JP2022549567A - イメージ従属コンテンツの統合方法 - Google Patents

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Abstract

Figure 2022549567000001
コンピューターシステムで行われるイメージ従属コンテンツの統合方法において、
【０１２９】
上記のコンピューターシステムに含まれる少なくとも一つのプロセッサーで、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び上記の第１オブジェクトに従属される第１従属コンテンツを保存する第１データ保存段階、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、第２オブジェクトに対する第２イメージ及び上記の第２オブジェクトに従属される第２従属コンテンツを保存する第２データ保存段階、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージに対する第１オブジェクト特性情報と上記の第２イメージに対する第２オブジェクト特性情報を比較して、上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一オブジェクトである確率指標を算出する指標算出段階、上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージと上記の第２イメージを統合オブジェクトに対しするイメージで保存するイメージ統合段階及び上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１従属コンテンツと上記の第２従属コンテンツを上記の統合オブジェクトに対する従属コンテンツで保存する従属コンテンツ統合段階を含むイメージ従属コンテンツの統合方法である。

Description

本発明はイメージ従属コンテンツの統合方法に関するものであり、より詳しくはお互いに異なる視点から撮影されるＡＲ（拡張現実）及び従属コンテンツを一つに統合して保存する方法に関するものである。
高性能カメラが搭載されたスマートフォン及びタブレットＰＣなどの端末機が普及されることにより、周りの物事に対する高画質の写真または映像などのイメージを撮影することが容易になった。また、このようなイメージと一緒にそれと関連するコンテンツをインターネットを通じてサーバーにアップロードすることも容易になった。
最近このような端末機を用いて物事を一方向のみで撮影することではなく、端末機が物事の周りの少なくとも一部を旋回しながら物事を複数の方向から撮影する方法がサポートされる。このような方法を用いる場合、物事に対して二つ以上の視点からの情報が取り合えるので、実際、物事の形状情報をよりよく表現することができるという長所がある。
このように複数の方向から撮影したイメージ情報を用いた様々なサービスが試されている。このようなサービスが円滑に提供されるためには、物事に対してできるだけ多くの方向から撮影されたイメージが必要であり、物事をどのような方向から撮影しても同一な物事と認識する機能が必要である。また、同一な物事で認識したお互いに異なるイメージが含まれている様々なコンテンツをお互いに同一な物事に関連されるコンテンツと認識する機能が必要である。
したがって、このような課題を解決しようとする方法に対する様々な試みが進められている
大韓民国登録特許第１０－２１５３９９０号
本発明が解決しようとする課題は、同一なオブジェクトを撮影したお互いに異なるイメージ及び該当のイメージに関する従属コンテンツを一つのイメージ及び従属コンテンツに統合して保存及び管理する方法を提供することである。
本発明が解決しようとする課題は、ある一つの端末機からアップロードしたイメージが他の端末機からアップロードしたイメージと同一なオブジェクトを撮影したものである場合、他の端末機からアップロードした従属コンテンツをその端末機に提供する方法を提供することである。
上記の課題を解決するための本発明のイメージ統合方法は、コンピューターシステムで行われるイメージ統合方法において、上記のコンピューターシステムに含まれる少なくとも一つのプロセッサーで、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第２オブジェクトに対する第２イメージを保存するイメージ保存段階、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージからそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成するオブジェクト特性情報生成段階、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報を比べて上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一なオブジェクトである確率指標を算出する指標算出段階、及び上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージと上記の第２イメージを同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存するイメージ統合段階を含むイメージ統合方法である。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージは、拡張現実イメージであるイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、 上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記のオブジェクトの外形を分析して上記のオブジェクトの形態が上記のコンピューターシステムに予め保存された複数のレファレンス外形の中のいずれかを選択して、上記のオブジェクト特性情報は上記の選択されたいずれかのレファレンス外形に関する情報を含むイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記のオブジェクトの外面を垂直方向の区分線により区分し、水平方向に羅列される複数の部分イメージに区分することを特徴にし、上記のオブジェクト特性情報は上記の部分イメージのパターン、色相及び上記の部分イメージに含まれたテキストの中のいずれかの情報を含むイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記の第１イメージまたは上記の第２イメージから上記のオブジェクトの撮影の高さを認識する高さ認識段階、及び上記の撮影高さが予め定められた基準高さができるだけ上記第１イメージまたは上記の第２イメージを補正する高さ補正段階をさらに含むイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の指標算出段階は、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報から垂直方向に区分線で区分される垂直部分イメージを識別する垂直部分イメージ識別段階、及び上記の第１オブジェクト特性情報と上記の第２オブジェクト