JP2022509637A - スカベンジャーハント促進 - Google Patents

Abstract

スカベンジャーハントを促進するための方法およびシステム。本開示に記載される本システムおよび本方法は、複数のアトラクションのリストをインターフェースにおいて受取ることと、ネットワークを経由して複数のアトラクションのリストを参加者に関連付けられた少なくとも１つのデバイスへと伝達することとに関与する。スカベンジャーハント参加者は、その後、要求されたアトラクションの画像を収集し得る。そして、本開示に記載される本システムおよび本方法は、少なくとも１人の参加者から画像を受取ることと、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定するための少なくとも１つのコンピュータビジョンプロシージャを実行することとに関与する。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１８年１１月２６日に出願された同時係属米国仮特許出願第６２／７７１，５４２号の利益を主張し、米国仮特許出願第６２／７７１，５４２号の開示全体は、その全体が本明細書に記載されているかのように参照によって援用される。

（技術分野）
本出願は、概してスカベンジャーハントを促進するためのシステムおよび方法に関連し、より特定すると、１人または複数のスカベンジャーハント参加者によって収集された画像に関与するスカベンジャーハントを促進するためのシステムおよび方法に関連し、ただしこれらに限定されない。

（背景）
人々は、関心位置、物体、場所、アイテムまたは他のタイプのアトラクションを訪れるかまたは別様に体験するための愉快で刺激的な手段を常に探している。大抵、複数の観光名所を有する街等の位置では、観光者が訪れることに関心をもっていそうなある位置を強調した地図が、観光客へと供される。同様に、ミュージアムは、訪問者が見るべき展示物を強調した冊子または地図を支給し得る。しかしながら、これらの関心領域または位置は、概して人々が関心アイテム、物体もしくは位置を訪れるかまたは別様に体験するための刺激的な手段を提供しない。

ゆえに、関心位置、物体、場所またはアイテムを体験するためのより刺激的な手段を供するシステムおよび方法に対するニーズが存在する。

（概要）
本概要は、下の詳細な説明の項においてさらに説明される概念の選択を簡略化された形で導入するために設けられている。本概要は、主張される主題の要となる特徴またはその本質となる特徴を識別または除外することを意図されておらず、主張される主題の範囲を決定する際に補助として用いられることも意図されていない。

一側面において、実施形態は、スカベンジャーハントを促進するための方法に関連する。方法は、複数のアトラクションのリストをインターフェースにおいて受取ることと、ネットワークを経由して複数のアトラクションのリストを参加者に関連付けられた少なくとも１つのデバイスへと伝達することと、ネットワークを経由して少なくとも１人の参加者から画像を受取ることと、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定するために、メモリに格納された命令を実行するプロセッサを用いて、受取られた画像の内容を解析するためのコンピュータビジョンプロシージャおよび画像が収集されたところを検出するための位置プロシージャのうちの少なくとも１つを実行することとを含む。

いくつかの実施形態では、方法は、複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを受取られた画像が含むかどうかを決定することを少なくともアシストするように、位置プロシージャによる解析のために画像に関する位置データを受取ることをさらに含む。

いくつかの実施形態では、少なくとも１つのコンピュータビジョンプロシージャを実行することは、受取られた画像の内容を決定するためのニューラルネットワークを実行することをさらに含む。

いくつかの実施形態では、複数のアトラクションは、関心地点、人物、モニュメント、ランドマーク、位置および建物のうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態では、方法は、要求された期間を受取ることと、要求された期間の間に画像が収集されたかどうかを決定することとをさらに含む。

いくつかの実施形態では、受取られた画像は、写真ファイル、ライブフォトファイルおよび動画ファイルのうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態では、方法は、画像内のテキストを識別することと識別されたテキストの意味を認識することとを行うための光学文字認識ツールを実行することをさらに含む。

いくつかの実施形態では、方法は、受取られた画像が複数のアトラクションを含むことを決定するとクレジットを少なくとも１人の参加者へと支給することをさらに含む。

いくつかの実施形態では、方法は、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかに関するフィードバックを少なくとも１人の参加者へと提供することをさらに含む。

別の側面に従って、実施形態は、スカベンジャーハントを促進するためのシステムに関連する。システムは、複数のアトラクションのリストを受取るためのインターフェースと、メモリに格納された命令を実行するプロセッサであって、ネットワークを経由して複数のアトラクションのリストを参加者に関連付けられた少なくとも１つのデバイスへと伝達することと、ネットワークを経由して少なくとも１人の参加者から画像を受取ることと、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定するために、受取られた画像の内容を解析するためのコンピュータビジョンプロシージャおよび画像が収集されたところを検出するための位置プロシージャを実行することとを行うように構成されているプロセッサとを含む。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定することを少なくともアシストするように、位置プロシージャによる解析のために画像に関する位置データを受取るようにさらに構成されている。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、受取られた画像の内容を決定するためのニューラルネットワークを実行するようにさらに構成されている。

いくつかの実施形態では、複数のアトラクションは、関心地点、人物、モニュメント、ランドマークおよび建物のうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態では、インターフェースは、要求された期間を受取るようにさらに構成されており、プロセッサは、要求された期間の間に画像が収集されたかどうかを決定するようにさらに構成されている。

いくつかの実施形態では、受取られた画像は、写真ファイル、ライブフォトファイルおよび動画ファイルのうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、画像内のテキストを識別することと識別されたテキストの意味を認識することとを行うための光学文字認識ツールを実行するようにさらに構成されている。

いくつかの実施形態では、システムは、受取られた画像が複数のアトラクションを含むことを決定するとクレジットを少なくとも１人の参加者へと支給するようにさらに構成されている。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかに関するフィードバックを少なくとも１人の参加者へと提供するようにさらに構成されている。

