JP6434137B2 - データキャプチャのためのダイナミックコントロール - Google Patents

Description

本開示は、データキャプチャに関する。そして、より特定的には、ユーザデータ、コンテクストデータ、等を評価し得るインテリジェンスを介してデータキャプチャをコントロールすることができるシステムに関する。

モバイル電子機器の分野における激しい技術開発により、日々のインタラクションの中へ電子通信の幅広い統合がなされてきた。例えば、最も簡素なモバイル通信機器からはるばる最も複雑なスマートフォンに至るまで、今や、基本機能として画像キャプチャデバイスを含んでいる。モバイル機器において画像（ｉｍａｇｅ）、ビデオ（ｖｉｄｅｏ）、等をキャプチャする能力は、データを生成する巨大企業（ｂｅｈｅｍｏｔｈ）に対して単純に便利であるものから進化してきた。巨大企業は、主として画像または短いビデオを介したアイデアの通信に完全に特化したウェブサイトを大量に生じてきている。今や、ユーザによって身に付けられ得るオブジェクトの中にデバイスが統合され得るように小さいコンフィグレーションにおいて、ユーザがマルチメディアデータ（例えば、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、等）を記録（例えば、キャプチャ）できる機能を備える機器が出現している。そして、モバイル通信機器において利用可能なマルチメディアデータをキャプチャするための機能は、次に、イベントを不滅にするために直ちに用意できている「ウェアラブル（”ｗｅａｒａｂｌｅ”）」デバイスに伴うものであってよい。

しかしながら、マルチメディアデータをキャプチャするデバイスの利用可能性は、キャプチャされていないいくつかのイベントの可能性を排除するものではない。既存のデバイスにおいて、ユーザは、データキャプチャを開始するために「準備万端（”ａｔ ｔｈｅ ｒｅａｄｙ”）」である必要がある。例えば、データキャプチャが望まれる状況にあるユーザは、デバイスにおけるデータキャプチャ機能を動作化すること、データがどのようにキャプチャされるか設定すること（例えば、キャプチャされるデータのタイプ、キャプチャの速度、キャプチャされるデータの解像度を設定すること、キャプチャに影響する環境的またはデバイス関連の条件を調整すること、等）、および、次に、データキャプチャプロセスを最終的に開始することに注意を向けることができる必要がある。そうした制約は、ユーザとデータキャプチャの対象の両方が、静止しており、変化せず、止まっている、等の場合に、受け容れられ得るものである。しかしながら、データをキャプチャするための機能は、予期しないイベントを含み、生じるがままに生活をキャプチャすることをユーザが望むようにした。ユーザがキャプチャデバイスとインタラクションできないユーザを取り込んでいるイベント、等である。すると、利用可能な唯一つのオプションは、興味のデータもキャプチャされるという期待をもってデータを継続的にキャプチャすることであろう。しかしながら、そうした行為は、大部分のモバイル機器のリソースを急速に使い尽くし、大量のデータを生じる、等。

請求される技術的事項の様々な実施例に係る特徴および利点は、以降の詳細な説明が進行するにつれて、そして、図面を参照することで明らかになろう。図面では、類似の数字は類似のパーツを示している。
図１は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャのためのダイナミックコントロールに対する一つのシステム例を示している。 図２は、デバイスに対して外部にあるシステムコンポーネントを伴なって、本開示の少なくとも一つの実施例に従って利用可能なデバイスに対するコンフィグレーション例を示している。 図３は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャをトリガーするための判断ロジックに寄与する一つのデータフロー例を示している。 図４は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、興奮レベルの判断において使用されるデータを記述する一つのチャート例を示している。 図５は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャの一つの例を示している。 図６は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャのためのダイナミックコントロールに対するオペレーションの例を示している。

以降の詳細な説明は、説明的な実施例に対して行われる参照と共に進行するが、多くの代替、変更、および変形が当業者にとっては明らかであろう。

この明細書は、データキャプチャのためのダイナミックコントロールに向けたものである。一つの実施例において、デバイスは、バイオメトリック検知モジュールからのバイオメトリックデータ、コンテクスト検知モジュールからのコンテクストデータ、または、コンテンツ検知モジュールからのコンテンツデータのうち少なくとも一つを受け取るためのキャプチャロジックモジュールを含んでよい。バイオメトリック、コンテクスト、および、コンテンツモジュールの少なくとも一部は、デバイスの外部であってよい。キャプチャロジックモジュールは、最初に、バイオメトリックデータとコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか（例えば、データをキャプチャすることが望ましいシナリオ）を判断し得る。この判断は、キャプチャロジックモジュールによって、動作モードに基づいて重み付けされてよい。キャプチャシナリオが存在すると判断された場合、キャプチャロジックモジュールは、次に、少なくともコンテンツデータに基づいて、データをキャプチャするか否かを判断し得る。キャプチャされたデータは、デバイスにおけるキャプチャデータベースの中に保管されてよい。一つの実施例において、キャプチャされたデータは、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、または、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいた拡張メタデータと共に保管されてよい。デバイスは、さらに、上記のキャプチャ関連の判断において使用されるクライテリアを生成するためのフィードバックデータを含んでいるフィードバックデータベースを有してよい。

一つの実施例において、データキャプチャをコントロールするためのデバイスは、例えば、キャプチャデータベースとキャプチャロジックモジュールを含んでよい。キャプチャデータベースは、キャプチャされたデータを保管し得る。キャプチャロジックモジュールは、バイオメトリック検知モジュールからバイオメトリックデータを受け取り、コンテクスト検知モジュールからコンテクストデータを受け取り、そして、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断し得る。キャプチャロジックモジュールは、次に、少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの判断に基づいてコンテンツ検知モジュールからコンテンツデータを受け取り、少なくともコンテンツデータに基づいてデータをキャプチャするか否かを判断し、少なくともデータをキャプチャするか否かの判断に基づいてキャプチャモジュールにデータをキャプチャさせ、そして、キャプチャされたデータをキャプチャデータベースの中に保管させ得る。

一つの実施例において、デバイスは、さらに、通信モジュールを含んでよく、キャプチャロジックモジュールが、デバイスの外部でバイオメトリック検知モジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにし得る。通信モジュールは、さらに、キャプチャロジックモジュールが、デバイスの外部でコンテクスト検知モジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにし、かつ／または、キャプチャロジックモジュールが、デバイスの外部でキャプチャモジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにし得る。バイオメトリックデータは、例えば、デバイスのユーザの動作、デバイスのユーザのフォーカス、または、デバイスのユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを、バイオメトリック検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含んでよい。コンテクストデータは、例えば、時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを、コンテクスト検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含んでよい。コンテンツデータは、例えば、キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを、コンテンツ検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含んでよい。

同一または別の実施例において、デバイスは、さらに、少なくとも部分的にデバイスの中に置かれたフィードバックデータベースを含んでよく、バイオメトリック検知モジュール、コンテクスト検知モジュール、コンテンツ検知モジュール、または、キャプチャモジュールのうち少なくとも一つのコントロールにおいて使用するためのクライテリアを生成するために、フィードバックデータをユーザに提供し得る。キャプチャロジックモジュールは、さらに、キャプチャモジュールにデータをキャプチャさせる以前に、キャプチャモジュールを構成してよい。キャプチャロジックモジュールは、さらに、拡張メタデータがキャプチャデータベースの中にキャプチャデータと関連して保管されるようにしてよく、拡張メタデータは、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、または、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいている。加えて、キャプチャロジックモジュールは、さらに、オペレーションのモードを決定し、かつ、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータのうち少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断する以前に、オペレーションのモードに基づいて少なくともバイオメトリックデータとコンテクストデータとの間の重み付けを設定してよい。本開示と一貫したデータキャプチャのダイナミックコントロールのための方法の例は、バイオメトリックデータを受け取るステップと、コンテクストデータを受け取るステップと、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断するステップと、少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの判断に基づいてコンテンツデータを受け取るステップと、少なくともコンテンツデータに基づいてデータをキャプチャするか否かを判断するステップと、少なくともデータをキャプチャするか否かの判断に基づいてデータをキャプチャさせるステップと、キャプチャされたデータをキャプチャデータベースの中に保管させるステップと、含んでよい。

図１は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャのためのダイナミックコントロールに対する一つのシステム例を示している。最初に、用語「データキャプチャ（”ｄａｔａ ｃａｐｔｕｒｅ”）」は、ここにおいて参照されるように、電子機器によってあらゆるタイプのデータを記録することを含んでよい。データキャプチャを取り込んでいる典型的な状況は、モバイル通信機器、タブレットコンピューティングデバイス、等におけるカメラを使用してデジタル写真を撮ることである。しかしながら、データキャプチャは、また、オーディオ、ビデオ、環境データ（例えば、時間、日付、温度、場所、等）なども含んでよい。

一般的に、システム１００は、例えば、検知されたデータをユーザの興味（ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に応じたクライテリアと比較することに基づいて、データキャプチャが望ましいであろう状況を判断し、そして、次に、直接的なユーザのインタラクションを要求することなくデータキャプチャをトリガーするように構成されてよい。従って、データキャプチャは、手動でデータキャプチャを操作している場合にユーザがどのように行動するであろうかを再現しようとするやり方で自立的に発生してよい。上記の機能を実行するために、システム１００は、例えば、キャプチャモジュール１０２、キャプチャロジックモジュール１０４、バイオメトリック検知モジュール１０６、コンテクスト検知モジュール１０８、および、コンテンツ検知モジュール１１０（集合的に、モジュール１０２−１１０）を含んでよい。モジュール１０２−１１０は、同じデバイスの中に存在してよく、もしくは、モジュール１０２−１１０のいくつか又は全てが、様々な実施において分配されてよい。システム１００の実施例が、以下に、そして、一つのデバイスコンフィグレーションの例に関する図２と併せて説明される。

