专利名称：内容提取装置、内容提取方法和程序的制作方法
技术领域：
本公开涉及一种内容提取装置、内容提取方法和程序。
背景技术：
近年来，随着数码相机的广泛使用以及在其中存储数字数据的存储器的更高容 量，用户拥有的数字内容的数量增加。用户确认并选择每个内容来提取和再现期望的内容。另一方面，已经提出了一种用于基于内容分析结果来自动提取内容的方法。例如，日本专利申请公开第2006-81021号在其中提出一种电子相册显示系统，假定一张照片中的对象数目越小则具有的对象亲密度越高，该电子相册显示系统能够以相册为单位来计算对象的亲密度，并且当与指派对象的亲密度等于或大于预定阈值时提取照片。
发明内容
然而，内容的重要度对于观看内容的每个用户是不同的。因此，需要一种能够提取对于用户而言具有高重要度的内容的技术。因此，本公开提出了能够提取对被指派用户而言具有高重要度的内容的新颖的改进的内容提取装置、内容提取方法和程序。提供了一种信息处理设备，其获得对应于第一人物的标识信息的亲密度信息，基于亲密度信息来指定提取时段，以及提取该提取时段中的内容。提供了一种由信息处理设备执行的信息处理方法，该方法包括通过信息处理设备的处理器，获得对应于人物的标识信息的亲密度信息；通过处理器，基于亲密度信息来指定提取时段；以及通过处理器，提取该提取时段中的内容。提供了一种包括计算机程序代码的非临时性计算机可读介质，其在由信息处理设备执行时使得信息处理设备进行包括以下步骤的方法获得对应于人物的标识信息的亲密度信息；基于亲密度信息来指定提取时段；以及提取该提取时段中的内容。根据以上描述的本公开，可提取对于用户而言具有高重要度的内容。
图I是根据本公开的第一实施例的内容提取系统的结构图；图2是示出了第一实施例中使用的示例性内容信息的说明图；图3是示出了根据第一实施例的从内容提取的示例性面部缩略图信息的说明图；图4是示出了第一实施例中使用的示例性人物信息的说明图；图5是示出了第一实施例中使用的亲密度的示例性转变的说明图；图6是示出了第一实施例中使用的示例性亲密度信息的表；
图7是示意性示出了第一实施例中使用的亲密度信息的示例性计算的说明图；图8示出了第一实施例中使用的示例性亲密度转换表；图9是示出·了根据第一实施例的示例性内容提取操作的流程图；图10是根据本公开的第二实施例的内容提取系统的结构图；图11是示出了第二实施例中使用的示例性事件信息的表；图12是示出了第二实施例中使用的示例性事件重要度信息的表；图13是示意性示出了第二实施例中使用的事件重要度的示例性计算的说明图；图14示出了第二实施例中使用的示例性事件重要度转换表；图15示出了第二实施例中使用的另一示例性事件重要度转换表；图16示出了第二实施例中使用的又一示例性事件重要度转换表；以及图17是示出了根据第二实施例的示例性内容提取操作的流程图。
具体实施例方式下文中，将参照附图详细描述本公开的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，用相同的附图标记表示具有基本相同的功能和结构的结构元件，并且省略这些结构元件的重复说明。将按照以下顺序进行说明。I.第一实施例(基于亲密度提取内容的示例)1-1.结构1-2.示例性亲密度计算1-3.示例性内容提取操作2.第二实施例(基于事件重要度提取内容的示例)2-1.结构2-2.示例性事件重要度计算2-3.示例性内容提取操作〈I.第一实施例>[1-1.结构]首先，将参照图I至图8描述根据本公开的第一实施例的内容提取系统10的结构。图I是根据本公开的第一实施例的内容提取系统的结构图。图2是示出了第一实施例中使用的示例性内容信息的说明图。图3是示出了根据第一实施例的从内容提取的示例性面部缩略图信息的说明图。图4是示出了第一实施例中使用的示例性人物信息的说明图。图5是示出了第一实施例中使用的亲密度的示例性转变的说明图。图6是示出了第一实施例中使用的示例性亲密度信息的表。图7是示意性示出了第一实施例中使用的亲密度信息的示例性计算的说明图。图8示出了第一实施例中使用的示例性亲密度转换表。根据本实施例的内容提取系统10主要包括内容提取装置100a、亲密度计算单元200、图像分析单元300、亲密度存储单元11、人物存储单元13、内容存储单元15、以及SNS信息数据库50。SNS是社交网络服务(Social Network Service)的缩写，并且是指用于在因特网上构建社交网络的服务。内容提取装置100a、亲密度计算单元200、图像分析单元300、亲密度存储单元11、人物存储单元13、内容存储单元15和SNS信息数据库50的功能可以安装在用于使得信息能够经由网络交换的任何硬件上。由一个功能单元实施的处理可以通过单个硬件来实现或可以以分布的方式通过多个硬件来实现。这里将描述用于由内容提取装置IOOa提取内容使用的人物信息和亲密度的生成。首先，将描述由图像分析单元300根据存储在内容存储单元15中的内容信息而生成的人物信息。(人物信息的生成)例如，内容存储单元15在其中存储如图2所示的内容信息。例如，内容存储单元15是数据存储装置，并且可以是在线存储、本地个人计算机(PC)的硬盘驱动器、文件服务器或可拆卸存储器。例如，内容信息可以是添加有元数据的图像文件。图像分析单元300对内容信息进行分析以生成人物信息。例如，图像分析单元300首先使用面部检测技术，由此提取图像中的面部区域。例如，图像分析单元300可以输出从要处理的图像检测到的每个对象的面部的位置，作为图像中的XY坐标值。图像分析单元300可以输出检测到的面部 的大小(宽度和高度)以及检测到的面部的姿势。例如，由图像分析单元300提取的面部区域可以被存储为仅面部区域被剪下的另一缩略像文件。例如，图3示出了提取的面部区域被存储为另一缩略图文件的示例性面部缩略像信息。图像分析单元300可以对所提取的面部缩略像进行分析，由此提取每个面部缩略像的属性信息。例如，属性信息可以包括微笑程度、性别和年龄。