信号処理のための方法であって、1つ以上の対象に関連する1つ以上の信号を得ることと、前記信号に基づいて前記対象の1つ以上の一般的な特徴を抽出することと、各対象のための1つ以上の更新されたパターンを得るために、前記信号から前記一般的な特徴を取り除くことと、前記更新されたパターンに基づいて各対象のための識別的な特徴のセットを得ることとを備える方法。前記対象のすべてのための前記識別的な特徴のセットに基づいて、前記対象を認識することをさらに備える、請求項1に記載の方法。前記対象を認識するために使用されるディクショナリを前記一般的な特徴に基づいてトレーニングすること、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記認識の初期の段階で適用される、をさらに備える、請求項1に記載の方法。前記対象を認識するために使用されるディクショナリを前記一般的な特徴に基づいてトレーニングすること、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記認識の複数の段階のうちの定義された段階で適用される、をさらに備える、請求項1に記載の方法。複数のサブディクショナリを備えるディクショナリを前記識別的な特徴のセットに基づいてトレーニングすること、ここにおいて、各サブディクショナリは、前記識別的な特徴のセットのうちの1つを備え、前記ディクショナリは、前記認識の複数の段階のうちの定義された段階で前記対象の認識のために使用される、をさらに備える、請求項1に記載の方法。信号処理のための方法であって、複数の対象のうちのある対象に関連する画像を得ることと、前記複数の対象の一般的な情報を備える一般的なディクショナリに基づいて、前記画像の1つ以上の一般的な特徴を再構成することと、前記再構成された一般的な特徴を使用して、識別的なディクショナリに基づいて前記対象を認識するために、前記画像を再構成することと、ここにおいて、前記識別的なディクショナリは、識別的な特徴の1つ以上のセットであって、各セットが前記複数の対象のうちの異なる対象に関連づけられる、識別的な特徴の1つ以上のセットを備える、を備える方法。前記再構成された一般的な特徴を有する画像を使用して、1つ以上の他の特徴を、別のディクショナリに基づいて、再構成することと、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記一般的なディクショナリよりも識別的な情報と、前記識別的なディクショナリよりも識別的でない情報とを備える、前記識別的なディクショナリに基づいた前記画像の再構成のために、前記再構成された他の特徴を使用することとをさらに備える、請求項6に記載の方法。前記識別的なディクショナリを適用する前に、前記画像から、前記再構成された一般的な特徴を抽出することをさらに備える、請求項6に記載の方法。前記一般的なディクショナリは、前記対象に関連づけられた画像の統計を獲得する、請求項6に記載の方法。信号処理のための装置であって、1つ以上の対象に関連する1つ以上の信号を得る手段と、前記信号に基づいて前記対象の1つ以上の一般的な特徴を抽出する手段と、各対象のための1つ以上の更新されたパターンを得るために、前記信号から前記一般的な特徴を取り除く手段と、前記更新されたパターンに基づいて各対象のための識別的な特徴のセットを得る手段とを備える装置。前記対象のすべてのための前記識別的な特徴のセットに基づいて、前記対象を認識する手段をさらに備える、請求項10に記載の装置。前記対象を認識するために使用されるディクショナリを前記一般的な特徴に基づいてトレーニングする手段、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記認識の初期の段階で適用される、をさらに備える、請求項10に記載の装置。前記対象を認識するために使用されるディクショナリを前記一般的な特徴に基づいてトレーニングする手段、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記認識の複数の段階のうちの定義された段階で適用される、をさらに備える、請求項10に記載の装置。複数のサブディクショナリを備えるディクショナリを前記識別的な特徴のセットに基づいてトレーニングする手段、ここにおいて、各サブディクショナリは、前記識別的な特徴のセットのうちの1つを備え、前記ディクショナリは、前記認識の複数の段階のうちの定義された段階で前記対象の認識のために使用される、をさらに備える、請求項10に記載の装置。信号処理のための装置であって、複数の対象のうちのある対象に関連する画像を得る手段と、前記複数の対象の一般的な情報を備える一般的なディクショナリに基づいて、前記画像の1つ以上の一般的な特徴を再構成する手段と、前記再構成された一般的な特徴を使用して、識別的なディクショナリに基づいて前記対象を認識するために、前記画像を再構成する手段と、ここにおいて、前記識別的なディクショナリは、識別的な特徴の1つ以上のセットであって、各セットが前記複数の対象のうちの異なる対象に関連づけられる、識別的な特徴の1つ以上のセットを備える、を備える装置。