KR101832680B1 - 참석자들에 의한 이벤트 검색 - Google Patents

Abstract

이벤트들로부터의 이미지들을 자동 검색하기 위한 시스템, 컴퓨터 구현 방법 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체가 제공된다. 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들이 제공되며, 상기 퍼스널 아이덴티티 태그들은 하나 이상의 사람들에 대한 식별 정보에 관한 것이다. 다음으로, 적어도 하나의 이벤트 그룹이 식별되며, 여기서 상기 이벤트 그룹은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션이고, 상기 이미지들의 컬렉션은 상기 제공된 퍼스널 아이덴티티 태그들 중의 하나 이상으로 태깅된 하나 이상의 이미지들을 포함한다. 그 후에, 상기 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 이미지들의 컬렉션이 수신된다.

Description

참석자들에 의한 이벤트 검색{SEARCHING FOR EVENTS BY ATTENDANTS}

본 발명은 일반적으로 디지털 미디어 분야에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 이벤트들을 기준으로 하여 이미지들을 검색하는 것에 관한 것이다.

일반적으로, 디지털 미디어의 공유는 사용자가 자신의 컴퓨팅 디바이스에서 실행되는 브라우저나 그 밖의 애플리케이션을 사용하여, 예를 들어, "Picasa and Picasa Web Albums"과 같은 미디어 공유 웹 사이트에 미디어를 업로드하는 것을 포함한다. 이러한 미디어는 웹 사이트에 의해 운용되는 원격 웹 서버에 저장되며, 사용자가 미디어를 공유하는 것으로 선택한 다른 사용자들에 의해 액세스된다. 그러나, 디지털 미디어 및 디지털 미디어 컬렉션들의 양이 증가함에 따라, 특정 이벤트와 관련된 미디어 데이터를 검색하는 것이 어려워질 수 있다.

실시예들은 이벤트에 관한 이미지들을 검색하는 것에 관한 것이다. 일 실시예에서, 클라이언트 디바이스로부터 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그(personal identity tag)들이 제공되며, 이 퍼스널 아이덴티티 태그들은 하나 이상의 사람들에 대한 식별 정보에 관한 것이다. 다음으로, 적어도 하나의 이벤트 그룹이 식별된다. 이벤트 그룹은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션(collection of images)이다. 이미지들의 컬렉션은 상기 제공된 퍼스널 아이덴티티 태그들 중의 하나 이상으로 태깅된 하나 이상의 이미지들을 포함한다. 이어서, 클라이언트 디바이스에 의해서, 상기 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 미디어 데이터의 컬렉션이 수신된다.

다른 실시예에서, 이벤트에 관한 이미지들을 검색하는 시스템이 제공된다. 일 실시예에서, 하나 이상의 프로세서들 및 인스트럭션들을 저장하는 하나 이상의 스토리지 디바이스들을 포함하는 시스템이 제공되며, 상기 인스트럭션들은 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 시에, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들을 제공하는 동작으로서, 상기 퍼스널 아이덴티티 태그들은 하나 이상의 사람들에 대한 식별 정보에 관한 것인, 상기 제공하는 동작을 포함하는 동작들을 수행하게 하도록 동작가능하다. 다음으로, 적어도 하나의 이벤트 그룹이 식별된다. 이벤트 그룹은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션이며, 상기 이미지들의 컬렉션은 상기 제공된 퍼스널 아이덴티티 태그들 중의 하나 이상으로 태깅된 하나 이상의 이미지들을 포함한다. 이어서, 상기 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 이미지들의 컬렉션이 수신된다.

다른 실시예에서, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행가능한 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어를 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체가 제공되며, 상기 인스트럭션들은 실행 시에, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 동작들을 수행하게 한다. 이러한 동작들은 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들을 제공하는 동작과, 적어도 하나의 이벤트 그룹을 식별하는 동작으로서, 상기 이벤트 그룹은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션인, 상기 식별하는 동작과, 상기 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 이미지들의 컬렉션에 대한 액세스를 수신하는 동작을 포함한다.

다른 실시예들, 특징들 및 이점들, 그리고, 다양한 실시예들의 구조 및 동작은, 첨부 도면들을 참조하여 이하에 상세히 설명된다. 또한, 본 발명은 본 명세서에 기술된 특정 실시예들로 한정되지 않는다. 이러한 실시예들은 단지 예시의 목적을 위해 본원에서 제시된 것이다. 추가의 실시예들은, 본 명세서에 포함된 정보에 기초하여 당업자들에게 명백할 것이다.

실시예들은 첨부 도면들을 참조하여, 단지 예로서만 설명된다. 도면들에서, 유사 참조 번호들은 동일하거나 기능상 유사한 요소들을 나타낼 수 있다. 요소가 처음 나타나는 도면에는 대응하는 참조 번호의 가장 왼쪽 숫자 또는 숫자들이 표시된다. 또한, 여기에 포함되어 본 명세서의 일부를 형성하는 첨부 도면들은, 상세한 설명과 함께 본 발명의 실시예들을 예시한 것으로서, 본 발명의 원리들을 설명하고 당업자가 본 발명의 실시예들을 실시 및 사용할 수 있게 하기 위하여 제공된 것이다.
도 1은 실시예들이 구현될 수 있는 예시적 시스템의 도면.
도 2는 일 실시예에 따른 클라이언트 애플리케이션의 예시도.
도 3은 일 실시예에 따라 이벤트 그룹 서비스가 구현될 수 있는 시스템의 예시도.
도 4는 이벤트에 관한 이미지들을 검색하는 방법의 일 예의 흐름도.
도 5는 실시예들이 구현될 수 있는 컴퓨터 시스템의 예시도.

개요

이미지의 검색과 공유를 용이하게 하기 위해, 사용자들은 앨범 이름이나 날짜별의 서로 다른 폴더로, 디지털 미디어 컬렉션(digital media collection)들을 구성할 수 있다. 또한, 사용자들은 태그나 태그 단어를 이미지 또는 이미지들의 그룹과 연관시킬 수도 있다. 태그는 이미지의 내용을 나타내는 하나 이상의 키워드를 포함한다. 그러나, 특정 이벤트와 관련된 이미지들의 검색은, 사용자가 제한된 양의 정보만을 알고 있는 경우, 매우 힘든 작업이 될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이벤트에 참석한 후에 그 이벤트에서 촬영된 이미지들을 보기를 원할 수 있다. 이러한 시나리오에서, 사용자는 이벤트에 참석했던 한두 사람의 이름만을, 그 이벤트의 위치와 함께 알고 있을 수 있다. 많은 양의 이미지들을 가진 데이터베이스의 경우, 사용자는 그 이벤트로부터의 이미지들을 찾기 위하여 수동으로 각각의 이미지 또는 앨범을 조사해야만 할 것이다.

또한, 일반적으로 미디어 공유 사이트는 특정 이벤트와 관련된 이미지들을 자동으로 검색하는 능력을 제공하지 않는다. 예를 들어, 사용자가 이벤트에 참석하고 행사에 참석한 몇몇 다른 사람들을 알 수 있지만, 해당 이벤트로부터의 사진들을 자동으로 검색하는 방법은 존재하지 않는다. 일반적으로, 사용자는 이벤트에서 이미지들을 찍은 다른 사람을 알아야만 하며, 그 사람의 이미지 앨범들을 검색해야만 할 것이다.

실시예들은 이벤트들을 기준으로 하여 이미지들을 자동으로 검색하는 것에 관한 것이다. 실시예들은, 클라이언트 디바이스로부터, 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들을 제공한다. 퍼스널 아이덴티티 태그들은 하나 이상의 사람들에 대한 식별 정보에 관한 것이다. 적어도 하나의 이벤트 그룹이 식별되며, 여기서 이벤트 그룹은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션이다. 이미지들의 컬렉션은, 상기 제공된 퍼스널 아이덴티티 태그들 중 하나 이상으로 태깅된 하나 이상의 이미지들을 포함한다. 그 후에, 상기 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 이미지들의 컬렉션이 수신된다.

예를 들어, 사용자에게는 이벤트로부터의 이미지들을 검색할 수 있는 옵션이 제공될 수 있다. 사용자에게는, 이벤트에 참석했던 사람들의 이름을 입력할 수 있게 하는 하나 이상의 입력 필드들이 제공될 수도 있다. 사람들의 이름이 제공되고 나면, 서버에 상주하는 데이터베이스가 매칭되는 이벤트 그룹들을 검색한다. 매칭되는 이벤트 그룹은 동일하거나 실질적으로 유사한 퍼스널 아이덴티티 태그들로 태깅된 이미지들을 포함할 것이다. 그 후에, 이벤트 그룹과 연관된 이미지들의 컬렉션이 사용자에 의해 수신된다. 그 후에, 사용자는 이벤트를 기준으로 하여 이미지들을 볼 수 있게 된다. 또한, 실시예들은 지리적 위치 데이터, 시간, 또는 랜드마크 정보를 제공함으로써, 이벤트들이 검색될 수 있게 할 수 있다.

