专利名称：生成包含上下文图像的广告的制作方法
生成包含上下文图像的广告
背景
包含合适图像的在线广告能够有利地吸引关注、培养对品牌的正面感受， 并且比起那些不包含这类图像的广告，通常能够更为有效地说服人们点进广告 以获取有关该广告产品和/或服务的额外信息。在线广告平台更多地考虑将包含 图像的广告添加到它们的上下文网络业务(即，在网页上主存的广告)。例如
GoogleTM已经将包含图像的广告作为 一 项附加服务并入它们的AdSense Contextual广告程序，而Yahoo⑧也在它们的上下文应用配置中添加包含图像 的广告。
关于包含图像的广告的组成元素的不同选择可以不同地影响(1)包含图 像的广告吸引多少关注及其吸引力；以及(2)点进率。例如，女性用户可能被 某些颜色吸引而男性用户则会被不同的颜色吸引。使用上下文广告平台的广告 客户可以选择他们的目标词语，随后从广范围的颜色和模板中进行选择，以自 定义他们的图像组成元素，包括但不限于大小、位置、优势色、颜色数、颜色 组合、文本字体、URL链接位置等。
简要概述
提供该简述以便以简化形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些 概念。该简述不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在 用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
根据本发明的各实施例，广告生成系统生成包含图像的广告。该广告生成 系统包括至少一个特征选择方针，它基于指定广告目标观众信息、成本信息 和广告客户行业信息中至少一种的广告客户输入来为包含图像的广告指定至 少一个推荐特征；图像剪辑库，从中选择图像用以包括在所述包含图像的广告
中；以及至少一个广告模板，它基于所述至少一个特征选择方针；其中该系统 自动生成包含图像的广告，该包含图像的广告包括基于在将要主存包含图像的广告的网页上呈现的一种或多种颜色而被自动建议的一种或多种建议颜色。
本发明的各实施例涉及一种为包含图像的广告生成组成特征选择方针的 系统。该系统包括从包含图像的广告中提取特征的特征提取器；以及图像特 征排序引擎，用以分析所提取各特征之间的一种或多种关系以及所提取图像 的有效性以生成针对从所述包含图像的广告中提取的所述特征的一个或多个 有效性等级，并基于针对从所述包含图像的广告中提取的所述特征的有效性等 级生成所述组成特征选择方针。
本发明的各实施例涉及一种包含用于分析设计元素的不同组成对包含图 像的广告是如何起效的计算机可执行指令的计算机可读介质，计算机可执行指 令用于执行如下步骤针对属于一个或多个行业的包含图像的广告分析设计元 素的多个不同组成的有效性，从而产生行业特定且设计元素组成特定的多个有 效性等级；以及生成基于所述多个有效性等级的预定数量的包含图像广告的模 板
附图简述
当结合附图阅读时，可以更好地理解以上简述以及以下详细描述，附图作 为示例而不是对本发明的局限被包括在内。
图1示出了在其中可以实现本发明实施例的示例性计算系统。
图2示出了根据本发明各实施例生成包含图像的广告的广告生成系统。
图3示出了根据本发明各实施例的建议生成器。
图4示出了根据本发明各实施例的模型训练器和库数据收集器。
图5是根据本发明各实施例阐明文件相关特征的表格。
图6是根据本发明各实施例阐明统计相关特征的表格。
图7是根据本发明各实施例阐明定量特征的表格。
图8是根据本发明各实施例阐明知觉特征的表格。
图9示出了实现自适应配色方案的功能组件的示例。
图10示出了对应于如图9示例中所示的至少一个组件的示例性处理流程。
图11是根据本发明各实施例示出各颜色定量定义的表格。详细描述
I. 介绍
中等规模和小广告客户可能没有资源来分析和选择期望的广告构成元素。 在这些情况下，来自图像建议系统的某些自动建议或推荐将会是合乎需要的。 即使对大广告客户而已，创造性的、漂亮的、且有效建议的包含图像的广告可 以扩展广告客户的想像并且可以挖掘广告客户尚未考虑的设计空间。当广告客 户看到组合漂亮的建议图像时，他们可能想要供应额外的包含图像的广告。类 似于已经由主要搜索付费广告公司所釆用的搜索关键词建议工具，图像建议系 统能够有效扩展广告客户的选择并增加广告销售。
