CN1636388A - 视频节目中基于多媒体内容信息的父母控制系统 - Google Patents

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Abstract

父母控制系统具有根据常备的或用户指定的判据，实时地自动过滤多媒体节目内容的能力。判据用于告诉系统里的学习模块哪些类型影视节目段落被认为是敏感的或应拒绝的，因而模块对哪些是敏感、哪些是不敏感的理解可以应用到为其他影视节目提供实时过滤。多媒体节目被分解为音频、视频、和录制成分，因此声音效果、视觉成分和物体以及语言都可以进行综合分析，并决定不良材料是否随多媒体节目通过。用户可以选择任何类型的不良材料对系统进行训练，不仅仅是性和暴力。

Description

视频节目中基于多媒体内容信息的父母控制系统
本发明涉及用于娱乐系统的父母控制系统。更明确地说，本发明涉及的父母控制系统是，根据至少一种用户提供的过滤判据类型，基于逐段地、实时而动态地过滤视频节目的内容。也公开了以段落为基础、实时而动态地过滤视频节目的内容的方法。
现今对电视和视频节目的等级评定是根据人们观看到的节目内容形成的主观评估，即，根据分级用的某种解释标准。这种内容评估结果是一组建议，即定级。例子有电影的定级G，PG，PG-13，R，NC17，X，或者电视节目的TV-Y，TV-Y7，TV-G，TV-PG，TV-14和TV-MA。通常这种定级显示在视频节目的起头，可能还包括附加的次分级，如“V”表示暴力，“AL”表示成人语言，“N”表示裸体。
这种主观评估过程的一种局限性是：它没有为父母们提供一套综合判据用于判定TV节目是否合适，或者提供得不充分。例如美国电影协会(MPAA)所说的电影定级为PG是指这样的一部电影，就是父母在让他们的孩子看之前他们应该先看，或者至少应获得更多的信息。MPAA还说，PG电影可能含有某些亵渎言行、某些暴力、或者/以及某种短暂的裸体--可能是某种混合，但是没有毒品使用。这样的叙述是非常含混不确定的，没有为父母们提供足够的细节让他们作出有根据的判断：某些或全部PG级节目是否适合于他们的子女。例如对于某给定的父母群体，他们可能没有发现应拒绝的与臀部相关的短暂的裸体，而这同一组父母可能强烈反对他们的子女观看裸露的残缺躯体、某种类型的暴力、或者听到某特定类型的亵渎。而另一组父母群体可能有完全不同的一套判据用来判定某PG级影片是否适于他们的子女观看。再者，标准定级系统没有涉及其他的可能会被反对的材料，如社会形势(如同性恋的讨论)，哲学(例如“支持生命”或“支持选择”)或者宗教问题。
再者，传统的定级系统只应用于被那些受权机构评估的视频节目。没有安排对家庭录象、某些通过邮购限制发行的视频节目等等进行定级。
当前父母控制技术考查视频节目或者是依据总体节目定级，或者是依据节目识别与特许的或限制的材料数据库间的匹配。例如目前生产中的电视包含有称为“V-芯片”的技术，它根据用户提供的信息，利用插入在广播电视视频节目里的定级信息决定节目是否适于观看。该定级信息位于视频节目某帧各场的垂直消隐段(VBI)的21行。应注意的是VBI的21行含有标准模拟电视广播的剧终说明信息，甚至可能有多种语言，还有扩展数据服务(XDS)包，即，节目的定级信息是跟其他的数据储存在一起的。VBI的21行里传输数据的这种机制在ANSI EIA-608说明书里有说明，VBI的21行数据说明的总结可以在Nuts & Volts 2000年1月号找到。另有说明书讨论数字视频回放和广播的数据编码。
授予Vogel的4,930,158号美国专利公开了一种选择性视频回放系统，其中录象带上的视频节目含有植入的分类代码。于是该代码可以在用户的控制下对视频节目的回放予以限制。授予Vogel的4,930,160号美国专利公开了视频节目的自动审查，同时也涉及储存分类代码的使用--单个代码或一组代码，不过节目或者来自录象带，或者是通过广播。当探测到限制性分类代码，替换的视频源就自动地切入。用这种装置和方法，以及V-芯片方案，父母被限于应用预先确定的分类，如前面所说，这样可能会与他们特定的价值观不相一致。
以某种方式尝试过父母控制的替代方法，即识别某给定的视频节目，并基于此识别确定是或否阻止或允许收看该节目。对于这种识别过去曾经提出过几种技术。
