A method for concept based segmentation, the method may include (a) detecting an object within a region of an image; wherein the object is associated with characteristic pixels metadata that indicative of multiple examples of pixels properties of pixels that are included in at least one appearance of the object within at least one image; and (b) finding, within the region, one or more object boundaries, based on the characteristic pixels metadata.
G06V 10/26 - Segmentation de formes dans le champ d’imageDécoupage ou fusion d’éléments d’image visant à établir la région de motif, p. ex. techniques de regroupementDétection d’occlusion
G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p. ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersectionsAnalyse de connectivité, p. ex. de composantes connectées
G06V 10/774 - Génération d'ensembles de motifs de formationTraitement des caractéristiques d’images ou de vidéos dans les espaces de caractéristiquesDispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p. ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p. ex. "bagging” ou “boosting”
A method for semi-supervised learning via different modalities, the method may include obtaining a training sensed information units of a first modality that are associated with a certain pattern; obtaining multimodality information units that are untagged; wherein a multimodality information unit comprises a first modality portion and a second modality portion; searching for certain pattern related multimodality information units, wherein a certain pattern related multimodality information unit comprises a first modality portion that is related to the certain pattern; clustering the second portions of the certain pattern related multimodality information units to provide second portion clusters; generating certain pattern identifiers based on the second portion clusters; and responding to the generating of the certain pattern identifiers; wherein the responding comprises at least one out of storing the certain pattern identifiers, transmitting the certain pattern identifiers, and generating notifications to be sent once a signature of a query sensed information unit of the second modality comprises the certain pattern identifier.
G06V 10/762 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant le regroupement, p. ex. de visages similaires sur les réseaux sociaux
G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
A method for operating an ensemble of narrow AI agents, the method may include obtaining one or more sensed information units; determining, by a perception unit and based on the one or more sensed information units, one or more relevant narrow AI agents of the ensemble, that are relevant to a processing of the one or more sensed information units; wherein the ensemble is relevant to a first plurality of scenarios; processing the one or more sensed information units, by the one or more relevant narrow AI agents, to provide one or more narrow AI agent outputs; and processing, by an intermediate result unit, the one or more narrow AI agent outputs to provide an intermediate result; and generating a response, by a response unit, based on the intermediate result; wherein each narrow AI agent is relevant to a respective fraction of the first plurality of scenarios.
A method for fuel efficiency optimization by predictive driving, the method comprises: determining a current state of a vehicle and current state of an environment of the vehicle; estimating a future state of the vehicle and a future state of the environment of the vehicle; wherein a future state of each one of the vehicle and the environment is a state at a future point of time following a current point of time; evaluating, whether the vehicle has to change one or more vehicle progress parameters between the current point of time and the future point of time; selecting a future driving behavior out of multiple future driving behaviors, that will implement the change of the one or more vehicle progress parameters, wherein the selecting is based on a fuel consumption associated with the change of the one or more future driving parameters; and generating at least one of a selected future driving behavior suggestion, a selected future driving behavior alert, and a selected future driving behavior command.
B60W 40/02 - Calcul ou estimation des paramètres de fonctionnement pour les systèmes d'aide à la conduite de véhicules routiers qui ne sont pas liés à la commande d'un sous-ensemble particulier liés aux conditions ambiantes
5.
ISOLATING UNIQUE AND REPRESENTATIVE PATTERNS OF A CONCEPT STRUCTURE
Systems, and method and computer readable media that store instructions for obtaining a first group concept structure that comprises first identifiers of first objects that belong to a first group; obtaining a second group concept structure that comprises second identifiers of second objects that belong to a second group; wherein the first identifiers were generated by processing media units that captured the first objects; wherein the second identifiers were generated by processing media units that captured the second objects; searching for shared pattern segments, each shared pattern segment appears in at least one first identifier and at least one second identifier; wherein a single shared pattern segment is indicative of a match; wherein a single non-shared pattern segment is suffice to represent a match; and responding to a finding of one or more shared pattern segments.
G06V 10/762 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant le regroupement, p. ex. de visages similaires sur les réseaux sociaux
G06V 10/74 - Appariement de motifs d’image ou de vidéoMesures de proximité dans les espaces de caractéristiques
6.
Efficient calculation of a robust signature of a media unit
Systems, and method and computer readable media that store instructions for calculating signatures, utilizing signatures and the like, wherein for a low-power calculation of a signature, the method comprises: receiving or generating a media unit of multiple objects: processing the media unit by performing multiple iterations, determining a relevancy of the spanning elements of the iteration; completing the dimension expansion process by relevant spanning elements of the iteration and reducing a power consumption of irrelevant spanning; determining identifiers that are associated with significant portions of an output of the multiple iterations; and providing a signature that comprises the identifiers and represents the multiple objects.
G06T 5/50 - Amélioration ou restauration d'image utilisant plusieurs images, p. ex. moyenne ou soustraction
G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
G06F 18/211 - Sélection du sous-ensemble de caractéristiques le plus significatif
G06F 18/22 - Critères d'appariement, p. ex. mesures de proximité
G06V 10/25 - Détermination d’une région d’intérêt [ROI] ou d’un volume d’intérêt [VOI]
G06V 10/422 - Extraction de caractéristiques globales par l’analyse du motif entier, p. ex. utilisant des transformations dans le domaine de fréquence ou d’autocorrélation pour représenter la structure du motif ou de la forme d’un objet à cet effet
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
G06F 18/214 - Génération de motifs d'entraînementProcédés de Bootstrapping, p. ex. ”bagging” ou ”boosting”
G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p. ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersectionsAnalyse de connectivité, p. ex. de composantes connectées
7.
MONITORING POTENTIAL CONTACT BASED INFECTION EVENTS
G16H 50/80 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la détection, le suivi ou la modélisation d’épidémies ou des pandémies, p. ex. de la grippe
G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
A method for filming an event by an autonomous drone, the method may include acquiring, by the autonomous drone, a current set of images of the event; generating signatures of the current set of images to provide current signatures; searching for one or more relevant concept structures out of a group of concept structures; wherein each relevant concept structure comprises at least one signature that matches at least one of first signatures; wherein each concept structure is associated with filming parameters; and determining, at least in part, based on the filming parameters associated with at least one of the one or more relevant concept structures, next filming parameters to be applied during an acquisition of one or more next sets of images.
H04N 23/60 - Commande des caméras ou des modules de caméras
G06V 10/74 - Appariement de motifs d’image ou de vidéoMesures de proximité dans les espaces de caractéristiques
H04N 23/61 - Commande des caméras ou des modules de caméras en fonction des objets reconnus
B64U 101/30 - Véhicules aériens sans pilote spécialement adaptés à des utilisations ou à des applications spécifiques à l’imagerie, à la photographie ou à la vidéographie
G06V 20/00 - ScènesÉléments spécifiques à la scène
B64C 39/02 - Aéronefs non prévus ailleurs caractérisés par un emploi spécial
9.
TUNING A NEURAL NETWORK LEARNT BY UNSUPERVISED LEARNING
There may be provided a neural network (NN) and a learning process. The learning process may include (a) feeding media units to the NN, (b) generating signatures by the NN—till obtaining many (for example, at least 1,000,000 signatures), and (c) performing an optimization (or a sub-optimal process) of distances between signatures—and assign weights that will lead to the optimal or sub-optimal distances.
A method for an unsupervised training of a neural network, the method may include initializing a neural network that exhibits at least one invariance; performing multiple training iterations until reaching a last training iteration in which a stop condition is fulfilled; wherein each training iteration except the last training iteration comprises: processing a vast number of media units by the neural network to provide media unit signatures; finding that the stop condition is not reached, and changing multiple neural network weights; wherein the stop condition is related to signatures similarities.
A method for operating an ensemble of narrow AI agents, the method may include obtaining one or more sensed information units; determining, by a perception unit and based on the one or more sensed information units, one or more relevant narrow AI agents of the ensemble, that are relevant to a processing of the one or more sensed information units; wherein the ensemble is relevant to a first plurality of scenarios; processing the one or more sensed information units, by the one or more relevant narrow AI agents, to provide one or more narrow AI agent outputs; and processing, by an intermediate result unit, the one or more narrow AI agent outputs to provide an intermediate result; and generating a response, by a response unit, based on the intermediate result; wherein each narrow AI agent is relevant to a respective fraction of the first plurality of scenarios.
A method for operating an ensemble of narrow AI agents, the method may include obtaining one or more sensed information units; determining, by a perception unit and based on the one or more sensed information units, one or more relevant narrow AI agents of the ensemble, that are relevant to a processing of the one or more sensed information units; wherein the ensemble is relevant to a first plurality of scenarios; processing the one or more sensed information units, by the one or more relevant narrow AI agents, to provide one or more narrow AI agent outputs; and processing, by an intermediate result unit, the one or more narrow AI agent outputs to provide an intermediate result; and generating a response, by a response unit, based on the intermediate result; wherein each narrow AI agent is relevant to a respective fraction of the first plurality of scenarios.
A system and method for enriching a concept database. The method includes determining, based on at least one signature of a first multimedia data element (MMDE) and signatures of a plurality of existing concepts in the concept database, at least one first concept among the plurality of existing concepts, wherein each of the at least one first concept matches a portion of the at least one signature of the first MMDE; generating a reduced representation of the first MMDE, wherein generating the reduced representation further comprises removing the portion of the first MMDE matching the at least one first concept; comparing the reduced representation of the first MMDE to signatures representing a plurality of second MMDEs to determine a plurality of matching second MMDEs; generating, based on the reduced representation of the first MMDE and the plurality of matching second MMDEs, at least one second concept; and adding the generated at least one second concept to the concept database.
