JP2009536390A - コンテンツに注釈付けする装置及び方法 - Google Patents

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Abstract

コンテンツに注釈付けする方法及び装置が提供される。該装置は、上記コンテンツを分析すると共に該コンテンツの分析に基づいて第1出力205を発生する手段150と、注釈リクエストを発生する手段230と、上記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に配信すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するように構成された通信する手段130と、上記第1出力及び注釈結果を組み合わせて、改善された出力を供給する手段240とを有することができる。恐らくは背景の異なる知識に基づく、異なる装置からのコンテンツ分析アルゴリズムの複数の独立した結果を組み合わせることにより、当該注釈に関して一層高い品質の結果が提供される。

Description

本発明は、コンテンツに注釈付けする装置に関する。
また、本発明は、コンテンツに注釈付けする方法にも関する。
また、本発明は、プログラムエレメントにも関する。
また、本発明は、コンピュータ読み取り可能な媒体にも関する。
益々電子装置を小型化する傾向があり、結果として一層大きな処理能力を有する装置が開発され、これら装置を一層賢くすることを可能にしている。更に、一層の技術統合の傾向は、装置が、無線ネットワーク化及びセンサ能力等の益々多くの技術を、利用可能な装置に統合することを可能にするであろう。これら2つの傾向の結合は、装置が、賢い装置、状況認識的及びネットワーク内の他の斯様な装置(その場限り、固定、又はそれ以外の)と知的に対話するようになるのを可能にするであろう。このような装置は、携帯型又は据置型であり得る。携帯型及び据置型装置の製造者は、自身の装置製品を形態及び機能の両方で市場における他の斯様な装置から差別化する傾向がある。これは、ユーザを、家庭及び移動時において更に一層斯様な装置と一緒にさせるであろう。
このような強力な装置の一使用例は、個人的コンテンツの記憶及び/又はレンダリングである。このような装置を使用する場合、ユーザにとり、例えば自身のコンテンツを容易に編成し、ブラウジングし及び見つけ出すことができるには、自身で作成した写真及びビデオ等の個人的コンテンツのメタデータが重要となる。このようなコンテンツに手動で注釈付けすることは、ユーザにとり非常に面倒な仕事である。作成されるコンテンツの量が商業的及び個人的の両方において常に増加している故に、これは特にそうである。従って、全ての新しく作成されるコンテンツを適切に注釈付けすることは実質的に不可能になりつつある。ユーザを斯様な骨の折れる仕事から解放し、コンテンツを楽しむのを可能にする解決策が必要となる。
ユーザがコンテンツに自動的に注釈付けするのを助ける目的で、コンテンツ分析等を用いた多数の解決策が開発されつつある。いずれも満足のゆくものでない。個人的なコンテンツを考えた場合、下記のタイプのメタデータが一般的に重要であると思われる:
−当該コンテンツは何故作成されたか?何が"イベント"(例えば、夏休み)であるか;
−作成された写真又はビデオには誰が現れるか?(例えば、私の妻);
−当該コンテンツは何時作成されたか?(例えば、夏、7月);
−当該コンテンツは何処で作成されたか?(例えば、イタリア)。
更に、ユーザにとり、"幸福"、"海岸"及び"木"等の当該コンテンツ内に存在する概念及び対象に関するメタデータのタイプも重要となり得る。
写真及びビデオに誰が現れるかの認識に関しては、多数の文献が存在し、例えばMarc Davis, Michael Smith, John Canny, Nathan Good, Simon King及び Rajkumar Janakiramanによる"Towards Context-Aware Face Recognition," Proceedings of 13th Annual ACM International Conference on Multimedia (MM 2005) in Singapore, ACM Press, 483-486, 2005を参照されたい。この文献は、携帯電話を用いて作成された個人的写真における状況認識的顔認識を特に目標にしている。他の例は、Ara V. Nefian, Monson H. Hayes IIIによる1999年の"Face recognition using an Embedded HMM"に見られ、これは顔認識方法である。
コンテンツが何処で作成されたかを決定するために、作成時に全地球測位システム(GPS)を使用することができることは広く知られている。更に、コンテンツにより捕捉されている場所が何処であるかを推定するために、該作成されたコンテンツを分析しようと試みるシステムも開発されている。例えば、Risto Sarvas, Erick Herrarte, Anita Wilhelm及びMarc Davisによる"Metadata Creation System for Mobile Images," Proceedings of the Second International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (MobiSys2004) in Boston, Massachusetts, ACM Press, 36-48, 2004において、作成された画像は他の画像と比較されるためにサーバにアップロードすることができる。このような分析から、例えば画像が米国、UCバークレイキャンパスの"カンパニーレ"塔で撮影されたことを導出することができる。
