"拡張現実システムにおけるユーザーの意図に基づいて最適画像を生成する方法であって、ユーザーが透視ディスプレイデバイスを用いている場面において1つ以上の対象物体を判定するステップと、前記場面におけるユーザーの視野を判定し、前記視野内において前記ユーザーの焦点領域を判定するステップと、前記ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用する前記ユーザーの意図を判定するステップと、前記ユーザーの意図に基づいて最適画像を生成するステップと、前記透視ディスプレイデバイスを介して、前記最適画像を前記ユーザーに表示するステップと、を備えている、方法。請求項1記載の方法において、1つ以上の対象物体を判定する前記ステップが、前記場面の三次元モデルを作成するステップを含み、更に、前記三次元モデルを、前記場面を構成する前記物体の1つ以上に区分し、前記場面において前記1つ以上の物体を特定するステップを備えている、方法。請求項2記載の方法において、前記ユーザーの視野を判定するステップが、更に、前記場面の三次元モデル内において、前記ユーザーの頭部の位置および向きを判定するステップを含む、方法。請求項1記載の方法において、前記ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用する前記ユーザーの意図を判定するステップが、前記ユーザーの焦点領域における前記ユーザーの目の移動パターンを検出するステップと、前記ユーザーの焦点領域においてユーザーによって見られている1つ以上の物体上における前記ユーザーの凝視の強さを判定するステップと、前記目の移動パターンおよび前記ユーザーの凝視の強さに基づいて、前記ユーザーの焦点領域において前記1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を推論するステップと、を含む、方法。請求項1記載の方法において、前記ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用する前記ユーザーの意図を判定するステップが、更に、前記ユーザーに関係があるユーザー特定情報にアクセスするステップと、前記ユーザーの焦点領域における前記物体の1つ以上を、前記ユーザー特定情報と相関付けるステップと、前記相関に基づいて、前記ユーザーの焦点領域において前記1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を自動的に推論するステップと、を含む、方法。請求項1記載の方法において、前記ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用する前記ユーザーの意図を判定するステップが、前記ユーザーの焦点領域において前記物体の1つ以上と相互作用する意図を指定するように、前記ユーザーに促すステップと、ユーザーの身体的行為の少なくとも1つによって、ユーザーの意図を受けるステップと、前記ユーザーの身体的行為に基づいて、前記1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定するステップと、を含む、方法。請求項1記載の方法において、前記最適画像を生成するステップが、更に、前記ユーザーの焦点領域において、ユーザーが相互作用しようとする前記1つ以上の物体の外観を視覚的に強調するステップと、前記ユーザーの焦点領域の外側であるが前記ユーザーの視野内にあり、前記ユーザーが相互作用しようとしない前記1つ以上の物体の外観を目立たなくするステップと、前記ユーザーの焦点領域における前記1つ以上の物体に関係する拡張コンテンツまたはオーディオコンテンツの内少なくとも1つを読み出すステップと、前記ユーザーの焦点領域において、前記1つ以上の物体に被せてまたはその隣りに、前記拡張コンテンツまたはオーディオ情報を投射するステップと、を含む、方法。拡張現実システムであって、透視ディスプレイデバイスと、前記透視ディスプレイに取り付けられ、ユーザーが見る場面において1つ以上の物体と相互作用する前記ユーザーの意図を判定することに基づいて、前記ユーザーに最適画像を表示するマイクロディスプレイデバイスと、前記マイクロディスプレイデバイスに通信状態で結合されているプロセッサーと、前記プロセッサーによってアクセス可能であり、ソフトウェアおよびデーターを格納するメモリーと、を備えており、ソフトウェアの制御の下で、前記プロセッサーが、前記ユーザーの焦点領域において前記1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定し、前記ユーザーの意図に基づいて、前記ユーザーのために最適画像を生成する、拡張現実システム。請求項8記載の拡張現実システムにおいて、前記プロセッサーが、前記ユーザーの目の移動パターン、前記ユーザーの凝視の強さ、および前記ユーザーに関係があるユーザー特定情報の内少なくとも1つに基づいて、前記ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用する前記ユーザーの意図を判定する、拡張現実システム。請求項8記載の拡張現実システムにおいて、前記マイクロディスプレイアセンブリーが、前記1つ以上の物体の縁端を際立たせること、あるいは前記1つ以上の物体が配置されている領域において仮想的なボックス、円、または視覚的インディケーターを表示することの内少なくとも1つによって、前記最適画像において、ユーザーが相互作用しようとしている前記1つ以上の物体を視覚的に強調する、拡張現実システム。0032ニアアイディスプレイデバイスを用いたときのユーザーの体験を改良する技術を開示する。ユーザーは、頭部装着ディスプレイデバイスのようなニアアイディスプレイデバイスを介して場面を見る。ユーザーの視野は、ユーザーが観察することができる環境または空間の一部であり、このユーザーの視野を判定する。また、視野内において興味を示す可能性がある物体も判定する。視野は、ユーザーの焦点領域、即ち、ユーザーが実際に視野内において注目しているものを含むことができる。ユーザーの焦点領域を判定するには、視野におけるユーザーの目の位置を追跡する。次いで、視野における1つ以上の物体と相互作用することのユーザーの意図を推論して判定するか、または意図が表現されたことを判定する。1つの手法では、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの位置を判定するには、ユーザーの焦点領域におけるユーザーの目の動きのパターンを検出し、ユーザーの焦点領域においてユーザーによって見られている1つ以上の物体上におけるユーザーの凝視の強さを判定する。他の手法では、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図は、ユーザーに関係するユーザー特定情報にアクセスすることによって自動的に判定する。他の手法では、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図は、音声入力、キーボード入力、接触感応デバイス、またはジェスチャーというようなユーザーの身体的行為によって、1つ以上の物体と相互作用する意図を指定するようにユーザーに促すことによって、判定する。更に他の実施形態では、1つ以上の物体と相互作用する意図を推論して判定するか、または意図が表現されたことを判定際、環境、ならびに1日の時間、位置、および外部入力というような他の要因によって判定する。ユーザーの要望または意図に基づいて、最適画像を生成する。最適画像は、頭部装着ディスプレイデバイスを介して、ユーザーに表示される。最適画像は、ユーザーの焦点領域における物体の強調した外観、ユーザーの焦点領域の外側であるがユーザーの視野内にある物体の目立たなくした外観、および仮想画像、またはユーザーの焦点領域においてユーザーが相互作用しようとする物体に関係する仮想物体、というような拡張コンテンツの内1つ以上を含むことができる。このような強調のいずれかの1つ以上を組み合わせて用いてもよい。0033図1は、ユーザーの意図に基づいて最適画像を生成するシステム10の一実施形態のコンポーネント例を示すブロック図である。システム10は、ワイヤ6を通じて演算装置4と通信するニアアイ頭部装着ディスプレイデバイス2のような、透視ディスプレイデバイスを含む。0034他の実施形態では、頭部装着ディスプレイデバイス2は、ワイヤレス通信によって演算装置4と通信する。頭部装着ディスプレイデバイス2は、一実施形態ではめがねの形状であり、ユーザーがディスプレイを透視しこれによってユーザーの前方にある空間の実際の直接視を有することができるように、ユーザーの頭部に着用する。実際の直接視という用語の使用は、形成された物体の画像表現を見るのではなく、人間の目で直接実世界の物体を見る能力を指す。例えば、ガラスを通して室内を見ると、ユーザーはその部屋の実際の直接視を有することができ、一方テレビジョンにおいて部屋のビデオを見ることは、その部屋の実際の直接視ではない。頭部装着ディスプレイデバイス2のこれ以上の詳細については、以下で説明する。0035一実施形態では、演算装置4は、ユーザーの手首に着用され、頭部装着ディスプレイデバイス2を動作させるために用いられる計算パワーの多くを含む。演算装置4は、1つ以上のハブ計算システム12にワイヤレスで通信する例えば、WiFi、Bluetooth登録商標、赤外線、または他のワイヤレス通信手段。0036ハブ計算システム12は、コンピューター、ゲーミングシステムまたはコンソール等であってもよい。一実施形態例によれば、ハブ計算システム12は、このハブ計算システム12が、ゲーミングアプリケーション、ゲーム以外のアプリケーション等のようなアプリケーションを実行するために用いることができるように、ハードウェアコンポーネントおよび/またはソフトウェアコンポーネントを含むことができる。一実施形態では、ハブ計算システム12は、本明細書において記載するプロセスを実行するためにプロセッサー読み取り可能記憶デバイスに格納されている命令を実行することができる、標準的なプロセッサー、特殊プロセッサー、マイクロプロセッサー等のようなプロセッサーを含むことができる。0037更に、ハブ計算システム12は、キャプチャーデバイス20Aおよび20Bのような、1つ以上のキャプチャーデバイスも含む。他の実施形態では、2つよりも多いまたは少ないキャプチャーデバイスを用いることができる。一実施態様例では、キャプチャーデバイス20Aおよび20Bは、部屋の異なる部分を取り込むように、異なる方向に照準を向けられている。尚、2つのキャプチャーデバイスの視野が多少重複し、ハブ計算システム12が、これらのキャプチャーデバイスの視野が互いにどのように関係するのか把握できるようにすると有利であると考えられる。このように、複数のキャプチャーデバイスを用いて、部屋全体または他の空間を見ることができる。あるいは、動作中に1つのキャプチャーデバイスをパンニングすることができ、関連する空間全体が経時的にそのキャプチャーデバイスによって見ることができるような場合、1つのキャプチャーデバイスを用いることもできる。重複しないキャプチャーデバイスであっても、ユーザーが着用している頭部装着ディスプレイの位置というような、他の既知の点に関して視野を判定することができる。0038キャプチャーデバイス20Aおよび20Bは、例えば、1人以上のユーザーおよび周囲の空間を視覚的に監視するカメラとするとよく、周囲の空間の構造だけでなく、1人以上のユーザーによって行われるジェスチャーおよび/または動きも取り込み、分析し、そして追跡して、アプリケーションにおいて1つ以上の制御または動作を実行する、および/またはアバターまたは画面上のキャラクターを動画化することができるとよい。0039ハブ計算システム12は、ゲームまたはアプリケーションの映像部分を供給することができるテレビジョン、モニター、高品位テレビジョンHDTV等のようなオーディオビジュアルデバイス16に接続されていてもよい。例えば、ハブ計算システム12は、ゲームアプリケーション、ゲーム以外のアプリケーション等と関連するオーディオビジュアル信号を供給することができる、グラフィクスカードのようなビデオアダプター、および/またはサウンドカードのようなオーディオアダプターを含んでもよい。オーディオビジュアルデバイス16は、ハブ計算システム12からオーディオビジュアル信号を受け取ることができ、次いでこのオーディオビジュアル信号と関連するゲームまたはアプリケーションの映像部分および/またはオーディオを出力することができる。一実施形態によれば、オーディオビジュアルデバイス16は、例えば、S-Videoケーブル、同軸ケーブル、HDMI登録商標ケーブル、DVIケーブル、VGAケーブル、コンポーネントビデオケーブル、RCAケーブル等によって、ハブ計算システム12に接続されるとよい。一例では、オーディオビジュアルデバイス16は内部スピーカを含む。他の実施形態では、オーディオビジュアルデバイス16、別個のステレオ、またはハブ計算システム12を外部スピーカ22に接続する。0040ハブ計算デバイス10は、キャプチャーデバイス20Aおよび20Bと共に、人間または他のタイプのターゲットを認識、分析、および/または追跡するために用いることができる。例えば、キャプチャーデバイス20Aおよび20Bを用いて、頭部装着ディスプレイデバイス2を着用しているユーザーを追跡することができ、ユーザーのジェスチャーおよび/または動きを取り込んでアバターまたは画面上のキャラクターを動画化することができ、および/またはハブ計算システム12が実行しているアプリケーションに作用するために用いることができる制御として、ユーザーのジェスチャーおよび/または動きを解釈することもできる。0041開示する技術の一実施形態では、以下で詳細に論ずるように、システム10は、ユーザーの環境において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定することに基づいて、ユーザーに最適な画像を生成する。この最適画像は、ユーザーが相互作用しようとする物体の強調した外観、ユーザーが相互作用しようとしない物体の目立たなくした外観、または双方を含むことができる。最適画像は、頭部装着ディスプレイデバイス2を介して、ユーザーに表示される。0042図2は、頭部装着ディスプレイデバイス2の一部の上面図を示し、弦102および鼻ブリッジ104を含むフレームの一部を含む。頭部装着ディスプレイデバイス2の右側だけが図示されている。鼻ブリッジ104の中には、以下で説明するように、音を記録しそのオーディオデーターを演算装置4に送信するマイクロフォン110が組み込まれている。頭部装着ディスプレイデバイス2の前方には、ビデオおよび静止画像を取り込むことができるビデオカメラ113に面する部屋がある。これらの画像は、以下で説明するように、演算装置4に送信される。