(57)【要約】パレンタル制御システムは、ストック及びユーザ規定の基準に基づいて実時間でマルチメディアコンテンツを自動的にフィルタする能力を提供する。この基準は、どれが敏感でどれがそうでないかのモジュールの理解が、実時間フィルタリングを提供するために他のビデオプログラムに適用できるように、システムの学習モジュールに、どの形式のビデオプログラムセグメントが敏感又は好ましくないと考えられるかを教えるのに使用される。マルチメディアプログラムは、オーディオ、ビデオ及び、表現成分に分解され、そして、どの攻撃的な素材がマルチメディアプログラムと共に送られるかを決定するために、サウンド効果、ビジュアル要素及び物体、及び、言語が、全て集合的に分析される。ユーザは、性的なもの又は暴力だけでなく、どのような形式の好ましくない素材についてシステムを訓練する選択を有する。
2004526373.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フィルタ基準に応答して、セグメント毎の基準で、実時間でマルチメディアプログラムの内容を動的にフィルタリングする方法であって、
マルチメディアプログラムを含むセグメントから、オーディオ、ビデオ及び、表現の特徴を抽出し、
セグメントの各々についてフィルタ基準についての数値の等級を発生し、
そのセグメントについてのそれぞれの数値の等級がしきい値を超えたときに、フィルタ基準に対応する素材をそれにより除去するためにそのセグメントを処理する、方法。
【請求項２】
フィルタ基準は、処理されているセグメント内に含まれる言語に対応し、
セグメントのオーディオ部分は処理ステップ中に修正される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
フィルタ基準は、処理されているセグメント内に含まれる画像に対応し、
セグメントのビデオ部分は処理ステップ中に修正される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
フィルタ基準は、処理されているセグメント内に含まれる画像に対応し、
処理ステップ中にそのセグメント全体がスキップされる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
数値の等級は重み付けされた数値の等級である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
重み付けされた数値の等級を発生するのに使用されている各重み付けファクタは、マルチメディアプログラムのそれぞれの視聴者の特徴を識別する、請求項６に記載の方法。
【請求項７】
各セグメントについての数値の等級は、各セグメントの内容をフィルタ基準と比較することにより発生される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
更に、
セグメントの最も近いものについての数値の等級が、各々、しきい値を超えるときには、セグメントの最も近いものと間にあるどのセグメントも併合し、そして、それにより併合されたセグメントを発生し、
処理ステップは、併合されたセグメントを処理し、それにより、フィルタ基準に対応する素材を除去する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
フィルタ基準は、第１のと第２のフィルタ基準を含み、
発生するステップは、セグメントの各々について、それぞれ第１と第２のフィルタ基準について、第１と第２の数値の等級を発生することを含み、
この方法は、更に、
そのセグメントについての、それぞれの第１の数値の等級が、第１のしきい値を超えたときに、それにより第１のフィルタ基準に対応する素材を除去する、セグメントを処理するステップと、
そのセグメントについての、それぞれの第２の数値の等級が、第２のしきい値を超えたときに、それにより第２のフィルタ基準に対応する素材を除去する、セグメントを処理するステップとを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
第１のフィルタ基準は、第１の受動的なユーザに関連し、第２のフィルタ基準は、第２の受動的なユーザに関連する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
第１のフィルタ基準は第１の組のフィルタ基準を含み、
第２のフィルタ基準は第２の組のフィルタ基準を含み、
第１の組みのフィルタ基準は、第２の組のフィルタ基準のサブセットである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
更に、
フィルタ基準に対応するコンテンツを有するトレーニングセグメントを提供し、
フィルタ基準と一致するコンテンツを識別することを学習し、
学習するステップは装置により実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
更に、
抽出するステップと発生するステップの実行中に発生された結果を見直すステップと、
制御するユーザにより、結果の見直しに対応する装置への帰還を提供するステップと、
を有する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
フィルタ基準は、Nの予め定められたフィルタ基準とMのユーザ定義のフィルタ基準から自由に選択可能であり、NとMは正の整数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
フィルタ基準に従って、マルチメディアプログラムから好ましくない素材をフィルタリングするパレンタル制御システムであって、
マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、第１の可聴の特徴及びテキスト抽出する、表現分析モジュールと、
マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、ビデオの特徴を抽出するビジュアル分析モジュールと、
マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、第２の可聴の特徴を抽出するオーディオ分析モジュールと、
セグメントの各々について、数値の等級を発生し、数値の等級がしきい値を超えたときに、それぞれの制御信号を発生する、分析器と、
受信されたそれぞれの制御信号に応答して、マルチメディアプログラムのセグメントの１つを処理する、フィルタと、
を有する、パレンタル制御システム。
【請求項１６】
フィルタは、それぞれのセグメントの第１及び第２の可聴の特徴の１つを修正する、請求項１５に記載の、パレンタル制御システム。
【請求項１７】
フィルタは、それぞれのセグメントのビデオの特徴を修正する、請求項１５に記載のパレンタル制御システム。
