(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に基づいて写真撮影者を識別する方法であって、前記画像は、デバイスによって生成された画像データに対応し、方法は、プロセッサによる、
前記画像データの中で特徴データを識別することであって、前記特徴データは、現実空間における静的特徴に対応すること、
前記識別された特徴データに基づいて前記写真撮影者の位置を特定すること、
メモリからビデオデータを取り出すことであって、前記ビデオデータは、前記特徴データを含むこと、
前記画像データの前記生成に対応する時刻を特定することであって、前記時刻の前記特定は、前記ビデオデータに基づくこと、および
前記位置に基づいて、かつ前記時刻に基づいて前記写真撮影者を識別することを備える方法。
【請求項２】
前記特徴データを識別することは、前記画像データを静的特徴データのセットと比較することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴データは、第１の特徴データであり、前記静的特徴は、第１の静的特徴であり、前記写真撮影者の前記位置を特定することは、
前記画像データの第２の特徴データを識別することであって、前記第２の特徴データは、前記現実空間における第２の静的特徴に対応すること、
前記画像データの中で前記第１の特徴データおよび前記第２の特徴データの間の第１の距離を特定すること、
前記現実空間における前記第１の静的特徴と前記第２の静的特徴の間の第２の距離を特定すること、および
前記第１の距離および前記第２の距離に基づいて前記写真撮影者の前記位置を特定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ビデオデータは、第１のビデオデータであり、前記方法は、前記特徴データを識別することに先立って、
第１のビデオ画像データと、第２のビデオ画像データとを含む第２のビデオデータを取り出すことであって、前記第１のビデオ画像データは、第１の時点における前記静的特徴の第１の静的特徴データを含み、前記第２のビデオ画像データは、第２の時点における前記静的特徴の第２の静的特徴データを含むこと、
前記第１のビデオ画像データと前記第２のビデオ画像データの差を特定すること、および
前記差に基づいて前記静的特徴データを識別することをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２のビデオデータは、前記第１のビデオデータとは異なる請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記差を特定することは、前記第１のビデオ画像データから前記第２のビデオ画像データを引くことを含む請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記画像データは、拡張現実被写体データを含み、前記画像は、前記拡張現実被写体データに関連付けられる拡張現実被写体を含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記メモリから前記ビデオデータを取り出すことに先立って、前記画像データの中で被写体データを識別することであって、前記被写体データは、動的被写体に対応すること、
前記被写体データを２つ以上のビデオデータのセットと比較して、前記ビデオデータを識別することであって、前記メモリから前記ビデオデータを取り出すことは、前記ビデオデータを前記識別することに応答して実行されること、
前記メモリから前記ビデオデータを取り出した後、前記被写体データを前記ビデオデータと比較すること、および
前記ビデオデータの中でビデオ画像データを識別することであって、前記識別されたビデオ画像データは、前記被写体データを含み、前記時刻の特定は、前記識別されたビデオ画像データにさらに基づくことをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記画像データの中で前記被写体データを識別することは、前記画像データから前記特徴データを引くことを含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記画像データは、拡張現実被写体データを含み、前記画像データの中で前記被写体データを識別することは、前記画像データから前記拡張現実被写体データを引くことをさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記ビデオデータは、第１のビデオデータであり、前記方法は、
前記被写体データを前記２つ以上のビデオデータと比較して、第２のビデオデータを識別することであって、前記第２のビデオデータは、前記静的特徴に対応すること、
前記メモリから前記第２のビデオデータを取り出すこと、
前記第１のビデオデータと前記第２のビデオデータを組み合わせて、合成ビデオデータを生成すること、
前記被写体データを前記合成ビデオデータと比較すること、
前記被写体データを前記合成ビデオデータと前記比較することに基づいて、前記合成ビデオデータの中で合成ビデオ画像データを識別することであって、前記合成ビデオ画像データは、前記被写体データを含み、前記時刻の前記特定は、前記識別された合成ビデオ画像データにさらに基づくことをさらに備える請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記静的特徴は、第１の静的特徴であり、前記ビデオデータは、第１のビデオデータであり、、前記写真撮影者を識別することは、
前記写真撮影者の前記位置に基づいて第２の静的特徴を識別すること、
前記第２の静的特徴に基づいて第２のビデオデータを識別すること、および
前記時刻に基づいて前記第２のビデオデータからビデオ画像データを識別することであって、前記ビデオ画像データは、前記写真撮影者の表示情報を含むことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記写真撮影者の前記表示情報に顔認識技法を適用することによって前記写真撮影者を識別することをさらに備える請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記写真撮影者の前記表示情報を含む前記ビデオ画像データを前記メモリの中に記憶すること、および
前記記憶されたビデオ画像データに顔認識技法を適用することに基づいて前記写真撮影者を識別することをさらに備える請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
デバイスによって生成された画像データに対応する画像に基づいて写真撮影者を識別するのに有効なシステムであって、
ビデオデータを生成するように構成されたビデオデバイスと、
前記ビデオデータを記憶するように構成されたメモリと、
前記メモリおよび前記ビデオデバイスと通信状態にあるように構成されたプロセッサであって、
前記画像データの中で特徴データを識別することであって、前記特徴データは、現実空間における静的特徴に対応すること、
前記識別された特徴データに基づいて前記写真撮影者の位置を特定すること、
前記メモリから前記ビデオデータを取り出すことであって、前記ビデオデータは、前記特徴データを含むこと、
前記画像データの前記生成に対応する時刻を特定することであって、前記時刻の前記特定は、前記ビデオデータに基づくこと、および
前記位置に基づいて、かつ前記時刻に基づいて前記写真撮影者を識別することを行うように構成されたプロセッサとを備えるシステム。
【請求項１６】
前記メモリは、静的特徴のセットに対応する静的特徴データのセットを記憶するようにさらに構成され、
前記プロセッサは、前記画像データを前記静的特徴データのセットと比較して、前記特徴データを識別するようにさらに構成される請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記特徴データは、第１の特徴データであり、前記静的特徴は、第１の静的特徴であり、前記プロセッサは、
前記画像データの第２の特徴データを識別することであって、前記第２の特徴データは、前記現実空間における第２の静的特徴に対応すること、
前記画像データの中で前記第１の特徴データと前記第２の特徴データの間の第１の距離を特定すること、
前記現実空間において前記第１の静的特徴と前記第２の静的特徴の間の第２の距離を特定すること、
前記第１の距離および前記第２の距離に基づいて前記写真撮影者の前記位置を特定すること、および
前記写真撮影者の前記位置の指示を前記メモリの中に記憶することを行うようにさらに構成される請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ビデオデータは、第１のビデオデータであり、前記プロセッサは、
第１のビデオ画像データと、第２のビデオ画像データとを含む第２のビデオデータを取り出すことであって、前記第１のビデオ画像データは、第１の時点における前記静的特徴の第１の静的特徴データを含み、前記第２のビデオ画像データは、第２の時点における前記静的特徴の第２の静的特徴データを含むこと、
前記第１のビデオ画像データから前記第２のビデオ画像データを引いて、差を特定すること、
前記差に基づいて前記静的特徴データを識別すること、および
前記静的特徴データを前記メモリの中に記憶することを行うようにさらに構成される請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記画像データは、拡張現実被写体データを含み、前記画像は、前記拡張現実被写体データに関連付けられる拡張現実被写体を含む請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記メモリは、２つ以上のビデオデータのセットを記憶するようにさらに構成され、前記プロセッサは、
前記メモリから前記ビデオデータを取り出すことに先立って、前記画像データから前記特徴データを引いて、前記画像データの中で被写体データを識別することであって、前記被写体データは、前記現実空間における動的被写体に対応すること、
前記被写体データを前記ビデオデータのセットと比較して、前記ビデオデータを識別することであって、前記メモリから前記ビデオデータを取り出すことは、前記ビデオデータの前記識別に応答して実行されること、
前記メモリから前記ビデオデータを取り出した後、前記被写体データを前記ビデオデータと比較すること、
前記被写体データを前記ビデオ画像データのセットと前記比較することに基づいて、前記ビデオデータの中でビデオ画像データを識別することであって、前記ビデオ画像データは、前記被写体データを含み、前記時刻の特定は、前記識別されたビデオ画像データにさらに基づくことを行うようにさらに構成される請求項１５に記載のシステム。
【請求項２１】
前記画像データは、拡張現実被写体データを含み、前記プロセッサは、前記画像データから前記拡張現実被写体データを引いて、前記画像データの中で前記被写体データを識別するようにさらに構成される請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ビデオデータは、第１のビデオデータであり、前記プロセッサは、
前記被写体データを前記２つ以上のビデオデータと比較して、第２のビデオデータを識別することであって、前記第２のビデオデータは、前記静的特徴に対応すること、
