KR20140063859A - 모바일 환경에서 지속적인 패턴 매칭을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

모바일 환경에서 지속적인 패턴 매칭을 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

클라이언트-서버 네트워크에서 효율적인 패턴 매칭을 수행하기 위한 방법 및 장치가 본 명세서에서 설명된다. 통신 디바이스는 매칭될 오브젝트를 포착한다. 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트가, 매칭될 오브젝트로부터 추출되고, 매칭될 오브젝트가, 통신 디바이스 상에 저장된 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정이 생성된다. 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 결정이 나타내면, 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시가 제시된다. 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해, 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청이 송신된다. 몇몇 양상들에 따르면, 일련의 하나 또는 그 초과의 매칭 요청들이 원격 매칭 결정을 위해 송신될 수 있다.

Description

모바일 환경에서 지속적인 패턴 매칭을 위한 방법 및 장치{METHODS AND APPARATUS FOR PROGRESSIVE PATTERN MATCHING IN A MOBILE ENVIRONMENT}
본 특허 출원은, 2011년 9월 20일에 출원되고 발명의 명칭이 "Methods and Apparatus for Progressive Pattern Matching in Mobile Environment"인 가출원 제 61/536,905호를 우선권으로 주장하며, 상기 가출원은 본원의 양수인에게 양도되었고, 이로써 인용에 의해 본원에 명백히 통합된다.
본 출원은 일반적으로 패턴 매칭에 관한 것이고, 더 상세하게는, 모바일 환경에서 패턴 매칭과 연관된 계산 및/또는 통신 작업량을 밸런싱하는 것에 관한 것이다.
패턴 인식, 이를테면, 증강 현실, 시각적 탐색, 이미지 인식 등에 의존하는 모바일 애플리케이션들은 대량의 계산 전력을 요구한다. 또한, 타겟 패턴들의 라이브러리는, 통신 디바이스, 이를테면, 클라이언트 디바이스 상에서 또는 원격 컴퓨팅 디바이스, 이를테면, 인터넷 상의 서버 내에서 액세스가능해야 한다. 계산 및 타겟 라이브러리 제한들은 이러한 애플리케이션들의 유용성 및 사용자 경험을 제한할 수 있다. 아울러, 이러한 제한들은 클라이언트와 서버 사이의 통신 네트워크에 과도한 부담이 될 수 있다.
다음은 이러한 양상들의 기본적인 이해를 제공하기 위해, 하나 또는 그 초과의 양상들의 간략화된 요약을 제시한다. 이 요약은 본 개시의 모든 고려되는 양상들에 대한 포괄적인 개요는 아니며, 모든 양상들의 중요하거나 핵심적인 엘리먼트들을 식별하거나 임의의 또는 모든 양상들의 범위를 설명하고자 할 의도도 아니다. 그 유일한 목적은 후에 제시되는 더 상세한 설명에 대한 도입부로서 간략화된 형태로 하나 또는 그 초과의 양상들의 몇몇 개념들을 제공하기 위함이다.
몇몇 양상들에 따르면, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법은, 매칭될 오브젝트를 통신 디바이스에 의해 포착하는 단계를 포함한다. 방법은, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하는 단계, 및 매칭될 오브젝트가, 통신 디바이스 상에 저장된 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하는 단계를 더 포함한다. 방법은, 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 결정이 나타내면, 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하는 단계를 더 포함한다. 추가적으로, 방법은, 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하는 단계를 포함한다. 몇몇 양상들에 따르면, 원격 매칭 결정을 위해 일련의 하나 또는 그 초과의 매칭 요청들이 송신될 수 있다.
몇몇 양상들에 따르면, 컴퓨터 프로그램 물건은, 컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트를 포착하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 더 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 또한, 컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트가 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다. 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 결정이 나타내면, 컴퓨터로 하여금, 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하게 하기 위한 적어도 하나의 명령이 또한 컴퓨터 판독가능 매체에 포함된다. 추가적으로, 컴퓨터 판독가능 매체는, 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 결정이 나타내는 경우, 컴퓨터로 하여금, 원격 매칭 결정을 위해 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다.
몇몇 양상들에 따르면, 장치는, 매칭될 오브젝트를 포착하기 위한 수단을 포함한다. 장치는 또한, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 또한, 장치는, 매칭될 오브젝트가 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 장치는 또한, 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 결정이 나타내면, 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하기 위한 수단을 포함한다. 추가적으로, 장치는, 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하기 위한 수단을 포함한다.
몇몇 양상들에 따르면, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치는, 매칭될 오브젝트를 포착하고, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하고, 매칭될 오브젝트가 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하고, 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 결정이 나타내면, 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하고, 그리고 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 장치는 또한 적어도 하나의 프로세서에 커플링되는 메모리를 포함한다.
몇몇 양상들에 따르면, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하는 방법은, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 초기 감소된 세트를 원격 위치된 계산 컴포넌트의 통신 디바이스로부터 수신하는 단계를 포함한다. 방법은 또한, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로(progressively) 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 방법은, 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적 매칭이 발견될 때까지, 특징들의 초기 감소된 세트 및 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하는 단계를 포함한다. 방법은 또한, 오브젝트에 대한 잠재적인 매칭의 결정시에, 매칭된 오브젝트의 식별을 송신하는 단계를 포함한다.
