【手続補正書】
【提出日】令和1年6月24日(2019.6.24)
【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】
表示のために、画像の部分を選択的に生成するための方法であって、
メディアアセットに対応する画像を識別するステップであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ステップと、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップと、
データベースにアクセスし、前記メディアアセット内の各識別の頻出率のレベルを判定するステップと、
最高レベルの頻出率に対応する個別のエンティティを判定するステップと、
表示のために、前記最高レベルの頻出率に対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
データベースからユーザプロファイルにアクセスするステップと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するステップと、
前記相互参照に基づいて、各個別のエンティティをランク付けするステップと、
前記個別のエンティティに対応する頻出率の個別のレベルに基づいて、各個別のエンティティに加重付けするステップと、
各個別のエンティティのランクおよび加重をヒューリスティックに組み合わせ、各個別のエンティティの組み合わせられたランクを判定するステップと、
表示のために、前記最高組み合わせランクに対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップは、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
各他のエンティティに対して前記最高頻出率レベルを伴う２つまたはそれを上回るエンティティを判定することによって、複数の高頻出エンティティを識別するステップと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
表示のために、画像の部分を選択的に生成するためのシステムであって、
通信回路と、
制御回路であって、
メディアアセットに対応する画像を識別することであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ことと、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定することと、
前記通信回路を使用して、データベースにアクセスし、前記メディアアセット内の各識別の頻出率のレベルを判定することと、
最高レベルの頻出率に対応する個別のエンティティを判定することと、
表示のために、前記最高レベルの頻出率に対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成することと
を行うように構成される、制御回路と
を備える、システム。
【請求項７】
前記制御回路はさらに、
データベースからユーザプロファイルにアクセスすることと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照することと、
前記相互参照に基づいて、各個別のエンティティをランク付けすることと、
前記個別のエンティティに対応する頻出率の個別のレベルに基づいて、各個別のエンティティに加重付けすることと、
各個別のエンティティのランクおよび加重をヒューリスティックに組み合わせ、各個別のエンティティの組み合わせられたランクを判定することと、
表示のために、前記最高組み合わせランクに対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成することと
を行うように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記制御回路はさらに、前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するとき、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記制御回路はさらに、前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記制御回路はさらに、
各他のエンティティに対して前記最高頻出率レベルを伴う２つまたはそれを上回るエンティティを判定することによって、複数の高頻出エンティティを識別することと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成することと
を行うように構成される、請求項６に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
いくつかの実施形態では、制御回路は、複数の画像のうちの画像を判定してもよく、好ましいエンティティは、より高頻出であって、表示のために、その画像を生成してもよい。例えば、制御回路は、Ｋｅｎ  Ｊｅｏｎｇが好ましいエンティティであることを判定してもよい。制御回路は、複数の画像内に３つの候補画像が存在することを判定してもよく、１つは、Ｊｏｅｌ  ＭｃＨａｌｅ、Ｋｅｎ  Ｊｅｏｎｇ、およびＣｈｅｖｙ  Ｃｈａｓｅの全員を含み、１つは、Ｋｅｎ  Ｊｅｏｎｇのみを含み、１つは、メディアアセット「Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ」の全キャストを含む。制御回路は、Ｋｅｎ  Ｊｅｏｎｇのみを含む画像がＫｅｎ  Ｊｅｏｎｇが最も高頻出である画像であることを判定してもよい。制御回路は、次いで、表示のために、Ｋｅｎ  Ｊｅｏｎｇを含む画像を生成してもよい。画像の表示は、他の実施形態に関して前述および後述の任意の様式を使用して生成されてもよい。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
表示のために、ユーザプロファイルに基づいて、画像の部分を選択的に生成するための方法であって、
メディアアセットに対応する画像を識別するステップであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ステップと、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップと、
データベースからユーザプロファイルにアクセスするステップと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するステップと、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するステップと、
表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
を含む、方法。
（項目２）
表示のために、前記個別の部分を生成するステップは、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るステップを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記好ましいエンティティを識別するステップはさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記画像のエンティティを識別するステップを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するステップは、
前記画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するステップと、
各個別の好感度をランク付けするステップと、
前記複数の部分の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える、前記複数の部分の隣接する部分のサブセットを識別するステップと、
を含み、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するステップは、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するステップを含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップは、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うステップを含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するステップをさらに含む、項目５に記載の方法。
（項目７）
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するステップと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するステップと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するステップと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目９）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するステップと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するステップと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
