(57)【要約】情報処理システムにおける使用向けに、テキストを自動的に分類するためのシステム及び方法が開示される。システムは、テキスト内の１つ以上のストーリセグメント内に含まれる１つ以上のキーワードを有するテキストを読むテキスト分類器コントローラを備えている。テキスト分類器コントローラは、それぞれのライン内のキーワードを識別し、テキストのライン内の少なくとも１つのキーワードを識別することに応答して、テキストの該当ラインをテキスト内のストーリセグメントの一部として分類する。テキスト分類器コントローラは、特定のキーワードカテゴリにおいて検出されたキーワードが閾値の数以下に減少するテキストにおけるキーワード変換点を識別する。また、テキスト分類器コントローラは、特定のキーワードカテゴリにおいて検出されたキーワードが閾値の数を超えて増加するテキストにおけるキーワード変換点を識別する。テキスト分類器コントローラは、キーワード変換点の位置に基づいてストーリセグメントを分類する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理システムにおける使用向けの、テキストを自動的に分類するための装置であって、
前記テキスト内の少なくとも１つのストーリセグメント内に含まれる少なくとも１つのキーワードを有するテキストを読み、前記テキストのライン内の少なくとも１つの前記キーワードを識別することに応答して、前記テキストの前記ラインを、前記テキスト内の前記少なくとも１つのストーリセグメントの一部として分類するテキスト分類器コントローラ、
を備える装置。
【請求項２】
前記テキスト分類器コントローラは、前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較し、キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別する、
請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記テキスト分類器コントローラは、第１のキーワード変換点を識別したときに、前記テキストの開始と前記テキストの１つの前記ストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点との間のテキストを分類する、請求項２記載の装置。
【請求項４】
前記テキスト分類器コントローラは、第１のキーワード変換点と第２のキーワード変換点とを識別したときに、前記テキストの１つのストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点と前記第２のキーワード変換点との間のテキストを分類する、
請求項２記載の装置。
【請求項５】
前記テキスト分類器コントローラは、前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較し、キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数を越えて増加するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別する、
請求項１記載の装置。
【請求項６】
前記テキスト分類器コントローラは、前記テキストのライン内に含まれるキーワードを識別するために前記テキストの前記ラインを読むためのアルゴリズムを備え、
前記アルゴリズムは、前記テキストの前記ラインにおいて最大数のキーワードを有するキーワードカテゴリにおけるテキストのそれぞれのラインを分類する、請求項１記載の装置。
【請求項７】
ビデオストーリセグメンテーション装置、キーワードライブラリ及び分類装置を備えるタイプの情報処理システムであって、
前記テキスト内の少なくとも１つのストーリセグメント内に含まれる少なくとも１つのキーワードを有するテキストを読み、前記テキストのライン内の少なくとも１つの前記キーワードを識別することに応答して、前記テキストの前記ラインを、前記テキスト内の前記少なくとも１つのストーリセグメントの一部として分類するテキスト分類器コントローラ、
を備える情報処理システム。
【請求項８】
前記テキスト分類器コントローラは、前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較し、キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別する、
請求項７記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記テキスト分類器コントローラは、第１のキーワード変換点を識別したときに、前記テキストの開始と前記テキストの１つの前記ストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点との間のテキストを分類する、請求項８記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記テキスト分類器コントローラは、第１のキーワード変換点と第２のキーワード変換点とを識別したときに、前記テキストの１つのストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点と前記第２のキーワード変換点との間のテキストを分類する、
請求項８記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記テキスト分類器コントローラは、前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較し、前記キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数を越えて増加するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別する、
請求項７記載の情報処理システム。
【請求項１２】
前記テキスト分類器コントローラは、前記テキストのライン内に含まれるキーワードを識別するために前記テキストの前記ラインを読むためのアルゴリズムを備え、
前記アルゴリズムは、前記テキストの前記ラインにおいて最大数のキーワードを有するキーワードカテゴリにおけるテキストのそれぞれのラインを分類する、請求項７記載の情報処理システム。
【請求項１３】
情報処理システムにおける使用向けの、テキストを自動的に分類する方法であって、
前記テキスト内の少なくとも１つのストーリセグメント内に含まれる少なくとも１つのキーワードを有するテキストを読むステップと、
前記テキストのそれぞれのライン内の前記キーワードを識別するステップと、
前記テキストのライン内の少なくとも１つの前記キーワードを識別する前記ステップに応答して、前記テキストの前記ラインを、前記テキスト内の前記少なくとも１つのストーリセグメントの一部として分類するステップと、
を備える方法。
【請求項１４】
前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較するステップと、キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別するステップと、
