【手続補正書】
【提出日】平成28年8月10日(2016.8.10)
【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】
コンピュータビジョンタスクを実行するための機械実施方法であって、
ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するステップであって、前記コンテキストは、動き、活動、環境、位置、またはそれらの任意の組合せのうちの1つまたは複数を含む、ステップと、
前記推測したコンテキストに応じてコンピュータビジョンタスクを構成するステップと、
前記コンピュータビジョンタスクを実行するステップとを含み、
前記コンピュータビジョンタスクは、
前記デバイスの環境のマッピング、
前記デバイスまたは前記デバイスの前記環境内のオブジェクトのローカライズ、
前記デバイスの前記環境内の前記デバイスの追跡、あるいは
それらの任意の組合せ、
のうち少なくとも1つを含む機械実施方法。
【請求項２】
前記コンテキストを推測するステップは、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにセンサデータを読み取るステップを含み、
前記センサデータは、Bluetooth(登録商標)センサ、マイクロホン、カメラ、全地球測位センサ(GPS)、WiFi、近接センサ、温度センサ、大気圧(すなわち、圧力)センサ、周辺光センサ(ALS)、赤-緑-青(RGB)カラーセンサ、紫外線(UV)センサ、UV-Aセンサ、UV-Bセンサ、指紋センサ、タッチセンサ、加速度計、ジャイロ、羅針盤、磁力計、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項３】
前記コンテキストを推測するステップは、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにアプリケーションデータを読み取るステップを含み、
前記アプリケーションデータは、カレンダー、ジオタギング、ソーシャルメディアデータ、バッテリ、時刻、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項４】
前記コンピュータビジョンタスクを構成するステップは、
前記タスクと関連したアルゴリズムのパラメータを選択するステップ、
前記タスクと関連した前記アルゴリズムに入力として以前のモデルを選択するステップ、
環境定数に基づいて問題を解決するためのアプローチを選択するステップ、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数を含む、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項５】
前記コンピュータビジョンタスクを構成するステップは、
エッジに基づく方法を使用するステップ、
ポイントに基づく方法を使用するステップ、
矩形に基づく方法を使用するステップ、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数を含む、請求項4に記載の機械実施方法。
【請求項６】
前記コンテキストは、室内のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室内のコンテキストと関連した情報を使用し、整列した矩形の座標系、境界内部場面の寸法、所定のオブジェクト、室内構造の特徴、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクを修正する、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項７】
前記コンテキストは、室外のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室外のコンテキストと関連した情報を使用し、動的世界モデリング、所定の室外構造の特徴、距離の特徴、パノラマモデルまたはトラッカー、地面に向けられたカメラからのイメージ、あるいはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクを修正する、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項８】
前記コンテキストは、混雑したコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑したコンテキストと関連した情報を使用し、特徴ポイントの計算、キーフレームレートの向上、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクを修正する、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項９】
前記コンテキストは、混雑していないコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑していないコンテキストと関連した情報を使用し、
キーフレームレートの減少、
ライン、消滅点、矩形、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数の特徴の使用、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクを修正する、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項１０】
前記コンテキストが興奮コンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、追跡した特徴の数を増加させ、前記コンテキストが興奮していないコンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、前記追跡した特徴の数を減少させる、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項１１】