授予Greenberg的4,639,779号美国专利讨论了一种方法，它将唯一的ID编码进视频节目，使该节目可以自动识别；而授予Kenyon的4,843,562号美国专利对视频节目的识别是将节目的“指纹”图谱存入数据库，再利用该数据库，通过搜寻未来节目图谱，寻找相匹配的内容。授予Boles的5,019,899号美国专利利用对视频信息生成的数字特征标识来尝试并将它与数据库相匹配。
不同的是5,485,518号美国专利，它将视频节目识别技术与节目阻止技术相结合，通过授权父母或其他用户阻止某人观看不在“批准节目”数据库里的节目。所以，如果节目不在数据库里，或者它在数据库里但满足一定的阻止判据，阻止完全收看。视频节目识别技术依赖于视频和音频信号处理。
应该注意的是，没有那个现有的方法在父母控制系统里植入了允许选择、仅对某视频节目的不适宜部分施行自动过滤的技术，而是在一般的、非特定定级的基础上，或者是通过节目识别，并决定该节目是否可以被观看的基础上，仅仅提供了对整个节目实施阻止。
所需要的是一种自动系统，它具有评估视频节目的能力，根据用户提供的判据对视频节目进行过滤、阻止或部分掩盖，并且是以实时或基本实时方式，即当视频节目正在回放或播送的时候实施。而且所需要的是一种父母控制系统，它能学习用户提供的判据。例如，希望此父母控制系统能够利用适合不同观看者组群的判据对视频节目实施过滤。
在这里应该指出，所有以上提到的美国专利都通过参考而被结合于此。
根据以上所述，可以看出目前本领域需要一种克服上述不足的父母控制系统。本发明受到克服现存技术的缺点和不足的愿望的推动，从而满足本领域的这种需求。
本发明提供一种自动系统，利用用户(例如父母)通过视频节目的多媒体内容，例如视觉、声音和文本，提交的判据对视频节目进行评估，然后根据这些判据，实时地对视频节目给予过滤、阻止或部分地掩盖。这些阻止或掩盖可以包括简单地跳过符合用户指定的判据的那部分节目，或者在节目的那些不良段落的持续期以“安全”信号取代，或者是将那部分视频或音响内容掩盖掉，如模糊化裸体图象或亵渎声音。
优选地，基于本发明的父母控制系统包括一个或多个多媒体处理器，它们分析输入的视觉、音响、以及文字内容，将分析结果与特定的用户指定的或选定的判据进行比较。例如，对于视觉内容，人们有外表(如面孔和躯体)，行为(如开枪射击、性活动、驾驶车辆)，身体特征(如皮肤颜色或体态身段)，暴力(如爆破、殴斗)，等等。在音响方面，人们有声音等级(如爆破时含有大量低频噪音的沉重声音)，语言表达(如亵渎语言、轻蔑诽谤、俚语黑话、诅咒谩骂、影射暗讽)，“沉重喘息”声(如性场景中可能发生的)，等等。对于文本方面，它可以包含成人语言、话题等语义内容。应用于文本方面的原始文字信息可以有几种方法从节目里提取。其中之一是应用于来自节目的音响信息流的语音识别技术。对于电视节目，提取原始文字信息的其他方法是利用剧终说明信息。两种方法可以方便地用于同一父母控制系统，或者是互为补充，以及/或者提供冗余度。
一方面，本发明提供一种方法，它对过滤判据作出反应、以一段一段为基础、实时地动态地过滤多媒体节目的内容，比较从多媒体节目的段落提取的音响、视频和录制特征、对每种适用过滤类型(如暴力，裸体，宗教等等)的每一过滤判据、对每一段落生成一数值等级，当该段落的各数值等级的组合超过某个阈，将该段落对应于过滤判据的材料处置为剔除。优选地，相应于包含在正处理的段落里的语言的过滤判据，以及该段落里的音响部分在处理步骤里进行修改。替代的方式是，相应于包含在正处理的段落里的图象的过滤判据，以及该段落里的视频部分在处理步骤里或者进行修改，或者跳过。在演示性实施方案里，数值等级是一种加权的数值等级。对于这种情况，用于生成加权数值等级的每个权重因子，对于多媒体节目的各个观看者指定一种特征，如年龄或宗教联系。无论那种情况，每个段落里，对于每个适用的过滤类型的数值等级都是通过将各段落的内容与过滤判据相对比而生成的。
应该指出的是，在合适的情况里，即当某段落的紧邻段落的组合数值等级的每一个都超出了阈，本方法优选地将某段落的紧邻段落与任何居间的段落相结合，从而产生结合段落。在这种情况下，处理步骤允许处置结合段落，从而剔除相应于过滤判据的材料。而且，过滤判据优选地包括第一和第二判据，生成步骤包括对于每个段落生成对应第一和第二过滤判据的第一和第二数值等级，本方法包括了其他的步骤，即当该段落对应的第一数值等级超出了第一阈，将该段落处置为剔除相应于第一过滤判据的材料，当该段落对应的第二数值等级超出了第二阈，将该段落处置为剔除相应于第二过滤判据的材料。