更に、概念及び対象を検出するための大くの努力がなされており、例えばErik Murphy-Chutorian1, Sarah Aboutalib, Jochen Trieschによる"Analysis of a Biologically-Inspired System for Real-time Object Recognition", Cognitive Science Online, Vol.3.2, pp.1-14, 2005及びI. Cohen, N. Sebe, A. Garg, M.S. Lew, T.S. Huangによる"Facial Expression Recognition from Video Sequences", IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME'02), vol II, pp. 121-124, Lausanne, Switzerland, August 2002を参照されたい。
しかしながら、コンテンツ分析のための全ての作業がなされたとしても、コンテンツ分析が100%正確な注釈結果をもたらすことはできないことが分かっている。ユーザのフィードバック及び学習アルゴリズムを組み込む努力もなされているが、ユーザが相当量のフィードバックを行う必要があるという問題が残る。
発明者は、このような課題を認識して本発明を発明した。
本発明は、コンテンツの注釈の品質を改善することを目指すものである。
従って、本発明の第1態様によれば、コンテンツに注釈付けする装置であって、前記コンテンツを分析すると共に該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生する手段と、注釈リクエストを発生する手段と、前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に配信すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するように構成された通信する手段と、前記第1出力と前記注釈結果とを組み合わせて改善された出力を供給する手段とを有するような装置が提供される。
上記装置はコンテンツをコンテンツ分析器を用いてローカルに分析することもできるが、結果は、利用可能な最良のアルゴリズムよりも勿論良くはないであろう。しかしながら、少なくとも1つの他の装置にもコンテンツ分析を行うようリクエストすることにより、第2の独立した注釈結果が決定される。当該装置においてローカルに実行されたコンテンツ分析の結果を、少なくとも1つの他の装置により実行され、返送されたコンテンツ分析の独立した結果と組み合わせることにより、個々の且つ独立した結果を組み合わせて、組み合わされ且つ改善された出力を供給することができる。
本発明の第2態様によれば、コンテンツに注釈付けする方法であって、前記コンテンツを分析すると共に該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生するステップと、注釈リクエストを発生するステップと、前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に通知すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するステップと、前記第1出力と前記注釈結果とを組み合わせて改善された出力を供給するステップとを有するような方法が提供される。
本発明の第3態様によれば、コンテンツに注釈付けするシステムであって、コンテンツに注釈付けする複数の装置を有し、これら複数の装置における各装置が、前記コンテンツを分析すると共に該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生する手段と、注釈リクエストを発生する手段と、前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に配信すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するように構成された通信する手段と、前記第1出力と前記注釈結果とを組み合わせて改善された出力を供給する手段とを有するようなシステムが提供される。
本発明の第4態様によれば、プログラマブル装置のメモリに直接ロードすることが可能なプログラムエレメントであって、該プログラムエレメントが前記装置上で実行された場合に、注釈付けされるべきコンテンツを分析すると共に該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生するステップと、注釈リクエストを発生するステップと、前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に通知すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するステップと、前記第1出力と前記注釈結果とを組み合わせて改善された出力を供給するステップとを実行するためのソフトウェアコード部分を有するようなプログラムエレメントが提供される。
本発明の第5態様によれば、プログラマブル装置のメモリに直接ロードすることが可能なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記装置上で実行された場合に、注釈付けされるべきコンテンツを分析すると共に該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生するステップと、注釈リクエストを発生するステップと、前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に通知すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するステップと、前記第1出力と前記注釈結果とを組み合わせて改善された出力を供給するステップとを実行するためのソフトウェアコード部分を有するようなコンピュータ読み取り可能な媒体が提供される。
一実施例においては、ユーザに注釈リクエストを提示すると共にユーザから該注釈リクエストに対するフィードバックを入力するように構成されたユーザインターフェースを設けることができ、組み合わせる手段はユーザからの該フィードバックを更に組み合わせて前記改善された出力を供給する。これは、上記の改善された出力により供給される注釈の品質の改善が依然として十分でないと判断されるような状況に対するフォールバック方式を提供する。
