【手続補正書】
【提出日】平成23年5月20日(2011.5.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューティングデバイスによって実行される、Ｗｅｂページの広告イメージを識別する方法であって、
前記方法は、
Ｗｅｂページのトレーニングイメージを提供するステップであって、該提供されたそれぞれのトレーニングイメージはＷｅｂページによって参照される、ステップと、
前記イメージに広告イメージまたは非広告イメージのラベルを付けるステップと、
前記トレーニングイメージの各々についての特徴ベクトルを生成するステップであって、前記特徴ベクトルは、前記イメージのＷｅｂページから導き出されたビジュアルレイアウトフィーチャおよび前記イメージのコンテンツから導き出されたコンテンツフィーチャを含み、該コンテンツフィーチャは、前記イメージのコンテンツの異なるカラーの数、前記イメージがハイコントラストであるか否かの表示、および前記イメージがフォトグラフであるか否かの表示を含むグループから選択される、ステップと、
前記特徴ベクトルおよび前記イメージのラベルを使用してバイナリクラシファイアをトレーニングするステップと、
前記イメージについての特徴ベクトルを生成し、トレーニングしたバイナリクラシファイアを前記イメージの前記生成された特徴ベクトルに適用することによって前記イメージを広告イメージまたは非広告イメージとして分類するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
イメージを広告イメージおよび非広告イメージとして分類するために関連フィーチャを学習するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記学習するステップは、アダプティブブースティング手法を適用して、各々の弱いクラシファイアがフィーチャに対応している弱いクラシファイアのウエイトを学習すること、およびそのウエイトが広告イメージを非広告イメージから区別するのに有効であることを示しているフィーチャを関連フィーチャとして選択することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
イメージのフィーチャは、ビジュアルレイアウトフィーチャおよびコンテンツフィーチャを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ビジュアルレイアウトフィーチャは、イメージの上部、右側および左側の座標、イメージの中心の座標、イメージの幅、イメージと同じ右座標をもつＷｅｂページのイメージの数、イメージと同じ上部座標をもつＷｅｂページのイメージの数、イメージと同じ右座標および同じ幅をもつＷｅｂページのイメージの数、およびイメージと同じ上部座標および同じ高さをもつＷｅｂページのイメージの数を含むグループから選択されたフィーチャを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記コンテンツフィーチャは、イメージのサイズ、およびイメージのグレイが占める割合を含むグループから選択されたフィーチャを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
イメージのフィーチャは、ハイパーリンクから導き出されたフィーチャをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項８】
バイナリクラシファイアは、サポートベクターマシンを使用してトレーニングされることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
アダプティブブースティング手法を適用して、各々の弱いクラシファイアがフィーチャに対応している弱いクラシファイアのウエイトを学習し、そのウエイトが広告イメージを非広告イメージから区別するのに有効であることを示しているフィーチャを関連フィーチャとして選択することによってイメージを広告イメージおよび非広告イメージとして分類するために関連フィーチャを学習することをさらに含み、
イメージのフィーチャは、ビジュアルレイアウトフィーチャおよびコンテンツフィーチャを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
特徴ベクトルに含められるイメージのフィーチャは、候補フィーチャを使用してクラシファイアをトレーニングし、前記クラシファイアによって最も重く重み付けされたフィーチャを関連フィーチャとして選択することによって学習されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
Ｗｅｂページのイメージを広告イメージまたは非広告イメージとして分類するバイナリクラシファイアを生成する方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ実行可能命令を格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ実行可能命令は、実行される時に、
トレーニングＷｅｂページを提供するステップと、
前記トレーニングＷｅｂページのイメージを識別するステップと、
イメージが広告イメージであるのか、または非広告イメージであるのかを示す、前記イメージについてのラベルを受信するステップと、
前記識別されたイメージの各々についての特徴ベクトルを生成するステップであって、前記特徴ベクトルは、前記Ｗｅｂページ上のイメージのビジュアルレイアウトフィーチャおよび前記イメージのコンテンツにアクセスすることによって前記イメージのコンテンツから導き出されたコンテンツフィーチャを含み、前記コンテンツフィーチャは、前記イメージのアスペクト比、イメージフォーマット、前記イメージがフォトグラフであるかグラフィックであるかの表示、前記イメージのサイズ、前記イメージの異なるカラーの数、前記イメージのグレイエリアが占める割合、および前記イメージがハイコントラストであるかどうかの表示を含むグループから選択される、ステップと、
前記特徴ベクトルおよび前記イメージのラベルを使用してバイナリクラシファイアをトレーニングするステップであって、該トレーニングするステップは、イメージを分類する際に使用されるフィーチャのウエイトを識別する、ステップと
を含む方法をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】
イメージについての特徴ベクトルを生成し、トレーニングしたバイナリクラシファイアを前記イメージの前記生成された特徴ベクトルに適用することによってイメージを広告イメージまたは非広告イメージとして分類するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１３】
