画像センサから、検出空間の1つ以上の画像を受け取る段階と、前記1つ以上の画像に基づき、前記検出空間に人がいることを検出する段階と、前記人の特徴を決定する段階とを有する方法。少なくとも前記検出する段階と決定する段階に基づいて、出力デバイスへのコンテンツの配信を制御する段階をさらに有する、請求項1に記載の方法。前記制御する段階は前記出力デバイスにコンテンツをターゲットtargetする段階を有する、請求項2に記載の方法。前記制御する段階は前記出力デバイスからコンテンツをブロックblockする段階を有する、請求項2に記載の方法。前記検出空間は前記出力デバイスの視聴空間に対応する、請求項2に記載の方法。前記検出する段階は、前記1つ以上の画像と背景画像との間の差異に基づき分析画像を決定する段階と、前記分析画像中の、前記人を示すオブジェクトを識別する段階とを有し、前記背景画像は前記1つ以上の受信画像に基づく、請求項1に記載の方法。前記人の特徴を決定する段階は、前記人がデモグラフィックカテゴリに属するか決定する段階を有する、請求項1に記載の方法。前記人の特徴を決定する段階は、前記人がある動作に関与しているか決定する段階を有する、請求項1に記載の方法。前記画像センサからの前記1つ以上の画像は3次元熱画像である、請求項1に記載の方法。検出空間の1つ以上の画像を生成する画像センサと、前記1つ以上の画像に基づき、前記検出空間に誰か人がいるか検出する画像処理モジュールと、コンテンツを表示する出力装置と、前記出力デバイスのために1つ以上のコンテンツの決定をするアプリケーションモジュールとを有し、前記1つ以上のコンテンツの決定は前記検出空間に誰か人がいるか検出した結果に少なくとも基づく、装置。前記検出空間の前記1つ以上の画像は3次元熱画像である、請求項10に記載の装置。前記画像処理モジュールは前記検出空間中に検出された人の1つ以上の特徴を決定するものである、請求項10に記載の装置。前記出力デバイスのための前記1つ以上のコンテンツの決定は、前記検出された人の前記1つ以上の特徴に少なくとも基づく、請求項12に記載の装置。前記1つ以上の特徴は前記検出された人の動作を含む、請求項12に記載の装置。前記1つ以上の特徴は前記検出された人がデモグラフィックカテゴリへの所属を含む、請求項12に記載の装置。コンテンツプロバイダをさらに有し、前記1つ以上のコンテンツの決定は、前記コンテンツプロバイダが前記アプリケーションモジュールから情報を受け取り、前記情報に基づき、前記出力デバイスにコンテンツを配信するか決定する段階を含み、前記情報は前記検出空間中に誰か人がいるかを示す、請求項10に記載の装置。前記情報は前記検出空間中に検出された人の1つ以上の特徴を示す、請求項16に記載の装置。前記1つ以上のコンテンツの決定は、前記アプリケーションモジュールがコンテンツプロバイダからコンテンツを受け取り、受け取ったコンテンツを前記出力デバイスに提供するか決定する段階を含む、請求項10に記載の装置。機械により実行されると、前記機械に次の段階を実行させる命令を記憶した機械アクセス可能媒体を有する製品:画像センサから、検出空間の1つ以上の画像を受け取る段階と、前記1つ以上の画像に基づき、前記検出空間に人がいることを検出する段階と、前記人の特徴を決定する段階。前記命令は、機械により実行されると、前記機械に次の段階を実行させる請求項18に記載の製品:少なくとも前記検出する段階と決定する段階に基づいて、出力デバイスへのコンテンツの配信を制御する段階。本発明は、従来技術にともなう上記の問題の少なくとも緩和または解決を目的とする。本発明の一態様による方法は、画像センサから、検出空間の1つ以上の画像を受け取る段階と、前記1つ以上の画像に基づき、前記検出空間に人がいることを検出する段階と、前記人の特徴を決定する段階とを有する方法である。本発明の他の一態様による装置は、検出空間の1つ以上の画像を生成する画像センサと、前記1つ以上の画像に基づき、前記検出空間に誰か人がいるか検出する画像処理モジュールと、コンテンツを表示する出力装置と、前記出力デバイスのために1つ以上のコンテンツの決定をするアプリケーションモジュールとを有し、前記1つ以上のコンテンツの決定は前記検出空間に誰か人がいるか検出した結果に少なくとも基づく、装置である。