JP2016517580A - コンテンツ配信のセグメンテーション - Google Patents

Abstract

コンテンツ配信をセグメンテーションするシステム及び方法を記載する。仮想オブジェクトモデルは複数のセグメントに分割される。複数のセグメントの順序は配信キューに設定される。仮想オブジェクトモデルの各セグメントは、仮想オブジェクトモデルと関連する物理オブジェクトを認識するように構成される装置に、配信キューの順序で配信される。【選択図】図４

Description

優先出願
本願は、参照としてその全体が本明細書に組み込まれる２０１３年３月１５日に出願された米国特許出願第１３／８４０、０９７号に対し、優先権の利益を主張する。

本明細書に開示される主題は一般に、データの処理に関する。具体的には、本開示はコンテンツ配信のセグメンテーションのためのシステム及び方法に対処する。

装置を用いて取り込まれたイメージに基づいて、データを生成することが可能な装置がある。たとえば、拡張現実（ＡＲ）は、物理的な現実環境の直接的又は間接的な生の視覚であり、それらの要素が音、映像、図形又はＧＰＳデータのような、コンピュータで生成され感覚入力によって拡張される。高度なＡＲ技術（たとえば、コンピュータビジョン及びオブジェクト認識の追加）を用いることによって、ユーザの周囲の現実社会に関する情報は相互作用的になる。環境及びオブジェクトに関する人工的な情報を現実社会の上に重ねることができる。人工的な情報は大量のデータを含むことがあるため、それによって装置のユーザが人工的な情報を見るために遅れが生じることもある。

幾つかの実施形態は、実施例により示され、添付図の図面に限定されるものではない。

幾つかの実施例による、キャンペーンオプティマイザを動作するための適切なネットワークの一例を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、サーバのモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、配信セグメンテーションモジュールのモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、配信セグメンテーションモジュールの動作の一例を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、分析計算の動作の一例を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、装置のモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、分析追跡モジュールのモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、仮想オブジェクトの配信セグメンテーションモジュールの動作の一例を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、幾つかの仮想オブジェクトの配信セグメンテーションモジュールの動作の一例を示すブロック図である。 幾つかの実施例による、コンテンツ配信のセグメンテーションのための流れ工程の一例を示す概略図である。 幾つかの実施例による、コンテンツ配信のセグメンテーションのための方法の一例を示すフローチャートである。 幾つかの実施例による、コンテンツ配信のセグメンテーションの別の方法の一例を示すフローチャートである。 幾つかの実施例による、マシン可読媒体からの命令を読みだし、本明細書で論じる１以上の任意の方法を実施可能なマシンのコンポーネントを示すブロック図である。

方法及びシステムの例はコンテンツ配信のセグメンテーションを対象とする。実施例は可能な変形を単に代表するものである。別段明示しない限り、要素及び機能は必須ではなく、組み合わせてもさらに細分化してもよい。動作は、その順序を変更してもよいし、組み合わせてもさらに細分化してもよい。以下の説明を目的とした記載では、実施例の理解を提供するために多くの具体的な詳細を示す。ただし、本主題はこれらの具体的な詳細を用いずに実行しえることは当業者には明らかであろう。

コンテンツ配信のセグメンテーションのためのサーバについて説明する。仮想オブジェクトモデルは複数のセグメントに分割される。複数のセグメントの順序は配信キューに設定される。仮想オブジェクトモデルの各セグメントは、配信キューに配置された順序で装置に配信される。装置は、仮想オブジェクトモデルと関連する物理オブジェクトを認識するように構成される。

拡張現実アプリケーションを用いて、装置のカメラによって取り込まれた物理オブジェクトのリアルタイム映像の上に仮想オブジェクトを重ねた態様で、ユーザは、追加の情報を体験することができる。物理オブジェクトは、拡張現実アプリケーションが識別及び認識可能な目視基準（コンテンツ識別子ともいう）を含んでいてもよい。物理オブジェクトのリアルタイム映像の上に重ねられる仮想オブジェクトの可視化は、装置のディスプレイに生成される。仮想オブジェクトは、認識される目視基準に基づいてもよい。仮想オブジェクトの可視化のレンダリングは、目視基準及び物理オブジェクトに対するディスプレイの位置及び方位に基づいていてもよい。

一の実施形態では、サーバは配信セグメンテーションモジュールを含む。配信セグメンテーションモジュールは、仮想オブジェクトモデルを複数のセグメントに分割し、複数のセグメントの順序を配信キュー内に設定するように構成される。サーバは、仮想オブジェクトモデルの各セグメントを配信キューの順序で装置に配信してもよい。装置は、仮想オブジェクトモデルと関連する物理オブジェクトを認識するように構成される。仮想オブジェクトモデルの各セグメントは、サーバから送信される複数のセグメントの順序で、装置でレンダリングされる。

一の実施形態では、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて、装置のディスプレイにレンダリングされる仮想オブジェクトモデルを、サーバが生成する。仮想オブジェクトの提示は、装置で撮像された物理オブジェクトのリアルタイムイメージ上に重ねられる。

一の実施形態では、配信セグメンテーションモジュールは、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて、複数のセグメントの順序を配信キューに設定する。

一の実施形態では、配信セグメンテーションモジュールは、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位を決定し、仮想オブジェクトモデルを物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて複数のセグメントに分割し、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて、複数のセグメントを配信する。

他の一の実施形態では、配信セグメンテーションモジュールは、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて、仮想オブジェクトモデルの露出部分に対応する第１のセグメントを決定し、かつ、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて、仮想オブジェクトモデルの隠れた部分に対応する第２のセグメントを決定する。次いで、配信セグメンテーションモジュールは、第２のセグメントより前に、第１のセグメントを装置に配信する。

他の一の実施形態では、配信セグメンテーションモジュールは、仮想オブジェクトモデルの第１の仮想オブジェクトに対応する第１のセグメントを決定する。この第１の仮想オブジェクトは、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて、露出される。配信セグメンテーションモジュールは、仮想オブジェクトモデルの第２の仮想オブジェクトに対応する第２のセグメントを決定する。この第２の仮想オブジェクトは、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて、第１の仮想オブジェクトによって視界から隠される。配信セグメンテーションモジュールは、第２のセグメントより前に装置に、第１のセグメントを配信する。

他の一の実施形態では、サーバは、上記装置及び他の装置から受信する分析データに基づいて分析結果を生成する分析計算モジュールを含む。配信セグメンテーションモジュールは、分析結果に基づいて、複数のセグメントの順序を配信キューに設定する。配信セグメンテーションモジュールは分析結果にアクセスし、分析結果に基づいて仮想オブジェクトモデルを複数のセグメントに分割し、分析結果に基づいて、複数のセグメントを配信する。

一の実施形態では、サーバは、装置が取り込んだ物理オブジェクトに対する装置の姿勢推定データと、装置が取り込んだ物理オブジェクトに対する装置の姿勢期間データと、装置が取り込んだ物理オブジェクトに対する装置の姿勢方位データと、装置が取り込んだ物理オブジェクトに対する装置の姿勢相互作用データと、を受信してもよい。姿勢推定データは、装置が対象とする物理オブジェクト又は仮想オブジェクト上の位置を含んでいてもよい。姿勢期間データは、装置が物理オブジェクト又は仮想オブジェクト上の同一の位置を対象とする期間を含んでいてもよい。姿勢方位データは、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトを対象とする装置の方位を含んでいてもよい。姿勢相互作用データは、物理オブジェクトに対応する仮想オブジェクトに対する装置上のユーザの相互作用を含んでいてもよい。

