JP2022051558A - 視覚符号化を登録および処理するためのプラットフォーム - Google Patents
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Abstract
Description
概して、本開示は、コンテキスト情報に鑑みた視覚符号化の処理を対象とする。コンテキスト情報は、いくつかの実施形態では、視覚符号化の認識、識別、および/または処理を支援するために使用され得る。本開示の態様によるコンテキスト情報の使用は、有利には、視覚符号化を認識および処理するためのロバストなプラットフォームを提供し得る。
図1から図9Bは、本開示の態様による機械可読視覚符号化の例示的実施形態を示す。特定のジオメトリ、レイアウト、および構成に準拠する例示的な図が本明細書で提供されるが、本明細書で提供する例は、単なる例示のためであることを理解されたい。本明細書で提供する例示的な例の適応形態および修正形態は、本開示の範囲内に留まることを理解されたい。
図13Dは、本開示の例示的実施形態による例示的認識システム1590のブロック図を示す。いくつかの実装形態では、認識システム1590は、1つまたは複数の機械可読視覚符号化を含むシーンを記述する画像データ1527のセットを受信し、画像データ1527の受信の結果として、機械可読視覚符号化のうちの1つまたは複数と1つまたは複数の記憶された基準との間の関連付けを記述する認識データ1592(たとえば、それらの間の関連付けの信頼性レベル)を提供するようにトレーニングされる。いくつかの実装形態では、認識システム1590は、画像データ1527内で記述される1つまたは複数の機械可読視覚符号化を処理する(たとえば、復号する)ように動作可能である符号化認識モデル1540aを含み得る。認識システム1590は、加えて、コンテキスト画像データ1527を認識および/またはそうでなければ処理するための(たとえば、画像データ1527内で記述されるオブジェクト、人物、および/または構造を認識するための、深層マッピングまたは他のVPS技法を実行するための)画像認識モデル1540bを含み得る。画像データ1527は、モデル1540a、1540bの各々に直接的に流れ、かつ/またはそれらを通して順次に進むことができる。
図14は、本開示の例示的実施形態による例示的方法1600のフローチャート図を示す。図14は、説明および考察のために、具体的順序で実行されるステップを示すが、本開示の方法は、具体的に示す順序または並びには限定されない。方法1600の様々なステップは、本開示の範囲から逸脱することなく、様々に省かれ、並べ替えられ、組み合わされ、かつ/または適応されてよい。
本明細書において論じた技術は、サーバ、データベース、ソフトウェアアプリケーション、および他のコンピュータベースのシステム、ならびに行われるアクションおよびそのようなシステムとの間で送られる情報を参照する。コンピュータベースのシステムの固有柔軟性により、構成要素の間でのタスクおよび機能性の非常に様々な可能な構成、組合せ、および分割ができるようになる。たとえば、本明細書において論じるプロセスは、組合せで動く、単一のデバイスもしくは構成要素または複数のデバイスもしくは構成要素を使って実装することができる。データベースおよびアプリケーションは、単一のシステム上で実装されるか、または複数のシステムに分散されてよい。分散構成要素は、順次、または並行して動作することができる。
102 字形
104 視覚パターン
106 形状
200 機械可読視覚符号化
300 符号化、機械可読視覚符号化
304 視覚パターン
308 中央スペース
310 テキストおよび/またはグラフィカル情報
400 符号化
404 視覚パターン
408 中央スペース
410 人物の写真または他方のアバター
500 符号化
504 視覚パターン
506a 形状
506b 形状
600 符号化
604 視覚パターン
606 形状
700 符号化
704 視覚パターン
706 形状
900 符号化
1000 符号化
1006a 同心リング
1006b 形状
1006c 放射状に分散された軌道
1100 符号化
1104 視覚パターン
1106a 円形形状
1106b 円形形状
1106c 形状
1150 レンダリング、進捗レンダリング
1152 角度
1200 画像
1202 マップ、ディスプレイ
1204 機械可読視覚符号化、符号化
1206 テキスト材料、テキスト情報
1202 マップ
1204 機械可読視覚符号化
1210 画像
1212a テキストラベル
1212b テキストラベル
1214 機械可読視覚符号化
1216a マッピング特徴
1216b マッピング特徴
1220 画像
1222 大型ロゴ
1224 フレーム
1226a ベンチ
1226b ベンチ
1228 接合部
1230 境界
1232 照明
1300 画像
1304 機械可読視覚符号化
1310 ドア枠
1312 窓枠
1314 窓台
1316 オーニング
1318 照明特徴
1320 特徴マップ
1322 アンカーポイント
1324 セグメント、ユーザ
1326 スマートフォン、撮像デバイス
1328 経路
1330 経路
1400 システム
1402 配達員、顔認識データ
1403 第1の機械可読視覚符号化
1404 パッケージ
1405 第2の機械可読視覚符号化
1420 「スマート」ホームシステム、ホームシステム
1422 カメラ
1424 「スマート」ロック
1426 「スマート」構成要素
1430 ネットワーク
1440 サーバ
