KR102596920B1 - 카메라 플랫폼 및 객체 재고 제어 - Google Patents

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Abstract

카메라 플랫폼 및 객체 재고 제어 기법들이 설명된다. 구현예에서, 디지털 이미지들의 라이브 피드는 컴퓨팅 디바이스에 의해 사용자 인터페이스에서 출력된다. 사용자 선택은 디지털 이미지들 중의 적어도 하나의 사용자 인터페이스와의 상호작용을 통해 수신된다. 적어도 하나의 디지털 이미지 내에 포함된 객체는 머신 러닝을 이용하여 인식된다. 인식된 객체에 속하는 메타데이터가 그 다음으로 획득된다. 증강 현실 디지털 컨텐츠는 획득된 메타데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된다. 증강 현실 디지털 컨텐츠는 객체와 연관된 바와 같은 디지털 이미지들의 라이브 피드의 일부로서 디스플레이된다.

Description

카메라 플랫폼 및 객체 재고 제어{CAMERA PLATFORM AND OBJECT INVENTORY CONTROL}
관련된 출원들
이 출원은 2017년 12월 29일자로 출원되고 "Camera Platform and Object Inventory Control"라는 명칭인 미국 출원 제15/858,463호를 우선권 주장하고, 제15/858,463호는 대리인 관리 번호가 IP-P3342PRV이고, 2017년 9월 14일자로 출원되고 "Camera Platform and Object Inventory Control"라는 명칭인 미국 특허 가출원 제62/558,836호에 대하여 35 U.S.C. §119(e) 하에서 우선권을 주장하고, 이들의 전체 개시내용들은 이로써 참조로 편입된다.
이동 디바이스들은 사용자의 매일 생활의 필수적인 부분이 되었다. 이동 전화는 예를 들어, 이메일(email)들을 판독하고, 소셜 미디어에 참여하고, 디지털 이미지들을 캡처하고, 인스턴트 메시지(instant message)들을 통해 통신하는 등을 하기 위하여 이용될 수 있다. 마찬가지로, 스마트 시계들과 같은 웨어러블 디바이스들은 이 상호작용을 확대하는 것을 계속하였다. 따라서, 사용자들은 다양한 사용 시나리오들에서 광범위한 디바이스들을 액세스한다.
그러나, 이동 디바이스로서의 구성은 이 디바이스들과의 사용자 상호작용들의 지원 시에 도전들 및 복잡성을 도입할 수 있다. 이동 전화 또는 스마트 시계는 예를 들어, 텍스트의 입력, 파일들 사이의 탐색 등을 지원하기 위하여 제한된 능력을 가질 수 있다. 따라서, 이 디바이스들과의 사용자 상호작용은 제한될 수 있고, 그 결과로서, 연산 비효율들을 야기시킬 수 있다.
카메라 플랫폼(camera platform) 및 객체 재고(object inventory) 제어 기법들이 설명된다. 구현예에서, 디지털 이미지들의 라이브 피드(live feed)는 컴퓨팅 디바이스에 의해 사용자 인터페이스에서 출력된다. 사용자 선택은 디지털 이미지들 중의 적어도 하나의 사용자 인터페이스와의 상호작용을 통해 수신된다. 적어도 하나의 디지털 이미지 내에 포함된 객체(object)는 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 인식된다. 인식된 객체에 속하는 메타데이터(metadata)가 그 다음으로 획득된다. 증강 현실 디지털 컨텐츠(augmented reality digital content)는 획득된 메타데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된다. 증강 현실 디지털 컨텐츠는 객체와 연관된 바와 같은 디지털 이미지들의 라이브 피드의 일부로서 디스플레이된다.
이 개요는 상세한 설명에서 이하에 추가로 설명되는 개념들의 선택을 간략화된 형태로 도입한다. 이와 같이, 이 개요는 청구된 발명 요지의 필수적인 특징들을 식별하도록 의도된 것도 아니고, 청구된 발명 요지의 범위를 결정할 시에 보조하는 것으로서 이용되도록 의도된 것도 아니다.
상세한 설명은 동반 도면들을 참조하여 설명된다. 도면들에서 표현된 엔티티들은 하나 이상의 엔티티들을 표시할 수 있고, 이에 따라, 참조는 논의에서의 단일 또는 복수 형태들의 엔티티들에 대해 상호 교환가능하게 행해질 수 있다.
도 1은 본원에서 설명된 카메라 플랫폼 기법들을 채용하도록 동작가능한 일 예의 구현예에서의 환경의 예시도이다.
도 2는 도 1의 카메라 플랫폼 관리자 모듈의 동작을 더 상세하게 도시하는 일 예의 구현예에서의 시스템을 도시한다.
도 3은 디지털 이미지에서 인식된 객체에 관련된 메타데이터를 수집하기 위하여 제1, 제2, 및 제3 스테이지들을 이용하여 도시된 바와 같은 카메라 플랫폼 관리자 모듈과의 사용자 상호작용의 예들을 도시한다.
도 4는 인식된 객체들 및 대응하는 메타데이터 및 객체들의 사용자-정의가능한 수집품(collection)들의 저장된 결과들의 예를 도시한다.
도 5는 도 1의 카메라 플랫폼 관리자 모듈을 이용하여 인식된 객체들의 구입 및 판매를 지원하도록 구성된 사용자 인터페이스의 일 예의 구현예를 도시한다.
도 6은 카메라 플랫폼 관리자 모듈을 이용하여 디지털 이미지로부터 인식된 객체의 구입 또는 판매를 위하여 출력되는 옵션들의 구현예를 또한 도시한다.
도 7은 도 1의 카메라 플랫폼 관리자 모듈의 동작을 사용자 프로파일을 채용하는 것으로서 더 상세하게 도시하는 일 예의 구현예에서의 시스템을 도시한다.
도 8은 머신 러닝에 적어도 부분적으로 기초한 사용자 프로파일의 생성의 일 예의 구현예를 도시한다.
도 9는 도 8의 생성된 사용자 프로파일에 기초하여 추천을 획득하는 일 예의 시스템을 도시한다.
도 10은 본원에서 설명된 기법들의 실시예들을 구현하기 위하여 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명되고 및/또는 사용된 바와 같은 임의의 유형의 컴퓨팅 디바이스로서 구현될 수 있는 일 예의 디바이스의 다양한 컴포넌트들을 포함하는 일 예의 시스템을 예시한다.
다음의 논의에서는, 본원에서 설명된 기법들을 채용할 수 있는 일 예의 환경이 먼저 설명된다. 일 예의 환경 뿐만 아니라 다른 환경들에서 수행될 수 있는 일 예의 절차들 및 시스템들은 또한, 블록들로서 설명되고 도시된다. 결과적으로, 일 예의 절차들의 성능은 일 예의 환경 및 시스템들로 제한되지는 않고, 일 예의 환경 및 시스템들은 일 예의 절차들의 성능으로 제한되지는 않는다.
