JP6203965B2 - 熱及び電力管理 - Google Patents

Description

[0001] 本願は、２０１３年１２月２０日に出願された米国特許仮出願第６１／９１９５４３号の利益を主張する。

[0002] 本開示は、コンピュータデバイスを用いてビデオデータをレンダリングするための技法に関する。

[0003] モバイルデバイスは、モバイル電話、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ワイヤレス通信カードを有するポータブルコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、デジタルカメラ、ビデオゲームデバイス、ポータブルメディアプレーヤ、ワイヤレス通信機能を有するフラッシュメモリデバイス、所謂「スマート」フォン及び「スマート」パッド又はタブレットを含むワイヤレス通信デバイス、電子リーダ、或いは幅広い種類の他のタイプのポータブルデバイスのうちの他のものの形をとり得る。モバイルデバイスは、高電力プロセッサ、メディアコンテンツを処理する機能、及びクラウドでネットワークと相互作用する能力の追加により、益々パワフルになってきている。デバイスの処理電力及び機能の進歩は、これらデバイスに、電力を消費させ得、及び／又は、熱を発生させ得る。

[0004] 本開示の技法は、ユーザ経験の推定値に応答して電子デバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整することを含む。例えば、電子デバイスは、動作中、エネルギを消費し、熱を産生し得る。本開示の態様によれば、デバイスは、ユーザ経験の推定値を提供するユーザ経験メトリックを決定し得る。デバイスは典型的に、デバイスが、ユーザ経験へのインパクトを最小化するが、ターゲット電力使用限界又は温度限界よりも下で動作することを維持するために、ユーザ経験メトリックに基づいて１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る。

[0005] ある例では、方法は、電子デバイスが、この電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定することと、動作特性ターゲットを生成（produce）するためにデバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することとを含み、この調整は、調整による、決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく。

[0006] 別の例では、電子デバイスは、少なくとも１つのカメラと、１つ又は複数のプロセッサとを含み、１つ又は複数のプロセッサは、電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定することと、動作特性ターゲットを生成するためにデバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することとを行うように構成され、この調整は、調整による、決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく。

[0007] 別の例では、装置は、電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定するための手段と、動作特性ターゲットを生成するためにデバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整するための手段とを含み、この調整は、調整による、決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく。

[0008] 別の例では、非一時的なコンピュータ可読媒体は、命令を記憶しており、それら命令は、実行されると、電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定することと、動作特性ターゲットを生成するためにデバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することとを、１つ又は複数のプロセッサに行わせ、この調整は、調整による、決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく。

[0009] 本開示の１つ又は複数の態様の詳細は、添付の図面及び以下の説明において示される。本開示で説明される技法の他の特徴、目的、及び利点は、説明、図面、及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。

[0010] 図１は、本開示の技法を実装し得る例となるデバイスを例示する。 [0011] 図２は、本開示の技法を実装するように構成され得るデバイスの例を示すブロック図である。 [0012] 図３は、本開示の技法を実装し得るデバイスの管理システムの例を例示する。 [0013] 図４Ａは、電力消費とフレームレートとの関係性の例を例示する。 図４Ｂは、ユーザ経験とフレームレートとの関係性の例を例示する。 [0014] 図５Ａは、電力消費と解像度との例となる関係性を例示する。 図５Ｂは、ユーザ経験と解像度との例となる関係性を例示する。 図６は、様々な動作パラメータに関するユーザ経験の例となるモデルを例示する。 [0016] 図７は、本開示の態様に係る、ユーザ経験メトリックに基づいてデバイスの動作パラメータを調整するための例となるプロセスを例示するフローチャートである。 [0017] 図８は、本開示の態様に係る、ユーザ経験メトリックに基づいてデバイスの動作パラメータを調整するために別の例となるプロセスを例示するフローチャートである。

発明の詳細な説明

[0018] 本開示の技法は、ユーザ経験の推定値に応答して電子デバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整することを含む。例えば、電子デバイスは、動作中、エネルギを消費し、熱を産生し得る。本開示の態様によれば、デバイスは、ユーザ経験の推定値を提供するユーザ経験メトリックを決定し得る。デバイスは典型的に、ユーザ経験へのインパクトを最小化しつつ、デバイスがターゲット電力使用限界又は温度限界よりも下で動作することを維持するために、ユーザ経験メトリックに基づいて１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る。

[0019] 図１は、本開示の技法を実装し得る例となるデバイスを例示する。一般に、本開示の技法は、少なくとも１つの画像センサ及び画像プロセッサ（高解像度ピクチャ及び／又はビデオ用に構成され得る）並びに電力及び／又は熱限界を有するデバイスに実装され得る。例えば、デバイス２０Ａは、前方画像センサ２２Ａ、後方画像センサ２４Ａ、ディスプレイ２６Ａ、及びピクチャインピクチャ（ＰＩＰ）ウィンドウ２８Ａを含む。加えて、デバイス２０Ｂは、前方画像センサ２２Ｂ、後方画像センサ２４Ｂ、ディスプレイ２６Ｂ、第１のＰＩＰウィンドウ２８Ｂ、及び第２のＰＩＰウィンドウ３０Ｂを含む。

[0020] デバイス２０Ａ及び２０Ｂは、例えば、所謂「スマート」フォンのような電話ハンドセット、タブレットコンピュータ、カメラ、ノートブック（即ち、ラップトップ）コンピュータ、デジタルメディアプレーヤ、ビデオゲームコンソール、又はビデオストリーミングデバイス、等を含むあらゆる幅広いデバイスを備え得る。デバイス２０Ａ及び２０Ｂはポータブルデバイスであり得るが、本開示の技法は、これに限られない。例えば、他の態様によれば、本技法は、デスクトップコンピュータ、セットトップボックス、テレビジョン、又は他のデバイスで使用され得る。

[0021] 前方画像センサ２２Ａ及び２２Ｂ並びに後方画像センサ２４Ａ及び２４Ｂは、画像を撮るように構成され得る。例えば、前方画像センサ２２Ａ及び２２Ｂ並びに後方画像センサ２４Ａ及び２４Ｂは、光画像を電子信号へと変換するための任意の構成要素を含み得る。例となる画像センサには、電荷結合素子（ＣＣＤ）、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）、又はＮ型金属酸化膜半導体（ＮＭＯＳ）、等が含まれる。幾つかの事例では、以下により詳細に説明されるように、前方画像センサ２２Ａ及び２２Ｂ並びに後方画像センサ２４Ａ及び２４Ｂは、１つ又は複数のカメラシステム又はサブシステムに含まれ得る。

[0022] ディスプレイ２６Ａ及び２６Ｂは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、又はユーザへの出力を生成することができる任意の他のタイプのデバイスを含み得る。幾つかの事例では、ディスプレイ２６Ａ及び２６Ｂは、タッチ反応式及び／又はプレゼンス反応式ディスプレイとして構成され得る。

[0023] 図１に示される例では、デバイス２０Ａは、ＰＩＰウィンドウ２８Ａを含み、デバイス２０Ｂは、ＰＩＰウィンドウ２８Ｂ及び３０Ｂを含む。幾つかの例では、ＰＩＰウィンドウは、コンテンツを、ディスプレイ２６Ａ及び２６Ｂに表示されている他のコンテンツから独立して表示するためのエリアを提供し得る。例えば、デバイス２０Ａ及び／又は２０Ｂは、ピクチャインピクチャビデオレコーディングを行うように構成され得る。この例では、デバイス２０Ａは、ＰＩＰウィンドウ２８Ａが、記録される画像をキャプチャしているユーザの画像を表示すると同時に、ディスプレイ２６Ａに表示されている画像を記録し得る。別の例では、デバイス２０Ａ及び／又は２０Ｂは、ゲームを行うのと同時にビデオ会議を行い得る。例えば、デバイス２０Ｂは、ビデオゲームをプレイしているユーザの画像をＰＩＰウィンドウ２８Ｂ中に、ユーザの対戦相手又は仲間（同じくビデオゲームをプレイしている）をＰＩＰウィンドウ３０Ｂ中に表示すると同時に、ビデオゲームをディスプレイ２６Ｂに出力し得る。他の例もまた可能である。

[0024] 幾つかの事例では、デバイス２０Ａ及び２０Ｂは、動作パラメータに接近し得るか、又は超え得る。例として、デバイス２０Ａ及び２０Ｂが行う機能（例えば、ビデオを撮ること、グラフィックスをレンダリングすること、ビデオを符号化／復号すること、又はビデオを表示すること、等）の数が増えると、デバイス２０Ａ及び２０Ｂによって消費される電力は増大し得る。加えて、幾つかの事例では、デバイス２０Ａ及び２０Ｂの１つ又は複数の構成要素（例えば、図２に関連してより詳細に説明されているような、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、カメラサブシステム、又はディスプレイ２６Ａ及び２６Ｂ、等）は、副産物として熱を発生させ得る。幾つかの例となる機能には、ＷＱＨＤ（wide quad high definition）ピクチャインピクチャ（ＰＩＰ）ビデオレコーディング、ＵＨＤ（ultra high definition）ビデオレコーディング、ゲーム及びビデオ会議、又はビデオ会議での高解像度３次元（３Ｄ）グラフィックスレンダリング、等が含まれる。

[0025] デバイス２０Ａ及び２０Ｂは、パワーバジェット（例えば、２ワット）又は温度限界のような動作パラメータに接近し得るか又はそれを超え得る。幾つかの事例では、例えば、１つ又は複数の画像プロセッサ、前方画像センサ２２Ａ及び２２Ｂと後方画像センサ２４Ａ及び２４Ｂ、並びに、画像を撮ることに関連付けられた他の構成要素の任意の組み合わせを含むカメラサブシステムは、電力の消費及び／又は熱の発生に寄与し得る。例えば、品質、性能、及び／又は同時処理の強化は、より高い電力及び／又は温度コストに帰着し得る。

[0026] 本開示の技法は、ユーザ経験の推定値に応答して、デバイス２０Ａ又はデバイス２０Ｂのような電子デバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整することを含む。例えば、本開示の態様によれば、デバイス２０Ａ又は２０Ｂは、ユーザ経験の推定値を提供するユーザ経験メトリックを決定し得る。デバイス２０Ａ又は２０Ｂは、デバイスが、ターゲット電力使用限界又は温度限界よりも下で動作することを維持するために、ユーザ経験メトリックに基づいて１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る。例えば、本開示の態様によれば、デバイス２０Ａ又は２０Ｂは、このユーザ経験メトリックを利用して、ユーザ経験へのインパクトを最小化するが、ターゲット電力使用限界又は温度限界を満たすように１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る。

[0027] 図２は、本開示の技法を実装するように構成され得るデバイス４０の一例を示すブロック図である。幾つかの例では、デバイス４０に関連して示され説明される１つ又は複数の構成要素は、デバイス２０Ａ及び／又はデバイス２０Ｂ（図１）に組み込まれ得る。

[0028] 図２に示される例では、デバイス４０は、１つ又は複数のプロセッサ４４と、フレームバッファ２３３を有し、１つ又は複数のアプリケーション５０を記憶しているメモリ４８と、ディスプレイプロセッサ５４と、ローカルディスプレイ５６と、オーディオプロセッサ６０と、スピーカ６２と、トランスポートモジュール６６と、ワイヤレスモデム６８と、入力デバイス７２と、カメラシステム（１つ又は複数）７６と、及び熱／電力マネジャ８０とを含む。他の例は、図２に示されているものよりも多い又は少ない数の構成要素を含み得る。加えて、特定の複数の構成要素は、説明の目的のために、別個に説明されるが、図２に関連して示され説明される幾つかの構成要素が、単一の構成要素を形成するために高度に統合され得ること又は組み合わせられ得ることは理解されるべきである。

[0029] 構成要素４４，４８，５４，６０，６６，７２，７６、及び８０の各々は、通信チャネル８２を介した構成要素間通信のために相互接続され得る（物理的に、通信的に、及び／又は動作的に）。幾つかの例では、通信チャネル８２は、システムバス、ネットワーク接続、プロセス間通信データ構造、又は、データを通信するための任意の他のチャネルを含み得る。

[0030] １つ又は複数のプロセッサ４４は、記憶デバイスメモリ４８に記憶されている命令を処理することができ得る。プロセッサ４４のうちの１つ又は複数は、デバイス４０のための中央処理装置（ＣＰＵ）を形成し得る。プロセッサ４４は、例えば、１つ又は複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ディスクリート論理回路、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。幾つかの例では、プロセッサ１０４は、固定の機能論理及び／又はプログラマブル論理を含み得、ソフトウェア及び／又はファームウェアを実行し得る。本技法が部分的にソフトウェアで実装される場合、デバイスは、このソフトウェアのための命令を、適切かつ非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶し、本開示の技法を行うために、１つ又は複数のプロセッサを使用してハードウェアで命令を実行し得る。

