"少なくとも1つのプロセッサ上で実行される、特徴を生成するための方法であって、分散値を画像の少なくとも一部に関連付けることと、前記画像の前記少なくとも一部における分散が閾値を上回ることを前記分散値が示す場合に、特徴生成プロセスの少なくとも一部から前記画像の前記少なくとも一部の少なくとも一部分を除外することと、を備える方法。前記一部分を除外することは、前記画像の前記少なくとも一部が前記特徴生成プロセスの前記少なくとも一部によって処理される前に、異なる値を有する前記画像の前記少なくとも一部を差し引くことを備える、請求項1に記載の方法。前記分散値は、前記画像の一部内の前記画素値のエントロピの測定を備える、請求項1に記載の方法。前記分散値は、前記画像の前記一部の周波数特性を備える、請求項1に記載の方法。前記分散値は、少なくとも、前記画像の前記一部内の画素値の級間変動及び級内変動に基づく、請求項1に記載の方法。前記分散値を関連付けることは、前記画像の前記少なくとも一部内の画素を量子化値と関連付けることと、同一の量子化値を有する画素の集合に対して前記1次モーメントを決定することと、少なくとも2つの集合の前記1次モーメントの間の距離を測定することと、を備える、請求項1に記載の方法。前記少なくとも2つの集合の1次モーメントの間の距離は、前記分散値の値に反比例しうる、請求項6に記載の方法。前記特徴生成プロセスは、SIFTscaleinvariantfeaturetransformの少なくとも一部を備える、請求項1に記載の方法。前記特徴生成プロセスは、画像の尺度空間差分を計算するように構成されたモジュールを備える、請求項1に記載の方法。命令を備える非一時的なコンピュータ読取可能な媒体であって、前記命令は、分散値を画像の少なくとも一部に関連付けることと、前記画像の前記少なくとも一部における分散が閾値を上回ることを前記分散値が示す場合に、前記画像の前記少なくとも一部の少なくとも一部分を特徴生成プロセスの少なくとも一部から除外することとからなるステップを電子機器に実行させるように構成された、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記一部を除外することは、前記画像の前記少なくとも一部が前記特徴生成プロセスの前記少なくとも一部によって処理される前に、異なる値を有する前記画像の前記少なくとも一部を差し引くことを備える、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記分散値は、前記画像の前記一部内の前記画素値のエントロピの測定を備える、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記分散値は、前記画像の前記一部の周波数特性を備える、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記分散値は、少なくとも、前記画像の前記一部における画素値の級間変動及び級内変動に基づく、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記分散値を関連付けることは、前記画像の前記少なくとも一部内の画素を量子化値に関連付けることと、同一の量子化値を有する画素の集合についての前記1次モーメントを決定することと、少なくとも2つの集合の前記1次モーメントの間の距離を測定することと、を備える、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記少なくとも2つの集合の1次モーメントの間の距離は、前記分散値の値に反比例しうる、請求項15に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記特徴生成プロセスは、SIFTscaleinvariantfeaturetransformの少なくとも一部を備える、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記特徴生成プロセスは、画像の尺度空間差分を計算するように構成されたモジュールを備える、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記電子機器は無線電話を備える、請求項10に記載の非一時的コンピュータ読取可能媒体。命令を備える電子機器であって、前記命令は、分散値を画像の少なくとも一部に関連付けることと、前記画像の前記少なくとも一部における分散が閾値を上回ることを前記分散値が示す場合に、前記画像の前記少なくとも一部の少なくとも一部分を特徴生成プロセスの少なくとも一部から除外することと、からなるステップを実行するように構成される、電子機器。前記一部を除外することは、前記画像の前記少なくとも一部が前記特徴生成プロセスの前記少なくとも一部によって処理される前に、異なる値を有する前記画像の前記少なくとも一部を差し引くことを備える、請求項20に記載の電子機器。前記分散値は、前記画像の前記一部内の前記画素値のエントロピの測定を備える、請求項20に記載の電子機器。