他の実施例では、通信する手段は、他の装置から外部注釈リクエストを受信すると共にユーザからのフィードバックを他の装置に送信するように構成することができる。これは、ネットワーク内の他の装置が自身でユーザからのフィードバックをリクエストする適切なユーザインターフェース能力を有さなくても、斯かる他の装置に対してユーザフィードバックをリクエスト及び供給するサービスを提供するような装置を提供する。
他の実施例では、注釈センタマネージャを設けることができ、該注釈センタマネージャは、前記ユーザに対する複数の未処理注釈リクエストを有する待ち行列と、前記未処理注釈リクエストの待ち行列から或る未処理注釈リクエストを選択する手段とを有することができ、該注釈センタマネージャはユーザインターフェースと通信的に結合され、前記選択された未処理注釈リクエストを前記ユーザインターフェースに伝達すると共に該ユーザインターフェースから前記フィードバックを受ける。これは、注釈リクエストが収集され、適切な時点でユーザに提示されるのを可能にする。
更に他の実施例では、注釈センタマネージャは、前記ユーザからのフィードバックにより旧廃であるとされた未処理注釈リクエストである旧廃未処理注釈リクエストを決定する手段と、前記旧廃未処理注釈リクエストを前記待ち行列から削除する手段とを更に有することができ、通信する手段は更に前記フィードバックを前記旧廃未処理注釈リクエストの発信元に伝達するように構成される。これは、待ち行列に入れられた注釈リクエストがユーザからのフィードバックを考慮して分析されるのを可能にすると共に、ユーザからのフィードバックに基づいて旧廃になったであろう注釈リクエストは、待ち行列から削除し、該旧廃注釈リクエストの発信元に通知することができる。これは、旧廃な注釈リクエストに答える必要性を除去することにより、必要とされるユーザの対話の量も低減する。
一実施例において、通信する手段は、更に、他の装置を注釈センタマネージャとして識別するメッセージを受信し、該識別された注釈センタマネージャに外部注釈リクエストを送信し、前記識別された注釈センタマネージャからユーザからの外部フィードバックを受信するように構成することができ、組み合わせる手段は前記改善された出力を供給するために前記ユーザからの外部フィードバックを更に組み合わせることができる。これは、他の装置が当該装置のために提示及びユーザフィードバックを受けるのを可能にする。これは、上記他の装置が一層強力なユーザインターフェース能力を有する場合に有効である。
他の実施例においては、前記ユーザが前記装置の近傍に居ることを検出する手段を、前記ユーザが前記装置の近傍に居ることの検出に基づいて前記装置を装置のネットワークにおける注釈センタマネージャとして識別する手段と一緒に設けることができ、通信する手段は、更に、装置の前記ネットワークから外部注釈リクエストを受信するように構成することができる。これは、注釈リクエストがユーザの最寄りの装置に向けられるのを可能にする。また、これはフィードバックがユーザから速く且つ効率的に収集されるのを可能にする。
他の実施例においては、前記改善された出力を記憶する手段を設けることができる。改善された出力を記憶することは、当該コンテンツに関するメタデータが永久的に改善された品質のものであること可能にする。
他の実施例では、組み合わせる手段が更に信頼レベル決定ユニットを有することができ、該信頼レベル決定手段は、前記第1出力が正しいという信頼度を示すような該第1出力の第1信頼レベルを決定すると共に、前記注釈結果が正しいという信頼度を示すような該注釈結果の第2信頼レベルを決定するように構成することができ、組み合わせる手段は、更に、前記第1信頼レベル及び前記第2信頼レベルに基づき前記第1出力及び前記注釈結果を組み合わせて、改善された出力を供給するように構成することができる。これは、コンテンツ分析アルゴリズムが自身で信頼レベルを供給することができないような場合でも、コンテンツ分析の各結果に対して信頼レベルが決定されるのを可能にする。
他の実施例では、本発明による装置は、セットトップボックス装置、デジタルビデオ記録装置、ネットワーク対応(network-enabled)装置、限定受信(conditional access)システム、携帯オーディオプレーヤ、携帯ビデオプレーヤ、携帯電話、DVDプレーヤ、CDプレーヤ、ハードディスク型メディアプレーヤ、インターネットラジオ装置、コンピュータ、テレビジョン、公衆娯楽装置、メモリスティック及びMP3プレーヤからなる群のうちの少なくとも1つとして実現することができる。しかしながら、これら用途は例示に過ぎない。
他の実施例では、注釈リクエストをユーザに提示することができ、該ユーザから前記注釈リクエストに対するフィードバックを受けることができ、組み合わせる方法ステップは、前記ユーザからのフィードバックを更に組み合わせて前記改善された出力を供給することができる。これは、上記改善された出力により供給される注釈の品質の改善が依然として十分であると判定されないような状況に対するフォールバック手順(fallback scenario)を提供する。
一実施例では、外部注釈リクエストを他の装置から受信することができ、ユーザからのフィードバックを該他の装置に送信することができる。これは、ネットワーク内の他の装置が自身でユーザからのフィードバックを要求する適切なユーザインターフェース能力を有さないような場合でも、斯かる他の装置にユーザフィードバックを要求及び供給するサービスを提供する。
本発明により必要とされるデータ処理は、コンピュータプログラムにより、即ちソフトウェアにより、又は1以上の特別な電子最適化回路を用いて、即ちハードウェアにより、又は複合形態で、即ちソフトウェア成分及びハードウェア成分により実現することができる。該データ処理は、サーバ上で動作する外部サービスにより提供することもできる。
本発明の上述した態様及び他の態様は、以下に説明する実施例から明らかとなり、これら実施例を参照して説明する。