特性情報それぞれの垂直部分イメージを比較して重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージを選定する重畳領域選定段階を含むイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の指標算出段階で、上記の確率指標は、上記の第１オブジェクト特性情報と上記の第２オブジェクト特性情報の中の上記の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージの連関性の可否に基ついて算出されることが特徴とするイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージはお互いに連続される複数の垂直部分イメージであるイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のイメージ保存段階は、上記の第１イメージを保存する第１イメージ保存段階と、上記の第２イメージを保存する第２イメージ保存段階とを含み、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記の第１オブジェクト特性情報を生成する第１オブジェクト特性情報生成段階と、上記の第２オブジェクト特性情報を生成する第２オブジェクト特性情報生成段階とを含み、上記の第２イメージ保存段階は上記の第１オブジェクト特性情報生成段階以後に行われることを特徴として、上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第２イメージに追加される追加第２イメージを保存する追加第２イメージ保存段階をさらに含むイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の第２イメージ及び上記の追加第２イメージは上記のコンピューターシステムとネットワークを通じて連結された一つの端末機から撮影されたイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記のコンピューターシステムとネットワークを通じて連結された端末機に上記の追加第２イメージの撮影及び伝送をサポートする追加第２イメージ登録モードを提供する段階をさらに含むイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の追加第２イメージ登録モードを提供する段階で、上記の少なくとも一つのプロセッサーは、上記の端末機で上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分が区分されるように表示されるよう上記の追加第２イメージ登録モードを提供するイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の追加第２イメージ登録モードを提供する段階で、上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分は上記の第２オブジェクト囲む仮想の円の形態で表示されて、上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分はお互いに異なる色相に表示されるイメージ統合方法であることができる。
本発明の一実施例によるコンピューターシステムは、コンピューターシステムにおいて、メモリ、及び上記のメモリと連結されて、命令を実行するように構成される少なくとも一つのプロセッサーを含み、上記の少なくとも一つのプロセッサーは、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第２オブジェクトに対する第２イメージを保存するイメージ保存部、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージからそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成するオブジェクト特性情報生成部、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報を比較して上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一なオブジェクトである確率指標を算出する指標算出部、及び上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の第１イメージと上記の第２イメージを同一オブジェクトに対するイメージに統合して保存するイメージ統合部を含むコンピューターシステムであることができる。
本発明の一実施例によるイメージ従属コンテンツの統合方法は同一なオブジェクトを撮影したお互いに異なるイメージ及びイメージに関する従属コンテンツを一つのイメージ及び従属コンテンツに統合して保存及び管理することができる。
また、本発明の一実施例によるイメージ従属コンテンツ統合方法はいずれかの端末機からアップロードしたイメージが他の端末機からアップロードしたイメージと同一なオブジェクトを撮影したものである場合、他の端末機からアップロードした従属コンテンツをその端末機に提供することができる。
本発明のイメージ統合方法で行われるコンピューターシステムの連結関係を図示した図面である。 本発明のイメージ統合方法を行うコンピューターシステムに対するブロック図である。 本発明の一実施例によるイメージ統合方法のフローチャートである。 本発明の一実施例による第１イメージ、第２イメージ、第１従属コンテンツ及び第２従属コンテンツの内容を図式的に図示した図面である。 本発明の一実施例によるプロセッサーがオブジェクトからオブジェクト特性情報を生成する例示的な方法を簡略に図示したものである。 本発明の一実施例による部分イメージを示した図面である。 本発明の一実施例による指標算出段階に対する例示を示す図面である。 本発明の一実施例によるイメージ統合段階に対する例示を示す図面である。 本発明の他の実施例によるイメージ統合方法のフローチャートである。 本発明の他の実施例による第３イメージ及び第３従属コンテンツの内容を図式的に図示した図面である。 本発明の他の実施例による追加イメージ統合段階に対する例示を示す図面である。 本発明の他の実施例による追加イメージ統合段階に対する例示を示す図面である。
以下、添付された図面を参考にして、本発明の実施例を詳しく説明する。本発明を説明するのにおいて、該当の分野ですでに公知された技術または構成に対する具体的な説明を付加することが本発明の要旨を不明にする可能性があると判断される場合には詳細な説明でこれを一部省略するようにする。また、本明細書で用いられる用語は本発明の実施例を適切に表現するために用いられた用語であって、これは該当分野の関連される人または慣例などにより異なることができる。したがって、本用語に対する定義は本明細書の全般にかける内容に基ついて下されるべきである。
ここで、用いられる専門用語は単に特定の実施例を言及するためのものであり、本発明を限定するものを意図していない。ここで用いられる単数形態は文言がこれと明白に反対の意味を示さない限り複数の形態も含む。明細書で用いられる「含む」の意味は特定の特性、領域、整数、段階、動作、要素及び／または成分を具体化し、他の特定の特性、領域、整数、段階、動作、要素、成分及び／または群の存在や付加を除外することではない。