キャプチャモジュール１０２は、本開示と一貫して、そのコントロールがキャプチャロジックモジュール１０４によって適用されているモジュールであってよい。キャプチャモジュールの少なくとも一つの例は、モバイル通信機器またはタブレットコンピューティングデバイスにおけるカメラ及び／又はマイクロフォンであってよく、デバイスは、また、キャプチャロジックモジュール１０４も含んでよい。代替的に、キャプチャモジュール１０２は、モジュール１０４−１１０から分離されてもよい。ウェアラブルカメラ及び／又はマイクロフォンデバイスの場合といったものである。例えば、キャプチャモジュール１０２は、アイウェア（ｅｙｅｗｅａｒ）、ヘッドウェア（ｈｅａｄｗｅａｒ）、ウェアラブルハーネス、等の中に統合されてよい。キャプチャロジックモジュール１０４は、バイオメトリック検知モジュール１０６、コンテクスト検知モジュール１０８、及び／又は、コンテンツ検知モジュール１１０から受け取ったデータを処理するため、および、処理されたデータに基づいてデータキャプチャをトリガーする場合／ときを判断するための処理リソース（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｒｅｓｏｕｒｃｅ）を含んでよい。

オペレーションの一つの例において、バイオメトリック検知モジュール１０６は、キャプチャロジックモジュール１０４に対してバイオメトリックデータを提供し得る。バイオメトリックデータは、ユーザの特性を判断するために使用され得るシステム１００のユーザに取り付けられ、または、少なくともユーザの近傍にあるセンサから読み込まれたデータを含んでよい。特性の例は、気分、フォーカス、興奮レベル、等を含んでよい。コンテクスト検知モジュール１０８は、キャプチャロジックモジュール１０４に対してコンテクストデータを提供し得る。コンテクストデータは、その中にキャプチャロジックモジュール１０４が存在しているデバイスの中の、または、外部のリソースから判断される。コンテクストデータの例は、時間、日付、場所、特別なイベント、近くのオブジェクト、近くの人々、等を含んでよい。コンテンツ検知モジュール１１０は、キャプチャロジックモジュール１０４に対してコンテンツデータを提供し得る。コンテンツデータは、キャプチャモジュール１０２によって検知される際にキャプチャする可能性のあるデータに少なくとも部分的に基づいて判断される。コンテンツデータの例は、キャプチャ品質、美的品質、オブジェクト認識、等を含んでよい。最初に、キャプチャロジックモジュールは、キャプチャシナリオが存在するかを判断するために、少なくともバイオメトリックデータとコンテクストデータを考慮してよい。キャプチャシナリオは、ユーザコンフィグレーション、プリファレンス、フィードバック、等に基づいて、データをキャプチャすることが望ましい状況であってよい。キャプチャシナリオの例は、これらに限定されるわけではないが、スポーツイベント、教育、及び／又は、情報を提供するイベント、特別なイベント（例えば、家族のお祝い、誕生日パーティー、結婚式、等）、増加した興奮レベルを取り込み得るあらゆるシナリオ（例えば、エクストリームスポーツに参加していること、自動車事故、犯罪行為といった予期しないイベントを目撃していること、等）などを含んでよい。キャプチャシナリオが存在すると判断された場合には、次に、データキャプチャを動作化するときを決定するために、キャプチャロジックモジュール１０２が、コンテンツデータのモニタを始めてよい。例えば、キャプチャモジュール１０２がカメラを含むシナリオにおいては、キャプチャシナリオが存在するとの判断の後に続いて、カメラが動作化され、そして、カメラによってみられる画像が、キャプチャのために評価されてよい。例えば、カメラ画像は、画像コンテンツ、品質、美感、等に基づいて評価されてよい。キャプチャロジックモジュール１０４は、また、データをキャプチャするか否かを判断するときに、キャプチャされるデータとは関連のない要素（ｆａｃｔｏｒ）を考慮に入れてもよい。例えば、処理負荷（ｌｏａｄ）、通信トラフィック、リソースの利用可能性（バッテリーレベル、データストレージスペース、等）、プライバシー問題、等といったものである。

キャプチャされたデータは、キャプチャデータベースにおいて保管されてよい。キャプチャされたデータは、拡張メタデータ（ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｅｔａｄａｔａ）と共に保管されてよい。拡張メタデータは、ここにおいて参照されるように、キャプチャされたデータに対応し得る「データに関するデータ（”ｄａｔａ ａｂｏｕｔ ｄａｔａ”）」である。画像キャプチャの領域においては、Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ（ＥＸＩＦ）データが、デジタル写真と共に現在のところ保管されてよいが、時間、日付、地理位置情報、およびカメラセッティングに限られている。本開示と一貫して、ＥＸＩＦタイプのメタデータは、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、および、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいて、メタデータを用いて補足されてよい。拡張メタデータは、様々な用途を有してよい。例えば、拡張メタデータは、キャプチャされたデータをグループ化／フィルターするために使用されてよい。フィードバックデータベースの中にフィードバックとしてセーブ（ｓａｖｅ）され得るものの、ユーザによる、選択または削除である。例えば、セーブされたデータ（例えば、選択された画像）からの拡張メタデータは、キャプチャシナリオを決定するため、及び／又は、画像キャプチャをトリガーするための使用されるクライテリアを策定、及び／又は、洗練するために使用されてよい。クライテリアの例は、いつユーザがハッピーであり、怒り、興奮し、フォーカスされ、等であるか、どの時間、日付、場所、人々、等がデータキャプチャのための望ましいコンテクストを作り出すか、どんな品質、コンテンツ、美感がキャプチャされたデータを保持するために典型的に必要か、などを示すバイオメトリックデータの組み合わせを含んでよい。さらに、キャプチャシナリオの決定及び／又は画像キャプチャのトリガーは、また、システム１００に対して設定された動作モードに基づいてもよい。例えば、ユーザは、スポーツ、社会、自然、等といった動作モードを手動で設定してよい。動作モードは、キャプチャロジックモジュール１０４がバイオメトリックデータ、コンテクストデータ、およびコンテンツデータをどのように評価するかに影響し得る重み付け（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）を含んでよい。例えば、スポーツモードにおいて、キャプチャロジックモジュール１０４は、バイオメトリックデータにより多くフォーカスし、ソーシャル（ｓｏｃａｉｌ）モードにおいては、コンテクストデータが最も重要であり、そして、ナチュラル（ｎａｔｕｒａｌ）モードにおいては、コンテンツデータが最も重く重み付けされてよい。

図２は、デバイスに対して外部にあるシステムコンポーネントを伴なって、本開示の少なくとも一つの実施例に従って利用可能なデバイスに対するコンフィグレーション例を示している。システム１００’は、少なくとも一つのデバイス２００を含んでよい。一つの実施例において、デバイス２００は、システム１００’がオペレーションするために必要とされる全てのリソースを包含してよい。代替的に、デバイス２００は、外部キャプチャモジュール２１６、少なくとも一つの外部センサモジュール２２２、及び／又は、リモートリソース２２８とインタラクションしてよい。デバイス２００が、Ｇｏｏｇｌｅ社からのＡｎｄｒｏｉｄ^（Ｒ）ＯＳ、Ａｐｐｌｅ社からのｉＯＳ^（Ｒ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社からのＷｉｎｄｏｗｓ^（Ｒ）、Ａｐｐｌｅ社からのＭａｃ ＯＳ、Ｌｉｎｕｘ^（Ｒ） ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎからのＴｉｚｅｎ ＯＳ、Ｍｏｚｉｌｌａ ＰｒｏｊｅｃｔからのＦｉｒｅＦｏｘ ＯＳ、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ社からのＢｌａｃｋｂｅｒｒｙ^（Ｒ）ＯＳ、Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐａｃｋａｒｄ社からのＰａｌｍ^（Ｒ）ＯＳ、Ｓｙｍｂｉａｎ ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎからのＳｙｍｂｉａｎ^（Ｒ）ＯＳ、等に基づくセルラーハンドセットまたはスマートフォンといったモバイル通信機器、Ａｐｐｌｅ社からのｉＰａｄ^（Ｒ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社からのＳｕｒｆａｃｅ^（Ｒ）、Ｓａｍｓｕｎｇ社からのＧａｌａｘｙ Ｔａｂ^（Ｒ）、Ａｍａｚｏｎ社からのＫｉｎｄｌｅ Ｆｉｒｅ^（Ｒ）、等のようなタブレットコンピュータ、Ｉｎｔｅｌ社によって製造された低電力チップセットを含むＵｌｔｒａｂｏｏｋ^（Ｒ）、ネットブック、ラップトップ、パームトップ、等といったモバイルコンピューティングデバイス、であってよいモバイルシナリオに対して、本開示の様々な実施例が、直ちに適用可能であり得る一方で、いくつかのインスタンスにおいては、デバイス２００が、典型的に、デスクトップコンピュータ、サーバ、スマートテレビジョン、Ｉｎｔｅｌ社からのＮｅｘｔ Ｕｎｉｔ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ（ＮＵＣ）プラットフォームのようなスモールフォームファクタコンピューティングソリューション（例えば、スペース制限されたアプリケーション、ＴＶセットトップボックス、等）などであってよいことも、また、予見できる。実際の実施にかかわらず、システム１００’は、本開示と一貫した様々な実施例において使用可能である装置の単なる一つの例として意図されたものであり、そして、実施の特定のやり方に対して実施例を限定することを意味するものではない。