图像分析单元300可以将看似相同的人物收集到一个人物ID。此时，图像分析单元300可以使用面部聚类技术。例如，图像分析单元300可以分析多个面部缩略像的相似度，从而以单个人物ID合并看似相同的人物。通过以上处理生成的人物信息可以被存储在人物存储单元13中。例如，人物存储单元13可以是使用关系数据库(RDB)的数据库。替选地，人物存储单元13可以是文件系统。图4示出了人物存储单元13中存储的示例性人物信息。人物信息可以包括诸如人物ID、面部缩略图、提取源内容、微笑程度和面部朝向的信息。虽然未示出，但是人物信息可以包括除了微笑程度和面部朝向之外的属性信息(诸如性别和年龄)。例如，用O与100之间的数字来表示这里使用的微笑程度，并且数字越大表示微笑程度越高。(示例性亲密度计算)下面将描述由亲密度计算单元200进行的示例性亲密度计算。亲密度计算单元200可以基于存储在人物存储单元13中的人物信息和存储在SNS信息数据库50中的SNS信息来计算亲密度。例如，SNS是用于支持人物之间的关系的社区成员服务。典型的SNS是用以提供用户注册他/她自己的简档并与具有共同关系的其他用户交流的场所的服务。在本实施例中，SNS可以包括具有与其他用户的交流功能(诸如评论发表、电子邮件发送)的博客服务。博客服务可以包括用于发表具有限制字符数的文本的微博服务。替选地，根据本实施例的SNS可以包括使用诸如照片和动画的视频作为主要交流工具的社区服务。亲密度计算单元200可以使用SNS的公开的网页应用程序接口(API)，由此获得SNS用户的SNS信息。由亲密度计算单元200可获得的SNS信息根据SNS规定或用户的公开设置而不同。例如，SNS信息可以被分类为用户在SNS中注册的基于事实的注册信息(诸如姓名、出生日期、家庭结构和朋友信息)以及通过SNS的使用生成的使用历史信息(诸如与其他用户的联系历史以及电子邮件发送历史)。亲密度计算单元200可以基于存储在人物存储单元13中的人物信息来计算人物之间的亲密度。亲密度计算单元200还可以使用SNS信息来计算亲密度。近年来，诸如SNS的社区服务已在因特网上出现，并由此已经建立了在不见面的情况下进行交流的形式。因此，如果用户在SNS上与用户长时间没有见到的人物进行交流，则用户会感觉如此亲密。亲密度计算单元200可以使用SNS信息以基于因特网上的这种交流来计算亲密度。亲密度计算单元200可以计算人物之间的亲密度。例如，人物ID002对于人物ID001的亲密度可以具有与人物ID001对于人物ID002的亲密度不同的值。值越大表示亲密度越高。例如，亲密度随时间改变，如图5的图中所指示的。因此，将亲密度与计算时段相关联地存储在亲密度存储单元11中。例如，亲密度计算单元200可以针对每个通过时间聚类分析收集的时间聚类计算亲密度。替选地，亲密度计算单元200可以在每个预定时段(诸如每年)计算亲密度。 例如，亲密度存储单元11可以是使用RDB的数据库。替选地，亲密度存储单元11可以是文件系统。图6示出了存储在亲密度存储单元11中的示例性亲密度信息。例如，亲密度信息与人物ID、目标人物ID、亲密度、开始时间/日期和结束时间/日期相关联。参考图6的亲密度信息，ID002对于人物ID001的亲密度从2011年I月I日到2011年2月3日被发现是40，并且从2011年2月4日到2011年3月31日被发现是60。将参照图7和图8具体描述示例性亲密度计算。这里将描述以下示例计算从人物ID001观看的人物ID002的亲密度。这里，从六个方面计算和归一化的亲密度相加成人物ID001与人物ID002之间的亲密度。在每个预定时段计算亲密度。例如，亲密度计算单元200可以使用存储在人物存储单元13中的人物信息，以把通过对图像中的人物ID002的出现频率进行归一化而获得的值当作亲密度I。当多个人物出现在同一位置时，人物之间的亲密度越高，人物越有可能作为诸如照片或动画的内容的对象被观看。因此，当作为对象的、在预定计算时段中拍摄的总体内容之中出现的人物ID002的比率越高时，亲密度I会越大。亲密度计算单元200可以使用存储在人物存储单元13中的人物信息，以把通过对同一内容中的人物ID001和人物ID002的出现频率进行归一化而获得的值当作亲密度2。当多个人物出现在同一位置时，人物之间的亲密度越高，人物越有可能在照片或动画中被一起观看。因此，例如，当人物ID001和人物ID002作为对象包含于在预定亲密度计算时段中拍摄的总体内容之中的同一内容中的比率越高时，亲密度2会越大。亲密度计算单元200可以使用存储在人物存储单元13中的人物信息，以基于人物ID001和人物ID002的微笑程度和面部朝向来计算亲密度3。人物ID001和人物ID002之间的亲密度越高，当这两个人物在一起时呈现的微笑程度越高。因此，亲密度3会随着人物ID001和人物ID002的微笑程度变高而变大。人物ID001与人物ID002之间的亲密度越高，当他们在一起时这两个人物越多地呈现为彼此面对。因此，亲密度3会随着人物ID001和人物ID002非常有可能彼此面对而变大。亲密度计算单元200可以使用存储在人物存储单元13中的人物信息，以基于图像中的人物ID001与人物ID002之间的距离来计算亲密度4。人物具有他/她自己的个人空间。个人空间是到交流方的物理距离。该距离是各自不同的，并且随着与交流方的关系越亲近(也就是随着亲密度越大)而接近。因此，亲密度4会随着图像中的人物IDOOl与人物ID002之间的物理距离变短而变大。亲密度计算单元200可以使用存储在SNS信息数据库50中的SNS信息，以基于在SNS上在预定时段中人物ID001与人物ID002之间进行联系的次数来计算亲密度5。例如，联系次数可以是人物ID001与人物ID002之间交换的电子邮件数和从人物ID001到人物ID002的发帖数的总值。亲密度计算单元200可以基于人物ID001与人物ID002之间的关系来计算亲密度6。例如，亲密度6可以通过使用存储在SNS信息数据库50中的SNS信息来计算。