JP4138007B2 - Dc及び動き符号を用いたmpeg圧縮列のビデオ検索 - Google Patents

Dc及び動き符号を用いたmpeg圧縮列のビデオ検索 Download PDF

Info

Publication number
JP4138007B2
JP4138007B2 JP53788997A JP53788997A JP4138007B2 JP 4138007 B2 JP4138007 B2 JP 4138007B2 JP 53788997 A JP53788997 A JP 53788997A JP 53788997 A JP53788997 A JP 53788997A JP 4138007 B2 JP4138007 B2 JP 4138007B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
video
video clip
code
frame
database
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP53788997A
Other languages
English (en)
Other versions
JPH11509025A (ja
Inventor
ネヴェンカ ディミトルヴァ
モハメド エス アブデル−モッタレブ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Philips Electronics NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Philips Electronics NV filed Critical Philips Electronics NV
Publication of JPH11509025A publication Critical patent/JPH11509025A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4138007B2 publication Critical patent/JP4138007B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/83Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/84Generation or processing of descriptive data, e.g. content descriptors
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73Querying
    • G06F16/732Query formulation
    • G06F16/7328Query by example, e.g. a complete video frame or video sequence
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/783Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/7847Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using low-level visual features of the video content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/46Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/48Matching video sequences
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99933Query processing, i.e. searching
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99941Database schema or data structure
    • Y10S707/99944Object-oriented database structure
    • Y10S707/99945Object-oriented database structure processing
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99941Database schema or data structure
    • Y10S707/99948Application of database or data structure, e.g. distributed, multimedia, or image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