몇몇 양상들에 따르면, 컴퓨터 프로그램 물건은, 컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 초기 감소된 세트를 원격 위치된 통신 디바이스로부터 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 또한, 컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 컴퓨터로 하여금, 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적 매칭이 발견될 때까지, 특징들의 초기 감소된 세트 및 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 더 포함한다. 추가적으로, 컴퓨터 판독가능 매체는, 컴퓨터로 하여금, 오브젝트에 대한 잠재적인 매칭의 결정시에, 매칭된 오브젝트의 식별을 송신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다.
몇몇 양상들에 따르면, 장치는, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 초기 감소된 세트를 원격 위치된 통신 디바이스로부터 수신하기 위한 수단을 포함한다. 장치는 또한, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 추가적으로, 장치는, 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적 매칭이 발견될 때까지, 특징들의 초기 감소된 세트 및 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하기 위한 수단을 포함한다. 장치는 또한, 오브젝트에 대한 잠재적인 매칭의 결정시에, 매칭된 오브젝트의 식별을 송신하기 위한 수단을 포함한다.
몇몇 양상들에 따르면, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 장치는, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 초기 감소된 세트를 원격 위치된 통신 디바이스로부터 수신하고, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하고, 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적 매칭이 발견될 때까지, 특징들의 초기 감소된 세트 및 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하고, 그리고 오브젝트에 대한 잠재적인 매칭의 결정시에, 매칭된 오브젝트의 식별을 송신하도록 구성되는 프로세서를 포함한다. 장치는 또한, 적어도 하나의 프로세서에 커플링되는 메모리를 포함한다.
전술한 목적들 및 관련 목적들의 달성을 위해, 하나 또는 그 초과의 양상들은, 아래에서 완전히 설명되고 특히 청구항들에서 적시되는 특징들을 포함한다. 하기 설명 및 첨부된 도면들은 하나 또는 그 초과의 양상들의 특정한 예시적인 특징들을 상세히 기술한다. 그러나, 이 특징들은, 다양한 양상들의 원리들이 이용될 수 있는 다양한 방식들 중 일부만을 나타내고, 이 설명은 모든 이러한 양상들 및 이들의 균등물들을 포함하는 것으로 의도된다.
이하, 개시된 양상들은, 개시된 양상들을 제한하기 위한 것이 아니라 예시하기 위해 제공되는 첨부된 도면들과 함께 설명될 것이고, 도면들에서 유사한 지정들은 유사한 엘리먼트들을 나타낸다.
도 1은 다양한 양상들을 구현하기 위한 예시적인 시스템이다.
도 2는 몇몇 양상들에 따른 예시적인 통신 디바이스를 도시한다.
도 3은 몇몇 양상들에 따른 예시적인 컴퓨팅 디바이스를 도시한다.
도 4는 몇몇 양상들에 따라, 패턴 매칭을 수행하기 위한 방법을 도시한다.
도 5는 몇몇 양상들에 따라 정보를 제시하기 위한 패턴 인식을 이용하기 위한 방법을 도시한다.
도 6은 몇몇 양상들에 따른 예시적인 오브젝트 및 특징들의 감소된 세트들을 도시한다.
도 7은 몇몇 양상들에 따라, 패턴 매칭을 수행하기 위한 장치를 도시한다.
도 8은, 몇몇 양상들에 따라, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 장치를 도시한다.
이제, 다양한 양상들이 도면들을 참조하여 설명된다. 다음의 설명에서, 설명의 목적들을 위해, 하나 또는 그 초과의 양상들의 철저한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정한 세부사항들이 기술된다. 그러나, 이러한 특정한 세부사항들 없이도 이러한 양상(들)이 실행될 수 있음은 자명할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 장치 및 방법들은, 모바일 환경에서 패턴 매칭을 수행하는 경우 계산 및 통신 비용들이 감소될 수 있게 한다. 통신 디바이스는, 식별이 요구되는 오브젝트에 대해 초기 프로세싱을 수행하도록 구성될 수 있다. 오브젝트는, 예를 들어, 이미지, 비디오 클립, 오디오 클립, 텍스트 등을 포함할 수 있다. 통신 디바이스는 로컬 오브젝트 라이브러리를 유지할 수 있고, 로컬 오브젝트 라이브러리를 탐색함으로써 식별될 오브젝트에 매칭시키기 위한 하나 또는 그 초과의 초기 시도들을 행할 수 있다. 로컬 탐색이 실패하면, 통신 디바이스는, 오브젝트로부터 특징들의 하나 또는 그 초과의 감소된 세트들을 추출하고, 식별을 요청하기 위해 특징들의 감소된 세트들을 서버에 지속적으로 전송함으로써 오브젝트의 사이즈를 감소시킬 수 있다. 서버는, 특징들의 지속적으로 수신된 감소된 세트들에 기초하여 오브젝트에 대한 매칭을 발견하려 시도하고, 각각의 신뢰도 팩터를 각각 갖는 다수의 가능한 매칭들을 제공할 수 있다. 통신 디바이스는, 오브젝트로부터 추출된 특징들의 초기 감소된 세트를 서버에 전송함으로써 시작할 수 있고, 오브젝트와 관련된 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송할 수 있고, 특징들의 추가적인 감소된 세트들 각각은, 신뢰도 팩터를 충족시키는 매칭이 발견될 때까지, 지속적으로 더 높은 분해능을 갖거나, 오브젝트에 대한 상이한 정보를 제공한다.