另一方面，本发明提供一套父母控制系统，依据过滤判据从多媒体节目里过滤不良材料。优选地，父母控制系统包括录制分析模块，从包括在多媒体节目里一系列的段落里提取第一听觉特征及文本，还有视觉分析模块，从包括在多媒体节目里一系列的段落里提取视频特征，还有音响分析模块，从包括在多媒体节目里一系列的段落里提取第二听觉特征，还有一个分析器，它对每个段落生成一个组合数值等级，并且当组合数值等级超过了某个阈，它还生成相应的控制信号，以及一个过滤器，它根据接受到的相应信号，对多媒体节目的某个段落进行处理。此过滤器或者对相应段落的第一和第二听觉特征之一给予修改，或者对相应段落的视频特征进行修改，或者从父母控制系统的输出过滤多媒体节目里剔除掉相应段落。优选地，父母控制系统包含一个学习模块。这时，由录制分析模块提取的第一听觉特征和文本被选者之一、视觉分析模块提取的视频特征、音响分析模块提取的第二听觉特征、以及父母控制系统的控制者提交的用户数据一起被学习模块用来生成过滤判据。在示范的情况里，学习模块包含有神经网络。父母控制系统可以方便地与电视机、机顶盒、或个人录象机相结合。
本发明的这些特征及各种其他的特征和特色，参照以下的详细说明并结合所附的示意图是很容易了解的。附图有：
图1是基于本发明的父母控制系统的高级结构图；
图2表现图1中所示基于本发明的父母控制系统的学习模式运行的高级结构图；
图3表现图1中所示基于本发明的父母控制系统的观看模式运行的结构图。
基于本发明的父母控制系统和相应的方法中，父母控制系统可以构建在电视机里，或者机顶盒里，或者其他类型的外围设备里，如个人录象机(PVR)里。该系统运行于两种相关联的运行模式。第一模式是学习模式，其中控制者(典型人选是父母或监护人)为一组选定的观看者(如小孩可归入一组，十多岁的少年归入另一组，祖父母则再归入一组)找出不相益的影像场景和段落的类型例子，与系统互动从而设置系统。实际上控制者可以在学习模式选用一批极端例子来粗放地训练系统，然后再用更慎重选择的例子来精细地训练系统。父母控制系统和相应方法的第二运行模式是观看模式，这时系统根据它在学习模式里学得的判据(可能是发货时系统带有的，或者，一般是用户自行配置的)，对需要的影像节目进行过滤。
图1是一幅高级结构图，显示根据本发明的父母控制系统的优选实施方案，它包括特征提取电路40，分析电路80和多媒体处理器90。特征提取电路40将在后面详细讨论，它从调谐器30或者多媒体存储器20接受多媒体内容。优选地，存储器20最好与分析电路80和多媒体处理器90相连，这样它们可以将多媒体存储器20用作缓冲存储器。图中存储器20的大小被夸大了，为的是表示在示范性实施方案里，存储器20可能是个有足以存储许多小时多媒体内容的容量的存储器。很容易理解为什么要将大容量存储器与父母控制系统相连，因为这将容许父母控制系统可以处理、过滤整个节目，例如标准长度电影，便于为孩子提供一场合适的电影。换句话说，当父母控制系统装备了或连接了大容量存储器，就允许控制者以多种方式过滤原始影片，从而为控制者家庭几个不同的成员组准备适宜的、不同版本的电影。
继续参见图1，中央处理器10与存储器15相连，它可以方便地包括易失性存储器或非易失性存储器。中央处理器10控制各个多媒体存储器20、调谐器30、特征提取电路40、分析电路80、和多媒体处理器90。正如图1显示的，存储器15可以为特征提取电路40、分析电路80、和多媒体处理器90提供记忆存储功能。应该注意的是，特征提取电路40和分析电路80它们本身可能是、或者包含单独的多媒体处理器，以及/或者通过多媒体处理器90的调度处理功能。存储器15可以方便地储存合适的软件，用于将普通目的的设备，如装备有磁盘驱动器和若干数字信号处理器(DSP)的个人录象机(PVR)转换成基于本发明的父母控制系统。
如以上讨论的，父母控制系统的第一运行模式是学习模式。这时，用户与父母控制系统交互作用，通过例子进行指导。例如，控制者发现的对某组观看者不适宜的影像节目场景或段落，作为例子提交给父母控制系统。在示范的情况里，在学习模式，用户可以用一批极端的例子粗放地训练系统，然后用更慎重选择的例子来精细地训练系统。
