JP2014135050A - ビジュアルサーチを利用したコンピュータにより実現される方法、システム及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ビジュアルサーチを利用してアクションを実行するシステムを提供することである。
【解決手段】本発明の一態様は、１以上のプロセッサが、ユーザから企業に関連する宣伝の画像を示すデータを受信するステップと、前記１以上のプロセッサが、前記ユーザの現在位置に関連する第１位置を特定するステップと、前記１以上のプロセッサが、前記企業の在庫情報と前記ユーザに関連する第１位置とに基づき一定の期間のための前記ユーザに対する取引に関する情報を生成するステップとを有するコンピュータにより実現される方法に関する。
【選択図】図２

Description

本明細書は、様々なシナリオにおいて画像認識を適用するシステム及び方法に関する。特に、本明細書は、ビジュアルサーチを利用してアクションを実行するシステム及び方法に関する。

印刷された新聞又は雑誌に対して行われる既存のサーベイ又は調査は、参加者が所定の電話番号又は電子メールアドレスに対する回答を含む書式を記入し、又はメッセージを送信することを要求する。このプロセスは面倒であり、サーベイの参加者及び作成者の間における多くのやりとりを許容しない。例えば、参加者はサーベイの結果を便利に閲覧し、他の参加者とやりとりすることはできない。

製品や企業に対する取引を宣伝するためバナーを利用する既存のアプローチは、フレキシブルでない。例えば、バナーに表示される取引は、企業により提供される当該取引が時間の経過と共に変更されてきたため、期限切れになっている可能性がある。他の例では、バナーは、すべてのユーザについて同じ取引を表示し、異なるユーザについて取引をパーソナル化できない可能性がある。

本発明の課題は、上記問題点を解決するためのビジュアルサーチを利用してアクションを実行するシステムを提供することである。

一実施例では、本システムは、コントローラ、画像認識モジュール及び投票エンジンを有する。コントローラは、第１ユーザから調査に関連する画像を示すデータを受信する。画像認識モジュールは、当該画像を調査について第１ユーザにより選択されたオプションであると特定する。投票エンジンは、第１ユーザにより選択されたオプション及び第１ユーザを記述した第１個人情報セットと当該調査とを関連付ける。投票エンジンは、調査に対する１以上の投票結果を記述した投票データを第１ユーザに提供する。投票データは、調査に対する回答を提供した１以上の第２ユーザに関連する第２個人情報セットを含む。

他の実施例では、本システムは、コントローラ、位置エンジン、在庫モジュール及び宣伝エンジンを有する。コントローラは、ユーザから企業に関連する宣伝の画像を示すデータを受信する。位置エンジンは、ユーザに関連する第１位置を特定する。在庫モジュールは、企業の第２位置の在庫を特定する。宣伝エンジンは、在庫とユーザを記述したユーザプロファイルとに基づき一定の期間におけるユーザに対する取引に関する情報を生成する。ユーザプロファイルは、ソーシャルネットワークから取得される１以上のユーザ嗜好とユーザに関連する個人情報とを含む。

一実施例では、コントローラは、ユーザから宣伝の画像を示すデータを受信する。位置エンジンは、ユーザに関連する第１位置を特定する。在庫モジュールは、宣伝に関連する企業と当該企業の第２位置における在庫とを特定する。宣伝エンジンは、ユーザの第１位置、在庫及び企業から過去の取引に関する情報を取得した他のユーザの交換レートに基づきユーザの第１取引に関する情報を生成する。

本システムは、多数の点で特に効果的である。第１に、本システムは、印刷媒体で行われる調査に参加するユーザにインタラクティブな投票体験を提供できる。例えば、本システムは、ユーザが調査において選択するための自らの理由付けを説明し、他のユーザにより投稿されたコメントを閲覧及び／又はリプライし、異なるカテゴリなどによりフィルタリングされたライブの投票結果を閲覧することを可能にする。本システムは、調査に参加するユーザにパーソナル化された宣伝を提供することによって、調査の価値を高めることができる。例えば、本システムは、個人情報、ユーザ嗜好及び調査におけるユーザの選択の１以上に基づきユーザに宣伝を提供することができる。本システムは、投票期間が経過した後でさえユーザがコメントを閲覧及びリプライし続けることが可能であるため、調査の有効期間を増加させることができる。

第２に、本システムは、ユーザに関連する個人情報、個人的な興味、在庫、日時及びユーザ嗜好の１以上に基づきユーザの取引をパーソナル化することが可能である。本システムは、ベンダが在庫、在庫を一掃する目標時間及び見込み客数などの１以上に基づき、リアルタイムにディスカウントを最適化することを可能にする。

第３に、本システムは、ユーザの位置とベンダの場所との間の距離に基づきユーザに対する取引をパーソナル化するディスカウントモデルを作成可能である。ディスカウントモデルは、ベンダがディスカウントを最適化し、利益を最大化しながら在庫を一掃することを可能にする。例えば、ディスカウントモデルは、ベンダがベンダの場所の近くのユーザよりもベンダの場所から遠く離れているユーザにより大きなディスカウントを提供することを可能にし、近くのユーザと遠くのユーザとの双方が実際の購入者になることを誘致する。ディスカウントモデルは、最適な購入者数が未販売の在庫や顧客のニーズに合わないことを導くことなく達成できるように、異なる位置範囲からのユーザに対する異なるディスカウントの組み合わせを含む。

図１は、ビジュアルサーチを利用してアクションを実行するシステムの一実施例を示すハイレベルブロック図である。 図２は、認識アプリケーションの一実施例を示すブロック図である。 図３Ａは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表示である。 図３Ｂは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表示である。 図３Ｃは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表示である。 図３Ｄは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表示である。 図３Ｅは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表示である。 図３Ｆは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表示である。 図３Ｇは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表示である。 図３Ｈは、ビジュアルサーチを利用してユーザに動的な取引を提供するためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現である。 図３Ｉは、ビジュアルサーチを利用してユーザに動的な取引を提供するためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現である。 図３Ｊは、ビジュアルサーチを利用してユーザに動的な取引を提供するためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現である。 図３Ｋは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現である。 図３Ｌは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現である。 図３Ｍは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現である。 図３Ｎは、ベンダに関連する位置の管轄エリアの１以上の位置の範囲の一実施例のグラフィック表現である。 図４は、ビジュアルサーチを利用してアクションを実行する方法の一実施例のフロー図である。 図５は、ビジュアルサーチを利用して調査を実行する方法の一実施例のフロー図である。 図６は、固定された期間について有効な動的な取引をユーザに提供する方法の一実施例のフロー図である。 図７は、ユーザに関連する位置に基づき動的な取引をユーザに提供する方法の一実施例のフロー図である。

ビジュアルサーチを利用してアクションを実行するシステム及び方法が後述される。以下の説明では、説明のため、多数の具体的な詳細が本発明の完全な理解を提供するため与えられる。しかしながら、これらの具体的な詳細なしに実施例が実現可能であることは、当業者に明らかであろう。他の例では、本発明を不明りょうにすることを回避するため、構成及び装置はブロック図の形式で示される。例えば、本発明は、スマートフォンや特定のソフトウェア及びハードウェアなどのユーザ装置を参照して一実施例により後述される。しかしながら、本説明は、データ及び命令を受信可能な何れかのタイプの計算装置と、サービスを提供する何れかの周辺装置とに適用される。

“一実施例”又は“ある実施例”という明細書の説明は、当該実施例に関連して説明された特定の特徴、構成又は特性が少なくとも１つの実施例に含まれていることを意味する。明細書の各所における“一実施例では”という表現の出現は、必ずしもすべてが同一の実施例を参照しているとは限らない。

以下の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する処理のアルゴリズム及び記号的表現に関して提供される。これらのアルゴリズム的な説明及び表現は、自らの研究の本質を他の当業者に最も効果的に伝えるのにデータ処理分野の当業者により利用される手段である。アルゴリズムは、ここで一般に所望の結果を導くステップの首尾一貫したシーケンスであると想定される。これらのステップは、物理量の物理的操作を求めるものである。通常、必ずしも必要ではないが、これらの量は、格納、伝送、合成、比較及び操作可能な電気又は磁気信号の形態をとる。主として通常の利用のため、これらの信号をビット、値、要素、シンボル、文字、項、数などとして参照することが便利であることがあることがわかる。

しかしながら、上記及び同様の用語のすべては適切な物理量に関連付けされ、これらの量に適用される単なる便利なラベルであることに留意すべきである。特段の断りがない場合、以下の説明から明らかなように、本説明を通じて、“処理”、“計算”、“算出”、“決定”、“表示”などの用語を利用した説明は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理（電子）量として表現されるデータを、コンピュータシステムのメモリ、レジスタ、他の情報ストレージ、伝送又は表示装置内の物理量として同様に表現される他のデータに操作及び変換するコンピュータシステム又は同様の電子計算装置のアクション及び処理を表すことが理解される。

本発明はまた、ここでの処理を実行する装置に関する。本装置は、要求される目的について具体的に解釈されるか、又はコンピュータに格納されるコンピュータプログラムにより選択的に起動又は再設定される汎用コンピュータを有してもよい。当該コンピュータプログラムは、限定することなく、各々がコンピュータシステムバスに接続されるフロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ及び磁気ディスクを含む何れかのタイプのディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光カード、不揮発性メモリを備えたＵＳＢキーを含むフラッシュメモリ又は電子命令を格納するのに適した何れかのタイプの媒体などのコンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよい。