一の実施形態では、コンテンツ識別子は２次元イメージ又は３次元オブジェクトモデルを含んでいてもよい。仮想オブジェクトコンテンツは２次元仮想オブジェクトモデル又は３次元仮想オブジェクトモデルを含んでいてもよい。体験ジェネレータはコンテンツ識別子と仮想オブジェクトコンテンツを関連づけ、体験コンテンツデータセットを作成してもよい。

一の実施形態では、２次元仮想オブジェクトモデル又は３次元仮想オブジェクトモデルは、少なくとも１つの相互作用的特性を有する。相互作用的特性は、装置上のユーザからの相互作用に対応して、２次元仮想オブジェクトモデル又は３次元仮想オブジェクトモデルの状態を変更する。サーバは、分析結果に基づいて、体験コンテンツデータセットからの仮想オブジェクトコンテンツの相互作用的特性を変更してもよい。

一の実施形態では、分析データは装置の使用条件を含んでいてもよい。装置の使用条件は、装置のユーザのソーシャル情報、位置使用情報、及び拡張現実アプリケーションを用いた装置の時間情報を含む。

図１はネットワーク図であり、幾つかの実施例による、装置の拡張現実アプリケーションを動作するのに適したネットワーク環境１００を示す。ネットワーク環境１００は、装置１０１、クライアント１１２、及びサーバ１１０を含み、これらは互いにネットワーク１０８を通じて通信可能に接続される。装置１０１、クライアント１１２、及びサーバ１１０はそれぞれ、図１２で後述するように、コンピュータシステムの全部又は一部で実装されてもよい。

サーバ１１０は、ネットワーク基盤のシステムの一部であってもよい。たとえば、ネットワーク基盤のシステムは、体験コンテンツのデータセットのキャンペーン最適化を提供するクラウド基盤のサーバシステムであってもよいし、このクラウド基盤のサーバシステムを含んでもよい。クライアント１１２は、装置１０１に配信するコンテンツを準備するためのウェブブラウザ又はプログラマチッククライアントを通じてサーバ１１０にアクセスしてもよい。

ユーザ１０２は、装置１０１を用いて、サーバ１１０により生成されるコンテンツデータセットによって生成される相互作用的コンテンツを体験（たとえば、操作する、見る、又はプレイする）してもよい。１つの実施例では、ユーザ１０２はクライアント１１２を利用してサーバ１１０のコンテンツ生成ツールを用いて、相互作用的コンテンツを装置１０１上に生成してもよい。ユーザは、人間のユーザ（たとえば、人間）、マシンユーザ（たとえば、ソフトウェアプログラムによって装置１０１と相互にやりとりするコンピュータ）、又はこれらの任意の適切な組み合わせ（たとえば、マシンに支援される人間又は人間が監視するマシン）であってもよい。ユーザ１０２はネットワーク環境１００の一部ではないが、装置１０１と関連し、装置１０１のユーザであってもよい。たとえば、装置１０１は、ユーザ１０２が所有するデスクトップコンピュータ、車両コンピュータ、タブレットコンピュータ、ナビゲーション装置、携帯型メディアデバイス、又はスマートフォンであってもよい。

別の例では、ユーザ１０２は、装置１０１のアプリケーションのユーザであってもよい。アプリケーションは、リアルタイムで取り込まれた物理オブジェクトのイメージ上に表示される仮想情報をユーザ１０２に提供する拡張現実アプリケーションを含んでいてもよい。物理オブジェクトは、たとえば、２次元の物理オブジェクト１０４（たとえば、写真）又は３次元の物理オブジェクト１０６（たとえば、車又は建物）であってもよい。たとえば、ユーザ１０２は、２次元の物理オブジェクト１０４のイメージを取り込むための装置１０１をポイントしてもよい。イメージは、仮想オブジェクトモデル及び対応するイメージのライブラリを含むローカルコンテクスト認識データセットモジュールを用いて、装置１０１でローカルに認識される。次いで、拡張現実アプリケーションは、認識したイメージの識別子に応じて、装置１０１のディスプレイに情報（たとえば、相互作用的３次元仮想オブジェクト）を生成する。取り込んだイメージが装置１０１でローカルに認識されない場合、装置１０１は、サーバ１１０のデータベースからネットワーク１０８を通じて取り込んだイメージに対応する３次元モデルをリクエストしてもよい。

装置１０１は、使用法及びユーザ１０２が物理オブジェクトとかかわる方法をさらに分析するために、分析データを取り込みサーバ１１０に提供してもよい。たとえば、分析データは、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトをユーザが見ていた位置、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトの各位置をユーザ１０２が見ていた時間、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトを見ていたときに、ユーザ１０２が装置１０１を持っていた方法、ユーザ１０２が接する仮想オブジェクトの特性（たとえば、ユーザが仮想オブジェクトのリンクをタップしたかなど）を含んでいてもよい。分析データは、別のコンテンツデータセットを生成するために、サーバ１１０で処理されてもよい。装置１０１は、新しいコンテンツデータセットに基づいて、追加した又は強調した特性又は新しい体験を備えた仮想オブジェクトを受信しかつ生成してもよい。

図１に示すマシン、データベース、又は装置のいずれかは、本明細書に記載するマシン、データベース、又は装置の１以上の機能を実施する特定の目的のコンピュータとなるようにソフトウェアにより修正された（たとえば、設定又はプログラムされた）汎用コンピュータで実装されてもよい。たとえば、本明細書に記載する任意の１以上の方法を実装することができるコンピュータシステムは、図１２において以下に記載する。本明細書で用いる「データベース」は、データ記憶リソースであり、テキストファイル、テーブル、スプレッドシート、関係データベース（たとえば、オブジェクト関係データベース）、トリプルストア、階層データストア、又はこれらの任意の適切な組み合わせとして構造化されるデータを記憶してもよい。さらに、図１に示す任意の２つ以上のマシン、データベース、又は装置を単一のマシンに組み合わせてもよい。本明細書に記載する任意の単一のマシン、データベース、又は装置の機能を複数のマシン、データベース、又は装置間で分割してもよい。

ネットワーク１０８は、マシン（たとえば、サーバ１１０）、データベース、及び装置（たとえば、装置１０１）の間で通信可能な任意のネットワークであってもよい。したがって、ネットワーク１０８は、有線ネットワーク、無線ネットワーク（たとえば、モバイル又はセルラネットワーク）、又はこれらの任意の適切な組み合わせであってもよい。ネットワーク１０８は、プライベートネットワーク、パブリックネットワーク（たとえば、インターネット）、又はこれらの任意の適切な組み合わせの１以上の部分を含んでもよい。

図２は、幾つかの実施例によるサーバ１１０のモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。サーバ１１０は、配信セグメンテーションモジュール２０２、体験ジェネレータ２０４、分析計算モジュール２０６、及びデータベース２０８を含む。

配信セグメンテーションモジュール２０２は、仮想オブジェクトモデルを数個の部分又はセグメントに分割してもよい。セグメントは、各セグメントが非同期的に装置１０１に配信されるように、配信キューに配置される。つまり、仮想オブジェクトモデルの１つのセグメントは、仮想オブジェクトモデルの別のセグメントの前に配信されてもよい。配信セグメンテーションモジュール２０２は、図３において下記で詳細に記載する。