前記好ましいエンティティの特性を判定するステップと、
前記好ましいエンティティに対応する個別の部分内において前記エンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するステップと、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するステップと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１１）
表示のために、ユーザプロファイルに基づいて、画像の部分を選択的に生成するためのシステムであって、
通信回路と、
制御回路であって、
メディアアセットに対応する画像を識別することであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ことと、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定することと、
前記通信回路を使用して、データベースからユーザプロファイルにアクセスすることと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照することと、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別することと、
表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成することと
を行うように構成される、制御回路と
を備える、システム。
（項目１２）
前記制御回路はさらに、表示のために、前記個別の部分を生成するとき、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１３）
前記制御回路はさらに、前記好ましいエンティティを識別するとき、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記画像のエンティティを識別するように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１４）
前記制御回路はさらに、前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するとき、
前記画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別することと、
各個別の好感度をランク付けすることと、
前記複数の部分の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える、前記複数の部分の隣接する部分のサブセットを識別することと
を行うように構成され、
前記制御回路はさらに、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するとき、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１５）
前記制御回路はさらに、前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するとき、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１６）
前記制御回路はさらに、前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するように構成される、項目１５に記載のシステム。
（項目１７）
前記制御回路はさらに、
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別することと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成することと
を行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１８）
前記制御回路はさらに、
前記個別の部分のユーザによる選択を受信することと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成することと
を行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１９）
前記制御回路はさらに、
前記画像内のテキストコンテンツを認識することと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成することと
を行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目２０）
前記制御回路はさらに、
前記好ましいエンティティの特性を判定することと、
前記好ましいエンティティに対応する個別の部分内において前記エンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定することと、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映することと
を行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目２１）
表示のために、ユーザプロファイルに基づいて、画像の部分を選択的に生成するためのシステムであって、
メディアアセットに対応する画像を識別するための手段であって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、手段と、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための手段と、
データベースからユーザプロファイルにアクセスするための手段と、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するための手段と、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するための手段と、
表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するための手段と
を備える、システム。
（項目２２）
表示のために、前記個別の部分を生成するための手段は、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るための手段を備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２３）
前記好ましいエンティティを識別するための手段はさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記画像のエンティティを識別するための手段を備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２４）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するための手段は、
前記画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するための手段と、
各個別の好感度をランク付けするための手段と、
前記複数の部分の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える、前記複数の部分の隣接する部分のサブセットを識別するための手段と
を備え、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するための手段は、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するための手段を備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２５）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための手段は、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うための手段を備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２６）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するための手段をさらに備える、項目２５に記載のシステム。
（項目２７）
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するための手段と、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するための手段と