[0031] 幾つかの例では、プロセッサ４４は、トランスポート、記憶、及び表示のために、Ａ／Ｖデータを符号化及び／又は復号するように構成され得る。例えば、プロセッサ４４のうちの１つ又は複数は、ビデオエンコーダ又はビデオデコーダとして動作し得、それらは何れも、複合ビデオエンコーダ／デコーダ（コーデック）の一部として統合される。幾つかの事例では、コーデックは、別名ＭＰＥＧ４，パート１０，高度動画像圧縮符号化（ＡＶＣ）と呼ばれるＩＴＵ−Ｔ Ｈ．２６４規格のようなビデオ圧縮規格、又はそのような規格の拡張に従って動作し得る。ビデオ圧縮規格の他の例には、ＭＰＥＧ−２及びＩＴＵ−Ｔ Ｈ．２６３及び高効率ビデオコード化（ＨＥＶＣ）規格が含まれる。

[0032] ＨＥＶＣについて、ビデオピクチャは、輝度サンプル及び彩度サンプルの両方を含む最大コード化単位（ＬＣＵ）又はツリーブロックのシーケンスへと分割され得る。ビットストリーム内のシンタックスデータは、画素数の観点から最大コーディング単位であるＬＣＵについてのサイズを定義し得る。スライスは、コード化の順序で連続する多数のツリーブロックを含む。ビデオピクチャは、１つ又は複数のスライスに区分化され得る。各ツリーブロックは四分木に従ってコード化単位（ＣＵ）に分けられ得る。

[0033] ＣＵは、ＣＵがサイズ区別を有さない点を除き、Ｈ．２６４規格のマクロブロックと同様の目的を有する。ＣＵは、コード化ノードと、このコード化ノードに関連付けられた変換単位（ＴＵ）及び予測単位（ＰＵ）とを含む。一般に、ＰＵは、対応するＣＵの全体又は一部に対応する空間エリアを表し、このＰＵについての参照サンプルを取り出すためのデータを含み得る。

[0034] 例えば、空間予測又は時間予測は、コード化対象のブロックの予測ブロックに帰着する。残差データは、コード化対象の元のブロックと予測ブロックとの間の画素差を表す。インターコード化されたブロックは、予測ブロックを形成する参照サンプルのブロックを指し示す動きベクトル、及びコード化されたブロックと予測ブロックとの間の差分を示す残差データに従ってコード化される。イントラコード化されたブロックは、ブロックが空間的に隣接したサンプル及び残差データから予測される方法を示すイントラコード化モードに従って符号化される。

[0035] ＨＥＶＣでは、ＰＵは、予測に関するデータを含む。例えば、ＰＵがイントラモード符号化されると、ＰＵのためのデータは、残差四分木（ＲＱＴ）に含まれ得、これは、このＰＵに対応するＴＵについてのイントラ予測モードを説明するデータを含み得る。別の例として、ＰＵがインターモード符号化されると、ＰＵは、そのＰＵについての１つ又は複数の動きベクトルを定義するデータを含み得る。

[0036] ＴＵは、例えば、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、整数変換、ウェーブレット変換、又は概念的に類似した変換のような変換を残差ビデオデータに適用した後の変換ドメインにおける係数を含み得る。残差データは、ＰＵに対応する予測値及び非符号化ピクチャの画素間の画素差に対応し得る。ビデオエンコーダ２０は、ＣＵについての残差データを含むＴＵを形成し、その後、ＴＵを変換して、ＣＵについての変換係数を生成し得る。

[0037] 変換の後に、コーデックは、変換係数の量子化を行い得る。量子化は一般に、変換係数を表すために使用されるデータ量をできる限り低減させためにそれら係数が量子化されるプロセスを指し、これは、更なる圧縮を提供する。量子化プロセスは、これら係数のうちの幾つか又は全てに関連付けられたビット深度を低減させることができる。例えば、ｎビット値は、量子化中、ｍビット値へと端数が切り捨てられ得、ここで、ｎはｍよりも大きい。

[0038] コーデックは、変換係数をスキャンし得、量子化された変換係数を含む２次元マトリックスから一次元ベクトルを生成する。スキャンは、より高いエネルギ（そのため、より低い周波数）係数を、アレイの前方に置き、より低いエネルギ（そのため、より高い周波数）係数をアレイの後方に置くように設計され得る。量子化された係数をスキャンして、一次元ベクトルを形成した後、コーデックは、この一次元ベクトルをエントロピー符号化し得る。コーデックがビデオデータを復号している事例では、コーデックは、上述されたプロセスに概して相反するプロセスに従ってビデオ復号を行い得る。

[0039] 図２には示されていないが、幾つかの態様では、コーデックは、オーディオエンコーダ及びデコーダとともに提供され得る。共通データストリーム又は別個のデータストリーム内のオーディオとビデオの両方の符号化を処理するために、適切なＭＵＸ−ＤＥＭＵＸユニット、又は他のハードウェア及びソフトウェアもまた提供され得る。適用可能な場合、ＭＵＸ−ＤＥＭＵＸユニットは、ＩＴＵ Ｈ．２２３マルチプレクサプロトコルに、又はユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）のような他のプロトコルに従い得る。

[0040] 図２のメモリ４８は、同期動的ランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）のようなランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、磁気ランダムアクセスメモリ（ＭＲＡＭ）、ＦＬＡＳＨメモリ、等を限定なく含む、あらゆる幅広い種類の揮発性又は不揮発性メモリを備え得る。メモリ４８は、オーディオ／ビデオデータだけでなく他の種類のデータも記憶するためのコンピュータ可読記憶媒体を備え得る。

[0041] 幾つかの例では、メモリ４８は、本明細書に説明される様々な技法を行うことの一環としてプロセッサ４４によって実行されるアプリケーション５０を記憶し得る。メモリ４８は、デバイス４０による提示のために、特定のＡ／Ｖデータも記憶し得る。例えば、メモリ４８は、全体のＡ／Ｖファイルを記憶し得るか、又は、例えば、別のデバイス又は発信源からストリーミングされたＡ／Ｖファイルの一部を単に記憶するより小さなバッファを備え得る。何れのイベントにおいても、メモリ４８は、Ａ／Ｖデータを、これらデータがデバイス４０によって提示される前にバッファし得る。

[0042] 幾つかの例では、デバイス４０は、Ａ／Ｖデータをローカルに処理及び表示し得る。具体的には、ディスプレイプロセッサ５４は、ローカルディスプレイ５６上に表示される対象のビデオデータを処理するためのプラットフォームの一部を形成し得る。この点で、ディスプレイプロセッサ５４は、コーデック（プロセッサ４４に関連して上述されたような）を含み得る。ディスプレイ５６は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、又はユーザへの了解性（intelligible）出力を生成することができる任意の他のタイプのデバイスを含み得る。加えて、オーディプロセッサ６０は、１つ又は複数のスピーカ６２上で出力のためにオーディオデータを処理し得る。

[0043] トランスポートモジュール６６は、ネットワークトランスポートのために、符号化されたＡ／Ｖデータを処理し得る。例えば、符号化されたＡ／Ｖデータは、プロセッサ４４によって処理され、ネットワークにわたった通信のために、トランスポートモジュール６６によって、ネットワークアクセスレイヤ（ＮＡＬ）単位へとカプセル化され得る。ＮＡＬ単位は、ネットワーク接続を介してモデム６８によって別のデバイスに送られ得る。この点で、モデム６８は、例えば、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）技法、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、又はＯＦＤＭ、ＦＤＭＡ、ＴＤＭＡ、及び／又はＣＤＭＡの任意の組み合わせ、ＷｉＦｉ，ブルートゥース（登録商標）、イーサネット（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１規格ファミリ、或いは任意の他のワイヤレス又はワイヤード通信技法を含む幾つもの（any number of）通信技法に従って動作し得る。幾つかの事例では、デバイス４０のモデム６８は、ＮＡＬ単位のようなカプセル化されたデータパケットを受信し得、このカプセル化されたデータ単位を、カプセル除去のためにトランスポートユニット６６に送る。例えば、トランスポートユニット６６は、ＮＡＬ単位からデータパケットを抽出し得、プロセッサ４４は、これらデータパケットを解析して、ユーザ入力コマンドを抽出することができる。

[0044] １つ又は複数の入力デバイス７２は、触覚、オーディオ、又はビデオフィードバックを通じてユーザからの入力を受信するように構成され得る。入力デバイス４２の例には、タッチ及び／又はプレゼンス反応式スクリーン、マウス、キーボード、音声反応式システム、マイクロフォン、又はユーザからのコマンドを検出するための任意の他のタイプのデバイスが含まれる。

[0045] グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）７４は、グラフィカル動作を行うための１つ又は複数の専用プロセッサを表す。即ち、例えば、ＧＰＵ７４は、グラフィックスをレンダリングし、ＧＰＵアプリケーションを実行するためのプログラマブル構成要素と固定の機能とを有する専用ハードウェアユニットであり得る。ＧＰＵ７４はまた、ＤＳＰ、汎用マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は他の等価的な集積回路又はディスクリート論理回路を含み得る。ＧＰＵ７４は、図２の例では別個のユニットとして例示されているが、幾つかの例では、ＧＰＵ７４は、１つ又は複数の他のプロセッサ４４（ＣＰＵのような）と統合され、単一のユニットになり得る。

[0046] カメラシステム７６は、１つ又は複数の画像プロセッサ、１つ又は複数の画像センサ（例えば、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ、又はＮＭＯＳセンサ、等）に加え、画像を撮るための多数の他の構成要素を含み得る。カメラシステム７６は、所謂カメラ電話又はビデオ電話のための１つ又は複数の構成要素を含み得る。幾つかの例では、カメラシステム７６は、複数の画像センサ（例えば、カメラ電話又はビデオ電話の前方画像センサ又は後方画像センサ）をサポートし得る。カメラシステム７６のそのような画像センサによって生成される画像ストリームは、１つ又は複数の画像プロセッサによって処理され得る。幾つかの事例では、カメラシステム７６は、ＧＰＵ７４と連動して、コンピュータグラフィックスベースのデータを、ソースビデオ、或いは、ライブビデオ、アーカイブされたビデオ、及び／又はコンピュータにより生成されたビデオの組み合わせとして生成し得る。撮られたビデオ、事前に撮られたビデオ、又はコンピュータにより生成されたビデオは、ビデオエンコーダ（上述された）によって符号化され得る。

[0047] 熱／電力マネジャ８０は、１つ又は複数の構成要素を、１つ又は複数の動作特性ターゲット以下で動作させ続けるために、デバイス４０の１つ又は複数の構成要素を管理し得る。ある例では、動作特性ターゲットは、動作特性ターゲットを生成するためにデバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することが、デバイス４０の１つ又は複数の構成要素の温度を熱ターゲット以下に維持するためにデバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することを備えるように、デバイス４０の動作温度を示す熱ターゲット（これは、熱限界又は熱閾値とも呼ばれ得る）であり得る。別の例では、動作特性ターゲットは、動作特性ターゲットを生成するためにデバイス４０の少なくとも１つの動作パラメータを調整することが、デバイス４０の１つ又は複数の構成要素の電力消費を電力ターゲット以下に維持するためにデバイス４０の少なくとも１つの動作パラメータを調整することを備えるように、デバイスを動作させることで消費される電力量を示す電力ターゲット（これは、パワーバジェット又は電力閾値とも呼ばれ得る）を備え得る。

[0048] 以下により詳細に説明されるように、熱／電力マネジャ８０は、ユーザ経験メトリックに基づいてデバイス４０の１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る。例えば、本開示の態様によれば、デバイス４０は、ユーザ経験へのインパクトを最小化するが、動作特性ターゲットを満たすような方法で１つ又は複数の動作パラメータを調整するために、ユーザ経験メトリックを利用し得る。

[0049] 図３は、本開示の技法を実装し得るデバイスの例となる管理システム１００を例示する。図３の例では、管理システムは、システムレベル熱エンジン１０２、システムハードウェア或いはハードウェア及び／又はソフトウェアの組み合わせ１０４、フレームレートスケーリングユニット１０８及び解像度スケーリングユニット１１０を有するカメラシステム１０６、ユーザ経験モデル１１２、電力モデル１１４、及び熱／電力マネジャ１１６を含む。以下で示すように、幾つかの事例では、ユーザ経験モデル１１２及び／又は電力モデル１１４は、熱／電力マネジャ１１６又は管理システム１００の別のプロセッサによって使用されるモデルを定義する、メモリに記憶されているデータであり得る。他の例では、管理システム１００は、図３に示されているものよりも多くの数の又は少ない数の構成要素を含み得る。幾つかの例では、管理システム１００は、デバイス２０Ａ、デバイス２０Ｂ、デバイス４０、又は幾つもの他の電子デバイスに組み込まれ得る。

