(57)【要約】  装置は、メモリと、通信インターフェースと、プロセッサと、を含むことができる。プロセッサは、撮像デバイスから、画像データと、画像データに関連する第一コンテキストデータとを、受信するように構成される。画像データは、視野の少なくとも一つの画像を含む。プロセッサは、また、ユーザデバイスのユーザに関連する第二コンテキストデータを受信するように構成される。第二コンテキストデータは、撮像デバイスに対して動作可能に結合されたアンテナが送信した無線信号をユーザデバイスが受信したことに応答して、生成される。プロセッサは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定するように、また、画像データを分析することにより画像データ内においてユーザを識別するように、さらに、画像データをユーザに対して送信するように、さらに構成される。【選択図】図１Ａ
2021535508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置であって、
メモリと、
前記メモリと通信し、ネットワークを介して通信するように構成された通信インターフェースと、
前記メモリおよび前記通信インターフェースと通信するプロセッサであって、前記ネットワークおよび前記通信インターフェースを介して、撮像デバイスから、視野の少なくとも一つの画像を含む画像データと、前記画像データに関連する第一コンテキストデータとを、受信するように構成されるプロセッサと、を含み、
前記プロセッサは、前記ネットワークおよび前記通信インターフェースを介して、ユーザデバイスのユーザに関連する第二コンテキストデータを受信するように構成され、前記第二コンテキストデータは、（１）前記撮像デバイスが前記画像データを生成したことに応答して、前記撮像デバイスに対して動作可能に結合されたアンテナが送信した無線信号であり、（２）前記視野の少なくとも一部をカバーする無線信号を、前記ユーザデバイスが受信したことに応答して、生成され、
前記プロセッサは、
前記第一コンテキストデータを前記第二コンテキストデータと比較することに基づいて、前記画像データ内における前記ユーザの潜在的な存在を決定するように、
二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて前記画像データを分析することにより、前記画像データ内において前記ユーザを識別するように、および、
前記画像データを前記ユーザに対して送信するように、構成される、装置。
【請求項２】
前記無線信号は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）信号を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記無線信号は、前記視野に向かう方向付け無線信号を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記画像データは、ビデオストリームデータを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、
前記第二コンテキストデータの受信に応答して前記画像データを分析することにより、前記画像データ内において前記ユーザを検索するように、および、
前記第一コンテキストデータを前記第二コンテキストデータと比較することに基づいて、前記画像データ内における前記ユーザの存在を確認するように、構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一タイムスタンプを含み、
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザデバイスが前記無線信号を受信したことに関連する第二タイムスタンプを含み、
前記プロセッサは、前記第一タイムスタンプと前記第二タイムスタンプとの間の差がしきい値内である場合には、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一地理的位置を含み、
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザデバイスに関連する第二地理的位置を含み、
前記プロセッサは、前記第一地理的位置と前記第二地理的位置との間の差がしきい値内である場合には、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一識別情報を含み、
前記第二コンテキストデータは、前記画像データに関連する第二識別情報を含み、
前記プロセッサは、前記第一識別情報を前記第二識別情報と比較することにより、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記メモリは、複数のユーザプロファイルデータ構造を格納するように構成され、前記複数のユーザプロファイルデータ構造からの各ユーザプロファイルデータ構造は、関連するユーザの顔認識データを含み、
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザに関連する識別情報を含み、
前記プロセッサは、（１）前記識別情報に基づいて、前記複数のユーザプロファイルデータ構造から、前記ユーザに関連するユーザプロファイルデータ構造を読み出すように、および（２）前記ユーザプロファイルデータ構造内の前記顔認識データを前記画像データと比較することに基づいて、前記画像データ内において前記ユーザを識別するように、構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、
前記ユーザから顔画像を受信するように、
前記二次元顔認識分析、前記三次元顔認識分析、または前記ＣＮＮ、のうちの少なくとも一つに基づいて、前記顔画像を使用して、顔認識データを生成するように、
前記顔認識データと前記画像データとを比較することに基づいて、前記画像データ内において前記ユーザを識別するように、さらに構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
装置であって、
視野を表す画像データを生成するように構成された撮像デバイスと、
前記撮像デバイスと通信し、ネットワークを介して通信するように構成された通信インターフェースと、
前記撮像デバイスおよび前記通信インターフェースと通信するプロセッサと、を含み、
前記撮像デバイスが前記画像データを生成したことに応答して、前記プロセッサは、
前記通信インターフェースを制御することにより、前記視野の少なくとも一部をカバーする無線信号であって前記画像データに関連する第一コンテキストデータの少なくとも一部を含む無線信号を、ブロードキャストするように、および、
前記通信インターフェースを制御することにより、前記画像データと、前記画像データに関連する前記第一コンテキストデータとを、前記ネットワークを介してサーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記画像データを受信したことに応答して、
前記第一コンテキストデータを、ユーザデバイスの前記ユーザに関連する第二コンテキストデータであって前記ユーザデバイスが前記無線信号を受信したことに応答して生成された第二コンテキストデータと、比較することに基づいて、前記画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定し、さらに、
二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて前記画像データを分析することにより、前記画像データ内において前記ユーザを識別する、装置。
【請求項１２】
前記画像データは、ビデオストリームデータを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記無線信号は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）信号を含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
前記無線信号は、前記視野に向かう方向付け無線信号である、請求項１１に記載の装置。
【請求項１５】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一タイムスタンプを含み、
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザデバイスが前記無線信号を受信したことに関連する第二タイムスタンプを含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記画像データと、前記画像データに関連する前記第一コンテキストデータとを、前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第一タイムスタンプと前記第二タイムスタンプとの間の差がしきい値内である場合には、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１６】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一地理的位置を含み、
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザデバイスに関連する第二地理的位置を含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記画像データと、前記画像データに関連する前記第一コンテキストデータとを、前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第一地理的位置と前記第二地理的位置との間の差がしきい値内である場合には、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１７】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一識別情報を含み、
前記第二コンテキストデータは、前記画像データに関連する第二識別情報を含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記画像データと、前記画像データに関連する前記第一コンテキストデータとを、前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第一識別情報を前記第二識別情報と比較することにより、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１８】
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザに関連する識別情報を含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記画像データと、前記画像データに関連する前記第一コンテキストデータとを、前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、（１）前記識別情報に基づいて、前記複数のユーザプロファイルデータ構造から、前記ユーザに関連する顔認識データを含むユーザプロファイルデータ構造を読み出し、さらに、（２）前記ユーザプロファイルデータ構造内の前記顔認識データを前記画像データと比較することに基づいて、前記画像データ内において前記ユーザを識別する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１９】
装置であって、
通信インターフェースと、
前記通信インターフェースと通信するプロセッサと、を含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、第一デバイスから、前記第一デバイスに関連する撮像デバイスが生成した画像データに関連する第一コンテキストデータを含む無線信号を受信するように構成され、前記第一デバイスは、前記画像データと前記第一コンテキストデータとを、サーバに対して送信するようにさらに構成され、
前記プロセッサは、前記第一コンテキストデータを受信したことに応答して、前記通信インターフェースを制御することにより、前記第二コンテキストデータを前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第二コンテキストデータを受信したことに応答して、
前記第一コンテキストデータを前記第二コンテキストデータと比較することに基づいて、前記画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定し、
二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、の少なくとも一つに基づいて前記画像データを分析することにより、前記画像データ内において前記ユーザを識別し、
前記プロセッサは、前記サーバが前記画像データ内において前記ユーザを識別したことに応答して、前記サーバから前記画像データを受信するように構成されている、装置。
【請求項２０】
前記無線信号は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）信号を含む、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一タイムスタンプを含み、
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザデバイスが前記無線信号を受信したことに関連する第二タイムスタンプを含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記第二コンテキストデータを前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第二コンテキストデータを受信したことに応答して、前記第一タイムスタンプと前記第二タイムスタンプとの間の差がしきい値内である場合には、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定する、請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一地理的位置を含み、
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザに関連する第二地理的位置を含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記第二コンテキストデータを前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第二コンテキストデータを受信したことに応答して、前記第一地理的位置と前記第二地理的位置との間の差がしきい値内である場合には、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定する、請求項１９に記載の装置。
【請求項２３】
前記第一コンテキストデータは、前記画像データに関連する第一識別情報を含み、
前記第二コンテキストデータは、前記画像データに関連する第二識別情報を含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記第二コンテキストデータを前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第二コンテキストデータを受信したことに応答して、前記第一識別情報を前記第二識別情報と比較することにより、前記ユーザの前記潜在的な存在を決定する、請求項１９に記載の装置。
【請求項２４】
前記第二コンテキストデータは、前記ユーザに関連する識別情報を含み、
前記プロセッサは、前記通信インターフェースを制御することにより、前記第二コンテキストデータを前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、前記第二コンテキストデータを受信したことに応答して、（１）前記識別情報に基づいて、前記複数のユーザプロファイルデータ構造から、ユーザに関連するユーザプロファイルデータ構造であって前記ユーザに関連する顔認識データを含むユーザプロファイルデータ構造を読み出し、さらに、（２）前記ユーザプロファイルデータ構造内の前記顔認識データと前記画像データと比較することに基づいて、前記画像データ内において前記ユーザを識別する、請求項１９に記載の装置。
【請求項２５】
前記プロセッサは、前記ユーザの顔画像を前記サーバに対して送信するように構成され、これにより、前記サーバは、（１）前記二次元顔認識分析、前記三次元顔認識分析、または前記ＣＮＮ、のうちの少なくとも一つに基づいて顔認識データを生成し、さらに、（２）前記顔認識データと前記画像データを比較することに基づいて、前記画像データ内において前記ユーザを識別する、請求項１９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年８月３１日付けで出願された「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｒｅｄｕｃｉｎｇ  Ｆａｌｓｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅｓ  ｉｎ  Ｆａｃｉａｌ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」と題する米国特許出願シリアル番号第１６／１１８，７８０号明細書に対する優先権を主張するとともにその継続出願であり、その開示は、参照によりその全体が本明細書に援用される。
【０００２】
本明細書において説明する実施形態は、一般に、顔認識およびビデオ分析に関し、より具体的には、顔認識用途において偽陽性を低減するための装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
カメラ、タブレット、スマートフォン等の電子デバイスの利用可能性および性能の向上により、一部の人々は、自分の経験に関して、写真を撮ったり、および／または、ビデオを取得したり、することが可能となった。例えば、スマートフォン、タブレット、および／または他の同様のデバイス、内へのカメラの組込およびその進化は、これらのデバイスが写真（例えば、写真データ、画像データ、等）およびビデオ（例えば、ビデオストリームデータ）の撮影に使用されることの増加をもたらした。一部の人々が自分の経験に関する写真および／またはビデオを撮影しやすくなった一方で、いくつかの実例では、所望の当事者（写真またはビデオを撮影する人物を含む）を含めることには未だ課題が存在し得る。その上、人は、一般的に、写真および／またはビデオを撮影する機会を思い出し、および／または設けなければならず、それを怠ると、機会を喪失することになりかねない。
【０００４】
いくつかの実例では、スポーツイベント、コンサート、会合、卒業式、および／または同種のもの、などの会場および／またはイベントには、出席者の写真および／またはビデオを撮影し得るカメラが設けられている。しかしながら、いくつかの実例では、画像および／またはビデオストリームを、分析したり、解析したり、および／または、他の態様で利用可能としたり、することは、比較的大量のリソースを使用したり、不正確であったり、および／または関連するコンテキストデータや同種のものを提供し損なったり、することがあり得る。より具体的には、いくつかの実例では、顔認識のみを使用して写真内の人物を識別することから得られた偽陽性のために、写真内で検出された特定の人物が、写真が取得された場所に実際に居たことを検証することは、困難であり得る。
【０００５】
よって、例えば公開イベントにおいて偽陽性を低減するために、コンテキストデータおよび位置データを使用するための改良された装置および方法が必要とされている。
【発明の概要】
【０００６】
いくつかの実装では、装置は、メモリと、メモリと通信し、ネットワークを介して通信するように構成された通信インターフェースと、メモリおよび通信インターフェースと通信するプロセッサと、を含むことができる。プロセッサは、ネットワークおよび通信インターフェースを介して、撮像デバイスから、画像データと、画像データに関連する第一コンテキストデータと、を受信するように構成されている。画像データは、視野の少なくとも一つの画像を含む。プロセッサは、また、ネットワークおよび通信インターフェースを介して、ユーザデバイスのユーザに関連する第二コンテキストデータを受信するように構成されている。第二コンテキストデータは、（１）撮像デバイスが画像データを生成したことに応答して、撮像デバイスに対して動作可能に結合されたアンテナが送信した無線信号であって、（２）視野の少なくとも一部をカバーする無線信号を、ユーザデバイスが受信したことに応答して、生成される。プロセッサは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定するように、また、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内のユーザを識別するように、さらに、画像データを、ユーザに対して送信するように、さらに構成されている。
