"拡張現実システムにおいて現実の物体に関するデータと仮想的な物体に関するデータを位置合わせするための方法であって、前記現実の物体に関する検出された画像データをプロセッサで受信することと、前記拡張現実システムにおける前記仮想的な物体を示す仮想的な物体のデータを前記プロセッサで受信することと、前記プロセッサによって、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて強度のレベルの対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて特徴のレベルの対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記強度のレベルの対数尤度関数に第1の重みを適用して強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記特徴のレベルの対数尤度関数に第2の重みを適用して特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を前記特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数に加えてコスト関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせするのに使用される、前記検出された画像データに対する変換パラメータを、前記コスト関数に基づいて決定することとを含む、方法。前記プロセッサによって、前記変換パラメータを用いて前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせして、増強された画像を生成することをさらに含む請求項1に記載の方法。ディスプレイに前記増強された画像を表示することをさらに含み、前記ディスプレイ上の前記増強された画像は、前記拡張現実システムにおける前記仮想的な物体を示す、請求項2に記載の方法。前記プロセッサによって、前記検出された画像データに対する変換パラメータを決定することは、前記コスト関数を最小化することを含む請求項1に記載の方法。前記プロセッサによって、前記検出された画像データに対する位置合わせパラメータを決定することは、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記変換パラメータおよび雑音パワーパラメータが固定されている間に前記コスト関数の特徴の座標を推定することをさらに含む請求項1に記載の方法。前記プロセッサによって、前記検出された画像データに対する位置合わせパラメータを決定することは、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記特徴の座標の最新の推定値を用いて前記コスト関数の前記変換パラメータを推定することをさらに含む請求項1に記載の方法。前記プロセッサによって、前記検出された画像データに対する位置合わせパラメータを決定することは、前記プロセッサによって、前記コスト関数の雑音パワーパラメータの推定値を更新することと、前記雑音パワーパラメータの前記推定値を前記コスト関数に代入することとをさらに含む請求項1に記載の方法。前記プロセッサによって、前記検出された画像データに対する位置合わせパラメータを決定することは、前記コスト関数を最小化することと、前記コスト関数が収束すると判定されるまで、以下、すなわち、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記変換パラメータおよび雑音パワーパラメータが固定されている間に前記コスト関数の特徴の座標を推定すること、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記特徴の座標の最新の推定値を用いて前記コスト関数の前記変換パラメータを推定すること、ならびに前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記雑音パワーパラメータの推定値を更新すること、および前記雑音パワーパラメータの前記推定値を前記コスト関数に代入することを繰り返すこととを含む請求項1に記載の方法。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、前記検出された画像データ内の画素の数に基づく請求項1に記載の方法。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、前記検出された画像データ内の雑音パワーに基づく請求項1に記載の方法。前記強度のレベルの対数尤度関数を生成すること、および前記特徴のレベルの対数尤度関数を生成することは、ガウス雑音モデルを使用することを含む請求項1に記載の方法。前記強度のレベルの対数尤度関数を生成すること、および前記特徴のレベルの対数尤度関数を生成することは、アフィン変換モデル、剛体変換モデル、または弾性変換モデルのうちの少なくとも1つである画像変換モデルを使用することを含む請求項1に記載の方法。前記特徴のレベルの対数尤度関数は、前記検出された画像データ内のエッジに基づく請求項1に記載の方法。請求項1に記載の方法を実装するためのデバイスであって、プロセッサと、前記プロセッサと通信するように構成されたメモリとを含み、前記プロセッサは、前記現実の物体に関する検出された画像データを受信し、前記拡張現実における前記仮想的な物体に関連する仮想的な物体のデータを受信し、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて強度のレベルの対数尤度関数を生成し、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて特徴のレベルの対数尤度関数を生成し、前記強度のレベルの対数尤度関数に第1の重みを適用して強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成し、前記特徴のレベルの対数尤度関数に第2の重みを適用して特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成し、前記強度のレベルのデータの重みづけされた対数尤度関数を前記特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数に加えてコスト関数を生成し、前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせするのに使用される、前記検出された画像データに対する変換パラメータを、前記コスト関数に基づいて決定し、前記変換パラメータを前記メモリに記憶することに使用される、デバイス。