JP2014506041A - 犯人画像形成の向上を実現するための方法およびデバイス - Google Patents

Abstract

犯人画像形成の向上を実現するための技術が開示される。特定の例示的な一実施形態では、本技術は、犯人画像形成の向上を実現するための方法であって、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別する工程と、クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと視覚画像の第２のフレームに関連する第２の画素データとの違いを検出する工程と、違いを検出する工程に応じて、クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影する工程とを含む、方法として実現することができる。目的は、犯人が写真に存在する可能性を高めることである。

Description

関連出願の相互参照
本願は、２０１０年１２月１０日に出願された米国特許出願第１２／９６４，９７２号明細書の優先権を主張し、その内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

本開示は、概して、盗難防止法に関し、より具体的には、犯人画像形成の向上を実現するための技術に関する。

モバイルデバイス（例えば、ラップトップ、携帯電話、タブレット型パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ネットブック、携帯情報端末（ＰＤＡ））の消費者や商業的利用が急増している。同様に、モバイルデバイス使用の増加に伴い、モバイルデバイスの盗難も増加した。それに応じて、多くのモバイルデバイスは、ある種の盗難防止メカニズムを備えて製造されている。しかし、現在使用されている多くの盗難防止メカニズムは、動作が非効率的であり、効果がない。

前述を考慮して、現在の盗難防止技術に関連する重大な問題と欠点が存在し得ることを理解することができる。

犯人画像形成の向上を実現するための技術が開示される。特定の例示的な一実施形態では、本技術は、犯人画像形成の向上を実現するための方法であって、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別する工程と、クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと視覚画像の第２のフレームに関連する第２の画素データとの違いを検出する工程と、違いを検出する工程に応じて、クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影する工程とを含む、方法として実現することができる。

この特定の例示的な実施形態の他の態様によれば、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別する工程は、サーバ上に格納されたクライアントデバイス状態データにアクセスする工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態のさらなる態様によれば、違いを検出する工程は、複数の画素グループに関連する第１の画素データと複数の画素グループに関連する第２の画素データとの違いを検出する工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態の追加の態様によれば、違いを検出する工程は、複数の画素グループに関連する第１の画素データと複数の画素グループに関連する第２の画素データとの平均的な違いを検出する工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態の他の態様によれば、違いを検出する工程は、既定の閾値を超える違いを検出する工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態のさらなる態様によれば、違いを検出する工程は、既定の時間の間の違いを検出する工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態の追加の態様によれば、本方法は、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれに対する信頼度を決定する工程と、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれの信頼度に基づいて複数の写真をランク付けする工程と、ネットワークを介して、最も高くランク付けされた複数の写真の１つまたは複数をサーバに送信する工程とをさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態の他の態様によれば、信頼度を決定する工程は、顔検出アルゴリズムを実行する工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態のさらなる態様によれば、本方法は、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれに対して写真内の候補顔の位置を示す位置値を決定する工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態の追加の態様によれば、本方法は、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれに対して写真内の候補顔の寸法を示す寸法値を決定する工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態の他の態様によれば、複数の写真をランク付けする工程は、複数の写真のそれぞれの信頼度、位置値および寸法値に基づいてランク付けする工程をさらに含み得る。

この特定の例示的な実施形態の追加の態様によれば、本技術は、コンピュータプロセスを実行するように少なくとも１つのプロセッサに指示するために、少なくとも１つのプロセッサによって読み取れるように構成された命令のコンピュータプログラムを格納するための少なくとも１つの持続性プロセッサ可読記憶媒体として実現することができる。

別の特定の例示的な実施形態では、本技術は、犯人画像形成の向上を実現するための製造品であって、少なくとも１つの持続性プロセッサ可読媒体と、少なくとも１つの媒体上に格納された命令とを備え、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって少なくとも１つの媒体から読み取れるように構成され、それにより、少なくとも１つのプロセッサに、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別し、クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと視覚画像の第２のフレームに関連する第２の画素データとの違いを検出し、違いを検出する工程に応じて、クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影するように動作させる、製造品として実現することができる。

別の特定の例示的な実施形態では、本技術は、犯人画像形成の向上を実現するためのシステムであって、ネットワークと通信可能に結合された１つまたは複数のプロセッサを備え、１つまたは複数のプロセッサは、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別し、クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと視覚画像の第２のフレームに関連する第２の画素データとの違いを検出し、違いを検出する工程に応じて、クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影するよう構成された、システムとして実現することができる。

この特定の例示的な実施形態のさらなる態様によれば、１つまたは複数のプロセッサは、サーバ上に格納されたクライアントデバイス状態データにアクセスすることによって、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別するよう構成することができる。

この特定の例示的な実施形態の追加の態様によれば、１つまたは複数のプロセッサは、複数の画素グループに関連する第１の画素データと複数の画素グループに関連する第２の画素データとの違いを検出することによって、違いを検出するよう構成することができる。

この特定の例示的な実施形態の他の態様によれば、１つまたは複数のプロセッサは、複数の画素グループに関連する第１の画素データと複数の画素グループに関連する第２の画素データとの平均的な違いを検出することによって、違いを検出するよう構成することができる。

この特定の例示的な実施形態のさらなる態様によれば、１つまたは複数のプロセッサは、既定の閾値を超える違いを検出することによって、違いを検出するよう構成することができる。

この特定の例示的な実施形態の追加の態様によれば、１つまたは複数のプロセッサは、既定の時間の間の違いを検出することによって、違いを検出するよう構成することができる。

