(57)【要約】【課題】本発明は、コンピュータのフレキシビリティと解析状況における人間の長所とを組み合わせて、協働データストリーム解析を支援する。【解決手段】データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散された１つ以上の解析部へ分配する。１つ以上の情報要求に関して、１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理し、１つ以上の解析部からメタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合する。複数のオブジェクトに関連した１つ以上の情報要求を生成し、１つ以上の情報要求を１つ以上の解析部へ提供する。【選択図】図１
2007128516.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のプロセッサを備え、
該１つ以上のプロセッサの各々は、
データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、
前記複数のオブジェクトを１つ以上の解析部へ分配し、
前記１つ以上の解析部の各々は、１つ以上の合成部からの１つ以上の情報要求に関してメタデータを生成するために、前記１つ以上のプロセッサから複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理し、
１つ以上の集積部を備え、
該１つ以上の集積部の各々は、前記１つ以上の解析部からメタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合し、
前記１つ以上の合成部の各々は、
前記複数のオブジェクトに関連した前記１つ以上の情報要求を生成し、
該１つ以上の情報要求を前記１つ以上の解析部へ提供する、
協働データストリーム解析を支援するシステム。
【請求項２】
新しい構成要素を当該システムへ登録する登録部をさらに備える、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項３】
前記１つ以上のプロセッサ、解析部、集積部、および合成部は、複数のソフトウェアインターフェースによって互いに通信することができる、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項４】
前記複数のソフトウェアの各々は、ウェブサービスまたはＡＰＩである、請求項３に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項５】
前記データストリームは、映像ストリーム、音声ストリーム、センサーデータストリーム、および、テキスト文書の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項６】
前記１つ以上の解析部は１つ以上の物理的位置にある、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項７】
前記１つ以上の解析部の各々は、人間、自動エージェント、あるいは、人間および自動エージェントの組み合わせである、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項８】
前記１つ以上の解析部の各々は、特権、機能、専門知識、パフォーマンス、および履歴によって特徴付けられる、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項９】
前記メタデータは、構造化形態、半構造化形態、自由形式記述形態、および、統計的形態のうちの１つ以上の形態である、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項１０】
前記メタデータは、カテゴリー分類、データストリームの部分の自由形式記述、および、キーワードセットのうちの１つ以上を含む、請求項９に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項１１】
前記１つ以上の要約表示の各々は、索引、統計的集計、テキスト要約、および、データベースインスタンスのうちの１つ以上である、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項１２】
前記１つ以上のプロセッサの各々は、さらに、複数のオブジェクトのサブセットにおける既存オブジェクトを１つ以上の新しいオブジェクトに構成し直すことができる、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項１３】
前記１つ以上の解析部の各々は、手作業によってか、あるいは、パターンマッチング、データマイニング、および、テキスト処理の少なくとも１つによるソフトウェアアルゴリズムによってか、のいずれかで前記メタデータを生成することができる、請求項１に記載の協働データストリーム解析支援システム。
【請求項１４】
データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、
前記複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散された１つ以上の解析部へ分配し、
１つ以上の情報要求に関して、１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、前記複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理し、
前記１つ以上の解析部からメタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合し、
前記複数のオブジェクトに関連した前記１つ以上の情報要求を生成し、
前記１つ以上の情報要求を１つ以上の解析部へ提供する、
協働データストリーム解析を支援する方法。
【請求項１５】