前記第２のビデオデータを前記識別することに応答して、前記メモリから前記第２のビデオデータを取り出すこと、
前記第１のビデオデータと前記第２のビデオデータを組み合わせて、合成ビデオデータを生成すること、
前記合成ビデオデータを前記メモリの中に格納すること、
前記被写体データを前記合成ビデオデータと比較すること、
前記被写体データを前記合成ビデオデータと前記比較することに基づいて、前記合成ビデオデータの中で合成ビデオ画像データを識別することであって、前記合成ビデオ画像データは、前記被写体データを含み、前記時刻の特定は、前記識別された合成ビデオ画像データにさらに基づくことを行うようにさらに構成される請求項２０に記載のシステム。
【請求項２３】
前記静的特徴は、第１の静的特徴であり、前記ビデオデータは、第１のビデオデータであり、前記プロセッサは、
前記写真撮影者の前記位置に基づいて第２の静的特徴を識別すること、
前記第２の静的特徴に基づいて第２のビデオデータを識別すること、
前記時刻に基づいて前記第２のビデオデータからビデオ画像データを識別することであって、前記ビデオ画像データは、前記写真撮影者の表示情報を含むことを行うようにさらに構成される請求項１５に記載のシステム。
【請求項２４】
第２のデバイスによって生成された画像データに対応する画像に基づいて写真撮影者を識別するのに有効な第１のデバイスであって、
メモリと、
前記メモリと通信状態にあるように構成されたプロセッサであって、
ビデオデータを受け取ること、
前記ビデオデータを前記メモリの中に記憶すること、
前記画像データの中で特徴データを識別することであって、前記特徴データは、現実空間における静的特徴に対応すること、
前記識別された特徴データに基づいて前記写真撮影者の位置を特定すること、
前記画像データから前記特徴データを引いて、前記画像データの中で被写体データを識別することであって、前記被写体データは、前記現実空間における動的被写体に対応すること、
前記被写体データを前記ビデオデータと比較すること、
前記被写体データをビデオデータと前記比較することに基づいて、前記ビデオデータの中でビデオ画像データを識別することであって、前記ビデオ画像データは、前記被写体データを含むこと、
前記画像データの前記生成に対応する時刻を特定することであって、前記時刻の前記特定は、前記識別されたビデオ画像データに基づくこと、および
前記位置に基づいて、かつ前記時刻に基づいて前記写真撮影者を識別することを行うように構成されたプロセッサとを備える第１のデバイス。
【請求項２５】
前記メモリは、静的特徴のセットに対応する静的特徴データのセットを記憶するようにさらに構成され、
前記プロセッサは、前記画像データを前記静的特徴データのセットと比較して、前記特徴データを識別するようにさらに構成される請求項２４に記載の第１のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
特に明記しない限り、このセクションに記載される内容は、本出願における特許請求の範囲の先行技術ではなく、このセクションに含めることによって従来技術であると認められるものではない。
【０００２】
レストランなどの場所への訪問者が、その場所の内部の画像をキャプチャするカメラを含み得るデバイスを使用することが可能である。その画像は、人々または装飾など、その場所の内部の被写体を含み得る。いくつかの例において、その訪問者が、その画像によって示される人々、またはその画像によって示される装飾の所有者などの関連付けられるエンティティからの同意なしに、その画像をインターネットで配布することなどによって、その画像を共有する可能性がある。
【発明の概要】
【０００３】
いくつかの例において、画像に基づいて写真撮影者を識別する方法が、一般的に説明される。その画像は、デバイスによって生成された画像データに対応することが可能である。これらの方法は、プロセッサによる、画像データの中で特徴データを識別することを含み得る。その特徴データは、現実空間における静的特徴に対応することが可能である。また、これらの方法は、プロセッサによる、その識別された特徴データに基づいて写真撮影者の位置を特定することを含むことも可能である。また、これらの方法は、プロセッサによる、メモリからビデオデータを取り出すことを含むことも可能である。そのビデオデータは、その特徴データを含み得る。また、これらの方法は、プロセッサによる、その画像データの生成に対応し得る時刻を特定することを含むことも可能である。その時刻の特定は、そのビデオデータに基づき得る。また、これらの方法は、プロセッサによる、その位置に基づいて、かつその時刻に基づいて写真撮影者を識別することを含むことも可能である。
【０００４】
いくつかの例において、画像に基づいて写真撮影者を識別するのに有効なシステムが、一般的に説明される。その画像は、デバイスによって生成された画像データに対応することが可能である。このシステムは、ビデオデータを生成するように構成され得るビデオデバイスを備え得る。また、このシステムは、そのビデオデータを記憶するように構成され得るメモリを含むことも可能である。また、このシステムは、そのメモリおよびそのビデオデバイスと通信状態にあるように構成され得るプロセッサを含むことも可能である。そのプロセッサは、その画像データの中で特徴データを識別するように構成され得る。その特徴データは、現実空間における静的特徴に対応することが可能である。また、そのプロセッサは、その識別された特徴データに基づいて写真撮影者の位置を特定するように構成されることも可能である。また、そのプロセッサは、そのメモリからそのビデオデータを取り出すように構成されることも可能である。そのビデオデータは、その特徴データを含み得る。また、そのプロセッサは、その画像データの生成に対応し得る時刻を特定するように構成されることも可能である。その時刻の特定は、そのビデオデータに基づくことが可能である。また、そのプロセッサは、その位置に基づいて、かつその時刻に基づいて、その写真撮影者を識別するように構成されることも可能である。
【０００５】
いくつかの例において、画像に基づいて写真撮影者を識別するのに有効なデバイスが、一般的に説明される。第１のデバイスが、その画像に基づいて写真撮影者を識別するように構成され得る。その画像は、第２のデバイスによって生成された画像データに対応することが可能である。第１のデバイスは、メモリと、プロセッサとを含み得る。そのプロセッサは、そのメモリと通信状態にあるように構成され得る。そのプロセッサは、ビデオデータを受信するように構成され得る。また、そのプロセッサは、そのメモリの中にそのビデオデータを記憶するように構成されることも可能である。また、そのプロセッサは、その画像データの中で特徴データを識別するように構成されることも可能である。その特徴データは、現実空間における静的特徴に対応することが可能である。また、そのプロセッサは、その識別された特徴データに基づいてその写真撮影者の位置を特定するように構成されることも可能である。また、そのプロセッサは、その画像データからその特徴データを引いて、その画像データの中で被写体データを識別するように構成されることも可能である。その被写体データは、現実空間における動的被写体に対応することが可能である。また、そのプロセッサは、その被写体データをそのビデオデータと比較するように構成されることも可能である。また、そのプロセッサは、その被写体データをビデオデータと比較することに基づいてそのビデオデータの中でビデオ画像データを識別するように構成されることも可能である。そのビデオ画像データは、その被写体データを含み得る。また、そのプロセッサは、その画像データの生成に対応し得る時刻を特定するように構成されることも可能である。その時刻の特定は、その識別されたビデオ画像データに基づくことが可能である。また、そのプロセッサは、その位置に基づいて、かつその時刻に基づいてその写真撮影者を識別するように構成されることも可能である。
【０００６】
以上の概要は、例示的であるに過ぎず、限定することはまったく意図していない。前述した例示的な態様、実施形態、および特徴に加えて、さらなる態様、実施形態、および特徴が、図面、および後段の詳細な説明を参照することによって明白となろう。
【０００７】
本開示の以上、およびその他の特徴は、添付の図面と合わせて解釈される、後段の説明および添付の特許請求の範囲からより完全に明白となろう。これらの図面は、本開示によりいくつかの実施形態だけを示し、したがって、本開示の範囲を限定するものと見なされるべきではないことを理解して、本開示について、添付の図面の使用を介して、さらに具体的に、さらに詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するのに利用され得る例示的なシステムを示す。
【図２】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、静的特徴データおよびマッピングデータと関係するさらなる詳細とともに図１の例示的なシステムを示す。
【図３】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、写真撮影者の位置の特定と関係するさらなる詳細とともに図１の例示的なシステムを示す。
【図４】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、生成時刻の特定、および写真撮影者の識別と関係するさらなる詳細とともに図１の例示的なシステムを示す。
【図５】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するための例示的なプロセスに関する流れ図を示。
【図６】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するための例示的なプロセスに関する流れ図を示す。
【図７】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するのに利用され得る例示的なコンピュータプログラム製品を示す。
【図８】本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するように構成される例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
後段の詳細な説明において、本明細書の一部分を掲載する添付の図面が参照される。これらの図面において、同様の符号は、脈絡がそうでないことを規定するのでない限り、通常、同様の構成要素を識別する。詳細な説明、図面、および特許請求の範囲において説明される例示的な実施形態は、限定することを意図していない。本明細書で提示される主題の趣旨も範囲も逸脱することなく、他の実施形態が利用されることが可能であり、他の変更が行われることが可能である。本明細書で一般的に説明され、図に示される本開示の態様は、多種多様な異なる構成で配置されること、置換されること、組み合わされること、分離されること、設計されることが可能であり、そのすべてが本明細書で明示的に企図されることが容易に理解されよう。
【００１０】
本開示は、一般に、とりわけ、画像の写真撮影者を、その画像に基づいて識別することと関係する方法、装置、システム、デバイス、およびコンピュータプログラム製品に向けられる。
【００１１】
