"画像を取り込むカメラと、前記画像の少なくとも一部を末端のサービスへ送信するようにプログラムされた電話装置を備え、前記サービスは、前記画像を受信し、前記画像内の対象を識別し、前記対象を情報のアドレスと関連付け、前記アドレスを電話装置に返信し、かつ前記電話装置はさらに、前記対象に関する情報のアイテムを検索するために前記アドレスを使用するようにプログラムされているシステム。前記電話装置はハンドヘルドコンピュータを備える、請求項1に記載のシステム。前記電話装置は携帯電話を備える、請求項2に記載のシステム。前記サービスはさらに、前記画像に対してマルチプルアルゴリズムを適用することで前記対象を識別し、かつ前記マルチプルアルゴリズムの結果と関連付けられた信頼度の関数として前記画像を識別するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記サービスはさらに、前記対象を含む第2の画像を前記電話装置から受信し、かつさらに両方の画像に含まれるデータの関数として前記対象を識別するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記対象はいかなるデータとも符号化されていない、請求項1に記載のシステム。前記画像内のバーコード又は他の記号の識別を含む、請求項6に記載のシステム。前記サービスは前記電話装置より末端側のコンピュータに格納されている、請求項1に記載のシステム。前記サービスはさらに、前記電話装置のディスプレイに適したフォーマットのコンテンツを規定する複数のアドレス間からアドレスを選択するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記情報のアイテムは前記対象に関する商取引を実行するために使用できるデータを含む、請求項1に記載のシステム。前記電話装置はさらに、前記対象に関する商取引を実行するために前記アドレスを使用するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記電話装置はさらに、末端のコンピュータのソフトウエアプロセスを開始するために、前記アドレスと前記情報のアイテムのうち少なくとも一つを使用するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記電話装置はさらに、電話通話を開始するために、前記アドレスと前記情報のアイテムのうち少なくとも一つを使用するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記電話装置はさらに、無線通信を開始するために、前記アドレスと前記情報のアイテムのうち少なくとも一つを使用するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記電話装置はさらに、前記サービスから受信したデータをウェブサイトへ送信するために、前記アドレスと前記情報のアイテムのうち少なくとも一つを使用するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記電話装置はさらに、グラフィックスを表示するために前記アドレスの少なくとも一つと前記情報のアイテムを使用するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。前記電話装置はさらに、可聴音を生成するために、前記アドレスの少なくとも一つと前記情報のアイテムを使用するようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。本発明は、物理的な対象の画像をリモートで取り込みないしは取得することのみにより、インターネットのコンテンツのような情報をユーザに提示することができる新規なプロセスを含む。符号化された情報がリモートで取得した画像に含まれていてもよいが、対象の画像以外の物理的な対象に関する追加の情報が、リンクされた対象に符号化されている必要はないので、符号化された情報がリモートで取得した画像に含まれている必要はない。いかなる追加の符号ないしは装置、無線、光学等も、対象に埋め込まれ又は添付されている必要はない。画像リンクされた対象は、画像の取得とリンクの実行に使用するための装置に返信される関連する情報のアドレスと共に、デジタル画像処理のみにより、ユーザの取得した画像内で位置付けして識別することができる。このプロセスは、デジタル画像のノイズ及び破損損失のある画像の圧縮解凍の結果生じ得る。、遠近法的誤りperspectiveerror、回転、並進translation、縮尺の相違、光源の相違により生じる照明の変化、及び付影、反射、又は遮蔽により起こる目標targetの部分的な掩蔽に対してロバスト性を有する。現在の技術では、マシンビジョンないしは機械視覚の目標の位置特定及び識別targetlocationandidentificationについて多くの異なる例がある。しかしながら、これらはすべて任意の限定された検索領域についての最良の解決手段を提供する傾向がある。本発明の中心は、広範な潜在的な入力画像に含まれる目標の対象にあいまいでないマッチないしは適合を戻す高速画像マッチングエンジンである。イメージマッチングないしは画像適合に対するこの特有の試みには、少なくとも目標の対象のある部分がユーザの取得した画像中に見出されるという利点がある。本検索技術で実行される並行画像比較プロセスは、ひとまとめにして考えると、このプロセスに特有のものである。また、さらなる及び又は異なる分解パラメータ関数decompositionparameterizationfunctionsを包含する検索ループの全体構造内で使用されるプロセスの付加的な改良は、限定されない。詳細なプロセスを以下に説明する。図1は全体的なプロセスの流れとステップを示す。これらのステップは以後の段落でさらに詳細に説明する。画像の取り込み10のために、ユーザ12図2はコンピュータ、携帯電話mobilephone、携帯情報端末personaldigitalassistant、又は他の同様の装置14CCD型やCMOS型のデジタルカメラを使用する。ユーザ12は画像取込装置14のセンサの照準を目的の対象16に合わせる。次に、ユーザ12による装置14ないしはセンサのボタンの押下、画像が取得されることを自動的に認識する装置14内のソフトウエア、ユーザの音声命令、又は他の適切な手段を含む適切な手段によりリンク処理が開始される。装置14は、それが向けられた光景のデジタル画像18を取得する。この画像18は、入力画像の生のRGB赤、緑、青表現に対応した画素の3つの別個の2次元マトリクスとして表現される。この実施形態における分析プロセスを標準化する目的で、装置14がRGBフォーマット以外のフォーマットで画像を供給する場合には、RGBへの変換がなされる。必要があれば、これらの分析はいかなる標準的な色フォーマットにおいても実行することができる。サーバ20が装置14に対して物理的に分離されていれば、通常のデジタルネットワーク又は無線ネットワーク手段を介して、ユーザが取得した画像が装置14から画像プロセッサ/サーバ20に送信される。圧縮アーティファクツないしは圧縮誤差compressionartifactsが構成された画像18に導入するような方法で画像18が圧縮された場合例えば、損失のあるJPEGDCTには、例えば追加の処理の前に再構成された画像に通常のデスペックルフィルタないしは斑点除去フィルタdespecklefilterを適用することで、これらの誤差を部分的に除去してもよい。入力画像18を操作して入力画像がバーコード、マトリクスコード、又は英数字のような認識可能なシンボルないしは記号を含むか否かを決定するディスクリミネータアルゴリズムないしは認識アルゴリズムdiscriminatoralgorithmで画像の種類の決定26がなされる。そのような記号が見付け出されれば、画像18は記号の復号28の処理に送られる。ディスクリミネータアルゴリズムが記号を見付け出す信頼度confidencelevelに応じて、画像18が目的の対象を含んでいてもよく、あるいは記号に代えて目的の対象を含み、従って画像18を処理フローの対象画像の分岐にも送ってもよく、あるいは記号画像の分岐に代えて画像18が対象画像の分岐に送られる。例えば、入力画像18がバーコードと対象の両方を含んでいれば、バーコードが検出される明瞭度に応じて、画像を対象画像の分岐と記号画像の分岐の両方で分析し、最も高レベルで識別が成功した分岐が対象の識別及び対象からのリンクに使用される。記号の復号28では、画像が分析されて記号の位置、寸法、及び性質が決定される。記号はそれらの種類に応じて分析され、それらが含む情報が引き出される。例えば、バーコード及び英数字は数字及び/又はテキストの情報となる。対象画像については、本発明では入力画像の分解34において、高解像度の入力画像を数個の異なる種類の定量化可能な特徴パラメータsalientparameterに分解decompositionする。