본 발명이 특정 애플리케이션들에 대한 예시적인 실시예들을 참조하여 여기서 설명되겠지만, 실시예들이 이에 한정되지 않음을 이해해야 한다. 다른 실시예들이 가능할 수 있으며, 여기의 교시들의 사상과 범위 내에 있는 실시예들에서 및 상기 실시예들이 상당한 효용을 가질 수 있는 추가의 분야들 내에서 변형들이 이루어질 수도 있다. 또한, 특정한 특징, 구조, 또는 특성이 일 실시예와 관련하여 설명될 경우, 명시적으로 기술되었는지의 여부와 관계없이, 당업자의 지식 범위 내에서 다른 실시예들과 그러한 관련된 특징, 구조, 또는 특성에 영향을 미치도록 제공될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 기술되는 실시예는 도면들에 예시되어 있는 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 및/또는 엔티티들에 대한 다수의 상이한 실시예들로 구현될 수 있음이 당업자에게는 명백할 것이다. 실시예들을 구현하기 위한 특수한 하드웨어의 제어와 실제의 소프트웨어는 본 상세한 설명을 제한하지 않는다. 따라서, 실시예들의 동작적인 거동은, 본 명세서에 제시된 세부사항의 레벨을 고려하여 실시예들에 대한 수정 및 변형이 가능하다는 이해와 함께 설명될 것이다.

본원의 상세한 설명에서, "일 실시예", "실시예', "예시적인 실시예" 등의 지칭은, 기술된 실시예가 특정한 특징, 구조, 또는 특성을 포함할 수 있으며, 모든 실시예가 반드시 그러한 특정한 특징, 구조, 또는 특성을 포함할 필요는 없다는 것을 나타낸다. 또한, 이러한 용어들이 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니다. 또한, 특정한 특징, 구조, 또는 특성이 일 실시예와 관련하여 설명될 경우, 명시적으로 기술되었는지의 여부와 관계없이, 당업자의 지식 범위 내에서 다른 실시예들과 관련된 그러한 특징, 구조, 또는 특성에 영향을 미치도록 제공될 수 있다.

용어 "미디어" 및 "디지털 미디어"는 본 명세서에서 디지털 포토그래프들, 또는 디지털 사진들, 및 디지털 비디오를 광범위하고 포괄적으로 지칭하도록 상호교환적으로 사용된다. 용어 "이미지"는 본 명세서에서 하나 이상의 사람, 하나 이상의 랜드 마크, 및/또는 하나 이상의 물체를 포함하는, 장면의 이미지 및 해당 장면 내의 아이템들을 묘사한 디지털 포토그래프를 광범위하고 포괄적으로 지칭하는 것으로 사용된다. 또한, 용어 "이미지"는 디지털 비디오의 적어도 일 부분으로부터의 하나 이상의 프레임들을 지칭할 수도 있다. 또한, 용어 "포토그래프/사진", "비디오", "미디어" 및 "이미지"는 본 명세서에서 그 용어들이 용어 "디지털"에 의해 수정되는지의 여부와 관계없이, 디지털 사진들 및 디지털 비디오를 지칭하는 것으로 사용된다.

용어 "미디어 공유 사이트"는 다양한 사용자들 간에서, 사진 및 비디오를 포함하는 디지털 미디어를 공유하도록 적응된 임의의 웹 사이트, 서비스, 프레임워크, 또는 프로토콜을 광범위하고 포괄적으로 지칭하는 것으로 본 명세서에서 사용된다. 또한, 이러한 웹 사이트나 서비스는, 사이트의 회원들 간에서 미디어를 공유하도록 한 추가 능력을 구비하는 소셜 네트워킹 사이트들을 포함할 수도 있다.

시스템

도 1은 본 명세서에서 기술되는 실시예들이 구현될 수 있는 이벤트 검색 시스템(100)을 예시한 도면이다. 시스템(100)은 클라이언트 디바이스(110), 클라이언트 애플리케이션(112), 브라우저(114), 미디어 뷰어(116), 디바이스 입력(118), 네트워크(104), 서버(102), 이벤트 그룹 공유 서비스(106), 및 데이터베이스(108)를 포함한다.

일 실시예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 클라이언트 애플리케이션(112)을 실행시킨다. 다른 실시예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 미디어 뷰어(116)를 실행시킨다. 클라이언트 애플리케이션(112) 및 미디어 뷰어(116)의 동작은 아래에서 보다 상세히 기술된다. 클라이언트 애플리케이션(112), 브라우저(114), 및 미디어 뷰어(116)는 임의의 타입의 컴퓨팅 디바이스 상에서 구현될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 디바이스는 개인용 컴퓨터, 모바일 폰과 같은 모바일 디바이스, 태블릿 디바이스, 랩탑 컴퓨터, 워크스테이션, 임베디드 시스템, 게임 콘솔, 텔레비전, 셋-탑 박스, 또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 또한, 컴퓨팅 디바이스는 프로세서 및 인스트럭션들을 실행 및 저장하는 메모리를 구비한 디바이스를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 소프트웨어는 하나 이상의 애플리케이션들 및 운영 시스템을 포함할 수 있다. 하드웨어는 프로세서, 메모리 및 그래픽 사용자 인터페이스 디스플레이를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 또한, 컴퓨팅 디바이스는 복수의 프로세서들 및 복수의 공유되거나 분리된 메모리 컴포넌트들을 구비할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스는 클러스터화된 컴퓨팅 환경 또는 서버 팜일 수 있다.

일반적으로, 이벤트 검색 시스템(100)은 다음과 같이 동작한다. 클라이언트 디바이스(110)는, 클라이언트 애플리케이션(112), 미디어 뷰어(116) 또는 이들의 임의의 조합을 통해서, 서버(102) 상의 이벤트 그룹 공유 서비스(106)에게 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들을 제공할 수 있다. 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그는 하나 이상의 사람들에 대한 식별 정보에 관한 것이다. 예를 들어, 퍼스널 아이덴티티 태그는 개인의 이름, 성(姓) 또는 닉네임일 수 있다. 일반적으로, 퍼스널 아이덴티티 태그는 특정 이벤트에 대한 이미지들을 찾고 있는 사용자에 의해 제공될 것이다. 이러한 시나리오에서, 사용자는 특정 이벤트, 예를 들어 결혼식에 참석했던 하나 이상의 사람들에 대한 퍼스널 아이덴티티 태그들을 제공할 수도 있다. 이벤트에 참석했던 하나 이상의 사람들은 참석자들로 지칭될 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라, 하나 이상의 이벤트-특정 데이터 태그들이 제공될 수도 있다. 이벤트-특정 데이터 태그들은 이벤트에 관한 지리적 위치 데이터, 시간 데이터 또는 랜드마크 식별 데이터일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이벤트 장소의 명칭이나 주소와 같은 지리적 위치 데이터를 제공할 수도 있다. 또한, 사용자는 이벤트가 발생한 날짜와 시간 또는 이미지들에 나타날 수 있는 특정 랜드마크들과 같은 정보를 제공할 수도 있다. 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 하나 이상의 이벤트-특정 데이터 태그들은, 클라이언트 디바이스(110) 상의 디바이스 입력(118)을 사용하여 이벤트 그룹 공유 서비스(106)로 입력 및 제공될 수 있다. 상기 예에서, 사용자는 결혼식의 주소 또는 날짜와 같은 하나 이상의 이벤트-특정 데이터 태그들을 제공할 수도 있다. 디바이스 입력(118)은 마우스, 쿼티(QWERTY) 키보드, 터치-스크린, 마이크로폰, 또는 T9 키보드를 포함하지만 이에 한정되지 않는 클라이언트 디바이스(110)에 커플링되는 임의의 종류의 사용자 입력 디바이스일 수 있다.

하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 이벤트-특정 데이터 태그들을 제공한 것에 대한 응답으로, 적어도 하나의 이벤트 그룹이 식별된다. 이벤트 그룹은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션이다. 이미지들의 컬렉션은 하나 이상의 제공된 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들 및/또는 이벤트-특정 데이터 태그들로 태깅된 하나 이상의 이미지들을 포함할 수도 있다. 서버(102) 상의 이벤트 그룹 공유 서비스(106)는, 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 이벤트-특정 데이터 태그들을 수신한다. 적어도 하나의 이벤트 그룹은, 사용자에 의해 제공된 태그들과 매칭되는 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 이벤트-특정 데이터 태그들로 태깅되어 있으면서 함께 그룹화되어 있는 이미지들을 위해 데이터베이스(108)를 검색함으로써 식별된다. 예를 들어, 사용자는 이벤트-특정 지리적 위치 데이터 태그 "Venue X"와 함께, 퍼스널 아이덴티티 태그들 "Jane Doe" 및 "John Doe"를 제공할 수 있다. 사용자는 Jane Doe와 John Doe가 장소 X에 참석했던 이벤트(예컨대, 결혼식)에서의 이미지들을 찾고 있다는 것을 표시하였다. 퍼스널 아이덴티티 태그들 및 이벤트-특정 데이터 태그들의 수신 시에, 데이터베이스(108)는, 제공된 태그 정보로 태깅되어 있는 이미지들의 그룹을 검색한다.

