JP6062930B2 - センサーによる対戦相手の自動決定 - Google Patents

Description

従来技術

[0001] マルチプレーヤー・ゲーム・プレーでは、種々の対戦決定手法にしたがって、異なるプレーヤーが一緒にゲームに参加できるように、対戦相手を決めることができる。１つの手法では、似た技能レベルのプレーヤーが互いに対戦できるように、ゲームにおいて対戦相手を決定する。例えば、技能レベルが「初心者」である２人のプレーヤーを互いの対戦相手にすれば、一層競争心を呼び起こすことができる。他の手法では、同様の自己記述ゲーム・プレーの態度または姿勢のプレーヤーを、競合または協同ゲーム・プレーにおいて対戦相手に決める。例えば、「熱烈に」ゲームをする態度のプレーヤー同士を１つのゲームにおいて互いの対戦相手にすることがあれば、一方「あやふやに」ゲームをする態度のプレーヤー同士を異なるゲームにおいて対戦相手にすることもある。

しかしながら、これらの手法では、プレーヤーは、他人と対戦させられるため、提供される娯楽体験がはっきりしないのが通例である。

[0002] この摘要は、詳細な説明の章において以下で更に説明する概念から選択したものを簡略化された形式で紹介するために、設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求する主題の範囲を限定するために使用されることを意図するのでもない。更に、特許請求する主題は、本開示のいずれの部分に記されるいずれの欠点を解決する実施態様にも、全ての欠点を解決する実施態様にも限定されない。

[0003] マルチプレーヤー・ゲームのプレーヤーを離れた参加者と対戦させる方法は、計算デバイスと動作可能に結合されているセンサーによってというようにして、プレーヤーの近くにいる観察者を特定するステップを含む。種々の属性および関連(associations)を含む観察者の識別を使用して、マルチプレーヤー・ゲームにおいてこのプレーヤーと対戦させる候補者を見つけ、社会的繋がりを介して満足できる娯楽体験ができる可能性が高い対戦を組むことができる。

図１は、本開示の一実施形態にしたがって被観察光景を視認するセンサー分析システムを示す。 図２は、三次元深度データーから得られた骨格モデルを模式的に示す。 図３は、オーディオ記録から得られた声紋(voice signature)を模式的に示す。 図４は、ディジタル画像から得られた顔紋(face signature)を模式的に示す。 図５は、個人が互いの近くにいるか否か判断するために、異なる個人に関連する移動体計算デバイスを追跡した汎地球測位システム（ＧＰＳ）が報告した位置トレースを模式的に示す。 図６は、プレーヤーのために新たなソーシャル・ネットワーク・サービスの友人を発見する方法の一実施形態を示す。 図７は、マルチプレーヤー・ゲームのプレーヤーを離れた参加者と対戦させる方法の一実施形態を示す。 図８は、本開示の一実施形態による計算システムの一実施形態を示す。 図９は、本開示の一実施形態による計算デバイスの一実施形態を示す。

[0013] 通例、娯楽体験は、複数の参加者が関与することによって、改良することができる。特に、複数の参加者間で娯楽体験を共有することによって、社会的交流を行うことができ、社会的繋がりを実感することができる。

[0014] 場合によっては、実世界の交流や繋がりが、ソーシャル・ネットワーク環境において相応しく表されないこともある。例えば、プレーヤーは、このプレーヤーの実世界の友人である他の参加者と、娯楽体験（例えば、マルチプレーヤー・ゲーム）に規則的に参加することができるが、このプレーヤーのソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループがこの娯楽体験とリンクされていないことがあり、他の参加者を含むことができない場合もある。むしろ、プレーヤーによる手作業の追加によってでなければ、プレーヤーのソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループに参加者を追加することができない。したがって、プレーヤーが手作業で個人を友人のグループに追加することは手間がかかるプロセスであるが、こうしなければ、プレーヤーの友人グループは実世界におけるプレーヤーの社会的繋がりを部分的にしか表すことができない。

[0015] 更に、娯楽体験によっては、娯楽体験に参加するために、複数の参加者を故意に一緒に参加させることができる。対戦相手を決定する手法の中には、同様のスキルセットおよび/または同様の態度の参加者を対戦相手にするステップを含む場合もある。しかしながら、これらの手法は、参加者間の社会的繋がりを全く考慮に入れない。したがって、対戦を組まれたプレーヤーは通例他人となる。対戦相手となった参加者が他人であり社会的な繋がりがないので、社会的交流は進まず、娯楽体験は最適には及ばないであろう。

[0016] 本明細書は、娯楽体験の参加者間において観察された交流に基づいて繋がり(connection)を作ることに関する。更に特定すると、本明細書は、センサー技術を利用して繋がりを作るために娯楽体験の参加者を特定する方法およびプロセスに関する。

[0017] 場合によっては、繋がりが永続的となることもある。例えば、マルチプレーヤー・ゲームのプレー中にプレーヤーと交流している(interact)ことが観察された参加者を、センサー情報ストリームから特定することができ、その識別を用いて、自動的にプレーヤーのソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループに入力すること、またはこの友人グループを増大させることができる。しがって、プレーヤーのソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループは、自動的に入力するまたは拡大させることができ、一層固い絆の友人グループを容易に作ることができる。一旦新たな友人がこのように追加されたなら、プレーヤーは、ソーシャル・ネットワーク・サービスによって提供される交流様式(modalities)の内任意のものを使用して、この新たに追加された友人と最大限交流することができる。言い換えると、新たに追加された友人は、手作業で追加された友人と同じ社会的地位を有する。

[0018] 場合によっては、繋がりが一時的であってもよい。例えば、マルチプレーヤー・ゲームのプレーヤー、およびこのプレーヤーの近くにいる観察者をセンサー情報ストリームから特定することができ、観察者の識別を使用して、マルチプレーヤー・ゲームにおいてこのプレーヤーと、離れた参加者としてプレーする候補者を発見することができる。したがって、離れていても他の者よりも密接に繋がれた参加者とプレーヤーを対戦させることができ、プレーヤーの娯楽体験の質を向上させる可能性が高まる。しかしながら、この場合、候補者がプレーヤーのソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループに友人として必ずしも追加されるとは限らない。

[0019] 本明細書において説明する方法およびプロセスは、種々の異なるタイプの計算システムに連結することができる。図１は、ゲーミング・システム１０２の形態としたセンサー分析システム１００、ディスプレイ・デバイス１０４、および１つ以上のセンサー１１０の非限定的な例である。ディスプレイ・デバイス１０４は、ゲーミング・システムの表示出力を介して、ゲーミング・システム１０２に動作可能に結合することができる。例えば、ゲーミング・システムは、HDMI（登録商標）または他の適した表示出力を含むとよい。同様に、１つ以上のセンサー１１０も、１つ以上のセンサー入力を介してゲーミング・システム１０２に動作可能に接続することができる。非限定的な一例として、ゲーミング・システム１０２は、ユニバーサル・シリアル・バスを含むことができ、これに深度カメラを接続することができる。