をさらに備える請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
第１のキーワード変換点を識別したときに、前記テキストの開始と前記テキストの１つの前記ストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点との間のテキストを分類するステップをさらに備える、
請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
第１のキーワード変換点と第２のキーワード変換点とを識別したときに、前記テキストの１つのストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点と前記第２のキーワード変換点との間のテキストを分類するステップをさらに備える、
請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較するステップと、
キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数を越えて増加するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別するステップと、
をさらに備える請求項１３記載の方法。
【請求項１８】
前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較するステップと、
キーワード変換点のそれぞれより前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するテキストの隣接部分の間のテキストにおける複数のキーワード変換点を識別するステップと、
前記複数のキーワード変換点のうちのそれぞれ２つの隣接するキーワード変換点の間のテキストを、前記テキストのストーリセグメントとして分類するステップと、
をさらに備える請求項１３記載の方法。
【請求項１９】
コンピュータ化された情報処理システムにおける使用向けの、テキストを自動的に分類するためのコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されるコンピュータ実行可能な命令であって、
前記テキスト内の少なくとも１つのストーリセグメント内に含まれる少なくとも１つのキーワードを有するテキストを読むステップと、
前記テキストのそれぞれのライン内の前記キーワードを識別するステップと、
前記テキストのライン内の少なくとも１つの前記キーワードを識別するステップに応答して、前記テキストの前記ラインを、前記テキスト内の前記少なくとも１つのストーリセグメントの一部として分類するステップと、
を備えるコンピュータ実行可能な命令。
【請求項２０】
前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較するステップと、
キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別するステップと、
を備える請求項１９記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されるコンピュータ実行可能な命令。
【請求項２１】
第１のキーワード変換点を識別したときに、前記テキストの開始と前記テキストの１つの前記ストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点との間のテキストを分類するステップをさらに備える、
請求項２０記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されるコンピュータ実行可能な命令。
【請求項２２】
第１のキーワード変換点と第２のキーワード変換点とを識別したときに、前記テキストの１つのストーリセグメントとしての前記第１のキーワード変換点と前記第２のキーワード変換点との間のテキストを分類するステップをさらに備える、
請求項２０記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されるコンピュータ実行可能な命令。
【請求項２３】
前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較するステップと、
キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数を越えて増加するテキストの２つの隣接部分の間のキーワード変換点を識別するステップと、
をさらに備える請求項１９記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されるコンピュータ実行可能な命令。
【請求項２４】
前記テキストの第１のライン及び第２のラインを順次に比較して、前記テキストのそれぞれの第１のラインについて検出されたキーワード数を前記テキストのそれぞれの第２のラインについて検出されたキーワード数と比較するステップと、
キーワード変換点のそれぞれより前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するテキストの隣接部分の間のテキストにおける複数のキーワード変換点を識別するステップと、
前記複数のキーワード変換点のうちのそれぞれ２つの隣接するキーワード変換点の間のテキストを、前記テキストのストーリセグメントとして分類するステップと、
をさらに備える請求項１９記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されるコンピュータ実行可能な命令。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の分野］
本発明は、テキストを自動的に分類するためのシステム及び方法に一般に向けられており、より詳細には、ビデオ、オーディオ及び／又はテキストブロードキャスト内に生じる個々のストーリセグメントからなるテキストを自動的に分類するためのシステム及び方法に関する。
個々のストーリセグメントからなるテキストの分類は、ビデオセグメントを選択的に検索することができるように、後でビデオセグメントを分類するために使用される。
【０００２】
［従来の技術］
コンピュータ化された個人情報検索システムは、ユーザが記録したいと望むトピックを含んだラジオ又はテレビジョンブロードキャストのセグメントを識別して記録するために存在する。所望のセグメントは、ユーザにより入力されたキーワードに基づいて通常識別される。
【０００３】
典型的な適用では、コンピュータシステムは、バックグランドで動作し、インターネットのようなソースからの情報の内容をモニタする。内容の選択は、ユーザにより提供されたキーワードによりガイドされる。キーワードとモニタされた情報の内容との間に整合が見られたとき、後のユーザによる再生及び視聴のために記憶される。
【０００４】
ダウンロードされた情報は、ユーザによりダウンロードすることができるオーディオ又はビデオクリップへのリンクを含んでいる場合があるが、記憶向けに情報を選択することは、ユーザにより提供されたキーワードがブロードキャストされたマテリアルのテキストに出現する頻度に主に基づいている。
【０００５】