前記プロセッサが、さらに、前記変換パラメータを用いて前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせして、増強された画像データを生成することに使用される請求項14に記載のデバイス。前記プロセッサと通信するように構成されたディスプレイをさらに含み、前記ディスプレイは、前記増強された画像データを表示することに使用され、前記増強された画像データは、前記拡張現実システムにおける前記仮想的な物体を示す請求項15に記載のデバイス。前記プロセッサが、さらに、前記コスト関数を最小化し、前記コスト関数が収束すると判定されるまで、以下、すなわち、前記コスト関数の前記変換パラメータおよび雑音パワーパラメータが固定されている間に前記コスト関数の特徴の座標を推定すること、前記コスト関数の前記特徴の座標の最新の推定値を用いて前記コスト関数の前記変換パラメータを推定すること、ならびに前記コスト関数の前記雑音パワーパラメータの推定値を更新すること、および前記雑音パワーパラメータの前記推定値を前記コスト関数に代入することを繰り返すのに使用される請求項14に記載のデバイス。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、前記検出された画像データ内の画素の数に基づく請求項14に記載のデバイス。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、前記検出された画像データ内の雑音パワーに基づく請求項14に記載のデバイス。請求項1に記載の方法を実行するのに使用されるシステムであって、プロセッサと、前記プロセッサと通信するように構成されたセンサーであって、前記現実の物体に関する検出された画像データを検出し、前記検出された画像データをセンサーから前記プロセッサに送信するのに使用される、センサーと、前記プロセッサと通信するように構成されたメモリと、前記プロセッサと通信するように構成されたディスプレイとを含み、前記プロセッサは、前記検出された画像データを受信し、前記拡張現実における前記仮想的な物体に関連する仮想的な物体のデータを受信し、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて強度のレベルの対数尤度関数を生成し、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて特徴のレベルの対数尤度関数を生成し、前記強度のレベルの対数尤度関数に第1の重みを適用して強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成し、前記特徴のレベルの対数尤度関数に第2の重みを適用して特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成し、前記強度のレベルのデータの重みづけされた対数尤度関数を前記特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数に加えてコスト関数を生成し、前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせするのに使用される、前記検出された画像データに対する変換パラメータを、前記コスト関数に基づいて決定し、前記変換パラメータを前記メモリに記憶し、前記変換パラメータを用いて前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせして、増強された画像データを生成するのに使用され、前記ディスプレイは、前記増強された画像データを表示するのに使用される、システム。前記プロセッサが、さらに、前記コスト関数を最小化し、前記コスト関数が収束すると判定されるまで、以下、すなわち、前記コスト関数の前記変換パラメータおよび雑音パワーパラメータが固定されている間に前記コスト関数の特徴の座標を推定すること、前記コスト関数の前記特徴の座標の最新の推定値を用いて前記コスト関数の前記変換パラメータを推定すること、ならびに前記コスト関数の前記雑音パワーパラメータの推定値を更新すること、および前記雑音パワーパラメータの前記推定値を前記コスト関数に代入することを繰り返すのに使用される請求項20に記載のシステム。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、前記検出された画像データ内の画素の数に基づく請求項20に記載のシステム。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、前記検出された画像データ内の雑音パワーに基づく請求項20に記載のシステム。請求項20のシステムを実装するための方法であって、前記現実の物体に関する検出された画像データをセンサーによって検出することと、前記検出された画像データを前記センサーからプロセッサに送信することと、前記プロセッサによって前記検出された画像データを受信することと、前記拡張現実システムにおける前記仮想的な物体を示す仮想的な物体のデータを前記プロセッサで受信することと、前記プロセッサによって、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて強度のレベルの対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて特徴のレベルの対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記強度のレベルの対数尤度関数に第1の重みを適用して強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記特徴のレベルの対数尤度関数に第2の重みを適用して特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を前記特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数に加えてコスト関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせするのに使用される、前記検出された画像データに対する変換パラメータを、前記コスト関数に基づいて決定することと、前記プロセッサによって、前記変換パラメータを用いて前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせして、増強された画像データを生成することと、ディスプレイに前記増強された画像データを表示することであって、前記増強された画像データは、前記拡張現実システムにおける前記仮想的な物体を示す、表示することとを含む、方法。