KR101404208B1

KR101404208B1 - 이질적 컨텐트 소스들의 링크

Info

Publication number: KR101404208B1
Application number: KR1020127010928A
Authority: KR
Inventors: 브라이언 디. 존슨; 마이클 제이. 페인; 데이비드 비. 안데르센; 수리 비. 메다파티; 마이클 제이. 에스피그; 코리 제이. 부스; 케빈 제이. 머피; 사라드 케이. 가그; 배리 오'마호니
Original assignee: 인텔 코오퍼레이션
Priority date: 2009-09-29
Filing date: 2009-09-29
Publication date: 2014-06-11
Also published as: WO2011040907A1; US20120189204A1; CN102667760A; EP2483861A1; KR20120078730A; KR101608396B1; KR20140024969A; JP2013506342A; BR112012006973A2

Abstract

파일, 스트리밍 데이터, 방송 데이터, 광 디스크, 또는 다른 저장 장치로부터의 디지털 미디어 컨텐트가 인터넷 정보에 링크될 수 있다. 미디어 컨텐트로부터 추출된 식별자는 미디어 컨텐트와 관련된 더 많은 정보에 대한 인터넷 검색을 지시하는 데 사용된다.

Description

이질적 컨텐트 소스들의 링크{LINKING DISPARATE CONTENT SOURCES}

본 발명은 일반적으로 방송, 인터넷, 또는 DVD 디스크와 같은 다른 유형의 컨텐트와 같은 디지털 미디어와 관련된다.

광 디스크와 같은 종래의 오락 미디어 소스는 프로세서 기반 시스템에서 재생될 수 있는 풍부한 미디어를 제공한다. 이러한 동일한 프로세서 기반 시스템은 또한 인터넷 컨텐트에 액세스할 수 있다. 두 소스 사이의 이질성으로 인해, 일반적으로 대부분의 사용자는 방송 비디오, DVD 영화 및 소프트웨어 게임과 같은 미디어 컨텐트를 인터넷 기반 컨텐트와는 독립적으로 시청한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예의 개략도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 대한 흐름도.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 대한 흐름도.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 대한 흐름도.

도 1을 참조하면, 시스템(10)은 인터넷(12)에 연결된 컴퓨터(14)를 포함할 수 있다. 컴퓨터(14)는 개인용 컴퓨터, 셀룰러(cellular) 전화기, 셋톱 박스(set top box), 텔레비전, 디지털 카메라, 비디오 카메라, 또는 이동식 컴퓨터를 포함하는 다양한 종래의 프로세서 기반 장치 중 임의의 것일 수 있다. 컴퓨터(14)는 미디어 재생기(16)에 연결될 수 있다. 미디어 재생기는 게임, 영화, 또는 다른 정보와 같은 미디어 컨텐트를 저장 및 재생하는 임의의 장치일 수 있다. 예컨대, 미디어 재생기(16)는 자기 저장 장치, 반도체 저장 장치, 또는 DVD 또는 블루레이(Blue-Ray) 재생기일 수 있다.

컴퓨터(14)와 연관된 메모리(18)는 다양한 프로그램(20, 40 및 50)을 저장할 수 있는데, 그 목적은 인터넷 기반 컨텐트를 미디어 재생기 기반 컨텐트와 통합하는 것이다. 메모리(18)는 예컨대 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)을 사용하는 실시예에서 또한 원격지에 있을 수 있다.

임의의 두 컨텐트 소스가 통합될 수 있다. 예컨대, 방송 컨텐트는 인터넷 컨텐트와 통합될 수 있다. 유사하게, 반도체, 자기, 또는 광 저장소를 통해 국지적으로 입수 가능한 컨텐트는 일부 실시예에 따라 인터넷 컨텐트와 통합될 수 있다.

일례로서, 미디어 재생기(16)가 DVD(Digital Versatile Disk) 재생기인 상황을 살펴본다. 그러한 재생기는 DVD 또는 블루레이 디스크를 재생할 수 있다. 일반적으로, 이러한 디스크는 사양에 의해 지배된다. 이러한 사양은 디스크 상의 정보의 조직화를 좌우하고, 무엇이 디스크 상에 저장되어 있는지에 관한 정보를 포함하는 제어 데이터 영역(Control Data Zone; CDZ)을 제공한다. 제어 데이터 영역은 대개 자동 디스크 판별 프로세스가 완료된 직후에 판독된다. 제어 데이터 영역은 예컨대 DVD 디스크의 리드인 영역(lead in area)에 포함될 수 있다. 이는 디스크에 저장된 영화 또는 다른 컨텐트에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 제어 데이터 영역 내의 비디오 관리자는 디스크에서 입수 가능한 타이틀을 포함할 수 있다.

디스크에서 입수 가능한 타이틀에 관한 정보와 같은 메타데이터가 디스크로부터 수집되어, 디스크에 저장된 컨텐트에 기초하여 디스플레이되는 항목과 타당하게 관련되는 정보의 위치를 인터넷 상에서 찾을 수 있다. 즉, 메타데이터는 디스크의 제어 데이터 영역으로부터 수집되어 관련 정보에 대한 인터넷 기반 검색을 자동으로 개시하는 데 사용될 수 있다. 그러한 관련 정보는, 이는 가장 관련이 있는 정보를 발견하고 이를 디스크를 재생중인 자에 의한 선택 및 사용을 위해 사용자 인터페이스에 통합시키기 위해 소프트웨어를 사용하여 필터링될 수 있다.

수집된 메타데이터는 검색 엔진에 의한 컨텐트의 정위(location)를 촉진하는 데 이용할 수 있는 메타데이터일 수 있다. 다른 예로서, 메타데이터는 어떤 유형의 정보{예컨대 인물, 화제, 주제, 배우, 또는 로케일(locale)을 포함함}가 객체 정위의 촉진 및/또는 컨텐트 내에서의 추적(tracking)을 위해 컨텐트 내에 제시되는지를 시그널링하기 위해 컨텐트 공급자에 의해 공급되는 데이터일 수 있다.

