JP5086617B2 - コンテンツ再生装置 - Google Patents
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Description
1)録画リストを表示させ、表示されたタイトル等から選択する。
2)ジャンル等の分類で分けられた録画リストを表示させ、表示されたタイトル等から選択する。
3)キーワードを入力して、該キーワードを番組情報に含むコンテンツのリストを表示し、表示されたタイトル等から選択する。
1)ユーザが入力操作を行う入力部
2)放送受信部
3)コンテンツ蓄積部
4)(入力部から入力された情報を元にコンテンツを選択し、表示部への出力処理を行う)制御部
5)出力部
に加え、
6)コンテンツ蓄積部に蓄積した複数のコンテンツについて、コンテンツ間の類似性(コンテンツ間情報)を算出するコンテンツ解析部
7)前記コンテンツ間情報を蓄積するコンテンツ間情報蓄積部
8)前記コンテンツ間情報蓄積部に蓄積したコンテンツの類似度を用いて、表示部に提示するコンテンツを選定する提示コンテンツ決定部
を備え、コンテンツの類似度に応じて、提示するコンテンツを容易に選択できるようになる。
本実施の形態によるコンテンツ再生装置は、大別して2つの機能を有している。
第1の機能は、コンテンツを蓄積部17に蓄積(録画)し、解析を行い、コンテンツ間の類似性をコンテンツ間情報蓄積部21に蓄積する機能である。
上記各機能について以下に詳細に説明する。
チューナー数が受信可能な放送局数よりも少ない場合、すべての番組を録画することはできない。このため、放送受信部3は、ユーザの蓄積指示もしくは視聴履歴等に基づく自動/半自動の蓄積命令によって、放送コンテンツをコンテンツ蓄積部17に蓄積する。尚、十分な数のチューナーを搭載した場合(チューナーの数が受信可能な放送局数と同じか、それ以上のとき)には、すべてのコンテンツを蓄積するようにしてもよい。
(第1の類似度の求め方:単純な類似度の算出方法)
図4は、コンテンツ解析部25の一構成例を示すブロック図である。コンテンツ蓄積部17に蓄積された任意の2つのコンテンツについて、類似度算出用にコンテンツ特徴量を抽出する。図4の例では、動画像の画像特徴量(映像特徴量抽出部)41、音情報量(音特徴量抽出部)43、字幕テキスト(クローズドキャプション:テキスト情報抽出部)47、番組に付随するEPG情報(デジタル放送中のSI(Service Information)情報に含まれる:EPG情報抽出部)45から、それぞれ特徴量を抽出し、類似度算出部49で類似度を算出する。
(具体的なコンテンツ:『ABC歌謡コンサート』と『歌謡祭 歌い継ぐ日本の名曲(XYZ)』の比較)
『ABC歌謡コンサート』(以降、コンテンツIと称する。)と『歌謡祭 歌い継ぐ日本の名曲(XYZ)』(以降、コンテンツjと称する。)の類似度を求める場合を例にして上記計算方法について説明する。
EPGから得られた特徴量の方が、画像から得られた特徴量よりも確からしいという例で考えると、確からしい前者の方に重み付けαを高く(例えば0.7)、後者の重み付けを低く(例えば0.3)なったとする。
一般的な類似画像(静止画)検索の際には、例えば、カラーヒストグラムやエッジの向きなどの情報を使ってその類似度を算出するが、動画像ならではという特徴を利用した類似度算出方法は確立されていない。
図17は、新規コンテンツがコンテンツ蓄積部17に蓄積された際の処理の流れを示すフローチャート図である。コンテンツが追加されると(S21、S22でYes)、ステップ1として追加されたコンテンツ自身の特徴ベクトルを算出する(S23)。ステップ2として、すでに蓄積済みの、他のコンテンツの特徴ベクトルとの間で類似度を算出する(S24)。
次に、ユーザに提示するコンテンツ候補リストの作り方と、コンテンツの選択方法について詳細に説明する。
本実施の形態では、ユーザはコンテンツ再生装置において、コンテンツを視聴している際に、他のコンテンツを探す例について説明する。尚、一番初めに表示されているコンテンツは何であってもよい。受信部を含んでいるので、前回最後に視聴した放送局の現在放送されている番組を表示してもよい。