0043頭部装着ディスプレイデバイス2のフレームの一部が、ディスプレイ1つ以上の光学エレメントを含むを包囲する。頭部装着ディスプレイデバイス2のコンポーネントを示すために、ディスプレイを包囲するフレームの一部は図示されていない。一実施形態では、このディスプレイは、導光光エレメント112、不透明フィルター114、透視レンズ116、および透視レンズ118を含む。一実施形態では、不透明フィルター114は、透視レンズ116の後ろにあってこれと整列されており、導光光学エレメント112は不透明フィルター114の後ろにあってこれと整列されており、透視レンズ118は、導光光学エレメント112の後ろにあってこれと整列されている。透視レンズ116および118は、めがねに用いられる標準的なレンズであり、いずれの処方に合わせてでも処方がない場合も含む作成することができる。一実施形態では、透視レンズ116および118は、可変処方レンズと置き換えることができる。実施形態の中には、頭部装着ディスプレイデバイス2が1つの透視レンズしか含まない場合、または透視レンズを含まない場合もある。他の代替案では、処方レンズは導光光学エレメント112の内側に入ることができる。不透明フィルター114は、自然光画素毎または均一にのいずれかを排除して、仮想形像のコントラストを強調する。導光光学エレメント112は、人工光を目まで伝える。不透明フィルター114および導光光学エレメント112のこれ以上の詳細については、以下で説明する。代替実施形態では、不透明フィルター114を利用しなくてもよい。0044弦102には、またはその内側には、画像ソースが装着されており、一実施形態では仮想画像を投射するマイクロディスプレイアセンブリー120と、マイクロディスプレイ120からの画像を導光光学エレメント112に導く連ス122とを含む。一実施形態では、レンズ122は、平行化レンズである。0045制御回路136は、頭部装着ディスプレイデバイス2の他のコンポーネントをサポートする種々の電子回路を設ける。制御回路136のこれ以上の詳細については、以下で図3に関して示すことにする。弦102の内側には、イヤホン130、慣性センサー132、および温度センサー138があり、またはこれらは弦102に取り付けられる。一実施形態では、慣性センサー132は、三軸磁力計132A、三軸ジャイロ132B、および三軸加速度計132C図3参照を含む。慣性センサーは、頭部装着ディスプレイデバイス2の位置、向き、急激な加速を検知するためにある。0046マイクロディスプレイ120は、レンズ122を通して画像を投射する。マイクロディスプレイ120を実現するために用いることができる、異なる画像生成技術がある。例えば、マイクロディスプレイ120は、透過型投射技術を用いて実現することができる。この場合、光源は、白色光によるバックライトを受ける、光学的にアクティブな材料によって変調される。これらの技術は、通常、強力なバックライトおよび高い光エネルギ密度を有するLCD型ディスプレイを用いて実現されている。また、マイクロディスプレイ120は、反射技術を用いて実現することもできる。この場合、外部光が反射され光学的にアクティブな材料によって変調される。技術に応じて、白色光源またはRGB光源のいずれかによって、照明を前方に発する。ディジタル光処理DLP、シリコン上液晶LCOS、およびQualcommincクアルコム社からのMirasol登録商標表示技術は全て、反射技術の例である。これらの技術は、殆どのエネルギーが変調構造から遠ざかるように反射されるので効率的であり、本明細書において記載するシステムにおいて用いることができる。加えて、マイクロディスプレイ120は、発光技術を用いて実現することもできる。この場合、ディスプレイによって光を生成する。例えば、MicrovisionIncマイクロビジョン社からのPicoP登録商標は、レーザー信号を、マイクロミラー制御によって、透過エレメントとして作用する小さな画面上に出すか、または直接目に向けて放つ例えば、レーザー。0047導光光学エレメント112は、マイクロディスプレイ120からの光を透過させて、頭部装着ディスプレイデバイス2を着用しているユーザーの目140に向かわせる。また、導光光学エレメント112は、矢印142によって示されるように、頭部装着ディスプレイデバイス2の前方からの光も、導光光学エレメント112を介して目140に向けて透過させることができ、これによってユーザーがマイクロディスプレイ120からの仮想画像を受け取ることに加えて、頭部装着ディスプレイデバイス2の前方にある空間の実際の直接視を有することを可能にする。つまり、導光光学エレメント112の壁は、透けて見える。導光光学エレメント112は、第1反射面124例えば、ミラーまたは他の表面を含む。マイクロディスプレイ120からの光は、レンズシステム122を通過して、反射面124に入射する。反射面124は、マイクロディスプレイ120からの入射光を反射して、導光光学エレメント112を構成する平面基板の内側に、内反射によって光が取り込まれるようにする。この基板の表面を数回反射した後、取り込まれた光波は、選択的反射面126のアレイに到達する。尚、図面が混みすぎるのを防止するために、5つの表面の内1つだけに126を付していることを注記しておく。反射面126は、基板の外側からこれらの反射面上に入射した光波を、ユーザーの目140に結合する。異なる光線が進行し異なる角度で基板の内側から反射すると、異なる光線が種々の反射面126に異なる角度で衝突する。したがって、異なる光線が、反射面の異なる1つ1つによって、基板から反射される。どの光線をどの表面126によって基板から反射させるかという選択は、表面126の適した角度を選択することによって管理される。一実施形態では、各目がそれ自体の導光光学エレメント112を有する。頭部装着ディスプレイデバイスが2つの導光光学エレメントを有するとき、各目は、それ自体のマイクロディスプレイ120を有し、双方の目で同じ画像を表示すること、または2つの目で異なる画像を表示することができる。他の実施形態では、光を双方の目に反射させる1つの導光光学エレメントを設けることができる。0048不透明フィルター114は、導光光学エレメント112と整列されており、選択的に自然光が、均一にまたは画素毎に、導光光学エレメント112を通過するのを遮断する。一実施形態では、不透明フィルターは、透視LCDパネル、エレクトロクロミックフィルム、または不透明フィルターとして役割を果たすことができる同様のデバイスとすることができる。このような透視LCDパネルは、従来のLCDから基板、バックライト、およびディフューザーの種々の層を除去することによって得ることができる。LCDパネルは、光に液晶を通過させる1つ以上の光透過性LCDチップを含むことができる。このようなチップは、例えば、LCDプロジェクターにおいて使用されている。0049不透明フィルター114は、密集した画素の格子を含むことができ、各画素の光透過度は、最低透過度および最高透過度の間で個々に制御可能である。透過度の範囲は0~100が理想的であるが、これよりも限られた範囲でも容認可能である。一例として、偏光フィルターが2つしかないモノクロームLCDパネルでも、画素当たり約50から90の不透明度範囲をLCDの分解能まで与えるには十分である。最低の50において、レンズは多少着色した外観を有するが、許容可能である。100の透過度は、完全に透明なレンズを表す。アルファスケールを0~100まで定めることができ、0では光を通過させず、100では光を通過させる。アルファの値は、以下で説明する不透明フィルター制御回路224によって、画素毎に設定することができる。0050実世界物体の代用にz-バッファリングを行った後、レンダリングパイプラインからアルファ値のマスクを用いることができる。本システムは、拡張現実表示のために場面をレンダリングするとき、どの実世界物体がどの仮想物体の前にあるか注意を払う。仮想物体が実世界物体の前にある場合、仮想物体が遮るエリアを不透明にしなければならない。仮想物体が仮想的に実世界物体の後ろにある場合、ユーザーが実際の光のその対応するエリア1画素以上のサイズの実世界の物体だけを見るように、その画素に対するあらゆる色だけでなく不透明性もオフにする。遮蔽は、画素毎であるので、本システムは、仮想物体の一部が実世界の物体の前にある場合、仮想物体の一部が実世界の物体の後ろにある場合、そして仮想物体の一部が実世界の物体と同じ位置にある場合も扱うことができる。0から100まで不透明性を可変にすることができる低コスト、低パワーおよび軽量のディスプレイが、この使用には最も望ましい。更に、不透明フィルターは、カラーLCDによって、または有機LEDのような他のディスプレイによって、カラーでレンダリングし、広い視野を設けることができる。不透明フィルターについてのこれ以上の詳細は、OpacityFilterForSeeThroughMountedDisplay透視装着ディスプレイ用不透明フィルターと題し、2010年9月21日に出願された米国特許出願第12/887,426号において示されている。この出願をここで引用したことにより、その内容全体が本願にも含まれることとする。0051LCDのような不透明フィルターは、一般に、本明細書において記載するような透視レンズには用いられなかった。何故なら、このように目に近い距離では、焦点がはずれる可能性があるからである。しかしながら、場合によっては、この結果が望ましいこともあり得る。ユーザーは、焦点が合うように設計された、追加カラーを用いた通常のHMDディスプレイによって、生き生きとしたカラーグラフィクスによる仮想画像を見る。LCDパネルは、曖昧な黒い境界があらゆる仮想コンテンツを包囲するように、このディスプレイの後ろに配され、これを所望通りに不透明にする。本システムは、自然なぼけという欠点を変換して、アンチエリアシングおよび帯域幅削減という特徴を功利的に獲得する。これらは、低解像度で焦点がはずれた画像を用いることの当然の結果である。ディジタル的にサンプリングした画像には、効果的なスムージングがある。あらゆるディジタル画像にはエリアシングが生じ、サンプリングの離散的性質のために、自然なアナログおよび連続信号と比較すると、光の波長の周りで誤差が生ずる。スムージングが意味するのは、理想的なアナログ信号に視覚的に近づけることである。低解像度にしたことによって失われた情報は復元されないが、結果的に生ずる誤差は、さほど目立たない。0052一実施形態では、ディスプレイおよび不透明フィルターを同時にレンダリングし、角度-オフセットの問題を補償するために空間におけるユーザーの正確な位置に合わせてディスプレイおよび不透明フィルターを較正する。視野の両端における正しい画像オフセットを計算するために、目追跡を採用することができる。実施形態の中には、不透明フィルターにおいて、不透明量の時間的または空間的衰退を用いることができる。同様に、仮想画像の時間的または空間的衰退も用いることができる。1つの手法では、不透明フィルターの不透明量の時間的衰退は、仮想画像の時間的衰退に対応する。他の手法では、不透明フィルターの不透明量の空間的衰退が、仮想画像の空間的衰退に対応する。00531つの手法では、特定したユーザーの目の位置の視界から、仮想画像の後ろに来る不透明フィルターの画素には、不透明性を増大して与える。このように、仮想画像の後ろに来る画素を暗くして、実世界場面の対応部分からの光が、ユーザーの目に達しないように遮断する。これによって、仮想画像が現実的となり、最大範囲の色および輝度を表すことが可能になる。更に、拡張現実エミッタによる電力消費が低減する。何故なら、仮想画像は低い輝度で供給されるからである。不透明フィルターがないと、仮想画像が区別でき透明にならないようにするためには、実世界場面の対応する部分よりも明るい十分高い輝度で、仮想画像を供給しなければならない。一般に、不透明フィルターの画素を暗くする際、仮想画像の閉じた周囲を辿る画素を、その周囲の内部にある画素と共に暗くする。この周囲の直ぐ外側にありこの周囲を包囲する画素も暗くなるように同じレベルの暗さ、または周囲の内部にある画素よりは暗くない、多少の重複が得られることが望ましいこともあり得る。周囲の直ぐ外側にあるこれらの重複する画素は、周囲の内側における暗さから周囲の外側における最大量の不透明までの衰退例えば、徐々に変わる不透明性の推移を規定することができる。0054不透明フィルターの動作の一例を挙げるために、図2Aは、頭部装着ディスプレイデバイス2を介して見ているユーザーの目に見ることができる森の実世界場面例を示す。図2Bは、仮想画像を示すが、この場合いるかである。図2Cは、図2Bの仮想画像の形状に基づく不透明フィルターの外形例を示す。不透明フィルターは、不透明性が増大した暗化領域を規定し、この中にいるかをレンダリングする。不透明性の増大とは、一般に、白黒方式における異なるグレーレベルへの暗化、またはカラー方式における異なるカラーレベルへの暗化を含む、画素の暗化を指す。モノクローム方式では異なるグレーレベルまたは黒への暗化、またはカラー方式では異なるカラーレベルへの暗化を用いることができる。図2Dは、ユーザーによって見られる画像例を示す。これは、いるかの仮想画像をユーザーの視界に投射し、不透明フィルターを用いて、いるかの仮想画像の位置に対応する画素に対する光を除去した結果である。見て分かるように、背景は、いるかを通して見ることはできない。比較の目的のために、図2Eは、不透明フィルターを用いない、仮想画像の実画像への挿入を示す。見て分かるように、実背景は、いるかの仮想画像を通して見ることができる。0055また、頭部装着ディスプレイデバイス2は、ユーザーの目の位置を追跡するシステムも含む。以下で説明するが、このシステムは、ユーザーの視野を判定できるようにユーザーの位置および向きを追跡する。しかしながら、人間は、彼らの前にあるあらゆるものを認知する訳ではない。逆に、ユーザーの目は環境の内一部に向けられる。したがって、一実施形態では、本システムは、ユーザーの視野の測定を厳密に行うために、ユーザーの目の位置を追跡する技術を含む。例えば、頭部装着ディスプレイデバイス2は、目追跡アセンブリー134図2参照を含む。目追跡アセンブリー134は、目追跡照明デバイス134A、および目追跡カメラ134B図3参照を含む。一実施形態では、目追跡照明源134Aは、IR光を目に向けて放出する1つ以上の赤外線IR発光器を含む。目追跡カメラ134Bは、反射したIR光を検知する1つ以上のカメラを含む。瞳の位置は、角膜の反射を検出する既知の撮像技法によって特定することができる。例えば、2008年7月22日にKranzetalに発行されたHeadMountedEyeTrackingandDisplaySystem頭部装着目追跡および表示システムと題する米国特許第7,401,920号を参照のこと。この特許をここで引用したことにより、その内容全体が本願にも含まれるものとする。このような技法は、追跡カメラに対する目の中心の位置を突き止めることができる。