JP6542199B2 - 順応性のあるクラウド編集とマルチメディア検索 - Google Patents

Description

本発明は、順応性のあるクラウド編集およびマルチメディア検索に関する。

ビデオ制作は、典型的には、骨の折れるものであり、かつ、時間のかかるものである。ビデオクリップのコレクション（ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）からビデオプログラムを構築する場合に、ビデオ制作者は、数多くのビデオクリップを整理し、コンテンツについてそれぞれのビデオクリップを評価し、かつ、選択されたビデオクリップを望むように構成する必要がある。特にライブビデオ制作（ｌｉｖｅ ｖｉｄｅｏ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）について、典型的なシステムは、大量のカメラまたはビデオソースを一つのビデオ制作物の中へ併合させるために、多くの人間オペレータを必要とする。

クラウドコンピューティング（ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）により、インターネットといった、ユビキタスな（ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ）ネットワークにわたり分布して、データ処理と保管ができる。クラウドコンピューティングは、現在のデマンドに応じて、利用可能なコンピューティングおよびストレージリソース（ｒｅｓｏｕｒｃｅ）を増大または縮小するようにスケーラブル（ｓｃａｌａｂｌｅ）であり得る。クラウドコンピューティングサービスは、持続的なネットワーク接続を用いた数多くのモバイル機器によって生成されるコンテンツを収集および配布することができる。そうした「クラウドソース（”ｃｒｏｗｄ−ｓｏｕｒｃｅｄ”）」コンテンツは、同一のイベントについて、数多くのユニークで、個別化されたビュー（ｖｉｅｗ）を提供し得る。

ここにおいて説明されるコンセプトは、例示によるものであって、添付の図面に限定されるものではない。説明の簡素化および明確化のために、図面において示される図は、必ずしも拡大縮小されることを要しない。適切であると考えられる場合には、対応するまたは類似のエレメントを示すように、図面の中では参照番号が繰り返されている。
図１は、クラウド編集およびマルチメディア検索のためのシステムの少なくとも一つの実施例の簡素化されたブロックダイヤグラムである。 図２は、図１のシステムのビデオ編集器の環境に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたブロックダイヤグラムである。 図３は、図１のシステムのクラウド分析サーバーの環境に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたブロックダイヤグラムである。 図４は、図１のシステムのモバイルコンピューティングデバイスの環境に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたブロックダイヤグラムである。 図５は、図１と図２のビデオ編集器によって実行され得るクラウドイネーブルド（ｃｌｏｕｄ−ｅｎａｂｌｅｄ）ビデオ編集のための方法に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたフローチャートである。 図６は、図１と図２のビデオ編集器によって提供され得るメディアクエリビルダ（ｍｅｄｉａ ｑｕｅｒｙ ｂｕｉｌｄｅｒ）に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたブロックダイヤグラムである。 図７は、図１と図２のビデオ編集器によって生成されるメディアプログラムに係る簡素化された模式図である。 図８は、図１と図３のクラウド分析サーバーによって実行され得るクラウドイネーブルドマルチメディア検索のための方法に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたフローチャートである。 図９は、図１と図３のクラウド分析サーバーによって実行され得るクラウドイネーブルドマルチメディア保管および分析のための方法に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたフローチャートである。 図１０は、図１と図４のモバイルコンピューティングデバイスによって実行され得るクラウドイネーブルドマルチメディア取得のための方法に係る少なくとも一つの実施例の簡素化されたフローチャートである。

本発明開示のコンセプトは種々の変形および代替的な形態が可能である一方で、特定のその実施例が図面の中の実施例として示され、ここにおいて詳細に説明される。しかしながら、本発明開示のコンセプトを開示される特定の形態に限定する意図は無く、その反対に、本発明開示および添付の請求項と一貫性のある全ての変形、均等物、および代替をカバーすることを意図していることが理解されるべきである。

明細書における「一つの実施例（”ｏｎｅ ｅｎｂｏｄｉｍｅｎｔ”）」、「実施例（”ａｎ ｅｎｂｏｄｉｍｅｎｔ”）」、「説明的な実施例（”ａｎ ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｖｅ ｅｎｂｏｄｉｍｅｎｔ”）」等に対する言及は、特定の特徴、構成、または特性を含み得るが、全ての実施例が必ずしもその特定の特徴、構成、または特性を含んでも含まなくてもよい。加えて、そうしたフレーズは、必ずしも同一の実施例を参照しなくてもよい。さらに、特定の特徴、構成、または特性が一つの実施例に関連して記述される場合には、明示的に記述されるか否かにかかわらず、そうした特徴、構成、または特性を他の実施例と関連してもたらすことは当業者の知識の範囲内にあることが提示されているものである。

開示された実施例は、いくつかの場合において、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらのあらゆる組合せにおいて実施され得る。開示された実施例は、また、一時的又は固定のマシンで読取り可能な（例えば、コンピュータで読取り可能な）記録媒体によって運搬されるインストラクションとして実施されてよい。インストラクションは、一つまたはそれ以上のプロセッサによって読出されて実行され得るものである。マシンで読取り可能な記録媒体は、あらゆるストレージデバイス、メカニズム、または、マシンによって読取り可能な形式における情報の保管または送信のための他の物理的構成（例えば、揮発性または不揮発性メモリ、メディアディスク、または、他のメディアデバイス）として具現化され得る。

図面においては、いくつかの構造的または方法の特徴が、所定の配置及び/又は順序において示され得る。しかしながら、そうした所定の配置及び/又は順序が必要とされないことがあると正しく理解されるべきである。むしろ、いくつかの実施例において、そうした特徴は、説明的な図面において示されたものとは異なる方法及び/又は順序において配置され得る。加えて、所定の図面における構造的または方法の特徴の包含は、そうした特徴が全ての実施例において必要とされることを暗示するように意図されたものではなく、そして、いくつかの実施例においては、包含されないか又は他の特徴と組合わされてよい。

ここで図１を参照すると、一つの実施例において、クラウドイネーブルド（ｃｌｏｕｄ−ｅｎａｂｌｅｄ）マルチメディア検索およびビデオ編集は、ビデオ編集器１０２、クラウド分析サーバー１０４、および、ネットワーク１０８にわたり全てがお互いに通信できる、数多くのモバイルコンピューティングデバイス１０６を含んでいる。使用においては、より詳しく以下に説明されるように、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、ビデオクリップ、オーディオクリップ、または、さらに画像といった、メディアデータを取得し、かつ、メディアデータをクラウド分析サーバー１０４にアップロードする。クラウド分析サーバー１０４は、アップロードされたメディアデータを処理して、メタデータおよび関連するメタデータの検索可能なデータベースを生成する。ビデオ編集器１０２は、一つまたはそれ以上の動的コンテンツスロットを含むメディアプログラムを編集する。ビデオ編集器１０２は、それぞれの動的コンテンツスロットに関するメディアクエリ（ｍｅｄｉａ ｑｕｅｒｙ）を構築し、そして、クラウド分析サーバー１０４に対してメディアクエリを提出する。メディアクエリは、メディアコンテンツとメタデータに基づいた検索ターム（ｔｅｒｍ）を含んでよく、または、より詳しく以下に説明されるように、所与の検索タームとの類似性に基づいてもよい。ビデオ編集器１０２は、クラウド分析サーバー１０４から検索結果を受信し、そして、ビデオ出力を生成するときに検索結果を関連する動的コンテンツスロットの中にインサートする。このように、ビデオ編集器１０２により、リアルタイムに近い検索、および、ビデオ制作へのクラウドベース（ｃｌｏｕｄ−ｂａｓｅｄ）メディアの取込みができる。一つのビデオ編集器１０２を含むように図示されているが、いくつかの実施例において、システム１００は、独立したビデオ出力を生成し得るあらゆる数量のビデオ編集器１０２を含み得る（つまり、多対多対多の関係）。

開示される技術によって、ビデオ制作者は、提出されたコンテンツの費用がかかり又は圧倒的に手動によるレビューを求めることなく、クラウドソース（ｃｒｏｗｄ−ｓｏｕｒｃｅｄ）コンテンツをビデオ制作の中に取り込むことができる。リアルタイムに近いクラウドソースのコンテンツをビデオ制作の中に取り込むことにより、そうでなければ気付かれていないかったであろう注目すべきイベントのユニークで多様なビューを包含することができる。これらの多様なビューは、ビデオ制作に係る芸術的、娯楽的、および情報的な価値を増加し得る。

ビデオ編集器１０２は、ここにおいて説明される機能を実行するためのあらゆるタイプのコンピュータデバイスとして具現化され得る。例えば、ビデオ編集器１０２は、限定ではなく、コンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、分散コンピューティングシステム、マルチプロセッサシステム、家電機器、及び/又は、クラウドイネーブルドビデオ編集を実行するように構成されたあらゆる他のコンピューティングデバイスとして具現化され得る。図１に示されるように、ビデオ編集器１０２は、プログラム１２０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）サブシステム１２２、メモリ１２４、データストレージデバイス１２６、通信回路１２８、およびディスプレイ１３０を含んでいる。もちろん、ビデオ編集器１０２は、他の実施例において、コンピュータワークステーションにおいて一般的に見い出されるもの（種々の入力／出力デバイス）といった、他の又は追加のコンポーネントを含み得る。加えて、いくつかの実施例において、一つまたはそれ以上の図示されたコンポーネントは、別のコンポーネントに包含され、そうでなければ、一部分を形成してよい。例えば、メモリ１２４、又はその部分は、いくつかの実施例においてプロセッサの中に取り込まれている。

プロセッサ１２０は、ここにおいて説明される機能を実行することができるあらゆるタイプのプロセッサとして具現化され得る。例えば、プロセッサ１２０は、シングルまたはマルチコアプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、もしくは、他のプロセッサ又は処理／制御回路として具現化され得る。同様に、メモリ１２４は、ここにおいて説明される機能を実行することができるあらゆるタイプの揮発性または不揮発性メモリ、もしくは、データストレージとして具現化され得る。動作中に、メモリ１２４は、ビデオ編集器１０２のオペレーションの最中に使用される種々のデータとソフトウェアを保管し得る。オペレーティングシステム、アプリケーション、プログラム、ライブラリ、およびドライバといったものである。メモリ１２４は、Ｉ／Ｏサブシステム１２２を介してプロセッサ１２０と通信可能に接続されており、プロセッサ１２０、メモリ１２４、およびビデオ編集器１０２の他のコンポーネントとの入力／出力オペレーティングシステムを促進するための回路及び/又はコンポーネントとして具現化され得る。例えば、Ｉ／Ｏサブシステム１２２は、以下のものとして具現化され、またはそうでなければ、それらを含み得る。メモリコントローラハブ、入力／出力コントロールハブ、ファームウェアデバイス、通信リンク（つまり、ポイントツーポイントリンク、バスリンク、光ガイド、プリント回路基板トレース、等）、及び/又は、入力／出力オペレーションを促進するための他のコンポーネントとサブシステム、である。いくつかの実施例において、入力／出力サブシステムは、システムオンチップ（ＳｏＣ）の一部を形成し、そして、プロセッサ１２０、メモリ１２４、およびビデオ編集器１０２の他のコンポーネントと共に、一つの集積回路チップ上に取り込まれ得る。