これによって多数の独立した収斂性の検索プロセスを並行して行うことができ、データベースとのマッチング36における画像の適合ないしはマッチングの速度と、マッチングのロバスト性が大幅に向上する。次に、記号の復号28又は画像のデータベースとのマッチング36のいずれか、又は両方に基づく最良のマッチないしは適合38が決定される。特定のURL又は他のオンラインアドレスが画像と関連付けられれば、URLのルックアップないしは参照40が実行され、URL返信42においてインターネットアドレスが返信される。入力画像の分解プロセスの全体のフローは以下の通りである。放射量補正RadiometricCorrectionセグメンテーションSegmentationセグメントグループの生成SegmentGroupGeneration各セグメントグループについてForeachsegmentgroupバウンディングボックスの生成BoundingBoxGeneration幾何正規化GeometricNormalizationウェブレット分解WaveletDecompositionカラーキューブ分解ColorCubeDecomposition形状分解ShapeDecomposition低解像度のグレースケール画像の生成LowResolutionGrayscaleImageGenerationフォーエンドForEND以下に前記各ステップをさらに詳細に説明する。放射量補正のために、通常、入力画像が色平面毎に8ビットのRGB表現に変換される。このRGB画像はすべての3つのチャンネルにおいて放射量的にradiometrically正規化される。この正規化は、リニアゲインとオフセット変換によりなされ、各カラーチャンネル内の画素値は全8ビットのダイナミックレンジ256の離散値をとり得る。にわたる。8ビットのダイナミックレンジは十分であるが、光学的取込装置がより高解像度の画像を生成し、コンピュータがより高速化し、かつメモリがより低価格化しているので、16ビット、32ビット、又はそれ以上の高ビットダイナミックレンジを使用してもよい。セグメンテーションのために、放射量が正規化されたRGB画像が、セグメント毎、ないしは同様の色の領域、すなわち赤、緑、及び青について画素値がほぼ等しい領域毎に分析される。これらのセグメントはそれらの境界で画定され、境界はx,y点の対の組からなる。セグメント境界のマップが生成され、このマップはRGBの入力画像とは別個に維持され、RGB画像とアスペクト比が等しいx,y境界画像マップにフォーマットが設定される。セグメントグループの生成のために、セグメントを可能性のあるすべての組み合わせにグループ化する。これらのグループはセグメントグループsegmentgroupsとして知られ、入力画像中の可能性のあるすべての画像ないしは目標の対象を表している。セグメントグループは、それらが評価される順序に基づいて分類される。種々の評価順序の方式が可能である。ここで説明する特定の実施形態は以下のセンターアウトcenterout方式を使用する。第1のセグメントグループは画像の中心のセグメントのみを含む。次のセグメントグループは、前のセグメントに加えて画素数が最大で前のセグメントに隣接接触するセグメントを含む。セグメントがなくなるまで、追加のセグメントがセグメント基準で追加される。新たなセグメントが追加される各ステップで、新たな特有のセグメントグループが生成される。バウンディングボックスの生成のために、考慮しているセグメントグループの楕円主軸セグメントグループ全体を含むのに十分な大きさの楕円の主軸が計算される。次に、画像座標系内で、楕円に主軸に長辺が平行であり、セグメントグループのすべての画素を完全に含むのにちょうど十分な寸法の矩形が構成される。幾何正規化のために、考慮しているセグメントグループに含まれないすべての画素が中間レベルのグレーに設定されるように、入力画像のコピーを変更する。この結果は再サンプリングされて標準アスペクトstandardaspectの出力テスト画像空間にマッピングされ、バウンディングボックスの隅部がこの出力テスト画像の隅部にマッピングされる。標準アスペクトはデータベースの生成に使用される参照画像と寸法及びアスペクト比が同じである。ウェブレット分解のために、幾何正規化のステップで得られた幾何的に正規化された画像からフルカラーの画像のグレースケールの表現が生成される。グレースケールの表現を引き出すために以下の手順が使用される。以下の等式を使用して標準補正色画像のR、G、及びBの各画素を比例的に加えることで、3つの色平面を1つのグレースケール画像に低減する。また、最も近い整数値に四捨五入する。必要であれば、0と255で切り捨てる。得られたマトリクスLは標準グレースケール画像である。このグレースケール表現はフルカラー画像と同じ空間解像度を有し、ダイナミックレンジは8ビットである。グレースケール画像の多重解像度ウェブレット分解が実行され、いくつかの倍率についてウェブレット係数を生じる。種々の倍率のウェブレット係数は画像内でのそれらの重み付けに応じてランク付けされる。カラーキューブ分解のために、幾何正規化で得られるRGB画像に画像セグメンテーションが実行される前述のセグメンテーションを参照。次に、RGB画像は正規化された強度Intensity、位相Inphase、及び直角位相Quadraturephaseの色空間YIQに変換される。同様の色の画素をセグメント境界が囲んでいるので、セグメントマップが画像の主色領域を識別するために使用される。各セグメントの平均Y、I、及びQ値と、それらの個々の成分の標準偏差が計算される。各セグメントについて色、色の変化、及びサイズないしは寸法を表す以下のパラメータの組が得られる。Yavg=強度平均Iavg=位相平均Qavg=直角位相平均Ysigma=強度標準偏差Isigma=位相標準偏差Qsigma=直角位相標準偏差Npixels=セグメント中の画素数これらのパラメータは各セグメントにおける色の強度及び変化を含む。あるセグメントグループのすべてのセグメントをひとまとめにして考えると、これらのパラメータは3次元色空間中の点さらに正確には、標準偏差を考慮すると領域を含み、セグメントグループ中の色の強度及び変化を表現している。形状分解のために、カラーキューブ分解のステップで実行されたセグメンテーションで得られたマップが使用され、グループの外縁境界、この境界で囲まれる全領域、及びその領域の図心を引き出すためにセグメントグループが評価される。また、正味楕円率そのグループに最も近接する楕円の準長軸を準短軸で割るが決定される。低解像度のグレースケール画像の生成のために、ウェブレット分解のステップで得られた画像の最大解像度のグレースケール表現についてx及びy方向の係数で副標本を取る。この実施形態の例では、3:1の副標本が考えられる。3×3のセル内の画素の重み付けした平均により、副標本化された画像が生成される。輝度の瓶binの離散TBDの数内に含まれるすべての画素に対する瓶化された平均binnedaverageに基づいて、各画素に割り当て可能な離散値の数を減少させることで、得られた結果がコントラスト瓶化contrastbinnedされる。以上の本実施形態に組み込まれる特定の分解方法の説明は、本発明の範囲で追加の又は代案の分解方法を使用することができないことを示すことを意図するものではない。換言すれば、以下の通りである。各入力画像のセグメントグループについてForeachinputimagesegmentgroup各データベースの対象についてForeachdatabaseobjectこの対象の各ビューについてForeachviewofthisobjectこのデータベースの対象の視像の各セグメントグループについてForeachsegmentgroupinthisviewofthisdatabaseobject形状比較ShapeComparisonグレースケール比較GrayscaleComparisonウェブレット比較WaveletComparisonカラーキューブ比較ColorCubeComparison複合化したマッチスコアの計算CalculateCombinedMatchScoreエンドフォーENDFORエンドフォーENDFORエンドフォーENDFORエンドフォーENDFOR以下、前記各ステップをさらに詳細に説明する。各入力画像のセグメントグループについてこのループは、セグメント生成のステップに格納された順番で、入力画像のセグメントグループの各組み合わせを考慮する。各セグメントグループは、それが考慮される時は、画像中の目的の対象の候補であり、種々のテストを使用してデータベースの対象と比較される。このループ内でセグメントグループが考慮される、多くの可能な例のうちの1つの好適な実例は、セグメントグループの生成で述べたセンターアウトアプローチである。この方法では、画像の中心から始まって、セグメントグループに対して隣接するセグメントの追加を行う順番でセグメントグループを考慮する。この方法では、考慮される新たなグループのそれぞれが前のグループに加え1つの追加の隣接する画像セグメントを備える。新たなグループはデータベースと比較される。