【０００７】
いくつかの実装では、装置は、視野を表す画像データを生成するように構成された撮像デバイスと、撮像デバイスと通信し、ネットワークを介して通信するように構成された通信インターフェースと、撮像デバイスおよび通信インターフェースと通信するプロセッサと、を含むことができる。撮像デバイスが画像データを生成したことに応答して、プロセッサは、通信インターフェースを制御することにより、視野の少なくとも一部をカバーする無線信号を、ブロードキャストするように構成されている。無線信号は、画像データに関連する第一コンテキストデータの少なくとも一部を含む。プロセッサは、また、通信インターフェースを制御することにより、画像データと、画像データに関連する第一コンテキストデータとを、ネットワークを介してサーバに対して送信するように構成されている。画像データを受信したことに応答して、サーバは、第一コンテキストデータを、ユーザデバイスのユーザに関連する第二コンテキストデータであってユーザデバイスが無線信号を受信したことに応答して生成された第二コンテキストデータと、比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定し、さらに、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内においてユーザを識別する。
【０００８】
いくつかの実装では、装置は、通信インターフェースと、通信インターフェースと通信するプロセッサと、を含むことができる。プロセッサは、通信インターフェースを制御することにより、第一デバイスから、第一デバイスに関連する撮像デバイスが生成した画像データに関連する第一コンテキストデータを含む無線信号を受信するように構成されている。第一デバイスは、画像データおよび第一コンテキストデータを、サーバに対して送信するようにさらに構成される。プロセッサは、また、第一コンテキストデータを受信したことに応答して、通信インターフェースを制御することにより、第二コンテキストデータをサーバに対して送信するように構成され、これにより、サーバは、第二コンテキストデータを受信したことに応答して、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定し、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、の少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内においてユーザを識別する。プロセッサは、サーバが画像データ内においてユーザを識別したことに応答して、サーバから画像データを受信するように構成されている。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】図１Ａは、一実施形態による認識システムを示す概略図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、他の実施形態による認識システムを示す概略図である。
【図２】図２は、図１Ａおよび図１Ｂの認識システム内に含まれるホストデバイスを示す概略図である。
【図３】図３は、図１Ａおよび図１Ｂの認識システム内に含まれるクライアントデバイスを示す概略図である。
【図４】図４は、一実施形態によるビデオ認識システム内のホストデバイスを使用するための方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は、一実施形態によるビデオ認識システム内の、撮像デバイスを含むクライアントデバイスを使用するための方法を示すフローチャートである。
【図６】図６は、一実施形態によるビデオ認識システム内のクライアントデバイスを使用するための方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
いくつかの実装では、装置は、メモリと、メモリと通信し、ネットワークを介して通信するように構成された通信インターフェースと、メモリおよび通信インターフェースと通信するプロセッサと、を含むことができる。プロセッサは、ネットワークおよび通信インターフェースを介して、撮像デバイスから、画像データと、画像データに関連する第一コンテキストデータと、を受信するように構成されている。画像データは、視野の少なくとも一つの画像を含む。プロセッサは、また、ネットワークおよび通信インターフェースを介して、ユーザデバイスのユーザに関連する第二コンテキストデータを受信するように構成されている。第二コンテキストデータは、（１）撮像デバイスが画像データを生成したことに応答して、撮像デバイスに対して動作可能に結合されたアンテナが送信した無線信号であって、（２）視野の少なくとも一部をカバーする無線信号を、ユーザデバイスが受信したことに応答して、生成される。プロセッサは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定するように、また、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内のユーザを識別するように、さらに、画像データを、ユーザに対して送信するように、さらに構成されている。
【００１１】
本明細書において説明する実施形態は、顔認識データに基づいて、および、媒体に関連するコンテキストデータに基づいて、媒体中のユーザの存在を検出および／または確認することに関する。いくつかの実施形態では、画像分析方法は、ホストデバイス（サーバとも称される）のところにおいて、ネットワークを介して、撮像デバイス（例えば、視野の画像を取得するように構成されている）を含む第一ユーザデバイス（第一クライアントデバイスとも称される）によって生成された画像データを受信することを、含む。ホストデバイスは、また、画像データに関連する第一コンテキストデータも受信する。いくつかの実装では、第一コンテキストデータは、第一ユーザデバイスによっても送信される。いくつかの他の実装では、第一コンテキストデータは、第一ユーザデバイス（例えば、アンテナ、サーバ、通信インターフェース、および／または任意の他の適切なデバイス）に対して動作可能に結合された別のデバイスによって、送信される。
【００１２】
ホストデバイスは、また、ネットワークを介して、第二ユーザデバイス（第二クライアントデバイスとも称される）のユーザに関連する第二コンテキストデータを受信するようにも、構成されている。いくつかの実装では、第二ユーザデバイスは、第一ユーザデバイスから無線信号を受信したことに応答して、第二コンテキストデータを生成し、第一ユーザデバイスは、撮像デバイスが画像データを生成したことに応答して、無線信号を生成する。第一ユーザデバイスは、無線信号が視野の少なくとも一部をカバーするようにして、無線信号をブロードキャストするように構成されている。他の実例では、第一ユーザデバイスは、無線信号を第二ユーザデバイスに対して送信することがなく、第二ユーザデバイスは、ホストデバイスからの要求に応答して、および／または、任意の他のイベントまたは時間フレームに基づいて、第二コンテキストデータを定期的に送信することができる。
【００１３】
次に、ホストデバイスは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザ（すなわち、第二ユーザデバイスに関連する）の潜在的な存在を決定することができる。ホストデバイスは、また、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内のユーザを識別し、画像データを、ユーザに対して送信する。
【００１４】
第一コンテキストデータと第二コンテキストデータとの比較は、複数の実装において実行することができる。いくつかの実装では、第二ユーザデバイスは、第二コンテキストデータを自発的に生成する。言い換えれば、第二ユーザデバイスは、第一ユーザデバイスからの無線信号の関与なしに、第二コンテキストデータを生成し、第一ユーザデバイスは、画像データの生成に応答して無線信号を送信しないように構成することができる。例えば、第二ユーザデバイスは、第二ユーザデバイスの第二位置情報を（第二コンテキストデータの一部として）、ホストデバイスに対して送信することができ、第一コンテキストデータは、第一ユーザデバイスの第一位置情報を含む。第一位置情報／第二位置情報は、第一ユーザ／第二ユーザの第一地理的位置／第二地理的位置を含むことができる。次に、ホストデバイスは、第一位置情報を第二位置情報と比較することができる。二つの位置が、互いに所定の値および／または範囲（例えば、１メートル、２メートル、５メートル、１０メートル、または任意の他の適切な値）内である場合には、ホストデバイスは、第二ユーザデバイスに関連するユーザが、第一ユーザデバイスによって生成された画像データ内に潜在的に存在することを、決定することができる。これらの実装では、第二ユーザデバイスは、例えば、０．１秒ごとに、０．５秒ごとに、１秒ごとに、２秒ごとに、または任意の他の適切な頻度で、定期的に第二位置情報をホストデバイスに対して送信することができる。
【００１５】
また、第一コンテキストデータは、画像データに関連する第一タイミング情報（例えば、画像が撮影されたタイミングポイント）を含むことができ、第二コンテキストデータは、第二コンテキストデータが送信されたタイミングポイントを表す第二タイミング情報を含むことができる。ホストデバイスは、この第一タイミング情報を第二タイミング情報とさらに比較することができる。二つのタイミングポイントがしきい値（例えば、３分、２分、１分、３０秒、１５秒、またはそれら未満、そして、それらの間の任意の値および部分範囲を含む）内である場合には、ホストデバイスは、第二ユーザが画像データ内に潜在的に存在することを、決定することができる。
【００１６】
いくつかの実装では、第二ユーザデバイスは、第一ユーザデバイスから無線信号を受信したことに応答して、第二コンテキストデータを生成する。例えば、第一ユーザデバイスからの無線信号の受信に応答して、第二ユーザデバイスは、ユーザに関連する識別（ＩＤ）情報を含む第二コンテキストデータを、ホストデバイスに対しておよび第二タイムスタンプに対して、送信する。第二タイムスタンプは、無線信号を受信した時間とすることができる、あるいは、第二コンテキストデータを送信した時間とすることができる。第一ユーザデバイスによって送信される第一コンテキストデータは、画像データを生成した時間を表す第一タイムスタンプを含む。二つのタイムスタンプを比較することにより、ホストデバイスは、ユーザが画像データ内に潜在的に存在するかどうかを、決定することができる。
【００１７】
別の例では、第一コンテキストデータおよび第二コンテキストデータは、第一ユーザデバイスおよび第二ユーザデバイスの位置をそれぞれ表す第一位置情報および第二位置情報を含むことができる。二つの位置情報を比較することにより、ホストデバイスは、また、ユーザが画像データ内に存在する可能性を、決定することもできる。
【００１８】
さらに別の例では、第一ユーザデバイスによって送信される無線信号は、画像データおよび／または第一ユーザデバイスに関連するＩＤ情報（例えば、シリアル番号）を含むことができる。ＩＤ情報を含む無線信号を受信したことに応答して、第二ユーザデバイスは、ＩＤ情報の少なくとも一部を、ホストデバイスに対して転送することができる。第一ユーザデバイスは、また、同じＩＤ情報を、ホストデバイスに対して送信する（例えば、第一コンテキストデータ内に含まれる）。次に、ホストデバイスは、第二コンテキストデータ内のＩＤ情報が第一コンテキストデータ内のＩＤ情報と一致するかどうかに基づいて、画像データ内におけるユーザの存在の可能性を、決定することができる。
【００１９】
いくつかの実装では、第一コンテキストデータおよび第二コンテキストデータの両方を、第二ユーザデバイスによってホストデバイスに対して送信することができる。例えば、無線信号は、第一コンテキストデータを含むことができ、次に、第二ユーザデバイスは、この第一コンテキストデータを（第二コンテキストデータと一緒に、あるいは、第二コンテキストデータの一部として）、ホストデバイスに対して転送する。第一コンテキストデータは、第一ユーザデバイスおよび／または画像データに関連するＩＤ情報を含むことができる。次に、ホストデバイスは、第一ユーザデバイスおよび／または画像データに関連するＩＤ情報が、第二ユーザデバイスからのデータ内に含まれていることに基づいて、第二ユーザデバイスが第一ユーザデバイスに対して近接していることを、決定することができる。
【００２０】
ホストデバイスによって実行される顔認識は、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較する前または後のいずれともすることができる。いくつかの実装では、ホストデバイスは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することにより、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定する（例えば、ユーザが第一クライアントデバイスに対して近接している場合）。ホストデバイスが、（例えば、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて）ユーザが画像データ内に潜在的に存在することを決定した場合、ホストデバイスは、次に、画像データ上で顔認識を実行することにより、この特定のユーザを検索するとともに、顔認識が陽性一致を返した場合には、この特定のユーザの存在を確認する。いくつかの実例では、ホストデバイスが、ユーザが画像データ内に潜在的に存在しないと決定した場合には、ホストデバイスは、画像データ内においてユーザを検索しない。このようにして、ホストデバイスは、特定の媒体ファイル内で検索するユーザ数を減少させ得るとともに、ユーザのコンテキストデータと、媒体から取得したデータに対するユーザの外見と、を結びつけることによって、偽陽性を低減することができる。
【００２１】
いくつかの実装では、ホストデバイスは、顔認識を実行することにより、画像データ内においてすべての可能性のあるユーザを識別することができる。次に、ホストデバイスは、第二コンテキストデータを第一コンテキストデータと比較することにより、第二ユーザデバイスに関連するユーザの潜在的な存在を決定し、その後、ホストデバイスは、第二ユーザデバイスに関連するこのユーザが、顔認識から識別された可能性のあるユーザの範囲内であるかどうかを決定することができる。陽性である場合、ホストデバイスは、ユーザが画像データの中に実際に存在することを、決定することができる。
【００２２】
ホストデバイスが、第二ユーザデバイスに関連するユーザが画像データ内に存在することを決定した後に、ホストデバイスは、画像データをユーザに対して送信することができる。いくつかの実装では、画像データは、ユーザが存在する一つまたは複数の画像を含む。いくつかの実装では、画像データは、ユーザがビデオストリームの少なくとも一つのフレーム内に存在するビデオストリームを含む。
【００２３】
本明細書において使用された際には、「一つの（ａ）」、「一つの（ａｎ）」、および「その（ｔｈｅ）」という単数形は、文脈が明確に指示しない限り、複数形の参照を含む。よって、例えば、「モジュール」という用語は、単一のモジュール、あるいは、複数のモジュールからなる組合せ、を意味することを意図しており、また、「ネットワーク」は、一つまたは複数のネットワーク、あるいは、それらの組合せ、を意味することを意図している。
【００２４】
本明細書において使用した際には、「モジュール」という用語は、例えば、メモリ、プロセッサ、電気トレース、光コネクタ、ソフトウェア（ハードウェア内で実行する）、および／または同種のもの、を含み得るような、動作可能に結合された複数の電気的構成要素からなる任意のアセンブリおよび／またはセットを指す。例えば、プロセッサ内で実行されるモジュールは、そのモジュールに関連する一つまたは複数の特定の機能を実行し得るような、ハードウェアベースのモジュール（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ））、および／または、ソフトウェアベースのモジュール（例えば、メモリ内に格納されたおよび／またはプロセッサで実行されるコンピュータコードからなるモジュール）の任意の組合せとすることができる。
【００２５】
本明細書において説明する実施形態および方法は、（１）登録ユーザ（例えば、顔認識データが予め決められている人物）に関する一つまたは複数の画像を検索するために、そして、（２）ユーザに関連するクライアントデバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、コンピュータ、ウェアラブル電子デバイス、等）に対して、画像（または、画像を含むビデオストリーム）を提供するために、顔認識データを使用することができる。顔認識は、一般に、人物の顔の一つまたは複数の画像を分析することにより、例えば、その人物の顔の構造における顕著な特徴点（例えば、頬骨、顎、耳、目、口元、鼻、生え際、等）を決定することと、そして、顕著な特徴点に関連したおよび／または顕著な特徴点を他の態様で表す定性的および／または定量的なデータセットを規定することと、を伴う。一つのアプローチは、例えば、人物の顔に関する顕著な特徴点に関連するデータを抽出することと、幾何学ベースおよび／または座標ベースの情報を含むデータセットを規定すること（例えば、顔認識データの三次元（３−Ｄ）分析）と、を含む。別のアプローチは、例えば、画像データを定性的値へと変換することと、それらの値をテンプレートまたは同種のものと比較すること（例えば、顔認識データの二次元（２−Ｄ）分析）と、を含む。いくつかの実例では、別のアプローチは、３−Ｄ分析および２−Ｄ分析の任意の適切な組合せを含むことができる。
【００２６】
いくつかの顔認識方法および／またはアルゴリズムは、固有顔（例えば、顔認識に関連した固有ベクトル）を使用した主成分分析、線形判別分析、Ｆｉｓｈｅｒｆａｃｅアルゴリズムを使用した弾性バンチグラフマッチング、隠れマルコフモデル、テンソル表現を使用したマルチリニアサブスペースラーニング、ニューロン動機付け動的リンクマッチング、畳み込みニューラルネット（ＣＮＮ）、および／または、同種のものあるいはこれらの組合せ、を含む。本明細書において説明する実施形態および／または方法のいずれかは、上述したような任意の適切な顔認識方法および／またはアルゴリズムまたはそれらの組合せを使用および／または実装することができる。
【００２７】
図１Ａは、一実施形態による認識システム１００（例えば、画像認識および／またはビデオ認識）を示す概略図である。いくつかの実例では、認識システム１００（本明細書では、「システム」とも称される）は、顔認識データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの画像またはビデオストリームを提示するために使用することができる。システム１００の少なくとも一部は、例えば、メモリ内に格納され電子デバイス（例えば、ホストデバイス、サーバまたはサーバグループ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ネットワークデバイス、等）および／または同種のもののプロセッサ内で実行される命令またはコードのセットによって表現および／または記述されることができる。例えば、いくつかの実施形態では、ホストデバイスは、ユーザに関連する顔認識データを登録する要求に関連する信号を受信することができ、それに応答して、顔認識データをデータベース内に格納することができる。同様に、ホストデバイスは、画像データ（ビデオストリームデータを含む）に関連する信号を受信することができる。いくつかの実例では、ホストデバイスの一つまたは複数のプロセッサは、次に、顔認識データおよび／またはコンテキスト情報（例えば、位置）に少なくとも部分的に基づいて画像データ内にユーザの一つまたは複数の画像が存在するかどうかを決定するための画像データ分析に関連して、ホストデバイスのメモリに格納された命令またはコードのセットを実行することができる。画像データ内に画像が発見された場合には、一つまたは複数のプロセッサは、画像データの関連部分を分離することができる。その上、一つまたは複数のプロセッサは、（１）コンテキストデータ（例えば、時間、場所、イベント、等）を画像データに関連させ、（２）ユーザのコンテキスト画像を規定するための、命令またはコードのセットを実行することができる。次いで、一つまたは複数のプロセッサは、ユーザに関連するクライアントデバイスに対して、クライアントデバイスのディスプレイ上にユーザのコンテキスト画像を提示する（例えば、クライアントデバイス上で実例化されたインターフェース内にコンテキスト画像をグラフィックレンダリングすることによって）ための命令を示す信号を送信することができる。画像は、（１）画像に関連しているおよび／または（２）画像内でユーザを識別することを補助するために使用されるコンテキストデータに基づくコンテキスト画像とすることができる。