【請求項１８】
フィルタは、パレンタル制御システムから出力されるフィルタされたマルチメディアプログラムからそれぞれのセグメントを除去する、請求項１５に記載のパレンタル制御システム。
【請求項１９】
数値の等級は重み付けされた数値の等級であり、
分析器は、重み付けされた数値のファクタを発生するのに重み付けファクタを使用し、
重み付けファクタは、マルチメディアプログラムの意図された視聴者の特徴に対応する、請求項１５に記載のパレンタル制御システム。
【請求項２０】
重み付けファクタは、複数の重み付けファクタから選択可能である、請求項１５に記載のパレンタル制御システム。
【請求項２１】
更に、
学習モジュールを有し、表現分析モジュールにより抽出された第１の可聴の特徴及びテキストの選択された１つ、ビジュアル分析モジュールにより抽出されたビデオの特徴、オーディオ分析モジュールにより抽出された第２の可聴の特徴、及び、パレンタル制御システムの制御するユーザにより供給されたユーザデータは、フィルタ基準を発生するために、学習モジュールにより使用される、請求項１９に記載のパレンタル制御システム。
【請求項２２】
請求項１６に記載のパレンタル制御システムを組み込むテレビジョン受信機。
【請求項２３】
請求項１５に記載のパレンタル制御システムを組み込むセットトップボックス。
【請求項２４】
請求項１５に記載のパレンタル制御システムを組み込むクライアントソフトウェア装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、娯楽システムのためのパレンタル（ｐａｒｅｎｔａｌ）システムに関連する。特に、本発明は、少なくとも１つのユーザの供給するカテゴリーのフィルタ基準に基づいて、セグメント毎の基準で、実時間でビデオプログラム（番組）の内容を動的にフィルタリングするパレンタル制御システムに関連する。セグメント毎の基準で実時間でビデオプログラムの内容を動的にフィルタイリングする方法も開示される。
【０００２】
現在のテレビジョン及びビデオプログラムでは、そのようなプログラムの等級は、人間の観測により発生される主観的プログラム内容評価に基づいている即ち、ある種の翻訳された分類についての標準に基づいている。この内容評価の結果は、等級のような、推薦の組みである。例えば、映画については、Ｇ，ＰＧ，ＰＧ−１３，Ｒ，ＮＣ１７，Ｘ、そして、テレビジョンプログラムについては、ＴＶ−Ｙ，ＴＶ−Ｙ７，ＴＶ−Ｇ，ＴＶ−ＰＧ，ＴＶ−１４及びＴＶ−ＭＡの等級を含む。そのような等級は、典型的には、ビデオプログラムの先頭で示され、おそらく、例えば、暴力についての”Ｖ”、成人言語についての”ＡＬ”及び、裸についての”Ｎ”を有する。
【０００３】
この処理、即ち主観評価、の1つの制限は、親が、ＴＶプログラムの適切さ又はその欠如を判断する、基準の包括的な組みを提供しないことである。例えば、米国映画協会（ＭＰＡＡ）は、映画についてのＰＧ等級を、その映画を子供に見させる前に、親が見る又は少なくとも更に詳細な情報を得るべきである映画と呼ぶように記述する。ＭＰＡＡは、更に、ＰＧ映画は、不敬、暴力及び／又は幾つかの裸−その組み合わせを含む場合があるが、しかし薬物の使用は含まない、と述べる。そのような記載は、非常に曖昧であり且つ不確かであり、そして、幾つかの又は全てのＰＧ−等級のプログラムが彼らの子供たちに適切であるかどうかについて教育的な判断を親にさせるのに十分な詳細を提供しない。例えば、ある組みの親は、不快な臀部を含む短い裸を見つけられず、同じグループの親が、彼らの子供たちに、裸のトルソ、ある種の暴力を見せる又は、特定の形式の不敬を聞かせることに非常に反対である。他の組みの親は、ＰＧ等級の付された映画が彼らの子供たちに見せるのに許容できるかどうかを決定する完全に異なる組みの基準を有しうる。更に、標準的な等級システムは、社会状況（例えば、同性愛の議論）、人生観（例えば、妊娠中絶合法化への反対又は、妊娠中絶合法化支持）又は、宗教問題のような、他の潜在的な不快な素材と取り組まない。
【０００４】
更に、伝統的な等級システムは、公的に権限を与えられた機関により評価されたビデオプログラムにのみ適用される。等級は、家庭用ビデオ、メイルオーダーを介して販売されたある制限された流通ビデオプログラム、等に割当てられない。
【０００５】
ビデオプログラミングに関する現在のパレンタル制御技術は、全体的なプログラムの等級又は、承認された又は制限された素材のデータベースに対するプログラム識別子の一致のいずれかに依存している。例えば、現在製作されているテレビジョンは、”Ｖ−チップ”として知られる技術を含み、これは、ユーザの供給する情報に基づいて、プログラムが視聴可能であるか否かを決定するために放送テレビジョンビデオプログラム内に挿入された等級情報を使用する。そのような等級情報は、ビデオプログラムの各フィールド又はフレームの垂直帰線消去期間（ＶＢＩ）の２１ラインで見つかる。ＶＢＩのライン２１は、標準的なアナログテレビジョン放送については、おそらく複数の言語で、クローズドキャプションを含み、そして、拡張データサービス（ＸＤＳ）も含む、即ち、プログラムの等級情報は他のデータの間に格納される、ことに注意する。ＶＢＩのライン２１でデータを搬送する機構は、ＡＮＳＩ  ＥＩＡ−６０８仕様に記載され、そして、ＶＢＩライン２１データ解釈の概要は、Ｎｕｔｓ＆Ｖｏｌｔｓの２０００年１月の発行で見つけることが出来る。異なる仕様は、ディジタルビデオ再生及び放送についてのデータ符号化を開示する。
【０００６】
Ｖｏｇｅｌへの米国特許番号４，９３０，１５８は、ビデオテープ上のビデオプログラムが、埋め込まれた分類コードを含む、選択的なビデオ再生システムを開示する。そのコードは、ユーザ制御の下で、ビデオプログラムの再生を禁止するために使用されうる。Ｖｏｇｅｌへの米国特許番号４，９３０，１６０は、ビデオプログラムの自動検閲を開示し、そして、単一のコード又はグループコードのいずれかの−記憶された分類コードの使用も含むがしかし、プログラムはビデオテープから又は放送を介してくる。制限された分類コードが検出されたときに、代わりのビデオ供給源は、自動的に切り換えられる。これらの装置と方法で、Ｖ−チップ解決方法と共に、親は、予め定められた分類を使用することに制限され、これは、前述のように、特定の値に一致しない。
【０００７】
パレンタル制御の代わりのアプローチは、所定のビデオプログラムをある方法で識別し、その識別に基づいて、そのプログラムが視聴するのを阻止されるべきか又は、許されるべきかを決定する。この識別についての幾つかの技術は、以前に提案されている。
【０００８】