新たなグループが前のグループよりもデータベースとのマッチングのスコアが高ければ、新たなグループは保持される。新たなグループが前のグループよりもマッチングのスコアが低ければ、新たなグループは放棄されてループが再開する。特定のセグメントグループが特に高度のマッチを示すスコアであれば、このセグメントグループは正確なマッチとみなされ、それ以上の検索は正当化されない。この場合、現在のグループとマッチングするデータベースのグループとがマッチとして選択され、ループが終了する。各データベースの対象についてこのループでは、現在の入力セグメントグループと比較するために、データベースの各対象が考慮される。この対象の各視像についてこのループでは、現在の入力セグメントグループと比較するために、現在のデータベースの対象の各視像が考慮される。データベースは、各対象について、異なる視野角からの複数の視像を含む。このデータベースの対象の視像の各セグメントグループについてこのループでは、データベースの対象の現在の視像のセグメントグループの各組み合わせが考慮される。これらのセグメントグループは、入力画像のセグメントグループと同じ方法で生成されている。形状比較入力:入力される画像及び全てのデータベースの画像について:I.セグメントグループの輪郭II.セグメントグループの面積III.セグメントグループの図心位置IV.セグメントグループのバウンディングの楕円の楕円率アルゴリズム:V.TBDの範囲内で入力されたセグメントグループと面積がほぼ等しいデータベースのセグメントグループを識別し、マッチのそれぞれについて面積マッチングスコアを計算する。VI.TBDの範囲内かつ、前のステップで識別されたマッチの組内で、入力されたセグメントグループと楕円率がほぼ等しいデータベースのセグメントのグループを識別し、マッチのそれぞれについて楕円率位置マッチングスコアを計算する。VII.TBDの範囲内かつ、前のステップで識別されたマッチの組内で、入力されたセグメントグループと図心位置がほぼ等しいデータベースのセグメントグループを識別し、マッチのそれぞれについて図心位置マッチングスコアを計算する。VIII.TBDの範囲内かつ、前のステップで識別されたマッチの組内で、入力されたセグメントグループと輪郭がほぼ等しいデータベースのセグメントグループを識別し、マッチのそれぞれについて輪郭マッチングスコアを計算する。これは2つの輪郭を比較して、それらが一致する範囲を分析的に決定することによりなされる。備考:このアルゴリズムはステップ1から4の順序で実行される必要はない。以下のような代案のプロセスが可能である。各データベースセグメントグループについてForeachdatabasesegmentgroupグループがステップ1を通過すればIfthegrouppassesStep1グループがステップ2を通過すればIfthegrouppassesStep2グループがステップ3を通過すればIfthegrouppassesStep3グループがステップ4を通過すればIfthegrouppassesStep4比較が成功で、結果を保存SuccessfulcomparisonsaveresultエンドイフENDIFエンドイフENDIFエンドイフENDIFエンドイフENDIFエンドフォーENDFORグレースケール比較入力:入力画像及びすべてのデータベースの画像についてXI.バウンディングボックス内の画素の低解像度で、正規化され、コントラスト瓶化されたグレースケールの画像。セグメントグループの外側の画素は標準の背景色に設定される。アルゴリズム:低解像度の画像内に一連の同軸なconcentric矩形の画素の層tiresがあれば、入力画像の画素値をデータベースのすべての画像の画素値と比較する。以下のように、各比較について、TBDの範囲内でマッチングスコアを有するデータベースの画像を識別する。各データベースの画像についてFOReachdatabaseimage各層について最も内側から始まって最も外側に向けてForeachtierstartingwiththeinnermostandprogressingtotheoutermost入力画像とデータベースの画像間で画素値を比較Comparethepixelvaluesbetweentheinputanddatabaseimageマッチングスコアの総計を計算CalculateanaggregatematchingscoreもしマッチングスコアがいくつかのTBD限度よりも大きければすなわち、ほとんどマッチしている。IFmatchingscoreisgreaterthansomeTBDlimiti.e.closematch比較は成功で、結果を保存SuccessfulcomparisonsaveresultエンドイフENDIFエンドイフENDIFエンドフォーENDFORウェブレット比較入力:入力画像及びデータベースのすべての画像について:X.セグメントグループのバウンディングボックス内の高解像度のグレースケール画像からのウェブレット係数アルゴリズム:最低位の係数から初めて最高位の係数へ向けて、入力セグメントグループの画像とデータベースの各セグメントグループの画像のウェブレット係数を連続的に比較する。各比較についてマッチングスコアを比較する。各新たな係数について、TBD限度内の前の一つ低い位の係数でマッチングスコアを有していたデータベースのグループのみを考慮する。各データベースの画像についてFOReachdatabaseimageTBD限度内で入力画像C0がデータベース画像C0と等しければIFinputimageC0equalsdatabaseimageC0withinTBDlimitTBD限度内で入力画像C1がデータベース画像C1と等しければIFinputimageC1equalsdatabaseimageC1withinTBDlimitTBD限度内で入力画像CNがデータベース画像CNと等しければIFinputimageCNequalsdatabaseimageCNwithinTBDlimitマッチを終了し、結果とマッチスコアを保存ClosematchsaveresultandmatchscoreエンドイフENDIFエンドイフENDIFエンドイフENDIFエンドフォーENDFOR備考:I.C1は、C0が最低位の係数で、CNが最高位の係数であるウェブレット係数である。II.係数を比較するとき、算術的差ではなく、統計学的例えばガウシアン基準で比較する。III.Ci値に応じてデータベース画像に速やかにアクセスできるように、データインデックス技術が使用される。これによりアルゴリズムが最低位から最高位に進むのに伴って、目的のデータベースの部分を連続的に絞り込むことができる。カラーキューブ比較入力:I.入力されるセグメントグループの画像II.各データベースのセグメントグループの画像における、各セグメントについて[Yavg,Iavg,Qavg,Ysigma,Qsigma,Npixels]のデータの組カラーキューブの点アルゴリズム:各データベースの画像についてFOReachdatabaseimageデータベースの画像の各セグメントグループについてFOReachsegmentgroupinthedatabaseimageデータベースのセグメントグループの各カラーキューブについてNpixelsが減少する順でFOReachColorCubePointindatabasesegmentgroupinorderofdescendingNpiexelsvalue入力のY,I,QとデータベースのY,I,Qとの間でガウシアンがマッチすればIFGaussianmatchbetweeninputYIQanddatabaseYIQI.このセグメントについてマッチスコアを計算CalculatematchscoreforthissegmentII.セグメントについてのマッチスコアの総計にセグメントのマッチスコアを累計AccumulatesegmentmatchscoreintoaggregatematchscoreforsegmentgroupIII.マッチングスコアの総計があるTBD限度より大きければすなわち、ほとんどマッチIFaggregatematchingscoreisgreaterthatsomeTBDlimiti.e.closematch比較は成功で、結果を保存SuccessfulcomparisonsaveresultエンドイフENDIFエンドフォーENDFORエンドフォーENDFORエンドフォーENDFOR終了ENDFOR備考:I.あらゆるY,I,Q点のガウシアンエンベロップは、その点のY、I、及びQの標準偏差のRSSにより決定される。複合化したマッチスコアの計算4つの対象の画像の比較形状比較、グレースケール比較、ウェブレット比較、カラーキューブ比較はそれぞれ正規化されたマッチングスコアに戻される。データベースの画像に対する入力画像の顕著な特徴のマッチの独立した複数の評価がある。あらゆる単一の比較プロセスにおける不確実性の影響を最小化し、それによって誤ったマッチを返すおそれを最小化するために、現在マッチ=SQRTWocMoc2WCCCMCCC2WWCMWC2WSGCMSGC2という根二乗和の関係を使用して個々の比較の結果が画像のマッチスコアに組み込まれる。