前記プロセッサによって、前記検出された画像データに対する位置合わせパラメータを決定することは、前記コスト関数を最小化することと、前記コスト関数が収束すると判定されるまで、以下、すなわち、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記変換パラメータおよび雑音パワーパラメータが固定されている間に前記コスト関数の特徴の座標を推定すること、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記特徴の座標の最新の推定値を用いて前記コスト関数の前記変換パラメータを推定すること、ならびに前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記雑音パワーパラメータの推定値を更新すること、および前記雑音パワーパラメータの前記推定値を前記コスト関数に代入することを繰り返すこととを含む請求項24に記載の方法。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、前記検出された画像データ内の画素の数に基づく請求項24に記載の方法。前記第1の重みおよび前記第2の重みが、検出された画像データ内の雑音パワーに基づく請求項24に記載の方法。コンピューティングデバイスによって実行されるときに、前記コンピューティングデバイスを請求項1に記載の方法を実行するように適合させるコンピュータが実行可能な命令を記憶するコンピュータストレージ媒体であって、前記方法は、前記現実の物体に関する検出された画像データをプロセッサで受信することと、前記拡張現実システムにおける前記仮想的な物体を示す仮想的な物体のデータを前記プロセッサで受信することと、前記プロセッサによって、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて強度のレベルの対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記仮想的な物体のデータおよび前記検出された画像データに基づいて特徴のレベルの対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記強度のレベルの対数尤度関数に第1の重みを適用して強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記特徴のレベルの対数尤度関数に第2の重みを適用して特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を前記特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数に加えてコスト関数を生成することと、前記プロセッサによって、前記検出された画像データを前記仮想的な物体のデータと位置合わせするのに使用される、前記検出された画像データに対する変換パラメータを、前記コスト関数に基づいて決定することとを含む、コンピュータストレージ媒体。前記方法は、前記コスト関数を最小化することと、前記コスト関数が収束すると判定されるまで、以下、すなわち、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記変換パラメータおよび雑音パワーパラメータが固定されている間に前記コスト関数の特徴の座標を推定すること、前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記特徴の座標の最新の推定値を用いて前記コスト関数の前記変換パラメータを推定すること、ならびに前記プロセッサによって、前記コスト関数の前記雑音パワーパラメータの推定値を更新すること、および前記雑音パワーパラメータの前記推定値を前記コスト関数に代入することを繰り返すこととをさらに含む請求項28に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。すべての図は、本明細書において示される少なくとも一部の実施形態にしたがって構成されている。以下の詳細な説明において、本明細書の一部をなす添付の図面に対する参照がなされる。図面において、概して、同様の符号は、文脈がそうでないことを示さない限り、同様のコンポーネントを特定する。詳細な説明、図面、および特許請求の範囲に記載の例示的実施形態は、限定することを意図されていない。本明細書で示される主題の精神または範囲を逸脱することなしに、その他の実施形態が利用される可能性があり、その他の変更がなされる可能性がある。本明細書において全体的に説明され、図面に図示される本開示の態様は、多種多様な異なる構成で配置され、置き換えられ、組み合わされ、分けられ、設計される可能性があり、それらの構成のすべては本明細書においてはっきりと考慮されていることが容易に理解されるであろう。概して、本開示は、とりわけ、拡張現実における物体の位置合わせに関連する方法、装置、システム、デバイス、およびコンピュータプログラム製品を対象とする。簡潔に言えば、拡張現実において物体を位置合わせするための技術が、全体的に説明される。一部の例において、プロセッサが、検出された画像データおよび仮想的な物体のデータを受信するように適合され得る。一部の例において、プロセッサは、仮想的な物体のデータおよび検出された画像データに基づいて強度intensityおよび特徴のレベルの対数尤度関数を生成し、それらの対数尤度関数に重みを適用するようにさらに適合され得る。一部の例において、プロセッサは、強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数に加えてコスト関数を生成するようにさらに適合され得る。一部の例において、プロセッサは、検出された画像データを仮想的な物体のデータと位置合わせするために使用され得る変換パラメータをコスト関数に基づいて決定するようにさらに適合され得る。図1は、本明細書で示される少なくとも一部の実施形態による、拡張現実における物体の位置合わせを実装するために利用され得る一部の例示的なシステムを示す。システム100は、1つまたは複数のセンサー102、メモリ104、およびディスプレイ110を含む可能性があり、これらすべてはプロセッサ108と通信するように構成される。