Ｇｒｅｅｎｂｅｒｇへの米国特許番号４，６３９，７７９は、プログラムが自動的に識別されるように唯一のＩＤがビデオプログラムに符号化される方法が開示され、一方Ｋｅｎｙｏｎへの米国特許番号４，８４３，５６２は、プログラムのスペクトラグラム”指紋”をライブラリに記憶することにより、ビデオプログラムを識別し、そして、一致を捜しそして見つけるためにそれらのスペクトラグラムを介して将来のプログラムを検索するためにそのライブラリを使用する。Ｂｏｌｅｓへの米国特許番号５，０１９，８９９は、データベースを捜しそして一致を見つけるためにビデオ情報についての発生されたディジタル署名を使用する。
【０００９】
対照的に、米国特許番号５，４８５，５１８は、親又は他のユーザが、誰かが、”承認されたプログラム”データベース内にないプログラムを見ることを防止することを可能とすることにより、ビデオプログラム識別技術とプログラム阻止を結合する。そして、プログラムがデータベース内にない場合には又は、データベース内にあるがしかしある阻止基準に合う場合には、その完全な視聴が阻止される。ビデオプログラム識別技術は、ビデオ及びオーディオ信号処理に依存している。
【００１０】
パレンタル制御システムで実行される現在存在する方法は、ビデオプログラムから攻撃的な部分のみを選択的、自動的にフィルタリングすることを許すものはなく、しかし、代わりに、一般的な、非特定の等級に基づいて又は、プログラムを識別しそしてそのようなプログラムが視聴されうるかどうかの決定を行うことによるいずれかにより、全体のプログラムの阻止を単に提供する、ことに注意すべきである。
【００１１】
必要なものは、実時間又は実質的に実時間で、即ちビデオプログラムが再生又は放送されながら、ユーザの供給する基準に従って、ビデオプログラムの部分を、フィルタし、阻止し又は、マスクする、ビデオプログラムを評価することの出来る自動的なシステムである。又、必要なものは、ユーザの供給する基準を学習する、パレンタル制御システムである。パレンタル制御システムが、例えば、異なるグループのユーザに適切な基準を使用してビデオプログラムをフィルタできる場合は望ましい。
【００１２】
ここで、上述の全ての米国特許は、参照によりここに組み込まれると述べるべきである。
【００１３】
上述に基づいて、上述の欠点を解決するパレンタル制御システムについての技術的な要求が存在することは理解されよう。本発明は、現在利用できる技術の欠点を解決することを望むことにより動機付けされそして、それにより、技術的な要求が達成される。
【００１４】
本発明は、例えば、ビデオプログラムの、ビジュアル、オーディオ及び、テキストコンテンツのような、マルチメディアコンテンツを介して（例えば、親のような）ユーザにより、供給される基準を使用してビデオプログラムを評価し、そして実時間で、それらの基準に従って、ビデオプログラムの部分をフィルタし、ブロックし、又は、マスクする、自動的なシステムを提供する。そのような、阻止又はマスキングは、ユーザの規定した基準に合うと決定された素材を単純にスキップする、攻撃的なプログラムセグメントの間は“安全な”信号で代用する、又は、例えば、裸の体を不鮮明にする又は不敬に手を入れるような、ビデオ又はオーディオコンテンツの部分をマスクすることを含みうる。
【００１５】
好ましくは、本発明に従ったパレンタル制御システムは、１つ又はそれ以上のマルチメディアプロセッサを有し、それは、入力するビジュアル、オーディオ及び、テキストコンテンツを分析し、そして、結果の分析を特定のユーザの規定した又は選択した基準と比較する。例えば、ビジュアルコンテンツでは、表現（例えば、顔と体）、行動（例えば、銃を撃つ、性的な行動、自動車の運転）、体の属性（例えば、肌色の階調又は形状）、暴力（例えば、爆発、戦い）等を有することができる。オーディオ領域では、音量（例えば、爆発の多くの低周波雑音を有する激しい音）言葉の表現（例えば、不敬、中傷、俗語、ののしり、諷刺）、”激しい息”音（例えば、性的な場面で発生する）等を有する。テキスト領域では、成人言語、テーマ等を含みうる、語義上のコンテンツがある。テキスト領域に適用された生のテキスト情報は、幾つかの方法でプログラムから抽出される。１つのそのような方法は、プログラムからのオーディオ情報ストリームに適用される音声認識技術の使用であろう。テレビジョンプログラムについては、生のテキスト情報を抽出する他の方法は、クローズドキャプションを使用することであろう。両方法は、互いに補完する及び／又は冗長度を提供するいずれかのために、優位に、同じパレンタル制御システムで使用される。
【００１６】
１つの面では、本発明は、フィルタ基準に応答して、セグメント毎の基準で、実時間でマルチメディアプログラムの内容を動的にフィルタリングする方法であって、マルチメディアプログラムを含むセグメントから、オーディオ、ビデオ及び、表現の特徴を抽出し、セグメントの各々について、各適用可能なフィルタカテゴリ（例えば、暴力、裸、宗教、等）について、フィルタ基準についての数値の等級を発生し、そのセグメントについての結合されたそれぞれの数値の等級がしきい値を超えたときに、フィルタ基準に対応する素材をそれにより除去するためにそのセグメントを処理する、方法を提供する。好ましくは、フィルタ基準は、処理されているセグメント内に含まれる言語に対応し、セグメントのオーディオ部分は処理ステップ中に修正される。代わりに、フィルタ基準は、処理されているセグメント内に含まれる画像に対応し、セグメントのビデオ部分は処理ステップ中に修正され又はスキップされる。例示の実施例では、数値の等級は重み付けされた数値の等級である。その場合には、重み付けされた数値の等級を発生するのに使用されている各重み付けファクタは、年齢や宗教的な入会のような、マルチメディアプログラムのそれぞれの視聴者の特徴を識別する。どの場合にも、各セグメントの適用可能な各フィルタカテゴリについての数値の等級は、各セグメントの内容をフィルタ基準と比較することにより発生される。
【００１７】
適切な場合には、即ち、セグメントの最も近いものについての結合された数値の等級が、各々、しきい値を超えるときには、この方法は好ましくは、セグメントの最も近いものと間にあるどのセグメントも併合し、そして、それにより併合されたセグメントを発生する。この状況では、処理ステップは、併合されたセグメントを処理し、それにより、フィルタ基準に対応する素材を除去することを述べるべきである。更に、フィルタ基準は好ましくは、第１のと第２のフィルタ基準を含み、発生するステップは、セグメントの各々について、それぞれ第１と第２のフィルタ基準について、第１と第２の数値の等級を発生することを含み、この方法は、更に、そのセグメントについての、それぞれの第１の数値の等級が、第１のしきい値を超えたときに、それにより第１のフィルタ基準に対応する素材を除去する、セグメントを処理するステップと、そのセグメントについての、それぞれの第２の数値の等級が、第２のしきい値を超えたときに、それにより第２のフィルタ基準に対応する素材を除去する、セグメントを処理するステップとを有する。
【００１８】