本開示の非限定的かつ非包括的な実施形態が、以下の図面の参照を伴って記載され、同類の参照番号は、別段指定されない限り様々な図全体を通して同類の部分を参照する。

図１は、一実施形態に従ったスカベンジャーハントを促進するためのシステムを図示している。

図２は、一実施形態に従った図１の画像解析モジュールを図示している。

図３は、一実施形態に従ったスカベンジャーハントを促進するための方法のフローチャートを描写している。

（詳細な説明）
様々な実施形態が、下において付属図面の参照を伴って一層ことごとく記載され、付属図面は、本明細書の一部を形成し、付属図面は、具体的な例となる実施形態を示す。しかしながら、本開示の概念は、多くの異なる形態において実装され得、本明細書に記載の実施形態に限定されていると解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本開示の概念の範囲、技術および実装を当業者へとことごとく伝えるために徹底的かつ完全な開示の一部として提供される。実施形態は、方法、システムまたはデバイスとして実践され得る。これに応じて、実施形態は、ハードウェア実装の形態、全面ソフトウェア実装の形態またはソフトウェアの側面とハードウェアの側面とを組合せた実装の形態をとり得る。ゆえに、以下の詳細な説明は、限定する意味合いにとられることとならない。

本明細書における「一実施形態」または「ある実施形態」への言及は、実施形態に関連して記載される具体的な特徴、構造または特性が本開示に従った少なくとも１つの例となる実装または技術に含まれることを意味する。本明細書内の様々な箇所に現れる「一実施形態では」というフレーズは、必ずしもその全てが同一の実施形態を指しているとは限らない。本明細書内の様々な箇所に現れる「いくつかの実施形態では」というフレーズは、必ずしもその全てが同一の実施形態を指しているとは限らない。

続く説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内部に格納される非過渡的信号に対する動作の記号表現の観点から提示される。これらの説明および表現は、データ処理技術における当業者の仕事の内容をその技術分野の他の当業者へと最も効率的に伝えるために当業者によって用いられる。このような動作は、典型的には物理量の物理操作を要求する。通常、これらの物理量は、格納可能、転送可能、組合せ可能、比較可能かつ他の操作が可能である電気信号、磁気信号または光信号の形態をとり、ただし必ずしもこれらを必要としない。ビット、値、要素、記号、文字、用語またはこれらに類するものとしてこれらの信号に言及することは、主に慣用の理由のために、ときに便利である。さらに、モジュールまたはコードデバイスのような物理量の物理操作を要求するステップのある配列に言及することも、一般性を失うことがなく、ときに便利である。

しかしながら、これらの用語およびこれらに類似した用語の全ては、適切な物理量に関連付けられることとなり、単にこれらの物理量に適用される便利なラベルにすぎない。以下の検討から自明であるように、別段明確に述べられない限り、「処理」または「コンピューティング」または「計算」または「決定」または「表示」またはこれらに類するもの等の用語を利用した検討は、本説明全体を通して、コンピュータシステムメモリまたはレジスタまたは他のこのような情報格納、送信もしくは表示デバイス内部にある物理量（電子に関係する量）として表現されたデータを操作および変換するコンピュータシステムまたは類似の電子コンピューティングデバイスの作動およびプロセスに言及することが理解される。本開示の一部は、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアにおいて具現化され得、ソフトウェアにおいて具現化されるときには多様なオペレーティングシステムによって用いられる別個のプラットフォームに常駐するために、かつそれらのプラットフォームから動作されるためにダウンロードされ得るプロセスおよび命令を含む。

本開示はまた、本明細書に記載の動作を実施するための装置に関連する。この装置は、要求される目的のために特別に構築され得、または、これはコンピュータ内に格納されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティベートまたは再構成される汎用コンピュータを備え得る。このようなコンピュータプログラムは、フロッピー（登録商標）ディスクを含む任意のタイプのディスク、光ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、光磁気ディスク、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カードもしくは光カード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）または電子命令を格納することに適した任意のタイプの媒体等のコンピュータ読取り可能な記憶媒体に格納され得、ただしこれらに限定されず、各々がコンピュータシステムバスへと結合され得る。さらに、本明細書において言及されるコンピュータは、シングルプロセッサを含み得、または増大されたコンピューティング能力のために複数のプロセッサ設計を採用したアーキテクチャであり得る。

本明細書において提示されるプロセスおよび表示は、いずれの具体的なコンピュータまたは他の装置にも本質的に関連するわけではない。様々な汎用システムは、本明細書に記載の教示に従ったプログラムと共に用いられることもあり、または、１つまたは複数の方法ステップを実施することに一層特化した装置を構築することが便利であることが、判明し得る。多様なこれらのシステムに対する構造が、下の説明において検討される。加えて、本開示の技術および実装を達成するのに充分な任意の具体的なプログラミング言語が、用いられ得る。本明細書において検討されるように、多様なプログラミング言語が、本開示を実装するために用いられ得る。

加えて、本明細書において用いられる言語は、主に可読性および教授の目的のために選択され得、開示された主題を画定または画成するためには選択されていないことがある。これに応じて、本開示は、本明細書に記載の概念の範囲の実例となるように、かつこれを限定しないように意図されている。

本明細書に記載の実施形態は、１人または複数の参加者のためのスカベンジャーハントを作成および促進するための新規な手段を提供する。ユーザはまず、ある物体、アイテム、人物、モニュメント、位置、ランドマークまたはこれらに類するもの（簡単のため「アトラクション」と呼ぶ）を指定すること等によってスカベンジャーハントのパラメータまたは要件を定義する。その後、アトラクションのリストが、１人または複数のスカベンジャーハント参加者へと伝達され得るかまたは別様に参加者によって閲覧され得、そして、スカベンジャーハント参加者は、リストされたアトラクションの画像を収集することを試みる。このリストが１つまたは複数のネットワークを経由して１人または複数の参加者へと伝達され得る一方、スカベンジャーハントのアトラクションリストは、予め格納され得るかまたはアプリケーションを通じて参加者が別様にアクセスすることが可能であり得る。これに応じて、本出願の文脈において、アトラクションリストは多様な手段を以て参加者へと伝達され得る。