前記再構成された一般的な特徴を有する画像を使用して、1つ以上の他の特徴を、別のディクショナリに基づいて、再構成する手段と、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記一般的なディクショナリよりも識別的な情報と、前記識別的なディクショナリよりも識別的でない情報とを備える、前記識別的なディクショナリに基づいた前記画像の再構成のために、前記再構成された他の特徴を使用する手段とをさらに備える、請求項15に記載の装置。前記識別的なディクショナリを適用する前に、前記画像から、前記再構成された一般的な特徴を抽出する手段をさらに備える、請求項15に記載の装置。前記一般的なディクショナリは、前記対象に関連づけられた画像の統計を獲得する、請求項15に記載の装置。信号処理のための装置であって、信号に基づいて対象の1つ以上の一般的な特徴を抽出し、各対象のための1つ以上の更新されたパターンを得るために前記信号から前記一般的な特徴を取り除き、前記更新されたパターンに基づいて各対象のための識別的な特徴のセットを得るように構成された、少なくとも1つのプロセッサと、前記少なくとも1つのプロセッサに結合されたメモリとを備える装置。前記少なくとも1つのプロセッサはさらに、前記対象のすべてのための前記識別的な特徴のセットに基づいて、前記対象を認識するように構成される、請求項19に記載の装置。前記少なくとも1つのプロセッサはさらに、前記対象を認識するために使用されるディクショナリを前記一般的な特徴に基づいてトレーニングする、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記認識の初期の段階で適用される、ように構成される、請求項19に記載の装置。前記少なくとも1つのプロセッサはさらに、前記対象を認識するために使用されるディクショナリを前記一般的な特徴に基づいてトレーニングする、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記認識の複数の段階のうちの定義された段階で適用される、ように構成される、請求項19に記載の装置。前記少なくとも1つのプロセッサはさらに、複数のサブディクショナリを備えるディクショナリを前記識別的な特徴のセットに基づいてトレーニングする、ここにおいて、各サブディクショナリは、前記識別的な特徴のセットのうちの1つを備え、前記ディクショナリは、前記認識の複数の段階のうちの定義された段階で前記対象の認識のために使用される、ように構成される、請求項19に記載の装置。信号処理のための装置であって、複数の対象のうちのある対象に関連する画像を得て、前記複数の対象の一般的な情報を備える一般的なディクショナリに基づいて前記画像の1つ以上の一般的な特徴を再構成し、前記再構成された一般的な特徴を使用して識別的なディクショナリに基づいて前記対象を認識するために前記画像を再構成する、ここにおいて、前記識別的なディクショナリは、識別的な特徴の1つ以上のセットであって、各セットが前記複数の対象のうちの異なる対象に関連づけられる、識別的な特徴の1つ以上のセットを備える、ように構成された少なくとも1つのプロセッサと前記少なくとも1つのプロセッサに結合されたメモリとを備える装置。前記少なくとも1つのプロセッサはさらに、前記再構成された一般的な特徴を有する画像を使用して、1つ以上の他の特徴を、別のディクショナリに基づいて再構成し、ここにおいて、前記ディクショナリは、前記一般的なディクショナリよりも識別的な情報と、前記識別的なディクショナリよりも識別的でない情報とを備える、前記識別的なディクショナリに基づいた前記画像の再構成のために、前記再構成された他の特徴を使用するように構成される、請求項24に記載の装置。前記少なくとも1つのプロセッサはさらに、前記識別的なディクショナリを適用する前に、前記画像から、前記再構成された一般的な特徴を抽出するように構成される、請求項24に記載の装置。前記一般的なディクショナリは、前記対象に関連づけられた画像の統計を獲得する、請求項24に記載の装置。命令が記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体を備える、信号処理のためのコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、1つ以上の対象に関連する1つ以上の信号を得て、前記信号に基づいて前記対象の1つ以上の一般的な特徴を抽出し、各対象のための1つ以上の更新されたパターンを得るために、前記信号から前記一般的な特徴を取り除き、前記更新されたパターンに基づいて各対象のための識別的な特徴のセットを得るためにプロセッサによって実行可能である、コンピュータプログラム製品。