プロセッサ108は、たとえば、ネットワーク106を介してセンサー102およびメモリ104と通信するように構成され得る。以下でより詳細に検討されるように、センサー102は、関心のあるシーン118内の現実の物体116に関する検出された画像データを検出するように適合され得る。センサー102は、検出された画像データをプロセッサ108に送信するようにさらに適合され得る。プロセッサ108は、現実の物体116と位置合わせされるべき1つの仮想的な物体または複数の仮想的な物体に関する仮想的な物体のデータをメモリ104から取り出すように適合され得る。プロセッサ108は、位置合わせアルゴリズムをメモリ104から取り出すようにさらに適合され得る。位置合わせアルゴリズムを使用して、プロセッサ108は、仮想的な物体のデータを検出された画像データと位置合わせして物体116の増強された画像を生成するように適合され得る。プロセッサ108は、ユーザ112のために、ディスプレイ110上の関心のあるシーン118の画像114内に増強された画像を表示するように適合され得る。システム100のコンポーネントは、関心のあるシーン118の中または外の任意の場所に配置され得る。図2は、本明細書で示される少なくとも一部の実施形態による、拡張現実における物体の位置合わせを実装するために利用され得るある例示的なシステムを示す。図2のシステムは、図1のシステム100と実質的に同様であり、さらに詳細である。図1のコンポーネントと同一の符号を振られている図2のコンポーネントは、明瞭にするために、再度説明されない。メモリ104は、位置合わせアルゴリズム128および仮想的な物体のデータ126を記憶するように適合され得る。プロセッサ108は、物体116に関する検出された画像データ130をセンサー102から受信するように適合され得る。一部の例において、検出された画像データ130は、雑音と、画素および特徴点の形式の画像データとを含み得る。特徴点は、たとえば、現実の画像を仮想的な画像と位置合わせするために使用されることができる画像内の特徴を含み得る。たとえば、検出された画像データ130が顔に関する場合、特徴は、鼻、目などである可能性がある。上で検討されたように、プロセッサ108は、仮想的な物体のデータ126を受信するように適合され得る。プロセッサ108は、位置合わせアルゴリズム128を用いて仮想的な物体のデータ126を検出された画像データ130と位置合わせして増強された画像132を生成するように適合され得る。プロセッサ108は、ディスプレイ110に増強された画像132を表示するように適合され得る。一部の例示的な拡張現実アプリケーションは、説明される正確な位置合わせの恩恵を受けることができる。仮想的な物体のデータが物体に関する情報を追加する場合、仮想的な物体のデータは、現実のデータの画像と正確に位置が合っていなければならず、さもなければ、拡張現実の幻覚が損なわれる可能性がある。医療分野の一例において、現実の画像は臓器のものであり、仮想的な物体のデータが、腫瘍がどこに存在するかを示すことができる。そのような場合には、仮想的なデータと現実のデータとの位置合わせが重要である。図3は、本開示の少なくとも一部の実施形態による、拡張現実における物体の位置合わせのための例示的なプロセスに関するフローチャートを示す。図3のプロセスは、たとえば、上で検討されたシステム100を用いて実装され得る。例示的なプロセスは、ブロックS2、S4、S6、S8、および/またはS10のうちの1つまたは複数によって示される1つまたは複数のオペレーション、動作、または機能を含み得る。別個のブロックとして示されているが、さまざまなブロックが、所望の実装形態に応じてさらなるブロックに分割されるか、より少ないブロックへと組み合わされるか、または削除される可能性がある。処理は、ブロックS2で始まる可能性がある。ブロックS2において、プロセッサが、現実の物体に関する検出された画像データをセンサーから受信するように適合され得る。処理は、ブロックS2からブロックS4に続く可能性がある。ブロックS4において、プロセッサが、現実の物体に関する仮想的な物体のデータを受信するように適合され得る。処理は、ブロックS4からブロックS6に続く可能性がある。ブロックS6において、プロセッサが、変換パラメータを決定するように適合され得る。変換パラメータは、現実の検出された画像データを仮想的な物体のデータにマッピングするために、アフィン変換などの変換で使用され得る。代替的に、その他の例において、変換パラメータは、仮想的な物体のデータを検出された画像データにマッピングするために使用され得る。その他の例において、変換パラメータは、検出された画像データと仮想的な物体のデータの両方を既存の画像にマッピングするために使用され得る。処理は、ブロックS6からブロックS8に続く可能性がある。ブロックS8において、プロセッサが、変換パラメータを用いて仮想的な物体のデータを検出された画像データと位置合わせして、増強された画像を生成するように適合され得る。処理は、ブロックS8からブロックS10に続く可能性がある。ブロックS10において、プロセッサが、ディスプレイに増強された画像を表示するように適合され得る。図4は、本開示の少なくとも一部の実施形態による、拡張現実における物体の位置合わせのための例示的なプロセスに関するフローチャートを示す。図4のプロセスは、たとえば、上で検討されたシステム100を用いて実装されることができ、図3のS6の例示的なオペレーションをより詳細に説明する。例示的なプロセスは、ブロックS22、S24、S30、S32、S34、S36、S38、S40、S42、S44、S46、および/またはS48のうちの1つまたは複数によって示される1つまたは複数のオペレーション、動作、または機能を含み得る。別個のブロックとして示されているが、さまざまなブロックが、所望の実装形態に応じてさらなるブロックに分割されるか、より少ないブロックへと組み合わされるか、または削除される可能性がある。処理は、ブロックS22で始まる可能性がある。ブロックS22において、センサーが、現実の物体に関する検出された画像データを検出するように適合され得る。処理は、ブロックS22からブロックS24に続く可能性がある。ブロックS24において、プロセッサが、検出された画像データおよび仮想的な物体のデータを受信するように適合され得る。たとえば、検出された画像データは、現実の物体に基づく可能性があり、画像データと雑音データの両方を含む可能性がある。一部の例において、仮想的な物体のデータは、ディスプレイ上で物体の画像に追加されるべき追加的な仮想の情報である可能性がある。