実施形態は、人がいることpresenceofpersonsを検出する方法を提供する。例えば、実施形態では、画像センサから、検出空間の1つ以上の画像例えば、熱画像、赤外線画像、可視光画像、3次元画像を受け取る。実施形態では、この1つ以上の画像に基づき、検出空間に人がいることを検出する。また、実施形態では、検出した人の1つ以上の特徴characteristicsを決定する。特徴の例としては、1つ以上のデモグラフィックカテゴリへの所属及び/またはその人の動作などを含むが、これらに限定されない。さらに、実施形態では、こうした人検出と特徴決定に基づき、出力装置へのコンテンツの配信を制御する。かかる方法は、ある番組の視聴者推定に用いる、電話調査や郵便調査に依存する従来の視聴者データ収集方法例えば、ニールセンレーティングよりも有利である。このような従来の方法は非常に不正確であり得る。さらに、このような従来の方法は、より正確な時間ベースの視聴例えば、番組中のコマーシャル、あるセグメントの放送中に人が部屋にいたか部屋を離れたかの指標を与えるものではない。さらに、実施形態における人検出方法は、非常に制約的であり得る従来のセンサ方法よりも有利である。従来の方法は、人に何らかのバッテリ駆動のタグを身につけさせ、それを能動的に無線信号で追跡することを必要とする。他の従来の方法は、人があるパスを横切ったことを示す動きセンサを利用する。しかし、このような動きセンサを利用する方法は、人の特徴例えば、デモグラフィックカテゴリへの所属を決定するものではない。また、このような動きセンサを利用する方法は、人が動かないと例えば、座ったりじっと立っていたりすると、その人が部屋にまだいるのか検出できない。また、これらの動きセンサは、人ではなくペットにより動作してしまうこともある。さらに別の従来の方法は、短距離無線技術例えば、ブルートゥースを利用して、付近にある携帯電話などのデバイスを検出するものである。この場合、これらのデバイスはその所有者の近くにあると仮定している家庭では、携帯電話を充電する場合にはこの仮定が成り立たない場合も多い。本明細書において一実施形態とは、その実施形態に関して説明する機能、構造、特徴が少なくとも1つの実施形態に含まれることを意味している。本明細書ではいろいろな箇所で一実施形態ではと記載するが、必ずしもすべてが同じ実施形態を指すものではない。さらに、その機能、構造、または特徴は、1つ以上の実施形態において適宜組み合わせることができる。実施形態の動作を、以下の図面と実施例を参照しつつさらに説明する。一部の図面には論理フローを含んでいる。これらの図面は論理フローを含んでいるが、言うまでもなく、これらの論理フローはここに説明する一般的な機能をいかに実施できるかという例を提供するだけのものである。さらに、特に断らなければ、論理フローは必ずしも説明した順序で実行しなくともよい。また、論理フローは、ハードウェア要素、プロセッサにより実行されるソフトウェア要素、またはこれらの組み合わせで実行できる。実施形態はこの前後関係に限定されない。図1は動作環境100の一例を示す図である。動作環境100はいろいろな場所にあり得る。場所の例としては、家の部屋、会社や機関内の空間などがある。図1に示したように、動作環境100は出力デバイス102を含む。出力デバイス102は、ユーザにビジュアル出力及び/またはオーティオビジュアル出力を提供する様々なタイプのデバイスであり得る。例えば、実施形態によっては、コンテンツ出力デバイス102はテレビジョン、パーソナルコンピュータなどのデバイスである。図1には視聴空間104を示した。視聴空間104内では、デバイス102が出力するコンテンツを視聴できる。視聴空間104にはいろいろな静的オブジェクトがある。具体的には、図1にはソファ106、椅子108、コーヒーテーブル110が示されている。これらのオブジェクトは例示を目的としたものであり、本発明の限定を目的としたものではない。視聴空間104には人がいてもよい。例えば、ある時間に1人または複数の人が視聴空間104に入り、及び/または視聴空間104から出ることがある。このように、ある時刻に視聴空間104にいる人の数は0以上である。さらに、各人はいろいろなデモグラフィックカテゴリ例えば、子供、大人、女性、男性に入る。