手作業によってか、あるいは、パターンマッチング、データマイニング、および、テキスト処理の少なくとも１つを利用するソフトウェアアルゴリズムによってか、のいずれかで前記メタデータを生成すること、をさらに含む、請求項１４に記載の協働データストリーム解析支援方法。
【請求項１６】
前記複数のオブジェクトのサブセットにおける既存オブジェクトを１つ以上の新しいオブジェクトに構成し直すこと、をさらに含む、請求項１４に記載の協働データストリーム解析支援方法。
【請求項１７】
協働データストリーム解析を支援する処理をシステムに実行させるプログラムであって、
該処理は、
データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、
前記複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散された１つ以上の解析部へ分配し、
１つ以上の情報要求に関して、前記１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、前記複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理し、
前記１つ以上の解析部から前記メタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合し、
前記複数のオブジェクトに関連した１つ以上の情報要求を生成し、
前記１つ以上の情報要求を前記１つ以上の解析部へ提供する、
ことを含む、
協働データストリーム解析支援プログラム。
【請求項１８】
協働データストリーム解析を支援するシステムであって、
データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行う手段と、
前記複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散されている１つ以上の解析部へ分配する手段と、
１つ以上の情報要求に関して、前記１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、前記複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理する手段と、
前記１つ以上の解析部から前記メタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合する手段と、
前記複数のオブジェクトに関連した前記１つ以上の情報要求を生成する手段と、
前記１つ以上の情報要求を前記１つ以上の解析部へ提供する手段と、
を備える、協働データストリーム解析支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データストリーム解析の分野に関する。詳細には、本発明は、協働データストリーム解析を支援するシステム、協働データストリーム解析を支援する方法および協働データストリーム解析を支援する処理をシステムに実行させるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
構造化された情報を取り込んで処理する際にはコンピュータが有効であるのに対し、現在コンピュータによっては（ほとんど）不可能な形で要点あるいは意味を取り込む際には、人間がより有効である。しかし、機械的手順による操作に人間はあまり適しておらず、長時間働かせる場合には人間は有効ではない。
【０００３】
映像の解析のようなデータ解析およびカテゴリー分類化は、監視を含むさまざまな分野における重要な問題である。映像ストリーム、音声ストリーム、およびセンサーデータストリームのようなデータストリームには、データマイニング、情報検索および要約を含む様々な用途に有用である意味情報が含まれていることが多い。人間にとって、このような情報を検出することは容易であるが、コンピュータ技法によって識別するのは困難である。静止した背景において可能性のある事象を検出するために映像ストリームをセグメント化することは可能であるが、例えば、群集の中における個人を識別するような検出作業を自動化すること、あるいは適切に較正されていない異なるカメラの間で群衆の中の個人を追跡することは困難である（これらの例は、限定を目的としていない）。「不審な行動」および「戦い」のようなあいまいな定義を有している社会的な意味および行動の検出を自動化することはもっと困難である。他方、（コンピュータにとって）きわめて雑音の多い信号の中における重要な不変量を見分ける際に、人間はきわめて適しており、また、社会的な意味および行動を認識するための常識を有している。本発明は、スピーチをテキストに変換することに関する特許文献１、非特許文献１および２に関連する。
【特許文献１】米国特許第６，８１６，８３４号明細書
【非特許文献１】クピラードら(Cupillard, et al.)、「個人、グループ、群衆の行動認識(Behavior Recognition for Individuals, Groups of People and Crowd)」、ＩＥＥＥ  インテリジェント分散監視システムに関するＩＤＳＳシンポジウム議事録(IEEE Proc. Of the IDSS Symposium - Intelligent Distributed Surveillance Systems)、ロンドン、２００３年２月２６日、頁５
【非特許文献２】クピラードら(Cupillard, et al.)、「メトロ監視のための映像理解(Video Understanding for Metro Surveillance)」、インテリジェント交通システムに関する特別セッションにおける２００４年ネットワーク、検知および制御に関するＩＥＥＥ国際会議(IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control 2004 in the special session on Intelligent Transportation Systems)、台湾、２００４年３月、頁６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記に鑑み、コンピュータのフレキシビリティと解析状況における人間の長所とが組み合わされている協働データストリーム解析を支援するシステム、方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の様々な実施形態では、データをセグメント化し、索引付けし、かつ検索するコンピュータのフレキシビリティと解析状況における人間の長所とが組み合わされている。それらの実施形態は、分散された場所で、人々の大群（解析者）がデータストリームの意味情報（メタデータ）の要素を生成する際に協働し、これらの要素を索引、データベースインスタンス、あるいはその後のコンピュータ操作のために使用することのできる他の適切なデータ構造へ統合することができ、関連した仮説および情報要求（例えば質問）を解析者へ提示することができる機構を提供する。各々の解析者は、全データストリームのうちの小さなセグメントを受信したり、処理したりするだけである一方、各々のセグメントは何人かの解析者によって処理されてもよい。本発明は、複数カメラ監視映像のような大きいデータストリームの高品質意味索引を、個人に大量のデータストリームの処理を強いることなく、生成するのに有用である。経験豊かな解析者をより複雑なタスクに専念させることを可能にするために、経験のないあるいは経験の少ない解析者にルーチンタスクを実行させることも可能である。
【０００６】
本発明の第１の態様は、協働データストリーム解析を支援するシステムであって、１つ以上のプロセッサを備え、該１つ以上のプロセッサの各々は、データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、前記複数のオブジェクトを１つ以上の解析部へ分配し、前記１つ以上の解析部の各々は、１つ以上の合成部からの１つ以上の情報要求に関してメタデータを生成するために、前記１つ以上のプロセッサから複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理することができ、１つ以上の集積部を備え、該１つ以上の集積部の各々は、前記１つ以上の解析部からメタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合することができ、前記１つ以上の合成部の各々は、前記複数のオブジェクトに関連した前記１つ以上の情報要求を生成し、該１つ以上の情報要求を前記１つ以上の解析部へ提供する、ことができる。
【０００７】
本発明の第２の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、新しい構成要素を当該システムへ登録することができる登録部をさらに備える。
【０００８】
本発明の第３の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記１つ以上のプロセッサ、解析部、集積部、および合成部は、複数のソフトウェアインターフェースによって互いに通信することができる。
【０００９】
本発明の第４の態様は、第３の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記複数のソフトウェアの各々は、ウェブサービスまたはＡＰＩである。
【００１０】
本発明の第５の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記データストリームは、映像ストリーム、音声ストリーム、センサーデータストリーム、および、テキスト文書の少なくとも１つを含む。
【００１１】
本発明の第６の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記１つ以上の解析部は１つ以上の物理的位置にある。
【００１２】
本発明の第７の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記１つ以上の解析部の各々は、人間、自動エージェント、あるいは、人間および自動エージェントの組み合わせである。
【００１３】
本発明の第８の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記１つ以上の解析部の各々は、特権、機能、専門知識、パフォーマンス、および履歴によって特徴付けられる。
【００１４】
本発明の第９の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記メタデータは、構造化形態、半構造化形態、自由形式記述形態、および、統計的形態のうちの１つ以上の形態である。
【００１５】
本発明の第１０の態様は、第９の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記メタデータは、カテゴリー分類、データストリームの部分の自由形式記述、および、キーワードセットのうちの１つ以上を含む。
【００１６】
本発明の第１１の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記１つ以上の要約表示の各々は、索引、統計的集計、テキスト要約、および、データベースインスタンスのうちの１つ以上である。
【００１７】
本発明の第１２の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記１つ以上のプロセッサの各々は、さらに、複数のオブジェクトのサブセットにおける既存オブジェクトを１つ以上の新しいオブジェクトに構成し直すことができる。
【００１８】
本発明の第１３の態様は、第１の態様の協働データストリーム解析支援システムであって、前記１つ以上の解析部の各々は、手作業によってか、あるいは、パターンマッチング、データマイニング、および、テキスト処理の少なくとも１つによるソフトウェアアルゴリズムによってか、のいずれかで前記メタデータを生成することができる。
【００１９】
本発明の第１４の態様は協働データストリーム解析を支援する方法であって、データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、前記複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散された１つ以上の解析部へ分配し、１つ以上の情報要求に関して、１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、前記複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理し、前記１つ以上の解析部からメタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合し、前記複数のオブジェクトに関連した前記１つ以上の情報要求を生成し、前記１つ以上の情報要求を１つ以上の解析部へ提供する。
【００２０】
本発明の第１５の態様は、第１４の態様のデータストリーム解析支援方法であって、手作業によってか、あるいは、パターンマッチング、データマイニング、および、テキスト処理の少なくとも１つを利用するソフトウェアアルゴリズムによってか、のいずれかで前記メタデータを生成すること、をさらに含む。
【００２１】
本発明の第１６の態様は、第１４の態様のデータストリーム解析支援方法であって、前記複数のオブジェクトのサブセットにおける既存オブジェクトを１つ以上の新しいオブジェクトに構成し直すこと、をさらに含む。
【００２２】
本発明の第１７の態様は、協働データストリーム解析を支援する処理をシステムに実行させるプログラムであって、該処理は、データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、前記複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散された１つ以上の解析部へ分配し、１つ以上の情報要求に関して、前記１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、前記複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理し、前記１つ以上の解析部から前記メタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合し、前記複数のオブジェクトに関連した１つ以上の情報要求を生成し、前記１つ以上の情報要求を前記１つ以上の解析部へ提供する、ことを含む。
【００２３】
本発明の第１８の態様は、協働データストリーム解析を支援するシステムであって、データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行う手段と、前記複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散されている１つ以上の解析部へ分配する手段と、１つ以上の情報要求に関して、前記１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、前記複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理する手段と、前記１つ以上の解析部から前記メタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合する手段と、前記複数のオブジェクトに関連した前記１つ以上の情報要求を生成する手段と、前記１つ以上の情報要求を前記１つ以上の解析部へ提供する手段と、を備える。
【発明の効果】
【００２４】
本発明は、データストリームを複数のオブジェクトへ渡すことおよび処理することの少なくとも一方を行い、前記複数のオブジェクトを、１つ以上の物理的位置に分散された１つ以上の解析部へ分配し、１つ以上の情報要求に関して、１つ以上の解析部によってメタデータを生成するために、前記複数のオブジェクトのサブセットを収集および処理し、前記１つ以上の解析部からメタデータを収集し、１つ以上の要約表示へ該メタデータを統合し、前記複数のオブジェクトに関連した前記１つ以上の情報要求を生成し、前記１つ以上の情報要求を１つ以上の解析部へ提供するようにしているので、コンピュータのフレキシビリティと解析状況における人間の長所とを組み合わせて、協働データストリーム解析を支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明の特定の実施形態が以下の図面に基づいて詳しく説明される。
【００２６】
本発明は、例示として示されているのであり、添付図面に限定されるものではない。添付の図面において、同様の参照符号は同様の構成要素を示す。この開示における「ある」あるいは「１つの」または「いくつかの」実施形態への言及は、必ずしも同一の実施形態への言及ではなく、また、そのような言及は「少なくとも１つ」を意味することに留意すべきである。
【００２７】
図１は、本発明の１つの実施形態における協働データストリーム解析のための代表的なシステムアーキテクチャ１００の図である。この線図は、機能的に別個であるものとして構成要素を描写しているが、このような描写は単に例示的な目的のためのものである。当業者にとって、この図に描かれた構成要素は、任意に組み合わせることができ、あるいは、別個のソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアの構成要素に分割することができるということは明らかであろう。さらに、当業者にとって、そのような構成要素は、それらがどのように組み合わされるか、または分割されるかにかかわらず、同一の演算装置あるいは複数の演算装置において実施されることができ、また、複数の演算装置は１つ以上のネットワークによって接続することができるということも明らかであろう。
【００２８】