処理は、ブロックS24からブロックS30およびS32に続く可能性がある。ブロックS30において、プロセッサが、仮想的な物体のデータおよび検出された画像データに基づいて強度のレベルの対数尤度関数を生成するように適合され得る。たとえば、検出された画像データおよび仮想的な物体のデータの強度のレベルは、同じモダリティmodalityに関する比較された強度に基づく可能性がある。モダリティの例は、可視画像visualimageまたは赤外線画像である可能性がある。対数尤度関数を生成する際、画像変換モデルおよび雑音変換モデルが、使用され得る。一部の例において、画像変換モデルは、アフィン変換モデル、剛体変換モデル、区分的アフィン変換piecewiseaffinetransformationモデル、非剛体または弾性変換elastictransformationモデルなどを含み得る。一部の例において、雑音変換モデルは、ガウスモデル、混合ガウスモデルなどのように雑音の統計的性質に基づく可能性がある。処理は、ブロックS30からブロックS34に続く可能性がある。ブロックS32において、プロセッサが、仮想的な物体のデータおよび検出された画像データに基づいて特徴のレベルの対数尤度関数を生成するように適合され得る。たとえば、検出された画像データおよび仮想的な物体のデータ内の選択された制御点の特徴が、使用され得る。制御点は、たとえば、エッジ検出アルゴリズムを使用して選択され得る。制御点のその他の例は、ランドマークlandmarkまたは交差である可能性がある。上述の例のうちの1つを用いて続けると、エッジ検出アルゴリズムが、画像内の顔の鼻を検出するために使用され得る。そのとき、鼻が、特徴のレベルの対数尤度関数のための制御点として使用され得る。処理は、ブロックS32からブロックS36に続く可能性がある。ブロックS34において、プロセッサが、強度のレベルの対数尤度関数に第1の重みw1を適用して強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成するように適合され得る。処理は、ブロックS34からブロックS38に続く可能性がある。ブロックS36において、プロセッサが、特徴のレベルの対数尤度関数に第2の重みw2を適用して特徴のレベルの重みづけされた対数尤度関数を生成するように適合され得る。重みw1およびw2は、検出された画像データ内の利用可能な画素および特徴点の数に基づいて、および検出された画像データ内の雑音パワーnoisepowerに基づいて割り当てられ得る。たとえば、検出された画像データにおいて、利用可能な画素の数が利用可能な特徴点の数よりも多い場合、強度のレベルに関する重みw1は、特徴のレベルのデータに関する重みw2よりも大きな値を割り当てられ得る。同様に、特徴のレベルの大きな雑音パワーは、特徴のレベルのデータに適用される重みw2を重みw1よりも小さくする可能性がある。このように、重みw1およびw2は、利用可能な画素など、どれだけ多くの情報が利用できるのかということと、雑音パワーのレベルとに比例する可能性がある。一部の例において、利用可能な画素および特徴の数が0であるか、または雑音パワーが非常に大きい場合、対応する重みw1、w2は、0に設定され得る。処理は、ブロックS36からブロックS38に続く可能性がある。ブロックS38において、プロセッサは、強度のレベルの重みづけされた対数尤度関数を特徴のレベルのデータの重みづけされた対数尤度関数に加えてコスト関数を生成するように適合され得る。パラメータの中でもとりわけ、コスト関数は、1アフィン変換などの変換パラメータ、2特徴の座標、および3雑音パワーの関数である可能性がある。上で検討されたように、変換パラメータは、仮想的な物体のデータ126図2を検出された画像データ130に位置合わせするために使用され得る。代替的に、検出された画像データ130が、仮想的な物体のデータ126と位置合わせされ得るか、または検出された画像データと仮想的な物体のデータの両方が、第3の画像に位置合わせされ得る。特徴の座標は、検出された画像データ130内の特徴の位置である可能性がある。雑音パワーは、検出された画像データにおける雑音のパワーレベルである可能性がある。処理は、ブロックS38からブロックS40に続く可能性がある。ブロックS40において、プロセッサが、コスト関数を最小化することによって、仮想的な物体のデータを検出された画像データにマッピングするためのアフィン変換パラメータを推定するように適合され得る。たとえば、パラメータのすべては、コスト関数を最小化してアフィン変換パラメータの第1の推定値を得るために調整され得る。処理は、ブロックS40からブロックS42に続く可能性がある。ブロックS42において、プロセッサが、コスト関数が収束するまで次の3つのオペレーションを実行するように適合され得るように、ループが定義されることができる。処理は、ブロックS42からブロックS44に続く可能性がある。ブロックS44において、プロセッサが、コスト関数の特徴の座標を推定するように適合され得る。オペレーションS42は、コスト関数のアフィン変換パラメータおよび雑音パワーパラメータが固定されている間に実行され得る。処理は、ブロックS44からブロックS46に続く可能性がある。ブロックS46において、プロセッサが、特徴の座標の最新の推定値を用いてアフィン変換パラメータを推定するように適合され得る。処理は、ブロックS46からブロックS48に続く可能性がある。ブロックS48において、プロセッサが、特徴パラメータおよびアフィン変換パラメータの最新の推定値を用いてコスト関数の雑音パワーを推定するように適合され得る。更新されたコスト関数が、ブロックS44、S46、および/またはS48のうちの1つまたは複数によって定義され得る。ブロックS42によって定義されるループは、更新されるコスト関数が収束するまで継続し得る。たとえば、ブロックS42で定義されるループは、オペレーションS44、S46、およびS48においてコスト関数で起こる変化が閾値未満になるまで継続し得る。別の例において、ブロックS42によって定義されるループは、コスト関数の尤度関数のうちの1つが閾値を超えて変化しなくなるまで継続し得る。ガウス分布にしたがう雑音モデルおよびアフィン変換モデルが例示のために示される、コスト関数を決定するための例示的なプロセスが、以下に示される。この例において、システム100は、2つの画像、すなわち、基準画像126たとえば、仮想的な画像および変形される画像たとえば、検出された画像データ130を受信することができる。