Устройство для обработки элементов данных, которые могут воспроизводиться пользователю
Изобретение относится к устройству для обработки элементов данных, которые могут воспроизводиться пользователю, например кинофильмы, видеоклипы, фотоснимки, песни. Техническим результатом является предоставление возможности устройству обработки данных, которое образует часть сети, использовать возможности контент-анализа других устройств, которые образуют часть сети с тем, чтобы самопроизвольно улучшать описатель контента, который уже может существовать для конкретного элемента данных. Указанный технический результат достигается тем, что устройство (DVR) обрабатывает элементы данных, которые могут воспроизводиться пользователю. Таким устройством может быть, например, устройство цифровой видеозаписи. Устройство (DVR) содержит сетевой интерфейс (NWIC, NWIM), который присоединяет устройство (DVR) к сети, которая содержит другие устройства. Инициатор контент-анализа (ECF) в устройстве (DVR) обнаруживает, что другое устройство, которое образует часть сети, содержит анализатор контента. Инициатор контент-анализа (ECF) применяет анализатор контента (AVCA) другого устройства к элементу данных (AVF). 4 н. и 5 з.п ф-лы, 6 ил.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
Аспект изобретения относится к устройству для обработки элементов данных, которые могут воспроизводиться пользователю, например таких, как кинофильмы, видеоклипы, фотоснимки, песни и другие виды воспринимаемых данных. Устройством может быть, например, устройство цифровой видеозаписи или любой другой тип электронного устройства, которое может образовывать часть сети. Другие аспекты изобретения относятся к способу совершенствования элементов данных, компьютерному программному продукту для устройства, которое содержит сетевой интерфейс, и сети устройств, из которых по меньшей мере некоторые содержат возможности контент-анализа.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Современные устройства обработки данных предоставляют пользователю возможность осуществлять доступ к значительному количеству элементов данных, например таким, как кинофильмы, видеоклипы, фотоснимки, песни и другие виды воспринимаемых данных. Одна из причин для этого состоит в том, что современные устройства обработки данных имеют относительно большую емкость запоминающего устройства для данных. К тому же, современные устройства обработки данных могут образовывать сеть с другими устройствами обработки данных, которые предлагают дополнительные элементы данных. Это может делать относительно трудным нахождение и извлечение конкретного интересующего элемента данных. Например, домашняя сеть может содержать устройство цифровой видеозаписи, цифровую звуковую установку и персональный компьютер, каждые из которых способны к хранению большого количества элементов данных.
Описатели (дескрипторы) контента предоставляют пользователю возможность осуществлять навигацию в наборе элементов данных и извлекать конкретный элемент данных более эффективно. Например, описатель контента для кинофильма может содержать следующие элементы: название кинофильма, главных актеров, которые играют в кинофильме, режиссера-постановщика кинофильма, год, в котором кинофильм был выпущен, и так далее. Описатели контента также могут указывать соответственные местоположения конкретных интересующих сцен в кинофильме. Пользователь может разыскивать конкретную сцену в фильме или совокупности фильмов. Например, пользователь может быть заинтересован в просмотре сцен автомобильных трюков в совокупности кинофильмов. Чем полнее описатели контента, тем легче пользователь может осуществлять навигацию и находить то, что он или она разыскивает.
Описатели контента могут вводиться вручную. Это является до некоторой степени обременительной задачей. Описатель контента для конкретного элемента данных уже может быть в распоряжении в электронном виде и в надлежащем формате. Например, телевизионная станция может осуществлять в широковещательном режиме передачу кинофильма и, в дополнение, описатель контента для такого кинофильма. Устройство цифровой видеозаписи может записывать кинофильм и, в ассоциативной связи с ним, описатель контента. В качестве еще одного примера, пользователь, который записал кинофильм на устройстве цифровой видеозаписи, может извлекать описатель контента для такого кинофильма из другого устройства в сети, часть которой образует устройство цифровой видеозаписи.
Существуют сетевые протоколы, которые предоставляют возможность совместного использования описания контента в сети. Набор сетевых протоколов, известных как «Универсальное подключение и работа» (UPnP), является примером. Этот набор сетевых протоколов предусматривает функцию, названную «Служба каталогов контента». Служба каталогов контента снабжает одно устройство в сети общим представлением об элементах данных, а также описателями контента, ассоциативно связанными с ними, содержащимися в другом устройстве, которое образует часть сети. Служба каталогов контента просто предполагает, что конкретный описатель контента имеется в распоряжении или нет; функция не озабочена формированием описателей контента.
Описатели контента могут формироваться автоматизированным компьютеризованным образом. Например, устройство, которое обрабатывает видеоданные, может содержать анализатор контента в виде модуля программного обеспечения, который распознает замедленное повторное воспроизведение. Замедленное повторное воспроизведение обычно характеризует интересующие события, например такие, как гол в футбольном матче. Анализатор контента также может обнаруживать текст в изображении и извлекать такой текст, который становится доступным в качестве строки символов. Анализатор контента, кроме того, может распознавать, что текст касается главной роли с описательной информацией, например такой, как имена актеров. Изощренный анализатор контента даже может содержать алгоритм распознавания лиц, который способен распознавать личность в изображении.
В современных концепциях и сценариях, которые относятся к сетям бытовых электронных устройств, контент-анализ и другие разновидности расширенной обработки данных типично поручаются центральному серверу или внешнему серверу, который обладает значительными возможностями хранения и обработки. Однако будущие бытовые электронные приборы могут обладать мощными возможностями контент-анализа, принадлежащими им самим. Например, устройство записи DVD следующего поколения (DVD является акронимом для цифрового многофункционального диска) может содержать анализатор контента, который автоматически обнаруживает интересующие сцены и предусматривает «интеллектуальное разбиение на главы» и даже резюмирование. Будущий портативный MP3-плеер (MP3 является акронимом для уровня 3 MPEG-2, при этом MPEG является акронимом для Экспертной группы по киноизображению) может содержать анализатор контента, который автоматически классифицирует музыку и формирует список воспроизведения.
Международная заявка на патент, опубликованная под номером 2004/090753, описывает систему, которая включает в себя множество устройств, которые могут поддерживать связь через сеть. Серверное устройство включает в себя службу каталогов контента с динамической иерархической структурой контейнеров. Каждый контейнер способен хранить объекты. Каждый объект включает в себя описание объекта и контент объекта или локатор контента объекта. Служба каталогов контента включает в себя заранее определенный контейнер выгрузки. Другие устройства в системе могут делать объект доступным посредством службы каталогов контента для устройств в системе посредством выгрузки объекта в заранее определенный контейнер. Сервер определяет контейнер в службе каталогов контента для выгруженного объекта и перемещает выгруженный объект в определенный контейнер. Сервер определяет контейнер на основании описания объекта и/или контента объекта.