例如，亲密度计算单元200可以根据SNS注册信息提取人物ID001与人物ID002之间的关系。例如，当获得指示人物ID001和人物ID002是夫妻的信息时，亲密度计算单元200然后可以参考亲密度转换表21。例如，图8示出了示例性亲密度转换表21。例如，亲密度转换表21指示人物之间的关系以及与亲密度增加率的对应关系。当如上所述人物ID001和人物ID002是 夫妻时，根据亲密度转换表21，亲密度增加率为高。这里，用高、中和低来表示亲密度增加率，但是也可以用特定数值来表示亲密度增加率。亲密度计算单元200会随着亲密度增加率变大而基于亲密度增加率来增加亲密度6的值。亲密度计算单元200然后可以通过将归一化的亲密度I到亲密度6相加来生成亲密度信息。亲密度计算单元200可以将亲密度I到亲密度6的值加权并相加。上面已经描述了本实施例中使用的人物信息和亲密度信息。以上描述的人物信息生成方法和亲密度计算方法是示例性的，并且本技术不限于此。人物信息和亲密度信息也可以通过其它各种方法生成。再次转向图1，将进一步描述内容提取系统10的结构。内容提取装置IOOa是具有从多个内容中提取与用户相关联的内容的功能的示例性信息处理装置。例如，所提取的内容可以是包括静止图像和动画的图像内容。内容提取装置IOOa可以将提取的内容传输给用户终端装置，由此将内容提供给用户。替选地，内容提取装置IOOa可以更新关于所提取的内容的访问限制信息并向被指派用户公布所提取的内容，由此提供内容以使得用户可以观看所提取的内容。内容提取装置IOOa主要包括提取条件获得单元105、亲密度信息获得单元110、提取时段指定单元115、内容提取单元120a和内容再现单元125。提取条件获得单元105具有获得用于提取内容的条件的功能。例如，提取条件可以包括被指派用户的人物ID。提取条件还可以包括要提取的内容的数目。例如，可以经由操作屏幕输入用户。例如，提取条件获得单元105可以以缩略像或名称显示用户的内容中包括的人物，并提供用于选择人物的选择屏幕。提取条件获得单元105可以把在选择屏幕上选择的人物的人物ID当作被指派为内容观看用户的用户的人物ID。被指派用户可以通过分析图像而被指定。例如，正观看提供所提取的内容的屏幕的人物分析显示的图像并指定用户，并且可以把指定的用户当作被指派用户。提取条件获得单元105可以将获得的提取条件提供给亲密度信息获得单元110。亲密度信息获得单元110具有以下功能基于由提取条件获得单元105获得的内容提取条件中包含的被指派用户的人物ID，来获得用户的亲密度信息。亲密度信息获得单元110可以将获得的亲密度信息提供给提取时段指定单元115。如上所述，这里获得的亲密度信息可以基于多个内容的分析结果而计算。亲密度信息可以基于被指派用户的SNS注册信息而计算。亲密度信息可以基于关于被指派用户的SNS使用历史的信息而计算。此时，关于SNS使用历史的信息可以是在SNS上在被指派用户之间进行联系的次数。提取时段指定单元115具有以下功能基于从亲密度信息获得单元110提供的亲密度信息来指定提取时段。提取时段指定单元115可以把被指派用户之间的亲密度为高的时段当作提取时段。提取时段指定单元115可以将关于指定的提取时段的信息以及从亲密度信息获得单元110提供的亲密度信息提供给内容提取单元120a。内容提取单元120a具有以下功能提取由提取时段指定单元115指定的提取时段中的内容。因此，内容提取单元120a可以提取被指派用户之间的亲密度为高的时段中的内容。内容提取单元120a可以根据所提供的亲密度信息，指定被指派用户间共同具有高亲密度的第三方，并且可以优先提取包括第三方的内容。利用该结构，提取了被指派用户之间的亲密度为高的时段中的并且包括被指派用户间共同具有高亲密度的人物的内容。因此，内容观看者更感兴趣的内容被自动提取。例如，内容提取单元120a可以提取并输出所提取的 内容。替选地，例如内容提取单元120a可以输出提取的内容的列表。内容再现单元125可以再现由内容提取单元120a基于被指派用户的亲密度信息提取的内容。例如，内容再现单元125可以使用基于被指派用户的亲密度信息的效果以再现该内容。例如，内容再现单元125可以通过摇摄或缩放具有高亲密度的人物来再现内容。例如，当再现集体照片时，优选地再现该照片，同时使照片经受效果以使得被指派用户以及具有与被指派用户的高亲密度的人物的面部被明显地示出。内容再现单元125被描述为内容提取装置IOOa的部分，但是本技术不限于此。例如，内容再现单元125可以与内容提取装置IOOa分开。上面已经描述了根据本实施例的内容提取装置100a、亲密度计算单元200和图像分析单元300的示例性功能。以上描述的每个部件可以以通用构件或电路来配置，并且可以以特定于每个部件的功能的硬件来配置。每个部件的功能可以通过从诸如只读存储器(ROM)或随机存取存储器(RAM)的存储介质读取控制程序、以及解释和执行程序来实现，所述存储介质在其中存储描述用于实现功能的诸如中央处理单元(CPU)的计算装置的处理过程的控制程序。因此，若需要的话，要使用的结构可以根据要执行本实施例的技术水平而改变。可以创建用于实现上述的根据本实施例的内容提取装置100a、亲密度计算单元200和图像分析单元300的功能的计算机程序，以及将其安装在个人计算机上等。还可以提供在其中存储计算机程序的计算机可读记录介质。例如，记录介质是磁盘、光盘、磁光盘、闪存等。计算机程序例如可以经由网络而不是经由记录介质来分布。[1-2.示例性内容提取操作]下面将参照图9描述根据本公开的第一实施例的示例性内容提取操作。图9是示出了根据第一实施例的示例性内容提取操作的流程图。在内容提取装置IOOa中，提取条件获得单元105首先获得提取条件(S100)。提取条件可以包含被指派用户的人物ID和提取次数。在本实施例中，指派人物的用户ID是ID001 和 ID002。亲密度信息获得单元110然后从亲密度存储单元11获得人物ID001和人物ID002的亲密度信息(S105)。提取时段指定单元115把人物IDOOl与人物ID002之间的亲密度为高的时段指定为提取时段(S110)。内容提取单元120a然后获得在人物ID001与人物ID002之间共有的并在指定时段中具有高亲密度的第三方的人物ID (S115)。然后，内容提取单元120a可以从共有内容中提取指定提取时段中的内容，所述共有内容是人物ID001、人物ID002以及从人物存储单元13提取为第三方的人物的人物ID的提取源内容(S120)。内容提取单元120a对提取的内容的数目进行计数，并将提取的内容的数目与指派的提取次数10进行比较(S125)。然后，当提取的内容的数目达到指派的提取次数10时，