簡単に述べると、ソーシャルメディアウェブサイトに掲示された画像などの画像の写真撮影者を、ユーザによって閲覧可能なその画像に基づいて識別するのに有効な方法およびシステムのための技術が、一般的に説明される。その閲覧可能な画像は、デバイス（たとえば、画像を撮影することができるデバイス）によって生成された画像データに対応することが可能である。たとえば、閲覧可能な画像は、その画像データに画像処理技法を適用することに基づいて生成され得る。いくつかの例において、その画像は、レストランなどの場所の内部の画像であることが可能であり、その画像は、その場所の１名または複数名の訪問者を示し得る。その写真撮影者が、ある位置で、ある時刻にその画像データを生成するようにそのデバイスを制御することが可能である。ある例では、プロセッサが、その画像データを受け取ることが可能であり、これに応答して、その画像データの中で特徴データを識別することが可能である。その特徴データは、現実空間における静的特徴に対応することが可能である。たとえば、レストランなどの場所が、特定の着色された壁、装飾、家具などの静的特徴を含むことが可能である。その画像データの中でその特徴データを識別することは、その画像データを、その静的特徴に関連付けられ得る静的特徴データと比較することを含み得る。そのプロセッサは、その識別された特徴データに基づいてその写真撮影者の位置を特定することが可能である。そのプロセッサは、その画像データの中で被写体データを識別することが可能であり、その被写体データは、その画像の中に示される動的被写体に関連付けられ得る。たとえば、その画像は、その場所に対する訪問者を示すことが可能であり、その訪問者は、動的被写体であり得る。そのプロセッサは、メモリからビデオデータを取り出すことが可能であり、そのビデオデータは、その特徴データを含み得る。そのプロセッサは、その画像データの生成に対応し得る時刻を特定することが可能である。その時刻を特定することは、たとえば、その識別された被写体データをそのビデオデータと比較することなどによって、そのビデオデータに基づくことが可能である。そのプロセッサは、その位置に基づいて、かつその時刻に基づいてその写真撮影者を識別することが可能である。たとえば、そのプロセッサは、その写真撮影者の表示（display）を含み得るあるビデオデータのビデオ画像を識別することが可能である。
【００１２】
図１は、本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するのに利用され得る例示的なシステム１００を示す。システム１００は、レストラン、公園、博物館などの現実空間１０１内で実施され得る。システム１００は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、および／または１つまたは複数のビデオデバイス１３０、１４０を含み得る。ある例において、プロセッサ１０４が、画像１１８に対応し得る画像データ１１６を受け取ることが可能である。たとえば、画像１１８が、ユーザによって閲覧可能であり、画像データ１１６に画像処理技法を適用することに基づいて生成されることが可能である。画像データ１１６は、画像データ１１６を生成するように構成されたカメラまたは拡張現実デバイスであり得る光デバイス１１０によって生成され得る。光デバイス１１０は、画像データ１１６を生成するように、写真撮影者１１２によって制御されているなど、写真撮影者１１２に関連付けられ得る。プロセッサ１０４は、生成時刻１８０における写真撮影者１１２の位置１８２を特定するように構成されることが可能であり、生成時刻１８０は、画像データ１１６が光デバイス１１０によって生成された時刻であり得る。ビデオデバイス１３０、１４０はそれぞれ、ビデオデータ１３４、１４４をそれぞれ生成するように構成されたビデオカメラであり得る（後段でさらに説明する）。ビデオデータ１３４、１４４はそれぞれ、ビデオに対応することが可能であり、１つまたは複数のビデオ画像をそれぞれが含むことが可能である（後段でさらに説明する）。プロセッサ１０４は、位置１８２および／またはビデオデータ１３４、１４４に基づいて画像データ１１６の生成時刻１８０を特定するようにさらに構成され得る。写真撮影者１１２は、後段でさらに説明されるとおり、生成時刻１８０に基づいて、かつ位置１８２に基づいて識別され得る。
【００１３】
ある例において、生成時刻１８０に、写真撮影者１１２が、光デバイス１１０を使用して、視線１１４を通して被写体１０８を観察することが可能である。被写体１０８は、動いていることが可能な個人などの動的被写体であり得る。写真撮影者１１２は、生成時刻１８０に位置１８２に位置することが可能であり、光デバイス１１０を使用して画像データ１１６を生成することが可能である。生成時刻１８０は、特定の曜日、日付、時刻などであり得る。画像データ１１６は、被写体１０８の画像を含み得る画像１１８に対応することが可能である。写真撮影者１１２は、インターネット、またはソーシャルメディアネットワークなどのネットワーク１０２内で、またはネットワーク１０２を介して画像データ１１６を配布することが可能である。写真撮影者１１２は、数時間後、または数日後などの、生成時刻１８０より後の時点でネットワーク１０２内で画像データ１１６を配布することが可能である。この例において、プロセッサ１０４が、画像データ１１６がネットワーク１０２内で配布された後、ネットワーク１０２を介して画像データ１１６を受け取ることが可能である。被写体１０８が個人であり得るいくつかの例において、被写体１０８は、ネットワーク１０２から画像データ１１６を獲得することが可能であり、画像データ１１６をプロセッサ１０４に供給することが可能である。いくつかの例において、現実空間１０１の管理者が、ネットワーク１０２から画像データ１１６を獲得することが可能であり、画像データ１１６をプロセッサ１０４に供給することが可能である。プロセッサ１０４は、画像データ１１６を受け取ったことに応答して、画像データ１１６をメモリ１０６の中に記憶することが可能であり、画像データ１１６に基づいて生成時刻１８０における写真撮影者１１２の位置１８２を特定することが可能であり、位置１８２に基づいて生成時刻１８０を特定することが可能である。生成時刻１８０および位置１８２が特定されると、ビデオデバイス１３０、１４０が、写真撮影者１１２を識別するのに使用され得る。
【００１４】
プロセッサ１０４、メモリ１０６、および／またはビデオデバイス１３０、１４０は、互いに通信状態にあるように構成され得る。いくつかの例において、プロセッサ１０４および／またはメモリ１０６は、同一のデバイス内に収容され得る。いくつかの例において、ビデオデバイス１３０、１４０はそれぞれ、現実空間１０１の１つまたは複数のセクションを観察するように構成された現実空間１０１の監視カメラであり得る。メモリ１０６は、生成時刻１８０を特定するよう、かつ位置１８２を特定するようプロセッサ１０４に命令するのに有効な命令を含み得る命令１６０を記憶するように構成され得る。いくつかの例において、プロセッサ１０４、メモリ１０６、およびビデオデバイス１３０、１４０は、現実空間１０１の内部にあることが可能である。
【００１５】
この例において、現実空間１０１が、ドア１３９、コーナ１４７、ピクチャ１４９などの静的特徴を含み得る。ビデオデバイス１３０が、視線１３２を通して現実空間１０１の第１のセクションを監視するように構成され得る。視線１３２に基づいてビデオデバイス１３０によって生成されたビデオデータ１３４が、ドア１３９の表示に対応することが可能である。ビデオデバイス１４０は、視線１４２を通して現実空間１０１の第２のセクションを監視するように構成され得る。視線１４２に基づいてビデオデバイス１４０によって生成されたビデオデータ１４４が、コーナ１４７およびピクチャ１４９の表示に対応することが可能である。プロセッサ１０４は、ビデオデータ１３４、１４４を解析して、静的特徴データ１６３のセット（静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂ、１６３ｃを含む）を生成するように構成され得る。静的特徴データ１６３は、現実空間１０１の静的特徴に対応し得るビデオデータ１３４、１４４の部分であることが可能である。いくつかの例において、現実空間１０１の静的特徴が、そのビデオデータの各ビデオ画像内の同一のポイントに留まり得るビデオデータの部分に対応することが可能である（後段でさらに説明される）。そのような静的特徴は、現実空間１０１における背景、または装備品として理解され得る。プロセッサ１０４は、静的特徴データ１６３をメモリ１０６の中に記憶するようにさらに構成され得る。
【００１６】
メモリ１０６は、現実空間１０１における、コーナ１４７、ピクチャ１４９、およびドア１３９などの静的特徴の位置を示すのに有効であり得る静的特徴位置１６５（静的特徴位置１６５ａ、１６５ｂ、１６５ｃを含む）を記憶するようにさらに構成され得る。静的特徴位置１６５は、デカルト座標系、グリッドシステムなどに基づいて表され得る。いくつかの例において、静的特徴位置１６５は、システム１００の管理者によって、または現実空間１０１に関連付けられるスタッフによって入力されることが可能である。いくつかの例において、システム１００は、ビデオデバイス１３０、１４０を使用して現実空間１０１を調査するのに有効であることが可能であり、プロセッサ１０４は、その調査に基づいて静的特徴位置１６５を特定するように構成され得る。
【００１７】
プロセッサ１０４は、命令１６０および画像データ１１６に基づいて生成時刻１８０における光デバイス１１０の位置１８２を特定することが可能である。位置１８２を特定することは、画像データ１１６と静的特徴データ１６３の間の比較に基づくことが可能であり、かつ静的特徴位置１６５に基づくことが可能である。いくつかの例において、画像データ１１６を静的特徴データ１６３と比較することは、画像データ１１６の１つまたは複数の部分を静的特徴データ１６３と比較することを含み得る。いくつかの例において、比較のために使用されるべき画像データ１１６の部分は、エッジ検出技法などの画像処理技法に基づいて識別され得る。後段でより詳細に説明されるとおり、プロセッサ１０４は、位置１８２に基づいて、かつビデオデータ１３４、１４４に基づいて生成時刻１８０を特定するように構成され得る。生成時刻１８０を特定することに応答して、プロセッサ１０４は、ビデオデータ１３４内のビデオ画像１３５を識別することが可能であり、ビデオ画像１３５は、写真撮影者１１２および／または光デバイス１１０の画像を含み得る。ビデオ画像１３５を識別した結果、写真撮影者１１２が、プロセッサ１０４、または写真撮影者１１２を識別することを所望し得るシステム１００のユーザなどによって識別され得る。
【００１８】
図２は、本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、静的特徴データおよびマッピングデータと関係するさらなる詳細とともに図１の例示的なシステム１００を示す。図２は、さらなる詳細をともなって、図１のシステム１００と実質的に同様である。図１の構成要素と同一のラベルが付けられた図２の構成要素については、簡明のため再び説明することはしない。
【００１９】
