RU2018142028A - Обнаружение объектов из запросов визуального поиска - Google Patents

Обнаружение объектов из запросов визуального поиска Download PDF

Info

Publication number
RU2018142028A
RU2018142028A RU2018142028A RU2018142028A RU2018142028A RU 2018142028 A RU2018142028 A RU 2018142028A RU 2018142028 A RU2018142028 A RU 2018142028A RU 2018142028 A RU2018142028 A RU 2018142028A RU 2018142028 A RU2018142028 A RU 2018142028A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
objects
products
video
groups
frames
Prior art date
Application number
RU2018142028A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2729956C2 (ru
RU2018142028A3 (ru
Inventor
Стефен Морис МУР
Ларри Патрик МЮРРЕЙ
Раджалингаппаа СХАНМУГАМАНИ
Original Assignee
Гох Су Сиах
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Гох Су Сиах filed Critical Гох Су Сиах
Publication of RU2018142028A publication Critical patent/RU2018142028A/ru
Publication of RU2018142028A3 publication Critical patent/RU2018142028A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2729956C2 publication Critical patent/RU2729956C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/783—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/7837—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using objects detected or recognised in the video content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/783—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
    • G06F18/24133—Distances to prototypes
    • G06F18/24143—Distances to neighbourhood prototypes, e.g. restricted Coulomb energy networks [RCEN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0204—Market segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0277—Online advertisement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0641—Shopping interfaces
    • G06Q30/0643—Graphical representation of items or shoppers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/46—Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/48—Matching video sequences
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/49—Segmenting video sequences, i.e. computational techniques such as parsing or cutting the sequence, low-level clustering or determining units such as shots or scenes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/44—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream, rendering scenes according to MPEG-4 scene graphs
    • H04N21/44008—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream, rendering scenes according to MPEG-4 scene graphs involving operations for analysing video streams, e.g. detecting features or characteristics in the video stream
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/478—Supplemental services, e.g. displaying phone caller identification, shopping application
    • H04N21/47815—Electronic shopping
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/81—Monomedia components thereof
    • H04N21/812—Monomedia components thereof involving advertisement data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/85—Assembly of content; Generation of multimedia applications
    • H04N21/858—Linking data to content, e.g. by linking an URL to a video object, by creating a hotspot

Claims (36)