発明の背景
本発明は、MPEG(Moving Picture Experts Group:カラー動画像圧縮符号化方式標準化団体)符号化規格またはJPEG(Joint Photographic Experts Group:カラー静止画圧縮符号化方式標準化団体)符号化規格を用いて符号化したビデオ画像の記憶、及び多大なディジタル・ビデオ・アーカイブ(書庫)からの検索に関するものであり、特に、DC(直流)係数及び動きベクトルに基づく、MPEGまたはモーション(動き)JPEG圧縮ビデオからのビデオ符号列の抽出、及び抽出した符号に基づくビデオの探索及び検索に関するものである。
MPEGビデオ圧縮規格は、Philip E. Mattison, John Wiley and Sonsによる″Practical Digital Video With Programming Examples In C″、1994年、第11章、373〜393ページ、及び、Didier Le Gallによる″Mpeg:A Video Compression Standard for Multi-Media Applications″、Communications of the ACM誌、1991年4月、第34巻、No. 4、47〜58ページに記載されており、そしてJPEGビデオ圧縮規格は、Gregory K. Wallaceによる″The JPEG Still Picture Compression Standard″、Communications of the ACM誌、1991年4月、第34巻、No. 4、31〜44ページに記載されている。
本発明はモーションJPEG規格を用いて符号化したビデオ映像にも適用可能であるが、本明細書では、MPEG規格を用いて符号化したビデオ画像を参照しながら説明する。
MPEGは、情報処理産業で使用する動画像をディジタル符号化するために用いる。この規格によれば、ビデオ映像をCD−ROM、磁気記憶装置、及びランダムアクセスメモリ(RAM及びROM)に記憶することができる。MPEG規格は、ビデオ画像を、ISDN、広域ネットワーク、ローカルエリア・ネットワーク(構内情報通信網)、インターネット(登録商標)、イントラネット(登録商標)のようなネットワークを通して伝送することができる。
ビデオクリップ(ビデオ画像の切抜き)またはビデオ流(ビデオストリーム)は、任意数のビデオフレームまたはビデオ画像の列である。ビデオクリップの例は、テレビジョンのニュース番組から切抜いた複数画像である。MPEGビデオとして、あるいはMPEGシステム層符号化を用いて符号化したMPEGビデオクリップは、本発明によって符号を抽出することができる。
MPEG規格では、色の表現はYCrCbであり、これは輝度とクロミナンスを分離する色方式である。Yは色の輝度成分であり、CrCbは色の2つのクロミナンス成分である。輝度の4画素毎に、Crの1画素とCbの1画素が存在する。MPEG規格では、クロミナンス情報は、水平及び垂直方向共に、輝度のサンプリングレート(サンプリング周波数)の半分のサンプリングレートでサブサンプリング(副標本化)して、2×2の輝度画素ブロック毎に、1つのCr値と1つのCb値とが与えられる。クロミナンス画素及び輝度画素は、8×8画素の画素ブロック(またはブロック)に編成する。画素ブロックは、離散コサイン変換(DCT:Discrete Cosine Transform)操作を用いて周波数領域に変換して、画素ブロックに対応するDC(直流)成分及びAC(交流)成分が生成される。
MPEG規格では、列中の画像を、Iフレーム、Pフレーム、Bフレーム、またはDフレームの4種類で表現する。各画像を複数のスライスに分割して、1つのスライスは1つ以上のマクロブロックから成る。スライスは通常、マクロブロックが連続したものである。
マクロブロックは、8×8画素の輝度画素ブロックが4ブロックと、8×8画素のクロミナンス画素ブロックが、前記2つのクロミナンス(クロマ(彩度))成分の各々について1ブロックずつから成る。従って、マクロブロックは、8×8画素の輝度画素ブロック4個と、前記2つのクロミナンス係数毎に8×8画素のブロック1個に対するDCT係数から成る。あるいはまた、BフレームまたはPフレームのみについては、前方向動きベクトルまたは後方向動きベクトルを用いてマクロブロックを符号化することができる。フレームの前方向動きベクトルは前のフレームに対する動きに基づくものであり、フレームの後方向動きベクトルは後続フレームに対する動きに基づくものである。
1つの画像のビデオクリップ内では、DC係数の値は前のDC係数との相対値を符号化して、即ち輝度についてのDC値は他の輝度値との相対値を符号化し、クロミナンスについてのDC値は他のクロミナンス値との相対値を符号化する。
MPEG規格は、MPEG−ビデオ、MPEG−オーデイオ、及びMPEGシステム層符号化(MPEG−ビデオ、MPEG−オーデイオ、及びこれら2つが相互作用する方法に関する情報を含む)から成り、費用効果的な方法で動画ビデオを取り扱う。
ビデオクリップの効率的な記憶、検索、取扱い、及び伝送が可能な、大量のビデオ・アーカイブを構築することは、ビデオ分析、内容認識、ビデオの注記、及びブラウジング(閲覧)のような種々の技術を必要とする。使用者にとって最重要な能力は、ビデオクリップの内容に基づく効率的な検索である。内容に基づく検索を行う既存の方法は、主に、キーフレームの抽出あるいはテキスト(文字列)の注記を頼りにする。
テキストを頼りにするビデオ・ブラウジング・システムは、キーワードの注記によってビデオ列を検索する。通常は別個に記憶されているテキスト注記は、全文検索法あるいは自然言語処理法を用いて索引付けすることができる。
キーフレームを用いてビデオ列を表現するブラウジング・システムは、ショット(撮影画面)の境界を検出して、特定フレームをキーフレームとして選定するという思想に頼る。ショットとは、物語の一部を担う、複数連続するビデオフレームである。最近の映画は1000以上のカット(カットとはショット間の変化)を含み、1つの映画当たり数千フレームを処理する知能的(インテリジェント)なビデオ検索プログラムを必要とする。上述したブラウジング・システムでは、利用者がビデオの内容を見るためには、利用者はキーフレームを下見しなければならない。
さらに、上述したブラウジング方式は、個々のキーフレーム及び動きを用いてビデオクリップを探索するので、ビデオクリップ全体を提示して問い合せる際に、キーフレームの列によってビデオクリップを表現することができない。
ブラウジングに代わる検索方法は、ビデオ列の特定フレームを表示することによるものであり、利用者が特定のビデオ列を概観して選択することを可能にする。この代案の方法は時間を要する。
発明の概要
従って、本発明の目的は、テキストによる注記に頼ることなしに、ビデオ列を検索することにある。
本発明のさらなる目的は、フレーム間の動きを考慮に入れて、代表的なフレームの符号を用いてビデオ列を検索することである。
本発明の他の目的は、DCT係数のDC成分及び動きベクトルに基づいて(本発明により抽出した符号はDC+M符号と称する)、MPEG符号化規格を用いて、ディジタル符号化したビデオクリップから符号を抽出することにある。
本発明のさらなる目的は、ビデオ映像の大量のデータベースから、ビデオクリップを迅速かつ効率的に検索することである。
本発明の他の目的は、データベースのビデオクリップの符号、及び問合せのあったビデオクリップの符号を用いて、問合せのあったビデオクリップに類似したビデオクリップを、ローカル・データベースあるいはリモート(遠隔)データベースから検索することにある。
本発明のさらに他の目的は、モーションJPEG圧縮ビデオ及びMPEG圧縮ビデオのビデオクリップのアーカイブを作成することにある。
本発明の追加的な目的は、モーションJPEG及びMPEG以外の符号化規格を用いて前以て符号化されたビデオクリップを、モーションJPEG形式またはMPEG形式のいずれかに再符号化して、この再符号化したものから符号を抽出して記憶することにある。
本発明の他の目的は、ビデオクリップによる問合せを受け付けて、類似内容のビデオクリップをデータベースから探索して、編集、放送用のニュース検索、及び著作権侵害判定の目的の、過去のビデオ映像からの検索を促進する検索方法を提供することにある。
本発明では、モーションJPEGを用いて符号化したビデオクリップをMPEGビデオ流として考え、このビデオ流では、すべてのフレームがフレーム内で符号化したフレームである(Pフレーム及びBフレームは含まず、即ち全フレームがIフレームである)。MPEG符号化規格を用いて符号化したビデオクリップでは、DC成分及び動きベクトルを慣例の方法で特定する。モーションJPEGの場合には、問合せのあるビデオクリップはJPEGフレーム列である。本発明における、モーションJPEGを用いて符号化したビデオクリップでは、上述した符号はDC色情報(DCT係数のDC成分)のみを用い、動き情報は用いない。DC色情報は慣例の方法で特定する。
さらに、ビデオクリップの符号(以下ビデオクリップ符号と称する)は、当該ビデオクリップ内の代表的なMPEGフレームから抽出した符号列(以下フレーム符号と称する)によって表現する。フレーム符号は、各フレーム内の窓(ウインドウ)の対に対応するDC成分及び動きベクトル成分から成る。従って、抽出した符号はDC+M符号と称する。DC+M符号抽出法では、各ビデオクリップをフレーム符号列によって表現し、このビデオクリップが必要とする記憶空間は、符号化したビデオ・オブジェクトまたはビデオクリップよりも小さい。このDC+M法は高速である、というのは、MPEGフレームからのDC係数及び動きベクトルは、MPEGフレームを完全に復号化することなしに抽出できるからである。ビデオクリップをMPEGフォーマットに符号化している間に、あるいはMPEG符号化したビデオクリップを少なくとも部分的に復号化している間に、これらの符号を実時間(リアルタイム)で抽出することができる。
ビデオクリップの符号が抽出した後には、ビデオ検索は、問合せのあったビデオクリップ(問合せビデオクリップ)の符号を、データベースに記憶しているビデオクリップ(データベース・ビデオクリップ)の符号と比較する。これら2つのビデオビデオクリップは、符号列として比較する。この比較は、ビデオクリップ・データベース内のビデオクリップ毎に実行し、問合せビデオクリップと各データベース・ビデオクリップとの、符号の整合性あるいは類似性の程度についての記録または得点を保持する。この類似性は、これら2つのビデオクリップの符号間のハミング距離尺度に基づくものである。
従って利用者は、上記得点に応じて、いずれの、あるいはすべてのビデオクリップを視聴すべきかを選択することができる。符号列内の符号の順序は、ビデオクリップ内のフレームの順序に基づいている。符号の順序は、本発明においてビデオの時間的性質を表わす根拠として用いる。
本発明のこれら及び他の目的、及び本発明の利点は、以下に図面を参照して詳細に説明する構成及び動作より明らかになり、図面を通して、同一部分は同一番号で参照する。
好適実施例の説明
本発明には、次の2つの主要点が存在する:
(1)アーカイブ化及び符号の抽出
(2)符号を用いたビデオクリップの検索。
アーカイブ化及び符号抽出とは、ビデオクリップの符号を抽出して、ビデオ列から抽出した符号をデータベースに記憶することを称する。検索とは、問合せビデオクリップ(これは、このビデオクリップに類似した他のビデオクリップを識別するように利用者が指定したビデオクリップのことである)から符号を抽出し、そして、この問合せビデオクリップの符号を、データベースからのビデオクリップを表現する符号と比較することを称する。
符号を抽出すべきビデオクリップは、少なくともその一部をMPEGまたはモーションJPEG規格を用いて符号化したものでなければならない。こうした符号化は、(ビデオクリップがMPEG符号化さている場合には、)量子化、ランレングス符号化、及びハフマン符号化なしに、少なくともDC係数及び動きベクトルを有するレベルまで行わなければならない。これに加えて、ビデオクリップは、少なくとも部分的に復号化しなければならず、このことは、ビデオクリップをハフマン復号化、ランレングス復号化、及び逆量子化しなければならず、そして、(ビデオクリップがMPEG符号化されていれば)ビデオクリップがDCT係数及び動きベクトルを持っていなければならない、ということを意味する。動きベクトルは、少なくとも部分的にMPEG符号化規格を用いて符号化または復号化したビデオクリップ内のみに存在する。少なくとも部分的にモーションJPEG符号化規格を用いて符号化または復号化したビデオクリップについては、動きベクトルが存在しない。
図1に、ビデオクリップから代表フレームの符号を抽出する概要のフローチャートを示し、図1を参照しながら説明する。まず、窓(ウインドウ)対の位置及び大きさを選択して入力し、これらの位置及び大きさは、データベースに記憶しているすべてのビデオクリップの符号列について一定である(ステップ100)。これらの窓対を各フレーム内に配置する正確な位置は予め定められており、符号を抽出中のビデオクリップ内のフレーム毎に固定の位置である。
次に、ビデオクリップを受信して、このビデオクリップの始点及び終点を特定する(ステップ101)。そして、このビデオクリップが、少なくとも部分的にMPEGまたはモーションJPEGの符号化規格を用いて符号化されているか、全く符号化されていないか、あるいは他の符号化規格を用いて符号化されているかを判定する(ステップ102)。このビデオクリップが、全く符号化されていないか、あるいは非MPEG符号化規格を用いて復号化されている場合には、このビデオクリップを、少なくとも部分的にMPEG規格を用いて符号化する(ステップ104)。
次に、符号を抽出すべきフレームを特定する(ステップ103)。符号は必ずしもすべてのフレームから抽出しない。
そして、符号を抽出すべきフレームを一旦特定すると、これらの選択したフレームについて、前記選択した窓位置におけるDC係数及び動きベクトルを抽出する(ステップ105)。
次に、前記窓対の2つの窓どうしを比べた、DC係数値の定性的な差に対応するビット、及び動きベクトル(DC+M符号)の定性的な差を表わすビットを特定する(ステップ106)。そして、フレーム内の窓対毎に、先行するDC+M符号の各々を連結することによって、フレームの符号を形成する(ステップ107)。そして、ビデオクリップの符号(ビデオクリップ符号)を、代表フレームの符号の列によって表現する(ステップ108)。
ビデオクリップの符号を一旦抽出すると、この符号を、他のビデオクリップの符号を含むデータベースに記憶する。フレーム内に窓を配置する位置によっては、特定のビデオクリップから複数の符号が抽出され得る。従って、符号データベースは複数存在することがあり、各データベース内では、同じ位置及び位置関係に配置した窓対についての符号を記憶する。
問合せ(のあった)ビデオクリップの符号を抽出した後に、前述の方法で得られた符号を記憶しているデータベースを探索して、問合せビデオクリップの符号にもとづいて、この問合せビデオクリップに類似したビデオクリップの位置を特定する。この探索方法を調整して、類似の程度に応じて、ビデオクリップの位置を特定して検索することができる。
図2に、問合せビデオクリップの符号と他のビデオクリップの符号との整合の判定の概要をフローチャートで示す。
まず、問合せビデオクリップを特定して、少なくとも部分的にMPEG符号化規格を用いて符号化する(ステップ201)。問合せビデオクリップの符号は、図1のプロセスに従って抽出する。
次に、データベース(の)・ビデオクリップに対応する符号を選択して、問合せビデオクリップの符号と比較する(ステップ202)。従って、ローカル・データベースに記憶されているいずれの代表フレームの符号も、比較用に選択される最初の符号となり得る。
そして、変数minscore(最小得点)を、フレーム符号の長さ+1の値に初期化する(ステップ203)。本発明の好適な実施例では、フレーム符号の長さが128であり;従って、変数minscoreの値は129に初期化して、この値は、問合せビデオクリップから抽出した符号列とデータベース・ビデオクリップから抽出した符号列との間の合計ハミング距離尺度が取り得る最大限の値よりも大きい。以下のステップ208で説明するように、変数minscoreには、問合せビデオクリップ符号列と、所定のデータベースについて計算したデータベース・ビデオクリップ符号列との間の最小総合ハミング距離尺度の値を格納する。
次に、問合せビデオクリップからの代表フレーム符号と、問合せビデオクリップと比較しようとするビデオクリップからの代表フレーム符号との間のハミング距離尺度の合計を格納する変数を初期化する(ステップ204)。また、問合せビデオクリップのフレーム符号とデータベース・ビデオクリップのフレーム符号とを比較した回数を数える変数も初期化する(ステップ204)。
そして、代表フレームのフレーム符号である問合せビデオクリップ符号からの参加は、データベース・ビデオクリップ符号からの参加に対応して配置される。かかる参加は、代表的フレームのフレーム符号となる。さらに、各ビデオクリップからの参加の列は、まとめて、ビデオクリップに対する符号列と呼ばれる。
問合せビデオクリップ符号からの最初の参加は、データベース・ビデオクリップ符号からの最初の参加に対応して配置される。さらに、問合せビデオクリップ符号とデータベース・ビデオクリップ符号とのそれぞれからの参加は互いに対応して配置される。符号列内のフレーム符号の位置は、フレーム符号が抽出されるビデオクリップ内のフレームの位置とは、必ずしも同じではない。
ステップ206では、問合せビデオクリップ符号列内の任意のフレーム符号と問合せビデオクリップ列からの任意のフレーム符号に対応するデータベース・ビデオクリップ符号列内の3個までのフレーム符号との間で比較が行なわれる。ビデオクリップにおける前方向と後方向とのいずれかでの、問合せビデオクリップ符号列とデータベース・ビデオクリップ符号列との参加相互間の食い違いもしくはずれを考慮して、(任意数のうち)1フレームの距離が比較の際に許されるのが好適である。前方向もしくは後方向における1フレームより大きい距離が選択された場合には、問合せビデオクリップ・フレーム符号が3個以上のフレーム符号と比較されることもあり得る。
ステップ207では、問合せビデオクリップの符号から、データベース・ビデオクリップ内の対応するフレームの符号までのハミングによる距離尺度が、ステップ204〜210の現下の繰返しによって決定される。この距離変数は、従って、行なわれる比較の回数に伴って更新される。ずれ毎に、比較されるフレーム相互間の全ハミング距離尺度の「得点」が1回記録される。
従って、ステップ208では、「得点」の値が最小得点の値より低い場合に、「得点」の値が最小得点に記憶される。
データベースは、典型的には、問合せビデオクリップ符号以上の参加を含んでいる。従って、問合せビデオクリップからの符号列は、ビデオクリップ毎にフレーム群の列を保持して、データベース・ビデオクリップからの参加の各系列と比較される。これは、まず、符号列毎に最初の参加を互いに対応させて配置し、ついで、比較を行なうことによって達成される。従って、問合せビデオクリップにおけるフレーム符号の全列が一参加だけずれ、かかる比較が繰返される。このずれは、問合せビデオクリップ符号列からのフレーム符号列が、データベースにおける参加の対応する列と比較されるまで繰返される。
ステップ209では、問合せビデオクリップ符号列が、選択されたデータベース・ビデオクリップ符号に対する各データベース・ビデオ符号列と比較されているか否かが判定される。しからざる場合には、ステップ210で、問合せビデオ符号列が、データベース・ビデオ符号列に対して1参加分だけずれて、次の繰返しに対するステップ204に制御が戻される。
ステップ209では、問合せビデオ符号列が、選択されたデータベース・ビデオクリップ符号に対する各データベース符号列と比較されている場合に、ステップ211を実行する。
ステップ211では、最小得点に記憶された値が、各データベース・ビデオクリップに対応する最小得点の参加を記憶する得点表に挿入される。
データベースに記憶されたデータベース・ビデオクリップ符号列が、全て、問合せビデオクリップ符号列と比較されたか否かが、ステップ212で判定される。
しからざる場合には、ステップ213で、次のデータベース・ビデオクリップ列が選択され、ステップ203乃至212が繰返される。
データベース・ビデオクリップ符号列が全て比較されてしまうと、図2の処理が完結する。
問合せビデオクリップ符号とデータベース・ビデオクリップ符号との類似性は、かかるビデオクリップ符号相互間のハミング距離尺度を差引いた符号内のビット数として判定される。
ハミング距離が小さい場合には、2種類のビデオクリップ符号相互間の類似性は高い。従って、データベース・ビデオクリップ符号が問合せビデオクリップ符号に対する類似性にそれぞれ基づいて順位づけされる場合には、データベース・ビデオクリップ符号は、類似性の減少する順に配置される。2種類のビデオクリップ相互間の類似性が高いほど、かかる2種類のビデオクリップが外見上近接していることが示される。
他方、データベース・ビデオクリップ符号が問合せビデオクリップ符号からのハミング距離にそれぞれ基づいて順位づけされる場合には、データベース・ビデオクリップ符号は、ハミング距離の増大順に配列される。ハミング距離が小さいほど、外見上近接していることが示される。
図3に示すビデオ符号抽出・記憶系8は、サン作業場やペンチウム台パーソナル・コンピュータなどのコンピュータによって構成するのが好適である。この抽出記憶系8は、ビデオ源10、ビデオ情報検索系18及び使用者インターフェース32を含んでいる。
ビデオ源10は、種々の信号源からのビデオクリップを受取ることができる。ビデオクリップは、MPEGビデオ奉仕器12により、MPEGもしくは動きJPEGの様式ですでにディジタル符号化されている。さらに、ビデオクリップは生ビデオ源14が提供する生ビデオから提供され、MPEGもしくは動きJPEGの様式、もしくは、ネットワーク信号源16が提供するMPEG以外の様式で符号化される。