以下、本発明を、実施例を参照して詳細に説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。尚、図は概略的に描かれたものであって、寸法通りではなく、異なる図における同一の符号は対応する構成要素を示している。また、当業者であれば、本発明の代替的又は等価な実施例が真の発明的概念から逸脱することなしに可能であり、本発明の範囲は請求項のみにより限定されるものであることは明らかであろう。
図1は、本発明の一実施例を示す。装置100が設けられ、該装置はネットワーク180内に存在することができる。ネットワーク180はローカルネットワーク又はインターネットとすることができる。他の装置165も当該ネットワークに存在することができる。装置100は自律型装置であり、該装置100が、他の装置の明示的制御無しで動作し、アクセスしており且つ装置100の機能及びデータを用いている者又は物を制御するのを可能にする。これは、異なる環境で動作する必要があり、幾つかのものはユーザの自身の(ホーム/プライベート)ネットワーク外でありえるような携帯型装置にとり特に重要である。装置100は、今日の装置に普通に適用されているような、マシン読み取り可能なコードを実行するプロセッサ120を有することができる。また、装置100は当該装置100内のシステム構成要素を相互接続するためのバス140も有することができる。例えば、プロセッサ120は、コードを実行し及び/又はデータを記憶するためにメモリ110を使用することができる。また、該装置は、ネットワークインターフェース130等の通信する手段を有することもでき、該装置100が他の装置165又は更なる装置と通信するのを可能にする。
ネットワークインターフェース130は、有線イーサネット(登録商標)インターフェース等のネットワークインターフェースとするか、又は無線的性質のものとすることができる。例えば、ネットワークインターフェース130はWiFi、ブルートゥース、携帯電話又は他の適切なネットワークインターフェースであり得る。表示器160は、ユーザに対してコンテンツをレンダリングするために設けることができる。ユーザ192は、リモコン191及びユーザインターフェース190を用いて装置100と対話することができる。ユーザインターフェース190は、勿論、表示器160を使用することもできる。リモコン以外に、キーボード、タッチスクリーン、マウス又は他のポインティング装置等の他の形態のユーザ対話も好適であり得る。コンテンツ、メタデータ並びに何らかの処理ステップの中間及び/又は最終結果を記憶するために記憶手段170を設けることができる。該記憶手段は、揮発性又は不揮発性とすることができ、例えばSRAM、DRAM若しくはフラッシュメモリ、ハードディスクドライブ又は光ドライブとすることができる。コンテンツは記憶手段170からアクセスすることができるが、コンテンツにネットワークインターフェース130を介してアクセスすることも等しく可能であることに注意されたい。そのような場合、記憶手段170は完全にオプションとなる。
コンテンツ分析器150は、当該装置によりローカルに又はネットワーク180を介してアクセス可能なコンテンツを分析するために設けることができる。コンテンツの分析は、より多くのメタデータ又は改善された品質のメタデータを供給することができる。これは、以下のタイプのメタデータが一般的に重要であると思われるような個人的コンテンツを考える場合に特に関係する:
当該コンテンツは何故作成されたか?何が"イベント"(例えば、夏休み)か。
作成された写真又はビデオに誰が現れるか?例えば、私の妻。
当該コンテンツは何時作成されたか?例えば、夏、7月。
当該コンテンツは何処で作成されたか?例えば、イタリア。
ユーザ192は、当該コンテンツ内に含まれる一層高い概念及び対象に関するメタデータを評価する。例えば、"幸福"、"海岸"及び"木"の概念はユーザにとり重要なものであると思われている。既述したように、写真及びビデオに誰が現れるかの認識に関する場合、多数の文献が存在する。例えば、"Towards Context-Aware Face Recognition," Proceedings of 13th Annual ACM International Conference on Multimedia (MM 2005) in Singapore, ACM Press, 483-486, 2005は、携帯電話を用いて作成された個人的写真における状況認識的顔認識を特に目標にしている。他の例が、Ara V. Nefian, Monson H. Hayes IIIによる1999年の"Face recognition using an Embedded HMM"に見られ、これは顔認識方法である。
他の重要なメタデータの側面は、コンテンツが何処で作成されたかを決定することに関するもので、作成時に全地球測位システム(GPS)を使用することができることは広く知られている。更に、コンテンツにより捕捉されている場所が何処であるかを推定するために、該作成されたコンテンツを分析しようと試みるシステムも開発されている。例えば、"Metadata Creation System for Mobile Images," Proceedings of the Second International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (MobiSys2004) in Boston, Massachusetts, ACM Press, 36-48, 2004においては、作成された画像は他の画像と比較されるためにサーバにアップロードすることができる。このような分析から、例えば画像が米国、UCバークレイキャンパスの"カンパニーレ"塔で撮影されたことを導出することができる。
更に、概念及び対象を検出する努力もなされており、例えばErik Murphy-Chutorian1, Sarah Aboutalib, Jochen Trieschによる"Analysis of a Biologically-Inspired System for Real-time Object Recognition", Cognitive Science Online, Vol.3.2, pp.1-14, 2005及びI. Cohen, N. Sebe, A. Garg, M.S. Lew, T.S. Huangによる"Facial Expression Recognition from Video Sequences", IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME'02), vol II, pp. 121-124, Lausanne, Switzerland, August 2002を参照されたい。