この特定の例示的な実施形態の追加の態様によれば、１つまたは複数のプロセッサは、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれに対する信頼度を決定し、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれの信頼度に基づいて複数の写真をランク付けし、ネットワークを介して、最も高くランク付けされた複数の写真の１つまたは複数をサーバに送信するようさらに構成することができる。

ここで、本開示は、添付の図面に示されるとおりの、例示的な実施形態を参照して、さらに詳細に説明される。本開示は、例示的な実施形態を参照して以下で説明されるが、本開示はそれらに限定されないことを理解されたい。本明細書の教示へのアクセスを有する当業者は、追加の実装形態、変更形態および実施形態ならびに他の使用分野を認識し、それらは、本明細書に記載される本開示の範囲内であり、それに関し、本開示は、かなりの有用性があり得る。

ここで、本開示のより完全な理解を助長するために添付の図面を参照し、図面では、同様の要素は同様の数字で言及される。これらの図面は、本開示を限定するものとして解釈すべきではなく、単なる例示的なものであることを意図する。

本開示の実施形態による犯人画像形成の向上を実現するためのプラットホームを含むネットワークアーキテクチャを描写するブロック図を示す。 本開示の実施形態によるコンピュータシステムのブロック図を描写する。 本開示の実施形態によるクライアントのモジュールを示す。 本開示の実施形態によるサーバ盗難防止モジュールを示す。 本開示の実施形態による画素データを示す。 本開示の実施形態による犯人画像形成の向上を実現するための方法を描写する。 本開示の実施形態による犯人画像形成の向上を実現するための別の方法を描写する。

モバイルデバイス（例えば、ラップトップ、携帯電話、タブレット型ＰＣ、ネットブック、ＰＤＡ）上で動作する現在の盗難防止メカニズムは、モバイルデバイスが紛失または盗難としてマーク付けされることに応じて、モバイルデバイスと結合されたカメラから写真を撮影するよう構成することができる。そのような盗難防止メカニズムは、紛失または盗難モバイルデバイスの回収に使用できる犯人の画像を撮影する目的で、写真を撮影する。しかし、これらの現在の盗難防止メカニズムには、いくつかの問題が存在する。第１に、モバイルデバイスは、タイマに基づいて写真を撮影する（例えば、１０分ごとに１枚ずつ写真を撮影する）よう構成されている場合がある。それに応じて、犯人の画像を撮影する可能性は低い恐れがある。第２に、モバイルデバイスは、サーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）に送信するための、犯人の有用な画像（例えば、見分けられる顔を含む画像）を含む可能性が最も高い写真を選択する技術を全く使用しない場合がある。それに応じて、写真を送信するためのネットワークリソースが非効率的に使用される恐れがある。

一実施形態では、犯人画像形成の向上を実現するためのある種の技術が提供される。そのような実施形態では、モバイルデバイスは、紛失または盗難として識別することができる。そのような識別に基づいて、モバイルデバイスは、モバイルデバイスにおける動きを検出する工程に応じて写真を撮影するよう構成することができる。ある実施形態では、そのような動きを検出する工程は、モバイルデバイスと結合されたカメラの視覚画像（例えば、撮影領域）の少なくとも２つのフレームにおける違いを検出する工程を含み得る。すなわち、モバイルデバイスは、第１の時間の視覚画像の第１のフレーム（例えば、特定の時点における視覚画像のすべての画素の状態）を、第２の時間の視覚画像の第２のフレーム（例えば、別の時点における視覚画像のすべての画素の状態）と比較して、２つのフレーム（例えば、２つのフレームに関連する画素データ）が十分異なっているかどうかを決定するよう構成することができる。他の実施形態では、そのような動きを検出する工程は、加速度計、モーションセンサおよび傾斜センサのいずれかまたは組合せによって生成されるデータを分析する工程を含み得る。

例えば、モバイルデバイスにおける動きが検出されれば、モバイルデバイスと結合されたカメラは、１つまたは複数の写真を撮影することができる。しかし、モバイルデバイスにおける動きが検出されなければ、モバイルデバイスは、２つのフレームが十分異なっていることを示すデータに対するポーリングを継続することができる。

別の実施形態では、犯人画像形成の向上を実現するための他の技術が提供される。そのような実施形態では、モバイルデバイスは、１つまたは複数の顔検出アルゴリズムを使用して、写真に顔が含まれる信頼度を計算することができる。また、モバイルデバイスは、対応する信頼度に基づいて、１つまたは複数の写真をランク付けすることもできる。最も高くランク付けされた１つまたは複数の写真は、現在論じられている盗難防止技術の実施に必要なネットワークリソースの量を低減するため、サーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）に送信することができる。ある実施形態では、写真内の候補顔の位置を示す位置値および写真内の候補顔の寸法を示す寸法値を、それぞれの写真に対して計算することができる。それに応じて、写真は、信頼度、位置値および寸法値のいずれかまたは組合せに基づいてランク付けすることができる。