他の面では、本発明は、フィルタ基準に従って、マルチメディアプログラムから好ましくない素材をフィルタリングするパレンタル制御システム、を提供する。好ましくは、パレンタル制御システムは、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、第１の可聴の特徴及びテキスト抽出する、表現分析モジュールと、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、ビデオの特徴を抽出するビジュアル分析モジュールと、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、第２の可聴の特徴を抽出するオーディオ分析モジュールと、セグメントの各々について、結合された数値の等級を発生し、結合された数値の等級がしきい値を超えたときに、それぞれの制御信号を発生する、分析器と、受信されたそれぞれの制御信号に応答して、マルチメディアプログラムのセグメントの１つを処理する、フィルタと、を有する。フィルタは、それぞれのセグメントの第１及び第２の可聴の特徴の１つを修正するか又は、それぞれのセグメントのビデオの特徴を修正するか又は、パレンタル制御システムから出力されるフィルタされたマルチメディアプログラムからそれぞれのセグメントを除去する。好ましくは、パレンタル制御システムは、学習モジュールを有する。この場合には、表現分析モジュールにより抽出された第１の可聴の特徴及びテキストの選択された１つ、ビジュアル分析モジュールにより抽出されたビデオの特徴、オーディオ分析モジュールにより抽出された第２の可聴の特徴、及び、パレンタル制御システムの制御するユーザにより供給されたユーザデータは、フィルタ基準を発生するために、学習モジュールにより使用される。典型的な場合には、学習モジュールはニューラルネットワークを有する。パレンタル制御システムは、優位に、テレビジョン受信機、セットトップボックス又は、パーソナルビデオレコーダに組み込まれることが可能である。
【００１９】
本発明のこれらの及び種々の他の特徴は、添付の図面とともに、以下の詳細な説明を参照して、容易く理解されるであろう。
【００２０】
本発明に従ったパレンタル制御システムと対応する方法では、テレビジョン、セットトップボックス又は、例えば、パーソナルビデオレコーダ（ＰＶＲ）のような、幾つかの他の形式の周辺装置で実現される、パレンタルシステムは、２つの関連する動作のモードで動作する。第１のモードは、学習モードであり、制御するユーザ（典型的には親又は、保護者）は、（例えば、小さな子供が１つのグループであり、若い１０代は他で、祖父は更に他のグループであるような）制御するユーザが選択されたグループの視聴者にとって好ましくないとするビデオプログラムシーン又はセグメントの形式の例を用いて、設定するようにシステムと対話する。実際には、ユーザは、システムを粗く学習させるために極端な例の選択を使用し、そして、学習モードでシステムの精密な調整をするために更に個別の例を使用する。パレンタル制御システムと対応する方法の第２のモードの動作は、動作中の視聴モードであり、システムは学習モードで学習した（及び／又はシステムと共に出荷される又は、一般的に設定される）基準に従って、望みのビデオプログラムをフィルタする。
【００２１】
図１は、本発明に従った好ましい実施例のパレンタル制御システムの高レベルブロック図であり、特徴抽出回路４０、分析器回路８０及び、マルチメディアプロセッサ９０を有する。特徴抽出回路４０は、以下に詳細に説明するが、チューナ３０又は、マルチメディアメモリ２０のいずれかからコンテンツを受信する。メモリ２０は、好ましくは分析器回路８０とマルチメディアプロセッサ９０に接続され、これは、後者の装置にバッファメモリとしてマルチメディアメモリ２０を使用することを許す。メモリ２０のサイズは、メモリ２０であることを示すのに誇張され、他の実施例では、メモリは、多くの時間のマルチメディアコンテンツを記憶するのに十分な容量を有する。パレンタル制御システムに関連する大きなメモリを有することは、パレンタル制御システムがプログラムを処理しそしてフィルタすること、例えば、子供に表示するのに適するフィルムを得るために、特徴長フィルム、を許すことは、は容易く理解されよう。言いかえれば、大きなマルチメディアメモリを装備する又は接続されたパレンタル制御システムは、制御するユーザが、ユーザの家庭の幾つかの異なるグループについて適するフィルムの版を作るために無数の方法で元のフィルムをフィルタすることを可能とする。
【００２２】
更に、図１を参照すると、メモリ１５に接続された中央処理ユニット１０は、これは優位に揮発性及び不揮発性メモリを含むことができ、マルチメディアメモリ２０、チューナ３０、特徴抽出回路４０、分析器回路８０及び、マルチメディアプロセッサ９０の各々を制御する。図１に示されているように、メモリ１５は、特徴抽出回路４０、分析器回路８０及び、マルチメディアプロセッサ９０にメモリ記憶機能を提供できる。特徴抽出回路４０と分析器回路８０はそれ自身が別のマルチメディアプロセッサである又は含んでも良く及び／又は、マルチメディアプロセッサ９０を通して処理機能をディスパッチしうることに注意すべきである。メモリ１５は、優位に、ディスクドライブと幾つかのディジタル信号処理プロセッサ（ＤＳＰｓ）を装備したパーソナルビデオレコーダ（ＰＶＲ）のような汎用装置を、本発明に従ったパレンタル制御システムに変換するのに適する、ソフトウェアを記憶しうる。
【００２３】
上述のように、パレンタル制御システムの第１のモードの動作は、例により命令するために、即ち、制御するユーザが視聴者の選択されたグループについて好ましくないと考えるビデオプログラムシーン又はセグメントの形式の例を、パレンタル制御システムに供給することにより、ユーザが、パレンタル制御システムと対話する、学習モードである。例示的な場合には、ユーザは、システムを粗く訓練するのに極端な例の選択を使用し、そして、学習モードでシステムの訓練を精密に調整する更に個別の例を使用する。
【００２４】
制御するユーザ（以後簡単に”ユーザ”と呼ぶ）により提供されるそのような例は、ユーザにより確立されるフィルタリング基準の実現である。本発明に従ったパレンタル制御システムは、優位に、基準の範囲を示す予めプログラムされた組みのストックセグメントが設けられ、−”スマートボックス”モードの動作の結果となる。そのようなストック基準は、（調査を介して）領域的に、又は、民族の又は宗教上の信条に従って、又は、幾つかの異なる人口統計の任意の１つを介して、決定される。パレンタル制御システムと対応する方法の１つの変形では、ユーザは、パレンタル制御システムを慣習的に設定することを必要とするユーザをバイパスし又は、システムの慣習的な設定を開始するより良い基準を提供するためのいずれかのために、インターネットからパレンタル制御システムへ、幾つかのカテゴリーの基準をダウンロードできる。
【００２５】