いくつかの実施例は、完全なハードウェアの実施例、完全なソフトウェアの実施例又はハードウェアとソフトウェア要素との双方を含む実施例の形態をとることが可能である。好適な実施例は、限定することなく、ファームウェア、レジデントソフトウェア、マイクロコードなどを含むソフトウェアにより実現される。

さらに、いくつかの実施例は、コンピュータ又は何れかの命令実行システムによる利用のため又は関連してプログラムコードを提供するコンピュータ利用可能又はコンピュータ可読媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態をとることが可能である。本発明の目的のため、コンピュータ利用可能又はコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスによる利用のため又は関連してプログラムを内蔵、格納、通信、伝搬又は伝送可能な何れかの装置とすることが可能である。

プログラムコードを格納及び／又は実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを介しメモリ要素に直接的又は間接的に接続される少なくとも１つのプロセッサを含む。メモリ要素は、実行中にバルクストレージからコードが抽出される必要がある回数を低減するため、少なくともいくつかのプログラムコードの一時的なストレージを提供するキャッシュメモリ、バルクストレージ及びプログラムコードの実際の実行中に利用されるローカルメモリを有することが可能である。入出力又はＩ／Ｏデバイス（限定することなく、キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイスなどを含む）は、介在するＩ／Ｏコントローラを介し又は直接的にシステムに接続可能である。

ネットワークアダプタはまた、データ処理システムが介在するプライベート又はパブリックネットワークを介し他のデータ処理システム、リモートプリンタ又は記憶装置に接続されることを可能にするため、システムに接続されてもよい。モデム、ケーブルモデム及びイーサネット（登録商標）カードは、現在利用可能なタイプのネットワークアダプタのいくつかである。

最後に、ここで提供されるアルゴリズム及びディスプレイは、何れか特定のコンピュータ又は他の装置に本来的に関連するものでない。各種の汎用システムは、ここでの教示に従うプログラムにより利用されてもよく、又は要求される方法ステップを実行するためより特化した装置を構成することが便利であるとわかるかもしれない。これらの各種システムについて要求される構成が、以下の説明から明らかになるであろう。各種プログラミング言語は、ここで説明される各種実施例の教示を実現するのに利用可能であることが理解されるであろう。
［システム概略］
図１は、一実施例によるビジュアルサーチを利用してアクションを実行するシステム１００のブロック図を示す。図示されるシステム１００は、ユーザ１２５ａ，．．．，１２５ｎ、ソーシャルネットワークサーバ１０１及び認識サーバ１０７によりアクセス可能なユーザ装置１１５ａ，．．．，１１５ｎを有する。図１及び残りの図面では、“１１５ａ”などの参照番号の後の文字は、当該特定の参照番号を有する要素の参照を表す。“１１５”などの文字が続いていないテキストの参照番号は、当該参照番号を有する要素のインスタンスの一般的な参照を表す。図示された実現形態では、システム１００のこれらのエンティティは、ネットワーク１０５を介し通信接続される。

図１のユーザ装置１１５ａ，１１５ｎは、具体例として利用される。図１は２つのユーザ装置１１５ａ，１１５ｎを示すが、本開示は、１以上のユーザ装置１１５を有するシステムアーキテクチャに適用される。さらに、図１は、ユーザ装置１１５、ソーシャルネットワークサーバ１０１及び認識サーバ１０７に接続される１つのネットワーク１０５を示しているが、実際には、１以上のネットワーク１０５がこれらのエンティティに接続可能である。

ソーシャルネットワークサーバ１０１は、信号ライン１０４を介しネットワーク１０５に接続されるプロセッサ、メモリ及びネットワーク通信機能を有するハードウェアサーバとすることが可能である。いくつかの実現形態では、ソーシャルネットワークサーバ１０１は、ネットワーク１０５を介しユーザ装置１１５ａ，１１５ｎ及び認識サーバ１０７の１以上との間でデータを送受信する。ソーシャルネットワークサーバ１０１はまた、ソーシャルネットワークアプリケーション１０９を有する。ソーシャルネットワークは、共通するものを共有するユーザを追跡する。例えば、ソーシャルネットワークの人々は友人同士であり、互いにフォローする可能性があり、ソーシャルネットワークは、人々が特定のトピックなどを議論するフォーラムを含むことが可能である。一実施例では、ソーシャルネットワークは、ユーザが明示的又は暗黙的に提供した関心をリスト化したユーザプロファイルを有することが可能である。例えば、ユーザはユーザプロファイルページにある関心を暗黙的に追加したか、又はソーシャルネットワークアプリケーション１０９は、特定の主題に関する記事を承認したグループに加入したユーザに基づき、ユーザプロファイルに関心を暗黙的に追加した。さらに、ソーシャルネットワークサーバ１０１は、１つのソーシャルネットワークを表すものであってもよく、各々が自らのサーバ及びアプリケーションを有するネットワーク１０５に接続された複数のソーシャルネットワークがあってもよい。

ネットワーク１０５は、便利なタイプ、有線又は無線とすることが可能であり、スターコンフィギュレーション、トークンリンクコンフィギュレーション又は他のコンフィギュレーションを含む多数の異なるコンフィギュレーションを有してもよい。さらに、ネットワーク１０５は、複数の装置が通信可能なローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（インターネットなど）及び／又は他の相互接続されたデータパスを有してもよい。いくつかの実現形態では、ネットワーク１０５は、ピア・ツー・ピアネットワークであってもよい。ネットワーク１０５はまた、各種通信プロトコルによりデータを送信するための通信ネットワークの各部分に接続されるか、又はこれらを有してもよい。いくつかの実現形態では、ネットワーク１０５は、ＳＭＳ（Ｓｈｏｒｔ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＭＭＳ（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ダイレクトデータ接続、ＷＡＰ、電子メールなどを含むデータを送受信するためのブルートゥース通信ネットワーク又はセルラ通信ネットワークを含む。

一実施例では、認識アプリケーション１０３ａは、信号ライン１０６を介しネットワーク１０５に接続される認識サーバ１０７上で実行可能である。いくつかの実現形態では、認識サーバ１０７は、プロセッサ、メモリ及びネットワーク通信機能を有するハードウェアサーバとすることが可能である。認識サーバ１０７は、ネットワーク１０５を介しシステム１００の他のエンティティとの間でデータを送受信する。例えば、認識サーバ１０７は、ユーザ装置１１５及びソーシャルネットワークサーバ１０１との間でデータを送受信する。図１は１つの認識サーバ１０７を有するが、システム１００は、１以上の認識サーバ１０７を有してもよい。認識サーバ１０７はまた、図２を参照してより詳細に後述されるストレージ装置１４３を有する。

他の実施例では、認識アプリケーション１０３ｂは、信号ライン１１０を介しネットワーク１０５に接続されるユーザ装置１１５ａに格納されてもよい。いくつかの実現形態では、ユーザ装置１１５ａ，１１５ｎは、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、モバイル電子メール装置又はネットワーク１０５にアクセス可能な他の電子装置など、メモリとプロセッサとを有する計算装置であってもよい。いくつかの実現形態では、ユーザ装置１１５ａは、オンラインサービスにアクセスするブラウザ（図示せず）を有する。図示された実現形態では、ユーザ１２５ａは、ユーザ装置１１５ａとやりとりする。ユーザ装置１１５ｎは、信号ライン１０８を介しネットワーク１０５に通信接続される。ユーザ１２５ｎは、ユーザ装置１１５ｎとやりとりする。いくつかの実現形態では、認識アプリケーション１０３ｂは、部分的にはユーザ装置１１５ａ，１１５ｎに格納されるシンクライアントアプリケーションとして機能し、部分的には認識サーバ１０７に格納されているコンポーネントとして機能する。例えば、認識サーバ１０７は、ユーザプロファイルを記述するプロファイルデータをストレージ装置１４３に格納し、ユーザ１２５ａについて動的な取引を生成する。認識アプリケーション１０３ｂは、ユーザ装置１１５ａ上でユーザに動的な取引を表示するため、命令をブラウザ（図示せず）に送信する。

認識アプリケーション１０３は、ユーザにより提供される画像の認識後にアクションを実行するためのコード及びルーチンとすることができる。いくつかの実現形態では、認識アプリケーション１０３は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）を含むハードウェアを用いて実現可能である。いくつかの他の実現形態では、認識アプリケーション１０３は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを利用して実現可能である。いくつかの実現形態では、認識アプリケーション１０３は、装置とサーバとの組み合わせに、又は装置又はサーバの１つに格納されてもよい。

一実施例では、認識アプリケーション１０３は、ユーザを登録し、登録されたユーザのユーザプロファイルを生成する。認識アプリケーション１０３は、ユーザから画像を受信し、当該画像に関連するドキュメントを特定する。例えば、認識アプリケーション１０３は、画像に関連する調査又は宣伝を特定する。認識アプリケーション１０３は、ユーザの位置を特定し、特定された文書及びユーザの位置の１以上に基づきアクションを実行する。例えば、認識アプリケーション１０３は、調査を記述した調査データ（調査の投票結果など）をユーザに提供する。他の例では、認識アプリケーション１０３は、ユーザの動的な取引を生成する。認識アプリケーション１０３は、図２及び４〜７を参照してより詳細に後述される。
［認識アプリケーション］
図２を参照して、認識アプリケーション１０３の一例がより詳細に示される。図２は、いくつかの例によると、認識アプリケーション１０３、プロセッサ２３５、メモリ２３７及び通信ユニット２３９を有する計算装置２００のブロック図である。いくつかの実現形態では、計算装置２００はさらに、ストレージ装置１４３を有する。計算装置２００のコンポーネントは、バス２２０により通信接続される。いくつかの実現形態では、計算装置２００は、ユーザ装置１１５と認識サーバ１０７との１つとすることができる。