【００２８】
システム１００は、データベース１４０と、第一クライアントデバイス１５０ａおよび第二クライアントデバイス１５０ｂ（総称して、クライアントデバイス１５０と称される、また、ユーザデバイス１５０とも称される）と、画像取得システム１６０と、に対して通信するホストデバイス１１０を含む。ホストデバイス１１０は、データベース１４０とクライアントデバイス１５０と画像取得システム１６０とに対して電子通信する、サーバまたはサーバグループ、ネットワーク管理デバイス、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、処理ユニット、および／または同種のもの、などの任意の適切なホストデバイスとすることができる。例えば、この実施形態では、ホストデバイス１１０は、本明細書においてさらに詳細に説明するように、ネットワーク１０５を介してデータベース１４０とクライアントデバイス１５０と画像取得システム１６０とに対して電子通信する、サーバまたはサーバグループ（実質的に同じ場所および／または施設に配置された、あるいは、複数の場所に分散配置された）とすることができる。
【００２９】
クライアントデバイス１５０は、ＰＣ、ラップトップ、コンバーチブルラップトップ、タブレット、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、ウェアラブル電子デバイス（例えば、スマートウォッチ、等）、および／または同種のもの、などの任意の適切なデバイスとすることができる。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１５０は、家電製品を含む。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１５０は、少なくともメモリ、プロセッサ、通信インターフェース、ディスプレイ、および一つまたは複数の入力部材、を含む任意の他の電子デバイスを含むことができる（例えば、以下の図３を参照されたい）。例えば、クライアントデバイス１５０ａ／ｂは、スタジアムカメラから離間して配置されたコンピューティングデバイスと通信するスタジアムカメラを含むことができる。メモリ、プロセッサ、通信インターフェース、ディスプレイ、および一つまたは複数の入力部材は、それらの間の信号送信が可能であるように、互いに接続することができるおよび／または電気的に結合することができる。例えば、いくつかの実施形態では、メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、メモリバッファ、ハードドライブ、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、および／または同種のもの、とすることができる。プロセッサは、汎用プロセッサ（ＧＰＰ）、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、高速処理ユニット（ＡＰＵ）、グラフィックスプロセッサユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および／または同種のものものなどの、命令またはコードのセット（例えば、メモリ内に格納された）を処理または実行するように構成された任意の適切な処理デバイスとすることができる。そのようなプロセッサは、ＰＣアプリケーション、モバイルアプリケーション、インターネットウェブブラウザ、セルラおよび／または無線通信（ネットワークを介して）、および／または同種のもの、の使用に関連する、メモリ内に格納された命令またはコードのセットを処理または実行することができる。より具体的には、プロセッサは、本明細書においてさらに詳細に説明するように、ホストデバイス１１０への顔認識データの送信、および／または、ホストデバイス１１０からの顔認識データおよび／またはコンテキストビデオストリームデータの受信に関連する、メモリ内に格納された命令またはコードのセットを実行することができる。
【００３０】
クライアントデバイス１５０の通信インターフェースは、一つまたは複数のネットワークインターフェースカードなどの、ホストデバイス１１０との通信にリソースを投入し得る任意の適切なモジュールおよび／またはデバイスとすることができる。そのようなネットワークインターフェースカードは、ネットワーク（例えば、ネットワーク１０５）または同種のものを介してクライアントデバイス１５０をホストデバイス１１０との通信状態に置くことができる、例えば、イーサネット（登録商標）ポート、ＷｉＦｉ（登録商標）無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）アンテナ）、近距離通信（ＮＦＣ）無線、および／またはセルラ無線、を含むことができる。このように、通信インターフェースは、ネットワーク１０５を介してホストデバイス１１０との電子通信に関連する信号をプロセッサに対して送信することができるおよび／またはプロセッサから受信することができる。加えて、クライアントデバイス１５０の通信インターフェースは、また、互いに信号を送受信することができる、すなわち、第一クライアントデバイス１５０ａは、第二クライアントデバイス１５０ｂと通信する。いくつかの実例では、クライアントデバイス１５０の通信インターフェースは、複数の通信インターフェース（例えば、ホストデバイス１１０と通信するためのＷｉＦｉ（登録商標）通信インターフェース、および、他のクライアントデバイス１５０に対して信号を送信および／またはブロードキャストするためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信インターフェース）を含むことができる。
【００３１】
クライアントデバイス１５０のディスプレイは、システム１００の任意の適切な部分（例えば、ウェブページ、ＰＣアプリケーション、モバイルアプリケーション、および／または同種のもの、に関連するグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ））をグラフィカルに表現し得る、例えば、陰極線管（ＣＲＴ）モニタ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）モニタ、発光ダイオード（ＬＥＤ）モニタ、および／または同種のもの、とすることができる。いくつかの実施形態では、そのようなディスプレイは、触覚ユーザ入力を受信するように構成されたタッチスクリーンとすることができる、および／または、そのようなタッチスクリーンを含むことができる。いくつかの実例では、ディスプレイは、本明細書においてさらに詳細に説明するように、顔認識プロセスに関連するデータならびに／もしくは画像および／またはビデオストリームに関連するデータを、グラフィック表現するように構成することができる。
【００３２】
クライアントデバイス１５０の一つまたは複数の入力部材は、一つまたは複数の入力（例えば、ユーザ入力）を受信し得る、ならびに／もしくは、一つまたは複数の入力に関連する信号をプロセッサに対して送信および／またはプロセッサから受信し得る、任意の適切なモジュールおよび／またはデバイスとすることができる。いくつかの実施形態では、一つまたは複数の入力部材は、デバイスとの電子通信状態に置かれるように構成されたポート、プラグ、および／または他のインターフェースとすることができる、ならびに／もしくは、それらを含むことができる。例えば、そのような入力部材は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）１３９４（ＦｉｒｅＷｉｒｅ）ポート、サンダーボルトポート、ライトニングポート、および／または同種のもの、とすることができる。いくつかの実施形態では、ディスプレイは、触覚ユーザ入力を受信するように構成されたタッチスクリーンまたは同種のもの、内に含むことができる。
【００３３】
いくつかの実施形態では、入力部材は、カメラおよび／または他の撮像デバイスとすることができる。例えば、いくつかの実施形態では、そのようなカメラは、クライアントデバイス１５０に一体化することができる（例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、等のように）、および／または、ポートまたは同種のもの（例えば、上述したものなど）を介してクライアントデバイス１５０と通信状態とすることができる。カメラは、例えば、スマートフォンまたはタブレットに含まれるウェブカメラまたは前向きカメラ（例えば、ディスプレイと実質的に同じ方向を向いたカメラ）などの、任意の適切な撮像デバイスとすることができる。このように、ユーザは、クライアントデバイス１５０を操作して、カメラに画像（例えば、写真）またはビデオを取得させることができる。その上、いくつかの実例では、ディスプレイは、カメラによって取得された画像および／またはビデオに関連するデータをグラフィックレンダリングするように構成することができる。例として、いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１５０は、前向きカメラを含む、スマートフォン、タブレット、またはウェアラブル電子デバイス、とすることができる。いくつかの実例では、ユーザは、カメラを介して（例えば、「自撮り」としても知られる）、クライアントデバイス１５０を操作して、ユーザ自身の写真またはビデオを撮影することができる。
【００３４】
いくつかの実例では、クライアントデバイス１５０内に含まれるカメラ（例えば、入力部材）は、ユーザの顔画像を取得するために使用することができ、ユーザの顔画像は、ユーザに関連する顔認識データを登録するために使用することができる。具体的には、ユーザは、カメラがユーザの顔の画像を取得するように、クライアントデバイス１５０ａ／ｂを操作することができる。いくつかの実例では、ディスプレイは、ユーザの顔の画像に関する所望の位置合わせに関連する表示をユーザに対して提供し得る、表示、フレーム、境界線、ガイド、および／または、データに関する任意の他の適切なグラフィック表現、をグラフィックレンダリングするように構成することができる。カメラが所望の画像を取得すると、プロセッサは、ユーザの顔の画像に関連するデータを受信および／または読み出すことができ、次いで、顔認識プロセスの少なくとも一部に関連する命令またはコードのセット（例えば、メモリ内に格納された）を実行することができる。例えば、いくつかの実例では、プロセッサは、ディスプレイ上にグラフィックレンダリングされた、表示、フレーム、境界線、等と、ユーザの顔の取得画像と、の間の位置合わせを検証することに関連する命令またはコードのセットを実行することができる。いくつかの実例では、クライアントデバイス１５０ａ／ｂは、位置合わせが検証された時に、ユーザの画像を表すデータに関連する信号を、ネットワーク１０５を介してホストデバイス１１０に対して送信するように構成することができ、それに応答して、ホストデバイス１１０は、本明細書においてさらに詳細に説明するように、データ上において一つまたは複数の任意の適切な顔認識プロセスを実行することができる。
【００３５】
画像取得システム１６０は、画像データを取得するように構成された一つまたは複数の任意の適切なデバイスとすることができる、および／または、それらを含むことができる。例えば、画像取得システム１６０は、画像（例えば、写真）を取得するようにおよび／またはビデオストリームを記録するように構成された一つまたは複数のカメラおよび／または画像記録デバイスとすることができる、および／または、それらを含むことができる。いくつかの実施形態では、画像取得システム１６０は、サーバ、パーソナルコンピュータ、データストレージデバイス（例えば、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）デバイス、データベース、等）、および／または同種のもの、などの中央コンピューティングデバイスと通信する複数のカメラを含むことができる。そのような実施形態では、カメラは、自律的なもの（例えば、ユーザプロンプトおよび／または入力なしで画像データを取得することができる）とすることができ、それぞれが、画像データを中央コンピューティングデバイスに対して（例えば、有線または無線接続、ポート、シリアルバス、ネットワーク、および／または同種のもの、を介して）送信することができ、中央コンピューティングデバイスは、画像データを、メモリおよび／または他のデータストレージデバイス内に格納することができる。その上、中央コンピューティングデバイスは、ホストデバイス１１０と通信することができ（例えば、ネットワーク１０５を介して）、画像データの少なくとも一部を、ホストデバイス１１０に対して送信するように構成することができる。図１Ａではネットワーク１０５を介してホストデバイス１１０と通信するものとして示されているけれども、他の実施形態では、そのような中央コンピューティングデバイスは、ホストデバイス１１０内に含まれることができる、および／または、ホストデバイス１１０の一部とすることができる、および／またはそうでなければ、ホストデバイス１１０に対して結合することができる。さらに他の実施形態では、カメラは、そのような中央コンピューティングデバイスなしで、ホストデバイス１１０と通信状態とすることができる（例えば、ネットワーク１０５を介して）。
【００３６】
いくつかの実施形態では、画像取得システム１６０は、例えば、スポーツ競技場、テーマパーク、映画館、および／または他の任意の適切な会場、などの、会場または同種のものに関連することができる、および／または、そのような会場または同種のものによって所有されることができる。他の実施形態では、画像取得システム１６０は、会場内でまたは会場で使用され得るけれども、異なる事業体（例えば、スポーツイベントにおけるテレビカメラなどの、会場内でまたは会場で画像取得システム１６０を使用することが認可されたおよび／または他の態様で許可された事業体）によって所有されることができる。さらに他の実施形態では、画像取得システム１６０は、カメラまたはレコーダとして使用され得る、スマートフォン、タブレット、等の、任意の数のクライアントデバイス（例えば、ユーザデバイス）または同種のものを含むことができる。そのような実施形態では、クライアントデバイスのうちの少なくともいくつかは、会場に関連するホストデバイス１１０および／または中央コンピューティングデバイスと通信状態とすることができる（例えば、上述したようにして）。
【００３７】
例えば、いくつかの実施形態では、第一クライアントデバイス１５０ａ内へと一体化されたカメラは、図１Ｂに示すように、画像取得システム１６０の少なくとも一部を形成することができる、および／または、画像取得システム１６０の少なくとも一部とすることができる。このように、第一クライアントデバイス１５０ａの第一ユーザは、第一クライアントデバイス１５０ａを操作して、写真および／またはビデオ記録を取得することができ、それに応答して、第一クライアントデバイス１５０ａは、写真（例えば、画像データ、写真データ、等）および／またはビデオ記録データを、ホストデバイス１１０に対してアップロードおよび／または他の態様で送信することができる。いくつかの実例では、写真および／またはビデオ記録データは、任意の適切な時間に第一クライアントデバイス１５０ａ上に格納することができ、後ほど、ホストデバイス１１０に対してアップロードおよび／または送信することができる。その上、写真および／またはビデオ記録データは、写真および／またはビデオ記録データがホストデバイス１１０に対して送信された後に、第一クライアントデバイス１５０ａ上に格納することができる。すなわち、写真および／またはビデオ記録データの送信は、第一クライアントデバイス１５０ａから写真および／またはビデオ記録データを削除および／または消去するものではない（例えば、データのコピーがホストデバイス１１０に対して送信される）。よって、図１Ｂに示すように、画像取得システム１６０は、特定のイベントおよび／または会場に関連する必要はない。そのような実例では、第一ユーザは、第一クライアントデバイス１５０ａ（例えば、第一クライアントデバイス１５０ａのアプリケーション）を操作して、第一クライアントデバイス１５０ａ内に一体化されたカメラおよび／または記録デバイス（例えば、画像取得システム１６０）を介して、ユーザ生成コンテンツ（例えば、写真、画像データ、写真データ、ビデオストリームデータ、等）を取得することができる。
【００３８】
いくつかの実例では、画像取得システム１６０は、会場および／またはイベントに関連する画像データを取得するように構成される。言い換えれば、画像取得システム１６０は、所定の、既知の、および／または所与の、コンテキスト内で画像データを取得するように構成される。例えば、いくつかの実例では、画像取得システム１６０は、競技場または同種のものに設置され、競技場における後援者、観客、出演者、等に関連する画像データを取得するように構成された、一つまたは複数の画像取得デバイス（例えば、カメラおよび／またはビデオレコーダ）を含むことができる。このように、画像取得システム１６０は、競技場のコンテキスト内でおよび／または競技場で発生するイベントのコンテキスト内で、画像データを取得するように構成される。よって、取得された画像データは、例えば、「コンテキスト画像データ」とすることができる。すなわち、画像データは、少なくともいくつかのコンテキストデータに関連する。非限定的な例として、ホストデバイス１１０は、画像取得システム１６０から、画像データおよび／またはビデオストリームデータを受領し得るとともに、任意の適切なデータ供給源および／または同種のものから、コンテキストに関連するデータ（例えば、競技場に関連するおよび／または競技場で起こるイベントに関連する「コンテキストデータ」、および／または、任意の他の適切なコンテキスト、および／または、メタデータ）を受領することができ、そして、コンテキストデータを、例えば画像データと関連させることができ、そして、例えばクライアントデバイス１５０ａ／ｂのユーザに関連したユーザ固有コンテキスト画像および／またはユーザ固有コンテキストビデオストリームを規定することができ、さらに、ユーザに関連するユーザ固有コンテキスト画像および／またはユーザ固有コンテキストビデオストリームを、クライアントデバイス１５０ａ／ｂに対して送信することができる。代替的におよび／または追加的に、ホストデバイス１１０は、また、本明細書において説明するように、一つまたは複数のユーザデバイス１５０からコンテキストデータを受信することができる。
【００３９】
上述したように、クライアントデバイス１５０および画像取得システム１６０は、一つまたは複数のネットワークを介してホストデバイス１１０と通信状態とすることができる。例えば、図１Ａに示すように、クライアントデバイス１５０および画像取得システム１６０は、自身の通信インターフェースおよびネットワーク１０５を介してホストデバイス１１０と通信状態とすることができる。ネットワーク１０５は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、仮想ローカルエリアネットワーク（ＶＬＡＮ）などの仮想ネットワーク、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、マイクロ波アクセスネットワークのためのワールドワイドインターオペラビリティ（ＷｉＭＡＸ）、セルラネットワーク、インターネット、ならびに／もしくは、有線および／または無線ネットワークとして実装された任意の他の適切なネットワーク、などの任意のタイプのネットワークとすることができる。例として、ネットワーク１０５は、米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）８０２．１１規格（「Ｗｉｆｉ（登録商標）」としても知られている）に基づく無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）として実装することができる。その上、ネットワーク１０５は、例えばＬＡＮまたはＷＬＡＮならびにインターネットなどの任意のタイプのネットワークの組合せを含むことができる。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１５０は、ネットワーク１０５と同様のものまたは異なるものとし得る中間ネットワークおよび／または代替ネットワーク（図示せず）を介して、ホストデバイス１１０およびネットワーク１０５と通信状態とすることができる。このように、クライアントデバイス１５０は、共通ネットワークを使用してホストデバイス１１０に対して送信されてもされなくてもよい複数の通信モード（例えば、上述したネットワークのいずれかに関連する）を使用して、ホストデバイス１１０に対してデータを送信することができる、および／または、ホストデバイス１１０からデータを受信することができる。例えば、クライアントデバイス１５０は、セルラネットワークおよびインターネット（例えば、ネットワーク１０５）を介してホストデバイス１１０に対して接続された携帯電話（例えば、スマートフォン）とすることができる。
