[發(fā)明專利]電子設備及其控制方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201980051095.0
• 申請日: 2019-09-03
• 公開（公告）號: CN112514410A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設計）人: 金玟壽;金圣晉;金永郁;樸宰賢;崔智雄;崔賢秀
• 申請（專利權）人: 三星電子株式會社
• 主分類號: H04N21/472
• 分類號: H04N21/472;G06F16/43;G06K9/00;G06K9/20;G06N3/08
• 代理公司: 北京銘碩知識產(chǎn)權代理有限公司 11286
• 代理人: 朱志玲;曾世驍

一種電子設備包括通信器電路和處理器，其中，處理器用于經(jīng)由通信器從外部設備獲得多媒體數(shù)據(jù)，在多媒體數(shù)據(jù)中包括的多個幀中的至少一個幀中識別對象，并且基于從第一服務器提供的內容引導信息識別與識別出的所述對象相應的內容。

技術領域

本公開涉及一種電子設備及其控制方法。更具體地，本公開涉及一種識別多媒體數(shù)據(jù)中包括的內容的電子設備和電子系統(tǒng)。

此外，本公開涉及一種使用機器學習算法模擬人腦的諸如認知、確定等的功能的人工智能(AI)系統(tǒng)及其應用。

背景技術

近年來，在各種領域中使用實現(xiàn)人類級別的智能的人工智能(AI)系統(tǒng)。與基于規(guī)則的智能系統(tǒng)不同，人工智能(AI)系統(tǒng)是機器自己學習和識別的系統(tǒng)。在AI系統(tǒng)中，使用越多，識別率被提高并且用戶偏好被更準確地理解。因此，基于規(guī)則的智能系統(tǒng)已經(jīng)逐漸被基于深度學習的人工智能系統(tǒng)取代。

人工智能技術包括機器學習(例如，深度學習)和利用機器學習的元素技術。

機器學習是自己對輸入數(shù)據(jù)的特征進行分類和學習的算法技術。元素技術是通過利用諸如深度學習等的機器學習算法來模擬人腦的諸如識別、確定等的功能的技術，其中，元素技術可包括諸如語言理解、視覺理解、推斷/預測、知識表達、運動控制等的技術領域。

人工智能技術適用的各種領域如下所示。語言理解是一種識別人類的語言和字符并應用和處理識別的人類語言和字符的技術，其可包括自然語言處理、機器翻譯、對話系統(tǒng)、問答、語音識別和合成等。視覺理解是一種就好像從人類視線觀察對象一樣地識別對象的技術，其可包括對象識別、對象跟蹤、圖像搜索、人類識別、場景理解、空間理解、圖像改善等。推理和預測是一種識別信息以執(zhí)行邏輯推理和預測的技術，其可包括基于知識/概率的推理、優(yōu)化預測、基于偏好的規(guī)劃、推薦等。知識表達是一種將人類經(jīng)驗信息作為知識數(shù)據(jù)執(zhí)行自動處理的技術，其可包括知識構建(數(shù)據(jù)生成/分類)、知識管理(數(shù)據(jù)利用)等。運動控制是一種控制車輛的自動駕駛和機器人運動的技術，其可包括運動控制(導航、碰撞和駕駛)、操縱控制(行為控制)等。

對于用于TV內容識別的自動內容識別，可能需要將節(jié)目標識信息和標題構建為數(shù)據(jù)庫。例如，對于基于指紋的內容識別，可能需要預先獲取將識別的內容的標識信息(指紋)，并將獲取的標識信息與內容的標題映射并將其存儲在服務器中。此外，當在TV中獲取當前屏幕的標識信息并將其發(fā)送到服務器時，服務器可識別是否存在匹配的標識信息，并將匹配的標識信息的節(jié)目標題和相關信息提供給TV。

然而，對于上述數(shù)據(jù)庫結構，用于收集節(jié)目標識信息、將收集的節(jié)目標識信息連接到節(jié)目標題并將其發(fā)送到數(shù)據(jù)庫服務器的附加操作或設備可能是必要的，由此產(chǎn)生相當大的成本。此外，當TV將指紋等發(fā)送到服務器并獲取節(jié)目標題等時，也會產(chǎn)生成本。

因此，需要一種用于使服務器使用最小化的方法。

以上信息作為背景信息被呈現(xiàn)僅用于幫助理解本公開。至于以上信息中的任何信息是否可應用為針對本公開的現(xiàn)有技術，尚未做出確定并且尚未進行聲明。

發(fā)明內容

技術問題

本公開的各方面在于至少解決上述問題和/或缺點，并且至少提供下面描述的優(yōu)點。因此，本公開的一方面在于提供一種使外部服務器用于識別內容的使用最小化的電子設備及其控制方法。

技術方案

本公開的各方面至少解決上述問題和/或缺點，并且至少提供下面描述的優(yōu)點。

根據(jù)本公開的一方面，提供一種電子設備，包括：通信器，包括電路；以及處理器，被配置為經(jīng)由通信器從外部設備獲得多媒體數(shù)據(jù)，在多媒體數(shù)據(jù)中包括的多個幀中的至少一個幀中識別對象，并且基于從第一服務器提供的內容引導信息識別與識別出的所述對象相應的內容。