控制者(以后简称为用户)提供的这些例子将是用户设定的过滤判据的现实化。由于“智能盒”运行模式，可以方便地向基于本发明的父母控制系统提供预编程的、表示某范围判据的常备段落。这种常备判据可以根据地域确定(通过调查)，或者根据购买者的种族或宗教信仰，或者通过任何一种人口调查。在父母控制系统和相应方法的一种变体里，用户甚至可以从因特网下载一些判据类型到父母控制系统里，或者避开用户要求定制配置父母控制系统，或者为了提供更好的基础然后再开始定制系统的配置。
应该指出，在学习阶段，用户可以方便地连续地向系统提供输入。例如，用户可以至少标记一个音响、视觉或文本部分是不适宜的。优选地，用户提供起始和终了时间，例如将这些时间标记在显示影像的时基线上，或者在时基线上以这些办法加以强调：关键画面(小略图之类)、文本、音响回放、或它们的组合。这种输入可以与不良类型有关。此外，用户还能够提供灵敏程度(不良度)，例如含有轻度不良材料的时基线段以单括号标出，而对真正不良材料以双括号标出。
父母控制系统和相应方法可以包括至少两种现存的但是并未配置的类型：暴力和性内容。用户可以生成他所关心的其他观点的任何附加类型。这些附加类型可以包括那些基于宗教信仰、个人哲学、政治派别，等等。所有类型应与判据相组合来帮助父母控制系统和相应方法学习哪类东西是对控制者不良的，以及不良的材料应归入哪种类型。
父母控制系统和相应方法的另外变体中，段落标记和过滤信息可以作为元数据预包装与影像节目一起出现，可能作为VBI的21行XDS成分的一部分提供，或者通过平行数据提供。预包装的段落标记信息可以应用于标准类型，或者可以动态地生成类型。预包装的段落标记元数据可以是特定节目的标准，或者可以是节目提供者基于已知用户的爱好和要求临时特意生成的。探测不良内容的另外方法是利用模块选项板，它是系统数据库的一部分，并提示了普通的不良状况。模块可以是影像片段，含有开枪、亲密场景、裸胸的妇女、等等。这些模块与输入影像相匹配。这可以是系统的基本部分，帮助“自举”，即系统使用的初期阶段。换句话说，系统可以有“重复定型的”不良场景，所以用户可以用于标记和定级。
前面提到，父母控制系统和相应方法的第二运行模式是观看模式，这时系统根据运行的学习模式期间学到的判据(可能是发货时系统带有的，或者，一般是自行配置的)，对需要的影像节目进行过滤。
图1显示的父母控制系统和相应方法在图2中表示得更详细，系统包含三个主要的模块：特征提取模块，学习模块，和分类模块。特征提取和分类模块运行于学习模式以及观看模式，而学习模块仅在运行的学习模式期间是激活的。然而在某些示范实施方案里，学习模块可以通过合适的程序(内部或外部)转换成分析器(分段和分类)模块，下面再讨论。
参见图2，它表现了父母控制系统和相应方法的学习模式。父母控制系统在视频调谐器130的输入端口处接受影像输入100的常规影像流，它们可以是来自DVD播放器、VCR、有线电视、人造卫星等等，也可以是来自因特网上的影像流。另外的情况是：父母控制系统与因特网浏览器或电子邮件系统---即客户软件设备---相结合，因为电子邮件通常含有指向包含不良资料网址的统一资源定位器(URL)。可选方法有：如果父母控制系统和相应方法能够接受节目信息，例如可能是电子节目指南(EPG)，该节目信息很可能包含详细的定级信息，调谐器130可以保存一份EPG节目的当前目录114备用，相关广播节目100通过广播频道观看。这种信息将补足或补充任何定级信息，像V-芯片技术采用的那样，可以通过位于VBI的21行的XDS信息获得。
与调谐器130集成在一起的还有从用户用于标记段落的用户界面120来的输入。在父母控制系统和相应方法里，用户通过遥控器(未画出)提供输入124到用户界面120。遥控器有容许选择类型和观看组别的按钮，对影像输入的某段落启动拒绝、停止拒绝、冻结画面，还有，用指针或寻迹球型输入机制选择用户发现的不良视觉景象部分，如裸露的身体或者一把枪。应该认识到，同样类型机制可以方便地用来提示出现在这些地方的不良字眼和短语：即作为影像输入一部分的剧终说明信息里，或者是录制分析部件150里语音识别部件的文字输出里。对于文本输入，如字符串(？？？)，这里“？？？”相应于预定义的或用户定义的类型，可以用来标记类型。字符串通过随PVR显示的屏幕上键盘键入，如通过TiVo录象机，或者是带有键盘的遥控器。
