(57)【要約】  電子デバイスによって行われる方法が説明される。方法は、イメージに基づいて複数の境界領域を生成することを含む。方法はまた、少なくとも１つの基準とイメージ内の選択エリアとに基づいて、複数の境界領域のサブセットを決定することを含む。方法はさらに、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理することを含む。【選択図】  図３
2018517972.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスによって行われる方法であって、
イメージに基づいて複数の境界領域を生成することと、
少なくとも１つの基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することと、
前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理することと
を備える、方法。
【請求項２】
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、前記複数の境界領域の標準サイズに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記標準サイズは、中央サイズと平均サイズとのうちの少なくとも１つである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記イメージを処理することは、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行うことを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の境界領域を生成することは、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の境界領域のサブセットを決定することは、
中心性基準または第１のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも拒否することと、
前記色差基準または第２のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たす境界領域を選択することと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２のサイズ基準は、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域について満たされる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の境界領域のサブセットを決定することは、
中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否することと、
前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定することと、
最も大きい色距離を有する境界領域を選択することと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
電子デバイスであって、
イメージに基づいて複数の境界領域を生成することと、
少なくとも１つの基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することと、
前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理することと
を行うように構成されたプロセッサ
を備える、電子デバイス。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１３】
前記プロセッサは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記複数の境界領域の標準サイズに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１５】
前記標準サイズは、中央サイズと平均サイズとのうちの少なくとも１つである、請求項１４に記載の電子デバイス。
【請求項１６】
前記プロセッサは、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行うことによって前記イメージを処理するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１７】
前記電子デバイスはさらに、
前記プロセッサに結合されたイメージセンサと、ここにおいて、前記イメージセンサは、前記イメージをキャプチャするように構成され、
前記プロセッサに結合されたメモリと、ここにおいて、前記メモリは、境界領域データを記憶するように構成され、
前記プロセッサに結合されたディスプレイと、ここにおいて、前記ディスプレイは、前記イメージを表示するように構成され、
前記プロセッサに結合された入力インターフェースと、ここにおいて、前記入力インターフェースは、前記選択エリアを示す入力を受け取るように構成される、
をさらに備える、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１８】
前記プロセッサは、
中心性基準または第１のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも拒否することと、
前記色差基準または第２のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たす境界領域を選択することと
を行うように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１９】
前記第２のサイズ基準は、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域について満たされる、請求項１８に記載の電子デバイス。
【請求項２０】
前記プロセッサは、
中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否することと、
前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定することと、
最も大きい色距離を有する境界領域を選択することと
を行うように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項２１】
命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、
電子デバイスに、イメージに基づいて複数の境界領域を生成させるためのコードと、
前記電子デバイスに、少なくとも１つの基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定させるためのコードと、
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理させるためのコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
前記電子デバイスに、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
前記電子デバイスに、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域の標準サイズに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
前記電子デバイスに、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行わせるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域のサブセットを決定させるための前記コードは、
前記電子デバイスに、中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否させるためのコードと、
前記電子デバイスに、前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定させるためのコードと、
前記電子デバイスに、最も大きい色距離を有する境界領域を選択させるためのコードと
を備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
電子デバイスによって行われる方法であって、
イメージの選択エリアを決定することと、
前記選択エリアに基づいて、複数の境界領域生成アルゴリズムから１つの境界領域生成アルゴリズムを選択することと、
前記選択された境界領域生成アルゴリズムに基づいて、１つまたは複数の境界領域を生成することと
を備える、方法。
【請求項２８】
境界領域生成アルゴリズムを選択することは、特徴ベクトルおよび分類子に基づく、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記特徴ベクトルは、色ヒストグラムとエッジ勾配とのうちの少なくとも１つに基づく、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
データセットからの統計に基づいて、決定ルールを決定することをさらに備え、前記境界領域生成アルゴリズムを選択することは、前記決定ルールに基づく、請求項２７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]  本開示は一般に、電子デバイスに関する。より具体的には、本開示は、複数の境界領域を減らすためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
[0002]  過去数１０年間で、電子デバイスの使用は一般的となった。特に、電子技術の進歩は、ますます複雑化し有用性を増している電子デバイスのコストを削減してきた。コスト削減および消費者の需要は、電子デバイス使用を、それらが現代社会において事実上ユビキタスになるように激増させた。電子デバイスの使用が拡大するにつれ、電子デバイスの新しい改善された特徴に対する需要も拡大した。より詳細には、新しい機能を実行する、および／またはより迅速に、より効率的に、またはより高い品質で機能を実行する電子デバイスが、しばしば求められている。
【０００３】
[0003]  いくつかの電子デバイス（例えば、カメラ、ビデオカムコーダ、デジタルカメラ、セルラフォン、スマートフォン、コンピュータ、テレビなど）は、イメージをキャプチャおよび／または利用する。例えば、スマートフォンは、静止画および／またはビデオイメージをキャプチャおよび／または処理し得る。イメージを処理することは、比較的多くの時間、メモリおよびエネルギリソースを必要とする。必要とされるリソースは、処理の複雑さによって異なり得る。
【０００４】
[0004]  いくつかの複雑な処理タスクを実施することは困難であり得る。例えば、いくつかの処理タスクは、完了するのに長い時間がかかり得る、および／または望ましくない結果をもたらし得る。これは特に、制限された処理、メモリ、および／またはエネルギリソース（例えば、制限されたバッテリ寿命）を有し得るモバイルプラットフォーム（例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップコンピュータなどのようなモバイルデバイス）において、まさにそうであり得る。この考察からわかるように、イメージ処理を改善するシステムおよび方法が有益であり得る。
【発明の概要】
【０００５】
[0005]  電子デバイスによって行われる方法が説明される。方法は、イメージに基づいて複数の境界領域を生成することを含む。方法はまた、少なくとも１つの基準とイメージ内の選択エリアとに基づいて、複数の境界領域のサブセットを決定することを含む。方法は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理することをさらに含む。複数の境界領域を生成することは、勾配ベース（gradient-based）の境界領域生成アルゴリズム（gradient-based bounding region generation algorithms）に基づき得る。イメージを処理することは、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、および／または圧縮を行うことを含み得る。
【０００６】
[0006]  複数の境界領域のサブセットを決定することは、選択エリアに関する複数の境界領域の各々の中心性（centeredness）に基づき得る。複数の境界領域のサブセットを決定することは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づき得る。複数の境界領域のサブセットを決定することは、複数の境界領域の標準サイズ（average size）に基づき得る。標準サイズは、中央サイズ（median size）および／または平均サイズ（mean size）に基づき得る。
【０００７】
[0007]  複数の境界領域のサブセットを決定することは、中心性基準および／または第１のサイズ基準を満たさない複数の境界領域のいずれのものも拒否することを含み得る。複数の境界領域のサブセットを決定することはまた、色差基準および／または第２のサイズ基準を満たす境界領域を選択することを含み得る。第２のサイズ基準は、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域について満たされ得る。
【０００８】
[0008]  複数の境界領域のサブセットを決定することは、中心性基準を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否することを含み得る。複数の境界領域のサブセットを決定することは、複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定することと、最も大きい色距離を有する境界領域を選択することとを含み得る。
【０００９】
[0009]  電子デバイスもまた、説明される。電子デバイスは、イメージに基づいて複数の境界領域を生成することと、少なくとも１つの基準とイメージ内の選択エリアとに基づいて、複数の境界領域のサブセットを決定することと、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理することとを行うように構成されるプロセッサを含む。
【００１０】
[0010]  コンピュータプログラム製品もまた、説明される。コンピュータプログラム製品は、命令を有する非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。命令は、電子デバイスに、イメージに基づいて複数の境界領域を生成させるためのコードを含む。命令はまた、電子デバイスに、少なくとも１つの基準とイメージ内の選択エリアとに基づいて、複数の境界領域のサブセットを決定させるためのコードを含む。命令は、電子デバイスに、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理させるためのコードをさらに含む。
【００１１】
[0011]  電子デバイスによって行われる別の方法もまた、説明される。方法は、イメージの選択エリアを決定することを含む。方法はまた、選択エリアに基づいて、複数の境界領域生成アルゴリズムから１つの境界領域生成アルゴリズムを選択することを含む。方法は、選択された境界領域生成アルゴリズムに基づいて、１つまたは複数の境界領域を生成することをさらに含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】[0012]  図１は、イメージ内の境界領域のいくつかの例を図示する。
【図２】[0013]  図２は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための、および／または複数の境界領域を減らすためのシステムおよび方法が実装され得る電子デバイスの１つの例を図示するブロック図である。
【図３】[0014]  図３は、複数の境界領域を減らすための方法の１つの構成の例を図示するフロー図である。
【図４】[0015]  図４は、選択エリア、境界領域、および周辺領域境界の例を図示する図である。
【図５】[0016]  図５は、複数の境界領域を減らすための方法のより具体的な構成の例を図示するフロー図である。
【図６】[0017]  図６は、本明細書で開示されるシステムおよび方法による、選択エリア、候補境界領域、および選択された境界領域の例を図示する図である。
【図７】[0018]  図７は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための方法の１つの構成を図示するフロー図である。
【図８】[0019]  図８は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための方法のより具体的な構成の例を図示するフロー図である。
【図９】[0020]  図９は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための、および／または複数の境界領域を減らすためのシステムおよび方法が実装され得るプロセッサの例を図示するブロック図である。
【図１０】[0021]  図１０は、ワンタッチオブジェクト選択を行うように動作可能なシステムの１つの構成を図示するブロック図である。
【図１１】[0022]  図１１は、ワンタッチオブジェクト選択の方法の１つの例を図示する図である。
【図１２】[0023]  図１２は、オブジェクト選択に関連付けられた、複数の例となるコンピュータビジョン（ＣＶ）の使用ケースを図示する図である。
【図１３】[0024]  図１３は、オブジェクト選択のための動きベースのセグメンテーションの方法の例を図示する図である。
【図１４】[0025]  図１４は、オブジェクト選択のための動きベースのセグメンテーションのコンテキストにおけるエラー処理の方法の１つの構成を図示する図である。
【図１５】[0026]  図１５は、ワンタッチオブジェクト選択のための時間関心領域（ＲＯＩ：region of interest）融合（temporal region of interest (ROI) fusion）を含む色ベースのセグメンテーションの方法の具体的な実例となる構成を図示する。
【図１６】[0027]  図１６は、セグメンテーションおよびＲＯＩ融合を行うことによるワンタッチオブジェクト選択の方法の１つの構成を図示するフロー図である。
【図１７】[0028]  図１７は、ＲＯＩ融合に沿った動きベースのセグメンテーションと色ベースのセグメンテーションとの組み合わせを使用するワンタッチオブジェクト選択の方法の１つの構成を図示するフロー図である。
【図１８】[0029]  図１８は、本明細書で開示されるシステムおよび方法の様々な構成を実施するように構成される電子デバイスおよび／またはワイヤレスデバイス内に含まれ得る、ある特定のコンポーネントを図示する。
【詳細な説明】
【００１３】
[0030]  様々な構成が図を参照して説明され、ここで、同様の参照番号は、機能的に類似する要素を含み得る。本明細書の図において一般に説明および図示されるようなシステムおよび方法は、多種多様な異なる構成で配置および設計されることができる。よって、図に表されるように、いくつかの構成の下記のより詳細な説明は、特許請求の範囲に記載される範囲を制限することが意図されるものではなく、単にシステムおよび方法を代表するものにすぎない。
【００１４】
[0031]  図１は、イメージ内の境界領域のいくつかの例１０２ａ−ｃを図示する。境界領域は、イメージの１つまたは複数のピクセルの境界を示す、閉じた形状（closed shape）を有し得る。境界領域は、形状が規則的または不規則であり得る。例えば、境界領域は、長方形、正方形、円形、楕円形、台形、多角形、閉曲線などであり得る。境界領域は、サイズが異なり得る。図１に図示されるように、例Ａ １０２ａは、いくつかのタイプの境界領域１０４ａ−ｃを図示する。具体的には、境界領域Ａ １０４ａは形状が長方形であり、境界領域Ｂ １０４ｂは形状が円形であり、境界領域Ｃ １０４ｃは形状が不規則である。いくつかの構成では、境界領域は、関心領域（ＲＯＩ）または（例えば、長方形の境界領域に関して）境界ボックス（bounding box）とも呼ばれ得る。境界領域は、オブジェクトを完全に含み得るか、オブジェクトを部分的に含み得るか、あるいはオブジェクトを含まない可能性がある。いくつかの構成では、境界領域は、オブジェクト（例えば、グランドトゥルースオブジェクト（ground truth object））の一部分（例えば、少なくとも一部分）とオーバーラップし得る。例えば、境界領域は、オブジェクトの６６％または２／３にオーバーラップし得る。