Статья, озаглавленная «Real-Time and Distributed AV Content Analysis System for Consumer Electronics Networks» авторов Jan Nesvadla и другим, опубликованная в связи с международной конференцией по мультимедиа и выставкой IEEE 6-8 июля 2005 года в Амстердаме, Нидерланды, описывает инфраструктуру, которая дает возможность быстрой и рациональной по времени интеграции, оценки, верификации и демонстрации системы распределенного контент-анализа (DCA) и прикладных решений, которые основаны на многочисленных разнородных алгоритмах мультимедийного контента (MCA), разработанных различными участниками в разнообразных перекрестных совместных работах. Инфраструктура может применяться в находящейся на стыке наук среде, вследствие четкого разделения между системой и алгоритмическим расширением, благодаря использованию служебных модулей служб (SU), которые являются черными ящиками для системы, и стандартизованных интерфейсов.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Независимые пункты формулы изобретения определяют различные аспекты изобретения. Зависимые пункты формулы изобретения определяют дополнительные признаки для реализации изобретения в выгодном свете.
Изобретение предоставляет возможность устройству, которое образует часть сети, использовать возможности контент-анализа других устройств, которые образуют часть сети, с тем чтобы самопроизвольно улучшать описатель контента, который уже может существовать для конкретного элемента данных. Устройства, которые образуют часть сети, могут эффективно совместно использовать свои соответственные возможности контент-анализа в целях самопроизвольного расширения описателей контента децентрализованным образом. Например, элемент данных, который находится в одном устройстве, может представляться на рассмотрение в другое устройство ради контент-анализа. Это будет формировать один или более элементов описания контента, к различению которых первое упомянутое устройство может не быть способным, и которых может не быть в распоряжении в пределах сети. Следовательно, изобретение, таким образом, предоставляет возможность большего набора элементов описания контента, которые содействуют идентификации и извлечению элементов данных. По этим причинам изобретение дает возможность более удобной для пользователя обработки элементов данных.
Изобретение предоставляет возможность более удобной для пользователя обработки данных также по следующим причинам. Изобретение предоставляет возможность автоматического самопроизвольного формирования элементов описания контента для конкретного элемента данных. Формирование элементов описания контента для конкретного элемента данных поэтому необязательно требует вмешательства пользователя.
Другое преимущество изобретения имеет отношение к следующим аспектам. Как упомянуто ранее, изобретение делает возможным, что устройства в пределах сети могут эффективно совместно использовать свои соответственные возможности контент-анализа. Следовательно, нет необходимости в центральном сервере с обладающими большой вычислительной мощностью возможностями контент-анализа, хотя изобретение не исключает такого центрального сервера. Центральный сервер обычно является относительно дорогостоящим. В противопоставление, изобретение предоставляет возможность недорогой концепции поэтапного ввода в действие. Новые элементы описания контента или усовершенствованные элементы описания контента, либо те и другие, будут формироваться, если в сеть добавлено новое устройство, которое имеет дополнительные возможности контент-анализа. По таким причинам изобретение предоставляет возможность недорогих реализаций.
Эти и другие аспекты изобретения в дальнейшем ниже описаны более подробно со ссылкой на чертежи.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Фиг.1 - схема концептуального представления, которая иллюстрирует домашнюю сеть.
Фиг.2 - структурная схема, которая иллюстрирует устройство цифровой видеозаписи, которое образует часть домашней сети.
Фиг.3 - схема последовательности операций способа, которая иллюстрирует последовательность этапов, которую выполняет диспетчер сетевой базы данных, который находится в устройстве цифровой видеозаписи.
Фиг.4 - схема последовательности операций способа, которая иллюстрирует последовательность этапов, которую выполняет диспетчер интеллектуальной сборки контента, который находится в устройстве цифровой видеозаписи.
Фиг.5 - схема последовательности операций способа, которая иллюстрирует последовательность этапов, которую выполняет код расширения контента, который находится в устройстве цифровой видеозаписи.
Фиг.6 - схема концептуального представления, которая иллюстрирует миграцию интеллектуальной сборки контента в архитектуре универсального подключения и работы.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
Фиг.1 иллюстрирует домашнюю сеть HNW. Домашняя сеть HNW содержит различные устройства: персональный компьютер, PC, устройство цифровой видеозаписи, DVR, телевизионный приемник, TVS, звуковую установку, AUS, устройство дистанционного управления, RCD. Домашняя сеть, HNW, может содержать дополнительные устройства, которые не показаны, например такие, как мобильный телефон, телевизионная абонентская приставка и портативный видеоплеер.
Устройства, которые образуют часть домашней сети HNW, могут поддерживать связь друг с другом, например, в соответствии с набором компьютерных сетевых протоколов, известных как «Универсальное подключение и работа» (UPnP). Группа компаний, которая названа «Форум универсального подключения и работы», пропагандирует этот набор компьютерных сетевых протоколов. Персональный компьютер, PC, может поддерживать связь с другими устройствами, которые могут быть расположены где угодно в мире, через сеть Интернет, INT. Соответственно, персональный компьютер, PC, может обеспечивать доступ к внешним службам, которые находятся на сервере в сети Интернет. Любые другие устройства, которые иллюстрирует фиг.1, также могут поддерживать связь через сеть Интернет или другой тип сети связи.
Каждое из вышеупомянутых устройств может содержать совокупность элементов аудиовизуальных данных или другой тип элементов воспринимаемых данных. Например, различные песни могут храниться на жестком диске, который образует часть персонального компьютера, PC. Жесткий диск также может содержать фотографии, которые были сняты фотокамерой (DSC), видеоклипы или даже полные кинофильмы. Устройство цифровой видеозаписи, DVR, также может содержать жесткий диск, на котором были сохранены кинофильмы, песни и другие разновидности аудиовизуальных данных. Телевизионный приемник, TVS, также может содержать запоминающий носитель с элементами аудиовизуальных данных. То же самое относится к звуковой установке, AUS. К тому же, каждое из вышеупомянутых устройств также может содержать ссылки, которые указывают на элементы аудиовизуальных данных, которые хранятся на одном или более других устройств, с которыми интересующее устройство может поддерживать связь. Такому другому устройству не нужно обязательно образовывать часть домашней сети HNW.
Описатель (дескриптор) контента может быть ассоциативно связан с конкретным элементом аудиовизуальных данных. Например, следующие элементы описания контента могут быть ассоциативно связаны с кинофильмом: название, жанр, главные актеры и режиссер-постановщик. Описатель контента также может содержать следующие элементы: основанную на сцене сегментацию кинофильма, продолжительность кинофильма, музыку, если имеет место, в кинофильме, и так далее. Описатель контента составляет так называемые метаданные: данные, которые дают информацию о других, основных данных. Каждое устройство, которое содержит элементы аудиовизуальных данных, дополнительно может содержать описатели контента для этих элементов аудиовизуальных данных или может содержать ссылки на описатели контента, или те и другие.
Предположим, что домашняя сеть HNW, которую иллюстрирует фиг.1, имеет тип универсального подключения и работы. В таком случае, любые из вышеупомянутых устройств могут составлять так называемую “точку управления”. Например, устройство RCD дистанционного управления может составлять точку управления, предоставляющую пользователю возможность получать обзор элементов аудиовизуальных данных, которые имеются в распоряжении в пределах домашней сети HNW. Пользователь может выбирать конкретный элемент аудиовизуальных данных, с тем чтобы иметь такие элементы аудиовизуальных данных воспроизведенными. Соответственные описатели контента помогают пользователю в этом процессе выбора. Например, пользователь может пожелать узнать, какие футбольные матчи имеются в наличии для просмотра в домашней сети HNW. В качестве еще одного примера, пользователь может пожелать получить обзор всех действующих концертов, которые имеются в распоряжении в пределах домашней сети HNW.