命令が記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体を備える、信号処理のためのコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、複数の対象のうちのある対象に関連する画像を得て、前記対象の一般的な情報を備える一般的なディクショナリに基づいて、前記画像の1つ以上の一般的な特徴を再構成し、前記再構成された一般的な特徴を使用して、識別的なディクショナリに基づいて前記対象を認識するために、前記画像を再構成する、ここにおいて、前記識別的なディクショナリは、識別的な特徴の1つ以上のセットであって、各セットが前記複数の対象のうちの異なる対象に関連づけられる、識別的な特徴の1つ以上のセットを備える、ためにプロセッサによって実行可能である、コンピュータプログラム製品。本開示のさまざまな実施形態が下記に説明される。ここでの教示が広くさまざまな形態で具現化され得ること、ここに開示されている任意の特定の構造、機能、またはその両方は単に代表的なものにすぎないことが理解されるべきである。ここでの教示に基づき、当業者は、ここに開示された実施形態が、任意の他の実施形態とは独立して実現され得ること、これらの実施形態のうちの2つ以上が、さまざまな手法で組み合わされ得ることを理解すべきである。たとえば、ここに説明される任意の数の実施形態を使用して、装置が実現されることができ、方法が実現されることができる。さらに、他の構造および機能、または、ここに説明される実施形態のうちの1つ以上以外の、または、それらに追加された構造および機能を使用して、そのような装置が実現されることができ、そのような方法が実現されることができる。さらに、実施形態は、請求項に記載された少なくとも1つ要素を備えることができる。例示的という用語は、本明細書では、例、事例、または実例としての役割を果たすという意味で用いられる。例示的なものとしてここに説明される任意の実施形態は、必ずしも、他の実施形態よりも好ましい、または利点を有するものと解釈されるべきではない。特定の実施形態がここに説明されるが、これらの実施形態の多くの変形および置換が、本開示の範囲内に含まれる。好ましい実施形態のいくつかの恩恵および利点が説明されるが、本開示の範囲は、特定の恩恵、使用、または目的に限定されることを意図しない。そうではなく、本開示の実施形態は、異なる無線技術、システム構成、ネットワーク、および送信プロトコルに広く適用可能であることが意図され、そのうちのいくつかは、図面および好ましい実施形態の下記の説明において、例として説明される。詳細な説明および図面は、限定ではなく、単に開示を説明するものにすぎず、本開示の範囲は、付属の請求項およびその同等物によって定義される。例示的なパターン認識システムここに説明される技法は、信号処理に関し、より詳細には、認識する必要がある対象に関連するパターンの処理に関する。図1は、本開示の実施形態を実現することができる、パターン認識のための例示的なシステム100を示す。パターン認識システム100は、異なるパターンまたは信号、たとえば、対象認識のための画像または音声認識のためのオーディオ信号、を認識するために使用されることができる。システム100は、たとえば、空港およびオフィスビルにおけるセキュリティ用途を含む幅広い用途に利用されることができ、デスクトップ、ラップトップコンピュータ、またはハンドヘルドデバイスたとえば、モバイルフォンといった、幅広い異なるタイプのプラットフォームで実現されることができる。本開示のある特定の実施形態によると、入力プラットフォーム120は、スクリーン機構126を含むことができ、それを通して、カメラ122は、ある対象の画像に対応する信号を提供することができ、および/または、マイクロフォン124は、人間の音声に対応する信号を提供することができる。たとえば、スクリーン機構126は、空港またはビルの入口で見られるようなセキュリティチェックポイントに配置されることができる。プラットフォーム120はカメラ122およびマイクロフォン124の両方とともに示されているが、ある特定の実施形態によると、そのようなデバイスのうちの1つのみが含まれ得る。さらに、指紋リーダ、虹彩リーダ、等といった、さらなるデバイスまたは代替のデバイスも使用され得る。どのようなデバイスが使用されようと、または、どのようなデバイスの組み合わせが使用されようと、パターン認識システム100は、受信された信号に基づいてパターンを識別するように構成されることができる。パターン認識システム100は、入力信号を受信および処理するためのインタフェース104を含むことができる。