ステップ1として、テレビを視聴中にユーザがリモコンDの“ザッピング”ボタンを押すことで(121)、通常の視聴モードからザッピングモードへ移行する(122)。リモコンDからザッピングモードONの指示を制御部7が受け取ると、標準の視聴モードとザッピングモードの違いがわかるよう、まず表示部23にザッピングモード中である旨を表示する命令を送る(123)。次に、提示コンテンツ決定部11に対し、コンテンツリスト取得命令を送る。このとき、現在表示中のコンテンツを基準コンテンツとし、該基準コンテンツと基準コンテンツからの距離(類似度)を提示コンテンツ決定部に渡す(124)。提示コンテンツ決定部は入力された基準コンテンツと距離を元にコンテンツ間情報蓄積部に蓄積されたコンテンツ間情報に対し、問い合わせを実行する(125)。制御部7は取得したコンテンツリストを使って、コンテンツ蓄積部に蓄積されたコンテンツから該当するコンテンツを取得し(126)、表示部に表示する(127)。
第2のステップとしてコンテンツを選択する際の類似度の入力方法を示す。
ユーザが検索するための類似度を変更したいときに類似度変更入力を行う(128)。ユーザは例えば矢印キーのひとつを押している間、前記インジケータに表示される類似度が増減するようになっている。ボタンを離した時点での値をユーザが入力した類似度として確定させる。(別の例として右ボタンを押している間増加し、左ボタンを押すと減少する。類似度が一定の値よりも大きくなったり、小さくなったりしたときには類似度の増減を停止するようにしてもよい。この場合、決定ボタンを押すことで類似度を確定させる。)
第3のステップとして基準コンテンツを変更する方法を説明する。ここでは基準コンテンツを変更するためにリモコンの選局ボタンを用いる例について説明するが、別のボタンなどで代用しても同様の効果が得られることはいうまでもない。
第4のステップとして視聴コンテンツを決定し、ザッピングモードを終了する方法を説明する。
表示されているコンテンツとは違うものを選ぶ際には、ステップ2、ステップ3の処理を繰り返すことで、適宜、異なったコンテンツが提示される。また、入力された類似度が高い場合には、少し異なるコンテンツが、類似度が低い場合には全く異なるコンテンツが提示される。
次に、前述の第1の実施例とは異なるコンテンツ間の類似度の求め方について説明する。第2の実施例は、前述の第1の実施例とは類似度の求め方が異なるだけで処理の流れは同じである。
図5は、図4の例と比較して概念推定部63が追加されている部分が異なる。ここでは、コンテンツからどのような印象を受けるかという印象をコンテンツの上位概念として扱うこととする。予め様々なコンテンツを分析してみたところ、番組タイトルやあらすじ、に含まれるキーワード、放送する局や時間帯、出演者情報などからコンテンツの上位概念に分類できることがわかった。
『昼メロ』とは、「○×夫人」(2002年)、「△と□」、「×のソレア」(いずれも2004年)、「○の輪舞」(2005年)などに代表される愛憎劇であり、かつ、放送時間が平日の午後のものをいう。
コンテンツiとコンテンツjの類似度は、2つの特徴ベクトル間のユークリッド距離や内積等の従来方式で求めればよい。内積を用いる場合にはベクトルの大きさで正規化し、類似度sijは以下のように求められる。
上位概念は、どのような条件の場合にどの程度の値となるかというルールを予め用意しておき、そのルールに基づいて、前述の「らしさ」を表現すればよい。
・放送の時点で今が旬の男優、女優が出演
・放送時間がゴールデンタイム
・人物達の職業は流行の最先端
などがあげられる。上記概念生成の結果、例えば
・放送の時点で今が旬の男優、女優が出演
・放送時間がゴールデンタイム(平日21:00-、22:00-)
ならばトレンディらしさを“1”とする。
どちらか片方のみ満たすならば、トレンディらしさを0.5とする。
あてはまらない場合には0とする。
