(57)【要約】本原理は、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを対象とする。システムは、現在提示されている広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉する広告反応ジェスチャ捕捉デバイス（２３０）を有する。システムは、広告反応ジェスチャを記憶するメモリデバイス（１２２）を更に有する。
2016522519.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在提示されている広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するジェスチャ捕捉デバイスと、
前記広告反応ジェスチャを記憶するメモリデバイスと
を有するシステム。
【請求項２】
前記ユーザによって提供されるユーザ識別指示に応答して前記ユーザを識別するユーザ識別デバイス
を更に有する請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ユーザ識別指示は、スピーチを含み、
前記ユーザ識別デバイスは、前記スピーチから前記ユーザを識別するよう音声認識システム及び話者認識システムのうちの少なくとも１つを有する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ユーザ識別デバイスは、前記ユーザによってなされたユーザ識別ジェスチャとユーザ識別ジェスチャのデータベースとの比較に基づき前記ユーザを識別する画像捕捉デバイスを有し、
前記ユーザ識別ジェスチャの夫々は、複数のユーザの夫々１人に固有である、
請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記ユーザ識別デバイスは、前記ユーザの捕捉された画像とユーザ画像のデータベースとの比較に基づき前記ユーザを識別する画像捕捉デバイスを有する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記ユーザ識別デバイス及び前記ジェスチャ捕捉デバイスは、画像捕捉デバイスを有する単一デバイスに含まれる、
請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記ジェスチャ捕捉デバイスは、画像捕捉デバイス、動作検知デバイス、及び画像捕捉機能を備えた動作検知デバイスのうちの少なくとも１つを有する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
提示される広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップと、
前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップと
を有する方法。
【請求項９】
前記ユーザによって提供されるユーザ識別指示に応答して前記ユーザを識別するステップ
を更に有する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザ識別指示は、スピーチを含み、
前記識別するステップは、前記スピーチから前記ユーザを識別するよう音声認識及び話者認識のうちの少なくとも１つを使用することを含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記識別するステップは、前記ユーザによってなされたユーザ識別ジェスチャをユーザ識別ジェスチャのデータベースと比較することを含み、
前記ユーザ識別ジェスチャの夫々は、複数のユーザの夫々１人に固有である、
請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記識別するステップは、前記ユーザの捕捉された画像をユーザ画像のデータベースと比較することを含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記識別するステップ及び前記捕捉するステップは、画像捕捉デバイスを有する単一デバイスによって実行される、
請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
提示される広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップと、
前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップと
を有する方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体。
【請求項１５】
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行い、前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するジェスチャに基づく広告分類デバイスと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するメモリデバイスと
を有し、
前記ジェスチャに基づく広告分類デバイスは、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定する、システム。
【請求項１６】
前記新しい広告は、前記新しい広告が後の検索及び提示のためにセーブされるべきであると前記ユーザが意図していることを示す、前記ユーザによって実行される特定のジェスチャに応答して、前記ユーザへの前記後の検索及び提示のために前記メモリデバイスに記憶される、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ジェスチャに基づく広告分類デバイスは、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して、新しい広告の組の中から、所与の広告時間スロットの間に前記ユーザに示すべき新しい広告のサブセットを選択する、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記新しい広告のサブセットは、広告疲労制約及び混合制約に更に応答して選択され、
前記混合制約は、混合パラメータに基づき、今まで見られたことがない広告及び以前に見られた広告の組み合わせを示す、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記広告分類モデルは、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴に機械学習技術を適用することによって、生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行われる、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にマージンに基づく分類器を適用することを含む、
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にサポートベクターマシンを適用することを含む、
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップと、
前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップと
を有する方法。
【請求項２３】
前記新しい広告が後の検索及び提示のためにセーブされるべきであると前記ユーザが意図していることを示す、前記ユーザによって実行される特定のジェスチャに応答して、前記ユーザへの前記後の検索及び提示のために前記新しい広告をセーブするステップ
を更に有する請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して、新しい広告の組の中から、所与の広告時間スロットの間に前記ユーザに示すべき新しい広告のサブセットを選択するステップ
を更に有する請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記新しい広告のサブセットは、広告疲労制約及び混合制約に更に応答して選択され、
前記混合制約は、混合パラメータに基づき、今まで見られたことがない広告及び以前に見られた広告の組み合わせを示すことを意図する、
請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記広告分類モデルは、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴に機械学習技術を適用することによって、生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行われる、
請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にマージンに基づく分類器を適用することを含む、
請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にサポートベクターマシンを適用することを含む、
請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップと、
前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップと
を有する方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本原理は、概して、広告活動に関し、特に、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルに関する。
【背景技術】
【０００２】
近代においては、現在の多目的用途に適したアプローチに代えて、ユーザへの的を絞った広告が主として推奨されている。大部分の現在のシステムは、見られている番組を含むユーザの関心、郵便番号、ユーザが男性又は女性のどちらであるのか、所得、及び他のそのような因子に基づき、広告を各個人に合わせる。しかし、そのような詳細なユーザプロファイルを生成することにもかかわらず、ユーザへの広告の有効性及びその適切さを見極めることは、依然として可能であるとは言い切れない。これは、現在のシステムがユーザの関心に関して行う相関推定の多くが、広告を見ている間に嗜好に変換できないので、そのようである。更には、ユーザプロファイルを生成するためにユーザの全ての要素を捕捉することは、不可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを対象とする本原理によって対処される先行技術の他の欠点及び不都合が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本原理の態様に従って、システムが提供される、当該システムは、現在提示されている広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉する広告反応ジェスチャ捕捉デバイスを有する。当該システムは、前記広告反応ジェスチャを記憶するメモリデバイスを更に有する。
【０００５】
本原理の他の態様に従って、方法が提供される、当該方法は、現在提示されている広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップを有する。当該方法は、前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップを更に有する。
【０００６】
本原理の更なる他の態様に従って、方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体が提供される。前記方法は、現在提示されている広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップを有する。前記方法は、前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップを更に有する。
【０００７】
本原理の更なる他の態様に従って、システムが提供される。当該システムは、ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行い、前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するジェスチャに基づく広告分類デバイスを有する。当該システムは、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するメモリデバイスを更に有する。前記ジェスチャに基づく広告分類デバイスは、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定する。
【０００８】
本原理の更なる態様に従って、方法が提供される。当該方法は、ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップを有する。当該方法は、前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップを更に有する。当該方法は、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップを更に有する。当該方法は、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップを更に有する。
【０００９】
本原理の更に別の態様に従って、方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体が提供される。前記方法は、ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップを有する。前記方法は、前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップを更に有する。前記方法は、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップを更に有する。前記方法は、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップを更に有する。
【００１０】
本原理のそれら及び他の態様、特徴及び利点は、例となる実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。詳細な説明は、添付の図面に関連して読まれるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本原理は、次の例となる図に従って、より良く理解され得る。
【図１】本原理の実施形態に従って、本原理が適用され得る、例となるプロセッシングシステム１００を示す。
【図２】本原理の実施形態に従って、ジェスチャに基づく広告プロファイリングのための、例となるシステム２００を示す。
【図３】本原理の実施形態に従って、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルの生成のための方法３００を示す。
【図４】本原理の実施形態に従って、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルの生成のための他の方法４００を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本原理は、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを対象とする。
【００１３】
ジェスチャに基づくインタフェースは、普及が進んでおり、例えばテレビ番組のようなメディアコンテンツを消費するユーザのためのより良い相互作用パラダイムを期待させる。ジェスチャに基づくインタフェースは、そのようなインタフェースが、まるで従来のリモートコントロールのように使用するのが極めて簡単でありながら、ユーザがメディアシステムへ任意の数のコマンドを表明し伝達することをも可能にするので、ユーザがテレビ放送と相互作用する方法に革命をもたらすことができると信じられている。
【００１４】
本原理の実施形態では、ユーザが広告を見ているときのユーザの関与は、ユーザのための広告プロファイルを生成及び／又は変更するために使用される。実施形態において、方法及びシステムは、テレビ番組又は他の映像マルチメディア内の広告を見ている間のユーザのフィードバックに基づき、ユーザのための広告プロファイルを生成するよう提供される。１つ以上の実施形態は、ここでは、テレビ受信機において広告を見ているユーザに関して記載されるが、当然ながら、本原理は、テレビ受信機を対象とする用途に制限されず、よって、如何なるマルチメディア提示デバイスも対象とする。本原理のそのような及び他の変形例は、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて、当業者によって容易に想到される。
【００１５】
本明細書は、本原理を説明する。よって、当業者は、たとえここで明示的に記載又は図示されていなくても、本原理を具現し且つその主旨及び適用範囲内に含まれる様々な構成を考え出すことができることが理解されるであろう。
【００１６】
ここで挙げられている全ての例及び条件付き語は、当該技術を促進することに本発明者によって寄与される概念及び本原理を理解する際に読者の助けとなる教育上の目的を意図され、そのような具体的に挙げられている例及び条件に制限されないものと解されるべきである。
【００１７】
更に、本原理の原理、態様及び実施形態並びにそれらの具体例を挙げているここでの全ての記述は、それらの構造的及び機能的等価物のいずれも包含するよう意図される。加えて、そのような等価物は、現在知られている等価物及び将来開発される等価物（すなわち、構造にかかわらず、同じ機能を実行する、開発されたあらゆる要素）の両方を含むことが意図される。
【００１８】
よって、例えば、ここで提示されるブロック図は、本原理を具現する、実例となる回路構成の概念図に相当することが、当業者によって認識されるであろう。同様に、如何なるフローチャート、フロー図、状態遷移図、擬似コード、及び同様のものも、コンピュータ可読媒体において実質的に表され、コンピュータ又はプロセッサによって、そのようなコンピュータ又はプロセッサが明示的に示されていようとなかろうと、そのように実行され得る様々なプロセスに相当することが認識されるであろう。
【００１９】