[0050] システムレベル熱エンジン１０２は、デバイス（又は、デバイスの１つ又は複数の構成要素）の温度を温度閾値より下で維持することを担い得る。幾つかの例では、システムレベル熱エンジン１０２は、熱緩和要求（例えば、デバイスの１つ又は複数の構成要素の温度を低減させるよう求める要求）、及び／又はパワーバジェット限界（例えば、既定の電力消費限界）を、熱／電力マネジャ１１６に発し得る（熱緩和要求又はパワーバジェット限界）。システムレベル熱エンジン１０２はまた、熱／電力マネジャ１１６から、確認（acknowledgement）、拒否（rejection）、及び／又はパワーバジェットの増加を求める要求を受け（receive）得る。

[0051] システムハードウェア（システムＨＷ）又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせ１０４は、デバイスのハードウェア又はハードウェアとソフトウェア構成要素の組み合わせを表す。ハードウェア及び／又はソフトウェア１０４の例には、画像を撮る又は処理するためのハードウェア及び／又はソフトウェア（例えば、自動ホワイトバランシング（ＡＷＢ）機能、自動フォーカス（ＡＦ）機能、顔検出機能、画像センサプロセッサ（ＩＳＰ）、顔検出ソフトウェア、コーデック、又は画像処理のための１つ又は複数のフィルタ（ハイパスフィルタのような）、等が含まれる。ハードウェア及び／又はソフトウェア１０４は、幾つかの事例では、画像コンテキストのような情報を熱／電力マネジャ１１６に提供し得る。画像コンテキストには、例として、顔又は肌の存在を示すデータ、撮られた画像又はビデオ内のディテールのレベルを示すデータ、撮られた画像又はビデオ内の動きを示すデータ、撮られた画像又はビデオの明るさ（brightness）を示すデータ、カメラから、又は撮られているコンテンツまでの距離、等が含まれ得る。

[0052] 幾つかの例では、カメラシステム１０６は、デバイス４０のカメラシステム７６（図２）と同様に構成され得る。例えば、カメラシステム１０６は、１つ又は複数の画像プロセッサ、１つ又は複数の画像センサ（例えば、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ、ＮＭＯＳセンサ、等）に加え、画像を撮るための多数の他のハードウェア又はハードウェア及びソフトウェア構成要素の組み合わせを含み得る。幾つかの例では、カメラシステム１０６は、複数の画像センサ（例えば、カメラ電話又はビデオ電話の前方画像センサ又は後方画像センサ）をサポートし得る。カメラシステム１０６のそのような画像センサは、幾つかの事例では、管理システム１００を実装するデバイスの他の構成要素から物理的に離れているだろう（例えば、デバイスのシステムオンチップ（ＳＯＣ）から離れているだろう）。カメラシステム１０６のそのような画像センサによって生成される画像ストリームは、カメラシステム１０６の１つ又は複数の画像プロセッサによって処理され得る。

[0053] 図３の例では、カメラシステム１０６はまた、フレームレートスケーリングユニット１０８及び解像度スケーリングユニット１１０を含む。フレームレートスケーリングユニット１０８は、カメラシステム１０６によって撮られているビデオのフレームレートを変更するように動作可能であり得る。解像度スケーリングユニット１１０は、カメラシステム１０６によって撮られている画像の解像度を変更するように動作可能であり得る。幾つかの例では、以下でより詳細に説明されているように、フレームスケーリングユニット１０８及び解像度スケーリングユニット１１０は、熱／電力マネジャ１１１６からコマンドを受け得る。例えば、フレームスケーリングユニット１０８は、特定のフレームレートを示す制御コマンドを熱／電力マネジャ１１６から受け得る。加えて、解像度スケーリングユニット１１０は、特定の解像度を示す制御コマンドを熱／電力マネジャ１１６から受け得る。幾つかの事例では、これらの制御信号は、例えば、別のプロセッサ又は制御ユニットによって設定された、既存のフレームレート及び／又は解像度セッティングをオーバーライドするために使用され得る。

[0054] ユーザ経験モデル１１２は、知覚されたユーザ経験の推定値を提供するモデルの一例を表し得る。例えば、ユーザ経験モデル１１２は、ユーザが、カメラシステム７６によって撮られた画像又はビデオをみるときのユーザ経験を示す経験的インジケーションを提供し得る。幾つかの事例では、ユーザ経験モデル１１２は、相対的なユーザ経験の数値的インジケーションを生成し得る。例示を目的とした例では、ユーザ経験モデル１１２は、値の既定の範囲内で数値的スコアを返し得、この場合、その範囲における最低スコアは、最小の許容可能なユーザ経験を表し、その範囲における最高スコアは、最良のユーザ経験を表す。幾つかの事例では、最高スコアは、デバイス及び／又はカメラシステム７６の機能又は制限に影響され得る（例えば、幾つかのデバイスは、他のものよりも高いスコアを達成することができ得る）。

[0055] このように、ユーザ経験モデル１１２は、カメラシステム１０６によってキャプチャされている、及び／又は、デバイスのディスプレイ（例えば、デバイス４０のローカルディスプレイ５６（図２））に提示されている画像又はビデオの品質（又は、知覚された品質）の推定値を提供し得る。例えば、以下でより詳細に説明されるように、比較的高い解像度で撮られた画像又はビデオは、ユーザ経験モデル１１２からの比較的高い結果に帰着し得る。同様に、別の例として、比較的高いフレームレート（例えば、毎秒６０フレーム（ｆｐｓ）、３０ｆｐｓ、１５ｆｐｓ、等）で撮られたビデオは、ユーザ経験モデルからの比較的より高いスコアに帰着し得る。

[0056] 幾つかの例では、以下でより詳細に説明されるように、ユーザ経験モデル１１２は、カメラシステム１０６の１つ又は複数の動作パラメータのような、デバイスの１つ又は複数の動作パラメータに対する変化に起因するユーザ経験の変化を決定するように構成され得る。例えば、ユーザ経験モデル１１２は、デバイスの１つ又は複数の動作パラメータに対する変化に起因するユーザ経験への予期される増加又は低下（degradation）を決定するように構成され得る。ユーザ経験のこの変化は、以下でより詳細に説明されるように、ユーザ経験モデル１１２デルタと呼ばれ得る。

[0057] 例示を目的とした例として、ユーザ経験モデル１１２は、カメラシステム１０６によって撮られたビデオのフレームレートを変更することでもたらされるユーザ経験の変化（例えば、デバイスのユーザによって知覚される品質の変化）を決定するように構成され得る。例えば、カメラシステム１０６のフレームレートを増加することは、ユーザ経験モデル１１２の結果の増加をもたらし得る。別の例では、ユーザ経験モデル１１２は、カメラシステム１０６によって撮られたビデオの解像度を変更することでもたらされるユーザ経験の変化（例えば、デバイスのユーザによって知覚される品質の変化）を決定するように構成され得る。この例では、カメラシステム１０６の解像度を増加することは、ユーザ経験モデル１１２の結果の増加をもたらし得る。

[0058] 幾つかの例では、デバイスの構成要素に関連付けられた動作パラメータは、「ノブ（knob）」と呼ばれ得る。例えば、多数の制御「ノブ」が、特定のユーザ経験を提供することに関連付けられ得る。上述されたフレームレートスケーリングと解像度スケーリングノブに加え、他のノブは、（例えば、以下の表１に関連して詳細に説明されるような）カメラシステム１０６に関連付けられたソフトウェア機能性及び／又はデバイスのハードウェア構成要素を含み得る。

[0059] 幾つかの例では、熱／電力マネジャ１１６は、動作条件及び／又はパラメータのベクトルに基づいてユーザ経験モデル１１２を決定し得る。例えば、動作パラメータベクトルＳは、ユーザ経験モデルが、以下の式に従って決定され得るように、カメラシステム１０６のフレームレート、カメラシステム１０６の解像度、及び／又は多数の他のノブを含む多数の動作パラメータを含み得る：
Ｓ＝［ＦＰＳ，解像度，ノブ１，ノブ２，…ノブＮ］
Ｕｘ＝ＵｘＭｏｄｅｌ（１つ又は複数）
ここで、Ｓは、動作パラメータのベクトルであり、Ｕｘは、ユーザ経験結果を表し、ＵｘＭｏｄｅｌは、動作パラメータのベクトルＳに適用されるユーザ経験モデルを表す。

[0060] カメラシステム１０６が、１つよりも多くの画像ストリームを生成する１つよりも多くの画像センサを含む事例では、熱／電力マネジャ１１６は、画像センサの各々について動作条件及び／又はパラメータのベクトルに基づいてユーザ経験モデル１１２を決定し得る。例えば、カメラシステム１０６の各画像ストリームは、関連するノブのそれ自体のセットを有し得、各ストリームは、これらのノブを使用して別々に制御され得る。ユーザ経験モデル１１２は、全ての画像ストリームに関連付けられた全ての動作パラメータに基づいて単一のユーザ経験推定値を決定し得る。

[0061] 例示を目的とした例では、カメラシステム１０６の２つの画像センサＩＳ１及びＩＳ２が、カメラシステム１０６によって処理される其々の画像ストリームを生成するものと想定する。この例では、各画像ストリーム（例えば、ＩＳ１に関連付けられた第１のストリーム及びＩＳ２に関連付けられた第２の画像ストリーム）は、例となるベクトルＳで以下に示されるように、別個のノブを用いて別々に制御される：
Ｓ＝［ＩＳ１のＦＰＳ，ＩＳ１の解像度，ＩＳ１のノブ１，ＩＳ１のノブ２，…ＩＳ１のノブＮ，ＩＳ２のＦＰＳ，ＩＳ２の解像度，ＩＳ２のノブ１，ＩＳ２のノブ２，…ＩＳ２のノブＮ］
[0062] 加えて、単一のユーザ経験モデル１１２は、ベクトルＳのパラメータに基づいて決定され得る。この例では、ユーザ経験Ｕｘは、上の式に関連して説明されたものと同じ方法で決定され得る：
Ｕｘ＝ＵｘＭｏｄｅｌ（Ｓ）
ここで、Ｓは、画像センサＩＳ１とＩＳ２の両方についての動作パラメータを含む動作パラメータのベクトルであり、Ｕｘは、ユーザ経験結果を表し、ＵｘＭｏｄｅｌは、動作パラメータのベクトルＳに適用されるユーザ経験モデルを表す。

[0063] 電力モデル１１４は、デバイスによって消費される電力量を示すインジケーションを提供し得る。例えば、電力モデル１１４は、デバイスの１つ又は複数の構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、カメラシステム１０６、等）によって使用される電力量を示す数値的インジケーションを提供し得る。幾つかの例では、以下でより詳細に説明されるように、電力モデル１１４は、カメラシステム１０６の１つ又は複数の動作パラメータのような、デバイスの１つ又は複数の動作パラメータに対する変化に起因する、デバイスによって消費されることとなる電力量の変化を決定するように構成され得る。

[0064] 例示を目的として例として、電力モデル１１４は、カメラシステム１０６によって撮られたビデオのフレームレートを変更することによってもたらされる、節電の量（又は、電力の増加）、例えば、カメラシステム１０６及び／又はデバイスによって消費される電力量の増減、を決定するように構成され得る。例えば、カメラシステム１０６のフレームレートを低減させることは、カメラシステム１０６及び／又はデバイスの他の構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリ、等）によって消費される電力量の低下（decline）に帰着し得る。別の例では、電力モデル１１４は、カメラシステム１０６によって撮られたビデオの解像度を変更することでもたらされる節電量（又は、電力の増加）を決定するように構成され得る。この例では、カメラシステム１０６の解像度を下げることは、カメラシステム１０６及び／又はデバイスの他の構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリ、等）によって消費される電力量の低下に帰着し得る。

[0065] 本明細書で説明される特定の例は、カメラシステム１０６に対する変更に関連して説明されているが、カメラシステム１０６のようなデバイスの特定の構成要素の１つ又は複数の動作パラメータを変更することが、デバイスの多数の構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリ、等）に影響を及ぼすカスケード変化に帰着し得ることは理解されるべきである。従って、単なる一例として、カメラシステム１０６に関連付けられたフレームレートを低減することは、カメラシステム１０６によって消費される電力量を減少させるだけでなく、ＣＰＵ及び／又はメモリのようなデバイスの他の構成要素によって消費される電力量も減少させ得る。

[0066] 電力モデル１１４はまた、デバイスによって発生される熱を示すインジケーションを提供し得る。例えば、典型的に、デバイスがより多くの電力を消費すると、デバイスによって作られる熱エネルギ又は熱量は上昇する。例えば、デバイスの１つ又は複数の構成要素（ＣＰＵ、ＧＰＵ、カメラシステム１０６、又は同様のもの）がより多くの電流を引き込むと、副産物として１つ又は複数の構成要素によって発生される熱量も同じく増加する。従って、電力モデル１１４は、デバイスの構成要素によって、これら構成要素の動作特性の変更に応じて発生されることとなる熱量の推定値を提供するように構成され得る。