[0020] センサー分析システム１００は、１つ以上のセンサー１１０を含むことができる。センサー１１０は、１人以上のゲーム・プレーヤー、ゲーム観察者、または他のコンピューター・ユーザーを含む場面１１４を観察することができる。具体的には、各センサーは、観察された場面１１４を表す認識情報の情報ストリームを生成するように動作することができるとよく、この情報ストリームを解釈し、モデル化して、プレーヤー、観察者、ユーザー等の各々を特定することができる。具体的には、図１はゲーミング・システム１０２を示す。このゲーミング・システム１０２は、種々の異なるゲームをプレーするため、１つ以上の異なるメディア・タイプでプレーするため、および/またはゲーム以外のアプリケーションおよび/またはオペレーティング・システムを制御または操作するために使用することができる。また、図１は、テレビジョンまたはコンピューター・モニターの形態になっているディスプレイ・デバイス１０４も示す。ディスプレイ・デバイス１０４は、ゲーム映像をゲーム・プレーヤーおよびゲーム観察者に提示するために用いることができる。一例として、ディスプレイ・デバイス１０４は、ゲーム・プレーヤー１０８の動きを観察し、この動きによって制御される仮想アバター１０６を視覚的に提示するために使用することができる。センサー分析システム１００は、被観察場面１１４においてゲーム・プレーヤー１０８を特定、監視、または追跡する１つ以上のセンサー１１０を含む。更に、１つ以上のセンサー１１０は、ゲーム・プレーヤー１０８の近くにいる観察者１１２を特定、監視、または追跡する。

[0021] 図２から図５は、観察者１１２および／またはゲーム・プレーヤー１０８を特定するためにどのように異なるセンサーを実装するとよいかについての例を示す。図２は、簡略化した処理パイプラインを示し、観察者１１２が仮想骨格２０６としてモデル化され、この仮想骨格２０６を観察者のプロファイル骨格モデルと照合して、自動的に観察者１１２を特定することができる。尚、本願の範囲から逸脱することなく、処理パイプラインは、図２に示すもの以外の追加ステップおよび／または代わりのステップを含んでもよいことは、認められよう。

[0022] 図２に示すように、観察者１１２および被観察画面１１４の残りの三次元外観を、深度カメラ（例えば、図１のセンサー１１０）によって撮像することができる。深度カメラは、画素毎に、深度カメラに対する被観察画面１１４における表面の三次元深度を判定することができる。本開示の範囲から逸脱することなく、事実上あらゆる深度発見技術を使用することができる。

[0023] 画素毎に判定された三次元深度情報は、深度マップ２０４を生成するために使用することができる。このような深度マップは、事実上適したデーター構造であればいずれの形態でも取ることができる。深度マップは、被観察場面の画素毎に深度値を含む行列を含むが、これに限定されるのではない。図２では、深度マップ２０４が、観察者１１２のシルエットの画素化格子(pixilated grid)として模式的に示されている。この図は、理解を簡単にするためのものであり、技術的には正確ではない。尚、深度マップは、一般に、観察者１１２を撮像する画素だけでなく、全ての画素についての深度情報を含むことは、理解されてしかるべきである。

[0024] 仮想骨格２０６は、観察者１１２の機械読み取り可能な表現を得るために、深度マップ２０４から導くことができる。言い換えると、仮想骨格２０６は、観察者１１２をモデル化するために、深度マップ２０４から導かれる。仮想骨格２０６は、任意の適したやり方で深度マップ２０４から導くことができる。実施形態の中には、１つ以上の骨格当てはめアルゴリズムを深度マップに適用できる場合もある。本開示は、事実上あらゆる骨格モデリング技法と互換性がある。

[0025] 仮想骨格２０６は、複数の関節を含むことができ、各関節は観察者１１２の一部に対応することができる。本開示による仮想骨格は、事実上あらゆる数の関節でも含むことができ、その各々を事実上あらゆる数のパラメーター（例えば、三次元関節位置、関節の回転、対応する身体部分（例えば、開いた手、閉じた手等）の身体姿勢等）と関連付けることができる。尚、仮想骨格は、複数の骨格関節（例えば、関節毎に、ｘ位置、ｙ位置、ｚ位置、および回転を含む関節行列）の各々について１つ以上のパラメーターを含むデーター構造の形態を取ることができる。実施形態の中には、他のタイプの仮想骨格を使用してもよい場合もある（例えば、ワイヤフレーム、１組の形状原線等）。

[0026] 観察者１１２は、仮想骨格２０６によってモデル化することができ、仮想骨格２０６は、観察者１１２を特定するために使用することができる。例えば、仮想骨格２０６は、観察者１１２に特有であればよく、ソーシャル・ネットワーク・サービスにおいて観察者１１２のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロファイル骨格モデルに一致させればよい。関節間の距離（即ち、「骨」の長さ）、２本以上の骨の長さの比率、動きのパターン、および他の品質(qualities)は、プロファイル骨格モデルの一部として保存することができ、観察者と照合するために使用することができる。

[0027] 図３は、観察者１１２を声紋３０６としてモデル化する処理パイプラインを簡略化して示し、声紋３０６は、観察者１１２を自動的に特定するために使用することができる。尚、本開示の範囲から逸脱することなく、処理パイプラインは、図３に示す以外にも追加のステップおよび／または代わりのステップを含んでもよいことは認められよう。

[0028] 図３に示すように、観察者１１２および被観察場面１１４の残りの音を、マイクロフォンによって、オーディオ記録３０４として取り込むことができる。本開示の範囲から逸脱することなく、事実上あらゆるオーディオ記録および分析技術を使用することができる。図示する例では、観察者１１２は、"Let's Roll"という句を発声し、これがオーディオ記録３０４として取り込まれる。オーディオ記録３０４は、模式的に、格子上の可変振幅の波形として示されている。

[0029] 声紋３０６は、観察者１１２の音声の機械読み取り可能表現を供給するために、オーディオ記録３０４から導くことができる。言い換えると、声紋３０６は、観察者１１２の音声をモデル化するためにオーディオ記録３０４から導かれる。声紋３０６は、任意の適したやり方でオーディオ記録３０４から導かれればよい。本開示は、事実上いずれのモデリング技法とでも互換性がある。

