【手続補正書】
【提出日】令和2年11月30日(2020.11.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像内のオブジェクトを識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記複数のピクセル群毎にピクセル群輝度値を計算することと、
前記オブジェクトと関連付けられないピクセル群の第１のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第１のセットの中のピクセル群毎に加重を設定することと、
前記オブジェクトと関連付けられるピクセル群の第２のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第２のセットの中の前記ピクセル群毎に加重を設定することと、
前記複数のピクセル群のうちのピクセル群毎に、各ピクセル群のピクセル群輝度値で乗算された各ピクセル群の加重を合計することによって、画像輝度値を計算することと、
前記画像輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記ピクセル群の第２のセットの中の前記ピクセル群の加重は、前記ピクセル群の第２のセットと前記オブジェクトとの間の関連性に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記設定は、利得または露出に関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記画像内の第２のオブジェクトを識別することと、
前記第２のオブジェクトと関連付けられるピクセル群の第３のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第３のセットの中の前記ピクセル群毎に加重を設定することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記標的輝度値は、前記コンテンツ捕捉デバイスの露出設定または利得設定のうちの少なくとも１つに基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
第１のピクセル群の中のピクセルの数は、第２のピクセル群の中のピクセルの数に等しい、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
第１のピクセル群は、第２のピクセル群と異なる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記オブジェクトと関連付けられる付加的情報を識別することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記付加的情報は、前記オブジェクトと関連付けられるカテゴリ、前記オブジェクトのサイズ、前記コンテンツ捕捉デバイスからの前記オブジェクトの距離、または前記オブジェクトが位置付けられる前記コンテンツ捕捉デバイスの焦点レチクルからの距離であり、前記ピクセル群の第１のセットの中の前記ピクセル群毎の加重は、前記付加的情報に基づく、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ピクセル群の第１のセットの中の前記ピクセル群毎の加重は、少なくとも部分的に前記付加的情報に基づく、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
ユーザが見ている方向を識別することと、
前記ユーザが見ている方向に対応する前記画像上の場所を決定することと、
前記オブジェクトが位置付けられる前記場所からの距離を決定することであって、前記ピクセル群の第１のセットの中の前記ピクセル群毎の加重は、前記距離に基づく、ことと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像は、ユーザに提示されない、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像内のオブジェクトを識別することと、
前記オブジェクトの１つ以上の属性を識別することと、
ニューラルネットワークを使用して、前記オブジェクトのための加重を計算することであって、前記ニューラルネットワークは、前記１つ以上の属性を入力として使用する、ことと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記オブジェクトと関連付けられないピクセル群の第１のセットを定義することと、
前記オブジェクトと関連付けられるピクセル群の第２のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第２のセットのうちのピクセル群毎に、
ピクセル群輝度値を計算することと、
前記ピクセル群輝度値を前記加重で乗算し、加重されたピクセル群輝度値を提供することと、
前記画像の総輝度値を計算することであって、前記総輝度値は、前記加重されたピクセル群輝度値の総和を含む、ことと、
前記総輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
【請求項１４】
前記画像内の第２のオブジェクトを識別することと、
前記第２のオブジェクトの１つ以上の属性を識別することと、
前記第２のオブジェクトと関連付けられるピクセル群の第３のセットを定義することと、
第２のニューラルネットワークを使用して、前記第２のオブジェクトのための加重を計算することであって、前記第２のニューラルネットワークは、前記第２のオブジェクトの１つ以上の属性を入力として使用する、ことと、
前記ピクセル群の第３のセットのうちのピクセル群毎に、
第２のピクセル群輝度値を計算することと、
前記第２のピクセル群輝度値を前記第２のオブジェクトのための加重で乗算し、加重された第２のピクセル群輝度値を提供することであって、前記総輝度値はさらに、前記加重された第２のピクセル群輝度値の総和を含む、ことと
をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ニューラルネットワークは、多層パーセプトロンである、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記オブジェクトの１つ以上の属性のうちの属性は、オブジェクト優先度、見る者からのオブジェクト距離、レチクルからのオブジェクト距離、視線からのオブジェクト距離、またはオブジェクトサイズを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記標的輝度値は、視野に基づく、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記コンテンツ捕捉デバイスの設定は、露出または利得と関連付けられる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数のピクセル群のうちの各ピクセル群は、同一のサイズである、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される第１の画像を受信することと、
前記第１の画像内の事前決定された数の優先オブジェクトを識別することであって、前記事前決定された数は、２以上である、ことと、
前記事前決定された数の優先オブジェクト毎に、前記コンテンツ捕捉デバイスの１つ以上の設定のための１つ以上の更新を決定することと、
反復して、
前記１つ以上の更新のそれぞれを使用して、前記コンテンツ捕捉デバイスを更新することと、
前記１つ以上の更新のそれぞれを使用して、前記コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される前記事前決定された数の画像を受信することと、
前記事前決定された数の画像をともにスティッチングし、複合画像を形成することと
を含む、方法。
【請求項２１】
前記複合画像を表示することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記第１の画像は、事前決定された数の部分を含み、前記事前決定された数の部分はそれぞれ、前記事前決定された数の優先オブジェクトのうちの１つと関連付けられる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記事前決定された数の画像をともにスティッチングすることは、前記事前決定された数の部分を組み合わせることを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記１つ以上の設定のうちの設定は、露出または利得と関連付けられる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】
前記１つ以上の更新のうちの１つ以上のものは、ニューラルネットワークを使用して決定される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２６】
前記１つ以上の更新のうちの１つは、前記１つ以上の更新のうちの別ものと異なる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２７】
前記第１の画像および事前決定された数の画像は、同一の視野内にある、請求項２０に記載の方法。
【請求項２８】
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記複数のピクセル群毎にピクセル群輝度値を計算することと、
前記画像内の場所を識別することであって、前記場所は、前記画像に対応する環境内でユーザが見ている点に対応する、ことと、
前記識別された場所に基づいて、前記複数のピクセル群毎に加重を設定することと、
前記複数のピクセル群毎に、前記加重および前記ピクセル群輝度値を使用して、画像輝度値を計算することと、
前記画像輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
【請求項２９】
前記場所は、前記ユーザの１つ以上の眼の画像に基づいて識別される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記場所は、前記ユーザの視線の方向に基づいて識別される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記場所は、前記画像内で識別されるオブジェクトの場所に基づいて識別される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
前記画像の複数のピクセルを複数のパッチに分割することをさらに含み、パッチは、１つ以上のピクセル群を含み、加重を設定することはさらに、前記場所を含むパッチからの距離に基づく、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
加重を設定することはさらに、前記場所からの距離に基づく、請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
前記設定は、利得または露出に関連する、請求項２８に記載の方法。
【請求項３５】
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記複数のピクセル群毎にピクセル群輝度値を計算することと、
前記画像に対応する深度マップを受信することと、
前記深度マップに基づいて、前記複数のピクセル群毎に加重を設定することと、
前記複数のピクセル群毎に、前記加重および前記ピクセル群輝度値を使用して、画像輝度値を計算することと、
前記画像輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
【請求項３６】
