"マルチチャンネル画像の局所的な領域内で、局所的な最適色に対する局所的な検索を実行する段階と、前記マルチチャンネル画像の前記局所的な領域をシングル-チャンネル成分に射影する段階と、及びシングル-チャンネル検出器を前記射影された局所的な領域に適用する段階とを含む方法。前記局所的な最適色は、チャンネル値の射影をシングルチャンネルに定めるベクトルを含む請求項1記載の方法。前記実行する段階は、前記マルチチャンネル画像内の複数の注目点それぞれに対して前記局所的な検索を実行する段階を含む請求項1記載の方法。前記局所的な検索を実行する段階は、局所的に異なる色を計算する段階を含む請求項1記載の方法。前記局所的に異なる色を計算する段階は、以下の式を用いて点x0,y0でヘッセ行列のマトリックスHを計算する段階を含む請求項4記載の方法。前記ヘッセ行列のマトリックスHの固有値λ1及びλ2は、両方とも正値である請求項5記載の方法。前記ヘッセ行列のマトリックスHの固有値λ1及びλ2は、両方とも負値である請求項5記載の方法。命令を記憶したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記命令は、プロセッサにより実行されるとき、前記プロセッサに、マルチチャンネル画像の局所的な領域内で、局所的な最適色に対する局所的な検索を実行させ、前記マルチチャンネル画像の前記局所的な領域をシングル-チャンネル成分に射影させ、及びシングル-チャンネル検出器を前記射影された局所的な領域に適用させる記録媒体。前記局所的な最適色は、チャンネル値の射影をシングルチャンネルに定めるベクトルを含む請求項8記載の記録媒体。前記実行する処理は、前記マルチチャンネル画像内の複数の注目点それぞれに対して前記局所的な検索を実行する処理を含む請求項8記載の記録媒体。前記局所的な検索を実行する処理は、局所的に異なる色を計算する処理を含む請求項8記載の記録媒体。マルチチャンネル画像を受け取る入力ポートと、及びマルチチャンネル画像の局所的な領域内で、局所的な最適色に対する局所的な検索を実行し、前記マルチチャンネル画像の前記局所的な領域をシングル-チャンネル成分に射影し、及びシングル-チャンネル検出器を前記射影された局所的な領域に適用するビデオプロセッサとを備える装置。前記局所的な最適色は、チャンネル値の射影をシングルチャンネルに定めるベクトルを含む請求項12記載の装置。前記実行する処理は、前記マルチチャンネル画像内の複数の注目点それぞれに対して前記局所的な検索を実行する処理を含む請求項12記載の方法。前記局所的な検索を実行する処理は、局所的に異なる色を計算する処理を含む請求項12記載の装置。ハウジングと、前記ハウジングに結合されるディスプレイと、前記ハウジングに結合されるカメラと、前記ハウジング内にあるメモリと、及び前記ハウジング内にあるプロセッサと備え、前記プロセッサは、マルチチャンネル画像の局所的な領域内で、局所的な最適色に対する局所的な検索を実行し、前記マルチチャンネル画像の前記局所的な領域をシングル-チャンネル成分に射影し、シングル-チャンネル検出器を前記射影された局所的な領域に適用し、前記適用された結果の出力画像を前記ディスプレイに表示させ、及び前記メモリに前記出力画像を記憶させる携帯型コンピューティングデバイス。前記局所的な最適色は、チャンネル値の射影をシングルチャンネルに定めるベクトルを含む請求項16記載の携帯型コンピューティングデバイス。前記実行する処理は、前記マルチチャンネル画像内の複数の注目点それぞれに対して前記局所的な検索を実行する処理を含む請求項16記載の携帯型コンピューティングデバイス。前記局所的な検索を実行する処理は、局所的に異なる色を計算する処理を含む請求項16記載の携帯型コンピューティングデバイス。カラー領域Sσ,vx,yの各点で重要な尺度の最大値を有する点x,yに位置する画像特徴の局所的な色であるvを含む、4つの組x,y,σ,vで画像内の画像特徴を定める段階と、及びグレースケールの領域Sσ,vx,yは如何にSσx,yからvに点の色を射影するかに基づいて、前記グレースケールの領域を定める段階とを含む方法。命令を記憶したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記命令は、プロセッサにより実行されるとき、前記プロセッサに、カラー領域Sσ,vx,yの各点で重要な尺度の最大値を有する点x,yに位置する画像特徴の局所的な色であるvを含む、4つの組x,y,σ,vで画像内の画像特徴を定めさせ、及びグレースケールの領域Sσ,vx,yは如何にSσx,yからvに点の色を射影するかに基づいて、前記グレースケールの領域を定めさせる記録媒体。