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CONTENT SEARCH DEVICE AND CONTENT SEARCH PROGRAM meetings

Foreign code F100002203
File No. F100002203
Posted date Jun 25, 2010
Country WIPO
International application number 2009JP069005
International publication number WO 2010/053160
Date of international filing Nov 6, 2009
Date of international publication May 14, 2010
Priority data
  • 61/193,232 (Nov 7, 2008) US
Title CONTENT SEARCH DEVICE AND CONTENT SEARCH PROGRAM meetings
Abstract A content search device (1) is provided with a feature quantity computing means (10) which computes the feature quantities of at least one of an image feature, an acoustic feature or a semantic feature of each content data with respect to a plurality of types of content data and stores feature quantity data (34a); an unknown feature quantity computing means (14) which computes, with respect to the feature quantity data (34a), the unknown feature quantities of feature types which are not associated with a content identifier, on the basis of the feature quantities of the feature types which are associated with the content identifier, and stores thereof as feature estimated values in the feature quantity data (34a); a distance computing means (15) which computes distances indicating the similarity of the content data, on the basis of the feature quantities and the feature estimated values stored in the feature quantity data (34a); and a display means (16) which determines the displaying positions of thumbnails corresponding to the content data, on the basis of the distances computed by the distance computing means (15), and displays the thumbnails on a display device.
Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】 異なる種別のコンテンツデータについて、類似するコンテンツデータを検索するコンテンツ検索装置であって、
 画像特徴、音響特徴および意味特徴のうちいずれか一つ以上を有する複数のコンテンツデータが、コンテンツ識別子に対応づけて記憶装置に記憶されたコンテンツデータ記憶部と、
 前記コンテンツデータ記憶部に記憶された各コンテンツデータについて、各コンテンツデータが有する画像特徴、音響特徴および意味特徴のうちいずれか一つ以上の特徴量を算出し、前記コンテンツ識別子と、画像特徴、音響特徴および意味特徴の特徴種別と、その特徴量とを関連づけた特徴量データを、前記記憶装置に記憶する特徴量算出手段と、
 前記特徴量データにおいて、前記コンテンツ識別子に対応づけられた特徴種別の特徴量から、前記コンテンツ識別子に対応づけられていない特徴種別の未知の特徴量を算出し、特徴推定値として前記特徴量データに記憶する未知特徴量算出手段と、
 前記特徴量データに記憶されている前記特徴量および前記特徴推定値に基づいて、各コンテンツデータの類似度を示す距離を算出する距離算出手段と、
 前記距離算出手段によって算出された距離に基づいて、前記コンテンツデータに対応するサムネイルの表示位置を決定して、表示装置に表示する表示手段
 とを備えることを特徴とするコンテンツ検索装置。

【請求項2】 前記未知特徴量算出手段は、前記特徴量データにおいて、前記コンテンツ識別子に対応づけられた特徴種別の特徴量から、主成分分析を用いて前記特徴推定値を算出する
 ことを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ検索装置。

【請求項3】 前記未知特徴量算出手段は、前記特徴量データにおいて、前記コンテンツ識別子に対応づけられた特徴種別の特徴量から、正準相関分析を用いて前記特徴推定値を算出する
 ことを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ検索装置。

【請求項4】 前記特徴量算出手段は、音響特徴の特徴量を算出する際、音響信号のうち繰り返し現れるメロディーを特定し、その繰り返しメロディーの特徴量を、前記音響特徴の特徴量とする
 ことを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ検索装置。

【請求項5】 ユーザ識別子と、当該ユーザの嗜好に合うコンテンツ識別子とが関連づけられたユーザ嗜好データが、前記記憶装置に記憶されたユーザ嗜好データ記憶部と、
 各前記コンテンツ識別子について、前記ユーザ嗜好データにおいて当該コンテンツに関連づけられたユーザ識別子の集合を作成するとともに、各集合において、ユーザ間に有向辺を作成し、各集合を代表する重要ユーザを決定する重要ユーザ決定手段と、をさらに備え、
 前記距離算出手段は、前記ユーザ嗜好データにおいて前記重要ユーザのユーザ識別子に関連づけられた前記コンテンツ識別子を抽出し、抽出した前記コンテンツ識別子に対応する前記特徴量および前記特徴推定値に基づいて、各コンテンツデータの類似度を示す距離を算出する
 ことを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ検索装置。

【請求項6】 前記表示手段はさらに、前記ユーザ嗜好データにおいて、所定のコンテンツに関連づけられた複数のユーザの識別子を抽出し、前記複数のユーザの識別子のそれぞれをノードと、前記ユーザ間の有向辺を考慮した前記ノード間のリンクを含むユーザネットワークを表示して、表示装置に表示する
 ことを特徴とする請求項5に記載のコンテンツ検索装置。