예컨대, 디스크의 재생은 연관된 인터넷 컨텐트의 가용성을 표시하는 아이콘을 포함할 수 있다. 일부 다른 경우에는, 가용 인터넷 컨텐트를 표시하기 위해 오버레이(overlay)가 제공될 수 있다. 또 다른 예로서, 인터넷 컨텐트의 가용성을 표시하기 위해 별개의 디스플레이가 활용될 수 있다. 별개의 디스플레이는 예컨대 컴퓨터(14)와 연관될 수 있다. 따라서, 별개의 디스플레이는 컴퓨터(14)에 대한 모니터일 수 있거나, 또는 다른 예로서 텔레비전 시스템에 대한 원격 제어기일 수 있다.

일 실시예에서, DVD 메타데이터를 취하고 컴퓨터가 인터넷 프로토콜 접속으로부터 정보를 수집할 수 있게 하는 소프트웨어가 DVD 재생기 소프트웨어 스택(stack)에 추가될 수 있다. DVD 재생기의 소프트웨어 스택에 추가되는 소프트웨어는 일 실시예에서 원래의 장비 제조자로부터 수신된 스택의 일부일 수 있다. 다른 실시예에서, 이는 DVD 디스크에, 예컨대 디스크의 리드인 영역 내에 포함된 트리거(trigger)에 응답하여 인터넷으로부터 자동으로 수집되는 업데이트일 수 있다. 또 다른 예로서, 소프트웨어는 디스크의 리드인 영역에 상주할 수 있거나, 또는 디스크의 리드인 영역 내의 코드에 응답하여 페치(fetch)될 수 있다.

예컨대, 사용자가 DVD 디스크를 인터넷에 접속된 재생기에 삽입하는 경우, 타이틀, 배우, 사운드트랙, 감독, 장면, 위치, 날짜, 또는 제작자와 같은 관련 메타데이터가 인터넷을 검색하기 위한 키워드로서 사용되어, 연관된 키워드와 가장 관련이 있는 것으로 결정되는 자료를 획득할 수 있다. 또한, 사용자의 개인적인 보관소(archive)를 또한 검색할 수 있다. 결과로서 생긴 정보는 가장 관련이 있는 정보를 획득하기 위해 미리 정의된 방식으로 연결될 수 있다. 예컨대, 재생중인 특정 영화와 가장 관련이 있는 배우에 관한 정보를 획득하기 위해, 디스크의 날짜를 활용하여 디스크에 있는 영화의 배우에 관한 정보를 필터링할 수 있다.

인터넷 컨텐트는 휴리스틱(heuristics) 또는 다른 소프트웨어 기반 도구를 사용하여 정렬될 수 있다. 결과로서 생긴 검색 결과는 DVD 메뉴로부터 직접 열람될 수 있거나, 또는 그 대신 영화 재생중에 열람될 수 있는 위젯(widget)으로서, 또는 또 다른 예로서 다른 연관된 인터페이스를 통해 열람될 수 있다. 컨텐트에 링크되는 검색 결과는 또한 시청을 위한 랩탑(laptop), 전화기, 또는 텔레비전과 같은 다른 장치로 옮겨질 수 있다.

디스크에 포함된 정보는 DVD의 컨텐트를 표시하는 일련 번호와 같은 DVD 식별자일 수 있고, 인터넷 사이트로부터 또는 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 메타데이터를 수집하는 데 사용된다. 그 대신, 디스크는 단순히 DVD 일련 번호에 대한 포인터(pointer)를 포함할 수 있는데, 이후에 이는 디스크 외부 및 DVD 재생기 외부로부터 메타데이터를 수집하는 데 사용된다.

다른 예로서, 사용자 기반 시스템(10)으로부터 직접 검색을 하는 대신에, 검색 기능이 서비스 공급자 또는 원격 서버에 오프로드(offload)될 수 있다. 예컨대, 추출된 메타데이터는 서비스 공급자에 공급될 수 있는데, 이는 검색을 수행하고, 검색 결과를 선별하며, 가장 의미 있는 정보를 다시 사용자에게 제공한다. 예컨대, B-D 또는 블루레이 디스크 라이브와 같은 서비스가 비디오 디스크 또는 파일로부터 추출된 메타데이터에 기초하여 인터넷 검색을 수행하는 데 활용될 수 있다.

일부 실시예에서, 디스크 기반 저장 장치를 사용하는 대신에, 메타데이터는 메모리에 저장된, 또는 컴퓨터(14)로 스트리밍(stream)되거나 방송되고 있는 파일로부터 추출될 수 있다. 메타데이터는 다양한 방식으로 파일과 연관될 수 있다. 예컨대, 이는 파일과 연관된 헤더(header)에 저장될 수 있다. 그 대신, 메타데이터는 별개의 피드(feed) 또는 별개의 데이터로서의 파일을 수반할 수 있다.

유사하게, 블루레이 또는 DVD 디스크와 같은 디스크와 관련하여, 메타데이터는 제어 데이터 영역과 같은, 디스크의 처음에 있는 일 영역에 제공될 수 있다. 다른 예로서, 메타데이터는 디스크 전반에 걸쳐 있는 섹터들과 연관된 헤더들 내에서 디스크 전반에 걸쳐 퍼져 있을 수 있다. 메타데이터는 디스크의 재생과 함께 실시간으로 제공될 수 있는데, 또 다른 실시예에서 이는 연관된 데이터 채널에 저장된 비디오 데이터와 연관된 메타데이터를 포함하는 제어 채널을 제공함으로써 이루어진다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 미디어 소스들의 조정(coordination)은 소프트웨어, 하드웨어, 또는 펌웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 소프트웨어 실시예에서, 컴퓨터 실행 가능 명령어의 형태인 코드(20)가 컴퓨터(14) 내의 프로세서에 의한 실행을 위해 메모리(18)(도 1)와 같은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 도 2에 도시된 코드(20)는 반도체, 광, 또는 자기 메모리와 같은 적합한 저장소에 저장되는 컴퓨터 판독 가능 명령어에 의해 구현될 수 있다. 따라서, 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로세서에 의한 실행시까지 명령어를 저장하는 데 활용될 수 있다.

도 2에 도시된 시퀀스는 블록(22)에 표시된 바처럼 삽입된 DVD 또는 블루레이 디스크의 컨텐트의 식별을 수신함으로써 시작될 수 있다. 이러한 식별은 디스크에 포함된 영화 또는 영화들의 명칭을 포함할 수 있다. 디스크로부터의, 예컨대 제어 데이터 영역으로부터의 메타데이터가 판독될 수 있다. 예컨대, 제어 데이터 영역에 저장된 타이틀, 배우 및 다른 관련 정보에 관한 정보가 블록(24)에 표시된 바처럼 컴퓨터(14)에서 실행중인 소프트웨어에 의해 자동으로 추출될 수 있다.