【００４０】
いくつかの実例では、ネットワークは、例えば、ピアネットワーキングセッションまたは同種のものを容易とすることができる。そのような実例では、ピアネットワーキングセッションは、例えば、それぞれが共通の特性を共有するクライアントデバイスおよび／または任意の他の適切な電子デバイスを含むことができる。例えば、いくつかの実例では、ピアネットワーキングセッションは、会場、イベント、場所、等の所定の近接範囲内にある任意の適切なクライアントデバイス（例えば、データベース１４０および／または同種のものに登録された電子デバイス）を含むことができる。例えば、いくつかの実例では、そのようなピアネットワーキングセッションは、会場（例えば、スポーツイベント）に存在する任意の数の登録済みクライアントデバイスを含むことができる。いくつかの実例では、ピアネットワーキングセッションは、ユーザおよび／またはクライアントデバイスに関連するコンテキストデータに基づいて、自動的に確立することができる。他の実例では、ピアネットワーキングセッションは、一人または複数人のユーザが、会場または同種の場所に「チェックイン」することおよび／または他の方法で自分の存在を報知すること（例えば、ユーザの存在を「スクォーク」すること）に基づいて、自動的に確立することができる。いくつかの実例では、ユーザは、ユーザがイベントまたは同種のもの（例えば、スポーツイベント、コンサート、結婚式、誕生日パーティ、集会、等）に到着した時点、登録時点、画像またはビデオストリームの取得時点、および／または同種の時点で、「チェックイン」することができる。さらに、「チェックイン」は、例えば、地理的位置データ、日付および時刻データ、個人またはユーザ識別データ、等の識別情報を含むことができる。いくつかの実装では、ユーザは、また、自身のクライアントデバイス１５０上のアプリケーションを介して、ビデオストリームデータが取得されたイベントおよび／または位置を検索することができる。ユーザは、検索から返されたイベントおよび／または位置に「チェックイン」することができる。本明細書において説明するように、イベントおよび／または位置へのチェックインは、例えばユーザが画像またはビデオストリームデータに一致させ得るかどうかを決定するために、そのイベントおよび／または位置に関連するビデオストリームデータの処理を開始させることができる。
【００４１】
他の実例では、ユーザは、例えば所定のユーザセットまたはグループを含むピアネットワーキングセッションを手動で確立することができる。いくつかの実例では、そのようなピアネットワーキングセッションは、パブリックネットワーク、プライベートネットワーク、および／または、他のアクセスが限定されたネットワーク、とすることができる。例えば、いくつかの実例では、ユーザは、ネットワーキングセッションへの参加を要求することができる、および／または、ネットワーキングセッションに参加するための招待を受信することができる、および／または、同種のことを行うことができる。いくつかの実例では、ピアネットワーキングセッションを確立することは、例えば、ピアネットワーキングセッション内に含まれるユーザどうしの間の通信（例えば、グループチャットセッションまたは同種のもの）、ならびに／もしくは、画像および／またはビデオデータの共有、を容易とすることができる。
【００４２】
ホストデバイス１１０は、データベース１４０、クライアントデバイス１５０、および／または画像取得システム１６０、に対してデータを送信するように構成されたおよび／またはそれらからデータを受信するように構成された任意の適切なデバイスとすることができる。いくつかの実装では、ホストデバイス１１０は、例えば、サーバデバイス（例えば、ウェブサーバデバイス）、ネットワーク管理デバイス、管理者デバイス、および／または同種のもの、として機能することができる。いくつかの実施形態では、ホストデバイス１１０は、同じブレード、ラック、および／または施設内に集合的に収容された、あるいは、複数のブレード、ラック、および／または施設内に分散配置された、サーバまたはデバイスのグループとすることができる。ホストデバイス１１０は、少なくとも、メモリ１１５と、プロセッサ１２０と、通信インターフェース１２５（例えば、図２を参照されたい）と、を含む。いくつかの実施形態では、メモリ１１５、プロセッサ１２０、および通信インターフェース１２５は、メモリ１１５、プロセッサ１２０、および通信インターフェース１２５の間で信号が送信され得るように、接続および／または電気的に結合される。また、ホストデバイス１１０は、ユーザデータ、顔認識データ、コンテキストデータ（例えば、時間、位置、会場、イベント、等に関連する）、ビデオストリーム、および／または同種のもの、を格納するように構成されたデータベース１４０を含むことができる、および／または、そのようなデータベース１４０に対して他の態様で動作可能に結合することができる。
【００４３】
メモリ１１５は、例えば、ＲＡＭ、メモリバッファ、ハードドライブ、データベース、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、および／または同種のもの、とすることができる。いくつかの実例では、ホストデバイス１１０のメモリ１１５は、一つまたは複数の顔認識動作を実行するために使用される命令またはコードのセットを含む、および／または、一つまたは複数の適切な通信モードを使用して少なくとも一つのデバイス（例えば、クライアントデバイス１５０）とデータを通信する（例えば、送信および／または受信する）ために使用される命令またはコードのセットを含む。
【００４４】
プロセッサ１２０は、例えば、ＧＰＰ、ＣＰＵ、ＡＰＵ、ＧＰＵ、ネットワークプロセッサ、フロントエンドプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、および／または同種のもの、などの任意の適切なプロセッサとすることができる。よって、プロセッサ１２０は、メモリ１１５内に格納された、命令、プロセス、モジュール、および／またはコード、のセットを遂行および／または実行するように構成することができる。例えばプロセッサ１２０は、本明細書においてさらに説明するように、特に、顔認識データの受信（例えば、クライアントデバイス１５０から）、顔認識データの分析、顔認識データの登録および／または格納、ビデオストリームデータの受信（例えば、画像取得システム１６０から）、ビデオストリームデータの分析ならびにビデオストリームデータと顔認識データとの比較、コンテキストデータの受信および比較、ビデオストリームデータの送信（例えば、クライアントデバイス１５０ａ／ｂに対して）、ビデオストリームデータの特徴点の受信および分析（例えば、ビデオストリームデータ内に含まれる背景ランドマークおよび／または背景風景データなどに基づいて決定される位置情報、および／または同種のもの）、および／または他の任意の適切なプロセス、に関連した、命令、プロセス、および／またはモジュール、のセットを実行するように構成することができる。
【００４５】
通信インターフェース１２５は、ホストデバイス１１０を、データベース１４０、クライアントデバイス１５０、画像取得デバイス１６０、ならびに／もしくは、ネットワーク１０５と通信する任意の他の適切なデバイスおよび／またはサービス（例えば、顔認識データ、ビデオストリーム、および／または同種のもの、などのデータを収集および／または少なくとも一時的に格納するように構成された任意のデバイス）、との通信状態に置くことができる、任意の適切なデバイスとすることができる。いくつかの実施形態では、通信インターフェース１２５は、例えば、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、イーサネットインターフェース、光搬送波（ＯＣ）インターフェース、非同期転送モード（ＡＴＭ）インターフェース、および／または無線インターフェース（例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）無線、ＮＦＣ無線、および／または同種のもの）などの、一つまたは複数の有線および／または無線インターフェースを含むことができる。
【００４６】
図１Ａに戻ると、ホストデバイス１１０に関連するデータベース１４０は、例えば、リレーショナルデータベース、オブジェクトデータベース、オブジェクトリレーショナルデータベース、階層型データベース、ネットワークデータベース、エンティティ関係データベース、構造化照会言語（ＳＱＬ）データベース、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）データベース、デジタルリポジトリ、メディアライブラリ、クラウドサーバまたはストレージ、および／または同種のもの、などの任意の適切なデータベースとすることができる。いくつかの実施形態では、ホストデバイス１１０は、通信インターフェース１２５によって、任意の適切なネットワーク（例えば、ネットワーク１０５）を介して、データベース１４０と通信状態とすることができる。そのような実施形態では、データベース１４０は、ネットワーク１０５および／または一つまたは複数の任意の他のネットワークを介してホストデバイス１１０と通信し得るネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）デバイス内に含まれることができる、あるいは、そのようなネットワーク接続型ストレージ（ＮＡＳ）デバイスによって格納されることができる。他の実施形態では、データベースは、ホストデバイス１１０のメモリ１１５内に格納することができる。さらに他の実施形態では、データベースは、ケーブル、バス、サーバラック、および／または同種のもの、を介して、ホストデバイス１１０に対して動作可能に結合することができる。
【００４７】
データベース１４０は、認識システム１００に関連するデータを格納することができる、および／または、そのようなデータを少なくとも一時的に保持することができる。例えば、いくつかの実例では、データベース１４０は、ユーザプロファイル、リソースリスト、顔認識データ、モード、および／または方法、コンテキストデータ（例えば、時間、位置、会場、イベント、等に関連する）、ビデオストリームまたはその一部、画像、位置情報（ランドマークデータなど）、および／または同種のもの、に関連するデータを、および／または、それらを他の態様で表すデータを、格納することができる。言い換えれば、データベース１４０は、システム１００によってその顔画像データが登録されていたユーザ（例えば、「登録ユーザ」）に関連するデータを格納することができる。いくつかの実施形態では、データベース１４０は、リレーショナルデータベースとすることができ、および／または、リレーショナルデータベースを含むことができ、その場合、データは、例えば、リレーショナルモデルに従って、表、マトリクス、ベクトル、等として格納することができる。例として、いくつかの実例では、ホストデバイス１１０は、ビデオ供給源または画像供給源（例えば、画像取得システム１６０）から受信した画像データおよび／またはビデオストリームデータと、ビデオストリームデータに関連するコンテキストデータとを、データベース１４０内に格納するように構成することができる。いくつかの実例では、本明細書においてさらに詳細に説明するように、画像データおよび／またはビデオストリームデータ、ならびにそれらに関連するコンテキストデータは、集合的に、コンテキストビデオストリームまたは同種のものを規定することができる。他の実例では、ビデオストリームデータは、コンテキストデータまたは同種のものを伴わずに、データベース１４０内に格納することができる。いくつかの実例では、コンテキストデータは、本明細書において説明するように、顔認識プロセスに関連する偽陽性を低減するために使用することができる。
【００４８】
いくつかの実装では、ユーザプロファイルは、画像データにアクセスするユーザに関連する情報を含むユーザプロファイルデータ構造とすることができる。例えば、ユーザプロファイルデータ構造は、ユーザプロファイル識別子、顔認識データ（例えば、画像データからの画像とユーザとを一致させるために使用され得る、ユーザの画像から得られたデータ（例えば、顔特性データ））、データベース１４０内に格納された画像データ構造に関連するとともにユーザに関連する画像データ構造に関連する識別子のリスト、ユーザが関連する他のユーザ（例えば、友人および／または知人として）のユーザプロファイルデータ構に関連する識別子のリスト、ユーザ位置データ、および／または同種のもの、を含むことができる。
【００４９】
いくつかの実装では、ユーザは、画像データに対してアクセスするためのアプリケーション内において、互いを友人として追加することができる。また、ユーザは、例えば、第一ユーザプロファイルに関連するユーザが、第二ユーザプロファイルに関連する別のユーザの知人である場合には、互いに自動的に関連させることができる。例えば、クライアントデバイスを操作するユーザは、クライアントデバイスに格納された知人および／または他の知人情報のリストを有することができる。アプリケーションは、知人情報を読み出して取り込むことができ、そして、知人情報を、データベース内の少なくとも一つのユーザプロファイルの情報と一致させることができ、さらに、その少なくとも一つのユーザプロファイルをそのユーザと自動的に関連させることができる。
【００５０】
いくつかの実装では、ユーザは、友人および／または知人のリスト（例えば、特定のユーザの友人として追加されるべきユーザプロファイルの識別子のリスト）を、各ユーザの各ユーザプロファイル内に格納することによって、相互に関連させることができる。ユーザが、友人および／または知人を追加した場合、友人および／または知人が、画像データ、ビデオストリームデータ、および／または同種のもの、を記録および／または受信した時には、ユーザに対して自動的に通知を行うことができる。いくつかの実装では、ホストデバイス１１０は、また、ユーザどうしの間の格納された関係を使用することにより、ユーザに関連する画像データおよび／またはビデオストリームデータを自動的に処理することができる（例えば、ユーザの友人および／または知人が、画像データおよび／またはビデオストリームデータ内において発見され得るかどうかを決定することができる）。例えば、画像データを受信した際には、友人および／または知人がユーザに関連している場合には、および／または同種の場合には、ホストデバイス１１０は、画像データを自動的に処理することにより、ユーザの友人および／または知人に関連する顔画像データが画像データと一致し得るかどうかを決定することができる。
【００５１】
ホストデバイス１１０は、データベース１４０（例えば、単一のデータベース）を含む、および／またはさもなければそれに動作可能に連結されているように図１を参照して示されかつ記載されるが、いくつかの実施形態では、ホストデバイス１１０は、任意の数のデータベースに動作可能に連結されることができる。そのようなデータベースは、システム１００に関連するデータセットの少なくとも一部を格納するように構成することができる。例えば、いくつかの実施形態では、ホストデバイス１１０は、ユーザデータ、ユーザプロファイル、および／または同種のもの、を受信して少なくとも一時的に格納するように構成された第一データベースと、画像データおよび／またはビデオストリームデータならびに画像データおよび／またはビデオストリームデータに関連するコンテキストデータを受信して少なくとも一時的に格納するように構成された第二データベースと、に対して動作可能に結合することができる、ならびに／もしくは、そのような第一データベースと第二データベースとに対して他の態様で通信状態とすることができる。いくつかの実施形態では、ホストデバイス１１０は、クライアントデバイス１５０および／または画像取得システム１６０内に格納されたデータベースに対して動作可能に結合することができる、ならびに／もしくは、そのようなデータベースに対して他の態様で通信状態とすることができる。同様に、データベースのうちの少なくとも一部は、クライアントデバイス１５０および／または画像取得システム１６０内に実装することができる、ならびに／もしくは、クライアントデバイス１５０および／または画像取得システム１６０によって格納することができる。このように、ホストデバイス１１０は、およびいくつかの実例ではデータベース１４０は、ホストデバイス１１０に対して通信状態にありながら（例えば、ネットワーク１０５を介して）、ホストデバイス１１０とは異なる位置に物理的に配置され得る任意の数のデータベースと通信状態とすることができる。
【００５２】
いくつかの実施形態では、データベース１４０は、検索可能なデータベースおよび／またはリポジトリとすることができる。例えば、いくつかの実例では、データベース１４０は、ユーザに関連する画像データおよび／またはビデオストリームデータ（例えば、コンテキストビデオストリームデータ）を格納することができる。いくつかの実例では、ユーザは、データベース１４０を検索することにより、データベース１４０内に格納されているユーザに関連する一つまたは複数の画像および／またはビデオストリームを読み出すおよび／または見ることができる。いくつかの実例では、ユーザは、自身のユーザプロファイルに関連する画像および／またはビデオストリーム（例えば、ユーザ固有コンテキストビデオストリームおよび／または同種のもの）を更新、編集、削除、および／または追加、するための限定されたアクセスおよび／または権利を有することができる。いくつかの実例では、ユーザは、例えば、そのユーザに関連するユーザ固有の画像および／またはビデオストリームに関連する許可および／またはアクセスを更新および／または改変することができる。例えば、いくつかの実例では、ユーザは、ユーザに関連するデータを、再配信、共有、および／または保存、することができる。他の実例では、ユーザは、ユーザ固有データおよび／または同種のものに対してのアクセスを、ブロックすることができる。いくつかの実例では、ユーザは、他の態様でユーザと共有した、コンテンツ、データ、画像、および／またはビデオストリーム（例えば、ユーザと関連することもしないこともできる）を、再配信および／または共有することができる。
【００５３】
図２に戻ると、上述したように、ホストデバイス１１０のプロセッサ１２０は、特定の機能または命令を実行するように構成することができる。機能は、例えば、ハードウェアにおいて、ならびに／もしくは、メモリ１１５に格納されたおよび／またはプロセッサ１２０内で実行されるソフトウェアにおいて、ならびに／もしくは、これらの任意の組合せにおいて、実装することができる。例えば、図２に示すように、プロセッサ１２０は、アナライザ１２１（例えば、分析機能を実行するための）と、データベースインターフェース１２２（例えば、データベース機能を実行するための）と、プレゼンタ１２３（例えば、提示機能を実行するための）と、位置アナライザ１２４（例えば、位置機能を実行するための）と、を含む。図２に示すように、アナライザ１２１、データベースインターフェース１２２、プレゼンタ１２３、および位置モジュールは、接続することができる、および／または、電気的に結合することができる。このように、信号は、アナライザ１２１、データベースインターフェース１２２、プレゼンタ１２３、および位置アナライザ１２４、の間で送信することができる。
【００５４】