前記コンテキストは、動的コンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記動的コンテキストと関連した情報を使用し、
前記コンテキストが静的と判定される際まで前記コンピュータビジョンタスクの実行を遅延させ、
動的環境の静的部分をキャプチャするために複数のカメラセンサのうち1つを選択し、前記選択したカメラセンサを使用してコンピュータビジョンタスクを実行すること、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクを修正する、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項１２】
前記コンテキストは、位置コンテキスト、環境コンテキスト、活動コンテキスト、動きコンテキスト、またはそれらの任意の組合せのうち2つ以上の組合せである、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項１３】
前記コンピュータビジョンタスクについて、前記推測したコンテキストに基づいた提案されたカメラの方向または視点を提供するステップをさらに含む、請求項1に記載の機械実施方法。
【請求項１４】
データ処理デバイスにコンピュータビジョンタスクを実行するための方法を実行させる実行可能なプログラム命令を含む機械可読非一時的記憶媒体であって、
前記方法は、
ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するステップであって、前記コンテキストは、動き、活動、環境、位置、またはそれらの任意の組合せのうちの1つまたは複数を含む、ステップと、
前記推測したコンテキストに応じてコンピュータビジョンタスクを構成するステップと、
前記コンピュータビジョンタスクを実行するステップとを含み、
前記コンピュータビジョンタスクは、
前記デバイスの環境のマッピング、
前記デバイスまたは前記デバイスの前記環境内のオブジェクトのローカライズ、
前記デバイスの前記環境内の前記デバイスの追跡、または
それらの任意の組合せ、
のうち少なくとも1つを含む機械可読非一時的記憶媒体。
【請求項１５】
前記コンテキストを推測するステップは、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにセンサデータを読み取るステップを含み、
前記センサデータは、Bluetooth(登録商標)センサ、マイクロホン、カメラ、全地球測位センサ(GPS)、WiFi、近接センサ、温度センサ、大気圧(すなわち、圧力)センサ、周辺光センサ(ALS)、赤-緑-青(RGB)カラーセンサ、紫外線(UV)センサ、UV-Aセンサ、UV-Bセンサ、指紋センサ、タッチセンサ、加速度計、ジャイロ、羅針盤、磁力計、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項14に記載の媒体。
【請求項１６】
前記コンテキストを推測するステップは、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにアプリケーションデータを読み取るステップを含み、
前記アプリケーションデータは、カレンダー、ジオタギング、ソーシャルメディアデータ、バッテリ、時刻、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項14に記載の媒体。
【請求項１７】
前記コンテキストは、動き、活動、環境、位置、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数を含む、請求項14に記載の媒体。
【請求項１８】
前記コンピュータビジョンタスクを構成するステップは、
前記タスクと関連したアルゴリズムのパラメータを選択するステップ、
前記タスクと関連した前記アルゴリズムに入力として以前のモデルを選択するステップ、
環境定数に基づいて問題を解決するためのアプローチを選択するステップ、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数を含む、請求項14に記載の媒体。
【請求項１９】
前記コンピュータビジョンタスクを構成するステップは、
エッジに基づく方法を使用するステップ、
ポイントに基づく方法を使用するステップ、
矩形に基づく方法を使用するステップ、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数を含む、請求項18に記載の媒体。
【請求項２０】
前記コンテキストは、室内のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室内のコンテキストと関連した情報を使用し、整列した矩形の座標系、境界内部場面の寸法、所定のオブジェクト、室内構造、またはそれらの任意の組合せの特徴のうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項14に記載の媒体。
【請求項２１】
前記コンテキストは、室外のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室外のコンテキストと関連した情報を使用し、動的世界モデリング、所定の室外構造の特徴、距離の特徴、パノラマモデルまたはトラッカー、地面に向けられたカメラからのイメージ、あるいはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項14に記載の媒体。
【請求項２２】
