【手続補正書】
【提出日】平成27年8月17日(2015.8.17)
【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】
１または複数のコンピューティングシステムによって、
写真から１または複数の特徴を抽出する工程と、
前記写真に対して、１または複数のユーザが該写真と相互作用する確率を表すエンゲージメトリックを抽出済みの前記１または複数の特徴に基づいて計算する工程と、
前記エンゲージメトリックに基づいて前記写真に１または複数のポリシーを適用する工程と、を備える方法。
【請求項２】
前記エンゲージメトリックは特定のユーザに固有である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記エンゲージメトリックは複数のユーザに一般化されている、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記写真と相互作用することは、前記写真を閲覧すること、前記写真についてコメントすること、および前記写真について「いいね」と表明することのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、
前記写真に１または複数の画像オブジェクト認識アルゴリズムを適用する工程と、
前記１または複数のアルゴリズムによって、１または複数の画像オブジェクトを検出する工程と、
検出済みの各オブジェクトに対して、前記写真を、該検出済みのオブジェクトをソーシャルグラフにおいて表すオブジェクトノードに関連付ける工程と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、
前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程と、
前記１または複数のアルゴリズムによって、１または複数の顔を検出する工程と、
検出済みの各顔に対して、前記写真を、該検出済みの顔をソーシャルグラフにおいて表すユーザノードに関連付ける工程と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの顔の数である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、前記写真に１または複数の性別認識アルゴリズムを適用する工程を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における人物の性別である、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの笑顔の数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、前記写真に１または複数の画像認識アルゴリズムを適用する工程を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの人物間の距離である、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの顔についての大きさである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記１または複数の特徴を抽出する工程は、前記写真に１または複数の画像認識アルゴリズムを適用する工程を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの、カメラを見ている人物の数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１または複数の特徴は、前記写真が撮影された時刻を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記１または複数の特徴は、前記写真が撮影されたロケーションを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記１または複数の特徴は、前記写真を撮影したデバイスの種類を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記エンゲージメトリックを計算する工程は、
抽出済みの前記１または複数の特徴のそれぞれに、実際の関りに基づいてそれぞれリアルタイムで実質的に調整される重みを割り当てる工程と、
割り当てられた前記重みを使用して重み付き平均を計算する工程と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記重みはベイズ確率関数によって割り当てられる、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
非一時的コンピュータ可読媒体であって、
１または複数のコンピューティングシステムによって実行されると、
１または複数の特徴を写真から抽出する工程と、
前記写真に対して、１または複数のユーザが該写真と相互作用する確率を表すエンゲージメトリックを抽出済みの前記１または複数の特徴に基づいて計算する工程と、
前記エンゲージメトリックに基づいて前記写真に１または複数のポリシーを適用する工程と、が行われるように構成される命令を含む、媒体。
【請求項１９】
前記エンゲージメトリックは特定のユーザに固有である、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２０】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の画像オブジェクト認識アルゴリズムを適用する工程と、
前記１または複数のアルゴリズムによって、１または複数の画像オブジェクトを検出する工程と、
検出済みの各オブジェクトに対して、前記写真を、該検出済みのオブジェクトをソーシャルグラフにおいて表すオブジェクトノードに関連付ける工程と、が行われるように構成される命令を含む、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２１】
前記エンゲージメトリックは特定のユーザに固有である、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２２】
前記エンゲージメトリックは複数のユーザに一般化されている、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２３】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程と、
前記１または複数のアルゴリズムによって、１または複数の顔を検出する工程と、
検出済みの各顔に対して、前記写真を、該検出済みの顔をソーシャルグラフにおいて表すユーザノードに関連付ける工程と、が行われるように構成される命令を含む、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２４】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程が行われるように構成される命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの顔の数である、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２５】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の性別認識アルゴリズムを適用する工程が行われるように構成される命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における人物の性別である、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２６】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程が行われるように構成される命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの笑顔の数である、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２７】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の画像認識アルゴリズムを適用する工程が行われるように構成される命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの人物間の距離である、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２８】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程が行われるように構成される命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの顔についての大きさである、請求項１８に記載の媒体。