优选地，所有标记信息，无论是对整段落、个别画面、或者选定音响都传送到调谐器130，在那里与影像输入信息，和任何可选的EPG相关信息一起，通过传输流134送到去复用器140。
去复用器140的作用是将来自传输流的信息分离为恰当的部分，对应于由录制分析部件150、视觉分析部件160、和音响分析部件170所代表的特征提取模块的三个多媒体部件。与多媒体部件类型相关的段落标记信息由去复用器140发送到各自的部件。本领域的一般人员都知道，去复用器140也可以包括解调器，用于将NTSC或PAL或类似广播信号分离成各自的视觉和听觉信息。还有这种情况，即去复用器140还可以利用画面抓具，于是信息的全数字画面可以发送到特征提取模块的视觉分析部件160。然而，如果影像输入100是数字的，去复用器140里面可能具有MPEG-2或类似的解码器，这样就能够将数字视觉图象数据直接送到视觉分析部件160，无需使用所谓的画面抓具或类似的部件来数字化影像。
在特征提取模块40(由录制分析部件150、视觉分析部件160、和音响分析部件170组成)里，多媒体输入的音响、视觉、和录制部分被分析，根据原有的或新用户输入所指定的判据，学习、识别不良或敏感段落。举例说，这些段落可以是新闻或文献节目、动作片或者爱情片的片段。敏感条目通常总是围绕着暴力和性，不过，像前面提到的，用户可以引入新类型。用户可以对某些段落标以恰当的标记。例如，系统有能力学到带有音响效果(爆炸的特殊效果，殴打和击中的声音)的快动作电影画面一般都与暴力场景相联系。视觉里的裸体颜色和音响里的呻吟和喘息通常与性场面相联系。文献里有些文章在讨论如何识别和区分图象里裸露的部分身体，如D.Forsyth and M.Fleck，“Body Plans”(Proc.I EEE Conf.on Comput.Vis.and Patt.Recog.，1997)。而且用户可以生成新的类型，例如生活方式类型，这样用户就可以指导父母控制系统学习他认为对他家庭部分或全体成员不相益的那些多媒体节目的特征。
优选地，与用户指明的任何段落标记信息一起，还向特征提取模块的录制分析部件150提供音响流和全部剧终说明信息。通过本领域熟知的语言至文字的语音识别子系统，将音响流转化成文本。语音识别子系统的输出可以与剧终说明信息相联系，看两者是否有明显的错误，音响流里的任何语言元可能需要更多的分析与评估。而且，当多媒体节目里存在着第二音响节目(SAP)或双语剧终说明时，附加的关联可以用于解决特征提取模块40中录制分析部件150里的含糊不清。
来自去复用器140的数字视觉数据流被提供给特征提取模块40的视觉分析部件160。视觉分析部件160以很宽的特征范围评估输入的数字视觉数据流，包括颜色、结构、物体和物体外形，物体运动、以及场景。
视频领域的初级特征提取包括颜色(用直方图绘制颜色范围和流行性)、总体运动和边缘。中级特征来自包括身体颜色和外形这些低级特征，以及来自爆炸、物体碎裂、和炮火的视觉效应。最终此部件里提取的特征被用于确定是否有敏感内容存在。例如，颜色和外形可以用来探测裸露----不同肤色(对不同种群)在特定颜色空间(如HSV色彩模型)里可以很容易探测，而这是很有意义的。
作为实施影像数据特征分析技术的其他参考材料，即视频数据分段，更确切说是场景探测，在6,100,941，6,137,544，6,185,363 B1号美国共同转让专利里有详细说明，本发明的共同发明人NevenkaDimitrova是它们的联合发明人。视频数据中物体探测和物体运动探测在5,854,856号美国专利里有很详细说明，本发明的另一共同发明人Radu S.Jasinschi是它的联合发明人。所有这些专利都通过参考而将它们完整地结合于此。此外，运动信息的描述也是MPEG-7标准的一部分。参见，例如S.Jeannin，R.Jasinschi，A.She，T.Naveen，B.Mory，and A.Tabatabai，“Motion Descriptors ForContent-Based Video Representation”，(Signal Processing：Image Communication，vol.16，pp.59-85，2000).
