(57)【要約】ビデオストリームから抽出される最適サムネイルに対するアクセスが提供される。視覚的画像の知覚から脳及び行動によって生成される選好を組込むモデルを用いて構成される処理デバイスを使用して、所与のビデオについての最適サムネイル（複数可）の、選択、記憶、及び表示のうちの少なくとも１つが行われる。
2016506553.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のビデオフレームを含むビデオストリームから最適ビデオフレームを決定するための自動化方法であって、
各ビデオフレームについて所望の特性を示すデータを取得するため、前記ビデオフレームのそれぞれのビデオフレームを、処理デバイスによって解析すること、
所定の閾値レベルを超える前記所望の特性のレベルを有する１つ又は複数のビデオフレームを前記ビデオストリーム内で識別すること、
前記１つ又は複数の識別されたビデオフレームを前記最適ビデオフレームとして指示することを含む、自動化方法。
【請求項２】
所望の特性を示す前記データは、バレンスデータを含む、請求項１に記載の自動化方法。
【請求項３】
前記識別されたビデオフレームは、所定の閾値レベルを超える正の感情バレンスを有する前記ビデオフレームを含む、請求項２に記載の自動化方法。
【請求項４】
前記感情バレンスは、
処理デバイスによって、少なくとも１人の個人が前記複数のビデオフレームにさらされ、前記ビデオフレームの少なくとも１つのビデオフレームを指向する応答を提供するように要求される少なくとも１つのバレンス測定パラダイムに前記少なくとも１人の個人をさらすこと、
各応答に基づいて前記複数のビデオフレームのそれぞれのビデオフレームについてバレンス値を計算すること、
各バレンス値を記憶媒体に記憶すること
によって決定され、前記応答及びその速度以内で前記応答が与えられる速度は、前記複数のビデオフレームの前記少なくとも１つのビデオフレームに向ける前記個人の潜在的態度に関して推測が行われることを可能にする、請求項３に記載の自動化方法。
【請求項５】
前記記憶されたバレンス値は、複数の個人が過去にさらされなかったかもしれないビデオフレームにさらされることに前記複数の個人がどのように反応することになるかを予測するために使用される、請求項４に記載の自動化方法。
【請求項６】
前記少なくとも１人の個人は、処理デバイスによって、複数のバレンス測定パラダイムにさらされ、前記複数のバレンス測定パラダイムのそれぞれにおいて、前記少なくとも１人の個人は、複数のビデオフレームにさらされ、前記複数のビデオフレームの少なくとも１つのビデオフレームを指向する応答を提供し、方法は、
各応答に基づいて前記複数のビデオフレームのそれぞれのビデオフレームについてバレンス値を計算すること、
各バレンス値を記憶媒体に記憶することを含む、請求項４に記載の自動化方法。
【請求項７】
行動バレンス測定技法を含む第１のバレンス測定パラダイム及び脳イメージングバレンス測定技法を含む第２のバレンス測定パラダイムを含む、請求項６に記載の自動化方法。
【請求項８】
前記パラダイムのそれぞれのパラダイムについての前記ビデオフレームの特定の１つのビデオフレームについてのバレンス値は相関付けられ、それにより、前記ビデオフレームの特定の１つのビデオフレームについて前記バレンス値の信頼レベルを評価するための基礎を提供する、請求項７に記載の自動化方法。
【請求項９】
前記相関付けられたバレンス値は、バレンスの分散表現を与えるために使用される、請求項８に記載の自動化方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは行動バレンス測定技法を含む、請求項４に記載の自動化方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは脳イメージングバレンス測定技法を含む、請求項４に記載の自動化方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは、バレンスの正の次元を測定する、請求項４に記載の自動化方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは、バレンスの負の次元を測定する、請求項４に記載の自動化方法。
【請求項１４】
複数のビデオフレームを含むビデオストリームから最適ビデオフレームを決定するための自動化システムであって、プロセッサを備え、前記プロセッサは、
各ビデオフレームについて所望の特性を示すデータを取得するため、前記ビデオフレームのそれぞれのビデオフレームを解析し、
所定の閾値レベルを超える前記所望の特性のレベルを有する１つ又は複数のビデオフレームを前記ビデオストリーム内で識別し、
前記１つ又は複数の識別されたビデオフレームを前記最適ビデオフレームとして指示する
ように構成される、自動化システム。
【請求項１５】
所望の特性を示す前記データはバレンスデータを含む、請求項１４に記載の自動化システム。
【請求項１６】
前記識別されたビデオフレームは、所定の閾値レベルを超える正の感情バレンスを有する前記ビデオフレームを含む、請求項１５に記載の自動化システム。
【請求項１７】
前記感情バレンスは、処理デバイスによって決定され、前記処理デバイスは、
少なくとも１人の個人が前記複数のビデオフレームにさらされ、前記ビデオフレームの少なくとも１つのビデオフレームを指向する応答を提供するように要求される少なくとも１つのバレンス測定パラダイムに前記少なくとも１人の個人をさらし、
各応答に基づいて前記複数のビデオフレームのそれぞれのビデオフレームについてバレンス値を計算し、
各バレンス値を記憶媒体に記憶する
ように構成され、前記応答及びその速度以内で前記応答が与えられる速度は、前記複数のビデオフレームの前記少なくとも１つのビデオフレームに向ける前記個人の潜在的態度に関して推測が行われることを可能にする、請求項１６に記載の自動化システム。
【請求項１８】
前記記憶されたバレンス値は、複数の個人が過去にさらされなかったかもしれないビデオフレームにさらされることに前記複数の個人がどのように反応することになるかを予測するために使用される、請求項１７に記載の自動化システム。
【請求項１９】
前記少なくとも１人の個人は、処理デバイスによって、複数のバレンス測定パラダイムにさらされ、前記複数のバレンス測定パラダイムのそれぞれにおいて、前記少なくとも１人の個人は、複数のビデオフレームにさらされ、前記複数のビデオフレームの少なくとも１つのビデオフレームを指向する応答を提供し、前記処理デバイスは、