前記分散値は、前記画像の前記一部の周波数特性を備える、請求項20に記載の電子機器。前記分散値は、少なくとも、前記画像の前記一部における画素値の級間変動及び級内変動に基づく、請求項20に記載の電子機器。分散値を関連付けることは、前記画像の前記少なくとも一部の画素を量子化値に関連付けることと、同一の量子化値を有する画素の集合についての前記1次モーメントを決定することと、少なくとも2つの集合の前記1次モーメントの間の距離を測定することと、を備える、請求項20に記載の電子機器。前記少なくとも2つの集合の1次モーメントの間の距離は前記分散値の前記値に反比例しうる、請求項25に記載の電子機器。前記特徴生成プロセスは、SIFTscaleinvariantfeaturetransformの少なくとも一部を備える、請求項20に記載の電子機器。前記特徴生成プロセスは、画像の尺度空間差分を計算するように構成されたモジュールを備える、請求項20に記載の電子機器。前記電子機器は無線電話を備える、請求項20に記載の電子機器。電子機器であって、分散値を画像の少なくとも一部に関連付けるための手段と、前記画像の前記少なくとも一部における分散が閾値を上回ることを前記分散値が示す場合に、前記画像の前記少なくとも一部の少なくとも一部分を特徴生成プロセスの少なくとも一部から除外するための手段と、を備える、電子機器。前記関連付ける手段は、級間分散と級内分散とを決定するように構成された分散判別器ソフトウェアモジュール備え、前記除外するための手段はスイッチを備える、請求項30に記載の電子機器。前記一部を除外することは、前記画像の前記少なくとも一部が前記特徴生成プロセスの前記少なくとも一部によって処理される前に、異なる値を有する前記画像の前記少なくとも一部を差し引くことを備える、請求項30に記載の電子機器。前記分散値は、前記画像の前記一部内の前記画素値のエントロピの測定を備える、請求項30に記載の電子機器。前記分散値は、前記画像の前記一部の周波数特性を備える、請求項30に記載の電子機器。前記分散値は、少なくとも、前記画像の前記一部における画素値の級間変動及び級内変動に基づく、請求項30に記載の電子機器。前記分散値を関連付けるための手段は、前記画像の前記少なくとも一部内の画素を量子化値に関連付けるための手段と、同一の量子化値を有する画素の集合についての前記1次モーメントを決定するための手段と、少なくとも2つの集合の前記1次モーメントの間の距離を測定するための手段と、を備える、請求項30に記載の電子機器。前記少なくとも2つの集合の1次モーメントの間の距離は前記分散値の前記値に反比例しうる、請求項36に記載の電子機器。前記特徴生成プロセスは、SIFTscaleinvariantfeaturetransformの少なくとも一部を備える、請求項30に記載の電子機器。前記特徴生成プロセスは、画像の尺度空間差分を計算するように構成されたモジュールを備える、請求項30に記載の電子機器。前記電子機器は無線電話を備える、請求項30に記載の電子機器。本明細書に開示される実施例implementationは、被写体認識システムにおける改善された特徴生成のためのシステム、方法、装置を提供する。特に、本願の実施形態は、好ましくない被写体認識特徴を生成する画像の一部を除外するために、様々な特徴生成プロセスを変更することを意図する。当業者は、これらの実施形態がハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらのあらゆる組み合わせで実現されうることを認識するだろう。幾つかの実施形態は、画像の特徴を生成するための方法又はシステムに関し、それは、少なくとも1つのコンピュータプロセッサ上で実行される。この方法において、画像の少なくとも一部に関連付けられた分散値が生成されうる。分散は、一般的に、画像領域において、互いに対する類似画素の分離を指す。類似画素が互いの近くに存在する場合、分散はより低い。介在する多くの異なる画素が類似画素を分離する場合、分散はより高い。画素が非常に類似しているために区別可能なグループが存在しないとみなされる場合もまた、当業者は分散を高いと定義しうる。個々の類似画素が、画像内の広く分離した群れclumps又はグループにおいて互いのそばに存在する場合でさえ、類似画素は全体として分散されたdispersed状態でありうることに注意されたい。分散値dispersionvalueは、分散の程度を示しうる。方法は、画像部分における画素分散が閾値を上回ることを分散値が示す場合、特徴生成プロセスの少なくとも一部から画像の一部を除外する。当業者は、本明細書で参照される閾値が、分散の程度に関すること、並びに、実際の実施例が閾値を様々な形態逆数又は範囲などで表しうることを容易に認識するだろう。このように、閾値を上回るexceedingathresholdは、その条件を説明するためにどのような実施例が採用されるかにかかわらず、十分な量の分散が存在することを示す。例えば、撮影された画像に対して画像認識を実行しているセルラ電話において、この特徴生成方法は有益でありうる。閾値を上回る、分散された画素分布を有する画像の一部を除外することで、システムは、それら一部を特徴生成プロセスから除去することができる。