"乗り物の1人または複数人の搭乗者からの発話入力を含む聴覚データを受け取ることと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のビデオを含む視覚データを受け取ることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することと、を行なうべく構成されたプロセッサを備える装置。前記プロセッサは、さらに、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、前記遂行した発話認識に少なくとも部分的に基づいてユーザ命令を決定することと、を行なうべく構成される、請求項1に記載の装置。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、を包含する請求項1に記載の装置。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、前記顔検出に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、を包含する請求項1に記載の装置。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、を包含する請求項1に記載の装置。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行することと、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かを決定することと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かの決定に少なくとも部分的に基づいて乗り物オーディオ出力の音量を下げることと、を包含する請求項1に記載の装置。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行することと、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかを決定することと、を包含し、前記プロセッサは、さらに、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、を行なうべく構成される、請求項1に記載の装置。視覚データを取り込むべく構成された撮像デバイスと、前記撮像デバイスと通信結合されたコンピューティングシステムと、を備えるシステムであって、前記コンピューティングシステムは、乗り物の1人または複数人の搭乗者からの発話入力を含む聴覚データを受け取ることと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のビデオを含む前記視覚データを受け取ることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することと、を行なうべく構成されるシステム。さらに前記コンピューティングシステムが、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、前記遂行した発話認識に少なくとも部分的に基づいてユーザ命令を決定することと、を行なうべく構成される請求項8に記載のシステム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、を包含する請求項8に記載のシステム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、前記顔検出に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、を包含する請求項8に記載のシステム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、を包含する請求項8に記載のシステム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行することと、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かを決定することと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かの決定に少なくとも部分的に基づいて乗り物オーディオ出力の音量を下げることと、を包含する請求項8に記載のシステム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行することと、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかを決定することと、を包含し、前記コンピューティングシステムは、さらに、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、を行なうべく構成される請求項8に記載のシステム。コンピュータにより実装される方法であって、乗り物の1人または複数人の搭乗者からの発話入力を含む聴覚データを受け取ることと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のビデオを含む視覚データを受け取ることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することと、を備える方法。さらに、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、を備える請求項15に記載の方法。さらに、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、前記遂行した発話認識に少なくとも部分的に基づいてユーザ命令を決定することと、を備える請求項15に記載の方法。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することを包含する、請求項15に記載の方法。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、前記顔検出に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、を包含する請求項15に記載の方法。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、を包含する請求項15に記載の方法。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行することと、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かを決定することと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かの決定に少なくとも部分的に基づいて乗り物オーディオ出力の音量を下げることと、を包含する請求項15に記載の方法。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかを決定することと、を包含し、さらに前記方法が、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、を包含する請求項15に記載の方法。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、前記顔検出に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データおよび前記遂行した顔検出に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かを決定することと、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかを決定することと、を包含し、さらに前記方法が、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、前記遂行した発話認識に少なくとも部分的に基づいてユーザ命令を決定することと、を包含する請求項15に記載の方法。インストラクションを含むプログラムであって、当該インストラクションは、コンピュータに実行されると、乗り物の1人または複数人の搭乗者からの発話入力を含む聴覚データを受け取ることと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のビデオを含む視覚データを受け取ることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することと、を結果としてもたらすプログラム。