WsはTBDパラメータ重み付け係数でMSは4つの異なる比較の個々のマッチスコアである。特有のデータベース検索法とそれに続く対象マッチングスコアが、特別の関心に値する本発明の新規な面である。参照画像と入力画像の領域の個々の分解decompositionが画像の顕著な特徴の独立した特性の記述を表している。ウェブレット分解、カラーキューブ分解、形状分解、及び副標本を取った入力画像の低解像度クレースケール評価のすべてが、画像を独立の方法で表現する一組のパラメータを生成する。テストされる画像についてこれら4種類のプロセスのすべてが完了すると、各特性記述characterizationにより供給されるパラメータが、予め計算されてデータベースに記憶されている参照画像の同一の特性記述の結果と比較される。これらの比較ないしは検索は並列で実行される。各検索の結果は、適合ないしはマッチmatchするすなわち、統計学的に等価である顕著な特性の数の重み付けされた測定値である、数値スコアである。殆ど等価であることも留意され、累積スコアに計算されるが、重み付けは大幅に低減される。本発明のデータベース検索方法の新規な側面は、独立の検索が並列に実行されるだけでなく、すべての低解像度グレースケール比較が収束性convergentである点にある。この収束性は、データベース全体のより小さなサブセットについて入力画像パラメータが連続的に検索されることを意味する。統計的マッチ及びほぼマッチを見付け出すために、すべてのデータベースのレコードにおいて画像からの最大の重み付けを持っているパラメータが最初に比較される。この比較に基づいて、正規化された仮のスコア例えばゼロから1に縮尺された値で、1は完全なマッチでゼロは全くマッチしないことを示す。が計算される。次に、許容し得る最小の閾値を上回る初期値の仮のスコアを有するデータベースのレコードについてのみ、入力画像特性記述による重み付けが次に大きいパラメータが検索される。これによって、累積的に仮のスコアに組み込まれてスコアが増加する。次に、前述の累積的なテストの組において同一の許容可能な最小の閾値を上回る仮のスコアの累積を有するデータベースのレコードについてのみ、後続の重み付けが小さくなるパラメータの比較が評価される。この検索技術によりロバスト性のあるマッチが迅速に完了すると共に、後続の組み合わせマッチ計算combinedmatchcalculationにおける制限が確立し、このプロセスの速度が上がる。これらの比較における検索の収束性により、データベース全体のサブセットが順位付けられる。これらのデータベース比較の個々の結果は、分解検索法の機能としての、各画像のマッチ品質の順位である。許容し得る閾値を上回る最終的な累積スコアを有する画像のみが、次のステップである組み合わせマッチ評価で評価される。4つのデータベース比較プロセス、すなわち形状比較、グレースケール比較、ウェブレット比較、及びカラーキューブ比較が実行される。これらの処理は連続的に実行してもよいが、一般に並列計算プラットフォームで並列的に実行されることが好ましい。各比較法は、それらの画像のマッチングスコアに従って、特定のアルゴリズムにより画像データベース全体を検索して最良のマッチを与える画像を戻す。これらの比較アルゴリズムはセグメントグループについて実行され、各入力画像のセグメントグループは各データベースの各セグメントグループと比較される。図3A及び図3Bは、データベースマッチングプロセス中のプロセスフローを示す。こでは最も内側のループ内に4つの並列プロセスを有する4つのネストループを含むものとしてアルゴリズムが表現されている。この構造は提示及び説明のみのためのものである。最も内側の層で同じ操作を実行しているが、現実の実施ないしは実装では、並列計算及びデータインデックス技術のような処理速度向上技術の利益を最大限に達成するために異なる構造を採用することができる。ループ構造は、図3A及び3Bに示すような共用のアプローチではなく、内部の個々の比較について独立に実行できることに留意することが重要である。好適には、複数のCPU中央演算処理ユニット及び/又はコンピュータ間でタスクを分割するために並列処理が使用される。全体のアルゴリズムを以下のような幾つかの方法で分割することができる。外側のループの共用:この方法では、すべてのCPUが外側のループを含むアルゴリズム全体を実行するが、1つのCPUは最小のNサイクルについてループを実行し、次のNサイクルについては残りのCPUが同時に実行する。比較の共用:この方法では、1つのCPUがループ機能を実行する。比較が実行されるときには、各比較は別個のCPUに渡されて並列に実行される。データベースの共用:この方法では、CPU間でのデータベース検索の分割を伴い、各CPUがデータベースの1つのセクションの検索を担当し、複数のCPUでセクションが並列に検索される。これは本質的には前記外側のアルゴリズムの共用技術の一形態である。実際の実装では利用可能なハードウエア上でプロセスを最適化する前記技術のいくつかを組み合わせることができる。速度を最大にするために使用できる他の技術はデータインデキシングdataindexingである。この技術では、データベースの潜在的にマッチを含む部分を検索するためだめに、データがどこに存するについての事前の認識を利用する。ハッシュテーブル、データ区画化ある値範囲内のデータがある場所に格納される。、データソーティング、及びデータテーブルインデキシングのような種々の形態のインデキシングを使用することができる。形状比較アルゴリズム以下参照におけるそのような技術の例では、値Aの領域全体についてデータベースが検索される場合には、アルゴリズムがこの近似値approximatevalueをどのデータベースが登録しているのか、ないしはどのデータベース領域が有するかを知っており、データベース全体を検索する必要がない。他の使用される技術は以下の通りである。図4は本発明の単純化した構造を示す。実線の箱は、プロセス、ソフトウエア、物理的対象、又は装置を示している。破線の箱は情報を示す。プロセスは目的の対象、すなわち目標対象100で開始する。顧客用途の場合、目標対象100は、例えば飲料缶、音楽CDボックス、DVDビデオボックス、雑誌広告、ポスター、劇場、店舗、建築物、自動車、又はユーザが興味を持ち、ないしは対話を望むあらゆる対象があり得る。セキュリティ用途の場合、目標対象100は、例えば人、パスポート、又は運転免許証等があり得る。産業用途の場合、目標対象100は、例えば機械の一部、組み立てラインの一部、倉庫内の箱、又は軌道上の宇宙船当があり得る。端末102は、デジタルカメラ103、ビデオカメラ、又は物理的対象をその対象のデジタル表現に変換する何らかの装置のような画像取り込み装置を有する計算装置である。画像は、単一の画像、一連の画像、又は連続するビオストリームである。説明を簡略化するために、ここではデジタル画像は単一の画像の意味で使用するが、本発明及びこのシステムは前述のすべての種類の画像に使用することができる。カメラ103が目標対象100のデジタル画像を取り込んだ後、画像処理104のソフトウエアは、識別サーバ106に送って分析するために、デジタル画像を画像データ105に変換する。通常、識別サーバ106との通信を提供できるネットワーク接続が設けられる。画像データ105は目標対象100のもとの画像から引き出され、ないしは変換されたデータであり、ソフトウエア又はハードウエアである対象認識107による目標対象100の識別に必要な情報内容を有している。画像データ105は、本発明の特定の実施形態に応じて、いかなる態様をも取り得る。画像データ105の例には、カメラ103からの生の画像が圧縮例えばJPEG2000された形態、カメラ103からの生の画像のスペクトル及び/又は空間周波数成分例えばウェブレット成分のようなキー画像情報、及びカメラ103からの生の画像から生成されたMPEGビデオストリームがある。画像データ105の形態と画像処理104で実行される操作は、対象認識107で使用されるアルゴリズム及びソフトウエア、端末102の処理能力、端子102と識別サーバ106の間のネットワーク接続速度、システムの用途、及び必要なシステム応答時間による。一般に、ネットワーク接続速度端末102と識別サーバ106との間と端末102の処理能力との間には兼ね合いがある。前述の兼ね合いのすべての結果が、特定の実施形態についての画像処理104及び画像データ105の性質を規定する。例えば、画像処理104は画像圧縮で、画像データ105が圧縮された画像の場合もあり、あるいは画像処理104はウェブレット分析で画像データ105がウェブレット係数の場合もある。画像データ105は端末102から識別サーバ106に送信される。識別サーバ106は画像データ105を受信して対象認識107に渡す。識別サーバ106は、通常は端末102とは別個の計算プラットフォームに存在する一組の機能であるが、同一の計算プラットフォームに存在してもよい。