KR20130050995A - 복사 이미지들에 관한 메타데이터의 통합 - Google Patents

복사 이미지들에 관한 메타데이터의 통합 Download PDF

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Abstract

비디오 상의 정지 화상들을 나타내는 복사 이미지들을 분석하기 위한 방법들, 시스템들 및 장치. 일 양상에서, 방법은 복수의 이미지들 중 단일 이미지의 선택을 획득하는 것을 포함한다. 각각의 복사 이미지는 연관된 메타데이터의 세트를 가진다. 방법은 집합된 정보 내에 각각의 메타데이터의 세트를 집합시키는 것, 및 집합된 정보와 함께 선택된 이미지를 저장하는 것을 포함한다.

Description

복사 이미지들에 관한 메타데이터의 통합{CONSOLIDATING METADATA RELATING TO DUPLICATE IMAGES}
관련 출원들에 대한 교차 참조
이 출원은, 그 전체 내용이 여기서 참조로 포함되는, 2010년 9월 1일에 출원된 미국 출원 일련 번호 제12/873,681호에 대한 우선권을 청구한다.
본 명세서는, 예를 들어, 복사 이미지들의 세트에 관련된 정보를 통합함으로써 복사 이미지들을 분석하는 것에 관한 것이다. 복사 이미지들은 때때로 이미지 정리 및/또는 프로세싱 애플리케이션들로부터 초래되거나 다르게 발생한다. 예를 들어, 저해상도 및/또는 사이즈 미리 보기 파일이, 원본 고해상도 이미지 파일과 함께 생성될 수 있다. 추가로, 카메라로부터 이미지 파일들을 불러올 때 현재 불러온 이미지들 중 일부가 이전에 불러왔던 것인 경우 복사본들이 생성될 수 있다. 이미지들의 복사에 추가하여, 애플리케이션들은 때때로, 연관된 메타데이터의 복사 세트들을 생성 및 유지한다. 일부 환경들 하에서, 복사 이미지들 및 이들의 연관된 메타데이터의 각각의 세트들은 이미지 라이브러리에, 또는 상이한 이미지 라이브러리들에 별도로 저장된다.
본 명세서는 디지털 이미지들의 하나 이상의 라이브러리들로부터의 복사 이미지들을 분석하는 것에 관련된 기술들을 기재한다. 구체적으로, 기재된 기술들은 복사 이미지들의 세트 중에서 이미지를 선택하는 것 및 복사 이미지들의 세트의 각각 및 모두에 관련된 정보를 통합하는 것에 관련된다. 선택된 이미지 및 통합된 정보는 추가적인 사용을 위해 유지될 수 있지만, 복사 이미지들의 세트 중 선택되지 않은 이미지들은 폐기될 수 있다.
일반적으로, 본 명세서에서 기재된 발명 대상의 일 양상은 복수의 복사 이미지들 중 단일 이미지의 선택을 획득하는 동작들을 포함하는 방법들에서 구현될 수 있다. 각각의 복사 이미지는 연관된 메타데이터의 세트를 가지고 있다. 방법들은 또한 각각의 메타데이터의 세트를 집합된 정보 내에 집합시키는 것, 및 데이터 프로세싱 장치가 액세스할 수 있는 데이터 저장소 상에 집합된 정보와 함께 선택된 이미지를 저장하는 것을 포함한다.
이들 및 다른 구현예들은 다음 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 각각의 메타데이터의 세트는 하나 이상의 속성들을 포함할 수 있다. 이미지 속성은 이미지 라벨, 획득 시간, 획득 지리적 위치, 복사 이미지가 수정된 시간, 복사 이미지에 묘사된 얼굴들의 신원, 및 이미지에 적용된 조정 및 조정이 적용된 시간을 포함하는 정보 중 하나를 포함할 수 있다. 선택된 이미지와 연관된 집합된 정보는 각각의 복사 이미지와 연관된 각각의 하나 이상의 이미지 속성들에 대응하는 하나 이상의 집합된 속성들을 포함할 수 있다. 각각의 이미지 속성에 대응하는 집합된 속성은 프라이머리 속성 및 추가적인 속성들의 세트를 포함할 수 있다.
일부 구현예들에서, 방법들은 저장된 이미지와 연관된 집합된 정보에 포함된 하나 이상의 집합된 속성들의 각각의 하나 이상의 프라이머리 속성들에 기초하여 데이터 저장소 상에 다른 비-복사 이미지들과 함께 저장된 이미지를 정리하는 것을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 정리하는 것은 정렬(sorting), 그룹화(grouping), 연합(joining) 및 분류(classifying) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 방법들은 저장된 이미지와 연관된 집합된 정보 내에 포함된 하나 이상의 집합된 속성들의 추가적인 속성들의 각각의 하나 이상의 세트들에 기초하여 저장된 이미지와 연관된 동작의 보고를 제공하는 것을 포함할 수 있다.
일 구현예들에서, 집합시키는 것은 할당 규칙에 기초하여 복사 이미지들의 각각의 이미지 속성들 중 하나를 집합된 속성의 프라이머리 속성으로서 할당하는 것, 및 프라이머리 속성과 뚜렷이 구별되는 다른 복사 이미지들의 각각의 이미지 속성들로부터 집합된 속성의 추가적인 속성들의 세트를 형성하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 할당 규칙은 집합된 속성의 프라이머리 속성에 선택된 이미지의 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함한다. 또 다른 예로서, 할당 규칙은 집합된 속성의 프라이머리 속성에 데이터 저장소와 연관된 사용자에 의해 입력된 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함한다. 또 다른 예로서, 할당 규칙은 집합된 속성의 프라이머리 속성에 가장 이른 복사 이미지의 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함한다. 또 다른 예로서, 할당 규칙은 집합된 속성의 프라이머리 속성에 가장 늦은 복사 이미지의 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함한다. 또 다른 예로서, 할당 규칙은 집합된 속성의 프라이머리 속성에 널(null)이 아닌 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함한다.
또한, 방법들은 선택된 복사 이미지와 연관된 네트워크 위치의 프라이머리 어드레스에 선택되지 않은 복사 이미지들과 연관된 네트워크 위치들의 추가적인 어드레스들의 세트의 각각을 매핑하는 것을 포함할 수 있다.
방법들은 또한 선택된 이미지를 제외하고 복사 이미지들을 폐기하는 것을 포함할 수 있다. 추가로, 방법들은 복수의 복사 이미지들 중 단일 이미지를 제안하는 것을 포함한다. 일부 구현예들에서, 선택을 획득하는 것은 제안된 단일 이미지를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 선택을 획득하는 것은 데이터 저장소와 연관된 사용자로부터 단일 이미지의 표시를 수신하는 것을 포함한다.
본 명세서에 기재된 발명 대상은 방법으로서 또는 시스템으로서 또는 CD-ROM, DVD-ROM, HD-DVD-ROM, 블루레이 드라이브, 반도체 메모리 및 하드 디스크와 같은 정보 캐리어들에서 실재적으로 구현되는, 컴퓨터 프로그램 제품들을 사용하여 구현될 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램 제품들은 데이터 프로세싱 장치로 하여금 본 명세서에 기재된 하나 이상의 동작들을 수행하게 할 수 있다. 추가로, 본 명세서에 기재된 발명 대상은 프로세서 및 프로세서에 연결된 메모리를 포함하는 시스템으로서 구현될 수도 있다. 메모리는 프로세서로 하여금 본 명세서에 기재된 방법 동작들 중 하나 이상을 수행하게 하는 하나 이상의 프로그램들을 인코딩할 수 있다. 또한, 본 명세서에 기재된 발명 대상은 다양한 데이터 프로세싱 기계들을 사용하여 구현될 수 있다.
