KR20230079156A - 컨텍스트-기반 전송 기능을 갖는 이미지 캡처 아이웨어 - Google Patents

컨텍스트-기반 전송 기능을 갖는 이미지 캡처 아이웨어 Download PDF

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KR20230079156A
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셰리프 모하메드
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스냅 인코포레이티드
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Abstract

컨텍스트 선택 기준들(예컨대, 로케이션, 콘텐츠 또는 품질 중 하나 이상)에 기반하여 지정된 수신자들에게 이미지들을 자동적으로 전송하기 위한 시스템들, 방법들 및 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체 상의 명령들이 제공된다. 이 시스템은 카메라, 및 이미지를 캡처하기 위해 카메라를 트리거하기 위한 사용자 인터페이스를 포함한다. 방법은 컨텍스트 선택 기준들을 식별하는 단계, 지정된 수신자들을 식별하는 단계, 카메라에 의해 캡처된 이미지를 수신하는 단계, 캡처된 이미지에 대한 이미지 데이터를 결정하는 단계, 결정된 이미지 데이터를 식별된 컨텍스트 선택 기준들과 비교하여 매치를 식별하는 단계, 및 식별된 매치에 응답하여 지정된 수신자들의 세트에 캡처된 이미지를 전송하는 단계를 포함한다.

Description

컨텍스트에 기반하여 결정된 수신자들에게 이미지를 자동적으로 전송하는 이미지 캡처 아이웨어
[0001] 본 출원은 2020년 9월 30일에 출원된 미국 가출원 일련 번호 제63/085,296호 및 2021년 1월 31일에 출원된 미국 출원 일련 번호 제17/147,872호에 대해 우선권을 주장하며, 이들 출원들 둘 모두의 내용들은 인용에 의해 본원에 완전히 통합된다.
[0002] 본 청구대상은 이미지 캡처 아이웨어, 예컨대 스마트 안경에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이미지 컨텍스트 선택 기준들에 기반하여 수신자들에게 캡처된 이미지들을 자동적으로 전송하는 이미지 캡처 아이웨어 시스템들에 관한 것이다.
[0003] 오늘날 이용 가능한 스마트 안경, 헤드웨어 및 헤드기어와 같은 이미지 캡처 아이웨어는 렌즈들, 카메라들 및 무선 네트워크 트랜시버 디바이스들을 통합한다. 이러한 아이웨어의 사용자들은 편의성과 효율성을 개선하기 위해 추가 기능을 원한다.
[0004] 도면들은 구현들을 제한이 아니라 단지 예로서 도시한다. 도면들에서, 유사한 참조 부호들은 동일하거나 유사한 엘리먼트들을 지칭한다. 복수의 유사한 엘리먼트들이 존재할 때, 문자 지정으로 특정 엘리먼트들을 지칭하면서, 복수의 유사한 엘리먼트들에 단일 참조 부호가 할당될 수 있다. 엘리먼트들을 총괄적으로 지칭하거나 또는 엘리먼트들 중 하나 이상의 비-특정 엘리먼트들을 지칭할 때, 소문자 지정은 삭제될 수 있다.
[0005] 설명된 다양한 예들의 특징들은 도면들을 참조하는 이하의 상세한 설명으로부터 용이하게 이해될 것이다. 도면들에 도시된 다양한 엘리먼트들은 달리 표시하지 않는 한 실척대로 도시되지는 않는다. 다양한 엘리먼트들의 치수들은 명확성을 위해 확대되거나 또는 축소될 수 있다. 도면들에는 이하의 도면들이 포함된다.
[0006] 도 1a는 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어에서 사용하기에 적합한 아이웨어 디바이스의 예시적인 하드웨어 구성의 측면도(우측)이다
[0007] 도 1b는 우측 가시광 카메라 및 회로 보드를 묘사한, 도 1a의 아이웨어 디바이스의 우측 코너의 부분 사시 단면도이다.
[0008] 도 1c는 좌측 가시광 카메라를 도시하는, 도 1a의 아이웨어 디바이스의 예시적인 하드웨어 구성의 측면도(좌측)이다.
[0009] 도 1d는 좌측 가시광 카메라 및 회로 보드를 묘사한, 도 1c의 아이웨어 디바이스의 좌측 코너의 부분 사시 단면도이다.
[0010] 도 2a 및 도 2b는 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어에서 활용되는 아이웨어 디바이스의 예시적인 하드웨어 구성들의 배면도들이다.
[0011] 도 3은 3차원 장면, 좌측 가시광 카메라에 의해 캡처된 좌측 원시 이미지 및 우측 가시광 카메라에 의해 캡처된 우측 원시 이미지의 개략도이다.
[0012] 도 4는 다양한 네트워크들을 통해 연결된 서버 시스템 및 모바일 디바이스(예컨대, 아이웨어 디바이스)를 포함하는 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 예시적인 이미지 캡처 아이웨어의 기능 블록도이다.
[0013] 도 5는 도 4의 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어의 모바일 디바이스에 대한 예시적인 하드웨어 구성의 개략도이다.
[0014] 도 6a 및 도 6b는 각각 수신자들 및 컨텍스트 선택 기준들을 지정하기 위한 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스들이다.
[0015] 도 7a, 도 7b, 도 7c, 도 7d, 도 7e, 도 7f 및 도 7g는 컨텍스트-기반 전송 시스템으로 이미지 캡처 아이웨어를 구현하기 위한 예시적인 단계들을 나열한 흐름도들이다.
[0016] 본원에서 설명된 예들은 캡처된 이미지와 연관된 이미지 데이터와 매칭되는 컨텍스트 선택 기준들(예컨대, 로케이션, 콘텐츠 또는 품질 중 하나 이상)에 응답하여 아이웨어 디바이스로 캡처된 이미지를 지정된 수신자들에게 자동적으로 전송하는 것에 관한 것이다. 아이웨어 디바이스는 카메라 및 사용자 인터페이스를 포함한다. 캡처된 이미지는 컨텍스트 선택 기준들을 식별하고, 지정된 수신자들을 식별하며, 카메라에 의해 캡처된 이미지를 수신하며, 캡처된 이미지에 대한 이미지 데이터를 결정하며, 결정된 이미지 데이터를 식별된 컨텍스트 선택 기준들과 비교하여 매치를 식별하며, 그리고 식별된 매치에 응답하여 지정된 수신자들의 세트에 캡처된 이미지를 자동적으로 전송함으로써 전송된다.
[0017] 다양한 시스템들 및 방법들이 아이웨어 디바이스로 캡처된 이미지들을 자동적으로 전송하는 것을 참조하여 본원에서 설명되지만, 설명된 기술은 태블릿, 시계 또는 휴대폰과 같은 다른 모바일 디바이스에 적용될 수 있다.
[0018] 이하의 상세한 설명은 본 개시내용에 제시된 예들을 예시하는 시스템들, 방법들, 기법들, 명령 시퀀스들, 및 컴퓨팅 머신 프로그램 제품들을 포함한다. 개시된 청구대상 및 이의 관련 교시들의 완전한 이해를 제공하기 위한 다수의 세부사항들 및 예들이 포함된다. 그러나, 당업자는 이러한 세부사항들 없이 관련 교시들을 적용하는 방법을 이해할 수 있다. 개시된 청구대상의 양상들은 관련 교시들이 다양한 방식들로 적용되거나 실시될 수 있기 때문에 설명된 특정 디바이스들, 시스템들 및 방법으로 제한되지 않는다. 본원에서 사용되는 용어 및 명명법은 오직 특정 양상들을 설명하기 위한 목적이며, 제한으로 의도되지 않는다. 일반적으로, 잘 알려진 명령 인스턴스들, 프로토콜들, 구조들 및 기법들은 반드시 상세히 도시되지는 않는다.
[0019] 본원에서 사용되는 "커플링된” 또는 "연결된"이라는 용어들은 하나의 시스템 엘리먼트에 의해 생성되거나 공급되는 전기 또는 자기 신호들이 다른 커플링되거나 연결된 시스템 엘리먼트에 전달되게 하는 링크 등을 포함하여, 임의의 논리적, 광학적, 물리적 또는 전기적 연결부를 지칭한다. 달리 설명되지 않는 한, 커플링된 또는 연결된 엘리먼트들 또는 디바이스들은 반드시 서로 직접 연결되는 것은 아니며, 중간 컴포넌트들, 엘리먼트들 또는 통신 매체들에 의해 분리될 수 있으며, 이들 중 하나 이상은 전기 신호들을 수정, 조작 또는 반송할 수 있다. “상에”라는 용어는 엘리먼트에 의해 직접 지지되는 것 또는 엘리먼트에 통합되거나 그에 의해 지지되는 다른 엘리먼트를 통해 엘리먼트에 의해 간접적으로 지지되는 것을 의미한다.
[0020] 도면들 중 임의의 도면에 도시된 바와 같은, 카메라, 관성 측정 유닛 또는 이들 둘 모두를 통합한 아이웨어 디바이스, 다른 모바일 디바이스들, 연관된 컴포넌트들 및 임의의 다른 디바이스들의 배향들은 예시 및 논의 목적들을 위해 단지 예로서 주어진다. 동작 시에, 아이웨어 디바이스는 아이웨어 디바이스의 특정한 애플리케이션에 적합한 임의의 다른 방향으로, 예컨대, 위, 아래, 옆으로, 또는 임의의 다른 배향으로 배향될 수 있다. 또한, 본원에 사용되는 범위까지, 앞, 뒤, 내향, 외향, 쪽으로, 좌측, 우측, 측방향, 종방향, 위, 아래, 상부, 하부, 최상부, 최하부, 측면, 수평, 수직 및 대각과 같은 임의의 방향성 용어는 단지 예시의 방식으로 사용되며, 구성된 또는 본원에 달리 설명된 임의의 카메라 또는 관성 측정 유닛의 방향 또는 배향으로 제한되지 않는다.
[0021] 예들의 추가적인 목적들, 이점들 및 신규 특징들은 하기 설명에서 부분적으로 제시될 것이고, 부분적으로, 이하의 그리고 첨부된 도면들의 검토 시에 당업자들에게 자명해질 것이거나, 또는 예들의 생산 또는 동작에 의해 학습될 수 있다. 본 발명의 청구대상의 목적들 및 장점들은 특히 첨부된 청구항들에서 적시된 방법론들, 기구들 및 이들의 조합들에 의해 실현 및 달성될 수 있다.
[0022] 이제, 첨부된 도면들에서 예시되고 아래에서 논의되는 예들이 상세히 참조된다.
[0023] 도 1a는 터치-감지 입력 디바이스 또는 터치패드(181)를 포함하는 아이웨어 디바이스(100)의 예시적인 하드웨어 구성의 측면도(우측)이다. 도시된 바와 같이, 터치패드(181)는 이해하기 어려우며 용이하게 쉽게 보여지지 않는 경계를 가질 수 있으며; 대안적으로, 경계는 명백하게 보일 수 있거나, 또는 터치패드(181)의 로케이션 및 경계에 대한 피드백을 사용자에게 제공하는 상승된 또는 그렇지 않으면 촉각 에지를 포함할 수 있다. 다른 구현들에서, 아이웨어 디바이스(100)는 좌측에 터치패드를 포함할 수 있다.
[0024] 터치패드(181)의 표면은, 사용자가 메뉴 옵션들을 통해 내비게이팅하여 직관적인 방식으로 메뉴 옵션들을 선택할 수 있게 하도록, 이미지 디스플레이 상에서 아이웨어 디바이스에 의해 디스플레이되는 GUI와 함께 사용하기 위한 손가락 터치들, 탭들 및 제스처들 (예컨대, 이동 터치들)을 검출하도록 구성되며, 이는 사용자 경험을 향상시키고 단순화시킨다.
[0025] 터치패드(181) 상의 손가락 입력들의 검출은 여러 기능들을 가능하게 할 수 있다. 예컨대, 터치패드(181)의 임의의 위치를 터치하면, GUI가 이미지 디스플레이 상에 아이템을 디스플레이하거나 또는 강조할 수 있으며, 이는 광학 조립체들(180A, 180B) 중 적어도 하나에 투사될 수 있다. 터치패드(181) 상의 더블 태핑은 아이템 또는 아이콘을 선택할 수 있다. 특정 방향으로 (예컨대, 앞에서 뒤로, 뒤에서 앞으로, 위에서 아래로 또는 아래에서 위로) 손가락을 슬라이딩하거나 또는 스와이프하면, 아이템들 또는 아이콘들이 특정 방향으로 슬라이딩되거나 또는 스크롤링되게 할 수 있으며; 예컨대, 다음 아이템, 아이콘, 비디오, 이미지, 페이지 또는 슬라이드로 이동되게 할 수 있다. 손가락을 다른 방향으로 슬라이딩하면, 반대 방향으로 슬라이딩 또는 스크롤링되게 할 수 있으며; 예컨대 이전 아이템, 아이콘, 비디오, 이미지, 페이지 또는 슬라이드로 이동되게 할 수 있다. 터치패드(181)는 아이웨어 디바이스(100)의 사실상 임의의 위치일 수 있다.
[0026] 일례에서, 터치패드(181) 상의 식별된 손가락 제스처들은 아이웨어 디바이스(100)에 의한 이미지 캡처, 자동 전송을 통한 이미지 캡처, 및 광학 조립체(180A, 180B)의 이미지 디스플레이 상에 제시된 이미지에서 그래픽 사용자 인터페이스 엘리먼트의 선택 또는 누름을 개시한다. 전송하지 않고 이미지의 캡처를 트리거하도록 단일 탭 손가락 제스처가 세팅될 수 있으며; 이전에 정의된 컨텍스트 선택 기준들에 응답하여 이미지의 캡처 및 자동 전송을 트리거하도록 더블-탭 손가락 제스처 또는 탭-앤-홀드(tap and hold)가 세팅될 수 있다. 사용자 인터페이스가 터치 패드로서 예시되고 설명되지만, 사용자 인터페이스는 터치 패드에 추가하거나 또는 터치 패드 대신에 버튼과 같은 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
[0027] 도시된 바와 같이, 아이웨어 디바이스(100)는 우측 가시광 카메라(114B)를 포함한다. 본원에서 추가로 설명되는 바와 같이, 2개의 카메라들(114A, 114B)은 2개의 별개의 뷰포인트들로부터 스크린에 대한 이미지 정보를 캡처한다. 2개의 캡처된 이미지들은 3D 안경으로 보기 위해 3차원 디스플레이를 이미지 디스플레이에 투사하는 데 사용될 수 있다.