前記深度マップは、１つ以上の点に関して空間内の点からの距離を示し、前記１つ以上の点はそれぞれ、前記画像の１つ以上のピクセルに対応する、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
画像捕捉と同時に前記深度マップを捕捉することをさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
前記画像が捕捉される前に前記深度マップを捕捉することをさらに含み、前記深度マップは、複数の画像のための加重を設定するために使用される、請求項３５に記載の方法。
【請求項３９】
加重を設定することはさらに、前記画像からのオブジェクトの場所を示すデータに基づく、請求項３５に記載の方法。
【請求項４０】
前記オブジェクトの場所を示すデータは、
前記画像のピクセルを分析し、前記オブジェクトの記憶された画像の１つ以上のピクセルに合致する前記画像の１つ以上のピクセルを識別すること
によって決定される、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記設定は、利得または露出に関連する、請求項３５に記載の方法。
【請求項４２】
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記画像内の複数のパッチを識別することであって、前記複数のパッチは、第１のパッチと、第２のパッチとを含み、前記第１のパッチは、１つ以上のピクセル群を含み、前記第２のパッチは、前記第１のパッチの１つ以上のピクセル群と異なる１つ以上のピクセル群を含む、ことと、
第１のモデルを使用して、前記第１のパッチのための１つ以上の加重を計算することと、
第２のモデルを使用して、前記第２のパッチのための１つ以上の加重を計算することと、
ピクセル群毎に、
ピクセル群輝度値を計算することと、
前記ピクセル群輝度値を前記加重で乗算し、加重されたピクセル群輝度値を提供することと、
前記画像の総輝度値を計算することであって、前記総輝度値は、前記加重されたピクセル群輝度値の総和を含む、ことと、
前記総輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
【請求項４３】
前記第１のモデルは、前記第１のパッチの中に含まれるピクセルに関して決定される１つ以上の属性に基づき、前記第２のモデルは、前記第２のパッチの中に含まれるピクセルに関して決定される１つ以上の属性に基づき、前記第１のモデルと関連付けられる１つ以上の属性は、前記第２のモデルと関連付けられる１つ以上の属性と異なる、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記第１のモデルは、前記第１のパッチの中に含まれるピクセルに関して決定される１つ以上の属性に基づくニューラルネットワークである、請求項４２に記載の方法。
【請求項４５】
前記第１のパッチのための１つ以上の加重は、前記第２のパッチのための１つ以上の加重と同時に計算される、請求項４２に記載の方法。
【請求項４６】
前記第１のパッチは、前記第２のパッチと異なるサイズである、請求項４２に記載の方法。
【請求項４７】
前記複数のパッチは、前記複数のピクセルに基づいて識別される、請求項４２に記載の方法。
【請求項４８】
前記複数のパッチは、前記画像内で識別される１つ以上のオブジェクトに基づいて識別され、前記第１のパッチは、第１のオブジェクトと関連付けられるピクセルを含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４９】
前記設定は、利得または露出に関連する、請求項４２に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
前述は、他の特徴および実施例とともに、以下の明細書、請求項、および付随する図面でより詳細に説明されるであろう。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像内のオブジェクトを識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記複数のピクセル群毎にピクセル群輝度値を計算することと、
前記オブジェクトと関連付けられないピクセル群の第１のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第１のセットの中のピクセル群毎に加重を設定することと、
前記オブジェクトと関連付けられるピクセル群の第２のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第２のセットの中の前記ピクセル群毎に加重を設定することと、
前記複数のピクセル群毎に、前記加重および前記ピクセル群輝度値を使用して、画像輝度値を計算することと、
前記画像輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
（項目２）
前記ピクセル群の第２のセットの中の前記ピクセル群の加重は、前記ピクセル群の第２のセットと前記オブジェクトとの間の関連性に基づく、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記設定は、利得または露出に関連する、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記画像内の第２のオブジェクトを識別することと、
前記第２のオブジェクトと関連付けられるピクセル群の第３のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第３のセットの中の前記ピクセル群毎に加重を設定することと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記標的輝度値は、前記コンテンツ捕捉デバイスの露出設定または利得設定のうちの少なくとも１つに基づいて決定される、項目１に記載の方法。