根据本发明的实施例，包含上下文图像的广告平台可以为广告客户提供以 下服务的一项或多项。可以提供有关广告构成特征(例如，大小、颜色、字体 和位置)和包含图像的广告有效性之间一种或多种关系的分析。可以针对不同 广告客户各自的行业、目标需求和预算来提供特征选择方针。为了鼓励广告设 计的创造性，可以通过收集万维网上可用的自由图像建立图像剪辑库，和/或通 过设立激励制度来鼓励艺术家为该图像剪辑库贡献艺术剪辑。还有针对包含图 像的广告的模板库，其中该库包含针对不同行业和/或针对不同广告目标观众要 求的广告模板。模板库可以通过分析广告设计及其相应效果之间关系的数据挖 掘建模来创建。可以从广告客户的网页中提取的图像可以与剪辑库、广告模板 和/或特征选择方针相组合，并且可用于自动生成针对广告客户的建议的包含图 像的广告。用于图像成分的和谐颜色可以被自动选择，并且自动选择的颜色可 自动适用于主存页面的颜色。
由此，本发明的各实施例为广告客户提供针对包含图像的广告、创造性设 计、广告构成特征的有效选择的常规构成过程，以及专用于包含图像广告的上 下文主存页面颜色的配色方案。本发明的各实施例可用于拓宽广告客户对可用 的包含图像的广告的选择，促进广告构成过程，吸引更多的广告业务并增加广 告收益。
II. 示例性操作环境
参加图l，用于实现本发明各实施例的一示例性系统包括计算设备，诸如 计算设备100。在其最基本的配置中，计算设备100通常包括至少一个处理单元102和存储器104。取决于计算设备的确切配置和类型，存储器104可以是 易失性的(诸如RAM)、非易失性的(诸如ROM、闪存等)或是两者的某种 组合。该最基本配置在图1中由虚线106来例示。另外，设备IOO还可具有附 加的特征/功能。例如，设备100还可包含附加存储(可移动和/或不可移动)， 其中包括但不限于磁盘、光盘或磁带。这样的附加存储在图1中由可移动存储 108和不可移动存储110示出。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可 读指令、数据结构、程序模块或其它数据这样的信息的任意方法或技术来实现 的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。存储器104、可移动存储108 和不可移动存储IIO都是计算机存储介质的示例。计算机存储介质包括但不限 于，RAM、 ROM、 EEPROM、闪存或其它存储器技术、CD-ROM、数字多功 能盘(DVD)或其它光存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储设备、或 者可用于存储所需信息并且可由设备IOO访问的任何其它介质。任何这样的计 算机存储介质都可以是设备100的一部分。
设备100还可包含允许该设备与其它设备通信的通信连接112。通信连接 112是通信介质的一个示例。通信介质通常具体化为诸如载波或其它传输机制 等已调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，且 包含任何信息传递介质。术语"已调制数据信号"指的是其一个或多个特征以 在信号中编码信息的方式被设定或更改的信号。作为示例，而非限制，通信介 质包括有线介质，诸如有线网络或直接线连接，以及无线介质，诸如声学、RF、 红外线和其它无线介质。如此处所使用的，术语计算机可读介质包括存储介质 和通信介质两者。
设备100也可以具有诸如键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备 等输入设备112。也可以包括诸如显示器、扬声器、打印机等的输出设备114。 所有这些设备在本领域是公知的，因此不必在此详细讨论。
III.生成包含上下文图像的广告的概述
本发明的各实施例可用于为包含上下文图像的广告提供建议图像。自动生 成的包含图像的广告包含能够自动适用于主存上下文网页颜色的和谐颜色，并 且该广告可以基于如下的一项或多项生成针对包含图像的广告的至少一个特 征选择方针、图像剪辑库以及至少一个包含图像的广告模板。本发明各实施例涉及从包含图像的广告中提取特征，分析提取特征及其有 效性之间的关系，并针对不同的行业和广告目标观众偏好来推断特征选择方 针。
本发明的各实施例包括用于鼓励艺术家向图像剪辑库贡献其艺术作品的 激励机制。如果艺术家的图像剪辑被广告客户使用，则在每次点击该包含图像 的广告时都付给该艺术家一定量的钱。由此，广告被点击的次数越多，艺术家 得到的钱也越多。并且如果艺术家的作品很好并使得广告被点击，则广告客户 将愿意付费给该艺术家。