デバイス２００は、例えば、デバイスオペレーションを管理するように構成されたシステムモジュール２０２を含んでよい。システムモジュール２０２は、例えば、処理モジュール２０４、メモリモジュール２０６、電力モジュール２０８、ユーザインターフェイスモジュール２１０、および、通信インターフェイスモジュール２１２を含んでよい。デバイス２００は、また、通信モジュール２１２とキャプチャロジックモジュール１０４’も含んでよい。通信モジュール２１２とキャプチャロジックモジュール１０４’は、システムモジュール２００から分離したものとして示されているが、図２において示される実施例は、単に説明目的のために、ここにおいて提供されてきたものである。通信モジュール２１２及び／又はキャプチャロジックモジュール１０４’の機能のいくつか又は全てが、システムモジュール２００の中に組み込まれてよい。

デバイス２００において、処理モジュール２０４は、別個のコンポーネントの中に置かれた一つまたはそれ以上のプロセッサ、もしくは、代替的に、一つのコンポーネント（例えば、システムオンチップ（ＳｏＣ）コンフィグレーションにおけるもの）、および、あらゆるプロセッサ関連サポート回路（例えば、ブリッジインターフェイス、等）において具現化された一つまたはそれ以上のプロセッサコア、を含んでよい。プロセッサの例は、これらに限定されるわけではないが、Ｉｎｔｅｌ社から利用可能である様々なｘ８６ベースのマイクロプロセッサを含んでよい。Ｐｅｎｔｉｕｍ、Ｘｅｏｎ、Ｉｔａｎｉｕｍ、Ｃｅｌｅｒｏｎ，Ａｔｏｍ、Ｃｏｒｅ ｉシリーズの製品ファミリー、Ａｄｖａｎｃｅｄ ＲＩＳＣ（例えば、縮小命令セットコンピューティング）マシン、または、”ＡＲＭ”プロセッサ、等におけるものを含むものである。サポート回路の例は、インターフェイスを提供するように構成されたチップセット（例えば、Ｉｎｔｅｌ社から利用可能なＮｏｔｈｂｒｉｓｇｅ、Ｓｏｕｔｈｂｒｉｄｇｅ、等）を含んでよく、それを通じて処理モジュール２０４は、デバイス２００の中で異なる速度、異なるバス、等において動作している他のシステムコンポーネントとインタラクションすることができる。サポート回路に共通して関連付けされるいくつか又は全ての機能は、また、プロセッサ（例えば、Ｉｎｔｅｌ社から利用可能なプロセッサのＳａｎｄｙ Ｂｒｉｄｇｅファミリーといったもの）として同一の物理的パッケージの中に含まれてもよい。

処理モジュール２０４は、デバイス２００において様々なインストラクションを実行するように構成されてよい。インストラクションは、データ読出し、データ書込み、データ処理、データ系統化、データ変換、データ転換、等に関するアクティビティを処理モジュール２０４に実行させるように構成されたプログラムコードを含んでよい。情報（例えば、インストラクション、データ、等）は、メモリモジュール２０６の中に保管されてよい。メモリモジュール２０６は、固定またはリムーバブルな形式において、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または読出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含んでよい。ＲＡＭは、デバイス２００のオペレーションの最中に情報を保持するように構成された揮発性メモリを含んでよい。例えば、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）といったものである。ＲＯＭは、デバイス２００が動作化されているときにインストラクションを提供するために、ＢＩＯＳ、ＵＥＦＩ、等に基づいて構成された不揮発性（ＮＶ）メモリを含んでよい。電気的プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、フラッシュ、等といったプログラム可能メモリである。他の固定の／リムーバブルなメモリは、これらに限定されるわけではないが、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードドライブ、等といった磁気メモリ、半導体フラッシュメモリ（例えば、エンベッドマルチメディアカード（ｅＭＭＣ）、等）といった電子メモリ、リムーバブルメモリカードまたはスティック（例えば、マイクロストレージデバイス（ｕＳＤ）、ＵＳＢ、等）、コンパクトディスクベースのＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、等といった光メモリ、を含んでよい。

電力モジュール２０８は、内部電源（例えば、バッテリー、燃料電池、等）及び／又は外部電源（例えば、電気機械式または太陽発電機、パワーグリッド（ｐｏｗｅｒ ｇｒｉｄ）、燃料電池、等）、および、動作に必要な電力をデバイス２００に供給するように構成された関連する回路、を含んでよい。ユーザインターフェイスモジュールは、ハードウェア及び／又はソフトウェアを含んでよく、例えば、様々な入力メカニズム（例えば、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、ノブ、キーボード、スピーカ、タッチ感応サーフェス、画像をキャプチャし、及び／又は、近傍、距離、動作、ジェスチャ、方向、等を検知するように構成された一つまたはそれ以上のセンサ）、および、様々な出力メカニズム（例えば、スピーカ、ディスプレイ、照明され／フラッシュしているインジケータ、振動、動作、等のための電気機械式コンポーネント）、といったものとユーザがインタラクションできるようにする。ユーザインターフェイスモジュール２１０におけるハードウェアは、デバイス２００の中に組み込まれてよく、及び／又は、有線または無線通信メディアを介してデバイス２００に対して接続されてよい。

通信インターフェイスモジュール２１２は、パケットルーティング（ｒｏｕｔｉｎｇ）および通信モジュール２１４のための他のコントロール機能を管理するように構成されてよい。通信モジュールは、有線及び／又は無線通信をサポートするように構成されたリソースを含んでよい。いくつかのインスタンスにおいて、デバイス２００は、一つ以上の通信モジュール２１４（例えば、有線プロトコル及び／又は無線ラジオのための別個の物理的インターフェイスモジュールを含む）を含んでよく、全てが、集中化された通信インターフェイスモジュール２１２によって管理されている。有線通信は、例えば、イーサネット（登録商標）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、Ｆｉｒｅｗｉｒｅ、デジタルビデオインターフェイス（ＤＶＩ）、高精度マルチメディアインターフェイス（ＨＤＭＩ^（Ｒ））、等といった、シリアルおよびパラレル有線メディアを含んでよい。無線通信は、例えば、近接（ｃｌｏｓｅ−ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ）無線メディア（例えば、近距離通信（ＮＦＣ）標準に基づくといったラジオ周波数（ＲＦ）、赤外線（ＩＲ）、等）、近距離（ｓｈｏｒｔ−ｒａｎｇｅ）無線メディア（例えば、ブルートゥース（登録商標）、ＷＬＡＮ、Ｗｉ−Ｆｉ、等）、遠距離（ｌｏｎｇ ｒａｎｇｅ）無線メディア（例えば、セルラー広域ラジオ通信技術、衛星ベース通信、等）、または、音波を介した電子通信を含んでよい。一つの実施例において、通信インターフェイスモジュール２１２は、通信モジュール２１４の中でアクティブな無線通信をお互いが干渉することから防ぐように構成されてよい。この機能の実行において、通信インターフェイスモジュール２１２は、例えば、送信を待っているメッセージの相対的な優先度に基づいて、通信モジュール２１４に対するアクティビティをスケジュールしてよい。図２において開示される実施例は、通信モジュール２１４から離れている通信インターフェイスモジュール２１２を示しているが、通信インターフェイスモジュール２１２と通信モジュール２１４のいくつか又は全てについて、同一のモジュールの中に組み込まれることも可能である。

キャプチャロジックモジュール１０４’は、システム１００’の特定の実施に応じて、少なくともメモリモジュール２０６、ユーザインターフェイスモジュール２１０、及び／又は、通信モジュール２１４とインタラクションしてよい。例えば、システム１００’によって必要とされる全てのリソースがデバイス２００において利用可能である場合、キャプチャロジックモジュール１０４’は、そして、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、及び／又は、コンテンツデータを獲得するためにユーザメモリモジュール２０６とインタラクションしてよく、かつ、ユーザインターフェイスモジュール２１０と関連付けされたキャプチャ装置（例えば、カメラ、マイクロフォン、等）にデータキャプチャを開始させるためにユーザインターフェイスモジュール２１０とインタラクションしてよい。代替的に、キャプチャロジックモジュール１０４’によって必要とされるリソースのいくつか又は全てが、デバイス２００の外側に配置される分散実施（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ）も、また、可能である。ユーザが所有し得る（例えば、ユーザによって身に付けられ、または、運ばれ得るもの）システム１００’における外部デバイスの例は、破線２１４の中に包囲されていることによって特定される。外部キャプチャモジュール２１６は、例えば、少なくとも通信モジュール２１８とキャプチャ装置２２０を含んでよい。一つの実施例において、外部キャプチャモジュール２１６は、通信モジュール２１６を介して無線のインタラクションができるカメラ及び／又はマイクロフォンといった、ウェアラブルデバイスであってよい。このインスタンスにおいて、キャプチャロジックモジュール１０４’は、外部キャプチャモジュール２１６からデータを受け取り、かつ、データを送信するために通信モジュール２１４とインタラクションし得る。キャプチャロジックモジュール１０４’とキャプチャ装置２２０との間の通信は、例えば、データキャプチャ装置２２０においてデータキャプチャを動作化し、構成し、及び／又は、トリガーするためのインストラクション、インストラクションの確認（ｃｏｎｆｉｒａｍａｔｉｏｎ）、エラーメッセージ、等を含んでよい。同様に、バイオメトリック検知モジュール１０６、コンテクスト検知モジュール１０８、及び／又は、コンテンツ検知モジュール１１０のいくつか又は全ては、デバイス２００の外側に置かれてよい。例えば、一つまたはそれ以上のセンサモジュール２２２は、ユーザによって身に付けられてよく、そして、少なくとも、通信モジュール２２４とセンサ装置２２６を含んでよい。キャプチャロジックモジュール１０４’は、データを獲得するためにセンサモジュール２２２にアクセスするときは、通信モジュール２１４を使用してよい。コンフィグレーション、等のためである。センサ装置２２６は、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、またはコンテンツデータのうち少なくとも一つを検知するものであってよい。センサ装置２２６によって検知され得るデータのより特定的な例は、図３に関して説明される。リモートリソース２２８は、例えば、少なくとも通信モジュール２３０と処理リソース２３２を含んでよい。リモートリソース２２８の一つの例は、ネットワーク接続（例えば、クラウドコンピューティングアーキテクチャにおいて構成されたもの）を介してアクセス可能な少なくとも一つのサーバを含んでよい。オペレーションの一つの例において、リモートリソース２２８は、外部に保管されたユーザに関するデータを、通信モジュール２１４を介してキャプチャロジックモジュール１０４’（例えば、及び／又は、デバイス２００における他のモジュール１０６−１１０のコンポーネント）に対して提供するように構成されてよい。備えられ得るデータのより特定的な例は、図３に関して説明される。