区別可能な画素グループが存在しないため、実質的に類似した画素の領域のような他の領域も除去されうる。後で撮影された画像において特徴が生成されることも認識されることもないため、この方法は計算的リソースを確保しうる。以下の説明において、例の完全な理解を提供するために、特定の詳細が示される。しかしながら、これらの特定の詳細なく例が実施されうることは、当業者によって理解されるだろう。例えば、電気コンポーネント/機器は、不必要な詳細で例を不明瞭にしないために、ブロック図で示されうる。別の例において、そのようなコンポーネント、他の構造、及び技術は、例をさらに説明するために詳細に示されうる。例がプロセスとして説明され、それが、フローチャート、フロー図、有限状態図、構造図、又はブロック図で描写されうることにも注意されたい。フローチャートは、動作を一連のプロセスとして説明しうるが、大半の動作は、並列して又は同時に実行され、プロセスは繰り返されうる。加えて、動作の順序は再配列されうる。プロセスは、その動作が完了すると終了する。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応しうる。プロセスが、ソフトウェア関数に対応する場合、その終了は、呼出し関数又は主要関数への関数の戻りに対応しうる。当業者は、情報及び信号が多種多様な技法及び技術のいずれかを用いて表されうることを理解するだろう。例えば、上記説明の全体にわたって参照されうるデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、及びチップは、電圧、電流、電磁波、磁場又は磁性粒子、光場又は光粒子、もしくはこれらのあらゆる組み合わせによって表されうる。被写体認識システムは、コンピュータ機器が画像内の又は1つ以上の被写体を識別することを可能にする。これらのシステムは、一般的に、画像の第1のセット内の被写体の視覚的特徴を学習するlearnためのプロセスの第1のセットと、その後、新しい画像の第2のセット内のそれらの特徴を認識するためのプロセスの第2のセットとを備える。画像の第1のセットは、本明細書では、トレーニング画像と呼ばれ、第2のセットは、テスト、ライブ、又はフィールド内画像と呼ばれうる。プロセスの第1のセットは、特徴をトレーニング画像から抽出し、それは、認識されるべき被写体を表現する。第2のステップにおいて、システムは、テスト又はライブ画像内のこれらの特徴を認識することで被写体を識別しうる。特徴生成プロセスは、トレーニング画像内の特徴を識別し、それは、そこに含まれる被写体を識別するために有益である。被写体の認識を複雑にする特徴、又は、被写体の認識に関連性をほとんど有さない特徴は、除外されるべきである。本願の実施形態は、特徴生成を改善するための新しいシステム及び方法を意図する。特に、本願の実施形態は、望ましくない特徴を生成しうる画像の一部を特徴生成プロセスから除外する。具体的に、実施形態は、特徴生成システムが定期的に、テキスチャ、ランダム画素、又は、分散された画素分布の他のエリアを描写する画像領域内の好ましくない特徴を識別するという事実を修正する。幾つかの実施形態は、さらに、同一画素又は実質的に類似した画素しか備えない領域のような、特徴を生成する可能性の低い画像部分をプロセスから除去することによって計算を改善しうる。特徴生成プロセス内でこれらの領域を除外及び/又は変更することによって、好ましくない特徴の生成はより少なくなり、及び/又は、計算時間及びリソースが確保されるだろう。本願の実施形態は、トレーニング画像の原画素rawpixel内のこれらの領域を認識しうるが、周波数、尺度空間、n次元表現支援ベクトルマシンで使用されるようななどの代替的な表現、あるいは、当業者には馴染みがあり、異なる特徴生成プロセスに共通した他の表現でそれらを認識しうる。この方法において、システムは、これらの特徴を生成するようにリソースに指示しないこと、及び、後の認識の間にこれらの特徴を使用しないことのいずれによっても利益がもたらされる。これらの改善により、特徴生成プロセスを採用するあらゆるシステムにおいて利益が生み出され、それらは、特に、計算時間及び効率性が重んじられるモバイル機器にとって有益である。図1は、サーバ102、データベース103、及び、セルラネットワークのようなネットワーク104に関してモバイルデバイス301を生成し、それに対し、SURFは、その代わりに、ボックス機能boxfunction302を使用しうる。一般的に言えば、プロセスのSIFTファミリは、尺度空間極値検出、キーポイント局所化、オリエンテーション割当、及びキーポイント記述子の生成からなるステップを備える。SIFTのバージョンは、DavidGLoweDistinctiveimagefeaturesfromscaleinvariantkeypointsInternationalJournalofComputerVision602pp91110以下、Loweという出版物で詳細に説明されている。当業者は、Loweの用語が、本願の用語と正確に対応するわけではないことを認識しうる。