본 명세서에 기재된 발명 대상의 특정 구현예들은 다음 장점들 중 하나 이상을 구현하도록 구성될 수 있다. 집합된 정보는 복사 이미지들의 세트에 관련된 중복되지 않는(다른) 그리고 완전한 정보를 포함하도록 구성된다. 따라서, 복사 이미지들은 이들에 첨부될 수 있는 추가 정보 및 데이터의 손실 없이 제거될 수 있다. 예를 들어, 3개의 복사 이미지들의 세트는 적목(red-eye)을 제거하도록 프로세싱되는 제1 이미지, 온라인으로(예를 들어, 소셜 네트워크 사이트에) 업로드된 제2 이미지 및 휴일 카드에 사용되는 제3 이미지를 포함한다. 개시된 기법들은 각각의 이미지들의 편집들, 온라인 상태, 또는 휴일 카드 상태가 3개 복사본들 중 2개가 삭제될 때 손상되지 않을 것(예를 들어, 편집들이 손실되지 않거나 이미지들이 유실되지 않을 것)임을 보장한다. 실제로, 본 명세서에서 설명된 방법들 및 시스템들은 3개의 복사 이미지들 중 2개를 제거할 시에, 나머지 이미지는 편집될 것이고, 온라인으로 게시될 것이고, 휴일 카드의 일부분이 될 것임을 보장한다.
또한, 개시된 기법들은, 집합된 정보의 완전성을 손상시키지 않고, 복사 이미지들의 세트에 관련된 완전한 정보에 대해 요구되는 저장 공간의 감소를 잠재적으로 가능하게 한다. 또한, 집합된 정보는 복사된 이미지들의 세트에 관련된 동작을 추적하기 위해 사용될 수 있다.
본 명세서에 기재된 발명 대상의 하나 이상의 구현예들의 상세 항목들은 첨부 도면들 및 하기 기재에 설명된다. 발명 대상의 다른 특징들, 양상들 및 장점들은 기재, 도면들 및 청구항들로부터 명백해질 것이다.
도 1a는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션 내의 복사 이미지들의 다수의 세트들의 예시를 도시하는 도면이다.
도 1b는 각각의 복사 이미지와 연관된 메타데이터의 세트의 예의 도면이다.
도 2a는 복사 이미지들의 세트 중에서 선택된 이미지와 함께 복사 이미지들의 세트와 연관된 집합된 정보를 저장하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 2b는 복사 이미지들의 세트와 연관된 집합된 정보의 예를 도시하는 도면이다.
도 3은 복사 이미지들의 세트와 연관된 정보를 집합시키는 방법을 예시하는 흐름도이다.
다양한 도면들에서의 동일한 참조 번호들 및 부호들은 동일한 엘리먼트들을 표시한다.
도 1a는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100) 내에 복사 이미지들의 다수의 세트들(125, 125' 및 125")의 예시이다. 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 공중 또는 사설 통신 네트워크에 통신상으로 연결될 수 있는 컴퓨터 상에서 실행될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 랩톱, 스마트 폰 등일 수 있다.
이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 개시되는 동작에 따라 결과(120)를 디스플레이하도록 구성되는 뷰잉(viewing) 영역(110)을 포함할 수 있다. 도 1a에 예시되는 경우, 결과(120)는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 액세스되는 하나 이상의 라이브러리들에 저장되는 다수의 이미지들, 예를 들어, 사진들 및 비디오들에 대한 복사본들이 발견되었음을 도시한다. 예를 들어, 복사 사진들의 세트(125)는 3개의 복사본들을 포함하는 반면, 복사 사진들의 또 다른 세트(125')는 4개의 복사본들을 포함한다. 또 다른 예로서, 복사 비디오들의 세트(125")는 2개의 복사본들을 포함한다.
복사본들을 발견하기 위한 명령을 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자로부터 수신할 시에, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 타겟 이미지 라이브러리들을 분석할 수 있는데, 즉 이는 이미지 파일들의 세트를 검토할 수 있고, 다수의 체크들을 수행할 수 있다. 제1 체크(대략적(coarse) 레벨 필터를 나타냄)는 이미지 파일 명칭들의 비교일 수 있다. 공통 명칭들을 가지는 파일들을 식별할 시에, 애플리케이션은 식별된 파일들의 컨텐츠를 체크할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 체크는 파일 사이즈 비교를 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, 컨텐츠 체크는 비트-비교를 포함할 수 있다. 비트-비교는 전체 해상도에서, 또는 더 낮은(절반, 4분의 1 등) 해상도에서 수행될 수 있다. 일부 구현예들에서, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 먼저 식별된 이미지들의 더 낮은 해상도 이미지들을 생성할 수 있고, 이후 생성된 더 낮은 해상도 이미지들의 비트-비교를 수행할 수 있다.
이미지 라이브러리의 분석이 완료되면, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 복사 분석의 결과를 요약(120)할 수 있고, 복사 이미지들의 세트들(125, 125', 125") 등을 뷰어 영역(110)에 표시할 수 있다. 추가로, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 선택된 이미지(127)를 유지할 수 있고, 복사 이미지들의 세트(125)로부터 선택되지 않은 이미지들을 폐기할 수 있다. 선택된 이미지(127)는 예를 들어, "유지" 라벨을 사용하여 그리고 선택된 이미지(127)를 복사 이미지들의 세트(125)의 가장 좌측 위치에 배치하여, 마킹될 수 있다. 일부 구현예들에서, 유지할 복사본들의 선택은 항목별 기반(130)으로 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 이루어질 수 있다. 예를 들어, 유지할 이미지는 복사 이미지들의 세트(125')의 가장 좌측 위치에 표시될 수 있고, "유지하려면 클릭"(131)이 마킹될 수 있다. 일부 구현예들에서, 유지할 복사본들의 선택은 (사용자 요청 시에 선택을 취소하기 위한 선택을 가지고) 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 수행될 수 있다(140). 예를 들어, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 (예를 들어, 복사 이미지들의 세트의 가장 좌측 위치에 유지할 비디오를 배치함으로써) 복사 비디오들의 세트(125")로부터 유지할 비디오를 제안할 수 있다(141).
일부 구현예들에서, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 그것이 복사 이미지들 중에서 유지할 이미지를 선택한 이유의 표시를 추가로 제공할 수 있다. 추가로, 삭제된 복사본들은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)의 휴지통(운영 체제 휴지통이 아님)에 배치되는데, 즉, 복사본들은 저장소로부터 제거되지 않으며, 사용자가 원하는 경우 복원될 수 있다.
특정 복사본의 유지를 위한 기준들은 최고 해상도, 가장 이른 또는 가장 늦은 획득 시간, 연관된 메타데이터의 가장 큰 세트, 이전 수정(사용자가 해당 이미지에 관심을 가지고 있음을 암시함) 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 도 1b는 복사 이미지와 연관된 메타데이터의 세트(150)의 예이다. 각각의 메타데이터의 세트(150)는 하나 이상의 이미지 속성들(152)을 포함한다. 이미지 속성(152)은 대응하는 속성 값(154) 및 속성 값이 어떻게 입력되었는지를 표시하기 위한 대응하는 레코드(156)를 가질 수 있다.
예를 들어, 이미지 속성(152)은 이미지 제목(152-a)일 수 있다. 도 1b를 참조하면, 이미지 제목 값은 문자열 "Pat와 급우"이며, 이미지 제목은 Terry라 명명된 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)의 사용자에 의해 입력되었다. 도 1a를 참조하면, 이미지(127)의 제목 값은 문자열 "IMG00005"이며, 이미지 제목은 이미지(127)를 획득한 이미지 캡처 디바이스에 의해 자동으로 할당되었다.