[0067] 熱／電力マネジャ１１６は、カメラシステム１０６を含むデバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整するために、上述された情報を使用し得る。例えば、以下でより詳細に説明されるように、熱／電力マネジャ１１６は、フレームレートスケーリングユニット１０８にコマンドを発することで、カメラシステム１０６によって撮られたビデオのフレームレートを、解像度スケーリングユニット１１０にコマンドを発することで、カメラシステム１０６によって撮られたビデオの解像度を、又はカメラシステム１０６の他のユニット（図３の例では省略符号で表されている）にコマンドを発することで、多数の他の動作パラメータを調整し得る。

[0068] 熱／電力マネジャ１１６は、特定のパワーバジェット及び／又は熱閾値を維持するために、１つ又は複数の制御「ノブ」を調整し得る。上述されたフレームレートスケーリング及び解像度スケーリングノブに加えて、表１（以下の）は、熱／電力マネジャ１１６によって調整され得る多数の他のノブ（又は、動作パラメータ）を含む。カメラシステム１０６が、１つよりも多くの画像センサ及び／又は画像プロセッサを含む事例では、各画像センサ及び／又は画像プロセッサは、ノブのセットについて異なるパラメータセッティングを有し得る。

[0069] 本開示の態様によれば、熱／電力マネジャ１１６は、熱緩和要求（例えば、デバイス及び／又はデバイスの１つ又は複数の構成要素の温度を低減させるよう求める要求）をシステムレベル熱エンジン１０２から受け得る。熱／電力マネジャ１１６は、追加的に又は代替的に、デバイスの構成要素についての電力使用限界を示すパワーバジェット限界（例えば、電力使用閾値）をシステムレベル熱エンジン１０２から受け得る。

[0070] 熱／電力マネジャ１１６は、受けた熱ターゲット又はパワーバジェットを満たすために、デバイスの構成要素（カメラシステム１０６のような）の１つ又は複数の動作パラメータを変更し得る。例えば、熱／電力マネジャ１１６は、受けた熱ターゲット又はパワーバジェットを満たすために、デバイスの１つ又は複数の構成要素の１つ又は複数の動作パラメータ（カメラシステム１０６によって撮られたビデオのフレームレート又は解像度、或いは様々な他の「ノブ」）を調整し得る。

[0071] 幾つかの例では、熱／電力マネジャ１１６の動作は、ユーザ経験モデル１１２及び／又は電力モデル１１４から影響を受け得る。例えば、以下でより詳細に説明されるように、熱／電力マネジャ１１６は、デバイスのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定し得る。幾つかの例では、ユーザ経験メトリックは、ユーザ経験モデル１１２からの１つ又は複数の結果を含み得る。加えて、熱／電力マネジャ１１６はまた、動作特性ターゲット（例えば、熱ターゲット又はパワーバジェット）を生成するために、決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づいて、デバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整し得る。

[0072] 本開示の態様によれば、熱／電力マネジャ１１６は、他の動作パラメータを選択することに比べて、（ユーザ経験モデル１１２を使用して決定されるような）ユーザ経験を最小化する又は少なくとも減少させるような１つ又は複数の動作パラメータを選択することで動作パラメータを調整し得る。追加的又は代替的に、熱／電力マネジャ１１６は、動作パラメータの変化を最大化又は少なくとも増加させるような１つ又は複数の動作パラメータを選択することで動作パラメータを調整し得、それによって、他の動作パラメータを選択することに比べて、（電力モデル１１４を使用して決定されるような）電力使用の変化を増加又は場合によっては（potentially）最大化する。

[0073] 幾つかの例では、熱／電力マネジャ１１６は、ユーザ経験の最小の変化（ユーザ経験の減少）と、電力消費の最大変化（例えば、動作電力の減少）に帰着する最適な動作パラメータ調整を決定し得る。幾つかの例では、図７に関連してより詳細に示されるように、（変更するための１つ又は複数の動作パラメータと、調整する量を識別する）最適な動作パラメータ調整は、動作特性の推定変化に対する、決定されたユーザ経験の推定変化の比に基づいて決定され得る。

[0074] 即ち、例示を目的とした例では、熱／電力マネジャ１１６は、電力モデル１１４のデルタに対する、ユーザ経験モデル１１２のデルタの比を決定し得る。この例では、熱／電力マネジャ１１６は、比較的最小の比をもたらす動作パラメータ（１つ又は複数）及び調整量を決定し得る。

[0075] 幾つかの例では、熱／電力マネジャ１１６は、カメラシステム１０６によって撮られているコンテンツに関連付けられたコンテキストに影響され得る。例えば、熱／電力マネジャ１１６は、カメラシステム１０６によって撮られているコンテンツに関するコンテキスト情報を、システムハードウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせ１０４から受け得る。例となるコンテキストには、顔がコンテンツに含まれているかどうか、コンテンツの色相及び／又は色（例えば、少なくとも幾つかのスキントーンがコンテンツに含まれているどうか）、コンテンツが、比較的高い量のディテールを含んでいるかどうか、コンテンツが動いているかどうか（例えば、コンテンツに関連付けられた動き量）、コンテンツの明るさ、カメラシステム１０６の画像センサとコンテンツとの距離、又は、様々な他のコンテキストが含まれ得る。

[0076] 熱／電力マネジャ１１６は、調整する対象の動作パラメータ（例えば、フレームレート、解像度、等）に加え、選択された動作パラメータの調整量を、コンテキストに基づいて選択し得る。例示を目的とした例として、熱／電力マネジャ１１６は、デバイスに関連付けられた電力消費及び／又は温度を低減させるよう求める要求を受けるものと想定する。熱／電力マネジャ１１６は、この要求を満たすために、カメラシステム１０６のフレームレート及び解像度を調整すると想定する。この例では、顔がコンテンツ内に検出された場合、ユーザ経験にとって、顔のディテール（表情のような）を撮ることが、（フレームレートに関連付けられた）スムーズな動きを撮ることよりも比較的重要であるという想定の下に、熱／電力マネジャ１１６は、カメラシステム１０６のフレームレートをカメラシステム１０６の解像度よりも比較的多く調整し得る。上述されたコンテキストの任意の組み合わせを使用して、他の例が可能である。

[0077] 幾つかの例では、この開示の態様によれば、熱／電力マネジャ１１６は、コンテキスト（例えば、ＦＰＳ及び解像度に対する重み付け）に基づいて、ユーザ経験モデルにおける１つ又は複数の動作パラメータに重み付け係数を適用し得る。例えば、熱／電力マネジャ１１６は、以下の式に基づいて、ユーザ経験モデル１１２を決定し得る：
Ｓ＝［ＦＰＳ，解像度，ノブ１，ノブ２，…ノブＮ］
Ｕｘ＝ＵｘＭｏｄｅｌ（１つ又は複数）
Ｕｘ＝ＷｅｉｇｈｔｅｄＳｕｍ（ＵｘＭｏｄｅｌ＿１（ＦＰＳ），ＵｘＭｏｄｅｌ＿２（解像度），ＵｘＭｏｄｅｌ＿３（ノブ１）…）
ここで、Ｓは、動作パラメータのベクトルであり、Ｕｘは、ユーザ経験結果を表し、ＵｘＭｏｄｅｌは、動作パラメータのベクトルＳに適用されるユーザ経験モデルを表す。加えて、Ｕｘは、動作パラメータの加重和の関数であり、これらは各々、それらの其々のユーザ経験モデル（ＵｘＭｏｄｅｌ＿１，ＵｘＭｏｄｅｌ＿２，ＵｘＭｏｄｅｌ＿３、等）に関連付けられた重み付け係数を含む。

[0078] 上述したように、幾つかの例では、カメラシステム１０６は、１つよりも多くの画像センサと、各ストリームに対して別個のノブを有する関連した画像ストリームとを含み得る。幾つかの事例では、ベクトルＳは、画像ストリームの全てに対してノブを含み得る（例えば、Ｓ＝［ＩＳ１のＦＰＳ，ＩＳ１の解像度，ＩＳ１のノブ１，ＩＳ１のノブ２，…ＩＳ１のノブＮ，ＩＳ２のＦＰＳ，ＩＳ２の解像度，ＩＳ２のノブ１，ＩＳ２のノブ２，…ＩＳ２のノブＮ］）。加えて、Ｕｘは、動作パラメータの加重和の関数であり得、これらは各々、それらの其々のユーザ経験モデルに関連付けられた重み付け係数を含む（例えば、Ｕｘ＝ＷｅｉｇｈｔｅｄＳｕｍ（ＵｘＭｏｄｅｌ＿１（ＩＳ１のＦＰＳ），ＵｘＭｏｄｅｌ＿２（ＩＳ１の解像度），ＵｘＭｏｄｅｌ＿３（ＩＳ１ノブ１）…，ＵｘＭｏｄｅｌ＿１（ＩＳ２のＦＰＳ），ＵｘＭｏｄｅｌ＿２（ＩＳ２の解像度），ＵｘＭｏｄｅｌ＿３（ＩＳ２のノブ１）…））。

[0079] 以下に示される表２は、様々なコンテキストに関する、フレームレート動作パラメータと解像度動作パラメータについての可能性のある（potential）重み付け係数を例示する。

[0080] 上の例では、重み付け係数は、動作パラメータ（及び、関連した電力引込み）の変化を最大化しつつ、ユーザ経験の比較的最小の低下を提供するために選択され得る。コンテキストが顔の検出を含む上の例に戻り、ユーザ経験にとって、顔のディテール（表情のような）を撮ることが、スムーズな動き（フレームレートに関連付けられた）を撮ることよりも比較的重要であるという想定の下に、熱／電力マネジャ１１６は、カメラシステム１０６のフレームレートをカメラシステム１０６の解像度よりも比較的多く調整し得る。この例では、上の表１に示されるように、熱／電力マネジャ１１６は、比較的高い重みを解像度に、比較的低い重みをフレームレートに置く。上述されたコンテキストの任意の組み合わせを使用して、他の例が可能である。

[0081] 従って、動作中、システムレベル熱エンジン１０２は、熱緩和要求及び／又はパワーバジェット限界を熱／電力マネジャ１１６に発し得る。熱／電力マネジャ１１６は、メッセージを承認するか、要求を拒否するか、又は追加のパワーバジェットを要求し得る（承認する／拒否する／より多くのパワーバジェットを要求する）。加えて、熱／電力マネジャ１１６は、フレームレート（フレームレートスケーリングユニット１０８に発せられるコマンド）、解像度（解像度スケーリングユニット１０８に発せられるコマンド）、又は他の制御パラメータ（省略符号で表されている）のような動作パラメータを制御するためのコマンドを含む、制御及び／又はオーバーライドコマンドをカメラシステム１０６に発し得る。

[0082] カメラシステムは、温度フィードバック（カメラシステム温度）をシステムレベル熱エンジン１０２に提供することに加えて、動作パラメータを示す指標(indication)をユーザ経験モデル１１２及び電力モデル１１４に提供し得る。

[0083] ユーザ経験モデル１１２は、カメラシステム１０６からの動作パラメータに基づいてユーザ経験の推定値を表すユーザ経験メトリックを決定するために使用され得る。説明の目的のために、図３の例では別個のユニットとして示されているが、幾つかの事例では、ユーザ経験モデル１１２は、ユーザ経験の推定値を提供するために、熱／電力マネジャ１１６によって使用されるデータ（例えば、１つ又は複数のユーザ経験アルゴリズムを含む）であり得る。他の例では、ユーザ経験モデル１１２は、プログラマブル又は固定関数ハードウェアのような別個の処理ハードウェアを含み得る。幾つかの例では、ユーザ経験メトリックは、数値（numerical value）であり得る。加えて、ユーザ経験モデル１１２は、熱／電力マネジャ１１６にユーザ経験の推定値を提供し得、動作パラメータに関連付けられた重み付け係数を受け得る。

[0084] 電力モデル１１４は、カメラシステム１０６の動作パラメータに基づいて、デバイスによって消費される電力量を決定し得る。この場合も同様に、説明の目的のために図３の例では別個のユニットとして示されているが、幾つかの事例では、電力モデル１１４は、デバイスによって消費される電力量を示す指標を提供するために、熱／電力マネジャ１１６によって使用されるデータ（例えば、電力消費を決定するための１つ又は複数のアルゴリズムを含む）であり得る。他の例では、電力モデル１１４は、プログラマブルな又は固定の関数ハードウェアのような別個の処理ハードウェアを含み得る。電力モデル１１４は、カメラシステム１０６の動作に基づいて、デバイスの１つ又は複数の構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、カメラシステム１０６、等）によって使用される電力量を示す数値的指標を提供し得る。電力モデル１１４はまた（又は、代替的に）、デバイスが発生させる熱を示す指標を提供し得る。電力モデル１１４は、電力（又は、熱）推定値を熱／電力マネジャ１１６に提供し得、カメラシステムセッティングを示す指標を熱／電力マネジャ１１６から受け得る。

[0085] 本開示の態様によれば、熱／電力マネジャ１１６は、（ユーザ経験モデル１１２からの）ユーザ経験メトリック及び／又は（電力モデル１１４からの）電力推定値に基づいて、カメラシステム１０６の１つ又は複数の動作パラメータを含む、デバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る。上述したように、幾つかの事例では、熱／電力マネジャ１１６は、ユーザ経験に対して比較的低いインパクトを、電力消費に対して比較的高いインパクトを有する１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る。幾つかの例では、熱／電力マネジャ１１６は、動作パラメータを調整するとき、システムハードウェア又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ１０４から受けるような、コンテキストを考慮し得る。