というようにルールを図16に示す概念推定ルール蓄積部95bに格納する。図16に示す概念推定部95は、出演者情報抽出部95−1、時間情報抽出部95−2、…、楽曲情報抽出部95−n、とを有し、これにより抽出された情報により概念を推定部95aで推定し、概念推定ルール蓄積部95bに蓄積する。
本実施例は、実施例1及び実施例2とコンテンツ間情報蓄積部に蓄積するデータとコンテンツとの選び方が異なる。前述の実施例1及び実施例2の例では、コンテンツ蓄積部に蓄積された任意の2つのコンテンツの間の類似度を算出し、コンテンツ間情報蓄積部に蓄積された類似度テーブルを使って提示コンテンツ候補の選定を行っていた。これに対して、本実施例では、コンテンツ間の類似性を一覧できる情報空間を生成し、この情報空間を用いて提示コンテンツ候補の選定を行う。情報空間は、いわばコンテンツの関係をマップ(地図)状にしたもので、類似度の高いコンテンツは近くに、低いコンテンツは遠くに配置される。以下、情報空間の作り方とこの情報空間を用いたコンテンツ選定方法について説明する。
図6及び図7の例は、図4及び図5の例に、さらに情報空間内での配置座標を決定する情報空間生成部83、101を備えたことが異なる。基準コンテンツとの類似度だけでは、複数の提示候補が見つかる可能性がある。そこで、この提示候補の間の違いを明確にするために情報空間への配置を行う。情報空間内において基準コンテンツとの距離が類似度とほぼ同様の意味を持つが、空間配置を行うことにより、基準コンテンツとの位置関係で提示候補間の違いを表現する。
図18は、新規コンテンツがコンテンツ蓄積部に蓄積された際の処理の流れを示すフローチャート図である。図18に示すように、処理を開始し(S31)、新規コンテンツが追加されたか否かを判定し(S32)、特徴ベクトルを抽出する(S33)。次いで、類似度を算出し(S34)、コンテンツの配置を決定し(S35)、コンテンツ間情報蓄積部に記録する(S36)。次いで、S32に戻る。新規コンテンツの追加がない場合には(No)、S37に進み処理を終了する。このように、コンテンツが追加されるとステップ1として追加されたコンテンツ自身の特徴ベクトルを算出する。ステップ2として、すでに蓄積済みの他のコンテンツの特徴ベクトルとの間で類似度を算出する。ステップ3として追加されたコンテンツの情報空間内での座標値を決定する。具体的な方法は後述する。ステップ4として、コンテンツ間情報蓄積部に蓄積されている前記情報空間に関する情報を更新または置き換えるとともに、追加されたコンテンツの特徴ベクトルをコンテンツ間情報蓄積部に蓄積する。ステップ4を終了すると元に戻り、新規コンテンツが追加されているかをチェックするループに入る。
図8は、前述のコンテンツ間情報算出部において求められコンテンツ蓄積部に蓄積されたN個のコンテンツのうちの任意の2つiとjとの類似度sijを表形式にまとめたものである。
数量化理論IV類を用いて3次元空間にコンテンツを配置する。
図11は、本実施例の処理の流れを示すシーケンス図である。図11のシーケンス図を用いて、処理の流れを説明する。
ステップ1として、テレビを視聴中にユーザがリモコンDの“ザッピング”ボタンを押すことで(121)、通常の視聴モードからザッピングモードへ移行する(122)。ディスプレイ上では今まで映っていたコンテンツが消え、9個のコンテンツが表示される(123)。
1)基準コンテンツとの類似度が指定された(入力された)類似度に近い順、
2)情報空間を用いている場合には、指定された(入力された)類似度に近く、かつ基準コンテンツからの向きが異なるもの(座標値の分散がもっとも大きくなる8個を選ぶ等)などが考えられる。
第2のステップとしてコンテンツを選択する際の類似度の変更方法を示す。
図10は、従来のリモコンに、類似度がどの程度かわかるようにインジケータを設けている。
第3のステップとして、コンテンツを選択する際の基準コンテンツの変更方法を示す。