또 다른 예로서, 이미지 속성(152)은 획득 시간(152-b)일 수 있다. 이 예에서, 획득 시간 값은 날짜 "05/16/2008"이고, 획득 시간은 이미지를 획득한 이미지 캡처 디바이스에 의해 자동으로 할당되었다. 또 다른 예로서, 이미지 속성(152)은 획득 지리적 위치(152-c)일 수 있다. 이 예에서, 획득 지리적 위치 값은 널(null)이다. 이미지 속성에 대한 "널 값"은 이미지 속성에 대한 값의 부재를 나타낸다. 이 경우, 널 획득 지리적 위치는, 이미지를 획득하였으며 이미지가 획득된 시간에 이미지 캡처 디바이스의 지리적 위치를 검출하기 위한 수단을 가지지 않은 이미지 캡처 디바이스에 의해 자동으로 할당되었다. 이미지 캡처 디바이스가 지리적 위치 검출을 구비한 경우, 획득 지리적 위치의 위도 및 경도는 획득 지리적 위치 값으로서 레코딩될 수 있다. 또한, 획득 지리적 위치 값은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 입력될 수 있으며, 예를 들어, 문자열 "UCLA 캠퍼스"일 수 있다.
또 다른 이미지 속성(152)은 복사 이미지가 수정된 시간일 수 있다. 예를 들어, 도 1a의 복사 이미지들의 세트(125)의 가장 우측 이미지에 대한 수정 시간 값이, 이러한 예시적인 Iphoto에서, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 할당된 낮시간 "11/12/2008 10:46"이다. 또 다른 이미지 속성(152)은 복사 이미지에 묘사된 얼굴들의 신원을 포함할 수 있다. 예를 들어, 얼굴들의 신원에 대한 값은 문자열 "Pat"일 수 있다. 이 값은 얼굴 인식 특징으로 구성된 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해, 또는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자, 예를 들어, Jenny에 의해 자동으로 할당될 수 있다. 다른 이미지 속성들(152)은 이미지에 적용된 조정(및/또는 사전설정 조정), 및 조정이 적용된 시간일 수 있다. 예를 들어, 조정 값은 "흑백"(B&W)일 수 있고, 이미지 캡처 디바이스로부터의 이미지를 불러올 때 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 적용되었을 수 있다. 또 다른 예에서, 사전설정 조정은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 적용될 수 있다. 조정이 적용된 시간에 대한 값 및 값이 할당된/입력된 방법이 대응적으로 레코딩될 수 있다. 다른 이미지 속성들(152)은 이미지 사이즈, 예를 들어, 604 x 402 (0.24 MP) 123 KB 및 이미지 타입, 예를 들어, PNG 또는 RAW 등일 수 있다. 또 다른 이미지 속성(152)은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 이미지가 업로드된 네트워크 위치의 어드레스(파일 경로, 하이퍼링크 등)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지는 Jenny에 의해 소셜 네트워킹 사이트에 업로드되었다. 또 다른 예로서, 이미지는 Terry의 분배 리스트에, 예를 들어, 이메일을 통해, 분배된 온라인 휴일 카드에(또는 이미지 콜라주 등) 포함되었다. 복사 이미지와 연관된 메타데이터의 세트(150)는 다수의 다른 이미지 속성들을 포함할 수 있다.
복사 이미지들과 연관된 메타데이터의 세트들(150)에 포함된 주어진 속성(152)에 대응하는 속성 값들(154)(및/또는 각각의 할당 레코드(156))은 복사 이미지들의 세트 사이에서 상대적으로 다르거나 공통적일 수 있다. 예를 들어, 복사 이미지들의 세트(125)로부터의 이미지(127)는 11/13/2008의 수정 날짜 값을 가질 수 있다; 동일한 복사본들의 세트(125)로부터의 다른 2개의 이미지들은 이미지(127)에 대해 더 이르지만, 서로에 대해 공통적인 11/12/2008의 수정 날짜 값을 가진다. 또한, 이미지(127)는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)의 사용자에 의해 수정되었을 수 있는 반면, 동일한 세트로부터의 다른 2개의 이미지들 중 하나 또는 둘 모두는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 수정되었을 수 있다. 본 명세서에 개시된 기법들 및 시스템들은 복사 이미지들과 연관된 메타데이터의 다수의 세트들에 포함된 정보의 통합을 가능하게 한다. 예를 들어, 도 2a-2b 및 도 3에 관련하여 상세하게 기재된 바와 같이, 제거를 위해 선택된 복사 이미지들의 속성들(152)은 유지하기 위해 선택된 이미지와 연관된 집합된 정보 내에 집합될 수 있다.
도 2a는 복사 이미지들의 세트 중에서 선택된 이미지와 함께 복사 이미지들의 세트와 연관된 집합된 정보를 저장하는 방법(200)의 예를 예시하는 흐름도이다. 방법(200)은 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행될 수 있고, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)의 일부분으로서 구현될 수 있다. 방법(200)은 복수의 복사 이미지들 중에서 단일 이미지의 선택을 획득하는 것(210)을 포함한다. 각각의 복사 이미지는 연관된 메타데이터의 세트를 가진다. 방법은 각각의 메타데이터의 세트를 집합된 정보 내에 집합시키는 것(220)을 더 포함한다. 또한, 방법(200)은 데이터 프로세싱 장치가 액세스할 수 있는 데이터 저장소 상에 집합된 정보와 함께 선택된 이미지를 저장하는 것(230)을 포함한다. 방법(200)은 또한 선택된 이미지를 제외하고 복사 이미지들을 폐기하는 것(240)을 포함할 수 있다.
일부 구현예들에서, 복수의 복사 이미지들 중에서 단일 이미지의 선택을 획득하는 것(210)은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 수행될 수 있다. 도 1a에 예시된 예에서, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 (예를 들어, 복사 이미지들의 세트의 가장 좌측 위치에 유지할 이미지를 배치함으로써) 복사본들의 세트로부터 유지할 이미지를 제안할 수 있다(141). 이러한 경우, 제안된 이미지는 복사본들의 세트의 각각의 이미지로서 저장하기 위해 자동으로 선택될 수 있다. 일부 구현예들에서, 복수의 복사 이미지들 중 단일 이미지의 선택을 획득하는 것(210)은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 유지할 이미지는 복사 이미지들의 세트의 가장 좌측 위치에 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 표시될 수 있고, "유지하려면 클릭"(131)으로 마킹될 수 있다.
각각의 메타데이터의 세트를 집합된 정보 내에 집합시키는 것(220)은 도 1b와 관련하여 전술된 이미지 속성들에 대응하는 집합된 속성들로 정보를 통합하는 것을 포함한다. 또한, 도 2b는 복사 이미지들의 세트와 연관된 집합된 정보(222)의 예이다. 선택된 이미지와 연관된 집합된 정보(222)는 각각의 복사 이미지와 연관된 각각의 하나 이상의 이미지 속성들(152)에 대응하는 하나 이상의 집합된 속성들(224)을 포함한다. 각각의 이미지 속성(152)에 대응하는 집합된 속성(224)은 프라이머리 속성(226) 및 추가적인 속성들의 세트(228)를 포함한다.
