ターゲットの画像を提供することと、前記ターゲットの好ましくない部分を識別することと、前記好ましくない部分のための画像マスクを生成することと、前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成することとを備える方法。前記好ましくない部分は、前記ターゲットの動的に変化する領域である、請求項1に記載の方法。前記好ましくない部分は、ディスプレイ、反射面、テクスチャレスの面、繰り返しのテクスチャの面、または製品パッケージ上の可変のエリアである、請求項1に記載の方法。前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成することは、前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイすることと、前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出することとを備える、請求項1に記載の方法。前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成することは、前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出することと、前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された特徴を除外することとを備える、請求項1に記載の方法。前記ターゲットの好ましくない部分を識別することは、ユーザ入力を受け取って前記好ましくない部分を識別することを備える、請求項1に記載の方法。前記ターゲットの好ましくない部分を識別することは、前記ターゲットの複数の画像を取り込むことと、前記ターゲットの複数の画像の各々から特徴を抽出することと、前記ターゲットの複数の画像中で変化した特徴を有する前記ターゲットの領域を、前記好ましくない部分として識別することとを備える、請求項1に記載の方法。前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、取り込まれた画像において前記ターゲットを検出することをさらに備え、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項1に記載の方法。前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、取り込まれた画像において前記ターゲットをトラッキングすることをさらに備え、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項1に記載の方法。プロセッサと、前記プロセッサに接続されたメモリと、前記メモリに接続されたディスプレイと、前記プロセッサに、画像においてターゲットの好ましくない部分を識別させ、前記好ましくない部分のための画像マスクを生成させ、前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成させるための、前記メモリで保持され、前記プロセッサで実行されるソフトウェアとを備える、装置。前記好ましくない部分は、前記ターゲットの動的に変化する領域である、請求項10に記載の装置。前記好ましくない部分は、ディスプレイ、反射面、テクスチャレスの面、繰り返しのテクスチャの面、または製品パッケージ上の可変のエリアである、請求項10に記載の装置。前記ソフトウェアは、前記プロセッサに、前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイさせることと、前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出させることとによって、前記プロセッサに、前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成させる、請求項10に記載の装置。前記ソフトウェアは、前記プロセッサに、前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出させることと、前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された特徴のサブセットを除外させることとによって、前記プロセッサに、前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成させる、請求項10に記載の装置。前記装置は、ユーザインタフェースをさらに備え、前記ソフトウェアは、前記プロセッサに、前記ターゲットの前記好ましくない部分を、前記好ましくない部分のユーザ選択を受け取ることによって識別させる、請求項10に記載の装置。前記プロセッサは、前記ターゲットの複数の画像を受信し、前記ソフトウェアは、前記プロセッサに、前記ターゲットの複数の画像の各々から特徴を抽出させることと、前記ターゲットの複数の画像中で変化した特徴のサブセットを有する前記ターゲットの領域を前記好ましくない部分として識別させることとによって、前記プロセッサに、前記ターゲットの前記好ましくない部分を識別させる、請求項10に記載の装置。