図中に示されている様々な要素の機能は、適切なソフトウェアと関連してソフトウェアを実行可能なハードウェアに加えて、専用のハードウェアの使用を通じて、提供されてよい。プロセッサによって提供される場合に、機能は、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、あるいは、一部のプロセッサが供給され得る複数の個別的なプロセッサによって、提供されてよい。更に、語「プロセッサ」又は「コントローラ」の明示的な使用は、ソフトウェアを実行可能なハードウェアにもっぱら言及するものと解釈されるべきではなく、制限なしに、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ；digital  signal  processor）ハードウェア、ソフトウェアを記憶するための読出専用メモリ（ＲＯＭ；read-only  memory）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ；random  access  memory）、及び不揮発性ストレージを暗に含んでよい。
【００２０】
従来型及び／又はカスタムの他のハードウェアも含まれてよい。同様に、図中に示されている如何なるスイッチも、単に概念的にすぎない。それらの機能は、プログラムロジックの動作を通じて、専用のロジックを通じて、プログラム制御と専用のロジックとの相互作用を通じて、あるいは、手動によってさえ、実行されてよく、特定の技術は、文脈からより具体的に理解されるように、実施者によって選択可能である。
【００２１】
本願の特許請求の範囲において、特定の機能を実行する手段として表されている如何なる要素も、その機能を実行するあらゆる方法を包含するよう意図される。そのような方法には、例えば、ａ）その機能を実行する回路素子の組み合わせ、又はｂ）あらゆる形態をとる、従って、ファームウェア、マイクロコード若しくは同様のものを含むソフトウェアであって、機能を実行するよう当該ソフトウェアを実行するための適切な回路と組み合わされるソフトウェアが含まれる。かかる特許請求の範囲によって定義される本原理は、列挙されている様々な手段によって提供される機能性が、特許請求の範囲が要求する様態において組み合わされて寄せ集められるという事実にある。よって、そのような機能性を提供することができる如何なる手段も、ここで示されているものと同等であると見なされる。
【００２２】
本原理の「一実施形態」又は「実施形態」との本明細書中での言及、及びそれの他の変形は、実施形態に関連して記載されている特定の機能、構造、特性、等が本原理の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。よって、本明細書の全体を通して様々な箇所で現れる、「一実施形態では」又は「実施形態において」との言い回し、及びあらゆる他の変形の出現は、必ずしも全てが同じ実施形態に言及しているわけではない。
【００２３】
当然ながら、次の「／」、「及び／又は」、及び「〜のうちの少なくとも１つ」のいずれかの使用は、例えば、「Ａ／Ｂ」、「Ａ及び／又はＢ」及び「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」の場合において、最初に挙げられている選択肢（Ａ）のみの選択、又は二番目に挙げられている選択肢（Ｂ）のみの選択、又は両方の選択肢（Ａ及びＢ）の選択を包含するよう意図される。更なる例として、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」及び「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」の場合において、そのような言い回しは、最初に挙げられている選択肢（Ａ）のみの選択、二番目に挙げられている選択肢（Ｂ）のみの選択、又は三番目に挙げられている選択肢（Ｃ）のみの選択、又は最初及び二番目に挙げられている選択肢（Ａ及びＢ）のみの選択、又は最初及び三番目に挙げられている選択肢（Ａ及びＣ）のみの選択、又は二番目及び三番目に挙げられている選択肢（Ｂ及びＣ）のみの選択、又は３つ全ての選択肢（Ａ及びＢ及びＣ）の選択を包含するよう意図される。これは、当該及び関連する技術において通常の知識を有する者によって容易に理解されるように、挙げられる項目の数だけ拡張されてよい。
【００２４】
上述されたように、本原理は、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを対象とする。
【００２５】
図１は、本原理の実施形態に従って、本原理が適用され得る、例となるプロセッシングシステム１００を示す。プロセッシングシステム１００は、システムバス１０２を介して他のコンポーネントへ動作上結合される少なくとも１つのプロセッサ（ＣＰＵ）１０４を有する。キャッシュ１０６、読出専用メモリ（ＲＯＭ；Read  Only  Memory）１０８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ；Random  Access  Memory）１１０、入出力（Ｉ／Ｏ；input/output）アダプタ１２０、サウンドアダプタ１３０、ネットワークアダプタ１４０、ユーザインタフェースアダプタ１５０、及びディスプレイアダプタ１６０は、システムバス１０２へ動作上結合される。
【００２６】
第１ストレージデバイス１２２及び第２ストレージデバイス１２４は、Ｉ／Ｏアダプタ１２０によってシステムバス１０２へ動作上結合される。ストレージデバイス１２２及び１２４は、ディスクストレージデバイス（例えば、磁気又は光ディスクストレージデバイス）、ソリッドステート磁気デバイス、等のいずれかであることができる。ストレージデバイス１２２及び１２４は、同じタイプのストレージデバイス及び／又は異なるタイプのストレージデバイスであることができる。
【００２７】
スピーカ１３２は、サウンドアダプタ１３０によってシステムバス１０２へ動作上結合される。
【００２８】
トランシーバ１４２は、ネットワークアダプタ１４０によってシステムバス１０２へ動作上結合される。
【００２９】
第１ユーザ入力デバイス１５２、第２ユーザ入力デバイス１５４、及び第３ユーザ入力デバイス１５６は、ユーザインタフェースアダプタ１５０によってシステムバス１０２へ動作上結合される。ユーザ入力デバイス１５２、１５４及び１５６は、キーボード、マウス、キーパッド、画像捕捉デバイス、動作検知デバイス、マイクロホン、先のデバイスのうちの少なくとも２つの機能性を組み込むデバイス、等のいずれかであることができる。当然、他のタイプの入力デバイスも、本原理の主旨を保ちながら使用可能である。ユーザ入力デバイス１５２、１５４及び１５６は、同じタイプのユーザ入力デバイス又は異なるタイプのユーザ入力デバイスであることができる。ユーザ入力デバイス１５２、１５４及び１５６は、システム１００に対して情報を入力及び出力するために使用される。
【００３０】
ディスプレイデバイス１６２は、ディスプレイアダプタ１６０によってシステムバス１０２へ動作上結合される。
【００３１】
当然、プロセッシングシステム１００は、当業者によって容易に想到されるように、他の要素（図示せず。）を更に含んでよく、更には、ある要素を省略してもよい。例えば、様々な他の入力デバイス及び／又は出力デバイスは、当業者によって容易に理解されるように、プロセッシングシステム１００の特定の実施に応じて、プロセッシングシステム１００に含まれ得る。例えば、様々なタイプの無線及び／又は有線の入力及び／又は出力デバイスが使用され得る。更に、追加のプロセッサ、コントローラ、メモリ、等も、様々な構成において、当業者によって容易に認識されるように利用され得る。プロセッシングシステム１００のそのような及び他の変形例は、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて。当業者によって容易に想到される。
【００３２】
更に、図２に関して以下で記載されるシステム２００は、本原理の夫々の実施形態を実装するためのシステムであることが認識されるべきである。プロセッシングシステム１００の部分又は全ては、システム２００の要素のうちの１つ以上において実装されてよい。
【００３３】
更に、プロセッシングシステム１００は、例えば、図３の方法３００の少なくとも部分及び／又は図４の方法４００の少なくとも部分を含む、ここで記載される方法の少なくとも部分を実行してよいことが認識されるべきである。同様に、システム２００の部分又は全ては、図３の方法３００の少なくとも部分及び／又は図４の方法４００の少なくとも部分を実行するために使用されてよい。
【００３４】
図２は、本原理の実施形態に従って、ジェスチャに基づく広告プロファイリングのための、例となるシステム２００を示す。システム２００は、メディア提示デバイス２１０、ユーザ識別デバイス２２０、広告反応ジェスチャ捕捉デバイス（以降、省略して、“ジェスチャ捕捉デバイス”）２３０、ジェスチャ認識デバイス２４０、ジェスチャに基づく広告分類デバイス（以降、省略して、“広告分類デバイス”）２５０、広告記憶デバイス２６０、及び広告ユーザプロファイル記憶デバイス２７０を有する。図２に関して最初に記載されるが、システム２００の要素は、更に、ここで以下に詳細に記載される。
【００３５】
メディア提示デバイス２１０は、広告をユーザに表示するために使用される。実施形態において、メディア提示デバイスは、マルチメディア提示デバイスである。メディア提示デバイス２１０は、例えば、テレビ受信機、コンピュータ、ラップトップ、タブレット、携帯電話機、パーソナルデジタルアシスタント、電子書籍リーダー、等であることができるが、それらに限られない。
【００３６】