参加者（単数または複数）によって収集された画像は、その後、解析のために１つまたは複数のプロセッサへと伝達され得る。本明細書に記載のシステムおよび方法は、受取られた画像がスカベンジャーハントの要件を満足するかどうかを決定するために、受取られた画像を解析するためのコンピュータビジョンプロシージャ、機械学習プロシージャ、光学文字認識（ＯＣＲ）プロシージャ、ランドマークデータもしくは物体データ、時刻データ、位置データまたはこれらに類するもののうちの任意の１つまたは複数に頼り得る。

１人または複数の参加者が要求された画像を収集したと決定すると、本明細書に記載のシステムおよび方法は、成功した参加者（単数または複数）へと何らかのタイプの報酬を支給し得る。例えば、本明細書に記載のシステムおよび方法は、金銭報酬、クレジット、ギフトカード、暗号通貨またはこれらに類するものを要求された画像を収集したスカベンジャーハント参加者へと支給し得る。

図１は、一実施形態に従ったスカベンジャーハントを促進するためのシステム１００を図示している。システム１００は、ユーザ１０６への提示のためにユーザインターフェース１０４を実行するユーザデバイス１０２を含み得る。ユーザ１０６は、１人または複数の参加者のためのスカベンジャーハントに対するパラメータを提供することに関心をもっている人であり得る。例えば、ユーザ１０６は、スカベンジャーハントに関連する収められるべき画像に関する要件を指定し得る。

スカベンジャーハントの要件は、違うものであってよく、多数のファクターに依存し得る。１つのファクターは、スカベンジャーハントが行われることとなるおおよその位置であり得る。例えば、スカベンジャーハントがＷａｓｈｉｎｇｔｏｎ Ｄ．Ｃ．において開催される場合には、要求される画像は、ｔｈｅ Ｗｈｉｔｅ Ｈｏｕｓｅ、ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ Ｃａｐｉｔｏｌ、ｔｈｅ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ Ｍｏｎｕｍｅｎｔおよびｔｈｅ Ｊｅｆｆｅｒｓｏｎ Ｍｅｍｏｒｉａｌの画像を含み得る。

別の例として、スカベンジャーハントは、概して博物館に集約され得る。この場合、ユーザ１０６は、（博物館での画像収集が許されているとして）参加者が画像を収集しなければならない博物館のある展示物を指定し得る。

本明細書に記載の実施形態に従ったスカベンジャーハントは、物体またはアイテムの画像を捕捉することのみに限定されない。むしろ、スカベンジャーハントは、人物の画像を収集することも参加者に要求し得る。例えば、スポーツイベントに集約されたスカベンジャーハントは、チームのマスコットの画像を収集することを参加者に要求し得る。

ユーザ１０６は、多様な手段を以てスカベンジャーハントの要件を定義し得る。いくつかの実施形態では、ユーザ１０６は、標的アトラクションの予め入手された画像を提供し得、または別様に選択し得る。例えば、ユーザ１０６は、スカベンジャーハントの一環としてチームのマスコットの画像を要求するために予め収集されたマスコットの画像を提供し得、または別様に選択し得る。同様に、ユーザ１０６は、スカベンジャーハントの一環としてｔｈｅ Ｗｈｉｔｅ Ｈｏｕｓｅの画像を要求するためにホワイトハウスの画像を提供し得、または別様に選択し得る。

本出願の文脈において、「画像」という用語は、写真、動画、ミニクリップ、動く写真、モーションフォトまたはこれらに類するものを指し得る。本出願の文脈において、「画像部分」という用語またはこれに類する用語は、単一の写真または動画のような個々の画像ファイルを指し得る。従って、スカベンジャーハントは、いくつかの画像部分（例えば各アトラクションの１つの画像部分）を要求し得る。いくつかのスカベンジャーハントでは、ユーザ１０６は、各画像部分が指定されたアトラクションにおける参加者を含んでいることを要求し得る。例えば、参加者は、アトラクションの手前において「セルフィ―」としてまたは固定カメラもしくは撮影者を伴うカメラによって撮影された画を有することを要求され得る。

ユーザ１０６はまた、スカベンジャーハントに対する要件の別個の分岐または他のセットを定義し得る。すなわち、参加者は、参加者がどの要件を満足するのかに関するオプションを有し得る。例えば、スカベンジャーハントは、参加者がアトラクションＡの画像を収集するかまたは参加者がアトラクションＢおよびＣの画像を収集するかのどちらかを行うことを要求し得る。同様に、要件は、参加者がある順序でアトラクションの画像を収集することであり得、または参加者があるアトラクションの写真を複数回収集することを要求し得る。

ユーザデバイス１０２は、ユーザインターフェース１０４を実行することが可能な任意のハードウェアデバイスであり得る。ユーザデバイス１０２は、ラップトップ、ＰＣ、タブレット、モバイルデバイスまたはこれらに類するものとして構成され得る。ユーザデバイス１０２の厳密な構成は、それがユーザ１０６へとユーザインターフェース１０４を実行および提示し得る限り違っていてよい。

ユーザデバイス１０２は、１つまたは複数のプロセッサ１０８と動作可能に通信し得る。プロセッサ１０８（単数または複数）は、本明細書に記載の様々な実施形態の狙いを成し遂げるためにメモリ１１０に格納された命令を実行することが可能な任意のハードウェアデバイスであり得る。プロセッサ１０８（単数または複数）は、マイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）または現在使用可能であるかもしくは今後発明されるかのどちらかである別の類似デバイスを実行するソフトウェアとして実装され得る。

