JP2008099012A - コンテンツ再生システム及びコンテンツ蓄積システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが所望するコンテンツのみを容易に再生することのできるコンテンツ再生システムを得る。
【解決手段】メタデータ抽出部１０１はコンテンツのメタデータを抽出し、メタデータ蓄積部１０３はこのメタデータを蓄積する。メタデータユーザインタフェース部１０４は、メタデータ蓄積部１０３に蓄積されているメタデータに対するユーザ指示２０３を受け付け、選択されたメタデータを特殊再生情報２０４として出力する。特殊再生実行部１０５は、特殊再生情報２０４に基づいて、コンテンツ蓄積部１０２に蓄積されたコンテンツの特殊再生を行う。
【選択図】図１

Description

この発明は、ユーザの嗜好に合ったコンテンツを再生するコンテンツ再生システム及びユーザの嗜好に合ったコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積システムに関するものである。

近年のコンテンツ蓄積・再生システムでは、ユーザによる蓄積内容の指定に代わり、ＥＰＧ（Electronic Program Guide：電子番組表）情報などを用いた指定により、コンテンツを蓄積する方式が一般化している。更に、それらキーワードによってユーザの嗜好を学習し、コンテンツを自動的に録画するシステムも例えば特許文献１に示されている。また、コンテンツのメタデータなどを応用し、そのメタデータをあるルールに従って応用することでコンテンツの要約を作成し、重要な部分のみを視聴する方法も例えば特許文献２に示されている。

特許３７７５９３７号公報 特許３１７６８９３号公報

しかしながら、上記従来のシステムでは、収集したコンテンツは膨大な数になり、ユーザの限られた視聴時間では全てを視聴することは困難である。更に、ユーザの興味の範囲が広がり、新たな関心をもった分野のコンテンツについては、学習が終わるまでは蓄積対象にならないといった問題点があった。また、上記従来のコンテンツの要約技術も、ユーザによる事前の設定が必要であるなどの問題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、ユーザが所望するコンテンツのみを容易に再生及び蓄積することのできるコンテンツ再生システム及びコンテンツ蓄積システムを得ることを目的とする。

この発明に係るコンテンツ再生システムは、コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、抽出されたメタデータの中からメタデータの選択入力を受け付け、選択されたメタデータに基づいて特殊再生情報を出力するメタデータユーザインタフェース部と、特殊再生情報に基づいて、選択されたメタデータに対応したコンテンツを再生する特殊再生実行部とを備えたものである。

この発明のコンテンツ再生システムは、コンテンツのメタデータを抽出し、この抽出したメタデータを選択した結果に基づいてコンテンツを再生するようにしたので、ユーザが所望するコンテンツのみを容易に再生することができる。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１によるコンテンツ再生システムを示す構成図である。
図において、コンテンツ再生システムは、メタデータ抽出部１０１、コンテンツ蓄積部１０２、メタデータ蓄積部１０３、メタデータユーザインタフェース（メタデータＵＩ）部１０４、特殊再生実行部１０５を備えている。

メタデータ抽出部１０１は、放送波もしくは通信網などから受信したコンテンツから、メタデータを抽出する機能部である。尚、ここで、コンテンツとは、映像や音楽といったユーザが視聴する全てのデータを指している。また、メタデータは、コンテンツの内容を説明するためのデータ（番組の内容や分野、出演者などの情報の索引となるデータ）である。コンテンツ蓄積部１０２はコンテンツを蓄積する機能部であり、メタデータ蓄積部１０３は、メタデータ抽出部１０１で抽出されたメタデータ２０２を蓄積する機能部である。メタデータユーザインタフェース部１０４は、メタデータ蓄積部１０３に蓄積されたメタデータ２０２を図示しないディスプレイに表示させ、また、図示しないキーボード等の入力装置によるユーザからのメタデータの選択をユーザ指示２０３として受け付け、特殊再生情報２０４として出力する機能を有している。特殊再生実行部１０５は、メタデータユーザインタフェース部１０４から出力された特殊再生情報２０４に基づいて、コンテンツ蓄積部１０２に蓄積されたコンテンツを選択し、特殊再生信号２０５として出力する機能部である。

尚、本発明のコンテンツ再生システム及びコンテンツ蓄積システムはコンピュータで構成され、上記のメタデータ抽出部１０１、メタデータユーザインタフェース部１０４及び特殊再生実行部１０５は、それぞれの機能に対応するソフトウェアと、これを実行するためのＣＰＵやメモリ等のハードウェアから実現されている。また、コンテンツ蓄積部１０２及びメタデータ蓄積部１０３は、データを格納するハードディスク装置や半導体メモリ等の記憶装置から構成されている。

次に、実施の形態１の動作について説明する。
任意のコンテンツ２０１を放送波や通信網などから受信した場合、コンテンツ蓄積部１０２ではこのようなコンテンツ２０１を蓄積する。また、コンテンツ蓄積部１０２にてコンテンツ２０１を蓄積する際に、メタデータ抽出部１０１でメタデータ２０２の抽出を行っておく。これは、蓄積と同時に行うが、システムが休止中などの時間を利用して抽出を行ってもよい。

メタデータ抽出部１０１において、メタデータ２０２の時間方向の抽出単位としては、映像であればフレーム単位もしくはショット単位、均等に分割した時間などの単位とする。音楽コンテンツであれば、楽曲単位や、楽曲内のメロディの変わり目、均等に分割した時間などの単位で抽出を行う。抽出する内容は、映像であれば、色のヒストグラム、色の配置、テクスチャ、動きの激しさ、出演者の顔、あるいはそれらの時間変化、シーンチェンジ点や、各シーンの長さなどを抽出する。また、音楽であれば、音量や周波数成分などを抽出する。また、上述したＥＰＧなどから得られるコンテンツのタイトル、出演者、ジャンル、放送日時などもメタデータ２０２として抽出する。