[0028] 아이웨어 디바이스(100)는 깊이 이미지들과 같은 이미지들을 제시하기 위한 이미지 디스플레이를 갖는 우측 광학 조립체(180B)를 포함한다. 도 1a 및 도 1b에 도시된 바와 같이, 아이웨어 디바이스(100)는 우측 가시광 카메라(114B)를 포함한다. 아이웨어 디바이스(100)는 스테레오 카메라와 같은 수동 타입의 3차원 카메라를 형성하는 다수의 가시광 카메라들(114A, 114B)을 포함할 수 있고, 이들 중 우측 가시광 카메라(114B)는 우측 코너(110B) 상에 로케이팅된다. 도 1c 및 도 1d에 도시된 바와 같이, 아이웨어 디바이스(100)는 또한 좌측 가시광 카메라(114A)를 포함한다.
[0029] 좌측 및 우측 가시광 카메라들(114A, 114B)은 가시광선 범위 파장에 민감하다. 가시광 카메라들(114A, 114B)의 각각은 3차원 깊이 이미지들의 생성을 가능하게 하기 위해 중첩하는 상이한 전방을 향하는 시야를 갖는데, 예컨대, 우측 가시광 카메라(114B)는 우측 시야(111B)를 묘사한다. 일반적으로, “시야”는, 공간 내의 특정 포지션 및 배향에서 카메라를 통해 가시적인 장면의 일부이다. 시야들(111A 및 111B)은 중첩하는 시야(304)(도 3)를 갖는다. 가시광 카메라가 이미지를 캡처할 때 시야(111A, 111B) 외측의 객체들 또는 객체 특징들은 원시 이미지(예컨대, 포토그래프 또는 사진)에 기록되지 않는다. 시야는 가시광 카메라(114A, 114B)의 이미지 센서가 주어진 장면의 캡처된 이미지 내의 주어진 장면의 전자기 방사를 픽업하는 각도 범위 또는 정도를 설명한다. 시야는 뷰 콘(view cone)의 각도 크기, 즉 시야각으로 표현될 수 있다. 시야각은 수평으로, 수직으로 또는 대각으로 측정될 수 있다.
[0030] 예시적인 구성에서, 가시광 카메라들(114A, 114B) 중 하나 또는 둘 모두는 100°의 시야 및 480 x 480 픽셀들의 해상도를 갖는다. "커버리지 각도"는 가시광 카메라들(114A, 114B) 또는 적외선 카메라(410)(도 2a 참조)의 렌즈가 효과적으로 이미징할 수 있는 각도 범위를 설명한다. 통상적으로, 카메라 렌즈는 가능하게는 일부 비네팅(vignetting)(예컨대, 중심과 비교하여 에지들 쪽의 이미지의 다크닝)을 포함하여, 필름 또는 카메라의 센서를 완전히 커버할 만큼 충분히 큰 이미지 원을 생성한다. 카메라 렌즈의 커버리지 각도가 센서를 채우지 않는 경우, 이미지 원은 가시적일 것이고, 통상적으로 에지를 향하는 강한 비네팅을 가지며, 뷰의 유효 각도는 커버리지 각도로 제한될 것이다.
[0031] 이러한 가시광 카메라들(114A, 114B)의 예들은 640p(예컨대, 총 0.3 메가픽셀들에 대해 640 x 480 픽셀들), 720p 또는 1080p의 해상도들을 가능하게 하는 고해상도 CMOS(complementary metal-oxide-semiconductor) 이미지 센서 및 디지털 VGA 카메라(비디오 그래픽 어레이)를 포함한다. 다른 예들은 HD(high-definition) 정지 이미지들을 캡처하고 이들을 1642 x 1642개의 (또는 그 초과의) 픽셀들의 해상도로 저장할 수 있거나 또는 높은 프레임 레이트(예컨대, 초당 30 내지 60개의 프레임들 또는 그 초과)로 HD(high-definition) 비디오를 기록하고 기록을 1216 x 1216개의 픽셀들 (또는 그 초과의 픽셀들)의 해상도로 저장할 수 있는 가시광 카메라들(114A, 114B)를 포함한다.
[0032] 아이웨어 디바이스(100)는 메모리에의 저장을 위해 이미지 프로세서에 의해 디지털화되는, 가시광 카메라들(114A, 114B)로부터의 이미지 센서 데이터를 지오로케이션 데이터와 함께 캡처할 수 있다. 가시광 카메라들(114A, 114B)은 수평 포지션에 대한 X-축 및 수직 포지션에 대한 Y-축을 포함하는 2차원 좌표 시스템 상의 픽셀들의 매트릭스를 포함하는, 2차원 공간 도메인에서의 개개의 좌측 및 우측 원시 이미지들을 캡처한다. 각각의 픽셀은 색 속성 값(예컨대, 적색 픽셀 광 값, 녹색 픽셀 광 값, 또는 청색 픽셀 광 값); 및 포지션 속성(예컨대, X-축 좌표 및 Y-축 좌표)을 포함한다.
[0033] 3차원 투사로서 추후 디스플레이하기 위한 스테레오 이미지들을 캡처하기 위해, 이미지 프로세서(412)(도 4에 도시됨)는 가시광 카메라들(114A, 114B)에 커플링되어 시각 이미지 정보를 수신하고 저장할 수 있다. 이미지 프로세서(412) 또는 다른 프로세서는 가시광 카메라들(114A, 114B)의 동작을 제어하여, 인간의 양안 비전을 시뮬레이팅하는 스테레오 카메라의 역할을 하고, 각각의 이미지에 타임스탬프를 추가할 수 있다. 이미지들의 각각의 쌍 상의 타임스탬프는 3차원 투사의 부분으로서 이미지들의 동시 디스플레이를 허용한다. 3차원 투사들은 가상 현실(VR) 및 비디오 게이밍을 포함하여 다양한 컨텍스트들에서 바람직한 몰입형의 실감나는 경험을 생성한다.
[0034] 도 1b는 카메라 시스템의 우측 가시광 카메라(114B) 및 회로 보드를 묘사하는, 도 1a의 아이웨어 디바이스(100)의 우측 코너(110B)의 사시 단면도이다. 도 1c는 카메라 시스템의 좌측 가시광 카메라(114A)를 도시하는, 도 1a의 아이웨어 디바이스(100)의 예시적인 하드웨어 구성의 측면도(좌측)이다. 도 1d는 3차원 카메라의 좌측 가시광 카메라(114A) 및 회로 보드를 묘사하는, 도 1c의 아이웨어 디바이스의 좌측 코너의(110A)의 사시 단면도이다.
[0035] 좌측 가시광 카메라(114A)의 구성 및 배치는 연결부들 및 커플링이 좌측 측방향 측면(170A)에 있다는 점을 제외하고 우측 가시광 카메라(114B)와 실질적으로 유사하다. 도 1b의 예에 도시된 바와 같이, 아이웨어 디바이스(100)는 우측 가시광 카메라(114B) 및 가요성 PCB(printed circuit board)일 수 있는 회로 보드(140B)를 포함한다. 우측 힌지(126B)는 아이웨어 디바이스(100)의 우측 템플(125B)에 우측 코너(110B)를 연결한다. 일부 예들에서, 우측 가시광 카메라(114B), 가요성 PCB(140B), 또는 다른 전기 커넥터들 또는 접촉부들의 컴포넌트들은 우측 템플(125B) 또는 우측 힌지(126B) 상에 로케이팅될 수 있다. 좌측 힌지(126A)는 좌측 코너(110A)를 아이웨어 디바이스(100)의 좌측 템플(125A)에 연결한다. 일부 예들에서, 좌측 가시광 카메라(114A), 가요성 PCB(140A), 또는 다른 전기 커넥터들 또는 콘택들의 컴포넌트들은 좌측 템플(125A) 또는 좌측 힌지(126A)에 로케이팅될 수 있다.
[0036] 우측 코너(110B)는 코너 본체(190) 및 코너 캡을 포함하고, 코너 캡은 도 1b의 단면에서 생략된다. 우측 코너(110B) 내부에는 우측 가시광 카메라(114B)에 대한 제어기 회로들, 마이크로폰(들), (예컨대, Bluetooth™를 통한 무선 근거리 네트워크 통신을 위한) 저전력 무선 회로부, (예컨대, Wi-Fi 통한 무선 근거리 네트워크 통신을 위한) 고속 무선 회로부를 포함하는 다양한 상호연결된 회로 보드들, 예컨대, PCB들 또는 가요성 PCB들이 배치된다.
[0037] 우측 가시광 카메라(114B)는 가요성 PCB(140B)에 커플링되거나 배치되고, 프레임(105)에 형성된 개구(들)를 통해 조준되는 가시광 카메라 커버 렌즈에 의해 커버된다. 예컨대, 도 2a에 도시된 프레임(105)의 우측 테두리(107B)는 우측 코너(110B)에 연결되고 가시광 카메라 커버 렌즈를 위한 개구(들)를 포함한다. 프레임(105)은 사용자의 눈으로부터 멀리 바깥쪽을 향하도록 구성된 전방 측면을 포함한다. 가시광 카메라 커버 렌즈를 위한 개구는 프레임(105)의 전방 또는 외향 측면 상에 그리고 이를 통해 형성된다. 예에서, 우측 가시광 카메라(114B)는 아이웨어 디바이스(100)의 사용자의 우측 눈과 상관되는 시선 또는 시각을 갖는 (도 3에 도시된) 갖는 외향 시야(111B)를 갖는다. 가시광 카메라 커버 렌즈는 또한 우측 코너(110B)의 전방 측면 또는 외향 표면에 부착될 수 있고, 여기서 커버리지의 외향 각도를 갖지만 상이한 외측 방향을 향하는 개구가 형성된다. 커플링은 또한 개재 컴포넌트들을 통해 간접적일 수 있다.
[0038] 도 1b에 도시된 바와 같이, 가요성 PCB(140B)는 우측 코너(110B) 내부에 배치되고, 우측 코너(110B)에 하우징된 하나 이상의 다른 컴포넌트들에 커플링된다. 우측 코너(110B)의 회로 보드들 상에 형성된 것으로 도시되었지만, 우측 가시광 카메라(114B)는 좌측 코너(110A), 템플들(125A, 125B) 또는 프레임(105)의 회로 보드들 상에 형성될 수 있다.
[0039] 도 2a 및 도 2b는 2개의 상이한 타입들의 이미지 디스플레이들을 포함하는 아이웨어 디바이스(100)의 예시적인 하드웨어 구성들을 뒤에서 본 사시도들이다. 아이웨어 디바이스(100)는 사용자가 착용하도록 구성된 형태의 크기를 갖고 이러한 형태로 형상화되며; 안경의 형태가 본 예에 도시된다. 아이웨어 디바이스(100)는 다른 형태들을 취할 수 있고, 다른 타입들의 프레임워크들, 예컨대 헤드기어, 헤드셋 또는 헬멧을 통합할 수 있다.
[0040] 안경 예에서, 아이웨어 디바이스(100)는 사용자의 코에 의해 지지되도록 구성된 브리지( bridge)(106)를 통해 우측 테두리(107B)에 연결된 좌측 테두리(107A)를 포함하는 프레임(105)을 포함한다. 좌측 및 우측 테두리들(107A, 107B)은 렌즈 및 디스플레이 디바이스와 같은 개개의 광학 엘리먼트(180A, 180B)를 홀딩하는 개개의 애퍼처들(175A, 175B)을 포함한다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 렌즈라는 용어는 빛이 수렴/발산하게 하는 또는 수렴 또는 발산이 거의 또는 전혀 없게 하는 만곡된 또는 평탄한 표면들을 갖는 유리 또는 플라스틱의 투명한 또는 반투명한 피스들을 포함하는 것으로 의미된다.
[0041] 2개의 광학 엘리먼트들(180A, 180B)을 갖는 것으로 도시되었지만, 아이웨어 디바이스(100)는 아이웨어 디바이스(100)의 애플리케이션 또는 의도된 사용자에 따라 단일 광학 엘리먼트와 같은 다른 배열들을 포함할 수 있다 (또는 임의의 광학 엘리먼트(180A, 180B)를 포함하지 않을 수 있다). 추가로 도시된 바와 같이, 아이웨어 디바이스(100)는 프레임(105)의 좌측 측방향 측면(170A)에 인접한 좌측 코너(110A) 및 프레임(105)의 우측 측방향 측면(170B)에 인접한 우측 코너(110B)를 포함한다. 코너들(110A, 110B)은 (예시된 바와 같이) 개개의 측면들(170A, 170B) 상에서 프레임(105)에 통합되거나, 또는 개개의 측면들(170A, 170B) 상에서 프레임(105)에 부착된 별개의 컴포넌트들로서 구현될 수 있다. 대안적으로, 코너들(110A, 110B)은 프레임(105)에 부착된 템플들(미도시)에 통합될 수 있다.
