JP4347882B2 - 特定の電子画像をユーザに配布する方法 - Google Patents

Description

本発明は、所与の人物に合致する画像の検索を可能とする、公共開催地での人物のデジタル画像に関する。

テーマパークディズニーワールド、またはシックスフラッグスオーバーテキサスなど、大きな、変化に富むエンターテインメント設備を客が訪ずれる際、多くの場合、客は、自分たちの訪問の永久的な記念品を集めようと願うものである。多くの場合、この記念品は、客または客と一緒に旅行している人達により撮影された写真を含んでいる。このタイプの画像を取得する困難さの１つは、適当なカメラアングルが、客にとって実現困難、または不可能である可能性があることである。例えば、一般に、ジェットコースターに乗っている間は、遠くから撮る必要がある写真撮影は禁じられている。さらに、客が自分自身の写真を撮ることが困難であったり、または、客が自前の撮影機材を有していなかったり、または忘れていたり、またはそれを用いる機会がなかったりすることもあるだろう。

これらの困難を補うには、客に適当な記念品を提供し、さらに、エンターテインメント開催地が、追加的収入源を得るために、商品として客に写真撮影を行うことである。これらの写真は、客が、コスチュームを身にまとったり、または、他の状況にある人物の身体写真に、自分たちの頭が丁度位置するように、板の切抜きからその頭を覗かせたりする、「古風」な写真としての演出写真であってもよい。代替的に、プロのカメラマンが、周知の漫画キャラクタのコスチュームを身にまとった俳優と並んでいる客の写真を撮影する場合もあろう。しかしながら、これらの演出写真では、客の画像を得る機会の回数は限られており、さらに、これらの方法は、一般に、１日にテーマパークを訪れるかもしれない何万または何十万人もの客には不適当である。

これらの困難性の若干を補うために、いくつかのテーマパークでは、特定の瞬間にライドコース内にいる各客をキャプチャするよう、戦略上、カメラが、ライド内に配置されている。例えば、カリフォルニアのディズニーランドでは、ウォーターライドの最大の興奮の瞬間に、多くの乗客の各々を撮影できるよう、カメラが設置されている。写真は、参加者が、記念品として写真を購入するよう気を引くために、降りる時、各参加者に提示されるよう配置されている。

ライド中の客の写真を撮るこの方法は、客に人気があるのは分かっているが、その有用性および適用性を限定してしまう多くの実際的な制約がある。例えば、客は、ライドのために並んだ後に、それらの写真を得るために、また別に並びなおさねばならない。客は、各ライドにつき、わずか１枚または数枚の写真しか購入できない。重要なことだが、毎日テーマパークで撮影される多数の写真から、自分たちの写真を得るために、客は、自分たちの写真に対応する番号を覚えていなければならない。したがって、一般に、客は、自分たちの番号を覚えておくことができるように、そのライドの直後に、自分たちの写真を購入しなければならない。この厄介で手間のかかる処理は、各客が１日の間に取得可能な写真の数を制限してしまう。これらの制限は、客の満足度およびテーマパークの収入の面の両方に影響する。

本発明が企図しているのは、これらの問題および他の問題に対してである。

本発明の目的は、偽陽性、および、偽陰性をより少なくする、顔認識手段を提供することである。

この目標を達成するために、通常、顔認識で分析される情報に追加される情報が考慮に入れられている。こうした追加情報は、宝石ならびに他の身につけた物品と同様に、衣服と同様に、人物の髪、および配色の態様を含むことができる。さらに、同一写真内に、他の特定の人物と共にいる傾向がある人物に関する情報が集められ、さらに分析され、さらに格納されている。イベントでキャプチャされた写真の大部分は短期間に撮影されるので、イベントの過程を通して、写真内の人物が同じ追加情報を有している傾向が強いことになる。さらに、他の人物（例えば、夫婦および家族、学校のグループ）に関連付けられた人物は、互いに同一写真内に写っている傾向があるだろうし、１人の人物に対して起こっていることは、その写真内の同じグループの別の人物にも起こっている可能性が高い。これらの分析法は、共に、顔認識の精度を大いに高める。

本発明はまた、電子的に格納された写真の集合からの画像の分類および収集に、顔認識を用いることにも関連しており、特定の人物または人物の組に関する画像の簡単な検索を可能にしている。

ステップの概観：
本発明のステップの概観は、図１のブロック図に概略的に示されている。対象リモート識別ステップ３１は、画像がキャプチャされる対象を識別することを含んでいる。画像キャプチャ３３の別のステップは、デジタルまたはアナログ方式による画像の電子キャプチャを含んでいる。対象識別およびキャプチャされた画像は、識別された画像の格納ステップ３７において、一時的または永久的に結合され、格納装置内に配置される。最終的に、画像は、画像配布のステップ３９において、通常、対象リモート識別ステップ３１で識別された対象に配布される。

図１に示したように、対象リモート識別ステップ３１および画像キャプチャステップ３３は、互いに異なるものでもよく、さらに、これらのステップの出力は、識別された画像の格納ステップ３７へ別々に入力されてもよい。リモート識別３１および画像キャプチャ３３の順序および、タイミングは変化してもよい。したがって、リモート識別３１は、画像キャプチャ３３に先行し、同時に起こり、または後続するものであってもよい。

対象リモート識別ステップ３１および画像キャプチャステップ３３の組合せは、本発明で最も重要である。キャプチャされた画像内での対象の識別を、リモート識別３１によって自動的に確立することにより、適切な客への画像配布３９を補助するための人的介入または意識的双方向処理（番号を覚えているなど）を要することなく、画像は格納されることができ、その後、テーマパークの個々の客により検索されることができる。これにより、大きな公共の開催地での画像配布における、実際的なボトルネックを取り除くことになる。

図２は、乗っているテーマパーク客の画像がキャプチャされ、分類され、および客に配布される斜視図である。対象リモート識別３１と画像キャプチャ３３のステップは、組合せ画像キャプチャおよびリモート識別ステップ４１に結合されている。客４３は、レール４７上を走るテーマパークアミューズメントカー４５に乗る。客は、そのシャツにリモート識別タグ４９をつけている。タグ４９は、リモート識別（ＩＤ）リーダー５２から生成される信号に応答し、客４３が乗った車４５がリモートＩＤリーダー５２を通過する際に、リモートＩＤリーダー５２が受信して識別することが可能な信号を伝送する。客４３の識別は、識別転送ワイヤ５３を通して、画像格納装置７１へ格納され、または識別された画像を画像格納装置７１から検索する、格納コントローラ７３へ伝送される。リモートＩＤタグ４９およびリモートＩＤリーダー５２の機能は、多くの形式を取ることが可能であり、以下に詳細に説明する。

赤外線光ビーム５９は、赤外線送信装置５５で生成され、赤外線受信器５７により受信される。車４５が赤外線光５９の経路を通過すると、受信器５７による光ビーム５９のエネルギーの受けとりが中断され、信号がデジタルカメラ６３に渡され、それにより、カメラ６３が車４５とその乗客４３の画像をキャプチャすることになる。このようにしてカメラ６３によりキャプチャされたデジタル画像は、その後、画像転送ワイヤ６５を通して、格納コントローラ７３へ伝送され、その後、画像は、そこから画像格納装置７１へ格納される。

画像配布のステップ３９は、配布ステーション７７を組込んだキオスク７５で実行される。配布ステーション７７は、客４３がレビューできるように、キャプチャされた画像を表示するモニター８５を組込んである。統合リモートＩＤリーダー５１は、配布ケーブル８１を通して、画像格納装置７１からどの画像を検索するかを決定するよう、客４３を識別するために含まれている。双方向処理手段は、視覚スクリーン８５上の画像表示により、画像を選択するために、客４３に提供されている。選択された画像は、ワークステーション７７内で印刷され、画像配布スロット８７を通して客に配布可能である。

双方向処理手段は、客４３に聴取可能なコマンドおよび支援を伝えるスピーカー７９により補助された、複数のボタン８３、８４を含んでいてもよい。この場合は、ボタン８３は「Ｙｅｓ」とラベルをつけられ、ボタン８４は「Ｎｏ」とラベルをつけられている。スクリーンに提示される質問の性質に応じて、これらのボタン８３、８４は、購買する画像を選択するか、または画像が届けられる形式を選択するために用いることができる。例えば、スクリーンに「写真を紙上に印刷しますか？」という質問を提示し、ボタン８３またはボタン８４を押すことにより、客４３は、画像を紙上に印刷するか否かを決定することができることになろう。

より多くのボタンを備えたものを含む、他の多くの可能なユーザインタフェースが使用可能である。また、ボタン８３、８４は、客４３になされる質問に応じて変化する、プロブラム可能な形で構成されたラベルを有していてもよく、上に提示された質問の代わりに、「どの表面上に写真を印刷しますか？ 紙または、プラスチック」という質問も可能であろうし、ユーザは、一時的に「ＰＡＰＥＲ」とラベルをつけられているボタン８３を押すか、または一時的に「プラスチック」とラベルされているボタン８４を押すことにより、応答することができる。画像を検索するという要求は、配布ケーブル８１を通して画像格納装置７１およびそのコントローラ７３へ送り返される。

図３は、図２を参照して読むことができる、第１実施例の典型的なイベントの流れの概要を示した、ブロック概略図である。一旦実行されると、開始ステップ１３８では、タグ４９が客４３に与えられ、客４３とタグ４９の関連付けが確立する。その後の画像キャプチャおよび配布のステップは全て、タグ４９の物理的な関連性にのみリンクされ、その結果、客４３は、タグ４９を物理的に所持している限り画像の検索が可能となる。しかしながら、客４３がタグ４９をなくしたり、または、客４３がもはやタグ４９を所持していない後にも、画像の検索が可能であることを補うために、一般に、客４３とタグ４９との関連性の記録がデジタルデータベース内に作成され、格納されることになる。その後、タグ４９に関連付けられた画像は、自動的に対応する客４３に関連付けられる。

ステップ１３９では、リモートＩＤ識別タグ４９は、リモートＩＤリーダー５２の範囲に入っている。ステップ１４１では、タグ４９は、その識別信号をリモートＩＤリーダー５２へ送る。この時点で、システムは、客４３の識別に関する情報のみならず、一般にタグ４９の短い伝送距離に起因して、ライド内の客の大体の位置を把握している。また、システムは、ライド内の各車４５の位置についても把握しているので、この時点で、システムは、特定のキャプチャされた画像内の特定の車４５に客４３を識別することができる。

ステップ１４３では、客を乗せた車４５がスイッチを通過し（この場合、赤外線送信装置５５、その赤外線光ビーム５９、および赤外線受信器５７を含む）、それによりカメラ６３が作動する。スイッチは個々の車４５の瞬間的位置を示し、異なる車４５内の客４３の位置も把握しているので、その後、画像内の特定の客４３の識別を推論することが可能となる。

ステップ１４５では、画像および客の識別は、潜在的に他の関連情報と同様に、通信網（この場合、識別転送ワイヤ５３および画像転送ワイヤ６５を含む）を通して、画像格納装置７１（この場合、格納コントローラ７３を通して）へ送信され、そこで、この情報は、ハードドライブのアレイなどの容易に検索可能な媒体上に格納される。配布ステーション７７にいる、撮影された自分の画像のレビューを所望する客４３は、ステップ１４７でステーション７７と双方向処理し、格納装置７１から１人物以上の客に対応する画像を検索するために、格納コントローラ７３へのコマンドを開始する。ステップ１４９では、これらの画像は、画像格納装置７１から検索され、さらに配布ステーション７７へ送られる。ステップ１５１では、客は、画像をレビューした後に、画像の印刷要求を処理する。ステップ１５３では、画像は、紙上に、あるいは記念品として印刷され、客４３に届けられる。

ステップ１３９、１４１、１４３、および１４５は、客がエンターテインメント開催地を通って移動し、様々なライドおよび活動に参加するにつれ記録される、各画像に対して一度ずつ、各客４３に対して幾度でも実行されることになる。これらのステップは、自動化された手段で起こるので、概ねクライアントが気づかぬうちに起こっていることになる。他方、ステップ１４７、１４９、１５１、および１５３は、客４３が画像をレビューしたり、印刷の発注を所望するときにのみ、１回以上実行されることになる。

以下のセクションでは、本発明の範囲内にあるこの好適な実施例に対する多くの変更を含む、手順のステップについてさらに詳細に説明する。

対象リモート識別ステップ３１
リモート識別３１では、例えば、磁気帯上の情報がリーダーにより読み込まれる、識別カードの物理的な転送とは違い、距離を置いた識別を必要とする。こうした物理的転送スキームは、客側が意識的に行動する必要があり、エンターテインメントの体験を中断し、さらに群衆力学が予定する干渉（例えば、入り口の線を通って移動する客の速度が遅くなること）を生じさせることになる。他方、リモート識別は自動化されており、客が処理に気付くことなく実行可能である。

リモート識別の例は、無線ＩＣタグ（ＲＦＩＤ）、光検出器による検出、音声伝送器およびマイクロホンを伴うＬＥＤ伝送、およびバーコード、および顔認識、および虹彩スキャン、および視覚記号コード化などの視覚識別手段を含んでいる。これらの技術では、識別される物と識別を実行する機構の間には、物理的接触が全くない。これらの方法のうちのいくつかは１マイル以上の距離で作動する場合もあるが、これらの大部分は、本発明のための適切な距離である、数インチから何十フィートまでの範囲で最も良好に動作する。本発明に適用されるリモート識別が、１フィート未満のオーダーの比較的わずかな距離を含んでいることに留意すべきである。

一般に、リモート識別法は、少なくとも２つの異なる要素である、識別子と検知器を伴っている。識別子は、識別される物が他の類似の物と区別される特徴である。識別子は、電子的または機械的な装置によって遠方から識別子の検出が可能な、物理的サイズ、および顔の造作の配置などの、識別される目的物に本質的な特徴であってもよい。代替的に、識別子は、固有のコードを伝送する無線送信機のように、目的物を識別可能な付随的タグであってもよい。検知器は、遠方から識別子を検出し、目的物の識別を解釈する装置である。検知器は、機能的に識別子の形式に合致させられる。その結果、音声信号伝送を組込んだ識別子は、マイクロホンなどの検知器に合致し、バーコードなどの可視識別子は、反射照明を検出するデジタルカメラ、または、反射光エネルギーを検出するのみならず照明信号も生成するレーザスキャナのいずれかに合致する。

これらの付随的タグは、手首のブレスレット、ネックレスおよびペンダント、または、シャツ、帽子または他の衣類に付けることができる付属ピン、またはベルトに掛けるループで留められたカードを含む、多くの異なる物理的形式を取っていてもよい。一般に、タグをピンで止めたり、担持したり、身につけたりする方法は、識別子の特定形式に特有のものではなく、多くのタイプの識別子が、異なる物理的形式で使用可能となる。

各識別子は、特定時に、固有のコードに関連付けられることに留意すべきである。一般に、識別子は、必ずしもそうではないが、識別子の耐用寿命を超えて、異なる客４３により再利用されることがある。したがって、識別子に新規コードを書き込む方法が利用可能でなければならないし、または、特定の日付または特定の時間に、いずれの客４３が、いずれの識別子により識別されたかを示すよう、データベースが維持されなければならない。

多くの異なる識別子、およびそれらに対応する検知器は、それらを使用する技術と共に、以下のセクションで考察され、さらに、図４ａ〜図４ｅの斜視図に表されている。

無線ＩＣタグ（ＲＦＩＤ）
無線ＩＣタグ（ＲＦＩＤ）は、概ね、呼び出し無線周波数信号に対応して、短いデジタル識別信号（多くの場合、３２〜１２８ビット）を伝送するようにうながされる、可動無線送信機を含んでいる。一般に、可動無線周波数送信機は、３０〜５００ｋＨｚまたは０．９〜３ＧＨｚ範囲で信号を伝送する。ＲＦＩＤ送信機は、受動的または能動的という、２つの一般的な形式をとる。能動的ＲＦＩＤでは、ミニチュアバッテリーまたは他の電源が、可動送信機にローカルでパッケージされている。一般に、能動的ＲＦＩＤ装置は、１フィートから何十フィートまでの距離にわたって伝送するが、この距離は、時として何千フィートにも及ぶことがある。

他方、受動的ＲＦＩＤは、ローカルの電源を担持しておらず、そのため、その送信範囲は、受信機コイルおよび送信機内部に位置する関連回路により反射または蓄積可能な、呼び出し装置からの電源の量により制限される。受動的ＲＦＩＤ装置は、多くの場合、送信範囲が２、３フィートから１０フィート以上までに制限される。

ＲＦＩＤリモート識別装置の１つの実施例は、図４ａに斜視図で示されている。この場合、識別子は、検出される人物が身に着けたブレスレット８９を伴っている。ブレスレット８９は、ＲＦＩＤリーダー５４からの呼び出し信号９５を検出し、ＲＦＩＤリーダー５４により検出されるデジタル識別無線信号９３を伝送する、ＲＦＩＤタグ９１を組込んでいる。ＲＦＩＤリーダー５４は、呼び出し信号９５の送信、およびデジタル識別無線信号９３の受信の両方を実行する電子機器を含んでいる。代替的に、ブレスレット８９は、無線受信機、および送信機、および可能なバッテリー（能動的ＲＦＩＤ送信機の場合）を含む、ＲＦＩＤタグ９１の構成要素を組込むための十分な空いた体積および断面積を必要とするという制限はあるが、ネックレス、またはピン、またはバッジ、またはカード、または小立像を含む、身に付け、または担持する多くのアクセサリーから選択可能である。

ＲＦＩＤタグ９１は、受動的または能動的ＲＦＩＤ送信機のいずれであってもよい。また、タグ９１が能動的ＲＦＩＤタグである場合は、バッテリーなどの電源を組込まれている。

タグ９１内の呼び出し手段は、使用する必要はない。例えば、無線信号９３は、単に呼び出し信号９５に応答してというよりむしろ、連続して送信し、または離散的かつ頻繁なバーストで送信することが可能であろう。しかしながら、この運転モードは、能動的ＲＦＩＤ設計、および、この頻繁な送信の電源となる、ＲＦＩＤタグ９１に対するより実質的なローカル電源が必要となる。

タグ９１はあらゆる方向から検出可能であるので、ＲＦＩＤは、このリモート識別アプリケーションに適切であり、信号は視線に制限されず、広範囲の非伝導材料を通しても検出可能となる。

ＳＣＳ社（サンディエゴ、カリフォルニア）製のｉ２システム、およびサムシステクノロジー（ＳＡＭＳｙｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）（トロント、オンタリオ、カナダ）製のＳＡＭｓｙｓシステムを含む、市場で入手可能な多くのＲＦＩＤ送信機およびリーダーがある。

音声送信機：
図４ｂは、音声送信リモート識別システムの斜視図である。この実施例は、音声送信機９９が組込まれた識別子として、身に付けられた、または担持された装置が含まれており、この場合はブレスレット８９である。音声送信機９９は、この場合はバッテリー電源を含んでおり、一定の間隔でデジタル音声識別信号１０１を発する。この信号１０１は、方向性マイク１０２により検出され解釈される。

方向性マイク１０２は、無方向性マイクに取り替えてもよいことに留意すべきである。このスキームは、適切に方向付けされていることより、むしろ音声送信機９９が無方向性マイクに対して近接していることにのみ依存するものである。さらに、パラボラコレクタ、およびノイズ低減マイクの使用を含む、マイクロホンの方向性を得る、多くの異なる手段が存在している。パラボラコレクタは、大きな収集表面を有し、距離をおいたマイクロホン感度を増大させる利点がある。

また、ＲＦＩＤと同様に、図４ｂに表された音声伝送システムは、音声送信機９９をトリガーする、方向性マイク１０２から音声送信機９９へ送られる音声または無線周波数呼び出し信号（呼び出し信号９５と同様）を含んでいることも可能であるが、この場合には、音声送信機９９は、質問者信号用の受信機が組込まれている必要がある。

光送信機
図４ｃは、光伝送ベースのリモート識別システムの斜視図である。この実施例は、識別子として客４３の外側の衣服に付けられたバッジ１０３に関係している。バッジ１０３上には、フラッシュがデジタル識別信号を組込むよう調節されたフラッシュ光源１０５が配置されている。

検出は、赤外線（ＩＲ）検知器１０９を伴う、レンズシステム１０７を用いて実行される。このＩＲ検知器は、ＣＣＤ（電荷結合素子）、またはＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）カメラなどのアレイ検知器、または代替的に、光ダイオードまたは光伝導セルを組込んだ電子装置などの一体式検知器であってもよい。レンズシステム１０７は、ＩＲ検知器１０９へ方向性を授与し、およびより多くの光を検知器１０９上へキャプチャすることにより、その感度を増加させる。

光源１０５は、赤外線または可視光線発光ダイオード（ＬＥＤ）を組込むことが可能である。ＬＥＤが光放射における強い方向性を示すので、光ディフューザは、バッジ１０３に対して様々な異なる方向からの識別を可能にするよう、光源１０５に組入れられていてもよい。