집합된 속성(224)의 예는 제목(224-a)이다. 제목(224-a)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 프라이머리 제목을 나타내며, 예를 들어, 복사 이미지 "j"의 제목일 수 있다. 복사 이미지 "j"는 선택된 복사 이미지일 수 있다(그러나 반드시 선택된 복사 이미지일 필요는 없다). 제목(224-a)에 대응하는 추가적인 제목들의 세트는 프라이머리 제목과는 뚜렷이 구별되는 다른 복사 이미지들 "i", "k"의 제목들을 포함할 수 있다. 프라이머리 속성(226)을 할당하기 위한, 그리고 추가적인 속성들의 세트(228)를 형성하기 위한 상세 규칙들은 도 3과 관련하여 하기에 상세하게 기재된다. 이 예에서, 이미지 "j"의 제목은 프라이머리 제목으로서 할당되는데, 왜냐하면 이것이, 원본 이미지를 캡처한 카메라에 의해, 또는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 생성되었을 수 있는 다른 복사 이미지들 "i", "k", ...의 제목들과 대비하여, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)의 사용자에 의해 입력되었을 수 있기 때문이다. 또 다른 예로서, 도 1a에 예시된 복사 이미지들의 세트(125)를 생각해보자. 이 예에서, 3개의 복사본들(125) 각각은 원본 이미지를 캡처한 카메라에 의해 자동으로 할당된 동일한 제목 "IMG00005"을 가진다. 이 예에서, 제목(224-a)에 대응하는 프라이머리 제목은 "IMG00005"이다. 또한, 이 예에서, 제목(224-a)에 대응하는 추가적인 제목들의 세트는 널인데, 왜냐하면 추가적인 제목들의 세트에 포함될 뚜렷이 구별되는 제목들이 존재하지 않기 때문이다. 널 세트는 제로 엘리먼트들을 가지는 세트 또는 빈 세트를 나타낸다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 획득 시간(224-b)이다. 획득 시간(224-b)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 원본 이미지의 획득 시간을 나타낸다. 획득 시간(224-b)에 대응하는 추가적인 획득 시간들의 세트는 널인데, 왜냐하면 복사 이미지 중 임의의 것의 획득 시간이 유일하기 때문, 즉, 프라이머리 획득 시간과 구별할 수 없기 때문이다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 획득 지리적 위치(224-c)이다. 획득 지리적 위치(224-c)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 복사 이미지 "i"의 지리적 위치의 획득을 나타낸다. 또한, 복사 이미지 "i"는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 입력된 지리적 위치를 가지는 복사 이미지들의 세트 중 오직 하나일 수 있다. 또한, 복사 이미지 "i"는 선택된 복사 이미지일 수 있다(그러나 반드시 선택된 복사 이미지일 필요는 없다). 획득 지리적 위치(224-c)에 대응하는 추가적인 획득 지리적 위치의 세트는 널인데, 왜냐하면, 이 경우, 어떠한 다른 복사 이미지들도 레코딩된 지리적 위치를 가지지 않기 때문이다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 수정 시간(224-d)이다. 수정 시간(224-d)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 프라이머리 수정 시간을 나타내며, 선택된 복사 이미지(예를 들어, "j")의 수정 시간이다. 수정 시간(224-d)에 대응하는 추가적인 수정 시간들의 세트는 프라이머리 수정 시간과 뚜렷이 구별되는 선택되지 않은 복사 이미지들(예를 들어, "i", "k", ...)의 수정 시간들을 포함한다. 예를 들어, 도 1a에 예시된 복사 이미지들의 세트(125)를 생각해보자. 이 경우, 프라이머리 수정 시간은 선택된 이미지(127)의 수정 시간, 즉 11/13/2008 1:24 PM에 대응한다. 수정 시간(224-d)에 대응하는 추가적인 수정 시간들의 세트는 복사 이미지들의 세트(125)의 선택되지 않은 이미지들의 공통 수정 시간에 대응하는 하나의 엘리먼트, 즉 11/12/2008 10:46 AM을 포함한다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 이미지에 묘사된 얼굴들의 신원(224-e)이다. 얼굴들의 신원(224-e)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 복사 이미지 "k"에 묘사된 얼굴들의 신원을 나타낸다. 또한, 복사 이미지 "k"는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 식별된, 또는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 식별된, 식별된 얼굴들을 가지는 복사 이미지들의 세트 중 오직 하나일 수 있다. 또한, 복사 이미지 "k"는 선택된 복사 이미지일 수 있다(그러나, 반드시 선택된 이미지일 필요는 없다). 얼굴들의 신원(224-e)에 대응하는 얼굴들의 추가적인 신원들의 세트는 널인데, 왜냐하면, 이 경우, 어떠한 다른 복사 이미지들도 레코딩된 얼굴들의 신원을 가지지 않기 때문이다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 조정 타입(224-f)이다. 조정 타입(224-f)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 복사 이미지 "j"의 조정 타입을 나타낸다. 또한, 복사 이미지 "j"는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 조정된, 또는 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 조정된 복사 이미지들의 세트 중 오직 하나일 수 있다. 또한, 복사 이미지 "j"는 선택된 복사 이미지일 수 있다(그러나, 반드시 선택된 복사 이미지일 필요는 없다). 조정 타입(224-f)에 대응하는 추가적인 조정 타입들의 세트는 널인데, 왜냐하면, 이 경우, 어떠한 다른 복사 이미지들도 조정되지 않았기 때문이다. 조정 날짜(224-g)는 조정 타입(224-f)에 대응하며 조정 타입(224-f)과 유사한 방식으로 결정된다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 사이즈(224-h)이다. 사이즈(224-h)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 프라이머리 사이즈를 나타내며, 선택된 복사 이미지(예를 들어, "j")의 사이즈이다. 사이즈(224-h)에 대응하는 추가적인 사이즈들의 세트는 프라이머리 사이즈와 뚜렷이 구별되는 선택되지 않은 복사 이미지들(예를 들어, "i", "k", ...)의 사이즈들을 포함한다. 예를 들어, 도 1a에 예시된 복사 이미지들의 세트(125)를 생각해보자. 이 경우, 프라이머리 사이즈는 선택된 이미지(127)의 사이즈, 즉 3504 x 2336 (8.2 MP) 1.4 MB에 대응한다. 사이즈(224-h)에 대응하는 추가적인 사이즈들의 세트는 프라이머리 사이즈와 뚜렷이 구별되는 선택되지 않은 이미지들 중 하나의 사이즈에 대응하는 하나의 엘리먼트, 즉 2756 x 1837 (5 MP) 1.1 MB를 포함한다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 파일 타입(224-i)이다. 파일 타입(224-i)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 프라이머리 파일 타입을 나타내며, 선택된 복사 이미지(예를 들어, "j")의 파일 타입이다. 파일 타입(224-i)에 대응하는 추가적인 파일 타입들이 세트는 프라이머리 파일 타입들과 뚜렷이 구별되는 선택되지 않은 복사 이미지들(예를 들어, "i", "k", ...)의 파일 타입들을 포함한다. 예를 들어, 도 1a에 예시된 복사 이미지들의 세트(125)를 생각해보자. 이 경우, 프라이머리 파일 타입은 선택된 이미지(127)의 파일 타입, 즉 TIFF에 대응한다. 파일 타입(224-i)에 대응하는 추가적인 파일 타입들의 세트는, 프라이머리 파일 타입과 뚜렷이 구별되는 선택되지 않은 이미지들 중 하나의 파일 타입에 대응하는 하나의 엘리먼트, 즉 PNG를 포함한다. 복사 이미지들의 세트와 연관된 집합된 정보(222)는 다수의 다른 집합된 속성들을 포함할 수 있다.
