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Gebiet der
Erfindung
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Die
Erfindung bezieht sich im Allgemeinen auf das Gebiet der Photographie
und insbesondere auf Photosammlungen. Insbesondere bezieht sich die
Erfindung auf die Verwendung von Bilderkennungstechniken zum automatischen
Erzeugen von Photokollagen.
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Ausgangspunkt
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Photographien,
Videos und Sammlungen von Erinnerungsstücken werden häufig verwendet, um
Erinnerungen und Ereignisse festzuhalten, welche einen Teil des
Lebens einer Person gebildet haben. Diese Sammlungen dienen zur
Unterstützung des
menschlichen Gedächtnisses
und bereichern den Prozess des Teilens von Geschichten, die mit den
Erinnerungen in Beziehung stehen. Wenn sie auf einer regulären Basis
organisiert, angeschaut und geteilt werden, erzeugen eine Sammlung
von Gedankenartefakten eine große
Befriedigung, die das Leben aller Beteiligten bereichert. Die Natur
dieser Sammlungen ist derart, dass sie stetig wachsen, Ereignis
um Ereignis, Jahr um Jahr, und einige werden groß und schwierig zu überblicken.
Sammlungen von Photos und Erinnerungsstücken werden von einigen Leuten
als die wichtigsten und wertvollsten Besitztümer angesehen. Dies sind die
ersten Dinge, an die Menschen denken, wenn sie aus ihrem Haus getrieben
werden in Folge eines Feuers, einer Flut oder anderer Naturkatastrophen.
Diese Sammlungen besitzen einen intrinsischen, emotionellen Wert
selbst wenn sie niemals angeschaut werden, da die Notwendigkeit
eine Lebenserinnerung zu präservieren sehr
stark und universal ist. Infolge diese relativen Wichtigkeit dieser
Erinnerungen für
die involvierten Personen ist der Stand der Technik übersättigt mit Lehren,
welche Organisationsverfahren offenbaren.
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Die
gebräuchlichste
Art und Weise der Organisation dieser Sammlungen innerhalb des Standes der
Technik ist das Platzieren von Photos, Videos oder Erinnerungsstücken in
entweder ein Album oder eine Box. Üblicherweise sehen Vinylalbumseiten
Mittel zur Aufnahme und Ansicht von zwischen ein und fünf Photos
mit Standardgröße pro Seite
vor. Kreative Menschen verbringen häufig Stunden damit, Photos sorgsam
auszuwählen
und anzuordnen, Überschriften
zu schreiben, Zeitungsartikel auszuschneiden und andere Erinnerungsstücke aufzunehmen,
um visuelle Geschichten oder Einklebebücher zu erzeugen. Sobald sie
in Gruppen oder Seiten organisiert sind, fördern diese Photokollagen stark
die Fähigkeit einer
Peron sich zu erinnern und die Geschichte, welche die dargestellten
Ereignisse zu teilen bzw. mitzuteilen. Die einfacheren Organisationsmerkmale
erlauben, dass die Sammlungen leicht angeschaut werden können und
sie dienen zum Schutz der Artefakte bzw. der Gegenstände selbst.
Es gibt unzählige Arten
von Alben und Boxen, die heutzutage verfügbar sind, von einfachen Vinylhülsen bis
Boxen, die aus spezialisierten Materialien hergestellt sind, und aufgebaut
sind, um die Gegenstände
zu präservieren.
Albumverkäufer
umfassen beispielsweise Pioneer Photo Albums, Design Vinyl and Cason-Talens. Box
bzw. Kistenverkäufer
umfassen Exposures. Keine dieser Ansätze zum Stand der Technik offenbart Mittel,
durch die eine Photokollage dieser erinnerungswürdigen Ereignisse leicht durch
Personen hergestellt werden können,
für die
diese Ereignisse soviel bedeuten.
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Der
Begriff Photokollage, wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf
eine einzelne Seite mit einer Vielzahl von Bildern bzw. Abbildern,
wie beispielsweise eine Seite in einem Photoalbum, oder ein zusammengesetztes
Bild mit einer Anzahl von Bildern, die sich auf ein einzelnes Thema,
wie beispielsweise Ferien, einer Hochzeit, einer Geburtstagsparty
oder ähnliches
beziehen. Das Konzept einer Photokollage, wie es hier verwendet
wird umfasst auch das Konzept eines gebundenen Photoalbums mit einer Vielzahl
von Seiten von denen eine oder mehrere einer Photokollage ist. Trotz
der Tatsache, dass viele Menschen diese erinnerungswürdigen Gegenstände sammeln,
besitzen wenige Menschen die Freizeit sie auf einer regelmäßigen Basis
zu organisieren und zu pflegen bzw. Instandzuhalten. Über kurz
oder lang, wird die Menge an nicht organisiertem Material zu einer
erheblichen psychologischen Barriere das Organisieren aufzunehmen.
Es bestehen auch andere Barrieren, welche Menschen davon abhalten
aktiv diese Sammlungen von Erinnerungsstücken zu organisieren bzw. Instandzuhalten,
wie beispielsweise das Vertrauen in ihre eigene Handlungsweise,
der Zugriff auf die Materialien oder das Erinnern an Details über das
Ereignis. Häufig
finden Menschen, sobald sie mit der Organisationsaufgabe angefangen haben,
diese als erfüllend
und spaßig,
trotzdem sehen sie sie noch immer als eine erhebliche Arbeit.
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Es
wurden viele Versuche unternommen, Werkzeuge vorzusehen zum Arbeiten
mit oder zum Organisieren von Photos oder Erinnerungsstücksammlungen.
Computersoftwareprogramme, wie beispielsweise Picture-ItTM von Microsoft oder Creative Photo AlbumsTM von Dog Byte Development erlauben Menschen
mit digitalen Versionen ihrer Photos zu arbeiten und digitale Versionen
eines Albums zu erzeugen oder diese auf einem Drucker zuhause auszudrucken.
Softwareprodukte wie diese benötigen
jeweils, dass ein Photo oder Gegenstand bzw. Artefakt in digitaler
Form besteht, bevor sie verwendet werden können. Obwohl diese Produkte
die Möglichkeit
erhöhen
Photos und gescannte Erinnerungsstücke zu verändern und zu verbessern, verringern sie
nicht die Arbeitsmenge, die notwendig ist, um Sammlungen zu organisieren
oder visuelle Geschichten zu erzeugen. Anderer Dienste, wie beispielsweise
Photo-NetTM von Picture VisionTM scannt Photographien
mit einem hochqualitativen Format zum Zeitpunkt der Photoentwicklung
und sieht ein Miniaturbild der gescannten Bilder über das
Internet vor. Ein Kunde, der diese gescannten Bilder verwendet,
kann Photosammlungen erzeugen, die über das Internet angeschaut
werden oder er kann sich Ausdrucke hiervon erzeugen lassen. Derzeitig
erlauben einige dieser Dienste nicht, dass mehrere Photos auf einer
Seite angeordnet werden können,
und ferner sind diese Dienste auf Kunden beschränkt, welche eine Sammlung von
digitalen Bildern und einen mit dem Internet verbundenen Computer
besitzen und die sich sowohl mit dem Computer als auch dem Internet
bzw. Web auskennen.