図３は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャをトリガーするための判断ロジックに寄与するデータフローの一つの例を示している。最初に、キャプチャロジックモジュール１０４は、いつキャプチャシナリオが存在し、かつ、いつデータキャプチャを開始するかを判断するために少なくとも一つの学習エンジン（ｌｅａｒｎｉｎｇ ｅｎｇｉｎｅ）、及び／又は、他の同様な論理アーキテクチャを含んでよいことを理解することが重要である。この判断は、ユーザープリファレンスに基づいて確立されたクライテリアに対して、バイオメトリック検知モジュール１０６’、コンテクスト検知モジュール１０８’、およびコンテンツ検知モジュール１１０’によって提供されたデータを比較することに基づいて行われてよい。キャプチャロジックモジュール１０４によって引き受けられるデータ処理は、モジュール１０６’から１１０’までと比較して、コンフィグレーションに応じて変動してよい。例えば、全ての生データ（ｒａｗ ｄａｔａ）の処理は、キャプチャロジックモジュール１０４の中で実行されてよく、モジュール１０６’から１１０’までを単なるデータ収集者として動作するように追いやっている。分散されたシステムモジュール１０６’から１１０’までは、少なくともいくつかの生データ処理を実行してよく、その最終結果が、論理判断（例えば、ユーザがハッピーである、ユーザが家にいる、ユーザがフォーカスされている、等）として、キャプチャロジックモジュール１０４に対して提供されてよい。２つの極端の間に位置する組み合わせも、また、考えられる。キャプチャシナリオの決定及び／又はデータキャプチャは、また、動作モード（例えば、システム１００が、動作モードが設定される機能を含むかどうか）に基づいてもよいことに留意することが重要である。動作モードの機能がないと、モジュール１０６’から１１０’までによって提供されるデータは、均等に、または、固定された重み付けに基づいて考慮され得る。変動する動作モードの導入により、ユーザは、キャプチャシナリオ（例えば、スポーツ、懇親会（ｓｏｃａｉｌａ ｇａｔｈｅｒｉｎｇ）、等）、キャプチャされるべきデータ（例えば、動いている対象者、静止している対象者、すぐ近くの画像、ワイド領域の画像、ナチュラル設定、アーバン（ｕｒｂａｎ）設定、等）、などに基づいて重み付けを変更し得る動作モードを手動で（例えば、ユーザインターフェイスモジュール２１０を介して）設定することができる。重み付けは、例えば、キャプチャされているデータの品質について最も重要であり、または、最も関連するものと思われるクライテリアに基づいてよい。実施例は、スポーツモードにおいては、興奮の時の最中にデータをキャプチャするために、バイオメトリックデータをより重く重み付けすること、激しい設定（ｆｒｅｎｅｔｉｃ ｓｅｔｔｉｎｇ）であり得るものの中で適切なデータをキャプチャすることができるように、ソーシャルモードにおいては、コンテクストデータをより重く重み付けすること、設定に係る自然美（ｎａｔｕｒａｌ ｂｅａｕｔｙ）を確保するために、ナチュラルモードにおいては、コンテンツトデータを最も重要に重み付けすること、などを含んでよい。

バイオメトリック検知モジュール１０６’は、デバイス２００のユーザの現在の性質（ｄｉｓｐｏｓｉｔｉｏｎ）に関するセンサデータ３００を受け取るように構成されてよい。例えば、センサデータ３００は、センサモジュール２２２によって提供されてよい。バイオメトリック検知モジュール１０６’によって、収集、及び／又は、処理され得るデータのカテゴリーの例は、ユーザの動作、フォーカス、気分、等を含んでいる。動作は、ユーザが現在、活動に従事していること、静止していること、および、イベントを観察することにフォーカスしていること、等を示してよい。これらの状況は、データキャプチャを動作化する必要性を示してよい。動作は、例えば、ＧＰＳ座標、加速度センサ、等に基づいて、速度及び／又は加速度の観点で測定されてよい。フォーカスも、また、データキャプチャを始めるインジケータであってよく、そして、頭の位置、目のフォーカス、等を通じて判断されてよい。フォーカスは、例えば、ユーザの目がフォーカスされているところ、イメージキャプチャデバイスに対して見える画像がしばらくの間変化していないとき、等を示す、少なくとも一つのウェアラブル画像キャプチャデバイス（例えば、外部キャプチャモジュール２１６）によってキャプチャされた画像を介して、測定され得る。ユーザの気分は、興奮レベルを含む様々な要因を使用して判断されてよい。例えば、ユーザが興奮しているとすれば、データキャプチャを開始するのに好都合な時間であり得る。興奮レベルは、例えば、ユーザの鼓動、話し方、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）、等を検知するように構成されている。

例えば、図４は、ＧＳＲにおいて興奮レベルがどのように判断され得るかを開示する。皮膚電位（ＥＤＡ）値は、高度な覚醒と相関し得ること、および、高レベルの覚醒は、高レベルのチャレンジ、フラストレーション、及び／又は、興奮の指標であり得ることを示している。ＥＤＡを測定するための少なくとも一つの信頼できるやり方は、ＧＳＲセンサを通じたものである。例えば、データキャプチャの動作化、及び／又は、データキャプチャの割合は、判断された興奮レベルに基づいてコントロールされてよい。図４は、この関係を実証しており、興奮レベルが（例えば、センサモジュール２２２において具現化されたＧＳＲセンサによって測定されるように）時間に対してプロットされている。チャート４００におけるデータキャプチャ４０２のインスタンスは、モニタされた興奮レベルにおける増加に応じて、増加する（例えば、より密集する）ように示されている。興奮レベルにおける増加は、楽しいイベントのせいで生じ得るだけでなく、怪我、自動車事故、犯罪行為の目撃、等といった、悪い又は衝撃的なイベントとも関連付けされ得る。キャプチャされたデータが、医療提供者、保険業者、法執行機関、等に対して提供され得るといったインスタンスにおいては、データキャプチャを増加することが有益であり得る。興奮が小さくなると、データキャプチャの密度は、同様に減少してよい。

図３を参照すると、コンテクスト検知モジュール１０８’は、デバイス２００のユーザを取り巻くい現在の状況を、コンテクストが良く知られたもの、望ましいもの、等であるかを判断するように次に評価され得るコンテクストの中へ入れるために、データを収集してよい。キャプチャロジックモジュール１０４に対して提供され得るコンテクストデータは、上述のように、生の収集されたデータを含んでよく、または、代替的に、特定のコンテクスト（例えば、家、仕事、学校、誕生日パーティー、等）の判断を含んでよい。コンテクスト検知モジュール１０８’によって収集され得る生のコンテクストデータ３０２の例は、時間、日付、シーン（ｓｃｅｎｅ）、近くのオブジェクト、近くの人々、等を含んでよい。時間、日付、および場所のデータは、デバイス２００のＯＳを通じて直ちに利用可能である。シーンは、近くのオブジェクト／人々も同様に、様々なソースから獲得されてよい。例えば、コンテクスト検知モジュール１０８’及び／又はキャプチャロジックモジュール１０４は、興味のシーンおよび近くの人々／オブジェクトを判断するために、スケジューリング（ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）アプリケーション、ソーシャルメディアアプリケーション、メッセージアプリケーション、等といった、デバイス２０において実行されているアプリケーションにアクセスすることができてよい。スケジューリングとソーシャルメディアは、特定の日、特定の時間、等におけるユーザの現在の位置に関連があり得る重要なイベントを特定してよい。さらに、データは、また、計画されたイベントを判断するために、リモートリソース２２８から直接的に（例えば、デバイス２００において存在するアプリケーションを通じていくことなく）獲得されてもよい。ユーザに対して最も近い興味の人々を決定するための知り合い／友人／家族の場所、記念建造物、公園、歴史的興味の場所といった興味の場所の位置、等である。上記のデータは、現在のユーザのコンテクストがデータキャプチャが望まれ得るシナリオを構成するか否かを判断するために、単独または組み合わせにおいて評価されてよい。

バイオメトリックデータまたはコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在することが判断された、とすれば、次に、コンテンツ検知モジュール１１０’は、キャプチャデータ３０４の収集を開始してよい。例えば、キャプチャロジックモジュール１０４は、キャプチャモジュール１０４’を動作化してよく、そして、いつデータをキャプチャするかを判断するために、コンテンツ検知モジュール１１０’及び／又はキャプチャロジックモジュール１０４によってデータのライブフィード（ｌｉｖｅ ｆｅｅｄ）が評価されてよい。データキャプチャをトリガーするための判断は、例えば、キャプチャ品質、美的品質、オブジェクト認識、等を含むデータキャプチャをいつ手動でトリガーするかを知るためにユーザが使用し得るデータと同じタイプのデータに基づいてよい。キャプチャ品質は、フォーカス、照明レベル、サリエンシー（ｓａｌｉｅｎｃｙ）、等の構成要素となる。例えば、写真／ビデオに対してサリエンシーマップが生成されてよく、そして、カメラビューの中に望ましいコンテンツが存在するか否かを判断するために使用されてよい。サリエンシーレベルが高いときにデータがキャプチャされ得る。例えば、画像Ｉのテクスチャサリエンシー（ｔｅｘｔｕｒｅ ｓａｌｉｅｎｃｙ）の一つの単純な測定は、画像におけるそれぞれのブロックに対する経験的分散（ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｖａｒｉａｎｃｅ）を計算することによって獲得され得る。画像における所定のブロックＢについて、我々は最初に中央値（ｍｅａｎ）を評価する。

ここで、｜Ｂ｜は、ブロックにおけるピクセルの数量であり、そして、μ＾は、サンプルの中央値である。無作為のサンプル分散は、そして、以下のとおりである。

それぞれのブロックの中で評価された分散は、画像におけるテクスチャの量に関する良好なインジケータであり得る。例えば、一色だけを伴う平坦なブロック（ｐｌａｉｎ ｂｌｏｃｋ）は、ゼロ分散を有し、そして、従って、ゼロテクスチャサリエンシーを有する。高度にテクスチャされたブロックは、多くの色の変化を有し、そして、従って、高い分散の評価を有する（例えば、高いサリエンシー）。データキャプチャをトリガーするかどうかを判断するために使用される実際のアルゴリズムは、例えば、デバイス２００における処理能力の量に基づいて選択されてよい。例えば、テクスチャサリエンシーは、人々がしばしば間違えて撮影してしまうランダムなテクスチャなしの写真を排除するために使用されてよい。壁のような平坦な表面の写真といったものである。加えて深度サリエンシーが、ウェアラブル／モバイルなプラットフォームにおけるキャプチャデバイスのために抽出され得る。深度は、シーンにおいて他のオブジェクトよりも著しく近くに一つのオブジェクトを有することが、このオブジェクトにユーザが特に興味があることを暗示しているという直観的な仮定に基づいて、より近いオブジェクトに対してより高いサリエンシーを割り当てるために使用され得る。一つの実施例において、美的品質は、コンポジション（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）、照明、カラーコンパチビリティ（ｃｏｌｏｒ ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ）、等といった、既存の写真ルールに対して、画像を評価することによって判断されてよい。分析結果が、写真に対してスコアを割り当ててよい。キャプチャロジックモジュール１０４は、次に、写真を撮影する、それを廃棄する、または、後の使用のためにスコアを単に記録する、かどうかを決定するためにスコアを使用し得る。さらに、様々なオブジェクトについて、キャプチャの可能性があるデータにおいて認識することもできる。例えば、キャプチャの可能性があるデータが人々を含んでいるという認識は、人々を含んでいる写真の嗜好を示してきたユーザに対してデータをキャプチャする方へバイアスをかけ得る。

モジュール１０６’−１１０’の寄与に基づいて、システム１００の振るまいは、全ての要因の評価に基づいて調整されてよい。ニューラルネットワークといった、機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）およびデータマイニング（ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ）のツールを通じて、モデルは、多くの要因を用いて訓練され得る。モデルの訓練は、フィードバックデータベース３０６によって提供されるフィードバックデータベースに基づいてよい。一つの実施例において、フィードバックデータベース３０６は、以前にキャプチャされたデータに関するユーザ生成フィードバック情報を保持してよい。ユーザ生成フィードバック情報は、ユーザ及び／又は他の関係者によって生成されたキャプチャデータに対して主観的及び／又は意図的な反応を含んでよい。キャプチャされたデータが示される、例えば、ユーザの家族、友人（例えば、ソーシャルネットワーク）、職業上の同僚、ユーザとして同一または類似の活動（例えば、スポーツ、趣味、等）における参加者、等といった人である。フィードバック情報の例は、キャプチャされたデータとのユーザのインタラクション（例えば、削除、保管、ｅメール、再フォーカス、拡大、クロップ（ｃｒｏｐｐｉｎｇ）、等）、Ｆｌｉｋｒの評価、Ｆａｃｅｂｏｏｋの「いいね（”Ｌｉｋｅｓ”）」、Ｔｗｉｔｔｅｒの「ツイート（”Ｔｗｅｅｔｓ”）」及び／又は「再ツイート（”Ｒｅｔｗｅｅｔｓ”）」、等といった、オンラインインタラクションを含んでよい。フィードバック情報は、例えば、デバイス２００において実行しているアプリケーションから、リモートリソース２２８から直接的に、等で利用可能であってよい。同じ又は異なる実施例において、フィードバックデータベース３０６は、また、ユーザが保管したキャプチャされたデータに対する最終的に削除されたキャプチャされたデータに関する拡張メタデータも含んでよい。拡張メタデータの例は、例えば、データがキャプチャされた時のユーザの気分、フォーカス、活動、等、データがキャプチャされたときの時間、日付、場所、イベント相関、等、データのコンテンツ、等を含んでよい。フィードバック情報及び／又は拡張メタデータから派生するデータは、将来のキャプチャシナリオの決定及び／又はキャプチャのトリガーのためのクライテリアを形成するためにモデルに対してフィードされてよい。一つの実施例において、フィードバックデータベース３０６は、ユーザに対する使用データの履歴を含んでよく、そして、コンテクスト、ユーザ、および、キャプチャされる可能性があるデータについてより高いレベルの理解を生成するように生のセンサデータを分析するためのパーソナル化されたベースラインおよびパターンを提供してよい。モデルの訓練に加えて、フィードバックデータベースは、また、キャプチャロジックモジュール１０４及び／又はモジュール１０６’−１１０’のオペレーションを構成するためにも（例えば、キャプチャロジックモジュール１０４によって）使用されてよい。例えば、データキャプチャをいつトリガーするか、データキャプチャをどのように構成すべきか、収集されたデータのタイプ、データサンプル解像度、データサンプル割合、データ収集を要しない所定のアクティビティに対する非活動の期間（例えば、イベントにおいてユーザが座っているときには移動トラッキングは必要とされないだろう）、等に関するものである。

図５は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャの一つの例を示している。特に、図５は、データがキャプチャされるべきであるとキャプチャロジックモジュール１０４によって判断された後に生じ得ることの一つの例を示している。キャプチャモジュール１０２’は、例えば、キャプチャロジックモジュール１０４によって提供されるコンフィグレーションに基づいて、キャプチャされたデータ５００を生成するように構成されてよい。コンフィグレーションは、例えば、キャプチャ持続時間、キャプチャ割合、キャプチャ品質レベル（例えば、解像度、色レベル、ビットサンプルレート、等）などを含んでよい。キャプチャモジュール１０２’が画像及び／又はビデオをキャプチャするために少なくとも画像キャプチャ装置（例えば、カメラ）を含んでいる一つの例において、キャプチャモジュール１０２’の一つのコンフィグレーション例は、所定の割合（例えば、動的なものであってよい）でキャプチャする画像の数量を示す画像キャプチャマルチプル（ｍｕｌｔｉｐｌｅ）及び／又はインターバル、スリープ／ウェイクアップインターバル、および、ズーム、画像解像度、ＩＳＯ、開口、シャッタースピード、フラッシュ行為、等といった他のカメラ特有の設定、を含んでよい。キャプチャモジュール１０２’のコンフィグレーションは、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、及び／又は、コンテンツデータに基づくだけでなく、デバイス機能、プロセッサローディング、利用可能なリソース（例えば、ストレージスペース、電力レベル、等）などといった、デバイス中心データを含んでもよい。

キャプチャに続いて、キャプチャされたデータ５００は、キャプチャデータベース５０２の中に保管されてよい。キャプチャデータベース５０２は、デバイス２００の中にあってよい。代替的に、キャプチャデータベース５０２の少なくとも一部は、デバイス２００の外側に（例えば、リモートリソース２２８において）置かれてよく、そこで、キャプチャモジュール１０２は、キャプチャされたデータ５００が、リアルタイム、定期的、等でキャプチャデータベース５０２に対して送信されるようにしてよい。キャプチャデータベース５０２の少なくとも一部がデバイス２００の外部である一つの例は、デバイス２００が喪失または損傷、等された場合に、追加のストレージスペース、冗長ストレージ（ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｓｔｏｒａｇｅ）を考慮し得ることにおいて有益である。一つの実施例において、データは、拡張メタデータ５０４と共に保管されてよい。拡張メタデータ５０４は、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、または、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいてよい。拡張メタデータ５０４の包含は、キャプチャ後の（ｐｏｓｔ−ｃａｐｔｕｒｅ）処理（例えば、グループ化、または、そうでなければキャプチャされたデータ５００のソーティングにおけるもの）に役立ち得るだけでなく、キャプチャシナリオが特定、及び／又は、データキャプチャがトリガーされる方法を精錬するためにフィードバックデータベース３０６に対して提供され得る。一つの実施例において、フィードバックデータベース３０６とキャプチャデータベース５０２は、実際には同一のデータベースであってよく、または、共通データストレージ領域のいくつかを少なくとも共有してよい。デバイス２００のメモリの中で重複（ｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ）を回避し、かつ、スペースを節約するためである。