1. Способ обнаружения объекта на видео и сопоставления объекта с одним или более продуктами, содержащий этапы, на которых
a) получают видео и автоматически извлекают метаданные и атрибуты объектов в кадрах и/или участках кадров на видео;
b) сегментируют видео на основе изображенной обстановки и/или событий посредством сравнения контентов последовательных кадров на предмет сходств и различий, при этом видео просматривается последовательно для обнаружения пары кадров или последовательности кадров, которые преодолевают порог сходства, причем для каждого сегмента идентифицируется ключевой кадр;
c) компонуют сегменты с одинаковой или схожей обстановкой и/или событиями, при этом каждый сегмент помечается с помощью идентификатора сегмента;
d) анализируют один или более сегментов для обнаружения одного или более объектов, при этом кадры и/или участки кадров сравниваются с заданным контентом в базе данных, заполняемой посредством совмещения известных объектов и кластеров метаданных, причем метаданные связываются с кадрами и/или участками кадров посредством идентификатора сегмента, при этом в каждом ключевом кадре получают местонахождение обнаруженных одного или более объектов, причем для каждого сегмента генерируется вектор признаков по каждому объекту;
e) сравнивают упомянутые один или более объектов с продуктами;
f) идентифицируют продукты, ассоциированные с этими одним или более объектами, при этом используется сверточная нейронная сеть (CNN);
g) уведомляют одного или более наблюдателей о продуктах;
при этом для "живого" или потокового видео используется добавление второго экрана.
2. Способ по п. 1, в котором база данных заполняется заданным контентом с использованием поискового робота.
3. Способ по п. 1, в котором этап уведомления одного или более наблюдателей о продуктах включает в себя этап, на котором отображают рекламное объявление.
4. Способ по п. 1, в котором этап уведомления одного или более наблюдателей о продуктах включает в себя этап, на котором предоставляют гиперссылку на веб-сайт или видео.
5. Способ обнаружения одного или более объектов на цифровом снимке экрана из видео и сопоставления одного или более объектов с рекламным материалом, содержащий этапы, на которых
a) принимают от наблюдателя запрос в виде цифрового снимка экрана;
b) идентифицируют один или более объектов на цифровом снимке экрана посредством сравнения цифрового снимка экрана и/или участков цифрового снимка экрана с заданным контентом в базе данных, заполняемой посредством совмещения известных объектов и кластеров метаданных, причем цифровой снимок экрана сопоставляется с идентификатором сегмента из видео для извлечения списка объектов, связанных с сегментом видео, при этом используется подход с набором визуальных слов и наилучшие N потенциально подходящих изображений фильтруются и добавляются в базу данных;
c) сравнивают упомянутые один или более объектов с продуктами;
d) подбирают продукты, ассоциированные с этими одним или более объектами, при этом используется сверточная нейронная сеть (CNN), причем для верификации в отношении подобранных продуктов выполняется пространственная верификация; и
e) контактируют с наблюдателем с помощью рекламного материала, относящегося к подобранным продуктам;
при этом после приема упомянутого запроса назначаются кластеры визуальных слов.
6. Способ по п. 5, в котором база данных заполняется заданным контентом с использованием поискового робота.
7. Способ по п. 5, в котором для "живого" или потокового видео используется добавление контента второго экрана.
8. Способ по п. 5, в котором этап контактирования с наблюдателем с помощью рекламного материала, относящегося к идентифицированным продуктам, включает в себя этап, на котором отображают рекламное объявление и/или предоставляют гиперссылку на веб-сайт или видео.
9. Система для генерирования взаимосвязей между объектами на видео с продуктами в базе данных продуктов, содержащая:
компьютеризированную сеть и систему, которая локальным или удаленным образом предоставляется пользователю или группам пользователей посредством приложения с пользовательским интерфейсом;
модуль для обнаружения и сохранения медиаконтента локально или на сервере;
модуль для передачи медиаконтента в процессор, удаленный или серверный, для приема метаданных и/или визуальных признаков;
модуль для передачи медиаконтента в процессор, удаленный или серверный, для извлечения метаданных и визуальных признаков;
средство для приема от одного или более пользователей ввода в виде цифрового изображения, которое получено из видео и которое включает в себя визуальные признаки;
модуль, выполненный с возможностью реализации нижеследующего:
идентификация визуальных признаков на цифровом изображении и корреляция визуальных признаков с объектами и/или группами соответствующих продуктов в базе данных, причем база данных заполняется заданным контентом посредством совмещения известных объектов и/или групп соответствующих продуктов и кластеров метаданных, при этом для идентификации визуальных признаков и корреляции визуальных признаков с объектами и/или группами соответствующих продуктов в базе данных используется подход с набором визуальных слов;
при этом цифровое изображение сопоставляется с идентификатором сегмента для извлечения списка объектов и/или групп соответствующих продуктов, связанных с сегментом видео; и
анализ визуальных признаков и метаданных цифрового изображения для корреляции визуальных признаков с объектами и/или группами соответствующих продуктов с использованием сверточной нейронной сети (CNN), при этом для верификации в отношении совпадающих объектов и/или групп соответствующих продуктов выполняется пространственная верификация, и
сетевая служба, которая рассылает информацию об объектах и/или группах соответствующих продуктов пользователю и/или группам пользователей;
при этом после приема ввода назначаются кластеры визуальных слов.
10. Система по п. 9, при этом информация об объектах и/или группах соответствующих продуктов включает в себя рекламные объявления.
11. Система по п. 9, при этом информация об объектах и/или группах соответствующих продуктов включает в себя гиперссылку или контент, к которым можно осуществлять доступ через Интернет.
RU2018142028A 2016-09-08 2017-09-07 Обнаружение объектов из запросов визуального поиска RU2729956C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662384855P 2016-09-08 2016-09-08
US62/384,855 2016-09-08
PCT/SG2017/050449 WO2018048355A1 (en) 2016-09-08 2017-09-07 Object detection from visual search queries