データストレージデバイス１２６は、短期間または長期間のデータ保管のために構成されたあらゆるタイプのデバイスまたは機器として具現化され得る。例えば、メモリデバイスと回路、メモリーカード、ハードディスクドライブ、半導体ドライブ、または他のデータストレージデバイス、といったものである。データストレージデバイス１２６は、永久的または一時的に、メディアクエリに応じてクラウド分析サーバー１０４から受信したメディアデータを保管し得る。

通信回路１２８は、ビデオ編集器１０２、クラウド分析サーバー１０４、及び/又は、他のリモートデバイス間での通信を可能にできる、あらゆる通信回路、デバイス、またはそれらの集合として具現化され得る。通信回路１２８は、そうした通信をもたらすために、あらゆる一つまたはそれ以上の通信技術（例えば、無線または有線通信）および関連するプロトコル（例えば、イーサネット（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、等）を使用するように構成され得る。

ビデオ編集器１０２のディスプレイ１３０は、デジタル情報を表示することができるあらゆるタイプのディスプレイとして具現化され得る。液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、プラズマディスプレイ、ブラウン管（ＣＲＴ）、または他のタイプのディスプレイデバイス、といったものである。いくつかの実施例においてディスプレイ１３０は、ユーザインタラクションを促進するために、タッチスクリーンと接続され得る。

クラウド分析サーバー１０４は、モバイルコンピューティングデバイス１０６によってアップロードされたメディアデータを保管および処理することを含むサービスを提供するように構成されている。クラウド分析サービス１０４は、ここにおいて説明される機能を実行することができるあらゆるタイプのサーバーコンピューティングデバイス、または、デバイスの集合として具現化され得る。そのように、クラウド分析サーバー１０４は、一つのサーバーコンピューティングデバイス、または、サーバーおよび関連するデバイスの集合として具現化され得る。例えば、いくつかの実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、ネットワーク１０８にわたり配置され、かつ、パブリックまたはプライベートクラウドにおいて動作している複数のコンピューティングデバイスから形成された「仮想サーバー（”ｖｉｒｔｕａｌ ｓｅｒｖｅｒ”）」として具現化され得る。従って、クラウド分析サーバー１０４は図１に図示されシングルサーバーコンピューティングデバイスとして具現化されるように以下に説明されるが、ビデオ編集器１０２は、以下に説明される機能を促進するために一緒に協働する複数のデバイスとして具現化され得る。

クラウド分析サーバー１０４は、計算リソース１４０およびストレージリソース１４２を含んでおり、メディアデータを処理および検索するために使用され得る。計算リソース１４０は、物理的プロセッサ、サーバー、仮想マシン、または、ここにおいて説明される機能を実行することができるあらゆる他の物理的または仮想コンピューティングリソースとして具現化され得る。クラウド分析サーバー１０４は、ワークロードまたは他のファクタに基づいて計算リソース１４０を割り当て、または、割り当て解除し得る。ストレージリソース１４２は、物理的ストレージデバイス、仮想ディスク、ネットワークサーバー、または、計算リソースによって使用され得るあらゆる他の形式のデータストレージとして具現化され得る。いくつかの実施例において、ストレージリソース１４２は、数個の地理的場所において配置され得る。計算リソース１４０とストレージリソース１４２は要求に応じて大きさを変更できるので、クラウド分析サーバー１０４は、「順応性のある（”ｅｌａｓｔｉｃ”）」クラウドサービスプロバイダとして知られ得る。

クラウド分析サービス１０４は、さらに、メディアデータ１４４とメタデータ１４６を含んでいる。メディアデータ１４４は、モバイルコンピューティングデバイス１０６によってアップロードされたメディアデータのためのリポジトリ（ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ）である。メタデータ１４６は、メディアデータ１４４に関連するデータのためのリポジトリである。例えば、メディアデータ１４４のコンテンツを説明する意味（ｓｅｍａｎｔｉｃ）データ、メディアデータ１４４に関連する場所データ、または、メディアデータ１４４を記録するために使用されたカメラのタイプ、品質情報、ファイルフォーマット情報、等といった、メディアデータ１４４に関する技術情報である。メタデータ１４６は、メディアデータ１４４の中にエンベッドされるか、メディアデータ１４４と分離して保管されるか、または、２つのある組合せであり得る。メディアデータ１４４及び/又はメタデータ１４６は、クラウド分析サービス１０４のストレージリソース１４２を使用して保管され、または、ネットワーク１０８にわたりクラウド分析サーバー１０４によって一つまたはそれ以上のデータサーバーアセンブリの中に保管され得る。上述のように、いくつかの実施例において、メディアデータ１４４及び/又はメタデータ１４６は、複数の地理的場所に配置されたデータサーバーにわたり配分され得る。

それぞれのモバイルコンピューティングデバイス１０６は、メディアデータを取得し、かつ、取得されたメディアデータをクラウド分析サーバー１４０に対して送信するように構成されている。それぞれのモバイルコンピューティングデバイス１０６は、送信に先立って、取得されたメディアデータを処理し得る。取得されたメディアデータがビデオ編集器１０２の要求を満たすことを保証するためである。加えて、それぞれのモバイルコンピューティングデバイス１０６は、メディアデータの取得においてビデオ編集器１０２によって望まれるようにユーザを支援するためのユーザインターフェイスを含み得る。それぞれのモバイルコンピューティングデバイス１０６は、ここにおいて説明される機能を実行することができるあらゆるタイプのコンピューティングデバイスとして具現化され得る。限定ではなく、コンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、携帯電話、ハンドセット、メッセージデバイス、車載テレマティクス（ｔｅｌｅｍａｔｉｃｓ）デバイス、ネットワーク装置、ウェブ装置、分散コンピューティングシステム、マルチプロセッサシステム、プロセッサベースシステム、及び/又は、家電機器、を含んでいる。説明として、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、プロセッサ１６０、Ｉ／Ｏサブシステム１６２、メモリ１６４、データストレージ１６６、通信回路１６８、ディスプレイ１７０、及び/又は、スマートフォンまたは同様なコンピューティングデバイスにおいて一般的に見い出される他のコンポーネントとデバイス、を含んでいる。モバイルコンピューティングデバイス１０６のそうした個々のコンポーネントは、ビデオ編集器１０２の対応するコンポーネントと同様なものであり得る。その説明は、モバイルコンピューティングデバイス１０６の対応するコンポーネントについて適用可能であり、本発明開示を不明瞭にしないために、ここにおいては繰り返さない。

モバイルコンピューティングデバイス１０６は、さらに、カメラ１７２、マイクロフォン１７４、および、場所回路１７６を含んでいる。カメラ１７２は、デジタルカメラ、または、モバイルコンピューティングデバイス１０６に統合された他のデジタル画像化デバイスであり得る。カメラ１７２は、アクティブピクセルセンサ（ＡＰＳ）といった、電子画像センサを含んでいる。例えば、相補型金属酸化半導体（ＣＭＯＳ）センサ、または、電荷結合素子（ＣＣＤ）である。カメラ１７２は、静止画像及び/又はムービーを取得することができる。マイクロフォン１７４は、モバイルコンピューティングデバイス１０６上でサウンド情報として可聴なサウンド波形を取得するためのトランスデューサを含んでいる。マイクロフォン１７４の代わりに、他の実施例において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、オーディオ信号を取得することができるあらゆるセンサを含み得る。ライン入力ジャック、アナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）、または、他のタイプのオーディオセンサ、といったものである。マイクロフォン１７４は、独立してオーディオを取得、または、カメラ１７２と共に、ビデオレコーディングのためのオーディオ情報を取得することができる。

説明的な実施例において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、場所回路１７６を含んでいる。場所回路１７６は、モバイルコンピューティングデバイス１０６の正確な又は概ねの位置を判断することができるあらゆるタイプのセンサとして具現化され得る。例えば、場所回路１７６は、全地球測位システム（”ＧＰＳ”）受信器として具現化されてよく、モバイルコンピューティングデバイス１０６の正確な座標を判断することができる。他の実施例において、場所回路１７６は、通信回路１６８から提供される、既知の位置のセルラ（ｃｅｌｌｕａｒ）ネットワークタワーに対する距離または角度を使用して、モバイルコンピューティングデバイス１０６の位置を三角測量し得る。他の実施例において、場所回路１７６は、通信回路１６８を使用して、既知の位置の無線ネットワークへの関連付けに基づいて、モバイルコンピューティングデバイス１０６の概ねの位置を判断し得る。

より詳しく以下に説明するように、ビデオ編集器１０２、クラウド分析サーバー１０４、および、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、ネットワーク１０８上でシステム１００の他のデバイスとデータを送信および受信するように構成されている。ネットワーク１０８は、あらゆる数量の種々の有線及び/又は無線ネットワークとして具現化され得る。例えば、ネットワーク１０８は、有線又は無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、有線又は無線ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及び/又は、インターネットといったパブリックにアクセス可能でグローバルなネットワーク、として具現化され、または、そうでなければそれらを含み得る。そのように、ネットワーク１０８は、システム１００のデバイス間における通信を促進するためにあらゆる数量の追加のデバイスを含み得る。追加のコンピュータ、ルータ、および、スイッチ、といったものである。

ここで図２を参照すると、一つの実施例において、ビデオ編集器１０２は、オペレーションの最中に環境２００を確立する。説明的な環境２００は、クエリ構築（ｑｕｅｒｙ ｂｕｉｌｄｅｒ）モジュール２０２、ビデオ編集モジュール２０６、および、ビデオ出力モジュール２０８を含んでいる。環境２００の種々のモジュールは、ハードウェア、ソフトウェア、または、それらの組合せとして具現化され得る。

クエリ構築モジュール２０２は、ビデオ編集器１０２のユーザから受信した選択に基づいてメディアクエリを構築するように構成されている。それぞれのメディアクエリは、クラウド分析サーバー１０４によって保管及び/又はインデックス付けされたメディア情報を動的に（ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ）検索するために使用され得る。それぞれのメディアクエリは、ユーザによって選択された一式の検索パラメータとして具現化され得る。以下に説明するように、メタデータクエリパラメータ、メディアクエリパラメータ、およびサンプルメディアクエリパラメータを含んでいる。メディアクエリは、直ちに実行されるようにクラウド分析サーバー１０４に提出され得るし、または、後の日時において実行するために事前にスケジュールされ得る。いくつかの実施例において、そうした機能は、サブモジュールによって実行され得る。例えば、クエリスケジューリングモジュール２０４によるものである。