前記インストラクションは、前記コンピュータに実行されると、さらに、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、前記遂行した発話認識に少なくとも部分的に基づいてユーザ命令を決定することと、を結果としてもたらす請求項24に記載のプログラム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、を包含する請求項24に記載のプログラム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づく前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の顔検出であって、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成される顔検出を遂行することと、前記顔検出に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、を包含する請求項24に記載のプログラム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、を包含する請求項24に記載のプログラム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かを決定することと、前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かの決定に少なくとも部分的に基づいて乗り物オーディオ出力の音量を下げることと、を包含する請求項24に記載のプログラム。前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかを決定することは、さらに、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者と個人プロファイルとを関連付けすることと、前記受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行すること、前記口唇追跡に少なくとも部分的に基づいて前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかを決定することと、を包含し、前記インストラクションは、前記コンピュータに実行されると、さらに、前記受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて発話認識を遂行することと、前記遂行した発話認識および前記乗り物の前記1人または複数人の搭乗者の誰と前記受け取った聴覚データとを関連付けするかの前記決定に少なくとも部分的に基づいて音声認識を遂行することと、を結果としてもたらす請求項24に記載のプログラム。車載インフォテインメントIVIシステムのための既存の発話コントロールシステムたとえば、オンスターOnStar、シンクSYNC、ニュアンスNuanceは、通常、発話認識のための音響信号処理テクニックを頼る。車載インフォテインメントのための既存の発話コントロールシステムは、音声認識のための視覚信号処理テクニックを導入していない。この中で述べられている資料は、例のために図解されたものであって、添付図面内への限定のためではない。図解の簡単明瞭のために図面内に図解された要素は、必ずしも縮尺どおりではない。たとえば、いくつかの要素の寸法は、明瞭のため、ほかの要素に対して誇張されていることがある。さらに、適切と考えられるところでは、いくつかの図の間において対応する要素または類似の要素を示すべく参照ラベルが反復されている。図面は以下のとおりであり、すべて、この開示の少なくともいくつかの実装に従って準備された。以下、添付図面を参照して1つまたは複数の実施態様または実装を説明する。特定の構成およびアレンジメントが論じられているが、図解説明の目的のためにのみこれが行われていることを理解する必要がある。関連分野の当業者は、この記述の精神ならびに範囲から逸脱することなく、そのほかの構成およびアレンジメントが採用され得ることを認識することになるであろう。関連分野の当業者には、この中に述べられているテクニックおよび/またはアレンジメントもまた、ほかの多様な、この中に述べられている以外のシステムおよび応用に採用され得ることが明らかであろう。以下の説明は、たと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内において明らかにできる多様な実装を示しているが、この中に述べられているテクニックおよび/またはアレンジメントの実装は、特定のアーキテクチャおよび/またはコンピューティングシステムに限定されることはなく、類似する目的のために任意のアーキテクチャおよび/またはコンピューティングシステムによって実装され得る。例を挙げれば、この中に述べられているテクニックおよび/またはアレンジメントを、たとえば複数の集積回路ICチップおよび/またはパッケージを採用している多様なアーキテクチャ、および/または多様なコンピューティングデバイス、および/またはセットトップボックス、スマートフォン等の消費者エレクトロニクスCEデバイスにより実装することができる。さらに、以下の記述においては、論理実装、システム構成要素のタイプおよび相互関係、論理的分割/統合の選択肢等の多くの特定の詳細が示されているが、請求されている発明の要旨は、その種の特定の詳細を伴うことなく実施できる。そのほかの場合において、たとえば、コントロール構造および完全なソフトウエアインストラクションシーケンス等のある種の資料については、この中に開示されている資料を不明瞭化させないためにも詳細に示されていない。この中に開示されている資料は、ハードウエア、ファームウエア、ソフトウエア、またはこれらの任意の組み合わせにおいて実装することができる。この中に開示されている資料は、1つまたは複数のプロセッサによって読み出しおよび実行がなされ得るマシン可読媒体上にストアされたインストラクションとしても実装できる。マシン可読媒体は、マシンたとえば、コンピューティングデバイスによって読み出し可能な形式での情報のストアまたは送信のための任意の媒体および/またはメカニズムを含むことができる。たとえば、マシン可読媒体は、読み出し専用メモリROM、ランダムアクセスメモリRAM、磁気ディスクストレージ媒体、光学ストレージ媒体、フラッシュメモリデバイス、電気的、光学的、音響的、またはそのほかの伝播信号の形式たとえば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号等、およびそのほかを含むことができる。この明細書内において1つの実装、単に実装、一例の実装等々と言うときは、そこに述べられている実装が特定の特徴、構造、または特性を含むことができるが、すべての実装が必ずしも特定の特徴、構造、または特性を含まないことがある。さらにまた、その種の言いまわしが同一の実装を参照している必要はない。さらに、特定の特徴、構造、または特性が実装に関連して述べられるとき、この中で明示的に述べられているか否かによらず、ほかの実装に関連してその種の特徴、構造、または特性がもたらされることは当業者の知識内であることに従う。以下においては、乗り物の1人または複数人の搭乗者から聴覚データおよび視覚データを受け取る動作を含むシステム、装置、物品、および方法を述べる。乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰と受け取った聴覚データとを関連付けするべきかに関係する決定は、受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて行うことができる。いくつかの例においては、車載インフォテインメントIVIシステム内のインテリジェント音声コントロールのために口唇検出および追跡を実装できる。いくつかのIVIシステムは、少数のあらかじめ定義済みの語彙に基づいて発話ベースの認識コントロールを遂行できる。車載発話認識システムは、しばしば難題を抱えている。たとえば車載発話認識システムは、5から20デシベルの範囲内の信号対ノイズ比を伴うノイズの多い環境をしばしば有する。それに加えて車載発話認識システムは、しばしば話者から30から100センチメートルに搭載された低価格のマイクロフォンも有する。