(57)【要約】  コンテクストデジタルメディアの処理のためのシステム及び方法を開示する。例示の方法は、ユーザーに表示されるデジタルメディアとしてソースからコンテンツを受信するステップと、コンテンツ内のコンテクスト情報を特定するためにデジタルメディアを処理するステップと、特定されたコンテクスト情報に基づいて、少なくとも１つのネットワークから補足コンテンツを検索するステップと、ソース又は受信装置のうちの少なくとも１つで用いるために補足コンテンツを送信するステップとを含む。
2021523480.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーに表示されるデジタルメディアとしてソースからコンテンツを受信するステップと、
前記コンテンツ内のコンテクスト情報を特定するために前記デジタルメディアを処理するステップと、
特定されたコンテクスト情報に基づいて、少なくとも１つのネットワークから補足コンテンツを検索するステップと、
前記ソース又は受信機器のうちの少なくとも１つで用いるために前記補足コンテンツを送信するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記コンテンツ及び前記補足コンテンツを含むビューを表示するステップをさらに含み、前記補足コンテンツは、グラフィカルユーザーインターフェースのフレーム内に提示されるか又は重ね合わされる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記受信装置は、前記補足コンテンツを表示する補足コンテンツアプリケーションを実行するモバイル通信装置を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ソースはゲーム機と、コンテクストリポジトリで絶えず更新され且つ保存されるコンテンツを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記コンテンツを示すコンテクスト情報を特定するために前記デジタルメディアを処理するステップは、キーワード又はフレーズを検出するために前記デジタルメディアに対して光学式文字認識を行うことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記コンテンツを示すコンテクスト情報を特定するために前記デジタルメディアを処理するステップは、サーチエンジンを用いて前記デジタルメディアの逆画像検索を行うことを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記コンテンツを示すコンテクスト情報を特定するために前記デジタルメディアを処理するステップは、機械学習を用いて前記デジタルメディアのシーン及びランドマーク検出を行うことを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ソースから前記コンテンツのタイトルを受信するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ユーザーに表示される画像又は映像としてゲーム機からライブコンテンツを受信するステップと、
前記コンテンツ内のコンテクスト情報を特定するために、複数のコンテクスト情報ソースを用いて前記画像又は映像をリアルタイムで処理するステップであって、該複数のコンテクスト情報ソースはキーワード又はフレーズを検出するための光学式文字認識、関連する画像のために検索エンジンを用いた逆画像検索及び機械学習を用いて前記画像内の特徴を認識するシーン及びランドマーク検出のうちのいずれかを含む、ステップと、
前記ライブコンテンツについてリアルタイムで処理された最新のコンテクスト情報を保存するステップであって、該最新のコンテクスト情報はコンテクストレポジトリのメモリに保存され、該最新のコンテクスト情報は前記画像又は映像の変化に伴って変化する、ステップと、
前記コンテクスト情報に基づいて第三者の補足コンテンツをインターネットで検索するステップと、
前記ソース又は受信装置のうちの少なくとも１つで用いるために前記第三者の補足コンテンツをリアルタイムで送信するステップと、
を含む方法。
【請求項１０】
前記検索するステップの前に、前記方法は、前記複数のコンテクスト情報ソースにわたって算出された信頼スコア及び共通点を用いて前記コンテクスト情報を評価するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記コンテクスト情報と、検索の間に見つかった前記補足コンテンツとを知識ベースに保存するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記ライブコンテンツはビデオゲームを含み、前記補足コンテンツは、該ビデオゲームに関連する補助若しくは解説ビデオ又はテキストコンテンツを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
データ収集分析システム及びコンテクストリポジトリを含むシステムであって、
前記データ収集分析システムは、
画像又は映像としてソースからコンテンツを受信することと、
複数のコンテクスト情報ソースを用いて前記画像又は映像を処理することによりコンテクスト情報を得ることであって、該複数のコンテクスト情報ソースはキーワード又はフレーズを検出するための光学式文字認識、関連する画像のために検索エンジンを用いた逆画像検索及び機械学習を用いて前記画像内の特徴を認識するシーン及びランドマーク検出のうちのいずれかを含む、こと、
前記コンテクスト情報に基づいて、少なくとも１つのネットワークから補足コンテンツを検索することと、
前記ソース又は受信装置のうちの少なくとも１つで用いるために前記補足コンテンツを送信することと、
を行うように構成され、
前記コンテクストリポジトリは前記コンテンツ、前記コンテンツ情報及び前記補足コンテンツを保存するように構成されている、システム。
【請求項１４】
前記コンテクスト情報及び前記補足コンテンツを保存する知識ベースをさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ソースをさらに含み、前記ソースは前記コンテンツ及び前記補足コンテンツを含むビューを表示するように構成され、前記補足コンテンツは、グラフィカルユーザーインターフェースのフレーム内に提示されるか又は重ね合わされる、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記データ収集処理システムは、前記複数のコンテクスト情報ソースにわたって算出された信頼スコア及び共通点を用いて前記コンテクスト情報を評価するようにさらに構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記コンテクスト情報と、検索の間に見つかった前記補足コンテンツとを知識ベースに保存することをさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ソースはゲーム機と、前記コンテクストリポジトリで絶えず更新され且つ保存されるコンテンツとを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１９】