光学記号
図４ｄは、光学記号リモート識別システムの斜視図である。この実施例は、識別子として可視記号が印刷されたバッジ１０３を使用している。この場合、この記号は、印刷されたテキストストリング１２１（「ＧＥＲＲＹ」）と関連して着色された１組の４つの円１１３、１１５、１１７、１１９を含んでいる。図示されたように、円１１３、１１７は同じ色であり、円１１５は第２の色であり、さらに、円１１９は第３の色である。

検知器は、デジタルＣＣＤカメラ１２５を伴うレンズシステム１０７を含んでいる。有色の円の配置は、デジタルカメラ１２５内の光キャプチャアレイ上のレンズシステム１０７により結像され、円１１３、１１５、１１７、１１９に割当てられる一連の色は、識別を提供する記号を含むことになる。例えば、異なる各色は異なる数を表すことが可能であり、円の位置は合成された多桁数での場所を表すことが可能である。例えば、各円が８つの色のうちの１つをとるなら、各円は、８進数（すなわち、８進数システムベースの数字）を表すことができよう。したがって、４つの円は、各円がその数の異なるケタを表した４ケタの８進数を意味することができ、４０９６通りの識別子を表すことが可能になる。有色の記号を用いるこのスキームでは、ＣＣＤカメラ１２５が色を区別するカメラであることを要することに留意する。

２つの可能な状態（例えば、白黒）の１つをとる、より多くの円を用いることにより、代わりに白黒のＣＣＤカメラ１２５を備えた、２進数システムも使用可能であろう。代替的に、白黒のパターン（例えば、クリアー、対、水平縞模様、対、垂直縞模様、対、黒一色）も使用可能であろう。

印刷されたテキストストリング１２１は、追加的識別を提供することができる。この場合、テキストストリング１２１は、光学文字認識（ＯＣＲ）を用いるＣＣＤカメラ１２５によりキャプチャされた画像から解釈される。コグニティブテクノロジー（Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）社（コルテマデラ、ＣＡ）製のＴＩＧＥＲ ＯＣＲなど、こうした多くのＯＣＲプログラムが商業的に利用可能である。記号の１つが曖昧になったり、または破損したりするといけないので、図４ｄに示したように、補助を提供する１つ以上のタイプの記号が、同時に使用可能である。

多くの異なる潜在的可視記号が存在する。他の例は、印刷されたテキスト、標準バーコード、または各リングの存否が２進数の別々のケタを示す、同心円のブルズアイ（ｂｕｌｌｓ−ｅｙｅ）な配置を含んでいる。バーコードまたは他の特定の記号と、レンズ１０７およびカメラ１２５のアセンブリを、バーコードスキャナで頻繁に使用されるレーザスキャンニング機構と取り替えることができよう。

識別子バッジ１０３、およびその組込まれた記号（この場合、円１１３、１１５、１１７、１１９、および印刷されたテキスト１２１）は、検出、および、リモート識別が成功するために、レンズ１０７およびカメラ１２５にとって可視である必要があり、これは、図４ｃの光伝送リモート識別のバッジ１０３に必要なことと同様である。このため、バッジ１０３の位置、および客４３の方向、およびバッジ１０３が衣服または他の対象により遮られていない、という要件による制限が必要になる。これと対照的に、図４ａおよび図４ｂで表される、ＲＦＩＤおよび音声識別子の信号は、対応する検知器の視線上にある必要はない。

直接対象認識
先行するリモート識別の実施例は、全て、識別される対象に付随するブレスレットまたはバッジなどの識別子の使用が必要であった。対象自体も、識別を可能にする本質的な特徴として見ることが可能である。離れて検出可能でなければならないこれらの本質的な識別子は、顔認識および虹彩認識方法を含んでいる。

図４ｅは、顔認識リモート識別システムの斜視図である。識別子は、ＣＭＯＳカメラ１２６に備えたレンズシステム１０７を用いて検出される客４３の顔である。客４３の顔の画像は、その顔に特有の造作に対して分析され、異なる造作の間の距離（目、鼻の付け根、および口の中央など）、および顔の固有顔や固有造作徴分解など、より抽象的な評価指標を含んでいるターク（Ｔｕｒｋ）およびペントランド（Ｐｅｎｔｌａｎｄ）に対する米国特許第５，１６４，９９２号明細書参照）。代替的に、個人の特有の虹彩の特徴の認識が実行可能であるウィルダース（Ｗｉｌｄｅｓ）他に対する米国特許第５，５７２，５９６号明細書参照）。図４ｄのＣＣＤカメラ１２５、および図４ｅのＣＭＯＳカメラ１２６は、機能上互いに同様であり、さらに、ＣＣＤカメラ１２５も、図４ｅの直接対象認識で有効に使用可能であり、逆に、ＣＭＯＳカメラ１２６も、図４ｄの光学記号認識処理で有効に使用可能であることを理解すべきである。

光学記号および直接対象認識が、対象リモート識別ステップ３１で用いられる場合、認識に使用される画像は画像キャプチャステップ３３でキャプチャされた画像と同じであってもよい。したがって、画像キャプチャ３３で得られた画像が格納され、その後、対象リモート識別３１のそれ以降のステップで、光学記号および顔の特色がないか否かを調べられる。この場合、図１を参照して、対象リモート識別ステップ３１は、画像格納ステップ３７に続くことになる。代替的に、リモート識別３１は、配布のために格納された別々の画像上で実行可能であり、または対象リモート識別は、識別された画像格納３７に先行して画像キャプチャ３３の間に得られた画像を用いて実行可能である。

図４ａから図４ｅに示した、それぞれの実施例における検知器は、検出された信号を解釈し、環境ノイズを補償するために、デジタルコンピュータによる補助、またはデジタルコンピュータを必要とすることに留意すべきである。

画像キャプチャステップ３３
好適な実施例では、画像を電子的に記録する手段は、一般に、電子的に画像を記録するために、電荷結合素子（ＣＣＤ）またはＣＭＯＳ画像記録チップを組込まれたデジタルカメラ６３となろう。一般に、このカメラは、見通しが良く、妨害がない、客４３の画像を記録可能な位置に設置されることになる。カメラには、客がカメラの視野内にいるとき、カメラに画像をキャプチャさせるトリガー機構が備えられていてもよい。例えば、図２では、客４３を乗せた車４５が赤外線光ビーム５９を遮断すると、カメラ６３に画像を取得させる。スイッチが一時的に異なる状態になる形で、車４５によりスイッチが物理的に作動するように、車４５が移動するレール４７上に取り付けられた電気スイッチ（例えば、車４５の重量で接点が閉じる、または車４５に取り付けられた磁石に応答する電子スイッチなど）を含む、他のトリガー手段が可能であることに留意すべきである。

カメラ６３は、リモート識別手段に近接しているか、遠方にあるかのいずれかである。画像の対象が識別可能であることは、本システムの必要条件に過ぎず、さらに、客４３がカメラ６３の正面にいる状態が、リモート識別手段に対するカメラ６３の物理的関係を決定するであろう。例えば、図２では、車４５はトラック４７に拘束されており、トラック４７に沿ってこの車および他の車４５が位置を交換できないと推測され、どの客４３がどの車４５にいるかを把握しており、カメラ６３の視野内にどの車４５があるかを把握していることにより、どの客４３がカメラ６３の視野内にいるかを知ることが可能である。したがって、リモート識別手段およびカメラ６３は、互いに距離を置いて配置可能である。

しかしながら、他の情況では、リモート識別手段およびカメラ６３は、物理的に近接している必要があろう。例えば、エンターテインメント開催地が、ネイチャートレール、または、車４５の他の車４５に対する速度および位置が変化し、または客４３の制御下での、機械化された車４５を用いたライドのような場合に、客４３がサイトを通して異なる速度で進むことができ、開催地内のそれらの順位が変化する。この場合、各画像を適切な客４３に適切に合わせるためには、リモート識別手段およびカメラ６３を物理的に近接させることが必要である。

最適画像の記録時点の客４３の速度が、リモート識別手段による単純な電子的または視覚的識別を排除するほど大きい場合は、リモート識別手段とカメラ６３との間が、物理的にかなり離れてしまう可能性も大切である。例えば、これは、高速ジェットコースターの場合に起こり得る。こうした場合は、リモート識別ステップは、客４３および乗る輸送機が、静止し、または識別を容易にする程度に十分遅い速度であるとき、実行可能となる。

画像対象が採光で十分照らされていないのに、画像が記録される場合は、追加的な人工照明源が必要となろう。こうした照明は、赤外線送信装置５５、受信器５７、および赤外線受信器５７を含んでいる、おそらく図２のものなどのトリガー機構と関連する、連続の、または律動的な、または画像記録時点で適切な照明を提供するよう調節されたストロボランプのいずれかであろう。

一般に、カメラ６３は、客４３をキャプチャする適切な視野で、客４３のカラー画像を記録することになる。特定の場合には、客４３の位置が十分な精度では把握されていないので、この視野は、１人の客４３よりはるかに大きなものとなっていよう。こうした場合は、視野は、不確実な領域を取り囲んでいてもよく、さらに、その後、他の手段が、フレーム内部の客４３の位置を見つけるのに使用されてもよい。より大きなフレーム内でヘッド位置を識別するこうした方法は、機械自動化顔認識の技術分野で周知である。代替的に、大きな視野を有する単一フレームが、多くの客４３の画像を含んでいてもよい。各客４３の位置が、十分正確に把握されているなら、特定の客４３の画像として、より大きな単一フレーム内のサブフレームを用いてもよく、また、大きな視野の単一フレームから、個々の客４３の複数の画像を収集することもできよう。

識別された画像の格納ステップ３７
カメラ６３がいったん客４３の電子画像を作成すると、それは格納コントローラ７３を通して画像格納装置７１へ送られる。画像が電子的にキャプチャされているので、一般に、それをデジタル画像として格納可能である。好適な格納手段は、安価な費用、高データスループット、およびランダムアクセス記憶、および検索の利点を有する、コンピュータハードディスクアレイであろう。代替的格納手段は、磁気テープ、揮発性メモリ（ＲＡＭディスク）、および書き込み可能なデジタルコンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタルビデオディスク／デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）を含んでいる。磁気テープ記憶装置は比較的安価であるが、シーケンシャルアクセス記憶手段であるので、テープ上の情報にランダムアクセスする能力が全く存在しないという不都合を有しており、一般に、画像検索は遅くなる。揮発性メモリは、最も迅速な格納および検索が可能であるが、費用がより高くなる傾向があり、さらに、停電の場合に、情報が失われてしまう危険性がある。デジタルコンパクトディスクは、現時点では、多重書込みおよび消去がサポートされていないが、しかしながら、これは近く克服されそうであり、こうした技術は、いつか、この技術の実現に役立つことになろう。画像は、画像伝送および検索速度を増加させるためのみならず、画像格納に必要なデジタルメモリの量を減少させるために、デジタル的に「圧縮」されていてもよい。こうしたデジタル圧縮技術の例は、ＪＰＥＧおよびＭＰＥＧ圧縮（例えば、リオ（Ｌｉｏ）、およびサン（Ｓｕｎ）、およびウー（Ｗｕ）に対する、米国特許第４，７９１，５９８号明細書参照）、またはフラクタル圧縮（例えば、バーンスレイ(Ｂａｒｎｓｌｅｙ)およびスローン（Ｓｌｏａｎ）に対する米国特許第４，９４１，１９３号明細書）で使用されているように、離散的コサイン変換（ＤＣＴ）の技術を含んでいる。各画像は、客の興味をひくこともある他の関連情報（例えば、日付および時間、ライドの名前など）と同様に、対応する客識別と関連して格納される。

図２は、画像および識別が、格納装置７１へ別々に送られるのを示している。しかしながら、画像格納装置７１が、カメラ６３とリモートＩＤリーダー５２から遠くに位置する場合は、カメラ６３からの画像と、リモートＩＤリーダー５２からの識別を、別々のワイヤ６５、５３を越えて、よりむしろ、同一のワイヤを越えて転送するのが有利であろう。こうした場合、画像および識別信号は、デジタル的に多重送信される必要があるだろう。

図５は、単一伝送ワイヤを超えて転送されるのに適切な、識別および画像情報の両方を含む多重信号の論理的概略図である。各英数字は、各１６進数の対がデジタルバイトを表すデジタル情報の１６進ブロックである。ブロックイニシエータ１２７は、入って来る識別された画像データストリームに合図して、ＦＦバイトと００バイトを交換することを含んでいる。カメラ識別子１２９は、画像が得られたカメラ６３の識別を示す。１つ以上のカメラ６３からの画像が同じ画像格納装置７１内に格納されるときは、カメラ識別子１２９は、特に使用され、それにより、画像が取得されたカメラ６３、したがって、対応するライドが識別される。カメラ識別子１２９の後には、リモート識別タグ４９内に格納され、リモートＩＤリーダー５２により受信された信号を表し、さらに、画像内の客の動向を把握するために用いられる、８バイトの客識別子１３１が続いている。そして、この識別子１３１の後には、一般に大規模なものとなる、数千から数百万バイトもの情報を含み、図５に、イタリック体で印刷されたテキストとして示されている、画像データ１３５のブロックが続いている。ブロックターミネータ１３３は画像データに続いており、この場合は、データの終了を示す、ＦＦバイトとＥＥバイト（１６進法における）を交換することを含む。本発明の趣旨内で多数の代替手段が存在することが理解されるべきであり、図５に表された各ブロックの順序および構成要素は、実施例の間で異なることもある。例えば、カメラ識別子１２９および対象識別子１３１は、順序が逆にされるか、または、画像データ１３５の始めよりも、むしろ終わりに配置されることもある。さらに、さまざまな異なるブロックイニシエータ１２７およびブロックターミネータ１３３が使用されていてもよく、または、それらが完全に省略されていてもよい。また、画像データ１３５は、生のデジタル画像データであってもよく、以前に言及されたアルゴリズムを使用して圧縮されていてもよい。

リモートＩＤリーダー５２およびカメラ６３は、客が単一タグ４９を使用している間に、客４３の様々な画像をキャプチャするよう、エンターテインメント開催地内の複数の固定ロケーションに配置されている。リモートＩＤリーダー５２およびカメラ６３を、様々な位置からクライアントの画像を撮ることができる、あちこち動く乗り物に取り付けたり、または写真家が担持することも可能である。一般に、画像格納装置は、単一位置または少数の位置にあることになる。このように、複数のカメラ６３およびリモートＩＤリーダー５２は、一般に、はるかに僅かな画像格納装置７１と交信することになる。

標準のデジタル通信技術を用いて、画像を、カメラ６３から画像格納装置７１へ送ることができる。これらの潜在的に大きな数と同様に、送られる画像がかなりのサイズのため、高データ転送レートが好まれることになる。こうした通信手段は、光ファイバーおよびイーサネットを含む、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）で広く使用されている多くの技術を含んでいる。代替的に、マイクロ波、または無線伝送手段が使用可能である。こうした無線リンクに関する例は、カムラス（Ｃａｍｒａｓ）に対する米国特許第４，０９７，８９３号明細書、およびストレック（Ｓｔｒｅｃｋ）他に対する米国特許第４，９１６，５３２号明細書において説明されている。また、公共の通りなど、特定の開催地では、電話回線が使われることもある。単一のエンターテインメント開催地では、異なるサイトでの、カメラ６３とリモートＩＤリーダー５２とを、同時に格納装置７１にリンクするために、複数の通信手段を使うこともできる。

格納コントローラ７３は、画像格納装置７１からの画像の格納および検索を管理する、デジタルコンピューティング装置である。一般に、画像および識別は、格納コントローラ７３において、画像転送ワイヤ６５および識別転送ワイヤ５３からそれぞれ受信されることになろう。代替的に、図５のようにデータが多重送信されると、格納コントローラ７３は画像情報から識別および関連情報を抽出することになる。その後、格納コントローラ７３は、データベース構造内の格納装置７１上に画像および情報を配置し、それにより画像およびデータの簡単な探索および検索が可能となる。

一般に、画像がキャプチャされ、対象がリモート識別される、多くの位置が存在することを理解すべきである。一般に、複数の位置からのこの情報は、後の検索のために、１つまたは数箇所の位置にのみ格納される。したがって、各格納コントローラ７３へ入力する多重識別転送ワイヤ５３、および画像転送ワイヤ６５は頻繁に存在する。

多くの遊園地ライドまたはテーマパーク活動では、客は、ジェットコースターのように密集する。したがって、本発明の方法によりキャプチャされた各画像は、１人の客４３より多い画像を含むことになろう。この場合、各フレーム内の各客に対する識別子が、画像と共に格納される。この格納は、ほとんどの関係型データベースにより容易に扱われており、各画像のためのデータが、各客４３と共に、システム上に登録される、双方向のポインタまたはリンクに関連付けられている。この格納手段により、単一画像で表され、各客４３に対して別々に多量の画像データを格納する必要性が回避される。

代替的ストレージアーキテクチャ
上で議論したように、画像の格納は、特定の客の識別子と関連付けて実行可能である。しかしながら、画像内に、明白に客を識別する十分な情報がないこともある。例えば、顔認識において、客は、画像キャプチャに先立って、システムに登録しないこともあり、したがって、客の識別が、後の時間まで可能とならないこともある。さらに、顔認識システムでは、後で説明するように、客（例えば、開催地で誰と関連付けられたか）についての情報は、一定期間、蓄積されることもある。したがって、客の識別子よりむしろ、画像内部に表される、画像と関連付けられた客についての量的な情報を格納することが、必要または便利となる場合がある。

図２８は、特定の客に関連付けられた画像の、その後の検索のために、画像と共に客記述子を格納する、画像内に客を伴った画像の関連付けのブロック・フローチャートである。ステップ７００では、開催地内の多くの客の画像がキャプチャされる。ステップ７０２では、客の顔についての量的な情報、または他の態様（例えば、衣服の色、化粧―下記参照）が決定される、顔認識ステップが実行されている。ステップ７０４では、顔認識から抽出された量的な情報が、少なくとも１つの量的な記述子を計算するのに使用される。これらの記述子は、顔の主要な要素の記述、またはドレスの色、顔の毛の配布、眼鏡をかけているならその色、唇の色など、または画像内の客の多くの異なる特徴の組合せを含む、量的なコードを含んでいよう。そして、これらの記述子の少なくとも１つ、および、好ましくは記述子が計算したそれらの全てが、ステップ７０６での画像と関連付けられて格納される。

ステップ７２０では、客の参照画像がキャプチャされる。この画像は、ステップ７００の画像キャプチャ前、ステップ７００の画像キャプチャの後、またはステップ７００でキャプチャされる最初と最後の画像の間でキャプチャすることができる。さらに、ステップ７２０の画像キャプチャは、システムの「外部」で実行可能である。例えば、客は、個人所有のデジタルカメラ上で画像を得るか、または写真をスキャン可能であり、その後、それを画像検索システムにアップロードすることができる。ステップ７２２では、この参照画像は、その後、ステップ７０２で使用されるような、同様の認識特徴を伴う顔認識システムに通され、さらに、ステップ７２４では、参照画像顔認識７２２から抽出された量的な情報は、少なくとも１つの量的な記述子を計算するのに使用される。ステップ７０４、７２４で計算された、この量的な記述子は、さらに、それらは以下に説明するように、直接的比較で使用されるので、好ましくは同様の方法（例えば、記述子と直接に匹敵する、同様の顔認識アルゴリズムなど）で抽出される。ステップ７２６では、参照記述子は、客の識別子（例えば、氏名、Ｅメールアドレス、郵便アドレス、クレジットカード番号などの情報を含むことが可能である）と共に格納される。この情報の格納は、その後のステップが直ちに実行されるなら（例えば、画像供給者が客についての情報を格納するのを、客が所望しない場合は）、任意である。

ステップ７３０では、ステップ７０４からの記述子、およびステップ７２４からの参照記述子が、客と客を表す画像との一致を確立するよう比較される。記述子は、一般に、画像自体より少ない情報量（ビットで）の多くの桁を含んでおり、この比較は非常に迅速に実行可能である。顔認識プログラムは、（表情、顔の方向、画像解像度、顔を含む画素数、照明状態などにより）人物のあらゆる画像に対する、いくらか異なるデータを生成するので、同じ人物の異なる画像から生成される記述子は、一般に、正確に同じものとはならないことに留意すべきである。したがって、ステップ７３０の比較をする際に使用されるアルゴリズムは、（例えば、主な構成要素の多次元マップの）２つの記述子、ツリー探索（例えば、人物が同じカラー衣服を着用しているか）、範囲一致、閾値決定、の間の数学的「距離」を計算するようなステップを含むことができ、一般に、画像が同じ人物のものであるという信頼レベルが得られる。以下では、顔認識、記述子計算、および記述子マッチングステップの追加的記述について議論することになる。

補足情報
客のリモート識別は、客についての既知の、または客について決定される、追加情報を使用することにより、改善可能である。この情報は、上に与えられた情報の組合せ、客により担持された追加識別データ、および全体としてシステムで利用可能な情報、およびその他に関連する場合がある。上に与えられた手段による識別が不完全であるときは、この追加情報が識別に役立つ。例えば、タグが部分的に見えなくなっている、または顔認識が不確実（一致を決定する信頼レベルより下の場合）である場合などである。以下での議論は、特に、客のリモート識別の手段としての顔の画像認識を参照するために書かれているが、本方法は他の識別手段に直接拡張可能である。