（項目６）
第１のピクセル群の中のピクセルの数は、第２のピクセル群の中のピクセルの数に等しい、項目１に記載の方法。
（項目７）
第１のピクセル群は、第２のピクセル群と異なる、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記オブジェクトと関連付けられる付加的情報を識別することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目９）
前記付加的情報は、前記オブジェクトと関連付けられるカテゴリ、前記オブジェクトのサイズ、前記コンテンツ捕捉デバイスからの前記オブジェクトの距離、または前記オブジェクトが位置付けられる前記コンテンツ捕捉デバイスの焦点レチクルからの距離であり、前記ピクセル群の第１のセットの中の前記ピクセル群毎の加重は、前記付加的情報に基づく、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記ピクセル群の第１のセットの中の前記ピクセル群毎の加重は、少なくとも部分的に前記付加的情報に基づく、項目８に記載の方法。
（項目１１）
ユーザが見ている方向を識別することと、
前記ユーザが見ている方向に対応する前記画像上の場所を決定することと、
前記オブジェクトが位置付けられる前記場所からの距離を決定することであって、前記ピクセル群の第１のセットの中の前記ピクセル群毎の加重は、前記距離に基づく、ことと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１２）
前記画像は、ユーザに提示されない、項目１に記載の方法。
（項目１３）
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像内のオブジェクトを識別することと、
前記オブジェクトの１つ以上の属性を識別することと、
ニューラルネットワークを使用して、前記オブジェクトのための加重を計算することであって、前記ニューラルネットワークは、前記１つ以上の属性を入力として使用する、ことと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記オブジェクトと関連付けられないピクセル群の第１のセットを定義することと、
前記オブジェクトと関連付けられるピクセル群の第２のセットを定義することと、
前記ピクセル群の第２のセットのうちのピクセル群毎に、
ピクセル群輝度値を計算することと、
前記ピクセル群輝度値を前記加重で乗算し、加重されたピクセル群輝度値を提供することと、
前記画像の総輝度値を計算することであって、前記総輝度値は、前記加重されたピクセル群輝度値の総和を含む、ことと、
前記総輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
（項目１４）
前記画像内の第２のオブジェクトを識別することと、
前記第２のオブジェクトの１つ以上の属性を識別することと、
前記第２のオブジェクトと関連付けられるピクセル群の第３のセットを定義することと、
第２のニューラルネットワークを使用して、前記第２のオブジェクトのための加重を計算することであって、前記第２のニューラルネットワークは、前記第２のオブジェクトの１つ以上の属性を入力として使用する、ことと、
前記ピクセル群の第３のセットのうちのピクセル群毎に、
第２のピクセル群輝度値を計算することと、
前記第２のピクセル群輝度値を前記第２のオブジェクトのための加重で乗算し、加重された第２のピクセル群輝度値を提供することであって、前記総輝度値はさらに、前記加重された第２のピクセル群輝度値の総和を含む、ことと
をさらに含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
前記ニューラルネットワークは、多層パーセプトロンである、項目１３に記載の方法。
（項目１６）
前記オブジェクトの１つ以上の属性のうちの属性は、オブジェクト優先度、見る者からのオブジェクト距離、レチクルからのオブジェクト距離、視線からのオブジェクト距離、またはオブジェクトサイズを含む、項目１３に記載の方法。
（項目１７）
前記標的輝度値は、視野に基づく、項目１３に記載の方法。
（項目１８）
前記コンテンツ捕捉デバイスの設定は、露出または利得と関連付けられる、項目１３に記載の方法。
（項目１９）
前記複数のピクセル群のうちの各ピクセル群は、同一のサイズである、項目１３に記載の方法。
（項目２０）
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される第１の画像を受信することと、
前記第１の画像内の事前決定された数の優先オブジェクトを識別することであって、前記事前決定された数は、２以上である、ことと、
前記事前決定された数の優先オブジェクト毎に、前記コンテンツ捕捉デバイスの１つ以上の設定のための１つ以上の更新を決定することと、
反復して、
前記１つ以上の更新のそれぞれを使用して、前記コンテンツ捕捉デバイスを更新することと、
前記１つ以上の更新のそれぞれを使用して、前記コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される前記事前決定された数の画像を受信することと、
前記事前決定された数の画像をともにスティッチングし、複合画像を形成することと
を含む、方法。
（項目２１）
前記複合画像を表示することをさらに含む、項目２０に記載の方法。
（項目２２）
前記第１の画像は、事前決定された数の部分を含み、前記事前決定された数の部分はそれぞれ、前記事前決定された数の優先オブジェクトのうちの１つと関連付けられる、項目２０に記載の方法。
（項目２３）
前記事前決定された数の画像をともにスティッチングすることは、前記事前決定された数の部分を組み合わせることを含む、項目２２に記載の方法。
（項目２４）
前記１つ以上の設定のうちの設定は、露出または利得と関連付けられる、項目２０に記載の方法。