体験ジェネレータ２０４は、コンテンツ識別子を認識する装置１０１にコンテンツデータセットを提供してよく、仮想オブジェクトコンテンツを用いて装置１０１との相互作用的体験を生成してもよい。一つの実施例では、体験ジェネレータ２０４は、コンテンツデータセットを用いて仮想オブジェクトモデルを作成する。コンテンツデータセットは、２次元の物理オブジェクト１０４（たとえば、写真）又は３次元の物理オブジェクト１０６（たとえば、車）などの物理オブジェクトに対する装置１０１の位置に基づいて、装置１０１のディスプレイにレンダリングされる。装置１０１は、２次元の物理オブジェクト１０４（たとえば、写真）又は３次元の物理オブジェクト１０６（たとえば、車）をコンテンツ識別子として認識する。仮想オブジェクトの可視化は、装置１０１に取り込まれる物理オブジェクトのリアルタイムイメージの上に重ねられた仮想オブジェクトモデルに対応してもよい。仮想オブジェクトモデルは、物理オブジェクトのイメージによって決定されてもよい。

分析計算モジュール２０６は、装置１０１又は分析結果を生成する他の装置から受信した分析データを動作してもよい。一実施例では、分析計算モジュール２０６は、装置１０１に取り込まれた物理オブジェクトに対する装置１０１の姿勢推定、装置１０１に取り込まれた物理オブジェクトに対する装置１０１の姿勢期間、装置１０１に取り込まれた物理オブジェクトに対する装置の姿勢方位、及び装置１０１に取り込まれた物理オブジェクトに対する装置の姿勢相互作用を分析する。姿勢推定は、装置１０１が対象とする物理オブジェクト又は仮想オブジェクト上の位置を含んでいてもよい。姿勢期間は、装置１０１が物理オブジェクト又は仮想オブジェクト上の同じ位置を対象としている範囲の期間を含んでいてもよい。姿勢方位は、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトを対象とする装置１０１の方位及び位置を含んでいてもよい。姿勢相互作用は、物理オブジェクトに対応する仮想オブジェクトについて、装置１０１でのユーザの相互のやりとりを含んでいてもよい。

データベース２０８は、コンテンツデータセット２１２と、分析及び結果データ２１４とを含んでいてもよい。コンテンツデータセット２１２は、コンテンツ作成ツールを利用したコンテンツ作成テンプレートデータに基づき生成されるデータセットを含んでいてもよい。たとえば、データセットは、相互作用的仮想コンテンツ（たとえば、仮想オブジェクトモデル）及び物理コンテンツのイメージに対応するライブラリ又はテーブルを含んでいてもよい。

分析及び結果データ２１４は、装置から受信した分析データを含んでいてもよい。たとえば、分析データは、特に、姿勢推定データ、姿勢期間データ、姿勢方位データ、姿勢相互作用データ、感情データを含んでいてもよい。分析及び結果データ２１４は、分析計算モジュール２０６によって生成される分析データの分析からの結果データを含んでいてもよい。結果データは、たとえば、コンテンツデータセット２１２から、仮想コンテンツの最も利用される特性、最も見られる位置を含んでいてもよい。

図３は幾つかの実施例による、配信セグメンテーションモジュール２０２のモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。配信セグメンテーションモジュール２０２は、分析ベースセグメンテーションモジュール３０２、視覚ベースセグメンテーションモジュール３０４、及び、セグメント配信モジュール３０６を含む。

一実施形態では、分析ベースセグメンテーションモジュール３０２は、分析結果にアクセスしてもよく、仮想オブジェクトモデルを分析結果に基づいてセグメントに分割してもよい。セグメント配信モジュール３０６は、セグメントを分析結果に基づいた順序で配信してもよい。

一つの実施例では、視覚ベースセグメンテーションモジュール３０４は、物理オブジェクト１０４又は１０６に対する装置１０１の位置及び方位を決定する。視覚ベースセグメンテーションモジュール３０４は、物理オブジェクト１０４又は１０６に対する装置１０１の位置及び方位に基づいて、仮想オブジェクトモデルをセグメントに分割する。セグメント配信モジュール３０６は、物理オブジェクト１０４又は１０６に対する装置１０１の位置及び方位に基づいた順序で、セグメントを配信してもよい。

他の実施例では、視覚ベースセグメンテーションモジュール３０４は、仮想オブジェクトモデルの第１の仮想オブジェクトに対応する第１のセグメントを決定してもよい。第１の仮想オブジェクトは、物理オブジェクト１０４又は１０６に対する装置１０１の位置及び方位に基づいて視界に露出されてもよい。視覚ベースセグメンテーションモジュール３０４は、仮想オブジェクトモデルの第２の仮想オブジェクトに対応する第２のセグメントを決定してもよい。第２の仮想オブジェクトは、物理オブジェクトに対する装置の位置及び方位に基づいて第１の仮想オブジェクトによって、視界から隠されてもよい。セグメント配信モジュール３０６は、第２のセグメントより前に装置１０１に第１のセグメントを配信してもよい。

図４は、幾つかの実施例による、配信セグメンテーションモジュール２０２の動作の例を示すブロック図である。配信セグメンテーションモジュール２０２の分析ベースセグメンテーションモジュール３０２は、サーバ１１０又は装置１０１によって認識される物理オブジェクトのイメージに対応する分析データ４０２、分析結果４０４、及び仮想オブジェクトモデル４０８を受信する。物理オブジェクトのイメージのハッシュがサーバ１１０のコンテンツデータセット２１２のイメージのハッシュと一致する場合、物理オブジェクトのイメージはサーバ１１０によって認識されてもよい。物理オブジェクトのイメージのハッシュがサーバ装置１０１のコンテンツデータセットのイメージのハッシュと一致する場合、物理オブジェクトのイメージは装置１０１によって認識されてもよい。

配信セグメンテーションモジュール２０２の視覚ベースセグメンテーションモジュール３０４は、物理オブジェクトに対する装置１０１の位置及び方位を含む視覚位置データ４０６と、サーバ１１０又は装置１０１によって認識される物理オブジェクトのイメージに対応する仮想オブジェクトモデル４０８と、を受信する。

セグメント配信モジュール３０６は、分析ベースセグメンテーションモジュール３０２又は視覚ベースセグメンテーションモジュール３０４のいずれかに基づく順序でセグメントを配信してもよい。そこで、一実施例では、セグメントが配信される又はサーバ１１０から送信される順序は、分析データ及び結果２１４に基づいていてもよい。たとえば、セグメント配信モジュール３０６は、分析ベースセグメンテーションモジュール３０２を用いて、まずセグメントＡを、次にセグメントＢを、その次にセグメントＣを配信又は生成してもよい。他の実施例では、セグメントが配信される順序又はサーバ１１０から送信される順序は、物理オブジェクトを眺める装置１０１の方位又は位置に基づいていてもよい。たとえば、セグメント配信モジュール３０６は視覚ベースのセグメンテーションモジュール３０４を用いて、まずセグメントＢを、次にセグメントＣを、その次にセグメントＡを配信又は生成してもよい。

図５は、幾つかの実施例による、分析計算モジュール２０６の動作の例を示すブロック図である。分析計算モジュール２０６は分析データ４０２により作動する。一実施例では、分析データ４０２は、姿勢推定データ５０２、姿勢期間データ５０８、姿勢方位データ５０６、及び姿勢相互作用データ５０８を含む。