特徴のレベルで、X1k=[x1k,y1k]TおよびX0k=[x0k,y0k]Tが、それぞれ、基準画像および変形される画像内のk番目の対応する特徴の真の座標を表し、k=1,2,,N1であるものとし、ここで、N1は特徴の総数である。これらの特徴は、X1k=tRX0kによって与えられるアフィン変換によって結び付けられることができ、ここで、t=[tx,ty]Tは、x軸方向およびy軸方向の平行移動を示し、Rは、基準画像と変形される画像の間のアフィン変換行列であり、によって与えられ、ここで、Rの4つの要素は、基準画像と変形される画像の間の回転、傾斜skewing、せん断、および拡大縮小の組み合わせを包含する。XAk=[xAk,yAk]TおよびXBk=[xBk,yBk]Tが、それぞれ、基準画像および変形される画像内の対応する特徴の測定された座標を表すものとする。特徴測定モデルは、xAk=x0kn1kyAk=y0kn2kxBk=1r11x0kr12y0ktxn3kyBk=r21x0k1r22y0ktyn4kと表されることができ、ここで、nii=1,2,3,4は、平均が0で、分散がδ12の白色ガウス雑音であると仮定される。上式は、行列の形式で、xk=Akηbknkと書き直されることができ、ここで、であり、ここで、xk、nk、およびηは、それぞれ、測定値、雑音、および位置合わせパラメータのベクトルを示す。nkの共分散行列はδ12Iに等しく、ここで、Iは単位行列である。強度測定のレベルで、この例において、基準画像のサイズは、M1×M2である可能性がある。Ωが、基準画像と変形される画像の重なり合う領域を表すものとし、Ω内にN2個の画素が存在する。基準画像内の画素の座標u0i,j=[u0i,v0j]Tが与えられると、変形される画像内の対応する画素の座標u1i,j=[u1i,v1j]Tは、u1i,j=tRu0i,jによって関連付けられることができ、ここで、やはり、t=[tx,ty]Tは、x軸方向およびy軸方向の平行移動を示し、Rは、基準画像と変形される画像の間のアフィン変換行列である。画素u0i,jおよびu1i,jの真の値がf0u0i,jおよびf1u1i,jであるものとすると、それに対応して、画素u1i,jの測定グレー値grayvalueは、fAu1i,j=f1u1i,jn5i,jと表されることができ、ここで、n5は、平均が0で、分散がδ22の白色ガウス雑音である。特徴のレベルと強度のレベルの両方の上記の測定モデルに基づいて、尤度関数は、と書かれることができ、ここで、である。したがって、対数尤度関数は、利用可能な特徴/画素点の数に比例する重みをつけた2つの対数尤度関数logL1およびlogL2の和である可能性がある。そのとき、コスト関数は、2つの対数尤度関数logL1およびlogL2の和である可能性があり、最小化され得る。コスト関数は、アフィン変換パラメータη、ならびに雑音パラメータδ12およびδ22の関数である。コスト関数の最小化は、それらのパラメータη、δ12、およびδ22の推定値をもたらす。パラメータη、δ12、およびδ22は、上で検討されたように、コスト関数を最小化するように変えられる。利点の中でもとりわけ、本開示にしたがって構成されたシステムは、現実の画像データと仮想的な画像データの位置合わせを実行するための情報のレベルを自動的に選択することができる。強度のレベルの情報または特徴のレベルの情報が利用できないかまたは質が悪すぎる場合、本開示にしたがって構成されたシステムは、雑音がより少ないレベルを選択するように適合されることができる。強度のレベルのデータが利用できない場合、本開示にしたがって構成されたシステムは、特徴のレベルの位置合わせのために最大尤度の手法を使用するように適合されることができる。図5は、本開示の少なくとも一部の例による、拡張現実における物体の位置合わせのための例示的なコンピュータプログラム製品300を示す。プログラム製品300は、信号を運ぶ媒体302を含み得る。信号を運ぶ媒体302は、たとえばプロセッサによって実行されるときに図1~4に関して上で説明された機能の少なくとも一部を提供することができる1つまたは複数の命令304を含み得る。したがって、たとえば、システム100を参照すると、プロセッサ108が、媒体302によってシステム100に伝達された命令304に応答して、図4に示されたブロックのうちの1つまたは複数を開始することができる。一部の実装形態において、信号を運ぶ媒体302は、それらに限定されないが、ハードディスクドライブ、コンパクトディスクCD、デジタルビデオディスクDVD、デジタルテープ、メモリなどのコンピュータ可読媒体306を包含し得る。一部の実装形態において、信号を運ぶ媒体302は、それらに限定されないが、メモリ、読み出し/書き込みR/WCD、R/WDVDなどの記録可能な媒体308を包含し得る。一部の実装形態において、信号を運ぶ媒体302は、それらに限定されないが、デジタルおよび/またはアナログ通信媒体たとえば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなどなどの通信媒体310を包含し得る。したがって、たとえば、プログラム製品300は、RF信号を運ぶ媒体302によってシステム100の1つまたは複数のモジュールに伝達される可能性があり、信号を運ぶ媒体302は、無線通信媒体310たとえば、IEEE802.11規格に準拠する無線通信媒体によって伝達される。図6は、本開示の少なくとも一部の実施形態による、拡張現実において物体の位置合わせを実行するように構成される一部の例示的なコンピューティングデバイス400を示すブロック図である。ごく基本的な構成402において、概して、コンピューティングデバイス400は、1つまたは複数のプロセッサ404およびシステムメモリ406を含む。メモリバス408が、プロセッサ404とシステムメモリ406の間の通信のために使用され得る。所望の構成に応じて、プロセッサ404は、マイクロプロセッサμP、マイクロコントローラμC、デジタル信号プロセッサDSP、またはそれらの任意の組み合わせを含むがそれらに限定されない任意の種類であってよい。プロセッサ404は、1次キャッシュ410および2次キャッシュ412などの1つまたは複数のレベルのキャッシュ、プロセッサコア414、ならびにレジスタ416を含み得る。例示的なプロセッサコア414は、算術論理演算ユニットALU、浮動小数点演算ユニットFPU、デジタル信号処理コアDSPコア、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。例示的なメモリコントローラ418が、プロセッサ404とともに使用されてもよく、または一部の実装形態においては、メモリコントローラ418は、プロセッサ404の内部部分である可能性がある。