G06F 16/215 - Amélioration de la qualité des donnéesNettoyage des données, p. ex. déduplication, suppression des entrées non valides ou correction des erreurs typographiques
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/483 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
A method for generating a highly distinctive signature of a certain diamond, the method may include generating, based on one or more images of the certain diamond, a certain diamond signature of the certain diamond; finding, out of a group of reference diamonds, other diamonds having other diamond signatures; wherein the finding comprises calculating similarities between the certain diamond signature and reference diamond signatures of the reference diamonds of the group; and generating a new certain diamond signature that significantly differs from signatures of the other diamonds.
G06V 10/56 - Extraction de caractéristiques d’images ou de vidéos relative à la couleur
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G01J 3/46 - Mesure de couleurDispositifs de mesure de couleur, p. ex. colorimètres
G01N 21/95 - Recherche de la présence de criques, de défauts ou de souillures caractérisée par le matériau ou la forme de l'objet à analyser
G06V 10/42 - Extraction de caractéristiques globales par l’analyse du motif entier, p. ex. utilisant des transformations dans le domaine de fréquence ou d’autocorrélation
G06V 10/75 - Organisation de procédés de l’appariement, p. ex. comparaisons simultanées ou séquentielles des caractéristiques d’images ou de vidéosApproches-approximative-fine, p. ex. approches multi-échellesAppariement de motifs d’image ou de vidéoMesures de proximité dans les espaces de caractéristiques utilisant l’analyse de contexteSélection des dictionnaires
B07B 13/00 - Classement ou triage des matériaux solides par voie sèche non prévu ailleursTriage autrement que par des dispositifs commandés indirectement
15.
SYSTEM AND METHODS THEREOF FOR GENERATION OF SEARCHABLE STRUCTURES RESPECTIVE OF MULTIMEDIA DATA CONTENT
A method for creating a multimedia data search engine platform to allow fast search of multimedia content data elements (MMDEs). The method comprises collecting MMDEs from at least an external source storing MMDEs; generating a plurality of signatures for each of the collected MMDEs; generating signature reduced clusters (SRCs) for the collected MMDEs by clustering the plurality of signatures generated for each of the collected MMDEs; and generating concept structures from the generated SRCs, wherein the concept structures generated for different SRCs are utilized to compare between different MMDEs, thereby searching for an input MMDE that matches the collected MMDEs.
G06F 16/435 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
16.
Object detection based on shallow neural network that processes input images
A method for driving-related object detection, the method may include receiving an input image by an input of an object detector; and detecting, by an object detector, objects that appear in the input image. The detecting includes searching for (i) a first object having a first size that is within a first size range and belongs to a four wheel vehicle class, (ii) a second object having a second size that is within a second size range and belongs to a subclass out of multiple four wheel vehicle subclasses, (iii) a pedestrian, and (iv) a two wheel vehicle; wherein a maximum of the first size range does not substantially exceed a minimum of the second size range.
G06V 20/58 - Reconnaissance d’objets en mouvement ou d’obstacles, p. ex. véhicules ou piétonsReconnaissance des objets de la circulation, p. ex. signalisation routière, feux de signalisation ou routes
G06F 16/901 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
Systems, and method and computer readable media that store instructions for calculating signatures, utilizing signatures and the like, wherein for a low-power calculation of a signature, the method comprises: receiving or generating a media unit of multiple objects: processing the media unit by performing multiple iterations, determining a relevancy of the spanning elements of the iteration; completing the dimension expansion process by relevant spanning elements of the iteration and reducing a power consumption of irrelevant spanning; determining identifiers that are associated with significant portions of an output of the multiple iterations; and providing a signature that comprises the identifiers and represents the multiple objects.
G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
H04L 9/32 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégéesProtocoles réseaux de sécurité comprenant des moyens pour vérifier l'identité ou l'autorisation d'un utilisateur du système
A method for responding to a query is implemented on at least one computing device and includes: receiving at least one query from a user device; determining a context for the at least one query, selecting at least one deep learning network (DLN) of a plurality of DLNs to process the at least one query, where the selecting is based at least on matching the context to the at least one DLN, sending at least a representation of the at least one query and the context to the at least one DLN, receiving at least one response to the at least one query from the at least one DLN, and sending the at least one response to the user device.
Systems, and method and computer readable media that store instructions for motion based object detection. The method may include receiving or generating a video stream that comprises a sequence of images; generating image signatures of the images; wherein each image is associated with an image signature that comprises identifiers; wherein each identifier identifiers a region of interest within the image; generating movement information indicative of movements of the regions of interest within consecutive images of the sequence of images; searching, based on the movement information, for a first group of regions of interest that follow a first movement; wherein different first regions of interest are associated with different parts of an object; and linking between first identifiers that identify the first group of regions of interest.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06T 7/246 - Analyse du mouvement utilisant des procédés basés sur les caractéristiques, p. ex. le suivi des coins ou des segments
G06T 7/70 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras
G06T 3/40 - Changement d'échelle d’images complètes ou de parties d’image, p. ex. agrandissement ou rétrécissement
G06V 10/22 - Prétraitement de l’image par la sélection d’une région spécifique contenant ou référençant une formeLocalisation ou traitement de régions spécifiques visant à guider la détection ou la reconnaissance
G06V 10/50 - Extraction de caractéristiques d’images ou de vidéos en effectuant des opérations dans des blocs d’imagesExtraction de caractéristiques d’images ou de vidéos en utilisant des histogrammes, p. ex. l’histogramme de gradient orienté [HoG]Extraction de caractéristiques d’images ou de vidéos en utilisant l’addition des valeurs d’intensité d’imageAnalyse de projection
G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p. ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersectionsAnalyse de connectivité, p. ex. de composantes connectées
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
21.
Efficient calculation of a robust signature of a media unit
G06T 7/70 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras
H03L 7/00 - Commande automatique de fréquence ou de phaseSynchronisation
G01S 13/90 - Radar ou systèmes analogues, spécialement adaptés pour des applications spécifiques pour la cartographie ou la représentation utilisant des techniques d'antenne synthétique
23.
Dynamic matching a sensed signal to a concept structure
A method for matching a sensed signal to a concept structure, the method may include: receiving a sensed signal; generating a signature of the input image; comparing the signature of the input image to signatures of a concept structure; determining whether the signature of the input image matches any of the signatures of the concept structure based on signature matching criteria, wherein each signature of the concept structure is associated within a signature matching criterion that is determined based on an object detection parameter of the signature; and concluding that the input image comprises an object associated with the concept structure based on an outcome of the determining.
G06T 5/50 - Amélioration ou restauration d'image utilisant plusieurs images, p. ex. moyenne ou soustraction
G06T 7/246 - Analyse du mouvement utilisant des procédés basés sur les caractéristiques, p. ex. le suivi des coins ou des segments
G06T 7/70 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras
G06T 3/40 - Changement d'échelle d’images complètes ou de parties d’image, p. ex. agrandissement ou rétrécissement
G06V 10/22 - Prétraitement de l’image par la sélection d’une région spécifique contenant ou référençant une formeLocalisation ou traitement de régions spécifiques visant à guider la détection ou la reconnaissance
G06V 10/50 - Extraction de caractéristiques d’images ou de vidéos en effectuant des opérations dans des blocs d’imagesExtraction de caractéristiques d’images ou de vidéos en utilisant des histogrammes, p. ex. l’histogramme de gradient orienté [HoG]Extraction de caractéristiques d’images ou de vidéos en utilisant l’addition des valeurs d’intensité d’imageAnalyse de projection
G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p. ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersectionsAnalyse de connectivité, p. ex. de composantes connectées
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06T 7/70 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras
G06T 3/40 - Changement d'échelle d’images complètes ou de parties d’image, p. ex. agrandissement ou rétrécissement
G06T 7/246 - Analyse du mouvement utilisant des procédés basés sur les caractéristiques, p. ex. le suivi des coins ou des segments
A method that may include feeding an input image and downscaled versions of the input image to multiple branches of an object detector calculating, by the multiple branches, candidate bounding boxes; and selecting bounding boxes. The multiple branches comprise multiple shallow neural networks that are followed by multiple region units. Each branch includes a shallow neural network and a region unit. The multiple shallow neural networks are multiple instances of a single trained shallow neural network. The single trained shallow neural network is trained to detect objects having a size that is within a predefined size range and to ignore objects having a size that is outside the predefined size range.
G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
G06T 11/20 - Traçage à partir d'éléments de base, p. ex. de lignes ou de cercles
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
There may be provided a method for determining object information related to an object that appears in a media element, the method may include (a) receiving or generating a signature of the media element, wherein the signature may include identifiers, wherein the identifiers may include an object identifier related to the object, wherein the object identifier points to locations of output elements, within an output of a convolutional neural network, of elements of significance in relation to the object; (b) finding a group of contributing portions of the media element that had a significant contribution to the generation, by the convolutional neural network, of the output elements of significance in relation to the object; and (c) determining object information related to the object based on a distribution of the group of the contributing portions of the media element.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
A method that may include training a student ODNN to mimic a teacher ODNN. The training may include calculating a teacher student detection loss that is based on a pre-bounding-box output of the teacher ODNN. The pre-bounding-box output of the teacher ODNN is a function of pre-bounding-box outputs of different ODNNs that belong to the teacher ODNN. The method may also include detecting one or more objects in an image, by feeding the image to the trained student ODNN; outputting by the trained student ODNN a student pre-bounding-box output; and calculating one or more bounding boxes based on the student pre-bounding-box output.