をさらに備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２８）
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するための手段と、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するための手段と
をさらに備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２９）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するための手段と、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するための手段と
をさらに備える、項目２１に記載のシステム。
（項目３０）
前記好ましいエンティティの特性を判定するための手段と、
前記好ましいエンティティに対応する個別の部分内において前記エンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するための手段と、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するための手段と
をさらに備える、項目２１に記載のシステム。
（項目３１）
表示のために、ユーザプロファイルに基づいて、画像の部分を選択的に生成するための方法であって、
制御回路を使用して、メディアアセットに対応する画像を識別するステップであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ステップと、
前記制御回路を使用して、前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップと、
前記制御回路を使用して、データベースからユーザプロファイルにアクセスするステップと、
前記制御回路を使用して、前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するステップと、
前記制御回路を使用して、前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するステップと、
表示のために、前記制御回路を使用して、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
を含む、方法。
（項目３２）
表示のために、前記個別の部分を生成するステップは、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るステップを含む、項目３１に記載の方法。
（項目３３）
前記好ましいエンティティを識別するステップはさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記画像のエンティティを識別するステップを含む、項目３１または３２に記載の方法。
（項目３４）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するステップは、
前記画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するステップと、
各個別の好感度をランク付けするステップと、
前記複数の部分の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える、前記複数の部分の隣接する部分のサブセットを識別するステップと
を含み、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するステップは、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するステップを含む、項目３１−３３のいずれかに記載の方法。
（項目３５）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップは、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うステップを含む、項目３１−３４のいずれかに記載の方法。
（項目３６）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するステップをさらに含む、項目３５に記載の方法。
（項目３７）
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するステップと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目３１−３６のいずれかに記載の方法。
（項目３８）
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するステップと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するステップと
をさらに含む、項目３１−３７のいずれかに記載の方法。
（項目３９）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するステップと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するステップと
をさらに含む、項目３１−３８のいずれかに記載の方法。
（項目４０）
前記好ましいエンティティの特性を判定するステップと、
前記好ましいエンティティに対応する個別の部分内において前記エンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するステップと、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するステップと
をさらに含む、項目３１−３９のいずれかに記載の方法。
（項目４１）
表示のために、ユーザプロファイルに基づいて、画像の部分を選択的に生成するためのその上にエンコードされた機械可読命令を備える、非一過性機械可読媒体であって、前記命令は、
メディアアセットに対応する画像を識別するための命令であって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、命令と、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための命令と、
データベースからユーザプロファイルにアクセスための命令と、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するための命令と、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するための命令と、
表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するための命令と
を備える、非一過性機械可読媒体。
（項目４２）
表示のために、前記個別の部分を生成するための命令は、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るための命令を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体
（項目４３）
前記好ましいエンティティを識別するための命令はさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記画像のエンティティを識別するための命令を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目４４）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するための命令は、
前記画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するための命令と、
各個別の好感度をランク付けするための命令と、
前記複数の部分の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える、前記複数の部分の隣接する部分のサブセットを識別するための命令と
を備え、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するための命令は、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するための命令を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目４５）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための命令は、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うための命令を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目４６）
前記命令はさらに、前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するための命令を備える、項目４５に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目４７）