マルチチャンネル画像を受け取る入力ポートと、及びカラー領域Sσ,vx,yの各点で重要な尺度の最大値を有する点x,yに位置する画像特徴の局所的な色であるvを含む、4つの組x,y,σ,vで画像内の画像特徴を定め、及びグレースケールの領域Sσ,vx,yは如何にSσx,yからvに点の色を射影するかに基づいて、前記グレースケールの領域を定めるビデオプロセッサとを備える装置。ハウジングと、前記ハウジングに結合されるディスプレイと、前記ハウジングに結合されるカメラと、前記ハウジング内にあるメモリと、及び前記ハウジング内にあるプロセッサと備え、前記プロセッサは、カラー領域Sσ,vx,yの各点で重要な尺度の最大値を有する点x,yに位置する画像特徴の局所的な色であるvを含む、4つの組x,y,σ,vで画像内の画像特徴を定め、グレースケールの領域Sσ,vx,yは如何にSσx,yからvに点の色を射影するかに基づいて、前記グレースケールの領域を定め、前記定められた結果の出力画像を前記ディスプレイに表示させ、及び前記メモリに前記出力画像を記憶させる携帯型コンピューティングデバイス。現在のシステムにおいても、チャンネルは、マイクロ波の彩度チャンネルだけでなく、レーダー/レーザーチャンネル例えばドップラー周波数シフトや、超音波の距離計チャンネルや異なるZセンサータイプにも対応付けされうる。例えば、図3は、マイクロソフト社のKinectZセンサー深さマップの一例を説明する。しかしながら、光学測定方法は、上記で議論したチャンネルタイプに対して適切ではない。なぜなら、方向と速度値の分配は、可視のスペクトルの領域電磁界パワーの分配とは著しく異なるからである。例えばSURFやSIFTのような現在の技術は、必要な予備ステップとして、マルチチャンネル例えばカラーの入力画像をシングルチャンネル例えばグレースケールの入力画像に変換することを用いる。このような予備ステップにより重要な画像情報を失う。いくつかの現在の技術では、その画像のカラーマップを用いようとする。しかし、そのような技術では、或る中間段階で、画像を特別なシングルチャンネル表現に変換するか、重要な広域のスカラー値により画像特徴を局所化しようとするかのいずれかにより、完全な画像のスペクトルデータを使うことができない。本発明では、マルチチャンネル画像の局所的な領域内で、局所的な最適色に対する局所的な検索を実行する段階と、前記マルチチャンネル画像の前記局所的な領域をシングル-チャンネル成分に射影する段階と、及びシングル-チャンネル検出器を前記射影された局所的な領域に適用する段階とを含む方法が提供される。画像特徴検出のための多くの周知の画像認識アルゴリズムは、明度のみ又はいくつかの特定の色モデルを用いる。これらの方法は、多くのケースで有効である。しかし、完全な画像fullimageの情報をこのように変換することは、方法による制限のせいで検出性能が落ちてしまうことが示されている。開示された技術の実施例は、任意の数のチャンネルに対するマルチチャンネル注目点検出器の構成に対して正規の手法の実装を含む。その手法の実装は、自然のデータにもかかわらず、これらの追加チャンネルからの情報を使うことで達成される利点を最大にする。或る実装は、ここに説明される技術に基づく、一般化ロバストマルチチャンネルGroM:GeneralizedRobustMultichannel特徴検出器として呼ばれ得る。また、或る実装は、従来方法との相違点を強調するための一連の説明図を含む。マルチチャンネル画像をシングル-チャンネル画像に削減することで、実施例では、自然画像において良い結果が得られるだろう。しかしながら、生まれつきの色盲のせいで、そのような検出器から注目点が隠れてしまうことがあり得る。例えば、色成分の結合を行う現在の方法では、画像におけるスケールやチャンネルのオフセットを変更した後に、情報源から情報を著しく失ってしまう傾向にある。開示された技術の実装は、全ての色成分からの情報を利用して、空間的及びスペクトラム的な位置の両方で注目点を認識することで、そのような弊害を避ける。例えば、後述する図6は、ブロブ交差の検出のためのテストであるオイラーベン図を示す。