カメラをさらに備え、前記画像は、前記カメラから前記プロセッサに提供される、請求項10に記載の装置。カメラをさらに備え、前記ソフトウェアは、前記プロセッサに、前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、前記カメラによって取り込まれた取り込み画像において前記ターゲットを検出させ、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項10に記載の装置。カメラをさらに備え、前記ソフトウェアは、前記プロセッサに、前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、前記カメラによって取り込まれた取り込み画像において前記ターゲットをトラッキングさせ、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項10に記載の装置。ターゲットの画像を提供するための手段と、前記ターゲットの好ましくない部分を識別するための手段と、前記好ましくない部分のための画像マスクを生成するための手段と、前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成するための手段とを備えるシステム。前記好ましくない部分は、前記ターゲットの動的に変化する領域である、請求項20に記載のシステム。前記好ましくない部分は、ディスプレイ、反射面、テクスチャレスの面、繰り返しのテクスチャの面、または製品パッケージ上の可変のエリアである、請求項20に記載のシステム。前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成するための手段は、前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイするための手段と、前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出するための手段とを備える、請求項20に記載のシステム。前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成するための手段は、前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出するための手段と、前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された特徴を除外するための手段とを備える、請求項20に記載のシステム。前記ターゲットの好ましくない部分を識別するための手段は、ユーザ入力を受け取って前記好ましくない部分を識別するための手段を備える、請求項20に記載のシステム。前記ターゲットの好ましくない部分を識別するための手段は、前記ターゲットの複数の画像を提供するための手段と、前記ターゲットの複数の画像の各々から特徴を抽出するための手段と、前記ターゲットの複数の画像中で変化した特徴を有する前記ターゲットの領域を、前記好ましくない部分として識別するための手段とを備える、請求項20に記載のシステム。前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、取り込まれた画像において前記ターゲットを検出するための手段をさらに備え、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項20に記載のシステム。前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、取り込まれた画像において前記ターゲットをトラッキングするための手段をさらに備え、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項20に記載のシステム。プログラムコードが記憶されたコンピュータ読取可能な媒体であって、画像においてターゲットの好ましくない部分を識別するためのプログラムコードと、前記好ましくない部分のための画像マスクを生成するためのプログラムコードと、前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成するためのプログラムコードとを備えるコンピュータ読取可能な媒体。前記好ましくない部分は、前記ターゲットの動的に変化する領域である、請求項29に記載のコンピュータ読取可能な媒体。前記好ましくない部分は、ディスプレイ、反射面、テクスチャレスの面、繰り返しのテクスチャの面、または製品パッケージ上の可変のエリアである、請求項29に記載のコンピュータ読取可能な媒体。前記特徴のデータセットを作成するためのプログラムコードは、前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイし、前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出する、請求項29に記載のコンピュータ読取可能な媒体。