JP2015197924A - 自動映像選択装置、自動映像選択方法、コンピュータ可読記録媒体及びコンピューティング装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 自動映像選択装置及び方法を提供する。【解決手段】 本発明の一態様による自動映像選択装置は、映像を受信する映像受信部と、映像から特徴を抽出する特徴抽出部と、抽出された特徴が、映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断するカテゴリー判断部と、を含みうる。【選択図】 図１

Description

本発明は、自動映像選択技術に係り、より詳細には、映像のカテゴリー認識に基づいて映像を選択的に処理する技術選択に関する。

一般的に、スマートメガネ（ｓｍａｒｔ ｇｌａｓｓｅｓ）は、ユーザがメガネのように頭に着用するウェアラブルコンピューティング装置であって、例えば、スマートフォンなどが有している多様な機能を含みうる。スマートメガネは、ヘッドアップディスプレイ（Ｈｅａｄ−Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ：ＨＵＤ）を用いて、ユーザの目の前に実際の世界だけではなく、拡張現実のような仮想世界をディスプレイすることができる。また、スマートメガネは、スマートフォンやスマートウォッチと比較する時、着用者が眺めている場面を記録することができるという長所を有する。したがって、スマートメガネは、人の記憶能力の限界を克服することができる有用なデバイスとして活用されると期待されている。しかしながら、映像の連続した保存は、ユーザに無意味な映像までも無差別的に記録されてしまうという面で、保存空間の無駄使いが大きい。

米国特許公開公報第２００８／００６２２９１号明細書

本発明は、映像を保存するリソースを有効に活用する装置及び方法等を提供することである。

本発明の一態様による自動映像選択装置は、映像を受信する映像受信部と、映像から特徴を抽出する特徴抽出部と、抽出された特徴が、映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断するカテゴリー判断部と、を含みうる。

自動映像選択装置は、カテゴリー判断部の決定によって映像の保存と関連した動作を制御する動作制御部をさらに含みうる。

映像受信部は、ユーザのためにディスプレイに現在ディスプレイされている映像データから映像を受信することができる。映像受信部は、カメラを通じて撮影されて受信される映像データから映像を受信することができる。

映像受信部は、通信網を通じて受信される映像データから映像を受信することができる。映像受信部は、特定のカテゴリーを認識するように既定の映像を含む学習データから映像を受信し、自動映像選択装置は、カテゴリー判断部の決定によって所定のカテゴリー識別基準データを更新する特徴学習部をさらに含みうる。

所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するために既定の複数のカテゴリー識別基準データを含みうる。

動作制御部は、映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力することができる。動作制御部は、映像を通信網を通じて遠隔ストレージ媒体に伝送し、映像を遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力することができる。

本発明の他の態様による自動映像選択方法は、映像を受信する段階と、前記映像から特徴を抽出する段階と、前記抽出された特徴が、前記映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断する段階と、を含みうる。

自動映像選択方法は、前記判断の結果によって、前記映像の保存と関連した動作を制御する段階をさらに含みうる。

前記映像を受信する段階は、ユーザのためにディスプレイに現在ディスプレイされている映像データから映像を受信することができる。前記映像を受信する段階は、カメラを通じて撮影されて受信される映像データから映像を受信することができる。

前記映像を受信する段階は、通信網を通じて受信される映像データから映像を受信することができる。前記映像を受信する段階は、特定のカテゴリーを認識するように既定の映像を含む学習データから映像を受信し、自動映像選択方法は、前記判断の結果によって、前記所定のカテゴリー識別基準データを更新する段階をさらに含みうる。

前記所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するために既定の複数のカテゴリー識別基準データを含みうる。

自動映像選択方法は、前記映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。自動映像選択方法は、前記映像を通信網を通じて遠隔ストレージ媒体に伝送し、前記映像を前記遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。

本発明のさらに他の態様によるカメラ及びディスプレイを含むコンピューティング装置のプロセッサによって実行されれば、前記プロセッサが動作を行うように誘発するコンピュータ実行可能インストラクションを保存するコンピュータ可読記録媒体であって、前記動作は、前記カメラから撮影されて、前記ディスプレイに現在ディスプレイされている映像を受信する段階と、前記映像から特徴を抽出して映像特徴として出力する段階と、前記抽出された特徴が、前記映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断する段階と、を含みうる。

前記動作は、前記判断の結果によって、前記映像の保存と関連した動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。前記動作は、通信網を通じて受信される映像データから映像を受信する段階をさらに含みうる。

前記動作は、特定のカテゴリーに属するものであって、既定の映像を含む学習データから映像を受信する段階と、前記判断の結果によって、前記所定のカテゴリー識別基準データを更新する段階と、をさらに含みうる。

前記所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するために既定の複数のカテゴリー識別基準データを含みうる。

前記動作は、前記映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。前記動作は、前記映像を映像信号に変換し、前記映像信号を遠隔ストレージ媒体に伝送し、前記映像信号を前記遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。

前記コンピュータ実行可能インストラクションは、少なくとも１つの特定のカテゴリーを認識するように既定の１つの独立したアプリケーションとして提供されうる。前記コンピュータ実行可能インストラクションは、ユーザが決定した少なくとも１つのカテゴリーを認識するように学習される１つの独立したアプリケーションとして提供されうる。

本発明のさらに他の態様によるカメラと、ディスプレイと、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されれば、前記プロセッサが動作を行うように誘発するコンピュータ実行可能インストラクションを保存するコンピュータ可読記録媒体と、を含むコンピューティング装置であって、前記動作は、前記カメラから撮影されて、前記ディスプレイに現在ディスプレイされている映像を受信する段階と、前記映像から特徴を抽出して映像特徴として出力する段階と、前記抽出された特徴が、前記映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断する段階と、を含みうる。

前記動作は、前記判断の結果によって、前記映像の保存と関連した動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。

前記コンピューティング装置は、通信網を通じて映像データを受信する通信モジュールをさらに含み、前記動作は、前記通信網を通じて受信された前記映像データから映像を受信する段階をさらに含みうる。

前記動作は、特定のカテゴリーに属するものであって、既定の映像を含む学習データから映像を受信する段階と、前記判断の結果によって、前記所定のカテゴリー識別基準データを更新する段階と、をさらに含みうる。

前記コンピューティング装置は、通信網を通じて映像データを受信する通信モジュールをさらに含み、前記動作は、前記通信モジュールを通じて受信され、特定のカテゴリーに属するものであって、既定の映像を含む学習データから映像を受信する段階をさらに含みうる。

前記所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するためにあらかじめ定義されている複数のカテゴリー識別基準データを含みうる。

前記動作は、前記映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。

前記コンピューティング装置は、通信網を通じて遠隔ストレージ媒体に映像データを送信する通信モジュールをさらに含み、前記動作は、前記映像を前記遠隔ストレージ媒体に送信し、前記映像を前記遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含みうる。

前記コンピュータ実行可能インストラクションは、少なくとも１つの特定のカテゴリーを認識するように既定の１つの独立したアプリケーションとして提供されうる。

前記コンピュータ実行可能インストラクションは、ユーザによって決定された少なくとも１つのカテゴリーを認識するように学習される１つの独立したアプリケーションとして提供されうる。

自動映像選択装置の一実施形態を示すブロック図である。 自動映像選択装置の他の実施形態を示すブロック図である。 自動映像選択装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。 自動映像選択装置を含むコンピューティング装置の一実施形態を示すブロック図である。 自動映像選択装置を含むコンピューティング装置の他の実施形態を示すブロック図である。 自動映像選択装置を含むコンピューティング装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。 自動映像選択装置を含むコンピューティング装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。 自動映像選択方法の一実施形態を示すフローチャートである。 自動映像選択方法の他の実施形態を示すフローチャートである。 自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。 自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。 自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。 自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。 自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。 自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。

下記の説明は、本明細書に説明された方法、装置及び／またはシステムの包括的な理解のために提供される。しかし、本明細書に説明された方法、装置及び／またはシステムの多様な変更、変形及び等価物は、当業者に自明である。本明細書に説明された動作の順序は、単純な例示であり、これに限定されるものではなく、特定の順序で必須的に発生する動作を除き、変化されうるということは当業者に自明である。また、本発明を説明するに当って、関連した公知機能または構成についての具体的な説明が、本発明の要旨を不明にする恐れがあると判断される場合には、その詳細な説明を省略する。

本明細書で、同じ参照符号は、同じ構成要素を示す。図面の相対的な大きさ、比率及び構成要素の描写は、明確性、及び便宜のために誇張されて表現される。

一般的に、スマートメガネに含まれているカメラは、ユーザの目の高さでユーザの目の前にある場面を撮影することができる。スマートメガネのカメラによって撮影される映像は、スマートメガネ内のローカルメモリに保存することができる。他の方式で、映像をスマートメガネに備えられた通信モジュールによって映像信号に変換した後、近距離または広域通信網を通じて、ユーザが所持しているスマートフォンやクラウドのような遠隔保存空間に送信して保存することができる。

ところが、ウェアラブルコンピューティング装置であるスマートメガネのローカルメモリの容量は、制限されており、通信網を通じて遠隔保存空間に送信する場合には、通信網環境の制限を受けることができる。したがって、スマートメガネのカメラによって撮影される映像を無差別的に連続保存することを回避することが望ましい。このために、ユーザが希望する場合にのみ映像を保存する手動選択方式が利用される。これは、ユーザに意味のある映像を選択して保存可能にする。

しかし、手動選択方式の場合、ユーザは、ディスプレイされる映像を引き続き監視していなければならない。本願において「ディスプレイされる」は「表示される」等と言及されてよい。また、ユーザは、映像を引き続き監視する間にそれぞれの映像が保存する価値のある映像であるか否かを判断しなければならない。さらに、ユーザは、保存する価値のある映像であると判断されれば、保存動作を開始させる命令を入力しなければならない。したがって、ユーザが映像を監視しない場合、監視しているとしても、保存する価値のある映像であるか否かを判断する余裕がない場合、及び価値のある映像であると判断したとしても、ユーザに映像保存命令を入力する余裕がない場合に、映像を保存することができない。