[0086] 上述したように、本開示の態様は、ユーザ経験に対しては低減されたインパクトを有するが電力消費に対しては増加されたインパクトを有するのがどの動作パラメータであるかに基づいて、調整するための動作パラメータを決定することを含む。幾つかの例では、熱／電力マネジャ１１６は、ユーザ経験に対しては最も低いインパクトを有するが、電力消費に対しては最も高いインパクトを有する最適なトレードオフを達成するよう試み得る。幾つかの事例では、ユーザ経験メトリックは、この決定を手伝い得る。

[0087] 上述されたユーザ経験メトリックの根拠は、収穫逓減（diminishing return）という原理に基づき得る。例えば、人間感覚には限度がある。人間は、特定の知覚限度を超えては画像又はビデオに対する変化を知覚することができない可能性がある。従って、例として、ユーザは、時間的なフレームレート知覚限定を上回って提示されるビデオの差分を知覚することができないだろう。同様に、別の例として、ユーザは、空間的な解像度知覚限定を上回って提示されるビデオの差分を知覚することができないだろう。

[0088] 従って、ユーザ経験と特定の動作パラメータとの関係性は、線形ではないだろう。即ち、特定の知覚的な閾値より上に、フレームレート、解像度、又は様々な他の動作パラメータといった動作パラメータを増加させることは、強化されたユーザ経験をもたらさないだろう。

[0089] 本開示の態様は、この収穫逓減という原理を利用する。例えば、ユーザ経験の推定値を決定することで、動作パラメータは、ユーザ経験へのインパクトに基づいて、選択及び調整され得る。従って、電力及び／又は熱節約が、ユーザ経験へのインパクトを最小化しつつ、達成され得る。

[0090] 図４Ａ及び図４Ｂは、電力消費と、フレームレートと、ユーザ経験との関係性の一例を例示する。図４Ａ及び図４Ｂで示される関係性は、フレームレートスケーリングを介して電力密度低減をもたらすために使用され得る。概して、図４Ａ及び４Ｂに示される点は、関係性プロットに沿った（矢印で示される）特定のサンプル点を表す。

[0091] 例えば、図４Ａは、フレームレート（ＦＰＳ）と電力消費（電力）との関係性を例示する。この例では、デバイス（図１Ａ−３に関連して上述されたデバイスのような）が、カメラによって撮られたビデオのフレームレートを増加させるにつれ、そのデバイスの電力消費もまた増加し得る
[0092] 図４Ｂで示されているように、デバイスがフレームレート（ＦＰＳ）を増加させるにつれ、ユーザ経験もまた増加する。しかしながら、特定の点を超えてフレームレート（ＦＰＳ）を増加させることは、ユーザ経験にほとんど又はまったく利得をもたらさない。

[0093] 低減されたフレームレートは、カメラコアにおける有効電力（active power）を直接的に節約し得る。加えて、低減されたフレームレートは、バストラフィックにより電力を低減させ得る。幾つかの事例では、フレームレートを低減させることは、デバイス（例えば、システムオンチップ（ＳｏＣ）チェーン）全体にわたってプロセッサ負荷及び電力損（power dissipation）も低減させ得る。

[0094] 本開示の態様によれば、フレームレートは、適切な電力密度管理を提供するために動的に制御され得る。即ち、フレームレートは、ユーザ経験を考慮に入れて、フレームレートと電力消費との間で最適なバランスを達成するように制御され得る。電力節約とフレームレート性能との間のカスタマイズ可能なトレードオフが達成され得る。

[0095] 幾つかの例では、有効電力は、ある程度の電力密度制御を提供し得るカメラコアＦＰＳスケーリング（例えば、フレームスキッピング）で低減され得る。幾つかの事例では、比較的複雑なプログラミング及び同期化シーケンスが、ＦＰＳスケーリングに関連付けられ得る。粒状ＦＰＳ制御は、量子化ステップ（例えば、解像度：３０ＦＰＳ、２９ＦＰＳ、２８ＦＰＳ、２７ＦＰＳ、又はより小さい粒度）で行われ得る。

[0096] 他の例では、有効電力は、センサモード制御で低減され得る（センサは、この機能をサポートしない可能性があるが）。幾つかの事例では、センサモード制御は、上述されたＦＰＳスケーリングよりも比較的良い電力密度節約を提供し得る。

[0097] 更に他の例では、有効電力は、センサのフレーム毎秒（ＦＰＳ）制御で（例えば、自動フレームレート制御で）低減され得る。センサは、ブランキング・インターバル・ストレッチを介して自動フレームレート制御をサポートし得る。幾つかの事例では、ＦＰＳ制御は、上記例よりも大幅に高い電力密度節約を提供し得る。ＦＰＳ制御は、シンプルなセンサプログラミングを介して平滑かつ線形のＦＰＳ制御を提供し得る。

[0098] 図５Ａ及び５Ｂは、電力消費と、解像度と、ユーザ経験との例となる関係性の例を例示する。図５Ａ及び５Ｂに示される関係性は、解像度スケーリング介して電力密度低減をもたらすように構成され得る。概して、図５Ａ及び５Ｂに示される点は、関係性プロットに沿った（矢印で示される）特定のサンプル点を表す。

[0099] 例えば、図５Ａは、解像度（内部解像度）と電力消費（電力）との関係性を例示する。この例では、デバイス（図１Ａ−３に関連して上述されたデバイスのような）が、カメラによって撮られたビデオの解像度を増加させるにつれ、そのデバイスの電力消費もまた増加し得る
[0100] 図５Ｂで示されているように、デバイスが解像度（内部解像度）を増加させるにつれ、ユーザ経験もまた増加する。しかしながら、特定の点を超えて解像度を増加させることは、ユーザ経験にほとんど又はまったく利得をもたらさない。

[0101] 低減された中間（画像／ビデオ処理及び／又はコード化のような、デバイスに内在する動作についての）及び出力解像度は、カメラコアにおける有効電力を直接的に節約し得る。中間解像度制御は、カメラパイプライン内のフローを利用し、内部バッファ及び／又はバストラフィックに加え、ハーウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせの処理負荷を低減させ得る。幾つかの例では、解像度を低減させることは、アクティブな処理デューティサイクル及び／又は帯域幅を低減させることで、電力を節約し、電力密度を低減させ得る。

[0102] フルの動的解像度制御は、適切な電力密度管理を可能にし得る。即ち、解像度制御は、性能（例えば、品質）に対する電力節約のためのカスタマイズ可能なトレードオフを提供し得る。

[0103] 幾つかの例では、有効電力は、カメラ中間解像度を調整することで低減され得る。内部カメラ解像度は、アプリケーション及び／又はユーザに透明であり得る。画像品質は、内部処理を介して微弱な損失まで回復され得る。内部解像度を低減することは、より軽いトラフィック負荷及びコアアクティブデューティサイクルによる比較的大きな電力節約を提供し得る。補償は、彩度ダウンスケールに続いて彩度アップスケールを使用して達成され得る。幾つかの事例では、このダウンスケール及びアップスケールプロセスは、微光彩度ノイズ低減に使用され得る。しかしながら、本開示の態様によれば、同一の又は同様のプロセスが、電力／熱管理に使用され得る。

[0104] 追加的又は代替的に、有効電力は、カメラ出力解像度を調整することで低減され得る。幾つかの事例では、カメラ出力解像度を調整することは、出力解像度を変更するためのアプリケーション介入を含み得る。カメラ出力解像度は、画像化パイプライン（例えば、カメラ−合成（composition）−ディスプレイ又はカメラ−符号化）全体を介して管理され得る。

[0105] 図６は、様々な動作パラメータに関するユーザ経験の例となるモデルを例示する。例えば、上述したように、ユーザ経験と特定の動作パラメータとの関係性は、線形ではないだろう。即ち、特定の知覚的な閾値より上に、フレームレート（ＦＰＳ）、解像度、又は様々な他の動作パラメータ（例えば、他のノブ）といった動作パラメータを増加させることは、強化されたユーザ経験をもたらさないだろう。

[0106] 図６の例は、処理量の増加に対するユーザ経験収穫逓減（diminishing user experience return）を例示する。動作パラメータとユーザ経験逓減との関係性は、カーブしたプロットでモデリングされ得る（点と矢印は、このプロットに沿ったサンプル点を示している）。例えば、図６に例示される点は、動作点であり得、プロットは、現在の動作点に依存して、ユーザ経験（ＵＸ）への様々なインパクトをモデリングし得る。本開示の態様によれば、デバイス（図１−３に関連して上述されたデバイスのような）は、このモデルに基づいてユーザ経験メトリックを決定し得る。上述したように、幾つかの事例では、デバイスは、ユーザ経験係数の加重和を決定し得る。係数は、幾つかの例では、デバイスのカメラによって撮られているコンテンツに関連付けられたコンテキストに基づいて重み付けされ得る。

[0107] 図７は、本開示の態様に係る、ユーザ経験メトリックに基づいてデバイスの動作パラメータを調整するための例となるプロセスを例示するフローチャートである。図７に示されるプロセスは、上で図１−３に関連して示され説明されたデバイス及びシステムによって又は様々な他の電子デバイスによって実行され得る。図７は、例示を目的として、デバイス４０（図２）に関連して説明される。

[0108] 図７のプロセスは、電力及び／又は温度の制御を指す。幾つかの事例では、図７のプロセスは、（以下に示されるように、対応する電力消費算出及び電力量を含んで）電力消費だけに基づいて実装され得るパワーバジェット。他の事例では、図７のプロセスは、（以下に示されるように、対応する温度測定値（１つ又は複数）及び温度バジェットを含んで）温度だけに基づいて実装され得る。更に他の事例では、図７のプロセスは、電力消費及び温度の組み合わせに基づいて実装され得る。そのような事例では、電力消費及び温度が両方ともモニタリングされ得る。加えて、パワーバジェット及び温度バジェットは両方とも、いつ動作パラメータを調整するかを決定するために使用され得る。即ち、既定のアルゴリズムは、電力消費を制御することと、温度を制御することとの間で優先度を規定し得る。

[0109] デバイス４０は、（動作パラメータとも呼ばれる）動作条件のベクトルＳにデフォルトセッティングを適用し得る（１４０）。デバイス４０は、次に、デバイス４０の１つ又は複数の構成要素（例えば、カメラシステム７６の画像プロセッサ又は他の構成要素のような）の電力消費（Ｐ）及び／又はデバイス４０のシステム温度（Ｔ）を決定し得る（１４２）。幾つかの例では、電力消費は、デバイス４０の個々の構成要素からの多数の電力測定値から構成され得る。同様に、幾つかの例では、システム温度は、デバイス４０の個々の構成要素からの多数の温度測定値から構成され得る。

[0110] デバイス４０は、電力消費（Ｐ）が既定のパワーバジェットを超えるかどうか、及び／又は、温度が既定の温度限界（Ｔ）を超えるかどうかを決定し得る（１４４）。電力消費（Ｐ）がパワーバジェットを超え、及び／又は、温度（Ｔ）が温度限界を超える場合（ステップ１４４のｙｅｓ分岐）、デバイス４０、例えば、デバイス４０の熱／電力マネジャ８０は、調整されると、最小のユーザ経験比（デルタＵＸ／デルタＰ（又はデルタＴ））をもたらす、ベクトルＳの１つ又は複数の動作パラメータを決定し得る（１４６）。例えば、デバイス４０は、ユーザ経験の推定変化（デルタユーザ経験）に加え、電力消費の推定変化（デルタ電力、又は、温度の場合には、デルタ温度）に基づいてユーザ経験比を決定し得る。

[0111] 上述したように、デバイス４０は、１つ又は複数のユーザ経験モデルから構成され得る、ユーザ経験メトリックを使用してユーザ経験の変化を推定し得る。加えて、デバイス４０は、１つ又は複数の電力又は温度モデルを使用して電力消費（又は温度）の変化を推定し得る。ユーザ経験比（例えば、デルタ電力（又はデルタ温度）によって割算されたデルタユーザ経験）を低減させること及び幾つかのケースでは最小化することで、デバイス４０は、ユーザ経験に対しては比較的低いインパクト（例えば、最小のインパクト）を有するが、電力（又は温度）節約に対しては比較的高いインパクト（例えば、最大のインパクト）を有する動作パラメータ（１つ又は複数）を選択し得る。

[0112] デバイス４０は、次に、ベクトルＳの、決定されたパラメータを低減し得る（１４８）。加えて、デバイス４０は、新しい動作条件のベクトルＳをシステムに適用し、それによって、そのデバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る（１５０）。

