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1. 发明申请

US20140250110A1 IMAGE ATTRACTIVENESS BASED INDEXING AND SEARCHING 审中-公开
标题翻译：基于图像吸引力的索引和搜索
公开(公告)号：US20140250110A1
公开(公告)日：2014-09-04
申请号：US13394425
申请日：2011-11-25
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua , Shipeng Li
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua , Shipeng Li
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/5866 , G06F16/2228 , G06F16/248 , G06F16/583 , G06F16/9535
摘要： Attractiveness of an image may be estimated by integrating extracted visual features with contextual cues pertaining to the image. Image attractiveness may be defined by the visual features (e.g., perceptual quality, aesthetic sensitivity, and/or affective tone) of elements contained within the image. Images may be indexed based on the estimated attractiveness, search results may be presented based on image attractiveness, and/or a user may elect, after receiving image search results, to re-rank the image search results by attractiveness.
摘要翻译：图像的吸引力可以通过将提取的视觉特征与与图像有关的语境线索相结合来估计。图像吸引力可以由包含在图像内的元素的视觉特征（例如感知质量，美学敏感度和/或情感色调）来定义。可以基于估计的吸引力来索引图像，可以基于图像吸引力来呈现搜索结果，和/或用户可以在接收图像搜索结果之后选择通过吸引力重新排列图像搜索结果。

2. 发明授权

US08560517B2 Object retrieval using visual query context 有权
标题翻译：使用视觉查询语境对象检索
公开(公告)号：US08560517B2
公开(公告)日：2013-10-15
申请号：US13176279
申请日：2011-07-05
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua , Yang Cai
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua , Yang Cai
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30277 , G06F17/30256
摘要： Some implementations provide techniques and arrangements to perform image retrieval. For example, some implementations identify an object of interest and a visual context in a first image. In some implementations, a second image that includes a second object of interest and a second visual context may be compared to the object of interest and the visual content, respectively, to determine whether the second image matches the first image.
摘要翻译：一些实现提供执行图像检索的技术和布置。例如，一些实现在第一图像中识别感兴趣的对象和视觉上下文。在一些实施方案中，可以分别将包括感兴趣的第二对象和第二视觉上下文的第二图像与感兴趣对象和视觉内容进行比较，以确定第二图像是否匹配第一图像。

3. 发明申请

US20130013578A1 OBJECT RETRIEVAL USING VISUAL QUERY CONTEXT 有权
标题翻译：使用视觉查询语境对象检索
公开(公告)号：US20130013578A1
公开(公告)日：2013-01-10
申请号：US13176279
申请日：2011-07-05
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua , Yang Cai
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua , Yang Cai
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30277 , G06F17/30256
摘要： Some implementations provide techniques and arrangements to perform image retrieval. For example, some implementations identify an object of interest and a visual context in a first image. In some implementations, a second image that includes a second object of interest and a second visual context may be compared to the object of interest and the visual content, respectively, to determine whether the second image matches the first image.
摘要翻译：一些实现提供执行图像检索的技术和布置。例如，一些实现在第一图像中识别感兴趣的对象和视觉上下文。在一些实施方案中，可以分别将包括感兴趣的第二对象和第二视觉上下文的第二图像与感兴趣对象和视觉内容进行比较，以确定第二图像是否匹配第一图像。