プロセッサ２３５は、ＡＬＵ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｌｏｇｉｃ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、汎用コントローラ又は計算を実行し、ディスプレイ装置に電子ディスプレイ信号を提供する他のプロセッサアレイを含む。プロセッサ２３５は、信号ライン２２２を介したその他のコンポーネントとの通信用にバス２２０に接続される。プロセッサ２３５は、データ信号を処理し、ＣＩＳＣ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）アーキテクチャ、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）アーキテクチャ又は命令セットの組み合わせを実現するアーキテクチャを含む各種計算アーキテクチャを有してもよい。図２は信号プロセッサ２３５を含むが、複数のプロセッサ２３５が含まれてもよい。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、ディスプレイ及び物理的コンフィギュレーションが可能である。

メモリ２３７は、プロセッサ２３５により実行可能な命令及び／又はデータを格納する。メモリ２３７は、信号ライン２２４を介し他のコンポーネントと通信するためバス２２０に接続される。命令及び／又はデータは、ここに開示される技術を実行するためのコードを含むものであってもよい。メモリ２３７は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）装置、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）装置、フラッシュメモリ又は他の記憶装置であってもよい。いくつかの実現形態では、メモリ２３７はまた、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置又はより永続的に情報を格納する他のマスストレージ装置などの不揮発性メモリ又は類似する永続的ストレージ装置及び媒体を有する。

通信ユニット２３９は、認識アプリケーション１０３が格納されている場所に応じて、ユーザ装置１１５、認識サーバ１０７及びソーシャルネットワークサーバ１０１の少なくとも１つとの間でデータを送受信する。通信ユニット２３９は、信号ライン２２６を介しバス２２０に接続される。いくつかの実現形態では、通信ユニット２３９は、ネットワーク１０５又は他の通信チャネルとの直接的な物理的接続のためのポートを有する。例えば、通信ユニット２３９は、ユーザ装置１１５との有線接続のためのＵＳＢ、ＳＤ、ＣＡＴ−５又は同様のポートを有する。いくつかの実現形態では、通信ユニット２３９は、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）又は他の適切な無線通信方法を含む１以上の無線通信方法を利用して、ユーザ装置１１５又は他の通信チャネルとデータをやりとりするための無線送受信機を有する。

いくつかの実現形態では、通信ユニット２３９は、ＳＭＳ（Ｓｈｏｒｔ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＭＭＳ（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、直接的なデータ接続、ＷＡＰ、電子メール又は他の適切なタイプの電子通信を介することを含むセルラ通信ネットワークを介しデータを送受信するセルラ通信送受信機を含む。いくつかの実現形態では、通信ユニット２３９は、有線ポート及び無線送受信機を含む。通信ユニット２３９はまた、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ及びＳＭＴＰなどを含む標準的なネットワークプロトコルを利用して、ファイル及び／又はメディアオブジェクトの配信のため、他の従来のネットワーク１０５との接続を提供する。

ストレージ装置１４３は、ここに開示された機能を提供するためデータを格納する非一時的なメモリとすることができる。ストレージ装置１４３は、ＤＲＡＭ装置、ＳＲＡＭ装置、フラッシュメモリ又は他の記憶装置であってもよい。いくつかの実現形態では、ストレージ装置１４３はまた、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置又はより永続的に情報を格納する他のマスストレージ装置などの不揮発性メモリ又は類似する永続的ストレージ装置及び媒体を有する。

図示された実施例では、ストレージ装置１４３は、信号ライン２２８を介しバス２２０に通信接続される。一実施例では、ストレージ装置１４３は、ユーザプロファイルを記述したプロファイルデータ、調査を記述した調査データ、企業のある場所にある１以上の製品の在庫レベルを記述した在庫データ、バナーなどの宣伝を記述した宣伝（ａｄ）データ、及びユーザにより取得された画像を記述した画像データの１以上を格納する。ストレージ装置１４３は、ここに開示された機能を提供する他のデータを格納してもよい。

ユーザプロファイルは、ユーザのプロファイルを記述したデータである。例えば、ユーザプロファイルは、ユーザを識別するユーザアイデンティティ（ＩＤ）、ユーザに関連する個人情報（年齢、性別、職業など）、ユーザの位置を記述する位置データ、及びソーシャルネットワークから取得される１以上のユーザ嗜好（好き、嫌い、お気に入り、興味など）を含む。いくつかの実施例では、ユーザプロファイルは、ユーザに関連する他のデータを含むものであってもよい。

投票データは、調査に関連するデータを含む。例えば、投票データは、調査における１以上の投票オプション及び投票結果を記述するデータ、異なるカテゴリにカテゴリ化された異なる投票結果を記述する統計データ及び調査に示された１以上のコメントを含む。統計データの具体例は、限定することなく、特定の投票オプションを選択したユーザの人数、特定の投票オプションを選択した場所からのユーザの人数、特定の投票オプションを選択した特定の職業を有するユーザの人数、特定の投票オプションを好む又は好まないユーザの人数などを含む。投票結果をカテゴリ化するためのカテゴリの具体例は、限定することなく、年齢、性別、場所、日時、職業、教育バックグラウンドなどを含む。

図２に示された実施例では、認識アプリケーション１０３は、コントローラ２０２、画像認識モジュール２０４、位置エンジン２０６、ユーザ登録エンジン２０８、投票エンジン２１０、在庫モジュール２１２、宣伝（ａｄ）エンジン２１４及びユーザインタフェースモジュール２１６を有する。認識アプリケーション１０３のコンポーネントは、バス２２０を介し通信接続される。

コントローラ２０２は、認識アプリケーション１０３と計算装置２００の他のコンポーネントとの間の通信を処理するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、コントローラ２０２は、認識アプリケーション１０３と計算装置２００の他のコンポーネントとの間の通信を処理するため後述される機能を提供するのにプロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、コントローラ２０２は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、プロセッサ２３５によりアクセス及び実行可能とすることができる。何れかの実施例では、コントローラ２０２は、信号ライン２３０を介しプロセッサ２３５及び計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、コントローラ２０２は、ユーザ装置１１５、ソーシャルネットワークサーバ１０１及び認識サーバ１０７の１以上との間で通信ユニット２３９を介しデータを送受信する。例えば、コントローラ２０２は、通信ユニット２３９を介しユーザ装置１１５からユーザを登録するための登録リクエストを受信し、登録リクエストをユーザ登録エンジン２０８に送信する。他の例では、コントローラ２０２は、ユーザインタフェースモジュール２１６からユーザにユーザインタフェースを提供するためのグラフィカルデータを受信し、グラフィカルデータをユーザ装置１１５に送信し、ユーザ装置１１５にユーザインタフェースをユーザに提示させる。

一実施例では、コントローラ２０２は、認識アプリケーション１０３のコンポーネントからデータを受信し、当該データをストレージ装置１４３に格納する。例えば、コントローラ２０２は、ユーザ登録エンジン２０８からユーザプロファイルを記述したプロファイルデータを受信し、当該プロファイルデータをストレージ装置１４３に格納する。他の実施例では、コントローラ２０２は、ストレージ装置１４３からデータを抽出し、当該データを認識アプリケーション１０３のコンポーネントに送信する。例えば、コントローラ２０２は、ストレージ装置１４３から製品又はベンダに関連する宣伝を記述したデータを抽出し、当該データを宣伝エンジン２１４に送信する。

画像認識モジュール２０４は、画像を認識するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、画像認識モジュール２０４は、画像を認識するため後述される機能を提供するため、プロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、画像認識モジュール２０４は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、プロセッサ２３５によりアクセス及び実行可能である。何れかの実施例では、画像認識モジュール２０４は、信号ライン２３２を介しプロセッサ２３５と計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、画像認識モジュール２０４は、ユーザ装置１１５から印刷された題材の画像を受信し、画像の品質がＭＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｍｅｄｉａ Ｒｅａｌｉｔｙ）データベース（図示せず）に格納されている対応するＭＭＲオブジェクトを特定するのに十分であるか判断する。画像認識モジュール２０４は、受信した画像の品質を動的に変更する。

ＭＭＲオブジェクトは、書籍、教育補助教材、ドキュメント、ポスター、新聞、バナーなどのソース題材の電子バージョンである。ＭＭＲデータベースは、ＭＭＲオブジェクトを格納する。一実施例では、ＭＭＲオブジェクトは、ソース題材、ソースドキュメントの電子表示及びリンクなどのアクション又は第２メディアに従ってＭＭＲデータベースにより索引付けされる。ＭＭＲデータベースは、例えば、一意的なオブジェクトＩＤ、ページＩＤ、テキストのパッチのｘ−ｙ位置、ドキュメント内のホットスポット若しくは画像、ドキュメント内の矩形領域の幅及び高さ、ドキュメント内のテキスト及び画像の２次元配置などの特徴、アクション、クラスタなどを利用してＭＭＲオブジェクトを索引付けする。一実施例では、ＭＭＲデータベースはまた、ドキュメントのフォントスタイル及びサイズ、印刷解像度などの各ＭＭＲオブジェクトに関する関連情報を格納する。