도 1은, 몇몇 양상들에 따라, 지속적인(progressive) 패턴 매칭을 수행하는데 이용될 수 있는 예시적인 클라이언트-서버 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 하나 또는 그 초과의 클라이언트 디바이스들, 이를테면, 통신 디바이스들(102), 하나 또는 그 초과의 액세스 네트워크들(106) 및 하나 또는 그 초과의 서버들 또는 컴퓨팅 디바이스들(108)을 포함할 수 있다. 통신 디바이스(102)는, 예를 들어, 액세스 네트워크(106)에 접속할 수 있는 임의의 데이터 또는 셀룰러 디바이스를 포함할 수 있다. 통신 디바이스(102)는 또한, 미디어 컨텐츠, 이를테면, 다른 미디어 컨텐츠 중에서도 사진들, 비디오, 및 사운드 파일들을 캡쳐할 수 있는 임의의 데이터 또는 셀룰러 디바이스를 포함할 수 있다. 통신 디바이스(102)는, 예를 들어, 다른 디바이스들 중에서도, 셀룰러 전화, 내비게이션 시스템, 컴퓨팅 디바이스, 카메라, PDA, 뮤직 디바이스, 유선 또는 무선 접속 능력을 갖는 핸드헬드 디바이스일 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 통신 디바이스(102)는, 요청된 오브젝트를 식별하는 것을 용이하게 하기 위한 오브젝트 식별 컴포넌트(104)를 포함할 수 있다. 액세스 네트워크(106)는 다양한 타입들의 통신 접속들, 이를테면, 유선 및/또는 무선 접속들을 통신 디바이스(102) 및 컴퓨팅 디바이스(108)에 제공할 수 있다. 일 양상에서, 예를 들어, 통신 디바이스(102)는, 다양한 형태들의 미디어 컨텐츠와 같은(그러나, 이에 한정되는 것은 아님) 오브젝트를 캡쳐하고, 이를 액세스 네트워크(106)를 통해 컴퓨팅 디바이스(108)에 전송할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(108)는 원격 오브젝트 식별 컴포넌트(110)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스(102)는, 접속된 카메라를 이용하여 이미지의 형태로 오브젝트를 캡쳐할 수 있고, 캡쳐된 오브젝트를 액세스 네트워크(106)를 통해, 오브젝트를 식별하기 위한 요청과 함께 컴퓨팅 디바이스(108)에 송신할 수 있다. 오브젝트를 식별하기 위해 지속적인 패턴 매칭이 이용될 수 있고, 여기서, 오브젝트 식별 컴포넌트(104)는 먼저, 오브젝트로부터 특징들의 복수의 감소된 세트들을 지속적으로 추출할 수 있고, 예를 들어, 통신 디바이스(102)가 오브젝트를 식별할 수 없는 경우, 원격 오브젝트 식별 컴포넌트(110)를 이용하여 오브젝트를 식별하는데 이용하기 위해, 특징들의 추출된 감소된 세트들을 서버에 지속적으로 전송할 수 있다. 오브젝트를 캡쳐하는 다른 예들은, 예를 들어, 오디오 레코더를 이용하여 오디오 클립을 캡쳐하는 것, 텍스트 스캐닝 애플리케이션을 통해 텍스트를 캡쳐하는 것 및/또는 임의의 다른 오브젝트 캡쳐를 포함한다.
통신 디바이스(102)는 일 양상에 따라 도 2에 더 상세히 도시된다. 통신 디바이스(102)는, 본 명세서에서 설명된 컴포넌트들 및 기능들 중 하나 또는 그 초과와 연관된 프로세싱 기능들을 수행하기 위한 프로세서(202)를 포함할 수 있다. 프로세서(202)는 프로세서들 또는 멀티-코어 프로세서들의 단일 또는 다수의 세트를 포함할 수 있다. 아울러, 프로세서(202)는 통합된 프로세싱 시스템 및/또는 분산된 프로세싱 시스템으로 구현될 수 있다.
통신 디바이스(102)는, 예를 들어, 프로세서(202)에 의해 실행되고 있는 애플리케이션들의 로컬 버전들 및/또는 본 명세서에서 이용되는 데이터를 저장하기 위한 메모리(204)를 더 포함한다. 메모리(204)는, 컴퓨터에 의해 이용가능한 임의의 타입의 메모리, 이를테면, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 테이프들, 자기 디스크들, 광학 디스크들, 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 및 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 애플리케이션들은, 예를 들어, 하나 또는 그 초과의 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션들을 포함할 수 있다.