コンピュータ化された個人情報検索システムは、ユーザが後の再生のためのラジオ又はテレビジョン番組の一部を選択及び検索することを可能にするものであり、３つの主要な必要条件に適合している。
第１に、システム及び方法は、到来するビデオ信号を視覚、聴覚及びテクスチャ成分に分析するために通常利用することができる。第２に、システム及び方法は、入力基準及び内容に基づいた成分のセグメンテーションに関して、ブロードキャスト信号の聴覚、及び／又はテクスチャ成分の内容を分析するために通常利用することができる。第３に、システム及び方法は、ユーザによる後の再生のためにユーザの必要条件に適合する番組セグメントを統合及び記憶するために通常利用することができる。
【０００６】
これらの条件に適合するシステムは、（本願発明の共同発明者である）Ｄｉｍｉｔｒｏｖａにより１９９８年１月１３日に出願された“Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ Ｓｔｏｒｙ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｔｈｅｒｅｆｏｒ．”と題された米国特許出願シリアル番号０９／００６，６５７に記載されている。米国特許出願シリアル番号０９／００６，６５７は、本明細書で十分に述べられるように、この特許出願内の参照により組込まれる。
【０００７】
米国特許出願シリアル番号０９／００６，６５７は、シンボル系列を認識するためのモデルのセット、所望の選択基準を識別する整合モデル、及び選択基準に基づいて、１つ以上のビデオストーリセグメント又は系列を選択及び検索するための方法論を提供するシステム及び方法を記載している。
【０００８】
米国特許出願シリアル番号０９／００６，６５７は、ブロードキャスト情報を個々のストーリにセグメント化するための方法がオーディオ及びテクスチャ分析により拡張されるビデオセグメンテーションよりはむしろ、視覚内容に主に集中されるときに生じる問題を特に取り挙げてはいない。
【０００９】
現在、ビデオセグメント化されたストーリがキーワードに従い分類されるとき、分析は、以下の仮定に基づいている。この仮定は、セグメントにおける特定のキーワードの検出及び要求される頻度により、全体のセグメントをキーワードからなる１セットにより分類することができる示唆を提供するものである。実際に、特定のキーワードの出現頻度がストーリセグメントについてのビデオ基準が満たされるときであっても、ブロードキャストセグメントを通した時間につれて変化する場合があるという高い可能性が存在する。
【００１０】
したがって、ビデオセグメンテーションは、セクション内に複数のストーリを有し、キーワードからなる１セットに従い分類される１つ以上のセグメントとなる場合がある。複数のストーリを有するセグメントに分類するために選択される結果的に得られるキーワードは、セグメント内のそれぞれストーリに適用可能、又は適用不可能である場合がある。
【００１１】
したがって、ブロードキャスト情報を識別及びセグメント化するための改善されたシステム及び方法について、従来技術における必要が存在する。
特に、キーワードに従い、ブロードキャスト情報を識別及びセグメント化するための改善されたシステム及び方法について、従来技術における必要が存在する。
より詳細には、時間期間にわたりブロードキャストテキスト内で生じる個々のストーリセグメントからなるテキストの自動化された分類のための改善されたシステム及び方法について、従来技術における必要が存在する。
【００１２】
［発明の概要］
上述した従来技術における問題点を解決するために、本発明の主要な目的は、マルチメディアブロードキャストシステムにおける使用向けの、時間期間にわたるオーディオ及び／又はテクスチャ内容に従うマルチメディア情報の自動化された分類のための改善されたシステム及び方法に関する。
特に、本発明の主要な目的は、ビデオセグメントを後に選択的に検索することができるように、ビデオセグメントをカテゴライズするための改善されたシステム及び方法を提供することにある。
【００１３】
本発明のシステムは、テキスト内の１つ以上のストーリセグメント内に含まれる１つ以上のキーワードを有するテキストを読むテキスト分類器コントローラを備えている。テキスト分類器コントローラは、それぞれのライン内のキーワードを識別し、テキストのライン内の少なくとも１つのキーワードの識別に応答して、テキストの該ラインをテキスト内のストーリセグメントの一部として分類する。
【００１４】
テキスト分類器コントローラは、特定のキーワードのカテゴリで検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するようなテキストにおけるキーワード変換点を識別する。また、テキスト分類器コントローラは、特定のキーワードのカテゴリで検出されたキーワード数が閾値を超えて増加するようなテキストにおけるキーワード変換点を識別する。テキスト分類器コントローラは、キーワード変換点の位置に基づいてストーリセグメントを分類する。
【００１５】
本発明の目的は、テキストのラインを読んでテキストのライン内に含まれるキーワードを識別する改善されたシステム及び方法を提供することにある。
また、本発明の目的は、テキストのラインにおけるキーワードの最大数を有するキーワードからなるカテゴリにおけるテキストのそれぞれのラインを分類するための改善されたシステム及び方法を提供することにある。
本発明の別の目的は、テキストにおけるキーワード変換点を識別及び配置することにより、テキストにおけるストーリセグメントを識別するための改善されたシステム及び方法を提供することにある。
本発明の追加の目的は、テキストにおける２つ隣接するキーワード変換点を識別及び配置することにより、テキストにおけるストーリセグメントを分類するための改善されたシステム及び方法を提供することにある。
本発明の更なる目的は、キーワード変換点が識別されないときに、テキストにおけるストーリセグメントを分類するための改善されたシステム及び方法を提供することにある。
【００１６】
上記内容は、当業者であれば以下の発明の実施の形態を良好に理解するように、本発明の特徴及び技術的な効果をむしろ広義に概略説明している。本発明のさらなる特徴及び効果は、本発明の特許請求の範囲の対象を形成する以下に記載される。
当業者であれば、本発明と同じ目的を達成するために、他の構成に変更及び設計するための基本として開示される発明の実施の形態及び概念を容易に使用することができることを理解すべきである。また、当業者であれば、かかる等価な構成は、その広義の構成において本発明の精神及び範囲から逸脱しないことを理解すべきである。
【００１７】
発明の実施の形態に進む前に、本明細書を通して使用されるある種の単語及び句の定義を明らかにすることは有効である。単語「含む」及び「備える」並びにその派生語は、限定することにない包含を意味する。単語「又は」は、包含的であり、及び／又はを意味する。句「〜と関連する」及びその派生語は、含む、〜内に含まれる、〜と相互接続される、〜に／〜と接続する、〜に／〜と結合する、〜と通信する、〜と共同する、交互配置する、並置する、〜に近接する、〜に／〜と結合する、有する、〜の特性を有する等である。
