JP2005509949A - 個人情報を検索、更新および提示する方法およびシステム - Google Patents

個人情報を検索、更新および提示する方法およびシステム Download PDF

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Abstract

【課題】 自動的な個人化に基づいて、メディア・コンテンツを、編成し、検索し、および表示するための、改良されたシステム及び方法を提供すること。
【解決手段】 情報検索システム及び方法は、提供される。テレビ、ラジオおよび／またはインターネットのような、様々な供給源からのコンテンツが、そのコンテンツが、手動でまたは自動的に生成される、個人化される情報供給源に対応する、既定のユーザのプロファイルと一致しているか否かを決定する目的で、解析される。その後、個人化された情報供給源は、オーディオ、ビデオ、および／またはテキスト形式の情報へのアクセスを可能にするために自動的に生成される。このように、サーチ可能なメディア・コンテンツの領域は、ユーザにとって興味がある、それらのプログラムだけに狭められる。情報検索は、PDA、ラジオ、コンピュータ、MP3プレイヤー、テレビなどによって達成することができる。したがって、メディア・コンテンツ供給源の領域は、個人化された集合に狭められる。

Description

本発明は、情報検索および情報編成のシステムおよび方法、より詳しくは、ラジオ、テレビ、またはインターネットなどのさまざまな供給源からのコンテンツを、（個人化された情報供給源を生成する形で）検索し、処理し、および提示するためのシステムおよび方法に関する。
今日、莫大な数の、テレビチャンネル、ラジオ信号、およびインターネットによりアクセス可能な、コンテンツのほとんど無限のストリームが存在している。しかしながら、コンテンツの量が莫大になることは、特定の視聴者が、探そうとしているかもしれないコンテンツのタイプを見つけ、さらに、さまざまな時間でアクセス可能な情報を個人化することを困難にさせる。
一般に、コンテンツに基づいてラジオ局をサーチすることは、特に困難である。テレビ・サービスの場合には、視聴ガイドが提供され、そして、場合によっては、視聴者は、ガイドチャンネルにチャンネルを合わせて、かつ、現在放送されているまたはさまざまな時間帯内に放送されるであろう、プログラム情報の連続するストリームを、見ることができる。このプログラムは、チャンネル順にスクロールするようにリスト化されているが、視聴者が、このスクロール方法を制御することはできないので、視聴者は、所望のプログラムを見つけるまで、数多くのチャンネルの表示を最初から最後までチェックしていなければならないことが、頻繁に起こる。他のシステムとしては、視聴者が、テレビのスクリーン上の表示ガイドにアクセスするものがある。これらのサービスの場合、ユーザは、一般的に、テレビジョンショウと言う区分のような、テレビ番組内の特定コンテンツをサーチすることはできない。例えば、この視聴者は、ローカルニュース放送の内のスポーツの区分にしか興味がないかもしれない。
ユーザが、インターネットでコンテンツを探すときには、サーチエンジンに、サーチ要求をタイプ入力すればよい。しかしながら、サーチエンジンは、その使用効率が不十分で、ユーザを、しばしば、望ましくないまたは望まれていないウェブサイトに導いてしまうことがある。さらに、ユーザは、これらのサイトにログインする必要があるので、所望のコンテンツを得るまでに、時間を浪費することになる。
その内容が引用として本願明細書に取りこまれたものとする、特許文献１では、コンピューターネットワークで作動させることができる、対話型コンピュータシステムが、説明されている。加入者は、入力装置と、パーソナルコンピュータまたはテレビとを用いることによって、対話型プログラムと対話する。多重ビデオ／オーディオデータストリームは、放送送信供給源から受信してもよいし、または、ローカル記憶装置あるいは外部記憶装置に常駐させておいてもよい。したがって、特許文献１の特許は、1組の既定の代替データストリームから、1つの代替データストリームを選択するということを説明しているに過ぎず、情報を受信するために、個人化された情報供給源を生成して、視聴者が興味を持つ情報をサーチする方法は提供していない。
内容が引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、注釈を用いている対話型のプレイリストの生成と名付けられた特許文献2は、ユーザが選択した複数の注釈を、これらの注釈に対応するメディア・セグメントのプレイリストを規定するために、どのように用いることができるかについて説明している。その後、ユーザにより選択された各注釈と、それらに対応しているメディア・セグメントとは、シームレスで、ユーザに提供することができる。ユーザは、ユーザインターフェースによって、プレイリストの変更と、プレイリストにおける各注釈の順序の変更とが可能となる。たとえば、ユーザインターフェースは、短いサブジェクト・ラインによって各々の注釈を識別している。
このように、特許文献2の刊行物では、ストリーミング・ビデオサーバーを有するネットワークコンピュータシステムを介して、ビデオ用のプレイリストを完全に手動で生成する手法が説明されている。ユーザインターフェースは、2つのスクリーンを有するクライアント・コンピュータ上に、ウィンドウを提供する。スクリーンの一方は注釈リストを含み、スクリーンの他方はメディア・スクリーンである。ユーザは、注釈の情報に基づいて、検索すべきビデオを選択する。しかしながら、その選択は、依然としてユーザによってなされなければならず、さらに、インターフェースの正確性および完全性に依存している。
その内容が引用によって本願明細書に取りこまれているものとする、コンテンツ抽出方法およびシステムと言う題名の特許文献3では、ユーザに対する優先を提示するユーザ特徴データが既に記憶されている、ユーザ特徴データ記録媒体が、説明されている。ユーザ特徴データ記録媒体は、それのユーザ特徴データ記録媒体への記録が可能となり、かつユーザ端末装置に入力されるように、それは、ユーザ端末デバイスにロードされる。従って、マルチメディア・コンテンツは、入力されたユーザ特徴を、ユーザが興味を持つマルチメディア・コンテンツの特徴を識別するための検索キーボードとして用いることにより、自動的に検索することができる。所望の内容は、選択し、抽出し、かつその検索結果に基づいて表示させることが出来る。