ビデオ編集モジュール２０６は、動的コンテンツスロット（ｓｌｏｔ）を含むメディアプログラムを管理および編集するように構成されている。ビデオ編集モジュール２０６は、メディアプログラムに対するタイムライン（ｔｉｍｅｌｉｎｅ）インターフェイスを提供してよく、ユーザは、事前にプログラムされたメディアおよび動的コンテンツスロットをレイアウトすることができる。ビデオ編集モジュール２０６は、クエリ構築モジュール２０２によって構築されたメディアクエリをメディアプログラムの動的コンテンツスロットと関連付けする。

ビデオ出力モジュール２０８は、ビデオ編集モジュール２０６によって生成されたメディアプログラムを適切なフォーマットにおいてビデオ出力の中に描写するように構成されている。ビデオ出力は、ビデオデータファイル、ビデオデータストリーム、または生放送（ｌｉｖｅ ｂｒｏａｄｃａｓｔ）に適したビデオストリームを含み得る。ビデオ出力モジュール２０８は、メディアクエリに応じてクラウド分析サーバー１０４から受信したメディアデータを、関連する動的コンテンツスロットにおいてビデオ出力の中に取り込む。

ここで図３を参照すると、一つの実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、オペレーションの最中に環境３００を確立する。説明的な環境３００は、分析モジュール３０２、検索モジュール３０４、およびリソーススケジューリングモジュール３０６を含んでいる。環境３００の種々のモジュールは、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、または、それらの組合せとして具現化され得る。

分析モジュール３０２は、モバイルコンピューティングデバイス１０６からアップロードされたメディアデータ１４４を受取り、そして、検索を可能にするためメディアデータ１４４を分析するように構成されている。分析モジュール３０２は、検索を促進し得るあらゆる分析をメディアデータについて実行し得る。例えば、分析モジュール３０２は、顔面検出、オブジェクト検出、テキスト認識、カラーバランスと飽和の分析、および、オーディオチューン（ｔｕｎｅ）分析、である。分析モジュール３０２は、また、メディアデータ１４４のフォーカス、スタビリティ、露出、または照明を分析し、メディアデータ１４４がオーディオを含むか否かを判断し、そして、動きに対する画像データを評価する。分析モジュール３０２は、分析結果をメタデータ１４６に保管し得る。

検索モジュール３０４は、ビデオ編集器１０２から受信したメディアクエリに基づいてメディアデータ１４４を検索し、そして、検索結果を返すように構成されている。上述のように、メディアクエリは、メタデータクエリパラメータ、メディアクエリパラメータ、または、サンプルメディアクエリパラメータに基づいてよい。検索モジュール３０４は、メディアデータ１４４、メタデータ１４６、または、２つのあらゆる組合せに対して検索することができる。

リソーススケジューリングモジュール３０６は、ビデオ編集器１０２から受信したリクエストに基づいて計算リソース１４０及び/又はストレージリソース１４２をスケジュールするように構成されている。例えば、リソーススケジューリングモジュール３０６は、メディアクエリのスケジュールされた日付の近くで、大量のアップデートされたメディアデータを受信することを見越して、計算リソース１４０及び/又はストレージリソース１４２を事前に割り当てすることができる。同様に、リソーススケジューリングモジュール３０６は、スケジュールされたメディアクエリの場所に地理的に近い計算リソース１４０及び/又はストレージリソース１４２を事前に割り当てすることができる。いくつかの実施例において、リソーススケジューリングモジュール３０６は、メディアクエリに基づいて自動的にリソースをスケジュールし得る。

ここで図４を参照すると、一つの実施例において、それぞれのモバイルコンピューティングデバイス１０６は、オペレーションの最中に環境４００を確立する。説明的な環境４００は、メディア取得モジュール４０２を含み、そして、いくつかの実施例においては、メタデータモジュール４１０を含み得る。環境４００の種々のモジュールは、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、または、それらの組合せとして具現化され得る。

メディア取得モジュール４０２は、カメラ１７２およびマイクロフォン１７４といったモバイルコンピューティングデバイス１０６のセンサを使用してメディアデータ１４４を取得するように構成されている。メディア取得モジュール４０２は、さらに、取得されたメディアデータ１４４をクラウド分析サーバー１０４にアップロードするように構成されている。いくつかの実施例において、メディア取得モジュール４０２は、アップロードに先立って、取得されたメディアデータ１４４を処理し得る。ビデオ編集器１０２によって作成された受入れポリシが満足されていることを保証するためである。メディア取得モジュール４０２は、さらに、メディアデータ１４４の取得を促進するためにユーザインターフェイスを表示するように構成されている。ユーザインターフェイスは、取得されたメディアデータ１４４がビデオ編集器１０２の受入れポリシを満足することを保証するためのインストラクションまたは他の支援を提供し得る。いくつかの実施例において、そうした機能は、サブモジュールによって実行され得る。例えば、メディア獲得モジュール４０４、メディアアップロードモジュール４０６、または、ユーザインターフェイスモジュール４０８によるものである。

いくつかの実施例において、メタデータモジュール４１０は、アップロードに先立って、メタデータ１４６を取得されたメディアデータ１４４の中にエンベッドするように構成されている。メタデータ１４６は、モバイルコンピューティングデバイス１０６、または、カメラ１７２又はマイクロフォン１７４といったコンポーネントの技術的属性を含み得る。メタデータ１４６は、露出、フォーカス、開口（ａｐｅｒｔｕｒｅ）、またはシャッター速度といった、取得されたメディアデータ１４４の技術的属性を含み得る。メタデータ１４６は、場所情報を含み得る。例えば、場所回路１７６によって提供されるＧＰＳ座標である。いくつかの実施例において、メタデータ１４６は、モバイルコンピューティングデバイス１０６の他のセンサによって提供される情報を含み得る。例えば、高度、動き、温度、コンパス方位、または空間的方向についての情報である。加えて、いくつかの実施例において、メタデータ１４６は、ユーザによって入力されるメタデータを含み得る。例えば、ラベル、または他の注釈である。

ここで図５を参照すると、使用時に、ビデオ編集器１０２は、クラウドイネーブルドビデオ編集のための方法５００を実行し得る。方法５００は、ブロック５０２で開始し、そこで、ビデオ編集器１０２は、ビデオ編集器１０２のユーザによって選択されたクエリパラメータに基づいてメディアクエリを構築する。ビデオ編集器１０２は、ユーザがメディアクエリを構成できるようにユーザインターフェイスを表示し得る。例えば、図６を参照すると、ダイヤグラム６００は、メディアクエリビルダ６０２の一つの実施例を示している。メディアクエリビルダ６０２のコントロールグループ６０４、６０６、６０８は、ユーザによって選択され得る潜在的なクエリパラメータを示している。

図５に戻って参照すると、いくつかの実施例において、ビデオ編集器１０２は、ユーザからメタデータベースのクエリパラメータを受信する。メタデータベースのクエリパラメータは、メタデータ１４６のインデックス付き記述データを検索するために使用され得る。データは、メディアデータ１４４に関連するものであるが、必ずしもメディアデータ１４４のコンテンツにおいて具現化されることを要しない。例えば、図６のコントロールグループ６０４において示されるように、メタデータベースのクエリは、検索キーワード、プレーンテキスト記述、技術的メタデータ属性、感情ファクタ、場所、または日時に基づくものであってよい。検索キーワードおよびプレーンテキスト記述は、手動でメディアデータ１４４と関連付けされ、または、クラウド分析サーバー１０４による自動的な分析を通じて関連付けされ得る。技術的メタデータ属性、例えば、ホワイトバランス設定、フレームレート、シャッター設定、開口設定、等が、取得の時点でモバイルコンピューティングデバイス１０６によって供給され得る。感情ファクタは、メディアデータ１４４のコンテンツ分析に基づいてクラウド分析サーバー１０４によってアルゴリズム的に割り当てられてよく、または、パブリック入力から抽出され得る。場所および日時の情報も、また、取得の時点でモバイルコンピューティングデバイス１０６によって供給され得る。

図５に戻って参照すると、ブロック５０６において、いくつかの実施例で、ビデオ編集器１０２は、ユーザからのコンテンツベースのメディアクエリパラメータを受信する。メディアクエリパラメータは、メディアデータ１４４自身の分析を通じて抽出された情報を検索するために使用され得る。そうした分析は、クラウド分析サーバー１０４によって前もって実行されてよい。検索パフォーマンスを改善するためである。例えば、図６のコントロールグループ６０６において示されるように、メディアクエリは、フォーカス、スタビリティ、照明または露出、オーディオ、または動き、に基づいてよい。フォーカスとスタビリティは、検索を焦点が合っていて安定しているメディアクリップに限定するために使用され得る。つまり、過度なカメラの揺れがなく取得されたメディアクリップである。照明と開口は、検索を適切な照明条件の下で取得されたメディアクリップに限定するために使用され得る。例として、オーディオは、オーディオトラックを含んでいるメディアクリップだけを返すため（ｒｅｔｕｒｎ）に使用され得る。別の例として、動きは、動きが検出されたメディアクリップだけを返すために使用され得る。例えば、肉体的なジェスチャ、シーンを横切るメディアパンニング（ｐａｎｎｉｎｇ）を含むメディア、または、シーンの中に動いているオブジェクトを含んでいるメディアである。別の例として、メディアクエリは、メディアクリップの中で検出されたジェスチャに基づいてよい。そうしたメディアクエリパラメータは、望ましい品質を有するメディアクリップに検索を限定するため、そして、出力ビデオにおける使用に適さないメディアクリップを排除するために、ビデオ編集器１０２によって使用され得る。

図５の方法５００のブロック５０８において、いくつかの実施例で、ビデオ編集器１０２は、ユーザから、サンプルメディアクエリパラメータおよび関連する一致オプション（ｍａｔｃｈｉｎｇ ｏｐｔｉｏｎ）を受信する。サンプルメディアは、参照としてストックメディアクリップが与えられて、同様なメディアクリップを検索するために使用され得る。クラウド分析サーバー１０４は、メディアデータ１４４に対するのと同様にサンプルメディアを処理し、そして、処理結果を比較の基礎として使用し得る。例えば、図６のコントロールグループ６０８において示されるように、サンプルメディアクエリは、顔面認識、オブジェクト認識、テキスト認識、カラーバランス、カラー飽和、またはオーディオチューンに基づいて、メディアクリップを一致させるオプションを含み得る。ビデオ編集器１０２は、人の顔面の画像を含むサンプルメディアクリップを提供し得る。例えば、セレブまたは報道価値のある個人である。顔面認識は、人の顔面を含んでいるメディアクリップも検索し得る。同様に、サンプルメディアクリップは、検索の基礎となり得る特定のオブジェクトまたは書かれたテキストの画像を含み得る。カラーバランスとカラー飽和の一致は、同様なカラーバランス及び/又はカラー飽和を含んでいるメディアクリップを検索するために使用され得る。一致するカラーにより、結果として生じるメディアクリップは、残りのメディアプログラムとうまくフィットすることができる。