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Das
U.S. Patent 5,751,286 zeigt Bilder in einer Bilderdatenbank, die
ansprechend auf Abfragen durchsucht werden, wobei die Abfragen die
visuellen Charakteristika von Bildern, wie beispielsweise Farben,
Strukturen bzw. Beschaffenheiten, Formen und Größen, sowie Textanhängen, die
an den Bildern anhängen,
umfassen. Abfragen werden in einem Bildabfrageaufbaubereich aufgebaut
und zwar ansprechend auf Repräsentationswerte
der visuellen Charakteristika und Orte der Repräsentationen in dem Bildabfrageaufbaubereich.
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Das
U.S. Patent 5,761,655 zeigt ein System, das Miniaturbilder erzeugt,
speichert, herauszieht und anzeigt. Die dominanten Farben von Bildern
werden in den Miniaturbildern dargestellt. Die dominanten Farben
in einem Bild werden bestimmt unter Verwendung von Pixelgruppen,
in denen die Durchschnittsfarbe verwendet wird zum Auswählen einer ungefähren dominanten
Farbe zur Darstellung. Die Größe der dargestellten
Miniaturbilder und der Bereich der eingestellt wird zum Anzeigen
der Miniaturbilder kann verändert
werden, um eine visuelle Übersicht
entweder einer großen
Anzahl von Miniaturbildern oder einen kleineren Satz von Miniaturbildern mit
größerer Größe zu erlauben.
Miniaturbilder und andere Bilddateien und andere damit in Beziehung stehende
Textdateien und nicht in Beziehung stehende Dateien können herausgezogen
und gesucht werden unter Verwendung von Schlagwörtern unter Verwendung von
Schlagwortansichten in den gespeicherten Dateien, um eine Übereinstimmung
anzuzeigen, wenn die Ansichten dieselbe Datei designieren. Das System
erlaubt, dass eine Suche auf einer teilweisen Übereinstimmung von Schlagworten
basiert. Eine Suche kann unter Verwendung von Super-Schlagworten (Super-Keywords)
durchgeführt werden,
die Kombinationen von Schlagworten und anderen Datei- und Datencharakteristika
sind. Super-Schlagworte
können
mit anderen Super-Schlagworten oder anderen Schlagworten für Suchzwecke kombiniert
werden. Um eine Multimediaspeicherung und Suche und Integration
von off-line Medien in dem System zu ermöglichen, umfasst das System
ein Hauptverzeichnis, mit einem vollen Verzeichnis, das Einträge für jedes
Medium als einen Zweig des Hauptverzeichnisbaumes enthält. Das
System umfasst auch die Hilfsmittel, die notwendig sind zum Erzeugen,
Zugreifen auf, Herausziehen und Updaten von lokalen und über Netzwerk
zugegriffenen entfernten Dateien irgendeines Medientyps.
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Der
Artikel mit dem Titel „Automatic
Indexing and Context-Based Retrieval of Captioned Photographs" offenbart die Integration
von Text- und Photoinformation in einer integrierten Text/Bild-Datenbasisumgebung.
Der Artikel entwickelt ein inhaltbasierendes Abfragesystem für mit Legende
versehenen Gruppenphotos von Menschen (Gesichtern) wobei die Gruppen
aus einem oder mehreren Mitgliedern bestehen können. Ein alternativer Ansatz
wird verwendet für
herkömmliche
Gesichtsidentifikationssysteme.
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Es
ergibt sich aus der vorliegenden Beschreibung, dass eine Notwendigkeit
innerhalb der Technik besteht für
ein Verfahren, durch das der Konsument bzw. Endverbraucher Photokollagen
und Photoalben erzeugen (oder für
sich herstellen lassen kann) in einer Art und Weise, die so einfach
ist wie das Bestellen von Photos bzw. Ausdrucken.
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Die Erfindung
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Die
vorliegende Erfindung spricht die Notwendigkeit für ein verbessertes
Verfahren zum Erzeugen von Photoalben von Endverbraucherphotographien
an, das einen minimalen Aufwand erfordert, aber ein hochqualitatives
Produkt ergibt und halbwegs günstig
ist.
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Die
vorliegende Erfindung ist, darauf gerichtet eines oder mehrere der
obengenannten Probleme zu überwinden.
Kurz zusammengefasst ist gemäß der vorliegenden
Erfindung nach Anspruch 1, ein Verfahren zum automatischen Erzeugen
einer Photokollage aus einer Vielzahl von Bildern vorgesehen, wobei
das Verfahren die folgenden Schritte aufweist: a) Erhalten einer
digitalen Aufzeichnung bzw. eines digitalen Datensatzes der Vielzahl
von Bildern über ein
Kommunikationssystem, wobei jeder der digitalen Datensätze einen
einzigartigen Identifikator bzw. Identifikationsmerkmal besitzt,
wobei die digitalen Datensätze
in einer Datenbank gespeichert sind; b) automatisches Erhalten wenigstens
eines vorbestimmten Verarbeitungsziels für die Photokollage unabhängig von
einer manuellen Eingabe; c) automatisches Umsetzen des Verarbeitungsziels
in eine Vielzahl von Verarbeitungsschritten basierend auf ei nem vorbestimmten
Merkmal oder Kriterium; d) automatisches Durchführen der Vielzahl von Verarbeitungsschritten,
unter Verwendung von Daten von einem oder mehreren Pixeldaten, Verarbeitungszielinformation,
oder Kundenprofilinformation in jedem Schritt zum Sortieren der
digitalen Datensätze;
und e) automatisches Zusammenstellen der Photokollage aus den digitalen
Datensätzen
basierend auf Ergebnissen der Sortierung.
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Diese
und weitere Aspekte, Ziele, Merkmale und Vorteile der vorliegenden
Erfindung ergeben sich noch deutlicher aus der folgenden detaillierten
Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele und der anhängenden
Ansprüche
und durch Bezugnahme auf die Zeichnungen.