そのような手法は、3チャンネルの視覚画像だけでなく、より多くの次元や任意の自然情報源にも用いられ得る。この情報源には、例えば、深さマップや、ドップラーシフトや、個体密度などがある。ブロブ注目点の位置に加え、ここに記載された技術は、例えばエッジやうねのような何れのタイプにも拡張し得る。この場合に、色部分空間条件に対応する修正が適用され得る。マルチチャンネル注目点検出器の特徴A.共通の必要条件この節は、理想の一般化された注目点検出器やマルチチャンネル検出器のため、特に周知のシングル-チャンネル検出器のアルゴリズムを拡張する目的のための共通な必要条件を定義する。1平凡画像平凡画像例えば不変画像に対して、その画像の値は、空間係数に依存せず、検出器φにより検出される注目点のセットは空にされるべきである:平凡なチャンネルは、αRGB画像内の未使用例えば不変のα-チャンネルを取り除く場合に、マルチチャンネル画像において容易に取り除かれ得る。2一定の不変部分非平凡画像Jは、非平凡画像Iのオフセット変換値と、一定のスケーリング結果とから与えられる:もし、その検出器φが、画像Iの中で注目点Pを検出したら、画像Jの中にも同じセットが検出されるべきである。3シングル-チャンネル画像の表現に対する適合性マルチチャンネル画像J={J1,J2,...,JN}は、それぞれ均一にスケーリングされた1からNまでのチャンネルの非平凡シングル-チャンネル画像のマップと、それぞれのチャンネルの変換オフセットで与えられる。ここで、少なくとも1つの非平凡チャンネルが存在する。例えば、図4は、付加情報を生成しないグレースケール画像のカラー化におけるシングル-チャンネル画像の異なる表現を示す。画像Iの中でシングルチャンネル検出器φ1により検出された注目点と、マルチチャンネル画像J例えば画像Iの複製の中でマルチチャンネル検出器φNにより検出された注目点のセットは、対応するものであるべきである:所定の画像表現に対して、対応するマルチチャンネル画像でghostな検出をしなければ、同様の検出器は同様の結果を生むはずである。ホワイトボックス検出器のテストは、そのようなタイプの弱点を確認することを可能にする。特徴検出器の客観性からシングルチャンネル画像とマルチチャンネル画像の同等物は、線形依存のチャンネル数を減らすことを可能にする。4非シングルチャンネル変換の不変性M-チャンネル画像J={J1,J2,...,JM}は、チャンネル変換マトリクスKM,N=Ki,jを用いて新しいチャンネル例えば色成分のN-チャンネル画像I={I1,I2,...,IN}への変換と、チャンネルオフセットベクトルCM=ciにより与えられる:例えば、図5は、RGBベクトル{5、-7,3}を11/16π回転させた色における同等の色空間変換を説明する。ランクKM,N=Nであり、変換が可逆であれば、画像Iと画像Jで検出された注目点のセットは、同等となるべきである。M>Nであれば、画像Jは線形依存チャンネルを有する。線形依存チャンネルを有するそれぞれの画像に対して、線形非依存チャンネルを有する画像を生成する変換が存在する。例えば、チャンネルの線形非依存成分が削減される。全チャンネルにおいてシングル-チャンネル検出器により検出される注目点のセットの集合が、マルチチャンネル検出器により検出された点の超集合か同等物であるとういう前提は、次の例で説明されるように真ではない。図6は、グレースケーリングが画像特徴を破壊した場合のオイラーベン図の一例である。エッジ検出器は、所定の画像内の全てのエッジを検出し得る。各チャンネルのエッジのセットの全ての集合は、フルカラー画像検出器で検出されるエッジの集合と同等である。しかし、ブロブの各チャンネル検出器は、自身のチャンネル内の注目点のみを検出することができ、全ての共通部分や派生物の集合内のブロブを見つけることはできない。異なるチャンネルからの情報を用いる共同の検出器のみが、そのような注目点を全て検出し得る。或る色成分変換は、このダイアグラムにおける全ての部分集合例えば、基本セット、共通部分、集合を新しい色成分に対応付けることができる。ここで、各部分集合の色は、それぞれのチャンネルに対応付けられる。また、新しいチャンネル毎に別々のシングル-チャンネル検出器により検出される注目点のセットの集合は、単純なケースの場合、全体のマルチチャンネル注目点セットと同等である。5削減された成分への変換ランクKM,N<Nを有するチャンネルの変換は、検出器の観点からは初期画像と同等ではない。