"画像において人の頭部を検出するコンピューターにより実行される方法であって、深度画像を受信することと、前記深度画像のピクセルにテンプレートを適用することであって、前記深度画像における人の頭部のロケーションを決定することと、を含み、前記テンプレートは、円形形状領域と、該円形形状領域を取り囲む第1の環状形状領域とを含み、前記円形形状領域は、第1の複数の深度値を指定し、前記第1の環状形状領域は、第2の複数の深度値を指定し、該第2の複数の深度値は、前記第1の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、方法。前記テンプレートは、前記第1の環状形状領域を取り囲む第2の環状形状領域を指定し、該第2の環状形状領域は、第3の複数の深度値を指定し、該第3の複数の深度値は、前記第2の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、請求項1に記載の方法。前記第1の複数の深度値は、前記テンプレートにおける前記円形形状領域内に存在する点にのみ関連付けられ、前記第2の複数の深度値は、前記テンプレートにおける前記第1の環状形状領域内に存在する点にのみ関連付けられ、前記第3の複数の深度値は、前記テンプレートにおける前記第2の環状形状領域内に存在する点にのみ関連付けられている、請求項2に記載の方法。前記第1の環状形状領域の半径は、前記円形形状領域の半径の1.25倍の値を有し、前記第2の環状形状領域の半径は、前記第1の環状形状領域の前記半径の前記値の1.25倍の値を有する、請求項2に記載の方法。前記第1の環状形状領域は、前記円形形状領域に対して同心円状に配置されている、請求項1に記載の方法。前記テンプレートを前記深度画像のピクセルに適用することは、前記テンプレートを前記深度画像内の複数の前景ピクセルとマッチングすることを含む、請求項1に記載の方法。前記テンプレートを前記深度画像内の前記複数の前景ピクセルとマッチングすることは、前景ピクセルのスパースグリッドにわたって前記テンプレートをスキャンすることを含む、請求項6に記載の方法。前記テンプレートを前記複数の前景ピクセルとマッチングすることは、前記前景ピクセルの各々について、前記テンプレートの深度値を、前記前景ピクセルを取り囲む近傍の一群のピクセルの深度値と比較することを含む、請求項6に記載の方法。前記テンプレートの深度値を前記近傍の一群のピクセルの深度値と比較することは、前記前景ピクセルの第1の一群の近傍ピクセルを前記円形形状領域に関連付けるとともに、前記前景ピクセルの第2の一群の近傍ピクセルを前記第1の環状形状領域に関連付けることと、前記第1の一群の近傍ピクセルの深度値を前記円形形状領域の深度値と比較することと、前記第2の一群の近傍ピクセルの深度値を前記第1の環状形状領域の深度値と比較することと、を含む、請求項8に記載の方法。前記深度画像における前記人の頭部の前記ロケーションを決定することは、前記人の頭部に関連付けられた前記深度画像の前景ピクセルを決定することと、前記前景ピクセル上にセンタリングされた円の半径を決定することとを含む、請求項1に記載の方法。システムであって、プロセッサと、該プロセッサに結合されたメモリと備え、該メモリ内の命令は、深度画像を受信することと、前記深度画像のピクセルにテンプレートを適用して、前記深度画像における人の頭部のロケーションを決定する、適用することと、を行うように前記プロセッサを構成し、前記テンプレートは、円形形状領域と、該円形形状領域を取り囲む第1の環状形状領域とを含み、前記円形形状領域は、第1の複数の深度値を指定し、前記第1の環状形状領域は、第2の複数の深度値を指定し、該第2の複数の深度値は、前記第1の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、システム。前記テンプレートは、前記第1の環状形状領域を取り囲む第2の環状形状領域を指定し、該第2の環状形状領域は、第3の複数の深度値を指定し、該第3の複数の深度値は、前記第2の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、請求項11に記載のシステム。前記第1の複数の深度値は、前記テンプレートにおける前記円形形状領域内に存在する点にのみ関連付けられ、前記第2の複数の深度値は、前記テンプレートにおける前記第1の環状形状領域内に存在する点にのみ関連付けられ、前記第3の複数の深度値は、前記テンプレートにおける前記第2の環状形状領域内に存在する点にのみ関連付けられている、請求項12に記載のシステム。