ユーザ識別デバイス２２０は、特定のユーザを識別して、その特定のユーザのために、生成される広告ユーザプロファイルが作成、記憶、及び／又は検索され得るようにするために使用される。ユーザ識別デバイス２２０は、ユーザを識別可能な如何なるデバイスであることもできる。実施形態において、一般的なリモートコントロールは、ユーザ識別を可能にする機能が付加される場合に、使用され得る。実施形態において、マイクロホンは、ユーザ識別を可能にするために使用され得る。かかる場合に、ユーザ識別デバイスは、音声認識及び／又は話者認識を組み込んでよい。実施形態において、画像捕捉デバイスは、ユーザを識別するために使用され得る。ユーザ識別のこれらの例は、単に実例であり、よって、ユーザを識別する他の方法も、本原理の主旨を保ちながら、本原理に従って使用され得る。
【００３７】
実施形態において、ユーザ識別デバイス２２０は、１人以上のユーザについての識別指示の組を記憶する。実施形態において、ユーザ識別デバイス２２０は、特定のユーザを識別することにおける使用のために、画像（例えば、ユーザ画像の組、固有のジェスチャに基づくユーザ識別の場合には固有のジェスチャの組、等）及び／又は他のユーザ識別指示（例えば、リモートコントロールデバイスを介したユーザ名の手動入力の場合には及び／又は音声認識の場合にはユーザ名の組、話者認識の場合には特定の話者の特徴の組、等）を記憶する。マッピング、パターンマッチング及び／又は他の技術が、ユーザを特定するためにユーザ識別デバイス２２０によって利用され得る。
【００３８】
ジェスチャ捕捉デバイス２３０は、画像捕捉デバイス、画像捕捉機能を備えたモーションセンサ入力デバイス、加速度計に基づくデバイス、等のうちの少なくとも１つであることができ、且つ／あるいは、そのようなデバイスを有することができる。基本的に、ジェスチャを捕捉可能な如何なるデバイスも、本原理の教示に従って使用され得る。
【００３９】
ジェスチャ分類デバイス２４０は、ジェスチャ捕捉デバイス２３０によって捕捉されたジェスチャを分類する。いくつかの例となるジェスチャのタイプは、ここでは以下に記載される。パターンマッチング及び／又は他の技術が、ジェスチャを認識及び／又は別なふうに分類するために使用され得る。例えば、複数のパターンは、ジェスチャを認識及び分類するために、ジェスチャ分類デバイス２４０において記憶され、ジェスチャ捕捉デバイス２３０から供給された出力と比較される。
【００４０】
広告分類デバイス２５０は、新しい広告を分類するために使用される広告分類モデルを生成し、トレーニングし、且つ更新する。例えば、分類は、バイナリ又は非バイナリであることができる。実施形態において、バイナリ分類は、２つの選択肢が“表示”及び“非表示”である場合に、使用される。広告分類デバイス２５０は、モデルに応答して、ユーザのための夫々の広告プロファイルも生成する。
【００４１】
実施形態において、別個の広告分類モデルがユーザ毎に生成される。実施形態において、ユーザプロファイルは、そのユーザのためのモデルと、その特定のユーザを識別する指示とを含む。代替的に、単一のモデルが使用され得るが、ユーザ毎にユーザ特有の広告プロファイルを生成するために、夫々のユーザのジェスチャがそのモデルによって考慮される。実施形態において、ユーザプロファイルは、特定の広告メタデータに関してユーザのジェスチャに関係があるユーザ特有の情報と、その特定のユーザを識別する指示とを含む。そのような及び他の変形例は、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて、当業者によって容易に想到される。
【００４２】
実施形態において、ユーザに提示されている広告に対するユーザの反応を示すジェスチャは、広告分類モデルをトレーニングするために使用される。更に、実施形態において、広告メタデータは、広告分類モデルをトレーニングするために使用される。当然、他の情報も、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて、当業者によって容易に想到されるように使用され得る。トレーニングプロセスは、ある期間（トレーニングフェーズ）まで実行されるか、分類モデルを更新するようある周波数インターバルで（例えば、初期トレーニングフェーズに関わりなく）実行されるか、あるいは、モデル及びそれによって提供される結果として得られる分類を継続的に最適化するために継続的に実行され得る。
【００４３】
実施形態において、広告分類デバイス２５０は、機械学習技術を用いて分類を実行することができる。実施形態において、サポートベクターマシン（ＳＶＭ；Support  Vector  Machine）が使用される。当然、他の機械学習技術も、ＳＶＭの使用に代えて、又はそれに加えて、使用され得る。更に、例えば非機械学習技術のような他の技術も使用され得る。本原理のそのような及び他の変形例は、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて当業者によって容易に想到される。
【００４４】
広告記憶デバイス２６０は、例えば、ユーザよってセーブするためにフラグを与えられた広告のような、広告を記憶する。広告記憶デバイス２６０は、例えば、ユーザエンドで（例えば、セットトップボックスのような（しかし、これに限られない）エンドデバイスにおいて）及び／又はヘッドエンドで（例えば、広告サーバのような（しかし、これに限られない）ヘッドエンドデバイスにおいて）、且つ／あるいは、ユーザエンド及びヘッドエンドに対して中間にあるデバイスにおいて、具現され得る。
【００４５】
広告ユーザプロファイル記憶デバイス２７０は、ユーザのための広告プロファイルを記憶する。
【００４６】
必ずしもシステム２００の部分でないが、セットトップボックス２９９又は他のデバイスは、モデルによる広告の分類に応答して、選択された広告をメディア提示デバイス２１０に供給するために使用され得る。よって、メディア提示デバイス２１０及びセットトップボックス２９９は、システム２００に関して記載されているが、実施形態において、それらは、システム２００に対して単純に外部の要素であってよい。それらと、システム２００は、本原理の目的のために相互作用する。
【００４７】
実施形態において、ユーザ識別デバイス２２０及びジェスチャ捕捉デバイス２３０に関してここで記載される機能は、画像捕捉デバイスを含むがそれに制限されない単一のデバイスによって実行され得る。実施形態において、ユーザ識別デバイス２２０、ジェスチャ捕捉デバイス２３０、及びジェスチャ認識デバイス２４０の機能は、単一のデバイスによって実行され得る。実施形態において、広告分類デバイス２５０及び広告ユーザプロファイル記憶デバイス２７０の機能は、単一のデバイスによって実行され得る。実施形態において、広告記憶デバイス２６０の機能は、セットトップボックス２９９に組み込まれ得る。更に、実施形態において、システム２００の要素の全て又は一部分の機能は、セットトップボックス２９９に組み込まれ得る。更に、実施形態において、システム２００の要素の全て又は一部分の機能は、メディア提示デバイス２１０に組み込まれ得る。加えて、我々は、システム２００の要素どうしの協調が時間スタンプ及び／又は他の同期情報に基づくことができることに留意する。システム２００のそのような及び他の変形例は、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて、当業者によって容易に想到される。
【００４８】
図３は、本原理の実施形態に従って、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルの生成のための方法３００を示す。方法３００は、本原理に関連してユーザによって実行される動作をモニタすることを主として対象とする。
【００４９】
ステップ３１０で、識別指示は、ユーザ識別デバイス（例えば、図２のユーザ識別デバイス２２０）によるユーザの識別を可能にするよう、ユーザから受け取られる。ユーザは、例えば、可能なユーザの組の中から、特定され得る。可能なユーザの組は、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて、当業者によって容易に想到されるように、家族、ワークグループ、等であることができる。識別指示は、ユーザが、ユーザの組の中でそのユーザを表す本数の指を立てること（又は、例えば、そのユーザに予め割り当てられている、何らかの他の固有のジェスチャを実行すること）によって、あるいは、例えば、リモートコントロール、マイクロホン（自身の名前を話すこと（音声認識）又は単純に話すこと（話者認識）による。）、又は他のユーザインタフェースを通じて、何らかの他の識別指示を与えることによって、単純に画像捕捉デバイスの前に現れることを伴うことができる。
【００５０】
ステップ３２０で、広告は、メディア提示デバイス（例えば、図２のメディア提示デバイス２１０）においてユーザに提示される。
【００５１】
ステップ３３０で、ユーザによって実行される広告反応ジェスチャ（以降、“ジェスチャ”）は、現在提示されている広告に対するユーザの反応を示すように、ジェスチャ捕捉デバイス（例えば、図２のジェスチャ捕捉デバイス２３０）によって捕捉される。
【００５２】
図４は、本原理の実施形態に従って、ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルの生成のための他の方法４００を示す。方法４００は、ユーザによって実行される動作の処理と、ユーザのために生成及びトレーニングされる広告分類モデルとを主として対象とする。