ユーザは優位に、学習段階中に、連続してシステムに入力を供給できることは、述べられるべきである。例えば、ユーザは、少なくとも１つのオーディオ、ビジュアル又はテキスト部分を好ましくないとしてマークできる。好ましくは、ユーザは、例えば、ビデオを示すスケジュール、キーフレーム（サムネール画像又は同様なもの）で向上されたスケジュール又は、テキスト又は、オーディオトラックの再生又は、それらの組み合わせ上でこれらの時間をマークすることにより、開始と終了時間を供給する。この入力を、好ましくないカテゴリーに関連することができる。更に、ユーザは、また、敏感さの度合（好ましくない程度）も提供でき、例えば、中間的に好ましくない素材を含むスケジュールの部分は、単一のブラケットにより識別され得そして、真に好ましくない素材は、二重ブラケットで識別されることが可能である。
【００２６】
パレンタル制御システムと対応する方法は、少なくとも２つの存在する、しかし、未設定のカテゴリー：暴力と性的な内容、を含んでも良い。ユーザは、ユーザが、見ている他のものについて心配しているものについての追加のカテゴリーを生成することが可能である。そのような追加のカテゴリーは、宗教的な信念、個人の人生観、及び政治的な所属、等に基づくものを含むことができる。全てのカテゴリーは、パレンタル制御システムと対応する方法が、制御するユーザにとって好ましくない物の形式と、好ましくない素材がどのカテゴリーに入るかを、学習することを助ける、基準で占められる必要がある。
【００２７】
パレンタル制御システムと対応する方法の他の変形では、セグメントマーキングとフィルタリング情報が、おそらくＶＢＩのライン２１のＸＤＳ成分の一部として又は、パラレルデータフィードを介して、ビデオプログラムとともにメタデータとして予め一括されてくることができる。予め一括されたセグメントマーキング情報は、標準カテゴリーに適用され又は、動的にカテゴリーを生成できる。予め一括されたセグメントマーキングメタデータは、特定のプログラムについて標準的であるか、又は、知られたユーザ嗜好と要求に基づいて、プログラム提供者により、急いで特別化して生成されることもできる。好ましくないコンテンツの検出のための他の方法は、システムデータベースの一部でありそして、共通の好ましくない状況をハイライトするテンプレートのパレットを使用することである。テンプレートは、射撃、親密なシーン、裸の胸の女性、等の、ビデオクリップである。これらのテンプレートは、入力ビデオと合うものが見つけられる。これは、”ブートストラッピング”で、即ち、システムを使用する初期段階で、役立つシステムの本質的な部分である。言いかえると、システムは、ユーザがマークできそして等級付けできる”典型的な”好ましくないシーンを有する。
【００２８】
上述のように、パレンタル制御システムと対応する方法の第２のモードの動作は、動作中の視聴モードであり、システムは、パレンタル制御システムが、学習モードの動作中に学習した（及び／又はシステムと共に出荷された又は、システムが一般的に設定される）、基準に従って、望むビデオプログラムをフィルタする。
【００２９】
パレンタル制御システムと対応する方法では、これは図１に示されておりそして図２に更に詳細に示されており、システムは、3つの主なモジュール：特徴抽出モジュール、学習モジュール、及び、分類モジュールより構成される。特徴抽出モジュールと分類モジュールは、視聴モードとともに学習モードの両方で動作し、一方、学習モジュールは、学習モードの動作中にのみ活性化される。幾つかの例示的な実施例では、しかしながら、学習モードは、適するプログラミング（内部又は外部）により、分析器（セグメント化及びカテゴリー化）モジュールに変換され、これを以下に説明する。
【００３０】
図２を参照すると、これは学習モードデのパレンタル制御システムと対応する方法の動作を示し、パレンタル制御システムは、標準のビデオ入力１００ストリームを受信し、これは、ビデオチューナ１３０の入力ポートで、ＤＶＤプレーヤ、ＶＣＲ、ケーブルＴＶフィード、衛星、等から、又は、代わりに、インターネットのビデオストリーミングから入力される。代わりに、電子メールはしばしば、好ましくない素材を含むウェブサイトを指定するユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）を含むので、パレンタル制御システムは、インターネットブラウザ又は電子メールシステム、即ち、クライアントソフトウェア装置、に組み込まれることが可能である。選択的に、パレンタル制御システムと対応する方法が、電子番組案内（ＥＰＧ）から来るであろう、詳細な等級情報を含みうるプログラム情報を受信するようにイネーブルされる場合には、チューナ１３０は、ＥＰＧプログラムリスト１１４の現在のコピーを手元に持ち、放送チャネルを介してどの放送プログラム１００が視聴されているかを相関をとる。そのような情報は、等級情報を補完又は捕捉し、これは、Ｖ−チップ技術で使用されているように、ＶＢＩのライン２１上に配置されているＸＤＳ情報を介して有効である。
【００３１】
また、チューナ１３０には、ユーザによりセグメントをマーキングするのに使用される、ユーザインターフェース１２０も統合されている。パレンタル制御システムと対応する方法では、ユーザは、入力１２４を、カテゴリーと視聴者グループの選択、ビデオ入力のセグメントへの反対の開始、反対の終了、フレームのフリーズを可能とするボタン及び、カーソルキー又はトラックボールを使用して、裸の体や銃のような、ユーザが好ましくないと考える視覚的な場面の部分を選択する、（図示していない）遠隔制御装置を介して、ユーザインターフェース１２０へ供給する。同じ形式の機構は優位に、ビデオ入力の一部として表示されるクローズドキャプション情報内の又は、表現分析要素１５０内に配置された音声認識構成要素により示されテキスト出力内の、好ましくない単語又はフレーズハイライトするのに使用される可能であることは、理解されよう。テキスト入力については、（？？？）のような文字列は、ここで？？？は予め定められた又はユーザ定義のカテゴリーに対応し、ラベル付カテゴリーで使用され、文字列は、例えば、ＴｉＶｏレコーダを介してＰＶＲを用いて表示されるような、オンスクリーンキーボード又は、遠隔制御装置に組み込まれたキーボードを介して入力される。
【００３２】
好ましくは、全てのマーキング情報は、全体のセグメント、個々のフレーム又は、オーディオ選択かどうかに関わらず、チューナ１３０に送られ、ここで、ビデオ入力情報とオプションなＥＰＧ−関連情報とともに、デマルチプレクサ１４０へトランスポートストリーム１３４を介して送られる。
【００３３】