Фиг.2 иллюстрирует устройство цифровой видеозаписи, DVR. Устройство цифровой видеозаписи, DVR, содержит схему сетевого интерфейса, NWIC, устройство обработки данных, CPU, память программ, PMEM, память данных, DMEM, схему пользовательского интерфейса, UIFC, и шину BS, которая предоставляет вышеупомянутым элементам возможность поддерживать связь друг с другом. Память программ, PMEM, например, может быть в виде энергонезависимой полупроводниковой памяти. Память данных, DMEM, например, может быть в виде жесткого диска или энергонезависимой полупроводниковой памяти или комбинации обоих. Схема пользовательского интерфейса, UIFC, например, может содержать устройство отображения и набор кнопок. Схема сетевого интерфейса, NWIC, например, может принадлежать к типу с универсальной последовательной шиной. Другие устройства в домашней сети, HNW, могут иметь структуру, подобную проиллюстрированной на фиг.2.
Память программ, PMEM, содержит различные модули программного обеспечения: Диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, анализатор аудиовизуального контента, AVCA, диспетчер сетевого интерфейса, NWIM, и диспетчер сетевой базы данных, NWDM. Диспетчер сетевого интерфейса, NWIM, например, может иметь тип универсального подключения и работы. Каждый модуль программного обеспечения может содержать набор команд, которые побуждают устройство обработки данных, CPU, выполнять одну или более операций, когда устройство обработки данных, CPU, приводит в исполнение набор команд. Эти операции ниже описаны более подробно. Память программ, PMEM, может содержать дополнительные модули программного обеспечения, которые относятся к операциям записи, операциям воспроизведения и вспомогательным операциям.
Память данных, DMEM, содержит базу аудиовизуальных данных, AVDB, базу данных описателей контента, CDDB, базу данных кодов расширения, ECDB, и сетевую базу данных, NWDB. База аудиовизуальных данных AVDB содержит аудиовизуальный файл, AVF, который представляет, например, кинофильм. Аудиовизуальный файл, AVF, может иметь надлежащий формат, например такой, как формат MPEG-4. Должно быть отмечено, что аудиовизуальный файл, AVF, может содержать ссылку, которая указывает на место хранения, где находится кинофильм или его часть.
База данных описателей контента, CDDB, содержит файл описания контента, CDF, который ассоциативно связан с вышеупомянутым аудиовизуальным файлом, AVF. Файл описания контента, CDF, может определять различные элементы, например, на расширяемом языке разметки. То есть, файл описания может быть так называемым «XML»-файлом (XML является акронимом расширяемого языка разметки). Файл описания контента, CDF, может быть организован некоторым образом, например, который подчиняется стандарту MPEG-7 или любому другому подходящему стандарту; MPV, SMIL, MPEG-21, CC/PP являются акронимами, которые обозначают другие подходящие стандарты.
База данных кодов расширения, ECDB, содержит файл кодов расширения, ECF, который ассоциативно связан с вышеупомянутым аудиовизуальным файлом, AVF, и вышеупомянутым файлом описания контента, CDF. Файл кодов расширения, ECF, содержит исполняемый код, который предоставляет возможность обновления различных элементов, содержащихся в файле описания контента, CDF. То есть, файл кодов расширения, ECF, предоставляет возможность автоматического расширения файла описания контента, CDF, который ассоциативно связан с аудиовизуальным файлом, AVF. В дальнейшем это будет пояснено более подробно.
Аудиовизуальный файл, AVF, файл описания контента, CDF, и файл кодов расширения, ECF, которые ассоциативно связаны друг с другом, составляют интеллектуальную сборку данных, SDA. Каждый из вышеупомянутых файлов может содержать идентификационный код, который ассоциативно связывает файл с другими файлами или интеллектуальной сборкой данных, SDA. Диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, контролирует и управляет интеллектуальной сборкой данных, SDA. Диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, также может иметь созданную интеллектуальную сборку данных, SDA. Интеллектуальная сборка данных, SDA, является допускающей развитие независимым автоматическим образом. Интеллектуальная сборка данных, SDA, является обладающей самосознанием, как и была, и пытается расширять файл описания контента, CDF. Эти аспекты ниже описаны более подробно.
Сетевая база данных, NWDB, содержит список с устройствами, которые образуют часть домашней сети, HNW, которую иллюстрирует фиг.1. В этом списке каждое устройство имеет так называемый профиль, который указывает различные свойства устройства. Например, профиль устройства может указывать, что устройство способно к воспроизведению видеоданных MPEG-4. Устройство может иметь различные всевозможные возможности в показателях манипулирования и обработки аудиовизуальных данных. Сетевая база данных, NWDB, специфицирует эти возможности. Фиг.2 иллюстрирует сетевую базу данных, NWDB, прерывистыми линиями, с тем чтобы подчеркнуть, что сетевой базе данных, NWDB, не нужно обязательно находиться в устройстве цифровой видеозаписи, DVR. Устройство цифровой видеозаписи, DVR, может получать информацию касательно других устройств, которые образуют часть домашней сети, HNW, из внешней сетевой базы данных или посредством технологии осуществления запросов. Другие устройства, как и ранее, также могут широковещательно передавать свои соответственные возможности.
Анализатор аудиовизуального контента, AVCA, который хранится в памяти программ, PMEM, дает устройству цифровой видеозаписи, DVR, следующую возможность. Устройство цифровой видеозаписи, DVR, может формировать элементы описания контента для элемента аудиовизуальных данных посредством анализа, как и ранее, элемента аудиовизуальных данных. Эти элементы описания контента, которые формирует анализатор аудиовизуального контента, могут быть включены в базу данных описателей контента, CDDB. Например, предположим, что анализатор аудиовизуального контента, AVCA, анализирует аудиовизуальный файл, AVF, который иллюстрирует фиг.2. Анализатор аудиовизуального контента, AVCA, будет формировать элементы описания контента, которые могут быть включены в файл описания контента, CDF, который ассоциативно связан с аудиовизуальным файлом, AVF.
Например, анализатор аудиовизуального контента, AVCA, в устройстве цифровой видеозаписи, DVR, может обнаруживать сцену в футбольном матче, которая вероятно представляет гол или другое интересующее событие. Анализатор аудиовизуального контента, AVCA, может обнаруживать замедленное повторное воспроизведение, которое характеризует интересующее событие в футбольном матче. Такой контент-анализ, например, может быть основан на параметрах, которые формируются, в то время как элемент аудиовизуальных данных обрабатывается в целях, иных чем контент-анализ. Международная заявка, опубликованная под номером WO 02/093928, описывает эту возможность. Анализатор аудиовизуального контента, AVCA, также может обнаруживать текст в изображении и извлекать такой текст в виде строки алфавитно-цифровых символов. Текст может касаться субтитров, главной роли с названием программы или кинофильма и актеров в них, или информации о новостях.
Другие устройства, которые образуют часть домашней сети, HNW, могут содержать модули программного обеспечения и структуры данных, подобные проиллюстрированным на фиг.2. Следовательно, одно или более устройств, которые образуют часть домашней сети, HNW, которую иллюстрирует фиг.1, также могут обладать возможностями контент-анализа. Этим возможностям контент-анализа не нужно обязательно соответствовать таковым у устройства цифровой видеозаписи, DVR.