（項目２５）
前記１つ以上の更新のうちの１つ以上のものは、ニューラルネットワークを使用して決定される、項目２０に記載の方法。
（項目２６）
前記１つ以上の更新のうちの１つは、前記１つ以上の更新のうちの別ものと異なる、項目２０に記載の方法。
（項目２７）
前記第１の画像および事前決定された数の画像は、同一の視野内にある、項目２０に記載の方法。
（項目２８）
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記複数のピクセル群毎にピクセル群輝度値を計算することと、
前記画像内の場所を識別することであって、前記場所は、前記画像に対応する環境内でユーザが見ている点に対応する、ことと、
前記識別された場所に基づいて、前記複数のピクセル群毎に加重を設定することと、
前記複数のピクセル群毎に、前記加重および前記ピクセル群輝度値を使用して、画像輝度値を計算することと、
前記画像輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
（項目２９）
前記場所は、前記ユーザの１つ以上の眼の画像に基づいて識別される、項目２８に記載の方法。
（項目３０）
前記場所は、前記ユーザの視線の方向に基づいて識別される、項目２８に記載の方法。
（項目３１）
前記場所は、前記画像内で識別されるオブジェクトの場所に基づいて識別される、項目２８に記載の方法。
（項目３２）
前記画像の複数のピクセルを複数のパッチに分割することをさらに含み、パッチは、１つ以上のピクセル群を含み、加重を設定することはさらに、前記場所を含むパッチからの距離に基づく、項目２８に記載の方法。
（項目３３）
加重を設定することはさらに、前記場所からの距離に基づく、項目２８に記載の方法。
（項目３４）
前記設定は、利得または露出に関連する、項目２８に記載の方法。
（項目３５）
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記複数のピクセル群毎にピクセル群輝度値を計算することと、
前記画像に対応する深度マップを受信することと、
前記深度マップに基づいて、前記複数のピクセル群毎に加重を設定することと、
前記複数のピクセル群毎に、前記加重および前記ピクセル群輝度値を使用して、画像輝度値を計算することと、
前記画像輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
（項目３６）
前記深度マップは、１つ以上の点に関して空間内の点からの距離を示し、前記１つ以上の点はそれぞれ、前記画像の１つ以上のピクセルに対応する、項目３５に記載の方法。
（項目３７）
画像捕捉と同時に前記深度マップを捕捉することをさらに含む、項目３５に記載の方法。
（項目３８）
前記画像が捕捉される前に前記深度マップを捕捉することをさらに含み、前記深度マップは、複数の画像のための加重を設定するために使用される、項目３５に記載の方法。
（項目３９）
加重を設定することはさらに、前記画像からのオブジェクトの場所を示すデータに基づく、項目３５に記載の方法。
（項目４０）
前記オブジェクトの場所を示すデータは、
前記画像のピクセルを分析し、前記オブジェクトの記憶された画像の１つ以上のピクセルに合致する前記画像の１つ以上のピクセルを識別すること
によって決定される、項目３９に記載の方法。
（項目４１）
前記設定は、利得または露出に関連する、項目３５に記載の方法。
（項目４２）
方法であって、
コンテンツ捕捉デバイスによって捕捉される画像を受信することであって、前記画像は、複数のピクセルを含む、ことと、
前記画像の標的輝度値を識別することと、
前記画像の複数のピクセルを複数のピクセル群に分割することと、
前記画像内の複数のパッチを識別することであって、前記複数のパッチは、第１のパッチと、第２のパッチとを含み、前記第１のパッチは、１つ以上のピクセル群を含み、前記第２のパッチは、前記第１のパッチの１つ以上のピクセル群と異なる１つ以上のピクセル群を含む、ことと、
第１のモデルを使用して、前記第１のパッチのための１つ以上の加重を計算することと、
第２のモデルを使用して、前記第２のパッチのための１つ以上の加重を計算することと、
ピクセル群毎に、
ピクセル群輝度値を計算することと、
前記ピクセル群輝度値を前記加重で乗算し、加重されたピクセル群輝度値を提供することと、
前記画像の総輝度値を計算することであって、前記総輝度値は、前記加重されたピクセル群輝度値の総和を含む、ことと、
前記総輝度値と前記標的輝度値との間の差を算出することと、
前記算出された差に基づいて、前記コンテンツ捕捉デバイスの設定を更新することと
を含む、方法。
（項目４３）
前記第１のモデルは、前記第１のパッチの中に含まれるピクセルに関して決定される１つ以上の属性に基づき、前記第２のモデルは、前記第２のパッチの中に含まれるピクセルに関して決定される１つ以上の属性に基づき、前記第１のモデルと関連付けられる１つ以上の属性は、前記第２のモデルと関連付けられる１つ以上の属性と異なる、項目４２に記載の方法。
（項目４４）
前記第１のモデルは、前記第１のパッチの中に含まれるピクセルに関して決定される１つ以上の属性に基づくニューラルネットワークである、項目４２に記載の方法。
（項目４５）
前記第１のパッチのための１つ以上の加重は、前記第２のパッチのための１つ以上の加重と同時に計算される、項目４２に記載の方法。
（項目４６）
前記第１のパッチは、前記第２のパッチと異なるサイズである、項目４２に記載の方法。
（項目４７）
前記複数のパッチは、前記複数のピクセルに基づいて識別される、項目４２に記載の方法。
（項目４８）
前記複数のパッチは、前記画像内で識別される１つ以上のオブジェクトに基づいて識別され、前記第１のパッチは、第１のオブジェクトと関連付けられるピクセルを含む、項目４２に記載の方法。
（項目４９）
前記設定は、利得または露出に関連する、項目４２に記載の方法。