図１は、本開示の実施形態による犯人画像形成の向上を実現するためのプラットホームを含むネットワークアーキテクチャ１００を描写するブロック図を示す。図１は、ネットワークアーキテクチャ１００の簡易化された図であり、描写されていない追加の要素を含み得る。ネットワークアーキテクチャ１００は、クライアント１１０と、クライアント１２０と、サーバ１４０Ａと、サーバ１４０Ｂとを含み得る（その１つまたは複数は、図２に示されるコンピュータシステム２００を使用して実装することができる）。クライアント１１０、クライアント１２０、サーバ１４０Ａおよびサーバ１４０Ｂは、ネットワーク１５０と通信可能に結合することができる。サーバ１４０Ａは、記憶装置１６０Ａ（１）〜（Ｎ）と通信可能に結合することができ、サーバ１４０Ｂは、記憶装置１６０Ｂ（１）〜（Ｎ）と通信可能に結合することができる。サーバ１４０Ａは、サーバ盗難防止モジュール１４２を含み得る。サーバ１４０Ａおよびサーバ１４０Ｂは、ＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）ファブリック１７０と通信可能に結合することができる。ＳＡＮファブリック１７０は、サーバ１４０Ａおよびサーバ１４０Ｂによる、ならびに、ネットワーク１５０を介したクライアント１１０およびクライアント１２０による記憶装置１８０（１）〜（Ｎ）へのアクセスをサポートすることができる。サーバ１４０Ａは、ネットワーク１９０と通信可能に結合することができる。クライアント１２０は、クライアント盗難防止モジュール１２２、写真撮影モジュール１２４およびアップロードモジュール１２６を含む、犯人画像形成の向上を実現するための１つまたは複数のモジュールを含み得る。

図２のコンピュータシステム２００を参照すると、モデム２４７、ネットワークインターフェース２４８または何らかの他の方法を使用して、クライアント１１０およびクライアント１２０の１つまたは複数からネットワーク１５０への接続性を提供することができる。クライアント１２０は、例えば、ウェブブラウザまたは他のクライアントソフトウェアを使用して、サーバ１４０Ａまたはサーバ１４０Ｂ上の情報にアクセスすることが可能であり得る。そのようなクライアントは、クライアント１２０が、サーバ１４０Ａもしくはサーバ１４０Ｂによって、または、記憶装置１６０Ａ（１）〜（Ｎ）、１６０Ｂ（１）〜（Ｎ）および／もしくは１８０（１）〜（Ｎ）の１つによってホストされるデータにアクセスすることを可能にすることができる。

ネットワーク１５０および１９０は、ネットワーク１５０および１９０と通信可能に結合されたクライアント１１０、クライアント１２０、サーバ１４０Ａ、サーバ１４０Ｂおよび他のデバイス間の通信を可能にする、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、セルラネットワーク、衛星ネットワークまたは他のネットワークであり得る。ネットワーク１５０および１９０は、スタンドアロンネットワークとしてまたは互いに協力して動作する、上述のような例示的なタイプのネットワークの１つまたは任意の数をさらに含み得る。ネットワーク１５０および１９０は、ネットワーク１５０および１９０が通信可能に結合された１つまたは複数のクライアントまたはサーバの１つまたは複数のプロトコルを利用することができる。ネットワーク１５０および１９０は、ネットワークデバイスの１つまたは複数のプロトコルへ他のプロトコルとの変換のやり取りを行うことができる。ネットワーク１５０および１９０はそれぞれ、１つのネットワークとして描写されているが、１つまたは複数の実施形態によれば、ネットワーク１５０および１９０はそれぞれ、複数の相互接続ネットワークを含み得ることを理解されたい。

記憶装置１６０Ａ（１）〜（Ｎ）、１６０Ｂ（１）〜（Ｎ）および／または１８０（１）〜（Ｎ）は、ネットワークアクセス可能ストレージであり得、クライアント１１０、クライアント１２０、サーバ１４０Ａまたはサーバ１４０Ｂとローカル接続される、リモート接続されるまたはその組合せであり得る。記憶装置１６０Ａ（１）〜（Ｎ）、１６０Ｂ（１）〜（Ｎ）および／または１８０（１）〜（Ｎ）は、安価なディスク（「ＲＡＩＤ」）、磁気テープ、ディスク、ストレージエリアネットワーク（「ＳＡＮ」）、インターネット小型コンピュータシステムインターフェース（「ｉＳＣＳＩ」）ＳＡＮ、ファイバチャネルＳＡＮ、共通インターネットファイルシステム（「ＣＩＦＳ」）、ネットワークアタッチトストレージ（「ＮＡＳ」）、ネットワークファイルシステム（「ＮＦＳ」）、光学ベースストレージまたは他のコンピュータアクセス可能ストレージの冗長アレイを利用することができる。記憶装置１６０Ａ（１）〜（Ｎ）、１６０Ｂ（１）〜（Ｎ）および／または１８０（１）〜（Ｎ）は、バックアップ、複製または記録保管のために使用することができる。

いくつかの実施形態によれば、クライアント１１０およびクライアント１２０は、無線または有線接続を介してネットワーク１５０と結合されたスマートフォン、ＰＤＡ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、サーバ、別のコンピュータまたは別のデバイスであり得る。クライアント１１０およびクライアント１２０は、ユーザ入力、データベース、ファイル、ウェブサービスおよび／またはアプリケーションプログラミングインターフェースからデータを受信することができる。

サーバ１４０Ａおよびサーバ１４０Ｂは、ネットワーク１５０と通信可能に結合されたアプリケーションサーバ、記録保管プラットホーム、バックアップサーバ、バックエンドサーバ、ネットワーク記憶装置、メディアサーバ、Ｅメールサーバ、文書管理プラットホーム、企業検索サーバまたは他のデバイスであり得る。サーバ１４０Ａおよびサーバ１４０Ｂは、アプリケーションデータ、複製データ、バックアップデータまたは他のデータを格納するため、記憶装置１６０Ａ（１）〜（Ｎ）、１６０Ｂ（１）〜（Ｎ）および／または１８０（１）〜（Ｎ）の１つを利用することができる。サーバ１４０Ａおよびサーバ１４０Ｂは、アプリケーションサーバなどのホストであり得、クライアント１１０およびクライアント１２０とバックアッププラットホーム、バックアッププロセスおよび／またはストレージとの間を移動するデータを処理することができる。いくつかの実施形態によれば、サーバ１４０Ａおよびサーバ１４０Ｂは、データのバックアップおよび／または記録保管に使用されるプラットホームであり得る。