以下、添付された図１乃至図１２を参考にして、本発明の一実施例によるイメージ従属コンテンツの統合方法について説明する。
図１は本発明のイメージ統合方法に行われるコンピューターシステム１０の連結関係を簡単に図示した図面である。
図１を参考にすれば、本発明のコンピューターシステム１０はネットワーク２０と連結されたサーバーで構成されることができる。コンピューターシステム１０はネットワーク２０を通じて複数の端末機と連結されることができる。
ここで、ネットワーク２０の通信方式は制限されなく、各構成要素の間の連結が同一なネットワーク２０方式で連結されないこともできる。ネットワーク２０は、通信網（一例で、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網、衛星網など）を活用する通信方式のみならず、機器の間の近距離無線通信もやはり含むことができる。例えば、ネットワーク２０は、客体と客体がネットワーキングすることができるすべての通信方法を含むことができ、有線通信、無線通信、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、または、それ以外の方法で制限されない。例えば、有線及び／またはネットワーク２０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）， ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＥＤＧＥ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄａｔａ ＧＳＭ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、 ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、 ＴＤＭＡ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、 ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、Ｚｉｇｂｅｅ、ワイファイ（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＶｏＩＰ（Ｖｏｉｃｅ ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、 ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅｄ、 ＩＥＥＥ８０２．１６ｍ、 ＷｉｒｅｌｅｓｓＭＡＮ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、 ＨＳＰＡ＋、３ＧＰＰ Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）、 Ｍｏｂｉｌｅ ＷｉＭＡＸ（ＩＥＥＥ ８０２．１６ｅ）、ＵＭＢ （ｆｏｒｍｅｒｌｙ ＥＶ－ＤＯ Ｒｅｖ． Ｃ）、 Ｆｌａｓｈ－ＯＦＤＭ、 ｉＢｕｒｓｔ ａｎｄ ＭＢＷＡ （ＩＥＥＥ ８０２．２０） ｓｙｓｔｅｍｓ、 ＨＩＰＥＲＭＡＮ、Ｂｅａｍ－Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ（ＢＤＭＡ）、Ｗｉ－ＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）及び超音波活用通信で構成される群から選択される一つ以上の通信方法による通信ネットワークを称することができるが、これに限定されるものではない。
端末機はイメージを撮影することができるカメラ装置が付加されたものが望ましい。端末機は携帯電話、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、ノートパソコン（ｌａｐｔｏｐ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、デジタル放送用の端末機、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、ナビゲーション、スレートＰＣ（ｓｌａｔｅ ＰＣ）、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）、ウルトラブック（ｕｌｔｒａｂｏｏｋ）、ウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ、例えば、ウオッチ型端末機（ｓｍａｒｔｗａｔｃｈ）、グラス型端末機（ｓｍａｒｔ ｇｌａｓｓ）、ＨＭＤ（ｈｅａｄ ｍｏｕｎｔｅｄ ｄｉｓｐｌａｙ））などが含まれることができる。
端末機は通信モジュールを含むことができ、移動通信のための技術標準または通信方式（例えば、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＣＤＭＡ２０００（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ ２０００）、ＥＶ－ＤＯ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ－Ｄａｔａ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ－Ｄａｔａ Ｏｎｌｙ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ ＣＤＭＡ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＵＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｕｐｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ａ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）など）により構築された移動通信網の上で、基地局、外部の端末、サーバーの中の少なくとも一つと無線信号を送受信する。
図２は本発明のイメージ統合方法を行うコンピューターシステム１０に対するブロック図である。
図２を参考にすれば、コンピューターシステム１０はメモリ１００及びプロセッサー２００を含む。またはコンピューターネットワーク２０と連結することができる通信モジュール５０を含むことができる。
ここで、プロセッサー２００はメモリ１００と連結されて、命令を実行するように構成される。命令とはメモリ１００に含まれるコンピューター判読可能な命令を意味する。
プロセッサー２００は、イメージ保存部２１０、指標算出部２２０及び統合保存部２３０を含む。
メモリ１００にはイメージ及びイメージに対するオブジェクト特性情報を含むデータベースが保存されることができる。
上述するプロセッサー２００の各部分については、以下、イメージ統合方法を説明した後に説明する。
図３は本発明のイメージ従属コンテンツの統合方法の一実施例に対するフローチャートを図示したものである。
