Устройство для обработки элементов данных, которые могут воспроизводиться пользователю

Устройство для обработки элементов данных, которые могут воспроизводиться пользователю

Иллюстрации

Показать все

Реферат

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,