(57)【要約】  長いビデオコンテンツから取られたビデオコンテンツの部分の特定と表示に関する実施形態を開示する。一実施形態では、ビデオアイテムの一部は、ビデオアイテムに対して、複数のビュアーのうちの各ビュアーの感情的応答プロファイルを受信するステップであって、各感情的応答プロファイルは、一ビュアーにより見られた時の、前記ビデオアイテムに対する前記一ビュアーの感情的応答の時間的相関を含むステップにより提供される。本方法は、さらに、前記感情的応答プロファイルを用いて、前記ビデオアイテムの第２部分より感情的に刺激的であると判断された前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップと、前記ビデオアイテムの第２部分を送信せずに、前記ビデオアイテムの第１部分を求める要求に応じて、他のコンピューティングデバイスに、前記ビデオアイテムの第１部分を送信するステップとを有する。
2014524178.tif 000002
【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おいて、ビデオコンテンツから取られたビデオコンテンツの部分を編集して要求コンピューティングデバイスにプロビジョニングする方法であって、
ビデオアイテムに対して、複数のビュアーのうちの各ビュアーの感情的応答プロファイルを受信するステップであって、各感情的応答プロファイルは、一ビュアーにより見られた時の、前記ビデオアイテムに対する前記一ビュアーの感情的応答の時間的相関を含むステップと、
前記感情的応答プロファイルを用いて、前記ビデオアイテムの第２部分より感情的に刺激的であると判断された前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップと、
前記ビデオアイテムの第２部分を送信せずに、前記ビデオアイテムの第１部分を求める要求に応じて、他のコンピューティングデバイスに、前記ビデオアイテムの第１部分を送信するステップとを有する、
方法。
【請求項２】
前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップは、要求ビュアーが属するソーシャルネットワークに属するビュアーに対応する感情的応答プロファイルを、他の感情的応答プロファイルより大きく重み付けるステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップは、要求ビュアーが属するデモグラフィックグループに属するビュアーに対応する感情的応答プロファイルを、他の感情的応答プロファイルより大きく重み付けるステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記感情的応答プロファイルに基づき、前記ビデオアイテムの第１部分を含み、前記ビデオアイテムの他の部分も含むハイライトリストを生成するステップをさらに有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ビデオアイテムに対するビュアーの物理的応答を含むビュアービデオクリップを生成するステップをさらに有し、前記第１部分を送信するステップは、前記ビュアーリアクションビデオクリップを送信するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記感情的応答プロファイルを介して選択された前記ビデオコンテンツアイテムの複数の部分に対する一以上のビュアーのそれぞれの反応をキャプチャするビデオクリップを含むビュアーリアクションハイライトクリップを生成するステップをさらに有する、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップは、複数の感情的応答プロファイルを集計して前記ビデオアイテムの集計感情的応答プロファイルを構成するステップと、次に、前記集計感情的応答プロファイル中の前記ビデオアイテムの第１部分に対する感情的応答に強さに基づき、前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップとをさらに有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
他のビデオアイテムの感情的応答プロファイルを受信するステップと、
前記他のビデオアイテムのそれぞれについて、
前記感情的応答プロファイルを前記ビデオアイテムの集計感情的応答プロファイルに集計するステップと、
前記集計感情的応答プロファイル中の第１部分に対する感情的応答の強さに基づき、前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップと、
前記他のビデオアイテムの第２部分を送信せずに、前記他のビデオアイテムの第１部分のうち一以上の部分を送信するステップとをさらに有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ビデオアイテムの第１部分を送信するステップは、１つのビデオコンポジションとして、前記他のビデオアイテムの第１部分の一以上の部分を送信するステップを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記要求は検索タームを含み、前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップは、前記ビデオアイテムの第１部分を選択する時に前記検索タームに基づきフィルタするステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
再生するビデオコンテンツの興味ある部分、例えばハイライトなどの特定は、コンテンツの制作者によりマニュアルで行われることが多い。このため、ハイライトとして選択される部分は、個人やサブグループではなく、多くの視聴者の興味に関する制作者の最もよい推測の表現である。
【発明の概要】
【０００２】
ビデオビューイング環境センサからのデータに基づき、ビデオアイテムの一部の選択に関する様々な実施形態をここに開示する。例えば、一実施形態は、方法であって、ビデオアイテムに対して、複数のビュアーのうちの各ビュアーの感情的応答プロファイルを受信するステップであって、各感情的応答プロファイルは、一ビュアーにより見られた時の、前記ビデオアイテムに対する前記一ビュアーの感情的応答の時間的相関を含むステップと、前記感情的応答プロファイルを用いて、前記ビデオアイテムの第２部分より感情的に刺激的であると判断された前記ビデオアイテムの第１部分を選択するステップとを有する。前記選択された第１部分は、前記ビデオアイテムの前記第１部分を求める要求に応じて、他の一コンピューティングデバイスに送信され、前記ビデオアイテムの前記第２部分は送信されない。