用語「コントローラ」は、少なくとも１つの動作を制御するいずれかの装置、システム又はシステムの一部を意味し、かかる装置は、ハードウェア、ファームウェア又はソフトウェア、或いは少なくとも２つの結合で実現される。なお、特定のコントローラと関連する機能は、ローカル又はリモートに中心化又は分散化される。ある種の単語及び句についての定義は、本明細書を通して提供される。当業者であれば、殆どの例ではないが多くの場合において、かかる定義はかかる手以後された単語及び句の将来的な使用と同様に適用することができることを理解すべきである。
【００１８】
［発明の実施の形態］
本発明及びその効果の理解をより深めるために、添付図面と併せて以下の実施の形態の説明が参照される。図面では、同じ参照符号は同じ構成要件を示している。
図１〜図４を通して、以下に記載され、本明細書において本発明の原理を記載するために使用される各種の実施の形態は、例示のみを目的としており、本発明の範囲を限定するようなやり方で解釈されるべきではない。当業者であれば、本発明の原理は、いずれか適切に構成されたマルチメディア情報システムにおいて実現される場合がある。
【００１９】
図１は、本発明の１実施の形態による例示的なマルチメディアコンピュータシステムの高水準のブロック図１００を示している。マルチメディアコンピュータシステム１０５は、ビデオストーリセグメンテーション装置１１０、記憶装置１２０及び表示装置１３０を備えている。１実施の形態によれば、ビデオセグメンテーション装置１１０は、テレビジョンセットトップボックスであり、記憶装置１２０は、ビデオカセットレコーダ（ＶＣＲ）であり、及び表示装置１３０はテレビジョンセットである。
【００２０】
別の実施の形態では、マルチメディアコンピュータシステム１０５は、テレビジョンチューナカード及び読書き／書込み可能なコンパクトディスク（ＣＤ−ＲＷ）ドライブが設けられたマルチメディア可能なコンピュータ処理ユニット（ＣＰＵ）である。この実施の形態について、ＣＰＵ及びテレビジョンチューナカードは、ビデオストーリセグメンテーション装置１１０を集合的に構成しており、ＣＤ−ＲＷドライブは、記憶装置１２０を構成しており、及びコンピュータディスプレイは、表示装置１３０を構成している。
【００２１】
代替的な実施の形態では、コンパクトディスク リード オンリ メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）ドライブ、ＣＤ−ＲＷドライブ、又はデジタルバーサティルディスク（ＤＶＤ）ドライブは、テレビジョンブロードキャスト又はケーブルシステムよりはむしろ、マルチメディアビデオ入力信号を提供する。
【００２２】
別な実施の形態では、ＣＰＵに接続されたハードドライブは、記憶装置１２０としての役割を果たす。他の構成もまた可能である。たとえば、１実施の形態は、ビデオカセットレコーダ又はＣＤ−ＲＷドライブに組込まれているビデオストーリセグメンテーション装置１１０を備えている。
【００２３】
用語「ビデオ」が、用語「マルチメディア」で置き換えられる。いずれかの場合では、入力信号は、同時に生じるビデオショット、オーディオセグメント、及びテキストセグメント（たとえば、閉表題のテキスト、音声／テキスト変換、抽出されたビデオテキスト）の時間系列を備えている。用語「テキスト」は、プログラムマテリアルのトランスクリプトを言及する。用語「テキスト」は、限定するものではないが、ビデオテキストのトランスクリプト、オーディオテキストのトランスクリプト、閉表題のテキストのトランスクリプト、及び生成されたテキストのトランスクリプトを言及する。
【００２４】
ビデオ入力信号は、タイムマーカを含んでいる場合がある。代替的に、タイムマーカは、ビデオストーリセグメンテーション装置１００により、ビデオ入力に挿入される場合がある。
【００２５】
用語「マルチメディア信号」は、ビデオ成分と少なくとも１つの他の成分（たとえば、オーディオ成分）を有する信号を意味する。マルチメディア信号は、信号が圧縮されているか否かにより、ビデオクリップ、ビデオストリーム、ビデオビットストリーム、ビデオ系列、デジタルビデオ信号、アナログビデオ信号、ブロードキャストテレビジョン信号、及び類似の信号を含んでいる。以下の説明では、デジタル信号であるマルチメディア信号を言及するが、本発明はデジタル化されたビデオ、すなわちマルチメディア信号に限定されない。
【００２６】
図２は、本発明の１実施の形態による、より詳細な例示的なビデオストーリセグメンテーション装置１１０のブロック図２００を示している。ビデオストーリセグメンテーション装置１１０は、ビデオショット分析装置２１０、オーディオ分析装置２２０、テキスト分析装置２３０、時間抽出回路２６０、キーワードライブラリ２４５を有する有限オートマン（ＦＡ）ライブラリ２４０、イベントモデル認識装置２５０、テキスト分類器２７５を有する分類装置２７０、及び分類記憶装置２８０を備える。
【００２７】
ＦＡライブラリ２４０及び分類記憶装置２８０は、１つのメモリ装置内にある。１つのメモリ装置は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、又はプログラム可能なリード オンリ メモリ（ＰＲＯＭ）のような不揮発性メモリ装置である。ビデオストーリセグメンテーション装置１１０に含まれる装置は、汎用コンピュータをマルチメディアコンピュータシステムに変換するためのソフトウェアモジュールである。
【００２８】
ここで、それぞれのモジュールは、システムの中央処理ユニット（ＣＰＵ）によりコールされるまで、プログラムメモリ（すなわち、記憶媒体）に存在する。ビデオストーリセグメンテーション装置１１０に含まれる各種装置の詳細な記載は、対応するソフトウェアモジュールの観点で提供される。
【００２９】
ビデオショット分析装置２１０、オーディオ分析装置２２０及びテキスト分析装置２３０は、他の信号成分からビデオ入力信号の指定された部分を分離して、要求されたように、イベントモデル認識装置２５０の適切なセクションに転送するために、これらの信号をデジタル化するために機能する。
【００３０】
好適な実施の形態では、ビデオショット分析装置２１０、オーディオ分析装置２２０、及びテキスト分析装置２３０のうちの１つ（又は組合せ）は、それぞれのビデオ、オーディオ又はテキストベースの信号に関連する信号の周波数レンジ向けに特別に構成されるデジタルフィルタを備えている。代替的に、ビデオショット分析装置２３０、オーディオ分析装置、及びテキスト分析装置のうちの１つ以上は、関連するビデオ入力信号成分の内容を抽出するためのアルゴリズムを有するソフトウェアを備えている。
【００３１】
ビデオショット分析装置２１０は、ビデオカットを検出して、キーフレーム、及びイベントモデル認識装置２５０に出力として提供されるこれらキーフレームについてのタイムスタンプの系列を生成する。同様にオーディオ分析装置２２０は、音声、音楽、笑い声、及び静寂を含む離散セグメントタイプに抽出されたオーディオ信号を分離する音声認識システムにエミュレートする。
【００３２】
オーディオ分析装置２２０は、抽出された音声信号を分析して、該分析に基づいて話者を検出して識別する。オーディオ分析装置２２０は、タイムスタンプを抽出されて分類されたオーディオデータに挿入する。テキスト分析装置２３０は、閉表題（ｃｌｏｓｅｄ ｃａｐｔｉｏｎｉｎｇ）に関連するテキストを復号化して、タイムスタンプをこのテキスト内に挿入する。