図２３Ａは、エンターテインメント開催地で得られた参照画像データベースの概略図である。例えば、メンバーがＡ１、Ａ２、Ａ３と呼ばれる家族である、３人のメンバーのグループの画像がある。参照画像が撮られた時の、Ａ１、Ａ３、Ａ３の関連性に留意する。これは、人物Ａ１、Ａ２、またはＡ３からの手動入力、または、開催地アテンダントからの手動入力、または、同じ参照画像内でのＡ１、Ａ２、Ａ３の存在から、または、住居またはＡ１、Ａ２、Ａ３に関する他の情報を比較することから、または、Ａ１、Ａ２、Ａ３の同様の時間または登録から、のいずれかに起因して、または、他の手段を通して可能であろう。この例では、人物Ｂ、Ｃ、Ｄである他の３つの関係ない個々の顔の画像が、データベースにある。このデータベースが接続されている顔認識プログラムは、格納された画像のそれに対する新規画像の合致の見込みを示す信頼パラメータを返す。所定の閾値を超えるなら、新規画像内の人物が、参照画像のうちの１つに写っている人物と同じであると考えられる。

図２３Ｂは、１組の新規画像（画像Ａ−Ｆ）内の人物と、参照画像データベース内の人物とが合致する、結果的な信頼レベルを示す。画像Ａでは、人物Ｂが画像内に写っているが、人物Ｂの向き、または表情、または何らかの他の理由により、画像の品質に起因して、合致の信頼レベルは、所定の認容閾値より下である。したがって、システムはＢの識別を拒否する。逆に、画像Ｂでは、人物Ｃの識別における信頼度、閾値より大きく、したがって、システムは、人物Ｂの合致を登録する。

画像Ｃには、人物Ａ１と人物Ｄの双方がいる。人物Ｄに対する信頼レベルは非常に高い一方で、人物Ａ１に対する信頼レベルは閾値よりずっと下にあるので、その画像に対しては、人物Ｄが存在していると認容され、人物Ａ１は存在していないとされる。画像Ｄでは、Ａ１、Ａ２が共にいるが、２人の信頼レベルは、認容閾値よりかなり低く、したがって、両者は拒否される。

しかしながら、画像Ｅでは、人物Ａ１、Ａ３の両者が画像内にいるが、人物Ａ３の信頼レベルは、認容閾値に近いがまだ下にあり、さらに、人物Ａ１は閾値よりかなり下にある。しかしながら、Ａ１、Ａ３の既知の関連性により、同一写真に一緒にいることが、たとえ低い信頼レベルであっても、関連性のある人物の信頼レベルへ「引き上げ」る。この引き上げは、加算的（例えば、彼らが閾値を超えているか否かを確認するために、個々の人物の信頼レベルまたは断片的な信頼レベルを加算する）、または乗法的（例えば、信頼レベルが第２の所定の閾値より大きい、関連する人物も画像内にいるときに、１より大きな所定のファクターを各人物に掛ける）、または他の場合がある。一般に、画像内に３人の関連する人物がいると、画像内の人物の識別をさらに決定することになる。彼らが同じ画像に一緒に存在していることにより、人物Ａ１、Ａ３の双方が識別されたものと認容される。

画像Ｆでは、人物Ｂ、Ｃは、画像Ｅ内の人物Ａ１、Ａ３と同様の信頼レベルに格付けされる。しかしながら、ＢとＣとは関係ないため、彼らはシステムにより識別されたものとするのを拒否される。

同じグループからの人物が、エンターテインメント開催地内のライドに、必ず一緒に行くとは限らないので、本発明の趣旨では、１つの画像に一緒にいることは、時間および／または場所に関連する画像内にいることを含むよう拡張可能である。図２３Ｃは、１組の連続する新規画像（画像２０１２３から画像１０１２６まで）内の人物と、参照画像データベース内の人物との合致に対する信頼レベルの概略図である。画像２０１２３では、画像内の１人の人物―人物Ｃ―が、識別信頼レベルが所定の閾値を超えるので、認容される。画像２０１２４では、人物Ｄは、その識別が閾値より下にあるので、拒否される画像２０１２５では、人物Ｂは高い信頼レベルのために認容されるが、人物Ａ１は拒否される。次の画像２０１２６では、人物Ａ２は、その画像に関連付けられた不十分な信頼レベルにより拒否される。しかしながら、連続する画像に関連する人物Ａ１、Ａ２が共に存在していることで、Ａ２が現在の画像から識別されたものとして認容され、人物Ａ１は、前の画像（２０１２５）から認容される形で、これらの人物に対する各々の信頼レベルが引き上げられる。

関連人物が共に存在していることは、連続した画像（２０１２５および２０１２６）内の存在に基づいて、近接した時間（例えば、１分など、所定のタイムセパレーション内）に基づいて、または接近性および時間（例えば、互いに近接して配置されたカメラからの、または同一のライドからの画像内に位置し、さらに、所定の時間間隔内で起こる関連人物の存在）に基づいて、または他の時間的および空間的な近接性に基づいて撮影されている。さらに、図２３Ｂおよび図２３Ｃでの例が、共に識別の信頼レベルより下の関連人物を扱う一方で、システムは、また、高い信頼レベルの人物に関連するのに近い、低信頼レベルの人物を識別されたものとして格付け可能である。

２人の関連する客の関連付けとは、その各人物が、関係のない２人の客に対して予想されるより大きな頻度で、同じ画像に写っていると期待されることを意味していることに留意すべきである。一般に、客の信頼レベルを増加させるこの方法は、各客が、いつもまたはほとんどいつも、好ましくは５０％以上の頻度で一緒にいるときに、最も効果的に作用することになるが、彼らが時間のほんの数パーセントの割合（好ましくは時間の１０％、またはさほど望ましくなくは時間の１％）で関連付けられる場合でさえ、結果を改善することができる。これは、例えば、画像が一般に２人の人物だけを含んでいる、２０人の人物からなるグループなどで生じることにある。こうした場合では、時間のおよそ５％には、いかなる２人の人物の関連付けも起こり得るだろうが、こうした関連付けの全体は、客の識別の精度をかなり増加することができる。

人物は、なんらかの特定の方法で（例えば、親族としての、またはイベントに一緒に参加したグループのメンバーとして）「関係する」または「関連付けられる」ことが、実際には必要ないことに留意すべきである。彼らは、単に長時間に渡って互いに近接して立っていただけであり、その間に、彼らの表現が、一回以上、同じ画像内にキャプチャされてしまった、ということもあり得る。したがって、彼らは、普段は正式に無関係なのであり、この画像は、彼らが単に物理的または「社会的」に近くにいるところをキャプチャしただけという可能性もある。

この近接の概念は、敷衍可能なことにも留意すべきであろう。すなわち、あるイベントに３人の人物Ａ、Ｂ、Ｃがいる場合、仮にＡが多数のＢの画像に存在しており、さらにＡが多数のＣの画像にも存在していたとするなら、ＢとＣが同じ画像に存在しているものがその収集内で１枚のみであっても、彼らの関連性を通してＢとＣとの識別の可能性の増加に役立つだろう。

時間および近接性は、同じ客が２つの異なる画像に存在している可能性を除くよう使用可能である。例えば、異なるカメラによりほとんど同時に画像がキャプチャされ、これらのカメラが最も近接した位置にないなら、２つの画像に存在している客は同じ人物のはずがない。一般に、それらの画像が撮られた時間と同様に、それらの画像を撮影したカメラが判るなら、２つのカメラの間の時間の相対的違いも判ることになる。

参照画像から取得された追加情報を含んで、客についての他の要素または情報も使用可能である。図２４Ａは、客の参照画像５００である。顔認識アプリケーションは、多くの場合、顔のグレースケール画像で動作することになる。従来の顔認識プログラムで使用される多くの異なるアルゴリズムが存在するが、一般に、顔を配置し、顔の特定要素（目、顎、口）を識別し、さらに顔のサイズおよび向きを決める、前認識ステップが存在している。その後、顔の特定の特徴は、最も大きく区別する特徴に従って、多くの場合、量的に顔を特徴付ける主要要素、ファクターの分析、またはニューラルネットワークにより識別される。多くの場合、「顔識別子」または顔ＩＤ（例えば、コグニテックジーエムビーエイチ(Ｃｏｇｎｉｔｅｃ ＧｍｂＨ)、ドレスデンのフェイシャルアイデンティフィケーションレコード(Ｆａｃｉａｌ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｃｏｒｄ)（ＦＩＲ）に該当する）とこの明細書で呼ばれる、顔の数値または複雑な記述が、処理の間に生成される。多くの顔認識プログラムでは、検査される新規画像内の顔に対する顔ＩＤは、データベース内の参照画像からの顔ＩＤと、数値的に比較される。

図２４Ｂは、顔のデータベース内に含まれる、架空の人物Ａｌｆｒｅｄ Ｎｅｗｍａｎに対する見本情報を示す概略図である。顔のデータベースでは、人物の名前、および問い合わせ先が提供されている。この場合、顔ＩＤは、１６の主要構成要素の各々に対する０〜１２８の値を示す、一連の対となった１６進数として与えられる。これは、様々な異なる形式で顔ＩＤをフォーマット可能な、顔ＩＤの１形式である。

図２４Ｃは、テスト画像から情報を得るためのブロック・フローチャートである。ステップ５２０の後に続くステップが、主に、分析の結果に影響されることなく、大きく変化し得ることに留意すべきである。ステップ５２０では、上に説明したように、顔の総合的位置、および顔の要素の位置が取得される。その後、ステップ５２２で、主要構成要素または他の顔認識の方法を用いて、顔ＩＤが取得され、これは、ステップ５３０で格納される。

図２４Ａの画像から、追加情報を取得可能なことがわかる。こうした情報は、ステップ５２４でその人物の頭の先端の画像の位置から得られた、その人物の背丈を含んでおり、ステップ５３２でその背丈が格納される。ほとんどの顔認識プログラムでは、その人物の頭の形状が推定され、こうした推定が、その人物の帽子の頭または人物の髪のファッションに存在して、何かしら独立していることに留意すべきである。したがって、一般に、人物の背丈は、その人物の頭蓋骨の先端の計算された位置に推定される。また、このプログラムは、目の周りにアレイされた顔の皮膚でない色調を探知可能であり、これは眼鏡をかけていることを示している。この情報から、ステップ５２８およびステップ５３６で格納された情報のように、眼鏡の使用と眼鏡の色が推論可能である。

画像から、眼鏡の存否、眼鏡の色、メーキャップの色、宝石、顔の毛の配分、髪の色、および皮膚の色調を含む、他の情報を直接取得可能である。特徴のいくつかは、永久に、または比較的永久に（すなわち、何日もから何週間、または何ヶ月にもわたり）人物に関連付けられる。衣服、メーキャップ、または宝石など、人物に関連付けられる他の特徴は、日替わりで変化すると予想される。

例えば、ステップ５２６で、シャツの色は、顎の位置の下、ほぼ頭長で見ることにより推論可能であり、ステップ５３４で格納する。その位置の画素はサンプル可能であり、さらに、後の検索のために、２つの最も一般的な、異なるシャツの色が格納される。多くの例では、参照画像は、人物が、パーティー、バル・ミツバー（bar mitzvah：成人式）、会社のピクニック、スポーツ大会、またはコンベンションなどのエンターテインメント開催地を訪れるのと同じ日に撮影されることになる。こうした場合では、一時的情報は、識別または識別を有効にすることを補助することになる。図２４Ｂのデータベースでは、これらの一時的特徴は、任意の信用測定と共に、参照画像の日付を伴って格納される。これらの一時的特徴は、参照画像が得られた日付に対してのみ、人物の識別に使用されることになり、その後、そのシャツの色は、データベースからパージされることになる。したがって、顔認識システムは、人物の長期にわたる特徴（例えば、人物の顔の測定基準）と、一時的特徴（例えば、衣服、髪、帽子）の双方を利用可能である。

図２４Ｄは、厳密に顔の造作のみ以外の関連付けされた特徴を用いる、１組の新規画像内の人物と、参照画像データベース内の人物との合致からの信頼レベルの概略図である。画像Ｇでは、信頼レベルが認容閾値より大きな人物Ｂの存在が示されているので、人物Ｂの存在が認容される。画像Ｈでは、人物Ｂの存在は示されているが、信頼レベルは認容閾値のそれより下であり、さらに、垂直破線により示された所定の二次閾値よりも小さい。こうした場合、顔認識だけに基づくと、人物Ｂの不在が示される。

画像Ｊでは、信頼レベルが認容閾値のそれより下であるが、二次閾値のそれより上であるので、人物Ｂの存在が示されている。こうした場合では、ステップ５３６を通して、ステップ５３２で格納された付属の特徴も検証可能である。背丈の永久的な特徴のために、テスト画像と参照画像の間の背丈の不一致は、一般に、Ｂの存在に対して低い信頼レベルをもたらす。しかしながら、一時的特徴（シャツの色または眼鏡）の不一致は、その客がその眼鏡を外したり、またはそのシャツの上にセーターを着ている（または、反対に、参照画像にあったセーターを脱いだ）可能性があるので、一般に、Ｂの存在の信頼レベルにさほど影響を与えることはない。しかしながら、一般に、参照画像とテスト画像とが、一時的特徴で合致すると、Ｂの存在の信頼レベルは改善されることになる。そして、付属的特徴の合致に適応した後、Ｂの存在の拒否または認容が、閾値に対してなされることができる。

シャツの色、眼鏡の存在などに対する所与の加重は、特徴を評価することにおけるシステムの信用度により加重され得ることを留意すべきである。例えば、システムが客の髪の色の色評価に困難を有する場合（例えば、人物が帽子を被ったり、またはスカーフを付けている）は、関連する信頼性は、Ｂの存在についての信頼レベルが髪の色の一致／不一致に影響を受ける程度の加重に使用可能であり、髪の色に対する信頼性が増すにつれ、Ｂの存在／不存在に対する信頼レベルがさらに調整される。

一般に、特定の客に単一の参照画像だけが取得され、そこから、単一の顔ＩＤが取得される。顔ＩＤが、多くの異なる画像から取得された、何らかの統計的平均顔ＩＤ（例えば、平均または中間値）の近くにあることが最適である。しかしながら、参照画像が客のプロトタイプではなく、平均顔ＩＤからかけ離れた顔ＩＤをもたらすこともあり得る。以下では、この潜在的問題を修正する２つの方法について議論する。

図２５Ａは、その客の顔ＩＤを改善するために、客の新規画像を用いるブロック・フローチャートである。客の初期の登録中に、ステップ５４２は、客Ｘに対する顔認識ＩＤを計算し、さらに、同時に、またはそれに続いて、ステップ５４６で良好度（ｇｏｏｄｎｅｓｓ）値も計算する。この良好度値（通常０．０〜１．０であるが、いかなる２つの所定値の間であってもよい）は、画像が十分な品質である程度、ライティングが十分である程度、顔のカメラからのアングルの程度、顔が主要構成要素または他のタイプの分析で用いられるプロトタイプと一致する程度、または顔ＩＤの信頼性に影響する他のファクターについて示すものである。ステップ５５０では、顔ＩＤと関連する良好度は、顔認識データベースに格納される。

登録に続いて、ステップ５５２で、何枚かが客Ｘの存在を含んでいる他の画像がキャプチャされる。ステップ５５６では、その画像内の顔の肖像に対して、顔認識ＩＤが計算される。ステップ５５８では、ステップ５５２でキャプチャされた画像内の顔ＩＤが、ステップ５５０で格納された客Ｘに対する顔ＩＤのものと十分同様であるか否か―すなわち、客Ｘの表現が、画像内のものであると考えられるかどうか―が判定される。そうである場合、ステップ５４６と同様に、ステップ５６０で良好度値が決定される。ステップ５６２では、新規顔ＩＤは、以前に格納された顔ＩＤと、新規顔ＩＤとの加重平均により計算される。平均に対する加重は変更可能（直線的または幾何学的に）であり、さらに、１を除いて加重の冪数が使用可能である。さらに、特定の顔認識プログラムには、複数の参照画像を用いて、新規の人物を登録したり、または以前に登録された人物に新規参照画像を加えたりするための、代替的手段を提供するものがあるが、これらの手段はこの目的にも使用可能であろう。

その結果は、同様に加重された新規良好度ファクターと同じく、以前に格納された、または、新規の顔ＩＤのいずれとも異なる新規顔ＩＤである。ステップ５５０では、新規顔ＩＤと良好度値が、顔認識データベースに格納される。代替的に、データベースは、単に、最大の関連する良好度ファクターを伴って、顔ＩＤを格納してもよい。

図２５Ａで説明された方法の結果、時間の経過と共に、より信頼できる顔ＩＤが一つにまとめられることになる。以前または新規の顔ＩＤの加重は、以前に格納された顔ＩＤを生成するのにかかわったＩＤの数を考慮に入れていることに留意すべきである。例えば、システムが格納された顔ＩＤを計算する際に、既に使用した４つの画像を持っている場合、新規顔ＩＤは、（関連する良好度ファクターに応じて）格納されている顔ＩＤに対しておよそ１／５の加重だけが与えられることになる。線形加重による数値で表現すると、格納された主要構成要素値の１つが、良好度Ｇ_Ｓを伴ったＰＣ_Ｓであり、Ｉ_Ｓ画像の合成から計算されるのに対して、新規画像は、匹敵する主要構成要素値ＰＣ_Ｎ、良好度Ｇ_Ｎを有し、および単一画像から来ており、加重された主要構成要素価値ＰＣ_Ｗは以下の式から計算することができる。
ＰＣＷ＝［（ＰＣＳ＊ＧＳ＊ＩＳ）＋（ＰＣＮ＊ＧＮ）］／［（ＧＳ＊ＩＳ）＋（ＧＮ）］

図２５Ｂは、その後の識別のために、客の全ての顔ＩＤをコンパイルするブロック・フローチャートである。ステップ５７２では、客Ｘの登録写真がキャプチャされ、さらに、その後のステップ５４２では、客Ｘの顔ＩＤが計算される。ステップ５７６では、Ｘの顔ＩＤが、客ＸのＩＤの全てを格納している記録５７０内のデータベースに格納される。これらの顔ＩＤが、Ｘのための記録へポインタを合わせることにより（図２４Ｂに示したように）、代替的または追加的に、検索目的のためのＩＤリスト内にＩＤを格納可能であることに留意すべきである。新規画像は、ステップ５５２でキャプチャされ、その後、ステップ５５６で顔ＩＤが計算される。マッチングステップ５５８では、新規顔ＩＤが、記録５７０内のＸに対して格納された全てのＩＤと比較される（または、全ての客に対するＩＤリストと比較可能である）。これらの顔ＩＤのいずれかと十分に近い合致が見られたなら、その新規顔ＩＤは、その後の検索での使用のために、データベースレコード５７０内（または全てのＩＤのリスト内）に格納される。図２５Ｂの方法は、所与の客の顔ＩＤを、画像ごとに変更する利点があり、マッチングステップ５５８では、新規画像顔ＩＤを、既知の範囲で客の顔ＩＤと比較可能である。これにより、特に登録画像の品質が劣る場合（例えば、画質、画像における動き、客の顔での歪んだ肖像、顔の部分のあいまいさ）、客との正確な合致がなされる可能性が改善される。

画像配布のステップ３９
客４３は、物理的にキオスク７５に統合されるか、または代替的にビル内に位置する、画像配布ステーション７７へ格納された画像にアクセスすることになる。一般に、配布ステーション７７は、一体化されたリモート識別装置５１を組込むことにより、客４３の識別手段を組込むことになる。一旦客４３が識別されると、客４３に対応する画像は、画像格納装置７１から検索することが可能であり、さらに、画像は、客がレビューするよう観察スクリーン８５上に投影される。観察スクリーン８５は、この目的用に構成された、標準のコンピュータスクリーン（例えば、陰極線管、または能動的、または、受動的マトリクスディスプレイ）であってもよく、または、標準のまたは投影用のテレビスクリーンであってもよい。配布ステーション７７では、客は、以下のような、特定の動作を実行可能であろう。
・画像を印刷すること、
・コントラストまたは色の調整、トリミング、拡大などの、特殊撮影効果を生み出すよう画像を操作すること、
・画像に、テーマパーク、マスコットの画像、または日時またはライド名についての文字情報などのコンテンツを追加し、または取り去ること、
・製作される「アルバム」へ画像を追加し、または「アルバム」から画像を削除すること、
・特定の記念品（例えば、マグカップ，証明書、グリーティングカード、Ｔシャツまたは他の衣服）の上に画像を印刷すること、
・クライアントが選択した電子アドレス（例えば、電話回線を用いるＦＡＸマシン、または電子メールインターネットアドレス）へ画像を送ること、
・標準のコンピュータ格納手段（ディスケットまたはＣＤ）、または標準のデジタル写真フォーマット（例えば、ＫｏｄａｋＰｈｏｔｏＣＤフォーマット）のいずれかで、写真画像のデジタルコピーを生成すること、
・写真スライドをクライアントに提供すること、
・クライアントによるその後の印刷のために写真のネガを提供すること。

スタンドアロン実施例では、配布ステーション７７は、現金支払いスロットまたはクレジットカード支払スロットのうちの１つまたは両方を使う、クライアントからお金を受ける手段を含むことができる。さらに、画像は配布装置内で印刷され、画像配布スロット８７を通してクライアントに渡すこともできよう。

