denkbar, dass z. B. Produkte oder andere Objekte bei aufgezeichneten Streams auswählbar sein, wie zum Beispiel durch Hyperlinks, Javascript oder ähnliche Technologie.
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Besonders bevorzugt verfügt ein Newreporter System 100 auch über Mittel, die es erlauben, Objekte in Videos zu verfolgen. Dies bedeutet: Obwohl die Kamera oder das Objekt sich bewegt ist es möglich, das dieses „bewegte” Objekt trotzdem weiter bekannt ist. Beispielsweise aufgrund der zuvor erläuterten Markierungen und in Kombination mit technischen Mitteln kann ein Benutzer 110 etwas markieren, das dann weiter verfolgt wird.
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Dabei können natürlich auch weitere Mittel aus der Bilderkennung als Kombination benutzt werden. Zum Beispiel aus der Gesichtserkennung, damit der Benutzer 110 schon eine Auswahl präsentiert bekommen kann, wer auf einem Videostream sein könnte.
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Auch kann in einem Newreporter System 100 Schwarmintelligenz eingesetzt werden, wie z. B. der Particle swarm optimization (PSO, http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization) Algorithmus oder eine seiner Optimierungen. Dieser kann z. B. dazu benutzt werden, um Objekte in Videos zu verfolgen.
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Diese verschiedensten Fähigkeiten können dazu genutzt werden, dass es zum Beispiel möglich ist, alle Personen zu einem Stream aufzulisten, die darin vorkommen. Beispielsweise, wenn sie mit der Maus überfahren werden oder sie könnten auch in der Nähe des Streams aufgelistet sein. Beispielsweise unter oder neben der Streamanzeige. Es ist aber auch möglich, dass bei dem Überfahren ein „Vorschaufenster” angezeigt wird, ähnlich wie es z. B. bei in-text-advertising von http://www.vibrantmedia.de der Fall ist.
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Aufgrund der Klassifikationen
132 kann auch als Suchfunktion ein Hyperadapter (
EP09180953 ) eingesetzt werden.
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Auch können Mittel zur Klassifikation 131 genutzt werden, die trainierbar sind. Dabei kann Klientenfeedback dazu verwendet werden diese zu trainieren. Beispielsweise bekommt ein Klient 110 Streams gezeigt, die ihn interessieren könnten. Markiert er einen Stream als uninteressant, so kann dieses zu dem Lerneffekt führen, dass der Klient 110 diesen oder ähnliche Streams nicht mehr angezeigt bekommt. Als Mittel zur Klassifikation 131 können zudem Algorithmen aus dem Bereich der Schwarmintelligenz eingesetzt werden. Zum Beispiel können dazu Mechanismen eines So-ad-tec Systems genutzt werden, um festzustellen, welche Streams für zumindest einen Klienten 110 als interessant beworben werden können.
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Ferner ist es möglich, dass Klienten 110 andere Klienten 110 markieren können z. B. welche sendenden Klienten 110 sie nicht interessieren oder welche sie als gut bewerten. Dies kann dann für weitere Klassifikationen 132 genutzt werden.
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Auch kann das Newreporter System 100 über Mittel verfügen, die es ermöglichen, Untertitel in Streams anzuzeigen. Diese können direkt in einem Stream hineingerechnet werden, aber auch separat ausgeliefert werden, so dass diese erst in einem Empfänger über den Stream oder auch an einer anderen Stelle angezeigt werden können. Möglichkeiten zu solchen Realisierungen sind aus dem Stand der Technik bekannt. Das Erstellen der Transkription selbst kann dabei durch Mittel zur Spracherkennung aus dem Stand der Technik umgesetzt werden. Dabei können solche Mittel zur Spracherkennung auf dem Klienten 110 im Newreporter System 100 oder auch in weiteren Geräten installiert und genutzt werden.
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Des Weiteren kann ein So-ad-tec System mit den verschiedensten Kompressionsmethoden für Videos zusammenarbeiten. Dabei kann es zudem über die Fähigkeit, Videostreams in ein anderes Format umzurechnen verfügen. Dies kann z. B. dafür benutzt werden, einen Stream in passende Codecs für Klienten 110 umzurechnen.
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Auch kann ein Newreporter System 100 Bearbeitung von Videostreams unterstützen. Dabei ist es auch möglich, dass zeitnahe Operationen durchgeführt werden, wie zum Beispiel, das Live Nachvertonen (eine neue Tonspur für einen Stream), den Liveschnitt, die Komposition von verschiedenen Streams oder ähnliche Operationen. Es ist dabei auch möglich, solche Operationen nacheinander zuschalten. Das heißt, dass das Ergebnis einer Operation als Eingang für die nächste dienen kann. Zum Beispiel werden verschiedene Streams zusammengeschnitten und der resultierende Stream wird dann neu oder anders vertont.