姿勢推定データ５０２は、装置１０１が対象としている仮想オブジェクト又は物理オブジェクト上の位置を含んでいてもよい。たとえば、装置１０１は、装置１０１で物理オブジェクト１０４を対象とすることによって生成される仮想的な像の上部を対象としてもよい。他の実施例では、装置１０１は、雑誌の写真内の人物の靴を、対象としてもよい。

姿勢期間データ５０４は、物理又は仮想オブジェクト上の同じ位置を装置１０１が対象としている期間を含んでいてもよい。たとえば、姿勢期間データ５０４は、ユーザ１０２が雑誌内の人物の靴に対して、装置が狙いを定めかつそれを維持する時間の長さを含んでいてもよい。靴に対するユーザの感情及び関心は、ユーザ１０２が装置１０１を靴に向けて維持した時間の長さに基づいて推測されてもよい。

姿勢方位データ５０６は物理又は仮想オブジェクトを対象とする装置の方位を決定するよう構成されてもよい。たとえば、姿勢方位モジュール５０６は、ユーザ１０２が風景モードで装置１０１を保持していることを判断し、これにより装置１０１の方位に基づいて感情又は関心を推定してもよい。

姿勢相互作用データ５０８は、物理オブジェクトに対応する仮想オブジェクトに対する装置１０１のユーザ１０２のインタラクションなデータを含んでいてもよい。たとえば、仮想オブジェクトは、仮想メニュー又はボタンなどの特性を含んでいてもよい。ユーザ１０２が仮想ボタンをタップすると、装置１０１のブラウザアプリケーションがタップされた仮想ダイアログボックスに関連づけられている予め選択されたウェブサイトを起動する。姿勢相互作用データ５０８は、ユーザ１０２がどのボタンをタップしたか、ユーザ１０２がどのボタンをどの頻度でタップしたか、各仮想ボタンのクリック率、拡張アプリケーションからユーザ１０２が訪れたウェブサイトなどを測定し、決定するデータを含んでいてもよい。

分析計算モジュール２０６は、統計アルゴリズムを用いた傾向、決定されたパターンが提示されたデータを分析する。たとえば、分析計算モジュール２０６は、最も利用された又はクリックされた特性、最もクリックされた又は最もクリックされなかった仮想オブジェクトの色、最も見られた仮想オブジェクトのエリアなどを決定してもよい。分析計算モジュール２０６の計算結果は、分析結果４０４と呼ばれてもよい。

図６は、幾つかの実施例による装置１０１のモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。装置１０１は、センサ６０２、ディスプレイ６０４、プロセッサ６０６、及び記憶装置６１６を含んでいてもよい。たとえば、装置１０１は、デスクトップコンピュータ、車両コンピュータ、タブレットコンピュータ、ナビゲーション装置、携帯メディアデバイス、又はユーザのスマートフォンであってもよい。ユーザは、人間のユーザ（たとえば、人間）、マシンユーザ（たとえば、ソフトウェアプログラムによって装置１０１と相互にやりとりするコンピュータ）、又はこれらの任意の適切な組み合わせ（たとえば、マシンに支援される人間又は人間に監視されるマシン）を含んでいてもよい。

センサ６０２は、たとえば、近接センサ、光学センサ（たとえば、電荷結合装置（ＣＣＤ））、方位センサ（たとえば、ジャイロスコープ）、音声センサ（たとえば、マイクロフォン）を含んでいてもよい。たとえば、センサ６０２は、リアフェーシングカメラ及びフロントフェーシングーシングカメラを装置１０１に含んでいてもよい。本明細書に記載するセンサは例示を目的とするものであり、したがって、センサ６０２は記載するものに限定されないことに留意されたい。

ディスプレイ６０４は、たとえば、ユーザの入力をタッチ画面ディスプレイ上の接触で受信するように構成されるタッチ画面ディスプレイを含んでいてもよい。別の実施例では、ディスプレイ６０４は、プロセッサ６０６によって作成されるイメージを表示するように構成される画面又はモニタを含んでいてもよい。

プロセッサ６０６は、拡張現実アプリケーション６０８、セグメントプロセッサ６１０、及び分析追跡モジュール６１２を含んでいてもよい。

拡張現実アプリケーション６０８は、装置１０１のディスプレイ６０４に、装置１０１によって取り込まれた物理オブジェクトのイメージの上に重ねて３次元仮想オブジェクトの可視化を生成してもよい。３次元仮想オブジェクトの可視化は、装置１０１のカメラに対する物理オブジェクトの位置を調整することによって操作されてもよい。同じように、３次元仮想オブジェクトの可視化は、物理オブジェクトに対する装置１０１の位置を調整することによって操作されてもよい。

一つの実施例では、拡張現実アプリケーション６０８は、記憶装置６１４内のコンテンツデータセット６１６と通信して、取り込まれたイメージと関連する仮想オブジェクトの３次元モデルを再現する。たとえば、取り込まれたイメージは、識別可能なイメージ、シンボル、文字、数、マシン可読コードからなる目視基準（マーカとも呼ばれる）を含んでいてもよい。たとえば、目視基準は、バーコード、ＱＲコード（登録商標）、又は、以前に３次元仮想オブジェクトと関連づけられたイメージを含んでいてもよい。

一つの実施例では、セグメントプロセッサ６１０は、セグメントをサーバ１１０から受信し、装置で受信したセグメントにおける、各セグメントの仮想オブジェクトの一部をレンダリングする。サーバ１１０から受信したセグメントは、記憶装置６１４の仮想オブジェクトセグメント６１８に、ローカルに格納されてもよい。仮想オブジェクトのすべてのセグメントが受信されると、仮想オブジェクトモデルはコンテンツデータセット６１６に転送され、格納される。

分析追跡モジュール６１２は、ユーザ１０２の物理オブジェクトに対する関わり方に関する分析データを追跡してもよい。たとえば、分析追跡モジュール６１２は、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトをユーザ１０２が見ている場所、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトの各位置をユーザ１０２が見ている長さ、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトを見るときに、ユーザ１０２が装置１０１をどのように持っているか、ユーザ１０２が相互にやり取りする仮想オブジェクトの特性（たとえば、ユーザが仮想オブジェクト内のリンクをタップしたかどうか）を追跡してもよい。

記憶装置６１４は、目視基準のデータベース（たとえば、イメージ）及びこれに対応する仮想オブジェクトモデル（たとえば、３次元仮想オブジェクト、３次元仮想オブジェクトの相互作用的特性）をコンテンツデータセット６１６に格納するように構成されてもよい。たとえば、目視基準は、マシン可読コード又は以前に識別されたイメージ（たとえば、靴の写真）を含んでいてもよい。以前に識別された靴のイメージは、靴の写真に対する装置１０１の位置を操作して異なる角度から見ることができる、靴の３次元の仮想モデルに対応してもよい。３次元仮想靴の特性は、靴の３次元仮想モデルの選択可能なアイコンを含んでいてもよい。アイコンは、装置１０１をタップ又は移動することによって、選択又は起動されてもよい。