前記第1の環状形状領域の半径は、前記円形形状領域の半径の1.25倍の値を有し、前記第2の環状形状領域の半径は、前記第1の環状形状領域の前記半径の前記値の1.25倍の値を有する、請求項12に記載のシステム。前記第1の環状形状領域は、前記円形形状領域に対して同心円状に配置されている、請求項11に記載のシステム。前記テンプレートを前記深度画像のピクセルに適用することは、前記テンプレートを前記深度画像内の複数の前景ピクセルとマッチングすることを含む、請求項11に記載のシステム。前記テンプレートを前記深度画像内の前記複数の前景ピクセルとマッチングすることは、前景ピクセルのスパースグリッドにわたって前記テンプレートをスキャンすることを含む、請求項16に記載のシステム。前記テンプレートを前記複数の前景ピクセルとマッチングすることは、前記前景ピクセルの各々について、前記テンプレートの深度値を、前記前景ピクセルを取り囲む近傍の一群のピクセルの深度値と比較することを含む、請求項16に記載のシステム。前記テンプレートの深度値を前記近傍の一群のピクセルの深度値と比較することを前記プロセッサに行うように構成する命令は、前記前景ピクセルの第1の一群の近傍ピクセルを前記円形形状領域に関連付けることと、前記前景ピクセルの第2の一群の近傍ピクセルを前記第1の環状形状領域に関連付けることと、前記第1の一群の近傍ピクセルの深度値を前記円形形状領域の深度値と比較することと、前記第2の一群の近傍ピクセルの深度値を前記第1の環状形状領域の深度値と比較することと、を行うように前記プロセッサを構成する命令を含む、請求項18に記載のシステム。前記深度画像における前記人の頭部の前記ロケーションを決定することは、前記人の頭部に関連付けられた前記深度画像の前景ピクセルを決定することと、前記前景ピクセル上にセンタリングされた円の半径を決定することとを含む、請求項11に記載のシステム。前記深度画像を記憶するデータベースを更に備える、請求項11に記載のシステム。デバイスであって、深度画像を受信し、前記深度画像のピクセルにテンプレートを適用して、前記深度画像における人の頭部のロケーションを決定する、頭部検出モジュールHDMを備え、前記テンプレートは、円形形状領域と、該円形形状領域を取り囲む第1の環状形状領域とを含み、前記円形形状領域は、第1の複数の深度値を指定し、前記第1の環状形状領域は、第2の複数の深度値を指定し、該第2の複数の深度値は、前記第1の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、デバイス。前記テンプレートは、前記第1の環状形状領域を取り囲む第2の環状形状領域を指定し、該第2の環状形状領域は、第3の複数の深度値を指定し、該第3の複数の深度値は、前記第2の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、請求項22に記載のデバイス。前記第1の環状形状領域の半径は、前記円形形状領域の半径の1.25倍の値を有し、前記第2の環状形状領域の半径は、前記第1の環状形状領域の前記半径の前記値の1.25倍の値を有する、請求項23に記載のデバイス。前記テンプレートを前記深度画像のピクセルに適用するのに、前記HDMは、前記深度画像の前景ピクセルの第1の一群の近傍ピクセルを前記円形形状領域に関連付け、前記前景ピクセルの第2の一群の近傍ピクセルを前記第1の環状形状領域に関連付け、前記第1の一群の近傍ピクセルの深度値を前記円形形状領域の深度値と比較し、前記第2の一群の近傍ピクセルの深度値を前記第1の環状形状領域の深度値と比較する、ように構成されている、請求項22に記載のデバイス。コンピュータープログラム製品を含む物品であって、実行されると、深度画像を受信する命令と、前記深度画像のピクセルにテンプレートを適用する命令であって、前記深度画像における人の頭部のロケーションを求める命令とが記憶され、前記テンプレートは、円形形状領域と、該円形形状領域を取り囲む第1の環状形状領域とを含み、前記円形形状領域は、第1の複数の深度値を指定し、前記第1の環状形状領域は、第2の複数の深度値を指定し、該第2の複数の深度値は、前記第1の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、コンピュータープログラム製品を含む物品。