方法であって、モバイルプラットフォームを用いてセンサデータを獲得することと、以前に獲得されたセンサデータと比べて前記センサデータにおける変化を備えるトリガイベントが存在するか否かを判定することと、前記トリガイベントが存在する場合、前記センサデータをサーバに送信することと、前記センサデータに関連する情報を前記サーバから受信することとを備える方法。前記センサデータは、オブジェクトのキャプチャ画像を備える、請求項1に記載の方法。前記センサデータを前記サーバに送信する前に前記キャプチャ画像の品質を決定することをさらに備え、前記センサデータは、前記キャプチャ画像の前記品質が閾値よりも良い場合にのみ、前記サーバに送信される、請求項2に記載の方法。前記キャプチャ画像の前記品質を決定することは、前記キャプチャ画像の鮮明度を分析することと、前記キャプチャ画像内の検出されたコーナの数を分析することと、学習分類子とともに前記画像から得られた統計値を使用することと、のうちの少なくとも1つを備える、請求項3に記載の方法。前記サーバから受信された前記センサデータに関連する前記情報に基づいて、前記オブジェクトについての拡張をレンダリングすることをさらに備える、請求項2に記載の方法。前記センサデータに関連する前記情報は、前記オブジェクトの識別を備える、請求項2に記載の方法。前記キャプチャ画像は、複数のオブジェクトを備え、前記センサデータに関連する前記情報は、前記複数のオブジェクトの識別を備える、請求項2に記載の方法。前記モバイルプラットフォームについて前記複数のオブジェクトの各々に関するポーズを取得することと、前記ポーズ、および前記センサデータに関連する前記情報を用いて、前記複数のオブジェクトの各々をトラッキングすることとをさらに備える、請求項7に記載の方法。前記オブジェクトに対する前記モバイルプラットフォームのポーズを取得することと、前記ポーズ、および前記センサデータに関連する前記情報を用いて、前記オブジェクトをトラッキングすることとをさらに備える、請求項2に記載の方法。前記センサデータに関連する前記情報は、前記オブジェクトの基準画像を備え、前記ポーズを取得することは、前記キャプチャ画像および前記基準画像に基づいて第1のポーズを前記サーバから受信することを備える、請求項9に記載の方法。前記第1のポーズが前記サーバから受信されるまで前記オブジェクトの基準フリートラッキングを実行することをさらに備える、請求項10に記載の方法。前記第1のポーズが前記サーバから受信されたとき、前記オブジェクトの第2のキャプチャ画像を獲得することと、漸次的な変化を決定するために、前記キャプチャ画像と前記第2のキャプチャ画像との間で前記オブジェクトをトラッキングすることと、前記オブジェクトに対する前記モバイルプラットフォームの前記ポーズを取得するために、前記漸次的な変化および前記第1のポーズを使用することとをさらに備える、請求項10に記載の方法。前記オブジェクトの第2のキャプチャ画像を獲得することと、前記基準画像を用いて、前記第2のキャプチャ画像内の前記オブジェクトを検出することと、前記オブジェクトに対する前記モバイルプラットフォームの前記ポーズを取得するために、前記基準画像および前記第2のキャプチャ画像で検出された前記オブジェクトを使用することと、前記オブジェクトの基準ベースのトラッキングを初期化するために前記ポーズを使用することとをさらに備える、請求項10に記載の方法。前記センサデータに関連する前記情報は、前記オブジェクトの二次元2Dモデル、前記オブジェクトの三次元3Dモデル、拡張情報、前記オブジェクトについての顕著性情報、および、オブジェクトマッチングに関連する情報のうちの少なくとも1つを備える、請求項2に記載の方法。前記トリガイベントが存在するか否かを判定することは、以前のキャプチャ画像と比べて前記キャプチャ画像におけるシーン変化が存在するか否かを判定することを備える、請求項2に記載の方法。前記シーン変化が存在するか否かを判定することは、前記キャプチャ画像および前記以前のキャプチャ画像を用いて第1の変化メトリックを決定することと、以前のトリガイベントから第2の以前のキャプチャ画像と前記キャプチャ画像とを用いて第2の変化メトリックを決定することと、前記キャプチャ画像についてのヒストグラム変化メトリックを生成することと、前記シーン変化を判定するために、前記第1の変化メトリック、前記第2の変化メトリック、および前記ヒストグラム変化メトリックを使用することとを備える、請求項15に記載の方法。前記センサデータに関連する前記情報は、オブジェクト識別を備え、前記方法は、さらに、前記オブジェクトの追加のキャプチャ画像を獲得することと、前記オブジェクト識別を用いて、前記追加のキャプチャ画像内の前記オブジェクトを識別することと、前記オブジェクト識別に基づいて前記追加のキャプチャ画像のためのトラッキングマスクを生成することと、ここで、前記トラッキングマスクは、前記オブジェクトが識別される前記追加のキャプチャ画像内の領域を示す、前記追加のキャプチャ画像の残りの領域を識別するために、前記トラッキングマスクを前記オブジェクトの前記追加のキャプチャ画像と共に使用することと、前記追加のキャプチャ画像の前記残りの領域におけるシーン変化を備えるトリガイベントを検出することとを備える、請求項2に記載の方法。前記センサデータは、画像データ、動きセンサデータ、位置データ、バーコード認識、テキスト検出結果、および、コンテキスト情報のうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載の方法。前記コンテキスト情報は、ユーザ挙動、ユーザ選好、ロケーション、前記ユーザについての情報、時刻、および照明品質のうちの1つまたは複数を含む、請求項18に記載の方法。