画像認識モジュール２０４は、受信した画像から１以上の特徴を抽出する。抽出された特徴の具体例は、限定することなく、インビジブルジャンクション（ｉｎｖｉｓｉｂｌｅ ｊｕｎｃｔｉｏｎ）、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴、コーナー特徴、顕著ポイント、先祖、子孫、ワード境界及びスペースなどを含む。画像認識モジュール２０４は、受信した画像を利用して抽出した特徴に基づきＭＭＲデータベースから一致したＭＭＲオブジェクトを特定するビジュアルサーチを実行する。例えば、画像認識モジュール２０４は、受信した画像を利用してビジュアルサーチを実行し、ユーザが投票オプションを選択したことを示す調査のための投票オプションであるとして画像を特定する。他の例では、画像認識モジュール２０４は、画像を用いてビジュアルサーチを実行し、画像を含むバナーなどの宣伝を特定する。

画像認識モジュール２０４は、認識が成功したか判断する。認識が成功している場合、画像認識モジュール２０４は、ＭＭＲデータベースからＭＭＲオブジェクトを抽出する。例えば、画像認識モジュール２０４は、ＭＭＲデータベースから特定された調査、ユーザにより選択された特定された調査の投票オプション、バナーなどの特定された宣伝の１以上を記述したデータを抽出する。認識が不成功であった場合、画像認識モジュール２０４は、ユーザ装置１１５から他の画像を受信し、一致したＭＭＲオブジェクトを特定するため当該他の画像を利用してビジュアルサーチを実行する。認識が成功すると、画像認識モジュール２０４は、投票エンジン２１０、在庫モジュール２１２及び宣伝エンジン２１４の１以上にＭＭＲオブジェクト（特定された調査、ユーザにより選択された特定された調査の投票オプション、バナーなどの特定された宣伝など）を送信する。

位置エンジン２０６は、ユーザに関連する位置を決定するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、位置エンジン２０６は、ユーザに関連する位置を決定するため後述される機能を提供するのにプロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、位置エンジン２０６は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、プロセッサ２３５によりアクセス及び実行可能である。何れかの実施例では、位置エンジン２０６は、信号ライン２３４を介しプロセッサ２３５と計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、位置エンジン２０６は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）座標を利用してユーザに関連する位置を特定する。例えば、位置エンジン２０６は、ユーザからの同意によってユーザ装置（携帯電話など）からＧＰＳ座標を記述したデータを受信し、受信したＧＰＳ座標を利用してユーザに関連する位置を決定する。一実施例では、位置エンジン２０６は、ユーザの位置を記述した位置データを投票エンジン２１０及び／又は宣伝エンジン２１４に送信する。他の実施例では、位置エンジン２０６は、位置データをストレージ装置１４３に格納する。

ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザを登録するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザを登録するため後述される機能を提供するのにプロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、ユーザ登録エンジン２０８は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、信号ライン２３６を介しプロセッサ２３５と計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザにより操作されるユーザ装置１１５から登録リクエストを受信する。ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザのための登録書式を記述したデータを生成し、当該データをユーザインタフェースモジュール２１６に送信し、ユーザインタフェースモジュール２１６に登録書式を描画するユーザインタフェースを提供するためのグラフィカルデータを生成させる。ユーザインタフェースモジュール２１６は、グラフィカルデータをユーザ装置１１５に送信し、ユーザ装置１１５にユーザインタフェースをユーザに提示させる。ユーザは、ユーザインタフェースにおいて個人情報（ユーザ名、パスワード、年齢、性別、職業、住所、興味、趣味、好き、嫌いなど）を入力し、個人情報をユーザ登録エンジン２０８に送信できる。ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザにより入力された個人情報を含むユーザのためのユーザプロファイルを生成する。例えば、ユーザプロファイルは、ユーザにより入力された個人情報を含む。

一実施例では、ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザの同意によってソーシャルネットワークサーバ１０１からソーシャルネットワーク上で実行されるソーシャルアクティビティを記述するソーシャルデータを抽出し、ソーシャルアクティビティに基づきユーザの１以上のユーザ嗜好を決定する。いくつかの実現形態では、ソーシャルアクティビティは、ユーザにより実行される。例えば、ユーザ登録エンジン２０８は、１以上の製品、サービス又はベンダに関するユーザのアクノリッジメント（好き、嫌い、お気に入りなど）、投稿、コメント、シェアなどを記述したソーシャルデータを抽出する。いくつかの実現形態では、ソーシャルアクティビティは、ソーシャルグラフにおいてユーザに接続される他のユーザにより実行される。例えば、ユーザ登録エンジン２０８は、ソーシャルネットワーク上のユーザの友人により実行される１以上の製品、サービス又はベンダに関連するアクノリッジメント、コメント、シェアなどを記述したソーシャルデータを抽出する。ユーザ登録エンジン２０８は、抽出したソーシャルデータに基づきユーザの１以上のユーザ嗜好を決定する。一実施例では、１以上のユーザ嗜好は、ユーザに関連するユーザプロファイルに含まれる。

他の実施例では、ユーザ登録エンジン２０８は、ソーシャルネットワークからユーザの１以上の興味を記述したデータを抽出し、ユーザの興味に基づき１以上のユーザ嗜好を決定する。さらなる他の実施例では、ユーザ登録エンジン２０８は、ソーシャルネットワークからのソーシャルグラフにおいてユーザに接続される他のユーザ（友人など）の１以上の興味を記述したデータを抽出し、ユーザに接続される他のユーザの興味に基づき１以上のユーザ嗜好を決定する。

投票エンジン２１０は、調査を管理するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、投票エンジン２１０は、調査を管理するため後述される機能を提供するのにプロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、投票エンジン２１０は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、プロセッサ２３５によりアクセス及び実行可能である。何れかの実施例では、投票エンジン２１０は、信号ライン２３８を介しプロセッサ２３５と計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、投票エンジン２１０は、画像認識モジュール２０４から特定された調査とユーザにより選択された調査の投票オプションなどの１以上のＭＭＲオブジェクトを受信する。投票エンジン２１０は、ストレージ装置１４３からユーザに関連する個人情報を抽出する。投票エンジン２１０は、ユーザにより選択された投票オプション及びユーザの個人情報と調査とを関連付け、当該関連付けを記述した投票データを生成する。例えば、投票エンジン２１０は、ユーザの投票及びユーザの個人情報を追跡し、ユーザの投票を選択された投票オプションについて既存の投票に追加する。例えば、映画Ａに対する第１投票オプション（映画Ａからの画像など）と映画Ｂに対する第２投票オプション（映画Ｂからの画像など）とがある場合、調査の質問が「あなたはどちらの映画が好きか？」であると仮定する。カリフォルニア出身の２０才の大学生である登録されたユーザＡｌｅｘは、映画Ａからの画像のスナップショットを撮影し、当該スナップショットを画像認識モジュール２０４に送信する。画像認識モジュール２０４は、調査のための投票オプションとして当該画像を特定し、特定された投票オプション（映画Ａに対するＡｌｅｘの投票など）を投票エンジン２１０に送信する。投票エンジン２１０は、映画Ａに対する既存の投票総数にＡｌｅｘの投票を加える。投票エンジン２１０は、ストレージ装置１４３からＡｌｅｘの個人情報（２０才、大学生、カリフォルニアなど）を抽出し、彼の個人情報及び投票と調査とを関連付ける。

一実施例では、投票エンジン２１０は、異なるユーザからの調査に対する異なる投票を処理し、異なるカテゴリに整理された異なる投票結果を記述する投票データを生成する。例えば、投票エンジン２１０は、特定の投票オプションを選択したユーザの人数、特定の投票オプションを選択した特定の場所からのユーザの人数、特定の投票オプションを選択した特定の職業を有するユーザの人数、特定の投票オプションを好き又は嫌いなユーザの人数などの１以上を記述した投票データを生成する。いくつかの実現形態では、投票データは、調査に対する回答を少なくとも提供したユーザに関連する個人情報を含む。例えば、投票データは、第１オプションのユーザ投票の９０％が１００，０００ドル未満の年間所得を有し、第２オプションのユーザ投票の８０％が１００，０００ドルを超える年間所得を有することを示す。

一実施例では、投票エンジン２１０は、調査において投票したユーザにより投稿された調査のコメントを管理する。例えば、投票エンジン２１０は、ユーザのコメントとユーザの投票とを関連付け、ユーザのコメントに他のユーザがリプライするためのオプションを提供する。投票エンジン２１０は、ユーザからコメントを収集し、投票結果の一部としてコメントを提供し、ユーザは投票結果においてコメントを閲覧及びリプライすることを可能にする。ユーザがコメントを閲覧及びリプライすることを可能にする一例となるユーザインタフェースは、図３Ｆ及び３Ｇを参照して説明される。