[0042] 일례에서, 광학 조립체(180A, 180B)의 이미지 디스플레이는 통합 이미지 디스플레이를 포함한다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 각각의 광학 조립체(180A, 180B)는 LCD(liquid crystal display), OLED(organic light-emitting diode) 디스플레이 또는 임의의 다른 그러한 디스플레이와 같은 적합한 디스플레이 매트릭스(177)를 포함한다. 각각의 광학 조립체(180A, 180B)는 또한 렌즈들, 광학 코팅들, 프리즘들, 미러들, 도파관들, 광학 스트립들, 및 다른 광학 컴포넌트들을 임의의 조합으로 포함할 수 있는 광학 층 또는 층들(176)을 포함한다. (도 2a 및 본원에서 176A-N으로서 도시된) 광학 층들(176A, 176B, … 176N)은 적합한 크기 및 구성을 갖고 디스플레이 매트릭스로부터 광을 수신하기 위한 제1 표면 및 사용자의 눈에 광을 방출하기 위한 제2 표면을 포함하는 프리즘을 포함할 수 있다. 광학 층들(176A-N)의 프리즘은 좌측 및 우측 테두리들(107A, 107B)에 형성된 개개의 애퍼처들(175A, 175B)의 전부 또는 적어도 일부분에 걸쳐 연장되어, 사용자의 눈이 대응하는 좌측 및 우측 테두리들(107A, 107B)을 보고 있을 때 사용자가 프리즘의 제2 표면을 보도록 허용한다. 광학 층들(176A-N)의 프리즘의 제1 표면은 프레임(105)으로부터 위를 향하고, 디스플레이 매트릭스(177)는 디스플레이 매트릭스(177)에 의해 방출된 광자들 및 광이 제1 표면에 충돌하도록 프리즘 위에 놓인다. 프리즘은 광이 프리즘 내에서 굴절되고 광학 층들(176A-N)의 프리즘의 제2 표면에 의해 사용자의 눈을 향해 지향되도록 하는 크기를 가지고 형상화된다. 이와 관련하여, 광학 층들(176A-N)의 프리즘의 제2 표면은 눈의 중심을 향해 광을 지향하도록 볼록할 수 있다. 프리즘은 선택적으로 디스플레이 매트릭스(177)에 의해 투사된 이미지를 확대하도록 하는 크기를 가지고 형상화될 수 있으며, 광은 프리즘을 통해 이동하여 제2 표면으로부터 보이는 이미지는 디스플레이 매트릭스(177)로부터 방출된 이미지보다 하나 이상의 차원들에서 더 크다.
[0043] 일례에서, 광학 층들(176A-N)은 층을 불투명하게 만드는(렌즈를 닫거나 차단하는) 전압이 인가되지 않는 한 그리고 그 전압이 인가될 때까지 투명한 (렌즈를 개방된 상태로 유지하는) LCD 층을 포함할 수 있다. 아이웨어 디바이스(100) 상의 이미지 프로세서(412)는 능동 셔터 시스템을 생성하기 위해 LCD 층에 전압을 인가하는 프로그래밍을 실행할 수 있고, 이는 아이웨어 디바이스(100)가 3차원 투사로서 디스플레이될 때 시각적 콘텐츠를 보기에 적합하도록 만든다. 전압 또는 다른 타입의 입력에 응답하는 다른 타입들의 반응 층들을 포함하여, LCD와 다른 기술들이 능동 셔터 모드 동안 사용될 수 있다.
[0044] 다른 예에서, 광학 조립체(180A, 180B)의 이미지 디스플레이 디바이스는 도 2b에 도시된 바와 같이 투사 이미지 디스플레이를 포함한다. 각각의 광학 조립체(180A, 180B)는 스캐닝 미러 또는 검류계를 사용하는 3-색 레이저 프로젝터인 레이저 프로젝터(150)를 포함한다. 동작 동안, 레이저 프로젝터(150)와 같은 광원은 아이웨어 디바이스(100)의 템플들(125A, 125B) 중 하나에 또는 그 위에 배치된다. 이러한 예에서 광학 조립체(180B)는 각각의 광학 조립체(180A, 180B)의 렌즈의 폭에서 떨어져서 이를 가로질러 또는 렌즈의 전방 표면 및 후방 표면 사이의 렌즈의 깊이를 가로질러 이격되는 하나 이상의 광학 스트립들(155A, 155B, … 155N)(도 2b에서 155A-N로서 도시됨)을 포함한다.
[0045] 레이저 프로젝터(150)에 의해 투사된 광자들이 각각의 광학 조립체(180A, 180B)의 렌즈를 가로질러 이동함에 따라, 광자들은 광학 스트립들(155A-N)과 만난다. 특정 광자가 특정 광학 스트립을 만날 때, 그 광자는 사용자의 눈을 향해 재지향되거나 다음 광학 스트립으로 전달된다. 레이저 프로젝터(150)의 변조 및 광학 스트립들의 변조의 조합은 특정 광자들 또는 광 빔들을 제어할 수 있다. 일례에서, 프로세서는 기계적, 음향적 또는 전자기 신호들을 개시함으로써 광학 스트립들(155A-N)을 제어한다. 2개의 광학 조립체들(180A, 180B)을 갖는 것으로 도시되었지만, 아이웨어 디바이스(100)는 단일의 또는 3개의 광학 조립체들과 같은 다른 배열들을 포함할 수 있거나, 또는 각각의 광학 조립체(180A, 180B)는 아이웨어 디바이스(100)의 의도된 사용자 또는 애플리케이션에 따라 배열된 상이한 배열을 가질 수 있다.
[0046] 다른 예에서, 도 2b에 도시된 아이웨어 디바이스(100)는 2개의 프로젝터들, 즉 좌측 프로젝터(150A)(미도시) 및 우측 프로젝터(150B)(프로젝터(150)로 도시됨)를 포함할 수 있다. 좌측 광학 조립체(180A)는 좌측 디스플레이 매트릭스(177A)(미도시), 또는 좌측 프로젝터(150A)로부터의 광과 상호작용하도록 구성된 좌측 세트의 광학 스트립들(155'A, 155'B, … 155'N)(155 프라임, A 내지 N, 미도시)을 포함할 수 있다. 유사하게, 우측 광학 조립체(180B)는 우측 디스플레이 매트릭스(177B)(미도시), 또는 우측 프로젝터(150B)로부터의 광과 상호작용하도록 구성된 우측 세트의 광학 스트립들(155''A, 155''B, … 155''N)(155 더블 프라임, A 내지 N, 미도시)을 포함할 수 있다. 이러한 예에서, 아이웨어 디바이스(100)는 좌측 디스플레이 및 우측 디스플레이를 포함한다.
[0047] 도 3은 3차원 장면(306), 좌측 가시광 카메라(114A)에 의해 캡처된 좌측 원시 이미지(302A) 및 우측 가시광 카메라(114B)에 의해 캡처된 우측 원시 이미지(302B)의 개략도이다. 좌측 시야(111A)는 도시된 바와 같이 우측 시야(111B)와 중첩할 수 있다. 중첩 시야(304)는 양 카메라들(114A, 114B)에 의해 캡처된 이미지의 해당 부분을 나타낸다. 시야를 지칭할 때 “중첩”이라는 용어는 생성된 원시 이미지들의 픽셀들의 매트릭스가 30 퍼센트(30%) 이상 중첩하는 것을 의미한다. '실질적으로 중첩하는 것'은 생성된 원시 이미지들 (또는 장면의 적외선 이미지)의 픽셀들의 매트릭스가 50 퍼센트 (50%) 이상 중첩하는 것을 의미한다. 본원에서 설명되는 바와 같이, 2개의 원시 이미지들(302A, 302B)은 타임스탬프를 포함하도록 프로세싱될 수 있으며, 이는 이미지들이 3차원 투사의 부분으로서 함께 디스플레이될 수 있게 한다.
[0048] 스테레오 이미지의 캡처를 위해, 도 3에 예시된 바와같이, 원시 적색, 녹색 및 청색(RGB) 이미지들의 쌍, 즉 좌측 카메라(114A)에 의해 캡처된 좌측 원시 이미지(302A) 및 우측 카메라(114B)에 의해 캡처된 우측 원시 이미지(302B)가 주어진 순간에 실제 장면(306)으로부터 캡처된다. 원시 이미지들(302A, 302B)의 쌍이 (예컨대, 이미지 프로세서(412))에 의해 프로세싱될 때, 깊이 이미지들이 생성된다. 생성된 깊이 이미지들은 아이웨어 디바이스의 광학 조립체(180A, 180B) 상에, 다른 디스플레이(예컨대, 모바일 디바이스(401) 상의 이미지 디스플레이(580)) 상에 또는 스크린 상에서 보여질 수 있다.
[0049] 생성된 깊이 이미지들은 3차원 공간 도메인에 있고, 수평 포지션(예컨대, 길이)에 대한 X-축, 수직 포지션(예컨대, 높이)에 대한 Y-축, 및 깊이(예컨대, 거리)에 대한 Z-축을 포함하는 3차원 로케이션 좌표 시스템 상에 정점들의 매트릭스를 포함할 수 있다. 각각의 정점은 색 속성(예컨대, 적색 픽셀 광 값, 녹색 픽셀 광 값, 및/또는 청색 픽셀 광 값); 포지션 속성(예컨대, X 로케이션 좌표, Y 로케이션 좌표, 및 Z 로케이션 좌표); 텍스처 속성; 반사 속성; 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 텍스처 속성은 깊이 이미지의 정점들의 영역에서 색의 공간적 배열 또는 세기들과 같은 깊이 이미지의 인지된 텍스처를 정량화한다.
[0050] 일례에서, 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)(도 4)는 아이웨어 디바이스(100)를 포함하며, 아이웨어 디바이스(100)는 프레임(105) 및 프레임(105)의 좌측 측방향 측면(170A)으로부터 연장되는 좌측 템플(125A) 및 프레임(105)의 우측 측방향 측면(170B)으로부터 연장되는 우측 템플(125B)을 포함한다. 아이웨어 디바이스(100)는 중첩 시야를 갖는 적어도 2개의 가시광 카메라들(114A, 114B)을 더 포함할 수 있다. 일례에서, 아이웨어 디바이스(100)는 도 3에 예시된 바와 같이 좌측 시야(111A)를 갖는 좌측 가시광 카메라(114A)를 포함한다. 좌측 카메라(114A)는 프레임(105) 또는 좌측 템플(125A)에 연결되어 장면(306)의 좌측으로부터 좌측 원시 이미지(302A)를 캡처한다. 아이웨어 디바이스(100)는 우측 시야(111B)를 갖는 우측 가시광 카메라(114B)를 더 포함한다. 우측 카메라(114B)는 프레임(105) 또는 우측 템플(125B)에 연결되어 장면(306)의 우측으로부터 우측 원시 이미지(302B)를 캡처한다.
[0051] 도 4는 인터넷과 같은 다양한 네트워크들(495)을 통해 연결된 웨어러블 디바이스(예컨대, 아이웨어 디바이스(100)), 모바일 디바이스(401) 및 서버 시스템(499)을 포함하는 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 예시적인 이미지 캡처 아이웨어(400)의 기능 블록도이다. 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)는 아이웨어 디바이스(100)와 모바일 디바이스(401) 사이의 저-전력 무선 연결(425) 및 고속 무선 연결(437)을 포함한다.
[0052] 도 4에 도시된 바와 같이, 아이웨어 디바이스(100)는 본원에서 설명되는 바와 같이 정지 이미지들, 비디오 이미지들 또는 정지 이미지들과 비디오 이미지들 둘 모두를 캡처하는 하나 이상의 가시광 카메라들(114A, 114B)을 포함한다. 카메라들(114A, 114B)은 고속 회로부(430)에 대한 직접 메모리 액세스(DMA)를 가질 수 있고, 스테레오 카메라로서 기능할 수 있다. 카메라들(114A, 114B)은 적색, 녹색 및 청색 (RGB) 이미지 장면의 텍스처 매핑 이미지들인 3차원(3D) 모델들로 렌더링될 수 있는 초기-깊이 이미지들을 캡처하는 데 사용될 수 있다. 디바이스(100)는 또한 디바이스(100)에 대한 객체들의 포지션을 추정하기 위해 적외선 신호들을 사용하는 깊이 센서(213)를 포함할 수 있다. 일부 예들에서 깊이 센서(213)는 하나 이상의 적외선 방출기(들)(215) 및 적외선 카메라(들)(410)를 포함한다.
[0053] 아이웨어 디바이스(100)는 각각의 광학 조립체(180A, 180B) (하나는 좌측 측면(170A)과 연관되고 하나는 우측 측면(170B)과 연관됨)의 2개의 이미지 디스플레이들을 더 포함한다. 아이웨어 디바이스(100)는 또한 이미지 디스플레이 드라이버(442), 이미지 프로세서(412), 저전력 회로부(420) 및 고속 회로부(430)를 포함한다. 각각의 광학 조립체(180A, 180B)의 이미지 디스플레이들은 정지 이미지들, 비디오 이미지들 또는 정지 및 비디오 이미지들을 포함하는 이미지들을 제시하기 위한 것이다. 이미지 디스플레이 드라이버(442)는 이미지들의 디스플레이를 제어하기 위해 각각의 광학 조립체(180A, 180B)의 이미지 디스플레이들에 커플링된다.
[0054] 아이웨어 디바이스(100)는 하나 이상의 스피커들(440)(예컨대, 하나는 아이웨어 디바이스의 좌측 측면과 연관되며 다른 것은 아이웨어 디바이스의 우측 측면과 연관됨)을 추가로 포함한다. 스피커들(440)은 아이웨어 디바이스(100)의 프레임(105), 템플들(125) 또는 코너들(110)에 통합될 수 있다. 하나 이상의 스피커들(440)은 저전력 회로부(420), 고속 회로부(430) 또는 이들 둘 모두의 제어 하에 오디오 프로세서(443)에 의해 구동된다. 스피커들(440)은 예컨대 비트 트랙을 포함하는 오디오 신호들을 제공하기 위한 것이다. 오디오 프로세서(443)는 사운드의 프리젠테이션을 제어하기 위해 스피커들(440)에 커플링된다.