一般に、目の追跡には、目の画像を得て、コンピューター映像技法を用いて眼窩内部における瞳の位置を判定する必要がある。一実施形態では、1つの目の位置を追跡すれば十分である。何故なら、目は通常一緒に動くからである。しかしながら、各目を別々に追跡することも可能である。あるいは、目追跡カメラは、照明源を用いてまたは用いずに、いずれかの目の動きに基づく画像を用いて位置を追跡する、代わりの形態の追跡カメラであってもよい。0056一実施形態では、本システムは、頭部装着ディスプレイデバイス2のレンズの角毎に1つずつのIRLEDおよびIR光検出器があるように、矩形配列とした4つのIRLEDおよび4つのIR光検出器を用いる。LEDからの光は目で反射する。4つのIR光検出器の各々において検出された赤外線光量によって、瞳の方向を判定する。即ち、目における白および黒の量から、その特定の光検出器に対して目から反射する光の量を判定する。こうして、光検出器は白目または黒目の量を測定する。4つのサンプルから、本システムは目の方向を判定することができる。0057他の代替案は、先に論じたように、4つの赤外線LEDを用いるが、頭部装着ディスプレイデバイス2のレンズの側には1つの赤外線CCDしか用いないことである。このCCDは、小型のミラーおよび/またはレンズ魚眼を用い、このCCDがめがねのフレームから見ることができる目の75までを撮像することができるようにしている。次いで、このCCDは、先に論じたのと全く同じように、画像を検知し、コンピューター映像を用いて画像を発見する。つまり、図2は1つのIR発光器を有する1つのアセンブリーを示すが、図2の構造は、4つのIR送信機および/または4つのIRセンサーを有するように調節することができる。4つよりも多いまたは少ないIR送信機および/またはIRセンサーを用いることもできる。0058目の方向を追跡する他の実施形態は、電荷追跡に基づく。この概念は、網膜が測定可能な正の電荷を保持し、角膜は負の電荷を有するという観察に基づく。目が動き回る間に電位を検出するために、ユーザーの耳にセンサーを装着しイヤホン130の近く、これらのセンサーは、目が何をしているのかリアルタイムで効果的に読み出す。めがねの内部に装着された小型カメラというような、目を追跡するための他の実施形態を用いることもできる。0059尚、頭部装着ディスプレイデバイス2上には、1つ以上の追加の検出器を含めてもよいことは言うまでもない。このような検出器には、限定ではなく、SONAR、LIDAR、構造化光、および/またはデバイスを着用している者が見ているかもしれない情報を検出するように位置付けられた飛行時間距離検出器を含むことができる。0060図2は、頭部装着ディスプレイデバイス2の半分のみを示す。頭部装着ディスプレイデバイス全体では、もう1組の透視レンズ、他の不透明フィルター、他の導光光学エレメント、他のマイクロディスプレイ136、他のレンズシステム122、部屋に面するカメラ、目追跡アセンブリー、マイクロディスプレイ、イヤホン、および温度センサーを含む。頭部装着ディスプレイデバイス2のこれ以上の詳細は、FusingVirtualContentIntoRealContent仮想コンテンツの実コンテンツへの融合と題し2010年10月15日に出願された米国特許出願第12/905,952号において示されている。この特許出願をここで引用したことにより、その内容全体が本願にも含まれるものとする。0061図3は、頭部装着ディスプレイデバイス2の種々のコンポーネントを示すブロック図である。図4は、演算装置4の種々のコンポーネントを説明するブロック図である。頭部装着ディスプレイデバイス2は、そのコンポーネントが図3に示されており、ユーザーの環境において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定することに基づいて、ユーザーに最適画像を表示するために用いられる。加えて、図3の頭部装着ディスプレイデバイスのコンポーネントは、種々の状態を追跡する多くのセンサーを含む。頭部装着ディスプレイデバイス2は、仮想画像についての命令を演算装置4から受け、逆にセンサー情報を演算装置4に提供する。演算装置4は、そのコンポーネントが図3に示されており、頭部装着ディスプレイ2から、そしてハブ計算デバイス12図1参照からもセンサー情報を受け取る。この情報に基づいて、演算装置4は、仮想画像をどこにそしていつユーザーに供給すべきか判断し、それに応じて命令を図3の頭部装着ディスプレイデバイスに送る。0062尚、図3のコンポーネントの一部例えば、後部境対面カメラ113、目追跡カメラ134B、マイクロディスプレイ120、不透明フィルター114、目追跡照明134A、イヤホン130、および温度センサー138は、これらのデバイスが各々2つずつあり、1つが頭部装着ディスプレイデバイス2の左側、そして1つが右側にあることを示すために、影を付けてinshadow図示されていることを注記しておく。図3は、電力管理回路202と通信する制御回路200を示す。制御回路200は、プロセッサー210、メモリー214例えば、D-RAMと通信可能なメモリーコントローラー212、カメラインターフェース216、カメラバッファー218、ディスプレイドライバー220、ディスプレイフォーマッター222、タイミングジェネレーター226、ディスプレイ出力インターフェース228、およびディスプレイ入力インターフェース230を含む。一実施形態では、制御回路220のコンポーネントは全て、互いに、専用線または1つ以上のバスを介して通信する。他の実施形態では、制御回路200のコンポーネントは全て、プロセッサー210と通信する。カメラインターフェース216は、2つの部屋対面カメラ113にインターフェースを設け、部屋対面カメラから受け取った画像をカメラバッファー218に格納する。ディスプレイドライバー220は、マイクロディスプレイ120を駆動する。ディスプレイフォーマッター222は、マイクロディスプレイ120上に表示されている仮想画像についての情報を、不透明フィルター114を制御する不透明制御回路224に提供する。タイミングジェネレーター226は、システムにタイミングデーターを供給するために用いられる。ディスプレイ出力インターフェース228は、部屋対面カメラ113から演算装置4に画像を供給するためのバッファーである。ディスプレイ入力230は、マイクロディスプレイ120に表示しようとする仮想画像のような画像を受け取るためのバッファーである。ディスプレイ出力228およびディスプレイ入力230は、演算装置4に対するインターフェースである帯域インターフェース232と通信する。0063電力管理回路202は、電圧レギュレーター234、目追跡照明ドライバー236、オーディオDACおよび増幅器238、マイクロフォンプリアンプおよびオーディオADC240、温度センサーインターフェース242、ならびにクロックジェネレーター244を含む。電圧レギュレーター234は、演算装置4から帯域インターフェース232を介して電力を受け、その電力を頭部装着ディスプレイデバイス2の他のコンポーネントに供給する。目追跡照明ドライバー236は、前述のように、IR光源を目追跡照明134Aのために設ける。オーディオDACおよび増幅器238は、オーディオ情報をイヤホン130から受け取る。マイクロフォンプリアンプおよびオーディオADC240は、マイクロフォン110に対するインターフェースを設ける。温度センサーインターフェース242は、温度センサー138に対するインターフェースである。また、電力管理ユニット202は、電力を供給し、三軸磁力計132A、三軸ジャイロ132B、および三軸加速度計132Cからは逆にデーターを受け取る。0064図4は、演算装置4の種々のコンポーネントを説明するブロック図である。図4は、電力管理回路306と通信する制御回路304を示す。制御回路304は、中央演算装置CPU320、グラフィクス処理ユニットGPU322、キャッシュ324、RAM326、メモリー330例えば、D-RAMと通信するメモリー制御部328、フラッシュメモリー334または他のタイプの不揮発性ストレージと通信するフラッシュメモリーコントローラー332、帯域インターフェース302および帯域インターフェース232を介して頭部装着ディスプレイデバイス2と通信するディスプレイ出力バッファー326、帯域インターフェース302および帯域インターフェース232を介して頭部装着ディスプレイデバイス2と通信するディスプレイ入力バッファー338、マイクロフォンに接続するために外部マイクロフォンコネクター342と通信可能なマイクロフォンインターフェース340、ワイヤレス通信デバイス346に接続するためのPCIエクスプレスインターフェース、ならびにUSBポート1つまたは複数348を含む。一実施形態では、ワイヤレス通信コンポーネント346は、Wi-Fi対応通信デバイス、BlueTooth登録商標通信デバイス、赤外線通信デバイス等を含むことができる。USBポートは、演算装置4をハブ計算デバイス12にドッキングして、データーまたはソフトウェアを演算装置4にロードするため、および演算装置4を充電するために用いることができる。一実施形態では、CPU320およびGPU322は、どこに、いつ、そしてどのように仮想画像をユーザーの視野に挿入すべきか判断するための主要な機械である。これ以上の詳細は、以下で示す。0065電力管理回路306は、クロックジェネレーター360、アナログ/ディジタル変換器362、バッテリー充電器364、電圧レギュレーター366、頭部装着ディスプレイ電源376、および温度センサー374演算装置4の手首バンド上に配置されていると通信可能な温度センサーインターフェース372を含む。アナログ/ディジタル変換器362が、AC供給電力を受け、本システムのためにDC供給電力を発電するために、充電ジャック370に接続されている。電圧レギュレーター366は、本システムに電力を供給するために、バッテリー368と通信する。バッテリー充電器364は、充電ジャック370から受電すると、バッテリー368を充電する電圧レギュレーター366を介してために用いられる。HMD電力インターフェース376は、電力を頭部装着ディスプレイデバイス2に供給する。0066前述のシステムは、仮想画像が実世界物体の映像と置き換わるように、ユーザーの視野内に仮想画像を挿入するように構成される。あるいは、仮想画像は、実世界物体の画像を置き換えることなく、挿入することもできる。種々の実施形態において、置き換えられる物体または画像が挿入されようとしている環境に基づいて、しかるべき向き、サイズ、および形状に一致するように、仮想画像を調節する。加えて、仮想画像は、反射および影を含むように調節することができる。一実施形態では、頭部装着ディスプレイデバイス12、演算装置4、およびハブ計算デバイス12は、一緒に動作する。これは、これらのデバイスの各々が、どこに、いつ、そしてどのように仮想画像を挿入すべきか判断するためのデーターを得るために用いられるセンサーの一部を含むからである。一実施形態では、どこに、いつ、そしてどのように仮想画像を挿入すべきか判断する計算は、ハブ計算デバイス12が実行する。他の実施形態では、これらの計算は演算装置4によって実行される。他の実施形態では、これらの計算の一部はハブ計算デバイス12によって実行するが、他の計算は演算装置4によって実行する。他の実施形態では、これらの計算は頭部装着ディスプレイデバイス12によって実行することができる。0067一実施形態例では、ハブ計算デバイス12は、ユーザーが存在する環境のモデルを作成し、その環境内において動いている種々の物体を追跡する。代替実施形態では、環境において関心のある物体およびユーザーを、他の手段によって判定する。加えて、ハブ計算デバイス12は、頭部装着ディスプレイデバイス2の位置および向きを追跡することによって、頭部装着ディスプレイデバイス2の視野を追跡する。モデルおよび追跡情報を、ハブ計算デバイス12から演算装置4に供給する。頭部装着ディスプレイデバイス2によって得られたセンサー情報を、演算装置4に送信する。すると、演算装置4は、頭部装着ディスプレイデバイス2からそれが受け取った追加のセンサー情報を用いて、ユーザーの視野を厳密に定め、どのように、どこに、そしていつ仮想画像を挿入すべきかについての命令を頭部装着ディスプレイデバイス2に供給する。0068図5は、ハブ計算システム12の一実施形態例を、キャプチャーデバイスと共に示す。一実施形態では、キャプチャーデバイス20Aおよび20Bは同じ構造であり、したがって、図5はキャプチャーデバイス20Aのみを示す。一実施形態例によれば、キャプチャーデバイス20Aは、深度値を含むこともできる深度画像を含む深度情報によって、いずれかの適した技法によってビデオを取り込むように構成するとよい。適した技法には、例えば、飛行時間、構造化光、ステレオ撮像等が含まれる。一実施形態によれば、キャプチャーデバイス20Aは、深度情報をZレイヤーに編成することができる。即ち、深度カメラからその見通し線に沿って延びるZ軸に対して垂直であるとよいレイヤーに編成することができる。0069図5に示すように、キャプチャーデバイス20Aはカメラコンポーネント423を含むことができる。一実施形態例によれば、カメラコンポーネント423は、場面の深度画像を取り込むことができる深度カメラであってもよく、またはこの深度カメラを含むのでもよい。深度画像は、取り込まれた場面の二次元2-D画素エリアを含むことができ、この2-D画素エリアにおける各画素は、カメラからの取り込まれた場面における物体の距離というような深度値を、例えば、センチメートル、ミリメートル等を単位として表すことができる。0070カメラコンポーネント23は、赤外線IR発光コンポーネント425、三次元3Dカメラ426、および場面の深度画像を取り込むために用いることができるRGB視覚画像カメラ428を含むことができる。例えば、飛行時間分析では、キャプチャーデバイス20AのIR発光コンポーネント425は、キャプチャーエリアに向けて赤外線光を出すことができ、次いでセンサー実施形態の中には、図示されていないセンサーを含む場合もあるを用いて、その場面内にある1つ以上のターゲットおよび物体の表面からの後方散乱光を、例えば、3Dカメラ426および/またはRGBカメラ428を用いて検出することができる。実施形態の中には、パルス状赤外線光を用いて、発射光パルスと対応する入射光パルスとの間の時間を測定し、キャプチャーデバイス20Aから場面内にあるターゲットまたは物体上における特定の場所までの物理的距離を判定するために用いられるようにするとよい場合がある。加えて、他の実施形態例では、発射光波の位相を着信光波の位相と比較して、位相ずれを判定することもできる。次いで、この位相ずれを用いて、キャプチャーデバイスからターゲットまたは物体上の特定の場所までの物理的距離を判定することができる。