이 이미지들은 데이터베이스(108) 내에 이벤트 그룹들로서 저장되어 있다. 전술한 바와 같이, 이벤트 그룹들은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션이다. 이벤트 그룹 공유 서비스(106)는 이벤트들을 기준으로 하여 이미지들을 수신 및 저장하도록 구성된다. 이벤트들을 기준으로 하는 이미지들의 저장은, 당업자에게 알려져 있는 기술들을 사용하여 이벤트 그룹 공유 서비스(106)에 의해서 수행된다. 예를 들어, 이미지들의 수신 시에, 이벤트 그룹 공유 서비스(106)는 잘 알려진 얼굴 검출 알고리즘들을 사용하여 각 이미지에 대한 얼굴 검출 동작을 수행할 수 있다. 또한, 잘 알려진 얼굴 인식 알고리즘들을 사용하여 각 이미지에 대한 얼굴 인식 동작이 수행될 수도 있다. 얼굴 검출 및 얼굴 인식 동작들이 수행되고 나면, 당업자에게 알려진 클러스터링 알고리즘(clustering algorithm)들을 사용하여 이미지들이 이벤트 그룹들로 함께 클러스터화 된다. 이하에서는 이벤트 그룹 공유 서비스(106) 및 그것의 동작들에 대해 더 설명하도록 한다.

식별된 이벤트 그룹들로부터의 이미지들의 컬렉션이, 클라이언트 디바이스(110)에 의해 수신된다. 일 실시예에서는, 도 1에 도시된 바와 같이, 클라이언트 디바이스(110)가, 클라이언트 애플리케이션(112), 미디어 뷰어(116), 또는 이들의 임의의 조합을 통해서, 서버(102) 상의 이벤트 그룹 공유 서비스(106)로부터 수신된 이미지들을 수신 및 디스플레이할 수 있다. 이미지들은 하나 이상의 미디어 파일들을 포함한다. 미디어 파일들은 사진, 비디오, 또는 이들 모두의 조합일 수 있다. 또한, 미디어 파일들은 미디어 컨텐츠 정보 및 검색 또는 디스플레이를 위한 미디어에 대응하는 메타데이터를 포함할 수 있다. 클라이언트 애플리케이션(112) 및 미디어 뷰어(116)는, 클라이언트 디바이스(110)의 디스플레이 상에 그 검색된 이미지에 대한 시각적 표현을 제공할 수 있다. 이러한 디스플레이는 디지털 사진들 및/또는 비디오를 볼 수 있는 임의의 타입의 디스플레이이거나 또는 디지털 사진들 및/또는 비디오를 볼 수 있도록 적응된 임의의 타입의 렌더링 디바이스일 수 있다.

일 실시예에서, 미디어 뷰어(116)는 독립형 애플리케이션일 수 있으며, 또는 예를 들어 Google Chrome과 같은 브라우저(114) 내에서 실행될 수 있다. 미디어 뷰어(116)는, 예를 들어, 브라우저(116) 내의 스크립트로서 실행되거나, 브라우저(116) 내의 플러그-인으로서 실행되거나, 또는 브라우저 플러그-인 내에서 실행되는 프로그램으로서 실행될 수 있다.

일 실시예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 네트워크(104)를 통해 이벤트 그룹 서비스(106)로부터의 통지들을 수신하도록 구성된다. 일 실시예에서, 이러한 통지들은 뷰잉(viewing)될 이미지들이 저장되어 있는 웹 상의 위치에 대한 액세스 링크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 액세스 링크는 URL(uniform resource locator)과 같은 웹 로케이션 어드레스의 형태로 웹 사이트에 대한 위치를 포함할 수도 있다. 통지들은 다수의 상이한 프로토콜들 및 방법들 중의 임의의 것을 사용하여, 이벤트 그룹 서비스(106)에서 클라이언트 디바이스(110)로 전송될 수 있다. 예를 들어, 통지들은 전자 메일 또는 SMS(Short Message Service)를 통해, 이벤트 그룹 서비스(106)로부터 전송될 수 있다. 통지들은 클라이언트 애플리케이션(112), 미디어 뷰어(116), 또는 예를 들어, 전자 메일 클라이언트 또는 SMS 애플리케이션과 같은, 통지들을 수신하도록 적응된 임의의 다른 애플리케이션이나 유틸리티에 의해 클라이언트 디바이스(110)에서 수신될 수 있다.

클라이언트 디바이스(110)는 예를 들어, 네트워크(104)를 통해 서버(102)와 통신한다. 서버(102)만이 도시되어 있지만, 필요에 따라 보다 많은 서버들이 사용될 수도 있다. 마찬가지로, 클라이언트 디바이스(110)만이 도시되어 있지만, 필요에 따라 보다 많은 클라이언트 디바이스들이 사용될 수도 있다. 클라이언트 디바이스(110)는 통신 인터페이스를 통해 네트워크(104)에 통신적으로 커플링된다. 클라이언트 디바이스(110)는 하나 이상의 프로세서 및 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있는 통신 인프라스트럭처를 구비하는 임의의 타입의 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 클라이언트 디바이스(110)는 모바일 폰, PDA(personal digital assistant), 컴퓨터, 컴퓨터들의 클러스터, 셋-탑 박스, 또는 인스트럭션들을 처리함과 함께 인간 및 다른 컴퓨팅 디바이스와 데이터를 송수신할 수 있는 그 밖의 유사한 타입의 디바이스를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.

마찬가지로, 서버(102)는 클라이언트 디바이스(110)에게 데이터를 제공할 수 있는 임의의 타입의 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 서버(102)는 이벤트 그룹핑 서비스(106)를 실행시킨다. 서버(102)에 대한 이벤트 그룹핑 서비스(106)가 도시되어 있지만, 이벤트 이미지 서비스(102)는 임의의 서버 상에서 구현될 수도 있다. 또한, 이벤트 그룹핑 서비스(102)의 기능은 예를 들어, 서버(102)와 같은 단일의 서버 상에서 구현되거나, 분산형 또는 클러스터형 서버 환경에서, 복수의 서버들에 걸쳐 구현될 수도 있다.

일 실시예에서, 서버(102)는 데이터베이스(108)에 통신적으로 커플링된다. 데이터베이스(108)는 당업자에게 알려져 있는 임의의 타입의 데이터 스토리지일 수 있다. 데이터베이스(108)는 서버(102)에 의해 액세스 가능한 임의의 타입의 미디어 및 임의의 대응 미디어 데이터를 저장할 수 있다. 데이터베이스(108)만이 도시되어 있지만, 필요에 따라 보다 많은 데이터베이스들이 사용될 수도 있다.

데이터베이스(108)는 사진 또는 비디오 데이터와 같은 임의의 타입의 미디어 데이터를 저장할 수 있다. 이미지들은 예를 들어, 디지털 카메라로 찍은 사진들일 수도 있다. 이미지들은 JPEG, TIFF, 또는 디지털 이미지 파일들 용의 그 밖의 유사한 포맷으로 인코딩될 수 있다. 각각의 이미지는 그 이미지와 연관된 메타데이터를 가질 수도 있다. 예를 들어, 이미지는 그 이미지의 사진이 찍힌 시간, 그 사진이 찍힌 위치, 및 그 이미지에 나타나는 사람들 및/또는 랜드마크들에 대한 정보와 같은 정보를 저장하는 EXIF(exchangeable image file format) 헤더를 구비할 수도 있다. 이미지가 찍힌 시간은 이미지가 이미지 캡처 디바이스에 의해 노출된 시간에 대응할 수 있다. 비디오는 프레임들의 시퀀스를 포함하며, 각 프레임은 이미지를 포함한다. 또한, 비디오는 예를 들어, 디지털 카메라와 같은, 비디오를 촬영할 수 있는 이미지 캡처 디바이스를 사용하여 촬영될 수도 있다.

네트워크(104)는 데이터 통신을 수행할 수 있는 임의의 네트워크 또는 네트워크들의 조합일 수 있다. 이러한 네트워크(104)는 유선(예컨대, 이더넷(Ethernet)) 또는 무선 (예컨대, Wi-Fi 및 3G) 네트워크를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 또한, 네트워크(104)는 로컬 영역 네트워크, 중간 영역 네트워크, 및/또는 인터넷과 같은 광대역 네트워크를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 네트워크(104)는 인터넷이나 월드와이드웹(World Wide Web) 프로토콜들을 포함하며 이에 한정되지 않는 기술과 프로토콜들 및/또는 서비스들을 지원할 수 있다. 특정 애플리케이션 또는 환경에 따라, 시스템(100)의 컴포넌트들 간에는 중간 네트워크 라우터들, 게이트웨이들, 또는 서버들이 제공될 수도 있다.

클라이언트 애플리케이션

도 2는 도 1의 클라이언트 디바이스(110)의 클라이언트 애플리케이션(112)에 대한 예시적인 실시예를 나타낸 도면이다. 클라이언트 애플리케이션(112)은 사용자 인터페이스 모듈(202), 이미지 검색기 모듈(204), 이벤트 그룹 매니저(206)를 포함한다. 이벤트 그룹 이미지 데이터베이스(208)는 클라이언트 애플리케이션(112)에 커플링된다. 이미지 검색기 모듈(202), 사용자 인터페이스 모듈(204), 및 이벤트 그룹 매니저(206)를 포함하는, 클라이언트 애플리케이션(112)의 컴포넌트들 각각은 서로 통신적으로 커플링될 수 있다.