このように、特許文献3の刊行物に記載されているシステムは、放送システムのコンテンツをサーチし、または視聴者の興味に一致するマルチメディアデータベースをサーチする。この刊行物には、ビデオをセグメント化し、かつ、各セクションを検索するという説明がない。そして、このことは、本願明細書に記載されている本発明によって、達成することができるものである。このシステムは、データベースに格納されているマルチメディア・コンテンツ、または放送システムに送信されるマルチメディア・コンテンツに、キーワードの使用を付加することも要求する。したがって、特許文献3の刊行物に記載されているシステムは、送信されるマルチメディア・コンテンツ、または格納されるマルチメディア・コンテンツに、キーワードを使用しないシステムは、提供しない。これは、クローズド・キャプション(closed caption) または一致を自動的に抽出するボイス認識のような、存在しているデータを用いることができるシステムも、提供していない。特許文献3の参照文献は、朝のニュースのローカルな交通セグメントのみのような、放送の関連性のある部分を抽出するシステムについても説明していない。
したがって、ユーザ個人の興味を満足させるメディア・コンテンツのみを、ユーザがサーチすることを可能にするための極めて便利なシステム及び方法は、存在しない。
一般的に言って、本発明によれば、情報検索システムおよび方法が提供される。テレビ、ラジオ、および／またはインターネットのようなさまざまな供給源からのコンテンツは、既定ユーザプロファイルに一致するか否かを決定する目的で解析される。これは、手動でまたは自動的に生成されたユーザ情報供給源に対応する。その後、個人化された情報供給源が、自動的に生成され、オーディオ、ビデオ、および／またはテキスト形式の情報にアクセスすることが可能になる。このようにして、サーチ可能なメディア・コンテンツの領域は、これらのプログラム、またはユーザが興味を持つプログラムのセクションあるいはセグメントのみに狭めることができる。情報検索は、PDA、ラジオ、コンピュータ、MP3プレイヤー、テレビなどによって達成させることができる。したがって、メディア・コンテンツ供給源の領域は、個人化された集合に狭められる。たとえば、ユーザは、単なる天気または交通の情報を受信するのではなく、最も関連した天気または交通の情報を受信することができる。加えて、このシステムは、朝にはその時点での交通情報を見て、夕方には翌日の交通警報を見るというように、ユーザの興味に基づいて、解析を変更することができる。このシステムは、特定の時刻に、ユーザの興味を自動的に検出し、さらに、利用に従って（たとえば、最初に天気）情報を配信することも可能であろう。
したがって、本発明の目的は、自動的な個人化に基づいて、メディア・コンテンツを、編成し、検索し、および表示するための、改良されたシステム及び方法を提供することである。
米国特許第5,861,881号明細書 国際公開番号第00/16221号パンフレット 欧州特許第1052578号明細書
したがって、本発明は、1つ以上のこのようなステップが、他のステップの各々に関係するという、いくつかのステップを備える。このシステムは、このようなステップの効果に適している、構築の特性、要素の結合および部品配置を実施し、全てが以下の詳細な開示で例証される。本発明の範囲は、特許請求の範囲に示されるであろう。
本発明のより完全な理解のためには、添付の図面と関連して、以下の説明が参照される。
本発明は、予め選択されているプロファイルまたはユーザの自動的なプロファイルに従って、多重メディア供給源からの情報を検索し、ユーザが、利用可能な最新のデータ（プログラミング）に、即時にアクセスすることが出来るように、最新のデータにより自動的に更新することが可能な個人化された情報供給源に従って、アクセス可能な情報を即座に提供するためのシステム及び方法を対象としている。このデータは、ラジオ、テレビ、およびインターネットを含む、さまざまな供給源から収集することができる。データが収集された後に、そのデータは、見るまたは聞くまたは読むまたは（たとえば、コンピュータまたは他の記憶メディアへの一部のプログラムとして）ダウンロードする、ビデオ、オーディオ、および／またはテキストとして利用可能にさせることができる。そして、ユーザは、このデータの集合から情報を更にダウンロードすることができる。
ユーザは、手動でまたは自動的に生成することができる、プロファイルを提供することができる。たとえば、ユーザは、プロファイルの各々の構成要素を選択する、すなわち、スポーツ、ニュース、映画、天気等のような、予め選択されているプロファイルの集合から、スクリーンをクリックし、あるいはボタンを押すことなどによって、構成要素を選択することができる。この選択は、自動的に行うこともできる。選択されたプログラムは、解析することができ、かつ、解析の構成要素は、プロファイルを編集するために用いることができる。その後、コンピュータは、テレビ信号、ラジオ信号、および／またはインターネット信号をサーチして、プロファイルと一致する項目を見つけることができる。これが達成された後に、オーディオ、ビデオ、またはテキスト形式の情報に、アクセスするために、個人化された情報供給源を、生成することができる。通常、その情報が、より新しく、かつ少なくともより完全（不完全な部分集合でなく）となる場合には、この情報供給源は、最新の情報により定期的に更新させることができる。この際、情報検索は、PDA、ラジオ、コンピュータ、テレビ、VCR、TIVO、MP3プレイヤーなどによって、達成することができる。
したがって、本発明の一実施例では、コンピュータまたは対話型テレビシステムのスクリーン上で、さまざまなプロファイルから興味のあるものを、ユーザが、タイプ入力しまたはクリックすることによって選択する。この選択には、音声（スピーチ）インターフェース、ジェスチャー等の他の方法を、使用してもよい。その後、選択されたコンテンツは、後の表示のために、サーチされ、見出され、ダウンロードされ、および／または、オプションの非常により小さい領域が、表示選択をする前に評価されることが必要となるように、即座の表示のために、ユーザに、アクセス可能となるようにされる。たとえば、視聴者が、映画を見たいだけの場合には、映画（MOVIE）とタイプ入力することによって、視聴者の表示選択を、映画を放映している放送局に、狭めることができるであろう。これに代えて、ユーザが、日、週、または他の予め定められた期間の間に放送される映画の全てにアクセス可能なようにすることもできる。