[0055] 아이웨어 디바이스(100)에 대해 도 4에 도시된 컴포넌트들은 테두리들 또는 템플들에 로케이팅된, 하나 이상의 회로 보드들, 예컨대, PCB(printed circuit board) 또는 PCB(flexible printed circuit) 상에 로케이팅된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 묘사된 컴포넌트들은 아이웨어 디바이스(100)의 코너들, 프레임들, 힌지들 또는 브리지에 로케이팅될 수 있다. 좌측 및 우측 가시광 카메라들(114A, 114B)은 디지털 카메라 엘리먼트들, 이를테면 CMOS(complementary metal-oxide-semiconductor) 이미지 센서, 전하-결합 디바이스, 렌즈, 또는 미지의 객체들을 갖는 장면들의 정지 이미지들 또는 비디오를 포함하여 데이터를 캡처하기 위해 사용될 수 있는 임의의 다른 개개의 가시적 또는 광 캡처 엘리먼트들을 포함할 수 있다.
[0056] 도 4에 도시된 바와 같이, 고속 회로부(430)는 고속 프로세서(432), 메모리(434) 및 고속 무선 회로부(436)를 포함한다. 예에서, 이미지 디스플레이 드라이버(442)는 고속 회로부(430)에 커플링되고, 각각의 광학 조립체(180A, 180B)의 좌측 및 우측 이미지 디스플레이들을 구동하기 위해 고속 프로세서(432)에 의해 동작된다. 고속 프로세서(432)는 아이웨어 디바이스(100)에 필요한 임의의 일반적인 컴퓨팅 시스템의 동작 및 고속 통신들을 관리할 수 있는 임의의 프로세서일 수 있다. 고속 프로세서(432)는 고속 무선 회로부(436)를 사용하여 WLAN(wireless local area network)으로의 고속 무선 연결부(437)를 통한 고속 데이터 전달들을 관리하는 데 필요한 프로세싱 자원들을 포함한다.
[0057] 일부 예들에서, 고속 프로세서(432)는 오퍼레이팅 시스템, 이를테면 LINUX 오퍼레이팅 시스템, 또는 아이웨어 디바이스(100)의 다른 그러한 오퍼레이팅 시스템을 실행하고, 오퍼레이팅 시스템은 실행을 위해 메모리(434)에 저장된다. 임의의 다른 책임들에 부가하여, 고속 프로세서(432)는 고속 무선 회로부(436)로의 데이터 전달들을 관리하는데 사용되는 아이웨어 디바이스(100)를 위한 소프트웨어 아키텍처를 실행한다. 일부 예들에서, 고속 무선 회로부(436)는 본원에서 또한 Wi-Fi로 지칭되는 IEEE(Institute of Electrical and Electronic Engineers) 802.11 통신 표준들을 구현하도록 구성된다. 다른 예들에서, 다른 고속 통신 표준들은 고속 무선 회로부(436)에 의해 구현될 수 있다.
[0058] 저-전력 회로부(420)는 저-전력 프로세서(422) 및 저-전력 무선 회로부(424)를 포함한다. 아이웨어 디바이스(100)의 저-전력 무선 회로부(424) 및 고속 무선 회로부(436)는 단거리 트랜시버들(Bluetooth™ 또는 BLE(Bluetooth Low-Energy)) 및 무선 와이드, 근거리 또는 광역 네트워크 트랜시버들(예컨대, 셀룰러 또는 Wi-Fi)을 포함할 수 있다. 저-전력 무선 연결부(425) 및 고속 무선 연결부(437)를 통해 통신하는 트랜시버들을 포함하는 모바일 디바이스(401)는 네트워크(495)의 다른 엘리먼트들과 마찬가지로 아이웨어 디바이스(100)의 아키텍처의 세부사항들을 사용하여 구현될 수 있다.
[0059] 메모리(434)는 무엇보다도 좌측 및 우측 가시광 카메라들(114A, 114B), 적외선 카메라(들)(410), 이미지 프로세서(412)에 의해 생성된 카메라 데이터 및 각각의 광학 조립체(180A, 180B)의 이미지 디스플레이들 상에서 이미지 디스플레이 드라이버(442)에 의한 디스플레이를 위해 생성된 이미지들을 포함하는 다양한 데이터 및 애플리케이션들을 저장할 수 있는 임의의 저장 디바이스를 포함한다. 메모리(434)가 고속 회로부(430)와 통합된 것으로 도시되었지만, 다른 예들에서, 메모리(434)는 아이웨어 디바이스(100)의 독립적인 스탠드얼론 엘리먼트일 수 있다. 이러한 특정 예들에서, 전기 라우팅 라인들은 고속 프로세서(432)를 포함하는 칩을 통해 이미지 프로세서(412) 또는 저전력 프로세서(422)로부터 메모리(434)로의 연결을 제공할 수 있다. 다른 예들에서, 고속 프로세서(432)는 메모리(434)를 수반하는 판독 또는 기록 동작이 필요할 때마다 저전력 프로세서(422)가 고속 프로세서(432)를 부팅하도록 메모리(434)의 어드레싱을 관리할 수 있다.
[0060] 도 4에 도시된 바와 같이, 아이웨어 디바이스(100)의 고속 프로세서(432)는 카메라 시스템(가시광 카메라들(114A, 114B)), 이미지 디스플레이 드라이버(442), 사용자 입력 디바이스(491) 및 메모리(434)에 커플링될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(401)의 CPU(530)는 카메라 시스템(570), 모바일 디스플레이 드라이버(582), 사용자 입력 층(591) 및 메모리(540A)에 커플링될 수 있다.
[0061] 서버 시스템(499)은 예컨대 프로세서, 메모리, 및 네트워크(495)를 통해 아이웨어 디바이스(100) 및 모바일 디바이스(401)와 통신하기 위한 네트워크 통신 인터페이스를 포함하는 서비스 또는 네트워크 컴퓨팅 시스템의 일부로서 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들일 수 있다.
[0062] 아이웨어 디바이스(100)의 출력 컴포넌트들은 도 2a 및 도 2b에 설명된 바와 같은 각각의 렌즈 또는 광학 조립체(180A, 180B)와 연관된 좌측 및 우측 이미지 디스플레이들(예컨대, LCD(liquid crystal display), PDP(plasma display panel), LED(light emitting diode) 디스플레이, 프로젝터 또는 도파관과 같은 디스플레이)과 같은 시각적 엘리먼트들을 포함한다. 아이웨어 디바이스(100)는 사용자-대면 표시기(예컨대, LED, 라우드스피커 또는 진동 액추에이터) 또는 외향 신호(예컨대, LED, 라우드스피커)를 포함할 수 있다. 각각의 광학 조립체(180A, 180B)의 이미지 디스플레이들은 이미지 디스플레이 드라이버(442)에 의해 구동된다. 일부 예시적인 구성들에서, 아이웨어 디바이스(100)의 출력 컴포넌트들은 추가 표시기들, 이를테면 가청 엘리먼트들(예컨대, 라우드스피커들), 촉각 컴포넌트들(예컨대, 햅틱 피드백을 생성하기 위한 진동 모터와 같은 액추에이터) 및 다른 신호 생성기들을 더 포함한다. 예컨대, 디바이스(100)는 사용자-대면 세트의 표시기들 및 외향 세트의 신호들을 포함할 수 있다. 사용자-대면 세트의 표시기들은 디바이스(100)의 사용자가 보거나 그렇지 않으면 감지하도록 구성된다. 예컨대, 디바이스(100)는 사용자가 볼 수 있도록 포지셔닝된 LED 디스플레이, 사용자가 들을 수 있는 사운드를 생성하도록 포지셔닝된 하나 이상의 스피커들, 또는 사용자가 느낄 수 있는 햅틱 피드백을 제공하기 위한 액추에이터를 포함할 수 있다. 외향 세트의 신호들은 디바이스(100) 근처의 관찰자가 보거나 또는 그렇지 않으면 감지하도록 구성된다. 유사하게, 디바이스(100)는 관찰자에 의해 감지하도록 구성되고 포지셔닝된 LED, 라우드스피커 또는 액추에이터를 포함할 수 있다.
[0063] 아이웨어 디바이스(100)의 입력 컴포넌트들은 알파뉴메릭 입력 컴포넌트들 (예컨대, 알파뉴메릭 입력을 수신하도록 구성된 터치 스크린 또는 터치패드, 포토-광학 키보드, 또는 다른 알파뉴메릭-구성 엘리먼트들), 포인터-기반 입력 컴포넌트들(예컨대, 마우스, 터치패드, 트랙볼, 조이스틱, 모션 센서 또는 다른 포인팅 기구들), 촉각 입력 컴포넌트들(예컨대, 터치들 또는 터치 제스처들의 로케이션, 힘 또는 로케이션 및 힘을 감지하는 버튼 스위치, 터치 스크린 또는 터치패드 또는 다른 촉각-구성 엘리먼트들), 및 오디오 입력 컴포넌트들(예컨대, 마이크로폰) 등을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스(401) 및 서버 시스템(499)은 알파뉴메릭, 포인터-기반, 촉각, 오디오 및 다른 입력 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
[0064] 일부 예들에서, 아이웨어 디바이스(100)는 관성 측정 유닛(472)으로 지칭되는 모션-감지 컴포넌트들의 집합을 포함한다. 모션-감지 컴포넌트들은 종종 마이크로칩의 일부가 될 정도로 충분히 작은 마이크로스코픽 이동 부분들을 갖는 MEMS(micro-electro-mechanical system)들일 수 있다. 일부 예시적인 구성들의 관성 측정 유닛(IMU)(472)은 가속도계, 자이로스코프 및 자력계를 포함한다. 가속도계는 3개의 직교 축들(x, y, z)에 대한 디바이스(100)의 선형 가속도(중력으로 인한 가속도를 포함함)를 감지한다. 자이로스코프는 3개의 회전축(피치, 롤, 요)에 대한 디바이스(100)의 각속도를 감지한다. 동시에, 가속도계 및 자이로스코프는 6개 축(x, y, z, 피치, 롤, 요)에 대한 디바이스에 대한 포지션, 배향 및 모션 데이터를 제공할 수 있다. 존재하는 경우 자력계는 자북에 대한 디바이스(100)의 헤딩을 감지한다. 디바이스(100)의 포지션은 로케이션 센서들, 이를테면 GPS 유닛(473), 상대적인 포지션 좌표들을 생성하기 위한 하나 이상의 트랜시버들, 고도 센서들 또는 기압계들, 및 다른 배향 센서들에 의해 결정될 수 있다. 이러한 포지셔닝 시스템 좌표들은 또한 저-전력 무선 회로부(424) 또는 고속 무선 회로부(436)를 통해 모바일 디바이스(401)로부터 무선 연결부들(425, 437)을 통해 수신될 수 있다.
[0065] IMU(472)는 컴포넌트들로부터의 원시 데이터를 수집하는 디지털 모션 프로세서 또는 프로그래밍을 포함하거나 또는 이와 협력할 수 있으며, 디바이스(100)의 포지션, 배향 및 모션에 대한 다수의 유용한 값들을 계산할 수 있다. 예컨대, 가속도계로부터 수집된 가속도 데이터는 각각의 축(x, y, z)에 대한 속도를 획득하도록 통합될 수 있으며; (선형 좌표들 (x, y, 및 z)에서) 디바이스(100)의 포지션을 획득하기 위해 다시 통합될 수 있다. (구형 좌표들로부터) 디바이스(100)의 포지션을 획득하기 위해 자이로스코프로부터의 각속도 데이터가 통합될 수 있다. 이들 유용한 값들을 계산하기 위한 프로그래밍은 메모리(434)에 저장될 수 있고, 아이웨어 디바이스(100)의 고속 프로세서(432)에 의해 실행될 수 있다.
[0066] 아이웨어 디바이스(100)는 추가 주변 센서들, 이를테면 생체 센서들, 특수 센서들, 또는 아이웨어 디바이스(100)와 통합된 디스플레이 엘리먼트들을 선택적으로 포함할 수 있다. 예컨대, 주변 디바이스 엘리먼트들은 출력 컴포넌트들, 모션 컴포넌트들, 포지션 컴포넌트들 또는 본원에 설명된 임의의 다른 이러한 엘리먼트들을 포함하는 임의의 I/O 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예컨대, 생체 센서들은 표현들(예컨대, 손 표현들, 얼굴 표현들, 음성 표현들, 신체 제스처들 또는 눈 추적)을 검출하는 것, 생체신호들 (예컨대, 혈압, 심박수, 체온, 땀 또는 뇌파)을 측정하는 것, 또는 사람을 식별(예컨대, 음성, 망막, 얼굴 특징들, 지문들 또는 전기 생체 신호들, 이를테면 뇌전도 데이터에 기반한 식별)하는 것 등을 수행하기 위한 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
[0067] 모바일 디바이스(401)는 스마트폰, 태블릿, 랩톱 컴퓨터, 액세스 포인트, 또는 저전력 무선 연결부(425) 및 고속 무선 연결부(437) 둘 모두를 사용하여 아이웨어 디바이스(100)와 연결할 수 있는 임의의 다른 그러한 디바이스일 수 있다. 모바일 디바이스(401)는 서버 시스템(499) 및 네트워크(495)에 연결된다. 네트워크(495)는 유선 및 무선 연결들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
[0068] 도 4에 도시된 바와 같은 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)는 네트워크를 통해 아이웨어 디바이스(100)에 커플링된 모바일 디바이스(401)와 같은 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)는 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함한다. 프로세서(432)에 의한 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)의 명령들의 실행은 모바일 디바이스(401)와 협력하도록 아이웨어 디바이스(100)를 구성할 수 있다. 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)는 아이웨어 디바이스(100)의 메모리(434) 또는 모바일 디바이스(401)의 메모리 엘리먼트들(540A, 540B, 540C)(도 5)을 활용할 수 있다. 또한, 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)는 아이웨어 디바이스(100)의 프로세서 엘리먼트들(432, 422) 또는 모바일 디바이스(401)의 CPU(central processing unit)(530)(도 5)를 활용할 수 있다. 더욱이, 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)는 서버 시스템(499)의 메모리 및 프로세서 엘리먼트들을 추가로 활용할 수 있다. 이러한 양상에서, 컨텍스트-기반 전송 시스템을 갖는 이미지 캡처 아이웨어(400)의 메모리 및 프로세싱 기능들은 아이웨어 디바이스(100), 모바일 디바이스(401) 및 서버 시스템(499)에 걸쳐 공유되거나 또는 분산될 수 있다.