[0030] 観察者１１２を声紋３０６によってモデル化してもよく、声紋３０６は観察者１１２を特定するために使用することができる。例えば、声紋３０６は、観察者１１２ に特有であればよく、ソーシャル・ネットワーク・サービスにおける観察者１１２のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロファイル声紋に一致させればよい。

[0031] 図４は、観察者１１２を顔紋(face signature)４０６としてモデル化する処理パイプラインを簡略化して示す。顔紋４０６は、観察者１１２を自動的に特定するために使用することができる。尚、本開示の範囲から逸脱することなく、処理パイプラインは、図４に示す以外にも追加のステップおよび／または代わりのステップを含んでもよいことは認められよう。

[0032] 図４に示すように、観察者１１２の外観および被観察場面１１４の残りをカメラによって撮像することができる。事実上あらゆる撮像技術でも、本開示の範囲から逸脱することなく使用することができる。撮像カメラ４０２は、観察した顔画像４０４を生成することができる。

[0033] 図４において、被観察顔画像４０４は、観察者１１２の顔を縁取ったシルエットとして模式的に示されている。この図は、理解を簡単にするためのものであり、技術的には正確ではない。顔紋４０６は、観察者１１２の機械読み取り可能表現を供給するために、被観察顔画像４０４から導くことができる。言い換えると、顔紋４０６は、観察者１１２をモデル化するために、被観察顔画像４０４から導かれる。顔紋４０６は、任意の適したやり方で被観察顔画像４０４から導かれればよい。本開示は、事実上あらゆる顔画像モデリング技術とでも互換性がある。

[0034] 観察者１１２を顔紋４０６によってモデル化してもよく、顔紋４０６は、観察者１１２を特定するために使用することができる。例えば、顔紋４０６は観察者１１２に特有であればよく、ソーシャル・ネットワーク・サービスにおける観察者１１２のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロファイル顔紋と一致させればよい。顔の造作（例えば、目、口等）の間の距離、顔の形、皮膚の濃淡、および他の品質を、プロファイル顔紋の一部として保存することができ、観察者と照合するために使用することができる。

[0035] 図５は、このような追跡をオプトインした(opt-in)異なる個人に関連する移動体計算デバイスの位置について、汎地球測位システム（ＧＰＳ）が報告したトレースを示す。この位置のトレースは、個人の位置のトレースが互いに近いか否か判断するために使用することができる。具体的には、ＧＰＳ位置トレースは、プレーヤー１０８および観察者１１２に関連する移動体計算デバイスに対応する。各移動体計算デバイスには、移動体デバイス識別子が報告されており、移動体計算デバイスの位置または存在を報告するために、他の計算デバイス（例えば、中央サーバおよび／またはピア・デバイス）に送ることができる。更に、ユーザーは、このユーザーが操作するまたはこのユーザーに関連する移動体計算デバイスと関連付けることができる１つ以上のプロファイル移動体デバイス識別子を有することもできる。非限定的な例として、プロファイル移動体デバイス識別子を、ソーシャル・ネットワーク・サービスおよび／またはオンライン・ゲーミング・サービスのユーザー・プロファイルの一部として含めることもできる。報告された移動体デバイス識別子は、移動体デバイスの位置を特定するために、そして対応して関連するユーザーを特定するために、プロファイル移動体デバイス識別子と照合することができる。

[0036] 図５において、プレーヤー１０８および観察者１１２の位置は、移動体デバイス識別子によって報告されるＧＰＳ位置から導くことができる。具体的には、ときの経過と共に追跡されたプレーヤー１０８の位置が点線で示されており、ときの経過と共に追跡された観察者１１２の位置が、一点鎖線で示されている。移動体デバイスの報告されたＰＧＳ位置は、第１時点における観察者１１２と同じ時点または異なる時点におけるプレーヤー１０８との間の距離が、しきい値近接度を満たすか否か判断するために使用することができる。図５において、しきい値近接度は、破線の円で示されている。尚、しきい値近接度は、本開示の範囲から逸脱することなく、事実上いずれの距離でもよいことは理解されてしかるべきである。

[0037] 場合によっては、プレーヤー１０８および観察者１１２が同時にしきい値近接度の範囲内にいると判断されることもあり得る。場合によっては、プレーヤー１０８および観察者１１２が異なる時点においてしきい値近接度の範囲内にあると判断されることもあり得る。いずれの場合でも、敷地近接度が満たされれば、プレーヤー１０８および観察者１１２を友人にすることができ（自動的に、または推奨によって）、および／または近接度情報を使用して、娯楽体験においてプレーヤー１０８と他の離れた参加者を対戦させるための候補を特定することもできる。

[0038] 尚、以上で説明したセンサーの実現例は、単なる例であることを注記しておく。そして、本開示の範囲から逸脱することなく、事実上あらゆるやり方でプレーヤーおよび／または観察者を認識するために、事実上あらゆる適した技術を採用できることは理解されてしかるべきである。

[0039] 図６は、新たなソーシャル・ネットワーク・サービスの友人をプレーヤーに発見する方法６００の一実施形態を示す。一例では、方法６００は、図９に示す計算デバイス９００によって実行することができる。６０２において、方法６００はプレーヤーを認識するステップを含む。場合によっては、ゲーム・コンソールへのログイン・プロセスによってプレーヤーを認識することもでき、プレーヤーのユーザー・プロファイルがゲーム・コンソールと関連付けられる。場合によっては、１つ以上のセンサー（例えば、観察者を参照して以下に説明するようなセンサー）から受けた認識情報に基づいて、プレーヤーを認識することもできる。

[0040] ６０４において、方法６００は、プレーヤーに対してしきい値近接度以内にいる観察者を自動的に特定するステップを含む。場合によっては、１つ以上のセンサーから受け取った認識情報に基づいて、観察者を特定することもできる。本開示の範囲から逸脱することなく、観察者を特定するのに適した任意のメカニズムを使用することができる。例えば、顔認識、音声認識、骨格認識、デバイス認識（例えば、移動体電話機）、および／または任意の他のものがある。

[0041] 非限定的な一例として、深度カメラは、観察者の三次元深度情報を生成することができ、この深度情報から、観察された骨格モデルを導き、観察者のプロファイル骨格モデルと照合することができる。プロファイル骨格モデルは、観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれる。他の例として、マイクロフォンが観察者の音声のオーディオ記録を生成することができ、このオーディオ記録から、観察された音声パターンを導き、観察者のプロファイル声紋と照合することができる。プロファイル声紋は、観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれる。他の例として、撮像カメラがディジタル画像を生成することができ、このディジタル画像から、観察者の観察された顔の画像を導き、観察者のプロファイル顔紋と照合することができる。プロファイル顔紋は、観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれる。他の例として、ＧＰＳセンサーが、移動体デバイスのＧＰＳ位置を含む移動体デバイス識別子を生成し報告することができる。このＧＰＳ位置を、観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロフィアル移動体デバイス識別子と照合する。