일 예의 환경
도 1은 본원에서 설명된 디지털 이미지 캡처 세션 기법들을 채용하도록 동작가능한 일 예의 구현예에서의 디지털 매체 환경(100)의 예시도이다. 예시된 환경(100)은 네트워크(106)를 통해 서비스 제공자 시스템(104)에 통신가능하게 결합되는 컴퓨팅 디바이스(102)를 포함한다. 컴퓨팅 디바이스(102) 및 서비스 제공자 시스템(104)을 구현하는 컴퓨팅 디바이스들은 다양한 방법들로 구성될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스는 예를 들어, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, (예컨대, 컴퓨팅 디바이스(102)를 위하여 예시된 바와 같은 고글(goggle)들과 같이) 착용되도록 구성된 (예컨대, 태블릿 또는 이동 전화와 같은 핸드헬드(handheld) 구성을 가정하는) 이동 디바이스 등으로서 구성될 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 디바이스는 상당한 메모리 및 프로세서 자원들(예컨대, 개인용 컴퓨터들, 게임 콘솔들)을 갖는 완전한 자원 디바이스들로부터 제한된 메모리 및/또는 프로세싱 자원들(예컨대, 이동 디바이스들)을 갖는 저-자원 디바이스까지의 범위일 수 있다. 추가적으로, 단일 컴퓨팅 디바이스가 도시되지만, 컴퓨팅 디바이스는 도 10에서 설명된 바와 같이, 서비스 제공자 시스템(104)을 위한 "클라우드 상에서의(over the cloud)" 동작들을 수행하기 위하여 사업(business)에 의해 사용된 다수의 서버들과 같은 복수의 상이한 디바이스들을 표현할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(102)는 물리적 환경, 예컨대, 거실(110)에서 사용자(108)에 의해 착용되는 것으로서 예시된다. 컴퓨팅 디바이스(102)는 전하 결합 소자(charge coupled device)(CCD) 센서의 이용을 통한 것과 같이, 외부 물리적 환경(예컨대, 거실(106))의 디지털 이미지들(114)을 캡처하도록 구성되는 디지털 카메라(112)를 포함한다. 캡처된 디지털 이미지들(114)은 그 다음으로, 컴퓨터-판독가능 저장 매체에서 픽셀들로서 저장될 수 있고 및/또는 디스플레이 디바이스, 예컨대, LCD, OLED, LED 등에 의한 디스플레이를 위하여 렌더링(render)될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(102)는 다양한 기능성을 위한 기초로서 역할을 할 수 있는 카메라 플랫폼(118)을 (예컨대, 프로세싱 시스템 및 컴퓨터-판독가능 저장 매체들의 이용을 통해) 구현하거나 실행하도록 구성되는 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)을 또한 포함한다. 카메라 플랫폼(118)은 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(102)의 물리적 환경을 촬영한 디지털 이미지들(114)로 형성된 "라이브 뷰(live view)"를 구현할 수 있다. 이 디지털 이미지들(114)은 그 다음으로, 다른 기능성을 지원하기 위한 기초로서 역할을 할 수 있다.
이 기능성의 예는 객체 재고 관리자 모듈(120)로서 예시된다. 객체 재고 관리자 모듈(120)은 객체들의 재고를 관리하기 위한 기능성을 표현한다. 이것은 사용자(108)에 의해 소유되는 객체들, 및/또는 예컨대, 구입을 위하여 사용자(108)에 의해 희망되는 객체들을 포함할 수 있다. 이것은 다양한 방법들로 카메라 플랫폼(118)의 이용을 통해 객체 재고 관리자 모듈(120)에 의해 구현될 수 있다.
제1의 이러한 예에서, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 디지털 이미지들(114)을 수집하도록 구성된다. 이것은 이 예에서의 거실(110)에서의 물리적 객체들의 디지털 이미지들(114), 또는 예컨대, 잡지, 텔레비전 화면 또는 다른 디스플레이 디바이스를 촬영한 그림 등으로부터 물리적 사진들을 캡처한 디지털 이미지들을 포함할 수 있다. 디지털 이미지(114)는 예컨대, 프레임 버퍼로부터의 스크린샷(screenshot)으로서, 컴퓨팅 디바이스(102)에 의해 출력된 사용자 인터페이스를 캡처할 수 있다.
객체 재고 관리자 모듈(120)은 예컨대, 머신 러닝을 통해 디지털 이미지(114) 내에서 포함된 객체들을 인식하기 위한 객체 인식 기능성을 포함한다. 이것으로부터, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 이 인식에 속하는 데이터를 수집할 수 있다. 인식된 객체들을 설명하는 데이터는 예를 들어, 네트워크(106)를 통해 서비스 제공자 시스템(104)으로 통신될 수 있다. 서비스 제공자 시스템(104)은 저장 디바이스(124)로부터 (예컨대, 검색의 이용을 통해) 객체들에 관련된 데이터를 획득하도록 구성되는 서비스 관리자 모듈(122)을 포함한다. 이 데이터는 그 다음으로, 객체 재고 관리자 모듈(120)에 의한 이용을 위하여 네트워크(106)를 통해 컴퓨팅 디바이스(102)로 다시 통신될 수 있다.
객체 재고 관리자 모듈(120)은 예를 들어, 물리적 환경, 예컨대, 거실을 촬영한 디지털 이미지들의 "라이브 피드"의 일부로서의 컴퓨팅 디바이스(102)의 사용자 인터페이스에서의 출력을 위한 (저장 디바이스(128)에서 저장된 바와 같이 예시된) 증강 현실 디지털 컨텐츠(126)를 생성할 수 있다. AR 디지털 컨텐츠(126)는 예를 들어, 객체의 특성들, 객체의 상표 명칭, 객체가 (예컨대, 온라인 경매를 통해) 판매 또는 구입을 위하여 이용가능한 가격 등을 설명할 수 있다. 이 AR 디지털 컨텐츠(126)는 그 다음으로, 객체 재고 관리자 모듈(120)에 의해 객체 근위부에서 디스플레이된다. 이러한 방법으로, 카메라 플랫폼은 사용자(108)가 거실(110) 및 객체 추가적 정보를 "룩 어라운드(look around)하기 위한 기능성, 및 물리적 환경 내에서 포함된 객체들의 특성들에 대한 통찰력을 지원한다. 이 예의 추가의 논의는 다음의 논의에서 도 2 내지 도 6과 관련하여 설명된다.
또 다른 예에서, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 사용자를 위한 추천들을 행하기 위하여 카메라 플랫폼(118)을 활용한다. 디지털 이미지(114)는 예를 들어, 머신 러닝을 이용하여 구현된 바와 같은 객체 인식을 이용하여 객체 재고 관리자 모듈에 의해 또한 프로세싱될 수 있다. 이 예에서, 디지털 이미지들은 디지털 이미지들(114)로부터 학습된 특성들에 기초하여 프로파일(예컨대, 사용자 프로파일)을 생성하기 위하여 이용된다. 이 프로파일은 이 특성들에 기초하여 제품 제안들을 가지는 디지털 마케팅 컨텐츠를 구성하기 위한 것과 같이, (예컨대, 머신 러닝을 통해) 추천들을 형성하기 위한 기초로서 이용된다.
프로파일은 예를 들어, 사용자(108)를 촬영한 디지털 이미지들을 포함할 수 있다. 이것으로부터, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 사용자의 가능성 있는 크기(예컨대, 치수들), 신장(예컨대, 사용자가 타이트(tight), 느슨함(loose)과 같이 의복(clothing)을 어떻게 착용하는지, 또는 그렇지 않을 경우에, 의복이 사용자 상에서 어떻게 걸쳐져 있는지), 스타일(예컨대, 전문가(professional), 히피(hippy), 그런지(grunge), 중세(medieval)) 등을 결정할 수 있다. 디지털 이미지들은 예컨대, 직접 다른 인간들의, 물리적 사진들로부터 등의, 사용자를 포함하지 않지만 사용자에 의해 희망되는 소스들로부터 또한 수집될 수 있다.
이것으로부터, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 사용자 프로파일에서 설명된 크기, 신장, 및 스타일에 기초하여 제품들 또는 서비스들을 위한 디지털 마케팅 컨텐츠를 생성하기 위한 것과 같이, 사용자 프로파일에 기초하여 추천들을 생성할 수 있다. 이러한 방법으로, 객체 인식 모듈은 정확성을 증가시킬 수 있고, 그 결과, 카메라 플랫폼(118)에 기초하여 추천들의 생성에서의 연산 효율을 증가시킬 수 있다. 이 예는 다음의 설명에서 도 7 내지 도 10과 관련하여 추가로 설명된다.