図５に戻って参照すると、ブロック５１０において、いくつかの実施例で、ビデオ編集器１０２は、メディアクエリのためにスケジュールされた日付及び/又は場所を受信することができる。図６のコントロールグループ６１６において示されるように、いくつかの実施例において、ビデオ編集器１０２のユーザは、将来のために検索をスケジュールし得るし、または、直ちに検索を提出し得る。スケジュールされた日付及び/又は場所は、メディアプログラムの将来の放送またはライブパフォーマンスに対応し得る。以下に説明するように、スケジュールされた日付は、クラウド分析サーバー１０４のコンピュータリソース１４０及び/又はストレージリソース１４２をコーディネートするために使用され得る。加えて、いくつかの実施例において、メディアクエリのための場所は、きめの細かいものであり、かつ、方向情報を含み得るものであり、大きなイベントの特定の視点からメディアを選定することができる。例えば、場所は、ライブスポーツイベントのために使用されるスタジアムにおける場所と視角を特定し得る。このように、メディアクエリは、複数の視点からイベントの全景を構築し得る。

図５の方法５００のブロック５１２においては、メディアクエリの構築の後で、ビデオ編集器１０２は、メディアクエリをメディアプログラムにおける動的コンテンツスロットと関連付ける。動的コンテンツスロットは、ビデオ出力が生成される際に、動的コンテンツと置き換えられるメディアプログラムの一部を表している。例えば、図７を参照すると、ダイヤグラム７００は、メディアプログラム７０２を説明している。メディアプログラム７０２は、事前にプログラムされたコンテンツセグメント７０４、７０８、７１２を含んでいる。動的コンテンツスロット７０６、７１０は、事前にプログラムされたコンテンツセグメント７０４、７０８、７１２の間に配置されている。それぞれの動的コンテンツスロット７０６、７１０は、持続時間および関連するメディアクエリを有している。ビデオ編集器１０２のユーザインターフェイスにおいて、それぞれの動的コンテンツスロット７０６，７１０は、メディアクエリから抽出されたアイコンを用いて表現され得る。サンプルメディアクリップのサムネイル表現といったものである。例えば、ハリケーンについてのニュースプログラムを制作する場合、コンテンツセグメント７０４は、ニュースアンカーの前置き（ｎｅｗｓ ａｎｃｈｏｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）を含み得る。動的コンテンツスロット７０６は、厳しい天候と避難を捜して、ハリケーンの時間と場所に基づいて、メディアクエリと関連付けられ得る。ハリケーンのストックフッテージ（ｓｔｏｃｋ ｆｏｏｔａｇｅ）が、サンプルメディアクリップとして提供され得る。コンテンツセグメント７０８は、事前に記録された対応するセグメントであり得る。動的コンテンツスロット７１０は、回復と希望のテーマを捜して、ハリケーンの場所に基づくメディアクエリを含み得る。コンテンツセグメント７１２は、ニュースアンカーの結びを含み得る。

図５に戻って参照すると、ブロック５１４において、ビデオ編集器１０２は、メディアクエリをクラウド分析サーバー１０４に対して送信する。上述のように、メディアクエリは、即時の評価及び検索のために提出され得るし、または、スケジュールされた時間における評価及び検索のために提出され得る。いくつかの実施例において、ブロック５１６で、ビデオ編集器１０２は、スケジュールされたクエリに基づいて、クラウド分析サーバー１０４のクラウドリソースのスケジューリングをリクエストし得る。例えば、ビデオ編集器１０２のユーザは、ライブイベントの日付と場所に関連付けされた大量のメディア提出を予想し得る。従って、ビデオ編集器１０２は、クラウド分析サーバー１０４が、スケジュールされたクエリの日付又は場所において利用可能であるようにコンピュータリソース１４０を事前に割り当てることをリクエストし得る。そうした実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、スケジュールされたクエリの日付に追加の仮想マシンを用意し得るし、または、スケジュールされたクエリの場所の近くのクラウドデータセンターに仮想マシンを移動し得る。追加的、または代替的に、ビデオ編集器１０２は、スケジュールされたクエリの日付と場所に基づいて、ストレージリソース１４２を事前に割り当てるようにクラウド分析サーバー１０４にリクエストし得る。

いくつかの実施例においては、図５の方法５００のブロック５１８で、ビデオ編集器１０２は、メディアクエリのクエリパラメータが、モバイルコンピューティングデバイス１０６に対して、クラウド分析サーバー１０４によってプッシュされるようにリクエストし得る。クエリパラメータのいくつか又は全部は、ビデオ編集器１０２の受入れポリシを表現し得る。つまり、ビデオ編集器１０２は、そうしたクエリパラメータを満足するメディアクリップだけを受入れ得る。そうした実施例において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クラウド分析サーバー１０４へのアップロードに先立って、取得されたメディアクリップに対して受入れポリシのクエリパラメータを適用し得る。メディアクリップをアップロードする前にクエリパラメータを適用することにより、アップロードされたメディアクリップの本質が改善され、そして、クラウド分析サーバー１０４によって要求される処理が低減され得る。図６のチェックボックス６１２により図示されるように、ビデオ編集器１０２は、モバイルコンピューティングデバイス１０６に対して全てのクエリパラメータをプッシュするように選択し得る。他の実施例において、ビデオ編集器１０２は、モバイルコンピューティングデバイス１０６に対してプッシュされるべきクエリパラメータのサブセットを選択し得る。例えば、メディアクリップフォーマットおよび解像度要求である。

メディアクエリ送信後しばらくして、ブロック５２０において、ビデオ編集器１０２は、クラウド分析サーバー１０４からクエリ結果を受信する。クエリ結果は、メディアクエリのクエリパラメータを満足する、モバイルコンピューティングデバイス１０６によって生成されたメディアクリップを特定する。クエリ結果は、関連性、作成日、または他のもの、の順番で保管され得る。いくつかの実施例において、クエリ結果は、一致するメディアクリップへの参照を含み得る。他の実施例において、クエリ結果は、一致するメディアクリップに対するメディアデータ１４４を含み得る。

いくつかの実施例において、ブロック５２２で、ビデオ編集器１０２は、ユーザインターフェイスを通じて検索結果をユーザに対して提示し得る。ユーザは、所望のメディアクリップを指示する選択を提供し得る。例えば、いくつかの実施例において、ビデオ編集器１０２は、検索結果のトップ３、トップ５までのリストを提供し得る。ビデオ編集器１０２のディスプレイ１３０上に、一致するメディアクリップのサムネイルまたは他の表現を含んでいるものである。ユーザは、検索結果の中から所望のクリップを直ちに選択することができる。他の実施例においては、ユーザに対する検索結果の提示の他に、ビデオ編集器１０２は、ユーザからのさらなる指示なく、自動的に検索結果を選択し得る。例えば、一番一致している検索結果である。ビデオ編集器１０２は、ユーザからの選択に基づいて、例えば、図６のラジオボタンのグループ６１０によって図示されるように、検索結果を表示するか否かを決定し得る。

ブロック５２４において、ビデオ編集器１０２は、選択されたメディアクリップを、メディアプログラムの関連する動的コンテンツスロットの中に出力する。上述のように、選択されたメディアクリップは、ユーザインターフェイスを通じてユーザによって選択され得るし、または、自動的に選択され得る。ブロック５２６において、いくつかの実施例で、ビデオ編集器１０２は、選択されたメディアクリップを、メディアプログラムに基づいて生成されたビデオ出力の中にインサートする。ビデオ編集器１０２は、後の再生のために適切な出力メディアファイルに対して、ビデオ出力をなし得る。いくつかの実施例において、ビデオ編集器１０２は、ビデオ消費者のビデオ機器に対して即時に又は即時に近く伝送されるビデオ出力をなし得る。例えば、ビデオ編集器１０２は、テレビで放送されるか、または、ネットワーク１０８上でビデオ消費者に対してストリームされるライブビデオストリームを制作し得る。ビデオ出力を生成した後で、方法５００は、メディアクエリ構築を継続するために、ブロック５０２へループバックする。

ここで図８を参照すると、使用時に、クラウド分析サーバー１０４は、ビデオ編集器１０２からのメディアクエリを受信および処理するための方法８００を実行し得る。方法８００は、ブロック８０２で開始し、そこで、クラウド分析サーバー１０４は、ビデオ編集器１０２からメディアクエリが受信されたか否かを判断する。そうでない場合、方法８００は、ブロック８０２においてメディアクエリに対するウェイティングを継続するためにループバックする。そうである場合、方法８００は、ブロック８０４に進む。

ブロック８０４において、クラウド分析サーバー１０４は、ビデオ編集器１０２から受信したメディアクエリを解析する。クラウド分析サーバー１０４は、メディアクエリのそれぞれのクエリパラメータを翻訳および評価し得る。いくつかの実施例においてブロック８０６で、クラウド分析サーバー１０４は、メディアクエリを用いて供給されたサンプルメディアクリップを分析し得る。クラウド分析サーバー１０４は、モバイルコンピューティングデバイス１０６によって提出されたメディアクリップについて実行されるのと同一の分析をサンプルメディアクリップについて実行し得る。図９に関連して以下に説明するようにである。

いくつかの実施例において、ブロック８０８で、クラウド分析サーバー１０４は、メディアクエリのクエリパラメータを、モバイルコンピューティングデバイス１０６に対して送信し得る。例えば、いくつかの実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、モバイルコンピューティングデバイスのリストを保持し得るし、または、それぞれに対してクエリパラメータをプッシュし得る。いくつかの実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、クエリパラメータを保管し、そして、要求された場合に、クエリパラメータをモバイルコンピューティングデバイス１０６に対して供給し得る。加えて、ブロック８０８において発生するものとして図示されているが、他の実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、他の場合に、クエリパラメータをモバイルコンピューティングデバイス１０６に対して供給し得る。