【００１５】
[0032]  境界領域生成アルゴリズムは、１つまたは複数の境界領域（例えば、複数の境界ボックス）を生成し得る。境界領域生成アルゴリズムの例は、領域拡張（region grow）および勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムを含む。ＢＩＮＧ（Binarized normed gradients）は、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムの１つの例であり得る。例えば、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムは、イメージの勾配ベースの分析を使用して、１つまたは複数の最初の境界領域（例えば、境界ボックス）を生成し得る。境界領域生成アルゴリズムは、イメージ内のオブジェクトを発見（例えば、検出、追跡など）するために利用され得る。
【００１６】
[0033]  いくつかの構成では、境界領域生成アルゴリズムは、選択エリア（例えば、選択されたポイント、タッチポイント、１つまたは複数のピクセルなど）に基づいて１つまたは複数の境界領域を決定し得る。例Ａ １０２ａは、選択エリア１０６を図示する。いくつかの構成では、選択エリア１０６は、受け取った入力に基づき得る。例えば、スマートフォンは、タッチポイントをタッチスクリーンから検出し得、ここで、タッチポイントは、イメージ上の１つまたは複数のピクセルを示す。別の例では、コンピュータは、マウスクリックイベントに基づいてピクセルを選択し得、ここで、カーソル位置（cursor location）は、イメージ内のピクセルに対応する。従って、例Ａ １０２ａは、選択エリア１０６（例えば、選択されたポイント、タッチポイント、１つまたは複数のピクセルなど）に基づき得る、異なる境界領域１０４ａ−ｃを図示する。
【００１７】
[0034]  本明細書で開示されるシステムおよび方法によって解消され得る１つの課題は、タッチ感知ディスプレイ上に表されるイメージ内のオブジェクトを単にタッチすることによって、カメラからのイメージ内のオブジェクトをユーザが選択するのを可能にすることであり得る。各タッチポイントを用いて、アルゴリズムは、ユーザが選択したオブジェクトを含み得る複数の境界領域を生成し得る。例Ｂ １０２ｂおよびＣ １０２ｃは、境界領域生成アルゴリズムによって生成され得る複数の境界領域の例を図示する。具体的には、例Ｂ １０２ｂは、イメージ内の複数の境界領域を図示する。例Ｂ １０２ｂにおいて、境界領域は、異なるサイズを有する長方形の境界領域であり得る。同様に、例Ｃ １０２ｃは、イメージ内の異なるサイズの複数の長方形の境界領域を図示する。複数の境界領域は、減らされ得る。例えば、複数の境界領域のうちの１つまたは複数（例えば、境界領域のサブセット）が選択され得る。いくつかの構成では、複数の境界領域のうちの１つの境界領域が決定され得る。例えば、意図されたオブジェクトを含む境界領域が有利に決定され得る。本明細書で開示されるシステムおよび方法は、この問題を解決するための１つまたは複数のアプローチを提供し得る。
【００１８】
[0035]  図２は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための、および／または複数の境界領域を減らすためのシステムおよび方法が実装され得る電子デバイス２０８の１つの例を図示するブロック図である。電子デバイス２０８の例は、スマートフォン、セルラフォン、コンピュータ（例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータなど）、タブレットデバイス、メディアプレイヤ、テレビ、ゲーム機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、ロボット、航空機、無人機（ＵＡＶ：unmanned aerial vehicles）、自動車などを含む。電子デバイス２０８は、１つまたは複数のコンポーネントまたは要素を含み得る。コンポーネントまたは要素の１つまたは複数は、ハードウェア（例えば、回路）、またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ（例えば、命令を有するプロセッサ）において実装され得る。いくつかの構成では、電子デバイス２０８は、プロセッサ２２６、イメージセンサ２４０、光学システム２４２、メモリ２５２、ディスプレイ２２４、および／または通信インターフェース２４６を含み得る。プロセッサ２２６は、イメージセンサ２４０、光学システム２４２、メモリ２５２、ディスプレイ２２４、および／または通信インターフェース２４６の１つまたは複数に（例えば、電子通信して）結合され得る。
【００１９】
[0036]  通信インターフェース２４６は、電子デバイス２０８が１つまたは複数の他の電子デバイスと通信することを可能にし得る。例えば、通信インターフェース２４６は、ワイヤードおよび／またはワイヤレス通信のためのインターフェースを提供し得る。いくつかの構成では、通信インターフェース２４６は、無線周波数（ＲＦ）信号を送信および／または受信するために、１つまたは複数のアンテナ２４８に結合され得る。
【００２０】
[0037]  電子デバイス２０８は、１つまたは複数のイメージ（例えば、デジタルイメージ）を取得し得る。いくつかの構成では、電子デバイス２０８は、別のデバイス（例えば、電子デバイス２０８に結合されたイメージセンサ、ネットワークデバイス、遠隔サーバ、外部ドライブ（例えば、フラッシュドライブ、外部ハードドライブ）、メモリカードなど）から１つまたは複数のイメージを受信し得る。例えば、電子デバイス２０８は、ワイヤードおよび／またはワイヤレス通信を使用して、通信インターフェース２４６を介して１つまたは複数のイメージを受信し得る。追加的にまたは代替的に、電子デバイス２０８は、１つまたは複数のイメージをキャプチャし得る。例えば、電子デバイス２０８は、カメラを含み得る。カメラは、イメージセンサ２４０と、イメージセンサ２４０上への、光学システム２４２の視野内に位置付けられるオブジェクトのイメージにフォーカスする、光学システム２４２（例えば、レンズ）とを含み得る。イメージセンサ２４０は、１つまたは複数のイメージをキャプチャし得る。いくつかの構成では、電子デバイス２０８は、カメラソフトウェアアプリケーションおよびディスプレイ２２４を含み得る。カメラアプリケーションが起動しているとき、光学システム２４２の視野内に位置付けられるオブジェクトのイメージは、イメージセンサ２４０によって記録され得る。イメージセンサ２４０によって記録されているイメージは、ディスプレイ２２４上に表示され得る。いくつかの構成では、これらのイメージは、時間内の任意の所与の瞬間において、光学システム２４２の視野内に位置付けられるオブジェクトがディスプレイ２２４上に表示されるように、比較的高いフレームレートで立て続けに表示され得る。電子デバイス２０８によって取得された１つまたは複数のイメージは、１つまたは複数のビデオフレームおよび／または１つまたは複数の静止画であり得る。ビデオフレームおよびデジタルイメージと言う用語は、本明細書では置き換えて使用され得る。
【００２１】
[0038]  いくつかの構成では、電子デバイス２０８は、ディスプレイ２２４上にユーザインターフェース２２２を表示し得る。例えば、ユーザインターフェース２２２は、ユーザがイメージ内の１つまたは複数のオブジェクトを示すことを可能にし得る。
【００２２】
[0039]  いくつかの構成では、ディスプレイ２２４は、（例えば、指、スタイラス、または他の道具による）物理的なタッチからの入力を受け取るタッチスクリーンであり得る。例えば、タッチスクリーンは、選択エリアを示すタッチ入力を受け取る入力インターフェースであり得る。いくつかの構成では、選択エリアは、ターゲットオブジェクトに対応し得る。例えば、電子デバイス２０８が動物を含む自然のシーンをキャプチャしている場合、ユーザは、その動物のイメージをタップし得る（例えば、動物が検出される、追跡される、および／または何らかの他の動作が行われる指示を示す）。
【００２３】
[0040]  追加的にまたは代替的に、電子デバイス２０８は、別の入力インターフェースを含み得るか、またはそれに結合され得る。例えば、電子デバイス２０８は、ユーザの方に向いているカメラを含み得、イメージ内の選択エリア（例えば、選択されたポイントなど）を示すために、ユーザのジェスチャ（例えば、手のジェスチャ、腕のジェスチャ、視標追跡、まばたきなど）を検出し得る。別の例では、電子デバイス２０８は、マウスに結合され得、イメージ内の選択エリア（例えば、ポイント）を示すマウスクリックを検出し得る。従って、（例えば、ターゲットオブジェクトに対応する）１つまたは複数の選択エリアは、任意の適切な方法で示され（例えば、選択され）得る。例えば、タッチ入力、マウスクリック、認識されたジェスチャ、顔認識、オブジェクト認識などが、選択エリア（例えば、ポイント）を示すために使用され得る。
【００２４】
[0041]  いくつかの構成では、ユーザ入力は必要ではない可能性がある。例えば、電子デバイス２０８は、１つまたは複数のイメージ内の１つまたは複数のオブジェクト（例えば、顔、人、動物、車、サイン、テキストなど）を自動的に検出し得る。１つまたは複数の選択エリアは、１つまたは複数の検出されたオブジェクトに基づいて決定され得る。選択エリアの１つの例が、図４に関連して与えられる。
【００２５】
[0042]  プロセッサ２２６は、境界領域ジェネレータ２１０を含み得る、および／または実装し得る。境界領域ジェネレータ２１０は、イメージに基づいて複数の境界領域を生成し得る。例えば、境界領域ジェネレータ２１０は、複数の境界領域（例えば、境界ボックス）を生成するために、１つまたは複数の境界領域生成アルゴリズム２１２を用い得る。境界領域生成アルゴリズム２１２の例は、領域拡張、および勾配ベースの境界領域生成アルゴリズム（例えば、ＢＩＮＧ（binarized normed gradient））を含む。１つまたは複数の他のオブジェクト検出アルゴリズムが、最初の境界領域（例えば、境界ボックス）を生成するために利用され得ることに留意されたい。上述されるように、生成された境界領域の１つまたは複数は、オブジェクトを含み得る。境界領域の１つの例が、図４に関連して与えられる。
【００２６】
[0043]  プロセッサ２２６は、境界領域レデューサ（reducer）２４４を含み得る、および／または実装し得る。境界領域レデューサ２４４は、イメージの選択エリアに基づいて複数の境界領域のサブセットを決定し得る。例えば、境界領域レデューサ２４４の課題は、複数の境界領域を、オブジェクト（例えば、示されるオブジェクト）を含む１つまたは複数の境界領域に減らすことであり得る。例えば、示されるオブジェクトは、選択エリア（例えば、１つまたは複数の選択されたポイント、選択されたピクセルまたはピクセルのグループなど）に対応するオブジェクトであり得る。上述されるように、選択エリアは、入力に基づいて示され得るか、または自動的に生成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、入力（例えば、タッチ入力、タッチポイント、マウスクリックなど）を受け取り得る。入力は、イメージ内のオブジェクトのロケーションを示し得る。例えば、入力は、オブジェクトがイメージ内に位置付けられる選択エリア（例えば、１つまたは複数のピクセル）を示し得る。
【００２７】
[0044]  境界領域レデューサ２４４は、１つまたは複数の基準を適用することよって複数の境界領域のサブセットを決定し得る。これは、複数の境界領域を１つのサブセットに減らされ得る。１つまたは複数の減少（reduction）が行われ得る。例えば、複数の減少が、（例えば、基準に従って各々）行われ得る。各減少は、複数の境界領域のサブセットをもたらし得る。
【００２８】
[0045]  いくつかの構成では、境界領域レデューサ２４４は、中心性基準２１４、サイズ基準２１６、および色差基準２１８のうちの１つまたは複数に基づいて、複数の境界領域のサブセットを決定し得る。中心性基準２１４は、中心性に基づいて境界領域間を区別するルールであり得る。中心性基準２１４を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され（例えば、検討から除去される、排除される、削除される、廃棄されるなど）得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、十分に中心に置かれていない（例えば、中心距離閾値内にない、および／またはいくつかの最も小さい中心距離中にない）いずれの境界領域も排除することによって、複数の境界領域をまとめ得る。
【００２９】
[0046]  いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、複数の境界領域の各々の中心距離に基づき得る。境界領域レデューサ２４４は、複数の境界領域の各々の中心距離を算出し得る。一例では、境界領域の中心距離は、境界領域の中心（例えば、重心（centroid））と、選択エリア（例えば、選択されたポイント、選択エリアがポイントよりも大きいときの選択エリアの中心または重心、あるいは、選択エリアがポイントよりも大きいときの選択エリアのエッジ（例えば、最も近いエッジ）など）と間の距離であり得る。別の例では、境界領域の中心距離は、境界領域の中心（例えば、重心）と境界領域の全ての結合（union）の中心（例えば、重心）との間の距離であり得る。よって、より小さい中心距離を有する境界領域が、より中心にあると見なされ得る。いくつかの構成では、中心距離は、ピクセルまたは他のメトリック（例えば、インチ、センチメートル、ミリメートルなど）における距離として表現され得る。
【００３０】
[0047]  いくつかの構成では、中心性基準２１４は、中心距離閾値および／またはいくつかの最も中心にある境界領域で表現され得る。例えば、中心性基準２１４は、中心距離閾値（例えば、中心距離閾値以下である中心距離を有する任意の境界領域）内の全ての境界領域について満たされ得る。中心距離閾値は、予め定められた距離、相対距離、および／または統計的な距離であり得る。予め定められた距離は、予め定められた数のピクセル、インチ、センチメートルなどであり得る。相対距離は、例えば、最も遠い境界領域の中心と選択エリアとの間の（最も大きい）距離の、あるいは、最も遠い境界領域のエッジと境界領域の全ての結合の中心（例えば、重心）との間の（最も大きい）距離の、割合、パーセンテージ、または比であり得る。例えば、中心性基準２１４は、最も大きい距離の１０分の１以下である中心距離を有する、任意の境界領域について満たされ得る。統計的距離は、例えば、境界領域中心距離の全ての標準偏差またはスケーリングされた標準偏差のような境界領域中心距離の全ての統計的尺度であり得る。例えば、中心性基準２１４は、境界領域中心距離の標準偏差以下である中心距離を有する任意の境界領域について満たされ得る。
【００３１】
[0048]  別の例では、中心性基準２１４は、最も中心にあるいくつかの境界領域について満たされ得る。例えば、中心性基準２１４は、最も小さい中心距離を有する１０の境界領域について満たされ得る。
【００３２】
[0049]  いくつかの構成では、中心距離が決定され得、中心性基準が下記のように適用され得る。選択エリアの中心座標がｖｃ＝（ｘｃ，ｙｃ）であると仮定すると、第１の境界ボックス（例えば、境界ボックス１）の中心はｖｂ１＝（ｘｂ１，ｙｂ１）であり、ｖｃとｖｂ１との間の中心距離は、例えば、Ｌ２ノルムと比較され得る。中心距離は、境界ボックスの１つまたは複数に関して決定され得る。中心距離は、次に、中心距離閾値と比較され得る。閾値よりも大きい中心距離を有するこれらの境界ボックスは、拒否され（例えば、排除され）得る。
【００３３】
[0050]  追加的にまたは代替的に、中心性基準は、下記のように適用され得る。パラメータεが選択され得、ここで、εは０．０と０．５との間の値であり得る。例えば、εは予め定められ得るか、または動作中に選択され（例えば、適合され）得る。上述されるように、イメージ内の複数の境界領域（例えば、境界ボックス）は、（例えば、ＢＩＮＧまたは何らかの他の境界領域生成アルゴリズムを使用して）生成され得る。Ｐが、選択エリア（例えば、選択されたポイント、ピクセルなど）を示すと仮定し、ここで、Ｐの（ｘ，ｙ）座標は、Ｐ．ｘおよびＰ．ｙと示される。Ｐは、生成されたいくつかの境界領域内にある。境界ボックスは、（ｘ，ｙ，ｗ，ｈ）と示され得、ここで、ｘおよびｙは左上の座標であり、ｗ，ｈは幅および高さである。Ｐ（例えば、Ｐ．ｘおよびＰ．ｙ）を含むおよび中心性基準２１４を満たす境界ボックスのいずれのものも継続され、残りのものが拒否され（例えば、廃棄され）得る。中心性基準２１４は、下記のように実施され得る。εに関して、ｘ＋ε＊ｗ≦Ｐ．ｘ ＡＮＤ Ｐ．ｘ≦ｘ＋（１−ε）＊ｗ ＡＮＤ ｙ＋ε＊ｈ≦Ｐ．ｙ ＡＮＤ Ｐ．ｙ≦ｙ＋（１−ε）＊ｈを満たす境界ボックスが継続され得る。視覚的には、これは、選択エリア（例えば、選択されたポイント）Ｐが、それが（例えば、境界ボックスの内側にある、より小さい境界ボックス内の）境界ボックスの中心に近い場合に、継続され得ることを意味する。ε＝０．５である場合、境界ボックスの中央にある１つの受け入れ可能なポイント（ｘ＋０．５＊ｗ，ｙ＋０．５＊ｈ）のみが存在することに留意されたい。さらに、０．５よりも大きいεを有する中心性基準を満たし得るポイントは存在しない可能性がある。
【００３４】
[0051]  サイズ基準２１６は、サイズに基づいて境界領域間を区別するルールであり得る。サイズ基準２１６を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され（例えば、検討から除去される、排除される、削除される、廃棄されるなど）得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、標準サイズでないおよび／または標準サイズに十分に近くない（例えば、標準サイズ閾値内にないおよび／または標準サイズに最も近いいくつかの境界領域中にない）任意の境界領域を排除することによって、複数の境界領域をまとめ得る。
【００３５】
[0052]  いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、複数の境界領域の標準サイズ（例えば、平均値（mean）、中央値（median）など）に基づき得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、複数の境界領域の標準サイズ（例えば、平均値、中央値など）を算出し得る。いくつかの構成では、境界領域の「サイズ」は、境界領域の幾何学的エリア（例えば、ピクセル数、平方インチ数（または、例えば、他の尺度）など）であり得る。他の構成では、境界領域の「サイズ」は、高さ、幅、または別の尺度（例えば、対角の尺度、最も大きい寸法（largest dimension））などとして表現され得る。
【００３６】
[0053]  境界領域レデューサ２４４は、複数の境界領域の各々のサイズを算出し得る。いくつかの構成では、サイズ基準２１６は、１つまたは複数のサイズ閾値および／または標準サイズに最も近いいくつかの境界領域で表現され得る。例えば、サイズ基準２１６は、１つまたは複数のサイズ閾値（例えば、標準サイズよりも大きい第１のサイズ閾値内の、または標準サイズよりも小さい第２のサイズの閾値内のサイズを有する任意の境界領域）内の全ての境界領域について満たされ得る。サイズ閾値の１つまたは複数は、予め定められたサイズ、相対的サイズ、および／または統計的サイズであり得る。予め定められたサイズは、予め定められた数のピクセル、平方インチ、平方センチメートルなどであり得る。相対的サイズは、例えば、標準サイズの割合、パーセンテージ、比であり得る。例えば、サイズ基準２１６は、標準サイズの１０パーセント内のサイズを有する任意の境界領域について満たされ得る。統計的サイズは、例えば、境界領域サイズの全ての標準偏差またはスケーリングされた標準偏差のような境界領域サイズの統計的尺度であり得る。例えば、サイズ基準２１６は、標準（例えば、平均）境界領域の標準偏差内のサイズを有する任意の境界領域について満たされ得る。