さらに、各人はいろいろな動作に関与していてもよい。動作の例としては、デバイス102が出力するコンテンツの視聴、視聴空間104を通る歩行、運動などがある。実施形態によっては、視聴空間104などの空間内に人がいるか判断することもできる。また、実施形態によっては、その人複数の場合もあるの1つ以上の特徴characteristicsを判断してもよい。かかる特徴には、デモグラフィックカテゴリへの帰属、及び/または動作を含んでいてもよい。実施形態によっては、上記の判断決定に基づき、デバイス出力デバイス102などが出力するコンテンツを制御することができる。これには、出力するコンテンツのカスタマイズや指定コンテンツのターゲティングともいう、及び/または特定のコンテンツの出力のブロックが含まれる。図2は実施形態で利用され得る実施例200を示す図である。実施例200はさまざまな要素を含んでいる。例えば、図2に示す実施例200は、出力デバイス202、画像センサ203、記憶媒体204、画像処理モジュール206、アプリケーションモジュール208を含む。これらの構成要素は、ハードウェア及び/またはソフトウェアの任意の組み合わせで実施できる。出力デバイス202はビジュアルコンテンツ及び/またはオーディオビジュアルコンテンツを出力する。視聴空間201にいる人は、このコンテンツを視聴できる。視聴空間201は図1の視聴空間104と同様のものであってもよい。しかし、実施形態はこの前後関係に限定されなくてもよい。出力デバイス202により出力されるコンテンツの例には、ビデオ及び/またはグラフィックスが含まれる。このように、実施形態によっては、出力デバイス202はテレビジョン、パーソナルコンピュータなどのデバイスである。画像センサ203は検出空間205の画像を生成する。検出空間205は視聴空間201に一致してもよい。例えば、検出空間205は視聴空間201の一部の空間、または視聴空間201を含む空間である。一例として、図2に示した検出空間205は、視聴空間201を含む。しかし、実施形態はこの例に限定されない。画像センサ203は、これらの画像に基づき対応する画像データ220を生成する。実施形態によっては、画像データ220は複数の画像を含むものであってもよい。例えば、画像データ220は、周期的に集めた一連の画像を含み得る。図2に示したように、画像データ220は記憶媒体204に送られる。画像センサ203はいろいろな方法で実施することができる。例えば、画像センサ203は熱感知カメラや赤外線カメラであってもよい。これらのカメラは熱的な違いを色データでエンコードする。実施形態によっては、壁を透過するくらいenoughtopermeatewalls感度の高い赤外線カメラを利用してもよい。このようなカメラの利用により、検出空間205は複数の部屋をカバーして、出力デバイス202の視聴空間を超越することができる。この特徴により、複数の部屋における人の在否multiroompersonlocalizationを少数のカメラで判断することができ、有利である。結果として、より多くの状況データcontextualdataを集めて、動作を推測できる。あるいは、画像センサ203は3次元3D画像化カメラであってもよい。このようなカメラは各画素の奥行きの違いをエンコードして、奥行き値を色データとして可視化する。さらに別の例として、画像センサ203は2次元2D可視光カメラRGBカメラと呼ばれることが多いものであってもよい。しかし、実施形態はこれらの例に限定されない。例えば、実施形態によっては、いろいろなタイプのカメラや画像センサを、いくつでも、任意に組み合わせて利用できる。記憶媒体204は、画像処理モジュール206による処理のために、画像画像データ220を記憶する。記憶媒体204はいろいろな方法で実施することができる。例えば、記憶媒体204は、ランダムアクセスメモリRAM、フラッシュメモリ、磁気記憶装置例えばディスクドライブなどのいろいろなタイプのメモリを含み得る。しかし、実施形態はこれらの例に限定されない。画像処理モジュール206は、記憶媒体204に記憶された画像に係わるいろいろな動作を行う。例えば、画像処理モジュール206は検出空間205内の人の在否existenceを検出できる。また、画像処理モジュール206は検出した人の特徴を判断決定できる。