一実施例では、投票エンジン２１０は、調査に参加したユーザに１以上の投票結果及び／又はコメントを提供する。例えば、投票エンジン２１０は、投票結果を示すユーザインタフェースを提供するため、グラフィカルデータを生成するようユーザインタフェースモジュール２１６に指示する。ユーザインタフェースモジュール２１６は、グラフィカルデータをユーザ装置１１５に送信し、ユーザ装置１１５にユーザインタフェースを介しユーザに投票結果を提示させる。一例となるユーザインタフェースが、図３Ｆ及び３Ｍにおいて示される。いくつかの実現形態では、ユーザインタフェースは、任意的にユーザを対象とした１以上の宣伝を含む。一実施例では、投票エンジン２１０は、ライブの投票結果をユーザに提供する。

一実施例では、投票エンジン２１０は、調査の発行者又は他の宣伝者に貨幣化戦略を提供する。例えば、投票エンジン２１０は、投票に参加したユーザを特定するユーザＩＤ及びユーザの投票を宣伝エンジン２１４に送信し、宣伝エンジン２１４にユーザを対象とする宣伝を決定させる。投票エンジン２１０は、ユーザが投票結果を閲覧し、調査を再訪し、又は他の調査に参加するとき、ユーザに対象となる宣伝を提供するよう宣伝エンジン２１４に指示する。一例となる宣伝は、限定することなく、製品又はベンダを宣伝するためのビデオ、フォト、バナー、メッセージ又は取引などを含む。宣伝エンジン２１４がより詳細に後述される。

在庫モジュール２１２は、製品又はベンダの在庫を管理するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、在庫モジュール２１２は、製品又はベンダの在庫を管理するため後述される機能を提供するようにプロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、在庫モジュール２１２は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、プロセッサ２３５によりアクセス及び実行可能である。何れかの実施例では、在庫モジュール２１２は、信号ライン２４０を介しプロセッサ２３５と計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、在庫モジュール２１２は、画像認識モジュール２０４からＭＭＲオブジェクト（バナーなどの特定された宣伝など）を受信する。在庫モジュール２１２は、位置エンジン２０６からユーザの位置を記述した位置データを受信する。在庫モジュール２１２は、宣伝に関連する製品及び／又は企業を特定する。例えば、在庫モジュール２１２は、宣伝を利用して製品を宣伝する企業を特定する。在庫モジュール２１２は、企業のある場所における在庫を特定する。例えば、在庫モジュール２１２は、企業のローカルストアにおける在庫を決定する。他の例では、在庫モジュール２１２は、企業の場所群を特定し、ユーザの位置に最も近い場所にある場所群からの第１の場所を選択し、第１の場所における在庫を決定する。

一実施例では、在庫は、特定された宣伝において宣伝された製品の在庫である。他の実施例では、在庫は、宣伝で宣伝された製品と同じ企業からの他の製品の在庫である。さらなる他の実施例では、在庫は、宣伝を宣伝したベンダ又は企業の在庫全体である。在庫全体は、例えば、企業の場所のストックのすべての製品の在庫などを含む。

一実施例では、在庫モジュール２１２は、在庫を記述したデータを宣伝エンジン２１４に送信する。他の実施例では、在庫モジュール２１２は、在庫を記述したデータをストレージ装置１４３に格納する。

宣伝エンジン２１４は、宣伝を決定するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、宣伝エンジン２１４は、宣伝を決定するため後述される機能を提供するのにプロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、宣伝エンジン２１４は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、プロセッサ２３５によりアクセス及び実行可能である。何れかの実施例では、宣伝エンジン２１４は、信号ライン２４２を介しプロセッサ２３５と計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、宣伝エンジン２１４は、投票エンジン２１０から調査に参加したユーザを特定するユーザＩＤとユーザにより選択された投票オプションとを受信する。宣伝エンジン２１４は、ユーザにより選択された投票オプション、ユーザの興味、ユーザの嗜好及びユーザに関連する個人情報の１以上に基づき、ユーザを対象とする１以上の宣伝をカスタマイズする。例えば、ユーザにより選択された投票オプションが有名な監督により指揮された映画である場合、宣伝エンジン２１４は、ユーザに対して同一の監督により指揮された他の映画を宣伝する宣伝を選択する。他の例では、ユーザが大学生であることを個人情報が示す場合、宣伝エンジン２１４は、大学生の間で最も人気のある製品を宣伝した宣伝をユーザに対して選択する。宣伝エンジン２１４は、ユーザが投票結果を閲覧するとき、同じ調査を再訪するとき、又は他の調査に参加するとき、ユーザに対象とされた宣伝を提供する。

一実施例では、宣伝エンジン２１４は、画像認識モジュール２０４からＭＭＲオブジェクト（バナーなどの特定された宣伝など）を受信する。宣伝エンジン２１４は、在庫モジュール２１２から宣伝に関連する企業のある場所の在庫を記述したデータを受信する。例えば、宣伝エンジン２１４は、ユーザの位置に最も近い企業の場所の在庫を記述するデータを受信する。宣伝エンジン２１４は、ストレージ装置１４３からユーザに関連するユーザプロファイルを抽出する。ユーザプロファイルは、ユーザに関連する個人情報及び１以上のユーザ嗜好（好き、嫌いなど）を含む。宣伝エンジン２１４は、現在の日時を決定する。

一実施例では、宣伝エンジン２１４は、在庫、ユーザプロファイル、日時、在庫を一掃する目標時間及び見込み客の総数の１以上に基づきユーザに対して動的な取引を生成する。見込み客は、例えば、取引を取得し、当該取引を利用する可能性のあるユーザなどである。いくつかの実現形態では、動的な取引は、ユーザについてパーソナル化された取引である。例えば、動的な取引は、ユーザの位置と企業の場所との間の距離及び／又はユーザプロファイルに基づきユーザについてカスタマイズされた取引である。他の例では、動的な取引は、ユーザの嗜好に一致した製品に対するディスカウントを提供する取引である。他の実現形態では、動的な取引は、経時的に変化する取引である。例えば、動的な取引は、在庫と日時などの１以上に基づき変更される取引である。例えば、日時が午前９時であり、在庫レベルが、ストックに５０個のアイテムがあることを示す場合、宣伝エンジン２１４は、ソーシャルネットワーク上のアイテムの一部を承認したユーザに３０％オフのディスカウントを有する取引を生成する。日時が午後４時であり、ストックに依然として４０個のアイテムがあることを在庫レベルが示す場合、宣伝エンジン２１４は、ユーザに対して６０％オフのディスカウントを有するよう取引を修正する。

いくつかの実現形態では、宣伝エンジン２１４は、一定期間において有効なユーザに対する動的な取引を決定する。例えば、宣伝エンジン２１４は、本日午後１２時から午後３時までなどの一定期間において有効な５０％オフのディスカウントを有するユーザに対する取引を生成する。一定期間における一例となる取引が図３Ｉに示される。一定期間において有効な取引は、それが取引の期限切れ前に購入するようユーザを呼び込むため、効果的である。

一実施例では、宣伝エンジン２１４は、ユーザの位置に最も近いベンダの位置を決定し、当該ベンダの位置について管轄エリアを決定する。管轄エリアは、ベンダ又は企業の場所によってサービス提供される地理的エリアである。例えば、管轄エリアは、ベンダのローカルストアの顧客の９８％が来た到着元のローカルエリアである。他の例では、管轄エリアは、ベンダの場所から所定の運転範囲内の地理的エリア（ベンダの位置から３時間の運転移動時間内のエリアなど）である。一実施例では、宣伝エンジン２１４は、管轄エリアを１以上の位置範囲に分割する。例えば、管轄エリアは、ユーザの位置からベンダの場所まで１５分の移動時間内の第１位置範囲、ユーザの位置からベンダの場所まで１５〜３０分の移動時間内の第２位置範囲、及びユーザの位置からベンダの場所まで３０分〜１時間の移動時間内の第３位置範囲を含む。管轄エリアの位置範囲の具体例が図３Ｎに示される。

いくつかの実現形態では、宣伝エンジン２１４は、ベンダの場所のついてディスカウントモデルを決定する。ディスカウントモデルは、ユーザについて取引のディスカウントを決定するのに利用されるデータである。例えば、ディスカウントモデルは、管轄エリア内の異なる位置範囲からのユーザの異なるディスカウントを含む位置ベースディスカウントモデルである。他の例では、ディスカウントモデルは、第１位置範囲（１５分以内の移動時間内など）からのユーザに第１ディスカウント（１０％オフなど）を提供し、第２位置範囲（１５〜３０分の移動時間内など）からのユーザに第２ディスカウント（２０％オフなど）を提供するよう通知する。任意的に、ディスカウントモデルは、各位置範囲内で達成すべき目標販売数を含む。一例となるディスカウントモデルは、テーブル１に示される。

一実施例では、宣伝エンジン２１４は、ユーザの移動意欲、ベンダにより提供されるディスカウント及びユーザの位置とベンダの場所との間の距離の間の１以上の関連付けに基づき、ベンダの場所（ユーザの位置に最も近いベンダの場所など）についてディスカウントモデルを決定する。例えば、宣伝エンジン２１４は、（１）ベンダの場所に近いユーザが、より低いディスカウントが提供されるとき、実際に購入者になるか、及び（２）ベンダの場所から遠く離れたユーザが、より高いディスカウントが提供されるとき、ベンダの場所に移動し、実際の購入者になる可能性があるかに基づきディスカウントモデルを決定する。