前記テンプレートは、前記第1の環状形状領域を取り囲む第2の環状形状領域を指定し、該第2の環状形状領域は、第3の複数の深度値を指定し、該第3の複数の深度値は、前記第2の複数の深度値よりも大きな深度値を含む、請求項26に記載の物品。前記第1の環状形状領域の半径は、前記円形形状領域の半径の1.25倍の値を有し、前記第2の環状形状領域の半径は、前記第1の環状形状領域の前記半径の前記値の1.25倍の値を有する、請求項27に記載の物品。前記深度画像のピクセルに前記テンプレートを適用する命令は、実行されると、前記深度画像の前景ピクセルの第1の一群の近傍ピクセルを前記円形形状領域に関連付ける命令と、前記前景ピクセルの第2の一群の近傍ピクセルを前記第1の環状形状領域に関連付ける命令と、前記第1の一群の近傍ピクセルの深度値を前記円形形状領域の深度値と比較する命令と、前記第2の一群の近傍ピクセルの深度値を前記第1の環状形状領域の深度値と比較する命令と、を含む、請求項26に記載の物品。前記深度画像における前記人の頭部の前記ロケーションを決定することは、前記人の頭部に関連付けられた前記深度画像の前景ピクセルを決定することと、前記前景ピクセル上にセンタリングされた円の半径を決定することとを含む、請求項26に記載の物品。ここでは、同封された図を参照して1つ若しくは複数の実施形態又は実施態様を説明する。特定の構成及び装置が論述されるが、これは、例示の目的でのみなされていることが理解されるべきである。当業者であれば、この説明の趣旨及び範囲から逸脱することなく他の構成及び配置を用いることができることを認識するであろう。本明細書において説明する技法及び/又は配置は、本明細書において説明するもの以外の他の様々なシステム及びアプリケーションにおいても用いることができることが当業者には明らかであろう。以下の説明は、例えば、システムオンチップSoCアーキテクチャ等のアーキテクチャにおいて顕在化させることができる様々な実施態様を記載しているが、本明細書において説明する技法及び/又は装置の実施態様は、特定のアーキテクチャ及び/又はコンピューティングシステムに制限されるものではなく、同様の目的の任意のアーキテクチャ及び/又はコンピューティングシステムによって実施することができる。例えば複数の集積回路ICチップ及び/又はパッケージを用いる、例えば様々なアーキテクチャ、及び/又はセットトップボックス、スマートフォン等の様々なコンピューティングデバイス及び/又はコンシューマ家電CEデバイスが、本明細書において説明する技法及び/又は装置を実施することができる。さらに、以下の説明は、システム構成要素のロジックの実施態様、タイプ、及び相互関係、ロジックの分割/統合の選択肢等の多数の特定の詳細を記載している場合があるが、特許請求される主題は、そのような特定の詳細がなくても実施することができる。それ以外の場合に、例えば、制御構造及び全ソフトウェア命令シーケンス等の幾つかのマテリアルは、本明細書に開示するマテリアルを分かりにくくしないように詳細に示されていない場合がある。本明細書に開示するマテリアルは、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの任意の組み合わせで実施することができる。本明細書に開示するマテリアルは、1つ又は複数のプロセッサが読み出して実行することができる機械可読媒体上に記憶された命令として実施することもできる。機械可読媒体は、機械例えば、コンピューティングデバイスによって可読な形態で情報を記憶又は伝送するための任意の媒体及び/又はメカニズムを含むことができる。例えば、機械可読媒体は、読み出し専用メモリROM、ランダムアクセスメモリRAM、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、電気的形態、光学的形態、音響的形態、又は他の形態の伝播信号例えば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号等等を含むことができる。本明細書において1つの実施態様、一実施態様、一例示の実施態様等というとき、これは、説明される実施態様が、特定の特徴、構造、又は特性を含む場合があるが、あらゆる実施態様が、その特定の特徴、構造、又は特性を必ずしも含むとは限らないことを示す。その上、そのようなフレーズは、必ずしも同じ実施態様を指しているとは限らない。