客４３の複数の画像は、収集され、アルバムとしてパッケージすることもできよう。さらに、客がエンターテインメント開催地をグループで訪れている場合は、開催地内の彼らの経路が分岐していても、彼らの画像を単一アルバム内に一緒に収集することもできる。これは、グループ内の複数の客が、同じデジタル識別子を有するタグを担持可能にすることにより処理してもよく、それにより、単一の識別子に対応する要求画像が、すべてのグループメンバーから画像を検索可能となる。代替的に、各客は、異なる識別子を有しているが、その後、グループベースで画像検索を実行可能となるよう、画像格納装置に所与のグループに客が属しているという追加情報を含むことができる。

クライアントと双方向処理するサイト、および材料の配布は、変更可能である。図６ａおよび図６ｂは、印刷と配布とを統合する、２つの異なる方法のブロック概略図である。図６ａは、図２に示したような配布スキームを表している。リモート識別リーダー５２からのデータは識別転送ワイヤ５３を超えて受け取られ、画像は画像転送ワイヤ６５を通して受け取られ、これらの２つの情報の断片が格納コントローラ７３により格納装置７１へ転送される。配布ステーション７７は、配布ケーブル８１により格納コントローラへ結合される。各配布ステーション７７内には、配布ステーション７７での客４３への配送用の印刷画像を作成するプリンタ１３７がある。配布ケーブル８１は、配布ステーション７７から格納コントローラ７３へ画像を求める要求が送られ、格納コントローラ７３から配布ステーション７７へ画像が送られる、双方向通信が可能でなければならないことに留意すべきである。

図６ｂは、プリンタ１３７が配布ステーション７７に位置しない、代替的配布スキームを表している。この場合、画像がレビューされて選択される配布ステーション７７は、客４３の双方向処理に対してのみ使われる。印刷を求める要求は、配布ステーション７７から格納コントローラ７３へ送られる。格納コントローラ７３は、記憶装置７１から要求された画像を検索し、その後、印刷のために、画像を適当なプリンタ１３７へ送る。特定のプリンタ１３７の適合性は、印刷のサイズ、または印刷される基板（セラミック製マグカップ、金属フィルム、織物、またはポスター）の指定される印刷出力の特徴により決定されてもよい。代替的に、印刷リソースは、その可用性に基づいて選択可能である。この配布スキームは、事実上、多くの配布ステーション７７からの要求にリソースを完全に占領できて、スケールメリットを可能にする、印刷リソースを利用する。例えば、写真画像アルバムは、より高速度、かつ低価格という利点を有することが可能な、さらに自動製本などの特別の特徴を備えた、大容量装置上で最も良く製作されることになろう。

多くの場合、印刷は、配布ステーション７７で客４３と双方向処理するのとは異なる時に実行されてもよい。例えば、客４３は、配布ステーション７７で画像を選択可能であり、さらに、画像は適切な媒体（紙、Ｔシャツ、またはマグカップ）へ転送され、後に、その日の内または異なる日のいずれかに、おそらくは郵便により、客４３に配送される。

画像配布は、配布ステーション７７などの専門化したハードウェアを伴わない、代替的手段により実行可能であることに留意すべきである。例えば、客に対応する画像は、写真校正刷のように、荒い、またはサイズ縮小フォーマットでコンパイル可能であり、それを家にいる客４３に送致可能であろう。その後、客は、購買する画像を選択し、電話、メールによる注文、またはインターネット取引を通して、これらの画像を注文することができよう。しかしながら、この実施例では、画像が格納されていなければならない継続期間は、数週間または数カ月間となり、長期画像格納用の安価でアクセスしやすい手段が必要となる。一般にデータベースは、特定の日付または特定の時間（例えば、図３のステップ１３８）に、どのタグ４９またはタグ４９上に格納されたどのコードに一致する、どの客４３に、どの関連付けがされているか、維持しているので、かなりの時間の期間、格納された画像を、一致する客４３に関連付けることができる。

識別された画像の検索のための識別子の改造
画像識別が顔認識を通して実行される場合、客の顔―常に客と存在する―は顔認識識別子（顔ＩＤ）の改造に使用可能であり、それにより、その画像はデータベース内に関連付けられる。客がエンターテインメント開催地を去った後（そして、恐らくは、家）でも、まだ画像の検索が可能である。

顔ＩＤ改造を実行する１つの方法は、客が、インターネット上の電子文書（例えば、ＪＰＥＧファイル）として、電話回線またはインターネット通信回線を通したＦＡＸ画像経由で、ストリーミング画像経由で、または郵便による自分たちの写真を送ることにより、彼ら自身の画像を送ることである。その後、配布システムは、客の画像を検索するときの使用のために、顔ＩＤを計算することができよう。

結婚式やパーティーなどの、より小さいイベントに関しては、客は、彼ら自身の顔がある画像が現れるまで、選択されていない画像（例えば時間的に連続した、またはランダムな）に目を通すことができる。客は、画像を選択し、その後、画像から彼ら自身の顔の肖像を―例えば、カーソルで彼らの顔をクリックすることにより―選択することができる。その後、この顔の画像は、上に説明したように、客の追加画像を検索するときの使用のために、顔ＩＤを計算可能である。

この処理は、客がスキャンするように、画像の慎重な選択により、加速することができる。例えば、より多くの顔を含む画像は、客の肖像を含んでいる確率がさらに大きくなるだろう。さらに、画像内の全ての顔が以前に提示したことがある画像を、客に提示することは、何の役にも立たない。したがって、客には、以前に見ていない顔が提示されている画像のみを提示しなければならない。

この表現形式を実行するアルゴリズムは、画像集内で人物を見つける効率的な検索アルゴリズムのブロック・フローチャートである図２９を参照して、以下の通りである。ステップ７６０では、画像集内の全ての画像は、各画像内に存在している人物を決定する、顔認識プログラムにより分類される。識別は、２つの異なる画像内に存在する人物を、何らかの信頼性により同じ人物であるとして見分けることができる程度まで実行可能である。例えば、各人物は実質的に固有のＩＤを与えられ、さらに、その後、各画像は、その画像内に表される全ての人物に応じた顔認識により分類可能である。ステップ７６２では、各画像に関連付けられた固有のＩＤは、その後、ランダムアクセスメモリーなどに一時的に格納されるか、またはファイルまたはデータベースに永久的に格納可能である。識別される顔の肖像のおよその位置、およびサイズが格納されていることも便利である。

ステップ７６４では、第１の画像が客に提示され、提示された画像は、最大数の表された顔を伴っており、格納された固有のＩＤを捜すことにより決定される。客は、ステップ７６８で、可視検査を通して、所望する人物（彼自身、または客が、画像がほしいと所望している人物の肖像）が存在しているか否かを判定する。客が所望する肖像を見つけられない場合、そして、全ての画像が客に提示されるわけではないステップ７７０において決定される場合、その後、ステップ７６６の反復で、以前に客が見ていない最多の表された顔を有している画像が、客に提供される。その後、この処理は、客に、全ての固有の顔が表されている画像が提示されるまで、繰り返され、ステップ７７２において、そのポイントで失敗により処理が終えられる。客がまだ彼自身の肖像を見つけていないなら―おそらく、彼自身の顔が第１の組の画像で認識されなかったので―同じ評価基準を、この処理による第１の試行で客が見ていない画像に適用するよう用いることにより、この処理を繰り返すことができ―事実上、同じ人物が表されているとして割り当てられた画像を用いてこの処理を繰り返すが、これに対して客がその人物を認識しないなら、客側の誤りか、または、画像内の各人物の肖像に固有のＩＤを割り当てるシステム側の誤りかのいずれかに起因していることになる。

客が所望する人物の肖像を含む画像を見つけた場合、その画像は、ステップ７７４で、所望する人物に対応する画像内の肖像を識別するために客に提示される。客は、所望する人物を指差すが、これは、マウスを使用して、カーソルが所望する人物の肖像の顔にあるときにボタンを押すことにより、実行可能である。このステップは、１人の人物の肖像のみが画像内に存在しているときにスキップ可能である。しかしながら、その場合でさえ、所望する人物の肖像がその画像内に存在するにもかかわらず、顔認識ソフトウェアはそれを認識していなかった可能性がある（例えば、所望の人物の肖像が余りにも小さく、ぼけており、または横を向いている）ので、客に、所望する人物の肖像の位置を確認させることは役立つことになる。ステップ７７６では、ステップ７７４で取得された所望する人物の肖像の位置から、顔の肖像の大体の位置およびサイズが格納されているなら、ステップ７６２で、その人物に関連付けられた固有のＩＤが、格納されたＩＤから検索可能である。代替的に、画像は、検索され、ステップ７７４で選択された肖像の固有のＩＤを決定するために、この時点で、顔認識により分析可能である。ステップ７７８では、各画像に対して格納された固有のＩＤは、所望する人物の表現を含む画像を決定するために捜すことができる。その後、これらの画像は、客または配布により、見るために検索可能である。

図２９のアルゴリズムに応じて分類される画像の画像キャプチャの間の時間における分離、およびソート処理が、数カ月または数年にさえなることに留意すべきである。さらに、その画像は、多くの異なる位置での多くの異なる人物によりキャプチャ可能であり、公共的および個人的の双方となることが可能で、さらに、単一データベースまたは多重リンクデータベースのいずれかに格納可能である。したがって、このアルゴリズムは、例えば、オンライン写真共有サイトおよび写真アーカイブサイトなどで、格納された画像に有益に適用可能である。これらのアルゴリズムは、客が、１人物以上の人物を有する、数百または数千枚もの個人的な写真を分類する新規方法を提供する。

客が、例えば、「デヴィッド(Ｄａｖｉｄ)」の肖像を含む画像を、データベースの隅々まで捜すことができるように、名前は、格納される固有のＩＤを伴って、データベース内に関連付けることができることに留意すべきである。検索は、「デヴィッド（Ｄａｖｉｄ）とマーティ（Ｍａｒｔｙ）を含んでいるが、エド（Ｅｄ）は含まれない画像」など、ブール組合せを実行可能である。顔認識ソフトウェアはまた、顔のサイズ、または画像内にいる人物の数を決定することも可能であり、検索評価基準は、顔画像のサイズ、または画像にいる人物の数を含むことができる。検索は、画像の日付など、顔認識に関係ない検索評価基準を含んで実行可能である。

図３０は、アーカイパル画像集を捜すためのユーザインタフェースである。ボックスＡ内では、ユーザは、画像内の人物の数を選択可能である。一般に、顔認識における第１のステップでは、顔の位置を位置決めして、ブロッキングし、さらに、この情報は、画像内で識別される顔の数を決定するのに使用可能である。以下のラジオボタンは、ユーザが、画像内の人物の数に従って、評価基準を満たす画像を分類可能にする。加えて、それぞれの顔の肖像は物理的に見つけられ、大きさに従って分けられるので、写真は、追加的または代替的に、顔の肖像のサイズにより分類することができる。ボックスＢでは、画像内で肖像が捜される人物は、直接入力により、または、図示したように、プルダウンメニューの使用により選択可能である。図示された例では、ユーザは、２人の人物を伴う画像のみが選ばれたボックスＡで選択しており、さらにボックスＢでは、画像がパミラ（Ｐａｍｅｌａ）とバーバラ（Ｂａｒｂａｒａ）の両者を含んでいることが示されている。異なるブライアン（Ｂｒｉａｎ）の指定（すなわち、ブライアン［Ａ］、ブライアン［Ｂ］、ブライアン［Ｃ］、ブライアン［全て］）は、この明細書とは他の場所で説明された方法で、ブライアンが異なる年令または全ての年令で表される、画像を表している。

客ＩＤを生成する代替的手段は、客による顔ＩＤ生成のブロック・フローチャートである図２６に提供されている。この議論では、顔認識プログラムは、単一の特徴（例えば、幅に対する背丈の比率、瞳間の距離）、または複雑なファクター（主要構成要素など）となり得るファクターにより、組織されていると仮定している。さらに、これらのファクターが、ファクターを可視的に表現した顔の画像、または顔の部分（例えば、耳または口などの要素がない顔）を使用可能であると仮定されている。さらには、最終的に、ファクターが直接顔ＩＤに変換されるか、またはファクターにより構成された画像がＩＤに変換されるかのいずれかであると、仮定している。例えば、顔ＩＤが８０／ＡＢ／６２／Ｅ７／ＯＤ／８１／Ｂ７／２３／ＡＯ／０６／Ｆ２／３０／７Ｃ／３Ｆ／１１／２Ｄである、図２４Ｂのリレーショナルデータベースの記録を考えると、そこでは、各対の１６進数が主要構成要素（または、ファクター）の値である。したがって、本方法では、第１の主要構成要素「８０」は、顔の画像の一部分を取り出すのに使用可能であり、さらに、第１および第２の主要構成要素の組合せ―「８０／ＡＢ」―が、さらに認識可能な顔の画像を取り出すのに使用可能である。

第１ステップ６００では、カウンタＮは１にセットされる。第２ステップ６１４では、１組の画像は、最も特徴的なＮ番目（この場合、第１番目）のファクターに対する所与の値の範囲で取り出される。ステップ６０２では、例えば、客は、ウェブページにおいて、彼ら自身の顔の特徴に最も近い顔を選択するインストラクションと共に、ステップ６１４で取り出された１組の画像が提供される。顔の選択により、そのファクターに対応する値が取得される。ステップ６０４では、データベース内で、ほぼそのファクター値に近い画像の数が捜される。決定ステップ６０６では、合致した数が所定の数Ｋ（その数は一般に１０より小さい）より大きい場合、ステップ６１０で、カウンタＮが増加される。その後、すでに選択したファクター値（１からＮ−１のファクターに対して）により（しかし、ここではＮ番目の可変ファクターにより）、１組の画像が生成される。ステップ６０２では、ユーザは、前記画像が追加ファクターにより、さらに高度に制約され、詳述された形で、この画像の組から選択する。

データベース内の合致した顔の数が、所定の値Ｋより少ない場合、ステップ６０６で、合致する顔ＩＤに対応する画像が客に表示される。客が画像の１つに、自分の顔の肖像を見つけた場合、ステップ６０８で、この画像は購買対象に選ばれる。客が、自分の顔を提供された画像内に見出さない場合は、以前に選択したファクター値のうちの１つが間違っているはずである。こうした場合、ステップ６１２では、ステップ６０４の合致処理の厳密性を減少させ、ステップ６１０でカウンタＮが増加され、さらに他のファクターで実行する上記処理が繰り返され、新規のＮ番目のファクター値にわたる１組の画像の生成が開始される。厳密性を減少させた後に、他のファクター値を指定することなく、データベースに対する他の合致を生成可能であることも、本発明の趣旨内である。こうした場合、客の画像を発見するために（ステップ６０６）、以前にデータベースから客に対して提供され、かつ拒否された画像を、再度客に提示することはない。

本発明の趣旨内にある、使用可能な上記の方法には、多くの変形がある。例えば、合致する可能性のある画像の数を縮小する際に用いるファクターの数を、合致の可能性のある数が閾値の下となるまで増加させる上述の制御スキームに代えて、指定されるべきファクターの数を、所定の数にすることもできる。また、ファクターについて、図面によるより、むしろ単語で説明可能である。さらに、以前に推定された値が不正確であったと決定された場合は、一旦それらが選ばれた後にファクター値を変更するツールを客に提供することも可能である。加えて、補足パラメータに眼鏡の存在、背丈、髪の色、または、通常、顔ＩＤ（図２４Ａ〜Ｄ参照）の一部として提供されない他のデータなどの情報の入力を、客に要求することもできる。こうした情報は、ステップ６０６で、客に提示される画像の数を制限する合致処理の一部として使用可能である。

画像集内の若干の画像は、数年間にわたって撮影された画像を含むことができる。こうした場合、特に人物が若い（例えば、２０歳未満）なら、その人物の顔ＩＤの変化に関係する画像内の人物の年令は、かなり変化することになる。図３２は、数年間にわたって撮影された所与の画像で、１人の人物に対する１つ以上の顔ＩＤを処理するためのアルゴリズムのブロック・フローチャートである。第１のステップ８００では、人物は、画像集からの画像内で識別され、さらに、顔ＩＤは、データベースへ永久に、またはバッファへ一時的に格納される。第２のステップ８０２では、ステップ８００で格納された顔ＩＤに合致する、他の顔の肖像が識別され、顔ＩＤに合致する全ての例の一時的な例リストが作成される。例リストは、画像の日付のみならず、各画像（または、画像の格納位置へのリンク）からの両方の顔ＩＤを含むことになる。ステップ８０４では、例リスト内の例が日付に基づいて分類される。ステップ８０６では、Ｋ番目に古い例に対する顔ＩＤが、合致する顔のコレクションを捜すのに使用される。おそらく、これらの合致する顔は、主として、すでに認識されたものより前に撮影された画像から成っていることになり、一方で、新たに識別された画像内のこれらの顔は、Ｋ番目に認識された顔と合致し、これらは、他の、後の画像とはさほど良く合致しないこともある。数Ｋは１〜１０であることが好ましく、さらに好ましくは２〜５である。

決定ステップ８０７では、新規の顔がステップ８０６で識別された場合は、新規の例が例リスト内へ統合され、日付により分類され、ステップ８０６が繰り返される。この反復は、ステップ８００で識別された人物の識別を、より前の可能な日付へ拡張するように設計されている。ステップ８０７でいかなる新規画像も集められない場合、ステップ８０８では、Ｋ番目に新しいか、または最新の例を伴う画像集に対する合致により、Ｋ番目に新しい例がより最近の時間まで識別拡張を試みるのに使用される。再度、新らたな例が例リストに追加されて、分類される。ステップ８０９では、ステップ８０８で新規の例が識別されたか否かが判定される。新規の例が識別された場合は、ステップ８０８が繰り返される。識別されていなければ、画像集を通しての、いかなる新規検索も実行されない。

ステップ８１０では、例リストは年齢幅に分離される。等しい持続時間（例えば、１年）を有する年齢幅が選択可能である。代替的に、これらは、各年齢幅を一括する顔ＩＤ間の計量距離が等しいサイズとなる形で選択可能である。分離の他の評価基準またはアルゴリズムは、各年齢幅での年齢幅の「サイズ」は、年齢幅から取得された全ての画像が、その後のステップで、その年齢幅から抽出された顔ＩＤを参照することにより、顔認識ソフトウェアにより認識可能であるようなものでなければならない、という但し書を伴って、本発明の趣旨内である。ステップ８１２では、こうして集められた画像の顔ＩＤが、その年齢幅に対する合成ＩＤを作成するために使用される。過去の時間での人物の新規画像を撮像することはできないが、過去の時間の画像を画像集に追加することはできるので、各年齢幅に対する合成顔ＩＤを作成することにより、顔認識プログラムが画像集の顔の肖像を最も正確に識別することが可能となる。

上のアルゴリズムは、人物の顔ＩＤの変化が年齢以外の理由である例にも使用可能であることに留意すべきである。こうした場合は、負傷、形成外科、顔の毛、メーキャップの変化、および他の永久的または一時的な出来事を含むことができよう。さらに、画像が撮影された年齢に基づいて、画像を分類する（または、システムに索引をつける）のではなく、相違点に基づいて分類を実行することができる点に留意すべきである。例えば、画像を年齢幅へ分ける代わりに、画像を、類似性で重なっている組の画像に分けることが可能であり、さらに、グループ内で最も異なる画像（すなわち、アウトライアー）を探すことにより、この組を拡張可能である。この使用モードは、アーカイバルコレクションからの画像に索引をつける必要があり、さらに、その画像の撮影日付が有効なものではなく、日付に基づく分類が排除されているような場合には、特に役立つだろう。

顔認識ソフトウェアプログラムでの顔ＩＤの比較の一部は、閾値厳密性である。２つの顔ＩＤの差がこの厳密性を下回るならば、顔が合致すると考えられ、また、差がこの厳密性を上回るならば、顔が異なっていると考えられる。厳密性レベルが増加すると、一般に偽陽性合致は減少するが、一般に偽陰性合致が増加することになる。同様に、厳密性レベルが減少すると、一般に偽陰性合致が減少するが、偽陽性合致が増加することになる。正しい厳密性レベルの選択は、正しい合致を得るために非常に重要であり、さらに、異なる組の画像は、単一画像アーカイブ内のものでさえ、照明強度や、顔の表情や、横を向いている顔の総計などの差により、厳密閾値が異なっていることがよくあるであろう。

最適の分類のための異なる厳密性を考慮に入れ、画像の収集を組織化する特に有用な方法は、クラスタ分析を使用することである。クラスタ分析は、物体間の計量距離に基づいて、物体をクラスタに組織化する多くの異なるアルゴリズムを含んでいる。この測定は、ユークリッド、二乗ユークリッド、シティブロック（ｃｉｔｙ−ｂｌｏｃｋ）（すなわち、線形測定基準の絶対和）、指数距離、および他の測定基準であってもよい。一般に、指数距離計量が便利であり、この指数は０．５〜２が好ましい。一般に、顔ＩＤは、一連の数値に分解可能であり、したがって、そこでは、計量が多次元計量であると考えられる。