[0113] ステップ１４４に戻り、電力消費（Ｐ）がパワーバジェットより低く、及び／又は、温度（Ｔ）が温度限界よりも低い場合（ステップ１４４のｎｏ分岐）、デバイス４０は、調整されると、より大きな（例えば、最大の）ユーザ経験比（デルタＵＸ／デルタＰ（又はデルタＴ））もたらす、ベクトルＳの１つ又は複数の動作パラメータを決定し得る。例えば、デバイス４０は、ユーザ経験の推定変化（デルタユーザ経験）に加え、電力消費の推定変化（デルタ電力、又は、温度の場合には、デルタ温度）に基づいてユーザ経験比を決定し得る。

[0114] この場合も同様に、デバイス４０は、１つ又は複数のユーザ経験モデルから構成され得る、ユーザ経験メトリックを使用してユーザ経験の変化を推定し得る。加えて、デバイス４０は、１つ又は複数の電力又は温度モデルを使用して電力消費（又は温度）の変化を推定し得る。ユーザ経験比（例えば、デルタ電力（又はデルタ温度）で割算されたデルタユーザ経験）を増加させる（例えば、最大化する）ことで、デバイスは、ユーザ経験に対しては比較的大きい（最大の）インパクトを有するが、電力（又は温度）変化に対しては比較的低い（例えば、最小の）インパクトを有する動作パラメータ（１つ又は複数）を選択し得る。即ち、デバイス４０は、調整されると、ユーザ経験の増加をもたらすが、デバイス４０の電力消費又は温度を急激に増加させない１つ又は複数の動作パラメータを選択する。

[0115] デバイス４０は、次に、ベクトルＳの決定されたパラメータを増加し得る（１５４）。加えて、デバイス４０は、新しい動作条件のベクトルＳをシステムに適用し、それによって、そのデバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整し得る（１５０）。

[0116] デバイスの１つ又は複数の動作パラメータを調整（１５０）した後、例えば、新しい動作条件のベクトルＳをシステムに適用することで、デバイス４０は、ユーザ経験（ＵＸ）が、最小ユーザ経験閾値よりも大きいどうかを決定し得る（１５６）。ユーザ経験（ＵＸ）が最小値よりも小さい場合（ステップ１５６のｎｏ分岐）、デバイス４０は、ユーザ経験を増加させるための動作パラメータの追加の調整のためにステップ１４２に戻り得る。ユーザ経験（ＵＸ）が最小値以上の場合（ステップ１５６のｙｅｓ分岐）、デバイス４０は、システムレベル熱エンジンから追加のパワーバジェット又は温度限界増加を要求し、許可された場合そのバジェット又は限界を更新し得る（１５８）。他の例では、デバイス４０は、ユーザ経験（ＵＸ）が最小ユーザ経験閾値を下回るまで、そのユーザ経験をモニタリングし続け得る。

[0117] 図７に関連して示され、説明されるステップが単なる一例として提供されることは理解されるべきである。即ち、図７の方法のステップは、必ずしも、図７に示されている順序で行われる必要はなく、より少ない数の、追加の、又は代替的なステップが行われ得る。

[0118] 図８は、本開示の態様に係る、ユーザ経験メトリックに基づいてデバイスの動作パラメータを調整するための別の例となるプロセスを例示するフローチャートである。図８に示されているプロセスは、上で図１−３に関連して示され、説明されたデバイス及びシステムによって、或いは様々な他の電子デバイスによって実行され得る。図８は、例示を目的として、デバイス４０（図２）に関連して説明される。

[0119] デバイス４０は、電子デバイスのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定し得る（１６６）。本開示の態様によれば、デバイス４０は、ユーザ経験メトリックを自動的に決定し得る。例えば、デバイス４０は、ユーザからの入力なしに、ユーザ経験メトリックを自動的に決定し得る。

[0120] デバイス４０は、幾つかの例では、１つ又は複数のユーザ経験係数を生成するために、ユーザ経験モデルを、デバイス４０の各動作パラメータに適用することによって、ユーザ経験メトリックを決定し得る。デバイス４０は、１つ又は複数のユーザ経験係数の和を算出し得る。幾つかの事例では、ユーザ経験係数の和を算出することは、１つ又は複数の重み付けされたユーザ経係数を生成するために、コンテンツに関連付けられたコンテキストに基づいて、１つ又は複数の重み付け係数をユーザ経験係数のうちの１つ又は複数に適用することを含み得る。デバイス４０は、次に、重み付けされたユーザ経験係数の加重和を算出し得る。

[0121] デバイス４０はまた、動作特性ターゲットを生成するために、決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づいて、デバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整する（１６８）。図３に関連して上述したように、例となる動作パラメータは、フレームレート、解像度、デバイスで動作するソフトウェアアプリケーション、カメラを含むカメラサブシステムの１つ又は複数のハードウェア構成要素に関連付けられた１つ又は複数の動作パラメータ、又はコンテンツを撮るカメラのセンサ、等、のうちの１つ又は複数を含む。

[0122] 本開示の態様によれば、デバイス４０は、カメラによって撮られたコンテンツのコンテキストに基づいて動作パラメータを調整し得る。デバイス４０は、コンテンツが、例として、コンテンツにおける顔の存在、コンテンツにおける肌の色相の存在、コンテンツの周波数、コンテンツに関連付けられた動きの推定値、コンテンツの明るさ、又はコンテンツの焦点距離（focal length）、等のうちの少なくとも１つを含むかどうかに基づいて動作パラメータを調整し得る。例示を目的として例では、調整されている動作パラメータは、解像度とフレームレートとを含むものと想定する。この例では、デバイス４０は、撮られているコンテンツに依存して、フレームレートよりも多く（又は、少なく）解像度を調整し得る
[0123] 例として、デバイス４０は、顔が、コンテキストとして、撮られたコンテンツ内にあるかどうかを決定し得る。この例では、デバイス４０は、フレームレートユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルをフレームレートに適用し、解像度ユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルを解像度に適用し得る。デバイス４０は、第１の重み付け係数をフレームレートユーザ経験係数に適用し、第２の重み付け係数を解像度ユーザ経験係数に適応し得、この場合、第１の重み付け係数は、第２の重み付け係数よりも小さい。

[0124] 別の例では、デバイス４０は、肌の色合いに関連付けられた色相が、コンテキストとして、撮られたコンテンツ内にあるかどうかを決定し得る。この例では、デバイス４０は、フレームレートユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルをフレームレートに適用し、解像度ユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルを解像度に適用し得る。デバイス４０は、第１の重み付け係数をフレームレートユーザ経験係数に適用し、第２の重み付け係数を解像度ユーザ経験係数に適応し得、この場合、第１の重み付け係数は、第２の重み付け係数よりも小さい。

[0125] 別の例では、デバイス４０は、コンテキストとして、撮られたコンテンツの周波数を決定し得る。この例では、デバイス４０は、フレームレートユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルをフレームレートに適用し、解像度ユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルを解像度に適用し得る。デバイス４０は、第１の重み付け係数をフレームレートユーザ経験係数に適用し、第２の重み付け係数を解像度ユーザ経験係数に適応し得、この場合、第１の重み付け係数は、周波数が既定の閾値を超えるとき、第２の重み付け係数よりも小さい。

[0126] 別の例では、デバイス４０は、コンテキストとして、撮られたコンテンツ内の動きの推定値を決定し得る。この例では、デバイス４０は、フレームレートユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルをフレームレートに適用し、解像度ユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルを解像度に適用し得る。デバイス４０は、第１の重み付け係数をフレームレートユーザ経験係数に適用し、第２の重み付け係数を解像度ユーザ経験係数に適応し得、この場合、第１の重み付け係数は、動きの推定値が既定の閾値を超えるとき、第２の重み付け係数よりも大きい。

[0127] 別の例では、デバイス４０は、コンテキストとして、撮られたコンテンツ内の明るさの推定値を決定し得る。この例では、デバイス４０は、フレームレートユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルをフレームレートに適用し、解像度ユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルを解像度に適用し得る。デバイス４０は、第１の重み付け係数をフレームレートユーザ経験係数に適用し、第２の重み付け係数を解像度ユーザ経験係数に適応し得、この場合、第１の重み付け係数は、明るさの推定値が既定の閾値を超えるとき、第２の重み付け係数よりも大きい。

[0128] 別の例では、デバイス４０は、コンテキストとして、コンテンツの焦点距離を決定し得る。この例では、デバイス４０は、フレームレートユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルをフレームレートに適用し、解像度ユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルを解像度に適用し得る。デバイス４０は、第１の重み付け係数をフレームレートユーザ経験係数に適用し、第２の重み付け係数を解像度ユーザ経験係数に適応し得、この場合、第１の重み付け係数は、焦点距離が既定の閾値を超えるとき、第２の重み付け係数よりも小さい。

[0129] 幾つかの例では、本開示の態様によれば、デバイスは、ユーザ経験へのインパクトを最小化するために動作パラメータを調整し得る。加えて、デバイスは、ユーザ経験に対するそれらのインパクトに基づいて、他のパラメータに比べて、パラメータのうち１つ又は複数を理にかなって選択し得る。例えば、デバイスは、複数の動作パラメータのうちの別の動作パラメータを選択することに比べて、複数の動作パラメータから、ユーザ経験メトリックの減少を最小化するような１つ又は複数の動作パラメータを選択し得る。

[0130] 故に、幾つかの事例では、動作特性ターゲットは、（電力限界又は電力閾値とも呼ばれる）既定のパワーバジェットであり得る。そのような事例では、デバイス４０の１つ又は複数の構成要素の電力引込みが既定のパワーバジェットを超えるとき、デバイス４０は、調整されると、複数の動作パラメータのうちの他の動作パラメータに比べて、デバイス４０の電力引込みには最大の変化を、ユーザ経験メトリックには最小の変化をもたらす、複数のパラメータのうちの１つ又は複数の動作パラメータを決定することで、少なくとも１つの動作パラメータを調整し得る。

[0131] 同様に、幾つかの事例では、動作特性ターゲットは、（熱限界又は熱閾値とも呼ばれ得る）既定の温度限界であり得る。そのような事例では、デバイス４０の１つ又は複数の構成要素の温度が既定の温度限界を超えるとき、デバイス４０は、調整されると、複数の動作パラメータのうちの他の動作パラメータに比べて、デバイス４０の温度には最大の変化を、ユーザ経験メトリックには最小の変化をもたらす、複数のパラメータのうち１つ又は複数の動作パラメータを決定することで、少なくとも１つの動作パラメータを調整し得る。

[0132] 幾つかの例では、本開示の態様によれば、デバイス４０は、決定されたユーザ経験の推定変化に対する動作特性への推定変化の比に基づいて少なくとも１つの動作パラメータを調整し得る。

[0133] デバイス４０は、幾つかの例では、上述したように、ユーザ経験係数の加重和に基づいて、少なくとも１つの動作パラメータを調整し得る。例示を目的とした例では、動作パラメータは、フレームレート及び解像度を含むと想定する。更に、コンテンツに関連付けられたコンテキストが、コンテンツにおける顔の存在、コンテンツにおける肌の色相の存在、コンテンツの周波数、コンテンツに関連付けられた動きの推定値、コンテンツの明るさ、又はコンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを含むと想定する。この例では、動作パラメータの各々にユーザ経験モデルを適用することは、フレームレートユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルをフレームレートに適用することと、解像度ユーザ経験係数を生成するためにユーザ経験モデルを解像度に適用することとを含み得る。デバイス４０は、コンテキストに基づいて、第１の重み付け係数をフレームレートユーザ経験係数に適用し、第２の異なる重み付け係数を解像度ユーザ経験係数に適用し得る。

[0134] 図８に関連して示され、説明されるステップが単なる一例として提供されることは理解されるべきである。即ち、図８の方法のステップは、必ずしも、図８に示されている順序で行われる必要はなく、より少ない数の、追加の、又は代替的なステップが行われ得る。

[0135] このように、本開示の技法は、他の電力及び／又は温度制御技法よりも優れた１つ又は複数の利点を提供し得る。例えば、デバイスは典型的に、温度が閾値よりも高くなると、クロックスロットリング（周波数制限）を行い得る。本開示の態様によれば、デバイスは、クロック制御だけというよりはむしろ、撮像の解像度／フレームレート／他の制御（画像作業量制御）を制御し得る。

[0136] デバイスは典型的に、様々な機能ブロックに対して多くの異なるクロックを有し得る。クロックスロットリングは、部分的なクロックスロットリングと部分的な電力低減だけを達成する数個の機能ブロックに適用され得る（そして、幾つかの機能ブロックについては１つも適用されない）。本開示の態様によれば、デバイスは、例えば、外部のカメラセンサモジュール、画像処理構成要素、及びメモリ読取り／書込みを含む、フルのカメラシステムフローに対して包括的な制御を有し得る。

[0137] デバイスは典型的に、フレームスキップを介してフレームレート制御を行い得る。本開示の態様によれば、デバイスは、（例えば、ブランキングインターバルストレッチを介した自動フレームレート制御を使用して）ユーザ経験認識熱マネジャのためのよりシンプルなインターフェースを介してより細かいフレームレート制御を有し得、これは、大幅に高い電力節約をもたらし得る。