추가로, 통신 디바이스(102)는, 본 명세서에서 설명되는 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스들을 활용하는 하나 또는 그 초과의 개체들(parties)과의 통신들을 설정 및 유지하는 것을 제공하는 통신 컴포넌트(206)를 포함할 수 있다. 통신 컴포넌트(206)는, 통신 디바이스(102) 상의 컴포넌트들 사이 뿐만 아니라, 통신 디바이스(102)와 외부 디바이스들, 이를테면, 통신 네트워크를 통해 위치된 디바이스들 및/또는 통신 디바이스(102)에 직렬로 또는 로컬로 접속된 디바이스들 사이에서 통신들을 반송할 수 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트(206)는 하나 또는 그 초과의 버스들을 포함할 수 있고, 외부 디바이스들과 상호작용하도록 동작가능한 송신기 및 수신기와 각각 연관된 송신 체인 컴포넌트들 및 수신 체인 컴포넌트들을 더 포함할 수 있다.
추가적으로, 통신 디바이스(102)는, 본 명세서에서 설명되는 양상들과 관련하여 이용되는 정보, 데이터베이스들 및 프로그램들의 대량의 스토리지를 제공하는, 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 임의의 적절한 조합일 수 있는 데이터 스토어(208)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 스토어(208)는, 프로세서(202)에 의해 현재 실행되고 있지 않은 애플리케이션들에 대한 데이터 저장부일 수 있다.
통신 디바이스(102)는 추가적으로, 통신 디바이스(102)의 사용자로부터 입력들을 수신하도록 동작가능하고, 사용자에게의 프리젠테이션을 위해 출력들을 생성하도록 추가로 동작가능한 사용자 인터페이스 컴포넌트(210)를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 컴포넌트(210)는, 키보드, 숫자 패드, 마우스, 터치-감응 디스플레이, 내비게이션 키, 기능 키, 마이크로폰, 음성 인식 컴포넌트, 스틸 카메라, 비디오 카메라, 오디오 레코더 및/또는 입력을 수신할 수 있는 임의의 다른 메커니즘 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는(그러나, 이에 한정되는 것은 아님) 하나 또는 그 초과의 입력 디바이스들을 포함할 수 있다. 하나 또는 그 초과의 입력 디바이스들은, 패턴 매칭이 요구되는 오브젝트를 캡쳐하는데 이용될 수 있다. 추가로, 사용자 인터페이스 컴포넌트(210)는, 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 메커니즘, 프린터, 출력을 제시할 수 있는 임의의 다른 메커니즘 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는(그러나, 이에 한정되는 것은 아님) 하나 또는 그 초과의 출력 디바이스들을 포함할 수 있다.
통신 디바이스(102)는, 패턴 매칭이 요구되는 오브젝트로부터 특징들의 감소된 세트들을 생성하도록 구성되는 특징 추출 모듈(212)을 포함할 수 있는 오브젝트 식별 컴포넌트(104)를 포함할 수 있다. 특징들의 감소된 세트들은 메모리 또는 데이터 사이즈에서 원래의 오브젝트보다 작아서, 통신 및/또는 프로세싱 비용들을 감소시킨다. 통신 디바이스(102)는, 예를 들어, 정적 이미지, 동적 이미지, 오디오, 텍스트, 비디오, 매트릭스, 바코드, 단어, 문자, 수화 제스쳐, 노래 등과 같은 복수의 타입들의 오브젝트들에 대한 패턴 매칭을 요청하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 원래의 오브젝트는 비교적 대량의 데이터에 의해 정의 또는 표현될 수 있고, 대량의 데이터는, 그에 대응하여, 저장을 위해 비교적 대량의 메모리 공간 뿐만 아니라 패턴 인식을 수행하기 위한 계산 및 통신 전력을 요구할 수 있다. 따라서, 몇몇 양상들에서, 특징 추출 모듈(212)은, 예를 들어, 데이터의 원래의 양에 비해 비교적 더 적은 양의 데이터를 이용하여 오브젝트 또는 오브젝트의 일부를 표현하는, 사이즈에서 더 작은, 오브젝트로부터 추출된 특징들의 하나 또는 그 초과의 감소된 세트들을 생성한다. 특징들을 추출하기 위한 기술들은, 예를 들어, 시저링(scissoring), 엣지 검출, 지속적인 스캐닝, 코너 검출 등을 포함할 수 있다.