メタデータ蓄積部１０３は、メタデータ抽出部１０１で抽出したメタデータ２０２を蓄積する。また、メタデータ蓄積部１０３には、コンテンツ蓄積部１０２に既に蓄積されている放送波、通信網から受信したコンテンツ２０１のメタデータ２０２及び過去に再生した光学ディスク等のメタデータ２０２も蓄積されている。更に、メタデータ蓄積部１０３では、上記のような顔検出情報やジャンルといったメタデータ２０２の管理を行う。例えば、「ジャンル」「タイトル」といったコンテンツそのもののメタデータ２０２と、「顔検出情報」といったコンテンツ内のシーンのメタデータ２０２は階層的に管理、蓄積されることになる。

メタデータユーザインタフェース部１０４は、ユーザにメタデータ２０２の情報を提示するとともに、提示したメタデータ２０２の情報で特殊再生に用いるメタデータをユーザに選択させ、これをユーザ指示２０３として受け取る。このとき、ユーザは複数のメタデータ２０２を選択することができる。選ばれたメタデータ２０２を満たすコンテンツ２０１の情報は特殊再生情報２０４として特殊再生実行部１０５に出力される。特殊再生実行部１０５では、メタデータユーザインタフェース部１０４から出力された特殊再生情報２０４に基づき、コンテンツ蓄積部１０２を参照し、コンテンツ２０１の特殊再生を行う。このメタデータ２０２の選択と、特殊再生の例について以下に説明する。

ユーザは実際にコンテンツ２０１を視聴する際に、メタデータ２０２の選択を行う。例えば、ユーザがメタデータ２０２の種類として「ジャンル」を選択したとする。これにより、メタデータユーザインタフェース部１０４は、メタデータ蓄積部１０３に管理、蓄積されているメタデータ２０２に基づいて、「ドラマ」や「ニュース」といったジャンルの一覧表示を行う。その結果、ユーザからニュースが選択された場合、メタデータユーザインタフェース部１０４は、メタデータ蓄積部１０３に蓄積されているニュースコンテンツの一覧画面を表示する。更に、ユーザから、メタデータ情報として、「顔検出情報」が選択されると、キャスターやリポーター、ニュースの登場人物など、人物が映っているシーンの一覧が画面に表示される。この時点で特殊再生を行えば、ニュースコンテンツ中で人物が映っているシーンを連続で再生することになる。即ち、この場合、メタデータユーザインタフェース部１０４から特殊再生実行部１０５に対して、特殊再生情報２０４として「人物が映っているシーンのメタデータ」が送られるため、特殊再生実行部１０５は、このメタデータ２０２に対応したコンテンツ２０１の人物が映っているシーンをコンテンツ蓄積部１０２から取り出して特殊再生を行う。

また、ここから、更にある顔を選び、特殊再生を実行すると、その顔の人物が写っているシーンを連続で再生する。例えば、選んだ顔がメインキャスターであれば、主要なニュースをメインキャスターが紹介しているシーンを連続で再生することになり、スポーツ担当のキャスターであればスポーツニュースを連続で再生することになり、あるいは総理大臣であれば総理大臣が映っているシーンが連続で再生される。この場合は、特殊再生実行部１０５に送られる特殊再生情報２０４として、メインキャスターや総理大臣を示すメタデータ２０２が送られ、特殊再生実行部１０５は、このメタデータ２０２に基づいて、メインキャスターや総理大臣が映っているシーンを特殊再生する。

このとき、再生するコンテンツは必ずしも単独ではない。例えば、図２に示すようにコンテンツの時間情報を利用し、１週間分とすればその１週間の主要なニュースを連続で再生する。また、このとき、特殊再生時間の指定を行えばその制約に沿った特殊再生を行うことになる。例えば、各シーンの先頭１０秒といった指定を行えば、顔の映っているシーンの先頭１０秒を連続して再生する。一方、全体の再生時間をｍ分と指定すれば、（ｍ／顔の映っているシーンの数）分ずつ、といった特殊再生を行う。あるいは、シーンの長さに合わせて重みをつけることも考えられる。

このような特殊再生が行われることで、上述のメインキャスター顔情報と合わせて短時間でその週のニュースの概要を知ることができる。あるいは総理大臣であれば、一週間の総理大臣の動向を知ることができる。

これ以外にも、例えば、ジャンルで「観光」を選択し、色ヒストグラムのメタデータで緑色が強いシーンを選択すれば、例えば、このような緑色を多く含む森や山を紹介するシーンのメタデータ２０２が特殊再生情報２０４として特殊再生実行部１０５に与えられる。これにより、特殊再生実行部１０５は、コンテンツ蓄積部１０２に蓄積されているコンテンツ２０１の中から、森や山を紹介するシーンを連続再生する。

また、特殊再生を行う際に、メタデータユーザインタフェース部１０４において、再生時間を設定し、選択されたメタデータ２０２をソートし、ソートした状態のメタデータ２０２に対応したコンテンツ２０１の情報を特殊再生情報２０４として特殊再生実行部１０５に送るようにしてもよい。これにより、特殊再生実行部１０５において、ソートした順番に、特殊再生時間を満たすような特殊再生を行う。

以上のように、実施の形態１のコンテンツ再生システムによれば、コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、抽出されたメタデータの中からメタデータの選択入力を受け付け、選択されたメタデータに基づいて特殊再生情報を出力するメタデータユーザインタフェース部と、特殊再生情報に基づいて、選択されたメタデータに対応したコンテンツを再生する特殊再生実行部とを備えたので、簡便な操作のみでユーザが所望するコンテンツのみを容易に再生することができる。

実施の形態２．
図３は、実施の形態２のコンテンツ再生システムのブロック図である。
図示のコンテンツ再生システムは、メタデータ抽出部１０１、コンテンツ蓄積部１０２、メタデータ蓄積部１０３、ユーザ嗜好学習部１０６、嗜好データ蓄積部１０７、特殊再生実行部１０８を備えており、ユーザ嗜好学習部１０６、嗜好データ蓄積部１０７及び特殊再生実行部１０８でユーザ嗜好学習手段が構成されている。メタデータ抽出部１０１及びメタデータ蓄積部１０３の基本的な構成は実施の形態１と同様であるが、ユーザ嗜好学習部１０６で学習されるユーザ嗜好データとの対応をとるための時間情報２０６がメタデータ抽出部１０１に入力され、この時間情報がメタデータ２０２に含まれるよう構成されている。尚、コンテンツ蓄積部１０２については実施の形態１と同様の構成であるため、ここでの説明は省略する。