4. 发明申请

US20100217732A1 Unbiased Active Learning 有权
标题翻译：无偏见主动学习
公开(公告)号：US20100217732A1
公开(公告)日：2010-08-26
申请号：US12391511
申请日：2009-02-24
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
IPC分类号： G06F15/18
CPC分类号： G06N99/005
摘要： Techniques described herein create an accurate active-learning model that takes into account a sample selection bias of elements, such as images, selected for labeling by a user. These techniques select a first set of elements for labeling. Once a user labels these elements, the techniques calculate a sample selection bias of the selected elements and train a model that takes into account the sample selection bias. The techniques then select a second set of elements based, in part, on a sample selection bias of the elements. Again, once a user labels the second set of elements the techniques train the model while taking into account the calculated sample selection bias. Once the trained model satisfies a predefined stop condition, the techniques use the trained model to predict labels for the remaining unlabeled elements.
摘要翻译：本文描述的技术创建了一种精确的主动学习模型，其考虑了由用户选择进行标签选择的元素（例如图像）的样本选择偏差。这些技术选择用于标记的第一组元素。一旦用户标记了这些元素，这些技术就会计算所选元素的样本选择偏差，并训练考虑样本选择偏倚的模型。然后，技术部分地基于元素的样本选择偏差来选择第二组元素。同样，一旦用户标记第二组元素，则该技术训练模型，同时考虑计算的样本选择偏差。一旦训练的模型满足预定义的停止条件，该技术使用经过训练的模型来预测剩余的未标记元素的标签。

5. 发明授权

US08903166B2 Content-aware ranking for visual search 有权
标题翻译：视觉搜索的内容感知排名
公开(公告)号：US08903166B2
公开(公告)日：2014-12-02
申请号：US12690817
申请日：2010-01-20
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6252
摘要： This document describes techniques that utilize a learning method to generate a ranking model for use in image search systems. The techniques leverage textual information and visual information simultaneously when generating the ranking model. The tools are further configured to apply the ranking model responsive to receiving an image search query.
摘要翻译：本文档描述了利用学习方法生成用于图像搜索系统的排名模型的技术。该技术在生成排名模型时同时利用文本信息和视觉信息。所述工具还被配置为响应于接收图像搜索查询来应用排序模型。

6. 发明申请

US20120102018A1 Ranking Model Adaptation for Domain-Specific Search 审中-公开
标题翻译：针对域特定搜索的排名模型适应
公开(公告)号：US20120102018A1
公开(公告)日：2012-04-26
申请号：US12911503
申请日：2010-10-25
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
IPC分类号： G06F15/18 , G06F17/30
CPC分类号： G06F16/3347
摘要： An adaptation process is described to adapt a ranking model constructed for a broad-based search engine for use with a domain-specific ranking model. An example process identifies a ranking model for use with a broad-based search engine and modifies that ranking model for use with a new (or “target”) domain containing information pertaining to a specific topic.
摘要翻译：描述适应过程以适应为基于广泛的搜索引擎构建的排名模型，以便与域特定排名模型一起使用。示例过程识别用于基于广泛的搜索引擎的排名模型，并修改与包含与特定主题相关的信息的新（或“目标”）域一起使用的排名模型。

7. 发明授权

US08219511B2 Unbiased active learning 有权
标题翻译：不偏不倚的主动学习
公开(公告)号：US08219511B2
公开(公告)日：2012-07-10
申请号：US12391511
申请日：2009-02-24
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
IPC分类号： G06F15/18 , G06F17/10 , G06N3/08
CPC分类号： G06N99/005
摘要： Techniques described herein create an accurate active-learning model that takes into account a sample selection bias of elements, such as images, selected for labeling by a user. These techniques select a first set of elements for labeling. Once a user labels these elements, the techniques calculate a sample selection bias of the selected elements and train a model that takes into account the sample selection bias. The techniques then select a second set of elements based, in part, on a sample selection bias of the elements. Again, once a user labels the second set of elements the techniques train the model while taking into account the calculated sample selection bias. Once the trained model satisfies a predefined stop condition, the techniques use the trained model to predict labels for the remaining unlabeled elements.
摘要翻译：本文描述的技术创建了一种精确的主动学习模型，其考虑了由用户选择进行标签选择的元素（例如图像）的样本选择偏差。这些技术选择用于标记的第一组元素。一旦用户标记了这些元素，这些技术就会计算所选元素的样本选择偏差，并训练考虑样本选择偏倚的模型。然后，技术部分地基于元素的样本选择偏差来选择第二组元素。同样，一旦用户标记第二组元素，则该技术训练模型，同时考虑计算的样本选择偏差。一旦训练的模型满足预定义的停止条件，该技术使用经过训练的模型来预测剩余的未标记元素的标签。

