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1. 发明申请

US20120054205A1 INFERRING USER INTERESTS 有权
标题翻译：感染用户兴趣
公开(公告)号：US20120054205A1
公开(公告)日：2012-03-01
申请号：US13290455
申请日：2011-11-07
申请人： Shumeet Baluja , Yushi JING , Dandapani SIVAKUMAR , Jay YAGNIK
发明人： Shumeet Baluja , Yushi JING , Dandapani SIVAKUMAR , Jay YAGNIK
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06N5/02 , G06N99/005 , G06Q30/0274
摘要： The subject matter of this specification can be embodied in, among other things, a method that includes determining, for a portion of users of a social network, label values each comprising an inferred interest level of a user in a subject indicated by a label, associating a first user with one or more second users based on one or more relationships specified by the first user, and outputting a first label value for the first user based on one or more second label values of the one or more second users.
摘要翻译：本说明书的主题可以包括一种方法，其包括为社交网络的用户的一部分确定每个包括由标签指示的对象中的用户的推定的兴趣级别的标签值，基于由第一用户指定的一个或多个关系将第一用户与一个或多个第二用户相关联，并且基于一个或多个第二用户的一个或多个第二标签值输出第一用户的第一标签值。

2. 发明申请

US20100008547A1 Method and System for Automated Annotation of Persons in Video Content 有权
标题翻译：视频内容人员自动注释方法与系统
公开(公告)号：US20100008547A1
公开(公告)日：2010-01-14
申请号：US12172939
申请日：2008-07-14
申请人： Jay YAGNIK , Ming Zhao
发明人： Jay YAGNIK , Ming Zhao
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00711 , G06F17/30781 , G06K9/00295 , G06K9/6255
摘要： Methods and systems for automated annotation of persons in video content are disclosed. In one embodiment, a method of identifying faces in a video includes the stages of: generating face tracks from input video streams; selecting key face images for each face track; clustering the face tracks to generate face clusters; creating face models from the face clusters; and correlating face models with a face model database. In another embodiment, a system for identifying faces in a video includes a face model database having face entries with face models and corresponding names, and a video face identifier module. In yet another embodiment, the system for identifying faces in a video can also have a face model generator.
摘要翻译：公开了用于视频内容中的人的自动注释的方法和系统。在一个实施例中，识别视频中的面部的方法包括以下阶段：从输入视频流生成面部曲面; 为每个脸部轨迹选择关键脸部图像; 聚集脸部轨迹以生成脸部群集; 从脸部群集中创建面部模型; 并将面部模型与面部模型数据库相关联。在另一个实施例中，用于识别视频中的面部的系统包括具有面部表情和面部模型和对应名称的面部模型数据库，以及视频面部识别器模块。在另一个实施例中，用于识别视频中的面部的系统还可以具有面部模型生成器。

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