前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外して、前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成するためのプログラムコードは、前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出し、前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された特徴のサブセットを除外する、請求項29に記載のコンピュータ読取可能な媒体。前記ターゲットの前記好ましくない部分を識別するためのプログラムコードは、ユーザに前記好ましくない部分を選択するためのユーザインタフェースを提供する、請求項29に記載のコンピュータ読取可能な媒体。前記ターゲットの好ましくない部分を識別するためのプログラムコードは、前記ターゲットの複数の画像の各々から特徴を抽出し、前記ターゲットの複数の画像中で変化した特徴のサブセットを有する前記ターゲットの領域を前記好ましくない部分として識別する、請求項29に記載のコンピュータ読取可能な媒体。前記コンピュータ読取可能な媒体は、前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、取り込まれた画像において前記ターゲットを検出するためのプログラムコードをさらに備え、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項29記載のコンピュータ読取可能な媒体。前記コンピュータ読取可能な媒体は、前記ターゲットのための特徴のデータセットを使用して、取り込まれた画像において前記ターゲットをトラッキングするためのプログラムコードをさらに備え、ここで、前記特徴のデータセットからは前記ターゲットの好ましくない部分が除外されている、請求項29記載のコンピュータ読取可能な媒体。図1Aおよび図1Bは、動的に変化する部分を有するオブジェクトを使用した、画像に基づいた検出およびトラッキングが可能なモバイルプラットフォーム100の正面および背面を、それぞれ示す。モバイルプラットフォーム100は、ハウジング101と、タッチスクリーンディスプレイであり得るディスプレイ102だけでなく、スピーカ104と、マイクロフォン106とを含むものとして示されている。モバイルプラットフォーム100はさらに、周囲を映像化するためのカメラ110を含む。モバイルプラットフォーム100は、自然な特徴に基づいた検出を使用するが、この検出では、あらかじめ決定された、ターゲットについての自然な特徴が、ランタイムに、カメラのライブ画像において検出され、トラッキングされる。本明細書で使用される場合、画像または取り込まれた画像という用語は、カメラ110によって取り込まれた静止画像、または映像のフレームを表す、ということが理解されるべきである。ターゲットは、そのターゲットの画像ターゲットの入力画像と呼ばれることもあるを使用して、また、その画像を処理してターゲットから自然な特徴を抽出し、自然な特徴のデータセットを生成することによって、検出され、トラッキングされることができる現実世界のオブジェクトである。ターゲットは、そのターゲットの入力画像基準画像と呼ばれることもあるから作成された自然な特徴のデータセットを、ランタイムにカメラのライブ画像から抽出された特徴のセットと比較することによって、検出される。ターゲットの検出の結果、ターゲットに対するカメラの位置および置かれた状態姿勢の推定値が、幾何学変換として計算される。トラッキングは、ある期間にわたる連続したカメラフレームにおける姿勢の推定値を更新する処理を表す。トラッキングは一般的に、ターゲットが以前の画像において検出またはトラッキングされているので、ターゲットの大まかな位置の知識を前提とし、現在のフレームにおける姿勢を更新する。しかしながら、検出とトラッキングが同義で使用されることもある、ということが理解されるべきである。たとえば、検出によるトラッキングでは、フレーム毎にターゲットを検出することにより、ターゲットをトラッキングすることが可能である。したがって、検出とトラッキングは、本明細書では一般的な意味で用いられ、検出およびトラッキングのうちの1つのみ、または両方を表すことを意図する。モバイルプラットフォーム100は、動的に変化する部分を無視することにより、動的に変化する部分を有するターゲットを検出し、トラッキングすることができる。ターゲットの上に仮想的にvirtuallyオーバーレイされ、ターゲットの動的に変化する部分からの特徴が自然な特徴のデータセットに追加されるのを防ぐマスク画像を使用して、ターゲットのための自然な特徴のデータセットを生成することにより、動的に変化する部分が無視される。結果として、自然な特徴のデータセットが、ランタイム時には利用不可能になるであろう特徴を含まないと同時に、自然な特徴のデータセットは、より小さくなり、全体のパフォーマンスが改善される。検出不可能なエリアをマスクして除外することは、無用なデータが自然な特徴のデータセットに記憶されることを防ぐ。それにより、トラッキングユニットが、有用なデータを含まないカメラ画像の一部を無視することができるので、トラッキングのスピードとロバスト性が改善される。さらに、自然な特徴のデータセットのサイズが減じられることによって、検出パフォーマンスが改善される。ターゲットの動的に変化する部分からの特徴を含まない自然な特徴のデータセットは、モバイルプラットフォーム100そのものによって、または外部のソースによって、生成されることができる。