クラスタを重ね、または接合する、連結規則は、単独連結、完全連結、単純ペア‐グループ平均、加重ペア‐グループ平均、単純ペア‐グループ中心、加重ペア‐グループ中心、ウォード法、双方向接合、または他の方法を含む、多種多様な連結規則を使用可能である。これらのアルゴリズムは、一般に組織内で階層的である計量距離により、関係づけられるクラスタを作成する。すなわち、クラスタ化閾値距離が非常に大きい（例えば、２つの最も異なる画像間の計量距離より大きい）なら、すべての画像が同一クラスタに存在していると考えることができる。逆に、クラスタ化閾値距離が２つの最も似ている画像間の距離より小さいなら、すべての画像が別々のクラスタに存在していると考えることができる。クラスタ化アルゴリズムは、使用されている閾値距離の計量に対応して、どの画像がどのクラスタにあるかを示す階層的組織、または代替的に、固定距離クラスタ化アルゴリズムが適用可能な、同様の情報を与える異なる閾値での、マルチプルタイ(ｍｕｌｔｉｐｌｅｔｉｅｓ)のいずれかを提供可能である。

この情報により、画像内の人物に従って画像を分類するための自動化手段が提供可能となる。しかしながら、顔の配置、照明、および画素による顔肖像のサイズ、顔の表情、およびその他の違いのために、特定の人物の顔の肖像は、クラスタ化アルゴリズムにより、顔が異なるクラスタに配置される程度に変化可能である。実際、各クラスタが１人の人物に関係する画像の全てを含むように、全ての画像をクラスタ化する単一の厳密閾値計量は存在しそうにない。

多くの場合、画像をクラスタ化するための、初期の厳密閾値が画像をクラスタ化するために使用される、半自動処理を使用するのが好ましい。この厳密閾値は、一般に、予め決定され、さらに、人物の肖像が１つより多いクラスタに存在するような（すなわち、厳密閾値が高く、存在する人物より多くのクラスタを生じさせる）大きさとなる。この時点で、ユーザは、１つのクラスタから参照画像を与えられ、その後、他の密接に関係づけられたクラスタからの画像に、同一人物の肖像があるかどうか尋ねられる。ユーザが肯定的な返答をした場合は、２つのクラスタが単一クラスタへとマージされる。１つより多いクラスタからの画像が、同時に、参照画像と比較可能であることにも留意すべきである。このクラスタ化アルゴリズムを使用することにより、なさねばならない比較の数は、あらゆる画像を分類するよりも、かなり減少させることが可能となる。

この半自動化クラスタ分析は、図３２で説明したように、年齢に従って顔の特徴が変化する場合に使用可能であることに留意すべきである。しかしながら、この場合、顔の年齢が異なる画像は、異なるクラスタに配置されることになりやすく、さらに、その後ユーザは、可視検査に基づいて、手動でクラスタをマージする。

例えば、オンライン写真共有システムまたは個人的画像集の場合には、何らかの個人の画像を選択することを所望した時、または、例えば、彼らが各画像内の認識可能な顔の数に基づく、収集の分類を希望した時に、顔認識をいつでも実行する必要があるなら、これは便利なものであることに留意すべきである。この目的のために、一度顔認識を実行し、その後、画像による顔認識から抽出された顔識別子を関連付けるのが好ましい。例えば、各画像に関連付けられたデータベースレコードは、画像内で認識された各顔のリスト、顔の空間的座標（例えば、顔の画像のサイズの何らかのしるしも提供する目の座標）、および顔識別子を含むことができる。加えて、格納された情報は、上述したように、画像内の人物のより正確な識別の実行を補助するために、使用可能な追加情報（例えば、衣服の色、宝石の存在、およびその他）を含むことができる。こうした場合、収集からの画像の検索は、その後、インデックス情報または日付を手動で入力するよりもむしろ、本明細書の他の場所で説明した方法で、顔識別子を参照してユーザにより実行可能である。

装置構成
前のセクションでは、リモートＩＤリーダー５２、カメラ６３、格納コントローラ７３、および格納装置７１など、本発明の異なるステップを実行する、多くの装置が示されてきた。２つ以上のこれらの装置が、共通の物理的な筐体を共有したり、または、共通の電子機器および他の構成要素を共有することまでもが、本発明の趣旨内である。本発明におけるこれらの自然な物理的接近、および密接な機能的協働の要件により、リモートＩＤリーダー５２およびカメラ６３は、部分的にまたは完全に統合されていてもよい。また、格納コントローラ７３および格納装置７１にとっては、この統合は都合がよいことになろう。

正確なタイミングを求める要求、および異なる装置間の協働により、上述のように、本発明の動作に参加する装置の多くの動作では、専用マイクロプロセッサおよびコンピュータを含む、デジタルコンピューティング装置の使用が役立つ。例えば、カメラ６３は、おそらく、画像転送ワイヤ６５を超える伝送前に、カメラ６３からの画像をバッファリング可能となるよう、「フレーム取り込み器」カード（マサチューセッツ州、マールボロ（Ｍａｒｌｂｏｒｏ）のデータトランスレーション(Ｄａｔａ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ)製、または、カナダ、ケベック州、ドーバル（Ｄｏｒｖａｌ）のマトロックス（Ｍａｔｒｏｘ）製）を用いて、コンピュータへ、事実上結合されていてもよい。さらに、コンピュータは、リモートＩＤリーダー５２から入力を取り、その後、格納装置７１へ転送する、図５で説明した方法により、画像データによる識別を多重化することができるだろう。

また、画像転送ワイヤ６５、識別転送ワイヤ５３、および配布ケーブル８１を含む、装置間のリンクは、電気伝導ワイヤならびにケーブル、無線伝送スキーム、光ファイバーケーブル、および赤外線伝送スキームを含んでいてもよいことを理解すべきである。こうした伝送スキームの使用は、費用、帯域幅、距離、干渉する物理的障壁、および電気雑音に影響する環境ファクターを含む、様々な問題により決定される。

ビデオ撮影録画を用いる実施例
図７は、単一フレーム画像よりむしろビデオ画像がキャプチャされ、および画像が出力フォーマットで直接格納される、本発明の実施例の絵概略図である。リモート識別ステップ１４１は、上で議論した、図２および図３のものと同様である。しかしながら、デジタルスチールカメラ６３を用いる代わりに、ビデオ撮影画像をキャプチャするために、ビデオカメラ１５７が代替的に使用される。「ビデオ撮影」という用語は、連続したビデオ録画の複数の画像フレームを含むビデオ録画画像を示すために使用されている。方向性マイク１５８は、ビデオカメラ１５７に接続され、その音声入力をビデオカメラ１５７へ伝送する。ＲＦＩＤリーダー５４は、ローカル識別転送ワイヤ５６を通して、ビデオカメラ１５７に接続され、タグ４９により伝送される識別をビデオカメラ１５７へ転送する。

ビデオカメラ１５７からの出力は、ビデオカメラ１５７によりキャプチャされたビデオ撮影画像、方向性マイク１５８からの音声信号、およびＲＦＩＤリーダー５２から取得される識別子を含んでいる。これらの信号は、ビデオカメラ１５７および関連する電子機器（マイクロプロセッサベースのコンピュータを含んでいてもよい）により、図５に示したものと同様の方法で多重化可能である。例えば、音声情報および識別子は、ビデオデータの個々のライン（列）間のスペース、またはフレーム間のスペースに配置されてもよい。この多重化されたデータは、ビデオ撮影画像転送ワイヤ６６を通して、画像入力コネクタ１５９で、ビデオ撮影画像転送ワイヤ６６から入力を受ける、画像／音声ルータ１５５へ転送される。

データ収集および転送の多くの構成が、本発明の趣旨内にあることに留意すべきである。例えば、離散的転送ワイヤは、データ多重化を必要とすることなく、ビデオカメラ１５７、方向性マイク１５８、ＲＦＩＤリーダー５４から、画像／音声ルータ１５５へ、情報を個別に転送することができよう。代替的に、方向性マイク１５８は、ビデオカメラ１５７に一体化されていてもよい。加えて、ビデオカメラ１５７内で行われる多重化の代わりに、ビデオカメラ１５７内に専門のハードウェアを必要とすることは、様々な装置（ビデオカメラ１５７、マイクロホン１５８、およびＲＦＩＤリーダー５４）からの入力を受け取り、さらにビデオ撮影画像転送ワイヤ６６を通ってルータ１５５へ転送する前に多重化を実行する、別々のローカルコントローラに対して便利であろう。

画像入力を受け取り、それらを永久出力装置（この場合は、ビデオ録画機１６３用アナログフォーマットのビデオテープおよびＤＶＤ録画機１６５用ＤＶＤディスク）上に配置するよう、複数のビデオ録画機１６３およびＤＶＤ録画機１６５が、複数のルータ出力コネクタ１６１（Ａ〜Ｄ）を通して、画像ルータ１５５へ接続されている。画像ルータ１５５は、識別信号を取り、どのビデオ録画機１６３またはＤＶＤ録画機１６５に画像を発送させるかを決定する。恐らくは数時間、１日、または数日間という特定の期間、特定のビデオ録画機１６３またはＤＶＤ録画機１６５が、特定の客４３の識別子に割当てられることになり、さらに、その識別子を伴ってタグ付けをされた全ての画像が、特定の出力記録装置に送られることになろう。例えば、Ｃとラベル付けされたＤＶＤ録画機１６５は、１日の間、デジタル識別子８３８７１により客４３に割り当てられ、さらに、任意の画像入力コネクタ１５９を通して、ルータ１５５へ連結された、テーマパーク内の多くの任意のカメラソースからの、その識別を有する全ての写真が、適切なＣとラベル付けされたケーブル出力コネクタ１６１を通してビデオ録画機Ｃへ発送されることになる。図７には、ルータ１５５への４つの入出力接続のみが示されているが、実際の実装における接続数は、数百、または数千、またはそれ以上に達することになろう。

ビデオカメラ１５７からの信号が、ビデオ撮影画像転送ワイヤ６６を通してデジタルまたはアナログフォーマットで移送されることは、本発明の趣旨内である。さらに、ビデオ撮影画像転送ワイヤ６６を通る画像信号の形式に応じて、画像ルータは、デジタルアナログコンバーター（ビデオカメラの出力がデジタルであり、出力フォーマットが、ビデオ録画機１６３のようにアナログである場合）か、アナログデジタルコンバーター（ビデオカメラの出力がアナログであり、出力フォーマットが、ＤＶＤ録画機１６５のようにデジタルである場合）のいずれかを含んでもよい。

出力フォーマットでの画像の格納は、単一フレーム画像キャプチャと同様に実行可能である。例えば、印刷前に画像を格納する代わりに、全ての画像を、画像内の客４３の識別と関連して、印刷し、および格納してもよい（例えば、画像の裏に印刷され、または格納ラックの特定スロット内に画像を格納する）。代替的に、この情報は、客４３インターネットアドレスへ直接転送可能である。しかしながら、この方法は、ビデオ撮影画像に関しては、特に便利である。こうした場合、画像データの量は非常に大きくなり、必要となる一時的画像格納装置はそれ相応に高価なものとなるため、画像を永久格納フォーマットで直接記録するのが経済的に魅力であることになろう。

この実施例は、一般に、客４３が、配布ステーション７７内の画像からえりすぐることを可能とする、別の手段を含んでいなことに留意すべきである。代替的に、客４３に関係する画像は、永久的なフォーマットで格納されているので、客４３は、永久的な出力を購入するか否かを選ばなければならないのみである。図８は、本発明の実施例のためのデータの流れのブロック概略図であり、それにより、永久記憶装置から容易に利用可能な、全ての情報を必要とすることなく、格納された画像を客４３がプレビューするのを可能にする、情報の断片が一時格納手段内に格納される。ビデオカメラ１５７からの画像の収集２８９、およびＲＦＩＤリーダー５４からの識別の全体を、永久記録装置へ転送する。永久的に格納した画像の収集２９１として、その全体におけるこのデータは、配布のステップ２９３内で客４３への配布に利用可能とされるが、画像集２８９の大きな部分は、配布のステップ２９３の前に客４３がレビューできない。しかしながら、画像集２８９の部分集合、恐らくビデオテープからの単一フレームまたは短い断片は、一時格納装置として格納される、一時格納画像２９５として集められる。これらの一時的に格納された画像２９５は、客４３が永久的に格納された画像２９１を購入する否かを決定するために、永久的に格納された画像２９１のうち一時格納されている画像の部分集合２９５をレビューする、レビューステップ２９７で、客４３に利用可能となる。永久的に格納された画像２９１をいったん客が購入すると、一時的に格納された画像２９５が上書きされるか、あるは削除されてもよい。

画像および識別子の物理的な転送に関する実施例
これまでの本発明の実施例は、画像キャプチャおよびリモート識別手段から、共通の識別画像格納装置への、データの電子転送に関係している。特定の開催地では、遠方サイト間の電子通信は、高価または不便となり得る。図９は、格納された情報が、中央の識別画像格納装置に物理的に転送される、画像キャプチャおよびリモート識別手段に対してローカルな記憶装置を利用する、代替的システム構成の概略図である。複数のビデオカメラ１５７およびその関連するＲＦＩＤリーダー５４は、それぞれローカルな一時格納装置１６７に接続されている。一時記憶装置１６７は、ビデオカメラ１５７からの画像情報のみならず、ＲＦＩＤリーダー５４からの識別情報の双方が格納される、着脱可能格納媒体１６９を利用している。着脱可能格納媒体１６９は、着脱可能磁気ディスク、磁気テープ、または、電子情報を格納して記録電子機器から別々に物理的に転送される他のこうした媒体を含んでいてもよい。

数分または数時間の中断で、着脱可能格納媒体１６９は、他の着脱可能記憶媒体からの情報が収集されたときに、一時格納装置１６７から取り外され、中央の記憶装置１７１へ物理的に転送される。この時点で、着脱可能格納媒体１６９からの情報は、多くの着脱可能格納媒体１６９からの情報を含む中央格納媒体１７３に転送される。

こうした他の構成は、上述したデータの物理的転送の趣旨内であることに留意すべきである。例えば、図２に示したように、複数の着脱可能格納媒体１６９からの情報を、単一の中央格納媒体１７３へ統合する代わりに、客４３への画像の配布で用いられるよう、それぞれが着脱可能格納媒体１６９からの情報を読み出す、複数の中央格納装置１７１が使われてもよい。例えば、主要な印刷、またはビデオテープ、またはＤＶＤの生産設備では、個々の客４３に合致した画像を求める要求は、複数の中央格納装置１７１に伝送されてもよく、その後、中央格納装置が、画像を適切なプリンタ１３７、ビデオテープ録画機１６３、またはＤＶＤ録画機１６５に送ることになる。

データフォーマットおよびデータの流れ
アナログデータ
本発明では、様々な画像、音声、および識別子フォーマット、および対応する転送プロトコルが想定されている。図１０ａは、アナログ状態の音声および画像データの転送を用いる、データの流れを示すブロック図である。客４３のアナログ画像データ１７９およびアナログ音声データ１８１がキャプチャされる。これらのデータは、音声／映像アナログ多重データ１８３の単一データフォーマットへ多重化される。こうしたアナログ多重化可能な多くの形式が存在し、さらに、普通の方式は、アナログ画像データ１７９を振幅変調形式でコード化し、一方、アナログ音声データ１８１を対応する周波数変調形式でコード化する。これは、多くの場合、例えば、テレビジョン信号の伝送で使用されている。この多重化は、図７のビデオカメラ１５７および方向性マイク１５８の位置での一般に利用可能な回路により、好都合に実行されてもよい。

その後、アナログ多重化データ１８３は、画像／音声格納ルータ１５５へ、同軸ケーブル、無線伝送、または他のなんらかな適当な伝送手段で転送可能である。一般にリモート識別子は、適切な格納位置に到着するために、別のワイヤまたは送信手段を通して伝送される、デジタル識別子１８５である。格納された音声／映像多重化データ１８９と共に識別子を格納するために、デジタル識別子１８５は、格納の物理的位置によりコード化されてもよい。例えば、音声／映像多重化データ１８３に対応する識別子１８５が、その音声／映像データ１８３が所与の客４３に対するものであることを示しているならば、その後、そのデータは、ある位置で、例えば、その客４３に対応するビデオテープ録画機１６３またはＤＶＤ録画機１６５などに格納されるだろう。所与の格納位置は、エンターテインメント開催地での客の滞在中、客４３により、彼らの画像のために排他的に使用されることになろう。識別子１８５は、もはやデジタルまたはアナログフォーマットでも維持されず、音声／画像データがアナログで格納１８９された位置に基づく位置コード化識別子１８７が格納されるのに従って封入される。その位置に転送された全てのデータは、単一の客４３に対応し、したがって、所与の客４３に対応する多重化データ１８５は、その客４３に対応する録画機１６３または１６５へ行くことにより簡単に検索可能である。

アナログ画像データ１７９が、デジタル画像データ１７５として任意に生成可能であり、さらに、Ｄ／Ａコンバータによりアナログ状態に変換可能であることに留意すべきである。同様に、アナログ音声データ１８１は、デジタル音声データ１７７として生成され、Ｄ／Ａコンバータによりアナログ状態に変換可能である。さらに、デジタル識別子１８５を、対応するアナログ多重化データ１８３で直接転送可能なアナログフォーマットに変換可能であろう。例えば、ここでアナログフォーマットとなっている識別子１８５は、インターフレームアナログデータとして、振幅変調形式のアナログ画像データ１７９と共に転送可能である。

デジタルデータ
図１０ｂは、デジタル状態の音声および画像データの転送を用いる、データの流れを示すブロック図である。客４３のデジタル画像データ１７９およびデジタル音声データ１８１がキャプチャされる。これらのデータは、デジタル識別子１８５と共に、音声データ、画像データ、および識別子データを含む、デジタル多重化データ１９３の単一データのフォーマットへ多重化される。この多重化は、図５に示した、音声データのコード化のために作られた条件により、単一画像多重化データのものとおそらく同様である。例えば、音声データの大きな、連続したブロックが、転送される各画像に添付されている。代替的に、音声データのより小さな断片、１バイトまたは２バイトの音声データまでもが、画像データの各水平なラインの終わりに配置されていてもよい。従来の１秒あたり６０フレーム、さらに、１フレームあたり２５０本以上の水平なラインで転送される画像に、これは、容認可能な品質の音声信号を渡すのに十分なデータ帯域幅を提供する。この多重化は、図７のビデオカメラ１５７および方向性マイク１５８の位置で、好都合に実行されてもよい。

その後、デジタル多重化データ１９３は、別にデジタル的に格納されたＡＮデータ１９５およびデジタル的に格納された識別子１９７としての、マルチメディアデータベース内に音声データ、および映像データ、および識別子データを収納可能なデジタル格納手段へ、デジタル伝送ワイヤ、無線伝送、または他の何らかの適当な伝送手段で転送可能である。

デジタルデータを伝送し、および格納することには、特定の潜在的利点が存在する。例えば、デジタルデータは、そのソースで高度に圧縮されて、データ転送量を減少させることができる。さらに、データは、修正ノイズリダクション技術で転送可能である。また、データがいったんデジタルフォーマットで格納されると、標準のデジタル技術を使用する画像への変更を、容易に適用可能である。

デジタル画像データ１７５が、アナログ画像データ１７９として任意に生成可能であり、さらに、Ａ／Ｄコンバータによりデジタル状態に変換可能であることに留意すべきである。同様に、デジタル音声データ１７７は、アナログ音声データ１８１として生成可能であり、Ａ／Ｄコンバータによりデジタル状態に変換可能である。さらに、格納手段へのデジタルデータの転送後、膨大な量の音声および映像データが与えられれば、適当なＤ／Ａコンバータを用いてデータをアナログフォーマットに変換し、図１０ａに示したようにアナログフォーマットでデータを格納することが有用であろう。

リモート識別および画像キャプチャシステムの配置
以前の実施例では、画像キャプチャシステムおよびリモート識別システムは、固定位置に配置され、客がこれらのシステムの範囲または視点に入ると作動する。ある場合には、特に客がライドで運ばれているとき、固定位置にリモート識別システムまたは画像キャプチャシステムのいずれかを配置するのは、困難または不便であろう。例えば、客４３により担持されたタグ４９の範囲が小さいなら、リモート識別リーダー５２は、容易にタグ４９を作動でき、またはその識別信号を受信できる程度に近くには、容易には配置できないことになろう。さらに、乗り物が動いているなら、固定位置から撮るビデオ録画の持続時間は、短過ぎる持続時間であり、さらに、容認できる長い時間、客４３を可視の状態に保つために、ビデオカメラ１５７がパンすることが必要であろう。固定配置に代わる手段として、リモート識別システムまたは画像キャプチャシステムを、ライドの車４５の上に配置してもよい。

図１１は、リモート識別システムまたは画像キャプチャシステムが、実質的に客４３に呼応して動くシステムの斜視図である。客４３はアミューズメントライドの車４５で運ばれる。客４３は、手首ブレスレット上に、ＲＦＩＤ送信機９１からの識別信号を受信する可動リモート識別リーダー２３３によって、伝送するように刺激されるＲＦＩＤ送信機９１を身につけている。可動ビデオカメラ２３５も車４５上に取り付けられ、車４５の乗客が常にその視野内にいるよう配置されている。この必要条件を満たすために、リモートビデオカメラ２３５は、広い視野を有する特別なレンズを使用してもよい。