図３を参考にすれば、本発明のイメージ従属コンテンツの統合方法は第１データ保存段階、第２データ保存段階、指標算出段階、イメージ統合段階、従属コンテンツ統合段階及び従属コンテンツ提供段階を含む。上述した各段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で行われる。
上述した各段階は特別な因果関係により羅列された順番によって行われなければならない場合を除いて、羅列された順番と関係なく行うことができる。
以下、第１データ保存段階及び第２データ保存段階について、一緒に説明する。
第１データ保存段階及び第２データ保存段階を説明するのにおいて、図４を参考にして説明する。
第１データ保存段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第２オブジェクト３００に対する第１イメージ３１０及び第１オブジェクト３００に従属される第１従属コンテンツ３２０を保存する段階である。
また、第２データ保存段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第２オブジェクト４００に対する第２イメージ４１０及び第２オブジェクト４００に従属される第２従属コンテンツ４２０を保存する段階である。
ここで、第１データ保存段階と第２データ保存段階はお互いに時間的に離隔されて行うことができる。また、第１データは第１端末機３０から受信したデータであり、第２データは第２端末機４０から受信したデータであることができる。また、第１端末機３０と第２端末機４０は同一な端末機であったり、お互いに異なる端末機であることができる。
ここで、従属コンテンツはオブジェクトに対するレビューまたは購入リンクを意味することができる。すなわち第１従属コンテンツ３２０は第１オブジェクト３００に対するレビューまたは購入リンクを意味し、第２従属コンテンツ４２０は第２オブジェクト４００に対するレビューまたは購入リンクを意味することができる。
コンピューターシステム１０はネットワーク２０を通じて少なくとも一つの端末機から撮影したイメージ及び従属コンテンツを受信する。コンピューターシステム１０は受信したイメージと従属コンテンツをメモリ１００に保存する。
ここで、イメージは複数のイメージがあることができる。説明の便宜のためにイメージは第１イメージ３１０及び第２イメージ４１０であると仮定して説明する。また、第１イメージ３１０は第１オブジェクト３００に対するイメージであり、第２イメージ４１０は第２オブジェクト４００に対するイメージだと仮定して説明する。
ここで、イメージは拡張現実（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ、ＡＲ）イメージであることができる。また、イメージは一定の範囲でオブジェクトの周りを旋回しながら撮影されて生成されたイメージであることができる。イメージはオブジェクトの周りの全体範囲（３６０°）を撮影したものでもあるが、以下では一部の範囲（３６０°未満）を撮影したものであることを仮定して説明する。
ここで、従属コンテンツは複数の従属コンテンツがあることができる。説明の便宜のために従属コンテンツは第１従属コンテンツ３２０及び第２従属コンテンツ４２０があると仮定して説明する。また、第１従属コンテンツ３２０は第１オブジェクト３００に対する従属コンテンツであり、第２従属コンテンツ４２０は第２オブジェクト４００に対する従属コンテンツだと仮定して説明する。
図４は第１イメージ３１０、第１従属コンテンツ３２０、第２イメージ４１０及び第２従属コンテンツ４２０の内容を図式的に図示した図面である。
図４を参考にして、第１イメージ３１０、第１従属コンテンツ３２０、第２イメージ４１０及び第２従属コンテンツ４２０の内容について簡単に説明する。
上述するように、第１イメージ３１０及び第１従属コンテンツ３２０は第１オブジェクト３００に対するイメージ及び従属コンテンツであり、第２イメージ４１０及び第２従属コンテンツ４２０は第２オブジェクト４００に対するイメージ及び従属コンテンツである。しかし、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００は同一のオブジェクトであることができる。しかし、第１イメージ３１０と第２イメージ４１０がそれぞれお互いに異なる主体によって、オブジェクトにお互いに異なる視点から異なる部分が撮影されたものであれば、コンピューターシステム１０では第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一なオブジェクトであるかどうかを直ぐに把握することが難しいかもしれない。
ここで、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一なオブジェクトということは、物理的に同一なオブジェクトだということだけではなく、物理的には異なるオブジェクトであるが、外形及び外面などの特徴が同一な、すなわち、同一な種類のオブジェクトであることも含む。
図４に図示されたもののように、第１イメージ３１０は第１オブジェクト３００を任意の特定基準点を基準に０°～９０°の範囲を撮影したイメージであることができる。そして第２イメージ４１０は第１オブジェクト３００と同一な第２オブジェクト４００を同一な任意の特定基準点を基準に６０°～１２０°の範囲を撮影したイメージであることができる。
同様に、第１従属コンテンツ３２０は第１オブジェクト３００に対する第１レビュー（例えば、「美味しいです」）であることができる。そして、第２従属コンテンツ４２０は第１オブジェクト３００と同一な第１オブジェクト３００に対する第２レビュー（例えば、「プレゼントをもらいました」）であることができる。ここで、第１レビュー及び第２レビューは同一な端末機によって入力されたレビューであったり、お互いに異なる端末機によって入力されたレビューであることができる。
以下、指標算出段階について説明する。指標算出段階を遂行するためには第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報を比べるためのオブジェクト特性情報を生成しなければならない。
オブジェクト特性情報生成に関して説明するのにおいて、図５乃至図７を参考にして説明する。
オブジェクト特性情報はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１イメージ３１０及び第２イメージ４１０からそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト３００特性情報及び第２オブジェクト４００特性情報を意味する。
オブジェクト特性情報はプロセッサー２００がイメージからオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する特性を抽出した情報を意味する。
オブジェクト特性情報は第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報がある。第１オブジェクト３００特性情報は第１イメージ３１０から抽出した第１オブジェクト３００の外形及び外面の中の少なくとも一つに関する情報である。第２オブジェクト４００特性情報は第２イメージ４１０から抽出した第２オブジェクト４００の外形及び外面の中の少なくとも一つに関する情報である。