이어서, 그러한 동일한 소프트웨어(또는 상이한 소프트웨어)는 블록(26)에 표시된 바처럼 메타데이터로부터 획득된 키워드를 사용하여 인터넷 검색을 자동으로 발생시킬 수 있다. 검색 결과들은 블록(28)에 표시된 바처럼 조직화되고 디스플레이될 수 있다.

다르게, 메타데이터는 비디오 데이터를 포함하는 채널에 동기화되는 디스크 상의 제어 채널에 있을 수 있다. 따라서, 제어 데이터는 비디오 데이터에 물리적 및 일시적으로 링크될 수 있다. 일시적 및 물리적으로 링크된 제어 데이터는 비디오 데이터 채널로부터 현재 디스플레이되고 있는 객체에 대한 식별 메타데이터를 포함할 수 있다.

검색 결과들은 사용자가 선택 가능한 방식으로 디스플레이될 수 있다. 사용자는 블록(30)에 표시된 바처럼 타이틀에 의해 식별되고 인터넷으로부터 획득된 검색 결과의 목록 중 임의의 것을 단순히 클릭 또는 선택할 수 있다. 이어서, 사용자가 선택한 항목은 블록(32)에 표시된 바처럼 디스플레이될 수 있다. 두 가지 예를 들자면, 디스플레이는 기존의 디스플레이 내에서 PIP(Picture-In-Picture) 모드로 디스플레이하는 것, 또는 DVD 컨텐트를 디스플레이하는 디스플레이 장치와 연관된 별개의 디스플레이 장치에서 디스플레이하는 것을 포함할 수 있다.

일부 실시예에 따르면, 비디오 파일로부터 정보가 추출될 수 있다. 특히, 그러한 비디오 파일 내의 인물 또는 객체의 신원에 관한 정보가 추출될 수 있다. 이어서, 이러한 정보는 인물 또는 객체에 관한 더 많은 정보를 획득하기 위한 인터넷 검색을 발생시키는 데 사용될 수 있다. 그러한 정보는 인물 또는 객체에 관한 추가 정보일 수 있거나, 또는 시청자가 관심을 보일 수 있는 비디오 디스플레이 내의 디스플레이되는 객체와 연관된 광고일 수 있다.

일 실시예에서, 디스플레이되는 객체는 비디오 내에 미리 코딩될 수 있다. 그러면, 사용자는 그러한 코딩된 비디오 객체에 관한 추가 정보를 요청하기 위해 그 객체에 인접한 화면을 클릭 또는 터치하여 그 객체를 선택한다. 객체가 식별되면, 그 식별은 식별된 객체 또는 인물에 관한 더 많은 정보에 대한 인터넷 검색을 안내하는 데 사용된다.

다른 실시예에서, 그러한 미리 코딩된 식별이 비디오 데이터 내에 제공되지 않고, 그 대신 객체 또는 인물의 식별이 실시간으로 즉각적으로 이루어진다. 이는 예컨대 비디오 객체 식별 소프트웨어를 사용하여 이루어질 수 있다.

또 다른 대안으로서, 사용자의 시스템(10)은 파일 내의 객체를 사전 식별하고 식별된 객체에 관한 정보를 저장하는 비디오 객체 식별 소프트웨어 도구를 통해 파일을 자동으로 처리할 수 있다.

일부 실시예에서, 각각의 프레임 위치 및 프레임 내의 각각의 영역이 식별될 수 있다. 예컨대, 하나의 프레임을 다른 것과 식별하도록 연속적인 시간 식별자들이 제공될 수 있다. 이러한 시간 식별자들은 전체 비디오 전체에 걸쳐 이어질 수 있거나, 또는 장면 전환 사이의 부분, 동일한 장면 또는 컷 내의 부분, 또는 공통적인 특징을 포함하는 부분과 같은 비디오의 일부에 특정될 수 있다. 이러한 경우에, 장면들은 또한 시간적으로 식별될 수 있다.

다른 경우에, 각각의 프레임은 시간적으로 식별될 수 있고, 이어서 위치 식별자들이 프레임 내의 영역들에 대해 사용될 수 있다. 예컨대, X,Y 격자 시스템이 프레임 내의 좌표를 식별하는 데 사용될 수 있고, 이어서 이러한 좌표는 프레임 내의 객체를 식별하고 이를 그 좌표 및 전체 비디오와의 시간적 연관과 링크하는 데 사용될 수 있다. 이러한 정보를 사용하여, 객체가 식별될 수 있고 객체가 프레임에서 프레임으로 이동하더라도 추적될 수 있다.

다른 예로서, 객체 추적은 또한 색(예컨대 팀 유니폼 색), 로고(예컨대 제품 로고, 팀 로고, 또는 팀 유니폼)와 같은 화상 내의 고유한 특징에 기초할 수 있다. 일부 경우에 있어서, 추적될 객체의 선택은 또한 자동화될 수 있다. 예컨대, 사용자의 이전 활동에 기초하여, 그 사용자에 대한 관심 객체가 식별 및 추적될 수 있다. 그 대신, 관심 화제 또는 객체가 그 사용자에 관계없이 소셜 네트워크에 의해 식별될 수 있다. 소셜 네트워크는 소셜 네트워킹 사이트에 의해 인스턴스화(instantiate)될 수 있다. 이어서, 이러한 객체 또는 화제는 검색 기준으로서 식별될 수 있고, 추적된 객체의 형태인 검색 결과는 예컨대 이메일에 의해 소셜 네트워크의 구성원에게 자동으로 공급될 수 있다.

시간 및 위치 정보는 미디어 컨텐트와 연관된 메타데이터로서 저장될 수 있다. 일례로서, ITU(International Telecommunication Union)(스위스 제네바)로부터 입수 가능한 ISO/IEC 13818-1(제3판, 2007년 10월 15일) 또는 ITU-T H.222.0 표준(2004년 3월), "Information Technology - Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio Information Systems, Amendments: Transport of AVC Video Data Over ITU-T Rec. H. 1220.0/ISO/.EC 13818-1 streams"의 2.12절에 기술된 것과 같은 메타데이터 서비스가 사용될 수 있다.