各信号源12,14及び16は、ビデオクリップを提供するが、図3には示してない他の信号源にそれぞれ対面することがある。MPEGビデオ奉仕器12に対面する代表的信号源はインターネットであり、ftp領域に沿ってユニックス作動系を駆動するコンピュータ上のftp位置、もしくは、html文書要求を待つhttp奉仕器を駆動する種々のWeb位置にビデオクリップを記憶する。
ビデオ源10は、ビデオ情報検索系18にビデオクリップを供給し、ビデオクリップがMPEGビデオサーバー12からの場合には、さらなる符号化は不必要である。
生ビデオ源14がビデオクリップを提供する場合には、符号系列が抽出される前に、MPEG符号化規格を用いてビデオクリップを圧縮しなければならない。
ビデオクリップがネットワーク源16によって提供される場合には、ビデオクリップがMPEG様式以外の様式で符号化されていることもあり、従って、符号系列の抽出が起る前に、例えばビデオブリッジにより、MPEG符号化規格を用いて部分的に再符号化されなければならない。符号化には、従来のコンピュータのハードウエア及びソフトウエアを用い得る。
ビデオ情報検索系18においては、本文・符号抽出処理20が各ビデオクリップの符号を抽出する。
そのうえに、処理20は、MPEGビデオサーバー12から受信したビデオクリップの抽出したDC+M符号を共同データベース22に記憶する。共同データベース22は、他のデータ(すなわち、ビデオクリップの符号及び他の説明的データ)を表わすデータが記憶されるので、「共同データベース」と呼ばれる。処理20は、任意のユニックス台コンピュータ、パーソナル・コンピュータ、もしくは、他の台上にソフトウエアにより設けることができる。処理20は、MPEG符号化器もしくはMPEG復号器のハードウエア装填台の一部とすることもできる。
他方、処理20が生ビデオ源14から生ビデオを受信した場合には、処理20は、従来のようにして、MPEG符号化規格を用いて生ビデオを圧縮もしくは部分器に圧縮し、圧縮したMPEGビデオクリップからDC+M符号を抽出し、さらに、抽出した符号を共同データベース22に記憶する。ネットワーク源16がビデオクリップを伝送した場合には、処理20は、ビデオクリップをMPEG様式に再符号化し、再符号化したMPEGビデオクリップからDC+M符号を抽出し、その符号を共同データベース22に記憶する。
ビデオクリップの(フレーム符号を備えた)抽出符号に沿って、本文符号抽出処理20は、対応するビデオクリップを記憶する位置、バイトで表わすビデオクリップの寸法、ビデオクリップの時間長及びビデオクリップの表題などの他の識別情報を共同データベースに記憶する。フレーム符号を抽出するフレーム群は、代表的フレームと呼ばれる。
図3では、副検索系24が、類似のビデオクリップの符号、について共同データベース22を探索するために、問合せビデオクリップから抽出した符号を用いる。副検索系24は、類似性計算処理26、順位処理28及び送達表示処理30を含んでいる。
類似性計算処理26は、問合せビデオクリップの符号と共同データベース22に記憶したビデオクリップの符号との「類似性」を判定する。順位処理28は、符号が共同データベース22に記憶されているビデオクリップの順位を判定する。これには「類似性」尺度を用いる。
送達表示処理30は、符号が共同データベース22に記憶されているビデオクリップを表示するための指針を含んでいる。ビデオクリップがインターネット上の遠隔Wed位置に記憶されている場合には、送達表示処理30は、ビデオクリップのインターネット・ノード及びリモートファイル系上の位置を追跡する。
処理26、処理28及び送達表示処理30は、それぞれ、ソフトウエア・プログラムもしくはハードウアもしくはファームウエアとすることができる。
使用者インターフェース32は先端ソフトウエアであり、使用者がビデオクリップを提出して、探索結果を表示し得るようにした、VISUALC++やVISUAL BASICのような展開キットを用いて書き表わすことができる。本発明の使用者インターフェース32の一例が図12に示されている。
符号系列の抽出はつぎのとおりである。
各フレーム符号は、MPEG符号化されたビデオクリップから抽出された符号について128ビットで表わされるのが好ましい。(動きJPEG符号化されたビデオクリップから抽出した符号については、以下に説明するように、各フレーム符号を96ビットで表わす。)しかしながら、かかるビット数は、ビデオクリップの符号に望ましい分解能もしくは感度に応じて、使用者により変えられる。そのうえに、符号は、ビデオクリップの各フレーム、ビデオクリップの他の各フレーム等に対して128ビットを含み得る。
ビデオクリップは、ビデオフレーム列、すなわち、{i0,…,in}と考えることができる。ビデオクリップは、かかるフレーム{i0,…,in}の副組によっても表わすことができる。符号を抽出するフレームである代表的なフレームは、MPEGフレーム・パターンに基づき、もしくは、光景変換から抽出したキーフレームを用いて選択することができる。各フレームは、窓対のDC係数及び動きベクトルに基づく符号を用いて表わされる。
本発明においては、ビデオクリップは、つぎのようにして索引をつけることができる。
1.DC+M符号を取出すのにIフレームを用いる。この方法は、キーフレームの抽出を必要としない。しかしながら、発生した索引は大きくなり、検索時間は長くなる。もしくは、
2.基本的にキーフレームを用いる。長い光景をもったビデオ長の場合には、この方法で処理するフレーム数が少なくなる。
DC+M符号は、局地的なDC+M符号が全体的DC+M符号となる。局地的DC+M符号は、フレーム符号とも呼ばれ、特殊なフレーム及び近傍のフレーム群から、その特殊なフレームが属するフレーム群の前後の関係の増大を考慮することなく取出した符号である。
局地的DC+M符号及び全体的DC+M符号については、フレーム符号のDC成分が同様にして抽出される。しかしながら、符号の動きビット群が、局地的DC+M符号と全体的DC+M符号との間で相違している。動きビット群は、フレームに組合わされた動きベクトルが零であるか、非零であるかを表わす。代表的フレームの局地的DC+M符号については、これは、代表的フレームとその代表的フレームを直接に取囲むフレーム群との間の動きに適用される。しかしながら、代表的フレームの全体的DC+M符号については、動きビット群は、代表的フレームとその代表的フレームから数フレーム離れたフレーム群との間の動きについて、動きベクトルが零であるか、非零であるかを示す。動き符号は、典型的には、局地的DC+M符号内の窓対毎の2ビットによって表わされる。
また、キーフレーム位置は、符号を抽出するための代表的フレームとして用い得る。符号の発生は、キーフレームの位置に懸っている。
1.キーフレームがIフレームであれば、DC係数は、そのIフレームから取られるとともに、余分の処理を要せずに、引続くBもしくはPのフレームからの対応する動きベクトルからも取られる。
2.キーフレームがBフレームであれば、記述フレームはDCT係数を得るものと考えられる。DC係数は、先行するIもしくはPフレーム、あるいは、将来のIもしくはPフレームにおけるそれぞれのマクロブロックから抽出される。現下のフレームにおける動きベクトルは動きベクトルを取出すのに用いられる。さらに、
3.Pフレームについては符号抽出処理が1フレーム先行する。先行フレーム内の輝度ブロック及び色度ブロックの多くは、内部符号化され(すなわち、ブロック群が含まれるマクロブロックに関する全情報がそこに含まれていて、動きベクトルを用いることなく、DCT係数のみによって表わされ)、DC係数の抽出を単純化する。DC係数を抽出するには、先行基準フレーム(IフレームもしくはPフレームとなる)のそれぞれのマクロブロックからのDC係数が設定される。フレーム符号の動きビット群を得るには、Bフレームからの動きベクトルが用いられる。次のフレームがIフレームであれば、最近の将来のBもしくはPフレームからの動きベクトルが動き符号に対して用いられる。従って、キーフレームがPフレームであれば、フレーム符号は、DC係数及び上述のフレーム群に組合わせた動きベクトルから抽出される。
キーフレームの位置が予め知られていない場合には、符号抽出にはビデオクリップ内のIフレームを用いることになる。
全体的DC+M符号は、フレーム符号とも呼ばれ、MPEG規格で符号化されたビデオ場面内もしくはフレームパターン内の一連のフレーム群について、フレームから抽出される。全体的DC+M符号については、符号のDC成分が、以下に詳述するように、局地的DC+M符号の場合と同様にして抽出される。符号の動き部分は、次のIフレームに達するまで、もしくは、ビデオクリップ内の多数のフレーム群の副組に亘って窓対に対応するマクロブロックを追跡することによって決定される。ついで、窓対の相対的動きに対する質的説明が計算される。この場合、動き符号は、窓対毎の2ビットより長くなり得る。動き符号は、ビデオクリップ内の多数のフレーム群の副組に亘って窓対の各窓相互間の関係を反映している。
本発明における符号は、図4に示すように、窓対相互間の関係から取出される。各映像フレーム40について、各窓対が符号の一部にそれぞれ対応する多数の窓対が選択される。従って、窓対の個数が符号の長さを決定する。画像フレーム内の多数のマクロブロックを覆う領域である1マクロブロックに窓対の各窓が対応している。
MPEGフレーム内のマクロブロックは、図5に示すように、16×16画素の領域に対応している。色度及び輝度の各標本は、8×8画素のブロックに構成されている。マクロブロックは、輝度画素群の8×8ブロック4個と2種類の色度(もしくは色)成分の8×8ブロックのそれぞれ1個とを、図5に示すように含んでいる。
窓対の符号は、つぎのようにして取出すことができる。
(a)(動きJPEGを用いて符号化した場合のように)
Iフレームのみを含むビデオ系列について:各Iフレームにつき、64ビットが輝度平面から取出され、16ビットの2組が2色度平面のそれぞれから取出され、DC成分については合計96ビットが取出される。動きベクトルからの寄与は存在しない(排他的に動きJPEGによって符号化されたビデオクリップを用いた場合の引続く整合に対しては、かかる96ビットのみが用いられる)。
(b)(MPEGを用いたビデオ系列に対するように)I,B及びPの各フレームを含むビデオ系列について:(キーとも呼ばれる)128ビットの符号が取出され、そのうち、96ビットがDC係数から取出され、32ビットがMPEGデータ流で利用し得る動き情報から取出される。引続く整合に対しては、I,B及びPの各フレームから抽出された符号を用いて、前述の128ビット全体が用いられる。
図6に示すように、フレーム40は、w1とw1′,w2とw2′及びw3とw3′の窓対の3例を含んでいる。窓対の位置は、あからじめ選択されているが、符号群の全共同データベース22及び問合せビデオクリップの符号に対しては固定されている。従って、単一のビデオクリップは、複合共同データベース22に記憶された複合符号を有することができる。例えば、一つの共同データベース22に記憶され、フレーム群の真中に集中している一組の符号群が望ましい場合には、整合用窓は、それ相応に選定される。他方、他の共同データベース22に記憶された符号群が背景領域に相当するように意図されている場合には、窓の位置がそれ相応に選定される。この実施例では、フレーム毎に16対の窓が存在する。
図4に示したフレーム40内の窓対w1とw1′,w2とw2′及びw3とw3′の各組から符号42が抽出される。図4では、符号42が、窓対w1とw1′に対応する符号からの窓符号Sw1、窓対w2とw2′に対応する符号からの窓符号Sw2及び窓対w3とw3′に対応する符号からの窓符号Sw3を含んでいる。
つぎのものは、前述した窓対のそれぞれに対する窓符号がどのように決定されるかの一例である。図6における各窓もしくはマクロブロックについて、図5における輝度ブロック及び2色度ブロックのそれぞれに対するDC係数が抽出される。図5では、輝度平面内の4ブロック及び色度平面内の2ブロックが符号抽出に用いられる。輝度ブロック及び色度ブロックのDC成分は、従来のようにして決定される。
一例として窓対w1とw1′を用いると、図6に示すように、窓対の各窓は6DC係数(DCi)を有している。好適な実施例では、6符号ビットS1乃至S6が、つぎの式に基づいて各窓対につき抽出される。
Si=1 |DCi−DCi′|<=閾値(1)
Si=0 |DCi−DCi′|>閾値(2)
図6に示した各窓対に対して組合わされた6DC成分の抽出の結果、図4に示した符号42となる。符号42は、窓対w1とw1′,w2とw2′及びw3とw3′に対応する符号Sw1,Sw2,Sw3のそれぞれに対する6ビットを含んでいる。そのうえに、符号が抽出されつつあるビデオクリップがMPEG規格を用いて符号化されている場合には、(図4に示されていない)動きビットも符号42に寄与する。
好適な実施例では、上述した式(1)及び(2)に基づく上述したDC係数の対を用いて符号S1のビットが計算される。しかしながら、この符号は、MPEG符号化されたビデオクリップのDCT係数の他の係数を用い、例えば、DC成分をAC成分に加えて、任意の数で割ることによっても計算することができる。
コンピュータが2値数を2nの群に最も効率よく記憶し、無符号の整数が、典型的には、多数のC語編集器などの多数のソフトウエア編集器内の32ビットに記憶されるので、16窓対を有することは好ましい。1マクロブロックには6ブロックが存在し、ブロック当り16ビットが存在し、それからつぎのDC成分が取出される。
4輝度ブロック×16ビット=64ビット、及び
色度に対して2×16ビット=32ビットを与える2色度(CrとCb)のそれぞれに対する1ブッロク。
窓対における窓相互間の動きは、動きの2ビットを用いて、つぎのように質的に書き表わすことができる。
1.両窓が動き零を呈する場合(すなわち動きベクトルが零の場合)には、ビット群を00に設定する。
2.第1窓が静止(動きベクトルが零)であるが、第2窓が動いた(動きベクトルが零でない)場合には、ビット群を01に設定する。
3.第1窓が動いた(動きベクトルが零でない)が、第2窓が静止であった(動きベクトルが零である)場合には、ビット群を10に設定する。
4.両窓が動きを呈する(両動きベクトルが零でない)場合には、ビット群を11に設定する。
ビデオクリップが動きJPEG様式を用いて符号化されている場合には、動きビットからの寄与は存在しない。
図7は、あるフレームの窓対に対する符号の一例を示したものである。図7に示す符号44は、長さ128ビットで、16窓対当り8ビットの群に構成されている。例えば、図7に示す符号内の最初の8ビットのうち、ビットL11乃至L14は、窓対w1及びw1′に対する上述の輝度ビットであり、ビットCr1及びCb1は、窓対w1及びw1′に対する色度ビットであり、さらに、ビットM11乃至M12は、窓対w1及びw1′に対する動きビット(もしあれば)である。窓対w2とw2′乃至w16とw16′のそれぞれに対する8ビットは、図7に示すとおりに構成される。
図8(A)及び8(B)に示すように、窓の寸法及び位置は、映像寸法に対して相対的である。ある場合には、窓は、図8(A)に示すように、唯一のマクロブロックを覆っている。他の場合には、窓は、図8(B)に示すように、複数マクロブロックを、なるべく多数のマクロブロックそれぞれの部分を覆う。後者の場合に、DC値は、窓で覆われたマクロブロックのDC値の荷重和として計算される。その場合に、荷重は、窓で覆われたマクロブロックの相対面積である。
上述のように窓寸法を正規化するには、窓が複数マクロブロックを覆う場合には、図9に示す過程により、窓を標準寸法の窓に描く。
図9は、本発明において、窓を描いてDC係数を計算するためのフローチャートである。ステップ301では、標準寸法の映像において、iを1乃至4としてWxi,Wyiで決まる窓の座標が、予め使用者によって選択される。また、ステップ301では、新たな映像寸法が入力として提供される。ステップ302では、標準映像における窓の各座標が、新たな映像の寸法に対応して描かれる。ステップ303では、ステップ301で決められた窓の各座標について、新たな映像内の窓の全面積の一部として窓により覆われたマクロブロックの部分的面積に基づいて荷重が計算される。ついで、ステップ304では、図8(B)を参照して論じたように、窓によって覆われたマクロブロックのDC値の荷重和としてDC値が計算される。
図10は、符号記録処理におけるフレーム符号抽出を示すフローチャートである。ステップ401では、符号が抽出されるフレームにおけるいずれかの窓対を示す指数jが値「1」で始まる。ステップ402では、図10に示す過程が、映像のDC係数と動きベクトルMwj及びMwj′を有する窓対Wj及びWj′について始まる。ステップ403では、DC成分のいずれかが計算されつつあるかを示す指数iが値「1」で始まる。ステップ404では、窓からi番目の、DCiで示すDC係数が各窓Wjについて計算され、窓からi番目の、DCi′で示すDC係数が、図6に従い、各窓Wj′について計算される。ステップ405では、DCiとDCi′との差の絶対値が、使用者によって選択された任意の閾値量と比較される。前述の差が閾値量より小さい場合には、i番目の符号ビットSiが、ステップ406で示すように、1に等しく設定される。他方、前述の差が任意の閾値量より大きいか、等しい場合には、i番目の符号ビットSiがステップ407に示すように、零に等しく設定される。
ステップ406及び407のそれぞれからは、i番目の符号ビットがその符号のすでに生じているビット群と連鎖して、ステップ408に示すように、符号Sの更新版を形成する。ステップ409では、iが6(本発明におけるマクロブッロク内のブロックの個数(輝度ブロックの4に2色度ブロックの1ずつを加えた値)に等しい)より小さい場合には、ステップ410でiを1だけ歩進させ、iの新しい値に対してDCi及びDCi′を計算する。
他方、iがステップ409における6より大きいか、等しい場合には、ステップ411で、動きベクトルMwjの絶対値を零と比較して、動きベクトルが零であるか、非零であるかを判定する。動きベクトルの絶対値が零でない場合には、ステップ412で、動きビットmjを1に等しく設定する。他方、動きベクトルMwjの絶対値が零に等しい場合には、ステップ413で、動きビットmjを零に等しく設定する。ついで、ステップ414では、符号Sの新しい値が、符号Sを動きビットmjの値と連鎖させることによってさらに形成される。
ステップ415では、動きベクトルMwj′の絶対値が零と比較される。動きベクトルMwj′の絶対値が零より大きい場合には、ステップ416で、動きビットmj′を1に等しく設定する。しかしながら、動きベクトルMwj′の絶対値が零に等しい場合には、ステップ417で、動きビットmj′の値を零に等しく設定する。ステップ418では、符号S及び動きベクトルmj′の値が連鎖して、符号Sにつき新しい値を形成する。
ステップ419で、窓指数jの値がビデオクリップのフレームにおける窓対の個数より小さい場合には、ステップ412で、jの値を1だけ歩進させて、ステップ402乃至420の符号抽出処理を繰返す。しかしながら、指数jの値がビデオクリップのフレームにおける窓の個数より大きいか等しい場合には、ビデオクリップの1フレームからの符号抽出が完結する。
ビデオクリップは、それぞれの符号を用いて検索される。各ビデオクリップは一連の符号群として表されるので、かかる符号群は、ハミング距離尺度によりビデオクリップを相互比較するのに用いられる。
ビデオ検索のゴールは、問合せビデオクリップを識別し、その問合せビデオクリップの符号を抽出し、ついで、局地もしくは遠隔、あるいは、その組合わせのデータベースから、そのデータベースに記憶したビデオクリップの符号に基づくようにして、問合せビデオクリップに類似の他のビデオクリップを検索することである。
検索処理の第1段階は、問合せビデオクリップから符号を抽出することである。ついで、問合せビデオクリップの符号をデータベースに記憶したビデオクリップを表す符号と比較する。その整合は、通常のハミング距離を測定することによって行なわれる。例えば、0101と1011との間のハミング距離尺度は、0101と1011との差のビデオ数が3であるから、3である。
2フレーム相互間のハミング距離は、コンピュータにより、ビット風「排他的オア」動作の結果で得られる「1」に設定されたビット群の和として計算される。
かかるハミング距離計算は、問合せビデオクリップまでの最短距離であるデータベース全体からビデオクリップのスライスをもたらす。
MPEG符号化規格を用いて符号化されたビデオクリップについては、動き情報も検索処理に用いられる。符号化パターンがIフレームのみ含んでいる場合には、動きJPEG符号化規格を用いて符号化されたビデオクリップの場合と同様に、問合せ符号とデータベース符号との整合がDC符号を用いてコンピュータにより行なわれる。
ビデオクリップのフレーム群の類似性は、保存されている列におけるフレームの順位付けによって験される。例えば、本発明においては、問合せビデオクリップの第1の代表的フレームの符号が、データベース・ビデオクリップの第1の代表的フレームの符号と比較される。同様に、問合せビデオクリップの第2の代表的フレームの符号は、その問合せビデオクリップの第2の代表的フレームとデータベース・ビデオクリップの代表的フレームとの間に対応が存在する場合に、そのデータベースの代表的フレームの符号と比較される。
問合せビデオクリップとデータベース・ビデオクリップとのフレーム相互間のずれのフレーム数を考慮して、データベース・ビデオクリップ・フレーム符号が抽出されたデータベース・ビデオクリップの代表的フレームが、問合せビデオクリップのフレーム符号が抽出された問合せビデオクリップの代表的フレームと同じデータベース・ビデオクリップ内のフレーム位置(もしくは1フレーム以内)に在る場合には、問合せビデオクリップとデータベース・ビデオクリップとの代表的フレーム相互間の対応が生ずる。