プロセッサ１０４は、ビデオデータ１３４、１４４に基づいて静的特徴データ１６３を生成するように構成され得る。プロセッサ１０４は、画像１１８における特徴を現実空間１０１における静的特徴と比較することが可能である。より具体的には、プロセッサ１０４は、画像データ１１６を、メモリ１０６の中に記憶された静的特徴データ１６３と比較することに基づいて画像データ１１６の中で特徴データ２６７（特徴データ２６７ａ、２６７ｂを含む）を識別することが可能である。写真撮影者１１２の位置１８２を特定することは、画像データ１１６から識別された特徴データ２６７に基づくことが可能である。プロセッサ１０４は、生成時刻１８０を特定するために、ビデオストリームを選択するように、またはビデオデータ１３４、１４４の中からビデオデータを識別するように構成され得る。ビデオデータ１３４、１４４の中からビデオデータを識別することは、後段でより詳細に説明される、マッピングデータ２２０の解析に基づくことが可能である。
【００２０】
この例において、ビデオデータ１４４は、ビデオ画像２４５、２４６などの１つまたは複数のビデオ画像を含み得る。ビデオデータ１４４がディスプレイ上に出力されると、ビデオ画像２４５、２４６が、各ビデオ画像に関連付けられたタイムスタンプに基づいて順次に表示され得る。たとえば、ビデオ画像２４５が、タイムスタンプ２５５に関連付けられることが可能であり、タイムスタンプ２５５は、ビデオ画像２４５が、タイムスタンプ２５５によって示される時点でビデオデバイス１４０によって生成されていることが可能であることを示し得る。ビデオ画像２４６が、タイムスタンプ２５６に関連付けられることが可能であり、タイムスタンプ２５６は、ビデオ画像２４６が、タイムスタンプ２５６によって示される時点でビデオデバイス１４０によって生成されていることが可能であることを示し得る。タイムスタンプ２５５が、タイムスタンプ２５６によって示される時刻と比べて、より早い時刻を示す場合、ディスプレイ上のビデオデータ１４４の出力がビデオ画像２４６より前にビデオ画像２４５を表示することが可能である。
【００２１】
ビデオデータ１４４の出力がビデオ画像２４５からビデオ画像２４６に進むにつれ、コーナ１４７およびピクチャ１４９の表示に関連付けられるデータが、ビデオデータ１４４の同一のポイントに留まることが可能である。ビデオデータ１４４のポイントは、ビデオデータ１４４の特定のピクセル位置、または特定のセクションであり得る。たとえば、ピクチャ１４９に関連付けられる画像データ１１６の一部分が、ビデオデータ１４４のポイント２１０にあることが可能である。ビデオデータ１４４がビデオ画像２４５からビデオ画像２４６に進むにつれ、ピクチャ１４９に関連付けられる画像データ１１６のその部分が、ビデオデータ１４４のポイント２１０に留まることが可能である。同様に、ビデオデータ１４４がビデオ画像２４５からビデオ画像２４６に進むにつれ、被写体１０８に関連付けられるビデオデータ１４４の一部分が、ポイント２１２からポイント２１４に変化することが可能である。プロセッサ１０４は、ポイント２１０におけるビデオデータ１４４の部分が、現実空間１０１の静的特徴を示し得ることを特定することが可能であり、これに応答して、ビデオデータ１４４の特定の部分を静的特徴データ１６３として識別することが可能である。この例において、プロセッサ１０４は、ビデオデータ１４４の第１の部分を、コーナ１４７を表し得る静的特徴データ１６３ａとして識別し、ビデオデータ１４４の第２の部分を、ピクチャ１４９を表し得る静的特徴データ１６３ｂとして識別することが可能である。同様に、プロセッサ１０４は、ビデオデータ１３４に基づいて、ドア１３９を表し得る静的特徴データ１６３を識別することが可能である。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、ビデオ画像２４５からビデオ画像２４６を引くことなどによって、ビデオ画像２４５、２４６の間の差を特定することが可能である。プロセッサ１０４は、ビデオ画像２４５、２４６の間のその差に基づいて特徴データ２６７を識別するようにさらに構成され得る。
【００２２】
メモリ１０６は、複数の静的特徴データ１６３とビデオデータ１３４、１４４の間の対応を示すのに有効なデータであり得る、マッピングデータ２２０を記憶するようにさらに構成され得る。たとえば、マッピングデータ２２０は、ビデオデバイス１３０が、ドア１３９を含む、すなわち、静的特徴１６３ｃに対応するビデオデータ１３４を記録する、または生成することを示すことが可能である。プロセッサ１０４は、静的特徴データ１６３を使用して、マッピングデータ２２０を生成するように、および／または更新するようにさらに構成され得る。マッピングデータ２２０は、ビデオデータ１３４が静的特徴データ１６３ｃ（ドア１３９）に対応し得ることを示すのに有効であるデータを含み得る。マッピングデータ２２０は、静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂ（コーナ１４７およびピクチャ１４９）に対応し得るビデオデータ１４４を示すのに有効なデータをさらに含み得る。マッピングデータ２２０は、後段でより詳細に説明されるとおり、ビデオデータを識別するようにプロセッサ１０４によって解析され得る。
【００２３】
この例において、プロセッサ１０４が、画像データ１１６の中で特徴データ２６７（特徴データ２６７ａ、２６７ｂを含む）を識別することによって位置１８２を特定することが可能である。特徴データ２６７の識別は、画像データ１１６と静的特徴データ１６３の間の比較に基づくことが可能である。たとえば、プロセッサ１０４が、エッジ検出技法を実行して、ビデオデータ１４４のポイント２１０に位置する部分などの画像データ１１６の一部分を識別することが可能である。プロセッサ１０４は、ポイント２１０における識別された部分を静的特徴データ１６３と比較することが可能であり、その識別された部分が静的特徴データ１６３ｂとマッチすることを特定することが可能である。プロセッサ１０４は、画像データ１１６のそのマッチする部分を特徴データ２６７ｂとして識別することが可能である。この例において、プロセッサ１０４が、特徴データ２６７ｂの識別に基づいて、画像１１８がピクチャ１４９の画像を表示することを特定することが可能である。同様に、プロセッサ１０４は、特徴データ２６７ａの識別に基づいて、画像１１８がコーナ１４７の画像を表示することを特定することが可能である。プロセッサ１０４は、静的特徴データ１６３ｃとマッチする画像データ１１６の部分がないことに基づいて、画像１１８がドア１３９の画像を表示しないことを特定することが可能である。プロセッサ１０４は、後段でより詳細に説明されるとおり、画像データ１１６の中の特徴データ２６７に基づいて、かつ静的特徴位置１６５に基づいて写真撮影者１１２の位置１８２を特定することが可能である。
【００２４】
画像１１８がコーナ１４７およびピクチャ１４９の表示を含むという特定に基づいて、プロセッサ１０４は、画像データ１１６が、静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂに似ていることが可能な特徴データ２６７ａ、２６７ｂを含むことを特定することが可能である。プロセッサ１０４は、マッピングデータ２２０を解析して、ビデオデータ１４４と静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂの間の対応に基づいてビデオデータ１４４を（ビデオデータ１３４、１４４の中から）識別することが可能である。ビデオデータ１４４の識別に応答して、プロセッサ１０４は、メモリ１０６からビデオデータ１４４を取り出すことが可能である。
【００２５】
プロセッサ１０４は、画像データ１１６から特徴データ２６７を引いて、画像データ１１６から被写体データ２６８を識別するように構成され得る。いくつかの例において、画像データ１１６は、拡張現実被写体データを含むことが可能であり、画像１１８は、その拡張現実被写体データに関連付けられる拡張現実被写体を表示することが可能である。プロセッサ１０４は、被写体データ２６８を識別するために画像データ１１６から特徴データ２６７および拡張現実被写体データを引くように構成され得る。被写体データ２６８は、被写体１０８の画像に対応することが可能である。いくつかの例において、被写体データ２６８は、個人の顔の画像データなどの、被写体１０８に関連付けられる顔データを含み得る。メモリ１０６は、現実空間１０１の頻繁な訪問者の記憶された顔データを含み得るデータベースを記憶するようにさらに構成されることが可能であり、プロセッサ１０４は、被写体１０８に関連付けられる顔データ、およびメモリ１０６の中の記憶された顔データに顔認識技法などの画像処理技法を適用することに基づいて被写体データ２６８を識別することが可能である。
【００２６】
被写体データ２６８の識別、およびビデオデータ１４４の識別に応答して、プロセッサ１０４は、被写体データ２６８をビデオデータ１４４と比較することが可能である。被写体データ２６８をビデオデータ１４４と比較することは、プロセッサ１０４に、被写体データ２６８の少なくとも一部分を含み得るビデオデータ１４４のビデオ画像を識別させることが可能である。この例において、ビデオデータ１４４のビデオ画像を識別した結果、プロセッサ１０４は、その識別されたビデオ画像に基づいて生成時刻１８０を特定することが可能である（後段でさらに説明される）。いくつかの例において、ビデオデータ１４４は、第１のビデオデータであることが可能であり、マッピングデータ２２０は、ビデオデータ１４４とは異なる第２のビデオデータが静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂに対応し得ることを示すことが可能である。プロセッサ１０４は、メモリ１０６から第２のビデオデータを取り出すことが可能であり、被写体データ２６８を第２のビデオデータと比較することが可能である。プロセッサ１０４は、被写体データ２６８の少なくとも一部分を含み得る、第２のビデオデータのビデオ画像を識別することが可能であり、第１のビデオデータと第２のビデオデータを組み合わせて仮想カメラフィードを形成することなどによって、ビデオデータ１４４および第２のビデオデータに基づいて生成時刻１８０を特定することが可能である（後段でさらに説明される）。
【００２７】
写真撮影者１１２の位置１８２、および画像データ１１６の生成時刻１８０が特定されると、システム１００は、写真撮影者１１２を識別することが可能である。後段でより詳細に説明されるとおり、生成時刻１８０を特定することに応答して、プロセッサ１０４は、位置１８２を、メモリ１０６の中に記憶された静的特徴位置１６５と比較することが可能である。この例において、プロセッサ１０４は、位置１８２が、現実空間１０１におけるドア１３９の位置であり得る静的特徴位置１６５ｃに比較的近いことを特定することが可能である。プロセッサ１０４は、マッピングデータ２２０を解析して、ビデオデータ１３４、１４４の中のいずれのビデオデータが特徴データ２６７ｃまたはドア１３９に対応し得るかを特定することが可能である。この例において、プロセッサ１０４は、ビデオデータ１３４が特徴データ２６７ｃに対応し得ることを特定することが可能であり、これに応答して、生成時刻１８０と等価であるタイムスタンプに関連付けられていることが可能なビデオデータ１３４内のビデオ画像を探索することが可能である。この例において、ビデオデータ１３４のビデオ画像１３５が、生成時刻１８０に関連付けられ得、写真撮影者１１２の表示を含み得る。
【００２８】
図３は、本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、写真撮影者の位置を特定することと関係するさらなる詳細とともに図１の例示的なシステムを示す。図３は、さらなる詳細をともなって図１のシステム１００と実質的に同様である。図１の構成要素と同一のラベルが付けられた図３の構成要素については、簡明のため再び説明することはしない。