【０００３】
本欄では、発明の詳細な説明で詳しく説明するコンセプトの一部を選んで、簡単に説明する。本欄は、特許を請求する主題の重要な特徴や本質的な特徴を特定するものではなく、特許を請求する主題の範囲を限定するものでもない。さらに、請求項に係る主題は、本開示の任意の部分に記載された任意のまたはすべての欠点を解消する実施に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】本開示の一実施形態によるビデオビューイング環境においてビデオアイテムを見ているビュアーを示す図である。
【図２Ａ】本開示の一実施形態により、長いビデオコンテンツアイテムから取られたビデオコンテンツの部分を、要求コンピューティングデバイスに提供する方法を示すフロー図である。
【図２Ｂ】本開示の一実施形態により、長いビデオコンテンツアイテムから取られたビデオコンテンツの部分を、要求コンピューティングデバイスに提供する方法を示すフロー図である。
【図３】ビュアー感情的応答プロファイル、ビューイングインタレストプロファイル、及び集計ビュアー感情的応答プロファイルの実施形態を示す図である。
【図４】本開示の一実施形態による要求コンピューティングデバイスに送信されるビデオアイテムの感情的に刺激的な部分を選択するシナリオ例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
上記の通り、ハイライト、予告編、その他の編集されたプレゼンテーションとして用いるための、スポーツプレゼンテーションや映画などのビデオコンテンツアイテムの部分の選択は、一般的に、人間の編集の手間によっていた。最近、コンピュータネットワークアクセス可能コンテンツを集めて、容易にブラウズ可能なフォーマットにするスクレイピング（scraping）を用いて、コンテンツ配信を支援している。スクレイピングは、プログラムを用いて、ウェブサイトなどの一以上のコンテンツソースから情報を刈り取り、情報をセマンティックにソートし、ソートされた情報を提示し、ユーザがその興味に合わせてカスタム化された情報に素早くアクセスできるようにする、自動的アプローチである。
【０００６】
全コンテンツアイテムがスクレイプ（scrape）結果で特定されている場合、スクレイピングは非常に単純である。例えば、静止画像、ビデオ画像、オーディオファイルなどは、その全体が、タイトル、アーティスト、キーワード、その他のコンテンツに全体として適用されるメタデータで特定され得る。しかし、イントラビデオクリップ（すなわち、より大きなビデオコンテンツアイテム中からビデオクリップ）の特定は困難である。例えば、多くのコンテンツアイテムは、興味のあるクリップを特定させ、より大きなコンテンツアイテムからプルさせることができるイントラメディアメタデータを欠いている場合がある。他の場合において、ビデオコンテンツアイテムは、別々にアクセス可能なセグメントのコレクションとして格納され得る。しかし、かかるセグメントは、人間の編集入力により確定される。
【０００７】
このように、開示の実施形態は、同じビデオコンテンツの他の部分と比較して興味を有し得るビデオコンテンツの部分の自動的な特定と、他の部分とは別に、ビュアーに、特定された部分の提示とに関する。  実施形態は、かかるセグメントを特定するときに用いるため、ビュアープリファレンス（viewer preferences）の決定の支援をする画像センサ、深さセンサ、音響センサなどの視聴環境センサを利用し、バイオメトリックセンサなどのその他のセンサを潜在的に利用する。かかるセンサにより、システムは、個人を特定し、特定された個人の人間的な感情表現を検出・理解し、かかる情報を用いてビデオコンテンツアイテムの興味のある部分を特定する。
【０００８】
図１は、本開示の一実施形態による、ビュアー（図１に示した、１６０、１６２、及び１６４）がビデオアイテム（図１に示した、それぞれ１５０、１５２、及び１５４）を見ているところを示す図である。各ビデオアイテムは、それぞれのビデオビューイング環境１００中のそれぞれのディスプレイ１０２（ディスプレイ出力１１２により出力される）上で見られる。一実施形態では、メディアコンピューティングデバイス１０４と（入力１１１を介して）接続されたビデオビューイング環境センサシステム１０６は、メディアコンピューティングデバイス１０４にセンサデータを提供し、メディアコンピューティングデバイス１０４に、ビデオビューイング環境１００中のビュアー感情的応答を検出させる。言うまでもなく、様々な実施形態において、センサシステム１０６は、メディアコンピューティングデバイス１０４の周辺装置またはビルトインコンポーネントとして実施され得る。
【０００９】
次に、ビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイルはネットワーク１１０を介してサーバコンピューティングデバイス１３０に送られる。サーバコンピューティングデバイス１３０において、各ビデオアイテムに対して、複数のビュアーからの感情的応答が総合され、そのビデオアイテムに対する集計（aggregated）感情的応答プロファイルになる。後で、これらのビデオアイテムの一から取った興味のあるまたは感情的刺激を受けるビデオクリップを探す要求ビュアーは、同じアイテムの他の部分よりより大きな感情的刺激を受けると判断されるビデオアイテムの部分のリストを受信する。そのリストから、要求ビュアーは、それらのビデオアイテムの一以上の部分を要求して、個別にまたは集積として見ることができる。サーバコンピューティングデバイスは、要求を受信すると、要求コンピューティングデバイスに要求された部分を送信するが、これらのビデオアイテムの比較的刺激がない及び／または興味が薄い部分は送信しない。このように、要求ビュアーは、自分に興味があり感情的刺激がありそうなビデオアイテムのセグメントを提供される。同様に、かかる分析を複数のビデオアイテムに対して実行し、異なるビデオコンテンツアイテムから取った潜在的に興味があるビデオクリップのリストを提示し得る。これは例えばコンテンツディスカバリなどで役に立つ。
【００１０】