かかるずれは、図11(A)乃至11(D)を参照して以下に論ずる。
つぎに、データベース・ビデオクリップからの第2フレーム符号と比較されている問合せビデオクリップからの第1フレーム符号に対して、フレーム符号は1フレーム符号分だけ相互にずれている。
フレーム符号相互の比較を1フレーム符号分だけずらす上述の処理過程は、問合せビデオクリップ列の符号がデータベース内のフレーム符号の全系列と比較されてしまうまで繰り返される。問合せビデオクリップとビデオクリップ・データベースに記憶されたビデオクリップとの間に期待される類似性は、本発明において対応するフレーム符号相互間の全ハミング距離を128から差し引くことによって計算される。従って、各データベース・ビデオクリップについて最高の類似性の得点が記憶される。
本発明におけるビデオクリップの検索の一例は、つぎの偽似符号を参照して論じられる。これは、問合せビデオクリップの符号とデータベース・ビデオクリップの符号との間のハミング距離尺度を計算する。
問合せビデオクリップに対する符号系列Qが{q1,…,qn}であり、データベース・ビデオクリップに対する符号列Dが{d1,…,dn}であると、仮定する。つぎの偽似符号は、問合せビデオクリップ符号とデータベース・ビデオクリップ符号との間のハミング距離得点を提供する。
S=1,…,データベース内ビデオクリップの個数に対して
Q={q_1,…,q_n},Q<>空セットとする。
TempQ=Q
S={d_1,…,d_n},mはDS内の代表的フレームの個数
S<>空セット
j=1,m−nに対して
最小得点=フレーム符号の長さ+1
i=1,nに対して
和_j=0
計数_j=0
K<−最近フレーム(D,q_i)
*Kは最大3要素をもち得る*
和_j=和_j+Σハミング(sig(q_i),sig(d_k)kεK
計数_j=計数_j+|k|
endfor i
得点_j=和_j/計数_j
得点_j<最小得点ならば、最小得点=得点_j
TempQ={q_p|q_p<−q_p+d_j+|−d_j,p=1,nに対し}
endfor j
得点<−(最小得点,s)挿入
endfor s
問合せビデオクリップの符号とデータベース・ビデオクリップとの符号との間の全ハミング距離が全データベース・ビデオクリップに対して計算される。符号は各ビデオクリップのフレームに対応するが、問合せ列においてそれぞれの符号が抽出されたフレーム相互間の距離と各データベース系列においてそれぞれの符号が抽出されたフレーム相互間の距離とは必ずしも等しくなく、かかる距離は任意に選択することができる。例えば、フレーム符号は、問合せビデオクリップのフレーム1,2及び7のそれぞれに対しては抽出されているが、データベース・ビデオクリップのフレーム1,5,11及び15に対しては、前述の各フレームのそれぞれがビデオクリップの代表であれば、抽出されていない。他方、各第5番目(例えば、もしくは第2番目、もしくは、第3番目、等)のフレームは、ビデオクリップにおける符号抽出用に任意に選択されることがある。
上述の偽似符号において、Qは「n」参加を含む組であり、問合せビデオクリップから抽出した符号系列を備えている。Dnは、「m」参加を含む組であり、データベース・ビデオクリップ「s」から抽出した符号列を備えている。ビデオクリップ符号列データベースに記憶された各データベース・ビデオクリップ「s」に対し、「for」jループが繰り返される。
問合せビデオクリップ符号列と各データベース・ビデオクリップ符号列との比較の始点では、問合せビデオクリップ符号列Qを保存するために、TempQがQで始まる。従ってTempQは、問合せビデオクリップ符号列とデータベース・ビデオクリップ符号列「s」との比較の期間中、巧みに取り扱われる。従って、可変の最小得点は、フレーム符号の長さ+1の値で始まる。
偽似符号では、問合せビデオクリップの符号とデータベース・ビデオクリップの符号との比較の反復の回数を決定する指数jが始まる。指数jは、図に示すように、前述のビデオクリップのそれぞれにおけるフレーム符号の個数に基づいている。問合せビデオクリップの符号と反復jに対するデータベース・ビデオクリップの符号との比較のためのハミング距離を示す変数和_j及び上述のビデオクリップに対するフレーム符号相互の比較の回数である計数_jも始められる。指数iは、問合せビデオクリップ符号列における代表的フレーム符号の個数を示すものである。指数kは、フレーム間の任意のずれや喰い違いを考慮しても、問合せビデオクリップにおける代表的フレームの1フレーム以内にあるデータベース・ビデオクリップのフレーム数を示すものである。
偽似符号では、問合せビデオクリップ符号の各フレーム符号が、データベース・ビデオクリップ符号の対応するフレーム符号と比較される。そのうえに、問合せビデオクリップ符号の各フレーム符号は、(以上に詳述したような)対応が存在する場合には、データベース・ビデオクリップ符号の先行もしくは後続のフレーム符号と比較される。従って、問合せビデオクリップの符号が抽出されている各代表的フレームは、問合せ列のフレーム群とビデオクリップのフレームとの相対始動位置を考慮して、問合せビデオクリップからの対応するフレームのいずれかのフレーム方向において(任意の個数に先定し得るが、好ましくは)1フレームに相当するか、1フレーム以内のデータベース列ビデオクリップの各代表的フレームと比較される。
(上述したとおりの)問合せビデオクリップ・フレームの上述した基準に適合する(「k」で示される)1,2もしくは3フレームのそれぞれについて、フレーム相互を比較するための、ビデオクリップの符号とデータベース・ビデオクリップとの間のハミング距離が判定され、和_j及び計数_jはそれ相応に更新される。
前述の偽似符号では、問合せビデオクリップ・フレームから1フレーム以内にある1,2もしくは3フレームのそれぞれについてハミング距離が計算される。
問合せビデオクリップの符号とデータベース・ビデオクリップの符号との比較が、問合せビデオクリップ符号列とデータベース・ビデオクリップ符号列との参加相互間の現下の喰違いに対して完了した後では、問合せ代表的フレームの符号と対応する代表的フレームの符号とのハミング距離の和を計算したハミング距離の個数で割算することにより平均(得点_j)が計算される。
問合せビデオクリップから抽出した符号列とデータベース・ビデオクリップから抽出した符号列との間の最小ハミング距離尺度を最小得点が記憶するので、問合せビデオクリップ符号列とデータベース・ビデオクリップ符号列との参加相互間の現下の喰違いについて計算したハミング距離尺度が任意の先行喰違いにおける同じデータベース・ビデオクリップ符号列について計算したハミング距離尺度より小さい場合には、最小得点の値が、得点jの値によって置換される。
データベース・ビデオクリップにおけるフレームの個数は問合せビデオクリップにおけるフレームの個数より大きいと仮定されるので、各ビデオクリップ内のフレーム符号の系列を保留して(すなわちビデオクリップ・フレーム符号を同じ順に保持して)、問合せビデオクリップ内のフレーム符号の列が存在し得るデータベース・ビデオクリップ内のフレーム符号の列の個数に等しい回数だけ、問合せビデオクリップとデータベース・ビデオクリップとの符号相互の比較が繰り返される。指数jは、上述した基準がいつ適合されるかを判定する。
問合せビデオクリップ符号とデータベース・ビデオクリップ符号との引き続く各比較については、問合せビデオクリップ符号が、データベース・ビデオクリップ符号に対して代表的1フレーム分だけずれている。上述の偽似符号
TempQ={q_p|q_p<−q_p+d_j+|−d_j,p=1,nとして}
が問合せビデオ符号列の参加をずらしているので、問合せビデオクリップにおける第1の代表的フレームは、データベース・ビデオクリップ符号列における次の参加に対応してずれている。データベース・ビデオクリップ符号列における次の参加は、「for」jループの先行反復において、問合せビデオクリップ符号列中の第1の代表的フレームから抽出した符号が対応するデータベース・ビデオクリップ符号列における参加の直後のデータベース・ビデオクリップ符号列における参加である。
データベースにおける現下のデータベース・ビデオクリップ符号列「s」用「for」jループの完結に当たって、最小得点の値及び対応する「s」の現在値は得点表に挿入される。得点は、本発明により問合せビデオクリップ符号列が比較された各データベース・ビデオクリップ用ハミング距離尺度の最低値を記憶する。
この得点表は、好適な実施例では、比較的低い得点に基づいて類別された関連表である。この得点表に記憶された最低得点は、問合せビデオクリップ符号列とデータベース・ビデオクリップ符号列の最良の「整合」を示す。
問合せビデオクリップと各データベース・ビデオクリップとの符号相互間の類似性がデータベース・ビデオクリップを類別する基礎として用いられる場合には、データベース・ビデオクリップは、類似性が減る順に配列される。
本発明の上述した偽似符号を用いれば、探索は、データベース中の任意の符号によって開始することができる。
好適な実施例では、2つのビデオクリップの符号相互間の距離の尺度を計算する場合に、比較されるフレーム符号の全得点の平均が用いられる。しかしながら、類似性の尺度は、2つのビデオクリップ相互間の局部的類似のような他の基準に基づくこともできる。つぎのものは、本発明におけるビデオ類似性尺度を決定するためのフレーム・レベルの方法である。
1.(上述の偽似符号に示された)整合フレームの平均総合得点の使用
2.整合フレームの最高得点の平均超過部分の使用、
もしくは、
3.最高の類似性をもたらす代表的フレームの符号相互間の類似性の平均が用いられる若干の局部最大値の近傍における局部得点群に亘る平均の使用。
本発明に対しては、フレーム・レベル以外のレベルでの方法を採用することもできる。
上述した類似性の尺度は、それぞれのビデオクリップの空間的及び動的な特徴の直線的な外観を考慮に入れて、2つのビデオクリップ相互の全体的な類似性をもたらす。かかる方法は、2つのビデオクリップ相互間の類似性が、それぞれのビデオクリップにおける光景の直線的な配置に関係している場合に有用である。しかしながら、ビデオにおける光景の配置には無関係に、2つのビデオクリップの副切片相互の全体的な類似性が必要な(例えば、問合せビデオクリップの始端フレームがデータベース・ビデオクリップの終端フレームと整合し得る、及び、その逆の)場合には、類似した共通副切片の最高得点の平均を用いなければならない。
さらに、本発明においては、使用者は、問合せビデオクリップの種々の部分に、空間的及び動きの面のようなビデオ表現の種々の面に重要性を加えることができる。使用者はつぎのことをすることができる。
1.一連のフレーム群に重要性を加える:
2.ビデオクリップの輝度、色度及び動き成分などの特徴に重要性を加える:
3.探索処理に用うべき代表的フレームの系列における代表的フレームの密度を選択する:及び
4.探索処理で重要なビデオ・フレームを選択する。
問合せビデオクリップの符号と上述した偽似符号と矛盾しないデータベース・ビデオクリップの符号との比較の一例は、図11(A)乃至11(D)に示されている。図11(A)乃至11(D)では、m=13及びn=4である。従って、上述した符号列相互間の比較のm−n=4回の繰り返しが行なわれる。
検索過程では、問合せビデオクリップからのフレームの符号は、各データベース・ビデオクリップからのフレームの符号と比較される。図11(A)乃至11(D)は、問合せビデオクリップとデータベース・ビデオクリップとのそれぞれからのどのフレーム番号が互いに比較されるかを「R」によって示している。上述の偽似符号及び基準に従って比較されるフレーム群は矢印によって示してある。
図11(A)では、符号が抽出されているフレームである代表的フレーム群は、問合せビデオクリップ及びデータベース・ビデオクリップのそれぞれについて「R」で表されている。代表的フレーム群は、無秩序にもしくは整然とした間隔で、あるいは、各フレーム毎に、任意のフレーム位置に配置することができる。代表的なフレーム群さえ、不規則なパターンで配置されていることもある。
図11(A)に示すように、問合せビデオクリップのフレーム1は、データベース・ビデオクリップのフレーム1と比較される。そこで、符号を有するデータベース・ビデオクリップの次のフレームは、フレーム4であるから、問合せビデオクリップのフレーム1とデータベース・ビデオクリップのフレーム4との間の距離は大き過ぎる(すなわち、任意に選択した1フレームの距離を超える)。従って、問合せビデオクリップのフレーム1は、データベース・ビデオクリップのフレーム1とだけ比較される。
問合せビデオクリップの代表的フレームのフレーム番号とデータベース・ビデオクリップからの代表的フレームのフレーム番号との間の対応のための距離は、任意に選択される。図11(A)乃至11(D)の例の場合には、そのパラメータが任意に1として選ばれる。従って、問合せビデオクリップの代表的フレームがフレーム番号6である場合には、問合せビデオクリップのフレーム番号6から抽出した符号は、データベース・ビデオクリップからのフレーム番号5,6もしくは7に対して存在する符号群とだけ比較される。従って、図11(A)の例では、データベース・ビデオクリップのフレーム番号4に対する符号が存在するにも拘らず、1フレームの距離に選ばれたパラメータに基づけば、データベース・ビデオクリップからのフレーム番号4の符号と比較されるに適した問合せビデオクリップからのフレームは存在しないことになる。
図11(A)では、問合せビデオクリップのフレーム6は、その符号がデータベース・ビデオクリップからのフレーム7のための符号と比較される代表的フレームであり、問合せビデオクリップのフレーム6から1フレーム以内にある代表的フレームでもある。図11(A)に示すように、問合せビデオクリップのフレーム8が代表的フレームであり、データベース・ビデオクリップのフレーム7も代表的フレームであって、問合せビデオクリップからのフレーム8から1フレーム以内にあるにも拘らず、問合せビデオクリップからのフレーム8は、データベース・ビデオクリップのフレーム7が、すでに、問合せ切ビデオクリップからのフレーム6と比較されているので、データベース・ビデオクリップのフレーム7と比較されることはない。
本発明においては、データベース・ビデオクリップからの代表的フレームからの符号が問合せビデオクリップからの代表的フレームからの符号と一旦比較されると、そのデータベース・ビデオクリップからの代表的フレームの符号は、問合せビデオクリップ符号列における参加がデータベースビデオクリップ符号列における参加に対して喰い違うまでは、問合せビデオクリップからの他の代表的フレームからの符号と比較されることはない。しかしながら、データベース・ビデオクリップからの代表的フレームからの符号を第2の比較には用いない、という制約は除去することもできる。
図11(A)は、また、問合せビデオクリップ・フレーム11,13,15及び17からのフレーム符号が、上述した説明に従い、それぞれのデータベースビデオクリップ・フレームからのフレーム符号と比較されることを示している。問合せビデオクリップからの代表的フレーム20及び24からのそれぞれの符号は、データベース・ビデオクリップからの2フレームからのそれぞれのフレーム符号とそれぞれ比較される。データベース・ビデオクリップの上述した代表的2フレームは、それぞれ、対応する代表的問合せビデオクリップ・フレームから1フレーム以内に納まる。従って、問合せビデオクリップからの代表的フレーム20及び24に対する二つの「得点」が得られる。その場合、二つのそれぞれの「得点」は、前述した偽似符号に示されているように、代表的な問合せビデオクリップ・フレーム20及び24のそれぞれについて平均される。
図11(B)では、図11(A)に示したのと同様の問合せビデオクリップが、上述した偽似符号に従い、データベース・ビデオクリップからの第2の代表的フレーム符号に対してずらされる。
図11(B)に示すように、問合せビデオクリップからの代表的フレーム1から抽出した符号は、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム4から抽出した符号と比較される。従って、データベース・ビデオクリップからの第2の代表的フレームは、二つのそれぞれのビデオクリップの位置ずれを考慮すれば、問合せビデオクリップからの代表的フレームから1フレーム以内にないので、問合せビデオクリップからのフレーム1は、データベース・ビデオクリップからの任意の他のフレームと比較されることはない。同様に、問合せビデオクリップからの代表的フレーム6は、データベースビデオクリップからの代表的フレームには対応せず、また、上述の位置ずれを考慮したデータベース・ビデオクリップから1フレーム以内にもないことになる。従って、問合せビデオクリップからの代表的フレーム6から抽出した符号は、データベース・ビデオクリップからの任意のフレームから抽出した符号と比較されることはない。
図11(B)では、問合せビデオクリップからの代表的フレーム8から抽出した符号は、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム11から抽出した符号と比較される。問合せビデオクリップからの代表的フレーム8は、問合せビデオクリップ・フレームとデータベース・ビデオクリップ・フレームとの間のずれを考慮すれば、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム11と対応する。同様に、問合せビデオクリップからの代表的フレーム11から抽出した符号は、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム14から抽出した符号と比較される。問合せビデオクリップからの代表的フレーム13,15,17,20及び24から抽出したそれぞれの符号は、データベース・ビデオクリップからの対応する代表的フレームから抽出したそれぞれの符号と比較される。
図11(C)では、問合せビデオクリップからの代表的フレーム1から抽出した符号が、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム7から抽出した符号と比較され、代表的フレーム7は、問合せビデオクリップからの代表的フレーム1がずれている次の代表的フレームである。同様に、問合せビデオクリップからの代表的フレーム6から抽出した符号は、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム11から抽出した符号と比較され、以下同様である。
図11(D)では、問合せビデオクリップからの代表的フレーム1から抽出した符号が、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム11から抽出した符号と比較され、代表的フレーム11は、問合せビデオクリップからの代表的フレーム1がずれている次の代表的フレームである。同様に問合せビデオクリップからの代表的フレーム6から抽出した符号は、データベース・ビデオクリップからの代表的フレーム15及び17から抽出した符号と比較され、以下同様である。
図11(A)乃至11(D)の例では、問合せビデオクリップからの第1の代表的フレームと、問合せビデオクリップからの代表的フレームが比較されるデータベース・ビデオクリップからの代表的フレームとの間のフレームの個数の差が、問合せビデオクリップとデータベース・ビデオクリップとの各フレーム符号比較のために保存される。
図12は、図3を参照して上述した使用者インターフェース32の構成配置の一例を示したものである。図12に示す使用者インターフェース46は、「エックス ウインドウズ」台上を移動するTCK/TK道具一式を用いて構成されている。使用者が、「ビデオによる探索」48、「ニュース」50のような話題、及び問合せビデオクリップ52(検索領域作業面54の左上端像として示す)を選択すると、(図3を参照して上述した)共同データベース22から抽出した符号を本発明が探索する。結果のビデオクリップは、問合せビデオクリップに対する類似性のレベルに従い、各行の左から右へ、各列の上から下へ配列される。スクリーン窓56は、選択されたビデオの寸描(一部分の拡大像)を表示する。
本発明は、実施例の変形も包括している。
本発明の多数の特徴及び利点は詳細説明から明らかであり、本発明の真意及び範囲内に収まる本発明の特徴及び利点をすべて包含するのが、添付した請求の範囲の意図するところである。さらに、幾多の修正及び変更が当業者には容易に生ずるので、以下に記載して説明した厳密な構成及び作用に本発明を限定することは望まれず、従って、適切な修正及び等価物は、すべて、本発明の範囲に入るものと認められる。
【図面の簡単な説明】
図1は、符号抽出の概要を示すフローチャートである。
図2は、符号比較の概要を示すフローチャートである。
図3は、ビデオ検索用のシステム・アーキテクチャのブロック図である。
図4は、ビデオフレーム内の窓対からの符号抽出を示す図である。
図5は、マクロブロックの構造を示す図である。
図6は、符号内のビットの導出を説明する図である。
図7は、符号ビットの構成を示す図である。
図8(A)及び図8(B)は、異なる大きさの画像内で窓のマッピングを行う詳細図である。
図9は、窓のマッピング、及びDC係数の計算を行うフローチャートである。
図10は、符号抽出及びアーカイブ化プロセスを示すフローチャートである。
図11(A)、図11(B)、図11(C)、及び図11(D)は、検索プロセスにおいて、データベース・ビデオクリップ内のフレームと、問合せビデオクリップ内のフレームとを比較する例を示す。
図12は、問合せビデオクリップ、及び検索したデータベース・ビデオクリップを、ユーザー・インタフェース上に表示した例を示す図である。