クライアント盗難防止モジュール１２２、写真撮影モジュール１２４、アップロードモジュール１２６およびサーバ盗難防止モジュール１４２については、以下でさらに詳細に論じられる。

図２は、本開示の実施形態によるコンピュータシステム２００のブロック図を描写する。コンピュータシステム２００は、本開示による技術の実施に適している。コンピュータシステム２００は、バス２１２を含み得、バス２１２は、中央処理装置２１４、システムメモリ２１７（例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（読み取り専用メモリ）、フラッシュＲＡＭまたは同様のもの）、入出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ２１８、オーディオ出力インターフェース２２２を介したスピーカシステム２２０などの外部のオーディオデバイス、ディスプレイアダプタ２２６を介したディスプレイスクリーン２２４などの外部のデバイス、シリアルポート２２８および２３０、キーボード２３２（キーボードコントローラ２３３を介してインターフェース接続された）、ストレージインターフェース２３４、フロッピーディスク２３８（「フロッピー」は登録商標、以下同じ）を受け入れるよう動作可能なフロッピーディスクドライブ２３７、ファイバチャネルネットワーク２９０と接続するよう動作可能なホストバスアダプタ（ＨＢＡ）インターフェースカード２３５Ａ、ＳＣＳＩバス２３９と接続するよう動作可能なホストバスアダプタ（ＨＢＡ）インターフェースカード２３５Ｂ、および、光ディスク２４２を受け入れるよう動作可能な光ディスクドライブ２４０などのコンピュータシステム２００の主要なサブシステムを相互接続することができる。また、マウス２４６（または、シリアルポート２２８を介してバス２１２と結合された他のポイント＆クリックデバイス）、モデム２４７（シリアルポート２３０を介してバス２１２と結合された）、ネットワークインターフェース２４８（バス２１２と直接結合された）、電力マネージャ２５０およびバッテリ２５２も含み得る。

バス２１２は、中央処理装置２１４とシステムメモリ２１７との間のデータ通信を可能にし、上記で記述されるように、システムメモリ２１７は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）またはフラッシュメモリ（いずれも図示せず）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（図示せず）を含み得る。ＲＡＭは、オペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムがロードされ得るメインメモリであり得る。ＲＯＭまたはフラッシュメモリは、その他のコードとして、周辺コンポーネントとの相互作用などの基本ハードウェアオペレーションを制御する基本入出力システム（ＢＩＯＳ）を含むことができる。コンピュータシステム２００とともに常駐するアプリケーションは、ハードディスクドライブ（例えば、固定ディスク２４４）、光学ドライブ（例えば、光学ドライブ２４０）、フロッピーディスクユニット２３７または他の記憶媒体などのコンピュータ可読媒体上に格納したり、コンピュータ可読媒体を介してアクセスしたりすることができる。例えば、盗難防止モジュール１２２、写真撮影モジュール１２４およびアップロードモジュール１２６は、システムメモリ２１７内に常駐することができる。

ストレージインターフェース２３４は、コンピュータシステム２００の他のストレージインターフェースと同様に、固定ディスクドライブ２４４などの、情報の格納および／または回収のための標準コンピュータ可読媒体に接続することができる。固定ディスクドライブ２４４は、コンピュータシステム２００の一部でも、他のインターフェースシステムを通じて分離され、アクセスされてもよい。モデム２４７は、電話リンクを介してリモートサーバとの、または、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）を介してインターネットとの直接接続を提供することができる。ネットワークインターフェース２４８は、ダイレクトネットワークリンクを介してリモートサーバとの、ＰＯＰ（ポイントオブプレゼンス）を介してインターネットとの直接接続を提供することができる。ネットワークインターフェース２４８は、デジタル携帯電話接続、セルラデジタルパケットデータ（ＣＤＰＤ）接続、デジタル衛星データ接続または同様のものを含むワイヤレス技術を使用して、そのような接続を提供することができる。

他の多くのデバイスまたはサブシステム（図示せず）も同様に接続することができる（例えば、文書スキャナ、デジタルカメラなど）。逆に、図２に示されるデバイスのすべてが、本開示の実践のために存在する必要はない。デバイスおよびサブシステムは、図２に示されるものとは異なる方法で相互接続することができる。本開示を実施するためのコードは、システムメモリ２１７、固定ディスク２４４、光ディスク２４２またはフロッピーディスク２３８の１つまたは複数などのコンピュータ可読記憶媒体に格納することができる。また、本開示を実施するためのコードは、１つまたは複数のインターフェースを介して受信することも、メモリに格納することもできる。コンピュータシステム２００上で提供されるオペレーティングシステムは、ＭＳ−ＤＯＳ（登録商標）、ＭＳ−ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＯＳ／２（登録商標）、ＯＳ Ｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）または別の公知のオペレーティングシステムであり得る。

電力マネージャ２５０は、バッテリ２５２の電力レベルをモニタすることができる。電力マネージャ２５０は、１つまたは複数のＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）を提供して、電力レベル、コンピュータシステム２００のシャットダウンまでに残された時間ウィンドウ、電力消費率、コンピュータシステムが商用電源（ＡＣ電源）に基づくかまたはバッテリ電源に基づくかの指標、および、他の電力関連情報の決定を可能にすることができる。いくつかの実施形態によれば、電力マネージャ２５０のＡＰＩは、リモート接続でアクセス可能であり得る（例えば、ネットワーク接続を介してリモートバックアップ管理モジュールへのアクセスが可能）。いくつかの実施形態によれば、バッテリ２５２は、コンピュータシステム２００からローカル設置またはリモート設置された無停電電源装置（ＵＰＳ）であり得る。そのような実施形態では、電力マネージャ２５０は、ＵＰＳの電力レベルについての情報を提供することができる。