非限定的な一特定例の場合、ユーザは、ユーザのプロファイルが、さまざまな供給源からの天気、交通、株式市場、スポーツ、およびヘッドラインニュースを含むように、規定する。ユーザは、地理的情報、および時間的情報をプロファイルに含めることもできる。最良の交通情報の供給源は、10分ごとに更新を提供することができる、ローカルなラジオ放送局であろう。株式市場情報は、さまざまな金融またはニュースウェブサイトから、アクセスされることが、最良であろう。さらに、天気情報は、天気予報、ローカルな朝のニュース放送、またはローカルな朝のラジオ放送を専門とするインターネット・サイトから読み出されるであろう。この情報は、コンパイルされ、かつ、ユーザにアクセス可能にされるであろう。ユーザは、潜在的に何百ものチャンネル、ラジオ放送局、インターネット・サイトを見る必要がなくなり、自動的に直接利用可能となる、予め選択されたユーザのプロファイルと一致している情報を有するであろう。さらに、ユーザが車を運転して仕事にいきたいが、ローカルな交通情報の放送を逃がした場合には、ユーザは、交通情報まで戻って、アクセスし、かつプレイすることができるであろう。また、ユーザは、情報のテキスト概要あるいはテキストを読上げる合成アナウンスを得ることができ、または、あとで情報を聞くために、MP3記憶デバイスのような、オーディオシステムへ、その情報をダウンロードすることができるであろう。その後、ユーザは、車に乗った後に、ちょうど逃がした交通情報を、聞くことができるであろう。
つぎに、図1を参照する。ブロック図には、本発明の非限定的な好ましい実施例に従って、情報を受信し、情報を処理し、かつ、情報をユーザにとって利用可能にするためのシステム100が示されている。図1に示すように、システム100は、常に、さまざまな放送供給源からの入力を受信している。従って、システム100は、ラジオ信号101、テレビ信号102、およびインターネット103を介してウェブサイト情報信号を受信する。ラジオ信号101は、ラジオチューナー111を介してアクセスされる。テレビ信号102は、テレビチューナー112を介してアクセスされる。ウェブサイト信号103は、ウェブクローラー113を介してアクセスされる。
受信される情報のタイプは、全てのエリアから受信されるものであり、かつ、ニュース放送、スポーツ情報、天気予報、金融情報、映画、コメディ、交通情報等を含むであろう。その後、複数供給源情報信号120は、即時情報処理装置150へ送信され、この装置150は、上記したように、その信号を分析し、かつ、識別情報を抽出するように構築されていて、かつ信号151をユーザプロファイル比較処理装置160に送信する。ユーザプロファイル比較処理装置160は、識別基準とユーザプロファイルとを比較し、特定のコンテンツ供給源が、プロファイルに合っているか否かを示す信号161を出力する。ユーザプロファイル比較処理装置160は、手動で生成する、またはさまざまなフォーマット済みのプロファイルから選択することができる。
情報がユーザプロファイルと一致しない場合には、ユーザの興味に関して低い優先順位が与えられ、かつ、システム100は、次の供給源からのコンテンツの付加情報を抽出する処理を続ける。本発明の特定の実施例に関して、十分に高い放送局の重要性は、これを高い優先順位の項目にすることが可能である。このように、本発明の特定の実施例では、情報に一致するユーザプロファイルがないときには、コンテンツは、廃棄されずに、むしろ優先される。コンテンツは、冗長なとき、またはスペースが必要なときに「捨てられ」、最も低い優先順位の情報は、廃棄される。
受信した情報を処理する好適な方法、および受信した情報とユーザプロファイルとを比較する好適な方法の1つが、図2のフローチャートにおける方法200として、より明らかに示される。方法200では、入力信号120'が、さまざまなコンテンツ供給源から受信される。ステップ150'では、バッファ、およびコンピュータを備えている即時情報システム150（図1）が、クローズド・キャプション情報、オーディオ−テキスト認識ソフトウェア等によって情報を抽出し、かつ、自動的にキーワードのサーチを実行する。たとえば、即時情報システム150が、テレビ放送またはウェブサイトのタグ情報に関連するクローズド・キャプション情報において、単語「天気」、さらには、場所および、おそらく一日の時刻も検出する場合には、個人化された情報供給源の一部として、放送またはウェブサイトが、選択のために利用可能となるであろう。
ステップ220では、その後、抽出された情報（ステップ220からの信号151）が、ユーザのプロファイルと比較される。その情報がユーザの興味に一致しない場合には（ステップ221）、その情報は無視され、情報抽出処理（ステップ150'）において、次の供給源からのコンテンツの付加情報を抽出する処理が続けられる。一致を見つけた場合には（ステップ222）、ステップ230において、その情報が、個人化された情報供給源に既に存在する情報よりも新しく、かつ部分集合でないか否かを決定するために、チェックされる。その信号に含まれる情報が、古い情報であることが示されると（ステップ231）、その情報は無視され、かつ、情報の抽出処理150'が続けられる。新しい情報のチェックステップ230において、その情報が新しい情報であることが示されると（ステップ232）、ステップ240において、システム100は、個人化された情報供給源の古い情報の置き換えを行い、または新しい情報供給源を生成する。