可動リモート識別装置２３３および可動ビデオカメラ２３５は、車４５上に配置されるので、これらの装置からの識別子および画像は、それぞれ固定地面位置へ転送可能でなければならない。これは、様々な手段で達成可能である。例えば、図１１では、可動リモート識別装置２３３および可動ビデオカメラ２３５の双方が、ビデオ撮影画像データおよび識別子データの両方を受ける固定受信ステーション２３７へ、これらのデータを伝送する送信機として機能する。受信は、車４５が赤外線送信装置５５から放射され、受信器５７で受信される、赤外線光ビーム５９の経路を遮断するときに引き起こされる。固定受信ステーション２３７により受信されなければならない、異なる同時情報ソースを減少させるために、可動リモート識別装置２３３および可動ビデオカメラ２３５は、ワイヤにより接続されていてもよく、それにより、１つのデータの移送で固定受信ステーション２３７へ伝送する多重化データフォーマットへ組み込まれるよう、識別子を可動ビデオカメラ２３５へ渡すことができる。

代替的に、可動リモート識別装置２３３および可動ビデオカメラ２３５からのデータは、適当なフォーマット（例えば、ビデオテープ）で車４５上に格納され、図９で説明した方法により一定の間隔で検索可能である。

カメラおよびリモート識別装置は共に位置が固定され、または客４３に対して所定の経路で移動する、本発明の実施例が説明されてきた。特定の場合には、固定リモート識別リーダー５４を可動カメラ２３５と、または可動リモート識別リーダー２３３を固定ビデオカメラ１５７と、結合することは、有用であろう。

さらに、所定の経路ではなく、場合によれば、気まぐれに移動する可動リモート識別リーダー２３３およびビデオカメラ２３５を有しているのが、有用なこともある。例えば、テーマ遊園地では、客は、流しの写真家によって、漫画または他のコスチュームの俳優と一緒にいる写真を撮ってもらいたいこともあろう。この写真家は、可動リモート識別リーダー２３３を担持しており、さらに、データを無線伝送により転送可能な、または通信網へデータをダウンロードすることが可能なデジタルカメラで画像をキャプチャする。写真家は、固定位置に留まる必要はなく、リモート識別装置またはカメラの配置に関連した制限なしで移動可能である。

さらに、画像をキャプチャされた客が、カメラおよびリモート識別装置のサイトへライドにより運ばれる必要はない。例えば、周知のアトラクション、または美しく印象的な眺望の正面では、カメラおよびリモート識別を固定的に配置可能であろう。客が所定の位置に移動すると、リモート識別装置は、客の識別を決定し、その後、カメラは、前記眺望が背景となっている客の写真をキャプチャする。客が、スナップ画像のキャプチャではなく、ポーズをとった画像を所望する場合は、画像キャプチャは、固定時間だけ遅れてカメラを作動させるボタンを押すなど、客が開始させるコマンドを必要とすることもできよう。

製品の特徴
画像変更
本発明の方法により取得された画像は、画像の購入を促すよう、客の関心およびエンターテインメントに合わせて変更可能である。こうした変更は、ビデオ撮影画像のみならず、静止した単一フレーム画像の両方に実行可能である。画像データがアナログフォーマットでも非常に簡単な画像変更プログラムが実行可能であるが、デジタルフォーマットの画像なら、ほとんどの高度な変更が最も容易に実行される。

図１２ａ〜１２ｅは、画像キャプチャおよび画像変更を含む、一連の画像である。図１２ａは、ジェットコースターなどのアミューズメントライドで、タグ４９を身につけた客４３の、一連のビデオ撮影画像からの単一画像を表している。この画像は、画像フレーム２４１により囲まれている。この画像は、遊園地の背景シーンのみならず、客４３が乗る車４５の一部分を含んでいる。この画像は客４３にとり十分に興味があるものとなろうが、以下の画像および説明は変更された画像がどのようにして作成されるかを示している。

図１２ｂでは、車４５を含む画像の背景要素が画像から排除されている。この減算は、以下の技術の１つ以上により実行されてもよい。第一に、画像をキャプチャする可動ビデオカメラ２３５は、一般に、車４５に対して固定された位置にあり、車４５を表す領域は、１日中、全てのフレームの同じ画素位置に配置されているので、これらの画像はフレームから排除可能である。第二に、車４５および客４３の画像と比べて、他の背景画像は急速に変化しており、これらは排除可能である。各背景画像は客４３および車４５に対する、可動ビデオカメラ２３５からの距離が与えられ、いくらかピンぼけになっていることに基づいて、やはり排除可能である。加えて、フレーム内の客４３の顔の位置は、前記のように特色認識プログラムを使用することで、容易に確認可能であり、さらに、身体は顔に対して大まかに推定可能であり、その後、客の身体の範囲を決定するために、従来のエッジ検出プログラムが使用可能となる。客に相当しない画素には、背景のために予約してある所定の色値（以後、予約色値と呼ぶ）が与えられるが、客に相当する画素は、元の画素色値を保有したままである。

図１２ｃは、図１２ｂのように、背景から抜粋された客の画像を、関係ない背景に配置する例を示している。この場合、図１２ｂの客の画像は、手書きの漫画の背景（この場合、異星人物を含む、他の惑星の想像図）に配置されている。アミューズメントライドからの状況から抜き出された客の顔の歪曲は、エンターテインメントを提供する。これは、漫画と客の顔のビット画像をマージすることにより実行され、その色が予約色値ではない場合かつその場合に限り、漫画画像からの画素は図１２ｂからの色値をとり、そして、その画素が予約された色値を有する場合は、その漫画の画素色値に取り替えられる。

図１２ｄは、客に相当する画素を、関係ない画像画素で置き換えることにより、客の画像を変更する例を示している。図１２ｄでは、客の画像は、客の頬の傷跡の画像、客の耳のイヤリングの画像、客の目の眼帯の画像、客の頭のバンダナの画像、および客の身体の破れたシャツの画像を配置するよう変更されている。さらに、この画像は、図１２ｃの方法を用いて、客が海賊として海賊船上にいる印象を与えるよう、帆船から撮影した背景に配置されている。客の画像の変形を実行するために、客の顔の造作（目、耳、鼻、および口）は、造作の位置を見つけて方向を合わせる、従来の顔認識ソフトウェアを用いて分析される。様々な顔の変更（傷跡、イヤリング、眼帯、およびバンダナ）を表す画素は、造作の寸法および配置に応じてスケーリングされ、および回転され、その後、顔および背景画像に相当する領域を表す画素と置き換えられる。相似変換は、シャツに合致する画像に対して実行可能であり、または代替的に、適切な衣服を着て記録された俳優の画像を背景画像の一部とすることもでき、そして、客の頭に相当する画素のみが、その画像内に配置されることになる。この後者の方法により、画像は、別人物の肩の上に、客の頭がある画像に相当することになろう。

図１２ｅでは、図１２ｂのように、客の画像は背景から取り除かれ、その後、画像は歪曲により変更される。図１２ｅでは、例えば、頭の幅が大きくなり、身体の幅は小さくなっている。こうしたひずみは、デジタル結像および画像変更技術で周知であり、一般に、結果として得られる画像が確実に滑らかで、エッジ効果を伴っていないよう、特定画素の移動だけでなく、画素色値のマージにも関係している。

本発明の方法によると、以下を含んで、画像に対する様々な変更がなされると認識すべきである：
・画質を改善するよう、画像を変更すること（例えば、画像コントラスト、または輝度を変更すること）、
・様々な人物または物体が一緒にいる、または客が異なる環境にいるという印象を作り出すために、異なる記録画像からの画像を、同じ画像へ配置すること、
・時間の流れ、および動作が連結していることの印象を作り出すために、連続画像を他の連続画像に散りばめること、
・周波数コンテンツを変更したり、または、ある録画の音声出力を別の録画からの画像と結合させることにより、音声出力を変更すること。

さらに、所望の効果を生成するよう、同じ組の画像に、１つより多い変更技術が適用されてもよい。

顔ＩＤおよび関連付けられた情報の使用
顔認識識別子（顔ＩＤ）および顔認識の他の態様を使用することにより、他の変更方法が可能となる。図２７は、顔ＩＤおよび他の関連情報を用いる画像変更のブロック・フローチャートである。第１ステップ６２０では、客の画像がキャプチャされ、その画像が変更されるように所望される。ステップ６２２では、顔の位置ならびに方向、および、目ならびに口などの顔の要素の位置が決定される。このステップ６２２は、通常、顔認識プログラムで実行され、そこから情報を抽出することができる。最も簡単な形式では、ステップ６２６で画像を変更する際に、この情報が使用可能である。例えば、識別された顔の画像に対して、その顔の所与の位置に、海賊の傷跡を配置することができる。顔の要素のこうした位置は、顔がビデオ撮影のフレーム内で動いているときに、顔の、比較的一定の位置を維持することができる。

また、より高度な形式の変更では、多くの場合、顔認識分析の一部である、主要構成要素分析（ステップ６２８）からの情報を使用することができる。顔の位置および主要構成要素分析の両方が与えられている場合、客に対応するアニメの顔は、ステップ６３０で生成可能である。すなわち、顔の要素が結合している、説明された主要構成要素は、顔ＩＤが生成された客の画像に似た画像を与えることになる。こうしたアニメの顔は、変更において、客の顔の代わりにすることができる。さらに、こうした変更は、眼鏡の形状や色、髪の色など、通常主要構成要素分析に関連付けられない関連情報を用いることにより改善可能である。

さらに、平均値から主要構成要素分析の値を誇張することにより、ステップ６３２で、戯画に対応する大袈裟な顔の人物を生成可能である。値の全ては、平均値から離れて、または漫画世代の美的な効果を有するよう決定された特定の値のみ、調整可能である。

図３１は、画像変更、および顔認識を用いる処理のためのユーザインタフェースである。中央ボックスは、考慮中の画像を含んでいる。画像の下には、肖像がその画像内で識別された人物のリストが表示されている。図示したように、左の人物は「Ｓａｍｍｙ」として識別されており、右の人物は未確認（すなわち、彼の識別は一連の疑問符により示されている）である。その後、ユーザは、収集内に既に登録されている人物の名前を選んだり（例えば、顔認識プログラムが、画像内の肖像をデータベースの顔ＩＤへ正しく関連付けられなかった場合）、または新たに人物を登録することができる。「人物登録（Ｒｅｇｉｓｔｅｒ Ｐｅｒｓｏｎ）」ボタンが選択されると、人物の名前と他の情報（例えば、Ｅメールアドレス、または他の問い合わせ先）を求めるダイアログボックスが開かれる。

Ｓａｍｍｙについては、２つのオプションがユーザに与えられている。第１のオプションでは、ＳａｍｍｙのＥメールアドレスがＳａｍｍｙの顔ＩＤに伴ってデータベースに登録されているなら、図示したように、ボタンまたはチェックボックスをピックすることにより、ユーザは画像を自動的にＳａｍｍｙへ送ることが可能である。代替的に、ユーザは、Ｓａｍｍｙの顔または身体を、その画像から切り取ることができる。顔の切り取りは、一般に、顔認識の処理の一部として、顔認識ソフトウェアから利用可能になっている、直接的情報である。身体を切り取るために、画像は、顔の先端から下方へ、顔の高さのおよそ１／２〜１を囲んで、顔の幅のおよそ３〜５倍（顔を中心にする）、および、垂直方向に顔の高さのおよそ６〜８倍を、顔から切り取ることができる。画像の縁に出会うと、切り取りは停止する。

製品フォーマットおよび基板
本発明の方法は、付随の音声トラックと同様に、単一画像フレームおよびビデオ撮影画像の両方を含み得る画像を作成する。これらの画像および音声トラックは、変更不能記録である場合もあろうし、または以前のセクションで説明した方法などにより変更されていることもあろう。これら画像は、客のこれらの画像の購買心をそそるように、多くの異なる出力フォーマットで作成され、その魅力を改善するために、様々な基板上に配置可能である。これらのフォーマットおよび基板の方法および変形形態は、以下で説明される。

図１３ａは、様々な異なる出力装置を組込んだ、単一画像の配布システムのブロック概略図である。一般に、単一画像は、デジタル的に格納された画像データ１９６として、ハードドライブのアレイなど、デジタル格納装置７１に格納されているであろう。画像格納装置７１に接続されるのは、多くの異なる出力装置へ画像データを選択的に転送する通信バス１９９である。この装置は、紙画像２０９、またはプラスチックシート画像２１３として、印刷された画像を出力するプリンタ１３７を含んでいる。複数の紙画像２０９は、アルバム２２３を形成するよう集められ、一緒に製本可能である。

代替的に、画像データ１９５は、Ｔシャツ２１５またはキャップなどの織物基板への配置のために織物プリンタ２０１に転送されてもよい。また、画像は、セラミックのマグカップ２１７、彫像、または他の記念品へ配置するために、セラミック転写装置２０３へ転送可能である。

画像は、必ずしも物理的フォーマットに変換しなくてもよく、電子格納フォーマットで配置することもできる。例えば、画像データ１９５は、イーストマンコダック（ロチェスター、ニューヨーク州）が開発し配給しているＰｈｏｔｏＣＤフォーマットなどのＰｈｏｔｏ ＣＤ２１９を出力する、Ｐｈｏｔｏ ＣＤマスター装置２０５へ転送されてもよい。代替的に、画像データは、電子メール２２１の添付ファイルとして、客４３のインターネットアドレスに転送可能なインターネットサーバ２０７へ移送されてもよい。

図１３ｂは、異なる出力装置を組込んだ、アナログデータとして格納されたビデオ撮影画像のための、配布システムのブロック概略図である。アナログビデオ撮影格納装置２１８は、上述したように、アナログ的に格納されたビデオ撮影データ１８９を含んでいる。このデータは、これをビデオテープ２２９に記録する、ビデオテープ録画機１６３へ直接転送可能である。

代替的に、アナログデータ１８９は、電子メール２２１として、またはＤＶＤディスク２２７上へ転送するため、それぞれ、インターネットサーバ２０７またはＤＶＤマスター装置１６５上のいずれかへ転送されてもよい。しかしながら、インターネットサーバおよびＤＶＤマスター装置は、一般にデジタルデータを処理するので、アナログデータ１８９は、まず、Ａ／Ｄコンバータ２２５により、アナログフォーマットからデジタルフォーマットへ変換されなければならない。図１３ｂに、２台のＡ／Ｄコンバータ２２５として示されているが、これらは、異なる出力装置間で切り換えられる単一Ａ／Ｄコンバータに取り替えられてもよい。

図１３ｃは、図１３ｂに示したものと同じ出力装置が組込まれた、デジタルビデオ撮影格納装置２２０上に、デジタルビデオ撮影データ１９５として格納された、ビデオ撮影画像のための配布システムの概略図である。以前と同様、画像データは、電子メール２２１、ＤＶＤディスク２２７、およびビデオテープ２２９作成のための、インターネットサーバ２０７、ＤＶＤマスター装置１６５、およびビデオテープ録画機１６３へ転送される。しかしながら、データは、デジタル格納装置１６５上にデジタル的に格納されたビデオ撮影データ１９５として保存されるので、このデータは、インターネットサーバ２０７およびＤＶＤマスター装置１６５へ直接転送可能である。しかしながら、ビデオテープ録画機１６３はアナログデータ入力を受けるので、デジタルデータ１９５は、先ずＤ／Ａコンバータ２３１により、アナログフォーマットに変換されなければならない。

環境開催地動作を伴う能動的統合
画像キャプチャが、ライドにおいて、または開催地での活動において、客が得るエンターテインメントの邪魔をしないよう、これまでの本発明の実施例は、テーマパークや遊園地のような、エンターテインメント開催地の通常動作へ継ぎ目なく統合可能である。実際、客は、活動の間に画像キャプチャが行われているとは、おそらく気付いていないであろう。しかしながら、本発明を用いる以下のモードは、客が画像キャプチャをともに意識し、および写真撮影ならびにレビューによる双方向処理へ能動的に参加する、ライドおよび活動へ、画像キャプチャおよびリモート識別を能動的に統合することを提供している。

エンターテインメントとしての画像のレビュー
図１７は、エンターテインメント開催地の待ち行列で使用する、レビューモニター２７３の斜視図である。多くのテーマパークでは、特に頻繁な使用に際しては、客が、ライド、ショー、または活動における、自分たちの順番を、待ち行列内で何時間も待つ場合があることに留意すべきである。この時間の間は、一般に、客はさほど楽しんではいない。レビューモニター２７３は、固定物（この場合、群衆の管理のバリアとして用いられる水平なポール２７１）に取り付けられている。多くのストラップ２７５が使用されているが、様々な異なる配置固定具に取り替えられていてもよい。レビューモニター２７３は、待ち行列など、一般に、彼らが別の方法で楽しめないとき、可視となるような形で、客４３に向かって並んで配置されている。レビューモニター２７３と統合された、統合リモート識別リーダー５１は、客４３が身につけたタグ４９（図示せず）を感知して、客４３の識別を、図２の画像コントローラ７３のような中央コントローラに伝送する。画像コントローラ７３は、客４３がレビューするよう、多くの画像をスクリーンに配置する。客４３が見る画像の選択を可能にするよう、多くのボタン２７７が、レビューモニター上に配置されていてもよい。情報または方向は、スクリーン上に書かれている単語を通して、または、レビューモニター２７３に組込まれたスピーカー７９により伝送される聴取可能なスピーチを通して、客４３へ伝えられてもよい。

画像コントローラ７３とレビューモニター２７３との間の通信は、無線伝送、光ファイバー、および電気伝導ワイヤを通したデジタルまたはアナログ伝送を含む、多くの異なる手段により仲介されてもよい。図１７では、水平バリアポール２７１は空洞であり、ワイヤーおよびケーブルの配置が可能となり、ケーブルを通してモニターへ繋がる。

レビューモニター２７３は、これは、待ち行列内に収容される配布ステーション７７の同等物を有するよう容易に配置可能ではあろうが、購買のための画像を選択する手段を備えている必要はない。しかしながら、一般に、待ち行列内の客４３の普通の動作は、意志決定を抑制する。しかしながら、レビューモニターは、スチール写真またはビデオ撮影による、おそらく、上述のように変更された（図１２参照）自分たちの画像により、待ち行列にいる客４３を楽しませる。さらに、客４３が、画像購買のために配布ステーション７７にやって来る可能性を増加させるように、画像は、どの画像が購買可能であるかを客に知らせる。

客が、彼らの画像を見るために留まっているより、待ち行列を進み続けるように、レビューモニター２７３は、限られた持続時間だけ所与の客４３の画像を表示し、その後、新規タグ４９識別子が統合リモート識別リーダー５１により検出されるまで、空白のスクリーンを提示してもよい。多くのレビューモニター２７３が並んでいることもあるので、客４３は、自分たちの写真を見る機会が多くなる。

エンターテインメントとしての画像キャプチャおよび表示
写真を撮影する行為は、特に結果が客４３の変更された画像である場合、非常に愉快なものとなろう。本発明の次の２つの実施例は、エンターテインメント過程の本質的部分の画像を撮影し、レビューする行為を統合している。図１８は、画像キャプチャ、変更、およびレビューが、客４３を楽しませるために使用される、待ち行列の上面斜視図である。各々がＲＦＩＤブレスレットタグ９１を有している多くの客４３は、図１７に示したものと同じように、水平ポール２７１により境界づけられた、待ち行列にいる。彼らの動きの方向は、左右の矢印により示されている。待ち行列がＵ字型に曲がるところでは、ポール２７１は、ポケット２７９を形成するよう配置されており、ここで、客４３はポケット２７９の階段に最も近づくことになる。ＲＦＩＤリーダー５４は、ポケットの客４３を識別するために、ポケットの正面に配置されている。デジタルカメラ６３は、大きなモニター２８１上にあり、客４３の画像をキャプチャする。エンターテインメント開催地のオペレータ２８３は、システムを操作するために、ポケット２７９の隣に立っており、画像キャプチャを起動するために、一般に、コンソールにあるボタン２８５を押すことになる。

画像がキャプチャされた後に、それは、客画像の愉快な変更を提供するように、上述のように変更される。オペレータ２８３は、コンソール２８７を用いて、異なる変更内から選択してもよい。これは、客を楽しませるために、変更にさらに変更を加えることを提供し、さらに、客４３の年齢または性別に適切な変更の使用を可能にすることにも役立つ。変更がなされると、これらは大きなモニター２８１上に表示される。このモニター２８１は、客４３がこれら様々な変化を見ることができるように、高いところに設置されているのみならず、多くの客４３が見ることができるサイズとなっている。また、モニター２８１のサイズは、複数の変更された図が表示可能なサイズとなっており、または、代替的に、エンターテインメント効果のために、変更されていない画像と変更された画像の両方が図示されるものであってもよい。