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018142028A true RU2018142028A (ru) 2020-05-29
RU2018142028A3 RU2018142028A3 (ru) 2020-06-26
RU2729956C2 RU2729956C2 (ru) 2020-08-13

Family

ID=61562210

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018142028A RU2729956C2 (ru) 2016-09-08 2017-09-07 Обнаружение объектов из запросов визуального поиска

Country Status (9)

Country Link
US (1) US10769444B2 (ru)
EP (1) EP3472755A4 (ru)
JP (1) JP2019531547A (ru)
KR (1) KR20190052028A (ru)
CN (1) CN109906455A (ru)
MY (1) MY198128A (ru)
RU (1) RU2729956C2 (ru)
SG (1) SG11201809634TA (ru)
WO (1) WO2018048355A1 (ru)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011069234A1 (en) 2009-12-10 2011-06-16 Royal Bank Of Canada Synchronized processing of data by networked computing resources
US9940670B2 (en) 2009-12-10 2018-04-10 Royal Bank Of Canada Synchronized processing of data by networked computing resources
KR101976656B1 (ko) 2011-01-18 2019-05-09 에이치에스엔아이 엘엘씨 미디어 데이터에 있는 아이템을 인식하고 이와 관련된 정보를 전달하기 위한 시스템 및 방법
US10939182B2 (en) * 2018-01-31 2021-03-02 WowYow, Inc. Methods and apparatus for media search, characterization, and augmented reality provision
US10814235B2 (en) * 2018-02-08 2020-10-27 Sony Interactive Entertainment Inc. Vector-space framework for evaluating gameplay content in a game environment
US11275833B2 (en) * 2018-05-10 2022-03-15 Endgame, Inc. System and method for detecting a malicious file using image analysis prior to execution of the file
US11605227B2 (en) * 2018-09-04 2023-03-14 Pandoodle Corporation Method and system for dynamically analyzing, modifying, and distributing digital images and video
WO2020064988A1 (en) * 2018-09-27 2020-04-02 Deepmind Technologies Limited Scalable and compressive neural network data storage system
US11080358B2 (en) 2019-05-03 2021-08-03 Microsoft Technology Licensing, Llc Collaboration and sharing of curated web data from an integrated browser experience
US11386144B2 (en) * 2019-09-09 2022-07-12 Adobe Inc. Identifying digital attributes from multiple attribute groups within target digital images utilizing a deep cognitive attribution neural network
US10963702B1 (en) * 2019-09-10 2021-03-30 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and system for video segmentation
US11049176B1 (en) 2020-01-10 2021-06-29 House Of Skye Ltd Systems/methods for identifying products within audio-visual content and enabling seamless purchasing of such identified products by viewers/users of the audio-visual content
CN111259843B (zh) * 2020-01-21 2021-09-03 敬科(深圳)机器人科技有限公司 基于视觉稳定特征分类配准的多媒体导航仪测试方法
KR102522989B1 (ko) * 2020-02-28 2023-04-18 주식회사 아토맘코리아 멀티미디어 콘텐츠 내 상품 정보 제공 장치 및 방법
KR102415366B1 (ko) * 2020-04-02 2022-07-01 네이버 주식회사 서로 다른 모달의 피처를 이용한 복합 랭킹 모델을 통해 연관 이미지를 검색하는 방법 및 시스템
KR102395876B1 (ko) 2020-04-14 2022-05-10 빅베이스 주식회사 딥러닝을 이용하여 유사한 이미지를 필터링할 수 있는 상품 분류 시스템 및 방법
US11589124B1 (en) * 2020-04-14 2023-02-21 Worldpay Limited Methods and systems for seamlessly transporting objects between connected devices for electronic transactions
US20220044298A1 (en) * 2020-08-05 2022-02-10 Foodspace Technology, LLC Method and Apparatus for Extracting Product Attributes from Packaging
US11620829B2 (en) 2020-09-30 2023-04-04 Snap Inc. Visual matching with a messaging application
US11341728B2 (en) 2020-09-30 2022-05-24 Snap Inc. Online transaction based on currency scan
US11386625B2 (en) * 2020-09-30 2022-07-12 Snap Inc. 3D graphic interaction based on scan
RU2754199C1 (ru) * 2020-11-20 2021-08-30 Акционерное Общество "Вьюэво" Способ электронной коммерции через общественную вещательную среду
GB2604851A (en) * 2021-02-12 2022-09-21 Tekkpro Ltd A system for accessing a web page
US11893792B2 (en) * 2021-03-25 2024-02-06 Adobe Inc. Integrating video content into online product listings to demonstrate product features
CN113313516A (zh) * 2021-05-26 2021-08-27 广州长盛科技有限公司 基于音视频平台的成本核算方法
US11816174B2 (en) 2022-03-29 2023-11-14 Ebay Inc. Enhanced search with morphed images
CN114494982B (zh) * 2022-04-08 2022-12-20 华夏文广传媒集团股份有限公司 一种基于人工智能的直播视频大数据精准推荐方法及系统
CN114880517A (zh) * 2022-05-27 2022-08-09 支付宝(杭州)信息技术有限公司 用于视频检索的方法及装置