ユーザ嗜好学習部１０６は、ユーザの操作や、蓄積履歴、視聴履歴といった履歴情報２０７と時間情報２０６とに基づいてユーザの嗜好を学習する機能部である。嗜好データ蓄積部１０７は、ユーザ嗜好学習部１０６で学習されたユーザ嗜好データ（ａ）２０８を蓄積すると共に、特殊再生実行部１０８から出力されたユーザ嗜好データ（ｂ）２０９を蓄積し、また、ユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０を特殊再生実行部１０８に出力するよう構成されている。ここで、ユーザ嗜好データ（ａ）２０８は、ユーザによる蓄積・再生・早送りなどの操作履歴と、各操作を行ったときのメタデータ（ジャンル・タイトル・顔検出情報・色情報など）を特定するデータ（時間情報・ポインタなど）を含むデータである。また、ユーザ嗜好データ（ｂ）２０９は、メタデータそのものと、ユーザの嗜好（そのメタデータを好むか否かを示す情報）であり、ユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０は、ユーザ嗜好データ（ａ）２０８のみの蓄積データか、あるいはユーザ嗜好データ（ａ）２０８とユーザ嗜好データ（ｂ）２０９とを含む蓄積データである。

特殊再生実行部１０８は、コンテンツ蓄積部１０２に蓄積されているメタデータ２０２と、嗜好データ蓄積部１０７から得られるユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０に基づいてユーザ嗜好データを更新し、この更新したユーザ嗜好データをユーザ嗜好データ（ｂ）２０９として嗜好データ蓄積部１０７に出力するよう構成されている。また、特殊再生実行部１０８は、ユーザの嗜好が反映された代表的なメタデータが特定された場合は、特殊再生を行うことをユーザに提案し（ユーザへの提案２１１を出力し）、その結果としてユーザからの特殊再生指示２１２が入力された場合は、コンテンツ特殊再生信号２１３を出力するよう構成されている。

次に、実施の形態２の動作について説明する。
メタデータ抽出部１０１では、コンテンツのメタデータ２０２を抽出する。時間方向の抽出単位としては、映像であればフレーム単位もしくはショット単位、均等に分割した時間などの単位とする。音楽コンテンツであれば、楽曲単位や、楽曲内のメロディの変わり目、均等に分割した時間などの単位で抽出を行う。

また、抽出する内容は、映像であれば、色のヒストグラム、色の配置、テクスチャ、動きの激しさ、出演者の顔、あるいはそれらの時間変化、シーンチェンジ点や、各シーンの長さなどを抽出する。音楽であれば、音量や周波数成分などを抽出する。また、ＥＰＧなどから得られるコンテンツのタイトル、出演者、ジャンル、放送日時などもメタデータとして抽出する。

コンテンツ蓄積部１０２は、放送波、通信網などから受信したコンテンツ２０１を蓄積する。メタデータ蓄積部１０３は、メタデータ抽出部１０１で抽出したメタデータ２０２を蓄積する。また、メタデータ蓄積部１０３は、コンテンツ蓄積部１０２に既に蓄積されている放送波、通信網から受信したコンテンツのメタデータ、及び、過去に再生した光学ディスクのメタデータも蓄積されている。

ユーザ嗜好学習部１０６では、ユーザによる操作や、コンテンツ２０１の蓄積履歴、視聴履歴を示す履歴情報２０７に基づいてユーザ嗜好を学習する。学習するユーザによる操作は、コンテンツ２０１を視聴した際に、スキップもしくは早送りした箇所、繰り返し再生した箇所などである。即ち、スキップや早送りした箇所は、ユーザの嗜好には合わない箇所であると判断し、また、繰り返し再生した箇所は、ユーザの嗜好に合う箇所と判断する。また、インターネットなどのコンピュータネットワークと接続されている場合は、ユーザが情報検索に用いる検索キーを学習してもよい。更に、ユーザが蓄積指示を行ったコンテンツのジャンル、視聴したコンテンツのジャンル及び回数等に基づいてユーザ嗜好を学習してもよい。これら学習結果をユーザ嗜好データ（ａ）２０８として、嗜好データ蓄積部１０７に出力する。尚、複数のユーザがいる場合、ユーザ嗜好学習部１０６は、それらのユーザ毎に学習を行う。

嗜好データ蓄積部１０７では、ユーザ嗜好学習部１０６から出力されたユーザ嗜好データ（ａ）２０８を蓄積する。特殊再生実行部１０８では、メタデータ蓄積部１０３のメタデータ２０２と、嗜好データ蓄積部１０７のユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０を参照しながら、コンテンツ蓄積部１０２のコンテンツ２０２を特殊再生する。この特殊再生の例としては次の（１）〜（５）に示す通りである。

（１）ユーザがある日のニュースコンテンツを蓄積し、特定の箇所、例えば経済ニュースを通常視聴、それ以外を早送り視聴したとする。このような操作や履歴がユーザ嗜好学習部１０６に入力され、ユーザ嗜好データ（ａ）２０８としてユーザ嗜好学習部１０６から出力される。
（２）ユーザ嗜好学習部１０６から出力されるユーザ嗜好データ（ａ）２０８が嗜好データ蓄積部１０７に蓄積されていく。例えば、蓄積コンテンツジャンル→ニュース、通常視聴シーン（経済ニュース）→そのときのメタデータを特定するデータ、早送り視聴シーン（経済ニュース以外の部分）→そのときのメタデータを特定するデータ、…等である。
（３）このような（２）の操作を何日間か繰り返す。

（４）特殊再生実行部１０８は、嗜好データ蓄積部１０７に蓄積されている何日間分のユーザ嗜好データ（ａ）２０８に対応したメタデータ２０２の類似性を、メタデータ蓄積部１０３に蓄積されているメタデータ２０２を用いて比較する。いつも通常視聴している箇所のメタデータ２０２同士を比較し、類似していれば通常視聴箇所の代表的なメタデータを作成する。作成方法としては、メタデータ２０２の平均値等の統計処理を行う方法や、最初の日もしくは最後の日を使うなど、様々な方法が適用可能である。早送り視聴についても同様に代表的メタデータ２０２の蓄積を行う。