プロセスのSIFTファミリは一般的に、カメラから又は記憶装置からの入力311として原画像の画素データ300を受信することで開始する。これらの原画素は、尺度空間表現301、302に変換される。尺度空間は、当業者には容易に知られている信号処理技術であり、原画像300は、様々な尺度でぼやけたblurred表現を生成するためにぼやけているblurred。様々な尺度での表現は、ピラミッド表現とも呼ばれ、複数のバージョンの画像が多様な尺度及びぼやけの程度で生成される。この方法において、画像は、画像尺度に対して変換が不変である形態に変換される。即ち、原画素情報を一般化generalizingする。尺度空間表現を構築することは、例えば畳み込みなどによって、様々な尺度の画像に対してカーネルkernelを適用することを含みうる。前述されたように、典型的なSIFTなどの幾つかのプロセスは、ガウスカーネル301を使用して尺度空間画像表現を構築しうる。SURFのような他のプロセスは、ボックス機能302を用いて尺度空間表現を構築しうる。尺度空間への変換の後、システムは、尺度空間画像と原画像との差分をとりうる。この画像の差分303は、ハイコントラストの領域を示しうる。これらのハイコントラストの領域、即ち極値は、幾つかの尺度にわたる画像の差分の局所的な最小値/最大値として識別されうる。例えば、異なる画像内の各画素は、同一の尺度にある隣接画素と、及び、他の様々な尺度にある隣接画素と比較されうる。画素値が、比較されたすべての画素の中で最大又は最小である場合、それは、キーポイントとして知られる関心領域として識別されうる。これは、一般的に、キーポイント局所化と呼ばれ、Loweでより詳細に説明されている。キーポイントは、特徴を生成するために使用されうる。例えば、キーポイントの回りでサブ画素補間305が実行され、画素サイズには及ばない正確性でキーポイントの位置を決定しうる。次に、システムは、エッジ及び低いコントラストの領域にあるキーポイント306をフィルタリングして、誤って決定されたキーポイントを最小化しうる。次に、特徴のオリエンテーション不変性を達成するために、各勾配は、最大又は最小画素値の勾配の方角に基づいてオリエンテーション307が割り当てられる。この方法において、キーポイントは、回転不変な方法で即ち、任意の座標軸というよりはむしろ勾配に関して説明されうる。幾つかの実施形態において、勾配は、尺度空間ピラミッドのレベルごとに計算されうる。これは、一般的に、オリエンテーション割当と呼ばれ、Loweでより詳細に説明されている。この点で、各キーポイントは、画像の位置、尺度、オリエンテーション方向性と関連づけられうる。次に、キーポイントの尺度及び回転不変表現を確実にするためにキーポイント記述子が割り当てられうる308。これは、キーポイントの回りの領域内の各画像のサンプルポイントで勾配の大きさ及びオリエンテーションを計算することによって行われうる。これらのサンプルは、サブ領域のコンテンツを集約するオリエンテーションヒストグラムに累積されうる。これは一般的に、キーポイント記述子の生成と呼ばれ、Loweでより詳細に説明されている。それらの記述子に関するこれらのキーポイントは、出力され310、後の認識のために記憶されうる特徴を備える。当業者は、より効率的な記憶を容易にするために特徴が圧縮されること又は低減されることを容易に認識するだろう。SIFT-PCAにおいて、例えば、システムによって出力される特徴の数は、特徴セットの主要コンポーネント分析PCA309を実行することで減らされうる。PCAは、数学的な手順、特に、固有ベクトルベースの多変量分析であり、それは、相関する可能性のある変数の数を、より小ない数の、主要コンポーネントと呼ばれる無相関な変数に変換する。変換されると、データの投影のための最大分散は、第1の主要座標に横たわり、次に大きい分散は、第2の主要座標に沿う。初期の主要コンポーネントが大部分の情報を備えるため、当業者は通常、データの公平な説明を保持したまま、それより後のコンポーネントを除去することができる。この方法で、PCAは、データを記述するために要求されるディメンションの数を減らすために使用され、例えば、データベース103などにおける特徴の改善された記憶を可能にする。図4は、上の特徴生成プロセスを示し、それは、特に、画像キャプチャデバイス撮像装置201及び画像バッファ205のような、モバイル機器の他のコンポーネントに関連して、特徴生成モジュール203に見られうる。画像を撮影し、それをバッファ205に記憶することに応じて、システムは、原画像の画素300を、上に概要が述べられた特徴生成プロセスを実行しうる特徴生成モジュール203に渡しうる。上述されたSIFTプロセスファミリのメンバを含む多数の特徴生成プロセスは、高い周波数詳細の領域を識別することによって、画像内の関心領域を決定する。例えば、SIFTプロセスにおいて、尺度空間表現の差分は、後にキーポイントとなりうる極値の領域を示す。表現の差分は、高周波数の領域即ち、隣接する画素間の変化が大きい領域に等しい。