インタフェース104は、1つ以上のプロセッサ102に適切なパターン信号を提供するため、増幅器、フィルタ、アナログデジタルA/Dコンバータ、等といった任意の適切な回路を含むことができる。プロセッサ単数または複数102は、入力されたパターン信号を、メモリ108内の認識エンジン110による実行のために起動される、ある認識アルゴリズムにしたがって処理することができる。パターン認識は、たとえば、入力されたパターン信号たとえば、画像または音声と、複数の対象に関連づけられた利用可能なパターンの基底106とをマッチングすることによって、達成されることができる。図2に示されているように、認識エンジン110は、パターンの基底106とインタフェースし得る。たとえば、認識エンジン110は、トレーニング動作中に、パターンの基底106を生成し、更新することができる。パターンの基底は、認識動作を実行するためにアクセスされ得る。すなわち、入力パターンたとえば、画像または音声は、パターンの基底106のプールから検索された1つ以上のパターンの基底を使用することにより、認識エンジン110によって実行される認識アルゴリズムにしたがって、対象の認識のために処理されることができる。さらに、既存の対象に関連するパターンの基底は、トレーニング処理中に定期的に更新されることができ、1つ以上の新たな対象に関連づけられた1つ以上のパターンの基底が、パターンの基底106のプールに追加されることもできる。スパースな表示および分類のためのカスケード式のディクショナリパターンの基底の集合としてのオーバコンプリートディクショナリが、画像を表示および再構成するために、パターン認識システム100において利用されることができる。本開示のある特定の実施形態において、ディクショナリは、異なる画像再構成レベルで適用されることができる。特定のレベルでの各ディクショナリは、一般的な特徴または識別的な特徴のいずれかを獲得する目的で、学習させられ最適化されることができる。異なる再構成レベルのためのカスケード式のディクショナリを通してスパースな表示を見つけることにより、画像は、再構成され認識されることができる。より低い再構成レベルでのディクショナリが、より一般的な特徴を再構成するために用いられ得る一方で、より高いレベルでのディクショナリは、より識別的な特徴に専用であり得ることに注意すべきである。また、最上位の認識レベルでの識別的なディクショナリを使用した表示のスパース性は、分類パフォーマンスを改善するために、より低い再構成レベルでの1つ以上のカスケード式のディクショナリを追加することにより、高められることができる。カスケード式のディクショナリを用いた画像認識システムにおいて、一般的なすなわち、分類に関連のない情報を再構成することと、識別的なすなわち、分類に関連した情報を再構成することは、分離され得る。異なる再構成レベルでの各ディクショナリは、一般的な特徴または識別的な特徴のいずれかを獲得する目的で、別々に学習させられ最適化されることができる。最も低い再構成レベルでは、ディクショナリは、サポートされたすべての分類からの画像の統計を獲得し得る。それゆえに、ディクショナリの更新を通して発達し得る基底は、すべての分類にわたって共通する特徴を表すことができる。特定のより低い再構成レベルでの、そのような一般的な特徴を有するディクショナリは、同一の程度までの任意の分類から画像を再構成可能であり得る。このディクショナリから再構成された信号を減じた入力画像としての残りの信号は、後のより高い再構成段階でのディクショナリによって再構成されなくてはならない。最も高い画像再構成レベルでは、すべての一般的な特徴は、入力画像から抽出され、減じられることができる。残りの信号は、分類特有の識別的な特徴を有するディクショナリを構成するために使用されることができる。このレベルでのディクショナリは、異なる分類に対応するサブスペースを備え得る。サブスペースは、ある単一の分類からの画像の統計を獲得することができ、このサブスペースにおける基底は、画像分類の残りからそれらを識別する特徴を表すことができる。このように、あるサブスペースは、構成された画像がそのサブスペースが表す分類からのものである場合、他のサブスペースよりも、適切であることができる。したがって、このディクショナリを使用する場合の解は、スパースとなることができる。異なるサブスペースからの異なる再構成レベルは、再構成されている特定の画像がどの分類に属するかを示すことができる。画像の複雑性と分類の困難性に依存して、1つ以上のディクショナリが中間の再構成レベルに追加されることができ、それらは、最上位の認識レベルでの表示のスパース性を高めるために、より一般的でないが、より識別的な特徴を表し得る。図3は、本開示のある特定の実施形態に係る、画像の再構成および対象の認識のために使用される基底の集合としてのカスケード式のディクショナリをトレーニングするための例示的な動作300を示す。