前記コンテンツはビデオゲームを含み、前記補足コンテンツは、該ビデオゲームに関連する補助若しくは解説ビデオ又はテキストコンテンツを含み、該補助若しくは解説ビデオ又はテキストコンテンツは前記ゲーム機上の該ビデオゲームからではなくインターネットから得られたものである、請求項１８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、デジタルメディアを文脈的に処理して、重ね合わされた又は拡張現実を介した補足コンテンツと共に該デジタルメディアの拡張表示を提供するシステム及び方法に関する。
【発明の概要】
【０００２】
様々な実施形態によれば、本技術は、（ａ）ユーザーに表示されるデジタルメディアとしてソースからコンテンツを受信するステップと、（ｂ）前記コンテンツ内のコンテクスト情報を特定するために前記デジタルメディアを処理するステップと、（ｃ）特定されたコンテクスト情報に基づいて、少なくとも１つのネットワークから補足コンテンツを検索するステップと、（ｄ）前記ソース又は受信機器のうちの少なくとも１つで用いるために前記補足コンテンツを送信するステップと、を含む方法に関する。
【０００３】
様々な実施形態によれば、本技術は、（ａ）ユーザーに表示される画像又は映像としてゲーム機からライブコンテンツを受信するステップと、（ｂ）前記コンテンツ内のコンテクスト情報を特定するために、複数のコンテクスト情報ソースを用いて前記画像又は映像をリアルタイムで処理するステップであって、該複数のコンテクスト情報ソースはキーワード又はフレーズを検出するための光学式文字認識、関連する画像のために検索エンジンを用いた逆画像検索及び機械学習を用いて前記画像内の特徴を認識するシーン及びランドマーク検出のうちのいずれかを含む、ステップと、（ｃ）前記ライブコンテンツについてリアルタイムで処理された最新のコンテクスト情報を保存するステップであって、該最新のコンテクスト情報はコンテクストレポジトリのメモリに保存され、該最新のコンテクスト情報は前記画像又は映像の変化に伴って変化する、ステップと、（ｄ）前記コンテクスト情報に基づいて第三者の補足コンテンツをインターネットで検索するステップと、（ｅ）前記ソース又は受信装置のうちの少なくとも１つで用いるために前記第三者の補足コンテンツをリアルタイムで送信するステップと、を含む方法に関する。
【０００４】
様々な実施形態によれば、本技術は、データ収集分析システム及びコンテクストリポジトリを含むシステムに関し、（ａ）前記データ収集分析システムは、（ｉ）画像又は映像としてソースからコンテンツを受信することと、（ｉｉ）複数のコンテクスト情報ソースを用いて前記画像又は映像を処理することによりコンテクスト情報を得ることであって、該複数のコンテクスト情報ソースはキーワード又はフレーズを検出するための光学式文字認識、関連する画像のために検索エンジンを用いた逆画像検索及び機械学習を用いて前記画像内の特徴を認識するシーン及びランドマーク検出のうちのいずれかを含む、こと、（ｉｉｉ）前記コンテクスト情報に基づいて、少なくとも１つのネットワークから補足コンテンツを検索することと、（ｉｖ）前記ソース又は受信装置のうちの少なくとも１つで用いるために前記補足コンテンツを送信することと、を行うように構成され、（ｂ）前記コンテクストリポジトリは前記コンテンツ、前記コンテンツ情報及び前記補足コンテンツを保存するように構成されている。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
別個の図にわたって同様の参照番号が同一の又は機能的に同様の要素を示す添付の図面と共に下記の詳細な説明は本明細書に組み込まれるとともに本明細書の一部を形成し、クレームされた開示を含む概念の実施形態をさらに説明し、それらの実施形態の様々な原理及び利点を解説する役割を果たす。
【０００６】
本明細書で開示の方法及びシステムは、必要に応じて図面中の従来の記号によって表され、本開示の実施形態の理解に関連する特定の詳細のみを示し、本明細書の説明の利点を有する当業者に容易に明らかとなるような詳細で本開示を不明瞭にしないようにしている。
【図１】図１は、本技術の態様を実施するための例示のシステムの概略図である。
【図２】図２は、本開示の例示の方法のフローチャートである。
【図３】図３は、本開示の例示の方法のフローチャートである。
【図４】図4は、本開示の実施形態に係るグラフィカルユーザーインターフェース(以下「ＧＵＩ」という)を表示する例示のユーザー装置(以下「ＵＥ」という)を示す。
【図５Ａ】図５Ａは、ＧＵＩが重ね合わされたビデオゲームのスクリーンショット及びＵＥ内に表示された対応するＧＵＩを示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、ビデオゲームのスクリーンショット及びＧＵＩのオーバーレイの更新を示す。
【図５Ｃ】図５Ｃは、ゲームプレイが起きた際のビデオゲーム及びＧＵＩのオーバーレイのスクリーンショットを図５Ｄと集合的に示す。
【図５Ｄ】図５Ｄは、ゲームプレイが起きた際のビデオゲーム及びＧＵＩのオーバーレイのスクリーンショットを図５Ｃと集合的に示す。
【図６Ａ】図６Ａは、ビデオゲームディスプレイに重ね合わされたＧＵＩ内に又はアプリケーションを介してＵＥ内に補足コンテンツを生成するために用いられる特徴検出を図６Ｂと集合的に示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、ビデオゲームディスプレイに重ね合わされたＧＵＩ内に又はアプリケーションを介してＵＥ内に補足コンテンツを生成するために用いられる特徴検出を図６Ａと集合的に示す。
【図７】図７は、本技術の態様を実施するために利用可能な例示のコンピュータ装置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示は、一般に、画像又は映像等のメディアを自動的にコンテクスト分析してその中のコンテクスト情報を明らかにすることを可能にするシステム及び方法に加えて、メディアに関連する補足コンテンツの検索（例えばインターネット検索）のための入力としてのコンテクスト情報の使用に関する。
【０００８】