システム100は、これらのプロファイルの一致をランク付けすることもでき、かつ、これらをユーザの興味に基づいて順番に配信することができる。システム100は、放送およびセグメント継続時間の順序のような、セグメントに配置されている放送局の重要性を、解析することもできる。システム100は、たとえば、「中国」という用語を、重要性として規定することもできる。その後、システム100は、ユーザの興味（中国の政治についてのセグメント）のみならず、放送局についてのセグメントの重要性（長い時間を有する先頭のストーリー）に基づいても順番に情報を提示する。他の例として、ユーザが、ヤンキースに興味がある場合、システム100は、外に目を向けることができ（将来と過去の双方）、かつ先週のスコアに先だって昨日のスコアと、先週の試合のニュースの前に明日の試合についての情報とを提示することができる。交通に関しては、放送局の重要性（後述する）と、ユーザの重要性（後述する）と、日付とが存在するであろう。交通については、将来の事象および現在の事象は、過去の事象よりも重要である。提示の順序を設定するために、これらを、全て考慮に入れることができる。
最後に、ステップ250において、個人化された情報供給源の選択が、利用可能となる。その後、ユーザは、選択された部分を表示することができ、後の表示のための他の部分をダウンロードすることができ、および／または部分を記録することができる。
したがって、ユーザプロファイル160は、さまざまなコンテンツ供給源111、112、および113から、適当な信号120を自動的に選択するために用いられ、所望の情報に対応する、さまざまなコンテンツ供給源111、112、および113の全てを含んでいる、個人化された情報供給源130が生成される。システム100は、この情報を後に再生するためおよび／または直ちに表示するために、この情報を記録する、さまざまなディスプレイ、および記録デバイス140を含むこともできる。システム100は、ダウンロード・デバイスを含むこともでき、それゆえ、情報を、たとえば、ビデオカセット、MP3記憶デバイス、PDAまたはさまざまな他の記憶／再生デバイスのいずれかにダウンロードすることができる。
さらに、構成部分のいずれか、または全ては、テレビ受信機に収容することができる。また、走査用および／またはダウンロード用の1つのチューナーと、現在の表示をするための第2のチューナーとを有する、二重または多重チューナーデバイスを設けることもできる。
本発明の一実施例では、情報の全てがコンピュータにダウンロードされ、かつ、ユーザは、表示させたい情報が見出されるまで、さまざまな供給源をチェックしさえすれば良い。
本発明の特定の実施例では、記憶／再生／ダウンロード・デバイスを、ユーザの個人化されたプロファイルによって、制御され、かつ、アクセスされる集中型サーバーとすることができる。たとえば、ケーブルテレビのプロバイダは、ユーザが規定したプロファイルに従って、情報を選択的に格納するための記憶システムを生成し、ユーザが、望むときに、望むものを、見ることを可能にするであろう。
本発明の一実施例では、マスターサーバのようなコンピュータシステムが、全てのTVニュース番組をモニターする。マスターサーバは、ユーザから遠隔の地に設置することができる。マスターサーバは、各々のプログラムを解析し、かつ、それらを個々のストーリーまたはデータに分解する。マスターサーバは、各々のストーリーまたはデータ片に対して、以下を含む、さまざまなカテゴリを説明するメタデータを生み出すことができる。すなわち、
1．分類：たとえば、ストーリーおよびデータは、天気、金融ニュース、スポーツ、交通、ヘッドライン、およびローカルな事象のように分類される。
2．参加者：ストーリーに含まれる人々、会社、製品等の名称。
3．事象：ストーリーの事象の概要説明。
4．結果：この事象に基づく発生結果。
5．位置：事象が発生した場所、または結論によって影響を受けている位置。
6．時間感度：事象が生じた時間。
7．放送局の重要性：ニュース・キャストの位置に基づくストーリー、または、ストーリーが発生していることを示しているウェブサイト、セグメント長、およびプレビューの存在に基づくストーリーを、放送局が、どのくらい重要であると感じたかのランク付け。
マスターサーバを含むシステムの一部となり得る、または、マスターサーバからのデータ送信を受信するように構築されている、クライアントシステムは、送信されるニュース放送、およびメタデータを受信し、かつ、本発明の一実施例では、それらを格納する。クライアントシステムは、ニュース・ストーリー、およびニュース・データを、インターネットでチェックすることもできる。クライアントシステムは、サーバーのように、それが分析するストーリーおよびデータを説明するメタデータを生み出すことができる。
本発明の一実施例では、その後、クライアントシステムは、ストーリーとユーザプロファイルとの一致を試みる。クライアントシステムは、情報の要求が、参加者、結論、および位置と一致する程度に基づいて、ストーリーがユーザのプロファイルにどの程度近いかに基づくスコアを発生させる。次に、クライアントシステムは、時間感度および分類に基づいて、スコアを生み出す。クライアントシステムは、情報がいつ起こるかに基づいて、複数のストーリーおよびデータをランク付けするが、これらのランク付けを、ストーリーの分類に基づいて、異ならせることもできる。たとえば、前の日のスポーツスコアは、その翌日に発生するスポーツ競技と同じくらいに重要であると、考えることができるであろう。しかしながら、前の日の交通情報は、その翌日の交通予報に比べて、それほど重要であると考えることはできないであろう。時間に対する感度も、また、ユーザの習性に基づいている。たとえば、通勤時の交通情報は、平日の朝の方が、それ以外の時よりも重要であると考えることができる。
その後、クライアントシステムは、参加者、事象、結論、位置、および時間感度に対する、ユーザのプロファイルに一致する、放送局の重要性に基づいて、全てのデータおよびストーリーを、ランク付けさせることができる。本発明の一実施例では、ユーザが情報を要求するときに、それは、上記に基づく情報の全体的な重要性に基づいて、順番に、ユーザに提示される。
図3は、実例となる非限定的な一例として、本発明の実施例に従って、ユーザが、利用可能な情報の概要として見る可能性がある、ニュース要約画面301を示す。
天気−システム100は、最初に、今日の現在の温度および天気の概要を示す。この時に、システム100は、この情報が、ユーザの望むであろう最も重要な情報であると仮定する。ユーザが、マウスをクリックするまたは他の方法などで押下することによって、このコンテンツ・ゾーン（情報ポータル302）を探査することを選択すると、明日および週の残りに対する予測を、利用可能とすることができる。