たとえば、モバイルプラットフォーム100は、ターゲットの検出およびトラッキングの前であればいつでも、ターゲットのためのマスクされた自然な特徴のデータセットを生成することができる。あるいは、モバイルプラットフォーム100は、ターゲットの検出およびトラッキングの前に、外部のソースから、マスクされた自然な特徴のデータセットを受信することができる。たとえば、別個のプロセッサであることができる外部のソースは、モバイルプラットフォーム100または任意の他の利用可能なソースによって提供されたターゲットの1つ以上の画像を使用して、マスクされた自然な特徴のデータセットを生成することができる。本明細書で使用される場合、モバイルプラットフォームは、たとえば、セルラ無線通信デバイスまたは他の無線通信デバイス、パーソナル通信システムPCSデバイス、パーソナルナビゲーションデバイスPND、パーソナルインフォメーションマネジャPIM、携帯情報端末PDA、または他の適切なモバイルデバイスといった、任意の携帯電子デバイスのことを言う。モバイルプラットフォームは、無線通信信号、および/または、たとえばナビゲーションポジショニング信号といったナビゲーション信号を受信可能であり得る。モバイルプラットフォームという用語はまた、パーソナルナビゲーションデバイスPNDと通信するデバイスを含むことを意図しており、デバイスは、衛星信号の受信、支援データの受信、および/または位置関連の処理がデバイスまたはPNDで行われても行われなくても、たとえば、短距離無線接続、赤外線接続、有線接続、または他の接続によって、PNDと通信する。また、モバイルプラットフォームは、ARが可能な無線通信デバイス、コンピュータ、ラップトップ、タブレットコンピュータ、等を含むすべての電子デバイスを含むことを意図する。図2は、動的に変化する部分を有するターゲットを検出し、トラッキングするために、マスクされたデータセットを作成する処理を示すフローチャートを示す。マスクされたデータセットは、ターゲットの検出およびトラッキングの前に、たとえば、モバイルプラットフォーム100によって生成されることができ、または、外部ソースによって生成され、モバイルプラットフォーム100に提供されることができる。示されているように、たとえば、モバイルプラットフォームのカメラ110によってターゲットの静止画像または映像のフレームを取り込むことにより、または別のソースから画像を受信することにより、ターゲットの画像が提供される202。ターゲットの好ましくない部分が識別される204。好ましくない部分は、ターゲットを検出および/またはトラッキングしている間に除外されるべきターゲットの一部、たとえば、動的に変化する部分である。好ましくない部分は、選択によって、または自動的に識別されることができる。たとえば、ターゲットの画像が、たとえばモバイルプラットフォームのディスプレイ102においてユーザに表示されることができ、ユーザは、任意の好ましくない部分の識別を促される。好ましくない部分は、グラフィカルインタフェースを介してユーザによって選択されることができ、タッチスクリーンディスプレイを使用して、またはカーソルとキーボードとを使用して、または任意の他の適切なユーザインタフェースデバイスを使用して、制御されることができるが、これらのデバイスは、マスクされたデータセットを作成するモバイルプラットフォーム100または外部のデバイスに提供され得る。さらに、またはあるいは、好ましくない部分は、経時的に、および/または異なる位置で、ターゲットの複数の画像を取り込むことと、それら複数の画像から抽出された特徴を比較して、経時的に変化する、またはモバイルプラットフォームの位置に基づいて変化する、たとえば、反射面によって生じたような部分を識別することとによって、自動的に識別されることができる。識別された好ましくない部分を使用して、好ましくない部分のための画像マスクが生成される206。ターゲットのための自然な特徴のデータセットが、画像マスクを使用してターゲットのための自然な特徴のデータセットから好ましくない部分を除外して作成される208。たとえば、画像マスクは、スケール不変特徴変換SIFT:ScaleInvariantFeatureTransform、またはスピードアップロバスト特徴SURF:SpeededupRobustFeatures、または任意の他の所望の方法といった既知の特徴抽出技術を使用して、ターゲットの画像上、および画像のうちマスクされていないエリアから抽出された特徴上にオーバーレイされることができる。あるいは、画像のすべてのエリアから特徴を抽出することと、画像マスクを使用して好ましくない部分から抽出された特徴を除外することとによって、特徴のデータセットが作成されることができる。マスクされた自然な特徴のデータセットは、外部のソースによって作成された場合には外部のソースから受信された後に、モバイルプラットフォーム100に記憶され、モバイルプラットフォームによるターゲットの検出およびトラッキングのために使用される。ターゲットの検出およびトラッキングは、たとえば、拡張現実ARタイプのアプリケーションといった任意の所望のアプリケーションのために使用されることができる。