本明細書で開示のシステム及び方法は様々なソースから生データを蓄積し、データソースにわたる信頼スコア及び共通点に基づいて結果を重み付けすることができる。これらのシステム及び方法は、最も強力な（もっとも関連性のある）コンテクスト結果に基づいて補足コンテンツをリアルタイムでインターネット検索することができる。補足コンテンツが見つかった場合、捕捉コンテンツはディスプレイ内でオーバーレイを用いて現在表示されているメディアの表示を拡張することができる。補足コンテンツを表示するための他の代替的なオプション（以下により詳述するように、捕足コンテンツをモバイル装置に送信すること等）を利用できる。
【０００９】
より詳細には、一部の実施形態では、本開示は、ゲーム機により生成されるビデオゲーム出力等のリアルタイム又はライブメディアをキャプチャするシステム及び方法に関する。入力の他の例と２、３例挙げると、限定されないが、テレビ、コンピュータ、セットトップボックス又は任意のＯＴＴ（オーバーザートップ）若しくはＯＴＢ（オンザボックス）装置により生成されるビデオ出力が挙げられる。上述のように、メディアは、例えば、任意の種類の画像又は映像及びそこから取り込まれたフレームを含むことができる。
【００１０】
ライブメディアの最新の部分は、キャッシュ又は他の一時記憶装置内の記憶リポジトリのバッファに記憶できる。例えば、一部の実施形態では、１分以上のライブメディアがゲーム機から得られ、コンテクスト情報のために処理されて一時記憶装置に記憶される。より最新のライブメディアがゲーム機によって生成されるのに伴って一時記憶装置は絶えず更新される。
【００１１】
コンテクスト情報は、光学式文字認識、逆画像検索及び人工知能（例えば、シーン及びランドマーク検出）の使用を通じたライブメディア内のプレーヤ、ランドマーク等の特徴の特定といった複数の手段のうちの少なくとも１つを用いてライブメディアから抽出される。
【００１２】
ライブメディアから抽出されたコンテクスト情報は、補足コンテンツを特定するための検索の入力として用いることができる。検索の前に、ライブメディアから抽出されたコンテクスト情報をその関連性について評価することができる。一般に、コンテクスト情報は、複数のコンテクスト情報ソースにわたって算出された信頼スコア及び共通点（commonality）を用いて評価することができる。場合によっては、コンテクスト情報は検索用語を、そして最終的には結果を改善するために信頼スコアにしたがって重み付けすることもできる。
【００１３】
上述したように、検索を通じて特定された補足コンテンツは一般に、ライブメディアに関連するコンテンツ、とりわけそのコンテクスト上の関連性に基づいて選択されたコンテンツとして記述される。１つの例では、補足コンテンツはビデオゲームに関連する参照コンテンツを含む。使用に際しては、ユーザーがゲーム機（又は他の装置）でビデオゲームをプレイするときに、ビデオゲームの出力がコンテクスト情報のために処理される。このコンテクスト情報は、インターネット検索を通じて補足コンテンツを検索するために用いられる。参照コンテンツが見つかった場合、ビデオゲームのためのオーバーレイが作成され、ゲーム機によりグラフィカルユーザーインタフェース（ＧＵＩ）に表示される。一部の実施形態では、ＧＵＩはリンク又はビデオの形態の補足コンテンツを含むが、これらの例は本質的に非限定であることが明らかである。そのため、一部の実施形態では、ユーザーはゲーム内環境においてチュートリアル、ヘルプガイド及びＧＵＩ上の他の補足コンテンツにアクセスすることができる。他の例示の実施形態では、ＧＵＩがモバイル装置上に存在するアプリケーションを介して提供されるため、ユーザーはそれらのモバイル装置で閲覧することができ、ゲームプレイを覆い隠さない。さらに別の実施形態では、ゲーム機がヘッドセット等の仮想現実ハードウェアを含む場合に、ＧＵＩを拡張現実オーバーレイとして提供することができる。そのため、本明細書で開示するユーザー装置はヘッドセットやコントローラ等のＶＲハードウェアを含むことができる。
【００１４】
要約すると、本開示は、ユーザーがプレイしているビデオゲームに関連する補足コンテンツをユーザーに提供するために、ゲーム機からのビデオゲームプレイのリアルタイム分析を可能にするシステム及び方法を用いる。一部の例では、ユーザーがゲームを進めるにつれて補足コンテンツが絶えず更新される。
【００１５】
一部の実施形態では、コンテクスト情報及び／又は補足コンテンツは、知識ベース又は他のリポジトリ内でライブメディアと共に分類及び保存することができる。したがって、ネットワーク（例えば、インターネット）検索に完全に依存するのではなく、ネットワーク検索に加えて又はネットワーク検索に代えて知識ベースを参照することができる。
【００１６】
集合図面を参照しながら本明細書で本開示のこれらの及び他の利点をより詳細に提供する。
【００１７】
図１は、本開示に従って構築及び構成されたシステム１００の実施形態の概略図である。一部の実施形態では、システム１００は概してデータ収集分析システム１０２、コンテクストリポジトリ１０４及び任意で知識ベース１０８を含む。他の実施形態では、システム１００は追加のコンポーネントを含むことができる。例えば、システム１００は、メディアの出力を提供するゲーム機又は他のコンピュータ装置等のソース１０６も含むことができる。一部の実施形態では、データ収集分析システム１０２及びコンテクストリポジトリ１０４の機能は、図１に示すような分散された形で提供されるのではなくソース１０６に統合できるが、図1の分散された実施形態は、以下に開示するように知識ベースの作成及び／又はＵＥの協調的な使用を可能にする。
【００１８】
ユーザー装置（ＵＥ）、例えばＵＥ１１０はｉＯＳ又はＡｎｄｒｏｉｄ等の特定のオペレーティングシステムを実行するモバイル装置を例えば含むことができる。クライアント側アプリケーションはＵＥ１１０（図４参照）上に存在し、ＵＥ１１０がシステム１００と通信できるようにする。別の例では、ＵＥ１１２は、自然言語の要求を受信してユーザーに応答を提供する音声応答装置又はホームオートメーション装置を含み得る。１つの例示の実施形態では、これらの装置はライブメディアについてユーザーから自然言語クエリを受信するのに用いることができ、システム１００はそれに対応して補足コンテンツを含むＧＵＩを生成することができる。例えば、ユーザーは「このレベルではヘルプが必要」等の言葉を話すことによりＵＥ１１０を用いることができる。データ収集分析システム１０２はこの要求を受信し、この要求に基づいてコンテクスト分析及び補足コンテンツ配信プロセスを初期化することができる。他の実施形態では、コンテクスト処理は、データ収集分析システム１０２と通信するクライアント側アプリケーションがアクティブであり且つゲームプレイが行われている場合に自動で起動される。
【００１９】