本发明的各实施例包括数据挖掘算法，用于分析广告构成设计和广告有效 性之间的至少一种关系。随后就可针对行业(并且符合任何其他偏好，诸如广 告观众目标、成本等)选择最为有效的期望数量的模板。
本发明的各实施例涉及从广告客户的网页中提取图像，诸如公司徽标。提 取的图像随后被用作自动生成的建议包含图像的广告的成分。
图2示出了根据本发明各实施例生成包含图像的广告的广告生成系统。示
出了建议生成器202和模型训练器和库数据收集器222。建议生成器202包括 广告客户输入204，该广告客户输入204连同广告特征选择方针216、广告模 板218和图像剪辑库220 —起输入到包含图像广告建议生成器206。建议的包 含图像的广告208和以及指定建议的包含图像的广告208的点进率的点进数据 210由该包含图像广告建议生成器206输出。 IV.建议生成
图3示出了根据本发明各实施例的建议生成器202。广告客户输入204可 以包括但不限于要广告的产品类型和/或服务，目标观众偏好(包括但不限于性 别、年龄、社会经济状态、兴趣等)。这一信息可以通过各种方式从广告客户 获取，包括但不限于通过填写表格或者通过任何其他合适的信息收集技术来使 得广告客户输入相关信息，诸如产品/服务、目标信息、预算信息等。
本发明的各实施例包括网页图像提取器302，它可以从广告客户的网页中 提取诸如公司徽标的图像306。
广告客户可以选择如下的一项或多项来自从广告客户网页中提取的图像
的模板和图像成分；图像剪辑库220;以及广告模板218。广告客户可以根据至少一个特征选择方针216来组成他们自己的图像广告。
本发明的各实施例包括图像建议生成器206，它可以自动为广告客户生成 建议的包含图像的广告208。自动生成的图像广告可以包括由配色方案适配器 304-1选择的一种或多种和谐背景色和/或组成色，该适配器的操作如下描述。
广告客户随后可以选择一个或多个自动生成的图像广告用于向将要查看 其他在线内容(例如，网页)的用户进行显示。
本发明的各实施例可以包括用于滤除涉及色情和/或其他猥亵材料广告的 内容过滤304。
基于上下文主存页面的一种或多种颜色，配色方案适配器304-2可以自动 改变包含图像的广告的一种或多种颜色。
当在线用户点击主存页面上的包含图像的广告时，有关该包含图像的广告 的信息，包括但不限于广告的点进率210就可以被记录并发送至图像广告模型 训练器和库数据收集器222以供更新离线建模信息使用。 A.图像提取器
根据本发明的各实施例，图像提取器302可以从广告客户的网页中自动提 取图像。这类提取的图像可用于建立由建议生成器202使用的图像数据库404。 根据本发明的各实施例，可以根据图像与广告客户网页的相关性和功能来定义 三个图像分类。徽标图像构成第一图像分类。优势图像是另一种图像分类。在 此上下文中，术语"优势图像"指的是质量相对较高且属于广告客户网页的主 要内容的图像。广告客户网页中的其他图像构成第三图像分类，该分类指的是 非优势图像。
根据本发明的各实施例，可以基于三个图像特征组对经典的支持向量机 (SVM)分类算法(参见T. Joachims, 11 in: Making large-Scale SVM Learning Practical. Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, B. Sch6lkopf and C. Burges and A. Smola (ed.), MIT Press, 1999)进行修改以将广告客户网页 的图像自动分为三类。
可以针对图像从广告客户的网页中提取三个不同的特征组。第一特征组是 基于内容的图像特征。这些特征是用于标识相对高质量图像(诸如优势图像) 和区分图像(诸如徽标图像)的准则。色矩(参见M. Strieker., andM.Orengo.,Similarity of Color Images. In Storage and Retrieval for Image and Video Databases, Proc. SPIE 2420, pp 381-392， 1995)可以用于表示通过每种颜色通道 的三个矩的图像优势特征。Gabor滤波器(参见B. S. Manjunath and W. Y. Ma. "Texture features for browsing and retrieval of large image data" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (Special Issue on Digital Libraries), Vol. 18 (8), August 1996, pp. 837-842)可用于从图像中提取纹理特征。Gabor 滤波器已被广泛用于图像检索并且通常被认为是经济有效的。