8. 发明申请

US20110176724A1 Content-Aware Ranking for Visual Search 有权
标题翻译：内容感知视觉搜索排名
公开(公告)号：US20110176724A1
公开(公告)日：2011-07-21
申请号：US12690817
申请日：2010-01-20
申请人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
发明人： Linjun Yang , Bo Geng , Xian-Sheng Hua
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6252
摘要： This document describes techniques that utilize a learning method to generate a ranking model for use in image search systems. The techniques leverage textual information and visual information simultaneously when generating the ranking model. The tools are further configured to apply the ranking model responsive to receiving an image search query.
摘要翻译：本文档描述了利用学习方法生成用于图像搜索系统的排名模型的技术。该技术在生成排名模型时同时利用文本信息和视觉信息。所述工具还被配置为响应于接收图像搜索查询来应用排序模型。

9. 发明授权

US08654255B2 Advertisement insertion points detection for online video advertising 有权
标题翻译：广告插入点检测在线视频广告
公开(公告)号：US08654255B2
公开(公告)日：2014-02-18
申请号：US11858628
申请日：2007-09-20
申请人： Xian-Sheng Hua , Tao Mei , Linjun Yang , Shipeng Li
发明人： Xian-Sheng Hua , Tao Mei , Linjun Yang , Shipeng Li
IPC分类号： H04N9/74
CPC分类号： G11B27/28 , G11B27/036 , H04N21/2365 , H04N21/4347 , H04N21/812 , H04N21/8456 , H04N21/854
摘要： Systems and methods for determining insertion points in a first video stream are described. The insertions points being configured for inserting at least one second video into the first video. In accordance with one embodiment, a method for determining the insertion points includes parsing the first video into a plurality of shots. The plurality of shots includes one or more shot boundaries. The method then determines one or more insertion points by balancing a discontinuity metric and an attractiveness metric of each shot boundary.
摘要翻译：描述用于确定第一视频流中的插入点的系统和方法。插入点被配置用于将至少一个第二视频插入到第一视频中。根据一个实施例，用于确定插入点的方法包括将第一视频解析成多个镜头。多个镜头包括一个或多个镜头边界。然后，该方法通过平衡不连续度量和每个镜头边界的吸引度度量来确定一个或多个插入点。

10. 发明授权

US08352321B2 In-text embedded advertising 有权
标题翻译：文字内嵌广告
公开(公告)号：US08352321B2
公开(公告)日：2013-01-08
申请号：US12334364
申请日：2008-12-12
申请人： Tao Mei , Xian-Sheng Hua , Shipeng Li , Linjun Yang
发明人： Tao Mei , Xian-Sheng Hua , Shipeng Li , Linjun Yang
IPC分类号： G06Q30/00
CPC分类号： G06Q30/0251 , G06F17/27 , G06F17/3089 , G06Q30/02 , G06Q30/0277
摘要： Computer program products, devices, and methods for generating in-text embedded advertising are described. Embedded advertising is “hidden” or embedded into a message by matching an advertisement to the message and identifying a place in the message to insert the advertisement. For textual messages, statistical analysis of individual sentences is performed to determine where it would be most natural to insert an advertisement. Statistical rules of grammar derived from a language model may be used choose a natural and grammatical place in the sentence for inserting the advertisement. Insertion of the advertisement creates a modified sentence without degrading a meaning of the original sentence, yet also includes the advertisement as a part of a new sentence.
摘要翻译：描述了用于生成文本嵌入式广告的计算机程序产品，设备和方法。嵌入式广告通过将广告与消息进行匹配来隐藏或嵌入到消息中，并且识别消息中的位置以插入广告。对于文本消息，执行单个句子的统计分析以确定插入广告最为自然的位置。可以使用从语言模型导出的语法的统计规则，在句子中选择一个自然和语法的地方插入广告。广告的插入创建一个修改后的句子，而不会降低原始句子的含义，而且还包括广告作为新句子的一部分。

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