处理结束。另一方面，当提取的内容的数目大于提取次数时，内容提取单元120a减少被指派用户间共同具有高亲密度的第三方的共有ID (S130)。例如，内容提取单元120a可以通过从共有ID删除提取的第三方之中的具有最低亲密度的第三方ID来减少共有ID。 当提取的内容的数目小于提取次数时，内容提取单元120a增加被指派用户间共同具有高亲密度的第三方的共有ID (S130)。例如，内容提取单元120a可以通过降低用于提取第三方的亲密度的阈值来增加共有ID。上面已经描述了示例性内容提取操作。这里内容提取单元120a被描述为提取指派的内容数目，但是本技术不限于此。例如，当提取的内容的数目未被指派为提取条件时，基于亲密度提取的所有内容可以被提取。<2.第二实施例>[2-1.结构]下面将参照图10至图16描述根据本公开的第二实施例的内容提取系统20的结构。图10是根据本公开的第二实施例的内容提取系统的结构图。图11是示出了第二实施例中使用的示例性事件信息的表。图12是示出了第二实施例中使用的示例性事件重要度信息的表。图13是示意性示出了第二实施例中使用的示例性事件重要度计算的说明图。图14示出了第二实施例中使用的示例性事件重要度转换表。图15示出了第二实施例中使用的另一示例性事件重要度转换表。图16示出了第二实施例中使用的又一事件重要度转换表。根据本实施例的内容提取系统20主要包括内容提取装置100b、亲密度存储单元11、人物存储单元13、内容存储单元15、事件存储单元17、事件重要度存储单元19、SNS信息数据库50、事件计算单元400、以及事件重要度计算单元500。对于第一实施例，已经描述了亲密度存储单元11、人物存储单元13和内容存储单元15，这里将省略其说明。虽然未示出，但是存储在人物存储单元13中的人物信息可以由针对第一实施例描述的图像分析单元300生成。存储在亲密度存储单元11中的亲密度信息可以由针对第一实施例描述的亲密度计算单元200生成。内容提取装置100b、亲密度存储单元11、人物存储单元13、内容存储单元15、事件存储单元17、事件重要度存储单元19、SNS信息数据库50、事件计算单元400和事件重要度计算单元500的功能可以安装在任何硬件上，只要信息可以经由网络来交换。由一个功能单元实现的处理可以通过一个硬件来实现、或可以按照分布的方式通过多个硬件来实现。首先，将描述用于由内容提取装置IOOb提取内容使用的事件信息和事件重要度的生成。首先，将描述由事件计算单元400根据存储在内容存储单元15中的内容信息生成的事件信息。事件计算单元400具有基于关于存储在内容存储单元15中的内容的创建时间/日期的信息来用事件将内容分类的功能。例如，事件计算单元400可以通过使用聚类技术将内容分类。事件计算单元400可以提取内容中包含的人物作为事件的参与者。事件计算单元400可以将生成的事件信息存储在事件存储单元17中。例如，事件存储单元17可以是使用RDB (关系数据库)的数据库。替选地，事件存储单元17可以是文件系统。例如，图11示出了存储在事件存储单元17中的示例性事件信息。事件信息可以包括诸如事件ID、事件开始时间/日期和结束时间/日期、事件中包括的内容、以及事件参与者的信息。下面将描述事件重要度。事件重要度计算单元500可以基于存储在事件存储单元 17中的事件信息、存储在亲密度存储单元11中的亲密度信息以及存储在SNS信息数据库50中的SNS信息来计算事件中的每个人物的重要度。事件重要度计算单元500可以将计算的事件重要度存储在事件重要度存储单元19中。例如，事件重要度存储单元19可以是使用RDB的数据库。替选地，事件重要度存储单元19可以是文件系统。图12示出了存储在事件重要度存储单元19中的示例性事件重要度。例如，事件重要度信息可以包括事件ID、事件参与者、以及参与者的事件重要度。这里，重要度的较大数指示对于人物的较重要事件。假定事件重要度信息被存储为与图12中的事件信息分开的信息，但是可以作为事件信息的部分来管理事件重要度。这里将参照图13至16描述示例性事件重要度计算。事件重要度指示每个人物的重要度。因此,针对每个人物计算事件重要度。例如,这里将描述人物ID001的EventOOl(事件001)的重要度的计算。例如，事件重要度计算单元500可以使用存储在事件存储单元17中的事件信息，以基于事件中包括的内容的数目、长度和频率中的至少一个来计算重要度I。在诸如结婚典礼和体育节的重要事件会拍摄许多照片。当内容是动画时，在重要事件会拍摄动画较长时间。重要事件可以被认为是较不频繁的。事件重要度计算单元500可以随着内容的数目变多、内容的长度变长或事件的频率变低而增加重要度I的值。事件重要度计算单元500可以基于存储在事件存储单元17中的事件信息以及保存的事件的地点和时间/日期来计算重要度2。此时，事件重要度计算单元500可以参考重要度转换表23将保存的事件的地点和时间/日期转换为重要度。例如，图14和图15示出了此时使用的示例性重要度转换表23。图14示出了用于将事件时间/日期转换成重要度的重要度转换表23。图15示出了用于将事件地点转换成重要度的重要度转换表23。事件重要度计算单元500可以基于存储在人物存储单元13中的人物信息来计算事件的重要度3。