図６は、本開示の少なくとも一つの実施例に従って、データキャプチャのためのダイナミックコントロールに対するオペレーションの例を示している。オペレーション６００においては、システムが動作化され得る。オペレーション６０２から６０４までは、システムが複数のモード機能性を有するか否かにそれらの存在が依存し得るので任意的なものであってよい。オペレーション６０２においては、動作モードが判断され得る。オペレーション６０２において判断された動作モードは、次に、オペレーション６０４においてデータの重み付けを決定するために使用されてよい。オペレーション６０６においては、少なくともバイオメトリックデータとコンテクストデータが判断され得る。次に、オペレーション６０８においては、オペレーション６０６において獲得されたバイオメトリックデータとコンテクストデータのうち少なくとも一つに基づいて、キャプチャシナリオが存在するか否かについて判断がなされ得る。キャプチャシナリオが存在しないという判断の後には、オペレーション６０６への戻り（ｒｅｔｕｒｎ）が続いてよく、追加のバイオメトリックデータ及び／又はコンテクストデータが判断され得る。

オペレーション６０８において、キャプチャシナリオが存在すると判断された場合には、次に、コンテンツデータがオペレーション６１０において判断され得る。判断は、そして、オペレーション６１２において、データキャプチャをトリガーするか否かにつてなされ得る。オペレーション６１２におけるデータキャプチャをトリガーしない判断の後には、キャプチャシナリオを再分析するためにオペレーション６０８への戻りが続いてよい。オペレーション６１２において、データキャプチャがトリガーされるべきであると判断された場合、次に、オペレーション６１４において、データがキャプチャされ、そして、オペレーション６１６において、キャプチャされたデータベースが拡張メタデータと共に保管されてよい（例えば、キャプチャデータベースの中）。オペレーション６１８から６２０までは、オペレーション６１６の後で直ちにそれらが発生することを要しないので、任意的であってよい。オペレーション６１８においては、例えば、ユーザ生成のフィードバック情報、拡張メタデータ、等に基づいて、フィードバックデータが判断されてよい。結果として生じるフィードバックデータは、オペレーション６２０において、フィードバックデータベースの中に保管されてよい。キャプチャシナリオ、及び／又は、データキャプチャをいつトリガーするかを判断するために使用されるコントロールクライテリアは、次に、変更され、そして、システムを精錬するためにフィードバックされ得る。例えば、コントロールクライテリアは、異なるモードに対してどのように重み付けが設定されるか、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、及び／又は、コンテンツデータがどのように分析されるか、キャプチャシナリオがどのように判断されるか、データキャプチャがどのようにトリガーされるか、等を変更し得る。

図６は、一つの実施例に従ってオペレーションを説明しているが、他の実施例については図６において示された全てのオペレーションが必要であるとは限らないことが理解されるべきである。実際に、本開示の他の実施例においては、図６において示されたオペレーション、及び／又は、ここにおいて説明された他のオペレーションが、どの図面においても特定的に示されていないやり方で組み合わされてよく、それでもなお、本開示と完全に一貫していることが、ここにおいて完全に考慮される。従って、一つの図面において必ずしも示されていない機能及び／又はオペレーションに向けた請求項は、本開示の範囲およびコンテンツの中にあるものと考えられる。

この明細書および請求項において使用されるように、「及び／又は（”ａｎｄ／ｏｒ”）」によって結合されたアイテムのリストは、リストされたアイテムのあらゆる組み合わせを意味し得るものである。例えば、フレーズ「Ａ、Ｂ、及び／又は、Ｃ」は、Ａ、Ｂ、Ｃ、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣ、または、ＡとＢとＣ、を意味し得る。この明細書および請求項において使用されるように、「少なくとも１つの（”ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｏｆ”）」によって結合されたアイテムのリストは、リストされた用語のあらゆる組み合わせを意味し得るものである。例えば、フレーズ「Ａ、Ｂ、またはＣのうち少なくとも１つ」は、Ａ、Ｂ、Ｃ、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣ、または、ＡとＢとＣ、を意味し得る。

ここにおいてあらゆる実施例において使用されるように、用語「モジュール（”ｍｏｄｕｌｅ”）」は、上記のあらゆるオペレーションを実施するように構成されたソフトウェア、ファームウェア、及び／又は、回路を参照してよい。ソフトウェアは、コンピュータで読取り可能な固定の記録媒体上に記録されたソフトウェアパッケージ、コード、インストラクション、インストラクションセット、及び／又は、データとして具体化されてよい。ファームウェアは、メモリデバイスの中にハードコードされた（ｈａｒｄ−ｃｏｄｅｄ）（例えば、不揮発性の）コード、インストラクションまたはインストラクションセット、及び／又は、データとして具体化されてよい。「回路”ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ”」は、ここにおけるあらゆる実施例において使用されるように、例えば、単独もしくはあらゆる組み合わせにおいて、ハードワイヤード（ｈａｒｄｗｉｒｅｄ）回路、一つまたはそれ以上の個別のインストラクション処理コアを含んでいるコンピュータプロセッサといったプログラマブル回路、状態機械回路、及び／又は、プログラマブル回路によって実行されるインストラクションを保管するファームウェア、を含んでよい。モジュールは、集合的または個別的に、より大きなシステムの一部分を形成する回路として具体化されてよい。例えば、集積回路（ＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、スマートフォン、等である。

ここにおいて説明されたあらゆるオペレーションは、一つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されるときに本方法を実行するインストラクションを、個別もしくはあらゆる組み合わせにおいて、保管している一つまたはそれ以上の記録媒体（例えば、固定の記録媒体）を含むシステムにおいて実施されてよい。ここで、プロセッサは、例えば、サーバＣＰＵ、モバイルデバイスＣＰＵ、及び／又は、他のプログラマブル回路を含んでよい。また、ここにおいて説明されたオペレーションは、一つ以上の異なる物理的な場所にある処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）といった、複数の物理的装置にわたり分配されてよいことも意図されている。記録媒体は、あらゆるタイプの有形の媒体を含んでよい。例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、再書き込み可能コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＷ）、および光磁気ディスクを含むあらゆるタイプのディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ダイナミックおよびスタティックＲＡＭといったランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、といった半導体デバイス、半導体ディスク（ＳＳＤ）、エンベッドマルチメディアカード（ｅＭＭＣ）、セキュアデジタル入力／出力（ＳＤＩＯ）カード、磁気または光カード、もしくは、電子的インストラクションを保管するために適切なあらゆるタイプの媒体、である。他の実施例が、プログラムマブルコントロールデバイスによって実行されるソフトウェアモジュールとして実施されてよい。

このように、この明細書は、データキャプチャのためのダイナミックコントロールに向けたものである。デバイスは、バイオメトリック検知モジュールからのバイオメトリックデータ、コンテクスト検知モジュールからのコンテクストデータ、または、コンテンツ検知モジュールからのコンテンツデータのうち少なくとも一つを受け取るためのキャプチャロジックモジュールを含んでよい。キャプチャロジックモジュールは、バイオメトリックデータとコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するかを判断し得る。判断は、動作モードに基づいて重み付けされてよい。キャプチャシナリオが存在すると判断された場合、キャプチャロジックモジュールは、次に、少なくともコンテンツデータに基づいて、データをキャプチャするか否かを判断し得る。キャプチャされたデータは、デバイスにおけるキャプチャデータベースの中に保管されてよい（例えば、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、または、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいた拡張メタデータと共に）。デバイスは、また、フィードバックデータを含んでいるフィードバックデータベースを有してよい。

以降の例は、さらなる実施例に関する。本開示に係る以降の例は、以下に提供されるように、デバイス、方法、実行されると本方法に基づいてマシンにアクトを実行させるインストラクションを保管するための少なくとも一つのマシンで読取り可能な媒体、データキャプチャのためのダイナミックコントロールに対する方法及び／又はシステムに基づいてアクトを実行するために手段、といった技術的事項を含んでよい。

実施例１に従って、データキャプチャをコントロールするためのデバイスが提供される。デバイスは、キャプチャされたデータを保管するためのキャプチャデータベースとバイオメトリック検知モジュールからバイオメトリックデータを受け取るキャプチャロジックモジュールを含んでよく、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断し、コンテクスト検知モジュールからコンテクストデータを受け取り、少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの判断に基づいてコンテンツ検知モジュールからコンテンツデータを受け取り、少なくともコンテンツデータに基づいてデータをキャプチャするか否かを判断し、少なくともデータをキャプチャするか否かの判断に基づいてキャプチャモジュールにデータをキャプチャさせ、かつ、キャプチャされたデータをキャプチャデータベースの中に保管させ得る。

実施例２は、実施例１のエレメントを含んでよく、そして、さらに、通信モジュールを含んでよく、キャプチャロジックモジュールが、デバイスの外部でバイオメトリック検知モジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにする。