A method that may include training a student ODNN to mimic a teacher ODNN. The training may include calculating a teacher student detection loss that is based on a pre-bounding-box output of the teacher ODNN. The pre-bounding-box output of the teacher ODNN is a function of pre-bounding-box outputs of different ODNNs that belong to the teacher ODNN. The method may also include detecting one or more objects in an image, by feeding the image to the trained student ODNN; outputting by the trained student ODNN a student pre-bounding-box output; and calculating one or more bounding boxes based on the student pre-bounding-box output.
A method for signature-enhanced multimedia content searching. The method includes searching through a plurality of input multimedia content elements by comparing a query to at least one tag assigned to each input multimedia content element, wherein at least one of the at least one tag assigned to each input multimedia content element is assigned based on at least one signature generated for the input multimedia content element, wherein each signature represents a concept, wherein each concept is a collection of signatures and metadata representing the concept.
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/14 - Détails de la recherche de fichiers basée sur les métadonnées des fichiers
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
32.
SYSTEM AND METHOD FOR CLUSTERING MULTIMEDIA CONTENT ELEMENTS
A system and method for clustering multimedia content. The method includes: detecting at least one clustering trigger event related to at least one multimedia content element to be clustered; generating at least one signature for the at least one multimedia content element, each signature representing at least a portion of the at least one multimedia content element; determining, based on the generated at least one signature, at least one multimedia content element cluster, wherein each multimedia content element cluster includes a plurality of clustered multimedia content elements sharing at least one common concept with the at least one multimedia content element; and adding, to each determined cluster, the at least one multimedia content element.
There is provided a method for searching a plurality of information sources using a multimedia element, the method may include receiving at least one multimedia element; generating, by a signature generator, for the at least one multimedia element at least one signature that is unidirectional, and yields compression; generating at least one textual search query using the at least one signature; wherein the generating of the textual search query comprises: (a) searching for at least one matching stored signature that matches one or more of the at least one signature; and (b) using a mapping between stored signatures and textual search queries, selecting at least one textual search query mapped to at least one matching stored signature; searching the plurality of information sources using the at least one textual search query; and causing a display of search results retrieved from the plurality of information sources.
G06F 16/40 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet de données multimédia, p. ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/438 - Présentation des résultats des requêtes
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
G06F 16/51 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 3/048 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI]
G06N 5/02 - Représentation de la connaissanceReprésentation symbolique
G06T 19/00 - Transformation de modèles ou d'images tridimensionnels [3D] pour infographie
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
G10L 15/26 - Systèmes de synthèse de texte à partir de la parole
G10L 15/32 - Reconnaisseurs multiples utilisés en séquence ou en parallèleSystèmes de combinaison de score à cet effet, p. ex. systèmes de vote
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
H04H 20/26 - Dispositions de commutation de systèmes de distribution
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04L 67/10 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
34.
System and method for providing recommendations based on user profiles
A system and method for providing recommendations based on current user interests. The method includes identifying at least one current variable, wherein each current variable is associated with a user device or a user; determining, based on the identified at least one current variable, at least one current user interest of a user profile, the user profile including at least one contextual insight, wherein each contextual insight is based on at least one signature for at least one multimedia content element associated with the user; searching for at least one multimedia content element that matches the at least one current user interest; and causing a display of the at least one matching content item as a recommendation.
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
A method and system for identifying social trends are provided. The method includes collecting multimedia content from a plurality of data sources; gathering environmental variables related to the collected multimedia content; extracting visual elements from the collected multimedia content; generating at least one signature for each extracted visual element; generating at least one cluster of visual elements by clustering at least similar signatures generated for the extracted visual elements; correlating environmental variables related to visual elements in the at least one cluster; determining at least one social trend by associating the correlated environmental variables with the at least one cluster.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G10L 15/26 - Systèmes de synthèse de texte à partir de la parole
G06F 16/40 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet de données multimédia, p. ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
G06F 16/438 - Présentation des résultats des requêtes
G06F 3/048 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI]
G06T 19/00 - Transformation de modèles ou d'images tridimensionnels [3D] pour infographie
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
H04H 20/26 - Dispositions de commutation de systèmes de distribution
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04L 67/10 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
G06F 16/51 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06N 5/025 - Extraction de règles à partir de données
G06F 16/22 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/174 - Élimination de redondances par le système de fichiers
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
G06F 16/951 - IndexationTechniques d’exploration du Web
G06F 16/172 - Mise en cache, pré-extraction ou accumulation de fichiers
G06F 16/14 - Détails de la recherche de fichiers basée sur les métadonnées des fichiers
G06F 16/487 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des informations géographiques ou spatiales, p. ex. la localisation
G06Q 30/0242 - Détermination de l’efficacité des publicités
H04H 60/59 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou vidéo
G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
G06Q 30/0201 - Modélisation du marchéAnalyse du marchéCollecte de données du marché
H04H 60/49 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les sites
H04H 60/71 - Systèmes spécialement adaptés à l'utilisation d'informations spécifiques, p. ex. d'informations géographiques ou météorologiques utilisant des informations météorologiques
G09B 19/00 - Enseignement non couvert par d'autres groupes principaux de la présente sous-classe
G06F 16/435 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
G06F 16/955 - Recherche dans le Web utilisant des identifiants d’information, p. ex. des localisateurs uniformisés de ressources [uniform resource locators - URL]
G06F 3/0484 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] pour la commande de fonctions ou d’opérations spécifiques, p. ex. sélection ou transformation d’un objet, d’une image ou d’un élément de texte affiché, détermination d’une valeur de paramètre ou sélection d’une plage de valeurs
G06F 3/0488 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] utilisant des caractéristiques spécifiques fournies par le périphérique d’entrée, p. ex. des fonctions commandées par la rotation d’une souris à deux capteurs, ou par la nature du périphérique d’entrée, p. ex. des gestes en fonction de la pression exercée enregistrée par une tablette numérique utilisant un écran tactile ou une tablette numérique, p. ex. entrée de commandes par des tracés gestuels
H04H 20/93 - Dispositions caractérisées par des caractéristiques techniques particulières de l'information radiodiffusée, p. ex. par la forme du signal ou par le format des informations qui localisent des ressources relatives à d'autres informations, p. ex. des adresses URL [localisateur uniforme de ressources]
H04H 60/33 - Dispositions de contrôle du comportement ou des opinions des utilisateurs
H04H 60/58 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou audio
G06N 3/063 - Réalisation physique, c.-à-d. mise en œuvre matérielle de réseaux neuronaux, de neurones ou de parties de neurone utilisant des moyens électroniques
G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
H04L 67/02 - Protocoles basés sur la technologie du Web, p. ex. protocole de transfert hypertexte [HTTP]
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
G06V 40/16 - Visages humains, p. ex. parties du visage, croquis ou expressions
H04L 65/75 - Gestion des paquets du réseau multimédia
H04L 67/63 - Ordonnancement ou organisation du service des demandes d'application, p. ex. demandes de transmission de données d'application en utilisant l'analyse et l'optimisation des ressources réseau requises en acheminant une demande de service en fonction du contenu ou du contexte de la demande
A system and method for generating personalized multimedia content element clusters. The method includes determining, based on at least one interest, at least one personalized concept, wherein each personalized concept represents one of the at least one user interest; obtaining at least one multimedia content element related to a user; generating at least one signature for the at least one multimedia content element, each generated signature representing at least a portion of the at least one multimedia content element; determining, based on the generated at least one signature, at least one multimedia content element cluster, wherein each cluster includes a plurality of multimedia content elements sharing a common concept of the at least one personalized concept; and creating at least one personalized multimedia content element cluster by adding, to each determined cluster, at least one of the at least one multimedia content element sharing the common concept of the cluster.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G10L 15/26 - Systèmes de synthèse de texte à partir de la parole
G06F 16/40 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet de données multimédia, p. ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
G06F 16/438 - Présentation des résultats des requêtes
G06F 3/048 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI]
G06T 19/00 - Transformation de modèles ou d'images tridimensionnels [3D] pour infographie
G06N 5/02 - Représentation de la connaissanceReprésentation symbolique
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
H04H 20/26 - Dispositions de commutation de systèmes de distribution
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
G06F 16/51 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/22 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/174 - Élimination de redondances par le système de fichiers
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
G06F 16/951 - IndexationTechniques d’exploration du Web
G06F 16/172 - Mise en cache, pré-extraction ou accumulation de fichiers
G06F 16/14 - Détails de la recherche de fichiers basée sur les métadonnées des fichiers
G06F 16/487 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des informations géographiques ou spatiales, p. ex. la localisation
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
H04H 60/59 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou vidéo
H04L 29/06 - Commande de la communication; Traitement de la communication caractérisés par un protocole
G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
H04H 60/49 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les sites
H04H 60/71 - Systèmes spécialement adaptés à l'utilisation d'informations spécifiques, p. ex. d'informations géographiques ou météorologiques utilisant des informations météorologiques
G09B 19/00 - Enseignement non couvert par d'autres groupes principaux de la présente sous-classe
G06F 16/435 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
G06F 16/955 - Recherche dans le Web utilisant des identifiants d’information, p. ex. des localisateurs uniformisés de ressources [uniform resource locators - URL]
G06F 3/0484 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] pour la commande de fonctions ou d’opérations spécifiques, p. ex. sélection ou transformation d’un objet, d’une image ou d’un élément de texte affiché, détermination d’une valeur de paramètre ou sélection d’une plage de valeurs
G06F 3/0488 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] utilisant des caractéristiques spécifiques fournies par le périphérique d’entrée, p. ex. des fonctions commandées par la rotation d’une souris à deux capteurs, ou par la nature du périphérique d’entrée, p. ex. des gestes en fonction de la pression exercée enregistrée par une tablette numérique utilisant un écran tactile ou une tablette numérique, p. ex. entrée de commandes par des tracés gestuels
H04H 20/93 - Dispositions caractérisées par des caractéristiques techniques particulières de l'information radiodiffusée, p. ex. par la forme du signal ou par le format des informations qui localisent des ressources relatives à d'autres informations, p. ex. des adresses URL [localisateur uniforme de ressources]
H04H 60/33 - Dispositions de contrôle du comportement ou des opinions des utilisateurs
H04H 60/58 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou audio
G06N 3/063 - Réalisation physique, c.-à-d. mise en œuvre matérielle de réseaux neuronaux, de neurones ou de parties de neurone utilisant des moyens électroniques
G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
G10L 15/32 - Reconnaisseurs multiples utilisés en séquence ou en parallèleSystèmes de combinaison de score à cet effet, p. ex. systèmes de vote
37.
SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING PARAMETERS BASED ON MULTIMEDIA CONTENT
A system and method for determining parameters based on multimedia content. The method includes generating at least one signature for at least one multimedia content element, wherein each signature represents a concept, wherein each concept is a collection of signatures and metadata describing the concept; analyzing the generated at least one signature, wherein the analysis includes matching the generated at least one signature to a plurality of other signatures; and determining, based on the analysis, at least one parameter for each multimedia content element.
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
38.
SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING A FACIAL REPRESENTATION
A system and method for generating a facial representation. The method includes identifying, via at least one data source, at least one multimedia content element; generating at least one signature for at least a portion of each identified multimedia content element, wherein each generated signature represents at least one facial concept; analyzing the generated signatures to determine a cluster of signatures of facial concepts; and generating, based on the cluster of facial concept signatures, a facial representation.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
39.
System and method for contextually enriching a concept database
A system and method for contextually enriching a concept database. The method includes determining, based on at least one signature of a first multimedia data element (MMDE) and signatures of a plurality of third concepts stored in the concept database, at least one matching first concept among the plurality of third concepts; generating a reduced representation of the first MMDE; comparing the reduced representation of the first MMDE to signatures representing a plurality of second MMDEs to determine a plurality of matching MMDEs among the plurality of second MMDEs; generating, based on the reduced representation of the first MMDE and the signatures representing the plurality of matching MMDEs, a second concept; and generating at least one context based on the second concept and the plurality of third concepts, wherein each context includes at least one common pattern among the second concept and at least one of the plurality of third concepts.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G10L 15/26 - Systèmes de synthèse de texte à partir de la parole
G06F 16/40 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet de données multimédia, p. ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
G06F 16/438 - Présentation des résultats des requêtes
G06F 3/048 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI]
G06T 19/00 - Transformation de modèles ou d'images tridimensionnels [3D] pour infographie
G06N 5/02 - Représentation de la connaissanceReprésentation symbolique
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
H04H 20/26 - Dispositions de commutation de systèmes de distribution
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
G06F 16/51 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/22 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/174 - Élimination de redondances par le système de fichiers
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
G06F 16/951 - IndexationTechniques d’exploration du Web
G06F 16/172 - Mise en cache, pré-extraction ou accumulation de fichiers
G06F 16/14 - Détails de la recherche de fichiers basée sur les métadonnées des fichiers
G06F 16/487 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des informations géographiques ou spatiales, p. ex. la localisation
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
H04H 60/59 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou vidéo
H04L 29/06 - Commande de la communication; Traitement de la communication caractérisés par un protocole
G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
H04H 60/49 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les sites
H04H 60/71 - Systèmes spécialement adaptés à l'utilisation d'informations spécifiques, p. ex. d'informations géographiques ou météorologiques utilisant des informations météorologiques
G09B 19/00 - Enseignement non couvert par d'autres groupes principaux de la présente sous-classe
G06F 16/435 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
G06F 16/955 - Recherche dans le Web utilisant des identifiants d’information, p. ex. des localisateurs uniformisés de ressources [uniform resource locators - URL]
G06F 3/0484 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] pour la commande de fonctions ou d’opérations spécifiques, p. ex. sélection ou transformation d’un objet, d’une image ou d’un élément de texte affiché, détermination d’une valeur de paramètre ou sélection d’une plage de valeurs
G06F 3/0488 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] utilisant des caractéristiques spécifiques fournies par le périphérique d’entrée, p. ex. des fonctions commandées par la rotation d’une souris à deux capteurs, ou par la nature du périphérique d’entrée, p. ex. des gestes en fonction de la pression exercée enregistrée par une tablette numérique utilisant un écran tactile ou une tablette numérique, p. ex. entrée de commandes par des tracés gestuels
H04H 20/93 - Dispositions caractérisées par des caractéristiques techniques particulières de l'information radiodiffusée, p. ex. par la forme du signal ou par le format des informations qui localisent des ressources relatives à d'autres informations, p. ex. des adresses URL [localisateur uniforme de ressources]
H04H 60/33 - Dispositions de contrôle du comportement ou des opinions des utilisateurs
H04H 60/58 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou audio
G06N 3/063 - Réalisation physique, c.-à-d. mise en œuvre matérielle de réseaux neuronaux, de neurones ou de parties de neurone utilisant des moyens électroniques
G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
G10L 15/32 - Reconnaisseurs multiples utilisés en séquence ou en parallèleSystèmes de combinaison de score à cet effet, p. ex. systèmes de vote
40.
Computing device, a system and a method for parallel processing of data streams
An apparatus for identification of an input data against one or more learned signals is provided. The apparatus comprising a number of computational cores, each core comprises properties having at least some statistical independency from other of the computational, the properties being set independently of each other core, each core being able to independently produce an output indicating recognition of a previously learned signal, the apparatus being further configured to process the produced outputs from the number of computational cores and determining an identification of the input data based the produced outputs.
G06F 9/30 - Dispositions pour exécuter des instructions machines, p. ex. décodage d'instructions
G06F 9/28 - Augmentation de la vitesse de fonctionnement, p. ex. en utilisant plusieurs dispositifs de microcommande fonctionnant en parallèle
G06F 9/38 - Exécution simultanée d'instructions, p. ex. pipeline ou lecture en mémoire
G06N 3/049 - Réseaux neuronaux temporels, p. ex. éléments à retard, neurones oscillants ou entrées impulsionnelles
G06N 3/063 - Réalisation physique, c.-à-d. mise en œuvre matérielle de réseaux neuronaux, de neurones ou de parties de neurone utilisant des moyens électroniques
42 - Services scientifiques, technologiques et industriels, recherche et conception
Produits et services
Software as a service (SAAS) services featuring software for identifying, clustering, classifying, and searching of data; Platform as a service (PAAS) featuring software for identifying, clustering, classifying, and searching of data; Design, development, installation and maintenance of computer software; Design and development of computer hardware; Scientific research, advance product research and development services in the fields of artificial intelligence, machine learning, deep learning, machine vision, information retrieval, and face recognition; Computer systems integration services
A method for responding to a query is implemented on at least one computing device and includes: receiving at least one query from a user device; determining a context for the at least one query, selecting at least one deep learning network (DLN) of a plurality of DLNs to process the at least one query, where the selecting is based at least on matching the context to the at least one DLN, sending at least a representation of the at least one query and the context to the at least one DLN, receiving at least one response to the at least one query from the at least one DLN, and sending the at least one response to the user device.
G06F 15/18 - dans lesquels un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire (systèmes de commande adaptatifs G05B 13/00;intelligence artificielle G06N)
A method for determining driving policies for a vehicle includes: receiving, in real-time during a trip of a vehicle, at least a set of input multimedia content elements captured by at least one sensor deployed in proximity to the vehicle, determining a plurality of possible future scenarios based at least on the set of input multimedia content elements, determining a probability score for each of the plurality of possible future scenarios, determining at least one driving policy according to at least the probability score for at least one of the plurality of possible future scenarios, and controlling the vehicle according to the at least one driving policy.
A system and method for at least partially completing a user profile. The method includes analyzing the user profile to identify at least one missing informational element in the user profile, wherein identifying the at least one missing element further comprises determining at least one concept based on the user profile and matching the determined at least one concept to a plurality of category concepts, each concept including a collection of signatures and metadata describing the concept, wherein each category concept is associated with at least one required informational element, wherein each missing informational element is one of the at least one required informational element that is not included in the user profile; sending a query for the missing informational element; and updating at least a portion of the user profile based on a response to the query.
A system and method for generating an interface for providing recommendations based on contextual insights, the method including: generating at least one signature for at least one multimedia content element identified within an interaction between a plurality of users; generating at least one contextual insight based on the generated at least one signature and user interests of the plurality of users, wherein each contextual insight indicates a current user preference; searching for at least one content item that matches the at least one contextual insight; and generating an interface for providing the at least one content item within the interaction between the plurality of users.