いくらかの時間の後に、ブロック８１０で、クラウド分析サーバー１０４は、メディアクエリに基づいてメディアデータ１４４を検索する。クラウド分析サーバー１０４は、メタデータ１４６を使用して、または、メディアデータ１４４を直接的に分析することによって、そうした検索を実行し得る。いくつかの実施例において、ブロック８１２で、クラウド分析サーバー１０４は、メディアクエリのメタデータクエリパラメータに基づいて、メディアデータ１４４を検索する。例えば、図５に関連して上記に説明したように、メタデータクエリパラメータは、検索キーワード、プレーンテキスト記述、技術的メタデータ属性、感情ファクタ、場所、または日時を含み得る。いくつかの実施例においてブロック８１４で、クラウド分析サーバー１０４は、メディアクエリパラメータに基づいて、メディアデータ１４４を検索する。例えば、図５に関連して上記に説明したように、メディアクエリパラメータは、メディアデータ１４４自身のフォーカス、スタビリティ、照明または露出、オーディオ、または動きに基づいてよい。いくつかの実施例において、ブロック８１６で、クラウド分析サーバー１０４は、サンプルメディアクエリパラメータに基づいてメディアデータ１４４を検索する。例えば、図５に関連して上記に説明したように、サンプルメディアクエリパラメータは、顔面認識、オブジェクト認識、テキスト認識、カラーバランス、カラー飽和、またはオーディオチューンに基づくサンプルメディアクリップおよび一致オプションを含み得る。

メディアデータ１４４の検索の後で、ブロック８１８で、クラウド分析サーバー１０４は、検索結果をランク付けしてソートする。クラウド分析サーバー１０４は、メディアクエリ、メディアクリップの日付、または、他のあらゆるランク付けクライテリアに対して一番一致することに基づいて検索結果をランク付けすることができる。ブロック８２０において、クラウド分析サーバー１０４は、検索結果をビデオ編集器１０２に対して送信する。いくつかの実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、トップランクの検索結果のリストを送付し得る。他の実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、一つの検索結果を送付し得る。いくつかの実施例において、ブロック８２２で、クラウド分析サーバー１０４は、選択されたメディアクリップのメディアデータ１４４を送信する。図５に関連して上記に説明したように、選択されたメディアクリップは、一つのトップランクのメディアクリップであってよく、または、ビデオ編集器１０２のユーザによって選択されたメディアクリップであってよい。検索結果の送信後に、方法８００は、追加のメディアクエリに対するウェイティングを継続するためにブロック８０２へループバックする。

ここで図９を参照すると、使用時に、クラウド分析サーバー１０４は、モバイルコンピューティングデバイス１０６からのメディアクリップを受信および処理するための方法９００を実行し得る。方法９００は、ブロック９０２で開始し、そこで、クラウド分析サーバー１０４は、メディアクリップアップロードがモバイルコンピューティングデバイス１０６から受信されたか否かを判断する。そうでない場合、方法９００は、ブロック９０２においてメディアクリップアップロードに対するウェイティングを継続するためにループバックする。そうである場合、方法９００は、ブロック９０４に進む。

いくつかの実施例においてブロック９０４で、クラウド分析サーバー１０４は、モバイルコンピューティングデバイス１０６から受信したメディアデータ１４４を事前に処理する。いくつかの実施例において、そうした事前の処理は、過度な計算リソース１４０を使用することなく迅速に実行され得るメディアデータに係るあらゆる分析または評価として具現化され得る。例えば、事前の処理は、メディアデータ１４４に関連するメタデータ１４６またはデータフォーマットを評価することとして具現化され得る。そうした実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、メディアデータ１４４、メディアデータ１４４のメディアフォーマット、または、メディアデータ１４４の解像度に関連するソースの場所を評価し得る。他の実施例において、事前の処理は、モバイルコンピューティングデバイス１０６の能力を評価することを含み得る。例えば、クラウド分析サーバー１０４は、モバイルコンピューティングデバイス１０６の処理能力または利用可能なネットワークのバンド幅を評価し得る。モバイルコンピューティングデバイス１０６の能力情報は、図１０に関連して上記に説明したように、メディアデータ１４４と共に受信され得る。

ブロック９０６において、クラウド分析サーバー１０４は、アップロードされたメディアデータ１４４を拒否するか否かを判断する。クラウド分析サーバー１０４は、ブロック９０４の事前の処理の結果に基づいてメディアデータ１４４を拒否し得る。拒否のクライテリアは、ビデオ編集器１０２から受信されてきた一つまたはそれ以上のメディアクエリに基づいてよい。例えば、クラウド分析サーバー１０４は、特定のソースロケーションからでないメディアデータ１４４を拒否し得る。間違ったフォーマットで提供されたもの、または、要求された解像度を有しないものである。いくつかの実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、所望の機能を有していないモバイルコンピューティングデバイス１０６からのメディアデータ１４４を拒否し得る。例えば、不十分な処理能力またはネットワークのバンド幅を伴うモバイルコンピューティングデバイス１０６である。広範な処理に先立ってメディアデータ１４４を拒否することは、計算リソースを温存し、及び/又は、ストレージリソース１４２の中に保存されることを要するメディアデータ１４４とメタデータ１４６の量を削減し得る。クラウド分析サーバー１０４がメディアデータ１４４を拒否すると判断する場合、方法９００は、メディアアップロードに対するウェイティングを継続するためにブロック９０２へループバックする。クラウド分析サーバー１０４がメディアデータ１４４を拒否しないと判断する場合、方法９００は、ブロック９０８へ進む。

ブロック９０８において、クラウド分析サーバー１０４は、メディアデータ１４４のポスト処理（ｐｏｓｔ−ｐｒｏｃｅｓｓ）を行う。ポスト処理は、メディアデータ１４４について実行される計算リソース集約的な計算を含み得る。そうしたポスト処理がスケジュールされ、または、クラウド分析サーバー１０４の計算リソース１４０において分配され得る。ポスト処理の結果は、検索パフォーマンスを改善するために、インデックス付けされ、または、メタデータ１４６の中に保管され得る。いくつかの実施例において、ブロック９１０で、クラウド分析サーバー１０４は、アップロードされたメディアデータ１４４のビデオ画像コンテンツを処理する。その画像分析は、ビデオ編集器１０２から受信したクエリパラメータを評価するために使用され得る。例えば、クラウド分析サーバー１０４は、メディアクリップを分析し得る。そのメディアクリップの焦点が合っているか否かを判断し、カメラが安定しているか否かを判断し、照明または露出情報を判断し、もしくは、メディアクリップが動きを含んでいるか否かを判断するためである。クラウド分析サーバー１０４は、さらに、顔面認識分析、オブジェクト認識分析、光学キャラクター認識と他のテキスト認識の分析、および、画像カラーと飽和の分析、を実行し得る。いくつかの実施例において、ブロック９１２で、クラウド分析サーバー１０４は、アップロードメディアデータ１４４のオーディオコンテンツを分析する。再び、オーディオ分析が、ビデオ編集器１０２から受信したクエリパラメータを評価するために使用され得る。例えば、クラウド分析サーバー１０４は、メディアデータ１４４がオーディオ情報を含んでいるか否かを判断し、そして、メディアデータ１４４のオーディオチューン分析を実行し得る。オーディオチューン分析は、オーディオデータの中の楽音（ｍｕｓｉｃａｌ ｔｏｎｅ）を特定することを含む。オーディオデータが楽音とどれほど近く一致しているかを判断することも同様である。いくつかの実施例において、ブロック９１４で、クラウド分析サーバー１０４は、アップロードされたメディアデータ１４４の中にエンベッドされたメタデータ１４６を処理し得る。メタデータ分析は、クエリパラメータを評価するために使用され得る。例えば、クラウド分析サーバー１０４は、メディアデータ１４４の中にエンベッドされた場所座標を評価し、または、メディアデータ１４４の中にエンベッドされた記録デバイスの技術的属性を評価し得る。

ブロック９１６において、クラウド分析サーバー１０４は、アップロードされたメディアデータ１４４を拒否するか否かを判断する。クラウド分析サーバー１０４は、ブロック９１６のポスト処理の結果に基づいてメディアデータ１４４を拒否し得る。ブロック９０４の事前の処理からのあらゆる結果と同様である。ブロック９０６に関連して上記に説明したように、拒否のためのクライテリアは、ビデオ編集器１０２から受信されてきた一つまたはそれ以上のメディアクエリに基づいてよい。アップロードされたメディアデータ１４４はポスト処理の後で拒否され得る。メディアクエリを満足するメディアデータ１４４だけを保管するため、または、累積的なメディアデータ１４４の保管を避けるためである。クラウド分析サーバー１０４がメディアデータ１４４を拒否すると判断する場合、方法９００は、追加のアップロードされたメディアデータ１４４に対するウェイティングを継続するためにブロック９０２へループバックする。クラウド分析サーバー１０４がメディアデータ１４４を拒否しないと判断する場合、方法９００は、ブロック９１８へ進む。

ブロック９１８において、クラウド分析サーバー１０４は、アップロードされたメディアデータ１４４を保管する。図５に関連して上記に説明したように、メディアデータ１４４のためのストレージリソース１４２は、メディアクエリのスケジュールされた日付及び場所の基づいて事前に割り当てられ得る。例えば、ストレージリソース１４２は、スケジュールされたライブイベントに地理的に近いデータセンターの中に配置され得る。いくつかの実施例において、ブロック９２０で、クラウド分析サーバー１０４は、メディアデータ１４４に関連するメディアリテンションポリシを保管する。メディアリテンションポリシは、どのくらい長くメディアデータ１４４が保管されるか、そして、いつメディアデータ１４４が削除されるかを規定し得る。例えば、メディアリテンションポリシは、メディアクエリのスケジュールされた日付からいくらかの時間の後にメディアデータ１４４が削除されることを規定し得る。このように、メディアリテンションポリシは、クラウド分析サーバー１０４のストレージリソースを温存し得る。ブロック９２２において、クラウド分析サーバー１０４は、アップロードされたメディアデータ１４４に関連するメタデータ１４６を保管する。上述のように、メタデータ１４６は、関連するメディアデータ１４４をビデオ編集器１０２に検索結果として戻すように検索され得る。メディアデータ１４４とメタデータ１４６を保管した後で、方法９００は、アップロードされたメディアデータ１４４に対するウェイティングを継続するためにブロック９０２へループバックする。

ここで図１０を参照すると、使用時に、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、メディアクリップを取得し、メディアクリップをクラウド分析サーバー１０４へアップロードするための方法１０００を実行し得る。方法１０００は、ブロック１００２で開始し、そこで、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クラウド分析サーバー１０４からのクエリパラメータをリクエストする。クエリパラメータは、ビデオ編集器１０２によって制作されたメディアクエリから派生する。受信されたクエリパラメータは、このように、ビデオ編集器１０２に対して提供し得るメディアデータ１４４を記述している受入れポリシを表している。クラウド分析サーバー１０４からクエリパラメータをリクエストするように図示されているが、いくつかの実施例において、クラウド分析サーバー１０４は、リクエストなしでモバイルコンピューティングデバイス１０６に対してクエリパラメータをプッシュし得る。いくつかの実施例において、ブロック１００４で、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クラウド分析サーバー１０４へ能力情報を送信し得る。上述のように、能力情報は、モバイルコンピューティングデバイス１０６の処理能力、または、利用可能なネットワークのバンド幅に関して記述している情報を含み得る。