より自然なユーザインターフェースは、より自然かつ/またはより堅牢な言語処理テクノロジを利用することになるであろう。たとえば、いくつかの例の実装においては、IVIシステムが話者の視覚データを抽出してノイズに対して堅牢な音声認識システムを強化することができる。たとえば、複数人のユーザが音声命令VoiceCommandを発するときは、いずれの話者が発話しているかをIVIシステムが見分けてユーザ固有の発話認識機械を適応させることが有用となり得る。同様に、運転者が音声命令を発しているときは、ラジオの音量を自動的に下げて背景ノイズをより小さくすることが有用となり得る。より詳細を以下に述べるとおり、いくつかの例の実装は、話者認識たとえば、話者の変化の検出のため、および適応型ユーザ固有音声認識のために口唇検出および追跡を使用することができる。その種の視聴覚音声認識システムにおいては、口唇読み取りが口唇輪郭検出および/または追跡の正確度を頼ることができる。同様に、正確な口唇検出もまた、顔検出の堅牢性を頼ることができる。この中で使用されるとき、用語話者認識は、誰が話をしているかを認識することとし得る。この中で使用されるとき、用語発話認識は、何が話されているかを認識することとし得る。この中で使用されるとき、用語音声認識は、誰が話をしているかを認識することに少なくとも部分的に基づいて何が話されているかを認識すること、または言い換えると、話者認識と発話認識の組み合わせとすることができる。視聴覚音声コントロールは、概して演算負荷が高いが、発話認識単独より高い認識正確度を提供できることがある。図1は、この開示の少なくともいくつかの実装に従ってアレンジされた一例の車載インフォテインメントIVIシステム100の図解的な説明図である。図解されている実装においては、IVIシステム100が、撮像デバイス104およびマイクロフォンデバイス106を含むことができる。IVIシステム100は、乗り物108と動作的に関連付けすることができる。たとえば、IVIシステム100を乗り物108内に配置することができる。いくつかの例においては、IVIシステム100が、明瞭のため図1には示されていない追加のアイテムを含むことができる。たとえばIVIシステム100は、プロセッサ、無線周波数タイプRFのトランシーバ、および/またはアンテナを含むことができる。さらにIVIシステム100は、明瞭のため図1には示されていないスピーカ、ディスプレイ、加速度計、メモリ、ルータ、ネットワークインターフェース論理等々といった追加のアイテムを含むことができる。この中で使用されるとき、用語車載インフォテインメントは、乗り物内に配置されるシステムであって、エンターテインメントおよび/または情報サービスを遂行するべく構成されたシステムを指すことができる。いくつかの例においては車載インフォテインメントが、ターンバイターン方式ナビゲーション、ハンズフリー電話、乗り物診断、救急サービス、911警察消防補助、音楽サーチ、可聴テキストメッセージ、商業施設サーチ、関心ポイントのウェブサーチ、音声入力テキストメッセージ、ワイヤレス充電、遠隔監視等、および/またはこれらの組み合わせを指すことができる。上記の応用の中でも、ここで論じている音声認識テクニックを利用できるいくぶんより特定的なユーザインターフェース特徴の例は、スマートフォンアプリケーションの音声コントロール、音声アクティベートされたナビゲーションシステム、音声コントロールおよびタッチスクリーンアクセスの組み合わせ、音声命令、ブルートゥースBluetooth登録商標ベースの音声通信アプリケーション、音声ベースのフェースブックFacebook登録商標アプリケーション、運転中の音声ベースのテキストメッセージング、インタラクティブ音声応答等、および/またはこれらの組み合わせを含むことができる。撮像デバイス104は、乗り物108の1人または複数人の搭乗者110から視覚データを取り込むべく構成できる。たとえば撮像デバイス104は、運転者112、助手席搭乗者114、1人または複数人の後部座席搭乗者116等、および/またはこれらの組み合わせから視覚データを取り込むべく構成できる。いくつかの例においては、誰が話をしているかを突き止めるために、赤‐緑‐青RGB深度カメラおよび/またはマイクロフォンアレイを用いることなくカメラセンサまたはその類たとえば、相補型金属酸化膜半導体タイプの画像センサCMOSまたは電荷結合デバイスタイプの画像センサCCDを介して第1のユーザの視覚データを取り込むことができる。ほかの例においては、カメラセンサに追加して、またはそれに代えて、RGB深度カメラおよび/またはマイクロフォンアレイを使用することができる。しばしば乗り物が制約付きの環境を有することから、通常、搭乗者の活動および挙動は制限される。特に、搭乗者は、通常、着座しており、搭乗者が命令Commandを発するときには一般にダッシュボードに面している。したがって撮像デバイス104は、リヤビューミラー位置にマウントされるカメラセンサを含むことができる。その種の例においては、リヤビューミラーにマウントされたカメラセンサが、乗り物内のすべての搭乗者の眺めを取り込めることがある。マイクロフォンデバイス106は、1人または複数人の搭乗者110から聴覚データを取り込むべく構成できる。いくつかの例においては、第1のユーザの視覚データを、誰が話をしているかを突き止めるために、赤‐緑‐青RGB深度カメラおよび/またはマイクロフォンアレイを用いることなく取り込むことができる。ほかの例においては、カメラセンサに追加して、またはそれに代えて、RGB深度カメラおよび/またはマイクロフォンアレイを使用することができる。より詳細を以下において説明するとおり、図2および/または3に関連して以下に説明する多様な機能のいくつかまたはすべての遂行にIVIシステム100を使用できる。たとえばIVIシステム100は、乗り物108の1人または複数人の搭乗者110の聴覚データをマイクロフォンデバイス106から、および/またはその視覚データを撮像デバイス104から受け取ることができる。受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて、受け取った聴覚データに関連付けされるのは乗り物108の1人または複数人の搭乗者110のうちの誰であるかに関係する決定を行うことができる。動作においては、IVIシステム100が、ユーザの口頭入力に対するスマートかつコンテキストアウェアな応答を利用できる。聴覚および視覚のデータ入力は、マイクロフォンデバイス106および撮像デバイス104によってそれぞれ取り込むことができる。聴覚と視覚のデータを組み合わせることによって、IVIシステム100は、乗り物等に伴う制約付きの環境またはそのほかの制約付きの環境内において1人の搭乗者とほかの搭乗者を見分ける能力を持つことができる。したがって、IVIシステム100は、視覚情報処理テクニックをてこ入れすることによって、車載インフォテインメントシステム内におけるスマートかつ堅牢な音声コントロールを遂行する能力を持つことができる。図2は、この開示の少なくともいくつかの実装に従ってアレンジされた音声認識プロセス200の例を図解したフローチャートである。図解されている実装においては、プロセス200が、ブロック202、204、および/または206のうちの1つまたは複数によって図解されるとおり、1つまたは複数の動作、機能、または作用を含むことができる。非限定的な例として、プロセス300を、図1の例の車載インフォテインメントIVIシステム100を参照して説明する。プロセス200は、聴覚データを受け取ることができるブロック202の聴覚データを受け取るにおいて開始できる。たとえば、受け取られた聴覚データは、乗り物の1人または複数人の搭乗者からの発話入力を含むことができる。プロセスは、動作202から、視覚データを受け取ることができる動作204の視覚データを受け取るへ続くことができる。たとえば、受け取られた視覚データは、乗り物の1人または複数人の搭乗者のビデオを含むことができる。プロセスは、動作204から、乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰と受け取った聴覚データとを関連付けするべきかを決定できる動作206の乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰と受け取った聴覚データとを関連付けするべきかを決定するへ続くことができる。たとえば、乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰と受け取った聴覚データとを関連付けするべきかは、受け取った視覚データに少なくとも部分的に基づいて決定できる。