図3A、3B、3C、3Dは、画像マスクを使用して、ターゲットの好ましくない部分からの特徴を除外したターゲットの自然な特徴のデータセットを生成することを示している。図3Aは、SPECIALBROADCASTの文字を表示する画面252を含む、たとえば、モバイルプラットフォーム100によって取り込まれた、テレビ250の画像を示す。画面252は、経時的に動的に変化するので、ターゲットのうちの好ましくない部分である。さらに、画面252に見られ得る反射は、モバイルプラットフォーム100の位置に基づいて変化する。図3Bは、テレビ250の画像のための自然な特徴のデータセットを示す。識別された各特徴は、xで示されている。図3Bに示された自然な特徴のデータセットは例示的なものにすぎず、典型的にはもっと多くの特徴が識別されるであろうことが理解されるべきである。自然な特徴のデータセットは、関数のセットを用いて入力画像を分析することと、たとえば、SIFT、SURFのような技術、または任意の他の所望の特徴抽出技術を使用して特徴を抽出することとによって、作成される。図3Bに見られるように、自然な特徴は、動的に変化する部分、すなわち、テレビ250の画面252から、ならびにテレビ250の変化しない残りの部分から抽出される。ターゲット、すなわち、テレビ250の動的なトラッキングを可能にするために、図3Cに示した画像マスク260が作成され、検出処理またはトラッキング処理中にターゲットの画像から好ましくない部分たとえば、ターゲットの動的に変化する部分をマスクして除外するために使用される。図3Cの画像マスク260は、画面252の形状をしている。画像マスク260は、前述したように、ユーザ選択によって、または自動的に識別されることができる。たとえば、ユーザは、たとえばグラフィカルインタフェースを使用して、画面252をテレビ250の好ましくない部分として識別することができる。このように、図3Bに示した自然な特徴のデータセットの生成の前に、画像マスク260が作成され、適用されることができる。あるいは、テレビ250の複数の画像を使用して、画面252が好ましくない部分として自動的に識別されることができ、テレビ250のこれら複数の画像では、画面252に表示された画像が異なるがゆえに、テレビ250の各画像において画面252から抽出される特徴が異なる一方で、テレビ250の残りの部分から抽出される特徴は変化しない。図3Dは、画像マスク260が適用され、テレビ250のための自然な特徴のデータセットから、好ましくない部分、すなわち、画面252が除外された後のテレビ250の画像を示す。すなわち、画面252からの特徴は、図3Dのマスクされたデータセットでは除外されている。図3Dに示したように、画像マスク260を使用してマスクされたデータセットを生成すると、ターゲットの一部が動的に変化する場合、またはそうでなければ好ましくない場合に、より一層ロバストな検出パフォーマンスおよびトラッキングパフォーマンスが達成されることができる。そして、ターゲットの検出およびトラッキングは、たとえばヘルプ情報のような情報が、モバイルプラットフォーム100のディスプレイ102におけるターゲットの画像上にオーバーレイされる、たとえば拡張現実ARタイプのアプリケーションといった任意の所望のアプリケーションのために使用されることができる。ターゲットは、テレビに限定されず、任意のターゲットは、動的に変化する部分を含み得る任意のオブジェクトであり得ることが理解されるべきである。たとえば、ターゲットは、その一部が、経時的に、またはモバイルプラットフォーム100の位置によって変化し得る外観であるがゆえにデータセットの生成に適さない、カーラジオまたは任意の他のオブジェクトであることができる。例として、ターゲットの好ましくない部分は、画像が取り込まれたときのモバイルプラットフォーム100の位置に基づいて変化し得る。たとえば鏡または窓ガラスまたは絵画の額縁といった反射面を有するターゲットの画像は、画像が生成されたときのモバイルプラットフォーム100の位置に依存して、異なるオブジェクトの反射を含み得る。したがって、ターゲットの反射面は、検出およびトラッキングに関し好ましくない部分であり得る。図4A、4B、4Cは、画像マスクを使用して、鏡270の形態のターゲットの自然な特徴のデータセットを生成することを示しており、画像マスクは、鏡270の反射面272からは特徴を除外するが、鏡270のフレーム274からは除外しない。図4Aは、反射面272およびフレーム274を有する鏡270の画像を示す。鏡270の画像のための自然な特徴のデータセットは、xを用いて示されている。図4Bにおいて見られるように、画像マスクなしで、自然な特徴が、鏡270の動的に変化する部分、すなわち反射面272から、ならびに鏡270の残りの部分から抽出される。図4Bは、検出またはトラッキング処理中に、鏡270のターゲットの画像から、好ましくない部分たとえば、ターゲットの動的に変化する部分をマスクして除外するために作成された画像マスク280を示す。図4Bにおける画像マスク280は、反射面272の形状をしており、ユーザ選択によって、または自動的に作成されることができる。たとえば、ユーザは、たとえばグラフィカルインタフェースを使用して、反射面272を鏡270の好ましくない部分として識別することができる。