302において、N個の対象がディクショナリのトレーニングのために提供されることができ、各対象は、1つ以上のトレーニング画像を備えることができる。304において、ディクショナリは、N個すべての対象からのトレーニング画像を使用してトレーニングされることができる。トレーニングされたディクショナリは、すべての対象に関連する、最も一般的な特徴のセットを含むことができ、それは、初期の画像再構成レベルに関連づけられた一般的なディクショナリとして使用されることができる。その後、306において、一般的な特徴のセットを使用して得られた再構成された画像が、これらの一般的な特徴を含まない更新されたトレーニングパターンを得るために、すべての入力画像から減じられることができる。一般的な特徴が再構成され取り除かれた残りの画像は、オプションで、308において、一般的な再構成の品質を評価するために使用されることができる。その品質が満足の行かないものであった場合、1つ以上のカスケード式の一般的なディクショナリがさらに構成されることができる。したがって、その品質が満足の行かないものであった場合、動作304~306は、カスケード式の一般的なディクショナリであって、1つの一般的なディクショナリが異なる画像再構成レベルに対応する、カスケード式の一般的なディクショナリを得るために、オプションで複数回にわたり繰り返されることができる。以前に見つかった一般的な特徴を含まないパターンに基づいて304において構成されるであろう特徴は、次のより高い再構成レベルのどれに対しても、より一般的でないことができる。したがって、対応するトレーニングされたディクショナリは、次のより高い再構成レベルのどれに対しても、より一般的でなく、より識別的な特徴を含むことができる。306において入力画像から残りのすべての一般的な特徴を抽出した後、対象の識別的な特徴に関連する1つ以上の識別的なディクショナリのトレーニングが、続いて行われ得る。この時点で、各対象の入力パターンは、対応する元の入力画像の識別的な特徴のみを含むことができる。310において、識別的な特徴のセットが、一般的な特徴を含まない入力パターンに基づいて、N個の対象の各々のために得られることができ、それは、N個のサブディクショナリであって、各サブディクショナリが異なる対象に関連づけられ得る、N個のサブディクショナリを有する識別的なディクショナリという結果になり得る。テスト段階において、画像はまず、より低いレベルのディクショナリによって処理され再構成されることができる。残りの信号は、最上位レベルの、識別的で分類特有のディクショナリによって再構成されることができる。対象は、入力信号を再構成するためにどのサブディクショナリが最良かを見出すことによって、認識されることができる。この識別的なディクショナリは、最も高い再構成レベルに対応することができ、それは、N個の対象に関連する、最も識別的な特徴を含むことができる。画像の複雑性とそれらの分類の困難性に依存して、より差別的ではない特徴を有する1つ以上のディクショナリが、最も識別的な特徴を有するディクショナリを適用する前に、トレーニングされることができ、画像の再構成に含まれることができる。図4は、本開示のある特定の実施形態に係る、以前にトレーニングされたカスケード式のディクショナリすなわち、異なる再構成レベルでの基底の集合に基づいた、ある対象に関連する画像の再構成のための例示的な動作400を示す。402において、まず、テスト画像の再構成が、一般的なディクショナリにおける、以前に抽出された一般的な特徴を使用して実行されることができる。404において、画像の再構成および対象の認識が、一般的な特徴が取り除かれた画像に適用される、以前にトレーニングされたN個の識別的なサブディクショナリすなわち、識別的な特徴のセットに基づいて実行されることができ、各サブディクショナリは、認識される可能性のある1つの対象に対応し得る。すべてのサブディクショナリは、最も高い画像再構成レベルに関連づけられ得る、トレーニングされた識別的なディクショナリの一部であることができる。上述したように、画像の複雑性およびその分類の困難性に依存して、より識別的でない特徴を有する1つ以上のディクショナリが、最上位の再構成レベルでの表示のスパース性を高めるために、最も識別的な特徴を有するディクショナリを適用する前に用いられることができる。提案された、再構成技術に基づく画像分類器と、当該技術からの既存の識別分類器は、それらの両技術が同一のパターン認識に適用される場合、比較されることができる。一方では、現在の学習理論は、識別分類器、すなわち、サポートベクターマシンSVMのようなラージマージン分類器の使用をサポートする。また、これらの分類器の汎化誤差のより厳格な理解が存在する。他方で、提案された、パターン認識のための再構成モデルを使用することには、スケーラビリティや誤差の許容といった、ある特定の利点がある。