実施例３は、実施例２のエレメントを含んでよく、通信モジュールは、さらに、キャプチャロジックモジュールが、デバイスの外部でコンテクスト検知モジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにする。

実施例４は、実施例２のエレメントを含んでよく、通信モジュールは、さらに、キャプチャロジックモジュールが、デバイスの外部でキャプチャモジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにする。

実施例５は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、バイオメトリックデータは、デバイスのユーザの動作、デバイスのユーザのフォーカス、または、デバイスのユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを、バイオメトリック検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含む。

実施例６は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、コンテクストデータは、時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを、コンテクスト検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含む。

実施例７は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、コンテンツデータは、キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを、コンテンツ検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含む。

実施例８は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、デバイスは、さらに、少なくとも部分的にデバイスの中に置かれたフィードバックデータベースを含み、バイオメトリック検知モジュール、コンテクスト検知モジュール、コンテンツ検知モジュール、または、キャプチャモジュールのうち少なくとも一つのコントロールにおいて使用するためのクライテリアを生成するために、フィードバックデータを提供する。

実施例９は、実施例８のエレメントを含んでよく、フィードバックデータは、ユーザ生成のフィードバック、または、キャプチャされたデータと関連する拡張メタデータを含む。

実施例１０は、実施例９のエレメントを含んでよく、ユーザ生成のフィードバックは、キャプチャされたデータとのユーザインタラクション、または、キャプチャされたデータに関する他の人のオンラインインタラクションのうち少なくとも一つを含む。

実施例１１は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、キャプチャロジックモジュールは、さらに、キャプチャモジュールにデータをキャプチャさせる以前に、キャプチャモジュールを構成する。

実施例１２は、実施例１１のエレメントを含んでよく、キャプチャモジュールの構成は、キャプチャマルチプル、キャプチャ割合、または、キャプチャ品質のうち少なくとも一つの構成を含む。

実施例１３は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、キャプチャロジックモジュールは、さらに、拡張メタデータがキャプチャデータベースの中にキャプチャデータと関連して保管されるようにし、拡張メタデータは、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、または、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいている。

実施例１４は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、キャプチャロジックモジュールは、さらに、オペレーションのモードを決定し、かつ、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータのうち少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断する以前に、オペレーションのモードに基づいて少なくともバイオメトリックデータとコンテクストデータとの間の重み付けを設定する。

実施例１５は、実施例１のエレメントを含んでよく、そして、さらに、通信モジュールを含んでよく、キャプチャロジックモジュールが、デバイスの外部のバイオメトリック検知モジュールの一部、デバイスの外部のコンテクスト検知モジュールの少なくとも一部のうち少なくとも一つとインタラクションできるようにする。

実施例１６は、実施例１から４いずれかのエレメントを含んでよく、バイオメトリックデータは、デバイスのユーザの動作、デバイスのユーザのフォーカス、または、デバイスのユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを、バイオメトリック検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含み、コンテクストデータは、時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを、コンテクスト検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含み、そして、コンテンツデータは、キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを、コンテンツ検知モジュールによって受け取られたデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含む。

実施例１７に従って、データキャプチャのダイナミックコントロールのための方法が提供される。本方法は、バイオメトリックデータを受け取るステップと、コンテクストデータを受け取るステップと、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断するステップと、少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの判断に基づいてコンテンツデータを受け取るステップと、少なくともコンテンツデータに基づいてデータをキャプチャするか否かを判断するステップと、少なくともデータをキャプチャするか否かの判断に基づいてデータをキャプチャさせるステップと、キャプチャされたデータをキャプチャデータベースの中に保管させるステップと、含む。

実施例１８は、実施例１７のエレメントを含んでよく、バイオメトリックデータは、ユーザの動作、ユーザのフォーカス、または、ユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを記述しているデータを含む。

実施例１９は、実施例１７のエレメントを含んでよく、コンテクストデータは、時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを記述しているデータを含む。

実施例２０は、実施例１７のエレメントを含んでよく、コンテンツデータは、キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを記述しているデータを含む。

実施例２１は、実施例１７のエレメントを含んでよく、本方法は、さらに、バイオメトリック検知、コンテクスト検知、コンテンツ検知、または、データキャプチャのうち少なくとも一つをフィードバックデータに基づいてコントロールするステップを含む。

実施例２２は、実施例２１のエレメントを含んでよく、フィードバックデータは、ユーザ生成のフィードバック、または、キャプチャされたデータと関連する拡張メタデータを含む。

実施例２３は、実施例２２のエレメントを含んでよく、ユーザ生成のフィードバックは、キャプチャされたデータとのユーザインタラクション、または、キャプチャされたデータに関する他の人のオンラインインタラクションのうち少なくとも一つを含む。

実施例２４は、実施例１７から２３いずれかのエレメントを含んでよく、そして、さらに、データをキャプチャさせる以前に、データキャプチャを構成するステップを含んでよい。

実施例２５は、実施例２４のエレメントを含んでよく、データキャプチャを構成するステップは、キャプチャマルチプル、キャプチャ割合、または、キャプチャ品質のうち少なくとも一つの構成を含む。

実施例２６は、実施例１７から２３いずれかのエレメントを含んでよく、そして、さらに、拡張メタデータがキャプチャデータベースの中にキャプチャデータと関連して保管されるようにするステップを含んでよく、拡張メタデータは、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、または、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいている。

実施例２７は、実施例１７から２３いずれかのエレメントを含んでよく、そして、さらに、オペレーションのモードを決定するステップと、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータのうち少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断する以前に、オペレーションのモードに基づいて少なくともバイオメトリックデータとコンテクストデータとの間の重み付けを設定するステップと、を含む。

実施例２８は、実施例１７から２３いずれかのエレメントを含んでよく、バイオメトリックデータは、デバイスのユーザの動作、デバイスのユーザのフォーカス、または、デバイスのユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを記述しているデータを含み、コンテクストデータは、時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを記述しているデータを含み、そして、コンテンツデータは、キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを記述しているデータを含む。

実施例２９に従って、少なくとも一つのデバイスを含むシステムが提供される。本システムは、上記の実施例１７から２８いずれかの方法を実行するように構成されている。

実施例３０に従って、上記の実施例１７から２８いずれかの方法を実行するように構成されているチップセットが提供される。

実施例３１に従って、コンピューティングデバイスにおいて実行されると、上記の実施例１７から２８いずれかの方法をコンピューティングデバイスに実行させる複数のインストラクションを含んでいる、少なくとも一つのマシンで読取り可能な媒体が提供される。

実施例３２に従って、データキャプチャのダイナミックコントロールのために構成されたデバイスが提供される。本デバイスは、上記の実施例１７から２８いずれかの方法を実行するように構成されている。

実施例３３に従って、データキャプチャをダイナミックコントロールするためのシステムが提供される。本システムは、バイオメトリックデータを受け取る手段と、コンテクストデータを受け取る手段と、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータの少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断する手段と、少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの判断に基づいてコンテンツデータを受け取る手段と、少なくともコンテンツデータに基づいてデータをキャプチャするか否かを判断する手段と、少なくともデータをキャプチャするか否かの判断に基づいてデータをキャプチャさせる手段と、キャプチャされたデータをキャプチャデータベースの中に保管させる手段と、含む。

実施例３４は、実施例３３のエレメントを含んでよく、バイオメトリックデータは、ユーザの動作、ユーザのフォーカス、または、ユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを記述しているデータを含む。

実施例３５は、実施例３３のエレメントを含んでよく、コンテクストデータは、時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを記述しているデータを含む

実施例３６は、実施例３３のエレメントを含んでよく、コンテンツデータは、キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを記述しているデータを含む。

実施例３７は、実施例３３から３６いずれかのエレメントを含んでよく、そして、さらに、バイオメトリック検知、コンテクスト検知、コンテンツ検知、または、データキャプチャのうち少なくとも一つをフィードバックデータに基づいてコントロールする手段を含む。

実施例３８は、実施例３３から３６いずれかのエレメントを含んでよく、そして、さらに、拡張メタデータがキャプチャデータベースの中にキャプチャデータと関連して保管されるようにする手段を含んでよく、拡張メタデータは、バイオメトリックデータ、コンテクストデータ、または、コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいている。

実施例３９は、実施例３３から３６いずれかのエレメントを含んでよく、そして、さらに、オペレーションのモードを決定する手段と、バイオメトリックデータまたはコンテクストデータのうち少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断する以前に、オペレーションのモードに基づいて少なくともバイオメトリックデータとコンテクストデータとの間の重み付けを設定する手段、を含む。

ここにおいて使用されてきた用語と表現は、説明として、かつ、限定するものではなく使用されている。そして、そうした用語と表現の使用においては、示され、かつ、説明された特徴（または、その一部分）に係るあらゆる均等物も排除する意図は存在しない。そして、特許請求の範囲の中で様々な変更が可能であることが認識される。従って、請求項は、そうした均等物の全てをカバーするように意図されている。

Claims (22)