一つの実施例では、記憶装置６１４は、コンテンツデータセット６１６、仮想オブジェクトセグメント６１８、及び分析データ６２０を含む。

コンテンツデータセット６１０は、たとえば、一連のイメージ及び対応するコンテンツ体験（たとえば、相互作用的の３次元仮想オブジェクトモデル）を含む。コンテンツデータセット６１０は、サーバ１１０によって決定される、イメージのコアセット又は最も人気のあるイメージを含んでいてもよい。イメージのコアセットは、サーバ１１０によって識別される制限のある数のイメージを含んでいてもよい。たとえば、イメージのコアセットは、最も人気のある１０の雑誌のカバーイメージ及び対応する体験（たとえば、仮想オブジェクト）を含んでいてもよい。他の実施例では、サーバ１１０は、サーバ１１０で受信された最も人気があるか又はよくスキャンされるイメージに基づいて、第１のセットのイメージを生成してもよい。

コンテンツデータセット６１６は、またたとえば、サーバ１１０から読みだされる第２のセットのイメージ及び対応する体験（たとえば、３次元仮想オブジェクトモデル）も含んでいてもよい。たとえば、装置１０１で取り込まれたが、イメージのコアセットで認識されないイメージは、認識のためにサーバ１１０に提出される。取り込まれたイメージがサーバによって認識される場合は、対応する体験は装置１０１でダウンロードされ、コンテンツデータセット６１６に格納されてもよい。

分析データ６２０は、分析追跡モジュール６１２によって収集される分析データに対応する。

一つの実施例では、装置１０１は、ネットワーク１０８を通じてサーバ１１０と通信し、目視基準のデータベースの一部、対応する３次元仮想オブジェクト、及び３次元仮想オブジェクトの対応する相互作用的特性を読みだす。ネットワーク１０８は、マシン、データベース、及び装置（たとえば、装置１０１）の間で通信可能な任意のネットワークであってもよい。したがって、ネットワーク１０８は、有線ネットワーク、無線ネットワーク（たとえば、モバイル又はセルラネットワーク）、又はこれらの任意の適切な組み合わせであってもよい。ネットワークは、プライベートネットワーク、パブリックネットワーク（たとえば、インターネット）、又はこれらの任意の適切な組み合わせの１以上の部分を含んでいてもよい。

本明細書で説明される任意の１以上のモジュールは、ハードウェア（たとえば、マシンのプロセッサ）、又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより実装されてもよい。たとえば、本明細書で説明される任意のモジュールは、そのモジュールのために、本明細書で説明される動作を実行するためのプロセッサを構成してもよい。さらに、任意のこれらの２以上のモジュールは、単一のモジュールの組み合せであってもよく、かつ、単一のモジュールの本明細書で説明される機能は、複数のモジュールの間で細分化されてもよい。さらに、様々な実施例によれば、単一のマシン、データベース、又は装置内で実行されるような、本明細書で説明されるモジュールは、複数のマシン、データベース、又は装置に分散されていてもよい。

図７は、幾つかの実施例による、分析追跡モジュール７１８のモジュール（たとえば、コンポーネント）を示すブロック図である。分析追跡モジュール７１８は、姿勢推定モジュール７０２、姿勢期間モジュール７０４、姿勢方位モジュール７０６、及び姿勢相互作用モジュール７０８を含む。

姿勢推定モジュール７０２は、装置１０１が対象とする仮想オブジェクト又は物理オブジェクト上の位置を検出するように構成されてもよい。たとえば、装置１０１は、装置１０１が物理オブジェクト１０４を狙うことによって生成される、仮想的な像の上部を対象としてもよい。他の実施例では、装置１０１は、雑誌の写真内の人物の靴を対象としてもよい。

姿勢期間モジュール７０４は、装置１０１が物理オブジェクト又は仮想オブジェクト上の同じ位置を対象としている期間を決定するように構成されてもよい。たとえば、姿勢期間モジュール７０４は、ユーザ１０２が装置で雑誌内の人物の靴に狙いを定め、かつそれを維持する時間の長さを測定してもよい。靴の感情及び関心は、ユーザ１０２が装置１０１を靴に向けて維持した時間の長さに基づいて推測されてもよい。

姿勢方位モジュール７０６は、物理オブジェクト又は仮想オブジェクトを対象とする装置の方位を決定するように構成されてもよい。たとえば、姿勢方位モジュール７０６は、ユーザ１０２が風景モードで装置１０１を保持していると決定してもよく、したがって、感情又は関心を装置の方位１０１に基づいて推定してもよい。

姿勢相互作用モジュール７０８は、装置１０１上での物理オブジェクトに対応する仮想オブジェクトに対するユーザの相互作用１０２を決定するように構成されてもよい。たとえば、仮想オブジェクトは、仮想メニュー又はボタンなどの特性を含んでいてもよい。ユーザ１０２が仮想ボタンをタップする場合には、装置１０１のブラウザアプリケーションが、タップされた仮想ダイアログボックスに関連づけられた予め選択されたウェブサイトを起動する。姿勢相互作用モジュール７０８は、ユーザ１０２がタップしたボタン、各仮想ボタンのクリック率、拡張現実アプリケーション６０８からユーザ１０２が訪れるウェブサイトなどを測定し、決定してもよい。

図８Ａは、幾つかの実施例による、仮想オブジェクト８１０の配信セグメンテーションモジュールの動作の例を示すブロック図である。装置１０１は、セグメントＢの前にセグメントＡを受信する。本実施例では、セグメントＡは、装置１０１の位置に基づいて、仮想オブジェクト８１０の露出された部分８０２に対応する。セグメントＢは、装置１０１の位置に基づいて、隠れた（非露出）部分８０４に対応する。そこで、装置１０１は、セグメントＢの前にセグメントＡを処理することによって、まずは仮想オブジェクト８１０の露出された部分８０２をレンダリングする。

図８Ｂは、幾つかの実施例による、数個の仮想オブジェクトの配信セグメンテーションモジュールの動作の例を示すブロック図である。仮想オブジェクト８０６は仮想オブジェクト８０８の視覚をブロックする。そこで、装置１０１は、処理セグメントＤを処理して仮想オブジェクト８０８をレンダリングする前に、まずはセグメントＣを受信及び処理して、仮想オブジェクト８０６をレンダリングする。

図９は幾つかの実施例による、体験を行う例を示す概略図である。装置９０１は、装置９０１によって認識される写真９０６が有する物理オブジェクト９０４を指してもよい。装置９０１は、イメージ９０８のハッシュを、装置９１０の視覚位置及び方位データと共にサーバ１１０に出力する。物理オブジェクト９０４に対する視覚位置及び方位は、写真９０６の位置及び方位に基づいて決定されてもよい。

サーバ１１０の配信セグメンテーション２０２は、写真９０６に関連する仮想オブジェクトモデル９０８を数個のセグメント、つまり、セグメントＡ、Ｂ、及びＣに分割する。配信セグメンテーション２０２は、次に、物理オブジェクト９０４に対する装置９０１の相対的位置及び方位に基づいて、各セグメントの配信に優先順位をつける。たとえば、仮想オブジェクトのセグメントＡが９１６で最初に配信され、それによって、装置１０１は、セグメントＡに対応する部分のレンダリングを開始してもよい。他の実施例では、まず多くのユーザがセグメントＡに対応する建物の上部を検証することが、分析データによって示されてもよい。次にセグメントＢが装置に配信され、レンダリングされる。セグメントＣは、建物の底部及び反対側に対応するため、最後となる。ユーザが上部からのアングルで建物を見るため、セグメントＣは、上部からのアングルで建物を見ているユーザの視界からは隠れており、最後にレンダリングすることができる。このように、セグメントは、受信される順序で装置の上にレンダリングされる。