[0138] デバイスは典型的に、電力又は温度過多量を調整する際、ユーザ経験へのインパクトを全く考慮しない。本開示の態様によれば、上述されているように、デバイスは、ユーザ経験へのインパクトを考慮するユーザ経験モデルに基づいて、画像の解像度／フレームレート／他の動作パラメータの低下のバランスを保ち得る。

[0139] デバイスは典型的に、パワーバジェットについて受動制御（例えば、電力量折衝なし）を有する。本開示の態様によれば、定量化された画像品質（例えば、ユーザ経験）の解像度／フレームレート／他の動作パラメータが閾値よりも低くなる場合、デバイスは、熱エンジンからの電力低減要求を拒否し得るか、又は、それからのより多くのパワーバジェットを要求し得る。

[0140] この例に依存して、本明細書で説明されたあらゆる方法の特定の動作又はイベントが、異なる順序で行われ得ること、追加、融合、又はまとめて省略され得ること（例えば、説明された全ての動作又はイベントが、この方法の実施に必要とは限らない）も理解されるべきである。更に、特定の例では、動作又はイベントが、例えば、マルチスレッド処理、割込み処理、又は複数のプロセッサを通じて、連続的というよりはむしろ同時に行われ得る。

[0141] 更に、１つ又は複数の例では、本明細書で説明された機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらのあらゆる組み合わせで実装され得る。ソフトウェアに実装される場合、これら機能は、１つ又は複数の命令又はコードとして、コンピュータ可読媒体に記憶されるか、又は、コンピュータ可読媒体を通して送信され、ハードウェアベースの処理ユニットによって実行され得る。コンピュータ可読媒体は、例えば、通信プロトコルに従って、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの移送を容易にする任意の媒体を含む通信媒体、又はデータ記憶媒体のような有体の媒体に対応するコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。

[0142] このように、コンピュータ可読媒体は、一般に、（１）非一時的である有形のコンピュータ可読記憶媒体、又は（２）信号又は搬送波のような通信媒体に対応し得る。データ記憶媒体は、本開示で説明された技法を実装するための命令、コード、及び／又はデータ構造を取り出すために、１つ又は複数のコンピュータ又は１つ又は複数のプロセッサによってアクセス可能な任意の利用可能な媒体であり得る。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読媒体を含み得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は他の光学ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリ、或いは命令又はデータ構造の形式で所望のプログラムコードを記憶するために使用されることができ、かつ、コンピュータによってアクセス可能な任意の他の媒体を備え得る。

[0143] また、何れの接続手段も、厳密には、コンピュータ可読媒体と称される。例えば、命令が、ウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、又は赤外線、電波、及びマイクロ波のようなワイヤレス技術を使用して送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、又は赤外線、電波、及びマイクロ波のようなワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。

[0144] しかしながら、コンピュータ可読記憶媒体及びデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号、又は他の一時的な媒体を含まないが、代わりに非一時的な有体の記憶媒体に向けられることは理解されるべきである。ディスク（disk）及びディスク（disc）は、本明細書で使用される場合、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、及びブルーレイディスクを含み、ディスク（disk）は、通常磁気的にデータを再生し、ディスク（disc）は、レーザーを用いて光学的にデータを再生する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

[0145] これら命令は、１つ又は複数のＤＳＰ、汎用マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は他の等価的な集積回路又はディスクリート論理回路のような１つ又は複数のプロセッサによって実行され得る。従って、「プロセッサ」という用語は、本明細書で使用される場合、前述の構造、又は本明細書で説明された技法の実装に適した任意の他の構造のどちらも指し得る。加えて、幾つかの態様では、本明細書で説明された機能性は、符号化及び復号のために構成された専用のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュール内に提供され得るか、又は、複合コーデックに組み込まれ得る。また、本技法は、１つ又は複数の回路又は論理要素に完全に実装され得る。

[0146] 本開示の技法は、ワイヤレスハンドセット、集積回路（ＩＣ）、又はＩＣのセット（例えば、チップセット）を含む、幅広い種類のデバイス又は装置において実装され得る。様々な構成要素、モジュール、又はユニットは、本開示では、開示された技法を行うように構成されたデバイスの機能的な態様を強調するために説明されているが、必ずしも異なるハードウェアユニットによる実現を必要とするわけではない。むしろ、上述したように、様々なユニットは、コデックハードウェアユニットへと組み合わせられるか、或いは、上述された１つ又は複数のプロセッサを含む、相互動作するハードウェアユニットの集合によって、適切なソフトウェア及び／又はファームウェアと併せて提供され得る。

[0147] 本開示の様々な態様が説明されている。これらの態様及び他の態様は、以下の特許請求の範囲の範囲内である。
以下に本願発明の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
方法であって、
電子デバイスが、前記電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定することと、
動作特性ターゲットを生成するために、前記デバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することと、ここにおいて、前記調整は、前記調整による、決定された前記ユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく、
を備える方法。
［Ｃ２］
前記デバイスの前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記コンテンツのコンテキストに基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記コンテキストに基づいて、前記フレームレートを、前記解像度よりも多く調整すること又は前記解像度よりも少なく調整することのうちの１つを行うことを備える、
Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ５］
前記少なくとも１つのカメラは、複数のカメラを構成し、前記デバイスの前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記複数のカメラの各カメラについて、少なくとも１つの動作パラメータを別個に調整することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ６］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータを選択することに比べて前記ユーザ経験メトリックの減少を最小化するような１つ以上の動作パラメータを調整のために前記複数の動作パラメータから選択することを更に備える、
Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ７］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、前記動作特性ターゲットは、既定のパワーバジェットを備え、前記方法は、
前記既定のパワーバジェットに対して前記デバイスの１つ以上の構成要素の電力引込みを決定すること
を更に備え、
ここにおいて、前記電力引込みが前記既定のパワーバジェットを超えるとき、前記デバイスの前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、
調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記デバイスの前記電力引込みには最大の変化を、かつ、前記ユーザ経験メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを決定することと、
決定された前記動作パラメータを調整することと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ８］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、前記動作特性ターゲットは、既定の温度限界を備え、前記方法は、
前記既定の温度限界に対する前記デバイスの１つ以上の構成要素の温度を決定すること
を更に備え、
ここにおいて、前記温度が前記既定の温度限界を超えるとき、前記デバイスの前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、
調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記デバイスの前記１つ以上の構成要素の前記温度には最大の変化を、前記ユーザ経験メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つの動作パラメータを決定することと、
決定された前記動作パラメータを調整することと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、決定された前記ユーザ経験の推定変化に対する前記動作特性の前記推定変化の比に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、前記比に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、
前記動作特性の前記推定変化を最大化し、かつ、前記決定されたユーザ経験に対する前記推定変化を最小化するような１つ以上の動作パラメータを調整のために前記複数の動作パラメータから選択すること
を更に備える、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記ユーザ経験メトリックを決定することは、
１つ以上のユーザ経験係数を生成するために、前記少なくとも１つの動作パラメータの各々にユーザ経験モデルを適用することと、
前記１つ以上のユーザ経験係数の和を算出することと
を更に備え、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記算出された和に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記１つ以上のユーザ経験係数の前記和を算出することは、
１つ以上の重み付けされたユーザ経験係数を生成するために、前記コンテンツに関連付けられたコンテキストに基づいて、１つ以上の重み付け係数を、前記ユーザ経験係数のうちの１つ以上に適用することと、
前記重み付けられたユーザ経験係数の加重和を算出することと
を更に備え、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記算出された加重和に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することを備える、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
前記コンテンツに関連付けられた前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備え、
前記ユーザ経験モデルを前記少なくとも１つの動作パラメータの各々に適用することは、フレームレートユーザ経験係数を生成するために、前記ユーザ経験モデルを前記フレームレートに適用することと、解像度ユーザ経験係数を生成するために前記ユーザ経験モデルを前記解像度に適用することとを備え、
前記１つ以上の重み付け係数を適用することは、第１の重み付け係数を前記フレームレートユーザ経験係数に、第２の異なる重み付け係数を前記解像度ユーザ経験係数に適用することを備える、
Ｃ１２に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレート、解像度、前記少なくとも１つのカメラを含む少なくとも１つのカメラサブシステムの１つ以上のハードウェア構成要素に関連付けられた１つ以上の動作パラメータ、又は前記コンテンツを撮る前記少なくとも１つのカメラの少なくとも１つのセンサ、のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１５］
電子デバイスであって、
少なくとも１つのカメラと、
１つ以上のプロセッサと、
を備え、前記１つ以上のプロセッサは、
前記電子デバイスの前記少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定することと、
動作特性ターゲットを生成するために、前記デバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することと、ここにおいて、前記調整は、前記調整による、前記決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく、
を行うように構成される、電子デバイス。
［Ｃ１６］
前記デバイスの前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記コンテンツのコンテキストに基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するように構成される、Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ１７］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記コンテキストに基づいて、前記フレームレートを、前記解像度よりも多く調整すること又は前記解像度よりも少なく調整することのうちの１つを行うように構成される、
Ｃ１６に記載の電子デバイス。
［Ｃ１８］
前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ１６に記載の電子デバイス。
［Ｃ１９］
前記少なくとも１つのカメラは、複数のカメラを構成し、前記デバイスの前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記複数のカメラの各カメラについて、少なくとも１つの動作パラメータを別個に調整するように構成される、Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２０］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータを選択することに比べて、前記ユーザ経験メトリックの減少を最小化するような１つ以上の動作パラメータを調整のために前記複数の動作パラメータから選択するように更に構成される、
Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２１］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、前記動作特性ターゲットは、既定のパワーバジェットを備え、前記１つ以上のプロセッサは、
前記既定のパワーバジェットに対して前記デバイスの１つ以上の構成要素の電力引込みを決定すること
を行うように更に構成され、
ここにおいて、前記電力引込みが前記既定のパワーバジェットを超えるとき、前記デバイスの前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、
調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記デバイスの前記電力引込みには最大の変化を、かつ、前記ユーザ経験メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを決定することと、
決定された前記動作パラメータを調整することと、
を行うように更に構成される、Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２２］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、前記動作特性ターゲットは、既定の温度限界を備え、前記１つ以上のプロセッサは、
前記既定の温度限界に対して前記デバイスの１つ以上の構成要素の温度を決定すること
を行うように更に構成され、
ここにおいて、前記温度が前記既定の温度限界を超えるとき、前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、
調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記デバイスの前記１つ以上の構成要素の前記温度には最大の変化を、前記ユーザ経験メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つの動作パラメータを決定することと、
前記決定された動作パラメータを調整することと
を行うように更に構成される、Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２３］
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記決定されたユーザ経験への推定変化に対する前記動作特性の前記推定変化の比に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するように構成される、Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２４］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、複数の動作パラメータを構成し、前記比に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、
前記動作特性の前記推定変化を最大化し、かつ、前記決定されたユーザ経験に対する前記推定変化を最小化するような１つ以上の動作パラメータを調整のために前記複数の動作パラメータから選択すること
を行うように構成される、Ｃ２３に記載の電子デバイス。
［Ｃ２５］
前記ユーザ経験メトリックを決定するために、前記１つ以上のプロセッサは、
１つ以上のユーザ経験係数を生成するために、前記少なくとも１つの動作パラメータの各々にユーザ経験モデルを適用することと、
前記１つ以上のユーザ経験係数の和を算出することと
を行うように構成され、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記算出された和に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するように構成される、Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２６］
前記１つ以上のユーザ経験係数の前記和を算出するために、前記１つ以上のプロセッサは、
１つ以上の重み付けされたユーザ経験係数を生成するために、前記コンテンツに関連付けられたコンテキストに基づいて、１つ以上の重み付け係数を、前記ユーザ経験係数のうちの１つ以上に適用すること、
前記重み付けられたユーザ経験係数の加重和を算出することと
を行うように更に構成され、
前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記算出された加重和に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するように構成される、Ｃ２５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２７］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
前記コンテンツに関連付けられた前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備え、
前記ユーザ経験モデルを前記少なくとも１つの動作パラメータの各々に適用するために、前記１つ以上のプロセッサは、フレームレートユーザ経験係数を生成するために、前記ユーザ経験モデルを前記フレームレートに適用することと、解像度ユーザ経験係数を生成するために前記ユーザ経験モデルを前記解像度に適用することを行うように構成され、
前記１つ以上の重み付け係数を適用するために、前記１つ以上のプロセッサは、第１の重み付け係数を前記フレームレートユーザ経験係数に、第２の異なる重み付け係数を前記解像度ユーザ経験係数に適用するように構成される、
Ｃ２６に記載の電子デバイス。
［Ｃ２８］
前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレート、解像度、前記少なくとも１つのカメラを含む少なくとも１つのカメラサブシステムの１つ以上のハードウェア構成要素に関連付けられた１つ以上の動作パラメータ、又は、前記コンテンツを撮る前記少なくとも１つのカメラの少なくとも１つのセンサのうちの少なくとも１つを備える、Ｃ１５に記載の電子デバイス。
［Ｃ２９］
装置であって、
電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定するための手段と、
動作特性ターゲットを生成するために、前記デバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整するための手段と、ここにおいて、前記調整は、前記調整による、前記決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく、
を備える装置。
［Ｃ３０］
命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、実行されると、１つ以上のプロセッサに、
電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験メトリックを決定することと、
動作特性ターゲットを生成するために、前記デバイスの少なくとも１つの動作パラメータを調整することと、ここにおいて、前記調整は、前記調整による、前記決定されたユーザ経験メトリックに対する推定変化に基づく、
を行わせる、非一時的なコンピュータ可読媒体。

