第1の特徴のセットを検出するためにカメラによってキャプチャされた画像の一部に第1の特徴検出器を適用することと、前記第1の特徴のセットに基づいて関心領域の位置を特定することと、前記関心領域に対応する境界を決定することと、ディスプレイで前記境界を表示することと、前記表示された境界を受け入れるためのユーザ入力を受信することに応じて、前記境界によってカプセル化された前記画像のエリアに第2の特徴検出器を適用することとを含む、方法。前記画像の前記一部は、前記全体の画像を含む、請求項1に記載の方法。前記画像は、前記カメラによってキャプチャされたビデオストリームのフレームである、請求項1に記載の方法。前記カメラおよび前記ディスプレイは、モバイルデバイスに組み込まれている、請求項1に記載の方法。前記第1の特徴検出器は、加速セグメントテストからの特徴FASTタイプの特徴検出器であって、前記第1の特徴のセットは、FASTキーポイントのセットを含む、特徴検出器である、請求項4に記載の方法。前記第2の特徴検出器は、スケール不変特徴変換SIFTタイプの特徴検出器である、請求項1に記載の方法。前記ユーザ入力は、所望のオブジェクトが前記境界の範囲内に表示されている指示をさらに含む、請求項1に記載の方法。前記境界は、境界ボックス、境界楕円、および境界円、のうちの1つである、請求項1に記載の方法。前記関心領域は、オブジェクト指示しきい値を上回る特徴の密度を有する前記画像の中心に最も近い領域である、請求項8に記載の方法。前記画像を第2の画像に移行する前記カメラの動きを検出することと、前記動きに応じて修正された境界を生成するかどうかを決定することと、前記修正された境界が生成された場合、前記ディスプレイで前記境界の代わりに、前記修正された境界を表示することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記修正された境界を生成することは、前記境界で1つ以上の移行動作およびサイズの変更動作を実行することを含む、請求項10に記載の方法。前記修正された境界を生成することは、第2の特徴のセットを検出するために前記第1の特徴検出器を前記第2の画像に適用することと、前記第2の画像の極大値を決定するために前記第2の特徴のセットで平均シフト計算meanshiftcalculationを行うことと、前記画像に関する前記第2の画像の線形補間に基づいて前記修正された境界の候補の中心位置を決定することと、前記第2の特徴のセットにおける各特定の特徴に関して、前記特定の特徴が前記修正された境界によってカプセル化される尤度を決定することであって、前記尤度はカーネル関数に基づいて決定される、決定することと、前記修正された境界が、確率しきい値よりも大きい尤度を有する前記第2の特徴のセットにおいて各特徴をカプセル化するように、前記修正された境界を決定することとを含む、請求項10に記載の方法。前記カーネル関数は、ガウスカーネル関数およびEpanechnikovカーネル関数、のうちの1つであって、ここにおいて、前記カーネル関数のバンド幅は、前記関心領域の最大サイズを示す、請求項12に記載の方法。前記バンド幅はユーザ指定である、請求項13に記載の方法。前記修正された境界は、前記修正された境界の側面が、前記境界の対応する側面よりも少なくとも10パーセント大きくない場合、表示されない、請求項12に記載の方法。前記境界および前記修正された境界の両方が、前記同じ関心のオブジェクトをカプセル化する、請求項10に記載の方法。前記境界および前記修正された境界は、異なる関心のオブジェクトをカプセル化する、請求項10に記載の方法。前記関心領域の第1のコーナーを示す第1のユーザ入力を受信することであって、前記第1の特徴のセットは前記第1のコーナーに関連付けられ、前記画像の前記一部は、前記第1のコーナーを含む、受信することと、前記カメラの動きが、前記画像を第2の画像に変換する間、前記第2の画像において前記第1のコーナーの位置を特定するために、前記第1の特徴のセットをトラッキングすることと、前記第2の画像において前記関心領域の第2のコーナーを示す第2のユーザ入力を受信することと、第2の特徴のセットを検出するために、前記第2のコーナーを含む前記第2の画像の一部に、前記第1の特徴検出器を適用することであって、前記関心領域は、前記第2の特徴のセットに基づいてさらに決定される、適用することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記第2のコーナーは、前記第1のコーナーの反対である、請求項18に記載の方法。