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080177640A1 (en) * 2005-05-09 2008-07-24 Salih Burak Gokturk System and method for using image analysis and search in e-commerce
US7702681B2 (en) * 2005-06-29 2010-04-20 Microsoft Corporation Query-by-image search and retrieval system
US7747070B2 (en) * 2005-08-31 2010-06-29 Microsoft Corporation Training convolutional neural networks on graphics processing units
US9195898B2 (en) * 2009-04-14 2015-11-24 Qualcomm Incorporated Systems and methods for image recognition using mobile devices
US20110082735A1 (en) * 2009-10-06 2011-04-07 Qualcomm Incorporated Systems and methods for merchandising transactions via image matching in a content delivery system
US8463100B2 (en) * 2009-11-05 2013-06-11 Cosmo Research Company Limited System and method for identifying, providing, and presenting content on a mobile device
CN102063436A (zh) 2009-11-18 2011-05-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种利用终端获取图像实现商品信息搜索的系统及方法
US20120238254A1 (en) * 2011-03-17 2012-09-20 Ebay Inc. Video processing system for identifying items in video frames
US9355330B2 (en) * 2011-04-12 2016-05-31 National University Of Singapore In-video product annotation with web information mining
JP2012248070A (ja) * 2011-05-30 2012-12-13 Sony Corp 情報処理装置、メタデータ設定方法、及びプログラム
US8625887B2 (en) * 2011-07-13 2014-01-07 Google Inc. Systems and methods for matching visual object components
US10650442B2 (en) * 2012-01-13 2020-05-12 Amro SHIHADAH Systems and methods for presentation and analysis of media content
US8595773B1 (en) * 2012-07-26 2013-11-26 TCL Research America Inc. Intelligent TV shopping system and method
US20140100993A1 (en) * 2012-10-04 2014-04-10 Rico Farmer Product Purchase in a Video Communication Session
CN103020172B (zh) * 2012-11-28 2015-08-19 北京京东世纪贸易有限公司 一种利用视频信息搜索物品的方法和装置
US9560415B2 (en) * 2013-01-25 2017-01-31 TapShop, LLC Method and system for interactive selection of items for purchase from a video
US9323785B2 (en) * 2013-03-06 2016-04-26 Streamoid Technologies Private Limited Method and system for mobile visual search using metadata and segmentation
US9183583B2 (en) 2013-05-13 2015-11-10 A9.Com, Inc. Augmented reality recommendations
US10999637B2 (en) * 2013-08-30 2021-05-04 Adobe Inc. Video media item selections
US20150296250A1 (en) 2014-04-10 2015-10-15 Google Inc. Methods, systems, and media for presenting commerce information relating to video content
CN105373938A (zh) 2014-08-27 2016-03-02 阿里巴巴集团控股有限公司 识别视频图像中的商品和展示其信息的方法、装置及系统
JP6273386B2 (ja) * 2015-02-24 2018-01-31 ビセンゼ・ピーティーイー・リミテッド 関連するメディアコンテントを識別するための方法及びシステム
CN104715023B (zh) 2015-03-02 2018-08-03 北京奇艺世纪科技有限公司 基于视频内容的商品推荐方法和系统
CN104967885B (zh) 2015-03-27 2019-01-11 哈尔滨工业大学深圳研究生院 一种基于视频内容感知的广告推荐方法及系统
US10440435B1 (en) * 2015-09-18 2019-10-08 Amazon Technologies, Inc. Performing searches while viewing video content
US9959468B2 (en) * 2015-11-06 2018-05-01 The Boeing Company Systems and methods for object tracking and classification
CN105868238A (zh) * 2015-12-09 2016-08-17 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 信息处理方法及装置
CA3028710A1 (en) * 2016-06-23 2017-12-28 Capital One Services, Llc Systems and methods for automated object recognition