Claims (13)

  1. コンピュータシステムを用いて、問合せビデオクリップに類似した複数のビデオクリップを識別する方法であって、前記問合せビデオクリップ及び前記複数のビデオクリップは少なくとも部分的にMPEG規格またはモーションJPEG規格で符号化され、前記方法は、
    前記コンピュータシステムの処理装置が、前記複数のビデオクリップの各々の少なくとも1フレームを複数のウィンドウ対に分割することによって、前記問合せビデオクリップの署名符号を抽出するステップであって、前記複数のウィンドウ対の各々が第1ウィンドウ及び第2ウィンドウを含み、前記署名符号は、前記ウィンドウ対の各々の前記第1ウィンドウと前記第2ウィンドウとの離散コサイン変換(DCT)係数の直流(DC)成分の差を表わすステップと;
    前記コンピュータシステムの計算処理装置が、前記問合せビデオクリップの前記署名符号を、前記複数のビデオクリップの署名符号と比較するステップであって、前記複数のビデオクリップの前記署名符号は、新たに抽出するか、あるいはデータベースに記憶されているステップと;
    前記計算処理装置が、前記複数のビデオクリップの各々の前記署名符号の、前記問合せビデオクリップの前記署名符号に対する類似度の得点を決定するステップと
    を具えていることを特徴とするビデオクリップの識別方法。
  2. さらに、前記得点に基づいて、前記複数のビデオクリップを順序付けするステップを具えていることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記署名符号間のハミング距離尺度を計算することによって、前記得点を決定することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  4. さらに、前記得点に基づいて、前記複数のビデオクリップを表示するステップを具えていることを特徴とする請求項1、2、または3に記載の方法。
  5. さらに、前記複数のビデオクリップがMPEGフォーマットに符号化されていない場合に、前記複数のビデオクリップをMPEGフォーマットにディジタル符号化するステップを具えていることを特徴とする請求項1、2、3または4に記載の方法。
  6. さらに、前記複数のビデオクリップがモーションJPEGフォーマットに符号化されていない場合に、前記複数のビデオクリップをモーションJPEGフォーマットにディジタル符号化するステップを具えていることを特徴とする請求項1または2に記載の方法。
  7. 前記データベースが、前記複数のビデオクリップの位置、大きさ、及び時間長を、前記署名符号に対応させて記憶することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  8. 前記ハミング距離尺度を、前記問合せビデオクリップの各署名符号フレームと、前記データベース内のビデオクリップの1つの中の1〜3個の署名符号フレームとの間で決定することを特徴とする請求項3に記載の方法。
  9. 複数のビデオクリップの各々の少なくとも1フレームを複数のウィンドウ対に分割することによって、前記複数のビデオクリップから署名符号を抽出する装置であって、前記複数のウィンドウ対の各々が第1ウィンドウ及び第2ウィンドウを含み、かつ、前記複数のビデオクリップの各々の前記少なくとも1フレームに対応する署名符号を生成し、前記署名符号は、前記複数のウィンドウ対の各々の前記第1ウィンドウと前記第2ウィンドウとの離散コサイン変換(DCT)係数の直流(DC)成分の差を表わし、
    前記複数のビデオクリップを供給するビデオ供給源と;
    前記複数のビデオクリップから前記署名符号を抽出し、問合せビデオクリップの前記署名符号を前記複数のビデオクリップの前記署名符号と比較することによって、前記問合せビデオクリップに類似したビデオクリップを識別し、前記問合せビデオクリップに類似したビデオクリップを前記ビデオ供給源から検索するビデオ情報検索システムとを具え、
    前記複数のビデオクリップの前記署名符号は、新たに抽出するか、あるいは前記ビデオ供給源から供給され、前記問合せビデオクリップ及び前記複数のビデオクリップは少なくとも部分的にMPEG規格またはモーションJPEG規格で符号化されている装置。
  10. 前記ビデオ情報検索システムがさらに、前記問合せビデオクリップの前記署名符号と前記複数のビデオクリップの前記署名符号との類似度を決定する検索サブシステムを具えていることを特徴とする請求項9に記載の装置。
  11. さらに、前記署名符号を記憶するデータベースを具えていることを特徴とする請求項9または10に記載の装置。
  12. さらに、前記問合せビデオクリップに類似した前記複数のビデオクリップを表示するためのディスプレイを具え、
    前記情報検索システムがさらに、
    前記問合せビデオクリップ及び前記複数のビデオクリップがMPEGフォーマットでない場合に、前記問合せビデオクリップ及び前記複数のビデオクリップの各々をMPEGフォーマットに符号化して、前記問合せビデオクリップ及び前記複数のビデオクリップの前記署名符号を抽出するアーカイブ化兼署名符号抽出部分と;
    前記複数のビデオクリップの前記署名符号を記憶するデータベースとを具え、
    前記問合せビデオクリップの前記署名符号を前記複数のビデオクリップの前記署名符号と比較することによって前記問合せビデオクリップに類似したビデオクリップを識別すること、及び前記問合せビデオクリップに類似したビデオクリップを前記ビデオ供給源から検索することを、サブシステムによって実現する
    ことを特徴とする請求項9に記載の装置。
  13. さらに、
    前記ビデオ情報検索システムに結合され、前記複数のビデオクリップを表示するためのユーザー・インタフェースを具え、
    前記ビデオ供給源が、
    MPEG符号化規格を用いて符号化された前記複数のビデオクリップを供給するMPEGビデオサーバーと;
    前記複数のビデオクリップを供給するライブビデオ供給源と;
    MPEG符号化規格以外の符号化規格を用いて符号化された前記複数のビデオクリップを供給するネットワーク供給源とを具え、
    前記ビデオ情報検索システムが、
    前記複数のビデオクリップがMPEG符号化規格を用いて符号化されていない場合には、MPEG符号化規格を用いて前記複数のビデオクリップの符号化または部分的な再符号化の一方を行い、前記複数のビデオクリップがMPEG符号化規格を用いて符号化されている場合には、前記複数のビデオクリップから前記署名符号を抽出するアーカイブ化兼署名符号抽出器と;
    前記アーカイブ化兼署名符号抽出器に結合され、それぞれの前記署名符号を、当該署名符号に対応するそれぞれの前記複数のビデオクリップの識別データと共に記憶するデータベースと;
    前記データベースに結合され、前記問合せビデオクリップの前記署名符号を、前記データベースに記憶されている前記署名符号と比較して、前記問合せビデオクリップの前記署名符号と前記データベースに記憶されている前記署名符号の各々との類似度を決定するビデオ検索サブシステムとを具え、
    前記ビデオ検索サブシステムが、
    前記類似度を計算する類似度計算機と;
    前記類似度計算機に結合され、前記類似度にもとづいて前記署名符号を順序付けする順序付け装置と;
    前記順序付け装置に結合され、前記署名符号に対応するビデオクリップを検索する検索表示装置とを具えている
    ことを特徴とする請求項9に記載の装置。
JP53788997A 1996-04-25 1997-04-25 Dc及び動き符号を用いたmpeg圧縮列のビデオ検索 Expired - Fee Related JP4138007B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/637,844 US5870754A (en) 1996-04-25 1996-04-25 Video retrieval of MPEG compressed sequences using DC and motion signatures
US08/637,844 1996-04-25
PCT/IB1997/000439 WO1997040454A1 (en) 1996-04-25 1997-04-25 Video retrieval of mpeg compressed sequences using dc and motion signatures