例えば、同一のニュース番組であれば、キャスター毎にその担当が決まっている場合が多い。本実施の形態では、コンテンツ２０１のメタデータ２０２をフレーム単位やショット単位で蓄積し、更にユーザ嗜好データ（ａ）２０８により、早送りする箇所がわかっていることから、ユーザが連日早送りしている箇所のメタデータ、この場合経済ニュース以外の部分のキャスターの顔、声や画面の構図、字幕テキスト情報などのメタデータと、連日通常再生している箇所のメタデータ、この場合経済ニュース部分のキャスターの顔、声、画面の構図、字幕テキスト情報などのメタデータが特定できる。

ユーザの嗜好が反映したメタデータが特定されると、特殊再生実行部１０８は、ユーザ嗜好データ（ｂ）２０９として嗜好データ蓄積部１０７に出力する。即ち、ユーザ嗜好データ（ｂ）２０９は、メタデータそのものと、ユーザの嗜好（そのメタデータを好むか否か）を含むデータである。

（５）特殊再生実行部１０８は、（４）で代表的なメタデータが特定されると、この代表的なメタデータに対応したコンテンツのシーンを特定し、特殊再生を行うことのユーザへの提案２１１を行う。例えば、このユーザへの提案２１１としては、代表的なメタデータに対応したコンテンツの特殊再生を行う内容を表示するといった処理である。これにより、ユーザからの特殊再生指示２１２があった場合は、対応するコンテンツ２０１をコンテンツ蓄積部１０２より取り出して特殊再生を開始する（コンテンツ特殊再生信号２１３を出力する）。

また、嗜好データ蓄積部１０７にユーザ嗜好データ（ｂ）２０９が蓄積された以降は、ユーザ嗜好データ（ａ）２０８とユーザ嗜好データ（ｂ）２０９とを含むユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０が特殊再生実行部１０８に出力され、特殊再生実行部１０８は、このユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０に基づいてユーザ嗜好データ（ｂ）２０９を更新する。

このように、メタデータの取得と、ユーザの連日の操作からの学習により、ユーザが連日視聴している箇所、この場合であれば経済ニュースのみを特定することが可能となり、学習以後、ユーザは早送りを指示することなく、見たい箇所のみを視聴することが可能となる。

尚、ここで挙げた経済ニュース以外でも、スポーツニュースのみを再生、ドラマコンテンツで特定の俳優が出演している箇所のみを再生、音楽コンテンツで、特定の歌手が出演しているのみを再生、といった特殊再生が可能となる。

以上のように、実施の形態２のコンテンツ再生システムによれば、コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、メタデータ抽出部で抽出されたメタデータのうち、ユーザの操作に基づき、ユーザの嗜好を反映したメタデータをユーザ嗜好データとして求めるユーザ嗜好学習手段と、ユーザ嗜好データを用い、ユーザ嗜好データのメタデータに対応したコンテンツを再生する特殊再生実行部とを備えたので、ユーザが特別な操作を行うことなくユーザの嗜好が反映されたコンテンツの再生を行うことができる。

実施の形態３．
図４は、実施の形態３のコンテンツ再生システムのブロック図である。
図示のコンテンツ再生システムは、メタデータ抽出部１０１、コンテンツ蓄積部１０２、メタデータ蓄積部１０３、ユーザ嗜好学習部１０６、嗜好データ蓄積部１０７、嗜好データ作成・更新部１０９、メタデータ検索部１１０、特殊再生実行部１１１を備えており、ユーザ嗜好学習部１０６、嗜好データ蓄積部１０７及び嗜好データ作成・更新部１０９でユーザ嗜好学習手段が構成されている。ここで、メタデータ抽出部１０１〜嗜好データ蓄積部１０７は、実施の形態２と同様であるため、ここでの説明は省略する。

嗜好データ作成・更新部１０９は、嗜好データ蓄積部１０７に蓄積されるユーザ嗜好データ（ａ）２０８やユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０に基づいて、ユーザ嗜好データ（ｂ）２０９を作成すると共に、その更新を行う機能部である。即ち、嗜好データ作成・更新部１０９は、実施の形態２の特殊再生実行部１０８におけるユーザ嗜好データの作成・更新機能と同等の機能部である。メタデータ検索部１１０は、ユーザによる検索キー２１４が与えられた場合、この検索キー２１４と、嗜好データ蓄積部１０７に蓄積されているユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０と、メタデータ蓄積部１０３に蓄積されているメタデータ２０２との照合を行い、検索結果２１５を出力する機能を有している。即ちメタデータ検索部１１０は、メタデータ蓄積部１０３で蓄積されたメタデータから、与えられた検索キーに対応したメタデータを検索すると共に、検索されたメタデータをユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０で示されるユーザ嗜好に基づいて並べ替え、この並べ替えたメタデータを検索結果２１５として出力するものである。

特殊再生実行部１１１は、メタデータ検索部１１０による検索結果をユーザに対して提示する（検索結果表示信号２１６を出力する）と共に、ユーザからの特殊再生指示２１７があった場合は、この指示に基づいて特殊再生を行う（コンテンツ特殊再生信号２１８を出力する）よう構成されている。

次に、実施の形態３の動作について説明する。
メタデータ抽出部１０１では、コンテンツ２０１のメタデータ２０２を抽出する。コンテンツ蓄積部１０２は、放送波、通信網などから受信したコンテンツを蓄積する。メタデータ蓄積部１０３は、メタデータ抽出部１０１で抽出したメタデータ２０２を蓄積する。ユーザ嗜好学習部１０６では、ユーザによる操作や、コンテンツの蓄積履歴、視聴履歴を学習し、嗜好データ蓄積部１０７は、ユーザ嗜好学習部１０６から出力されたユーザ嗜好データ（ａ）２０８を蓄積する。以上の動作は、実施の形態２と同様である。