自動映像選択装置及び方法の実施形態によって、映像のカテゴリー認識に基づいて自動映像を選択する技術が提供される。本技術は、ユーザの監視及び判断なしに、多様な映像のうち、ユーザに意味のある特定のカテゴリーのコンテンツを有した映像のみを自動選択して保存することができる。また、本技術は、無条件的にあらゆる映像を保存するものではなく、選択保存であるために、保存空間の無駄使いを回避可能にする。さらに、本技術は、ユーザの手動制御が不要であるために、ユーザが意識しない場合にも、映像を自動保存または処理させる。

本明細書で、“カテゴリー認識（ｃａｔｅｇｏｒｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）”という用語は、映像のカテゴリーを映像のコンテンツに直接基づいて認識するという意味として使われる。

既存に映像のカテゴリーを認識する方式として映像のコンテンツを間接的に利用するタグ方式が知られている。このタグ方式は、映像に一種のメタデータとしてテキスト形態のタグを付け加える方式である。例えば、特定の映像が雪が積もっている急な稜線でスキーをする人をコンテンツとして含んでいる場合、この映像には、“雪”、“山”、“スキー”、“人”のようなテキストがタグとして付加されうる。このテキスト形態のタグは、映像を検索する時、または映像を特定のカテゴリーに属するものとして分類する時に利用される。

このような間接的なタグ方式に比べて、自動映像選択装置及び方法の実施形態は、映像を映像のコンテンツに直接基づいて特定のカテゴリーに属するものとして認識する。映像のコンテンツは、映像内の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を分析することで識別されうる。

以下で、自動映像選択装置及び方法は、ヘッドアップディスプレイ、カメラ及び／または遠隔装置との通信のための通信モジュールを備えたスマートメガネ、及びカテゴリー認識機のような独立したアプリケーションまたは独立したハードウェアを参照して、実施形態として説明される。しかし、これは、例示に過ぎず、スマートメガネ以外に、スマートウォッチ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、デスクトップ、サーバ、クライアントなどの多様なコンピューティング装置に自動映像選択装置及び方法が適用可能であるということが理解される。また、独立したアプリケーション以外にも、ウェブブラウザー、カメラアプリケーション、またはマルチメディアプレーヤーなどの既存のアプリケーションのプラグインやコンポーネントモジュールとして具現されることも可能であるということを容易に理解できる。

図１は、自動映像選択装置の一実施形態を示すブロック図である。図１を参照すれば、自動映像選択装置１０は、映像受信部１１、カテゴリー識別基準データ１３、特徴抽出部１５、カテゴリー判断部１７、及び動作制御部１９を含みうる。

映像受信部１１は、受信される映像データから特定の映像を受信するコンポーネントである。例えば、映像データは、連続した静止画像を含む動画であり、獲得される映像は、動画のうち１つの静止画像であり得る。映像受信部１１は、多様なソースから由来する映像データから映像を受信することができる。映像データのソースは、ディスプレイ、カメラ、受信モジュール、記録媒体または当業者に広く知られた多様な映像データソースを含みうる。

一例で、映像データは、ディスプレイを通じてユーザに現在ディスプレイされている映像データであり得る。例えば、ユーザが、カテゴリー認識に基づく自動映像選択装置１０を備えるスマートメガネを着用し、カメラを通じて撮影されるユーザ前方の実際世界を含んだ拡張現実動画をリアルタイムでヘッドアップディスプレイ上で報告していると仮定する。この場合、拡張現実動画がディスプレイを通じてユーザにディスプレイされている間に、映像受信部１１が、拡張現実動画データから静止画像を受信することができる。

他の例で、映像データは、カメラを通じて撮影されてリアルタイムで受信される映像データであり得る。例えば、ユーザが、カテゴリー認識に基づく自動映像選択装置１０を備えるスマートメガネを着用し、カメラを通じて撮影されるユーザ前方の実際世界の動画をリアルタイムでヘッドアップディスプレイ上で報告していると仮定する。この場合、カメラを通じて撮影された動画データが、ディスプレイを通じてユーザにディスプレイされている間に、映像受信部１１が、動画データから静止画像を受信することができる。

さらに他の例で、映像データは、遠隔で通信網を通じて受信される映像データであり得る。例えば、ユーザが、カテゴリー認識に基づく自動映像選択装置１０を備えるスマートメガネを着用し、デジタルマルチメディア放送（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ：ＤＭＢ）を受信されてドラマを視聴していると仮定する。この場合、映像受信部１１は、スマートメガネのヘッドアップディスプレイ上でディスプレイされているＤＭＢ放送のドラマ動画データから静止画像を獲得することができる。

そして、さらに他の例で、映像データは、ローカル記録媒体または遠隔保存空間に保存されている学習データであり得る。例えば、ユーザが、カテゴリー認識に基づく自動映像選択装置１０を備えるスマートメガネを着用し、遠隔クラウドのユーザ個人勘定の保存空間に保存されている自身が好んでいるファッションである“花柄の服”に関連した写真や動画を受信して、カテゴリー認識に基づく自動映像選択装置１０を学習させると仮定する。この場合、学習データは、遠隔クラウドのユーザ個人勘定の保存空間に保存されており、また、“花柄の服”というカテゴリーに属するものとしてあらかじめ定義されている映像を含む。映像受信部１１は、この学習データから“花柄の服”というカテゴリーに属するものであって、既定の映像を受信することができる。

映像受信部１１によって獲得された映像は、特定のカテゴリーに属するか否かが判断されなければならない。映像が、特定のカテゴリーに属するか否かの判断のための基準データをカテゴリー識別基準データ１３で提供する。カテゴリー識別基準データ１３は、特定のカテゴリーに属するものであって、既定の特徴、すなわち、基準特徴を少なくとも１つ含みうる。

特徴は、カテゴリー認識に基づく自動映像選択装置１０をして映像が特定のカテゴリーに属するか否かを映像のコンテンツに直接基づいて決定する。

一般的に、カテゴリーは、人、動物、女子、男子、猫、ペット、ファッション、自動車のような一般的な概念を用いて定義されうる。さらに、カテゴリーは、花柄の服、芸能人の名前（例えば、レディー・ガガ）のように、一般概念をユーザに個人的に意味のある概念としてなるように混合することで定義することができる。

自動映像選択装置１０は、映像が１つの特定のカテゴリーに属するか否かを認識することができる。また、カテゴリー認識に基づく自動映像選択装置１０は、映像が複数の特定のカテゴリーのうち如何なるものに属するか否かを認識することもできる。自動映像選択装置１０によって認識されるカテゴリーは、カテゴリー識別基準データまたはカテゴリー識別基準データ１３に含まれている基準特徴によって認識されうるあらかじめ定義されているカテゴリーによって決定されうる。

カテゴリー識別基準データ１３に含まれる基準特徴が、如何なるカテゴリーを認識するためのものであるかは、多様なエンティティのうち１つによってあらかじめ決定されうる。多様なエンティティには、ユーザ、関連システムを販売する販売者、関連方法を具現したソフトウェアの開発者、及び／または第３者が含まれうる。特定の特徴を特定のカテゴリーに割り当てることは、従来の映像から特定人の顔のような客体を認識する映像分析分野でよく知られている。本明細書で、特定のカテゴリーが、あらかじめ定義されて対応している特定の特徴を“基準特徴”であると指称する。

基準特徴は、以前に映像から抽出された特徴のうちから、既定の特定のカテゴリーを識別するための基準となるものを選択した特徴であり得る。この場合、如何なる映像が特定のカテゴリーに属するか否かの如何は、映像から抽出された特徴と基準特徴とを比較することで決定されうる。

特徴は、映像内から発見される特性（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）である。映像内の如何なる特性が如何なる特徴に対応するかは、多様なエンティティのうち１つによってあらかじめ決定されうる。多様なエンティティには、ユーザ、関連システムを販売する販売者、関連方法を具現したソフトウェアの開発者、及び／または第３者が含まれうる。映像内の特徴を特定の特徴に割り当てることは、従来の映像から特定人の顔のような客体を認識する映像分析分野でよく知られている。

例えば、自動映像選択装置１０が、“花柄の服”カテゴリーを認識すると仮定する。この場合、カテゴリー識別基準データ１３は、“花柄の服”カテゴリーを認識するために使われる特徴を基準特徴として含みうる。例えば、“花柄の服”を認識するために、“服”及び“花”を認識する必要があると仮定する。この場合、カテゴリー識別基準データ１３は、“服”を認識するための特徴と“花”を認識するための特徴とを基準特徴として含みうる。

特徴抽出部１５は、映像から特徴を抽出して、該抽出された特徴を映像特徴として出力する。特徴抽出部１５によって抽出される映像特徴は、カテゴリー識別基準データ１３に含まれている基準特徴と比較可能な同じ形式のデータによって構成することができる。この場合、映像特徴は、基準特徴と直接比較可能である。映像特徴と基準特徴は、同じカテゴリーを表わすこともあり、互いに異なるカテゴリーを表わすことができる。映像特徴と基準特徴とが符合するならば、２つは同じカテゴリーを表わすものとして決定され、一方、映像特徴と基準特徴とが符合しなければ、２つは互いに異なるカテゴリーを表わすものであると決定されうる。

カテゴリー判断部１７は、映像特徴と基準特徴とを比較し、映像とユーザが所望するカテゴリーとが互いに同一であるか否かを決定することができる。映像特徴が表わすカテゴリーは、映像のカテゴリーに該当する。基準特徴が表わすカテゴリーは、基準特徴によって認識されうる既定の特定のカテゴリーである。この特定のカテゴリーは、ユーザが保存することを所望する映像のカテゴリーであり得る。