前記コンテキストは、混雑したコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑したコンテキストと関連した情報を使用し、特徴ポイントの計算、キーフレームレートの向上、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項14に記載の媒体。
【請求項２３】
前記コンテキストは、混雑していないコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑していないコンテキストと関連した情報を使用し、
キーフレームレートの減少、
ライン、消滅点、矩形、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数の特徴の使用、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項14に記載の媒体。
【請求項２４】
前記コンテキストが興奮コンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、追跡した特徴の数を増加させ、前記コンテキストが興奮していないコンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、前記追跡した特徴の数を減少させる、請求項14に記載の媒体。
【請求項２５】
前記コンテキストは、動的コンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記動的コンテキストと関連した情報を使用し、
前記コンテキストが静的と判定される際まで前記コンピュータビジョンタスクの実行を遅延させること、
動的環境の静的部分をキャプチャするために複数のカメラセンサのうち1つを選択し、前記選択したカメラセンサを使用して前記コンピュータビジョンタスクを実行すること、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項14に記載の媒体。
【請求項２６】
前記コンテキストは、位置コンテキスト、環境コンテキスト、活動コンテキスト、動きコンテキスト、またはそれらの任意の組合せのうち2つ以上の組合せである、請求項14に記載の媒体。
【請求項２７】
前記コンピュータビジョンタスクについて、前記推測したコンテキストに基づいた提案されたカメラの方向または視点を提供することをさらに含む、請求項14に記載の媒体。
【請求項２８】
コンピュータビジョンタスクを実行するシステムであって、
プロセッサ、および
前記プロセッサに結合され、命令を記憶することができる記憶デバイスを含み、
前記命令は、前記プロセッサによって実行される際に、前記プロセッサに、
動き、活動、環境、位置、またはそれらの任意の組合せのうちの1つまたは複数を含む、ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測させ、
前記推測したコンテキストに応じてコンピュータビジョンタスクを構成させ、
当該コンピュータビジョンタスクを実行させ、
前記コンピュータビジョンタスクは、
前記デバイスの環境をマッピングするか、
前記デバイスまたは前記デバイスの環境内のオブジェクトをローカライズするか、または
前記デバイスの環境内の前記デバイスを追跡
するよう構成されるシステム。
【請求項２９】
前記コンテキストを推測させることは、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにセンサデータを読み取ることを含み、
前記センサデータは、Bluetooth(登録商標)センサ、マイクロホン、カメラ、全地球測位センサ(GPS)、WiFi、近接センサ、温度センサ、大気圧(すなわち、圧力)センサ、周辺光センサ(ALS)、赤-緑-青(RGB)カラーセンサ、紫外線(UV)センサ、UV-Aセンサ、UV-Bセンサ、指紋センサ、タッチセンサ、加速度計、ジャイロ、羅針盤、磁力計、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項28に記載のシステム。
【請求項３０】
前記コンテキストを推測させることは、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにアプリケーションデータを読み取ることを含み、
前記アプリケーションデータは、カレンダー、ジオタギング、ソーシャルメディアデータ、バッテリ、時刻、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項28に記載のシステム。
【請求項３１】
前記コンピュータビジョンタスクを構成させることは、
前記タスクと関連したアルゴリズムのパラメータを選択する命令、
前記タスクと関連した前記アルゴリズムに入力として以前のモデルを選択する命令、
環境定数に基づいて問題を解決するためのアプローチを選択する命令、または
それらの任意の組合せ
のうち1つまたは複数の命令を前記プロセッサが実行することをさらに含む、請求項28に記載のシステム。
【請求項３２】
前記コンピュータビジョンタスクを構成させることは、
エッジに基づく方法を使用する命令、
ポイントに基づく方法を使用する命令、
矩形に基づく方法を使用する命令、または
それらの任意の組合せ
のうち1つまたは複数の命令を前記プロセッサが実行することを含む、請求項31に記載のシステム。
【請求項３３】
前記コンテキストは、室内のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室内のコンテキストと関連した情報を使用し、整列した矩形の座標系、境界内部場面の寸法、所定のオブジェクト、室内構造の特徴、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクを修正する、請求項28に記載のシステム。
【請求項３４】