各応答に基づいて前記複数のビデオフレームのそれぞれのビデオフレームについてバレンス値を計算し、
各バレンス値を記憶媒体に記憶する
ように更に構成される、請求項１７に記載の自動化システム。
【請求項２０】
第１のバレンス測定パラダイムは行動バレンス測定技法を含み、第２のバレンス測定パラダイムは脳イメージングバレンス測定技法を含む、請求項１９に記載の自動化システム。
【請求項２１】
前記パラダイムのそれぞれのパラダイムについての前記ビデオフレームの特定の１つのビデオフレームについてのバレンス値は相関付けられ、それにより、前記ビデオフレームの特定の１つのビデオフレームについて前記バレンス値の信頼レベルを評価するための基礎を提供する、請求項２０に記載の自動化システム。
【請求項２２】
前記相関付けられたバレンス値は、バレンスの分散表現を与えるために使用される、請求項２１に記載の自動化システム。
【請求項２３】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは行動バレンス測定技法を含む、請求項１７に記載の自動化システム。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは脳イメージングバレンス測定技法を含む、請求項１７に記載の自動化システム。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは、バレンスの正の次元を測定する、請求項１７に記載の自動化システム。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのバレンス測定パラダイムは、バレンスの負の次元を測定する、請求項１７に記載の自動化システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
数十年間、心理学者は、知覚及び感情を別個のプロセスとみなしてきた。知覚システムが視覚的情報を見、情緒ネットワークが感情特性を評価すると考えられた。しかし、これらのプロセスがそのように分離可能でないこと、及び、一部の感情成分が、実際には、知覚処理に密に結び付いていることを本出願人の研究が示している（非特許文献１）。バレンス（ｖａｌｅｎｃｅ）(正から負までを示す感情の次元（非特許文献２）)が、大多数の視覚的情報において見られ、知覚表現の一部として分類されることを出願人は示した。バレンス知覚は、低レベル知覚フィーチャおよび関連する連想の組合せ、又は、脳がその後選択行動に影響を及ぼす単一バレンス「スコア（ｓｃｏｒｅ）」として出力する全体的ジスト（ｇｉｓｔ）をもたらす類似性の高いフィーチャから生じることを出願人は示した。
【０００２】
この研究業績の基礎にある第２の基本的な考えは、バレンスが、行動に影響を及ぼすほど強いか又は明白である必要がないことである。ほとんどの研究者は、通常、非常に感情的な対象及びシーンを調査する（非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５、非特許文献６、非特許文献７、非特許文献８）。これは感情知覚を係留（ａｎｃｈｏｒ）するのに役立つが、それは、日常生活で遭遇する通常の対象に関してほとんど何も語らない。複数の個人は、複数の個人が遭遇するほとんど全ての視覚的情報においてバレンスを知覚し、感情研究者によって「中性（ｎｅｕｔｒａｌ）」と通常見なされる対象は、実際には、「微小（ｍｉｃｒｏ）」バレンスの知覚を自動的に生成する。この研究業績は、一連の知覚、認知、及び脳イメージングパラダイムを含む統合化精神及び脳アプローチによって確認された。（ａ）個人の知覚の微小バレンスを測定できること、（ｂ）微小バレンスが選択に関連すること、（ｃ）微小バレンスが、非常に感情的な対象に対して符号化する同じ神経メカニズム（ｎｅｕｒａｌ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）によって符号化されること、（ｄ）バレンスが、所定の対象に対して排他的に符号化する領域によって処理されることを、出願人はうまく立証できた（非特許文献９、非特許文献１０、非特許文献１１）。
【０００３】
行動実験を通して、制約付き人口統計学の層（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃｓ）にわたってバレンス知覚における強いコンセンサスが存在することを出願人は見出した。過去に「中性」とみなされた対象の認識におけるこの顕著なコンセンサスは、消費者行動の分野で有意の可能性を提供する。定量化され得る連続体（ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ）上でバレンス知覚が働くというエビデンスは、その後のｆＭＲＩ実験中に明らかにされた。特に重要なことには、微小バレンスの知覚が、強いバレンスに対して符号化する同じ神経システムによって符号化されることを出願人は見出した。これは、バレンス強度がトポロジカルに編成される場合があることを示唆する。バレンスの知覚が、パーセント信号変化の関数としてどのように変動するかを、関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）解析が同様に示した。
【０００４】
近年、オンラインビデオランドスケープは、ユーザ生成コンテンツを主にフィーチャリングすることから、ＴＶエピソード、ニュースクリップ、及び、ユーザが普通ならＴＶ上で見ることになるものと同一のノーカットムービ等のより多くのプレミアムコンテンツビデオを送出することに著しく進化した。オンラインで入手可能な、プロが製作したコンテンツの量の増大は、ビデオの長さの匹敵する増加をもたらし、広告主は既に利用し始めている、プリロール（ｐｒｅ−ｒｏｌｌ）ビデオ広告及びインストリーム（ｉｎ−ｓｔｒｅａｍ）ビデオ広告用のより多くの機会を生成する。ユーチューブ（ＹｏｕＴｕｂｅ）（登録商標）は、毎月視聴される総計のビデオの点でオンラインビデオ市場を支配し続けるが、コムスコア（ｃｏｍＳｃｏｒｅ）（登録商標）（非特許文献１２）によれば、２０１０年６月以来、２４か月連続で、プレミアムコンテンツ用の主要なプラットフォームであるフール（Ｈｕｌｕ）（登録商標）は、毎月、最高数のビデオ広告ビューを生成した。ロングフォームビデオオンラインの数は、来るべき年に実質的に成長し続けることが予想されるため、インストリームビデオ広告の数の同様の増加があり得る。