所望の構成に応じて、システムメモリ406は、揮発性メモリRAMなど、不揮発性メモリROM、フラッシュメモリなど、またはそれらの任意の組み合わせを含むがそれらに限定されない任意の種類であってよい。システムメモリ406は、オペレーティングシステム420、1つまたは複数のアプリケーション422、およびプログラムデータ424を含み得る。アプリケーション422は、図1~5に関して説明された機能を含む、本明細書において説明された機能のうちの1つまたは複数を実行するように構成され得る拡張現実における物体の位置合わせアルゴリズム426を含み得る。プログラムデータ424は、本明細書において説明された拡張現実における物体の位置合わせに有用である可能性がある位置合わせデータ428を含み得る。一部の実施形態において、アプリケーション422は、拡張現実における物体の位置合わせが行われ得るようにオペレーティングシステム420上でプログラムデータ424を用いて動作するように構成され得る。この説明された基本構成402は、図11において内側の破線内のコンポーネントによって示される。コンピューティングデバイス400は、追加的な特徴または機能、ならびに基本構成402と任意の必要とされるデバイスおよびインターフェースとの間の通信を容易にするための追加的なインターフェースを含み得る。たとえば、バス/インターフェースコントローラ430が、ストレージインターフェースバス434を介した基本構成402と1つまたは複数のデータストレージデバイス432との間の通信を容易にするために使用され得る。データストレージデバイス432は、取り外し可能なストレージデバイス436、取り外し不可能なストレージデバイス438、またはそれらの組み合わせであってよい。取り外し可能なストレージデバイスおよび取り外し不可能なストレージデバイスの例は、いくつか例を挙げるとすれば、フレキシブルディスクドライブおよびハードディスクドライブHDDなどの磁気ディスクデバイス、コンパクトディスクCDドライブまたはデジタルバーサタイルディスクDVDドライブなどの光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブSSD、ならびにテープドライブを含む。例示的なコンピュータストレージ媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装された揮発性および不揮発性の取り外し可能なおよび取り外し不可能な媒体を含み得る。システムメモリ406、取り外し可能なストレージデバイス436、および取り外し不可能なストレージデバイス438は、コンピュータストレージ媒体の例である。コンピュータストレージ媒体は、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリ、もしくはその他のメモリ技術、CD-ROM、デジタルバーサタイルディスクDVD、もしくはその他の光学式ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、もしくはその他の磁気式ストレージデバイス、または所望の情報を記憶するために使用されることができ、コンピューティングデバイス400によってアクセスされ得る任意のその他の媒体を含むがそれらに限定されない。任意のそのようなコンピュータストレージ媒体は、コンピューティングデバイス400の一部である可能性がある。コンピューティングデバイス400は、バス/インターフェースコントローラ430を介したさまざまなインターフェースデバイスたとえば、出力デバイス442、周辺インターフェース444、および通信デバイス446から基本構成402への通信を容易にするためのインターフェースバス440も含み得る。例示的な出力デバイス442は、1つもしくは複数のA/Vポート452を介してディスプレイまたはスピーカなどのさまざまな外部デバイスと通信するように構成され得るグラフィックス処理ユニット448および音声処理ユニット450を含む。例示的な周辺インターフェース444は、1つまたは複数のI/Oポート458を介して入力デバイスたとえば、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなどまたはその他の周辺デバイスたとえば、プリンタ、スキャナなどなどの外部デバイスと通信するように構成され得るシリアルインターフェースコントローラ454またはパラレルインターフェースコントローラ456を含む。例示的な通信デバイス446は、1つまたは複数の通信ポート464を介したネットワーク通信リンク上の1つまたは複数のその他のコンピューティングデバイス462との通信を容易にするように構成され得るネットワークコントローラ460を含む。ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例である可能性がある。概して、通信媒体は、搬送波またはその他の搬送メカニズムなどの変調されたデータ信号内のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータによって具現化されることができ、任意の情報配信媒体を含み得る。変調されたデータ信号は、その信号の特徴のうちの1つまたは複数を、信号中に情報を符号化するような方法で設定または変更させる信号である可能性がある。限定ではなく例として、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続などの有線媒体、ならびに音響、無線周波数RF、マイクロ波、赤外線IR、およびその他の無線媒体などの無線媒体を含み得る。本明細書において使用されるとき、用語コンピュータ可読媒体は、ストレージ媒体および通信媒体の両方を含み得る。コンピューティングデバイス400は、セル電話、携帯情報端末PDA、パーソナルメディアプレイヤーデバイス、無線ウェブ閲覧デバイス、パーソナルハンドセットデバイス、特定用途向けデバイス、または上述の機能のうちの任意のものを含む複合デバイスなどの小型フォームファクタ携帯型またはモバイル電子デバイスの一部として実装され得る。また、コンピューティングデバイス400は、ラップトップコンピュータ構成および非ラップトップコンピュータ構成の両方を含むパーソナルコンピュータとして実装され得る。本開示は、さまざまな態様の例示として意図されている、本願に記載の特定の実施形態によって限定されてはならない。当業者に明らかであろうように、多くの修正および変更が、本開示の精神および範囲を逸脱することなしになされ得る。本明細書に列挙された方法および装置に加えて、本開示の範囲内の機能的に均等な方法および装置が、上述の説明から当業者に明らかであろう。