前記命令はさらに、
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するための命令と、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するための命令と
を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目４８）
前記命令はさらに、
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するための命令と、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するための命令と
を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目４９）
前記命令はさらに、
前記画像内のテキストコンテンツを認識するための命令と、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するための命令と
を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目５０）
前記命令はさらに、
前記好ましいエンティティの特性を判定するための命令と、
前記好ましいエンティティに対応する個別の部分内において前記エンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するための命令と、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するための命令と
を備える、項目４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目５１）
表示のために、画像の部分を選択的に生成するための方法であって、
メディアアセットに対応する画像を識別するステップであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ステップと、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップと、
データベースにアクセスし、前記メディアアセット内の各識別の頻出率のレベルを判定するステップと、
最高レベルの頻出率に対応する個別のエンティティを判定するステップと、
表示のために、前記最高レベルの頻出率に対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
を含む、方法。
（項目５２）
データベースからユーザプロファイルにアクセスするステップと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するステップと、
前記相互参照に基づいて、各個別のエンティティをランク付けするステップと、
前記個別のエンティティに対応する頻出率の個別のレベルに基づいて、各個別のエンティティに加重付けするステップと、
各個別のエンティティのランクおよび加重をヒューリスティックに組み合わせ、各個別のエンティティの組み合わせられたランクを判定するステップと、
表示のために、前記最高組み合わせランクに対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目５１に記載の方法。
（項目５３）
表示のために、前記個別の部分を生成するステップは、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るステップを含む、項目５１に記載の方法。
（項目５４）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップは、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うステップを含む、項目５１に記載の方法。
（項目５５）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するステップをさらに含む、項目５４に記載の方法。
（項目５６）
各他のエンティティに対して前記最高頻出率レベルを伴う２つまたはそれを上回るエンティティを判定することによって、複数の高頻出エンティティを識別するステップと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目５１に記載の方法。
（項目５７）
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するステップと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するステップと
をさらに含む、項目５１に記載の方法。
（項目５８）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するステップと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するステップと
をさらに含む、項目５１に記載の方法。
（項目５９）
前記最高レベルの頻出率に対応する前記エンティティの特性を判定するステップと、
前記最高レベルの頻出率に対応するエンティティに対応する前記個別の部分内のエンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するステップと、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するステップと
をさらに含む、項目５１に記載の方法。
（項目６０）
頻出率のレベルは、出演時間、拡大映像内の時間量、広角撮影映像内の時間量、および前記メディアアセット内のフレーム中で単独登場人物である時間量のうちの少なくとも１つに基づいて判定される、項目５１に記載の方法。
（項目６１）
表示のために、画像の部分を選択的に生成するためのシステムであって、
通信回路と、
制御回路であって、
メディアアセットに対応する画像を識別することであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ことと、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定することと、
前記通信回路を使用して、データベースにアクセスし、前記メディアアセット内の各識別の頻出率のレベルを判定することと、
最高レベルの頻出率に対応する個別のエンティティを判定することと、
表示のために、前記最高レベルの頻出率に対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成することと
を行うように構成される、制御回路と
を備える、システム。
（項目６２）
前記制御回路はさらに、
データベースからユーザプロファイルにアクセスすることと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照することと、
前記相互参照に基づいて、各個別のエンティティをランク付けすることと、
前記個別のエンティティに対応する頻出率の個別のレベルに基づいて、各個別のエンティティに加重付けすることと、
各個別のエンティティのランクおよび加重をヒューリスティックに組み合わせ、各個別のエンティティの組み合わせられたランクを判定することと、
表示のために、前記最高組み合わせランクに対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成することと
を行うように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６３）
前記制御回路はさらに、表示のために、前記個別の部分を生成するとき、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６４）
前記制御回路はさらに、前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するとき、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６５）
前記制御回路はさらに、前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するように構成される、項目６４に記載のシステム。
（項目６６）
前記制御回路はさらに、
各他のエンティティに対して前記最高頻出率レベルを伴う２つまたはそれを上回るエンティティを判定することによって、複数の高頻出エンティティを識別することと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成することと
を行うように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６７）
前記制御回路はさらに、
前記個別の部分のユーザによる選択を受信することと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成することと
