(57)【要約】  動きベクトル、彩度、及び場面変化などのビデオ特徴に基づいてビデオ推薦を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオコンテンツを推薦する方法であって、
複数の候補ビデオストリームから得たビデオフレームのそれぞれのシーケンスを処理するステップと、
前記シーケンスから非メタデータビデオ特徴を抽出するステップ（３０）と、
前記ビデオ特徴の少なくともいくつかに少なくとも一部基づいて、前記候補ビデオストリームの少なくとも１つを推薦として返送するステップ（３６）と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ビデオ特徴は場面変化を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ビデオ特徴は彩度を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ビデオ特徴は動きベクトルを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ビデオ特徴のサブセットを選択するステップ（３４）をさらに含み、前記サブセットのみを使用して、前記候補ビデオストリームの少なくとも１つを推薦として返送する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
選択行為の一部として特徴のトレーニングセットを使用する、
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記シーケンスから得た非メタデータビデオ特徴と、メタデータ又はオーディオ特徴のグループから選択した少なくとも１つの基準との両方を使用して、前記候補ビデオストリームの少なくとも１つを推薦として返送するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
候補ビデオの少なくとも１つのソース（１２）と、
前記候補ビデオを受信するとともに前記ビデオからビデオ特徴を抽出するステップ（３０）と、
前記ビデオ特徴と、ユーザのビデオプリファレンスに関する情報とを使用するステップと、
前記候補ビデオの少なくとも１つの推薦を前記ユーザに提供するステップ（３６）と、
を含む論理を実行する少なくとも１つのコンピュータ（１２／１４／２０／２４）と、
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項９】
前記ビデオ特徴は場面変化を含む、
ことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ビデオ特徴は彩度を含む、
ことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ビデオ特徴は動きベクトルを含む、
ことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記コンピュータは前記ビデオ特徴のサブセットを選択し、前記サブセットのみを使用して前記候補ビデオの少なくとも１つを推薦として返送する、
ことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記コンピュータは、特徴のサブセットを選択するステップの一部として特徴のトレーニングセットを使用する、
ことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記コンピュータは、前記シーケンスから得た非メタデータビデオ特徴と、メタデータ又はオーディオ特徴のグループから選択した少なくとも１つの基準との両方を使用して、前記候補ビデオの少なくとも１つを推薦として返送する、
ことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
複数の候補ビデオユニットから、非メタデータ、非オーディオ特徴を抽出するための手段（３０）と、
複数の候補ビデオユニットから得た前記非メタデータ、非オーディオ特徴を処理して、ユーザの好みに適合する少なくとも１つの推薦されるビデオユニットを生成するための手段（３６）と、
として具体化されるコンピュータ実行可能命令を記録する、
ことを特徴とするコンピュータ可読媒体（２８）。
【請求項１６】
前記非メタデータ、非オーディオ特徴は動きベクトルを含む、
ことを特徴とする請求項１５に記載の媒体。
【請求項１７】
前記非メタデータ、非オーディオ特徴は彩度を含む、
ことを特徴とする請求項１５に記載の媒体。
【請求項１８】
前記非メタデータ、非オーディオ特徴と、メタデータ又はオーディオ特徴のグループから選択した少なくとも１つの基準との両方を使用して、前記候補ビデオユニットの少なくとも１つを推薦として返送するための手段を含む、
ことを特徴とする請求項１５に記載の媒体。
【請求項１９】
前記ビデオ特徴のサブセットを選択するための手段をさらに含み、前記サブセットのみを使用して推薦を返送する、
ことを特徴とする請求項１５に記載の媒体。
【請求項２０】