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In 6 ist dargestellt, wie aus verschiedenen Streams von Sendern wie 601/110 ein neuer Stream/Sender 603/110 erzeugt werden kann. Dieses Resultat ist sozusagen ein „virtuell” sendender Klient 110 und besitzt daher selbst wieder die gleichen Eigenschaften wie ein normaler Klient 110.
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Dabei besitzt das Newreporter System 100 Mittel zum Schneiden und Zusammenfügen und zum Umschalten zwischen Streams, die z. B. durch einen Klienten 602/150/110 bedient werden können. Der Klient 110 ist dabei auch durch die 150 und 602 gekennzeichnet, da dieser auch ein externes System sein kann, aber auch ein normaler Klient 110 oder ein weiteres anderes Mittel zur Nachbearbeitung, wie zum Beispiel Computerprogramme, Systeme, Anordnungen oder Apparate.
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Durch den Aufbau in 6 wird eine Berichterstattung ermöglicht, wie sie aus dem Fernsehen bekannt ist, mit dem Unterschied, dass diese von normalen Benutzern angepasst werden kann. Zum Beispiel filmen Personen ein Sportereignis live. Deren Streams werden dann zusammengeschnitten als ein resultierender Stream in einem „virtuellen” Klienten 110, je nach Perspektive. In 6 ist der resultierende Stream/Sender 603 auch als weiterer Sender zu sehen. Dieser könnte wieder eigene Eigenschaften besitzen, die bei der Nachbearbeitung 602 festgelegt, vom Ursprungsstream kopiert, oder auch durch die Mittel, die die Nachbearbeitung durchführen, festgelegt werden. Somit kann dieser Stream 603 selbst über Klienteninformationen 120 verfügen und sämtliche zuvor beschriebenen Operationen sind auch bei ihm anwendbar.
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Aufgrund dessen, dass bei solchen Nachbearbeitungen auch die weiteren Funktionen des Newreporter Systems 100 genutzt werden können, sind viele Vorteile bei der Nachbearbeitung einsetzbar. Zum Beispiel können die Positionen der Sender 110 verwendet werden. Oder als interessant markierte Streams können zusammen komponiert werden.
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Aufgrund dessen, dass heutzutage sämtliche Aufnahmen mit digitalen Geräten gemacht werden, die beispielsweise CCD Chips oder ähnliches zur Digitalisierung nutzen können deren Eigenschaften dazu genutzt werden beim Newreporter System 100 auch Nachtaufnahmen, ähnlich einem Nachtsichtgerät, unterstützen. Dies kann beispielsweise darüber realisiert werden, das sämtliche CCD Chips eigentlich Infrarotlicht aufnehmen und die zugehörigen Wellenlängen aber bei der normalen Aufnahme herausgefiltert werden. Durch ein Newreporter System 100 können diese Informationen genutzt werden, um im Klienten 110 oder auch im Newreporter System 100 selbst entweder nur diese Informationen zu verwerten, oder auch, sie mit den weiteren Bilddaten zu kombinieren, um auch nachts bei Dunkelheit verwertbare Streams zu erhalten.
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Somit kann ein Newreporter System 100 die Fähigkeit besitzen, Videostreams aufzubessern, wie beispielsweise durch IR-Informationen. Es ist aber möglich, dass ein Newreporter System 100 auch über weitere Mittel verfügt, die es ermöglichen, die Qualität von Videostreams zu verbessern. Beispielsweise ist es bekannt, dass schnelle Schwenker oder Wackler der Kamera beunruhigend auf Zuschauer wirken. Daher kann der Stream zum Beispiel durch Antiverwackler zeitnah nachgebessert werden. Dies kann beispielsweise durch Softwarefilter geschehen. Beispielsweise kann die Streamgröße künstlich verkleinert werden, um mit einer Software Antiverwackler-Zittern, bei dem im Normalfall immer neue Bereiche ins Bild kommen würden, abzufangen. Generell sind hierbei Algorithmen einsetzbar, die die Qualität des Videostreams zumindest subjektiv für den Zuschauer verbessern.
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Ähnlich wie die Nachtsichtoption kann ein Newreporter System 100 auch 3D-Streams unterstützen. Dabei kann ein Klient 110 zum Beispiel über zwei Kameras, die in einem Augenabstand voneinander installiert sind, gleichzeitig nutzen, um einen 3D-Stream zu erzeugen oder beide Streams an das Newreporter System 100 zu senden, wobei dieses dann einen 3D-Stream berechnet. Dabei können auch weitere Techniken unterstützt werden, die benutzt werden können, um 3D Aufnahmen zu erzeugen. Das Newreporter System 100 kann für solche Fälle über weitere Mittel verfügen, die speziell für diesen Anwendungsfall optimiert sind. Beispielsweise können Informationen zur 3D Darstellung in einem Stream hinzugerechnet oder separat ausgesendet werden.