図３は、本開示の実施形態によるクライアント１２０のモジュールを示す。示されるように、クライアント１２０は、クライアント盗難防止モジュール１２２、写真撮影モジュール１２４およびアップロードモジュール１２６を含む１つまたは複数のコンポーネントを含み得る。

以下の説明は、１つまたは複数のモジュールを含み得る犯人画像形成の向上を実現するためのシステムおよび方法のネットワーク要素、コンピュータおよび／またはコンポーネントについて説明する。本明細書で使用される場合、「モジュール」という用語は、コンピューティングソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアおよび／またはそのさまざまな組合せを指すものと理解することができる。しかし、モジュールは、ハードウェアやファームウェア上での実施も、プロセッサ読み書き可能記憶媒体への記録もされないソフトウェアとして解釈されてはならない（すなわち、モジュール自体はソフトウェアではない）。モジュールは例示的なものであることに留意されたい。モジュールは、さまざまなアプリケーションをサポートするために組み合わせる、統合する、分離するおよび／または重複することができる。また、特定のモジュールで実行されるものとして本明細書に記載される機能は、特定のモジュールで実行される機能の代わりにまたはそれに加えて、１つもしくは複数の他のモジュールでおよび／または１つもしくは複数の他のデバイスによって、実行することができる。さらに、モジュールは、互いにローカル接続またはリモート接続された複数のデバイスおよび／または他のコンポーネントにわたって実装することができる。それに加えて、モジュールは、あるデバイスから移動して別のデバイスに追加すること、および／または、両方のデバイスに含めることができる。

クライアント盗難防止モジュール１２２は、紛失または盗難としてクライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）を識別するよう構成することができる。一実施形態では、クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイス状態データにアクセスすることによって、紛失または盗難としてクライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）を識別することができる。クライアントデバイス状態データは、１つまたは複数のクライアントデバイスの所有状態（例えば、紛失、盗難）を示し得る。ある実施形態では、クライアント盗難防止モジュール１２２は、通信可能に結合されたサーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）上のクライアントデバイス状態データにアクセスすることができる。

クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）が紛失または盗難に遭っているかどうかを決定するよう構成することができる。一実施形態では、クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイスまたはクライアントデバイスの代わりのものによって生成された地理データ（例えば、地理検知データ、全地球測位システム（ＧＰＳ）データ）に基づいて、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）が紛失または盗難に遭っているかどうかを決定することができる。例えば、クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイスが特定の位置から移動されている（例えば、特定のオフィスビルから外へ１０フィート、寮の部屋から外へ５フィート）ことを示す地理データに基づいて、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）が紛失または盗難に遭っていることを決定することができる。別の実施形態では、クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイスまたはクライアントデバイスの代わりのものによって生成されたモーションデータに基づいて、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）が紛失または盗難に遭っているかどうかを決定することができる。例えば、クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイスが特定の距離だけ移動されている（例えば、最初の位置から２インチ、最初の位置から１フィート）ことを示すモーションデータに基づいて、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）が紛失または盗難に遭っていることを決定することができる。別の実施形態では、クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイスまたはクライアントデバイスの代わりのものによって生成された力データに基づいて、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）が紛失または盗難に遭っているかどうかを決定することができる。例えば、クライアント盗難防止モジュール１２２は、クライアントデバイスに取り付けられたセキュリティケーブルが取り外されている（例えば、強い力で取り外されている）ことを示す力データに基づいて、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）が紛失または盗難に遭っていることを決定することができる。

写真撮影モジュール１２４は、クライアントデバイスが紛失または盗難として識別されることに応じて、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）における動きを検出するよう構成することができる。一実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、クライアントデバイスと結合されたカメラの視覚画像（例えば、撮影領域）の少なくとも２つのフレームにおける違いを検出することによって、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）における動きを検出することができる。そのような実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、第１の時間の視覚画像の第１のフレームに関連する画素データを、第２の時間の視覚画像の第２のフレームに関連する画素データと比較して、２つのフレームが十分異なっているかどうかを決定することができる。すなわち、写真撮影モジュール１２４は、２つの異なる時点からの画素データを比較して、画素データが時間外で変更した（例えば、クライアントデバイスにおける動きが検出された）かどうかを決定することができる。

ある実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、画素グループの画素データにおける平均的な違いが既定の閾値（例えば、既定の量の違い）を超えれば、２つのフレーム間に十分な違いが存在すると決定することができる。例えば、閾値は、設計嗜好に基づいて、２５％と決定することができる。それに応じて、画素データが２つのフレーム間で少なくとも平均２５％の画素を変更すれば、写真撮影モジュール１２４は、２つのフレーム間に十分な違いが存在し、動きが検出されたと決定することができる。

ある実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、既定の時間の間に複数のフレーム間に画素データの既定の量の違いが存在すれば、十分な違いが存在すると決定することができる。例えば、設計嗜好に基づいて、既定の量の閾値を２５％と決定することができ、時間を１秒間と決定することができる。それに応じて、画素データが少なくとも１秒間の間に複数のフレーム間で少なくとも平均２５％の画素を変更すれば、写真撮影モジュール１２４は、複数のフレーム間に十分な違いが存在し、動きが検出されたと決定することができる。