前記センサデータは、顔の画像を備え、前記サーバから受信された前記情報は、前記顔に関連付けられたアイデンティティを備える、請求項1に記載の方法。前記センサデータは、異なる位置にあるカメラを用いてキャプチャされたオブジェクトの複数の画像と、前記オブジェクトに対する前記カメラのポーズの粗な推定とを備え、前記サーバから受信された前記情報は、前記ポーズのリファインメントおよび前記オブジェクトの三次元モデルのうちの少なくとも1つを備える、請求項1に記載の方法。モバイルプラットフォームであって、センサデータを獲得するように適合されたセンサと、無線トランシーバと、前記センサと前記無線トランシーバとに結合されたプロセッサであって、前記センサを介してセンサデータを獲得し、以前に獲得されたセンサデータと比べて前記センサデータにおける変化を備えるトリガイベントが存在するか否かを判定し、前記トリガイベントが存在する場合、前記無線トランシーバを介して前記センサデータを外部プロセッサに送信し、前記無線トランシーバを介して前記外部プロセッサから前記センサデータに関連する情報を受信するように適合されたプロセッサとを備えるモバイルプラットフォーム。前記センサは、カメラであり、前記センサデータは、オブジェクトのキャプチャ画像を備える、請求項22に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、前記センサデータが前記外部プロセッサに送信される前に前記キャプチャ画像の品質を決定するようにさらに適合され、前記センサデータは、前記キャプチャ画像の前記品質が閾値よりも良い場合にのみ、前記外部プロセッサに送信される、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、前記キャプチャ画像の鮮明度の分析、前記キャプチャ画像内の検出されたコーナの数の分析、および前記画像から得られた統計値での学習分類子の処理のうちの少なくとも1つを実行するように適合されることによって、前記キャプチャ画像の前記品質を決定するように適合される、請求項24に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、さらに、前記無線トランシーバを介して受信された前記センサデータに関連する前記情報に基づいて前記オブジェクトに対して拡張をレンダリングするように適合される、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記センサデータに関連する前記情報は、前記オブジェクトの識別を備える、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記キャプチャ画像は、複数のオブジェクトを備え、前記センサデータに関連する前記情報は、前記複数のオブジェクトの識別を備える、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、さらに、前記モバイルプラットフォームに関して前記複数のオブジェクトの各々についてのポーズを取得し、前記ポーズおよび前記センサデータに関連する前記情報を用いて前記複数のオブジェクトの各々をトラッキングするように適合される、請求項28に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、さらに、前記オブジェクトに対する前記モバイルプラットフォームのポーズを取得し、前記ポーズおよび前記センサデータに関連する前記情報を用いて前記オブジェクトをトラッキングするように適合される、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記センサデータに関連する前記情報は、前記オブジェクトの基準画像を備え、前記プロセッサは、前記キャプチャ画像および前記基準画像に基づいて第1のポーズを前記外部プロセッサから受信するように適合される、請求項30に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、さらに、前記第1のポーズが前記サーバから受信されるまで、前記オブジェクトの基準フリートラッキングを実行するように適合される、請求項31に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、さらに、前記第1のポーズが前記外部プロセッサから受信されるとき、前記オブジェクトの第2のキャプチャ画像を獲得し、漸次的な変化を決定するために、前記キャプチャ画像と前記第2のキャプチャ画像との間で前記オブジェクトをトラッキングし、前記オブジェクトに対する前記モバイルプラットフォームの前記ポーズを取得するために前記漸次的な変化と前記第1のポーズとを使用するように適合される、請求項31に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、さらに、前記オブジェクトの第2のキャプチャ画像を獲得し、前記基準画像を用いて前記第2のキャプチャ画像内の前記オブジェクトを検出し、前記オブジェクトに対する前記モバイルプラットフォームの前記ポーズを取得するために前記第2のキャプチャ画像および前記基準画像において検出された前記オブジェクトを使用し、前記オブジェクトの基準ベースのトラッキングを初期化するために前記ポーズを使用するように適合される、請求項31に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサはさらに、前記オブジェクトの二次元2Dモデル、前記オブジェクトの三次元3Dモデル、拡張情報、前記オブジェクトについての顕著性情報、および、オブジェクトマッチングに関連する情報のうちの少なくとも1つを前記外部プロセッサから前記無線送信機を介して受信するように適合される、