その初期画像は、新しい成分と直交するチャンネルで検出される注目点を有する。これは、色盲効果として呼ばれ得る。図7は、色盲テストの一例を示す図である。図8は、図7に示す色盲テストに対するヘッセ行列に基づく検出器の応答の決定要素を説明する。図8は、カラーパターンがグレースケールでは認識されないことを実証する。6分離基準画像が空間領域の小部分fragmentsに分かれるなら、小部分で検出された注目点のセットの集合は、画像全体で検出された注目点のセットの部分集合であるべきである。画像の小部分は、画像全体と比べて、注目点検出を強調するチャンネルの特有な変換を用いることが可能である。特有な変換を用いる拡張された小部分で注目点が検出されるならば、この注目点は、画像全体でも検出されるべきである。注目点検出器の推定例えば検出の拡張は、空間内で局所的になされるべきである。例えば、カメラフラッシュが或る画像で用いられたならば、コントラスト、輝度、光スペクトルは、近距離の対象物と長距離の対象物とで異なってくるだろう。従って、広域のチャンネル統計は、一般的にこのケースでは効果的ではない。B.現在の画像特徴検出器注目点検出のためのアルゴリズムは、一般的に、空間領域のフィルターカーネルで畳み込み演算を適用する。そのとき、このアルゴリズムは、こう配gradients、ラプラシアンを計算したり、局所的な極値を検出したりすることで、スカラー値としての結果の応答を分析する。検出器でのカラー画像に対するスカラー値へのカラー応答のマッピングは、下記に説明するとおり様々な欠点がある。色盲テスト図7、8参照に関して、例えばガウシアンの差やLoGの近似値や、ガウスのラプラシアン値LaplacianofGaussianを用いるSIFT検出器や、ヘッセ行列式を用いるSURF検出器は、スカラー値のみを用いる。SIFTやSURFの画像処理の前に、カラー画像は、グレースケールに変換される。これらのアルゴリズムは、図7や図8に示すような色盲テスト画像では注目点を検出することができない。ヘッセ行列値のための正値性基準に基づくマルチチャンネル検出器は、チャンネルにおけるベクトル値の内積に伴うスカラーの積を変更する。微分演算子の使用のおかげで、この手法は、異なるチャンネルからの信号内の定数成分を不変にする。しかし、その信号における値の範囲は不変ではない。この基準の欠点を実証するため、特別なカラー画像を撮ることが可能である。このカラー画像は、図9で説明される例で示されるように、或るチャンネルにおける弱-明度のブロブが他のチャンネルにおける強-明度の鞍部に位置する。図9は、薄い弱緑のブロブと濃い強非対象の赤い鞍部と、二つの関連付けられた画像特徴とを示す。現在のマルチチャンネル検出器は、この特徴例えば弱ブロブを認識することができない。しかし、そのシングル-チャンネルの検出器の類似品では、この特徴を認識することができる。RGBの例に対して、現在の検出器は次の結果を得る:この式は、鞍部に対応する濃いLx,y成分を有する。それらの成分は、ブロブに対応する弱の正値を抑圧し、その結果が負値になる。しかし、ヘッセ行列に基づく検出器は、正値のみを検索する。一般的な明度のシングル-チャンネル検出器は、これらの特徴を認識することが可能である。例えば、図10は、ブロブに対して応答がない、異なるスケールに対する現在のマルチチャンネル検出器の応答を説明する。図11は、大きいスケールでは一般的な検出器が検出する、異なるスケールに対するシングル-チャンネル検出器の応答を説明する。従って、このマルチチャンネル検出器は信頼できない。他の現在の検出器は、各チャンネルに対するヘッセのマルチチャンネル成分を独立的に計算する。そのような手法では、ガウスカーネルの微分係数に従う畳み込みの演算子が、画像に適用される。この演算子の線形性のため、画像チャンネルの線形結合と同等になってしまう。その結果、その手法は、潜在的に色盲となる。言い換えると、この線形結合により、一定の領域内で悪化し得る画像が存在する。また、これらの画像タイプに対して、特徴を失うことを覚悟して線形結合をすべきである。一般化されたロバストなマルチチャンネルGRoM画像特徴検出器最善の信号にシフトすることは、異なる検出器の方法の使用を要求する。信号をスケーリングしたり、可能であれば転置したりすることは、絶対的な閾値の使用を制限する。局所的な極値検索の使用は好ましい。