0071他の一実施形態例によれば、飛行時間分析を用いて、例えば、散乱光パルス撮像を含む種々の技法によって、経時的な光の反射ビームの強度を分析することによって、キャプチャーデバイス20Aからターゲットまたは物体上の特定の位置までの物理的距離を間接的に判定することができる。0072他の一実施形態例では、キャプチャーデバイス20Aは、構造化光を用いて深度情報を取り込むことができる。このような分析では、パターン光即ち、格子パターン、縞パターン、または異なるパターンのような既知のパターンとして表示される光を、例えば、IR発光コンポーネント424によって、場面に向けて投射する。場面において1つ以上のターゲットまたは物体の表面に衝突したときに、それに応答して、パターンが変形すると考えられる。このようなパターンの変形を、例えば、3Dカメラ426および/またはRGBカメラ428および/または他のセンサーによって取り込むことができ、次いで分析して、キャプチャーデバイスからターゲットまたは物体上における特定の位置までの物理的距離を判定することができる。実施態様の中には、IR発光コンポーネント425をカメラ425および426から変位させて、カメラ425および426からの距離を判定するために三角測量法を用いることができるようにしたものもある。実施態様の中には、キャプチャーデバイス20Aが、IR光を検知するために専用のIRセンサー、またはIRフィルターを有するセンサーを含む場合もある。0073他の実施形態によれば、キャプチャーデバイス20Aは、2つ以上の物理的に分離されたカメラを含むことができ、これらが異なる角度から場面を捕らえて、視覚的な立体データーを得て、これを解明することによって深度情報を生成することができる。他のタイプの深度画像センサーも、深度画像を形成するために用いることができる。0074更に、キャプチャーデバイス20Aは、マイクロフォン430も含むことができる。マイクロフォン430は、音を受けて電気信号に変換することができる変換器またはセンサーを含む。マイクロフォン430は、オーディオ信号を受け取るために用いることもできる。オーディオ信号は、ハブ計算デバイス12によって供給することもできる。0075一実施形態例では、キャプチャーデバイス20Aは、更に、撮像カメラコンポーネント423と通信することができるプロセッサー432も含むことができる。プロセッサー432は、標準的なプロセッサー、特殊プロセッサー、マイクロプロセッサー等を含むことができ、例えば、深度画像を受け取る命令、しかるべきデーターフォーマット例えば、フレームを生成する命令、およびデーターをハブ計算デバイス12に送信する命令を含む命令を実行することができる。0076キャプチャーデバイス20Aは、更に、プロセッサー432が実行する命令、3-Dカメラおよび/またはRGBカメラによって取り込まれた画像または画像のフレーム、あるいは他の適した情報、画像等であればいずれでも格納することができるメモリー434も含むことができる。一実施形態例によれば、メモリー434は、ランダムアクセスメモリーRAM、リードオンリーメモリーROM、キャッシュ、フラッシュメモリー、ハードディスク、または他の適した記憶コンポーネントであればいずれでも含むことができる。図5に示すように、一実施形態では、メモリー434は、画像キャプチャーコンポーネント423およびプロセッサー432と通信する別個のコンポーネントであってもよい。他の実施形態によれば、メモリー434をプロセッサー432および/または画像キャプチャーコンポーネント422に統合してもよい。0077キャプチャーデバイス20Aおよび20Bは、通信リンク436を介して、ハブ計算デバイス12と通信することができる。通信リンク436は、例えば、USB接続、Firewire接続、イーサネット登録商標ケーブル接続等を含む有線接続、および/またはワイヤレス802.1b、g、a、またはn接続というようなワイヤレス接続とすることができる。一実施形態によれば、ハブ計算デバイス12は、クロックをキャプチャーデバイス20Aに供給することができる。このクロックは、例えば、通信リンク436を介して場面を取り込むときを決定するために用いることができる。加えて、キャプチャーデバイス20Aは、例えば、3-Dカメラ426および/またはRGBカメラ428によって取り込まれた深度情報ならびに視覚例えば、RGB画像をハブ計算デバイス12に、通信リンク436を介して供給する。一実施形態では、深度画像および視覚画像は、毎秒30フレームで送られる。しかしながら、他のフレームレートも用いることができる。次いで、ハブ計算デバイス12はモデルを作成し、このモデル、深度情報、および取り込まれた画像を用いて、例えば、ゲームまたはワードプロセッサーのようなアプリケーションを制御すること、および/またはアバターまたは画面上のキャラクターを動画化することができる。0078ハブ計算システム12は、深度画像処理および骨格追跡モジュール450を含む。このモジュール450は、深度画像を用いて、キャプチャーデバイス20Aの深度カメラ機能によって検出可能な1人以上の人を追跡する。深度画像処理および骨格追跡モジュール450は、追跡情報をアプリケーション452に提供する。アプリケーション452は、ビデオゲーム、生産性アプリケーション、通信アプリケーション、または他のソフトウェアアプリケーション等とすることができる。また、オーディオデーターおよびビジュアル画像データーも、アプリケーション452および深度画像処理および骨格追跡モジュール450に供給する。アプリケーション452は、追跡情報、オーディオデーター、およびビジュアル画像データーを認識エンジン454に供給する。他の実施形態では、認識エンジン454は、追跡情報を直接深度画像処理および骨格追跡モジュール450から受け取り、オーディオデーターおよびビジュアル画像データーを直接キャプチャーデバイス20Aおよび20Bから受け取る。0079認識エンジン454は、フィルター460、462、464、...、466の集合体と関連付けられている。各フィルターは、キャプチャーデバイス20Aまたは20Bによって検出可能なあらゆる人あるいは物体によって行うことができるジェスチャー、行為、または状態に関する情報を含む。例えば、キャプチャーデバイス20Aからのデーターは、フィルター460、462、464、...、466によって処理して、ユーザーまたはユーザーのグループが1つ以上のジェスチャーまたは他の行為を行ったときを特定することができる。これらのジェスチャーには、アプリケーション452の種々の制御、物体、または条件と関連付けることもできる。つまり、ハブ計算デバイス12は、これらのフィルターと共に認識エンジン454を用いて、物体人を含むの動きを解釈し追跡することができる。0080キャプチャーデバイス20Aおよび20Bは、RGB画像あるいは他のフォーマットまたは色空間における視覚画像および深度画像を、ハブ計算デバイス12に供給する。深度画像は、複数の被観察画素とすることもでき、各被観察画素は観察画素値を有する。例えば、深度画像は、取り込まれた場面の二次元2-D画素エリアを含むことができ、この2-D画素エリアにおける各画素は、取り込まれた場面における物体のキャプチャーデバイスからの距離というような、深度値を有することができる。ハブ計算デバイス12は、RGB画像および深度画像を用いて、ユーザーまたは物体の動きを追跡する。例えば、本システムは、深度画像を用いて人の骨格を追跡する。深度画像を用いて人の骨格を追跡するために用いることができる方法は、数多くある。深度画像を用いて骨格を追跡するのに適した一例が、2009年10月21日に出願されたCraigetalの米国特許出願第12/603,437号、PoseTrackingPipeline姿勢追跡パイプラインに示されている以後、’437出願と呼ぶ。この出願をここで引用したことにより、その内容全体が本願にも含まれるものとする。’437出願のプロセスは、深度画像を取り込み、データーをダウンサンプリングするステップと、高分散ノイズデーターを除去および/またはスムージングするステップと、背景を特定および除去するステップと、前景画素の各々を身体の異なる部分に指定するステップを含む。これらのステップに基づいて、本システムは、モデルをこのデーターに当てはめ、骨格を形成する。この骨格は、1組の関節と、これらの関節間にある接続とを含む。他の追跡方法を用いることもできる。また、適した追跡技術が以下の4件の米国特許出願にも開示されている。その全てをここで引用することにより、その内容全体が本願にも含まれるものとする。2009年5月29日に出願された米国特許出願第12/475,308号、DeviceforIdentifyingandTrackingMultipleHumansOverTime複数の人間を経時的に特定および追跡するデバイス、2010年1月29日に出願された米国特許出願第12/696,282号、VisualBasedIdentityTracking外見に基づく識別追跡、2009年12月18日に出願された米国特許第12/641,788号、MotionDetectionUsingDepthImages深度画像を用いた動き検出、および2009年10月7日に出願された米国特許第12/575,388号、HumanTrackingSystem人間追跡システム。0081認識エンジン454は、ジェスチャーまたは行為を判定するために複数のフィルター460、462、464、...、466を含む。フィルターは、ジェスチャー、行為、または状態を定義する情報を、そのジェスチャー、行為、または状態についてのパラメーター、またはメタデーターと共に含む。例えば、投げる動作は、一方の手が身体の背後から身体の前方を通過する動きを含み、その動きが深度カメラによって取り込まれると、ユーザーの一方の手が身体の背後から身体の前方を通過する動きを表す情報を含むジェスチャーとして実現することができる。次いで、このジェスチャーに対してパラメーターを設定することができる。ジェスチャーが投げる動作である場合、パラメーターは、手が達しなければならない閾値速度、手が移動する距離ユーザー全体のサイズに対して絶対的、または相対的のいずれか、および認識エンジンによる、ジェスチャーが行われたことの信頼度格付けとするとよい。ジェスチャーに対するこれらのパラメーターは、アプリケーション間、1つのアプリケーションのコンテキスト間、または1つのアプリケーションの1つのコンテキスト内において、ときの経過に連れて様々に変化するのであってもよい。0082フィルターは、モジュール状または相互交換可能であるとよい。一実施形態では、フィルターは、複数の入力これらの入力の各々はある型を有すると、複数の出力これらの出力の各々はある型を有するとを有する。認識エンジンのアーキテクチャーの他の態様を全く変更することなく、第1のフィルターを、この第1のフィルターと同じ数および同じ型の入力と出力とを有する第の2フィルターと交換することができる。例えば、入力として骨格データーを取り込み、そのフィルターと関連するジェスチャーが行われている確実度と、操縦角度とを出力する駆動用第1フィルターがあってもよい。おそらくは第2駆動フィルターの方が効率的であり必要な処理リソースが少なくて済むために、この第1駆動フィルターを第2駆動フィルターと交換したい場合、第2フィルターが同じ入力および出力、即ち、骨格データー型である1つの入力と、確実度型および角度型である2つの出力を有する限り、単に第1フィルターを第2フィルターと交換することによって、そうすることができる。0083フィルターがパラメーターを有する必要はない。例えば、ユーザーの身長を戻すユーザー身長フィルターが、調整することができるパラメーターを全く考慮しなくてもよい。代わりのユーザー身長フィルターが、ユーザーの身長を判定するときに、ユーザーの靴、髪形、帽子、および姿勢を考慮に入れるべきか否かというような、調整可能なパラメーターを有してもよい。0084フィルターへの入力は、関節において合体する骨によって形成される角度のような、ユーザーの関節位置についての関節データー、場面からのRGBカラーデーター、およびユーザーの態様の変化率というような事項を含むことができる。フィルターからの出力は、所与のジェスチャーが行われる確実度、ジェスチャーの動きが行われる速度、およびジェスチャーの動きが行われた時刻というような事項を含むことができる。0085認識エンジン454は、前述のフィルターに機能を設ける基本認識エンジンを有することができる。一実施形態では、認識エンジン454が実装する機能は、認識されたジェスチャーおよび他の入力を追跡する経時的入力アーカイブ、隠れマルコフモデルの実装モデル化されるシステムは、未知のパラメーターを有するマルコフプロセスであると仮定する。このプロセスでは、現在の状態が、今後の状態を判定するために必要なあらゆる過去の状態情報をカプセル化するので、この目的のために他の過去の状態情報を維持しなくてもよく、隠れているパラメーターを、観察可能なデーターから判定する、およびジェスチャー認識の特定の場合を解決するために必要とされる他の機能を含む。0086フィルター460、462、464、...、466は、認識エンジン454の上にロードされ実装され、認識エンジン454によって全てのフィルター460、462、464、...、466に提供されるサービスを利用することができる。一実施形態では、認識エンジン454は、いずれかのフィルター460、462、464、...、466の要件を満たすか否か判断するためにデーターを受け取る。入力の解析というような、これらの提供されるサービスは、各フィルター460、462、464、...、466によってではなく、認識エンジン454によって1回提供されるので、このようなサービスは、ある時間期間に1回だけ処理されればよいのであって、その期間においてフィルター毎に1回ずつ処理されるのではない。したがって、ジェスチャーを判定するために用いられる処理が少なくなる。0087アプリケーション452は、認識エンジン454に設けられたフィルター460、462、464、...、466を用いることができ、またはそれ自体のフィルターを設けることもできる。このフィルターは、認識エンジン454に差し込まれる。一実施形態では、全てのフィルターは、この差し込み特性を可能にするために、共通のインターフェースを有する。更に、全てのフィルターはパラメーターを利用することができるので、以下の1つのジェスチャーツールを用いて、フィルターシステム全体のデバッグおよび調整を行うことができる。0088認識エンジン454についてのこれ以上の情報は、2009年4月13日に出願された米国特許出願第12/422,661号、GestureRecognizerSystemArchitectureジェスチャー認識システムのアーキテクチャーにおいて見いだすことができる。この特許出願をここで引用したことにより、その内容全体が本願にも含まれるものとする。