[0069] 일부 예시적인 구현들에서, 메모리(434)는 특징 모델(480), 좌표 데이터베이스(482), 컨텍스트 선택 기준들(484) 및 지정된 수신자들(486)을 포함하거나 또는 이들에 커플링된다. 특징 모델(480)은 예컨대 랜드마크들 및 상징적 캐릭터들(예컨대, 에펠탑 및 미키 마우스)을 식별하도록 훈련된 CNN 모델이다. 좌표 데이터베이스(482)는 로케이션 좌표들을 포함한다. 로케이션 좌표들은 (예컨대, 아이웨어 디바이스(100)가 새로운 영역에 있을 때를 결정하기 위한) 아이웨어 디바이스(100)의 로케이션 좌표들, 캡처 시에 아이웨어 디바이스(100)에 의해 캡처된 이미지들의 로케이션 좌표들, 및 인기 있는 이미지 캡처 로케이션들을 식별할 때 사용하기 위한 다른 디바이스들로부터의 이미지의 로케이션 좌표들을 포함할 수 있다. 로케이션 좌표들은 프로세서(432)에 의해 그리고 프로세서(432)에 의한 액세스를 위해 메모리(434)의 하나 이상의 데이터베이스들에 저장될 수 있다. 컨텍스트 선택 기준들(484)은 이미지를 자동적으로 전송할 때를 결정하기 위해 아이웨어 디바이스(100)의 사용자/착용자에 의해 이루어진 선택들의 리스트를 포함한다. 지정된 수신자들(486)은 아이웨어 디바이스가 이미지를 자동적으로 전송하는 하나 이상의 수신자들의 세트를 포함한다. 일례에서, 수신자는 이미지들을 보기 위한 전자 디바이스들을 가진 사람 또는 사람 그룹이다. 다른 예에서, 추가적으로 또는 대안적으로, 수신자는 서버 시스템(499)에서 호스팅되는 착용자/사용자의 소셜 미디어 플랫폼(예컨대, 캘리포니아 산타모니카의 Snap Inc.를 통해 입수 가능한 Snapchat Story)이다. 컨텍스트 선택 기준들 및 지정된 수신자들은 프로세서(432)에 의해 그리고 프로세서(432)에 의한 액세스를 위해 메모리(434)의 하나 이상의 데이터베이스들에 저장될 수 있다.
[0070] 메모리(434)는 프로세서(432)에 의한 실행을 위해 컨텍스트 선택 엔진(492), 수신자 지정 엔진(494), 이미지 데이터 생성 엔진(496) 및 선택 엔진(498)을 추가로 포함한다. 컨텍스트 선택 엔진(492)은 자동 전송에 기반하여 이미지 컨텍스트를 선택하기 위한 명령들을 포함한다. 수신자 지정 엔진(494)은 자동적으로 전송되는 이미지의 수신자들을 지정하기 위한 명령들을 포함한다. 이미지 데이터 생성 엔진(496)은 이미지 컨텍스트와의 비교들을 위해 사용하기 위한 이미지 정보(예컨대, 로케이션 정보 및 랜드마크들 또는 상징적 캐릭터들의 존재)를 생성하기 위한 명령들을 포함한다. 선택 엔진(498)은 아이웨어 디바이스(100)의 사용자에 의해 설정된 컨텍스트 선택 기준들과 이미지에 대한 이미지 데이터의 매칭 비교에 기반하여 자동적으로 전송할 이미지들을 선택하기 위한 명령들을 포함한다.
[0071] 일례에서, 서버 시스템(499)은, 네트워크(395)를 통해, 모바일 디바이스(401)를 통해 아이웨어 디바이스(100)로부터, 모바일 디바이스(401)로부터, 그리고 특징 모델(480)을 훈련하기 위해 신경망 프로그래밍에 의한 사용을 위한 다른 디바이스들로부터 이미지들을 수신한다. 서버 시스템(499)은 랜드마크들 및 상징적 캐릭터들을 식별하는 데 사용하기 위한 훈련된 특징 모델을 아이웨어 디바이스(100) 또는 모바일 디바이스(401)에 전송한다. 적합한 신경망은 다음의 아키텍처들 VGG16, VGG19, ResNet50, Inception V3 및 Xception 또는 다른 CNN 아키텍처들 중 하나에 기반하여 CNN(convolutional neural network)이다.
[0072] 일례에서, 머신 러닝 기법들(예컨대, 딥 러닝)은 사람들의 존재 또는 동물들의 존재 및 특정 랜드마크들 또는 상징적 캐릭터들(예컨대, 에펠탑, 미키 마우스 등)과 같은 객체들을 이미지에서 식별하기 위해 사용된다. 딥 러닝은 선형 및 비-선형 변환들을 포함한 다수의 프로세싱 계층들을 갖는 딥 그래프를 사용하여 데이터로 고레벨 추상화들을 모델링하기 위해 알고리즘들의 세트를 사용하는 머신 러닝의 서브세트이다. 많은 머신 러닝 시스템들에는 머신 러닝 네트워크의 학습 및 업데이트를 통해 수정될 초기 특징들 및 네트워크 가중치들이 도입되는 반면에, 딥 러닝 네트워크는 분석을 위한 "양호한" 특징들을 식별하도록 스스로 훈련한다. 다중 계층 아키텍처를 사용하여, 딥 러닝 기법들을 사용하는 머신들은 기존 머신 러닝 기법들을 사용하는 머신들 보다 양호하게 원시 데이터를 프로세싱할 수 있다. 상이한 평가 또는 추상화 계층들을 사용하여 상관 관계가 높은 값들 또는 특이한 테마들의 그룹들에 대한 데이터를 검사하는 것을 용이하게 한다.
[0073] CNN들은 데이터세트들에서 관련 객체들 및 구역들의 검출, 세그먼트화 및 인식을 위해 딥 러닝에 사용되는 상호 연결된 데이터의 생물학적으로 영감을 받은 네트워크(biologically inspired network)들이다. CNN들은 다수의 어레이들의 형태로 원시 데이터를 평가하여, 원시 데이터를 일련의 스테이지들로 분할하고 학습된 특징들에 대한 데이터를 검사한다.
[0074] 일례에서, 이미지 분석은 CNN을 사용하여 수행된다. CNN은 입력 이미지를 수신하고, 학습된 특징들(예컨대, 랜드마크 구조들 및 상징적 캐릭터들)을 식별하기 위해 컨볼루션 계층에서 이미지를 추상화한다. 제2 컨볼루션 계층에서, 이미지는 복수의 이미지들로 변환되며, 여기서 학습된 특징들은 개개의 서브-이미지에서 각각 강조된다. 이미지들은 이미지들에서 관심 특징들에 초점을 맞추기 위해 추가로 프로세싱된다. 이후, 결과적인 이미지들은 관심 특징들을 포함하는 이미지들의 부분들을 격리하기 위해 이미지들의 크기를 감소시키는 풀링 계층을 통해 프로세싱된다. 컨볼루션 신경망의 출력들은 마지막 비-출력 계층으로부터 값들을 수신하며, 마지막 비-출력 계층으로부터 수신된 데이터에 기반하여 이미지를 분류한다.
[0075] 도 5는 예시적인 모바일 디바이스(401)의 하이-레벨 기능 블록도이다. 모바일 디바이스(401)는 본원에 설명된 기능들의 전부 또는 서브세트를 수행하기 위해 CPU(530)에 의해 실행될 프로그래밍을 저장하는 플래시 메모리(540A)를 포함한다.
[0076] 모바일 디바이스(401)는 하나 이상의 가시광 카메라들(중첩하는 시야들을 갖는 제1 및 제2 가시광 카메라들) 또는 실질적으로 중첩하는 시야들을 갖는 적어도 하나의 가시광 카메라 및 깊이 센서를 포함하는 카메라(570)를 포함할 수 있다. 플래시 메모리(540A)는 카메라(570)를 통해 생성되는 다수의 이미지들 또는 비디오를 더 포함할 수 있다.
[0077] 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(401)는 이미지 디스플레이(580), 이미지 디스플레이(580)를 제어하기 위한 모바일 디스플레이 드라이버(582), 및 디스플레이 제어기(584)를 포함한다. 도 5의 예에서, 이미지 디스플레이(580)는 이미지 디스플레이(580)에 의해 사용되는 스크린 최상부에 계층화되거나 또는 그렇지 않으면 스크린에 통합되는 사용자 입력 층(591)(예컨대, 터치스크린)을 포함한다.
[0078] 사용될 수 있는 터치스크린-타입의 모바일 디바이스들의 예들은 스마트 폰, PDA(personal digital assistant), 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터 또는 다른 휴대용 디바이스를 포함한다 (그러나, 이에 제한되지는 않음). 그러나, 터치스크린-타입 디바이스들의 구조 및 동작은 예로서 제공되며; 본원에 설명된 청구대상 기술은 이에 제한되는 것으로 의도되지 않는다. 따라서, 이러한 논의의 목적들을 위해, 도 5는 (손, 스타일러스 또는 다른 도구에 의한, 터치, 멀티-터치 또는 제스처 등에 의한) 입력을 수신하기 위한 터치스크린 입력 층(591) 및 콘텐츠를 디스플레이하기 위한 이미지 디스플레이(580)를 포함하는 사용자 인터페이스를 갖는 예시적인 모바일 디바이스(401)의 블록도 예시를 제공한다.
[0079] 도 5에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(401)는 광역 무선 모바일 통신 네트워크를 통한 디지털 무선 통신들을 위해 WWAN 디지털 트랜시버(XCVR)들로서 도시된 적어도 하나의 디지털 트랜시버(XCVR)(510)를 포함한다. 모바일 디바이스(401)는 또한 이를테면 NFC, VLC, DECT, ZigBee, Bluetooth™ 또는 Wi-Fi를 통해 단거리 네트워크 통신을 위한 단거리 트랜시버(XCVR)(520)들과 같은 추가 디지털 또는 아날로그 트랜시버들을 포함한다. 예컨대, 단거리 XCVR들(520)은 IEEE 802.11 하의 Wi-Fi 표준들 중 하나와 같은 무선 로컬 영역 네트워크들에서 구현되는 하나 이상의 표준 통신 프로토콜들과 호환 가능한 타입의 임의의 이용 가능한 양방향 WLAN(wireless local area network) 트랜시버의 형태를 취할 수 있다.
[0080] 모바일 디바이스(401)의 포지셔닝을 위한 로케이션 좌표들을 생성하기 위해, 모바일 디바이스(401)는 GPS(global positioning system) 수신기를 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로 모바일 디바이스(401)는 포지셔닝을 위한 로케이션 좌표들을 생성하기 위해 근거리 XCVR들(520) 및 WWAN XCVR들(510) 중 하나 또는 둘 모두를 활용할 수 있다. 예컨대, 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 또는 Bluetooth™ 기반 포지셔닝 시스템들은 특히 조합하여 사용될 때 매우 정확한 로케이션 좌표들을 생성할 수 있다. 이러한 로케이션 좌표들은 XCVR들(510, 520)을 사용하여 하나 이상의 네트워크 연결부들을 통해 아이웨어 디바이스에 송신될 수 있다.
[0081] 트랜시버들(510, 520)(즉, 네트워크 통신 인터페이스)은 현대식 모바일 네트워크들에 의해 활용되는 다양한 디지털 무선 통신 표준들 중 하나 이상을 준수한다. WWAN 트랜시버들(510)의 예들은, 예컨대 제한없이 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 타입 2(또는 3GPP2) 및 때때로 “4G”로 지칭되는 LTE를 포함하는 3GPP 네트워크 기술들 및 CDMA(Code Division Multiple Access)에 따라 동작하도록 구성된 트랜시버들을 포함한다(그러나 이에 제한되지 않음). 예컨대, 트랜시버들(510, 520)은 디지털화된 오디오 신호들, 정지 이미지들 및 비디오 신호들, 디스플레이를 위한 웹 페이지 정보뿐만 아니라 웹 관련 입력들, 및 모바일 디바이스(401)로/로부터의 다양한 타입들의 모바일 메시지 통신들을 포함하는 정보의 양방향 무선 통신을 제공한다.
[0082] 모바일 디바이스(401)는 도 4의 CPU(530)로서 도시된 CPU(central processing unit)로서 기능하는 마이크로프로세서를 더 포함한다. 프로세서는 하나 이상의 프로세싱 기능들, 즉, 통상적으로 다양한 데이터 프로세싱 기능들을 수행하도록 구조화되고 배열된 엘리먼트들을 갖는 회로이다. 개별 로직 컴포넌트들이 사용될 수 있지만, 예들은 프로그램 가능 CPU를 형성하는 컴포넌트들을 활용한다. 예컨대, 마이크로프로세서는 CPU의 기능들을 수행하기 위해 전자 엘리먼트들을 통합하는 하나 이상의 IC(integrated circuit) 칩들을 포함한다. 예컨대, CPU(530)는 오늘날 모바일 디바이스들 및 다른 휴대용 전자 디바이스들에서 통상적으로 사용되는 바와 같이 ARM 아키텍처를 사용하여 RISC(Reduced Instruction Set Computing)와 같은 임의의 공지된 또는 이용 가능한 마이크로프로세서 아키텍처에 기반할 수 있다. 물론, 스마트폰, 랩톱 컴퓨터 및 태블릿에서 CPU(530) 또는 프로세서 하드웨어를 형성하기 위해 프로세서 회로부의 다른 배열들이 사용될 수 있다.