동작에 있어서, 클라이언트 애플리케이션(112)은 사용자 인터페이스 모듈(204)을 사용하여, 하나 이상의 이벤트 그룹들을 요청할 수 있는 옵션을 클라이언트 디바이스(110)에서 사용자에게 디스플레이한다. 사용자의 옵션 선택시에, 클라이언트 애플리케이션(112)은 이미지 검색기 모듈(204)을 사용하여 디지털 사진 또는 비디오를 수신한다. 사용자 인터페이스 모듈(202)은 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들을 제공할 수 있는 옵션을 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스 모듈(202)은 일 실시예에 따른, 하나 이상의 이벤트-특정 데이터 태그들을 제공할 수 있는 옵션을 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 이름, 성, 닉네임 또는 위치 중의 하나를 제공하기 위한 하나 이상의 입력 필드들이 사용자에게 제공될 수 있다. 사용자는, 제공된 위치에서 발생했으며 또한 제공된 사람들이 참석했던 하나 이상의 이벤트들로부터의 이미지들을 검색하게 된다. 또한, 사용자 인터페이스 모듈(202)은 검색 입력 상자를 제공할 수도 있다. 검색 입력 상자는 사용자가 이벤트와 관련된 문자 스트링을 입력하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 스트링 "Event with John Doe and Erica Smith."을 입력할 수 있다. 이 쿼리는 사용자가 John Doe와 Erica Smith가 참석했던 이벤트로부터의 이미지들을 검색하고 있다는 것을 표시하게 된다.

하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 하나 이상의 이벤트-특정 데이터 태그들을 제공한 것에 대한 응답으로, 이미지 검색기 모듈(204)에 의해서 적어도 하나의 이벤트 그룹이 식별된다. 이벤트 그룹은 동일하거나 실질적으로 유사한 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 이벤트-특정 태그들로 태깅된 이미지들의 컬렉션이다. 이미지 검색기 모듈(204)은 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 이미지들의 컬렉션을 수신하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 이벤트 그룹 매니저(206)는 (예컨대, 도 1의 이벤트 그룹 서비스(106)로부터) 하나 이상의 식별된 이벤트 그룹들의 통지들을 수신하도록 구성된다. 일 실시예에서, 통지는 이벤트 그룹에 대한 액세스 링크를 포함한다. 예를 들어, 액세스 링크는 이벤트 그룹으로 자동 안내되도록 사용자들이 선택할 수 있는 URL(uniform resource locator) 어드레스의 형태의 웹-기반 로케이션 어드레스일 수 있다. 다시 도 1을 참조하면, 이벤트 그룹의 이미지들은 예를 들어, 클라이언트 애플리케이션(112), 미디어 뷰어(118), 또는 사용자들이 미디어를 보는데 사용될 수 있는 유사 타입의 애플리케이션을 통해, 액세스 가능하다. 링크에 액세스한 경우, 사용자는 각각의 식별된 이벤트 그룹으로부터의 이미지들 모두를 볼 수 있는 능력을 가지게 된다.

다르게는, 일 실시예에 따라, 하나 이상의 이미지들을 다운로드할 수 있는 옵션이 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 이미지 검색기 모듈은 식별된 이벤트 그룹과 연관된 이미지들을 다운로드할 수 있는 옵션과 함께, 그 식별된 이벤트 그룹의 통지를 수신할 수 있다. 이미지들을 선택할 수 있는 옵션을 사용자가 선택하는 경우, 이벤트 그룹 내의 이미지들 모두가 네트워크(104)를 통해 클라이언트 디바이스(110)에 의해서 수신된다. 일 실시예에 따라, 이벤트 그룹 매니저(206)는 이미지들의 컬렉션을, 식별된 이벤트 그룹을 기준으로 하는 앨범들로 분할하도록 구성된다.

이벤트 그룹 매니저(206)는 이미지들의 컬렉션을, 이벤트 그룹을 기준으로 하는 하나 이상의 앨범들로 그룹핑함으로써, 이미지 검색기 모듈(204)에 의해 수신된 이미지들의 컬렉션을 분할한다. 이벤트 그룹 매니저(206)는 각각의 이벤트 그룹에 대응하는 메타데이터를 결정한다. 결정된 각 이벤트 그룹의 메타데이터에 기초하여, 이벤트 그룹 매니저(206)는 이미지들의 컬렉션을 하나 이상의 앨범들로 분할한다. 예를 들어, 이벤트 그룹은 이미지들의 컬렉션이 언제 어디서 촬영되었는지에 대한 시간 범위 및 위치와 함께, 그 이미지들의 컬렉션에 나타나는 사람들의 퍼스널 아이덴티티들의 리스트와 같은 메타데이터를 포함할 수 있다. 메타데이터에 기초하여, 이벤트 그룹 매니저(206)는 이미지들의 컬렉션 또는 그룹을 하나 이상의 앨범들로 분할하게 되며, 여기서 각각의 앨범은 실질적으로 유사한 퍼스널 아이덴티티, 시간 및 위치 정보를 가지는 이미지들을 포함하고 있다.

일 실시예에 따라, 이벤트 그룹 매니저(206)는 각각의 이벤트 그룹에 대한 하나 이상의 앨범들을 이벤트 그룹 이미지 데이터베이스(208)에 저장하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 이벤트 그룹 매니저(206)는 유사한 메타데이터를 가진 이미지들을 포함하는 기존 앨범들에 관한 이벤트 그룹 이미지 데이터베이스(208)를 검색할 수도 있다. 예를 들어, 이벤트 그룹 매니저(206)는, 이미지 검색기 모듈(204)에 의해 수신된 이미지(들)과 유사한 퍼스널 아이덴티티 리스트, 시간 및 위치 정보를 가진 이미지들을 포함하는 이벤트 그룹 이미지 데이터베이스에서 기존 앨범을 찾아낼 수 있다. 이 예에서, 이벤트 그룹 매니저(206)는 그 이미지(들)을 기존 앨범에 추가하게 된다.

이벤트 그룹 서비스

도 3은 도 1의 서버(102)의 이벤트 그룹 서비스(106)에 대한 예시적 실시예를 나타낸 도면이다. 이벤트 그룹 서비스(106)는 미디어 매니저 모듈(302), 얼굴 검출 모듈(304), 얼굴 인식 모듈(306), 랜드마크 인식 모듈(308), 및 이미지 클러스터링 모듈(308)을 포함한다. 이벤트 그룹 서비스(106)는 당업자에게 알려져 있는 처리를 사용하여, 이미지들을 이벤트 그룹들로 그룹핑한다. 예를 들어, 동일한 이벤트와 연관된 이미지들은 동일 그룹으로 그룹핑될 수 있다.

얼굴 검출 모듈(304)은 클라이언트 디바이스에 의해 미디어가 수신된 이후에 그것을 분석하도록 구성될 수 있다. 얼굴 검출 모듈(304)은 하나 이상의 제공된 이미지들을 분석하여, 그 이미지(들) 내에서 얼굴들을 검출하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이미지들의 세트가 서버(102)에 제공된 경우, 얼굴 검출 모듈(304)은 해당 이미지들의 세트의 각 이미지를 분석하여 얼굴들을 검출할 수 있다.

얼굴이 검출되는 경우, 얼굴 검출 모듈(304)은 검출된 얼굴을 포함하는 영역, 예를 들어 검출된 얼굴을 포함하는 사각형 영역의 디지털 사본(digital copy)를 형성함으로써, 검출된 얼굴에 대응하는 얼굴 이미지나 얼굴 모델을 생성할 수 있다. 그 후에, 얼굴 이미지는 로컬 메모리에 저장될 수 있다. 다르게는, 얼굴 이미지는 네트워크(예컨대, 네트워크(104))를 통해 클라이언트 애플리케이션(112)에 의해서 액세스 가능한 데이터베이스(108)에 저장될 수 있다. 얼굴 검출 모듈(304)은 저장된 얼굴 이미지들을 사용하여, 후속적으로 분석된 이미지들에서 얼굴들을 검출하는 것을 도울 수 있다.

당업자라면, 몇몇 잘 알려진 기술들 중의 임의의 기술이 얼굴 검출 모듈(304)에서 사용될 수 있으며, 이에 따라 이미지들에서 얼굴들을 검출할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 이러한 기술의 예들로는, 미국 특허 제7,031,499호에 기술된 필터링 특징 값(filtering feature values) 및 미국 특허 제7,099,510호에 기술된 부스티드 프리미티브 특징(boosted primitive features)을 이용한 얼굴 검출을 포함하며, 이에 한정되지 않는다.

얼굴 인식 모듈(306)은 자동 얼굴 인식(automatic face recognition)을 수행함으로써 이미지들을 인터프리팅하며, 이에 따라 하나 이상의 얼굴을 인식해 낸다. 얼굴 인식 모듈(306)의 자동 얼굴 인식은 2개의 단계, 즉 얼굴 검출 단계 및 얼굴 인식 단계로 기능할 수 있다. 그러나, 얼굴 검출 정보에 이미 그 이미지들이 포함되어 있는 경우에는, 얼굴 인식 모듈(306)이 얼굴 검출 단계를 건너뛸(skip) 수도 있다. 예를 들어, 이미지들은 얼굴 검출 정보를 포함하는 클라이언트 애플리케이션에 의해서 이미 전송되어 있을 수도 있다. 얼굴 인식 모듈(306)은 이미지들을 분석하여, 그 이미지들 내에서 얼굴들을 검출한다. 하나 이상의 얼굴들이 검출되는 경우, 얼굴 인식 모듈(332)은 예를 들어, 이미지 내의 검출된 얼굴을 포함하는 경계 영역(bounded region)을 포함하는, 각 검출된 얼굴에 대응하는 얼굴 검출 정보를 생성할 수 있다.