動作においては、プロセス200が、ユーザの口頭入力に対するスマートかつコンテキストアウェアな応答を利用できる。聴覚と視覚のデータを組み合わせることによって、プロセス200は、乗り物等に伴う制約付きの環境またはそのほかの制約付きの環境内において1人の搭乗者とほかの搭乗者を見分ける能力を持つことができる。したがって、プロセス200は、視覚情報処理テクニックをてこ入れすることによって、車載インフォテインメントシステム内におけるスマートかつ堅牢な音声コントロールを遂行する能力を持つことができる。プロセス200に関係のあるいくつかの追加の、および/または代替の詳細は、以下において図3に関係してより詳細を論ずる実装の1つまたは複数の例に図解することができる。図3は、この開示の少なくともいくつかの実装に従ってアレンジされた一例の車載インフォテインメントIVI100および音声認識プロセス300の動作の図解的な説明図である。図解されている実装においては、プロセス300が、作用310、311、312、314、316、318、320、322、324、326、および/または328のうちの1つまたは複数によって図解されるとおり、1つまたは複数の動作、機能、または作用を含むことができる。非限定的な例として、プロセス200を、図1の例の車載インフォテインメントIVIシステム100を参照して説明する。図解されている実装においては、IVIシステム100が、発話認識モジュール302、顔検出モジュール304、口唇追跡モジュール306、コントロールシステム308、およびこれらの類、および/またはこれらの組み合わせを含むことができる。図解されているとおり、発話認識モジュール302、顔検出モジュール304、および口唇追跡モジュール306は、互いに通信することおよび/またはコントロールシステム308と通信することができる。IVIシステム100は、図3に示されているとおり、それぞれが特定のモジュールに関連付けされた1つの特定セットのブロックまたは作用を含むことができるが、これらのブロックまたは作用は、この中に図解されている特定のモジュールとは異なるモジュールと関連付けすることができる。プロセス300は、聴覚と視覚の処理テクニックを組み合わせて乗り物内のノイズおよび/または話者適応問題に対処することができる強化された音声コントロール方法を提供できる。乗り物内ノイズは、エンジン、道路、車載エンターテインメントのサウンド等から到来する。運転者または搭乗者がどのような命令を発したかを認識する音響信号処理テクニックのほかに、プロセス300は、顔検出および口唇追跡等の視覚情報処理テクニックも採用できる。その種の視覚情報処理テクニックは、多様なノイズ環境の下における命令認識の堅牢性を向上させる。プロセス300は、聴覚データを受け取ることができるブロック310の聴覚データを受け取るにおいて開始できる。たとえば、発話認識モジュール302を介して聴覚データを受け取ることができる。聴覚データは、乗り物の1人または複数人の搭乗者からの発話入力を含むことができる。プロセスは、動作310から、発話認識を遂行できる動作311の発話認識を遂行するへ続くことができる。たとえば、発話認識モジュール302を介して発話認識を遂行できる。いくつかの例においては、その種の発話認識を、受け取った聴覚データに少なくとも部分的に基づいて遂行できる。理解すべき重要なことは、聴覚データストリームがめったに清澄でないことである。たとえば聴覚データストリームは、発話データたとえば、何が話されたかだけでなく、背景ノイズも含むことがある。このノイズは、認識プロセスと干渉する可能性があり、発話認識モジュール302は、可聴音の発話がある環境を取り扱うことがおよび、それに適応させることさえできる。発話認識モジュール302は、生聴覚入力を取り込み、それをアプリケーションが理解できる認識済みテキストに翻訳するというむしろ複雑なタスクを取り扱わなければならない。いくつかの実装においては発話認識モジュール302が、1つまたは複数の言語文法モデルおよび/または音響モデルを利用して乗り物の搭乗者に入力された聴覚データから認識されたテキストを返すことができる。たとえば、発話認識モジュール302は、発話された聴覚データ入力からテキストへ変換するのに、1つまたは複数の言語文法モデルを利用できる。その種の言語文法モデルは、有効な文法についてわかる単語および語句を考慮に入れるべくあらゆる種類のデータ、統計、および/またはソフトウエアアルゴリズムを採用することができる。同様に、環境の知識もまた、音響モデルの形式で発話認識モジュール302に提供される。何が話されたかについて最もありがちな整合を発話認識モジュール302が識別すると、発話認識モジュール302は、何が認識されたかを初期テキスト文字列として返すことができる。発話された聴覚データが適切なフォーマットの初期テキスト文字列になれば、発話認識モジュール302が出力テキスト文字列のための最良整合をサーチできる。発話認識モジュール302は、出力テキスト文字列のための整合を探すことを非常に懸命に試み、非常に寛大となることもあり得るたとえば、通常、比較的貧弱なクオリティの初期テキスト文字列に基づいて最良推測を提供することがある。以下においてより詳細を論ずるとおり、乗り物1人または複数人の搭乗者のうちの誰と受け取った聴覚データとを関連付けするべきかを決定することは、いくつかの動作を含むことができる。図解されている例においては、その種の動作が口唇追跡と併せて顔検出を含むことができる。プロセスは、動作311から、視覚データを受け取ることができる動作312の視覚データを受け取るへ続くことができる。たとえば、顔検出モジュール304を介して視覚データを受け取ることができる。受け取られた視覚データは、乗り物の1人または複数人の搭乗者のビデオを含むことができる。プロセスは、動作312から、搭乗者の顔を検出できる動作314の顔検出を遂行するへ続くことができる。たとえば、乗り物の1人または複数人の搭乗者の顔を、顔検出モジュール304を介し、視覚データに少なくとも部分的に基づいて検出することができる。いくつかの例においては、その種の顔検出を、乗り物の1人または複数人の搭乗者の間を区別するべく構成できる。いくつかの例においては、顔の検出が、少なくとも部分的にビオラ‐ジョーンズ‐タイプのフレームワークに基づく検出を含むことができるたとえば、ポールビオラ、マイケルジョーンズPaulViola,MichaelJones著RapidObjectDetectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeaturesCVPR2001および/またはYangzhouDu,QiangLiによりTECHNIQUESFORFACEDETECTIONANDTRACKINGと題されて2010年12月10日に出願されたPCT/CN2010/000997参照。この種の顔検出テクニックは、相対的な蓄積が顔検出、ランドマーク検出、顔アライメント、笑顔/瞬き/性別/年齢検出、顔認識、2つ又は3つ以上の顔の検出、および/またはこれらの類を含むことを可能にできる。ビオラ‐ジョーンズ‐タイプのフレームワークは、リアルタイムオブジェクト検出への1つのアプローチである。トレーニングは比較的遅いかもしれないが、検出は比較的高速となり得る。その種のビオラ‐ジョーンズ‐タイプのフレームワークは、高速特徴評価のために積分画像を、特徴選択のためにブースティングを、非顔ウィンドウの高速排除のための注目カスケードを利用できる。たとえば、顔検出は、画像にわたってウィンドウをスライドさせ、それぞれの場所において顔モデルを評価することを含むことができる。通常、画像内に顔があることはまれであるが、スライディングウィンドウ検出器は、顔検出タスクの間に数万の場所/縮尺の組み合わせを評価できる。計算効率のために、非顔ウィンドウに費やすことができる時間を可能な限り短くすることができる。メガピクセル画像は、約106ピクセルおよびそれに相当する数の候補の顔の場所を有する。各画像内において偽陽性を有することを回避するために、偽陽性レートを10から6より小さくすることができる。プロセスは、動作314から、口唇追跡を遂行できる動作316の口唇追跡を遂行するへ続くことができる。たとえば、口唇追跡モジュール306を介して乗り物の1人または複数人の搭乗者の口唇追跡を遂行できる。いくつかの例においては、口唇追跡を、受け取った視覚データおよび遂行済みの顔検出に少なくとも部分的に基づいて遂行できる。口唇追跡の1つの実装例に関係する追加の詳細については、以下において図4を参照してより詳細を論ずる。