あるいは、反射面272は、異なるオブジェクトが反射面272に反射した、異なる位置からの鏡270の複数の画像を使用して、好ましくない部分として自動的に識別されることができる。図4Cは、画像マスク280が適用され、テレビ250のための自然な特徴のデータセットから、好ましくない部分、すなわち、反射面272が除外された後の鏡270の画像を示す。すなわち、鏡270からの特徴が図4Cのマスクされたデータセットでは除外されており、検出およびトラッキングのためにランタイム時に使用されるべき、鏡270の静的な部分のみからのマスクされたデータセットが生成される。動的に変化する部分を含み得るターゲットの別の例は、製品パッケージである。製品パッケージは、たとえば、ブランド情報、ロゴ、等といった製品のタイプによって変化しない静的なエリアだけでなく、製品のタイプによって変化するエリアをも含み得る。したがって、製品パッケージの静的な部分、すなわち変化しない部分からの特徴の抽出を許容しながら、製品パッケージの可変のエリアからの特徴の抽出を除外するために、画像マスクが生成されることができる。製品パッケージは、マスクされた自然な特徴のデータセットが、モバイルプラットフォーム100ではなく、製造業者によって生成され得るターゲットの一例である。ターゲットの他の好ましくない部分には、たとえば、テクスチャレスの面または繰り返しのテクスチャの面といった、検出に適さないエリアが含まれ得る。図5は、動的に変化する部分を有するターゲットを検出し、トラッキングするために、マスクされたデータセットを作成し、マスクされたデータセットをターゲットの検出およびトラッキングのために使用することができるモバイルプラットフォーム100のブロック図である。前述したように、マスクされたデータセットをモバイルプラットフォーム100に提供するために経由され得る外部インタフェースを有する、モバイルプラットフォームの外部のソース、たとえば、コンピュータまたはサーバによって、マスクされたデータセットが作成され得ることが理解されるべきである。マスクされたデータセットを作成するために使用されるそのような外部のコンピュータまたはサーバは、図5に示した構成と同様の構成であり得るが、モビリティのために必要とされるエレメント、たとえば、有線インタフェースと置き換えられ得る無線トランシーバ157、動きセンサ158、SPS受信機159、ならびにカメラ110がない。図5に戻ると、モバイルプラットフォーム100は、カメラ110、ならびにカメラ110によって取り込まれた画像を表示することができるディスプレイ102を含むユーザインタフェース150を含む。ユーザインタフェース150はまた、ユーザが、たとえば、ターゲットの好ましくない部分の識別といった情報をモバイルプラットフォーム100に入力することができる、キーパッド152または他の入力デバイスを含むことができる。必要に応じて、キーパッド152は、タッチセンサを有するディスプレイ102に仮想キーパッドを組み込むことによって、不要とされることができる。ユーザインタフェース150はまた、たとえば、モバイルプラットフォームがセルラ電話である場合、マイクロフォン106およびスピーカ104を含むことができる。モバイルプラットフォーム100は、たとえば、前述したように、変化し得る部分を含む製品パッケージの製造業者といった外部のソースによって生成された画像マスク、またはマスクされたデータセットといった外部の情報を受信するために使用され得る、無線トランシーバ157を含むことができる。モバイルプラットフォーム100はオプションで、たとえば、加速度計と、ジャイロスコープと、電子コンパスまたは他の同様の動き検知エレメントとを含む、動きセンサ158や、SPSシステムからの測位信号を受信することができる衛星測位システムSPS受信機159といった、ARアプリケーションのために役立ち得るさらなる特徴を含むことができる。当然のことながら、モバイルプラットフォーム100は、本開示に関連しない他のエレメントを含むことができる。モバイルプラットフォーム100はまた、カメラ110およびユーザインタフェース150と接続して通信する制御ユニット160を、無線トランシーバ157、動きセンサ158、SPS受信機159といった他の特徴を使用する場合にはそれらとともに含む。制御ユニット160は、前述したように、カメラ110からのデータを受理して処理し、それに応じてディスプレイ102を制御する。制御ユニット160は、プロセッサ161と、関連づけられたメモリ164と、ハードウェア162と、ソフトウェア165と、ファームウェア163とによって提供されることができる。モバイルプラットフォーム100は、カメラ110によって取り込まれた画像から特徴を抽出する特徴抽出ユニット166を含むことができる。モバイルプラットフォーム100はまた、前述したように、ユーザインタフェース150を介したユーザ入力を用いるか、自動的か、のいずれかで、取り込まれた画像の画像マスクを生成するために使用されるか、または、外部のソースから、たとえば製品パッケージのための画像マスクを受信するために使用される、画像マスクユニット167を含むことができる。特徴抽出ユニット166および画像マスクユニット167は、メモリ164に記憶され得るターゲットのためのマスクされた特徴のデータセットを生成するために使用されることができる。