일반적으로, 위에서 그리고 이하에서 예들과 관련하여 설명된 기능성, 특징들, 및 개념들은 이 섹션에서 설명된 일 예의 절차들의 맥락에서 채용될 수 있다. 또한, 이 문서에서의 상이한 도면들 및 예들과 관련하여 설명된 기능성, 특징들, 및 개념들은 서로의 사이에서 교환될 수 있고, 특정한 도면 또는 절차의 맥락에서 구현예로 제한되지는 않는다. 또한, 상이한 대표적인 절차들 및 대응하는 도면들과 연관된 블록들은 함께 적용될 수 있고 및/또는 상이한 방법들로 조합될 수 있다. 이에 따라, 본원에서의 상이한 예의 환경들, 디바이스들, 컴포넌트들, 도면들, 및 절차들과 관련하여 설명된 개별적인 기능성, 특징들, 및 개념들은 임의의 적당한 조합들로 이용될 수 있고, 이 설명에서의 열거된 예들에 의해 표현된 특정한 조합들로 제한되지는 않는다.
카메라 플랫폼 및 객체 재고 제어
도 2는 도 1의 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)의 동작을 더 상세하게 도시하는 일 예의 구현예에서의 시스템(200)을 도시한다. 도 3은 디지털 이미지에서 인식된 객체에 관련된 메타데이터를 수집하기 위하여 제1, 제2, 및 제3 스테이지들(302 내지 306)을 이용하여 도시된 바와 같은 카메라 플랫폼 관리자 모듈(120)과의 사용자 상호작용의 예들을 도시한다. 도 4는 인식된 객체들 및 대응하는 메타데이터 및 객체들의 사용자-정의가능한 수집품들의 저장된 결과들의 예를 도시한다. 도 5는 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)을 이용하여 인식된 객체들의 구입 및 판매를 지원하도록 구성된 사용자 인터페이스의 일 예의 구현예를 도시한다. 도 6은 카메라 플랫폼 관리자 모듈을 이용하여 디지털 이미지로부터 인식된 객체의 구입 또는 판매를 위하여 출력된 옵션들의 구현예를 또한 도시한다.
다음의 논의는 이전에 설명된 시스템들 및 디바이스들을 사용하여 구현될 수 있는 기법들을 설명한다. 도 2의 모듈들에 의해 단계별로 도시된 바와 같은 절차의 양태들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 그 조합으로 구현될 수 있다. 절차는, 하나 이상의 디바이스들에 의해 수행된 동작들을 특정하고 개개의 블록들에 의해 동작들을 수행하기 위하여 도시된 순서들로 반드시 제한되지는 않는 블록들의 세트로서 도시된다. 다음의 논의의 부분들에서는, 도 2 내지 도 6에 대해 참조가 행해질 것이다.
시작하면, 디지털 이미지(114)는 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)에 의해 획득된다. 디지털 이미지(114)는 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(102)의 프레임 버퍼로부터 캡처된 스크린샷 등으로서, 디지털 카메라를 이용하여 캡처될 수 있다.
디지털 이미지(114)는 그 다음으로, 디지털 이미지(114) 내의 객체를 인식하기 위하여 객체 인식 모듈(202)에 의해 프로세싱된다. 객체 인식 모듈(202)은 예를 들어, 머신 러닝, 예컨대, 신경망(neural network)들, 컨볼루션 신경망(convolutional neural network)들, 딥 러닝 네트워크(deep learning network)들, 구조화된 벡터 머신(structured vector machine)들, 판정 트리(decision tree)들 등을 이용하여 객체를 인식하기 위하여 이용가능한 모델들(206)을 채용하도록 구성된 머신 러닝 모듈(204)을 채용할 수 있다. 모델들(206)은 예를 들어, 대응하는 식별들로 태깅(tagging)되는 트레이닝 디지털 이미지(training digital image)들을 이용하여 트레이닝될 수 있다. 구현예에서, 이 트레이닝 디지털 이미지들 및 태그들은 시스템을 이용하여 판매자들에 의해 태깅되는 상거래 서비스 제공자 시스템으로부터 획득된다. 그 결과, 다수의 정확하게 태그된 트레이닝 디지털 이미지들은 기존의 수동적인 태깅 기법들과 대조적으로, 최소 연산 및 사용자 비용으로 획득될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(102)에 의해 국소적으로 구현된 것으로서 예시되지만, 이 기능성은 네트워크(106)를 통해 서비스 제공자 시스템(104)에 의해 전체적으로 또는 부분적으로 또한 구현될 수 있다.
이에 따라, 객체 인식 데이터(208)는 디지털 이미지(114) 내에 포함된 객체를 설명한다. 객체 데이터 수집 모듈(210)은 그 다음으로, 인식된 객체에 속하는 객체 메타데이터(212)를 수집하기 위하여 채용된다. 이것은 국소적 저장 디바이스의 검색을 통해 국소적으로, 및/또는 네트워크(106)를 통해 서비스 제공자 시스템(104)의 서비스 관리자 모듈(122)과의 상호작용을 통해 원격으로 수행될 수 있다.
다양한 상이한 유형들의 객체 메타데이터(212)는 다양한 상이한 유형들의 서비스 제공자 시스템들(104)로부터 획득될 수 있다. 하나의 예에서, 서비스 제공자 시스템(104)은 객체의 구입 또는 판매에 관련되는 정보, 예컨대, 제품 명칭, 제품 설명, (예컨대, 온라인 경매들에 기초한) 구입 또는 판매를 위한 가격 등을 제공한다. 또 다른 예에서, 서비스 제공자 시스템(104)은 제품의 고객 검토들에 관련되는 정보, 예컨대, "별(star)들"의 수 또는 다른 등급, 텍스트 검토들 등을 제공한다. 추가의 예에서, 메타데이터는 객체의 교체 부품들, 예컨대, 필터들, 배터리들, 전구(bulb)들 등을 설명한다. 이 사례에서의 객체 메타데이터(212)는 예컨대, 메타데이터로부터 형성된 AR 디지털 컨텐츠의 선택을 통해, 효율적이고 직관적인 방식으로 이 교체 부품들을 그 다음으로 주문하기 위하여 이용될 수 있다.
이 예에서의 객체 메타데이터(212)는 그 다음으로, 증강 현실(augmented reality)(AR) 구성 모듈(214)에 제공된다. AR 구성 모듈(214)은 예를 들어, 출력 디바이스(218), 예컨대, 디스플레이 디바이스, 오디오 출력 디바이스, 촉각(예컨대, 햅틱(haptic)) 출력 디바이스 등으로의 AR 렌더링 모듈(216)에 의한 객체 근위부에서의 디스플레이를 위하여, 객체 메타데이터(212)로부터 AR 디지털 컨텐츠(126)를 생성하도록 구성될 수 있다.
햅틱 효과들을 생성하기 위하여, 많은 출력 디바이스들은 일부 유형의 액츄에이터 또는 햅틱 출력 디바이스를 사용한다. 이 목적을 위하여 이용된 공지된 햅틱 출력 디바이스들의 예들은 편심 질량(eccentric mass)이 모터에 의해 이동되는 편심 회전 질량(Eccentric Rotating Mass)("ERM")과 같은 전자기적 액츄에이터, 스프링에 부착된 질량이 전후로 구동되는 선형 공진 액츄에이터(Linear Resonant Actuator)("LRA"), 또는 압전(piezoelectric), 전기-활성 폴리머(electro-active polymer)들, 또는 형상 기억 합금(shape memory alloy)들과 같은 "스마트 재료(smart material)"를 포함한다. 햅틱 출력 디바이스들은 또한 광범위하게, 정전 마찰(electrostatic friction)(ESF), 초음파 표면 마찰(ultrasonic surface friction)(USF)을 이용하는 것들, 또는 초음파 햅틱 트랜스듀서(ultrasonic haptic transducer)로 음향 방사 압력(acoustic radiation pressure)을 유도하는 것들, 또는 햅틱 기판 및 플렉시블 또는 변형가능한 표면을 이용하는 것들, 또는 에어 제트(air jet)를 이용하는 에어의 퍼프(puff)와 같은 투영된 햅틱 출력을 제공하는 것들 등과 같은 비-기계적 또는 비-진동식 디바이스들을 포함한다.