を行うように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６８）
前記制御回路はさらに、
前記画像内のテキストコンテンツを認識することと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成することと
を行うように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６９）
前記制御回路はさらに、
前記最高レベルの頻出率に対応する前記エンティティの特性を判定することと、
前記最高レベルの頻出率に対応するエンティティに対応する前記個別の部分内のエンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定することと、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映することと
を行うように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目７０）
頻出率のレベルは、出演時間、拡大映像内の時間量、広角撮影映像内の時間量、および前記メディアアセット内のフレーム中で単独登場人物である時間量のうちの少なくとも１つに基づいて判定される、項目６１に記載のシステム。
（項目７１）
表示のために、画像の部分を選択的に生成するためのシステムであって、
メディアアセットに対応する画像を識別する手段であって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、手段と、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための手段と、
データベースにアクセスし、前記メディアアセット内の各識別の頻出率のレベルを判定するための手段と、
最高レベルの頻出率に対応する個別のエンティティを判定するための手段と、
表示のために、前記最高レベルの頻出率に対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するための手段と
を備える、システム。
（項目７２）
データベースからユーザプロファイルにアクセスするための手段と、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するための手段と、
前記相互参照に基づいて、各個別のエンティティをランク付けするための手段と、
前記個別のエンティティに対応する頻出率の個別のレベルに基づいて、各個別のエンティティに加重付けするための手段と、
各個別のエンティティのランクおよび加重をヒューリスティックに組み合わせ、各個別のエンティティの組み合わせられたランクを判定するための手段と、
表示のために、前記最高組み合わせランクに対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するための手段と
をさらに備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７３）
表示のために、前記個別の部分を生成するための手段は、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るための手段を備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７４）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための手段は、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うための手段を備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７５）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するための手段をさらに備える、項目７４に記載のシステム。
（項目７６）
各他のエンティティに対して前記最高頻出率レベルを伴う２つまたはそれを上回るエンティティを判定することによって、複数の高頻出エンティティを識別するための手段と、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するための手段と
をさらに備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７７）
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するための手段と、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するための手段と
をさらに備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７８）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するための手段と、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するための手段と
をさらに備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７９）
前記最高レベルの頻出率に対応する前記エンティティの特性を判定するための手段と、
前記最高レベルの頻出率に対応するエンティティに対応する前記個別の部分内のエンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するための手段と、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するための手段と
をさらに備える、項目７１に記載のシステム。
（項目８０）
頻出率のレベルは、出演時間、拡大映像内の時間量、広角撮影映像内の時間量、および前記メディアアセット内のフレーム中で単独登場人物である時間量のうちの少なくとも１つに基づいて判定される、項目７１に記載のシステム。
（項目８１）
表示のために、画像の部分を選択的に生成するための方法であって、
メディアアセットに対応する画像を識別するステップであって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、ステップと、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップと、
データベースにアクセスし、前記メディアアセット内の各識別の頻出率のレベルを判定するステップと、
最高レベルの頻出率に対応する個別のエンティティを判定するステップと、
表示のために、前記最高レベルの頻出率に対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
を含む、方法。
（項目８２）
データベースからユーザプロファイルにアクセスするステップと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するステップと、
前記相互参照に基づいて、各個別のエンティティをランク付けするステップと、
前記個別のエンティティに対応する頻出率の個別のレベルに基づいて、各個別のエンティティに加重付けするステップと、
各個別のエンティティのランクおよび加重をヒューリスティックに組み合わせ、各個別のエンティティの組み合わせられたランクを判定するステップと、
表示のために、前記最高組み合わせランクに対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目８１に記載の方法。
（項目８３）
表示のために、前記個別の部分を生成するステップは、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るステップを含む、項目８１および８２のいずれかに記載の方法。
（項目８４）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するステップは、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うステップを含む、項目８１−８３のいずれかに記載の方法。
（項目８５）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するステップをさらに含む、項目８４に記載の方法。
（項目８６）
各他のエンティティに対して前記最高頻出率レベルを伴う２つまたはそれを上回るエンティティを判定することによって、複数の高頻出エンティティを識別するステップと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目８１−８５のいずれかに記載の方法。
（項目８７）
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するステップと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するステップと
をさらに含む、項目８１−８５のいずれかに記載の方法。