애플리케이션은 사용자가 관심 객체를 장면에서 장면으로, 그리고 프레임에서 프레임으로 더욱 쉽게 추적할 수 있게 하는 것을 포함할 수 있다. 비디오 영화 객체 탐지는 두 가지 예로서 공지된 시간 차등 또는 배경 모델링 및 감산 기법을 사용하여 이루어질 수 있다. 예컨대 C.R. Wren, A. Azarbayejani, T. Darrell 및 A. Pentland의 "Pfinder: Real-Time Tracking of the Human Body"(IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19권 7호, 780 내지 785면, 1997년 7월)를 참조한다. 객체 추적은 공지된 모델 기반, 영역 기반, 윤곽 기반 및 특징 기반 알고리즘을 수반할 수 있다. Hu, W., Tan, T., Wang, L. 및 Maybank S.의 "A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behavior"(IEEE Transaction on Systems, Man and Cybermatics, 34권 3호, 2004년 8월)를 참조한다. 선택된 객체를 이처럼 후속 프레임 또는 장면에서 식별하는 것은 식별된 객체에 대한 하이라이트와 같은 표시자를 사용하는 것을 포함할 수 있다.

다른 예로서, 이러한 식별은 식별된 인물 또는 객체를 포함하는 다른 컨텐트를 획득하기 위해 다른 미디어 스트림을 통한 검색을 발생시키는 데 사용될 수 있다. 예컨대, 일부 스포츠 이벤트에서는 복수의 카메라 피드가 존재할 수 있다. 하나의 피드에 있는 객체를 선택한 시청자는 식별된 관심 객체를 현재 포함하는 카메라 피드로 전환될 수 있다. 예컨대, 골프 토너먼트에서는 상이한 홀들에 대한 많은 카메라가 존재할 수 있다. 그러나 특정한 골퍼에 관심이 있는 시청자는 한 카메라로부터 관심 객체 또는 인물을 현재 디스플레이하는 카메라 피드로 전환될 수 있다.

마지막으로, 인터넷 검색은 식별된 인물 또는 객체에 기초하여 구현될 수 있다. 이러한 검색은 그 객체에 관한 추가 정보를 가져올 수 있다. 일부 경우에 있어서, 이는 선택된 인물 또는 객체와 관련된 광고를 끌어올 수 있다.

일부 시스템에서, 객체의 선택이 기록될 수 있고, 컨텐트를 통한 장래의 검색을 안내하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 사용자가 특정한 객체 또는 특정한 인물을 선택한 경우, 그 인물은 사용자가 수신하는 후속 컨텐트에서 자동으로 식별될 수 있다. 추론 또는 개인화 엔진은 사용자의 이전 활동에 관한 지식 데이터베이스를 구축함으로써 검색을 정련할 수 있다.

일부 경우에 있어서, 확신을 가지고 객체나 사용자를 식별하는 것이 가능하지 않을 수 있다. 예컨대, 비디오 내의 인물이 화면에 직접적으로 보이지 않을 수 있고, 따라서 얼굴 분석 능력이 제한될 수 있다. 이러한 경우, 사용자는 이러한 식별에 대한 신뢰 수준을 설정할 수 있다. 사용자는 신뢰 수준이 소정의 수준보다 높지 않으면 객체가 식별되지 않아야 하는 것으로 표시할 수 있다. 다르게, 사용자는 사용자에게도 밝혀진 신뢰 수준에 기초하는 식별을 통지받을 수 있다.

객체 또는 인물 식별자는 인터넷 검색에 의해 용이해진다. 인터넷 검색이 유사한 외양의 객체 또는 인물에 대해 수행될 수 있고, 이러한 객체 또는 인물이 식별되면 그러한 인터넷 화상과 관련된 정보가 이를 식별하는 데 사용될 수 있다. 즉, 인터넷 상의 유사한 이미지와 연관된 정보가 추출될 수 있다. 이러한 정보는 객체 또는 인물을 식별하는 데 유용한 정보를 포함할 수 있는 텍스트(예컨대 폐쇄 자막 텍스트) 또는 오디오 정보일 수 있다.

다른 예로서, 비디오 파일이 입수 가능하고 관심 객체가 선택된 경우, 선택된 인물 또는 객체를 식별하기 위해 파일과 연관된 텍스트 또는 오디오와 같은 정보가 검색될 수 있다.

인물 식별은 또한 얼굴 또는 걸음걸이 인식에 기초할 수 있다. 아래의 Hu 등을 참조한다.

일부 실시예에서, 주어진 미디어 컨텐트 파일과 연관된 서버 또는 웹 페이지로부터 정보가 제공될 수 있다. 예컨대, 영화 또는 비디오 게임의 공급자는 영화 또는 비디오 게임 내의 객체에 관한 정보를 제공하는 연관된 웹사이트를 가질 수 있다. 따라서, 첫 번째 단계는 객체에 관한 정보를 획득하기 위해 시청중인 비디오 파일과 연관된 이러한 서버 또는 웹사이트를 검색하는 것일 수 있다. 예컨대, 연관된 웹사이트는 어떤 객체가 비디오 스트림 내의 특정한 프레임 위치 및 특정한 시간 위치에 있는지에 관한 정보를 가질 수 있다. 시간 및 프레임 위치에 관한 사용자 선택을 비디오 공급자와 연관된 웹사이트에 포함된 인덱스와 매칭시킴으로써 그러한 정보를 획득하면, 서비스 공급자를 통해 또는 인터넷과는 독립적으로 객체에 관한 더 많은 정보를 획득하기 위한 검색이 수행될 수 있다.

컨텐트 공급자 태그는 파일의 전체 컨텐트를 전반적으로 지칭한다는 점에서 전반적일 수 있다. 다른 예로서, 이는 특정적일 수 있고, 컨텐트 파일 내의 특정 객체에 링크될 수 있다. 일부 경우에 있어서, 컨텐트 공급자에 의해 미리 객체가 식별될 수 있다. 다른 경우에 있어서, 위에서 언급된 바처럼 프레임 내의 객체를 식별하기 위해 인공 지능이 활용될 수 있다. 또 다른 예로서, 소셜 네트워킹 인터페이스가 식별을 위한 객체를 실제로 제안할 수 있다. 따라서, 사용자가 자신의 소셜 네트워킹 사이트에 관여되는 것은 관심이 있을 수 있는 객체를 정위하기 위해 소셜 네트워킹 사이트가 액세스되는 결과를 낳을 수 있고, 이러한 객체가 식별될 수 있으며, 그 식별이 사용자에 의해 사용된다.