前記コンテキストは、室外のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室外のコンテキストと関連した情報を使用し、動的世界モデリング、所定の室外構造の特徴、距離の特徴、パノラマモデルまたはトラッカー、地面に向けられたカメラからのイメージ、あるいはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項28に記載のシステム。
【請求項３５】
前記コンテキストは、混雑したコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑したコンテキストと関連した情報を使用し、特徴ポイントの計算、キーフレームレートの向上、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項28に記載のシステム。
【請求項３６】
前記コンテキストは、混雑していないコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑していないコンテキストと関連した情報を使用し、
キーフレームレートを減少させること、
ライン、消滅点、矩形、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数の特徴を使用させること、または
それらの任意の組合せ
のうち1つまたは複数の命令とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項28に記載のシステム。
【請求項３７】
前記コンテキストが興奮コンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、追跡した特徴の数を増加させ、前記コンテキストが興奮していないコンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、前記追跡した特徴の数を減少させる、請求項28に記載のシステム。
【請求項３８】
前記コンテキストは、動的コンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記動的コンテキストと関連した情報を使用し、
前記コンテキストが静的と判定される際まで前記コンピュータビジョンタスクの実行を遅延させること、
動的環境の静的部分をキャプチャするために複数のカメラセンサのうち1つを選択させ、前記選択したカメラセンサを使用して前記コンピュータビジョンタスクを実行させること、または
それらの任意の組合せ
のうち1つまたは複数の命令とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項28に記載のシステム。
【請求項３９】
前記コンテキストは、位置コンテキスト、環境コンテキスト、活動コンテキスト、動きコンテキスト、またはそれらの任意の組合せのうち2つ以上の組合せである、請求項28に記載のシステム。
【請求項４０】
前記コンピュータビジョンタスクについて、前記推測したコンテキストに基づいた提案されたカメラの方向または視点を提供する命令をさらに含む、請求項28に記載のシステム。
【請求項４１】
コンピュータビジョンタスクを実行する装置であって、
ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測する手段であって、前記コンテキストは、動き、活動、環境、位置、またはそれらの任意の組合せのうちの1つまたは複数を含む、手段と、
前記推測したコンテキストに応じてコンピュータビジョンタスクを構成する手段と、
前記コンピュータビジョンタスクを実行する手段とを含み、
前記コンピュータビジョンタスクは、
前記デバイスの環境のマッピング、
前記デバイスまたは前記デバイスの環境内のオブジェクトのローカライズ、
前記デバイスの環境内の前記デバイスの追跡、または
それらの任意の組合せ、
のうち少なくとも1つを含む装置。
【請求項４２】
前記コンテキストを推測することは、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにセンサデータを読み取る手段を含み、
前記センサデータは、Bluetooth(登録商標)センサ、マイクロホン、カメラ、全地球測位センサ(GPS)、WiFi、近接センサ、温度センサ、大気圧(すなわち、圧力)センサ、周辺光センサ(ALS)、赤-緑-青(RGB)カラーセンサ、紫外線(UV)センサ、UV-Aセンサ、UV-Bセンサ、指紋センサ、タッチセンサ、加速度計、ジャイロ、羅針盤、磁力計、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項41に記載の装置。
【請求項４３】
前記コンテキストを推測する手段は、前記ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するためにアプリケーションデータを読み取る手段を含み、
前記アプリケーションデータは、カレンダー、ジオタギング、ソーシャルメディアデータ、バッテリ、時刻、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、請求項41に記載の装置。
【請求項４４】
前記コンピュータビジョンタスクを構成する手段は、
前記タスクと関連したアルゴリズムのパラメータを選択する手段、
前記タスクと関連した前記アルゴリズムに入力として以前のモデルを選択する手段、
環境定数に基づいて問題を解決するためのアプローチを選択する手段、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数を含む、請求項41に記載の装置。
【請求項４５】
前記コンピュータビジョンタスクを構成する手段はまた、
エッジに基づく方法を使用する手段、
ポイントに基づく方法を使用する手段、