特征提取模块的音频分析部件170从去复用器140接受音频流，正像录制分析部件150那样，但是对流的处理不同。音频方面低级特征提取包括声级分析、LPC、音调、带宽、能量、MFCC(唛逆谱系数(melcepstral coefficient)----用于语音识别)，和傅立叶系数。中级特征来自低级音频方面特征，包括爆破、击中物体、物体碎裂、重喘息、呻吟、亲吻声，和炮火。
应该特别指出，特征提取模块40给出的“敏感”段落(即对于系统是肯定案例)应由用户标出，像早前指出的那样，而且给予这些段落的类型标记也应由用户给出。更明确地说，如果用户以电影“终结者”标记某场景为“暴力”，那么系统将从该场景提取全部特征，并将每个输出特征标以“暴力”送往学习模块180。类似地，从视觉方面提取的裸体颜色物体，以及从音频方面提取的呻吟和喘息应标以“性”。
对于任何情况，三个特征提取部件提取的全部特征，结合对当前视频信号指定的当前判据(例如暴力、性行为等等)一起提交到学习模块180。优选地，学习模块180应用标准的和熟知的学习范例，在视频输入场景的标记与提取的特征之间建立起恰当的关联。联系最相邻近的分类，标准学习范例，例如隐蔽马尔可夫模型(HMM)、贝叶斯网络、基因算法、和神经网络都可以方便地用于父母控制系统和相应方法，虽然本领域的人员都能意识到其他的学习模型或它们的组合也是合用的。
分类模块190根据学得的类型和学习模块180的输出，对各段落是敏感或非敏感进行归类。应注意的是，在父母控制系统和相应方法里，用户可能还希望通过用户界面120改进系统的学习过程。于是对分类模块190输出的过滤结果进行评价，然后对某些标记给予改正或修改。所有这些都通过学习模块反馈回路194送回到学习模块180。
学习模块180和分类模决190的结果都保存在父母控制系统中的当地存储器里(图1中的存储器15)。在父母控制系统和相应方法里，它应该是非易失性存储器。
图3显示父母控制系统和相应方法的观看运行模式，它有许多功能与该系统在学习运行模式时是相似的。视频输入200代表从其他来源，如人造卫星、电缆、DVD、VCR，向系统送来的影像，并且是送到调谐器230，然后与调谐器230拟送出的其他数据一道，通过传输流234送到去复用器240。应该认识到，多媒体节目也可以是从图1中显示的多媒体存储器20输出；多媒体存储器20的输出是传输流234携带的信息。由此，视频输入依次地被分派至特征提取模块40的部件，即录制引擎250、视觉引擎260、和音频引擎270，输入数据在其中被分析和处理，其方式基本与运行于学习模式时相同名称部件的相同。实际上极为有利的是，调谐器230，去复用器240，录制引擎部件250，视觉引擎部件260，和音频引擎部件270，可以与调谐器130，去复用器140，录制引擎部件150，视觉引擎部件160，和音频引擎部件170有完全相同的过程和系统部件，唯一差别是它们以用户提供的判据运行，而不是观看(第二)运行模式中那样通过这些部件传送来的。
有些显著的差别发生在分段和分类模块280，它利用从录制引擎250、视觉引擎260、和音频引擎270这三个特征提取部件提取的特征，结合早先存储的学得的判据，用来决定对于给定的段落是否要通知过滤模块290是否过滤视频节目。在示范实施方案里，运用合适的软件控制通用分析器，可以方便地将学习模块170转换成分段和分类模块280，反之亦然。
无论什么情况，优选地，分段和分类模块280决定敏感场景的起始和结束时间、对敏感场景分类、以及必要时，将紧相邻的场景合并。对于后者，例如，可以通过短暂地延长来自视频输入200的视频信号，或者将视频信号缓冲一段时间来实现。在父母控制系统和相应的方法里，采用的缓冲器大得足以包容10秒的视频信号；图1中显示的多媒体存储器20是一个合适的存储器。
关于分段，用的是截断探测来对视频输入进行分段，例如前面提到的6,137,544号美国专利对此有详细的说明。对两个截断间的每个段落施行如以上所说的特征提取。然而在不明朗的情况，当视觉段落长于n分钟(例如在父母控制系统和相应方法里n＞2)，则系统检视音频线索，看音频段落的间距是否比较小。选取小的一个。然后将此段落送到分类模块。每个段落都得到一个数字，它代表该段落属于敏感类型之一的似然性；对于多重有效过滤类型，生成多个数。应该指出，可以方便地选定多媒体存储器20的大小，让它足以容纳许多分钟的多媒体内容；应该意识到，当父母控制系统适应于可以处置数分钟长的段落，父母控制系统将从实时处理与实时观看区域移到实时处理与近实时观看区域。