他の実施例では、宣伝エンジン２１４は、ベンダの在庫、特定の位置範囲内の目標販売数、ベンダにより提供された過去の取引を取得したユーザの交換レート、及びユーザに提供可能な最大ディスカウントに基づきディスカウントモデルを決定する。例えば、ディスカウントモデルにおいて提供されるディスカウントは、ベンダにより設定された最大ディスカウントを超過できない。他の例では、過去の取引を取得したユーザの交換レートが０．０５などの閾値以下である場合、宣伝エンジン２１４は、交換レートを増加させるため、ディスカウントモデルにおいてより高いディスカウントを生成してもよい。交換レートは、提供された取引を利用して実際に購入者になったユーザと当該取引が提供されたユーザとの間のレシオである。いくつかの実施例では、当該提供は、例えば、提供に対する電子メール又はリンクなどを介し提供を受信したユーザを含む。他の実施例では、取引が提供されたユーザは、当該提供を受信及びダウンロードの双方を行った。

一実施例では、宣伝エンジン２１４は、位置エンジン２０６からユーザの位置を記述した位置データを受信し、ユーザの位置、在庫、特定の位置範囲内の目標販売数、及びベンダが過去に取引を提供したユーザの交換レートの１以上に基づきユーザについて動的な取引を生成する。例えば、宣伝エンジン２１４は、ユーザの位置とベンダの場所との間の距離を決定し、当該距離に基づきディスカウントモデルからユーザの取引を決定する。他の例では、ユーザの位置がベンダの場所から１５分の移動時間内である場合、宣伝エンジン２１４は、上述されたテーブル１を参照することによって、ユーザについて１０％オフのディスカウントによる取引を生成する。さらなる例では、ユーザの位置からベンダの場所までの移動時間が２時間であり、ベンダにより提供される最大ディスカウントが４５分〜１時間の移動時間について４０％オフである場合、宣伝エンジン２１４は、ユーザの移動時間が１時間を超えたとしても、ユーザに４０％オフのディスカウントの取引を生成する。一実施例では、より近くによる他のユーザが、第１ユーザが当該他のユーザに電子メールをするなどの場合に、ディスカウントを利用できなくなるように、ディスカウントはユーザのプロファイルに関連付けされる。

いくつかの実現形態では、ある位置範囲内の目標販売数が達成される場合、宣伝エンジン２１４は、当該位置範囲について設定されたディスカウントを当該位置範囲から来たユーザには提供しない。宣伝エンジン２１４は、ユーザに他のディスカウントを提供してもよい。例えば、１５〜３０分の移動時間を有する位置範囲からのユーザに２０％オフのディスカウントが提供され、位置範囲の目標販売数が達成されたと仮定する。取引を要求する同一の位置範囲からの他のユーザがいる場合、宣伝エンジン２１４は、１０％オフのディスカウントを有する取引を当該他のユーザに生成してもよく、ここで、１０％オフのディスカウントは１５分未満の移動時間の位置範囲に対して設定されている。

一実施例では、宣伝エンジン２１４は、ユーザに動的な取引を提供する。例えば、宣伝エンジン２１４は、ユーザインタフェースモジュール２１６に当該取引を描画するユーザインタフェースを提供するためグラフィカルデータを生成するよう指示する。ユーザインタフェースモジュール２１６は、グラフィカルデータをユーザ装置１１５に送信し、ユーザ装置１１５にユーザインタフェースを介しユーザに当該取引を提示させる。一例となるユーザインタフェースが図３Ｉ及び３Ｊに示される。いくつかの実現形態では、ユーザは電子バナーの前方に立っていて、ユーザインタフェースモジュール２１６はグラフィカルデータをバナーに送信し、バナーに取引をユーザに提示させる。バナーは、ストアの前の宣伝や掲示板などを表示する何れかのサインである。電子なバーは、変化する情報を表示する。

ユーザインタフェースモジュール２１６は、ユーザインタフェースを提供するためグラフィカルデータを生成するためのルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施例では、ユーザインタフェースモジュール２１６は、ユーザインタフェースを提供するためグラフィカルデータを提供するのに後述される機能を提供するのにプロセッサ２３５により実行可能な命令セットとすることができる。他の実施例では、ユーザインタフェースモジュール２１６は、計算装置２００のメモリ２３７に格納可能であり、プロセッサ２３５によりアクセス及び実行可能である。何れかの実施例では、ユーザインタフェースモジュール２１６は、信号ライン２４４を介しプロセッサ２３５と計算装置２００の他のコンポーネントとの連係及び通信のため構成可能である。

一実施例では、ユーザインタフェースモジュール２１６は、登録書式を描画するユーザインタフェースを提供するためグラフィカルデータを生成する。ユーザインタフェースモジュール２１６は、ユーザにより操作されるユーザ装置１１５にグラフィカルデータを送信し、ユーザ装置１１５にユーザインタフェースを介しユーザに登録書式を提示させる。一例となるユーザインタフェースが図３Ｂに示される。他の実施例では、ユーザインタフェースモジュール２１６は、取引を描画したユーザインタフェースをユーザに提供するためグラフィカルデータを生成する。さらなる他の実施例では、ユーザインタフェースモジュール２１６は、調査における１以上の投票結果をユーザに提示するユーザインタフェースを提供するためグラフィカルデータを生成する。他の実施例では、ユーザインタフェースモジュール２１６は、他のユーザインタフェースをユーザに提供するためグラフィカルデータを生成してもよい。

認識アプリケーション１０３の利用例は、以下のシナリオ例を含む。すなわち、ある日に２０００アイテムの在庫を一掃することを意図したモールのベンダが、モールのバナーを利用して取引を宣伝する。一実施例では、バナーは、電子バナーであり、ほぼリアルタイムにユーザに動的な取引を表示可能である。位置エンジン２０６は、ユーザにより操作されたユーザ装置１１５（携帯電話など）から受信したＧＰＳ座標を利用して、バナーの前に立っているユーザの位置を決定する。ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザ装置１１５から受信したデータに基づきユーザを特定するユーザＩＤを決定し、ユーザに関連する個人情報及びユーザ嗜好を含むユーザプロファイルを抽出する。ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザプロファイルを宣伝エンジン２１４に送信する。宣伝エンジン２１４は、ユーザプロファイル、日時及び現在の在庫などの１以上に基づきユーザについて動的な取引を決定する。宣伝エンジン２１４は、動的な取引を記述したデータをバナーに送信し、バナーに前に立っているユーザに動的な取引を提示させる。

他の実施例では、バナーは静的なバナーである。各バナーは、ベンダから利用可能な現在の取引を確認するため、ユーザ装置１１５を利用してベンダからのプロモーション宣伝と、ユーザが当該プロモーション宣伝の画像を取得するオプションとを表示する。ユーザにより取得されるプロモーション宣伝の画像例が図３Ｈに示される。ユーザがプロモーション宣伝の画像を取得し、当該画像を認識アプリケーション１０３に送信する場合、画像認識モジュール２０４は、プロモーション宣伝に関連するものとして当該画像を特定し、特定されたプロモーション宣伝を在庫モジュール２１２に送信する。在庫モジュール２１２は、ベンダの在庫を決定し、在庫を宣伝エンジン２１４に送信する。宣伝エンジン２１４は、ユーザプロファイル、日時及び現在の在庫などの１以上に基づきユーザの動的な取引を決定する。宣伝エンジン２１４は、動的な取引を記述したデータをユーザ装置１１５に送信し、ユーザ装置に動的な取引をユーザに提示させる。

いくつかの実現形態では、動的な取引は経時的に変更され、異なるユーザについてカスタマイズできる。例えば、第１ユーザは、午前１１時から午前１１時３０分まで有効な４０％オフのディスカウントを有する取引が提示されるバナーのスナップショットを午前１１時に撮影する。５００人のユーザがプロモーション宣伝のスナップショットを撮影し、そのうちの２５０人のユーザが午後１２時にまでに実際の購入者になったと仮定する。その後、ベンダはディスカウントを５０％オフまで増やす。第２ユーザが、午後１２時４０分から午後１時４０分まで有効な５０％オフのディスカウントを有する取引が提示されたバナーのスナップショットを午後１２時４０分に撮影する。当該取引について、７００人のユーザがプロモーション宣伝のスナップショットを撮影し、そのうちの４５０人のユーザが午後２時までに実際の購入者になった。

ベンダは、ユーザプロファイル、日時、取引に関する変換レート及び残りの在庫に基づき再び取引を変更し続けてもよい。ベンダが目標とする在庫レベルに達したとき（ベンダがすべてのアイテムを売り尽くしたなど）、取引は削除でき、他の製品情報がプロモーション宣伝のスナップショットを撮影したユーザに表示できる。動的な取引のこの実現は、例えば、ベンダがリアルタイムに可能性のある購入を追跡し、追跡結果に基づきディスカウント戦略を修正することを可能にするため、効果的である。

認識アプリケーション１０３の他の利用例は、以下のシナリオ例を含む。すなわち、１００個のアイテムの在庫を一掃することを目的とするベンダが、バス停や新聞のバナーを用いて取引を宣伝する。宣伝エンジン２１４は、ベンダについてテーブル１に示されるものと同様のディスカウントモデルを生成する。ユーザは、ユーザ装置１１５を用いてバナーの画像を取得し、当該画像を認識アプリケーション１０３に送信する。位置エンジン２０６は、ユーザの位置を決定する。画像認識モジュール２０４は、ベンダからのプロモーション宣伝として画像を認識する。在庫モジュール２１２は、ベンダの現在の在庫を決定する。宣伝エンジン２１４は、ユーザの位置とベンダの場所との間の距離及び運転時間を決定し、ディスカウントモデルからユーザの取引を生成する。ユーザインタフェースモジュール２１６は、ユーザに取引を提供するためグラフィカルデータを生成し、グラフィカルデータをユーザ装置１１５に送信し、ユーザ装置１１５に取引をユーザに提示させる。