【０００５】
大量の市場機会がデジタル広告空間内に存在するが、ウェブコマース産業においてデジタルビデオの使用に由来する機会が見落とされるべきでない。デジタルビデオは、今や、例えば、購入時点における製品デモンストレーションのために使用されている。オンライン消費及び競争が増大するにつれて、これらのタイプのビデオは、競争上の優位性（ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ  ｅｄｇｅ）を既に提供している、例えば、製品ビデオを提供するインターネット小売り業者は、ビデオ説明付き製品について販売の増加と返品の減少に気づいている。２００９年に、オンライン靴販売の強豪ザッポスドットコム（Ｚａｐｐｐｏｓ．ｃｏｍ）（登録商標）は、ビデオ説明を有する製品について６〜３０％の範囲の販売の増加を報告した（非特許文献１３）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｌｅｂｒｅｃｈｔ，Ｓ．，Ｂａｒ，Ｍ．，Ｂａｒｒｅｔ，Ｌ．Ｆ．及びＴａｒｒ，Ｍ．Ｊ．Ｍｉｃｒｏ・Ｖａｌｅｎｃｅ：Ｐｅｒｃｅｉｖｉｎｇ  Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｖａｌｅｎｃｅ  ｉｎ  Ｅｖｅｒｄａｙ  Ｏｂｊｅｃｔｓ．Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ  ３，（２０１２）
【非特許文献２】Ｒｕｓｓｅｌｌ，Ｊ．Ａ．Ａ  ｃｉｒｃｕｍｐｌｅｘ  ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ａｆｆｅｃｔ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｓｏｃｉａｌ  ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ  ３９，１１６１−１１７８（１９８０）
【非特許文献３】Ｇｒｅｅｎｗａｌｄ，Ａ．Ｇ．，ＭｃＧｈｅｅ，Ｄ．Ｅ．及びＳｃｈｗａｒｔｚ，Ｊ．Ｌ．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ  ｉｎ  ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：ｔｈｅ  ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｔｅｓｔ．Ｊ  Ｐｅｒｓ  Ｓｏｃ  Ｐｓｙｃｈｏｌ  ７４，１４６４−１４８０（１９９８）
【非特許文献４】Ａｖｅｒｏ，Ｐ．及びＣａｌｖｏ，Ｍ．Ｇ．Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｐｒｉｍｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｐｉｃｔｕｒｅｓ  ｏｆ  ｅｍｏｔｉｏｎａｌ  ｓｃｅｎｅｓ：ｔｈｅ  ｒｏｌｅ  ｏｆ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ａｎｄ  ｃａｔｅｇｏｒｙ  ｒｅｌａｔｅｄｎｅｓｓ．Ｓｐａｎ  Ｊ  Ｐｓｙｃｈｏｌ  ９，１０−１８（２００６）
【非特許文献５】Ｃａｌｖｏ，Ｍ．Ｇ．及びＡｖｅｒｏ，Ｐ．Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｐｒｉｍｉｎｇ  ｏｆ  ｅｍｏｔｉｏｎａｌ  ｐｉｃｔｕｒｅｓ  ｉｎ  ｐａｒａｆｏｖｅａｌ  ｖｉｓｉｏｎ：Ｌｅｆｔ  ｖｉｓｕａｌ  ｆｉｅｌｄ  ａｄｖａｎｔａｇｅ．Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ，Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ，＆Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  ８，４１（２００８）
【非特許文献６】Ｒｕｄｒａｕｆ，Ｄ．Ｄａｖｉｄ，Ｏ．Ｌａｃｈａｕｘ，Ｊ．Ｐ．，Ｋｏｖａｃｈ，Ｃ．Ｋ．ｅｔ  ａｌ．Ｒａｐｉｄ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｔｈｅ  ｖｅｎｔｒａｌ  ｖｉｓｕａｌ  ｓｔｒｅａｍ  ａｎｄ  ｅｍｏｔｉｏｎ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ  ｒｅｌｙ  ｏｎ  ａ  ｔｗｏ−ｐａｔｈｗａｙ  ａｒｃｈｉｔｅｃｈｔｕｒｅ．Ｊ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉ  ２８，２７９３−２８０３（２００８）
【非特許文献７】Ｃｏｌｉｂａｚｚｉ，Ｔ．，Ｐｏｓｎｅｒ，Ｊ．，Ｗａｎｇ，Ｚ．，Ｇｏｒｍａｎ，Ｄ．，ｅｔ  ａｌ．Ｎｅｕｒａｌ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｓｕｂｓｅｒｖｉｎｇ  ｖａｌｅｎｃｅ  ａｎｄ  ａｒｏｕｓａｌ  ｄｕｒｉｎｇ  ｔｈｅ  ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ  ｏｆ  ｉｎｄｕｃｅｄ  ｅｍｏｔｉｏｎｓ．Ｅｍｏｔｉｏｎ  １０，３７７−３８９（２０１０）
【非特許文献８】Ｗｅｉｅｒｉｃｈ，Ｍ．Ｒ．，Ｗｒｉｇｈｔ，Ｃ．Ｉ．，Ｎｅｇｒｅｉｒａ，Ａ．，Ｄｉｃｋｅｒｓｏｎ，Ｂ．Ｃ．及びＢａｒｒｅｔｔ，Ｌ．Ｆ．Ｎｏｖｅｌｔｙ  ａｓ  ａ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｂｒａｉｎ．Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｅ  ４９，２８７１−２８７８（２０１０）
【非特許文献９】Ｌｅｂｒｅｃｈｔ，Ｓ．及びＴａｒｒ，Ｍ．Ｊ．Ｄｅｆｉｎｉｎｇ  ａｎ  ｏｂｊｅｃｔ’ｓ  ｍｉｃｒｏ−ｖａｌｅｎｃｅ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ｍｅａｓｕｒｅｓ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｖｉｓｉｏｎ  １０，９６６（２０１０）