[0083] CPU(530)는 예컨대 CPU(530)에 의해 실행 가능한 프로그래밍 또는 명령들에 따라, 다양한 동작들을 수행하도록 모바일 디바이스(401)를 구성함으로써 모바일 디바이스(401)에 대한 프로그램 가능 호스트 제어기로서 역할을 한다. 예컨대, 이러한 동작들은 모바일 디바이스의 다양한 일반적인 동작들뿐만 아니라 모바일 디바이스 상의 애플리케이션들에 대한 프로그래밍과 관련된 동작들을 포함할 수 있다. 프로세서는 하드와이어드 로직을 사용하여 구성될 수 있지만, 모바일 디바이스들의 통상적인 프로세서들은 프로그래밍의 실행에 의해 구성된 일반적인 프로세싱 회로들이다.
[0084] 모바일 디바이스(401)는 프로그래밍 및 데이터를 저장하기 위한 메모리 또는 저장 시스템을 포함한다. 예에서, 메모리 시스템은 필요에 따라 플래시 메모리(540A), RAM(random access memory)(540B) 및 다른 메모리 컴포넌트들(540C)을 포함할 수 있다. RAM(540B)은 예컨대, 작동 데이터 프로세싱 메모리로서 CPU(530)에 의해 처리되는 명령들 및 데이터를 위한 단기 저장부로서 역할을 한다. 플래시 메모리(540A)는 전형적으로 장기 저장부를 제공한다.
[0085] 따라서, 모바일 디바이스(401)의 예에서, 플래시 메모리(540A)는 CPU(530)에 의한 실행을 위한 프로그래밍 또는 명령들을 저장하기 위해 사용된다. 디바이스의 타입에 따라, 모바일 디바이스(401)는 특정 애플리케이션들이 실행되게 하는 모바일 오퍼레이팅 시스템을 저장 및 실행한다. 모바일 오퍼레이팅 시스템들의 예들은 Google Android, (I-Phone 또는 iPad 디바이스들에 대한) Apple iOS, Windows Mobile, Amazon Fire OS, RIM BlackBerry OS 등을 포함한다.
[0086] 도 7a-도 7g는 예시적인 컨텍스트-기반 전송 방법들의 단계들을 나열한 순서도들이다. 단계들은 아이웨어 디바이스(100), 수신자들을 지정하기 위한 GUI(602)(도 6a) 및 컨텍스트 선택 기준들을 지정하기 위한 GUI(610)(도 6b)를 참조하여 아래에서 설명된다. 단계들이 아이웨어 디바이스(100)를 참조하여 설명되지만, 본원에 설명된 바와 같이, 다른 타입들의 모바일 디바이스들에 대해 설명된 단계들의 다른 구현들이 당업자에 의해 본원의 설명으로부터 이해될 것이다. 추가적으로, 도면들에서 도시되고 본원에서 설명된 단계들 중 하나 이상이 생략되거나, 반복되거나, 동시에 또는 직렬로 수행되거나, 또는 예시 및 설명된 것과 다른 순서로 수행되거나 또는 추가 단계들과 함께 수행될 수 있다는 것이 고려된다.
[0087] 단계들은 카메라(114), 프로세서(432) 및 메모리(434)를 포함하는 아이웨어 디바이스(100)를 참조하여 설명된다. 일부 예시적인 구현들의 양상들에 따라, 아이웨어 디바이스(100)는 컨텍스트 탐색 엔진(492), 수신자 지정 엔진(494), 이미지 데이터 생성 엔진(496) 및 선택 엔진(498)을 개시하여 실행한다. 다른 예시적인 구현들에서, 다른 디바이스, 이를테면 모바일 디바이스(401) 또는 서버 시스템(499)은 아이웨어 디바이스(100)의 일부 또는 모든 기능을 수행하거나 또는 아이웨어 디바이스(100)와 함께 기능의 일부를 수행한다.
[0088] 도 7a는 이미지들에 적용된 컨텍스트 선택 기준들에 기반하여 자동 이미지 전송 시스템을 구현하기 위한 흐름도(700)를 도시한다. 블록(702)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지를 캡처한다. 아이웨어 디바이스(100)의 프로세서(432)는 사용자 입력 디바이스(491) 상의 제스처에 응답하여 가시광선 카메라(114)를 사용하여 이미지를 캡처할 수 있다.
[0089] 블록(704)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지를 저장한다. 일례에서, 프로세서(432)는 캡처된 이미지들을 메모리(434)에 저장한다. 다른 예에서, 프로세서(432)는 (예컨대, 프로세서(530)에 의해 메모리(540)에) 저장하기 위한 캡처된 이미지를 다른 디바이스(예컨대, 모바일 디바이스(401))에 추가적으로 또는 대안적으로 전송한다.
[0090] 블록(706)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 컨텍스트 선택 엔진(492)을 사용하여 컨텍스트 선택 기준들을 식별한다. 일례에서, 프로세서(432)는 컨텍스트 선택 기준들을 식별할 때 착용자에 의한 사용을 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이(180)에 제시한다 (GUI 610; 도 6b 참조). 다른 예에서, 관련된 모바일 디바이스(401)의 프로세서(530)는 컨텍스트 선택 기준들을 식별하는 데 사용하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이(590)에 제시한다. 컨텍스트 선택 기준들은 이미지의 캡처 로케이션, 이미지 콘텐츠(예컨대, 랜드마크 또는 사람들), 이미지 품질 또는 이미지의 수량 중 하나 이상을 포함한다.
[0091] 블록(708)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 수신자 지정 엔진(494)을 사용하여 지정된 수신자들을 식별한다. 일례에서, 프로세서(432)는 컨텍스트 선택 기준들을 식별할 때 착용자에 의한 사용을 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이(180)에 제시한다 (GUI 602; 도 6a 참조). 다른 예에서, 관련된 모바일 디바이스(401)의 프로세서(530)는 컨텍스트 선택 기준들을 식별하는 데 사용하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이(590)에 제시한다. 프로세서는 알려진 연락처 이름들의 리스트를 리트리브하며, 각각의 이름 옆에 체크박스들을 갖는 착용자/사용자에게 리스트를 제시하며, 체크박스 선택들을 수신하며, 그리고 체크박스들과 연관된 연락처(들)를 지정된 수신자들로서 식별할 수 있다. 프로세서는, 추가적으로 또는 대안적으로, 착용자/사용자의 소셜 미디어 플랫폼들의 리스트를 리트리브하며, 착용자/사용자에게 각각의 플랫폼 옆의 체크박스들과 함께 리스트를 제시하며, 체크박스 선택들을 수신하며 그리고 체크 박스들과 연관된 플랫폼(들)을 지정된 수신자들로서 식별할 수 있다. 프로세서는, 추가적으로 또는 대안적으로, 특정 식별자 또는 연관된 상태(예컨대, 친구 또는 가까운 친구)를 갖는 착용자/사용자의 모든 연락처들 또는 착용자/사용자의 현재 로케이션과 연관된 지오로케이션내에 있는 연락처를 선택하기 위한 옵션을 사용자에게 제공할 수 있다.
[0092] 블록(710)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지를 수신한다. 일례에서, 프로세서(432)는 카메라(114), 메모리(434) 또는 관련 모바일 디바이스(401)로부터 이미지를 수신한다.
[0093] 블록(712)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지 데이터 생성 엔진(496)을 사용하여 이미지 데이터를 결정한다. 일례에서, 프로세서(432)는 이미지 데이터를 결정한다. 다른 예에서, 관련된 모바일 디바이스(401)의 프로세서(530)는 이미지 데이터를 결정한다. 로케이션 기반 이미지 데이터의 경우에, 프로세서(432)는 이미지가 캡처된 시간에 GPS(473)로부터 로케이션 좌표들을 리트리브할 수 있다. 콘텐츠 기반 이미지 데이터의 경우에, 프로세서(432)는 캡처된 이미지에 (예컨대, 랜드마크들 및 사람들의 이미지들을 사용하여 훈련된) 특징 모델(480)을 적용하거나 또는 알려진 이미지 인식 프로그램(예컨대, 뉴욕 아몽크의 IBM의 Watson)을 적용할 수 있다. 이미지 품질에 대해, 프로세서(432)는 이미지 품질들(예컨대, 예컨대 매사추세츠주 나티크의 The MathWorks, Inc로부터 이용 가능한 BRISQUE 또는 NIQE 알고리즘들을 사용하는 선명도, 아티팩트들, 왜곡 중 하나 이상)을 측정하기 위해 이미지 품질 메트릭들을 적용할 수 있다.
[0094] 블록(714)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 컨텍스트 선택 기준들과 이미지 데이터를 비교한다. 프로세서(432)는 식별된 기준들 각각을 순차적으로 분석하고 이미지 데이터와 비교함으로써 이미지 데이터를 컨텍스트 선택 기준들과 비교할 수 있다. 부가적으로, 프로세서(432)가 (예컨대, 이미지가 전송할 것으로 식별될 때마다 카운트가 증가되는 것에 기반하여) 이미지의 최대 수에 도달했다고 결정하는 경우에, 프로세서는 추가 비교들을 수행하는 것을 중지할 수 있다.
[0095] 결정 블록(716)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 선택 엔진(498)을 사용하여 이미지 데이터와 컨텍스트 선택 기준들 사이에 매치가 존재하는지를 결정한다. 일례에서, 프로세서(432)는 이미지 데이터를 컨텍스트 선택 기준들과 비교하고, 정확히 매치가 있는 하나 이상의 이미지들을 식별한다. 다른 예에서, 프로세서(432)는 이미지 데이터를 컨텍스트 선택 기준들과 비교하고, 미리 정의된 임계 레벨(예컨대, 90% 매치)을 초과하는 매칭 기준들을 포함하는 하나 이상의 이미지들을 식별한다. GUI(610)에 묘사된 컨텍스트 선택 기준들 선택들의 경우에, 매칭 이미지는 파리의 에펠탑 근처 (예컨대, 에펠탑의 300피트 이내)에 로케이팅될 것이며, 에펠탑과 사람들을 포함할 것이며, 고레벨의 선명도 및 저레벨의 아티팩트들을 가지고 왜곡이 없을 것이며, 모든 기준들과 매칭되는 제1 10개 이미지들 중 하나일 것이다.
[0096] 블록(718)에서, 매치가 존재하는 경우에 도달할 때, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지를 지정된 수신자들에게 자동적으로 전송한다. 프로세서(432)는 이미지를 무선 회로부(424/436)를 통해 네트워크(495)를 거쳐 직접적으로 또는 간접적으로 모바일 디바이스(401)를 통해 전송할 수 있다. 블록(720)에서, 매치가 존재하지 않는 것에 도달할 때, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지를 지정된 수신자들에게 자동적으로 전송하지 않는다.
[0097] 도 7b는 수신자 지정 엔진(494)의 예시적인 구현에 따라 상이한 선택 기준들을 갖는 지정된 수신자들의 다수의 세트들이 존재할 때 예시적인 단계들의 흐름도(721)를 도시한다. 블록(722)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 첫번째 기준들을 식별한다. 프로세서(432)는 블록(706)을 참조하여 앞서 설명된 바와 같이 첫번째 선택 기준들을 식별할 수 있다. 블록(722)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 2번째 기준들을 식별한다. 프로세서(432)는 블록(706)을 참조하여 앞서 설명된 바와 같이 2번째 선택 기준들을 식별할 수 있다.
[0098] 블록(726)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 첫번째 선택 기준들에 대한 첫번째 지정된 수신자들을 식별한다. 프로세서(432)는 블록(708)을 참조하여 앞서 설명된 바와 같이 첫번째 지정된 수신자들 식별할 수 있다. 블록(728)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 2번째 선택 기준들에 대한 2번째 지정된 수신자들을 식별한다. 프로세서(432)는 블록(708)을 참조하여 앞서 설명된 바와 같이 2번째 지정된 수신자들 식별할 수 있다.
[0099] 블록(730)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 첫번째 선택 기준들과 매치되는 이미지 콘텐츠에 대해 첫번째 지정된 수신자들에게 이미지를 전송한다. 프로세서(432)는 블록(718)을 참조하여 앞서 설명된 바와 같이 첫번째 지정된 수신자들에 이미지를 전송할 수 있다. 블록(732)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 2번째 선택 기준들과 매치되는 이미지 콘텐츠에 대해 2번째 지정된 수신자들에게 이미지를 전송한다. 프로세서(432)는 블록(718)을 참조하여 앞서 설명된 바와 같이 2번째 지정된 수신자들에게 이미지를 전송할 수 있다.
[0100] 도 7c는 컨텍스트 선택 엔진(492)의 예시적인 구현에 따라 컨텍스트 선택 기준들을 식별하기 위한 예시적인 단계들의 흐름도(740)를 도시한다. 결정 블록(742)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 컨텍스트 선택 기준들이 (예컨대, 로케이션 선택(612a), 콘텐츠 선택들(612b), 품질 선택들(612c) 및 수량 선택들(612d)을 포함하는 GUI(610)을 사용하여) 특정 캡처 로케이션을 포함하는지 여부를 결정한다. 프로세서(432)는 로케이션들(614) 및 대응하는 체크 박스들(616)(예컨대, 파리(616a) 및 로스앤젤레스(616b))을 포함하는 이미지 디스플레이 드라이버(442)를 통해 디스플레이(180) 상의 GUI(610)를 착용자에게 제시할 수 있다. 프로세서(432)는 체크 박스들에 대한 텍스트를 아이웨어 디바이스(100)의 미리 정의된 반경 내에 있는 (예컨대, 25마일 내에 있는) 로케이션들(614)에 또는 (예컨대, 착용자의 달력을 프로세싱함으로써 결정되는) 목적지에 파퓰레이트할 수 있다.