此时，事件重要度计算单元500可以基于关于EventOOl的参与者的信息，根据人物信息获得人物ID001和另一参与者ID002的亲密度。事件重要度计算单元500可以根据人物信息获得关于EventOOl中包括的内容中的参与者的微笑程度的信息。事件重要度计算单元500可以基于获得的亲密度和微笑程度来计算重要度3。可以想到，随着事件参与者之间的亲密度变高或事件参与者的微笑程度变高，事件的重要度变高。因此，事件重要度计算单元500可以随着事件参与者之间的亲密度变高或事件参与者的微笑程度变高而增加重要度3的值。事件重要度计算单元500可以通过使用从SNS信息数据库50获得的SNS信息，基于参与者信息来计算重要度4。例如，当参与者已经发表关于EventOOl的文本或已经经由电子邮件在SNS上交流时，EventOOl可以被认为是参与者的重要事件。因此，事件重要度计算单元500可以随着参与者在SNS内进行关于EventOOl的更多交流而增加重要度4的值。当用户在SNS上创建了 EventOOl的相册时,事件重要度计算单元500可以通过使用关于相册标题的信息来计算重要度5。此时，事件重要度计算单元500可以通过使用重要度转换表23将从相册标题提取的字转换成重要度。图16示出了这里使用的示例性重要度转换表。事件重要度计算单元500可以通过将归一化的重要度I到重要度5相加来计算事 件的重要度。事件重要度计算单元500可以将重要度I到重要度5的值加权并相加。上面已经描述了本实施例中使用的事件信息和事件重要度的生成。这里描述的事件信息生成方法和事件重要度计算方法是示例性的，并且本技术不限于此。可以通过其它各种方法生成事件信息和事件重要度信息。再次转至图13，将进一步描述内容提取系统20的结构。内容提取装置IOOb是具有从多个内容中提取与观看者相关联的内容的功能的示例性信息处理装置。例如，提取的内容可以是包括静止图像和动画的图像内容。内容提取装置IOOb可以将所提取的内容传输到用户终端装置，从而对其提供内容。替选地，内容提取装置IOOb可以更新关于所提取的内容的访问限制信息并且对被指派用户公布所提取的内容，以提供内容使得用户可以观看所提取的内容。内容提取装置IOOb主要包括提取条件获得单元105、亲密度信息获得单元110、提取时段指定单元115、重要度获得单元117、内容提取单元120b、以及内容再现单元125。提取条件获得单元105具有获得用于提取内容的条件的功能。例如，提取条件可以包括被指派用户的人物ID。提取条件可以包括所提取的内容的数目。例如，可以经由操作屏幕输入被指派用户。例如，提取条件获得单元105可以以缩略像或名称显示用户的内容中包括的人物，并且提供用于选择人物的选择屏幕。提取条件获得单元105可以把在选择屏幕上选择的人物的人物ID当作被指派为内容观看用户的用户的人物ID。被指派用户可以通过分析图像而被指定。例如，正观看提供提取的内容的屏幕的人物分析显示的图像并指定用户，并且可以把指定的用户当作被指派用户。提取条件获得单元105可以将获得的提取条件提供给亲密度信息获得单元110。亲密度信息获得单元110具有以下功能基于由提取条件获得单元105获得内容提取条件中包括的被指派用户的人物ID，来获得被指派用户的亲密度信息。亲密度信息获得单元110可以将获得的亲密度信息提供给提取时段指定单元115。如上所述，可以基于多个内容的分析结果来计算这里获得的亲密度信息。可以基于被指派用户的SNS注册信息来计算亲密度信息。可以基于关于被指派用户的SNS使用历史的信息来计算亲密度信息。此时，关于SNS使用历史的信息可以是在SNS上在被指派用户之间进行联系的次数。提取时段指定单元115具有以下功能基于从亲密度信息获得单元110提供的亲密度信息来指定提取时段。提取时段指定单元115可以把被指派用户之间的亲密度为高的时段当作提取时段。提取时段指定单元115可以将关于指定的提取时段的信息以及从亲密度信息获得单元110提供的亲密度信息提供给重要度获得单元117。重要度获得单元117具有以下功能获得关于由提取时段指定单元115指定的提取时段中保存的事件的重要度信息。例如，在本实施例中，将事件信息的开始时间/日期和结束时间/日期与提取时段进行比较，由此关于每个事件是否保存在提取时段中做出判定，从而提取事件。重要度获得单元117可以从事件重要度存储单元19中提取所提取的事件的重要度。重要度获得单元117可以在事件保存时段包括在提取时段时提取事件。替选地，重要度获得单元117可以在事件保存时段与提取时段部分重叠时提取事件。
内容提取单元120b具有提取由提取时段指定单元115指定的提取时段中的内容的功能。因此，内容提取单元120b可以提取被指派用户之间的亲密度为高的时段中的内容。内容提取单元120b可以根据所提供的亲密度信息，指定被指派用户间共同具有高亲密度的第三方，并且可以优先提取包括第三方的内容。利用该结构，提取被指派用户之间的亲密度为高的时段中的并包括被指派用户间共同具有高亲密度的人物的内容。因此，内容观看者更感兴趣的内容被自动提取。内容提取单元120b可以基于由重要度获得单元117获得的事件重要度信息，来指定在被指派用户与同该被指派用户具有高亲密度的第三方之间的共有的、具有高重要度的事件。内容提取单元120b可以提取基于重要度判定的事件中包括的内容。例如，内容提取单元120b可以提取并输出所提取的内容。替选地，例如内容提取单元120b可以输出提取的内容的列表。内容再现单元125可以再现由内容提取单元120b基于被指派用户的亲密度信息提取的内容。例如，内容再现单元125可以使用基于被指派用户的亲密度信息的效果以再现内容。例如，内容再现单元125可以通过摇摄或缩放具有高亲密度的人物来再现内容。例如，当再现集体照片时，优选地再现该照片，同时使照片经受效果以使得被指派用户以及与该被指派用户具有高亲密度的人物的面部被明显地示出。