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Vorteilhafter
Effekt der Erfindung
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Die
vorliegende Erfindung besitzt die folgenden Vorteile: sie erlaubt
dem Verwender (1) ein leichtes Verfahren zum Erzeugen von professionell
aussehenden Photokollagen, (2) das Duplizieren von Photokollagen
und (3) das Behalten von Photokollagedateien für eine spätere Verwendung.
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Kurze Beschreibung
der Zeichnungen
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1 ist ein Blockdiagramm,
das die Grundsystemelemente darstellt, die bei der Durchführung der
vorliegenden Erfindung verwendet werden; und
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2 ist ein Systemdiagramm,
das die Sammelschritte zeigt, welche durchgeführt werden, sobald ein Kunde
Bilder an das System geliefert hat;
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3 ist ein Flussdiagramm,
das die aktiven Verarbeitungszielschritte zeigt, die durch das System der
vorliegenden Erfindung verwendet werden;
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4 ist ein Flussdiagramm,
das die Schritte zeigt, die durch die vorliegende Erfindung durchgeführt werden,
auf dem Weg zu einer, auf einer Geschichte basierenden Photokollage
beruht.
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Um
das Verständnis
zu fördern,
wurden identische Bezugszeichen verwendet, wo dies möglich war,
um identische Elemente zu bezeichnen, die in den Figuren dieselben
sind.
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Detaillierte
Beschreibung der Erfindung
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Ein
akzeptables Photoalbum oder eine Photokollage kann automatisch erzeugt
werden von belichtetem Film, Negativen oder digitalen Bildern eines Kunden.
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1 stellt das Verfahren dar,
das durch die vorliegende Erfindung in Betracht gezogen wird, und das
dazu aufgebaut ist, automatisch Photokollagen zu erzeugen und zwar
einschließlich
Alben 17, CDs 15 und anderen auf Bildern basierenden
Andenken 11. Der Prozess der Transformation des gelieferten Bildmaterials
in eine Photokollage wird als Story-Aufbereitungs-Dienst bezeichnet.
Der Story-Aufbereitungs-Dienst liefert das notwendige Bildverständnis, das
in einer Sammlung von Prozessmodulen enthalten ist, die in einer
nichtlinearen Sequenz durchgeführt
werden, um eine Storydarstellung der Bilder zu erzeugen. Bei einem
bevorzugten Ausführungsbeispiel
umfassen diese Prozessmodule: das Sammeln, Sortieren, Aussuchen
bzw. Verwerfen, Annotieren, Gruppieren, Verbessern, Assoziieren
und Zusammenstellen. Diese Schritte können in der aufgelisteten Reihenfolge
durchgeführt
werden oder sie können
in unterschiedlichen Sequenzen umgeordnet werden, und zwar in Abhängigkeit
von dem gewünschten
Ausgangsprodukt. Die Herstellung eines bestimmten Photokollageprodukts
kann einen, zwei oder mehr der verfügbaren Schritte umfassen. Welche
Schritte verwendet werden und in welcher Sequenz wird durch das
System bestimmt, und zwar basierend auf dem gewünschten Produkt. Es ist wichtig, sich
daran zu erinnern, dass die vorliegende Erfindung in Betracht zieht,
ein ausreichendes Bildverständnis
der Bilder vorzusehen, mit dem schlussendlichen Ziel, dem System
beizubringen, dass es überall
vorhandene Themen gibt, die innerhalb unterschiedlicher Sätze von
Bildern bestehen und das diese Themen erkannt werden, um dadurch
ein Bildstoryprodukt oder eine Photokollage zu erzeugen.
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Wie
in 2 gezeigt ist, beginnt
der Sammelschritt, wenn ein Kunde das Aufnehmen von Bildern von
einem oder mehreren Ereignissen beendet hat, einen oder mehrere
belichtete Filmstreifen oder Kartuschen 10, digitale Photoapparatspeicherkarten 12,
Photodrucke 6 oder Videokameramedien 8 an eine
Verarbeitungseinrichtung 14 liefert. Zu dem Zeitpunkt,
zudem der Kunde die belichtete(n) Filmkartusche(n) an die Verarbeitungseinrichtung
liefert, wird die Identität
der Kunden aufgezeichnet und mit der Folge von Filmkartuschen und
anderen Bildquellen in Beziehung gebracht bzw. assoziiert. Alternativ
kann die Kundenidentität
auf dem Film codiert werden durch Belichten einer maschinenlesbaren
Sequenz von Markierungen entlang der Kante des Films oder durch
Verwendung der magnetischen Beschichtung auf dem Advanced Photo
SystemTM. Die herkömmliche Filmverarbeitung wird
durchgeführt
mit herkömmlicher
Filmkorrektur von belichteten Photographien, um Farbe und Helligkeit
und Kontrast auszugleichen. Die belichteten Filmbilder werden chemisch verarbeitet 16,
um ein optisches Bild zu erzeugen. Diese optischen Bilder werden
dann gescannt 18 zum Erzeugen einer digitalen Datei mit
hoher Auflösung,
die in einem Datenspeicher 20 archiviert wird. Im Allgemeinen
ist zum Erzeugen eines Druckbildes mit einer Größe von 8 × 10 Zoll mit hoher Auflösung eine
Auflösung
von 1538 × 1024
Pixel erforderlich. Digitale Photobilder von digitalen Photokameraspeicherkarten,
die an die Verarbeitungseinrichtung geliefert werden, werden digital
verarbeitet 22 zum Erzeugen einer digitalen Bilddatei mit
gleicher Größe und sie
wird auf dem Datenspeicher 20 gespeichert. Analoge Videokamerabilder
auf dem Medium 8, die an die Verarbeitungseinrichtung geliefert
werden, werden digitalisiert und verarbeitet vor einer Speicherung
in dem Datenspeicher 20. Bei der Beendigung dieses Schrittes
in dem Prozess besteht eine Sammlung von digitalen Bilddateien,
die mit einem Kunden assoziiert sind mittels einer Kundenidentifikation. Diese
Sammlung von digitalen Bilddaten, oder Pixeldaten 32 ist
nun als eine Quelle für
die Storydienst-Verarbeitungsmodule verfügbar. Daten, die an individuellen
Bildern oder Gruppen von Bildern anhängen, oder mit diesen assoziiert
sind und durch den Kunden vorgesehen werden, wie beispielsweise Datum,
Zeit, Ort, Klang, Kameraidentifikation, Kundenidentifikation, Belichtungsparameter,
Da ten des Advanced Photo System IXTM sind
alles Bespiele von Meta-Daten. Diese Meta-Daten 34 sind
in dem Bildspeicher 20 gespeichert und mit den verfügbaren Pixeldaten 32 assoziiert.