さらに、特定の特徴、構造、又は特性が一実施態様に関して説明されているとき、本明細書において明示的に説明されているか否かを問わず、他の実施態様に関してもそのような特徴、構造、又は特性が有効であることが当業者には知られていると考えられる。図1は、本開示による一例示のシステム100を示している。様々な実施態様では、システム100は、頭部検出モジュール102、データベース104、及びネットワーク106を備えることができる。以下でより詳細に説明するように、検出モジュールHDM102は、前景部分110例えば、人間の画像の形態、及び背景部分112を含む深度画像108を受信することができる。様々な実施態様では、様々なよく知られた技法例えば、AzrielRosenfeld及びJohnLPfaltzSequentialOperationsinDigitalPictureProcessingJACMvol13no4pp471494October1966参照を用いて深度画像108を前処理し、画像108を前景部分110及び背景部分112にセグメンテーションしておくことができ、及び/又は前景部分110を人体の画像として識別しておくことができる。様々な実施態様では、HDM102は、深度画像108及び頭部テンプレート114を受信することができる。HDM102は、次に、以下でより詳細に説明する頭部検出プロセスを適用して、テンプレート114を用いて深度画像108内の人の頭部を検出してその位置を特定することができる。様々な実施態様では、HDM102は、深度画像108を直接受信することができ、深度画像108をネットワーク106を介して受信することができ、及び/又は深度画像108をデータベース104から直接若しくはネットワーク106を介して受信することができる。同様の可能性は、頭部テンプレートの受信にも当てはまる。様々な実施態様では、HDM102は、データベース104に直接又はネットワーク106を介して記憶される、検出された頭部の中心に対応する深度画像内のピクセルロケーションと、検出された頭部の半径値とを含む、頭部検出プロセスの結果を提供することができる。様々な実施態様では、深度画像108は、クロミナンス強度データ値及び/又はルミナンス強度データ値と、深度データ値とを指定するピクセルを含むモノクロ深度画像又はカラー深度画像とすることができる。例えば、深度画像は、画像ピクセル位置x,yにおける画像強度値例えば、ルミナンス値の2次元2Dアレイを含むことができ、各ピクセル位置は深度z値も含む。さらに、深度画像108は、任意の解像度及び/又はアスペクト比を有することができる。本開示は、深度画像108に関連付けられたどの特定のデータフォーマット、画像解像度、画像アスペクト比等にも限定されるものではない。加えて、ネットワーク106は、任意のタイプのネットワークとすることができ、無線及び/又は有線のネットワーク技術の任意の組み合わせを含むことができる。例えば、非限定的な例では、ネットワーク106は、インターネット等のワイドエリアネットワークWANと組み合わせた1つ又は複数の無線ローカルエリアネットワークLANを含むことができる。HDM102は、任意のコンピューティングシステムによって提供することができる。例えば、深度画像108のキャプチャも行ったコンピューティングシステムが、HDM102を提供することができる。他の実施態様では、HDM102は、画像108をキャプチャした任意のデバイスに対してリモートとすることができる。例えば、リモートサーバーコンピューティングシステムの1つ又は複数のプロセッサコアが、HDM102を提供することができる。さらに、ハードウェアロジック、ソフトウェアロジック、及び/又はファームウェアロジック、又はそれらの任意の組み合わせを含む任意のタイプのロジックが、HDM102を提供することができる。図2は、本開示の様々な実施態様による、深度画像において頭部を検出するための一例示のプロセス200のフロー図を示している。プロセス200は、図2のブロック202、204、206、208、210、及び212のうちの1つ又は複数によって示される1つ又は複数の動作、機能、又はアクションを含むことができる。非限定的な例として、本明細書では、プロセス200は、図1の例示のシステム100を参照して説明される。プロセス200は、深度画像108内の前景ピクセルを選択することができるブロック202において開始することができる。例えば、図1を参照すると、ブロック202の深度画像108をよく知られた技法を用いて前処理して、深度画像のピクセルを、背景部分112又は前景部分110のいずれかに属するものとして指定しておくことができる。