【００２９】
プロセッサ１０４は、メモリ１０６の中に記憶されていることが可能な命令１６０を実行して、写真撮影者１１２の位置１８２を特定するように構成され得る。命令１６０は、プロセッサ１０４が、メモリ１０６の中に記憶されていることが可能な異なる静的特徴位置１６５の間の距離３０６のなどの距離を特定するのに有効な命令を含み得る。命令１６０は、プロセッサ１０４が、画像データ１１６の中のポイント、または特徴データ２６７の異なる位置の間の距離３１６などの距離を特定するのに有効な命令をさらに含み得る。プロセッサ１０４は、距離３０６を距離３１６と比較することが可能であり、その比較に基づいて位置１８２を特定することが可能である。
【００３０】
この例において、画像データ１１６から特徴データ２６７ａ、２６７ｂを識別したことに応答して、プロセッサ１０４は、メモリ１０６から静的特徴位置１６５ａ、１６５ｂを取り出すことが可能である。静的特徴位置１６５ａは、コーナ１４７の少なくとも一部分が現実空間１０１の位置３０７に位置し得ることを示すことが可能である。静的特徴位置１６５ｂは、ピクチャ１４９の少なくとも一部分が現実空間１０１の位置３０９に位置し得ることを示すことが可能である。位置１８２、３０７、３０９は、座標系３００などの座標系における座標であり得る。この例において、位置１８２、３０７、３０９は、それぞれ、（Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’）、（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、および（ｘ２，ｙ２，ｚ２）であ得る。いくつかの例において、位置３０７、３０９が、それぞれ、コーナ１４７およびピクチャ１４９の中央部、端部、一部分などを示すことが可能である。この例において、位置３０７は、コーナ１４７の中央部を示すことが可能であり、位置３０９は、ピクチャ１４９のコーナを示すことが可能である。プロセッサ１０４は、命令１６０を実行して、現実空間１０１における位置３０７と位置３０９の間の距離３０６を特定することが可能である。
【００３１】
やはり、画像１１６から特徴データ２６７ａ、２６７ｂを識別したことに応答して、プロセッサ１０４は、画像データ１１６の中のポイント３１７および３１９を識別することが可能である。ポイント３１７は、画像データ１１６の中の特徴データ２６７ａの少なくとも一部分の位置に関連付けられ得る。ポイント３１９は、画像データ１１６の中の特徴データ２６７ｂの少なくとも一部分の位置に関連付けられ得る。ポイント３１７、３１９は、座標系３０２などの２次元座標系における座標であり得る。この例において、ポイント３１７、３１９は、それぞれ、（ｕ１，ｖ１）および（ｕ２，ｖ２）であり得る。いくつかの例において、ポイント３１７、３１９は、それぞれ、特徴データ２６７ａおよび特徴データ２６７ｂの中央部、端部、一部分などを示すことが可能である。この例において、ポイント３１７は、特徴データ２６７ａの中央部を示すことが可能であり、ポイント３１９は、特徴データ２６７ｂのコーナを示すことが可能である。プロセッサ１０４は、命令１６０を実行して、画像データ１１６のポイント３１７とポイント３１９の間の距離３１６を特定することが可能である。
【００３２】
距離３０６、３１６の特定に応答して、プロセッサ１０４は、距離３０６、３１６に基づいて位置１８２を特定する命令１６０を実行することが可能である。いくつかの例において、命令１６０は、三角測量技法に関連付けられた命令を含むことが可能であり、したがって、プロセッサ１０４は、三角測量技法の実行に基づいて位置１８２を特定することが可能である。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、距離３０６、３１６の間の比を特定し、その比に基づいて位置１８２を特定するように構成され得る。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、位置１８２を特定するために特徴データ２６７の透視図を静的特徴データ１６３の向きと比較するように構成され得る。
【００３３】
図４は、本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、生成時刻の特定、および写真撮影者の識別と関係するさらなる詳細をともなう図１の例示的なシステム１００を示す。図４は、さらなる詳細をともなって、図１のシステム１００と実質的に同様である。図１の構成要素と同一のラベルが付けられた図４の構成要素については、簡明のため再び説明することはしない。
【００３４】
プロセッサ１０４が、位置１８２および／またはビデオデータ１３４、１４４に基づいて生成時刻１８０を特定することが可能である。いくつかの例において、画像データ１１６が、生成時刻１８０の指示を含み得るメタデータを含むことが可能である。いくつかの例において、画像データ１１６は、生成時刻１８０の指示を除外し得るメタデータを含むことが可能である。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、この例におけるビデオデータ１４４などの静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂを含み得るビデオデータに基づいて生成時刻１８０を特定することが可能である。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、複数のビデオデータに基づいて生成時刻１８０を特定することが可能であり、そのビデオデータは、特徴データ２６７ａ、２６７ｂを含み得る。生成時刻１８０を特定することに応答して、プロセッサ１０４は、写真撮影者１１２の表示を含み得るビデオデータを識別することが可能であり、その識別されたビデオデータに基づいて写真撮影者１１２を識別することが可能である。
【００３５】
この例において、システム１００は、ビデオデータ４３４を生成するように構成され得るビデオデバイス４３０をさらに含み得る。ビデオデバイス４３０は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、および／またはビデオデバイス１３０、１４０と通信状態にあるように構成され得る。ビデオデバイス４３０は、視線４３２を通して現実空間１０１の第３のセクションを監視するように構成され得る。視線４３２に基づいてビデオデバイス４３０によって生成されたビデオデータ４３４は、コーナ１４７およびピクチャ１４９の表示に対応することが可能である。ビデオデータ４３４は、ビデオ画像４３５などの１つまたは複数のビデオ画像を含むことが可能であり、静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂを含むことが可能である。マッピングデータ２２０は、ビデオデータ４３４が静的特徴データ１６３ａおよび１６３ｂに対応し得ることをさらに示すことが可能である。
【００３６】
ある例において、プロセッサ１０４が、被写体データ２６８をビデオデータ１４４と比較することに基づいてビデオデータ１４４を識別することが可能である。プロセッサ１０４は、ビデオデータ１４４に基づいて生成時刻１８０を特定することが可能である。プロセッサ１０４は、被写体データ２６８をビデオデータ１４４と比較して、ビデオ画像２４５、２４６を含み得る１つまたは複数のビデオ画像を識別することが可能である。いくつかの例において、識別されたビデオ画像２４５、２４６は、ビデオデータ１４４の出力中に互いに隣接するビデオ画像であっても、ビデオデータ１４４の出力中に互いに隣接しないビデオ画像であってもよい。たとえば、ビデオ画像２４６は、ビデオデータ１４４の出力中にビデオ画像２４５の表示の後に表示されるべき次の画像であり得る。別の例において、ビデオ画像２４６は、たとえば、ビデオデータ１４４の出力中にビデオ画像２４５の表示の後に表示されるべき１０番目の画像であり得る。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、ビデオデータ１４４の異なる時間範囲内のビデオ画像を識別することが可能である。たとえば、ビデオデータ１４４が、１０時間にわたり得るビデオに関連している場合、ビデオ画像２４５のタイムスタンプ２５５が、そのビデオの２時間目のものであることが可能であり、ビデオ画像２４６のタイムスタンプ２５６が、そのビデオの７時間目のものであることが可能である。
【００３７】
ビデオ画像２４５、２４６の識別に応答して、プロセッサ１０４は、被写体データ２６８をビデオ画像２４５、２４６と比較することが可能である。この例において、被写体データ２６８をビデオ画像２４６と比較することは、被写体１０８が、ビデオ画像２４６の中で、被写体データ２６８からの異なる向きおよび／または異なるジェスチャで示されるので、ミスマッチを示すことが可能である。被写体データ２６８をビデオ画像２４５と比較することは、被写体１０８が、ビデオ画像２４５の中で、被写体データ２６８からの同一の向きおよび／または同一のジェスチャで示されるので、マッチを示すことが可能である。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、被写体データ２６８の属性を、色、輝度などのビデオ画像２４５の属性と比較することが可能である。その比較に基づいて、プロセッサ１０４は、生成時刻１８０が、タイムスタンプ２５５によって示される時刻と同一であることを特定することが可能である。
【００３８】
別の例において、プロセッサ１０４が、被写体データ２６８をビデオデータ１４４、４３４と比較することに基づいてビデオデータ１４４、４３４を識別することが可能である。別の例において、プロセッサ１０４が、ビデオデータ１４４、４３４に基づいて生成時刻１８０を特定することが可能である。メモリ１０６の中に記憶された命令１６０が、たとえば、透視変換、カメラ変換、直交変換などの変換命令４６０を含むことが可能である。プロセッサ１０４は、ビデオデータ１４４、４３４に対して変換命令４６０を実行して、合成ビデオデータ４５４を生成するように構成され得る。合成ビデオデータ４５４は、ディスプレイ上で出力されると、写真撮影者１１２が位置１８２に位置している場合の写真撮影者１１２の視野に似通うことが可能である。合成ビデオデータ４５４は、静的特徴データ１６３ａ、１６３ｂを含むことが可能であり、合成ビデオ画像４５５、４５７を含むことが可能である。合成ビデオ画像４５５、４５７は、時刻４８０、４８２に関連付けられ得る。
【００３９】