【００３３】
時間抽出回路２６０は、ビデオストーリセグメンテーション装置１１０内の全ての装置について、タイミングソースとして使用されるクロック信号を提供する。時間抽出回路２６０は、分離された視覚情報、聴覚情報及びテキスト情報が挿入されるタイムスタンプを提供する。タイムスタンプは使用されて、時間に関して同じ又は連続な点で受信される信号が識別される。
【００３４】
有限オートマトン（ＦＡ）ライブラリ２４０は、セグメンテーション及びラベリングのために、特定のタイプの視覚、聴覚又はテキストパターンを表す有限オートマトンイベントモデルについての記憶を提供する。有限オートマトン（ＦＡ）の概念は、コンパイラで使用される概念と同じである。
【００３５】
ＦＡは、あるノードから別のノードへの可能な遷移を示すノード間での矢印によるノードを有する遷移グラフにより、可能なラベル系列に基づいてモデルを構築する。連続的なプロセスは、遷移グラフを通して、矢印に沿ったノードからノードへの経路によりモデル化される。それぞれの経路は、経路に沿った連続するノードのラベル系列に対応する。
【００３６】
ビデオ信号ストーリセグメンテーションに関して、ＦＡのそれぞれのノードは、分析されている信号の適切な特性を示すシンボリックラベルにより、イベントを表している。たとえば、ＦＡライブラリ２４０は、キーフレームのセット、キーワードのセット、時間インターバルについてのオーディオ特性指定、並びにビデオ、オーディオ及びテキストの類似の特性、を表しているラベルを記憶する。
【００３７】
選択グラフにおける経路の選択では、ノード間のそれぞれの遷移は、特定のラベル（シンボル）の出現に基づいているだけではなく、テキスト、ビデオフレーム及びオーディオセグメントを表すビデオ入力信号から抽出されたシンボルの収集に基づいている。ＦＡを使用した結果として、遷移経路に沿ったノードのラベルは、ビデオ入力信号の分類のための記述的なＦＡモデルを提供する。
【００３８】
ＦＡライブラリ２４０は、連続的なビデオ、オーディオ及びテキスト信号内の信号パターンを示す所定のモデルについてのシンボル、ノード及び経路情報を備えるＦＡデータを記憶する。さらに、ＦＡライブラリ２４０は、たとえば、到来データの特性に基づいてイベントモデル認識装置２５０により作成される新たなＦＡデータについての記憶を提供する。
【００３９】
ＦＡライブラリ２４０を有するキーワードライブラリ２４５は、ラベルとして使用されるキーワード記憶を提供し、テキスト又はデジタル化されたオーディオ信号内のキーワードを識別する。キーワードライブラリ２４５は、典型的なユーザによりモニタされるプログラムセグメントの断面の代表であるニュース番組に関連する会話のような対話型の代表である所定のキーワードのコレクション（デフォルトキーワード）を提供する。
【００４０】
たとえば、「殺人」、「盗み」、「射撃」、「犯罪」及び［警察］のようなキーワードは、犯罪に関するストーリを示す場合がある。同様に、「上院」、「衆議院」、「ワシントン」、「上院法案」及び「立法」のようなキーワードは、政治的なニュースストーリを示す場合がある。キーワードライブラリ２４５は、ユーザ選択のキーワードを記憶する場合がある。
【００４１】
イベントモデル認識装置２５０は、時間抽出回路２６０に従い、それぞれのビデオショット分析装置２１０、オーディオ分析装置２２０、及びテキスト分析装置２３０から到来するビデオ、オーディオ及びテキストデータを同期させる。次いで、イベントモデル認識装置２５０は、同期された到来データとＦＡライブラリ２４０からの既知のモデルとを比較する。
【００４２】
イベントモデル認識装置２５０は、到来信号の特定のタイムスタンプされたセグメントを整合するＦＡライブラリ２４０からイベントモデルを見つけることができないとき、イベントモデル認識装置２５０は、セグメント及びラベルに一致させるイベントモデルを作成し、次の使用のためにこのモデルをラベル付けしてＦＡライブラリ２４０に記憶する。
【００４３】
イベントモデル認識装置２５０が到来信号を関連するＦＡと整合した後、ＦＡ特性を記述するＦＡのラベル及びキーワードは、ストーリ分析のために分類装置２７０に転送される。新たなＦＡモデルに割当てられるラベルは、ユーザにより割当てられるか、電子番組ガイド（ＥＰＧ）情報を使用してマルチメディアコンピュータシステム１０５により生成されるか、又はランダムレベルジェネレータを使用してマルチメディアコンピュータシステム１０５により生成される。
【００４４】
分類装置２７０は、決定されたＦＡ特性への考慮に関して、ビデオショット内の（遷移のないフレーム）キーフレームを分析する。ＦＡ特性及び公知のキーフレーム識別アルゴリズムを使用して、分類装置２７０は、ビデオ信号を１つ以上の関連する系列のグループに分類するために、ビデオショット系列内のパターンを識別する。ここで、それぞれの関連するグループ化をストーリとして言及する。分類装置２７０は、会話、ニュース番組、スポーツ、自然のショット、及び同じパターンに関連した特性パターンに従い、適用可能なビデオショットを続けて分類する。
【００４５】
分類装置２７０は、隣接したビデオショットが現在のキーフレームと比較され、同じパターン（たとえば、ＦＡ）の存在が判定される繰返しプロセスを適用する。この後者の処理の間、又は幾らか後に、分類装置２７０は、さらなる比較及びセグメンテーションのために、テクスチャ情報（たとえば、閉表題）又はテキストに変換されるオーディオ情報を検索する。繰返し比較処理を通して、分類装置２７０は、関連するビデオセグメント（すなわち、ストーリ）として関連されるオーディオ及びテキストを有するキーフレームの系列を最終的に組み立てる。
【００４６】
最初の分類の間又は記憶の前に、分類装置２７０は、特定のストーリ分類からなるストーリセグメンテーションをさらに繰返し改良する。本発明の１実施の形態によれば、分類装置２７０は、たとえばニュース分類により、更なる分析のために例示的なテキスト分類器２７５にストーリを経路決定する。
【００４７】
テキスト分類器２７５は、ストーリセグメントを調べ、キーワードに従いストーリセグメントの一部を識別して分類するソフトウェアを備えている。テキスト分類器２７５を有するビデオストーリセグメンテーション装置１１０は、本発明を実行することが可能であるテキスト分類器コントローラを備えている。
【００４８】
テキスト分類器２７５は、ストーリセグメントを調べて、キーワードに従いストーリセグメントの一部を識別して分類する。上述したように、それぞれのストーリセグメントは、ストーリセグメント内の対象となるカテゴリの分類を提供するために判定されるキーワードの示唆により、分類装置２７０から受信される。
【００４９】
テキスト分類器２７５は、識別されたキーワードを受け、キーワードについてストーリテキストのそれぞれのラインを走査する。テキスト分類器２７５は、テキストのそれぞれのラインにおけるそれぞれのキーワードの出現の頻度を計算する。次いで、テキスト分類器２７５は、検出されたキーワードの出現の頻度に基づいて、テキストのそれぞれのラインを分類する。
【００５０】