これら形態のコンテンツ分析は全て有用であるが、自身で動作するほど信頼性はない。従って、ユーザのフィードバックを組み込む努力がなされている。このフィードバックは、コンテンツ分析方法の結果が低い信頼度を有する場合に注釈付けを行うために、及びコンテンツ分析アルゴリズムを改善するために(オンライン学習)使用することができる。例えば、"Semantic Learning and Analysis of Multimedia", SLAM project, IBM Research, http://www.research.ibm.com/slam/を参照されたい。既知の解決策は、殆どが、コンテンツ分析アルゴリズムのオンライン学習のために如何にフィードバックを使用するかに焦点を絞っている。
ユーザがコンテンツに注釈付けをする全く異なる方法は、例えばJournal of Information Science (2006), Information Dynamics Lab, HP LabsにおけるScott A. Golder and Bernardo A. Hubermanによる"The Structure of Collaborative Tagging Systems"におけるような"連携型タグ付け"を介してのものである。この解決策において、ユーザはウェブサイトにアップロードされる如何なるコンテンツにも注釈を付加することができる。
以下において、注釈付けとは、メタデータの作成のみならず、ユーザ付加情報の作成も意味する。注釈は、オプションとして、将来のブラウジング又は検索操作を補助するために記憶することができる。
ユーザフィードバックはユーザに課された明示的質問に対してのみ信頼性があり、ユーザの応答からなされる如何なる推論も完全には信頼がおけないとうい問題が残る。更に、広範囲な処理プラットフォーム、即ち装置及び装置の種々の能力により、如何なる単一のコンテンツ分析アルゴリズムの結果が信頼され得る程度も限定されるであろう。
図2には、コンテンツ分析からの出力の品質を改善する一実施例が詳細に示されている。注釈付けされるべきコンテンツ210が、装置100に対して利用可能にされる。コンテンツ210は、写真、オーディオ、ビデオ又は何らかの他のデータ形態であり得る。コンテンツ分析器150は、コンテンツ210を例えば顔検出アルゴリズム等の既知のアルゴリズムを使用して分析する。コンテンツ分析器150は、コンテンツ分析ステップの結果を伴う第1出力205を発生する。第1出力205は、注釈のみか又は注釈及び該注釈における信頼度を有することができる。実際の注釈及び如何なる信頼度も、各々のコンテンツ分析アルゴリズムに固有のものであるから、特に信頼度の何らかの形の標準化が有効であろう。第1出力205は、例えば顔の数及び斯かる顔が誰を表すか等を含むことができる。カラー等のビデオの特徴、又は音量及びテンポ等のオーディオの特徴に焦点を合わせた多くの他のコンテンツ分析アルゴリズムも可能である。
第1出力205は注釈マネージャ220に伝達される。注釈マネージャ220は注釈リクエスト発生器230及びコンバイナ240を有することができる。注釈リクエスト発生器230は上記第1出力205を入力し、該第1出力205に基づいて注釈リクエスト215を発生する。オプションとして、注釈リクエスト発生器230は、他の装置165がコンテンツ210を最初から分析することができるように、注釈リクエスト215内に該コンテンツ210へのリンクのみを設けることもできる。注釈リクエスト215は内部的にネットワークインターフェース130に伝達され、該ネットワークインターフェースからネットワーク180内の、他の装置165等の別の装置へ配信される。
この例において、他の装置165は注釈リクエスト215に従ってコンテンツ210を分析する。注釈リクエスト215は、コンテンツ210を最初から分析する一般的なリクエストであり得るか、又はコンテンツ210の特定の側面を分析する固有のリクエストであり得る。例えば、固有のリクエストは、写真で検出された顔のみを分析するリクエストであり得る。分析を実行した後、他の装置165は上記注釈リクエスト215に対して注釈結果225で以って応答するであろう。独立の注釈結果が、異なるコンテンツ分析アルゴリズムにより達成され得るか、又は異なる背景知識に基づいて分析され得る。注釈結果225は、注釈メタデータのみを有するか、又はオプションとして該注釈メタデータにおける信頼度も有し得る。
装置100は上記注釈結果225を他の装置165からネットワークインターフェース130を介して受信する。コンバイナ240は上記注釈結果225を入力し、該注釈結果を第1出力205と組み合わせる。コンバイナ240は、上記2つの独立した結果を分析し、一方又は両方の結果の品質又は信頼性を判定し、改善された出力235を供給する。該改善された出力235は、第1出力205と注釈結果225との如何なる既知の組み合わせ又は関数とすることもできる。
他の実施例では、図3に示されるように、注釈マネージャ220は信頼レベル決定ユニット310を有することができる。該信頼レベル決定ユニット310は、コンテンツ分析器150から第1出力205を取り込むように示されている。明瞭化のために、コンテンツ分析器150はハードウェア構成部品又はプロセッサ120上で動作するソフトウェアモジュールとすることができることに注意されたい。コンテンツ分析器150が第1出力205において如何なる信頼度も供給しない場合、信頼レベル決定ユニット310は履歴情報を用いて信頼レベルを推定することができる。第1出力205における信頼レベルに基づいて、信頼レベル決定ユニット310は、注釈リクエスト発生器230を起動して注釈リクエスト215を発生させるか、又は第1出力205をスイッチ320を介して改善された出力235に直接通過させるかを決定することができる。注釈リクエストを利用するように経路が選択された場合、注釈リクエスト215は通常のように処理され、コンバイナ240及びスイッチ320(下側に設定されている場合)を介して、改善された出力235に伝達される。