識別サーバ106がデータセンタのコンピュータのような別個の計算装置に存在する場合には、識別サーバ106への画像成分105の送信は、携帯電話ネットワーク、無線インターネット、インターネット、及び電線ネットワークのようなネットワーク又はネットワークの組み合わせによりなされる。識別サーバ106が端末102と同一の計算装置に存在する場合には、この送信は一つのソフトウエア部品から他のプロセスへの単なるデータの送信からなる。端末102とは別個の計算プラットフォームに識別サーバ106を配置することにより、対象認識107及びデータベース108の機能のために強力な計算資源を使用することができ、これらの計算資源の能力がネットワーク接続を介して端末102に提供される。例えば、データセンタにおいて大規模な格納、記憶容量及び処理能力が利用可能であれば、数百万の既知の対象のデータベースから対象を識別する実施形態が容易となるが、そのような計算能力及びストーレイジを可搬装置が有することは容易ではない。端末102と識別サーバ106が同一の計算プラットフォームにあるか別個のプラットフォームにあるかは、システム応答時間、データベースのレコードの数、画像認識アルゴリズムの計算能力及び端末102で利用可能なストーレイジ等によるアーキテクチャ上の決定であり、この決定は本発明の個々の実施形態についてなされなければならない。現在の技術に基づくと、殆どの実施形態ではこれらの機能は別個の計算プラットフォームにあることになる。識別サーバ106の全体的な機能は、画像データ105に基づいて、目標対象100に対応する目標対象情報109を決定して供給することである。対象認識107及びデータベース108は、1.画像中のバーコード又はテキストのような記号の検出、認識、及び復号化2.画像中の対象目標対象100の認識3.目標対象100に対応する目標対象情報109の提供を協働して行う。目標対象情報109は通常実施形態に応じて目標対象100に対応するアドレス情報を含む。対象認識107は、入力画像中のバーコード、テキストのような記号を検出して復号化する。これはこの機能に応じたアルゴリズム、ソフトウエア、及び/又はハードウエアコンポーネントでなされる。この種のコンポーネントは購入可能である一例はMVTecのザハルコンソフトウエアパッケージTheHALCONsoftwarepackageである。また、対象認識107は目標対象100又はその部分の画像を認識する。この認識は、画像データ105の分析及び他のデータとの結果の比較、既知の対象の複数の画像の表示、データベース108への格納、及び目標対象100の表示がデータベース108に格納されている場合の目標対象100の認識によってなされる。いくつかの実施形態では、端末102は、ウェブブラウザブラウザ110のようなソフトウエアを含み、このソフトウエアは情報アドレスを受信し、インターネットのような一つ又は複数のネットワークを介して当該情報アドレスに接続し、その情報アドレスの他の計算装置と情報を交換する。顧客用途では、端末102はカメラ103と無線インターネット接続を備える可搬の携帯電話や個人用携帯情報端末であってもよい。セキュリティ及び産業用途の場合、端末102は同様の可搬の手持ち式の装置であってもよく、位置及び/又は向きが固定されていてもよく、無線又は有線のいずれのネットワーク接続でもよい。他の対象認識技術も存在し、これらの技術はデータベースに2次元よりむしろ3次元のモデルを格納し、多くは市場で入手可能又は従来技術から得られる対象認識技術によって入力画像の目標対象のモデルに対する相関関係の算定を実行する方法を含む。通常、このような対象認識技術は入力画像と複数の既知の画像との比較と、当該新たに入力画像と当該既知の1つ以上の画像間の対応の検知を含む。既知の画像は複数の視野角からの既知の対象の視像であるので、カメラ103に対する任意の向きでの2次元及び3次元の対象を認識できる。図4では、単純化のために、対象認識107とデータベース108を別個の機能として示している。しかしながら、多くの実施形態では、対象認識107とデータベース108は単一のプロセスとみなせる程度に密接に相互依存している。対象認識記述には非常に多くの選択肢があり、その選択に応じて対象認識107及びデータベース108内で特定のプロセスが実行される。この選択は本発明の実施形態の性質、要求、及びアーキテクチャによる。しかしながら、通常、殆どの実施形態で以下の画像認識技術の望ましい特徴の多くを共有する。2次元例えば平面及び3次元の両方で対象が認識可能であること。前景又は背景の対象ないしは画像情報から目標対象100を識別することができること、すなわち背景の変化に対してロバスト性を有すること。速さ。自律性認識プロセスに人間の補助は必要とされない。。拡張性。短い応答時間で大規模な既知の対象のデータベースから対象を識別できる。以下に関してロバスト性を有すること。アフィン変換回転、移動、拡大縮小、非アフィン変換伸展、曲げ、破壊、目標対象の閉塞occlusions、目標対象上の影、目標対象での反射、光線の色温度の変化、及び画像ノイズ。もとの画像における目標対象100の位置及び向きを決定できること。膨大な数の人間の顔を含むデータベースから個々の人間の顔を認識できること。これらの特徴のすべてがすべての実施形態に適用されるわけではない。例えば、顧客関連の実施形態では、目標対象100の位置及び向きを決定する必要はないが、宇宙船の目標位置及び向きの決定システムでは人間の顔や他の多数の異なる対象を識別する必要がある。通常、データベース108が拡張性を有し、データベース108内の非常に多数例えば数100万の既知の対象から目標対象100を識別できることが望ましい。アルゴリズム、ソフトウエア、及び計算ハードウエアは、そのような検索を迅速に実行するために協働して機能するように設計しなければならない。このような迅速な検索を実行するためのソフトウエア技術の例では、画像データ105をデータベース108に格納されたデータと比較するために、データベースのクラスタリング及び多重解像度距離比較multiresolutiondistancecomparisonsと共に、メトリック距離比較技術metricdistancecomparisonsを使用する。この技術は、西暦2000年のソンsong、キムKim、及びラRaによる効率的な画像検索に基づく高速で網羅的な多重解像度検索アルゴリズムFastExhaustiveMultiResolutionSearchAlgorithmBasedonClusteringforEfficientImageRetrievalに記載されている。このようなソフトウエア技術に加え、並列処理計算アーキテクチャを大規模なデータベースにおける高速検索を達成するために使用することができる。非メトリック距離が対象認識107に使用されている場合には、データベースクラスタリングと多重解像度検索を使用することができず、複数のCPUでデータベースを区切ることで全データベースを検索しなければならないので、並列処理が特に重要となる。前述のように、画像認識107は目標対象100の識別マークを検知することもできる。例えば、目標対象100は識別番号又はバーコードを含んでいてもよい。この情報は復号化してデータベース108における目標対象100の識別又は識別の補助に使用することができる。また、この情報は目標対象情報109の一部として送ることができる。この情報が目標対象情報109の一部として含まれる場合、端末102やコンテンツサーバ111が外観は同様で識別マークのみが異なる多くの対象から特定の目標対象100を識別するために使用することができる。例えば、目標対象100がネットワーク接続を備えるアクティブな装置であってコンテンツサーバがこの目標対象100との通信を確立する場合に、この技術が有用である。同様の対象をそれらの位置で識別するために、グローバルポジショニングシステムを組み合わせることができる。対象認識107はハードウエア、ソフトウエア、及びこれらの両方の組み合わせで実行してもよい。各カテゴリーの例を以下に示す。ハードウエアによる対象認識の実行には、光学相関器、最適化された計算プラットフォーム、及び特別仕様のハードウエアを含む。光学相関器は、光線に対する画像相関計算を効率的に実行することにより、非常に迅速に画像中の対象を検知する。光学相関器の例は以下の通りである。ノースロップグラマン社NorthropGrummanCorpのリットン小型耐久光学相関器LittonMiniaturizedRuggedizedOpticalCorrelator、英国のサセックス大学の工学情報技術校SchoolofEngineeringandInformationTechnologyUniversityofSussexUKのハイブリットデジタル/光学相関器HybridDigitalOpticalCorrelator、及びカナダのケベック州のINOのOC-VGA3000及びOC-VGA6000光学相関器。最適化された計算プラットフォームは、通常は単一基板のハードウエア計算システムであり、画像処理及び認識アルゴリズムを非常に高速で実行するために最適化されている。