【００３７】
[0054]  別の例では、サイズ基準２１６は、標準サイズに最も近い（例えば、複数の境界領域の標準サイズに最も近いもの）いくつかの境界領域について満たされ得る。例えば、サイズ基準２１６は、標準境界領域サイズに対してサイズが最も近い（より大きいおよび／またはより小さい）１０の境界領域について満たされ得る。
【００３８】
[0055]  いくつかの構成では、比較のための境界領域サイズは、選択エリア（例えば、タッチポイント）を通る（例えば、それを含むおよび／またはそれに接触している）、境界領域のサイズを使用することによって決定され得る。例えば、比較のための境界ボックスサイズは、境界ボックスサイズの標準値または境界ボックスサイズの中央値であり得る。例えば、ｎのボックスの幅は、｛ｗ１，ｗ２，．．，ｗｎ｝と示され得、ｎのボックスの高さは、｛ｈ１，ｈ２，．．．，ｈｎ｝と示され得る。標準の幅（ｗａｖｇ）は、ｗ１からｗｎの平均値であり得、標準の高さ（ｈａｖｇ）は、ｈ１からｈｎの平均値であり得る。代替的に、標準の幅は、ｗ１からｗｎの中央値であり得、標準の高さは、ｈ１からｈｎの中央値であり得る。全ての境界ボックスの幅および高さは、標準値（例えば、平均値または中央値）と比較され得る。サイズ閾値（ｓｉｚｅｔｈ）範囲外の境界ボックスは、拒否され（例えば、排除され）得る。例えば、ｗ１＞（ｗａｖｇ＋ｓｉｚｅｔｈ）＆ｈ１＞（ｈａｖｇ＋ｓｉｚｅｔｈ）を有する第１の境界ボックスは拒否され得、ここで、ｓｉｚｅｔｈは０または何らかの他の値であり得る。
【００３９】
[0056]  追加的にまたは代替的に、サイズ基準２１６は、最大および／または最小の幅および／または高さに基づき得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、最大および最小の高さと、最大および最小の幅とを選択し得る。最大および最小の高さおよび幅は、予期されるオブジェクトサイズに基づいて選択され得る。例えば、最大の高さは、予期されるオブジェクトの高さの１．５倍であり得、最小の高さは、予期されるオブジェクトの高さの０．５倍であり得、一方、最大の幅は、予期されるオブジェクトの幅の１．５倍であり得、最小の幅は、予期されるオブジェクトの幅の０．５倍であり得る。最小および／または最大の高さおよび／または幅内にない境界領域は、拒否され得る。いくつかの構成では、さらなる制約が、最大および／または最小の高さおよび／または幅に課され得ることに留意されたい。例えば、最大寸法は、イメージサイズの半分よりも大きくない可能性がある。追加的にまたは代替的に、最小寸法は、予め定められたサイズ（例えば、１６×１６ピクセル）よりも小さくない可能性がある。
【００４０】
[0057]  色差基準２１８は、色差に基づいて境界領域間を区別するルールであり得る。色差基準２１８を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され（例えば、検討から除去される、排除される、削除される、廃棄されるなど）得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、最大の（greatest）色距離を有さない（または、例えば、最大の色距離を有するいくつかの境界領域中にない）任意の境界領域を排除することによって、複数の境界領域をまとめ得る。
【００４１】
[0058]  いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、各複数の境界領域の色差に基づき得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、複数の境界領域の各々についての色距離を算出し得る。境界領域の「色距離」は、境界領域と周辺領域（例えば、境界領域を完全にまたは部分的に囲む領域）との色差の尺度であり得る。境界領域レデューサ２４４は、複数の境界領域の各々の色距離を算出し得る。いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づく。例えば、境界領域レデューサ２４４は、境界領域内の色ヒストグラムと、周辺領域からの色ヒストグラムとを決定し得る。境界領域および周辺領域の１つの例が、図４に関連して与えられる。境界領域レデューサ２４４は、（例えば、境界領域が周辺領域とどう異なるかの）色距離を決定するためのヒストグラムに基づいて、ヒストグラム距離（例えば、カイ二乗距離（Chi-Squared distance））を算出し得る。
【００４２】
[0059]  いくつかの構成では、色距離は、２つのヒストグラム（例えば、ｈｉｓｔ１＝［ａ１ ａ２ ａ３．．．ａ２４］およびｈｉｓｔ２＝［ｂ１ ｂ２ ｂ３．．．ｂ２４］）間で計算され得る。例えば、色距離は、（例えば、ｉ（例えば、ｉ＝１から２４）の範囲にわたる（ａｉ−ｂｉ）２の合計のような）ヒストグラム間のシンプルな距離であり得る。他の例では、重み（weights）が使用され得る。重み（ｗｔｉ）を用いて、例えば、式は、ｉ（例えば、ｉ＝１から２４）の範囲にわたるｗｔｉ×（ａｉ−ｂｉ）２の合計であり得る。重みは、色コンポーネントの各ビンに関して異なり得る。
【００４３】
[0060]  いくつかの構成では、色差基準２１８は、最大の色距離および／または色距離閾値のうちの１つまたは複数で表現され得る。例えば、色差基準２１８は、最大の色差を有する境界領域について（または、最大の色距離を有するいくつかの境界領域について）満たされ得る。別の例では、色差基準２１８は、色距離閾値（例えば、予め定められた色距離閾値）よりも大きい全ての境界領域について満たされ得る。
【００４４】
[0061]  いくつかの構成では、色差基準２１８は、下記に従って実装され得る。ｈｂｂが候補境界ボックスの色ヒストグラムであると仮定する。例えば、ｈｂｂは、色コンポーネントごとに８のビン、または色コンポーネントごとに６のビンを有し得る。色空間は、例えば、ＹＣｂＣｒ（ルーマ、青の色差、赤の色差）、ＲＧＢ（赤、緑、青）、または別の色空間であり得る。例えば、ＹＣｂＣｒは、アプリケーションのための処理パイプラインの色空間であり得る。候補境界ボックスよりも大きい（例えば、周辺領域を囲むための）別のボックスが決定され得る。例えば、より大きいボックスの幅および高さは、候補境界ボックスの幅＊１．２５および高さ＊１．２５であり得る。より大きいボックスは、候補境界ボックス上に中心を取り得る。より大きいボックスのための別の色ヒストグラムが算出され、ｈｌａｒｇｅｂｂと示される。ボックスｈｂｂおよびｈｌａｒｇｅｂｂは、（例えば、長さ２４を有する）ベクトルとして扱われ得る。ｈｂｂとｈｌａｒｇｅｂｂとの間の色距離が算出され得る。例えば、色距離を発見するために、Ｌ２ノルムが利用され得る。Ｌ２ノルムの代わりに、例えば、カイ二乗距離のような代替の距離計算が利用される。色距離が小さい（例えば、別の境界ボックスの色距離よりも小さい、または色距離閾値よりも低い）場合、候補境界ボックスは、拒否され（例えば、排除され）得る。色距離が大きい（例えば、別の境界ボックスの色距離よりも大きい、または色距離閾値よりも大きい）場合、次に候補境界ボックスは、（例えば、オブジェクトを含む境界ボックスとして）保存され（preserved）得る。例えば、チェックすべき基準がそれ以上存在しない構成において（例えば、色差基準２１８が最後の基準であるとき）、（例えば、複数の境界ボックスの）例えば、最も大きい色距離を有する境界領域ボックスが選択され得る。
【００４５】
[0062]  色差基準２１８を実装するための、追加のまたは代替のアプローチが実施され得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、（例えば、周辺領域内の）境界領域の内側および境界領域の外側の平均色（例えば、ＲＧＢ）値を決定し得、平均色値間の色差（例えば、ユークリッド距離）を計算し得る。このアプローチでは、（例えば、複数の境界領域の）最も大きい色差を有する境界領域が選択され得る（一方、他の境界領域が拒否される）。
【００４６】
[0063]  いくつかの境界領域生成アルゴリズム（例えば、オブジェクト境界ボックスプロバイダ）が色情報を利用しない可能性があり得るため、複数の境界領域を減らすために色を使用することが有益であることに留意されたい。例えば、いくつかの境界領域生成アルゴリズムは、勾配のみをチェックし得る。色情報を追加することは、境界領域を選択するためのさらなる情報を提供する。例えば、色ヒストグラムの差は、良い実験結果を提示した。
【００４７】
[0064]  いくつかの構成では、境界領域レデューサ２４４は、特定の順序で減少の基準（例えば、サイズ基準２１６、中心性基準２１４、および／または色差基準２１８）のうちの２つ以上を適用する。例えば、境界領域レデューサ２４４は、始めに中心性基準２１４を適用し得る。次に、サイズ基準２１６が、中心性基準２１４に基づいて、減少の後に残っている境界領域に適用され得る。次に、色差基準２１８が、サイズ基準２１６に基づいて、減少の後に残っている境界領域基準に適用され得る。他の構成では、他の順序（例えば、サイズ基準２１６、次に中心性基準２１４、次に色差基準２１８）が利用され得る。
【００４８】
[0065]  いくつかの構成では、複数のサイズ基準２１６が利用され得る。例えば、第１のサイズ基準と第２のサイズ基準とが利用され得る。具体的には、境界領域レデューサ２４４は、中心性基準２１４および／または第１のサイズ基準を満たさない（例えば、標準サイズに十分に近くない、並びに／あるいは、最大および／または最小寸法内にない）複数の境界領域のいずれのものも拒否し得る。境界領域レデューサ２４４は、色差基準２１８および／または第２のサイズ基準（例えば、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域）を満たす境界領域を選択し得る。例えば、中心性基準および第１のサイズ基準（例えば、中心性およびサイジングフィルタ）が適用された後、各境界領域の内側および外側の色ヒストグラム距離（例えば、境界領域の内側および境界領域の外側であるが、周辺領域内である）が計算される。色ヒストグラム距離は、重み付けされた平均境界領域（例えば、境界ボックス）を計算するために利用され得る。例えば、各境界ボックスについて、Ｂ＿ｉ＝ｓｏｍｅ（ｘ，ｙ，ｗ，ｈ）であり、重みｗ＿ｉが計算され得る。利用される最終的な境界ボックス（例えば、残りのサブセット）は、Ｂ＝ｗ＿１＊Ｂ＿１＋ｗ＿２＊Ｂ＿２＋ｗ＿３＊Ｂ＿３＋．．．ｗ＿ｎ＊Ｂ＿ｎであり得る。重み閾値よりも小さい重みが算出から廃棄され得るように、重み（例えば、ｗ＿ｉ）のための閾値が設定され得ることに留意されたい。
【００４９】
[0066]  いくつかの構成では、１つまたは複数の追加の基準が利用され得る。例えば、境界領域レデューサ２４４は、エッジカウント基準に基づいて、複数の境界領域をまとめ得る。
【００５０】
[0067]  プロセッサ２２６は、（例えば、境界領域レデューサ２４４によって決定される）複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理し得る。プロセッサ２２６は、オブジェクトトラッカ（tracker）２２８、オブジェクトレコグナイザ２３０、オブジェクトリムーバ２３２、イメージエンハンサ２３４、クロッパ２３６、コンプレッサ２３８、および／またはフォーカサ２５０を任意で含み得る、および／または実装し得る。
【００５１】
[0068]  いくつかの構成では、オブジェクトトラッカ２２８は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージ内のオブジェクトを追跡し得る。例えば、オブジェクトトラッカ２２８は、複数の境界領域のサブセット内の１つまたは複数のオブジェクトを追跡することを試み得る。オブジェクト追跡は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、後続のイメージ（例えば、フレーム）内の１つまたは複数のオブジェクトを追跡することを含み得る。例えば、オブジェクトトラッカ２２８は、境界領域内のオブジェクトのイメージを利用し得、後続のイメージ内のオブジェクトを位置付けることを試み得る。
【００５２】
[0069]  いくつかの構成では、オブジェクト追跡は、境界領域内の１つまたは複数のランドマーク位置（landmark positions）を測定することを含み得る。オブジェクトトラッカ２２８は次に、後続のイメージ（例えば、フレーム）内の対応するランドマーク位置のロケーションを予測し得る。追加的にまたは代替的に、オブジェクトトラッカ２２８は、ランドマークにマッチする関心領域からのランドマークについての後続のイメージをサーチし得る。
【００５３】
[0070]  いくつかの構成では、オブジェクトレコグナイザ２３０は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、オブジェクトを認識し得る。いくつかの構成では、オブジェクト認識は、境界領域からの情報（例えば、ランドマーク、特徴など）をオブジェクトのデータベースと比較することを含み得る。そのオブジェクトが、データベース内のオブジェクトに（例えば、確立の度合いに）マッチする場合、次に、オブジェクトが認識される。例えば、境界領域内の顔が、既知の顔のデータベースと比較され得る。境界領域内の顔がデータベース内の顔とマッチする場合、その顔が認識される。例えば、データベースは、顔に対応する複数の人の名前を含み得る。従って、顔は、１人の人を識別するように認識され得る。オブジェクト認識は、他のオブジェクト（例えば、目、建物、道路標識、複数の人、道路、テキストなど）に対して行われ得る。
【００５４】
[0071]  いくつかの構成では、オブジェクトリムーバ２３２は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージからオブジェクトを除去し得る。例えば、オブジェクトリムーバ２３２は、境界領域の外側のエリアからのイメージパッチを用いてオブジェクトエリアを満たすことによって、境界領域内に含まれるオブジェクトを除去し得る。
【００５５】
[0072]  いくつかの構成では、イメージエンハンサ２３４は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージの品質および／または特性を向上させ得る。例えば、イメージエンハンサ２３４は、色補正、色調整、ホワイトバランス、コントラスト強調、ディヘイジング、赤目除去、シャープネス調整、ノイズリダクション、レンズ補正、フィルタリング、イメージ差し込み、オブジェクトハイライティング、および／またはイメージ変形（例えば、ワーピング）を行い得る。イメージを強調することは、複数の境界領域のサブセットの内側および／または外側のピクセルを修正することを含み得る。
【００５６】
[0073]  いくつかの構成では、クロッパ２３６は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージをクロップし得る。例えば、クロッパ２３６は、境界領域の外側のピクセル、またはマージンを有する境界領域の外側のピクセルをクロップし得る。
【００５７】
[0074]  いくつかの構成では、コンプレッサ２３８は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを圧縮し得る。例えば、コンプレッサ２３８は、境界領域の外側のピクセル、またはマージンを有する境界領域の外側のピクセルを圧縮し得る。これは、イメージのデータサイズを減少させるためにイメージの残りが圧縮されることを可能にしつつ、関心の対象（objects of interest）を含む１つまたは複数のエリア（例えば、境界領域）内のイメージの忠実性（fidelity）を維持することを可能にし得る。
【００５８】
[0075]  いくつかの構成では、フォーカサ２５０は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、光学システム２４２にフォーカスし得る。例えば、フォーカサ２５０は、光学システム２４２にフォーカスするための参照として、１つまたは複数の境界領域内のイメージを利用し得る。これは、１つまたは複数の境界領域内の１つまたは複数のオブジェクトがフォーカスされることを可能にし得る。
【００５９】
[0076]  いくつかの構成では、プロセッサ２２６は、境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０を含み得る、および／または実装し得る。境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、１つまたは複数の境界領域を生成するために、１つまたは複数のアルゴリズム２１２を選択し得る。例えば、境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０によって選択されるアルゴリズム２１２は、境界領域ジェネレータ２１０で用いられ得る。
【００６０】
[0077]  電子デバイス２０８は、イメージの選択エリア（例えば、選択されるポイント）を決定し得る。これは、上述されるように達成され得る。境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、選択エリアに基づいて、複数の境界領域生成アルゴリズムから１つまたは複数の境界生成アルゴリズム２１２を選択し得る。いくつかの構成では、境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、領域拡張アルゴリズムと勾配ベースの境界領域生成アルゴリズム（例えば、ＢＩＮＧ）との間から選択し得る。境界領域ジェネレータ２１０は次に、選択された境界領域生成アルゴリズム２１２に基づいて、１つまたは複数の境界領域を生成し得る。境界領域生成アルゴリズム２１２を選択することは、特徴ベクトルおよび分類子（classifier）に基づき得る。いくつかの構成では、特徴ベクトルは、色ヒストグラムおよび／またはエッジ勾配に基づき得る。
【００６１】
[0078]  境界領域生成アルゴリズムを選択するためのアプローチの１つの例が、下記に記載される。境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、選択エリア（例えば、選択されたポイント）の周囲（例えば、その中のおよび／またはその周囲のマージン内）のいくつかのピクセル（例えば、テストイメージ）に基づいていくつかの統計を計算し得る。例えば、境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、色ヒストグラムおよび／またはエッジカウントなどを計算し得る。これらの統計は、ある境界領域生成アルゴリズム２１２が、別の境界領域生成アルゴリズム２１２よりも良好に動くときを決定するように利用され得る。例えば、境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、第１の境界領域生成アルゴリズム２１２（例えば、境界拡張）がより良好に機能する（performs better）、および第２の境界領域アルゴリズム２１２（例えば、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズム）が良好に機能する状況（例えば、イメージのタイプ）についての、共通点および／または相違点を発見するために、統計を使用し得る。これらの状況についての共通点および／または相違点を発見することは、既知の結果を有するデータセットに基づき得る。Ｋ平均法（K-means）または期待最大値（expectation maximum）は、共通点を発見することができるアプローチの例であり得る。サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support vector machine）は、特徴的な差を区別し得るアプローチの例であり得る。データセットから知られる（learned）共通点および／または相違点に基づいて、境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、選択エリア（例えば、最初のロケーション）を有するテストイメージにおいて統計を計算し得る。境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０は、どの統計が最も良く適合するかに基づいて（例として、最も近い近隣または線形分離を用いて）、どの境界領域生成アルゴリズム２１２を使用するかを決定し得る。