オブジェクト特性情報は詳しくは、第１オブジェクト３００特性情報を生成して、第２オブジェクト４００特性情報を生成する第２オブジェクト４００特性情報を生成する。そして第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報はお互いに時間的に離隔されて生成されることができる。
具体的に、まず第１データ保存段階が行われて、第１オブジェクト３００特性情報が生成されることができる。その後に第２データ保存段階が行われて、第２オブジェクト４００特性情報が行われることができる。
図５はプロセッサー２００がオブジェクトからオブジェクト特性情報を生成する一例示的な方法を簡略に図示したものである。
図５を参考にすれば、オブジェクト特性情報は部分イメージ３３０の形態、色相、長さ、間隔及び割合の中のいずれかの情報を含むことができる。
ここで、部分イメージ３３０とは、オブジェクトの外形を一方向の区分線によって区分したイメージを意味する。図５に図示されるもののように、部分イメージ３３０はオブジェクトの外形を水平方向の区分線によって区分されて、垂直方向に羅列されるイメージであることができる。一つのイメージはこのような複数の部分イメージ３３０で構成されることができる。
このような部分イメージ３３０は視覚的な特徴により区分されることができる。例えば、図５に図示されるように、一つのオブジェクトは外郭線が折り曲げることを基準に複数の区分線によって区分されることができる。
このような部分イメージ３３０は様々な視覚的な特徴を有することができる。例えば、図５に図示されるように一つの部分イメージ３３０は固有の形態、色相、長さ、間隔及び割合などの特徴を有することができる。具体的に図５に図示される部分イメージ３３０の中の一つの部分イメージ３３０は垂直方向の長さがｈ１であり、色相は薄い黄金色であって、断面の模様は下が広い梯形という特徴を有することができる。
図６及び図７はプロセッサー２００がオブジェクトからオブジェクト特性情報を生成する他の一例示的な方法を簡略に図示したものである。
図６を参考にすれば、オブジェクト特性情報は部分イメージ３２０のパターン、色相及び部分イメージ３３０に含まれたテキストの中のいずれかの情報を含むことができる。
ここで部分イメージ３３０とは、オブジェクトの外面を一方向の区分線により区分したイメージを意味する。図６に図示したもののように、部分イメージ３３０はオブジェクトの外面を垂直方向の区分線により区分されて、水平方向に羅列されるイメージであることができる。やはり、一つのイメージはこのような複数の部分イメージ３３０で構成されることができる。
このような部分イメージ３３０はオブジェクトの中心を基準にカメラが移動する角度によって区分されることができる。例えば、図７に図示されるもののように、部分イメージ３３０は撮影角度により１０°範囲で区分されることができる。
このような部分イメージ３３０は様々な視覚的な特徴を有することができる。例えば、図６に図示されるように、一つの部分イメージ３３０は固有のパターン及び色相などの特徴を有することができる。また、一つの部分イメージ３３０はこれに含まれたテキストに対する特徴を有することができる。具体的に図６に図示される部分イメージ３３０の中の一つの部分イメージ３３０は白色の背景にハート２個のイメージがあり、Ｂというテキストが記載されているという特徴を有することができる。
以下、指標算出段階について説明する。
指標算出段階を説明するのにおいて、図７を参考にして説明する。
指標算出段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１オブジェクト３００特性情報及び第２オブジェクト４００特性情報を比べて、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一のオブジェクトである確率指標を算出する段階である。
指標算出段階は、垂直部分イメージ３５０識別段階及び重畳領域選定段階を含むことができる。
垂直部分イメージ３５０識別段階は第１オブジェクト３００特性情報及び第２オブジェクト４００特性情報から垂直方向に区分線で区分される垂直部分イメージ３５０を識別する段階である。このような垂直部分イメージ３５０はオブジェクトの中心を基準にカメラが移動する角度によって区分されることができる。例えば、図７に図示されるもののように、垂直部分イメージ３５０は撮影角度によって１０°範囲に区分されることができる。
重畳領域選定段階は第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報のそれぞれの垂直部分イメージ３５０を比べて、重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージ３５０を選定する段階である。例えば、図７に図示されるものを参考にすれば、オブジェクトを任意の特定基準点を基準に６０°～９０°の範囲に該当する１０°範囲の３個の垂直部分イメージ３５０が重畳領域に該当することができる。
このような重畳領域は一つまたは複数の垂直部分イメージ３５０からなることができる。重畳領域が複数の垂直部分イメージ３５０からなる場合、複数の垂直部分イメージ３５０はお互いに連続されるものであることができる。図７に図示されるものを例にして説明すれば、３個の垂直部分イメージ３５０は６０°～９０°の範囲でお互いに連続されるものである。
重畳領域に該当するかどうかの可否は各垂直部分イメージ３５０の外形及び外面の情報を総合的に比較して判断することができる。
第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一のオブジェクトである確率指標は第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報の中の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージ３５０の連関性の可否に基ついて算出されることができる。すなわち、第１オブジェクト３００特性情報の中の重畳領域に該当しない０°～６０°の範囲に該当する垂直部分イメージ３５０と第２オブジェクト４００特性情報の中の重畳領域に該当しない９０°～１２０°の範囲に該当する垂直部分イメージ３５０は確率指標を算出するのに、基礎にならないことが望ましい。
以下、イメージ統合段階について説明する。
イメージ統合段階を説明するのにおいて、図８を参考にして説明する。
イメージ統合段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１イメージ３１０と第２イメージ４１０を同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存する段階である。このようなイメージ統合段階は指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合に行われる。
図８を参考にすれば、確率指標が予め定められた基準値以上である場合、プロセッサー２００は第１イメージ３１０と第２イメージ４１０を、もうこれ以上、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００のそれぞれに対するイメージで把握して保存及び管理せず、同一のオブジェクトに対するイメージで統合して保存する。
