(57)【要約】【解決手段】ファイル、ストリーミングデータ、放送データ、光ディスク、もしくはその他の格納装置からのデジタル媒体コンテンツをインターネット上の情報に関連付けることができる。媒体コンテンツから抽出された識別子を使用して、その媒体コンテンツに関連するさらなる情報を取得するべくインターネット検索を方向付けることができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像ファイル内のオブジェクトの選択を受け取る段階と、
前記映像ファイルの複数の後続フレーム内で前記オブジェクトを探す段階と、
前記映像ファイルの１つの後続フレーム内で前記オブジェクトの存在を識別する段階と
を備える方法。
【請求項２】
前記映像ファイル外で前記オブジェクトについての追加的情報の検索を試みるべく前記オブジェクトの識別を使用する段階を備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
識別されたオブジェクトについてインターネット検索を実行する段階を備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記オブジェクトに対してテキスト名（ｔｅｘｔｕａｌ  ｎａｍｅ）を決定する段階を備える請求項２に記載の方法。
【請求項５】
画像検索を実行して画像検索結果に関連するテキストを見つけることにより前記テキスト名を決定する段階を備える請求項４に記載の方法。
【請求項６】
検索すべきオブジェクトをソーシャルネットワークから受け取る段階を備える請求項５に記載の方法。
【請求項７】
映像ファイル内でユーザーにより選択されたオブジェクトの識別を、当該オブジェクトについての他の情報とマッシュアップするべく使用する段階を備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コンピュータにより実行される、
映像ファイル内のオブジェクトの選択を受け取る命令と、
前記映像ファイルの複数の後続フレーム内で前記オブジェクトを探す命令と、前記映像ファイルの１つの後続フレーム内で前記オブジェクトの存在を識別する命令と
を格納するコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項９】
前記映像ファイル外で前記オブジェクトについての追加的情報を検索するべくオブジェクト識別を使用する命令をさらに格納する請求項８に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項１０】
識別されたオブジェクトについてインターネット検索を実行する命令をさらに格納する請求項９に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項１１】
前記オブジェクトに対してテキスト名を決定する命令をさらに格納する請求項９に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項１２】
画像検索を実行して画像検索結果に関連するテキストを見つけることにより前記テキスト名を決定する命令をさらに格納する請求項１１に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項１３】
検索すべきオブジェクトをソーシャルネットワークから受け取る命令をさらに格納する請求項１２に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項１４】
前記映像ファイル内でユーザーにより選択されたオブジェクトの識別を、当該オブジェクトについての他の情報とマッシュアップするべく使用する命令をさらに格納する請求項８に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項１５】
デジタル媒体コンテンツから、前記デジタル媒体コンテンツの特徴についての情報を収集する段階と、
前記情報を、前記デジタル媒体コンテンツに関連する他の情報をインターネットで検索するべく自動的に使用する段階と
を備える方法。
【請求項１６】
情報を収集する前記段階は、光ディスクからメタデータを抽出する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
情報を収集する前記段階は、媒体ファイルからメタデータを抽出する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
情報を収集する前記段階は、前記デジタル媒体コンテンツについてのデータを、前記デジタル媒体コンテンツに付随する制御ストリームから抽出する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
情報を収集する前記段階は、前記デジタル媒体コンテンツに表現されたオブジェクトの位置についての情報を取得するべく前記デジタル媒体コンテンツを分析する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
映像ストリーム内でオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析技術を使用する段階を備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２１】
映像ストリーム内でフレームを時間的に識別する段階を備える請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
フレームに表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく、前記フレーム内の位置を識別する段階を備える請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを自動的に識別して、前記オブジェクトについてインターネット上で検索を実行する段階を備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２４】
複数の基準に基づいてユーザーを識別し、当該識別の確実度を判定する段階を備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２５】
前記確実性レベルに基づいてリソースへのアクセスを制御する段階を備える請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
コンピュータにより実行される、
デジタル媒体コンテンツから、前記デジタル媒体コンテンツの特徴についての情報を探す命令と、
前記情報を、追加的情報をインターネットで検索するべく自動的に使用する命令と
を格納するコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項２７】
前記コンピュータ読み出し可能媒体は、光ディスクである請求項２６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項２８】
前記光ディスクは、デジタル多用途ディスクである請求項２７に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項２９】
前記光ディスクは、ブルーレイディスクである請求項２７に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３０】
前記デジタル媒体コンテンツについての情報を含むメタデータを抽出することにより情報を探す命令を備える請求項２６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３１】
前記デジタル媒体コンテンツについてのデータを、前記デジタル媒体コンテンツに付随する制御ストリームから抽出することにより情報を探す命令を備える請求項２６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３２】