몇몇 양상들에 따르면, 오브젝션 식별 컴포넌트(104)는 또한, 서버와 같은, 원격으로 저장될 수 있는 공지된 오브젝트들을 표현하는 비교적 대량 또는 다수의 공통 패턴들에 비해, 공지된 오브젝트들을 표현하는 비교적 소량 또는 소수의 공통 패턴들을 저장하기 위한 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214)를 포함할 수 있다. 이것은, 예를 들어, 일례에서 또한 오브젝션 식별 컴포넌트(104)의 일부일 수 있는 매칭 관리 모듈(216)의 실행을 통해, 통신 디바이스(102)가, 외부 서버와 통신하지 않고, 매칭될 오브젝트와 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214)에서 표현되는 오브젝트들 사이에서 공통 패턴들을 신속하게 검출하게 한다. 예를 들어, 일 양상에서, 매칭 관리 모듈(216)은, 매칭될 오브젝트의 하나 또는 그 초과 특징들을 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214)에서 표현된 오브젝트들의 하나 또는 그 초과의 특징들과 비교하고, 예를 들어, 유사성의 레벨에 기초하여 매칭을 결정하는 하나 또는 그 초과의 매칭 함수들을 포함할 수 있다. 따라서, 몇몇 양상들에서, 매칭 관리 모듈(216)은, 매칭될 오브젝트 전체에 기초하여 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214)에서 매칭을 발견하려 시도하는 한편, 다른 양상들에서, 매칭 관리 모듈(216)은, 특징 추출 모듈(212)에 의해 생성되는 바와 같은 매칭될 오브젝트의 특징들의 감소된 세트들 중 하나 또는 그 초과에 기초하여 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214)에서 매칭을 지속적으로 발견하려 시도한다. 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214)를 통해 매칭될 수 없는 이러한 오브젝트들의 경우, 매칭 관리 모듈(216)은 특징 추출 모듈(212)에 의해 생성된 특징들의 감소된 세트들 중 하나 또는 그 초과를 외부 서버에 지속적으로 전송할 수 있다. 매칭 관리 모듈(216)은, 패턴 매칭을 위해, 컴퓨팅 디바이스(108)와 같이, 외부 서버에 특징들의 초기 감소된 세트를 전송하도록 구성되는 지속적인 송신 기능을 포함할 수 있다. 지속적인 송신 알고리즘을 실행하는 매칭 관리 모듈(216)은, 매칭이 발견될 때까지 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송할 수 있다. 특징들의 추가적인 감소된 세트들은, 오브젝트를 식별하는데 이용될 수 있는, 오브젝트로부터 추출된 추가적인 및/또는 상이한 정보를 제공한다. 몇몇 양상들에서, 매칭 관리 모듈(216)은, 매칭이 수신될 때까지 실질적으로 연속적으로 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 전송할 수 있다. 다른 양상들에서, 특징들의 추가적인 감소된 세트들은 매칭을 대기하는 동안 주기적 기반으로 전송될 수 있다.
매칭 관리 모듈(216)은 또한 서버로부터 잠재적인 매칭들의 표시들을 수신하도록 구성될 수 있다. 표시들은, 예를 들어, 잠재적으로 매칭하는 오브젝트의 텍스트 식별, 잠재적으로 매칭하는 오브젝트에 대한 정보를 포함하는 웹사이트로의 링크 등을 포함할 수 있다. 매칭 관리 모듈(216)은 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 잠재적인 매칭들을 제시할 수 있다. 사용자로부터의 응답은, 잠재적인 매칭들 중 하나가 실제 매칭인지 여부를 나타낼 수 있다. 따라서, 사용자 입력의 수신시에, 매칭 관리 모듈(216)은, 사용자 입력이 매칭을 나타내지 않으면 지속적인 전송을 계속할 수 있거나, 매칭이 표시되면, 지속적인 전송을 종료할 수 았다.
예를 들어, 일 양상에서, 특징들의 초기 감소된 세트는, 오브젝트에 대한 엣지 검출 동작을 수행함으로써 생성될 수 있고, 오브젝트의 엣지들만이 송신될 수 있다. 통신 디바이스(102)가 엣지 검출 동작에 의해 생성된 특징들의 초기 감소된 세트에 기초한 매칭을 수신하지 않으면, 매칭 관리 모듈(216)은, 특징들의 초기 감소된 세트보다 더 많은 또는 그와는 상이한 특징들을 갖는 특징들의 다른 감소된 세트를 전송할 수 있다. 예를 들어, 일 양상에서, 특징들의 지속적으로 송신된 감소된 세트들은, 특징들의 초기 감소된 세트에 의해 정의되는 엣지들 내에, 지속적으로 증가하는 수의 추가적인 또는 상이한 특징들을 포함할 수 있다. 몇몇 양상들에서, 매칭 관리 모듈(216)은, 매칭이 발견될 때까지 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 자동으로 전송할 수 있다(예를 들어, 클라이언트-개시된 매칭 요청). 다른 양상들에서, 매칭 관리 모듈(216)은, 패턴 매칭을 수행하는 서버에 의한 요청시에 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 전송할 수 있다(예를 들어, 서버-개시된 요청).
몇몇 양상들에서, 매칭 관리 모듈(216)은 특징들의 감소된 세트들 중 하나 또는 그 초과와 함께 콘텍스트 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 콘텍스트 정보는, 예를 들어, 위치 정보, 사용자 선호도 정보, 시간 및/또는 매칭의 발견시에 서버를 보조할 수 있는 임의의 다른 콘텍스트 정보를 포함할 수 있다. 콘텍스트 정보는 사용자 제공될 수 있거나 또는 통신 디바이스(102)의 하나 또는 그 초과의 컴포넌트들과의 상호작용에 의해 유도될 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스(102)가 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 모듈과 같은 위치 모듈을 포함하면, 매칭 관리 모듈(216)은 오브젝트와 연관된 위치 정보를 획득하기 위해 위치 모듈에 접촉할 수 있다.