（項目８８）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するステップと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するステップと
をさらに含む、項目８１−８５のいずれかに記載の方法。
（項目８９）
前記最高レベルの頻出率に対応する前記エンティティの特性を判定するステップと、
前記最高レベルの頻出率に対応するエンティティに対応する前記個別の部分内のエンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するステップと、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するステップと
をさらに含む、項目８１−８５のいずれかに記載の方法。
（項目９０）
頻出率のレベルは、出演時間、拡大映像内の時間量、広角撮影映像内の時間量、および前記メディアアセット内のフレーム中で単独登場人物である時間量のうちの少なくとも１つに基づいて判定される、項目８１−８５のいずれかに記載の方法。
（項目９１）
表示のために、画像の部分を選択的に生成するためのその上にエンコードされた機械可読命令を備える、非一過性機械可読媒体であって、前記命令は、
メディアアセットに対応する画像を識別するための命令であって、前記画像は、複数の部分を備え、前記複数の部分の各部分は、個別のエンティティを備える、命令と、
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための命令と、
データベースにアクセスし、前記メディアアセット内の各識別の頻出率のレベルを判定するための命令と、
最高レベルの頻出率に対応する個別のエンティティを判定するための命令と、
表示のために、前記最高レベルの頻出率に対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するための命令と
を備える、非一過性機械可読媒体。
（項目９２）
データベースからユーザプロファイルにアクセスするための命令と、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するための命令と、
前記相互参照に基づいて、各個別のエンティティをランク付けするための命令と、
前記個別のエンティティに対応する頻出率の個別のレベルに基づいて、各個別のエンティティに加重付けするための命令と、
各個別のエンティティのランクおよび加重をヒューリスティックに組み合わせ、各個別のエンティティの組み合わせられたランクを判定するための命令と、
表示のために、前記最高組み合わせランクに対応する前記個別のエンティティを備える個別の部分を生成するための命令と
をさらに備える、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目９３）
表示のために、前記個別の部分を生成するための命令は、画像全体未満を含み、かつ前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るための命令を備える、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目９４）
前記複数の部分の各個別の部分内の各個別のエンティティの識別を判定するための命令は、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うための命令を備える、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目９５）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するための命令をさらに備える、項目９４に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目９６）
各他のエンティティに対して前記最高頻出率レベルを伴う２つまたはそれを上回るエンティティを判定することによって、複数の高頻出エンティティを識別するための命令と、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するための命令と
をさらに備える、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目９７）
前記個別の部分のユーザによる選択を受信するための命令と、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するための命令と
をさらに備える、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体
（項目９８）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するための命令と、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するための命令と
をさらに備える、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目９９）
前記最高レベルの頻出率に対応する前記エンティティの特性を判定するための命令と、
前記最高レベルの頻出率に対応するエンティティに対応する前記個別の部分内のエンティティを囲繞する特徴のための最適特性を判定するための命令と、
前記エンティティを囲繞する特徴の特性を変更し、前記最適特性を反映するための命令と
をさらに備える、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１００）
頻出率のレベルは、出演時間、拡大映像内の時間量、広角撮影映像内の時間量、および前記メディアアセット内のフレーム中で単独登場人物である時間量のうちの少なくとも１つに基づいて判定される、項目９１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１０１）
表示のために、画像を選択的に生成するための方法であって、
メディアアセットに対応する複数の画像を識別するステップであって、各画像は、少なくとも１つの部分を備え、各部分は、個別のエンティティを備える、ステップと、
各個別のエンティティの識別を判定するステップと、
データベースからユーザプロファイルにアクセスするステップと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するステップと、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するステップと、
前記好ましいエンティティが最も高頻出する、前記複数の画像のうちの画像を判定するステップと、
表示のために、前記画像を生成するステップと
を含む、方法。
（項目１０２）
表示のために、前記画像を生成するステップは、表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するステップを含み、前記部分は、前記画像内の全部より少ないエンティティを備える、項目１０１に記載の方法。
（項目１０３）
表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するステップは、前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るステップを含む、項目１０２に記載の方法。
（項目１０４）
前記好ましいエンティティを識別するステップはさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記複数の画像のエンティティを識別するステップを含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０５）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するステップは、
前記複数の画像の各画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するステップと、
各個別の好感度をランク付けするステップと、
前記複数の画像の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える前記複数の画像の隣接する画像の部分のサブセットを識別するステップと
を含み、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するステップは、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するステップを含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０６）
各個別のエンティティの識別を判定するステップは、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うステップを含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０７）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するステップをさらに含む、項目１０６に記載の方法。