以下、従属コンテンツ統合段階について説明する。
従属コンテンツの統合段階を説明するのにおいて、続けて図８を参考にして説明する。
従属コンテンツの統合段階はコンピューターシステム１０に含まれた少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１従属コンテンツ３２０と第２従属コンテンツ４２０を同一のオブジェクトに対する従属コンテンツで統合して保存する段階である。このような従属コンテンツの統合段階は指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合、行われる。
図８を参考にすれば、確率指標が予め定められた基準値以上である場合、プロセッサー２００は第１従属コンテンツ３２０と第２従属コンテンツ４２０を、これ以上、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００のそれぞれに対する従属コンテンツに把握して保存及び管理せず、統合オブジェクトに対する統合従属コンテンツに統合して保存する。したがって、統合オブジェクトには第１イメージ３１０、第２イメージ４１０、第１従属コンテンツ３２０及び第２従属コンテンツ４２０が統合されて保存される。
以下、統合事実提供段階について説明する。
統合事実提供段階はイメージ統合段階及び従属コンテンツの統合段階が行われた後、プロセッサー２００が第１端末機３０と第２端末機４０の中のいずれかの端末機に第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００の統合事実を提供する段階である。このような統合事実提供段階は指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合に行われる。これを通じて、第１端末機３０または第２端末機４０のユーザーは自分自身がアップロードしたオブジェクトと同一なオブジェクトが既にコンピューターシステム１０に保存された事実を分かることができる。
また、プロセッサー２００は第１端末機３０と第２端末機４０の中のいずれかの端末機に統合事実と一緒に少なくとも一つの従属コンテンツを提供する。プロセッサー２００はユーザーの要請またはユーザーの要請とは関連せずに従属コンテンツを提供することができる。これを通じて、第１端末機３０または第２端末機４０のユーザーは第１オブジェクト３００または第２オブジェクト４００に含まれる第１従属コンテンツ３２０または第２従属コンテンツ４２０の中の少なくとも一つの提供を受けることができる。例えば、メモリ１００に第１端末機３０で入力した第１イメージ３１０と第１従属コンテンツ３２０（「おいしいです」）が保存される状態で、第２端末機４０で第２イメージ４１０と第２従属コンテンツ４２０（「プレゼントをもらいました」）を入力するようになれば、プロセッサー２００はオブジェクトの確率指標を算出して、確率指標が予め定められた基準値以上である場合、第２端末機４０に統合事実と一緒に第１従属コンテンツ３２０（「おいしいです」）を提供する。
以下従属コンテンツの提供段階について説明する。
従属コンテンツの提供段階を説明するのにおいて、図１２を参考にして説明する。
従属コンテンツの提供段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、従属コンテンツを端末機に提供する段階である。このような従属コンテンツの提供段階は指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合行われる。このような場合、元々はお互いに異なるオブジェクトに従属されていた従属コンテンツが一つの統合オブジェクトに従属される従属コンテンツで表示されて提供されることができる。
図９は本発明のイメージ従属コンテンツの統合方法は第１データ保存段階、第２データ保存段階、指標算出段階、イメージ統合段階、従属コンテンツの統合段階、統合オブジェクト特性情報生成段階、第３データ保存段階、追加指標算出段階、追加イメージ統合段階及び追加従属コンテンツの統合段階を含む。上述した各段階はコンピューターシステム１０で行われる。具体的に、上述した各段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で行われる。
上述した各段階は特別な因果関係により羅列された順番によって行われなければならない場合を除いて、羅列された順番と関係なく行われることができる。ここで、第１データ保存段階、第２データ保存段階、指標算出段階、イメージ統合段階及び従属コンテンツの統合段階は上述したものと同一なので、以下では省略する。
以下、統合オブジェクト特性情報生成段階について説明する。統合オブジェクト特性情報生成段階を説明するのにおいて、図８を参考にして説明する。
統合オブジェクト特性情報生成段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、イメージ統合段階及び従属コンテンツの統合段階によって統合オブジェクトに統合される第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００に対する特性情報を生成する段階である。このような統合オブジェクト特性情報生成段階は指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合に行われる。
統合オブジェクト特性情報はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１イメージ３１０、第２イメージ４１０または第１イメージ３１０と第２イメージ４１０が合成される合成イメージからそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する統合オブジェクト特性情報を意味する。
統合オブジェクト特性情報はプロセッサー２００がイメージから統合オブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する特性を抽出した情報を意味する。統合オブジェクト特性情報を生成する具体的な方法については上述した指標算出段階でオブジェクト特性情報を生成する方法と同一なので、以下では省略する。
以下、第３データ保存段階について説明する。
第３データ保存段階を説明するのにおいて、図１０を参考にして説明する。
第３データ保存段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第３オブジェクト５００に対する第３イメージ５１０及び第３オブジェクト５００に従属される第３従属コンテンツ５２０を保存する段階である。
図１０に図示されるもののように、第３従属コンテンツ５２０は第３オブジェクト５００に対する第３ユーザーのレビュー（例えば、「ソフトドリンク９００ウォン」）であることができる。
ここで、第３データ保存段階は第１データ保存段階及び第２データ保存段階とお互いに時間的に離隔されて行われることができる。または、第３データは第３端末機から受信したデータであることができ、第３端末機は第１端末機３０または第２端末機４０とお互いに同一な端末機であったり、お互いに異なる端末機であることができる。