【非特許文献１０】Ｌｅｂｒｅｃｈｔ，Ｓ．，Ｂａｒ，Ｍ．，Ｓｈｅｉｎｂｅｒｇ，Ｄ．Ｌ．及びＴａｒｒ，Ｍ．Ｊ．Ｍｉｃｒｏ−Ｖａｌｅｎｃｅ：Ｎｏｍｉｎａｌｌｙ  ｎｅｕｔｒａｌ  ｖｉｓｕａｌ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｈａｖｅ  ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｖａｌｅｎｃｅ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｖｉｓｉｏｎ  １１，８５６−８５６（２０１０）
【非特許文献１１】Ｌｅｂｒｅｃｈｔ，Ｓ．，Ｊｏｈｎｓｏｎ，Ｄ．及びＴａｒｒ，Ｍ．Ｊ．[改訂中]Ｔｈｅ  Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｐｒｉｍｉｎｇ  Ｓｃｏｒｅ．Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ
【非特許文献１２】「コムスコアは、進化するウェブビデオランドスケープを測定するビデオメトリクス２．０を売出す（ＣｏｍＳｃｏｒｅ  Ｌａｕｎｃｈｅｓ  Ｖｉｄｅｏ  Ｍｅｔｒｉｘ  ２．０  ｔｏ  Ｍｅａｓｕｒｅ  Ｅｖｏｌｖｉｎｇ  Ｗｅｂ  Ｖｉｄｅｏ  Ｌａｎｄｓｃａｐｅ）」コムスコアは、ビデオ測定サービスに対する改善を発表し、２０１０年６月、２０１０年７月１５日についてのビデオメトリクスランキングを公開（ｒｅｌｅａｓｅ）する。ＣｏｍＳｃｏｒｅ．Ｗｅｂ．１５  Ｊｕｎ．２０１２，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｏｍｓｃｏｒｅ．ｃｏｍ／Ｐｒｅｓｓ＿Ｅｖｅｎｔｓ／Ｐｒｅｓｓ＿Ｒｅｌｅａｓｅｓ／２０１０／７／ｃｏｍＳｃｏｒｅ＿Ｌａｕｎｃｈｅｓ＿Ｖｉｄｅｏ＿Ｍｅｔｒｉｘ＿２．０＿ｔｏ＿Ｍｅａｓｕｒｅ＿Ｅｖｏｌｖｉｎｇ＿Ｗｅｂ＿Ｖｉｄｅｏ＿Ｌａｎｄｓｃａｐｅ
【非特許文献１３】あなたが靴を買う方法を変える（Ｃｈａｎｇｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｗａｙ  Ｙｏｕ  Ｓｈｏｐ  ｆｏｒ  Ｓｈｏｅｓ）。小売業者が、販売を後押しするためどのようにストリリーミングビデオを使用しているかに関するザッポスドットコムの上級管理者Ｒｉｃｏ  Ｎａｓｏｌとのインタビュー。Ｖｉｄｅｏ．Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ  Ｍｅｄｉａ  Ｗｅｓｔ：ＦＯＸＢｕｓｉｎｅｓｓ．ｃｏｍ，Ｄｅｃｅｍｎｂｅｒ  ４，２００９．ｈｔｔｐ：／／ｖｉｄｅｏ．ｆｏｘｂｕｓｉｎｅｓｓ．ｃｏｍ／ｖ／３９５１６４９／ｃｈａｎｇｉｎｇ−ｔｈｅ−ｗａｙｙｏｕ−ｓｈｏｐ−ｆｏｒ−ｓｈｏｅｓ／
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様では、１つ又は複数の処理デバイスによって実施される方法は、ビデオストリームからのビデオフレームであって、最高の正の感情バレンス（Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｖａｌｅｎｃｅ）を有し、したがって、最も効果的な代表的サムネイルとして役立つ、ビデオフレームについてデータを取出すことを含む。
【０００８】
本開示の実施形態は、以下の実装態様のうちの１つ又は複数を含む。感情バレンス、視覚的知覚中に生成される信号であって、選択及び意思決定構造を人の脳に知らせる信号は、行動的方法を使用して実験的に評価され得る。感情バレンスはまた、機能的磁気共鳴イメージング（ｆＭＲＩ：ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｍａｇｉｎｇ）を使用して評価され得る。
【０００９】
本開示の別の態様では、非常に感情的な情報を実際に表現する神経システムによって符号化されるようにすべく、ビデオフレームが、強いか又は覚醒的な（ａｒｏｕｓｉｎｇ）感情知覚を生成する必要がないことを理解することは、情報を伝達し行動を引出すために画像を必要とする産業の領域にとって基本的洞察である。更に、この神経連続体から相対的なバレンス知覚を直接読出す能力は、オンラインビデオ出版業者及び広告業者がそこから利益を受ける可能性がある製品に変換される必要がある貴重なツールを提供する。
【００１０】
本開示の別の態様では、画像のバレンスについてのメンタルコード及び神経コードの実験的方法は、信頼性のある予測を生成することが可能な扱い易いモデルに変換される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図の右手側は、複数のサムネイルが、どのように、ビデオストリームから抽出され、推奨サムネイルを出力する計算モデルを通して実行されるかを示す図である。左の３つのボックスは、計算モデルの構成要素を示す。
【図２】実施形態の複数の機能のうちの１つ又は複数がその上に実装され得るコンピュータシステムの例の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
一実施形態では、クラウド計算モデルが使用されて、ビデオストリームから視覚的に最も訴えるサムネイルを予測する（図１）。このシステムは、感情バレンス知覚、ビッグデータ、コンピュータビジョンを統合する計算集約的モデルである。
【００１３】
一例では、サムネイル抽出器モデルは、３つの重み、すなわち、[１]バレンスの知覚（行動）、[２]バレンスの神経表現（ｎｅｕｒａｌ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）（脳）、及び[３]バレンスのクラウドソーシングされた知覚を有する重み付き平均クラウド計算モデルである。行動の重みを生成するため、一実施形態では、多数のサムネイルを、それらの知覚されるバレンススコアと共に含むデータベースが使用される。サムネイルのバレンスを推定するため、画像類似度メトリクスが使用されて、新規のサムネイルをデータベース内の最も類似するサムネイルと照合する。脳の重みを生成するため、サムネイルのデータベースが、知覚されるバレンスの推定量としてそれらの関連する神経応答に結び付けられることを除いて、類似の技法が使用される。
【００１４】