또한, 식별되는 객체는 이후 컨텐트 파일 자체 내의 객체를 추적하는 데 사용될 뿐만 아니라 컨텐트 파일의 외부에 있는 정보를 정위하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 식별된 객체에 관한 정보의 다른 소스에 매시업(mash up)이 링크될 수 있다. 예컨대, 사용자 또는 소셜 네트워크 사이트는 특정한 선수를 선택할 수 있고, 그 선수가 컨텐트 파일 내의 장면에서 장면으로 추적될 수 있으며, 통계 또는 정보의 다른 소스와 같은 선수에 관한 정보가 인터넷으로부터 추적될 수 있다.

따라서, 도 3을 참조하면, 시퀀스(40)가 소프트웨어, 하드웨어, 또는 펌웨어로 구현될 수 있다. 소프트웨어 실시예에서, 컴퓨터 실행 명령어가 예컨대 반도체, 자기, 또는 광 메모리일 수 있는 메모리(18)와 같은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 맨 처음, 블록(42)에 표시된 바처럼 미디어 컨텐트가 프레임 정보와 함께 수신될 수 있다. 이러한 프레임 정보는 장면 또는 비디오 파일과 같은 일련의 비디오 프레임 내의 프레임을 식별하는 시간 식별자를 포함할 수 있고, 또한 프레임 내의 특정한 선택의 위치를 식별하는 정보를 포함할 수 있다. 이어서, 블록(44)에서는 디스플레이되는 객체의 사용자 선택이 획득되고, 객체가 식별될 수 있으며, 본 명세서에 기술된 기법들 중 임의의 것을 사용하여 후속 프레임에서 객체가 정위된다. 따라서, 일부 경우에 있어서, 객체는 파일과 연관된 메타데이터를 사용하여 또는 컴퓨터 검색을 구현함으로써 명칭과 실제로 연관될 수 있고, 다른 경우에는 식별된 객체의 특성이 비디오의 후속 프레임 내의 검색을 안내하는 데 사용된다. 그 결과, 선택된 객체를 식별하기 위한 인터넷 검색이 블록(46)에서 수행될 수 있다. 메타데이터는 블록(48)에서 검색 결과로 인덱싱될 수 있다.

일부 경우에 있어서, 이러한 인터넷 검색은 사용자의 식별에 의해 증가될 수 있다. 하나의 검색 기준은 사용자가 공급한 기준 또는 컴퓨터(14) 상의 사용자의 활동 이력에 기초할 수 있다. 사용자는 다양한 상이한 방식으로 식별될 수 있다. 이러한 사용자 식별 기능은 수동적 또는 능동적인 것으로 분류될 수 있다. 수동적 사용자 식별 기능은 사용자가 어떠한 추가 동작도 취할 필요 없이 사용자를 식별한다. 이는 얼굴 인식, 음성 분석, 지문 분석(지문이 마우스 또는 다른 입력 장치로부터 취해지는 경우), 사용자의 습관(예컨대 사용자가 원격 제어기를 사용하는 방식, 사용자가 행동하는 방식, 사용자의 제스처 방식, 또는 사용자가 마우스를 조작하는 방식)에 기초하여 인물을 식별하는 습관 분석을 포함할 수 있다. 능동적 사용자 식별은 사용자가 식별을 돕기 위해 개인 식별 번호 또는 패스워드를 제공하거나 소정의 다른 동작을 취하는 것을 수반할 수 있다.

이어서, 시스템은 그 식별에 있어서 신뢰도를 결정할 수 있다. 수동적 기법만이 활용되었고 이러한 기법들 중 일부만이 활용된 경우, 시스템은 사용자 식별에 소정의 신뢰도 점수를 할당할 수 있다.

많은 경우에 있어서, 구현될 수 있는 다양한 작업이 사용자 식별과 연관될 수 있다. 예컨대, 더 보안이 높은 작업은 더 높은 신뢰 수준의 사용자 식별을 요구할 수 있는 반면, 통상적인 작업은 낮은 수준의 사용자 식별에 기초하여 용이해질 수 있다.

예컨대, 사용자의 관심에 관한 정보를 모으는 것이 사용자 식별에 기초하여 이루어지고 있는 전부인 경우, 예컨대 수동적 소스에만 기초하는 비교적 낮은 사용자 식별 신뢰 수준이 충분할 수 있다. 반면, 금융 또는 의료 정보와 같은 기밀 정보에 대한 액세스가 있을 수 있는 경우, 매우 높은 식별 신뢰 수준이 요구될 수 있다.

일부 경우에 있어서, 식별 정보의 다수의 소스를 조합함으로써, 더 높은 신뢰 수준이 달성될 수 있다. 예컨대, 사용자가 다른 사람의 패스워드 또는 PIN(Personal Identification Number)을 절취할 수 있고, 시스템에 대한 액세스를 획득하기 위해 패스워드 또는 PIN 번호를 사용할 수 있다. 그러나, 사용자는 사용자의 신원을 또한 결정하는 얼굴 식별, 음성 분석, 또는 습관 센서를 속이지 못할 수 있다. 모든 센서가 식별을 확인하는 경우, 사용자가 실제로 그가 자칭하는 자라는 점에 대한 매우 높은 정확성 수준이 획득될 수 있다.

도 4를 참조하면, 시퀀스(50)가 소프트웨어, 하드웨어, 또는 펌웨어로 구현될 수 있다. 소프트웨어 실시예에서, 시퀀스는 메모리(18)와 같은 유형 매체에 저장될 수 있는 컴퓨터 실행 명령어에 의해 구현될 수 있다. 지문, 음성, 얼굴 인식, 제스처 및 가속도계 정보, 컨텐트 액세스, 버튼 레이턴시(button latency) 및 PIN 정보를 포함하는 다수의 상이한 사용자 식별 도구(52)가 입수 가능할 수 있다. 상이한 식별 도구들 및 도구들의 상이한 조합이 다른 실시예에서 사용될 수 있다. 버튼 레이턴시는 다양한 상황에서 사용자가 마우스 선택 버튼에 손가락을 얼마나 오래 두는지에 기초할 수 있다.