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Ferner kann ein Newreporter System 100 kryptographische Mittel unterstützen. Diese können zum Beispiel genutzt werden, um Streams zwischen Klient 110 und dem Newreporter System 100 oder auch zwischen Klienten 110 selbst zu verschlüsseln. Dabei können asymmetrische, wie auch symmetrische Verfahren eingesetzt werden. Beispielsweise RSA, AES und weitere bekannte.
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Auch verfügt ein Newreporter System 100 über die Fähigkeit „real World” Barcodes zu nutzen. Zum Beispiel http://de.wikipedia.org/wiki/Strichcode und in besonders bevorzugter Weise dabei 2-D Codes. Diese können genutzt werden, um Positionen oder auch Objekte zu bestimmen, oder um auf Streams zu verweisen. Zudem ergibt sich der Vorteil, dass Objekte der realen Welt, die durch solche Barcodes schon „getaggt” sind, einfach bestimmt werden können.
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Ein weiterer Einsatzort solcher Strichcodes kann der Verweis auf ein Stream oder auch auf Streams eines Klienten 110 oder auch von nachbearbeiteten Streams durch einen solchen Barcode sein. Dies hat den Vorteil, dass Benutzer 110 ihre Streams aufgrund solcher Barcodes einfach in der realen Welt, zum Beispiel auf einer Visitenkarte, publizieren können. Scannt jemand die Visitenkarte, so erhält der die Adresse des Streams.
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Auch kann ein solches Newreporter System 100 über die Möglichkeit verfügen, dass jeder Klient 110 und Stream, wie auch nachbearbeitete Streams, über eine einzigartige Adresse erreichbar ist, was es einfach ermöglicht, diese zu referenzieren. Dies kann zum Beispiel über eine URL umgesetzt werden.
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Auch kann ein solches System über eine Abrechungseinheit verfügen, die es erlaubt, dass die Sender an den Werbeeinahmen, die durch ihre Streams entstehen, beteiligt werden, indem die Wirkung der Werbung durch verschiedene Mittel gemessen wird. Beispielsweise, wie viele Benutzer 110 Werbung bei einem Stream anklicken. Werbung kann dabei z. B. durch ein So-ad-tec System eingesetzt werden.
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Sofern Streams in einem Webbrowser betrachtet werden, können hierfür bekannte Mittel eingesetzt werden. Zum Beispiel den HTML Video Tag, oder auch Adobe Flash oder Silverlight.
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Eine Erweiterung des Newreporter Systems 100 verbindet Landkarten mit Streams. Solch eine Verbindung kann zur Anzeige, wie auch zur Analyse verwendet werden. Beispielsweise zu welchem Zeitpunkt in einer geographischen Region besonders viele Streams gestartet werden. Dies könnte beispielsweise auf eine Naturkatastrophe hindeuten.
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Auch kann für Streams ein Verfahren, ähnlich
US 2008/0126226 A1 (
http://www.mirriad.com/), als Werbesystem genutzt werden, das es jedoch erlaubt, Werbung in zeitnah ausgelieferten Streams einzusetzen.
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Ein Newreporter System 100 kann auch als Plug-In für Social Networks umgesetzt werden, z. B. für Facebook über dessen öffentliche Schnittstelle oder für andere, durch das Nutzen der Open Social API.
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Zusätzlich zu all den erwähnten Funktionen verfügt das Newreporter System 100 über Mittel, die es ermöglichen, dass Benutzer 110 selbst Videos/Videostreams oder auch Klienten 110 klassifizieren können. Beispielsweise durch Tags.
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Eine weitere Funktion ist, dass bei Videostreams bzw. deren sendende Klienten 110 als auch empfangende Klienten 110, zur Laufzeit die Positionen verändern können. Für solche Fälle kann ein Newreporter über besonders spezialisierte Mittel verfügen. Beispielsweise kann die veränderte Position im Stream hinterlegt werden. Oder die Anzeige des empfangenden Klienten 110 wird immer aufgrund dessen aktueller Position oder aufgrund der aktuellen Positionen Streams angepasst. Es könnten auch weitere Zusatzfunktionen vorhanden sein, wie zum Beispiel, dass der Benutzer 110 den Videostream in einer Landkarte angezeigt bekommt, und dieser dort seine Position aufgrund der Bewegung verändert.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102005032681 A1 [0007]
- DE 102008002276 A1 [0008]
- US 20080216131 [0009]
- EP 10001967 [0081]
- EP 09180953 [0091]
- US 2008/0126226 A1 [0111]
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- http://gik.com/ [0010]
- http://www.stickam.com/ [0011]
- http://www.livecliq.net/ [0012]
- http://www.flixwagon.com/ [0012]
- http://www.livecast.com/ [0012]
- http://bambuser.com/ [0012]
- http://www.seero.com [0012]
- http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization [0089]
- http://www.vibrantmedia.de [0090]
- http://de.wikipedia.org/wiki/Strichcode [0105]
- http://www.mirriad.com/ [0111]