집합된 속성(224)의 또 다른 예는 네트워크 위치의 어드레스(224-j)이다. 하이퍼링크(224-j)에 대응하는 프라이머리 속성(226)은 복사 이미지 "j"가 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 업로드된 네트워크 위치의 어드레스를 나타낸다. 일부 경우들에서, 복사 이미지 "j"는 특정된 웹 페이지에 또는 소셜 네트워킹 사이트에 업로드된 복사 이미지들의 세트 중 오직 하나일 수 있다. 또한, 복사 이미지 "j"는 선택된 복사 이미지일 수 있다(그러나, 반드시 선택된 복사 이미지일 필요는 없다). 이들 경우들에서, 네트워크 위치의 어드레스(224-j)에 대응하는 네트워크 위치들의 추가적인 어드레스들의 세트는 널인데, 왜냐하면, 어떠한 다른 복사 이미지들도 업로드되지 않았기 때문이다. 일부 다른 경우들에서, 네트워크 위치의 어드레스(224-j)에 대응하는 네트워크 위치들의 추가적인 어드레스들의 세트는 네트워크 위치의 프라이머리 어드레스와 뚜렷이 구별되는 선택되지 않은 복사 이미지들(예를 들어, "i")의 네트워크 위치들의 어드레스들을 포함한다. 예를 들어, 휴일 카드의 일부분으로서 분배된 복사본 "i"에 대응하는 네트워크 어드레스는 휴가 카드의 네트워크 위치의 어드레스일 수 있다. 또한, 선택되지 않은 복사 이미지들에 대응하는 네트워크 위치들의 추가적인 어드레스들의 세트 중의 네트워크 어드레스들은 네트워크 위치의 프라이머리 어드레스(224-j)에 자동으로 매핑될 수 있다. 예를 들어, 선택되지 않은 복사 이미지 "i"를 사용하여 생성된 휴일 카드는 네트워크 위치의 프라이머리 어드레스(224-j)에 대응하는 선택된 복사 이미지 "j"를 포함하도록 방법(200)을 수행할 시에 자동으로 업데이트된다.
도 2a에 예시된 방법(200)으로 돌아가면, 일부 구현예들에서, 데이터 저장소 상에 집합된 정보(222)와 함께 선택된 이미지를 저장하는 것(230)은 데이터 저장소 상에 저장된 다른 비-복사 이미지들과 함께 저장된 이미지를 용이하게 정리하기 위해 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 수행될 수 있다. 정리하는 것은 저장된 이미지와 연관된 집합된 정보(222)에 포함된 하나 이상의 집합된 속성들(224)의 각각의 하나 이상의 프라이머리 속성들(226)에 기초할 수 있다. 예를 들어, 정리하는 것은 데이터 저장소에 저장된 다른 비-복사된 이미지들과 함께 저장된 이미지를 정렬, 그룹화, 연합 및 분류하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가로, 저장된 이미지와 연관된 집합된 정보(222)에 포함된 하나 이상의 집합된 속성들(224)의 추가적인 속성들(228)의 각각의 하나 이상의 세트들은 저장된 이미지에 관련된 동작(이력)의 보고를 제공하기 위해 사용될 수 있다.
일부 구현예들에서, 선택되지 않은 복사 이미지들을 폐기하는 것(240)은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)에 의해 자동으로 수행될 수 있다. 도 1a에 예시된 예에서, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 복사본들의 세트(125, 125' 및 125")로부터 선택되지 않은 이미지들을 애플리케이션 휴지통으로 이동시킬 수 있다. 그러나, 이미지 라이브러리로부터 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)의 휴지통으로 이동된 항목들은, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자로부터 수신된 명령들에 응답하여, 유래한 이미지 라이브러리들에 복원될 수 있다.
도 3은 복사 이미지들의 세트와 연관된 정보를 집합시키는 방법(300)의 예를 예시하는 흐름도이다. 일부 구현예들에서, 방법(300)은 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행될 수 있고, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)의 일부분으로서 구현될 수 있다. 방법(300)은 할당 규칙에 기초하여 복사 이미지들의 각각의 이미지 속성들(152) 중 하나를 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)으로서 할당하는 것(310)을 포함한다. 또한, 방법(300)은 프라이머리 속성(226)과 뚜렷이 구별되는 복사 이미지들의 각각의 이미지 속성들(152)로부터 집합된 속성(224)의 추가적인 속성들의 세트(228)를 형성하는 것(370)을 포함한다.
일부 구현예들에서, 할당 규칙은 선택된 이미지의 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 매핑하는 것(320)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 집합된 정보(222)에 포함된 프라이머리 속성들(226)은 선택된 이미지와 연관된 메타데이터의 세트(150)에 포함된 각각의 속성들(152)에 대해 일대일 대응을 가질 수 있다.
일부 구현예들에서, 할당 규칙은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 입력된 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 매핑하는 것(330)을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 입력되고 유효성 검사된 값들(154)을 가지는 대응하는 이미지 속성들(152)을 프라이머리 속성들(226)에 할당한다.
일부 구현예들에서, 할당 규칙은 가장 이른 수정된 복사 이미지의 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 할당하는 것(340)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 최초 캡처된 이미지의 다수의 또는 모든 대응하는 이미지 속성들(152)을 프라이머리 속성들(226)에 할당할 수 있다.
일부 구현예들에서, 할당 규칙은 가장 늦은 수정된 복사 이미지의 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 매핑하는 것(350)을 포함한다. 이러한 방식으로, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 복사 이미지들의 세트 중에서 사용가능한 가장 최근의 대응하는 이미지 속성들(152)을 프라이머리 속성들(226)에 할당한다.
일부 구현예들에서, 할당 규칙은 널이 아닌 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 매핑하는 것(360)을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)은 집합된 속성들(224)의 정보가 풍부한 프라이머리 속성들(226)을 생성할 수 있다.
추가로, 할당 규칙은 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)을 생성하기 위한 매핑(320, 330, 340, 350 및 360)의 조합들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 할당 규칙은 먼저, 가장 이른 수정된 복사 이미지의 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 매핑하는 것(340)을 수행하는 것, 및 이후, 널이 아닌 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 매핑하는 것(360)을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, 할당 규칙은 먼저, 이미지 조작 소프트웨어 애플리케이션(100)과 연관된 사용자에 의해 입력된 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성들(226)에 매핑하는 것(330)을 수행하는 것, 및 이후, 선택된 이미지의 각각의 이미지 속성(152)을 집합된 속성(224)의 프라이머리 속성(226)에 매핑하는 것(320)을 수행하는 것을 포함할 수 있다.
다수의 컴퓨팅 디바이스가, 클라이언트로서 또는 서버 또는 복수의 서버들로서, 이 문서에서 기재된 시스템들 및 방법들을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스는 다양한 형태들의 디지털 컴퓨터들, 예를 들어, 랩톱, 데스크톱, 워크스테이션, 개인 디지털 정보 단말(PDA), 서버, 블레이드 서버, 메인프레임, 및 다른 적절한 컴퓨터들에서 구현될 수 있다. 또 다른 컴퓨팅 디바이스는 다양한 형태들의 모바일 디바이스들, 예를 들어, 개인 디지털 정보 단말(PDA), 셀룰러 전화, 스마트폰, 및 다른 유사한 컴퓨팅 디바이스들에서 구현될 수 있다. 추가로, 컴퓨팅 디바이스들은 USB(Universal Serial Bus) 플래시 드라이브들을 포함할 수 있다. USB 플래시 드라이브들은 운영 체제들 및 다른 애플리케이션들을 저장할 수 있다. USB 플래시 드라이브들은 입력/출력 컴포넌트들, 예를 들어, 무선 송신기, 또는 또 다른 컴퓨팅 디바이스의 USB 포트에 삽입될 수 있는 USB 커넥터를 포함할 수 있다. 여기서 기재된 컴포넌트들, 이들의 접속들 및 관계들, 및 그 기능들은 오직 예시적인 것으로 의도되며, 이 문서에서 기재되고 그리고/또는 청구되는 발명들의 구현예들을 제한하도록 의도되지 않는다.