金融ニュース−システム100は、最初に、ユーザの優先の順にリストされる指標価格、および、株価を示す。株価または指標価格の重要な取引が検出される場合には、この順序を変更することができる。
スポーツ−システム100は、最初に、昨日および今夜の概要情報を示す。ユーザが、このコンテンツ・ゾーンを探査する場合には、日曜日のフットボールの試合のスコアが、利用可能である。しかし、その情報は、野球の試合のスコアよりも古いので、野球の試合のスコアより重要でないと考えられる。
交通−システム100は、最初に、タパン海 (Tappan Zea)についての交通を示す。これは、ユーザが、今週の今日のこの時刻でとする最適なルートである。重要な渋滞または発表が、ユーザの他のルートのうちの1つについて存在する場合には、それは、この情報よりも高くランク付けされる場合がある。
ヘッドライン−システム100は、プロファイル、時刻、および放送局の重要性に基づいて、最も高くランク付けされた2つのヘッドラインを示す。ユーザは、他のヘッドラインを参照するために、このコンテンツ・ゾーンを探査することができる。
事象−システム100は、ユーザの家の間近での、近い将来の事象を示す。ユーザは、過去の事象に対応することができないので、それらは非常に低くランク付けされる。
全てのコンテンツ・ゾーンに対する概要を参照することに加えて、ユーザは、表示されているテレビ・プログラムにオーバーレイする個々の概要を要求することができる。また、データおよび複数のストーリーが、ユーザが最も重要であると考えることに基づいて、ランク付けされる。
コンテンツ・データを含む信号は、関連する情報が、抽出され、かつ、以下の手法でプロファイルと比較されるように、遠隔でまたはローカルなスタンドアロンシステムで解析することができる。
本発明の一実施例では、ビデオ信号の各々のフレームを、ビデオデータのセグメントを考慮に入れるために解析することができる。このようなセグメントは、顔検出、テキスト検出等を含むことができる。信号のオーディオ成分を、解析することができるので、音声からテキストへの変換を達成することができる。クローズド・キャプション・データのような翻音データを、キーワードなどに対して解析することもできる。スクリーン・テキストを捕らえることもでき、画素比較またはDCT係数の比較を、キー・フレームを識別するために用いることができ、キー・フレームをコンテンツ・セグメントの規定のために用いることができる。
ビデオ信号から関連する情報を抽出する1つの方法は、その全体開示が引用によって本願明細書に取りこまれたものとし、かつ、以下簡潔に説明する、Dimitrovaなどによる、米国特許第6,125,229号明細書において説明されている。一般的に言うと、処理装置は、コンテンツを受信し、かつ、画素データを示すフレームに、ビデオ信号をフォーマットする（フレームグラビング）。フレームのグラビング処理および解析処理は、各々の記録デバイスに対して既定のインターバルで実行させることが好ましいという点に留意すべきである。たとえば、処理装置が、ビデオ信号を解析し始めるときに、MPEGストリームのIフレームまたは30秒ごとのような、既定のインターバルで、各フレームをグラピングし、かつ、キーフレームを識別するために、各フレームを互いに比較してもよい。
ビデオ・セグメンテーションは、従来技術において周知であり、かつ、一般に、全体開示が引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、2000年にサンセボで、画像およびビデオデータベースの国際光学技術協会（SPIEConference on Image and Video Databases）の会議で示されたN. Dimitrova、T. McGee、L. Agnihotri、S.DagtasおよびR. Jasinschiによる、「選択的ビデオコンテンツ分析およびフィルタリング (On Selective Video ContentAnalysis and Filtering)」、および、1995年秋の全米人工知能学会（AAAI）の、言語およびビジョンを統合するための計算モデル1995のシンポジウムでのA.HauptmannおよびM. Smithによる「ビデオ・デグメンテーションに対するテキスト、スピーチ、およびビジョン：インフォメディア・プロジェクト(Text,Speech, and Vision For Video Segmentation: The infomedia Project)」の題名の刊行物において説明されている。記録デバイスによって捕らえられる人に関する映像（例えば、顔）、および／または、テキスト情報を含む記録されたデータのビデオ部分のいかなるセグメントも、特定の個人に関するデータを示し、それにより、そのようなセグメントに従って指標付けすることができる。従来技術において公知であるように、ビデオ・セグメンテーションは、以下のものを含むが、これに限定されるものではない。すなわち、
重要なシーン変化検出：連続的なビデオフレームが、突然のシーン変化（ハード カット）または滑らかな推移（ディゾルブ、フェードイン、およびフェードアウト）を識別するために比較される。重要なシーン変化検出の説明が、全体開示が引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、会報アメリカ計算機学会会議（Proc.ACM Conf.）の知識および情報管理1997の113〜120ページに「ビデオのキーフレーム抽出およびフィルタリング：キーフレームは、全ての者に対するキーフレームではない(Video keyframe extraction and filtering: A key-frame is not a key-frame toeveryone)」と言う題名のN. Dimitrova, T. McGee, H. Elenbaasによる刊行物において提供されている。