テキスト分類器２７５は、ストーリセグメントにおけるテキストラインの数及び位置に関して、キーワードの出現頻度に関する統計的データを記憶する。テキスト分類器２７５は、サーチアルゴリズムを記録された統計量に適用して、テキストにおいてキーワードの出現頻度が大幅に変化する可能性のあるキーワード変換点を検出する。
【００５１】
たとえば、テキスト分類器２７５は、ストーリセグメントにおける１〜６のラインが犯罪のストーリカテゴリにおいて分類される。ライン１〜ライン６は、犯罪のストーリのカテゴリからの少なくとも１つのキーワードをそれぞれ含んでいる。
【００５２】
また、テキスト分類器２７５は、ライン７〜ライン１５がスポーツストーリカテゴリにおいて分類されることを判定する。ライン７〜ライン１５は、スポーツストーリカテゴリからの少なくとも１つのキーワードをそれぞれ含んでいるが、犯罪ストーリカテゴリからのキーワードを含んでいない。テキスト分類器２７５は、ライン６とライン７の間の「キーワード変換点」で、キーワードカテゴリにおける大幅な変化を識別する。
【００５３】
「キーワード変換点」は、テキストの２つの隣接する部分の間の点であり、該テキストでは、キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワードの出現の頻度が、閾値の数以下に減少する。
【００５４】
また、「キーワード変換点」は、テキストの２つの隣接する部分の間の点であり、該テキストでは、キーワード変換点より前のテキストのそれぞれのラインについてのキーワードカテゴリで検出されたキーワードの出現の頻度が、閾値の数を超えて増加する。閾値の数は、整数で選択されてもよいし、整数１と同様に小さくすることもできる。
【００５５】
殆どの例では、キーワード変換点は、あるストーリが終了して別のストーリが開始される境界を特徴付ける。すなわち、キーワード変換点の前のテキストのそれぞれのラインについて第１のキーワードカテゴリで検出されたキーワード数が第１の閾値の数以下に減少するとき、テキストのそれぞれのラインについて第２のキーワードカテゴリで検出されたキーワード数は、第２のカテゴリについての第２の閾値の数を超えて増加する。第１のキーワードカテゴリにおけるキーワード数における減少は、第１のストーリの終了を表している。第２のキーワードカテゴリにおけるキーワード数の増加は、第２のストーリの開始を表している。
【００５６】
あるケースでは、テキスト分類器２７５は、第１のキーワードカテゴリでのキーワード数の減少が存在するが、他の可能性のあるキーワードカテゴリでのキーワード数の増加が存在しないキーワード変換点を発見する。次いで、テキスト分類器２７５は、第１のストーリの終了としてキーワード変換点を記録する。キーワード変換点後のテキストは、テキスト分類器２７５が十分な追加情報を取得して、該キーワード変換点後のテキストについての適切なカテゴリを決定するまで、「多種多様なテキスト」として一時的に分類される。
【００５７】
連続するラインの閾値の数は、キーワード変換点の誤った判定の可能性を最小化するために使用される。たとえば、スポーツカテゴリに属するものとして分類されるキーワードを有する５つの連続するラインをテキスト分類器２７５が発見したと仮定する。次いで、６番目のラインは、犯罪のカテゴリに属するものとして分類されるキーワードを有している。次の５つのラインは、スポーツカテゴリに属するものとして分類されるキーワードを有している。
【００５８】
可能性は、ある犯罪のキーワードがスポーツストーリで使用されている。たとえば、スポーツ記者が、「レフリーの判定がチームの勝利を奪った」を書いたとする。スポーツストーリにおける犯罪のキーワード「奪う」の使用により、犯罪のストーリのラインとして分類されるように思われるラインを生じる。
【００５９】
このケースでは、連続するラインの閾値の数を少なくとも２に設定することは、キーワード変換点がテキストのスポーツストーリ部分と犯罪ストーリ部分の間に存在する可能性をテキスト分類器２７５が考慮する前に、犯罪のカテゴリに属するものとして分類されるキーワードを有する少なくとも２つの連続したラインを有することを意味する。
【００６０】
１実施の形態によれば、ストーリ分類に関連したキーワードの出現頻度が安定又は増加する場合、テキスト分類器７５は、テキストの該当部分を検出されたキーワードにより適切に分類されているとしてカテゴリ分けする。
【００６１】
しかし、検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少するキーワード変換点をテキスト分類器２７５が検出したとき、テキスト分類器２７５は、あるストーリの可能性のある終了、及び別のストーリの可能性のある開始であるとして、キーワード変換点を識別する。
【００６２】
次いで、キーワード分類器２７５は、起点であるストーリセグメントの終了を通して、可能性のあるキーワード変換点で開始する可能性のある新しいストーリセグメントを識別する。起点となるストーリセグメントの終了を通して、可能なキーワード変換点からのストーリセグメントは、ストーリセグメントの一部として言及される。
【００６３】
テキスト分類器２７５は、キーワードの出現頻度に従い部分的なストーリセグメントを調べる。好適な実施の形態では、テキスト分類器２７５が不十分な数のキーワードを発見して、最小の閾値の数を満足させた場合、テキスト分類器２７５は、１）部分的なストーリセグメントが起点となるストーリからの変換セグメントであることを判定し、また、２）部分的なストーリセグメントに従うラインに依存して、部分的なストーリセグメントが、起点となるオリジナルストーリの一部のままであることを判定する、又は判定しない。
【００６４】
別の好適な実施の形態によれば、テキスト分類器２７５は、部分的なストーリセグメントもキーワード変換点を有するかを判定してもよい。該キーワード変換点では、部分的なストーリセグメントの現在の部分に関連する検出されたキーワード数が閾値の数以下に減少する。
【００６５】
次いで、テキスト分類器２７５は、部分的なストーリセグメントの現在の部分を第２のストーリとして分類する。テキスト分類器２７５は、起点となるストーリセグメントの終了を通して、キーワード変換点で開始される別の可能性のある新たなストーリセグメントを識別する。
【００６６】
別の好適な実施の形態によれば、テキスト分類器２７５は、部分的なストーリセグメントも、部分的なストーリセグメントの現在の部分に関連していない検出されたキーワード数が閾値の数を超えて増加するキーワード変換点を有するかを判定してもよい。
【００６７】
次いで、テキスト分類器２７５は、部分的なストーリセグメントの現在の部分を第２のストーリとして分類する。次いで、テキスト分類器２７５は、起点となるストーリセグメントの終了を通して、キーワード変換点で開始する別の可能性のある新しいストーリセグメントを識別する。
【００６８】
テキスト分類器２７５が、キーワード分類の１つ以上のカテゴリについて起点となるストーリセグメントの検査を完了して、追加のキーワード変換点を見つけなかった後、テキスト分類器２７５は、キーワード分析の結果、及びキーワード分類検査間での経過時間を調べ、起点となるストーリセグメント内の個々のストーリの数の最後の判定を行う。テキスト分類器２７５は、もしあれば、キーワード分類に従い新たなストーリセグメントを分類する。次いで、テキスト分類器２７５は、同じ手順を使用して、次の受信されたストーリセグメントの処理を開始する。