도 3은 컴퓨팅 디바이스(108)를 더 상세히 도시한다. 컴퓨팅 디바이스(108)는 프로세서(302), 메모리(304), 통신 컴포넌트(306), 데이터 스토어(308) 및 사용자 인터페이스(310), 이를테면 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 포함할 수 있다. 이 컴포넌트들은, 통신 디바이스(102)의 대응하는 컴포넌트들과 유사한 방식으로 동작하고, 추가적 설명이 제공되지 않을 것이다. 컴퓨팅 디바이스(108)는 또한 원격 오브젝트 식별 컴포넌트(110)를 포함할 수 있고, 원격 오브젝트 식별 컴포넌트(110)는, 통신 디바이스(102)와 같이, 클라이언트 디바이스로부터 수신된 오브젝트들에 대한 패턴 매칭을 제공하도록 구성되는 패턴 매칭 모듈(312)을 포함할 수 있다. 패턴 매칭 모듈(312)은, 수신된 오브젝트에 대한 하나 또는 그 초과의 가능한 매칭들을 컴퓨팅하기 위해 하나 또는 그 초과의 부분적 매칭 함수들(F(x))을 구현할 수 있고, 각각의 가능한 매칭과 연관된 신뢰도 팩터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 신뢰도 팩터는, 패턴의 특정한 퍼센티지가, 공지된 패턴에 매칭함을 나타낼 수 있다. 신뢰도 백터는 오브젝트와 가능한 매칭 사이의 상관 정도를 표현할 수 있다. 몇몇 양상들에서, 컴퓨팅 디바이스(108) 상의 부분적 매칭 함수(들)(F(x))는 통신 디바이스(102) 상의 하나 또는 그 초과의 매칭 함수들과 동일할 수 있는 반면, 다른 양상들에서, 통신 디바이스(102) 상의 매칭 함수는 부분적 매칭 함수(F(x))의 더 단순한 버전일 수 있다. 패턴 매칭 모듈(312)은, 프로세싱될 특징들의 초기 감소된 세트를 수신할 수 있고, 매칭을 제공하려 시도하기 위해 특징들의 이 초기 감소된 세트를 이용할 수 있다. 미리 정의된 최소 신뢰도 팩터를 충족시키는 매칭이 발견될 수 없으면, 패턴 매칭 모듈(312)은, 특징들의 추가적인 수신된 감소된 세트들로 탐색을 반복할 수 있는데, 예를 들어, 특징들의 추가적인 감소된 세트들이 통신 디바이스(102)에 의해 지속적으로 전송된다.
몇몇 양상들에서, 원격 오브젝트 식별 컴포넌트(110)는, 특징들의 수신된 감소된 세트들에 매칭하는 오브젝트들에 대해 탐색하기 위해 패턴 매칭 라이브러리(314)를 포함할 수 있다. 패턴 매칭 라이브러리(314)는, 오브젝트, 이를테면, 공지된 오브젝트에 대한 아이덴티티 정보 뿐만 아니라, 다른 정보, 이를테면, 매칭된 오브젝트들과 연관된 쇼핑 또는 정보를 제공하는 웹사이트들에 대한 URL들(universal resource locators), 위치 정보, 광고들 등을 저장할 수 있다. 잠재적인 매칭들을 제공하는 경우, 패턴 매칭 모듈(312)은 또한 오브젝트에 대응하는 추가적인 정보를 제공할 수 있다.
도 4는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 예시적인 방법(400)을 도시한다. 몇몇 양상들에서, 방법(400)은, 도 1 및 도 2에 도시된 통신 디바이스(102)에 의해 수행될 수 있다. 402에 도시된 바와 같이, 매칭될 오브젝트가 포착될 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스(102)는 스틸 카메라, 비디오 카메라, 오디오 레코더, 문자 인식 모듈 등과 같은 자신의 입력 디바이스들 중 하나를 통해 오브젝트를 포착할 수 있다. 그 다음, 404에 도시된 바와 같이, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하기 위해, 오브젝트는, 특징 추출 모듈(212)(도 2)에 의해 수행되는 것과 같은 특징 추출 프로세스를 겪을 수 있다. 406에 도시된 바와 같이, 매칭될 오브젝트가, 통신 디바이스 상에 저장된 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정이 생성된다. 몇몇 양상들에서, 예를 들어, 매칭 관리 모듈(216)은 매칭될 완전한 오브젝트를 이용하여 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214)를 탐색할 수 있다. 다른 양상들에서, 로컬 패턴 매칭 라이브러리는 특징들의 하나 또는 그 초과의 감소된 세트들을 이용하여 탐색될 수 있다. 408에 도시된 바와 같이, 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 결정이 나타내는 경우, 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시가 제시된다. 어떠한 로컬 매칭도 발견될 수 없으면, 410에 도시된 바와 같이, 원격 매칭을 위해 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청이 송신된다. 예를 들어, 매칭 요청은, 도 1 및 도 3에 도시된 컴퓨팅 디바이스(108)와 같은 외부 계산 디바이스에 송신될 수 있다. 몇몇 양상들에 따르면, 특징들의 초기 감소된 세트는, 매칭될 오브젝트의 원래의 데이터 및/또는 메모리 사이즈에 비해 더 작은 데이터 및/또는 메모리 사이즈를 갖는 특징들의 감소된 세트일 수 있다. 몇몇 양상들에서, 신뢰도 팩터를 충족시키는 매칭이 리턴될 때까지, 특징들의 추가적인 감소된 세트들이 서버에 송신될 수 있다. 예를 들어, 특징들의 추가적인 감소된 세트들은 실질적으로 연속적으로 또는 주기적으로 송신될 수 있다. 일 양상에서, 특징들의 각각의 추가적인 감소된 세트는 약간 더 클 수 있고 그리고/또는 특징들의 이전에 송신된 감소된 세트보다 더 많은 정보 또는 그와는 상이한 정보를 포함할 수 있다. 몇몇 양상들에서, 특징들의 하나 또는 그 초과의 감소된 세트들 각각은, 로컬 라이브러리의 탐색을 수행하기 전에 또는 프로세싱을 위해 특징들의 임의의 감소된 세트들을 서버에 송신하기 전에 추출된다. 다른 양상들에서, 초기 감소된 특징 세트가 추출되고, 특징들의 추가적인 감소된 세트는 필요에 따라 추출된다.