이 예에서의 증강 현실 디지털 컨텐츠는 물리적 환경의 직접적인 뷰(direct view)와 함께 지원된 컨텐츠, 또는 물리적 환경의 재생성된 뷰(recreated view)와 함께 지원된 컨텐츠의 양자이다. 이러한 방법으로, 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)에 의해 구현된 바와 같은 카메라 플랫폼(118)의 이용을 통해, 사용자는 디지털 이미지들(114)의 라이브 피드를 이용하여 간단하게 "룩 어라운드"할 수 있고, 디지털 이미지들(114)에서 객체들을 선택할 수 있고, 객체에 관련된 메타데이터를 획득할 수 있다.
교체 부품의 예에서, 객체 인식은 객체를 먼저 식별하기 위하여 이용될 수 있다. 이 식별은 그 다음으로, 객체와 연관된 교체 부품들, 예컨대, 필터들, 전구들, 배터리들 등을 위치시키기 위한 "룩업(look up)"으로서 이용될 수 있다. AR 디지털 컨텐츠는 그 다음으로, 사용자 인터페이스에서의 직접적인 뷰에서 이 항목들을 구입하기 위하여 선택가능한 출력일 수 있다. 예에서, 이 정보는 과거의 구입 이력과 상관되어, AR 디지털 컨텐츠는 교체 부품을 "언제" 교체할 것인지, 교체 부품이 언제 최후에 구입되었는지, 언제 교체되는 것이 예정되는지 등을 표시할 수 있다.
도 3은 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)에 의해 구현된 바와 같은 카메라 플랫폼(118)과의 사용자 상호작용의 일 예의 구현예(300)를 도시한다. 이 구현예(300)는 제1, 제2, 및 제3 스테이지들(302, 304, 306)을 이용하여 예시된다.
제1 스테이지(302)에서, 사용자 인터페이스(308)는 출력 디바이스(218), 예컨대, 터치스크린 디스플레이 디바이스에 의해 출력된다. 사용자 인터페이스(308)는 이 예에서 디지털 카메라(112)로부터 실시간으로 획득된 디지털 이미지들(114)의 "라이브 피드"로서 구성된다.
제2 스테이지(304)에서는, 사용자 인터페이스(308)에서 디스플레이된 객체를 선택하는 사용자 입력이 수신된다. 예시된 예에서, 사용자 입력은 출력 디바이스(218)의 터치스크린 기능성을 이용하여 검출되는 사용자의 손(318)의 손가락의 탭(tap)으로서 검출된다. 직사각형 영역을 특정하기 위한 클릭-앤드-드래그(click-and-drag) 동작 등과 같은 다른 예들이 또한 고려된다. 이러한 방법으로, 사용자는 사용자 인터페이스(308)에서 동시에 디스플레이된 다수의 객체들 사이를 구별할 수 있다. 발화된 발성(spoken utterance) 또는 다른 제스처(gesture)들과 같은 다른 예들이 또한 고려된다.
제2 스테이지(304)의 사용자 선택에 응답하여, 사용자 인터페이스(308)에서 디스플레이된 디지털 이미지(114)는 예컨대, "탭"의 X/Y 좌표들에 의해 안내된 바와 같은, 특정한 객체의 위치의 표시와 함께 캡처(예컨대, 프레임 버퍼로부터 획득)된다. 디지털 이미지(114)는 그 다음으로, 객체(예컨대, 예시된 예에서의 항아리(pitcher))를 객체 인식 데이터(208)로서 식별하기 위하여 위에서 설명된 바와 같은 객체 인식 모듈(202)에 의해 프로세싱된다.
객체 인식 데이터(208)는 그 다음으로, 상품들의 구입 및 판매를 지원하도록 구성되는 이 예에서의 서비스 제공자 시스템(104)으로 통신된다. 따라서, 이 예에서의 서비스 관리자 모듈(122)은 식별된 객체에 속하는 객체 메타데이터(212)를 위하여 저장 디바이스(124)를 검색한다. 객체 메타데이터(212)는 그 다음으로, 디지털 이미지들의 라이브/실시간 피드에서의 출력을 위하여 AR 디지털 컨텐츠(126)를 생성하도록 AR 구성 모듈(214)에 의해 구성된다.
제3 스테이지(306)에서 도시된 바와 같이, AR 디지털 컨텐츠(126)의 예들은 객체의 명칭 및 가격(310)(예컨대, 평균 가격, 판매를 위한 가격, 구매하기 위한 가격 등)을 포함하고, 이 명칭 및 가격(310)은 객체, 예컨대, 항아리의 근위부에 디스플레이된다. AR 렌더링 모듈(216)은 그 다음으로, 예컨대, 가속도계(accelerometer)들, 관성 디바이스(inertial device)들, 자이로스코프(gyroscope), 이미지 프로세싱 및 디지털 이미지들로부터의 특징 인식 등과 같은 방위 센서(orientation sensor)들로부터 수신된 데이터에 기초하여, 객체의 뷰에 대하여 "그대로" 유지하도록 이 컨텐츠를 구성할 수 있다.
AR 디지털 컨텐츠(126)는 예컨대, 온라인 경매의 일부로서, 세트 가격을 위한 것 등의, 서비스 제공자 시스템(104)으로부터 구입을 위하여 이용가능한 동일하거나 유사한 상품들(312, 314, 316)에 관한 정보를 또한 포함한다. 이러한 방법으로, 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)은 사용자가 디지털 이미지들의 실시간 "라이브" 피드의 컨텍스트(context) 내에서 유지되고 그 디지털 이미지들 내에 포함된 객체들을 설명하는 메타데이터를 여전히 획득할 수 있도록, 사용자 인터페이스(308) 내의 비-모달(non-modal)로서 카메라 플랫폼(118)을 구현한다. 사용자(108)는 예를 들어, 거실(110) 내의 상이한 객체들을 "룩 어라운드"할 수 있고, 서비스 제공자 시스템(104)으로부터 획득된 실시간 정보에 기초하여 이 객체들을 어떻게 구매 또는 판매할 것인지를 용이하게 결정할 수 있다.
도 4는 이전에 설명된 기법들을 이용하여 인식된 객체들의 재고를 저장하고 관리하도록 구성되는 사용자 인터페이스(306)의 또 다른 예의 구현예(400)를 도시한다. 사용자 인터페이스(308)는, 위에서 설명된 기법들을 이용하여 이전에 프로세싱되었고, 예컨대, 디지털 이미지들(402 내지 406) 내에 포함된 개개의 객체들에서의 미래의 관심을 표시하는, 사용자 인터페이스(306)와의 사용자 상호작용에 응답하여 "저장"되었던 디지털 이미지들(402, 404, 406)의 썸네일(thumbnail)들을 포함한다.
객체 재고 관리자 모듈(120)은 서비스 제공자 시스템(104)과의 통신을 통해 이 객체들과 연관된 메타데이터를 업데이트하도록 이 예에서 구성된다. 통신은 가격들에서의 변경들에 응답하는 "푸시(push)" 모델, 스케줄링된 간격들로 구현된 바와 같은, 또는 사용자 인터페이스(308)의 이 화면의 액세스에 응답하는 "풀(pull)" 모델 등을 따를 수 있다.
이 예에서의 메타데이터는 현재의 개개의 명칭들 및 가격들(408, 410, 412), 객체들의 사용자 특정된 수집품 및 연관된 메타데이터(414)(예컨대, 수집품의 현재의 값) 뿐만 아니라, 저장된 객체들의 각각을 위한 전체적인 현재의 값(416)을 포함한다. 이에 따라, 사용자는 수집품을 개별적으로 또는 전체로서 판매하기 위하여 증강된 리스팅을 함께 생성하기 위한 것과 같이, 저장된 객체들의 수집품들을 희망된 바와 같이 형성할 수 있고 이 수집품들과 희망된 바와 같이 상호작용할 수 있다.