ジェスチャー認識についてのこれ以上の情報は、2009年2月23日に出願された米国特許出願第12/391,150号、StandardGestures標準的ジェスチャー、および2009年5月29日に出願された米国特許第12/474,655号、GestureToolジェスチャーツールにおいて見いだすことができる。これら双方の特許出願をここで引用したことにより、それらの内容全体が本願にも含まれるものとする。0089一実施形態では、計算システム12は、ハブ計算システム12と相互作用する1人以上のユーザーに関するユーザー特定情報を含むユーザープロファイルデーターベース470を含む。一例では、ユーザー特定情報は、ユーザーの表現した好み、ユーザーの友人のリスト、ユーザーが好む活動、ユーザーの備忘録のリスト、ユーザーのソーシャルグループ、ユーザーの現在地、ユーザーの環境ならびにユーザーの写真、画像、および記録ビデオというような、その他のユーザー作成コンテンツにおける物体と相互作用したユーザーの過去の意図というような、ユーザーに関する情報を含む。一実施形態では、ユーザー特定情報は、ユーザーのソーシャルネットワーキングサイト、住所録、電子メールデーター、インスタントメッセージングデーター、ユーザープロファイル、またはインターネット上の他のソースというような、1つ以上のデーターソースから得ることができる。1つの手法では、そして以下で詳細に論ずるように、ユーザー特定情報は、ユーザーの環境において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を自動的に判定するために利用される。0090図6は、ハブ計算デバイス12を実現するために用いることができる計算システムの一実施形態例を示す。図6に示すように、マルチメディアコンソール500は、中央演算装置CPU501を有する。CPU501は、レベル1L1キャッシュ502、レベル2L2キャッシュ504、およびフラッシュROMリードオンリーメモリー506を有する。レベル1キャッシュ502およびレベル2キャッシュ504は、一時的にデーターを格納し、したがってメモリーアクセスサイクル回数を減らすことによって、処理速度およびスループットを向上させる。CPU501は、1つよりも多いコア、つまり追加のレベル1およびレベル2キャッシュ502および504を有するものが、設けられてもよい。フラッシュROM506は、実行可能コードを格納することができる。実行可能コードは、マルチメディアコンソール500に最初に電力を投入するときのブートプロセスの初期フェーズの間にロードされる。0091グラフィクス処理ユニットGPU508およびビデオエンコーダー/ビデオコデックコーダー/デコーダー514は、高速および高分解能グラフィクス処理のためのビデオ処理パイプラインを形成する。データーは、グラフィクス処理ユニット508からビデオエンコーダー/ビデオコデック514に、バスを通じて搬送される。ビデオ処理パイプラインが、テレビジョンまたはその他の表示装置への送信のために、データーをA/Vオーディオ/ビデオポート540に出力する。メモリーコントローラー510がGPU508に接続されており、限定ではないが、RAMランダムアクセスメモリーのような、種々の形式のメモリー512にプロセッサーがアクセスし易くする。0092マルチメディアコンソール500は、I/Oコントローラー520、システム管理コントローラー522、オーディオ処理ユニット523、ネットワークインターフェースコントローラー524、第1USBホストコントローラー526、第2USBコントローラー528、およびフロントパネルI/Oサブアセンブリー530を含む。これらは、モジュール518上に実装することが好ましい。USBコントローラー526および528は、ペリフェラルコントローラー5421~5422、ワイヤレスアダプター548、および外部メモリーユニット546例えば、フラッシュメモリー、外部CD/DVDROMドライブ、リムーバブルメディア等のホストとしての役割を果たす。ネットワークインターフェース524および/またはワイヤレスアダプター548は、ネットワーク例えば、インターネット、ホームネットワーク等へのアクセスを与え、イーサネット登録商標カード、モデム、Bluetooth登録商標モジュール、ケーブルモデム等を含む、多種多様の様々な有線またはワイヤレスアダプターコンポーネントの内いずれでもよい。0093システムメモリー543は、ブートプロセスの間にロードされるアプリケーションデーターを格納するために設けられている。メディアドライブ544が設けられており、DVD/CDドライブ、ブルーレイドライブ、ハードディスクドライブ、またはその他のリムーバブルメディアドライブ等を含むことができる。メディアドライブ144は、マルチメディアコンソール500の内部でも外部でもよい。マルチメディアコンソール500による実行、再生等のために、マルチメディアコンソール500はアプリケーションデーター544にアクセスすることができる。メディアドライブ544は、シリアルATAバスまたはその他の高速接続例えば、IEEE1394のようなバスを通じて、I/Oコントローラー520に接続されている。0094システム管理コントローラー522は、マルチメディアコンソール500の利用可能性を確保することに関する種々のサービス機能を提供する。オーディオ処理ユニット523およびオーディオコデック532は、高信頼度およびステレオオーディオ処理を備えた、対応するオーディオ処理パイプラインを形成する。通信リンクが、オーディオ処理ユニット523とオーディオコデック526との間において、オーディオデーターを伝達することができる。オーディオ処理パイプラインは、外部オーディオユーザーまたはオーディオ能力を有するデバイスによる再生のために、A/Vポート540にデーターを出力する。0095フロントパネルI/Oサブアセンブリー530は、電力ボタン550およびイジェクトボタン552の機能をサポートし、更にマルチメディアコンソール500の外面上に露出するあらゆるLED発光ダイオードまたはその他のインディケーターの機能もサポートする。システム電源モジュール536は、電力をマルチメディアコンソール100のコンポーネントに供給する。ファン538は、マルチメディアコンソール500内部にある回路を冷却する。0096CPU501、GPU508、メモリーコントローラー510、およびマルチメディアコンソール500内部にある種々の他のコンポーネントは、1つ以上のバスによって相互接続されている。これらのバスには、シリアルおよびパラレルバス、メモリーバス、ペリフェラルバス、ならびに種々のバスアーキテクチャーの内いずれかを用いたプロセッサーバスまたはローカルバスが含まれる。一例として、このようなアーキテクチャーは、周辺コンポーネント相互接続PCIバス、PCI-Expressバス等を含むことができる。0097マルチメディアコンソール500に電源を投入すると、アプリケーションデーターをシステムメモリー543からメモリー512および/またはキャッシュ502、504にロードすることができ、CPU501において実行することができる。アプリケーションは、マルチメディアコンソール500において利用可能な異なるメディアタイプにナビゲートするときに、一貫性のあるユーザー体験を提供するグラフィカルユーザーインターフェースを提示することができる。動作において、アプリケーションおよび/またはメディアドライブ544内に含まれているその他のメディアをメディアドライブから起動または再生して、追加の機能をマルチメディアコンソール500に提供することもできる。0098マルチメディアコンソール500は、単に単体システムをテレビジョンまたはその他のディスプレイに接続することによって、その単体システムとして動作させることができる。この単体モードでは、マルチメディアコンソール500は、1人以上のユーザーがシステムと相互作用すること、ムービーを見ること、音楽を聞くこと等を可能にする。しかしながら、ネットワークインターフェース524またはワイヤレスアダプター548を通じて利用可能なブロードバンド接続の統合により、マルチメディアコンソール500は、更に、それよりも大きなネットワーク共同体における参加者として動作することができる。加えて、マルチメディアコンソール500は、演算装置4とワイヤレスアダプター548を介して通信することができる。0099マルチメディアコンソール500の電源をオンにすると、マルチメディアコンソールのオペレーティングシステムによって、設定されている量のハードウェアリソースがシステムの使用のために確保される。これらのリソースは、メモリー、CPUおよびGPUサイクル、ネットワーキング帯域幅等の確保を含むことができる。これらのリソースは、システムのブート時に確保されるので、確保されたリソースは、アプリケーションの視点からは存在しない。特に、メモリーの確保は、起動カーネル、コンカレントシステムアプリケーション、およびドライバーを含めるのに十分大きいことが好ましい。確保されたCPUの使用がそのシステムアプリケーションによって用いられない場合、アイドル状態にあるスレッドが未使用サイクルの内いずれかを消費するように、CPUの確保を一定に維持することが好ましい。00100GPUの確保に関して、GPU割り込みを用いることによって、システムアプリケーション例えば、ポップアップによって生成される軽量メッセージを表示して、ポップアップをオーバーレイにレンダリングするコードをスケジューリングする。オーバーレイに必要とされるメモリー量は、オーバーレイのエリアサイズに依存し、オーバーレイは画面の解像度と共にスケーリングすることが好ましい。コンカレントシステムアプリケーションによってユーザーインターフェース全体が用いられる場合、アプリケーションの解像度とは独立した解像度を用いることが好ましい。周波数を変更しTVの同期を取り直す必要性をなくすように、スケーラーを用いてこの解像度を設定するとよい。00101マルチメディアコンソール500がブートして、システムリソースが確保された後、コンカレントシステムアプリケーションが実行してシステム機能を提供する。これらのシステム機能は、前述の確保したシステムリソースの内部で実行する1組のシステムアプリケーション内にカプセル化されている。オペレーティングシステムカーネルは、システムアプリケーションスレッドと、ゲーミングアプリケーションスレッドとの間でスレッドを識別する。一貫したシステムリソースビューをアプリケーションに提供するために、システムアプリケーションは、所定の時点および間隔でCPU501において実行するようにスケジューリングされていることが好ましい。このスケジューリングは、コンソールにおいて実行しているゲーミングアプリケーションに対するキャッシュの分裂を最少に抑えるためにある。00102コンカレントシステムアプリケーションがオーディオを必要とする場合、時間に敏感であるため、オーディオ処理を非同期にゲーミングアプリケーションにスケジューリングする。マルチメディアコンソールアプリケーション管理部以下で説明するは、システムアプリケーションがアクティブのとき、ゲーミングアプリケーションのオーディオレベル例えば、無音化、減衰を制御する。00103任意選択肢の入力デバイス例えば、コントローラー5421および5422は、ゲーミングアプリケーションおよびシステムアプリケーションによって共有される。入力デバイスは、確保されたリソースではないが、システムアプリケーションとゲーミングアプリケーションとの間で切り換えられて、各々がそのデバイスのフォーカスを有するようにする。アプリケーション管理部は、好ましくは、ゲーミングアプリケーションの知識を知ることなく、入力ストリームの切換を制御し、ドライバーがフォーカススイッチに関する状態情報を維持する。キャプチャーデバイス20Aおよび20Bは、コンソール500のための追加の入力デバイスを、USBコントローラー526または他のインターフェースを介して、定めることができる。他の実施形態では、ハブ計算システム12は、他のハードウェアアーキテクチャーを用いて実現することができる。ハードウェアアーキテクチャーが1つである必要はない。00104図1は、1つのハブ計算デバイス12ハブと呼ぶと通信する1つの頭部装着ディスプレイデバイス2および演算装置4纏めて移動体ディスプレイデバイスと呼ぶを示す。他の実施形態では、複数の移動体ディスプレイデバイスが1つのハブと通信することができる。これらの移動体ディスプレイデバイスの各々は、前述のように、ワイヤレス通信を用いてハブと通信する。このような実施形態では、移動体ディスプレイデバイスの全てに有用である情報の多くが、ハブにおいて計算および格納され、移動体ディスプレイデバイスの各々に送られることが考えられる。例えば、ハブは環境のモデルを生成し、ハブと通信する移動体ディスプレイデバイスの全てにこのモデルを供給する。加えて、ハブは、移動体ディスプレイデバイスの位置および向きを追跡し、更に部屋内において動いている物体の位置および向きを追跡し、その情報を移動体ディスプレイデバイスの各々に転送することができる。00105他の実施形態では、システムが多数のハブを含むことができ、各ハブが1つ以上の移動体ディスプレイデバイスを含む。これらのハブは、互いに直接またはインターネットまたは他のネットワークを介して通信することができる。例えば、図7はハブ560、562、および564を示す。ハブ560は、直接ハブ562と通信する。ハブ560は、ハブ564とインターネットを介して通信する。ハブ560は、移動体ディスプレイデバイス570、572、...、574と通信する。ハブ562は、移動体ディスプレイデバイス578、580、...、582と通信する。ハブ564は、移動体ディスプレイデバイス584、586、...、588と通信する。先に論じたように、移動体ディスプレイデバイスの各々は、それらそれぞれのハブと、ワイヤレス通信を介して通信する。これらのハブが共通の環境にある場合、これらのハブの各々は環境のモデルの一部を設けることができ、または1つのハブが他のハブのためにモデルを作成することができる。これらのハブの各々は、動いている物体の一部を追跡し、その情報を他のハブと共有する。一方、他のハブは、しかるべき移動体ディスプレイデバイスとこの情報を共有する。移動体ディスプレイデバイスについてのセンサー情報が、それらそれぞれのハブに提供され、次いで他のハブに分配され、最終的に他の移動体ディスプレイデバイスに分配される。つまり、ハブ間で共有される情報は、骨格追跡、モデルについての情報、アプリケーションの種々の状態、およびその他の追跡を含むことができる。ハブおよびそれらそれぞれの移動体ディスプレイデバイス間で伝えられる情報には、動いている物体の追跡情報、世界モデルについての状態および物理的更新、幾何学的形状および表面模様の情報、ビデオおよびオーディオ、ならびに本明細書において記載される動作を実行するために用いられる他の情報が含まれる。00106図8は、頭部装着ディスプレイデバイスのユーザーに提示する可視化情報の表示を最適化するプロセスの一実施形態を説明する。