第３データの第３イメージ５１０及び第３従属コンテンツ５２０に関しては、上述した第１データ保存段階及び第２データ保存段階で説明したイメージ及び従属コンテンツの内容と同一なので、以下では省略する。
以下、追加指標算出段階について説明する。
追加指標算出段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、統合オブジェクト特性情報を及び第３オブジェクト５００特性情報を比較して統合オブジェクトと第３オブジェクト５００が同一のオブジェクトである確率指標を算出する段階である。
複数のオブジェクトの間の同一のオブジェクトである確率指標を算出する方法は上述した指標算出段階で確率指標を算出する方法と同じなので、以下では省略する。
以下、追加イメージ統合段階について説明する。
追加イメージ統合段階を説明するのにおいて、図１２を参考にして説明する。
追加イメージ統合段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、統合イメージと第３イメージ５１０を同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存する段階である。このような追加イメージ統合段階は追加指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合に行われる。
図１２を参考にすれば、確率指標が予め定められた基準値以上である場合、プロセッサー２００は統合イメージと第３イメージ５１０を、これ以上、統合オブジェクトと第３オブジェクト５００のそれぞれに対するイメージに把握して保存及び管理せず、統合オブジェクトに対するイメージに統合して保存する。
以下、追加従属コンテンツの統合段階について説明する。
追加従属コンテンツの統合段階を説明するのにおいて、続けて図１２を参考にして説明する。
追加従属コンテンツの統合段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つプロセッサー２００で統合従属コンテンツと第３従属コンテンツ５２０を同一のオブジェクトに対する従属コンテンツで統合して保存する段階である。このような追加従属コンテンツの統合段階は追加指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合に行われる。
図１２を参考にすれば、確率指標が予め定められた基準値以上である場合、プロセッサー２００は統合従属コンテンツと第３従属コンテンツ５２を、これ以上、統合オブジェクトと第３オブジェクト５００のそれぞれに対する従属コンテンツに把握して保存及び管理せず、統合オブジェクトに対する統合従属コンテンツに統合して保存する。したがって、統合オブジェクトには統合イメージ、第３イメージ５１０、統合従属コンテンツ及び第３従属コンテンツ５２０が統合されて保存される。
ここで、従属コンテンツは予め定められたフィールドのフィールド値を含むことができ、フィールド値は価格、ページビュー数または推薦数などのオブジェクトの従属コンテンツに対するフィールド値を意味することができる。ここで、予め定められたフィールドとは、従属コンテンツに含まれることができる価格、ページビュー数、推薦数などが位置する一定の領域を意味する。例えば、従属コンテンツが価格に関するフィールドを含めている場合フィールド値は価格を意味するようになる。
プロセッサー２００は統合オブジェクトに対する従属コンテンツをフィールド値で整列して端末機に提供する。もしフィールド値が価格である場合には価格を昇順または降順で整列して提供することができる。図１２では従属コンテンツのフィールド値に価格が含まれており、価格の昇順によって従属コンテンツが整列されることを示している。
以下、本発明に対するイメージ従属コンテンツの統合システムについて説明する。イメージ従属コンテンツの統合システムは図２を参考にして説明する。
イメージ従属コンテンツの統合システムは上述したイメージ従属コンテンツの統合方法を行うシステムであるので、詳しい説明はイメージ統合方法について説明で代えるようにする。
イメージ統合システムはコンピューターシステム１０で具現される。このようなコンピューターシステム１０はメモリ１００及びプロセッサー２００を含む。または、コンピューターはネットワーク２０と連結されることができる通信モジュール５０を含むことができる。
ここで、プロセッサー２００はメモリ１００と連結されて、命令を実行するように構成される。命令とはメモリ１００に含まれるコンピューター判読可能な命令を意味する。
プロセッサー２００はイメージ登録モード提供部、イメージ保存部２１０、オブジェクト特性情報生成部、指標算出部２２０、統合保存部２３０及び従属コンテンツ提供部を含む。
メモリ１００には複数のイメージ、複数の従属コンテンツ及び複数のイメージに対するオブジェクト特性情報を含むデータベースが保存されることができる。
イメージ登録モード提供部は端末機にイメージを撮影して、イメージと従属コンテンツをコンピューターシステム１０に伝送することができるユーザーインターフェースを提供する。
イメージ保存部２１０は第１オブジェクト３００に対する第１イメージ３１０及び第１従属コンテンツ３２０を保存して、第２オブジェクト４００に対する第２イメージ４１０及び第２従属コンテンツ４２０を保存し、第３オブジェクト５００に対する第３イメージ５１０及び第３従属コンテンツ５２０を保存する。イメージ保存部２１０は上述した第１データ保存段階、第２データ保存段階及び第３データ保存段階を行う。
オブジェクト特性情報生成部はそれぞれのイメージからオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関するオブジェクト特性情報を生成する。オブジェクト特性情報生成部は上述したオブジェクト特性情報生成段階及び統合オブジェクト特性情報生成段階を行う。
指標算出部２２０は第１オブジェクト３００特性情報及び第２オブジェクト４００特性情報を比べて第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一のオブジェクトである確率指標を算出する。指標算出部２２０は上述した指標算出段階及び追加指標算出段階を行う。
統合保存部２３０は確率指標が基準値以上である場合、第１イメージ３１０と第２イメージ４１０を同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存する。統合保存部２３０は確率指標が基準値以上である場合、統合イメージと第３イメージ５１０を同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存する。統合保存部２３０は上述したイメージ統合段階及び追加イメージ統合段階を行う。
従属コンテンツ提供部は確率指標が基準値以上である場合、第１端末機３０及び第２端末機４０の中のいずれかの端末機に統合事実を提供する。また、従属コンテンツ提供部は確率指標が基準値以上である場合、統合事実と一緒に少なくとも一つの従属コンテンツを提供する。従属コンテンツ提供部は統合オブジェクトに対する従属コンテンツをフィールド値で整列して提供する。