一例では、参加者は、１８〜６０才であり、正常視力又は正常に矯正された視力を持つ。ＭＲＩ参加者は、右利きであり、ＭＲＩへの参加について、方法固有の禁忌（ｃｏｎｔｒａｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）に加えて神経及び精神障害があるかスクリーニングされる。
【００１５】
一例では、行動データは、ビデオからのサムネイルについて収集され、サムネイルは、一例では、さまざまなサイズのカラー写真スクリーンショットとして規定される。サムネイルは、一例では、以下のカテゴリ、すなわち、ニュース、スポーツ、ＴＶ、音楽、教育、ユーザ生成コンテンツ、スクリーンキャスト、デモンストレーションビデオ、マーケティング及び広告を示す。一例では、ＭＲデータは、先に挙げた異なるカテゴリのそれぞれから多数の代表的サムネイルに関して収集される。
【００１６】
一例では、行動データは、オンラインクラウドソーシングプラットフォーム、一例では、大量の人応答データが種々の異なる人口統計学の層（ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃｓ）から迅速に取得され得るメカニカルターク（Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｔｕｒｋ）によって収集される。
【００１７】
一例では、サムネイルの知覚されるバレンスは、日常物及びそれらの基礎となる神経表現のバレンスを予測するために過去に使用された「バースデイタスク（Ｂｉｒｔｈｄａｙ  Ｔａｓｋ）」のバージョンを使用する手段である。任意の所与の試行に関して、参加者は、同じビデオからの３つのサムネイルを提示され、参加者が最も見たいビデオをクリックするよう求められる。実験のこの部分は、参加者が最も見たくないビデオをクリックするよう求められることを除いて、再度繰返される（参加者にわたってカウンターバレンスがとられた順序）。各トリプレットは、一例では、１０００ｍｓにトリプレット内に現れる画像の数を掛けた値より小さい値の期間、提示され、ビデオフレームは、応答一貫性を確立するため各条件で、固有のトリプレットで繰返される。最上位条件（ｍｏｓｔ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）及び最下位条件（ｌｅａｓｔ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）は、バレンスの正及び負の次元をそれぞれ索引付けするために設定される。
【００１８】
一例では、データは統計ソフトウェアパッケージを使用して解析される。各サムネイルについてバレンススコアを計算するため、特定のフレームが最上位条件において選択される回数と、特定のフレームが最下位条件において選択される回数との差がとられる。各参加者についての各サムネイルのバレンスが、個々の参加者のスコアを平均化することに加えて計算されて、各サムネイルについて単一の平均グループスコアを生成する。一実施形態では、モデルは、設定パラメータに基づいて各サムネイルについてグループ平均スコアを動的に調整できる。例えば、グループスコアは、全ての参加者のデータから、又は、指定された年齢範囲又は他の人口統計学の層に基づく部分集合だけから計算され得る。これは、モデルが、異なるユーザの人口統計学の層のグループについて最良のサムネイルを予測することを可能にする。
【００１９】
一例では、ｆＭＲＩ実験が使用されて、各サムネイルについてのバレンス及び強度値を含むスコアを、それらの基礎となる神経応答に基づいて生成する。一例では、コンピュータプログラミング言語が使用されて、実験が行われる。サムネイルは、一例では、頭部コイルに取付けられたミラーを通して参加者が観察するＭＲ互換性高解像度（ＭＲ  ｃｏｍｐａｔｉｂｌｅ  ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）６０９．６ｍｍ（２４インチ）ＬＣＤビジュアルディスプレイ（例えば、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ＢＯＬＤＳｃｒｅｅｎ）上に提示される。参加者は、１５００ｍｓ未満の期間、ブラックスクリーン上で中心に置かれたサムネイルを見、１から１０まで変動し得る連続数スケール上で快適さについてサムネイルを等級付けすることを求められる。この注目タスク（ａｔｔｅｎｓｉｏｎ  ｔａｓｋ）は、バレンスの連続的知覚を示す皮質領をうまく位置特定する従来のｆＭＲＩ実験に存在した。ボタン応答が、ＭＲ互換性応答グローブ又はボタンボックスを使用して記録される。参加者は、サムネイルがスクリーン上にある間又は応答ウィンドウ中に応答できる。実験的試行は、標準的な機能的ＭＲＩ慣行に基づいて信号を最大化し雑音を最小化するように構築されることになる。実験のｆＭＲＩ部分の後に、各参加者は、一連の人口統計学の層の質問を終了することになる。
【００２０】
一例では、全脳イメージングは、一例では、３２チャンネルフェーズアレイ頭部コイルを装備するシーメンス（Ｓｉｅｍｅｎｓ）社  ３Ｔ  Ｖｅｒｉｏ  ＭＲスキャナを使用して実施される。頭部の動きは、ＭＲセンターの頭部拘束システムを使用して最小化される。高分解能Ｔ１強調（ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｔ１−ｗｅｉｇｈｔｅｄ）３Ｄ  ＭＰＲＡＧＥ解剖学的画像が撮影され（例えば、１ｍｍ等方性ボクセル；４０スライス）、それに続いて、機能画像が、グラジエントエコー、エコープラナーシーケンス（例えば、ＴＲ＝１９００ｍｓ、ＴＥ＝２．９８ｍｓ）を使用して収集される。前処理する前に、綿密なデータ品質チェックが全ての被検者に関して実施されて、過度の頭部の動き又は希な信号アーチファクトの存在を識別する。３ｍｍ以上動く参加者は、解析から排除される。ＥＰＩ画像は、スライス時間取得、動きについて補正され、標準的な（タライラッハ（Ｔａｌａｉｒａｃｈ））空間に対して正規化され、８ｍｍＦＷＨＭ等方性ガウスカーネルによって空間的に平滑化される。
【００２１】
一例では、機能データは、例えばＳＰＭ８を使用して解析されて、一般的な線形モデルの仮定の下で被検者内統計モデルを構築する。実験条件にわたって賦活化（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ）を比較するため、セッション効果が交絡因子（ｃｏｎｆｏｕｎｄ）として扱われる被検者固有の固定効果モデルを使用して、効果が推定される。個々の被検者効果を比較するため、被検者がランダム効果になる第２レベルグループ解析に推定量が入力される。統計的検定は、各ボクセルについてゼロのコントラスト値に対する１サンプルｔ検定である。全脳コントラストは、指定領域内で信号の定量的変化を示す関心領域（ＲＯＩ）解析によってサポートされる。