ビデオ視聴環境センサシステム１０６は、画像センサ、奥行きセンサ、及び／またはマイクロホンその他の音響センサのうち一または複数を含むが、これらに限定されない。かかるセンサからのデータは、コンピューティングデバイス１０４により、ビュアーの顔及び／または姿勢やジェスチャの検出に用いることができ、これらはメディアコンピューティングデバイス１０４により、人間の感情表出と相関される。一例として、かかる姿勢やジェスチャは、規定された感情的状態に関連する姿勢やジェスチャデータなどの所定の基準感情表出データと比較され得る。言うまでもなく、「人間の感情表出」との用語は、ここでは、視聴されたコンテンツに対する検出可能な人間の応答を表し、意識的にまたは無意識で行われているかにかかわらず、人間の感情表現及び／または人間の感情的振る舞いの検出可能な表出を含み、例えば顔、ジェスチャ、及び声による表出を含むが、これらに限定はされない。
【００１１】
メディアコンピューティングデバイス１０４は、センサシステム１０６から受け取ったデータを処理して、ビュアーにより見られるビデオアイテムと、そのビデオアイテムへの各ビュアーの感情的応答との間の時間的関係を生成する。以下により詳しく説明するように、かかる関係は、ビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイルとして記録され、ビュアーのビデオに対する興味をカタログ化するビューイングインタレストプロファイルに含まれる。これにより、要求ビュアーのビューイングインタレストプロファイルが後で読み出され、要求ビュアーが潜在的に興味を有する一以上のビデオアイテムの部分を選択するために用いられる。
【００１２】
より具体的な例として、視聴環境センサシステム１０６から受け取られる画像データは、ビュアー１６０がうんざり（cringing）したり自分の顔を覆ったりする画像など、ビュアーの人間的感情的振る舞いの意図的な表出を捉えることができる。それに応じて、そのビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイルは、そのビュアーがビデオアイテム中のその時に怖がったことを示す。画像データは、人間の感情状態の無意識の表出を含んでいてもよい。かかるシナリオでは、画像データはユーザがビデオアイテム中のある時間にディスプレイからよそ見をしていたことを示し得る。それに応じて、そのビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイルは、そのビュアーがその時に退屈し、または注意をそらされていたことを示す。視線追跡、顔表情特徴抽出その他の好適な方法を用いて、ビュアーの、感情的刺激の程度やビデオアイテム１５０との取り組みを測る。
【００１３】
ある実施形態では、画像センサは人間の心理的状態の診断であるスペクトル領域内の光を集める。例えば、赤外光を用いて、体内の血中酸素レベル及び／または心拍レベルを見積もることができる。次に、かかるレベルを用いて、その人の感情的刺激を推定する。
【００１４】
さらに、ある実施形態では、視聴環境センサシステム１０６以外のデバイス内にあるセンサを用いて、メディアコンピューティングデバイス１０４に入力を提供できる。例えば、ある実施形態では、ビデオビューイング環境１００内にいるビュアー１６０が持っているモバイルコンピューティングデバイス１４０（例えば、携帯電話、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータなど）に含まれる加速度計及び／またはその他のセンサが、そのビュアーのジェスチャベースその他の感情表現を検知できる。
【００１５】
図２Ａ及び図２Ｂは、要求コンピューティングデバイスに、長いビデオコンテンツから取った潜在的に興味があるビデオコンテンツの部分を提供する方法２００の一実施形態のフロー図を示す。言うまでもなく、図示した実施形態は、図１及び図２Ａ、図２Ｂに示したハードウェアの実施形態を含むがそれに限定されない任意の好適なハードウェアにより実施でき得る。
【００１６】
図２Ａに示したように、メディアコンピューティングデバイス１０４は、ロジックサブシステム１１６により実行可能な命令を保持し、ここに開示の様々なタスクを実施するデータ保持サブシステム１１４を含む。さらに、メディアコンピューティングデバイス１０４は、ロジックサブシステム１１６により実行可能な命令を格納するように構成されたリムーバブルコンピュータ読み取り可能媒体１１８を含む、または受け入れるように構成され得る。また、サーバコンピューティングデバイス１３０は、データ保持サブシステム１３４、ロジックサブシステム１３６、及びリムーバブル及び／または非リムーバブルコンピュータ記憶媒体１３８を含むように示した。
【００１７】
ある実施形態では、ビュアーのモバイルデバイスのセンサからのセンサデータがメディアコンピューティングデバイスに供給される。さらに、見られるビデオアイテムに関する補足コンテンツが、ビュアーのモバイルデバイスに供給される。このように、ある実施形態では、モバイルコンピューティングデバイス１４０が、メディアコンピューティングデバイス１０４及び／またはサーバコンピューティングデバイス１３０に登録され得る。好適なモバイルコンピューティングデバイスは、モバイルフォンとポータブルパーソナルコンピューティングデバイス（例えば、ラップトップ、タブレット、及びその他のコンピューティングデバイス）を含むがこれらに限定されない。
【００１８】
図２Ａに示したように、モバイルコンピューティングデバイス１４０は、データ保持サブシステム１４４、ロジックサブシステム１４６、及びコンピュータ記憶媒体１４８を含む。ここに示すデータ保持サブシステム、ロジックサブシステム、及びコンピュータ記憶媒体の態様は、以下により詳しく説明する。
【００１９】
方法２００は、ステップ２０２において、モバイルコンピューティングデバイス１４０またはその他の好適なセンサを含むデバイスから、ビデオビューイング環境センサにおいてセンサデータを収集するステップを含む。方法２００は、ステップ２０４において、メディアコンピューティングデバイスにセンサデータを送信するステップを含む。メディアコンピューティングデバイスは、センサデータの入力を受信する。任意の好適なセンサデータを収集でき、画像センサデータ、奥行きセンサデータ、音響センサデータ、バイオメトリックセンサデータなどが含まれるが、これらに限定されない。
【００２０】
方法２００は、ステップ２０６において、センサデータの入力からビデオビューイング環境中のビュアーのアイデンティティを決定するステップを含む。ある実施形態では、ビュアーのアイデンティティ（identity）は、センサデータにより収集された画像データの比較により確立される。画像データはビュアーのパーソナルプロファイルに格納されている。例えば、ビデオビューイング環境から収集した画像データに含まれる顔と、ビュアーのプロファイルに記憶された画像との間の顔類似性比較を用いて、そのビュアーのアイデンティティを確立する。また、ビュアーのアイデンティティは、音響データその他の任意の好適なデータから決定できる。