G06F 16/438 - Présentation des résultats des requêtes
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 20/26 - Dispositions de commutation de systèmes de distribution
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04L 67/10 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/25 - Opérations de gestion réalisées par le serveur pour faciliter la distribution de contenu ou administrer des données liées aux utilisateurs finaux ou aux dispositifs clients, p. ex. authentification des utilisateurs finaux ou des dispositifs clients ou apprentissage des préférences des utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
H04N 21/431 - Génération d'interfaces visuellesRendu de contenu ou données additionnelles
H04N 21/439 - Traitement de flux audio élémentaires
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
46.
System and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content
A system and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content, including: identifying at least one social pattern based on social linking scores of a plurality of entities indicated in a social linking graph, wherein each social pattern is identified at least by comparing one of the social linking scores to a predetermined social pattern threshold, wherein each social linking score is generated based on contexts of at least one multimedia content element (MMCE) in which at least two of the plurality of entities are depicted, wherein each context is determined based on a plurality of concepts of one of the at least one MMCE, wherein each concept matches at least one signature generated for the at least one MMCE above a predetermined threshold; and generating, based on the identified at least one social pattern, analytics for the plurality of entities depicted in the social linking graph.
G06F 16/438 - Présentation des résultats des requêtes
H04L 67/10 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 20/26 - Dispositions de commutation de systèmes de distribution
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
A system and method for enriching a concept database. The method includes determining, based on signatures of a first multimedia content element (MMCE) and signatures of a plurality of existing concepts in the concept database, at least one first concept, wherein each first concept is one of the plurality of existing concepts matching a portion of the first MMCE; generating a reduced representation of the first MMCE, wherein the generation of the reduced representation includes removing the at least one portion of the first MMCE matching the determined at least one first concept; comparing the reduced representation to signatures representing a plurality of second MMCEs to determine a plurality of matching second MMCEs; generating, based on the reduced representation and the plurality of matching second MMCEs, at least one second concept; and adding the generated at least one second concept to the concept database.
G06F 16/58 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
G06F 16/174 - Élimination de redondances par le système de fichiers
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
A system and method for enriching a concept database. The method includes determining, based on signatures of a first multimedia content element (MMCE) and signatures of a plurality of existing concepts in the concept database, at least one first concept; generating a reduced representation of the first MMCE by removing the at least one portion of the first MMCE matching the determined at least one first concept; comparing the reduced representation to signatures representing a plurality of second MMCEs to determine a plurality of matching second MMCEs for each portion of the reduced representation; determining metadata for each portion of the reduced representation; generating a second concept for each portion of the reduced representation, wherein each second concept includes a collection of signatures and the determined metadata for the respective portion; and adding the generated at least one second concept to the concept database.
A method and system for generating a customized augmented reality environment are provided. The method includes causing generation of at least one signature for at least one multimedia content; determining, based on the generated at least one signature, a selection of at least one augmented reality character, wherein each augmented reality character is associated with a character signature; identifying at least one potential placement location in the at least one multimedia content element, wherein each potential placement location is associated with at least a portion of the generated at least one signature; correlating between the at least one potential placement location signature portion and the at least one character signature to select, for each augmented reality character, a placement location in the at least one multimedia content element; and generating a customized augmented reality environment, wherein the customized augmented reality environment includes each augmented reality character superimposed on the at least one multimedia content element at the respective placement location.
A system and method for enriching a concept database. The method includes determining, based on at least one signature of a first multimedia data element (MMDE) and signatures of a plurality of existing concepts in the concept database, at least one first concept among the plurality of existing concepts, wherein each of the at least one first concept matches a portion of the at least one signature of the first MMDE; generating a reduced representation of the first MMDE, wherein generating the reduced representation further comprises removing the portion of the first MMDE matching the at least one first concept; comparing the reduced representation of the first MMDE to signatures representing a plurality of second MMDEs to determine a plurality of matching second MMDEs; generating, based on the reduced representation of the first MMDE and the plurality of matching second MMDEs, at least one second concept; and adding the generated at least one second concept to the concept database.
G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p. ex. des modèles relationnels ou objet
G06F 16/22 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
51.
SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING AUGMENTED REALITY CHALLENGES
A system and method for providing augmented reality challenges are provided. The method includes obtaining at least one multimedia content element; causing generation of at least one signature for each obtained multimedia content element; determining, based on the generated signatures, at least one augmented reality challenge; identifying, based on the determined at least one augmented reality challenge, at least one augmented reality object; creating at least one challenge multimedia content element by causing addition of the at least one augmented reality object to the obtained at least one multimedia content element; and causing a display of the created at least one challenge multimedia content element.
A system and method for contextually enriching a concept database. The method includes determining, based on at least one signature of a first multimedia data element (MMDE) and signatures of a plurality of third concepts stored in the concept database, at least one matching first concept among the plurality of third concepts; generating a reduced representation of the first MMDE; comparing the reduced representation of the first MMDE to signatures representing a plurality of second MMDEs to determine a plurality of matching MMDEs among the plurality of second MMDEs; generating, based on the reduced representation of the first MMDE and the signatures representing the plurality of matching MMDEs, a second concept; and generating at least one context based on the second concept and the plurality of third concepts, wherein each context includes at least one common pattern among the second concept and at least one of the plurality of third concepts.
A system and method for enriching a concept database with homogenous concepts. The method includes determining, based on signatures of a first multimedia content element (MMCE) and signatures of a plurality of existing concepts in the concept database, at least one first concept; generating a reduced representation of the first MMCE, wherein the reduced representation excludes the signatures of the first MMCE that match the at least one first concept; comparing the reduced representation to signatures representing a plurality of second MMCEs to select a first plurality of top matching second MMCEs; generating, based on the reduced representation and the first plurality of top matching second MMCEs, at least one second concept; determining, for each second concept, whether the second concept is a homogenous concept, wherein each homogenous concept uniquely represents the same content; and adding each homogenous concept to the concept database.
G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p. ex. des modèles relationnels ou objet
G06F 16/22 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/215 - Amélioration de la qualité des donnéesNettoyage des données, p. ex. déduplication, suppression des entrées non valides ou correction des erreurs typographiques
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
09 - Appareils et instruments scientifiques et électriques
Produits et services
Computer hardware and computer software for use in large-scale content-based systems for classifying content through unsupervised machine learning that uses artificial intelligence that is not dependent on a human to define features or to define learning parameters
55.
Method and system for populating a concept database with respect to user identifiers
A method and system for populating a concept database based on a plurality of multimedia data elements (MMDEs) and at least one user identifier, the concept database including a plurality of concept structures. The method includes clustering a plurality of signatures of the plurality of MMDEs into a cluster of signatures; reducing the number of signatures in the cluster to a create a signature reduced cluster (SRC); generating, based on the SRC and the plurality of concept structures, an index, wherein the index maps the plurality of MMDEs to a matching concept structure of the plurality of concept structures; associating the index with a user based on the at least one user identifier; and storing the index and the plurality of MMDEs in the concept database.
A method for customizing an image. The method includes causing generation of at least one signature for an input image, wherein each signature represents a concept, wherein each concept is a collection of signatures and metadata representing the concept; comparing the generated at least one signature to at least one signature representing at least one common visual attribute among a plurality of reference images; determining, based on the comparison, whether to customize the input image; and customizing the input image with respect to at least one of the at least one common visual attribute, when it is determined to customize the input image.
G06F 17/00 - Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/14 - Détails de la recherche de fichiers basée sur les métadonnées des fichiers
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
57.
SYSTEM AND METHOD FOR CLUSTERING MULTIMEDIA CONTENT ELEMENTS
A system and method for clustering multimedia content. The method includes: detecting at least one clustering trigger event related to at least one multimedia content element to be clustered; generating at least one signature for the at least one multimedia content element, each signature representing at least a portion of the at least one multimedia content element; determining, based on the generated at least one signature, at least one multimedia content element cluster, wherein each multimedia content element cluster includes a plurality of clustered multimedia content elements sharing at least one common concept with the at least one multimedia content element; and adding, to each determined cluster, the at least one multimedia content element.
A system and method customizing a display of a user device based on multimedia content elements. The method may include detecting a trigger event; identifying a user profile of the user device, wherein the user profile includes one or more signatures indicating a user interest; accessing signatures for a plurality of multimedia content elements; comparing the signatures of at least one of the plurality of multimedia content elements with the one or more signature of the user profile; and customizing the display of the user device, wherein the customized display includes the at least one interesting multimedia content element.
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/14 - Détails de la recherche de fichiers basée sur les métadonnées des fichiers
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06F 16/435 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
59.
System and method for assigning multimedia content elements to users
A method and system for assigning a multimedia content element to a user. The method includes generating at least one signature to the multimedia content element; determining, based on the generated at least one signature, whether the multimedia content element exists in a database; and assigning a unique identifier of the user to the multimedia content element, when it is determined that the multimedia content element does not exist in the database.