トランスポートストリームから、表現分析要素１５０、ビジュアル分析要素１６０及び、オーディオ分析要素１７０により表される、特徴抽出モジュールの３つのマルチメディア構成要素についての適切な部分へ、情報を分割することは、デマルチプレクサ１４０の役割である。マルチメディア要素形式に関連するセグメントマーキング情報は、デマルチプレクサ１４０によりそれぞれの要素に沿って送られる。デマルチプレクサ１４０は、ＮＴＳＣ又はＰＡＬ又は同様な放送信号を、それぞれの視覚的又は聴覚的情報に分離する復調器を含むことも、当業者には明らかである。更に、そのような場合には、デマルチプレクサ１４０は、フレーム取得器を使用し、全体のディジタル化された情報のフレームが特徴抽出モジュールのビジュアル分析要素１６０へ送られる。しかしながら、ビデオ入力１００がディジタル化される場合には、デマルチプレクサ１４０はＭＰＥＧ−２又は同様な復号器をその中に有してもよく、そして、いわゆるフレーム取得器又はビデオをディジタル化する同様な要素の必要なしに、ディジタルビジュアル画像データを直接的にビジュアル分析要素１６０へ送る。
【００３４】
（表現分析１５０、ビジュアル分析１６０及び、オーディオ分析１７０要素より構成される）特徴抽出モジュール４０では、マルチメディア入力の、オーディオ、ビジュアル及び、表現部分は、現在ある及び新たなユーザ入力により規定された基準に基づいて、好ましくない又は敏感なセグメントを認識することを”学習する”ために分析される。そのようなセグメントは、例えば、ニュース又はドキュメンタリー番組、又は、アクション又はロマンティック映画の一部であろう。敏感な話題は、通常は、暴力及び性的なことを中心に置くが、しかし前述のように、ユーザが新たなカテゴリーを使用できる。ユーザは、あるセグメントに、適切なカテゴリーラベルでラベル付けする。例えば、システムは、オーディオ効果（爆発、戦闘及び打撃音の特別な効果）を伴なう高速移動シーンは、一般的には暴力シーンと関連すると学習することができる。視覚からの裸の色及びオーディオ領域からのうめき声は、通常は性的なシーンに関連する。画像内の裸の体の部分を識別する及び／又は区別することを扱う文献内の論文がある。例えば、Ｄ，Ｆｏｒｓｙｔｈ及びＭ．Ｆｌｅｃｋの”ボディプランズ（Ｂｏｄｙ  Ｐｌａｎｓ）”（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．  Ｖｉｓ．及び、Ｐａｔｔ．  Ｒｅｃｏｇ．、１９９７年）を参照する。更に、ユーザは、例えば、ライフスタイルカテゴリーのような、新たなカテゴリーを生成でき、それにより、ユーザは、パレンタル制御システムに、ユーザの家庭のある又は全てのメンバについて好ましくないと考えられる、マルチメディアプログラムの特徴を学習するように命令できる。
【００３５】
特徴抽出モジュールの表現分析要素１５０には、ユーザにより規定されたセグメントマーキング情報と共に、オーディオストリームとクローズキャプション情報の両方が供給される。オーディオストリームは、技術で知られているように、音声対テキスト認識サブシステムを介してテキストへ翻訳される。音声認識サブシステムの出力は、いずれかに騒々しい誤りが存在するかどうかを決定するために、クロースキャプション情報と相関が取られ、おそらくオーディオストリーム内の言語要素のより良い分析と評価を要求する。さらに、第２のオーディオプログラム（ＳＡＰ）又は、２カ国語のクローズキャプションがマルチメディアプログラムで／に関して有効なときには、特徴抽出モジュール４０の表現分析要素１５０内の曖昧さを解決するために、追加の相関がなされる。
【００３６】
特徴抽出モジュール４０のビジュアル分析要素１６０には、デマルチプレクサ１４０からディジタルビジュアルデータストリームが供給される。ビジュアル分析要素１６０は、色、テクスチャ物体及び、物体の形状、物体の動き及び、シーンを含む広範囲の特徴について、入力するビジュアルデータストリームを評価する。
【００３７】
ビデオ領域内の低レベルの特徴抽出は、色（カラー範囲及び流行をマップするヒストグラムを使用する）、全体的な動き及び、エッジを含む。これらの低レベルの特徴から得られる中間レベルの特徴は、爆発、物体の分解及び、銃火からの結果の視覚効果とともに、体の色及び形状を含む。最後に、この要素から抽出された特徴は、敏感なコンテンツが存在するか否かを決定するのに使用される。例えば、色と形状は、裸の検出に使用でき、−異なる肌色の階調（異なる遺伝子についての）がある色空間（例えば、ＨＳＶ）で非常に簡単に検出されそして、それらは、非常に意味がある。
【００３８】
ビデオデータ特徴分析、セグメント化を実行する技術の更なる参照については、−そして、ビデオデータの−更に特定のシーン検出は−、本発明の協同発明者の、発明者Ｎｅｖｅｎｋａ  Ｄｉｍｉｔｒｏｖａの、米国特許番号６，１００，９４１、６，１３７，５４４及び、６，１８５，３６３Ｂ１に詳細に記載されている。ビデオデータの物体検出及び物体の動き検出は、本発明の他の協同発明者の、発明者Ｒａｕｄ  Ｓ．Ｊａｓｉｎｓｃｈｉの米国特許番号５，８５４，８５６に詳しく記載されている。これらの特許のすべては、参照によりここに組み込まれる。更に加えて、動き情報の記載も、ＭＰＥＧ−７規格の一部である。例えば、Ｓ．Ｊｅａｎｎｉｎ、Ｒ．Ｊａｓｉｎｓｃｈｉ、Ａ．Ｓｈｅ、Ｔ．Ｎａｖｅｅｎ、Ｂ．Ｍｏｒｙ、及び、Ａ．Ｔａｂａｔａｂａｉの、”コンテンツベースのビデオ表現のための動き記述子（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ  Ｆｏｒ  Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）”（信号処理：画像通信、ｖｏｌ．１６、ｐｐ．５９−８５、２０００年）を参照する。
【００３９】
特徴抽出モジュールのオーディオ分析要素１７０は、表現分析要素１５０が丁度するように、デマルチプレクサ１４０からオーディオストリームを受信するが、しかし、異なってストリームを処理する。オーディオ領域の低レベルの特徴抽出は、サウンドレベル分析、ＬＰＣ、ピッチ、帯域幅、エネルギー、ＭＦＣＣ（メルケプストラム係数−音声認識で使用される）及び、フーリエ係数を含む。低レベルのオーディオ領域の特徴から得られた中間レベルの特徴は、爆発、物体の打撃、物体の分解、激しい息、うめき声、打つ音、及び、銃火を含む。
【００４０】
特徴抽出モジュール４０へ与えられた”敏感な”セグメント（即ち、システムについての肯定的な例）は、ユーザによりマークされそして、前述のように、これらのセグメントに与えられたカテゴリーラベルもユーザにより与えられることを述べることは重要である。特に、ユーザが、映画”ターミネータ”からのシーンを”暴力的である”とマークする場合には、システムは、そのシーンから全ての特徴を抽出しそして、学習モジュール１８０へ”暴力的である”とラベルの付された各出力特徴をフィードする。同様に、視覚領域から抽出された裸の色の物体及びオーディオ領域から抽出されたうめき及びうめき声は、”性的”とラベルが付されうる。
【００４１】