濃い鞍部に位置する薄いブロブのテスト例えば図9と図9に関連する上記説明は、そのような注目点を区別することができる普遍的なカラーモデルがないことを明らかにする。それゆえ、各注目点に対して、例えば上記条件6に従った局所的な検索は、注目点に対する最適色を検出するために信号成分にも実行されるべきである。マルチチャンネル検出の処理は、次の処理に減らすことができる。局所的な最適色の検索例えば最大化問題の的確な解、マルチチャンネル成分からシングル-チャンネル成分への局所的な領域の変換、及びその局所的な領域内におけるシングル-チャンネル検出器の適用の処理である。カラーは、シングルチャンネル例えばグレースケールへの変換に対するチャンネル値の射影を定めるベクトルを表す。シングル-チャンネル検出器の応答機能は、最適に又はおおよその部分最適な検索の解のために異なるカラーを選択するための方法を定義する。ヘッセマトリックスのチャンネル値の計算は、或る最適なブロブカラーに変換されたガウスカーネルでの畳み込み演算であり、ブロブに対するそのようなヘッセマトリックスHの固有値λ1とλ2は、両方とも正値又は両方とも負値、符号はそれほど重要ではないであるべきある。また、固有値の和TrHに対する固有値差の割合は、できるだけ例えば最も非対称なブロブ最小化すべきである。この割合は、例えばブロブの真円度qと比較される円錐断面の離心率εに相当するものになりうる。離心率εは、現在の点を、ブロブε<1、うねε=1、鞍部ε>1というように分類することを支援することができる。この点での基準となるブロブ検出は、選択された最善のカラーベクトルにマルチチャンネルカラーを射影するラプラシアン演算子TrHの局所的な最大化である。或る実施例において、ブロブ検出器に対するGRoMに基づくアルゴリズムは、以下のアルゴリズム1に示される。ここで、最善のブロブカラーuは、非ブロブ要素が離心率因子により抑圧されたラプラシアン演算子である。アルゴリズム1-GRoMアルゴリズム1.局所的に異なる色を計算1.1.点x0、y0でのヘッセ行列のテンソルを計算1.2.最善のブロブカラーを計算ここで、HiとLiは、i番目のチャンネルのみで計算される或る点x、yでの、ヘッセ行列とラプラス演算子をそれぞれ定義する。2.x0、y0uへの最大射影での極限点に対するテストラプラス演算子に基づくマルチチャンネル検出器の性能は、共同作用のテストにより明らかにされ得る。マルチチャンネル画像は、異なるチャンネルで交差するブロブを有する。この交差は、画像内の新しい特徴を生成する。RGBからグレースケール、例えば30の赤、59の緑、11の青に変換することができる。図6のオイラーベン図は別として、しかしながら、そのような変換は、重要な情報を失い、黒カラーは、初期明度の11を符号化する。マルチチャンネル検出器は、例えば図12に見られるようにシングル-チャンネル検出器よりもさらに画像特徴を検出することができる。このテストは次のことを表す。初期の色空間からグレースケールの色空間への対応関係である、悪化されたマトリックスが使用されれば、シングル-チャンネル検出器の特徴は、変換された画像内では認識されないだろう。逆に、開示された技術の実施例では、例えば図6の画像内の注目点や、例えば図9例えば図13参照の薄いブロブも全て検出することが可能な検出器を含んでもよい。そのような検出器は、上手く色盲テストにも通用する例えば、その検出器は、図14により説明された応答をする。ここまで記載されたようなGRoM画像特徴検出器は、依然として他のカラーブロブ検出器ではなく、むしろ、マルチチャンネル検出器の開発に対する方法である。或る実施例では、GRoM画像特徴検出器は、例えば、Harris-Stephens検出器の応答Rを最大化するための他の最善カラー検索アルゴリズムを用いてもよい。画像特徴検出器に対するいくつかの一般的な手法は、3つの組x,y,σとして画像特徴を定めることを含む。ここで、xとyは空間係数であり、σはスケールである。この3つの組に対して、x,yに位置する画像特徴は、その周辺領域Sσx,yの全ての点の間で、重要な尺度の最大値を有する。その重要な尺度は、カラーについての情報をスカラー値に畳み込む。また、この尺度は広範囲であるため、点x,yに依存しない。開示された技術の或る実施例では、4つの組x,y,σ,vとして画像特徴を定めることを含んでもよい。ここで、vは、点x,yに位置する局所的なカラーの特徴である。