얼굴 인식 모듈(306)의 동작은 검출된 얼굴들을, 이전에 인식되었던 얼굴 이미지들 중의 하나 이상과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이전에 인식된 얼굴들은, 얼굴 인식 모듈(306)에 의해 액세스 가능한 하나 이상의 얼굴 이미지 데이터베이스들에 저장되어 있을 수 있다. 당업자라면, 몇몇 잘 알려진 기술들 중의 임의의 기술이 얼굴 인식 모듈(306)에서 사용될 수 있으며, 이에 따라 이미지들에서 얼굴들을 인식할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 이러한 기술의 예들로는, 미국 특허출원번호 제12/416,632호에 기술된 얼굴 인식 알고리즘을 포함하며, 이에 한정되지 않는다.

랜드마크 인식 모듈(308)은 랜드마크를 가진 이미지들의 부분들을 검출하고, 그 랜드마크를 식별한다. 랜드마크 인식 모듈(308)의 일 예가 발명의 명칭이 "Automatic Discovery of Popular Landmarks,"인 공동 소유의 미국 특허 출원번호 제12/119,359에 기술되어 있으며, 이 문헌의 전체 내용은 참조로서 본 명세서에 포함된다. 랜드마크 인식 모듈(308)은 예를 들어, 비주얼 클러스터링(visual clustering)을 사용하여 랜드마크들을 인식할 수 있다.

이미지 클러스터링 모듈(310)은 얼굴 검출 모듈(304), 얼굴 인식 모듈(306) 및 랜드마크 인식 모듈(308)로부터의 정보를 사용하여, 이미지들을 이벤트 그룹들로 그룹핑한다. 예를 들어, 이미지 클러스터링 모듈(310)은 각각의 이미지를, 그래프 내의 노드(node)로서 나타낼 수 있다. 그래프 내의 노드들 간의 에지(edge)들은, 가중화 처리된 유사도 함수(similarity function)에 따라 규정될 수 있다. 유사도 함수는 컬러 히스토그램, 그라디언트, 및 선형 이진 패턴을 포함하는 이미지들 내의 시각적 외관(visual appearance) 특징들과 같은, 당업자에게 알려져 있는 기술들에 기초할 수 있다. 또한, 유사도 함수는 Quelhas et, al, "Modeling scenes with local descriptors and latent aspects", In Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), 2005에 기술되어 있는 컬러 및 텍스처 비스텀들(color and texture visterms)에 기초하거나, 또는 Lowe, D. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints" International Journal of Computer Vision, 60, 2(2004), pp. 91-110에 기술되어 있는 스케일 불변 특징 변환(scale invariant feature transforms)에 의하는 것일 수 있다.

각각의 특징은 f(x) = 11(1x1 + 1) 과 같은 단조 감소 함수(monotonic decreasing function)를 적용함으로써(여기서, x는 그 특징을 나타냄), 유사도 함수로 변환될 수 있다. 다르게는, 유사도 함수는 이미지들 간의 촬영 시간 차 및 GPS 로케이션 거리에 대한 단조 감소 함수에 기초하는 것일 수 있다. 예를 들어, 촬영 시간 및/또는 GPS 정보가 이미지들의 세트에 사용가능한 경우에는, 충분히 작은 시간 및 거리 차, 예를 들어 1주일 또는 100km를 갖는 이미지들에 대해서만 에지들이 규정될 수 있다. 또한, 유사도 함수는 이미지들 간에 공유되는, 식별된 얼굴 및 인식된 얼굴의 수에 대한 단조 감소 함수에 기초하는 것일 수도 있다.

유사도 함수 가중처리 및 후속적인 이미지들의 이벤트 그룹들로의 클러스터링은, 이미지 트리플렛(image triplet)들을 샘플링하는 것에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 이미지 A, B, 및 C가 샘플링될 수 있으며, 여기서 이미지 A 및 이미지 C가 동일 이벤트에 속하고, 이벤트 C는 다른 이벤트에 속한다. 이것은 Sim (A, B) > Sim (A, C) 타입의 부등식 제약조건을 생성한다. 또한, 마진 학습(margin learning)이 적용됨으로써 Chechik et al, "Large Scale Online Learning of Image Similarity Through Ranking", Journal of Machine Learning Research, 11 : 1109-1135, 2010에 기술되어 있는 바와 같은 부등식 제약조건들로부터 학습할 수도 있다. 그 후에, 이미지 클러스터링 모듈(310)은 Gdalyahu et al, "Self-Organization in Vision: Stochastic Clustering for Image Segmentation, Perceptual Grouping, and Image Database Organization", IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 10, pp. 1053-1074, Oct. 2001에 기술되어 있는 것과 유사한 기술들을 사용하여 그래프 기반의 이미지들의 이벤트 그룹들로의 클러스터링을 수행할 수 있다.

또한, 미디어 매니저 모듈(302)은 각각의 이벤트 그룹, 퍼스널 아이덴티티 리스트 또는 그 밖의 메타데이터와 연관될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 그룹 내의 각 이미지에서 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 이벤트 특정 데이터 태그들이 검색될 수 있으며, 이것은 얼굴 아이덴티티 리스트 또는 지리적 위치 데이터 리스트를 파퓰레이팅(populating)하는데 사용될 수 있다. 각각의 이벤트 그룹은, 연관되어 있는 얼굴 아이덴티티 리스트 또는 지리적 위치 데이터 리스트를 구비할 수도 있다. 클라이언트 애플리케이션(112)을 이용하는 사용자에 의해, 퍼스널 아이덴티티 태그 및/또는 지리적 위치 데이터 태그가 제공되고 나면, 각각의 이벤트 그룹에 대한 얼굴 아이덴티티 리스트 또는 지리적 위치 데이터 리스트가 사용됨으로써, 매칭되는 이벤트 그룹을 식별하게 된다.

일 예에서, 이벤트 그룹 서비스는 Picasa와 같은 미디어 공유 사이트(미도시)에 커플링될 수 있다. 사용자는 미디어 공유 사이트의 미디어를 데이터베이스(108)로 업로드할 수도 있다. 예를 들어, 다시 도 1을 참조하면, 사용자는 클라이언트 디바이스(110)의 브라우저(114)를 사용하여 미디어 공유 사이트를 내비게이팅할 수 있으며, 미디어 공유 사이트에 의해 제공되는 사용자 인터페이스를 통해서 이미지들을 데이터베이스(108)에 업로드할 수 있다. 다른 예에서, 사용자는 데이터베이스(108)에서 이미지들을 검색할 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 로컬 메모리(116)에의 저장을 위해서 클라이언트(110)로 이미지들을 다운로드하는 것을 선택하거나 또는 클라이언트 애플리케이션(112)이나 미디어 뷰어(116)를 사용하여 이미지들을 보는 것을 선택할 수도 있다.

방법

도 4는 이벤트들에 관한 이미지들을 검색하는 방법의 일 예에 대한 흐름도이다. 방법(400)의 이점들은, 사용자가 이벤트들을 기준으로 하는 이미지들을 검색하기 위한, 더 빠르고, 더 효율적이며, 자동화된 방식을 포함하는 것이며, 이에 한정되지 않는다. 또한, 방법(400)은 특정 이벤트와 관련된 이미지들에 대한 이미지들의 앨범들 또는 컬렉션들을 수동으로 검색해야 하는 사용자들의 부담을 덜어준다.

단계 402에서는, 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들이 제공된다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스(110) 상의 클라이언트 애플리케이션(112) 및/또는 미디어 뷰어(116)에 의해서, 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들이 제공될 수 있다. 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들은, 하나 이상의 이미지들에 대한 식별 정보에 관한 것이다. 일 실시예에서, 퍼스널 아이덴티티 태그는 개개인의 이름, 성 또는 닉네임 중의 하나일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나 이상의 이벤트-특정 데이터 태그들이 제공될 수 있다. 하나 이상의 이벤트-특정 데이터 태그들은 이벤트의 위치 또는 시간에 관한 것일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 결혼식, 파티 또는 스포츠 이벤트와 같은 이벤트에 참석했을 수 있다. 그 이벤트에는, 사진을 찍은 다수의 사람들이 존재할 수도 있다. 사용자는, 이벤트의 위치를 알고 있으면서 사진들에 모습이 드러나 있을 수 있는 다양한 사람들로부터, 그 이벤트에서 찍힌 이미지들을 찾아내기 위한 편리한 방식을 원할 수 있다. 그 결과, 사용자는 다음의 퍼스널 아이덴티티 태그들, 즉 "John Doe", "Jane Doe", "Venue X"을 제공할 수 있으며, 여기서 "John Doe" 및 "Jane Doe"은 관심 대상의 이벤트에 참석했던 2명의 사람들을 나타내는 것이고, "Venue X"는 이벤트가 일어났던 위치를 나타내는 것이다. 퍼스널 아이덴티티 태그들을 제공함으로써, 사용자는 John Doe 및 Jane Doe를 포함할 수 있는 관심 대상의 이벤트로부터 하나 이상의 이미지들을 찾는 것을 시도하게 된다.