（項目１０８）
前記画像のユーザによる選択を受信するステップと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するステップと
をさらに含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０９）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するステップと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するステップと
をさらに含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１１０）
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するステップと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１１１）
表示のために、画像を選択的に生成するためのシステムであって、
通信回路と、
制御回路であって、
メディアアセットに対応する複数の画像を識別することであって、各画像は、少なくとも１つの部分を備え、各部分は、個別のエンティティを備える、ことと、
各個別のエンティティの識別を判定することと、
データベースからユーザプロファイルにアクセスすることと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照することと、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別することと、
前記好ましいエンティティが最も高頻出する、前記複数の画像のうちの画像を判定することと、
表示のために、前記画像を生成することと
を行うように構成される、制御回路と
を備える、システム。
（項目１１２）
前記制御回路は、表示のために、前記画像を生成するとき、表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するように構成され、前記部分は、前記画像内の全部より少ないエンティティを備える、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１３）
前記制御回路は、表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するとき、前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るように構成される、項目１１２に記載のシステム。
（項目１１４）
前記制御回路はさらに、前記好ましいエンティティを識別するとき、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記複数の画像のエンティティを識別するように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１５）
前記制御回路は、前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するとき、
前記複数の画像の各画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別することと、
各個別の好感度をランク付けすることと、
前記複数の画像の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える前記複数の画像の隣接する画像の部分のサブセットを識別することと
を行うように構成され、前記制御回路はまた、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するとき、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１６）
前記制御回路は、各個別のエンティティの識別を判定するとき、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１７）
前記制御回路はさらに、前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するように構成される、項目１１６に記載のシステム。
（項目１１８）
前記制御回路はさらに、
前記画像のユーザによる選択を受信することと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成することと
を行うように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１９）
前記制御回路はさらに、
前記画像内のテキストコンテンツを認識することと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成することと
を行うように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１２０）
前記制御回路はさらに、
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別することと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成することと
を行うように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１２１）
表示のために、画像を選択的に生成するためのシステムであって、
メディアアセットに対応する複数の画像を識別するための手段であって、各画像は、少なくとも１つの部分を備え、各部分は、個別のエンティティを備える、手段と、
各個別のエンティティの識別を判定するための手段と、
データベースからユーザプロファイルにアクセスするための手段と、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するための手段と、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するための手段と、
前記好ましいエンティティが最も高頻出する、前記複数の画像のうちの画像を判定するための手段と、
表示のために、前記画像を生成するための手段と
を備える、システム。
（項目１２２）
表示のために、前記画像を生成するための手段は、表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するための手段を備え、前記部分は、前記画像内の全部より少ないエンティティを備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２３）
表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するための手段は、前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るための手段を備える、項目１２２に記載のシステム。
（項目１２４）
前記好ましいエンティティを識別するための手段はさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記複数の画像のエンティティを識別するための手段を備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２５）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するための手段は、
前記複数の画像の各画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するための手段と、
各個別の好感度をランク付けするための手段と、
前記複数の画像の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える前記複数の画像の隣接する画像の部分のサブセットを識別するための手段と
を備え、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するための手段は、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するための手段を備える、項目１２１に記載のシステム
（項目１２６）
各個別のエンティティの識別を判定するための手段は、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うための手段を備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２７）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するための手段をさらに備える、項目１２６に記載のシステム。
（項目１２８）
前記画像のユーザによる選択を受信するための手段と、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するための手段と