本発明の各実施例に開示された技術的な特徴は該当の実施例のみに限定されるものではなく、お互いに両立不可能ではない以上、各実施例に開示された技術的な特徴はお互いに異なる実施例に併合して適用されることができる。
以上、本発明のイメージ従属コンテンツの統合方法の実施例について説明した。本発明は上述した実施例及び添付した図面に限定されるものではなく、本発明が属する分野で通常の知識を有するものの観点から様々な修正及び変更が可能であろう。したがって、本発明の範囲は本明細書の請求範囲だけでなく、この請求範囲と均等なものにより定められるべきである。
１０ コンピューターシステム
２０ ネットワーク
３０ 第１端末機
４０ 第２端末機
５０ 通信モジュール
１００ メモリ
２００ プロセッサー
２１０ イメージ保存部
２２０ 指標算出部
２３０ 統合保存部
３００ 第１オブジェクト
３１０ 第１イメージ
３２０ 第１従属コンテンツ
３３０ 部分イメージ
３５０ 垂直部分イメージ
４００ 第２オブジェクト
４１０ 第２イメージ
４２０ 第２従属コンテンツ
５００ 第３オブジェクト
５１０ 第３イメージ
５２０ 第３従属コンテンツ

Claims (10)

  1. コンピューターシステムで行われるイメージ従属コンテンツ統合方法において、
    上記のコンピューターシステムに含まれる少なくとも一つのプロセッサーで、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第１オブジェクトに従属される第１従属コンテンツを保存する第１データ保存段階と、
    上記の少なくとも一つプロセッサーで、第２オブジェクトに対する第２イメージ及び上記の第２オブジェクトに従属される第２従属コンテンツを保存する第２データ保存段階と、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージに対する第１オブジェクト特性情報と上記の第２イメージに対する第２オブジェクト特性情報を比べて、上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一のオブジェクトである確率指標を算出する指標算出段階と、
    上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージと上記の第２イメージを統合オブジェクトに対するイメージに保存するイメージ統合段階と、
    上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１従属コンテンツと上記の第２従属コンテンツを上記の統合オブジェクトに対する従属コンテンツに保存する従属コンテンツの統合段階と、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージと上記の第２イメージを統合して統合イメージを生成して、上記の統合イメージから統合オブジェクト特性情報を生成する統合オブジェクト特性情報生成段階とを含む、イメージ従属コンテンツの統合方法。
  2. 上記の第１従属コンテンツ及び上記の第２従属コンテンツは、
    上記の第１オブジェクト及び上記の第２オブジェクトに対するレビューまたは購入リンクを含む、請求項１に記載のイメージ従属コンテンツの統合方法。
  3. 上記の少なくとも一つのプロセッサーで、第３オブジェクトに対する第３イメージ及び上記の第３オブジェクトに従属される第３従属コンテンツを保存する第３データ保存段階と、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第３イメージに対する第３オブジェクト特性情報と上記の統合オブジェクト特性情報を比べて、上記の第３オブジェクトと上記の統合オブジェクトが同一のオブジェクトである追加確率指標を算出する追加指標算出段階とをさらに含む、請求項１に記載のイメージ従属コンテンツの統合方法。
  4. 上記の第１データは第１端末機から受信したデータであり、
    上記の第２データは第２端末機から受信したデータである、請求項１に記載のイメージ従属コンテンツの統合方法。
  5. 上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、第１端末機及び第２端末機の中いずれかの端末機に統合事実を提供する統合事実提供段階をさらに含む、請求項１に記載のイメージ従属コンテンツの統合方法。
  6. 上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の統合事実と一緒に少なくとも一つの従属コンテンツを提供する段階をさらに含む、請求項５に記載のイメージ従属コンテンツの統合方法。
  7. 上記の従属コンテンツは予め定められたフィールドのフィールド値を含み、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の統合オブジェクトに対する従属コンテンツを上記のフィールド値で整列して提供する従属コンテンツの提供段階をさらに含む、請求項１に記載のイメージ従属コンテンツの統合方法。
  8. 上記の第１イメージ及び上記の第２イメージは
    拡張現実イメージである、請求項１に記載のイメージ従属コンテンツの統合方法。
  9. 上記の第１イメージ及び上記の第２イメージは、
    一定の範囲で上記の第１オブジェクト及び上記の第２オブジェクトの周りを旋回しながら撮影されて生成されたイメージであるイメージ従属コンテンツの統合方法。
  10. コンピューターシステムにおいて、
    メモリと、
    上記のメモリと連結されて、命令を実行するように構成される少なくとも一つのプロセッサーとを含み、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーは、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び上記の第１オブジェクトに従属される第１従属コンテンツを保存して、第２オブジェクトに対する第２イメージ及び上記の第２オブジェクトに従属される第２従属コンテンツを保存するイメージ保存部と、
    上記の第１イメージに対する第１オブジェクト特性情報と上記の第２イメージに対する第２オブジェクト特性情報を比べて、上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一のオブジェクトである確率指標を算出する指標算出部と、
    上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の第１イメージと上記の第２イメージを統合オブジェクトに対するイメージに保存して、上記の第１従属コンテンツと上記の第２従属コンテンツを上記の統合オブジェクトに対する従属コンテンツに保存する統合保存部とを含み、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーは上記の第１イメージと上記の第２イメージを統合して統合イメージを生成し、上記の統合イメージから統合オブジェクト特性情報を生成するコンピューターシステム。
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