1. データのキャプチャをコントロールするためのデバイスであって、
   キャプチャされた前記データを保管するためのキャプチャデータベースと、
   キャプチャロジックモジュールと、を含み、
   前記キャプチャロジックモジュールは、
   バイオメトリック検知モジュールからバイオメトリックデータを受け取り、
   コンテクスト検知モジュールからコンテクストデータを受け取り、
   前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータの少なくとも一つに基づいて、キャプチャシナリオが存在するか否かを判断し、
   少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの前記判断に基づいて、コンテンツ検知モジュールからコンテンツデータを受け取り、
   少なくとも前記コンテンツデータに基づいて、前記データをキャプチャするか否かを判断し、
   少なくともデータをキャプチャするか否かの前記判断に基づいて、キャプチャモジュールに前記データをキャプチャさせ、かつ、
   キャプチャされた前記データを前記キャプチャデータベースの中に保管させ、
   前記デバイスは、さらに、少なくとも部分的に前記デバイスの中に置かれたフィードバックデータベースを含み、
   前記フィードバックデータベースは、前記バイオメトリック検知モジュール、前記コンテクスト検知モジュール、前記コンテンツ検知モジュール、または、前記キャプチャモジュールのうち少なくとも一つのコントロールにおいて使用するためのクライテリアを生成するために、フィードバックデータを提供する、
   デバイス。
2. データのキャプチャをコントロールするためのデバイスであって、
   キャプチャされた前記データを保管するためのキャプチャデータベースと、
   キャプチャロジックモジュールと、を含み、
   前記キャプチャロジックモジュールは、
   バイオメトリック検知モジュールからバイオメトリックデータを受け取り、
   コンテクスト検知モジュールからコンテクストデータを受け取り、
   前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータの少なくとも一つに基づいて、キャプチャシナリオが存在するか否かを判断し、
   少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの前記判断に基づいて、コンテンツ検知モジュールからコンテンツデータを受け取り、
   少なくとも前記コンテンツデータに基づいて、前記データをキャプチャするか否かを判断し、
   少なくともデータをキャプチャするか否かの前記判断に基づいて、キャプチャモジュールに前記データをキャプチャさせ、かつ、
   キャプチャされた前記データを前記キャプチャデータベースの中に保管させ、
   前記キャプチャロジックモジュールは、さらに、
   拡張メタデータが前記キャプチャデータベースの中にキャプチャデータと関連して保管されるようにし、
   前記拡張メタデータは、前記バイオメトリックデータ、前記コンテクストデータ、または、前記コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいている、
   デバイス。
3. データのキャプチャをコントロールするためのデバイスであって、
   キャプチャされた前記データを保管するためのキャプチャデータベースと、
   キャプチャロジックモジュールと、を含み、
   前記キャプチャロジックモジュールは、
   バイオメトリック検知モジュールからバイオメトリックデータを受け取り、
   コンテクスト検知モジュールからコンテクストデータを受け取り、
   前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータの少なくとも一つに基づいて、キャプチャシナリオが存在するか否かを判断し、
   少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの前記判断に基づいて、コンテンツ検知モジュールからコンテンツデータを受け取り、
   少なくとも前記コンテンツデータに基づいて、前記データをキャプチャするか否かを判断し、
   少なくともデータをキャプチャするか否かの前記判断に基づいて、キャプチャモジュールに前記データをキャプチャさせ、かつ、
   キャプチャされた前記データを前記キャプチャデータベースの中に保管させ、
   前記キャプチャロジックモジュールは、さらに、
   オペレーションのモードを決定し、かつ、
   前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータのうち少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断する以前に、オペレーションの前記モードに基づいて少なくとも前記バイオメトリックデータと前記コンテクストデータとの間の重み付けを設定する、
   デバイス。
4. 前記デバイスは、さらに、通信モジュールを含み、
   前記通信モジュールは、前記キャプチャロジックモジュールが、前記デバイスの外部で前記バイオメトリック検知モジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにする、
   請求項１乃至３いずれか一項に記載のデバイス。
5. 前記通信モジュールは、さらに、前記キャプチャロジックモジュールが、前記デバイスの外部で前記コンテクスト検知モジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにする、
   請求項４に記載のデバイス。
6. 前記通信モジュールは、さらに、前記キャプチャロジックモジュールが、前記デバイスの外部で前記キャプチャモジュールの少なくとも一部とインタラクションできるようにする、
   請求項４に記載のデバイス。
7. 前記バイオメトリックデータは、
   前記デバイスのユーザの動作、前記デバイスの前記ユーザのフォーカス、または、前記デバイスの前記ユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを、前記バイオメトリック検知モジュールから受け取ったデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含む、
   請求項１乃至３いずれか一項に記載のデバイス。
8. 前記コンテクストデータは、
   時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを、前記コンテクスト検知モジュールから受け取ったデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含む、
   請求項１乃至３いずれか一項に記載のデバイス。
9. 前記コンテンツデータは、
   キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを、前記コンテンツ検知モジュールから受け取ったデータに基づいて判断されるように、記述しているデータを含む、
   請求項１乃至３いずれか一項に記載のデバイス。
10. 前記キャプチャロジックモジュールは、さらに、
    キャプチャモジュールにデータをキャプチャさせる以前に、前記キャプチャモジュールを構成する、
    請求項１乃至３いずれか一項に記載のデバイス。
11. データのキャプチャをダイナミックコントロールするキャプチャ装置のための方法であって、
    前記キャプチャ装置におけるキャプチャロジックモジュールが、
    バイオメトリックデータを受け取るステップと、
    コンテクストデータを受け取るステップと、
    前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータの少なくとも一つに基づいて、キャプチャシナリオが存在するか否かを判断するステップと、
    少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの前記判断に基づいて、コンテンツデータを受け取るステップと、
    少なくとも前記コンテンツデータに基づいて、データをキャプチャするか否かを判断するステップと、
    少なくともデータをキャプチャするか否かの前記判断に基づいて、データをキャプチャさせるステップと、
    キャプチャされた前記データをキャプチャデータベースの中に保管させるステップと、
    含み、
    前記方法は、さらに、
    バイオメトリック検知、コンテクスト検知、コンテンツ検知、または、データキャプチャのうち少なくとも一つをフィードバックデータに基づいてコントロールするステップ、
    を含む、方法。
12. データのキャプチャをダイナミックコントロールするキャプチャ装置のための方法であって、
    前記キャプチャ装置におけるキャプチャロジックモジュールが、
    バイオメトリックデータを受け取るステップと、
    コンテクストデータを受け取るステップと、
    前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータの少なくとも一つに基づいて、キャプチャシナリオが存在するか否かを判断するステップと、
    少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの前記判断に基づいて、コンテンツデータを受け取るステップと、
    少なくとも前記コンテンツデータに基づいて、データをキャプチャするか否かを判断するステップと、
    少なくともデータをキャプチャするか否かの前記判断に基づいて、データをキャプチャさせるステップと、
    キャプチャされた前記データをキャプチャデータベースの中に保管させるステップと、
    含み、
    前記方法は、さらに、
    拡張メタデータが前記キャプチャデータベースの中にキャプチャデータと関連して保管されるようにするステップであり、前記拡張メタデータは、前記バイオメトリックデータ、前記コンテクストデータ、または、前記コンテンツデータのうち少なくとも一つに基づいている、ステップ、
    を含む、方法。
13. データのキャプチャをダイナミックコントロールするキャプチャ装置のための方法であって、
    前記キャプチャ装置におけるキャプチャロジックモジュールが、
    バイオメトリックデータを受け取るステップと、
    コンテクストデータを受け取るステップと、
    前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータの少なくとも一つに基づいて、キャプチャシナリオが存在するか否かを判断するステップと、
    少なくともキャプチャシナリオが存在するか否かの前記判断に基づいて、コンテンツデータを受け取るステップと、
    少なくとも前記コンテンツデータに基づいて、データをキャプチャするか否かを判断するステップと、
    少なくともデータをキャプチャするか否かの前記判断に基づいて、データをキャプチャさせるステップと、
    キャプチャされた前記データをキャプチャデータベースの中に保管させるステップと、
    含み、
    前記方法は、さらに、
    オペレーションのモードを決定するステップと、
    前記バイオメトリックデータまたは前記コンテクストデータのうち少なくとも一つに基づいてキャプチャシナリオが存在するか否かを判断する以前に、オペレーションの前記モードに基づいて少なくとも前記バイオメトリックデータと前記コンテクストデータとの間の重み付けを設定するステップと、
    を含む、方法。
14. 前記バイオメトリックデータは、
    ユーザの動作、前記ユーザのフォーカス、または、前記ユーザの興奮レベルのうち少なくとも一つを記述しているデータを含む、
    請求項１１乃至１３いずれか一項に記載の方法。
15. 前記コンテクストデータは、
    時間、日付、場所、シーン、近くのオブジェクト、または、近くの人々のうち少なくとも一つを記述しているデータを含む、
    請求項１１乃至１３いずれか一項に記載の方法。
16. 前記コンテンツデータは、
    キャプチャ品質、美的品質、または、オブジェクト認識のうち少なくとも一つを記述しているデータを含む、
    請求項１１乃至１３いずれか一項に記載の方法。
17. 少なくとも一つのデバイスを含むシステムであって、
    請求項１１乃至１６いずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、
    システム。
18. 請求項１１乃至１６いずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、
    チップセット。
19. コンピューティングデバイスにおいて実行されると、請求項１１乃至１６いずれか一項に記載の方法を前記コンピューティングデバイスに実行させる複数のインストラクションを含む、コンピュータプログラム。
20. データキャプチャのダイナミックコントロールのためのデバイスであって、請求項１１乃至１６いずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、デバイス。
21. 請求項１１乃至１６いずれか一項に記載の方法を実行するための手段を有する、デバイス。
22. 請求項１９に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ読取り可能な記憶媒体。

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