[0042] 場合によっては、観察者およびプレーヤーの両者が１つ以上のセンサーによって取り込まれた場合、観察者がプレーヤーのしきい値近接度以内にいると判断することができる。例えば、観察者およびプレーヤーの両者が、深度カメラによって生成された同じ深度画像において取り込まれている場合、観察者がプレーヤーのしきい値近接度以内にいると判断することができる。他の例として、観察者およびプレーヤーの両者が、マイクロフォンによって生成されたオーディオ記録に取り込まれている場合、観察者がプレーヤーのしきい値近接度以内にいると判断することができる。他の例として、観察者およびプレーヤーの両者が、撮像カメラによって生成されたディジタル画像内に取り込まれている場合、観察者がプレーヤーのしきい値近接度以内にいると判断することができる。他の例として、観察者の移動体デバイスおよびプレーヤーの移動体デバイスが、近接しきい値距離以内にある場所を報告した場合、観察者がプレーヤーのしきい値近接度以内にいると判断することができる。

[0043] ６０６において、方法６００は、観察者がプレーヤーの友人判断基準を満たすか否か判断するステップを含む。一例として、友人判断基準が満たされるのは、観察者が未だプレーヤーのプレーヤー容認友人(player-accepted friend)ではない場合とすることができる。他の例として、友人判断基準が満たされるのは、観察者およびプレーヤーが１つ以上のセンサーによって近接度しきい値以内で、しきい値回数だけ取り込まれた場合とすることができる。場合によっては、プレーヤーが友人判断基準をユーザー・プロファイルまたは他の構成ファイルに設定することもできる。場合によっては、プレーヤーからの入力がなくても、友人判断基準を自動的に設定することもできる。

[0044] 場合によっては、友人判断基準は、重み付けアルゴリズムを含むとよい。この重み付けアルゴリズムは、観察者の異なる特性を測定して、この観察者がプレーヤーの友人グループに追加するのに適しているか否か判断する。例えば、複数の観察者がプレーヤーの近くで（例えば、深度センサー／カメラによって）特定されたという状況では、マルチプレーヤー・ゲームをプレーしているというように、積極的にプレーヤーと交流していると認識された観察者の方が、プレーヤーの友人グループに追加されるためには、強い相関または高い格付けを有すると判断することができる。一方、単に座って後ろで見ているだけというように、プレーヤーと交流していないと認識された他の観察者は、積極的な観察者よりは弱い相関または低い格付けを有すると判断することができる。

[0045] 他の例として、観察された視覚的特性の内プレーヤーおよび観察者が共通して有するものを、重み付けアルゴリズムにおいて考慮することもできる。例えば、プレーヤーおよび観察者が同じスポーツ・チーム、ロック・グループ、ブランド名などを有する衣服を着用していることが観察された場合、この観察者の相関を強くすることができ、または格付けを高くすることができる。

[0046] 他の例として、プレーヤーと観察者との間において観察された交流を、重み付けアルゴリズムにおいて考慮することができる。例えば、プレーヤーおよび観察者が互いに交流することを楽しんでいる（例えば、双方の個人が微笑んでいるまたは大笑いしている）場合、この交流は前向き(positive)であり観察者の格付けを上げることができる。あるいはまたは加えて、プレーヤーおよび観察者が一緒にしばしばプレーすることが観察された場合、観察者の格付けを上げることができる。一方、プレーヤーおよび観察者が交流を楽しんでいないと判断された場合（例えば、苛々した顔をする、顰め面をする、否定的な発言をすると特定された場合）観察者の格付けを下げることもできる。

[0047] ６０８に示すように、プレーヤーが何も仲介しなくても観察者を友人として追加することができ、またはプレーヤーが観察者を友人として追加するか否か判断できるように、観察者をプレーヤーに推奨することもできる。実施形態の中には、プレーヤーが、友人を自動的に追加または推奨するか否か指定できる場合もある。実施形態の中には、個々の観察者を自動的に追加または推奨するか否か、そのときどきに判断するために、１つ以上のパラメーターを使用できる場合もある。非限定的な例として、短期間プレーヤーの近くで観察された観察者は推奨され、長いゲーム・プレーの期間プレーヤーといることが繰り返し観察された観察者は、自動的に追加されるのでもよい。他の例として、ソーシャル・ネットワーク・サービスにおいてプレーヤーの他の友人の友人である観察者は自動的に追加され、観察者の友人の誰とも友人でない観察者は、推奨するだけでもよい。したがって、６０８において、方法６００は、観察者が自動友人判断基準を満たすか否か評価するステップを含む。観察者が自動友人判断基準を満たす場合、方法６００は６１４に進む。そうでない場合、方法６００は６１０に進む。

[0048] ６１０において、方法６００は、観察者についての友人情報を提示するステップを含む。場合によっては、友人の推奨は、確認のためにプレーヤーに提示される。場合によっては、友人の推奨は、確認のために、プレーヤーの親に提示されることもある。例えば、プレーヤーの露出を他の者に対して禁止するペアレンタル・コントロールがプレーヤーに対して設定されている場合、友人の推奨がプレーヤーの親に提示されるとよい。

[0049] 実現例の中には、友人の推奨が、似た特性を有する追加の個人、および／または観察者およびプレーヤーと繋げられている追加の個人を含むように拡張するとよい場合がある。例えば、プレーヤーがマルチプレーヤー・ゲームを友人グループ、または観察者の拡大した「友人の友人」グループの任意の会員としばしばプレーし、これらの個人がプレーヤーの友人グループには入っていない場合、このような個人を、プレーヤーに提示される友人の推奨に含ませることもできる。

[0050] 実現例の中には、友人の推奨が、ゲーム・プレーの対戦相手仲介によって進められるのでもよい場合がある。例えば、プレーヤーがマルチプレーヤー・ゲームを同じグループの個人としばしば（例えば、しきい値回数よりも多くゲームをプレーする）プレーする場合、またはしばしばある個人と対戦させられ、これらの個人がプレーヤーの友人グループにない場合、このような個人を、プレーヤーに提示される友人の推奨に含ませることもできる。

[0051] ６１２において、方法６００は、友人の推奨の確認が受け取られたか否か判断するステップを含む。場合によっては、友人の推奨の確認は、プレーヤーから受け取られるのでもよい。場合によっては、友人の推奨の確認は、プレーヤーの親から受け取られるのでもよい。友人の推奨の確認が受け取られた場合、方法６００は６１４に進む。そうでない場合、観察者は友人として追加されず、方法６００は他の動作に戻る。