図１０は、幾つかの実施例による、コンテンツ配信のセグメンテーションの方法の例を示すフローチャートである。動作１００２で、サーバ１１０の配信セグメンテーションモジュール２０２は、イメージデータ及び分析データ及び結果を１以上の装置から受信してもよい。

動作１００４で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、イメージデータに関連する仮想オブジェクトモデルを読みだす。

動作１００６で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、装置からの分析に基づいて、仮想オブジェクトモデルをセグメントに分割する。

動作１００８で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、分析に基づいて、セグメントに優先順位を付ける。

動作１０１０で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、セグメントを優先順位に基づいた順序で配信する。

図１１は、幾つかの実施例による、コンテンツ配信のセグメンテーションの他の方法の例を示すフローチャートである。

１１０２で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、イメージデータ及び視覚位置を装置から受信する。

１１０４で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、イメージデータに関連する仮想オブジェクトモデルを読みだす。

１１０６で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、視覚位置に基づいて仮想オブジェクトモデルをセグメントに分割する。

１１０８で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、視覚位置に基づいてセグメントに優先順位を付ける。

１１１０で、配信セグメンテーションモジュール２０２は、優先順位に基づいた順序でセグメントを配信する。

図１２は、幾つかの実施例による、マシン１２００のコンポーネントを示すブロック図である。マシン可読媒体（たとえば、マシン可読記憶媒体、コンピュータ可読記憶媒体、又はこれらの任意の適切な組み合わせ）からの命令を読み取ることができ、本明細書で論じる任意の１以上の方法の全体又は一部を実施することができる。具体的には、図１２はコンピュータシステムの実施例の形式でマシン１２００の図を示す。コンピュータシステムでは、マシン１２００に本明細書で論じる任意の１以上の方法の全体又は一部を実行させる命令１２２４（たとえば、ソフトウェア、プログラム、アプリケーション、アプレット、アプリ、又は他の実行可能なコード）が実行されてもよい。代替的な実施例では、マシン１２００はスタンドアロンの装置として動作してもよく、又は他のマシンに接続（たとえば、ネットワーク接続）されてもよい。ネットワーク化されたデプロイメントでは、マシン１２００は、サーバマシン又はサーバ−クライアントネットワーク環境内のクライアントマシンとして、又は分散（たとえば、ピアツーピア）ネットワーク環境のピアマシンとして動作してもよい。マシン１２００は、連続するか又は他の方法で、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ネットブック、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、スマートフォン、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ネットワークブリッジ、又はそのマシンが取るべきアクションを特定する命令１２２４を実行可能な任意のマシンであってもよい。さらに、単一のマシンのみが例示されているが、「マシン」という用語は、一群のマシンを含むように解釈されてもよい。一群のマシンは、個別に又は合同で命令１２２４を実行して、任意の１以上の本明細書で論じる方法のすべて又は一部を実施する。

マシン１２００は、バス１２０８を介して互いに通信するように構成されるプロセッサ１２０２（たとえば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックプロセッサ（ＧＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、高周波集積回路（ＲＦＩＣ）、又はこれらの任意の適切な組み合わせ）、メインメモリ１２０４、及びスタティックメモリ１２０６を含む。マシン１２００はさらに、グラフィックスディスプレイ１２１０（たとえば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタ、又はブラウン管（ＣＲＴ））を含んでいてもよい。マシン１２００はまた、英数字入力装置１２１２（たとえば、キーボード）、カーソル制御装置１２１４（たとえば、マウス、タッチパッド、トラックボール、ジョイスティック、モーションセンサ、又は他のポインティング機器）、記憶装置１２１６、信号発生器１２１８（たとえば、スピーカ）、及びネットワークインターフェース機器１２２０を含んでいてもよい。

記憶装置１２１６はマシン可読媒体１２２２を含む。マシン可読媒体１２２２上には、本明細書に記載する任意の１以上の方法又は機能を実現する命令１２２４が格納される。命令１２２４はまた、マシン１２００による実行中に、完全に又は少なくとも部分的に、メインメモリ１２０４内、プロセッサ１２０２内（たとえば、プロセッサのキャッシュメモリ内）、又は両方にあってもよい。したがって、メインメモリ１２０４及びプロセッサ１２０２はマシン可読媒体と考えられてもよい。命令１２２４は、ネットワーク１２２６（たとえば、ネットワーク１０８）を通じて、ネットワークインターフェース装置１２２０を介して、送信されても受信されてもよい。

本明細書で用いる、「メモリ」という用語は、データを一時的又は永続的に記憶可能なマシン可読媒体を指し、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、バッファメモリ、フラッシュメモリ、及びキャッシュメモリを限定せずに含むように解釈されてもよい。実施例では、マシン可読媒体１２２２は単一の媒体として示されるが、「マシン可読媒体」という用語は、命令を記憶可能な単一の媒体又は複数の媒体（たとえば、中央又は分散データベース、又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むように解釈されるべきである。「マシン可読媒体」という用語はまた、マシン（たとえば、マシン１２００）によって実行可能な命令を記憶可能な任意の媒体、又は複数の媒体の組み合わせを含むように解釈されるべきである。それによって、マシンの１以上のプロセッサ（たとえば、プロセッサ１２０２）によって実行される場合に、命令は本明細書に記載する任意の１以上の方法をマシンに実施させることができる。このように、「マシン可読媒体」は単一の記憶機器又は装置、ならびに複数の記憶機器又は装置を含む「クラウドベースの」記憶システム又は記憶ネットワークを指す。「マシン可読媒体」という用語は、したがって、固体メモリ、光学媒体、磁気媒体、又はこれらの任意の適切な組み合わせの形式で１以上のデータデポジトリを限定せずに含むように解釈されるべきである。

本明細書を通して、複数の事例は、単一の事例として説明されるコンポーネント、動作、又は構造を実装してもよい。１以上の方法の個々の動作は、別個の動作として示され、且つ説明されてはいるが、１以上の個々の動作は同時に実施されてもよく、且つ示された順番で動作が実施されることは、要求されない。構成例において、別個のコンポーネントとして提示された構造及び機能性は、組み合わされた構造又は組み合わされたコンポーネントとして実装されてもよい。同様に、単一のコンポーネントとして提示された構造及び機能性は、別個のコンポーネントとして実装されてもよい。これらの及び他の変形例、変更例、追加例、及び改善例は、本明細書における主題の範囲内である。

ある実施例は、本明細書では、ロジック又は多数のコンポーネント、モジュール、又はメカニズムを含むものとして説明される。モジュールは、ソフトウェアモジュール（たとえば、マシン可読媒体上において、又は伝送信号において具体化されたコード）、又はハードウェアモジュールのいずれかを構成してもよい。「ハードウェアモジュール」は、ある動作を実施できる有形ユニットであり、且つある物理的方法において構成されるか、又は配列されてもよい。様々な実施例で、１以上のコンピュータシステム（たとえば、スタンドアロンコンピュータシステム、クライアントコンピュータシステム、又はサーバコンピュータシステム）、又はコンピュータシステム（たとえば、プロセッサ又は一群のプロセッサ）の１以上のハードウェアモジュールは、本明細書で説明されるような、ある動作を実施するために動作するハードウェアモジュールとして、ソフトウェア（たとえば、アプリケーション又はアプリケーションの部分）によって構成されてもよい。