内容再现单元125被描述为内容提取装置IOOb的部分，但是本技术不限于此。例如，内容再现单元125可以与内容提取装置IOOb分开。上面已经描述了根据本实施例的内容提取装置100b、事件计算单元400和事件重要度计算单元500的示例性功能。上面描述的每个部件可以以通用构件或电路配置，并且可以以特定于每个部件的功能的硬件配置。每个部件的功能可以通过从诸如只读存储器(ROM)或随机存取存储器(RAM)的存储介质读取控制程序、以及解释和执行程序来实现，所述存储介质在其中存储描述用于实现功能的诸如中央处理单元(CPU)的计算装置的处理过程的控制程序。因此，若需要的话，要使用的结构可以根据要执行本实施例的技术水平而改变。可以创建用于实现上述的根据本实施例的内容提取装置IOOb、事件计算单元400和事件重要度计算单元500的功能的计算机程序，并且可以将其安装在个人计算机等上。还可以提供一种计算机可读记录介质，该记录介质在其中存储计算机程序。例如，记录介质是磁盘、光盘、磁光盘、闪存等。计算机程序例如可以经由网络而不是经由记录介质来分布。[2-2.示例性内容提取操作]下面，将参照图17描述根据本公开的第二实施例的示例性内容提取操作。图17是示出了根据第二实施例的示例性内容提取操作的流程图。
在内容提取装置IOOb中，提取条件获得单元105首先获得提取条件(S200)。提取条件可以包含被指派用户的人物ID和提取次数。在本实施例中，指派人物的用户ID是ID001 和 ID002。然后，亲密度信息获得单元110从亲密度存储单元11获得人物ID001和人物ID002的亲密度信息。提取时段指定单元115把人物ID001和人物ID002之间的亲密度为高的时段指定为提取时段(S210)。然后，重要度获得单元117获得指定的提取时段中的事件的重要度信息(S212)。内容提取单元120b获得在指定的提取时段中共同具有与人物ID001和人物ID002的高亲密度的第三方的人物ID (S215)。内容提取单元120b然后指定在人物ID001、人物ID002和第三方之间共有的具有高重要度的事件(S220)。内容提取单元120b从指定事件中包括的内容指定包括被指派用户或第三方中的任一个的内容( S225 )。内容提取单元120b对提取的内容的数目进行计数，并且将提取的内容的数目与指派的提取次数10进行比较(S230)。然后，当提取的内容的数目达到10时，处理结束。另一方面，当提取的内容的数目大于提取次数时，内容提取单元120b减少被指派用户间共同具有高亲密度的第三方的共有ID (S235)。例如，内容提取单元120b可以通过从共有ID删除提取的第三方之中的具有最低亲密度的第三方的ID来减少共有ID。当提取的内容的数目小于提取次数时，内容提取单元120b增加被指派用户间共同具有高亲密度的第三方的共有ID (S240)。例如，内容提取单元120b可以通过降低用于提取第三方的亲密度的阈值来增加共有ID。如上所述，提取被指派用户之间的亲密度为高的时段中的内容，从而有效地提取被指派用户感兴趣的内容，由此增强观看该内容的用户的满意水平。此时，可以优先提取包括被指派用户间共同具有高亲密度的第三方的内容。利用该结构，例如当用户在操作屏幕上指派他自己和他的朋友时，优先提取包括在用户与他的指派朋友之间共有的并具有高亲密度的朋友的内容。当用户在操作屏幕上指派他自己和他的父母时，优先提取包括在用户与他的父母之间共同具有高亲密度的人物(诸如家庭成员)的内容。对正观看提供所提取的内容的屏幕的人物的图像进行分析并且指定用户，可以提取具有作为被指派用户的指定的用户的内容。利用该结构，甚至当用户没有明显指派人物时，可以自动识别正观看屏幕的用户并且可以提取对于所识别的用户而言具有高重要度的内容。另外，本技术还可以如下配置。(I) 一种信息处理设备，包括处理器，所述处理器获得对应于第一人物的标识信息的亲密度信息；基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及提取所述提取时段中的内容。(2)根据(I)所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度。(3)根据(I )或(2)所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示在预定时间段所述第一人物与第二人物之间的亲密度。
(4)根据(I )至(3)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度并且是基于对应于所述第一人物和所述第二人物的存储图像数据而计算的。(5)根据(I )至(4)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度并且是基于所述第一人物与所述第二人物之间的联系频率而计算的。(6)根据(I)至(5)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度，并且所述处理器把所述提取时段指定为这样的时段在该时段期间，所述亲密度信息指示所述第一人物与所述第二人物之间的亲密度为高。(7)根据(6)所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别在所述指定的提取时段期间与所述第一人物和所述第二人物具有高亲密度的第三人物。(8)根据(7)所述的信息处理设备，其中，所述处理器提取所述指定的提取时段期 间的对应于所述第一人物、第二人物和第三人物的内容。(9)根据(6)或(7)所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别所述提取时段期间的事件，并获得对应于所述事件的重要度信息。(10)根据(9)所述的信息处理设备，其中，所述处理器基于对应于所述事件的所述重要度信息，来提取所述提取时段中的所述内容。