プロセスは、動作316から、乗り物の1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否か決定できる動作318の話をしているか否かを決定するへ続くことができる。たとえば、口唇追跡モジュール306を介して乗り物の1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かを決定できる。いくつかの例においては、乗り物の1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かの決定が、少なくとも部分的に口唇追跡に基づくことができる。プロセスは、動作318から、乗り物オーディオの出力の音量を下げることができる動作320の音量を下げるへ続くことができる。たとえば、コントロールシステム308を介して乗り物オーディオの出力の音量を下げることができる。いくつかの例においては、乗り物の1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かの決定に少なくとも部分的に基づいて乗り物オーディオの出力の音量を下げることができる。たとえば、運転中のエンジンノイズ、鑑賞中のラジオからの背景音楽による妨害、および/または複数の搭乗者の会話は、しばしば発話認識の正確度を低下させる。聴覚データ自体が音声コントロールの正確度を向上させる補助となり得ないときは、視覚データが、IVIシステム100が乗り物の搭乗者とのインタラクションのための相補的な手がかりとなり得る。いくつかの例においては、乗り物の1人または複数人の搭乗者の中に話をしている者はいるか否かの決定に少なくとも部分的に基づいて乗り物オーディオの出力の音量を下げることができる。プロセスは、動作320から、乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかを決定できる動作322の誰が話をしているかを決定するへ続くことができる。たとえば、口唇追跡モジュール306を介して乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかを決定できる。いくつかの例においては、乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰が話をしているかの決定が、少なくとも部分的に口唇追跡に基づくことができる。プロセスは、動作322から、乗り物の1人または複数人の搭乗者を個人プロファイルと関連付けすることができる動作324の話者と個人プロファイルを関連付けするへ続くことができる。たとえば、コントロールシステム308を介して、乗り物の1人または複数人の搭乗者を個人プロファイルと関連付けすることができる。いくつかの例においては、顔検出に少なくとも部分的に基づいて、かつ搭乗者のうちの誰が話をしているかの決定に少なくとも部分的に基づいて乗り物の1人または複数人の搭乗者を個人プロファイルと関連付けすることができる。この中で使用されるとき、用語個人プロファイルは、個人搭乗者に関係のあるコントロール情報、たとえば搭乗者識別、コントロールシステムについての個人の好み、またはこれらの類を含むことができる。たとえば、コントロールシステム308は、その種の個人が乗り物内にいることを示すデータの受け取り時に、またはその種の個人が発話しているか、または命令Commandを引き渡したことを示すデータの受け取り時に、その種の個人プロファイルに少なくとも部分的に基づいて命令に応答するか、または設定を先取り的に調整できる。たとえば、堅牢な顔検出モジュール304を用いてIVIシステム100は、発話している者のアイデンティティを自動的に見分けた後、個人化した設定のIVIシステム100を遂行することが可能である。いくつかの例においては、顔が検出され、認識されると、認識された搭乗者のアイデンティティに少なくとも部分的に基づいてコントロール設定を調整するべくコントロールシステム308を適応させることができる。それに加えて、またはそれに代えて、コントロールシステム308は、顔が検出され、認識されると、認識された搭乗者のアイデンティティに少なくとも部分的に基づいて応答を調整するべく、命令に対して応答を適応させることができる。それに加えて、動作322の誰が話をしているかの決定をコントロールシステム308に伝えることができる。その種の例においては、顔が検出され、認識され、その個人が話をしているとの決定が行われると、認識された搭乗者のアイデンティティに少なくとも部分的に基づいてコントロールシステム308がコントロール設定を調整するべく適応されること、および/または搭乗者の命令に対して応答を調整することができる。プロセスは、動作324から、音声認識を遂行できる動作326の音声認識を遂行するへ続くことができる。たとえば、発話認識モジュール302を介して音声認識を遂行できる。いくつかの例においては、音声認識が、遂行された発話認識および乗り物の1人または複数人の搭乗者のうちの誰と受け取った聴覚データとが関連付けされるかの決定に少なくとも部分的に基づくことができる。いくつかの例においては、その種の音声認識を、動作311の発話認識の修正として遂行できる。それに代えて、その種の音声認識を独立して、または動作311の発話認識の置換として遂行できる。いくつかの例においては、顔が検出され、認識されると、認識された搭乗者のアイデンティティに少なくとも部分的に基づいて特定の話者モデルに対して発話認識モジュール302を適応させることができる。たとえば、発話認識モジュール302を適応させて多様な入力に対して調整することができるたとえば、運転者等の特定の搭乗者および/または少数の搭乗者のために先行してオフラインでトレーニングされる特定の認識機械を使用する。それに加えて、動作322の誰が話をしているかの決定を発話認識モジュール302に伝えることができる。その種の例においては、顔が検出され、認識され、その個人が話をしているとの決定が行われると、認識された搭乗者のアイデンティティに少なくとも部分的に基づいて特定の話者モデルに対して発話認識モジュール302を適応させることができる。プロセスは、動作326から、ユーザ命令が決定できる動作328のユーザ命令を決定するへ続くことができる。たとえば、コントロールシステム308を介してユーザ命令を決定できる。ユーザ命令のその種の決定は、遂行された発話認識および/または音声認識に少なくとも部分的に基づくことができる。動作においては、IVIシステム100が、ユーザの口頭入力に対するスマートかつコンテキストアウェアな応答を利用できる。聴覚および視覚のデータ入力は、マイクロフォンおよびカメラによってそれぞれ取り込むことができる。聴覚データ処理スレッドにおいては、発話認識モジュール302が、何が話されたかを単語ごとに見分けることができる。視覚データ処理スレッドにおいてはたとえば、顔検出モジュール304および/または口唇追跡モジュール306、顔検出モジュール304が、カメラ画像内の顔1つまたは複数の位置、サイズ、および数を見分けることができる。顔が検出されると、さらに口唇エリアが突き止められ、口唇追跡モジュール306を介して動画内において追跡できる。顔認識および口唇追跡を用いて、コントロールシステム308は、車内に誰がいるか、また現在その者が話をしているか否かを見分けることが可能となり得る。聴覚と視覚のデータを組み合わせることによって、コントロールシステム308は、話者の変化および命令入力ステータスを監視できる。いくつかの実装においては、視覚処理モジュールたとえば、顔検出モジュール304および/または口唇追跡モジュール306が、音声認識を単に補助することを超えるところまで到達できる。たとえば、堅牢な顔検出モジュール304を用いてIVIシステム100は、発話している者のアイデンティティを自動的に見分けた後、個人化した設定のIVIシステム100を遂行することが可能である。さらに、顔が検出され、認識されると、認識された搭乗者のアイデンティティに少なくとも部分的に基づいて特定の話者モデルに対して発話認識モジュール302を適応させることができる。それに加えて、安定した口唇追跡モジュール306を用いてIVIシステム100は、話をしている者はいるか否かについてのステータスを自動的に見分けた後、ラジオの音量を下げる等といった積極的な音響環境の設定を遂行できる。別の例においては、口唇追跡出力が肯定的であるとき、IVIシステム100の音量をスマートな態様で下げることができる。