第二特征组涉及物理图像特征。这些特征从可用于确定图像相对重要性的 一个或多个物理属性来表征图像的重要性，这些物理属性包括网页中的图像 位置；图像大小；以及图像框内周围文本的字体和大小。
第三特征组涉及基于语义文本的特征。这些特征可用于展现图像的语义并 且有助于标识图像和网页的相关性图像框内周围文本的相似性以及网页的主 要内容；以及图像文件名和网页重要内容的相似性。
以上讨论的三个特征组可用于根据图像各方面表征图像属性。除了将所有 特征连接为一个特征向量作为分类器输入之外，还可以基于每个特征组独立训 练三个SVM模型。随后可以用三个SVM结果来训练最终分类器，从而用非 线性方式熔合三个模型。
B.配色方案适配器
根据本发明的各实施例，配色方案适配器304-1和304-2 (统称为304) 可用于自适应地改变包含图像的广告的颜色，使得那些颜色能够与主存包含图 像的广告的网页的一种或多种颜色相协调。例如，前景色(例如，在包含图像 的广告中)可以在检测到显示背景色(例如，主存页面的背景色和/或包含图像 的广告的背景色)和显示前景色之间清晰度冲突(或任何其他类型的不兼容) 的情况下改变。新的前景色可以根据预定的清晰度准则选择，该预定准则考虑 了显示的背景和前景色之间的亮度对比、色调对比和/或主观分类对比。
图9示出了包括配色方案适配器304的示例性实施例的至少一部分以基于 背景色自适应地改变前景色的功能组件。
在图9的示例中，示出了背景色提取器902和前景色拾取器912。背景色 提取器卯2可以收集足以影响之上显示的颜色类似文本字体或图标的清晰度的背景色。此外，背景色提取器902可根据至少一个建立的准则确定为与彼此类 似的收集的背景色聚类。
根据本发明的至少一个示例性实施例，前景色拾取器912可以选择诸如用 于文本字体的前景色，从而基于建立的清晰度准则提供与背景色提取器902提 取的颜色的足够对比。
背景色提取器902随后可以二次采样背景色904，诸如主存包含图像的广 告的网页的颜色。为了避免实质上处理显示背景色中的每个像素，前述二次釆 样可以通过x轴的厶和y轴的因数来完成。处理的稳健性可以通过增加前述 采样因数来提高。
参数,和/y可以根据字体空间频率而预定义。空间频率至少涉及可以 在背景的采样部分之上检测到的字体和/或图标的度量(例如，字符框大小、 上升、下降高度等)和外观类(例如，斜体和粗体)。例如，在显示桌面 上检测到的8点Tahoma风格字体的背景可以由采样因数《二^-2采样用于 正常外观，或者在外观类为"粗体"的情况下则为/,=^=4。这些采样参数 的示例只是提供作为示例而非作为限制。此外，参数^和力在给定示例中 没有必要一定对称。相反地，参数值受到提供足够的颜色样本同时维持稳 健处理这一期望的影响，并因此可能会有修改。
背景色提取器902还可以进一步地把从采样的背景中提取的类似颜色906 聚类。聚类可以使用本领域内已知的均匀量化方法执行，其量化步长在R、 G、 B (红、绿、蓝)通道中分别为￡, =& =五6 = 32。五 五^和&的上述值仅提 供作为示例而非以任何方式进行限制。每个聚类的平均颜色被认为是该聚类的 代表色，并且该聚类以像素为单位的大小被认为是代表色在背景中的权重。
如上所述，类似的背景色可以被一并聚类。作为示例，为了确定采样的背 景色Q和C2是否类似，考虑C;和C2的RGB特性(即，Q(R7, G;, B》禾卩C2(R2, G2， B2))，以及上述量化步长^和&。如果(R//= (R乂 (G/ Eg) = (G乂 ￡g)， a(B;/￡6) = (B2/￡6)，则认为Q和C2类似。注意到对于替换实施例，R,、 G,、 B,分别是示例颜色Ci的R、 G、 B通道的量，并且其范围从0至255。
前景色拾取器912接收从背景提取的一种或多种背景色908。前景色拾取器912随后可以启用对一种或多种颜色的选择，这些颜色足以