これらのタイプの画像領域が、ほとんど分離されていない、及び、わずかに分離されている場合、これらの高周波数の決定はうまく機能する。あいにく、ランダムノイズは、高い空間周波数を有するため、結果として、被写体認識にほとんど関連性のない特徴を生成しうる。同様に、木の葉のクラスタ、草の葉の大きいクラスタ、又は、服の模様などのテキスチャを備える画像のエリアもまた、それ程好ましくない特徴を生成しうる。これらの分散されたテキスチャは、近隣の画素間の顕著な分散、即ち、高い周波数情報を含む画像領域を備える。これらの領域は、被写体認識手順に対してほとんど利益を提供しない特徴を生成するだけでなく、特徴生成及び認識プロセスにおいて価値のある時間及びリソースを消費しうる。従って、本願の実施形態は、高い周波数の領域を識別する特徴生成プロセスから、これらの特徴を生成する画像の一部を除去するためのシステム及び方法を意図する。重ねて、SIFTファミリが上に詳細に説明されたが、当業者は、開示された技術が、高い周波数領域において好ましくない特徴を生成する他のプロセスに適用されることを容易に認識するだろう。本願の実施形態は、特徴生成プロセス内側又は外側への分散判別器の組み込みを意図する。分散判別器は、ソフトウェアソフトウェアモジュールのような、ハードウェア、又は、ファームウェアを備えうる。分散判別器は、分散テキスチャの領域のような画像の一部を、特徴生成プロセスによるさらなる分析から除外しうる。例えば、この判別器は、単に、これら一部を処理のためのプロセスに提供しないか、又は、これら一部を、好ましくない特徴を生成しない値と置き換えうる。この方法で、システムは、より正確に及びより効率的に関連性のある特徴を認識しうる。図5及び図6は、モバイル機器の特徴認識システムの他のコンポーネントに対する分散判別器の配置を示すブロック図を描写する。図5及び6における判別器の配置は、SIFTに関して例示することを目的としている。しかしながら、当業者は、この判別器が、ヌル空間PCA、支援ベクトルマシン、神経ネットワーク、及び、他の特徴生成プロセスを組み込むシステムに類似して配置されることを容易に認識するだろう。分散判別器の配置及び動作は、当業者が容易に認識するように、下に説明されるように分散した原画素データに対応する画像の一部をフィルタリングするためだけに変更される必要がある。図5に示される1つの実施形態において、撮像装置201が画像を獲得した後に画像バッファ205で原画像画素300が見つけられると、分散判別器502は、それらを分析する。判別器は、好ましくないテキスチャを備えうる画素内の分散の領域を決定する。判別器は、さらに、同一画素のブロックのような、変動がほとんど又はまったくない領域を決定しうる。判別器502は、後続の特徴分析からこれらの領域を除外するために、スイッチ501又は他の除外手段を備えうるか、あるいは、それらと連動して動作しうる。図5において、スイッチ501は、尺度空間画像の差分でゲートキーピング機能gatekeepingfunctionを実行するものとして示される。当業者は、原画素のデータ300が尺度空間に変換される前にスイッチ501を配置することによって、原画素が変更又は除外されうることを容易に認識するだろう。反対に、スイッチ501は、例えば、極値304の配置の後など、プロセスにさらに配置されうる。この方法で、キーポイントが分散テキスチャを備えると判別器が決定した後に、このキーポイントは変更又は除外されうる。スイッチは除外手段と呼ばれているが、好ましくない特徴の生成を回避するために画像コンテンツを除去するというよりはむしろ変更する他の機器も、それらが好ましくない特徴に責任を有する部分を同じように除外するため、除外手段を同様に備えること、を当業者は容易に理解するだろう。図6の実施形態で示されている別の例として、判別器は、その代わりとして、尺度空間画像、即ち、ぼやけた画像に対して動作する。ここで、スイッチ501は、さらに、残りのプロセスからそれらのコンテンツを除外又は変更するように尺度空間画像に対して動作する。判別器の閾値及びパラメータは、同様に、残りのプロセスから高い分散の領域を除外するために、原画素よりはむしろ尺度空間データを受信するように変更されうる。これらの変更は、以下でより詳細に説明される。このように、当業者は、スイッチ501が、出力310される前の、プロセスのどこかに配置されうることを認識するだろう。幾つかのシステムは、特徴生成モジュール203内で1よりも多くの特徴認識プロセスを実現しうるか、それらは、複数の特徴生成モジュール203を動作しうる。例えば、幾つかの状況において、より良い結果は、重ねた認識プロセスを使用して達成されうる。SIFTは、記憶リソースが容易に入手可能である場合に使用され、PCA-SIFTは、記憶空間が限られている場合に使用されうる。本願の実施形態の幾つかにおいて、分散判別器502は、認識方法から選択する機器と通信状態にありうる。画像が撮影される状況に依存して、モバイル機器101は、特徴認識方法を重ねて実行しうる正確性対速度、画像の主題、等。上述された実施形態は、判別器の効率的な配置を示しているが、当業者は、この判別器が、出力前のプロセスの任意の時点で画素を除外するように動作しうることを容易に認識するだろう。