도 4는, 원격 계산 컴포넌트에 매칭 요청을 송신하기 전에 로컬 라이브러리가 탐색되는 예시적인 방법을 도시하지만, 몇몇 양상들에서, 로컬 탐색은 수행되지 않을 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스(102)는, 로컬 매칭이, 매칭될 특정한 오브젝트에 대한 것이 아닐 것이라고 결정하도록 구성될 수 있다. 따라서, 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 하나 또는 그 초과의 감소된 세트들은, 로컬 탐색을 먼저 수행함이 없이 원격 계산 컴포넌트에 바로 송신될 수 있다.
몇몇 양상들에 따르면, 통신 디바이스(102)는, 하나 또는 그 초과의 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제품 또는 서비스 제공자들은 특정한 타입들의 오브젝트들을 식별하기 위한 애플리케이션들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 뮤직 클립들을 매칭하는 것, 도로 표지판들, 꽃들, 곤충들, 수화 제스쳐들, 바코드들 등을 인식하는 것을 위해 특정한 패턴 매칭 애플리케이션이 제공될 수 있다. 이 애플리케이션들은, 예를 들어, 메모리(204) 및/또는 데이터 스토어(208)(도 2)에 저장될 수 있다. 따라서, 특징 추출 모듈(212) 및/또는 매칭 관리 모듈(216)은 하나 또는 그 초과의 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션들의 론칭(launch)을 통해 구현될 수 있다. 몇몇 양상들에서, 특징들의 추출된 감소된 세트들과 연관된 콘텍스트 정보는 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션에 고유할 수 있다.
도 5는, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 예시적인 방법(500)을 도시한다. 몇몇 양상들에서, 방법(500)은, 도 1 및 도 3에 도시된 컴퓨팅 디바이스(108)에 의해 구현될 수 있다. 502에 도시된 바와 같이, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 초기 감소된 세트가 수신될 수 있다. 504에 도시된 바와 같이, 특징들의 추가적인 감소된 세트들은 지속적으로 수신될 수 있다. 506에 도시된 바와 같이, 서버는, 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 때까지, 특징들의 초기 감소된 세트 및 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색할 수 있다. 몇몇 양상들에서, 컴퓨팅 디바이스는 각각의 잠재적인 매칭에 대해 신뢰도 팩터를 컴퓨팅하고, 매칭을 나타내기 위한 최소 신뢰도 레벨을 할당한다. 506에 도시된 바와 같이, 매칭된 오브젝트의 식별 및 매칭된 오브젝트에 대한 추가적인 정보는 오브젝트에 대한 잠재적인 매칭의 결정시에 송신될 수 있다. 몇몇 양상들에서, 복수의 잠재적인 매칭들이 송신될 수 있다. 다른 양상들에서, 최고 신뢰도 팩터를 갖는 오직 단일의 옵션이 송신된다. 몇몇 양상들에 따르면, 컴퓨팅 디바이스(108)는 매칭된 오브젝트에 대한 추가적인 정보를 송신할 수 있다. 예를 들어, 추가적인 정보는, 매칭된 오브젝트와 연관된 쇼핑 또는 정보를 제공하는 웹사이트들에 대한 URL 링크들, 위치 정보, 광고들 등을 포함할 수 있다.
설명된 장치 및 방법들이 구현될 수 있는 일례는 증강 현실(AR)이다. 예를 들어, 디바이스가 파손된 타이어의 사진을 서버에 송신하면, 서버는 디바이스의 디스플레이 상에 오버레이될 정보를 제공하여, 타이어를 교체하기 위한 단계별 명령들을 제공할 수 있다. 낮은 분해능 패턴들로 시작하는 지속적인 패턴 인식이 유리할 수 있는 다른 예는, 원격 컴퓨터-기반 ASL(American Sign Language) 번역기이다. ASL 제스쳐들을 표현하는 손가락 및 손 움직임들의 비디오를 원격 컴퓨터, 이를테면, 인터넷 상의 서버에 전송하여 그 의미를 텍스트 또는 스피치로 번역하기 보다는, 제스쳐들이 디바이스 상에서 검출될 수 있고, 이미지의 감소된 데이터 세트 버전이 업로드될 수 있어서, 관련된 데이터의 양을 종종 100배 또는 1000배만큼 감소시킨다.