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH11509025A JPH11509025A (ja) 1999-08-03
JP4138007B2 true JP4138007B2 (ja) 2008-08-20

Family

ID=24557583

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP53788997A Expired - Fee Related JP4138007B2 (ja) 1996-04-25 1997-04-25 Dc及び動き符号を用いたmpeg圧縮列のビデオ検索

Country Status (5)

Country Link
US (1) US5870754A (ja)
EP (1) EP0842478B1 (ja)
JP (1) JP4138007B2 (ja)
DE (1) DE69737824T2 (ja)
WO (1) WO1997040454A1 (ja)

Families Citing this family (299)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6418424B1 (en) 1991-12-23 2002-07-09 Steven M. Hoffberg Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US6400996B1 (en) 1999-02-01 2002-06-04 Steven M. Hoffberg Adaptive pattern recognition based control system and method
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
US6850252B1 (en) * 1999-10-05 2005-02-01 Steven M. Hoffberg Intelligent electronic appliance system and method
US7251637B1 (en) * 1993-09-20 2007-07-31 Fair Isaac Corporation Context vector generation and retrieval
US6769128B1 (en) 1995-06-07 2004-07-27 United Video Properties, Inc. Electronic television program guide schedule system and method with data feed access
US8850477B2 (en) * 1995-10-02 2014-09-30 Starsight Telecast, Inc. Systems and methods for linking television viewers with advertisers and broadcasters
US6388714B1 (en) 1995-10-02 2002-05-14 Starsight Telecast Inc Interactive computer system for providing television schedule information
US6469753B1 (en) 1996-05-03 2002-10-22 Starsight Telecast, Inc. Information system
US6374260B1 (en) 1996-05-24 2002-04-16 Magnifi, Inc. Method and apparatus for uploading, indexing, analyzing, and searching media content
US6370543B2 (en) * 1996-05-24 2002-04-09 Magnifi, Inc. Display of media previews
JP3377677B2 (ja) * 1996-05-30 2003-02-17 日本電信電話株式会社 映像編集装置
JPH1066008A (ja) * 1996-08-23 1998-03-06 Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> 動画像検索編集装置
KR100303685B1 (ko) * 1996-09-30 2001-09-24 송문섭 영상 예측부호화 장치 및 그 방법
US20030066085A1 (en) * 1996-12-10 2003-04-03 United Video Properties, Inc., A Corporation Of Delaware Internet television program guide system
JP3736706B2 (ja) * 1997-04-06 2006-01-18 ソニー株式会社 画像表示装置及び方法
US6735253B1 (en) * 1997-05-16 2004-05-11 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Methods and architecture for indexing and editing compressed video over the world wide web
JP3780623B2 (ja) * 1997-05-16 2006-05-31 株式会社日立製作所 動画像の記述方法
ATE235780T1 (de) 1997-07-21 2003-04-15 Guide E Inc Verfahren zum navigieren in einem fernsehprogrammführer mit werbung
US6115035A (en) * 1997-07-21 2000-09-05 Mediaone Group, Inc. System and method for automated audio/video archive and distribution
US6567980B1 (en) * 1997-08-14 2003-05-20 Virage, Inc. Video cataloger system with hyperlinked output
US6360234B2 (en) 1997-08-14 2002-03-19 Virage, Inc. Video cataloger system with synchronized encoders
CA2302250C (en) * 1997-09-18 2008-02-05 United Video Properties, Inc. Electronic-mail reminder for an internet television program guide
US7154560B1 (en) * 1997-10-27 2006-12-26 Shih-Fu Chang Watermarking of digital image data
WO1999026235A2 (en) * 1997-11-17 1999-05-27 Telcordia Technologies, Inc. Method and system for determining approximate hamming distance and approximate nearest neighbors in an electronic storage device
IL122498A0 (en) * 1997-12-07 1998-06-15 Contentwise Ltd Apparatus and methods for manipulating sequences of images
US6799298B2 (en) * 1998-03-11 2004-09-28 Overture Services, Inc. Technique for locating an item of interest within a stored representation of data
AUPP340798A0 (en) * 1998-05-07 1998-05-28 Canon Kabushiki Kaisha Automated video interpretation system
IL124595A (en) * 1998-05-21 2009-09-01 Yossef Tsuria Anti-piracy system
US6285995B1 (en) * 1998-06-22 2001-09-04 U.S. Philips Corporation Image retrieval system using a query image
US6253201B1 (en) * 1998-06-23 2001-06-26 Philips Electronics North America Corporation Scalable solution for image retrieval
US6785429B1 (en) * 1998-07-08 2004-08-31 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Multimedia data retrieval device and method
CN1867068A (zh) 1998-07-14 2006-11-22 联合视频制品公司 交互式电视节目导视***及其方法
AR020608A1 (es) 1998-07-17 2002-05-22 United Video Properties Inc Un metodo y una disposicion para suministrar a un usuario acceso remoto a una guia de programacion interactiva por un enlace de acceso remoto
GB9815638D0 (en) 1998-07-20 1998-09-16 Danmere Limited Identification of video storage media
US6898762B2 (en) 1998-08-21 2005-05-24 United Video Properties, Inc. Client-server electronic program guide
JP3622527B2 (ja) * 1998-08-24 2005-02-23 株式会社日立製作所 映像の特徴場面検出方法及び装置
AU5683999A (en) * 1998-08-31 2000-03-21 Cubus Corporation Integrated document development system
US6332150B1 (en) 1998-08-31 2001-12-18 Cubus Corporation Integrated document development method
US6360236B1 (en) 1998-08-31 2002-03-19 Cubus Corporation Computer product for integrated document development
US6833865B1 (en) * 1998-09-01 2004-12-21 Virage, Inc. Embedded metadata engines in digital capture devices
JP2000194727A (ja) * 1998-10-23 2000-07-14 Telecommunication Advancement Organization Of Japan 動画像検索装置、動画像検索方法、及び動画像検索プログラムを記録した記録媒体
US6792043B1 (en) 1998-10-23 2004-09-14 Telecommunications Advancement Organization Of Japan Method, apparatus and program products for retrieving moving image
US6363381B1 (en) * 1998-11-03 2002-03-26 Ricoh Co., Ltd. Compressed document matching
US7143434B1 (en) * 1998-11-06 2006-11-28 Seungyup Paek Video description system and method
US6865746B1 (en) 1998-12-03 2005-03-08 United Video Properties, Inc. Electronic program guide with related-program search feature
KR100313713B1 (ko) * 1998-12-18 2002-02-28 이계철 화소샘플링을이용한시각율동생성방법
US7730426B2 (en) * 1998-12-31 2010-06-01 Microsoft Corporation Visual thesaurus as applied to media clip searching
US7421723B2 (en) * 1999-01-07 2008-09-02 Nielsen Media Research, Inc. Detection of media links in broadcast signals
FR2789196B1 (fr) * 1999-01-28 2001-03-30 Univ Paris Curie Procede de generation de descriptions de documents multimedia
US7904187B2 (en) 1999-02-01 2011-03-08 Hoffberg Steven M Internet appliance system and method
KR100442991B1 (ko) * 1999-02-01 2004-08-04 주식회사 팬택앤큐리텔 트리구조의 동영상 색인 기술자를 이용한 검색장치 및 그 방법
WO2000048397A1 (fr) * 1999-02-15 2000-08-17 Sony Corporation Procede de traitement de signal et dispositif de traitement video/audio
US7406214B2 (en) 1999-05-19 2008-07-29 Digimarc Corporation Methods and devices employing optical sensors and/or steganography
JP3451985B2 (ja) 1999-05-27 2003-09-29 日本電気株式会社 動画像類似度算出装置および方法
US6629150B1 (en) * 1999-06-18 2003-09-30 Intel Corporation Platform and method for creating and using a digital container
US7356830B1 (en) * 1999-07-09 2008-04-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for linking a video segment to another segment or information source
KR100361939B1 (ko) * 1999-07-27 2002-11-22 학교법인 한국정보통신학원 객체 움직임을 이용한 mpeg 비디오 시퀀스의 데이터 베이스 구축 및 검색 방법과 그 기록 매체
US6469749B1 (en) 1999-10-13 2002-10-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automatic signature-based spotting, learning and extracting of commercials and other video content
EP1102271B8 (en) 1999-11-05 2016-12-07 Sony Europe Limited Method of generating audio and/or video signals and apparatus therefore
US6721488B1 (en) * 1999-11-30 2004-04-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus to identify sequential content stored on a storage medium
US6754389B1 (en) 1999-12-01 2004-06-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Program classification using object tracking
WO2001045103A1 (en) * 1999-12-14 2001-06-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus to identify content stored on a storage medium
US6757682B1 (en) 2000-01-28 2004-06-29 Interval Research Corporation Alerting users to items of current interest
AUPQ535200A0 (en) * 2000-01-31 2000-02-17 Canon Kabushiki Kaisha Extracting key frames from a video sequence
US6593976B1 (en) * 2000-02-14 2003-07-15 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automatic return to input source when user-selected content reappears in input source
JP2001282813A (ja) * 2000-03-29 2001-10-12 Toshiba Corp マルチメディアデータ検索方法、インデックス情報提供方法、マルチメディアデータ検索装置、インデックスサーバ及びマルチメディアデータ検索サーバ
US7260564B1 (en) * 2000-04-07 2007-08-21 Virage, Inc. Network video guide and spidering
US7222163B1 (en) * 2000-04-07 2007-05-22 Virage, Inc. System and method for hosting of video content over a network
US8171509B1 (en) 2000-04-07 2012-05-01 Virage, Inc. System and method for applying a database to video multimedia
US7962948B1 (en) 2000-04-07 2011-06-14 Virage, Inc. Video-enabled community building
AU2001246797A1 (en) * 2000-04-10 2001-10-23 Contentwise Ltd. Method and system for managing multimedia databases
JP2001333389A (ja) * 2000-05-17 2001-11-30 Mitsubishi Electric Research Laboratories Inc ビデオ再生システムおよびビデオ信号処理方法
US7281220B1 (en) * 2000-05-31 2007-10-09 Intel Corporation Streaming video programming guide system selecting video files from multiple web sites and automatically generating selectable thumbnail frames and selectable keyword icons
TW515192B (en) * 2000-06-06 2002-12-21 Noa Kk Off Compression method of motion picture image data and system there for
US7085424B2 (en) * 2000-06-06 2006-08-01 Kobushiki Kaisha Office Noa Method and system for compressing motion image information
KR20170128620A (ko) 2000-10-11 2017-11-22 로비 가이드스, 인크. 매체 콘텐츠 배달 시스템 및 방법
JP2002204441A (ja) * 2000-10-26 2002-07-19 Sony Corp 情報処理装置および情報処理システム
US7099860B1 (en) * 2000-10-30 2006-08-29 Microsoft Corporation Image retrieval systems and methods with semantic and feature based relevance feedback
US6970860B1 (en) * 2000-10-30 2005-11-29 Microsoft Corporation Semi-automatic annotation of multimedia objects
US6829778B1 (en) 2000-11-09 2004-12-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and system for limiting repetitive presentations based on content filtering
US6763148B1 (en) * 2000-11-13 2004-07-13 Visual Key, Inc. Image recognition methods
US7110458B2 (en) * 2001-04-27 2006-09-19 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for summarizing a video using motion descriptors
US8122465B2 (en) * 2001-07-05 2012-02-21 Digimarc Corporation Watermarking to set video usage permissions
US7263202B2 (en) 2001-07-05 2007-08-28 Digimarc Corporation Watermarking to control video recording
US7139470B2 (en) * 2001-08-17 2006-11-21 Intel Corporation Navigation for MPEG streams
FR2831006B1 (fr) * 2001-10-12 2004-02-20 Commissariat Energie Atomique Procede et systeme d'identification et de verification du contenu de documents multimedia
US6961467B2 (en) * 2001-10-17 2005-11-01 Intel Corporation Identifying image content
WO2003042867A2 (en) * 2001-11-16 2003-05-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Fingerprint database updating method, client and server
WO2003051031A2 (en) * 2001-12-06 2003-06-19 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Method and apparatus for planarization of a material by growing and removing a sacrificial film
US8261306B2 (en) * 2001-12-11 2012-09-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. System for and method of shopping through television
US7170566B2 (en) * 2001-12-21 2007-01-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Family histogram based techniques for detection of commercials and other video content
US7020304B2 (en) * 2002-01-22 2006-03-28 Digimarc Corporation Digital watermarking and fingerprinting including synchronization, layering, version control, and compressed embedding
EP1532812A4 (en) * 2002-04-26 2007-10-10 Univ Columbia OPTIMAL VIDEO TRANSCODING METHOD AND SYSTEM BASED ON UTILITY PROGRAM FUNCTION DESCRIPTERS
US6930776B2 (en) * 2002-07-25 2005-08-16 Exfo Electro-Optical Engineering Inc. High optical rejection optical spectrum analyzer/monochromator
US7818678B2 (en) * 2002-10-31 2010-10-19 Litera Technology Llc Collaborative document development and review system
JP2006511894A (ja) * 2002-12-19 2006-04-06 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ メディア指紋の再順序付け検索方法及び装置
US7493646B2 (en) 2003-01-30 2009-02-17 United Video Properties, Inc. Interactive television systems with digital video recording and adjustable reminders
US7320009B1 (en) * 2003-03-28 2008-01-15 Novell, Inc. Methods and systems for file replication utilizing differences between versions of files
US7460684B2 (en) 2003-06-13 2008-12-02 Nielsen Media Research, Inc. Method and apparatus for embedding watermarks
WO2005036877A1 (en) * 2003-09-12 2005-04-21 Nielsen Media Research, Inc. Digital video signature apparatus and methods for use with video program identification systems
US20050091415A1 (en) * 2003-09-30 2005-04-28 Robert Armitano Technique for identification of information based on protocol markers
US7984468B2 (en) 2003-11-06 2011-07-19 United Video Properties, Inc. Systems and methods for providing program suggestions in an interactive television program guide
US20050131837A1 (en) 2003-12-15 2005-06-16 Sanctis Jeanne D. Method, system and program product for communicating e-commerce content over-the-air to mobile devices
EP1730105B1 (en) 2004-02-26 2012-01-25 Mediaguide, inc. Method and apparatus for automatic detection and identification of broadcast audio or video programming signal
JP4448714B2 (ja) * 2004-03-03 2010-04-14 パイオニア株式会社 デジタル画像信号復号化装置及び復号化方法
JP2005258964A (ja) * 2004-03-12 2005-09-22 Nec Corp データ処理システム、データ処理方法及びデータ処理プログラム
US8370269B2 (en) 2004-06-02 2013-02-05 Overstock.Com, Inc. System and methods for electronic commerce using personal and business networks
AU2005270105B2 (en) 2004-07-02 2011-03-31 Nielsen Media Research, Inc. Methods and apparatus for mixing compressed digital bit streams
US8719075B2 (en) * 2004-09-23 2014-05-06 Overstock.Com, Inc. System, program product, and methods for online image handling
US20060085251A1 (en) * 2004-10-14 2006-04-20 Overstock.Com, Inc. System and method of presenting on-line product selection based on internal marketing and user popularity
GB0423577D0 (en) * 2004-10-23 2004-11-24 Univ St Andrews System and method for fingerpringing video
DE102004054549B3 (de) * 2004-11-11 2006-05-11 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zum Detektieren einer Manipulation eines Informationssignals
US8600113B2 (en) 2004-11-12 2013-12-03 The University Court Of The University Of St. Andrews System, method and computer program product for video fingerprinting
CA2627267C (en) * 2004-11-30 2013-10-15 The University Court Of The University Of St Andrews System, method & computer program product for video fingerprinting
US7613383B2 (en) 2004-12-02 2009-11-03 Hitachi, Ltd. Editing method and recording and reproducing device
WO2006096612A2 (en) 2005-03-04 2006-09-14 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York System and method for motion estimation and mode decision for low-complexity h.264 decoder
JP4301193B2 (ja) * 2005-03-31 2009-07-22 ソニー株式会社 画像比較装置及び方法、画像検索装置及び方法、並びにプログラム及び記録媒体
GB2425431A (en) * 2005-04-14 2006-10-25 Half Minute Media Ltd Video entity recognition in compressed digital video streams
US7979340B2 (en) 2005-09-21 2011-07-12 Overstock.Com, Inc. System, program product, and methods for online image handling
JP2007104529A (ja) * 2005-10-07 2007-04-19 Eastman Kodak Co デジタルカメラおよびタイムラグ設定方法
US9031999B2 (en) 2005-10-26 2015-05-12 Cortica, Ltd. System and methods for generation of a concept based database
US10635640B2 (en) 2005-10-26 2020-04-28 Cortica, Ltd. System and method for enriching a concept database
US10614626B2 (en) 2005-10-26 2020-04-07 Cortica Ltd. System and method for providing augmented reality challenges
US10607355B2 (en) 2005-10-26 2020-03-31 Cortica, Ltd. Method and system for determining the dimensions of an object shown in a multimedia content item
US11386139B2 (en) 2005-10-26 2022-07-12 Cortica Ltd. System and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content
US11032017B2 (en) 2005-10-26 2021-06-08 Cortica, Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements
US8266185B2 (en) 2005-10-26 2012-09-11 Cortica Ltd. System and methods thereof for generation of searchable structures respective of multimedia data content
US9466068B2 (en) 2005-10-26 2016-10-11 Cortica, Ltd. System and method for determining a pupillary response to a multimedia data element
US20150128024A1 (en) * 2005-10-26 2015-05-07 Cortica, Ltd. System and method for matching content to multimedia content respective of analysis of user variables
US9558449B2 (en) 2005-10-26 2017-01-31 Cortica, Ltd. System and method for identifying a target area in a multimedia content element
US9747420B2 (en) 2005-10-26 2017-08-29 Cortica, Ltd. System and method for diagnosing a patient based on an analysis of multimedia content
US10535192B2 (en) 2005-10-26 2020-01-14 Cortica Ltd. System and method for generating a customized augmented reality environment to a user
US9639532B2 (en) * 2005-10-26 2017-05-02 Cortica, Ltd. Context-based analysis of multimedia content items using signatures of multimedia elements and matching concepts
US8818916B2 (en) 2005-10-26 2014-08-26 Cortica, Ltd. System and method for linking multimedia data elements to web pages
US10949773B2 (en) 2005-10-26 2021-03-16 Cortica, Ltd. System and methods thereof for recommending tags for multimedia content elements based on context
US9218606B2 (en) 2005-10-26 2015-12-22 Cortica, Ltd. System and method for brand monitoring and trend analysis based on deep-content-classification
US11604847B2 (en) 2005-10-26 2023-03-14 Cortica Ltd. System and method for overlaying content on a multimedia content element based on user interest
US10742340B2 (en) 2005-10-26 2020-08-11 Cortica Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements displayed in a web-page and providing contextual filters respective thereto
US11620327B2 (en) 2005-10-26 2023-04-04 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and generating an interface with recommendations based thereon
US9646005B2 (en) 2005-10-26 2017-05-09 Cortica, Ltd. System and method for creating a database of multimedia content elements assigned to users
US8312031B2 (en) 2005-10-26 2012-11-13 Cortica Ltd. System and method for generation of complex signatures for multimedia data content
US10380623B2 (en) 2005-10-26 2019-08-13 Cortica, Ltd. System and method for generating an advertisement effectiveness performance score
US9477658B2 (en) 2005-10-26 2016-10-25 Cortica, Ltd. Systems and method for speech to speech translation using cores of a natural liquid architecture system
US10387914B2 (en) 2005-10-26 2019-08-20 Cortica, Ltd. Method for identification of multimedia content elements and adding advertising content respective thereof
US9767143B2 (en) 2005-10-26 2017-09-19 Cortica, Ltd. System and method for caching of concept structures
US9372940B2 (en) 2005-10-26 2016-06-21 Cortica, Ltd. Apparatus and method for determining user attention using a deep-content-classification (DCC) system
US9529984B2 (en) 2005-10-26 2016-12-27 Cortica, Ltd. System and method for verification of user identification based on multimedia content elements
US8326775B2 (en) 2005-10-26 2012-12-04 Cortica Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US11003706B2 (en) 2005-10-26 2021-05-11 Cortica Ltd System and methods for determining access permissions on personalized clusters of multimedia content elements
US10621988B2 (en) 2005-10-26 2020-04-14 Cortica Ltd System and method for speech to text translation using cores of a natural liquid architecture system
US10698939B2 (en) 2005-10-26 2020-06-30 Cortica Ltd System and method for customizing images
US10191976B2 (en) 2005-10-26 2019-01-29 Cortica, Ltd. System and method of detecting common patterns within unstructured data elements retrieved from big data sources
US9489431B2 (en) 2005-10-26 2016-11-08 Cortica, Ltd. System and method for distributed search-by-content
US10193990B2 (en) 2005-10-26 2019-01-29 Cortica Ltd. System and method for creating user profiles based on multimedia content
US11019161B2 (en) 2005-10-26 2021-05-25 Cortica, Ltd. System and method for profiling users interest based on multimedia content analysis
US10360253B2 (en) 2005-10-26 2019-07-23 Cortica, Ltd. Systems and methods for generation of searchable structures respective of multimedia data content
US10180942B2 (en) 2005-10-26 2019-01-15 Cortica Ltd. System and method for generation of concept structures based on sub-concepts
US9191626B2 (en) 2005-10-26 2015-11-17 Cortica, Ltd. System and methods thereof for visual analysis of an image on a web-page and matching an advertisement thereto
US10380164B2 (en) 2005-10-26 2019-08-13 Cortica, Ltd. System and method for using on-image gestures and multimedia content elements as search queries
US11361014B2 (en) 2005-10-26 2022-06-14 Cortica Ltd. System and method for completing a user profile
US10848590B2 (en) 2005-10-26 2020-11-24 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and providing recommendations based thereon
US11216498B2 (en) 2005-10-26 2022-01-04 Cortica, Ltd. System and method for generating signatures to three-dimensional multimedia data elements
US11403336B2 (en) 2005-10-26 2022-08-02 Cortica Ltd. System and method for removing contextually identical multimedia content elements
US10372746B2 (en) 2005-10-26 2019-08-06 Cortica, Ltd. System and method for searching applications using multimedia content elements
US10585934B2 (en) 2005-10-26 2020-03-10 Cortica Ltd. Method and system for populating a concept database with respect to user identifiers
US10776585B2 (en) 2005-10-26 2020-09-15 Cortica, Ltd. System and method for recognizing characters in multimedia content
US9384196B2 (en) 2005-10-26 2016-07-05 Cortica, Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US9953032B2 (en) * 2005-10-26 2018-04-24 Cortica, Ltd. System and method for characterization of multimedia content signals using cores of a natural liquid architecture system
US10691642B2 (en) 2005-10-26 2020-06-23 Cortica Ltd System and method for enriching a concept database with homogenous concepts
US10380267B2 (en) 2005-10-26 2019-08-13 Cortica, Ltd. System and method for tagging multimedia content elements
US7840898B2 (en) * 2005-11-01 2010-11-23 Microsoft Corporation Video booklet
US9015740B2 (en) 2005-12-12 2015-04-21 The Nielsen Company (Us), Llc Systems and methods to wirelessly meter audio/visual devices
US9275157B2 (en) * 2005-12-21 2016-03-01 Digimarc Corporation Content metadata directory services
US20090006337A1 (en) * 2005-12-30 2009-01-01 Mediaguide, Inc. Method and apparatus for automatic detection and identification of unidentified video signals
US7818660B2 (en) * 2006-01-29 2010-10-19 Litera Technology Llc Method of compound document comparison
CN101385027A (zh) * 2006-02-10 2009-03-11 皇家飞利浦电子股份有限公司 一种元数据产生方法及装置
US8151291B2 (en) 2006-06-15 2012-04-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to meter content exposure using closed caption information
US8832742B2 (en) 2006-10-06 2014-09-09 United Video Properties, Inc. Systems and methods for acquiring, categorizing and delivering media in interactive media guidance applications
WO2008045950A2 (en) 2006-10-11 2008-04-17 Nielsen Media Research, Inc. Methods and apparatus for embedding codes in compressed audio data streams
US10733326B2 (en) 2006-10-26 2020-08-04 Cortica Ltd. System and method for identification of inappropriate multimedia content
GB0623961D0 (en) * 2006-11-30 2007-01-10 Univ St Andrews Video fingerprinting
US7895276B2 (en) 2007-01-29 2011-02-22 Litera Technology Llc Method of managing metadata in attachments to e-mails in a network environment
WO2008099324A2 (en) * 2007-02-13 2008-08-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and systems for providing electronic programme guide data and of selecting a program from an electronic programme guide
US7801888B2 (en) 2007-03-09 2010-09-21 Microsoft Corporation Media content search results ranked by popularity
US7465241B2 (en) * 2007-03-23 2008-12-16 Acushnet Company Functionalized, crosslinked, rubber nanoparticles for use in golf ball castable thermoset layers
US8077930B2 (en) * 2007-04-13 2011-12-13 Atg Advanced Swiss Technology Group Ag Method for recognizing content in an image sequence
WO2008143768A1 (en) * 2007-05-17 2008-11-27 Dolby Labortories Licensing Corporation Deriving video signatures that are insensitive to picture modification and frame-rate conversion
US8229227B2 (en) * 2007-06-18 2012-07-24 Zeitera, Llc Methods and apparatus for providing a scalable identification of digital video sequences
US8407750B2 (en) * 2007-07-11 2013-03-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Enabling users of peer to peer clients to socially interact while viewing videos
US8452043B2 (en) 2007-08-27 2013-05-28 Yuvad Technologies Co., Ltd. System for identifying motion video content
US8351643B2 (en) * 2007-10-05 2013-01-08 Dolby Laboratories Licensing Corporation Media fingerprints that reliably correspond to media content
US8743952B2 (en) * 2007-12-18 2014-06-03 Vixs Systems, Inc Direct mode module with motion flag precoding and methods for use therewith
US8583480B2 (en) 2007-12-21 2013-11-12 Overstock.Com, Inc. System, program product, and methods for social network advertising and incentives for same
US8214804B2 (en) * 2007-12-31 2012-07-03 Overstock.Com, Inc. System and method for assigning computer users to test groups
JP2011520162A (ja) * 2008-02-28 2011-07-14 アイファロ メディア ゲーエムベーハー マルチメディアストリームにおけるフレームシーケンス比較の方法
WO2009126785A2 (en) * 2008-04-10 2009-10-15 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for image archaeology
US8488835B2 (en) * 2008-05-21 2013-07-16 Yuvad Technologies Co., Ltd. System for extracting a fingerprint data from video/audio signals
US20100215210A1 (en) * 2008-05-21 2010-08-26 Ji Zhang Method for Facilitating the Archiving of Video Content
US20100215211A1 (en) * 2008-05-21 2010-08-26 Ji Zhang System for Facilitating the Archiving of Video Content
US8370382B2 (en) 2008-05-21 2013-02-05 Ji Zhang Method for facilitating the search of video content
US8611701B2 (en) * 2008-05-21 2013-12-17 Yuvad Technologies Co., Ltd. System for facilitating the search of video content
US8548192B2 (en) * 2008-05-22 2013-10-01 Yuvad Technologies Co., Ltd. Method for extracting a fingerprint data from video/audio signals
US8577077B2 (en) * 2008-05-22 2013-11-05 Yuvad Technologies Co., Ltd. System for identifying motion video/audio content
US20100169911A1 (en) * 2008-05-26 2010-07-01 Ji Zhang System for Automatically Monitoring Viewing Activities of Television Signals
WO2009155281A1 (en) * 2008-06-17 2009-12-23 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York System and method for dynamically and interactively searching media data
US8326662B1 (en) 2008-06-18 2012-12-04 Overstock.Com, Inc. Positioning E-commerce product related to graphical imputed consumer demand
WO2010049755A1 (en) * 2008-10-29 2010-05-06 Nds Limited Video signature
US9124769B2 (en) 2008-10-31 2015-09-01 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to verify presentation of media content
EP2366170B1 (en) * 2008-11-17 2013-01-02 Dolby Laboratories Licensing Corporation Media fingerprints that reliably correspond to media content with projection of moment invariants
US10063934B2 (en) 2008-11-25 2018-08-28 Rovi Technologies Corporation Reducing unicast session duration with restart TV
US8671069B2 (en) 2008-12-22 2014-03-11 The Trustees Of Columbia University, In The City Of New York Rapid image annotation via brain state decoding and visual pattern mining
US20100158391A1 (en) * 2008-12-24 2010-06-24 Yahoo! Inc. Identification and transfer of a media object segment from one communications network to another
US10685177B2 (en) * 2009-01-07 2020-06-16 Litera Corporation System and method for comparing digital data in spreadsheets or database tables
US9369516B2 (en) 2009-01-13 2016-06-14 Viasat, Inc. Deltacasting
WO2010084714A1 (ja) * 2009-01-23 2010-07-29 日本電気株式会社 画像識別子抽出装置
WO2010104927A2 (en) 2009-03-10 2010-09-16 Viasat, Inc. Internet protocol broadcasting
US8136031B2 (en) 2009-03-17 2012-03-13 Litera Technologies, LLC Comparing the content of tables containing merged or split cells
US9747622B1 (en) 2009-03-24 2017-08-29 Overstock.Com, Inc. Point-and-shoot product lister
KR101550886B1 (ko) * 2009-03-27 2015-09-08 삼성전자 주식회사 동영상 콘텐츠에 대한 부가 정보 생성 장치 및 방법
US8676632B1 (en) 2009-07-16 2014-03-18 Overstock.Com, Inc. Pricing and forecasting
US8644622B2 (en) * 2009-07-30 2014-02-04 Xerox Corporation Compact signature for unordered vector sets with application to image retrieval
US9166714B2 (en) 2009-09-11 2015-10-20 Veveo, Inc. Method of and system for presenting enriched video viewing analytics
US8516253B1 (en) 2010-01-18 2013-08-20 Viasat, Inc. Self-keyed protection of anticipatory content
JP2011223237A (ja) * 2010-04-08 2011-11-04 Sony Corp 画像比較装置及び方法、並びにプログラム
US9307003B1 (en) 2010-04-18 2016-04-05 Viasat, Inc. Web hierarchy modeling
US9361523B1 (en) * 2010-07-21 2016-06-07 Hrl Laboratories, Llc Video content-based retrieval
EP2619983A4 (en) * 2010-09-20 2015-05-06 Nokia Corp IDENTIFYING A KEY IMAGE FRAME FROM A VIDEO SEQUENCE
WO2012050832A1 (en) * 2010-09-28 2012-04-19 Google Inc. Systems and methods utilizing efficient video compression techniques for providing static image data
US8731236B2 (en) * 2011-01-14 2014-05-20 Futurewei Technologies, Inc. System and method for content protection in a content delivery network
US9047642B2 (en) 2011-03-24 2015-06-02 Overstock.Com, Inc. Social choice engine
US8786785B2 (en) * 2011-04-05 2014-07-22 Microsoft Corporation Video signature
US9456050B1 (en) 2011-04-11 2016-09-27 Viasat, Inc. Browser optimization through user history analysis
US11983233B2 (en) 2011-04-11 2024-05-14 Viasat, Inc. Browser based feedback for optimized web browsing
US9912718B1 (en) 2011-04-11 2018-03-06 Viasat, Inc. Progressive prefetching
US9037638B1 (en) 2011-04-11 2015-05-19 Viasat, Inc. Assisted browsing using hinting functionality
US9106607B1 (en) 2011-04-11 2015-08-11 Viasat, Inc. Browser based feedback for optimized web browsing
EP3633918B1 (en) 2011-06-14 2021-12-08 ViaSat, Inc. Transport protocol for anticipatory content
US9407355B1 (en) 2011-10-25 2016-08-02 Viasat Inc. Opportunistic content delivery using delta coding
US8805418B2 (en) 2011-12-23 2014-08-12 United Video Properties, Inc. Methods and systems for performing actions based on location-based rules
US9348802B2 (en) 2012-03-19 2016-05-24 Litéra Corporation System and method for synchronizing bi-directional document management
US9538183B2 (en) * 2012-05-18 2017-01-03 Home Box Office, Inc. Audio-visual content delivery with partial encoding of content chunks
US8432808B1 (en) 2012-06-15 2013-04-30 Viasat Inc. Opportunistically delayed delivery in a satellite network
TWI538492B (zh) * 2012-10-05 2016-06-11 Video clip search method
US10546262B2 (en) 2012-10-19 2020-01-28 Overstock.Com, Inc. Supply chain management system
US10949876B2 (en) 2012-10-29 2021-03-16 Overstock.Com, Inc. System and method for management of email marketing campaigns
US9483451B2 (en) 2013-03-14 2016-11-01 Scribestar Ltd. System and method for handling user editing history based on spawning, merging data structures of directed acyclic graph
US11676192B1 (en) 2013-03-15 2023-06-13 Overstock.Com, Inc. Localized sort of ranked product recommendations based on predicted user intent
US11023947B1 (en) 2013-03-15 2021-06-01 Overstock.Com, Inc. Generating product recommendations using a blend of collaborative and content-based data
US10810654B1 (en) 2013-05-06 2020-10-20 Overstock.Com, Inc. System and method of mapping product attributes between different schemas
US10025782B2 (en) 2013-06-18 2018-07-17 Litera Corporation Systems and methods for multiple document version collaboration and management
US9483788B2 (en) 2013-06-25 2016-11-01 Overstock.Com, Inc. System and method for graphically building weighted search queries
US10929890B2 (en) 2013-08-15 2021-02-23 Overstock.Com, Inc. System and method of personalizing online marketing campaigns
GB2517733A (en) * 2013-08-30 2015-03-04 Nokia Corp Video remixing system
US10872350B1 (en) 2013-12-06 2020-12-22 Overstock.Com, Inc. System and method for optimizing online marketing based upon relative advertisement placement
US9756002B2 (en) 2014-03-21 2017-09-05 Litera Technologies, LLC Systems and methods for email attachments management
US9652534B1 (en) * 2014-03-26 2017-05-16 Amazon Technologies, Inc. Video-based search engine
US9288521B2 (en) 2014-05-28 2016-03-15 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for updating media asset data based on pause point in the media asset
US10855797B2 (en) 2014-06-03 2020-12-01 Viasat, Inc. Server-machine-driven hint generation for improved web page loading using client-machine-driven feedback
US20160378863A1 (en) * 2015-06-24 2016-12-29 Google Inc. Selecting representative video frames for videos
US10536408B2 (en) 2015-09-16 2020-01-14 Litéra Corporation Systems and methods for detecting, reporting and cleaning metadata from inbound attachments
WO2017069735A1 (en) 2015-10-20 2017-04-27 Viasat, Inc. Hint model updating using automated browsing clusters
US11037015B2 (en) 2015-12-15 2021-06-15 Cortica Ltd. Identification of key points in multimedia data elements
US11195043B2 (en) 2015-12-15 2021-12-07 Cortica, Ltd. System and method for determining common patterns in multimedia content elements based on key points
US10534845B2 (en) 2016-05-11 2020-01-14 Overstock.Com, Inc. System and method for optimizing electronic document layouts
DE112016006940T5 (de) * 2016-07-11 2019-03-14 Mitsubishi Electric Corporation Bewegtbildverarbeitungseinrichtung, Bewegtbildverarbeitungsverfahren und Bewegtbildverarbeitungsprogramm
DE102016212888A1 (de) * 2016-07-14 2018-01-18 Siemens Healthcare Gmbh Bestimmen einer Bildserie abhängig von einer Signaturmenge
US10909173B2 (en) 2016-12-09 2021-02-02 The Nielsen Company (Us), Llc Scalable architectures for reference signature matching and updating
US10970769B2 (en) 2017-03-02 2021-04-06 Overstock.Com, Inc. Method and system for optimizing website searching with user pathing
US11760387B2 (en) 2017-07-05 2023-09-19 AutoBrains Technologies Ltd. Driving policies determination
US11899707B2 (en) 2017-07-09 2024-02-13 Cortica Ltd. Driving policies determination
US10846544B2 (en) 2018-07-16 2020-11-24 Cartica Ai Ltd. Transportation prediction system and method
US11181911B2 (en) 2018-10-18 2021-11-23 Cartica Ai Ltd Control transfer of a vehicle
US11126870B2 (en) 2018-10-18 2021-09-21 Cartica Ai Ltd. Method and system for obstacle detection
US10839694B2 (en) 2018-10-18 2020-11-17 Cartica Ai Ltd Blind spot alert
US20200133308A1 (en) 2018-10-18 2020-04-30 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle (v2v) communication less truck platooning
US10748038B1 (en) 2019-03-31 2020-08-18 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
US11244176B2 (en) 2018-10-26 2022-02-08 Cartica Ai Ltd Obstacle detection and mapping
CN109471955B (zh) * 2018-11-12 2021-09-17 广东小天才科技有限公司 视频片段的定位方法、计算设备及存储介质
US10789535B2 (en) 2018-11-26 2020-09-29 Cartica Ai Ltd Detection of road elements
US11643005B2 (en) 2019-02-27 2023-05-09 Autobrains Technologies Ltd Adjusting adjustable headlights of a vehicle
US11285963B2 (en) 2019-03-10 2022-03-29 Cartica Ai Ltd. Driver-based prediction of dangerous events
US11694088B2 (en) 2019-03-13 2023-07-04 Cortica Ltd. Method for object detection using knowledge distillation
US11132548B2 (en) 2019-03-20 2021-09-28 Cortica Ltd. Determining object information that does not explicitly appear in a media unit signature
US11514493B1 (en) 2019-03-25 2022-11-29 Overstock.Com, Inc. System and method for conversational commerce online
US11222069B2 (en) 2019-03-31 2022-01-11 Cortica Ltd. Low-power calculation of a signature of a media unit
US10776669B1 (en) 2019-03-31 2020-09-15 Cortica Ltd. Signature generation and object detection that refer to rare scenes
US10796444B1 (en) 2019-03-31 2020-10-06 Cortica Ltd Configuring spanning elements of a signature generator
US10789527B1 (en) 2019-03-31 2020-09-29 Cortica Ltd. Method for object detection using shallow neural networks
US11205179B1 (en) 2019-04-26 2021-12-21 Overstock.Com, Inc. System, method, and program product for recognizing and rejecting fraudulent purchase attempts in e-commerce
US11734368B1 (en) 2019-09-26 2023-08-22 Overstock.Com, Inc. System and method for creating a consistent personalized web experience across multiple platforms and channels
US10748022B1 (en) 2019-12-12 2020-08-18 Cartica Ai Ltd Crowd separation
US11593662B2 (en) 2019-12-12 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Unsupervised cluster generation
US11590988B2 (en) 2020-03-19 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Predictive turning assistant
US11827215B2 (en) 2020-03-31 2023-11-28 AutoBrains Technologies Ltd. Method for training a driving related object detector
US11574248B2 (en) 2020-04-02 2023-02-07 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for automated content curation using signature analysis
US11238287B2 (en) * 2020-04-02 2022-02-01 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for automated content curation using signature analysis
US11756424B2 (en) 2020-07-24 2023-09-12 AutoBrains Technologies Ltd. Parking assist