前記デジタル媒体コンテンツに表現されたオブジェクトの位置についての情報を取得するべく前記デジタル媒体コンテンツを分析する命令をさらに備える請求項２６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３３】
映像ストリーム内のオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析を使用する命令をさらに格納する請求項２６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３４】
映像ストリーム内でフレームを時間的に識別する命令をさらに格納する請求項３３に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３５】
フレーム内に表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく、前記フレーム内の位置を識別する命令をさらに格納する請求項３４に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３６】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを自動的に識別し、前記オブジェクトについてインターネット上で検索を実行する命令をさらに格納する請求項２６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３７】
複数の基準に基づいてユーザーを識別し、その識別の確実度を判定する命令をさらに格納する請求項２６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３８】
前記識別の確実度がどの程度高いかによって、リソースへのアクセスを制御する命令をさらに格納する請求項３７に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項３９】
デジタル媒体コンテンツファイルを受け取る段階と、
前記デジタル媒体コンテンツファイル内で表示されたオブジェクトについてのユーザーの選択を受け取る段階と、
前記表示されたオブジェクトについての情報を自動的にインターネット検索する段階と
備える方法。
【請求項４０】
映像ストリーム内のオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析技術を使用する段階を備える請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
映像ストリーム内のフレームを示す時間的識別を受け取る段階を備える請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
フレーム内の位置を、前記フレーム内に表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく識別する段階を備える請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを自動的に識別し、前記オブジェクトの検索をインターネット上で自動的に実行する段階を備える請求項３９に記載の方法。
【請求項４４】
検索結果を、映像デジタル媒体コンテンツファイル内で識別されたオブジェクトにインデックスする段階を備える請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
コンピュータにより実行される、
デジタル媒体コンテンツファイルを受け取る命令と、
前記デジタル媒体コンテンツファイル内に表現されるオブジェクトについてのユーザーの選択を受け取る命令と、
前記オブジェクトについての情報のインターネット検索を自動的に実行する命令と
を格納するコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項４６】
映像ストリーム内のオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析技術を使用する命令をさらに格納する請求項４５に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項４７】
映像ストリーム内のフレームを示す時間的表示を受け取る命令をさらに格納する請求項４６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項４８】
フレーム内に表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく、前記フレーム内の位置を識別する命令をさらに格納する請求項４７に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項４９】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを識別し、前記オブジェクトの検索をインターネットで実行する命令をさらに格納する請求項４５に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項５０】
検索結果を、映像デジタル媒体コンテンツファイル内で識別されたオブジェクトにインデックスする命令をさらに格納する請求項４９に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項５１】
コンピュータのユーザーを識別するべく複数の技術を使用する段階と、
当該識別の確実度を判定する段階と
を備える方法。
【請求項５２】
前記確実度に基づいて、リソースへのアクセスを制御する段階を備える請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
複数の技術を使用する前記段階は、ユーザーを識別する受動的技術および能動的技術を使用する段階を有する請求項５１に記載の方法。
【請求項５４】
前記技術のそれぞれに対して確実度を割り当て、識別の前記確実度を判定するべく割り当てた前記確実度を使用する段階を備える請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
アクセスすべきリソースを判定し、アクセスすべき前記リソースに基づいて要求される確実度を判定し、コンピュータのユーザーを識別するべく、前記要求される確実度を、前記複数の技術により判定される前記確実度と比較する段階を備える請求項５１に記載の方法。
【請求項５６】
コンピュータにより実行される、
コンピュータのユーザーを識別するべく少なくとも２つの異なる識別技術を使用する命令と、
前記識別技術のそれぞれに確実性レベルを割り当てる命令と、
前記識別技術のそれぞれの前記確実度に基づいて、識別の確実性レベルを判定する命令と
を格納するコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項５７】
前記確実度に基づいて、リソースへのアクセスを制御する命令をさらに格納する請求項５６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項５８】
コンピュータのユーザーを識別するべく受動的技術および能動的技術を使用する命令をさらに格納する請求項５６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項５９】
前記識別技術のそれぞれに確実度を割り当て、前記識別の前記確実性レベルを判定するべく前記確実度を使用する命令をさらに格納する請求項５６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項６０】
アクセスすべきリソースを判定し、アクセスすべき前記リソースに基づいて要求される確実度を判定し、コンピュータのユーザーを識別するべく、前記要求される確実性レベルを、前記少なくとも２つの異なる識別技術により判定される前記確実度と比較する命令をさらに格納する請求項５６に記載のコンピュータ読み出し可能媒体。
【請求項６１】
パーソナルコンピュータと、
前記パーソナルコンピュータに結合されたストレージと、
前記パーソナルコンピュータに結合された媒体プレーヤーと、
を備え、