이러한 정보는 사용자 식별 엔진(54)에 의해 비교적 낮은 또는 높은 사용자 식별 수준을 제공하도록 조합될 수 있다. 그러한 엔진은 또한 블록(62)에서 추가적인 사용자 식별 요인으로부터 입력을 수신한다. 사용자 식별 엔진(54)은 사용자 신원 분산(variance) 모듈(56)과 통신한다. 엔진(54)은 사용자가 실제로 사용자 프로파일 중 하나인 것에 관한 신뢰 수준을 나타내는 사용자 신원 분산을 생성한다. 이러한 모듈은 특정한 사용자 프로파일의 완벽한 식별에 필요한 정보와 임의의 정보가 이용가능한지 여부 사이의 차이를 표시한다. 이러한 차이는 임의의 사용자 식별에 대한 신뢰 수준을 제공하는 데 유용할 수 있다.

사용자 프로파일은 컨텐트 및 서비스 시간 인증과 연관될 수 있다. 사용자 프로파일은 예컨대 인구 통계, 컨텐트 기호, 맞춤화된 컨텐트, 맞춤화된 화면 요소(예컨대 위젯) 또는 비 보안 계정(예컨대 소셜 네트워크 계정)을 포함할 수 있다. 사용자 프로파일은 사용자에 관한 맥락 정보를 유지하기 위해 사용자에 의해 생성되거나 또는 시스템(10)에 의해 추론 및 생성될 수 있다.

모듈(56)은 서비스 부착 모듈(58)에 연결된다. 블록(60)에 표시된 바처럼, 이는 서비스를 사용자에게 제공하고, 액세스에 기초하여 서비스가 사용자에게 제공될 수 있게 하는 정보를 제공한다. 서비스 부착 모듈(58)은 또한 블록(70)에 표시된 바처럼 클라우드 서비스, 서비스 공급자 및 질의 서비스 부착 모듈에 연결될 수 있다. 서비스 부착 모듈은 각각의 서비스에 대한 분산 신원 분산 임계값 및 사용자 신원 분산에 기초하여 사용자에게 액세스 가능한 서비스 수준을 결정한다.

다양한 사용자 프로파일(68)은 상이한 사용자들에 관한 정보를 입수 가능한 식별 요인에 관하여 제공할 수 있다. 사용자 프로파일 생성 모듈(66)은 블록(64)에서 사용자 입력을 수신할 수 있고, 이러한 입력이 처리되고 분석되어 특정 사용자와 매칭될 때 추가 사용자 프로파일 정보를 제공할 수 있다.

따라서, 일부 실시예에서, 단순하고 번거롭지 않는 기법이 사용자를 식별하는 데 활용될 수 있다. 이러한 기법들은 사용자로부터 추가 활동을 요구하지 않는다는 점에서 단순하고 번거롭지 않은 것으로 간주될 수 있다. 이러한 기법들의 예는 사용자의 이미지를 취한 후 그 이미지에 기초하여 사용자를 식별하는 것을 포함한다. 따라서, 인가된 사용자가 장치를 사용하고 있는 자인지 여부를 결정하기 위해, 포착된 이미지가 파일과 비교될 수 있다. 전적으로 수동적이고, 단순하며, 번거롭지 않도록 이미지가 자동으로 포착될 수 있다. 다른 예로서, 가속도계는 사람이 원격 제어기를 사용하는 특유의 방식을 탐지할 수 있다.

사용자가 식별될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 이러한 그리고 다른 기법들 각각이 분석될 수 있고, 그러한 경우 가용 정보에 기초하여 신뢰 수준을 제공할 수 있다. 예컨대, 비디오 기법은 항상 완벽하지는 않을 수 있는데, 그 까닭은 조명이 불량할 수 있거나 인물이 비디오 카메라를 정확히 바라보고 있지 않을 수 있기 때문이다. 그 결과, 애플리케이션은 수신된 정보의 품질에 기초하여 신뢰 수준을 제공할 수 있다. 이어서, 이는 이러한 신뢰 수준을 보고할 수 있다.

이어서, 사용자가 특정한 애플리케이션을 사용하기를 원하는 경우, 블록(60)에서 신뢰 수준은 사용자가 요청한 애플리케이션에 의해 요구되는 신뢰 수준과 비교될 수 있다. 단순하고 번거롭지 않은 기법에 의해 제공된 신뢰 수준이 충분하지 않은 경우, 다수의 대안에 의지할 수 있다(블록 62). 첫 번째 예로서, 사용자는 번거롭지 않은 기법에 대해 더 나은 정보를 제공하도록 요청받을 수 있다. 이것의 예는 사용자가 더 많은 조명을 제공하도록 요구하거나, 사용자가 카메라를 바라보도록 요구하거나, 또는 사용자가 카메라에 더 잘 초점을 맞추도록 제안하는 것을 포함한다. 또 다른 예로서, 사용자는 수동적이거나 능동적인 다른 사용자 식별 기법의 형태로 입력을 제공하도록 요청받을 수 있다.

이어서, 요청된 애플리케이션의 요건을 충족하기에 충분한 품질을 새로운 정보가 제공하는지 여부를 확인하기 위해, 새로운 정보를 사용하여 식별 프로세스가 반복된다. 일부 실시예에서, 사용자 식별을 위해 제안된 기법은 덜 번거롭지 않게 될 수도 있다. 달리 말해, 사용자는 필요한 때를 제외하고는 방해받지 않는다.

본 명세서 전체에 걸쳐 "일 실시예" 또는 "실시예"를 언급하는 것은 그 실시예와 관련하여 기술된 특정한 특징, 구조, 또는 특성이 본 발명 내에 포괄되는 적어도 하나의 구현예에 포함됨을 의미한다. 따라서, "일 실시예" 또는 "실시예에서"라는 문구가 등장하는 것은 반드시 그러한 실시예를 지칭하는 것은 아니다. 또한, 특정한 특징, 구조, 또는 특성은 예시된 특정한 실시예와는 다른 적합한 형태로 구성될 수 있고, 이러한 모든 형태는 본 출원의 청구범위 내에 포괄될 수 있다.

본 발명이 제한된 개수의 실시예에 관하여 기술되었지만, 본 기술 분야의 당업자는 이로부터 다수의 수정 및 변경을 구상할 것이다. 첨부된 청구범위는 본 발명의 진정한 사상 및 범위 내에 속하는 이러한 모든 수정 및 변경을 포괄하도록 의도된다.