イメージを広告イメージおよび非広告イメージとして分類する関連フィーチャを学習するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１４】
前記学習するステップは、アダプティブブースティング手法を適用して、フィーチャに固有の弱いクラシファイアのウエイトを学習すること、およびそのウエイトが広告イメージを非広告イメージと区別するのに有効であることを示している弱いクラシファイアのフィーチャを関連フィーチャとして選択することを含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１５】
イメージのフィーチャは、コンテンツフィーチャを含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
バイナリクラシファイアは、サポートベクターマシンを使用してトレーニングされることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１７】
イメージを広告イメージまたは非広告イメージとして分類する際に使用されるＷｅｂページのイメージのフィーチャを識別するコンピューティングデバイスであって、
Ｗｅｂページのイメージを検索し、前記Ｗｅｂページの検索されたイメージについての特徴ベクトルをトレーニングデータストアに格納するコンポーネントであって、前記検索されたイメージは、広告イメージまたは非広告イメージとラベル付けされ、前記特徴ベクトルは、前記イメージのＷｅｂページから導き出されたビジュアルレイアウトコンテンツおよび前記検索されたイメージのコンテンツにアクセスすることによって前記検索されたイメージのコンテンツから導き出されたコンテンツフィーチャを含む候補フィーチャを含み、前記コンテンツフィーチャは、前記イメージのアスペクト比、イメージフォーマット、前記イメージがフォトグラフであるかグラフィックであるかの表示、前記イメージのサイズ、前記イメージの異なるカラーの数、前記イメージのグレイエリアが占める割合、および前記イメージがハイコントラストであるかどうかの表示を含むグループから選択される、コンポーネントと、
前記トレーニングデータストアの候補フィーチャおよびラベルをもつ前記特徴ベクトルを使用してバイナリクラシファイアをトレーニングするコンポーネントと、
そのウエイトが広告イメージと非広告イメージとを区別するのに有効であると示している候補フィーチャを、イメージを分類する際に使用するフィーチャとして選択するコンポーネントと
を備えたことを特徴とするコンピューティングデバイス。
【請求項１８】
選択したフィーチャを使用してイメージを広告イメージおよび非広告イメージとして分類するようにバイナリクラシファイアをトレーニングするコンポーネントをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１９】
候補フィーチャを使用してトレーニングされるクラシファイアは、アダプティブブースティング手法を使用してトレーニングされ、選択したフィーチャを使用してトレーニングされるバイナリクラシファイアはサポートベクターマシン手法を使用してトレーニングされることを特徴とする請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２０】
イメージについての選択したフィーチャの特徴ベクトルを生成し、トレーニングしたバイナリクラシファイアを前記イメージの前記生成した特徴ベクトルに適用することによってイメージを広告イメージまたは非広告イメージとして分類するコンポーネントをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載のコンピューティングデバイス。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
収入増加の可能性を向上させるために、Ｗｅｂページのプロバイダは、Ｗｅｂページを広告で一杯にすることがある。しかし、Ｗｅｂページが広告で一杯になると、負の結果が生じるおそれがある。例えば、ハンドヘルドパーソナルコンピュータやセルフォン、ＰＤＡ（personal digital assistant）などのモバイルデバイスがインターネットにアクセスする方法としてますます普及している。残念ながら、これらのモバイルデバイスを使用してユーザが多数の広告を含むＷｅｂページにアクセスするときの経験は満足されるものではなかった。第一に、これらのモバイルデバイスは表示域が小さいため、多数の広告を含むＷｅｂページをこのような小さな表示域に効果的に表示することが困難になっている。第二に、これらのモバイルデバイスは、通信リンク（例えば、セルフォンネットワーク経由の）が比較的低速であるのが代表的であるため、アクセスしたＷｅｂページが広告で一杯になっているときそのＷｅｂページをダウンロードするのに容認し得ない程の長時間を要することがある。第三に、モバイルデバイスはコンピューティングパワーに制約があるため、広告で一杯になったＷｅｂページをレンダリングすることも、容認し得ない程の長時間を要することがある。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
図１は、一実施形態における分類システムのコンポーネントを示すブロック図である。分類システム１１０は、通信リンク１３０を介してＷｅｂサーバ１４０、検索エンジンクローラ（crawler）１５０、モバイルデバイスサーバ１６０、およびユーザコンピューティングデバイス１７０に接続されている。Ｗｅｂサーバは、検索エンジンクローラによってクローリングされ、ユーザコンピューティングデバイスによってアクセスされるＷｅｂページにサービスを提供している。モバイルデバイスサーバ１６０はモバイルデバイスへＷｅｂページのサービスを提供している。分類システム１１０は、トレーニングイメージストア１１１、トレーニングデータストア１１２、関連フィーチャストア１１３、および分類ウエイトストア１１４を備えている。トレーニングイメージストア１１１は、バイナリクラシファイアをトレーニングするために使用されるイメージを含むＷｅｂページを収めている。トレーニングデータストア１１２は、トレーニングイメージストア１１１のイメージに対する特徴ベクトルとラベルを収めている。特徴ベクトルはすべての候補フィーチャを含んでいることがある。関連フィーチャストア１１３は、フィーチャ特定フェーズ期間に関連があると判断された候補フィーチャの表示を収めている。分類ウエイトストア１１４は、トレーニングされたバイナリクラシファイアを表すウエイトを収めている。