実施形態では、人の検出には、背景画像の決定と、現在画像からの背景画像の減算とを含み得る。この減算の結果として分析画像が得られる。この分析画像にいろいろなアルゴリズム及び/または演算を行い、人の在否を判断決定できる。このような技術に関する詳細を以下に説明する。実施形態によっては、画像処理モジュール206は画像データ220に基づき背景画像を決定できる。これには、画像データ220中の画像が比較的静的である時間の特定を含み得る。画像処理モジュール206は、この時間の画像から、一画像を背景画像として選択できる。あるいは、画像処理モジュール206は、かかる時間内の画像に基づき背景画像を生成してもよい。さらに、実施形態では、時間によって、異なる背景画像を利用してもよい。例えば、画像処理モジュール206は新しい背景画像を定期的に決めてもよい。例えば、これは画像データ220内の画像が比較的静的な時間があるたびに行ってもよい。この特徴により、照明状態の変化や、検出空間205内のオブジェクト例えば家具の再配置に備えられる。上記の通り、画像処理モジュール206は、検出した人の特徴を決定できる。例えば、画像処理モジュール206は、検出した人がもしいれば動作例えば、歩いている、運動しているなどに係わっているか判断決定する。かかる動作決定では、画像処理モジュール206が、ある時間をカバーする複数の画像内における対応するオブジェクトの動きの特徴を決定することが必要であるかもしれない。追加的または代替的に、かかる特徴の決定では、画像処理モジュール206が、検出した人があるデモグラフィックカテゴリ例えば、大人、子供、男性、女性などに属するかどうか判断することを必要としてもよい。これは、画像化処理モジュール206が、検出した人の姿形と大きさをテンプレートと比較することを含み得る。しかし、実施形態はこのような方法に限定されない。図2に示したように、画像処理モジュール206は、結論データ222をアプリケーションモジュール208に提供する。結論データ222は、画像処理モジュール206が行った人検出動作の結果を示す。また、結論データ222は、画像処理モジュール206が実行した特徴決定動作がもしあればの結果を示す。実施形態では、画像処理モジュール206が実行する検出動作には統計的推定結論を含んでもよい。このように、尤度確率likelihoodprobabilitiesは人の検出または不検出及び/または特徴の決定に対応する。かかる推定inferencesと尤度確率は、画像処理モジュール206からアプリケーションモジュール208に結論データ222として送られる。上記の通り、コンテンツプロバイダがコンテンツの源となりoriginate、出力デバイス202が出力してもよい。非限定的な例として、図2は、通信媒体210を通してコンテンツを配信するコンテンツプロバイダ212を示す。アプリケーションモジュール208は、結論データ222に基づき、出力デバイス202へのかかるコンテンツの配信に影響する動作を実行する。例えば、アプリケーションモジュール208は、コンテンツを出力デバイス202にターゲティングtargetingし、及び/または出力デバイスへのコンテンツの配信をブロックblockingできる。実施形態ではいろいろなやりかたでターゲティングtargeting及び/またはブロッキングblockingを提供できる。例えば、上流においてコンテンツ制御するアプローチstreamcontentcontrolapproachでは、アプリケーションモジュール208はコンテンツプロバイダ例えばコンテンツプロバイダ212に結論データ222に関する情報を提供する。次に、コンテンツプロバイダは、少なくともこの情報に基づき、コンテンツを出力デバイス202に配信するか、またはその配信をやめる。追加的または代替的に、ローカルでコンテンツ制御するアプローチlocalizedcontentcontrolapproachでは、アプリケーションモジュール208が配信及び/またはブロッキングを行ってもよい。かかる場合、アプリケーションモジュール208は、コンテンツプロバイダからコンテンツを受け取り、そのコンテンツを出力デバイス202に提供するか判断決定する。