Claims

삭제
비디오 객체를 식별하는 방법으로서,
비디오 파일 내의 묘사된 객체의 선택을 수신하는 단계;
상기 비디오 파일의 후속 프레임들 내에서 상기 객체를 검색하는 단계;
상기 비디오 파일의 후속 프레임 내의 상기 객체의 존재를 식별하는 단계; 및
상기 객체의 식별을 사용하여 상기 비디오 파일 밖에서 상기 객체에 관한 추가 정보의 위치를 알아내도록 시도하는 단계를 포함하는 방법.
제2항에 있어서,
식별된 객체에 대한 인터넷 검색을 구현하는 단계를 포함하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 객체에 대한 텍스트 명칭을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제4항에 있어서,
이미지 검색을 수행하고 이미지 검색 결과와 연관된 텍스트의 위치를 알아냄으로써 상기 텍스트 명칭을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제5항에 있어서,
소셜 네트워크로부터 검색할 객체를 수신하는 단계를 포함하는 방법.
비디오 객체를 식별하는 방법으로서,
비디오 파일 내의 묘사된 객체의 선택을 수신하는 단계;
상기 비디오 파일의 후속 프레임들 내에서 상기 객체를 검색하는 단계;
상기 비디오 파일의 후속 프레임 내의 상기 객체의 존재를 식별하는 단계; 및
비디오 파일 내의 사용자 선택 객체의 식별을 사용하여 상기 객체에 관한 추가 정보와 매시업(mash up)하는 단계를 포함하는 방법.
삭제
컴퓨터에 의해 실행되는 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 명령어들은,
비디오 파일 내의 묘사된 객체의 선택을 수신하고,
상기 비디오 파일의 후속 프레임들 내에서 상기 객체를 검색하며,
상기 비디오 파일의 후속 프레임 내의 상기 객체의 존재를 식별하기 위한 것이고,
상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 객체 식별을 사용하여 상기 비디오 파일 밖에서 상기 객체에 관한 추가 정보의 위치를 알아내기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제9항에 있어서,
식별된 객체에 대한 인터넷 검색을 구현하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제9항에 있어서,
상기 객체에 대한 텍스트 명칭을 결정하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제11항에 있어서,
이미지 검색을 수행하고 이미지 검색 결과와 연관된 텍스트의 위치를 알아냄으로써 상기 텍스트 명칭을 결정하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제12항에 있어서,
소셜 네트워크로부터 검색할 객체를 수신하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
컴퓨터에 의해 실행되는 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 명령어들은,
비디오 파일 내의 묘사된 객체의 선택을 수신하고,
상기 비디오 파일의 후속 프레임들 내에서 상기 객체를 검색하며,
상기 비디오 파일의 후속 프레임 내의 상기 객체의 존재를 식별하기 위한 것이고,
상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 상기 비디오 파일 내의 사용자 선택 객체의 식별을 사용하여 상기 객체에 관한 추가 정보와 매시업하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
디지털 미디어 컨텐트의 정보를 검색하는 방법으로서,
디지털 미디어 컨텐트로부터 상기 컨텐트의 특성에 관한 정보를 수집하는 단계; 및
상기 정보를 사용하여 상기 컨텐트와 관련된 추가 정보를 인터넷에서 검색하는 단계
를 포함하고,
상기 정보를 수집하는 단계는 상기 미디어 컨텐트를 분석하여 상기 미디어 컨텐트 내에서 묘사되는 객체의 위치에 관한 정보를 획득하는 단계를 포함하는 방법.
제15항에 있어서,
상기 정보를 수집하는 단계는 광 디스크로부터 메타데이터를 추출하는 단계를 포함하는 방법.
제15항에 있어서,
상기 정보를 수집하는 단계는 미디어 파일로부터 메타데이터를 추출하는 단계를 포함하는 방법.
제15항에 있어서,
상기 정보를 수집하는 단계는 상기 미디어 컨텐트에 수반되는 제어 스트림으로부터 상기 미디어 컨텐트에 관한 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 방법.
삭제
제15항에 있어서,
비디오 컨텐트 분석 기법을 사용하여 비디오 스트림 내의 객체를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
제20항에 있어서,
비디오 스트림 내의 프레임을 시간적으로 식별하는 단계를 포함하는 방법.
제21항에 있어서,
상기 프레임 내에서 묘사되는 객체의 식별을 용이하게 하기 위해 상기 프레임 내의 위치를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
제15항에 있어서,
비디오 화상(video depiction) 내의 사용자에 의해 선택된 객체를 자동으로 식별하고 인터넷 상에서 상기 객체에 대한 검색을 구현하는 단계를 포함하는 방법.
제15항에 있어서,
복수의 기준에 기초하여 사용자를 식별하고 상기 식별의 신뢰 정도(a measure of confidence)를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제24항에 있어서,
상기 신뢰 수준에 기초하여 자원에 대한 액세스를 제어하는 단계를 포함하는 방법.
컴퓨터에 의해 실행되는 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 명령어들은,
디지털 미디어 컨텐트로부터 상기 컨텐트의 특성에 관한 정보의 위치를 알아내고,
상기 정보를 자동으로 사용하여 인터넷에서 추가 정보를 검색하기 위한 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
제26항에 있어서,
상기 매체는 광 디스크인 컴퓨터 판독 가능 매체.
제27항에 있어서,
상기 디스크는 DVD(Digital Versatile Disk)인 컴퓨터 판독 가능 매체.
제27항에 있어서,
상기 디스크는 블루레이(Blue Ray) 디스크인 컴퓨터 판독 가능 매체.
제26항에 있어서,
상기 디지털 미디어 컨텐트에 관한 정보를 포함하는 메타데이터를 추출함으로써 정보의 위치를 알아내기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제26항에 있어서,
상기 미디어 컨텐트에 수반되는 제어 스트림으로부터 상기 미디어 컨텐트에 관한 데이터를 추출함으로써 정보의 위치를 알아내기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제26항에 있어서,
상기 미디어 컨텐트를 분석하여 상기 미디어 컨텐트 내에서 묘사되는 객체의 위치에 관한 정보를 획득하기 위한 명령어들을 더 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제26항에 있어서,
비디오 컨텐트 분석을 사용하여 비디오 스트림 내의 객체를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제33항에 있어서,