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04H 60/27 - Dispositions d'enregistrement ou d'accumulation des informations radiodiffusées ou des informations relatives à la radiodiffusion
H04H 60/45 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les utilisateurs
H04H 60/74 - Systèmes spécialement adaptés à l'utilisation d'informations spécifiques, p. ex. d'informations géographiques ou météorologiques utilisant des méta-informations utilisant des informations relatives aux programmes, p. ex. le titre, le compositeur ou l’interprète
H04L 29/06 - Commande de la communication; Traitement de la communication caractérisés par un protocole
H04N 21/2389 - Traitement de flux multiplexé, p. ex. cryptage de flux multiplexé
G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
A system and method for speech-to-text translation. The method includes determining, based on at least one audio input in a first language, at least one original language concept; identifying, based on the determined at least one original language concept, the first language of the at least one audio input; determining, for each original language concept, a matching translated concept, wherein each matching translated concept is associated with a second language, wherein the second language is different from the first language; generating a textual output based on the determined at least one translated concept.
G10L 15/20 - Techniques de reconnaissance de la parole spécialement adaptées de par leur robustesse contre les perturbations environnantes, p. ex. en milieu bruyant ou reconnaissance de la parole émise dans une situation de stress
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
61.
System and methods thereof for recommending tags for multimedia content elements based on context
A system and method for recommending tags for a multimedia content element to be tagged. The method includes obtaining a plurality of signatures for the multimedia content element to be tagged, wherein each of the generated signatures represents a concept, wherein each concept is a collection of signatures and metadata representing the concept; correlating between the plurality of signatures to determine at least one context of the multimedia content element to be tagged; searching for at least one contextually related multimedia content element, wherein each contextually related multimedia content element matches at least one of the determined at least one context; and identifying at least one tag, wherein each identified tag is associated with at least one of the at least one contextually related multimedia content element; generating a recommendation including the identified at least one tag.
G06F 16/2457 - Traitement des requêtes avec adaptation aux besoins de l’utilisateur
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
G06F 16/957 - Optimisation de la navigation, p. ex. mise en cache ou distillation de contenus
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04H 60/73 - Systèmes spécialement adaptés à l'utilisation d'informations spécifiques, p. ex. d'informations géographiques ou météorologiques utilisant des méta-informations
A system and method for method for determining common patterns based on key points in multimedia data elements (MMDEs). The method includes: identifying a plurality of candidate key points in each of the plurality of MMDEs, wherein a size of each candidate key point is equal to a predetermined size and a scale of each candidate key point is equal to a predetermined scale; analyzing the identified candidate key points to determine a set of properties for each candidate key point; comparing the sets of properties of the plurality of candidate key points of each MMDE; selecting, for each MMDE, a plurality of key points from among the candidate key points based on the comparison; generating, based on the key points for each MMDE, a signature for the MMDE; and comparing the signatures of the plurality of MMDEs to output at least one common pattern among the plurality of MMDEs.
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
63.
IDENTIFICATION OF KEY POINTS IN MULTIMEDIA DATA ELEMENTS
A system and method for method for identifying key points in a multimedia data element (MMDE). The method includes: identifying, via a computer vision system, a plurality of candidate key points in the MMDE, wherein a size of each candidate key point is equal to a predetermined size, wherein a scale of each candidate key point is equal to a predetermined scale; analyzing the plurality of candidate key points to determine a set of properties for each candidate key point; comparing the sets of properties of the plurality of candidate key points; and selecting, based on the comparison, a plurality of key points from among the candidate key points.
A system and method for method for identifying key points in a multimedia data element (MMDE). The method includes: identifying, via a computer vision system, a plurality of candidate key points in the MMDE, wherein a size of each candidate key point is equal to a predetermined size, wherein a scale of each candidate key point is equal to a predetermined scale; analyzing the plurality of candidate key points to determine a set of properties for each candidate key point; comparing the sets of properties of the plurality of candidate key points; and selecting, based on the comparison, a plurality of key points from among the candidate key points.
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06K 9/64 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons ou corrélations simultanées de signaux images avec une pluralité de références, p.ex. matrice de résistances
42 - Services scientifiques, technologiques et industriels, recherche et conception
Produits et services
Software as a service (SAAS) services featuring software for creating, managing, training, and providing access to machine learning algorithms and deep learning algorithms
66.
System and method for overlaying content on a multimedia content element based on user interest
A method and system for overlaying content on a multimedia content element. The method includes: partitioning the multimedia content element into a plurality of partitions; generating at least one signature for each partition of the multimedia content element, wherein each generated signature represents a concept; determining, based on the generated at least one signature, at least one link to content; identifying, based on the generated at least one signature, at least one of the plurality of partitions as a target area of user interest; and adding, as an overlay to the multimedia content element, the determined at least one link to content, wherein the at least one link is overlaid on the at least one target area.
G06F 16/957 - Optimisation de la navigation, p. ex. mise en cache ou distillation de contenus
G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
G06F 16/40 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet de données multimédia, p. ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
G06F 3/04883 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] utilisant des caractéristiques spécifiques fournies par le périphérique d’entrée, p. ex. des fonctions commandées par la rotation d’une souris à deux capteurs, ou par la nature du périphérique d’entrée, p. ex. des gestes en fonction de la pression exercée enregistrée par une tablette numérique utilisant un écran tactile ou une tablette numérique, p. ex. entrée de commandes par des tracés gestuels pour l’entrée de données par calligraphie, p. ex. sous forme de gestes ou de texte
67.
System and method for removing contextually identical multimedia content elements
A system and method for removing contextually identical multimedia content elements. The method includes analyzing a plurality of multimedia content elements to identify at least two multimedia content elements of the plurality of multimedia content elements that are contextually identical; selecting, from among the at least two contextually identical multimedia content elements, at least one optimal multimedia content element; and removing, from a storage, all multimedia content elements of the group of contextually identical multimedia content elements other than the at least one optimal multimedia content element.
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
G06F 16/174 - Élimination de redondances par le système de fichiers
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
68.
System and method for speech to speech translation using cores of a natural liquid architecture system
A method and system for speech to speech translation using a plurality of computational cores of a natural liquid architecture are provided. The method includes receiving an audio input to be translated into a target language; identifying, based on the received audio input, a cluster of signatures; identifying, based on the cluster of signatures, a first concept, wherein the first concept is common to all signatures within the signature cluster; and determining a match between the first concept and at least a second concept, wherein the second concept is associated with the target language.
A system and method for providing augmented reality challenges. The method includes obtaining at least one multimedia content element; causing generation of at least one signature for each obtained multimedia content element; determining, based on the generated signatures, at least one augmented reality challenge; identifying, based on the determined at least one augmented reality challenge, at least one augmented reality object; creating at least one challenge multimedia content element by causing addition of the at least one augmented reality object to the obtained at least one multimedia content element; and causing a display of the created at least one challenge multimedia content element.
G06F 16/40 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet de données multimédia, p. ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
G06F 16/48 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
70.
System and method for creating user profiles based on multimedia content
A system and method for creating user profiles based on multimedia content. The method may include identifying a plurality of multimedia content elements associated with a user; generating at least one signature for each of the plurality of multimedia content elements; analyzing the at least one signature to identify at least one concept matching the multimedia content elements; generating, based on the at least one matching concept, at least one contextual insight, wherein each contextual insight indicates a preference of the user; and generating, based on the at least one contextual insight, a user profile for the user.
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
71.
System and method for generating a customized augmented reality environment to a user
Systems and methods for generating a customized augmented reality environment. A method includes causing generation of at least one signature for at least one multimedia content; causing, based on the generated at least one signature, identification of at least one matching concept, wherein each concept is a collection of signatures and metadata representing the concept; determining, based on the identified at least one matching concept, a selection of at least one augmented reality character; and generating a customized augmented reality environment, wherein the customized augmented reality environment includes each augmented reality character superimposed on the at least one multimedia content element as an overlay.
A method, non-transitory computer readable medium, and system for generating a complex signature. In an embodiment, the method includes: generating at least one signature for each of a plurality of different minimum size multi-media data elements (MMDEs), wherein generation of each of the at least one signature is performed by a plurality of computational cores, each computational core having at least one configurable property characterizing the core, and wherein configuration of the at least one configurable property respective of each core results in statistical independence among the plurality of cores; and assembling at least a complex signature including the generated signatures.
A system, method, and computer-readable medium for providing recommendations based on a user interest. The method includes: generating at least one signature for at least one multimedia content element; querying, based on the generated at least one signature, a user profile to identify the user interest related to the at least one multimedia content element; generating at least one contextual insight based on the user interest, wherein each contextual insight indicates a user preference; searching for at least one content item that matches the at least one contextual insight; and causing a display of the at least one matching content item as a recommendation.
G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04H 60/33 - Dispositions de contrôle du comportement ou des opinions des utilisateurs
H04H 60/31 - Dispositions de contrôle de l'utilisation des services de radiodiffusion
74.
System and method for symbol-space based compression of patterns
A method and system for symbol-space based pattern compression. The method includes identifying a plurality of basic image symbols in an input sequence; assigning, to each of the plurality of basic image symbols, at least one connecting port; generating an output sequence by replacing each identified basic image symbol with an identification symbol, wherein the output sequence indicates connections between pairs of the plurality of basic image symbols based on the connecting ports, wherein each identification symbol is not a previously used symbol; and storing the output sequence as a data layer.
H03M 7/30 - CompressionExpansionÉlimination de données inutiles, p. ex. réduction de redondance
H03M 7/46 - Conversion en, ou à partir de codes à longueur de série, c.-à-d. par représentation du nombre de chiffres successifs ou groupes de chiffres de même type à l'aide d'un mot-code et d'un chiffre représentant ce type
75.