【００６９】
好適な実施の形態では、テキスト分類器２７５は、あるストーリの終了及び別のストーリの開始を、示されたキーワードの出現を有する最後のテキストラインとして識別するキーワードアルゴリズムを適用する。
【００７０】
別の実施の形態では、テキスト分類器２７５は、特定の分類されたセグメントの時間期間に基づいて、ストーリセグメントをさらに分析するためにアルゴリズムを適用する。選択された時間の閾値内では、テキスト分類器２７５は、特定のセグメントを広告、公共のお知らせ、到来するニュースストーリについての特報予告編、又は特定の経過時間インターバルによる類似のタイプのストーリとして分類する。
【００７１】
分類記憶装置２８０は、即座に、又は遅延して記憶装置に１２０に転送して、最終的に、ユーザにより特定されるような表示装置１３０により表示するために、分類装置２７０からの分類されたビデオセグメントを記憶する。
【００７２】
図３は、本発明の１実施の形態による、テキスト分類器２７５の動作を説明するフローチャートを示している。ビデオストーリセグメンテーション装置１１０の動作の間、テキスト分類器２７５は、イベントモデル認識装置２５０及び分類装置２７０から分類されたストーリ及びその関連するキーワードリストを受ける（処理ステップ３０５）。
【００７３】
テキスト分類器２７５は、キーワードリスト内に含まれているキーワードについて、ストーリにおけるテキストのそれぞれのラインを走査する。テキスト分類器２７５は、アルゴリズムを適用して（図４にて図示）、テキストのそれぞれのラインについてキーワードの出現の頻度を判定する。このアルゴリズムは、以下により詳細に説明する。アルゴリズムは、テキストの個々のラインにおいて発見されるキーワード数に基づいて、特定のストーリ内のテキストのそれぞれのラインを分類する（処理ステップ３１０）。
【００７４】
テキスト分類器２７５は、ストーリにおける１つ以上のキーワード変換点を検出するために、スキャニングプロセスから生じたキーワードの統計量を調べる。上述したように、キーワード変換点は、キーワードリストからのキーワードの出現頻度が大幅に減少するか、又は閾値の数以下に減少する（処理ステップ３１５）。
【００７５】
少なくとも１つのキーワード変換点がストーリにおいて検出された場合（処理ステップ３２０）、テキスト分類器２７５は、キーワードリストのカテゴリに従い、キーワードリストから最も頻繁に出現するキーワードでストーリセグメントの部分を分類し、分類されたストーリセグメントを一時的に記憶する（処理ステップ３３０）。
【００７６】
テキスト分類器２７５がストーリの第１の部分を分類して、一時的に記憶した後（処理ステップ３３０）、テキスト分類器２７５は、残りのストーリ部分を１つのストーリとして特徴付ける新たなキーワードリストの決定のために、分類装置２７０に起点となるストーリの残りの部分をイベントモデル認識装置２５０に転送させる（処理ステップ３３５）。
【００７７】
テキスト分類器２７５は、キーワードリストが残りのストーリ部分について利用可能になるまで、イベントモデル認識装置２５０の状態をモニタする（ステップ３４０）。テキスト分類器２７５は、上述されたようにテキスト分類処理を開始して、イベントモデル認識装置２５０及び分類装置２７０から関連するキーワードリストとストーリ部分を受ける（処理ステップ３０５）。
【００７８】
記載された処理は、テキスト分類器２７５が、（この点で、テキスト分類器２７５がテキストの終了で検出される）分類されているストーリセグメント内にキーワード変換点を検出しなくなるまで続く（処理ステップ３２０）。キーワード変換点が検出されなくなったとき（及びテキストの終了が検出されたとき）（処理ステップ３２０）、テキスト分類器２７５は、処理されているストーリ部分及びそのキーワードリストを、他のストーリ部分及びそのキーワードリストに結合し、統合されたストーリ及びキーワードリストを作成する。
【００７９】
テキスト分類器２７５は、結果的に得られるストーリ部分及びキーワードリストを分類記憶装置２８０に転送する（処理ステップ３２５）。ビデオセグメンテーション装置１１０は、その通常の動作を継続する。
【００８０】
図４は、処理ステップ３１０で記載されるようなテキストのそれぞれのラインをスキャニングするためのアルゴリズムの動作を説明するフローチャート４００を示している。Ｎ行Ｊ列の大きさを有するコンピュータメモリ配置のアレイは、テキストで検出されたキーワードの識別及び位置に関する情報を受けるために設けられている。
【００８１】
Ｎ×Ｊのアレイの名前は、Ｈｉｔ Ｃｏｕｎｔｅｒ（Ｎ，Ｊ）である。文字Ｎは、テキストのラインの番号を示している。文字Ｊは、キーワードのリストにおけるキーワードの番号を示している。アルゴリズムの開始で、Ｈｉｔ Ｃｏｕｎｔｅｒ（Ｎ，Ｊ）におけるそれぞれのメモリ位置は、ゼロに等しく設定される（処理ステップ４０５）。
【００８２】
大きさＮ×Ｍを有するコンピュータメモリ配置のアレイは、テキストのそれぞれのラインが文字Ｍよりも長くないテキストのＮラインを受けるために設けられている。Ｎは、テキストにおけるそれぞれのラインを連続的に示す整数インデックスである。Ｎが１に等しいとき（Ｎ＝１）、ライン（Ｎ）は、テキストの最初のラインを示している。Ｎが２に等しいとき（Ｎ＝２）、ライン（Ｎ）は、テキストの第２のラインを示している等である。
【００８３】
テキストのそれぞれのライン（Ｎ）では、ライン（Ｎ）における個々のワードがワード（Ｉ）として連続的に識別される。Ｉは整数インデックスであり、テキストのライン（Ｎ）におけるそれぞれのワードを示している。すなわち、Ｉが１に等しい場合（Ｉ＝１）、ワード（Ｉ）はライン（Ｎ）における第１のワードを示している。Ｉが２に等しい場合（Ｉ＝２）、ワード（Ｉ）はライン（Ｎ）における第２のワードに等しい。
【００８４】
Ｊ×Ｋの大きさを有するコンピュータメモリ配置のアレイは、アレイにおけるそれぞれのキーワードが文字Ｋよりも長くないＪのキーワードを受けるために設けられている。キーワードリストは、コンピュータメモリ配置のＪ×Ｋのアレイに存在する。Ｊは整数インデックスであり、キーワードリストにおけるそれぞれのキーワードを示している。１つのキーワードを示している変数の名前は、キーワード（Ｊ）である。Ｊが１に等しいとき（Ｊ＝１）、キーワード（Ｉ）はキーワードリストにおける第１のキーワードを示している。
【００８５】
番号Ｎは、１に等しい設定され、ライン（Ｎ）にテキストの第１のラインを示させる（処理ステップ４０５）。番号Ｉは、１に等しく設定され、ワード（Ｉ）にライン（Ｎ）における第１のワードを示させる（処理ステップ４０５）。番号Ｊは、１に等しく設定され、キーワード（Ｊ）にキーワードリストにおける第１のキーワードを示させる（処理ステップ４０５）。
【００８６】
次いで、ライン（Ｎ）におけるテキストは、コンピュータメモリで検索される（処理ステップ４１０）。次いで、ライン（Ｎ）における第１のワードであるワード（Ｉ）がコンピュータメモリで検索される（処理ステップ４１５）。次いで、キーワード（Ｊ）がコンピュータメモリで検索される（処理ステップ４２０）。次いで、ワード（Ｉ）がキーワード（Ｊ）に等しいかに関して、判定がなされる（判定ステップ４２５）。