【００６２】
[0079]  メモリ２５２は、命令および／またはデータを記憶し得る。プロセッサは、メモリ２５２にアクセス（例えば、読み出すおよび／または書き込む）し得る。メモリ２５２によって記憶され得る命令および／またはデータの例は、イメージデータ、境界領域データ（例えば、１つまたは複数の境界領域のロケーションおよび／またはサイズ）、１つまたは複数の境界領域の中心性（例えば、距離）、１つまたは複数の境界領域に対応する色距離（例えば、ヒストグラム距離）、境界領域ジェネレータアルゴリズム命令、ランドマーク、色ヒストグラム、エッジカウント、特徴ベクトルなどを含み得る。
【００６３】
[0080]  図３は、複数の境界領域を減らすための方法３００の１つの構成の例を図示するフロー図である。方法３００は、図２に関連して説明される電子デバイス２０８によって行われ得る。
【００６４】
[0081]  電子デバイス２０８は、イメージに基づいて複数の境界領域を生成し（３０２）得る。これは、図１−２のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、領域拡張アルゴリズムおよび／または勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムを用いて複数の境界領域を生成し得る。いくつかの構成では、電子デバイスは、図１３および１５のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように、領域拡張を用いて複数の境界領域を生成し得る。
【００６５】
[0082]  電子デバイス２０８は、イメージ内の選択エリアおよび／または少なくとも１つの基準に基づいて、複数の境界領域のサブセットを決定し（３０４）得る。これは、図２に関連して上述されるように達成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、複数の境界領域を減らすために、１つまたは複数の基準（例えば、中心性基準、サイズ基準、および／または色差基準）を適用し得る。
【００６６】
[0083]  いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、選択エリアに関する複数の境界領域の各々の中心性に基づき得る。例えば、中心性基準を満たさない（例えば、中心距離閾値よりも小さい中心距離を有する）１つまたは複数の境界領域は、複数の境界領域から拒否され得る（例えば、排除される、除去されるなど）。
【００６７】
[0084]  いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、サイズ基準に基づき得る。例えば、サイズ基準を満たさない（例えば、複数の境界領域の標準サイズ（例えば、平均値、中央値など）に十分に近くない）１つまたは複数の境界領域は、複数の境界領域から拒否され得る（例えば、排除される、除去されるなど）。
【００６８】
[0085]  いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、色差基準に基づき得る。例えば、色差基準を満たさない（例えば、複数の境界領域の最も高い色距離を有していない）１つまたは複数の境界領域は、複数の境界領域から拒否され得る（例えば、排除される、除去されるなど）。いくつかの構成では、境界領域の色距離は、境界領域の（例えば、境界領域内の）色ヒストグラムと、周辺領域（例えば、境界領域の外側、および周辺の境界内）の色ヒストグラムとの間の比較に基づき得る。複数の基準を有する構成において、複数の基準が連続して適用され得るか、または並列で適用され得ることに留意されたい。
【００６９】
[0086]  電子デバイス２０８は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理し（３０６）し得る。これは、図２に関連して上述されるように達成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、オブジェクトを認識し、オブジェクトを追跡し、光学システム２４２にフォーカスし、オブジェクトを除去し、イメージを強調し、イメージをクロップし、および／またはイメージを圧縮し得る。他の動作が行われ得る。
【００７０】
[0087]  図４は、選択エリア４５４、境界領域４５６、および周辺領域境界４５８の例を図示する図である。電子デバイス２０８は、選択エリア４５４、境界領域４５６、および周辺領域境界４５８のうちの１つまたは複数を、決定、生成、および／または利用し得る。上述されるように、選択エリア４５４は、受け取った入力（例えば、タッチポイント、マウスクリックなど）に基づいて決定され得るか、または自動的に決定され得る。図４に図示されるように、選択エリア４５４は、ピクセルのグループであり得る。例えば、選択エリア４５４は、タッチスクリーン入力のエリアに対応するピクセルのグループを含み得る。境界領域４５６は、境界領域アルゴリズム（例えば、領域拡張、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムなど）に基づいて生成され得る。例えば、境界領域４５６は、生成される複数の境界領域のうちの１つであり得る。いくつかの構成では、境界領域４５６は、選択エリア４５４に基づいて生成され得る。周辺領域（例えば、周辺領域境界４５８）は、境界領域４５６に基づいて決定され得る。例えば、周辺領域境界は、境界領域４５６よりも大きい量であり得る。例えば、周辺領域境界４５８は、境界領域４５６よりも比例的により大きい寸法を有し得るか、または境界領域４５６よりもより大きい固定された量であり得る。一例では、周辺領域境界４５８は、境界領域４５６の高さよりも２０％高い高さと、境界領域４５６の幅よりも２０％広い幅とを有し得る。
【００７１】
[0088]  図４に図示される例では、境界領域４５６は、選択エリア４５４を含む。上述されるように、中心性基準および／またはサイズ基準を満たさない１つまたは複数の境界領域は、いくつかの構成において拒否され得る。
【００７２】
[0089]  追加的にまたは代替的に、色差基準を満たさない１つまたは複数の境界領域が拒否され得る。いくつかの構成では、境界領域４５６の色距離は、境界領域４５６内のピクセルに基づいて色ヒストグラムを計算すること、および周辺領域内（例えば、境界領域４５６と周辺領域境界４５８との間）のピクセルに基づいて色ヒストグラムを計算することによって決定され得る。色距離は次に、色ヒストグラムを比較することによって計算され得る。例えば、（例えば、色ヒストグラム間の）カイ二乗距離は、色距離を作成するために計算され得る。いくつかの構成では、最大色距離を有する境界領域は、色差基準を満たし得る。他の境界領域はいずれも拒否され得る。
【００７３】
[0090]  従って、図４は、中心性基準および外部ピクセル基準（例えば、色差基準）を有する境界を図示し得る。境界ボックス幅および高さよりも２０％大きい寸法を有する周辺領域は、単に一例に過ぎないことに留意されたい。他の比および／または量が使用され得る。
【００７４】
[0091]  図５は、複数の境界領域を減らすための方法５００のより具体的な構成の例を示すフロー図である。方法５００は、図２に関連して説明される電子デバイス２０８によって行われ得る。
【００７５】
[0092]  電子デバイス２０８は、イメージに基づいて複数の境界領域を生成し（５０２）得る。これは、図１−４のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、領域拡張アルゴリズムおよび／または勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムを用いて、複数の境界領域を生成し得る。
【００７６】
[0093]  電子デバイス２０８は、中心性基準に基づいて、複数の境界領域のうちの１つまたは複数を任意で拒否し（５０４）得る。これは、図２−４のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、領域の中心に近くはない領域候補を決定し、却下すること（throwing out）によって、境界領域候補を排除し得る。追加的にまたは代替的に、中心性基準に基づいて複数の境界領域のうちの１つまたは複数を拒否すること（５０４）は、選択エリア（例えば、受け取ったタッチ入力）に基づき得る。いくつかの構成では、中心性基準が最初に適用され得る。
【００７７】
[0094]  電子デバイス２０８は、サイズ基準に基づいて、複数の境界領域のうちの１つまたは複数を任意で拒否し（５０６）得る。これは、図２−４のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。例えば、複数の境界領域の標準サイズ（例えば、平均値、中央値など）に十分に近くない１つまたは複数の境界領域は、拒否され得る。
【００７８】
[0095]  電子デバイス２０８は、各境界領域についての色統計（例えば、色ヒストグラム）と、各周辺領域についての色統計（例えば、色ヒストグラム）とを計算し（５０８）得る。これは、図２−４のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。例えば、前述の色統計（例えば、境界領域）およびバックグラウンドの色統計（例えば、周辺領域）は、各境界領域について決定され得る。色ヒストグラムは、領域（例えば、境界領域、周辺領域など）の色組成（color composition）を示し得ることに留意されたい。例えば、色ヒストグラムは、どの程度の色（例えば、ピクセルカラー値）が、色のスペクトルにわたって、色の密度および／または領域内に存在するかを示し得る。色統計を計算すること（５０８）は、各境界領域について、ピクセルの周辺領域を決定すること、および、境界領域の外側および境界領域の内側の領域の両方の色ヒストグラムを収集することを含み得る。電子デバイス２０８はまた、ヒストグラム距離（例えば、カイ二乗）を計算し得る。これは、バックグラウンドが境界領域とはどのように異なるかを決定し得るおよび／または示し得る。ヒストグラム差が大きくなればなるほど、境界領域と周辺領域（例えば、バックグラウンド）との差が大きくなる。
【００７９】
[0096]  電子デバイス２０８は、色差（例えば、色距離）に基づいて境界領域を選択し（５１０）得る。１つの境界領域（例えば、境界ボックス）のみを選択する（５１０）ために、電子デバイス２０８は、各境界領域について計算される距離（例えば、色距離）を使用し得る。いくつかの構成では、選択された（５１０）境界領域は、最も大きい距離を有する境界領域であり得る。代替的に、電子デバイスは、重みを有する距離（例えば、色距離）を使用して、全ての境界領域の重み付けされた平均値（または中央値）を計算し（５０８）得る。全ての（残りの）境界領域の重み付けされた平均値は、上述されるように決定され得る。電子デバイス２０８は、境界領域（例えば、オブジェクトを含む境界ボックス）を適宜提供し得る。
【００８０】
[0097]  図６は、本明細書で開示されるシステムおよび方法による、選択エリア６６４、候補境界領域６６０、および選択された境界領域６６２の例を図示する図である。具体的には、点はイメージ内の選択エリア６６４を表す。例えば、イメージ内に描かれたソーダ缶が、関心の対象であり得る。ユーザは、タッチスクリーン上のソーダ缶のイメージにタッチし得る。電子デバイス２０８は、タッチエリアに基づいて、選択エリア６６４を決定し得る。次に、電子デバイス２０８は、複数の候補境界領域を生成し得る。例えば、破線の長方形は、一般的なオブジェクトディテクタ（例えば、境界領域ジェネレータ２１０）からの候補境界領域６６０であり得る。選択された境界領域６６２は、本明細書で開示されるシステムおよび方法の結果であり得る。例えば、選択された境界領域６６２は、候補境界領域６６０から選択され得る。例えば、電子デバイス２０８は、選択された境界領域６６２のみが残るまで、候補境界領域６６０をまとめ得る。これは、図１−５のうちの１つまたは複数に関連して上述されるように達成され得る。
【００８１】
[0098]  一般的なオブジェクト検出は（例えば、車、歩行者などのような、具体的な（例えば、予め定められた）オブジェクトを検出することを含む具体的なオブジェクト検出とは異なり）、十分な検討が必要な（much work to explore）比較的新しい分野である。最初のロケーション（例えば、選択エリア）を利用するいくつかのアプリケーションは、指定されたオブジェクトを発見するために、類似度ベースの領域拡張アプローチを使用し得る。いくつかの領域拡張アプローチは、スケール（scale）をサーチすることができない可能性がある。図６におけるイメージでは、例えば、いくつかの領域拡張アプローチは、ソーダ缶が選択されるか、またはソーダ缶の文字が選択されるかを区別することができない可能性があり得る。一般的なオブジェクトディテクタは、全てのスケールの境界領域候補を提供することができ、全ての可能性のあるオブジェクトサイズをサーチするための能力を可能にし得る。本明細書で開示されるシステムおよび方法のいくつかの構成は、選択エリア（例えば、最初のロケーション入力）をマルチスケールディテクタと組み合わせ得る。選択エリアをマルチスケールディテクタと組み合わせることは、改善されたスピードおよび／または正確さを提供することにより有益であり得る。
【００８２】
[0099]  図７は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための方法７００の１つの構成を示すフロー図である。方法７００は、電子デバイス２０８によって行われ得る。電子デバイス２０８は、イメージの選択エリアを決定し（７０２）得る。これは、図１−６の１つまたは複数に関連して上述されるように達成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、タッチ入力、マウスクリック、ジェスチャなどを受け取る、および／または検出し得る。電子デバイス２０８は、受け取られたおよび／または検出された入力に基づいて、選択エリアを決定し得る。例えば、電子デバイス２０８は、入力とイメージ内の１つまたは複数のピクセルとの間の対応を決定し得る。いくつかの構成では、タッチセンサ（例えば、タッチスクリーン）の検出されたエリアは、イメージの１つまたは複数のピクセルにマッピングされ得る。代替的に、電子デバイス２０８は、ユーザ入力を検出することなく、選択エリアを決定し得る。
【００８３】
[0100]  電子デバイス２０８は、選択エリアに基づいて、複数の境界領域生成アルゴリズム２１２から１つの境界領域生成アルゴリズム２１２を選択し（７０４）得る。これは、図２に関連して上述されるように達成され得る。
【００８４】
[00101]  いくつかの構成では、電子デバイス２０８は、選択エリア内のおよび／または選択エリアの周囲のピクセルに基づいて、（例えば、既知の結果を有するデータセットから）いくつかの統計を計算し得る。統計の例は、色ヒストグラムおよびエッジカウントを含み得る。統計は、１つの境界領域生成アルゴリズムが、１つまたは複数の他の境界領域生成アルゴリズムよりも良好に機能する状況において、共通点および／または相違点を発見するために利用され得る。例えば、Ｋ平均法または期待最大値は、共通点を発見するために利用され得、および／または、ＳＶＭは、相違点を発見するために利用され得る。共通点および／または相違点は、１つの境界領域生成アルゴリズムがより良好に機能するいくつかの状況（例えば、イメージのタイプ、特定の統計および／または特徴を有するイメージなど）を、別の境界領域生成アルゴリズムがより良好に機能する他の状況（例えば、イメージの他のタイプ）から分離する決定ルール（例えば、分類子）を生成するために使用され得る。性能は、正確さおよび／またはスピードに関して測定され得る。
【００８５】
[00102]  選択エリア（例えば、選択エリア内のおよび／または選択エリアの周囲のピクセル）に基づいて、電子デバイス２０８は、統計（例えば、色ヒストグラム、エッジカウントなど）を計算し得る。決定ルール（例えば、分類子）は、統計に適用され得る。例えば、統計（例えば、現在のイメージ内の選択エリアに対応する）が、第１の境界領域生成アルゴリズムがより良い性能を提示する状況についての統計により類似する場合、電子デバイス２０８は、第１の境界領域生成アルゴリズムを選択し得る。しかしながら、統計が、第２の境界領域生成アルゴリズムがより良い性能を示す状況についての統計により類似する場合、電子デバイス２０８は、第２境界領域生成アルゴリズムを選択し得る。
【００８６】
[0103]  電子デバイス２０８は、選択された境界領域生成アルゴリズムに基づいて、１つまたは複数の境界領域を生成し（７０６）得る。例えば、電子デバイス２０８は、マルチスケールアルゴリズムが選択された（７０４）場合のマルチスケールアルゴリズム（例えば、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムまたはＢＩＮＧ）、または領域拡張アルゴリズムが選択された（７０４）場合の領域拡張アルゴリズムに基づいて、１つまたは複数の境界領域を生成し得る。
【００８７】
[00104]  図８は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための方法８００のより具体的な構成の例を図示するフロー図である。具体的には、図８は、領域拡張アルゴリズム（例えば、最初のポイントの周囲の色類似性に基づいて、オブジェクトを発見するためのアプローチ）と、マルチスケールアルゴリズム（例えば、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムまたはＢＩＮＧ）との間の選択の例を図示する。方法８００は、電子デバイス２０８によって行われ得る。電子デバイス２０８は、イメージの選択エリアを決定し得る。これは、図１−７のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。
【００８８】
[00105]  電子デバイス２０８は、選択エリアをクロップし（８０４）得る。例えば、電子デバイス２０８は、選択エリアの外側のピクセル、または選択エリアよりも大きいエリアの外側のピクセルを廃棄し得る。例えば、電子デバイス２０８は、選択エリアを保存し得、追加のマージン（例えば、選択エリアを２０％上回る、選択エリアを１００％上回る、選択エリアを囲む領域の予め定められたサイズなど）を有する選択エリアを保存し得る。
【００８９】
[00106]  電子デバイス２０８は、選択エリアに基づいて特徴を計算し（８０６）得る。例えば、電子デバイス２０８は、選択エリアのおよび／または選択エリアの周囲のマージンのイメージ統計を収集し得る。上述されるように、電子デバイス２０８は、どのアルゴリズムが、ある特定の特性（例えば、統計）有するイメージに対してより良好に機能するかを決定する、（例えば、記述子または分類子を訓練し（train）得る）決定ルールを生成し得る。
【００９０】
[00107]  電子デバイス２０８は、特徴（例えば、統計）によってどの境界領域生成アルゴリズムが示されるかを決定し（８０８）得る。これは、図２および７のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。例えば、特徴が、領域拡張アルゴリズムがより良好に機能するイメージの特徴により類似する場合、次に電子デバイス２０８は、領域拡張アルゴリズムを選択し得る。特徴が、マルチスケールアルゴリズム（例えば、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズム）がより良好に機能するイメージの特徴により類似する場合、次に電子デバイス２０８は、マルチスケールアルゴリズムを選択し得る。選択されたアルゴリズムが適用され得る。
【００９１】