( 11)根据(9)或(10)所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别在所述指定的提取时段期间与所述第一人物和所述第二人物具有高亲密度的第三人物。( 12)根据(11)所述的信息处理设备，其中，所述处理器基于对应于所述事件的所述重要度信息，来提取所述提取时段中的对应于所述第一人物、第二人物和第三人物的所述内容。(13)根据(9)至(11)中任一项所述的信息处理设备，其中，对应于所述事件的所述重要度信息是基于所述事件的日期、所述事件的时间、所述事件的位置、以及与所述事件相关联的内容的分析中的至少一个而计算的。(14)根据(I)至(6)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息是基于社交网络服务中的内容和注册信息而计算的。(15)根据(I)至(6)、或(14)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息是基于对应于社交网络服务的使用历史的信息而计算的。(16)根据(15)所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度，并且对应于社交网络服务的使用历史的所述信息指示所述第一人物与所述第二人物之间的联系频率。(17)根据(I)至(6)、( 14)或(15)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述处理器获得被捕获图像数据，并且基于所述获得的被捕获图像数据来识别所述第一人物。(18) 一种由信息处理设备执行的信息处理方法，所述方法包括通过所述信息处理设备的处理器，获得对应于人物的标识信息的亲密度信息；通过所述处理器，基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及通过所述处理器，提取所述提取时段中的内容。(19) 一种包括计算机程序代码的非临时性计算机可读介质，其在通过信息处理设备执行时使得所述信息处理设备进行包括以下步骤的方法获得对应于人物的标识信息的亲密度信息；基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及提取所述提取时段中的内容。此外，本技术还可以如下配置。(I) 一种信息处理设备，包括处理器，所述处理器获得对应于第一人物的标识信息的亲密度信息； 基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及提取所述提取时段中的内容。(2)根据(I)所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度。(3)根据(I)或(2)所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示在预定时间段所述第一人物与第二人物之间的亲密度。(4)根据(I)至(3)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度并且是基于对应于所述第一人物和所述第二人物的存储图像数据而计算的。(5)根据(I)至(4)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度并且是基于所述第一人物与所述第二人物之间的联系频率而计算的。(6)根据(I)至(5)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度，并且所述处理器把所述提取时段指定为这样的时段在该时段期间，所述亲密度信息指示所述第一人物与所述第二人物之间的亲密度为高。(7)根据(6)所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别在所述指定的提取时段期间与所述第一人物和所述第二人物具有高亲密度的第三人物。(8)根据(7)所述的信息处理设备，其中，所述处理器提取所述指定的提取时段期间的对应于所述第一人物、第二人物和第三人物的内容。(9)根据(6)至(8)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别所述提取时段期间的事件，并获得对应于所述事件的重要度信息。(10)根据(9)所述的信息处理设备，其中，所述处理器基于对应于所述事件的所述重要度信息，来提取所述提取时段中的所述内容。( 11)根据(9)或(10)所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别在所述指定的提取时段期间与所述第一人物和所述第二人物具有高亲密度的第三人物。( 12)根据(11)所述的信息处理设备，其中，所述处理器基于对应于所述事件的所述重要度信息，来提取所述提取时段中的对应于所述第一人物、第二人物和第三人物的所述内容。(13)根据(9)至(12)中任一项所述的信息处理设备，其中，对应于所述事件的所述重要度信息是基于所述事件的日期、所述事件的时间、所述事件的位置、以及与所述事件相关联的内容的分析中的至少一个而计算的。