嗜好データ作成・更新部１０９では、嗜好データ蓄積部１０７に蓄積されたユーザ嗜好データ（ａ）２０８と、メタデータ蓄積部１０３に蓄積されたメタデータ２０２に基づいて、ユーザの嗜好が反映されたユーザ嗜好データ（ｂ）２０９を作成し、これを嗜好データ蓄積部１０７に出力する。嗜好データ蓄積部１０７では、ユーザ嗜好データ（ａ）２０８とユーザ嗜好データ（ｂ）２０９とを含むユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０をメタデータ検索部１１０に出力する。

メタデータ検索部１１０では、先ず、ユーザからの検索キー２１４を取得する。このとき、想定される検索キー２１４としては、テキストのほかに、画像そのもの、画像中の人物の顔部分、楽曲そのものやそのメロディの一部分等が挙げられる。

この検索について以下に説明する。これは、例えば、現在、ユーザがコンテンツを視聴している状況において、ユーザが何らかの操作を行うと、その再生している画面全部もしくはその一部分、または再生している音楽を検索キー２１４とすることを想定している。ここでは、例えば、コンテンツ視聴中にある人物が映し出され、その人物の顔を検索キー２１４とする場合を例に説明する。

この場合、検索結果として、その人物の顔が映ったフレームもしくはショットばかりとなる。このとき、顔のメタデータのみを蓄積している場合であれば、顔検索を行った場合の一致順、もしくは時間系列順などにソートされる。しかし、ユーザ嗜好を同時に蓄積していることから、ユーザがソートの指定を行うことにより、ユーザの嗜好順や視聴回数順、もしくはそれらの逆順といった順序にソートすることができる。尚、視聴回数順とは、コンテンツあるいは特定のシーンをユーザが視聴した回数そのものの順番であり、また、嗜好順とは、蓄積されているユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０と、そのコンテンツ２０１内のシーンのメタデータ２０２を比較し決定される順番である。この嗜好順としては、例えば、あるコンテンツの嗜好として、（コンテンツの嗜好＝視聴した回数×通常視聴した時間）といった演算により求める。

これにより、例えば、３０分の長さのコンテンツＡとＢとがあったとし、コンテンツＡは１０回視聴しているが、ほとんど早送りしていて１回当たり５分程度しか見ていない。一方でコンテンツＢは３回しか視聴していないが、１回当たり３０分の全てを見ている、といった場合、コンテンツＢの嗜好順が上という判断になる。あるいは、ユーザが特定の俳優のコンテンツをいつも視聴しており、最近放映された新たなコンテンツ２０１を蓄積した場合など、そのコンテンツ２０１をユーザが一度も視聴していなくても、ある程度嗜好順では上位にランクされる、といった判定結果が得られる場合もある。

特殊再生実行部１１１では、メタデータ検索部１１０から出力された検索結果２１５に基づいて、検索結果表示信号２１６を出力する。これにより、ユーザからの特殊再生指示２１７があった場合は、コンテンツ特殊再生信号２１８を出力する。このように、ユーザ嗜好順や視聴回数順、もしくはその逆順にソートを行うことで、ユーザは何度も見ているお気に入りのシーンをすばやく検索したり、一度も見ていないシーンを検索したりすることが可能になる。

以上のように、実施の形態３のコンテンツ再生システムによれば、コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、メタデータ抽出部で抽出されたメタデータのうち、ユーザの操作に基づき、ユーザの嗜好を反映したメタデータをユーザ嗜好データとして求めるユーザ嗜好学習手段と、メタデータ抽出部で抽出されたメタデータから、与えられた検索キーに対応したメタデータを検索すると共に、検索されたメタデータをユーザ嗜好データで示されるユーザ嗜好に基づいて並べ替え、並べ替えたメタデータを検索結果として出力するメタデータ検索部と、検索結果に基づいてコンテンツを再生する特殊再生実行部とを備えたので、ユーザが指定する順序でユーザ嗜好が反映されたコンテンツを再生することができる。

また、実施の形態２及び実施の形態３のコンテンツ再生システムによれば、ユーザ嗜好学習手段は、コンテンツの再生を早送りした箇所を利用してユーザ嗜好データを求めるようにしたので、ユーザ嗜好の学習のためにユーザが特別な操作を行う必要がなく、容易にユーザ嗜好データを得ることができる。

また、実施の形態２及び実施の形態３のコンテンツ再生システムによれば、ユーザ嗜好学習手段は、コンテンツの再生をスキップした箇所を利用してユーザ嗜好データを求めるようにしたので、ユーザ嗜好の学習のためにユーザが特別な操作を行う必要がなく、容易にユーザ嗜好データを得ることができる。

また、実施の形態２及び実施の形態３のコンテンツ再生システムによれば、ユーザ嗜好学習手段は、コンテンツの再生を繰り返し行った箇所を利用してユーザ嗜好データを求めるようにしたので、ユーザ嗜好の学習のためにユーザが特別な操作を行う必要がなく、容易にユーザ嗜好データを得ることができる。

また、実施の形態１から実施の形態３のコンテンツ再生システムによれば、コンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部を備え、特殊再生実行部は、コンテンツ蓄積部に蓄積されたコンテンツに基づいて特殊再生を実行するようにしたので、コンテンツを蓄積するシステムにおいて、ユーザが所望するコンテンツのみを再生することができる。

実施の形態４．
図５は、実施の形態４のコンテンツ蓄積システムのブロック図である。
図示のコンテンツ蓄積システムは、メタデータ抽出部１０１、コンテンツ蓄積部１０２ａ、メタデータ蓄積部１０３ａ、ユーザデータ蓄積部１１２、コンテンツ蓄積判定部１１３からなる。メタデータ抽出部１０１は、上記各実施の形態におけるメタデータ抽出部１０１と同様の機能を有している。コンテンツ蓄積部１０２ａは、コンテンツ蓄積判定部１１３から出力された蓄積判定結果２１９やユーザ指示２２０によるコンテンツのみを蓄積するよう構成されている。メタデータ蓄積部１０３ａは、コンテンツ蓄積部１０２ａから出力される蓄積結果２２１に基づいて、コンテンツ蓄積部１０２ａに実際に蓄積されたコンテンツに対応したメタデータを蓄積する記憶部である。