도 5는 카메라 플랫폼에 의해 인식되고 프로세싱된 저장된 객체들을 이용하여 객체들의 구매 및 판매의 양자를 행하도록 구성된 바와 같은 사용자 인터페이스(308)의 일 예의 구현예(500)를 도시한다. 이 예에서, 사용자 선택들은 디지털 이미지들(402, 404)에서의 항아리 및 꽃병에 대응하는 항목들을 판매하고 디지털 이미지(406)에 대응하는 또 다른 램프를 구매하기 위하여 수신된다. 응답하여, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 객체들을 판매(408, 410)하고 구매(502)하기 위한 개개의 가격들을 설명하는 메타데이터를 수집한다. 구매되고 있는 항목들의 전체적인 값(504) 뿐만 아니라, 판매되고 있는 항목들의 전체적인 값(506)을 설명하는 메타데이터가 또한, 사용자 인터페이스(308)에서 생성되고 출력된다. 값에서의 전체적인 변경(508)은 또한, 사용자 인터페이스(308)에서 출력된다.
사용자는 예를 들어, 추가적인 램프(502)를 구매하고, 그러므로, 이 비용을 커버하기 위하여 일부 객체들을 판매하는 것을 희망할 수 있다. 이 예에서의 플랫폼에 의한 저장된 객체들의 이용을 통해, 사용자는 이것이 어떻게 발생하게 할 것인지를 신속하게 그리고 효율적으로 결정할 수 있고, 이것은 번거로울 수 있는 기존의 기법들에서 가능하지 않다.
도 6은 디지털 카메라로부터 수집된 디지털 이미지들에서 인식된 객체들의 구입 또는 판매를 보조하기 위한 카메라 플랫폼의 이용의 또 다른 예의 구현예(600)를 도시한다. 이 예에서, 사용자 인터페이스(308)는 물리적 환경에서의 객체, 예컨대, 객체 자체, 객체의 물리적 사진 등을 포함하는 디지털 이미지의 라이브 피드를 또한 디스플레이한다. 응답하여, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 제품, 예컨대, 세탁 세제(laundry detergent)에 대한 구매(602)하거나 판매(604)하기 위한 사용자 선택가능한 옵션들을 포함한다.
객체 재고 관리자 모듈(120)은 또한, 객체 인식을 통해, 객체가 이전에 구입되었다는 것을 인식한다. 이것은 컴퓨팅 디바이스(102)에 국소적인 데이터에 기초하여, 및/또는 서비스 제공자 시스템(104)과의 통신을 통해 수행될 수 있다. 응답하여, AR 디지털 컨텐츠(126)는 감소된 가격에서 구독(subscription)을 구입하기 위하여 "다시 구매"(606)하기 위한 옵션으로서 사용자 인터페이스(308)에서 렌더링된다. 이에 따라, 이 예에서, 사용자(108)는 물리적 환경을 통해 용이하게 탐색할 수 있고, 효율적이고 직관적인 방식으로 필요한 바와 같이 상품들을 구입할 수 있다.
다른 예들이 또한 고려된다. 제1의 이러한 예에서, 사용자는, 객체를 위한 업그레이드된 모델이 현재 이용가능하지 않지만, 가까운 미래에 이용가능하게 될 객체의 디지털 이미지를 캡처할 수 있다. 이에 따라, 메타데이터는 이 새로운 모델의 이용가능성 뿐만 아니라, 사용자의 현재의 모델을 판매하기 위한 옵션들을 설명할 수 있다. 제2의 이러한 예에서, 메타데이터는, 흡연 검출기에서 배터리를 언제 변경할 것인지를 표시하고, 제품의 새로운 버전으로의 전환에 의해 실현될 수 있는 비용 절감(예컨대, 85 % 에너지를 절감하는 LED 광)을 표시하는 등을 위한 것과 같은 정보이다.
카메라 플랫폼 및 사용자 프로파일들
도 7은 도 1의 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)의 동작을 사용자 프로파일을 채용하는 것으로서 더 상세하게 도시하는 일 예의 구현예에서의 시스템(700)을 도시한다. 도 8은 머신 러닝에 적어도 부분적으로 기초한 사용자 프로파일의 생성의 일 예의 구현예(800)를 도시한다. 도 9는 도 9의 생성된 사용자 프로파일에 기초하여 추천을 획득하는 일 예의 시스템을 도시한다.
다음의 논의는 이전에 설명된 시스템들 및 디바이스들을 사용하여 구현될 수 있는 기법들을 설명한다. 도 8 및 도 9의 모듈들에 의해 단계별로 도시된 바와 같은 절차의 양태들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 그 조합으로 구현될 수 있다. 절차는, 하나 이상의 디바이스들에 의해 수행된 동작들을 특정하고 개개의 블록들에 의해 동작들을 수행하기 위하여 도시된 순서들로 반드시 제한되지는 않는 블록들의 세트로서 도시된다. 다음의 논의의 부분들에서는, 도 7 내지 도 9에 대해 참조가 행해질 것이다.
이 예에서, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 사용자(108)를 위한 추천들을 행하기 위하여 카메라 플랫폼(118)을 활용한다. 디지털 이미지(114)는 예를 들어, 머신 러닝을 이용하여 구현된 바와 같은 객체 인식을 이용하여 객체 재고 관리자 모듈(120)에 의해 또한 프로세싱될 수 있다. 이 예에서, 디지털 이미지들(114)은 디지털 이미지들(114)로부터 학습된 특성들에 기초하여 프로파일(예컨대, 사용자 프로파일(702))을 생성하기 위하여 이용된다. 이 프로파일(702)은 그 다음으로, 이 특성들에 기초하여 제품 제안들을 가지는 디지털 마케팅 컨텐츠를 구성하기 위한 것과 같이, (예컨대, 도 8에 관련하여 추가로 설명된 바와 같은 머신 러닝을 통해) 추천들을 형성하기 위한 기초로서 이용된다.
프로파일은 예를 들어, 사용자(704)를 촬영한 디지털 이미지들을 포함할 수 있다. 이것으로부터, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 사용자(704)의 가능성 있는 크기(예컨대, 치수들), 신장(예컨대, 사용자가 타이트, 느슨함과 같이 의복을 어떻게 착용하는지, 또는 그렇지 않을 경우에, 의복이 사용자 상에서 어떻게 걸리는지), 스타일(예컨대, 전문가, 히피, 그런지, 중세) 등을 결정할 수 있다. 디지털 이미지들(114)은 예컨대, 직접 다른 인간들의, 물리적 사진들로부터 등의, 사용자를 포함하지 않지만 사용자에 의해 희망되는 소스들로부터 또한 수집될 수 있다.
이것으로부터, 객체 재고 관리자 모듈(120)은 사용자 프로파일에서 설명된 크기, 신장, 및 스타일에 기초하여 제품들 또는 서비스들을 위한 디지털 마케팅 컨텐츠를 생성하기 위한 것과 같이, 사용자 프로파일에 기초하여 추천들을 생성할 수 있다. 이러한 방법으로, 객체 인식 모듈은 정확성을 증가시킬 수 있고, 그 결과, 카메라 플랫폼(118)에 기초하여 추천들의 생성에서의 연산 효율을 증가시킬 수 있다.
도 8은 도 1의 사용자 프로파일(702)의 생성의 예를 더 상세하게 도시한다. 시작하면, 디지털 이미지(114)는 이전과 같이 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)에 의해 획득된다. 디지털 이미지(114)는 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(102)의 프레임 버퍼로부터 캡처된 스크린샷 등으로서, 디지털 카메라를 이용하여 캡처될 수 있다.