[00108]  いくつかの構成では、電子デバイス２０８は、選択エリア（例えば、選択されたポイント）の周囲（例えば、その中のおよび／またはその周囲のマージン内の）のいくつかのピクセル（例えば、テストイメージ）に基づいていくつかの統計（例えば、色ヒストグラムおよび／またはエッジカウントなど）を計算し得る。これは、既知の結果を有するデータセットに関して行われ得る。これらの統計は、どの境界領域生成アルゴリズム（例えば、領域拡張またはマルチスケール）が、特定の特性（例えば、統計）を有するイメージに対してより良好に機能するかを選択する、（例えば、分類子および／または記述子を訓練するための）決定ルールを生成するように利用され得る。例えば、共通点および／または相違点は、Ｋ平均法、期待最大値、およびＳＶＭのうちの１つまたは複数を用いて発見され得る。電子デバイス２０８は、決定ルール（例えば、分類子、記述子など）を、（例えば、どの状況が統計に最も適するかを示し得る、最近傍点（nearest neighbors）および／または線形分離を使用して）現在の選択エリアの統計に適用し得る。これは、より良い性能を領域拡張アルゴリズムが提示し得るか、またはマルチスケールアルゴリズムが提示し得るかの決定を作成し得る。
【００９２】
[00109]  選択された境界領域アルゴリズムが、領域拡張アルゴリズムである場合、電子デバイス２０８は、領域拡張アルゴリズムに基づいて、境界領域（例えば、境界ボックス）を生成し（８１０）得る。これは、図２、１３および１５のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。電子デバイス２０８は、境界領域に基づいて、イメージを処理し（８１６）得る。例えば、電子デバイス２０８は、図２−３のうちの１つまたは複数に関連して上述されるようなイメージを処理し（８１６）得る。いくつかの構成では、領域拡張アルゴリズムが（例えば、各オブジェクトについて）１つの境界領域のみを作成し得ることに留意されたい。これらの構成では、電子デバイス２０８は、境界領域に基づいて、イメージを直接処理し（８１６）得る。他の構成では、領域拡張アルゴリズムは、（例えば、各オブジェクトについて）複数の境界領域を作成し得る。これらの構成では、電子デバイス２０８は、複数の境界領域の（例えば、１つの）サブセットを任意で決定し（８１４）得、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理し（８１６）得る。
【００９３】
[00110]  選択された境界領域アルゴリズムがマルチスケールアルゴリズムである場合、電子デバイス２０８は、マルチスケールアルゴリズムに基づいて、複数の境界領域（例えば、境界領域候補）を生成（８１２）し得る。これは、図１−６のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。
【００９４】
[0111]  電子デバイス２０８は、イメージ内の選択エリアに基づいて、複数の境界領域の（例えば、１つの）サブセットを決定し（８１４）得る。これは、図２−６のうちの１つまたは複数に関連して上述されるように達成され得る。例えば、電子デバイス２０８は、複数の境界ボックスから、単一のオブジェクト境界ボックスを決定し得る。
【００９５】
[0112]  電子デバイス２０８は、境界領域に基づいてイメージを処理し（８１６）得る。例えば、電子デバイス２０８は、図２−３のうちの１つまたは複数に関連して上述されるようなイメージを処理（８１６）し得る。
【００９６】
[00113]  境界領域生成アルゴリズムのいくつかの種類は、異なるイメージについて他のものよりもより良好に機能し得ることに留意されたい。例えば、本明細書で開示されるシステムおよび方法に従って説明されるような境界領域の減少を用いた、マルチスケールアルゴリズムまたは勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムは、領域拡張アルゴリズムよりもより良好に機能することが多い。しかしながら、いくつかの状況（例えば、単一色のオブジェクトについて）では、領域拡張アルゴリズムは、非常に良好に機能する。その他の場合、マルチスケールアルゴリズムは、より高い正確性および安定性を提供し得る。従って、境界領域生成アルゴリズムを選択するための能力は、特定のイメージについてより良好に機能し得る境界領域生成アルゴリズムを選択することによって、より高い柔軟性と改善された性能を提供し得る。
【００９７】
[00114]  図９は、境界領域生成アルゴリズムを選択するための、および／または複数の境界領域を減らすためのシステムおよび方法が実装され得るプロセッサ９２６の例を図示するブロック図である。プロセッサ９２６は、図２に関連して説明されるプロセッサ２２６の１つの例であり得る。例えば、プロセッサ９２６は、電子デバイス（例えば、電子デバイス２０８）内に含まれ得る。
【００９８】
[00115]  プロセッサ９２６は、オブジェクトディテクタ９８４および／またはオブジェクトトラッカ９２８を含み得る、および／または実装し得る。図９に図示されるように、オブジェクトディテクタ９８４は、境界領域ジェネレータ９１０、境界領域レデューサ９４４、および／または境界領域生成アルゴリズムセレクタ９２０を含み得る。境界領域ジェネレータ９１０、境界領域レデューサ９４４、および境界領域生成アルゴリズムセレクタ９２０は、図２に関連して説明される、境界領域ジェネレータ２１０、境界領域レデューサ２４４、および／または境界領域生成アルゴリズムセレクタ２２０のそれぞれの例であり得る。
【００９９】
[00116]  オブジェクトディテクタ９８４は、イメージ内（例えば、ビデオフレーム内）のオブジェクトを検出し得る。例えば、オブジェクトディテクタ９８４は、オブジェクトを含む境界領域を作成し得る。いくつかの構成では、境界領域生成アルゴリズムセレクタ９２０は、図２、および７−８のうちの１つまたは複数に関連して上述されるような、境界領域生成アルゴリズムを任意で選択し得る。境界領域ジェネレータ９１０は、（例えば、複数の境界領域を作成する境界領域生成アルゴリズムが選択されるときに）複数の境界領域を生成し得る。例えば、境界領域ジェネレータ９１０は、複数の境界領域を生成し得る。これは、図１−８のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。境界領域レデューサ９４４は、複数の境界領域の（例えば、１つまたは複数の）サブセットを決定し得る。これは、図２−６、および８のうちの１つまたは複数に関連して説明されるように達成され得る。
【０１００】
[00117]  複数の境界領域のサブセットは、オブジェクトトラッカ９２８に提供され得る。オブジェクトトラッカ９２８は、図２に関連して説明されるオブジェクトトラッカ２２８の例であり得る。いくつかの構成では、オブジェクトトラッカ９２８は、光学フローモジュール９８６を有する動きトラッカであり得る。
【０１０１】
[00118]  オブジェクトトラッカ９２８は、現在のビデオフレーム（Ｎ）上の動きベースの追跡を行うために使用され得る。例えば、前のビデオフレーム（Ｎ−１）および現在のビデオフレーム（Ｎ）が、（例えば、電子デバイスによって）受け取られ得る。前のビデオフレーム（Ｎ−１）は、一連のビデオフレームにおける現在のビデオフレーム（Ｎ）の直前に先行し得る。追加のビデオフレームは、プロセッサ９２６によって取得され得るおよび処理され得る。前のビデオフレーム（Ｎ−１）は、オブジェクトトラッカ９２８に提供され得る。さらに、メモリ（例えば、図９に示されていないメモリ２５２）は、本明細書において、キャプチャされた前のビデオフレームと呼ばれる前のビデオフレーム（Ｎ−１）に関連付けられたデータを記憶し得る。いくつかの構成では、メモリは、電子デバイスから（例えば、カメラから）直接、前のビデオフレーム（Ｎ−１）についての情報を取得し得る。メモリはまた、前のビデオフレーム（Ｎ−１）についての追跡結果を取得し得、それは、オブジェクトが前のビデオフレーム（Ｎ−１）において追跡されたおよび／または検出された場所を指定し得る。前のビデオフレーム（Ｎ−１）または他の前にキャプチャされたビデオフレームについてのこの情報は、メモリ内に記憶され得る。
【０１０２】
[00118]  オブジェクトトラッカ９２８は、その後、一連のビデオフレームにおける現在のビデオフレーム（Ｎ）を受け取り得る。動きトラッカ９２８は、（例えば、メモリから提供された情報を使用して）現在のフレーム（Ｎ）と前のビデオフレーム（Ｎ−１）とを比較し得る。動きトラッカ９２８は、光学フローモジュール９８６を使用して、現在のビデオフレーム（Ｎ）上のオブジェクトの動きを追跡し得る。光学フローモジュール９８６は、現在のビデオフレーム（Ｎ）上のオブジェクトの動きベースの追跡を行うためのハードウェアおよび／またはソフトウェアを含み得る。前のビデオフレーム（Ｎ−１）と現在のビデオフレーム（Ｎ）と比較をすることによって、動きトラッカ９２８は、ターゲットオブジェクトが現在のビデオフレーム（Ｎ）内にある可能性（likelihood）に関連付けられた追跡信頼値を決定し得る。一例では、追跡信頼値は、ターゲットオブジェクトが現在のビデオフレーム（Ｎ）内にある、または現在のビデオフレーム（Ｎ）内のウィンドウである、確実性のパーセンテージに基づく実際の数（例えば、０と１との間）であり得る。
【０１０３】
[00120]  図９に図示されるように、図示されるコンポーネントのうちの１つまたは複数は、プロセッサ９２６によって任意で実施され得る。例えば、オブジェクトディテクタ９８４およびオブジェクトトラッカ９２８は、プロセッサ９２６で実装され得る。いくつかの構成では、異なるプロセッサは、異なるコンポーネントを実装するために使用され得る（例えば、１つのプロセッサがオブジェクトトラッカ９２８を実装し得、別のプロセッサがオブジェクトディテクタ９８４を実装するように使用され得る。
【０１０４】
[00121]  図１０は、ワンタッチオブジェクト選択を行うように動作可能なシステム１０００の１つの構成を図示するブロック図である。システム１０００は、モバイルデバイス１００２を含む。モバイルデバイス１００２は、図２に関連して説明される電子デバイス２０８の１つの例であり得る。モバイルデバイス１００２は、モバイルフォン、音楽プレイヤ、ビデオプレイヤ、エンターテインメントユニット、ナビゲーションデバイス、通信デバイス、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、コンピュータ、または任意の他のモバイルコンピューティングデバイスであり得る。モバイルデバイス１００２は、カメラ１００４を含む。カメラ１００４は、静止画およびビデオをキャプチャおよび出力するように構成され得る。モバイルデバイス１００２は、出力インターフェース１００６を含む。出力インターフェース１００６は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイのようなディスプレイデバイス、または任意の他のディスプレイデバイスと通信するように構成され得る。特定の構成では、出力インターフェース１００６は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を出力する。モバイルデバイス１００２は、入力インターフェース１００８をさらに含む。入力インターフェース１００８は、タッチスクリーン、任意の他のタイプの入力デバイス、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。特定の構成では、入力インターフェース１００８は、ユーザ１０１０からの入力（例えば、出力インターフェース１００６によるＧＵＩ出力に応答する入力）を受け取るように構成され得る。
【０１０５】
[00122]  モバイルデバイス１００２は、アクセサリデバイスインターフェース１０１２をさらに含み得る。特定の構成では、アクセサリデバイスインターフェース１０１２は、アクセサリデバイス１０１４からの入力を受け取り得る。特定の構成では、アクセサリデバイス１０１４は、カメラを含む。アクセサリデバイス１０１４から受け取られた入力は、イメージまたはビデオデータを含み得る。特定の構成では、アクセサリデバイス１０１４は、メガネまたは宝飾品のような、ユーザウェアラブルアクセサリ（user wearable accessory）内に内蔵され得る。
【０１０６】
[00123]  モバイルデバイス１００２は、ネットワーク１０１８と通信するように構成される通信インターフェース１０１６をさらに含み得る。通信インターフェース１０１６は、イーサネット（登録商標）インターフェース、８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）インターフェース、セルラ通信インターフェース、例えば、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ（登録商標））インターフェース、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）インターフェース、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）インターフェース、８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）インターフェース、任意の他のワイヤードまたはワイヤレスインターフェース、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。
【０１０７】
[00124]  モバイルデバイス１００２は、ストレージデバイス１０２０をさらに含む。ストレージデバイス１０２０は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ、光学ドライブ、または任意の他のタイプのコンピュータ可読記憶媒体またはデバイスを含み得る。ストレージデバイス１０２０は、イメージおよびビデオ（例えば、カメラ１００４によってキャプチャされ、通信インターフェース１０１６を介してモバイルデバイス１００２によってダウンロードされるイメージおよびビデオなど）を記憶し得る。いくつかの構成では、ストレージデバイス１０２０は、図２に関連して説明されるメモリ２５２の１つの例であり得る。
【０１０８】
[00125]  ワンタッチオブジェクト選択モジュール１０２２は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ（例えば、モバイルデバイス１００２のプロセッサによって実行可能な、モバイルデバイス１００２のメモリ内に記憶される命令）において実装され得る。代替的に、ワンタッチオブジェクト選択モジュール１０２２の全てまたは一部分は、ハードウェア内に実装され得る。ワンタッチオブジェクト選択モジュール１０２２は、ユーザ入力を介して、イメージまたはビデオのフレーム内に含まれる（例えば、描かれる）１つまたは複数のオブジェクトの選択を受け取り得る。ワンタッチオブジェクト選択モジュール１０２２は、ユーザ１０１０から受け取られたワンタッチ入力に応答して、オブジェクト選択を行うように構成され得る。システム１０００の動作の例は、図１１−１７を参照してさらに説明される。
【０１０９】
[00126]  図１１は、ワンタッチオブジェクト選択の方法１１００の１つの例を図示する図である。図１１は、ユーザがワンタッチ入力１１０４を介してオブジェクト１１０２を選択し得ることを図示し、ワンタッチ入力１１０４に応答して、オブジェクト境界ボックス１１０６が識別され得る。
【０１１０】
[00127]  ワンタッチオブジェクト選択は、様々なコンピュータビジョン（ＣＶ）アプリケーションにおいて有益であり得る。実例となる限定されない例として、境界ボックスを定義するためのマルチタッチ入力は、オブジェクト追跡アプリケーションでは扱いにくい、または不正確なものであり得る。マルチタッチ入力を使用して境界ボックスを定義するために、ユーザは、１本の指で描くことまたは２本の指で描くことを用いて線を描くことで、オブジェクトに線を引き（cross）得る。このような境界ボックスは、不正確であり得る。例えば、ユーザは、追跡のために、所望するよりもより多くのまたはより少ないイメージを選択し得る。さらに、いくつかの場合には、移動しているオブジェクト（例えば、高速で移動している車）の周囲に、または小さいオブジェクト（例えば、サッカー場における特定のサッカープレイヤ）の周囲に境界ボックスを定義することはユーザにとって困難であり得る。従って、ワンタッチ入力１１０４に応答してオブジェクト１１０２を選択するためにオブジェクト境界ボックス１１０６を生成することは、改善されたユーザ体験を提供し得る。
【０１１１】
[00128]  図１２は、（例えば、ワンタッチ入力に応答する）オブジェクト選択に関連付けられた、複数の例となるコンピュータビジョン（ＣＶ）使用ケース１２００を図示する図である。例えば、図１２は、最初のオブジェクト選択１２０２が様々なアプリケーションに関連付けられ得ることを図示する。例えば、最初のオブジェクト選択１２０２は、タッチスクリーン上のワンタッチ入力（例えば、図１１に図示されるワンタッチ入力１１０４）を含み得る。しかしながら、ユーザがオブジェクトの最初の選択を行う様々な方法が存在することが理解されるだろう。代替のユーザ入力の例は、１つまたは複数のジェスチャ、１つまたは複数の目の動き、１つまたは複数の音声コマンド、あるいはそれらの組合せを含み得る。代替的に、様々なＣＶベースの自動オブジェクト検出メカニズムが、最初のオブジェクト選択のために用いられ得る。
【０１１２】
[00129]  図１２は、最初のオブジェクト選択１２０２が、他の選択肢のうち、オブジェクト追跡アプリケーション１２０４、オブジェクト認識アプリケーション１２０６、リアリティ増大アプリケーション（reality augmentation application）１２０８、シーン分析アプリケーション１２１０、またはオートフォーカスアプリケーション１２１１を含む、様々なアプリケーションおいて有益であり得ることをさらに図示する。オブジェクト追跡アプリケーション１２０４に関連付けられる、例となるイメージにおいて、追跡されているオブジェクトは、移動している車１２１２を含む。追加的にまたは代替的に、オートフォーカスアプリケーション１２１１に関連付けられる、例となるイメージにおいて、フォーカスされているイメージは、車１２１２を含む。いくつかの構成では、オートフォーカスは、追跡と連動して、または追跡から独立して行われ得る。例えば、カメラレンズフォーカスは、オブジェクトが移動する際、オブジェクト上に維持され得る。オブジェクト認識アプリケーション１２０６に関連付けられる、例となるイメージにおいて、人１２１４、飛行機１２１６、車１２１８、および動物１２２０を含む、４つのオブジェクトが識別され得る。リアリティ増大アプリケーション１２０８に関連付けられる、例となるイメージにおいて、特定のロケーションに関連付けられる情報１２２２が提供される（例えば、ある建物の住所、または、あるモニュメントがその建物の近くに位置付けられるというインジケーション）。シーン分析アプリケーション１２１０に関連付けられる、例となるイメージにおいて、サッカー場の個々のサッカープレイヤは、異なる境界領域１２２４によって識別され得る。
【０１１３】
[00130]  図１３は、オブジェクト選択のための動きベースのセグメンテーションの方法１３００の例を図示する図である。図１３で図示される例では、動きベースのセグメンテーションを使用するオブジェクト選択は、ワンタッチ入力１３０２に応答（例えば、イメージ内の１人の人への単一のユーザタッチに応答）し得る。図１３では、ワンタッチ入力１３０２は、走っている子供の背中の上に白い点として表される。
【０１１４】
[00131]  ワンタッチ入力１３０２に応答して、動きは、少なくとも２つのビデオフレームに基づいて検出され得る。図１３は、第１のビデオフレーム１３０６、第２のビデオフレーム１３０８、および第３のビデオフレーム１３１０を含む一連のビデオフレーム１３０４が、動きフィールド生成１３１２のために使用される例を図示する。しかしながら、代替のいくつかのビデオフレームが、動きフィールド生成１３１２のために使用され得ることが理解されるだろう。いくつかの場合には、ビデオエンコーダ（例えば、ビデオ符号化ハードウェア）は、グローバル／ローカル動き推定（global/local motion estimation）１３１４のために使用され得る。いくつかの場合には、ビデオエンコーダは、動き推定に関連付けられない他のビデオ符号化ステージ（video encoding stages）を行わずに、動き推定に関連付けられるビデオ符号化ステージのサブセットを使用して動きを推定し得る。