【請求項7】 異なる種別のコンテンツデータについて、類似するコンテンツデータを検索するコンテンツ検索プログラムであって、
 コンピュータに、
 画像特徴、音響特徴および意味特徴のうちいずれか一つ以上を有する複数のコンテンツデータが、コンテンツ識別子に対応づけて記憶装置に記憶された各コンテンツデータについて、各コンテンツデータが有する画像特徴、音響特徴および意味特徴のうちいずれか一つ以上の特徴量を算出し、前記コンテンツ識別子と、画像特徴、音響特徴および意味特徴の特徴種別と、その特徴量とを関連づけた特徴量データを、前記記憶装置に記憶する特徴量算出手段と、
 前記特徴量データにおいて、前記コンテンツ識別子に対応づけられた特徴種別の特徴量から、前記コンテンツ識別子に対応づけられていない特徴種別の未知の特徴量を算出し、特徴推定値として前記特徴量データに記憶する未知特徴量算出手段と、
 前記特徴量データに記憶されている前記特徴量および前記特徴推定値に基づいて、各コンテンツデータの類似度を示す距離を算出する距離算出手段と、
 前記距離算出手段によって算出された距離に基づいて、前記コンテンツデータに対応するサムネイルの表示位置を決定して、表示装置に表示する表示手段
 とを備えることを特徴とするコンテンツ検索プログラム。

【請求項8】 前記未知特徴量算出手段は、前記特徴量データにおいて、前記コンテンツ識別子に対応づけられた特徴種別の特徴量から、主成分分析を用いて前記特徴推定値を算出する
 ことを特徴とする請求項7に記載のコンテンツ検索プログラム。

【請求項9】 前記未知特徴量算出手段は、前記特徴量データにおいて、前記コンテンツ識別子に対応づけられた特徴種別の特徴量から、正準相関分析を用いて前記特徴推定値を算出する
 ことを特徴とする請求項7に記載のコンテンツ検索プログラム。

【請求項10】 前記特徴量算出手段は、音響特徴の特徴量を算出する際、音響信号のうち繰り返し現れるメロディーを特定し、その繰り返しメロディーの特徴量を、前記音響特徴の特徴量とする
 ことを特徴とする請求項7に記載のコンテンツ検索プログラム。

【請求項11】 ユーザ識別子と、当該ユーザの嗜好に合うコンテンツ識別子とが関連づけられたユーザ嗜好データが、前記記憶装置に記憶されたユーザ嗜好データにおいて当該コンテンツに関連づけられたユーザ識別子の集合を、各前記コンテンツ識別子について作成するとともに、各集合において、ユーザ間に有向辺を作成し、各集合を代表する重要ユーザを決定する重要ユーザ決定手段と、をさらに前記コンピュータに実行させ、
 前記距離算出手段は、前記ユーザ嗜好データにおいて前記重要ユーザのユーザ識別子に関連づけられた前記コンテンツ識別子を抽出し、抽出した前記コンテンツ識別子に対応する前記特徴量および前記特徴推定値に基づいて、各コンテンツデータの類似度を示す距離を算出する
 ことを特徴とする請求項7に記載のコンテンツ検索プログラム。

【請求項12】 前記表示手段はさらに、前記ユーザ嗜好データにおいて、所定のコンテンツに関連づけられた複数のユーザの識別子を抽出し、前記複数のユーザの識別子のそれぞれをノードと、前記ユーザ間の有向辺を考慮した前記ノード間のリンクを含むユーザネットワークを表示して、表示装置に表示する
 ことを特徴とする請求項11に記載のコンテンツ検索プログラム。
  • Applicant
  • ※All designated countries except for US in the data before July 2012
  • National University Corporation Hokkaido University
  • Inventor
  • Haseyama, Miki
IPC(International Patent Classification)
Specified countries AE AG AL AM AO AT AU AZ BA BB BE BF BG BH BJ BR BW BY BZ CA CF CG CH CI CL CM CN CO CR CU CY CZ DE DK DM DO DZ EC EE EG ES FI FR GA GB GD GE GH GM GN GQ GR GT GW HN HR HU ID IE IL IN IS IT JP KE KG KM KN KP KR KZ LA LC LK LR LS LT LU LV LY MA MC MD ME MG MK ML MN MR MT MW MX MY MZ NA NE NG NI NL NO NZ OM PE PG PH PL PT RO RS RU SC SD SE SG SI SK SL SM SN ST SV SY SZ TD TG TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN ZA ZM ZW
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