図4には、他の実施例が示されている。図4において、注釈マネージャ220は、ネットワーク180上の装置から注釈リクエスト215を受信することが可能な注釈リクエスト受信器410を有することができる。注釈リクエスト受信器410は、コンテンツ分析器150を用いて、コンテンツ210のコンテンツ分析を開始することができる。コンテンツ210は、図4に示されるように、遠隔に位置することができる。コンテンツ210は、他の装置165上に記憶することもできる。注釈マネージャ220は、注釈質問発生器420を更に有することができる。注釈質問発生器420は、信頼レベル決定ユニット310に通信的に結合され、信頼レベル決定ユニット310により実行された分析の結果により起動されてユーザ192に対する質問を発生する。この目的のために、表示器160及びユーザインターフェース190を使用することができる。ユーザ192はフィードバック415を供給することができる。該フィードバック415に基づいて、注釈質問発生器420は高信頼レベルの注釈結果225を発生する。注釈結果225は、注釈リクエスト215の発信元に通知することができる。この通知は、図4には示されていないが、ネットワークインターフェース130により実行することができる。
図5には、注釈質問をネットワークインターフェース130を介して注釈センタマネージャ520を有する遠隔装置510に通知することがでるような実施例を示している。注釈センタマネージャ520は、ユーザに対して注釈質問を図4に記載したのと同様の態様で表示する。フィードバック415は、遠隔装置510の注釈センタマネージャ520からネットワーク180を介して装置100の注釈質問発生器420に伝達される。次いで、注釈結果225が注釈質問発生器420により発生される。ここでも、注釈結果225はネットワークインターフェース130を介して他の装置に伝達することができる。
図6には、装置100がネットワーク180における注釈センタマネージャ520として作用し得る実施例が示されている。注釈センタマネージャ520は、注釈リクエスト受信器410及び注釈リクエスト待ち行列620を有することができる。これは、ユーザがフィードバックを付与する準備が整うまで注釈リクエストが収集されるのを可能にする。注釈リクエスト待ち行列620は、ユーザインターフェース190を起動してユーザ192からのフィードバックを直接要求することができる。代わりに、注釈リクエスト待ち行列620は、コンテンツ分析器150を起動してコンテンツ210を分析させることができる。ユーザ192からのフィードバック415に基づいて、旧廃(obsolete)リクエスト決定ユニット630は、注釈リクエスト待ち行列620内の何のリクエストが、ユーザ192により供給されたフィードバック415を考慮すると今や旧く廃れたものであるかを決定することができる。例えば、フィードバック415が、"ジョン"の顔は今や高い信頼度で認識することができると分析された後、"ジョン"の顔に関する如何なる他の注釈リクエストもユーザ192に送る必要はない。従って、ユーザ192から必要とされる作業負荷は低減される。
図7には、注釈センタマネージャ520として動作する装置100の他の実施例が示されている。該注釈センタマネージャ520は、ユーザ接近検出ユニット710も有することができる。該ユーザ接近検出ユニット710は、ユーザ192が当該装置100に極接近していることを検出する如何なる既知の手段を使用することもできる。例えば、ユーザ接近検出ユニット710は、カメラ、温度検出器等を使用することができる。ユーザ接近検出ユニット710は、ユーザ192の接近を、ユーザの対話及び斯かる対話が発生してから経過した時間を記録することにより推定することもできる。例えばユーザ192が装置100を操作しているか又は極最近操作した場合、ユーザ192は当該装置100の極近接範囲内に多分居るであろう。この場合、ユーザ接近検出ユニット710は、ネットワーク180内の他の装置に指示情報705を介して、自身が現在の中心的注釈センタマネージャになること及びユーザのフィードバックを要する全ての注釈リクエスト又は質問は装置100に向けられるべきであることを知らせることができる。
図8には、装置100のプロセッサ120上で本発明の一実施例を実施する方法を示すフローチャートが示されている。ステップ800において、コンテンツ210が入力されるか、又は少なくともアクセス可能にされる。ステップ810において、コンテンツ210はコンテンツ分析アルゴリズムを用いてローカルに分析され、第1出力205が生成される。ステップ820において、注釈リクエスト215が発生され、ステップ830において該注釈リクエスト215が他の装置195に伝達される。ステップ840において、該他の装置195から注釈結果225が受信される。ステップ850において、第1出力205と注釈結果225とが組み合わされ、改善された出力235を供給する。
図9には、装置100のプロセッサ120上で本発明の一実施例を実施する他の方法を示す第2フローチャートが示されている。ステップ820の後、2つの並列経路が可能である。第1経路は図8の説明で記載した方法ステップ、即ちステップ830及び840を含む。第2経路は、ステップ910においてユーザ192に対し注釈リクエスト215を質問として提示する。該ユーザ192に対する提示は、ローカルな装置、例えば装置100上でもよく、又は他の装置165上でもよい。ユーザ192の正確な場所は重要ではない。しかしながら、ステップ920においてユーザ192がフィードバック415を供給することが重要である。ステップ930において、第1出力205、注釈結果225及びフィードバック415が全て組み合わされて、非常に高い品質の注釈を改善された出力235として供給する。