客４３がポケット２７９を去り、モニター２８１から顔をそむけると、彼らの注意は、レビューモニター２７３の配置により（図１７で説明されたように）、他の時にエンターテインメント開催地内で作成された他の画像と同様に、作成されたばかりの画像のレビューのために、平行に前方へ向かっている。若干のテーマパークおよび遊園地の待ち行列は、２時間以上にも達することがあり、この長期間の間、客が他の人物と自分自身を見る機会が多くなるように、こうした画像キャプチャおよびディスプレイシステムは、待ち行列内の多くの曲がり角に配置されていてもよい。さらに、特定の行列で用いられる画像変更は、彼らが待っているライドのものに一致するテーマを有するように選択されていてもよい。

リモート識別法（ＲＰＩＤブレスレット９１およびＲＦＩＤリーダー５４に関係する）の使用は、客４３がその後画像を購入するのを可能にするために必要である。待ち行列における、維持運動の要件のために、客４３は並んで待っている間、印刷画像を購入することができない。したがって、リモート識別法は、上述のように（例えば、図２参照）、客４３を画像に関連付け、後に画像が販売されるのを可能にする。

光学的記号識別の代替的実施例
光学的記号認識のカラースキーム
自然界の画像はかなり複雑で予測できず、光学的識別子を見つけるのを困難にしている。この困難さは、均等でない照明およびカメラ応答により、高められる。例えば、多くの光学システムでは、色は、赤色、緑色、青色の光検出画素によりキャプチャされ、各色での応答は、０〜２５５の強度範囲のバイト値として与えられる。しかしながら、純粋な黒および純粋な白の識別子は、予想通り、０〜２５５の赤色、緑色、青色のそれぞれで与えられるのではなく、一般に、強度範囲は何らかのより小さな範囲へ圧縮される。さらに、入射する照明が、純粋に「白く」ないならば、赤色、緑色、青色の強度範囲は、互いに異なるものになるだろう。したがって、識別子タグ上の色は、解釈することが困難であるのみならず、一般に、タグ自体の検出が困難となる。

本発明は、自然な設定では、各色が一緒に現れるとは考え難いので、標準色ではない色をより簡単に解釈できるようにする方法により、標準色を組込んだ識別子タグを教示している。要するに、各色の、赤色、緑色、青色の成分の変化が、所定の珍しい形となるように３つの色が選択され、これにより、他の色の解釈のための内部規準が提供される。

図１４ａは、セクター化された有色識別子タグ３００の斜視図である。外側色セクター３０２、３０４、３０６、３０８、３１０、３１２は、中央の円形セクター３１４を囲んでいる。セクターのうち３つが標準色を表すために選択されるが、好都合には、タグ３００の周りで均等に離れている３つの外側セクター、この場合は、セクター３０２、３０６、３１０である。以下の議論では、色は、角括弧内に配置された、赤色、緑色、青色の値を表す、０〜２５５の三連数によって示される。したがって、［２４、５１、２１３］は、赤色値２４、緑色値５１、青色値２１３の色を表す。この関係では、赤色値２５５が、標準のカメラにより検出される、完全に反射する赤色光であり、そして、赤色値０は、同じ赤色光を完全に吸収することを意味している。

３つのセクター３０２、３０６、３１０は、各セクターに対する赤色値、緑色値、青色値のうちの１つが色値２５５を有しており、他のものは色値１２７、他のものは色値０を有しているように選択される。各セクターに対しては、いかなる他のセクターと異なる色値２５５が存在し、さらに、いかなる他のセクターとも異なる色が色値１２７を有し、さらに、いかなる他のセクターとも異なる色が色値０を有している。例えば、図１４では、セクター３０２は色［２５５，１２７，０］を有し、セクター３０６は色［０，２５５，１２７］を有し、セクター３１０は色［１２７，０，２５５］を有している。

セクター３０２、３０６、３１０に対する、標準色の可能な配置は、図１４ｂ（色の表）に与えられている。この例に示したように、セクター３０２は、色［２５５，１２７，０］を有している。セクター３０６への変遷には、所定のシーケンス（赤色では２５５が１２７へ、緑色では１２７が０へ、さらに青色では０が２５５へ）で、３色の全てを変化させることが組込まれている。したがって、色の「海（Ｓｅａ）」にあるタグを識別する際には、ソフトウェアプログラムは、タグの２つの特徴をピックアウトすることが可能である。第一に、３つの色セクター３０２、３０６、３１０があり、その各々は、図１４ｂの要求を満足しており、さらに、その色は、正しく時計回りの方向で変遷を満足している。

実際には、その後、ソフトウェアアルゴリズムは、以下のタグ識別評価基準を満たす、３点を捜す：
１）３点は中央点に対して１２０度の方向に存在し；
２）点の半径は、所定の画素範囲内にあり；
３）各点の内部に対しては、赤色、緑色、青色の点は、図１４ｂのような関係を有しており；さらに、
４）３色に対する変遷の順番は、図１４ｂで与えられたようになっている。

色値の範囲は、一般に、異なる色に対して２５５よりずっと少なく制限されているので、閾値を用い得ることに留意すべきである。例えば、セクター３０２に対する色が［２５５，１２７，０］であることを必要とする代わりに、アルゴリズムは、赤色値が少なくとも所定の閾値Ａだけ緑色値より大きく、緑色値が少なくとも所定の閾値Ｂだけ青色値より大きく、しかも、赤色値が少なくとも所定の閾値Ｂだけ青色値より大きくなっていることを要求することになる。多くのアプリケーションでは、閾値Ａと閾値Ｂの値は好都合にも３０未満であり、閾値Ｃの値は、好都合にも５０未満であり、さらに好適には、閾値Ａおよび閾値Ｂの値は１０未満であり、閾値Ｃの値は２５未満である。低い閾値は、色値のダイナミックレンジが小さい、影に入ったタグがある場合を想定したものである。

同様に、セクター３０２からセクター３０６へなどの変遷を分析する際に、赤色値が２５５から１２７へ変わることを必要とする代わりに、アルゴリズムは、単に値の減少、または代替的に、特定の所定の閾値だけ減少することを必要とすることになる。一般に、増減に対する所定の閾値は、大きな変遷（すなわち、０が２５５へ、または２５５が０へ変化する）に比べて、小さな変遷（例えば、０が１２７へ、または２５５が１２７へ変化する）の方が小さくなる。１２７の違いがある変遷は、上の変遷閾値Ａ、Ｂに対して同等な閾値が使用可能であり、２５５の違いがある変遷は、変遷閾値Ｃと同等な閾値を使用して区別可能である。

このタグ構築には多くの利点がある。第一に、ほとんどの設定において、この厳しい色分けを満たす唯一の画素配置はこのタグであり、偽陽性タグ識別の数を減少させる。第２に、ごくまれな色が現れるので、プログラムが、シーンを隅々まで捜しながら、４つの識別評価基準の全てをチェックする必要はめったにない。前述の評価基準により、かなり多くの潜在的タグが排除されるので、アルゴリズムの性能はかなり加速される。

最終的に、タグが内部的に、一連の色度標準を含んでいることに留意すべきである。本方法は、赤色、緑色、青色の各々に対して、０、１２７、２５５の色値のためのタグ規格を決定する。これらは、照明強度および照明バイアス（例えば、赤色より多くの青色を含んでいる入射光など）を修正し、他のセクターの色値を識別する際にも使用可能である。

本発明の趣旨内において、３つのセクターに対する特定色を変えることができ、同様に、セクターの順序も変えることができることに留意すべきである。例えば、標準色［２５５，１２７，０］、［１２７，０，２５５］、［０，２５５，１２７］の代わりに、代替色の組［０，１２７，２５５］、［１２７，２５５，０］、［２５５，０，１２７］が使用可能であろう。さらに、本発明の趣旨から逸脱することなく、時計回りの、および、反時計回りの変遷も変えることができる（すなわち、変遷の色に関する順番がＡからＢからＣである代わりに、ＡからＣからＢの順番にすることもできる）。実際、標準色が時計回りの方向であるか、または反時計回りの方向であるかに結び付けて、情報の２進ビットを転嫁させることによる、ファクター２により、特定可能な識別子の数を増加させることができる（例えば、色が時計回りであるときのそのビットは０に等しく、さらに、色が反時計回りのときのそのビットは１に等しいなど）。さらに、このパラグラフで上述された２組の標準色のいずれが用いられているかに応じる、他のファクター２により、識別子の数を増加させることもできるだろう。変遷の順番といずれの色が用いられているかの両方を用いると、結果として、ファクター４による色数の増加をもたらすことができよう。

タグの標準的でないセクター３０４、３０８、３１２、３１４は、様々な異なる色であってもよい。各セクター色が、赤色値、緑色値、青色値が０、１２７、２５５に制限されているなら、各セクターは、２７色をコード化可能である（標準色が許容されていないなら２４色）。したがって、残ったセクター３０４、３０８、３１２、３１４は、２４^４個の識別、即ち３３１７７６個の固有識別子をコード化可能である。この識別子の数は、写真撮影されるイベントのタイプに応じて、調整可能である。例えば、小規模なイベントでは、残ったセクター３０４、３０８、３１２、３１４は、０と２５５だけの、赤色値、緑値色、青色値の採用を可能にするよう構成された、より少ない識別子を用いたり、または、より僅かな数のセクター（例えば、中央セクター３１４を排除することによることによる）を有するのが好ましいかもしれない。加えて、色値０、１２７、２５５を有する標準色を用いる代わりに、この場合は、標準色を０と２５５の値であるものに制限することが可能である。例えば、標準色の組が［０，０，２５５］、［２５５，０，２５５］、［２５５，２５５，０］であるものを代替的に使用可能である。

識別子の数を増加させるために、例えば、放射状のセクター数を６から、より大きな数（例えば、７）まで増加させることにより、セクター数を増加させることもできる。代替的方法は、２つの内部セクター３２２、３２４を有する、セクター化された有色識別子タグ３２０の斜視図である図１４ｃに示したように、中央セクターをいくらか拡大して、分けることである。この配置により、追加有色セクターが提供され、結果的に、ファクター２４で識別子数が増加される。上述のように、標準の識別および時計回りの順番を変えることにより、ファクター４によってタグ数が増加可能であることに留意すべきである。

識別子数を増加させる追加手段は、画像分析を用いて、セクター３２２、３２４を分離している線３２６の方向を判定することである。この線３２６が中央で交差している標準色セクター３０２、または３０６、または３１０に応じて、０、または１、または２の値を割り当てることができるので、これにより、他のファクター３により識別子数を増加させることができる。

それほど目立たないタグ
図１４ａにおける、タグ３００のセクター化されたパターンは、タグ３００のデザインを非常に制限する。タグ３００は、顕著に表示される必要があり、イベント内の各人物が、この方向、またはデザイン、または彼らの衣服と調和しない色を伴ったタグを所望することはないだろうということに留意すべきである。本発明は、これらの問題に対処する２つの手段を含んでいる。

第１の方法では、色識別子の形は、円形のパターンでなければならないわけではない。上述のように、有色セクターの相対的方向は、ことさら上の４つのタグ識別評価基準に従う必要はない。図１５は、色がクジャク図案３４０内部に隠れている、識別子タグの斜視図である。クジャク図案３４０は、身体および頭部３４２から成っており、クジャク３４０の全ての間で色および形は均一であってもよい。ここで、尾は３つの羽のベース３４４、３４６、３４８を含んでおり、これらが、前のセクションで説明された所与の標準色である。羽の先端３５０、３５２、３５４は、識別子色が与えられており、これは、クジャク図案３４０識別子を確定するために使用される。羽の数は、識別子数を増加させるために増加可能であり、または追加色としてクジャクの身体を使用することが可能である。

３個の羽のベース３４４、３４６、３４８の標準色と同様に、単一画像をクジャクの身体および頭部３４２に提供可能であることに留意すべきである。その後、２４の残った色の中から、円形のタグを付けることにより、各タグに固有識別子を与えることができる（すなわち、３つの赤色値、３つの緑色値、および３つの青色値を混合し、任意に３つの標準色を取り除くことによる）。このスキームの利点は、参加者と同数程度の多くの識別子タグを印刷する必要はなく、単一タグだけを印刷し、それとは別に、残った２４色で円形を印刷すればよいことである。３つの異なる有色の円を、クジャク図案３４０に配置することにより、タグを組み立てることができる。したがって、全てが異なる色を有するタグとは違い、イベントの参加者全員に対する総合的な印象は、よく似たタグということになる。

タグの組み立てに対する、多くの異なるパターン、デザイン、形状、および構成が存在し、さらに、タグが、共通の要素に取り付けられた別々の有色の要素から組み立てられるのは、明確に本発明の趣旨内である。

値０、１２７、２５５から選択された、赤色値、緑色値、青色値の全ての可能な組み合わせを混合することで利用可能となる、色の広い範囲は、タグの残りとの、互いに対する、またはイベントの参加者が着ている衣服との合致により、微笑ましくないものになることもあろう。タグ内に存在する色数を減らすために、色の部分集合のみを使用してもよい。例えば、上述のように、図１４ａのタグ３００は、３３１７７６個の識別子に対応する（ほとんどのイベントの出席者よりはるかに多い）。こうした場合には、特定の色値（例えば、赤色２５５）、色の組合せ（例えば１つの色が２５５で、他の色が０値）、または色の強度（例えば、赤色値、緑色値、青色値の和が２５５以下の色）などを使用してもよい。

反射インクを組込んだタグ：
自然な背景内でタグを識別する代替的方法は、タグを「目立たせる」反射インクを用いることである。こうしたタグの使用例は、反射的境界３６２を組込んだセクター化された有色識別子タグ３６０の斜視図である、図１６に示されている。反射境界３６２は、微小体を含むインク（例えば、ミネソタ州、セントポールの３Ｍ社製３Ｍ Ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅ Ｉｎｋ参照）など、非常に反射的なインクを用いて印刷される。微小体には、あらゆる方向からの入射光を反射するという特性がある。したがって、境界３６２は、フラッシュ照明で撮影される、あらゆる写真の内部で、最も明るい物の１つになるだろう。したがって、タグを見つけるアルゴリズムは、３つの色の全てが、同時に最高値をとっている画素をスキャンし、その後、丸い境界３６２を形成している画素を判定するために、標準画像解析ルーチンを用いる。セクター３０２、３０４、３０６、３０８、３１０、３１２、３１４からの識別子の値を判定するために、上述の分析を使用することができる。識別子は、反射境界３６２内の２進コードにより補うことができる。例えば、一連のドットおよびダッシュを形成するために、反射的境界が中断されているなら、それは、追加識別子データをコード化することができる。

しかしながら、反射インクの使用により、必要な識別子数が比較的僅かな場合にも使用可能となり、さらに、コードは２進コードであってもよい。図１７ａは、通常の照明で可視の、反射タグ３８０の斜視図である。タグを印刷する際に、４つのタイプのインクが使用される：
１）反射黒インク
２）反射白インク
３）無反射黒インク
４）無反射白インク

ビューアから実質的に異なる方向に発光する、通常の拡散照明下では、反射および無反射黒インクは、両方とも黒く見える。対照的に、反射および無反射白インクは、両方とも白く見える。異なる白黒のインクは、共に、ビューアに対しては、可読の英数字コードに見える。

図１７ｂは、最も多い構成要素がビューアと同様の方向から来る、フラッシュ照明下で見られた、反射タグ３８０の斜視図である。こうした場合、反射光は、主としてビューアに向けて戻される。この場合、タグ３８０は、正方形の２進コードとして見られる。白い正方形３８２は、反射白黒インクの双方から成るが、黒い正方形３８４は、無反射白黒インクの双方から成っている。すなわち、白黒の外見は、インクの可視色の作用ではなく、むしろ入射する照明を反射するそれらの能力である。図示したように、フラッシュ照明の下では、まだ写真には、「Ｂｉｌｌ」という名前の何らかの外見が残っているようであるが、この外見は、黒い正方形３８４と白い正方形３８２との関係では僅かである。要するに、白黒の正方形３８４、３８２は、２進コードを含んでいる。図１７ｂに示された場合には、正方形を左から右、さらに、上から下へ読むと、１０進法で１４９６４に対応する、２進コード「０１１１０１００１１１０１００」となる。

図１７ｃは、図１７ａおよび図１７ｂのタグの、異なるインクの配布を示す、インクレイアウトである。このインクレイアウトは、この場合、白い反射インク３８８、黒い反射インク３９０、白い無反射インク３８６、および黒い無反射インク３９２を含んでいる。拡散照明で白く見える領域（すなわち、図１７ａに示したもの）は、白い反射インク３８８および白い無反射インク３８６を用いて作成され、反射光で白く見える領域（すなわち、図１７ｂに示したもの）は、白い反射インク３８８および黒い反射インク３９０を用いて作成される。

上に示した、本発明の趣旨内にある方法には、多数の変形があることを、理解すべきである。例えば、反射光での白黒の外見の配置を、一次元または二次元のバーコード、または非２進数（例えば、テキスト）、または２色で表示可能な他のコードの配置と同様にすることが可能である。加えて、基本的な白黒の色は、他の色で補い、または代用することができる。例えば、タグ識別子がコード化される領域で、各色に対応する反射および無反射インクがある限り、このタグは多色インクを含むことが可能である。

反射率、およびコード化された識別子情報、および人間のオブザーバーから見た視覚情報は、タグ上に複数の層を使用することにより、物理的に切り離し可能である。図２２は、反射識別子情報およびタグの視覚的外見が、物理的に切り離される反射タグの断面図である。反射タグ３９４は、下にある反射層３９６、および、上にある視覚層３９８の、２つの層から成っている。反射層３９６は、タグ３９４コード（例えば、図１７ｂの２進コードにより表されている）が白反射インク、および白無反射インクで書かれるなどした、白などの中立色の反射層を含むことができる。その後、情報を配置するために、拡散照明で目視可能な、比較的透明なインクを使う視覚層３９８が、トップに配置可能となる（例えば、図１７ａのタグ外見で表されている）。反射光がなければ、トップの視覚層３９８の情報が白地を背景に目視可能であるが、強い反射光が存在するときは、下にある視覚層３９８のコードが見える。

反射インクの多くが、多くの形式の印刷に不適当であるので、物理的に切り離される反射タグ３９４のこの使用は、反射鏡として微小体を取り入れた反射インクの使用に良好に適合する。したがって、反射層３９６上への反射インクの印刷は、これらのタイプのインクに良好に適合する処理（例えば、スクリーン印刷）により実行可能であるが、上にある視覚層３９８は、従来の処理（例えば、オフセット印刷、またはインクジェット式印刷）を用いて印刷可能である。その後、２つの層は、層３９６、３９８を接着剤でマッチさせるか、または、場合によれば、単純に、２つの層を、参加者の衣服に取り付け可能な透明な袋に、一緒に入れることもできる。

プリンタに対する色のマッチング
上のタグ識別法は、タグ識別をコード化するために、色の組合せを使用している。印刷方法は、安価なインクジェット式プリンタから、ダイ昇華型プリンタへ、カラーレーザープリンタへ、高度な商業オフセットリソグラフィー印刷処理へ至るまで、異なる精巧さ、および精度のものとなることを理解すべきである。色値をプリンタに入力することは、結果として生じる、カメラを通して検出された色が、印刷するよう命令した色と、必ずしも一致していなければならないというわけではないだろう。タグの画像をキャプチャするために使用されるカメラの色感度と関連して、印刷から出力される色が、プリンタに伝送された色［０，１２７，２５５］が、結果として、画像内で合理的に同じ様な色になるということを確実にすることは、本方法の利点である。すなわち、カメラ画像で識別されるべき色が［１２７，０，２５５］であるなら、この色は、印刷および写真家が用いる撮影技術の組合せを通して、達成することはできないかもしれない。しかしながら、他の値（例えば、［９１，１７，２３０］）を印刷するようプリンタに命令することにより、結果として生じる画像は、以下に説明するように、赤色１２７、緑色０、青色２５５と解釈可能な、赤色、緑色、青色の広がりを有しているかもしれない。

この目標を達成するための本発明の方法は、所与のプリンタにより生成される広範囲な色を、系統的に提示した標準色チャートを作成することである。図１８ａは標準色チャート４００の斜視図である。このチャートは、印刷された情報の特性が２つの場合で同様のものになるように、タグ印刷で後に使用される同様の基板上に印刷されている。標準色チャートには、好都合にチャート４００のコーナーに配置可能で、さらに、カメラによる、チャート４００から成っている画像内の、チャートの位相的構成を設定可能にする、１組の参照マーク４０２を組込んである。左上のコーナーのレジストレーションマーク４０３は、画像内のチャートの直立および回転の配置を補助するために、より暗く、または別の方法（例えば、形状）で区別されるように作られている。

色ボックス４０４、４０６、４０８は、チャート４００上に整列し、さらに、各ボックスは、その中に一連の有色の長方形を含んでいる。各ボックス４０４、４０６、４０８は、所与の色に対する単一色値、例えば赤色を有している。例えば、ボックス４０４は赤色値０だけを有し、ボックス４０６は赤色値３６だけを有し、さらに、ボックス４０８は赤色値７３だけを有している。全体的に見て、チャート４００に含まれる８つボックスが、おおよそ均等に、０〜２５５の色値の範囲にわたっていることになる。