矩形に基づく方法を使用する手段、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数をさらに含む、請求項44に記載の装置。
【請求項４６】
前記コンテキストは、室内のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室内のコンテキストと関連した情報を使用し、整列した矩形の座標系、境界内部場面の寸法、所定のオブジェクト、室内構造の特徴、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項41に記載の装置。
【請求項４７】
前記コンテキストは、室外のコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記室外のコンテキストと関連した情報を使用し、動的世界モデリング、所定の室外構造の特徴、距離の特徴、パノラマモデルまたはトラッカー、地面に向けられたカメラからのイメージ、あるいはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項41に記載の装置。
【請求項４８】
前記コンテキストは、混雑したコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑したコンテキストと関連した情報を使用し、特徴ポイントの計算、キーフレームレートの向上、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項41に記載の装置。
【請求項４９】
前記コンテキストは、混雑していないコンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記混雑していないコンテキストと関連した情報を使用し、
キーフレームレートを減少させる手段、
ライン、消滅点、矩形、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数の特徴を使用する手段、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項41に記載の装置。
【請求項５０】
前記コンテキストが興奮コンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、追跡した特徴の数を増加させ、前記コンテキストが興奮していないコンテキストであるとき、前記コンピュータビジョンタスクは、前記追跡した特徴の数を減少させる、請求項41に記載の装置。
【請求項５１】
前記コンテキストは、動的コンテキストであり、前記コンピュータビジョンタスクは、前記動的コンテキストと関連した情報を使用し、
前記コンテキストが静的と判定される際まで前記コンピュータビジョンタスクの実行を遅延させる手段、
動的環境の静的部分をキャプチャするために複数のカメラセンサのうち1つを選択し、前記選択したカメラセンサを使用して前記コンピュータビジョンタスクを実行する手段、または
それらの任意の組合せ、
のうち1つまたは複数とともに使用するために、前記コンピュータビジョンタスクの構成を修正する、請求項41に記載の装置。
【請求項５２】
前記コンテキストは、位置コンテキスト、環境コンテキスト、活動コンテキスト、動きコンテキスト、またはそれらの任意の組合せのうち2つ以上の組合せである、請求項41に記載の装置。
【請求項５３】
前記コンピュータビジョンタスクについて、前記推測したコンテキストに基づいた提案されたカメラの方向または視点を提供する手段をさらに含む、請求項41に記載の装置。
【請求項５４】
コンピュータビジョンタスクを実行するための機械実施方法であって、
ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するステップであって、前記コンテキストを推測するステップは、前記ユーザまたはデバイスの前記コンテキストを推測するためにセンサデータを読み取るステップを含み、前記センサデータは、Bluetooth(登録商標)センサ、マイクロホン、カメラ、全地球測位センサ(GPS)、WiFi、近接センサ、温度センサ、大気圧(すなわち、圧力)センサ、周辺光センサ(ALS)、赤-緑-青(RGB)カラーセンサ、紫外線(UV)センサ、UV-Aセンサ、UV-Bセンサ、指紋センサ、タッチセンサ、加速度計、ジャイロ、羅針盤、磁力計、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、ステップと、
前記推測したコンテキストに応じてコンピュータビジョンタスクを構成するステップと、
前記コンピュータビジョンタスクを実行するステップとを含み、
前記コンピュータビジョンタスクは、
前記デバイスの環境のマッピング、
前記デバイスまたは前記デバイスの前記環境内のオブジェクトのローカライズ、
前記デバイスの前記環境内の前記デバイスの追跡、あるいは
それらの任意の組合せ、
のうち少なくとも1つをさらに含む機械実施方法。
【請求項５５】
コンピュータビジョンタスクを実行するための機械実施方法であって、
ユーザまたはデバイスのコンテキストを推測するステップであって、前記コンテキストを推測するステップは、前記ユーザまたはデバイスの前記コンテキストを推測するためにアプリケーションデータを読み取るステップを含み、前記アプリケーションデータは、カレンダー、ジオタギング、ソーシャルメディアデータ、バッテリ、時刻、またはそれらの任意の組合せのうち1つまたは複数からなる、ステップと、
前記推測したコンテキストに応じてコンピュータビジョンタスクを構成するステップと、
前記コンピュータビジョンタスクを実行するステップとを含み、
前記コンピュータビジョンタスクは、
前記デバイスの環境のマッピング、
前記デバイスまたは前記デバイスの前記環境内のオブジェクトのローカライズ、
前記デバイスの前記環境内の前記デバイスの追跡、あるいは
それらの任意の組合せ、
のうち少なくとも1つをさらに含む機械実施方法。