少数の基底を使用して画像全体を表示することにより、提案された技術は、分類数および分類あたりのトレーニングサンプル数における、好ましいスケーラビリティを達成することができる。さらに、パターン認識において観察される多くの誤差は、付加的な誤差としてモデル化されることができる。これらの誤差は、提案された再構成モデルでは、容易に解消され、または訂正されることができる。上述された方法のさまざまな動作は、図面に示されたミーンズプラスファンクションブロックに対応する、さまざまなハードウェアおよび/またはソフトウェアの、1つ以上のコンポーネントおよび/または1つ以上のモジュールによって実行されることができる。たとえば、図3に示したブロック302~310は、図3Aに示したミーンズプラスファンクションブロック302A~310Aに対応する。同様に、図4に示したブロック402~404は、図4Aに示したミーンズプラスファンクションブロック402A~404Aに対応する。より一般的には、方法が、対応するミーンズプラスファンクション図を有する図面に示されている場合、動作ブロックは、同様の番号を付したミーンズプラスファンクションブロックに対応する。ここで使用される場合、決定することという用語は、幅広い動作を含む。たとえば、決定することは、計算すること、コンピュータ処理すること、処理すること、得ること、調査すること、ルックアップすることたとえば、テーブル、データベース、または別のデータ構造をルックアップすること、アサートにすること、等を含むことができる。また、決定することは、受信することたとえば、情報を受信すること、アクセスすることたとえば、メモリ内のデータにアクセスすること、等を含むことができる。また、決定することは、解決すること、選択すること、選ぶこと、確立すること、等を含むことができる。ここで使用される場合、項目のリストのうちの少なくとも1つに言及するフレーズは、単一の要素を含む、それらの項目の任意の組み合わせに言及するものである。例として、a、b、またはcのうちの少なくとも1つは、a、b、c、a-b、a-c、b-c、およびa-b-cを含むものとする。上述された方法のさまざまな動作は、それらの動作を実行することができる任意の適切な手段、たとえば、さまざまなハードウェアおよび/またはソフトウェアの、1つ以上のコンポーネント、回路、および/または1つ以上のモジュールによって実行されることができる。一般的に、図面に示した任意の動作は、それらの動作を実行することができる対応する機能的手段によって実行されることができる。本開示に関連して説明された、さまざまな例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、ここで説明された機能を実行するように設計された、汎用プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサDSP、特定用途向け集積回路ASIC、フィールドプログラマブルゲートアレイシグナルFPGA、または他のプログラマブル論理デバイスPLD、離散ゲートまたはトランジスタ論理、離散ハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の組み合わせを用いて、実現または実行されることができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであることができるが、その代わりに、プロセッサは、商業的に利用可能な任意のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであることができる。プロセッサは、また、コンピューティングデバイスの組み合わせ、たとえば、DSPと、1つのマイクロプロセッサ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと結合された1つ以上のマイクロプロセッサとの組み合わせ、または任意の他のそのような構成として、実現されることもできる。本開示に関連して説明された方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアで直接的に、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、または両者の組み合わせで、具現化されることができる。ソフトウェアモジュールは、当該技術で知られている任意の形態の記憶媒体中に存在することができる。使用され得る記憶媒体のいくつかの例は、ランダムアクセスメモリRAM、読取専用メモリROM、フラッシュメモリ、EPROMメモリ、EEPROMメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、CD-ROM、等を含む。