認識アプリケーション１０３の追加的な利用例が、図３Ａ〜３Ｇを参照して示される。
［グラフィック表現］
図３Ａ〜３Ｇは、ビジュアルサーチを利用して調査を実行するためのユーザインタフェースの実施例のグラフィック表現３００，３１０，３１５，３２０，３３０，３４０，３５０である。図３Ａに示される実施例では、刊行者が、バナー、新聞、雑誌、書籍などの印刷媒体にハリウッド女優に関する記事を印刷する。この記事は、それぞれが女優を示す複数の画像を含み、記事の画像のスナップショットを撮影することによって年間のベスト女優を選択するようユーザを招待する。例えば、記事は、「年間のベスト女優にするため調査スナップを用いて女優を撮影して下さい」を記載されたセクション３０２を含む。刊行者は、画像上にホットスポットを作成し、ユーザが図３Ｃ〜３Ｇに示されるように、ユーザ装置１１５（携帯電話など）を用いて年間ベスト女優を投票することを可能にする。ホットスポットは、例えば、画像上のポリゴンである。ホットスポットは、ドキュメント画像上のポリゴンの（ｘ，ｙ）座標を特定し、各ポリゴンに関連するＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）などの電子データとリンクさせる。

図３Ｂを参照して、ユーザは、ユーザ装置１１５上の“Ｐｏｌｌ Ｓｎａｐ”と名付けられたアプリケーションを開く。一例となるユーザインタフェース３１２がユーザ装置１１５上でユーザに提示され、ユーザがアプリケーションに登録することを可能にする。例えば、ユーザは、年齢、性別及び職業などの個人情報をユーザインタフェース３１２を介しユーザ登録エンジン２０８に提供することができる。

図３Ｃを参照して、ユーザが投票処理を開始することを可能にする一例となるユーザインタフェースが示される。最初にアプリケーションＰｏｌｌ Ｓｎａｐを利用したユーザは、アプリケーションに関する詳細を学習するため、アイコン３１６を選択できる。例えば、ユーザがアイコン３１６を選択した場合、投票処理に関するデモがユーザに提示できる。“Ｓｎａｐ ｔｏ ｖｏｔｅ”ボタン３１７をクリックすることによって、ユーザは、自らが選択することを所望する投票オプションに着目できる。例えば、図３Ｄに示されるように、ユーザは調査のための投票オプションを表す画像３２１を覆うことができる。例えば、図３Ｄに示されるように、ユーザは、調査のための投票オプションを表す画像３２１を覆うことができる。ユーザは、ユーザ装置１１５に設置されているカメラを用いて投票オプションのスナップショットを撮影するため、“Ｓｎａｐ ｔｏ Ｖｏｔｅ”ボタン３２２をクリックすることが可能であり、これは、投票オプションをユーザが選択したことを示す。一実施例では、ユーザが調査についてすでに投票した場合、ユーザは、調査について投票結果を閲覧するため、画像３２１をクリックすることが可能である。

図３Ｅは、図３Ｄに示される“Ｓｎａｐ ｔｏ Ｖｏｔｅ”ボタン３２２をクリックすることによって、ユーザにより選択された投票オプションを示す一例となるユーザインタフェースを示す。ユーザインタフェースの当該例はまた投票オプションの説明３３１と、、ユーザが投票オプションのためのコメントを追加することを可能にするボックス３３２とを含む。例えば、ユーザは、ボックス３３２に当該投票オプションをなぜ選択したかタイプ又は書き留めることができる。ユーザは、投票を認識アプリケーション１０３に送信するため、“Ｖｏｔｅ”ボタン３３３をクリックすることができる。一実施例では、各ユーザは調査について１回しか投票できない。

投票処理を終了すると、ユーザは、調査において投票したユーザの人数、女優毎の投票のパーセンテージ、調査において投票したユーザにより投稿された１以上のコメント、投票した人の場所、性別、年齢などによる女優毎の投票数などの１以上の投票結果を閲覧できる。一実施例では、ユーザは、投票結果を閲覧し、ユーザ装置１１５を用いて投票オプションを再び多い、投票オプションをクリックすることによって、コメントに対して返信できる。例えば、画像３２１に示される女優に投票した後、ユーザは、図３Ｄに示されるように、ユーザ装置１１５を用いて画像３２１を覆い、投票結果を閲覧するため画像３２１をクリックすることができる。

投票後のユーザインタラクションを可能にする実現形態は、ユーザが調査を再訪することを呼び込むため、効果的である。調査の有効期間は、ユーザが投票期間の経過後でさえコメントを続けることが可能であるため、延長可能である。調査の発行者は、戻ってきたユーザに対象となる宣伝を提供することによって、調査の再訪を貨幣化することが可能である。

図３Ｆは、１以上の投票結果をユーザに提供するための一例となるユーザインタフェースを示す。一例となるユーザインタフェースは、ユーザにより選択された投票オプションに関連する統計データを記述したセクション３４２と、投票オプションに関連する１以上のコメントを記述したセクション３４４とを含む。ユーザは、“リプライ”ボタン３４３をくりックすることによって、コメントにリプライすることができる。

図３Ｇは、コメントにリプライするための一例となるユーザインタフェースを示す。例えば、ユーザが図３Ｆに示される“リプライ”ボタン３４３をクリックした後、図３Ｇに示される一例となるユーザインタフェースがユーザに提示される。ユーザは、ボックス３５１に自分のコメントをタイプし、コメントを認識アプリケーション１０３に送信するため“送信”ボタン３５２をクリックすることができる。

図３Ｈ〜３Ｊは、ビジュアルサーチを利用してユーザに動的な取引を提供するためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現３６０，３７０，３８０である。図３Ｈは、ユーザにより一例となるプロモーション宣伝から抽出されるバナーの画像を示す。図３Ｉは、３時間１分２８秒以内の一定期間において５０％オフのディスカウントを有するユーザの取引を示す。図３Ｊは、ユーザの位置から４キロメートルの距離のＣｕｎｎｉｎｇｈａｍロードのＳｉｇｍａモールの最も近いショップにおける５０％オフのディスカウントを有するユーザの取引を示す。

図３Ｋ〜３Ｍは、ビジュアルサーチを利用して調査を行うためのユーザインタフェースの異なる実施例のグラフィック表現３９０，３９５，３９９である。図３Ｋは、調査と当該調査の４つの投票オプションとを示す一例となるユーザインタフェースを示す。図３Ｌは、２つの投票オプションを有する他の調査を示す他の一例となるユーザインタフェースを示す。図３Ｍは、調査の現状を示す一例となるユーザインタフェースを示す。例えば、一例となるユーザインタフェースは、投票した人の２４％が“Ｙｅｓ”を選択し、７６％が“Ｎｏ”を選択したことを示す。

図３Ｎは、ベンダの場所の管轄エリアの１以上の位置範囲を示す一実施例のグラフィック表現３９８である。第１位置範囲３９６ａは、ベンダの場所３９７から１５分の移動時間内のエリアである。第２位置範囲３９６ｂは、ベンダの場所３９７から１５〜３０分の移動時間を有するエリアである。第３位置範囲３９６ｃは、ベンダの場所３９７から３０〜４５分の移動時間を有するエリアである。
［方法］
図４は、ビジュアルサーチを利用してアクションを実行する方法４００の一実施例のフロー図である。いくつかの実現形態では、ユーザ登録エンジン２０８がユーザを登録する（４０２）。ユーザ登録エンジン２０８は、ユーザのユーザプロファイルを生成する（４０４）。コントローラ２０２は、ユーザから画像を受信する（４０６）。画像認識モジュール２０４は、当該画像に一致するドキュメントを特定する（４０８）。例えば、画像認識モジュール２０４は、画像に一致する調査又は宣伝を特定する。位置エンジン２０６は、ユーザの位置を特定する（４１０）。例えば、位置エンジン２０６は、ユーザの現在の位置を特定する。投票エンジン２１０及び／又は宣伝エンジン２１４は、ドキュメント及びユーザの位置に基づきアクションを実行する（４１２）。

図５は、ビジュアルサーチを利用して調査を実行する方法５００の一実施例のフロー図である。ユーザ登録エンジン２０８は、第１ユーザを登録する（５０２）。ユーザ登録エンジン２０８は、第１ユーザに関連する第１個人情報セットを含むユーザプロファイルを生成する（５０４）。コントローラ２０２は、ユーザから調査に関連する画像を記述したデータを受信する（５０６）。画像認識モジュール２０４は、調査について第１ユーザにより選択されたオプションであるとして画像を特定する（５０８）。投票エンジン２１０は、第１ユーザにより選択されたオプション（ユーザの投票など）及び第１ユーザを記述した第１個人情報セットと調査とを関連付ける（５１０）。投票エンジン２１０は、調査のための１以上の投票結果を記述した投票データを第１ユーザに提供する（５１２）。投票データは、調査に対する回答を提供した１以上の第２ユーザに関連する第２個人情報セットを含む。例えば、宣伝エンジン２１４は、第１ユーザにより選択されたオプションに関連する宣伝を第１ユーザに提供する。例えば、投票エンジン２１０は、調査に関連するコメントを第１ユーザに提供する。