加えて、この前処理は、部分110を人体として識別しておくことができる。このように、ブロック202は、前景部分110からピクセルを選択することを含むことができる。ブロック204において、ブロック202において選択された前景ピクセルが身体境界に隣接しているか否かについての判断を行うことができる。例えば、図1において、身体境界線120内に存在するピクセル118は、前景ピクセルとして指定されるのに対して、身体境界線120の外側に存在するピクセル122は、背景ピクセルとして指定される。次に、ブロック204は、選択された前景ピクセルが身体境界の近くにあるか又は身体境界に接しているか否かを判断することを含むことができる。様々な非限定的な実施態様では、ブロック202において選択された前景ピクセルを身体境界から離れたピクセルが水平方向又は垂直方向に2つ以上存在する場合、当該選択された前景ピクセルは、身体境界に隣接していないと指定することができる。ブロック204の結果、ブロック202において選択されたピクセルが身体境界に隣接していると判断された場合、プロセス200は、ブロック202にループバックすることができ、次の前景ピクセルを選択することができ、そのピクセルを用いて、ブロック204の別の反復に着手することができる。一方、ブロック204の結果、ブロック202において選択されたピクセルが身体境界に隣接していないと判断された場合、プロセス200は、ブロック206に続くことができ、このブロックにおいて、選択された前景ピクセルに頭部テンプレート114を適用してテンプレートマッチングを実行することができる。様々な実施態様では、ブロック206において適用された頭部テンプレート114は、当該テンプレート内の各点が深度画像内の1つのピクセルロケーションに対応するように、深度画像108のピクセルアレイのピッチと一致するピッチ及び向きを有する点のアレイを含むことができる。他の実施態様では、頭部テンプレート114のピッチは、深度画像のピッチの整数倍とすることができる。加えて、頭部テンプレートは、任意のサイズ及び/又は形状を有することができる。さらに、頭部テンプレートのサイズは、頭部テンプレート114が深度画像108に適用されるように適合することができる。例えば、以下の非限定的な例示の実施態様では、頭部テンプレート114は、画像108に適用されるとき、深度画像108内の9つのピクセルロケーションに及ぶのに十分な初期直径を有するとともに合計53個の点を有する直径の円形形状アレイとして説明することができるが、頭部テンプレート114は、任意の数のピクセルに及ぶことができるように直径が変化することができる。図3は、本開示の様々な実施態様による一例示の頭部テンプレート114の全体形状300を示している。この例では、テンプレート114は、形状が円形であり、53個の点302中心点304を含むのアレイを含むような初期半径Rを有する。ここで、アレイ302は、画像108のピクセルアレイと同じピッチ及び向きを有する。様々な実施態様では、頭部テンプレート114は、投影モデルを基準にして作成することができる。例えば、図4は、本開示の様々な実施態様による基準投影モデル400を示している。図4は、モデル400の2つのビュー402及び404を示している。ビュー402では、半径Rを有するとともに人の頭部をモデル化した球形物体406が、例えば、深度画像108の画像平面を表すビュー平面408に対して側面から見たように示されている。ビュー404では、物体406は、ビュー平面410の視点から示されている。ビュー402及び404の双方において、縦座標Zビュー平面410に対して直交しているは、ビュー平面410からの増加する深度又距離を表す。図4は、物体406の表面上の幾つかの点A、B、及びCと、ビュー平面410上のそれらの点の対応する投影A、B、及びCとを示している。点Cは、ビュー平面410に対する物体406上の最も近い点を表し、点Aは、最も遠い可視点を表し、点Bは、点Aと点Cとの間の中間の深度又は距離を有するロケーションを表している。投影点BとCとの間の距離はrによって示されている。距離AAがMであると仮定すると、距離CCはM-Rであり、Bに関連付けられた深度値は、以下の式を用いて計算することができる。式1を用いると、深度画像のビュー平面410上に投影された球の表面上の任意の点の深度、したがって、深度画像ビュー平面上のその点の投影に関連付けられた深度値を決定することができる。