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、以前のキャプチャ画像に対して前記キャプチャ画像におけるシーン変化が存在するか否かを判定するように適合されることによって、前記トリガイベントが存在するか否かを判定するように適合される、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記プロセッサは、前記キャプチャ画像および前記以前のキャプチャ画像を用いて第1の変化メトリックを決定し、以前のトリガイベントから第2の以前のキャプチャ画像と前記キャプチャ画像とを用いて第2の変化メトリックを決定し、前記キャプチャ画像についてのヒストグラム変化メトリックを生成し、前記シーン変化を判定するために、前記第1の変化メトリック、前記第2の変化メトリック、および前記ヒストグラム変化メトリックを使用するように適合されることによって、前記シーン変化が存在するか否かを決定するように適合される、請求項36に記載のモバイルプラットフォーム。前記センサデータに関連する前記情報は、オブジェクト識別を備えており、前記プロセッサは、さらに、前記オブジェクトの追加のキャプチャ画像を獲得し、前記オブジェクト識別を用いて前記追加のキャプチャ画像内の前記オブジェクトを識別し、前記オブジェクト識別に基づいて前記追加のキャプチャ画像のためのトラッキングマスクを生成し、ここで、前記トラッキングマスクは、前記オブジェクトが識別される前記追加のキャプチャ画像内の領域を示しており、前記追加のキャプチャ画像の残りの領域を識別するために前記トラッキングマスクを前記オブジェクトの前記追加のキャプチャ画像と共に使用し、前記追加のキャプチャ画像の前記残りの領域におけるシーン変化を備えるトリガイベントを検出するように適合される、請求項23に記載のモバイルプラットフォーム。前記センサデータは、画像データ、動きセンサデータ、位置データ、バーコード認識、テキスト検出結果、およびコンテキスト情報のうちの1または複数を含む、請求項22に記載のモバイルプラットフォーム。前記コンテキスト情報は、ユーザ挙動、ユーザ選好、ロケーション、前記ユーザについての情報、時刻、および照明品質のうちの1つまたは複数を含む、請求項39に記載のモバイルプラットフォーム。前記センサはカメラを備え、前記センサデータは顔の画像を備え、前記無線トランシーバを介して受信された前記情報は、前記顔に関連付けられたアイデンティティを備える、請求項22に記載のモバイルプラットフォーム。前記センサはカメラを備え、前記センサデータは、異なる位置にある前記カメラを用いてキャプチャされたオブジェクトの複数の画像と、前記オブジェクトに対する前記カメラのポーズの粗な推定とを備え、前記サーバから受信される前記情報は、前記ポーズのリファインメントおよび前記オブジェクトの三次元モデルのうちの少なくとも1つを備える、請求項22に記載のモバイルプラットフォーム。モバイルプラットフォームであって、センサデータを獲得する手段と、以前に獲得されたセンサデータと比べて前記センサデータにおける変化を備えるトリガイベントが存在するか否かを判定する手段と、前記トリガイベントが存在する場合、前記センサデータをサーバに送信する手段と、前記センサデータに関連する情報を前記サーバから受信する手段とを備えるモバイルプラットフォーム。センサデータを獲得する前記手段はカメラであり、前記センサデータはオブジェクトのキャプチャ画像であり、前記センサデータに関連する前記情報は、前記オブジェクトの基準画像を備え、前記モバイルプラットフォームは、さらに、前記オブジェクトに対する前記モバイルプラットフォームのポーズを取得する手段と、前記ポーズおよび前記オブジェクトの基準画像を用いて前記オブジェクトをトラッキングする手段とを備える、請求項43に記載のモバイルプラットフォーム。センサデータを獲得する前記手段はカメラであり、前記センサデータは、オブジェクトのキャプチャ画像であり、前記トリガイベントが存在するか否かを判定する前記手段は、以前のキャプチャ画像と比べて前記キャプチャ画像におけるシーン変化が存在するか否かを判定する手段を備える、請求項43に記載のモバイルプラットフォーム。プログラムコードを格納した非一時的なコンピュータ読取可能な媒体であって、センサデータを獲得するためのプログラムコードと、以前に獲得されたセンサデータと比べて前記センサデータにおける変化を備えるトリガイベントが存在するか否かを判定するためのプログラムコードと、前記トリガイベントが存在する場合、前記センサデータを外部プロセッサに送信するためのプログラムコードと、前記外部プロセッサから前記センサデータに関連する情報を受信するためのプログラムコードとを備える、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記センサデータは、オブジェクトのキャプチャ画像であり、前記センサデータに関連する情報は、前記オブジェクトの基準画像を備え、前記非一時的なコンピュータ読取可能な媒体は、前記オブジェクトに対するポーズを取得するためのプログラムコードと、前記ポーズおよび前記オブジェクトの前記基準画像を用いて前記オブジェクトをトラッキングするためのプログラムコードとをさらに備える、請求項46に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。前記センサデータは、オブジェクトのキャプチャ画像であり、前記トリガイベントが存在するか否かを判定するための前記プログラムコードは、以前のキャプチャ画像と比べて前記キャプチャ画像においてシーン変化が存在するか否かを判定するためのプログラムコードを備える、請求項46に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。