例えば、キーポイントは、フィルタリング306の間に、又は、記述子308が準備された後に除去されうる。しかしながら、プロセスの異なる位置での動作は、分散判別器が、特定の位置に現れるデータに対して動作するように変更されることを要求しうる。図7は、画像の一部が分散画素データの領域に対応するか否かを決定するために使用される分散判別器502の様々な動作を示すフロー図である。理解を容易にするために、上に記述されたように、代替的な方法尺度空間アセスメント、周波数、ドメインアセスメント、等が使用されるが、図7では、原画像の画素に対する判別器502の動作700が描写される。図10A及び10Bについて、図7の分散判別器502の動作700の背後にある原理が説明されるだろう。次に、これらの原理の実施例が、図7の詳細に関連して記述される。図10Aは、データ1001a及び1001bという2つの級に関して、サンプル値x軸にわたる測定1000aを描写する。データ1001a及び1002aというこれら2つの級は、それぞれ、級内分散1004a、1003aを有し、級間分散1005aを有する2つのガウス分布によって表される。図10Bは、同様に、関連した級内分散1004a、1003b及び級間分散1005bを有する、データ1001b及び1002bという2つの級を表す。当業者は、図10Aにおける級分布が、2つの級がより大きなオーバラップを含むという意味で、より分散された状態であることを観測するだろう。図10Bに描写された級に比べて、両方の級が広範囲をカバーし、両方の級がよりオーバラップするため、ランダムに選択された値は、どちらかの級に入る可能性が高い。対称的に、図10Bは、示されるように、級がより狭く定義され、オーバラップしない可能性があるため、より分散が少ない分布を描写する。特定の実施形態は、この相対分散を表す値が、線形の判別手段分析のフィッシャー判別関数によって漠然と引き起こされることを意図する。この値は、分布の分散を示すように、級内及び級間分散の比を表しうる。図10Aにおいて、例えば、級間分散1005aは、図10Bのものよりも小さく、級内分散1004a及び1003aは、図10Bのものよりも大きい。反対に、図10Bにおいて、級間分散1005bは、図10Aのものよりも大きく、級内分散1004b及び1003bは、図10Aのものよりも小さい。特定の実施形態は、図10A-Bについての記述に類似した方法で、級間及び級内分散を用いて画素分散を決定することを意図する。図7に戻り、これらの実施形態における判別器502は、分散の測定が行われうるように、画像ブロック701内の画素の級内及び級間分布を決定しようとする。判別器が、画像部分701を受信する702前に、システムは、画像内にみられうる画素値の領域を量子化する。これは、画素色相、明度、又は類似した画素特性の量子化を備え、システムが分散判別器を用いる前に行われうる。このステップは画像ブロックの受信後に行われうるが、当業者は、画像に対する動作の前に、事前に、この領域が量子化されうることを容易に認識するだろう。量子化された領域は、事前に計算され、例えば、モバイル機器101又はサーバ102上のどこかにあるテーブルに記憶されうる。続いて、判別器が、トレーニング画像の画像ブロック内の画素701を受信する702と、画素は、それらのそれぞれの量子化領域703に関連づけられる。共通領域の範囲内の画素は、共通の級ID703が割り当てられる。即ち、値が同じ量子化の範囲内である画素は、同じ級を備える。図8A~Cについて、これらの級がより詳細に説明される。図8Aは、1つの可能な例として、36個の画素を備える6×6の画像ブロック801を示す。述べられたように、可能な色相の所与の量子化領域の範囲内の画素は、関連量子化レベル、即ち、級IDが割り当てられるだろう。当業者は、画素値を領域と比較するように構成されたソフトウェアコードのような、画素を量子化値に関連付けるための多くの手段を容易に認識するだろう。このように、図8Aの画素は、X、O、及びで示される3つの級にグループ化されうる。これら3つの領域は、所与の量子化レベルの画素が互いの近くに存在する傾向がある、即ち、左上にはX、左下にはO、及び右にはが存在する、という意味で、比較的同質である。図8Bは、対称的に、同一のディメンションを有するが、分散された画素の集合を備える画素ブロックを示す。ここで、所与の量子化級の画素は、必ずしも、ブロック内で互いの近くに位置付けられるわけではない。上述されたように、図7及び図8A~Bは色彩量子化を指すが、当業者は、量子化されうる多くの代替的な画素パラメータを容易に認識するだろう。例えば、図8Cは、明度値で示された、画素の分散された分布を示す。これらの画素値は、実施例に依存して量子化されうるか、あるいは、量子化されない可能性がある。これらの値は、グレースケール明度値等を備えうる。再び図7に戻り、上述されたように、次に、同じ量子化レベルを備える画素が級にグループ化されうる703。次に、各級は、図10A~Bに関して上述された方法に類似した方法で、画像ブロック内の分散の測定を決定するために使用されうる。