Claims (33)

1. 方法であって、
   電子デバイスが、前記電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験の推定値を提供する品質メトリックを決定することと、
   既定のパワーバジェットに対して、前記電子デバイスの１つ以上の構成要素の電力引込みを決定することと、
   前記既定のパワーバジェットに基づいて、前記電子デバイスの複数の動作パラメータを調整することと
   を備え、ここにおいて、前記複数の動作パラメータを調整することは、
   調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記電力引込みには最大の変化を、前記品質メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを、前記電力引込みが前記既定のパワーバジェットを超えることに基づいて、決定することと、
   決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することと
   を備える、方法。
2. 前記複数の動作パラメータを調整することは、前記コンテンツのコンテキストに基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することを更に備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
   前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記コンテキストに基づいて、前記フレームレートを、前記解像度よりも多く調整すること又は前記解像度よりも少なく調整することのうちの１つを行うことを備える、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備える、請求項２に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つのカメラは、複数のカメラを構成し、前記電子デバイスの前記複数の動作パラメータを調整することは、前記複数のカメラの各カメラについて、少なくとも１つの動作パラメータを別個に調整することを備える、請求項１に記載の方法。
6. 決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することは、前記品質メトリックの推定変化に対する前記電力引込みの前記推定変化の比に基づいて決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することを備える、請求項１に記載の方法。
7. 前記品質メトリックを決定することは、
   複数のユーザ経験係数を生成するために、前記複数の動作パラメータの各々にユーザ経験モデルを適用することと、
   前記複数のユーザ経験係数の和を算出することと
   を更に備え、
   決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することは、前記算出された和に少なくとも部分的に基づいて、決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することを備える、請求項１に記載の方法。
8. 前記複数のユーザ経験係数の前記和を算出することは、
   １つ以上の重み付けされたユーザ経験係数を生成するために、前記コンテンツに関連付けられたコンテキストに基づいて、１つ以上の重み付け係数を、前記ユーザ経験係数のうちの１つ以上に適用することと、
   前記重み付けられたユーザ経験係数の加重和を算出することと
   を更に備え、
   決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することは、前記算出された加重和に少なくとも部分的に基づいて、決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することを備える、請求項７に記載の方法。
9. 前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
   前記コンテンツに関連付けられた前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備え、
   前記ユーザ経験モデルを前記少なくとも１つの動作パラメータの各々に適用することは、フレームレートユーザ経験係数を生成するために、前記ユーザ経験モデルを前記フレームレートに適用することと、解像度ユーザ経験係数を生成するために前記ユーザ経験モデルを前記解像度に適用することとを備え、
   前記１つ以上の重み付け係数を適用することは、第１の重み付け係数を前記フレームレートユーザ経験係数に、第２の異なる重み付け係数を前記解像度ユーザ経験係数に適用することを備える、
   請求項８に記載の方法。
10. 前記複数の動作パラメータは、フレームレート、解像度、前記少なくとも１つのカメラを含む少なくとも１つのカメラサブシステムの１つ以上のハードウェア構成要素に関連付けられた１つ以上の動作パラメータ、又は前記コンテンツを撮る前記少なくとも１つのカメラの少なくとも１つのセンサ、のうちの少なくとも２つを備える、請求項１に記載の方法。
11. 電子デバイスであって、
    少なくとも１つのカメラと、
    １つ以上のプロセッサと、
    を備え、前記１つ以上のプロセッサは、
    前記電子デバイスの前記少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験の推定値を提供する品質メトリックを決定することと、
    既定のパワーバジェットに対して、前記電子デバイスの１つ以上の構成要素の電力引込みを決定することと、
    前記既定のパワーバジェットに基づいて、前記電子デバイスの複数の動作パラメータを調整することと
    を行うように構成され、ここにおいて、前記複数の動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記電力引込みには最大の変化を、前記品質メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを、前記電力引込みが前記既定のパワーバジェットを超えることに基づいて、決定することと、決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することとを行うように構成される、電子デバイス。
12. 前記複数の動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記コンテンツのコンテキストに基づいて前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
13. 前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
    前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記コンテキストに基づいて、前記フレームレートを、前記解像度よりも多く調整すること又は前記解像度よりも少なく調整することのうちの１つを行うように構成される、
    請求項１２に記載の電子デバイス。
14. 前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備える、請求項１２に記載の電子デバイス。
15. 前記少なくとも１つのカメラは、複数のカメラを構成し、前記電子デバイスの前記複数の動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記複数のカメラの各カメラについて、少なくとも１つの動作パラメータを別個に調整するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
16. 決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記品質メトリックへの推定変化に対する前記電力引込みの前記推定変化の比に基づいて、決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
17. 前記品質メトリックを決定するために、前記１つ以上のプロセッサは、
    複数のユーザ経験係数を生成するために、前記複数の動作パラメータの各々にユーザ経験モデルを適用することと、
    前記複数のユーザ経験係数の和を算出することと
    を行うように構成され、
    決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、算出された前記和に少なくとも部分的に基づいて決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整するように構成される、請求項１１に記載の電子デバイス。
18. 前記複数のユーザ経験係数の前記和を算出するために、前記１つ以上のプロセッサは、
    １つ以上の重み付けされたユーザ経験係数を生成するために、前記コンテンツに関連付けられたコンテキストに基づいて、１つ以上の重み付け係数を、前記ユーザ経験係数のうちの１つ以上に適用すること、
    前記重み付けられたユーザ経験係数の加重和を算出することと
    を行うように構成され、
    決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、算出された前記加重和に少なくとも部分的に基づいて決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整するように構成される、請求項１７に記載の電子デバイス。
19. 前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
    前記コンテンツに関連付けられた前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備え、
    前記ユーザ経験モデルを前記少なくとも１つの動作パラメータの各々に適用するために、前記１つ以上のプロセッサは、フレームレートユーザ経験係数を生成するために、前記ユーザ経験モデルを前記フレームレートに適用することと、解像度ユーザ経験係数を生成するために前記ユーザ経験モデルを前記解像度に適用することを行うように構成され、
    前記１つ以上の重み付け係数を適用するために、前記１つ以上のプロセッサは、第１の重み付け係数を前記フレームレートユーザ経験係数に、第２の異なる重み付け係数を前記解像度ユーザ経験係数に適用するように構成される、
    請求項１８に記載の電子デバイス。
20. 前記複数の動作パラメータは、フレームレート、解像度、前記少なくとも１つのカメラを含む少なくとも１つのカメラサブシステムの１つ以上のハードウェア構成要素に関連付けられた１つ以上の動作パラメータ、又は、前記コンテンツを撮る前記少なくとも１つのカメラの少なくとも１つのセンサのうちの少なくとも２つを備える、請求項１１に記載の電子デバイス。
21. 装置であって、
    電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験の推定値を提供する品質メトリックを決定するための手段と、
    既定のパワーバジェットに対して、前記電子デバイスの１つ以上の構成要素の電力引込みを決定するための手段と、
    前記既定のパワーバジェットに基づいて、前記電子デバイスの複数の動作パラメータを調整するための手段と
    を備え、ここにおいて、前記複数の動作パラメータを調整するための手段は、
    調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記電力引込みには最大の変化を、前記品質メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを、前記電力引込みが前記既定のパワーバジェットを超えることに基づいて、決定するための手段と、
    決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整するための手段と
    を備える、装置。
22. 命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、１つ以上のプロセッサに、
    電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験の推定値を提供する品質メトリックを決定することと、
    既定のパワーバジェットに対して、前記電子デバイスの１つ以上の構成要素の電力引込みを決定することと、
    前記既定のパワーバジェットに基づいて、前記電子デバイスの複数の動作パラメータを調整することと
    を行わせ、ここにおいて、前記複数の動作パラメータを調整するために、前記命令は、前記1つ以上のプロセッサに、
    調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記電力引込みには最大の変化を、前記品質メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを、前記電力引込みが前記既定のパワーバジェットを超えることに基づいて、決定することと、
    決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することと
    を行わせる、コンピュータ可読記憶媒体。
23. 方法であって、
    電子デバイスが、前記電子デバイスの少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験の推定値を提供する品質メトリックを決定することと、
    既定の温度限界に対して、前記電子デバイスの１つ以上の構成要素の温度を決定することと、
    既定のパワーバジェットに基づいて、前記電子デバイスの複数の動作パラメータを調整することと
    を備え、ここにおいて、前記複数の動作パラメータを調整することは、
    調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記電子デバイスの前記１つ以上の構成要素の温度には最大の変化を、前記品質メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを、決定された前記温度が前記既定の温度限界を超えることに基づいて、決定することと、
    決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することと
    を備える、方法。
24. 前記複数の動作パラメータを調整することは、前記コンテンツのコンテキストに基づいて少なくとも１つの動作パラメータを調整することを更に備える、請求項２３に記載の方法。
25. 前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
    前記少なくとも１つの動作パラメータを調整することは、前記コンテキストに基づいて、前記フレームレートを、前記解像度よりも多く調整すること又は前記解像度よりも少なく調整することのうちの１つを行うことを備える、
    請求項２４に記載の方法。
26. 前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備える、請求項２４に記載の方法。
27. 前記少なくとも１つのカメラは、複数のカメラを構成し、前記電子デバイスの前記複数の動作パラメータを調整することは、前記複数のカメラの各カメラについて、少なくとも１つの動作パラメータを別個に調整することを備える、請求項２３に記載の方法。
28. 電子デバイスであって、
    少なくとも１つのカメラと、
    １つ以上のプロセッサと、
    を備え、前記１つ以上のプロセッサは、
    前記電子デバイスの前記少なくとも１つのカメラによって撮られたコンテンツに関連付けられたユーザ経験の推定値を提供する品質メトリックを決定することと、
    既定の温度限界に対して、前記電子デバイスの１つ以上の構成要素の温度を決定することと、
    既定のパワーバジェットに基づいて、前記電子デバイスの複数の動作パラメータを調整することと、
    を行うように構成され、ここにおいて、前記複数の動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、調整されると、前記複数の動作パラメータのうちの少なくとも１つの他の動作パラメータに比べて、前記電子デバイスの１つ以上の構成要素の温度には最大の変化を、前記品質メトリックには最小の変化をもたらす、前記複数の動作パラメータのうちの１つ以上の動作パラメータを、前記温度が前記既定の温度限界を超えることに基づいて、決定することと、決定された前記１つ以上の動作パラメータを調整することとを行うように構成される、電子デバイス。
29. 前記複数の動作パラメータを調整することは、前記コンテンツのコンテキストに基づいて少なくとも１つの動作パラメータを調整することを更に備える、請求項２８に記載の電子デバイス。
30. 前記少なくとも１つの動作パラメータは、フレームレートと解像度とを備え、
    前記少なくとも１つの動作パラメータを調整するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記コンテキストに基づいて、前記フレームレートを、前記解像度よりも多く調整すること又は前記解像度よりも少なく調整することのうちの１つを行うように構成される、
    請求項２９に記載の電子デバイス。
31. 前記コンテキストは、前記コンテンツにおける顔の存在、前記コンテンツにおける肌の色相の存在、前記コンテンツの周波数、前記コンテンツに関連付けられた動きの推定値、前記コンテンツの明るさ、又は前記コンテンツの焦点距離のうちの少なくとも１つを備える、請求項２９に記載の電子デバイス。
32. 前記少なくとも１つのカメラは、複数のカメラを構成し、前記電子デバイスの前記複数の動作パラメータを調整することは、前記複数のカメラの各カメラについて、少なくとも１つの動作パラメータを別個に調整することを備える、請求項２８に記載の電子デバイス。
33. 前記方法は、前記電子デバイス上で実行可能であり、前記電子デバイスは、ワイヤレス通信デバイスであり、前記ワイヤレス通信デバイスは、
    前記少なくとも１つのカメラによって撮られた前記コンテンツを記憶するように構成されたメモリと、
    前記メモリに記憶された前記コンテンツを処理するために命令を実行するように構成されたプロセッサと、
    前記コンテンツをワイヤレスに送信するように構成された送信機と
    を備え、ここにおいて、前記ワイヤレス通信デバイスは、セルラ電話であり、送信される前記コンテンツは、セルラ通信規格に従って変調される、請求項１に記載の方法。

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