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公開番号2024067037
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-16
出願番号2024021670,2020564734
出願日2024-02-16,2019-05-15
発明の名称埋め込まれた情報カードコンテンツを認識および解釈するための機械学習
出願人スタッツエルエルシー,STATS LLC
代理人個人,個人,個人
主分類H04N 21/435 20110101AFI20240509BHJP(電気通信技術)
要約【課題】ビデオストリームのハイライトのメタデータが、ビデオストリームに埋め込まれたカード画像から抽出される。
【解決手段】ハイライトは、スポーツイベントの放送など、1人以上のユーザに対する特定の関心を有するビデオストリームのセグメントであり得る。ビデオストリームのビデオフレームに埋め込まれたカード画像が識別および処理されて、テキストを抽出する。テキスト文字は、スポーツテレビ番組のコンテンツに埋め込まれたカード画像から抽出された文字のセットで訓練された機械学習されたモデルを適用することによって認識することができる。文字ベクトルの訓練セットを前処理して、訓練セットメンバー間のメトリック距離を最大化することができる。テキストを解釈してメタデータを取得することができる。メタデータは、ビデオストリームの一部分に関連して記憶することができる。メタデータは、ハイライトに関する情報を提供してもよく、ハイライトの再生と同時に提示されてもよい。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
ビデオストリームからメタデータを抽出するための方法であって、前記方法が、
プロセッサにおいて、ビデオストリームの少なくとも１つの部分を受信することと、
前記プロセッサにおいて、前記ビデオストリームの前記部分の１つ以上のビデオフレームに埋め込まれた１つ以上のカード画像を識別することと、
前記プロセッサにおいて、前記１つ以上のカード画像を処理してテキストを抽出することと、
前記プロセッサにおいて、前記テキストを解釈してメタデータを取得することと、
データストアにおいて、前記ビデオストリームの前記部分に関連付けて前記メタデータを記憶することと、を含む、方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記データストアにおいて、前記ビデオストリームの前記受信された部分を記憶することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ビデオストリームが、スポーツイベントのテレビ放送を含み、
前記ビデオストリームの前記部分が、１人以上のユーザに対する特定の関心を有するとみなされるハイライトを含み、
前記メタデータが、前記ハイライトを記述している、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
出力デバイスにおいて、前記１つ以上のカード画像を識別すること、前記１つ以上のカード画像を処理すること、および前記テキストを解釈することのうちの少なくとも１つと同時に、前記ビデオストリームを出力することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
出力デバイスにおいて、前記ハイライトを出力することと、
前記ハイライトの出力と同時に、前記メタデータを出力することと、をさらに含み、
前記メタデータが、
前記ハイライトに関連するリアルタイム情報、および
前記メタデータが取得された前記カード画像のタイムラインからなる群から選択された少なくとも１つを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記テキストを抽出することが、
前記１つ以上のカード画像内の１つ以上の文字列を識別することと、
前記１つ以上の文字列の各文字に対応する前記１つ以上のカード画像を有するカード画像の文字画像の位置および／またはサイズを記録することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記テキストを抽出することが、
検出された文字境界の多重比較を実施することによって、前記１つ以上の文字列の文字の文字境界に曖昧性解消を行うことと、
互いに近づきすぎて出現する任意の文字境界をパージすることと、をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記テキストを抽出することが、低強度ピクセルカウントと高強度ピクセルカウントとの間のコントラスト比を確立することによって、１つ以上の文字列の文字に対して画像検証を実施することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記テキストを解釈することが、
前記テキストに基づいてクエリを生成することと、
複数のｎ次元クエリ特徴ベクトルを生成することと、
前記ｎ次元クエリ特徴ベクトルを訓練セット直交基底に射影することと、
前記射影されたｎ次元クエリ特徴ベクトルを分類モデルに適用して、少なくとも１つの予測されたクエリを作り出すことと、
前記少なくとも１つの予測されたクエリから前記テキスト意味を抽出することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
複数の訓練セット特徴ベクトルを生成することと、
前記訓練セット特徴ベクトルを使用して、前記訓練セット直交基底を導出することと、をさらに含む、請求項９に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年５月１８日に出願された「ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇｆｏｒＲｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇａｎｄＩｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇＥｍｂｅｄｄｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣａｒｄＣｏｎｔｅｎｔ」に関する米国仮特許出願整理番号第６２／６７３，４１２号（代理人整理番号第ＴＨＵ０１０－ＰＲＯＶ号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