Например, телевизионный приемник, TVS, может содержать алгоритм распознавания лиц, который предоставляет возможность идентификации конкретных личностей, которые представляет элемент аудиовизуальных данных. Телевизионный приемник, TVS, таким образом, может быть способным к распознаванию актера в кинофильме, тогда как устройство цифровой видеозаписи, DVR, не имеет этой возможности. В еще одном примере звуковая установка, AUS, может быть способна к формированию описателей музыки, например таких, как настроение и жанр конкретного музыкального произведения, тогда как устройство цифровой видеозаписи, DVR, не имеет этой возможности.
Как упомянуто выше, сетевая база данных, NWDB, указывает возможности других устройств, которые образуют часть домашней сети, HNW. Соответственно, сетевая база данных, NWDB, предоставляет интеллектуальной сборке данных, SDA, которая находится в устройстве цифровой видеозаписи, DVR, возможность быть осведомленной о возможностях контент-анализа других устройств. Одна из задач диспетчера сетевой базы данных, NWDM, состоит в том, чтобы сохранять сетевую базу данных, NWDB, современной (обновленной).
Фиг.3 иллюстрирует последовательность этапов SN1-SN10, которые выполняет диспетчер сетевой базы данных, NWDM. На этапе SN1 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, осуществляет доступ (ACC) к сетевой базе данных, NWDB. На этапе SN2 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, считывает (RD) профиль устройства цифровой видеозаписи, DVR, который указывает различные свойства устройства цифровой видеозаписи, DVR, в том числе его возможности контент-анализа.
На этапе SN3 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, проверяет, современен ли (обновлен ли) профиль устройства цифровой видеозаписи, DVR, (PRF_DVR = OK?). Эта проверка может быть основана на списке модулей аппаратных средств и модулей программного обеспечения, которые присутствуют в устройстве цифровой видеозаписи, DVR. Устройство цифровой видеозаписи, DVR, может содержать операционную систему, которая предусматривает такой список аппаратных средств/программного обеспечения и которая модифицирует список, когда устанавливается новый модуль программного обеспечения или добавляется модуль аппаратных средств. И наоборот, операционная система также может модифицировать список аппаратных средств/программного обеспечения при удалении модуля программного обеспечения или модуля аппаратных средств.
На этапе SN3 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, содержит список аппаратных средств/программного обеспечения с профилем устройства цифровой видеозаписи, DVR, в сетевой базе данных, NWDB. Пусть будет допущено, что диспетчер сетевой базы данных, NWDM, находит, что профиль не соответствует (результат N) списку аппаратных средств/программного обеспечения. В таком случае диспетчер сетевой базы данных, NWDM, выполняет этап SN4 и, по выбору, этап SN5.
На этапе SN4 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, обновляет (UPD) профиль устройства цифровой видеозаписи, DVR, в сетевой базе данных, NWDB, так что профиль, когда обновлен, соответствует списку аппаратных средств/программного обеспечения. На этапе SN5, который является необязательным, диспетчер сетевой базы данных, NWDM, сообщает (COM) профиль устройства цифровой видеозаписи, DVR, который был обновлен, другим устройствам в домашней сети, HNW. Соответственно, другие устройства осведомлены о том факте, что свойства устройства цифровой видеозаписи, DVR, изменились.
Например, каждое другое устройство может содержать сетевую базу данных, NWDB, подобную сетевой базе данных, NWDB, в устройстве цифровой видеозаписи, DVR, которое иллюстрирует фиг.2. В таком случае диспетчер сетевой базы данных, NWDM, заставляет профиль устройства цифровой видеозаписи, DVR, который был обновлен, копироваться в соответственные сетевые базы данных других устройств. Соответственно, каждое устройство может иметь современное представление возможностей контент-анализа, которые предусматривают другие устройства. В качестве альтернативы может быть предусмотрена единая центральная сетевая база данных, NWDB, в домашней сети, HNW. В таком случае, этап SN5 может быть опущен.
Должно быть отмечено, что устройство может находиться в автономном режиме и поэтому временно недоступным. Есть различные механизмы, чтобы справляться с этим, с тем чтобы гарантировать, что каждое устройство осведомлено о возможностях контент-анализа других устройств, даже когда одно или более устройств находятся в автономном режиме. Например, устройство, которое было в автономном режиме, может широковещательно передавать, как и ранее, свои возможности контент-анализа на другое устройство, как только устройство снова находится в неавтономном режиме. Такой механизм может быть подобным таковому у приложений электронной почты, которые удерживают сообщения в выходном почтовом ящике и которые отправляют такие сообщения, как только устройство, на котором находится приложение электронной почты, включается. Механизм, подобный таковому у входного почтового ящика электронной почты, может использоваться с тем, чтобы гарантировать, что устройство, которое было в автономном режиме, осведомлено о возможностях контент-анализа других устройств, как только устройство снова находится в неавтономном режиме. Соответственно, сетевая база данных, NWDB, может указывать все потенциально доступные возможности контент-анализа в пределах домашней сети, HWN.
Механизм, который гарантирует, что каждое устройство осведомлено о возможностях контент-анализа других устройств, также может быть основан на одном или более протоколов универсального включения и работы. Простой протокол обнаружения служб (SDDP) является пригодным протоколом. В соответствии с этим протоколом каждое устройство с возможностями контент-анализа может многоадресно передавать надлежащие сообщения SDDP через домашнюю сеть, HNW, с тем чтобы информировать другие устройства об этих возможностях. Сообщения SDDP могут отправляться в качестве пакетов данных согласно некоторому стандартному протоколу связи, например такому, как протокол дейтаграмм пользователя (UDP). Эти пакеты данных в таком случае могли бы иметь заголовки SDDP.
На этапе SN6 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, считывает соответственные профили других устройств, которые образуют часть домашней сети, HNW. На этапе SN7 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, проверяет каждый профиль, с тем чтобы определять, имеет ли устройство, к которому относится профиль, возможности контент-анализа (AC). Диспетчер сетевой базы данных, NWDM, выполняет этап SN8, если профиль не специфицирует никакие возможности контент-анализа.
На этапе SN8 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, устанавливает связь с рассматриваемым устройством или другим объектом, который содержит современную информацию о возможностях рассматриваемого устройства. Диспетчер сетевой базы данных, NWDM, запрашивает (RQ) современную информацию о возможностях контент-анализа рассматриваемого устройства. На этапе SN9 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, обновляет профиль рассматриваемого устройства в сетевой базе данных, NWDB, которой управляет диспетчер сетевой базы данных, NWDM.
На этапе SN10 диспетчер сетевой базы данных, NWDM, выполняет другие задачи управления, если имеют место, (MNGT). Соответственно, фиг.3 иллюстрирует способ, который предоставляет каждому устройству в домашней сети, HNW, возможность обладать современной информацией о возможностях контент-анализа других устройств. Есть многочисленные альтернативные способы для достижения того же самого. Например, устройство может широковещательно передавать запрос на некоторые возможности контент-анализа, подобно так называемой «прозвонке». Также должно быть отмечено, что службы в сети Интернет могут предоставлять запрошенные возможности контент-анализа. Такая служба может передавать программное обеспечение контент-анализа на запрашивающее устройство нисходящим образом, так что запрашивающее устройство может локально выполнять программное обеспечение контент-анализа.