いずれの場合にも、３つの特徴抽出要素により抽出され、現在及び、ビデオ信号について規定された現在の基準と結合される全ての特徴（例えば、暴力、性的なふるまい）は、学習モジュール１８０に供給される。学習モジュール１８０は、好ましくは、ビデオ入力シーンのラベル付けと抽出された特徴の間の、適切な相関を達成するために、標準の且つ良く理解されたパラダイムを使用するのが好ましい。かくれマルコフモデル（ＨＭＭｓ）、ベイズのネットワーク、遺伝的アルゴリズム、及び、ニューラルネットワークのような、標準の学習パラダイムは、優位に、パレンタル制御システム及び対応する方法で使用され、最も近い隣接の分類と結合されることが可能であるが、しかし、当業者は、他の学習モデル又は、それらの組み合わせも同様に使用されうることは理解されよう。
【００４２】
分類モジュール１９０は、学習したカテゴリーと学習モジュール１８０の出力に基づいて、敏感又は非敏感であるかどうかに基づいて、セグメントを分類する。パレンタル制御システム及び対応する方法では、ユーザは、ユーザインターフェース１２０を介してシステムの学習処理を改善したいとも望み、そして、それゆえに、分類モジュール１９０からの出力としてフィルタリングの結果を見なおし、そして、学習モジュール１８０へ戻す、学習モジュール帰還ループ１９４を介して全て、ある特定のマーキングの訂正又は修正を提供する、ことは注意すべきである。
【００４３】
学習モジュール１８０と分類モジュール１９０の結果は、パレンタル制御システムのローカルメモリ（図１のメモリ１５）に記憶される。パレンタル制御システム及び対応する方法では、これは不揮発性メモリであろう。
【００４４】
図３は、パレンタル制御システム及び対応する方法の視聴モードの動作を示し、学習モードの動作のときにパレンタル制御システムで見つかる動作に類似する多くの機能を有する。ビデオ入力２００は、例えば、衛星、ケーブル、ＤＶＤ、ＶＣＲのような、他の供給源からシステムへのビデオフィードを表し、チューナ２３０に送られ、そして、チューナ２３０が送りたい他のデータと共に、デマルチプレクサ２４０へ、トランスポートストリーム２３４を介して送られる。マルチメディアプログラムは、図１に示されたマルチメディアメモリ２０からも出力されることが可能であり；マルチメディアメモリ２０の出力はトランスポートストリーム２３４により運ばれる情報である、ことは理解されよう。そこから、順に、ビデオ入力は、特徴抽出モジュール４０”要素へ、即ち、表現エンジン２５０、ビジュアルエンジン２６０、及び、オーディオエンジン２７０へ、分配され、ここで、学習モードの動作機能の同じ名称の要素と同じ方法で、入力データは分析されそして処理される。実際に、チューナ２３０、デマルチプレクサ２４０、表現エンジン要素２５０、ビジュアルエンジン要素２６０、及び、オーディオエンジン要素２７０は、優位に、チューナ１３０、デマルチプレクサ１４０、表現エンジン要素１５０、ビジュアルエンジン要素１６０、オーディオエンジン要素１７０と、正確に同じ処理とシステム要素であり、それらの動作の唯一の差は、ユーザの供給した基準が、視聴（第２）モードの動作で、これらの要素を通して送られないことである。
【００４５】
幾つかの目立つ差が発生するところは、与えられたセグメント中にビデオプログラムをフィルタするかどうかをフィルタモジュール２９０へ伝えるかどうかを決定するために、以前に記憶された学習基準と共に、表現エンジン２５０、ビジュアルエンジン２６０及び、オーディオエンジン２７０の３つの特徴抽出要素からの特徴抽出を使用する、セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０を用いてである。例示的な実施例では、学習モジュール１７０は、汎用分析器に適切なソフトウェア制御を適用することにより、優位に、セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０へ変換され、そして逆に、変換される。
【００４６】
いずれの場合にも、セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０は、好ましくは、敏感なシーンの開始と終了時間を決定し、敏感なシーンを分類し、そして、必要な場合には、互いにっ最も近くに配置されたシーンを併合する。後者の場合には、これは、例えば、簡単にビデオ入力２００からビデオ信号を伸ばすことにより又は、時間の期間にビデオ信号バッファリングすることにより、達成される。パレンタル制御システム及び対応する方法では、１０秒間のビデオ信号を記憶するのに十分大きなバッファが使用され、図１に示されたマルチメディアメモリ２０は適したメモリである。
【００４７】
セグメント化については、ビデオ入力は、カット検出を使用してセグメント化され、これは、詳細に例えば、前述の米国特許番号６，１３７，５４４に記載されている。２つのカットの間の各セグメントに対して、上述の特徴抽出が実行される。しかしながら、ビジュアルセグメントがｎ分（例えば、パレンタル制御システム及び対応する方法ではｎ＞２）よりも長いときの不明瞭な場合には、オーディオセグメントの粒状性がより小さいかどうかをみるために、システムはオーディオの手掛かりを検索する。２つのうちの小さい方が、取られる。そして、セグメントは、分類モジュールに送られる。各セグメントについて、敏感なカテゴリーの１つに属するセグメントの確度を表す数が得られ；複数のアクティブなフィルタリングカテゴリーについて、複数の数が発生される。マルチメディアメモリ２０は優位に、多数の分のマルチメディア蓄積の記憶を可能とするサイズになされることが可能であることは述べられるべきであり；それは、数分の長さであるセグメントを処理するパレンタル制御システムの適応は、パレンタル制御システムを、実時間処理と視聴の範囲から、実時間処理と近実時間視聴の範囲へ移すことは、理解されよう。
【００４８】
素材が、多数のカテゴリーの実施例により敏感であると考えられるときには、ユーザの設定可能な重み付けシステムを優位に、フィルタ動作の結果を、バイアスするために、使用することが出来る。例えば、ユーザが、パレンタル制御システムを、例えば、祖父母のような、年配の人によって見るように順応させるために、設定する場合には、暴力についてのカテゴリーをフィルタすることにより多くの重みを与え（例えば、大きな音と血は、外力性の記憶をもたらす）、そして、性的な内容のフィルタカテゴリにより少ない重みを与える（例えば、祖父母は、どこかで前に、全て同じシーンを見ている可能性がある）。しかしながら、ユーザは、１０代には完全に異なる重み付けを使用しうる。合計の結合された数値の等級に対するユーザ設定のしきい値が、超えられたときには（全ての重み付けされた素材の珪酸を含む）、フィルタモジュール２９０は、ビデオ信号をフィルタする必要があることを通知される。
【００４９】