与接收的一种或多种背景色形成对比，从而提供和谐的前景色。为此，前景色
拾取器912可以访问由一组不连续的颜色组成的颜色池，以便根据UI显示的 应用进行选择。
图ll是示出了根据本发明的实施例由白、黑、以及RYB (红、黄、蓝) 色轮中的基色和间色组成的颜色池的示例。
如下将描述清晰度准则的示例和前景色拾取器912用来选择前景色的示 例性技术。
更具体地，为了测量前景色相对于采样背景的清晰度，清晰度准则至少考 虑色度和感知量。这些量可以包括亮度(lumninance)、色调(hue)、视觉亮度 (brightness)、色觉亮度(lightness)、色品(chroma)禾口饱禾口度(saturation)。
亮度可以被认为是由显示表面上的像素或区域发出的视觉亮度量。亮度以 流明计量。表面一点给定方向的亮度是包含考虑点的无穷小元表面给定方向上 的发光强度除以在与给定方向垂直的平面号丧表面元的正交投射面积的商。
色调被认为是颜色的主波长，即由蓝、绿、红等表示的颜色感知属性。
视觉亮度被认为是显示设备的光亮级。换句话说，色觉亮度是根据看上去 或强烈或不强烈的给定视觉刺激的视觉属性。
色觉亮度被认为是看上去发出或多或少的光与被感知为"白光"刺激的类 似照亮区域发出的光成比例的显示部分的视觉属性。于是，色觉亮度被认为是 相对视觉亮度。
色品(或"色度(chrominance)")可以被认为是允许对彩色剌激与相 同视觉亮度的非彩色刺激区别程度做出判断的视觉属性。
饱和度可以指显示器中黑度的量。也就是说，饱和度是允许对彩色刺激与 非彩色刺激区别程度做出判断而不考虑其视觉亮度的视觉属性。
更具体地，根据本文描述的示例性实施例，清晰度准则可以基于亮度对比、 色调对比、和"暖/冷"对比。
亮度对比(Ay)被看作前景色和背景色之间的相对亮度，可以使用提取的前 景和背景色的RGB参数来测量。Ar可以使用由James等人(Com;w^ Gra^/w: /V/"c7》/e:y^<iPrac"ce， Addison-Wesley, 1995)提供的如下公式来测量
1△Y= I Y前景—Y背景l,其中Y = 0.30R + 0,59G + 0.11B.
色调对比(A/Z)被看作是彩色之间的对比度。为量化测量色调对比，使用由 James等人提供的算法将每种前景色转换为"HSL"(色调、饱和度、色觉亮度) 色空间。向HSL色空间的颜色转换在本领域内已知，因此本文中就不提供对 其的描述。于是，已知色调(H)范围从0至360，饱和度(s)和色觉亮度(l)范围从 0.00到1.00。此外，色品(c)可以基于饱和度被定义为色品除以色觉亮度的这一 关系而被如下近似c = s，(l-|/-0.5|/0.5)。因此，色调对比如下确定
AH二c平均 斜度(lH前景-H背景I),其中
c平均=(c前景+ c背景)/2;
—0,d<30
森崩一 細，3。"60
'义、7 )(d_60)/36 + l-6,60W<90
1，"90
"暖/冷"对比(APF)可以指代基于分别为"暖"或"冷"的颜色分类在前 景色和背景色之间的对比。当然，本文描述的示例性实施例并未被看作诸如 "暖"和"冷"色之类的术语。相反地，可用作替换的术语被提供以更清楚地 示出由本文的实施例所提供的任何颜色对比。
例如，"冷"色可以是蓝、绿和紫，而"暖"色可以是红、黄和橙。将这 些颜色分为"冷"或"暖"色是基于各自颜色的色调、色觉亮度和饱和度来确 定的。例如，浅色绿看上去是"冷"的而暗色绿则可能不是，虽然两个色相具 有相同的色调。示例性实施例遵从L. Zedah (C^/i"e o/a 7Vew々 ; roflc/2 o ^wa/j^/s o/ Com/ /ex iSywe附s awe/ Dec/Wow fVocesses, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-3, pp. 28-44， 1973.)描述的模糊逻辑，因为 颜色的"冷"和"暖"性质可被认为是主观的。
有关"暖"和"冷"色的关系函数("的分析公式如下
b=4， c=60
3 冷(廯色)=Af/"(Afox(g6e〃a=41.5,b=4,c=228.5(激色./2),g6e〃a=75,b=4,c=225(腐
色/0),g6e〃a一.2风c4)其中，
一〃a,b，c (I) = { 1/[7 + ((X - C)/。)2b]}.