Zusätzlich
wählt der
Kunde das gewünschte
Ausgangsprodukt oder den Produkttyp aus einer Liste von verfügbaren Angeboten
aus. Diese Auswahl kann durch den Kunden angezeigt werden, durch
Markieren der Photoverarbeitungstasche 24, verbales Kundgeben
des gewünschten
Produktes gegenüber
einem Angestellten oder durch Eingabe an einem Computerterminal
oder -kiosk 28. Die Bestellungsbeschreibung 36,
die durch irgendeine der angezeigten Quellen, die durch den Kunden vorgesehen
wird, ist in dem System gespeichert und ist mittels einer Kundenidentifizierung
mit einem existierenden Kundenprofil 30 in dem Datenspeicher 20 assoziiert.
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Zum
Ende des Sammelschrittes sind die Pixeldaten, Meta-Daten, das Kundenprofil
und die Bestellungsbeschreibung als Eingabedaten für die nachfolgenden
Verarbeitungsschritte verfügbar.
Diese Schritte können
in der aufgezeigten Reihenfolge durchgeführt werden, oder sie können umgeordnet werden
in unterschiedliche Sequenzen in Abhängigkeit von dem gewünschten
Ausgangsprodukt. Die Herstellung eines bestimmten Photokollageproduktes
kann ein, zwei oder mehr der verfügbaren Schritte umfassen. Welche
Schritte verwendet werden und in welcher Sequenz wird durch das
System bestimmt, basierend auf dem gewünschten Produkt. Nach dem Sammelschritt,
aber vor der Durchführung
der nachfolgenden Verarbeitungsschritte wird die spezielle durchzuführende Verarbeitung
bzw. die durchzuführenden
Verarbeitungsschritte für
den gesammelten Satz von Bilddaten in einem Verarbeitungs- oder
Prozessziel Erzeugungsschritt 37 bestimmt, und in einem
Satz von Photokollageprozesszielen 38 ausgeführt. Für jedes
der gewünschten
Ausgangsprodukte bestimmt das System eine optimale Sequenz von Prozessschritten,
die durchgeführt
werden. Die Verarbeitung des Ausgangsprodukts oder der Produkte folgt
dieser durch das System bestimmten Prozesssequenz. Es sei denn,
dass die Sequenz durch eines der Prozessmodule modifiziert wird.
Der Verarbeitungsausgang für
jedes Modul wird als eines oder mehrere Verarbeitungsschrittziele
benannt. Die Verarbeitung in jedem Schritt verwendet die benannten Verarbeitungsschrittziele
zum Steuern der Logikregeln und Parameter, welche während der
Verarbeitung der gesammelten Bilddaten angelegt werden, um das benannte
Prozessschrittziel oder die Ziele zu erfüllen. Zusätzlich zum Erreichen der Verarbeitungs- bzw.
Prozessziele kann jeder Verarbeitungs- bzw. Prozessschritt auch
Ziele für
sich selbst oder zukünftige
Verarbeitungs- bzw. Prozessschritte erzeugen. Neue Ziele, welche
sich durch die Ausführung
eines bestimmten Prozessschrittes ergeben, reflektieren notwendige
Einstellungen der gewünschten
Parameter, da das ursprüngliche
Ziel nicht zu erreichen ist, oder der Prozessschritt kann neue Ziele
für nachfolgende
Prozessschritte erzeugen. Der anfängliche Satz von Prozesszielen 38 wird
durch Abfrage einer Vorgabeprozessbeschreibung aus einer Datenbasis von
verfügbaren
Produkten 40, die durch das System vorgegeben werden, bestimmt.
Sobald der anfängliche
Satz von Prozesszielen bestimmt ist, wird die Photokollageverarbeitung
durch das System initiiert.
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Wie
beschrieben, wird die automatische Verarbeitung von Photokollagen
in Prozessmodulen durchgeführt,
welche verwendet werden, um diese Bildverständnis- und Interpretationsschritte
durchzuführen.
Jedes Prozessmodul verlässt
sich auf Daten von einer Anzahl von Quellen, um das Prozessziel
zu erfüllen.
Jedes Prozessmodul besitzt Zugriff auf fünf Datenquellen: Pixelinformation,
die in den individuellen Bildern enthalten ist, Metadaten, die an
Bildern oder Gruppen von Bildern anhängen, die Originalprodukt-
oder Bestellungsbeschreibung, die Liste von aktiven Verarbeitungszielen,
die durch das System aufrecht erhalten werden und kundenprofilenthaltende
Information über
den Kunden. Die Pixeldaten 32 für jedes Bild versehen jedes
Modul mit der Möglichkeit,
Bildverarbeitungs- und Bildverständnisalgorithmen
anzulegen. Die Metadaten 34, wie sie hier verwendet werden,
beziehen sich auf Information, die an den individuellen Bildern
oder Gruppen von Bildern anhängen
und sie enthalten Information über
das Bild oder Gruppen von Bildern, welche ihren Ursprung zum Zeitpunkt
der Aufnahme besitzen oder die vor der Verarbeitung des Bildes oder
der Gruppe von Bildern erzeugt wurden. Das Datum, die Zeit, der
Ort, Klang, Kameraidentifikation, Kundenidentifikation, Belichtungsparameter,
Advanced Photo System IXTM Daten sind alles
Beispie le von Meta-Daten, die in einem bevorzugten Ausführungsbeispiel
an den Originaleingangsbildern anhängen können. Die Originalprodukt-
oder Bestellungsbeschreibung 36 enthält die spezielle Produktanforderung
von dem Kunden und jegliche Aufzeichnungen, die bei dem Bestellvorgang
aufgenommen wurden. Zu jedem Zeitpunkt bei der Verarbeitung des
Bildes oder der Gruppe von Bildern besitzt das System eine Liste
von aktiven Prozesszielen 38. Aktive Ziele sind die Prozessziele
für jedes
Prozessmodul, die noch durch das System erreicht werden müssen. Zu
Beginn der Verarbeitung umfasst diese Liste das spezifische Produkt
oder die Produkte, die durch den Kunden angefordert wurden, zusammen
mit der Umsetzung dieser Produktziele in System- und Modulziele. Das Kundenprofil umfasst sowohl
tatsächliche
als auch unsichere Information bezüglich des Kunden. Die tatsächlichen
Daten würden
im allgemeinen Punkte wie den Namen, die Adresse, Namen und Alter
der Personen in einem Haushalt, wichtige Daten, Jahrestage bzw.