단계 404에서는, 적어도 하나의 이벤트 그룹이 식별된다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스(110) 상의 클라이언트 애플리케이션(112) 및/또는 미디어 뷰어(116)에 의해서 이벤트 그룹이 식별될 수 있다. 이벤트 그룹은 이벤트와 연관된 이미지들의 컬렉션이다. 이미지들의 컬렉션은 하나 이상의 제공된 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 이벤트-특정 데이터 태그들로 태깅된다. 하나 이상의 퍼스널 아이덴티티 태그들 및/또는 이벤트/특정 데이터 태그들을 제공하는 것에 대한 응답으로, 매칭되는 태그들을 가진 이미지들을 포함하는 이벤트 그룹이 식별된다. 앞서의 예에서는, 장소 X에서의 John Doe 및 Jane Doe를 포함하는 이미지들을 포함하는 이벤트 그룹이 식별될 것이다. 이벤트 그룹은 John Doe와 Jane Doe가 모두 있는 이미지, John Doe만이 있는 이미지, 또는 Jane Doe만이 있는 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 하나 보다 많은 이벤트 그룹이 존재할 수도 있다. 예를 들어, John Doe 및 Jane Doe는 장소 X에서 복수의 이벤트에 참석했을 수도 있다. 따라서, 각각의 이벤트는 그 자체의 연관된 이벤트 그룹을 가지게 될 것이다.

단계 406에서는, 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 이미지들의 컬렉션이 수신된다. 예를 들어, 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대한 이미지들의 컬렉션은, 클라이언트 디바이스(110) 상의 클라이언트 애플리케이션(112) 및/또는 미디어 뷰어(116)에 의해 수신될 수 있다. 이벤트 그룹이 식별되고 나면, 해당 이벤트 그룹 내의 이미지들 모두가 클라이언트 디바이스(110)에 의해서 수신된다. 식별된 그룹과 연관된 이미지들 모두를 사용자가 다운받을 수 있게 하는 옵션이 수신될 수도 있다. 앞서의 예에서는, John Doe, Jane Doe, 또는 이들의 조합을 포함하는, 식별된 이벤트 그룹들 각각으로부터의 하나 이상의 이미지들이 사용자에 의해 수신될 것이다. 이에 따라, 사용자에게는 각 식별된 이벤트 그룹으로부터의 사진들에 대한 액세스가 제공될 것이다. 사용자는 관심 대상인 이벤트, 예를 들어 결혼식으로부터의 이미지들에 액세스할 것이다.

다른 실시예에서, 식별된 이벤트 그룹들에 대한 통지가 클라이언트 디바이스(110)에 의해서 수신될 수 있으며, 그 후에 액세스 링크가 뒤따를 수 있다. 액세스 링크는 이미지들의 컬렉션에 대한 액세스를 제공한다. 예를 들어, 액세스 링크는 클라이언트 디바이스(110) 상의 브라우저(114)를 통해 액세스될 수 있는 링크로서 사용자에게 제공될 수 있다. 링크를 클릭하는 경우, 사용자에게는 식별된 이벤트 그룹들로부터의 이미지들을 볼 수 있는 웹사이트가 제공된다.

일 실시예에 따르면, 식별된 이벤트 그룹들 각각에 대해 수신된 이미지들의 컬렉션은, 이벤트 그룹을 기준으로 하여 세그먼팅(segmenting)될 수 있다. 예를 들어, 이미지들의 컬렉션은 클라이언트 디바이스(110) 상의 클라이언트 애플리케이션(112) 및/또는 미디어 뷰어(116)에 의해 세그먼팅될 수 있다. 각각의 이벤트 그룹은 특정 이벤트에 대응할 수 있다. 각 이벤트에 대한 이미지들을 수신하는 경우, 이벤트 그룹, 클라이언트 애플리케이션(112) 또는 미디어 뷰어(116)는, 이미지들을, 이벤트들을 기준으로 하는 앨범들로 분할할 수 있다. 따라서, 사용자는 서로 다른 이벤트들에 대한 앨범들을 볼 수 있게 된다.

다른 실시예에서, 식별된 이벤트 그룹 내의 이미지들 각각은 메타데이터 정보로 태깅될 수 있다. 예를 들어, 식별된 이벤트 그룹과 연관된 이미지들의 컬렉션을 수신하는 경우, 이미지들 모두가 제대로 태깅되지는 않을 수도 있다. 사용자는 이벤트 그룹 내의 이미지들 각각에 대한 태그 정보를 규정하는 것을 선택할 수 있다. 이러한 태그 정보는 이벤트의 명칭이나 위치, 또는 이벤트에 참석했던 사람들에 관한 것일 수 있다. 태그 정보를 규정하는 경우, 이벤트 그룹 내의 이미지들 각각은 그 태그 정보로 태깅될 것이다.

예시적인 컴퓨터 시스템 구현

도 1 내지 도 4에 도시된 본 발명의 양태들, 또는 그것의 임의의 부분(들)이나 기능(들)은 하드웨어, 소프트웨어 모듈들, 펌웨어, 인스트럭션들이 저장되어 있는 유형의 컴퓨터 판독가능 매체, 또는 이들의 조합을 이용하여 구현될 수 있으며, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 또는 그 밖의 프로세싱 시스템에서 구현될 수도 있다.

도 5는 본 발명의 실시예들, 또는 그것의 부분들이 컴퓨터 판독가능 코드로서 구현될 수 있는 예시적 컴퓨터 시스템(500)을 도시한 것이다. 예를 들어, 도 1의 서버(102) 및 클라이언트 디바이스(110)는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 인스트럭션들이 저장되어 있는 유형의 컴퓨터 판독가능 매체, 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터 시스템(500)에서 구현될 수 있으며, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 또는 그 밖의 프로세싱 시스템에서 구현될 수도 있다. 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 임의의 조합은 도 1 내지 도 4의 모듈들 및 컴포넌트들 중의 어떤 것이라도 구현할 수 있다.

프로그램 가능 로직이 사용되는 경우, 그러한 로직은 상업적으로 입수가능한 프로세싱 플랫폼 또는 특수 목적 디바이스에서 실행될 수 있다. 당업자는 개시된 본 발명의 실시예들이 멀티-코어 멀티프로세서 시스템들, 미니컴퓨터들, 메인 프레임 컴퓨터들, 분산된 기능들을 가지고 연결되거나 클러스터화된 컴퓨터들뿐만 아니라, 사실상 임의의 디바이스에 내장될 수 있는 퍼베이시브 또는 미니어처 컴퓨터들을 포함하는 다양한 컴퓨터 시스템 구성들을 이용하여 실시될 수 있다는 것을 인식할 수 있을 것이다.

예를 들어, 전술한 실시예들을 구현하기 위해 적어도 하나의 프로세서 디바이스 및 메모리가 이용될 수 있다. 프로세서 디바이스는 단일 프로세서, 복수의 프로세서들, 또는 이들의 조합들일 수 있다. 프로세서 디바이스들은 하나 이상의 프로세서 "코어"들을 가질 수 있다.

이러한 예시적인 컴퓨터 시스템(500)의 관점들에서 본 발명의 각종 실시예들이 설명되었다. 이러한 설명을 읽은 이후에, 본 발명의 실시예들을 다른 컴퓨터 시스템들 및/또는 컴퓨터 아키텍처들을 이용하여 어떻게 구현할지가 당업자에게는 명백할 것이다. 순차적인 프로세스로서 동작들이 설명되어 있을 수 있지만, 동작들 중 일부는 실제에 있어서 병렬적으로, 동시에, 및/또는 분산된 환경에서 수행될 수 있으며, 또한 단일 또는 멀티-프로세서 머신들에 의한 액세스를 위해 로컬이나 원격으로 저장된 프로그램 코드로 수행될 수도 있다. 또한, 몇몇 실시예들에서 동작들의 순서는 개시된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 재배열될 수도 있다.

프로세서 디바이스(504)는 특수 목적 또는 범용 프로세서 디바이스일 수 있다. 당업자라면 인식할 수 있는 바와 같이, 프로세서 디바이스(504)는 멀티-코어/멀티프로세서 시스템의 단일 프로세서일 수 있으며, 이러한 시스템은 단독으로 동작하거나, 클러스터 또는 서버 팜에서 동작하는 컴퓨팅 디바이스들의 클러스터에서 동작할 수 있다. 프로세서 디바이스(504)는 통신 인프라스트럭처(506), 예를 들어, 버스, 메시지 큐, 네트워크, 또는 멀티-코어 메시지-전달 스킴에 연결된다.

또한, 컴퓨터 시스템(500)은 메인 메모리(508), 예를 들어, RAM(랜덤 액세스 memory)을 포함하며, 보조 메모리(510)를 포함할 수도 있다. 보조 메모리(510)는 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(512), 이동식 저장 드라이브(514)를 포함할 수 있다. 이동식 저장 드라이브(514)는 플로피 디스크 드라이브, 자기 테이프 드라이브, 광 디스크 드라이브, 플래시 메모리 등으로 구성될 수 있다. 이동식 저장 드라이브(514)는 잘-알려진 방식으로 이동식 저장 장치(518)로부터 판독되고/되거나 그것에 기록된다. 이동식 저장 장치(518)는 이동식 저장 드라이브(514)에 의해 판독 및 기록되는 플로피 디스크, 자기 테이프, 광 디스크 등으로 구성될 수 있다. 당업자라면 인식할 수 있는 바와 같이, 이동식 저장 장치(518)는 컴퓨터 소프트웨어 및/또는 데이터가 저장되어 있는 컴퓨터 사용가능 저장 매체를 포함한다.