１つまたは複数のＡＳＩＣに頼った実施形態等のいくつかの実施形態では、ソフトウェアを介して部分的に提供されるとして記載される機能性は、むしろＡＳＩＣの設計内に構成され得、そのような場合、関連付けられたソフトウェアは、省略され得る。プロセッサ１０８（単数または複数）は、ラップトップ等のユーザインターフェース１０４が実行するユーザデバイス１０２の一部として構成され得、または別個のコンピューティングデバイス上に位置し得、おそらくはどこか遠隔地に位置する。

プロセッサ１０８は、本明細書に記載の様々な実施形態の狙いを成し遂げるための様々なモジュールを提供するための、メモリ１１０に格納された命令を実行し得る。具体的には、プロセッサ１０８は、インターフェース１１２と、アトラクションエンジン１１４と、画像解析モジュール１１６と、クレジット支給モジュール１１８とを実行し得、またはこれらを別様に含み得る。

メモリ１１０は、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３キャッシュメモリ構成またはＲＡＭメモリ構成であり得る。上において検討したように、メモリ１１０は、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭおよびＰＲＯＭ等の不揮発性メモリまたは静的ＲＡＭもしくは動的ＲＡＭ等の揮発性メモリを含み得る。メモリ１１０の厳密な構成／タイプは、本明細書に記載の様々な実施形態の特徴を成し遂げるためにスカベンジャーハントを促進するための命令がプロセッサ１０８によって実行され得る限り勿論違っていてよい。

プロセッサ１０８は、１つまたは複数のネットワーク１２８を経由してユーザ１０６ならびに１人または複数の参加者１２０、１２２、１２４および１２６から画像を受取り得る。参加者１２０、１２２、１２４および１２６は、参加者がアクセスすることが可能であり画像を収集する画像収集デバイス（例えばカメラ）を伴って構成されているラップトップ、スマートフォン、スマートウォッチおよびＰＣ等のデバイスまたは任意の他のタイプのデバイスとして図示されている。

本システムおよび本方法は、スカベンジャーハントと連携しているユーザ１０６、参加者１２０、１２２、１２４および１２６、１つもしくは複数のデータベース１３０またはこれらの何らかの組合せから受取られた画像を解析し得る。ユーザ１０６がスカベンジャーハントを作成するとき、ユーザ１０６は、誰が参加者であるべきかを指定し得る。例えば、ユーザ１０６は、スカベンジャーハントに参加する人々のユーザネームまたはクレデンシャルを入力し得る。その後、招待が、指定されたスカベンジャーハントの要件と共に参加者へと送られ得る。招待は、例えば電子メールを以て送られ得、参加者がスカベンジャーハントに加わるように招待するリンクを含み得る。

本出願は、ユーザデバイス１０２のユーザ１０６がスカベンジャーハントのパラメータを定義し、その後、参加者１２０～２６が要求された画像を収集し提出する実施形態を広く説明する。しかしながら、いくつかの実施形態では、ユーザ１０６も、他の参加者１２０～２６と共にスカベンジャーハントに参加し得る。

ネットワーク１２８（単数または複数）は、様々なアセットおよびコンポーネントを様々なタイプのネットワーク接続とリンクし得る。ネットワーク１２８（単数または複数）は、インターネット、イントラネット、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）、フレームリレー接続、高度インテリジェントネットワーク（ＡＩＮ）接続、同期光ファイバーネットワーク（ＳＯＮＥＴ）接続、デジタルＴ１、Ｔ３、Ｅ１またはＥ３回線、デジタルデータサービス（ＤＤＳ）接続、デジタル加入者線（ＤＳＬ）接続、イーサネット（登録商標）接続、統合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）回線、Ｖ．９０、Ｖ．３４またはＶ．３４ｂｉｓアナログモデム接続等のダイヤルアップポート、ケーブルモデム、非同期転送モード（ＡＴＭ）接続、ファイバー分散データインターフェース（ＦＤＤＩ）接続、銅分散データインターフェース（ＣＤＤＩ）接続もしくは光／ＤＷＤＭネットワークのうちの任意の１つもしくは複数から構成され得、またはこれらへとインターフェース接続し得る。

ネットワーク１２８（単数または複数）はまた、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）リンク、Ｗｉ－Ｆｉリンク、マイクロ波リンク、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）リンク、グローバル移動通信システムＧ（ＳＭ）リンク、符号分割多重接続（ＣＤＭＡ）リンク、または携帯電話チャネル等の時分割多元接続（ＴＤＭＡ）リンク、全地球測位システム（ＧＰＳ）リンク、セルラーデジタルパケットデータ（ＣＤＰＤ）リンク、リサーチ・イン・モーション社（ＲＩＭ）の複信ページングタイプデバイス、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）無線リンク、もしくはＩＥＥＥ８０２．１１ベースのリンクのうちの任意の１つもしくは複数から構成され得、これらを含み得、またはこれらへとインターフェース接続し得る。

データベース１３０（単数または複数）は、例えばある人物に関連する画像および他のデータ（例えばその人物の顔の特徴）、ならびに、場所、関心物体、アイテムもしくはこれらに類するものに関連する画像および他のデータを格納し得る。言い換えれば、データベース１３０（単数または複数）は、受取られた画像内のアトラクションを画像解析モジュール１１６（下において検討される）が認識できるようにそのアトラクションに関するデータを格納し得る。データベース１３０（単数または複数）に格納されるデータの厳密なタイプは、本明細書に記載の様々な実施形態の特徴が成し遂げられ得る限り違っていてよい。