基于这些关系函数，"暖"和"冷"色的量化定义的示例如下
根据一个示例性实施例，黑色被看作是"冷"色，白色在伴随黄色时被看
作是"暖"色，而在伴随青色时被看作是"冷"色。
考虑彩色，"暖/冷"对比A『^7I皮如下定义
1, 分类肃煮#分类絲 A叫0.5 麟或紫f勤、类 ", 分类薪贵=分类穿煮
根据至少一个示例性实施例，清晰度准则(丄)是基于亮度对比、色调对比
和"暖/冷"对比。更具体地，丄(c肃爲c體)可被看作是关于来自前述颜色池的
前景候选(C綠)以及提取的背景色(C賴)的清晰度值。丄(C鄉C辦)可如下确定 L(C前景，C背景)=wy AY + wh AH + ww, AW。
HV w和^是分别对应于亮度对比、色调对比和"暖/冷"对比的权重。 作为示例性实施例，如果值丄(C^ C^)超过预定阈值，则前景色候选(C 薪贵)和提取的背景色(C^)之间的对比就被认为足以为用户提供清晰的UI体验。 也就是说，如果丄(C綠C辦) > (预定阈值)，则C綠可从C賴上读出。相反地， 如果丄(C麟C辦) < (预定阈值)，则前景色候选(C棘)和提取的背景色(C縣)之 间的对比就被认为不足以为用户提供清晰的UI体验，于是就应该考虑C ，的 另一候选。
前述预定阈值可以是由实验预先确定的可配置参数。该阈值可以根据显示 的背景色和前景色之间可接受对比度的主观标准来配置。于是，随着显示的背 景色和前景色之间期望对比度的增加，阈值就变得更低。
作为示例，前景色拾取器912可以为C薪煮颜色池候选和提取的背景色C萝 景确定丄(C棘,C競)。C棘的每个颜色池候选可被分配包括但必不限于"得分" 和"冲突数"的属性。用于一特定颜色池候选C綠的"得分"可被认为是在其 中C^可以是任何提取背景色的所有可能对(C, C^)的清晰度值之和。用于 该特定颜色池候选C綠的"冲突数"可被认为是在丄(C M, C賴) < (预定阈值)时，即(C綠C賴)不足以向用户提供清晰观看体验的对比度的情况下的(C鹏C ^)对的数量。
前景色拾取器912可以如下从颜色池中拾取前景色C ，拾取冲突数为 零的颜色池候选；拾取在冲突数为零的多个颜色池候选中得分最高的颜色池候 选；或者若没有冲突数为零的颜色池候选，则拾取冲突数最低的颜色池候选。
清晰度准则(丄)是査看环境的前景和背景色之间一种以上关系的线性组
合，并且被提供以尝试模仿人类对清晰查看的感知要求。因此，权重MV W 和H^可被选择以逼近期望的感知准则。根据一个示例性实施例，分配的权重
值为^=0.7，>^ = 0.1且^^=0.3。这些值仅为示例性实施例提供，而非以任何 方式进行限制。
更具体地，可以使用基于学习的方法导出权重。例如，使用代表样本前景 色和背景色的一 800对的训练组，就可以导出权重以确保拾取了能够提供与提 取的背景色有足够对比的前景色。此外，随着颜色训练组的变化，可能会希望 修改或更新权重以拾取相对于提取的背景色最为合适的前景色。
图10示出了对用于确定清晰度准则(i:)的权重vv ^和^至少一个进行 修改的示例性处理流程。这一处理流程可由前景色拾取器220执行，同时从颜 色池中选取至少一种对比颜色。
根据图IO所示的示例性处理流程，使用现有的权重,、^和HV拾取前 景色Cp 1005，做出拾取的前景色Cp是否与例如测试者所期望的颜色Cd相同 的判定1010。
如果判定1010 Cp与Cd不相同，则处理结束1040而现有的权重vtv W/! 和 得以维持。
然而，如果判定1010 Cp与Cd相同，则至少有三种不同的场景会导致权 重VV w和M^的任一个被修改。
如果判定1015拾取色Cp与提取的背景色不冲突但期望色Cd却有这一冲 突，则通过减小O.l的值对所有的权重^、 w和wv进行修改1030。该权重修 改处理随后结束1040。
1如果判定1020拾取色Cp与期望色Cd都与提取的背景色有冲突，或者Cp和Cd无一与提取的背景色冲突，则通过分别将颜色Cp和Cd的权重Mv w和ww的最大值减小0.01来对所有的权重vty w,和MV进行修改1035。
因此，诸如主存在网页上的包含图像的广告中的那些前景色就适于相对主存网页的相应背景色提供足够的和谐度。本文描述的示例性实施例可以被修改以自适应地改变显示的背景色，其方式与根据前述示例性实施例的前景色自适应改变相类似。
V.广告格式特征推荐
图4示出了根据本发明各实施例的模型训练器和库数据收集器222。图像404被输入到图像特征提取器212。图像广告数据402与图像特征提取器的输出被组合以形成广告格式属性412，作为图像特征排序引擎214的输入。图像特征排序引擎214输出广告特征选择方针216以及一个或多个广告模板。