当某材料在多重类型的具体实施中被判为敏感时，应用用户可配置的加权系统可以方便地对可选过滤结果进行有偏向的挑选。例如，如果用户拟配置父母控制系统适合于老人观看，如祖父母，对于他或她可以给予暴力过滤类型以更大的权重(例如，强烈的喧闹声和流血会唤起带创伤的回忆)，而给予性内容过滤类型以较小的权重(例如祖父母以前可能已见过)。然而对十几岁的少年，用户可以采用完全不同的加权系统。当总组合数值定级超过用户设定的阈时(包括所有加权材料的计算)，过滤模块290被提示：它需要过滤视频信号。
然而，为简化过滤模块290的过程，如果分段和分类模块280判断相继的段落Sn和Sn+1有很高的似然性属于同一类型，则优选地将它们归并为单个输出段落。值得注意的是，在模块280中完成的分段过程的输出是具有很高似然性属于特定敏感类型的段落。现在，如果相继段落属于不同的类型，比如，“暴力”后面接“亵渎”，则两段落的合并段可以加标记予以剔除。如果系统在段落之间探测到小的间隙，如短于一分钟，则该间隙也被包括进拟剔除的段落里。
当过滤模块290接受到通知要求它采取措施剔除某段落时，它将根据段落的长短和预设的配置，从用于过滤不良内容的可选方法中作出选择。例如，模块290可以利用前面提到的缓冲器的便利，简单地跳过该段落。替代的办法是可以方便地将过滤模块290安排为用另外的视频信号顶替该段落(例如插映Barney恐龙或环球网页)。此外，假定过滤模块290接到明确信息表示多媒体段落的某部分将被剔除，过滤模块290可以方便地将该特定部分掩盖或涂污掉。例如，当某段落的音频部分含有不良的字眼或短语，但其他方面没有问题，用户可能希望仅仅挖去该不良的字眼或短语，而不是要引人注意到影片的某部分被剪去了这一事实。
上面提到过，父母控制系统装备或连接到大的多媒体存储器，控制者将能够以许多方式过滤原影片，从而产生适合于家庭中几个完全不同成员的版本。这是因为系统提供了加权或衡量不良内容的能力，控制者能够决定在哪些条件下哪些特征集是允许的。例如，假定家里有7岁、14岁两个孩子，控制者对相同内容对各个孩子定出不同的容许度。这时对7岁孩子将比对14岁孩子实施更多的过滤。因此，父母控制系统可以对同一电影生成多级别标记，于是为14岁孩子标记的不良段落将是给7岁孩子标记的子集。
值得注意的是，虽然学习阶段已经完成，而且分类阶段已经开始，父母控制系统仍能方便地从控制者那里收到反馈。即当父母控制系统对某电影进行分段和分类后，用户被授予机会评价标记过的段落，而且对系统提供反馈，指出哪些段落标记或分类恰当，哪些不恰当。因而下一轮实施学习和分类过程时，系统将提供更好的结果。
从以上的讨论可以看到，基于本发明的父母控制系统给用户提供了这种能力，即根据用户指定的判据，实时地对多媒体节目，如影视节目，实施过滤。而且通过仅仅加大联结到父母控制系统其他部件的缓冲存储器的大小，用户就进一步获得了近乎实时地过滤更大节目段落的能力。同样有益的是，基于本发明的父母控制系统给用户提供一种机构，通过它用户可以编辑厂方设置的判据，以及/或者输入附加的判据，用于阻止或过滤不良影视节目内容。
还可以看到，基于本发明的父母控制系统为用户提供了一套有益系统，它学习用户的偏向：哪些种类的内容，或那些内容的哪部分是用户认为不良的，以及对哪种类型的观看者提供了哪种判据，所以该系统可以应用它已经学会的去分析日后的节目。在示范性实施方案里，系统根据用户的输入连续地学习并精细地调整它的性能。
上面描述的父母控制系统提供的电路从影视节目里提取特征，用于协助系统指导学习部件以及日后的过滤操作。要注意，“特征”是一个综合性术语，它包含、但不限于多媒体信号里视频部分的物体及其特征、多媒体节目音响部分表现特定动作的声音、多媒体节目音响部分的语言、以及/或者多媒体节目视频部分一起送来的剧终说明里的语言。简单地说，父母控制系统包括一个学习模块和一个过滤模块。学习模块可以方便地以一种或几种学习技术驱动，包括隐蔽马尔可夫模型以及/或者神经网络，输入包括厂方设定的判据和用户提供的信息，并且结合来自录制特征提取部件、视频数据特征提取部件、音频数据特征提取部件的特征提取数据。学习模块形成的知识可以应用于系统过滤模块，它利用那些知识，根据指定的判据动态地过滤影视节目的内容。
虽然以上对本发明的优选实施方案作了详细说明，应该清楚地认识到，对于相关领域人员非常明确的是，这里讲解的基本独创概念的许多变体以及/或者修改，仍然在本发明的精髓和领域之内，如所附的权利要求所确定的。