図2および3に図解されているとおり、プロセスの例200および300の実装が図解された順序における示されたすべてのブロックの扱いを含むことができるが、この開示はこれに関して限定されることはなく、多様な例においては、プロセス200および300の実装が、ここに示されたブロックのサブセットだけの、および/または図解とは異なる順序での扱いを含むことができる。それに加えて、1つまたは複数のコンピュータプログラムプロダクトによって提供されるインストラクションに応答して図2および3のブロックのうちの任意の1つまたは複数を扱うことができる。その種のプログラムプロダクトは、たとえばプロセッサによって実行されたときにこの中に述べられている機能を提供するインストラクションを提供する信号担持媒体を含むことができる。コンピュータプログラムプロダクトは、任意形式のコンピュータ可読媒体で提供できる。したがって、たとえば、1つまたは複数のプロセッサコアを含むプロセッサは、コンピュータ可読媒体によってプロセッサに伝えられたインストラクションに応答して、図5および6に示されているブロックのうちの1つまたは複数を扱うことができる。この中に述べられている任意の実装において使用されるとき、用語モジュールは、この中に述べられている機能を提供するべく構成されたソフトウエア、ファームウエア、および/またはハードウエアの任意の組み合わせを言う。ソフトウエアは、ソフトウエアパッケージ、コード、および/またはインストラクションセットまたはインストラクションとして埋め込むことができ、用語ハードウエアは、この中に述べられている任意の実装において使用されるとき、たとえば、ハードワイヤード回路、プログラマブル回路、状態マシン回路、および/またはプログラマブル回路によって実行されるインストラクションをストアしているファームウエアを単独で、または任意の組み合わせで含むことができる。モジュールは、たとえば集積回路IC、システムオンチップSOC、およびこの類といったより大きなシステムの部分を形成する回路として集合的に、または個別に具体化される。図4は、この開示の少なくともいくつかの実装に従ってアレンジされた、口唇追跡プロセス400の間に処理される画像のいくつかの例を図解している。上で論じたとおり、いくつかの例の実装は、話者認識のためたとえば、話者の変化の検出および適応型ユーザ固有音声認識のために口唇検出および追跡を使用できる。口唇の位置特定および追跡における難題は、いくつかの態様にある。たとえば、変形可能なオブジェクトモデルは複雑である可能性があり、いくつかの顔のポーズおよび/または口唇の形状は、充分に知られてないかまたは研究されてなく、照明条件が頻繁な変更を受けることがあり、背景が複雑かつ/または頻繁な変更を受けることがあり、口唇の動きが頭の動きとともに頻繁に位置を変化させるか、または予測しない態様、および/またはセルフオクルージョン等のそのほかの要因で変化することがある。図解されている実装においては、口唇追跡プロセス400が、口唇の輪郭検出および/または追跡の正確度に頼ることができる。同様に、正確な口唇検出もまた、顔検出の堅牢性を頼ることができる。たとえば、口唇追跡プロセス400は、動きベースの口唇追跡および最適化ベースの分割を頼ることができる。図解されている実装においては、口唇402が検出できるようにビデオデータ画像401を処理できる。口唇追跡プロセス400の動きベースの口唇追跡部分は、3つの段階、すなわち特徴ポイントの初期化、オプティカルフロー追跡、および/または特徴ポイント詳細化、またはこれらの類に従うことができる。たとえば4つの特徴ポイントを階層的直接アピアランスモデルHDAMによって初期化し、続いてピラミッド型ルーカス‐カナデLucas‐Kanadeオプティカルフロー方法によりまばらな特徴セットの追跡を補助できる。たとえば、口唇追跡プロセス400の特徴ポイント初期化動作は、口唇位置特定404を含むことができる。その後、特徴ポイント詳細化406が、口唇位置特定404を修正できる。たとえば、特徴ポイント詳細化406の特徴ポイントの位置は、図解されているとおり、カラーヒストグラム比較および/または局所サーチによって詳細化できる。口唇追跡プロセス400は、口唇輪郭の楕円モデリング407を含むことができる。口唇追跡プロセス400を通じ、口唇輪郭を楕円モデル408により表現できる。しばしば口唇が対称であることから、口唇輪郭は、図解されているとおり、最初に左/右の口角410を、続いて上下端のエッジポイント412を識別することによって構築できる。口唇追跡プロセス400は、口唇402の口のエッジを局所的にサーチすることによる口唇輪郭構築414を含むことができる。たとえば、図解されているとおり、4つまたはそれより多くのポイント416を位置特定し、口のエッジを局所的にサーチすることによって口唇輪郭414を構築できる。口唇追跡プロセス400は、動画上の口唇402が動くときの口唇輪郭構築414の結果の追跡を含むことができる。たとえば、ビデオデータ画像420は、口唇402が閉じられるときの口唇輪郭構築414の結果を追跡する口唇追跡プロセス400を例証している。同様に、ビデオデータ画像422は、口唇402が開かれるときの口唇輪郭構築414の結果を追跡する口唇追跡プロセス400を例証している。口唇輪郭構築414を追跡することによって口唇追跡プロセス400は、乗り物の搭乗者が話をしているか否かを見分けることができる。図5は、この開示に従った例のシステム500を図解している。多様な実装において、システム500は、媒体システムとなり得るが、システム500がこの状況に限定されることはない。たとえばシステム500は、パーソナルコンピュータPC、ラップトップコンピュータ、ウルトラ‐ラップトップコンピュータ、タブレット、タッチパッド、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、携帯情報端末PDA、携帯電話、組み合わせ携帯電話/PDA、テレビジョン、スマートデバイスたとえば、スマートフォン、スマートタブレット、またはスマートテレビジョン、モバイルインターネットデバイスMID、メッセージングデバイス、データ通信デバイス、およびこれらの類の中に組み入れることができる。多様な実装においてシステム500は、ディスプレイ520に結合されたプラットフォーム502を含む。プラットフォーム502は、コンテントサービスデバイス1つまたは複数530またはコンテント配信デバイス1つまたは複数540またはそのほかの類似のコンテント提供源等のコンテントデバイスからコンテントを受信できる。1つまたは複数のナビゲーション特徴を含むナビゲーションコントローラ550は、たとえばプラットフォーム502および/またはディスプレイ520とのインタラクションに使用できる。これらの構成要素のそれぞれについては、以下において詳細に説明する。多様な実装において、プラットフォーム502は、チップセット505、プロセッサ510、メモリ512、ストレージ514、グラフィックサブシステム515、アプリケーション516、および/またはラジオ518の任意の組み合わせを含むことができる。チップセット505は、プロセッサ510、メモリ512、ストレージ514、グラフィックサブシステム515、アプリケーション516、および/またはラジオ518の間における相互接続を提供できる。たとえば、チップセット505は、ストレージ514との相互通信を提供する能力のあるストレージアダプタ図示せずを含むことができる。プロセッサ510は、複合命令セットコンピュータCISCまたは縮小命令セットコンピュータRISCプロセッサ、x86命令セット互換プロセッサ、マルチコア、または任意のそのほかのマイクロプロセッサまたは中央処理ユニットCPUとして実装できる。多様な実装においては、プロセッサ510を、デュアルコアプロセッサ1つまたは複数、デュアルコアモバイルプロセッサ1つまたは複数、およびこれらの類とすることができる。メモリ512は、限定ではないが、ランダムアクセスメモリRAM、ダイナミックランダムアクセスメモリDRAM、またはスタティックRAMSRAM等の揮発性メモリデバイスとして実装できる。ストレージ514は、限定ではないが、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ、テープドライブ、内蔵ストレージデバイス、外付けストレージデバイス、フラッシュメモリ、バッテリバックアップ付きSDRAMシンクロナスDRAM、および/またはネットワークアクセス可能なストレージデバイス等の不揮発性ストレージデバイスとして実装できる。