幾つかの実施例では、ハードウェアモジュールは、機械的に、電気的に、又はこれらの適切な任意の組み合わせで実装されてもよい。たとえば、ハードウェアモジュールは、ある動作を実施するように永続的に構成される、専用の回路又はロジックを含んでもよい。たとえば、ハードウェアモジュールは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又はＡＳＩＣのような特殊用途プロセッサであってもよい。ハードウェアモジュールはまた、ある動作を実施するようにソフトウェアによって一時的に構成される、プログラム可能なロジック又は回路を含んでもよい。たとえば、ハードウェアモジュールは、汎用プロセッサ又は他のプログラム可能なプロセッサの中に包含されるソフトウェアを含んでもよい。正しく理解されることであろうが、専用の、且つ永続的に構成された回路において、又は一時的に構成された回路において（たとえば、ソフトウェアによって構成された）、ハードウェアモジュールを機械的に実装するための決断は、コスト及び時間を考慮することによって主導される。

したがって、表現「ハードウェアモジュール」は、有形実体を包含すると理解されるべきであり、実体とは、物理的に構築され、永続的に構成されるか（たとえば、ハードウェアにより実現される）、又はある方法で動作するように、又は本明細書で説明されたある動作を実施するように、一時的に構成される（たとえば、プログラムされる）。本明細書で使用されるように、「ハードウェア実装モジュール」は、ハードウェアモジュールを指す。ハードウェアモジュールが一時的に構成される（たとえば、プログラムされる）実施形態を考えれば、ハードウェアモジュールの各々は、時間におけるいずれの段階にあっても、構成される必要がないか、又は実証される必要が無い。たとえば、ハードウェアモジュールが、特殊用途プロセッサになるように、ソフトウェアによって構成された汎用プロセッサを備える場合、その汎用プロセッサは、異なる時には、それぞれ異なる特殊用途のプロセッサ（たとえば、異なるハードウェアモジュールを備える）として構成されてもよい。ソフトウェアは、したがって、たとえば、時間のある１つの段階では特別なハードウェアモジュールを構成し、且つ時間の異なる段階では異なるハードウェアモジュールを構成するように、プロセッサを構成してもよい。

ハードウェアモジュールは、他のハードウェアモジュールへ情報を提供し、且つ他のハードウェアモジュールから情報を受信することが可能である。従って、説明されたハードウェアモジュールは、通信的に結合されていると見なされてもよい。複数のハードウェアモジュールが同時に存在するところでは、通信は、２以上のハードウェアモジュール間での、又は２以上のハードウェアモジュールの中での信号伝送（たとえば、適切な回路及びバスを通しての）によって達成されてもよい。複数のハードウェアモジュールが、異なる時間に構成される、又は実証される実施例では、そのようなハードウェアモジュール間の通信は、たとえば、複数のハードウェアモジュールがアクセスするメモリ構造における情報の記憶及び読みだしによって達成されてもよい。たとえば、１つのハードウェアモジュールは、動作を実施し、且つ、その動作の出力を、該ハードウェアモジュールが結合されるメモリ装置に記憶してもよい。さらなるハードウェアモジュールは、その後、より遅い時間に、記憶された出力を読みだすと共に処理するために、メモリ装置にアクセスしてもよい。ハードウェアモジュールはまた、入力装置又は出力装置との通信を開始してもよく、且つ、リソース上で動作することが可能である（たとえば、情報の収集）。

本明細書で説明された方法例の様々な動作は、少なくとも部分的には、１以上のプロセッサによって実施されてもよく、該１以上のプロセッサは、関連する動作を実施するように一時的に構成されるか（たとえば、ソフトウェアによって）、又は永続的に構成される。一時的に又は永続的に構成される、そのようなプロセッサは、本明細書で説明された、１以上の動作又は機能を実施するために動作する、プロセッサ実装モジュールを構成してもよい。本明細書で使用されるように、「プロセッサ実装モジュール」は、１つ以上のプロセッサを使用して実装されるハードウェアモジュールを指す。

同様に、本明細書で説明された方法は、少なくとも部分的にはプロセッサ実装であってもよく、プロセッサはハードウェアの一例である。たとえば、１つの方法の、少なくとも幾つかの動作は、１以上のプロセッサ、又はプロセッサ実装モジュールによって実施されてもよい。その上、１以上のプロセッサはまた、「クラウドコンピューティング」環境における、又は「サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）」としての、関連する動作の性能を支援するために動作してもよい。たとえば、少なくとも幾つかの動作は、一群のコンピュータ（プロセッサを含むマシンの例として）によって実施されてもよく、これらの動作は、ネットワーク（たとえば、インターネット）を介して、且つ１以上の適切なインターフェース（たとえば、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ））を介してアクセス可能である。

ある動作の性能は、１以上のプロセッサの中で分散されてもよく、これら１以上のプロセッサは、単一マシン内に常駐するだけでなく、多数のマシンにわたって配備される。幾つかの実施形態例では、１以上のプロセッサ又はプロセッサ実装モジュールは、単一の地理的場所に位置してもよい（たとえば、ホーム環境、オフィス環境、又はサーバファームの中で）。他の実施形態例では、１つ以上のプロセッサ又はプロセッサ実装モジュールは、多数の地理的場所にわたって分散されてもよい。

本明細書で説明された主題のいくつかの部分は、マシンメモリ（例えば、コンピュータメモリ）内でビット又は２値のデジタル信号として格納されたデータ上の、動作のアルゴリズム又は記号的表現の観点で提示されてもよい。そのようなアルゴリズム又は記号的表現は、データ処理技術において当業者によって使用される技術例であり、それによって、自分達の仕事が他の当業者に伝えられる。本明細書で使用されるように、「アルゴリズム」は自己矛盾がない動作系列、又は望ましい結果に導く同様な処理である。この文脈では、アルゴリズム及び動作は、物理量の物理的動作に関与する。典型的には、しかし必ずしもというわけではないが、そのような量は、電気的信号、磁気的信号、又は光学的信号の形態を取ってもよく、これらの信号は、マシンによって、格納され、アクセスされ、転送され、組み合わされ、比較され、又は他の方法で操作され得る。主として通常使用の理由のために、「データ」、「コンテンツ」、「ビット」、「値」、「構成要素」、「記号」、「文字」、「用語」、「数」、「数字」などのような単語を用いて、そのような信号を指すことは時には簡便である。しかしながら、これらの単語は単なる簡便な標識であり、適切な物理量に関連付けられるべきものである。

特に別段の記載がない限り、本明細書で「処理」、「算出」、「計算」、「決定」、「提示」、「表示」などの用語を用いる論議は、マシン（たとえば、コンピュータ）のアクション又は処理を指してもよい。マシンは、１以上のメモリ（たとえば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、又はこれらの任意の適切な組み合わせ）、レジスタ、又は情報を受信し、記憶し、送信し、又は表示する他のマシンコンポーネント内の物理量（たとえば、電子、磁気、又は光学）として表されるデータを動作又は変換する。さらに、別段明示的な記載がない限り、本明細書で用いる「１つの（「ａ」又は「ａｎ」）」は特許文献で一般的なように、１又は１より多い事例を含む。最後に、別段明示的な記載がない限り、本明細書で用いる「又は」という接続詞は、非排他的な「又は」を指す。