컴퓨팅 디바이스는 프로세서, 메모리, 저장 메모리, 메모리에 접속하는 고속 인터페이스 및 고속 확장 포트들을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스는 저속 버스에 접속하는 저속 인터페이스 및 저장 디바이스를 더 포함할 수 있다. 위 컴포넌트들 각각은 다양한 버스들을 사용하여 상호접속될 수 있고, 공통 마더보드 상에, 또는 적절한 다른 방식들로 장착될 수 있다. 프로세서는 고속 인터페이스에 연결되는 디스플레이와 같은 외부 입력/출력 디바이스 상에 GUI에 대한 그래픽 정보를 디스플레이하기 위해 저장 디바이스 상에 또는 메모리에 저장되는 명령들을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스 내에서의 실행을 위한 명령들을 프로세싱할 수 있다. 다른 구현예들에서, 다수의 프로세서들 및/또는 다수의 버스들이, 적절한 경우, 다수의 메모리들 및 메모리 타입들과 함께 사용될 수 있다. 또한, 다수의 컴퓨팅 디바이스들이 접속될 수 있으며, 각각의 디바이스는 (예를 들어, 서버 뱅크, 블레이드 뱅크들의 그룹, 또는 멀티프로세서 시스템으로서) 필요한 동작들의 일부분들을 제공한다.
메모리는 컴퓨팅 디바이스 내에 정보를 저장할 수 있다. 일 구현예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들일 수 있다. 또 다른 구현예에서, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들일 수 있다. 메모리는 또한 자기 또는 광학 디스크와 같은 또 다른 형태의 컴퓨터-판독가능한 매체일 수 있다.
저장 디바이스는 컴퓨팅 디바이스를 위한 대용량 저장소를 제공할 수 있다. 일 구현예에서, 저장 디바이스는, 저장 영역 네트워크 또는 다른 구성들 내의 디바이스들을 포함하여, 컴퓨터-판독가능한 매체, 예를 들어, 플로피 디스크 디바이스, 하드 디스크 디바이스, 광학 디스크 디바이스, 또는 테이프 디바이스, 플래시 메모리 또는 다른 유사한 솔리드 스테이트 메모리 디바이스, 또는 디바이스들의 어레이이거나 이를 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 정보 캐리어에 실재적으로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 또한, 실행될 때, 전술된 것들과 같은 하나 이상의 방법들을 수행하는 명령들을 포함할 수 있다. 정보 캐리어는 메모리, 저장 디바이스, 또는 프로세서 상의 메모리와 같은 컴퓨터- 또는 기계-판독가능한 매체이다.
고속 제어기는 컴퓨팅 디바이스에 대한 대역폭 집약형(bandwidth-intensive) 동작들을 관리할 수 있는 반면, 저속 제어기는 더 낮은 대역폭 집약형 동작들을 관리할 수 있다. 기능들의 이러한 할당들은 단지 예시적이다. 일 구현예에서, 고속 제어기는 메모리에, 디스플레이에(예를 들어, 그래픽 프로세서 또는 가속기를 통해), 그리고 다양한 확장 카드들을 수용할 수 있는 고속 확장 포트들에 연결될 수 있다. 구현예에서, 저속 제어기는 저장 디바이스 및 저속 확장 포트에 연결될 수 있다. 다양한 통신 포트들(예를 들어, USB, 블루투스, 이더넷, 무선 이더넷)을 포함할 수 있는 저속 확장 포트는 하나 이상의 입력/출력 디바이스들, 예를 들어, 키보드, 포인팅 디바이스, 스캐너, 또는 예를 들어, 네트워크 어댑터를 통해 스위치 또는 라우터와 같은 네트워킹 디바이스에 연결될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스는 다수의 상이한 형태들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이는 표준 서버로서, 또는 이러한 서버들의 그룹 내에서 다수 회 구현될 수 있다. 이는 또한 랙 서버 시스템의 일부로서 구현될 수 있다. 추가로, 이는 랩톱 컴퓨터와 같은 개인용 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 대안적으로, 컴퓨팅 디바이스로부터의 컴포넌트들은 모바일 디바이스 내의 다른 컴포넌트들과 결합될 수 있다. 이러한 디바이스들 각각은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들 또는 모바일 디바이스들을 포함할 수 있고, 전체 시스템은 서로 통신하는 다수의 컴퓨팅 디바이스들 및 모바일 디바이스들로 구성될 수 있다.
모바일 디바이스는 여러 컴포넌트들 중 특히, 프로세서, 메모리, 디스플레이와 같은 입력/출력 디바이스, 통신 인터페이스, 및 트랜시버를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스에는 또한 추가적인 저장소를 제공하기 위한 저장 디바이스, 예를 들어, 마이크로드라이브 또는 다른 디바이스가 제공될 수 있다. 위 컴포넌트들 각각은 다양한 버스들을 사용하여 상호접속되며, 컴포넌트들 중 몇몇은 공통 마더보드 상에 또는 적절한 다른 방식들로 장착될 수 있다.
프로세서는 메모리에 저장된 명령들을 포함한, 모바일 디바이스 내의 명령들을 실행할 수 있다. 모바일 디바이스의 프로세서는 별개의 그리고 다수의 아날로그 및 디지털 프로세서들을 포함하는 칩들의 칩셋으로서 구현될 수 있다. 추가로, 프로세서는 다수의 아키텍처들 중 임의의 것을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 CISC(복합 명령 세트 컴퓨터) 프로세서, RISC(축소 명령 세트 컴퓨터) 프로세서, 또는 MISC(최소 명령 세트 컴퓨터) 프로세서일 수 있다. 프로세서는 예를 들어, 모바일 디바이스의 다른 컴포넌트들의 조정(coordination), 예를 들어, 사용자 인터페이스들, 모바일 디바이스에 의해 실행되는 애플리케이션들, 및 모바일 디바이스에 의한 무선 통신의 제어를 제공할 수 있다.
모바일 디바이스의 프로세서는 디스플레이에 연결되는 디스플레이 인터페이스 및 제어 인터페이스를 통해 사용자와 통신할 수 있다. 디스플레이는 예를 들어, 박막 트랜지스터 액정 디스플레이 또는 유기 발광 다이오드 디스플레이, 또는 다른 적절한 디스플레이 기술일 수 있다. 디스플레이 인터페이스는 사용자에게 그래픽 및 다른 정보를 표시하도록 디스플레이를 구동하기 위한 적절한 회로를 포함할 수 있다. 제어 인터페이스는 사용자로부터 커맨드(command)들을 수신하고, 모바일 디바이스의 프로세서에 제시하기 위해 그 커맨드들을 변환할 수 있다. 추가로, 모바일 디바이스의 다른 디바이스들과의 근거리(near area) 통신을 가능하게 하기 위해, 모바일 디바이스의 프로세서와 통신하는 외부 인터페이스가 제공될 수 있다. 외부 인터페이스는, 예를 들어, 일부 구현예들에서의 유선 통신, 또는 다른 구현예들에서의 무선 통신을 제공할 수 있으며, 다수의 인터페이스들이 또한 사용될 수 있다.
메모리는 컴퓨팅 모바일 디바이스 내에 정보를 저장한다. 메모리는 컴퓨터-판독가능한 매체 또는 매체들, 휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들, 또는 비휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들 중 하나 이상으로서 구현될 수 있다. 확장 메모리가 또한 제공되고, 예를 들어 SIMM(Single In Line Memory Module) 카드 인터페이스를 포함할 수 있는 확장 인터페이스를 통해 모바일 디바이스에 접속될 수 있다. 이러한 확장 메모리는 모바일 디바이스에 대한 여분의 저장 공간을 제공할 수 있거나, 또는 모바일 디바이스에 대한 애플리케이션들 또는 다른 정보를 저장할 수 있다. 구체적으로, 확장 메모리는 위에 기재된 프로세스들을 실행하거나 보충하기 위한 명령들을 포함할 수 있고, 또한 정보를 보호할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 확장 메모리는 모바일 디바이스에 대한 보안 모듈로서 제공될 수 있고, 디바이스의 안전한 사용을 허용하는 명령들로 프로그래밍될 수 있다. 추가로, 보안 애플리케이션들은, 해킹불가능한 방식으로 SIMM 카드 상에 식별 정보를 배치하는 것과 같이, 추가적인 정보와 함께, SIMM 카드를 통해 제공될 수 있다.