1500 コンピューティングシステム、システム
1502 ユーザコンピューティングデバイス、デバイス、ユーザデバイス
1512 プロセッサ
1514 メモリ、ユーザコンピューティングデバイスメモリ
1516 データ
1518 命令
1520 センサ
1521 ユーザ入力構成要素
1522 撮像センサ
1523 地理空間センサ
1524 変換センサ
1525 回転センサ
1527 画像データ
1528 認識モデル、モデル
1530 サーバコンピューティングシステム
1532 プロセッサ
1534 メモリ
1536 データ
1538 命令
1540 認識モデル、モデル
1540a 符号化認識モデル、モデル、認識モデル
1540b 画像認識モデル、モデル、認識モデル
1542 記憶された基準
1544 符号化データ
1546 コンテキストデータ
1548 第1の副基準、副基準
1550 コンテキストデータ
1552 第2の副基準、副基準
1554 コンテキストデータ
1556 命令、動作命令
1560 プロバイダコンピューティングシステム
1562 プロセッサ
1564 メモリ
1566 データ
1568 命令
1570 命令、サービス命令
1572 コンテキストデータ
1580 ネットワーク
1582 コンピューティングデバイス
1584 コンピューティングデバイス
1590 認識システム
1592 認識データ
1594 認識システム
1596 コンテキスト構成要素
1600 方法
Claims (20)
- 機械可読視覚符号化を処理するためのコンピュータ実装方法であって、
1つまたは複数のコンピューティングデバイスを備えたコンピューティングシステムによって、機械可読視覚符号化を含むシーンを記述する画像データを取得するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記機械可読視覚符号化を認識するように構成された第1の認識システムを用いて前記画像データを処理するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記機械可読視覚符号化を囲む前記シーンの周囲部分を認識するように構成された異なる第2の認識システムを用いて前記画像データを処理するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記画像データに基づいて前記第1の認識システムによって生成された1つまたは複数の第1の出力に少なくとも部分的に基づいて、かつ前記画像データに基づいて前記第2の認識システムによって生成された1つまたは複数の第2の出力に少なくとも部分的に基づいて、前記機械可読視覚符号化に関連する、記憶された基準を識別するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記記憶された基準の前記識別に応じて、1つまたは複数のアクションを実行するステップと
を含む、コンピュータ実装方法。 - 前記第2の異なる認識システムが、前記機械可読視覚符号化に関連し、前記シーンの前記周囲部分の中に含まれる、像を認識するように構成された画像認識システムを備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記機械可読視覚符号化に関連し、前記シーンの前記周囲部分の中に含まれる、前記像が、情報表示、広告、または両方を含む、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第2の異なる認識システムが、前記シーンの前記周囲部分の視覚特徴を抽出するように構成された視覚測位システムを備え、
前記第2の異なる認識システムが、前記抽出された視覚特徴を、前記記憶された基準に関連する、前に文書化された視覚特徴と比較して、前記シーンの前記周囲部分を認識するように構成される
請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記第2の異なる認識システムが、前記機械可読視覚符号化に関連し、前記シーンの前記周囲部分の中で参照される、意味論的エンティティを認識するように構成された意味認識システムを備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記コンピューティングシステムによって、前記記憶された基準を前記識別するステップが、前記1つまたは複数の第1の出力および前記1つまたは複数の第2の出力に基づいて、複合出力を判定するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記コンピューティングシステムによって、前記記憶された基準を前記識別するステップが、
前記1つまたは複数の第1の出力のうちの少なくとも1つがターゲット値を満たすことに失敗すると判定するステップと、
前記1つまたは複数の第1の出力のうちの前記少なくとも1つが前記ターゲット値を満たすことに失敗するとの判定に応じて、前記第2の認識システムによって前記1つまたは複数の第2の出力を生成するステップと