例えば、カテゴリー判断部１７は、映像特徴と基準特徴とを比較し、もし、映像特徴と基準特徴とが同一であれば、２つは同じカテゴリーを表わし、したがって、映像のカテゴリーは、ユーザが保存することを所望する映像の特定のカテゴリーであると決定することができる。一方、カテゴリー判断部１７は、映像特徴と基準特徴とを比較し、もし、映像特徴と基準特徴とが符合しなければ、２つは互いに異なるカテゴリーを表わし、したがって、映像のカテゴリーは、ユーザが保存することを所望する映像の特定のカテゴリーではないと決定することができる。

本明細書では、たとえ実施形態がカテゴリー識別基準データが基準特徴を含み、基準特徴を映像から抽出される特徴の一種である場合を例示的に説明するが、実施形態が、このような例に制限されるものではない。例えば、カテゴリー識別基準データ１３は、基準特徴ではなく、特定のカテゴリーを識別する他の多様な基準データを含みうる。この場合、カテゴリー判断部１７は、映像から抽出された特徴のカテゴリーを判断するために、このようなカテゴリー識別基準データを利用できる。カテゴリー識別基準データ１３は、特定の特徴に対して、この特定の特徴が特定のカテゴリーであるか否かを識別できる基準データであれば、制限なしに含みうる。例えば、カテゴリー識別基準データは、特徴内に含まれている特徴を識別し、該識別された特徴が特定のカテゴリーとして識別されるか否かを判断させるデータであり得る。

したがって、本明細書で、たとえカテゴリー判断部１７が、カテゴリー識別基準データ１３からの基準特徴と映像から抽出された特徴とを”比較する”と表現しているとしても、このような“比較する”という表現は、特徴−対−特徴の単純比較のみで制限されるものではないということを理解しなければならない。言い換えれば、基準特徴と映像から抽出された特徴とを比較することは、映像から抽出された特徴を、特定のカテゴリーを認識することができる多様な他のカテゴリー識別基準データに基づいて判断する多様な方式を含むということを理解しなければならない。

そして、動作制御部１９は、カテゴリー判断部１７の決定によって映像の保存と関連した動作を制御する制御信号を出力する。動作制御部１９が出力する制御信号は、映像をローカル及び／または遠隔記録媒体に保存させる制御信号の１つであり得る。ローカル記録媒体は、例えば、自動映像選択装置１０を含むスマートメガネ内に備えられているメモリであり得る。遠隔記録媒体は、例えば、自動映像選択装置１０を含むスマートメガネと通信網を通じて連結されているスマートフォン、タブレット、ラップトップコンピュータ、または遠隔のクラウドサーバ内の保存空間であり得る。

図１を参照して、前述された自動映像選択装置１０によれば、映像自動選択保存技術が提供されうる。例えば、自動映像選択装置１０を含むスマートメガネにおいて、ユーザは、スマートメガネのヘッドアップディスプレイ上で表示されている映像のうちから、ユーザに意味のある特定のカテゴリーのコンテンツを有した映像のみを自動選択して、スマートメガネ内のローカルメモリに保存することができる。ユーザは、自動選択された映像を無線インターネットのような通信網で連結されたクラウドのユーザ個人勘定保存空間上に保存されるようにアップロードすることができる。ユーザが人ごみの中を歩いて行きながら、またはショッピングをする途中で、自動映像選択装置１０は、スマートメガネのカメラによって撮影される映像のうちからユーザが所望するコンテンツを有した映像が自動選択され、保存させる。

図２は、自動映像選択装置の他の実施形態を示すブロック図である。図２に示された自動映像選択装置２０は、複数のカテゴリーを認識し、選択して保存できるように制御する。

図２を参照すれば、自動映像選択装置２０は、映像受信部２１、複数のカテゴリーのそれぞれに対して定義された複数のカテゴリー別識別基準データ２３１、２３２、２３３を含むカテゴリー識別基準データ２３、特徴抽出部２５、複数のカテゴリー別識別基準データ２３１、２３２、２３３に対応して、複数のカテゴリーのそれぞれに対して動作する複数のカテゴリー別カテゴリー判断部２７１、２７２、２７３を含むカテゴリー判断部２７、動作制御部２９などのコンポーネントを含みうる。

映像受信部２１は、図１の映像受信部１１と類似に、受信される映像データから特定の映像を獲得するコンポーネントである。

映像受信部２１によって獲得された映像は、特定のカテゴリーに属するか否かが判断されなければならない。映像が、特定のカテゴリーに属するか否かの判断基準をカテゴリー識別基準データ２３で提供する。

カテゴリー識別基準データ２３は、図１のカテゴリー識別基準データ１３と類似しているが、但し、互いに異なるカテゴリーを認識するように既定の複数のカテゴリー別識別基準データ２３１、２３２、２３３を含むという点で異なる。カテゴリー１識別基準データ２３１は、１つの特定のカテゴリー、すなわち、“カテゴリー１”を認識するように既定の基準特徴を含みうる。カテゴリー２識別基準データ２３２は、他の１つの特定のカテゴリー、すなわち、“カテゴリー２”を認識するように既定の基準特徴を含みうる。同様に、カテゴリーＮ識別基準データ２３３は、さらに他の１つの特定のカテゴリー、すなわち、“カテゴリーＮ”を認識するように既定の基準特徴を含みうる。ここで、Ｎは、２以上の整数である。したがって、カテゴリー識別基準データ２３は、２つ以上の互いに異なるカテゴリーに対してそれぞれ既定のカテゴリー識別基準データを含みうる。

特徴抽出部２５は、図１の特徴抽出部１５と類似に、映像から特徴を抽出して、該抽出された特徴を映像特徴として出力する。特徴抽出部２５によって抽出される映像特徴は、カテゴリー識別基準データ２３に含まれている基準特徴と比較可能な同じ形式のデータによって構成される。

カテゴリー判断部２７は、図１のカテゴリー判断部１７と類似しているが、但し、互いに異なるカテゴリーを認識するために複数のカテゴリー別カテゴリー判断部２７１、２７２、２７３を含むという点で異なる。カテゴリー１判断部２７１は、カテゴリー１識別基準データ２３１に対応して映像のカテゴリーが“カテゴリー１”であるか否かを決定する。カテゴリー２判断部２７２は、カテゴリー２識別基準データ２３２に対応して映像のカテゴリーが“カテゴリー２”であるか否かを決定する。同様に、カテゴリーＮ判断部２７３は、カテゴリーＮ識別基準データ２３３に対応して映像のカテゴリーが“カテゴリーＮ”であるか否かを決定する。ここで、Ｎは、２以上の整数である。したがって、カテゴリー判断部２７は、映像のカテゴリーが２つ以上の互いに異なるカテゴリーに属するか否かを決定することができる。

そして、動作制御部２９は、図１の動作制御部１９と類似に、カテゴリー判断部２７の決定によって映像の保存と関連した動作を制御する制御信号を出力する。

図３は、自動映像選択装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。図３に示された自動映像選択装置３０は、図１に示されたシステムの変形例であって、学習データを用いてカテゴリー識別基準データを更新することによって、カテゴリー認識機能を詳細に細分化（ｒｅｆｉｎｅ）できるようにする。

図３を参照すれば、自動映像選択装置３０は、映像受信部３１、カテゴリー識別基準データ３３、特徴抽出部３５、学習データ３６、カテゴリー判断部３７、特徴学習部３８、動作制御部３９などのコンポーネントを含みうる。

映像受信部３１は、図１の映像受信部１１と類似に、受信される映像データから特定の映像を獲得するコンポーネントである。

映像受信部３１によって獲得された映像は、特定のカテゴリーに属するか否かが判断されなければならない。映像が特定のカテゴリーに属するか否かの判断基準データをカテゴリー識別基準データ３３で提供する。

また、映像受信部３１によって獲得された映像のカテゴリーは、既に定義されている。学習データ３６は、特定のカテゴリーとして既に分類されている映像の集合である。学習データ３６は、ユーザがローカルメモリ、ユーザが所持しているコンピューティング装置内の保存空間、または遠隔クラウドの個人勘定の保存空間に保存しておいた映像を指す。学習データ３６内の映像が特定のカテゴリーに属しているか否かは、ユーザによって決定されうる。

カテゴリー識別基準データ３３は、図１のカテゴリー識別基準データ１３と類似に、特定のカテゴリーを認識するように既定の基準特徴のようなデータを含みうる。

特徴抽出部３５は、図１の特徴抽出部１５と類似に、映像から特徴を抽出して、該抽出された特徴を映像特徴として出力する。

カテゴリー判断部３７は、図１のカテゴリー判断部１７と類似に、映像特徴とカテゴリー識別基準データ３３内のデータ、すなわち、基準特徴を比較し、映像とユーザが所望するカテゴリーとが互いに同一であるか否かを決定することができる。

特徴学習部３８は、学習データ３６の映像に対するカテゴリー判断部３７の決定に基づいてカテゴリー識別基準データ３３を更新する。例えば、もし、カテゴリー判断部３７が、学習データ３６から獲得された映像から抽出された映像特徴とカテゴリー識別基準データ３３内の基準特徴とが互いに符合すると決定すれば、特徴学習部３８は、カテゴリー識別基準データ３３を更新しない。一方、もし、カテゴリー判断部３７が、学習データ３６から獲得された映像から抽出された映像特徴とカテゴリー識別基準データ３３内の基準特徴とが互いに符合しないと決定すれば、特徴学習部３８は、映像特徴に基づいてカテゴリー識別基準データ３３を更新する。例えば、特徴学習部３８は、映像特徴をカテゴリー識別基準データ３３に追加することによって、カテゴリー識別基準データ３３を更新することができる。

そして、動作制御部３９は、図１の動作制御部１９と類似に、カテゴリー判断部３７の決定によって映像の保存と関連した動作を制御する制御信号を出力する。

さて、図４ないし図７を参照して、自動映像選択装置を含むコンピューティング装置の例が記述される。以下で記述されるコンピューティング装置は、単に例示に過ぎない。当業者は、特許請求の範囲及びそれらの等価物内で多様な組み合わせの単一コンピューティング装置及び／または分散コンピュータ環境が可能であるということを容易に理解できる。

図４は、自動映像選択装置を含むコンピューティング装置の一実施形態を示すブロック図である。図４を参照すれば、自動映像選択装置４０を備えたコンピューティング装置４００が例示される。示された例で、コンピューティング装置４００は、自動映像選択装置４０、カメラ４１５、ディスプレイ４２５、及びローカル映像ストレージ４３５を含む。自動映像選択装置４０は、図１のシステムのコンポーネントと類似に、それぞれ対応する映像受信部４１、カテゴリー識別基準データ４３、特徴抽出部４５、カテゴリー判断部４７、及び動作制御部４９を含む。

映像受信部４１は、カメラ４１５から撮影された映像がディスプレイ４２５に供給されている経路で映像を獲得する。該獲得された映像に対して特徴抽出部４５によって特徴が抽出される。該抽出された特徴は、映像特徴としてカテゴリー判断部４７に提供される。カテゴリー判断部４７は、映像特徴とカテゴリー識別基準データ４３からの基準特徴とを比較する。カテゴリー識別基準データ４３は、既定の特定のカテゴリーを認識するように既定の１つ以上の基準特徴を含みうる。したがって、カテゴリー判断部４７は、映像が既定の特定のカテゴリーに含まれるものであるか否かを決定することができる。動作制御部４９は、カテゴリー判断部４７が、映像がカテゴリー識別基準データ４３に定義されているカテゴリーに含まれるものであると決定して初めて、カメラ４１５からローカル映像ストレージ４３５に保存される動作を行わせる制御信号を出力することができる。

これにより、図４に例示されたコンピューティング装置４００は、カメラ４１５によって撮影された映像をディスプレイ４２５を通じて、ユーザにディスプレイすると共に、カテゴリー認識過程を経て選択された映像のみをローカル映像ストレージ４３５に保存することができる。

図５は、自動映像選択装置を含む他のコンピューティング装置の他の実施形態を示すブロック図である。

図５を参照すれば、自動映像選択装置５０を備えたコンピューティング装置５００及び遠隔映像サーバ５５５が、通信網５４５を通じて連結されている分散コンピュータ環境が例示される。示された例で、コンピューティング装置５００は、自動映像選択装置５０、映像信号受信モジュール５１５、ディスプレイ５２５、及びローカル映像ストレージ５３５を含む。自動映像選択装置５０は、図１のシステムのコンポーネントに対応する映像受信部５１、カテゴリー識別基準データ５３、特徴抽出部５５、カテゴリー判断部５７、及び動作制御部５９を含む。

映像受信部５１は、映像信号受信モジュール５１５から受信された映像がディスプレイ５２５に供給されている経路で映像を獲得する。映像信号受信モジュール５１５は、通信網５４５を通じて遠隔映像サーバ５５５から映像を受信することができる。獲得された映像に対して特徴抽出部５５によって特徴が抽出される。該抽出された特徴は、映像特徴としてカテゴリー判断部５７に提供される。カテゴリー判断部５７は、映像特徴とカテゴリー識別基準データ５３からの基準特徴とを比較する。カテゴリー識別基準データ５３は、既定の特定のカテゴリーを認識するように既定の１つ以上の基準特徴が含まれうる。したがって、カテゴリー判断部５７は、映像が既定の特定のカテゴリーに含まれるものであるか否かを決定することができる。動作制御部５９は、カテゴリー判断部５７が、映像がカテゴリー識別基準データ５３に定義されているカテゴリーに含まれるものであると決定して初めて、映像信号受信モジュール５１５からローカル映像ストレージ５３５に保存される動作を行わせる制御信号を出力することができる。

これにより、図５に例示されたコンピューティング装置５００は、例えば、放送局サーバであり得る遠隔映像サーバ５５５からＤＭＢ映像をディスプレイ５２５を通じて、ユーザにディスプレイすると共に、カテゴリー認識過程を経て選択された映像のみをローカル映像ストレージ５３５に保存することができる。

図６は、自動映像選択装置を含むコンピューティング装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。図６を参照すれば、自動映像選択装置６０を備えたコンピューティング装置６００及び遠隔映像ストレージ６３５が通信網６５５を通じて連結されている分散コンピュータ環境が例示される。示された例で、コンピューティング装置６００は、自動映像選択装置６０、カメラ６１５、ディスプレイ６２５、映像信号送信モジュール６４５を含む。自動映像選択装置６０は、図１のシステムのコンポーネントに対応する映像受信部６１、カテゴリー識別基準データ６３、特徴抽出部６５、カテゴリー判断部６７、及び動作制御部６９を含む。

映像受信部６１は、カメラ６１５から撮影された映像がディスプレイ６２５に供給されている経路で映像を獲得する。該獲得された映像に対して特徴抽出部６５によって特徴が抽出される。該抽出された特徴は、映像特徴としてカテゴリー判断部６７に提供される。カテゴリー判断部６７は、映像特徴とカテゴリー識別基準データ６３からの基準特徴とを比較する。カテゴリー識別基準データ６３は、既定の特定のカテゴリーを認識するものであって、既定の１つ以上の基準特徴を含みうる。したがって、カテゴリー判断部６７は、映像が既定の特定のカテゴリーに含まれるものであるか否かを決定することができる。動作制御部６９は、カテゴリー判断部６７が、映像がカテゴリー識別基準データ６３に定義されているカテゴリーに含まれるものであると決定して初めて、カメラ６１５から遠隔映像ストレージ６３５に保存されるように送信される動作を行わせる制御信号を出力することができる。この制御信号によって、カメラ６１５から映像が映像信号送信モジュール６４５に提供されうる。映像信号送信モジュール６４５は、映像を通信信号に変換した後、通信網６５５を通じて遠隔映像ストレージ６３５に送信して保存させうる。

これにより、図６に例示されたコンピューティング装置６００は、カメラ６１５で撮影する映像をディスプレイ６２５を通じて、ユーザにディスプレイすると共に、カテゴリー認識過程を経て選択された映像のみを遠隔映像ストレージ６３５に保存することができる。例えば、遠隔映像ストレージ６３５は、遠隔クラウドサーバのユーザ個人勘定に割り当てられた保存空間であり得る。

図７は、自動映像選択装置を含むコンピューティング装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。図７を参照すれば、自動映像選択装置７０を備えたコンピューティング装置７００及び遠隔学習データ７６５、及び遠隔映像ストレージ７３５が通信網７５５を通じて連結されている分散コンピュータ環境が例示される。示された例で、コンピューティング装置７００は、自動映像選択装置７０、カメラ７１５、ディスプレイ７２５、映像信号送信モジュール７４５、及び映像信号受信モジュール７８５を含む。自動映像選択装置７０は、図３のシステムのコンポーネントに対応する映像受信部７１、カテゴリー識別基準データ７３、特徴抽出部７５、カテゴリー判断部７７、特徴学習部７８、及び動作制御部７９を含む。

自動映像選択装置７０は、選択モード及び学習モードの２つの動作モードを有する。選択モードである場合、自動映像選択装置７０は、獲得した映像のカテゴリーを認識して保存するか否かを判断する動作を行う。学習モードである場合、自動映像選択装置７０は、学習データから映像を獲得し、該獲得した映像から抽出された特徴を用いてカテゴリー識別基準データ７３を更新する動作を行う。自動映像選択装置７０が選択モードまたは学習モードのうち如何なるモードで動作するかは、ユーザによって指定されうる。

選択モードで、映像受信部７１は、カメラ７１５から撮影された映像がディスプレイ７２５に供給されている経路で映像を獲得する。該獲得された映像に対して特徴抽出部７５によって特徴が抽出される。該抽出された特徴は、映像特徴としてカテゴリー判断部７７に提供される。カテゴリー判断部７７は、映像特徴とカテゴリー識別基準データ７３からの基準特徴とを比較する。カテゴリー識別基準データ７３は、既定の特定のカテゴリーを認識するものであって、既定の１つ以上の基準特徴を含みうる。したがって、カテゴリー判断部７７は、映像が既定の特定のカテゴリーに含まれるものであるか否かを決定することができる。動作制御部７９は、カテゴリー判断部７７が、映像がカテゴリー識別基準データ７３に定義されているカテゴリーに含まれるものであると決定して初めて、カメラ７１５から遠隔映像ストレージ７３５に保存されるように送信される動作を行わせる制御信号を出力することができる。この制御信号によって、カメラ７１５から映像が映像信号送信モジュール７４５に提供されうる。映像信号送信モジュール７４５は、映像を通信信号に変換した後、通信網７５５を通じて遠隔映像ストレージ７３５に送信して保存させうる。

学習モードで、自動映像選択装置７０は、獲得される映像が既にカテゴリーが定義されている学習データからの映像であると仮定する。示された例で、映像受信部７１は、映像信号受信モジュール７８５から受信された映像データから映像を獲得する。映像信号受信モジュール７８５は、通信網７５５を通じて連結されている遠隔学習データ７６５から映像データを受信することができる。獲得された映像に対して特徴抽出部７５によって特徴が抽出される。該抽出された特徴は、映像特徴としてカテゴリー判断部７７に提供される。カテゴリー判断部７７は、映像特徴とカテゴリー識別基準データ７３からの基準特徴とを比較する。

この場合、カテゴリー識別基準データ７３の基準特徴は、特定のカテゴリーを認識するようにあらかじめ定義されている。また、映像特徴も、基準特徴に対して定義されている特定のカテゴリーを認識するようにあらかじめ定義されている。したがって、基準特徴と映像特徴は、互いに符合しなければならないことが原則である。しかし、実際に基準特徴と映像特徴は、互いに異なる。基準特徴は、一定量の基準映像データに基づいて選択された特徴であるのに比べて、学習データは、基準映像データに属しないこともある映像を含むさらに多量の映像データを含みうるためである。

したがって、カテゴリー判断部７７は、基準特徴と映像特徴とが互いに符合するかを決定することができる。特徴学習部７８は、カテゴリー判断部７７が基準特徴と映像特徴とが互いに符合すると決定した場合、映像特徴を基準に基準特徴を修正または追加することによって、カテゴリー識別基準データ７３を更新することができる。

学習モードでカテゴリー識別基準データ７３が更新された以後、動作モードは、選択モードにスイッチングされうる。学習モードを経た後の選択モードは、更新されたカテゴリー識別基準データ７３を利用できるので、映像カテゴリー認識過程がさらに効率的になされうる。

これにより、図７に例示されたコンピューティング装置７００は、学習モードを通じて自動映像選択装置７０の効率を向上させることが可能である。例えば、ユーザは、コンピューティング装置７００に自動映像選択装置７０を具現できるようにコーディングされたアプリケーションを設置することができる。そして、まず、ユーザは、自身が収集しておいた自身のみの映像データを学習データとして用いて自動映像選択装置７０を学習させることができる。その後に、カメラ７１５によって撮影された映像に対して選択モードを実行させることができる。

図８は、自動映像選択方法の一実施形態を示すフローチャートである。図８を参照すれば、自動映像選択方法８００は、映像のコンテンツを分析して、映像のカテゴリーを認識して選択保存するプロセスを含む。

まず、映像が受信される（８０１）。該受信された映像から特徴が抽出される（８０３）。該抽出された特徴のカテゴリーは、あらかじめ保存されているカテゴリー識別基準データに基づいて判断される（８０５）。映像から抽出された特徴のカテゴリーは、特定のカテゴリーと互いに符合するかが判断されうる（８０７）。

カテゴリー識別基準データは、特定のカテゴリーを認識するようにあらかじめ定義されている。したがって、抽出された特徴とカテゴリー識別基準データとが互いに符合するならば、映像のカテゴリーは、あらかじめ定義されている特定のカテゴリーと符合すると見なすことができる。一方、抽出された特徴とカテゴリー識別基準とが互いに符合しなければ、映像のカテゴリーは、あらかじめ定義されている特定のカテゴリーと符合しないと見なすことができる。

したがって、抽出された特徴とカテゴリー識別基準データとが互いに符合するならば、映像に関連した追加動作をイネーブルする制御信号が出力される（８０９）。映像に関連した追加動作は、映像の保存動作に関するのである。したがって、追加動作イネーブル制御信号によって映像が保存することができる。一方、抽出された特徴とカテゴリー識別基準とが互いに符合しなければ、映像に関連した追加動作をイネーブルしない制御信号が出力される（８１１）。それによる制御信号によって映像が保存されない。

図９は、自動映像選択方法の他の実施形態を示すフローチャートである。図９を参照すれば、自動映像選択方法９００は、映像のカテゴリーを認識して、カテゴリー識別基準を学習させるプロセスを含む。

まず、学習データ映像が受信される（９０１）。学習データ映像は、ユーザによってあらかじめ特定のカテゴリーが定義されている映像である。獲得された映像から特徴が抽出される（９０３）。該抽出された特徴は、あらかじめ保存されているカテゴリー識別基準データと比較される（９０５）。そして、抽出された特徴とカテゴリー識別基準とが互いに符合するかが判断される（９０７）。

学習データ映像から抽出された特徴は、特定のカテゴリーを認識するものとして見なされる。また、カテゴリー識別基準データも、この特定のカテゴリーを認識するものであって、あらかじめ定義されていると見なされる。したがって、抽出された特徴とカテゴリー識別基準とが互いに符合するならば、カテゴリー識別基準は、抽出された特徴によって修正される必要がないと決定することができる。一方、抽出された特徴とカテゴリー識別基準とが互いに符合しなければ、カテゴリー識別基準は、抽出された特徴によって修正される必要があると決定することができる。

したがって、抽出された特徴とカテゴリー識別基準とが互いに符合するならば、カテゴリー識別基準をそのまま保持する（９０９）。一方、抽出された特徴とカテゴリー識別基準とが互いに符合しなければ、カテゴリー識別基準を抽出された特徴に基づいて更新する（９１１）。例えば、抽出された特徴をカテゴリー識別基準に追加することによって、カテゴリー識別基準を更新することができる。または、抽出された特徴を基準に既存のカテゴリー識別基準の一部を修正することによって、カテゴリー識別基準を更新することができる。

図１０は、自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。図１０を参照すれば、自動映像選択方法１０００は、ユーザがスマートメガネに独立したアプリケーションの形態で配布されるカテゴリー認識機を設置し、該設けられたカテゴリー認識機を実行させることによって、映像のカテゴリーを認識して選択保存するプロセスを含む。

まず、ユーザがスマートメガネを使って遠隔サーバに接続して、カテゴリー認識機をダウンロードし、設置することによって、スマートメガネにカテゴリー認識機が設けられる（１００１）。以後、スマートメガネのカメラで撮影される映像が、スマートメガネに備えられたヘッドアップディスプレイ上でディスプレイされる。ユーザは、ディスプレイされている映像のうちから特定のカテゴリーに属する映像のみを自動選択して自動保存するために、カテゴリー認識機を実行させることができる（１００３）。カテゴリー認識機が実行されれば、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から特定の映像に対する保存動作と関連した制御信号が出力されるまで待機する（１００５）。

カテゴリー認識機が実行（１００３）される間に、スマートメガネのプロセッサによって、図８を参照して前述されたカテゴリー認識に基づく自動映像選択方法８００が行われる。その結果、図８を参照して前述したように、１つの映像が獲得され、映像から特徴が抽出され、該抽出された特徴と基準特徴とが比較されて、制御信号が出力される。スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像の保存動作をイネーブルする信号であれば（１００７のはい）、映像と関連した追加動作、すなわち、保存動作を行う（１００９）。一方、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像の保存動作をイネーブルしない信号であれば（１００７のいいえ）、この映像と関連した追加動作、すなわち、保存動作を行わない（１０１１）。

カテゴリー認識機が実行される間に（１００３）、プロセス８００と制御信号を待機し、制御信号によって、これにより、特定の映像を保存または保存しない段階（１００５〜１０１１）は、複数の連続する映像に対して反復されうる。

図１１は、自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。図１１を参照すれば、自動映像選択方法１１００は、ユーザがスマートメガネに独立したアプリケーションの形態で配布されるカテゴリー認識機を設置し、該設けられたカテゴリー認識機を実行させることによって、映像のカテゴリーを認識して選択した後、遠隔クラウドに保存するように送信するプロセスを含む。

まず、ユーザが、スマートメガネを使って遠隔サーバに接続して、カテゴリー認識機をダウンロードし、設置することによって、スマートメガネにカテゴリー認識機が設けられる（１１０１）。以後、スマートメガネのカメラで撮影される映像が、スマートメガネに備えられたヘッドアップディスプレイ上でディスプレイされる。ユーザは、ディスプレイされている映像のうちから特定のカテゴリーに属する映像のみを自動選択して遠隔クラウドに自動保存するために、カテゴリー認識機を実行させることができる（１１０３）。カテゴリー認識機が実行されれば、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から特定の映像に対する遠隔クラウドに保存するために、送信する動作と関連した制御信号が出力されるまで待機する（１１０５）。

カテゴリー認識機が実行（１１０３）される間に、スマートメガネのプロセッサによって、図８を参照して前述された自動映像選択方法８００が行われる。その結果、１つの映像が獲得され、映像から特徴が抽出され、該抽出された特徴のカテゴリーは、カテゴリー識別基準に基づいて判断され、制御信号が出力される。スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像を遠隔クラウドに保存するように送信する動作をイネーブルする信号であれば（１１０７のはい）、映像と関連した追加動作、すなわち、遠隔クラウドに保存するように送信する動作を行う（１１０９）。一方、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像の遠隔クラウドに保存するように送信する動作をイネーブルしない信号であれば（１１０７のいいえ）、この映像を遠隔クラウドに保存するように送信する動作を行わない（１１１１）。

カテゴリー認識機が実行される間に（１１０３）、プロセス８００と制御信号を待機し、制御信号によって、これにより、特定の映像を保存または保存しない段階（１１０５〜１１１１）は、複数の連続する映像に対して反復されうる。

図１２は、カテゴリー認識に基づく自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。図１２を参照すれば、自動映像選択方法１２００は、ユーザがスマートメガネに独立したアプリケーションの形態で配布されるカテゴリー認識機を設置し、該設けられたカテゴリー認識機を実行させることによって、放送局から受信される映像のカテゴリーを認識して選択した後、保存するプロセスを含む。

まず、ユーザが、スマートメガネを使って遠隔サーバに接続して、カテゴリー認識機をダウンロードし、設置することによって、スマートメガネにカテゴリー認識機が設けられる（１２０１）。以後、遠隔映像サーバからスマートメガネの映像信号受信モジュールによって受信されるＤＭＢ映像がスマートメガネに備えられたヘッドアップディスプレイ上でディスプレイされる。ユーザは、ディスプレイされているＤＭＢ映像のうちから特定のカテゴリーに属する映像のみを自動選択して自動保存するために、カテゴリー認識機を実行させることができる（１２０３）。カテゴリー認識機が実行されれば、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から特定の映像に対する保存動作と関連した制御信号が出力されるまで待機する（１２０５）。

カテゴリー認識機が実行（１２０３）される間に、スマートメガネのプロセッサによって、図８を参照して前述された自動映像選択方法８００が行われる。その結果、１つの映像が獲得され、映像から特徴が抽出され、該抽出された特徴のカテゴリーがカテゴリー識別基準に基づいて判断され、制御信号が出力される。スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像を保存する動作をイネーブルする信号であれば（１２０７のはい）、映像と関連した追加動作、すなわち、遠隔クラウドに保存するように送信する動作を行う（１２０９）。一方、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像の保存動作をイネーブルしない信号であれば（１２０７のいいえ）、この映像を遠隔クラウドに保存するように送信する動作を行わない（１２１１）。

カテゴリー認識機が実行される間に（１２０３）、プロセス８００と制御信号を待機し、制御信号によって、これにより、特定の映像を保存または保存しない段階（１２０５〜１２１１）は、複数の連続する映像に対して反復されうる。

図１３は、自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。図１３を参照すれば、自動映像選択方法１３００は、ユーザがスマートメガネに独立したアプリケーションの形態で配布されるカテゴリー認識機を設置し、該設けられたカテゴリー認識機を実行させる前に自身が収集した個人的な映像を学習データとして用いて学習させた後、カメラによって撮影された映像のカテゴリーを認識して選択した後、ストレージに保存するプロセスを含む。

まず、ユーザが、スマートメガネを使って遠隔サーバに接続して、カテゴリー認識機をダウンロードし、設置することによって、スマートメガネにカテゴリー認識機が設けられる（１３０１）。ユーザは、学習データを用いてカテゴリー認識機を学習させるために、カテゴリー認識機の学習モードを実行させることができる（１３０３）。

学習データは、ユーザが個人的に収集した映像であり得る。学習データは、スマートメガネのローカルメモリ内に保存された映像であり得る。学習データは、遠隔のクラウドに保存された映像であり得る。学習モードでカテゴリー認識機は、獲得される映像が特定のカテゴリーに属するものと見なす。したがって、学習データから獲得された映像から抽出された特徴も、また、この特定のカテゴリーを認識するものとあらかじめ定義されていると見なされる。

学習モードが実行される間に（１３０３）、スマートメガネのプロセッサによって、図９を参照して前述された自動映像選択方法９００が行われる。その結果、カテゴリー認識機に含まれているカテゴリー識別基準が更新されうる。

以後、スマートメガネのカメラによって撮影される映像が、スマートメガネに備えられたヘッドアップディスプレイ上でディスプレイされる。ユーザは、ディスプレイされている映像のうちから特定のカテゴリーに属する映像のみを自動選択して自動保存するために、カテゴリー認識機を実行させることができる（１３０５）。カテゴリー認識機が実行されれば、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から特定の映像に対する保存動作と関連した制御信号が出力されるまで待機する（１３０７）。

カテゴリー認識機が実行（１３０５）される間に、スマートメガネのプロセッサによって、図８を参照して前述された自動映像選択方法８００が行われる。その結果、１つの映像が獲得され、映像から特徴が抽出され、該抽出された特徴のカテゴリーは、カテゴリー識別基準に基づいて判断され、制御信号が出力される。スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像をストレージに保存する動作をイネーブルする信号であれば（１３０９のはい）、この映像をストレージに保存する動作を行う（１３１１）。一方、スマートメガネのプロセッサは、カテゴリー認識機から出力された制御信号が特定の映像のストレージ保存動作をイネーブルしない信号であれば（１３０９のいいえ）、この映像をストレージに保存する動作を行わない（１３１３）。

カテゴリー認識機が実行される間に（１３０５）、プロセス８００と制御信号を待機し、制御信号によって、これにより、特定の映像をストレージに保存または保存しない段階（１３０７〜１３１３）は、複数の連続する映像に対して反復されうる。

図１４は、自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。図１４を参照すれば、自動映像選択方法１４００は、ユーザがスマートメガネに独立したアプリケーションの形態で配布される“花柄の服”カテゴリー認識機を設置し、該設けられたカテゴリー認識機を実行させることによって、映像のカテゴリーが“花柄の服”カテゴリーに符合するかを認識して選択保存するプロセスを含む。

まず、ユーザが、スマートメガネを使って遠隔サーバに接続して、さまざまなカテゴリーのうち、“花柄の服”カテゴリーを認識できるように設定された花柄の服の認識機をダウンロードし、設置することによって、スマートメガネに花柄の服の認識機が設けられる（１４０１）。

花柄の服の認識機のカテゴリー識別基準１４５０は、花柄の服のカテゴリーを認識するためのカテゴリー識別基準を含みうる。示された例で、カテゴリー識別基準１４５０は、基準特徴として服を認識させる“服の特徴”と花を認識させる特徴である“花の特徴”を含みうる。ここで、服の特徴及び花の特徴は、それぞれ複数の特徴を含む集合であり得る。しかし、これは、単に例示に過ぎず、カテゴリー識別基準１４５０内に花柄の服を認識するために必要な基準特徴として多様な特徴がさらに含まれるということは自明である。また、カテゴリー識別基準１４５０は、ユーザによって収集された個人的な映像を学習データとして使って学習されることで精密化されうる。

以後、スマートメガネのカメラで撮影される映像が、スマートメガネに備えられたヘッドアップディスプレイ上でディスプレイされる。ユーザは、ディスプレイされている映像のうちから花柄の服のカテゴリーに属する映像のみを自動選択して自動保存するために、花柄の服の認識機を実行させることができる（１４０３）。花柄の服の認識機が実行されれば、スマートメガネのプロセッサは、花柄の服の認識機から特定の映像に対する保存動作と関連した制御信号が出力されるまで待機する（１４０５）。

花柄の服の認識機が実行（１４０３）される間に、スマートメガネのプロセッサによって、図８を参照して前述された自動映像選択方法８００が行われる。その結果、１つの映像が獲得され、映像から特徴が抽出され、該抽出された特徴のカテゴリーは、カテゴリー識別基準に基づいて判断されうる。その結果、映像のカテゴリーが、花柄の服のカテゴリーに符合するか否かが決定され、符合如何によって制御信号が出力される。スマートメガネのプロセッサは、花柄の服の認識機から出力された制御信号が特定の映像の保存動作をイネーブルする信号であれば（１４０７のはい）、映像の保存動作を行う（１４０９）。一方、スマートメガネのプロセッサは、花柄の服の認識機から出力された制御信号が特定の映像の保存動作をイネーブルしない信号であれば（１４０７のいいえ）、この映像の保存動作を行わない（１４１１）。

花柄の服の認識機が実行される間に（１４０３）、プロセス（１４５５）と制御信号を待機し、制御信号によって、これにより、特定の映像を保存または保存しない段階（１４０５〜１４１１）は、複数の連続する映像に対して反復されうる。

図１５は、カテゴリー認識に基づく自動映像選択方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。図１５を参照すれば、カテゴリー認識に基づく自動映像選択方法１５００は、ユーザがスマートメガネに独立したアプリケーションの形態で配布される芸能人“ＬＤＧＧ”のカテゴリー認識機を設置し、該設けられたカテゴリー認識機を実行させることによって、映像のカテゴリーが、名前が“ＬＤＧＧ”である芸能人（例えば、レディー・ガガ）のカテゴリーに符合するかを認識して選択保存するプロセスを含む。

まず、ユーザが、スマートメガネを使って遠隔サーバに接続して、さまざまなカテゴリーのうち自身が好んでいる芸能人の一人と関連した“ＬＤＧＧ”カテゴリーを認識できるように設定されたＬＤＧＧ認識機をダウンロードし、設置することによって、スマートメガネにＬＤＧＧ認識機が設けられる（１５０１）。

ＬＤＧＧ認識機のカテゴリー識別基準データ（１５５０）は、名前が“ＬＤＧＧ”である芸能人のカテゴリーを認識するための基準特徴を含みうる。示された例で、カテゴリー識別基準データ（１５５０）は、人を認識させる“人の特徴”、人のうちから女子を認識させる特徴である“女子の特徴”、及び“ＬＤＧＧ”という特定人の顔を認識するための“ＬＤＧＧの顔の特徴”を含みうる。ここで、人の特徴、女子の特徴及び芸能人“ＬＤＧＧ”の顔の特徴は、それぞれ複数の特徴を含む集合であり得る。しかし、これは、単に例示に過ぎず、カテゴリー識別基準データ（１５５０）内に芸能人“ＬＤＧＧ”を認識するために必要な基準特徴として多様な特徴がさらに含まれるということは自明である。また、カテゴリー識別基準データ（１５５０）は、ユーザによって収集された個人的な映像を学習データとして使って学習されることで精密化されうる。

以後、スマートメガネのカメラで撮影される映像が、スマートメガネに備えられたヘッドアップディスプレイ上でディスプレイされる。ユーザは、ディスプレイされている映像の中から“ＬＤＧＧ”のカテゴリーに属する映像のみを自動選択して自動保存するために、ＬＤＧＧ認識機を実行させることができる（１５０３）。ＬＤＧＧ認識機が実行されれば、スマートメガネのプロセッサは、ＬＤＧＧ認識機から特定の映像に対する保存動作と関連した制御信号が出力されるまで待機する（１５０５）。

ＬＤＧＧ認識機が実行（１５０３）される間に、スマートメガネのプロセッサによって、図８を参照して前述されたカテゴリー認識に基づく自動映像選択方法８００が行われる。その結果、１つの映像が獲得され、映像から特徴が抽出され、該抽出された特徴のカテゴリーがカテゴリー識別基準データに基づいて判断されうる。その結果、映像のカテゴリーが芸能人“ＬＤＧＧ”のカテゴリーに符合するか否かが決定され、符合如何によって制御信号が出力される。スマートメガネのプロセッサは、ＬＤＧＧ認識機から出力された制御信号が特定の映像の保存動作をイネーブルする信号であれば（１５０７のはい）、映像の保存動作を行う（１５０９）。一方、スマートメガネのプロセッサは、ＬＤＧＧ認識機から出力された制御信号が特定の映像の保存動作をイネーブルしない信号であれば（１５０７のいいえ）、この映像の保存動作を行わない（１５１１）。

ＬＤＧＧ認識機が実行される間に（１５０３）、プロセス（１５５５）と制御信号を待機し、制御信号によって、これにより、特定の映像を保存または保存しない段階（１５０５〜１５１１）は、複数の連続する映像に対して反復されうる。

前記で、図１４及び図１５を参照して、それぞれ１つの特定のカテゴリーを認識するように既定のカテゴリー認識機が例示される。この場合、ユーザは、複数のカテゴリー認識機のうちから、所望するカテゴリーと最も近接したカテゴリーを認識するようにあらかじめ決定されている１つのカテゴリー認識機を選択してスマートメガネに設置することができる。その後、ユーザは、設けられたカテゴリー認識機を自身が収集した映像を学習データとして使って学習させることによって、ユーザが所望するカテゴリーを認識することができる自身のみの専用カテゴリー認識機に変化させることができる。

他の方式で、ユーザは、特定のカテゴリーに対してあらかじめ決定されていない状態で製作された汎用カテゴリー認識機を選択してスマートメガネに設置することができる。この場合にも、同様に、ユーザは、設けられた汎用カテゴリー認識機を自身が収集した映像を学習データとして使って学習させることによって、ユーザが所望するカテゴリーを認識することができる自身のみの専用カテゴリー認識機に変化させることができる。

前述した自動映像選択装置のコンポーネントは、プロセッサ、メモリ、ユーザ入力装置、プレゼンテーション装置を含みうるコンピューティング装置のコンポーネントの組み合わせによって具現されうる。メモリは、プロセッサによって実行されれば、特定のタスクを行うようにコーディングされているコンピュータ可読ソフトウェア、アプリケーション、プログラムモジュール、ルーチン、インストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）、及びデータなどを保存する媒体である。「インストラクション」は「命令」等と言及されてもよい。プロセッサは、メモリに保存されているコンピュータ実行可能ソフトウェア、アプリケーション、プログラムモジュール、ルーチン、インストラクション、及び／またはデータなどを読み出して実行することができる。ユーザ入力装置は、ユーザをしてプロセッサに特定のタスクを実行させる命令を入力するか、特定のタスクの実行に必要なデータを入力させる手段であり得る。ユーザ入力装置は、物理的なまたは仮想的なキーボードやキーパッド、キーボタン、マウス、ジョイスティック、トラックボール、タッチ感知又はタッチセンサ型入力手段、またはマイクロホンなどを含みうる。プレゼンテーション装置は、ディスプレイ、プリンター、スピーカー、または振動装置などを含みうる。

また、前述した自動映像選択方法は、コンピュータ具現可能インストラクションとしてコーディングされてコンピューティング装置のプロセッサによって実行されることで具現されうる。コンピュータ実行可能インストラクションは、ソフトウェア、アプリケーション、モジュール、プロシージャ、プラグイン、プログラム、インストラクション、及び／またはデータ構造などを含みうる。コンピュータ具現可能インストラクションは、コンピュータ可読媒体に保存することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読ストレージ媒体及びコンピュータ可読通信媒体を含む。コンピュータ可読ストレージ媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、磁気カセット、ハードディスク、ソリッドステートディスクなどを含みうる。コンピュータ可読通信媒体は、カテゴリー認識に基づく自動映像選択方法がコーディングされているコンピュータ実行可能インストラクションが通信網を通じて送受信可能な信号の形態でコーディングされたものを意味する。

コンピューティング装置は、カメラ、ディスプレイ、プロセッサ、メモリなどを備えて、運用システム及び多様なアプリケーションを設置して実行させることによって、多様な機能を行う装置である。コンピューティング装置には、スマートウォッチ、スマートメガネ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、デスクトップ、サーバ、クライアントなどの多様な装置が含まれうる。コンピューティング装置は、１つの単一のスタンド−アロン装置でもあり、通信網を通じて互いに協力する多数のコンピューティング装置からなる分散型環境で動作する多数のコンピューティング装置を含みうる。

前記で、図１ないし図７を参照して記述された映像保存システムは、単に例示に過ぎない。当業者は、請求項及びその等価物の範囲内で多様な組み合わせの他のシステムが可能であるということを容易に理解できる。映像保存システムのコンポーネントは、それぞれの機能を具現する回路を含むハードウェアによって具現されうる。また、自動映像選択装置のコンポーネントは、コンピューティング装置のプロセッサによって行われれば、特定のタスクを実行するコンピュータ具現可能ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェア、またはそれらの組み合わせによって具現されることもある。

一方、図８ないし図１５を参照して記述された自動映像選択方法は、単に例示に過ぎない。当業者は、請求項及びその等価物の範囲内で多様な組み合わせの他の方法が可能であるということを容易に理解できる。自動映像選択方法は、コンピューティング装置のプロセッサによって行われれば、特定のタスクを実行するコンピュータ具現可能インストラクションでコーディングされうる。コンピュータ具現可能インストラクションは、ソフトウェア開発者によって、例えば、ベーシック、フォートラン、Ｃ、Ｃ＋＋のようなプログラミング言語によってコーディングされた後、機械語でコンパイルされうる。

このようなコンピュータ具現可能インストラクションは、独立したアプリケーション形態のカテゴリー認識機で作られてユーザに配布されうる。ユーザは、通信網を通じてカテゴリー認識機をダウンロードして、自身のスマートフォン、スマートウォッチ、スマートメガネなどのコンピューティング装置に設置することができる。以後、ユーザが設けられたカテゴリー認識機を実行させれば、コンピューティング装置のプロセッサによって自動映像選択方法に含まれている段階、プロセス、過程などを具現するアクションが行われる。

図１の映像受信部１１、カテゴリー識別基準データ１３、特徴抽出部１５、カテゴリー判断部１７、及び動作制御部１９；図２の映像受信部２１、カテゴリー識別基準データ２３、互いに異なるカテゴリーのための識別基準データ２３１、２３２、２３３、特徴抽出部２５、カテゴリー判断部２７、互いに異なるカテゴリーのためのカテゴリー判断部２７１、２７２、２７３）、及び動作制御部２９；図３の映像受信部３１、カテゴリー識別基準データ３３、特徴抽出部３５、学習データ３６、カテゴリー判断部３７、特徴学習部３８、及び動作制御部３９；図４の映像受信部４１、カテゴリー識別基準データ４３、特徴抽出部４５、カテゴリー判断部４７、及び動作制御部４９；図５の映像受信部５１、カテゴリー識別基準データ５３、特徴抽出部５５、カテゴリー判断部５７、動作制御部５９、及び映像信号受信モジュール５１５；図６の映像受信部６１、カテゴリー識別基準データ６３、特徴抽出部６５、カテゴリー判断部６７、動作制御部６９、及び映像信号送信モジュール６４５；図７の映像受信部７１、カテゴリー識別基準データ７３、特徴抽出部７５、カテゴリー判断部７７、特徴学習部７８、動作制御部７９、映像信号送信モジュール７４５、及び映像信号受信モジュール７８５；及び図８ないし図１５の自動映像選択方法は、１つ以上のハードウェアコンポーネント、１つ以上のソフトウェアコンポーネント、または１つ以上のハードウェアコンポーネントと１つ以上のソフトウェアコンポーネントとの組み合わせを用いて具現されうる。

ハードウェアコンポーネントは、例えば、１つ以上の動作を物理的に行う物理的装置であるが、これに限定されるものではない。ハードウェアコンポーネントの例は、レジスタ、キャパシタ、インダクター、電源供給装置、周波数発生器、演算増幅器、電力増幅器、ローパスフィルター、ハイパスフィルター、バンドパスフィルター、アナログ−デジタルコンバータ、デジタル−アナログコンバータ、及び処理装置を含む。

ソフトウェアコンポーネントは、例えば、１つ以上の動作を行うソフトウェアまたはインストラクションによって制御される処理装置によって具現可能であるが、これに限定されるものではない。１つのソフトウェアコンポーネントは、１つの処理装置、または１つの処理装置によって具現可能な２つ以上のソフトウェアコンポーネント、または２つ以上の処理装置によって具現可能な１つのソフトウェアコンポーネント、または２つ以上の処理装置によって具現可能な２つ以上のソフトウェアコンポーネントとして具現可能である。

処理装置は、１つ以上の汎用または特殊目的のコンピュータ、例えば、プロセッサ、コントローラとＡＬＵ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｌｏｇｉｃ Ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、またはソフトウェアを駆動するか、インストラクションを実行する任意の他の装置として具現可能である。処理装置は、運用体制（ＯＳ）を駆動し、運用体制で動作する１つ以上のソフトウェアアプリケーションを駆動することができる。処理装置は、ソフトウェアを駆動するか、インストラクションを実行する時、データに接近し、データを保存、操作、処理及び生成することができる。説明の便宜上、本明細書で”処理装置”としているが、当業者は、処理装置は複数の処理要素及び複数の処理要素のタイプを含むということを理解できる。例えば、処理装置は、１つ以上のプロセッサ、または１つ以上のプロセッサと１つ以上のコントローラとを含みうる。また、並列プロセッサまたはマルチコアプロセッサのように異なるプロセッシング構成も可能である。

動作Ａを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された処理装置は、動作Ａを行うようにプロセッサを制御するために、ソフトウェアを駆動するか、命令語を実行するようにプログラミングされたプロセッサを含みうる。また、動作Ａ、動作Ｂ、及び動作Ｃを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された処理装置は、多様な構成を有しうる。例えば、処理装置は、動作Ａ、Ｂ及びＣを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成されたプロセッサ；動作Ａを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第１プロセッサ、及び動作Ｂ及びＣを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第２プロセッサ；動作Ａ及びＢを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第１プロセッサ、及び動作Ｃを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第２プロセッサ；動作Ａを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第１プロセッサ、動作Ｂを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第２プロセッサと、動作Ｃを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第３プロセッサ；動作Ａ、Ｂ、及びＣを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第１プロセッサと、動作Ａ、Ｂ、及びＣを行うソフトウェアコンポーネントを具現するように構成された第２プロセッサ；または動作Ａ、Ｂ、及びＣのうち１つ以上を行うように具現された１つ以上のプロセッサの任意の他の構成を有しうる。以上、３種の動作Ａ、Ｂ、及びＣに関する例について説明したが、具現される動作の数は、３種に限定されず、所望の結果を果たすか、所望の作業を行うのに必要な動作の個数は、多様である。

本明細書に説明された例を具現するための機能的プログラム、コード、及びコードセグメントは、本明細書に開示された図面及び説明に基づいて当業者によって容易に構成することができる。