そのような修正および変更は、添付の特許請求の範囲の範囲内に入るように意図される。本開示は、添付の特許請求の範囲に与えられた均等物の全範囲と併せた、そのような特許請求の範囲の請求項によってのみ限定されるべきである。本開示は、特定の方法、試薬、化合組成物、または生体システムに限定されず、これらはもちろん変わり得ることを理解されたい。本明細書において使用された用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、限定するように意図されていないことも理解されたい。本明細書における実質的にすべての複数形および/または単数形の用語の使用に対して、当業者は、状況および/または用途に適切なように、複数形から単数形に、および/または単数形から複数形に変換することができる。さまざまな単数形/複数形の置き換えは、理解しやすいように、本明細書で明確に説明することができる。通常、本明細書において、特に添付の特許請求の範囲たとえば、添付の特許請求の範囲の本体部において使用される用語は、全体を通じてオープンなopen用語として意図されていることが、当業者には理解されようたとえば、用語含むincludingは、含むがそれに限定されないincludingbutnotlimitedtoと解釈されるべきであり、用語有するhavingは、少なくとも有するhavingatleastと解釈されるべきであり、用語含むincludesは、含むがそれに限定されないincludesbutisnotlimitedtoと解釈されるべきである、など。導入される請求項で具体的な数の記載が意図される場合、そのような意図は、当該請求項において明示的に記載されることになり、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しないことが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、理解の一助として、添付の特許請求の範囲は、導入句少なくとも1つのatleastoneおよび1つまたは複数のoneormoreを使用して請求項の記載を導くことを含む場合がある。しかし、そのような句の使用は、同一の請求項が、導入句1つまたは複数のまたは少なくとも1つのおよびaまたはanなどの不定冠詞を含む場合であっても、不定冠詞aまたはanによる請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、単に1つのそのような記載を含む実施形態に限定する、ということを示唆していると解釈されるべきではないたとえば、aおよび/またはanは、少なくとも1つのまたは1つまたは複数のを意味すると解釈されるべきである。同じことが、請求項の記載を導入するのに使用される定冠詞の使用にも当てはまる。また、導入される請求項の記載で具体的な数が明示的に記載されている場合でも、そのような記載は、少なくとも記載された数を意味すると解釈されるべきであることが、当業者には理解されようたとえば、他の修飾語なしでの2つの記載tworecitationsの単なる記載は、少なくとも2つの記載、または2つ以上の記載を意味する。さらに、A、BおよびC、などの少なくとも1つに類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されているたとえば、A、B、およびCの少なくとも1つを有するシステムは、Aのみ、Bのみ、Cのみ、AおよびBを共に、AおよびCを共に、BおよびCを共に、ならびに/またはA、B、およびCを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない。A、B、またはC、などの少なくとも1つに類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されているたとえば、A、B、またはCの少なくとも1つを有するシステムは、Aのみ、Bのみ、Cのみ、AおよびBを共に、AおよびCを共に、BおよびCを共に、ならびに/またはA、B、およびCを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない。2つ以上の代替用語を提示する事実上いかなる離接する語および/または句も、明細書、特許請求の範囲、または図面のどこにあっても、当該用語の一方oneoftheterms、当該用語のいずれかeitheroftheterms、または両方の用語bothtermsを含む可能性を企図すると理解されるべきであることが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、句AまたはBは、AまたはBあるいはAおよびBの可能性を含むことが理解されよう。さらに、本開示の特徴または態様がマーカッシュグループMarkushgroupによって説明される場合、当業者は、本開示が、それによって、マーカッシュグループの任意の個々の構成要素または構成要素の部分グループによっても説明されることを認めるであろう。当業者に理解されるであろうように、書面で説明するという観点など、任意のおよびすべての趣旨で、本明細書で開示されたすべての範囲は、それらの範囲の任意のおよびすべてのあり得る部分的な範囲および部分的な範囲の組み合わせも包含する。どの記載された範囲も、同じ範囲が少なくとも2等分、3等分、4等分、5等分、10等分などに分割されることを十分に説明し、そのように分割されることを可能にすると容易に認識され得る。非限定的な例として、本明細書において検討された各範囲は、下3分の1、真ん中3分の1、および上3分の1などに容易に分割され得る。当業者にやはり理解されるであろうように、最大で~まで、少なくとも~、~よりも大きい、~よりも小さいなどのすべての言い回しは、記載された数を含み、上で検討されたように部分的な範囲に続けて分割され得る範囲を指す。最後に、当業者に理解されるであろうように、範囲は、それぞれの個々の構成要素を含む。したがって、たとえば、1~3個のセルcellを有する群は、1個、2個、または3個のセルを有する群を指す。同様に、1~5個のセルを有する群は、1個、2個、3個、4個、または5個のセルを有する群を指し、以下同様である。さまざまな態様および実施形態が本明細書において開示されたが、その他の態様および実施形態が、当業者には明らかになるであろう。本明細書において開示されたさまざまな態様および実施形態は、例示を目的としており、限定するように意図されておらず、その真の範囲および精神は、以下の特許請求の範囲によって示される。"