Jubiläen, Produktpräferenzen
und eine Kaufhistorie umfassen. Zusätzlich könnten auch zusätzliche
tatsächliche
Daten, wie beispielsweise Gesichtserkennungseigenschaftsvektoren
der Familie und der erweiterten Familie, Sprachtrainingssätze, Handschriftproben
in der Kundenprofildatenbasis enthalten sein. Unsichere Information
würde Prozessziele,
die durch Prozessmodule aus einer Verarbeitung einer vorliegenden
Bestellung empfohlen wurden, Bildverständnisaussagen bzw. Versicherungen über den
Gehalt des Bildes oder Gruppen von Bildern, die nicht bestätigt wurden oder
andere nicht bestätigte
Informationen oder Aussagen umfassen. Informationen und Daten, die
in dem Kundenprofil enthalten sind, werden mit jeder verarbeiteten
Bestellung auf den neuesten Stand gebracht, um Änderungen hinsichtlich der
Bestellungspräferenzen,
der Bestellunghistorie und einem Updaten unsicherer Information
zu reflektieren. Um das System mit dem notwendigen Bildverständnis zu
versehen, das notwendig ist, um die Bilder in einen Satz gemäß Themen
anzuordnen, die mit vorbestimmten Kriterien in Beziehung stehen,
müssen
diese für
das System vorgesehen werden, um die Fähigkeit zu besitzen, Attribute
innerhalb der Bilder zu identifizieren. Wenn zum Beispiel in einem
bevorzugten Ausführungsbeispiel
ein Kunde, eine Geburtstagsfotokollage anfordert, wird das System
die Vorgabeprozessziele abfragen, welche anzeigen, dass die Schritte des Sammelns,
Sortierens, Auswählens,
Annotierens bzw. Vermerkens und Zusammensetzens in der Verarbeitung
des angeforderten Produkts beinhaltet sind. Zusätzlich reflektieren die Prozessziele
für jedes
der Module die Vorgabeattribute, die notwendig sind um ein Geburtstagsprodukt
zu verarbeiten. Bei diesem Beispiel werden die Sortiermodulprozessziele
ein Sortieren nach Datumziel und ein Sortieren nach Inhaltziel umfassen.
Das Sortieren nach Datumprozessziel wird ferner verfeinert zum Sortieren der
Bilder, die an oder in der Nähe
einer Zielliste von Daten auftreten, welche aus einer Liste von
bekannten Geburtsdaten bestimmt werden, die aus dem Kundenprofil
in die Fotokollage abgefragt werden.
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Bei
einem bevorzugten Ausführungsbeispiel führt jedes
Prozessmodul eine Verarbeitung auf zwei unterschiedlichen Niveaus
durch: objektiv und subjektiv. Die objektive Verarbeitung arbeitet
mit tatsächlicher
Information, über
die Bilder oder Gruppen von Bildern oder mit Daten, die durch deterministische
Algorithmen berechnet wurden. Beispiele von tatsächlichen Daten umfassen die
Größe des Bildes,
Aufnahmeparameter, Histogramme, Bildtransformationen usw. Herkömmlich verfügbare Softwareprogramme
wie beispielsweise Adobe Photoshop® und
Corel Draw® verarbeiten
Bilder unter Verwendung von objektiven Daten. Eine subjektive Verarbeitung
arbeitet mit Informationen, die unsicher sind oder mit Daten, welche
das Ergebnis von nicht-deterministischen
Algorithmen sind. Häufig
besitzen subjektive Ergebnisse einen Zuversichtsfaktor, der nachfolgenden
Prozessschritten erlaubt, diese Ergebnisse zu interpretieren. Üblicherweise
treten subjektive Ergebnisse auf, wenn versucht wird, abstrakte
Information über ein
Bild oder eine Gruppe von Bildern zu bestimmen. Beispiele dieser
Art von Verarbeitung wären
eine Gesichtsdetektierung, Gesichtserkennung, Bestimmung des Gesichtsausdrucks,
Standortbestimmung, Behauptungen, Interpretationen usw. Im Handel
verfügbare
Softwareprogramme, wie beispielsweise FaceIT® von
Visionics Corp. verarbeiten Bilder, um Gesichter in Bildern mit
Namen und anderen Informationen zu assoziieren. Einige Prozessmodule
verarbeiten nur subjektive Information, andere verarbeiten nur objektive
Information und noch andere verarbeiten beide.
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Wie
in 3 dargestellt ist,
wird die Verarbeitung einer Fotokollage durch das System gesteuert
unter Verwendung der aktiven Prozessziele 38, 48 und 49.
Da die Prozessziele nicht deterministisch bzw. plangesteuert sind,
sich durch das angeforderte Produkt unterscheiden und während der
Verarbeitung modifiziert werden können, gibt es eine große Anzahl
möglicher
Prozesssequenzen. Der Fortschritt und die Verarbeitung, die an dem
gesammelten Bildmaterial durchgeführt wird, wird in sequenziellen Schritten
durchgeführt.
Jeder Schritt implementiert ein einzelnes Prozessmodul, das darauf
hinzielt, ein aktives Prozessziel zu erfüllen oder teilweise zu erfüllen. In
jedem Schritt in dem Prozess kann jedes der verfügbaren Prozessmodule (Auswählen bzw.
Verwerten 62, Gruppieren 64, Verbessern 66,
Annotieren 68, Assoziieren 70 oder Zusammenstellen 72) durchgeführt werden.
Am Ende der Verarbeitung eines bestimmten Schrittes werden die aktiven
Prozessziele 38, die vor der Verarbeitung in einem Schritt
Bestand hatten, auf den neuesten Stand gebracht, um Änderungen
in den Zielen zu reflektieren, die sich aus der Durchführung des
Prozessschrittes 52 ergeben haben. Diese upgedateten aktiven
Prozessziele 48 dienen als die Eingabeprozessziele für den nachfolgenden
Prozessschritt 53. Jedes der verfügbaren Prozessmodule wird beschrieben.
Zusätzlich
zu den Prozesszielen 38, 48 und 49 besitzen
die Prozessmodule bei jedem Prozessschritt Zugriff auf vier Informationsquellen:
Pixeldaten 32, die in den individuellen Bildern enthalten
sind, Meta-Daten 34, die an den Bildern oder Gruppen von
Bildern anhängen,
die ursprüngliche
Produkt- oder Bestellungsbeschreibung 36 und ein Kundenprofil 30,
das Informationen über
den Kunden enthält.
Dieser Prozess kann so häufig
wie notwendig durchlaufen werden, um die gewünschten Produktziele zu erreichen
bzw. zu beenden.