【００２１】
方法２００は、ステップ２０８において、ビュアーの感情的応答プロファイルを生成するステップを含む。感情的応答プロファイルは、ビデオビューイング環境において表示されるビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答の時間的相関を表す。言い換えると、ビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイルは、ビュアーの感情表現（emotonal expression）と振る舞い表示（behavioral displays）を、そのビデオアイテム中の時間位置の関数としてインデックス（index）する。
【００２２】
図３は、ビュアーの感情的応答プロファイル３０４の一実施形態を示す。図３に示したように、ビュアーの感情的応答プロファイル３０４は、一または複数のビデオビューイング環境センサから受け取ったセンサ情報を用いて、一または複数のメディアコンピューティングデバイス１０４とサーバコンピューティングデバイス１３０上で実行されるセマンティックマイニングモジュール３０２により生成される。センサからのデータとビデオアイテム情報３０３（例えば、その感情的応答データが収集された時に、その感情的応答が発生したビデオアイテム内の部分で、ビュアーが見ていたビデオアイテムを識別するメタデータ）を用いて、セマンティックマイニングモジュール３０２は、ビュアー感情的応答プロファイル３０４を生成する。これはビュアーの感情的応答をビデオアイテム中の時間的位置の関数としてキャプチャするものである。
【００２３】
図３に示した例では、セマンティックマイニングモジュール３０２は、感情識別（emotional identifications）を、ビデオビューイング環境センサにより検出された様々な行為その他の表現データ（例えば、心理データ）に割り当てる。また、セマンティックマイニングモジュール３０２は、例えば、様々なイベント、シーン及びビデオアイテム中で発生するアクションの時間により、そのビデオアイテムと同期した時間シーケンスによりビュアーの感情的表現をインデックス（index）する。このように、図３に示した例では、ビデオアイテムの時間インデックス１において、セマンティックマイニングモジュール３０２は、生理的データ（例えば、脈拍レートデータ）や人間感情表示データ（例えば、ボディランゲージスコア）に基づき、ビュアーが退屈し気が散っていることを記録する。後の時間インデックス２において、ビュアー感情応答プロファイル３０４は、ビュアーは喜んでビデオアイテムに興味を持ち、一方時間インデックス３において、ビュアーは恐がっているが、その注意はビデオアイテムに向いていることを示す。
【００２４】
また、図３は、簡単化のために一変数のプロットとして描いた限定ではないビュアー感情的応答プロファイル３０６のグラフも示す。ビュアー感情的応答プロファイル３０６は時間の関数として一変数のプロット（例えば、感情的状態）として描いたが、言うまでもなく、感情的応答プロファイルは、任意の好適な量を表す任意の好適な数の変数を有し得る。
【００２５】
ある実施形態では、セマンティックマイニングモジュール３０２は、ビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答と、ビュアーの一般的な気性とを区別するように構成できる。例えば、ある実施形態では、セマンティックマイニングモジュール３０２は、ビュアーの注意がディスプレイ装置に集中していない時に検出された人間的感情表出を無視してもよいし、かかる場合にユーザの注意状態に関する情報を記録してもよい。このように、一シナリオ例として、ビュアーがビデオ視聴環境の外部からのうるさい雑音のために明らかにいらいらしている場合、セマンティックマイニングモジュール３０２は、ビデオアイテムとともに検出されたいらいらをその広告に起因するものとはせず、そのビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイル中のその時間的位置においてそのいらいらを記録しないように構成してもよい。ビデオ視聴環境センサとして画像センサが含まれている実施形態では、好適な視線追跡及び／または顔位置追跡技術を利用して、ビュアーの注意がディスプレイ装置及び／またはビデオアイテムに集中している程度を決定してもよい。
【００２６】
ビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイル３０４を分析して、ビュアーに肯定的及び否定的応答を生じさせたシーン／オブジェクト／出来事のタイプを決定できる。例えば、図３に示した例では、ビデオアイテム情報は、シーン記述を含み、センサデータ及びビュアーの感情的応答と相関している。上記の分析の結果は、ビューイングインタレストプロファイル３０８に集積される。ビューイングインタレストプロファイル３０８は、過去の媒体経験に対するビュアーの感情的応答から判断されるビデオメディアに対するビュアーの好き嫌いを示す。ビューイングインタレストプロファイルは複数の感情的応答プロファイルから生成され、各感情的応答プロファイルはビュアーにより以前に見られたビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答を時間的に相関したものである。言い換えると、一ビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答プロファイルは、ビュアーの感情表現（emotonal expression）と振る舞い表示（behavioral displays）を、そのビデオアイテム中の時間位置の関数として構成する。ビュアーがより多くのビデオアイテムを見るにつれ、そのビュアーのビューイングインタレストプロファイルは変化して、最近見られたビデオアイテムに対するビュアーの感情的応答に表されたそのビュアーの嗜好や興味の変化を反映する。
【００２７】
図３のステップ３１０に示したような、ビュアーにより見られた他のコンテンツアイテムの分析を行うことにより、同様な感情的応答を生じる異なるコンテンツアイテムの部分間の類似性を決定することにより、ビュアーの潜在的な好き嫌いを決定し、これを用いて、将来のビューイングに対するコンテンツアイテムの示唆及び／または提示するビデオクリップのハイライトを行う。例えば、図３は、ビュアーがアクタ（actor）ＡやアクタＣよりもアクタＢを好み、ロケーションタイプＡよりもロケーションタイプＢを好むことを示す。さらに、かかる分析はビューイング環境中の複数のビュアーのそれぞれに対して行い得る。