アナライザ１２１は、ユーザ、画像、および／またはビデオストリーム、の顔認識に関連するデータの受信および／または収集に関連するプロセッサ１２０（またはその一部）によって実行され得る命令のセットを含む。より具体的には、アナライザ１２１は、通信インターフェース１２５に対して動作可能に結合することができおよび／または通信インターフェース１２５と他の態様で通信状態とすることができ、そこからデータを受信することができる。そのようなデータは、例えば、ユーザ（例えば、顔認識情報、プロファイル情報、嗜好、活動ログ、位置情報、連絡先情報、カレンダー情報、ソーシャルメディア活動情報、等）、会場（例えば、位置データ、リソースデータ、イベントスケジュール）、イベント、および／または同種のもの、と関連することができる。本明細書においてさらに詳細に説明するように、アナライザ１２１は、顔認識に関連する任意の数のプロセスを遂行および／または実行するための要求および／または命令に関連する信号を、通信インターフェース１２５から受信することができる。
【００５５】
いくつかの実例では、アナライザ１２１は、実質的にリアルタイムで、通信インターフェース１２５からデータを受信することができる。すなわち、いくつかの実例では、システム１００内に含まれる電子デバイス（例えば、クライアントデバイス１５０）は、ユーザが操作することにより、ユーザの顔認識に関連するデータを規定および／または更新することができ、規定および／または更新の後には、ネットワーク１０５を介してホストデバイス１１０に対してデータを送信することができる。よって、通信インターフェース１２５は、データの受信時には、アナライザ１２１に対して信号を送信することができ、アナライザ１２１は、電子デバイスによる規定および／または更新の後に、非常に短い期間でデータを受信する。他の実施形態では、アナライザ１２１は、例えば、集計プロセス、現在のおよび／または予測されるプロセッサ、メモリ、ならびに／もしくはネットワーク負荷、ならびに／もしくは同種のもの、に基づいて、所定の速度でまたは同種の速度で、通信インターフェース１２５からデータを受信することができる。
【００５６】
上述したように、アナライザ１２１は、顔認識プロセスまたは同種のものに関連するデータを、受信、集約、分析、分類、解析、変更、および／または更新、するように構成することができる。より具体的には、いくつかの実例では、ユーザは、クライアントデバイス１５０ａ／ｂを操作することにより、自身の顔の一つまたは複数の画像またはビデオストリームを取得することができ（本明細書においてさらに詳細に説明するように）、次に、例えばネットワーク１０５を介して、画像データに関連する信号および／または画像データを表す信号を、ホストデバイス１１０に対して送信することができる。いくつかの実例では、通信インターフェース１２５は、画像データを受信することができ、関連する信号を、アナライザ１２１に対して送信することができる。受信時には、アナライザ１２１は、画像データに関する、集計、分析、分類、更新、解析、および／または他の態様での処理、に関連する命令またはコードのセット（例えば、アナライザ１２１内におよび／またはメモリ１１５内に格納される）を実行することができる。より具体的には、アナライザ１２１は、例えば、固有顔（例えば、顔認識に関連する固有ベクトル）を使用した主成分分析、線形判別分析、Ｆｉｓｈｅｒｆａｃｅアルゴリズムを使用した弾性バンチグラフマッチング、隠れマルコフモデル、テンソル表現を使用したマルチリニアサブスペースラーニング、ニューロン動機付け動的リンクマッチング、畳み込みニューラルネット（ＣＮＮ）、および／または、同種のものあるいはこれらの組合せ、などの任意の適切な顔認識プロセスおよび／またはアルゴリズムを実行することができる。いくつかの実装では、ユーザがホストデバイス１１０に対して提供する画像データは、分析セクション１２１を介して、後続の顔認識プロセスにおいてユーザを識別するために使用することができる。
【００５７】
アナライザ１２１は、ユーザの画像データと、ユーザに関連する他の適切な情報またはデータと、を含むユーザプロファイルまたは同種のものを規定することができ、ここで、ユーザに関連する他の適切な情報またはデータは、例えば、写真、ビデオ記録および／またはオーディオ記録、個人情報および／または識別情報（例えば、名前、年齢、性別、誕生日、趣味、等）、カレンダー情報、連絡先情報（例えば、ユーザ、ユーザの友人、ユーザの家族、ユーザの同僚、等に関連する）、デバイス情報（例えば、メディアアクセスコントロール（ＭＡＣ）アドレス、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス、等）、位置情報（例えば、現在の位置データおよび／または過去の位置データ）、ソーシャルメディア情報（例えば、プロファイル情報、ユーザ名、パスワード、友人または知人リスト、等）、および／または、任意の他の適切な情報またはデータ、などである。このように、アナライザ１２１は、本明細書においてさらに詳細に説明するように、ユーザプロファイルデータをデータベース１４０内に格納するための命令を示す信号を、データベースインターフェース１２２に対して送信することができる。
【００５８】
いくつかの実例では、アナライザ１２１は、ビデオストリームデータ（例えば、写真から画像データ）を受信することができ、画像データおよび／またはビデオストリームデータを分析および／または処理することにより、画像データおよび／またはビデオストリームデータの一部が、ユーザの画像データの任意の適切な部分に対して一致するかどうかを決定するように、構成することができる。すなわち、アナライザ１２１は、画像および／またはビデオストリーム内に含まれるデータが比較されるテンプレートとして、以前に格納されたユーザ画像データを使用することができる。換言すれば、アナライザ１２１は、以前に格納されたユーザ画像データに少なくとも部分的に基づいて、画像データおよび／またはビデオストリームデータに関する顔認識プロセスおよび／または分析を実行する。いくつかの実施形態では、ホストデバイス１１０は、より具体的には、通信インターフェース１２５は、画像データおよび／またはビデオストリームデータを、画像取得システム１６０から、直接的に（例えば、ネットワーク１０５を介して一つまたは複数のカメラから）または間接的に（例えば、ネットワーク１０５を介して、一つまたは複数のカメラと通信状態にあるコンピューティングデバイスから）受信する。いくつかの実施形態では、アナライザ１２１は、ビデオストリームデータを、その個々のフレーム（例えば、ビデオストリーム中の所定の時間における静止画像）へと、分離、解析、分類、および／または他の態様で分解、することに少なくとも部分的に基づいて、分析および／または処理するように構成することができる。このように、アナライザ１２１は、以前に格納されたユーザ画像データに対して、ビデオストリームフレーム内に含まれるデータを比較および／または分析することができる。
【００５９】
いくつかの実例では、アナライザ１２１は、また、画像データおよび／またはビデオストリームデータを分析することにより、画像データおよび／またはビデオストリームに関連する、例えば、位置、会場、時間、一致するイベント（例えば「キスカム」上に取得される、スポーツチームのゴール得点、等）、および／または任意の他の適切なコンテキスト情報、などのコンテキスト情報を、決定することができる。いくつかの実例では、アナライザ１２１は、画像データおよび／またはビデオストリームの少なくとも一部を、コンテキストデータに対して、一致させ、集計し、および／または他の態様で関連させるように、構成することができる。例えば、いくつかの実例では、画像データおよび／またはビデオストリームデータは、例えば、スポーツイベントにおけるユーザを表すことができる。そのような実例では、コンテキストデータは、例えば、スポーツイベントまたはゲームのビデオストリームとすることができ、時間、位置、会場、チーム、等に関連するデータを含むことができる。このように、分析セクション１２１は、ビデオストリームデータとコンテキストデータとが実質的に一致するように（例えば、実質的に同じ時間に関連するデータが発生および／または取得されるように）、画像データおよび／またはビデオストリームデータと、コンテキストデータと、を集計するように、構成することができる。他の実例では、コンテキストデータは、任意の他の適切なコンテキストに関連するデータを含むことができる。いくつかの実例では、アナライザ１２１は、画像データおよび／またはビデオストリームに関連するコンテキスト情報を、ユーザの位置に関するデータと一緒に使用することにより、画像データおよび／またはビデオストリームを、特定のユーザに対してさらに結びつけるように構成することができる。アナライザ１２１は、ビデオストリームに含まれるデータを、以前に格納されたユーザ画像データと比較する前に、コンテキスト情報を、ユーザの位置と比較するように構成することができる。
【００６０】
アナライザ１２１が、画像データおよび／またはビデオストリームのデータの少なくとも一部が基準を満たす（例えば、以前に格納されたユーザ画像データと、所定の確率でおよび／または許容可能な確率で一致する）ことを決定した場合には、アナライザ１２１は、画像および／またはビデオストリームデータの少なくとも一部をデータベース１４０内に格納する命令であるとともに以前に格納されたユーザ画像データに対してそのデータを関連させるおよび／または他の態様で格納する命令を示す一つまたは複数の信号を、データベースインターフェース１２２に対して送信することができる。いくつかの実例では、アナライザ１２１は、個々のフレームがデータベース１４０内に格納されるように、そしてその後に読み出されて処理されることによりビデオストリームが規定され得るように、データベースインターフェース１２２に対して信号を送信することができる。他の実例では、アナライザ１２１は、ビデオストリームデータの一部がデータベース１４０内に格納されるように、一つまたは複数の信号を、データベースインターフェース１２２に対して送信することができる。すなわち、アナライザ１２１は、個々のフレーム（上述したようにして分割または分解された）からビデオストリームを少なくとも部分的に再規定および／または再構成することができる。
【００６１】
いくつかの実例では、ホストデバイス１１０は、画像データを受信することができ（例えば、画像取得システム１６０から、ネットワーク１０５および通信インターフェース１２５を介して）、アナライザ１２１および／または図２に示されていない任意の他の適切なモジュールは、顔認識プロセス（上述したもの）を実行する前に、一つまたは複数の前処理手順および／または事前分類処理手順を実行することができる。例えば、いくつかの実施形態では、アナライザ１２１（または他のモジュール）は、ビデオストリームデータを分析することにより、例えば、位置、時間、イベント、画像および／またはビデオ識別子、等の識別情報および／またはコンテキスト情報を含むデータセットを決定および／または規定することができる。規定された後には、アナライザ１２１は、データベース１４０内に格納されたユーザデータを分析することにより（例えば、データベース１４０および／または同種のものに対して照会する命令を示す信号を、データベースインターフェース１２２に対して送信することにより）、ユーザに関連するデータの一部が、画像データに関連するコンテキスト情報を含むデータセットに対して一致するなどの一つまたは複数の基準を満たすかどうかを、決定することができる。
【００６２】
いくつかの実例では、一つまたは複数の基準は、任意の適切な態様（例えば、十進数、パーセンテージ、および／または同種のもの、などの値）で表現される信頼性レベルおよび／または一致しきい値と関連することができる。例えば、いくつかの実例では、一つまたは複数の基準は、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との７０％一致、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との７５％一致、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との８０％一致、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との８５％一致、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との９０％一致、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との９５％一致、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との９７．５％一致、画像データとデータベース内に格納されたデータの少なくとも一部との９９％一致、あるいは、これらの間の任意のパーセンテージ、などのしきい値および／または同種のものとすることができる。
【００６３】
いくつかの実例では、ユーザに関連するデータは、例えば、カレンダーデータ、位置データ、嗜好データ、および／または同種のもの、を含むことができる。例えば、データが基準を満たさない場合には、アナライザ１２１は、そのユーザに関連するデータが、例えば顔認識プロセスから除外され得るという表示を規定することができる。このようにして、前処理および／または事前分類は、顔認識プロセス時の処理負荷量または同種のものを低減することができる。ユーザデータに関してデータベース１４０に照会することとして上述したけれども、いくつかの実施形態では、ホストデバイス１１０は、ユーザに関連するデバイス（例えば、クライアントデバイス１５０ａ／ｂ）に対して、そのデバイスに関連する位置データまたは同種のものを要求することを示す信号を、送信することができる。位置データ（例えば、画像またはビデオ内のランドマークおよび／または背景風景などの位置情報および／または特性を使用した、デバイスのグローバル位置決めサービス（ＧＰＳ）データ、等）または同種のものの受信時に、アナライザ１２１は、上述したように、位置データが、ビデオストリームに関連する位置データに一致するかどうかを決定することができる。
【００６４】
例として、いくつかの実例では、アナライザ１２１は、例えば競技場に関連する位置データも含む、スポーツイベントからの画像データ（ビデオストリームデータを含む）を受信することができる。これに応答して、アナライザ１２１は、ユーザに関連するクライアントデバイス（例えば、クライアントデバイス１５０）からの位置データに関する要求を送信することができる。例えば、画像データに関連する位置データと、クライアントデバイスに関連する位置データとが、実質的に同様である（例えば、画像データに関連する位置データと、クライアントデバイスに関連する位置データとが、画像供給源とクライアントデバイスとが、互いに所定の距離内であるおよび／またはそうであったことを示す）場合には、および／または、クライアントデバイスに関連する位置データが、所定の位置データ値または同種のものの範囲内である場合には、アナライザ１２１は、信頼性スコアを増加させることができる、ならびに／もしくはそうでなければ、結果がしきい値に適合することにおよび／または他の態様で一つまたは複数の基準を満たすことに寄与しているものとみなすことができる。
【００６５】
位置データは、例えば、ＧＰＳ、ネットワーク位置および／またはデータ（例えば、ＮＦＣ検証、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）検証、セルラ三角測量、コグニティブネットワーク切替および／またはプロトコル、等を介して）、「チェックイン」などのソーシャルネットワークデータ、および／または同種のもの、に基づく地理的位置データとすることができる。例えば、位置アナライザ１２４は、ビデオストリームおよび／またはユーザの位置を識別するように、また、アナライザ１２１が信頼性スコアを改変できるようアナライザ１２１に対してデータを提供するように、位置データを処理することができる。このようにして、信頼性スコアは、位置データに基づいて計算することができる。
【００６６】
他の実装では、位置アナライザ１２４は、位置データを処理することができ、画像に関連する位置データと、ユーザに関連する位置データとが、実質的に同様である（例えば、画像に関連する位置データと、クライアントデバイスに関連する位置データとが、ビデオストリーム供給源とクライアントデバイスとが、互いに所定の距離内であるおよび／またはそうであったことを示す）場合には、処理された位置データを、アナライザ１２１に対して提供することができる。次に、アナライザ１２１は、位置データと、画像の顔認識分析と、に基づいて、信頼性スコアを生成および／または改変することができる。このように、信頼性スコアは、画像に関連する位置データとユーザに関連する位置データとが実質的に同様であると決定されたときには、生成および／または改変されることができ、画像に対して関連する位置データとユーザに関連する位置データとが実質的に同様でないときには、生成および／または改変されないものとすることができる。さらに、このように、信頼性スコアは、位置データ分析および顔認識分析の両方の結果として計算することができる。このように、ホストデバイス１１０（例えば、アナライザ１２１を介して）は、例えば、ビデオストリームデータが取得された位置に対してのクライアントデバイスの近接度を決定することができる。
【００６７】
いくつかの実装では、分析セクション１２１は、ホストデバイス１１０によって受信された画像データに関連するＩＤ情報に基づいて、信頼性スコアを生成および／または改変することができる。例えば、分析セクション１２１は、第二コンテキストデータ（例えば、第二ユーザデバイス１５０ｂから）に含まれるＩＤ情報を、第一コンテキストデータ（例えば、第一ユーザデバイス１５０ａから）に含まれるＩＤ情報と比較することができる。ＩＤ情報どうしが互いに一致する場合、ホストデバイス１１０は、第一ユーザデバイスからの無線信号の受信に応答して第二コンテキストデータが生成され、画像データの生成に応答して第一ユーザデバイスによって送信されたことを決定し、画像データ内における第二ユーザの潜在的な存在をさらに決定することができる。ホストデバイス１１０は、顔認識を使用して信頼性スコアをさらに改変することができる。例えば、分析セクション１２１は、画像データを、第二ユーザの顔認識データと比較することができる。ホストデバイス１１０が、画像データ内において一致を発見した場合、ホストデバイス１１０は、信頼性スコアを増加させることができる。ホストデバイス１１０が、画像データ内において一致を発見しなかった場合、ホストデバイスは、信頼性スコアを減少させることができる。
【００６８】
位置データを分析するものとして説明しているけれども、他の実例では、アナライザ１２１は、任意の適切な供給源、活動、位置、パターン、購買、等に関連するデータを分析することができる。例えば、いくつかの実例では、アナライザ１２１は、会場に関連するチケット売上を分析することができる。他の実例では、アナライザ１２１は、ソーシャルメディアの投稿、コメント、いいね、等を分析することができる。いくつかの実例では、アナライザ１２１は、ユーザに関連するデータを収集および／または分析することができ（上述したようにして）、例えば、特に、ユーザ識別データ、顔認識データ、クライアントデバイスデータ、購買データ、インターネットウェブ閲覧データ、位置データ、ソーシャルメディアデータ、嗜好データ、等を含み得るユーザプロファイルを規定することができる。よって、ユーザのプロファイルデータを分析することにより、信頼性スコア、信頼性値、および／または信頼性インジケータ、を決定することができ、これらを、しきい値スコア、しきい値、および／またはしきい値インジケータ、と評価することにより、ユーザデータおよび／またはビデオストリームデータが一つまたは複数の基準を満たすかどうかを決定することができる。したがって、そのような実施形態では、非顔認識データ（例えば、チケット売上データ、ソーシャルメディア投稿、および／または、ビデオまたは画像内の個人の服装などの特性、画像内のランドマークや背景風景データの位置データ、等）を使用することにより、顔認識データを裏付けることができ、および／または、信頼性スコアを増加／減少させることができる。
【００６９】
アナライザ１２１は、画像データを分析することにより、画像に関連する顔認識データおよびコンテキストデータを規定するものとして上述したけれども、他の実施形態では、顔認識プロセスおよびコンテキストデータプロセスは、別個におよび／または独立して実行することができる。例えば、いくつかの実施形態では、アナライザ１２１は、顔認識プロセスを実行するように構成することができ、他方、異なるモジュール、プロセッサ、デバイス、サーバ等を、コンテキストデータプロセスを実行するように構成することができる。例えば、位置アナライザ１２４が、位置データ、画像の特性、および／または同種のもの、に基づいて、画像および／またはビデオストリームの分析を実行することができる。よって、顔認識プロセスとコンテキストデータプロセスとが同じモジュールによって実行される場合と比較して、ビデオストリームデータを分析するための時間を短縮することができる、および／または、処理負荷を分散することができる。