合成ビデオ画像４５５、４５７の識別に応答して、プロセッサ１０４は、被写体データ２６８を合成ビデオ画像４５５、４５７と比較することが可能である。被写体データ２６８を合成ビデオ画像と比較することは、マッチまたはミスマッチをもたらすことが可能である。いくつかの例において、被写体データ２６８と合成ビデオ画像のマッチは、合成ビデオ画像の一部分が被写体データ２６８と同一であり得ることを示すことが可能である。いくつかの例において、被写体データ２６８と合成ビデオ画像のマッチは、合成ビデオ画像の一部分が被写体データ２６８の大部分を含み得ることを示すことが可能であり、その大部分は、被写体データ２６８の５０％超、６０％超、７０％超などであり得る。いくつかの例において、被写体データ２６８と合成ビデオ画像のミスマッチは、合成ビデオ画像が被写体データ２６８と同一である部分を含まない可能性があることを示すことが可能である。この例において、被写体データ２６８を合成ビデオ画像４５７と比較することは、被写体１０８が、合成ビデオ画像４５６の中で、被写体データ２６８と異なる向きおよび／または異なるジェスチャで示されるので、ミスマッチを示すことが可能である。被写体データ２６８を合成ビデオ画像４５５と比較することは、被写体１０８が、合成ビデオ画像４５５の中で、被写体データ２６８と同一の向きおよび／または同一のジェスチャで示されるので、マッチを示すことが可能である。その比較に基づいて、プロセッサ１０４は、生成時刻１８０が合成ビデオ画像４５５の時刻４８２と同一であることを特定することが可能である。
【００４０】
位置１８２および生成時刻１８０が特定されると、プロセッサ１０４は、写真撮影者１１２の表示を含み得るビデオデータを識別することが可能である。この例において、プロセッサ１０４は、位置１８２を、メモリ１０６の中に記憶された静的特徴位置１６５と比較することが可能である。その比較に基づいて、プロセッサ１０４は、位置１８２が静的特徴１６３ｃ（ドア１３９）に相対的に近いことを特定することが可能である。プロセッサ１０４は、マッピングデータ２２０を解析して、いずれのビデオデータが静的特徴１６３ｃに対応し得るかを特定することが可能である。プロセッサ１０４は、マッピングデータ２２０のその解析に基づいてビデオデータ１３４を識別することが可能である。プロセッサ１０４は、生成時刻１８０と同一であり得る時刻に関連付けられるビデオデータ１３４の中でビデオ画像を識別することが可能である。この例において、プロセッサ１０４は、ビデオデータ１３４のビデオ画像１３５を識別することが可能である。ある例において、プロセッサ１０４が、ビデオ画像１３５における静的特徴データ１６３を識別することが可能であり、これに応答して、ビデオ画像１３５から静的特徴１６３を引くことが可能である。その引くことの結果、ビデオ画像１３５の残りの部分は、写真撮影者１１２の表示に対応することが可能であり、または写真撮影者１１２の表示もしくは画像などの表示情報（indication）を含むことが可能である。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、写真撮影者１１２の画像が、写真撮影者１１２を識別するのに後の時点で使用され得るように、メモリ１０６の中に写真撮影者１１２の画像データを記憶することが可能である。たとえば、メモリ１０６は、現実空間１０１における頻繁な訪問者の画像データを記憶することが可能である。これに応答して、写真撮影者１１２を識別するために、頻繁な訪問者のその画像データを、メモリ１０６の中に記憶された写真撮影者１１２の画像データと比較することが可能である。いくつかの例において、プロセッサ１０４は、顔認識技法に基づいて、現実空間１０１における頻繁な訪問者の画像データを写真撮影者１１２の画像データと比較することが可能である。
【００４１】
図５は、本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するための例示的なプロセスに関する流れ図を示す。図５のプロセスは、たとえば、前述したシステム１００を使用して実施され得る。図５のプロセスは、ブロック５０１、５０２、５０３、５０４、５０５、５０６、５０７、５０８ａ、５０８ｂ、５０９、５１０、５１１、５１２、５１３、５１４、５１５、および／または５１６のうちの１つまたは複数によって示される１つまたは複数の操作、動作、または機能を含み得る。個別のブロックとして示されるものの、さまざまなブロックは、所望される実施態様に依存して、さらなるブロックに分割されること、組み合わされて、より少ないブロックにされること、または除去されることが可能である。
【００４２】
プロセスは、ブロック５０１、「画像データを受け取る」で始まることが可能であり、プロセッサが、画像に関連付けられる画像データを受け取ることが可能である。プロセスは、ブロック５０１から判定ブロック５０２、「画像データは静的特徴データとマッチするか」に進むことが可能である。判定ブロック５０２で、プロセッサが、その画像データを、メモリの中に記憶されていることが可能な静的特徴データと比較することが可能である。いくつかの例において、その画像データが静的特徴データとマッチしない場合、プロセッサは、プロセスを終了させることが可能である。画像データが静的特徴データとマッチした場合、プロセスは、判定ブロック５０２からブロック５０３、「特徴データを識別する」に進むことが可能である。ブロック５０３で、画像データと静的特徴データの間のマッチに応答して、プロセッサは、画像データの中で特徴データを識別することが可能である。プロセスは、ブロック５０３から判定ブロック５０４、「すべての特徴データは識別されたか」に進むことが可能である。判定ブロック５０４で、プロセッサは、その画像データのすべての特徴データが識別されているかどうかを確認することが可能である。識別されるべきさらなる特徴データが存在する場合、プロセッサは、実行ブロック５０２に戻って、その画像データをその静的特徴データと比較することを続けることが可能である。その画像データの中ですべての特徴データが識別されている場合、プロセスは、判定ブロック５０４からブロック５０５、「位置を特定する」、およびブロック５０６、「画像データの中の被写体データを識別する」に進むことが可能である。
【００４３】
ブロック５０５で、プロセッサが、写真撮影者の位置を特定することが可能である。写真撮影者の位置を特定することは、その画像データからのその識別された特徴データに基づくことが可能である。プロセスは、ブロック５０５からブロック５０６、「画像データの中の被写体データを識別する」に進むことが可能である。ブロック５０６で、プロセッサが、その画像データに関連付けられる画像における被写体に関連し得る被写体データを識別することが可能である。いくつかの例において、プロセッサは、その画像データからその識別された特徴データを引いて、被写体データを識別することが可能である。プロセスは、ブロック５０６からブロック５０７、「ビデオデータの中で被写体データのマッチを探索する」に進むことが可能である。ブロック５０７で、プロセッサが、その識別された被写体データが、システム１００の各ビデオデバイスによって生成されたビデオデータの中にあるかどうかを判定することが可能である。たとえば、プロセッサは、システム１００の各ビデオデバイスによって生成されたビデオデータの中で識別された被写体データを探索することが可能である。いくつかの例において、その探索の結果は、探索されたビデオデータが、その被写体データとマッチし得る、ピクセルなどのデータを含むかどうかを示すことが可能である。プロセッサは、ブロック５０７から判定ブロック５０８ａ、「マッチするか」に進むことが可能である。判定ブロック５０８ａで、プロセッサは、そのビデオデータの中でその識別された被写体データを探索することに基づいて、マッチが見出されたかどうかを判定することが可能である。１つまたは複数のビデオデータの中でマッチが見出されている場合、プロセスは、判定ブロック５０８ａからブロック５０９に進むことが可能である。そのビデオデータの中でその識別された被写体データを探索することに基づいて、マッチが見出されない場合、プロセスは、判定ブロック５０８ａから判定ブロック５０８ｂ、「すべてのビデオデータにおいて探索が行われたか」に進むことが可能である。判定ブロック５０８ｂで、プロセッサが、システム１００における各ビデオデバイスから生成されたすべてのビデオデータにおいて探索が行われたかどうかを判定することが可能である。探索が行われるべきさらなるビデオデータが存在する場合、プロセスは、ブロック５０７に戻り、その被写体データのマッチを探索することを続けることが可能である。探索ビデオデータのいずれも、その被写体データとのマッチを含まない場合、システムは、失敗を示すことが可能であり、プロセスの開始に戻ることが可能である。いくつかの例において、その失敗は、その画像データの生成時刻が、すべてのビデオデータの中でその被写体データを見つけることに失敗したことに起因して、特定されない可能性があることを示し得る。
【００４４】
ブロック５０９で、プロセッサが、そのビデオデータを含むメモリから、その被写体データとマッチするデータを含むすべてのビデオデータを取り出すことが可能である。プロセスは、ブロック５０９から判定ブロック５１０、「複数のビデオデータが取り出されたか」に進むことが可能である。判定ブロック５１０で、プロセッサが、ブロック５０９の結果、複数のビデオデータが取り出されたかどうかを確認することが可能である。プロセッサによって１つのビデオデータが取り出された場合、プロセスは、判定ブロック５１０からブロック５１２、「時刻を特定する」に進むことが可能である。複数のビデオデータがプロセッサによって取り出された場合、プロセスは、判定ブロック５１０からブロック５１１、「合成ビデオデータを生成する」に進むことが可能である。
【００４５】
ブロック５１１で、プロセッサが、取り出されたビデオデータに基づいて合成ビデオデータを生成することが可能である。プロセスは、ブロック５１１からブロック５１２、「時刻を特定する」に進むことが可能である。ブロック５１２で、プロセッサが、その画像データの生成時刻に関連付けられる時刻を特定することが可能である。その時刻を特定することは、特定された位置、取り出されたビデオデータ、および／または生成された合成ビデオデータに基づくことが可能である。プロセスは、ブロック５１２からブロック５１３、「位置を静的特徴位置と比較する」に進むことが可能である。ブロック５１３で、プロセッサは、写真撮影者の位置を、メモリの中に記憶されていることが可能な静的特徴位置と比較することが可能である。プロセスは、ブロック５１３からブロック５１４、「ビデオデータを識別する」に進むことが可能である。ブロック５１４で、プロセッサは、その特定された位置をそれらの静的特徴位置と比較することに基づいて、取り出されたビデオデータと同一である、または異なることが可能であるビデオデータを識別することが可能である。プロセスは、ブロック５１４からブロック５１５、「ビデオ画像を識別する」に進むことが可能である。ブロック５１５で、プロセッサが、その特定された時刻に基づいて、その識別されたビデオデータの中でビデオ画像を識別することが可能である。プロセスは、ブロック５１５からブロック５１６、「写真撮影者を識別する」に進むことが可能である。ブロック５１６で、プロセッサが、その識別されたビデオ画像に基づいて写真撮影者を識別することが可能である。
【００４６】
可能な利益の中でもとりわけ、本開示によるシステムは、その個人の自覚または同意なしにソーシャルメディアにおいて配布された写真の中の個人に利益をもたらし得る。本開示によるシステムは、その個人が、その写真を撮影した写真撮影者を追跡することを可能にし得る。また、本開示によるシステムは、カメラが禁止されているレストランまたは博物館などの場所の所有者またはマネージャに利益をもたらし得る。たとえば、博物館における特定の展示品が、カメラの使用を禁止する規則をセットアップすることが可能である。その博物館の訪問者は、それらの規則に違反する可能性があり、その展示品の写真を撮影する可能性があり、その写真を、ソーシャルメディアなどを介して配布する可能性がある。その博物館の所有者またはマネージャは、その訪問者が将来、その博物館を訪れるのを制限するために、その写真に基づいてその訪問者を識別することが可能である。
