JP2015513087A - 位置決定のための視覚ｏｃｒ - Google Patents

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Abstract

モバイルデバイスは、粗い位置に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を受信することができる。粗い位置は、モバイルデバイスによって決定されうるか、または、モバイルデバイスと通信するように構成されたネットワークサーバによって決定されうる。モバイルデバイス上のカメラは、粗い位置の近くのエリア内で人間可読情報の画像を取得することができる。ビューファインダ画像は、１つ以上のロケーション文字列値を決定するためにＯＣＲライブラリ情報を利用しているＯＣＲエンジンを用いて処理されうる。ロケーションデータベースは、ロケーション文字列値に基づいて探索されうる。モバイルデバイスの位置が、推定され、表示されうる。推定された位置は、画像内の他の特徴までのモバイルデバイスの近さに基づいて調整されうる。【選択図】 図７

Description

[0001]本明細書で開示される主題は、画像キャプチャデバイスを通して取得される視覚情報に基づいて地理的ロケーションを決定することに関する。
[0002]モバイル通信デバイスは、デジタル情報市場（digital information arena）で最も普及している消費者所有技術のうちの１つである。衛星およびセルラ電話サービスならびに他の類似したワイヤレス通信ネットワークが広く利用可能である。モバイル通信デバイスの能力および対応サービスもまた、画像キャプチャのようなアプリケーション、インターネットへの接続性、ロケーションベースサービスの提供を含むまでに拡張している。この点において１つのサービスは、独立型モードで、または、他のネットワークベースデバイスからの支援を受けて動作するモバイル通信デバイスを通してナビゲーション情報をユーザに提供することである。
[0003]ナビゲーション情報は、例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）、ＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオ、および他の同様のグローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）のような衛星測位システム（ＳＰＳ）を通して提供されうる。例えば、ＳＰＳ対応デバイス（SPS enabled device）は、ＧＮＳＳの衛星によって、および／または、地上ベース送信デバイスによって送信されたワイヤレス信号を受信しうる。例えば、受信されたＳＰＳ信号は、ロケーション対応デバイスのロケーション、速度、および／または方向（heading）を推定するために処理されうる。例えば、ユーザがあるロケーションに進むのを助けるために、ユーザは、進路変更指示（turn-by-turn direction）、マップ、または他のナビゲーション情報が提供されうる。
[0004]しかしながら、いくつかの状況では、有益なロケーションおよび／またはナビゲーション情報を提供するのに十分な精度でデバイスのロケーションを決定することは難しい可能性がある。例えば、ＳＰＳ信号および／または他の信号受信が不適正である場合もありうる。その結果として、この理由および他の理由により、ロケーション、ナビゲーション、ならびに／あるいは、他の類似した情報および／またはサービスが、さもなければそれらが利用不可能でありうる状況下で、ユーザに提供されることを可能にする技法を用いることが有益でありうる。
[0005]本開示に係る、位置情報を提供するためのモバイルデバイスの例は、画像キャプチャモジュールと、受信された光学式文字認識（ＯＣＲ：Optical Character Recognition）ライブラリ情報を、このＯＣＲライブラリ情報がモバイルデバイスの粗い（coarse）ロケーションに基づくよう記憶するように構成されたメモリと、受信されたＯＣＲライブラリ情報に基づいて、画像キャプチャモジュールによって取得された画像内のロケーション文字列値を算出し、このロケーション文字列値に基づいて位置を決定するようにプログラミングされたプロセッサとを含む。
[0006]このようなデバイスの実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。メモリは、モバイルデバイスの粗いロケーションに基づいて、受信されたローカル情報を記憶するように構成され、プロセッサは、このローカル情報に基づいて位置を決定するようにプログラミングされる。プロセッサは、粗いロケーション情報を送るようにプログラミングされる。プロセッサは、受信されたＯＣＲライブラリ情報に基づいて、画像キャプチャモジュールによって取得された１つ以上の画像内の１つ以上のロケーション文字列値を算出し、この１つ以上のロケーション文字列値に基づいて位置を決定するようにプログラミングされる。プロセッサは、グラフィカルディスプレイに位置のグラフィカルマップを出力するようにプログラミングされる。グラフィカルマップは、この位置に関連付けられた関心地点（point of interest）を含む。
[0007]本開示に係る、カメラを使用してモバイルデバイスの位置を決定するための方法の例は、モバイルデバイスの粗いロケーションに基づいてＯＣＲライブラリ情報を受信することと、人間可読ロケーション情報を含む画像を取得することと、画像内の人間可読ロケーション情報に基づいて、ロケーション文字列値を決定するためにＯＣＲライブラリ情報を利用すること、ロケーション文字列値に基づいてモバイルデバイスの位置を決定することとを含む。
[0008]このような方法の実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。画像内の人間可読ロケーション情報に基づいて１つ以上のロケーション文字列値を決定するためにＯＣＲライブラリ情報を利用することと、ロケーション文字列値の１つ以上に基づいてモバイルデバイスの位置を決定すること。この位置は、影響区域（zone of influence）である。画像内の１つ以上の特徴に基づいて相対位置情報を決定すること。画像内の特徴までの範囲に基づいて相対位置情報を決定すること。
[0009]本開示係る、分散コンピュータシステムを可能にするための非一時的なコンピュータ可読記憶装置上で具現化されるロケーション支援アプリケーションの例は、ＯＣＲエンジンによって生成された結果を制約するようにＯＣＲライブラリ情報が構成されるよう、粗い位置に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を記憶するように構成されたＯＣＲライブラリコードセグメントと、ＯＣＲエンジンによって生成された少なくとも１つのロケーション文字列値に関連付けられたローカル情報を記憶するように構成された位置情報データベースコードセグメントとを含む。
[0010]このようなロケーション支援アプリケーションの実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。位置情報データベースコードセグメントは、各々が１つ以上のロケーション文字列値に関連付けられた１つ以上の細かい（fine）位置レコードを含む細かい位置データベースを含む。１つ以上のワイヤレス送信デバイスに関連付けられた測定情報を記憶するように構成された測定コードセグメント。細かい位置レコードは、測定情報を含む。
[0011]本開示に係る、ローカル情報をモバイルデバイスに提供する方法の例は、ＯＣＲライブラリ情報がワードリストを含むようにモバイルデバイスの粗いロケーションに基づいてＯＣＲライブラリ情報を決定することと、モバイルデバイスにＯＣＲライブラリ情報を送ることと、少なくとも１つのロケーション文字列値がワードリストに含まれるように、モバイルデバイスから少なくとも１つのロケーション文字列値を受信することと、少なくとも１つのロケーション文字列値に基づいて位置情報を決定することと、位置情報をモバイルデバイスに送ることと含む。
[0012]そのような方法の実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。モバイルデバイスから粗いロケーション情報を受信すること。ＯＣＲライブラリ情報は、文字特徴ファイルを含む。ＯＣＲライブラリ情報は、一定のフォーマットルールを含む。
[0013]本開示に係る、モバイルデバイスのロケーションを決定するためのシステムの例は、メモリと、モバイルデバイスの粗いロケーションを決定し、ローカル情報データパッケージが１つ以上の影響区域と、影響区域の各々に関連付けられた位置参照情報とを含むように、モバイルデバイスの粗いロケーションに基づいてローカル情報データパッケージを計算し、ローカル情報データパッケージをモバイルデバイスに送るようにプログラミングされたプロセッサとを含む。
[0014]このようなシステムの実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。位置参照情報は、グラフィックシンボルを含む。位置参照情報は、クイックレスポンスコード（quick response code）に関連付けられた値を含む。プロセッサは、モバイルデバイスから画像ファイルを受信し、位置参照情報について画像を分析し、画像内の位置参照情報に基づいて影響区域を決定し、決定された影響区域を含むローカル情報データパッケージをモバイルデバイスに送るようにプログラミングされる。ローカル情報データパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む。プロセッサは、モバイルデバイスから送られた要求に応答してローカル情報データパッケージを送るようにプログラミングされる。
[0015]本開示に係る、位置検出モバイルデバイスの例は、モバイルデバイスの粗い位置を決定するための手段と、位置参照情報をキャプチャするための手段と、ロケーション情報データパッケージがモバイルデバイスの粗い位置に基づくようにロケーション情報データパッケージを受信するための手段と、モバイルデバイスの細かい位置を決定するために、ロケーション情報データパッケージおよびキャプチャされた位置参照情報を利用するための手段と、細かい位置を表示するための手段とを含む。
[0016]このような位置検出モバイルデバイスの実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。位置参照情報は、人間可読テキストの画像であり、ロケーション情報データパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む。位置参照情報は、エリアの画像である。位置参照情報は、クイックレスポンスコードの画像である。位置参照情報は、電磁気信号であり、ロケーション情報データパッケージは、電磁気信号のソースである送信機のロケーションおよび検出範囲を含む。デバイスは、範囲が細かい位置を決定するために使用されるように、対象物までの範囲を検出するための手段を含みうる。モバイルデバイスの粗い位置を決定するための手段は、以前のＳＰＳロケーション結果を含む。
[0017]本開示に係る、モバイルデバイスネットワークで用いるためのロケーション支援システムの例は、モバイルデバイスについての粗い位置情報を決定するための手段と、粗い位置情報に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を記憶するための手段と、ローカル情報データパッケージが粗い位置情報に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を含むように、ローカル情報データパッケージをモバイルデバイスに送るための手段とを含む。
[0018]このようなシステムの実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。粗い位置情報に関連付けられたローカル情報を記憶するための手段と、ローカル情報データパッケージが粗い位置情報に関連付けられたローカル情報を含むように、ローカル情報データパッケージをモバイルデバイスに送るための手段。モバイルデバイスから少なくとも１つのロケーション文字列値を受信するための手段と、少なくとも１つのロケーション文字列値に基づいて位置情報を決定するための手段と、位置情報をモバイルデバイスに提供するための手段。モバイルデバイスから相対位置情報を受信するための手段と、相対位置情報に基づいて位置情報を決定するための手段。
[0019]本開示に係る、コンピュータによって実行可能であり、かつ、モバイルデバイスの位置を決定するための命令を含むソフトウェアを表すデータを格納した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体の例は、位置参照情報をキャプチャするための命令と、ロケーション情報データパッケージを受信するための命令と、ここにおいて、ロケーションデータパッケージは、モバイルデバイスの粗い位置に基づく、モバイルデバイスの細かい位置を決定するために、ロケーション情報パッケージおよびキャプチャされた位置参照情報を利用するための命令と、細かい位置を表示するための命令とを含む。
[0020]このようなコンピュータ可読記憶媒体の実現は、下記特徴のうち１つ以上を含みうる。位置参照情報は、人間可読テキストの画像であり、ロケーションデータパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む。位置参照情報は、エリアの画像である。対象物までの範囲を検出するための命令、ここにおいて、範囲は細かい位置を決定するために使用される。モバイルデバイスの粗い位置を決定するための命令。
図１は、画像を取得し、ネットワークと通信し、衛星測位システム（ＳＰＳ）信号を受信することができる例示的なモバイルデバイスを示す概略ブロック図である。 図２は、画像をキャプチャすること、および、１つ以上のワイヤレスネットワークを通じて通信することができるモバイルデバイスを含むシステムの特定の特徴を示すシステム図である。 図３は、コンピューティングデバイスの概略ブロック図である。 図４Ａは、ワイヤレスネットワークを含む建物平面図のトップダウン図（top down view）である。 図４Ｂは、影響区域を含む図３の建物平面図の一部のトップダウン図である。 図５は、図３の建物平面図内のオフィスの画像をキャプチャするモバイルデバイスの例示的な側面図である。 図６は、図５のモバイルデバイスおよびオフィスの例示的な等角図である。 図７は、オフィスおよび対応位置情報の画像を表示するモバイルデバイスの上面図である。 図８は、図３の建物平面図内の複数のオフィスの画像を表示するモバイルデバイスの例示的な側面図である。 図９は、複数のオフィスおよび対応位置情報の画像を表示するモバイルデバイスの上面図である。 図１０は、例示的な特徴寸法を有するオフィスの側面図である。 図１１は、ＯＣＲ情報に基づいてロケーションを決定するためのプロセスのブロックフロー図である。 図１２は、ロケーション情報をモバイルデバイスに提供するためのプロセスのブロックフロー図である。
[0034]画像内の視覚情報に基づいて位置を決定することをおそらくは提供するため、そうでなければサポートするために、モバイルデバイスにおいて様々な方法および装置で実現されうるいくつかの例示的な技法が本明細書で提示される。
[0035]例えば、特定の実現において、図１に示されるように、モバイルデバイス１００は、ワイヤレスネットワークを通じてワイヤレスアンテナ１２２を介しワイヤレス信号１２３を送ることおよび受信することができ、かつ、ワイヤレストランシーババスインターフェース１２０によってバス１０１に接続されたたワイヤレストランシーバ１２１を含みうる。ワイヤレストランシーババスインターフェース１２０は、いくつかの実施形態では、ワイヤレストランシーバ１２１の一部でありうる。いくつかの実施形態は、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＣＤＭＡ、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、ＬＴＥ、およびブルートゥース（登録商標）のような複数の規格をサポートするために、複数のワイヤレストランシーバ１２１およびワイヤレスアンテナ１２２を有しうる。
[0036]また図１に示されているが、モバイルデバイス１００の特定の実施形態は、モバイルデバイス１００と統合された画像キャプチャモジュール１３０を含みうる。画像キャプチャモジュール１３０は、カメラチップおよび付属の光学経路のようなセンサ１３２から信号を受信するように構成されうる。一般的に、画像キャプチャモジュール１３０およびセンサ１３２は、ユーザが画像を取得することか、そうでなければ視覚入力をデジタル形式に変換することを可能にする。画像は、グラフィックディスプレイ１３４を介して見ることができる。ディスプレイ１３４は、ユーザインターフェース（例えば、タッチスクリーン）となるように構成され、ユーザが、ビデオ画像を見ることを可能にする。
[0037]また図１で示されているが、モバイルデバイス１００の特定の実施形態は、ＳＰＳアンテナ１５８を介して衛星測位システム（ＳＰＳ）信号１５９を受信することができる衛星測位システム（ＳＰＳ）受信機１５５を含みうる。ＳＰＳ受信機１５５はまた、全体的または部分的に衛星測位システム（ＳＰＳ）信号１５９を処理し、このＳＰＳ信号１５９を使用してモバイルデバイスのロケーションを決定しうる。いくつかの実施形態において、汎用プロセッサ１１１、メモリ１４０、ＤＳＰ １１２、および専用プロセッサ（示されない）も利用され、ＳＰＳ受信機１５５と連動して、ＳＰＳ信号１５９を全体的または部分的に処理し、および／または、モバイルデバイス１００のロケーションを算出しうる。ＳＰＳまたは他のロケーション信号の記憶は、メモリ１４０またはレジスタで行われうる。
[0038]また図１で示されているが、モバイルデバイス１００は、バスインターフェース１１０によってバス１０１に接続されたＤＳＰ １１２、バスインターフェース１１０によってバス１０１に接続された汎用プロセッサ１１１、および、同様にバスインターフェース１１０によってバスに接続されることもあるメモリ１４０を含みうる。バスインターフェース１１０は、それらが関連付けられたＤＳＰ １１２、汎用プロセッサ１１１、およびメモリ１４０と統合されうる。様々な実施形態において、機能が、１つ以上の命令またはコードとして、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ、またはディスクドライブといったコンピュータ可読記憶媒体上にあるようなメモリ１４０に記憶される可能性があり、汎用プロセッサ１１１、専用プロセッサ、またはＤＳＰ １１２によって実行されうる。メモリ１４０は、プロセッサ１１１および／またはＤＳＰ １１２に、説明される機能を実行させるように構成されたソフトウェアコード（プログラミングコード、命令、等）を記憶するプロセッサ可読メモリおよび／またはコンピュータ可読メモリである。特に、メモリ１４０は、光学式文字認識（ＯＣＲ）モジュール１４２を含むことができる。ＯＣＲモジュール１４２は、画像キャプチャモジュール１３０を介してキャプチャされた画像に対してプロセッサ１１１が光学式文字認識を実行することを可能にするように構成されたコンピュータ可読命令でありうる。一般的に、ＯＣＲモジュール１４２内のコンピュータ可読命令は、プロセッサ１１１がＯＣＲエンジンとして機能することを可能にする。
[0039]一般的に、モバイルデバイス１００は、ユーザによって相当（reasonably）動き回されうる任意の電子デバイスを代表するものある。限定ではなく例として、モバイルデバイス１００は、モバイル電話、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、装着可能コンピュータ、携帯情報端末、ナビゲーションデバイス、等のようなコンピューティングおよび／または通信デバイスを備えうる。
[0040]例えば、モバイルデバイス１００は、ワイヤレス広域ネットワーク（ＷＷＡＮ）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）等、様々なワイヤレス通信ネットワークで使用するために可能にされうる（例えば、１つ以上のネットワークインターフェースを介して）。「ネットワーク」および「システム」という用語は、交換可能に使用されうる。ＷＷＡＮは、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）ネットワーク、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）ネットワーク、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）ネットワーク、単一キャリア周波数分割多元接続（ＳＣ−ＦＤＭＡ）ネットワーク、等でありうる。ＣＤＭＡネットワークは、ほんのいくつかの無線技術を挙げると、ｃｄｍａ２０００、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標））、時分割同期符号分割多元接続（ＴＤ−ＳＣＤＭＡ）のような、１つ以上の無線アクセス技術（ＲＡＴ）を実現しうる。ここで、ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−９５、ＩＳ−２０００、およびＩＳ−８５６規格にしたがって実現される技術を含みうる。ＴＤＭＡネットワークは、モバイル通信のためのグローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標））、デジタル先進モバイル電話システム（Ｄ−ＡＭＰＳ）、またはある他のＲＡＴを実現しうる。ＧＳＭおよびＷ−ＣＤＭＡは、「第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）」という名称の団体の文書に記載されている。Ｃｄｍａ２０００は、「第３世代パートナーシッププロジェクト２（３ＧＰＰ２）」という名称の団体の文書に記載されている。３ＧＰＰおよび３ＧＰＰ２の文書は、公に入手可能である。例えば、ＷＬＡＮは、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｘネットワークを含み、ＷＰＡＮは、ブルートゥースネットワーク、ＩＥＥＥ ８０２．１５ｘを含みうる。ワイヤレス通信ネットワークは、例えば、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、アドバンスドＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ（登録商標）、ウルトラモバイルブロードバンド（ＵＭＢ）、および／または同様のもの等、いわゆる次世代技術（例えば、「４Ｇ」）を含みうる。
[0041]他の実施形態では、機能はハードウェアにおいて実行されうる。
[0042]図２に示されるような特定の実現において、モバイルデバイス１００は、ＳＰＳ衛星２５０からのＳＰＳ信号１５９を受信しうる。ＳＰＳ衛星は、ＧＰＳまたはガリレオ衛星システムのような１つのグローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）からのものでありうる。ＳＰＳ衛星は、ＧＰＳ、ガリレオ、グロナス、またはＢｅｉｄｏｕ（コンパス）衛星システムのようなものであるがそれらに限定されない複数のＧＮＳＳからのものでありうる。
[0043]加えて、モバイルデバイス１００は、ワイヤレス信号１３６を介してセルラネットワークに接続しうる（例えば、セルタワー２２０を介して）。セルラネットワークは、１つ以上のネットワーク２３０ａ、２３０ｂへのアクセスを提供しうる。ネットワーク接続性もまた、ワイヤレス信号１２３を介しワイヤレス送信機２１０（例えば、アクセスポイント／ルータ）を通じてモバイルデバイス１００に利用可能でありうる。ワイヤレス送信機２１０は、１つ以上のネットワーク２３０ａ、２３０ｂに接続しうる。１つ以上のネットワーク２３０ａ、２３０ｂは、インターネットへの接続性を含むことができる。ネットワーク２３０ａ、２３０ｂは、位置情報を送る、受信する、および記憶するように構成された位置サーバ２４０への接続性を含む。ＯＣＲライブラリ２４２は、位置サーバ２４０の一部として含まれることができるか、または、別のサーバに存在する可能性があり、位置サーバ２４０と通信するように構成される。ＯＣＲライブラリサーバ２４２は、異なるエリアに配置された多くのサーバでありうる。モバイルデバイス１００は、デバイス１００の周りのエリア２０１の画像を取得および表示するように構成される。一般的に、エリア２０１は、地理的位置に相関付けられうる人間可読情報、または他の識別可能な特徴、を含むことができる。ある実施形態において、エリア２０１の画像は、画像処理および特徴識別のために位置サーバ２４０に送られうる。
[0044]図３について、図２をさらに参照すると、コンピューティングデバイス３００の特定の特徴を示す概略ブロック図が示される。位置サーバ２４０およびＯＣＲライブラリサーバ２４２は、コンピューティングデバイス３００を含むことができる。
[0045]示されるように、コンピューティングデバイス３００は、１つ以上の接続手段３０１を介してメモリ３０４に結合された、データ処理を実行するための１つ以上の処理ユニット３０２を備えうる。処理ユニット３０２は、ハードウェアで、またはハートウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現されうる。処理ユニット３０２は、データコンピューティングプロシージャまたはプロセスの少なくとも一部を実行するように構成可能な１つ以上の回路を代表するものありうる。限定ではなく例として、処理ユニットは、１つ以上のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、等、またはそれらの任意の組み合わせを含みうる。
[0046]メモリ３０４は、任意のデータ記憶メカニズムを代表するものありうる。例えば、メモリ３０４は、一次メモリ３０４−１および／または二次メモリ３０４−２を含みうる。例えば、一次メモリ３０４−１および二次メモリ３０４−２は、ランダムアクセスメモリ、読取専用メモリ、例えば、ディスクドライブ、光学ディスクドライブ、テープドライブ、固体メモリドライブ等の１つ以上のデータ記憶デバイスまたはシステムを備えうる。例えば、メモリ３０４は、データベースおよび／または他の同様の能力を備えうる。メモリ３０４は、異なる地理的ロケーションに配置された要素を含むことができる。この例では処理ユニットから離れたものとして示されているが、メモリ３０４の全体または一部は、処理ユニット３０２またはコンピューティングデバイス３００内および／またはそれに動作可能に結合された他の同様の回路内で提供されるか、そうでなければ同一の場所に配置／結合されうる。
[0047]特定の実現では、メモリ３０４は、コンピュータ可読媒体３２０を動作可能に受け入れうるか、そうでなければそれに結合するように構成可能でありうる。示されるように、メモリ３０４および／またはコンピュータ可読媒体３２０は、データ処理（例えば、本明細書で提供される技法に係る）に関連付けられた命令３０６を備えうる。
[0048]さらに示されるように、特定の時間に、メモリ３０４は、ＯＣＲライブラリ情報３０８および粗い位置情報３１０ａを表すデータを備えうる。ＯＣＲライブラリ情報３０８は、１つ以上のＯＣＲライブラリサーバ２４２に存在しうる。粗い位置情報３１０ａは、地理的エリア（例えば、地点、多角形、商店街、公共公園）に関連付けられうる。一般的に、電子データおよび情報は、フィールド値およびインデックスを介して、対象物および他の情報に関連付けられうる。特定の例示的な実現において、粗い位置情報３１０ａは、マップデータベース内のロケーションコンテンツインジケータ（ＬＣＩ）に対応しうる。コンピューティングデバイス３００はまた、地理的ロケーションに関連付けられた細かい位置情報３１０ｂを含みうる。一般的に、細かい位置情報３１０ｂは、粗い位置情報３１０ａと比較して、より具体的であるロケーション情報を含む。細かい位置情報３１０ｂは、ＯＣＲライブラリ情報３０８内に含まれる１つ以上の受け入れ可能な認識結果に相関しうるデータレコード（例えば、データテーブル内の行）を含みうる。粗い位置情報３１０ａ、細かい位置情報３１０ｂ、ＯＣＲライブラリ情報３０８、ローカル情報３１２、メモリ３０４に記憶される他の情報は、単一の位置サーバ２４０、または単一のＯＣＲライブラリサーバ２４２、に記憶される必要はなく、他のサーバにわたって分散されることができ、かつ、ネットワークインターフェース３１８を介してアクセス可能でありうる。
[0049]ある実施形態において、ＯＣＲライブラリ情報３０８、粗い位置情報３１０ａ、細かい位置情報３１０ｂ、および／またはおそらくは他のローカル情報３１２を求める１つ以上の要求３３０が取得されうる（例えば、ネットワークインターフェース３１８を介して）。要求３３０は、１つ以上のネットワーク２３０ａ、２３０ｂを通じて１つ以上のモバイルデバイス１００から受信されうる。例えば、コンピューティングデバイス３００は、要求された情報の全部または一部を提供することで要求３３０に応答しうる。
[0050]ローカル情報３１２は、例えば、サブミットされたままの（as submitted）、そうでなければソース３３２に関連付けられたロケーション情報、および、１つ以上のワイヤレス送信デバイス２１０、２２０について、以前に記憶された、または推定された、ロケーション情報（例えば、後に決定される、または、報告される）を備えうる。ローカル情報３１２は、例えば、１つ以上の地理的エリアについてロケーション情報を備えうる。ローカル情報３１２は、マップデータベースの部屋注釈（room annotation）レイヤ、地理参照マップファイル、および他の同様のナビゲーション／位置関連情報でありうる。ローカル情報３１２は、ナビゲーションに関連した情報、例えば、１つ以上のロケーションベースサービスおよび／または他の同様の能力に関連付けられた情報でありうる。例えば、特定のコンテキスト、または、具体的な地理的領域に関連付けられた他の同様の情報、等（例えば、関心地点、ルーティング情報、マルチメディアファイル、または、地理的エリアに関連付けられた他の一般的な情報）は、メモリ３０４に記憶されうる。
[0051]さらに示されるように、時々、メモリ３０４は、１つ以上のワイヤレス送信デバイス２１０、２２０によって受信された１つ以上の信号に関連付けられた測定データ３１４を備えうる。例として、測定値３１４は、信号強度情報、タイミング情報、測距（ranging）、および／または疑似測距情報（pseudoranging information）、等を備えうる。測定値３１４は、例えば、１つ以上のモバイルデバイス１００および／または他のコンピューティングデバイスからネットワークインターフェース３１８を介して受信された１つ以上の報告３３４を通して取得されうる。細かい位置情報３１０ｂはまた、単独で、または、ＯＣＲライブラリ情報３０８とともに、測定データ３１４に関連しうる。
[0052]特定の例示的な実現において、測定値３１４の少なくとも一部は、モバイルデバイス１００のロケーションを推定するために使用されうる。測定値３１４はまた、例えば、１つ以上のワイヤレス信号１２３、１３６を使用して搬送された情報を表しうる。
[0053]例えば、位置推定能力は、提供されることができ、かつ／そうでなければ、コンピューティングデバイス３００の処理ユニット３０２および／または他の同様の回路によって実行されうる１つ以上のプロセス３１６を使用してサポートされうる。
[0054]モバイルデバイス１００のロケーションを推定するためのプロセスの全部または一部は、測定値３１４に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティングデバイス３００によって実行されうる。ある実施形態において、ローカル情報３１２は、モバイルデバイス１００に送られ、モバイルデバイスのロケーションを推定するためのプロセスは、プロセッサ１１１によって（すなわち、モバイルデバイス１００上で）実行されうる。
[0055]図３にはプロセス３１６がメモリ３０４に少なくとも部分的に記憶されているように示されているが、プロセスは、処理ユニット３０２および／または他の同様の回路の１つ以上で全体的または部分的に動作可能に提供されうる。コンピューティングデバイス３００は、例えば、接続３０１の１つ以上に結合された１つ以上のネットワークインターフェース３１８を備えうる。ネットワークインターフェース３１８は、１つ以上のワイヤレスおよび／またはワイヤードネットワークインターフェースを代表するものありうる。
[0056]特定の例示的な実現において、１つ以上の報告３３４（例えば、１つ以上のモバイル局からの）は、新たに設置されうるワイヤレス送信デバイス２１０、２２０の有無を識別しうる。そのようなワイヤレス送信デバイスに関連付けられたロケーション情報は、モバイルデバイスによって中継されうるか、おそらくは発見されうるが、他のネットワーク接続／リソースは、および／または、例えば、モバイルデバイス１００または位置サーバ２４０に記憶された以前のロケーション情報を使用して、他の方法で推定されうる。
[0057]図４Ａについて、ワイヤレスネットワークを含む建物平面図４０２のトップダウン図４００が示される。平面図４０２は、位置サーバ２４０上に記憶されたローカル情報３１２の例である。他の記憶されるマップおよび地理的データもまた、位置サーバ２４０に記憶され、モバイルデバイス１００に送信されうるため、平面図４０２は、単なる例示であり限定ではない。例えば、平面図４０２は、オフィスビル、遊園地、商店街、競技場、コンベンションセンターのマップ、または、地理的エリアを表す他のマップでありうる。ある実施形態において、平面図４０２は、オフィスの集合を含むことができ、各オフィスは、部屋番号（例えば、７００Ｅ、７００Ｌ、７０１Ａ、７０２、７００Ｍ）で識別されているが、これら部屋番号は必須ではない。他の地理的ランドマーク（例えば、案内所、化粧室、アトラクション、関心地点、等）もまた使用されうる。平面図４０２は、エリア全体にわたって配置された１つ以上のワイヤレス送信機（例えば、４０４ａ、４０４ｂ、４０４ｃ）を有するワイヤレスネットワークを含む。ローカル情報３１２（例えば、平面図４０２）およびＯＣＲライブラリ情報３０８を含むローカル情報データパッケージは、モバイルデバイス１００の粗い位置に応じて（as a function of）、ネットワーク接続（例えば、ワイヤレス信号１２３、１３６）を介してモバイルデバイス１００に送信されうる。粗い位置は、測定データ３１４を介して確立されうる。例えば、ユーザが平面図４０２に関連付けられた建物内のルート４０６に沿って進むにつれ、ローカル情報データパッケージが、ワイヤレス送信機４０４ａ、４０４ｂ、４０４ｃの相対的な信号強度に基づいて送られうる。ローカル情報データパッケージのサイズは、一意的なワイヤレス送信機の密度に基づいてスケーリングされうる。この方法で、地点「Ａ」のユーザは、ワイヤレス送信機４０４ｃに関連付けられたローカル情報データを受信することができ、地点「Ｂ」のユーザは、ワイヤレス送信機４０４ａに関連付けられたローカル情報データを受信することができる。ワイヤレス送信機２１０とセルタワー２２０との組み合わせを含む複数の送信機についての重複エリアを決定する等、他の位置推定技法もまた使用されうる。粗い位置情報３１０ａはまた、セルタワー２２０、ＳＰＳ衛星２６０（例えば、アクティブ信号、現在の算出位置、最後の算出位置）に基づいて、現在のロケーションのユーザ入力（例えば、音声コマンドまたはテキストエントリ）を介して、およびそれらの様々な組み合わせで決定されうる。
[0058]ローカル情報データパッケージ内のＯＣＲライブラリ情報３０８は、モバイルデバイスの粗い位置に基づきうる。一般的に、ＯＣＲライブラリ情報３０８は、視覚情報をテキストデータに変換するためにＯＣＲエンジンによって利用されるワードリストおよび文字特徴ファイルのようなプログラム要素を含む。限定されない例として、ＯＣＲエンジンの実施形態は、プリントされたテキストの認識正確度を改善するために、ＯＣＲライブラリ情報３０８の一部を利用することができる。ＯＣＲライブラリ情報３０８は、文字特徴（例えば、フォントタイプ）、ワードリスト（例えば、受け入れ可能なワード）、および／または文字プロパティ（例えば、一定のフォーマットルール）に関連付けられた１つ以上のデータファイルを含むことができる。一般的に、ＯＣＲライブラリ情報３０８は、ＯＣＲエンジンによって生成される解集合（solution set）を制約し、それは、ＯＣＲライブラリ情報３０８に含まれるテキスト要素に対する処理周期の減少を伴った認識結果の増加に帰着しうる。
[0059]図４Ｂについて、図４Ａをさらに参照すると、平面図４０２の一部のトップダウン図４０１が示される。図（view）４０１は、ワイヤレス送信機４０４ｃ、部屋識別子４０８、および対応する影響区域４１０を含む。ワイヤレス送信機４０４ｃからの信号の有無は、粗い位置３１０ａを決定するために使用され、部屋識別子４０８は、影響区域４１０を決定するために使用されうる。一般的に、影響区域は、部屋識別子、または他の位置参照情報が、見られることができる、または、感知されることができるエリアである。影響区域は、マッピングされたデータから（すなわち、測量を介して）、または、対応する位置参照情報からの計算された範囲（すなわち、推定値算出）に基づいて導き出されうる。この例において、影響区域４１０は、細かい位置３１０ｂである。別の例において、細かい位置３１０ｂは、複数の影響区域の重複に基づいて決定されうる。ワイヤレス信号１２３、１３６に関連付けられた信号強度および他の情報もまた、細かい位置３１０ｂを決定するために使用されうる。
[0060]図５について、建物内でオフィスの画像をキャプチャするモバイルデバイス１００の例示的な側面図５００が示されている。図５００は、壁５０２、ドア５０４、部屋識別子５０６、および廊下フロア５０８のセクションを含む。モバイルデバイス１００は、センサ１３２を有する画像キャプチャモジュール１３０を含み、スクリーン５１０（例えば、グラフィックディスプレイ１３４）上に画像を表示するように構成される。限定ではなく例として、モバイルデバイス１００は、壁５０２、ドア５０４、部屋識別子５０６、および廊下フロア５０８の画像がスクリーン５１０上に表示されるような状態にされている。画像は、部屋識別子５０６を単独で含みうる。部屋識別子という用語は、本明細書で使用される場合、単なる例示であり限定ではない。部屋識別子は、画像認識アルゴリズムへの入力でありうる人間可読情報（すなわち、英数字テキスト）を表す一般的な用語である。モバイルデバイス１００が部屋識別子５０６に対して直角であることを図５００は示すが、他の視野角（viewing angle）もまた使用されうる。例えば、図６を参照すると、画像は、モバイルデバイス１００が部屋識別子５０６または他の特徴（例えば、部屋５０４、壁５０２）に対して鋭角である際に取得されうる。
[0061]図７について、図５をさらに参照すると、部屋識別子５０６および現在の位置７０８の画像を表示するモバイルデバイス１００の上面図が示される。モバイルデバイス１００は、画像７０２に対してＯＣＲを実行するように構成される。例えば、部屋識別子７０４の文字は、モバイルデバイスに記憶されたＯＣＲライブラリ情報３０８に基づいて分析される。ＯＣＲライブラリ情報３０８の選択は、位置サーバ２４０によって決定された粗い位置に基づきうる。一般的に、動作中に、モバイルデバイス１００は、メモリ１４０内のＯＣＲモジュール１４２を用いた位置決定を実行するためのプログラム命令を含むことができる。プログラムがアクティブ化されると、モバイルデバイス１００は、位置サーバ２４０に記憶された粗い位置情報３１０ａに対応する情報を提供することができる。モバイルデバイス１００は、モバイルデバイス１００の粗い位置に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報３０８を受信することができる。モバイルデバイス１００は、画像キャプチャモジュール１３０を介して取得された画像７０２内のテキストを変換するために、受信されたＯＣＲライブラリ情報３０８の少なくとも一部を利用するように構成される。画像７０２内のテキストは、ＯＣＲライブラリ情報３０８内の情報によって制約されたデータ文字列（例えば、「７００Ｅ」）へとＯＣＲエンジンによって変換されうる。モバイルデバイス１００は、このデータ文字列を位置サーバ２４０に送り、対応する細かい位置情報３１０ｂを位置サーバ２４０から受信するように構成される。図７に示されるように、モバイルデバイス１００は、現在位置７０８が平面図上に示された状態で平面図のマップ７０６を表示するように構成されうる。一般的に、現在位置７０８は、細かい位置情報３１０ｂによって定義されたエリアの中心、または、細かい位置情報３１０ｂに関連付けられた他の既定の位置でありうる。
[0062]図８について図５をさらに参照すると、複数のオフィスの画像８１０をキャプチャするモバイルデバイス１００の例示的な側面図８００が示される。図８００は、第１の壁セクション８０２、第２の壁セクション８０４、第１の部屋識別子８０６ａ、第２の部屋識別子８０６ｂ、およびフロアセクション８０８を含む。限定ではない例として、単一の画像８１０において両方の部屋識別子８０６ａ、８０５ｂの画像を取得するように（すなわち、両方の部屋識別子が同時に単一画像内にあるように）、モバイルデバイス１００の画像キャプチャモジュール１３０内のセンサ１３２が位置付けられうる。追加の部屋識別子（例えば、３、４、５、６、等）を有する画像もまた取得されうる。１つ以上の部屋識別子が各画像にある複数の画像は、カメラ角度をパンすること（panning）によって単一の地点から取得されうる。画像ファイルは、ＯＣＲエンジンによって部屋識別子が認識される前に、キャプチャおよびメモリ１４０に記憶される必要はない。例えば、モバイルデバイス１００は、モバイルデバイスがある位置からパンする（すなわち、視野角を変動させる）間、ほぼリアルタイム（near-real time）で画像を表示するように構成されうる。モバイルデバイスがパンするにつれ、複数の部屋識別子および他の人間可読情報がＯＣＲエンジンによって処理されうる。
[0063]図９について、図８をさらに参照すると、複数のオフィスの画像９０２を表示するモバイルデバイス１００の上面図が示される。画像９０２が取得され、ＯＣＲエンジンは、部屋識別子９０４ａ、９０４ｂに対して認識を実行するように構成されうる。ＯＣＲエンジンは、表示に基づいて認識を実行することができる（すなわち、画像ファイルをメモリ１４０に記憶することなく）。ＯＣＲエンジンは、部屋識別子９０４ａ、９０４ｂの画像内のテキストを認識し、１つ以上のロケーション文字列（例えば、「７００Ｋ」、「７００Ｌ」）を生成することができる。ロケーション文字列は、メモリ内の１つ以上の細かい位置３１０ｂに対応しうる。例えば、第１の細かい位置情報は、文字列「７００Ｋ」に関連付けられ、第２の細かい位置情報は、文字列「７００Ｌ」に関連付けられうる。第３の細かい位置は、両方の文字列（例えば、「７００Ｋ」および「７００Ｌ」）に関連付けられうる。第３の細かい位置は、第１および第２の細かい位置の組み合わせ（すなわち、融合部分）、第１および第２の細かい位置の重複（すなわち、共通部分）、または他のエリアによって定義されうる。細かい位置情報３１０ｂは、処理され、フロアマップ９０６の画像上で位置アイコン９０８として表示されうる。
[0064]図１０について、例示的な特徴寸法（feature dimensions）を有するオフィスの側面図１０００が示される。図１０００は、壁部分１００２、ドア１００４、部屋識別子１００６、フロア部分１００８を含む。これら特徴は、他の特徴が使用されうるため、単なる例示であり限定ではない。壁部分１００２は、少なくとも、高さ寸法ｗｈを有する。ドア１００４は、それぞれ、高さ寸法ｄｈおよび幅寸法ｄｗを有しうる。部屋識別子１００６は、オフィスビルまたは総合ビル内の各オフィス／エリアには一般的である標準化プラーク（standardized plaque）形式の背景上のテキスト（例えば、人間可読情報）の一部でありうる。ある実施形態において、部屋識別子１００６は、幾何学的な形状、色彩、または他の機械認識可能情報を含むことができる。部屋識別子１００６は、それぞれ、高さ寸法ｓｙおよび幅寸法ｓｘを有する。部屋識別子はまた、識別子１００６からフロア１００８までの距離を示すフロアからの高さ（height from floor）値ｓｈを有する。この高さ寸法、幅寸法、およびフロアからの高さ寸法は、部屋識別子のテキスト部分（すなわち、背景を除いた番号）にのみ適用されうる。部屋識別子１００６のフォントタイプおよび文字タイプは、ＯＣＲライブラリ情報３０８の一部に関連付けられうる。例えば、ＯＣＲライブラリ情報３０８内の文字特徴ファイルは、粗いエリアにおける部屋識別子の文字のタイプに関連付けられたデータのみを含むように制約されうる。ある例において、ＯＣＲライブラリ内のワードリストは、粗いエリアにおいて可能性のある部屋識別子（例えば、７００Ａ、７００Ｂ、７００Ｃ、７００Ｄ、７００Ｅ、等…）のリストに制約されうる。ＯＣＲエンジンは、任意のおよびすべてのテキスト文字列の認識を試みるより大きいＯＣＲシステムと比較して、制限されたセットのテキスト文字列を認識するように構成されうる。
[0065]特徴に関連付けられた寸法は、位置推定をリファイン（refine）するためにモバイルデバイス１００によって使用されうる。例えば、部屋識別子１００６のＯＣＲ処理に基づいて、モバイルデバイス１００についての影響区域または細かい位置が確立されると、実際の位置がさらに、図１０の寸法（例えば、ｗｈ、ｄｈ、ｄｗ、ｓｈ、ｓｘ、ｓｙ）のうちの１つ以上の相対的なサイズに基づいてリファインされうる。メモリ１４０に記憶されており、プロセッサ１１１上で実行する画像処理アルゴリズムは、特徴の境界を決定し、対応する寸法を算出するためにエッジ検出技法を使用することができる。これら特徴（例えば、壁１００２、ドア１００４、部屋識別子１００６、またはそれらの組み合わせ）からの距離を決定するために、三角関数は、画像キャプチャモジュール１３０の特徴（例えば、拡大（magnification）、スクリーン解像度、画素サイズ、推定された目の高さ）およびローカル情報３１２とともに使用されうる。これら特徴の実寸法は、粗い位置３１０ａまたは細かい位置３１０ｂに関連付けられたローカル情報３１２として記憶されうる。ローカル情報３１２は、ＯＣＲライブラリ情報３０８とともにモバイルデバイス１００に送られうる。図７に示されたようなモバイルデバイス１００上のマップを介して、リファインされた位置推定値がユーザに表示されうる。
[0066]図１１について、図１−１０をさらに参照すると、ＯＣＲ情報に基づいてロケーションを決定するためのプロセス１１００は、示されたステージを含む。しかしながら、プロセス１１００は、例にすぎず限定するものではない。プロセス１１００は、例えば、ステージが、追加されること、除去されること、再配列されること、組み合わせられること、および／または同時に実行されることで変えられうる。位置サーバ２４０が、他の情報（例えば、ソース３３２、位置推定値、最後に報告された位置）に基づいてモバイルデバイス１００の粗いロケーション情報を決定するように構成されうるため、例えば、粗いロケーション情報を送るための以下で説明されるステージ１１０２はオプションである。例えば、モバイルデバイス１００のロケーションは、例えば、セルタワー２２０またはアクセスポイント２１０が何とまたは何を通して通信しているかに基づいて、ネットワークによって直接決定されうる。モバイルデバイス１００は、位置サーバ２４０によって決定されたモバイルデバイス１００の粗い位置に基づいて、ステージ１１０４で自動的にローカル情報データパッケージを受信するように構成されうる。
[0067]ステージ１１０２において、モバイルデバイス１００は、オプションで、粗いロケーション情報を位置サーバ２４０に送ることができる。限定ではない例として、粗いロケーション情報は、ワイヤレス送信機２１０に関連付けられたＳＳＩＤ情報、セルタワー２２０に関連付けられたセルタワー識別子（例えば、基地局識別子）、および、衛星２５０から受信された信号１５９に関連付けられた地理的情報に基づきうる。モバイルデバイス１００の粗いロケーションは、前のロケーションに基づきうるか、または、ＧＮＳＳ三辺測量、ネットワーク三辺測量、またはアクセスポイント三辺測量など、様々な手法で決定されうる。粗いロケーション情報は、粗いロケーションをタイプすること、選択すること、話すこと、または、他の方法で、手動で指示することによってモバイルデバイス１００のユーザから取得されうる。例えば、ユーザは、一般的なロケーションを話すこと（例えば、「私はＵＴＣモールにいます」、「私は、クァルコムスタジアムにいます」、「私はトリーパインゴルフコースにいます」）により、オーディオインターフェースを介して粗いロケーションを入力することができるか、または、ユーザは、メニュー内の室内ロケーションのリストからロケーションを選択しうる（例えば、セル最大アンテナ範囲（ＭＡＲ）内の建物の選択肢から選択する）。ある実施形態において、モバイルデバイス１００の粗いロケーションは、ソース３３２（例えば、送信機に関連付けられたアクティブユーザリスト）、モバイルデバイス１００に関連付けられた測定値３１４、および報告３３４に基づいて位置サーバ２４０によって決定されうる。
[0068]ステージ１１０４において、モバイルデバイス１００は、粗いロケーション情報に基づいて、ＯＣＲライブラリ情報３０８およびローカル情報３１２を含むローカル情報データパッケージを受信するように構成されうる。一般的に、ローカル情報データパッケージは、ネットワークを通じて送られたデジタル情報を含む。ステージ１１０２で受信された、または、位置サーバ２４０によって決定された粗いロケーション情報は、以前に記憶された粗い位置情報３１０ａに対応しうる。ローカル情報３１２およびＯＣＲライブラリ情報３０８は、粗い位置情報３１０ａに関連付けられうる（例えば、データフィールド値、インデックスページによって）。ローカル情報３１２およびＯＣＲライブラリ情報３０８は、要求３３０に基づいて、モバイルデバイス１００によって受信されうるか、または、あらかじめプログラミングされた要求（例えば、加入者サービス、ロケーションベースサービス、ロケーショントリガ）に基づいて、位置サーバ２４０によってプッシュ配信されることができる。
[0069]ローカル情報３１２は、平面図、マップ、写真、および他のマルチメディアファイルのような、地理参照グラフィックファイルを含みうる。ある実施形態において、ローカル情報３１２は、粗いロケーション情報（すなわち、ステージ１１０２）に関連付けられた可能性のある影響区域および細かい位置３１０ｂのセットを含むことができる。ローカル情報３１２は、部屋注釈情報、関心地点、緊急ルート、警告、および地理的ロケーションに関連付けられた他の情報のようなマップデータレイヤを含むことができる。ローカル情報３１２は、時間的成分（すなわち、時刻に基づいた）を含むことができる。例えば、ルーティング情報は、セキュリティドアが開いている時間、または、工事が予定されている時間に基づいて送られうる。他のロケーションサービスは、ローカル情報として受信されうる。
[0070]ＯＣＲライブラリ情報３０８は、文字特徴、ワードリスト、および他の文字プロパティに関連付けられたデータファイルを含むことができる。一般的に、ＯＣＲライブラリ情報３０８は、プロセス周期を増加させることなく認識結果を改善する目的で、モバイルデバイス１００上で動作するＯＣＲエンジンの結果セットを制約する。
[0071]ステージ１１０６において、モバイルデバイス１００は、受信されたローカル情報データパッケージがＯＣＲライブラリ情報３０８を含むか否かを決定することができる。ＯＣＲライブラリ情報が含まれる場合、モバイルデバイス１００は、ステージ１１１０において、ＯＣＲプロセスを実行するように構成されうる。ローカル情報データパッケージがＯＣＲライブラリ情報を含まない場合、ステージ１１１２において、影響区域が、受信されたローカル情報に基づいて決定されうる。
[0072]ステージ１１０８において、モバイルデバイス１００は、画像キャプチャモジュール１３０のセンサ１３２を利用して、人間可読ロケーション情報の画像を取得することができる。限定されない例として、そのようなロケーション情報は、部屋番号、会社名および個人名（例えば、ドアの表札）、空港ターミナルの標識、道路標識、ビルボード、ロゴ、商標、スタジアムセクションマーカ、ゴルフ場のヤーデジマーカ、クルーズ船上のデッキまたはフレームマーカ、航空機搭乗券上の座席番号、ならびに、そのロケーションに関連付けられた他の人間可読情報を含むことができる。画像キャプチャモジュール１３０をアクティブ化すること、および、人間可読情報がビュースクリーン内に存在するようにモバイルデバイスを向けることで画像が取得されうる。オートフォーカス、フラッシュライト、およびズームといった画像キャプチャモジュール１３０の特徴もまた使用されうる。画像は、後続の処理のためにメモリに記憶されうる（例えば、画像ファイルとして）か、または、表示中に処理されうる（例えば、画像ファイルを作成することなく、カメラのビューファインダで）。
[0073]ステージ１１１０において、モバイルデバイス１００は、ロケーション文字列値を決定するために、ステージ１１０４で受信されたＯＣＲライブラリ情報３０８を利用して、人間可読ロケーション情報を認識することができる。例えば、モバイルデバイス１００は、画像の一部を分離して人間可読ロケーション情報を識別するために、クロッピング（cropping）ユーティリティを含むことができる。クロッピングユーティリティは、手動でありうる（例えば、タッチスクリーンを介して画像のエリアを選択することによって）か、または自動でありうる（例えば、エッジ検出、オートクロッピング）。モバイルデバイス１００上のＯＣＲエンジンは、ＯＣＲライブラリ情報３０８内のワードリストおよび文字特徴ファイルを利用して、１つ以上のロケーション文字列値を生成することができる。ロケーション文字列値を生成するために、他のＯＣＲ技法がＯＣＲエンジンによって使用されうる。例えば、受信されたＯＣＲライブラリファイルは、行列整合情報（例えば、文字パターンの集合）、および、特徴抽出情報（例えば、文字内に存在する抽象特徴）を含むことができる。
[0074]位置サーバ２４０、ＯＣＲライブラリサーバ２４２、または他のネットワークリソースによって提供されるＯＣＲライブラリ情報３０８は、受け入れ可能な結果セットを制約することによって、認識結果を改善することができる。一般的に、大きなライブラリ（すなわち、制約されていない）ＯＣＲシステム内の誤りは、シンボルの分裂（例えば、ＢとＩ３）、シンボルの混合（例えば、ｅとｃ）、およびワードの分裂（例えば、空港と空 港）を含みうる。ある例において、ＯＣＲライブラリの文字特徴ファイルにより、ＯＣＲエンジンは、不適合な結果を排斥することができる。このように、粗い位置に関連付けられた人間可読ロケーション情報が文字「Ｂ」を含むが、文字「Ｉ３」は含まない場合、結果として得られるロケーション文字列値は、バイアスされて、「Ｂ」を解像（resolve）することができる。シンボルの混合およびワードの分裂問題に対して類似した制約バイアス（constraint biasing）が発生しうる。
[0075]ステージ１１１２において、１つ以上の影響区域４１０が、ローカル情報３１２、および利用可能であれば１つ以上のロケーション文字列値に基づいて決定されうる。影響区域４１０は、細かい位置情報３１０ｂでありうる。１つ以上のロケーション文字列値が利用可能な場合、影響区域４１０は、人間可読ロケーション情報（例えば、部屋番号４０８）の予想される表示エリア（probable viewing area）に基づいてエリア（例えば、多角形）を定義する１つ以上のデータフィールドとして記憶されうる。影響区域データフィールドはまた、ロケーション文字列値を含み、粗い位置情報３１０ａに関連付けられうる。影響区域データフィールドは、ローカル情報として、モバイルデバイス１００によって受信されうる。例えば、受信されたローカル情報データパッケージは、いくつかの影響区域（すなわち、粗いロケーション情報によって定義されたエリア内の可能性のある影響区域）を表すデータフィールドの集合、および、関連付けられたロケーション文字列値を含むことができる。このように、１つ以上の影響区域は、メモリ１４０に記憶され、ロケーション文字列値に基づいて、ローカルに選択されうる（すなわち、モバイルデバイス１００上で）。
[0076]ある実施形態において、影響区域は、ステージ１１０において１つ以上のロケーション文字列値が決定された後にモバイルデバイス１００によって受信され、位置サーバ２４０に送られうる。すなわち、位置サーバ２４０は、モバイルデバイス１００からのロケーション文字列情報の受信に基づいて、遠隔的に影響区域を決定することができる。例えば、モバイルデバイス１００は、ステージ１１１０において、受信されたＯＣＲライブラリ情報３０８を利用してロケーション文字列値を生成し、このロケーション文字列値を位置サーバ２４０に送ることができる。それに応答して、位置サーバ２４０は、ステージ１１１２で、影響区域をモバイルデバイス１００に送ることができる。
[0077]ステージ１１０４で受信されたローカル情報データパッケージが、ＯＣＲライブラリ情報を含まない場合、ステージ１１１２において、１つ以上の影響区域は、ローカル情報３１２だけに基づいて決定されうる。例えば、ローカル情報３１２は、１つ以上の影響区域と、粗いロケーション内の可能性の高いモバイルデバイスの位置に基づいた確率係数を含むことができる。ある実施形態において、ローカル情報３１２は、モバイルデバイス１００に関連付けられた履歴位置情報を含むことができ、影響区域算出は、この履歴位置情報を含ことができる。ローカル情報データパッケージ内のローカル情報３１２は、地理的位置に相関付けられているが、ＯＣＲプロセスに依存しない他のデータを含むことができる。例えば、ローカル情報３１２は、グラフィックシンボル、画像、特徴（例えば、壁５０２、部屋識別子５０６、ドア５０４、フロア５０８）の幾何学的な形状、色彩、および、画像キャプチャモジュール１３０によって検出されることができる他の示差的属性のような位置参照情報に関連付けられた影響区域を含むことができる。位置参照情報はまた、１次元または２次元バーコード情報（例えば、クイックレスポンスコード）、ＲＦＩＤ送信機、ＷｉＦｉホットスポット、またはモバイルデバイス１００によって感知可能な他の電磁気信号に関連付けられた検出範囲でありうる。位置参照情報は、影響区域を決定するために使用されうる（すなわち、位置参照情報は、影響区域に対応する）。
[0078]ステージ１１１４において、モバイルデバイス１００は、１つ以上の影響区域に基づいてロケーションを推定することができる。ある実施形態において、影響区域は、人間可読ロケーション情報が見られうる地理的エリアを表す。ある例において、ロケーション推定値は、影響区域によって定義された地理的エリアの中心でありうる。他のバイアス情報は、ローカル情報３１２に含まれ、ロケーション推定値を決定するために使用されうる（例えば、ユーザが廊下の中央にいると想定して、ユーザが人間可読ロケーション情報に対してして直角であると想定して）。単一のロケーション文字列値について、追加情報（例えば、測定値３１４、プロセス３１６、ステージ１１１６での相対位置情報）が無い場合、細かい位置情報３１０ｂおよび影響区域は合致する。複数のロケーション文字列値の場合、または、追加情報がある場合、細かい位置情報３１０ｂは、影響区域よりも小さいエリアでありうる。この事例において、ロケーション推定値は、適切な細かい位置情報によって定義された地理的空間の中心でありうる。影響区域および細かい位置情報３１０ｂの様々な組み合わせが、ステージ１１０６でのローカル情報としてモバイルデバイス１００によって受信され、決定ステージおよび推定ステージ（すなわち、１１１２、１１１４）が、ローカルに実行されうる（すなわち、汎用プロセッサ１１１を用いて）。ある実施形態において、位置サーバ２４０は、ロケーション推定値をモバイルデバイス１００に返すことができる（すなわち、遠隔処理）。
[0079]ステージ１１１６において、モバイルデバイス１００は、ステージ１１０８において取得された画像内の１つ以上の特徴に基づいて相対位置情報を決定するように構成されうる。図１１の点線で示されるように、ステージ１１１６はオプションである。特徴までの距離を決定するためのアルゴリズムは、モバイルデバイス１００のハードウェア構成に基づいて変動しうる。例えば、画像キャプチャモジュール１３０は、距離（すなわち、画像内の特徴までの範囲）を測定するために、赤外線送信機およびセンサを用いたオートフォーカスプロセスを含みうる。特徴までの範囲はまた、画像鮮明化アルゴリズムを利用するオートフォーカスプロセスを用いて計算されうる（すなわち、フォーカスセッティングの最終ロケーションは、ビューファインダ内の対象物の距離に関連する）。プロセッサ１１１は、画像に対してエッジ検出アルゴリズムを実行し、画像内の特徴間の画素距離（pixel distances）を計算するように構成されうる。画像キャプチャモジュール１３０に関連付けられた画素距離、既知の特徴寸法、および拡大係数は、特徴までの距離を計算するために使用されうる。人間可読ロケーション情報および周囲のエリア（例えば、ドア１００４、部屋識別子１００６、フロア１００８、壁１００２）に関連付けられた寸法値は、ステージ１１０４において、ローカル情報データパッケージで受信されうる。ある実施形態において、これら寸法値は、業界標準（例えば、標準的なドアの高さおよび幅）に基づいており、メモリ１４０に記憶されている。計算された距離は、モバイルデバイスの相対位置を決定するために、これら寸法値のうちの１つ以上と比較されうる。相対位置は、ステージ１１１４で決定されたロケーション推定値を変更するために使用されうる。
[0080]ステージ１１１８において、モバイルデバイス１００の位置は、ステージ１１１６で決定された相対位置情報およびステージ１１１４で決定された推定位置に基づいて表示されうる。例えば、影響区域４１０が、人間可読ロケーション情報を用いて、ロケーションの周りに約３０フィートにわたって広がり、カメラがロケーションから約１０フィート離れていることを相対位置情報が示す場合、この位置は、ロケーションから１０フィート広がった影響区域に基づいて表示されうる。
[0081]図１２について、図１−１１をさらに参照すると、ロケーション情報をモバイルデバイスに提供するためのプロセス１２００のブロックフロー図が示される。しかしながら、プロセス１２００は、例にすぎず、限定するものではない。プロセス１２００は、例えば、ステージが、追加されること、除去されること、再配列されること、組み合わせられること、および／または同時に実行されることで変えられうる。例えば、位置サーバ２４０が１つ以上のモバイルデバイスについて粗いロケーション情報を決定するように構成されうるため、以下で説明される粗い情報を受信するためのステージ１２０２は、オプションである。
[0082]ステージ１２０２において、位置サーバ２４０は、モバイルデバイスについての粗いロケーション情報を受信することができる。例えば、モバイルデバイス１００の粗いロケーションは、どのセルまたはアクセスポイントにモバイルが接続されているか、または、どのセルまたはアクセスポイントによってモバイルが検出されるかに基づいて決定されうる。これは、基地局／アクセスポイントアルマナックにおいてセルまたはアクセスポイントをルックアップすることによって、例えば、ＨＬＲ（ホームロケーションレジスタ）を通して、または、モバイルデバイス１００上でネットワークにおいて行われうる。モバイルデバイス１００は、粗いロケーションを決定し、それをネットワーク２３０ａ、２３０ｂを介して位置サーバ２４０に送ることができる。位置サーバ２４０は、他の情報（例えば、測定データ３１４、報告３３４）に基づいて、モバイルデバイス１００についての粗いロケーションを決定するように構成されうる。
[0084]ステージ１２０４において、位置サーバ２４０は、モバイルデバイス１００の粗い位置に基づいて、使用すべきＯＣＲライブラリ情報３０８を決定することができる。ＯＣＲライブラリ情報３０８は、例えば、固定の地理的ロケーションからの半径、建物までのモバイルデバイス１００の近さ（proximity）、送信機２１０、２２０のアイデンティティ、または他のコンテキスト識別子に基づいて選択されうる。位置サーバ２４０は、モバイルデバイス１００の粗い位置に基づいて、ＯＣＲライブラリ情報３０８について１つ以上のＯＣＲライブラリサーバ２４２にクエリ（query）することができる。一般的に、ＯＣＲライブラリ情報３０８は、データベースとしてまたは類似したフラットファイル構造として、メモリ３０４に記憶されうる。例えば、ワードリストファイル、文字特徴ファイル、および他の制約は、アクセス可能なデータ構造（例えば、関係データベース、フラットファイル）内で存続することができる。データ構造は、インデックス化され、粗いロケーション情報に基づいて検索されうる。
[0084]ステージ１２０６において、位置サーバ２４０は、ＯＣＲライブラリ情報３０８を１つ以上のネットワーク２３０ａ、２３０ｂを介してモバイルデバイス１００に送りうる。ＯＣＲライブラリ情報３０８は、自動的に送られうる（すなわち、ユーザからの明示された要求なく）か、または、要求に応じて（すなわち、ユーザからの要求で）送られうる。上述されたように、ＯＣＲライブラリ情報３０８は、モバイルデバイス１００上で動作するＯＣＲエンジンと連動して、粗い位置情報の近くで、予期される人間可読ロケーション情報についての認識結果を改善するのを促進する。ＯＣＲライブラリ情報３０８は、粗いロケーションによってインデックス化され、モバイルデバイス１００（例えば、メモリ１４０）に記憶されうる。プロセッサ１１１は、モバイルデバイス１００が対応ロケーションに存在する場合に、ロケーション固有ＯＣＲライブラリ情報３０８にアクセスするように構成されうる。
[0085]ある実施形態において、モバイルデバイス１００は、画像ファイルを送ることができ、位置サーバ２４０は、この画像ファイルに対してＯＣＲを実行するように構成されうる。この事項において、位置サーバ２４０は、ＯＣＲライブラリ情報２０８を選択し、ロケーション文字列値をローカルに計算することができる。位置サーバ２４０は、結果として得られた位置情報をモバイルデバイス１００に提供することができる。
[0086]ステージ１２０８において、位置サーバ２４０は、１つ以上のロケーション文字列値をモバイルデバイス１００から受信することができる。受信されたロケーション文字列値は、細かい位置情報３１０ｂおよびローカル情報３１２に関連付けられたデータフィールドに対応しうる。例えば、ロケーション文字列値は、部屋番号、名前、ドア標識（例えば、「出口」）、または、モバイルデバイス１００上のＯＣＲエンジンからの任意の他の出力に対応しうる。ある実施形態において、モバイルデバイスはまた、ロケーション文字列値と共に、相対位置情報（すなわち、特徴からの距離、特徴の相対的なサイズ）を送ることができる。
[0087]ステージ１２１０において、位置サーバ２４０は、受信されたロケーション文字列値に基づいて位置情報を決定する。粗いロケーション情報はまた、位置情報を決定する際に使用されうる。位置情報は、細かい位置情報３１０ｂ、位置推定値、または、ロケーション文字列値に関連付けられた他のロケーション情報、または相対位置情報を含むことができる。例えば、位置情報は、ロケーション文字列に関連付けられた細かい位置に加え、グラフィカルマップファイル、関心地点、細かい位置を包含したエリアについてのルーティング情報を含むことができる。相対位置情報もまた、細かい位置を決定するために使用されうる。ステージ１２１２において、位置サーバ２４０は、１つ以上のネットワーク２３０ａ、２３０ｂを介して位置情報をモバイルデバイス１００に提供することができる。
[0088]ある実施形態において、モバイルデバイス１００は、画像ファイルを位置サーバ２４０に送ることができる。画像ファイルは、ＯＣＲエンジンを用いずに分析されることができるエリア２０１内の特徴を含むことができる。例えば、画像ファイルは、地理的な形状、色彩、または、位置情報に関連付けられた他の際立った特徴について分析されうる。会社の記号、建物の正面（building face）、ランドマーク、または一般的なストリートビューが使用されうる。位置サーバ２４０上の画像処理アルゴリズムは、１つ以上の受信された画像を認識、またはスコアリングし、適切な位置情報を決定しうる。次に、位置情報は、モバイルデバイスに送られうる。
[0089]本明細書全体にわたる「一例」、「ある例」、「特定の例」、または「例示的な実現」への言及は、特定の特徴、構造、あるいは、この特徴および／または例に関連して説明される特性が、請求項の主題の少なくとも１つの特徴および／または例に含まれうることを意味する。このように、本明細書全体にわたり様々な場所で「一例において」、「ある例」、「特定の例において」、または「特定の実現において」という表現または同様の表現が出現するが、必ずしもすべてが同じ特徴、例、および／または限定を指すわけではない。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、１つ以上の例および／または特徴へと組み合わせられうる。
[0090]本明細書で使用される場合、「および（and）」、「または（or）」、および「および／または（and/or）」という表現は、そのような用語が使用されているコンテキストに少なくとも部分的に依存することが予期されうる様々な意味を含みうる。典型的に、Ａ、Ｂ、またはＣ等、リストを関連付けるために使用される場合の「または（or）」は、包括的な意義で使用されるＡ、Ｂ、およびＣ、ならびに排他的な意義で使用されるＡ、Ｂ、またはＣを意味することが意図される。加えて、本明細書で使用される場合、「１つ以上の」という表現は、単数形で使用される任意の特徴、構造、または特性を説明するために使用されうるか、あるいは、複数の特徴、構造、または特性、あるいはそれらの他の組み合わせを説明するために使用されうる。しかしながら、これは単なる例示的な例であり、請求項の主題は、この例に限定されないことは留意されたい。
[0091]本明細書において説明された方法は、特定の特徴および／または例に準拠したアプリケーションに依存して様々な手段によって実現されうる。例えば、そのような方法は、ソフトウェアとともに、ハードウェア、ファームウェア、および／またはそれらの組み合わせにおいて実現されうる。例えば、ハードウェアでの実現では、処理ユニットは、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本明細書で説明された機能を実行するよう設計された他のデバイスユニット、および／または、それらの組み合わせに実現されうる。
[0092]前述の詳細な説明において、多くの具体的な詳細が、請求項の主題の徹底した理解を提供するために示されている。しかしながら、請求項の主題がこれらの具体的な詳細なしに実施されうることは、当業者によって理解されるだろう。他の例では、当業者には知られているだろう方法および装置は、請求項の主題を不明瞭にしないために詳細には説明されていない。
[0093]前述の詳細な説明のいくつかの部分は、専用装置あるいは特殊目的のコンピューティングデバイスまたはプラットフォームのメモリ内に記憶されるバイナリデジタル電子信号上の動作の象徴（symbolic representation）またはアルゴリズムの観点から提示されている。この特定の明細書のコンテキストでは、専用装置といった用語または同様の用語は、汎用コンピュータがプログラムソフトウェアからの命令に準ずる特別な機能を実行するようにプログラミングされると、それを含みうる。アルゴリズムの説明または象徴は、信号処理または関連分野の当業者によって、彼らの取り組み（work）の本質を他の当業者に伝達するために使用される技法の例である。本明細書においておよび概して、アルゴリズムは、望ましい結果をもたらす一貫した動作のシーケンスまたは類似した信号処理であると考えられる。このコンテキストにおいて、動作または処理は、物理的な量の物理的な操作を含む。典型的に、必須ではないが、そのような量は、情報を表す電子信号として、記憶され、転送され、組み合わせられ、比較され、または他の方法で操作されることができる電気信号または磁気信号の形態をとりうる。そのような信号を、ビット、データ、値、要素、シンボル、文字、用語、数、数字、または情報、等と呼ぶことは、主に共通使用の理由から、時には便利であることが証明されている。しかしながら、それらの用語または類似した用語がすべて適切な物理的な量に関連付けられるものであり、単なる便宜上のラベルにすぎないことは理解されるべきである。別途明確に述べられていない限り、以下の論述から明白なように、本明細書全体にわたり、「処理する」、「計算する」、「算出する」、「決定する」、「確立する」、「分析する」、「取得する」、「識別する」、「関連付ける」、「選択する」、等の用語を利用した論述が、特殊目的のコンピュータ、または類似した特殊目的の電子コンピューティングデバイスのような専用装置の処理または動作を指すことは認識される。したがって、本明細書のコンテキストでは、特殊目的のコンピュータ、または類似した特殊目的の電子コンピューティングデバイスは、メモリ、レジスタ、あるいは特殊目的のコンピュータまたは類似した特殊目的の電子コンピューティングデバイスの他の情報記憶デバイス、送信デバイス、またはディスプレイデバイス内の物理的な電子または磁気量として典型的に表される信号を操作または変換することができる。この特定の特許出願に照らして、「専用装置」という用語は、汎用コンピュータを、それがプログラムソフトウェアからの命令に準ずる特別な機能を実行するようにプログラミングされると、含みうる。
[0094]いくつかの状況において、バイナリ１からバイナリ０またはその逆の状態の変化のようなメモリデバイスの動作は、例えば、物理的な変換のような変換を備えうる。特定のタイプのメモリデバイスを用いて、そのような物理的な変換は、異なる状態または物への製品の物理的な変換を備えうる。例えば、限定ではないが、いくつかのタイプのメモリデバイスの場合、状態の変化は、電荷の充電または蓄積あるいは記憶された電荷の放出を含みうる。同様に、他のメモリデバイスにおいて、状態の変化は、帯磁方向（magnetic orientation）の物理的な変化または変換、あるいは、結晶から無結晶またはその逆といった分子構造の物理的な変化または変換を備えうる。さらに他のメモリデバイスにおいて、物理状態の変化は、重ね合わせ、もつれ、等の量子力学現象を含み、それらは、例えば、量子ビット（ｑｕｂｉｔｓ）を含みうる。前述は、メモリデバイスにおけるバイナリ１からバイナリ０への状態の変化またはその逆が、物理的な変換のような変換を備えうるすべての例の徹底したリストを意図したものではない。むしろ、前述されたものは、例示的な例として意図される。
[0095]コンピュータ可読（記憶）媒体は、１つ以上のコードセグメントへと編成され、典型的に、非一時的でありうるか、または、非一時的なデバイスを備えうる。このコンテキストにおいて、非一時的な記録媒体は、有形のデバイスを含み、それは、デバイスがその物理的な状態を変化することができるが、デバイスが明確な物理的形態を有することを意味する。このように、例えば、非一時的とは、この状態の変化にかかわらず依然として有形のままであるデバイスを指す。一般的に、コードセグメントは、コンピュータ可読記憶媒体または他のメモリデバイスに記憶された１つ以上のコンピュータ実行可能な命令である。
[0096]例示的な特徴であると現時点で考えられるものが例示および説明されているが、請求項の主題から逸脱することなく、様々な他の変更がなされうること、および、均等物が代用されうることは当業者によって理解されることとなる。加えて、特定の状況を請求項の主題の教示に適応させるために、本明細書で説明された主要な概念から逸脱することなく、多くの変更がなされうる。
[0097]したがって、請求項の主題は開示された特定の例に限定されないが、そのような請求項の主題は、添付の請求項、およびその均等物の範囲内にあるすべての態様も含みうることが意図される。
[0097]したがって、請求項の主題は開示された特定の例に限定されないが、そのような請求項の主題は、添付の請求項、およびその均等物の範囲内にあるすべての態様も含みうることが意図される。
以下に本願発明の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］ 位置情報を提供するためのモバイルデバイスであって、
画像キャプチャモジュールと
受信された光学式文字認識（ＯＣＲ）ライブラリ情報を記憶するように構成されたメモリと、ここにおいて、前記ＯＣＲライブラリ情報は、前記モバイルデバイスの粗いロケーションに基づく、
プロセッサと
を備え、前記プロセッサは、
前記受信されたＯＣＲライブラリ情報に基づいて前記画像キャプチャモジュールによって取得された画像内のロケーション文字列値を算出し、
前記ロケーション文字列値に基づいて位置を決定する
ようにプログラミングされる、モバイルデバイス。
［Ｃ２］ 前記メモリは、前記モバイルデバイスの前記粗いロケーションに基づいて、受信されたローカル情報を記憶するように構成され、前記プロセッサは、前記ローカル情報に基づいて前記位置を決定するようにプログラミングされる、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ３］ 前記プロセッサは、粗いロケーション情報を送るようにプログラミングされる、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ４］ 前記プロセッサはさらに、前記受信されたＯＣＲライブラリ情報に基づいて、前記画像キャプチャモジュールによって取得された１つ以上の画像内の複数のロケーション文字列値を算出し、前記複数のロケーション文字列値に基づいて前記位置を決定するように構成される、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ５］ グラフィカルディスプレイを備え、前記プロセッサは、前記グラフィカルディスプレイの前記位置のグラフィカルマップを出力するようにプログラミングされる、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ６］ 前記グラフィカルマップは、前記位置に関連付けられた関心地点を含む、Ｃ５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ７］ モバイルデバイスの位置を決定するためにカメラを使用する方法であって、
前記モバイルデバイスの粗いロケーションに基づいてＯＣＲライブラリ情報を受信することと、
人間可読ロケーション情報を含む画像を取得することと、
前記画像内の前記人間可読ロケーション情報に基づいてロケーション文字列値を決定するために、前記ＯＣＲライブラリ情報を利用することと、
前記ロケーション文字列値に基づいて前記モバイルデバイスの位置を決定することと
を備える方法。
［Ｃ８］ 前記画像内の前記人間可読ロケーション情報に基づいて複数のロケーション文字列値を決定するために前記ＯＣＲライブラリ情報を利用することと、前記複数のロケーション文字列値に基づいて前記モバイルデバイスの前記位置を決定することを備える、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ９］ 前記位置は影響区域である、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ１０］ 前記画像内の１つ以上の特徴に基づいて相対位置情報を決定することを備える、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ１１］ 前記画像内の特徴までの範囲に基づいて相対位置情報を決定することを備える、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ１２］ 分散コンピュータシステムを可能にするための非一時的なコンピュータ可読媒体上で具現化されるロケーション支援アプリケーションであって、
粗い位置に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を記憶するように構成されたＯＣＲライブラリコードセグメントと、ここにおいて、前記ＯＣＲライブラリ情報は、ＯＣＲエンジンによって生成された結果を制約するように構成される、
前記ＯＣＲエンジンによって生成された少なくとも１つのロケーション文字列値に関連付けられたローカル情報を記憶するように構成された位置情報データベースコードセグメントと
を備えるロケーション支援アプリケーション。
［Ｃ１３］ 前記位置情報データベースコードセグメントは、各々が１つ以上のロケーション文字列値に関連付けられた複数の細かい位置レコードを備える細かい位置データベースを含む、Ｃ１２に記載のロケーション支援アプリケーション。
［Ｃ１４］ １つ以上のワイヤレス送信デバイスに関連付けられた測定情報を記憶するように構成された測定コードセグメントを備える、Ｃ１３に記載のロケーション支援アプリケーション。
［Ｃ１５］ 前記複数の細かい位置レコードは、測定情報を含む、Ｃ１４に記載のロケーション支援アプリケーション。
［Ｃ１６］ ローカル情報をモバイルデバイスに提供するための方法であって、
前記モバイルデバイスの粗いロケーションに基づいてＯＣＲライブラリ情報を決定することと、ここにおいて、前記ＯＣＲライブラリ情報は、ワードリストを含む、
前記ＯＣＲライブラリ情報を前記モバイルデバイスに送ることと、
前記モバイルデバイスから少なくとも１つのロケーション文字列値を受信することと、ここにおいて、前記少なくとも１つのロケーション文字列値は、前記ワードリストに含まれる、
前記少なくとも１つのロケーション文字列値に基づいて位置情報を決定することと、
前記位置情報を前記モバイルデバイスに送ることと
を備える方法。
［Ｃ１７］ 前記モバイルデバイスから粗いロケーション情報を受信することを備える、Ｃ１６に記載の方法。
［Ｃ１８］ 前記ＯＣＲライブラリ情報は、文字特徴ファイルを含む、Ｃ１６に記載の方法。
［Ｃ１９］ 前記ＯＣＲライブラリ情報は、一定のフォーマットルールを含む、Ｃ１６に記載の方法。
［Ｃ２０］ モバイルデバイスのロケーションを決定するためのシステムであって、
メモリと、
プロセッサと
を備え、前記プロセッサは、
前記モバイルデバイスの粗いロケーションを決定することと、
前記モバイルデバイスの前記粗いロケーションに基づいてローカル情報データパッケージを計算することと、ここにおいて、前記ローカル情報データパッケージは、１つ以上の影響区域と、前記影響区域の各々に関連付けられた位置参照情報とを含む、
前記ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送ることと
を行うようにプログラミングされる、システム。
［Ｃ２１］ 前記位置参照情報は、グラフィックシンボルを含む、Ｃ２０に記載のシステム。
［Ｃ２２］ 前記位置参照情報は、クイックレスポンスコードに関連付けられた値を含む、Ｃ２０に記載のシステム。
［Ｃ２３］ 前記プロセッサは、
前記モバイルデバイスから画像ファイルを受信し、
位置参照情報について前記画像を分析し、
前記画像内の前記位置参照情報に基づいて影響区域を決定し、
前記決定された影響区域を含む前記ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送る
ようにプログラミングされる、Ｃ２０に記載のシステム。
［Ｃ２４］ 前記ローカル情報データパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む、Ｃ２０に記載のシステム。
［Ｃ２５］ 前記プロセッサは、前記モバイルデバイスから送られた要求に応答して前記ローカル情報データパッケージを送るようにプログラミングされる、Ｃ２０に記載のシステム。
［Ｃ２６］ 位置検出モバイルデバイスであって、
前記モバイルデバイスの粗い位置を決定するための手段と、
位置参照情報をキャプチャするための手段と、
ロケーション情報データパッケージを受信するための手段と、ここにおいて、前記ロケーション情報データパッケージは、前記モバイルデバイスの前記粗い位置に基づく、
前記モバイルデバイスの細かい位置を決定するために、前記ロケーション情報データパッケージおよび前記キャプチャされた位置参照情報を利用するための手段と、
前記細かい位置を表示するための手段と
を備える、位置検出モバイルデバイス。
［Ｃ２７］ 前記位置参照情報は、人間可読テキストの画像であり、前記ロケーション情報データパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む、Ｃ２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
［Ｃ２８］ 前記位置参照情報は、エリアの画像である、Ｃ２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
［Ｃ２９］ 前記位置参照情報は、クイックレスポンスコードの画像である、Ｃ２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
［Ｃ３０］ 前記位置参照情報は、電磁気信号であり、前記ロケーション情報データパッケージは、前記電磁気信号のソースである送信機のロケーションおよび検出範囲を含む、Ｃ２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
［Ｃ３１］ 対象物までの範囲を検出するための手段を備え、前記範囲は、前記細かい位置を決定するために使用される、Ｃ２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
［Ｃ３２］ 前記モバイルデバイスの前記粗い位置を決定するための手段は、以前のＳＰＳロケーション結果を含む、Ｃ２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
［Ｃ３３］ モバイルデバイスネットワークで用いるためのロケーション支援システムであって、
モバイルデバイスについての粗い位置情報を決定するための手段と、
前記粗い位置情報に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を記憶するための手段と、
ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送るための手段と
を備え、前記ローカル情報データパッケージは、前記粗い位置情報に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を含む、ロケーション支援システム。
［Ｃ３４］ 前記粗い位置情報に関連付けられたローカル情報を記憶するための手段と、
前記ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送るための手段と
を備え、前記ローカル情報データパッケージは、前記粗い位置情報に関連付けられたローカル情報を含む、Ｃ３３に記載のロケーション支援システム。
［Ｃ３５］ 前記モバイルデバイスから少なくとも１つのロケーション文字列値を受信するための手段と、
前記少なくとも１つのロケーション文字列値に基づいて位置情報を決定するための手段と、
前記位置情報を前記モバイルデバイスに提供するための手段と
を備える、Ｃ３３に記載のロケーション支援システム。
［Ｃ３６］ 相対位置情報を前記モバイルデバイスから受信するための手段と、
前記相対位置情報に基づいて前記位置情報を決定するための手段と
を備える、Ｃ３５に記載のロケーション支援システム。
［Ｃ３７］ コンピュータによって実行可能なソフトウェアを表すデータを格納した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記ソフトウェアは、モバイルデバイスの位置を決定するための命令を含み、前記記憶媒体は、
位置参照情報をキャプチャするための命令と、
ロケーション情報データパッケージを受信するための命令と、ここにおいて、前記ロケーションデータパッケージは、前記モバイルデバイスの粗い位置に基づく
前記モバイルデバイスの細かい位置を決定するために、前記ロケーション情報パッケージおよび前記キャプチャされた位置参照情報を利用するための命令と、
前記細かい位置を表示するための命令と
を備える、記憶媒体。
［Ｃ３８］ 前記位置参照情報は、人間可読テキストの画像であり、前記ロケーションデータパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む、Ｃ３７に記載の記憶媒体。
［Ｃ３９］ 前記位置参照情報は、エリアの画像である、Ｃ３７に記載の記憶媒体。
［Ｃ４０］ 対象物までの範囲を検出するための命令をさらに備え、前記範囲は前記細かい位置を決定するために使用される、Ｃ３７に記載の記憶媒体。
［Ｃ４１］ 前記モバイルデバイスの前記粗い位置を決定するための命令をさらに備える、Ｃ３７に記載の記憶媒体。

Claims (41)

  1. 位置情報を提供するためのモバイルデバイスであって、
    画像キャプチャモジュールと
    受信された光学式文字認識（ＯＣＲ）ライブラリ情報を記憶するように構成されたメモリと、ここにおいて、前記ＯＣＲライブラリ情報は、前記モバイルデバイスの粗いロケーションに基づく、
    プロセッサと
    を備え、前記プロセッサは、
    前記受信されたＯＣＲライブラリ情報に基づいて前記画像キャプチャモジュールによって取得された画像内のロケーション文字列値を算出し、
    前記ロケーション文字列値に基づいて位置を決定する
    ようにプログラミングされる、モバイルデバイス。
  2. 前記メモリは、前記モバイルデバイスの前記粗いロケーションに基づいて、受信されたローカル情報を記憶するように構成され、前記プロセッサは、前記ローカル情報に基づいて前記位置を決定するようにプログラミングされる、請求項１に記載のモバイルデバイス。
  3. 前記プロセッサは、粗いロケーション情報を送るようにプログラミングされる、請求項１に記載のモバイルデバイス。
  4. 前記プロセッサはさらに、前記受信されたＯＣＲライブラリ情報に基づいて、前記画像キャプチャモジュールによって取得された１つ以上の画像内の複数のロケーション文字列値を算出し、前記複数のロケーション文字列値に基づいて前記位置を決定するように構成される、請求項１に記載のモバイルデバイス。
  5. グラフィカルディスプレイを備え、前記プロセッサは、前記グラフィカルディスプレイの前記位置のグラフィカルマップを出力するようにプログラミングされる、請求項１に記載のモバイルデバイス。
  6. 前記グラフィカルマップは、前記位置に関連付けられた関心地点を含む、請求項５に記載のモバイルデバイス。
  7. モバイルデバイスの位置を決定するためにカメラを使用する方法であって、
    前記モバイルデバイスの粗いロケーションに基づいてＯＣＲライブラリ情報を受信することと、
    人間可読ロケーション情報を含む画像を取得することと、
    前記画像内の前記人間可読ロケーション情報に基づいてロケーション文字列値を決定するために、前記ＯＣＲライブラリ情報を利用することと、
    前記ロケーション文字列値に基づいて前記モバイルデバイスの位置を決定することと
    を備える方法。
  8. 前記画像内の前記人間可読ロケーション情報に基づいて複数のロケーション文字列値を決定するために前記ＯＣＲライブラリ情報を利用することと、前記複数のロケーション文字列値に基づいて前記モバイルデバイスの前記位置を決定することを備える、請求項７に記載の方法。
  9. 前記位置は影響区域である、請求項７に記載の方法。
  10. 前記画像内の１つ以上の特徴に基づいて相対位置情報を決定することを備える、請求項７に記載の方法。
  11. 前記画像内の特徴までの範囲に基づいて相対位置情報を決定することを備える、請求項７に記載の方法。
  12. 分散コンピュータシステムを可能にするための非一時的なコンピュータ可読記憶媒体上で具現化されるロケーション支援アプリケーションであって、
    粗い位置に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を記憶するように構成されたＯＣＲライブラリコードセグメントと、ここにおいて、前記ＯＣＲライブラリ情報は、ＯＣＲエンジンによって生成された結果を制約するように構成される、
    前記ＯＣＲエンジンによって生成された少なくとも１つのロケーション文字列値に関連付けられたローカル情報を記憶するように構成された位置情報データベースコードセグメントと
    を備えるロケーション支援アプリケーション。
  13. 前記位置情報データベースコードセグメントは、各々が１つ以上のロケーション文字列値に関連付けられた複数の細かい位置レコードを備える細かい位置データベースを含む、請求項１２に記載のロケーション支援アプリケーション。
  14. １つ以上のワイヤレス送信デバイスに関連付けられた測定情報を記憶するように構成された測定コードセグメントを備える、請求項１３に記載のロケーション支援アプリケーション。
  15. 前記複数の細かい位置レコードは、測定情報を含む、請求項１４に記載のロケーション支援アプリケーション。
  16. ローカル情報をモバイルデバイスに提供するための方法であって、
    前記モバイルデバイスの粗いロケーションに基づいてＯＣＲライブラリ情報を決定することと、ここにおいて、前記ＯＣＲライブラリ情報は、ワードリストを含む、
    前記ＯＣＲライブラリ情報を前記モバイルデバイスに送ることと、
    前記モバイルデバイスから少なくとも１つのロケーション文字列値を受信することと、ここにおいて、前記少なくとも１つのロケーション文字列値は、前記ワードリストに含まれる、
    前記少なくとも１つのロケーション文字列値に基づいて位置情報を決定することと、
    前記位置情報を前記モバイルデバイスに送ることと
    を備える方法。
  17. 前記モバイルデバイスから粗いロケーション情報を受信することを備える、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記ＯＣＲライブラリ情報は、文字特徴ファイルを含む、請求項１６に記載の方法。
  19. 前記ＯＣＲライブラリ情報は、一定のフォーマットルールを含む、請求項１６に記載の方法。
  20. モバイルデバイスのロケーションを決定するためのシステムであって、
    メモリと、
    プロセッサと
    を備え、前記プロセッサは、
    前記モバイルデバイスの粗いロケーションを決定することと、
    前記モバイルデバイスの前記粗いロケーションに基づいてローカル情報データパッケージを計算することと、ここにおいて、前記ローカル情報データパッケージは、１つ以上の影響区域と、前記影響区域の各々に関連付けられた位置参照情報とを含む、
    前記ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送ることと
    を行うようにプログラミングされる、システム。
  21. 前記位置参照情報は、グラフィックシンボルを含む、請求項２０に記載のシステム。
  22. 前記位置参照情報は、クイックレスポンスコードに関連付けられた値を含む、請求項２０に記載のシステム。
  23. 前記プロセッサは、
    前記モバイルデバイスから画像ファイルを受信し、
    位置参照情報について前記画像を分析し、
    前記画像内の前記位置参照情報に基づいて影響区域を決定し、
    前記決定された影響区域を含む前記ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送る
    ようにプログラミングされる、請求項２０に記載のシステム。
  24. 前記ローカル情報データパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む、請求項２０に記載のシステム。
  25. 前記プロセッサは、前記モバイルデバイスから送られた要求に応答して前記ローカル情報データパッケージを送るようにプログラミングされる、請求項２０に記載のシステム。
  26. 位置検出モバイルデバイスであって、
    前記モバイルデバイスの粗い位置を決定するための手段と、
    位置参照情報をキャプチャするための手段と、
    ロケーション情報データパッケージを受信するための手段と、ここにおいて、前記ロケーション情報データパッケージは、前記モバイルデバイスの前記粗い位置に基づく、
    前記モバイルデバイスの細かい位置を決定するために、前記ロケーション情報データパッケージおよび前記キャプチャされた位置参照情報を利用するための手段と、
    前記細かい位置を表示するための手段と
    を備える、位置検出モバイルデバイス。
  27. 前記位置参照情報は、人間可読テキストの画像であり、前記ロケーション情報データパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む、請求項２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
  28. 前記位置参照情報は、エリアの画像である、請求項２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
  29. 前記位置参照情報は、クイックレスポンスコードの画像である、請求項２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
  30. 前記位置参照情報は、電磁気信号であり、前記ロケーション情報データパッケージは、前記電磁気信号のソースである送信機のロケーションおよび検出範囲を含む、請求項２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
  31. 対象物までの範囲を検出するための手段を備え、前記範囲は、前記細かい位置を決定するために使用される、請求項２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
  32. 前記モバイルデバイスの前記粗い位置を決定するための手段は、以前のＳＰＳロケーション結果を含む、請求項２６に記載の位置検出モバイルデバイス。
  33. モバイルデバイスネットワークで用いるためのロケーション支援システムであって、
    モバイルデバイスについての粗い位置情報を決定するための手段と、
    前記粗い位置情報に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を記憶するための手段と、
    ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送るための手段と
    を備え、前記ローカル情報データパッケージは、前記粗い位置情報に関連付けられたＯＣＲライブラリ情報を含む、ロケーション支援システム。
  34. 前記粗い位置情報に関連付けられたローカル情報を記憶するための手段と、
    前記ローカル情報データパッケージを前記モバイルデバイスに送るための手段と
    を備え、前記ローカル情報データパッケージは、前記粗い位置情報に関連付けられたローカル情報を含む、請求項３３に記載のロケーション支援システム。
  35. 前記モバイルデバイスから少なくとも１つのロケーション文字列値を受信するための手段と、
    前記少なくとも１つのロケーション文字列値に基づいて位置情報を決定するための手段と、
    前記位置情報を前記モバイルデバイスに提供するための手段と
    を備える、請求項３３に記載のロケーション支援システム。
  36. 相対位置情報を前記モバイルデバイスから受信するための手段と、
    前記相対位置情報に基づいて前記位置情報を決定するための手段と
    を備える、請求項３５に記載のロケーション支援システム。
  37. コンピュータによって実行可能なソフトウェアを表すデータを格納した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記ソフトウェアは、モバイルデバイスの位置を決定するための命令を含み、前記記憶媒体は、
    位置参照情報をキャプチャするための命令と、
    ロケーション情報データパッケージを受信するための命令と、ここにおいて、前記ロケーションデータパッケージは、前記モバイルデバイスの粗い位置に基づく
    前記モバイルデバイスの細かい位置を決定するために、前記ロケーション情報パッケージおよび前記キャプチャされた位置参照情報を利用するための命令と、
    前記細かい位置を表示するための命令と
    を備える、記憶媒体。
  38. 前記位置参照情報は、人間可読テキストの画像であり、前記ロケーションデータパッケージは、ＯＣＲライブラリ情報を含む、請求項３７に記載の記憶媒体。
  39. 前記位置参照情報は、エリアの画像である、請求項３７に記載の記憶媒体。
  40. 対象物までの範囲を検出するための命令をさらに備え、前記範囲は前記細かい位置を決定するために使用される、請求項３７に記載の記憶媒体。
  41. 前記モバイルデバイスの前記粗い位置を決定するための命令をさらに備える、請求項３７に記載の記憶媒体。
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