図10には、装置100のプロセッサ120上で本発明の一実施例を実施する他の方法を示す第3フローチャートが示されている。図10の実施例では、ステップ1010において外部注釈リクエストを遠隔装置から受信することができる。ステップ910及びステップ920は、図9で説明したステップと同様であるが、上記外部注釈リクエストに対して動作する。ここでも、ユーザ192に対する提示は、ローカルな装置、例えば装置100上でもよく、又は他の装置165上でもよい。ステップ1020において、フィードバック415は前記外部注釈リクエストの発信元に送信することができる。これは、注釈リクエストがユーザ192に近い場所に転送されるのを可能にする。
要約すると、本発明はコンテンツに注釈付けする方法及び装置を開示している。該装置は、上記コンテンツを分析し、該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生する手段と、注釈リクエストを発生する手段と、上記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に配信すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するように構成された通信する手段と、上記第1出力及び注釈結果を組み合わせて、改善された出力を供給する手段とを有することができる。恐らくは背景の異なる知識に基づく、異なる装置からのコンテンツ分析アルゴリズムの複数の独立した結果を組み合わせることにより、当該注釈に関して一層高い品質の結果が得られる。
尚、上述した実施例は本発明を限定するというよりは解説するものであり、当業者であれば添付請求項に記載された本発明の範囲から逸脱することなく多くの代替実施例を設計することができるであろうことに注意されたい。更に、上述した実施例の何れも、電池又は蓄電池等の内部電流源のような暗黙的な特徴を有している。また、請求項において、括弧内に記載された如何なる符号も、請求項を限定するものと見なしてはならない。また、"有している"及び"有する"等の用語は、何れかの請求項又は明細書全体に掲載されたもの以外の構成要素又はステップの存在を排除するものではない。また、単数形の構成要素は、斯様な構成要素の複数の参照を排除するものではなく、その逆も真である。幾つかの手段を列挙する装置の請求項において、これら手段のうちの幾つかは単一且つ同一のハードウェア品目により実施化することができる。また、特定の手段が相互に異なる従属請求項において引用されるという単なる事実は、これら手段の組み合わせが有利に使用することができないということを示すものではない。
図1は、本発明の一実施例による装置のシステム図である。 図2は、本発明の一実施例による装置を更に詳細に示す。 図3は、コンテンツ分析の結果における信頼レベルが決定されるような本発明の一実施例を示す。 図4は、ユーザからのフィードバックがコンテンツ分析の結果における信頼レベルに基づいてリクエストされるような本発明の一実施例を示す。 図5は、コンテンツ分析の結果における信頼レベルに基づいて他の装置から注釈がリクエストされるような本発明の一実施例を示す。 図6は、注釈リクエストが待ち行列に入れられ、ユーザからのフィードバックに基づいて旧廃注釈リクエストを待ち行列から削除することができるような本発明の一実施例を示す。 図7は、装置に対するユーザの接近が検出され、該装置が他の装置に対しユーザからのフィードバックを必要とする注釈リクエストを受信することができることを通知することができるような本発明の一実施例を示す。 図8は、本発明の一実施例に使用されるフローチャートを示す。 図9は、本発明の一実施例に使用される第2のフローチャートを示す。 図10は、本発明の一実施例に使用される第3のフローチャートを示す。

Claims (16)

  1. コンテンツに注釈付けする装置において、
    前記コンテンツを分析すると共に、該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生する手段と、
    注釈リクエストを発生する手段と、
    前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に配信すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するように構成された通信する手段と、
    改善された出力を供給するために前記第1出力及び前記注釈結果を組み合わせる手段と、
    を有する装置。
  2. 請求項1に記載の装置において、前記注釈リクエストをユーザに提示すると共に該ユーザから前記注釈リクエストに対するフィードバックを受けるユーザインターフェースを更に有し、
    前記組み合わせる手段が、前記改善された出力を供給するために前記ユーザからのフィードバックを更に組み合わせるような装置。
  3. 請求項2に記載の装置において、前記通信する手段が、更なる装置から外部注釈リクエストを受信すると共に前記ユーザからのフィードバックを該更なる装置に送信するように構成されている装置。
  4. 請求項2又は請求項3に記載の装置において、注釈センタマネージャを更に有し、該注釈センタマネージャが、
    前記ユーザに対する複数の未処理注釈リクエストを有する待ち行列と、
    前記未処理注釈リクエストの待ち行列から或る未処理注釈リクエストを選択する手段と、
    を有し、
    前記注釈センタマネージャは前記ユーザインターフェースと通信的に結合され、前記選択された未処理注釈リクエストを前記ユーザインターフェースに伝達すると共に該ユーザインターフェースから前記フィードバックを受けるような装置。
  5. 請求項4に記載の装置において、前記注釈センタマネージャが、
    前記ユーザからのフィードバックにより旧廃であるとされた未処理注釈リクエストである旧廃未処理注釈リクエストを決定する手段と、
    前記旧廃未処理注釈リクエストを前記待ち行列から削除する手段と、
    を更に有し、前記通信する手段が更に前記フィードバックを前記旧廃未処理注釈リクエストの発信元に伝達するように構成されているような装置。
  6. 請求項1に記載の装置において、前記通信する手段が、更に、