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5019899A (en) * 1988-11-01 1991-05-28 Control Data Corporation Electronic data encoding and recognition system
DE69229521T2 (de) * 1991-04-25 2000-03-30 Nippon Steel Corp Datenbankauffindungssystem
US5247347A (en) * 1991-09-27 1993-09-21 Bell Atlantic Network Services, Inc. Pstn architecture for video-on-demand services
JP2991833B2 (ja) * 1991-10-11 1999-12-20 松下電器産業株式会社 インターレス走査ディジタルビデオ信号の符号化装置及びその方法
US5436653A (en) * 1992-04-30 1995-07-25 The Arbitron Company Method and system for recognition of broadcast segments
JP3234064B2 (ja) * 1993-09-02 2001-12-04 キヤノン株式会社 画像検索方法並びにその装置
EP0675495B1 (en) * 1994-03-31 2002-07-24 Siemens Corporate Research, Inc. Detecting scene changes in encoded video sequences
US5465353A (en) * 1994-04-01 1995-11-07 Ricoh Company, Ltd. Image matching and retrieval by multi-access redundant hashing
US5708767A (en) * 1995-02-03 1998-01-13 The Trustees Of Princeton University Method and apparatus for video browsing based on content and structure
GB9510093D0 (en) * 1995-05-18 1995-07-12 Philips Electronics Uk Ltd Interactive image manipulation
GB2301972B (en) * 1995-06-06 1999-10-20 Sony Uk Ltd Video compression
US5623308A (en) * 1995-07-07 1997-04-22 Lucent Technologies Inc. Multiple resolution, multi-stream video system using a single standard coder