図１によれば、複数のプロセッサ１０２の各々は、文書の形態のデータストリーム１０１をその入力データとして受け入れ、そのデータストリームを処理し、処理されたデータストリームをセグメントあるいはオブジェクト１０３（以下、まとめてオブジェクトとして参照）に分割し、次いでこれらのオブジェクトを同一のあるいは分散された物理的位置にある複数の解析部１０４へ分配する。各々の解析部は、プロセッサによって分配されたオブジェクトのサブセットを収集して解析し、かつ、これらのオブジェクトのメタデータを含んでいる解析報告１０５を生成することができる。ここで、解析部は一般的には人間であるが、自動エージェント（プログラム）あるいはこれら２つの組み合わせであってもよい。各々の解析部はいくつかのプロパティ、すなわち特権（それらがすることを許されているもの）、能力（機能）（それらがすることのできるもの）、専門知識（それらが得意であるもの）、業績（パフォーマンス）、および履歴（それらが以前に行ったこと）によって特徴付けることができる。１つ以上の集積部１０６は各々、分配された解析部からのオブジェクトの解析報告１０５を収集して、索引、統計的集計、テキスト要約、データベースインスタンス、および他の派生表示のうちの１つ以上であってもよい要約表示１０７を生成する。その後、１つ以上の合成部（制御部）１０８が要約表示を解析し、１つ以上の仮説を構築して、解析部へ戻されるいくつかのオブジェクトあるいはオブジェクトの群に関連した１つ以上の情報要求１０９を提起する。このシステムには、データソース、映像セグメント化アルゴリズム、全文索引であってもよいが、これらに限定されない、新しい構成要素（コンポーネント）を、このシステムの中へシームレスにかつ動的に付加することのできる自動化登録部１１０が含まれていてもよい。このシステムの固有の価値は、情報処理の際に人間の常識を利用する能力の中に存在している。従って、説明を言葉で表現する方法についてのいくつかの指示が有用であろうが、解析者には必ずしも多くの訓練が要求されることはないであろう。
【００２９】
上記システムの様々な構成要素は、各々がラップトップ型あるいはデスクトップ型のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ワークステーション、タブレット型ＰＣ、ポケットＰＣ、およびメインフレームコンピュータなどの演算装置であってよい。しかし、本発明の構成要素はこれらに限定されるものではない。これらの構成要素は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、ウェブサービスなどであってよい十分に確立したソフトウェアインターフェースによって、相互に通信することができる。
【００３０】
図２は、本発明の１つの実施形態における例示的な協働データストリーム解析処理を図示しているフローチャートである。この図は例示の目的のために特定の順序で機能的ステップを描写しているが、本プロセスは特定の順序あるいは構成のステップに限定されない。当業者は、この図に描かれた様々なステップが様々な方法で省略され、再配列され、組み合わされ、適応されることを認識するであろう。
【００３１】
図２によれば、データのストリームは、ステップ２０１で受信され、ステップ２０２で処理され、複数の別個のオブジェクトにセグメント化されることができる。ステップ２０３で、これらのオブジェクトを様々な物理的位置に配置された複数の解析部へ分配することができる。次いで、各々の解析部は、ステップ２０４で、データストリームから生成されたオブジェクトのサブセットを収集して処理することができ、ステップ２０５でこれらのオブジェクトのメタデータを生成することができる。次いで、今後利用するために、ステップ２０６で、解析部で作成されたメタデータが収集され、１つ以上の要約表示に統合される。最後に、ステップ２０７で、データのストリームについての仮説を形成することができ、いくつかのオブジェクトあるいはオブジェクトの群に関連した１つ以上の情報要求を生成して解析部へ戻すことができ、ステップ２０８で、解析部は１つ以上の情報要求を収集して処理するであろう。
【００３２】
いくつかの実施形態では、１つ以上のセグメント化アルゴリズムに基づいて、映像ストリーム、音声ストリームなどのような連続的データストリームから、プロセッサによって、オブジェクトを自動的に生成することができる。写真、比較的大きい文書から抽出されたテキストのチャンク（塊）、あるいは管理者のような特権ユーザーによって手作業で生成された合成物のような本質的に別個であるソースについては、セグメント化は必要でない。
【００３３】
いくつかの実施形態では、各々の解析部は、オブジェクトを手作業によるか、あるいは、パターンマッチング、データマイニング、およびテキスト処理の１つを利用するソフトウェアアルゴリズムによるか、のいずれかで処理することができる。さらに詳細には、音声データ、映像データ、およびセンサーデータは、手作業によりあるいは自動的に、活動量に基づくかあるいはいくつかの他のヒューリスティックな方法によるかのいずれかで、時間間隔にセグメント化することができる。解析部の解析の努力が無駄に費やされるのを避けるために、興味のないオブジェクト（例えば、活動量の欠如した映像）を自動的にスキップするかあるいはスピードアップするアルゴリズムを使用することもまた可能である。加えて、テキスト文書を項目（セクション）、段落、あるいは他の単位にセグメント化することができる。
【００３４】
いくつかの実施形態では、既存のオブジェクト（例えば、赤い車を含むらしい自動的に識別された画像を構成するオブジェクト）を構成し直すことによって、新しいオブジェクトを合成することもまた、プロセッサにとって可能である。これらの複合オブジェクトの手作業解析によって、全データストリームについてのより有用なあるいはより高レベルの意味情報が生成されるであろう。
【００３５】
いくつかの実施形態において、メタデータは、構造化された形態（意味を有する形態）、半構造化された形態、自由形式記述による形態、および、統計的な形態、のうちの１つ以上であってもよい。メタデータの中に含まれる情報には、カテゴリー分類化情報、データストリームの部分の自由形式記述による情報、およびキーワードセット情報のうちの少なくとも１つ以上が含まれていてもよい。
【００３６】