前記ストレージは、前記パーソナルコンピュータに、デジタル媒体コンテンツから、前記デジタル媒体コンテンツの特徴についての情報を収集させ、前記情報を、前記デジタル媒体コンテンツに関連する他の情報をインターネットで検索するべく自動的に使用させる命令を格納する
装置。
【請求項６２】
前記ストレージは、前記デジタル媒体コンテンツにおける映像ストリーム内のオブジェクトを識別する命令をさらに格納する請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
前記ストレージは、媒体ファイル内でユーザーにより選択されたオブジェクトを識別し、前記選択されたオブジェクトについての情報のインターネット検索を自動的に実行する命令をさらに格納する請求項６１に記載の装置。
【請求項６４】
前記ストレージは、前記パーソナルコンピュータのユーザーを識別するべく複数の異なる技術を使用する命令をさらに格納し、当該識別の確実度を判定する命令をさらに格納する請求項６１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、放送コンテンツ、インターネットコンテンツ、もしくはたとえばＤＶＤディスク等のその他の種類のコンテンツ等のデジタル媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のエンターテインメント媒体ソース、たとえば光ディスク等は、プロセッサーに基づいたシステムで再生され得るリッチメディアを提供する。プロセッサーに基づいたこの同じシステムが、インターネットコンテンツにもアクセスできる。これら２つのソースには違いがあるので、たいていのユーザーは、放送された映像、ＤＶＤ映画、ゲームソフト等の媒体コンテンツを、インターネットに基づくコンテンツとは無関係に見ることが一般的である。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
【図１】本発明の一実施形態の概略図である。
【図２】本発明の一実施形態のフローチャートである。
【図３】本発明の別の実施形態のフローチャートである。
【図４】本発明のさらに別の実施形態のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
図１を参照すると、システム１０は、インターネット１２に結合されたコンピュータ１４を備える。コンピュータ１４は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、セットトップボックス、テレビ、デジタルカメラ、ビデオカメラ、モバイルコンピュータ等を含むプロセッサーに基づいた様々な種類の従来の装置のいずれであってもよい。コンピュータ１４は、媒体プレーヤー１６に結合されてよい。媒体プレーヤーは、ゲーム、映画、もしくはその他の情報等の媒体コンテンツを格納し再生する任意の装置であってよい。例として、媒体プレーヤー１６は、磁気記憶装置、半導体記憶装置、またはＤＶＤもしくはブルーレイのプレーヤーであってよい。
【０００５】
コンピュータ１４に対応付けられたメモリ１８は、インターネットに基づくコンテンツを媒体プレーヤーに基づくコンテンツに統合するための多様なプログラム２０、４０、および５０を記憶してよい。メモリ１８は、たとえば、クラウドコンピューティングを利用する実施形態では、遠隔であってもよい。
【０００６】
いずれの２種類のコンテンツソースを統合してもよい。たとえば、放送されたコンテンツをインターネットコンテンツと統合してよい。同様に、いくつかの実施形態では、半導体、磁気、もしくは光ストレージからローカルに入手できるコンテンツをインターネットコンテンツと統合してよい。
【０００７】
一例として、媒体プレーヤー１６がデジタル多用途ディスクプレーヤーである場合を考える。当該プレーヤーは、ＤＶＤディスクもしくはブルーレイディスクを再生してよい。一般的に、このようなディスクは仕様により規定されている。これらの仕様では、ディスク上での情報の編成が規定されており、ディスクの格納内容についての情報を含む制御データゾーン（ＣＤＺ）について規定されている。通常、制御データゾーンは、自動のディスク識別処理が終了した直後に読み出される。たとえば、制御データゾーンは、ＤＶＤディスクの導入領域に含められている。制御データゾーンは、ディスクに格納されている映画もしくはその他のコンテンツについての情報を含んでいる。たとえば、制御データゾーンのビデオマネージャーは、ディスク上で得られるタイトルを含む。
【０００８】
たとえば、ディスク上で得られるタイトルについての情報等のメタデータをディスクから収集し、ディスクに格納されているコンテンツに基づいて表示されるアイテムに合理的な関連性を有するインターネット上の情報を検索する。つまり、ディスクの制御データゾーンからメタデータを収集し、関連する情報についてのインターネットに基づく検索を自動的に開始するべくメタデータを使用する。ソフトウェアにより関連する情報をフィルタリングして最も関連性が高い情報を見つけ出し、それをユーザーインターフェースに組み込んで、ディスクを再生する個人が選択して利用できるようにする。
【０００９】
収集されるメタデータは、サーチエンジンによるコンテンツの検索を支援するべく収集されるメタデータであってよい。別の例として、メタデータは、たとえば、人、話題、題材、行為者、現場等、いかなる種類の情報がコンテンツに表現されているかを示してコンテンツ内のオブジェクトの検索および／または内容の追跡を支援するべくコンテンツプロバイダーから提供されるデータであってよい。
【００１０】
たとえば、ディスクの再生の際には、関連するインターネットコンテンツがあることを示すアイコンを含めてよい。別のいくつかの場合では、インターネットコンテンツが利用可能であることを示すべく、重ね合わせ（ｏｖｅｒｌａｙ）を提供してよい。さらに別の例では、別のディスプレイを用いてインターネットコンテンツが利用可能であることを示してよい。別のディスプレイは、たとえば、コンピュータ１４に結合されてよい。したがって、別のディスプレイは、コンピュータ１４のモニターであってよく、別の例では、テレビシステムのリモートコントローラーであってよい。
【００１１】
一実施形態では、ＤＶＤプレーヤーのソフトウェア群に、ＤＶＤメタデータを収集してコンピュータがインターネットプロトコル接続して情報を収集できるようにするソフトウェアを加えてよい。ＤＶＤプレーヤーのソフトウェア群に加えられるソフトウェアは、一実施形態では、装置の製造元から受け取ったソフトウェア群の一部であってよい。別の実施形態では、ＤＶＤディスク上の、たとえばディスクの導入領域に含められたトリガーに反応してインターネットから自動的に収集されるアップデートであってもよい。さらに別の例では、ソフトウェアは、ディスクの導入領域に常駐してよく、または、ディスクの導入領域にあるコードに反応して取得されてもよい。
【００１２】
たとえば、ユーザーがＤＶＤディスクをインターネット接続されたプレーヤーに挿入したとき、たとえば、タイトル、俳優、サウンドトラック、監督、場面、場所、日付、もしくはプロデューサー等の関連メタデータをキーワードとして使用してインターネットを検索し、関連キーワードに対して最も関連性が高いと判断される題材を取得してよい。さらに、ユーザーの個人的なアーカイブを検索してもよい。得られた情報を所定の方法で連結して最も関連性が高い情報に到達できるようにする。たとえば、ディスクの日付を使用してディスク内の映画の俳優についての情報をフィルタリングし、現在再生されている特定の映画に対して最も関連性が高い俳優についての情報を取得してよい。
【００１３】
ヒューリスティクスもしくはその他のソフトウェアベースのツールを用いてインターネットコンテンツを分類してよい。得られた検索結果を、ＤＶＤメニューから直接的に、または、映画を再生しているときに視認できるウィジェットとして、または、さらに別の例では、別の関連インターフェースを介して、見られるようにしてよい。コンテンツに関連する検索結果を、たとえば、ラップトップ、電話、もしくはテレビ等の別の装置に移動させて見られるようにしてよい。
【００１４】