Claims (24)

1.对过滤判据作出反应、以一个段落一个段落为基础、实时地对多媒体节目的内容进行动态过滤的方法，该方法包括：
从含有多媒体节目的段落提取音频、视频和录制特征；
对每个段落，对过滤判据生成一个数值等级；并且
当该段落的各数值等级超过了某种阈，则剔除相应于过滤判据的该段落的材料。
2.如权利要求1中所述的方法，其中：
过滤判据相应于包括在正处理段落里的语言；并且
在处理步骤里该段落的音频部分进行了修改。
3.如权利要求1中所述的方法，其中：
过滤判据相应于包括在正处理段落里的图象；并且
在处理步骤里该段落的视频部分进行了修改。
4.如权利要求1中所述的方法，其中：
过滤判据相应于包括在正处理段落里的图象；并且
在处理步骤里整个段落被跳过。
5.如权利要求1中所述的方法，其中数值等级是加权数值等级。
6.如权利要求6中所述的方法，其中各权重因子用于生成加权数值等级，识别多媒体节目各观看者的某种特征。
7.如权利要求1中所述的方法，其中各段落的数值等级是将各段落的内容与过滤判据相比照生成的。
8.如权利要求1中所述的方法，还包含：
当某段落的紧邻段落的各数值等级都超过了阈，将紧邻的段落与任何居间的段落相结合，从而产生结合段落；并且
其中处理步骤包含将结合段落处置为：剔除对应于过滤判据的材料。
9.如权利要求1中所述的方法，其中：
过滤判据包含第一和第二过滤判据；
生成步骤包括对各段落生成对应于第一和第二过滤判据的第一和第二数值等级；
该方法还包含这样的步骤：
当该段落的相应第一数值定级超过了第一阈，则将该段落处置为：剔除对应于第一过滤判据的材料；
当该段落的相应第二数值定级超过了第二阈，则将该段落处置为：剔除对应于第二过滤判据的材料。
10.权利要求9中所述的方法，其中第一过滤判据与第一被动用户相连系，第二过滤判据与第二被动用户相连系。
11.如权利要求10中所述的方法，其中：
第一过滤判据包含过滤判据的第一组；
第二过滤判据包含过滤判据的第二组；并且
过滤判据的第一组是过滤判据的第二组的子集。
12.如权利要求1中所述的方法，还包含有：
提供训练段落，其内容与过滤判据相对应；并且
学习识别与过滤判据相匹配的内容，
其中学习步骤由装置实施。
13.如权利要求12中所述的方法，还包含有步骤：
评价在施施提取和生成步骤里生成的结果；并且
针对对结果的评价，控制者向本装置提供反馈。
14.如权利要求1中所述的方法，其中过滤判据可以从N个预先定义的过滤判据和M个用户定义的过滤判据里任意选取，这里N和M是正整数。
15.父母控制系统根据过滤判据从多媒体节目里过滤不良材料，所述系统包括：
录制分析模块，从包含在多媒体节目里的一系列段落里提取第一听觉特征和文本；
视觉分析模块，从包含在多媒体节目里的一系列段落里提取视频特征；
音频分析模块，从包含在多媒体节目里的一系列段落里提取第二听觉特征；
分析器，对各段落生成数值等级，而且当数值等级超出阈时还生成相应的控制信号；以及
过滤器，它根据接收到的相应的控制信号对多媒体节目中的某个段落进行处理。
16.如权利要求15中所述的父母控制系统，其中过滤器对相应段落的第一和第二听觉特征进行修改。
17.如权利要求15中所述的父母控制系统，其中过滤器对相应段落的视频特征进行修改。
18.如权利要求15中所述的父母控制系统，其中过滤器从父母控制系统输出的被过滤的多媒体节目里剔除相应的段落。
19.如权利要求15中所述的父母控制系统，其中：
数值等级是加权数值等级；
分析器应用权重因子生成加权数值等级；并且
权重因子相应于多媒体节目的预期观看者的某一特征。
20.如权利要求15中所述的父母控制系统，其中权重因子是从多个权重因子中选出的。
21.如权利要求19中所述的父母控制系统，还包括学习模块，其中录制分析模块选出的第一听觉特征和文本之一、视觉分析模块提取的视频特征、音频分析模块提取的第二听觉特征、以及父母控制系统的控制者提供的用户数据，均被学习模块用于生成过滤判据。
22.一种电视机，所述电视机结合了如权利要求16中所述的父母控制系统。
23.一种机顶盒，所述机顶盒结合了如权利要求15中所述的父母控制系统。
24.一台客户软件设备，该设备结合了如权利要求15中所述的父母控制系统。
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