それらの図に関して説明されたように、級同士の級内及び級間分散は、分散の測定を決定するために使用されうる。図7に対応する実施形態において、級間変動SBの測定及び級内変動SWの測定705は、以下でさらに詳しく説明されるように、級間基準mref及び級のモーメントmi704に基づいて決定されうる。特定の実施形態において意図されたような、mref及びmiの決定、並びに、後続のSW及びSBの計算がここで説明される。図7の画像部分702を再度参照して、画素領域が判別器502によって分析されるべきであることを考慮する。図8A~C及び9A~Bに示されるように、x及びyが、それぞれ、領域内の画素の列及び行の位置を指すと想定する。このように、領域内の各画素zは、位置に関連づけられる。即ち、z=x、yである。さらに、画素領域は、N個の画素を備え、N個の画素の各々は、C個の量子化級のうちの1つに分類されうる。例えば、画像内のすべての画素が、3つの量子化レベルのうちの1つに関連付けられた場合、C=3であるこれは、8Aのケースである。1次モーメントとして知られる平均mi、即ち、特定の級ZiのNi個のデータポイントの級の重心は、以下のように定義されうる:当業者は、画素位置の値を合計し、画素の数で除算するソフトウェアコードなど、これらのモーメントを決定するための多くの方法を容易に認識するだろう。miという用語は、その級における各画素の平均の中心位置を表す画素領域内の位置を指す。例として、図9Aは、図8AのX級、O級、級に対する平均m1、m2、m3を示す。各々の級に対して平均miが決定されると、級の平均に対するその級内の各画素のユークリッド距離を合計することによって、級に対する級内分散が決定されうる。次に、級内分散は、以下のように値SWを形成するために、C個すべての級にわたって累積されうる:級間値SBは、以下のように決定されうる。共通の基準点mrefは、級の平均miの各々の間での比較のために選択されうる。1つの実施形態において、mrefは、画素領域の中心901例えば、17×17の領域の位置9,9であり、よって、各画素ブロックと固定された残りが考慮されうる。幾つかの実施形態において、基準は、サブ画素位置を備え、当業者は、この基準が物理位置に対応する必要ないことを認識するだろう。画像部分のディメンションが繰り返しの間で変化する場合、基準位置は、同じように変更されうる。次に、級間測定SBは、この基準に対する各級の平均のユークリッド距離をとることによって計算されうる:このように、SBは、各級の中間ポイントmiとグローバル基準mrefとの間の分散を指し、よって、級間変動の指標として寄与する。SWは、級内の分散、即ち、各々の級からそれらの平均miまでの距離を指す。図10A~Bに関して説明されたように、本願の実施形態のいつくかは、これら2つの測定値を、場合によっては比として、画素領域内の分散Dの指標として比較すること706を意図する。このように、級の中心が互いにさらに分布される即ち、SBが増加すると、分散は減少する図8A及び9A参照。これは、画像ブロックが類似した色相のグループを備えるケースであり、その級の中心、即ちモーメントが画素領域において広く分離される。反対に、級の中心の密集した集合は、級が互いに近いこと、及び、量子化されたレベルの級が近くにあるか、混ぜられてあるかのいずれかである即ち、SBが減少する、図8B及び9B参照ことを示す。類似した方法で、級のメンバがより厳格に限定されるSWが減少すると、分散は減少する。級のメンバがより広く分離されるSWが増加すると、分散は増加する。上述されたように、システムはまた、同一又は実質的に類似した画素の領域を除外しうる。幾つかの実施形態において、これは、画素領域が単一の級しか備えない場合、SBをゼロであると定義することによって達成されうる。結果として、値Dは、非常に高い又は無限の分散を示すだろう。値Dは、さらに、後処理を容易にするために、様々な形態へと操作されうる。例えば、特定の実施形態は、分散を示す指標として、測定の逆のログをとることをさらに考慮する。幾つかの実施形態は、分布のエントロピEとしてこれを指しうる。結果として、高いエントロピの領域は、除外されうる。上述されたように、実質的に類似した又は同一の画素即ち、特定の領域内の画素の領域においてSBをゼロに定義することによって、エントロピは、同様に、この領域において極めて高い又は無限であり、これもまた、画像部分をプロセスから除外することにつながる。判別器502は、分散測定Dを閾値値と比較し707、それによって、画像ブロックが分散画素分布に対応するか否かを決定する。測定が閾値を超える場合、動作の第1のコース708が行われ、超えない場合、代替的なコース709が行われる。例えば、スイッチ501は、上述されたように、決定に基づいて動作されうる。これらの閾値は、予め設定されるか、試行錯誤の結果事前に決定されるか、情報に基づいて予測されるか、又は、前のトレーニングセッションに基づいて動的に生成されうる。ファジー論理fuzzylogic、機械学習方法など、動作のコースを決定するための代替的な手段は、当業者によって容易に想像されるだろう。