vは、セットSσ,vx,y内のx,yで尺度を最大化させるために選択されてもよい。グレースケールの領域Sσ,vx,yは、Sσx,yからvにカラーの点を射影するときに与えられてもよい。その問題に対する一般的なカラーレス手法は、或るスカラーの尺度によりグレースケール領域内で優位である点としての画像特徴を定めることである。最近の試みでは、同じスカラー尺度によりカラー領域で優位な点の画像特徴を定めてもよい。しかし、開示された技術の実施例では、スカラー尺度により色空間における局所的なグレースケール面に射影されたカラー領域に優位な点としての画像特徴を定めることを含んでもよい。このように画像特徴を定めることで、自然なマルチチャンネル例えばカラーになる。また、対応する画像特徴検出器は、完全な画像の情報を用いることができ、現在の検出器よりも画像特徴をもっと検出することが可能になる。開示された技術により取り組まれた現在の画像特徴検出器の欠点例えば、カラーSIFTや、カラーHarrisなどの現在のカラー検出器と違って、開示された技術に従うGRoM画像特徴検出器は、上述した強-明度の鞍部にある弱-明度のブロブ例えば図9参照や、オイラーベン図例えば図6参照や、色盲テスト例えば図7参照のようなテスト画像にも上手く機能する。カラーSIFT検出器は、ブロブ検出器である。図15は、注目点に対するカラーSIFTを視認化する表記を用いる。図15は、全てのブロブが認識されず、色盲テストが通用しないテスト画像に対するカラーSIFT結果の一例を説明する。結果的に、カラーSIFT検出器は、このテストケースを満たさない。カラーHarris検出器は、コーナー検出器である。カラーHarris検出器には2つのバージョンがある。その2つは、一般的な検出器と、拡張された検出器である。図16は、オイラーテストが通用しないテスト画像に対するカラーHarris検出器の結果の一例を説明する。図16によれば、その検出器は、ブロブコーナー検出のおかげで、鞍部と色盲テストには上手く機能するかもしれないが、オイラーベン図には上手く機能しない。拡張されたカラーHarris検出器は、図17に見られるように、同じ振る舞い/同じ欠点を有する。図18は、開示された技術の実施例が実装され得るシステム1800の一例を説明する。システム1800は、ラップトップコンピュータのようなコンピューティングデバイス、携帯情報端末やタブレットコンピュータのようなモバイルデバイス、またスマートフォンのような通信デバイスを含んでもよいが、これに限定されるものではない。システム1800は、ハウジング1802、ハウジング1802に結合されるディスプレイ1804、ハウジング1802に結合されるカメラ1806、ハウジング1802内のプロセッサ1808、及びハウジング1802内のメモリ1810を含む。プロセッサ1808は、ビデオプロセッサや他のタイプのプロセッサを含んでもよい。カメラ1806は、プロセッサ1808に送るための入力画像を提供してもよい。メモリ1810は、プロセッサ1808により入力画像に実行された処理結果である出力画像を記憶してもよい。プロセッサ1808は、上述した様々な画像処理操作の組み合わせを実質的に実行してもよい。ここに開示された技術は、様々なハードウェアアーキテクチャーに組み入れられてもよい。例えば、開示された技術の実施例は、1つ以上のマイクロチップ、マザーボードを使用して相互に連結した集積回路、グラフィックス及び/又はビデオプロセッサ、マルチコアプロセッサ、ハードワイヤードロジック、メモリデバイスにより記憶され、マイクロプロセッサにより実行されるソフトウェア、ファームウェア、特定用途向け集積回路ASIC、及び/又はフィールドプログラマブルゲートアレイFPGAのいずれか、又は任意のコンビネーションとして実装されてもよい。ここに使用されるような用語ロジックは、例として、ソフトウェア、ハードウェアあるいはその任意のコンビネーションを含んでもよい。特定の実施例は、ここに説明され記述された。しかし、広範囲に渡る代替案や、実装に相当するものが、開示された技術の実施例の範囲から逸脱せずに、開示され記述された特定の実施例の代わりとなることは、当業者によって認識されるだろう。このアプリケーションは、ここに記述され説明された実施例の如何なる応用又はバリエーションもカバーするように意図される。それゆえ、開示された技術の実施例は、次の請求項及びその均等物によってのみ制限されることが明白に意図される。"