【００７０】
上述したように、データベースインターフェース１２２は、データベース１４０の監視および／またはそこに格納されたデータの更新に関連する、プロセッサ１２０（またはその一部）によって実行される命令のセットを含む。例えば、データベースインターフェース１２２は、プロセッサ１２０に、データベース１４０内に格納されたデータを、アナライザ１２１から受信した顔認識データの少なくとも一部を使用して更新させる命令を含むことができる。より具体的には、データベースインターフェース１２２は、例えば、アナライザ１２１からユーザに関連するユーザ画像データを受信することができ、それに応答して、ユーザ画像データを、データベース１４０内に格納することができる。いくつかの実例では、データベースインターフェース１２２は、データベース１４０に対する照会の要求を示す信号を、アナライザ１２１から受信することができ、これにより、データベース１４０内に格納されユーザ画像データに関連するデータが、上述したようにして、ビデオストリームデータおよび／または画像データの任意の適切な部分と一致するかどうかを決定することができる。例えば、ビデオストリームデータおよび／または画像データの少なくとも一部が、一つまたは複数の基準（以下においては、簡略化のために単数形の「基準」と称するが、複数の「基準」を排除するものではない）を満たす場合、データベースインターフェース１２２は、そのユーザに関連する、データベース１４０内に格納されたデータを更新するように、構成することができる。すなわち、ビデオストリームデータおよび／または画像データの少なくとも一部が、予定の確率の範囲内でまたは同種の範囲内で、以前に提供されたユーザ画像データに一致する場合である。しかしながら、ビデオストリームデータおよび／または画像データが、データベース１４０内に格納された以前に提供されたユーザ画像データと一致しない場合には、データベースインターフェース１２２は、例えば、次の入力（例えば、次のユーザに関連するデータ）に関してデータベース１４０に照会することができる、および／またはそうでなければ、データベース１４０を更新しないことができる。その上、データベースインターフェース１２２は、リレーショナルベース方式で（例えば、データベース１４０は、リレーショナルデータベースおよび／または同種のものとすることができる）、および／または任意の他の適切な方式で、データベース１４０内にデータを格納するように構成することができる。
【００７１】
プレゼンタ１２３は、上述したように、コンテキスト画像を規定することに関連する、および／または、顔認識プロセス中に基準を満たす画像データの少なくとも一部を表す提示に関連する、プロセッサ（またはその一部）によって実行される命令のセットを含む。より具体的には、プレゼンタ１２３は、イベント、会場、位置、および／または同種のものにおいて、識別されたユーザを表すコンテキスト画像および／または提示を規定する（例えば、顔認識を介して）ように構成することができる。コンテキスト画像が規定されると、プレゼンタ１２３は、コンテキスト画像に関連する信号を、通信インターフェース１２５に対して送信することができ、通信インターフェース１２５は、そのディスプレイ上にコンテキスト画像および／またはビデオストリームをグラフィックレンダリングする命令を示す信号を、クライアントデバイス１５０ａ／ｂに対して送信することができる（例えば、ネットワーク１０５を介して）。
【００７２】
プレゼンタ１２３、および／または、ホストデバイス１１０の他の部分は、クライアントデバイス１５０ａ／ｂのディスプレイ上にコンテキスト画像を提示する命令を示す信号を、クライアントデバイス１５０ａ／ｂに対して送信するものとして上述したけれども、他の実例では、プレゼンタ１２３は、コンテキスト画像を規定することができ、データベース１４０内にコンテキスト画像を格納する命令を示す信号を、データベースインターフェース１２２に対して送信することができる。そのような実例では、コンテキスト画像に関連するデータは、データベース１４０内に格納されたユーザデータとともに格納することができる、および／または、そのようなユーザデータに他の態様で関連させることができる。
【００７３】
いくつかの実例では、ホストデバイス１１０は、クライアントデバイス１５０ａ／ｂ（および／または、任意の他の適切なデバイス）からの要求に応答して、データベース１４０からコンテキスト画像を読み出すことができる。より具体的には、いくつかの実施形態では、ユーザは、クライアントデバイス１５０ａ／ｂを操作することにより、インターネット上のウェブページに対してアクセスすることができる。認証（例えば、認証情報または同種のものの入力）の後、ユーザは、コンテキスト画像に対するアクセス要求がクライアントデバイス１５０ａ／ｂからホストデバイス１１０に対して送信されるように、ウェブページと対話することができる。よって、ホストデバイス１１０（例えば、データベースインターフェース１２２）は、データベース１４０からコンテキスト画像を読み出すことができ、ディスプレイ上にコンテキスト画像を提示する（例えば、インターネットおよびウェブページを介してコンテキスト画像をレンダリングすることによって）ように動作可能な信号を、クライアントデバイス１５０ａ／ｂに対して送信することができる。言い換えれば、コンテキスト画像は、「クラウド」上に格納することができ、ウェブブラウザおよびインターネットを介してアクセスすることができる。
【００７４】
アナライザ１２１、データベースインターフェース１２２、およびプレゼンタ１２３は、ホストデバイス１１０内において格納および／または実行されるものとして上述したけれども、他の実施形態では、モジュールのいずれかは、例えば、クライアントデバイス１５０および／または画像取得システム１６０内において格納および／または実行することができる。例えば、いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１５０は、提示モジュールを（例えば、ネイティブアプリケーションとして）、含むことができる、規定することができる、および／または格納することができる。提示モジュールは、ホストデバイス１１０のプレゼンタ１２３と実質的に同様または同一とすることができる。そのような実施形態では、クライアントデバイス１５０の提示モジュールは、ホストデバイス１１０内に含まれるおよび／またはホストデバイス１１０内で実行されるプレゼンタ１２３の機能を代替することができる。よって、クライアントデバイス１５０の提示モジュールは、例えば、コンテキスト画像に関連するデータセットを受信することができ、受信時には、クライアントデバイス１５０のディスプレイ上に提示されるべき提示を規定することができる。
【００７５】
図３は、図１Ａおよび図１Ｂの認識システム内に含まれるクライアントデバイス１５０を示す概略図である。クライアントデバイス１５０は、メモリ１５４と通信インターフェース１５６と任意選択的な撮像デバイス１５８と任意選択的なディスプレイ１５９とに対して動作可能に結合されたプロセッサ１５２を含む。クライアントデバイス１５０は、第一クライアントデバイス１５０ａとしてあるいは第二クライアントデバイス１５０ｂとしてのいずれかとして構成することができる。
【００７６】
いくつかの実装では、第一クライアントデバイス１５０ａおよび第二クライアントデバイス１５０ｂは、互換的なものとすることができる。例えば、第一クライアントデバイス１５０ａを使用する第一ユーザは、第二クライアントデバイス１５０ｂを使用する第二ユーザを含む視野の画像を撮影することができ、ホストデバイス１１０は、本明細書において説明する方法に基づいて、画像データ内の第二ユーザを識別し得るとともに、画像データを第二ユーザに対して送信することができる。他方、第二クライアントデバイス１５０ｂを使用する第二ユーザも、また、第一ユーザを含む視野の画像を撮影することができ、ホストデバイス１１０は、画像データ内の第一ユーザを識別し得るとともに、画像データを第一ユーザに対して送信することができる。
【００７７】
認識システム１００内の第一クライアントデバイスとして構成された時には、クライアントデバイス１５０は、視野を表す画像データを生成するように構成された撮像デバイス１５８を含む。通信インターフェース１５６は、また、撮像デバイス１５８と通信するものであり、ネットワーク（例えば、ネットワーク１０５）を介して通信するように構成されている。いくつかの実例では、画像データを生成する撮像デバイス１５８に応答して、プロセッサ１２０は、通信インターフェース１５６を制御することにより、視野の少なくとも一部をカバーする無線信号をブロードキャストするように構成されている。無線信号は、画像データに関連する第一コンテキストデータの少なくとも一部を含む。プロセッサ１５２は、また、通信インターフェース１５６を制御することにより、画像データと、画像データに関連する第一コンテキストデータとを、ネットワークを介して、サーバ（例えば、ホストデバイス１１０）に対して送信することができ、その結果、画像データの受信に応答して、サーバは、第一コンテキストデータと、第二ユーザデバイスのユーザに関連する第二コンテキストデータであるとともに、第二ユーザデバイスが無線信号を受信したことに応答して生成された第二コンテキストデータと、の比較に基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定する。サーバは、また、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内のユーザを識別する。
【００７８】
認識システム１００内の第二クライアントデバイスとして構成された時には、クライアントデバイス１５０は、通信インターフェース１５６と、プロセッサ１５２と、を含む。プロセッサは、通信インターフェース１５６を制御することにより、第一デバイスから、第一デバイスに関連する撮像デバイスによって生成された画像データに関連する第一コンテキストデータを含む無線信号を、受信するように構成されている。第一デバイスは、画像データおよび第一コンテキストデータを、サーバに対して送信するようにさらに構成される。第一コンテキストデータの受信に応答して、プロセッサ１５２は、通信インターフェース１５６を制御することにより、第二コンテキストデータをサーバに対して送信するように構成され、その結果、第二コンテキストデータの受信に応答して、サーバは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定する。サーバは、また、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内のユーザを識別する。クライアントデバイス１５０内のプロセッサ１５２は、また、サーバが画像データ内のユーザを識別したことに応答して、サーバから画像データを受信するように構成されている。プロセッサ１５２は、さらに、受信した画像データを表示するように、ディスプレイ１５９を制御することができる。
【００７９】
図１Ａ〜図３に示す装置およびシステムにより、画像分析に関する様々な方法を実装することができる。いくつかの例示的な方法につき、図４〜図６を参照して以下に説明する。
【００８０】
図４は、一実施形態による、図１Ａおよび図１Ｂに示す認識システム内のホストデバイスを使用するための方法４００を示すフローチャートである。方法４００では、４１０において、ホストデバイス（例えば、ホストデバイス１１０）は、図１Ａおよび図１Ｂを参照して上述したように、画像取得システム１６０（例えば、カメラおよび／またはクライアントデバイス）などの画像取得システムを含み得る第一ユーザデバイスから、画像データを受信する。ホストデバイスは、また、画像データに関連する第一コンテキストデータも受信する。より具体的には、ホストデバイスは、画像データを、直接的（例えば、ネットワークを介して一つまたは複数のカメラから）または間接的（例えば、ネットワークを介して、一つまたは複数のカメラと通信しているコンピューティングデバイスから）のいずれかで、受信することができる。
【００８１】
画像データは、視野の少なくとも一つの画像を含む。視野（例えば、少なくとも一つの画像内において画像取得システムによって取得された背景）は、スポーツイベント、コンサート、集会、卒業式、サマーキャンプ、または任意の他の適切な状況、などの様々なタイプの会場を含むことができる。いくつかの実例では、例えば、画像データは、第一ユーザデバイス（例えば、１５０ａ）のユーザによって、取得および／または撮影することができる。ユーザは、イベントの出席者とすることができる。他の実例では、画像データは、イベントのホストによって、取得および／または撮影することができる。例えば、画像データは、イベントのホストによって設置されたおよび／または制御される一つまたは複数の固定カメラによって、取得および／または撮影することができる。別の例では、画像データは、イベントに関連する一人または複数人の写真家（例えば、ホストによって雇われている）によって、取得および／または撮影することができる。いくつかの実例では、画像データは、テレビ局に関連するカメラなどの第三者によって、取得および／または撮影することができる。
【００８２】
一例では、カメラは、画像データを記録することができ、画像データをホストデバイスに対して送信することができる。別の例では、ユーザが、ユーザによって（例えば、クライアントデバイス上で動作するアプリケーション内のユーザ生成コンテンツ（ＵＧＣ）インターフェースを介して）操作される、クライアントデバイス（例えば、第一クライアントデバイス１５０ａ）上で動作するアプリケーションを通して、一つまたは複数の画像を記録することができる。アプリケーションを介して記録を開始することにより（例えば、ＵＧＣインターフェースの「取得する」ボタン、「記録する」ボタン、および／または同様のボタン、をクリックすることによって）、ユーザは、一つまたは複数の画像を取得および／または記録することができ、クライアントデバイスは、その画像に対して、第一コンテキストデータを関連させることができる。コンテキストデータは、例えば、位置データ（例えば、地理的位置データ、近距離無線通信（ＮＦＣ）からのデータ、他のデバイスとのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信からのデータ、セルラ三角測量、イベントおよび／または位置チェックインデータ、および／またはネットワークＷｉ−Ｆｉ（登録商標）接続情報）、タイミングデータ（例えば、画像取得システムと動作可能に結合された時計からのもの）、ＩＤデータ（例えば、各画像または各ビデオに対してクライアントデバイスによって生成されるシリアル番号）、および／または同種のもの、を含むことができる。一例として、ホストデバイスは、位置データ、タイミングデータ、および／またはＩＤデータ、によって画像に対してタグ付けすることができる、ならびに／もしくは、位置データ、タイミングデータ、および／またはＩＤデータ、をカプセル化したデータ構造によって画像を関連させることができる。
【００８３】
４２０において、ホストデバイスは、第二ユーザデバイス（例えば、システム１００内の１５０ｂ）から、第二コンテキストデータを受信する。第二コンテキストデータは、第二ユーザデバイスのユーザに対してまたは第二ユーザデバイス自体に対して、関連することができる。第二コンテキストデータは、撮像デバイスが画像データを生成したことに応答して撮像デバイスに対して動作可能に結合されたアンテナによって送信される無線信号を、ユーザデバイスが受信したことに応答して、生成される。無線信号は、とりわけ、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線周波数（ＲＦ）、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、光通信、および／または赤外線通信、などの任意の適切な無線技術に基づくものとすることができる。
【００８４】
いくつかの実装では、第二ユーザデバイスは、一つのプロトコル（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））を介して無線信号を受信し、第二コンテキストデータを、別のプロトコル（例えば、ＷｉＦｉ（登録商標））を介してホストデバイスに対して送信する。いくつかの実施形態では、第二デバイスは、同じプロトコルを使用して、無線信号を受信するとともに、第二コンテキストデータを送信する。
【００８５】
無線信号は、画像データの視野の少なくとも一部をカバーすることができる。同様に、無線信号は、第一ユーザデバイスに近接した範囲内のユーザデバイス（第二ユーザデバイスなど）が無線信号を受信し得るよう、ブロードキャストすることができる。いくつかの実装では、無線信号は、第一ユーザデバイスを取り囲む領域に対して無線信号が送信されるように、第一ユーザデバイスによってブロードキャストされる。いくつかの他の実装では、無線信号は、視野に向けて方向付けされる。方向付け無線信号は、無線信号を受信し得るとともにそれに応答してコンテキストデータをホストデバイスに対して送信し得るユーザデバイスの数を減少させることができ、それに応じて、画像データ内の可能性のあるユーザ数を減少させることによって、後続の顔認識の精度を向上させることができる。同様に、第二ユーザデバイスをトリガして第二コンテキストデータをホストデバイスに対して送信させる無線信号が、画像データの同じ視野に向けて方向付けされていることのために、ホストデバイスがユーザデバイスから第二コンテキストデータを受信する限り、ユーザデバイスのユーザが画像データ内にいる可能性は、高い。
【００８６】
いくつかの実装では、第一ユーザデバイスは、会場に関連するカメラを含む。これらの実例では、カメラは、アンテナに対して（または、アンテナを含むコンピューティングデバイスに対して）、動作可能に結合することができる。カメラが画像またはビデオを撮影する時には、アンテナは、無線信号を送信するように構成されている。例えば、制御ステーションまたはコンソールなどのコントローラを使用することにより、カメラおよびアンテナの両方を制御することができ、その場合、画像またはビデオを取得するようにカメラに対して送信される命令は、無線信号を送信するようにアンテナを制御するためにも、使用される。別の例では、カメラは、アンテナに対して（または、コンピューティングデバイスに対して）通信するための通信インターフェースを含むことができる。カメラが画像またはビデオを撮影する時には、通信インターフェースは、アンテナに対して（または、コンピューティングデバイスに対して）、アンテナに無線信号を送信させる信号を、送信するように構成されている。
【００８７】
４３０において、ホストデバイスは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定する。第一コンテキストデータと第二コンテキストデータとの比較は、複数の実装において実行することができる。
【００８８】
いくつかの実装では、例えば、第一ユーザデバイスから無線信号を受信したことに応答して、第二ユーザデバイスは、画像データ、ユーザデバイス、および／または第二ユーザデバイス、に関連する識別（ＩＤ）情報を含む第二コンテキストデータを、ホストデバイスおよび第二タイムスタンプに対して送信する。第二タイムスタンプは、例えば、無線信号を受信した時間または第二コンテキストデータを送信した時間とすることができる。第一ユーザデバイスによって送信される第一コンテキストデータは、画像データを生成した時間を表す第一タイムスタンプを含む。二つのタイムスタンプを比較することにより、ホストデバイスは、ユーザが画像データ内に潜在的に存在するかどうかを、決定することができる。
【００８９】
他の実装では、例えば、第一コンテキストデータおよび第二コンテキストデータは、第一ユーザデバイスおよび第二ユーザデバイスの位置をそれぞれ表す第一位置情報および第二位置情報を含むことができる。第一位置情報を第二位置情報と比較することにより、ホストデバイスは、また、ユーザが画像データ内に存在する可能性を決定することができる。
【００９０】
さらに別の例では、第一ユーザデバイスによって送信される無線信号は、画像データおよび／または第一ユーザデバイスに関連するＩＤ情報（例えば、シリアル番号）を含むことができる。無線信号を受信したことに応答して、第二ユーザデバイスは、ＩＤ情報の少なくとも一部をホストデバイスに対して転送することができる。第一ユーザデバイスは、また、同じＩＤ情報を、ホストデバイスに対して送信する（例えば、第一コンテキストデータ内に含まれる）。次に、ホストデバイスは、第二コンテキストデータ内のＩＤ情報が第一コンテキストデータ内のＩＤ情報と一致するかどうかに基づいて、画像データ内におけるユーザの存在の可能性を、決定することができる。