ブロック１００６において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クエリパラメータがクラウド分析サーバー１０４から受信されてきたか否かを判断する。そうでない場合、方法１０００は、以下に説明するように、ブロック１０１２に進む。そうである場合、方法１０００は、ブロック１００８へ分岐する。

ブロック１００８において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クエリパラメータに基づいてメディア取得設定を構成する、取得設定を構成することによって、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、取得に先立って、取得されたメディアデータ１４４がビデオ編集器１０２によって使用可能であることを保証し得る。例えば、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クエリパラメータに従って、メディアフォーマット、解像度、照明、または、露出設定を構成し得る。そうしたクエリパラメータは、ビデオ編集器１０２によって制作されたメディアクエリから派生する。

いくつかの実施例において、ブロック１０１０で、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クエリパラメータに基づいて、メディア取得支援ユーザインターフェイスを表示する。メディア取得支援ユーザインターフェイスは、モバイルコンピューティングデバイス１０６のディスプレイ１７０上に表示される言葉またはシンボルとして具現化され得る。例えば、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、クエリパラメータに基づいて、テキストのインストラクションを表示し得る。この実施例を続けると、クエリパラメータは、カメラに向かってスマイルして手を振っている人に対する検索を含み得る。この実施例において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、ユーザを促して対象者がカメラに向かってスマイルして手を振るように指示させ得る。別の実施例において、クエリパラメータは、焦点が合った、安定した画像だけが受入れられることを指示し得る。この実施例において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、焦点または安定性の問題を修正するようユーザに指示するテキストまたはシンボルを表示し得る。ブロック１０１０の後で、方法１０００は、ブロック１０１２へ進む。

ブロック１０１２において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、メディアデータ１４４を取得する。モバイルコンピューティングデバイス１０６は、ビデオクリップ、オーディオクリップ、静止画像、または、他のあらゆるメディアデータ１４４を取得し得る。メディア取得は、ユーザインターフェイスのインタラクションによって、または、ユーザからのさらなる指示なしで自動的に、開始され得る。

ブロック１０１４において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、取得されたメディアデータ１４４を処理する。処理は、取得されたメディアデータ１４４を適切なファイルフォーマットへ変換するといった、最小限のものであってよい。もしくは、顔面認識、オブジェクト検出、オーディオチューン分析、等といった、コンテンツ分析を実行するといったものを含み得る。モバイルコンピューティングデバイス１０６によって実行される処理の範囲は、モバイルコンピューティングデバイス１０６の能力に依存し得る。いくつかの実施例において、ブロック１０１６で、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、取得されたメディアデータ１４４をメタデータ１４６とタグ付けする。メタデータ１４６は、モバイルコンピューティングデバイス１０６を特定する情報、もしくは、ホワイトバランス、開口、画像品質属性、又は類似のもの、といった取得情報を提供する技術情報を含み得る。いくつかの実施例において、メタデータ１４６は、場所情報を含み得る。例えば、場所データ１４６は、場所回路１７６によって提供されるＧＰＳ座標を含み得る。

ブロック１０１８において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、取得したメディアデータ１４４を拒否するか否かを判断する。モバイルコンピューティングデバイス１０６は、ビデオ編集器１０２の受入れポリシが満足されてきたか否かを判断するために、受信したクエリパラメータを取得したメディアデータ１４４に対して適用する。多くの実施例において、取得されたメディアデータ１４４は拒否されない。なぜなら、メディア取得設定が、クエリパラメータに基づいてブロック１００８において正しく設定されたからである。いくつかの実施例において、メディアデータ１４４が、ブロック１０１６において実行された処理に基づいて拒否され得る。例えば、顔面認識技術が取得したメディアデータ１４４において顔面を特定しない場合には、メディアデータ１４４が、拒否され得る。モバイルコンピューティングデバイス１０６によるメディアでデータ１４４の拒否は、クラウド分析サーバー１０４の計算リソース１４０についての要求を低減し得る。もちろん、モバイルコンピューティングデバイス１０６によってクエリパラメータが受信されていない場合には、取得したメディアデータ１４４が拒否されることはない。モバイルコンピューティングデバイス１０６が、取得したメディアデータ１４４を拒否しないと判断する場合、方法１０００は、ブロック１０２０へ進む。ブロック１０２０において、モバイルコンピューティングデバイス１０６は、取得したメディアデータ１４４をクラウド分析サーバー１０４へアップロードする。アップロードの後で、方法１０００は、メディアデータ１４４の取得を継続するために、ブロック１００２へループバックする。

実施例
ここにおいて開示された技術の説明的な実施例が以下に提供される。技術の具現化は、以下に説明される実施例のあらゆる一つまたはそれ以上のもの、および、それらの組合せを含んでよい。

実施例１は、ビデオ編集器であり、クエリ構築モジュール、ビデオ編集モジュール、およびビデオ出力モジュールを含んでいる。クエリ構築モジュールは、ビデオ編集器のユーザによって選択されたクエリパラメータを含むメディアクエリを構築する。ビデオ編集モジュールは、メディアクエリをメディアプログラムの動的コンテンツと関連付け、メディアクエリをクラウド分析サーバーへ送信し、かつ、メディアクエリに応じてクラウド分析サーバーからクエリ結果を受信する。クエリ結果は、モバイルコンピューティングデバイスによって制作されたメディアクリップを特定するためのものである。ビデオ出力モジュールは、メディアプログラムに基づいてビデオ出力を生成する。ビデオ出力は、動的コンテンツスロットの中にインサートされたクエリ結果において特定されたメディアクリップを含むものである。

実施例２は、実施例１に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクリップは、モバイルコンピューティングデバイスによって制作された、ビデオクリップ、オーディオクリップ、または静止画像のうち少なくとも一つを含んでいる。

実施例３は、実施例１および２に係る技術的事項を含んでいる。ここで、ビデオ出力コンテンツを生成することは、ユーザからの指示なしで、クエリ結果において特定されたメディアクリップを自動的に動的コンテンツスロットの中にインサートすることを含んでいる。

実施例４は、実施例１−３に係る技術的事項を含んでいる。ここで、ビデオ編集モジュールは、さらに、クエリ結果を含むユーザインターフェイスを提示し、かつ、クエリ結果において特定された選択されたメディアクリップに係るユーザの選択を受信する。ここで、ビデオ出力を生成することは、動的コンテンツスロットの中にインサートされた選択されたメディアクリップを含むビデオ出力を生成することを含んでいる。

実施例５は、実施例１−４に係る技術的事項を含んでいる。ここで、ビデオ編集モジュールとビデオ出力モジュールは、クエリ結果を受信し、かつ、お互いに同時にビデオ出力を生成する。

実施例６は、実施例１−５に係る技術的事項を含んでいる。ここで、ビデオ出力を生成することは、ビデオ出力をビデオ消費者のビデオ機器に対して送信することを含んでいる。

実施例７は、実施例１−６に係る技術的事項を含んでいる。ここで、クエリパラメータは、（ｉ）メディアデータに関連する記述データを検索するためのメタデータクエリパラメータ、（ｉｉ）メディアデータから抽出されたコンテンツデータを検索するためのメディアクエリパラメータ、（ｉｉｉ）ユーザによって選択されたサンプルメディアクリップに基づくサンプルメディアクエリパラメータ、のうち少なくとも一つを含んでいる。

実施例８は、実施例１−７に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリパラメータは、キーワード、モバイルコンピューティングデバイスによって制作されたエンベッドされたメタデータ、感情ファクタ、場所、または日付、から選択されたメディアクエリパラメータを含んでいる。

実施例９は、実施例１−８に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリパラメータは、焦点合致要求、安定性要求、照明要求、オーディオ情報要求、または動き要求、から選択されたメディアクエリパラメータを含んでいる。

実施例１０は、実施例１−９に係る技術的事項を含んでいる。ここで、サンプルメディアクエリパラメータは、顔面検出一致オプション、オブジェクト検出一致オプション、テキスト検出一致オプション、カラー一致オプション、またはオーディオチューン一致オプション、から選択されたサンプルメディアクエリパラメータを含んでいる。

実施例１１は、実施例１−１０に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリを構築することは、ユーザからメディアクエリのためのスケジュール出力日付を受信することを含んでおり、かつ、ビデオ出力の生成は、スケジュールされた出力日付に発生する。

実施例１２は、実施例１−１１に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリをクラウド分析サーバーへ送信することは、メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいて、クラウドリソースのスケジューリングをリクエストすることを含んでいる。

実施例１３は、実施例１−１２に係る技術的事項を含んでいる。ここで、クラウドリソースのスケジューリングをリクエストすることは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいて計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、メディアクエリの場所に基づいてクラウド計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、または、メディアクエリの場所に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、である。

実施例１４は、クラウド分析サーバーであり、検索モジュールと分析モジュールを含んでいる。検索モジュールは、ビデオ編集器からメディアクエリを受信する。メディアは、受入れ可能なメディアデータのクライテリアを定める受入れポリシを含んでいる。そして、分析モジュールは、受入れポリシを複数のモバイルコンピューティングデバイスへ送信し、かつ、受入れポリシの受信に応じてモバイルコンピューティングデバイスから送信されたメディアデータを受信する。

実施例１５は、実施例１４に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアデータは、ビデオデータ、オーディオデータ、または静止画像データ、のうち少なくとも一つを含んでいる。

実施例１６は、実施例１４と１５に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、受入れポリシに基づいてモバイルコンピューティングデバイスにメディア取得設定を調整させることを含んでいる。

実施例１７は、実施例１４−１６に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、受入れポリシのフォーマットパラメータに基づいてモバイルコンピューティングデバイスにメディアデータのフォーマットを設定させることを含んでいる。

実施例１８は、実施例１４−１７に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、受入れポリシの解像度パラメータに基づいてモバイルコンピューティングデバイスにメディアデータの解像度を設定させることを含んでいる。

実施例１９は、実施例１４−１８に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、受入れポリシに基づいて取得支援ユーザインターフェイスをモバイルコンピューティングデバイスに表示させることを含んでいる。

実施例２０は、実施例１４−１９に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、受入れポリシに基づいてメディアデータのコンテンツを定めるインストラクションをモバイルコンピューティングデバイスに表示させることを含んでいる。