【００５３】
ステップ４１０で、広告分類モデルは、広告分類デバイス（例えば、図２の広告分類デバイス２５０）によって生成され及び／又は別なふうに初期化される。
【００５４】
ステップ４２０で、広告分類モデルは、特定のユーザ（以降、“ユーザ”）のために広告分類デバイスによってトレーニングされ、そして、ジェスチャに基づく広告プロファイルは、モデルに応答してユーザのために生成される。
【００５５】
広告分類モデルは、以前に表示された広告、広告メタデータ、等に対応する以前のユーザジェスチャに基づき生成され及び／又は別なふうにトレーニングされ得る。実施形態において、以前のジェスチャは、トレーニングフェーズの間に供給される。
【００５６】
ステップ４３０で、現在提示されている広告に反応してなされたユーザによるジェスチャ（例えば、方法３００のステップ３３０で実行されたジェスチャ）は、ジェスチャ分類デバイス（例えば、図２のジェスチャ分類デバイス２４０）によって、予め定義され且つ期待されるユーザジェスチャの組の中の特定のユーザジェスチャに分類され及び／又は別なふうにマッピングされる。
【００５７】
ステップ４４０で、広告分類モデルは、ユーザによるジェスチャに基づき更新される。当然ながら、実施形態において、ステップ４３０及び４４０はステップ４２０の部分であることができる。よって、別個のステップとして示されているが、広告分類モデルをトレーニングし更新するステップは、単純に且つ同義的に、ここではトレーニングと呼ばれ得る。
【００５８】
ステップ４５０で、ユーザによってジェスチャがなされた広告は、“広告をセーブせよ”とのジェスチャに応答して、セーブされる。
【００５９】
ステップ４６０で、新しい広告（例えば、ユーザに未だ提示されていない広告）を与えられると、広告分類モデルに応答して、その広告をユーザに提示すべきか否かに関して、広告の分類が行われる。例えば、フラグ、又はビット、又はシンタックス要素、又は他のインジケータが、広告及びユーザに関して“表示”又は“非表示”のいずれか一方を示すよう設定され得る。実施形態において、この情報は、セットトップボックスに提供される。他の実施形態では、この情報は、ヘッドエンド又は中間デバイスへ提供され得る。
【００６０】
ステップ４７０で、方法は、ステップ４６０へ戻って、ステップ４６０で行われた分類に基づき、ユーザに提示され得る可能な広告の組の中から、ユーザに提示されるべき広告のサブセットを決定する。
【００６１】
ステップ４８０で、選択された広告は、例えば、１つ以上の広告時間スロットの間、ユーザに提示される。
【００６２】
実施形態において、我々は、ユーザによってなされたジェスチャに基づき、ユーザが広告を見ている間のユーザの関与を推測する。そのようなジェスチャは、画像捕捉デバイス（カメラ、カムコーダ、ウェブカム、等を含むが、それらに限られない。）、動作検知デバイス（例えば、加速度計に基づくデバイス（Ｗｉｉ（登録商標）リモート等を含むが、それに限られない。））、及び画像捕捉機能を備えた動作検知デバイス（ＫＩＮＥＣＴ（登録商標）、ＭＯＶＥ、等を含むが、それらに限られない。）を用いて識別され得る。これらのデバイスのタイプは、単に実例であり、よって、ここで与えられている本原理の教示を鑑みて、当業者は、本原理が適用され得るそのような及び他のデバイスを考えつくであろう。
【００６３】
説明のために、以下は、本原理の教示に従って使用され得る可能なジェスチャのリストである：
・押す動作：ユーザが広告を好まないことを示す。１の評価を割り当てる。
・動作なし：ユーザが広告に対して中立であることを示す。２の評価を割り当てる。
・引く動作：ユーザが広告を好むことを示す。３の評価を割り当てる。
・手を挙げる：より詳細な情報のために広告にフラグを立てることを示す。４の評価を割り当てる。
・ポケットに手を入れる動作：後の検索のために広告をセーブすることを示す。５の評価を割り当てる。
なお、当然ながら、他のジェスチャも、本原理の主旨を保ちながら、本原理に従って使用され得る。例えば、“親指を立てる”ジェスチャは、広告が好かれていることを示すために使用され得、一方、“親指を下げる”ジェスチャは、広告が好かれていないことを示すために使用され得る。同様に、当然ながら、他の評価及び／又は評価システムも、本原理の主旨を保ちながら、本原理に従って使用され得る。
【００６４】
実施形態において、分類器は構築され、それらの（及び／又は他の）ジェスチャを用いてトレーニングされる。十分なトレーニングデータが収集されると、分類モデルが生成される。実施形態において、分類モデルは、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて生成され得る。当然、分類モデルを生成するための他のアプローチも、本原理の主旨を保ちながら、使用され得る。分類モデルは、新しい広告を、表示されるか、それとも、表示されないかに分類するために、後に使用される。上記の実施形態に関する技術用語において、これは、例えば広告メタデータ及びユーザジェスチャのような広告の様々な特徴に向けるバイナリ分類システムである。当然、本原理は、バイナリ分類に制限されず、よって、非バイナリ分類も、本原理の主旨を保ちながら、本原理に従って使用され得る。
【００６５】
これより、本原理の実施形態に従って、広告メタデータに関する説明が与えられる。
【００６６】
モデルをトレーニングするために、夫々の広告はメタデータを有する必要があり、それにより、分類アルゴリズムは、広告のある特徴に基づきモデルを生成及びトレーニングすることができる。我々は、そのような特徴が、広告が生成されたときに手動により生成され得るか、あるいは、適切な特徴抽出アルゴリズムを用いて自動的に抽出され得ると仮定する。実施形態において、我々は、次の特徴を、広告及びそれらの特徴が有する対応する値について、関心のある特徴であると特定した：
・カテゴリ：スポーツ、車、調合薬、旅行、食べ物、レストラン、飲料、健康、ショッピング
・年齢：１０代、２０代、３０代・・・９０代
・フォーマット：３０秒、１５秒、オーバレイ
・サウンド：音楽、声
・スタイル：アクション、コメディ、情報、ロマンス
当然、上記の特徴は、単に実例であり、よって、他の特徴及びそれらの他の値も、本原理の主旨を保ちながら、本原理に従って使用され得ることが認識されるべきである。
【００６７】
広告は適切に記憶されると仮定される。実施形態において、広告は、セットトップボックスのようなエンドデバイスで、及び／又は広告サーバのようなヘッドエンドで、記憶され得る。セットトップボックスの機能は、以前の視聴及びジェスチャに基づきユーザ広告モデルを生成することに加えて、関連する広告のリストを考慮してどの新しい広告が示されるのかを選択することである。広告は、既存のスキームを用いて番組内でスケジューリングされ得る。例えば、対象となる広告は、静的にスケジューリングされ得るか、あるいは、番組は、ユーザに対する最大のインパクトを伴って広告を示すように、ユーザプロファイルに従ってセグメント化され得る。当然、他のスキームも、本原理に従って使用され得る。
【００６８】
実施形態において、夫々の広告セグメントについて、我々は、総数“Ｎ”個の利用可能な広告の中から示されるべき“ｎ”個の広告のための時間が存在すると仮定する。よって、“ｎ”個の広告は、“Ｎ”個の広告の中から選択される。我々は、これが、例えば、手動による及び／又は自動化された方法を用いて、既に適切に行われていると仮定する。実施形態において、我々は、それら“Ｎ”個の広告を“表示”又は“非表示”のいずれか一方として分類する。
【００６９】
広告創作者メタデータに加えて、夫々の広告は、１つ以上のユーザ動作に対応する特徴により増補される。ユーザ動作（User_action）特徴は、次の値を有することができる：
User_action:(no_like,neutral,like,info,save_share)
これらの値は、夫々の広告についてのユーザジェスチャ（例えば、先に挙げられたジェスチャのリスト）に対応する。当然、他の値も、本原理の主旨を保ちながら、使用され得る。
【００７０】
実施形態において、トレーニングの組を生成するために、我々は、問題をバイナリ分類として明確に表す。広告は、“未視聴”又は“視聴”（０又は１によって夫々表される。）のいずれか一方である。トレーニングが完了すると、バイナリ分類器の目標は、新しい広告を与えられると、ユーザがその新しい広告を見るか否かを予測することである。ここでそれ自体を提示する１つの課題は、広告が見られ、繰り返し楽しまれ得る一方で、同時に、ユーザが新しい広告を見つけたいとも思うことである。この課題に対処するよう、我々は、パラメータα（０≦α≦１）を定義する。α＝０ならば、新しい広告のみがユーザに提案される。α＝１ならば、既に視聴された広告のみが示される。パラメータは、例えば、サービスプロバイダによって提案されるように及び／又は嗜好に基づき、夫々のユーザに合わせられ得る。その場合に、広告は、例えば、αの所定の値に基づき、選択され得る。通常は、α＝０．５である。パラメータαは、今までに見られたことがない広告と以前に見られた広告との混合をある程度左右するので、ここでは混合パラメータと同義的に呼ばれる。
【００７１】
更に、実施形態において、我々は、より古い広告を除外することができる。より古い広告の選別は、例えば、コンテンツ所有者、広告主、及び／又はサービスプロバイダの要求に基づくことができる。当然、他の検討材料も、選別のプロセスにおいて使用され得る。実施形態において、選別は、分類器の精度を維持するために、トレーニングフェーズより前に行われる。