[0101] 착용자가 컨텍스트 선택 기준들 중 하나로서 캡처 로케이션을 포함하기를 원하는 경우에 도달하는 블록(743)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 로케이션 파라미터들을 수신하고 저장한다. 착용자는 GUI(610) 내에서 하나 이상의 박스들(예컨대, 파리(616a))을 체크함으로써 캡처 로케이션 파라미터들을 포함하기를 원한다는 것을 표시할 수 있다. 예에서, 파리와 같은 특정 로케이션의 선택은 캡처 로케이션을 더 세밀하게 구분하기 위해 선택을 위한 보다 특정한 로케이션 정보(618) (예컨대, 에펠탑(620a) 및 루브르 박물관(620b))을 초래한다. 예시된 GUI(610)에서, 로케이션 선택 기준들은 파리 내의 에펠탑이다. 프로세싱은 선택들이 존재하지 않는 경우에 블록(744)에서 진행된다.
[0102] 결정 블록(746)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 컨텍스트 선택 기준들이 (예컨대, GUI(610)를 사용하여) 특정 콘텐츠를 포함하는지 여부를 결정한다. 프로세서(432)는 콘텐츠(622) 및 대응하는 체크 박스들(624)(예컨대, 에펠탑(624a) 및 사람들(624b))을 포함하는 이미지 디스플레이 드라이버(442)를 통해 디스플레이(180) 상의 GUI(610)를 착용자에게 제시할 수 있다. 프로세서(432)는 특정 로케이션(예컨대, 에펠탑(620a) 근처의 파리(616a)에 있는 에펠탑(624a))의 미리 정의된 반경내에 있는 지역 랜드마크들과 같은 선택된 로케이션과 연관된 콘텐츠(622)로 체크 박스들에 대한 텍스트를 파퓰레이트할 수 있으며, 이미지와 같이 로케이션에 특정되지 않은 일반적인 정보는 사람들(624)을 포함해야 한다.
[0103] 착용자가 컨텍스트 선택 기준들 중 하나로서 콘텐츠를 포함하기를 원하는 경우에 도달되는 블록(747)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 콘텐츠 파라미터들을 수신하고 저장한다. 착용자는 GUI(610) 내에서 하나 이상의 박스들(예컨대, 에펠탑(624a) 및 사람들(624b))을 체크함으로써 콘텐츠 파라미터들을 포함하기를 원한다는 것을 표시할 수 있다. 예시된 GUI(610)에서, 콘텐츠 선택 기준들은 에펠탑(624a) 및 사람들(624b)이다. 프로세싱은 선택들이 존재하지 않는 경우에 블록(748)에서 진행된다.
[0104] 결정 블록(750)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 컨텍스트 선택 기준들이 (예컨대, GUI(610)를 사용하여) 특정 품질을 포함하는지 여부를 결정한다. 프로세서(432)는 이미지 품질들(626)(예컨대, 선명도(628a), 아티팩트들(628b) 및 왜곡(628c)) 및 대응하는 엔트리 박스들(예컨대, 드롭다운 번호 선택; 예컨대, 1 - 10 범위 (1은 낮은 우선순위이며, 10은 높은 우선순위임))을 포함하는 이미지 디스플레이 드라이버(442)를 통해 디스플레이(180) 상의 GUI(610)를 착용자에게 제시할 수 있다. 이미지 품질들은 미리 정의될 수 있다.
[0105] 착용자가 컨텍스트 선택 기준들 중 하나로서 이미지 품질을 포함하기를 원하는 경우에 도달되는 블록(751)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 품질 파라미터들을 수신하고 저장한다. 착용자는 품질 파라미터를 조절함으로써 품질 파라미터들을 포함하기를 원한다는 것을 표시할 수 있다(예컨대, 필요한 높은 레벨의 선명도에 대해 "8"로서 선명도(628a)를 세팅하며; 매우 높은 레벨의 아티팩트 검출 요건에 대해 "9"로서 아티팩트(628b)를 세팅하며; 그리고 임의의 검출된 왜곡을 갖는 모든 이미지들을 제거하기 위해 "10"으로서 왜곡을 세팅한다). 프로세싱은 세팅들이 존재하지 않는 경우에 블록(752)으로 진행한다.
[0106] 결정 블록(754)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 컨텍스트 선택 기준들이 (예컨대, GUI(610)를 사용하여) 특정 수량을 포함하는지 여부를 결정한다. 프로세서(432)는 수량 선택(630), 및 여행 동안 전송할 이미지들의 최대 수를 특정하기 위한 대응하는 엔트리 박스를 포함하는 이미지 디스플레이 드라이버(442)를 통해 디스플레이(180) 상의 GUI(610)를 착용자에게 제시할 수 있다.
[0107] 착용자가 컨텍스트 선택 기준들 중 하나로서 수량을 포함하기를 원하는 경우에 도달되는 블록(755)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 수량 파라미터를 수신하고 저장한다. 착용자는 GUI(610) 내에서 값(예컨대, 10개의 이미지들)을 입력함으로써 수량 파라미터를 포함하기를 원한다는 것을 표시할 수 있다. 프로세싱은 세팅들이 존재하지 않는 경우에 블록(756)으로 진행한다.
[0108] 도 7d는 이미지 데이터 생성 엔진(496)의 예시적인 구현에 따라 이미지 데이터를 생성하기 위한 예시적인 단계들의 흐름도(760)를 도시한다. 블록(762)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 캡처된 이미지에 대한 로케이션 정보를 수신한다. 예에서, 프로세서(432)는 이미지가 캡처된 시간에 GPS(473)로부터 로케이션 정보를 수신한다. 프로세서(432)는 이미지가 캡처될 때 로케이션 좌표들 또는 요청에 대해 GPS(473)에 주기적으로 질의할 수 있다.
[0109] 블록(764)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지를 분석한다. 예에서, 프로세서(432)는 알려진 랜드마크들 및 우상들의 이미지들을 사용하여 훈련된 특징 모델(480)을 적용함으로써 이미지를 분석한다. 특징 모델(480)은 이미지들에서 사람의 존재를 검출하도록 추가로 훈련될 수 있다.
[0110] 블록(766)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지 데이터를 생성한다. 예에서, 프로세서(432)는 이미지 분석 동안 식별된 매치들에 응답하여 이미지 데이터를 생성한다. 이미지 데이터는 이미지에서 식별된 랜드마크들 및 우상들(및 사람들의 존재)과 연관된 일련의 캐릭터들을 포함할 수 있다.
[0111] 블록(768)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 이미지 데이터를 이미지와 연관시키고 이미지 데이터를 저장한다. 예에서, 프로세서(432)는 캡처된 이미지와 함께 저장된 메타데이터에 이미지 데이터를 추가한다.
[0112] 도 7e는 자동 전송 기능을 셋업할지 여부를 결정하기 위한 예시적인 단계들의 흐름도(770)를 묘사한다. 블록(772)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 아이웨어 디바이스(100)의 로케이션 좌표들을 모니터링한다. 프로세서(432)는 로케이션 좌표들에 대해 GPS(473)에 주기적으로 질의함으로써 로케이션 좌표들을 모니터링할 수 있다.
[0113] 블록(774)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 과거 로케이션 좌표들의 범위를 결정한다. 프로세서(432)는 과거 로케이션들의 범위(예컨대, 서로 25마일 이내의 모든 로케이션들을 포함하는 범위 또는 범위들)를 결정할 수 있다.
[0114] 블록(776)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 최근 로케이션 좌표를 과거 로케이션 좌표들의 범위와 비교한다. 프로세서(432)는 과거 로케이션들의 하나 이상의 범위들(예컨대, 서로 25마일 내의 모든 로케이션들을 포함하는 범위 또는 범위들)을 결정할 수 있다.
[0115] 블록(778)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 결정된 범위 밖에 있을 때 착용자가 자동적으로 전송하기를 원하는지를 착용자에게 질의한다. 프로세서(432)는 과거 로케이션들의 결정된 하나 이상의 범위들을 현재 로케이션과 비교하고 현재 로케이션이 결정된 범위(들) 밖에 있는지를 착용자에게 질의할 수 있다. 예컨대, 프로세서(432)는 현재 로케이션이 하나 이상의 범위들(또는 미리 정의된 거리, 예컨대 10마일 범위) 내에 있지 않을 때 디스플레이(180) 상에 질의를 디스플레이할 수 있다.
[0116] 도 7f는 다른 디바이스들에 의해 촬영된 이미지들(예컨대, 인기 있는 이미지들)에 기반하여 선택 기준들을 지정하기 위한 예시적인 단계들의 흐름도(780)를 묘사한다. 블록(782)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 다른 디바이스들에 의해 캡처된 원격 이미지들에 대한 로케이션 정보를 수신한다. 예에서, 서버 시스템(499)은 다른 디바이스들에 의해 제공되는 이미지들 및 대응하는 이미지 로케이션 좌표들을 모니터링하고 저장한다.
[0117] 블록(784)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 원격 이미지 로케이션들을 그룹핑한다. 예에서, 프로세서(432)는 서버 시스템(499)으로부터 원격 이미지 로케이션들을 수신하고, 이들을 인접 로케이션 좌표들의 그룹들로 그룹핑한다. 다른 예에서, 서버 시스템(598)은 이미지 로케이션 좌표들을 그룹핑한다.
[0118] 블록(786)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 미리 정의된 임계치를 초과하는 그룹들을 식별한다. 예에서, 프로세서(432)는 임계값(예컨대, 100개 이미지들)을 초과하는 다수의 이미지들을 갖는 그룹들을 식별하고, 이들 그룹들을 인기 있는 이미지 캡처 영역들로서 식별한다. 다른 예에서, 서버 시스템(598)은 그룹들을 식별한다.
[0119] 블록(788)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 그룹들을 포함하는 영역들이 선택 기준들로서 임계치를 초과함을 지정한다. 예에서, 프로세서(432)는 (예컨대, GUI(610)의 로케이션 섹션(612a)(도 6b)에서의 디스플레이를 위한) 선택 기준들로서 영역들을 지정한다. 다른 예에서, 서버 시스템(598)이 그룹을 식별하는 경우에, 프로세서(432)는 먼저 네트워크(495)(및 선택적으로 모바일 디바이스(401))를 통해 서버 시스템(598)으로부터 식별된 그룹들을 수신한다.
[0120] 도 7g는 제스처에 응답하여 이미지를 자동적으로 전송하기 위한 예시적인 단계들의 흐름도(770)를 묘사한다. 블록(792)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 제1 입력 제스처를 식별한다. 예에서, 프로세서(432)는 제1 입력 제스처(예컨대, 사용자 입력 디바이스(491)에 대한 단일 탭)를 식별한다. 블록(794)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 제2 입력 제스처를 식별한다. 예에서, 프로세서(432)는 제2 입력 제스처(예컨대, 사용자 입력 디바이스(491)에 대한 더블 탭 또는 탭 앤 홀드)를 식별한다.
[0121] 블록(796)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 자동 전송 없이 제1 입력 제스처에 응답하여 제1 이미지를 캡처하고 저장한다. 예에서, 프로세서(432)는 카메라(114)로 이미지를 캡처하고, 제1 입력 제스처(예컨대, 사용자 입력 디바이스(491)에 대한 단일 탭)에 응답하여 (예컨대, 이미지 프로세서(412)에 의한 프로세싱 이후에) 메모리(434)에 이미지를 저장한다.
[0122] 블록(798)에서, 아이웨어 디바이스(100)는 제2 입력 제스처에 응답하여 제2 이미지를 캡처하고, 저장하며, 자동적으로 전송한다. 예에서, 프로세서(432)는 카메라(114)로 이미지를 캡처하고, 메모리(434)에 이미지를 저장하며, 그리고 제2 입력 제스처(예컨대, 사용자 입력 디바이스(491)에 대한 더블 탭 또는 탭 앤 홀드)에 응답하여 (예컨대, 이미지 프로세서(412)에 의한 프로세싱 이후에) 이미지를 자동적으로 전송한다.
[0123] 도 7a-도 7g의 단계들은 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체(즉, 비-일시적), 이를테면 자기 매체, 예컨대 컴퓨터 하드 드라이브, 광학 매체, 예컨대 광 디스크, 고체-상태 메모리, 예컨대 플래시 메모리, 또는 당업계에 공지된 다른 저장 매체들 상에 유형적으로 저장된 소프트웨어 코드 또는 명령들을 로딩하여 실행할 때 아이웨어 디바이스(100)의 프로세서(432), 모바일 디바이스(401)의 프로세서(530), 또는 서버 시스템(499)의 프로세서 중 하나 이상에 의해 수행될 수 있다. 따라서, 본원에서 설명된 아이웨어 디바이스(100)의 프로세서(432), 모바일 디바이스(401)의 프로세서(530), 또는 서버 시스템(499)의 프로세서에 의해 수행되는 기능, 이를테면 도 7a-도 7g의 단계들 중 임의의 것은 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체에 유형적으로 저장되는 소프트웨어 코드 또는 명령들로 구현될 수 있다. 프로세서들에 의해 그러한 소프트웨어 코드 또는 명령들을 로딩하고 실행할 때, 프로세서들을 포함하는 디바이스들은 본원에서 설명된 도 7a-도 7g의 단계들을 포함하여 본원에서 설명된 디바이스들의 기능 중 임의의 것을 수행할 수 있다.