一部の実施形態では、データ収集分析システム１０２は、画像及び／又は映像等のメディアの形態のコンテンツを受信する。様々な実施形態では、メディアは、ゲーム機のビデオストリームの形態でソース１０６から受信される。一部の実施形態では、データ収集分析システム１０２は、ビデオゲームプレイのフレームをリアルタイムで収集するために、ソース１０６上にエージェント又はデーモンを展開することができる。別の実施形態では、ソース１０６は、ソース１０６上のビデオクリップバッファからデータ収集分析システム１０２にフレームを送信することができるか又はソース１０６のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）レベルでフレームをキャプチャすることができる。
【００２０】
一部の実施形態では、データ収集分析システム１０２は、ソース１０６から受信したメディアを複数のコンテクスト分析プロセスのうちの１つ以上を用いて処理又は分析するように構成されている。１つ以上の実施形態では、データ収集分析システム１０２は、フレーム内で発見されたキーワード又はフレーズを特定するためにメディアのフレームに対して光学式文字認識を行うように構成されている。一例として、ユーザーがソース１０６上でゲームをプレイしており、初期アプリケーション（例えば、クライアント側アプリケーション）は情報がなくブランクな状態である。データ収集分析システム１０２がライブゲームプレイ分析を行うと、クライアント側アプリケーションは、補足コンテンツと共にリアルタイムで更新する。１つの例では、先ずクライアント側アプリケーションは、ユーザーがプレイしているゲームを特定し、次にクライアント側アプリケーションは、プレイされている現在のレベルを特定し、ゲームディスプレイにＧＵＩとして近接するか又はオーバーレイされているフレーム上にそのレベルに関連するガイド及び映像をロードする。確かにするために、これらのステップの例示のスクリーンショットが図示され、以下でより詳細に説明される。ユーザーはＧＵＩ内に提供されたリンクを閲覧し、アプリケーション上で提供されるレベル別のウィキ等のビデオを見ることができる。
【００２１】
一部の例では、データ収集分析システム１０２は、フレームに含まれるものと同様のデータを検索するために、サーチエンジンを介して逆画像検察を利用するように構成されている。代替的に又はそれに加えて、追加の実施形態では、データ収集分析システム１０２はフレームを処理してフレーム内のランドマーク又は他の個別の特徴を特定するために機械学習を利用するように構成されている。提供される例のそれぞれは、データ収集分析システム１０２がフレーム内のコンテクスト情報を見つけることができるようにする。一般に、コンテクスト情報は、ビデオゲームにおける例えばドメイン（例えば主題）、レベル、オブジェクト、キャラクター、場所、位置等を特定するフレーム内の任意の定量可能な情報を含む。
【００２２】
一実施形態では、データ収集分析システム１０２は、ユーザーが認識可能なボスバトル（recognizable  boss  battle）をプレイしていると判定する。データ収集分析システム１０２は、逆画像検索データをＵＥ１１０又はソース１０６に返す。一般に、データ収集分析システム１０２は、ゲームから取り込まれたライブフレームに対して逆画像検索を行い、次にゲームに関する一般情報を最初に返す。ユーザーがプレイし、データ収集分析システム１０２がユーザーがカオスウィッチケラグ(Chaos  Witch  Quelaag)
と戦っていることを検出すると(現在のゲームプレイコンテクストを検出することの一例)、データ収集分析システム１０２は、そのボスバトルに関連する特定のリンクをサーチエンジン上の検索クエリの結果として返す。
【００２３】
一実施形態では、データ収集分析システム１０２はプレイされているゲームを検出し、シーン内に車が存在するかどうかを判定する。分析の後、データ収集分析システム１０２は有用なビデオの場所へのリンクを提供する。別の例では、データ収集分析システム１０２は３Ｄ仮想環境におけるランドマークの特定に成功し、次いで関連ビデオ並びにそれらのランドマークに関連するリンク及び／又はウィキページを特定する。
【００２４】
本開示はビデオゲームに限定されず、他のメディアの種類にとって利用可能なコンテクスト情報はメディアコンテンツ自体に依存する。例えば、映画の場合では、コンテクスト情報は映画内の場所、キャラクター及び他の同様のデータに関連し得る。非限定的な例として、データ収集分析システム１０２を用いて映画のシーンを評価し、映画に関する又はシーンに含まれるコンテンツに関する興味深い事実、例えばシーンの場所に関する情報を視聴者に対して提供することができる。
【００２５】
一部の実施形態では、開始点及び終了点を有する時間フレームにわたってコンテクスト情報のバッチを生成するために一連のフレームのそれぞれをタイムスタンプして処理することができる。
【００２６】
一部の実施形態では、抽出されたコンテクスト情報が該コンテクスト情報の関連性を特定するためにデータ収集分析システム１０２によって処理される。得られたコンテクスト情報の種類（ＯＣＲ、逆画像及び／又は機械学習）毎に信頼スコアが生成される。キーワード及び／又はフレーズの信頼スコアは頻度に基づくことができる。例えば、あるキーワードがフレームのバッチ内のいくつかのフレームにわたって数回繰り返された場合、そのキーワード又はフレーズは関連性がより高い可能性がある。これは、これらのキーワードとコンテンツをマッチングするためにインターネットの事前検索からも特定できる。
【００２７】
逆画像検索によりフレーム内で見つかったコンテンツに対応するコンテンツを有する第三者のリソース（又は本明細書に記載のローカルリポジトリ／知識ベース）から画像が特定された場合、逆画像検索において見つかった画像が少ないか又は画像が見つからないような場合とは反対に(例えば、信頼スコアが低いか又は無い)、そのフレームは関連性があると考えられ（例えば、捕足コンテンツを検索した場合に結果を返す可能性が高い）、より高い信頼スコアを返し得る。
【００２８】
機械学習プロセスは、フレーム内のランドマーク又は特徴の対応又はマッチングに基づいて信頼スコアを返す。そのため、この特定の信頼スコアは、フレーム内の特徴が機械学習システムに利用可能な特徴とどの程度類似しているかに基づく。１つの例示の実施形態では、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＡｚｕｒｅＴＭプラットフォームを利用できる。
【００２９】