【００７２】
実例となる実施形態に関してまとめると、（既に見られた広告についての）トレーニングの組は、次のとおりである：
0:<f1>,<f2>,<f3>…
1:<f1>,<f2>,<f3>…
ここで、<f?>は、特徴（カテゴリ、年齢、フォーマット、ユーザ動作、等）である。０又は１の値は、ユーザが広告を見たか否かに基づく。
【００７３】
よって、分類は、次のように、特徴に基づく：
分類：
?:<f1>,<f2>,<f3>…
このように、新しい広告を与えられると、我々は、その広告を示すべきか否かを判定する必要がある。
【００７４】
実施形態において、本原理は、広告が見られたか否かの判定を行うために、追加の（すなわち、ジェスチャに加えて）情報を考慮することができる。しばしば、ユーザは、彼らが映像端末から離れているか、あるいは、彼らがもう１つのスクリーンデバイスと相互作用していることがあるために、如何なるジェスチャフィードバックも提供しない。そのような状況では、実施形態において、我々は、中立の評価を無視し、広告が見られなかったと見なして、広告をトレーニングの組に含めない。この事象は、カメラの助けにより、又は他の適切な方法を用いて、検出され得る。
【００７５】
分類アルゴリズムの説明が、これより、本原理の実施形態に従って与えられる。
【００７６】
我々は、この分類問題が事実上非線形であると信じる。よって、我々は、超平面により容易に０／１点を析出することができない。これを解消するために、実施形態において、我々は、マージンに基づく分類器を用いる。当然、他のタイプの分類器も使用され得る。実施形態において、我々は、マージンに基づく分類器のためにサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を選択する。非線形カーネルを用いると、より高い次元の空間へ暗黙的に点を投影し、このより高い次元の空間において０／１点を分離することが可能である。これは、既知の技術であり、カーネルトリックとしばしば呼ばれる。ＳＶＭのための様々なソフトウェア実施が存在する。有限な数の特徴と、比較的小さいサイズの対応するデータセットとを仮定すると、我々は、速度及びメモリに関する問題を有さない。また、留意すべきは、この計算は、適切に装備されたセットトップボックスにおいて実行され得るか、あるいは、必要があれば、それは、ヘッドエンド又はサーバファーム／クラウドにおいて配備されているより大きいマシンにオフロードされ得る。
【００７７】
我々は、次の慣例を用いる：
・ｎ＝広告スロットにおいて示される広告の数。これは、通常、コンテンツ所有者によって指定される。
・Ｎ＝そのスロットの間に利用可能な広告の総数。それらの広告は、広告ネットワークによって提供される。
・Ｎ’＝“表示”と分類される広告の数（Ｎ以上）。
理想的には、ｎ’＝ｎである。しかし、ｎ’＝０又はｎ’＝Ｎである場合が起こり得る。かかる場合に、我々は、どの広告が示されるべきかを決定する必要がある。
【００７８】
サポートベクターマシンの多くの実施（例えば、ＬＩＢＳＶＭ）は、クラス員確率を推定する方法を含む。これは、ＳＶＭによる分類の確かさを表す、０から１の間の数である。実施形態において、我々は、示されるべき広告の数が不十分である場合に、あるいは、“表示”と分類されたものが多すぎる場合に、クラス員確率を使用すべきである。それらの確率は大きいものから順にソートされ、ｎ個の確率が考慮され、対応する広告がユーザに示される。
【００７９】
計算を最小限にするために、実施形態において、我々は、数週間以上前に収集された全てのデータを捨てる。計算を改善することに加えて、それはまた、ユーザに新しい広告を見つけさせ、広告疲労を防ぐ。当然、他の期間も使用され得る。
【００８０】
我々は、見られたことがある広告のリストを、それらの時間スタンプとともに保持する（いくつかの広告は、たとえ中立のジェスチャがあったとしても、見られたと見なされないことを思い出されたい。）。どの広告を示すべきかに関する提言を与えるときに、アルゴリズムは、以下を満足すべきである：
・分類及びクラス確率に基づき、最もあり得る広告の中から選ぶ。
・広告疲労を防ぐ：最近見られた広告を繰り返さない（ここでは“広告疲労制約”とも呼ばれる。）。
・今までに見られたことがない広告及びいくらか見られたことがある広告の組み合わせを示す（例えば、上記のパラメータαに従う。）。
【００８１】
利用され得るその他の検討材料の記載は、これより、本原理の実施形態に従って記載される。
【００８２】
ＳＶＭは、非常に正確であるが、事実上オフラインである。ＳＶＭは、２つの別個のフェーズ、すなわち、トレーニングフェーズ及びテストフェーズを有する。一般に、これは、広告が１０分かそこらに一度示されるので問題でなく、よって、前の広告スロットで受け取った如何なる入力にも基づきモデルを再構築（更新）するための十二分な時間が存在する。このことが最適な結果を提供いない特定の状況、例えば、ユーザがチャンネルを頻繁に変えている場合、又はユーザが２つの番組を見ようとしており、番組内の広告スロットのたびにしきりに切り替える場合等の状況が存在する。そのような状況では、システムは、予測を行うための最新のモデルを有さないことがある。しかし、我々は、このことを、解決できないほどの問題であるとは考えていない。
【００８３】
本原理が適用され得るいくつかの例となる応用の記載が、これより与えられる。当然、以下は、単に実例であり、網羅的ではない。上述されたように、１つのそのような応用は、どの広告を特定のユーザに示すべきかの提言を提供することである。他のそのような応用は、広告の有効性を測定することである。かかる応用では、本原理は、広告主及びコンテンツ所有者に有用なフィードバック及び分析を提供するために使用され得る。この情報を用いると、広告に費やされる金額に対して最大の利益を得るよう広告主が彼らの戦略を適応させることが可能である。ここで与えられている本原理の教示を鑑みて、当業者は、本原理の主旨を保ちながら、本原理が適用され得るそのような及び様々な他の応答を考えつくであろう。
【００８４】
本原理のそれら及び他の特徴及び利点は、ここでの教示に基づき当業者によって容易に確かめられ得る。本原理の教示は、様々な形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用プロセッサ、又はそれらの組み合わせにおいて実装され得ることが理解されるべきである。
【００８５】
最も望ましくは、本原理の教示は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとして実装される。更に、ソフトウェアは、プログラム記憶ユニットにおいて有形に具現されるアプリケーションプログラムとして実装されてよい。アプリケーションプログラムは、何らかの適切なアーキテクチャを有するマシンにアップロードされて、それにより実行されてよい。望ましくは、マシンは、例えば１つ以上の中央演算処理装置（ＣＰＵ；central  processing  units）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／又は入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェースなどのハードウェアを備えたコンピュータプラットフォームにおいて実装される。コンピュータプラットフォームは、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードを更に含んでよい。ここで記載される様々なプロセス及び機能は、マイクロ命令コードの部分若しくはアプリケーションプログラムの部分のいずれか、又はそれらの組み合わせであってよく、ＣＰＵによって実行されてよい。加えて、様々な他のペリフェラルユニット、例えば、追加のデータストレージユニット及び印刷ユニットなどがコンピュータプラットフォームへ接続されてよい。
【００８６】
更には、添付の図面で表される構成するシステムコンポーネント及び方法の幾つかは、望ましくはソフトウェアにおいて実装されるので、システムコンポーネント又はプロセス機能ブロックの間の実際の接続は、本原理がプログラムされる様態において様々であり得ることが理解されるべきである。ここでの教示を鑑み、当業者は、本原理のそれら及び同様の実施又は構成に想到可能である。
【００８７】
実例となる実施形態が添付の図面を参照してここで記載されてきたが、本原理は、それらの厳密な実施形態に制限されず、様々な変更及び改良は、本原理の適用範囲又は主旨から逸脱することなしに、それらにおいて当業者によって達成され得ることが理解されるべきである。全てのそのような変更及び改良は、添付の特許請求の範囲で特定される本原理の適用範囲内に含まれるよう意図される。
【図１】
2016522519.tif 000003
【図２】
2016522519.tif 000004
【図３】
2016522519.tif 000005
【図４】
2016522519.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成27年12月22日(2015.12.22)
【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】
提示される広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するジェスチャ捕捉デバイスと、