Фиг.4 иллюстрирует последовательность этапов SM1-SM6, которые выполняет диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM. На этапе SM1 устройство цифровой видеозаписи, DVR, принимает данные (REC[DAT]), каковое событие активирует диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM. Другие события также могут активировать диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM. На этапе SM2 диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, определяет, содержат ли данные, которые принимает устройство цифровой видеозаписи, DVR, аудиовизуальные (AV) данные. Диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, переходит в режим ожидания, если данные не содержат никаких аудиовизуальных данных. Относительно небольшой прямоугольник, который содержит «X», символизирует режим ожидания. Диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, выполняет этап SM3, если есть аудиовизуальные данные.
На этапе SM3 диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, определяет, образуют ли аудиовизуальные данные часть интеллектуальной сборки данных (SDA), которая, кроме того, содержит данные описания контента и код расширения. Предположим, что аудиовизуальные данные не образуют часть интеллектуальной сборки данных. Например, устройство цифровой видеозаписи, DVR, может быть записывающим телевизионную программу, которая широковещательно передается без какой бы то ни было дополнительной информации. В таком случае, диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, выполняет этап SM4.
На этапе SM4 диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, создает (CRT) интеллектуальную сборку данных для принятых аудиовизуальных данных. Для этой цели диспетчер интеллектуальной сборки, SDAM, формирует шаблон для данных описания контента и извлекает пригодный код расширения. Шаблон предпочтительно подчиняется стандарту для данных описания контента, например такому, как MPEG-7. Вообще, шаблон будет содержать различные поля для различных всевозможных элементов данных описания. Например, одно поле может быть зарезервировано для названия, еще одно поле может быть зарезервировано для актера или исполнителя, еще одно другое поле может быть зарезервировано для информации, подобной закладке, которая указывает на конкретное событие в пределах аудиовизуальных данных. Пусть будет допущено, что аудиовизуальные данные, которые принимает устройство цифровой видеозаписи, DVR, не содержат никаких данных описания контента. В этом случае диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, на этапе SM4 создает интеллектуальную сборку данных с «пустым» описателем контента. Говоря более точно, поля описателя контента являются пустыми.
Описатель контента, как правило, будет содержать профиль, который определяет количество полей и смысловое значение каждого соответственного поля. Профиль может изменяться со временем. Профиль также может определять, что конкретное поле имеет один или более атрибутов, которые предоставляют дополнительную информацию об элементе описания контента, содержащемся в поле. Например, профиль предусматривает, что описатель контента содержит поле, которое зарезервировано для имени актера. Такое поле может иметь атрибут, который задает алгоритм распознавания лиц, который применялся для установления имени актера. Другой атрибут может задавать вариант алгоритма распознавания лиц, который был использован.
Описатель контента может содержать многочисленные поля, которые относятся к одному и тому же элементу описания контента. Например, различные всевозможные алгоритмы распознавания лиц могут применяться к кинофильму для того, чтобы идентифицировать актеров. Описание контента может содержать поле имен актеров для каждого алгоритма распознавания лиц с атрибутами для каждого из таких полей. Атрибуты, например, могут указывать алгоритм распознавания лиц, который был использован, аппаратные средства, которые привлекались, дату, когда применялся алгоритм, и так далее. Атрибуты поля, таким образом, предоставляют контекстную информацию, которая может использоваться для оценки количества данных в поле. Кроме того, должно быть отмечено, что фиксация результатов из алгоритмов контент-анализа, которые были выполнены ранее, дает возможность обратной совместимости.
На этапе SM5 диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, побуждает устройство обработки данных, CPU, устройства цифровой видеозаписи, DVR, выполнять (RUN) код расширения, который образует часть интеллектуальной сборки данных. Как результат, интеллектуальная сборка данных, SDA, будет пытаться заполнять описатель контента, который образует часть интеллектуальной сборки данных. Соответственно, этап SM5 будет выдавать расширенную интеллектуальную сборку данных, которая богаче информацией. Например, пусть будет допущено, что еще нет никаких имеющихся в распоряжении элементов описания контента для аудиовизуальных данных, которые принимает устройство цифровой видеозаписи, DVR. В таком случае интеллектуальная сборка данных может активировать анализатор аудиовизуального контента, AVCA, в устройстве цифровой видеозаписи, DVR, проиллюстрированном на фиг.2. Анализатор аудиовизуального контента, AVCA, будет формировать элементы описания контента, которые интеллектуальная сборка данных будет включать в свой описатель контента.
На этапе SM6 диспетчер интеллектуальной сборки данных, SDAM, доставляет (DLV) интеллектуальную сборку данных на интересующее устройство, которым в этом случае является устройство цифровой видеозаписи, DVR. Расширенная интеллектуальная сборка данных, таким образом, будет сохраняться в памяти данных, DMEM, которую иллюстрирует фиг.2.
Фиг.5 иллюстрирует различные этапы SE1-SE9, которые выполняются, когда приводится в исполнение код расширения, EC. Код расширения, EC, например, может быть кодом, содержащимся в файле кодов расширения, ECF, который принадлежит интеллектуальной сборке данных, SDA, которую иллюстрирует фиг.2. В дальнейшем, это будет предполагаться верным.
На этапе SE1 активируется (ST[EC]) код расширения. На этапе SE2 код расширения проверяет (PRF=OK?), содержит ли файл описания контента, CDF, описатель контента, чей профиль обновлен. Как упомянуто ранее, профиль может изменяться со временем. Новый профиль может содержать поле, которое не присутствовало в предшествующем файле. Например, новый профиль может содержать поле, которое устанавливает индикатор родительского контроля, тогда как такое поле не предвиделось в предшествующем файле.
Есть различные способы, которыми код расширения может быть осведомлен, как и ранее, о существовании нового профиля. Например, код расширения может запрашивать базу данных, которая содержит самые последние профили для различных типов описателей контента. Сетевая база данных, NWDB, может содержать обзор всех профилей описателей контента, которые могут формировать устройства, которые образуют часть домашней сети, HNW, для этого примера, код расширения может запрашивать сетевую базу данных, NWDB, для того, чтобы проверять, есть ли профиль, который дает возможность более наполненного (обогащенного) описания контента.
Предположим, что на этапе SE2 код расширения устанавливает, что профиль не обновлен (результат N): есть более новый профиль. В таком случае код расширения выполняет этап SE3. На этом этапе код расширения обновляет профиль, который предусматривает описатель контента, который богаче информацией.
На этапе SE4 код расширения осуществляет доступ (RD) к сетевой базе данных, NWDB. Соответственно, интеллектуальная сборка данных, SDA, часть которых образует код расширения, запрашивает сведения о возможностях контент-анализа устройств, которые образуют часть домашней сети, HNW. Затем, код расширения выполняет этапы SE5 и SE6 для каждого следующего друг за другом поля в описателе контента. На этапе SE9 код расширения проверяет, является ли текущее поле (FLD), этапы которого были выполнены, последним полем описателя контента: Код расширения переходит в режим ожидания, если текущее поле является последним полем. Этапы SE5 и SE6 выполняются снова для следующего поля, если текущее поле не является последним полем.