このようなローカルなアプローチでは、アプリケーションモジュール208はいろいろな方法で出力デバイス202にコンテンツを提供できる。例えば、アプリケーションモジュール208は、コンテンツをコンテンツプロバイダから受け取り、それをライブliveで出力デバイス202に転送する。あるいは、アプリケーションモジュール208は、コンテンツをコンテンツプロバイダから受け取り、それを例えば記憶媒体204に記憶する。次に、アプリケーションモジュール208は、例えば後で、記憶したコンテンツにアクセスして、少なくとも結論データ222に基づき、そのコンテンツを出力デバイス202に配信する。図2は、このようなアプローチによるコンテンツ配信経路250aと250bを示す。コンテンツ配信経路250aは、コンテンツプロバイダ212から出力デバイス202に直接コンテンツを提供するものである。この経路は、上記の上流においてコンテンツ制御するアプローチで利用できる。対照的に、コンテンツ配信経路250bは、コンテンツプロバイダ212と出力デバイス202との間の中継として、アプリケーションモジュール208を設けている。この経路は、上記のローカルでコンテンツ制御するアプローチで利用できる。通信媒体210は有線及び/または無線のリソースの組み合わせを含んでいてもよいが含んでいなくてもよい。例えば、通信媒体210は、ケーブルテレビジョンネットワーク、直接ビデオ放送ネットワーク、衛星ネットワーク、セルラーネットワーク、有線電話ネットワーク、無線データネットワーク、インターネットなどの組み合わせにより提供されるリソースを含む。コンテンツプロバイダ212は、ユーザデバイスが消費するコンテンツを提供できる構成要素entitiesを含んでいてもよい。コンテンツプロバイダ212の例としては、テレビジョン放送局、サーバ、ピアツーピアネットワーキング構成要素例えばピアデバイスなどが含まれるがこれに限定されない。上記の通り、図2に示した実施形態では、画像データ220から結論データ222を生成する。より具体的には、画像処理モジュール206は、人がいることを検出して、検出した人の特徴を決定判断できる。実施形態によっては、画像処理モジュール206は、アプリケーションモジュール208に結論データ222のみを提供することにより、人に関する情報をプロテクトする。さらに、実施形態によっては、ある要素例えば、画像処理モジュール206及び/または記憶媒体204が1つのチップ上の別システムとして実施でき、他の処理構成要素には生データ例えば画像データ220及びその中間的な処理結果が利用できないようにしてもよい。他の処理構成要素には、アプリケーションモジュール208の機能を実行するプロセッサと記憶媒体を含み得るがこれに限定されない。図3は、画像処理モジュール206の実施例300を示す図である。図3に示したように、実施例300は、背景決定モジュール302と、背景比較モジュール303と、背景減算モジュール304と、オブジェクト抽出モジュール306と、オブジェクト分類モジュール308と、オブジェクトデータベース309と、特徴決定モジュール310と、出力インタフェースモジュール312とを含む。これらの構成要素は、ハードウェア及び/またはソフトウェアの任意の組み合わせで実施できる。図3に示したように、実施例300は画像シーケンス320を受け取る。このシーケンスは画像センサ例えば画像センサ203から受け取るものでもよい。あるいは、このシーケンスは記憶媒体例えば記憶媒体204から受け取ってもよい。画像シーケンス320は複数の画像を含み、その画像は背景決定モジュール302に提供される。背景決定モジュール302は、このシーケンスから、背景画像322を決定する。実施形態によっては、背景決定モジュール302は、画像シーケンス320内の画像が比較的静的な時間を特定する。背景決定モジュール302は、その時間の画像から、一画像を背景画像322として選択できる。あるいは、背景決定モジュール302は、かかる時間内の画像に基づき背景画像を生成してもよい。背景比較モジュール303は、背景画像322を受け取り、それを画像シーケンス320内の現在画像currentimageと比較する。この比較の結果、現在画像と背景画像が実質的に同じsubstantiallysimilarであれば、現在画像中に人は検出されないと結論する。