前記広告反応ジェスチャを記憶するメモリデバイスと
を有するシステム。
【請求項２】
前記ユーザによって提供されるユーザ識別指示に応答して前記ユーザを識別するユーザ識別デバイス
を更に有する請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ユーザ識別指示は、スピーチを含み、
前記ユーザ識別デバイスは、前記スピーチから前記ユーザを識別するよう音声認識システム及び話者認識システムのうちの少なくとも１つを有する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ユーザ識別デバイスは、前記ユーザによってなされたユーザ識別ジェスチャとユーザ識別ジェスチャのデータベースとの比較に基づき前記ユーザを識別する画像捕捉デバイスを有し、
前記ユーザ識別ジェスチャの夫々は、複数のユーザの夫々１人に固有である、
請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記ユーザ識別デバイスは、前記ユーザの捕捉された画像とユーザ画像のデータベースとの比較に基づき前記ユーザを識別する画像捕捉デバイスを有する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記ユーザ識別デバイス及び前記ジェスチャ捕捉デバイスは、画像捕捉デバイスを有する単一デバイスに含まれる、
請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記ジェスチャ捕捉デバイスは、画像捕捉デバイス、動作検知デバイス、及び画像捕捉機能を備えた動作検知デバイスのうちの少なくとも１つを有する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
提示される広告に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップと、
前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップと
を有する方法。
【請求項９】
前記ユーザによって提供されるユーザ識別指示に応答して前記ユーザを識別するステップ
を更に有する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザ識別指示は、スピーチを含み、
前記識別するステップは、前記スピーチから前記ユーザを識別するよう音声認識及び話者認識のうちの少なくとも１つを使用することを含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記識別するステップは、前記ユーザによってなされたユーザ識別ジェスチャをユーザ識別ジェスチャのデータベースと比較することを含み、
前記ユーザ識別ジェスチャの夫々は、複数のユーザの夫々１人に固有である、
請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記識別するステップは、前記ユーザの捕捉された画像をユーザ画像のデータベースと比較することを含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記識別するステップ及び前記捕捉するステップは、画像捕捉デバイスを有する単一デバイスによって実行される、
請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
提示される広告に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップと、
前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップと
を有する方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体。
【請求項１５】
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行い、前記ユーザに対応する前記広告分類モデルに応答して前記ユーザに対応するジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するジェスチャに基づく広告分類デバイスと、
前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するメモリデバイスと
を有し、
前記ジェスチャに基づく広告分類デバイスは、前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定する、システム。
【請求項１６】
前記新しい広告は、前記新しい広告がセーブされるべきであると前記ユーザが意図していることを示す、前記ユーザによって実行される特定のジェスチャに応答して、後に検索されて前記ユーザへ提示されるように前記メモリデバイスに記憶される、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ジェスチャに基づく広告分類デバイスは、前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して、新しい広告の組の中から、所与の広告時間スロットの間に前記ユーザに示すべき新しい広告のサブセットを選択する、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記新しい広告のサブセットは、広告疲労制約及び混合制約に更に応答して選択され、
前記混合制約は、混合パラメータに基づき、今まで見られたことがない広告及び以前に見られた広告の組み合わせを示す、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記広告分類モデルは、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴に機械学習技術を適用することによって、生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行われる、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にマージンに基づく分類器を適用することを含む、
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にサポートベクターマシンを適用することを含む、
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答する広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップと、
前記ユーザに対応する前記広告分類モデルに応答するジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップと、
前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップと、
前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップと
を有する方法。
【請求項２３】
前記新しい広告がセーブされるべきであると前記ユーザが意図していることを示す、前記ユーザによって実行される特定のジェスチャに応答して、後に検索されて前記ユーザへ提示される前記新しい広告をセーブするステップ
を更に有する請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して、新しい広告の組の中から、所与の広告時間スロットの間に前記ユーザに示すべき新しい広告のサブセットを選択するステップ
を更に有する請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記新しい広告のサブセットは、広告疲労制約及び混合制約に更に応答して選択され、
前記混合制約は、混合パラメータに基づき、今まで見られたことがない広告及び以前に見られた広告の組み合わせを示すことを意図する、
請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記広告分類モデルは、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴に機械学習技術を適用することによって、生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行われる、
請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にマージンに基づく分類器を適用することを含む、
請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にサポートベクターマシンを適用することを含む、
請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答する広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップと、
前記ユーザに対応する前記広告分類モデルに応答するジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップと、