根据本发明的各实施例，图像特征提取器212可以从一幅或多幅图像中选择特征。提取的图像特征连同包括但不限于广告客户信息、广告目标观众信息、成本信息和点进率的图像广告数据被提供给图像特征排序引擎214。图像特征排序引擎214可以分析图像广告特征和点进率，从而推导出一个或多个广告特征选择方针216和一个或多个广告模板218。
根据本发明的各实施例，自由图像剪辑406可被收集并存储在图像剪辑库220中。激励模块410可以接收艺术家设计的图像以及包括艺术家设计的图像408的广告点进率作为输入。激励模块随后可以将图像输出至图像剪辑库，并输出关于哪些艺术家因其创建的图像在广告中使用而应被补偿的信息，藉此鼓励艺术家向图像剪辑库提交有创意的艺术剪辑。
广告特征选择方针216、 一个或多个广告模板218以及图像剪辑库220随后被输出至建议生成器202 (如图2所示)。
A.广告图像特征选择方针的建模
根据本发明的各实施例，可以根据如下的五个步骤建模广告图像特征选择方针216。
步骤l-图像分析从广告图像中提取平均色、主色、颜色数量、颜色直方图、色矩、颜色相关图、关注点以及任何其他合适的图像特征。对各特征更为详细的描述在图5-8示出的表格中阐明。图5根据本发明各实施例阐明文件相关特征。图6根据本发明各实施例阐明统计相关特征。图7根据本发明各实施例阐明量化特征。图8根据本发明各实施例阐明感知特征。
步骤2 -收集其他广告特征从广告数据库中收集有关该广告的点击者和未点击者的人口统计学数据(包括但不限于年龄和性别)以及相关行业。
步骤3-收集有关包含图像的广告的点进数据。
步骤4-机器学习多线性回归模型
其中/ = 1,...,^是从步骤1中提取的图像特征索引；iV是从步骤1中提取的图像特征总数；x,是从步骤l中提取的第/个图像特征；^是与第/个图像特征相关联的第/个系数；y-l,.,.，M是从步骤2中收集的其他广告特征的索引；M是从步骤2中收集的其他广告特征的总数；力是从步骤2中收集的第y个其他广告
特征；A是与第7'个广告特征相关联的第/个系数；而C77 是广告的点进率。
使用多线性回归模型，可以执行如下操作(a)为特定的人口统计学特征和广告行业选择影响CTR的特征在多线性回归模型中使用t-测试，找出显著影响CTR的特征。例如，颜色数可以是显著特征；(b)分析显著特征如何影响CTR:例如，首先在广告中增加颜色数，同时保持其他特征不变可以增加CTR。但是在最优颜色数(例如，约为10)之后，增加广告中的颜色数，同时保持其他特征不变会减少CTR。
步骤5-概括特征选择方针使用来自步骤4的回归结果，可以为不同的人口统计学部分和行业概括特征选择方针例如，对于年龄在18-28岁的女性，
在广告中使用5种颜色可以实现娱乐业的最高CTR。正如所显见的，其他规则将应用于其他目标观众偏好和/或行业。B.广告模板选择方针的建模
根据本发明的各实施例，用于广告模板选择方针的算法与以上关于广告特征选择方针讨论的算法相类似，不同之处在于在广告模板选择方针中，提取更高级图像特征，诸如文本字体、URL链接位置、优势图像位置和作为广告模板主要成分的其他特征。随后，更高级图像特征与点击者的人口统计学数据、行业数据和CTR相组合以训练多线性回归模型。于是显著特征就被选择并可以概括模板选择方针。VII.结束语
尽管用对结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本主题，但可以理解，所附权利要求书中定义的主题不必限于上述具体特征或动作。相反，上述具体特征和动作作为实现权利要求的示例形式公开的。
权利要求
1. 一种生成包含图像的广告的广告生成系统，所述系统包括至少一个特征选择方针(216)，它基于指定广告目标观众信息、成本信息和广告客户行业信息中至少一种的广告客户输入来为包含图像的广告指定至少一个推荐特征；图像剪辑库(220)，从中选择图像用以包括在所述包含图像的广告中；至少一个广告模板(218)，它基于所述至少一个特征选择方针(216)；以及自动生成包含图像的广告(208)的计算机设备，所述包含图像的广告(208)包括基于在将要主存所述包含图像的广告的网页上呈现的一种或多种颜色而被自动建议的一种或多种建议颜色。
2. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述广告目标观众信 息基于性别。
3. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述广告目标观众信 息基于年龄。
4. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述广告目标观众信 息基于社会经济状态。
5. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述广告目标观众信 息基于一种或多种兴趣。
6. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述图像剪辑库包括 从万维网上收集的可自由使用的图像。
7. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述建议的广告颜色 自动适应于将要主存所述包含上下文图像的广告的网页上呈现的一种或多种 颜色的改变。
8. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述自动生成的图像 广告包括从广告客户的网页提取的一幅或多幅图像。
9. 如权利要求8所述的广告生成系统，其特征在于，所述一幅或多幅图像 是从所述广告客户的网页自动提取的。
10. 如权利要求9所述的广告生成系统，其特征在于，所述从广告客户 的网页自动提取的一幅或多幅图像经由基于多个图像特征组修改的支持向量 学习算法而被分类以将所述图像自动分入多个分类。
11. 如权利要求8所述的广告生成系统，其特征在于，所述一幅或多幅提取的图像包括所述广告客户的徽标。
12. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，所述广告生成系 统包括鼓励图像创造者为在包含图像的广告中使用贡献图像的激励系统。
13. 如权利要求12所述的广告生成系统，其特征在于，所述激励系统 提供基于包含所述图像的广告已被点进次数的图像贡献者所获报酬量的指示。
14. 如权利要求1所述的广告生成系统，其特征在于，还包括滤除有关 色情和除色情之外其他猥亵材料的至少一种的广告的内容过滤器。
15. —种为包含图像的广告生成组成特征选择方针的系统，所述系统包括..特征提取器(212)，它从包含图像的广告(208)中提取特征；以及 图像特征排序引擎(214)，用以分析所提取各特征之间的一种或多种 关系以及所提取图像的有效性以生成针对从所述包含图像的广告中提取的所 述特征的一个或多个有效性等级，并基于针对从所述包含图像的广告(208) 中提取的所述特征的有效性等级生成所述组成特征选择方针。
16. 如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述组成特征选择方针 指定从由大小、颜色、文本字体、位置、优势色、颜色数、颜色组合和统一资 源定位符链接位置组成的组中选出的至少一个推荐的组成特征。
17. —种包含用于分析设计元素的不同组成对包含图像的广告是如何 起效的计算机可执行指令的计算机可读介质，所述计算机可执行指令用于执行 如下步骤针对属于一个或多个行业的包含图像的广告(208)分析设计元素的多个 不同组成的有效性，从而产生行业特定且设计元素组成特定的多个有效性等 级；以及生成基于所述多个有效性等级的预定数量的包含图像广告的模板(218)。
18. 如权利要求17所述的计算机可读介质，其特征在于，所述预定数量的包含图像广告的模板是基于至少一种期望目标观众生成的。
19. 如权利要求17所述的计算机可读介质，其特征在于，所述预定数量的包含图像广告的模板是基于广告成本信息生成的。
20. 如权利要求17所述的计算机可读介质，其特征在于，所述多个有 效性等级是通过训练多线性回归模型生成的。
全文摘要
根据本发明的各实施例，广告生成系统生成包含图像的广告。该广告生成系统包括至少一个特征选择方针，它基于指定广告目标观众信息、成本信息和广告客户行业信息中至少一种的广告客户输入来为包含图像的广告指定至少一个推荐特征；图像剪辑库，从中选择图像用以包括在所述包含图像的广告中；以及至少一个广告模板，它基于所述至少一个特征选择方针；其中该系统自动生成包含图像的广告，该包含图像的广告包括基于在将要主存包含图像的广告的网页上呈现的一种或多种颜色而被自动建议的一种或多种建议颜色。
文档编号G06Q30/02GK101512581SQ200780005409
公开日2009年8月19日 申请日期2007年2月15日 优先权日2006年2月15日
发明者B·张, D·卡利克南, H-J·曾, L·李, S·农, T·纳吉姆, Y·李, Y-Q·徐, Z·陈 申请人:微软公司