プロセッサによって実行された場合、前記プロセッサに、第1の特徴のセットを検出するためにカメラから受信された画像の一部に第1の特徴検出器を適用させ、前記第1の特徴のセットに基づいて関心領域の位置を特定させ、前記関心領域に対応する境界を決定させ、ディスプレイで前記境界を表示させ、前記表示される境界を受け入れるためにユーザ入力を受信することに応じて、前記境界によってカプセル化される前記画像のエリアに第2の特徴検出器を適用させる、命令を含む、コンピュータ可読媒体。前記第1の特徴検出器および前記第2の特徴検出器は、それぞれ、カラーデータの独立した特徴を検出する、請求項20に記載のコンピュータ可読媒体。前記プロセッサによって実行された場合、前記プロセッサに、前記第2の特徴検出器の結果に基づいて1つ以上の製品識別および情報検索を行わせる命令をさらに含む、請求項20に記載のコンピュータ可読媒体。画像キャプチャデバイスから受信される画像の一部に、第1の特徴検出器を適用し、前記第1の特徴のセットに基づいて関心領域の位置を特定させ、前記関心領域に対応する境界を決定し、ディスプレイデバイスで前記境界を表示し、前記表示される境界を受け入れるためにユーザ入力を受信することに応じて、前記境界によってカプセル化された前記画像のエリアに第2の特徴検出器を適用するように構成された、回路。前記第1の特徴検出器は、加速セグメントテストからの特徴FASTタイプの特徴検出器であって、前記第2の特徴検出器は、スケール不変特徴変換SIFTタイプの特徴検出器である、請求項23に記載の回路。画像をキャプチャするための手段と、キャプチャされた画像および境界を表示するための手段と、ユーザ入力を受信するための手段と、処理手段であって、第1の特徴のセットを検出するために、前記画像の一部に第1の特徴検出手段を適用し、前記第1の特徴のセットに基づいて関心領域の位置を特定させ、前記関心領域に対応する前記境界を決定し、前記ユーザ入力は前記境界の承認を示す、ということを検出し、前記境界によってカプセル化される前記画像のエリアに第2の特徴検出手段を適用する、ように構成された処理手段とを含む、モバイルデバイス。前記受信するための手段は、タッチスクリーン、キーパッド、およびボタン、のうちの1つを含み、前記処理手段は、前記第2の特徴検出手段の適用に基づいて1つ以上の特徴検出キーポイントを検出し、前記識別された1つ以上の特徴検出キーポイントに基づいて1つ以上の特徴ベクトルを生成し、前記生成された1つ以上の特徴ベクトルを、複数のオブジェクトに関連付けられた複数の記憶された特徴ベクトルと比較し、前記比較に基づいてオブジェクト認識の仮説を生成するようにさらに構成された、請求項25に記載のモバイルデバイス。画像をキャプチャするように構成されたカメラと、前記キャプチャされた画像において第1のキーポイントを検出するように構成された第1の特徴検出モジュールと、前記検出された第1のキーポイントに基づいて前記画像において関心領域を識別するように構成されたトリミングモジュールと、前記関心領域において第2のキーポイントを検出するように構成された第2の特徴検出モジュールと、前記検出された第2のキーポイントに基づいて特徴ベクトルを抽出するように構成されたベクトル抽出モジュールと、オブジェクト認識の仮説を生成するために、前記抽出された特徴ベクトルを、記憶された特徴ベクトルのセットと比較するように構成されたベクトル比較モジュールとを含む、システム。前記記憶された特徴ベクトルのセットは、前記カメラ、前記第1の特徴検出モジュール、および前記第2の特徴検出モジュール、のうちの少なくとも1つから遠く離れて配置される、請求項27に記載のシステム。前記キャプチャされた画像に関して、前記オブジェクト認識の仮説が正しいかどうかを示す、ユーザ入力を受信するように構成されたユーザ入力デバイスと、前記ユーザ入力が、前記オブジェクト認識の仮説は誤りであるということを示す場合、前記オブジェクト認識の仮説を修正するように構成された仮説改善モジュールとをさらに含む、請求項27に記載のシステム。前記オブジェクト認識の仮説は、特定のオブジェクトを識別し、前記システムは、前記ユーザ入力が前記オブジェクト認識の仮説は正しいということを示す場合、前記特定のオブジェクトに関連付けられた情報を受信するように構成された通信インターフェースをさらに含む、請求項29に記載のシステム。前記第1の特徴検出モジュールは、加速セグメントテストからの特徴FASTタイプの特徴検出モジュールであって、前記第2の特徴検出モジュールは、スケール不変特徴変換SIFTタイプの特徴検出モジュールである、特徴検出モジュールである、請求項27に記載のシステム。