前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップと、
前記ユーザに対応する前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップと
を有する方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８７】
実例となる実施形態が添付の図面を参照してここで記載されてきたが、本原理は、それらの厳密な実施形態に制限されず、様々な変更及び改良は、本原理の適用範囲又は主旨から逸脱することなしに、それらにおいて当業者によって達成され得ることが理解されるべきである。全てのそのような変更及び改良は、添付の特許請求の範囲で特定される本原理の適用範囲内に含まれるよう意図される。  
上記の実施形態に加えて、以下の付記を開示する。
（付記１）
現在提示されている広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するジェスチャ捕捉デバイスと、
前記広告反応ジェスチャを記憶するメモリデバイスと
を有するシステム。
（付記２）
前記ユーザによって提供されるユーザ識別指示に応答して前記ユーザを識別するユーザ識別デバイス
を更に有する付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記ユーザ特定指示は、スピーチを含み、
前記ユーザ識別デバイスは、前記スピーチから前記ユーザを識別するよう音声認識システム及び話者認識システムのうちの少なくとも１つを有する、
付記２に記載のシステム。
（付記４）
前記ユーザ識別デバイスは、前記ユーザによってなされたユーザ識別ジェスチャとユーザ識別ジェスチャのデータベースとの比較に基づき前記ユーザを識別する画像捕捉デバイスを有し、
前記ユーザ識別ジェスチャの夫々は、複数のユーザの夫々１人に固有である、
付記２に記載のシステム。
（付記５）
前記ユーザ識別デバイスは、前記ユーザの捕捉された画像とユーザ画像のデータベースとの比較に基づき前記ユーザを識別する画像捕捉デバイスを有する、
付記２に記載のシステム。
（付記６）
前記ユーザ識別デバイス及び前記ジェスチャ捕捉デバイスは、画像捕捉デバイスを有する単一デバイスに含まれる、
付記２に記載のシステム。
（付記７）
前記ジェスチャ捕捉デバイスは、画像捕捉デバイス、動作検知デバイス、及び画像捕捉機能を備えた動作検知デバイスのうちの少なくとも１つを有する、
付記１に記載のシステム。
（付記８）
提示される広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップと、
前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップと
を有する方法。
（付記９）
前記ユーザによって提供されるユーザ識別指示に応答して前記ユーザを識別するステップ
を更に有する付記８に記載の方法。
（付記１０）
前記ユーザ識別指示は、スピーチを含み、
前記識別するステップは、前記スピーチから前記ユーザを識別するよう音声認識及び話者認識のうちの少なくとも１つを使用することを含む、
付記９に記載の方法。
（付記１１）
前記識別するステップは、前記ユーザによってなされたユーザ識別ジェスチャをユーザ識別ジェスチャのデータベースと比較することを含み、
前記ユーザ識別ジェスチャの夫々は、複数のユーザの夫々１人に固有である、
付記９に記載の方法。
（付記１２）
前記識別するステップは、前記ユーザの捕捉された画像をユーザ画像のデータベースと比較することを含む、
付記９に記載の方法。
（付記１３）
前記識別するステップ及び前記捕捉するステップは、画像捕捉デバイスを有する単一デバイスによって実行される、
付記９に記載の方法。
（付記１４）
提示される広告の提示に応答してユーザによって実行される広告反応ジェスチャを捕捉するステップと、
前記広告反応ジェスチャをメモリデバイスに記憶するステップと
を有する方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体。
（付記１５）
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行い、前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するジェスチャに基づく広告分類デバイスと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するメモリデバイスと
を有し、
前記ジェスチャに基づく広告分類デバイスは、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定する、システム。
（付記１６）
前記新しい広告は、前記新しい広告が後の検索及び提示のためにセーブされるべきであると前記ユーザが意図していることを示す、前記ユーザによって実行される特定のジェスチャに応答して、前記ユーザへの前記後の検索及び提示のために前記メモリデバイスに記憶される、
付記１５に記載のシステム。
（付記１７）
前記ジェスチャに基づく広告分類デバイスは、前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して、新しい広告の組の中から、所与の広告時間スロットの間に前記ユーザに示すべき新しい広告のサブセットを選択する、
付記１５に記載のシステム。
（付記１８）
前記新しい広告のサブセットは、広告疲労制約及び混合制約に更に応答して選択され、
前記混合制約は、混合パラメータに基づき、今まで見られたことがない広告及び以前に見られた広告の組み合わせを示す、
付記１７に記載のシステム。
（付記１９）
前記広告分類モデルは、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴に機械学習技術を適用することによって、生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行われる、
付記１５に記載のシステム。
（付記２０）
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にマージンに基づく分類器を適用することを含む、
付記１９に記載のシステム。
（付記２１）
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にサポートベクターマシンを適用することを含む、
付記１９に記載のシステム。
（付記２２）
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップと、
前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップと
を有する方法。
（付記２３）
前記新しい広告が後の検索及び提示のためにセーブされるべきであると前記ユーザが意図していることを示す、前記ユーザによって実行される特定のジェスチャに応答して、前記ユーザへの前記後の検索及び提示のために前記新しい広告をセーブするステップ
を更に有する付記２２に記載の方法。
（付記２４）
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して、新しい広告の組の中から、所与の広告時間スロットの間に前記ユーザに示すべき新しい広告のサブセットを選択するステップ
を更に有する付記２２に記載の方法。
（付記２５）
前記新しい広告のサブセットは、広告疲労制約及び混合制約に更に応答して選択され、
前記混合制約は、混合パラメータに基づき、今まで見られたことがない広告及び以前に見られた広告の組み合わせを示すことを意図する、
付記２４に記載の方法。
（付記２６）
前記広告分類モデルは、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴に機械学習技術を適用することによって、生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行われる、
付記２２に記載の方法。
（付記２７）
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にマージンに基づく分類器を適用することを含む、
付記２６に記載の方法。
（付記２８）
前記機械学習技術は、前記１つ以上の広告の特徴及び該１つ以上の広告に関する前記１つ以上の広告反応ジェスチャの特徴にサポートベクターマシンを適用することを含む、
付記２６に記載の方法。
（付記２９）
ユーザに提示される１つ以上の広告及び該１つ以上の広告に対応するメタデータに夫々関係がある、前記ユーザによって実行される１つ以上の広告反応ジェスチャに応答して、前記ユーザのための広告分類モデルの生成及びトレーニングのうちの少なくとも１つを行うステップと、
前記ユーザのための前記広告分類モデルに応答して前記ユーザのためのジェスチャに基づく広告プロファイルを生成するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルを記憶するステップと、
前記ユーザのための前記ジェスチャに基づく広告プロファイルに応答して前記ユーザに新しい広告を示すべきか否かを判定するステップと
を有する方法を実行するコンピュータ可読プログラミングコードを記憶している非一時的な記憶媒体。
【国際調査報告】
2016522519.tif 000007
2016522519.tif 000008