実施例２１は、実施例１４−２０に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、受入れポリシが満足されたと判断しているモバイルコンピューティングデバイスに応じて、メディアデータをモバイルコンピューティングデバイスに送信させることを含んでいる。

実施例２２は、実施例１４−２１に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、モバイルコンピューティングデバイスの能力が受入れポリシの能力パラメータを満足するか否かをモバイルコンピューティングデバイスに判断させることを含んでいる。

実施例２３は、実施例１４−２２に係る技術的事項を含んでいる。ここで、能力が受入れポリシの能力パラメータを満足するか否かを判断することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。（ｉ）モバイルコンピューティングデバイスの処理能力が能力パラメータを満足するか否かを判断すること、または、（ｉｉ）モバイルコンピューティングデバイスのネットワーク接続品質が能力パラメータを満足するか否かを判断すること、である。

実施例２４は、実施例１４−２３に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシが満足されるか否かを判断することは、モバイルコンピューティングデバイスにおいて、以下のうち少なくとも一つに基づいて受入れポリシが満足されているか否かを判断することを含んでいる。メディアデータにおいて表わされる顔面の検出、メディアデータにおいて表わされるオブジェクトの検出、メディアデータにおいて表わされるテキストの検出、または、メディアデータにおいて表わされるオーディオチューンの検出、である。

実施例２５は、実施例１４−２４に係る技術的事項を含んでいる。ここで、分析モジュールは、さらに、メディアデータを処理して、メディアデータの処理に基づいて受入れポリシを満足するか否かを判断し、かつ、メディアデータの一部が受入れポリシを満足しないとの判断に応じてメディアデータの一部を拒否する。

実施例２６は、実施例１４−２５に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアデータを処理することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。メディアデータにおいて表わされる顔面を検出すること、メディアデータにおいて表わされるオブジェクトを検出すること、メディアデータにおいて表わされるテキストを検出すること、または、メディアデータにおいて表わされるオーディオチューンを検出すること、である。

実施例２７は、実施例１４−２６に係る技術的事項を含んでいる。ここで、分析モジュールは、さらに、メディアデータの処理に先立ってメディアデータが受入れポリシを満足するか否かを判断する。

実施例２８は、実施例１４−２７に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアデータの処理に先立ってメディアデータが受入れポリシを満足するか否かを判断することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。メディアデータに関連するメタデータが受入れポリシの場所パラメータを満足する場所データを含んでいるか否かを判断すること、メディアデータのフォーマットが受入れポリシのフォーマットパラメータを満足するか否かを判断すること、または、モバイルコンピューティングデバイスから受信した能力情報が受入れポリシの能力パラメータを満足するか否かを判断すること、である。能力情報は、モバイルコンピューティングデバイスのメディア取得能力を定めるものである。

実施例２９は、実施例１４−２８に係る技術的事項を含んでいる。ここで、フォーマットがフォーマットパラメータと一致するか否かを判断することは、メディアデータの解像度が受入れポリシの解像度パラメータを満足するか否かを満足することを含む。

実施例３０は、実施例１４−２９に係る技術的事項を含んでいる。ここで、能力情報は、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。モバイルコンピューティングデバイスの処理能力についての情報、または、モバイルコンピューティングデバイスのネットワーク接続品質、である。

実施例３１は、メディア編集のための方法であり、以下のステップを含んでいる。ビデオ編集器において、ビデオ編集器のユーザによって選択されたクエリパラメータを含んでいるメディアクエリを構築するステップと、ビデオ編集器において、メディアクエリをメディアプログラムの動的コンテンツスロットと関連付けるステップと、ビデオ編集器からクラウド分析サービスへメディアクエリを送信するステップと、ビデオ編集器において、メディアクエリに応じてクラウド分析サービスからクエリ結果を受信するステップであり、クエリ結果はモバイルコンピューティングデバイスによって制作されるメディアクリップを特定しているステップと、ビデオ編集器において、メディアプログラムに応じてビデオ出力を生成するステップであり、ビデオ出力は動的コンテンツスロットの中にインサートされたクエリ結果において特定されるメディアクリップを含んでいるステップ、である。

実施例３２は、実施例３１に係る技術的事項を含んでいる。ここで、ビデオ出力を生成することは、ユーザからの指示なく、クエリ結果において特定されたメディアクリップを動的コンテンツスロットの中に自動的にインサートすることを含んでいる。

実施例３３は、実施例３１と３２に係る技術的事項を含んでいる。ここで、クエリ結果を受信すること、および、ビデオ出力を生成することは、お互いに同時に発生する。

実施例３４は、実施例３１−３３に係る技術的事項を含んでいる。ここで、ビデオ出力を生成することは、ビデオ出力をビデオ消費者のビデオ機器に対して送信することを含んでいる。

実施例３５は、実施例３１−３４に係る技術的事項を含んでいる。本方法は、さらに、ビデオ編集器において、クエリ結果を含むユーザインターフェイスを表示するステップと、ビデオ編集器において、クエリ結果において特定された選択されたメディアクリップに係るユーザの選択を受信するステップを含んでいる。ここで、ビデオ出力を生成することは、動的コンテンツスロットの中にインサートされた選択されたメディアクリップを含むビデオ出力を生成することを含む。

実施例３６は、実施例３１−３５に係る技術的事項を含んでいる。ここで、クエリ結果を含むユーザインターフェイスを表示すること、および、ビデオ出力を生成することは、お互いに同時に発生する。

実施例３７は、実施例３１−３６に係る技術的事項を含んでいる。ここで、ビデオ出力を生成することは、ビデオ出力をビデオ消費者のビデオ機器に対して送信することを含んでいる。

実施例３８は、実施例３１−３７に係る技術的事項を含んでいる。ここで、クエリパラメータを含むメディアクエリを構築することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。メディアデータに関連する記述データを検索するためのメタデータクエリパラメータを含むメディアクエリを構築すること、メディアデータから抽出されたコンテンツデータを検索するためのメディアクエリパラメータを含むメディアクエリを構築すること、または、ユーザによって選択されたサンプルメディアクリップに基づいてサンプルメディアクエリパラメータを構築すること、である。

実施例３９は、実施例３１−３８に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリパラメータを含むメディアクエリを構築することは、キーワード、モバイルコンピューティングデバイスによって制作されたエンベッドされたメタデータ、感情ファクタ、場所、または日付、から選択されたメタデータクエリパラメータを含んでいる。

実施例４０は、実施例３１−３９に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリパラメータを含むメディアクエリを構築することは、焦点合致要求、安定性要求、照明要求、オーディオ情報要求、または動き要求、から選択されたメディアクエリパラメータを含んでいる。

実施例４１は、実施例３１−４０に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリパラメータを含むメディアクエリを構築することは、さらに、顔面検出一致オプション、オブジェクト検出一致オプション、テキスト検出一致オプション、カラー一致オプション、またはオーディオチューン一致オプション、から選択されたサンプルメディアクエリパラメータを含んでいる。

実施例４２は、実施例３１−４１に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリを構築することは、ユーザからメディアクエリのためのスケジュール出力日付を受信することを含んでおり、かつ、ビデオ出力の生成は、スケジュールされた出力日付に発生する。

実施例４３は、実施例３１−４２に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアクエリをクラウド分析サービスへ送信することは、メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいて、クラウドリソースのスケジューリングをリクエストすることを含んでいる。

実施例４４は、実施例３１−４３に係る技術的事項を含んでいる。ここで、クラウドリソースのスケジューリングをリクエストすることは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいてクラウド計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、メディアクエリの場所に基づいてクラウド計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、または、メディアクエリの場所に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、である。

実施例４５は、実施例３１−４４に係る技術的事項を含んでいる。ここで、クエリ結果を受信することは、モバイルコンピューティングデバイスによって制作されたビデオクリップ、オーディオクリップ、または静止画像、のうち少なくとも一つを特定するクエリ結果を受信することを含んでいる。

実施例４６は、複数のモバイルコンピューティングデバイスによって取得されたメディアを収集するための方法であり、以下のステップを含んでいる。ビデオ編集器からクラウド分析サーバーを用いて、受入れ可能なメディアデータのクライテリアを定める受入れポリシを含んでいるメディアクエリを受信するステップと、受入れポリシをクラウド分析サーバーから複数のモバイルコンピューティングデバイスに対して送信するステップと、クラウド分析サーバーを用いて、受入れポリシの受信に応じてモバイルコンピューティングデバイスから送信されたメディアデータを受信するステップ、である。

実施例４７は、実施例４６に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、受入れポリシに基づいてモバイルコンピューティングデバイスにメディア取得設定を調整させることを含んでいる。

実施例４８は、実施例４６と４７に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、受入れポリシのフォーマットパラメータに基づいてモバイルコンピューティングデバイスにメディアデータのフォーマットを設定させることを含んでいる。

実施例４９は、実施例４６−４８に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、受入れポリシの解像度パラメータに基づいてモバイルコンピューティングデバイスにメディアデータの解像度を設定させることを含んでいる。

実施例５０は、実施例４６−４９に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、受入れポリシに基づいてモバイルコンピューティングデバイスに取得支援ユーザインターフェイスを表示させることを含んでいる。

実施例５１は、実施例４６−５０に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、さらに、受入れポリシに基づいてモバイルコンピューティングデバイスにメディアデータのコンテンツを定めるディスプレイインストラクションを表示させることを含んでいる。

実施例５２は、実施例４６−５１に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、受入れポリシが満足されていると判断しているモバイルコンピューティングデバイスに応じて、モバイルコンピューティングデバイスにメディアデータを送信させることを含んでいる。

実施例５３は、実施例４６−５２に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシを送信することは、モバイルコンピューティングデバイスの能力が受入れポリシの能力パラメータを満足するか否かをモバイルコンピューティングデバイスに判断させることを含んでいる。

実施例５４は、実施例４６−５３に係る技術的事項を含んでいる。ここで、能力が受入れポリシの能力パラメータを満足するか否かを判断することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。（ｉ）モバイルコンピューティングデバイスの処理能力が能力パラメータを満足するか否かを判断すること、または、（ｉｉ）モバイルコンピューティングデバイスのネットワーク接続品質が能力パラメータを満足するか否かを判断すること、である。

実施例５５は、実施例４６−５４に係る技術的事項を含んでいる。ここで、受入れポリシが満足されるか否かを判断することは、モバイルコンピューティングデバイスにおいて、以下のうち少なくとも一つに基づいて受入れポリシが満足されているか否かを判断することを含んでいる。メディアデータにおいて表わされる顔面の検出、メディアデータにおいて表わされるオブジェクトの検出、メディアデータにおいて表わされるテキストの検出、または、メディアデータにおいて表わされるオーディオチューンの検出、である。