【０１１５】
[00132]  図１３は、ビデオエンコーダによって生成される動きベクトルフィールド１３１６の例を図示する。いくつかの場合には、動きベクトルフィールド１３１６は、高密度動きベクトルフィールド（dense motion vector field）（例えば、フレーム内のピクセルの８×８のブロックごとの動きベクトル）を表し得る。動きベクトルフィールド１３１６は、図１３においてグレースケールフォーマットで図示されるが、動きベクトルフィールド１３１６は、１つまたは複数の色を含み得る。動きベクトルフィールド１３１６は、ノイズを含む（noisy）可能性があるが、図１３の動きベクトルフィールド１３１６は、移動している人が認識可能であることを図示する。グローバル／ローカル動き推定１３１４について、動きベクトルフィールド１３１６のさらなる処理が行われ得る。例えば、図１３は、動きベクトルフィールド１３１６においてＸ方向（水平）の動きを表す第１のグレースケールイメージ１３１８と、動きベクトルフィールド１３１６においてＹ方向（垂直）を表す第２のグレースケールイメージ１３２０とを図示する。図１３において図示される特定の例では、第１のグレースケールイメージ１３１８が、Ｘ方向メディアンフィルタ（X direction median filter）を動きベクトルフィールド１３１６に適用する結果を表し、一方、第２のグレースケールイメージ１３２０が、Ｙ方向メディアンフィルタを動きベクトルフィールド１３１６に適用する結果を表す。代替の構成では、１つまたは複数の異なるフィルタまたはフィルタのセットは、動きベクトルフィールド１３１６をさらに処理するために用いられ得る。
【０１１６】
[00133]  特定の構成では、グローバル動き推定は、Ｘ方向およびＹ方向の両方における全ての動きの中央値を決定することを含み得る。代替的に、グローバル動き推定の他の方法が用いられ得る。例えば、イメージが複数の領域（例えば、８×８ピクセルの正方形）に分割され、動きの中央値が各領域について取得され、グローバル動きが複数の領域から個々の複数の中央値のうちの１つの中央値に基づいて推定され得る。特定の構成では、ローカル動き推定は、（例えば、各々８×８ピクセルの正方形内の）イメージの個々の部分におけるローカル動きベクトルを決定することを含み得る。
【０１１７】
[00134]  図１３に図示される例では、ワンタッチ入力１３０２は、グローバル動きからローカル動きを分離するために使用され得る。すなわち、ワンタッチ入力１３０２は、動きベクトルフィールド１３１６においてＸおよびＹ座標に関連付けられ得、これらＸおよびＹ座標は、領域拡張のために、第１のシード（seed）１３２２として使用される開始ロケーションを表し得る。図１３では、第１のシード１３２２は点によって表わされ、第１のシード１３２２に基づいて行われる第１の領域拡張オペレーションは、第１の関心領域（ＲＯＩ）１３２４（本明細書では、境界領域（例えば、境界ボックス）とも呼ばれる）をもたらす。
【０１１８】
[00135]  いくつかの場合には、ワンタッチ入力１３０２に基づく領域拡張によって生成される境界ボックスは、オブジェクト追跡アプリケーション（例えば、図１２のオブジェクト追跡アプリケーション）に関連付けられる境界ボックスサイズ閾値を満たさない可能性がある。別の例では、ユーザは、ワンタッチ入力１３０２を介して、特定のオブジェクトを正確に選択しない可能性がある。例えば、小さいオブジェクト（例えば、図１２における境界領域１２２４に関連付けられるサッカープレイヤ）、および／または、高速で移動しているオブジェクト（例えば、図１２における移動している車１２１２）を選択することは、ユーザにとって困難であり得る。従って、ワンタッチ入力１３０２が領域拡張のための始点を提供し得る一方、図１３は、領域拡張のための１つまたは複数の代替のシードを使用する領域拡張によるセグメンテーション１３２６の特定の構成を図示する。
【０１１９】
[00136]  図１３は、複数の候補関心領域（ＲＯＩ）１３２８（例えば、境界領域とも呼ばれる）が、複数のシードから領域拡張によって生成され得ることを図示する。第１の候補ＲＯＩは、第１のシード１３２２としてワンタッチ入力１３０２を使用する領域拡張によって生成される第１のＲＯＩ １３２４を含む。図１３は、４つの他のシードが領域拡張のために使用される特定の例をさらに図示する。しかしながら、代替のいくつかのシードが領域拡張によるセグメンテーション１３２６のために使用され得、代替のいくつかの候補ＲＯＩをもたらすことが理解されるだろう。図１３の例では、４つの他のシードは、第１のシード１３２２のＸ、Ｙ座標に関して隣接するＸ、Ｙ座標である。いくつかの場合には、隣接するＸ、Ｙ座標は、（正または負の方向に）ｎピクセルだけオフセットされた座標を含み、ここで、ｎは固定された（例えば、１）またはプログラム可能な整数であり得る。実例となる限定されない例として、代替のＸ、Ｙ座標（例えば、Ｘ−１、Ｙ＋１）を用いた第２のシードに基づく領域拡張は、第２の候補ＲＯＩ １３３０をもたらし得る。さらなる例として、代替の座標（例えば、Ｘ＋１、Ｙ＋１）を用いた第３のシードに基づく領域拡張は、第３の候補ＲＯＩ １３３２をもたらし得、代替の座標（例えば、Ｘ−１、Ｙ−１）を用いた第４のシードに基づく領域拡張は、第４の候補ＲＯＩ １３３４をもたらし得、代替の座標（例えば、Ｘ＋１、Ｙ−１）を用いた第５のシードに基づく領域拡張は、第５の候補ＲＯＩ １３３６をもたらし得る。
【０１２０】
[00137]  図１３は、フレーム間ＲＯＩ融合（intraframe ROI fusion）１３３８（本明細書では、空間ＲＯＩ融合とも呼ばれる）が、最終ＲＯＩ １３４０を生成するために、候補ＲＯＩ １３２８の少なくとも１つのサブセットにおいて行われ得ることをさらに図示する。すなわち、個々の候補ＲＯＩ １３２４、１３３０、１３３２、１３２４、および１３３６は、異なるシードに基づいて行われる個々の領域拡張動作によって生成されるＲＯＩを表し、最終ＲＯＩ １３４０は、個々の領域拡張動作の融合された結果を表す。図１３に図示される特定の例では、最終ＲＯＩ １３４０は、個々の候補ＲＯＩ １３２４、１３３０、１３３２、１３２４、および１３３６の最大値Ｘのスパンと最大値Ｙのスパンによって定義される。代替的に、候補ＲＯＩ １３２４、１３３０、１３３２、１３２４、および１３３６のうちの１つまたは複数は廃棄され得、フレーム間ＲＯＩ融合１３３８は、候補ＲＯＩ １３２４、１３３０、１３３２、１３２４、および１３３６のサブセットにおいて行われ得る。例をあげて説明すると、５つの候補ＲＯＩ １３２４、１３３０、１３３２、１３２４、および１３３６のうちの１つまたは複数は、それらがサイズ閾値を満たさない（例えば、ＲＯＩがオブジェクト追跡を行うのに小さすぎる可能性がある）ときに、廃棄され得る。別の例では、５つの候補ＲＯＩ １３２４、１３３０、１３３２、１３２４、および１３３６のうちの１つまたは複数は、それらがサイズ閾値を超える（例えば、ＲＯＩがオブジェクト追跡を行うのに大きすぎる可能性がある）ときに、廃棄され得る。すなわち、（例えば、他の候補ＲＯＩに類似する）１つまたは複数の基準に基づいて外れ値（outlier）として識別される候補ＲＯＩは廃棄され得、最終ＲＯＩ １３４０を決定するのに使用されない可能性がある。図１３はさらに、フレーム間ＲＯＩ融合１３３８によって決定される最終ＲＯＩ １３４０が、（例えば、オブジェクト追跡のために）オブジェクト境界ボックス１３４２として使用される特定の例を図示する。例えば、オブジェクト境界ボックス１３４２は、子供がシーン内で走る際に、その子供を追跡するために使用される、最初の境界ボックスであり得る。しかしながら、最終ＲＯＩ １３４０が他のコンピュータビジョン（ＣＶ）アプリケーションのために（例えば、他の選択肢のうち、オブジェクト認識のために、リアリティ増大のために、またはシーン分析のために）使用され得ることが理解されるだろう。
【０１２１】
[00138]  よって、図１３は、ビデオエンコーダ（例えば、ビデオ符号化ハードウェア）によって生成される動きベクトルフィールド１３１６が、セグメンテーションおよびワンタッチオブジェクト選択のために使用され得ることを図示する。図１３に図示されるワンタッチオブジェクト選択の例は、複数の候補ＲＯＩを生成するための領域拡張によるセグメンテーション、および（例えば、オブジェクト追跡アプリケーションのために）最終ＲＯＩを決定するための候補ＲＯＩの少なくとも１つのサブセットに基づいてＲＯＩ融合を行うことを含む。図１３は、動きフィールド生成１３１２、グローバル／ローカル動き推定１３１４、領域拡張によるセグメンテーション１３２６、およびフレーム間ＲＯＩ融合１３３８を含む特定の例を図示するが、その順序は限定されないことが理解されるだろう。すなわち、より多くのステップ、より少ないステップ、異なるステップ、同時のステップなどを用いて、代替の順序が利用可能である。
【０１２２】
[00139]  図１４は、オブジェクト選択のための動きベースのセグメンテーションのコンテキストにおけるエラー処理の方法１４００の１つの構成を図示する図である。図１４に図示される例では、エラー処理は、ワンタッチ入力１４０２（例えば、関連付けられるローカル動きを有するオブジェクトを含まないイメージの一部分におけるユーザタッチ）に応答し得る。図１４では、ワンタッチ入力１４０２は、芝生の一画に白い点として表される。
【０１２３】
[00140]  図１４は、芝生へのユーザタッチに応答するフレーム間ＲＯＩ融合１４０４を行うことが、（例えば、オブジェクト追跡のための）サイズ閾値を超える最終ＲＯＩ １４０６をもたらし得ることを図示する。オブジェクト追跡のコンテキストにおいて、サイズ閾値は、ユーザが最終ＲＯＩ １４０６のサイズと同じ大きさのオブジェクトを追跡しない可能性があるという仮定に基づき得る。追跡の目的で、サイズ閾値は、オブジェクトがワンタッチ入力１４０２の特定の空間の範囲内にあることを指定し得る。例をあげて説明すると、サイズ閾値は、オブジェクトが最大オブジェクトサイズよりも小さく、最小オブジェクトサイズよりも大きいことを指定し得る。追加的にまたは代替的に、サイズ閾値は、オブジェクトについての最小アスペクト比および最大アスペクト比を指定し得る。
【０１２４】
[00141]  図１４に図示される特定の構成では、エラー処理１４０８は、視覚的インジケーション（visual indication）１４１０を生成することを含み得る。視覚的インジケーション１４１０は、走っている子供を選択する際に、ワンタッチユーザ入力１４０２が成功しなかったことをユーザに警告し得る。視覚的インジケーション１４１０は、別のワンタッチ入力を提供するようユーザに促し得る。いくつかの場合には、視覚的インジケーション１４１０は、ワンタッチユーザ入力１４０２のＸ、Ｙ座標に基づいて生成されるデフォルトサイズを有する境界ボックスを含み得る。
【０１２５】
[00142]  図１３および１４は、ワンタッチオブジェクト選択のための空間セグメンテーションを図示するが、セグメンテーションの他のタイプが、空間セグメンテーションの代わりにまたはそれに加えて、使用され得ることが理解されるだろう。さらに、図１３および１４は、フレーム間または空間ＲＯＩ融合を図示するが、ＲＯＩ融合の他のタイプが空間ＲＯＩ融合の代わりにまたはそれに加えて、使用され得ることが理解されるだろう。
【０１２６】
[00143]  図１５は、ワンタッチオブジェクト選択のための時間ＲＯＩ融合（temporal ROI fusion）を含む色ベースのセグメンテーションの方法１５００の具体的な実例となる構成を図示する。図１５は、複数の候補ＲＯＩを生成するために、複数のビデオフレームに対して２段階セグメンテーションが行われ得、時間ＲＯＩ融合が最終ＲＯＩを生成するために使用され得ることを図示する。いくつかの構成では、色ベースのセグメンテーションは、（例えば、図１３−１４を用いて説明されるような）動きベースのセグメンテーションが失敗するときに行われ得る。
【０１２７】
[00144]  図１５は、色ベースのセグメンテーションの出力が境界ボックス（図１３−１４に関して説明される動きベースのセグメンテーションの方法においてのような）であり、ユーザ入力１５０２がワンタッチユーザ入力（図１３−１４に関して説明される動きベースのセグメンテーションの方法においてのような）であることを図示する。対照的に、図１５は、図１３−１４に関して説明されるような空間ＲＯＩ融合ではなく、時間ＲＯＩ融合の後に続く、時間デュアルセグメンテーションアプローチ（temporal dual-segmentation approach）（例えば、２段階セグメンテーションアプローチ）を図示する。例をあげて説明すると、色ベースのセグメンテーションについて、予め定められた数のビデオフレームが、セグメンテーションのために識別され得る（例えば、５つのフレーム）。色ベースのセグメンテーションは、５つのフレームごとに行われ得、方法は、５つのフレーム間で一貫性のあるセグメンテーション結果を識別することを含み得る。すなわち、図１３に関して説明された、アプローチされる動きベースのセグメンテーションにおいて、ＲＯＩ融合が空間的に行われ、図１５に図示される色ベースのセグメンテーションの特定の例において、ＲＯＩ融合が時間に行われ得る。
【０１２８】
[00145]  図１５では、ユーザ入力１５０２は、ワンタッチ入力を含み得る。ユーザ入力１５０２に応答して、２段階セグメンテーションが、複数のビデオフレームに対して行われ得る。すなわち、特定のビデオフレーム１５０４の処理は、特定のビデオフレーム１５０４に関連付けられた候補ＲＯＩ １５１０をもたらす、第１段階セグメンテーション１５０６と、第２段階セグメンテーションとを含み得る。複数の候補ＲＯＩが生成され得、複数のビデオフレームのうちの特定のビデオフレームに各々関連付けられる。複数のビデオフレーム間で一貫性のあるセグメンテーション結果を識別するために、時間ＲＯＩ融合１５１２は、最終ＲＯＩ １５１４を生成するように行われ得る。
【０１２９】
[00146]  説明のためだけに、図１５は、第１のビデオフレーム１５１６（「フレームＮ」）、第２のビデオフレーム１５１８（「フレームＮ＋１」）、および第３のビデオフレーム（「フレームＮ＋２」）を示す。しかしながら、色ベースのセグメンテーションが代替のいくつかのフレームに対して行われ得ることが理解されるだろう。図１５では、ユーザタッチロケーション１５２２が、第１のビデオフレーム１５１６内に示される。カメラの動き、またはシーン内のオブジェクトの動きに起因して、オブジェクトは、フレーム間で移動し得る。図１５は、ユーザタッチロケーション１５２２が、後続のフレームに伝播され得ることを図示する。例をあげて説明すると、図１５の例では、ユーザタッチロケーション１５２２は鼻先にあり、鼻先上のこのポイントは、第１のビデオフレーム１５１６から第２のビデオフレーム１５１８へと伝播され得る。さらに、鼻先上のユーザタッチロケーション１５２２は、第２のビデオフレーム１５１８から第３のビデオフレームへと伝播され得る。いくつかの場合には、（動きベクトルフィールド１３１６に関して上述されるような）ビデオエンコーダによって生成される動きベクトルフィールドは、フレーム間のユーザタッチロケーション１５２２を伝播させるために使用され得る。
【０１３０】
[00147]  第１のビデオフレーム１５１６について、ユーザタッチロケーション１５２２は、開始領域（例えば、５×５のボックス）を決定するために使用され得、領域拡張は、開始領域をマスクに拡張するために使用され得る。いくつかの場合には、マスクがサイズ閾値を満たさない（例えば、マスクが大きすぎる）場合、領域拡張は、より大きい開始領域（例えば、７×７または９×９のボックス）を使用して再度行われ得る。色ベースのセグメンテーションアプローチでは、領域拡張は、（図１３の動きベースのアプローチにおいてのような）Ｘ、Ｙ座標ではなく、赤、緑、および青（ＲＧＢ）色チャネル情報に適用され得る。マスクに基づいて、第１の候補ＲＯＩ １５２４が生成され得る。
【０１３１】
[00148]  図１５は、シードされた領域拡張方法（seeded region grow method）を使用するセグメンテーションの例を図示する。すなわち、ユーザは、単一のタッチポイント（すなわち、ユーザタッチロケーション１５２２）の形式でシードを提供する。図１５では、デュアルレイヤ（本明細書ではデュアルステージとも呼ばれる）アプローチは、（第１段階セグメンテーション１５０６として図示される）エリアＮを有する領域に拡張されるユーザタッチロケーション１５２２を中心とする、５×５のボックスから開始する第１のレイヤを含み得る。いくつかの場合には、エリアＮは、サイズ閾値を満たさない可能性がある（例えば、エリアＮが小さすぎる可能性がある）。従って、異なるサイズ（例えば、この場合、５よりも大きいＭを有する、Ｍ×Ｍのボックス）を有する（ユーザタッチロケーション１５２２を中心とする）ボックスから開始する第２のレイヤは、（第２段階セグメンテーションとして図示される）エリアＲを有する領域に拡張し得る。いくつかの場合には、ＭはＮに基づいて決定され得、Ｎと比例し得る。特定の構成では、最大サイズは、（１／３）ｆｒａｍｅＨｅｉｇｈｔ＊（１／３）ｆｒａｍｅＷｉｄｔｈに基づいて決定され得、一方、最小サイズは、（他の代替のサイズのうちの）１６×１６ピクセルであり得る。さらに、いくつかの場合には、最大アスペクト比および最小アスペクト比閾値が存在し得る。例をあげて説明すると、アスペクト比閾値は、縦長で細いボックス（tall, thin boxes）、または平らで幅の狭いボックス（flat, narrow boxes）を除外し得る。
【０１３２】
[00149]  第２のビデオフレーム１５１８について、伝播されるユーザタッチロケーション１５２２は、別の開始ボックス（例えば、５×５）を決定し得、ＲＧＢ色チャネル情報を使用する拡張領域は、開始ボックスをマスクに拡張するために使用され得、第２の候補ＲＯＩ １５２６がそのマスクから生成され得る。同様に、第３のビデオフレーム１５２０について、伝播されるユーザタッチロケーション１５２２は、別の開始ボックス（例えば、５×５のボックス）を決定し得、ＲＧＢ色チャネル情報を使用する拡張領域は、開始ボックスをマスクに拡張するために使用され得、第３の候補ＲＯＩ １５２８がそのマスクから生成され得る。
【０１３３】
[00150]  時間ＲＯＩ融合１５１２は、候補ＲＯＩの少なくとも１つのサブセットに基づいて、最終ＲＯＩ １５１４を決定することを含み得る。すなわち、第１の候補ＲＯＩ １５２４、第２の候補ＲＯＩ １５２６、および第３の候補ＲＯＩ １５２８の少なくとも１つのサブセットは、最終ＲＯＩ １５１４を決定するために使用され得る。図１５は、最終ＲＯＩ １５１４が、（例えば、オブジェクト追跡のために）オブジェクト境界ボックス１５３０を生成するために使用され得ることを図示する。
【０１３４】
[00151]  図１６は、セグメンテーションおよびＲＯＩ融合を行うことによるワンタッチオブジェクト選択の方法１６００の１つの構成を図示するフロー図である。実例となる構成では、方法１６００は、図１０のモバイルデバイス１００２によって行われ得る。
【０１３５】
[00152]  方法１６００は、１６０２において、ワンタッチ入力を受け取ることを含む。例えば、ワンタッチ入力は、図１３に図示されるワンタッチ入力１３０２、または図１４に図示されるワンタッチ入力１４０２を含み得る。
【０１３６】
[00153]  方法１６００は、１６０４において、複数の候補関心領域（ＲＯＩ）を生成するためにセグメンテーションを行うことを含む。例えば、いくつかの場合には、セグメンテーションは、図１３に関して説明される、動きベースのセグメンテーションを含み得る。他の場合には、セグメンテーションは、図１５に関して説明される色ベースのセグメンテーションを含み得る。代替的には、セグメンテーションは、動きベースのセグメンテーションおよび色ベースのセグメンテーションの両方を含み得る。例をあげて説明すると、動きおよび色情報の両方は、セグメンテーションを行うときに検討され（examined）得る。すなわち、ＸＹ座標情報およびＲＧＢ色チャネル情報の両方が、セグメンテーションのために使用され得る。
【０１３７】
[00154]  方法１６００は、１６０６において、最終ＲＯＩを生成するために、候補ＲＯＩの少なくとも１つのサブセット上でＲＯＩ融合を行うことを含む。例えば、ＲＯＩ融合を行うことは、図１３に関して説明されるフレーム間ＲＯＩ融合１３３８を行うことを含み得る。別の例では、ＲＯＩ融合を行うことは、図１５に関して説明される時間ＲＯＩ融合１５１２を行うことを含み得る。