[0052] ６１４において、方法６００は、ソーシャル・ネットワーク・サービスにおけるプレーヤーの友人グループに、観察者を追加するステップを含む。
[0053] プレーヤーの近くにいる観察者を自動的に特定し、この観察者が友人判断基準を満たす場合にこの観察者をプレーヤーの友人グループに追加することによって、プレーヤーが友人を追加することを考える必要なく、プレーヤーの友人グループに自動的に入力すること、即ち、プレーヤーの友人グループを拡大することができる。したがって、プレーヤーの友人グループを、自動的に一層強固にすることができる。

[0054] 図７は、マルチプレーヤー・ゲームのプレーヤーを離れた参加者と対戦させる方法７００の一実施形態を示す。一例では、方法７００は、図９に示す計算デバイス９００によって実行することができる。７０２において、方法７００は、プレーヤーを認識するステップを含む。図６を参照して先に説明したように、プレーヤーは、ログイン・プロセスによって、および／または１つ以上のセンサーから受け取られる認識情報に基づいて認識することができる。

[0055] ７０４において、方法７００は、プレーヤーのしきい値近接度以内で観察者を自動的に特定するステップを含む。図６を参照して先に説明したように、１つ以上のセンサーから受け取った認識情報に基づいて観察者を特定し、近接度しきい値以内にいると判断することができる。

[0056] ７０６において、方法７００は、観察者の識別を使用して、マルチプレーヤー・ゲームにおいて離れた参加者としてプレーヤーとプレーする１人以上の候補者を発見するステップを含む。場合によっては、観察者の識別は、観察者が容認した友人を候補者として特定するために使用されることもある。例えば、ソーシャル・ネットワーク・サーバーにおいて観察者の「友人」であるがプレーヤーの友人ではない人の場合、プレーヤーがプレーすることができる人として識別することができる。場合によっては、観察者の友人の友人を候補者として特定することができる。尚、場合によっては、観察者との友人分離度のみに基づいて候補者を特定するのでもよく、対戦を形成するために任意の分離度を使用してもよいことは理解されてしかるべきである。

[0057] 場合によっては、プレーヤーが知っていそうもない候補者を発見するために、観察者の識別を使用することもできる。言い換えると、離れた参加者を候補者には不適格であると判断するために、観察者の属性を使用することもできる（例えば、不適格と判断された友人または友人の友人）。場合によっては、観察者の識別を、候補者を発見するために使用することができる観察者属性を含むユーザー・プロファイルと関連付けることもできる。属性の非限定的な例には、自宅がある町、近所、学校、従業員、クラブ、好きな音楽、好きな本、好きなＴＶショー、交際、ゲームの格付けまたは素質に基づく技能レベル等を含むことができる。このような属性は、第三者のソーシャル・ネットワーク・プロファイル情報、および／またはゲーマー・プロファイル情報によって決定することができる。

[0058] 場合によっては、観察された視覚的特性の内プレーヤーおよび観察者が共通して有するものを、候補者を発見するときに考慮することもできる。例えば、プレーヤーおよび観察者が同じスポーツ・チーム、ロック・グループ、ブランド名等を有する衣服を着用していることが観察された場合、あるいは映画またはTVショーのポスターが壁にあることが認識された場合、同じものを「好む」または観察された同じ特性を共有する他の個人を候補者として選択することができる。更に、観察されたプレーヤーおよび観察者の特定、ならびに彼らのユーザー・プロファイルの各々に格納されている特性を纏めてフィルタリングして、プレーヤーと観察者との間の共通特性を発見することができ、これらの共通特性を共有する個人を候補者として選択することができる。

[0059] 場合によっては、種々のソーシャル・ネットワーク・サービスにおけるプレーヤーと観察者との間の共通性に基づいて候補者を選択することもできる。例えば、プレーヤーおよび観察者の両者がユーザー「ｘ」および「ｙ」の友人であり、ユーザー「ｘ」および「ｙ」が両者ともユーザー「ｚ」の友人である場合、相互の知り合いであるために、ユーザー「ｚ」を候補者として選択することができる。

[0060] 観察者の識別は、この観察者がプレーヤーを観察している間および／または以後の任意の時点において、離れた参加者を発見するために使用することができる。言い換えると、１回のゲーミング・セッションから特定された候補者は、観察者がもはやいなくなっていても、以降のゲーミング・セッションにおいて利用することができる。

[0061] ７０８において、方法７００は、選択した候補者が対戦判断基準を満たすか否か判断するステップを含む。一例として、対戦判断基準が満たされるのは、候補者の技能レベルがプレーヤーの技能レベルに匹敵する場合とすることができる。他の例として、対戦判断基準が満たされるのは、候補者がゲームをする態度または姿勢が、プレーヤーのゲームをする態度または姿勢に一致する場合とすることができる。選択した候補者が対戦判断基準を満たす場合、方法７００は７１０に進む。それ以外の場合、本方法は７１２に進む。

[0062] ７１０において、方法７００は、プレーヤーとマルチプレーヤー・ゲームをプレーする離れた参加者として、１人以上の候補者から、非候補者（non-candidate)よりも高い候補者を選択するステップを含む。２人以上の候補者が適格である場合、種々の係数(factor)を調節することができ、最も良く判断基準を満たす候補者とプレーヤーを対戦させればよい。例えば、地理的な近さは１つの判断基準となることができ、音楽の好みも、格は低いが他の判断基準となることができる。この例では、他の候補者の方が音楽の好みが似通っていても、プレーヤーに最も近いところに住んでいる候補者が選択される。

[0063] ７１２において、方法７００は、選択に入手可能な候補が未だ他にもいるか否か判定を行う。選択に入手可能な候補が未だ他にもいる場合、方法７００は７０８に戻る。それ以外の場合、方法７００は７１４に進む。

[0064] ７１４において、方法７００は、マルチプレーヤー・ゲームをプレーヤーとプレーする離れた参加者として、非候補者を選択するステップを含む。非候補者は、プレーヤーおよび／または観察者と社会的に結ばれていない他人を含むことができる。非候補者が選ばれるのは、対戦判断基準を満たす候補者がいない場合であってもよい。

[0065] プレーヤーの近くにいる観察者を自動的に特定し、マルチプレーヤー・ゲームにおいて離れた参加者としてプレーする１人以上の候補者を発見するために観察者の識別を使用し、非候補者よりも対戦判断基準を満たす候補を選択することによって、観察者との繋がりによって、プレーヤーと関連する候補とプレーヤーを対戦させることができる。したがって、プレーヤーは、この候補と共通の社会的繋がり、または他の人よりもこの候補と強い社会的な繋がりを有することができ、プレーヤーが娯楽体験の質を高める可能性を高くすることができる。または、プレーヤーが他人とプレーすることを望む場合、プレーヤーがこのプレーヤーと実生活での繋がりがない者とプレーする可能性が高くなるように、観察者の識別を使用して、離れている可能性がある参加者を除外することができる。