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190052028A (ko) 2019-05-15
WO2018048355A9 (en) 2018-04-05
WO2018048355A1 (en) 2018-03-15
MY198128A (en) 2023-08-04
US10769444B2 (en) 2020-09-08
RU2729956C2 (ru) 2020-08-13
EP3472755A1 (en) 2019-04-24
CN109906455A (zh) 2019-06-18
SG11201809634TA (en) 2018-11-29
US20190362154A1 (en) 2019-11-28
RU2018142028A3 (ru) 2020-06-26
EP3472755A4 (en) 2020-02-19
JP2019531547A (ja) 2019-10-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018142028A (ru) Обнаружение объектов из запросов визуального поиска
JP2019531547A5 (ru)
US10779037B2 (en) Method and system for identifying relevant media content
US9560323B2 (en) Method and system for metadata extraction from master-slave cameras tracking system
US9323785B2 (en) Method and system for mobile visual search using metadata and segmentation
CN108694223B (zh) 一种用户画像库的构建方法及装置
US9798980B2 (en) Method for inferring latent user interests based on image metadata
ES2648368B1 (es) Recomendación de vídeo con base en el contenido
CN106202475B (zh) 一种视频推荐列表的推送方法及装置
US8805123B2 (en) System and method for video recognition based on visual image matching
KR20130105542A (ko) 이미지들 또는 이미지 시퀀스들에서의 객체 식별
US9449231B2 (en) Computerized systems and methods for generating models for identifying thumbnail images to promote videos
KR102299960B1 (ko) 영상과 관련된 키워드를 추천하는 장치 및 방법
CN114467125B (zh) 使用面部识别从视频内容中获取艺术家图像
JP6395296B2 (ja) 視聴者注目情報提供システム、並びに情報提供装置及びそのプログラム
JP2019083532A (ja) 画像処理システム、画像処理方法および画像処理プログラム
US20130138505A1 (en) Analytics-to-content interface for interactive advertising
US10587922B2 (en) System and method for providing viewership measurement of a particular location for digital-out-of-home media networks
Turov et al. Digital signage personalization through analysis of the visual information about viewers
GB2562814B (en) Method and system for identifying relevant media content
CN109842817B (zh) 关联分析视频关键内容的方法、装置和系统
US20130138493A1 (en) Episodic approaches for interactive advertising
JP2022051069A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
TH1901000327A (th) การตรวจจับวัตถุจากคำถามค้นหาภาพ