図６は、一定期間にユーザに動的な取引を提供する方法６００の一実施例のフロー図である。ユーザ登録エンジン２０８がユーザを登録する（６０２）。ユーザ登録エンジン２０８は、個人情報とユーザの好き嫌いのための第１カテゴリセットとを含むユーザプロファイルを生成する（６０４）。例えば、ユーザは、ユーザがランニングに興味があることを明示的又は暗黙的に述べる。コントローラ２０２は、ユーザから企業に関連する宣伝の画像を記述したデータを受信する（６０６）。位置エンジン２０６は、ユーザの現在の位置に関連する第１位置を特定する（６０８）。在庫モジュール２１２は、企業の第２位置における在庫を特定する（６１０）。例えば、第２位置は、第１位置に最も近い企業の場所である。一実施例では、在庫モジュール２１２は、ユーザプロファイルに関連する好き嫌いに対応する在庫のカテゴリを決定する。例えば、ユーザプロファイルは、ユーザがランニングが好きであることを示し、在庫モジュール２１２は、在庫がランニングカテゴリ（ランニングシューズ、ランニングパンツ、心拍モニタなど）内にあることを特定する。宣伝エンジン２１４は、在庫とユーザの好き嫌いについて第１カテゴリセットの何れかに一致するカテゴリを含む在庫とに基づき、一定期間においてユーザに対する取引を生成する（６１２）。いくつかの実施例では、取引はまた、在庫に対応するユーザプロファイルの個人情報に基づく。例えば、ユーザは６０才の女性であり、この結果、宣伝エンジン２１４は、同様の年齢グループの女性により購入された利用可能な在庫を特定する。

図７は、ユーザに関連する位置に基づきユーザに動的な取引を提供する方法７００の一実施例のフロー図である。ユーザ登録エンジン２０８がユーザを登録する（７０２）。コントローラ２０２は、ユーザから宣伝の画像を記述したデータを受信する（７０４）。位置エンジン２０６は、ユーザの現在位置に関連する第１位置を特定する（７０６）。在庫モジュール２１２は、宣伝に関連する企業と当該企業の在庫の第２位置とを特定する（７０８）。例えば、在庫の第２位置は、ユーザが企業から在庫を購入可能な最も近い場所である。宣伝エンジン２１４は、ユーザの第１位置、在庫及び企業から過去の取引を取得した他のユーザの交換レートに基づき、ユーザについて第１取引を生成する（７１０）。

上記の実施例の説明は、図示及び説明のため提供された。それは、網羅的であること、又は明細書を開示された正確な形態に限定することを意図していない。上記の教示に関して多数の改良及び変形が可能である。実施例の範囲は当該詳細な説明でなく本出願の請求項により限定されることが意図される。当業者に理解されるように、実施例は、それの趣旨又は本質的な特性から逸脱することなく他の具体的な形態により実現されてもよい。同様に、モジュール、ルーチン、特徴、属性、方法及び他の態様の特定のネーミング及び分割は、必須又は重要でなく、説明又はその特徴を実現する機構は、異なる名前、分割及び／又はフォーマットを有してもよい。さらに、関連技術の当業者に明らかなように、明細書のモジュール、ルーチン、特徴、属性、方法及び他の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はこれら３つの何れかの組み合わせとして実現可能である。また、モジュールなどの明細書のコンポーネントがソフトウェアとして実現される場合、当該コンポーネントは、スタンドアローンプログラム、より大きなプログラムの一部、複数の別々のプログラム、静的又は動的にリンクされたライブラリ、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバ及び／又はコンピュータプログラミングの当業者に現在若しくは以降に知られるすべての及び他の何れかの方法により実現可能である。さらに、明細書は、何れか特定のプログラミング言語、何れか特定のオペレーティングシステム又は環境における実現に限定されるものでない。従って、本開示は例示的なものであり、以下の請求項に提供される明細書の範囲に限定されるものでない。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１００ システム
２００ 計算装置
２０２ コントローラ
２０４ 画像認識モジュール
２０６ 位置エンジン
２０８ ユーザ登録エンジン
２１０ 投票エンジン
２１２ 在庫モジュール
２１４ 宣伝エンジン
２１６ ユーザインタフェースモジュール

Claims (20)

1. １以上のプロセッサが、ユーザから企業に関連する宣伝の画像を示すデータを受信するステップと、
   前記１以上のプロセッサが、前記ユーザの現在位置に関連する第１位置を特定するステップと、
   前記１以上のプロセッサが、前記企業の在庫情報と前記ユーザに関連する第１位置とに基づき、前記ユーザに対して一定期間のための取引に関する情報を生成するステップと、
   を有するコンピュータにより実現される方法。
2. 前記取引に関する情報はまた、前記企業から過去の取引に関する情報を取得した他のユーザの交換レートに基づく、請求項１記載の方法。
3. 前記企業の在庫の第２位置を特定するステップをさらに有し、
   前記取引に関する情報は、前記在庫の第２位置に基づく、請求項１記載の方法。
4. 前記ユーザの第１位置が属する管轄エリアを決定するステップをさらに有し、
   前記取引に関する情報はさらに、前記管轄エリアから前記在庫の第２位置まで移動するための前記ユーザからの移動時間に基づく、請求項３記載の方法。
5. 前記ユーザの好き嫌いの第１カテゴリセットを含むユーザプロファイルを生成するステップをさらに有し、
   前記取引に関する情報はまた、前記ユーザの好き嫌いの第１カテゴリセットの何れかに一致するカテゴリを含む前記在庫情報に基づく、請求項１記載の方法。
6. 前記ユーザプロファイルはまた、個人情報を有し、
   前記取引に関する情報はまた、前記個人情報に基づく在庫情報の特定に基づく、請求項５記載の方法。
7. 前記取引に関する情報は、日時、在庫を一掃する目標時間及び見込み客の総数にさらに基づき生成される、請求項１記載の方法。
8. １以上のプロセッサと、
   ユーザから企業に関連する宣伝の画像を示すデータを受信するよう構成される画像認識モジュールと、
   前記ユーザの現在位置に関連する第１位置を特定するよう構成される位置エンジンと、
   前記企業の在庫情報と前記ユーザに関連する第１位置とに基づき、一定の期間のための前記ユーザに対する取引に関する情報を生成するよう構成される宣伝エンジンと、
   を有するシステム。
9. 前記取引に関する情報はまた、前記企業から過去の取引に関する情報を取得した他のユーザの交換レートに基づく、請求項８記載のシステム。
10. 前記位置エンジンはさらに、前記企業の在庫の第２位置を特定するよう構成され、
    前記取引に関する情報は、前記在庫の第２位置に基づく、請求項８記載のシステム。
11. 前記宣伝エンジンはさらに、前記ユーザの第１位置が属する管轄エリアを決定するよう構成され、
    前記取引に関する情報はさらに、前記管轄エリアから前記在庫の第２位置まで移動するための前記ユーザからの移動時間に基づく、請求項１０記載のシステム。
12. 前記ユーザの好き嫌いの第１カテゴリセットを含むユーザプロファイルを生成するよう構成されるユーザ登録エンジンをさらに有し、
    前記取引に関する情報は、前記ユーザの好き嫌いの第１カテゴリセットの何れかに一致するカテゴリを含む前記在庫情報にさらに基づく、請求項８記載のシステム。
13. 前記ユーザプロファイルはさらに、個人情報を有し、
    前記取引に関する情報は、前記個人情報に基づく在庫情報の特定にさらに基づく、請求項１２記載のシステム。
14. 前記取引に関する情報は、日時、在庫を一掃する目標時間及び見込み客の総数にさらに基づき生成される、請求項８記載のシステム。
15. コンピュータ上で実行されると、前記コンピュータに、
    ユーザから企業に関連する宣伝の画像を示すデータを受信させ、
    前記ユーザの現在位置に関連する第１位置を特定させ、
    前記企業の在庫情報と前記ユーザに関連する第１位置とに基づき一定の期間のための前記ユーザに対する取引を生成させる、
    ためのコンピュータプログラム。
16. 前記取引に関する情報はまた、前記企業から過去の取引に関する情報を取得した他のユーザの交換レートに基づく、請求項１５記載のコンピュータプログラム。
17. 前記コンピュータにさらに前記企業の在庫の第２位置を特定させ、
    前記取引に関する情報は、前記在庫の第２位置に基づく、請求項１５記載のコンピュータプログラム。
18. 前記コンピュータにさらに前記ユーザの第１位置が属する管轄エリアを決定させ、
    前記取引に関する情報はさらに、前記管轄エリアから前記在庫の第２位置まで移動するための前記ユーザからの移動時間に基づく、請求項１７記載のコンピュータプログラム。
19. 前記コンピュータにさらに前記ユーザの好き嫌いの第１カテゴリセットを含むユーザプロファイルを生成させ、
    前記取引に関する情報はまた、前記ユーザの好き嫌いの第１カテゴリセットの何れかに一致するカテゴリを含む前記在庫情報に基づく、請求項１５記載のコンピュータプログラム。
20. 前記ユーザプロファイルはまた、個人情報を有し、
    前記取引に関する情報はまた、前記個人情報に基づく在庫情報の特定に基づく、請求項１９記載のコンピュータプログラム。

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