[0066] 図８は、本開示の一実施形態による計算システム８００の一実施形態を示す。以上で説明した方法およびプロセスは、１つ以上のコンピューターを含む計算システム８００に繋げることができる。具体的には、本明細書において説明した方法およびプロセスは、コンピューター・アプリケーション、コンピューター・サービス、コンピューターＡＰＩ、コンピューター・ライブラリー、および／またはコンピューター・プログラム生産物として実現することができる。計算システム８００は、複数の計算デバイス８０２を含むことができる。複数の計算デバイスの各々は、以上で説明したようにプレーヤーおよび観察者を識別するために場面を観察するときに使用することができるセンサーを含むことができる。

[0067] プレーヤーに関連するプレーヤー・ゲーム・コンソール８０４は、例えば、撮像カメラ８０６、マイクロフォン８０８、および深度カメラ８１０から情報ストリームを受け取ることができる。センサーからの情報ストリームは、方法６００および７００を参照して先に説明した接続を行うために、個人を特定するときに使用することができる。

[0068] 離れた参加者のゲーム・コンソール８１２は、離れたプレーヤーに関連付けられており、例えば、撮像カメラ８１４、マイクロフォン８１６、および深度カメラ８１８から情報ストリームを受け取ることができる。センサーからの情報ストリームは、プレーヤー・ゲーム・コンソール８０４を使用してプレーヤーとゲームにおいて離れた参加者として相手することができる離れた個人を特定するために使用することができる。

[0069] 移動体デバイス８２０は、他の離れた参加者に関連付けられており、ＧＰＳデバイス８２２から情報を受信することができる。例えば、移動体デバイス８２０はＧＰＳデバイス８２２からＧＰＳ位置を受信することができる。ＧＰＳ位置は、報告される移動体デバイス識別子の一部として含まれていてもよく、移動体デバイス８２０に関連する位置およびユーザーを特定するために使用される。場合によっては、このような情報は、関連するユーザーを友人として追加するため、または関連するユーザーとマルチプレーヤー・ゲームにおいて対戦するために使用することもできる。実施形態の中には、移動体デバイスにおいてゲームをプレーすることもでき、移動体デバイスは、以上で説明したように、プレーヤーおよび／または観察者を特定するために１つ以上のセンサーを含むことができる。

[0070] 複数の計算デバイス８０２は、ネットワーク８２４を介して、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６と通信することができる。ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６は、このソーシャル・ネットワーク・サービス８２６の会員毎に、ユーザー・プロファイル８２８を含むことができる。一例では、各ソーシャル・ネットワーク・サービスのユーザー・プロファイル８２８は、ネットワーク・アクセス可能なデーターベースに格納することができる。ユーザー・プロファイル８２８は、ユーザー・プロファイルに関連するユーザーの識別を定める識別情報８３０を含む。例えば、識別情報８３０は、プロファイル骨格モデル８３２、プロファイル声紋８３４、およびプロファイル顔紋８３６を含むことができ、ユーザー・プロファイルのユーザーをモデル化する。更に、識別情報８３０は、ユーザー・プロファイルのユーザーに関連する移動体デバイス毎に、プロファイル移動体デバイス識別子８３８を含むことができる。識別情報８３０は、以上で説明した方法にしたがって、ユーザーをプレーヤー、観察者、または候補者として特定するために使用することができる。

[0071] 場合によっては、ソーシャル・ネットワーク８２６をマルチプレーヤー・ゲーミングと関連付けることもできる。このような場合、ユーザーが以前にプレーした種々のマルチプレーヤー・ゲームについての技能レベル８４０を、ユーザー・プロファイル８２８の一部として含めることができる。場合によっては、技能レベル８４０は、ユーザーが、マルチプレーヤー・ゲームにおいて離れた参加者と対戦する候補になるか否か判断するために使用することができる。

[0072] ユーザー・プロファイル８２８は、ユーザーが容認したユーザーの友人の友人グループ８４２を含むことができる。このユーザーは、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６の会員である。友人グループ８４２は、ユーザーが手作業で追加した友人、および以上で説明した方法６００にしたがって自動的に追加された友人を含むことができる。場合によっては、友人グループ８４２を１つ以上の特定のマルチプレーヤー・ゲームにリンクすることができる。対応して、特定の友人グループにおける会員であること(membership)を利用して、マルチプレーヤー・ゲームの１つにおけるゲーム・プレーにおいて対戦させるのに適した候補者を決定することができる。

[0073] 場合によっては、第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４が、ネットワーク８２４を介して、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６と通信することもできる。第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４は、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６とは異なっていてもよい。例えば、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６をマルチプレーヤー・ゲーミングまたは特定のタイプのマルチプレーヤー・ゲーム・コンソールと関連付けることができ、第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４をマルチプレーヤー・ゲーミングや特定のタイプのゲーム・コンソールと関連付けないのでもよい。第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４は、この第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４の会員毎に、ユーザ・プロファイル８４６を含むことができる。ユーザー・プロファイル８４６は、ユーザーのユーザー容認友人の友人グループ８４８を含むことができる。ユーザー容認友人は、第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４の会員である。場合によっては、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６は、第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４から、ユーザーのユーザー・プロファイル情報または友人グループ情報を引き出して、ユーザーが、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６におけるユーザーグループ８４２に追加するのに適しているか否か、またはマルチプレーヤー・ゲーム・プレーにおいて対戦する候補者として適しているか判断することができる。

[0074] 例えば、プレーヤーおよび観察者をソーシャル・ネットワーク・サービス８２６によって特定することができ、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６における友人として認識しないのでもよい。しかしながら、プレーヤーおよび観察者を第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４によって友人として特定することもできる。この場合、プレーヤーおよび観察者を自動的にソーシャル・ネットワーク・サービス８２６における彼らのユーザー・プロファイルの友人グループに追加することができる。

[0075] 尚、追加の識別情報、属性、関連等は、第三者のソーシャル・ネットワーク・サービス８４４のユーザー・プロファイル８４６から、ソーシャル・ネットワーク・サービス８２６によって、新たな友人または対戦させる候補として発見するために掘り出される(mine)のでもよいことは認められよう。

