JP2012530962A5 - - Google Patents

Claims (7)

1. デジタル画像コレクション内の重要なイベントを決定する方法であって、プロセッサを使用し、
   ａ）前記画像コレクションから画像カウント時系列を生成し、
   ｂ）前記画像カウント時系列のＡＲＩＭＡ（ｐ、ｄ、ｑ）モデルを計算し、
   ｃ）前記画像カウント時系列および前記モデルを使用して重要なイベントを決定する
   ことを含むことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記ステップｃ）は、
   ｉ）各時間単位での、前記モデルにより予測された前記画像カウントと前記画像カウント時系列との間の差である、残差の組を計算するステップと、
   ｉｉ）計算された閾値より上の残差を有する関心時間ステップを特定するステップと、
   ｉｉｉ）隣接する関心時間ステップを併合し、前記併合された隣接する関心時間ステップに画像カウント閾値を適用して重要なイベントを決定するステップと
   を含むことを特徴とする方法。
3. デジタル画像コレクション内の重要なイベントを決定する方法であって、プロセッサを使用し、
   ａ）異なる複数の時間粒度で、前記画像コレクションから画像カウント時系列を生成し、
   ｂ）各時間粒度で、前記画像カウント時系列のＡＲＩＭＡ（ｐ、ｄ、ｑ）モデルを計算し、
   ｃ）前記画像カウント時系列および前記モデルを使用して、各時間粒度で重要なイベントを決定し、
   ｄ）ユーザ操作またはシステム要件に基づいて、前記重要なイベントを決定する
   ことを特徴とする方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、前記モデルは、適合度スコアを使用して、複数のモデルから選択されることを特徴とする方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、前記ステップａ）の前記画像カウント時系列は、異なる複数の時間粒度で生成されることを特徴とする方法。
6. 請求項３に記載の方法であって、前記モデルは、適合度スコアを使用して、複数のモデルから選択されることを特徴とする方法。
7. 請求項３に記載の方法であって、前記ステップｃ）は、
   ｉ）各時間単位での、前記モデルにより予測された前記画像カウントと前記画像カウント時系列との間の差である残差の組を計算するステップと、
   ｉｉ）計算された閾値より上の残差を有する関心時間ステップを特定するステップと、
   ｉｉｉ）隣接する関心時間ステップを併合し、前記併合された隣接する関心時間ステップに画像カウント閾値を適用して重要なイベントを決定するステップと
   を含むことを特徴とする方法。