ディスクに含まれる情報は、たとえば、ＤＶＤのコンテンツを指し示すシリアルナンバー等のＤＶＤ識別子であってよく、インターネットサイトから、もしくはクラウドコンピューティングを利用してメタデータを収集するべく使用される。または、ディスクは、ディスク外およびＤＶＤプレーヤー外からメタデータを収集するべく使用されるＤＶＤシリアルナンバーに対するポインターだけを含んでもよい。
【００１５】
別の例としては、ユーザーベースのシステム１０から直接的に検索を実行する代わりに、検索機能をサービスプロバイダーもしくはリモートサーバーに委譲してよい。たとえば、抽出したメタデータをサービスプロバイダーに提供し、サービスプロバイダーは、検索を実行し、検索結果をえり抜き、最も意味のある情報をユーザーに返す。たとえば、Ｂ−ＤもしくはＢｌｕ−Ｒａｙディスクライブ等のサービスを利用して、ビデオディスクもしくはファイルから抽出されたメタデータに基づいてインターネットの検索を実行してよい。
【００１６】
いくつかの実施形態では、ディスクに基づいた格納装置を使用する代わりに、メモリに格納されているファイル、またはコンピュータ１４にストリーミングもしくは放送されているファイルからメタデータを抽出してよい。多様な方法でメタデータをファイルに関連付けてよい。たとえば、ファイルに関連付けられたヘッダーにメタデータを格納してよい。または、別のフィードもしくは別のデータとしてメタデータをファイルに付随させてよい。
【００１７】
同様に、ブルーレイディスクもしくはＤＶＤディスク等のディスクに関連して、メタデータは、ディスクの冒頭部の一領域、たとえば制御データゾーンに提供されてよい。別の例では、メタデータは、ディスク全体に分散させて、ディスク全体に分布するセクターに対応付けられたヘッダーに提供されてよい。別の実施形態では、関連するデータチャネルに格納されたビデオデータに関連付けられたメタデータを含む制御チャネルを設けることにより、ディスクの再生とリアルタイムでメタデータを提供してよい。
【００１８】
図２を参照して、本発明の一実施形態によると、ソフトウェア、ハードウェア、もしくはファームウェアを用いて媒体ソースを連動させてよい。ソフトウェアを用いる実施形態では、コンピュータにより実行可能な命令という形態のコード２０を、コンピュータ１４内のプロセッサーにより実行されるようにするべく、メモリ１８（図１）等のコンピュータ読み出し可能な媒体に格納してよい。半導体メモリ、光メモリ、磁気メモリ等の適切なストレージに格納されたコンピュータ読み出し可能な命令により、図２に示すコード２０を実装してよい。したがって、コンピュータ読み出し可能な媒体を使用して、命令を、プロセッサーにより実行されるまで格納してよい。
【００１９】
図２に示す手順は、ブロック２２に示されるように、挿入されたＤＶＤディスクもしくはブルーレイディスク上のコンテンツの識別情報を受け取ることにより開始してよい。この識別情報は、ディスク上に含まれる映画もしくは複数の映画の題名を含んでよい。ディスクからの、たとえば制御データゾーンからのメタデータを読み出してよい。ブロック２４に示されるように、例として、制御データゾーンに格納されるタイトル、俳優、およびその他の関連情報等の情報を、コンピュータ１４上で起動されるソフトウェアにより自動的に抽出してよい。
【００２０】
次に、ブロック２６に示されるように、同一のソフトウェア（もしくは別のソフトウェア）により、メタデータから取得したキーワードを用いてインターネット検索を自動的に行ってよい。ブロック２８に示されるように、検索結果を編成して表示してよい。
【００２１】
または、メタデータは、ビデオデータを含むチャネルに同期化されたディスク上の制御チャネルに存在してもよい。したがって、制御データは、物理的かつ時間的にビデオデータに関連付けられてよい。時間的かつ物理的に関連付けられた制御データは、ビデオデータチャネルから現在表示されているオブジェクトの識別メタデータを含んでよい。
【００２２】
検索結果は、ユーザーにより選択可能な形態で表示されてよい。ブロック３０に示されるように、ユーザーは、タイトルにより識別される、インターネットから取得された検索結果のリストのうちのいずれかを単にクリックするか、選択してよい。ブロック３２に示されるように、ユーザーにより選択されたアイテムを表示してよい。表示する際には、現在のディスプレイ内にピクチャー・イン・ピクチャー形態で表示したり、ＤＶＤコンテンツを表示している表示装置に接続された別の表示装置に表示して、２つの例を挙げられるようにしてもよい。
【００２３】
いくつかの実施形態によると、ビデオファイルから情報を抽出してもよい。特に、これらのビデオファイルに現れる人物もしくはオブジェクトのアイデンティティについての情報を抽出してよい。次に、この情報を用いてインターネット検索を実行し、当該人物もしくはオブジェクトについてのさらなる情報を取得してよい。当該情報は、当該人物もしくはオブジェクトについての追加的情報であってよく、もしくは表示されているビデオの中で閲覧者の興味に適う表示オブジェクトに関連する広告であってもよい。
【００２４】
一実施形態では、表示されるオブジェクトは、ビデオの中でプリコードされていてよい。そして、ユーザーが当該コードされたビデオ内オブジェクトの近傍でスクリーンをクリックもしくは接触したとき、当該オブジェクトが選択され、当該オブジェクトについての追加的情報のリクエストがなされてよい。オブジェクトが識別されると、当該識別情報を、当該識別されたオブジェクトもしくは人物についてのさらなる情報を取得するためのインターネット検索の方向付けとして用いてよい。
【００２５】
別の実施形態では、ビデオデータ内にプリコードされたそのような識別情報を設けず、代わりに、オブジェクトもしくは人物の識別をリアルタイムにオンザフライで実行する。これは、一例として、ビデオオブジェクト識別ソフトウェアを使用することにより実行してよい。
【００２６】
さらに別の例では、ユーザーのシステム１０は、ファイル内のオブジェクトを前もって識別し、識別したオブジェクトについての情報を記憶するビデオオブジェクト識別ソフトウェアツールによりファイルを自動的に処理してよい。
【００２７】
いくつかの実施形態では、各フレームの位置およびフレーム内の各領域を識別してよい。たとえば、あるフレームを別のフレームから識別するべく、連続した時間による識別子を設けてよい。これらの時間的識別子は、ビデオ全体を通して採番されてよく、または、ビデオの一部、たとえば、切り替わる場面間の部分、同一場面もしくは同一カット内の部分、または共通の特性を含む部分に特有であってもよい。これらの場合、場面を時間的に識別してもよい。
【００２８】
別の場合では、各フレームを時間により識別し、フレーム内の領域には位置識別子を用いてよい。たとえば、ＸおよびＹによるグリッドシステムを使用して、フレーム内の座標を識別し、次にこれらの座標を用いてフレーム内のオブジェクトを識別したり、オブジェクトをそれらの座標、およびビデオ全体におけるそれらの時間的対応に関連付けてよい。この情報により、オブジェクトを識別することができ、さらにオブジェクトがフレーム間を移動するとき追跡することができる。
【００２９】
別の例では、表示の中の、色（たとえば、チームのユニフォームの色）、ロゴ（たとえば、製品のロゴ、チームのロゴ、もしくはチームのユニフォーム）等の一意な特性に基づいてオブジェクトの追跡を実行してもよい。いくつかの場合では、追跡するオブジェクトの選択を自動化してもよい。たとえば、ユーザーの以前の行動に基づいて、ユーザーの興味に沿ったオブジェクトを識別して追跡してよい。または、興味に沿った話題もしくはオブジェクトを、当該ユーザーから独立して、ソーシャルネットワークにより識別してよい。ソーシャルネットワークの例としては、ソーシャルネットワーキングサイトが挙げられる。これらのオブジェクトもしくは話題を検索基準として認識し、追跡したオブジェクトという形態で、検索結果を、たとえばＥメールによりソーシャルネットワークのメンバーに自動的に提供してよい。
【００３０】