【００２８】
図２Ａに戻り、方法２００は、ステップ２１２において、ビデオアイテムについて、複数のビュアーの各ビュアーから感情的応答プロファイルを受け取るステップを含む。このように、ステップ２１２において、同じビデオアイテムに対する多くのビュアーの感情的応答が、さらに処理するために受信される。これらの感情的応答は、（例えば、異なる時に見るため異なるビュアーにより読み出されるビデオアイテムの場合）異なる時に、または（例えば、ライブ放送によるイベントの場合）同時に、受信され得る。感情的応答は、一旦受け取られると、上記の通り、リアルタイムで分析され及び／または後で分析するために記憶される。
【００２９】
方法２００は、ステップ２１４において、異なるビュアーからの複数の感情的応答プロファイルを集計して、そのビデオアイテムに対する集計感情的応答プロファイルを構成するステップを含む。ある実施形態では、方法２００は、ステップ２１６において、集計感情的応答プロファイルのグラフィカル表示を提示するステップを含み得る。（例えば、集計プロファイルが、ビデオコンテンツの提示を制御するユーザインタフェース要素として機能する場合）かかるビューは、同じアイテムの他の部分から、感情的刺激があり興味があるビデオアイテムの部分を区別する方法をビュアーに提供し、ビュアーに、かかるビデオコンテンツ部分を選択するメカニズムを提供し得る。
【００３０】
さらに、ある実施形態では、かかるビューは、コンテンツプロバイダ及び／または広告プロバイダに提供され、これらのプロバイダが、ビュアーと感情的に結びついたビデオアイテムの部分を発見できるようにする。例えば、ライブ放送シナリオでは、かかるビューを受信するコンテンツプロバイダは、見ている視聴者を魅了し、さらに結びつける方法に関するブロードキャストプレゼンターに対する示唆をリアルタイムで提供し、そうしなければチャンネルを替えようとしているビュアーを潜在的に保持し得る。
【００３１】
例えば、図３は、あるビデオアイテムに対する集計感情的応答プロファイル３１４の一実施形態を示す。図３に示したように、あるビデオアイテムに対する複数の感情的応答プロファイルは、各プロファイルは異なるビュアーからのもの及び／または同じビュアーの異なるビューイングセッションからのものであるが、ステップ３１２において時間的に相関されて、集計感情的応答プロファイル３１４を生成する。また、ある実施形態では、集計感情的応答プロファイル３１４は、（例えば、ビデオアイテムジャンルにより、アクタや脚本家により等）好適な方法でビデオアイテム情報と相関され、ある程度及び楽しさレベルまで複数のビュアーに対し感情的経験をトリガーしたビデオアイテムに関する特徴を特定する。また、集計感情的応答プロファイルは、以下に説明するように、ソーシャルネットワーク情報に基づいてフィルタされ得る。
【００３２】
図２Ａに戻り、方法２００は、ステップ２１８において、興味があるビデオアイテムの部分を求める要求を受信するステップを含む。この要求は、要求ビュアーのアイデンティティを含む。例えば、ビデオスクレイプサイトに来た時に、要求ビュアーのモバイルまたはメディアコンピューティングデバイスがスイッチオンされた時、または要求ビュアーからモバイル、メディアまたはその他のコンピューティングデバイスへの入力により、要求がなされる。言うまでもなく、上記のビュアーアイデンティティ決定方式を含むがこれに限定されない任意の好適な方法で、要求ビュアーのアイデンティティを受信できる。
【００３３】
ある実施形態では、要求は、要求ビュアーにより提供された検索ターム及び／またはフィルタ条件を含み、ビデオコンテンツの第１部分の選択がその検索ターム及び／またはフィルタ条件に部分的に基づくようにでき得る。しかし、言うまでもなく、要求ビュアーは、本開示の範囲から逸脱することなく、プロセス内の任意の好適な点において、かかる検索ターム及び／またはフィルタ条件を供給することができる。
【００３４】
方法２００は、ステップ２２０において、感情的応答プロファイルを用いて、ビデオアイテムの第２部分より感情的刺激があると判断されたビデオアイテムの第１部分を選択するステップを含む。このように、感情的応答を用いて、一体としての観客（例えば、感情的応答プロファイルが集計感情的応答プロファイルを構成するビュアー）に対して、感情的反応が少ないビデオアイテムの他の部分よりより興味があるビデオアイテムの部分を特定できる。結果として、長いビデオメディアに対するクラウドソース（crowd-sourced）の感情的応答情報の結果として、ビデオメディアの面白い部分を選択及び／またはまとめることができる。
【００３５】
ある実施形態では、クラウドソースの結果を、潜在的に正の相関を有するビュアー（例えば、ビュアー間のソーシャルリレーションシップその他のリンクにより決まる、ビデオアイテムに対してビュアーと同様に応答する可能性が高い人々）のグループの感情的応答プロファイルにより、重み付けしてもよい。このように、ある実施形態では、グループメンバーの感情的応答プロファイルは非メンバーのそれより高い重みを有し得る。重みがアサインされると、任意の好適な方法で選択が行われる。重みは任意の好適な方法で、例えば、０から１の範囲の数でアサインしてもよい。一例では、時間の関数として重み付け算術平均が計算され、ビデオアイテム中の様々な時間的位置における感情的刺激の平均的強さを特定し得る。結果として、選択結果は、非重み付け選択結果（例えば、すべての集計感情的応答プロファイルが重み付けされていない選択結果）よりも、ビュアーに対してより面白いものとなる可能性が比較的高くなり得る。
【００３６】
さらに、ある実施形態では、グループ（またはグループのメンバー）の重みはビュアー入力に基づき得る。例えば、重みはビュアーのソーシャルネットワークにおけるソーシャルコネクション及び／または親密さの可変なレベルに基づき得る。他の一例では、重みは、ビュアーによりアサインされた信頼度に基づき得る。信頼度は、ビュアーが面白いと思うビデオアイテムの部分を特定するそのグループ（またはメンバー）のテイスト及び／または能力へのビュアーの信頼（trust and confidence）の相対的なレベルを反映する。他のある実施形態では、信頼度（confidence ratings）は、ビュアー入力無しに、グループメンバーの興味とビュアーの興味との間の正の相関を示唆するデモグラフィックグループ特性などの特性により、アサインし得る。言うまでもなく、感情的応答プロファイルを重み付けする方法は、例示を目的として提示され、いかなる方法であっても限定を意図したものではない。
【００３７】