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記第2の認識システムが、前記画像データに関連するメタデータを処理する、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記メタデータがロケーションデータを含む、請求項8に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記コンピューティングシステムによって、前記記憶された基準の識別に応じて、前記1つまたは複数のアクションを前記実行するステップが、前記コンピューティングシステムによって検証インジケータを生成するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記検証インジケータが、前記機械可読視覚符号化によって符号化されたデータを処理するために必要とされるセキュリティ証明を提供するように構成される、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記機械可読視覚符号化において符号化された前記データが、セキュアエリアへのアクセスを取得するための要求に関連付けられ、
前記シーンが、2つ以上の機械可読視覚符号化を含み、
前記セキュリティ証明が、前記セキュアエリアへのアクセスを取得するための前記要求のサービスを開始するために必要とされる
請求項11に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記セキュアエリアへのアクセスを取得するための前記要求が、パッケージの前記セキュアエリアへの配送のためのパッケージ配送エンティティに関連付けられ、前記パッケージが、その上に位置する前記2つ以上の機械可読視覚符号化のうちの少なくとも1つを有する、請求項12に記載のコンピュータ実装方法。
- 機械可読視覚符号化の認識に応じてアクションを実行するためのコンピューティングシステムであって、
1つまたは複数のプロセッサと、
命令をまとめて記憶する1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体と
を含み、前記命令が、前記1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、
機械可読視覚符号化を含むシーンを記述する画像データを取得することと、
認識サーバシステムによって処理するために前記画像データを前記認識サーバシステムに送信することであって、前記認識サーバシステムが、前記機械可読視覚符号化を認識するように構成された第1の認識システムと、前記機械可読視覚符号化を囲む前記シーンの周囲部分を認識するように構成された第2の異なる認識システムとを備える、送信することと、
記憶された基準と前記画像データとの間の関連付けに少なくとも部分的に基づいて、1つまたは複数のアクションを実行することであって、前記関連付けが、前記第1の認識システムによって生成された1つまたは複数の第1の出力を使用して、かつ前記第2の認識システムによって生成された1つまたは複数の第2の出力を使用して、前記認識サーバシステムによって判定されている、実行することと
を含む動作を実行させる
コンピューティングシステム。 - 前記記憶された基準と前記画像データとの間の前記関連付けに少なくとも部分的に基づいて、前記1つまたは複数のアクションを前記実行することが、
前記機械可読視覚符号化の真正性を示す検証インジケータを前記認識サーバシステムから受信することと、
前記検証インジケータの受信に応じて、前記機械可読視覚符号化に関連するデータを処理することと
を含む、請求項14に記載のコンピューティングシステム。 - 前記記憶された基準と前記画像データとの間の前記関連付けに少なくとも部分的に基づいて、前記1つまたは複数のアクションを前記実行することが、
前記コンピューティングシステムのディスプレイデバイス上にオブジェクトに関する情報をレンダリングすることであって、前記オブジェクトが前記機械可読視覚符号化を含み、前記情報が、前記記憶された基準と前記画像データとの間の前記関連付けに基づいて、前記認識サーバシステムから取得される、レンダリングすること
を含む、請求項14に記載のコンピューティングシステム。 - 前記第2の異なる認識システムが、前記機械可読視覚符号化に関連し、前記シーンの前記周囲部分の中で参照される、意味論的エンティティを認識するように構成された意味認識システムを備える、請求項16に記載のコンピューティングシステム。
- 前記オブジェクトが製品である、請求項17に記載のコンピューティングシステム。
- 命令をまとめて記憶する1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサに、
機械可読視覚符号化を含むシーンを記述する画像データを受信することであって、前記画像データが、前記機械可読視覚符号化のコンテキストをさらに記述する、受信することと、
前記画像データを記憶された基準に関連付けることであって、前記関連付けることが、
第1の認識システムを用いて、前記機械可読視覚符号化と前記記憶された基準との間の第1の類似性を判定することと、
第2の認識システムを用いて、前記コンテキストと前記記憶された基準との間の第2の類似性を判定することとを含む、関連付けることと、
前記関連付けに基づいて、1つまたは複数の動作を開始することと
を含む動作を実行させる
1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記関連付けに基づいて、前記1つまたは複数の動作を前記開始することが、
前記第1の類似性および前記第2の類似性の各々に関連する信頼性レベルに基づいて、検証インジケータを生成すること
を含む、請求項19に記載の1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
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