時間および位置に基づく情報を、媒体コンテンツに関連したメタデータとして記憶してよい。一例として、「ＩＳＯ／ＩＥＣ１３８１８−１（第３版２００７−１０−１５）のセクション２．１２」、または、スイス、ジュネーブの国際電気通信連合から入手できる「ＩＴＵ−Ｔ  Ｈ．２２２．０規格（３／２００４）情報技術−動画および関連するオーディオ情報システムの包括的符号化、修正：ＩＴＵ―Ｔ  Ｒｅｃ．Ｈ．１２２０．０／ＩＳＯ／．ＥＣ  １３８１８−１ストリームを介したＡＶＣビデオデータの転送」に記載されるようなメタデータサービスを利用してよい。
【００３１】
アプリケーションによって、ユーザーが、場面から場面へと、またフレームからフレームへと興味があるオブジェクトをより簡単に追跡できるようにしてよい。ビデオ映画オブジェクトの検出を、以下の２例のように、周知の時間差分法もしくは背景モデリングおよび背景除去技術を用いて行ってよい。たとえば、Ｃ．Ｒ．Ｗｒｅｎ、Ａ．Ａｚａｒｂａｙｅｊａｎｉ、Ｔ．Ｄａｒｒｅｌｌ、およびＡ．Ｐｅｎｔｌａｎｄ「Ｐｆｉｎｄｅｒ：Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｂｏｄｙ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、Ｖｏｌ．１９、Ｎｏ．７、７８０−７８５頁、１９９７年７月を参照。オブジェクトの追跡には、周知のモデルベース、領域ベース、輪郭ベース、および特徴ベースのアルゴリズムを用いてよい。Ｈｕ、Ｗ．、Ｔａｎ、Ｔ．、Ｗａｎｇ、Ｌ．、Ｍａｙｂａｎｋ  Ｓ．「Ａ  Ｓｕｒｖｅｙ  ｏｎ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ  ｏｆ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｍｏｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｂｅｈａｖｉｏｒ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、Ｍａｎ  ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｍａｔｉｃｓ、Ｖｏｌ．３４、Ｎｏ．３、２００４年８月。後続フレームもしくは場面における選択したオブジェクトの識別では、識別したオブジェクトにハイライト等のインジケーターを使用してよい。
【００３２】
別の例として、この識別によってその他の媒体ストリームを検索し、識別した人物もしくはオブジェクトを含む別のコンテンツを取得することができる。たとえば、いくつかのスポーツイベントでは、多数のカメラフィードがある。１つのフィードにおいてオブジェクトを選択した閲覧者は、当該識別した興味あるオブジェクトを現在含むカメラフィードに切り替えられる。たとえば、ゴルフトーナメントでは、それぞれのホールに多数のカメラが存在する。しかし、特定のゴルファーに興味がある閲覧者を、当該興味があるオブジェクトもしくは人物を現在表示しているカメラフィードからカメラフィードへと切り替えることができる。
【００３３】
最後に、識別した人物もしくはオブジェクトに基づいてインターネット検索を実行してよい。この検索によって、当該オブジェクトについての追加的な情報が提供されるかもしれない。いくつかの場合では、選択した人物もしくはオブジェクトに関する広告が取得されるかもしれない。
【００３４】
いくつかのシステムでは、オブジェクトの選択を登録して、今後のコンテンツ検索のガイドとして用いてよい。したがって、ユーザーが特定のオブジェクトもしくは特定の人物を選択した場合、当該人物は、ユーザーが受け取るその後のコンテンツにおいて自動的に識別される。推論エンジンもしくはパーソナライズエンジンによって、ユーザーの以前の行動に関する知識データベースを構築することで、検索を精緻化してもよい。
【００３５】
いくつかの場合では、オブジェクトもしくはユーザーを確実には識別することができないかもしれない。たとえば、ビデオの中の人物がスクリーンを真っ直ぐ見ておらず、したがって顔分析機能が限定されてしまう場合がある。このような場合、ユーザーは識別の確実性レベルを設定することができる。ユーザーは、確実性レベルが所定レベルより高くない限り、オブジェクトを識別するべきでない旨を示すことができる。または、ユーザーは、ユーザーに知らされた確実性レベルに基づいて識別されたものについて、通知を受けることができる。
【００３６】
オブジェクトもしくは人物の識別を、インターネット検索により支援することができる。インターネット検索は、類似した外観のオブジェクトもしくは人物について実行され、そのようなオブジェクトもしくは人物が識別されると、それらのインターネット上画像に関連する情報を用いて、当該オブジェクトもしくは人物を特定する。つまり、インターネット上の類似画像に関連する情報を抽出する。この情報は、当該オブジェクトもしくは人物を特定するのに役立つ情報を含んだ文字（たとえば、クローズドキャプションの文字）情報もしくは音声情報であるかもしれない。
【００３７】
別の例として、ビデオファイルがあり、興味あるオブジェクトが選択されている場合、そのファイルに関連する、たとえば文字もしくは音声等の情報を検索して当該選択された人物もしくはオブジェクトを識別してよい。
【００３８】
人物の識別は、顔認識もしくは歩行認識に基づいたものでもよい。下記のように、Ｈｕ他を参照。
【００３９】
いくつかの実施形態では、所定の媒体コンテンツファイルに関連するサーバーもしくはウェブページから情報を提供してよい。たとえば、映画もしくはテレビゲームのプロバイダーは、映画もしくはテレビゲームの中のオブジェクトについての情報を提供する提携ウェブサイトを有している場合がある。したがって、第１の段階では、閲覧している映像ファイルに関連するそのようなサーバーもしくはウェブサイトを検索して、当該オブジェクトについての情報を取得する。たとえば、関連ウェブサイトは、映像ストリームの中で当該オブジェクトは、特定のフレーム位置および特定時間位置では何であるかについての情報を有しているかもしれない。時間とフレームに関するユーザーの選択を、映像プロバイダーの提携ウェブサイトに含まれるインデックスにマッチングすることにより当該情報を取得すると、サービスプロバイダーを介して、もしくは独自にインターネットで、当該オブジェクトについてさらに情報を取得するべく検索を実行することができる。
【００４０】
コンテンツプロバイダーのタグは、ファイルのコンテンツ全体に全般的に適用されている点において一般的である。別の例では、タグは特定的であり、コンテンツファイル内の特定のオブジェクトにリンクされている場合がある。場合によっては、コンテンツプロバイダーによってオブジェクトが前もって識別されていることがある。別の場合では、上記のように、フレーム内のオブジェクトを識別するべく人工知能が用いられることがある。さらに別の例では、実際に識別すべきオブジェクトがソーシャルネットワーキングインターフェースによって提案されることがある。したがって、ユーザーがソーシャルネットワーキングサイトに関与することによって、ソーシャルネットワーキングサイトがアクセスされ、興味あるオブジェクトが検索され、当該オブジェクトが識別され、識別されたものをユーザーが利用することとなるかもしれない。
【００４１】
さらに、識別されたオブジェクトを、コンテンツファイルそのものの中でオブジェクトを追跡するためだけでなく、コンテンツファイルの外部の情報を検索するべく使用してもよい。したがって、マッシュアップによって、識別されたオブジェクトに関するその他の情報源にリンクされることがある。例として、ユーザーもしくはソーシャルネットワークサイトにより特定の選手が選択され、コンテンツファイル内を場面から場面へとその選手が追跡され、その選手について情報、たとえば、統計もしくはその他の情報源等がインターネットで追跡される。
【００４２】