これらのプラットフォームは選択した対象認識アルゴリズムでプログラムされていなければならない。最適化された計算プラットフォームの例は以下の通りである。アーバインセンサーズ社IrvineSensorsCorpのVIP/バルボア登録商標画像処理ボードVIPBalboaImageProcessingBoard、及びアーバインセンサーズ社の3DANN登録商標-R処理システム3DANNRProcessingSystem。画像認識計算は、用途特定集積回路ApplicationSpecificIntegratedCircuits:ASICs、現場書換可能ゲートアレイFieldProgrammableGateArrays:FPGAs、及びデジタル信号プロセッサDigitalSignalProcessorsのような用途特定ハードウエアで直接的に実行することもできる。市場で入手可能な多くの対象及び画像認識ソフトウエアアプリケーションや文献に発表された多くのアルゴリズムがある。市場で入手可能な画像/対象認識ソフトウエアパッケージには以下のものがある。サンディアナショナルラボラトリーズSandiaNationalLaboratoriesの対象認識システム、エボリューションロボティクスEvolutionRoboticsの対象認識知覚モジュール、アトラソフトAttrasoftのイメージファインダImageFinder、ロズソフトウエアシステムズRozSoftwareSystemsのイメージウエアImageWare、及びイマジステクノロジーズImagisTechnologiesのID-2000。これらの認識システムのいくつかは3次元対象認識を含むが、残りは2次元画像認識を実行する。後者のタイプは、入力画像を複数の視野角からの対象の複数の2次元の視像と比較することにより、3次元対象認識の実行に使用される。文献で発表されたソフトウエアでの実行を意図した画像認識アルゴリズムの例としては以下のものがある。ラデスLades他、動的リンクアーキテクチャにおけるひずみ不変対象認識DistortionInvariantObjectRecognitionintheDynamicLinkArchitecture,1993年メルMel,シーモアSEEMORE:可視対象認識に対するニューラル刺激アプローチにおける色、形状、及び模様ヒストグラムの組み合わせCombiningColorShapeandTextureHistogramminginaNeutrallyInspiredApproachtoVisualObjectRecognition,1996年リョンLeung他,確率アフィン不変量ProbabilisticAffineInvariants,1998年ネンNene他,外観マッチングのためのソフトウエアライブラリSoftwareLibraryforAppearanceMatchingSLAM,1994年ポープ及びロウPopeLowe,3次元対象認識のための外観の確率モデルProbabilisticModelsofAppearancefor3DObjectRecognition,2000年オサダOsada他,形状ひずみを有する3次元モデルのマッチングMatching3DModelswithShapeDistribution,2001年フォーサイスForsyth他,膨大な画像中での対象の画像の発見FindingPicturesofObjectsinLargeCollectionsofImages,1996年コーエン及びギバスCohenGuibas,変換セット下のアースムーバーズディスタンスTheEarthMoversDistanceunderTransformationsets,1999年ロウLowe,ローカルスケール-不変特徴による対象認識ObjectRecognitionfromLocalScaleInvariantFeatures,1999年ベツケ及びマクリスBetkeMakrisシミュレーティドアニールを使用したノイズの多い画像における高速対象認識FastObjectRecognitioninNoisyImagesUsingSimulatedAnnealing1994年この発明の一部は、対象認識107及びある範囲でデータベース108に専用の以下の対象認識アルゴリズムである。このアルゴリズムは閉塞、反射、影、背景/前景散乱、対象のひずみ及び破壊に対してロバスト性を有し、大規模のデータベースに拡張可能である。このアルゴリズムのタスクは、多数の対象のデータベースが各対象の多数の異なる視野角からの視像を有する場合に、入力画像中の対象又はその一部を見付け出すことである。このアルゴリズムでは、画像のローカルな領域中の情報を要約するために、ローカル画像記述子LocalImageDescriptor:LIDの概念を使用する。LIDは、画像の一部の円形サブセットないしは切り抜きである。LIDには種々の表現がある。2つの例を示す。LID表現1LID内の領域は範囲及び角度の瓶に分割される。各範囲及び角度の瓶における平均色はその中の画素値から計算される。LID表現2LID内の領域は範囲の瓶に分割される。各範囲の瓶内の色ヒストグラム値がその中の画素値から計算される。各瓶について、角度に対する色の変化の量、例えば範囲の瓶の隣接する小さな角度部分間の平均色の変化の総和が計算される。L1距離L1Distance、L2L2Distance、展開距離UnfoldedDistance、アースムーブティスタンスEarthMoverDistance、又は相関法のような比較技術により、入力画像のLIDがデータベース画像のLIDと比較される。距離が短いことはLIDに潜在する画像の部分間に良好なマッチがあることを示している。入力画像及びデータベースの画像LIDの位置及びサイズをインタラティブにinteratively変更することにより、アルゴリズムは2つの画像の円形領域間の最良のマッチに収束する。画像のサブセット円形LIDに比較を限定することにより、アルゴリズムは背景から対象を弁別することができる。背景とは対象的に、対象に位置するLIDのみがデータベースの画像との良好なマッチをもたらす。また、この技術により部分的に閉塞した対象のマッチングが可能であり、閉塞した対象の可視の部分に位置するLIDが対象のデータベースの画像中の対応する位置のLIDとマッチする。遺伝的検索geneticsearch、最急降下法steepestdescent、又は多変数最適化に適した他の同様の技術を単独で又はシミュレーティッドアニーリングと組み合わせて使用することもできるが、最良のマッチを見付け出すための反復技術は、シミュレーティッドアニーリングである。シミュレーティッドアニーリングは、溶融物質が冷却して固体へ固化することにならってモデル化されている。アルゴリズムは所定温度で開始し時間経過に伴って温度が低下する。各温度段階で、検索変数の値がそれらの以前の値から摂動perturbされ、LIDの新たな子child世代が生成される。摂動perturbationは統計学的に計算され、それらの強度は温度の関数である。温度が低下すると、摂動のサイズも小さくなる。入力画像及びデータベースの画像における子のLIDが比較される。マッチが以前の親の世代で得られるマッチよりも良好であれば、子のLIDを現在の最良のマッチとして許容するか拒否するかに関する統計学的判断がなされる。これはマッチ距離と温度の両方の関数である統計学的判断である。子が許容される確率は、温度に伴って増加し、マッチ距離に伴って減少する。従って、良好なマッチ小さなマッチ距離が許容される可能性が高いが、時として不十分なマッチが許容される可能性がある。後者の場合は、温度が高いプロセスの初期に起きる可能性が高い。不十分なマッチの許容は、ローカルミニマムないしは局所的最小localminimaからのアルゴリズムのジャンプの許容に含まれる。LID表現1が使用される場合、LIDの回転角度はシミュレーティッドアニーリング検索パラメータである必要はない。回転に単純な段階的検索stepwisesearchを実行し、シミュレーティッドアニーリングの各時間段階内で、最良の向きを段階のサイズの許容内で見付け出すことにより、より高速な変換が得られる。入力画像及びデータベースの画像における検索変数は以下の通りである。LIDx-位置、LIDy-位置、LID半径、LIDx-伸び、LIDy-伸び、及びLID配向角LID表現1についてのみLIDx-伸びとLIDy-伸びはLIDの円に対して加えられる伸びstretchひずみの尺度であり、この円を楕円にするひずみを測定する。これは入力画像とデータベースの画像間の向き及び曲率の相違に対するロバスト性の付与に含まれる。多数のLIDを同時に使用することで、閉塞、影、反射、回転、ひずみ、及び対象の破壊に対してさらにロバスト性を与えることができる。多数の入力画像LIDについての最良のマッチがデータベースの画像全体について探索される。入力画像のLIDは、互いにある最小分離距離に留まるように制限される。この2つのLID中心間の最小距離は、LID半径の関数である。