をさらに備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２９）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するための手段と、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するための手段と
をさらに備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１３０）
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するための手段と、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するための手段と
をさらに備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１３１）
表示のために、画像を選択的に生成するための方法であって、
制御回路を使用して、メディアアセットに対応する複数の画像を識別するステップであって、各画像は、少なくとも１つの部分を備え、各部分は、個別のエンティティを備える、ステップと、
各個別のエンティティの識別を判定するステップと、
データベースからユーザプロファイルにアクセスするステップと、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するステップと、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するステップと、
前記好ましいエンティティが最も高頻出する、前記複数の画像のうちの画像を判定するステップと、
表示のために、前記画像を生成するステップと
を含む、方法。
（項目１３２）
表示のために、前記画像を生成するステップは、表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するステップを含み、前記部分は、前記画像内の全部より少ないエンティティを備える、項目１３１に記載の方法。
（項目１３３）
表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するステップは、前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るステップを含む、項目１３２に記載の方法。
（項目１３４）
前記好ましいエンティティを識別するステップはさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記複数の画像のエンティティを識別するステップを含む、項目１３１−１３３のいずれかに記載の方法。
（項目１３５）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するステップは、
前記複数の画像の各画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するステップと、
各個別の好感度をランク付けするステップと、
前記複数の画像の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える前記複数の画像の隣接する画像の部分のサブセットを識別するステップと
を含み、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するステップは、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するステップを含む、項目１３１−１３４のいずれかに記載の方法。
（項目１３６）
各個別のエンティティの識別を判定するステップは、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うステップを含む、項目１３１−１３５のいずれかに記載の方法。
（項目１３７）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するステップをさらに含む、項目１３６に記載の方法。
（項目１３８）
前記画像のユーザによる選択を受信するステップと、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するステップと
をさらに含む、項目１３１−１３７のいずれかに記載の方法。
（項目１３９）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するステップと、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するステップと
をさらに含む、項目１３１−１３８のいずれかに記載の方法。
（項目１４０）
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するステップと、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するステップと
をさらに含む、項目１３１−１３９のいずれかに記載の方法。
（項目１４１）
表示のために、画像を選択的に生成するためのその上にエンコードされた機械可読命令を備える、非一過性機械可読媒体であって、前記命令は、
メディアアセットに対応する複数の画像を識別するための命令であって、各画像は、少なくとも１つの部分を備え、各部分は、個別のエンティティを備える、命令と、
各個別のエンティティの識別を判定するための命令と、
データベースからユーザプロファイルにアクセスするための命令と、
前記ユーザプロファイルのメタデータと各個別のエンティティの各識別を相互参照するための命令と、
前記相互参照に基づいて、好ましいエンティティを識別するための命令と、
前記好ましいエンティティが最も高頻出する、前記複数の画像のうちの画像を判定するための命令と、
表示のために、前記画像を生成するための命令と
を備える、非一過性機械可読媒体。
（項目１４２）
表示のために、前記画像を生成するための命令は、表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するための命令を備え、前記部分は、前記画像内の全部より少ないエンティティを備える、項目１４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１４３）
表示のために、前記画像のフルサイズ未満である前記画像の部分を生成するための命令は、前記好ましいエンティティを含むように前記画像を切り取るための命令を備える、項目１４２に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１４４）
前記好ましいエンティティを識別するための命令はさらに、前記ユーザプロファイルと関連付けられたユーザが好む可能性が高いと前記ユーザプロファイルが反映する、前記複数の画像のエンティティを識別するための命令を備える、項目１４３に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１４５）
前記相互参照に基づいて、前記好ましいエンティティを識別するための命令は、
前記複数の画像の各画像内の各エンティティに対する前記ユーザの好感度を識別するための命令と、
各個別の好感度をランク付けするための命令と、
前記複数の画像の隣接する部分の各他のサブセットと比較して、最高組み合わせランクと関連付けられた個別のエンティティを備える前記複数の画像の隣接する画像の部分のサブセットを識別するための命令と
を備え、表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を生成するための命令は、表示のために、前記隣接する部分のサブセットを生成するための命令を備える、項目１４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１４６）
各個別のエンティティの識別を判定するための命令は、顔認識を前記画像の各個別のエンティティに行うための命令を備える、項目１４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１４７）
前記顔認識の結果と知識グラフのデータを比較するための命令をさらに備える、項目１４６に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１４８）
前記画像のユーザによる選択を受信するための命令と、
前記選択の受信に応答して、表示のために、前記画像を生成するための命令と
をさらに備える、項目１４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１４９）
前記画像内のテキストコンテンツを認識するための命令と、
同時表示のために、前記好ましいエンティティを備える個別の部分を伴うテキストコンテンツを生成するための命令と
をさらに備える、項目１４１に記載の非一過性機械可読媒体。
（項目１５０）
前記相互参照に基づいて、複数の好ましいエンティティを識別するための命令と、
表示のために、規定された縦横比要件を満たすために十分な量の前記複数の好ましいエンティティのエンティティを備える複数の部分を生成するための命令と
をさらに備える、項目１４１に記載の非一過性機械可読媒体。