다른 구현들에서, 보조 메모리(510)는 컴퓨터 프로그램들 또는 그 밖의 인스트럭션들이 컴퓨터 시스템(500)에 로딩될 수 있게 하는 다른 유사한 수단을 포함할 수 있다. 이러한 수단은 예를 들어, 이동식 저장 장치(522) 및 인터페이스(520)를 포함할 수 있다. 이러한 수단의 예들로는 (비디오 게임 디바이스들에서 발견되는 것과 같은) 프로그램 카트리지 및 카트리지 인터페이스, (EPROM, 또는 PROM과 같은) 이동식 메모리 칩 및 관련 소켓, 및 이동식 저장 장치(522)로부터 컴퓨터 시스템(500)으로 소프트웨어 및 데이터가 전송될 수 있게 하는 다른 이동식 저장 장치(522)들 및 인터페이스(520)들을 포함할 수 있다.

또한, 컴퓨터 시스템(500)은 통신 인터페이스(524)를 포함할 수도 있다. 통신 인터페이스(524)는 컴퓨터 시스템(500)과 외부 장치들 간에 소프트웨어 및 데이터가 전송될 수 있게 한다. 통신 인터페이스(524)는 모뎀, (이더넷 카드와 같은) 네트워크 인터페이스, 통신 포트, PCMCIA 슬롯 및 카드 등을 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(524)를 통해 전송되는 소프트웨어 및 데이터는, 통신 인터페이스(524)에 의해 수신될 수 있는 전자 신호, 전자기 신호, 광 신호, 또는 그 밖의 신호들일 수 있는 신호들의 형태를 가질 수 있다. 이들 신호들은 통신 경로(526)를 통해 통신 인터페이스(524)에 제공될 수 있다. 통신 경로(526)는 신호들을 전송하며, 와이어나 케이블, 광섬유, 전화 회선, 셀룰러 폰 링크, RF 링크 또는 다른 통신 채널들을 이용하여 구현될 수 있다.

본 명세서에서, "컴퓨터 프로그램 매체" 및 "컴퓨터 사용가능 매체"라는 용어들은 이동식 저장 장치(518), 이동식 저장 장치(522), 및 하드 디스크 드라이브(512)에 설치된 하드 디스크와 같은 매체를 일반적으로 지칭하는 것으로 사용된다. 또한, 컴퓨터 프로그램 매체 및 컴퓨터 사용가능 매체는 메모리 반도체들(예컨대, DRAM 등)일 수 있는 메인 메모리(508) 및 보조 메모리(510)와 같은 메모리들을 지칭할 수도 있다.

컴퓨터 프로그램들(컴퓨터 제어 로직이라고도 함)은 메인 메모리(508) 및/또는 보조 메모리(510)에 저장된다. 또한, 컴퓨터 프로그램들은 통신 인터페이스(524)를 통해 수신될 수도 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램들은, 실행될 시에, 컴퓨터 시스템(500)으로 하여금 본 명세서에서 설명한 바와 같은 본 발명을 구현할 수 있게 한다. 특히, 컴퓨터 프로그램들은, 실행될 시에, 프로세서 디바이스(504)로 하여금, 전술한 도 4의 흐름도(400)에 의해 예시된 방법들 내의 단계들과 같은, 본 발명의 프로세스들을 구현할 수 있게 한다. 따라서, 이러한 컴퓨터 프로그램들은 컴퓨터 시스템(500)의 컨트롤러들을 나타낸다. 본 발명의 실시예가 소프트웨어를 사용하여 구현되는 경우, 소프트웨어는 컴퓨터 프로그램 제품에 저장될 수 있으며, 이동식 저장 드라이브(514), 인터페이스(520), 하드 디스크 드라이브(512), 또는 통신 인터페이스(524)를 이용하여 컴퓨터 시스템(500)에 로딩될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 임의의 컴퓨터 사용가능 매체 상에 저장된 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품들과 관련될 수 있다. 이러한 소프트웨어는, 하나 이상의 데이터 처리 디바이스에서 실행될 시에, 데이터 처리 디바이스(들)로 하여금 본 명세서에서 설명된 바와 같이 동작하게 한다. 본 발명의 실시예들은 임의의 컴퓨터 사용가능 또는 판독가능 매체를 이용한다. 컴퓨터 사용가능 매체들의 예들로는 주 저장 장치(예컨대, 임의의 타입의 랜덤 액세스 메모리), 보조 저장 장치(예컨대, 하드 드라이브, 플로피 디스크, CD ROM, ZIP 디스크, 테이프, 자기 저장 장치, 및 광 저장 장치, MEMS, 나노기술 저장 장치 등), 및 통신 매체들(예컨대, 유선 및 무선 통신 네트워크, 로컬 영역 네트워크, 광대역 네트워크, 인트라넷 등)을 포함하며, 이에 한정되지 않는다.

결론

개요 및 요약서 부분들은 본 발명자(들)에 의해 고려되는 본 발명의 전부가 아닌 하나 이상의 예시적인 실시예들을 기술한 것일 수 있으며, 따라서 어떠한 방식으로도 본 발명 및 첨부된 청구항들을 한정하는 것으로 의도되지 않는다. 본 발명은 명시된 기능들 및 그 관계들의 구현을 예시하는 기능 구성 블록들을 이용하여 위에서 설명되었다. 설명의 편의를 위해, 이들 기능 구성 블록들의 경계들은 임의로 규정되었다. 명시된 기능들 및 그 관계들이 적절히 수행되는 한은 다른 경계들이 규정될 수도 있다.

특정 실시예들에 대한 전술한 설명은, 다른 이들이 본 발명의 일반적인 개념에서 벗어나지 않고, 과도한 실험 없이, 본 분야의 기술 내에 있는 지식을 적용함으로써, 그러한 특정 실시예들을 다양한 응용을 위해 쉽게 수정하고 및/또는 개조할 수 있도록 본 발명의 일반적인 특성을 매우 충분히 드러낼 것이다. 따라서, 이러한 개조들 및 수정들은 여기에 제시된 교시 및 지도에 기초하여 개시된 실시예들의 균등물들의 의미 및 범위 내에 있는 것으로 의도된다. 본 명세서 내의 어법 또는 용어는 한정이 아닌 설명을 위한 것이고, 따라서 본 명세서의 용어 또는 어법은 그 교시 및 지도를 고려하여 당업자들에 의해 해석되어야 한다는 것을 이해해야 할 것이다.

본 발명의 폭과 범위는 전술한 예시적인 실시예들 중 어느 것에 의해서도 제한되어서는 안 되고, 오직 다음의 청구항들 및 그들의 균등물들에 따라서만 정의되어야 한다.

Claims (24)