ユーザデータ蓄積部１１２は、ユーザ指示２２０に基づいて、ユーザ嗜好を学習し、ユーザ嗜好データを作成してこれを蓄積する機能部である。即ち、ユーザデータ蓄積部１１２は、実施の形態３におけるユーザ嗜好学習部１０６、嗜好データ蓄積部１０７及び嗜好データ作成・更新部１０９からなるユーザ嗜好学習手段の機能に相当するものであり、ユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０をコンテンツ蓄積判定部１１３に出力する。コンテンツ蓄積判定部１１３は、メタデータ蓄積部１０３ａから与えられる参照メタデータ２２２と、ユーザデータ蓄積部１１２から出力されるユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０に基づいて、ユーザ嗜好を反映させたコンテンツの蓄積判定結果２１９をコンテンツ蓄積部１０２ａに対して出力する機能部である。

次に、実施の形態４の動作について説明する。
メタデータ抽出部１０１では、コンテンツ２０１のメタデータを抽出し、抽出メタデータ２０２としてコンテンツ蓄積判定部１１３に出力する。尚、抽出メタデータ２０２は全てのコンテンツに対応したメタデータであり、参照メタデータ２２２はコンテンツ蓄積部１０２ａに蓄積されたコンテンツのメタデータを指している。

コンテンツ蓄積部１０２ａは、放送波、通信網などから受信したコンテンツを蓄積するが、実施の形態４では、コンテンツ蓄積判定部１１３による蓄積判定結果２１９に基づいて、蓄積判定されたコンテンツのみを蓄積する。また、メタデータ蓄積部１０３ａは、メタデータ抽出部１０１から出力された抽出メタデータ２０２のうち、コンテンツ蓄積部１０２ａで実際に蓄積されたコンテンツに対応したコンテンツに対応したメタデータのみを、コンテンツ蓄積部１０２ａから出力される蓄積結果２２１に基づいて蓄積する。

また、ユーザデータ蓄積部１１２では、ユーザ指示２２０に含まれるユーザによるコンテンツの蓄積指示やコンテンツの再生指示に基づいて、ユーザ嗜好データを蓄積し、コンテンツ蓄積判定部１１３に対して、ユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０を出力する。コンテンツ蓄積判定部１１３では、ユーザデータ蓄積部１１２から与えられるユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０とメタデータ蓄積部１０３ａから与えられる参照メタデータ２２２に基づいて、ユーザの嗜好を反映させたコンテンツのみを蓄積するよう蓄積判定結果２１９をコンテンツ蓄積部１０２ａに出力する。即ち、現在受信しているコンテンツ２０１がユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０によるユーザ嗜好と一致し、かつ、参照メタデータ２２２に類似しているか否かによって蓄積判定を行う。コンテンツ蓄積部１０２ａは、コンテンツ蓄積判定部１１３から出力された蓄積判定結果２１９に基づいて、コンテンツ２０１のうち、ユーザの嗜好にあったコンテンツのみを自動蓄積する。

ここで、コンテンツ蓄積部１０２ａにおけるコンテンツの蓄積初期の段階では、ユーザの嗜好もほとんど学習されていないため、メタデータ蓄積部１０３ａに蓄積されるメタデータは必ずしもユーザの嗜好が反映されたものではない。その後、ユーザ指示２２０に基づいてユーザデータ蓄積部１１２でユーザ嗜好が学習され、その学習結果が蓄積される。その結果、メタデータ蓄積部１０３ａから与えられる参照メタデータ２２２のうち、よりユーザの嗜好に合致したメタデータのみが選択され、このメタデータに対応したコンテンツが蓄積されるよう蓄積判定結果２１９が出力される。

また、ユーザ指示２２０により、コンテンツ蓄積部１０２ａに蓄積されたコンテンツであっても、その後ユーザがほとんど視聴しないような場合、このようなコンテンツに対応したユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）２１０は出力されないため、蓄積を続けていくことにより、よりユーザの嗜好が反映されたコンテンツのみがコンテンツ蓄積部１０２ａに蓄積されるようになる。一方、これまでユーザが関心を持たなかった新たな分野のコンテンツを蓄積、再生するようになった場合（このようなコンテンツの蓄積、再生へのユーザ指示２２０がなされた場合）、このようなコンテンツに対応したメタデータがメタデータ蓄積部１０３ａに蓄積され、また、ユーザデータ蓄積部１１２でそのユーザ嗜好が学習されていくにつれて、このようなユーザの嗜好が反映されたコンテンツがコンテンツ蓄積部１０２ａに蓄積されるようになる。

例えば、従来は、ユーザによるキーワードによる蓄積が中心であり、「野球」というキーワードを指定した場合、コンテンツ蓄積部１０２ａには、野球コンテンツが大量に蓄積されるのみであった。これに対し、実施の形態４では、ユーザはある特定のチームの試合を中心に視聴している場合など、ユーザ嗜好を活用することで、以後は他のチームの試合の蓄積を行わない、といったコンテンツの蓄積を行うことができる。更に、顔情報などのメタデータを活用することで特定の選手の出場シーンなどに絞り込むことも可能である。

このように、実施の形態４では、ユーザ嗜好に合致したコンテンツ蓄積が可能となり、蓄積容量の削減が可能になる。
尚、実施の形態４では、メタデータが類似しており、かつユーザ嗜好が合致する場合を蓄積対象とした。しかし、全てのコンテンツを蓄積しておき、コンテンツ蓄積容量が足りなくなった場合の優先的な削除対象を絞り込むのに利用してもよい。あるいは、コンテンツを蓄積する際に、可変ビットレート方式を採用し、割り振るビット量を決定するのに利用してもよい。即ち、ユーザの嗜好に合わせてビットを割り振って圧縮、蓄積するようにしてもよい。