別の実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、加速度計、モーションセンサおよび傾斜センサのいずれかまたは組合せによって生成されるデータにアクセスして分析することによって、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）における動きを検出することができる。すなわち、写真撮影モジュール１２４は、クライアントデバイスと結合された加速度計、モーションセンサまたは傾斜センサよって生成されたデータが１つまたは複数の既定の閾値を超えれば、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）において動きが検出されたと決定することができる。

クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）において動きが検出されたことに応じて、写真撮影モジュール１２４は、クライアントデバイスと結合されたカメラを使用して、１つまたは複数の写真を撮影するよう構成することができる。一実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、クライアントデバイスにおいて動きが検出されたことに応じて、一連の写真を撮影することができる。別の実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、クライアントデバイスにおいて動きが検出されたことに応じて、既定の間隔に基づいて（例えば、５秒ごとに５枚ずつ写真を撮影する、１秒おきに１枚ずつ写真を撮影する）、１つまたは複数の写真を撮影することができる。

写真撮影モジュール１２４は、撮影された各写真に対する信頼度、位置値および寸法値を計算するよう構成することができる。一実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、１つまたは複数の顔検出アルゴリズムを実行することによって、撮影された各写真に対して、写真に顔が含まれる信頼度を計算することができる。写真撮影モジュール１２４によって実行される顔検出アルゴリズムは、パターン分類タスクアルゴリズム（例えば、バイナリパターン分類タスクを実施する）、背景制御による顔検出アルゴリズム（例えば、明白なまたは静的な背景を取り除いて顔を明らかにして検出する）、色による顔検出アルゴリズム（例えば、皮膚色を使用して顔の部分を見分ける）、動きによる顔検出アルゴリズム（例えば、まばたきする、眉を上げる、鼻孔を膨らませる、額にしわを寄せる、口を開くなど、顔特有の特定のタイプの動きを検出する）およびモデルベースの顔検出アルゴリズム（例えば、顔のモデルを画像上で通過させて顔を検出する）としての顔検出のいずれかまたは組合せを含み得る。

別の実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、上記で説明される１つまたは複数の顔検出アルゴリズムを実行することによって、撮影された各写真に対して、写真に含まれる候補顔の位置（例えば、距離による）を示す位置値を計算することができる。例えば、第１の撮影写真に関連する第１の位置値は、撮影の間、候補顔がカメラから約１００フィート離れたところに位置していたことを示し得る。別の例では、第２の撮影写真に関連する第２の位置値は、撮影の間、候補顔がカメラから約２フィート離れたところに位置していたことを示し得る。

別の実施形態では、写真撮影モジュール１２４は、上記で説明される１つまたは複数の顔検出アルゴリズムを実行することによって、撮影された各写真に対して、写真に含まれる候補顔の寸法（例えば、高さおよび幅による、外周による）を示す寸法値を計算することができる。例えば、第１の撮影写真に関連する第１の寸法値は、撮影の間、候補顔が２センチメートルの高さと１センチメートルの幅を有したことを示し得る。別の例では、第２の撮影写真に関連する第２の寸法値は、撮影の間、候補顔が８インチの高さと５インチの幅を有したことを示し得る。

写真撮影モジュール１２４は、対応する信頼度、対応する位置値および対応する寸法値のいずれかまたは組合せに基づいて、撮影された各写真をランク付けするよう構成することができる。それに応じて、最も高い信頼度、最も短い位置値および最も大きい寸法値を有する写真は、最も高くランク付けされ得る。その上、最も低い信頼度、最も長い位置値、最も小さい寸法値を有する写真は、最も低くランク付けされ得る。写真撮影モジュール１２４は、紛失または盗難クライアントデバイスの回収を支援するため、最も高くランク付けされた写真の１つまたは複数を選択してサーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）に送信することができる。

アップロードモジュール１２６は、選択された写真をサーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）に送信するよう構成することができる。一実施形態では、アップロードモジュール１２６は、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）がネットワーク（例えば、インターネット）に接続される際にそれを検出するよう構成することができる。ネットワーク接続性を検出する工程に応じて、アップロードモジュール１２６は、選択された写真をサーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）に送信することができる。

図４は、本開示の実施形態によるサーバ盗難防止モジュール１４２を示す。示されるように、サーバ盗難防止モジュール１４２は、紛失／盗難識別モジュール４００および写真受信モジュール４０２を含む１つまたは複数のコンポーネントを含み得る。

以下の説明は、１つまたは複数のモジュールを含み得る犯人画像形成の向上を実現するためのシステムおよび方法のネットワーク要素、コンピュータおよび／またはコンポーネントについて説明する。本明細書で使用される場合、「モジュール」という用語は、コンピューティングソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアおよび／またはそのさまざまな組合せを指すものと理解することができる。しかし、モジュールは、ハードウェアやファームウェア上での実施も、プロセッサ読み書き可能記憶媒体への記録もされないソフトウェアとして解釈されてはならない（すなわち、モジュール自体はソフトウェアではない）。モジュールは例示的なものであることに留意されたい。モジュールは、さまざまなアプリケーションをサポートするために組み合わせる、統合する、分離するおよび／または重複することができる。また、特定のモジュールで実行されるものとして本明細書に記載される機能は、特定のモジュールで実行される機能の代わりにまたはそれに加えて、１つもしくは複数の他のモジュールでおよび／または１つもしくは複数の他のデバイスによって、実行することができる。さらに、モジュールは、互いにローカル接続またはリモート接続された複数のデバイスおよび／または他のコンポーネントにわたって実装することができる。それに加えて、モジュールは、あるデバイスから移動して別のデバイスに追加すること、および／または、両方のデバイスに含めることができる。