図４は、上記の実施形態を示す３つの選択シナリオの例を示す。シナリオ４０２では、非重み付け集計感情的応答プロファイル３１４に基づき、ビデオアイテムの第１部分４０４が選択される。かかる実施形態では、ビデオアイテムの第１部分を選択するステップは、集計感情的応答プロファイル中のビデオコンテンツアイテムの第１部分に対する感情的応答の強さに基づき選択するステップを含み得る。図４において、所定の閾値４０６を用いて、ビデオアイテムにより一体としての観客に起こる感情的刺激の相対的な程度を判断する。所定の閾値４０６は、（例えば、コンテンツタイプと、ビデオアイテムが要求される時刻とに対する広告主の望ましい興味レベルに対応した値などの、絶対値や関数値として、）任意の好適な方法で確定できる。このように、第１部分４０４は、所定の閾値４０６を（許容範囲値内で）超えるビデオアイテムのその部分に対応する。
【００３８】
シナリオ４１０において、集計ビュアー感情的応答プロファイル３１４は、要求ビュアーのソーシャルネットワーク中のビュアーにより重み付けられる。よって、ビデオアイテムの第１部分の選択は、要求ビュアーのソーシャルネットワークに属するビュアーに対応する集計感情的応答プロファイルのサブセットの利用に基づく。言うまでもなく、ソーシャルネットワークは、ビュアーの興味がネットワークメンバーの集合的な興味と十分相関しているように、ビュアーに対しソーシャルリンクを有する人々の任意の好適な集まりである。かかるネットワークは、ユーザにより確定され、またはユーザ間の共通の特徴により自動的に確定され得る。シナリオ４１０において、重み付け感情的応答プロファイル４１２を、所定の閾値４０６とともに用いて、第１部分４０４を特定する。集計感情的応答プロファイル３１４を、参考のみを目的として、点線で示した。要求ビュアーのソーシャルネットワークに基づく第１部分の選択により、要求ビュアーに、その親密なソーシャルコネクションにとって面白く関連のあるビデオアイテムの部分が提供される。これにより、要求ビュアーに対して選択される第１部分のパーソナライズ化の程度が高くなる。
【００３９】
シナリオ４２０において、集計ビュアー感情的応答プロファイル３１４は、要求ビュアーが属するデモグラフィックグループ中のビュアーにより重み付けられる。よって、ビデオアイテムの第１部分の選択は、要求ビュアーのデモグラフィックグループに属するビュアーに対応する集計感情的応答プロファイルのサブセットの利用に基づく。言うまでもなく、デモグラフィックグループは、任意の好適な特徴に基づき確定でき、すべてのユーザ間よりも、グループメンバー間で、潜在的に興味の相関がより大きくなる。次に、重み付け感情的応答プロファイル４２２を所定の閾値４０６とともに用いて、第１部分４０４を特定する。集計感情的応答プロファイル３１４を、参考のみを目的として、点線で示した。要求ビュアーのデモグラフィックグループに基づき第１部分を選択するステップは、要求ビュアーが、その要求ビュアーとものと同様のテイスト及び興味を有する人々が興味を有するビデオアイテムの部分の発見を助ける。
【００４０】
言うまでもなく、検索ターム及び／またはビュアーが確定したビューイングインタレストなどのビュアー提供フィルタを用いることにより、さらにパーソナライズが可能となる。例えば、ある実施形態では、第１部分の選択は、要求ビュアーのビューイングインタレストプロファイル３０８に基づき得る。ある実施形態では、図４の４３０で示したように、要求ビュアーにより供給された検索ターム及び／またはフィルタ条件にさらに基づき得る。
【００４１】
さらに別の実施形態では、ビデオアイテムの第１部分の選択は、ビュアーにより選択された感情的応答プロファイルのサブセットに基づき得る。例えば、ビュアーは、ビュアーのソーシャルネットワークの感情的応答プロファイルに基づくビデオアイテムその他コンテンツ（以下に説明するハイライトリスト、ビュアーリアクションビデオ、及びリアクションハイライトリストなど）の選択された部分を受信することを選択し得る。重み付けまたは非重み付け集計感情的応答プロファイルではなく、このように感情的応答プロファイルをフィルタリングすることにより、ユーザ体験における相対的なパーソナライズ化レベルを向上し得る。
【００４２】
図２Ａに戻り、方法２００は、ステップ２２２において、ビデオアイテムの第１部分を含み、感情的応答プロファイルに基づきビデオアイテムのその他の部分も含むハイライトリストを生成するステップを含む。このように、そのビデオアイテムについて、ビデオアイテムの感情的刺激のある及び／または面白い（interesting）部分のリストをアセンブルする。いくつかの実施形態では、ハイライトリストは、タグ、コメント、またはその他のビュアーが供給するアノテーションにより；グラフィックス表現（ヒートマップなど）により；またはビデオアイテムにより観客に生じた相対的な感情的刺激を要求ビュアーにコミュニケーションするその他の任意の好適な方法により、感情的刺激の程度（集計感情的応答プロファイル中に記録された感情的応答の強さなど）に応じてランク付けされ得る。
【００４３】
任意的に、ステップ２２２は、ステップ２２４において、ビデオビューイング環境センサにより記録された人間的感情表示（human affect display）により表出されたビデオコンテンツアイテムに対する一ビュアーの感情的、物理的、及び／または振る舞い的応答を含むビュアー反応ビデオクリップを生成するステップを含む。かかるビュアー反応クリップは、記録されたビュアーの任意において、ビデオアイテムの関連部分とともに格納され、及び／または同時に提示され、要求ビュアーがビデオアイテムを、及びそのビデオアイテムに対する記録ビュアーの感情的反応を見得るようにする。このように、スポーツイベントの感情的刺激のある部分を検索している要求ビュアーは、そのイベントに対する他のビュアーのリアクションクリップ（reaction）のうちのクリップも見得る。いくつかの実施形態では、ビュアーリアクションクリップは、要求ビュアーのソーシャルネットワーク及び／またはデモグラフィックグループ中のビュアーから選択してもよく、これによりビュアーリアクションクリップに示された他のビュアーの反応に対して要求ビュアーが経験するアフィニティ（affinity）をさらにパーソナライズし得る。
【００４４】