【００２２】
一例では、関心領域（ＲＯＩ）解析は、例えば、ＳＰＭ８  ＲＯＩ  ＭＡＲＳＢＡＲツールボックスを使用して行われる。ＲＯＩは、支持ワークからの座標に基づいて解剖学的に、また、不偏のコントラストを使用して機能的に画定される。本発明者等が、バレンス処理を突止め、バレンス連続体についてのエビデンスを抽出した本発明者等の過去の研究からのＭＮＩ座標を使用して、右下前頭溝（Ｉｎｆｅｒｉｏｒ  Ｆｒｏｎｔａｌ  Ｓｕｌｃｕｓ）内に中心を置く領域が選択される。ＲＯＩは、例えば、画定された領域の中心から延在する８ｍｍ半径以内にボクセルを含む。選択的平均化は、各条件に関連するピークパーセント信号変化の抽出を可能にすることになる。この解析では、各サムネイルは、サムネイル反復にわたって平均化することによる条件として扱われる。更に、積分されたパーセント信号変化が、各サムネイルについて抽出される。ＲＯＩデータは、例えば、マットラボ（ＭＡＴＬＡＢ）及びプリズム（Ｐｒｉｓｍ）を使用して可視化される。全脳データは、例えば、ＭＲＩＣＲＯＮツールボックスとＳＰＭ  Ｓｕｒｆｒｅｎｄツールボックスの組合せを使用して可視化される。
【００２３】
一例では、前頭前皮質（ｐｒｅｆｒｏｎｔａｌ  ｃｏｒｔｅｘ）内の右下前頭溝及び周囲領域内でより強いＢＯＬＤ応答を有するサムネイルは、より多くの正の知覚バレンスを有し、ユーザがそれらをクリックする可能性が高いことを意味する。
【００２４】
一実施形態では、新規のサムネイル（例えば、ビデオ）のストリームは、上記方法を使用して確立された行動及び脳サムネイル空間内にマッピングされる。一例では、シーンジスト（Ｓｃｅｎｅ  Ｇｉｓｔ）１４（Ｌｅｅｄｓ，Ｄ．Ｄ．，Ｄ．Ａ．Ｓｅｉｂｅｒｔ，Ｊ．Ａ．Ｐｙｌｅｓ，及びＭ．Ｊ．Ｔａｒｒ．「Ｕｎｒａｖｅｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｖｉｓｕａｌ  ａｎｄ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ」１１ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｍｅｅｔｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｓｏｃｉｅｔｙ．Ｐｏｓｔｅｒ．Ｍａｙ  ６，２０１１．Ａｄｄｒｅｓｓ）が使用されて、新規のサムネイルプローブを、脳データベース及び行動データベース内の既知のバレンスを有する参照サムネイルと照合する。シーンジストは、各画像を（主成分分析から導出される）成分の重み付きセットとして表すことによって働き、各成分は、自然なシーンの共通の空間周波数特性を取込む。フィーチャは、成分の重みと考えられる。コンピュータビジョンにおける多くの他の画像表現アプローチと違って、シーンジストは、カラー（バレンスの知覚において重要な成分である場合がある）を組込む。全体では、シーンジストは、個々の対象ではなくシーンのジストを最初にエンコードするときにアクティブである視覚的処理の早期段階をモデル化するために設計され、サムネイル画像内のシーンを照合するのに重要である。
【００２５】
一実施形態では、サムネイル抽出器モデルは、シーンジストを使用して、プローブサムネイルを、脳データベースと行動データベースの両方の中の最も近い参照サムネイルのセットと照合することによって働く。脳データベースに関して、シーンジストが、最も近い参照サムネイルを識別すると、プローブは、参照サムネイルのバレンススコアに基づいてバレンススコアを割当てる。このスコアは、モデル内の脳の重みを提供する。しかし、シーンジストが、プローブサムネイルを非常に異なるバレンスの参照サムネイルにマッピングする可能性が存在する。したがって、モデル内で各データベースに与えられる重みは、画像照合が成功するときの参照セット内の分散を考慮する。これは、プローブサムネイルが、相反するバレンスを有する種々の参照サムネイルにマッピングされる場合、分散が高く、その特定のプローブサムネイルについての脳データベースに関する総合重みが低く、それにより、誤りがある可能性がある予測を制御することになる。
【００２６】
一例では、脳データベース及び行動データベースからの予測を検証するため、プローブサムネイルについてのバレンス知覚がクラウドソーシングされる。これは、クラウド計算モデルにおける第３の重みを構成する。クラウドソーシングは、先に述べたバースデイタスクの短縮バージョンである。これは、多数の参加者にわたるサムネイル予測の迅速な検証を可能にする。
【００２７】
脳データベース及び行動データベースについての重みは、シーンジストの性能の分散の関数として変動する。一例では、各成分についての重みは、初期重みを設定し、リアルワールドクリックレートをモニターし、クリックデータに基づいて初期重みを調整することによって追跡され試験される。重みが設定されると、所与のサムネイルについての総合予測スコアは、３つのモデル成分の重み付き平均からなる。この重み付きスコアは、消費者の要求に基づくモデルを通して分解される人口統計学の層の情報に基づいて変化する。
【００２８】
一実施形態では、システムは、異なるユーザグループに固有のサムネイルを送出し得る。一例では、消費者が使用する人口統計学の層の変数が使用されて、データベースに寄与する参加者から同じデータが収集されるようにそれらのユーザグループを規定する。この情報によって、モデルは、特定の人口統計学の層に基づいてサムネイルを探索するように選択的に制限され得る。一例では、システムは、クリケットをしばしば見る４０才と６０才との間のコーカサス人男性用のスポーツサムネイルを選択する。動的なユーザ固有の予測を達成するため、一連の質問であって、年齢、性別、人種、民族、教育レベル、所得、関心、趣味、最もよく訪れるウェブサイト、ソーシャルネットワーク参加、毎日のＴＶ使用、毎日のオンライン使用、及び推定されるオンラインビデオ視聴頻度に関する質問を含む、一連の質問が処方される。これらの人口統計学の層の質問は、ユーザを規定するために共に使用される消費者が供給する質問によって増強され、それにより、本発明者等の製品が、的を絞ったサムネイル選択を最も効率的に生成し得る。