메모리는, 예를 들어, 하기에 논의되는 바와 같이, 플래시 메모리 및/또는 NVRAM 메모리를 포함할 수 있다. 일 구현예에서, 컴퓨터 프로그램 제품이 정보 캐리어에 실재적으로 구현된다. 컴퓨터 프로그램 제품은, 실행될 때, 전술된 것과 같은 하나 이상의 방법들을 수행하는 명령들을 포함한다. 정보 캐리어는 예를 들어, 트랜시버 또는 외부 인터페이스를 통해 수신될 수 있는 컴퓨터- 또는 기계-판독가능한 매체, 예를 들어, 메모리, 확장 메모리, 또는 프로세서 상의 메모리이다.
모바일 디바이스는 필요한 경우 디지털 신호 프로세싱 회로를 포함할 수 있는 통신 인터페이스를 통해 무선으로 통신할 수 있다. 통신 인터페이스는, 특히, GSM 음성 호출들, SMS, EMS, 또는 MMS 메시징, CDMA, TDMA, PDC, WCDMA, CDMA2000, 또는 GPRS와 같은 다양한 모드들 또는 프로토콜들 하에서의 통신을 제공할 수 있다. 이러한 통신은, 예를 들어, 무선-주파수 트랜시버를 통해 발생할 수 있다. 추가로, 블루투스, WiFi, 또는 다른 이러한 트랜시버(미도시)를 사용하는 것과 같은 단거리 통신이 발생할 수 있다. 추가로, GPS(Global Positioning System) 수신기 모듈은 모바일 디바이스에 추가적인 내비게이션- 및 위치-관련 무선 데이터를 제공할 수 있으며, 이는 모바일 디바이스 상에서 실행하는 애플리케이션들에 의해 적절하게 사용될 수 있다.
모바일 디바이스는 또한 사용자로부터 구두 정보를 수신하여 이를 사용가능한 디지털 정보로 변환할 수 있는 오디오 코덱을 사용하여 가청적으로 통신할 수 있다. 오디오 코덱은 마찬가지로, 예를 들어, 모바일 디바이스의 핸드셋에서, 예를 들어, 스피커를 통해, 사용자를 위한 가청 사운드를 생성할 수 있다. 사운드는 음성 전화 통화들로부터의 사운드를 포함할 수 있고, 레코딩된 사운드(예를 들어, 음성 메시지들, 음악 파일들 등)를 포함할 수 있고, 또한 모바일 디바이스 상에서 동작하는 애플리케이션들에 의해 생성되는 사운드를 포함할 수도 있다.
모바일 컴퓨팅 디바이스는 다수의 상이한 형태들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이는 셀룰러 전화로서 구현될 수 있다. 이는 또한 스마트폰, 개인 디지털 정보 단말(PDA), 또는 다른 유사한 모바일 디바이스의 일부분으로서 구현될 수 있다.
여기서 기재된 시스템들 및 기법들의 다양한 구현예들은 디지털 전자 회로, 집적 회로, 특수 설계 ASIC(주문형 집적 회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합들에서 구현될 수 있다. 이들 다양한 구현예들은, 특수 목적 또는 범용일 수 있으며, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스로부터 데이터 및 명령들을 수신하고, 이들에 데이터 및 명령들을 전송하도록 연결된, 적어도 하나의 프로그램가능 프로세서를 포함하는 프로그램가능 시스템 상에서 실행가능하고 그리고/또는 해석가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들에서의 구현예를 포함할 수 있다.
이들 컴퓨터 프로그램들(프로그램들, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션 또는 코드라고도 알려짐)은 프로그램가능 프로세서에 대한 기계 명령들을 포함하고, 하이레벨 프로시저 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어로, 그리고/또는 어셈블리/기계어로 구현될 수 있다. 여기서 사용되는 바와 같이, 용어들 "기계-판독가능한 매체", "컴퓨터-판독가능한 매체"는 기계-판독가능한 신호로서 기계 명령들을 수신하는 기계-판독가능 매체를 포함하여, 프로그램가능 프로세서에 기계 명령들 및/또는 데이터를 제공하기 위해 사용되는 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 장치 및/또는 디바이스(예를 들어, 자기 디스크, 광학 디스크, 메모리, 프로그램가능 논리 디바이스(PLD))를 나타낸다. 용어 "기계-판독가능 신호"는 프로그램가능 프로세서에 기계 명령들 및/또는 데이터를 제공하기 위해 사용되는 임의의 신호를 나타낸다.
사용자와의 상호작용을 제공하기 위해, 여기서 기재된 시스템들 및 기법들은 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스(예를 들어, CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터) 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공하는 데 이용될 수 있는 키보드 및 포인팅 디바이스(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 가지는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 다른 종류의 디바이스들이 또한 사용자와의 상호작용을 제공하기 위해 사용될 수 있다; 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 감각적 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있다; 그리고 사용자로부터의 입력은 음향, 스피치 또는 촉각 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다.
여기서 기재되는 시스템들 및 기법들은, (예를 들어, 데이터 서버로서) 백 엔드 컴포넌트를 포함하는, 또는 미들웨어 컴포넌트(예를 들어, 애플리케이션 서버)를 포함하는, 또는 프론트 엔드 컴포넌트(예를 들어, 사용자가 여기서 기재된 시스템들 및 기법들의 구현예와 상호작용하는 데 이용될 수 있는 웹 브라우저 또는 그래픽 사용자 인터페이스를 가지는 클라이언트 컴퓨터)를 포함하는 컴퓨팅 시스템, 또는 이러한 백 엔드, 미들웨어 또는 프론트 엔드 컴포넌트들의 임의의 조합에서 구현될 수 있다. 시스템의 컴포넌트들은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체(예를 들어, 통신 네트워크)에 의해 상호접속될 수 있다. 통신 네트워크들의 예들은 로컬 영역 네트워크("LAN"), 광역 네트워크("WAN"), (애드-혹 또는 정적 멤버들을 가지는) 피어-투-피어 네트워크들, 그리드 컴퓨팅 인프라구조들, 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트들 및 서버들을 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 원격이며, 통상적으로 통신 네트워크를 통해 상호작용한다. 클라이언트 및 서버의 관계는 각각의 컴퓨터들 상에서 실행하는, 그리고 서로에 대해 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램들에 의해 발생한다.
본 명세서가 다수의 특정 구현 상세항목들을 포함하지만, 이들은 임의의 발명의 또는 청구될 수 있는 것의 범위에 대한 제한들로서 해석되지 않아야 하며, 오히려, 특정 발명들의 특정 구현예들에 대해 특정한 특징들의 기재로서 해석되어야 한다. 별개의 구현예들의 상황에서 본 명세서에 기재된 특정 특징들은 또한 단일 구현예에서 결합하여 구현될 수 있다. 반면, 단일 구현예의 상황에서 기재되는 다양한 특징들은 각각의적으로, 또는 임의의 적절한 세부조합으로 다수의 구현예들에서 구현될 수 있다. 또한, 특징들이 특정 조합들에서 작용하는 것으로 위에서 기재되고 처음에는 그와 같이 청구될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우들에서 조합으로부터 삭제될 수 있고, 청구된 조합은 세부조합 또는 세부조합의 변형에 관한 것일 수 있다.
유사하게, 동작들이 도면들에서 특정 순서로 도시되지만, 이는, 바람직한 결과들을 달성하기 위해, 이러한 동작들이 도시된 특정 순서로 또는 순차적 순서로 수행되거나, 모든 예시된 동작들이 수행되는 것을 요구하는 것으로서 이해되지 않아야 한다. 특정 환경들에서, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 위에 설명된 구현예들에서의 다양한 시스템 컴포넌트들의 분리가 모든 구현예들에서 이러한 분리를 요구하는 것으로서 해석되지 않아야 하며, 기재된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들이 일반적으로 단일 소프트웨어 제품에 함께 통합되거나 또는 다수의 소프트웨어 제품들로 패키지화될 수 있다는 점이 이해되어야 한다.