【００４７】
図６は、本明細書で提示される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するための例示的なプロセスに関する流れ図を示す。図６におけるプロセスは、たとえば、前述したシステム１００を使用して実施され得る。例示的なプロセスは、ブロックＳ２、Ｓ４、Ｓ６、Ｓ８、および／またはＳ１０のうちの１つまたは複数によって示される１つまたは複数の操作、動作、または機能を含み得る。個別のブロックとして示されるものの、さまざまなブロックは、所望される実施態様に依存して、さらなるブロックに分割されること、組み合わされて、より少ないブロックにされること、または除去されることが可能である。
【００４８】
処理は、ブロックＳ２、「画像データの中で特徴データを識別する」で始まることが可能である。ブロックＳ２で、プロセッサが、デバイスによって生成された画像に関連し得る、ある画像データの中で特徴データを識別することが可能である。その特徴データが、たとえば、レストランなどの、現実空間における静的特徴に対応することが可能である。いくつかの例において、プロセッサが、その画像データと、静的特徴データのセットの間の比較に基づいて、その画像データの中でその特徴データを識別することが可能である。その静的特徴データのセットは、プロセッサによって生成され得る。
【００４９】
処理は、ブロックＳ２からブロックＳ４、「識別された特徴データに基づいて、写真撮影者の位置を特定する」に進むことが可能である。ブロックＳ４で、プロセッサが、その画像データからのその識別された特徴データに基づいて写真撮影者の位置を特定することが可能である。写真撮影者は、デバイスおよび／または画像データに関連付けられ得る。いくつかの例において、プロセッサが、その画像データの中で複数の特徴データを識別することが可能である。プロセッサは、画像データの中で第１の特徴データと第２の特徴データの間の第１の距離を特定することが可能である。プロセッサは、第１の静的特徴データと第２の静的特徴データの間の第２の距離をさらに特定することが可能である。プロセッサは、第１の距離に基づいて、かつ第２の距離に基づいて写真撮影者の位置をさらに特定することが可能である。
【００５０】
処理は、ブロックＳ４からブロックＳ６、「メモリからビデオデータを取り出す」に進むことが可能である。ブロックＳ６で、プロセッサが、メモリからビデオデータを取り出すことが可能である。そのビデオデータが、特徴データを含むことが可能である。いくつかの例において、静的特徴データを生成することは、そのビデオデータから第１のビデオ画像データおよび第２のビデオ画像データを識別し、これに応答して、第１のビデオ画像データと第２のビデオ画像データの差を特定することを含み得る。
【００５１】
処理は、ブロックＳ６からブロックＳ８、「画像データの生成に対応する時刻を特定する」に進むことが可能である。ブロックＳ８で、プロセッサが、画像データの生成に対応し得る時刻を特定することが可能である。その時刻を特定することは、そのビデオデータに基づくことが可能である。いくつかの例において、プロセッサが、その画像データの中で被写体データを識別することが可能であり、その被写体データは、その画像の中の被写体に関連付けられ得る。プロセッサは、ビデオデータの中で２つ以上のビデオ画像データを識別することが可能である。プロセッサは、被写体データを、その２つ以上のビデオ画像データと比較することが可能であり、その比較に基づいてその時刻を特定することが可能である。いくつかの例において、プロセッサは、第１のビデオデータおよび第２のビデオデータを識別することが可能であり、第１のビデオデータと第２のビデオデータの組み合わせに基づいて合成ビデオデータを生成することが可能である。プロセッサは、その合成ビデオデータに基づいてその時刻を特定することが可能である。
【００５２】
処理は、ブロックＳ８からブロックＳ１０、「その位置に基づいて、かつその時刻に基づいて写真撮影者を識別する」に進むことが可能である。ブロックＳ１０で、プロセッサが、位置に基づいて、かつ時刻に基づいて写真撮影者を識別することが可能である。いくつかの例において、プロセッサは、位置に基づいて特定の静的特徴を識別することが可能である。プロセッサは、その特定の静的特徴に基づいて特定のビデオデータを識別することが可能である。プロセッサは、時刻に基づいて、その特定のビデオデータから特定のビデオ画像データをさらに識別することが可能であり、その特定のビデオ画像データは、その写真撮影者の指示を含み得る。
【００５３】
図７は、本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するのに利用され得る例示的なコンピュータプログラム製品を示す。プログラム製品７００は、信号担持媒体７０２を含むことが可能である。信号担持媒体７０２は、たとえば、プロセッサによって実行されると、図１〜図６に関連して前述した機能をもたらし得る１つまたは複数の命令７０４を含むことが可能である。このため、たとえば、システム１００を参照すると、プロセッサ１０４が、媒体７０２によってシステム１００に伝えられた命令７０４に応答して、図５および図６に示されるブロックのうちの１つまたは複数を行うことが可能である。
【００５４】
いくつかの実施態様において、信号担持媒体７０２は、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、メモリなどの、ただし、以上には限定されないコンピュータ可読媒体７０６を包含することが可能である。いくつかの実施形態において、信号担持媒体７０２は、メモリ、読取り／書込み（Ｒ／Ｗ）ＣＤ、Ｒ／Ｗ  ＤＶＤなどの、ただし、以上には限定されない記録可能媒体７０８を包含することが可能である。いくつかの実施態様において、信号担持媒体７０２は、デジタル通信媒体および／またはアナログ通信媒体（たとえば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、ワイヤレス通信リンクなど）などの、ただし、以上には限定されない通信媒体７１０を包含することが可能である。このため、たとえば、プログラム製品７００は、ＲＦ信号担持媒体７０２によってシステム１００の１つまたは複数のモジュールに伝えられることが可能であり、その信号担持媒体７０２は、ワイヤレス通信媒体７１０（たとえば、ＩＥＥＥ８０２．１１標準に準拠するワイヤレス通信媒体）によって伝えられる。
【００５５】
図８は、本明細書で説明される少なくともいくつかの実施形態により構成された、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するように構成された例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。非常に基本的な構成８０２において、コンピューティングデバイス８００は、通常、１つまたは複数のプロセッサ８０４と、システムメモリ８０６とを含む。メモリバス８０８が、プロセッサ８０４とシステムメモリ８０６の間で通信するために使用され得る。
【００５６】
所望される構成に依存して、プロセッサ８０４は、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、または以上の任意の組み合わせを含む、ただし以上には限定されない任意のタイプのものであり得る。プロセッサ８０４は、レベル１キャッシュ８１０およびレベル２キャッシュ８１２、プロセッサコア８１４、およびレジスタ８１６などの１つまたは複数のレベルのキャッシングを含み得る。例示的なプロセッサコア８１４は、算術論理演算装置（ＡＬＵ）、浮動小数点数演算装置（ＦＰＵ）、デジタル信号処理コア（ＤＳＰコア）、または以上の任意の組み合わせを含み得る。また、例示的なメモリコントローラ８１８がプロセッサ８０４と一緒に使用されることも可能であり、またはいくつかの実施態様において、メモリコントローラ８１８は、プロセッサ８０４の内部部品であってもよい。
【００５７】
所望される構成に依存して、システムメモリ８０６は、揮発性メモリ（ＲＡＭなどの）、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの）、または揮発性メモリと不揮発性メモリの任意の組み合わせを含むが、以上には限定されない任意のタイプであり得る。システムメモリ８０６は、オペレーティングシステム８２０、１つまたは複数のアプリケーション８２２、およびプログラムデータ８２４を含み得る。アプリケーション８２２は、図１〜図６のシステム１００に関連して説明される機能を含め、本明細書で説明される機能を実行するように構成された写真撮影者識別アルゴリズム８２６を含み得る。プログラムデータ８２４は、本明細書で説明されるとおり、画像に基づく写真撮影者の識別を実施するのに役立ち得る写真撮影者識別データ８２８を含み得る。いくつかの実施形態において、アプリケーション８２２は、画像に基づく写真撮影者の識別の実施態様が提供され得るようにオペレーティングシステム８２０上でプログラムデータ８２４を処理するように構成され得る。この説明される基本構成８０２は、内側の破線内の構成要素によって図８に示される。
【００５８】
コンピューティングデバイス８００は、基本構成８０２と任意の要求されるデバイスおよびインターフェースとの間の通信を円滑にするさらなる特徴または機能、およびさらなるインターフェースを有することが可能である。たとえば、バス／インターフェースコントローラ８３０が、ストレージインターフェースバス８３４経由で基本構成８０２と１つまたは複数のデータストレージデバイス８３２の間の通信を円滑にするのに使用され得る。データストレージデバイス８３２は、取外し式ストレージデバイス８３６、非取外し式ストレージデバイス８３８、または取外し式ストレージデバイスと非取外し式ストレージデバイスの組み合わせであることが可能である。取外し式ストレージおよび非取外し式ストレージデバイスの例には、いくつかを挙げると、フレキシブルディスクドライブおよびハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスクデバイス、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブまたはデジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）ドライブなどの光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、およびテープドライブが含まれる。例示的なコンピュータ記憶媒体には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を記憶するために任意の方法または技術で実装された揮発性媒体および不揮発性媒体、取外し式媒体および非取外し式媒体が含まれ得る。
【００５９】
システムメモリ８０６、取外し式ストレージデバイス８３６、および非取外し式ストレージデバイス８３８が、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または所望される情報を記憶するのに使用されることが可能であり、コンピューティングデバイス８００によってアクセスされ得る他の任意の媒体が含まれるが、以上には限定されない。任意のそのようなコンピュータ記憶媒体が、コンピューティングデバイス８００の一部であり得る。