いくつかの実施形態では、ステップ２２２は、ステップ２２６において、感情的応答プロファイルを介して選択されたビデオコンテンツアイテムの複数の部分に対する一以上のビュアーのそれぞれの反応をキャプチャするビデオクリップを含むビュアーリアクションハイライトクリップリストを生成するステップも含む。かかるビュアーリアクションハイライトクリップリストは、ビデオアイテムの面白い部分が選択されたのと大体同じやり方でそれらのクリップに対する他のビュアーの感情的反応を参照して生成され、要求ビュアーがかかるビュアーリアクションクリップを直接検索し、及び／または人気のある及び／または（ビュアーリアクションクリップを見た他のビュアーが感じた）感情的刺激のあるビュアーリアクションクリップを人目見られるようにし得る。
【００４５】
図２Ａの説明はわかりやすさのために１つのビデオアイテムの１つの部分の選択にフォーカスしたが、言うまでもなく、いくつかの実施形態では、複数のビデオアイテムのそれぞれから複数の部分を選択し得る。このように、図２Ｂを参照して、方法２００は、ステップ２２８において、複数のビデオアイテムの複数の部分のリストを構成するステップと、ステップ２３０において、それぞれの複数の部分のリストを送信するステップとを含む。いくつかの実施形態では、上で説明したもののようなビデオアイテムの及び／またはビュアーリアクションクリップのハイライトリストは、それぞれの部分のリストとともに送信され得る。さらに、いくつかの実施形態では、ステップ２３０は、ステップ２３２において、各ビデオアイテムの集計感情的応答プロファイルのグラフィカル表示を、リストとともに送信するステップを含み得る。
【００４６】
方法２００は、ステップ２３４において、要求されたビデオアイテムの第１部分を求める要求を受信するステップを含む。ステップ２３４における要求を受信するステップは、要求された１つのビデオアイテムの第１部分を求める、及び／または要求された複数のビデオアイテムのそれぞれから選択された複数の部分を求める要求を受信するステップを含み得る。
【００４７】
いくつかの実施形態では、要求されたビデオアイテムを求める要求は、要求ビュアーにより提供された検索ターム及び／またはフィルタ条件を含み得る。かかる実施形態では、検索ターム及び／またはフィルタ条件により、要求ビュアーは、検索ターム及び／またはフィルタ条件で提供された基準（ビューイング嗜好など）に従ってそれぞれのビデオアイテムの第１部分のリストをソートできる。
【００４８】
方法２００は、ステップ２３４で受信した要求に応えて、ステップ２３６において、要求コンピューティングデバイスに、ビデオコンテンツアイテムの第２部分は送信せずに、ビデオコンテンツアイテムの第１部分を送信するステップを含む。例えば、図４に示したシナリオのそれぞれは、要求コンピューティングデバイスに送信される第１部分４０４を示すが、（上記の通り）第１部分４０４よりも感情的刺激が少ないと判断された、送信されない他の一部分も示している。言うまでもなく、いくつかの実施形態では、ビデオアイテムの他の感情的刺激がある部分も送信されてもよい。例えば、図４のシナリオ４１０と４２０は、それぞれ、ビデオアイテムの他の部分と比べて感情的刺激があると判断された（クロスハッチで示した）追加部分４０５を含む。いくつかの実施形態では、これらの追加部分は、要求に応じて送信され得る。
【００４９】
ビデオアイテムの１より多くの第１部分が要求されたいくつかの実施形態では、ステップ２３６は、第１部分それぞれを１つのビデオコンポジションとして送信するステップを含み得る。さらに、いくつかの実施形態では、ステップ２３６は、ステップ２３８において、ビュアーリアクションビデオクリップを送信するステップを含み得る。ステップ２４０において、送信されるビデオアイテムの部分は表示のために出力される。
【００５０】
上記の通り、ある実施形態では、本開示で説明する方法とプロセスは、一または複数のコンピュータを含むコンピューティングシステムに結びついていてもよい。具体的に、ここに開示の方法とプロセスは、コンピュータアプリケーション、コンピュータサービス、コンピュータＡＰＩ、コンピュータライブラリ、及び／またはその他のコンピュータプログラム製品として実施できる。
【００５１】
図２Ａは、上記の方法とプロセスのうちの一または複数を実行できる非限定的なコンピューティングシステムを簡略化形式で示している。言うまでもなく、この開示の範囲から逸脱することなく、任意のコンピュータアーキテクチャを用いることができる。異なる実施形態では、コンピューティングシステムは、メインフレームコンピュータ、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ホームエンターテイメントコンピュータ、ネットワークコンピューティングデバイス、モバイルコンピューティングデバイス、モバイル通信デバイス、ゲーミングデバイスなどの形式をとり得る。
【００５２】
コンピューティングシステムは、ロジックサブシステム（例えば、図２Ａのモバイルコンピューティングデバイス１０４のロジックサブシステム１１６、図２Ａのモバイルコンピューティングデバイス１４０のロジックサブシステム１４６、及び図２Ａのサーバコンピューティングデバイス１３０のロジックサブシステム１３６）と、データホールディングサブシステム（例えば、図２Ａのモバイルコンピューティングデバイス１０４のデータホールディングサブシステム１１４、図２Ａのモバイルコンピューティングデバイス１４０のデータホールディングサブシステム１４４、図２Ａのサーバコンピューティングデバイス１３０のデータホールディングサブシステム１３４）を含む。コンピューティングシステムは、任意的に、図２Ａには図示していないディスプレイサブシステム、通信サブシステム、及び／またはその他のコンポーネントを含んでいてもよい。また、コンピューティングシステムは、任意的に、キーボード、マウス、ゲームコントローラ、カメラ、マイクロホン、及び／またはタッチスクリーンなどのユーザ入力デバイスを含み得る。
【００５３】
ロジックサブシステムは、一又は複数の命令を実行するように構成された一又は複数の物理的デバイスを含み得る。例えば、ロジックサブシステムは、アプリケーション、サービス、プログラム、ルーチン、ライブラリ、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、またはその他の論理構成のうちの一または複数の一部である一または複数の命令を実行するように構成し得る。かかる命令を実施して、タスクを実行し、データタイプを実装し、一または複数のデバイスの状態を変換し、または所望の結果に到達し得る。
【００５４】