動作時、ユーザ１０６は、アトラクションエンジン１１４を介して１つまたは複数の要求されるアトラクションを指定し得る。具体的には、提供される標的は、スカベンジャーハントの一環として要求される内容を指定し得る。アトラクションエンジン１１４は、スカベンジャーハントの要件を定義するための様々なサブモジュールを実行し得る。これらは、画像内にいるべき１人または複数の人物を指定するための人物サブモジュール１３０と、画像に関連付けられる位置を指定するための位置サブモジュール１３２と、画像内に要求されるアイテムを指定するためのアイテムサブモジュール１３４とを含み得る。ある関心アイテムがアイテム、物体または位置として適格であるかどうかについて重複が存在し得る。例えば、ホワイトハウスは、物体および位置として分類され得る。

アトラクションエンジン１１４はまた、期間を指定する時間サブモジュール１３６を含み得、画像は、その期間内に収集されなければならない。大抵、スカベンジャーハントは、ある時間または時間窓のうちに完遂されるように要求され得る。これに応じて、時間サブモジュール１３６は、スカベンジャーハントに対する時間制約をユーザ１０６が指定することを可能とし得る。例えば、ユーザ１０６は、スカベンジャーハントが１時間開かれることを要求し得る。すなわち、スカベンジャーハントが開始すると、参加者１２０～２６は、要求された画像を収集するために１時間を有する。別の例として、ユーザ１０６は、スカベンジャーハントを作成し得、ある日付の午後１：００～午後４：００の間にスカベンジャーハントが完遂されなければならないことを指定し得る。

スカベンジャーハントの要件は、ネットワーク１２８（単数または複数）を経由して参加者１２０～２６へと送られ得る。参加者１２０～２６は、任意の適切な伝達の仕方、例えばテキストメッセージ、電子メール、ＳＭＳまたは何らかの他のタイプのアラートを通じて知らされ得る。着信メッセージは、スカベンジャーハントに参加するように招待されていることと、スカベンジャーハントのタイミングと、スカベンジャーハントの一環として収められることとなるアトラクションと、スカベンジャーハントの任意の他の要件またはパラメータとを参加者（単数または複数）に知らせ得る。

参加者（単数または複数）１２０～２６は、その後、要求されたアトラクションの画像を収集し得る。ユーザ参加者（単数または複数）１２０～２６は、要求された画像を収集するためのモバイルデバイス等の任意の適切な画像収集デバイスを用い得る。参加者１２０～２６は、全ての収集された画像が解析のために画像解析モジュール１１６へと自動的に送られるように、スカベンジャーハントに関連付けられたリンクをアクティベートし得る。または、収集された画像は、スカベンジャーハントの締めくくり時に（例えば定められた時間範囲の満了時に）画像解析モジュール１１６へと送られ得る。

プロセッサインターフェース１１２は、多様なフォーマットにおいて参加者デバイス１２０～２６および（ユーザ１０６がスカベンジャーハントに参加している場合には）ユーザ１０６から画像を受取り得る。画像は、電子メール、ＳＭＳテキストメッセージ、ｉＭｅｓｓａｇｅ、Ｗｈａｔｓａｐｐ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｉｎｓｔｒａｇｒａｍ、Ｓｎａｐｃｈａｔ等の任意の適切なプロトコルまたはアプリケーションを介して送られ得、ただしこれらに限定されない。インターフェース１１２は、その後、画像を画像解析モジュール１１６へと伝達し得る。

画像解析モジュール１１６は、参加者１２０～２６の各々から受取られた画像を解析するための１つまたは複数の様々なサブモジュールを実行し得る。図２は、図１の画像解析モジュール１１６を一実施形態に従ってより詳細に図示している。画像解析モジュール１１６は、出来事アルゴリズム２０２、機械学習モジュール２０４、コンピュータビジョンモジュール２０６、メタデータデシリアライザ２０８、顔検出モジュール２１０、顔認識モジュール２１２、顔クラスタリングモジュール２１４、物体検出モジュール２１６、物体識別モジュール２１８、場面検出モジュール２２０、場面識別モジュール２２２、位置モジュール２２４、スキャン可能印モジュール２２６、スコアリングモジュール２２８およびフィードバックモジュール２３０を含むコンポーネントを含み得、ただしこれらに限定されない。受取られた画像２３２が、リストされたアトラクションリスト２３４を含むかを決定するために、画像解析モジュール１１６のこれらのコンポーネントのいずれかが、単体でまたは何らかの組合せにおいて画像２３２を解析し得る。

出来事アルゴリズム２０２は、先に検討したテンプレートによって定義されたもの等のある日付、カレンダーイベントまたは他のタイプの出来事を認識するアルゴリズムを含み得る。これらは、例えば休日に対応するあるカレンダー日付を認識し得る。

機械学習モジュール２０４は、受取られた画像２３２の内容を識別するための多様な機械学習プロシージャを実装し得る。機械学習モジュール２０４は、教師なし機械学習技術および教師あり機械学習技術を実装し得る。

コンピュータビジョンモジュール２０６は、受取られた画像２３２の内容を解析するための多様なビジョン技術を実装し得る。これらの技術は、スケール不変特徴量変換（ＳＩＦＴ）、スピードアップロバスト特徴量（ＳＵＲＦ）技術またはこれらに類するものを含み得、ただしこれらに限定されない。用いられる厳密な技術は、本明細書に記載の様々な実施形態の特徴を成し遂げるために、受取られた画像２３２の内容をこれらが解析し得る限り違っていてよい。

メタデータデシリアライザ２０８は、様々なタイプの（例えばシリアライズされた形式における）メタデータを受取り得る。このデータは、受取られた画像２３２のフォーマットを特定するＥＸＩＦデータを含み得、ただしこれに限定されない。その後、デシリアライザ２０８は、受取られたメタデータをデシリアライズされた形式へとデシリアライズし得る。