디지털 이미지(114)는 그 다음으로, 디지털 이미지(114) 내의 객체를 인식하기 위하여 객체 인식 모듈(202)에 의해 프로세싱된다. 객체 인식 모듈(202)은 예를 들어, 머신 러닝, 예컨대, 신경망들을 이용하여 객체를 인식하기 위하여 이용가능한 모델들(206)을 채용하도록 구성된 머신 러닝 모듈(204)을 채용할 수 있다. 모델들(206)은 예를 들어, 대응하는 식별들로 태그(tag)되는 트레이닝 디지털 이미지들을 이용하여 트레이닝될 수 있다. 구현예에서, 이 트레이닝 디지털 이미지들 및 태그들은 시스템을 이용하여 판매자들에 의해 태깅되는 상거래 서비스 제공자 시스템으로부터 획득된다. 그 결과, 다수의 트레이닝 디지털 이미지들은 기존의 수동적인 태깅 기법들과 대조적으로, 최소 연산 및 사용자 비용으로 획득될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(102)에 의해 국소적으로 구현된 것으로서 예시되지만, 이 기능성은 네트워크(106)를 통해 서비스 제공자 시스템(104)에 의해 전체적으로 또는 부분적으로 또한 구현될 수 있다.
이에 따라, 객체 인식 데이터(208)는 디지털 이미지(114) 내에 포함된 객체를 설명한다. 머신 러닝 모듈(204) 및 대응하는 모델들은 디지털 이미지(114)에서 나타내어진 가능성 있는 크기, 신장, 및 스타일을 식별하기 위하여 또한 트레이닝되고, 이에 따라, 객체 인식 데이터(208)의 일부로서 크기 데이터(802), 신장 데이터(804), 및 스타일 데이터(806)를 출력한다. 크기 데이터(802)는 사용자(704)의 가능성 있는 전체적인 치수들, 사용자에 의해 착용된 가능성 있는 의복 크기들 등을 포함할 수 있다. 신장 데이터(804)는 사용자(704)가 의복들을 어떻게 착용하는지, 예컨대, 과다크기, 타이트 피팅(tight fitting), 운동용 등을 설명한다. 신장 데이터(804)는 예를 들어, 의복들의 전체적인 크기, 예컨대, 예시도에서의 배기(baggy)와 같이 "의복이 사용자 상에서 어떻게 걸쳐져 있는지"와, (예컨대, 구조화된 광 카메라(structured light camera) 또는 비행-시간(time-of-flight) 카메라를 이용한) 사용자(704)의 골격 추적과의 비교를 통해 결정될 수 있다. 스타일 데이터(806)는 사용자(704)의 의복 및/또는 사용자(704) 자신에 의해 나타내어진 스타일을 설명한다.
디지털 이미지(114)는 또한, 선호하는 특성들을 가지는 다른 사용자들, 예컨대, 희망된 자켓을 가지는 거리 상의 사람, 물리적 잡지에서의 팝스타(popstar)의 물리적 사진을 촬영한 디지털 이미지 등을 캡처할 수 있다. 이에 따라, 이 객체 인식 데이터(208)는 디지털 이미지(114)로부터 인식된 바와 같은 사용자 및/또는 다른 사용자들의 특성들을 설명하는 사용자 프로파일 데이터(810)를 생성하기 위하여 프로파일 데이터 수집 모듈(808)에 의해 수집된다.
도 9에서 도시된 바와 같이, 사용자 프로파일(702)은 그 다음으로, 서비스 제공자 시스템(104)으로 통신될 수 있고, 이것은 사용자 프로파일에 기초한 추천(902)을 형성한다. 추천(902)은 예를 들어, 사용자가 비-부정적 행렬 인수화(non-negative matrix factorization)를 통해 식별된 바와 같이 귀속하는 사용자 세그먼트(user segment)에 기초하여 머신 러닝을 이용하여 생성될 수 있다. 이러한 방법으로, 객체 재고 관리자 모듈(120)의 카메라 플랫폼(118)은 디지털 이미지들 및 플랫폼에 의해 지원된 객체 인식에 기초하여 가능성 있는 사용자 희망들을 다룰 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(102)에 의해 구현된 바와 같이 설명되지만, 이 기능성은 예컨대, 소셜 네트워크 서비스(social network service)의 일부로서의 통신된 이미지들에 응답하여, 서비스 제공자 시스템(104)에 의해 전체적으로 또는 부분적으로 또한 구현될 수 있다.
일 예의 시스템 및 디바이스
도 10은 본원에서 설명된 다양한 기법들을 구현할 수 있는 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들 및/또는 디바이스들을 표현하는 일 예의 컴퓨팅 디바이스(1002)를 포함하는, 전반적으로 1000인 일 예의 시스템을 예시한다. 이것은 카메라 플랫폼 관리자 모듈(116)의 포함을 통해 예시된다. 컴퓨팅 디바이스(1002)는 예를 들어, 서비스 제공자의 서버, 클라이언트와 연관된 디바이스(예컨대, 클라이언트 디바이스), 온-칩(on-chip) 시스템, 및/또는 임의의 다른 적당한 컴퓨팅 디바이스 또는 컴퓨팅 시스템일 수 있다.
예시된 바와 같은 일 예의 컴퓨팅 디바이스(1002)는 하나에서 또 다른 것으로 통신가능하게 결합되는, 프로세싱 시스템(1004), 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체들(1006), 및 하나 이상의 I/O 인터페이스(1008)를 포함한다. 도시되지 않았지만, 컴퓨팅 디바이스(1002)는 다양한 컴포넌트들을 하나에서 또 다른 것으로 결합하는, 시스템 버스 또는 다른 데이터 및 커맨드 전송 시스템을 더 포함할 수 있다. 시스템 버스는 다양한 버스 아키텍처들 중의 임의의 것을 사용하는, 메모리 버스 또는 메모리 제어기, 주변 버스, 유니버셜 직렬 버스, 및/또는 프로세서 또는 로컬 버스와 같은 상이한 버스 구조들 중의 임의의 하나 또는 조합을 포함할 수 있다. 제어 및 데이터 라인들과 같은 다양한 다른 예들이 또한 고려된다.
프로세싱 시스템(1004)은 하드웨어를 이용하여 하나 이상의 동작들을 수행하기 위한 기능성을 표현한다. 따라서, 프로세싱 시스템(1004)은 프로세서들, 기능적 블록들 등으로서 구성될 수 있는 하드웨어 엘리먼트(1010)를 포함하는 것으로서 예시된다. 이것은 하나 이상의 반도체들을 이용하여 형성된 애플리케이션 특정 집적 회로 또는 다른 로직 디바이스로서의 하드웨어로 된 구현예를 포함할 수 있다. 하드웨어 엘리먼트들(1010)은 이들이 형성되는 재료들 또는 본원에서 채용된 프로세싱 메커니즘들에 의해 제한되지는 않는다. 예를 들어, 프로세서들은 반도체(들) 및/또는 트랜지스터들(예컨대, 전자 집적 회로(integrated circuit)(IC)들)로 구성될 수 있다. 이러한 맥락에서, 프로세서-실행가능 명령들은 전자적-실행가능 명령들일 수 있다.
컴퓨터-판독가능 저장 매체들(1006)은 메모리/스토리지(1012)를 포함하는 것으로서 예시된다. 메모리/스토리지(1012)는 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체들과 연관된 메모리/스토리지 용량을 표현한다. 메모리/스토리지 컴포넌트(1012)는 (랜덤 액세스 메모리(random access memory)(RAM)와 같은) 휘발성 매체들 및/또는 (판독 전용 메모리(read only memory)(ROM), 플래시 메모리, 광학 디스크들, 자기 디스크들 등과 같은) 비휘발성 매체들을 포함할 수 있다. 메모리/스토리지 컴포넌트(1012)는 고정된 매체들(예컨대, RAM, ROM, 고정된 하드 드라이브 등) 뿐만 아니라, 분리가능 매체들(예컨대, 플래시 메모리, 분리가능 하드 드라이브, 광학 디스크 등)을 포함할 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체들(1006)은 이하에서 추가로 설명된 바와 같은 다양한 다른 방법들로 구성될 수 있다.