この比較はいろいろな方法で実施することができる。しかし、この比較により現在画像と背景画像とが実質的に異なることが分かれば、相違インジケータ323として示したように相違点を示す。背景減算モジュール304は、これにより、現在画像から背景画像322を減算する。図3では、この減算結果は分析画像324に含まれ、オブジェクト抽出モジュール306に提供される。オブジェクト抽出モジュール306は、分析画像324内のパターンを強調するいろいろな演算を実行する。こうした演算には、分析画像324に対するカラーフィルタリング及び/またはエッジ強調などが含まれるが、これに限定されない。これらの演算により強調画像enhancedimage326を生成し、オブジェクト分類モジュール308に送る。オブジェクト分類モジュール308は強調画像326内のオブジェクトを識別する。これには、人を人でないオブジェクトと識別する形状マッチング動作の実行が含まれる。このような形状マッチング動作には、強調画像326内のオブジェクトを所定のオブジェクトテンプレートと比較することが含まれる。実施形態によっては、かかるオブジェクトテンプレートはオブジェクトデータベース309に記憶されている。オブジェクト分類モジュール308は、これらの演算の結果としてオブジェクトデータ328を生成する。オブジェクトデータ328は分類画像324内の識別されたオブジェクトを記述する。例えば、オブジェクトデータ328は、抽出されたオブジェクトが人であることを示す。また、オブジェクトデータ328は、形状、大きさ、位置などを含むがこれらに限定されない、オブジェクトに関する別のデータを提供してもよい。また、オブジェクトデータ328は、これらの結果の精度を示す信頼性マージン尤度推定を含むものであってもよい。図3に示すように、オブジェクトデータ328はオブジェクトデータベース309と特徴決定モジュール310と出力インタフェースモジュール312とに送る。オブジェクト309は、オブジェクトデータ328を受信すると、それを記憶する。この機能により、オブジェクトデータベース309は、時間とともにオブジェクトに関する情報を提供できるようになる。例えば、かかる情報は、時間とともにオブジェクトの動きを示し得る。実施形態によっては、オブジェクトデータベース309は記憶媒体を含み得る。記憶媒体の例は後述する。特徴決定モジュール310は、検出した人の特徴を決定判断する。上述の通り、特徴には、例えばある人が1つ以上のデモグラフィックカテゴリに入るかどうかという情報を含む。また、かかる特徴はその人が関与している動作を含み得る。これらの特徴の決定は、オブジェクトデータ328及び/またはオブジェクトデータベース309でアクセスできる記憶データ330に基づく。また、特徴の決定はパラメータ及び/またはオブジェクトデータベース309に記憶されたテンプレートに基づくものであってもよい。結果として、特徴決定モジュール310は特徴データ332を生成し、出力インタフェースモジュール312に送る。出力インタフェースモジュール312は、人がいないことの検出または1人以上の人の検出0人以上の人の検出を示す結論データ334を生成する。また、結論データ334は検出された人の特徴を示す。さらに、結論データ334はかかる検出と特徴に関連する尤度確率likelihoodprobabilitiesを提供し得る。このように、結論データ334は、図2を参照して上記した結論データ222と同様のものであり得る。図4は、上記の実施形態により実行される動作を表す論理フロー例400を示す。そのため、このフローは図1乃至3の実施形態とともに利用することができる。しかし、実施形態は図1乃至3の実施形態には限定されない。また、図4ではある順序を示したが、別の順序で利用してもよい。さらに、図示した動作は、並行して実行することもできるし、順次的に実行することもできる。ブロック402において、画像センサは一連の画像を生成する。これらの画像は検出空間のものである。実施形態によっては、検出空間は出力デバイスの視聴空間に対応する。その対応の例は図2に示した通りである。しかし、実施形態はこの例に限定されない。これらの画像はブロック404において記憶媒体に記憶される。例えば、図2の実施形態とともに利用する場合、画像は記憶媒体204に記憶される。