上述したように、コンテクスト評価プロセスのそれぞれは個別に又は任意の組み合わせ及び／又は順列で用いることができる。一実施形態では、全てのコンテクスト評価プロセスを併用できる。また、２種類以上のコンテクスト評価プロセスが用いられる場合、データ収集分析システム１０２は、個々のコンテクスト評価プロセスに重み付けを適用できる。非限定な例として、逆画像検索が使用され、逆画像検索への入力として用いられたフレームとほぼ同一である画像が多数見つかった場合、データ収集分析システム１０２は、１００点満点中９０点のスコアを有する逆画像検索からのコンテクスト情報を提供する。機械学習プロセスがフレーム内の特徴の５％しか検証できなかった場合、データ収集分析システム１０２は、そのコンテクスト分析プロセスに対して１００点満点中比較的低い１０点のスコアを割り当て得る。そのため、データ収集分析システム１０２は、機械学習プロセスよりも逆画像検索により高い重み付けを行う。信頼スコアが所定の閾値を下回る場合、データ収集分析システム１０２は、機械学習プロセスの分析を全て除外することができる。コンテクスト分析プロセスのそれぞれはこのようなスコアリング閾値の対象とすることができる。他の実施形態では、コンテクスト情報は、スコアリング又は重み付けなしの生の形式で用いることができる。
【００３０】
様々な実施形態では、複数の種類のコンテクスト情報を生成するために複数のコンテクスト分析プロセスが用いられる場合、コンテクスト情報の集合体が生成される。一部の実施形態では、コンテクスト情報の集合体をコンテクストリポジトリ１０４に保存することができる。コンテクスト情報の集合体は、ソース１０６から得られた対応するフレーム及び／又はメディアと共に保存することができる。
【００３１】
その後、コンテクスト情報はネットワーク検索（例えば、サーチエンジンを用いたインターネット検索）への入力としてデータ収集分析システム１０２により利用される。ネットワーク検索の結果はコンテクスト情報に対応する補足コンテンツを含む。一実施形態では、補足コンテンツは、ゲーム機上のビデオゲームではなくインターネットから得られたビデオゲームに関連する補助若しくは解説ビデオ又はテキストコンテンツを含む。すなわち、一部の実施形態では、補足コンテンツは、インターネットを介してアクセス可能な第三者によって維持されるソース又はリポジトリから得られるものと理解される。例えば、補足コンテンツは、ビデオゲームファンのウェブサイト又は他の類似のソース上で主催されるゲームウォークスルーを含み得る。データ収集分析システム１０２は、ガイド、ウォークスルー、ビデオ等へのリアルタイムリンクを生成するためのリッチデータマイニングを提供する。
【００３２】
一部の実施形態では、データ収集分析システム１０２は、補足コンテンツに基づいて第２の種類の信頼スコアリング及び／又は重み付けを行うことができる。この信頼スコアリング及び／又は重み付けは、補足コンテンツがメディアのコンテクスト情報にどれだけ密接に対応するかを示す。他の場合には、補足コンテンツは採点されないが、行われた検索の結果から生の形式で取得される。
【００３３】
データ収集分析システム１０２は、補足コンテンツを要求するユーザーに提供される消費可能な形式に補足コンテンツをフォーマットする。一部の実施形態では、補足コンテンツは、ダイアログフレーム又はメニュースクリーン等のＧＵＩでソース１０６上に表示される。補足コンテンツはゲームの近くでオーバーレイ形式で表示することができるか又はビデオゲームを通じて利用可能なオプションのメニューから選択することができる。他の例示の実施形態では、補足コンテンツはＵＥ１１０（受信側装置ともいう）等の別の装置に送信される。一部の実施形態では、補足コンテンツはソース１０６及びＵＥ１１０の双方又は他の装置に届けられる。
【００３４】
上述したように、知識ベース１０８は、メディアが受信され、文脈的に抽出／分析され、抽出されたコンテクスト情報を用いた検索に対応して補足コンテンツが特定されることで生成される。一部の実施形態では、データ収集分析システム１０２は、コンテクスト分析から特定されたフレーム／画像又は映像のためのメタデータタグを作成できる。また、補足コンテンツは、メタデータタグ又はレコードを介してフレーム／画像又は映像に関連付けられる。
【００３５】
１つ以上の実施形態では、ゲーム開発者は、ビデオゲームに直接埋め込まれるか又はレコード若しくは他の好適な形式で知識ベース１０８に提供される開発者が作成したコンテクストデータを提供することもできる。一部の実施形態では、知識ベース１０８は人工知能を用いてデータが追加され（populated）且つ精緻化される。例えば、コンテンツが知識ベース１０８に追加された場合、このシードデータ又はトレーニングデータを第三者からの信頼されるソースと比較して、メディアを処理する際に用いられるコンテクスト分析の正確性を判定することができる。これらのプロセスの結果は、本明細書に記載の逆画像検索プロセス及び機械学習特徴検出プロセスに代えて又は加えて用いることができる、リッチでドメイン固有なデータセットである。ゲーム開発者は、知識ベース１０８及び／又はゲーム開発ツールにアクセスするために特定のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を利用する。
【００３６】
図２は、本開示の例示の方法２００のフローチャートを示す。一部の実施形態では、本方法はユーザーに表示されるデジタルメディアとしてソースからコンテンツを受信するステップ２０２を含む。これは、例えば、ゲーム機から画像又は映像のフレームを受信することを含み得る。次いで、本方法は、デジタルメディアを処理してコンテンツ内のコンテクスト情報を特定するステップ２０４を含む。全体を通して述べているように、処理は、特徴検出のための機械学習、ＯＣＲ及び逆画像検索等の複数の種類のコンテクスト処理を含み得る。コンテクスト情報が決定されると、本方法は、特定されたコンテクスト情報に基づいて、少なくとも1つのネットワークで補足コンテンツを検索するステップ２０６を含む。上述したように、これには、利用可能な場合にはローカル知識ベースを検索することを含み得る。補足コンテンツが見つかった場合、本方法は、ソース又は受信装置のうちの少なくとも１つで用いるために補足コンテンツを送信するステップ２０８を含む。
【００３７】
場合によっては、本方法は、コンテンツ及び補足コンテンツを含むビューを表示する任意のステップ２１０を含むことができる。補足コンテンツはグラフィカルユーザーインターフェースのフレーム内に提示されるか又は重ね合わされる。
【００３８】
一部の実施形態では、受信装置は、補足コンテンツをＧＵＩで表示する補足コンテンツアプリケーション（例えば、クライアント側アプリケーション）を実行するモバイル通信装置を含む。
【００３９】
様々な実施形態では、ソースは、ゲーム機と、コンテクストリポジトリで絶えず更新され且つ保存されるコンテンツとを含む。一部の実施形態では、ソースは、ビデオゲームのためのタイトル又は他のコンテクスト情報を提供する。開発者がビデオゲームにコンテクスト情報を組み込んでいる場合は、ゲームプレイの間にソースによってそのコンテクスト情報を提供することができる。
【００４０】