입력/출력 인터페이스(들)(1008)는, 사용자가 커맨드들 및 정보를 컴퓨팅 디바이스(1002)로 입력하는 것을 허용하고, 또한, 다양한 입력/출력 디바이스들을 이용하여 정보가 사용자 및/또는 다른 컴포넌트들 또는 디바이스들에 제시되는 것을 허용하기 위한 기능성을 표현한다. 입력 디바이스들의 예들은 키보드, 커서 제어 디바이스(예컨대, 마우스), 마이크로폰, 스캐너, 터치 기능성(예컨대, 물리적 터치를 검출하도록 구성되는 용량성 또는 다른 센서들), (예컨대, 터치를 수반하지 않는 제스처들로서 이동을 인식하기 위하여 적외선 주파수들과 같은 가시적 또는 비-가시적 파장들을 채용할 수 있는) 카메라 등을 포함한다. 출력 디바이스들의 예들은 디스플레이 디바이스(예컨대, 모니터 또는 프로젝터), 스피커들, 프린터, 네트워크 카드, 촉각-반응 디바이스 등을 포함한다. 이에 따라, 컴퓨팅 디바이스(1002)는 사용자 상호작용을 지원하기 위하여 이하에서 추가로 설명된 바와 같은 다양한 방법들로 구성될 수 있다.
다양한 기법들은 소프트웨어, 하드웨어 엘리먼트들, 또는 프로그램 모듈들의 일반적인 맥락에서 본원에서 설명될 수 있다. 일반적으로, 이러한 모듈들은, 특정한 태스크들을 수행하거나 특정한 추상 데이터 유형(abstract data type)들을 구현하는 루틴들, 프로그램들, 오브젝트들, 컴포넌트들, 데이터 구조들 등을 포함한다. 본원에서 이용된 바와 같은 용어들 "모듈", "기능성", 및 "컴포넌트"는 일반적으로 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 그 조합을 표현한다. 본원에서 설명된 기법들의 특징들은 플랫폼-종속적이고, 이것은 기법들이 다양한 프로세서들을 가지는 다양한 상업적 컴퓨팅 플랫폼들 상에서 구현될 수 있다는 것을 의미한다.
설명된 모듈들 및 기법들의 구현예는 컴퓨터-판독가능 매체들의 일부 형태 상에서 저장될 수 있거나, 또는 이러한 일부 형태 상에서 송신될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체들은 컴퓨팅 디바이스(1002)에 의해 액세스될 수 있는 다양한 매체들을 포함할 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터-판독가능 매체들은 "컴퓨터-판독가능 저장 매체들" 및 "컴퓨터-판독가능 신호 매체들"을 포함할 수 있다.
"컴퓨터-판독가능 저장 매체들"은 단지 신호 송신, 반송파, 또는 신호들 자체와 대조적으로, 정보의 지속적 및/또는 비-일시적 저장을 가능하게 하는 매체들 및/또는 디바이스들을 지칭할 수 있다. 이에 따라, 컴퓨터-판독가능 저장 매체들은 비-신호 유지 매체들을 지칭한다. 컴퓨터-판독가능 저장 매체들은 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 로직 엘리먼트들/회로들, 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위하여 적당한 방법 또는 기술에서 구현된 휘발성 및 비-휘발성, 분리가능 및 비-분리가능 매체들 및/또는 저장 디바이스들과 같은 하드웨어를 포함한다. 컴퓨터-판독가능 저장 매체들의 예들은, 희망된 정보를 저장하기 위하여 적당하고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는, RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크들(DVD) 또는 다른 광학 스토리지, 하드 디스크들, 자기 카세트들, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 다른 저장 디바이스, 유형의 매체들, 또는 제조 물품을 포함할 수 있지만, 이것으로 제한되지는 않는다.
"컴퓨터-판독가능 신호 매체들"은 네트워크를 통한 것과 같이, 명령들을 컴퓨팅 디바이스(1002)의 하드웨어로 송신하도록 구성되는 신호-유지 매체를 지칭할 수 있다. 신호 매체들은 전형적으로, 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 반송파들, 데이터 신호들, 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호에서의 다른 데이터를 구체화할 수 있다. 신호 매체들은 임의의 정보 전달 매체들을 또한 포함한다. 용어 "변조된 데이터 신호"는 신호에서의 정보를 인코딩하기 위한 그러한 방식으로 설정되거나 변경된 그 특성들 중의 하나 이상을 가지는 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 통신 매체들은 유선 네트워크 또는 직접-유선 접속과 같은 유선 매체들과, 음향, RF, 적외선, 및 다른 무선 매체들과 같은 무선 매체들을 포함한다.
이전에 설명된 바와 같이, 하드웨어 엘리먼트들(1010) 및 컴퓨터-판독가능 매체들(1006)은, 하나 이상의 명령들을 수행하기 위한 것과 같이, 본원에서 설명된 기법들의 적어도 일부 양태들을 구현하기 위하여 일부 실시예들에서 채용될 수 있는 하드웨어 형태로 구현된 모듈들, 프로그래밍가능 디바이스 로직, 및/또는 고정된 디바이스 로직을 표현한다. 하드웨어는 집적 회로 또는 온-칩 시스템, 애플리케이션-특정 집적 회로(application-specific integrated circuit)(ASIC), 필드-프로그래밍가능 게이트 어레이(field-programmable gate array)(FPGA), 복잡한 프로그래밍가능 로직 디바이스(complex programmable logic device)(CPLD), 및 실리콘 또는 다른 하드웨어인 다른 구현예들의 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 이 맥락에서, 하드웨어는 명령들에 의해 정의된 프로그램 태스크들을 수행하는 프로세싱 디바이스, 및/또는 하드웨어에 의해 구체화된 로직 뿐만 아니라, 실행을 위한 명령들을 저장하기 위하여 사용된 하드웨어, 예컨대, 이전에 설명된 컴퓨터-판독가능 저장 매체들로서 동작할 수 있다.
상기한 것의 조합들은 본원에서 설명된 다양한 기법들을 구현하기 위하여 또한 채용될 수 있다. 따라서, 소프트웨어, 하드웨어, 또는 실행가능 모듈들은 컴퓨터-판독가능 저장 매체들의 일부 형태 상에서 및/또는 하나 이상의 하드웨어 엘리먼트들(1010)에 의해 구체화된 하나 이상의 명령들 및/또는 로직으로서 구현될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1002)는 소프트웨어 및/또는 하드웨어 모듈들에 대응하는 특정한 명령들 및/또는 기능들을 구현하도록 구성될 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스(1002)에 의해 소프트웨어로서 실행가능한 모듈의 구현예는 예컨대, 컴퓨터-판독가능 저장 매체들 및/또는 프로세싱 시스템(1004)의 하드웨어 엘리먼트들(1010)의 이용을 통해, 적어도 부분적으로 하드웨어로 달성될 수 있다. 명령들 및/또는 기능들은 본원에서 설명된 기법들, 모듈들, 및 예들을 구현하기 위하여 하나 이상의 제조 물품들(예를 들어, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들(1002) 및/또는 프로세싱 시스템들(1004))에 의해 실행가능/동작가능할 수 있다.
본원에서 설명된 기법들은 컴퓨팅 디바이스(1002)의 다양한 구성들에 의해 지원될 수 있고, 본원에서 설명된 기법들의 특정 예들로 제한되지는 않는다. 이 기능성은 또한, 이하에서 설명된 바와 같은 플랫폼(1016)을 통해 "클라우드"(1014) 상에서와 같이, 분산된 시스템의 이용을 통해 전부 또는 부분적으로 구현될 수 있다.