図１８ｂは、ボックス４０６の斜視図である。上述したように、このボックス内の全ての色値には、赤色値３６を有している。ボックス４０６内の所与の縦列の各長方形は、一定の緑色値を有している。この場合、縦列４１０の全ての長方形は緑色値０を有し、縦列４１２の全ての長方形は緑色値３６を有し、縦列４１４の全ての長方形は緑色値７３を有し、以下同様である。同様に、ボックス４０６内の所与の横列の各長方形は、一定の青色値を有している。この場合、横列４１６の全ての長方形は青色値０を有し、列４１８の全ての長方形は緑色値３６を有し、列４２０の全ての長方形は緑色値７３を有し、以下同様である。その結果、縦列４１０および横列４２０にある長方形は、色［３６，０，７３］を有していることになる。

要するに、標準色チャート４００は、チャート４００を作成する際に使用されるプリンタが、出力可能である色にわたっている。このチャート画像はカメラによりキャプチャされるが、客の画像の撮影に使用されるカメラと同様のものであり、さらに、客が身に付けている光学的可読タグを識別するのに使用されるものであるのが好ましい。この画像は、コンピュータへ入力され、さらに、自動的技術がコンピュータコードで例示化され、その後、以下に説明されるように、画像が分析される。

レジストレーションマーク４０２、４０３の存在は、従来の、および確立された画像認識方法により確立されることができる。これらの方法は、レジストレーションマーク４０２、４０３に珍しい色の組合せを持たせることにより、タグの光学的記号認識で用いられるカラースキームで使用されるように、補うことが可能である。レジストレーションマーク４０２、４０３が一旦識別され、位置を見つけられると、画像内の位置を元の標準色チャート４００内の位置へ関連付ける、幾何学上の関係は容易に決定可能である。

タグに用いられる、印刷された色を選択する好適な方法は、色における大きな広がりを得ることは、印刷ではさらに難しくなるという観察を前提としている。すなわち、赤色値が大きく、緑色値が小さく見える色は、赤色値も緑色値も両方とも大きい色を得るより、印刷するのが難しい。さらに、一般に、２５５と０の理想的な値が達成不可能なので、色値間に最も大きな違いを有する色が、使用される高い値と低い値の定義を決定することになる。

図１９は、印刷色を選択するためのフローチャートである。先行するステップとして、標準色チャート４００はカメラにより結像され、その後、その画像は、分析のためのコンピュータ上に配置されたと仮定されている。第１ステップ４３０では、標準色チャート４００の画像内の全ての有色の長方形がスキャンされ、最も大きい色値と、それに次いで大きい色値との間の広がりが最大の長方形が識別される。すなわち、各画素または平均化した画素のグループにおいて、最も大きな色値を有する色が、それに次いで大きな色値を有する色と比較される。赤色、緑色、青色の各々に対して、最も大きな広がりを有する長方形からの、赤色値、緑色値、青色値が格納される。

第２ステップ４３２では、第１ステップ４３０で格納された値からの最大値が、それぞれの赤色、緑色、青色に対して値２５５を表すように使用され、一方で、最小値が、色０を表すよう選択される。このステップ４３２により、各々の所望する色に対する赤色、緑色、青色が、最大値および最小値を確実に持つことができるようになる。

第３ステップ４３４では、第２ステップ４３２の、値２５５と値０との間の中間値が、中間値１２７を表すよう使用される。例えば、ステップ４３２で、最大の赤色値が２１２であり、そして、最小の赤色値が２８であるなら、赤色に対する中間値（色値１２７を表すために用いられる）は、（２１２＋２８）／２＝１２０として与えられる。

赤色、緑色、青色の各々に対して、０、１２７、２５５の理想的な値に対する目標色値が選択される。第４ステップ４３６では、標準色チャートの画像内の全ての長方形を、どの長方形が目標色の組み合わせに近いかを知るためにチェックする。０、１２７、２５５の目標色値に対して、２７（すなわち、赤、緑、青の３色に対する、値０、１２７、２５５の全ての組み合わせ）しか合致する色がないことに留意するのは重要である。これらの２７の色の各々に対して、理想に近い標準色チャートの画像内の長方形が選択される。長方形色値と目標色値との間の類似性の計量として、他の計量（例えば、誤差の二乗の合計）も使用可能ではあるが、差の絶対値を選択することができる。この方法の出力は、所望する色（一般に、値０、１２７、２５５からなる、色値三連数）をプリンタ色値へマッピングすることであり、それにより、赤色、緑色、青色の各々の、大きい、中間の、または小さい色値として、最も容易に区別可能な、カメラ画像内の色を生じさせることになる。このマッピングは、プリンタとカメラとの特定の組合せが使用される時は、いつでも用いられるよう、コンピュータ内に格納される。

エラー訂正コード
色のエラーを処理に導入可能な多くの方法が存在している。例えば、衣服により、１つの有色のセクターが不明瞭になったり、タグが曲がってしまい、それにより、その全体が可視というわけではなくなったり、タグをある角度で見ることができたり、セクターを不明瞭にする光の反射があったり、タグが、画素の色をほとんど判定できないほど小さかったり、画像圧縮が画像に悪い副作用を与えたりすることなどである。こうしたエラーを検出して、できれば、これらのエラーを修正可能な機構を備えていることは、有利であろう。２進のデジタル通信における、同様の目標をめざしたこうした多くの方法は、エラー検出コード、およびエラー修正コードと呼ばれている；これらのコードのいくつかは、ハミングコード、リニアーブロックコード、巡回冗長検査、リード‐ソロモンコードなどと呼ばれている。

これらのコードの多くは、通常、２進情報に対して実行される。しかしながら、上述の色コード化方法は、各情報（すなわち、各セクター内の各色）が値０、または１２７、または２５５を含むことができる、「ベース３」コードである。エラー検出および修正コードは、この場合、支援するために確立されている。このコードに対して、セクターの１つ（タグ３００の中央セクターであってもよい）は、エラーコードを含んでおり、これは、エラーセクターと呼ばれる。識別子情報を含む、他の３つのセクターは、識別子セクターと呼ばれる。

図２０は、特定の色（例えば、赤色）に対するエラーコードを計算するためのフローチャートである。第１ステップ４４０では、エラーコードは、識別子セクターの赤色値、緑色値、青色値が、色値ゼロに対して０、色値１２７に対して１、色値２５５に対して２の識別値を持っているとみなすことにより構成される。第２ステップ４４２では、識別セクターに対応する識別値が合計され、さらに、ｍｏｄｕｌｏ３の値が決定される。例えば、識別セクターの赤色値が、０、１２７、２５５である場合は、識別値は、それぞれ０、１、２であり、その合計は３で、そのｍｏｄｕｌｏ３の値は０である。第３ステップ４４４では、ｍｏｄｕｌｏ０は色値０に変換され、さらに、ｍｏｄｕｌｏ１は色値１２７に変換され、ｍｏｄｕｌｏ２は色値２５５に変換される。ステップ４４０、４４２、４４４が、赤色、緑色、青色の各々に対して実行されるとき、エラーセクターに対する色はこのようにして計算される。

各エラーセクター色値に対して、そのエラーセクター色値をもたらし得る、３つの可能な識別セクター色値が存在する。こうした三連値のリストは、エラーセクター値をもたらす識別セクター色の表である、図２１に提供されている。例は、この表がどのように使われるかを示している。

タグの識別セクターのうちの１つが不明瞭になっているか、または、その観察された色が疑わしい場合を考えてみる（例えば、その色値のうちの１つが６２であり、これは、おおまかに、期待値０と１２７の中間値なので、１つまたは他の値が与えられているのか解釈不能である場合など）。エラーセクターに対する緑色値は１２７で、図２１で与えられている中央セクター値に一致している。表を調べると、図２０で説明した方法を用いて、エラーセクター値１２７をもたらすことができる値は、｛０，０，１２７｝、｛０，２５５，２５５｝、および｛１２７，１２７，２５５｝だけであることが示されている。ここで、括弧の数字は、いかなる順番になっていてもよい。他の２つの既知の識別セクターの緑色値が１２７と０であるなら、１２７のエラー値をもたらす三連数は、第１の三連数｛０，０，１２７｝であり、したがって、不明瞭なセクターの欠けていた値は、別の０でなければならない。実際、エラーコードが既知であるなら、任意の識別セクターの値が不明瞭であっても、識別セクターの値が回復可能であることが、図２１の表の特徴である。

上述したコード以外にも、使用可能な多くのエラー訂正コードが存在する。例えば、エラーセクターの赤色値を形成するよう、異なる識別セクターの赤色値を用いる代わりに、所与のセクターの３つの異なる色値（赤色、緑色、青色）を、図２０の方法と同様に合計して、その結果もたらされるエラー値を、エラーセクターの色値の１つに配置することも可能である（例えば、セクター３０２に対するコードを含むエラーセクターの赤色値、さらに、セクター３０６に対するコードを含むエラーセクターの緑色値、そして、セクター３１０に対するコードを含むエラーセクターの青色値）。他のコードは、ハミングコード、リード‐ソロモンコード、リニアーブロックコード、および、タグ構造でどのようなコードスキームが使われているかで決定される他のものを含むことができる。

識別タグ、リーダー、画像録画機、画像格納装置、および画像配布ステーションを包括する構成要素は、多くの異なるシステムの特徴および効果を提供するよう、カスタム設計することが可能な、多くの電子およびデジタル構成要素を含んでいよう。さらには、本システムの構成要素は、利用しているアプリケーションにより、異なる組合せおよび順序で使用されてもよい。

また、配布は、画像の写真またはビデオ撮影公演での物理的プレゼンテーション（紙、または他の物理的な基板上などに印刷される写真など）を意味するだけでなく、テレビジョン、ＬＣＤ、またはＣＲＴモニター、またはプロジェクターなどの、電子メディア上への画像のプレゼンテーションを意味し得ることに留意すべきである。

当業者は、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の様々な非常に多い構成を、容易に工夫することができる。さらに、本明細書に列挙した、その特定の例のみならず、本発明の原則、態様、および実施例の全ての記述は、その構造的および機能的な同等物の双方を含むことを意図している。加えて、こうした同等物は、現在知られている同等物のみならず、将来において開発される同等物の両方、すなわち、構造にかかわらず、同じ機能を実行するよう開発されたあらゆる要素を含むことを意図している。

この明細書および特許請求の範囲では、指定された機能を実行する手段として表されるいかなる要素も、その機能を実行するいかなる方法も含むことを意図している。こうした明細書および特許請求の範囲で定義される本発明は、様々な列挙された手段により提供される機能が、明細書および特許請求の範囲が求める方法で結合され、および集合されているという事実に基づいている。したがって、出願人は、本明細書に示したような、これらの機能を提供可能なものは、いかなる手段であれ、同等物と見なす。

本発明の方法の機能的ブロック図である。 ライドに参加したテーマパーク客の画像がキャプチャされ、分類され、および客に配布される、図１に示した方法を利用した、人物特定イメージングシステムの斜視概略図である。 図２に示した人物特定イメージングシステムに対する、典型的なイベントの流れを示したブロック概略図である。 本発明で使用可能な、１つのリモート識別システムに対する識別子および検知器の斜視図である。 本発明で使用可能な、他のリモート識別システムに対する識別子および検知器の斜視図である。 本発明で使用可能な、さらに他のリモート識別システムに対する識別子および検知器の斜視図である。 本発明で使用可能な、さらに他のリモート識別システムに対する識別子および検知器の斜視図である。 本発明で使用可能な、さらに他のリモート識別システムに対する識別子および検知器の斜視図である。 識別および画像情報が共通の通信キャリヤ上でデジタルで伝送される、人物特定イメージングシステムで用いる、識別および画像情報の両方を含んだ、多重化されたデジタル信号の論理的概略図である。 印刷を、人物特定イメージングシステムの画像配布へ統合する、１つの方法のブロック概略図である。 印刷を、人物特定イメージングシステムの画像配布へ統合する、他の方法のブロック概略図である。 ビデオ画像が出力フォーマットで直接格納される、人物特定イメージングシステムにおける、リモート識別、画像キャプチャ、および画像格納の、斜視概略図である。 客がプレビューするために、情報の断片が一時記憶手段に格納される、人物特定イメージングシステム内のデータの流れのブロック概略図である。 格納された情報が、物理的に、中央識別画像格納装置へ伝送される、画像キャプチャおよびリモート識別手段に対してローカルの、一時記憶装置を利用する人物特定イメージングシステム内での、リモート識別、画像キャプチャ、および画像格納の斜視概略図である。 アナログ状態での音声および画像データの転送を用いる、人物特定イメージングシステム内のデータの流れを示すブロック図である。 デジタル状態での音声および画像データの転送を用いる、人物特定イメージングシステム内のデータの流れを示すブロック図である。 リモート識別手段および画像キャプチャ手段が、実質的に客に呼応して移動する、人物特定イメージングシステム内のリモート識別および画像キャプチャの斜視略図である。 人物特定イメージングシステムで使用可能な、画像変更方法を示す、一連の画像の１つである。 人物特定イメージングシステムで使用可能な、画像変更方法を示す、一連の画像の１つである。 人物特定イメージングシステムで使用可能な、画像変更方法を示す、一連の画像の１つである。 人物特定イメージングシステムで使用可能な、画像変更方法を示す、一連の画像の１つである。 人物特定イメージングシステムで使用可能な、画像変更方法を示す、一連の画像の１つである。 異なる出力装置を組込んだ人物特定イメージングシステムの一部である、単一画像に対する配布システムのブロック概略図である。 異なる出力装置を組込んだ人物特定イメージングシステムの一部である、アナログデータとして格納されたビデオ撮影画像に対する、配布システムのブロック概略図である。 図１３ｂに示したものと同じ出力装置を組込んだ、人物特定イメージングシステムの一部である、デジタルデータとして格納されたビデオ撮影画像に対する、配布システムのブロック概略図である。 セクター化された有色識別子タグの斜視図である。 図１４ａなどのタグで使用される色の表である。 ２つの内部セクターを有する、セクター化された有色識別子タグの斜視図である。 クジャク図案の内部に隠された色の識別子タグの斜視図である。 反射境界を組込んだ、セクター化された有色識別子タグの斜視図である。 通常の照明下で見られる、反射タグの斜視図である。 最も多い成分がビューアと同様の方向から来る、フラッシュ照明下で見られる、図１７ａの反射タグの斜視図である。 図１７ａおよび図１７ｂのタグのインクレイアウトの斜視図である。 標準色チャートの斜視図である。 図１８ａの標準色チャート内のボックスの斜視図である。 図１８ａの標準色チャートから色を選択するフローチャートである。 特定色に対するエラーコードを計算するフローチャートである。 エラーセクター値を生じさせる、識別セクター色の表である。 反射識別子情報およびタグの視覚的外見を、物理的に切り離す、反射タグの断面図である。 参照画像データベースに格納された画像の概略図である。 新規画像の組内の人物を、参照画像データベース内の人物と合致させるための、信頼レベル概略図である。 連続する新規画像の組内の人物を、参照画像データベース内の人物と合致させるための、信頼レベルの概略図である。 客の参照画像である。 架空の客、Ａｌｆｒｅｄ Ｎｅｗｍａｎに対する、顔データベース内に含まれた見本情報を示す概略図である。 テスト画像から情報を取得するブロック・フローチャートである。 厳密な顔の造作以外の関連する特徴を用いて、新規画像の組内の人物を、参照画像データベース内の人物と合致させるための、信頼レベルの概略図である。 客の顔ＩＤを改善するために、客の新規画像を用いるブロック・フローチャートである。 その後の識別のために、客の全ての顔識別子をコンパイルする、ブロック・フローチャートである。 客による顔ＩＤの生成のブロック・フローチャートである。 顔ＩＤおよび他の関連情報を用いる、画像変更のブロック・フローチャートである。 特定の客に関連付けられた画像の、その後の検索のために、画像と共に客記述子が格納される、画像と画像内の客との関連付けのブロック・フローチャートである。 画像集内で人物を見つけるための、効率的な検索アルゴリズムのブロック・フローチャートである。 収集が電子的に格納されている、アーカイバル画像集を検索するための、ユーザインタフェースである。 顔認識を用いた画像変更および処理のための、ユーザインタフェースである。 何年もの期間にわたり撮影された画像が与えられている人物に対する、１つ以上の顔ＩＤを処理するアルゴリズムのブロック・フローチャートである。

Claims (20)

1. ユーザに、多くの人物の肖像が収容された電子画像の収集の中から、特定の人物の表現を含む特定の電子画像の配布をコンピュータで実行させる方法であって、
   画像集内の各電子画像に顔認識分析を実行し、それにより、各電子画像内に表された各顔に対する顔識別子を決定するステップと、
   各電子画像を、その電子画像内に表された、各人物の顔識別子に関連付けて格納装置に格納するステップと、
   前記格納装置に格納されている特定の人物が表現されているソース電子画像から、参照顔識別子を取得するステップと、
   第２の人物の顔識別子との関連性を含む追加情報に関連する、特定の電子画像に関連付けられた顔識別子に対する、参照顔識別子の類似性に基づいて配布するために、特定の電子画像を選択するステップであって、前記第２の人物の顔識別子が、収集内の１つより多い電子画像に関連付けられていて、特定の人物の顔識別子もその画像と関連付けられている、特定の電子画像を選択するステップと、
   を含む、特定の人物の表現を含む特定の電子画像の配布をコンピュータで実行させる方法。
2. 追加情報が、配布する特定の電子画像と、第２の人物の顔識別子との関連性を含んでおり、特定の人物の顔識別子が、収集内の第２の電子画像に関連付けられていて、第３の人物の顔識別子もその画像に関連付けられていて、さらに、第２と第３の人物の顔識別子が、収集内の第３の電子画像に関連付けられている、請求項１に記載の方法。
3. 追加情報が、特定の人物の一時的な外観の特徴を含んでおり、その外観の特徴が、配布画像から決定可能である、請求項１に記載の方法。
4. 一時的な外観が、衣服の色、眼鏡の存在、眼鏡の色、髪の色、メーキャップの色、宝石、帽子の形、帽子の色、および顔の毛の配分から成るグループから選択される、請求項３に記載の方法。
5. 追加情報が、画像集内部の電子画像からの、顔識別子上のクラスタ分析を用いて形成された、顔識別子の第１のクラスタ内部の、顔識別子のメンバーシップを含む、請求項１に記載の方法。
6. 第１および第２のクラスタの各々からの少なくとも１つの画像の可視検査に続いて、ユーザからの手動入力を用いて第１および第２のクラスタを接合することにより、顔識別子の第１のクラスタが変更される、請求項５に記載の方法。
7. 顔識別子の第１のクラスタが年齢に基づいて分類され、さらに、追加的顔識別子が、最も古い画像、最新の画像、または最も異なる画像から成るグループから選択された所定の数の顔識別子に対する、それらの類似性に基づいて、クラスタに追加される、請求項５に記載の方法。
8. 顔識別子の所定の数が５未満である、請求項７に記載の方法。
9. ソース電子画像が収集内に存在しない、請求項１に記載の方法。
10. ソース電子画像が、インターネットを通して伝送される、請求項９に記載の方法。
11. ソース電子画像が収集内に存在し、さらに、ユーザが、画像の可視検査に続いて、特定の人物の肖像をソース画像から手動で選択する、請求項１に記載の方法。
12. 収集からの画像が、画像に関連付けられた顔識別子に基づいて、ユーザに対するプレゼンテーションのために分類される、請求項１１に記載の方法。
13. ユーザがこれまでに提示を受けたことのない、多くの顔識別子を有する画像を、ユーザに対して提示し、ユーザが、画像の部分集合のみを検査することにより、画像の収集内の特定の人物を、効率的に見つけることができる、請求項１２に記載の方法。
14. 配布用の画像が、画像に関連付けられた顔識別子の数に基づいて選択される、請求項１に記載の方法。
15. 選択ステップが、２つの異なる顔識別子の、合致の見込みに関係する類似性計量を利用し、所定の値に対する類似性計量の値により、顔識別子が合致すると考えられるか否かが判定される、請求項１に記載の方法。
16. 追加情報が、参照顔識別子と、配布画像に関連付けられた顔識別子との間の、類似性計量を変更する、請求項１５に記載の方法。
17. 参照顔識別子が、特定の人物の顔の肖像を含む複数の画像の分析により決定される、請求項１に記載の方法。
18. 複数の画像の１つが、選択ステップで画像集から以前に選択されていた、請求項１７に記載の方法。
19. 電子画像集内の画像に索引付けをコンピュータで実行させる方法であって、
    画像集内の各電子画像に顔認識分析を実行し、それにより、各電子画像内に表された各顔に対する顔識別子を決定するステップと、
    ２つの異なる顔識別子の合致の見込みに関係する類似性計量を算出するステップであって、所定値に対する類似性計量の値により、顔識別子が合致すると考えられるか否かが判定され、前記類似性計量は、前記画像からの追加情報と関連して、前記顔認識分析から算出される、ステップと、
    前記類似性計量が所定値を超える場合に、前記電子画像を第１の人物に索引付けるステップと、
    を含み、
    前記追加情報が、配布する前記電子画像と、第２の人物の顔識別子との関連性を含んでおり、その第２の人物の顔識別子が、収集内の１つより多い電子画像に関連付けられていて、前記第１の人物の顔識別子もその画像と関連付けられている、電子画像集内の画像に索引付けをコンピュータで実行させる方法。
20. 電子画像集からの電子画像の検索が、前記電子画像に関連付けられた顔識別子を参照することで実行される、請求項１９に記載の方法。

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