以上のように、実施の形態４のコンテンツ蓄積システムによれば、コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、蓄積されたコンテンツに対応したメタデータを参照メタデータとして出力するメタデータ蓄積部と、ユーザの嗜好を反映したメタデータを示すユーザ嗜好データを蓄積するユーザデータ蓄積部と、メタデータ抽出部で抽出されたメタデータに対して、ユーザ嗜好データのメタデータに一致し、かつ、参照メタデータに一致または類似するメタデータを求め、メタデータに対応したコンテンツを蓄積対象とする蓄積判定結果を出力するコンテンツ蓄積判定部と、蓄積判定結果に基づいてコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部とを備えたので、ユーザの嗜好が反映されたコンテンツの蓄積を行うことができると共に、蓄積するコンテンツを削減することが可能となる。

実施の形態５．
図６は、実施の形態５のコンテンツ蓄積システムのブロック図である。
図示のコンテンツ蓄積システムは、メタデータ抽出部１０１、コンテンツ蓄積部１０２ａ、メタデータ蓄積部１０３ａ、コンテンツ蓄積判定部１１３ａ、メタデータユーザインタフェース（メタデータＵＩ）部１１４からなる。ここで、メタデータ抽出部１０１、コンテンツ蓄積部１０２ａ及びメタデータ蓄積部１０３ａは、実施の形態４と同様の構成であるため、ここでの説明は省略する。コンテンツ蓄積判定部１１３ａは、メタデータユーザインタフェース部１１４から出力される蓄積対象メタデータ２２３に基づいてコンテンツの蓄積判定を行い、蓄積判定結果２１９を出力するよう構成されている。即ち、現在受信されているコンテンツ２０１の抽出メタデータ２０２のうち、蓄積対象メタデータ２２３に一致したメタデータに対応したコンテンツのみを蓄積するようコンテンツ蓄積部１０２ａに指示する機能を有している。

メタデータユーザインタフェース部１１４は、メタデータ蓄積部１０３ａから出力される参照メタデータ２２２をユーザに対して提示し、これによるユーザ指示２２０を受け付け、ユーザ指示２２０で選択されたメタデータを蓄積対象メタデータ２２３としてコンテンツ蓄積判定部１１３ａに出力するよう構成されている。

次に、実施の形態５の動作について説明する。
メタデータ抽出部１０１では、コンテンツ２０１のメタデータを抽出し、抽出メタデータ２０２としてコンテンツ蓄積判定部１１３ａに出力する。コンテンツ蓄積部１０２ａは、コンテンツ蓄積判定部１１３ａから出力される蓄積判定結果２１９に基づいて、放送波、通信網などから受信したコンテンツを蓄積する。また、メタデータ蓄積部１０３ａは、メタデータ抽出部１０１から出力された抽出メタデータ２０２のうち、コンテンツ蓄積部１０２ａで実際に蓄積されたコンテンツに対応したコンテンツに対応したメタデータのみを、コンテンツ蓄積部１０２ａから出力される蓄積結果２２１に基づいて蓄積する。

メタデータユーザインタフェース部１１４は、メタデータ蓄積部１０３ａから出力される参照メタデータ２２２をユーザに対して提示し、ユーザからの選択指示を示すユーザ指示２２０を受け取って、蓄積対象メタデータ２２３を出力する。即ち、蓄積対象メタデータ２２３は、参照メタデータ２２２のうち、ユーザによって蓄積対象として指定されたメタデータである。尚、メタデータユーザインタフェース部１１４において、ユーザは複数のメタデータを選択できるものとする。

コンテンツ蓄積判定部１１３ａは、蓄積対象メタデータ２２３に基づいて、現在受信されているコンテンツ２０１の抽出メタデータ２０２のうち、蓄積対象メタデータ２２３と全部または一部が合致するメタデータのコンテンツのみ蓄積対象とするよう蓄積判定結果２１９をコンテンツ蓄積部１０２ａに出力する。これにより、コンテンツ蓄積部１０２ａは、コンテンツ蓄積判定部１１３ａから出力された蓄積判定結果２１９に基づいて、コンテンツ２０１のうち、ユーザの嗜好にあったコンテンツのみを自動蓄積する。

例えば、ユーザが光学ディスクに蓄積されている映画コンテンツを再生中に、特定の俳優を気に入り、他の出演作品を視聴したいとする。このとき、メタデータユーザインタフェース部１１４で、その俳優の顔情報をメタデータとして蓄積対象に指定すれば、以後、コンテンツ蓄積判定部１１３ａでは、類似の顔が映っているコンテンツを蓄積対象とする蓄積判定結果２１９をコンテンツ蓄積部１０２ａに対して出力する。

また、これまでユーザが関心を示さなかった新たな分野のコンテンツを蓄積、再生するようになった場合（このようなコンテンツの蓄積、再生へのユーザ指示２２０がなされた場合）、始めはこのようなコンテンツに対応したメタデータはメタデータ蓄積部１０３ａには蓄積されていないが、コンテンツ蓄積部１０２ａに対してユーザ指示２２０が与えられるにつれて、このようなコンテンツに対応したメタデータがメタデータ蓄積部１０３ａに蓄積される。そして、メタデータユーザインタフェース部１１４において、このようなコンテンツのメタデータをユーザが選択することにより、新たなユーザ嗜好が反映されたコンテンツが蓄積されるようになる。

以上のように、実施の形態５のコンテンツ蓄積システムによれば、コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、蓄積されたコンテンツに対応したメタデータを参照メタデータとして出力するメタデータ蓄積部と、参照メタデータに対するユーザの選択を受け付け、選択結果のメタデータを示す蓄積対象メタデータ情報を出力するメタデータユーザインタフェース部と、メタデータ抽出部で抽出されたメタデータに対して、蓄積対象メタデータ情報のメタデータに一致または類似するメタデータを求め、このメタデータに対応したコンテンツを蓄積対象とする蓄積判定結果を出力するコンテンツ蓄積判定部と、蓄積判定結果に基づいてコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部とを備えたので、ユーザの嗜好が反映されたコンテンツの蓄積を行うことができる共に、ユーザは簡単に蓄積対象とするコンテンツを増やすことが可能となり、利便性を向上させることができる。