【００９１】
いくつかの実装では、第一コンテキストデータおよび第二コンテキストデータの両方を、第二ユーザデバイスによってホストデバイスに対して送信することができる。例えば、無線信号は、第一コンテキストデータを含むことができ、次に、第二ユーザデバイスは、この第一コンテキストデータを（第二コンテキストデータと一緒に、あるいは、第二コンテキストデータの一部として）、ホストデバイスに対して転送する。第一コンテキストデータは、第一ユーザデバイスおよび／または画像データに関連するＩＤ情報を含むことができる。次に、ホストデバイスは、第一ユーザデバイスおよび／または画像データに関連するＩＤ情報が、第二ユーザデバイスからのデータ内に含まれていることに基づいて、第二ユーザデバイスが第一ユーザデバイスに対して近接していることを、決定することができる。
【００９２】
４４０において、ホストデバイスは、画像データを分析することにより、画像データ内のユーザを識別する。いくつかの実例では、ホストデバイスは、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいておよび／またはそれらを使用して、画像データを分析することにより、画像データ内のユーザを識別することができる。例えば、ホストデバイスは、画像データを受信し得るとともに、画像データを分析および／または処理することにより、画像データの一部が、データベース（例えば、データベース１４０）内に格納された顔画像データの任意の適切な部分と一致するかどうかを決定することができる。すなわち、ホストデバイスは、顔画像データを、画像データと比較するテンプレートとして使用することができる。
【００９３】
いくつかの実例では、陽性顔認識の基準は、例えば、所定の確率でおよび／または許容可能な確率で、画像データが顔画像データと一致することに関連することができる。いくつかの実施形態では、画像データは、ビデオストリームを含み、ホストデバイスは、ビデオストリームを、その個々のフレーム（例えば、ビデオストリーム中の所定の時間における静止画像）へと、分離、解析、分類、および／または他の態様で分解、することに少なくとも部分的に基づいて、分析および／または処理するように構成することができる。このように、ホストデバイスは、顔画像データに対して、ビデオストリームフレーム内に含まれるデータを比較および／または分析することができる。
【００９４】
ホストデバイスによって実行される４４０での顔認識は、４３０における第一コンテキストデータと第二コンテキストデータとの比較の前または後のいずれともすることができる。言い換えれば、４３０および４４０の順序は、自由に配置することができる。
【００９５】
いくつかの実装では、ホストデバイスは、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することにより、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定する（例えば、ユーザが第一クライアントデバイスに対して近接している場合）。次に、ホストデバイスは、画像データ上において顔認識を実行することにより、この特定のユーザを検索する。ホストデバイスは、顔認識も陽性一致を返した場合、この特定のユーザの存在を確認することができる。このようにして、ホストデバイスは、特定の媒体ファイル内で検索するユーザ数を減少させ得るとともに、ユーザのコンテキストデータと、媒体から取得したデータに対するユーザの外見と、を結びつけることによって、偽陽性を低減することができる。いくつかの実装では、ホストデバイスは、第一コンテキストデータと第二コンテキストデータ（例えば、工程４３０から）との比較に基づいて識別されないユーザ（または任意の人物）を検索するための顔認識を実行しない。そのような実装では、ホストデバイスにおける処理を低減することができる。顔認識解析に関連する偽陽性も低減することができる。
【００９６】
他の実装では、ホストデバイスは、コンテキストデータを比較する前に、顔認識を実行して、画像データ内における可能性のあるユーザを識別することができる。次に、ホストデバイスは、第二コンテキストデータを第一コンテキストデータと比較して、第二ユーザデバイスに関連するユーザの潜在的な存在を決定し、その後、ホストデバイスは、第二ユーザデバイスに関連するユーザが、顔認識から識別された可能性のあるユーザの範囲内であるかどうかを決定することができる。陽性である場合、ホストデバイスは、ユーザが画像データの中に実際に存在することを、決定することができる。
【００９７】
４５０において、ホストデバイスは、画像データをユーザに対して送信する。ユーザに対して送信される画像データは、本明細書において説明するように、ユーザがコンテキストデータに少なくとも部分的に基づいて識別されるため、「コンテキスト画像」とも称される。同様に、画像データがビデオストリームを含む場合、ユーザに対して送信されたるビデオストリームは、本明細書において説明するように、ユーザがコンテキストデータに少なくとも部分的に基づいて識別されるため、「コンテキストビデオストリーム」と称される。ユーザのコンテキスト画像は、画像データ内の顔画像データの顔認識に関連する基準が満たされた時に、規定される。例えば、ホストデバイスが、画像データ内のデータの少なくとも一部が基準を満たすと決定した場合（例えば、所定の確率でおよび／または許容可能な確率で、顔画像データと一致した場合）、ホストデバイスは、ユーザのコンテキスト画像を規定し得るとともに、ユーザのコンテキスト画像をデータベース内に格納することができる。ユーザのコンテキスト画像を規定すると、ホストデバイスは、４５０において、画像データをユーザに対して送信する。例えば、ホストデバイスは、クライアントデバイスのディスプレイ上にユーザのコンテキスト画像を提示する（例えば、クライアントデバイス１５０ｂ上で実例化されたインターフェース内にコンテキスト画像をグラフィックレンダリングすることによって）ための命令を示す信号を、送信することができる。いくつかの実例では、ホストデバイスは、ネットワークを介して、クライアントデバイスのディスプレイ上にユーザのコンテキスト画像を提示するように動作可能な信号を、クライアントデバイスに対して送信することができる。
【００９８】
いくつかの実例では、ホストデバイスは、また、画像データを撮影した第一ユーザに対して、一人または複数人の他のユーザが画像データ内で識別されたことを示すメッセージを、送信することができる。ホストデバイスは、また、第二ユーザに対して、識別されたユーザを一つまたは複数のソーシャルメディアプラットフォーム上において友人として追加することを、提案することができる。
【００９９】
いくつかの実例では、ホストデバイスは、また、第二ユーザに対して、画像データ内におけるユーザの存在を識別および／または確認するように求めることもできる。例えば、ホストデバイスが画像データ内に人物を認識しない場合、ホストデバイスは、第一ユーザに対して、その人物の可能性のあるアイデンティティの提案を求めることができる。別の例では、ホストデバイスが画像データ内に人物を認識するものの、信頼性レベルが基準を満たさない（例えば、しきい値を超えるものではない）場合、ホストデバイスは、第一ユーザに対して、暫定的認識を確認するように求めることができる。
【０１００】
他の実例では、ホストデバイスは、コンテキスト画像を格納することができ（例えば、データベース等に）、第二ユーザデバイス（および／または、任意の他の適切なデバイス）からの要求に応答して、データベースからユーザのコンテキスト画像を読み出すように構成することができる。より具体的には、いくつかの実施形態では、ユーザは、クライアントデバイスを操作することにより、インターネット上のウェブページに対してアクセスすることができる、および／または、アプリケーションに対してログインすることができる。認証（例えば、認証情報または同種のものの入力）の後、ユーザは、コンテキスト画像に対するアクセス要求がクライアントデバイスからホストデバイスに対して送信されるように、ウェブページと対話することができる。よって、ホストデバイスは、データベースからコンテキスト画像を読み出すことができ、ディスプレイ上にコンテキスト画像を提示する（例えば、インターネットおよびウェブページを介してコンテキスト画像をグラフィックレンダリングすることによって）ように動作可能な信号を、クライアントデバイスに対して送信することができる、および／またはそうでなければ、クライアントデバイスが画像をダウンロードすることを可能とすることができる。同様に、コンテキスト画像は、「クラウド」上に格納することができ、ウェブブラウザおよびインターネットを介してアクセスすることができる。
【０１０１】
他の実装では、コンテキスト画像が基準を満たす時には（例えば、コンテキスト画像が、ユーザの顔画像データに対して、所定の確率で一致する時にはまたは同種の時には）、ホストデバイスは、コンテキスト画像をユーザに対して自動的に送信することができる。例えば、いくつかの実装では、ユーザは、また、そのユーザのユーザ位置データを追跡しているアプリケーションを実例化する第二ユーザデバイスを動作させることもできる。画像取得デバイス（例えば、自律型カメラおよび／または別のユーザデバイスなど）が画像データを記録する時には、ホストデバイスは、画像データの顔分析とユーザに関連する顔画像データとに基づいて、画像データがユーザと一致することを決定することができる。ユーザのクライアントデバイスは、また、ユーザおよびクライアントデバイスに関連する位置データを、ホストデバイスに対して送信することができる。ホストデバイスは、顔分析および位置情報の両方を使用して、ユーザが画像データ内に現れる確率を精密化することができる。ユーザが画像データ内に現れる確率が、基準を満たす場合（例えば、所定のしきい値および／または同種のものを超える場合）、ホストデバイスは、コンテキスト画像をユーザに対して送信することができる。代替的に、ホストデバイスは、ユーザの位置情報が画像データの位置情報と実質的に同様である場合に確率が計算されるように、そして、画像データの位置データがユーザの位置情報と実質的に同様でない場合には確率を計算しないように、位置情報に基づいて画像データを事前フィルタリングすることができる。
【０１０２】
他の実装では、画像データが基準を満たす場合（例えば、画像データが、所定の確率でユーザの顔画像データと一致する場合および／または同種の場合）、ホストデバイスは、画像データを格納し得るとともに、画像データに対するユーザの相互作用に基づいて、画像データをユーザに対して関連させることができる。例えば、いくつかの実装では、ユーザは、ユーザに関連するクライアントデバイス上で実例化されたアプリケーションに対してアクセスすることにより、画像データを検索および／または画像データに対してアクセスすることができる。ユーザは、例えば、そのユーザに関連する別のユーザのユーザプロファイル内の画像データを見ることができる、および／または、画像データを検索することにより、アプリケーションのインターフェース内で見ることができる。ユーザがアプリケーション内の画像データに対してアクセスする時には、アプリケーションは、ユーザがその画像データに対してアクセスしていることを示す信号を、ホストデバイスに対して送信することができる。ホストデバイスは、画像データの顔分析が、そのユーザに関連する顔画像データに基づいて実行されたかどうかを自動的に決定することができ、ユーザの顔画像データが画像データと前もって比較されていない場合には、そのユーザの顔画像データに基づいて、画像データの顔分析を自動的に実行することができる。このようにして、ホストデバイスは、ユーザが画像データにアクセスを試みるまで、画像データ内のユーザを識別するための画像データ処理を遅らせることができる。
【０１０３】
いくつかの実例では、ユーザは、イベント後に、イベントおよびそのイベントに対する「チェックイン」を、検索することができる。例えば、ユーザは、イベントを識別し得る（例えば、イベントのリストを見ることにより、マップ上においてイベントの位置を見ることにより、等）とともに、イベントを選択することができる。イベントに関するユーザの選択に基づいて、ホストデバイスは、そのユーザの顔画像データに基づいて、そのイベントに関連する画像データの顔分析を実行することができる。ホストデバイスが、ユーザを含む画像を識別する場合（例えば、所定の確率で）、ホストデバイスは、そのような画像を、ユーザに対して提供することができる。
【０１０４】
方法４００に関し、画像データ、コンテキストデータ、等を送信および／または受信するものとして、ならびに、一人または複数人のユーザに対してユーザ固有画像データを提示および／または共有するものとして、上述したけれども、ビデオストリームデータおよび／または画像データを、任意の適切な方法で取得することができ、任意の適切なデバイスによって分析することができ、さらに、任意の適切なユーザまたはユーザデバイスに対して送信および／または任意の適切なユーザまたはユーザデバイスと共有することができるように、システムが構成され得ることは、理解されるべきである。例として、いくつかの実例では、ユーザは、ユーザデバイス（例えば、クライアントデバイス１５０などのクライアントデバイス）を操作することにより、ユーザの顔画像を取得することができる。例えば、ユーザは、モバイルアプリケーションを開くことができ（例えば、ユーザまたはクライアントデバイスが、スマートフォンあるいは他のモバイルまたはウェアラブル電子デバイスであるとき）、クライアントデバイスのカメラを介して顔画像（例えば、「自撮り」）を取得することができる。言い換えれば、ユーザは、アプリケーションを介してクライアントデバイスのカメラを制御することにより、自撮りを取得することができる。そのような自撮りは、アプリケーションがユーザの顔認識データ（例えば、顔特徴点特性）を識別し得るよう、ユーザを登録するために提供することができる。この顔認識データは、その後に受信したビデオおよび／または画像内においてユーザを識別するために使用することができる。
【０１０５】
いくつかの実例では、ユーザは、アプリケーションを介してコンテンツ（例えば、画像データおよび／またはビデオストリーム）を取得することができる。上述したように、コンテンツは、例えば、スポーツイベントまたは同種のものでの一人または複数人の人々などの、所与のコンテキスト内における一人または複数人の人々の画像および／またはビデオストリームとすることができる。いくつかの実例では、ユーザが取得した（例えば、生成した）コンテンツは、時間、日付、位置、会場、イベント、等などのコンテキストデータと関連させることができる、ならびに／もしくはそうでなければ、データおよび／またはメタデータによってタグ付けすることができる。
【０１０６】
他の実例では、ユーザが生成したコンテンツには、コンテキストデータに関連させる必要はない。ユーザ生成コンテンツ（例えば、ビデオストリームデータまたは同種のもの）は、顔認識を介して分析することにより、および／または、クライアントデバイスまたはホストデバイスを介して他の画像分析を実行することにより、任意の登録ユーザ（例えば、データベース内に格納されたユーザプロファイルを有した任意のユーザ）の存在を決定することができる。登録ユーザがビデオストリーム内で識別された場合、ユーザ、クライアントデバイス、および／またはホストデバイスは、識別されたユーザの一人または複数人に関連するユーザ固有ビデオストリームを規定することができる。次に、ユーザ、クライアントデバイス、および／またはホストデバイスは、ユーザ固有ビデオストリームを、識別された各ユーザと共有するかどうかを決定することができる。
【０１０７】
いくつかの実例では、一つまたは複数のユーザ固有ビデオストリームの共有は、ユーザプロファイルに基づいて、および／または、嗜好に基づいて、および／または、モバイルアプリケーションまたはアカウント内の設定または同種のものに基づいて、自動的なものとすることができる。他の実例では、一つまたは複数のユーザ固有ビデオストリームの共有は、ユーザからの手動入力または他の入力に基づく（例えば、選択または同種のものに基づく）ものとすることができる。さらに他の実例では、一つまたは複数のユーザ固有ビデオストリームの共有は、ピアネットワーキングセッションに基づくものとすることができ、その場合、各ユーザ（または、ピアネットワーキングセッションにおいて使用される各クライアントデバイス）は、ユーザ固有ビデオストリームを受信する。このようにして、ユーザ生成コンテンツ（例えば、ユーザが取得したビデオストリームおよび／または画像データ）は、本明細書において説明するものと同様の方法で、取得、分析、および／または共有、することができる。
【０１０８】
方法４００は、顔認識データベース内にユーザを登録するための登録手順を、さらに含むことができる。登録手順は、ホストデバイスにおいてクライアントデバイス（例えば、第一クライアントデバイスまたは第二クライアントデバイスのいずれか）から、ネットワークを介して、ユーザに関連する顔画像データを登録する要求を示す信号を、受信することを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態では、ネットワークは、任意の適切なネットワークとすることができる、あるいは、例えば、図１を参照して上述したようなネットワーク１０５などの、ネットワークどうしの組合せとすることができる。ホストデバイスは、図１Ａ、図１Ｂ、および図２を参照して上述したようなホストデバイス１１０と実質的に同様のものまたは同じものとすることができる。同様に、クライアントデバイスは、図１〜図３を参照して上述したようなクライアントデバイス１５０と実質的に同様のものまたは同じものとすることができる。いくつかの実例では、クライアントデバイスは、初期的顔画像データを取得するように構成することができ、初期的顔画像データを、ホストデバイスに対して送信することができる。具体的には、いくつかの実施形態では、クライアントデバイスは、任意の適切な態様で、ユーザの顔画像または画像を取得するように構成することができる。したがって、ホストデバイスは、クライアントデバイスから顔画像データを受信することができ、ユーザおよび／またはユーザの顔画像データの登録に関連する任意の適切なプロセスまたは同種のものを実行することができる。
【０１０９】
登録手順は、また、ユーザに関連する顔認識データを登録することと、ホストデバイスと通信するデータベース内に顔認識データを格納することと、を含む。データベースは、例えば、図１を参照して上述したようなデータベース１４０などの、任意の適切なデータベースとすることができる。顔認識データの登録は、上述のものなどの、顔認識に関連する任意の適切なプロセス、方法、および／またはアルゴリズムを含むことができる。いくつかの実例では、ホストデバイスは、顔認識に基づいて、ユーザ画像データおよび同種のものを規定するように構成することができ、ユーザ画像データの少なくとも一部をデータベース内に格納することができる。
【０１１０】
いくつかの実装では、登録手順は、方法４００内の他の工程と同時に実行することができる。例えば、第二ユーザデバイスのユーザは、第二コンテキストデータ内に、第二ユーザの画像（例えば、自撮り）を含むことができる。ホストデバイスは、最初に、第二ユーザを登録することができ、または第二ユーザの登録を更新することができ、その後、第一コンテキストデータと第二コンテキストデータとの比較、顔認識、および、適用可能であれば第二ユーザに対してのコンテキスト画像の送信、などの、方法４００の残りの工程を実行することができる。
【０１１１】
いくつかの実装では、方法４００は、第一ユーザデバイスによって無線信号が送信されて第二ユーザデバイスによって受信されることなく、画像分析を実施するように構成することができる。より具体的には、第二ユーザデバイスは、第二コンテキストデータを、定期的におよび／またはスケジュールで生成することができる。例えば、第二ユーザデバイスは、第二ユーザデバイスの位置情報を（第二コンテキストデータの一部として）ホストデバイスに対して送信することができ、第一コンテキストデータは、第一ユーザデバイスの位置情報を含む。次に、ホストデバイスは、第一ユーザデバイスの位置情報を第二ユーザデバイスの位置情報と比較することができる。二つの位置が、所定の値（例えば、１メートル、２メートル、５メートル、１０メートル、または任意の他の適切な値）内である場合には、ホストデバイスは、第二ユーザデバイスに関連するユーザが、第一ユーザデバイスによって生成された画像データ内に潜在的に存在することを、決定することができる。これらの実装では、第二ユーザデバイスは、例えば、０．１秒ごとに、０．５秒ごとに、１秒ごとに、２秒ごとに、または任意の他の適切な頻度で、定期的に第二位置情報をホストデバイスに対して送信することができる。