図３を参照すると、ソフトウェア、ハードウェア、もしくはファームウェアに手順４０が実装されている。ソフトウェアによる実施形態では、コンピュータにより実行される命令が、たとえば半導体メモリ、磁気メモリ、光メモリ等であってよいメモリ１８等のコンピュータ読み出し可能媒体に格納されている。はじめに、ブロック４２に示されるように、媒体コンテンツをフレーム情報とともに受け取る。このフレーム情報は、たとえば場面もしくは映像ファイルのような一続きの映像フレーム内におけるフレームを識別する時間的識別情報を含んでよく、当該フレーム内の特定の選択位置を識別する情報を含んでもよい。ブロック４４で、表示されたオブジェクトについてのユーザーの選択を取得し、当該オブジェクトおよび後続フレームに存在する当該オブジェクトを、本明細書に記載した技術を使用して識別する。したがって、場合によっては、ファイルに関連するメタデータを使用することにより、もしくはコンピュータ検索を実行することにより、オブジェクトが名前と関連付けられ、別の場合では、識別されたオブジェクトの特徴が、後続映像フレーム内の検索のガイドとして用いられる。その結果、ブロック４６において、インターネット検索が実行され、選択されたオブジェクトの識別が行われる。ブロック４８において、検索結果にメタデータがインデックスされる。
【００４３】
場合によっては、このようなインターネット検索をユーザーの識別により補強してよい。検索基準の１つは、ユーザーが提供した基準もしくはコンピュータ１４上でのユーザーの行動履歴に基づいたものであってよい。異なる様々な方法でユーザーを識別してよい。これらのユーザー識別機能は、受動もしくは能動のいずれかに分類されうる。受動的ユーザー識別機能は、ユーザーになんらかの追加的な行動を取らせることなくユーザーを識別する。これらとしては、顔認識、声分析、指紋分析（マウスもしくはその他の入力装置から指紋は採取される）、ユーザーの習慣、たとえばユーザーがリモートコントローラーを使う方法、ユーザーが行動する方法、ユーザーがジェスチャーをする方法、もしくはユーザーがマウスを操作する方法等に基づいて人物を識別する習慣分析が挙げられる。能動的ユーザー識別では、識別を支援するべく、ユーザーが個人識別番号もしくはパスワードを提供したり、その他の行動を取ったりする。
【００４４】
システムは、識別の確実性を判定することができる。受動的技術だけを使用し、受動的技術のいくつかだけを使用した場合、システムは確実性のスコアをユーザー識別に割り当てることができる。
【００４５】
多くの場合、実行されうる多様なタスクをユーザー識別に関連付けてよい。たとえば、よりセキュアなタスクであるほど、より高度なユーザー識別の確実性レベルが要求され、通常のタスクは、低いユーザー識別レベルに基づかせることで迅速化されうる。
【００４６】
たとえば、ユーザー識別に基づいて実行されていることが、ユーザーの関心事についての情報を構築することだけであれば、たとえば受動ソースだけに基づいた比較的低いユーザー認識の確実性レベルで十分であるかもしれない。対照的に、財務情報、医療情報等の機密情報にアクセスする場合には、非常に高度の識別の確実性レベルが望ましい。
【００４７】
場合によっては、多くの識別情報源を組み合わせることによって、確実性レベルを高めることができる。たとえば、ユーザーが別の誰かのパスワードもしくは個人識別番号（ＰＩＮ）を盗み、そのパスワードもしくはＰＩＮ番号を使用してシステムにアクセスするかもしれない。しかし、ユーザーは、同じくユーザーのアイデンティティを決める顔識別、声分析、もしくは習慣センサーをごまかすことはできない。全部のセンサーによって識別が確認された場合、ユーザーが、実際に名乗るところの人物であるという、非常に高度の確実性レベルが得られる。
【００４８】
図４を参照すると、ソフトウェア、ハードウェア、もしくはファームウェアに手順５０が実装されている。ソフトウェアによる実施形態では、メモリ１８等の有形の媒体に格納されたコンピュータにより実行される命令によって手順を実装してよい。指紋、声、顔認識、ジェスチャー、加速度計情報、コンテンツアクセス、ボタン待ち時間（ｂｕｔｔｏｎ  ｌａｔｅｎｃｙ）、およびＰＩＮ情報を含む数多くの異なるユーザー識別ツール５２がある。別の実施形態では、異なる識別ツールおよび異なる組み合わせのツールを使用してよい。ボタン待ち時間は、様々な状況において、ユーザーがどれくらいの間、指をマウスの選択ボタン上に保持するかに基づいている。
【００４９】
この情報を組み合わせることで、ユーザー識別エンジン５４によるユーザー識別を比較的低レベルまたは高レベルにしてよい。ブロック６２において、このエンジンは、別のユーザー識別ファクターを入力する。ユーザー識別エンジン５４は、ユーザーアイデンティティ分散モジュール５６と通信する。エンジン５４は、ユーザーが、事実、ユーザープロファイルのうちの１人である確実性のレベルを示すユーザーアイデンティティ分散を生成する。このモジュールは、特定のユーザーのプロファイルを完全に特定するのに必要な情報間の差と、なんらかの情報が入手可能であるかを示す。この差は、ユーザー識別の確実性レベルを提示するのに役立つ。
【００５０】
ユーザープロファイルは、コンテンツおよびサービス時間の認証に結び付けてよい。ユーザープロファイルは、たとえば、デモグラフィック、コンテンツの好み、カスタマイズしたコンテンツ、カスタマイズしたスクリーン要素（たとえば、ウィジェット）、もしくは公開アカウント（たとえば、ソーシャルネットワークのアカウント）を含んでよい。ユーザープロファイルは、ユーザーが作成してよく、もしくはシステム１０がユーザーの背景的情報を維持するように推測して作成してもよい。
【００５１】
モジュール５６は、サービス付加モジュール５８に結合されている。フロック６０に示されるように、サービス付加モジュールは、ユーザーにサービスを提供し、アクセスに基づいてユーザーにサービスが提供されるようにするための情報を提供する。７０に示されるように、サービス付加モジュール５８は、クラウドサービス、サービスプロバイダー、およびクエリサービス付加モジュールに結合されてもよい。サービス付加モジュールは、ユーザーがアクセスできるサービスのレベルを、各サービスの分散アイデンティティ分散閾値およびユーザーアイデンティティ分散に基づいて判定する。
【００５２】
様々なユーザープロファイル６８から、様々なユーザーに関してそこで得られる識別ファクターについて、情報を提供してよい。６４において、ユーザープロファイル作成モジュール６６は、ユーザー入力を受け、これらの入力を処理・分析して特定のユーザーと適合させることでさらなるユーザープロファイル情報を提供してよい。
【００５３】
いくつかの実施形態では、簡略かつ控えめな技術を利用してユーザーを識別してよい。これらの技術は、ユーザーが特別な行動をする必要がないという意味で、簡単かつ控えめとされている。このような技術の例としては、ユーザーの画像を撮像し、画像に基づいてユーザーを識別することが挙げられる。したがって、撮像された画像をファイルと比較して正当なユーザーが、装置を使用している人物であるか否かを判定する。自動的に画像は撮像されるので、完全に受動的、簡略、かつ控えめである。別の例としては、加速度計によって個人特有のリモートコントローラーの使用方法を検出してよい。
【００５４】
そして、これらもしくはその他の技術のそれぞれを分析して、ユーザーを識別できるか否かを判断し、識別できる場合、用いうる情報に基づいて確実性レベルを示してよい。たとえば、映像技術は、照明が乏しかったり、人物がビデオカメラの方を正確に向いていなかったりするので、いつでも完全であるわけではない。したがって、アプリケーションは、受け取った情報の質に基づいて確実性レベルを提示してよい。その後、この確実性レベルを報告する。
【００５５】
ユーザーが特定のアプリケーションの使用を望む場合、ブロック６０において、確実性レベルを、ユーザーが望むアプリケーションにより要求される確実性レベルと比較してよい。簡略かつ控えめな技術により示される確実性レベルが十分でない場合、数多くの代替的技術を用いてよい（ブロック６２）。第１の例として、ユーザーは、より質の良い情報を控えめな技術に対して提供するよう求められるかもしれない。この例としては、照明をもっとふんだんにしたり、顔をカメラに向けたり、カメラにもっと意識を向けるようにユーザーが求められるかもしれない。さらに別の例としては、受動的か能動的かに関わらず、その他のユーザー識別技術の形態で入力するようユーザーが求められるかもしれない。
【００５６】