決定が行われた後、プロセスは、終了し710、画像の新しい一部が処理のために受信される。それ以上の部分が処理を要求しない場合、システムは中断する。図10A~Bに関して説明された級間及び級内判別測定は、分散判別器の実施形態のうちの1つの級を備えるが、当業者は、分散値を生成するための代替的な手段を容易に認識するだろう。例えば、画素領域の周波数表現は、フーリエ変換などによって、行われうる。より多くの数の周波数を備える領域は、より少ない周波数を有する領域よりも大きな分散を有するものとして分類されうる。当業者であれば、本明細書に開示された実施例に関連して説明された様々な実例となる論理ブロック、モジュール、回路、及びプロセスのステップが、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、又は両方の組み合わせとして実現されうることを容易に理解するだろう。このハードウェア及びソフトウェアの互換性を明確に示すために、様々な実例となるコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、及びステップが、一般的にそれらの機能の観点から、上に説明されている。このような機能が、ハードウェアとして実現されるか、ソフトウェアとして実現されるかは、特定のアプリケーション、及びシステム全体に課せられる設計制約に依存する。当業者は、特定のアプリケーションの各々に関して説明された機能を多様な方法で実現することができるが、このような実現の決定は、本発明の範囲を逸脱するものとして解釈されるべきでない。当業者は、一部が、即ち、一部分が、全体以下の内容を備えることを認識するだろう。例えば、画素の集合の一部は、それらの画素のサブ集合を指しうる。本明細書に開示された実施例に関連して説明された様々な実例となる論理ブロック、モジュール、及び回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ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FPGA又はその他のプログラマブル論理機器、ディスクリートゲート又はトランジスタロジック、ディスクリートハードウェアコンポーネント、あるいは本明細書に説明された機能を実行するように設計されたこれらの任意の組み合わせで、実現又は実行されうる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサでありうるが、代替的に、このプロセッサは、任意の従来型プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、又はステートマシンstatemachineでありうる。プロセッサはまた、計算機器の組み合わせ、例えば、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、又は他のそのような構成として実現されうる。本明細書に開示された実施例に関連して説明された方法又はプロセスのステップは、直接ハードウェアに、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に、又はこれら2つの組み合わせに組み込まれうる。ソフトウェアモジュールは、RAMメモリ、フラッシュメモリ、ROMメモリ、EPROMメモリ、EEPROMメモリ、レジスタ、ハードディスク、取り外し可能ディスク、CD-ROM、あるいは、当技術分野で知られているあらゆる他の形式の非一時的な記憶媒体に存在しうる。例示的なコンピュータ読取可能な記憶媒体は、プロセッサがこのコンピュータ読取可能な記憶媒体から情報を読み取り、このコンピュータ読取可能な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。代替的に、記憶媒体は、プロセッサに一体化されうる。プロセッサと記憶媒体とは、ASICに存在しうる。ASICは、ユーザ端末、カメラ、又は別の機器に存在しうる。代替的に、プロセッサと記憶媒体とは、ディスクリートコンポーネントとしてユーザ端末、カメラ、又は他の機器に存在しうる。参照のため、及び、様々なセクションの位置付けを助けるために、本明細書では表題が含まれている。これらの表題は、それらに関して説明されたコンセプトの範囲の制限を意図するものではない。そのようなコンセプトは、本明細書全体を通して適用性を有しうる。開示された実施例についての以上の説明は、いずれの業者であっても本願の発明を製造又は使用できるようにするために、提供される。これら実施例に対する様々な変更は、当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義された包括的な原理は、本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、他の実施例にも適用されうる。従って、本発明は、本明細書に示された実施例に限定されることが意図されず、本明細書に開示された原理及び新規な特徴と一致する最も広い範囲が与えられるべきである。"