入力画像のLIDは、あらゆるデータベースの画像のあらゆる領域に対して最良の対応を有する入力画像の領域に収束及び定着する。従って、LIDは、例えば容器の底のような表面の最も低い位置へ転がる小石のような挙動を示すが、LIDは一般に半径よりも小さい最小分離距離を有するが半径程度は離れるように保持される。入力画像中のLIDがデータベースに現われているような既知の形態に対してひずみないしは湾曲して現われている場合には、多数の入力画像のLIDが異なるデータベースの画像とマッチする。入力画像のLIDは、その入力画像と最もよく似ている対象の基礎的な部分を表すデータベースの画像にマッチする。例えば曲がったポスターのように入力画像の対象が曲がっていれば、ある部分があるデータベースの向きとマッチし、他の部分は異なる他の向きとマッチする。閉塞又は物理的破壊のいずれかによって入力画像が多数の破片に壊れて現われている場合も、多数のLIDを使用することでロバスト性のあるマッチングが与えられる。すなわち、個々のLIDは、データベースマイクロプロセッサ中の種々の視像における対象の対応する部分にマッチしたときに、入力画像の対象の部分に定着settleする。影及び反射に関するロバスト性は、LIDが単にこれらの入力画像の領域で良好なマッチを検知しないことにより与えられる。影及び反射は閉塞と同様の方法で効果的に調整される。湾曲及び曲げに関するロバスト性は、多数の技術により調整される。第1に、多数のLIDを使用することで前述のようにロバスト性が付与される。第2に、湾曲及び曲げのロバスト性は、LID中心からの距離に伴って増加するLID範囲瓶サイズLIDrangebinsizesを使用することで例えば対数間隔logarithmicspacing、各LID内である程度付与される。入力画像とデータベースの画像にマッチングポイントがあれば、このマッチングポイントにおける平面目標planetargetから離れた入力画像の対象の変形は、マッチングポイントからの距離に伴って増大する。範囲及び角度の両方における外側瓶の瓶サイズがより大きく、画像シフトに対する感度が低いので、この敏感度が低減される。照明色温度に関するロバスト性は、各LID内の各色チャンネルを正規化することにより付与される。特に大規模なデータベースの高速性能は、以下の幾つかの技術で得ることができる。1.LID表現2を使用すると回転不変により検索の総量を減少することができるが、画像情報の損失のためにロバスト性にいくらかコストがかかる。2.メトリック距離例えば、L1、L2、又は展開がLID比較に使用されると、三角不等式に基づくデータベースクラスタリングをデータベースの大部分を検索から除外するのに使用することができる。データベースLIDはアルゴリズムの実行中に生成されるので、ランタイムのデータベースLIDはクラスタ化されない。むしろ、データベースの準備中に、有効範囲にわたって検索パラメータがサンプリングされることによりデータベースの画像からサンプルLIDが生成される。このデータから、各画像及び画像の部分について、境界クラスタが生成される。この情報により、アルゴリズムは検索パラメータ空間の一部を除外することができる。3.メトリック距離が使用されると、連続多重解像度検索progressivemultiresolutionsearchを使用することができる。この技術は、最初にデータを低解像度で比較し、現在最適のマッチよりも良好な相関を有する候補についてのみ次のより高解像度の比較を進めることにより、時間を節約することができる。データベースクラスタリングに従ったこの技術の議論は、ソンsong他,効率的な画像検索のためのクラスタリングに基づく高速で網羅的な多重解像度検索アルゴリズムFastExhaustiveMultiresolutionSearchAlgorithmBasedonClusteringforEfficientImageRetrieval,2000年にある。4.パラメータ検索空間及びLIDの数は制限することができる。データベースの画像に対する入力画像の対象の予想されるサイズに基づいて、例えばLIDのサイズに限界を設定することができる。ある程度のロバスト性を犠牲にして、1個のような少数のLIDを使用することができる。5.LIDはデータベース画像に固定することができる。これによって、ある程度のロバスト性を犠牲にして、データベースLIDパラメータの反復検索をなくすことができる。6.x-伸びとy-伸びの検索パラメータはなくすことができるが、これらの検索パラメータとデータベースの画像の数の得失評価となる。これらのパラメータは、同じ対象の異なる向きの画像間をマッチさせる能力を向上させている。これらのパラメータをなくすと、特定の実施形態では、より狭い角度間隔でのより多くのデータベースの画像が必要となる場合がある。7.計算能力を増大させるために並列処理を使用することができる。この技術は、ベツケ及びマクリスBetkeMakris,シミュレーティドアニールを使用したノイズの多い画像における高速対象認識FastObjectRecognitioninNoisyImagesUsingSimulatedAnnealing1994年に記載の技術と同様であるが、以下の重要な区別がある。すなわち、このアルゴリズムは閉塞に対してロバスト性がある。これは、データベースの画像の非閉塞の部分をマッチさせるために、検索プロセス中にデータベースの画像におけるLIDのサイズ及び位置を変更することにより可能となる。このアルゴリズムは、データベースのあらゆる角度の対象の視像を格納することにより、3次元の対象を識別することができる。このアルゴリズムは、大規模なデータベースの迅速な検索を可能にするためにデータベースクラスタリングを使用している。このアルゴリズムは、円形のLIDを使用する。画像情報の格納に加え、データベース108はアドレス情報を格納している。目標対象100が識別された後、目標対象100に対応する情報を見付けるためにデータベース108が検索される。この情報は、インターネットURLのような情報アドレスであってもよい。次に、識別サーバ106は、この情報を目標対象情報109の形態で端末102に送信する。本発明の実施形態に応じて、目標対象情報109は、目標対象100に関連する1以上の以下の情報アイテムを含んでいてもよいが、これらに限定されるわけではない。すなわち、情報アドレス例えば、インターネットURL、アイデンティティないしは身元例えば、対象の名称、数、分類等、位置、向き、色、状態、記号から復号化され及び/又は参照された情報例えば、バーコード中の情報コード又はそのようなバーコードで参照されているURL、及び他のデータ例えば英数字テキストがある。従って、識別サーバは画像データ105から目標対象100の身元及び/又は特質を決定する。目標対象情報109は端末102に送信される。この情報は通常は端末102から識別サーバ106へ画像情報を送信するために使用される通信経路と同一の経路を流れるが、必ずしもそうとは限らない。この情報を流す方法は、本発明の特定の実施形態による。端末102は目標対象情報109を受信する。次に、端末102は、目標対象情報109に基づき、ある1つ又は複数の動作を実行する。この1つ又は複数の動作は以下のものを含んでもよいが、これに限定される分けではない。すなちわ、ウェブサイトへのアクセス。端末102におけるソフトウエアプロセスへのアクセスないしは開始。インターネットのような1又は複数のネットワークを介した他のコンピュータにおけるソフトウエアプロセスへのアクセスないしは開始。ウェブサービスインターネットを介してアクセスするソフトウエアサービス。目標対象情報に含まれ、あるいはそれから決定された電話番号、端末102に格納された電話番号、又はユーザが入力した電話番号への通話の開始端末102がそのような機能を有する場合。目標対象情報に含まれ、あるいはそれから決定された無線周波数、端末102に格納された無線周波数、又はユーザが入力した無線周波数への通話の開始端末102がそのような機能を有する場合。ウェブサイト、ソフトウエアプロセス他のコンピュータ又は端末102、又はハードウエア要素への目標対象情報109に含まれる情報の送信。テキスト、グラフィック、アニメーション、ビデオ、又はインジケータ照明のような、スクリーン又は他の視覚表示を使用した情報の表示。音楽の演奏を含む、音響信号ないしはサウンドの生成。多くの実施形態では、端末102は目標対象情報109をブラウザ110に送信する。ブラウザ110は、本発明の特定の実施形態に応じて、端末102に存在していてもよく、存在していなくもてよい。ブラウザ110は、目標対象情報109に格納された情報アドレスのコンピュータと通信可能で、このコンピュータからの情報にアクセス可能な、ソフトウエア要素、ハードウエア要素、又はその両方である。殆どの実施形態では、ブラウザ110は端末102に埋め込まれたウェブブラウザであり、インターネットのような1又は複数のネットワークを介してウェブサイトにアクセス及び通信可能である。