しかし、実施形態はこの例に限定されない。ブロック406において、検出空間に誰か人がいるか検出する。この検出は少なくとも1つ以上の画像に基づく。例えば、既述の通り、ブロック406において現在画像を背景画像と比較してもよい。背景画像は1つ以上の画像から選択または生成できる。ブロック406では、この比較の結果の差異に基づき、オブジェクトを抽出し、それが人に対応するかどうか結論を出す様々な動作を含み得る。かかる動作にはエッジ強調、テンプレートマッチングなどが含まれるがこれらに限定されない。ブロック408において、検出された人の特徴を決定する。特徴の例には、1つ以上のデモグラフィックカテゴリに入るかどうか、及びその人が関与している様々な動作が含まれる。ブロック410において、出力デバイスへのコンテンツの配信が制御される。この制御は少なくともブロック406で行った人の検出に基づく。また、この制御はブロック408において実行する特徴の決定に基づくものであってもよい。かかる制御はローカルアプローチ及び/または上流アプローチにより行うこともできる。既述の通り、実施形態はハードウェア要素、ソフトウェア要素、またはそれらの組み合わせで実施することができる。ハードウェア要素の例としては、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素例えば、トランジスタ、抵抗、キャパシタ、インダクタなど、集積回路、ASIC、PLD、DSP、FPGA、論理ゲート、レジスタ、半導体装置、チップ、マイクロチップ、チップセット等を含む。ソフトウェアの例としては、ソフトウェアコンポーネント、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ェア、ミドルウェア、ファームウェア、ソフトウェアモジュール、ルーチン、サブルーチン、関数、メソッド、プロシージャ、ソフトウェアインタフェース、アプリケーションプログラムインタフェース、命令セット、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、シンボル、またはこれらの組み合わせが含まれる。一部の実施形態は、記憶媒体や機械読み取り可能製品articleなどを用いて実施できる。記憶媒体は、機械により実行されるとその機械に上記実施形態による方法及び/または動作を実行させる命令を記憶できる。かかる機械には、例えば、好適な処理プラットフォーム、コンピューティングプラットフォーム、コンピューティングデバイス、処理デバイス、コンピューティングシステム、処理システム、コンピュータプロセッサ等を含んでもよいし、好適なハードウェア及び/またはソフトウェアの組み合わせを用いて実施してもよい。既述の通り、実施形態は記憶媒体または機械読み取り可能製品machinereadablearticlesを含む。これらには、例えば、任意の適切なタイプのメモリユニット、メモリデバイス、メモリ製品、メモリメディア、記憶デバイス、記憶製品、記憶メディア及び/または記憶ユニット、例えば、メモリ、リムーバブルまたは非リムーバブルメディア、消去可能または非消去可能メディア、書き込み可能または非書き込み可能メディア、デジタルまたはアナログメディア、ハードディスク、フロッピー登録商標ディスク、CD-ROM、CD-R、CD-RW、光ディスク、磁気メディア、光磁気メディア、リムーバブルメモリカードまたはディスク、様々なタイプのDVD、テープ、カセット等が含まれる。命令には、ハイレベル、ローレベル、オブジェクト指向、ビジュアル、コンパイル済み、及び/またはインタープリット済みプログラミング言語など好適な言語を用いて実装される、ソースコード、コンパイル済みコード、インタープリットコード、実行コード、スタティックコード、ダイナミックコード、暗号化コードなどの好適な任意のコードを含む。本発明の様々な実施形態を説明したが、言うまでもなく、これらの実施形態は例示であり限定ではない。したがって、当業者には言うまでもないが、本発明の精神と範囲から逸脱することなく、形式及び詳細に関するいろいろな変更をすることが可能である。よって、本発明の範囲は上記の実施形態では限定されず、以下の特許請求の範囲とその等価範囲によってのみ画定されるべきものである。