На этапе SE5 код расширения проверяет (CD=OK?), содержит ли интересующее поле какой-нибудь элемент описания контента, для которого было зарезервировано поле. Интересующее поле считается правильным (результат Y), если интересующее поле содержит поддающийся интерпретации элемент описания контента. В таком случае код расширения выполняет этап SE6. Код расширения выполняет этапы SE7 и SE8, если интересующее поле не считается правильным.
На этапе SE6 код расширения проверяет атрибуты (ATT), если имеют место, которые принадлежат интересующему полю. Как упомянуто ранее, атрибуты предоставляют дополнительную информацию об элементе описания контента, который содержит интересующее поле. На этапе SE6 код расширения определяет, является ли элемент описания контента современным (обновленным), сравнивая атрибуты с соответственными профилями соответственных устройств. Эти профили хранятся в сетевой базе данных, NWDB.
Например, пусть элемент описания контента указывает актеров, и атрибут указывает алгоритм распознавания лиц, который применялся для распознавания этих актеров. Сетевая база данных, NWDB, может указывать, что домашняя сеть, HNW, содержит устройство, которое содержит более новый вариант алгоритма распознавания лиц. В таком случае код расширения определяет, что элементу описания контента необходимо обновление. Код расширения затем выполняет этапы SE7 (представить на рассмотрение, SBM) и SE8 (обновить, UPD).
На этапе SE7 код расширения побуждает устройство цифровой видеозаписи, DVR, предоставлять интеллектуальную сборку данных, SDA, на устройство, которое способно к расширению интеллектуальной сборки данных. Это устройство в дальнейшем будет указываться ссылкой как устройство предоставления услуг, так как это устройство оказывает услугу устройству цифровой видеозаписи, DVR, расширяя интеллектуальную сборку данных, SDA, содержащуюся в нем. Код расширения идентифицировал устройство предоставления услуг на этапе SE5 или этапе SE6. На этапе SE5 код расширения идентифицирует устройство предоставления услуг, которое способно к формированию элемента описания контента для интересующего поля, которое было найдено пустым. На этапе SE6 код расширения идентифицирует устройство предоставления услуг, которое способно к обновлению элемента описания контента, который был найден недостаточно обновленным. В любом случае, интеллектуальная сборка данных, SDA, предоставляется в устройство предоставления услуг, которое способно к расширению описателя контента.
Устройство предоставления услуг будет расширять интеллектуальную сборку данных, SDA, по приему интеллектуальной сборки данных, SDA. Например, устройство предоставления услуг может содержать диспетчер интеллектуальной сборки данных, который подобен диспетчеру интеллектуальной сборки данных, SDAM, проиллюстрированному на фиг.2 и 4. Диспетчер интеллектуальной сборки данных устройства предоставления услуг может обнаруживать, что прием интеллектуальной сборки данных, SDA, относится к запросу расширения. Диспетчер интеллектуальной сборки данных затем вызывает применение одного или более анализаторов аудиовизуального контента, которые содержатся в устройстве предоставления услуг, к аудиовизуальным данным интеллектуальной сборки контента, SDA. Каждый анализатор аудиовизуального контента будет формировать один или более элементов описания контента, которые отсутствуют в описателе контента интеллектуальной сборки данных, SDA, или которые недостаточно современны (обновлены), какое бы ни было верным.
Код расширения интеллектуальной сборки данных, SDA, который переместился на устройство предоставления услуг, может добавлять элементы описания контента, которые были сформированы, в описатель контента. Соответственно, интеллектуальная сборка данных, SDA, расширяется. Устройство предоставления услуг затем может возвращать интеллектуальную сборку данных, SDA, которая была расширена, в устройство цифровой видеозаписи, DVR.
Код расширения интеллектуальной сборки данных может быть реализован в качестве так называемого программного агента. Программный агент может рассматриваться в качестве автономного процесса, который способен к реагированию на свое окружение и инициированию изменений, возможно, при совместной работе с другими программными агентами и командами пользователя. Программный агент обладает способностью действовать самостоятельно, в частности, брать на себя инициативу, где только уместно. Книга «Distributed Systems - Principles and Paradigms» («Распределенные системы - принципы и парадигмы») по Эндрю С. Таненбауму и Мартину Ван Стину, опубликованное компанией Prentice-Hall (ISBN 0-13-088893-1), описывает программные агенты и архитектуры, имеющие отношение к программным агентам. Должно быть отмечено, что программный агент типично не связан ни с какими данными, над которыми программные агенты выполняют действия. В противоположность этому, код расширения интеллектуальной сборки данных типично ассоциативно связан с описателем контента и аудиовизуальными данными, которые также образуют часть интеллектуальной сборки данных.
Фиг.6 иллюстрирует миграцию (передачи) интеллектуальной сборки данных, SDA, в архитектуре Universal Plug-and-Play (с универсальным подключением и работой). Архитектура Plug-and-Play содержит следующие основные функции: медиасервер, MSV, блок воспроизведения мультимедийной информации, MRD, и точку управления, CPT. Эти функции предоставляют возможность обмена аудиовизуальными данными между устройствами, которые образуют часть домашней сети, HNW, которую иллюстрирует фиг.1. Медиасервер MSV является источником аудиовизуальных данных в конкретном сеансе связи. Блок воспроизведения мультимедийной информации MRD является адресатом. В принципе, любое устройство может выполнять одну или более из вышеупомянутых функций, с тем чтобы формировать источник или адресат.
Фиг.6 иллюстрирует случай, в котором устройство цифровой видеозаписи, DVR, составляет медиасервер, MSV, который является источником интеллектуальной сборки данных, SDA. Точка управления, CPT, которая управляет сеансом связи, например, может находиться в устройстве дистанционного управления, RCD, или в самом устройстве цифровой видеозаписи, DVR. Точка управления, CPT, обычно содержит приложение пользовательского интерфейса, UIA. Вышеупомянутое устройство предоставления услуг составляет блок воспроизведения мультимедийной информации MRD, который является адресатом интеллектуальной сборки данных, SDA. В случае, который иллюстрирует фиг.6, интеллектуальная сборка данных, SDA, перемещается с устройства цифровой видеозаписи, DVR, в устройство предоставления услуг.
Медиасервер, MSV, содержит следующие подфункции, которые часто указываются ссылкой как «службы»: каталог контента, CDIR, диспетчер соединения, CXMN, и блок транспортировки аудиовизуальной информации, AVTR. Блок воспроизведения мультимедийной информации, MRD, также содержит диспетчер соединения, CXMN, блок транспортировки аудиовизуальной информации, AVTR, и дополнительную подфункцию: управление воспроизведением, RDCT. Каталог контента, CDIR, ведет список элементов аудиовизуальных данных, которые имеются в распоряжении на медиасервере, MSV. Каталог контента, CDIR, дополнительно ведет список так называемых метаданных, которые включают в себя описатели контента, которые имеются в распоряжении на медиасервере, MSV.
В соответствии с изобретением, каталог контента, CDIR, как задано форумом Universal Plug-and-Play, расширяется, так что метаданные задают возможности контент-анализа медиасервера, MSV. Такое расширение каталога контента, CDIR, предоставляет устройству в типе Universal Plug-and-Play сети возможность осведомляться о возможностях контент-анализа других устройств, которые образуют часть сети.