しかしながら、目標対象100の身元、位置、向き、又は状態の表示のみを含むような幾つかの実施形態では、ブラウザ100はヒューマンユーザや他のソフトウエア要素ないしはアプリケーションに対して目標対象情報109を表示又は提供するソフトウエア要素ないしはアプリケーションであってもよい。ブラウザ110がウェブブラウザである実施形態では、目標対象情報109に含まれる情報アドレス通常はインターネットURLに設けられたコンテンツサーバ111に接続する。この接続は端末102とブラウザ110が協調して動作することで有効となる。コンテンツサーバ111は情報サーバ及び計算システムである。端末102とコンテンツサーバ111との間の接続及び情報の交換は、あらゆる情報技術を使用可能であるが、概ね標準のインターネット及び無線ネットワークソフトウエア、プロトコル例えばHTTP、WAP等、及びネットワークにより達成される。物理的なネットワーク接続は、実施形態のシステムアーキテクチャによるが、多くの実施形態では無線ネットワーク及びインターネットを含む。この物理的なネットワークは、端末102と識別サーバ106を接続するために使用されるネットワークと同じであることが多い。コンテンツサーバ111はコンテンツ情報を端末102及びブラウザ110に接続情報を送信する。通常、このコンテンツ情報は目標対象100に関するもので、テキスト、オーディオ、ビデオ、グラフィック、又はブラウザ110及び端末102で使用可能なあらゆる形態の情報がある。幾つかの実施形態では、端末102及びブラウザ110はコンテンツサーバ111に追加の情報を送信する。この追加の情報には端末102のユーザの身元やGPSシステムや無線周波数測距システムで決定されるような端末102のユーザの位置のような情報がある。幾つかの実施形態では、そのような情報が無線ネットワークキャリアによりコンテンツサーバに供給される。ユーザはコンテンツサーバ111と継続的な対話を実行することができる。例えば、発明の実施形態及び応用に応じてユーザは以下を実行することができる。すなわち、目標対象100がオーディオ録音媒体例えば、コンパクトオーディオディスクである場合に、ストリーミングのオーディオサンプルを聴くこと、及びオンライン取引で目標対象100を購入することがある。購入額は端末102にリンクされた口座、個人ユーザ、銀行口座、又はクレジットカードに課金される。幾つかの実施形態では、コンテンツサーバ111が端末102内に常駐していてもよい。そのような実施形態では、端末102とコンテンツサーバ111の通信はネットワークを介さず、端末102内で起こる。目標対象100が、インターネットのような1又は複数のネットワークを介して他の装置又はコンピュータと通信可能な装置であるか、そのような装置を含み、かつ目標対象情報109が特定の目標対象100の適切な情報サイン、ナンバー、又はバーコードを含む実施形態では、コンテンツサーバ111はインターネットのような1又は複数のネットワークを介して目標対象100に接続して情報を交換する。このタイプの実施形態では、端末102はコンテンツサーバ111に接続され、コンテンツサーバ111は目標対象100に接続される。従って、端末102及び目標対象100はコンテンツサーバ111を介して通信可能である。これによって、目標対象100と端末102が直接接続されていないが、ユーザは目標対象100と対話できる。以下は本発明の実施形態の例である。図5は、図4の端末102に対応する端末202として、計算機能、デジタルカメラ、及び無線ネットワーク接続を備える携帯電話、PDA、又はその種の可搬装置を使用する本発明の好適な実施形態である。この実施形態では、端末202は識別サーバ206及びコンテンツサーバ211と携帯電話ネットワーク及びインターネットのようなネットワークを介して接続する。この実施形態は以下のような応用にも使用することができるユーザは端末202を操作する者をいい、端末202は携帯電話、PDA、又は同様の装置であり、ポイントアンドクリックpointandclickは目標対象200の画像を取り込んで識別サーバ206への画像データ205の送信を開始する操作をいう。。ユーザが録音された音楽を格納したコンパクトディスクCDや録画されたビデオを格納したデジタルビデオディスクDVDに対して端末202をポイントアンドクリックする。端末202のブラウザはCDやDVDに対応するURLに接続し、ユーザが選択可能なオプションを表示する。このメニューから、ユーザはCDのストリーミングオーディオサンプルやDVDのストリーミングオーディオサンプルを視聴し、あるいはCDやDVDを購入することができる。ユーザは、映画、音楽録音、ビデオ、又は他のエンタテーメントを宣伝する印刷媒体広告、ポスター、又は広告掲示板で端末202をポイントアンドクリックする。ブラウザ210は宣伝されているアイテムに対応するURLに接続し、ユーザはストリーミングオーディオサンプルの聴取、ストリーミングオーディオサンプルの購入、ショータイムの取得、又はアイテムやチケットの購入が可能である。ユーザはテレビ画面で端末202をポイントアンドクリックしてリアルタイムでテレビ番組と対話する。例えば、番組は期間限定の安売りを含む製品販促からなる。このテレビ番組の販促中にユーザがポイントアンドクリックすると、販促価格で製品を販売しているウェブサイトにリンクされる。他の例としては対話型のテレビ番組があり、ユーザは画面上のコンテンツに応じて特定の時間にテレビ画面をポイントアンドクリックして票を投じ、選択を示し、又は画面上の番組とリアルタイムで対話するためのウェブサイトに接続する。ユーザが消費者製品、製品の広告、ポスター等のような対象をポイントアンドクリックすることで、端末202がその製品を販売する会社に電話をかけ、消費者はその会社の製品やサービスに関して会社の販売代理人と共に決定を行うことができる。この場合、会社の電話番号は目標対象情報209に含まれている。目標対象情報209が会社のURLを含む場合には、ユーザは音声及びインターネットブラウザ210を介しての両方で同時に会社と対話することができる。インターネットのようなネットワークへの接続を備え、かつ数字のような固有の識別マークを有する自動販売機目標対象200をポイントアンドクリックする。端末202は自動販売機を運営する会社のコンテンツサーバ211に接続する。識別サーバは固有の識別マークを識別及び復号化することで特定の自動販売機を識別する。この特定の自動販売機の身元は目標対象情報209に含められ、端末202からコンテンツサーバ211に送信される。特定の自動販売機目標対象200の識別を取得したコンテンツサーバ211は、その自動販売との通信を開始する。ユーザは、コンテンツサーバ202を介して自動販売機と通信する自身の端末202を使用して、製品の購入のような自動販売機との取引を実行する。ユーザは航空機の部分のような機械の部分をポイントアンドクリックする。次に、端末202は、保守指示や修理履歴のような、その部分に関する情報を表示する。ユーザは雑誌や新聞の文書をポイントアンドクリックして、ストリーミングのオーディオ又はビデオコンテンツ、他の情報等に接続する。ユーザは自動車をポイントアンドクリックする。端末206のグローバルポジショニングシステム、セルラーネットワーク無線周波数、又は他の技術により端末206の位置が決定される。端末202の位置はコンテンツサーバ211に送信される。コンテンツサーバは価格及び特徴のようなその自動車に関する情報をユーザに提供し、さらに位置情報に基づいて、その自動車を販売している近隣の自動車ディーラの位置をユーザに知らせる。ユーザがポイントアンドクリックした雑誌広告に示されているアイテムを販売する近隣の販売店にユーザを向かわせるために同様の技術を使用することができる。視覚障害のある人々のために以下が可能である。すなわち、店舗のいずれかのアイテムをクリックすると装置がアイテムの名称と価格を話すアイテムがデータベースに存在していなければならない。新聞や雑誌の文書をクリックすると装置がその文書を読み上げる。標識建築物、道路標識等をクリックすると、装置がその標識を読み上げて何らかの追加の関連情報を提供する標識がデータベースに存在していなければならない。図6は宇宙船用途の本発明の実施形態を示す。この実施形態では、システムのすべての要素目標対象300を除くは宇宙船の機内に搭載されている。目標対象300は他の宇宙船ないしは対象である。この実施形態は宇宙船に対する目標対象300の位置及び向きを決定するために使用され、この情報は目標対象300に対する宇宙船のナビゲーション、ガイド、及び操縦に使用することができる。この実施形態の使用例は自動的な宇宙船のランデブー及びドッキングがある。この実施形態では、カメラ303で取り込んだ画像における目標対象300の位置、向き、及びサイズが、取り込んだ画像とデータベース308に格納された異なる向きからの目標対象300の複数の視像との比較により決定されると、宇宙船に対する目標対象300の位置及び向きが決定される。目標対象300の相対的な位置及び向きは目標対象情報に出力され、宇宙船のデータシステム310が起動及び操縦の計画に使用することができる。"