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Die
Verarbeitung der Sammlung von digitalen Bildmaterial wird überprüft, um ungewollte
Bilder zu entfernen. Dieser Schritt wird als Auswahl bzw. Verwerfen
bezeichnet. Das Auswählen
bzw. Verwerfen wird durchgeführt
an Bildern, die in Folge schlechter Qualität als unerwünscht betrachtet werden oder
wenn mehrere Bilder einen ähnlichen
Aufbau besitzen und nur eines erwünscht ist. Um dies zu erreichen,
beinhaltet der Auswahlprozess die Berechnung von mehreren bildbasierenden
Eigenschaften bzw. Metriken (metrics) unter Verwendung der Pixeldaten 32.
Diese Eigenschaften fallen in zwei Grundkategorien: Technische Qualitätsmaße und Eigenschaften
bzw. Metriken abstrakter Features bzw. Merkmale. Die technischen
Qualitätsmaße würden Berechnungen
umfassen, welche die Gesamtschärfe des
Bildes, die Belichtungsqualität,
die Kornqualität (Körnigkeit)
des Bildes umfassen. Algorithmen, die verwendet werden zum Berechnen
technischer Qualitätsmaße sind
in der Technik bekannt und Beispiele wären: "Estimation of Noise in Images: An Evaluation" von S. I. Olson
in, 55 (4), 1993, Seiten 319 bis 323 und "Refined filtering of image noise using
local statistics" von
J. S. Lee in Computer Vision Graphics and Image Processing, 15,
1981, Seiten 380 bis 389.
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Den
Bildern wird dann eine gesamte Bewertung hinsichtlich der technischen
Qualität
gegeben, basierend auf den technischen Qualitätseigenschaften bzw. Metriken.
Die Gesamtbildqualitätmetrik
wird dann mit einem Schwellenwert verglichen, der mit dem Prozessziel
assoziiert ist. Bilder, deren Qualitätsbewertung unter den Schwellenwert
fallen, werden als unerwünscht
markiert. Der spezielle Schwellenwert, der an ein vorgegebenes Bild
oder einen Satz von Bildern angelegt wird, wird parametrisch bestimmt
unter Verwendung des Prozessziels 38 und des Kundenprofils 30 als
Eingaben. Zusätzlich
zu der Bestimmung der spezifischen objektiven Bildeigenschaften
werden auch abstakte subjektive Bildeigenschaften berechnet. Diese
subjektiven Maßstäbe des Bildes
erlauben, dass das Modul unerwünschte
oder unnötige
Bilder auswählt
bzw. aussortiert. Ein typisches Beispiel von Bildern, welche ein
Aussortieren erfordern, tritt auf, wenn mehrere Bilder in der Gruppe ähnlich aufgebaut
sind und nahezu einen identischen Inhalt aufweisen, wie beispielsweise
ein Gruppenfoto, das mehrere Male wiederholt ist. Um das Beste aus
dieser Gruppe von Bildern auszuwählen, wird
das digitale Bild analysiert, um eine Qualitätsmetrik zu bestimmen, die
sowohl auf objektiven als auch subjektiven Qualitätsmerkmalen
aufgebaut ist. Die Basis für
diese subjektive Berurteilung wäre
das Vorhandensein oder die Abwesenheit von Gesichtern, die Identifikation
der Gesichter in dem Bild, die Anzahl von Gesichtern im Bild, ob
die Augen im Gesicht geöffnet
sind, ob die Person lacht, oder die Ausrichtung des Gesichts zur
Kamera. Beispiele von Algorithmen, die verwendet werden zum Bestimmen
subjektiver Eigenschaften bzw. Merkmale eines Bildes, sind in den
Proceedings der IEEE Computer Society conference on Computer Vision
and Pattern Recognition vom Juni 1997 beschrieben. Diese subjektiven Eigenschaften
bzw. Merkmale sehen Anhaltspunkte über die subjektive Qualität des Bildes
vor. Die objektiven und subjektiven Eigenschaften, die für jedes Bild
berechnet wurden, werden kombiniert und die Bilder werden dann bewertet
gemäß der relativen Wichtigkeit
jeder analysierten Eigenschaft hinsichtlich des Prozesszieles 38 und
das mit den gespeicherten Kundenpräferenzen 30 übereinstimmt.
Die Bewertung beinhaltet, da sie teilweise auf subjektiver Information
basiert auch einen Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfaktor. Die Kombination
der Bewertung und des Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfaktors wird verwendet
zum Bestätigen
bzw. Versichern einer Entscheidung hinsichtlich der Qualität des Bildes.
Die Qualitätsbestimmung
bzw. -versicherung wird mit dem Bild verbunden als Meta-Daten 34 und
zu dem nächsten
Verarbeitungsschritt weitergeleitet. In dem Gruppierschritt werden
Bilder gemäß den abgeleiteten
Kriterien aus einer Analyse des Kundenprofils 30, den aktiven
Prozesszielen 38 und dem angeforderten Produkt oder Dienst 36 gruppiert.
Das Ziel der Gruppierung von Bildern liegt darin, Bilder in Verbindung
zu setzen bzw. zu Assoziieren, welcher Teil eines gemeinsamen Themas
oder einer Story in den Gedanken des Kunden sind. Typische Gruppierungen,
die aus Kundenprofilen abgeleitet werden, wäre das Assoziieren von Bildern
gemäß eines
bevorzugten Organisationsschemas des Kunden. Die Attribute von typischen
Organisationsschemata würden
das Organisieren nach Ereignissen, wie beispielsweise einer Geburtstagsparty,
Urlaub, Ferien, einem Abschluss bzw. einer Abschlussfeier, einer
Organisierung nach Zeit und einer Organisierung nach Menschen umfassen.
Vom Kunden angeforderte Produkte 36 könnten auch Gruppierungsparameter
gemäß dem Produktdesign
diktieren. Beispiele dieser Gruppierungsschemata umfassen das Gruppieren
nach dem Ort in einem Themenpark, nach einem üblichen Ereignis des Lebenszyklus,
wie beispielsweise einer Abschlussfeier, nach dem Bildgehalttyp,
wie beispielsweise außen,
innen, Natur, Personen, Gruppen usw. Unterschiedliche Softwarealgorithmen
sind verfügbar,
welche für
eine Gruppierung anwendbar sind. Eine Klasse von Softwarealgorithmen
arbeitet an den Meta-Daten 34, die mit dem Bild assoziiert
sind, wobei der Gruppierprozess ähnlich
zu dem Suchen einer Mediendatenbank ist. Mehrere im Handel erhältliche
Beispiele von Mediendatenbanken, welche eine Suche erlauben sind:
Picture Network IncorporatedTM und Publishers
Depot.
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Eine
zweite Klasse von Algorithmen, die für diesen Gruppierungsprozess
verwendet werden, würde
Bildverarbeitungsalgorithmen umfassen, welche Objekte und Merkmals-
bzw. Eigenschaftssätze innerhalb
eines Bildes anhand der Pixelinformation 32 zu identifizieren.