【００６０】
また、コンピューティングデバイス８００は、バス／インターフェースコントローラ８３０経由でさまざまなインターフェースデバイス（たとえば、出力デバイス８４２、周辺インターフェース８４４、および通信デバイス８４６）から基本構成８０２への通信を円滑にするためのインターフェースバス８４０を含むことも可能である。例示的な出力デバイス８４２には、１つまたは複数のＡ／Ｖポート８５２経由でディスプレイまたはスピーカなどのさまざまな外部デバイスに通信するように構成され得るグラフィック処理ユニット８４８およびオーディオ処理ユニット８５０が含まれる。例示的な周辺インターフェース８４４には、１つまたは複数のＩ／Ｏポート８５８経由で入力デバイス（たとえば、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなど）または他の周辺デバイス（たとえば、プリンタ、スキャナなど）などの外部デバイスと通信するように構成され得るシリアルインターフェースコントローラ８５４またはパラレルインターフェースコントローラ８５６が含まれる。例示的な通信デバイス８４６は、１つまたは複数の通信ポート８６４経由でネットワーク通信リンクを介して他の１つまたは複数のコンピューティングデバイス８６２との通信を円滑にするように構成され得るネットワークコントローラ８６０を含む。
【００６１】
ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であり得る。通信媒体は、通常、搬送波または他のトランスポート機構などの変調されたデータ信号内のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータによって実現されることが可能であり、任意の情報配信媒体を含み得る。「変調されたデータ信号」は、信号内に情報を符号化するように信号の特性のうちの１つまたは複数が設定されている、または変更されている信号であり得る。例として、限定としてではなく、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、ならびに音響、無線周波数（ＲＦ）、マイクロ波、赤外線（ＩＲ）、および他のワイヤレス媒体などのワイヤレス媒体を含み得る。本明細書で使用されるコンピュータ可読媒体という用語は、記憶媒体と通信媒体を共に含み得る。
【００６２】
コンピューティングデバイス８００は、セルフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルメディアプレーヤデバイス、ワイヤレスウェブウォッチデバイス、パーソナルヘッドセットデバイス、特定用途向けデバイス、または前述の機能のいずれかを含むハイブリッドデバイスなどのスモールフォームファクタポータブル（またはモバイル）電子デバイスの一部分として実施され得る。また、コンピューティングデバイス８００は、ラップトップコンピュータ構成と非ラップトップコンピュータ構成の両方を含むパーソナルコンピュータとして実施されることも可能である。
【００６３】
本開示は、さまざまな態様の例示として意図されている、本出願において説明される特定の実施形態に関して限定されるものではない。当業者には明白となるように、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく、多くの変形および変更が行われ得る。以上の説明から、本開示の範囲に入る機能的に均等の方法および装置が、本明細書で列挙される方法および装置に加えて、当業者には明白となろう。そのような変形および変更は、添付の特許請求の範囲に含まれることが意図される。本開示は、添付の特許請求の範囲、およびそのような特許請求の範囲に認められる均等物の完全な範囲によってだけ限定されるものとする。本開示は、無論、さまざまであり得る、特定の方法、試薬、化合物組成、または生物系に限定されないことを理解されたい。また、本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明することを目的とするに過ぎず、限定することは意図していないことも理解されたい。
【００６４】
本明細書における実質的にすべての複数形および／または単数形の用語の使用に対して、当業者は、状況および／または用途に適切なように、複数形から単数形に、および／または単数形から複数形に変換することができる。さまざまな単数形／複数形の置き換えは、理解しやすいように、本明細書で明確に説明することができる。
【００６５】
通常、本明細書において、特に添付の特許請求の範囲（たとえば、添付の特許請求の範囲の本体部）において使用される用語は、全体を通じて「オープンな（ｏｐｅｎ）」用語として意図されていることが、当業者には理解されよう（たとえば、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」と解釈されるべきであり、用語「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、「少なくとも有する（ｈａｖｉｎｇ  ａｔ  ｌｅａｓｔ）」と解釈されるべきであり、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｅｓ  ｂｕｔ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」と解釈されるべきである、など）。導入される請求項で具体的な数の記載が意図される場合、そのような意図は、当該請求項において明示的に記載されることになり、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しないことが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、理解の一助として、添付の特許請求の範囲は、導入句「少なくとも１つの（ａｔ  ｌｅａｓｔ  ｏｎｅ）」および「１つまたは複数の（ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ）」を使用して請求項の記載を導くことを含む場合がある。しかし、そのような句の使用は、同一の請求項が、導入句「１つまたは複数の」または「少なくとも１つの」および「ａ」または「ａｎ」などの不定冠詞を含む場合であっても、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、単に１つのそのような記載を含む実施形態に限定する、ということを示唆していると解釈されるべきではない（たとえば、「ａ」および／または「ａｎ」は、「少なくとも１つの」または「１つまたは複数の」を意味すると解釈されるべきである）。同じことが、請求項の記載を導入するのに使用される定冠詞の使用にも当てはまる。また、導入される請求項の記載で具体的な数が明示的に記載されている場合でも、そのような記載は、少なくとも記載された数を意味すると解釈されるべきであることが、当業者には理解されよう（たとえば、他の修飾語なしでの「２つの記載（ｔｗｏ  ｒｅｃｉｔａｔｉｏｎｓ）」の単なる記載は、少なくとも２つの記載、または２つ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、ＢおよびＣ、などの少なくとも１つ」に類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている（たとえば、「Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、Ｂ、およびＣを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない）。「Ａ、Ｂ、またはＣ、などの少なくとも１つ」に類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている（たとえば、「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、Ｂ、およびＣを共に、などを有するシステ���を含むが、それに限定されない）。２つ以上の代替用語を提示する事実上いかなる離接する語および／または句も、明細書、特許請求の範囲、または図面のどこにあっても、当該用語の一方（ｏｎｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｅｒｍｓ）、当該用語のいずれか（ｅｉｔｈｅｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｅｒｍｓ）、または両方の用語（ｂｏｔｈ  ｔｅｒｍｓ）を含む可能性を企図すると理解されるべきであることが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、句「ＡまたはＢ」は、「Ａ」または「Ｂ」あるいは「ＡおよびＢ」の可能性を含むことが理解されよう。
【００６６】
さらに、本開示の特徴または態様がマーカッシュグループに関連して説明される場合、本開示は、その結果、そのマーカッシュグループの任意の個別のメンバ、またはそのようなメンバのサブグループに関連しても説明されることが当業者には認識されよう。
【００６７】
当業者には理解されるとおり、書面の説明を与えることなどに関してなど、事実上、本明細書で開示されるすべての範囲は、その範囲の可能なすべての部分的範囲、およびその範囲の部分的範囲の組み合わせも包含する。いずれのリストアップされる範囲も、少なくとも等しい１／２、１／３、１／４、１／５、１／１０などに細分された同一の範囲を十分に説明し、可能にするものと容易に認識され得る。限定しない例として、本明細書で説明される各範囲は、下１／３、中１／３、および上１／３などに容易に細分され得る。当業者には理解されるとおり、「〜まで」、「少なくとも〜」、「〜より大きい」、「〜未満」などのすべての言い回しは、記載される数を含むと共に、前述したとおり、部分的範囲にその後、細分され得る範囲を指す。最後に、当業者には理解されるとおり、範囲は、個別の各メンバを含む。このため、たとえば、１〜３のセルを有するグループとは、１つのセル、２つのセル、または３つのセルを有するグループを指す。同様に、１〜５のセルを有するグループとは、１つのセル、２つのセル、３つのセル、４つのセル、または５つのセルを有するグループを指すといった具合である。
【００６８】
さまざまな態様および実施形態が本明細書で説明されてきたが、他の態様および実施形態が、当業者には明白となろう。本明細書で開示されるさまざまな態様および実施形態は、例示を目的としており、限定することは意図しておらず、真の範囲および趣旨は、添付の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
0006050904.tif 000002
【図２】
0006050904.tif 000003
【図３】
0006050904.tif 000004
【図４】
0006050904.tif 000005
【図５】
0006050904.tif 000006
【図６】
0006050904.tif 000007
【図７】
0006050904.tif 000008
【図８】
0006050904.tif 000009