비디오 스트림 내의 프레임을 시간적으로 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제34항에 있어서,
프레임 내에서 묘사되는 객체의 식별을 용이하게 하기 위해 상기 프레임 내의 위치를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제26항에 있어서,
비디오 화상 내의 사용자에 의해 선택된 객체를 자동으로 식별하고 인터넷 상에서 상기 객체에 대한 검색을 구현하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제26항에 있어서,
복수의 기준에 기초하여 사용자를 식별하고 상기 식별의 신뢰 정도를 결정하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제37항에 있어서,
상기 식별의 신뢰 정도에 따라 자원에 대한 액세스를 제어하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
삭제
디지털 미디어 컨텐트 파일 내의 묘사된 객체의 정보를 검색하는 방법으로서,
디지털 미디어 컨텐트 파일을 수신하는 단계;
상기 미디어 파일 내의 묘사된 객체의 사용자 선택을 수신하는 단계; 및
상기 묘사된 객체에 관한 정보에 대한 인터넷 검색을 자동으로 발생시키는 단계를 포함하고,
비디오 컨텐트 분석 기법을 사용하여 비디오 스트림 내의 객체를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
제40항에 있어서,
비디오 스트림 내의 프레임을 표시하는 시간 식별을 수신하는 단계를 포함하는 방법.
제41항에 있어서,
프레임 내에서 묘사되는 객체의 식별을 용이하게 하기 위해 상기 프레임 내의 위치를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
삭제
디지털 미디어 컨텐트 파일 내의 묘사된 객체의 정보를 검색하는 방법으로서,
디지털 미디어 컨텐트 파일을 수신하는 단계;
상기 미디어 파일 내의 묘사된 객체의 사용자 선택을 수신하는 단계; 및
상기 묘사된 객체에 관한 정보에 대한 인터넷 검색을 자동으로 발생시키는 단계를 포함하고,
비디오 화상 내의 사용자에 의해 선택된 객체를 자동으로 식별하고 인터넷 상에서 상기 객체에 대한 검색을 자동으로 구현하는 단계를 포함하고,
검색 결과를 비디오 디지털 미디어 컨텐트 파일 내에서 식별된 객체로 인덱싱하는 단계를 포함하는 방법.
컴퓨터에 의해 실행되는 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 명령어들은,
디지털 미디어 컨텐트 파일을 수신하고,
상기 미디어 파일 내에서 묘사되는 객체의 사용자 선택을 수신하며,
상기 객체에 관한 정보에 대한 인터넷 검색을 자동으로 발생시키기 위한 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
제45항에 있어서,
비디오 컨텐트 분석 기법을 사용하여 비디오 스트림 내의 객체를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제46항에 있어서,
비디오 스트림 내의 프레임의 시간 표시를 수신하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제47항에 있어서,
프레임 내에서 묘사되는 객체의 식별을 용이하게 하기 위해 상기 프레임 내의 위치를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제45항에 있어서,
비디오 화상 내의 사용자에 의해 선택된 객체를 식별하고 인터넷으로부터 상기 객체에 대한 검색을 구현하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제49항에 있어서,
상기 검색 결과를 비디오 디지털 미디어 컨텐트 파일 내에서 식별된 객체로 인덱싱하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
컴퓨터의 사용자를 식별하는 방법으로서,
복수의 기법을 사용하여 컴퓨터의 사용자를 식별하는 단계; 및
상기 기법들 각각에 할당된 신뢰 정도에 기초하여 상기 식별의 신뢰 정도를 결정하는 단계
를 포함하는 방법.
제51항에 있어서,
상기 신뢰 정도에 기초하여 자원에 대한 액세스를 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제51항에 있어서,
복수의 기법을 사용하는 단계는 수동적 및 능동적 기법을 사용하여 사용자를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
제53항에 있어서,
상기 기법들 각각에 신뢰 정도를 할당하고 상기 신뢰 정도를 사용하여 상기 식별의 신뢰 정도를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제51항에 있어서,
액세스될 자원을 결정하고, 상기 액세스될 자원에 기초하여, 요구 신뢰 정도를 결정하고 상기 요구 신뢰 정도를 상기 복수의 기법으로부터 결정되는 상기 신뢰 정도와 비교하여 컴퓨터의 사용자를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
컴퓨터에 의해 실행되는 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 명령어들은,
적어도 두 개의 상이한 식별 기법을 사용하여 컴퓨터의 사용자를 식별하고,
상기 기법들 각각에 신뢰 수준을 할당하며,
상기 기법들 각각에 대한 신뢰 정도에 기초하여 상기 식별의 신뢰 수준을 결정하기 위한 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
제56항에 있어서,
상기 신뢰 정도에 기초하여 자원에 대한 액세스를 제어하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제56항에 있어서,
수동적 및 능동적 기법을 사용하여 컴퓨터의 사용자를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제56항에 있어서,
상기 기법들 각각에 신뢰 정도를 할당하고 상기 신뢰 정도를 사용하여 상기 식별의 신뢰 정도를 결정하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제56항에 있어서,
액세스될 자원을 결정하고, 상기 액세스될 자원에 기초하여, 요구 신뢰 정도를 결정하고 상기 요구 신뢰 정도를 상기 복수의 기법으로부터 결정되는 상기 신뢰 정도와 비교하여 컴퓨터의 사용자를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
삭제
삭제
삭제
개인용 컴퓨터;
상기 개인용 컴퓨터에 연결된 저장소; 및
상기 개인용 컴퓨터에 연결된 미디어 재생기
를 포함하고,
상기 저장소는 상기 컴퓨터가 디지털 미디어 컨텐트로부터 상기 컨텐트의 특성에 관한 정보를 수집하고 상기 정보를 자동으로 사용하여 상기 컨텐트와 관련된 추가 정보를 인터넷에서 검색할 수 있게 하는 명령어들을 저장하고,
상기 저장소는 상기 디지털 미디어 컨텐트의 비디오 스트림 내의 묘사된 객체를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하고,
상기 저장소는 복수의 상이한 기법을 사용하여 상기 개인용 컴퓨터의 사용자를 식별하기 위한 명령어들을 더 저장하고, 상기 식별의 신뢰 정도를 결정하기 위한 명령어들을 더 저장하는 장치.