顔検出モジュール２１０は、様々な画像部分内の顔の存在（ゆえに人物の存在）を検出するための多様な顔検出プログラムを実行し得る。プログラムは、例えばＯＰＥＮＣＶおよびニューラルネットワークを含み得るかまたはこれに頼り得る。ここでも、これらのプログラムは、ユーザデバイス１０２および／または遠隔地にあるサーバ上で実行し得る。厳密な技術またはプログラムは、本明細書に記載の様々な実施形態の特徴を成し遂げるためにこれらが画像内の顔の特徴を検出し得る限り違っていてよい。

顔認識モジュール２１２は、様々な画像部分内のある人物を識別するための多様な顔認識プログラムを実行し得る。顔認識モジュール２１２は、人物とそれらの人物の顔の特性とに関するデータを格納する１つまたは複数のデータベース１３０と通信し得る。顔認識モジュール２１２は、幾何学ベースアプローチおよび／または測光アプローチを用い得、主成分分析、線形判別分析、弾性バンチグラフマッチング、ＨＭＭ、多重線形部分空間学習またはこれらに類するものに基づいた技術を用い得る。

顔検出モジュール２１０または顔認識モジュール２１２のどちらかによって検出される顔属性は、ニューラルネットワーク生成の顔埋め込みであり得、「眼鏡をかけている」、「微笑んでいる」、年齢、性別、ならびに、瞳孔・左、瞳孔・右、鼻・先端、口・左、口・右、眉・左外側、眉・左内側、目・左外側、目・左上端、目・左下端、目・左内側、眉・右内側、眉・右外側、目・右内側、目・右上端、目・右下端、目・右外側、鼻・付根左、鼻・付根右、鼻・左鼻翼先端、鼻・右鼻翼先端、鼻・左鼻翼外先端、鼻・右鼻翼外先端、上唇・上端、上唇・下端、下唇・上端、上唇・下端に対する顔座標を含み得、ただしこれらに限定されない。

顔認証モジュール２１２が画像部分内のある人物または人物のグループを識別すると、顔クラスタリングモジュール２１４は、その人物または人物のグループに関連付けられた画像の一部として画像部分をグループ化し得る。すなわち、画像部分は、ある人物またはある人物のグループを含んでいるとして識別された多くのもののうちの１つであり得る。

物体検出モジュール２１６は、画像部分内にある様々な物体を検出し得る。例えば、物体検出モジュール２１６は、画像部分内にある物体と画像部分の背景とを区別するための様々な技術（例えばコンピュータビジョンモジュール２０６を用いた技術）のうちの１つまたは複数を実行し得る。

その後、物体識別モジュール２１８は、あるアイテムとして物体を分類し得、または別様に認識し得る。例えば、物体識別モジュール２１８は、物体が要求されたアトラクションを構成するかを決定するために（例えば形状、サイズ、色等によって）これらを解析し得る。物体識別モジュール２１８はまた、検出された物体がデータベース１３０に格納されている物体と合致しゆえに要求されたアトラクションを構成するかを決定するために、検出された物体に関するデータ（例えば形状およびサイズ）をデータベース１３０にあるデータと比較し得る。

場面検出モジュール２２０は、画像部分の場面に対応するデータを収集し得る。これは、画像部分が人物を含むかどうか、屋内において撮影されたかどうか、屋外において撮影されたかどうか、日中かどうか、夜中かどうか等のような画像部分のコンテキストを指し示すデータを含み得る。このデータは、画像部分がスカベンジャーハントの要件を満足するかどうかを決定する際に有用であり得る。

場面識別モジュール２２２は、場面検出モジュール２２０と通信し得、画像部分の場面に関するデータを受取り得る。場面識別モジュール２２２は、受取られたデータが、画像部分がスカベンジャーハントの要件を満足するかどうかを決定する際に有用であり得るあるコンテキストを指し示しているかどうかを決定するためにそのデータをデータベース１３０にあるデータと比較し得る。

位置モジュール２２４は、収集された画像に関連する位置データを受取り得る。例えば、画像部分は、ＧＰＳデータ等の画像部分が撮影されたところに関連する位置データをタグ付けされ得る。この位置データは、参加者の画像収集デバイスを伴って構成されている任意の適正なＧＰＳ科学技術を通じて収集され得る。

位置データは、画像部分がアトラクションを含むことが見込まれるかまたは見込まれないかを指し示し得る。例えば、ホワイトハウス付近において撮影される画像部分の位置データは、ホワイトハウスを含む画像部分のためのサポートを提供し得る。他方、ホワイトハウスを含むように見えるがボストンにおいて撮影された写真は、ホワイトハウスを含まないとして分類されるだろう。言い換えれば、ＧＰＳデータは、具体的な画像部分がアトラクションを含む見込みがより高いかまたはより低いかを決定することへのせめてもの手助けを行い得る。

位置モジュール２２４は、受取られた画像に関連付けられた位置を決定するために、ＧＰＳ信号、信号三角測量、ＲＦＩＤ／Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ビーコン、アクセスポイントＩＤまたはこれらに類するものに頼り得る。この位置データを入手するために用いられるデータまたは技術の厳密なタイプは、本明細書に記載の実施形態の狙いが成し遂げられ得る限り違っていてよい。

スキャン可能印モジュール２２６は、スキャンされたバーコード、ＱＲ（登録商標）コードまたは何らかの他のタイプのスキャン可能印に関するデータを受取り得る。例えば、アイテム、位置またはこれらに類するもの等のあるアトラクションは、これらのタイプのスキャン可能印を用いてマークされ得る。これに応じて、参加者は、関連付けられたアトラクションを現に訪れたことを裏付けるためにこれらの印をスキャンすることを要求され得る。

スコアリングモジュール２２８は、スカベンジャーハントの要件を画像部分が満足するかどうか（およびどの程度満足するか）を表現するスコアを各画像部分へと割当て得る。これに応じて、例えばより高いスコアまたはある閾値より上であるスコアを有する画像の部分がスカベンジャーハントの要件を満足すると決定されることが、より見込まれ得る。