識別処理においては、繰り返し新たな情報を用い、所望されたアプリケーションの要件を満たす十分な質がその新たな情報によって得られるかを確認する。いくつかの実施形態では、ユーザー識別について提案されている技術を、より一層控えめにしてよい。つまり、ユーザーは、必要とされる場合以外、関与を求められない。
【００５７】
本明細書全体において「一実施形態」もしくは「ある実施形態」と述べている箇所は、当該実施形態に関連して記載された特定の特徴、構造、もしくは特性が、本発明に包含される少なくとも１つの実施形態に含まれることを表している。したがって、「一実施形態」もしくは「ある実施形態」という文言は、必ずしも同一の実施形態を指すものではない。さらに、当該特定の特徴、構造もしくは特性を、例示した特定の実施形態以外のその他の適切な形態で設けてよく、そのような形態の全てが、本願の特許請求の範囲に包含される。
【００５８】
本発明を限られた数の実施形態に関連して記載したが、当業者はこれらから数多くの改変および変更に想到するであろう。添付の特許請求の範囲は、それら改変および変更の全てを、本発明の真実の趣旨および範囲に合致するものとして範囲に含むことが意図されている。
【図１】
2013506342.tif 000003
【図２】
2013506342.tif 000004
【図３】
2013506342.tif 000005
【図４】
2013506342.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成24年5月21日(2012.5.21)
【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】
映像ファイル内のオブジェクトの選択を受け取る段階と、
前記映像ファイルの複数の後続フレーム内で前記オブジェクトを探す段階と、
前記映像ファイルの１つの後続フレーム内で前記オブジェクトの存在を識別する段階と
を備える方法。
【請求項２】
前記映像ファイル外で前記オブジェクトについての追加的情報の検索を試みるべく前記オブジェクトの識別を使用する段階を備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
識別されたオブジェクトについてインターネット検索を実行する段階を備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記オブジェクトに対してテキスト名（ｔｅｘｔｕａｌ  ｎａｍｅ）を決定する段階を備える請求項２に記載の方法。
【請求項５】
画像検索を実行して画像検索結果に関連するテキストを見つけることにより前記テキスト名を決定する段階を備える請求項４に記載の方法。
【請求項６】
検索すべきオブジェクトをソーシャルネットワークから受け取る段階を備える請求項５に記載の方法。
【請求項７】
映像ファイル内でユーザーにより選択されたオブジェクトの識別を、当該オブジェクトについての他の情報とマッシュアップするべく使用する段階を備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コンピュータに、
映像ファイル内のオブジェクトの選択を受け取る段階と、
前記映像ファイルの複数の後続フレーム内で前記オブジェクトを探す段階と、前記映像ファイルの１つの後続フレーム内で前記オブジェクトの存在を識別する段階と
を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
前記映像ファイル外で前記オブジェクトについての追加的情報を検索するべくオブジェクト識別を使用する段階をさらに実行させる請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
識別されたオブジェクトについてインターネット検索を実行する段階をさらに実行させる請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記オブジェクトに対してテキスト名を決定する段階をさらに実行させる請求項９に記載のプログラム。
【請求項１２】
画像検索を実行して画像検索結果に関連するテキストを見つけることにより前記テキスト名を決定する段階をさらに実行させる請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
検索すべきオブジェクトをソーシャルネットワークから受け取る段階をさらに実行させる請求項１２に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記映像ファイル内でユーザーにより選択されたオブジェクトの識別を、当該オブジェクトについての他の情報とマッシュアップするべく使用する段階をさらに実行させる請求項８に記載のプログラム。
【請求項１５】
デジタル媒体コンテンツから、前記デジタル媒体コンテンツの特徴についての情報を収集する段階と、
前記情報を、前記デジタル媒体コンテンツに関連する他の情報をインターネットで検索するべく自動的に使用する段階と
を備える方法。
【請求項１６】
情報を収集する前記段階は、光ディスクからメタデータを抽出する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
情報を収集する前記段階は、媒体ファイルからメタデータを抽出する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
情報を収集する前記段階は、前記デジタル媒体コンテンツについてのデータを、前記デジタル媒体コンテンツに付随する制御ストリームから抽出する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
情報を収集する前記段階は、前記デジタル媒体コンテンツに表現されたオブジェクトの位置についての情報を取得するべく前記デジタル媒体コンテンツを分析する段階を有する請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
映像ストリーム内でオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析技術を使用する段階を備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２１】
映像ストリーム内でフレームを時間的に識別する段階を備える請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
フレームに表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく、前記フレーム内の位置を識別する段階を備える請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを自動的に識別して、前記オブジェクトについてインターネット上で検索を実行する段階を備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２４】
複数の基準に基づいてユーザーを識別し、当該識別の確実度を判定する段階を備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２５】
前記確実性レベルに基づいてリソースへのアクセスを制御する段階を備える請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
コンピュータに、
デジタル媒体コンテンツから、前記デジタル媒体コンテンツの特徴についての情報を探す段階と、
前記情報を、追加的情報をインターネットで検索するべく自動的に使用する段階と
を実行させるためのプログラム。
【請求項２７】
前記プログラムはコンピュータ読み出し可能媒体に格納され、当該コンピュータ読み出し可能媒体は、光ディスクである請求項２６に記載のプログラム。
【請求項２８】
前記光ディスクは、デジタル多用途ディスクである請求項２７に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記光ディスクは、ブルーレイディスクである請求項２７に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記デジタル媒体コンテンツについての情報を含むメタデータを抽出することにより情報を探す段階を実行させる請求項２６に記載のプログラム。