【０１３８】
[00155]  図１７は、ＲＯＩ融合に沿った動きベースのセグメンテーションと色ベースのセグメンテーションとの組み合わせを使用するワンタッチオブジェクト選択の方法１７００の１つの構成を図示するフロー図である。実例となる構成では、方法１７００は、図１０のモバイルデバイス１００２によって行われ得る。
【０１３９】
[00156]  方法１７００は、１７０２において、ビデオフレームを受け取ること、および１７０４において、動きＲＯＩを決定するために、動きベースのセグメンテーションを行うことを含む。動きベースのセグメンテーションのコンテキストでは、一連のビデオフレームは、動きを推定するために受け取られ得る。例えば、図１３を参照して、一連のビデオフレーム１３０４が受け取られ、動きベクトルフィールド１３１６が一連のビデオフレーム１３０４に基づいて、ビデオエンコーダによって生成され得る。図１３で図示されるように、領域拡張によるセグメンテーション１３２６は、複数の候補ＲＯＩ １３２８を生成すること、および候補ＲＯＩ １３２８の少なくとも１つのサブセット上でフレーム間（空間）ＲＯＩ融合１３３８を行うことを含み得る。
【０１４０】
[00157]  １７０６において、方法１７００は、フレーム間ＲＯＩ融合１３３８によって生成されるＲＯＩが、有効なＲＯＩを表すかどうかを決定することを含む。例えば、図１３に関して上述されるように、いくつかの場合には、ＲＯＩ融合によって生成されるＲＯＩは、サイズ閾値を満たさない可能性があり得る。例えば、オブジェクト追跡のコンテキストにおいて、サイズ閾値は、ユーザが、フレーム間ＲＯＩ融合基づいて決定されるＲＯＩと同じ大きさのオブジェクトを追跡しない可能性があるという仮定に基づき得る。追跡の目的で、サイズ閾値は、オブジェクトがワンタッチ入力１３０２の特定の空間の範囲内にあることを特定し得る。例をあげて説明すると、サイズ閾値は、オブジェクトが最大オブジェクトサイズよりも小さく、最小オブジェクトサイズよりも大きいことを特定し得る。追加的にまたは代替的に、サイズ特定は、オブジェクトについての最小アスペクト比および最大アスペクト比を特定し得る。
【０１４１】
[00158]  動きＲＯＩが有効であるとき、方法１７００は、１７１６において、最終ＲＯＩを生成することを含み得る。すなわち、図１７で図示される特定の構成では、動きベースのセグメンテーションアプローチを使用して生成される融合ＲＯＩは、より高い優先度または十分な結果であるとみなされ得、方法１７００は、色ベースのセグメンテーションを行うことを含まない可能性があり得る。いくつかの場合には、オブジェクト境界ボックスは、最終ＲＯＩに基づいて生成され得る。例をあげて説明すると、図１３を参照して、オブジェクト境界ボックス１３４２は、最終ＲＯＩ １３４０に基づいて生成され得る。
【０１４２】
[00159]  １７０６において、動きＲＯＩが無効であると決定されるとき、方法１７００は、１７０８において、特定のビデオフレームについての色ＲＯＩを決定するために、色ベースのセグメンテーションを行うことを含み得る。すなわち、図１７に図示される特定の構成では、動きベースのセグメンテーションが失敗するときに、色ベースのセグメンテーションが行われ得る。例をあげて説明すると、図１５を参照して、色ベースのセグメンテーションは、第１のビデオフレーム１５１６で行われ得る。第１のビデオフレーム１５１６について、ユーザタッチロケーション１５２２は、開始領域（例えば、５×５のボックス）を決定するために使用され得、領域拡張は、開始領域をマスクに拡張するために使用され得る。いくつかの場合には、マスクが大きすぎる場合、領域拡張は、より大きい開始領域（例えば、７×７のボックスまたは９×９のボックス）を使用して再度行われ得る。色ベースのセグメンテーションアプローチでは、領域拡張は、（図１３の動きベースのセグメンテーションアプローチにおいてのような）Ｘ、Ｙ座標ではなく、赤、緑、および青（ＲＧＢ）色チャネル情報に適用され得る。マスクに基づいて、第１の候補ＲＯＩ １５２４が生成され得る。
【０１４３】
[00160]  方法１７００は、１７１０において、特定の（例えば、最大）フレーム数に到達しているかどうかを決定することを含む。すなわち、色ベースのセグメンテーションは、特定の数のフレーム（例えば、５つのフレーム）に対して行われ得、方法１７００は、色ベースのセグメンテーションについての特定の数のフレームに到達するまで、または動きＲＯＩが有効になるまで、別のフレームに関連付けられた情報を受け取るために、１７０２に戻り得る。例をあげて説明すると、図１５の例を参照して、３つの例が図示される。第１の候補ＲＯＩ １５２４を決定するために、第１のビデオフレーム１５１６上で色ベースのセグメンテーションを行った後、色ベースのセグメンテーションは、第２の候補ＲＯＩ １５２６を決定するために、第２のビデオフレーム１５１８上で行われ得る。第２の候補ＲＯＩ １５２６を決定するために、第２のビデオフレーム１５１８上で色ベースのセグメンテーションを行った後、色ベースのセグメンテーションは、第３のビデオフレーム１５２０上で行われ得る。
【０１４４】
[00161]  １７１０において、特定の数のフレームに到達したとき、方法１７００は、１７１２において、色ＲＯＩの時間ＲＯＩ融合を行うことを含む。例をあげて説明すると、図１５を参照して、時間ＲＯＩ融合１５１２は、第１の候補ＲＯＩ １５２４、第２の候補ＲＯＩ １５２６、および第３の候補ＲＯＩ １５２８上で行われ得る。１７１４において、方法１７００は、融合された色ＲＯＩが有効であるどうかを決定することを含む。例をあげて説明すると、図１５を参照して、候補ＲＯＩ １５２４、１５２６、および１５２８の時間ＲＯＩ融合１５１２の結果を表す最終ＲＯＩ１５１４が、有効性を決定するために求められ（evaluated）得る。融合された色ＲＯＩが有効であるとき、方法１７００は、１７１６へと進み、ここで、色ベースのセグメンテーション（例えば、図１５における最終ＲＯＩ １５１４）からもたらされる最終ＲＯＩは、最終ＲＯＩである（例えば、最終ＲＯＩとして生成される）ことを決定される。いくつかの場合には、オブジェクト境界ボックスは、最終ＲＯＩに基づいて生成され得る。例をあげて説明すると、図１５を参照して、オブジェクト境界ボックス１５３０は、最終ＲＯＩ １５１４に基づいて生成され得る。
【０１４５】
[00162]  特定の構成では、図１６の方法１６００および図１７の方法１７００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＰＳ）、またはコントローラのような処理ユニットのハードウェア（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣなど）を介して、ファームウェアデバイスを介して、あるいは、それらの組み合わせで実装され得る。一例として、図１６の方法１６００および図１７の方法１７００は、図１８に関して説明されるように、命令を実行するプロセッサによって行われ得る。
【０１４６】
[00163]  図１８は、本明細書で開示されるシステムおよび方法の様々な構成を実施するように構成される電子デバイスおよび／またはワイヤレスデバイス１８０２内に含まれ得る、ある特定のコンポーネントを図示する。電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２は、アクセス端末、モバイル局、ユーザ機器（ＵＥ）、スマートフォン、デジタルカメラ、ビデオカメラ、タブレットデバイス、ラップトップコンピュータなど（例えば、電子デバイス２０８、モバイルデバイス１００２など）であり得る。電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２は、本明細書で説明される電子デバイス２０８およびモバイルデバイス１００２のうちの１つまたは複数によって実装され得る。電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２は、プロセッサ１８３５を含む。プロセッサ１８３５は、汎用単一あるいはマルチチップマイクロプロセッサ（例えば、ＡＲＭ）、特殊用途向けマイクロプロセッサ（例えば、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ））、マイクロプロセッサ、プログラマブルゲートアレイなどであり得る。プロセッサ１８３５は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）と呼ばれ得る。単一のプロセッサ１８３５のみが電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２において示されるが、代替の構成では、プロセッサの組み合わせ（例えば、ＡＲＭおよびＤＳＰ）が使用され得る。
【０１４７】
[00164]  電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２はまた、メモリ１８１７を含む。メモリ１８１７は、電子情報を記憶することが可能な任意の電子コンポーネントであり得る。メモリ１８１７は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、ＲＡＭにおけるフラッシュメモリデバイス、プロセッサと共に含まれるオンボードメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）メモリ、レジスタ、およびそれらの組み合わせを含むその他のものとして具現化され得る。
【０１４８】
[00165]  データ１８２１ａおよび命令１８１９ａは、メモリ１８１７に記憶され得る。命令１８１９ａは、本明細書で説明される方法のうちの１つまたは複数を実施するために、プロセッサ１８３５によって実行可能であり得る。命令１８１９ａを実行することは、メモリ１８１７内に記憶されるデータの使用を含み得る。プロセッサ１８３５が命令１８１９を実行する場合、命令１８１９ｂの様々な部分がプロセッサ１８３５へとロードされ得、データ１８２１ｂの様々な部分がプロセッサ１８３５へとロードされ得る。
【０１４９】
[00166]  電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２はまた、電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２への信号の送信と、それからの信号の受信とを可能にするために、送信機１８２５および受信機１８２７を含み得る。送信機１８２５および受信機１８２７は、合わせてトランシーバ１８２９と呼ばれ得る。複数のアンテナ１８３７ａ−ｂは、トランシーバ１８２９に電気的に結合され得る。電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２はまた、（図示されないが）複数の送信機、複数の受信機、複数のトランシーバ、および／または追加のアンテナを含み得る。
【０１５０】
[00167]  電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２は、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）１８３１を含み得る。電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２はまた、通信インターフェース１８３３を含み得る。通信インターフェース１８３３は、入力および／または出力の１つまたは複数の種類を利用可能にする。例えば、通信インターフェース１８３３は、１つまたは複数のポート、および／または電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２に他のデバイスをリンクさせるための通信デバイスを含み得る。追加的にまたは代替的に、通信インターフェース１８３３は、１つまたは複数の他のインターフェース（例えば、タッチスクリーン、キーパッド、キーボード、マイクロフォン、カメラなど）を含み得る。例えば、通信インターフェース１８３３は、ユーザが電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２と相互作用することを可能にし得る。
【０１５１】
[00168]  電子デバイス／ワイヤレスデバイス１８０２の様々なコンポーネントは、１つまたは複数のバスによって互いに結合され得、それは、電力バス、制御信号バス、ステータス信号バス、データバスなどを含み得る。明確化のために、様々なバスがバスシステム１８２３として図１８に示されている。
【０１５２】
[00169]  「決定する」という用語は、多種多様な動作を包含し、従って「決定する」ことは、算出すること、計算すること、処理すること、導出すること、調査すること、ルックアップすること（例えば、表、データベース、または別のデータ構造をルックアップこと）、確認することなどを含み得る。また、「決定すること」は、受信すること（例えば、情報を受信すること）、アクセスすること（例えば、メモリ内のデータにアクセスすること）などを含み得る。また、「決定すること」は、解決すること、選択すること、選ぶこと、確立することなどを含み得る。
【０１５３】
[00170]  「〜に基づく」というフレーズは、そうではないと明確に指定されていない限り、「〜のみに基づく」ことを意味するわけではない。言い換えると、「〜に基づく」というフレーズは、「〜のみに基づく」および「〜に少なくとも基づく」の両方を説明する。
【０１５４】
[00171]  「プロセッサ」という用語は、汎用プロセッサ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、ステートマシンなどを包含するように広く解釈されるべきである。いくつかの状況下では、「プロセッサ」は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などを指し得る。「プロセッサ」という用語は、例えば、ＤＳＰと１つのマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連結した１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成のような、処理デバイスの組み合わせを指し得る。
【０１５５】
[00172]  「メモリ」という用語は、電子情報を記憶することができる任意の電子コンポーネントを包含するように広く解釈されるべきである。メモリという用語は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、プログラマブル読取専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気または光学データストレージ、レジスタなどのような、様々なタイプのプロセッサ読取可能媒体を指し得る。メモリは、プロセッサがそのメモリから情報を読み取ることができる、および／またはそれに情報を書き込むことができる場合、プロセッサと電子通信していると考えられる。プロセッサに統合されているメモリは、そのプロセッサと電子通信している。
【０１５６】
[00173]  「命令」および「コード」という用語は、任意のタイプのコンピュータ可読ステートメントを含むように広く解釈されるべきである。例えば、「命令」および「コード」という用語は、１つまたは複数のプログラム、ルーチン、サブルーチン、関数、プロシージャなどを指し得る。「命令」および「コード」は、単一のコンピュータ可読ステートメント、または多くのコンピュータ可読ステートメントを備え得る。
【０１５７】
[00174]  本明細書で説明される機能は、ハードウェアによって実行されるソフトウェアまたはファームウェアにおいて実装され得る。これらの機能は、コンピュータ可読媒体上で、１つまたは複数の命令として記憶され得る。「コンピュータ可読媒体」または「コンピュータプログラム製品」という用語は、コンピュータまたはプロセッサによってアクセスされ得る任意の有形の記憶媒体を指す。限定されないが、例として、コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気記憶デバイス、あるいは、データ構造または命令の形式で所望のプログラムコードを記憶または搬送するために使用することができ、かつコンピュータによってアクセスされることができる、任意の他の媒体を備え得る。本明細書で使用される場合、ディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、およびブルーレイ（登録商標）ディスクを含み、ここで、ディスク（disks）は、通常磁気的にデータを再生し、一方ディスク（discs）は、レーザーを用いて光学的にデータを再生する。コンピュータ可読媒体は、有形および非一時的であり得ることに留意されたい。「コンピュータプログラム製品」という用語は、コンピューティングデバイスまたはプロセッサによって実行、処理、または計算され得るコードまたは命令（例えば、「プログラム」）と組み合わせるコンピューティングデバイスまたはプロセッサを指す。本明細書で使用されるような「コード」という用語は、コンピューティングデバイスまたはプロセッサによって実行可能であるソフトウェア、命令、コード、またはデータを指し得る。
【０１５８】
[00175]ソフトウェアまたは命令はまた、送信媒体上で送信され得る。例えば、ソフトウェアが、ウェブサイトから、サーバから、あるいは、同軸ケーブル、ファイバ光ケーブル、ツイストペア、デジタル加入者ライン（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、マイクロ波のようなワイヤレス技術を使用している他の遠隔ソースから送信される場合、同軸ケーブル、ファイバ光ケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、あるいは、赤外線、無線、マイクロ波のようなワイヤレス技術は、送信媒体の定義に含まれる。
【０１５９】
[00176]  本明細書で開示される方法は、説明される方法を達成するための１つまたは複数のステップまたは動作を備える。方法のステップおよび／または動作は、特許請求の範囲から逸脱することなく、互いに置き換えられ得る。言い換えると、ステップまたは動作の特定の順序が、説明されている方法の正常な動作のために必要とされない限り、特定のステップおよび／または動作の順序および／または使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく修正され得る。
【０１６０】
[00177]  さらに、本明細書で説明される方法および技法を実行するためのモジュールおよび／または他の適切な手段が、デバイスによってダウンロードされ得ること、および／または、そうでなければ取得され得ることが理解されるべきである。例えば、デバイスは、本明細書で説明される方法を行うための手段の転送を容易にするために、サーバに結合され得る。代替的に、本明細書で説明される様々な方法は、デバイスに記憶手段を結合または提供する際に、デバイスが様々な方法を取得し得るように、記憶手段（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）またはフロッピーディスクのような物理記憶媒体など）を介して提供され得る。
【０１６１】
[00178]  特許請求の範囲は、上述されたまさにその構成およびコンポーネントに限定されないことが理解されるべきである。様々な修正、変更、およびバリエーションが、本明細書で説明されるシステム、方法、および装置の配置、動作、および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく行われ得る。
【図１】
2018517972.tif 000003
【図２】
2018517972.tif 000004
【図３】
2018517972.tif 000005
【図４】
2018517972.tif 000006
【図５】
2018517972.tif 000007
【図６】
2018517972.tif 000008
【図７】
2018517972.tif 000009
【図８】
2018517972.tif 000010
【図９】