1. 컴퓨터 구현 방법으로서,
   서버에 의해, 제1 사용자의 클라이언트 디바이스로부터, 제1 이벤트와 관련된 이미지들을 검색하기 위해 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그(personal identity data tag) 및 이벤트-관련 데이터 태그를 포함하는 쿼리를 수신하는 단계 - 상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그는 상기 제1 이벤트에 참석한 개인에 대한 식별 정보에 관한 것이며, 상기 이벤트-관련 데이터 태그는 상기 제1 이벤트를 설명하는 것임 - ;
   복수의 이벤트 그룹들에 대한 얼굴 아이덴티티 리스트 및 별도의 이벤트-특정 특징(feature) 리스트를 수신하는 단계 - 각각의 상기 얼굴 아이덴티티 리스트는 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들을 포함하고 각각의 이벤트-특정 특징 리스트는 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들을 포함하며, 상기 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들 및 상기 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들은 각각의 이벤트와 연관된 하나 이상의 이미지들로부터 검색되고, 상기 하나 이상의 이미지들은 상기 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들 및 상기 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들로 이전에 태깅되어 있음 -;
   상기 쿼리와 상기 얼굴 아이덴티티 리스트 및 상기 별도의 이벤트-특정 특징 리스트를 매칭하여 복수의 이벤트 그룹으로부터 제1 이벤트 그룹을 식별하는 단계 - 상기 제1 이벤트 그룹은 상기 제1 이벤트와 연관된 이미지들의 제1 컬렉션(collection)이며, 상기 이미지들의 제1 컬렉션은 상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그 및 상기 이벤트-관련 데이터 태그 중 하나 이상으로 태깅(tagging)된 하나 이상의 이미지들을 포함함 -; 및
   상기 제1 이벤트 그룹의 상기 이미지들의 제1 컬렉션이 상기 제1 사용자에게 디스플레이되도록 하는 명령어들을 상기 클라이언트 디바이스로 송신하는 단계
   를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 이벤트 그룹을 기준으로 하여 상기 이미지들의 제1 컬렉션을 세그먼팅(segmenting)하는 단계
   를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 이벤트 그룹에 대한 메타 데이터를 수신하는 단계 - 상기 메타 데이터는 상기 이미지들의 제1 컬렉션의 하나 이상의 이미지들의 이미지 파일 포맷에 부가된 지리적 위치 및 타임스탬프 정보를 포함함 -; 및
   상기 제1 이벤트 그룹을 상기 수신된 메타 데이터에 기초하여 하나 이상의 앨범들로 세그먼팅하는 단계
   를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 얼굴 아이덴티티 리스트는, 상기 이미지들의 컬렉션 내의 하나 이상의 얼굴들에 대한 얼굴 검출 및 인식에 기초하여 파퓰레이팅(populating)되는, 컴퓨터 구현 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그는 개인의 이름 또는 성(姓) 중의 하나인, 컴퓨터 구현 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 이벤트-관련 데이터 태그는 상기 제1 이벤트가 발생한 위치, 상기 제1 이벤트의 상기 위치를 식별하는 랜드마크, 상기 제1 이벤트가 발생한 시간 및 상기 제1 이벤트가 발생한 날짜에 관한 정보를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 이미지들의 제1 컬렉션이 디스플레이되도록 하는 명령어들을 상기 클라이언트 디바이스로 송신하는 단계는,
   상기 제1 이벤트 그룹의 통지를 디스플레이하기 위한 명령어들을 송신하는 단계; 및
   상기 통지에서의 액세스 링크를 디스플레이하기 위한 명령어들을 송신하는 단계
   를 더 포함하고, 상기 액세스 링크는 상기 이미지들의 제1 컬렉션에 대한 액세스를 제공하는, 컴퓨터 구현 방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 이벤트 그룹 내의 각 이미지를, 상기 제1 이벤트와 관련된 메타데이터 정보로 태깅하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
9. 하나 이상의 프로세서들 및 인스트럭션들을 저장한 메모리를 포함하는 시스템으로서, 상기 인스트럭션들은 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 시에, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금,
   제1 사용자의 클라이언트 디바이스로부터, 제1 이벤트와 관련된 이미지들을 검색하기 위해 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그 및 이벤트-관련 데이터 태그를 포함하는 쿼리를 수신하는 동작 - 상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그는 상기 제1 이벤트에 참석한 개인에 대한 식별 정보에 관한 것이며, 상기 이벤트-관련 데이터 태그는 상기 제1 이벤트를 설명하는 것임 - ;
   복수의 이벤트 그룹들에 대한 얼굴 아이덴티티 리스트 및 별도의 이벤트-특정 특징(feature) 리스트를 수신하는 동작 - 각각의 상기 얼굴 아이덴티티 리스트는 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들을 포함하고 각각의 이벤트-특정 특징 리스트는 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들을 포함하며, 상기 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들 및 상기 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들은 각각의 이벤트와 연관된 하나 이상의 이미지들로부터 검색되고, 상기 하나 이상의 이미지들은 상기 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들 및 상기 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들로 이전에 태깅되어 있음 -;
   상기 쿼리와 상기 얼굴 아이덴티티 리스트 및 상기 별도의 이벤트-특정 특징 리스트를 매칭하여 복수의 이벤트 그룹으로부터 제1 이벤트 그룹을 식별하는 동작 - 상기 제1 이벤트 그룹은 상기 제1 이벤트와 연관된 이미지들의 제1 컬렉션이며, 상기 이미지들의 제1 컬렉션은 상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그 및 상기 이벤트-관련 데이터 태그 중 하나 이상으로 태깅된 하나 이상의 이미지들을 포함함 -; 및
   상기 제1 이벤트 그룹의 상기 이미지들의 제1 컬렉션이 상기 제1 사용자에게 디스플레이되도록 하는 명령어들을 클라이언트 디바이스로 송신하는 동작
   을 포함하는 동작들을 수행하게 하도록 동작가능한, 시스템.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 동작들은,
    상기 제1 이벤트 그룹을 기준으로 하여 상기 이미지들의 제1 컬렉션을 세그먼팅하는 동작을 더 포함하는, 시스템.
11. 제 9 항에 있어서,
    상기 동작들은,
    상기 제1 이벤트 그룹에 대한 메타 데이터를 수신하는 동작 - 상기 메타 데이터는 상기 이미지들의 제1 컬렉션의 하나 이상의 이미지들의 이미지 파일 포맷에 부가된 지리적 위치 및 타임스탬프 정보를 포함함 -; 및
    상기 제1 이벤트 그룹을 상기 수신된 메타 데이터에 기초하여 하나 이상의 앨범들로 세그먼팅하는 동작
    을 더 포함하는, 시스템.
12. 제 9 항에 있어서,
    상기 얼굴 아이덴티티 리스트는, 상기 이미지들의 컬렉션 내의 하나 이상의 얼굴들에 대한 얼굴 검출 및 인식에 기초하여 파퓰레이팅되는, 시스템.
13. 제 9 항에 있어서,
    상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그는 개인의 이름 또는 성 중의 하나인, 시스템.
14. 제 9 항에 있어서,
    상기 이벤트-관련 데이터 태그는 상기 제1 이벤트가 발생한 위치, 상기 제1 이벤트의 상기 위치를 식별하는 랜드마크, 상기 제1 이벤트가 발생한 시간 및 상기 제1 이벤트가 발생한 날짜에 관한 정보를 포함하는, 시스템.
15. 제 9 항에 있어서,
    상기 이미지들의 제1 컬렉션을 디스플레이하는 것은,
    상기 제1 이벤트 그룹의 통지를 디스플레이하는 것; 및
    상기 통지에서의 액세스 링크를 디스플레이하는 것
    을 더 포함하고, 상기 액세스 링크는 상기 이미지들의 제1 컬렉션에 대한 액세스를 제공하는, 시스템.
16. 제 9 항에 있어서,
    상기 동작들은,
    상기 제1 이벤트 그룹 내의 각 이미지를, 상기 제1 이벤트와 관련된 메타데이터 정보로 태깅하는 동작을 더 포함하는, 시스템.
17. 하나 이상의 컴퓨터들에 의해 실행가능한 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어를 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 인스트럭션들은 실행 시에 상기 하나 이상의 컴퓨터들로 하여금,
    제1 사용자의 클라이언트 디바이스로부터, 제1 이벤트와 관련된 이미지들을 검색하기 위해 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그 및 이벤트-관련 데이터 태그를 포함하는 쿼리를 수신하는 동작 - 상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그는 상기 제1 이벤트에 참석한 개인에 대한 식별 정보에 관한 것이며, 상기 이벤트-관련 데이터 태그는 상기 제1 이벤트를 설명하는 것임 - ;
    복수의 이벤트 그룹들에 대한 얼굴 아이덴티티 리스트 및 별도의 이벤트-특정 특징(feature) 리스트를 수신하는 동작 - 각각의 상기 얼굴 아이덴티티 리스트는 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들을 포함하고 각각의 이벤트-특정 특징 리스트는 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들을 포함하며, 상기 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들 및 상기 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들은 각각의 이벤트와 연관된 하나 이상의 이미지들로부터 검색되고, 상기 하나 이상의 이미지들은 상기 대응하는 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그들 및 상기 대응하는 이벤트-관련 데이터 태그들로 이전에 태깅되어 있음 -;
    상기 쿼리와 상기 얼굴 아이덴티티 리스트 및 상기 별도의 이벤트-특정 특징 리스트를 매칭하여 복수의 이벤트 그룹으로부터 제1 이벤트 그룹을 식별하는 동작 - 상기 제1 이벤트 그룹은 상기 제1 이벤트와 연관된 이미지들의 제1 컬렉션이며, 상기 이미지들의 제1 컬렉션은 상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그 및 상기 이벤트-관련 데이터 태그 중 하나 이상으로 태깅된 하나 이상의 이미지들을 포함함 -; 및
    상기 제1 이벤트 그룹의 상기 이미지들의 제1 컬렉션이 상기 제1 사용자에게 디스플레이되도록 하는 명령어들을 클라이언트 디바이스로 송신하는 동작
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은 상기 하나 이상의 컴퓨터들로 하여금,
    상기 제1 이벤트 그룹을 기준으로 하여 상기 이미지들의 제1 컬렉션을 세그먼팅하는 동작을 더 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
19. 제 17 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은 상기 하나 이상의 컴퓨터들로 하여금,
    상기 제1 이벤트 그룹에 대한 메타 데이터를 수신하는 동작 - 상기 메타 데이터는 상기 이미지들의 제1 컬렉션의 하나 이상의 이미지들의 이미지 파일 포맷에 부가된 지리적 위치 및 타임스탬프 정보를 포함함 -; 및
    상기 제1 이벤트 그룹을 상기 수신된 메타 데이터에 기초하여 하나 이상의 앨범들로 세그먼팅하는 동작
    을 더 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
20. 제 17 항에 있어서,
    상기 얼굴 아이덴티티 리스트는, 상기 이미지들의 컬렉션 내의 하나 이상의 얼굴들에 대한 얼굴 검출 및 인식에 기초하여 파퓰레이팅되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
21. 제 17 항에 있어서,
    상기 퍼스널 아이덴티티 데이터 태그는 개인의 이름 또는 성 중의 하나인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
22. 제 17 항에 있어서,
    상기 이벤트-관련 데이터 태그는 상기 제1 이벤트가 발생한 위치, 상기 제1 이벤트의 상기 위치를 식별하는 랜드마크, 상기 제1 이벤트가 발생한 시간 및 상기 제1 이벤트가 발생한 날짜에 관한 정보를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
23. 제 17 항에 있어서,
    상기 이미지들의 제1 컬렉션이 디스플레이되도록 하는 명령어들을 상기 클라이언트 디바이스로 송신하는 동작은,
    상기 제1 이벤트 그룹의 통지를 디스플레이하기 위한 명령어들을 송신하는 동작; 및
    상기 통지에서의 액세스 링크를 디스플레이하기 위한 명령어들을 송신하는 동작
    을 포함하고, 상기 액세스 링크는 상기 이미지들의 제1 컬렉션에 대한 액세스를 제공하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
24. 제 17 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은 상기 하나 이상의 컴퓨터들로 하여금,
    상기 제1 이벤트 그룹 내의 각 이미지를, 상기 제1 이벤트와 관련된 메타데이터 정보로 태깅하는 동작을 더 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

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