[0124] 본원에서 사용된 용어들 및 표현들은, 특정 의미들이 본원에 달리 제시된 경우를 제외하고는 그들 대응하는 개개의 탐구 및 연구 영역들과 관련하여 그러한 용어들 및 표현들에 부여된 바와 같은 일반적인 의미를 갖는다는 것이 이해될 것이다. 관계형 용어들, 이를테면 제1, 제2 등은 단지 하나의 엔티티 또는 액션을 다른 것으로부터 구별하기 위해 사용될 수 있고, 이러한 엔티티들 또는 액션들 간의 임의의 실제 이러한 관계 또는 순서를 반드시 요구하거나 암시하지는 않는다. 용어들 "포함하다", "포함하는", "구비하다" , “구비하는" , 또는 이의 임의의 다른 변형은 비-배타적인 포함을 커버하는 것으로 의도되어, 엘리먼트들 또는 단계들의 리스트를 포함하거나 구비하는 프로세스, 방법, 물품 또는 장치는 그러한 엘리먼트들 또는 단계들만을 구비하는 것이 아니라, 명시적으로 나열되지 않거나 또는 이러한 프로세스, 방법, 물품 또는 장치에 고유한 다른 엘리먼트들 또는 단계들을 구비할 수 있다. 단수형 엘리먼트는, 추가적인 제약들 없이, 엘리먼트를 포함하는 프로세스, 방법, 물품 또는 장치에서 추가적인 동일한 엘리먼트들의 존재를 배제하지 않는다.
[0125] 달리 언급되지 않는 한, 이하의 청구항들을 포함하여 본 명세서에 기재된 임의의 그리고 모든 측정치들, 값들, 등급들, 포지션들, 크기들, 사이즈들 및 다른 규격들은 정확한 것이 아니라 근사치이다. 이러한 수량들은, 이들이 관련되는 기능들 및 이들과 관련된 분야에서 통상적인 것과 일치하는 합리적인 범위를 갖도록 의도된다. 예컨대, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 파라미터 값 등은 언급된 양 또는 범위으로부터 ± 10 %만큼 많이 달라질 수 있다.
[0126] 더욱이, 전술한 상세한 설명에서, 다양한 특징들은 본 개시내용을 간소화할 목적으로 다양한 예들에서 함께 그룹화된다는 것을 알 수 있다. 본 개시내용의 방법은 청구되는 예들이 각각의 청구항에 명시적으로 언급된 것보다 많은 특징들을 요구하려는 의도를 반영하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, 하기의 청구항들이 반영하는 바와 같이, 보호될 청구대상은 임의의 단일의 개시된 예의 모든 특징들보다 적다. 따라서, 이에 의해, 하기의 청구항들은 상세한 설명에 통합되며, 각각의 청구항은 별개로 청구된 청구대상으로서 독자적으로 기재된다.
[0127] 전술한 것은 최상의 모드 및 다른 예들인 것으로 고려되는 것을 설명하지만, 본원에서 다양한 수정들이 이루어질 수 있고 본원에 개시된 청구대상은 다양한 형태들 및 예들로 구현될 수 있으며 이들은 다수의 애플리케이션들에 적용될 수 있고 그 일부만이 본원에서 설명되었음이 이해되어야 한다. 이하의 청구항들은 본 개념들의 진정한 범위 내에 있는 임의의 그리고 모든 수정들 및 변경들을 청구하도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 시스템으로서,
    상기 시스템은 이미지 캡처 아이웨어 및 상기 이미지 캡처 아이웨어에 커플링된 프로세서를 포함하며,
    상기 이미지 캡처 아이웨어는,
    지지 구조물;
    장면의 이미지를 캡처하기 위해 상기 지지 구조물에 연결된 카메라; 및
    상기 카메라 및 상기 지지 구조물에 연결되며, 상기 이미지를 캡처하기 위해 상기 카메라를 트리거하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함하며;
    상기 프로세서는,
    컨텍스트 선택 기준들을 식별하며;
    하나 이상의 지정된 수신자들의 세트를 식별하며;
    상기 캡처된 이미지를 수신하며;
    상기 캡처된 이미지에 대한 이미지 데이터를 결정하며;
    상기 결정된 이미지 데이터를 상기 식별된 컨텍스트 선택 기준들과 비교하여 매치(match)를 식별하며; 그리고
    상기 식별된 매치에 응답하여 상기 지정된 수신자들의 세트에 상기 캡처된 이미지를 전송하도록,
    구성되는, 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 지정된 수신자들의 세트에 대한 컨텍스트 선택 기준들의 제1 세트 및 컨텍스트 선택 기준들의 제2 세트를 식별함으로써 상기 컨텍스트 선택 기준들을 식별하며;
    상기 프로세서는:
    상기 컨텍스트 선택 기준들의 제2 세트에 대한 하나 이상의 지정된 수신자들의 다른 세트를 식별하며;
    상기 결정된 이미지 데이터를 상기 다른 식별된 컨텍스트 선택 기준들과 비교하여 다른 매치를 식별하며; 그리고
    상기 다른 식별된 매치에 응답하여 상기 지정된 수신자들의 제2 세트에 상기 캡처된 이미지를 전송하도록,
    추가로 구성되는, 시스템.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 선택 기준들은 캡처 로케이션, 이미지 콘텐츠 또는 이미지 품질 중 적어도 하나를 포함하고;
    상기 결정된 이미지 데이터를 비교하기 위해, 상기 프로세서는, 상기 캡처 로케이션, 상기 이미지 콘텐츠 또는 상기 이미지 품질 중 적어도 하나와 상기 결정된 이미지 데이터를 비교하여 상기 매치를 식별하도록 구성되는, 시스템.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 선택 기준들은 캡처 로케이션, 이미지 콘텐츠 또는 이미지 품질 중 적어도 2개를 포함하고;
    상기 결정된 이미지 데이터를 비교하기 위해, 상기 프로세서는, 상기 캡처 로케이션, 상기 이미지 콘텐츠 또는 상기 이미지 품질 중 적어도 2개와 상기 결정된 이미지 데이터를 비교하여 상기 매치를 식별하도록 구성되는, 시스템.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터를 결정하기 위해, 상기 프로세서는,
    상기 이미지 데이터를 생성하고; 그리고
    상기 생성된 이미지 데이터를 상기 캡처된 이미지의 메타 데이터로 저장하도록, 구성되는, 시스템.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 프로세서에 커플링되고 로케이션 좌표들을 생성하도록 구성된 GPS(global positioning system)를 더 포함하며;
    상기 프로세서는 상기 캡처된 이미지가 캡처되었을 때 상기 GPS로부터 수신된 로케이션 좌표에 응답하여 상기 이미지 데이터를 생성하는, 시스템.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 GPS로부터 수신된 상기 로케이션 좌표들을 모니터링하며;
    과거 로케이션 좌표들의 범위를 결정하며;
    최근 로케이션 좌표가 상기 결정된 로케이션 좌표들의 범위 밖에 있다고 결정함으로써 상기 이미지 캡처 아이웨어가 새로운 영역에 있는 때를 식별하며; 그리고
    상기 이미지 캡처 아이웨어의 착용자가 새로운 영역에 있는 동안 캡처된 이미지들을 자동적으로 전송하기를 원하는지를 상기 이미지 캡처 아이웨어의 착용자에게 질의하도록, 추가로 구성되는, 시스템.
  8. 제5 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터를 생성하기 위해, 상기 프로세서는 상기 캡처된 이미지에 시각적 인식 알고리즘을 적용함으로써, 상기 캡처된 이미지 내의 콘텐츠를 식별하도록 구성되는, 시스템.
  9. 제1 항에 있어서,
    컨텍스트 선택 기준들을 식별하며 위해, 상기 프로세서는,
    상기 이미지 캡처 아이웨어의 미리 정의된 범위 내에서 다른 디바이스들에 의해 캡처된 원격 이미지들에 대한 원격 이미지 로케이션 정보를 수신하며;
    상기 원격 이미지 로케이션들을 그룹핑하며;
    미리 정의된 임계치를 초과하는, 원격 이미지에 대한 원격 이미지 로케이션 정보와 연관된 그룹들을 식별하며; 그리고
    상기 콘텐츠 선택 기준들 중 하나로서 상기 식별된 그룹들 각각을 포함하는 영역들을 지정하도록,
    구성되는, 시스템.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자 입력에 대한 제1 입력 제스처를 식별하며;
    상기 사용자 입력에 대한 제2 입력 제스처를 식별하며;
    상기 캡처된 제1 이미지를 상기 지정된 수신자들의 세트에 자동적으로 전송하지 않고 상기 제1 입력 제스처에 응답하여 제1 이미지를 캡처하여 저장하며; 그리고
    상기 제2 입력 제스처에 응답하여 제2 이미지를 캡처하고, 저장하며 상기 지정된 수신자들의 세트에 자동적으로 전송하도록,
    추가로 구성되는, 시스템.
  11. 이미지를 캡처하도록 구성된 카메라 및 상기 이미지를 캡처하기 위해 상기 카메라를 트리거하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함하는 이미지 캡처 아이웨어와 함께 사용하기 위한 방법으로서,
    컨텍스트 선택 기준들을 식별하는 단계;
    하나 이상의 지정된 수신자들의 세트를 식별하는 단계;
    상기 캡처된 이미지를 수신하는 단계;
    상기 캡처된 이미지에 대한 이미지 데이터를 결정하는 단계;
    상기 결정된 이미지 데이터를 상기 식별된 컨텍스트 선택 기준들과 비교하여 매치를 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 매치에 응답하여 상기 지정된 수신자들의 세트에 상기 캡처된 이미지를 전송하는 단계를 포함하는, 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 선택 기준들을 식별하는 단계는 상기 하나 이상의 지정된 수신자들의 세트에 대한 컨텍스트 선택 기준들의 제1 세트 및 컨텍스트 선택 기준들의 제2 세트를 식별하는 단계를 포함하며,
    상기 방법은,
    상기 컨텍스트 선택 기준들의 제2 세트에 대한 하나 이상의 지정된 수신자들의 다른 세트를 식별하는 단계; 및
    상기 결정된 이미지 데이터를 상기 다른 식별된 컨텍스트 선택 기준들과 비교하여 다른 매치를 식별하는 단계; 및
    상기 다른 식별된 매치에 응답하여 상기 지정된 수신자들의 제2 세트에 상기 캡처된 이미지를 전송하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 선택 기준들은 캡처 로케이션, 이미지 콘텐츠 또는 이미지 품질 중 적어도 하나를 포함하고;
    상기 결정된 이미지 데이터를 비교하는 단계는 상기 캡처 로케이션, 상기 이미지 콘텐츠 또는 상기 이미지 품질 중 적어도 하나와 상기 결정된 이미지 데이터를 비교하여 상기 매치를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  14. 제11 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 선택 기준들은 캡처 로케이션, 이미지 콘텐츠 또는 이미지 품질 중 적어도 2개를 포함하고;
    상기 결정된 이미지 데이터를 비교하는 단계는 상기 캡처 로케이션, 상기 이미지 콘텐츠 또는 상기 이미지 품질 중 적어도 2개와 상기 결정된 이미지 데이터를 비교하여 상기 매치를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  15. 제11 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터를 결정하는 단계는,
    상기 캡처된 이미지가 캡처되었을 때 글로벌 포지셔닝 시스템으로부터의 로케이션 좌표들에 응답하여 상기 이미지 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 이미지 데이터를 상기 캡처된 이미지의 메타 데이터로 저장하는 단계를 포함하는, 방법.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 GPS로부터 수신된 상기 로케이션 좌표들을 모니터링하는 단계;
    과거 로케이션 좌표들의 범위를 결정하는 단계;
    최근 로케이션 좌표가 상기 결정된 로케이션 좌표들의 범위 밖에 있다고 결정함으로써 상기 이미지 캡처 아이웨어가 새로운 영역에 있는 때를 식별하는 단계; 및
    상기 이미지 캡처 아이웨어의 착용자가 상기 새로운 영역에 있는 동안 캡처된 이미지들을 자동적으로 전송하기를 원하는지를 상기 이미지 캡처 아이웨어의 착용자에게 질의하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  17. 제15 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터를 생성하는 단계는 상기 캡처된 이미지에 시각적 인식 알고리즘을 적용함으로써, 상기 캡처된 이미지 내의 콘텐츠를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  18. 제11 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 선택 기준들을 식별하는 단계는,
    상기 이미지 캡처 아이웨어의 미리 정의된 범위 내에서 다른 디바이스들에 의해 캡처된 원격 이미지들에 대한 원격 이미지 로케이션 정보를 수신하는 단계;
    상기 원격 이미지 로케이션들을 그룹핑하는 단계;
    미리 정의된 임계치를 초과하는, 원격 이미지에 대한 원격 이미지 로케이션 정보와 연관된 그룹들을 식별하는 단계; 및
    상기 콘텐츠 선택 기준들 중 하나로서 상기 식별된 그룹들 각각을 포함하는 영역들을 지정하는 단계를 포함하는, 방법.
  19. 제11 항에 있어서,
    상기 사용자 입력에 대한 제1 입력 제스처를 식별하는 단계;
    상기 사용자 입력에 대한 제2 입력 제스처를 식별하는 단계;
    상기 캡처된 제1 이미지를 상기 지정된 수신자들의 세트에 자동적으로 전송하지 않고 상기 제1 입력 제스처에 응답하여 제1 이미지를 캡처하여 저장하는 단계; 및
    상기 제2 입력 제스처에 응답하여 제2 이미지를 캡처하고, 저장하며, 상기 지정된 수신자들의 세트에 자동적으로 전송하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  20. 이미지를 캡처하도록 구성된 카메라 및 상기 이미지를 캡처하기 위해 상기 카메라를 트리거하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함하는 이미지 캡처 아이웨어와 함께 사용하기 위한 명령들을 포함하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 명령들은, 프로세서에 의해 수행될 때,
    컨텍스트 선택 기준들을 식별하며;
    하나 이상의 지정된 수신자들의 세트를 식별하며;
    상기 캡처된 이미지를 수신하며;
    상기 캡처된 이미지에 대한 이미지 데이터를 결정하며;
    상기 결정된 이미지 데이터를 상기 식별된 컨텍스트 선택 기준들과 비교하여 매치를 식별하며; 그리고
    상기 식별된 매치에 응답하여 상기 지정된 수신자들의 세트에 상기 캡처된 이미지를 전송하도록, 상기 프로세서를 구성하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.




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