多様な実装においては、ストレージ514が、たとえば複数のハードディスクドライブが含まれるとき、有用性の高いデジタル媒体のためにストレージ性能強化付きの保護を増加させるテクノロジを含むことができる。グラフィックサブシステム515は、表示のための静止画またはビデオ等の画像の処理を遂行できる。グラフィックサブシステム515は、たとえば、グラフィック処理ユニットGPUまたは視覚処理ユニットVPUとすることができる。アナログまたはデジタルインターフェースを使用して、グラフィックサブシステム515とディスプレイ520を通信結合することができる。たとえば、このインターフェースを、HDMIHigh‐DefinitionMultimediaInterface登録商標、ディスプレイポートDisplayPort、無線HDMI登録商標、および/または無線HD適合テクニックのうちのいずれかとすることができる。グラフィックサブシステム515は、プロセッサ510またはチップセット505内に統合することができる。いくつかの実装においては、グラフィックサブシステム515を、チップセット505と通信結合されるスタンドアロンカードとすることができる。この中に述べられているグラフィックおよび/またはビデオ処理テクニックは、多様なハードウエアアーキテクチャにおいて実装できる。たとえば、グラフィックおよび/またはビデオ機能をチップセット内に統合することができる。それに代えて、離散的グラフィックおよび/またはビデオプロセッサを使用することができる。さらに別の実装としては、グラフィックおよび/またはビデオ機能を、マルチコアプロセッサを含む汎用プロセッサによって提供することができる。さらなる実施態様においては、その機能を消費者電子デバイス内において実装できる。ラジオ518は、多様な適切な無線通信テクニックを使用して信号を送受信する能力を有する1つまたは複数のラジオを含むことができる。その種のテクニックは、1つまたは複数の無線ネットワークにわたる通信を伴うことがある。無線ネットワークの例は限定ではないが無線ローカルエリアネットワークWLAN、無線パーソナルエリアネットワークWPAN、無線メトロポリタンエリアネットワークWMAN、セルラネットワーク、および衛星ネットワークを含む。その種のネットワークにわたる通信においてラジオ518は、任意バージョンの1つまたは複数の適用可能な標準に従って動作できる。多様な実装において、ディスプレイ520は、任意のテレビジョンタイプのモニタまたは表示器を含むことができる。ディスプレイ520は、たとえば、コンピュータディスプレイスクリーン、タッチスクリーンディスプレイ、ビデオモニタ、テレビジョン類似のデバイス、および/またはテレビジョンを含むことができる。ディスプレイ520は、デジタルおよび/またはアナログとすることができる。多様な実装においては、ディスプレイ520をホログラフィックディスプレイとすることができる。またディスプレイ520を、視覚的投影を受け取る透明な表面とすることもできる。その種の投影は、多様な形式の情報、画像、および/またはオブジェクトを伝達できる。たとえば、その種の投影は、モバイル拡張現実MARアプリケーションのための視覚的なオーバーレイとすることができる。1つまたは複数のソフトウエアアプリケーション516のコントロールの下に、プラットフォーム502は、ディスプレイ520上にユーザインターフェース522を表示できる。多様な実装においては、コンテントサービスデバイス1つまたは複数530が任意の国内、国際、および/または独立のサービスによってホストされること、したがって、たとえばインターネットを介してプラットフォーム502にアクセスすることができる。コンテントサービスデバイス1つまたは複数530は、プラットフォーム502および/またはディスプレイ520と結合できる。プラットフォーム502および/またはコンテントサービスデバイス1つまたは複数530は、ネットワーク560に結合してネットワーク560との間でメディア情報の通信たとえば、送信および/または受信を行なうことができる。コンテント配信デバイス1つまたは複数540もまた、プラットフォーム502および/またはディスプレイ520に結合できる。多様な実装において、コンテントサービスデバイス1つまたは複数530は、ケーブルテレビジョンボックス、パーソナルコンピュータ、ネットワーク、電話、インターネット対応デバイスまたはデジタル情報および/またはコンテントを配信する能力を有するアプライアンス、および任意のそのほかの類似した、コンテントプロバイダとプラットフォーム502および/またはディスプレイ520の間においてネットワーク560を介して、または直接、コンテントの単方向または双方向通信を行なう能力を有するデバイスを含むことができる。認識するであろうが、コンテントは、システム500内の構成要素の任意の1つとコンテントプロバイダとの間においてネットワーク560を介して単方向または双方向通信を行なうことができる。コンテントの例は、たとえばビデオ、音楽、医療およびゲーム情報、およびこれらの類を含む任意のメディア情報を含むことができる。コンテントサービスデバイス1つまたは複数530は、メディア情報、デジタル情報、および/またはそのほかのコンテントを含むケーブルテレビジョン番組等のコンテントを受け取ることができる。コンテントプロバイダの例は、任意のケーブルまたは衛星テレビジョンまたはラジオまたはインターネットコンテントプロバイダを含むことができる。ここに提供した例は、いかなる形においても現在の開示に従った実装を制限することを意図しない。多様な実装においては、プラットフォーム502が、1つまたは複数のナビゲーション特徴を有するナビゲーションコントローラ550からコントロール信号を受け取ることができる。コントローラ550のナビゲーション特徴は、たとえばユーザインターフェース522とのインタラクションに使用できる。実施態様においては、ナビゲーションコントローラ550を、ユーザが空間的たとえば、連続かつ多次元のデータをコンピュータに入力することを可能にするコンピュータハードウエア構成要素特に、人間インターフェースデバイスとすることができるポインティングデバイスとすることができる。グラフィカルユーザインターフェースGUI等の多くのシステムおよびテレビジョンおよびモニタは、ユーザが身体的なジェスチャを使用してコンピュータまたはテレビジョンをコントロールすること、およびデータを提供することを可能にする。コントローラ550のナビゲーション特徴の動きは、ディスプレイたとえば、ディスプレイ520上に、ポインタ、カーソル、フォーカスリング、またはディスプレイ上に表示されるそのほかの視覚的なインジケータの動きによって再現できる。たとえば、ソフトウエアアプリケーション516のコントロールの下に、ナビゲーションコントローラ550上で位置特定されたナビゲーション特徴を、たとえばユーザインターフェース522上に表示される仮想ナビゲーション特徴にマップすることができる。実施態様においては、コントローラ550を別々の構成要素とはせずに、プラットフォーム502および/またはディスプレイ520と一体化できる。しかしながらこの開示は、この中に示したか、または述べた要素または状況に限定されない。多様な実装においては、ドライバ図示せずが、たとえばイネーブルされているとき、初期ブートアップ後にユーザがボタンに触れることによりテレビジョン等のプラットフォーム502を即座にオン/オフすることを可能にするテクノロジを含むことができる。プログラム論理は、プラットフォームがオフになっているとき、メディアアダプタまたはそのほかのコンテントサービスデバイス1つまたは複数530またはコンテント配信デバイス1つまたは複数540に対してプラットフォーム502がコンテントのストリーミングを行なうことを可能にできる。それに加えて、チップセット505は、たとえば、5.1サラウンドサウンドオーディオおよび/またはHD7.1サラウンドサウンドオーディオをサポートするハードウエアおよび/またはソフトウエアを含むことができる。ドライバは、統合グラフィックプラットフォームのためのグラフィックドライバを含むことができる。実施態様においては、グラフィックドライバが、PCIペリフェラルコンポーネントインターコネクトperipheralcomponentinterconnectエクスプレス対応のグラフィックカードを包含できる。多様な実装においては、システム500内に示された構成要素のうちの任意の1つまたは複数を統合できる。たとえばプラットフォーム502とコンテントサービスデバイス1つまたは複数530を統合すること、またはプラットフォーム502とコンテント配信デバイス1つまたは複数540を統合すること、またはプラットフォーム502、コンテントサービスデバイス1つまたは複数530、およびコンテント配信デバイス1つまたは複数540を統合することができる。