[0076] 図９は、本開示の一実施形態による計算デバイス９００の一実施形態を示す。計算デバイス９００は、以上で説明した方法およびプロセスの内１つ以上を実行することができ、図８を参照して先に説明したコンソール、移動体デバイス、またはサービスの内任意のものとしてサーブすることができる。計算デバイス９００は、簡略化した形態で示されている。尚、本開示の範囲から逸脱することなく、事実上あらゆる計算アーキテクチャーでも使用できることは理解されてしかるべきである。異なる実施形態では、メインフレーム・コンピューター、サーバ・コンピューター、デスクトップ・コンピューター、ラップトップ・コンピューター、タブレット・コンピューター、家庭用娯楽コンピューター、ネットワーク計算デバイス、移動体計算デバイス、移動体通信デバイス、ゲーミング・コンソール等の形態をなすことができる。

[0077] 計算デバイス９００は、論理サブシステム９０２およびデーター保持サブシステム９０４を含む。この計算デバイスは、任意に、ディスプレイ・サブシステム９０６、通信サブシステム９１０、および／または図９には示されていない他のコンポーネントも含むのでもよい。また、計算デバイス９００は、任意に、例えば、キーボード、マウス、ゲーム・コントローラー、カメラ、マイクロフォン、および／またはタッチ・スクリーンというような、ユーザー入力デバイスも含むことができる。

[0078] 論理サブシステム９０２は、１つ以上の命令を実行するように構成されている１つ以上の物理デバイスを含むことができる。例えば、論理サブシステムは、１つ以上のアプリケーション、サービス、プログラム、ルーチン、ライブラリー、オブジェクト、コンポーネント、データー構造、または他の論理構造の一部である１つ以上の命令を実行するように構成することができる。このような命令は、タスクを実行する、データー型を実現する、１つ以上のデバイスの状態を変換する、またそうでなければ、所望の結果に到達するように実現することができる。

[0079] 論理サブシステム９０２は、ソフトウェア命令を実行するように構成されている１つ以上のプロセッサーを含むことができる。加えてまたは代わりに、論理サブシステム９０２は、ハードウェアまたはファームウェア命令を実行するように構成されている１つ以上のハードウェアまたはファームウェア論理装置を含むことができる。論理サブシステム９０２のプロセッサーは、単一コアまたはマルチコアでもよく、これによって実行されるプログラムは、並列処理または分散処理のために構成することもできる。任意に、論理サブシステム９０２は、２つ以上のデバイス全体に分散された別個のコンポーネントを含むこともでき、これらは離れて配置されてもよく、および／または同時多重処理のために構成されてもよい。論理サブシステムの１つ以上の形態は、クラウド計算構成に構成され離れてアクセス可能なネットワーク接続された計算デバイスによって、可視化および実行することができる。

[0080] データー保持サブシステム９０４は、データー、および／または本明細書において説明した方法およびプロセスを実現するために論理サブシステムによって実行可能な命令を保持するように構成されている１つ以上の物理的な、一時的でないデバイスを含むことができる。このような方法およびプロセスを実現するとき、データー保持サブシステム９０４の状態を変換することができる（例えば、異なるデーターを保持するため）。

[0081] データー保持サブシステム９０４は、リムーバブル媒体および／または内蔵デバイスを含むことができる。データー保持サブシステム９０４は、とりわけ、光メモリ・デバイス（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤ−ＤＶＤ、ブルーレイ・ディスク等）、半導体メモリ・デバイス（例えば、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等）、および／または磁気メモリ・デバイス（例えば、ハード／ディスク・ドライブ、フロッピー（登録商標）・ディスク・ドライブ、テープ・ドライブ等）を含むことができる。データー保持サブシステム９０４は、以下の特性の内１つ以上を有するデバイスを含むことができる。揮発性、不揮発性、ダイナミック、スタティック、読み出し／書き込み、読み出し専用、ランダム・アクセス、順次アクセス、位置アドレス可能、ファイル・アドレス可能、およびコンテンツ・アドレス可能。実施形態の中には、論理サブシステム９０２およびデーター保持サブシステム９０４を、特定用途集積回路またはチップ上システムのような１つ以上の共通デバイスに統合できる場合もある。

[0082] また、図９は、リムーバブル・コンピューター読み取り可能記憶媒体９０８の形態であるデーター保持サブシステムの態様も示す。これは、データー、および／または本明細書において説明した方法およびプロセスを実現するために実行可能な命令を格納するおよび／または送るために使用することができる。リムーバブル・コンピューター読み取り可能記憶媒体９０８は、とりわけ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤ−ＤＶＤ、ブルーレイ・ディスク、ＥＥＰＲＯＭ、および／またはフロッピー（登録商標）・ディスクの形態をなすことができる。

[0083] 尚、データー保持サブシステム９０４は、１つ以上の物理的、非一時的デバイスを含むことは、認められてしかるべきである。対照的に、実施形態の中には、本明細書において説明した命令の形態が、純粋な信号（例えば、電磁信号、光信号等）によって一時的に伝搬されるのでもよい場合もある。この純粋な信号は、物理的デバイスによって少なくとも有限な期間保持されることはない。更に、本開示に関するデーターおよび／または他の形態の情報が、純粋な信号によって伝搬されるのでもよい。

[0084] 「モジュール」、「プログラム」、および「エンジン」という用語は、１つ以上の特定の機能を実行するために実現される計算デバイス９００の形態を記述するために使用することができる。場合によっては、このようなモジュール、プログラム、またはエンジンは、データー保持サブシステム９０４によって保持されている命令を実行する論理サブシステム９０２によってインスタンス化することもできる。尚、異なるモジュール、プログラム、および／またはエンジンが、同じアプリケーション、サービス、コード・ブロック、オブジェクト、ライブラリー、ルーチン、ＡＰＩ、関数等からインスタンス化されてもよいことは、理解されてしかるべきである。同様に、同じモジュール、プログラム、および／またはエンジンが、異なるアプリケーション、サービス、コード・ブロック、オブジェクト、ルーチン、ＡＰＩ、関数等からインスタンス化されてもよい。「モジュール」、「プログラム」、および「エンジン」という用語は、実行可能なファイル、データー・ファイル、ライブラリー、ドライバー、スクリプト、データーベース・レコード等のそれぞれまたは集合を含むことを意図している。

[0085] 尚、「サービス」は、本明細書において使用する場合、複数のユーザー・セッションに跨がって実行可能であり、１つ以上のシステム・コンポーネント、プログラム、および／または他のサービスに利用可能であるアプリケーション・プログラムであるとするとよいことは認められてしかるべきである。実現例の中には、サービスが、クライアントからの要求に応答してサーバにおいて実行できる場合もある。