ソフトウェアモジュールは、単一の命令または多数の命令を備えることができ、いくつかの異なるコードセグメントにわたって、異なるプログラム間で、および複数の記憶媒体にわたって、分散されることができる。記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合されることができる。その代わりに、記憶媒体は、プロセッサに組み込まれることができる。ここに開示された方法は、説明された方法を達成するための1つ以上のステップまたは動作を備える。方法のステップおよび/または動作は、本願の特許請求の範囲から逸脱せずに、互いに置き換えられ得る。すなわち、ステップまたは動作の特定の順序が指定されない限り、特定のステップおよび/または動作の順序および/または使用は、本願の特許請求の範囲から逸脱せずに変更されることができる。説明された機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせにおいて実現されることができる。ソフトウェアで実現される場合、機能は、1つ以上の命令として、コンピュータ読取可能な媒体で記憶されることができる。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされることができる任意の入手可能な媒体であることができる。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ読取可能な媒体は、命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用されることができ、かつ、コンピュータによってアクセスされることができる、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM、または他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置、または他の磁気記憶デバイス、または任意の他の媒体を含むことができる。ディスクdiskおよびディスクdiscは、ここで使用される場合、コンパクトディスクdiscCD、レーザディスク登録商標disc、光ディスクdisc、デジタル多用途ディスクdiscDVD、フロッピー登録商標ディスクdisk、およびブルーレイ登録商標ディスクdiscを含み、ディスクdiskは通常、磁気的にデータを再生するが、ディスクdiscは、レーザを用いて光学的にデータを再生する。したがって、ある特定の実施形態は、ここに提示された動作を実行するためのコンピュータプログラム製品を備え得る。たとえば、そのようなコンピュータプログラム製品は、命令が記憶および/またはコード化されたコンピュータ読取可能な媒体を備えることができ、それらの命令は、ここに説明された動作を実行するために1つ以上のプロセッサによって実行可能である。ある特定の実施形態では、コンピュータプログラム製品は、パーケージ材料を含むことができる。ソフトウェアまたは命令は、伝送媒体によって伝送されることもできる。たとえば、ソフトウェアが、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線DSL、または赤外線、無線、およびマイクロ波のような無線技術を使用して伝送される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、DSL、または赤外線、無線、およびマイクロ波のような無線技術は、伝送媒体の定義に含まれる。さらに、ここに説明された方法および技法を実行するためのモジュールおよび/または他の適切な手段が、ダウンロードされ得ること、および/または、そうでなければ、ユーザ端末および/または基地局によって、適用可能であるように得られ得ることが理解されるべきである。たとえば、そのようなデバイスは、ここに説明された方法を実行するための手段の伝送を容易にするために、サーバに結合されることができる。あるいは、ここに説明されたさまざまな方法は、記憶手段たとえば、RAM、ROM、コンパクトディスクCDまたはフロッピーディスクのような物理記憶媒体、等を介して提供されることができるので、ユーザ端末および/または基地局は、記憶手段をデバイスに結合または提供して、さまざまな方法を得ることができる。さらに、ここに説明された方法および技法をデバイスに提供するための任意の他の適切な技法が利用されることができる。本願請求項は、上述された、まさにその構成およびコンポーネントに限定されないことが理解されるべきである。さまざまな変更、交換、および変形が、本願の特許請求の範囲から逸脱せずに、上述された方法および装置の構成、動作、および詳細に対してなされることができる。上記は、本開示の実施形態に関するものであるが、本開示の他の実施形態およびさらなる実施形態が、その基本的な範囲から逸脱せずに考案されることができ、その範囲は、下記の請求項によって決定される。