上述したように、本方法は、コンテクスト情報を特定し、そのコンテクスト情報に基づいてメディアに関するリッチな補足情報を返すために任意の画像又は映像メディアと共に用いることができる。
【００４１】
図３は、本開示のより詳細な例示の方法３００のフローチャートである。本方法は、ユーザーに表示されている画像又は映像としてゲーム機からライブコンテンツを受信するステップ３０２を含む。一部の実施形態では、本方法は、キーワード又はフレーズを検出するための光学式文字認識、関連する画像のためにサーチエンジンを用いる逆画像検索及び機械学習を用いて画像内の特徴を認識するシーン及びランドマーク検出のうちのいずれかを含む複数のコンテクスト情報ソースを用いてコンテンツ内のコンテクスト情報を特定するために画像又は映像をリアルタイムで処理するステップ３０４を含む。
【００４２】
このプロセスは、複数のコンテクスト情報ソースから見つかった生のコンテクスト情報を、複数のコンテクスト情報ソースにわたって算出された信頼スコア及び共通点を用いて評価するステップ３０６を含むことができる。
【００４３】
一部の実施形態では、本方法は、ライブコンテンツのためにリアルタイムで処理された最新のコンテクスト情報を保存するステップ３０８を含む。最新のコンテクスト情報は、画像又は映像の変化（例えば、継続的な更新）に伴って最新のコンテクスト情報が変化するようにコンテクストリポジトリのメモリに保存される。
【００４４】
次に、本方法は、コンテクスト情報に基づいて第三者の補足コンテンツをインターネットから検索するステップ３１０と、ソース又は受信装置のうちの少なくとも１つで用いるために、第三者の補足コンテンツをリアルタイムで送信するステップ３１２とを含む。
【００４５】
図１及び図４は、ＵＥ１１０上に表示された例示のＧＵＩ４００を共同で示す。再び、ＵＥ１１０は、データ収集分析システム１０２がＧＵＩを送信してＵＥ１１０に供給できるようにするクライアント側アプリケーション４０２を実行する。一部の実施形態では、ＧＵＩ４００はリンクタブ４０４及び映像タブ４０６を含む。リンクタブ４０４は、記載されたチュートリアル又は記事等の補足コンテンツへのＵＲＬリンクを含む。映像タブ４０６は補足コンテンツであると判定されたビデオ等のメディアコンテンツへのリンク又はポインタを含む。
【００４６】
ユーザーが最初にクライアント側アプリケーション４０２を起動した場合、ＧＵＩ４００は空である。ＧＵＩ４００は、ビデオゲームを開始することをユーザーに知らせるメッセージを含むことができる。開かれているモバイル装置／アプリケーション（例えば、アプリケーション４０２）が映像フィードを生成する特定のゲーム機（例えば、ＵＥ１１０）にリンクされていることをシステム１００が知り得るようにソース１０６とＵＥ１１０とをリンクする方法が提供される。そのような方法の例は、集中型認証システムに対して同一のユーザーカウントを用いてソース１０６及びＧＵＩ４００を認証することを含む。これにより、システム１００は、ソース１０６とＧＵＩ４００とを互いに関連付けることができる。このような方法の別の例は、ソース１０６上で生成されるコードをユーザーが入力できるようにするＧＵＩ４００を含む。これは、システム１００がソース１０６とＧＵＩ４００とを互いに関連付けることをできるようにもする。
【００４７】
図５Ａは、ビデオゲーム５００のディスプレイ上にあるＧＵＩ４００のオーバーレイを示す。また、ＧＵＩ４００は図示のようにＵＥ上に描画することもできる。上述したように、ＧＵＩ４００がＵＥに示されている間、ゲーム機によりビデオゲーム５００を単独で表示できる。図示のビデオゲーム５００のフレームはビデオゲームのメインメニュー画面からのものである。ゲームが進行するにつれて、図５Ｂのビデオゲーム５００は、タイトル又はレベル名等のテキスト（例えば、「ジャングルローラー」）及び画像（例えば、ティキキャラクター）を含み得る。ゲーム機により生成されるフレーム内で見つけられたこれらの種類のコンテクスト情報はコンテクスト分析及びＧＵＩ４００のための補足コンテンツ生成を始めるようシステムに知らせる。
【００４８】
この例では、コンテクスト情報からゲームのタイトルである「クラッシュバンディクー」が特定され、ＧＵＩ４００のヘッダにその旨が記載される。ＧＵＩ４００内にウォークスルービデオ５０２等の映像リンクが配置される。
【００４９】
図５Ｃ及び図５Ｄは、ビデオゲーム５００のゲームプレイの進行に基づくＧＵＩ４００の更新を共同で示し、図５Ｃは、ＧＵＩ４００内の新たな映像をとりわけ示し、図５Ｄは、ＧＵＩ４００内のリンクタブの下の新たなリンクを示す。
【００５０】
図６Ａ及び図６Ｂは、ビデオゲーム内のランドマークのコンテクスト分析の別の例と、ランドマークに関連する補足コンテンツの結果としての表示とを共同で示す。例えば、ビデオゲーム６００はパレスオブファインアーツのランドマーク６０２を含む。機械学習はこの特徴をコンテクスト情報として認識し、システムはＧＵＩ６０４を更新して、パレスオブファインアーツに関する補足コンテンツへのリンク、例えばウィキエントリ６０６のためのＵＲＬを含む。図示説明したように、コンテクスト分析のリアルタイム性と、その結果としての補足コンテンツの提供は、動的でリッチなユーザー体験を提供する。
【００５１】
図７は、コンピュータシステム１の形態の例示的なマシンの概略図であり、コンピュータシステム１では、本明細書で説明した方法のうちの１つ以上をマシンに行わせるための命令セットが実行され得る。様々な実施形態では、マシンはスタンドアロン装置として動作するか又は他のマシンに接続（例えば、ネットワーク接続）され得る。ネットワーク化された展開では、マシンは、サーバクライアントネットワーク環境におけるサーバ又はクライアントマシンの能力で動作するか又はピアツーピア（又は分散）ネットワーク環境におけるピアマシンとして動作し得る。マシンは、例えば、ベースステーション、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、携帯音楽プレーヤ(例えば、ＭＰ３プレーヤ等のポータブルハードドライブオーディオ装置)、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ又はそのマシンによって取られるべき動作を特定する（連続するか又は他の）一式の命令を実行可能な任意のマシンであり得る。さらに、１つのマシンのみを図示しているが、「マシン」という用語は、本明細書で説明する方法の１つ以上を実行するための命令セット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行するマシンの集合も含むと解釈すべきである。
【００５２】