しかしながら、一般に、深度画像における人の頭部の中心部分の方が画像ビュー平面に近く、頭部の周縁部分の方がビュー平面から幾分遠いこと、及び画像の背景部分例えば、頭部でない身体部分、背景物体等の方が、ビュー平面から更に離れていることを認識することができる。これを考慮に入れると、様々な実施態様による頭部テンプレートは、各円に関連付けられた異なる深度値を有する3つの同心領域を含むように指定することができる。例えば、様々な実施態様では、頭部テンプレート207の構造は、3つの同心円形状領域及び/又は環状形状領域のセットとして指定することができる。図5は、本開示の様々な実施態様による深度画像平面の視点から見た頭部テンプレートモデル500を示している。例えば、頭部テンプレート114は、頭部テンプレートモデル500に基づくことができる。図5に示すように、頭部テンプレートモデル500は、円内部領域IR502、環状形状中央領域MR504、及び環状形状外部領域OR506の3つの領域を備える。一般に、人の頭部は、80mm~150mmの範囲の半径RHを有することができる。画像ビュー平面における頭部の半径の投影は、Rpで示すことができる。モデル500において、内部領域IRは、頭部の中心を表し、Rc=4/5Rpの半径を有し、環状形状中央領域MRは、頭部の周縁領域を表し、環状形状外部領域ORは、頭部に隣接する領域を表し、5/4Rpの半径を有する。換言すれば、領域MRは、領域IRの半径の1.25倍の大きさの半径を有することができ、さらに、領域ORは、領域MRの半径の1.25倍の大きさの半径を有することができる。Mx,yがモデルの中心を表すものとすると、Mi,jは、Mx,yまでの距離をによって提供することができるモデル上の点を表す。以下の式は、異なる領域IR、MR、及びOR内の任意の点Mi,jの深度値を決定するのに用いることができる。式中、NumXは、対応する領域X内のテンプレート点の総数を表す。ブロック206の論述を続けると、テンプレートマッチングは、頭部テンプレートを選択されたピクセルロケーション例えば、テンプレートモデルにおける点Mx,yに対応する上にセンタリングし、次いで、選択されたピクセルの近傍のピクセルの深度値を、それぞれ式2、3、及び4を用いて求められた異なる領域IR502、MR504、及びOR506内のテンプレート深度値と比較することによって、頭部テンプレートを選択された前景ピクセルに適用することを含むことができる。図6は、本開示の様々な実施態様によるプロセス200のブロック206のフロー図600を更に詳細に示している。プロセス600は、図6のブロック602、604、606、608、及び610のうちの1つ又は複数によって示されているような1つ又は複数の動作、機能、又は行為を含むことができる。プロセス600は、頭部テンプレート114を選択された前景ピクセル601上にセンタリングすることができるブロック602において開始することができる。ブロック604において、前景ピクセル601以下、Ii,jで示すについて、テンプレート半径を最小値minRから最大値maxRに所定のステップサイズで変更させ、以下の式を用いてサンプル半径Rpを決定することができる。式中、閾値thinner、thmid、及びthの値が、サンプル半径を決定する。ブロック604において求められたサンプル半径を用いると、プロセス600は、選択された前景ピクセルの近傍のピクセルピクセルに対応するを異なるテンプレート領域に関連付けるか又は異なるテンプレート領域間に分割することができるブロック606に続くことができる。様々な実施態様では、ブロック606は、以下の式を用いて着手することができる。ブロック608において、マッチングスコアは、複数の異なる領域に関連付けられたテンプレート深度値と、選択された前景ピクセル及び式6を用いて領域に関連付けられた近傍ピクセルの深度値とに基づいて決定することができる。様々な実施態様では、ブロック608は、以下の式を用いて着手することができる。式中、である。プロセス600は、次に、マッチングスコアHx,y及びサンプルテンプレート半径Rpを選択された前景ピクセル601用に提供することができるブロック610において終了することができる。図2の論述に戻って、プロセス200は、ブロック206においてテンプレートマッチングを実行すると、処理するための追加の前景ピクセルを選択するか否かの判断を伴うブロック208に続くことができる。