【０１１２】
いくつかの実装では、第一コンテキストデータは、また、画像データに関連する第一タイミング情報（例えば、画像が撮影された時間）を含むことができ、第二コンテキストデータは、第二コンテキストデータがホストデバイスに対して送信された時間を表す第二タイミング情報を含むことができる。ホストデバイスは、この第一タイミング情報を第二タイミング情報とさらに比較することができる。二つの時間が互いにしきい値（例えば、３分、２分、１分、３０秒、１５秒、またはそれら未満、そして、それらの間の任意の値および部分範囲を含む）内である場合には、ホストデバイスは、第二ユーザが画像データ内に潜在的に存在することを、決定することができる。
【０１１３】
図５は、一実施形態による、ビデオ認識システム内の撮像デバイスを含むクライアントデバイスを使用するための方法５００を示すフローチャートである。方法５００は、例えば、図１Ａおよび図１Ｂに示すシステム１００内の第一ユーザデバイス１５０ａを使用して、実装することができる。この方法５００では、５１０において、第一ユーザデバイス１５０ａは、撮像デバイスを使用して画像データ（例えば、視野を表す）を生成する。いくつかの実例では、画像データは、第一ユーザデバイス内に含まれる撮像デバイスを使用して、生成することができる。他の実例では、画像データは、第一ユーザデバイスに対して動作可能に結合された撮像デバイスを使用して、生成することができる。例えば、撮像デバイスは、スタジアムにおけるカメラを含むことができる。カメラは、コンピューティングデバイス（例えば、コンピュータまたは電話）と通信することができ、取得された画像データ（ビデオを含む）を、コンピューティングデバイスに対して送信することができ、コンピューティングデバイスは、画像データをホストデバイスに対して送信する。
【０１１４】
５２０においては、撮像デバイスが画像データを生成したことに応答して、第一ユーザデバイスは、通信インターフェースを制御することにより、画像データの視野の少なくとも一部をカバーする無線信号を、ブロードキャストすることができる。無線信号は、画像データに関連する第一コンテキストデータの少なくとも一部を含む。上述したように、第一コンテキストデータは、とりわけ、第一ユーザデバイスの位置を表す情報、画像データを取得した時間、画像データに割り当てられたＩＤ情報（例えば、シリアル番号）、第一ユーザデバイスに関連するＩＤ情報、および／または、第一ユーザデバイスのオペレータに関連するＩＤ情報、を含むことができる。
【０１１５】
いくつかの実装では、無線信号は、画像データが取得された時点で、自動的に送信される。他の実装では、第一ユーザデバイスのオペレータは、第一ユーザデバイスを制御することにより、無線信号を保留することができる。例えば、オペレータは、画像に人物を含まない風景の画像を撮影することができ、その場合、第一ユーザデバイスのオペレータは、第一ユーザデバイスが無線信号をブロードキャストすることを防止および／または制限することができ、これにより、第一コンピューティングデバイスおよび／またはサーバのコンピューティング負荷を低減することができる。
【０１１６】
５３０において、第一ユーザデバイスは、画像データと、画像データに関連する第一コンテキストデータとを、ネットワークを介してサーバ（例えば、システム１００内のホストデバイス１００）に対して送信し、これにより、サーバは、画像分析を実行する。画像分析は、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定することを含む。第二コンテキストデータは、第二ユーザデバイスのユーザに関連するものであり、第二ユーザデバイスが無線信号を受信したことに応答して生成される。画像分析は、また、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内においてユーザを識別することを含む。
【０１１７】
上述したように、第二コンテキストデータは、例えば、とりわけ、第二ユーザデバイスの位置情報、第一ユーザデバイスから無線信号を受信した時間、第二コンテキストデータを送信した時間、ならびに、第二ユーザデバイスおよび／または第二ユーザに関連するＩＤ情報、を含むことができる。第二コンテキストデータは、また、画像データのＩＤ情報などの、無線信号内に含まれる情報の少なくとも一部を含むことができる。
【０１１８】
図６は、一実施形態によるビデオ認識システム内のクライアントデバイスを使用するための方法６００を示すフローチャートである。方法６００は、例えば、図１Ａ〜図１Ｂに示すシステム１００内の第二ユーザデバイス１５０ｂを使用して、実装することができる。この方法６００では、６１０において、第二ユーザデバイスが、第一ユーザデバイスから、第一デバイスに関連する撮像デバイスによって生成された画像データに関連する第一コンテキストデータを含む無線信号を、受信する。第一デバイスは、画像データおよび第一コンテキストデータを、サーバに対して送信するようにさらに構成される。
【０１１９】
６２０においては、第一コンテキストデータを受信したことに応答して、第二ユーザデバイスは、第二コンテキストデータをサーバに対して送信し、これにより、第二コンテキストデータの受信に応答して、サーバは、画像分析を実行する。画像分析は、第一コンテキストデータを第二コンテキストデータと比較することに基づいて、画像データ内におけるユーザの潜在的な存在を決定することを含む。画像分析は、また、二次元顔認識分析、三次元顔認識分析、または畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、のうちの少なくとも一つに基づいて画像データを分析することにより、画像データ内においてユーザを識別することを含む。
【０１２０】
いくつかの実装では、第二コンテキストデータは、第一ユーザデバイスから無線信号を受信したことに応答して、自動的に送信される。他の実装では、第二ユーザは、第二コンテキストデータの送信をオフとする選択肢を有することができる（例えば、プライバシーを保護するため）、および／または、第二コンテキストデータを送信する前に、ユーザが承認を提供する。
【０１２１】
６３０において、第二ユーザデバイスは、サーバが画像データ内においてユーザを識別したことに応答して、サーバから画像データを受信する。代替的には、第二ユーザデバイスは、第二ユーザが一つまたは複数の画像（または、ビデオストリーム）内において識別されたという表示を受信し、これにより、第二ユーザに、ホストデバイス（または、ホストデバイスに関連するデータベース）上に格納された画像をチェックするように促す。
【０１２２】
いくつかの実装では、第二ユーザデバイスは、ホストデバイスによって実行された認識を確認する要求を受信する。第二ユーザは、認識を「タグ付け解除」するという選択肢を有することができる（例えば、プライバシーを保護するため）。いくつかの実装では、第二ユーザは、新しい認識を提案するという選択肢を有することができる。例えば、第二ユーザは、画像データ内の人物に関する識別情報を提供することができ、ホストデバイスは、この識別情報に基づいて再び顔認識を実施することができる。
【０１２３】
様々な実施形態について上述したけれども、これらが限定ではなく例示として提示されたにすぎないことは、理解されるべきである。例えば、実施形態および方法は、本明細書では、イベントまたは同種のものにおいてユーザのコンテキスト画像および／またはビデオストリームを規定するものとして、コンテキスト画像および／またはビデオストリームをクライアントデバイスに対して送信するものとして、および／またはそうでなければ、例えば、ウェブブラウザおよびインターネットを介して、コンテキスト画像および／またはビデオストリームに対するアクセスを可能とするものとして、説明したけれども、他の実施形態では、ホストデバイスは、ユーザに関連する任意の数のコンテキスト画像および／またはビデオストリームを、データベース内に格納することができる。いくつかの実例では、ホストデバイスは、ユーザの任意の数のコンテキスト画像および／またはビデオストリームを含み得るユーザプロファイルまたは同種のものを規定するように構成することができる。いくつかの実例では、ユーザは、モバイルアプリケーション、コンピュータアプリケーション、ウェブブラウザおよびインターネット、および／または同種のもの、を介して、自身のユーザプロファイルに対してアクセスすることができる。その上、いくつかの実例では、ユーザは、異なるユーザと、および／または、ソーシャルメディアサイトを介して、ユーザの任意の数のコンテキスト画像および／またはビデオストリームを、共有することができる、および／またはそうでなければ、そのような共有をホストデバイスに要求することができる。いくつかの実例では、ユーザは、他のユーザが、自身のユーザプロファイルの中に含まれるコンテキスト画像および／またはビデオストリームを見ることができるように、自身のユーザプロファイルの一部に対するアクセスを許可することができる。
【０１２４】
特定の例について具体的に上述したけれども、本明細書において説明する実施形態および方法は、任意の適切な態様で使用することができる。例えば、システム１００は、スポーツイベントにおけるユーザのコンテキスト画像および／またはビデオストリームを規定するものとして上述したけれども、他の実施形態では、本明細書において説明する方法は、例えば、任意の適切な、環境、会場、競技場、イベント、等において顔認識およびビデオ分析を使用して個人を識別するために使用することができる。例えば、いくつかの実装では、上述した方法を使用することにより、コンサート、集会、卒業式、パーティ、ショッピングモール、事業所、等において、コンテキスト画像および／またはビデオストリームを取得することができる。一例では、ホストデバイスは、例えば、卒業式からコンテキストビデオストリームを受信することができる。いくつかの実例では、上述したように、ホストデバイスは、任意の適切な顔認識および／またはビデオ分析を実行することにより、卒業生（および／または任意の個人および／またはユーザ）を識別することができる。その上、ホストデバイスは、卒業生に関連するユーザプロファイル、壇上を歩く学生の順序、卒業生のクライアントデバイスに関連する位置データ、および／または任意の他の適切なデータ、などのコンテキスト情報を分析するように構成することができる。このように、ホストデバイスは、データを分析することにより、卒業生のアイデンティティを検証することができ（例えば、データが一つまたは複数の基準を満たす場合）、例えば卒業生が卒業証書または同種のものを受け取るために壇上を歩く際に、卒業生のコンテキストビデオストリームを規定することができる。他の実例では、ホストデバイスは、卒業生の家族または友人を識別することができ、同様の態様で家族または友人のコンテキストビデオストリームを規定することができる。
【０１２５】
実施形態について、特定のデバイス上でおよび／またはデバイスの特定の部分内で実行されるものとして上述したけれども、他の実施形態では、本明細書において説明する実施形態および／または方法のいずれかは、任意の適切なデバイス上で実行することができる。例えば、コンテキスト画像および／またはビデオストリームについて、顔認識および／または画像分析のためにホストデバイス（例えば、ホストデバイス１１０）に対して送信されるものとして上述したけれども、他の実施形態では、任意の適切な分析を、クライアントデバイス上でまたはクライアントデバイスにおいて実行することができる。例えば、いくつかの実例では、ユーザは、クライアントデバイスのカメラを介してビデオストリーム（例えば、コンテキストビデオストリーム）を取得することができ、これに応答して、クライアントデバイスは、ビデオを分析して、ビデオストリーム内の任意の数の登録ユーザまたは同種の人物を識別することができる。いくつかの実例では、分析は、クライアントデバイスに対して送信されたおよび／またはクライアントデバイス上に格納された畳み込みニューラルネットワーク（例えば、メモリ内に格納され、システムアプリケーションと関連している）を介して行うことができる。いくつかの実例では、分析は、例えば、上述したように、ユーザの知人リスト、友人リスト、確立された接続、コンテキストデータ、等に基づいて、事前処理および／または事前分類することができる。いくつかの実例では、クライアントデバイスは、上述したように、識別された任意のユーザに対してユーザ固有ビデオストリームを送信することができる。他の実施形態では、クライアントデバイスは、分析されたビデオストリームおよび／または一つまたは複数のユーザ固有ビデオストリームを、ホストデバイス１１０および／またはデータベース１４０に対して、アップロードおよび／または送信することができる。
【０１２６】
ビデオストリームおよび／または画像データについて、「コンテキスト」であるものとして上述したけれども、ビデオストリームデータおよび／または画像データが、「コンテキストデータ」とは独立的なものおよび／または無関連のものであり得ることは、理解されるべきである。例えば、いくつかの実例では、ユーザは、ビデオストリームおよび／または画像を取得することができ、そのビデオストリームおよび／または画像データに関連するコンテキストデータを規定および／または送信することなく、そのビデオストリームおよび／または画像を、処理のためにアップロードすることができる。いくつかの実例では、ホストデバイスまたは同種のもの（例えば、ホストデバイス１１０）は、ユーザが生成したビデオストリームおよび／または画像データを受信することができ、これに応答して、そのデータ上で、一つまたは複数の顔認識プロセスおよび／または任意の他の適切な分析を実行することにより、例えば、コンテキストデータから独立したユーザ固有ビデオストリームまたはユーザ固有画像を規定することができる。本明細書において使用した際には、ユーザ固有ビデオストリームまたはユーザ固有画像は、コンテキストデータを使用してまたは使用せずに、規定することができる。例えば、ホストデバイスは、コンテキストデータを使用することなく、データベース内に格納されたユーザの顔認識データに対して画像を分析することにより、画像内においてユーザを識別するように構成することができる。
【０１２７】
実施形態について、具体的に図示して説明したけれども、形態および細部に関して様々な変更がなされ得ることは、理解されよう。様々な実施形態について、特定の特徴点および／または構成要素の組合せを有するものとして説明したけれども、上述した実施形態のいずれかにおける任意の特徴点および／または構成要素の組合せを有した他の実施形態が可能である。
【０１２８】
上述した方法および／またはイベントが、特定の順序で発生する特定のイベントおよび／または手順を示す場合、特定のイベントおよび／または手順の順序は、改変することができる。加えて、特定のイベントおよび／または手順は、上述したように連続して実行されるのと同様に、可能であれば並行処理で同時に実行することができる。顔認識に関する特定の方法について、特定の実施形態に基づいて上述したけれども、いくつかの実例では、顔認識方法のいずれかは、顔認識データのセット上で、組み合わせたり、拡張したり、増強したり、および／または、他の態様で集合的に実行したり、することができる。例えば、いくつかの実例では、顔認識方法は、固有ベクトル、固有顔、および／または他の２−Ｄ分析とともに、例えば複数の２−Ｄ画像の３−Ｄ再構成などの任意の適切な３−Ｄ分析を使用して、顔認識データを分析することを含むことができる。いくつかの実例では、２−Ｄ分析方法および３−Ｄ分析方法の使用は、例えば３−Ｄ分析のみまたは２−Ｄ分析のみによる結果よりも、リソース（例えば、処理デバイス）への負荷が少なく、より正確な結果をもたらすことができる。いくつかの実例では、顔認識は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を介して、および／または、任意の適切な二次元（２−Ｄ）および／または三次元（３−Ｄ）顔認識分析方法とＣＮＮとＣＮＮとの組合せを介して、実行することができる。その上、複数の分析方法の使用は、例えば、冗長性、誤り検出、負荷分散、および／または同種のもの、のために使用することができる。いくつかの実例では、複数の分析方法の使用により、システムは、顔認識データセット内に含まれる特定のデータに少なくとも部分的に基づいて、顔認識データセットを選択的に分析することができる。
【０１２９】
本明細書において説明するいくつかの実施形態は、様々なコンピュータ実装動作を実行するための命令またはコンピュータコードを有した非一時的コンピュータ可読媒体（非一時的プロセッサ可読媒体とも称され得る）を備えたコンピュータストレージ製品に関する。コンピュータ可読媒体（または、プロセッサ可読媒体）は、それ自体が一時的伝搬信号（例えば、空間またはケーブルなどの伝送媒体上において情報を搬送する伝搬電磁波）を含まないという意味で、非一時的である。媒体およびコンピュータコード（コードとも称され得る）は、一つまたは複数の特定の目的のために設計および構築されたものとすることができる。非一時的コンピュータ可読媒体の例は、ハードディスクやフロッピーディスクや磁気テープなどの磁気記憶媒体、コンパクトディスク／デジタルビデオディスク（ＣＤ／ＤＶＤｓ）やコンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）やホログラフィックデバイスなどの光ストレージ媒体、光ディスクなどの磁気的光学的記憶媒体、搬送波信号処理モジュール、および、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣｓ）やプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）や読取専用メモリ（ＲＯＭ）やランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）デバイスなどの、プログラムコードを格納および実行するよう特別に構成されたハードウェアデバイス、を含むが、これらに限定されない。本明細書において説明する他の実施形態は、例えば本明細書において説明する命令および／またはコンピュータコードを含み得るコンピュータプログラム製品に関する。
【０１３０】
本明細書において説明するいくつかの実施形態および／または方法は、ソフトウェア（ハードウェア上で実行される）、ハードウェア、またはこれらの組合せ、によって実行することができる。ハードウェアセクションは、例えば、汎用プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、および／または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、を含むことができる。ソフトウェアセクション（ハードウェア上で実行される）は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｒｕｂｙ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ（登録商標）、ならびに／もしくは、他のオブジェクト指向型、手続き型、または他のプログラミング言語および開発ツールを含む様々なソフトウェア言語（例えば、コンピュータコード）で、表現することができる。コンピュータコードの例は、マイクロコードまたはマイクロ命令、コンパイラによって生成されるものなどの機械命令、ウェブサービスを生成するために使用されるコード、および、インタープリタを使用してコンピュータにより実行される高次命令を含有したファイル、を含むが、これらに限定はされない。例えば、実施形態は、命令型プログラミング言語（例えば、Ｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ、等）、関数型プログラミング言語（Ｈａｓｋｅｌｌ、Ｅｒｌａｎｇ、等）、論理型プログラミング言語（例えば、Ｐｒｏｌｏｇ）、オブジェクト指向型プログラミング言語（例えば、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、等）、あるいは、他の適切なプログラミング言語および／または開発ツール、を使用して実装することができる。コンピュータコードのさらなる例は、制御信号、暗号コード、および圧縮コード、を含むが、これらに限定されない。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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