紛失／盗難識別モジュール４００は、複数の通信可能に結合されたクライアントデバイス（例えば、クライアント１１０、１２０）に関連するクライアントデバイス状態データを格納するよう構成することができる。クライアントデバイス状態データは、１つまたは複数のクライアントデバイスの所有状態（例えば、紛失、盗難）を示し得る。それに応じて、紛失または盗難としてクライアントデバイスが報告されると、紛失／盗難識別モジュール４００は、適切なクライアントデバイス状態データを更新することができる。

写真受信モジュール４０２は、１つまたは複数の通信可能に結合されたクライアントデバイス（例えば、クライアント１１０、クライアント１２０）から、紛失または盗難として識別された１つまたは複数の写真を受信するよう構成することができる。ある実施形態では、写真受信モジュール４０２は、紛失または盗難クライアントデバイスを回収する際に使用するために、受信された写真を格納することができる。

図５は、本開示の実施形態による画素データを示す。示されるように、クライアントデバイス（例えば、クライアント１２０）と結合されたカメラの視覚画像５００は、複数の画素グループを含み得る。例えば、視覚画像５００は、画素グループ５０２、５０４、５０６、５０８、５１０、５１２、５１４、５１６、５１８を含み得る。各画素グループは、９つの画素を含み得る。

２つの連続したフレームからの画素データに基づいて、黒画素は変更されたものと見なし、白画素は変更されていないものと見なすことができる。示されるように、画素グループ５０２は３３％の画素の違いを有し得、画素グループ５０４は６７％の画素の違いを有し得、画素グループ５０６は４４％の画素の違いを有し得、画素グループ５０８は７８％の画素の違いを有し得、画素グループ５１０は４４％の画素の違いを有し得、画素グループ５１２は５６％の画素の違いを有し得、画素グループ５１４は５６％の画素の違いを有し得、画素グループ５１６は４４％の画素の違いを有し得、画素グループ５１８は５６％の画素の違いを有し得る。これらの画素の違いに基づいて、画素グループ５０２、５０４、５０６、５０８、５１０、５１２、５１４、５１６、５１８に対する２つの連続したフレームにおける平均的な違いは、５３％であり得る。例えば、既定の量の違いが２５％であれば、図５で表される２つの連続したフレームにおける画素データの違いは、検出されるべきクライアントデバイスにおける動きに対して十分異なると言える。

図６は、本開示の実施形態による犯人画像形成の向上を実現するための方法６００を描写する。ブロック６０２では、方法６００を開始することができる。

ブロック６０４では、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別することができる。一実施形態では、通信可能に結合されたサーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）上に格納されたクライアントデバイス状態データにアクセスすることによって、紛失および盗難としてクライアントデバイスを識別することができる。

ブロック６０６では、クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと視覚画像の第２のフロム（ｆｒｏｍ）に関連する第２の画素データとの違いを検出する。第１のフレームは第１の時間に撮影することができ、第２のフレームは第２の時間に撮影することができる。そのような違いを検出することで、クライアントデバイスにおける動きを示すことができる。

ブロック６０８では、違いを検出する工程に応じて、クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影することができる。一実施形態では、一連の複数の写真は、違いを検出する工程に応じて、クライアントデバイス上で撮影することができる。別の実施形態では、違いを検出する工程に応じて、既定の間隔に基づいて（例えば、５秒ごとに５枚ずつの写真、１秒おきに１枚ずつの写真）、１つまたは複数の写真を撮影することができる。

ブロック６１０では、方法６００を終了することができる。

図７は、本開示の実施形態による犯人画像形成の向上を実現するための別の方法７００を描写する。ブロック７０２では、方法７００を開始することができる。

ブロック７０４では、紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別する工程に応じて、クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影することができる。一実施形態では、一連の複数の写真は、違いを検出する工程に応じて、クライアントデバイス上で撮影することができる。別の実施形態では、違いを検出する工程に応じて、既定の間隔に基づいて（例えば、５秒ごとに５枚ずつの写真、１秒おきに１枚ずつの写真）、１つまたは複数の写真を撮影することができる。

ブロック７０６では、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれに対して、写真が顔を含む信頼度を決定する。一実施形態では、信頼度は、１つまたは複数の顔検出アルゴリズムを実行することによって、複数の写真のそれぞれに対して決定される。

ブロック７０８では、クライアントデバイス上で、複数の写真のそれぞれの信頼度に基づいて複数の写真をランク付けする。一実施形態では、最も高い信頼度を有する写真は最も高くランク付けされ、最も低い信頼度を有する写真は最も低くランク付けされる。

ブロック７１０では、最も高くランク付けされた複数の写真の１つまたは複数をサーバに送信する。一実施形態では、最も高い信頼度にランク付けされた１つまたは複数の写真は、バックエンドサーバ（例えば、盗難防止バックエンドサーバ）に送信される。

ブロック７１２では、方法７００を終了することができる。

この時点において、上記で説明される本開示による犯人画像形成の向上を実現する工程は、通常、ある程度の入力データの処理および出力データの生成を伴うことに留意されたい。この入力データ処理および出力データ生成は、ハードウェアまたはソフトウェアで実施することができる。例えば、特定の電子コンポーネントは、上記で説明される本開示による犯人画像形成の向上の実現に関連する機能を実装するためのサーバ盗難防止モジュールまたは同様のもしくは関連する回路で使用することができる。あるいは、命令に従って動作する１つまたは複数のプロセッサは、上記で説明される本開示による犯人画像形成の向上の実現に関連する機能を実装することができる。その場合は、そのような命令を１つまたは複数のプロセッサ可読記憶媒体（例えば、磁気ディスクまたは他の記憶媒体）上に格納できることも、１つまたは複数の搬送波で具体化される１つまたは複数の信号を介して１つまたは複数のプロセッサに送信できることも、本開示の範囲内である。