ロジックサブシステムは、ソフトウェア命令を実行するように構成された一または複数のプロセッサを含み得る。追加的または代替的に、ロジックサブシステムは、ハードウェアまたはファームウェア命令を実行するように構成された一または複数のハードウェアまたはファームウェアロジックマシンを含み得る。ロジックサブシステムのプロセッサはシングルコアまたはマルチコアであり、それらの上で実行されるプログラムは並列処理または分散処理用に構成され得る。ロジックサブシステムは、任意的に、２つ以上のデバイスに分散した個別コンポーネントを含み、それらは離れて配置され、及び／または協調処理をするように構成され得る。ロジックサブシステムの一または複数の態様は、クラウドコンピューティング構成のリモートアクセス可能なネットワークされたコンピューティングデバイスにより仮想化され実行され得る。
【００５５】
データ保持サブシステムは、データ、及び／またはここに説明した方法とプロセスを実施するように論理サブシステムにより実行可能な命令を保持するように構成された一または複数の物理的、非一時的装置を含み得る。かかる方法とプロセスが実施されると、データ保持サブシステムの状態は、（例えば異なるデータを保持するように）変換され得る。
【００５６】
データ保持サブシステムは、リムーバブル及び／またはビルトイン装置を含み得る。データ保持サブシステムは、なかんずく、光学メモリ装置（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤ−ＤＶＤ、ブルーレイディスクなど）、半導体メモリ装置（例えば、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなど）、及び／または磁気メモリ装置（例えば、ハードディスクドライブ、フロッピー(登録商標)ディスクドライブ、テープドライブ、ＭＲＡＭなど）を含み得る。データ保持サブシステムは、次の特性のうち一または複数を有する装置を含み得る：揮発性、不揮発正、ダイナミック、スタティック、リード／ライト、リードオンリー、ランダムアクセス、シーケンシャルアクセス、ロケーションアドレサブル、ファイルアドレサブル、及びコンテントアドレサブル。ある実施形態では、論理サブシステムとデータ保持サブシステムは、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）やシステムオンチップなどの一または複数の共通装置に集積し得る。
【００５７】
また、図２Ａは、リムーバブルコンピュータ記憶媒体の形式でデータ保持サブシステムの一態様を示す（例えば、図２Ａのモバイルコンピューティングデバイス１０４のリムーバブルコンピュータ記憶媒体１１８、図２Ａのモバイルコンピューティングデバイス１４０のリムーバブルコンピュータ記憶媒体１４８、及び図２Ａのサーバコンピューティングデバイス１３０のリムーバブルコンピュータ記憶媒体１３８）。これは、データ及び／またはここに説明した方法とプロセスを実施するように実行可能な命令を記憶及び／または転送するために使われる。リムーバブルコンピュータ記憶媒体は、なかんずく、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤ−ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＥＥＰＲＯＭ、及び／またはフロッピー(登録商標)ディスクの形式をとり得る。
【００５８】
言うまでもなく、データ保持サブシステムは、一または複数の物理的非一時的装置を含む。対照的に、ある実施形態では、ここに説明した命令の態様は、少なくとも有限の時間のあいだ物理的装置により保持されない純粋な信号（例えば、電磁気信号、光信号など）により一時的に伝搬され得る。さらに、本開示に関するデータ及び／またはその他の形式の情報は、純粋な信号により伝搬し得る。
【００５９】
「モジュール」、「プログラム」及び「エンジン」との用語は、一または複数の具体的な機能を実行するように実装されたコンピューティングシステムの一態様を記述するのに使われ得る。ある実施形態では、かかるモジュール、プログラムまたはエンジンは、データ保持サブシステムにより保持された論理サブシステムにより実行可能な命令を介してインスタンス化し得る。言うまでもなく、異なるモジュール、プログラム及び／またはエンジンは、同じアプリケーション、サービス、コードブロック、オブジェクト、ライブラリ、ルーチン、ＡＰＩ、機能などからインスタンス化し得る。同様に、同じモジュール、プログラム及び／またはエンジンは、異なるアプリケーション、サービス、コードブロック、オブジェクト、ルーチン、ＡＰＩ、関数により具体化し得る。「モジュール」、「プログラム」及び「エンジン」との用語は、個々の実行可能ファイル、データファイル、ライブラリ、ドライバ、スクリプト、データベースレコードなど、またはこれらのグループを含むものとする。
【００６０】
言うまでもなく、「サービス」は、ここでは、複数のユーザセッションにわたり実行可能な、一または複数のシステムコンポーネント、プログラム及び／またはその他のサービスに利用可能なアプリケーションプログラムであり得る。ある実装では、サービスは、クライアントからの要求に応じてサーバ上で実行し得る。
【００６１】
ディスプレイサブシステムは、含まれていれば、データ保持サブシステムにより保持されたデータのビジュアル表現を提示するために用いられ得る。ここに説明した方法とプロセスは、データ保持サブシステムにより保持されたデータを変更し、よってデータ保持サブシステムの状態を変換するので、ディスプレイサブシステムの状態は、その土台のデータにおける変化をビジュアルに表現するように同様に変換され得る。ディスプレイサブシステムは、任意のタイプの技術を用いた一または複数のディスプレイ装置を含み得る。かかるディスプレイ装置は、共通の筐体中に、論理サブシステム及び／またはデータ保持サブシステムと組み合わせてもよいし、または周辺ディスプレイ装置であってもよい。
【００６２】
言うまでもなく、ここに説明した構成及び／またはアプローチは、実際は例示であり、多くのバリエーションが可能であるから、これらの具体的な実施形態または例は限定と考えてはならない。ここに説明した具体的なルーチンや方法は、任意数の処理ストラテジのうちの一または複数を表し得る。とすれば、例示した様々な動作は、例示した順序で、他の順序で、または並列的に実行してもよいし、場合によっては省略してもよい。同様に、上記のプロセスの順序は変更し得る。
【００６３】
本開示の主題は、ここに開示した様々なプロセス、システム及び構成、もしくはその他のフィーチャ、機能、動作、及び／または特性の新規かつ非自明なすべてのコンビネーション及びサブコンビネーションを含み、これらの任意の及びすべての等価物も含む。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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