2018517972.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2018517972.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2018517972.tif 000015
【図１４】
2018517972.tif 000016
【図１５】
2018517972.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年11月6日(2017.11.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスによって行われる方法であって、
イメージに基づいて複数の境界領域を生成することと、
色差基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することと、ここにおいて、前記色差基準は、境界領域とそれぞれの周辺領域との色距離に基づいて境界領域間を区別し、
前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理することと
を備える、方法。
【請求項２】
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性にさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較にさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、前記複数の境界領域の標準サイズにさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記標準サイズは、中央サイズと平均サイズとのうちの少なくとも１つである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記イメージを処理することは、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行うことを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の境界領域を生成することは、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記色差基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することは、
中心性基準または第１のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも拒否することと、
前記色差基準または第２のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たす境界領域を選択することと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２のサイズ基準は、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域について満たされる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記色差基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することは、
中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否することと、
前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定することと、
最も大きい色距離を有する境界領域を選択することと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
電子デバイスであって、
イメージに基づいて複数の境界領域を生成することと、
色差基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することと、ここにおいて、前記色差基準は、境界領域とそれぞれの周辺領域との色距離に基づいて境界領域間を区別し、
前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理することと
を行うように構成されたプロセッサ
を備える、電子デバイス。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性にさらに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１３】
前記プロセッサは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較にさらに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記複数の境界領域の標準サイズにさらに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１５】
前記標準サイズは、中央サイズと平均サイズとのうちの少なくとも１つである、請求項１４に記載の電子デバイス。
【請求項１６】
前記プロセッサは、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行うことによって前記イメージを処理するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１７】
前記電子デバイスはさらに、
前記プロセッサに結合されたイメージセンサと、ここにおいて、前記イメージセンサは、前記イメージをキャプチャするように構成され、
前記プロセッサに結合されたメモリと、ここにおいて、前記メモリは、境界領域データを記憶するように構成され、
前記プロセッサに結合されたディスプレイと、ここにおいて、前記ディスプレイは、前記イメージを表示するように構成され、
前記プロセッサに結合された入力インターフェースと、ここにおいて、前記入力インターフェースは、前記選択エリアを示す入力を受け取るように構成される、
をさらに備える、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１８】
前記プロセッサは、
中心性基準または第１のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも拒否することと、
前記色差基準または第２のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たす境界領域を選択することと
を行うように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項１９】
前記第２のサイズ基準は、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域について満たされる、請求項１８に記載の電子デバイス。
【請求項２０】
前記プロセッサは、
中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否することと、
前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定することと、
最も大きい色距離を有する境界領域を選択することと
を行うように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
【請求項２１】
命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、
電子デバイスに、イメージに基づいて複数の境界領域を生成させるためのコードと、
前記電子デバイスに、色差基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定させるためのコードと、ここにおいて、前記色差基準は、境界領域とそれぞれの周辺領域との色距離に基づいて境界領域間を区別し、
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理させるためのコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
前記電子デバイスに、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性にさらに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
前記電子デバイスに、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較にさらに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域の標準サイズにさらに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
前記電子デバイスに、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行わせるためのコードを備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記電子デバイスに、前記色差基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定させるための前記コードは、
前記電子デバイスに、中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否させるためのコードと、
前記電子デバイスに、前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定させるためのコードと、
前記電子デバイスに、最も大きい色距離を有する境界領域を選択させるためのコードと
を備える、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６１】
[00178]  特許請求の範囲は、上述されたまさにその構成およびコンポーネントに限定されないことが理解されるべきである。様々な修正、変更、およびバリエーションが、本明細書で説明されるシステム、方法、および装置の配置、動作、および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく行われ得る。
以下に本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
電子デバイスによって行われる方法であって、
イメージに基づいて複数の境界領域を生成することと、
少なくとも１つの基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することと、
前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理することと
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性に基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ４］
前記複数の境界領域の前記サブセットを決定することは、前記複数の境界領域の標準サイズに基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ５］
前記標準サイズは、中央サイズと平均サイズとのうちの少なくとも１つである、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ６］
前記イメージを処理することは、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行うことを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ７］
前記複数の境界領域を生成することは、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムに基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ８］
前記複数の境界領域のサブセットを決定することは、
中心性基準または第１のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも拒否することと、
前記色差基準または第２のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たす境界領域を選択することと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
前記第２のサイズ基準は、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域について満たされる、Ｃ８に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記複数の境界領域のサブセットを決定することは、
中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否することと、
前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定することと、
最も大きい色距離を有する境界領域を選択することと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１１］
電子デバイスであって、
イメージに基づいて複数の境界領域を生成することと、
少なくとも１つの基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定することと、
前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理することと
を行うように構成されたプロセッサ
を備える、電子デバイス。
［Ｃ１２］
前記プロセッサは、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、Ｃ１１に記載の電子デバイス。
［Ｃ１３］
前記プロセッサは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、Ｃ１１に記載の電子デバイス。
［Ｃ１４］
前記プロセッサは、前記複数の境界領域の標準サイズに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定するように構成される、Ｃ１１に記載の電子デバイス。
［Ｃ１５］
前記標準サイズは、中央サイズと平均サイズとのうちの少なくとも１つである、Ｃ１４に記載の電子デバイス。
［Ｃ１６］
前記プロセッサは、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行うことによって前記イメージを処理するように構成される、Ｃ１１に記載の電子デバイス。
［Ｃ１７］
前記電子デバイスはさらに、
前記プロセッサに結合されたイメージセンサと、ここにおいて、前記イメージセンサは、前記イメージをキャプチャするように構成され、
前記プロセッサに結合されたメモリと、ここにおいて、前記メモリは、境界領域データを記憶するように構成され、
前記プロセッサに結合されたディスプレイと、ここにおいて、前記ディスプレイは、前記イメージを表示するように構成され、
前記プロセッサに結合された入力インターフェースと、ここにおいて、前記入力インターフェースは、前記選択エリアを示す入力を受け取るように構成される、
をさらに備える、Ｃ１１に記載の電子デバイス。
［Ｃ１８］
前記プロセッサは、
中心性基準または第１のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも拒否することと、
前記色差基準または第２のサイズ基準のうちの１つまたは複数を満たす境界領域を選択することと
を行うように構成される、Ｃ１１に記載の電子デバイス。
［Ｃ１９］
前記第２のサイズ基準は、重み付けされた中央サイズまたは重み付けされた平均サイズを有する境界領域について満たされる、Ｃ１８に記載の電子デバイス。
［Ｃ２０］
前記プロセッサは、
中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否することと、
前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定することと、
最も大きい色距離を有する境界領域を選択することと
を行うように構成される、Ｃ１１に記載の電子デバイス。
［Ｃ２１］
命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、
電子デバイスに、イメージに基づいて複数の境界領域を生成させるためのコードと、
前記電子デバイスに、少なくとも１つの基準と前記イメージ内の選択エリアとに基づいて、前記複数の境界領域のサブセットを決定させるためのコードと、
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域の前記サブセットに基づいて、前記イメージを処理させるためのコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ２２］
前記電子デバイスに、前記選択エリアに関する前記複数の境界領域の各々の中心性に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、Ｃ２１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２３］
前記電子デバイスに、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、Ｃ２１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２４］
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域の標準サイズに基づいて、前記複数の境界領域の前記サブセットを決定させるためのコードを備える、Ｃ２１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２５］
前記電子デバイスに、オブジェクト認識、オブジェクト追跡、フォーカシング、オブジェクト除去、イメージ強調、クロッピング、または圧縮のうちの１つまたは複数を行わせるためのコードを備える、Ｃ２１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２６］
前記電子デバイスに、前記複数の境界領域のサブセットを決定させるための前記コードは、
前記電子デバイスに、中心性基準を満たさない前記複数の境界領域のいずれのものも、複数の残りの境界領域を作成するために、拒否させるためのコードと、
前記電子デバイスに、前記複数の残りの境界領域の各々とそれぞれの周辺領域との色距離を決定させるためのコードと、
前記電子デバイスに、最も大きい色距離を有する境界領域を選択させるためのコードと
を備える、Ｃ２１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２７］
電子デバイスによって行われる方法であって、
イメージの選択エリアを決定することと、
前記選択エリアに基づいて、複数の境界領域生成アルゴリズムから１つの境界領域生成アルゴリズムを選択することと、
前記選択された境界領域生成アルゴリズムに基づいて、１つまたは複数の境界領域を生成することと
を備える、方法。
［Ｃ２８］
境界領域生成アルゴリズムを選択することは、特徴ベクトルおよび分類子に基づく、Ｃ２７に記載の方法。
［Ｃ２９］
前記特徴ベクトルは、色ヒストグラムとエッジ勾配とのうちの少なくとも１つに基づく、Ｃ２８に記載の方法。
［Ｃ３０］
データセットからの統計に基づいて、決定ルールを決定することをさらに備え、前記境界領域生成アルゴリズムを選択することは、前記決定ルールに基づく、Ｃ２７に記載の方法。
【国際調査報告】
2018517972.tif 000021
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2018517972.tif 000023
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