多様な実施態様においては、プラットフォーム502とディスプレイ520を一体化されたユニットとすることができる。たとえば、ディスプレイ520とコンテントサービスデバイス1つまたは複数530を一体化してもよく、またはディスプレイ520とコンテント配信デバイス1つまたは複数540を一体化してもよい。これらの例は、この開示を限定することを意味しない。多様な実施態様においては、システム500を、無線システム、有線システム、またはこれら両方の組み合わせとして実装できる。無線システムとしての実装時にはシステム500が、1つまたは複数のアンテナ、送信機、受信機、トランシーバ、増幅器、フィルタ、コントロール論理、およびこの類といった無線共有媒体にわたる通信に適した構成要素およびインターフェースを含むことができる。無線共有媒体の例は、RFスペクトル等の無線スペクトルの部分を含むことができる。有線システムとしての実装時にはシステム500が、入力/出力I/Oアダプタ、I/Oアダプタを対応する有線通信媒体に接続する物理的なコネクタ、ネットワークインターフェースカードNIC、ディスクコントローラ、ビデオコントローラ、オーディオコントローラ、およびこれらの類といった有線通信媒体にわたる通信に適した構成要素およびインターフェースを含むことができる。有線通信媒体の例は、有線、ケーブル、金属リード線、プリント回路基板PCB、バックプレーン、スイッチファブリック、半導体材料、ツイストペア配線、同軸ケーブル、光ファイバ、およびこれらの類を含むことができる。プラットフォーム502は、情報の通信のための1つまたは複数の論理または物理チャンネルを確立できる。情報は、メディア情報およびコントロール情報を含むことができる。メディア情報は、ユーザにとって意味のあるコンテントを表す任意のデータを言うことができる。コンテントの例は、たとえば、音声対話からのデータ、ビデオ会議、ストリーミングビデオ、電子メールeメールメッセージ、ボイスメールメッセージ、英数記号、グラフィクス、画像、ビデオ、テキスト、およびこれらの類を含むことができる。音声対話からのデータは、たとえば、発話情報、無音期間、背景ノイズ、快適ノイズ、トーン、およびこれらの類とすることができる。コントロール情報は、命令、インストラクション、または自動化されたシステムにとって意味のあるコントロールワードを表す任意のデータを言うことができる。たとえば、コントロール情報を、システムを通るメディア情報のルーティング、またはノードに対するあらかじめ決定済みの態様によるメディア情報の処理の指示に使用できる。しかしながら、実施態様は、図5に示されているかまたは記述されている要素、または状況に限定されない。上で述べたとおり、システム500は、多様な物理的なスタイルまたは形状因子をもって具体化できる。図6は、システム500を具体化できる小型形状因子のデバイス600の実装を図解している。実施態様においては、たとえば、無線機能を有するモバイルコンピューティングデバイスとしてデバイス600を実装できる。モバイルコンピューティングデバイスは、処理システムおよび、たとえば1つまたは複数のバッテリ等のモバイル電源または電力供給源を有する任意のデバイスを言うことができる。上で述べたとおり、モバイルコンピューティングデバイスの例は、パーソナルコンピュータPC、ラップトップコンピュータ、ウルトラ‐ラップトップコンピュータ、タブレット、タッチパッド、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、携帯情報端末PDA、携帯電話、組み合わせ携帯電話/PDA、テレビジョン、スマートデバイスたとえば、スマートフォン、スマートタブレット、またはスマートテレビジョン、モバイルインターネットデバイスMID、メッセージングデバイス、データ通信デバイス、およびこれらの類を含むことができる。またモバイルコンピューティングデバイスの例は、手首にはめるコンピュータ、指にはめるコンピュータ、指輪コンピュータ、眼鏡コンピュータ、ベルトクリップコンピュータ、アームバンドコンピュータ、靴コンピュータ、衣服コンピュータ、およびそのほかのウエアラブルコンピュータ等の人が装着するようにアレンジされたコンピュータを含むこともできる。多様な実施態様においては、たとえば、モバイルコンピューティングデバイスを、コンピュータアプリケーションをはじめ、音声通信および/またはデータ通信を実行する能力を有するスマートフォンとして実装できる。いくつかの実施態様をスマートフォンとして実装されるモバイルコンピューティングデバイスを例として用いて説明できるが、ほかの無線モバイルコンピューティングデバイスを使用しても同様にほかの実施態様が実装できることが認識されるであろう。実施態様は、この状況に限定されない。図6に示されているとおり、デバイス600は、ハウジング602、ディスプレイ604、入力/出力I/Oデバイス606、およびアンテナ608を含むことができる。デバイス600は、ナビゲーション特徴612を含むこともできる。ディスプレイ604は、モバイルコンピューティングデバイスに適した情報を表示するための任意の適切なディスプレイユニットを含むことができる。I/Oデバイス606は、モバイルコンピューティングデバイスに情報を入力するための任意の適切なI/Oデバイスを含むことができる。I/Oデバイス606の例は、英数キーボード、数字キーパッド、タッチパッド、入力キー、ボタン、スイッチ、ロッカースイッチ、マイクロフォン、スピーカ、音声認識デバイスおよびソフトウエア、およびこれらの類を含むことができる。情報は、マイクロフォン図示せずによってもデバイス600に入力することができる。その種の情報は、音声認識デバイス図示せずによってデジタル化することができる。実施態様は、この状況に限定されない。ハードウエア要素、ソフトウエア要素、または両方の組み合わせを使用して多様な実施態様が実装できる。ハードウエア要素の例は、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素たとえば、トランジスタ、抵抗、キャパシタ、インダクタ、およびこれらの類、集積回路、特定用途向け集積回路ASIC、プログラマブルロジックデバイスPLD、デジタル信号プロセッサDSP、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、論理ゲート、レジスタ、半導体デバイス、チップ、マイクロチップ、チップセット、およびこれらの類を含むことができる。ソフトウエアの例は、ソフトウエア構成要素、プログラム、アプリケーション、コンピュータプログラム、アプリケーションプログラム、システムプログラム、マシンプログラム、オペレーティングシステムソフトウエア、ミドルウエア、ファームウエア、ソフトウエアモジュール、ルーチン、サブルーチン、関数、メソッド、プロシージャ、ソフトウエアインターフェース、アプリケーションプログラムインターフェースAPI、インストラクションセット、コンピューティングコード、コンピュータコード、コードセグメント、コンピュータコードセグメント、ワード、値、記号、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができる。ハードウエア要素および/またはソフトウエア要素を使用して実施態様が実装されるか否かの決定は、望ましい計算レート、電力レベル、熱許容度、処理サイクルバジェット、入力データレート、出力データレート、メモリ資源、データバス速度、およびそのほかの設計または性能上の制約といった多くの要因に従って変化し得る。少なくとも1つの実施態様の1つまたは複数の態様は、プロセッサ内の多様な論理を表すマシン可読媒体上にストアされた代表的なインストラクションによって実装でき、当該インストラクションは、マシンによって読み出されたときにそのマシンに、この中に述べられているテクニックを遂行する論理を作らせる。その種の表現はIPコアとして知られるが、有体のマシン可読媒体上にストアして多様なカスタマまたは製造設備に供給し、論理またはプロセッサを実際に作成する製造マシン内にロードすることができる。ここでは特定の特徴を示し、多様な実装を参照してそれを説明してきたが、この説明は、限定の意味で解釈されることは意図されていない。したがって、この中で述べた実装の多様な修正をはじめ、そのほかの、この開示が関係する分野の当業者に明らかとなる実装は、この開示の精神ならびに範囲内にあると見なされる。"