必要に応じて、外部のソースが、同じくメモリ164に記憶されるターゲットのためのマスクされた特徴のデータセットを提供することができる。制御ユニット160はさらに、カメラ110によって取り込まれた画像から特徴を抽出し、記憶されたマスクされた特徴のデータセットとマッチングするための検出ユニット168を含み、マッチングされた特徴を使用してターゲットをトラッキングするためのトラッキングユニット169を含む。制御ユニット160はさらに、たとえば、トラッキングユニット169によって提供されたトラッキング情報に基づいてAR情報を生成し、ディスプレイ102に表示するための、拡張現実ARユニット170を含むことができる。特徴抽出ユニット166と、画像マスクユニット167と、検出ユニット168と、トラッキングユニット169と、ARユニット170は、明確にするために、別々に、かつプロセッサ161とは別個に示されているが、単一のユニットであることも、および/または、プロセッサ161で実行されるソフトウェア165内の命令に基づいてプロセッサ161において実現されることもできる。本明細書で使用される場合、プロセッサ161、ならびに、特徴抽出ユニット166と、画像マスクユニット167と、検出ユニット168と、トラッキングユニット169と、ARユニット170とのうちの1つ以上は、1つ以上のマイクロプロセッサ、エンベデッドプロセッサ、コントローラ、特定用途向け集積回路ASIC、デジタルシグナルプロセッサDSP、等を含むことができるが、必ずしもこれらを含むとは限らないということが理解されるだろう。プロセッサという用語は、特定のハードウェアではなく、システムによって実現される機能を説明することを意図する。さらに、本明細書で使用される場合、メモリという用語は、モバイルプラットフォームに関連づけられた長期メモリ、短期メモリ、または他のメモリを含む任意のタイプのコンピュータ記憶媒体のことを言うが、任意の特定のメモリタイプまたは任意の特定のメモリ数、またはメモリが記憶される媒体のタイプに限定されるべきではない。本明細書に説明された方法は、用途に依存して、さまざまな手段により実現されることができる。たとえば、これらの方法は、ハードウェア162、ファームウェア163、ソフトウェア165、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。ハードウェアの実現では、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、1つ以上の特定用途向け集積回路ASIC、デジタルシグナルプロセッサDSP、デジタルシグナルプロセシングデバイスDSPD、プログラマブル論理デバイスPLD、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、他の電子ユニット、またはそれらの組み合わせにおいて、処理ユニットが実装されることができる。ファームウェアおよび/またはソフトウェアの実現では、本明細書に説明された機能を実行するモジュールたとえば、プロシージャ、関数、等を用いて方法が実現されることができる。命令を実体的に具現化する任意の機械読取可能な媒体が、本明細書に説明された方法を実現するのに使用されることができる。たとえば、ソフトウェアコードがメモリ164に記憶されることができ、プロセッサ161によって実行されることができる。メモリは、プロセッサ161の内部または外部に実装されることができる。ファームウェアおよび/またはソフトウェアで実現される場合、機能は、コンピュータ読取可能な媒体において、1つ以上の命令またはコードとして、記憶されることができる。データ構造によってコード化された非一時的なコンピュータ読取可能な媒体や、コンピュータプログラムによってコード化されたコンピュータ読取可能な媒体が、例に含まれる。コンピュータ読取可能な媒体は、物理的なコンピュータ記憶媒体を含む。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利用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、RAM、ROM、フラッシュメモリ、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、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、本明細書で使用される場合、コンパクトディスクdiscCD、レーザーディスク登録商標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、レーザーを用いて光学的にデータを再生する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ読取可能な媒体の範囲内に含まれるべきである。本発明は、教示のために特定の実施形態に関連して説明されたが、本発明は、それらに限定されるものではない。本発明の範囲から逸脱せずに、さまざまな適応および変更が行われ得る。したがって、付属の特許請求の範囲の精神および範囲は、前述した説明に限定されるべきではない。