前記非メタデータ、非オーディオ特徴と、メタデータ又はオーディオ特徴のグループから選択した少なくとも１つの基準との両方を使用して、前記候補ビデオユニットの少なくとも１つを推薦として返送するための手段を含む、
ことを特徴とする請求項１５に記載の媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にコンテンツ推薦のためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
家庭用娯楽システムのユーザの好みと、適合する候補になり得るコンテンツ内に何が存在するかを示すメタデータとの間の類似性に基づいて、ユーザに対してコンテンツを推薦するためのシステム及び方法が開発されてきた。これにより、ユーザは、特定の人が主演する映画を好むことを明示的に又は非明示的に示すことができ、推薦エンジンは、好みの人が映画に出演していることをメタデータ（通常、ビデオストリームの先頭に含まれる表示されないテキスト）が示す映画を探索し、返送することができる。
【０００３】
本明細書で理解されるように、単なる表示されないメタデータ以上のものを使用して、映画などのビデオコンテンツをユーザに推薦することができ、特に、ビデオの表示特徴が、特定のユーザの閲覧に対してビデオを推薦すべきかどうかに関する有用な信号を提供することができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ビデオコンテンツを推薦するための方法を開示し、この方法は、複数の候補ビデオストリームから得たそれぞれのビデオフレームのシーケンスを処理するステップを含む。この方法は、シーケンスから非メタデータビデオ特徴を抽出するステップと、このビデオ特徴に基づいて候補ビデオストリームのうちの少なくとも１つを推薦として返送するステップとをさらに含む。
【０００５】
ビデオ特徴は、限定的な意味ではないが、場面変化、彩度、動きベクトルなどを含むことができる。
【０００６】
１つの本発明を限定しない実施構成では、ビデオ特徴のサブセットを選択し、このサブセットのみを使用して、候補ビデオストリームのうちの少なくとも１つを推薦として返送する。特徴のトレーニングセットを、サブセット選択の一部として使用することができる。必要な場合、シーケンスから抽出した非メタデータビデオ特徴をメタデータ及び／又はオーディオ特徴と共に使用して、候補ビデオストリームを推薦として返送することができる。
【０００７】
別の態様では、システムが、候補ビデオのソースと、候補ビデオを受信するとともにビデオからビデオ特徴を抽出するステップ、及びビデオ特徴とユーザのビデオの好みに関する情報とを使用するステップ、候補ビデオの少なくとも１人のユーザへ推薦を提供するステップを含む論理を実行するコンピュータとを含む。
【０００８】
さらに別の態様では、コンピュータ可読媒体が、複数の候補ビデオユニットから非メタデータ、非オーディオ特徴を抽出するための手段、及びこの複数の候補ビデオユニットから抽出した非メタデータ、非オーディオ特徴を処理して、ユーザの好みに適合する少なくとも１つの推薦されるビデオユニットを生成するための手段として具体化されるコンピュータ実行可能命令を記録する。
【０００９】
同じ参照番号が同じ部分を示す添付の図面を参照して、本発明の詳細を構造及び動作の両方に関して最も良く理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明による限定的でないシステムを示すブロック図である。
【図２】１つの限定的でない本論理の実施構成を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
最初に図１を参照すると、以下に限定されるわけではないが、インターネットサーバなどのビデオコンテンツプロバイダサーバ１２を含む大まかに１０で示すシステムを示している。システム１０は、セットトップボックス１８などを介してユーザのＴＶ１６と通信するケーブルヘッドエンドサーバ１４などの代替のビデオコンテンツのソースを含むことができ、他のインターネットサーバ２０からＴＶのブラウザを介してインターネット対応ＴＶにビデオコンテンツを直接提供することができる。
【００１２】
インターネットサーバ１２に焦点を当てると、サーバ１２は、映画、ＴＶショー、又はその他のビデオを含むビデオデータベース２２にアクセスすることができる。サーバ１２は、図示のようにＴＶ１６と同じ場所に位置するとともにＴＶ１６と通信できるユーザコンピュータ２４などのコンピュータと通信することができ、コンピュータ２４は、本明細書の論理を実施する（固体メモリ、ディスクメモリなどの）コンピュータ可読媒体に記憶された論理モジュール２８を実行するプロセッサ２６を含むことができる。しかしながら、サーバ１２、ヘッドエンドサーバ１４、その他のサーバ２０において本論理を実行することもでき、或いは本明細書で示す様々なコンピュータ間で本論理を分散することもできる。
【００１３】
ここで図２を参照すると、サーバ１２／２０及び／又はヘッドエンドサーバ１４などから得た複数の候補ビデオストリームの各々に関して、フレームの少なくともいくつかからビデオ特徴が抽出される。従って、フレームのビデオ特徴である抽出した特徴はメタデータではないが、以下で説明するように、メタデータをビデオ特徴と共に使用して推薦を返送することもできる。