図14は、表示部23の一例(a,b)を表す図である。コンテンツを探索中は、図14(a)に示すように、複数のコンテンツが提示されている。領域5に提示されているコンテンツが現在の基準コンテンツである。そこで、他の領域に表示されているコンテンツの中から、次の基準コンテンツとなるコンテンツを選ぶ。例えば、図10に示すリモコン装置の選局キーとなる1〜9までのボタンのいずれかを押すことにより、基準コンテンツを変更する。
ステップ4として、視聴コンテンツを決定する方法を説明する。
表示されている9個のコンテンツの中に視聴したいコンテンツがあるとき、ユーザはザッピングモードから視聴モードへ移行しようとする。視聴したいコンテンツが基準コンテンツでない場合にはステップ3へ戻り、基準コンテンツへ変更する(視聴したいコンテンツが中央の領域5に表示されている)。視聴したいコンテンツが基準コンテンツであるときに、ザッピングボタンを押し、モード移行する。このとき、表示部23に表示されていたザッピングモードであることを示す表示が消去され、本視聴モードに移行する。
次に、前述の第3の実施例で説明した情報空間の作り方の別の方法について説明する。情報空間を用いたコンテンツの選定方法については前述の方法を用いる。
コンテンツの上位概念を用いた空間配置方法について説明する。
図19は前述の実施例とは別の情報空間生成部83−1の機能ブロック図である。情報空間生成部83−1は、特徴ベクトル読み込み部83aと座標値算出部83bとで構成される。
Claims (18)
- 入力されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部を備え、該コンテンツ蓄積部に蓄積されたコンテンツを再生するコンテンツ再生装置において、
前記コンテンツ蓄積部に蓄積されているコンテンツを解析し、蓄積したコンテンツ間の類似性を求めるコンテンツ解析部と、
前記コンテンツ間の類似性に関する情報を記録するコンテンツ間情報蓄積部と、
該コンテンツ間情報蓄積部に蓄積されたコンテンツと現在出力中のコンテンツとに基づいて、あらかじめ求めておいた2つのコンテンツ間の類似度を参照して、現在出力中のコンテンツとの類似度が、ユーザが入力した類似度に近い類似度のコンテンツを提示コンテンツとして決定する提示コンテンツ決定部とを備えたことを特徴とするコンテンツ再生装置。 - 前記コンテンツ解析部は、蓄積したコンテンツの構成要素のうちの少なくとも1つを用いてコンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
蓄積した任意の2つのコンテンツ間の類似度を算出する類似度算出部と
を備えることを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ再生装置。 - 検索したいコンテンツの類似度の変更を入力する類似度入力部を備え、
前記提示コンテンツ決定部は、前記類似度入力部から入力され変更されたコンテンツの類似度と現在出力中の基準コンテンツとから提示コンテンツを決定することを特徴とする請求項2に記載のコンテンツ再生装置。 - さらに、予め用意した複数の概念であるカテゴリーに対し、コンテンツに各概念が含まれる程度を推定する概念推定部と、
該概念推定部での推定結果を用いて蓄積した任意の前記2つのコンテンツ間の類似度を算出する類似度算出部と
を有することを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載のコンテンツ再生装置。 - 情報空間生成部を備え、
前記コンテンツ蓄積部に蓄積したコンテンツのうち、類似度の高いコンテンツ同士を近くに配置するように情報空間内での座標を決定することを特徴とする請求項2から4までのいずれか1項に記載のコンテンツ再生装置。 - 前記情報空間生成部は、コンテンツ間の類似度を統計的手法により解析し、
各コンテンツの情報空間内の座標を決定することを特徴とする請求項5に記載のコンテンツ再生装置。 - 前記情報空間生成部は、前記複数の概念間の配置関係に基づいて、N個の対象の任意の2つiとjとの類似度sijが与えられているとき、この類似度を反映するように、対象を低次元のユークリッド空間の点として配置する方法によりコンテンツの情報空間内の座標を決定することを特徴とする請求項5に記載のコンテンツ再生装置。