本開示は、本明細書に記載される特定の実施形態による範囲内に限定されてはならない。実際には、前述の説明および添付の図面から、本明細書に記載されるものに加えて、本開示の他のさまざまな実施形態および変更形態が当業者に明らかになるであろう。したがって、そのような他の実施形態および変更形態は、本開示の範囲内に収まることが意図される。さらに、本開示は、特定の目的のための特定の環境における特定の実装形態の文脈において本明細書に記載されてきたが、当業者であれば、その有用性はそれらに限定されず、さまざまな目的のためにさまざま
な環境において本開示を有益に実施できることが認識されよう。それに応じて、以下に記載される請求項は、本明細書に記載される本開示の全範囲および精神を考慮して解釈されたい。

Claims (20)

1. 犯人画像形成の向上を実現するための方法であって、
   紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別する工程と、
   前記クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと前記視覚画像の第２のフレームに関連する第２の画素データとの違いを検出する工程と、
   前記違いを検出する工程に応じて、前記クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影する工程と
   を含む、方法。
2. 紛失および盗難の少なくとも１つとして前記クライアントデバイスを識別する工程は、サーバ上に格納されたクライアントデバイス状態データにアクセスする工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記違いを検出する工程は、複数の画素グループに関連する第１の画素データと前記複数の画素グループに関連する第２の画素データとの違いを検出する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記違いを検出する工程は、前記複数の画素グループに関連する第１の画素データと前記複数の画素グループに関連する第２の画素データとの平均的な違いを検出する工程をさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記違いを検出する工程は、既定の閾値を超える違いを検出する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記違いを検出する工程は、既定の時間の間の違いを検出する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記クライアントデバイス上で、前記複数の写真のそれぞれに対する信頼度を決定する工程と、
   前記クライアントデバイス上で、前記複数の写真のそれぞれの前記信頼度に基づいて前記複数の写真をランク付けする工程と、
   ネットワークを介して、最も高くランク付けされた前記複数の写真の１つまたは複数をサーバに送信する工程と
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記信頼度を決定する工程は、顔検出アルゴリズムを実行する工程をさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記クライアントデバイス上で、前記複数の写真のそれぞれに対して写真内の候補顔の位置を示す位置値を決定する工程をさらに含む、請求項７に記載の方法。
10. 前記クライアントデバイス上で、前記複数の写真のそれぞれに対して写真内の候補顔の寸法を示す寸法値を決定する工程をさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記複数の写真をランク付けする工程は、前記複数の写真のそれぞれの前記信頼度、前記位置値および前記寸法値に基づいてランク付けする工程をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 請求項１に記載の方法を実行するため、コンピュータプロセスを実行するように少なくとも１つのプロセッサに指示するために、前記少なくとも１つのプロセッサによって読み取れるように構成された命令のコンピュータプログラムを格納するための少なくとも１つの持続性プロセッサ可読記憶媒体。
13. 犯人画像形成の向上を実現するための製造品であって、
    少なくとも１つの持続性プロセッサ可読媒体と、
    前記少なくとも１つの媒体上に格納された命令と
    を備え、
    前記命令は、少なくとも１つのプロセッサによって前記少なくとも１つの媒体から読み取れるように構成され、それにより、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別し、
    前記クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと前記視覚画像の第２のフレームに関連する第２の画素データとの違いを検出し、
    前記違いを検出する工程に応じて、前記クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影する
    ように動作させる、製造品。
14. 犯人画像形成の向上を実現するためのシステムであって、
    ネットワークと通信可能に結合された１つまたは複数のプロセッサを備え、前記１つまたは複数のプロセッサは、
    紛失および盗難の少なくとも１つとしてクライアントデバイスを識別し、
    前記クライアントデバイス上で、視覚画像の第１のフレームに関連する第１の画素データと前記視覚画像の第２のフレームに関連する第２の画素データとの違いを検出し、
    前記違いを検出する工程に応じて、前記クライアントデバイス上で、複数の写真を撮影する
    よう構成される、システム。
15. 前記１つまたは複数のプロセッサは、サーバ上に格納されたクライアントデバイス状態データにアクセスすることによって、紛失および盗難の少なくとも１つとして前記クライアントデバイスを識別するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記１つまたは複数のプロセッサは、複数の画素グループに関連する第１の画素データと前記複数の画素グループに関連する第２の画素データとの違いを検出することによって、前記違いを検出するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記複数の画素グループに関連する第１の画素データと前記複数の画素グループに関連する第２の画素データとの平均的な違いを検出することによって、前記違いを検出するよう構成される、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記１つまたは複数のプロセッサは、既定の閾値を超える違いを検出することによって、前記違いを検出するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
19. 前記１つまたは複数のプロセッサは、既定の時間の間の違いを検出することによって、前記違いを検出するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
20. 前記１つまたは複数のプロセッサは、
    前記クライアントデバイス上で、前記複数の写真のそれぞれに対する信頼度を決定し、
    前記クライアントデバイス上で、前記複数の写真のそれぞれの前記信頼度に基づいて前記複数の写真をランク付けし、
    ネットワークを介して、最も高くランク付けされた前記複数の写真の１つまたは複数をサーバに送信する
    ようさらに構成される、請求項１４に記載のシステム。