JP2021176093A - 自動化されたアシスタントのための視覚的な手掛かりの選択的検出 - Google Patents
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Abstract
Description
1つまたは複数の画像フレームが、たとえば、視覚センサー307によってキャプチャされてもよく、それらの画像フレームは、視覚センサー307の視野348に対応する可能性がある。これらの画像フレームは、テレビ350および写真フレーム352を含む領域などのノイズのソースを含む可能性が高い領域を特定するためにたとえば視覚的手掛かりモジュール112によって分析されてもよい。視覚的手掛かりモジュール112は、画像フレームのその視覚的手掛かりモジュール112の分析の一部としてそのような物体を認識し、それに応じて領域を特定してもよい。これらの領域が特定されると、視覚的手掛かりモジュール112は、視覚的なノイズの潜在的なソースを含む対応する対象領域を生成してもよい。たとえば、図4は、図3と同じ視野348を示す。しかし、図4においては、対象領域360および362が、テレビ350および写真フレーム352をそれぞれ含むように生成済みである。これらの対象領域360〜362は、視覚的なノイズを含む可能性が高い(または視覚的な手掛かりを含む可能性が低い)ものとして分類されてもよい。たとえば、対象領域は、特定の閾値を超える視覚的なノイズの確率を割り振られてもよい。追加的にまたは代替的に、対象領域は、(たとえば、視覚的なノイズの確率が閾値を超えていることを示す可能性がある)視覚的なノイズインジケータに関連付けられてもよい。
107 視覚センサー、カメラ
108 自動化されたアシスタントクライアント
109 マイクロフォン
110 音声キャプチャモジュール
111 画像キャプチャモジュール
112 視覚的手掛かりモジュール
113 呼び出しモジュール
114 視覚的手掛かりモデルデータベース
116 クラウドに基づくTTSモジュール
117 クラウドに基づくSTTモジュール
119 クラウドに基づく自動化されたアシスタント構成要素
120 自動化されたアシスタント
122 自然言語プロセッサ
124 遂行モジュール
126 自然言語ジェネレータ
130 リソースモジュール
135 自然言語理解モジュール、自然言語理解エンジン
136 意図マッチャ
137 データベース
150 検索モジュール
250 テレビ
306 アシスタントデバイス
307 視覚センサー
348 視野
350 テレビ
352 写真フレーム
360 対象領域
362 対象領域
500 方法
610 コンピューティングデバイス
612 バスサブシステム
614 プロセッサ
616 ネットワークインターフェースサブシステム
620 ユーザインターフェース出力デバイス
622 ユーザインターフェース入力デバイス
624 ストレージサブシステム
625 メモリサブシステム
626 ファイルストレージサブシステム
630 RAM
632 ROM
Claims (15)
- 自動化されたアシスタントの非接触の呼び出しを容易にするために、視覚センサーを備えるアシスタントデバイスの1つまたは複数のプロセッサにより実行される方法であって、
1つまたは複数の刺激を検出するステップと、
前記検出に応答して、除外される領域の分類プロセスを実行して、前記視覚センサーの視野の1つまたは複数の領域を、視覚的なノイズを含む可能性が高いおよび/またはユーザによって与えられた視覚的な手掛かりを含む可能性が低いものとして分類するステップであって、前記領域の分類プロセスが、
前記視覚センサーから1つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
前記1つまたは複数の画像フレームを分析するステップと、
前記分析に基づき、前記視覚センサーの前記視野の前記1つまたは複数の領域を、視覚的なノイズを含む可能性が高いものとして分類するステップと
を含む、分類するステップと
を含み、
前記分類の結果、前記分類された領域の1つまたは複数において検出された視覚的な手掛かりが、前記1つまたは複数の分類された領域の外側で後に検出された視覚的な手掛かりよりも、前記自動化されたアシスタントを呼び出す可能性が低い、または、
前記1つまたは複数の分類された領域は、前記視覚センサーにより取得された後続の画像フレームにおいて、前記自動化されたアシスタントを呼び出すために視覚的な手掛かりのために分析されない、方法。 - 前記1つまたは複数の刺激が、前記視覚センサーにより検出された照明の変化を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つまたは複数の刺激が、テレビまたはコンピュータがオフにされたとの判定を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つまたは複数の刺激が、テレビまたはコンピュータが動かされたという判定を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つまたは複数の刺激が、時刻を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つまたは複数の刺激が、前記アシスタントデバイスの位置の変化を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つまたは複数の刺激が、前記アシスタントデバイスの前記視覚センサーに対して行われる調整を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記調整が、前記視覚センサーのパン、チルト、およびズームのうちの1つまたは複数の調整を含む、請求項7に記載の方法。
- 1つまたは複数のプロセッサ、メモリ、および視覚センサーを備え、自動化されたアシスタントの非接触の呼び出しを容易にするアシスタントデバイスであって、
前記メモリは命令を記録し、前記命令は、前記命令の実行に応答して前記1つまたは複数のプロセッサに、
1つまたは複数の刺激を検出することと、
前記検出に応答して、除外される領域の分類プロセスを実行して、前記視覚センサーの視野の1つまたは複数の領域を、視覚的なノイズを含む可能性が高いおよび/またはユーザによって与えられた視覚的な手掛かりを含む可能性が低いものとして分類することであって、前記領域の分類プロセスが、
前記視覚センサーから1つまたは複数の画像フレームを取得するステップと、
前記1つまたは複数の画像フレームを分析するステップと、
前記分析に基づき、前記視覚センサーの前記視野の前記1つまたは複数の領域を、視覚的なノイズを含む可能性が高いものとして分類するステップと
を含む、分類することと
を行わせ、
前記分類の結果、前記分類された領域の1つまたは複数において検出された視覚的な手掛かりが、前記1つまたは複数の分類された領域の外側で後に検出された視覚的な手掛かりよりも、前記自動化されたアシスタントを呼び出す可能性が低い、または、
前記1つまたは複数の分類された領域は、前記視覚センサーにより取得された後続の画像フレームにおいて、前記自動化されたアシスタントを呼び出すために視覚的な手掛かりのために分析されない、アシスタントデバイス。 - 前記1つまたは複数の刺激が、前記視覚センサーにより検出された照明の変化を含む、請求項9に記載のアシスタントデバイス。
- 前記1つまたは複数の刺激が、テレビまたはコンピュータがオフにされたとの判定を含む、請求項9に記載のアシスタントデバイス。
- 前記1つまたは複数の刺激が、テレビまたはコンピュータが動かされたという判定を含む、請求項9に記載のアシスタントデバイス。
- 前記1つまたは複数の刺激が、時刻を含む、請求項9に記載のアシスタントデバイス。
- 前記1つまたは複数の刺激が、前記アシスタントデバイスの位置の変化、または前記アシスタントデバイスの前記視覚センサーに対して行われる調整を含む、請求項9に記載のアシスタントデバイス。
- 請求項1から8のうちのいずれか一項に記載の方法を実行するように実行可能である命令を含むコンピュータ可読記録媒体。
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