이렇게 하여, 발명 대상의 특정 구현예들이 기재되었다. 다른 구현예들이 후속하는 청구항들의 범위 내에 있다. 일부 경우들에서, 청구항들에 언급된 동작들은 다른 순서로 수행될 수 있으며, 여전히 바람직한 결과들을 달성할 수 있다. 추가로, 첨부 도면들에 도시된 프로세스들은 바람직한 결과들을 달성하기 위해, 도시된 특정 순서, 또는 순차적 순서를 반드시 요구하지는 않는다. 특정 구현예들에서, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.

Claims (21)

  1. 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행되는 방법으로서,
    복수의 복사 이미지들(duplicate images) 중 단일 이미지의 선택을 획득하는 단계 - 각각의 복사 이미지는 연관된 메타데이터의 세트를 가짐 - ;
    각각의 메타데이터의 세트를 집합된 정보(aggregated information)로 집합시키는 단계; 및
    상기 데이터 프로세싱 장치에 액세스가능한 데이터 저장소 상에 상기 집합된 정보와 함께 상기 선택된 이미지를 저장하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    각각의 메타데이터의 세트는 하나 이상의 이미지 속성을 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    이미지 속성은,
    이미지 라벨;
    획득 시간;
    획득 지리적 위치;
    상기 복사 이미지가 수정된 시간;
    상기 복사 이미지에 묘사된 얼굴들의 신원;
    상기 이미지가 업로드된 네트워크 위치의 어드레스; 및
    상기 이미지에 적용된 조정 및 상기 조정이 적용된 시간을 포함하는 정보
    중 하나를 포함하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 선택된 이미지와 연관된 상기 집합된 정보는 각각의 복사 이미지와 연관된 각각의 하나 이상의 이미지 속성에 대응하는 하나 이상의 집합된 속성을 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    각각의 이미지 속성에 대응하는 집합된 속성은 프라이머리 속성(primary attribute) 및 추가적인 속성들의 세트를 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 저장된 이미지와 연관된 상기 집합된 정보에 포함된 상기 하나 이상의 집합된 속성의 각각의 하나 이상의 프라이머리 속성에 기초하여 상기 데이터 저장소 상의 다른 비-복사 이미지들과 함께 상기 저장된 이미지를 정리(organizing)하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 정리하는 단계는 정렬(sorting), 그룹화(grouping), 연합(joining) 및 분류(classifying) 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 저장된 이미지와 연관된 상기 집합된 정보에 포함된 상기 하나 이상의 집합된 속성의 각각의 하나 이상의 추가적인 속성들의 세트에 기초하여 상기 저장된 이미지에 관한 동작(activity)의 보고를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 집합시키는 단계는,
    할당 규칙에 기초하여 상기 복사 이미지들의 상기 각각의 이미지 속성들 중 하나의 이미지 속성을 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성으로서 할당하는 단계; 및
    상기 프라이머리 속성과 별개의 상기 복사 이미지들의 각각의 이미지 속성들로부터 상기 집합된 속성의 추가적인 속성들의 세트를 형성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 할당 규칙은, 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성에 상기 선택된 이미지의 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 할당 규칙은, 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성에 상기 데이터 저장소와 연관된 사용자에 의해 입력된 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함하는 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 할당 규칙은, 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성에 가장 이른 복사 이미지의 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함하는 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 할당 규칙은, 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성에 가장 늦은 복사 이미지의 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함하는 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 할당 규칙은, 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성에 널(null)이 아닌 각각의 이미지 속성을 매핑하는 것을 포함하는 방법.
  15. 제5항에 있어서,
    선택되지 않은 복사 이미지들과 연관된 네트워크 위치들의 추가적인 어드레스들의 세트의 각각을 선택된 복사 이미지와 연관된 네트워크 위치의 프라이머리 어드레스에 매핑하는 단계를 더 포함하는 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 선택된 이미지를 제외하고 상기 복사 이미지들을 폐기하는 단계를 더 포함하는 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 복사 이미지들 중 상기 단일 이미지를 제안하는 단계를 더 포함하고,
    상기 선택을 획득하는 단계는 상기 제안된 단일 이미지를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 선택을 획득하는 단계는 상기 데이터 저장소와 연관된 사용자로부터 상기 단일 이미지의 표시를 수신하는 단계를 포함하는 방법.
  19. 컴퓨터 프로그램으로 인코딩된 컴퓨터 저장 매체로서,
    상기 프로그램은, 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때, 상기 데이터 프로세싱 장치로 하여금,
    복수의 복사 이미지들 중 단일 이미지의 선택을 획득하는 동작 - 각각의 복사 이미지는 하나 이상의 이미지 속성을 포함하는 연관된 메타데이터의 세트를 가짐 - ;
    각각의 복사 이미지와 연관된 각각의 하나 이상의 이미지 속성에 대응하는 하나 이상의 집합된 속성을 포함하는 집합된 정보로 각각의 메타데이터의 세트를 집합시키는 동작;
    상기 데이터 프로세싱 장치에 액세스가능한 데이터 저장소 상에 상기 집합된 정보와 함께 상기 선택된 이미지를 저장하는 동작; 및
    상기 선택된 이미지를 제외하고 상기 복사 이미지들을 폐기하는 동작
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하는 명령어들을 포함하는 컴퓨터 저장 매체.
  20. 제19항에 있어서,
    각각의 이미지 속성에 대응하는 집합된 속성은 프라이머리 속성 및 추가적인 속성들의 세트를 포함하고,
    상기 집합시키는 동작은,
    할당 규칙에 기초하여 상기 복사 이미지들의 상기 각각의 이미지 속성들 중 하나의 이미지 속성을 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성으로서 할당하는 것; 및
    상기 프라이머리 속성과 별개의 상기 복사 이미지들의 각각의 이미지 속성들로부터 상기 집합된 속성의 추가적인 속성들의 세트를 형성하는 것
    을 포함하는 컴퓨터 저장 매체.
  21. 시스템으로서,
    프레임들을 저장하도록 구성된 데이터 저장소; 및
    상기 데이터 저장소와 통신가능하게 연결된 하나 이상의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 데이터 저장소 상에 저장된 복수의 복사 프레임들 중 단일 프레임의 선택을 획득하는 동작 - 각각의 복사 프레임은 하나 이상의 프레임 속성을 포함하는 연관된 메타데이터의 세트를 가짐 - ;
    각각의 복사 프레임과 연관된 각각의 하나 이상의 프레임 속성에 대응하는 하나 이상의 집합된 속성을 포함하는 집합된 정보로 각각의 메타데이터의 세트를 집합시키는 동작 - 각각의 프레임 속성에 대응하는 집합된 속성은 프라이머리 속성 및 추가적인 속성들의 세트를 포함하고, 상기 집합시키는 동작은, 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성에 널이 아닌 각각의 프레임 속성을 매핑하는 것을 포함하는 할당 규칙에 기초하여 상기 복사 프레임들의 각각의 프레임 속성들 중 하나의 프레임 속성을 상기 집합된 속성의 프라이머리 속성으로서 할당하는 것, 및 상기 프라이머리 속성과 별개의 상기 복사 프레임들의 각각의 프레임 속성들로부터 상기 집합된 속성의 추가적인 속성들의 세트를 형성하는 것을 포함함 - ;
    상기 데이터 저장소 상에 상기 집합된 정보와 함께 상기 선택된 프레임을 저장하는 동작; 및
    상기 선택된 프레임을 제외하고 상기 복사 프레임들을 폐기하는 동작
    을 포함하는 동작들을 수행하도록 구성되는 시스템.
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