[0086] ディスプレイ・サブシステム９０６が含まれる場合、データー保持サブシステム９０４によって保持されているデーターの視覚的表現を提示するために使用することができる。本明細書において説明した方法およびプロセスが、データー保持サブシステムによって保持されているデーターを変化させるにつれて、したがってデーター保持サブシステムに状態を変形させるにつれて、ディスプレイ・サブシステム９０６の情報も同様に、基礎になるデーターの変化を視覚的に表すために変形することができる。ディスプレイ・サブシステム９０６は、事実上あらゆるタイプの技術を利用する１つ以上のディスプレイ・デバイスを含むことができる。このようなディスプレイ・デバイスは、共有筐体において論理サブシステム９０２および／またはデーター保持サブシステム９０４と組み合わせることもでき、あるいはこのようなディスプレイ・デバイスが周辺ディスプレイ・デバイスであってもよい。

[0087] 通信サブシステム９１０が含まれる場合、計算デバイス９００を１つ以上の他の計算デバイスと通信可能に結合するように構成することができる。通信サブシステム９１０は、１つ以上の異なる通信プロトコルと互換性がある有線通信デバイスおよび／またはワイヤレス通信デバイスを含むことができる。非限定的な例として、通信サブシステムは、ワイヤレス電話ネットワーク、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク、有線ローカル・エリア・ネットワーク、ワイヤレス・ワイド・エリア・ネットワーク、有線ワイド・エリア・ネットワーク等を介した通信のために構成することもできる。実施形態の中には、通信サブシステムが、計算デバイス９００に、インターネットのようなネットワークを介して他のデバイスへおよび／またはからメッセージを送信および／または受信することを可能にする場合もある。

[0088] 尚、本明細書において説明した構成および／または手法は、性質上例示であること、そしてこれら具体的な実施形態または例は、数多くの変形が可能であることから、限定する意味で捕らえてはならないことは理解されてしかるべきである。本明細書において説明した具体的なルーチンおよび方法は、任意の数の処理戦略の内１つ以上を表すことができる。したがって、図示した種々の動作(act)は、図示した順序で、他の順序で、または並列に実行してもよく、場合によっては省略してもよい。同様に、以上で説明したプロセスの順序も変更することができる。

[0089] 本開示の主題は、種々のプロセス、システム、および構成、ならびに他の特徴、機能、動作、および／または本明細書において開示した特性(property)の全ての新規で非自明なコンビネーションおよびサブコンビネーションを含み、更にそのいずれの均等物も全ての均等物も含むものとする。

Claims (10)

1. マルチプレーヤー・ゲームのプレーヤーを、離れた参加者と対戦させる計算方法であって、
   １つ以上のセンサーに動作可能に結合された計算システムで前記プレーヤーを認識するステップと、
   前記１つ以上のセンサーからの認識情報に基づき、前記プレーヤーとの距離がしきい値近接度以内にいる観察者を自動的に特定するステップと、
   前記観察者の識別を使用して、前記マルチプレーヤー・ゲームの離れた参加者としてプレーする１人以上の候補者を発見するステップであって、発見した前記１人以上の候補者が、前記観察者の前記識別に関連付けられているか、あるいは前記観察者の前記識別に関連付けられた観察者属性と共通の属性を有する、ステップと、
   前記離れた参加者を選択するとき、前記１人以上の候補者から離れた参加者を、前記１人以上の候補者からの前記離れた参加者が対戦判断基準を満たす場合に選択するステップと、
   を含む、方法。
2. 請求項１記載の方法において、前記観察者を自動的に特定するステップが、ネットワーク・アクセス可能なデーターベースに保存された前記観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロファイル骨格モデルと、被観察骨格モデルを照合するステップを含み、前記被観察骨格モデルが、前記観察者を撮像した深度カメラによって収集された三次元深度情報から導かれる、方法。
3. 請求項１記載の方法において、前記観察者を自動的に特定するステップが、ネットワーク・アクセス可能なデーターベースに保存された前記観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロファイル声紋と、被観察音声パターンを照合するステップを含み、前記被観察音声パターンが、前記観察者を聴取するマイクロフォンによって収集されたオーディオ記録から導かれる、方法。
4. 請求項１記載の方法において、前記観察者を自動的に特定するステップが、ネットワーク・アクセス可能なデーターベースに保存された前記観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロファイル顔紋と、被観察顔画像を照合するステップを含み、前記被観察顔画像が、カメラによって前記観察者を撮像して収集されたディジタル画像から導かれる、方法。
5. 請求項１記載の方法において、前記観察者を自動的に特定するステップが、ネットワーク・アクセス可能なデーターベースに保存された前記観察者のユーザー・プロファイルの一部として含まれるプロファイル移動体デバイス識別子と、前記観察者の報告された移動体デバイス識別子を照合するステップを含む、方法。
6. 請求項１記載の方法において、前記観察者の識別を使用して１人以上の候補者を発見するステップが、前記観察者のソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループの１人以上の会員を、１人以上の候補者として特定するステップを含む、方法。
7. 請求項６記載の方法において、前記ソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループが、前記マルチプレーヤー・ゲームにリンクされたゲーミング・グループである、方法。
8. 請求項６記載の方法において、前記ソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループが、前記マルチプレーヤー・ゲームと関連付けられていない第三者のソーシャル・ネットワーク・サービスの友人グループである、方法。
9. 請求項１記載の方法において、前記１人以上の候補者からの前記離れた参加者の技能レベルが前記プレーヤーの技能レベルに匹敵する場合、前記１人以上の候補者からの前記離れた参加者が前記対戦判断基準を満たす、方法。
10. 計算システムであって、
    １つ以上のセンサーからセンサー情報を受け取るように動作可能な１つ以上のセンサー入力と、
    前記１つ以上のセンサー入力に動作可能に結合された論理サブシステムと、
    受け取ったセンサー情報を、１人以上のユーザーについての認識情報に変換し、
    プレーヤーを認識し、
    前記センサー情報に基づいて、前記プレーヤーとの距離がしきい値近接度以内にいる観察者を自動的に特定し、
    前記観察者の識別を使用して、前記プレーヤーとのマルチプレーヤー・ゲームの離れた参加者としてプレーする１人以上の候補者を発見し、発見した前記１人以上の候補者が、前記観察者の前記識別に関連付けられているか、あるいは前記観察者の前記識別に関連付けられた観察者属性と共通の属性を有し、
    前記離れた参加者を選択するとき、前記１人以上の候補者から離れた参加者を、前記１人以上の候補者からの前記離れた参加者が対戦判断基準を満たす場合に選択する、
    ために、前記論理サブシステムによって実行可能な命令を含むデーター保持サブシステムと、
    を含む、計算システム。

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