Also Published As

Publication number Publication date
EP0842478A1 (en) 1998-05-20
EP0842478B1 (en) 2007-06-20
WO1997040454A1 (en) 1997-10-30
JPH11509025A (ja) 1999-08-03
DE69737824D1 (de) 2007-08-02
DE69737824T2 (de) 2008-03-06
US5870754A (en) 1999-02-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4138007B2 (ja) Dc及び動き符号を用いたmpeg圧縮列のビデオ検索
US5915038A (en) Using index keys extracted from JPEG-compressed images for image retrieval
US6665442B2 (en) Image retrieval system and image retrieval method
Kobla et al. Compressed-domain video indexing techniques using DCT and motion vector information in MPEG video
US7248782B2 (en) Image retrieving apparatus, image retrieving method and recording medium for recording program to implement the image retrieving method
JP3568117B2 (ja) ビデオ画像の分割、分類、および要約のための方法およびシステム
JP5005154B2 (ja) 記憶媒体上に記憶された情報信号を再生する装置
Zhang et al. Video parsing and browsing using compressed data
US20110225136A1 (en) Video search method, video search system, and method thereof for establishing video database
Dimitrova et al. Content-based video retrieval by example video clip
KR100327085B1 (ko) 멀티미디어 데이터 검색 장치 및 방법
JP2002530781A (ja) データベースを用いて画像を獲得するシステム
TWI443535B (zh) 視訊搜尋方法、系統及建立視訊資料庫的方法
JP2002541738A (ja) 画像圧縮
WO2000045600A1 (en) Method of image feature encoding and method of image search
JP2001526859A (ja) ワールドワイドウェブ上の圧縮映像の指示及び編集方法及びアーキテクチュア
Kobla et al. Indexing and retrieval of MPEG compressed video
US7027646B2 (en) Scaled image generating apparatus and method, image feature calculating apparatus and method, computer programs therefor, and image data structure
KR101163774B1 (ko) 비디오 압축용 장치 및 프로세스
JP2002513487A (ja) オブジェクト指向コンテンツに基づくビデオ・サーチ用のアルゴリズム及びシステム
Latecki et al. Extraction of key frames from videos by optimal color composition matching and polygon simplification
Idris et al. Spatio-temporal indexing of vector quantized video sequences
Arnia et al. Fast method for joint retrieval and identification of JPEG coded images based on DCT sign
Kobla et al. Extraction of features for indexing MPEG-compressed video
JP2003283966A (ja) 動画像データ要約情報作成装置、動画像データ記録再生装置、動画像データ要約情報作成方法及び動画像データ記録再生方法

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20040422

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20040422

A72 Notification of change in name of applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A721

Effective date: 20040422

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20070220

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20070518

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20070702

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070820

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20070820

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20071204

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20080229

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20080507

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20080605

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110613

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120613

Year of fee payment: 4

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees