JP2019516175A - 情報の表示方法、デバイス、及びシステム - Google Patents

Abstract

本願は、情報表示方法及びデバイス、及び情報表示システムを開示する。前記方法は：エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するステップと；前記画像に含まれるユーザ画像を特定するステップと；前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するステップと；特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するステップと；取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ：拡張現実）グラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータを前記エンドデバイスへ返信するステップであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像をリアルタイムに追従し、前記エンドデバイスが、リアルタイムに取得される前記画像における対応するＡＲグラフィックを、前記受信したＡＲグラフィックデータに基づいて表示する、前記返信するステップと；を含む。本方法によれば、ユーザは如何なる操作も行うことなく他のユーザのユーザ情報を閲覧でき、ユーザ対話の最中、ユーザ情報をより便利に閲覧でき、仮想のユーザ情報と実際のユーザとの間に実質的な関連が確立される。

Description

本願は、コンピュータ技術の分野に関し、特に、情報の表示方法及びデバイス、及び、情報の表示システムに関する。

オンラインシステム（例えばウェブサイト）は、インターネット及び知能技術（インテリジェントテクノロジ）の支援を受けて、ユーザに対し一様なサービスを提供する従来のシステムから、包括的なネットワークプラットフォームへ変容を遂げている。ユーザは、オンラインシステムを通じて、オンラインシステムのバックエンドサーバとの間の対話（インタラクション）だけでなく、オンラインシステムを使う他のユーザとの間のサービス対話及び情報共有等の操作を行うこともできる。

既存の技術においては、複数のユーザがオンラインシステムに基づき相互に対話する場合、オンラインシステムを用いるいずれのユーザ（簡略化のため、「第１のユーザ」と称する）も、他のユーザ（簡略化のため「第２のユーザ」と称する）のユーザ情報、例えばアカウント名、異なるユーザによる第２のユーザに対するコメント、自己紹介、ユーザタグ等、を閲覧できる。これにより、第１のユーザは、情報共有、サービスの取得、ユーザのフォロー等の対話の操作を行うべき相手である第２のユーザの識別を行う。

しかしながら、既存の技術における方法には依然として次の欠点がある。

１つ目は、第１のユーザが第２のユーザのユーザ情報について知ろうとする際に、第１のユーザが、対応するページ（例えば第２のユーザのホームページ）にアクセスできるのは、エンドデバイスを用いる場合に限られるという点である。そして、この方法は複雑である。

２つ目は、先の方法を用いて閲覧する第２のユーザのユーザ情報は、第２のユーザがオンラインシステムに登録した情報でしかないという点、つまり、第１のユーザが閲覧するユーザ情報は仮想のネットワーク情報であり、実際の環境ではこのような仮想のネットワーク情報を用いて第２のユーザを特定することはできない、という点である。現在、オフラインサービスがオンラインネットワークへ移行している傾向を考慮すると、ユーザが、実際のユーザのユーザ情報を閲覧することによりそのユーザを特定できれば、それらのユーザはより容易に相互の対話を行うことができる。しかし、既存の技術における方法では、仮想情報と実際のユーザとの間のマッピング関係を成立させるのは困難である。

本願の実施は、ユーザが相互に対話を行う際の問題を解決するため、情報の表示方法及びデバイス並びに情報の表示システムを提供する。

本願の実施は、情報表示方法を提供し、前記方法は：エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するステップと；前記画像に含まれるユーザ画像を特定するステップと；前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するステップと；特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するステップと；取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ：拡張現実）グラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータを前記エンドデバイスへ返信するステップであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像をリアルタイムに追従し、前記エンドデバイスが、リアルタイムに取得される前記画像における対応するＡＲグラフィックを、前記受信したＡＲグラフィックデータに基づいて表示する、前記返信するステップと；を含む。

本願の実施は、情報表示方法を更に提供し、前記方法は：画像をリアルタイムに取得し、前記画像をサーバへ送信するステップであって、前記画像はユーザ画像を含み、サーバが前記画像に含まれる前記ユーザ画像を特定し、前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定し、特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得し、取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する、前記送信するステップと；前記ユーザ情報に対応し前記サーバにより返信された前記ＡＲグラフィックデータを受信するステップと；前記ＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを表示するステップであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従する、前記表示するステップと；を含む。

本願の実施は、情報表示デバイスを更に提供し、前記デバイスは：エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するよう構成された受信モジュールと；前記画像に含まれるユーザ画像を特定するように構成されたユーザ画像モジュールと；前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するように構成されたユーザ識別子モジュールと；特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するように構成されたユーザ情報モジュールと；取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータを前記エンドデバイスへ返信するように構成されたＡＲモジュールであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従し、前記エンドデバイスが、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを、受信した前記ＡＲグラフィックデータに基づき表示する、前記ＡＲモジュールと；を含む。

本願の実施は、情報表示デバイスを更に提供し、前記デバイスは：画像をリアルタイムに取得し、前記画像をサーバへ送信するように構成された取得モジュールであって、前記画像はユーザ画像を含み、前記サーバが、前記画像に含まれる前記ユーザ画像を特定し、前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定し、特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得し、取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する、前記取得モジュールと；前記ユーザ情報に対応し前記サーバにより返信された前記ＡＲグラフィックデータを受信するように構成された受信モジュールと；前記ＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを表示するように構成された表示モジュールであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従する、前記表示モジュールと；を含む。

本願の実施は、情報表示システムを更に提供し、前記システムは：エンドデバイスと情報表示デバイスとを含み；
前記エンドデバイスは、リアルタイムに画像を取得し、前記画像を情報表示デバイスへ送信し、前記画像に含まれるユーザ画像に対応し前記情報表示デバイスにより返信された受信ＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを表示するように構成され；前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従し；
前記情報表示デバイスは；前記エンドデバイスによりリアルタイムに取得される前記画像を受信し、前記画像に含まれるユーザ情報に対応する前記ＡＲグラフィックデータを生成するよう構成されたＡＲインテリジェントモジュールと；受信された前記画像に基づき、前記画像に含まれる前記ユーザ画像を特定し、前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するように構成された認識検証モジュールと；特定した前記ユーザ識別子に対応する前記ユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するように構成されたタグ管理モジュールと；前記ユーザ識別子に対応する履歴データを取得し、前記履歴データに基づき、確立されることになるマッピング関係における前記ユーザ情報と前記履歴データとの間の照合度を特定し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の第１の信頼度として前記照合度を用い、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の前記第１の信頼度を記憶し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報と、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ識別子との間の前記マッピング関係を確立するように構成されたビッグデータリスク制御モジュールと；記憶された各ユーザ情報に対し、当該ユーザ情報に対して特定の操作を行う他の複数のユーザを特定し、前記ユーザのレベルに基づき、前記他の複数のユーザの各々に対し、前記ユーザにより前記ユーザ情報に対して行われる前記特定の操作により生成されたスコアを特定し、前記他の複数のユーザの各々に対し特定された前記スコアに基づき、前記ユーザ情報の第２の信頼度を特定して記憶するよう構成された相互認証モジュールと；を含む。

本願の実施は、先の情報表示方法及びデバイス並びに情報表示システムを提供する。この方法においては、エンドデバイスがリアルタイムに取得した画像をサーバへ送信する。この場合、サーバは画像に含まれるキャラクタ画像（ユーザ画像）を認識し、更に、ユーザのアイデンティティとユーザ情報とを特定し、その上で、ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、エンドデバイスが画像におけるユーザ画像に対応するＡＲグラフィックを表示できるよう、ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する。ＡＲグラフィックはユーザのユーザ情報を反映する。既存の技術とは異なり、本願の実施の方法において、ユーザは、対応するインターフェースにアクセスすることなく他のユーザのユーザ情報を閲覧できる。また、ＡＲグラフィックを用いて仮想のユーザ情報を実際のユーザと関連付けることができ、ユーザは、工程の全体において如何なる操作も行うことなく他のユーザのユーザ情報を閲覧できる。本方法においては、ユーザ対話の最中、ユーザ情報がより便利に閲覧でき、仮想のユーザ情報と実際のユーザとの間に実質的な関連が確立される。

本明細書に添付の図面は、本願の更なる理解を提供するために使用され、本願の一部を構成する。本願の例示的な実施、及び実施の説明は、本願を説明するために使用され、本願に対する不適切な限定を構成しない。

図１は、本願の実施に係る情報表示工程を例示するフローチャートである。

図２ａは、本願の実施に係るＡＲグラフィックを表示しないＡＲヘルメット画面を例示する概略図である。

図２ｂは、本願の実施に係るＡＲグラフィックを表示するＡＲヘルメット画面を例示する概略図である。 図２ｃは、本願の実施に係るＡＲグラフィックを表示するＡＲヘルメット画面を例示する概略図である。 図２ｄは、本願の実施に係るＡＲグラフィックを表示するＡＲヘルメット画面を例示する概略図である。

図３は、本願の実施に係るクラウドユーザ情報システムとエンドデバイスとを例示する概略構造図である。

図４ａは、本願の実施に係る、図４ｂと異なる実況のシナリオにおけるＡＲメガネ画面を例示する概略図である。 図４ｂは、本願の実施に係る、図４ａと異なる実況のシナリオにおけるＡＲメガネ画面を例示する概略図である。

図５は、本願の実施に係る他のシナリオにおけるＡＲメガネ画面を例示する概略図である。

図６は、本願の実施に係るサーバ側の情報表示デバイスを例示する概略構造図である。

図７は、本願の実施に係るエンドデバイス側の情報表示デバイスを例示する概略構造図である。

図８は、本願の実施に係る情報表示システムを例示する概略構造図である。

本願の目的、技術的解決法、及び利点をより明確にするために、以下は、本願の特定の実施及び対応する添付図面を参照して、本願の技術的解決法を明確に説明する。明らかに、記載された実施は、本願の実施の全てではなく一部である。創作努力なしに本願の実施に基づいて当業者によって得られる他の全ての実施は、本願の保護範囲内に入るものとする。

先に述べたように、ユーザが相互に対話をする際、第１のユーザが第２のユーザのユーザ情報（例えば、第２のユーザのユーザタグやクレジット、及び第２のユーザに対するコメント等の情報）について知ることができれば、第１のユーザはユーザ情報を用いて事前に第２のユーザを知ることができ、各ユーザはより容易に相互に対話をすることができる。しかし、この場合、第１のユーザは、第２のユーザのユーザ情報を閲覧するにあたって、エンドデバイスを用いる場合に限り、対応するインターフェースにアクセス可能である。また、第１のユーザが第２のユーザとの間でオフラインでの対話を希望する場合、ユーザ情報は仮想の情報であるため、第１のユーザは第２のユーザのユーザ情報を用いて第２のユーザを特定できない。

よって、ユーザ情報を便利に表示でき、表示されたユーザ情報がユーザ情報とユーザとの間のマッピング関係を反映できる情報表示方法が必要である。このことに鑑み、本願の実施は、図１に例示するように、情報表示方法を提供する。

図１は、本願の実施に係る情報表示工程を例示するフローチャートであり、この工程は具体的に以下の各ステップを含む。

Ｓ１０１：エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信する。

本願のこの実施において、エンドデバイスはＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ：拡張現実）デバイスを含む（本願におけるＡＲデバイスは画像取得機能を有する）。ＡＲデバイスとして、ＡＲメガネ、ＡＲヘルメット、ＡＲ機能を有する携帯電話、ＡＲ機能を有するコンピュータ、及びＡＲ機能を有するロボット（本願におけるロボットは、取得及び表示の機能を有する物理的なロボットである）が挙げられるが、これらに限定されない。

本願の実施によっては、取得工程において、エンドデバイスは、画像をリアルタイムに取得するように構成された、画像取得機能を有するデバイスであってよく、例えば携帯電話、カメラ、カメラを搭載したコンピュータ、又はロボットであってよい。取得方法は、写真の撮影であってよい。

エンドデバイスによりリアルタイムに取得される画像は、現実の情景の画像であってよい（現実の情景の画像は、自然界で取得された画像である）。

Ｓ１０２：画像に含まれるユーザ画像を特定する。

本願のこの実施において、ユーザ画像はユーザのキャラクタ画像であってよい。エンドデバイスがリアルタイムに現実の情景の画像を取得する場合、ユーザは現実の情景の中にいるため、エンドデバイスにより取得される画像はユーザ画像を含む。

例えば、エンドデバイスにより取得された画像がオフィスの現実の情景の画像であると想定した場合、画像に含まれる職員の画像がユーザ画像である。

画像におけるユーザ画像を特定する、即ち、画像に対しキャラクタ認識処理を行う。本願のこの実施においては、種々のキャラクタ認識処理方法を用いて、画像に含まれるユーザ画像を特定してよい。これは、本願に限定を課すものではない。

Ｓ１０３：ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定する。

画像におけるユーザ画像を特定した後、ユーザ画像に対応するユーザを更に特定してよい。換言すれば、ユーザ画像に対して特徴認識（例えば、顔面認識や歩容認識などの、生体計測による（バイオメトリック）特徴認識）を行い、ユーザ画像に対応するユーザのアイデンティティを特定する。

上記に関連し、ユーザ識別子は、ユーザを識別するために用いられるアイデンティティ（例えばユーザのＩＤ）であってよい。本願のこの実施の方法において、ユーザ識別子はオンラインシステムに記憶されてよく、ユーザがユーザの生体計測的特徴を事前にオンラインシステムに入力しておくことにより、オンラインシステムは各ユーザの生体計測的特徴とユーザ識別子との間のマッピング関係を確立してよい。ユーザの生体計測的特徴が認識された後、マッピング関係に基づきユーザのユーザ識別子が特定されてよい（ユーザアイデンティティが特定される）。

Ｓ１０４：特定されたユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得する。

ユーザ情報は、ユーザの実名、アカウント名、自己紹介、他のユーザによるユーザに対するコメント、ユーザタグ（ユーザタグは、「映画のエキスパート」や「ゴールド会員」といった、ユーザの幾つかの属性を反映可能なタグであってよい）等を含むが、これらに限定されるものではない。

オンラインシステムにおいて、各ユーザのユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係が確立される。よって、ユーザ画像に対応するユーザ識別子が特定されれば、ユーザ識別子に対応するユーザ情報を更に特定できる。

Ｓ１０５：取得したユーザ情報に基づきユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信し、エンドデバイスが、受信したＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された画像における対応するＡＲグラフィックを表示する。

ＡＲグラフィックはユーザ画像にリアルタイムで追従する。

ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックは、２次元又は元の形態で表示されるテキストやアイコン等のグラフィックであってよく、ここでは限定されない。換言すれば、本願のこの実施においては、ユーザ情報のＡＲグラフィックを形成するため、ユーザ情報に対して対応するグラフィック処理が行われる。これにより、エンドデバイスは、取得した現実の情景の画像を表示するだけでなく、現実の情景の画像におけるユーザ画像の上に、対応するユーザ情報のＡＲグラフィックも表示する。

例えば、エンドデバイスがＡＲヘルメットであると想定する。図２ａはＡＲヘルメットによって取得された現実の情景の画像を例示する。現実の情景の画像が、ユーザＹのキャラクタ画像（ユーザ画像）を含むと想定する。前述の方法に基づき、対応するオンラインシステムは、ユーザ画像に対応するユーザがユーザＹである、と特定できる（ユーザＹはユーザタグ「映画のエキスパート」を有する）。その上で、オンラインシステムはユーザタグ「映画のエキスパート」に対してＡＲグラフィックデータを生成し、ＡＲグラフィックデータをＡＲヘルメットへ送信する。図２ｂに例示するように、ＡＲヘルメットはユーザタグ「映画のエキスパート」のＡＲグラフィックをユーザＹのキャラクタ画像の上に表示する。

実際のアプリケーション（適用）において、実際の環境における人物はいつでも移動し得るし、ＡＲデバイスが、ＡＲデバイスを用いているユーザと共に移動することもあり得る（例えば、ＡＲデバイスを用いているユーザが頭を回転させたり歩行したりする場合、それに応じてＡＲデバイスの撮影角度や位置も変化する）。このような場合、取得されたユーザ画像の位置が変化し得る。これに鑑み、本願のこの実施におけるＡＲグラフィックはユーザ画像にリアルタイムで追従する。よって、ＡＲグラフィックとユーザ画像との関連性を明確化できる。

引き続き前述の例において、図２ｃに例示するように、ユーザＹが図２ｂの画像の左側へ移動し、ユーザＹのユーザタグ「映画のエキスパート」のＡＲグラフィックがユーザＹと共に移動すると想定する。

前述の例において、例示で用いられるのは２次元の視野のみである。実際のアプリケーションでは、ユーザがＡＲデバイスを通じて視認する現実の情景の画像は全て３次元であり、ユーザ間の相対的な移動はより複雑である。例えば、ＡＲデバイスを保持するユーザが、取得された画像に対応するユーザの側へ移動する場合、ＡＲグラフィックは常に観察者の角度から表示される。例えば、図２ｄに例示するように、引き続き前述の例では、ＡＲヘルメットを用いるユーザはユーザＹの前方左側へ移動し、ユーザタグ「映画のエキスパート」のＡＲグラフィックは観察者の角度から表示される（換言すれば、ユーザタグのＡＲグラフィックは常にＡＲヘルメットを用いるユーザの方を向いている）。本願のこの実施において、ＡＲグラフィックの表示位置や方向等を、ＡＲデバイスのパラメータ（例えば、並行移動のパラメータ、偏向パラメータ、焦点距離等）に基づいて特定してよい。これは、本願に限定を課すものではない。

本願のこの実施の方法において、ＡＲグラフィックデータは、オンラインシステムがＡＲグラフィックを構築した後にＡＲグラフィックから変換される、送信が容易なデータであってよい。本方法において、エンドデバイスは、ＡＲグラフィックデータを受信した後、対応するＡＲグラフィックを直接表示してよい。

本願のこの実施の他の方法において、ＡＲグラフィックデータは、ＡＲグラフィックを構築するためオンラインシステムにより生成されるデータであってよい。本方法において、エンドデバイスは、ＡＲグラフィックデータを受信した後、ＡＲグラフィックデータに基づきＡＲグラフィックをローカルに構築し、その上でＡＲグラフィックを表示する。

前述の２つの方法は本願に限定を課すものではない。

また、エンドデバイスは、種々のデバイスに応じて種々の方法でＡＲグラフィックを表示してよい。例えば、ＡＲデバイスがＡＲメガネやＡＲヘルメット等のウェアラブルデバイスである場合、ＡＲグラフィックは、メガネのレンズ又はヘルメットの画面に直接表示される。ＡＲデバイスがＡＲ機能を有するコンピュータ又はロボットである場合、ＡＲグラフィックは、対応する画面に表示されてもよく、投影（平面投影及びホログラフィック投影を通じて表示されてもよく、ここでは限定されない。

なお、前述の内容に関して、オンラインシステムのバックエンドサーバ（又はサーバクラスタ）は、画像の受信と認識、及びＡＲグラフィックデータの生成等の操作を行ってよい。アプリケーションの間、サーバとエンドデバイスとは、ネットワークを通じた相互間の接続を維持する。

前述の各ステップに基づき、エンドデバイスがリアルタイムに取得した画像をサーバへ送信する。この場合、サーバは画像に含まれるキャラクタ画像（ユーザ画像）を認識し、更に、ユーザのアイデンティティとユーザ情報とを特定し、その上で、ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、エンドデバイスが画像におけるユーザ画像に対応するＡＲグラフィックを表示できるよう、ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する。ＡＲグラフィックはユーザのユーザ情報を反映する。既存の技術とは異なり、本願のこの実施の方法において、ユーザは、対応するインターフェースにアクセスすることなく他のユーザのユーザ情報を閲覧できる。また、ＡＲグラフィックを用いて仮想のユーザ情報を実際のユーザと関連付けることができ、ユーザは、工程の全体において如何なる操作も行うことなく他のユーザのユーザ情報を閲覧できる。本方法においては、ユーザ対話の最中、ユーザ情報をより便利に閲覧でき、仮想のユーザ情報と実際のユーザとの間に実質的な関連が確立される。

なお、本願のこの実施において記載される内容（図１に例示する方法及び後続の内容を含む）は、図３に例示する構成に基づくものであってよい。具体的には、図３には、クラウドユーザ情報システムとＡＲデバイスとが含まれる。クラウドユーザ情報システムは、ＡＲデバイスにより送信された画像の中のユーザ画像及びユーザアイデンティティを認識するために、並びに、ＡＲグラフィックデータを生成するために用いられる。ＡＲデバイスは、画像を取得し、ＡＲグラフィックデータに対応する画像とＡＲグラフィックとを表示するように構成される。

ユーザアイデンティティの特定は、後続のユーザ情報の特定の精度に影響を及ぼす。ユーザアイデンティティを精度よく特定できない場合、以後に生成されるＡＲグラフィックはユーザの現実のユーザ情報を反映できない。したがって、本願のこの実施はユーザアイデンティティを認識するための種々の方法を提供する。

具体的には、実際のアプリケーションにおいて、サーバは様々なユーザの生体計測的特徴を記憶し、よって、ユーザ画像に対応するユーザ識別子が特定可能となる。具体的には、ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するステップは：特定されたユーザ画像に基づき画像特徴を抽出するステップと；複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された画像特徴と照合するユーザ特徴を特定するステップと；特定されたユーザ特徴に対応するユーザ識別子を、ユーザ画像に対応するユーザ識別子として用いるステップと；を含む。

画像特徴は、画像におけるユーザ画像に対して抽出される。本願のこの実施において、画像特徴は、ユーザ画像から抽出される、顔面特徴、虹彩の特徴、体形の特徴等であってよい。

事前に記憶されたユーザ特徴は生体計測的特徴を含む。本願のこの実施において、生体計測的特徴は、顔面特徴、指紋特徴、掌紋特徴、網膜特徴、人体の輪郭の特徴、歩容特徴、声紋特徴等を含むが、これらに限定されるものではない。

実際のアプリケーションにおいて、エンドデバイスによって取得される画像は１つのフレーム画像であっても、連続するマルチフレーム画像（映像）であってもよい。これら２つのケースでは、異なる画像特徴が抽出される。それに対応して、各画像特徴を認識するには、異なる認識方法が必要となる。

その詳細を以下に述べる。

第１に、エンドデバイスによって取得された画像が１つのフレーム画像である場合。

１つのフレーム画像は静止画像とみなしてよい。この場合、画像におけるキャラクタに対して抽出される画像特徴は静的な特徴であってよい、例えば、顔面特徴、人体の輪郭の特徴、指紋特徴、掌紋特徴、及び虹彩の特徴であってよい。

アプリケーションシナリオが異なれば、異なる画像特徴がユーザ画像から抽出され得る。例えば、エンドデバイスによって取得されたユーザ画像における顔が鮮明であれば、顔面特徴を抽出できる。他の例として、エンドデバイスのカメラが指紋採取器又は掌紋採取器と対応付けられていれば、ユーザの指紋特徴又は掌紋特徴を抽出できる。本願のこの実施の方法においては、実際のアプリケーションにおいて、後続の認識工程の精度向上のため、複数の画像特徴を抽出してよい。これは、本願に限定を課すものではない。

また、画像特徴を抽出するにあたって、特徴ベースの認識アルゴリズム（ｆｅａｔｕｒｅ−ｂａｓｅｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）やテンプレートベースの認識アルゴリズム（ｔｅｍｐｌａｔｅ−ｂａｓｅｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）等の、対応する特徴抽出アルゴリズムを用いてもよいが、ここでは限定されない。キャラクタの画像特徴が抽出された後、事前に記憶された生体計測的特徴に基づき画像特徴に対し認識がなされてよい。

第２に、エンドデバイスによって取得された画像が連続するマルチフレーム画像である場合。

連続するマルチフレーム画像は、連続的で動的な映像とみなしてよい。この場合、画像におけるキャラクタに対して抽出される画像特徴はキャラクタの外部特徴（例えば、人体の輪郭の特徴や顔面特徴）と、歩容特徴等の動的な特徴とを含み得る。

本願のこの実施の方法において、エンドデバイスによって取得された画像が十分に鮮明であれば、マルチフレーム画像におけるキャラクタの顔面特徴を異なる角度から特定し、キャラクタの顔面モデルを構築してよい。

具体的には、生体計測的特徴が顔面特徴を含む場合、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するステップは、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するステップを含む。

これに対応し、複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された画像特徴と照合するユーザ特徴を特定するステップは：各フレーム画像におけるユーザ画像から顔面特徴を抽出するステップと；抽出された顔面特徴に基づき３次元の顔面モデルを構築するステップと；複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の３次元の顔面モデルから、構築された３次元の顔面モデルと照合する３次元の顔面モデルを特定するステップと；を具体的に含む。

なお、サーバは、各ユーザに対し事前に３次元の顔面モデルを構築する。具体的には、サーバはユーザの顔（正面や側面等）を多角度から走査した上で、多角度からの走査を通じて得た顔の図形に基づき３次元の顔面モデルを構築してよい。これは、本願に限定を課すものではない。

この方法に基づいて、ユーザアイデンティティを精度よく特定でき、ユーザのユーザ識別子を精度よく特定できる。

本願のこの実施の他の方法においては、ユーザによって歩行の姿勢や習性が異なるという理由から、ユーザアイデンティティをユーザの歩容特徴を通じて認識してよく、ユーザの歩容特徴は連続するマルチフレーム画像から特定してよい。その詳細を以下述べる。

生体計測的特徴が歩容特徴を含む場合、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するステップは、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するステップを具体的に含む。

これに対応し、複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された画像特徴と照合するユーザ特徴を特定するステップは：各フレーム画像におけるユーザ画像から歩容特徴を抽出するステップと；複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の歩容特徴から、抽出された歩容特徴と照合する歩容特徴を特定するステップと；を具体的に含む。

本願のこの実施の他の方法では、エンドデバイスによっては収音機能を有する。ユーザが発話すると、エンドデバイスがユーザの声を収音し、収音したユーザの声のデータを対応するサーバへ送信する。

これにしたがい、サーバはエンドデバイスにより送信された声のデータに対してフィルタリングやノイズ低減等の音響処理を施し、更に、ユーザの声紋特徴を抽出し、この声紋特徴を事前に記憶された声紋特徴と照合して、声紋に対応するユーザ識別子を特定（即ち、ユーザアイデンティティを認識）してよい。

当然ながら、ユーザアイデンティティを認識する実際の工程においては、ユーザアイデンティティを精度よく特定するために、先に述べた方法を組み合わせて用いてもよい。

以上では、ユーザアイデンティティを認識する工程、即ち、ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定する工程を説明した。ユーザ識別子を特定した後、続いてＡＲグラフィックデータを生成するために、対応するユーザ情報を取得してよい。

本願のこの実施におけるユーザ情報は、ユーザにより編集されても、ユーザに対し他のユーザにより編集されてもよい。

したがって、ユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を事前に記憶するステップは；ユーザのユーザ識別子に対してユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、ユーザのユーザ識別子に対してユーザにより編集されたユーザ情報に基づいてユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するステップ；又は、第２のユーザ対して第１のユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、第２のユーザ対して第１のユーザにより編集されたユーザ情報に基づいて第２のユーザのユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するステップを具体的に含む。

例えば、ユーザ情報はユーザタグであってよく、ユーザＸのアカウントｕｓｅｒＸに対してユーザＸにより編集されたユーザタグは「食のエキスパート」である。他の例として、ユーザＹのアカウントｕｓｅｒＹに対してユーザＸによって編集されたユーザタグは「映画のエキスパート」である。

ユーザにより編集されたユーザ情報、及び、ユーザに対し他のユーザにより編集されたユーザ情報は、両方とも一定程度主観的であり得る（実際の状況と合致しない可能性がある）。これにより、ユーザが相互に対話を行う際、他のユーザに一定程度誤解が生じる。

引き続き先に述べた例において、ユーザＸのアカウントｕｓｅｒＸに対応する履歴データ（例えば、微博（Ｗｅｉｂｏ）やブログにおけるネットワーク共有データや閲覧履歴データ）が食に関する情報を含まない、換言すれば、ユーザＸによりユーザＸのアカウントｕｓｅｒＸに対して編集されたユーザタグ「食のエキスパート」が信頼できない、と想定する。ユーザＸが他のユーザと対話を行う場合、このユーザタグは、他のユーザに、ユーザＸが食に関する情報を知っていると信じさせる誤解を生む可能性がある。

このことに鑑み、本願のこの実施においては、ユーザ情報の信頼度が特定される。具体的には、ユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するステップは：ユーザ識別子に対応する履歴データを取得するステップと；履歴データに基づき、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報と履歴データとの間の照合度を特定し、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報の第１の信頼度として照合度を用いるステップと；確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報の第１の信頼度を記憶するステップと；確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報と、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ識別子との間のマッピング関係を確立するステップと；を含む。

ユーザのユーザ識別子に対しユーザにより編集されたユーザ情報、及び、ユーザのユーザ識別子に対し他のユーザにより編集されたユーザ情報の両方に対し、ユーザにより編集されたユーザ情報と履歴データとの間の照合度（第１の信頼度）をサーバが特定することが分かる。

履歴データは、前述したネットワーク共有データや閲覧履歴データであっても、過去の消費のデータ、チャットデータ等であってもよく、ここでは限定されない。

また、ユーザ情報と履歴データとの間の照合度は、様々な計算方法を用いて算出してよい。ここでは、説明のため、次に記す比較的容易な照合度計算方法を用いる（なお、この方法は本願に限定を課すものではない）。即ち、履歴データにおけるユーザ情報のパーセンテージを算出し、頻度に基づいてユーザ情報と履歴データとの間の照合度を特定する。例えば、前述の例におけるユーザＹについて、ユーザＹのアカウントｕｓｅｒＹに対し他のユーザにより編集されたユーザタグ（ユーザ情報の１種）は「映画のエキスパート」である。アカウントｕｓｅｒＹが微博アカウントであると想定すると、アカウントｕｓｅｒＹの履歴データは微博履歴データであってよい。アカウントｕｓｅｒＹの、微博履歴データにおける映画に関するデータのパーセンテージが９５％であると想定すると、アカウントｕｓｅｒＹのユーザタグ「映画のエキスパート」と履歴データとの間の照合度を０．９５と特定してよい。

類似の方法を用いて、任意のユーザ識別子に対し、異なるユーザ情報と履歴データとの間の照合度（第１の信頼度）が特定される。サーバは、ユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を確立する工程において、ユーザ情報の第１の信頼度を記憶する。

例えば、以下の表１は、サーバに記憶された、アカウントｕｓｅｒＹに対応するユーザタグと各ユーザタグに対応する第１の信頼度とを例示する。

サーバは、ユーザ情報の第１の信頼度を記憶した後、後続のＡＲグラフィックデータを生成する工程においてＡＲグラフィックの表示形態及び表示状態を特定してよい。

前述の内容において、サーバは、サーバに記憶された各ユーザ識別子に対応する履歴データに基づき、ユーザ情報に対応する第１の信頼度を特定する。この工程は、ビッグデータ検証工程とみなしてよい。

しかしながら、実際のアプリケーションにおいて、ユーザの特徴の一部は、履歴データからは完全に反映され得ない。引き続き前述の例において、ユーザＸによりユーザＸのアカウントｕｓｅｒＸに対して編集されたユーザタグ「食のエキスパート」が履歴データと照合しない場合であっても、それは、ユーザＸが食に関する知識を持っていないことを意味するのではない。換言すれば、履歴データは、ユーザがネットワーク環境において、対応するネットワーク操作を行った上で生成されるデータに過ぎず、ユーザ特徴や属性を絶対的に表現するのではない。

このことに鑑み、本願のこの実施においては、履歴データに基づき特定される第１の信頼度に加え、ユーザ情報の他の信頼度が、ユーザ間で行われる特定の操作（例えば、賞賛評価やコメントの作成）に基づいて特定されてよい。

具体的に、本方法は：記憶された各ユーザ情報に対し、当該ユーザ情報に対して特定の操作を行う他の複数のユーザを特定するステップと；ユーザのレベルに基づき、他の複数のユーザの各々に対し、ユーザによりユーザ情報に対して行われる特定の操作により生成されたスコアを特定するステップと；他の複数のユーザの各々に対し特定されたスコアに基づき、ユーザ情報の第２の信頼度を特定して記憶するステップと；を更に含む。

特定の操作は、ユーザのフォローと、コメントの作成と、賞賛評価とを含むが、これらに限定されるものではない。

そのレベルは、アカウントレベルと、クレジットレベルと、注目度レベルとを含むが、これらに限定されるものではない。（注目度レベルは、フォロワ数に基づき特定されてよい。換言すれば、フォロワが多いほど注目度レベルも高くなる）

前述の内容からは、比較的レベルの高いユーザが特定のユーザ情報に対して、賞賛評価やコメント作成等の操作を行った場合、比較的レベルの高いユーザは信頼度が高いため、当該ユーザ情報は信頼できる、ということが分かる。実際のアプリケーションにおいて、第２の信頼度の特定の値は、特定の操作を行うユーザのレベルと、対応する信頼度係数との積に基づき特定してよい（方法においては、信頼度係数とユーザのレベルとの間には正の相関関係がある）。これは、本願に限定を課すものではない。

本願のこの実施の方法において、特定のユーザ情報が信頼できるかどうかは、ユーザ情報に対して特定の操作を行う他のユーザの人数に基づき特定してよい。引き続き前述の例において、１０００人の他のユーザがアカウントｕｓｅｒＹのユーザタグ「映画のエキスパート」に対して賞賛評価の操作を行った場合、１０００人の他のユーザがユーザタグを認容しているとみなしてよい。この方法は、ユーザタグの信頼度を向上させる。

前述の内容に基づき、ユーザ情報の第１の信頼度及び第２の信頼度が特定されてよい。実際のアプリケーションにおいて、対応するユーザ情報は、特定した２種類の信頼度に基づいてユーザ識別子に対応する全ユーザ情報から取得してよい。具体的には、特定されたユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得するステップは：ユーザ情報のトータルの信頼度を、ユーザ情報の記憶された第１の信頼度と第２の信頼度とに基づいて特定するステップと；トータルの信頼度に基づいて、トータルの信頼度が所定の信頼度閾値以上であるユーザ情報を取得するステップと；を含む。

本願のこの実施において、ユーザ情報のトータルの信頼度は、重みを用いて特定してよい。その詳細は、Ｒ＝ｗ１ｒ１＋ｗ２ｒ２である。ここで、Ｒはユーザ情報のトータルの信頼度であり、ｒ１はユーザ情報の第１の信頼度であり、ｗ１は第１の信頼度の重みであり、ｒ２はユーザ情報の第２の信頼度であり、ｗ２は第２の信頼度の重みであり、ｗ１とｗ２とは必要に応じて調節できる。これは、本願に限定を課すものではない。

なお、実際のアプリケーションにおいては、ユーザ識別子が複数のユーザ情報を有してよい（例えば、ユーザのアカウントが、十数から数十のユーザタグに対応する）。全ユーザ情報が取得されたら、ＡＲグラフィックデータが生成された後、全ユーザ情報が対応するＡＲデバイスにおいて表示される。この場合、情報が高密度で表示されるため表示が混沌としており、ユーザが、対応するＡＲグラフィックを閲覧する際、ユーザに影響が及ぶ。よって、ユーザ識別子に対応する全ユーザ情報を取得することは適切でない。

したがって、本願のこの実施の方法においては、トータルの信頼度を特定した後、トータルの信頼度に基づきユーザ情報を選択してよい。例えば、所定の信頼度閾値が８であると想定すると、トータルの信頼度が８以上であるユーザタグが、ユーザＹのアカウントｕｓｅｒＹの全ユーザタグから取得される。これにより、以後ＡＲデバイスがＡＲグラフィックを表示する場合、ユーザＹ上に表示されるユーザタグは、トータルの信頼度が８以上のユーザタグとなる。

本願のこの実施の他の方法においては、ユーザ識別子に対応するユーザ情報が、異なる種類のユーザ情報を含んでよい。例えば、２つのユーザタグ「カフェラテ大好き」及び「金融マネジメントのエキスパート」は、異なるシナリオにおけるユーザの２つの特徴を反映する。実際のアプリケーションにおいて、ユーザ識別子に対応するユーザ情報は、通常、対応するサービスのシナリオに関連している。引き続き前述の例において、ユーザタグ「カフェラテ大好き」は飲料に関するシナリオ（例えば、ユーザがコーヒー店にいる場合）で表示されるのにより適しており、ユーザタグ「金融マネジメントのエキスパート」は金融に関するシナリオ（例えば、ユーザが銀行にいる場合）で表示されるのにより適している。換言すれば、ユーザ情報を取得する工程において、ユーザ情報は、対応するサービスのシナリオに基づき、ユーザ識別子に対応する複数のユーザ情報の中から選択されてよい。

具体的には、特定したユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得するステップは：環境情報を取得するステップと；環境情報に基づきサービスのシナリオを特定するステップと；サービスのシナリオに基づき、サービスのシナリオと照合するユーザ情報を取得するステップと；を更に含む。

環境情報は、ネットワーク情報、位置情報、地理的識別情報等を含むが、これらに限定されるものではない。

ネットワーク情報は、具体的には、ＡＲデバイスがアクセスするネットワークに対応するＩＰアドレスやネットワーク名等の情報であってよい。位置情報は、ＡＲデバイスの位置情報であってよい。地理的位置識別情報は、道標やＲＦＩＤ（無線周波数識別）機能を有する識別チップにより提供され、実際の場所を識別するために用いられる情報であってよい。実際の場所は、ホテル、企業、ショッピングモール、空港等を含んでよい。

ＡＲデバイスを使っているユーザの現在の環境及びＡＲデバイスにより取得されたユーザの環境を、前述の環境情報に基づき特定し、これら２つの環境に基づいて、対応するユーザ情報を取得してよい。

例えば、コーヒー店において、従業員ＭはＡＲメガネを用いており、ＡＲメガネは、コーヒー店における現実の情景の画像をリアルタイムに取得する。ＡＲメガネは無線ネットワークを介して対応するサーバに接続されており、サーバは、コーヒー店におけるＲＦＩＤ機能を有する地理的識別チップに基づき、ＡＲメガネが位置する実際の場所が当該コーヒー店であることを特定すると想定する。

この場合、ユーザＸがコーヒー店に入店した際、ＡＲメガネはユーザＸのユーザ画像を取得してサーバへ送信し、サーバはユーザＸの全ユーザタグを特定する。サーバは、ＡＲデバイスが位置する実際の場所がコーヒー店であることを把握しているため、ユーザＸの全ユーザタグのうちコーヒー店に関するサービスのシナリオのユーザタグを選択する。ユーザＸのユーザタグの１つが「カフェラテ大好き」であると想定する。サーバは、ユーザタグ「カフェラテ大好き」を取得し、ユーザタグに基づき対応するＡＲグラフィックデータを生成してＡＲメガネへ送信する。図４ａに例示するように、ユーザＸとユーザタグ「カフェラテ大好き」のＡＲグラフィックとがＡＲメガネに表示される。これにより、従業員Ｍは、ユーザＸのコーヒーに関する好みを直観的に把握できる。

また、コーヒー店における他のユーザもＡＲデバイスを用いている場合、図４ａに似たＡＲグラフィックが、それらのユーザが用いるＡＲデバイスにも表示される。

同様に、銀行において、従業員ＮはＡＲメガネを用いており、銀行が類似のＲＦＩＤ地理的識別子を有すると想定すると、サーバはＲＦＩＤ地理的識別子を通じて、ＡＲメガネが位置する実際の場所が銀行であることを特定できる。ユーザＸが銀行に入店し、従業員Ｎが用いるＡＲメガネがユーザＸのユーザ画像を取得し、ユーザＸに対応する全ユーザタグのうち銀行に関連する金融サービスのシナリオのユーザタグを特定すると想定する。ユーザＸのユーザタグの１つが「金融マネジメントのエキスパート」であると想定すると、サーバはユーザタグを取得しユーザタグに基づいて、対応するＡＲグラフィックデータを生成する。図４ｂに例示するように、ユーザＸとユーザタグ「金融マネジメントのエキスパート」のＡＲグラフィックとがＡＲメガネに表示される。これにより、従業員Ｎは、ユーザＸの金融サービスに関する特性を直観的に把握でき、以後、対応する金融の商品をユーザＸに推奨できる。

前述の２つの例からは、サーバは、ＡＲデバイスの位置やＡＲデバイスが位置する実際の場所（環境情報）に応じて、異なるサービスのシナリオを特定し、ＡＲデバイスにより取得されたユーザ画像に対応するユーザ情報から、サービスのシナリオを満足するユーザ情報を取得できることが分かる。この方法では、ユーザ情報のＡＲグラフィックを表示するにあたって、ＡＲデバイスのインテリジェンスが向上している。

実際のアプリケーションにおいては、ユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得するための前述の２つの方法（一方の方法では、ユーザ情報のトータルの信頼度に基づき、ユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得し、他方の方法では、環境情報に基づき、対応するサービスのシナリオを特定する）は、別々に用いてもよいし組み合わせて用いてもよい。２つの方法を組み合わせて用いる場合、実際のアプリケーションにおいては、環境情報と照合し且つトータルの信頼度が所定の信頼度閾値以上であるユーザ情報を取得してよい。このようにして、より高精度のユーザ情報を取得できる。これは、本願に限定を課すものではない。

また、如何なるユーザでも他のユーザの対応するユーザ情報を編集でき、ユーザに対し他のユーザにより編集されたユーザ情報を認容できる。換言すれば、第１のユーザは、第２のユーザに対し対応するユーザ情報を編集する。この場合、この方法は、第１のユーザに対応するユーザ識別子を特定するステップ；第１のユーザにより編集されたユーザ情報と第１のユーザのユーザ識別子との間の編集関係を記録し記憶するステップと；を更に含む。

換言すれば、ユーザ間で相互にユーザ情報を編集する場合、サーバは、特定のユーザ情報を編集するユーザを記録する。このことに関連し、画像が、第１のユーザのエンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたものである場合、特定されたユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得するステップは：第２のユーザのユーザ識別子に対応するユーザ情報を特定するステップと；第２のユーザのユーザ識別子に対応するユーザ情報から第１のユーザのユーザ識別子と編集関係にあるユーザ情報を取得するステップと；を具体的に含む。

例えば、コーヒー店について、様々な顧客の消費習慣に応じて顧客の各々に対して対応するユーザタグが編集される。ユーザＹに対して編集されたユーザタグが「カフェラテ大好き」及び「コーヒーの温め不要」であり、編集関係がサーバに記憶されていると想定する。

ある時点で、ユーザＹがコーヒー店に入店し、コーヒー店の従業員ＭはＡＲメガネを用いていると想定する。この場合、ＡＲメガネがユーザＹのユーザ画像を取得し、ＡＲメガネとサーバとの間のネットワーク接続を通じて取得した画像をサーバへ送信する。サーバは、ユーザ画像がユーザＹであると特定し、記憶された編集関係に基づきユーザタグ「カフェラテ大好き」とユーザタグ「コーヒーの温め不要」とを取得する。

換言すれば、ユーザＹは複数のユーザタグを有し、一部のユーザタグは他のコーヒー店の従業員により編集されている可能性があるが、サーバは、従業員Ｍが勤務するコーヒー店により編集された２つのユーザタグのみを取得する。

したがって、図５に例示するように、ユーザＹの２つのユーザタグ「カフェラテ大好き」及び「コーヒーの温め不要」が、従業員Ｍが用いるＡＲメガネに表示される。その上で、従業員Ｍは、これら２つのユーザタグに基づき対応するサービスをユーザＹに提供してよい。

本願のこの実施の他の方法においては、サーバが、ユーザ情報のトータルの信頼度に基づきＡＲグラフィックの表示効果を調節してよい。例えば、ユーザ情報の信頼度が高い場合、ユーザ情報のテキストが大きなサイズに設定されてよい。同様に、ユーザ情報の輝度や色が設定されてよい。このことに関連し、ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成するステップは：ユーザ識別子に対応するユーザ情報のトータルの信頼度に基づきユーザ情報の表示状態パラメータを特定するステップと；表示状態パラメータに基づき、ユーザ情報とユーザ情報の表示状態パラメータとを含むＡＲグラフィックデータを生成するステップと；を具体的に含む。

表示状態パラメータは、色パラメータと、輝度パラメータと、サイズパラメータとのうち少なくとも１つを含む。

本願の実施において提供されるサーバ側の情報表示方法を上で説明した。本願の実施は、更に、エンドデバイス側の情報表示方法を提供し、この方法は具体的に以下の各ステップを含む。

ステップ１：画像をリアルタイムに取得しサーバへ送信する。

画像はユーザ画像を含み、サーバが、画像に含まれるユーザ画像を特定し、ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定し、特定したユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得し、取得したユーザ情報に基づきユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する。

本願のこの実施において、エンドデバイスは、画像取得機能を有するデバイスであってよい。詳細は上で説明しているので、ここでは省略する。

ステップ２：ユーザ情報に対応しサーバにより返信されたＡＲグラフィックデータを受信する。

ステップ３：ＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された画像における対応するＡＲグラフィックを表示する。ここで、ＡＲグラフィックはユーザ画像にリアルタイムで追従する。

本願の実施において提供される情報表示方法は上記の通りである。同じ思想に基づき、本願の実施は、図６に例示するように、情報表示デバイスを更に提供する。

図６における情報表示デバイスは：エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するよう構成された受信モジュール６０１と；画像に含まれるユーザ画像を特定するよう構成されたユーザ画像モジュール６０２と；ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するよう構成されたユーザ識別子モジュール６０３と；特定されたユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するように構成されたユーザ情報モジュール６０４と；取得したユーザ情報に基づきユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信するように構成されたＡＲモジュール６０５であって、ＡＲグラフィックはユーザ画像にリアルタイムで追従し、エンドデバイスが、リアルタイムに取得された画像における対応するＡＲグラフィックを、受信したＡＲグラフィックデータに基づき表示する、前記ＡＲモジュール６０５と；を含む。

具体的には、エンドデバイスはＡＲデバイスを含む。本願のこの実施の方法において、ＡＲデバイスは、少なくとも、ＡＲメガネ、ＡＲヘルメット、ＡＲ機能を有する携帯電話、ＡＲ機能を有するコンピュータ、及びＡＲ機能を有するロボットを含む。

ユーザ画像モジュール６０２は、画像に含まれるユーザ画像を抽出するため、画像に対してキャラクタ認識処理を行うように具体的に構成される。

ユーザ識別子モジュール６０３は、特定されたユーザ画像に基づき画像特徴を抽出し、複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された画像特徴と照合するユーザ特徴を特定し、特定されたユーザ特徴に対応するユーザ識別子を、ユーザ画像に対応するユーザ識別子として用いるように具体的に構成される。

事前に記憶されたユーザ特徴は、生体計測的特徴を含む。生体計測的特徴は、顔面特徴、指紋特徴、掌紋特徴、網膜特徴、人体の輪郭の特徴、歩容特徴、声紋特徴のうち少なくとも１つを含む。

生体計測的特徴が顔面特徴を含む場合、受信モジュール６０１は、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するように具体的に構成される。

また、ユーザ識別子モジュール６０３は、各フレーム画像におけるユーザ画像から顔面特徴を抽出し、抽出された顔面特徴に基づき３次元の顔面モデルを構築し、複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の３次元の顔面モデルから、構築された３次元の顔面モデルと照合する３次元の顔面モデルを特定するように具体的に構成される。

生体計測的特徴が歩容特徴を含む場合、受信モジュール６０１は、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するように具体的に構成される。

また、ユーザ識別子モジュール６０３は、各フレーム画像におけるユーザ画像から歩容特徴を抽出し、複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の歩容特徴から、抽出された歩容特徴と照合する歩容特徴を特定するように具体的に構成される。

ユーザ情報モジュール６０４は、ユーザのユーザ識別子に対してユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、ユーザのユーザ識別子に対してユーザにより編集されたユーザ情報に基づき、ユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するように、又は、第２のユーザ対して第１のユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、第２のユーザ対して第１のユーザにより編集されたユーザ情報に基づき、第２のユーザのユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するように、具体的に構成される。

ユーザ情報モジュール６０４は：ユーザ識別子に対応する履歴データを取得し；履歴データに基づき、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報と履歴データとの間の照合度を特定し、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報の第１の信頼度として照合度を用い；確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報の第１の信頼度を記憶し；確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報と確立されることになるマッピング関係におけるユーザ識別子との間のマッピング関係を確立するように具体的に構成される。

本デバイスは、記憶された各ユーザ情報に対し、当該ユーザ情報に対して特定の操作を行う他の複数のユーザを特定し、ユーザのレベルに基づき、他の複数のユーザの各々に対し、ユーザによりユーザ情報に対して行われる特定の操作により生成されたスコアを特定し、他の複数のユーザの各々に対し特定されたスコアに基づき、ユーザ情報の第２の信頼度を特定して記憶するように構成された相互認証モジュール６０６を更に含む。

特定の操作は、ユーザのフォローと、コメントの作成と、賞賛評価とのうち少なくとも１つを含む。

そのレベルは、アカウントレベルと、クレジットレベルと、注目度レベルとのうち少なくとも１つを含む。

ユーザ情報モジュール６０４は、ユーザ情報のトータルの信頼度を、ユーザ情報の記憶された第１の信頼度と第２の信頼度とに基づいて特定し、トータルの信頼度に基づき、トータルの信頼度が所定の信頼度閾値以上であるユーザ情報を取得するように具体的に構成される。

ユーザ情報モジュール６０４は、環境情報を取得し、環境情報に基づきサービスのシナリオを特定し、サービスのシナリオに基づき、サービスのシナリオと照合するユーザ情報を取得するように更に構成される。

環境情報は、ネットワーク情報と、位置情報と、地理的識別情報とのうち少なくとも１つを含む。

本デバイスは、第１のユーザに対応するユーザ識別子を特定し、第１のユーザにより編集されたユーザ情報と第１のユーザのユーザ識別子との間の編集関係を記録し記憶するように構成された編集関係記録モジュール６０７を更に含む。

画像が、第１のユーザのエンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたものである場合、ユーザ情報モジュール６０４は、第２のユーザのユーザ識別子に対応するユーザ情報を特定し、第２のユーザのユーザ識別子に対応するユーザ情報から、第１のユーザのユーザ識別子との間で編集関係にあるユーザ情報を取得するように具体的に構成される。

ＡＲモジュール６０５は、ユーザ識別子に対応するユーザ情報のトータルの信頼度に基づいてユーザ情報の表示状態パラメータを特定し、表示状態パラメータに基づいて、ユーザ情報とユーザ情報の表示状態パラメータとを含むＡＲグラフィックデータを生成するように具体的に構成される。表示状態パラメータは、色パラメータと、輝度パラメータと、サイズパラメータとのうち少なくとも１つを含む。

同じ思想に基づき、本願の実施は、図７に例示するように、情報表示デバイスを更に提供する。このデバイスは：ユーザ画像を含む画像をリアルタイムに取得しサーバへ送信するように構成された取得モジュール７０１であって、サーバが画像に含まれるユーザ画像を特定し、ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定し、特定したユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得し、取得したユーザ情報に基づきユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する、前記取得モジュール７０１と；ユーザ情報に対応しサーバにより返信されたＡＲグラフィックデータを受信するように構成された受信モジュール７０２と；リアルタイムに取得された画像における対応するＡＲグラフィックを、ＡＲグラフィックデータに基づいて表示するよう構成された表示モジュール７０３であって、ＡＲグラフィックはユーザ画像にリアルタイムで追従する、表示モジュール７０３と；を含む。

前述の内容を参照し、本願の実施は、図８に例示するように、情報表示システムを更に提供する。このシステムは、情報表示デバイス８０とエンドデバイス８１とを含む。

エンドデバイス８１は、リアルタイムに画像を取得し、画像を情報表示デバイス８０へ送信し、画像に含まれるユーザ画像に対応し情報表示デバイス８０により返信された受信ＡＲグラフィックデータに基づいて、リアルタイムに取得された画像における対応するＡＲグラフィックを表示するように構成される。ＡＲグラフィックはユーザ画像にリアルタイムで追従する。

情報表示デバイス８０は：エンドデバイスによりリアルタイムに取得された画像を受信し、画像に含まれるユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成するように構成されたＡＲインテリジェントモジュール８０１と；受信された画像に基づき、画像に含まれるユーザ画像を特定し、ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するように構成された認識検証モジュール８０２と；特定したユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するように構成されたタグ管理モジュール８０３と；ユーザ識別子に対応する履歴データを取得し、履歴データに基づき、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報と履歴データとの間の照合度を特定し、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報の第１の信頼度として照合度を用い、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報の第１の信頼度を記憶し、確立されることになるマッピング関係におけるユーザ情報と確立されることになるマッピング関係におけるユーザ識別子との間のマッピング関係を確立するよう構成されたビッグデータリスク制御モジュール８０４と；記憶された各ユーザ情報に対し、当該ユーザ情報に対して特定の操作を行う他の複数のユーザを特定し、ユーザのレベルに基づき、他の複数のユーザの各々に対し、ユーザによりユーザ情報に対して行われる特定の操作により生成されたスコアを特定し、他の複数のユーザの各々に対し特定されたスコアに基づき、ユーザ情報の第２の信頼度を特定して記憶するよう構成された相互認証モジュール８０５と；を含む。

典型的な構成では、コンピューティングデバイスは、１つ又は複数のプロセッサ（ＣＰＵ）、入力／出力インターフェイス、ネットワークインターフェイス、及びメモリを含む。

メモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）又はフラッシュメモリ（フラッシュＲＡＭ）のような、コンピュータ可読媒体内の揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又は不揮発性メモリの形態を含むことができる。メモリは、コンピュータ可読媒体の一例である。

コンピュータ可読媒体は、揮発性及び不揮発性、取り外し可能及び取り外し不能媒体を含み、任意の方法又は技術を使用して情報を格納することができる。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータであり得る。コンピュータ記憶媒体には、パラメータランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ‐ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、又は他の光学記憶装置、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、又は他の磁気記憶デバイス、又は他の任意の非伝送媒体を含むことができるがこれらに限定されない。コンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイスによってアクセスされ得る情報を記憶するために使用され得る。本明細書に記載されているように、コンピュータ可読媒体は、一時的媒体、例えば、変調データ信号及び搬送波を含まない。

「含む（include）」及び「含む（contain）」という用語又はそれらの任意の他の変形は、非排他的な包含をカバーすることを意図しており、一連の要素を含むプロセス、方法、物品又はデバイスは、これらの要素のみを含むだけでなく、明示的に列挙されていない他の要素をも含む、又は、そのようなプロセス、方法、物品、又はデバイスに固有の要素を更に含む。「を含む（includes a ...）」付いている要素は、それ以上の制約がなければ、その要素を含むプロセス、方法、物品、又はデバイスに追加の同一要素が存在することを排除しない。

当業者は、本願の実施が、方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解すべきである。したがって、本願は、ハードウェアのみの実施、ソフトウェアのみの実施、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせを用いた実施を用いることができる。更に、本願は、コンピュータ使用可能なプログラムコードを含む、１つ又は複数のコンピュータ使用可能な記憶媒体（ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光学メモリなどを含むがこれに限定されない）上に実装されるコンピュータプログラム製品の形態を使用することができる。

前述の説明は、本願の単なる実施であり、本願を限定する意図はない。当業者であれば、本願は様々な修正及び変更を行うことができる。本願の精神及び原理においてなされた任意の修正、均等物の置換、改良などは、本願の請求項の範囲内に入るものとする。

Claims (33)

1. 情報表示方法であって：
   エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するステップと；
   前記画像に含まれるユーザ画像を特定するステップと；
   前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するステップと；
   特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するステップと；
   取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ：拡張現実）グラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータを前記エンドデバイスへ返信するステップであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像をリアルタイムに追従し、前記エンドデバイスが、リアルタイムに取得される前記画像における対応するＡＲグラフィックを、前記受信したＡＲグラフィックデータに基づいて表示する、前記返信するステップと；を備える、
   情報表示方法。
2. 前記エンドデバイスはＡＲデバイスを備え、
   前記ＡＲデバイスは、少なくとも、ＡＲメガネと、ＡＲヘルメットと、ＡＲ機能を有する携帯電話と、ＡＲ機能を有するコンピュータと、ＡＲ機能を有するロボットとを備える、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記画像に含まれるユーザ画像を特定する前記ステップは、前記画像に含まれる前記ユーザ画像を抽出するため、前記画像に対してキャラクタ認識処理を行うステップを具体的に備える、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
4. 前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定する前記ステップは：
   前記特定されたユーザ画像に基づき画像特徴を抽出するステップと；
   複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された前記画像特徴と照合するユーザ特徴を特定するステップと；
   前記特定されたユーザ特徴に対応するユーザ識別子を、前記ユーザ画像に対応する前記ユーザ識別子として用いるステップと；を備える、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
5. 事前に記憶された前記複数のユーザ特徴が生体計測的特徴を備え、
   前記生体計測的特徴が、顔面特徴と、指紋特徴と、掌紋特徴と、網膜特徴と、人体の輪郭の特徴と、歩容特徴と、声紋特徴とのうち少なくとも１つを備える、
   請求項４に記載の方法。
6. 前記生体計測的特徴が前記顔面特徴を備える場合、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信する前記ステップは：
   前記エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するステップを具体的に備え、
   複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された前記画像特徴と照合するユーザ特徴を特定する前記ステップは：
   各フレーム画像におけるユーザ画像から顔面特徴を抽出するステップと；
   抽出された前記顔面特徴に基づき３次元の顔面モデルを構築するステップと；
   複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の３次元の顔面モデルから、構築された前記３次元の顔面モデルと照合する３次元の顔面モデルを特定するステップと；を具体的に備える、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記生体計測的特徴が前記歩容特徴を備える場合、エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信する前記ステップは：
   前記エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するステップを具体的に備え、
   複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された前記画像特徴と照合するユーザ特徴を特定する前記ステップは：
   各フレーム画像におけるユーザ画像から歩容特徴を抽出するステップと；
   複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の歩容特徴から、抽出された前記歩容特徴と照合する歩容特徴を特定するステップと；を具体的に備える、
   請求項５に記載の方法。
8. ユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を事前に記憶することは：
   ユーザのユーザ識別子に対して前記ユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、前記ユーザの前記ユーザ識別子に対して前記ユーザにより編集された前記ユーザ情報に基づき、前記ユーザ識別子と前記ユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するステップ；又は、
   第２のユーザ対して第１のユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、前記第２のユーザ対して前記第１のユーザにより編集された前記ユーザ情報に基づき、前記第２のユーザのユーザ識別子と前記ユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するステップ；を具体的に備える、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
9. ユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶する前記ステップは：
   前記ユーザ識別子に対応する履歴データを取得するステップと；
   前記履歴データに基づき、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報と前記履歴データとの間の照合度を特定し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の第１の信頼度として前記照合度を用いるステップと；
   確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の前記第１の信頼度を記憶し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報と、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ識別子との間の前記マッピング関係を確立するステップと；を具体的に備える、
   請求項８に記載の方法。
10. 記憶された各ユーザ情報に対し、当該ユーザ情報に対して特定の操作を行う他の複数のユーザを特定するステップと；
    前記ユーザのレベルに基づき、前記他の複数のユーザの各々に対し、前記ユーザにより前記ユーザ情報に対して行われる前記特定の操作により生成されるスコアを特定するステップと；
    前記他の複数のユーザの各々に対して特定された前記スコアに基づき、前記ユーザ情報の第２の信頼度を特定して記憶するステップと；を更に備え、
    前記特定の操作は、フォローと、コメントの作成と、賞賛評価とのうち少なくとも１つを備え、
    前記レベルが、アカウントレベルと、クレジットレベルと、注目度レベルとのうち少なくとも１つを備える、
    請求項９に記載の方法。
11. 特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得する前記ステップは：
    ユーザ情報のトータルの信頼度を、前記ユーザ情報の記憶された第１の信頼度と第２の信頼度とに基づき特定するステップと；
    前記トータルの信頼度に基づき、トータルの信頼度が所定の信頼度閾値以上である前記ユーザ情報を取得するステップと；を具体的に備える、
    請求項１０に記載の方法。
12. 特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得する前記ステップは：
    環境情報を取得するステップと；
    前記環境情報に基づきサービスのシナリオを特定するステップと；
    前記サービスのシナリオに基づき、前記サービスのシナリオと照合する前記ユーザ情報を取得するステップと；を更に備え、
    前記環境情報は、ネットワーク情報と、位置情報と、地理的識別情報とのうち少なくとも１つを備える、
    請求項１１に記載の方法。
13. 前記第１のユーザに対応するユーザ識別子を特定するステップと；
    前記第１のユーザにより編集された前記ユーザ情報と前記第１のユーザの前記ユーザ識別子との間の編集関係を記録し記憶するステップと；を更に備える、
    請求項８に記載の方法。
14. 前記画像は、前記第１のユーザのエンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信され；
    特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を取得する前記ステップは：
    前記第２のユーザの前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を特定するステップと；
    前記第２のユーザの前記ユーザ識別子に対応する前記ユーザ情報から前記第１のユーザの前記ユーザ識別子との間で前記編集関係にある前記ユーザ情報を取得するステップと；を備える、
    請求項１３に記載の方法。
15. 前記ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成する前記ステップは：
    前記ユーザ識別子に対応する前記ユーザ情報の前記トータルの信頼度に基づき前記ユーザ情報の表示状態パラメータを特定するステップと；
    前記表示状態パラメータに基づき、前記ユーザ情報と前記ユーザ情報の表示状態パラメータとを備える前記ＡＲグラフィックデータを生成するステップと；を備え、
    前記表示状態パラメータが、色パラメータと、輝度パラメータと、サイズパラメータとのうち少なくとも１つを備える、
    請求項１１に記載の方法。
16. 情報表示方法であって：
    画像をリアルタイムに取得し、前記画像をサーバへ送信するステップであって、前記画像はユーザ画像を備え、サーバが前記画像に含まれる前記ユーザ画像を特定し、前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定し、特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得し、取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する、前記送信するステップと；
    前記ユーザ情報に対応し前記サーバにより返信された前記ＡＲグラフィックデータを受信するステップと；
    前記ＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを表示するステップであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従する、前記表示するステップと；を備える、
    情報表示方法。
17. 情報表示デバイスであって：
    エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信された画像を受信するよう構成された受信モジュールと；
    前記画像に含まれるユーザ画像を特定するように構成されたユーザ画像モジュールと；
    前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するように構成されたユーザ識別子モジュールと；
    特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するように構成されたユーザ情報モジュールと；
    取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータを前記エンドデバイスへ返信するように構成されたＡＲモジュールであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従し、前記エンドデバイスが、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを、受信した前記ＡＲグラフィックデータに基づき表示する、前記ＡＲモジュールと；を備える、
    情報表示デバイス。
18. 前記エンドデバイスがＡＲデバイスを備え、
    前記ＡＲデバイスが、少なくとも、ＡＲメガネと、ＡＲヘルメットと、ＡＲ機能を有する携帯電話と、ＡＲ機能を有するコンピュータと、ＡＲ機能を有するロボットとを備える、
    請求項１７に記載のデバイス。
19. 前記ユーザ画像モジュールは、前記画像に含まれる前記ユーザ画像を抽出するため、前記画像に対してキャラクタ認識処理を行うよう具体的に構成された、
    請求項１７又は請求項１８に記載のデバイス。
20. 前記ユーザ識別子モジュールは：
    特定された前記ユーザ画像に基づき画像特徴を抽出し；
    複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数のユーザ特徴から、抽出された前記画像特徴と照合するユーザ特徴を特定し；
    特定された前記ユーザ特徴に対応するユーザ識別子を、前記ユーザ画像に対応する前記ユーザ識別子として用いるように具体的に構成された、
    請求項１７又は請求項１８に記載のデバイス。
21. 事前に記憶された前記複数のユーザ特徴が生体計測的特徴を備え、
    前記生体計測的特徴は、顔面特徴と、指紋特徴と、掌紋特徴と、網膜特徴と、人体の輪郭の特徴と、歩容特徴と、声紋特徴とのうち少なくとも１つを備える、
    請求項２０に記載のデバイス。
22. 前記生体計測的特徴が前記顔面特徴を備える場合、前記受信モジュールは、前記エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するように具体的に構成され、
    前記ユーザ識別子モジュールは、各フレーム画像におけるユーザ画像から顔面特徴を抽出し、抽出された前記顔面特徴に基づき３次元の顔面モデルを構築し、複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の３次元の顔面モデルから、構築された前記３次元の顔面モデルと照合する３次元の顔面モデルを特定するように具体的に構成された、
    請求項２１に記載のデバイス。
23. 前記生体計測的特徴が前記歩容特徴を備える場合、前記受信モジュールが、前記エンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信されたマルチフレーム画像を受信するように具体的に構成され、
    前記ユーザ識別子モジュールが、各フレーム画像におけるユーザ画像から歩容特徴を抽出し、複数のユーザ識別子にそれぞれ対応する、事前に記憶された複数の歩容特徴から、抽出された前記歩容特徴と照合する歩容特徴を特定するように具体的に構成された、
    請求項２１に記載のデバイス。
24. 前記ユーザ情報モジュールは：
    ユーザのユーザ識別子に対して前記ユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、前記ユーザの前記ユーザ識別子に対して前記ユーザにより編集された前記ユーザ情報に基づき、前記ユーザ識別子と前記ユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するように；又は、
    第２のユーザ対して第１のユーザにより編集されたユーザ情報を受信し、前記第２のユーザ対して前記第１のユーザにより編集された前記ユーザ情報に基づき、前記第２のユーザのユーザ識別子と前記ユーザ情報との間のマッピング関係を確立し記憶するように；具体的に構成された、
    請求項１７又は請求項１８に記載のデバイス。
25. 前記ユーザ情報モジュールは：
    前記ユーザ識別子に対応する履歴データを取得し、前記履歴データに基づき、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報と前記履歴データとの間の照合度を特定し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の第１の信頼度として前記照合度を用い、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の前記第１の信頼度を記憶し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報と、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ識別子との間の前記マッピング関係を確立するように具体的に構成された、
    請求項２４に記載のデバイス。
26. 記憶された各ユーザ情報に対し、当該ユーザ情報に対して特定の操作を行う他の複数のユーザを特定し、ユーザのレベルに基づき、前記他の複数のユーザの各々に対し、前記ユーザにより前記ユーザ情報に対して行われる前記特定の操作により生成されたスコアを特定し、前記他の複数のユーザの各々に対し特定された前記スコアに基づき、前記ユーザ情報の第２の信頼度を特定して記憶するように構成された相互認証モジュールを更に備え、
    前記特定の操作が、フォローと、コメントの作成と、賞賛評価とのうち少なくとも１つを備え、
    前記レベルが、アカウントレベルと、クレジットレベルと、注目度レベルとのうち少なくとも１つを備える、
    請求項２５に記載のデバイス。
27. 前記ユーザ情報モジュールは、ユーザ情報のトータルの信頼度を、前記ユーザ情報の記憶された第１の信頼度と第２の信頼度とに基づき特定し、前記トータルの信頼度に基づき、トータルの信頼度が所定の信頼度閾値以上である前記ユーザ情報を取得するように具体的に構成された、
    請求項２６に記載のデバイス。
28. 前記ユーザ情報モジュールは、環境情報を取得し、前記環境情報に基づきサービスのシナリオを特定し、前記サービスのシナリオに基づき、前記サービスのシナリオと照合する前記ユーザ情報を取得するように更に構成され、
    前記環境情報は、ネットワーク情報と、位置情報と、地理的識別情報とのうち少なくとも１つを備える、
    請求項２７に記載のデバイス。
29. 前記第１のユーザに対応するユーザ識別子を特定し、前記第１のユーザにより編集された前記ユーザ情報と、前記第１のユーザの前記ユーザ識別子との間の編集関係を記録し記憶するように構成された編集関係記録モジュールを更に備える、
    請求項２４に記載のデバイス。
30. 前記画像が、前記第１のユーザのエンドデバイスによりリアルタイムに取得され送信される場合、前記ユーザ情報モジュールは：
    前記第２のユーザの前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を特定し；
    前記第２のユーザの前記ユーザ識別子に対応する前記ユーザ情報から前記第１のユーザの前記ユーザ識別子との間で前記編集関係にある前記ユーザ情報を取得するように具体的に構成された、
    請求項２９に記載のデバイス。
31. 前記ＡＲモジュールは、前記ユーザ識別子に対応する前記ユーザ情報の前記トータルの信頼度に基づき前記ユーザ情報の表示状態パラメータを特定し、前記表示状態パラメータに基づき、前記ユーザ情報と前記ユーザ情報の表示状態パラメータとを備える前記ＡＲグラフィックデータを生成するように具体的に構成され、
    前記表示状態パラメータは、色パラメータと、輝度パラメータと、サイズパラメータとのうち少なくとも１つを備える、
    請求項２７に記載のデバイス。
32. 情報表示デバイスであって：
    画像をリアルタイムに取得し、前記画像をサーバへ送信するように構成された取得モジュールであって、前記画像はユーザ画像を含み、前記サーバが、前記画像に含まれる前記ユーザ画像を特定し、前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定し、特定した前記ユーザ識別子に対応するユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得し、取得した前記ユーザ情報に基づき前記ユーザ情報に対応するＡＲグラフィックデータを生成し、前記ＡＲグラフィックデータをエンドデバイスへ返信する、前記取得モジュールと；
    前記ユーザ情報に対応し前記サーバにより返信された前記ＡＲグラフィックデータを受信するように構成された受信モジュールと；
    前記ＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを表示するように構成された表示モジュールであって、前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従する、前記表示モジュールと；を備える、
    情報表示デバイス。
33. 情報表示システムであって：
    エンドデバイスと情報表示デバイスとを備え；
    前記エンドデバイスは、リアルタイムに画像を取得し、前記画像を情報表示デバイスへ送信し、前記画像に含まれるユーザ画像に対応し前記情報表示デバイスにより返信された受信ＡＲグラフィックデータに基づき、リアルタイムに取得された前記画像における対応するＡＲグラフィックを表示するように構成され；
    前記ＡＲグラフィックは前記ユーザ画像にリアルタイムで追従し；
    前記情報表示デバイスは；
    前記エンドデバイスによりリアルタイムに取得される前記画像を受信し、前記画像に含まれるユーザ情報に対応する前記ＡＲグラフィックデータを生成するよう構成されたＡＲインテリジェントモジュールと；
    受信された前記画像に基づき、前記画像に含まれる前記ユーザ画像を特定し、前記ユーザ画像に対応するユーザ識別子を特定するように構成された認識検証モジュールと；
    特定した前記ユーザ識別子に対応する前記ユーザ情報を、事前に記憶されたユーザ識別子とユーザ情報との間のマッピング関係に基づき取得するように構成されたタグ管理モジュールと；
    前記ユーザ識別子に対応する履歴データを取得し、前記履歴データに基づき、確立されることになるマッピング関係における前記ユーザ情報と前記履歴データとの間の照合度を特定し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の第１の信頼度として前記照合度を用い、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報の前記第１の信頼度を記憶し、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ情報と、確立されることになる前記マッピング関係における前記ユーザ識別子との間の前記マッピング関係を確立するように構成されたビッグデータリスク制御モジュールと；
    記憶された各ユーザ情報に対し、当該ユーザ情報に対して特定の操作を行う他の複数のユーザを特定し、前記ユーザのレベルに基づき、前記他の複数のユーザの各々に対し、前記ユーザにより前記ユーザ情報に対して行われる前記特定の操作により生成されたスコアを特定し、前記他の複数のユーザの各々に対し特定された前記スコアに基づき、前記ユーザ情報の第２の信頼度を特定して記憶するよう構成された相互認証モジュールと；を備える、
    情報表示システム。

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