RU2018142028A - Обнаружение объектов из запросов визуального поиска - Google Patents
Обнаружение объектов из запросов визуального поиска Download PDFInfo
- 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
Links
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 8
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims 6
- 239000000463 material Substances 0.000 claims 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims 2
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 claims 1
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 or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs
- H04N21/44008—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
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.
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)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AU2010330629B2 (en) | 2009-12-10 | 2015-11-05 | 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 |
EP2652638B1 (en) | 2011-01-18 | 2020-07-29 | Hsni, Llc | System and method for recognition of items in media data and delivery of information related thereto |
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 |
EP3847811A4 (en) * | 2018-09-04 | 2022-05-25 | Pandoodle Corporation | METHOD AND SYSTEM FOR DYNAMIC ANALYSIS, MODIFICATION AND DISTRIBUTION OF 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 |
US11589124B1 (en) | 2020-04-14 | 2023-02-21 | Worldpay Limited | Methods and systems for seamlessly transporting objects between connected devices for electronic transactions |
KR102395876B1 (ko) | 2020-04-14 | 2022-05-10 | 빅베이스 주식회사 | 딥러닝을 이용하여 유사한 이미지를 필터링할 수 있는 상품 분류 시스템 및 방법 |
WO2022031999A1 (en) * | 2020-08-05 | 2022-02-10 | Foodspace Technology, LLC | Method and apparatus for extracting product attributes from packaging |
US11386625B2 (en) * | 2020-09-30 | 2022-07-12 | Snap Inc. | 3D graphic interaction based on scan |
US11341728B2 (en) | 2020-09-30 | 2022-05-24 | Snap Inc. | Online transaction based on currency scan |
US11620829B2 (en) | 2020-09-30 | 2023-04-04 | Snap Inc. | Visual matching with a messaging application |
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)
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 |
GB2506028B (en) * | 2011-04-12 | 2018-11-28 | Nat Univ 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 |
US10715862B2 (en) | 2015-02-24 | 2020-07-14 | Visenze Pte Ltd | Method and system for identifying relevant media content |
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 |
US10482345B2 (en) * | 2016-06-23 | 2019-11-19 | Capital One Services, Llc | Systems and methods for automated object recognition |
-
2017
- 2017-09-07 US US16/331,330 patent/US10769444B2/en active Active
- 2017-09-07 EP EP17849212.0A patent/EP3472755A4/en not_active Withdrawn
- 2017-09-07 KR KR1020197009533A patent/KR20190052028A/ko not_active Application Discontinuation
- 2017-09-07 SG SG11201809634TA patent/SG11201809634TA/en unknown
- 2017-09-07 MY MYPI2018001841A patent/MY198128A/en unknown
- 2017-09-07 CN CN201780057452.5A patent/CN109906455A/zh active Pending
- 2017-09-07 WO PCT/SG2017/050449 patent/WO2018048355A1/en unknown
- 2017-09-07 RU RU2018142028A patent/RU2729956C2/ru active
- 2017-09-07 JP JP2019513057A patent/JP2019531547A/ja active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018048355A9 (en) | 2018-04-05 |
SG11201809634TA (en) | 2018-11-29 |
WO2018048355A1 (en) | 2018-03-15 |
US10769444B2 (en) | 2020-09-08 |
RU2729956C2 (ru) | 2020-08-13 |
CN109906455A (zh) | 2019-06-18 |
MY198128A (en) | 2023-08-04 |
EP3472755A1 (en) | 2019-04-24 |
US20190362154A1 (en) | 2019-11-28 |
EP3472755A4 (en) | 2020-02-19 |
JP2019531547A (ja) | 2019-10-31 |
RU2018142028A3 (ru) | 2020-06-26 |
KR20190052028A (ko) | 2019-05-15 |
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 | |
CN110198432B (zh) | 视频数据的处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
US10579675B2 (en) | Content-based video recommendation | |
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 | |
CN107667389A (zh) | 使用数字标牌的目标广告 | |
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 | |
JP6496388B2 (ja) | 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 | |
US20130138505A1 (en) | Analytics-to-content interface for interactive advertising | |
Turov et al. | Digital signage personalization through analysis of the visual information about viewers | |
US20190037275A1 (en) | System and method for providing viewership measurement of a particular location for digital-out-of-home media networks | |
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 |