- 前記情報空間生成部は、前記複数の概念間の配置関係に基づいて、空間座標により画定される情報空間において指定された類似度に近く、かつ、基準コンテンツからの向きが異なることで座標値の分散がもっとも大きくなるコンテンツの情報空間内の座標を決定することを特徴とする請求項5に記載のコンテンツ再生装置。
- 入力されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部を備え、該コンテンツ蓄積部に蓄積されたコンテンツを再生するコンテンツ再生装置を用いたコンテンツ再生方法であって、
コンテンツ解析部が、蓄積したコンテンツを解析し、蓄積したコンテンツ間の類似性を求めるコンテンツ解析ステップと、
コンテンツ間情報蓄積部が、前記解析されたコンテンツ間の類似性に関する情報を記録するステップと、
提示コンテンツ決定部が、蓄積された情報と入力された情報とに基づいて提示コンテンツを決定するステップであって、
蓄積されたコンテンツとユーザが入力したコンテンツとに基づいて、あらかじめ求めておいた2つのコンテンツ間の類似度を参照して、現在出力中のコンテンツとの類似度が、ユーザが入力した類似度に近い類似度のコンテンツを提示コンテンツとして決定するステップと
を有することを特徴とするコンテンツ再生方法。 - 前記コンテンツ解析ステップは、蓄積したコンテンツの構成要素のうち少なくとも1つを用いて特徴量を抽出するステップと、
蓄積した任意の2つのコンテンツ間の類似度を算出する類似度算出ステップと
を備えることを特徴とする請求項9に記載のコンテンツ再生方法。 - 検索したいコンテンツの類似度の変更を類似度入力部から入力する類似度入力ステップと、
前記類似度入力ステップにより入力され変更されたコンテンツの類似度と現在出力中の基準コンテンツとから提示コンテンツ決定部が提示コンテンツを決定するステップとを有することを特徴とする請求項10に記載のコンテンツ再生装置。 - 前記コンテンツ解析ステップはさらに概念推定ステップを含み、あらかじめ用意した複数の概念であるカテゴリーに対し、各概念にどの程度含まれるかを推定し、
類似度算出ステップは前記概念推定ステップでの推定結果を用いて蓄積した任意の2つのコンテンツ間の類似度を算出するステップであることを特徴とする請求項9から11に記載のコンテンツ再生方法。 - さらに情報空間生成ステップを備え、
コンテンツ蓄積ステップに蓄積したコンテンツのうち、類似度の高いコンテンツ同士を近くに配置するように情報空間内での座標を決定することを特徴とする請求項10から12までのいずれか1項に記載のコンテンツ再生方法。 - 前記情報空間生成ステップは、コンテンツ間の類似度を統計的手法により解析し、
各コンテンツの情報空間内の座標を決定することを特徴とする請求項13に記載のコンテンツ再生方法。 - 前記情報空間生成ステップは、前記複数の概念間の配置関係に基づいて、N個の対象の任意の2つiとjとの類似度sijが与えられているとき、この類似度を反映するように、対
象を低次元のユークリッド空間の点として配置する方法によりコンテンツの情報空間内の座標を決定することを特徴とする請求項13に記載のコンテンツ再生方法。 - 前記情報空間生成ステップは、前記複数の概念間の配置関係に基づいて、空間座標により画定される情報空間において指定された類似度に近く、かつ、基準コンテンツからの向きが異なることで座標値の分散がもっとも大きくなるコンテンツの情報空間内の座標を決定することを特徴とする請求項13に記載のコンテンツ再生方法。
- 請求項9から16までのいずれか1項に記載のコンテンツ再生方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項17に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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