フィードバックモジュール２３０は、参加者が提供した画像に関するフィードバックを参加者へと提供し得る。例えば、フィードバックモジュール２３０は、どのようにより良い画像を撮影したらよいかに関する提案を参加者へと供し得る。例えば、フィードバックモジュール２２８は、受取られた画像部分の解析に基づいて、より良い照明を伴ってアトラクションの画を撮影するように参加者に指示し得、アイテムもしくは物体に近付くように参加者に指示し得、物体にズームインするように指示し得、またはこれらに類することを指示し得る。

例えば、収集された画像の質に関する要件があり得る。これらの要件は、画像内になくてはならないものに関する美感の閾値または他のタイプの要件を含み得る。これに応じて、フィードバックモジュール２３０は、いずれかの美感の閾値を満足する画像をどのように収集すればよいのかに関する指示を提供し得る。

図１に戻ってこれを参照すると、クレジット支給モジュール１１８は、その後、１つまたは複数のクレジットまたは何らかのタイプの報酬をスカベンジャーハントを完遂した参加者へと支給し得る。これらのクレジットは、参加者に関連付けられたアカウントへと伝送され得、金額、ギフトカード、クレジット、暗号通貨量またはこれらに類するものであり得る。

システム１００は、多様な手段を以てクレジット１１８を支給するように構成され得る。例えば、要求されたアトラクションの画像を収集し終えた最初の参加者が、クレジットを受取る唯一の参加者であり得る。別の例として、指定された時間窓の間に最も多い量の要求されたアトラクションの画像を収集した参加者が、クレジットを受取る唯一の参加者であり得る。さらに別の例として、１人より多くの参加者がクレジットを受取り得、より多くのクレジットが、要求されたアトラクションの画像を他より多く収集した参加者に渡り得る。

図３は、一実施形態に従ったスカベンジャーハントを促進するための方法３００のフローチャートを描写している。図１のシステム１００またはそのコンポーネントが、方法３００のステップを実施し得る。

ステップ３０２は、複数のアトラクションのリストをインターフェースにおいて受取ることに関与している。これらのアトラクションは、スカベンジャーハントの一環として収められることとなる人物、建物、モニュメント、ランドマーク、物体、アイテム、展示物または任意の他の類のアトラクションのうちの任意の１つまたは複数を含み得る。このリストは、ユーザ１０６等のユーザによって、またはスカベンジャーハントを促進することに関心をもっている人によって別様に提供され得る。

ステップ３０４は、ネットワークを経由して複数のアトラクションのリストを参加者に関連付けられた少なくとも１つのデバイスへと伝達することに関与している。これに応じて、ユーザは、要求されたアトラクションを１人または複数の参加者へと送り得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、教員または校外学習の監督者であり得、参加者は、要求されたアトラクションの画像を収集するように指示された生徒であり得る。

アトラクションのリストは、多様な方法を以て参加者へと伝達され得る。例えば上で検討したように、リストは、テキストメッセージ、電子メール、ＳＭＳを介して、ソーシャルメディアを通じて、またはこれらに類するものを通じて伝達され得る。メッセージは、受取人によるアクティベーションが行われると受取人がスカベンジャーハントの参加者となることを可能とするリンクを含み得る。

ステップ３０６は、ネットワークを経由して少なくとも１人の参加者から画像を受取ることに関与している。ステップ３０６は、多様な手段を以て実施され得る。例えば、参加者がスカベンジャーハントに加わると、参加者の画像収集デバイス（例えばモバイルデバイス）は、画像部分が撮影されるときにネットワークを経由して図１のプロセッサ１０８等のプロセッサへと画像部分を伝送するように構成され得る。または、参加者は、参加者の収集された画像を解析のためにプロセッサ１０８へと伝送することを選ぶ前にそれらの画像を再検討し得る。

ステップ３０８は、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定するために、メモリに格納された命令を実行するプロセッサを用いて少なくとも１つのコンピュータビジョンプロシージャを実行することに関与している。ステップ３０８は、受取られた画像の内容を識別および解析するために多様なコンピュータビジョン、機械学習プロシージャ（例えばニューラルネットワーク）、ＯＣＲ技術またはこれらに類するものを実行することに関与し得る。

ステップ３１０は、オプションであり、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかに関するフィードバックを少なくとも１人の参加者へと提供することに関与している。このフィードバックは、より良い画像の撮影の仕方に関する提案を参加者へと供し得る。

ステップ３１２は、オプションであり、受取られた画像が複数のアトラクションのうちの少なくともいくつかを含むことを決定すると、クレジットを少なくとも１人の参加者へと支給することに関与している。先に検討したように、これはスカベンジャーハントを完遂したことに対する報酬を含み得、金額、ギフト券、暗号通貨額またはこれらに類するものを含み得る。

上で検討した方法、システムおよびデバイスは、例である。様々な構成が、必要に応じて様々なプロシージャまたはコンポーネントを省略、代用または追加し得る。例として、代わりとなる構成では、方法は、記載された順序と異なる順序で実施され得、様々なステップが、追加、省略または組合され得る。また、ある構成に関して説明された特徴は、様々な他の構成において組合され得る。構成のもつ別個の側面および要素が、同様の方法を以て組合され得る。また、科学技術は進化し、その結果としてその要素の多くは例であり、本開示の範囲または特許請求の範囲を限定しない。