また、実施の形態４と実施の形態５のコンテンツ蓄積システムによれば、コンテンツ蓄積部は、ユーザによるコンテンツ蓄積への指示を受けた場合、コンテンツを蓄積するようにしたので、これまでユーザが関心を示さなかった新たな分野のコンテンツを蓄積するようになった場合でも、このようなユーザ嗜好を反映させたコンテンツの蓄積を行うことができる。

この発明の実施の形態１によるコンテンツ再生システムを示す構成図である。 この発明の実施の形態１によるコンテンツ再生システムの動作を示す説明図である。 この発明の実施の形態２によるコンテンツ再生システムを示す構成図である。 この発明の実施の形態３によるコンテンツ再生システムを示す構成図である。 この発明の実施の形態４によるコンテンツ蓄積システムを示す構成図である。 この発明の実施の形態５によるコンテンツ蓄積システムを示す構成図である。

符号の説明

１０１ メタデータ抽出部、１０２，１０２ａ コンテンツ蓄積部、１０３，１０３ａ メタデータ蓄積部、１０４，１１４ メタデータユーザインタフェース部、１０５，１０８，１１１ 特殊再生実行部、１０６ ユーザ嗜好学習部、１０７ 嗜好データ蓄積部、１０９ 嗜好データ作成・更新部、１１０ メタデータ検索部、１１２ ユーザデータ蓄積部、１１３，１１３ａ コンテンツ蓄積判定部、２０１ コンテンツ、２０２ メタデータ、２０３，２２０ ユーザ指示、２０４ 特殊再生情報、２０５ 特殊再生信号、２０６ 時間情報、２０７ 履歴情報、２０８ ユーザ嗜好データ（ａ）、２０９ ユーザ嗜好データ（ｂ）、２１０ ユーザ嗜好データ（ａ）・（ｂ）、２１１ ユーザへの提案、２１２ ユーザからの特殊再生指示、２１３，２１８ コンテンツ特殊再生信号、２１４ 検索キー、２１５ 検索結果、２１６ 検索結果表示信号、２１７ ユーザからの特殊再生指示、２１９ 蓄積判定結果、２２１ 蓄積結果、２２２ 参照メタデータ、２２３ 蓄積対象メタデータ。

Claims (10)

1. コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、
   抽出されたメタデータの中からメタデータの選択入力を受け付け、当該選択されたメタデータに基づいて特殊再生情報を出力するメタデータユーザインタフェース部と、
   前記特殊再生情報に基づいて、選択されたメタデータに対応したコンテンツを再生する特殊再生実行部とを備えたコンテンツ再生システム。
2. コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、
   前記メタデータ抽出部で抽出されたメタデータのうち、ユーザの操作に基づき、当該ユーザの嗜好を反映したメタデータをユーザ嗜好データとして求めるユーザ嗜好学習手段と、
   前記ユーザ嗜好データを用い、当該ユーザ嗜好データのメタデータに対応したコンテンツを再生する特殊再生実行部とを備えたコンテンツ再生システム。
3. コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、
   前記メタデータ抽出部で抽出されたメタデータのうち、ユーザの操作に基づき、当該ユーザの嗜好を反映したメタデータをユーザ嗜好データとして求めるユーザ嗜好学習手段と、
   前記メタデータ抽出部で抽出されたメタデータから、与えられた検索キーに対応したメタデータを検索すると共に、当該検索されたメタデータを前記ユーザ嗜好データで示されるユーザ嗜好に基づいて並べ替え、当該並べ替えたメタデータを検索結果として出力するメタデータ検索部と、
   前記検索結果に基づいてコンテンツを再生する特殊再生実行部とを備えたコンテンツ再生システム。
4. ユーザ嗜好学習手段は、コンテンツの再生を早送りした箇所を利用してユーザ嗜好データを求めることを特徴とする請求項２または請求項３記載のコンテンツ再生システム。
5. ユーザ嗜好学習手段は、コンテンツの再生をスキップした箇所を利用してユーザ嗜好データを求めることを特徴とする請求項２または請求項３記載のコンテンツ再生システム。
6. ユーザ嗜好学習手段は、コンテンツの再生を繰り返し行った箇所を利用してユーザ嗜好データを求めることを特徴とする請求項２または請求項３記載のコンテンツ再生システム。
7. コンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部を備え、特殊再生実行部は、当該コンテンツ蓄積部に蓄積されたコンテンツに基づいて特殊再生を実行することを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載のコンテンツ再生システム。
8. コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、
   蓄積されたコンテンツに対応したメタデータを参照メタデータとして出力するメタデータ蓄積部と、
   ユーザの嗜好を反映したメタデータを示すユーザ嗜好データを蓄積するユーザデータ蓄積部と、
   前記メタデータ抽出部で抽出されたメタデータに対して、前記ユーザ嗜好データのメタデータに一致し、かつ、前記参照メタデータに一致または類似するメタデータを求め、当該メタデータに対応したコンテンツを蓄積対象とする蓄積判定結果を出力するコンテンツ蓄積判定部と、
   前記蓄積判定結果に基づいてコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部とを備えたコンテンツ蓄積システム。
9. コンテンツのメタデータを抽出するメタデータ抽出部と、
   蓄積されたコンテンツに対応したメタデータを参照メタデータとして出力するメタデータ蓄積部と、
   前記参照メタデータに対するユーザの選択を受け付け、選択結果のメタデータを示す蓄積対象メタデータ情報を出力するメタデータユーザインタフェース部と、
   前記メタデータ抽出部で抽出されたメタデータに対して、前記蓄積対象メタデータ情報のメタデータに一致または類似するメタデータを求め、当該メタデータに対応したコンテンツを蓄積対象とする蓄積判定結果を出力するコンテンツ蓄積判定部と、
   前記蓄積判定結果に基づいてコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積部とを備えたコンテンツ蓄積システム。
10. コンテンツ蓄積部は、ユーザによるコンテンツ蓄積への指示を受けた場合、当該コンテンツを蓄積することを特徴とする請求項８または請求項９記載のコンテンツ蓄積システム。

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