【００１４】
限定的な意味ではないが、フレームから抽出することができるビデオ特徴には、ビデオが急速に変化するか、或いはゆっくりと変化するかを示す場面変化が含まれる。ビデオ特徴は、彩度の高いアニメなどの特定のジャンルを示す彩度を含むことができる。ビデオ特徴は、映画がアクションを詰め込んだものであるかどうかを示す動きベクトルをさらに含むことができる。使用できるその他の限定的でないビデオ特徴には、輝度及びクロミナンス（これ自体を場面変化の指標として使用することができる）が含まれる。本発明を限定しない実施構成では、統計推論モデルを使用して場面変化などのイベントを検出することができる。
【００１５】
ブロック３２に移ると、ブロック３４における学習セットの入力に従って特徴のサブセットが選択されるという点で、ビデオ特徴のセットが取り除かれる。１つの実施構成では、学習セットは全体的なものである。他の実施構成では、学習セットは、推薦を作成する対象のユーザに対して個人的なものである。
【００１６】
さらに詳細には、第１の実施構成では、学習セットは、個々の抽出したビデオ特徴によって、多くの「トレーニング」ユーザが評価する「良い」推薦をいかに適切に返送できるかに基づく。例えば、（ユーザの好みの映画及び映画ジャンルを尋ねることなどによる）直接の問い合わせ及び個々のユーザの入力、或いはユーザの映画の購入及びユーザの閲覧傾向を観察することのいずれかによって、個々のトレーニングユーザのビデオの好みを探り出すことができる。次に、特徴の１つが、対応するビデオの好みの特徴に（しきい値範囲内で）近い場合に推薦として返送されるいくつかのトレーニング候補ビデオストリームから収集したそれぞれの特徴に、ビデオの好みのビデオ特徴を適合させることができる。例えば、トレーニングセットにおいて彩度の高いビデオが好まれる場合、候補ストリームの彩度が高ければ、この候補ストリームが推薦として戻される。
【００１７】
次に、個々のユーザは、推薦された候補に「良い」又は「良くない」推薦のいずれかの形で採点を行うように要求され、「良くない」という累積採点に終わった（或いは少なくとも平均採点が「良い」ではない）ビデオ特徴がブロック３２において取り除かれ、ブロック３４において、トレーニングセットにおいて評価された図らずも「良い」推薦を得たビデオ特徴のみが残る。
【００１８】
第２の実施構成では、上記処理が各個々のユーザに合わせられ、すなわち、個々のユーザが、ブロック３２においてユーザ自身のビデオの好みを定義してトレーニングセット及び削除を設定し、個々のユーザによって違いが生じるようになる。いずれにせよ、ニューラルネットワーク適応型トレーニング原理を用いて、いずれの抽出したビデオ特徴を使用するかを決定することができ、ユーザの好みのビデオ特徴とトレーニングセットのビデオ特徴との間に空間的及び時間的類似性を検出する場合（例えば、考慮中のビデオ特徴が動きベクトルである場合）にはフラクタル法を用いることができる。離散コサイン変換（ＤＣＴ）、ウェーブレット、ガボール分析、及びモデルベース法を用いることもできる。
【００１９】
ブロック３２において、抽出したビデオ特徴のうちの「ベスト」の特徴が選択されれば、ブロック３６においてビデオストリームの推薦が返送される。上述の原理に従って、推薦を作成する対象である個々のユーザから得られる対応する（個々のユーザが明示的に入力した、或いはユーザのチャネル選択／映画の発注を観察することから推測される）特徴に対して、抽出したビデオ特徴のうちの「ベスト」の特徴を適合させることに基づいて推薦が作成される。
【００２０】
必要な場合、ビデオ特徴のみを使用して、説明したような推薦を作成することができ、或いはビデオ特徴を、メタデータ及びオーディオ特徴などの他の推薦基準と結合させて複合推薦を提供することができる。後者の場合、固有の経験的に判断される重み付けを個々の基準に割り当て、この場合も本原理による学習セットを使用して個々の基準を導き出すことができる。例えば、候補ビデオストリームと対応するユーザの好みとの間のビデオ特徴の適合に、候補ビデオストリームと対応するユーザの好みとの間のメタデータの適合よりも高い重み付けを割り当てることができる。次に、重み付けされた基準を追加し、最も重み付けの高い候補ビデオストリーム（又は上位「Ｎ」個の重み付けしたストリーム）を推薦として返送することができる。当業で公知のオーディオ特徴抽出原理に従って、オーディオ特徴の抽出を成し遂げることができる。
【００２１】
例えば、推薦を送信してＴＶ１６又はユーザコンピュータ２４などに表示することなどの任意の数の方法により、ユーザに推薦を返送することができる。
【００２２】
特定のビデオフレーム特徴に基づくビデオ推薦のためのシステム及び方法について、本明細書に示し詳細に説明したが、本発明に含まれる対象は特許請求の範囲によってのみ限定されることを理解されたい。
【図１】
2010520713.tif 000003
【図２】
2010520713.tif 000004
【国際調査報告】
2010520713.tif 000005