Diese Gegenstände
könnten
typische kulturelle Symbole wie beispielsweise Geburtstagskuchen,
Weihnachtsbäume,
Abschlusshüte (graduation
caps), Hochzeitskleider usw. repräsentieren. Ein Beispiel eines
solchen Algorithmus wird durch J. Edwards und H. Murase, "Appearance Matching
of Occluded Objects Using Course-to-fine Adaptive Masks" in Proceedings der
IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
vom Juni 1997, Seiten 533–546
berichtet. Die Produktbestellungsinformation 36 kann auch in
dieser Gruppierung verwendet werden, indem einfach das Ereignis
oder der Ort oder die Person, auf dem das Endprodukt basiert, eingegeben
wird. Die Prozessziele 38 können auch verwendet werden
als ein Gruppierungswerkzeug, wobei die speziell angebotenen Produkte
eine spezielle Gruppierung vorgeben.
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Der
Annotierungs- bzw. Kommentierungsprozess versucht eine Kommentierung
zu erzeugen, die auf dem Storyprodukt oder der Fotokollage abgefasst
werden kann. Eine Kommentierung dient dazu, eine Kontextinformation über das
Bild oder die Gruppe von Bildern vorzusehen und sie unterstützt den Kunden
dabei, die Story, welche die Bilder umgibt zu kommunizieren bzw.
mitzuteilen. Eine sehr übliche Form
der Kommentierung ist Text, der mit jedem Bild assoziiert ist und
mit einer Gruppe von Bildern, der das "wer, was, wann, wo und warum" erklärt. Eine solche
Kontextinformation wird üblicherweise
aus den Meta-Daten 34 abgeleitet, die in vorhergehenden
Prozessschritten erzeugt wurden, dem Bedienerprofil 30 oder
Bildverständnisalgorithmen,
die in dem Kommentierungsmodul angelegt werden. Die "Wer"- Information kann bestimmt werden unter
Verwendung von Gesichtserkennungsalgorithmen, welche an die Pixeldaten 32 angelegt
werden und durch die Trainingsdaten, die in dem Kundenprofil 30 enthalten
sind, eingestellt werden. Unter Verwendung eines im Handel erhältlichen
Produktes wie beispielsweise "FaceIT"TM von
Visionics kann eine Datenbank von bekannten Gesichtern aus dem Kundenprofil 30 abgefragt
und verwendet werden, um die Gesichtserkennungssoftware zu führen. Die "Was"-Information kann
bestimmt werden durch Korrelieren des Datums und des Zeitpunkts
der Bildaufnahme, die aus den Bild-Meta-Daten 34 verfügbar ist
mit Schlüsseldaten, die
in dem Kundenprofil 30 enthalten sind. Zusätzlich können mehr "Was"-Daten bestimmt werden
durch Hineinschauen in das Bild 32 nach speziellen kulturellen
Symbolen, die von Objekterkennungsalgorithmen abgeleitet werden,
wie beispielsweise Geburtstagskuchen, Weihnachtsbäumen oder
Abschlussfeiergewändern.
Die "Wann"-Information für die Kommentierung
wird leicht bestimmt unter Verwendung der Meta-Daten 34,
wie beispielsweise dem Datum und dem Zeitpunkt, die während der
Aufnahme aufgenommen werden. Die "Wo"-Information kann
vorgesehen werden durch die Aufnahmeeinrichtung, die mit GPS (Global
Positioning System) Technologie versehen ist und dann zu den Meta-Daten 34 für das Bild
hinzugefügt
werden oder sie können
geraten bzw. abgeschätzt
werden unter Verwendung von Bildverständnisalgorithmen, welche bekannte
lokale Szenen mit dem Bildgehalt von verfügbaren Bildern 32 korrelieren.
Die "Warum"-Information ist
sehr schwierig zu bestimmen, ohne eine Eingabe des Bildbesitzers über die
Produktbestellinformation 36. Die Kommentierung kann, sobald
sie bestimmt ist, als Text, Graphiken, Bilder, Video oder Klang
wiedergegeben werden und zwar mit den individuellen Bildern oder
mit der Gruppe von Bildern in entweder einer traditionellen Fotokollage
oder einem digitalen Produkt.
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Das
Bildverbesserungsmodul legt eine Bildverarbeitung an, um das Bild
für den
gewünschten storybasierenden
Zweck zu verbessern. Zwei Kategorien von Bildverbesserung werden
für jedes
Bild in Betracht gezogen. Grundbildverbesserungen, die an alle Bilder
je nach Notwendigkeit angelegt werden, würden Folgendes umfassen: Entfernung
rote Augen, Helligkeit- und Kon trasteinstellung, Farbeinstellung
und Schnitt und Zoom zum Verbessern der Komposition bzw. Bildzusammenstellung.
Bildverbesserungen werden direkt an die Pixel-Daten 32 angelegt
und in den Bild-Meta-Daten 34 der Bilder aufgezeichnet.
Eine zweite Kategorie der Bildverbesserung wird an Bilder angelegt,
um ihre Verwendung innerhalb eines Storykontextes zu verbessern,
um die Emotion mitzuteilen oder um das Storythema zu unterstützen, wie
es in dem Prozessziel 38 beschrieben ist. Zum Beispiel
würden
ausgewählte
Bilder aus einer Hochzeitsstory weichgezeichnet unter Verwendung
eines Unschärfe-
bzw. Verwischalogrithmus oder die Farben eines Bildes könnten so
ausgebildet werden, dass sie denen entsprechen, die in einem Comic
bzw. Comicstreifen zu finden sind. Die Anwendung dieser Art von
Verbesserungsverarbeitung ist entweder in der Produktbeschreibung 36 spezifiziert oder
wird aus dem Kundenprofil 30 erzeugt. Alle diese Vorgänge sind
in Bildverarbeitungs- bzw. Editiersoftwareprogrammen wie beispielsweise
Adobe Photo-ShopTM verfügbar,
mit Ausnahme des Entfernens des roten Auges bzw. Rotaugeeffektes
und eine Entfernung des Rotaugeneffektes kann erreicht werden über die
Kodak Imaging Wokstation und andere Software wie beispielsweise
Picture-ItTM von MicrosoftTM.
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Einige
Produktspezifikationen umfassen ein Prozessziel, um externen Inhalt,
der für
das Produkt und den Bildinhalt relevant ist, einzubinden bzw. zu assoziieren.