System for generation of a large-scale database of hetrogeneous speech
A system for generating a large-scale database of heterogeneous speech is provided. The system comprises a processor a plurality of independent computation cores configured to generate signatures of a plurality of speech segments; a large scale database configured to maintain a plurality of transcribed multimedia signals; a memory, the memory containing instructions that, when executed by the processor, configure the system to: randomly select a plurality of speech segments from the plurality of multimedia signals, wherein each speech segment of the plurality of speech segments is of a random length; provide the plurality of speech segments to the plurality of independent computation cores for generation of the signatures; collect the signatures from the plurality of independent computation cores; and populate the large-scale database with the plurality of signatures respective of the plurality of multimedia signals.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06F 16/22 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p. ex. des modèles relationnels ou objet
G06F 16/40 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet de données multimédia, p. ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
G06F 16/41 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/61 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/68 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
G10L 13/06 - Unités élémentaires de parole utilisées dans les synthétiseurs de paroleRègles de concaténation
G10L 15/06 - Création de gabarits de référenceEntraînement des systèmes de reconnaissance de la parole, p. ex. adaptation aux caractéristiques de la voix du locuteur
G10L 15/26 - Systèmes de synthèse de texte à partir de la parole
G10L 15/32 - Reconnaisseurs multiples utilisés en séquence ou en parallèleSystèmes de combinaison de score à cet effet, p. ex. systèmes de vote
G10L 25/54 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation pour la recherche
G10L 25/57 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation pour le traitement des signaux vidéo
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
76.
System and method for capturing a multimedia content item by a mobile device and matching sequentially relevant content to the multimedia content item
A method and system for matching sequentially relevant content to at least one multimedia content item (MMCI) captured by a mobile device are provided. The method includes extracting at least one MMCI from the mobile device; generating a signature for the extracted at least one MMCI; matching the generated signature to a plurality of signatures of content items; and determining, based on the matching, at least one sequentially relevant content item.
G06E 1/00 - Dispositions pour traiter exclusivement des données numériques
G06E 3/00 - Dispositifs non prévus dans le groupe , p. ex. pour traiter des données analogiques hybrides
G06F 15/18 - dans lesquels un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire (systèmes de commande adaptatifs G05B 13/00;intelligence artificielle G06N)
G06G 7/00 - Dispositifs dans lesquels l'opération de calcul est effectuée en faisant varier des grandeurs électriques ou magnétiques
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G06N 3/063 - Réalisation physique, c.-à-d. mise en œuvre matérielle de réseaux neuronaux, de neurones ou de parties de neurone utilisant des moyens électroniques
77.
System and method of detecting common patterns within unstructured data elements retrieved from big data sources
A method and system for detection of common patterns within unstructured data elements. The method includes searching a plurality of unstructured data elements extracted from big data sources to identify a plurality of patches; extracting the identified plurality of patches; generating, by a signature generator system, at least one signature for each patch; identifying common patterns among the at least one generated signature; clustering the signatures having the identified common patterns; and correlating the generated clusters to identify associations between the respective identified common patterns.
A system and method for matching an advertisement item to a multimedia content element based on sentiments. The method comprises: extracting at least one multimedia content element from a web-page requested for display on a user node; generating a signature for each of the at least one multimedia content element, wherein each signature represents a concept, wherein each concept is an abstract description of one of the at least one multimedia content element; correlating the concepts of the generated signatures to determine a context of the at least one multimedia content element, wherein the context indicates at least a brand sentiment; searching for at least one advertisement item based on the signatures and the context; and causing a display of the at least one advertisement item within a display area of the web-page.
A method and system for symbol-space based pattern compression is provided. The method includes identifying a plurality of combinations of symbols in an input sequence, each identified combination of symbols appearing in the input sequence above a predefined threshold, the input sequence having a first length; generating an output sequence having a second length by replacing each identified combination of symbols with a unique symbol, wherein each unique symbol is not a previously used symbol, wherein the second length is shorter than the first length; and storing the output sequence as a data layer.
H03M 7/00 - Conversion d'un code, dans lequel l'information est représentée par une séquence donnée ou par un nombre de chiffres, en un code dans lequel la même information est représentée par une séquence ou par un nombre de chiffres différents
H03M 7/46 - Conversion en, ou à partir de codes à longueur de série, c.-à-d. par représentation du nombre de chiffres successifs ou groupes de chiffres de même type à l'aide d'un mot-code et d'un chiffre représentant ce type
H03M 7/30 - CompressionExpansionÉlimination de données inutiles, p. ex. réduction de redondance
80.
System and method for matching advertisements to multimedia content elements
A system and method for matching an advertisement item to a multimedia content element. The method comprises: extracting at least one multimedia content element from a personalized multimedia content channel, the personalized multimedia content channel having at least one user, wherein multimedia content elements in the personalized multimedia content channel are customized for each user; generating at least one signature of the at least one multimedia content element; searching for at least one advertisement item respective of the at least one generated signature; and causing a display of the at least one advertisement item within a display area of a user node associated with a user of the personalized multimedia content channel.
G06N 5/00 - Agencements informatiques utilisant des modèles fondés sur la connaissance
G06F 1/00 - Détails non couverts par les groupes et
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
81.
Method for identification of multimedia content elements and adding advertising content respective thereof
A method and system for adding advertising content to multimedia content elements. The method comprises receiving a request from a user device to identify a multimedia content element, the request including the multimedia content element; generating at least one signature respective of the multimedia content element; identifying at least one concept matching the at least one signature; determining at least one identifier associated with the multimedia content element respective of the at least one matching concept; searching a database to identify at least one advertising content item associated with the at least one identifier; and sending the at least one advertising content item together with the at least one identifier upon determination that the at least one advertising content item is associated with the at least one identifier.
G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
A system and method for recognizing characters embedded in multimedia content are provided. The method includes extracting at least one image of at least one character from a received multimedia content item; identifying a natural language character corresponding to the at least one image of the at least one character, wherein the identification is performed by a deep content classification (DCC) system; and storing the identified natural language character in a data warehouse.
G06F 40/40 - Traitement ou traduction du langage naturel
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04H 60/59 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou vidéo
H04H 60/48 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les éléments exprimés dans les informations radiodiffusées
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
G09B 19/00 - Enseignement non couvert par d'autres groupes principaux de la présente sous-classe
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
83.
System and methods for generation of a concept based database
A system and method for generating a concept database based on at least two multimedia data elements (MMDEs). The method includes: generating at least two items from a received MMDE of the at least two MMDEs; determining the items that are of interest for signature generation; generating at least one signature responsive to at least one item of interest of the received MMDE; clustering at least two signatures received from the signature generator responsive of the plurality of MMDEs; reducing the number of signatures in each cluster to a create a signature reduced cluster (SRC) of the cluster; associating metadata with the SRC to a concept structure including at least two SRCs and their associated metadata; and generating at least one index for mapping the received MMDE to at least one concept structure, wherein the concept database includes concept structures and the generated indices for the at least two MMDEs.
A method and system for generating signatures for three-dimensional multimedia data elements. The method comprises receiving by a three-dimensional multimedia data element; projecting the received three-dimensional multimedia data element on at least one two-dimensional plane, wherein the projection results in two-dimensional graphic representations of the received three-dimensional multimedia data element; generating by a signature generator at least one signature for each of the plurality of two-dimensional graphic representations; assembling by an assembler unit the plurality of signatures generated for each of the plurality of two-dimensional graphic representations to generate a complex signature, wherein the complex signature is the signature representing the three-dimensional multimedia data element; and storing the signatures of each of the two-dimensional graphic representations of the at least one three-dimensional multimedia data element and the complex signature in association with the three-dimensional multimedia data element in a storage unit.
G06F 15/16 - Associations de plusieurs calculateurs numériques comportant chacun au moins une unité arithmétique, une unité programme et un registre, p. ex. pour le traitement simultané de plusieurs programmes
A method for determining a pupillary response to a multimedia data element viewed through a user computing device. The method comprises receiving a first image of a viewer's pupil captured prior to display of the MMDE over the user computing device; receiving a second image of a viewer's pupil captured after the display of the MMDE over the user computing device; determining, using the first image and the second image, if the viewer's pupil has been dilated; querying a deep-content-classification system to find a match between at least one concept structure and the at least second image of the user's pupil; upon identification of at least one matching concept, receiving a first set of metadata related to the at least one matching concept structure; determining the viewer's attention to the displayed MMDE respective of the first set of metadata; associating the at least one MMDE with the determined user attention.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
86.
Signature-based system and method for generation of personalized multimedia channels
A system and method for generating personalized channels of multimedia content are presented. The method comprises receiving a captured multimedia content from a user; generating a signature based on the captured multimedia content; searching for additional multimedia content that match the captured multimedia content based on the generated signature and at least one compared signature, wherein each compared signature of the at least one compared signature is associated with an additional multimedia content; and generating a personalized channel to be displayed on a web-browser of a user device, wherein the personalized channel comprises the captured multimedia content and at least one multimedia content of the additional multimedia content.
H04H 20/26 - Dispositions de commutation de systèmes de distribution
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
H04H 20/10 - Dispositions pour le remplacement ou la commutation des informations lors de la radiodiffusion ou de la distribution
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
87.