例えば、プロセス200は、深度画像108内の全ての前景ピクセルについて着手することができる。したがって、処理するための追加の前景ピクセルが残っている場合、ブロック208の結果、判断は肯定的になる場合があり、プロセス200は、ループバックして、別の前景ピクセルについてブロック202~206に着手することができる。一方、ブロック208の結果、判断が否定的になった場合、プロセス200は、ブロック210に続くことができ、このブロックにおいて、頭部のロケーション及び半径を識別することができる。様々な実施態様では、ブロック210は、ブロック206において処理された前景ピクセルごとに求められた全てのマッチングスコアHx,yを比較することと、以下の形態を有する最も高い又は最もよく一致したスコアを識別することとを含むことができる。検出された頭部のロケーションの中心は、この場合、最も高い又は最もよく一致したスコアを有する前景ピクセルのロケーションに対応することができ、関連付けられた半径Rpは、検出された頭部の半径に対応し得る。プロセス200は、次に、頭部のロケーション及び半径の値を記憶することができるブロック212において終了することができる。例えば、頭部検出モジュール102は、ブロック202~210に着手すると、頭部のロケーション及び半径の値をデータベース104に記憶することができる。様々な実施態様では、プロセス200は、深度画像の前景部分にわたってテンプレートをスキャンすることによって、一連の前景ピクセルに対して実行することができる。幾つかの実施態様では、そのようなスキャンは、画像の各前景ピクセルをスキャンすることを含むことができる。他の実施態様では、そのようなスキャンは、一部の前景ピクセルのみが処理されるスパースグリッド手法を用いて着手することができる。例えば、様々な非限定的な例では、1つおきの前景ピクセルのみ、5つごとの前景ピクセルのみ、10個ごとの前景ピクセルのみ等を、プロセス200を用いてサンプリング又は処理することができる。図2及び図6に示すような例示のプロセス200及び600の実施態様は、示された順序で図示した全てのブロックを行うことを含むことができるが、本開示は、この点に限定されるものではなく、様々な例では、プロセス200及び600の実施態様は、図示した全てのブロックのサブセットのみを行うこと、及び/又は示したものとは異なる順序で行うことを含むことができる。加えて、図2及び図6のプロセス及び/又はブロックのうちの任意の1つ又は複数は、1つ又は複数のコンピュータープログラム製品によって提供される命令に応答して行うことができる。そのようなプログラム製品は、例えば、1つ又は複数のプロセッサコアによって実行されると、本明細書において説明した機能を提供することができる命令を提供する信号担持媒体を含むことができる。コンピュータープログラム製品は、任意の形式のコンピューター可読媒体において提供することができる。したがって、例えば、1つ又は複数のプロセッサコアを含むプロセッサは、コンピューター可読媒体によってプロセッサに搬送される命令に応答して、図2及び図6に示すブロックのうちの1つ又は複数を行うことができる。図7は、本開示による一例示のシステム700を示している。システム700は、本明細書において議論した様々な機能の一部又は全てを実行するのに用いることができ、本開示の様々な実施態様による、本明細書において開示したプロセスを実施することができる任意のデバイス又はデバイスの集合体を備えることができる。例えば、システム700は、デスクトップ、移動コンピューター又はタブレットコンピューター、スマートフォン、セットトップボックス等のコンピューティングプラットフォーム又はデバイスの選択された構成要素を含むことができるが、本開示は、この点に限定されるものではない。幾つかの実施態様では、システム700は、CEデバイス用のIntel登録商標アーキテクチャIAに基づくコンピューティングプラットフォーム又はSoCとすることができる。本明細書において説明した実施態様は、本開示の範囲から逸脱することなく、代替の処理システムとともに用いることができることが当業者によって容易に認識されるであろう。システム700は、1つ又は複数のプロセッサコア704を有するプロセッサ702を備える。プロセッサコア704は、少なくとも部分的にソフトウェアを実行し及び/又はデータ信号を処理することができる任意のタイプのプロセッサロジックとすることができる。