Dieser assoziierte Inhalt sieht zusätzlich Kontext und Interessen
hinsichtlich des schlussendlich erzeugten Produkts vor. Externer
Inhalt kann unterschiedliche Formen annehmen einschließlich Wetterberichten,
Zeitungsüberschriften,
gespeicherte oder sonstige Fotografien, Werbungen, historische Referenzen,
Kopien aus Reisebroschüren,
gängige Musicclips,
Videosegmente usw. Um geeignete Inhalte für die Bildstory/Fotokollage
zu lokalisieren und zu finden, können
die Meta-Daten 34, die jedem Bild und jeder Bildgruppe
anhängen,
untersucht werden, um untersuchbare Themen oder Themenfelder oder spezifische
Information, die in dem Kundenprofil 30 enthalten ist,
abzuleiten. Diese Suchthemen würden sich
auf die Wann, Wo, Was-Aspekte
der Bildstory fokussieren. Sobald eine Serie von potenziellen Suchthemen
zusammengesetzt wurde, werden sie in Abfragen formatiert und es werden
Suchen in unterschiedlichen Datenbanken durchgeführt. Die Ergebnisse dieser
Inhaltsabfragen werden dann verfeinert durch Anlegen von Prioritätsregeln
aus der Produktbeschreibungsdatenbank und Kundenpräferenzen, die
in dem Kundenprofil 30 gespeichert sind. Diese Arten von
Suchen sind in Informationsdatenbanken, wie beispielsweise Yahoo® im
Internet (www.yahoo.com) oder von Dialog Corp.TM üblich. Wenn
es Gegenstände
innerhalb des Bildes gibt, die mit speziellen Ereignissen (wie beispielsweise
Heirat oder Geburtstag) identifiziert werden können oder wenn eine Person
aus dem Bildalgorithmen identifiziert werden kann, wird die Pixelinformation 32 verwendet,
um die Art des zusätzlichen
Inhalts zu bestimmen, der hinzugefügt werden kann. Die Prozessziele 38 diktieren
die Form und Arten von assoziiertem Inhalt, der hinzugefügt wird.
Die Produktbestellungsinformation 36 ist auch eine Informationsquelle
hinsichtlich der Assoziation von Inhalt durch eine spezielle Anfrage
auf der Bestellung (wie beispielsweise ein Themenpark- oder Hochzeitsmotiv).
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Das
Lay-out-Prozessmodul platziert die Bilddaten, Kommentare und assoziierten
Inhalt in ein ausgabefertiges Format. Dieser Lay-out-Schritt muss für jedes
Produkt, das durch den Kunden angefordert wurde, wiederholt werden
und für
jedes Lay-out-Ziel, das während
der Verarbeitungsschritte erzeugt wurde. Die Hauptaufgabe, die in
dem Lay-out einer mehrseitigen Fotokollage involviert ist, ist die
Bestimmung, welche Bilder in speziellen Stellungen auf speziellen
Seiten platziert werden. Zusätzlich
muss der externe Inhalt, der mit den individuellen Bildern oder Gruppen
von Bildern in Verbindung gebracht wurde auf die Seite gebracht
werden bzw. auf der Seite zusammengestellt werden. Der Lay-out-Prozess
kann auf unterschiedliche Art und Weise erreicht werden. Eine Art
zur Durchführung
dieses Verarbeitungsschrittes ist die Verwendung einer parametrischen Fotokollagebeschreibung.
Diese Beschreibung spezifiziert die allgemeine Struktur der Fotokollage,
aber ist selbst nicht ausreichend, um ein schlussendliches Fotokollageprodukt
zu spezifizieren. Die Beschreibungsdatei umfasst Fotokollagemerkmale
wie beispielsweise die Anzahl von Abschnitten, Größe und Format
individueller Seiten, maximale und minimale Anzahl von erlaubbaren
Seiten, maximale und minimale Anzahl von Kundenbildern, die pro
Seite erlaubbar ist, Abschnittsbeschreibungen, Abdeck- bzw. Coverdesigns,
Anordnung von erlaubbaren vorhandenen, gespeicherten bzw. sonstigen
Inhalten usw. Durch die Verwendung einer Fotokollagebeschreibungsdatei
können
unterschiedliche zugeschnittene Fotokollageprodukte aufgebaut bzw.
designiert werden, welche Merkmale beinhalten, die für die Designziele
spezifisch sind. Der Lay-out-Schritt beginnt durch Lesen der Fotokollagebeschreibungsdatei,
um einen Lay-out-Algorithmus zu initialisieren. Der Lay-out-Algorithmus
arbeitet dann Seite um Seite und Abschnitt um Abschnitt, um spezifische Lay-out-Regeln
anzulegen, welche durch die Werte in der Fotokollagebeschreibungsdatei
geführt
werden. Unterschiedliche Seiten/Abschnitt-Layout-Algorithmen können verwendet
werden, welche unterschiedliche Designphilosophien für Fotokollageprodukte
beinhalten. Das schlussendliche Fotokollageprodukt kann auf unterschiedlichen
Ausgabemedientypen erzeugt bzw. ausgegeben werden, welche Papier,
Stoffe, eine digitale Datei oder irgendeine einer Anzahl von digitalen
Medienformen wie beispielsweise eine CD umfassen. Die Prozessziele 38 werden verwendet
zum bestimmen der Kapazitäten
der speziell verwendeten Einrichtungen. Kundenprofile 30 werden
verwendet zu Bestimmen von Farbpräferenzen, Lay-out-Präferenzen
und Designbetrachtungen. Meta-Daten 34 werden verwendet
zum Bestimmen der Platzierung assoziierten Inhalts mit speziellen
Bildern.
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4 zeigt das Systemdiagramm
für Storyerzeugungsdienste.
Die Eingabe an das System kommt von PCs 90 (welche eine
Albumsoftware wie beispielsweise Microsoft Picture It, Family BaseTM von Micro DynamicsTM oder
einer Vielzahl anderer) verwendet, einem interaktiven Kiosk, über das
Telefon oder über
Bestellformulare 84 über
den Ladentisch, einem Geschäft 82 mit
Verbindungen zu dem System oder Digitalisierungsdienste 80,
die sich auf die Umwandlung analogen Materials in digitale Information
spezialisieren. Die Information, die notwendig ist zur Durchführung der
Storydienste wird über
traditionelle Mittel einschließlich
Post, Telefon, Modem, Internet oder andere Online-Dienste übermittelt.
Die Komponenten, welche durch ein solches System benötigt werden,
umfassen ein Digitalisierungssystem für Bilder, Video und Audio 104,
eine Speicheranlage 102, ein Bediener Interface 96,
Algorithmen und Software 98 für die Analyse der Daten und
zum Vorsehen der notwendigen Schritte zum Beenden des Produktes,
und ein Ausgangsliefersystem 100 für das Drucken oder das Herstellen
anderer Medien.