    他の装置を注釈センタマネージャとして識別するメッセージを受信し、
    該識別された注釈センタマネージャに外部注釈リクエストを送信し、
    前記識別された注釈センタマネージャからユーザからの外部フィードバックを受信する、
    ように構成され、
    前記組み合わせる手段が、前記改善された出力を供給するために前記ユーザからの外部フィードバックを更に組み合わせるような装置。
  7. 請求項3に記載の装置において、
    前記ユーザが前記装置の近傍に居ることを検出する手段と、
    前記ユーザが前記装置の近傍に居ることの検出に基づいて、前記装置を装置のネットワークにおける注釈センタマネージャとして識別する手段と、
    を更に有し、
    前記通信する手段が、更に、装置の前記ネットワークから外部注釈リクエストを受信するように構成されるような装置。
  8. 前記改善された出力を記憶する手段を更に有する請求項1に記載の装置。
  9. 請求項1に記載の装置において、前記組み合わせる手段が更に信頼レベル決定ユニットを有し、該信頼レベル決定手段が、
    前記第1出力が正しいという信頼度を示すような該第1出力の第1信頼レベルを決定し、
    前記注釈結果が正しいという信頼度を示すような該注釈結果の第2信頼レベルを決定する、
    ように構成され、
    前記組み合わせる手段が、更に、前記第1信頼レベル及び前記第2信頼レベルに基づき前記第1出力及び前記注釈結果を組み合わせて、改善された出力を供給するように構成されているような装置。
  10. 請求項1に記載の装置において、
    セットトップボックス装置、
    デジタルビデオ記録装置、
    ネットワーク対応装置、
    限定受信システム、
    携帯オーディオプレーヤ、
    携帯ビデオプレーヤ、
    携帯電話、
    DVDプレーヤ、
    CDプレーヤ、
    ハードディスク型メディアプレーヤ、
    インターネットラジオ装置、
    コンピュータ、
    テレビジョン、
    公衆娯楽装置、
    メモリスティック、
    MP3プレーヤ、
    からなる群のうちの少なくとも1つとして実現された装置。
  11. コンテンツに注釈付けする方法において、
    前記コンテンツを分析すると共に、該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生するステップと、
    注釈リクエストを発生するステップと、
    前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に伝達すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するステップと、
    改善された出力を供給するために前記第1出力及び前記注釈結果を組み合わせるステップと、
    を有する方法。
  12. 請求項11に記載の方法において、
    前記注釈リクエストをユーザに提示すると共に該ユーザから前記注釈リクエストに対するフィードバックを受けるステップと、
    前記組み合わせるステップにおいて、前記改善された出力を供給するために前記ユーザからのフィードバックを更に組み合わせるステップと、
    を更に有するような方法。
  13. 請求項12に記載の方法において、
    更なる装置から外部注釈リクエストを受信するステップと、
    前記ユーザからのフィードバックを前記更なる装置に送信するステップと、
    を更に有するような方法。
  14. コンテンツに注釈付けするシステムにおいて、該システムはコンテンツに注釈付けする複数の装置を有し、該複数の装置における各装置が、
    前記コンテンツを分析すると共に、該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生する手段と、
    注釈リクエストを発生する手段と、
    前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に配信すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するように構成された通信する手段と、
    改善された出力を供給するために前記第1出力及び前記注釈結果を組み合わせる手段と、
    を有するシステム。
  15. プログラマブル装置のメモリに直接ロード可能なプログラムであって、前記装置上で実行された場合に、
    注釈付けされるべきコンテンツを分析すると共に、該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生するステップと、
    注釈リクエストを発生するステップと、
    前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に伝達すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するステップと、
    改善された出力を供給するために前記第1出力及び前記注釈結果を組み合わせるステップと、
    を実行するソフトウェアコード部分を有するようなプログラム。
  16. プログラマブル装置のメモリに直接ロード可能なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、ソフトウェアコード部分を有し、該ソフトウェアコード部分は、前記装置上で実行された場合に、
    注釈付けされるべきコンテンツを分析すると共に、該コンテンツの分析に基づいて第1出力を発生するステップと、
    注釈リクエストを発生するステップと、
    前記注釈リクエストを少なくとも1つの他の装置に伝達すると共に該少なくとも1つの他の装置から注釈結果を受信するステップと、
    改善された出力を供給するために前記第1出力及び前記注釈結果を組み合わせるステップと、
    を実行するためのものであるようなコンピュータ読み取り可能な媒体。
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