ステップ600において、システム10を構成する。例えば、アプリケーション図5のアプリケーション452が、場面の三次元モデルにおける指定位置に最適画像を挿入することを示すように、本システムを構成することができる。他の例では、ハブ計算システム12上で実行するアプリケーションが、ビデオゲームまたは他のプロセスの一部として拡張コンテンツ特定の仮想画像または仮想物体というようなを場面内に挿入するように指示する。00107ステップ605において、ユーザーの環境において関心のある物体を判定する。一実施形態では、これは、ステップ602から606において概要を説明するように、ユーザーの空間の三次元モデルを作成することによって行うことができる。ステップ602において、本システムは、頭部装着ディスプレイデバイス2を配置する空間の立体モデルを作成する。一実施形態では、例えば、ハブ計算デバイス12は、1つ以上の深度カメラからの深度画像を用いて、頭部装着ディスプレイデバイス2を配置する環境または場面の三次元モデルを作成する。ステップ604において、このモデルを1つ以上の物体に区分する。例えば、ハブ計算デバイス12が部屋の三次元モデルを作成する場合、この部屋はその内部に多数の物体を有することがありそうに思われる。部屋の中にある可能性がある物体の例には、人、椅子、テーブル、ソファ等が含まれる。ステップ604は、別個の物体を互いから区別することを含む。ステップ606において、本システムはこれらの物体を特定する。例えば、ハブ計算デバイス12は、1つの特定の物体がテーブルであり、他の物体が椅子であることを特定することができる。00108あるいは、ステップ605は、多数の手段のいずれでも実行することができる。一実施形態では、部屋の中にある1つ以上の物体または個人にセンサーを埋め込むこともできる。センサーは、対象の物体を識別する検出可能な信号を発信し、または物体のタイプおよび特定のアプリケーションに対して物体に対して抱くかもしれない関心のレベルというような追加情報を提供する検出可能な信号を発信し、ユーザーの環境において物体を識別するために用いることができる。あるいは、先に開示したキャプチャーデバイス、または他の距離検出センサー技術SONAR、LIDAR、構造化光、および/または飛行時間距離検出器を採用した他のセンサーデバイスを環境内または頭部装着ディスプレイデバイス上に配し、その範囲内にある物体を識別するために他のセンサー技術を用いることもできる。これらは全て、可能な注目物体およびその形状を規定するために用いることができる。00109他の代替案は、以上で説明した深度カメラの内1つ以上を用いて、環境のステレオ再現を、一度に1フレームずつ実行することである。更に他の代替案では、物体自体が、頭部装着ディスプレイに向けられた光パルスを放出し、その物体が対象であること、そしてこの物体を含む表示の部分を強調すべきことを、ディスプレイに示すのでもよい。00110図8のステップ608において、本システムは、モデルまたは以上の技法に基づいてユーザーの視野を判定する。即ち、本システムはユーザーが見ている環境または空間の部分を判定する。一実施形態では、ステップ608は、ハブ計算デバイス12、演算装置4、および頭部装着ディスプレイデバイス2を用いて実行することができる。一実施態様例では、ハブ計算デバイス12がユーザーおよび頭部装着ディスプレイデバイス2を追跡して、頭部装着ディスプレイデバイス2の位置および向きについて暫定的な判定を行う。頭部装着ディスプレイデバイス2上にあるセンサーを用いて、判定した向きを厳密に定める。例えば、先に説明した慣性センサー34は、頭部装着ディスプレイデバイス2の向きを厳密に定めるために用いることができる。加えて、以下で説明する目追跡プロセスも、最初に判定した視野の内、特にユーザーが見ているところ、あるい視野においてユーザーの焦点領域または深度焦点として把握したところに対応する一部を特定するために用いることができる。これ以上の詳細については、図12、図13A、および図13Bに関して以下で説明する。00111ステップ610において、演算装置4において実行するソフトウェアというような本システムは、ユーザーの視野内においてユーザーの現焦点領域を判定する。図13Aおよび図13Bにおいて以下で更に論ずるが、目毎に目追跡カメラ134によって取り込まれたデーターに基づく目追跡処理によって、ユーザーの現在の焦点領域を規定することができる。例えば、瞳間の収斂は、ユーザーの顔の位置を示すデーターと共に、焦点曲線、即ち、ホロプター上の焦点距離まで三角測量するために用いることができる。焦点領域、即ち、パナムの融合エリアは、この焦点から計算することができる。パナムの融合エリアとは、人間の目によって用いられる両眼立体視に対する単一視のエリアである。00112ステップ612において、演算装置4は、単独でまたはハブ計算デバイス12と協同してソフトウェアの制御下で、ユーザーの焦点領域内において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定する。ステップ614において、ソフトウェアの制御の下で、演算装置4は、単独でまたはハブ計算デバイス12と協同して、1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図に基づいて最適画像を生成し、この最適画像をユーザーに表示する。00113ステップ616において、頭部装着ディスプレイデバイス2のユーザーは、頭部装着ディスプレイデバイス2上に表示された最適画像に基づいて、ハブ計算デバイス12または他の計算デバイス上で実行するアプリケーションと相互作用を行う。図8の処理ステップ608~616は、ユーザーが彼または彼女の頭部を動かすに連れてユーザーの視野および焦点領域を更新し、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定し、ユーザーの意図に基づいて最適画像をユーザーに表示するように、本システムの動作中に連続して実行することができる。ステップ604~614の各々については、以下で詳細に説明する。00114図9は、ユーザーの空間のモデルを作成するプロセスの一実施形態を説明する。例えば、図9のプロセスは、図8のステップ602の一実施態様例である。ステップ620において、ハブ計算デバイス12は頭部装着ディスプレイデバイス2が存在する空間の、図1に示したもののような、多数の視線に対する1つ以上の深度画像を受け取る。例えば、ハブ計算デバイス12は、多数の深度カメラから深度画像を得ることができ、あるいはカメラを異なる方向に向けることによって、またはモデルを構築する空間の全視野を可能にするレンズを有する深度カメラを用いることによって、同じカメラから複数の深度画像を得ることができる。ステップ622において、種々の深度画像からの深度データーを共通座標系に基づいて組み合わせる。例えば、このシステムが深度画像を多数のカメラから受け取る場合、本システムは2つの画像を相関付けて共通の座標系を有する例えば、画像を並べる。ステップ624において、深度データーを用いて、空間の立体記述を作成する。00115図10は、空間のモデルを物体に区分するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。例えば、図10のプロセスは、図8のステップ604の一実現例である。図10のステップ626において、本システムは、先に論じたように、1つ以上の深度画像を1つ以上の深度カメラから受け取る。あるいは、本システムは、既に受け取っている1つ以上の深度画像にアクセスすることもできる。ステップ628において、本システムは、1つ以上の仮想画像を前述したカメラから受け取る。あるいは、本システムは、既に受け取られている1つ以上の仮想画像にアクセスすることもできる。ステップ630において、ハブ計算システム12は、深度画像および/または視覚画像に基づいて1人以上の人を検出する。例えば、本システムは1つ以上の骨格を認識する。ステップ632において、ハブ計算デバイス12は、深度画像および/または視覚画像に基づいてモデル内で縁端を検出する。ステップ634において、ハブ計算デバイス12は、検出した縁端を用いて、別個の物体を互いから識別する。例えば、縁端が物体間の境界であると仮定する。ステップ636において、モデルのどの部分が異なる物体と関連付けられているかを示すために、図9のプロセスを用いて作成したモデルを更新する。00116図11Aは、物体を特定するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。例えば、図11Aのプロセスは、図8のステップ606の一実施態様例である。ステップ640において、ハブ計算デバイス12は、特定した人をユーザー個人情報と照合する。例えば、ユーザープロファイルが、キャプチャーデバイスによって受け取られた検出物体の画像と照合することができる視覚画像を有することができる。あるいは、ユーザーのプロファイルが、深度画像または視覚画像に基づいて照合することができる人の特徴を記述することもできる。他の実施形態では、ユーザーが本システムにログインするのでもよく、ハブ計算デバイス12がログインプロセスを用いて個々のユーザーを特定し、本明細書において記載する相互作用の間にわたってユーザーを追跡することができる。ステップ642において、ハブ計算デバイス12は形状のデーターベースにアクセスする。ステップ644において、ハブ計算デバイスは、モデル内にあるだけの物体をデーターベースにおける形状と照合する。ステップ646において、一致しない形状を強調して、ユーザーに表示する例えば、モニター16を用いる。ステップ648において、ハブ計算デバイス12は、強調された形状の各々または一部を特定するユーザー入力を受け取る。例えば、ユーザーはキーボード、マウス、音声入力、または他のタイプの入力を用いて、特定されなかった形状の各々が何であるのか示すことができる。ステップ650において、ステップ648におけるユーザー入力に基づいて、形状のデーターベースを更新する。ステップ652において、ステップ602において作成しそしてステップ636において更新した環境のモデルに、更に、物体の各々についてのメタデーターを追加することによって、このモデルを更新する。メタデーターは物体を識別する。例えば、メタデーターは、特定の物体が、丸く輝くテーブル、ジョンドウ、緑色の革製ソファー等であることを示すこともできる。00117図11Bは、動く物体例えば、動く人または他のタイプの物体に応答して、図8のプロセスによって作成したモデルを更新するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。ステップ654において、本システムは、物体が動いていることを判定する。例えば、本システムは、連続的に深度画像を受け取る。深度画像がときの経過と共に変化した場合、物体が動いていることになる。動いている物体が検出されない場合、本システムは深度画像を受け続け、動いている物体を探し続ける。00118動いている物体がある場合、ステップ654において、本システムはその動いている物体を特定する。動いている物体を認識し、認識した物体を図8のステップ606において特定した物体の内1つと相関付けるために、フレーム差分抽出または種々の追跡技術の内いずれかを用いることができる。物体の中には、動いているときに形状を変化させるものもある。例えば、人間が歩くまたは走ると、人間は体形が変化する場合がある。ステップ658において、動く物体の新たな位置および形状に基づいて、以前に作られた環境のモデルを更新する。ステップ660において、動く物体の新たな形状を特定し、格納する。図11Bのプロセスは、ハブ計算デバイス12の演算装置4によって実行することができる。00119図12は、図8のステップ608の一実施態様例である、ユーザーの視野を判定するプロセス、更に図8のステップ610の一実施態様例である、ユーザーの焦点領域を判定するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。図12のプロセスは、ハブ計算デバイス12からの情報および先に説明した目追跡技術を拠り所とする。図13Aは、図12のプロセスにおいて用いられる追跡情報を提供するためにハブ計算システムによって実行するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。図13Bは、目を追跡するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートであり、この結果は図12のプロセスによって用いられる。00120図13Aのステップ686において、ハブ計算デバイス12は、ユーザーの位置を追跡する。例えば、ハブ計算デバイス12は、1つ以上の深度画像および1つ以上の視覚画像を用いてユーザーを追跡する例えば、骨格追跡を用いる。1つ以上の深度画像および1つ以上の視覚画像は、ステップ688において頭部装着ディスプレイデバイス2の位置、および頭部装着ディスプレイデバイス2の向きを判定するために用いることができる。ステップ690において、ユーザーおよび頭部装着ディスプレイデバイス2の位置ならびに向きを、ハブ計算デバイス12から演算装置4に送信する。ステップ692において、演算装置4においてこの位置および配向情報を受け取る。図13Aの処理ステップは、ユーザーを連続的に追跡するように、本システムの動作中継続して実行することができる。00121図13Bは、環境においてユーザーの目の位置を追跡する一実施形態を説明するフローチャートである。ステップ662において、目に照明を当てる。例えば、目追跡照明134Aからの赤外線光を用いて、目に照明を当てることができる。ステップ664において、1つ以上の目追跡カメラ134Bを用いて目からの反射を検出する。ステップ665において、頭部装着ディスプレイデバイス2から演算装置4に反射データーを送る。ステップ668において、演算装置4は、先に論じたように、反射データーに基づいて目の位置を判定する。00122図12は、ユーザーの視野を判定するプロセス例えば、図8のステップ608およびユーザーの焦点領域を判定するプロセス例えば、図8のステップ610の一実施形態を説明するフローチャートである。ステップ670において、演算装置4は、ハブから受け取った最新の位置および配向情報にアクセスする。図12のプロセスは、ステップ814からステップ810への矢印によって示されるように、連続的に実行することができ、したがって、演算装置4は周期的に更新された位置および配向情報を、ハブ計算デバイス12から受け取る。しかしながら、演算装置4は、ハブ計算デバイス12から更新情報を受け取るよりも高い頻度で仮想画像を描画する必要がある。したがって、演算装置4は、ローカルに例えば、頭部装着ディスプレイデバイス2から検知された情報を拠り所として、ハブ計算デバイス12からのサンプルの間に、向きに対する更新を行う必要がある。