例示のコンピュータシステム１は、プロセッサ又は複数のプロセッサ５（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）又はその両方）と、バス２０を介して互いに通信するメインメモリ１０及びスタティックメモリ１５とを含む。コンピュータシステム１は、ビデオディスプレイ３５（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ））をさらに含み得る。コンピュータシステム１は、英数入力装置３０（例えば、キーボード）、カーソル制御装置（例えば、マウス）、音声認識又は生体認証ユニット（図示せず）、ドライブ装置３７（ディスク駆動装置ともいう）、信号発生装置４０（例えば、スピーカ）及びネットワークインターフェース装置４５も含み得る。コンピュータシステム１は、データを暗号化するためのデータ暗号化モジュール（図示せず）をさらに含み得る。
【００５３】
ドライブユニット３７は、本明細書に記載の方法又は機能のうちの１つ以上を具体化するか又は利用する１つ以上の命令セット及びデータ構造（例えば、命令５５）が記憶されるコンピュータ又は機械読み取り可能媒体５０を含む。命令５５は、コンピュータシステム１により実行される間にメインメモリ１０内及び／又はスタティックメモリ１５内及び／又はプロセッサ５内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。メインメモリ１０、スタティックメモリ１５及びプロセッサ５は機械読み取り可能媒体も構成し得る。
【００５４】
命令５５は、多数の周知の転送プロトコル（例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ））のうちのいずれか１つを利用してネットワークインターフェース装置４５を介してネットワーク上でさらに送信又は受信され得る。例示の実施形態では、機械読み取り可能媒体５０を１つの媒体として示しているが、「コンピュータ読み取り可能媒体」という用語は、１つ以上の命令セットを記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース及び／又は関連するキャッシュとサーバ）を含むものと解釈すべきである。「コンピュータ読み取り可能媒体」という用語は、マシンにより実行される命令セットを記憶、符号化又は保持可能な媒体、本願の方法のうちの１つ以上をマシンに行わせる媒体又はそのような命令セットにより利用されるか又は関連するデータ構造を記憶、符号化又は保持可能な媒体を含むものと解釈すべきである。したがって、「コンピュータ読み取り可能媒体」という用語は、限定されないが固体メモリ、光学及び磁気媒体及び搬送波信号を含むものと解釈すべきである。そのような媒体は、限定されないが、ハードディスク、フロッピーディスク、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等も含み得る。本明細書に記載の例示の実施形態は、コンピュータにインストールされたソフトウェアを含む動作環境で、ハードウェアで又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実施され得る。
【００５５】
コンピュータシステム１の全てのコンポーネントが必要なわけではないため、不要な場合はコンピュータシステム１の一部、例えば入出力装置（例えば、入力装置３０）を取り除くことができる。当業者であれば、インターネットサービスは、インターネットサービスに連結された１つ以上のコンピュータ装置にインターネットアクセスを提供するように構成され得ることを認識するとともに、コンピュータ装置が１つ以上のプロセッサ、バス、メモリデバイス、ディスプレイ装置、入出力装置等を含み得ることを認識し得る。さらに、当業者であれば、インターネットサービスが、本明細書に記載の本開示の実施形態のいずれかを実施するために利用され得る１つ以上のデータベース、リポジトリ、サーバ等に連結され得ることを理解し得る。
【００５６】
下記の特許請求の範囲における全ての手段又はステッププラスファンクション要素の対応する構造、材料、行為等は、特許請求の範囲において特定された他のクレーム要素との組み合わせで当該機能を行うための任意の構造、材料又は行為を含むことを意図している。本技術の説明を解説及び説明を目的に提示してきたが、本技術の開示した形態に限定するか又は網羅することを意図していない。当業者であれば、本技術の範囲及び精神から逸脱することなく多くの変更及び変化が明らかであろう。例示の実施形態は、本技術の原理及びその実用的用途を最良に説明するとともに、当業者が、考えられる特定の用途に適した様々な変更を施した様々な実施形態のために本技術を理解できるように選択され、説明されたものである。
【００５７】
本技術の実施形態に係る方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフロー図及び／又はブロック図を参照しながら本技術の態様を上述した。フローチャート図及び／又はブロック図の各ブロック並びにフローチャート図及び／又はブロック図のブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令により実施できることが理解されよう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されて、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロックで特定された機能／行為を実施するための手段を生成するようにマシンを作り得る。
【００５８】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置又は他の装置に特定の方法で機能させることができるコンピュータ読み取り可能媒体にも記憶でき、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶された命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロックで特定された機能／行為を実施する命令を含む製造物品を生成する。
【００５９】
コンピュータ、他のプログラマブル装置又は他の装置上で一連の動作ステップが行われてコンピュータに実施されるプロセスが生成されるようにコンピュータプログラム命令がコンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置又は他の装置にロードされ、コンピュータ又は他のプログラマブル装置上で実行される命令がフローチャート及び／又はブロック図のブロックで特定された機能／行為を実施するためのプロセスを提供し得る。
【００６０】