様々な例では、プロセッサコア704は、CISCプロセッサコア、RISCマイクロプロセッサコア、VLIWマイクロプロセッサコア、及び/又は命令セットの任意の組み合わせを実装する任意の数のプロセッサコア、又はデジタル信号プロセッサ若しくはマイクロコントローラー等の他の任意のプロセッサデバイスを含むことができる。プロセッサ702は、例えば、ディスプレイプロセッサ708及び/又はグラフィックスプロセッサ710によって受信された命令を制御信号及び/又はマイクロコードエントリーポイントにデコードするのに用いることができるデコーダー706も備える。コア複数の場合もある704とは別個の構成要素としてシステム700に示されているが、当業者であれば、コア複数の場合もある704のうちの1つ又は複数が、デコーダー706、ディスプレイプロセッサ708、及び/又はグラフィックスプロセッサ710を実施することができることを認識することができる。幾つかの実施態様では、プロセッサ702は、図2及び図6に関して説明した例示のプロセスを含む、本明細書において説明したプロセスのうちの任意のものを行うように構成することができる。さらに、制御信号及び/又はマイクロコードエントリーポイントに応答して、デコーダー706、ディスプレイプロセッサ708、及び/又はグラフィックスプロセッサ710は、対応する動作を実行することができる。処理コア複数の場合もある704、デコーダー706、ディスプレイプロセッサ708、及び/又はグラフィックスプロセッサ710は、システム相互接続716を通じて互いに及び/又は様々な他のシステムデバイスと通信可能に及び/又は動作可能に結合することができる。これらの様々な他のシステムデバイスは、例えば、メモリコントローラー714、オーディオコントローラー718、及び/又は周辺装置720を含むことができるが、これらに限定されるものではない。周辺装置720は、例えば、統一シリアルバスUSB:unifiedserialbusホストポート、周辺機器相互接続PCIエクスプレスポート、シリアル周辺インターフェースSPIインターフェース、拡張バス、及び/又は他の周辺装置を含むことができる。図7は、相互接続716によってデコーダー706並びにプロセッサ708及び710に結合されたものとしてメモリコントローラー714を示しているが、様々な実施態様では、メモリコントローラー714は、デコーダー706、ディスプレイプロセッサ708、及び/又はグラフィックスプロセッサ710に直接結合することができる。幾つかの実施態様では、システム700は、図7に図示していない様々なI/OデバイスとI/Oバス同様に図示せずを介して通信することができる。そのようなI/Oデバイスは、例えば、ユニバーサル非同期受信機/送信機UARTデバイス、USBデバイス、I/O拡張インターフェース、又は他のI/Oデバイスを含むことができるが、これらに限定されるものではない。様々な実施態様では、システム700は、移動通信、ネットワーク通信、及び/又は無線通信を行うためのシステムの少なくとも一部分を表すことができる。システム900は、メモリ712を更に備えることができる。メモリ712は、ダイナミックランダムアクセスメモリDRAMデバイス、スタティックランダムアクセスメモリSRAMデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他のメモリデバイス等の1つ又は複数のディスクリートメモリ構成要素とすることができる。図7は、プロセッサ702の外部のものとしてメモリ712を示しているが、様々な実施態様では、メモリ712は、プロセッサ702の内部とすることができる。メモリ712は、図2及び図6に関して説明した例示のプロセスを含む、本明細書において説明したプロセスのうちの任意のものを行う際に、プロセッサ702が実行することができるデータ信号によって表される命令及び/又はデータを記憶することができる。例えば、メモリ712は頭部テンプレート深度値、検出された頭部のロケーション及び半径、等を記憶することができる。幾つかの実施態様では、メモリ712は、システムメモリ部分及びディスプレイメモリ部分を含むことができる。本明細書において記載された或る特定の特徴を様々な実施態様に関して説明してきたが、この説明は、限定的な意味に解釈されることを意図するものではない。したがって、本開示が関係する技術分野の当業者に明らかである、本明細書において説明した実施態様及び他の実施態様の様々な変更は、本開示の趣旨及び範囲内にあるとみなされる。"