00123ステップ672において、演算装置4は、三軸ジャイロ132Bからのデーターにアクセスする。ステップ674において、演算装置4は三軸加速度132Cからのデーターにアクセスする。ステップ676において、演算装置4は三軸磁力計132Aからのデーターにアクセスする。ステップ678において、演算装置4は、ジャイロ、加速度計、および磁力計からのデーターによって、ハブ計算デバイス12からの位置および配向データーを厳密に定めるまたは、言い換えると、更新する。ステップ680において、演算装置4は、頭部装着ディスプレイデバイスの位置および向きに基づいて、潜在的な視点を判定する。00124ステップ682において、演算装置4は最新の目位置情報にアクセスする。ステップ684において、演算装置4は、ユーザーによって見られているモデルの部分を、潜在的な視野の一部として目の位置に基づいて判定する。例えば、ユーザーが壁に向かっていることもあり、したがって、頭部装着ディスプレイの視点は、壁に沿ったいずれかの場所を含むこともあり得る。しかしながら、ユーザーの目が右に向けられている場合、ステップ684では、ユーザーの視野は壁の右側部分のみであると結論付ける。ステップ684の終了時には、演算装置4は頭部装着ディスプレイ2を介したユーザーの視点を判定し終えている。次いで、演算装置4は、その視野内において、不透明フィルターを用いて仮想画像を挿入し光を遮断する位置を特定することができる。図12の処理ステップは、ユーザーが彼または彼女の頭部を動かすに連れてユーザーの視野および焦点領域が連続的に更新されるように、本システムの動作中に連続的に実行することができる。00125図14は、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を推論して判定するか、または意図が表現されたことを判定するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。例えば、図14のプロセスは、図8のステップ612の一実施態様例である。図14のステップは、ソフトウェアの制御の下で、ハブ計算デバイス12または演算装置4によって実行することができる。図14は、ユーザーの焦点領域内において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を、ユーザーの焦点領域におけるユーザーの目の移動パターンの検出に基づいて判定し、更にユーザーの焦点領域においてユーザーが見ている1つ以上の物体上におけるユーザーの凝視の強さを判定するプロセスについて説明する。図14Aは、ユーザーに関するユーザー特定情報に基づいて、1つ以上の物体または人と相互作用するユーザーの意図を推論するプロセスを説明する。図14Bは、ユーザーが表現した1つ以上の物体と相互作用する意図に基づいて、1つ以上の物体と相互作用する意図を判定するプロセスを説明する。00126図14のステップ690において、ユーザーの焦点領域におけるユーザーの目の移動パターンを検出する。認められるように、目の動きは、通例、目の凝視がある位置において停止しているとき、および他の位置に動くときに、固視および断続性運動にそれぞれ分割される。したがって、目移動パターンは、画像または視覚的場面を見ているときに、ユーザーの目が続けて行う一連の固視および断続性運動として定義することができる。結果的に得られる一連の固視および断続性運動は、一般に、スキャンパスと呼ばれる。これは、視覚的場面を見ているときにユーザーの目が辿る経路である。加えて、目からの情報の殆どは、固視の間に入手可能になる。視角眼窩の中央の1度または2度は、大量の視覚的情報を提供し、それよりも大きな離心周辺からの入力の方が情報が少ない。つまり、スキャンパスに沿った固視の位置は、視覚的場面を見ているときにユーザーの目によって処理される刺激に関する情報位置を示す。一例では、スキャンパスに沿った固視の位置は、ユーザーの焦点領域においてユーザーが見ている1つ以上の物体を検出するために用いることができる。00127ステップ692において、ユーザーがユーザーの焦点領域において1つ以上の物体を見ているか否か判定を行う。先に論じたように、一例では、スキャンパスに沿った固視の位置は、ユーザーがユーザーの焦点領域において1つ以上の物体を見ているか否か検出するために用いることができる。ユーザーが何の物体も見ていないと判定した場合、一実施形態では、図14Aにおいて説明するステップ710~716を実行する。00128ユーザーがユーザーの焦点領域において1つ以上の物体を見ていると判定した場合、ステップ694において、ユーザーが見ている物体を特定する。図11において説明したプロセスを利用することによって、1つ以上の物体を特定することができる。例えば、物体は、壁掛け時計、丸く輝くテーブル、ジョンドウ、緑色の革製ソファー等として特定することができる。ステップ696において、ユーザーの焦点領域においてユーザーが見ている1つ以上の物体上におけるユーザーの凝視の強さを判定する。一例では、ユーザーの凝視の強さは、ある時間枠以内における物体上のユーザーの凝視または固視の期間を判定することに基づいて判定する。00129ステップ698において、ユーザーの凝視の強さが既定の閾値よりも大きいか否か判定を行う。一例では、既定の閾値は10秒である。凝視の強さが既定の閾値よりも大きい場合、ステップ700において、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を推論する。一例では、ユーザーの環境の中にある物体の各々が、物体と相互作用するユーザーの位置を表すパラメータを含むことができる。一例では、システム10は、物体と相互作用するユーザーの意図を判定するとき、二進値を物体のパラメータに割り当てることができる。二進値が1のとき、物体と相互作用するユーザーの意図を表す。ステップ700において、ユーザーの意図をユーザープロファイルデーターベース470に格納する。00130他の例では、ユーザーの凝視の強さステップ696において判定したは、物体を見ながらユーザーが行っている活動の形式も判定することができる。例えば、ユーザーの凝視の強さから導かれた断続性運動のシーケンスの長さを用いて、ユーザーが物体を調べているのか/漫然と見ているのか、物体によって表示される文章を読んでいるのか、物体について考えているのか、または物体を真剣に見ているのか判定することができる。一実施形態では、ユーザーが行っている活動の形式を、物体上におけるユーザーの凝視の強さによって判定し、更に物体と相互作用するユーザーの意図を推論するために用いることもできる。00131ステップ698において、ユーザーの凝視の強さが既定の閾値より大きくないと判定した場合、一実施形態では、図14Bにおいて説明するプロセスのステップ720~724を実行する。00132図14Aは、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定するプロセスの他の実施形態を説明するフローチャートである。一実施形態では、図14Aにおいて説明するプロセスを実行するのは、ユーザーがユーザーの焦点領域においていずれの特定の物体も見ていないことを、ユーザーの目の移動パターンが示すとき例えば、図14のステップ692である。例えば、HMDデバイスを着用しているユーザーの視力が正常でなく、彼または彼女の環境において物体または人々を非常に明確に見ることができないかもしれないという状況例について考える。1つの手法では、1つ以上の物体または人と相互作用するユーザーの意図は、ユーザーに関するユーザー特定情報にアクセスすることによって、自動的に推論することができる。ユーザーの意図を自動的に判定するプロセスについては、ステップ710~716において以下で説明する。00133ステップ710において、ユーザーに関するユーザー特定情報に、ユーザープロファイルデーターベース470からアクセスする。先に論じたように、ユーザー特定情報は、ユーザーが表現した好み、ユーザーの友人のリスト、ユーザーが好む活動、ユーザーの備忘録のリスト、ユーザーのソーシャルグループ、ユーザーの現在地、ユーザーの環境、ならびにユーザーの写真、画像、および記録ビデオというような、その他のユーザー作成コンテンツといった、ユーザーに関する情報を含むことができる。00134ステップ712において、ユーザーの焦点領域における物体または人のいずれかが、ユーザー特定情報と相関があるか否か判定を行う。例えば、ユーザーがパーティにおいて彼または彼女の友人を見つけようとしていうという状況例では、ユーザーの焦点領域内に現れる人を、ユーザーに関するユーザー特定情報と相関付けて、これらの人々の1人以上がユーザーの友人のいずれかに対応するか否か判定を行うことができる。例えば、ユーザーの焦点領域内にいる人々の画像を、ユーザープロファイルデーターベース470に格納されているユーザーの友人の視角画像と相関付けて、ユーザーの焦点領域内にいる人々の内ひとり以上が、ユーザーの友人のいずれかに対応するか否か判定を行うために、顔認識技法を利用することもできる。00135ステップ712において、ユーザーの視野における物体や人々のいずれもユーザー特定情報と相関がないと判定した場合、本プロセスは、図8におけるステップ608におけるユーザーの視野追跡に戻る。一例では、ユーザーの視野における物体や人々のいずれもユーザー特定情報と相関がないと判定した場合、現在貴方の焦点領域には対象の物体や人はいませんというような仮想テキストメッセージを、ユーザーのHMDを介して、ユーザーに表示することができる。00136ステップ714において、相関に基づいて、1つ以上の物体または人を特定する。例えば、ユーザーの友人、ジョンドウ、およびサリードウとして、人を識別することができる。他の実施形態では、ユーザーのキーが、場面内に置かれたものとして識別することができる。ステップ716において、特定された物体または人と相互作用するユーザーの意図を、相関に基づいて自動的に推論する。先に論じたように、一例では、本システムは、物体または人と相互作用するユーザーの意図を判定したときに、1つ以上の識別した物体または人によって表されるパラメーターに二進値を割り当てる。ステップ716において、ユーザープロファイルデーターベース470に、1つ以上の識別した物体と相互作用するユーザーの意図を格納する。ステップ716は、ユーザー特定の要因または外部の要因に基づいて、自動的に意図を推論することを含んでもよい。このような要因には、限定ではなく、ユーザーのカレンダーまたはスケジュール情報、連絡先データーベースまたはソーシャルグラフに格納されているユーザーの友人情報、地理的測位情報、時刻等を含むことができる。例えば、ユーザー特定情報が、月曜日にユーザーが会議に出席する予定になっていることを示し、ユーザーのラップトップが視野内にある。図15Cにおいて以下で示す説明にしたがって、本システムは、ラップトップを強調して、そのラップトップを会議に持って行くことを忘れないように、ユーザーに説き勧めることができる。00137図14Bは、1つ以上の物体と相互作用することを表現したユーザーの意図に基づいて、1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定するプロセスの他の実施形態を説明するフローチャートである。一実施形態では、図14Bにおいて説明するプロセスを実行するのは、例えば、ユーザーがユーザーの焦点領域内で1つ以上の物体を見ているが、ユーザーの凝視の強さは十分に長くないときである即ち、図14のステップ698において論じたように、既定の閾値よりも大きくない。ステップ720において、ユーザーの焦点領域において1つ以上の物体と相互作用する意図を指定または表現するように、ユーザーに促す。一例では、本システムは、ユーザーのHMDデバイスを介してユーザーに仮想テキストを表示して、1つ以上の物体と相互作用する意図を指定するようにユーザーに促すことができる。例えば、音声入力、キーボード入力、接触、またはジェスチャーというような、ユーザーの身体的行為によって意図を指定するように、ユーザーに促すことができる。音声入力は、発話した単語、口笛、叫び、およびその他の発声というような、ユーザーが発声する音声コマンドとすることができる。例えば、ユーザーがパーティにおいて彼または彼女の友人を見つけようとする状況例では、ユーザーは、私の友人を見つけるのを手伝って下さいというようなコマンドを発声することができる。00138手を叩くというような音声以外の音響も、ユーザーから受け取ることができる。一例では、音声入力または音声以外の音響は、図3に示した頭部装着ディスプレイにおけるマイクロフォン110、または図5に示したキャプチャーデバイス423におけるマイクロフォン430によって取り込むことができる。ユーザーからのジェスチャーは、微笑み、笑い顔、または激励というような、ユーザーが行う顔の表情を含むことができる。一例では、ジェスチャーは、ハブ計算デバイス12における認識エンジン454によって取り込むことができる。00139ステップ722において、1つ以上の物体と相互作用する意図がユーザーによって受け取られたか否か判定を行う。ユーザーの意図が未だ受け取られていない場合、ステップ704において、本プロセスは図8におけるステップ608のユーザーの視野追跡に戻る。ユーザーの意図が受け取られている場合身体的行為によって、1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を判定し、ユーザーが指定した意図または表現した意図を、ユーザープロファイルデーターベース470に格納する。00140図15Aは、1つ以上の物体と相互作用するユーザーの意図を推論して判定するか、または意図が表現されたことを判定することに基づいて最適画像を生成し、この最適画像をユーザーに表示するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。一実施形態では、最適画像を生成するには、ユーザーの焦点領域においてユーザーが相互作用しようとする物体の外観を視覚的に強調すること、およびユーザーの焦点領域の外側であるがユーザーの視野内にあり、ユーザーが相互作用しようとしない物体の外観を目立たなくすることを含む。例えば、図15Aのプロセスは、図8のステップ614の一実施態様例である。図15Aのステップは、ソフトウェアの制御の下で、ハブ計算デバイス12または演算装置4によって実行することができる。00141ステップ730において、ユーザーの焦点領域の外側であるがユーザーの視野内に入る物体の外観を目立たなくする。一実施形態では、HMDデバイス2における不透明フィルター114を利用して、ユーザーの焦点領域の外側にある物体を遮るか暗くして、ユーザーの焦点領域の外側にある物体の外観を目立たなくする。