Method and system for determining the dimensions of an object shown in a multimedia content item
A method and system for determining at least a size dimension of objects shown in multimedia content items are presented. The method includes receiving an input multimedia content item; identifying objects shown in the multimedia content item; generating at least a first signature for at least a first object of the plurality of objects and at least a second signature for at least a second object; identifying at least one concept that matches the at least a first object; determining an actual size of the first object respective of the match to the at least one concept; determining a size scale between the first object and the second object using the at least a first signature and the at least a second signature; and determining the at least size dimension of the second object respective of the size scale and the actual size of the first object.
G06N 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes de la présente sous-classe
G06K 9/64 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons ou corrélations simultanées de signaux images avec une pluralité de références, p.ex. matrice de résistances
G06T 1/00 - Traitement de données d'image, d'application générale
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G09B 19/00 - Enseignement non couvert par d'autres groupes principaux de la présente sous-classe
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04H 60/59 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou vidéo
H04H 60/48 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les éléments exprimés dans les informations radiodiffusées
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
G06F 16/957 - Optimisation de la navigation, p. ex. mise en cache ou distillation de contenus
88.
Multi-layer system for symbol-space based compression of patterns
A method and apparatus for symbol-space based compression of patterns are provided. The method comprises generating an output sequence responsive of an input sequence, the input sequence being of a first length and includes a plurality of symbols, by extraction of all common patterns, wherein a common pattern includes at least two symbols and the output sequence is of a second length that is shorter than the first length; and storing in a memory the output sequence as a data layer.
H03M 7/00 - Conversion d'un code, dans lequel l'information est représentée par une séquence donnée ou par un nombre de chiffres, en un code dans lequel la même information est représentée par une séquence ou par un nombre de chiffres différents
H03M 7/46 - Conversion en, ou à partir de codes à longueur de série, c.-à-d. par représentation du nombre de chiffres successifs ou groupes de chiffres de même type à l'aide d'un mot-code et d'un chiffre représentant ce type
H03M 7/30 - CompressionExpansionÉlimination de données inutiles, p. ex. réduction de redondance
89.
System and method for identifying a target area in a multimedia content element
A system and method for detecting a target area of user interest within a multimedia content element are provided. The method includes receiving the multimedia content element from a user computing device; partitioning the multimedia content element into a number of partitions, each partition having at least one object therein; generating at least one signature for each partition of the multimedia content element, wherein each of the at least one signatures for each partition represents a concept; determining a context of the multimedia content element based on the concepts; and identifying at least one partition of the multimedia content as a target area of user interest based on the context of the multimedia content element.
G06N 5/00 - Agencements informatiques utilisant des modèles fondés sur la connaissance
G06F 1/00 - Détails non couverts par les groupes et
G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
90.
System and method for generation of signatures for multimedia data elements
A method and system for generating a complex signature respective of a multimedia data element (MMDE) are provided. The method includes partitioning the MMDE into a plurality of different minimum size MMDEs; generating, for each of the different minimum MMDEs, at least one signature, wherein generation of each at least one signature is performed by a plurality of computational cores, each computational core having at least one configurable property characterizing the core, and wherein configuration of the at least one configurable property respective of each core results in statistical independence among the plurality of cores; and assembling at least a complex signature for the MMDE comprised of a plurality of the generated signatures.
A method and system for caching concept structures in a cache memory of a computing device are provided. The method includes collecting metadata related to the user of the computing device; fetching at least one concept structure that matches the collected metadata, wherein each concept structure comprises a concept metadata; and, storing the at least one fetched concept structures in the cache memory, such that responsive to a request to analyze at least one multimedia content element, a cached concept structure matching the at least one multimedia content element is provided.
A method and system for determining a current context of a multimedia content element are provided. The method includes receiving at least one multimedia content element from a user device; receiving at least one environmental variable related to the at least one multimedia content element; generating at least one signature for the multimedia content element; determining a context of the at least one multimedia content element based on the at least one contextual parameter; and determining the current context of the at least one multimedia content element based on at least one contextual parameter and the determined context.
H04H 60/40 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier le temps ou l'espace de radiodiffusion pour identifier le temps de radiodiffusion
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04H 60/56 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04H 60/52 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les sites des utilisateurs
H04H 60/71 - Systèmes spécialement adaptés à l'utilisation d'informations spécifiques, p. ex. d'informations géographiques ou météorologiques utilisant des informations météorologiques
Methods and systems for generating concept structures from signature reduced clusters (SRCs) are provided. The method includes retrieving at least one SRC including a cluster of signatures respective of a plurality of multimedia data elements (MMDEs); generating at least one metadata for each signature of the cluster of signatures; identifying a number of repetitions of a metadata of the at least one generated metadata; and determining whether the number of repetitions of the metadata exceeds a predefined repetition threshold; upon determining that the number of repetitions of the metadata exceeds the predefined repetition threshold, identifying the metadata as representative of the SRC; comparing the representative metadata to metadata that is representative of at least one previously generated SRC to determine a metadata match; and upon determining the metadata match, identifying the retrieved SRC and the matching previously generated SRC as a concept structure.
A method and system for signature-based unsupervised clustering of data elements. The method comprises receiving a plurality of clusters; generating a triangular matrix respective of the clusters; generating a signature for each of the clusters; generating a match score between each of two different clusters; storing the match score in a cell of the triangular matrix corresponding to the two clusters; determining whether any of the match scores is above a predefined threshold value; clustering every two clusters that are determined to have a score above a predetermined threshold; and repeating the generation of a triangular matrix respective of the clusters until a single cluster is reached. The system comprises an interface; a processor; a memory for storing at least one cluster; and a memory coupled to the processor, the memory containing instructions that, when executed by the processor, configure the system to perform the steps of the method.
G06F 15/18 - dans lesquels un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire (systèmes de commande adaptatifs G05B 13/00;intelligence artificielle G06N)
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G06N 5/02 - Représentation de la connaissanceReprésentation symbolique
95.
Method for unsupervised clustering of multimedia data using a large-scale matching system
A method and system for unsupervised clustering of multimedia content are provided. The method includes generating a plurality of clusters, each cluster containing at least a data element; generating for each of the plurality of clusters a corresponding signature; matching each of the signatures to all other signatures; determining a clustering score for each match; clustering multimedia data elements of each pair of clusters of the plurality of clusters that are determined to have a clustering score above a threshold value to create at least a first cluster; and storing the at least a first cluster in a storage unit.
G06F 15/18 - dans lesquels un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire (systèmes de commande adaptatifs G05B 13/00;intelligence artificielle G06N)
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G06N 5/02 - Représentation de la connaissanceReprésentation symbolique
96.
System and method for diagnosing a patient based on an analysis of multimedia content
A method for diagnosing a patient based on analysis of multimedia content is provided. The method includes receiving at least one multimedia content element respective of the patient from a user device; generating at least one signature for the at least one multimedia content element; generating at least one identifier respective of the at least one multimedia content element using the at least one generated signature; searching a plurality of data sources for possible diagnoses respective of the one or more identifiers; and providing at least one possible diagnoses respective of the at least one multimedia content element to the user device.
G06F 19/00 - Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des applications spécifiques (spécialement adaptés à des fonctions spécifiques G06F 17/00;systèmes ou méthodes de traitement de données spécialement adaptés à des fins administratives, commerciales, financières, de gestion, de surveillance ou de prévision G06Q;informatique médicale G16H)
H04N 7/173 - Systèmes à secret analogiquesSystèmes à abonnement analogiques à deux voies, p. ex. l'abonné envoyant un signal de sélection du programme
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
A method and system for characterization of multimedia content inputs using cores of a natural liquid architecture are provided. The method comprises receiving at least one multimedia content signal; generating at least a signature respective of the multimedia content signal; matching the generated at least a signature respective of the multimedia content signal to at least a signature from a Signature Database (SDB); identifying a cluster respective of the generated at least a signature; and identifying in a Concept Database (CDB) a concept respective of the cluster.
A method and system for speech to speech translation using a plurality of computational cores of a natural liquid architecture are provided. The method includes receiving an audio signal; identifying a first concept related to the received audio signal; identifying a first language based on the first concept identified for the received audio signal; and determining a match between of the first concept and at least a second concept, wherein the at least second concept represents a target second language.
A method and apparatus for symbol-space based compression of patterns are provided. The method comprises receiving an input sequence, the input sequence being of a first length and comprising a plurality of symbols; extracting all common patterns within the input sequence, wherein a common pattern includes at least two symbols; generating an output sequence responsive of the extraction of all common patterns, wherein the output sequence has a second length that is shorter than the first length; and storing in a memory the output sequence as a data layer, wherein the output sequence is provided as a new input sequence for a subsequent generation of a data layer.
A method and apparatus for symbol-space based compression of patterns are provided. The method comprises receiving an input sequence, the input sequence being of a first length and comprising a plurality of symbols; extracting all common patterns within the input sequence, wherein a common pattern includes at least two symbols; generating an output sequence responsive of the extraction of all common patterns, wherein the output sequence has a second length that is shorter than the first length; and storing in a memory the output sequence as a data layer, wherein the output sequence is provided as a new input sequence for a subsequent generation of a data layer.
H03M 7/00 - Conversion d'un code, dans lequel l'information est représentée par une séquence donnée ou par un nombre de chiffres, en un code dans lequel la même information est représentée par une séquence ou par un nombre de chiffres différents
H03M 7/46 - Conversion en, ou à partir de codes à longueur de série, c.-à-d. par représentation du nombre de chiffres successifs ou groupes de chiffres de même type à l'aide d'un mot-code et d'un chiffre représentant ce type