(14)根据(I)至(13)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息是基于社交网络服务中的内容和注册信息而计算的。(15)根据(I)至(14)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息是基于对应于社交网络服务的使用历史的信息而计算的。(16)根据(15)所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度，并且对应于社交网络服务的使用历史的所述信息指示所述第一人物与所述第二人物之间的联系频率。(17)根据(I)至(15)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述处理器获得被捕获图像数据，并且基于所述获得的被捕获图像数据来识别所述第一人物。(18) 一种由信息处理设备执行的信息处理方法，所述方法包括通过所述信息处理设备的处理器，获得对应于人物的标识信息的亲密度信息； 通过所述处理器，基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及通过所述处理器，提取所述提取时段中的内容。(19) 一种包括计算机程序代码的非临时性计算机可读介质，其在通过信息处理设备执行时使得所述信息处理设备进行包括以下步骤的方法获得对应于人物的标识信息的亲密度信息；基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及提取所述提取时段中的内容。本领域技术人员应理解，可以根据设计要求和其它因素想到各种修改、组合、子组合和变型，只要它们在所附权利要求或其等同物的范围之内。在本说明书中，流程图中描述的步骤包括以描述的顺序时序地执行的处理以及(虽未时序地处理)并行或单独执行的处理。当然，若需要的话，时序处理的步骤可以改变顺序。本公开包含与在2011年6月13日向日本专利局提交的日本优先权专利申请JP2011-131129中公开的主题相关的主题，其全部内容通过引用并入本申请。
权利要求
1.ー种信息处理设备,包括 处理器，所述处理器 获得对应于第一人物的标识信息的亲密度信息； 基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及 提取所述提取时段中的内容。
2.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度。
3.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示在预定时间段所 述第一人物与第二人物之间的亲密度。
4.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度并且是基于对应于所述第一人物和所述第二人物的存储图像数据而计算的。
5.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度并且是基于所述第一人物与所述第二人物之间的联系频率而计算的。
6.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度，并且所述处理器把所述提取时段指定为这样的时段在该时段期间，所述亲密度信息指示所述第一人物与所述第二人物之间的亲密度为高。
7.根据权利要求6所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别在所述指定的提取时段期间与所述第一人物和所述第二人物具有高亲密度的第三人物。
8.根据权利要求7所述的信息处理设备，其中，所述处理器提取所述指定的提取时段期间的对应于所述第一人物、第二人物和第三人物的内容。
9.根据权利要求6所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别所述提取时段期间的事件，并获得对应于所述事件的重要度信息。
10.根据权利要求9所述的信息处理设备，其中，所述处理器基于对应于所述事件的所述重要度信息，来提取所述提取时段中的所述内容。
11.根据权利要求9所述的信息处理设备，其中，所述处理器识别在所述指定的提取时段期间与所述第一人物和所述第二人物具有高亲密度的第三人物。
12.根据权利要求11所述的信息处理设备，其中，所述处理器基于对应于所述事件的所述重要度信息，来提取所述提取时段中的对应于所述第一人物、第二人物和第三人物的所述内容。
13.根据权利要求9所述的信息处理设备，其中，对应于所述事件的所述重要度信息是基于所述事件的日期、所述事件的时间、所述事件的地点、以及与所述事件相关联的内容的分析中的至少ー个而计算的。
14.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息是基于社交网络服务中的内容和注册信息而计算的。
15.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息是基于对应于社交网络服务的使用历史的信息而计算的。
16.根据权利要求15所述的信息处理设备，其中，所述亲密度信息指示所述第一人物与第二人物之间的亲密度，并且对应于社交网络服务的使用历史的所述信息指示所述第一人物与所述第二人物之间的联系频率。
17.根据权利要求I所述的信息处理设备，其中，所述处理器获得被捕获图像数据，并且基于所述获得的被捕获图像数据来识别所述第一人物。
18.一种由信息处理设备执行的信 息处理方法，所述方法包括 通过所述信息处理设备的处理器，获得对应于人物的标识信息的亲密度信息； 通过所述处理器，基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及 通过所述处理器，提取所述提取时段中的内容。
19.ー种包括计算机程序代码的非临时性计算机可读介质，其在通过信息处理设备执行时使得所述信息处理设备进行包括以下步骤的方法 获得对应于人物的标识信息的亲密度信息； 基于所述亲密度信息来指定提取时段；以及 提取所述提取时段中的内容。
全文摘要
提供了一种信息处理设备，该设备获得对应于第一人物的标识信息的亲密度信息，基于亲密度信息来指定提取时段，以及提取该提取时段中的内容。
文档编号G06F17/30GK102855269SQ201210185118
公开日2013年1月2日 申请日期2012年6月6日 优先权日2011年6月13日
发明者中込一浩, 内藤赖光, 越智敬之, 佐藤崇正 申请人:索尼公司