ソフトウェアコンポーネントを具現する処理装置を制御するためのソフトウェアまたはインストラクションは、個別的または集合的に指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ）するか、１つ以上の所望の動作を行う処理装置を構成するために、コンピュータプログラム、コード切片、インストラクションまたはこれらの組み合わせを含みうる。ソフトウェアまたはインストラクションは、コンパイラによって生成されたマシンコード、及び／またはインタプリタを用いて処理装置によって実行可能なハイレベルコードのような処理装置によって直接処理されるマシンコードを含みうる。ソフトウェアまたはインストラクションと、任意の関連データ、データファイル及びデータ構造は、機械、コンポーネント、物理的または仮想的装備、コンピュータ記録媒体または装置、または処理装置によって解釈されるか、解釈されうるインストラクションまたはデータを提供することができる伝播された信号波形（ｐｒｏｐａｇａｔｅｄ ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）のうち、任意の類型で永久的または一時的に具現されうる。ソフトウェアまたはインストラクションと、任意の関連データ、データファイル、データ構造は、また分散された方式で保存及び実行されるようにネットワークで連結されたコンピュータシステム（ｎｅｔｗｏｒｋ−ｃｏｕｐｌｅｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ）に分散されうる。

本明細書は、特定の例を含むが、当業者ならば、本発明の本質的な特性から外れない範囲で変形された形態として具現可能であるということを理解できるであろう。説明された技法が、他の順序で行われる場合、及び／または説明されたシステムのコンポーネント、構造、装置、または回路が、異なる方式で組み合わせられる場合、及び／または説明されたシステムのコンポーネント、構造、装置、または回路が、他のコンポーネントまたはそれらの等価物によって代替される場合、補充される場合にも、適した結果が達成されうる。したがって、本発明の範囲は、前述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載の内容と同等な範囲内にある多様な実施形態が含まれるように解析しなければならない。

本発明は、自動映像選択装置及び方法関連の技術分野に適用可能である。

１０：自動映像選択装置
１１：映像受信部
１３：カテゴリー識別基準データ
１５：特徴抽出部
１７：カテゴリー判断部
１９：動作制御部

Claims (34)

1. 映像を受信する映像受信部と、
   前記映像から特徴を抽出する特徴抽出部と、
   前記特徴抽出部により抽出された特徴が、前記映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断するカテゴリー判断部と、
   を含む自動映像選択装置。
2. 前記カテゴリー判断部の決定によって、前記映像の保存と関連した動作を制御する動作制御部をさらに含む請求項１に記載の自動映像選択装置。
3. 前記映像受信部は、
   ユーザのためにディスプレイに現在表示されている映像データ、
   カメラを通じて撮影されて受信される映像データ、又は
   通信網を通じて受信される映像データ
   から映像を受信する、請求項１又は２に記載の自動映像選択装置。
4. 前記映像受信部は、特定のカテゴリーを認識するように既定の映像を含む学習データから映像を受信し、
   前記カテゴリー判断部の決定によって、前記所定のカテゴリー識別基準データを更新する特徴学習部をさらに含む請求項１〜３のうちの何れか一項に記載の自動映像選択装置。
5. 前記所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するために既定の複数のカテゴリー識別基準データを含む請求項１〜４のうちの何れか一項に記載の自動映像選択装置。
6. 前記動作制御部は、前記映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する請求項２に記載の自動映像選択装置。
7. 前記動作制御部は、前記映像を通信網を通じて遠隔ストレージ媒体に伝送し、前記映像を前記遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する請求項２に記載の自動映像選択装置。
8. 自動映像選択装置により実行される自動映像選択方法であって、
   映像を受信する段階と、
   前記映像から特徴を抽出する段階と、
   前記抽出する段階により抽出された特徴が、前記映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断する段階と、
   を含む自動映像選択方法。
9. 前記判断の結果によって、前記映像の保存と関連した動作を制御する段階をさらに含む請求項８に記載の自動映像選択方法。
10. 前記映像を受信する段階は、
    ユーザのためにディスプレイに現在ディスプレイされている映像データ、
    カメラを通じて撮影されて受信される映像データ、又は
    通信網を通じて受信される映像データ
    から映像を受信する、請求項８又は９に記載の自動映像選択方法。
11. 前記映像を受信する段階は、特定のカテゴリーを認識するように既定の映像を含む学習データから映像を受信し、
    前記判断の結果によって、前記所定のカテゴリー識別基準データを更新する段階をさらに含む請求項８〜１０のうちの何れか一項に記載の自動映像選択方法。
12. 前記所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するために既定の複数のカテゴリー識別基準データを含む請求項８〜１１のうちの何れか一項に記載の自動映像選択方法。
13. 前記映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項８〜１２のうちの何れか一項に記載の自動映像選択方法。
14. 前記映像を通信網を通じて遠隔ストレージ媒体に伝送し、前記映像を前記遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項８〜１３のうちの何れか一項に記載の自動映像選択方法。
15. 請求項８〜１４のうち何れか一項に記載の自動映像選択方法を自動映像選択装置に実行させるコンピュータプログラム。
16. カメラ及びディスプレイを含むコンピューティング装置のプロセッサによって実行される場合に、前記プロセッサに動作方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令を保存するコンピュータ可読記録媒体であって、
    前記動作方法は、
    前記カメラにより撮影され、前記ディスプレイに現在表示されている映像を受信する段階と、
    前記映像から特徴を抽出し、映像特徴として出力する段階と、
    前記映像特徴が、前記映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断する段階と、
    を含むコンピュータ可読記録媒体。
17. 前記動作方法は、前記判断の結果によって、前記映像の保存と関連した動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項１６に記載のコンピュータ可読記録媒体。
18. 前記動作方法は、
    通信網を通じて受信される映像データから映像を受信する段階をさらに含む請求項１６又は１７に記載のコンピュータ可読記録媒体。
19. 前記動作方法は、
    特定のカテゴリーに属するものであって、既定の映像を含む学習データから映像を受信する段階と、
    前記判断の結果によって、前記所定のカテゴリー識別基準データを更新する段階と、
    をさらに含む請求項１６〜１８のうちの何れか一項に記載のコンピュータ可読記録媒体。
20. 前記所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するために既定の複数のカテゴリー識別基準データを含む請求項１６〜１９のうちの何れか一項に記載のコンピュータ可読記録媒体。
21. 前記動作方法は、
    前記映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項１６〜２０のうちの何れか一項に記載のコンピュータ可読記録媒体。
22. 前記動作方法は、
    前記映像を映像信号に変換し、前記映像信号を遠隔ストレージ媒体に伝送し、前記映像信号を前記遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項１６〜２１のうちの何れか一項に記載のコンピュータ可読記録媒体。
23. 前記コンピュータ実行可能な命令は、
    少なくとも１つの特定のカテゴリーを認識するように既定の１つの独立したアプリケーションとして提供される請求項１６〜２２のうちの何れか一項に記載のコンピュータ可読記録媒体。
24. 前記コンピュータ実行可能な命令は、
    ユーザが決定した少なくとも１つのカテゴリーを認識するように学習される１つの独立したアプリケーションとして提供される請求項１６〜２２のうちの何れか一項に記載のコンピュータ可読記録媒体。
25. カメラと、
    ディスプレイと、
    プロセッサと、
    前記プロセッサによって実行される場合に、前記プロセッサに動作方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令を保存するコンピュータ可読記録媒体と、を含むコンピューティング装置であって、
    前記動作方法は、
    前記カメラにより撮影され、前記ディスプレイに現在表示されている映像を受信する段階と、
    前記映像から特徴を抽出して映像特徴として出力する段階と、
    前記映像特徴が、前記映像を保存するか否かの判断に使われる所定のカテゴリー識別基準データに符合するか否かを判断する段階と、
    を含むコンピューティング装置。
26. 前記動作方法は、
    前記判断の結果によって、前記映像の保存と関連した動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項２５に記載のコンピューティング装置。
27. 前記コンピューティング装置は、通信網を通じて映像データを受信する通信モジュールをさらに含み、
    前記動作方法は、前記通信網を通じて受信された前記映像データから映像を受信する段階とをさらに含む請求項２５又は２６に記載のコンピューティング装置。
28. 前記動作方法は、
    特定のカテゴリーに属するものであって、既定の映像を含む学習データから映像を受信する段階と、
    前記判断の結果によって、前記所定のカテゴリー識別基準データを更新する段階と、
    をさらに含む請求項２５〜２７のうちの何れか一項に記載のコンピューティング装置。
29. 前記コンピューティング装置は、通信網を通じて映像データを受信する通信モジュールをさらに含み、
    前記動作方法は、
    前記通信モジュールを通じて受信され、特定のカテゴリーに属するものであって、既定の映像を含む学習データから映像を受信する段階をさらに含む請求項２５〜２８のうちの何れか一項に記載のコンピューティング装置。
30. 前記所定のカテゴリー識別基準データは、互いに異なるカテゴリーを認識するためにあらかじめ定義されている複数のカテゴリー識別基準データを含む請求項２５〜２９のうちの何れか一項に記載のコンピューティング装置。
31. 前記動作方法は、
    前記映像をローカルストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項２５〜３０のうちの何れか一項に記載のコンピューティング装置。
32. 前記コンピューティング装置は、通信網を通じて遠隔ストレージ媒体に映像データを送信する通信モジュールをさらに含み、
    前記動作方法は、
    前記映像を前記遠隔ストレージ媒体に送信し、前記映像を前記遠隔ストレージ媒体に保存する動作を制御する制御信号を出力する段階をさらに含む請求項２５〜３１のうちの何れか一項に記載のコンピューティング装置。
33. 前記コンピュータ実行可能な命令は、
    少なくとも１つの特定のカテゴリーを認識するように既定の１つの独立したアプリケーションとして提供される請求項２５〜３２のうちの何れか一項に記載のコンピューティング装置。
34. 前記コンピュータ実行可能な命令は、
    ユーザによって決定された少なくとも１つのカテゴリーを認識するように学習される１つの独立したアプリケーションとして提供される請求項２５〜３２のうちの何れか一項に記載のコンピューティング装置。