【００８７】
ワード（Ｉ）がキーワード（Ｊ）に等しくない場合、次いで、キーワード（Ｊ）がキーワードリストにおける最後のキーワードであるかに関して、判定がなされる（判定ステップ４３０）。キーワード（Ｊ）がキーワードリストにおける最後のキーワードでない場合、整数値Ｊが１だけインクリメントされ、キーワード（Ｊ）をキーワードリストにおける次のキーワードに示す（処理ステップ４２０）。キーワードリストにおける次のキーワードは、コンピュータメモリで検索される（処理ステップ４２０）。次いで、更なる処理のために、ステップ４２５に制御が進む。
【００８８】
ワード（Ｉ）がキーワード（Ｊ）に等しいことを判定ステップ４２５で判定されたとき、Ｈｉｔ Ｃｏｕｎｔｅｒ（Ｎ，Ｊ）における適切なアレイ配置がインクリメントされ、ライン（Ｎ）におけるキーワード（Ｊ）の１つの「ヒット」を記録する。次いで、判定ステップ４４５に制御が進み、ワード（Ｉ）がライン（Ｎ）における最後のワードであるかを判定する。また、特定のキーワード（Ｊ）がキーワードリストにおける最後のキーワードであることが判定されたときに、判定ステップ４３０から判定ステップ４４５に制御は進む。
【００８９】
ワード（Ｉ）がライン（Ｎ）の最後のキーワードでない場合、整数値Ｉは１だけインクリメントされ、ワード（Ｉ）はライン（Ｎ）における次のワードを示す。さらに、Ｊは、１に設定され、キーワード（Ｊ）はキーワードリストにおける第１のキーワードを示す（処理ステップ４５０）。処理ステップ４１５に制御が進み、更なる処理のためにライン（Ｎ）の次のワード（Ｉ）が取得される。
【００９０】
ワード（Ｉ）がライン（Ｎ）の最後のワードである場合、次いで、ライン（Ｎ）はＨｉｔ Ｃｏｕｎｔｅｒ（Ｎ，Ｊ）において最大数のキーワード検出（すなわち、「ヒット」）を有するカテゴリに分類される（処理ステップ４５５）。ライン（Ｎ）がテキストにおける最後のラインであるかに関して、判定がなされる（判定ステップ４６０）。ライン（Ｎ）がテキストにおける最後のラインである場合、次いで、フローチャート４００に記載されるアルゴリズムは終了し、プログラムの制御は処理ステップ３１５に進む。
【００９１】
ライン（Ｎ）がテキストにおける最後のラインでない場合、次いで、整数値Ｎが１だけインクリメントされ、ライン（Ｎ）はテキストにおける次のラインを示す（処理ステップ４７０）。さらに、Ｉは、１に等しく設定され、ワード（Ｉ）はライン（Ｎ）における第１のワードを示す（処理ステップ４６５）。ステップ４１０に制御が進み、更なる処理のためにテキストの次のライン（Ｎ）が取得される。
【００９２】
選択されたキーワードがストーリセグメントの最近の部分に出現することがあるが、これは常時起こることではない。起点となるストーリセグメントを、後の部分、中間の部分、又はストーリセグメントの他の部分で出現するキーワードに従い分類してもよい。
【００９３】
なお、テキスト分類器２７５が、起点となるセグメント内のストーリの位置に関わらず、起点となるセグメント内でのストーリを識別して分離することができるアルゴリズム備えることを理解する筈である。さらに、ビデオストーリセグメンテーション装置１１０と関連するテキスト分類器２７５が、残りのストーリが出現する時間インターバルに関わらず、起点となるストーリセグメント内の残りのストーリを分離することができることを理解する筈である。
【００９４】
代替的な実施の形態では、テキスト分類器２７５は、最初のビデオ及びオーディオ分類アルゴリズムと共に使用されてもよい。この代替的な実施の形態では、テキスト分類器２７５は、分類装置２７０の他の部分と共に機能するものであり、時間周期全体又はテキストのライン内のキーワード出現頻度に基づいてストーリを分類するキーワードアルゴリズムに従い、出現したときにセグメントを分類してもよい。この代替的な実施の形態では、テキスト分類器２７５は、隣接するストーリセグメントを再度調べて、現在分類されているセグメントに関連するテキストラインの可能性のある存在を判定する。
【００９５】
代替的な実施の形態では、ＦＡライブラリ２４０及びイベントモデル認識装置２５０は、ビデオストーリセグメンテーション装置１１０内で機能して、（ビデオ入力信号のテキスト成分を使用することとは対照的に）ビデオ入力信号のオーディオ及びビデオ成分の特性のみに基づいて、ストーリセグメント分離して識別してもよい。オーディオ成分は、テキストに変換され、ストーリセグメントを分離して識別してもよいが、テキスト分析装置２３０から直接到来するテキスト（たとえば、閉表題テキスト、音声／テキスト変換、抽出されたビデオテキスト）は、ストーリセグメントを分離して識別するためには使用されない。
【００９６】
分類装置２７０は、それぞれの結果的に得られるストーリセグメントをその関連するテキストと受信する。関連するテキストは、オーディオから変換されたテキスト、テキスト分析装置２３０から直接のテキストを含んでいてもよい。次いで、テキスト分類装置２７５は、キーワードライブラリ２４５からのキーワードに基づいて、ストーリセグメントをさらに分類する。
【００９７】
テキスト分類器２７５は、図４に例示されるようにライン毎の分析を実行する。テキストのそれぞれのラインが分類されたとき、テキスト分類器２７５は、キーワード変換点を検出し、特定のセグメントについて結果的に得られたキーワードリストに基づいて、ストーリセグメントの一部を分類する。次いで、テキスト分類器２７５は、結果的に得られたストーリセグメント及び関連するキーワードリストを分類記憶装置２８０に転送する。
【００９８】
本発明をより詳細に記載してきたが、その広義の構成において本発明の精神及び範囲から逸脱しない様々な変更、置き換え及び代替を行うことができることは、当業者であれば理解する筈である。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の１実施の形態による例示的なマルチメディアコンピュータシステムの高水準のブロック図である。
【図２】
本発明の１実施の形態による例示的なビデオセグメンテーション装置の高水準のブロック図である。
【図３】
本発明の１実施の形態による例示的なテキスト分類器の動作を説明するフローチャートである。
【図４】
テクスチャセグメントにおけるそれぞれのラインをスキャニングしてテキストのライン内のキーワードの頻度を計算する、本発明のアルゴリズムの論理的なステップを説明するフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際公開パンフレット】
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2004505348.tif 000007
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004505348.tif 000033
【国際調査報告】
2004505348.tif 000034
2004505348.tif 000035
2004505348.tif 000036