実施例５６は、実施例４６−５５に係る技術的事項を含んでいる。本方法は、さらに、以下のステップを含んでいる。クラウド分析サーバーを用いて、メディアデータを処理するステップと、クラウド分析サーバーを用いて、メディアデータの処理に基づいてメディアデータが受入れポリシを満足するか否かを判断するステップと、クラウド分析サーバーを用いて、メディアデータの一部が受入れポリシを満足しないとの判断に応じてメディアデータの一部を拒否するステップと、を含んでいる。

実施例５７は、実施例４６−５６に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアデータを処理することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。メディアデータにおいて表わされる顔面を検出すること、メディアデータにおいて表わされるオブジェクトを検出すること、メディアデータにおいて表わされるテキストを検出すること、または、メディアデータにおいて表わされるオーディオチューンを検出すること、である。

実施例５８は、実施例４６−５７に係る技術的事項を含んでいる。ここで、本方法は、さらに、クラウド分析サーバーを用いて、メディアデータの処理に先立ってメディアデータが受入れポリシを満足するか否かを判断するステップ、を含んでいる。

実施例５９は、実施例４６−５８に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアデータの処理に先立ってメディアデータが受入れポリシを満足するか否かを判断することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。（ｉ）メディアデータに関連するメタデータが受入れポリシの場所パラメータを満足する場所を含んでいるか否かを判断すること、（ｉｉ）メディアデータのフォーマットが受入れポリシのフォーマットパラメータを満足するか否かを判断すること、または、（ｉｉｉ）クラウド分析サーバーにおいて、モバイルコンピューティングデバイスから能力情報を受信するステップであり、能力情報は、モバイルコンピューティングデバイスのメディア取得能力を定めるものであって、かつ、能力情報が受入れポリシの能力パラメータを満足するか否かを判断するステップ、である。

実施例６０は、実施例４６−５９に係る技術的事項を含んでいる。ここで、フォーマットがフォーマットパラメータと一致するか否かを判断することは、メディアデータの解像度が受入れポリシの解像度パラメータを満足するか否かを満足することを含む。

実施例６１は、実施例４６−６０に係る技術的事項を含んでいる。ここで、能力情報を受信することは、以下のうち少なくとも一つを含んでいる。（ｉ）モバイルコンピューティングデバイスの処理能力についての情報、または、（ｉｉ）モバイルコンピューティングデバイスのネットワーク接続品質、である。

実施例６２は、実施例４６−６１に係る技術的事項を含んでいる。ここで、メディアデータを受信することは、ビデオデータ、オーディオデータ、または静止画像データ、のうち少なくとも一つを受信することを含んでいる。

実施例６３は、プロセッサと、保管された複数のインストラクションを有しているメモリを含む。インストラクションがプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに実施例３１−６２に係る方法を実施させる。

実施例６４は、プロセッサと、保管された複数のインストラクションを含んでいる一つまたはそれ以上のマシンで読取り可能な記録媒体を含む。インストラクションの実行に応じて、コンピューティングデバイスに実施例３１−６２に係る方法を結果として実施させる。

実施例６５は、実施例３１−６２に係る方法を実施するための手段を含んでいるコンピューティングデバイスを含む。

Claims (14)

1. クエリ構築モジュールと、ビデオ編集モジュールと、ビデオ出力モジュールと、を含む、ビデオ編集器であって、
   前記クエリ構築モジュールは、
   前記ビデオ編集器のユーザによって選択されたクエリパラメータを含んでいるメディアクエリを構築し、
   前記メディアクエリを構築することは、前記メディアクエリについてスケジュールされた日付けを受信することを含み、前記スケジュールされた日付けは、メディアプログラムの将来のブロードキャストまたはライブパフォーマンスに対応しており、
   前記ビデオ編集モジュールは、
   それぞれの動的コンテンツスロットが持続時間および関連するメディアクエリを有するように、前記メディアクエリをメディアプログラムの動的コンテンツスロットに関連付け、
   前記メディアクエリを、前記スケジュールされた日付けでの評価および検索のために、ネットワークを介して、前記ビデオ編集器および複数のモバイルコンピューティングデバイスに接続されているクラウド分析サーバーに送信し、かつ、
   前記メディアクエリに応じて、前記クラウド分析サーバーからクエリ結果を受信し、
   前記クエリ結果は、モバイルコンピューティングデバイスによって制作されるメディアクリップを特定するものであり、
   前記クラウド分析サーバーは、計算リソースおよびストレージリソース含んでおり、メディアデータを処理および検索するために使用され、
   前記ビデオ出力モジュールは、
   前記メディアプログラムに基づいて、前記ビデオ出力を生成し、
   前記動的コンテンツスロットを前記クエリ結果において特定される前記メディアクリップで置き換える、
   ビデオ編集器。
2. 前記ビデオ出力を生成することは、
   前記ユーザからの指示なしで、前記クエリ結果において特定された前記メディアクリップを自動的に前記動的コンテンツスロットの中にインサートすること、を含む、
   請求項１に記載のビデオ編集器。
3. 前記ビデオ編集モジュールは、さらに、
   前記クエリ結果を含むユーザインターフェイスを提示し、かつ、
   前記クエリ結果において特定された選択されたメディアクリップに係るユーザの選択を受信する、
   ように構成されており、
   前記ビデオ出力を生成することは、前記動的コンテンツスロットの中にインサートされた前記ユーザにより選択された前記メディアクリップを含むビデオ出力を生成すること、を含む、
   請求項１に記載のビデオ編集器。
4. 前記ビデオ出力を生成することは、前記ビデオ出力をビデオ消費者のビデオ機器に対して送信すること、を含む、
   請求項２または３に記載のビデオ編集器。
5. 前記クエリパラメータは、メディアデータから抽出されたコンテンツデータを検索するためのメディアクエリパラメータを含み、
   前記メディアクエリパラメータは、焦点合致要求、安定性要求、照明要求、オーディオ情報要求、または動き要求、から選択される、
   請求項１に記載のビデオ編集器。
6. 前記クエリパラメータは、前記ユーザによって選択されたサンプルメディアクリップに基づくサンプルメディアクエリパラメータを含み、
   前記サンプルメディアクエリパラメータは、顔面検出一致オプション、オブジェクト検出一致オプション、テキスト検出一致オプション、カラー一致オプション、またはオーディオチューン一致オプション、から選択される、
   請求項１に記載のビデオ編集器。
7. 前記メディアクエリをクラウド分析サーバーへ送信することは、
   前記メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいてクラウド計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、
   前記メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、
   前記メディアクエリの場所に基づいてクラウド計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、または、
   前記メディアクエリの場所に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、
   のうち一つを含む、
   請求項５または６に記載のビデオ編集器。
8. メディア編集のための方法であって、
   ビデオ編集器において、前記ビデオ編集器のユーザによって選択されたクエリパラメータを含むメディアクエリを構築するステップであり、前記メディアクエリを構築することは、前記メディアクエリについてスケジュールされた日付けを受信することを含み、前記スケジュールされた日付けは、メディアプログラムの将来のブロードキャストまたはライブパフォーマンスに対応している、ステップと、
   それぞれの動的コンテンツスロットが持続時間および関連するメディアクエリを有するように、前記ビデオ編集器において、前記メディアクエリをメディアプログラムの動的コンテンツスロットと関連付けるステップと、
   前記ビデオ編集器から、前記スケジュールされた日付けでの評価および検索のために、ネットワークを介して、前記ビデオ編集器および複数のモバイルコンピューティングデバイスに接続されているクラウド分析サーバーへ、前記メディアクエリを送信するステップと、
   前記ビデオ編集器において、前記メディアクエリに応じて、前記クラウド分析サーバーからクエリ結果を受信するステップであり、前記クエリ結果はモバイルコンピューティングデバイスによって制作されるメディアクリップを特定しており、前記クラウド分析サーバーは、計算リソースおよびストレージリソース含んでおり、メディアデータを処理および検索するために使用される、ステップと、
   前記ビデオ編集器において、前記メディアプログラムに基づいて、前記ビデオ出力を生成するステップであり、前記動的コンテンツスロットを前記クエリ結果において特定される前記メディアクリップで置き換える、ステップと、
   を含む、方法。
9. 前記ビデオ出力を生成するステップは、
   （ｉ）前記ユーザからの指示なく、前記クエリ結果において特定された前記メディアクリップを前記動的コンテンツスロットの中に自動的にインサートすること、
   （ｉｉ）（ａ）前記クエリ結果を含むユーザインターフェイスを表示し、（ｂ）前記クエリ結果において特定された選択されたメディアクリップに係るユーザの選択を受信し、かつ、（ｃ）前記動的コンテンツスロットの中にインサートされた前記選択されたメディアクリップを含む前記ビデオ出力を生成すること、
   のうち少なくとも一つを含む、
   請求項８に記載の方法。
10. 前記クエリパラメータを含むメディアクエリを構築するステップは、
    （ｉ）メディアデータに関連する記述データを検索するためのメタデータクエリパラメータを含むメディアクエリを構築すること、
    （ｉｉ）メディアデータから抽出されたコンテンツデータを検索するためのメディアクエリパラメータを含むメディアクエリを構築すること、または、
    （ｉｉｉ）前記ユーザによって選択されたサンプルメディアクリップに基づいて、サンプルメディアクエリパラメータを含むメディアクエリを構築すること、
    のうち少なくとも一つを含む、
    請求項８に記載の方法。
11. 前記メディアクエリを構築することは、前記ユーザから前記メディアクエリのためのスケジュール出力日付を受信すること、を含み、
    前記クラウド分析サーバーへ前記メディアクエリを送信することは、
    （ｉ）前記メディアクエリのスケジュールされた出力日付に基づいてクラウド計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、（ｉｉ）前記メディアクエリの前記スケジュールされた出力日付に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、（ｉｉｉ）前記メディアクエリの場所に基づいてクラウド計算リソースの事前の割り当てをリクエストすること、または、（ｉｖ）前記メディアクエリの場所に基づいてクラウドストレージリソースの事前の割り当てをリクエストすること、
    のうち少なくとも一つを含み、
    前記スケジュールされた出力日付に発生するように前記ビデオ出力を生成すること、を含む、
    請求項８に記載の方法。
12. プロセッサと、
    複数のインストラクションが保管されたメモリと、を含み、
    前記インストラクションが前記プロセッサによって実行されると、請求項８乃至１１いずれか一項に記載の方法を実施する、
    コンピューティングデバイス。
13. 請求項８乃至１１いずれか一項に記載の方法をコンピューティングデバイスに実行させるように構成された、
    複数のインストラクションを有するコンピュータプログラム。
14. 請求項１３に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ読取り可能な記憶媒体。

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