本開示の実施形態は、例えば、本開示の実施形態に従った方法、システムおよびコンピュータプログラム製品のブロック図および／または動作に関する図示の参照を伴って上において記載される。ブロック内に記された機能／行為は、任意のフローチャートにおいて示されているような順番から外れて行われ得る。例えば、関与している機能性／行為によっては、連続して示された２つのブロックが実際上は実質同時に実行され得、または、それらのブロックがときには逆順序で実行され得る。これに加えてまたは代えて、任意のフローチャートに示されるブロックの全てを実施および／または実行する必要がない。例えば、所与のフローチャートが機能／行為を保持した５つのブロックを有する場合には、これは５つのブロックのうちの３つのみが実施および／または実行される場合であり得る。本例では、５つのブロックのうちの３つのうちの任意のものが、実施および／または実行され得る。

ある値が第一の閾値を超える（またはそれより大きい）というステートメントは、その値が第一の閾値より僅かに大きな第二の閾値（例えば関連系の分解能において第一の閾値より高い１つの値である第二の閾値）に合うかまたはこれを上回るというステートメントと等価である。ある値が第一の閾値より低い（またはその範囲内である）というステートメントは、その値が第一の閾値より僅かに低い第二の閾値（例えば関連系の分解能において第一の閾値より低い１つの値である第二の値）より低いかまたはこれと等しいというステートメントと等価である。

具体的な詳細が、例となる構成（実装を含む）の徹底的な理解を提供するために説明内で与えられる。しかしながら、構成は、これらの具体的な詳細を伴わずして実践され得る。例えば、よく知られた回路、プロセス、アルゴリズム、構造および技術は、構成を分かりにくくすることを避けるために不要な詳細を伴わずして示されている。本説明は、例となる構成のみを提供し、特許請求の範囲、適用性または構成を限定しない。むしろ、先に行った構成の説明は、記載の技術を実装することを可能とする説明を当業者に提供する。様々な変更が、本開示の主旨または範囲から逸脱することなく要素の機能および配列について行われ得る。

例となる構成をいくつか説明してきたが、様々な改良、代わりとなる構造およびこれらと等価なものが、本開示の主旨から逸脱することなく用いられ得る。例えば、上の要素はより大きなシステムのコンポーネントであり得、このシステムでは、他のルールが本開示の様々な実装または技術に優先し得、またはこれらを別様に改良し得る。また、多数のステップが、上の要素が考慮される前、考慮されている間または考慮された後に着手され得る。

本出願の説明および図示を提供してきたが、一当業者は、以下の特許請求の範囲から逸脱しない、本出願において検討される一般的発明概念の範囲内に収まるバリエーション、改良および代わりの実施形態を想定し得る。

Claims (18)

1. スカベンジャーハントを促進するための方法であって、該方法は、
   複数のアトラクションのリストをインターフェースにおいて受取ることと、
   ネットワークを経由して該複数のアトラクションの該リストを参加者に関連付けられた少なくとも１つのデバイスへと伝達することと、
   該ネットワークを経由して該少なくとも１人の参加者から画像を受取ることと、
   該受取られた画像が該複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定するために、メモリに格納された命令を実行するプロセッサを用いて、
   該受取られた画像の内容を解析するためのコンピュータビジョンプロシージャおよび
   該画像が収集されたところを検出するための位置プロシージャ
   のうちの少なくとも１つを実行することと
   を備える、方法。
2. 前記受取られた画像が前記複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定することを少なくともアシストするように、前記位置プロシージャによる解析のために該画像に関する位置データを受取ることをさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１つのコンピュータビジョンプロシージャを実行することは、前記受取られた画像の内容を決定するためのニューラルネットワークを実行することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記複数のアトラクションは、関心地点、人物、モニュメント、ランドマーク、位置および建物のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
5. 要求された期間を受取ることと、
   該要求された期間の間に前記画像が収集されたかどうかを決定することと
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記受取られた画像は、写真ファイル、ライブフォトファイルおよび動画ファイルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記画像内のテキストを識別することと該識別されたテキストの意味を認識することとを行うための光学文字認識ツールを実行することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
8. 前記受取られた画像が前記複数のアトラクションを含むことを決定するとクレジットを前記少なくとも１人の参加者へと支給することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記受取られた画像が前記複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかに関するフィードバックを少なくとも１人の参加者へと提供することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
10. スカベンジャーハントを促進するためのシステムであって、該システムは、
    複数のアトラクションのリストを受取るためのインターフェースと、
    メモリに格納された命令を実行するプロセッサであって、
    ネットワークを経由して該複数のアトラクションの該リストを参加者に関連付けられた少なくとも１つのデバイスへと伝達することと、
    該ネットワークを経由して該少なくとも１人の参加者から画像を受取ることと、
    該受取られた画像が該複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定するために、
    該受取られた画像の内容を解析するためのコンピュータビジョンプロシージャおよび
    該画像が収集されたところを検出するための位置プロシージャ
    を実行することと
    を行うように構成されている、プロセッサと
    を備える、システム。
11. 前記プロセッサは、前記受取られた画像が前記複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかを決定することを少なくともアシストするように、前記位置プロシージャによる解析のために該画像に関する位置データを受取るようにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記プロセッサは、前記受取られた画像の内容を決定するためのニューラルネットワークを実行するようにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記複数のアトラクションは、関心地点、人物、モニュメント、ランドマーク、位置および建物のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記インターフェースは、要求された期間を受取るようにさらに構成されており、前記プロセッサは、該要求された期間の間に前記画像が収集されたかどうかを決定するようにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
15. 前記受取られた画像は、写真ファイル、ライブフォトファイルおよび動画ファイルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のシステム。
16. 前記プロセッサは、前記画像内のテキストを識別することと該識別されたテキストの意味を認識することとを行うための光学文字認識ツールを実行するようにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
17. 前記システムは、前記受取られた画像が前記複数のアトラクションを含むことを決定するとクレジットを前記少なくとも１人の参加者へと支給するようにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
18. 前記プロセッサは、前記受取られた画像が前記複数のアトラクションのうちの少なくとも１つを含むかどうかに関するフィードバックを少なくとも１人の参加者へと提供するようにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。

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