【００２９】
一実施形態では、コンピュータビジョン方法が使用されて、限定はしないが、意味、カラー組成、複雑さ、人々、及び動物を含む、各フレームのより細粒度の記述子を抽出する（記述子の数は、利用可能な異なる方法の頑健性に対して制限される）。
【００３０】
一実施形態では、クラウドソーシングを通してバレンスについてタグ付けされたフレームを使用して、その後、幾つかの計算ツールが使用されて、これらの記述子のどの記述子がバレンスの最大量の分散を説明するかを調査する。一例では、折半法（ｓｐｌｉｔ−ｈａｌｆ  ｍｅｔｈｏｄ）、検定般化法（ｔｅｓｔ−ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅ  ｍｅｔｈｏｄ）が使用されて、バレンスを予測するこの区分的アプローチ（ｐｉｅｃｅｗｉｓｅ）の有効性を確立する。
【００３１】
システムは、種々の用途で使用され得る。例えば、エディトリアルビデオは、ＮＢＣ、Ｆｏｘ、ＡＢＣ、ＥＳＰＮ、及びＣＮＮ等の主要な商用放送ネットワークからのＴＶショー、ムービ、ウェビソード、トレイラ、及びクリップを含む。エディトリアルビデオの所有者にとっての本発明の有用性は、一部には、クリックレートの増加が、サイトで費やされる時間の増加、ユーザエンゲージメントの増加、及び広告収益の増加を意味することである。
【００３２】
一例では、システムは、ビデオマーケティング及び広告で使用され得る。オンラインビデオの人気は、マスマーケット媒体として、また、ブランドが消費者に広がるための新しいツールとして役立つオンラインビデオの可能性を反映する。マーケッティングセグメントにおけるビデオは、コンテンツとして配置される従来のビデオ広告から製品デモンストレーション及びチュートリアルビデオに及ぶ。これらのタイプのマーケッティングビデオのそれぞれは、コンバージョンレート、ブランドロイヤリティを、また、インターネット小売り業者にとっては、販売及びバスケットサイズを増加させることが示された。
【００３３】
一例では、システムは、教育ビデオとして使用され得る。これは、オンラインビデオ産業の成長セグメントである。
述べた機能を実施するためのシステムは、機能を実施するため知られている方法で構成される汎用コンピュータを備え得る。述べた機能を実施するためのエンティティは、そのように構成される単一プロセッサ又は別個のプロセッサ、例えば、解析プロセッサ、識別プロセッサ、指示プロセッサ、計算プロセッサ、ビデオディスプレイプロセッサ、ビデオフレーム解析プロセッサ、バレンスデータプロセッサ、及び同様なものの中に存在し得る。これらのエンティティは、例として示される図２に示すコンピュータシステム１０００等のコンピュータシステムによって実装され得る。本発明の実施形態は、こうしたコンピュータシステム１０００によって実行されるためのプログラム可能コードとして実装され得る。この説明を読んだ後、モバイルシステム、モバイルアーキテクチャ、及び同様なものを含む他のコンピュータシステム及び／又はコンピュータアーキテクチャを使用して本発明をどのように実装するかが当業者に明らかになるであろう。
【００３４】
コンピュータシステム１０００は、プロセッサ１００４等の１つ又は複数のプロセッサを含む。プロセッサ１００４は、限定はしないが、専用又は汎用のデジタル信号プロセッサを含む任意のタイプのプロセッサであり得る。プロセッサ１００４は、通信インフラストラクチャ１００６（例えば、バス又はネットワーク）に接続される。
【００３５】
コンピュータシステム１０００はまた、１つ又は複数の入力デバイス（複数可）１００５に接続されたユーザ入力インタフェース１００３及び１つ又は複数のディスプレイデバイス（複数可）１００９に接続されたディスプレイインタフェース１００７を含む。入力デバイス１００５は、例えば、マウス又はタッチパッド等のポインティングデバイス、キーボード、抵抗性又は容量性タッチスクリーン等のタッチスクリーン等を含み得る。
【００３６】
コンピュータシステム１０００はまた、メインメモリ１００８、好ましくはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み、また、２次メモリ１０１０も含み得る。２次メモリ１０１０は、例えば、ハードディスクドライブ１０１２及び／又は取外し可能ストレージドライブ１０１４であって、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ等を含む、取外し可能ストレージドライブ１０１４を含み得る。取外し可能ストレージドライブ１０１４は、よく知られている方法で、取外し可能ストレージユニット１０１８から読出す、かつ／又は、に書込む。取外し可能ストレージユニット１０１８は、取外し可能ストレージドライブ１０１４によってそこから読出され、また、そこに書込まれる、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、光ディスク等を示す。認識されるように、取外し可能ストレージユニット１０１８は、コンピュータソフトウェア及び／又はデータが内部に記憶されているコンピュータ使用可能ストレージ媒体を含む。
【００３７】
代替の実装態様では、２次メモリ１０１０は、コンピュータプログラム又は他の命令がコンピュータシステム１０００にロードされることを可能にするための他の同様な手段を含み得る。こうした手段は、例えば、取外し可能ストレージユニット１０２２及びインタフェース１０２０を含み得る。こうした手段の例は、プログラムカートリッジ及びカートリッジインタフェース（ビデオゲームデバイスにおいて先に見出されたもの等）、取外し可能メモリチップ（ＥＰＲＯＭか、ＰＲＯＭか、又はフラッシュメモリ等）及び関連するソケット、並びに、ソフトウェア及びデータが取外し可能ストレージユニット１０２２からコンピュータシステム１０００に転送されることを可能にする他の取外し可能ストレージユニット１０２２及びインタフェース１０２０を含み得る。代替的に、コンピュータシステム１０００のプロセッサ１００４を使用して、プログラムが実行され得る、かつ／又は、取外し可能ストレージユニット１０２２からデータがアクセスされ得る。
【００３８】