클라우드(1014)는 자원들(1018)을 위한 플랫폼(1016)을 포함하고 및/또는 이러한 플랫폼(1016)을 표현한다. 플랫폼(1016)은 클라우드(1014)의 하드웨어(예컨대, 서버들) 및 소프트웨어 자원들의 기초적인 기능성을 추상화한다. 자원들(1018)은 컴퓨터 프로세싱이 컴퓨팅 디바이스(1002)로부터 원격인 서버들 상에서 실행되는 동안에 사용될 수 있는 애플리케이션들 및/또는 데이터를 포함할 수 있다. 자원들(1018)은 인터넷 상에서, 및/또는 셀룰러 또는 Wi-Fi 네트워크와 같은 가입자 네트워크를 통해 제공된 서비스들을 또한 포함할 수 있다.
플랫폼(1016)은 컴퓨팅 디바이스(1002)를 다른 컴퓨팅 디바이스들과 접속하기 위한 자원들 및 기능들을 추상화할 수 있다. 플랫폼(1016)은 또한, 스케일의 대응하는 레벨을, 플랫폼(1016)을 통해 구현되는 자원들(1018)에 대한 조우된 수요에 제공하기 위하여, 자원들의 스케일링을 추상화하도록 작용할 수 있다. 따라서, 상호접속된 디바이스 실시예에서, 본원에서 설명된 기능성의 구현예는 시스템(1000)의 전반에 걸쳐 분산될 수 있다. 예를 들어, 기능성은 컴퓨팅 디바이스(1002) 상에서, 뿐만 아니라 클라우드(1014)의 기능성을 추상화하는 플랫폼(1016)을 통해 부분적으로 구현될 수 있다.
결론
발명은 구조적 특징들 및/또는 방법론적 액트(methodological act)들에 대해 특정적인 언어들로 설명되었지만, 첨부된 청구항들에서 정의된 발명은 설명된 특정 특징들 또는 액트들에 반드시 제한되지는 않는다는 것이 이해되어야 한다. 오히려, 특정 특징들 및 액트들은 청구된 발명을 구현하는 일 예의 형태들로서 개시된다.

Claims (15)

  1. 컴퓨팅 디바이스에 의해 구현된 방법으로서,
    디지털 이미지들의 라이브 피드를 출력하는 단계;
    상기 디지털 이미지들 중 제1 디지털 이미지 내에 포함된 제1 객체를, 판매하기 위한 항목으로 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계;
    상기 디지털 이미지들 중 제2 디지털 이미지 내에 포함된 제2 객체의 또 다른 사례를, 구매하기 위한 항목으로 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계;
    상기 제1 객체를 판매하기 위한 제1 가격을 획득하는 단계;
    상기 제2 객체의 또 다른 사례를 구매하기 위한 제2 가격을 획득하는 단계; 및
    상기 제1 객체에 대응하는 상기 제1 디지털 이미지의 일부분, 상기 제1 가격, 상기 제2 객체에 대응하는 상기 제2 디지털 이미지의 일부분 및 상기 제2 가격을 단일 사용자 인터페이스 내에 출력하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 객체를 포함하는 하나 이상의 판매하기 위한 항목의 제1 전체 가격, 상기 제2 객체의 또 다른 사례를 포함하는 하나 이상의 구매하기 위한 항목의 제2 전체 가격, 및 상기 제1 전체 가격과 상기 제2 전체 가격의 차이를 상기 단일 사용자 인터페이스 내에 출력하는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 객체를 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계는:
    상기 제1 디지털 이미지 내에 포함된 상기 제1 객체의 사용자 선택을 수신하는 단계;
    머신 러닝을 이용하여 상기 제1 디지털 이미지 내에 포함된 상기 제1 객체를 인식하는 단계; 및
    상기 제1 객체를 판매할 의도를 나타내는 사용자 선택을 수신하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 가격은 서비스 제공자 시스템으로부터 획득되는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 가격은 유사한 객체들을 수반하는 복수의 온라인 경매에 기초하는, 방법.
  6. 컴퓨팅 시스템으로서,
    하나 이상의 프로세서; 및
    컴퓨터-판독 가능 명령어들을 저장한 메모리를 포함하고, 상기 컴퓨터-판독 가능 명령어들은:
    디지털 이미지들의 라이브 피드를 출력하는 동작;
    상기 디지털 이미지들 중 제1 디지털 이미지 내에 포함된 제1 객체를, 판매하기 위한 항목으로 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 디지털 이미지들 중 제2 디지털 이미지 내에 포함된 제2 객체의 또 다른 사례를, 구매하기 위한 항목으로 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 제1 객체를 판매하기 위한 제1 가격을 획득하는 동작;
    상기 제2 객체의 또 다른 사례를 구매하기 위한 제2 가격을 획득하는 동작; 및
    상기 제1 객체에 대응하는 상기 제1 디지털 이미지의 일부분, 상기 제1 가격, 상기 제2 객체에 대응하는 상기 제2 디지털 이미지의 일부분 및 상기 제2 가격을 단일 사용자 인터페이스 내에 출력하는 동작을 포함하는 동작들을 수행하도록 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한, 컴퓨팅 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 제1 객체를 포함하는 하나 이상의 판매하기 위한 항목의 제1 전체 가격, 상기 제2 객체의 또 다른 사례를 포함하는 하나 이상의 구매하기 위한 항목의 제2 전체 가격, 및 상기 제1 전체 가격과 상기 제2 전체 가격의 차이를 상기 단일 사용자 인터페이스 내에 출력하는 동작
    을 추가로 포함하는, 컴퓨팅 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제1 객체를 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 동작은:
    상기 제1 디지털 이미지 내에 포함된 상기 제1 객체의 사용자 선택을 수신하는 동작;
    머신 러닝을 이용하여 상기 제1 디지털 이미지 내에 포함된 상기 제1 객체를 인식하는 동작; 및
    상기 제1 객체를 판매할 의도를 나타내는 사용자 선택을 수신하는 동작을 포함하는, 컴퓨팅 시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 제1 가격은 서비스 제공자 시스템으로부터 획득되는, 컴퓨팅 시스템.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 제1 가격은 유사한 객체들을 수반하는 복수의 온라인 경매에 기초하는, 컴퓨팅 시스템.
  11. 컴퓨터-판독 가능 명령어들을 저장한 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 매체로서, 상기 컴퓨터-판독 가능 명령어들은:
    디지털 이미지들의 라이브 피드를 출력하는 동작;
    상기 디지털 이미지들 중 제1 디지털 이미지 내에 포함된 제1 객체를, 판매하기 위한 항목으로 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 디지털 이미지들 중 제2 디지털 이미지 내에 포함된 제2 객체의 또 다른 사례를, 구매하기 위한 항목으로 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 제1 객체를 판매하기 위한 제1 가격을 획득하는 동작;
    상기 제2 객체의 또 다른 사례를 구매하기 위한 제2 가격을 획득하는 동작; 및
    상기 제1 객체에 대응하는 상기 제1 디지털 이미지의 일부분, 상기 제1 가격, 상기 제2 객체에 대응하는 상기 제2 디지털 이미지의 일부분 및 상기 제2 가격을 단일 사용자 인터페이스 내에 출력하는 동작을 포함하는 동작들을 수행하도록 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  12. 제11항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 제1 객체를 포함하는 하나 이상의 판매하기 위한 항목의 제1 전체 가격, 상기 제2 객체의 또 다른 사례를 포함하는 하나 이상의 구매하기 위한 항목의 제2 전체 가격, 및 상기 제1 전체 가격과 상기 제2 전체 가격의 차이를 상기 단일 사용자 인터페이스 내에 출력하는 동작
    을 추가로 포함하는, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제1 객체를 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하는 동작은:
    상기 제1 디지털 이미지 내에 포함된 상기 제1 객체의 사용자 선택을 수신하는 동작;
    머신 러닝을 이용하여 상기 제1 디지털 이미지 내에 포함된 상기 제1 객체를 인식하는 동작; 및
    상기 제1 객체를 판매할 의도를 나타내는 사용자 선택을 수신하는 동작을 포함하는, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 제1 가격은 서비스 제공자 시스템으로부터 획득되는, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제1 가격은 유사한 객체들을 수반하는 복수의 온라인 경매에 기초하는, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
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