続きを表示（約 1,900 文字）【０００２】
本出願は、２０１９年５月１４日に出願された「ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇｆｏｒＲｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇａｎｄＩｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇＥｍｂｅｄｄｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣａｒｄＣｏｎｔｅｎｔ」に関する米国実用特許出願整理番号第１６／４１１，７１０号（代理人整理番号第ＴＨＵ０１０号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
本出願は、２０１８年５月１８日に出願された「ＶｉｄｅｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＥｎａｂｌｉｎｇＳｐｏｒｔｓＨｉｇｈｌｉｇｈｔｓＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ」に関する米国仮特許出願整理番号第６２／６７３，４１１号（代理人整理番号第ＴＨＵ００９－ＰＲＯＶ号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００４】
本出願は、２０１９年５月１４日に出願された「ＶｉｄｅｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＥｎａｂｌｉｎｇＳｐｏｒｔｓＨｉｇｈｌｉｇｈｔｓＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ」に関する米国実用特許出願整理番号第１６／４１１，７０４号（代理人整理番号第ＴＨＵ００９号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００５】
本出願は、２０１８年５月１８日に出願された「ＶｉｄｅｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＥｍｂｅｄｄｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣａｒｄＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ」に関する米国仮特許出願整理番号第６２／６７３，４１３号（代理人整理番号第ＴＨＵ０１２－ＰＲＯＶ号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００６】
本出願は、２０１９年５月１４日に出願された「ＶｉｄｅｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＥｍｂｅｄｄｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣａｒｄＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ」に関する米国実用特許出願整理番号第１６／４１１，７１３号（代理人整理番号第ＴＨＵ０１２号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００７】
本出願は、２０１８年６月５日に出願された「ＡｕｄｉｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＤｅｔｅｃｔｉｎｇＯｃｃｕｒｒｅｎｃｅｓｏｆＣｒｏｗｄＮｏｉｓｅｉｎＳｐｏｒｔｉｎｇＥｖｅｎｔＴｅｌｅｖｉｓｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ」に関する米国仮特許出願整理番号第６２／６８０，９５５号（代理人整理番号第ＴＨＵ００７－ＰＲＯＶ号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００８】
本出願は、２０１８年７月３０日に出願された「ＡｕｄｉｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＶａｒｉａｂｌｅＬｅｎｇｔｈＤｉｓｊｏｉｎｔＳｅｇｍｅｎｔｓｆｒｏｍＴｅｌｅｖｉｓｉｏｎＳｉｇｎａｌ」に関する米国仮特許出願整理番号第６２／７１２，０４１号（代理人整理番号第ＴＨＵ００６－ＰＲＯＶ号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００９】
本出願は、２０１８年１０月１６日に出願された「ＡｕｄｉｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＤｅｔｅｃｔｉｎｇＯｃｃｕｒｒｅｎｃｅｓｏｆＬｏｕｄＳｏｕｎｄＣｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙＳｈｏｒｔ－ＴｉｍｅＥｎｅｒｇｙＢｕｒｓｔｓ」に関する米国仮特許出願整理番号第６２／７４６，４５４号（代理人整理番号第ＴＨＵ０１６－ＰＲＯＶ号）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００１０】
本出願は、２０１２年８月３１日に出願され、２０１５年６月１６日に米国特許第９，０６０，２１０号として発行された、「ＧｅｎｅｒａｔｉｎｇＥｘｃｉｔｅｍｅｎｔＬｅｖｅｌｓｆｏｒＬｉｖｅＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ」に関する米国実用特許出願整理番号第１３／６０１，９１５に関するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
（【００１１】以降は省略されています）

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