【請求項２９】
１または複数の特徴を抽出するように構成される前記命令は、
前記写真に１または複数の画像認識アルゴリズムを適用する工程が行われるように構成される命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの、カメラを見ている人物の数である、請求項１８に記載の媒体。
【請求項３０】
前記１または複数の特徴は、前記写真が撮影された時刻を含む、請求項１８に記載の媒体。
【請求項３１】
前記１または複数の特徴は、前記写真が撮影されたロケーションを含む、請求項１８に記載の媒体。
【請求項３２】
前記１または複数の特徴は、前記写真を撮影したデバイスの種類を含む、請求項１８に記載の媒体。
【請求項３３】
前記エンゲージメトリックを計算するように構成される前記命令は、
抽出済みの前記１または複数の特徴のそれぞれに、実際の関りに基づいてそれぞれリアルタイムで実質的に調整される重みを割り当てる工程と、
割り当てられた前記重みを使用して重み付き平均を計算する工程と、が行われるように構成される命令を含む、請求項１８に記載の媒体。
【請求項３４】
前記重みはベイズ確率関数によって割り当てられる、請求項３３に記載の媒体。
【請求項３５】
１または複数のプロセッサと、
前記プロセッサによって実行可能な命令を含む、前記プロセッサに結合されているメモリと、を備え、前記命令が実行されると、
写真から１または複数の特徴を抽出する工程と、
前記写真に対して、１または複数のユーザが該写真と相互作用する確率を表すエンゲージメトリックを抽出済みの前記１または複数の特徴に基づいて計算する工程と、
前記エンゲージメトリックに基づいて前記写真に１または複数のポリシーを適用する工程と、が行われるように前記プロセッサが構成される、システム。
【請求項３６】
前記エンゲージメトリックは特定のユーザに固有である、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記エンゲージメトリックは複数のユーザに一般化されている、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３８】
前記写真と相互作用することは、前記写真を閲覧すること、前記写真についてコメントすること、および前記写真について「いいね」と表明することのうちの１つ以上を含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３９】
１または複数の特徴を抽出する前記命令は、
前記写真に１または複数の画像オブジェクト認識アルゴリズムを適用する工程と、
前記１または複数のアルゴリズムによって、１または複数の画像オブジェクトを検出する工程と、
検出済みの各オブジェクトに対して、前記写真を、該検出済みのオブジェクトをソーシャルグラフにおいて表すオブジェクトノードに関連付ける工程と、を行う命令を含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４０】
前記１または複数の特徴を抽出する前記命令は、
前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程と、
前記１または複数のアルゴリズムによって、１または複数の顔を検出する工程と、
検出済みの各顔に対して、前記写真を、該検出済みの顔をソーシャルグラフにおいて表すユーザノードに関連付ける工程と、を行う命令を含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４１】
前記１または複数の特徴を抽出する前記命令は、前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程を行う命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの顔の数である、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４２】
前記１または複数の特徴を抽出する前記命令は、前記写真に１または複数の性別認識アルゴリズムを適用する工程を行う命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における人物の性別である、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４３】
前記１または複数の特徴を抽出する前記命令は、前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程を行う命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの笑顔の数である、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４４】
前記１または複数の特徴を抽出する前記命令は、前記写真に１または複数の画像認識アルゴリズムを適用する工程を行う命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの人物間の距離である、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４５】
前記１または複数の特徴を抽出する前記命令は、前記写真に１または複数の顔認識アルゴリズムを適用する工程を行う命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの顔についての大きさである、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４６】
前記１または複数の特徴を抽出する前記命令は、前記写真に１または複数の画像認識アルゴリズムを適用する工程を行う命令を含み、前記１または複数の特徴のうちの１つは、前記写真における検出済みの、カメラを見ている人物の数である、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４７】
前記１または複数の特徴は、前記写真が撮影された時刻を含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４８】
前記１または複数の特徴は、前記写真が撮影されたロケーションを含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４９】
前記１または複数の特徴は、前記写真を撮影したデバイスの種類を含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項５０】
前記エンゲージメトリックを計算する前記命令は、
抽出済みの前記１または複数の特徴のそれぞれに、実際の関りに基づいてそれぞれリアルタイムで実質的に調整される重みを割り当てる工程と、
割り当てられた前記重みを使用して重み付き平均を計算する工程と、を行う命令を含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項５１】
前記重みはベイズ確率関数によって割り当てられる、請求項５０に記載のシステム。