顔検出：ここでは、各々のビデオフレームの領域は、肌色を含むものであって、かつ、長円形のような形状に対応するものであると識別される。好ましい実施例では、一旦、顔影像が、識別されるならば、その影像は、ビデオフレームに示される顔面の影像が、ユーザの表示優先に対応するか否か決定するために、メモリに格納されている既知の顔面の影像のデータベースと比較される。顔検出の説明は、全体開示を引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、1999年11月のパターン認識会報（PatternRecognition Letters）の第20巻、No.11で、「画像アノテーションに対する顔検出 (Face Detection for ImageAnnotation)」と名づけられたGang WeiおよびIshwar K. Sethiによる刊行物において提供されている。
その内容が引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、ビデオフレームにおいて検出したテキストのビデオコンテンツを分析するシステムおよび方法と名付けられた欧州特許第1066577号明細書に記載されているように、スクリーン・テキストが、抽出されるように、フレームを解析することができる。
動き推定／セグメンテーション／検出：ここでは、移動する対象物が、ビデオシーケンスで決定され、かつ、移動する対象物の軌跡が解析される。ビデオシーケンスで、対象物の移動を決定するために、オプティカルフロー推定、動き補償、および動きセグメンテーションのような既知の演算が使用されることが好ましい。動き推定／セグメンテーション／検出の説明は、全体開示を引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、1993年4月のコンピュータビジョン国際ジャーナル（InternationalJournal of Computer Vision）の第10巻、No.2の157〜182ページの「Motion Segmentation andQualitative Dynamic Scene Analysis from an Image Sequence」と名付けられたPatrick BouthemyおよびFrancoisEdouardによる刊行物において提供されている。
ビデオ信号のオーディオ成分によって、ユーザの要求に関連する単語／音の発生を、解析し、かつ、モニタリングすることもできる。オーディオセグメンテーションは、以下のタイプのビデオプログラムの解析を含む、すなわち、音声からテキストへの変換、オーディオ効果、および事象検出、話者識別、プログラム識別、音楽分類、ならび話者識別に基づくダイアログ検出を含む。
オーディオセグメンテーションは、オーディオ信号を、音声部分と音声なし部分とに分けることを含む。オーディオセグメンテーションの第1のステップは、帯域幅、エネルギー、およびピッチのような低レベルオーディオ特性を用いてのセグメント分類を含む。チャネル分離は、各々が独立して解析することができるように、互いに同時に生じているオーディオ成分（音楽と音声とのような）を分離するために使用される。その後で、ビデオ（またはオーディオ）入力のオーディオ部分は、音声からテキストへの変換、オーディオ効果、および事象検出、ならびに話者識別のような方法とは異なる方法で処理される。オーディオセグメンテーションは、全体開示を引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、従来技術において周知であり、かつ、一般に、1996年秋のIEEEマルチメディア（IEEEMultimedia）の27〜36ページのE. Wold およびT. Blumによる「コンテンツに基づいたオーディオの分類、サーチ、および検索 (Content-BasedClassification, Search, and Retrieval of Audio)」と言う題名の刊行物において説明されている。
音声からテキストへの変換（従来技術において公知であり、たとえば、その全体開示が引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、1998年2月8〜11日に、ヴァージニアでの米国国防総省高等研究計画局放送ニュース翻音および解釈研修会（DARPABroadcast News Transcription and Understanding Workshop）でのP. Beyerlein、X. Aubert、R.Haeb-Umbach、D. Klakow、M. Ulrich、A. WendemuthおよびP. Wilcoxによる「英語放送ニュースの自動トランスクリプション(Automatic Transcription of English Broadcast News)」と言う題名の刊行物参照。）は、いったん、ビデオ信号のオーディオ部分の音声セグメントが、識別される、または、バックグラウンドノイズあるいは音楽から隔離されると、使用することができる。音声からテキストへの変換は、事象検索に関するキーワードの位置決定のような分野に用いることができる。
オーディオ効果は、事象検出を行うために用いることができる（従来技術において公知であり、たとえば、その全体開示が引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、1997年にカリフォルニアのメンローパークの全米人工知能学会プレスの国際マルチメディア情報検索（IntelligentMultimedia Information Retrieval, AAAI Press）でのT. Blum、D. Keislar、J. WheatonおよびE.Woldによる「コンテンツに基づく検索を有するオーディオデータベース (Audio Databases with Content-BasedRetrieval)」と言う題名の刊行物参照。）。特定の人々またはストーリーのタイプと関係することがある音を識別することによって、ストーリーを検出することができる。たとえば、ライオンがほえていることを検出し、かつ、その後、セグメントを動物についてのストーリーとして特徴づけることができるであろう。
話者識別（従来技術において公知であり、たとえば、その全体開示が引用によって本願明細書に取りこまれたものとする、1997年にカルフォルニアのサンノゼのIS&T国際光学技術協会の議事録である、画像およびビデオデータベースの記憶および検索5（IS&T SPIE Proceedings: Storage and Retrieval for Image and VideoDatabases V）の218〜225ページの「話者認識を用いるビデオ分類 (Video Classification Using Speaker