いくつかの実施形態では、本発明の社会的態様は、解析部における信頼の度合いと解析されるデータの感度とに関連してもよい。そのデータの感度が特に高いときには、解析部は検査される必要があり、また、アクセス制御がオブジェクトおよび解析部へ適用される必要がある。このことによって、システムは、誰がどのオブジェクトを見ることができるかを自動的に決定することができる。加えて、オブジェクトについての有用な判断をすることができる能力を解析者が有するかについて、公知のオブジェクトを無作為に追加し、解析者の記述とそのオブジェクトの承認された記述とを比較することにより、試験することができる。この情報は、訓練の目的で、あるいは悪質あるいは無作為な入力を検出するために利用することができる。
【００３７】
いくつかの実施形態において、このシステムは、データストリームからのオブジェクトを解析する２つの基本的モード、すなわち記述的モードおよび仮説試験モードをサポートしている。
●記述的モードでは、解析部はオブジェクトのテキスト記述あるいは構造化記述を生成し、集積部は解析されたデータストリームの内容を索引付けするためにこれらの記述を統合する。
●仮説試験モードでは、合成部は、データストリームについての仮説を構築して、このシステムを使用してこれらの仮説を試験するための責任を負う（一方、解析部は、オブジェクトの記述を生成し、カテゴリーを分類化するための責任を負う）。合成部によって生成される情報要求は、画像データ、音声データ、映像データ、センサーデータ、あるいは解析部にとって関心のある主題を記述する他のデータであってもよいリファレンスを含んでもよい。しかしながら、本発明の情報要求はこれらに限定されるものではない。例えば、有用な情報要求は、あるソースからの人物の写真であって、この人物が所定のオブジェクトにおいて検出されるか、についての質問プロンプトを伴った写真を含んでもよい。しかしながら、この例は、本発明を限定するものではない。この要求を提示する合成部は、どの要求が適用されるか、（もしあれば）解析者の要求にどのドメインが回答することに対し専門知識を有するのか、に対し、オブジェクトの範囲を特定することができる。これらの要求は記述的モードにおける方法と同様の方法を利用して解析部へ分配することができる。これらの情報要求への回答は、収集され、索引付けされ、この仮説を試験している合成部へ転送される。
【００３８】
１つの実施形態は、本開示の教示に従ってプログラムされ、コンピュータ分野の当業者に明らかであるように、従来の汎用ディジタルコンピュータ、専用ディジタルコンピュータあるいはマイクロプロセッサを使用して実施することができる。適切なソフトウェアコードは、ソフトウェア分野の当業者に明らかであるように、本開示の教示に基づいた熟練プログラマーによって容易に作成することができる。本発明は、当業者には容易に明らかになるように、集積回路の作製によってあるいは従来のコンポーネント回路の適切なネットワークを相互接続することによって実施することもできる。
【００３９】
１つの実施形態は、機械読取可能媒体（メディア）であるコンピュータプログラム製品を含む。該機械読取可能媒体は命令群を含み、本明細書の中に示された特徴の何れかを実行するように、１つ以上の情報処理装置をプログラムするために、該命令群を使用することができる。この機械読取可能媒体には、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、マイクロドライブ、光磁気ディスクを含む１つ以上のタイプのディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＶＲＡＭ、フラッシュメモリー装置、磁気カード、光カード、ナノシステム（分子メモリーＩＣを含む）、または命令、データを保存するのに適している任意の型の媒体あるいは装置が含まれる。しかしながら、本発明の機械読取可能媒体は、これらに限定されるものではない。本発明がコンピュータ読取可能媒体（メディア）のいずれか１つに保存される場合、本発明には、汎用コンピュータ、専用コンピュータあるいはマイクロプロセッサのハードウェアを制御するためのソフトウェアが含まれる。該ソフトウェアは、コンピュータあるいはマイクロプロセッサが、本発明の結果を利用する人間のユーザーあるいは他の機構とインタラクションすることができるようにもする。このようなソフトウェアには、デバイスドライバー、オペレーティングシステム、実行環境、実行コンテナ、およびアプリケーションが含まれていてもよい。しかしながら、本発明のソフトウェアはこれらに限定されるものではない。
【００４０】
本発明の好ましい実施形態の上記説明は例示と説明の目的で提供された。網羅的であることあるいはこの発明を開示された厳密な形態に限定することは意図されていない。多くの修正および変更は当業者に明らかであろう。概念「インターフェース」が上記のシステムおよび方法の実施形態において使用されているが、このような概念は、ビーン、クラス、メソッド、タイプ、コンポーネント、オブジェクトモデル、および他の適切な概念などの均等な概念と相互交換的に利用することができることは明らかである。実施形態は、この発明の原理およびその実際的用途を最も適切に説明するために選択され、記載された。これによって、他の当業者は、本発明、様々な実施形態、および、検討された特定の使用に適している様々な修正を理解することができる。この発明の範囲は特許請求の範囲およびそれらの均等物によって明らかにされることが意図されている。
【００４１】
本特許文書における開示の一部には著作権保護を受ける題材が含まれている。この著作権の所有者は、特許商標局のファイルあるいは記録書類に示されているまま、この特許文書あるいは特許開示物が何人かによって複製されることに異議を有さないが、それ以外の場合においては、一切の著作権を保留する。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の１つの実施形態における協働データストリーム解析の例示的なシステムアーキテクチャを示す。
【図２】本発明の１つの実施形態における例示的な協働データストリーム解析処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４３】
１００  協働データストリーム解析システム
１０２  プロセッサ
１０４  解析部
１０６  集積部
１０８  合成部
【図１】
2007128516.tif 000003
【図２】
2007128516.tif 000004