Диспетчер соединения, CXMN, выбирает надлежащие форматы и протоколы для сеанса связи между медиасервером, MSV, и блоком воспроизведения мультимедийной информации MRD. Например, протокол CC/PP пригоден для сообщения возможностей контент-анализа (CC/PP является акронимом для смешанной возможности/профилей предпочтения). В технических терминах протокол CC/PP является так называемым основанным на RDF форматом для описания и управления профилями программного обеспечения и аппаратных средств (RDF является акронимом для инфраструктуры описания ресурсов). Эти профили могут включать в себя информацию о соответственных возможностях двух участников связи, один из которых является источником, в то время как другой является адресатом.
Блок транспортировки аудиовизуальной информации, AVTR, предусматривает механизм, который предоставляет точке управления, CPT, возможность управлять передачей интеллектуальной сборки данных, SDA, с устройства цифровой видеозаписи, DVR, на устройство предоставления услуг. Миграция (передача) происходит как часть того, что называется «внеполосной потоковой передачей» в терминологии Universal Plug-and-Play. Блок транспортировки аудиовизуальной информации, AVTR, связан с диспетчером соединения, CXMN.
ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
Подробное описание, приведенное выше со ссылкой на чертежи, иллюстрирует следующие признаки, которые перечислены в различных независимых пунктах формулы изобретения.
Подробное описание дополнительно иллюстрирует различные необязательные признаки, которые перечислены в зависимых пунктах формулы изобретения и которые могут применяться в выгодном свете в комбинации с перечисленными в независимых пунктах формулы изобретения. Различные необязательные признаки выделены в следующих абзацах. Каждый абзац соответствует конкретному зависимому пункту формулы изобретения.
Инициатор контент-анализа (ECF) проверяет, содержит ли описатель контента (CDF) для элемента данных (AVF) пустое поле, которое было зарезервировано для конкретного элемента описания контента. В дополнение, инициатор контент-анализа (ECF) проверяет, содержит ли другое устройство (PC, TVS, AUS, RCD), которое образует часть сети (HNW), анализатор контента (AVCA), допускающий формирование конкретного элемента описания контента. Если да, инициатор контент-анализа применяет анализатор контента (AVCA) другого устройства к элементу данных (AVF). Этот набор признаков предоставляет элементам описания контента возможность формироваться относительно эффективным образом.
Инициатор контент-анализа (ECF) проверяет атрибут элемента описания контента в описателе контента (CDF) для элемента данных (AVF), с тем чтобы устанавливать, содержит ли другое устройство (PC, TVS, AUS, RCD), которое образует часть сети (HNW), анализатор контента (AVCA), допускающий формирование усовершенствованного элемента описания контента. Если да, инициатор контент-анализа (ECF) применяет анализатор контента (AVCA) другого устройства к элементу данных (AVF). Этот набор признаков предоставляет элементам описания контента возможность формироваться относительно эффективным образом.
Инициатор контент-анализа (ECF) проверяет, содержит ли описатель контента (CDF) профиль, который является обновленным. Если нет, инициатор контент-анализа (ECF) обновляет профиль описателя контента (CDF). Это будет побуждать инициатор контент-анализа добавлять новые или усовершенствованные элементы описания контента в описатель контента.
Инициатор контент-анализа (ECF) выполнен с возможностью осуществления доступа к сетевой базе данных (NWDB), которая содержит список устройств, которые образуют часть сети (HNW), и их соответственных возможностей контент-анализа. Это предоставляет элементам описания контента возможность формироваться относительно эффективным образом.
Диспетчер интеллектуальной сборки контента (SCAM), не показан, ассоциативно связывает инициатор контент-анализа (ECF) с элементом данных (AVF). Это делает возможными разные инициаторы контент-анализа для разных элементов данных, которые могут иметь разные форматы. Диспетчер интеллектуальной сборки контента (SCAM) создает шаблон для описателя контента (CDF) после приема элемента данных с другого устройства (PC, TVS, AUS, RCD). Это будет побуждать инициатор контент-анализа добавлять элементы описания контента в описатель контента, который является «пустым».
Сетевой интерфейс (NWIC, NWIM) имеет тип универсального подключения и работы (Universal Plug-and-Play) и содержит расширенный каталог контента (CDIR), который специфицирует возможности контент-анализа устройства (DVR). Это дает возможность недорогих реализаций.
Вышеупомянутые признаки могут быть реализованы многочисленными разными способами. Для того чтобы проиллюстрировать это, кратко указаны некоторые альтернативные варианты.
Есть многочисленные разные типы элементов данных, которые могут воспроизводиться пользователю. Кинофильмы, видеоклипы, фотографии и песни являются только примерами. Элемент данных может содержать любой вид воспринимаемых данных. Все, что имеет значение, состоит в том, что элемент данных содержит контент с некоторыми характеристиками, которые могут быть описаны или категоризированы.
Есть многочисленные разные типы устройств, которые могут обрабатывать элементы данных, которые могут воспроизводиться пользователю. Устройство цифровой видеозаписи, персональный компьютер, телевизионный приемник и звуковая установка являются только примерами. Сотовый телефон, телевизионная абонентская приставка и персональный цифровой секретарь являются другими примерами таких устройств. Есть много типов сетей, которые предоставляют анализатору контента, который находится на одном устройстве, возможность применяться к элементу данных, который находится в другом устройстве. Домашняя сеть является только примером такой сети. Кроме того, должно быть отмечено, что есть многочисленные разные типы сетевых интерфейсов, которые предоставляют устройствам возможность поддерживать связь друг с другом. Сетевой интерфейс типа “с универсальным подключением и работой” является только примером.
Инициатор контент-анализа может быть реализован многочисленными разными способами. Подробное описание, приведенное выше, описывает примеры, в которых только код расширения, который ассоциативно связан с элементом данных, инициирует контент-анализ. В качестве еще одного примера, диспетчер интеллектуальной сборки контента может инициировать контент-анализ. Диспетчер интеллектуальной сборки контента может выполнять один или более этапов, которые иллюстрирует фиг.5. Есть различные способы, которыми инициатор контент-анализа может побуждать анализатор контента, который находится на одном устройстве, применяться к элементу данных, который находится в другом устройстве. Подробное описание приводит пример, в котором элемент данных представляется на рассмотрение на устройство, которое содержит анализатор контента. В качестве альтернативы, устройство, которое содержит элемент данных, может заимствовать, как и был, анализатор контента в виде программно реализованной программы у другого устройства.
Есть многочисленные разные способы, которыми устройство в соответствии с изобретением может обнаруживать, что другое устройство содержит возможности контент-анализа. Подробное описание приводит пример, в котором используется сетевая база данных. Сетевая база данных не является существенной. Например, устройство может запрашивать другие устройства, которые образуют часть сети, с тем чтобы собирать информацию о возможностях контент-анализа других устройств. Это может рассматриваться в качестве сценария с извлечением данных. В сценарии с записью данных каждое устройство широковещательно передает, как и ранее, свои возможности контент-анализа на другие устройства. Любой тип связи может использоваться для цели сообщения возможностей контент-анализа. Например, устройство, которое имеет возможности контент-анализа, может отправлять электронное письмо на другое устройство, с тем чтобы сообщать информацию этому другому устройству о своих возможностях контент-анализа.