Identification)」と言う題名のNilesh V. PatelおよびIshwar K. Sethiによる刊行物参照。）は、話している人の識別を決定するために、オーディオ信号に存在する音声のボイスシグネチャーを解析することを含む。話者識別は、たとえば、特定の有名人または政治家をサーチするときに用いることができる。
音楽分類は、音楽（クラッシック、ロック、ジャズ等）が示すタイプを決定するために、オーディオ信号の音声のない部分を解析することを含む。これは、たとえば、オーディオ信号の音声なしの部分の周波数、ピッチ、音色、音、およびメロディを解析し、かつ、解析の結果と音楽のタイプの特性の既知の特徴とを比較することによって達成される。音楽分類は、従来技術において周知であり、一般に、1999年10月17〜20日に、ニューヨークのニューパルツでの、1999IEEEのオーディオおよび音響の信号処理の応用の研修会（1999 IEEE Workshop on Applications of SignalProcessing to Audio and Acoustics）での、Eric D. Scheirerによる「分割無き音楽の理解に向けて：コレログラム・コモデュレーションによる音楽のセグメンテーション(Towards Music Understanding Without Separation: Segmenting Music With CorrelogramComodulation)」と言う題名の刊行物において説明されている。
その後、さまざまな、ビデオ成分、オーディオ成分、および翻音テキスト成分は、さまざまなストーリーのタイプに対する既知のキューの高レベルであるテーブルに従って解析される。ストーリーの各々のカテゴリは、キーワードおよびカテゴリの関連テーブルである知識ツリーを有することが好ましい。これらのキューは、ユーザのプロファイルにおいて、ユーザによって設定させてもよいし、製造業者によってあらかじめ決めさせてもよい。たとえば、「ニューヨーク・ジェッツ」のツリーは、スポーツ、フットボール、NFL等のようなキーワードを含む場合がある。他の例では、「大統領」のストーリーは、大統領のシール、ジョージW. ブッシュのための予め格納された顔データのような映像セグメント、応援などのオーディオセグメント、「大統領」および「ブッシュ」という単語のようなテキスト・セグメントに関係している場合がある。以下、更に詳細に説明する統計処理の後に、処理装置は、カテゴリ得票ヒストグラムを用いてカテゴリ化を実行する。一例として、テキストファイルの単語が、知識ベース・キーワードと一致する場合、対応するカテゴリは得票を得る。各々のカテゴリに対する確率は、キーワードあたりの得票の総数とテキスト・セグメントに対する得票の総数との間の割合によって与えられる。
好ましい実施例では、セグメント化されたオーディオ、セグメント化されたビデオ、および複数のテキスト・セグメントのさまざまな成分は、信号からプロファイル比較情報を抽出するために統合化される。セグメント化されたオーディオ、セグメント化されたビデオ、およびセグメント化されたテキスト信号を統合化することは、複合的な抽出を行えるので好ましい。たとえば、ユーザが、前大統領についてのプログラムを選択することを望む場合には、（参加者を識別するために）必要な顔認識だけでなく、（スクリーン上の参加者が話していることを確保するために）話者識別、（参加者が適当な単語を話すことを確保するために）音声のテキストへの変換、および（参加者の指定された移動を認識するために）動き推定セグメンテーション検出を行う。したがって、統合的アプローチの指標付けは、好ましく、より良い結果を与える。
本発明の一実施例では、本発明のシステム100は、ディジタル録音機を含む製品として、実施することができるであろう。ディジタル録音機は、必要なコンテンツを処理するためのコンテンツ・アナライザと、必要なコンテンツを格納するために充分な記憶容量とを含むことができるであろう。もちろん、当業者であれば、記憶デバイスは、ディジタル録音機およびコンテンツ・アナライザの外部に設置するということが認識できるであろう。加えて、ディジタル記録システムも、コンテンツ・アナライザも、単一のパッケージに収容するニーズがなく、コンテンツ・アナライザは、別に実装することもできるであろう。この例では、ユーザは、別々の入力装置を用いて、コンテンツ・アナライザに、要求される用語を入力する。コンテンツ・アナライザは、一つ以上の情報供給源に、直接接続することができるであろう。テレビの場合には、ビデオ信号が、コンテンツ・アナライザのメモリでバッファされるので、コンテンツ分析は、上記のように、関連したストーリーを抽出するために、ビデオ信号によって実行することができる。
本発明が好ましい実施例に関して説明されると共に、上記の概説した原則の範囲内での修正は、当業者にとって明らかであることが理解されるであろう。したがって、本発明は好ましい実施例に限定されることなく、このような修正を含むことが意図されている。
本発明の好ましい実施例に関する情報を検索し、処理し、および表示するためのシステムのブロック図である。 本発明の好ましい実施例に従って情報を検索および処理する方法を描いたフローチャートである。 本発明の好ましい実施例に従って、どのように情報を示せるかを描いたものである。
符号の説明
100 システム
101 ラジオ信号
102 テレビ信号
103 ウェブサイト信号
111 ラジオチューナー
112 テレビチューナー
113 ウェブクローラー
120 複数供給源情報信号
120' 入力信号
130 情報供給源
140 記録デバイス
150 即時情報処理装置
151 信号
160 ユーザプロファイル
161 信号
301 ニュース要約画面
302 情報ポータル

Claims (20)

  1. 興味のトピックスに対応するプロファイルを確立するステップと、
    複数の利用可能なメディア供給源を自動的に走査し、一つのメディア供給源を選択し、かつ、前記一つのメディア供給源のコンテンツに特徴づけられる識別情報を、前記メディア供給源から抽出するステップと、