つまり、実世界場面の内、ユーザーに関心がない部分は、不透明フィルター114によってユーザーの目に届かないように遮ることができ、ユーザーの焦点領域においてユーザーが相互作用しようとする物体が、ユーザーにとって明白に見えるようにする。00142ステップ732において、ユーザーの焦点領域においてユーザーが相互作用しようとする物体を視覚的に強調する。一実施形態では、HMDデバイス2におけるマイクロディスプレイアセンブリー120を利用して、ユーザーの焦点領域内にある物体を視覚的に強調する。1つの手法では、物体の縁端を際立たせることによって視覚的に強調する。他の手法では、物体が配置されている領域内において仮想的なボックス、円、または仮想的なインディケーターを表示することによって、物体を視覚的に強調する。加えて、物体を視覚的に強調するには、カラーも用いることができる。00143ステップ734において、1つ以上の物体に関係がある拡張コンテンツを読み出す。一例では、拡張コンテンツは、ユーザープロファイルデーターベース470から読み出したユーザー特定情報を含むことができる。他の例では、拡張コンテンツは、ユーザーのソーシャルネットワーキングサイト、住所録、電子メールデーター、インスタントメッセージングデーター、ユーザープロファイル、またはインターネット上にあるその他のソースからリアルタイムで読み出されたユーザー特定情報を含むこともできる。00144ステップ736において、特定した物体に関係があるオーディオコンテンツを抽出する。ステップ736は任意選択肢である。例えば、ユーザーがユーザーの居間において壁掛け時計を見ており、ユーザーが壁掛け時計オブジェクトと相互作用しようとしていると判定した場合、時刻についてのオーディオ情報をユーザーが聴くことができる。また、例えば、ユーザーが彼または彼女の友人と共にパーティにおり、ユーザーがそのパーティにおいて特定の友人のグループと交流しようとしていると判定した場合、ユーザーはその特定のユーザーのグループからの声のみを聴くことができる。00145ステップ738において、ユーザーの焦点領域における1つ以上の物体に被せて、またはその隣りに、拡張コンテンツを投射する。一例では、拡張コンテンツは、ユーザーに表示される1つ以上の仮想物体または仮想テキストを含む仮想画像である。他の例では、拡張コンテンツは、1つ以上の選択肢があるメニューというような、仮想物体を含むこともできる。00146ステップ740において、頭部装着ディスプレイデバイス2を介してユーザーに最適画像を表示する。最適画像は、ユーザーの焦点領域において強調した外観の物体、およびユーザーの焦点領域の外側で外観を目立たなくした物体を含み、任意に、1つ以上の物体に関係する拡張コンテンツも含むことができる。最適画像を生成しこの最適画像をユーザーに表示する様子の図示例を、図16A~図16C、図17A~図17D、および図18A~図18Cに示す。00147一例では、演算装置4が、拡張コンテンツをマイクロディスプレイ120上に表示する命令を、制御回路136のディスプレイドライバー220に送る。次いで、レンズシステム122が、マイクロディスプレイ120から受け取った仮想画像を、反射面124上に、そしてユーザーの目に向けて、または導光光学エレメント112内に、ユーザーが見るために投射する。一実施態様では、ユーザーが頭部装着ディスプレイデバイスにおいて透視しているディスプレイ例えば、導光光学エレメント112を、画素に分割する。最適画像は、これらの画素によってターゲット位置において表示される。加えて、非現実的な視覚効果を防止するために不透明フィルター114を用いてもよい。例えば、不透明フィルター114は、前景仮想物体を通して背景仮想物体が見られないように、導光光学エレメント112内の画素への光を変更することができる。00148図15Bは、最適画像内に表示された拡張コンテンツと相互作用するユーザーの意図を推論して判定するか、または意図が表現されたことを判定することに基づいて、追加の拡張コンテンツを表示するプロセスの一実施形態を説明するフローチャートである。一例では、図15Aのステップ740において説明したように最適画像を表示するときに、ユーザーに追加の拡張情報を提示することができる。例えば、ユーザーがユーザーの居間にあるテーブルの上に置かれたりんごの籠を見ており、ユーザーがこのりんごの籠と相互作用しようとしていると判定したという状況を考える。りんごの籠の外観を視覚的に強調した最適画像を、ユーザーに表示する。また、最適画像は、選択肢のメニューというような仮想物体を含む拡張コンテンツもユーザーに投射することを仮定する。00149ステップ756において、メニューによって表示された選選択肢と相互作用するユーザーの意図を判定する。ユーザーの意図は、図14において説明したプロセスによって論じたように、判定するとよい。ステップ760において、ユーザーの意図に基づいて、メニューにおける選択肢のユーザー選択を受け取る。ステップ762において、拡張コンテンツを読み出し、更に任意にメニューの選択肢に関係するオーディオ情報を読み出す。ステップ762において、最適画像において視覚的に強調した物体に被せて、またはその隣に拡張コンテンツを投射する。選択肢のメニューを含む最適画像を表示し、メニューの選択肢と相互作用するユーザーの意図を判定する様子の図示例を、図17A~図17Dに示す。00150ここで開示する技術の他の実施形態では、ユーザーの環境における可視情報のユーザーの理解は、ユーザーの環境における所要の物体を自動的に強調することによって、高められる。図15Cは、ユーザーの環境において可視情報のユーザーの理解を高めるプロセスを説明する。ステップ770において、ユーザーの焦点領域において、ユーザーの環境のユーザーの理解を高める1つ以上の物体を特定する。一例では、ユーザーの理解を高める物体は、ユーザーの環境についての情報をリアルタイムで収集することによって、特定することができる。例えば、この情報には、ユーザーの環境における緊急事態の合図、あるいはユーザーの環境における有害物質の存在または鋭い物体の存在を含むことができる。他の例では、ユーザーの理解を高める物体は、図14Bに関して先に注記したように、ユーザーに関係があるユーザー特定情報に基づいて特定することもできる。例えば、ユーザーに関係があるユーザー特定情報は、ユーザーの居間においてりんごの籠のような物体が特定されたときに、ユーザーがおやつを食べるときであることを指定する備忘録を含むことができる。00151ステップ772において、ユーザーの理解を高める1つ以上の物体を含む最適画像を生成する。一実施形態では、最適画像は、ユーザーの環境においてユーザーの理解を高める1つ以上の物体の外観を視覚的に強調する。1つの手法では、物体の縁端を際立たせ、物体が配置されている領域において仮想的なボックス、円、または仮想インディケーターを表示することによって、視覚的に強調する。00152ステップ774において、最適画像において1つ以上の視覚的に強調した物体と相互作用するユーザーの意図を判定する。一例では、視覚的に強調した物体の内1つ以上と相互作用するユーザーの意図を推論することによって図14または図14Aにおいて論じたように、ユーザーの意図を判定することができる。他の例では、視覚的に強調した物体の内1つ以上と相互作用する意図をユーザーが表現したことに基づいて、ユーザーの意図を判定することもできる。00153図16A~図16Cは、ユーザーの環境における1つ以上の物体とのユーザーの相互作用、およびこのユーザーの相互作用に基づいた最適画像の生成の一実施形態を示す。図16Aは、ユーザーがHMDデバイス2を用いて部屋1100において1つ以上の物体を見る環境を示す。部屋1100は、前壁1102、側面壁1104、および床1108を含み、照明1106、椅子1107、壁掛け時計1118、およびテーブル1120というような家具の例も含む。ビデオ表示画面1110が、この例では、壁1102に取り付けられており、ハブ1116がテーブル1120上に載っている。状況の一例では、ユーザー1112は、HMDデバイス2を介して、前壁1102上に置かれている壁掛け時計1118のような物体を見る。1121は、ユーザーの視野を表し、1122は、ユーザーの焦点領域を表す。00154図16Bは、壁掛け時計オブジェクト1118と相互作用するユーザーの意図を判定したときに、図16AのHMDデバイスのカメラが生成する最適画像を示す。一実施形態では、ユーザーの意図は、図14において説明したプロセスによって論じられたように、判定することができる。図16Bに示すように、最適画像1124は、ユーザーの焦点領域内における壁掛け時計オブジェクト1118の強調した外観と、ユーザーの焦点領域の外側であるがユーザーの視野内にある照明1106、表示画面1110、ハブ1116、およびテーブル1120の目立たない外観とを含む。この図示例では、壁掛け時計オブジェクト1118が、その外観を強調するために、際立たされている。物体1106、1110、1116、および1120を囲む点線は、それらの目立たない外観を示す。加えて、最適画像は壁掛け時計オブジェクト1118の隣に、時刻をディジタルフォーマットで示す拡張コンテンツ1126を表示する。一例では、この時刻についてのオーディオ情報も、ユーザーは聴くことができる。00155図16Cは、HMDデバイスを介してユーザーが見る、図16Bの最適画像を示す。この最適画像は、HMDデバイス2のレンズ116および118の各々によって、それぞれ、供給される。開放領域1127および1128は、表示画面からの光がユーザーの目に入る位置を示す。00156図17A~図17Dは、ユーザーの環境における1つ以上の物体とのユーザーの相互作用、およびユーザーの相互作用に基づく最適画像の生成の他の実施形態を示す。図17Aは、ユーザー1112がHMDデバイス2を用いて、部屋1100における1つ以上の物体を見ている環境図16Aに示すようなを示す。図17Aの図示では、ユーザー1112は、テーブル1130上に置かれているりんごの籠1132を見ている。1121は、ユーザーの視野を表し、1122は、ユーザーの焦点領域を表す。00157図17Bは、りんごの籠1132と相互作用するユーザーの意図を判定したときに、図17AのHMDデバイスのカメラによって生成する最適画像を示す。一実施形態では、図14において説明したプロセスによって、ユーザーの意図を判定することができる。最適画像1133は、ユーザーの焦点領域内におけるりんごの籠1132の強調した外観と、ユーザーの焦点領域の外側であるがユーザーの視野内にあるテーブル1120の目立たなくした外観とを含む。他の実施形態では、りんごの籠がユーザーの環境のユーザーの理解を高めると判定することに基づいて、りんごの籠の外観を自動的に強調することもできる。ユーザーの焦点領域におけるりんごの籠1132の強調した外観を含む最適画像は、図15Cにおいて説明したプロセスにしたがって生成することができる。また、最適画像1133は、拡張コンテンツ1134も表示することができる。図示する例では、拡張コンテンツ1134は、選択肢があるメニューであり、アップルパイを作りたいですかまたは貴方の防備録を見たいですかをユーザー1112に表示する。00158図17Cは、メニューに表示された選択肢の内1つと相互作用するユーザーの意図を判定したときにユーザーに表示する他の最適画像を示す。一実施形態では、ユーザーの意図は、図14において説明したプロセスによって判定することができる。図示する例では、最適画像1133は、ユーザーがメニューの選択肢アップルパイを作りたいですかと相互作用しようとしていると判定したときに、アップルパイを作るための材料を含む拡張コンテンツを含む。00159図17Dは、メニューにおいて表示された選択肢の内1つと相互作用するユーザーの意図を判定したときに、ユーザーに表示する最適画像を示す。図示する例では、最適画像1133は、ユーザーがメニュー選択肢貴方の防備録を見たいですかと相互作用しようとしていると判定したときに、ユーザーが彼または彼女のおやつを食べる時間であるというユーザーに対する備忘録を含む。00160図18A~図18Cは、ユーザーの環境における1つ以上の物体とのユーザーの相互作用、およびユーザーの相互作用に基づく最適画像の生成の他の実施形態を示す。図18Aは、ユーザーの近所で行われた懇親会においてユーザー1112が多数の人々と会っている環境を示す。図18Aに示す状況例では、ユーザー1112は、正常な視力を有しておらず、HMDデバイス2を介して懇親会における全ての人々を明確に見ることができない可能性がある。または、ユーザーは、彼らの名前を思い出せないために、懇親会において人々とじかに交流することを望んでいないということもあり得る。00161図18Bは、懇親会におけるひとり以上の人と交流するユーザーの意図を自動的に判定することによって、ユーザーに表示する最適画像を示す。1つの手法では、そして図14Aにおいて論じたように、ユーザーの焦点領域においてひとり以上の人と交流するユーザーの意図は、ユーザーに関係があるユーザー特定情報にアクセスすることによって、自動的に推論することができる。他の手法では、そして図14Bにおいて論じたように、ユーザーの焦点領域においてひとり以上の人と交流するユーザーの意図は、私の友人を見つけるのを手伝って下さいというような音声コマンドをユーザーから受け取ることによって判定することができる。最適画像1136は、ユーザーの親友である、ジョンドウ1136およびサリードウ1138の強調された外観、ならびにユーザーの焦点領域の外側にいるがユーザーの視野内にいる、パーティにおける他の人々1138の目立たなくした外観とを含む。また、最適画像1133は、それぞれここにジョンドウがいるおよびここにサリードウがいるというような仮想テキストメッセージによって、ユーザーの友人である、ジョンドウ1136およびサリードウ1138を特定する拡張コンテンツも表示する。ユーザーが交流しようとするかもしれない個人の判定は、ユーザーのソーシャルグラフユーザー特定情報に格納されているの分析によって、または同時にユーザーを捜している可能性があるユーザーの友人を参照することによってどのように判定したかは関係ない、行うことができる。00162図18Cは、HMDデバイスを介してユーザーが見る、図18Bの最適画像を示す。この最適画像は、HMDデバイス2のレンズ116および118の各々によって、それぞれ、供給される。開放領域1127および1128は、ビデオ表示画面からの光がユーザーの目に入る位置を示す。00163以上、構造的特徴および/または方法論的動作に特定な文言で主題について説明したが、添付した特許請求の範囲に定められている主題は、以上で説明した特定の特徴や動作には必ずしも限定されないことは理解されてしかるべきである。逆に、以上で説明した特定の特徴および動作は、特許請求の範囲を実現する形態例として開示されたまでである。本発明の範囲は、添付する特許請求の範囲によって定義されることを意図している。"