図面におけるフローチャート及びブロック図は、本技術の様々な実施形態に係るシステム、方法及びコンピュータプログラム製品の可能な実施のアーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関し、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実施するための１つ以上の実行可能な命令を含む、モジュール、セグメント又はコードの一部を表し得る。なお、一部の代替的な実施では、ブロックに記載の機能は図に記載の順序から外れて起こり得る。例えば、連続で示す２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行され得るか又はブロックは関連する機能に応じて逆の順序で実行され得る。また、ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロック及びブロック図及び／又はフロー図のブロックの組み合わせは、特定の機能又は動作を行う専用のハードウェアベースのシステム又は専用のハードウェア及びコンピュータ命令の組み合わせにより実施できる。
【００６１】
以下の説明では、本発明を完全に理解できるようにするために、限定ではなく説明を目的として、特定の実施形態、手順、技術等の具体的な詳細を記載する。しかしながら、当業者であれば、本発明はこれらの具体的な詳細から逸脱する他の実施形態でも実施され得ることが分かる。
【００６２】
本明細書全体にわたって「一実施形態」又は「実施形態」とは、実施形態に関連して説明した特定の特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも一実施形態に含まれることを意味する。そのため、本明細書全体にわたり様々な箇所に現れる「一実施形態では」若しくは「実施形態では」又は「一実施形態によれば」(又は同様の意味を有する他の表現)という語句の全ては必ずしも同一の実施形態を参照しているわけではない。さらに、特別な特徴、構造又は特質は１つ以上の実施形態において任意の好適な形で組み合わせられ得る。さらに、本明細書における議論の文脈に応じて、単数形はその複数形を含み、複数形はその単数形を含み得る。同様に、ハイフン付きの用語（例えば、「オン・デマンド」）は、ハイフン無しのバージョン（例えば、「オンデマンド」）と時々互換的に用いられ、大文字から始まる用語（例えば、「ソフトウェア」）は大文字から始まらないバージョン(例えば、「ソフトウェア」)と互換的に用いられ、複数の用語はアポストロフィを伴って又は伴わずに表示され(例えば、ＰＥ’ｓ又はＰＥｓ)、イタリック体の用語(例えば、「Ｎ＋１」)は、その非イタリック体のバージョン（例えば、「Ｎ＋１」）と互換的に用いられ得る。時々なされるそのような互換的な使用は相互に矛盾しているとみなすべきではない。
【００６３】
また、一部の実施形態は、タスク又は一式のタスクを行うための「手段」という用語で記載され得る、本明細書では、「〜のための手段」は、プロセッサ、メモリ、カメラ等のＩ／Ｏデバイス又はそれらの組み合わせ等の構造の観点で表されることが分かる。あるいは、「〜のための手段」は機能又は方法ステップを記述するアルゴリズムを含んでもよく、さらに他の実施形態では、「〜のための手段」は数式、散文の観点で又はフローチャート若しくは信号図として表され得る。
【００６４】
本明細書で用いる用語は特定の実施形態を説明する目的だけのためのものであり、本発明を限定することを意図していない。本明細書で用いる単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈で別段明示されていない限り複数の形も含むことを意図している。本明細書で用いられた場合、「含む」という用語は記載された特徴、整数、ステップ、動作、要素及び／又は構成要素の存在を特定するが、それ以外の１つ以上の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素及び／又はその群の存在又は追加を除外しないことがさらに分かるであろう。
【００６５】
なお、本明細書では、「連結された」、「接続された」、「接続する」、「電気的に接続された」等の用語は概して電気的／電子的に接続された状態を意味するために互換的に用いられる。同様に、第１のエンティティが第２のエンティティと（データ情報を含むか又はデータ／制御情報を含まないかに関わらず）情報信号を（有線又は無線手段を介して）電気的に送受信する場合、それらの信号の種類（アナログ又はデジタル）に関わらず第１のエンティティは第２のエンティティと「通信」しているとみなされる。さらに、本願で図示説明される様々な図面（構成要素ダイアグラムを含む）は例示を目的としているに過ぎず、縮尺通りに描かれていないことに留意されたい。
【００６６】
いずれかの開示が参照により本明細書に組み込まれ、そのような組み込まれた開示が本開示と部分的に及び／又は全体的に抵触する場合、抵触の程度、及び／又はより広範な開示及び／又はより広範な用語の定義において、本開示が支配する。そのような組み込まれた開示が互いに部分的に及び／又は全体的に抵触する場合、抵触の程度に応じて後日の開示が支配する。
【００６７】
本明細書で用いられる用語は、直接的又は間接的、全面的又は部分的、一時的又は永久的、即座の又は遅れた、同期的又は非同期的な動作又は不動作を意味し得る。例えば、要素が他の要素の「上にある」、他の要素に「接続されている」又は「連結されている」と言及されている場合、その要素は、他の要素の上に直接あるか、直接接続されているか又は連結されているか及び／又は間接要素（間接的及び/又は直接的変形を含む）が存在し得る。対照的に、ある要素が他の要素に「直接的に接続されている」か又は「直接的に連結されている」と言及される場合には介在要素は存在しない。本明細書における説明は例示的であり限定的なものではない。本技術の多くの変形は、本開示を検討することによって当業者に明らかになるであろう。例えば、本技術は、電子メールの脅威を阻止するための用いることに限定されず、電子メール、ソーシャルメディア、インスタントメッセージング及びチャットを含むあらゆるメッセージングの脅威に該当する。
【００６８】
様々な実施形態を上記で説明してきたが、それらは限定ではなく単に一例として提示されたものであることが分かる。本説明は本発明の範囲を本明細書に記載の特定の形態に限定することを意図しない。反対に、本説明は、添付の特許請求の範囲によって定義され、当業者により理解される本発明の精神及び範囲内に含まれ得る代替例、変形例及び等価物をカバーすることを意図している。そのため、好ましい実施形態の幅及び範囲は、上記の例示の実施形態のいずれによっても制限されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【国際調査報告】
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