    前記識別情報を前記プロファイルと比較し、かつ一致が見つかった場合には、前記一つのメディア供給源をアクセス可能なメディア供給源として示すステップと、
    次のメディア供給源のメディア・コンテンツのために前記複数の利用可能なメディア供給源を自動的に走査し、当該次のメディア供給源からの前記識別情報を前記プロファイルと比較し、かつ、一致が見つかった場合には、前記次のメディア供給源をアクセス可能なメディア供給源として示すステップと、
    を備える、多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  2. 前記プロファイルは、地理的制約および時間的制約を含む、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  3. 前記走査するステップおよび前記比較するステップは、全ての前記利用可能なメディア供給源が走査されるまで、繰り返される、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  4. 複数の前記利用可能なメディア供給源は、テレビ放送、または、テレビ放送およびラジオ放送、またはテレビ放送またはウェブサイト情報を含む、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  5. 前記識別情報は、ビデオ信号からクローズド・キャプション情報を抽出することによって、抽出される、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  6. 前記識別情報は、スクリーン・テキストから抽出される、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  7. 前記識別情報は、ボイス−テキスト変換処理を用いることによって抽出される、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  8. 前記メディア・コンテンツの前記供給源は、第1の位置で利用可能とされており、かつ、ユーザは、前記第1の位置から離れた第2の位置で前記利用可能なメディア・コンテンツの前記供給源にアクセスする、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  9. 前記興味のトピックスは、スポーツ、天気、および交通から成るグループから選択される、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  10. アクセスに対して利用可能なメディア供給源は、どのメディア供給源がよりタイムリーまたは完全であるかを決定するために比較される、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  11. アクセスに対して利用可能なメディア供給源は、前記放送から得られる情報と、前記プロファイルから得られる情報との双方に基づいて、優先的にランク付けされる、請求項1の多重供給源からのメディア・コンテンツをアセンブルし、かつ、処理する方法。
  12. メディア・コンテンツを有している信号を走査し、かつ、受信するように構築されている受信器デバイスと、
    ユーザが規定したプロファイルを受信し、かつ、記憶することが可能な記憶デバイスと、
    前記受信器デバイスに連結されており、複数の走査されたメディア・コンテンツを有する前記信号から識別情報を抽出するように構築されている処理装置と、
    抽出した前記識別情報を前記プロファイルと比較するため、かつ、一致が検出された場合には、メディア・コンテンツを有する前記信号を利用可能にするために構築されている比較デバイスとを、
    備える、一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  13. 前記受信器デバイス、前記処理装置、および前記比較デバイスは、前記受信器デバイスによって走査可能な全てのメディア供給源を走査し終えるように構築され、かつ、構成されている、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  14. 前記一致を識別するために、ユーザが規定したプロファイルを受信し、かつ、その情報を前記識別情報と比較するように構築されているコンピュータを含む、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  15. 前記受信器デバイスは、テレビ信号を処理するように構築されている第1のチューナーを備え、かつ、前記システムは、利用可能なメディアと他のメディアとのいずれかのディスプレイを補助するように構築されている第2のチューナーを更に備える、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  16. 前記受信器デバイス、前記記憶デバイス、前記処理装置、および前記比較デバイスは、テレビ受信器に収容されている、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  17. 前記記憶デバイスは、キーボードから前記プロファイル情報を受信するように構築され、かつ、構成されている、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  18. 前記記憶デバイスは、ユーザが選択されたマウス・クリックを実行するときに生成される信号から、キーボードに対する前記プロファイル情報を受信するように、構築され、かつ、構成されている、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  19. 前記記憶デバイスは、複数の選択可能な既定のプロファイルを有する、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
  20. 前記システムは、ユーザの利用の習性をモニターし、かつ、これらの習性に基づいて前記プロファイルを修正する、請求項12の一組の利用可能なメディアを生成するためのシステム。
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