Claims (20)

1. 配信セグメンテーションモジュールによって埋め込まれたプロセッサであって、
   仮想オブジェクトモデルを複数のセグメントに分割し、かつ、前記複数のセグメントの順序を配信キューに設定するように構成されるプロセッサと、
   前記仮想オブジェクトモデルの各セグメントを装置への前記配信キューの順序で配信するように構成される体験ジェネレータであって、前記装置は、前記仮想オブジェクトモデルと関連する物理オブジェクトを認識するように構成される体験ジェネレータと、
   前記仮想オブジェクトモデルを記憶するメモリと、
   を有する、サーバ。
2. 請求項１に記載のサーバであって、
   前記仮想オブジェクトモデルの各セグメントは、前記サーバから送信される前記複数のセグメントの順序で、前記装置でレンダリングされる、
   サーバ。
3. 請求項１に記載のサーバであって、
   前記体験ジェネレータは、前記物理オブジェクトに対する前記装置の位置及び方位、前記装置が取り込む前記物理オブジェクトのリアルタイムイメージに重ねられる前記仮想オブジェクトの表示に基づいて、前記装置のディスプレイにレンダリングされる前記仮想オブジェクトモデルを生成するように構成される、
   サーバ。
4. 請求項１に記載のサーバであって、
   前記配信セグメンテーションモジュールは、前記物理オブジェクトに対する前記装置の位置及び方位に基づいて、前記複数のセグメントの前記順序を前記配信キューに設定する、
   サーバ。
5. 請求項４に記載のサーバであって、
   前記配信セグメンテーションモジュールは、
   前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位を決定し、かつ、前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルを前記複数のセグメントに分割するように構成される視覚ベースセグメンテーションモジュールと、
   前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記複数のセグメントを配信するように構成されるセグメント配信モジュールと、
   を有する、サーバ。
6. 請求項５に記載のサーバであって、
   前記視覚ベースセグメンテーションモジュールは、
   前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルの露出部分に対応する第１のセグメントを決定し、
   前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルの隠れた部分に対応する第２のセグメントを決定するように構成され、
   前記セグメント配信モジュールは、前記第２のセグメントよりも前に、前記第１のセグメントを前記装置に配信するように構成される、
   サーバ。
7. 請求項５に記載のサーバであって、
   前記視覚ベースセグメンテーションモジュールは、
   前記仮想オブジェクトモデルの第１の仮想オブジェクトであって、前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて露出される前記第１の仮想オブジェクトに対応する第１のセグメントを決定し、かつ、
   前記仮想オブジェクトモデルの第２の仮想オブジェクトであって、前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記第１の仮想オブジェクトによって視界から隠されるように構成される前記第２の仮想オブジェクトに対応する第２のセグメントを決定するように構成され、
   前記セグメント配信モジュールは、前記第２のセグメントよりも前に前記第１のセグメントを前記装置に配信するように構成される、
   サーバ。
8. 請求項１に記載のサーバであって、
   前記装置及び他の装置から受信する分析データに基づく分析結果を生成するように構成される分析計算モジュールをさらに備え、
   前記配信セグメンテーションモジュールは、前記分析結果に基づいて、前記複数のセグメントの前記順序を前記配信キューに設定する、
   サーバ。
9. 請求項８に記載のサーバであって、
   前記配信セグメンテーションモジュールは、
   前記分析結果にアクセスし、前記分析結果に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルを前記複数のセグメントに分割するように構成される分析ベースセグメンテーションモジュールと、
   前記分析結果に基づいて、前記複数のセグメントを配信するように構成されるセグメント配信モジュールと、
   を有する、サーバ。
10. 請求項８に記載のサーバであって、
    前記分析計算モジュールは、
    前記装置が取り込んだ前記物理オブジェクトに対する前記装置の姿勢推定データと、前記装置が取り込んだ前記物理オブジェクトに対する前記装置の姿勢期間データと、前記装置が取り込んだ前記物理オブジェクトに対する前記装置の姿勢方位データと、前記装置が取り込んだ前記物理オブジェクトに対する前記装置の姿勢相互作用データと、
    を受信するように構成される、サーバ。
11. コンピュータ実装方法であって、
    仮想オブジェクトモデルを複数のセグメントに分割し、かつ、前記複数のセグメントの順序を配信キューに設定し、かつ、
    仮想オブジェクトモデルと関連する物理オブジェクトを認識するように構成される装置に対して、前記仮想オブジェクトモデルの各セグメントを前記配信キューの順序で配信する
    ことを含む、方法。
12. 請求項１１に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記仮想オブジェクトモデルの各セグメントは、前記サーバから送信される前記複数のセグメントの順序で前記装置でレンダリングされる、方法。
13. 請求項１１に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記物理オブジェクトに対する前記装置の位置及び方位に基づいて、前記装置のディスプレイにレンダリングされる前記仮想オブジェクトモデルであって、前記装置に取り込まれた前記物理オブジェクトのリアルタイムイメージに重ねられた前記仮想オブジェクトの表示を生成すること、
    をさらに含む、方法。
14. 請求項１１に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記物理オブジェクトに対する前記装置の位置及び方位に基づいて、前記複数のセグメントの前記順序を前記配信キューに設定することをさらに含む、方法。
15. 請求項１４に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位を決定し、
    前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルを前記複数のセグメントに分割し、
    前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記複数のセグメントを配信する
    ことをさらに含む、方法。
16. 請求項１５に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルの露出部分に対応する第１のセグメントを決定し、
    前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルの隠れた部分に対応する第２のセグメントを決定し、
    前記第２のセグメントよりも前に、前記第１のセグメントを前記装置に配信する、
    ことをさらに含む、方法。
17. 請求項１５に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記仮想オブジェクトモデルの第１の仮想オブジェクトであって、前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて露出される前記第１の仮想オブジェクトに対応する第１のセグメントを決定し、
    前記仮想オブジェクトモデルの第２の仮想オブジェクトであって、前記物理オブジェクトに対する前記装置の前記位置及び前記方位に基づいて前記第１の仮想オブジェクトによって視界から隠されている前記第２の仮想オブジェクトに対応する第２のセグメントを決定し、
    前記第２のセグメントよりも前に、前記第１のセグメントを前記装置に配信する、
    ことをさらに含む、方法。
18. 請求項１１に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記装置及び他の装置から受信した分析データに基づいて、分析結果を作成し、
    前記分析結果に基づいて前記複数のセグメントの順序を前記配信キューに設定する、
    ことをさらに含む、方法。
19. 請求項１８に記載のコンピュータ実装方法であって、
    前記分析結果にアクセスし、かつ、前記分析結果に基づいて、前記仮想オブジェクトモデルを前記複数のセグメントに分割し、
    前記分析結果に基づいて、前記複数のセグメントを配信する、
    ことをさらに含む、方法。
20. 命令を備える非一時的なマシン可読媒体であって、マシンの１以上の複数のプロセッサによって実行される場合、前記命令は、
    仮想オブジェクトモデルを複数のセグメントに分割し、前記複数のセグメントの順序を配信キューに設定し、
    前記仮想オブジェクトモデルの各セグメントを前記配信キューの順序で装置に配信することであって、前記装置は前記仮想オブジェクトモデルと関連する物理オブジェクトを認識する、
    ように構成されることを含む動作を前記マシンに実施させる、マシン可読媒体。