【請求項３１】
前記デジタル媒体コンテンツについてのデータを、前記デジタル媒体コンテンツに付随する制御ストリームから抽出することにより情報を探す段階を実行させる請求項２６に記載のプログラム。
【請求項３２】
前記デジタル媒体コンテンツに表現されたオブジェクトの位置についての情報を取得するべく前記デジタル媒体コンテンツを分析する段階をさらに実行させる請求項２６に記載のプログラム。
【請求項３３】
映像ストリーム内のオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析を使用する段階をさらに実行させる請求項２６に記載のプログラム。
【請求項３４】
映像ストリーム内でフレームを時間的に識別する段階をさらに実行させる請求項３３に記載のプログラム。
【請求項３５】
フレーム内に表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく、前記フレーム内の位置を識別する段階をさらに実行させる請求項３４に記載のプログラム。
【請求項３６】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを自動的に識別し、前記オブジェクトについてインターネット上で検索を実行する段階をさらに実行させる請求項２６に記載のプログラム。
【請求項３７】
複数の基準に基づいてユーザーを識別し、その識別の確実度を判定する段階をさらに実行させる請求項２６に記載のプログラム。
【請求項３８】
前記識別の確実度がどの程度高いかによって、リソースへのアクセスを制御する段階をさらに実行させる請求項３７に記載のプログラム。
【請求項３９】
デジタル媒体コンテンツファイルを受け取る段階と、
前記デジタル媒体コンテンツファイル内で表示されたオブジェクトについてのユーザーの選択を受け取る段階と、
前記表示されたオブジェクトについての情報を自動的にインターネット検索する段階と
備える方法。
【請求項４０】
映像ストリーム内のオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析技術を使用する段階を備える請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
映像ストリーム内のフレームを示す時間的識別を受け取る段階を備える請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
フレーム内の位置を、前記フレーム内に表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく識別する段階を備える請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを自動的に識別し、前記オブジェクトの検索をインターネット上で自動的に実行する段階を備える請求項３９に記載の方法。
【請求項４４】
検索結果を、映像デジタル媒体コンテンツファイル内で識別されたオブジェクトにインデックスする段階を備える請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
コンピュータに、
デジタル媒体コンテンツファイルを受け取る段階と、
前記デジタル媒体コンテンツファイル内に表現されるオブジェクトについてのユーザーの選択を受け取る段階と、
前記オブジェクトについての情報のインターネット検索を自動的に実行する段階と
を実行させるためのプログラム。
【請求項４６】
映像ストリーム内のオブジェクトを識別するべく映像コンテンツ分析技術を使用する段階をさらに実行させる請求項４５に記載のプログラム。
【請求項４７】
映像ストリーム内のフレームを示す時間的表示を受け取る段階をさらに実行させる請求項４６に記載のプログラム。
【請求項４８】
フレーム内に表現されたオブジェクトの識別を容易にするべく、前記フレーム内の位置を識別する段階をさらに実行させる請求項４７に記載のプログラム。
【請求項４９】
映像表現内でユーザーにより選択されたオブジェクトを識別し、前記オブジェクトの検索をインターネットで実行する段階をさらに実行させる請求項４５に記載のプログラム。
【請求項５０】
検索結果を、映像デジタル媒体コンテンツファイル内で識別されたオブジェクトにインデックスする段階をさらに実行させる請求項４９に記載のプログラム。
【請求項５１】
コンピュータのユーザーを識別するべく複数の技術を使用する段階と、
当該識別の確実度を判定する段階と
を備える方法。
【請求項５２】
前記確実度に基づいて、リソースへのアクセスを制御する段階を備える請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
複数の技術を使用する前記段階は、ユーザーを識別する受動的技術および能動的技術を使用する段階を有する請求項５１に記載の方法。
【請求項５４】
前記技術のそれぞれに対して確実度を割り当て、識別の前記確実度を判定するべく割り当てた前記確実度を使用する段階を備える請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
アクセスすべきリソースを判定し、アクセスすべき前記リソースに基づいて要求される確実度を判定し、コンピュータのユーザーを識別するべく、前記要求される確実度を、前記複数の技術により判定される前記確実度と比較する段階を備える請求項５１に記載の方法。
【請求項５６】
コンピュータに、
コンピュータのユーザーを識別するべく少なくとも２つの異なる識別技術を使用する段階と、
前記識別技術のそれぞれに確実性レベルを割り当てる段階と、
前記識別技術のそれぞれの前記確実度に基づいて、識別の確実性レベルを判定する段階と
を実行させるためのプログラム。
【請求項５７】
前記確実度に基づいて、リソースへのアクセスを制御する段階をさらに実行させる請求項５６に記載のプログラム。
【請求項５８】
コンピュータのユーザーを識別するべく受動的技術および能動的技術を使用する段階をさらに実行させる請求項５６に記載のプログラム。
【請求項５９】
前記識別技術のそれぞれに確実度を割り当て、前記識別の前記確実性レベルを判定するべく前記確実度を使用する段階をさらに実行させる請求項５６に記載のプログラム。
【請求項６０】
アクセスすべきリソースを判定し、アクセスすべき前記リソースに基づいて要求される確実度を判定し、コンピュータのユーザーを識別するべく、前記要求される確実性レベルを、前記少なくとも２つの異なる識別技術により判定される前記確実度と比較する段階をさらに実行させる請求項５６に記載のプログラム。
【請求項６１】
パーソナルコンピュータと、
前記パーソナルコンピュータに結合されたストレージと、
前記パーソナルコンピュータに結合された媒体プレーヤーと、
を備え、
前記ストレージは、前記パーソナルコンピュータに、デジタル媒体コンテンツから、前記デジタル媒体コンテンツの特徴についての情報を収集させ、前記情報を、前記デジタル媒体コンテンツに関連する他の情報をインターネットで検索するべく自動的に使用させる命令を格納する
装置。
【請求項６２】
前記ストレージは、前記デジタル媒体コンテンツにおける映像ストリーム内のオブジェクトを識別する命令をさらに格納する請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
前記ストレージは、媒体ファイル内でユーザーにより選択されたオブジェクトを識別し、前記選択されたオブジェクトについての情報のインターネット検索を自動的に実行する命令をさらに格納する請求項６１に記載の装置。
【請求項６４】
前記ストレージは、前記パーソナルコンピュータのユーザーを識別するべく複数の異なる技術を使用する命令をさらに格納し、当該識別の確実度を判定する命令をさらに格納する請求項６１に記載の装置。
【国際調査報告】
2013506342.tif 000007
2013506342.tif 000008
2013506342.tif 000009