Описатели (дескрипторы) контента могут принимать многочисленные разные формы. Фиг.2 иллюстрирует пример, в котором файл описания контента, CDF, содержит описание контента аудиовизуальных данных в аудиовизуальном файле, AVF.
В качестве еще одного примера, описание контента может быть объединено с аудиовизуальными данными, с тем чтобы формировать единый файл, который содержит аннотированные аудиовизуальные данные.
Есть многочисленные способы реализации функций посредством элементов аппаратных средств или программного обеспечения, или обоих. В этом отношении чертежи являются весьма схематичными, каждый представляет только один возможный вариант осуществления изобретения. Таким образом, хотя чертеж показывает разные функции в качестве разных блоков, это никоим образом не исключает, что одиночный элемент аппаратных средств или программного обеспечения выполняет несколько функций. Это также не исключает, что сборка элементов аппаратных средств или программного обеспечения, или обоих, выполняет функцию.
Замечания, приведенные выше, демонстрируют, что подробное описание со ссылкой на чертежи скорее иллюстрирует, чем ограничивает изобретение. Есть многочисленные альтернативные варианты, которые подпадают под объем прилагаемой формулы изобретения. Любой символ ссылки в формуле изобретения не должен истолковываться в качестве ограничивающего формулу изобретения. Слово «содержащий» не исключает присутствия иных элементов или этапов, чем перечисленные в пункте формулы изобретения. Использование единственного числа при описании элемента или этапа не исключает наличия множества таких элементов или этапов.
1. Устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) для обработки элементов данных, которые содержат по меньшей мере одно из следующего: аудиоинформации и визуальной информации, которые могут воспроизводиться пользователю, причем устройство обработки аудио/визуальных данных содержит:
- сетевой интерфейс (NWIC, NWIM) выполненный с возможностью присоединения устройства обработки аудио/визуальных данных (DVR)k домашней сети (HNW), которая содержит другие устройства обработки аудио/визуальных данных (PC, TVS, AUS, RCD); и
процессор (CPU), выполненный с возможностью создавать сборку данных (SDA) для элемента данных (AVF), причем сборка данных содержит:
- описатель контента (CDF) согласно шаблону, который задает соответствующие поля для соответствующих элементов описания контента; и
исполняемый код (ECF), который ассоциативно связан с описателем контента (CDF) элемента данных (AVF), причем исполняемый код (ECF) выполнен с возможностью обнаруживать, что другое устройство обработки аудио/визуальных данных (PC, TVS, AUS, RCD), которое образует часть домашней сети (HNW), содержит анализатор контента (AVCA), способный расширять описатель контента (CDF) посредством по меньшей мере одного из следующего:
формирования элемента описания контента для поля, которое является пустым, и формирования расширенного варианта элемента описания контента, уже присутствующего в поле, и побуждать применение анализатора контента (AVCA) другого устройства обработки аудио/визуальных данных к элементу данных (AVF).
2. Устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) по п.1, причем инициатор контент-анализа (ECF) выполнен с возможностью проверки, содержит ли описатель контента (CDF) профиль, который является обновленным, и если нет - обновления профиля описателя контента (CDF).
3. Устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) по п.1, причем исполняемый код (ECF) выполнен с возможностью запрашивания сетевой базы данных (NWDB), которая содержит список устройств обработки аудио/визуальных данных, которые образуют часть домашней сети (HNW), и их соответственных возможностей контент-анализа.
4. Устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) по п.1, причем исполняемый код (ECF) выполнен с возможностью побуждать предоставление элемента данных (AVF) другому устройству обработки аудио/визуальных данных (PC, TVS, AUS, RCD) для контент-анализа.
5. Устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) по п.1, причем сетевой интерфейс (NWIC, NWIM) имеет тип универсального подключения и работы (Universal-Plug-and-Play).
6. Устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) по п.5, причем сетевой интерфейс (NWIC, NWIM) содержит расширенный каталог контента (CDIR), который указывает возможности контент-анализа устройства обработки аудио/визуальных данных (DVR).
7. Способ обработки элементов данных, которые содержат по меньшей мере одно из следующего: аудиоинформации и визуальной информации, которые могут воспроизводиться пользователю, причем элементы данных хранятся в устройстве обработки аудио/визуальных данных (DVR), которое содержит сетевой интерфейс (NWIC, NWIM), который присоединяет устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) к домашней сети (HNW), которая содержит другие устройства обработки аудио/визуальных данных (PC, TVS, AUS, RCD), при этом способ содержит:
- этап создания сборки данных, на котором процессор (СРY) создает сборку данных (SDA) для элемента данных (AVF), причем сборка данных содержит:
- описатель контента (CDF) согласно шаблону, который задает соответствующие поля для соответствующих элементов описания контента; и
код расширения (ЕС), который ассоциативно связан с описателем контента (CDF) элемента данных (AVF), причем исполняемый код (ЕС) выполнен с возможностью обнаруживать, что другое устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR), которое образует часть домашней сети (НNW),содержит анализатор контента (AVCA), способный расширять описатель контента (CDF) посредством по меньшей мере одного из следующего: формирования элемента описания контента для поля, которое является пустым, и формирования расширенного варианта элемента описания контента, уже присутствующего в поле, и побуждать применение анализатора контента (AVCA) другого устройства обработки аудио/визуальных данных к элементу данных (AVF).
8. Память для хранения программ (РМЕМ) для устройства обработки аудио/визуальных данных (DVR), которое содержит сетевой интерфейс (NWIC, NWIM), выполненный с возможностью присоединения устройства обработки аудио/визуальных данных (DVR) к домашней сети (HNW), которая содержит другие устройства обработки аудио/визуальных данных (PC, TVS, AUS, RCD), при этом память для хранения программ (РМЕМ) содержит исполняемый код (SDAM), который, когда выполняется процессором (CPU) в устройстве обработки аудио/визуальных данных (DVR), побуждает процессор (CPU) создавать сборку данных (SDA) для элемента данных (AVF), который содержит по меньшей мере одно из следующего: аудиоинформации и визуальной информации, которые могут воспроизводиться пользователю, причем сборка данных (SDA) содержит:
- описатель контента (CDF) согласно шаблону, который задает соответствующие поля для соответствующих элементов описания контента; и
- дополнительный исполняемый код (ЕС), который ассоциативно связан с описателем контента (CDF) и элементом данных (AVF),
причем дополнительный исполняемый код (ЕС) выполнен с возможностью обнаруживать, что другое устройство обработки аудио/визуальных данных (PC, TVS, AUS, RCD), которое образует часть домашней сети (HNW), содержит анализатор контента (AVCA), способный расширять описатель контента (CDF) посредством по меньшей мере одного из следующего: формирования элемента описания контента для поля, которое является пустым, и формирования расширенного варианта элемента описания контента, уже присутствующего в поле, и побуждать применение анализатора контента (AVCA) другого устройства обработки аудио/визуальных данных к элементу данных (AVF),
причем сборка данных создается в случае, если такая сборка данных еще не существует для элемента данных.
9. Домашняя сеть (HNW) устройств обработки аудио/визуальных данных, из которых по меньшей мере некоторые имеют возможности контент-анализа, причем домашняя сеть (HNW) содержит устройство обработки аудио/визуальных данных (DVR) по п.1.