コンピュータシステム１０００はまた、通信インタフェース１０２４を含み得る。通信インタフェース１０２４は、ソフトウェア及びデータがコンピュータシステム１０００と外部デバイスとの間で転送されることを可能にする。通信インタフェース１０２４の例は、モデム、ネットワークインタフェース（イーサネット（登録商標）カード等）、通信ポート、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会（ＰＣＭＣＩＡ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｃａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）スロット及びカード等を含み得る。通信インタフェース１０２４を介して転送されるソフトウェア及びデータは、信号１０２８の形態であり、信号１０２８は、電気信号、電磁信号、光信号、又は通信インタフェース１０２４によって受信されることが可能な他の信号であり得る。これらの信号１０２８は、通信経路１０２６を介して通信インタフェース１０２４に提供される。通信経路１０２６は、信号１０２８を搬送し、また、ワイヤ又はケーブル、光ファイバ、電話回線、ワイヤレスリンク、セルラー電話回線、無線周波数リンク、又は任意の他の適した通信チャンネルを使用して実装され得る。例えば、通信経路１０２６は、チャンネルの組合せを使用して実装され得る。
【００３９】
用語「コンピュータプログラム媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｍｅｄｉｕｍ）」及び「コンピュータ使用可能媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｕｓａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）」は、取外し可能ストレージドライブ１０１４、ハードディスクドライブ１０１２内に設置されたハードディスク等の媒体を指すために一般に使用される。これらのコンピュータプログラム製品は、ソフトウェアをコンピュータシステム１０００に提供するための手段である。しかし、これらの用語はまた、本明細書で開示されるコンピュータプログラムを具現化する信号（電気信号、光信号、又は電磁信号等）を含み得る。
【００４０】
コンピュータプログラム（コンピュータ制御論理とも呼ばれる）は、メインメモリ１００８及び／又は２次メモリ１０１０に記憶される。コンピュータプログラムはまた、通信インタフェース１０２４を介して受信され得る。こうしたコンピュータプログラムは、実行されると、コンピュータシステム１０００が本明細書で論じる本発明の実施形態を実装することを可能にする。したがって、こうしたコンピュータプログラムは、コンピュータシステム１０００のコントローラを表す。実施形態がソフトウェアを使用して実装される場合、ソフトウェアは、コンピュータプログラム製品１０３０に記憶され、また、幾つかの例を挙げると、取外し可能ストレージドライブ１０１４、ハードディスクドライブ１０１２、又は通信インタフェース１０２４を使用してコンピュータシステム１０００にロードされる。
【００４１】
代替の実施形態は、制御論理として、ハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェア、或はその任意の組合せで実装され得る。
本発明の実施形態が単に例として本明細書で述べられること、及び、種々の変更及び修正が、本発明の範囲から逸脱することなく行われ得ることが理解されるであろう。
【００４２】
上述した実施形態では、モバイルデバイスは、複数のアプリケーションモジュール（コンピュータプログラム又はソフトウェアとも呼ばれる）をメモリに記憶し、複数のアプリケーションモジュールは、実行されると、モバイルデバイスが、本明細書で論じた本発明の実施形態を実装することを可能にする。当業者が認識するように、ソフトウェアは、コンピュータプログラム製品に記憶され、また、幾つかの例を挙げると、取外し可能ストレージディスク又はドライブ、ハードディスクドライブ、又は通信インタフェース等の任意の知られている機器を使用してモバイルデバイスにロードされ得る。
【００４３】
更なる代替法として、当技術分野で知られる言葉又は表現自体の階層的処理が、計算効率を更に上げるためにクエリ分解プロセスに含まれる可能性があることを当業者は認識するであろう。
【００４４】
これらのプログラム命令は、プロセッサに提供されて、プロセッサ上で実行される命令が、例証において指定された機能を実装するための手段を生成するようなマシンを生成し得る。コンピュータプログラム命令がプロセッサによって実行されて、一連のオペレーショナルステップがプロセッサによって実施されるようにさせ、それにより、プロセッサ上で実行される命令が例証において指定された機能を実装するためのステップを提供するようなコンピュータ実装式プロセスを生成し得る。したがって、図は、指定された機能を実施するための手段の組合せ、指定された機能を実施するためのステップの組合せ、及び指定された機能を実施するためのプログラム命令手段をサポートする。
【００４５】
特許請求されるシステムは、プロセッサ及びディスプレイ、キーボード、マウス、マイクロフォン、又はカメラ等の入力デバイス並びにスピーカ、ハードドライブ、及び同様なもの等の出力デバイスを有するコンピュータ等の処理システムを使用して具現化され得る。このシステムは、特許請求の範囲に開示される機能を実施するための手段（さらす手段、計算する手段、記憶する手段、提供する手段、相関付ける手段等）を備える。
【００４６】
本発明の原理が本明細書で述べられたが、この説明が、本発明の範囲に対する制限としてではなく、単に例として行われることが当業者によって理解される。したがって、本発明の真の技術思想及び範囲内に入る本発明の全ての修正をカバーすることが添付特許請求の範囲によって意図される。更に、本発明が、その特定の好ましい実施形態に関して述べられたが、種々の変更及び修正を当業者が思い付く場合があり、また、本発明が添付特許請求項の範囲内に入るこうした変更及び修正を包含することが意図される。
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【図１】
2016506553.tif 000003
【図２】
2016506553.tif 000004
【手続補正書】
【提出日】平成27年10月7日(2015.10.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2016506553.tif 000005
【国際調査報告】
2016506553.tif 000006