しかしながら、フィルタモジュール２９０の処理を単純化するために、セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０が、連続するセグメントＳｎとＳｎ＋１は同じカテゴリに属する高い確度を有すると決定する場合には、これらのセグメントは、単一の出力セグメントとして併合されるのが、好ましい。セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０からの出力は、特定の敏感なカテゴリーに属する高い確度を有するセグメントであること、は理解されよう。連続するセグメントが異なるカテゴリーに属する場合には、即ち、”暴力”に続いて、”不敬”、２つのセグメント結合は、除去可能とマークされることが可能である。システムが、セグメント間で小さな、即ち１分より小さい、ギャプを検出する場合には、そのギャップも、除去可能なセグメントに含まれる。
【００５０】
フィルタモジュール２９０は、セグメントを除去するように動作すべきという通知を受けたときに、セグメントの継続時間及びプリセット構成設定に基づいて、攻撃的な内容をフィルタリングするのに使用される最適な方法の、決定を行う。例えば、前述のバッファを利用して、モジュール２９０は単に、セグメントをスキップできる。代わりに、フィルタモジュール２９０は、優位に、そのセグメントの代わりに他のビデオ信号を代用するように設定されることが可能である（例えば、恐竜バーニーを隙間に示す又はウェブページ）。更に、フィルタモジュール２９０は、どのマルチメディアセグメントの部分が除去されるべきかに関する定義情報を受信すると仮定すると、フィルタモジュール２９０は優位に、特定の部分をマスクする又は不鮮明にすることができる。例えば、セグメントのオーディオ部分が攻撃的な単語やフレーズを含むがしかし、不適当ではないときには、ユーザは、フィルムの部分が削り取られたということに注意を引くよりも、単に、攻撃的な単語やフレーズ手を入れることを望み得る。
【００５１】
上述のように、制御するユーザがどの特徴の組みが何の条件下で許されるかを決定できるように、システムが好ましくないコンテンツを重み付け又はスケーリングする能力を提供するので、大きなマルチメディアメモリを装備する又は接続されたパレンタル制御システムは、制御するユーザが、ユーザの家庭内の幾つかの異なるグループに対して適するフィルムの版を作成するために、無数の方法で元のフィルムをフィルタすることを可能とする。例えば、年齢７歳と１４歳の２人の子供が家におりそして、制御するユーザが各子供について同じコンテンツに異なる許容レベルを識別したと仮定する。この場合には、７歳の子供には、１４歳の子供よりも更なるフィルタが適用される。従って、パレンタル制御システムは、同じ映画に多値のマーキングを生成でき、それにより、１４歳の子供に好ましくないとマークされたセグメントは、７歳の子供についてマークされたもののサブセットである。
【００５２】
学習段階が完了しそして、分類段階が開始するが、パレンタル制御システムは優位に、制御するユーザからフィードバックを受けることが可能であることは理解されよう。即ち、パレンタル制御システムが映画をセグメント化しそして分類した後に、ユーザは、どのセグメントが正しくマークされ又は分類されそして、どれが正しくなくマークされたかを識別する、マークされたセグメントを見なおしそしてシステムにフィードバックを与える機会が与えられる。システムが学習しそして分類する段階を通る次の時には、システムはより良い結果を生じることは、理解されよう。
【００５３】
上述の説明から、本発明に従ったパレンタル制御システムは、ユーザに、例えば、実時間でユーザの規定する基準に基づいたビデオ、プログラムのような、マルチメディアをフィルタリングする能力を供給すること、は理解されよう。更に、パレンタル制御システムの他の要素に接続されたバッファメモリのサイズを単に増加することにより、ユーザは、近実時間で、プログラムの大きなセグメントをフィルタする能力を得る。優位に、本発明に従ったパレンタル制御システムは、好ましくないビデオプログラム内容を阻止し又はフィルタリングするために、ユーザが工場の設定基準を編集できる及び／又は追加の基準を入力できる構造を、提供する。
【００５４】
本発明に従ったパレンタル制御システムは優位に、どのようなコンテンツの形式又は、コンテンツの部分を、ユーザが好ましくないと考えるかそして、どのような形式の視聴者にそのような基準が設けられるかについて、関するユーザの嗜好を学習し、それにより、システムは、プログラムの分析で学習したものを、将来適用することが可能であること、は理解されよう。例示の実施例では、システムは、ユーザ入力にもとづいてそのふるまいを、連続して学習しそして精密に調整する。
【００５５】
上述のパレンタル制御システムは、学習要素に学習させることと、将来のフィルタリング動作の両方でシステムを補助するために、ビデオプログラムから特徴を抽出する、回路を提供する。”特徴”は、制限はされないが、マルチメディア信号からのビデオ部分からの物体とそれらの品質、マルチメディアプログラムからのオーディオ部分からの特定の動作を示す音、マルチメディアプログラムのオーディオ部分からの及び／又はマルチメディアプログラムのビデオ部分と共に送られるクローズキャプションデータからの言語、を含む包括的な用語であることは理解されよう。短く言えば、パレンタル制御システムは、学習モジュールとフィルタモジュールを有する。学習モジュールは優位に、かくれマルコフモデル及び／又はニューラルネットワークを含む、１つ又はそれ以上の学習技術により駆動され、工場設定及びユーザの供給する情報は、そこへ送られ、そして、表現特徴抽出要素、ビデオデータ特徴抽出要素、及び、オーディオデータ特徴抽出要素からの、特徴抽出データと結合される。学習モジュールの結果の知識は優位に、システムフィルタモジュールに適用されることが可能であり、これは、その知識を、規定された基準に従って、ビデオプログラムのコンテンツを動的にフィルタするために使用する。
【００５６】
本発明に従った現在の好ましい実施例は、詳細に上述したが、ここで教示した基本発明概念の多くの変形及び／又は、修正は、当業者には明らかであり、請求項に記載されたように、本発明の意図と範囲内であることは、明確に理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明に従ったパレンタル制御システムの高レベルブロック図である。
【図２】学習モジュールの動作を示す、図１に示された、本発明に従ったパレンタル制御システムの高レベルブロック図である。
【図３】視聴モジュールの動作を示す、図１に示された、本発明に従ったパレンタル制御システムのブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004526373.tif 000031
【国際調査報告】
2004526373.tif 000032
2004526373.tif 000033
2004526373.tif 000034