도 6은, 본 명세서에서 설명되는 지속적인 탐색이 적용될 수 있는 이미지들의 예시적인 세트의 형태에서, 원래의 오브젝트, 및 원래의 오브젝트로부터 추출된 특징들의 일련의 감소된 세트들의 일 양상을 도시한다. 602에 도시된 바와 같이, 단풍잎의 원래의 이미지가 캡쳐되었다. 원래의 이미지는 대략 245 kB의 이미지 데이터를 전송하는 것을 요구할 것이다. 604에 도시된 바와 같이, 시저링을 통해 원래의 이미지로부터 배경 데이터가 제거되었다. 배경 정보를 단순히 제거하는 것은 상당히 더 작은 이미지 - 대략 80 kB를 초래한다. 606에 도시된 바와 같이, JPEG 프로그래시브 인코딩과 같은 지속적인 인코딩 방식을 이용하여 원래의 이미지에 추가적 프로세싱이 행해진다. 이 이미지는 사이즈에서 40 kB로 추가로 감소된다. 마지막으로, 608에 도시된 바와 같이, 엣지 검출이 수행되어, 사이즈에서 오직 4 kB인 오브젝트의 윤곽을 초래한다.
설명된 장치 및 방법의 일 양상에 따른 지속적인 패턴 매칭을 수행하기 위해, 통신 디바이스(102)와 같은 클라이언트 디바이스는, 602에 도시된 원래의 이미지 및/또는 604, 606 및 608에 도시된 특징들의 감소된 세트들 중 하나 또는 그 초과에 기초하여, 매칭될 오브젝트를 식별하기 위해, 로컬 라이브러리를 먼저 탐색할 수 있다. 로컬 매칭이 발견될 수 없으면, 통신 디바이스(102)는 608에 도시된 특징들의 감소된 세트를 서버에 송신할 수 있다. 이 경우, 이러한 명확한 윤곽을 갖는 단풍잎과 같은 오브젝트의 경우, 이러한 최소의 정보는 오브젝트를 높은 정도의 신뢰도로 인식하기에 충분할 수 있고, 원래의 이미지보다 60배만큼 더 적은 데이터를 전송하는 것을 요구한다. 그러나, 서버가, 승인되는 신뢰도 레벨을 충족시키는 매칭을 발견할 수 없었다면, 통신 디바이스는 다음으로, 606에 도시된 특징들의 감소된 세트를 송신할 수 있다. 그 다음, 통신 디바이스는, 신뢰도 레벨을 충족시키는 매칭이 발견될 때까지, 특징들의 추가적인 감소된 세트들, 이를테면, 604의 그리고 602의 특징들의 감소된 세트들을 지속적으로 전송하는 것을 계속할 수 있고, 오직 최후의 수단으로서만 602에서 원래의 이미지를 전송한다.
도 7을 참조하면, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 장치(700)는 적어도 부분적으로 통신 디바이스(102) 내에 상주할 수 있다. 장치(700)는, 프로세서, 소프트웨어, 또는 이들의 조합(예를 들어, 펌웨어)에 의해 구현되는 기능들을 표현할 수 있는 기능 블록들을 포함하는 것으로 표현됨을 인식해야 한다. 따라서, 장치(700)는, 함께 동작할 수 있는 전기 컴포넌트들의 로직 그룹(702)을 포함한다. 예를 들어, 로직 그룹(702)은, 매칭될 오브젝트를 포착하기 위한 수단(704)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 양상에서, 수단(704)은 사용자 인터페이스 컴포넌트(210) 및/또는 프로세서(202)를 포함할 수 있다. 로직 그룹(702)은, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하기 위한 수단(706)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 양상에서, 수단(706)은, 특징 추출 모듈(212) 및/또는 프로세서(202)를 포함할 수 있다. 추가로, 로직 그룹(702)은, 매칭될 오브젝트가, 통신 디바이스 상에 저장된 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하기 위한 수단(708)을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 수단(708)은, 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214), 사용자 인터페이스 컴포넌트(210) 및/또는 프로세서(202)를 포함할 수 있다. 또한, 로직 그룹(702)은, 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 결정이 나타내면, 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하기 위한 수단(블록(710))을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 수단(708)은, 로컬 패턴 매칭 라이브러리(214), 사용자 인터페이스 컴포넌트(210) 및/또는 프로세서(202)를 포함할 수 있다. 또한, 로직 그룹(702)은, 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하기 위한 수단(712)을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 수단(712)은 통신 컴포넌트(206), 특징 추출 모듈(212) 및/또는 프로세서(202)를 포함할 수 있다.
추가적으로, 장치(700)는, 704-712와 연관된 기능들을 실행하기 위한 명령들을 보유하는 메모리(714)를 포함할 수 있다. 메모리(714)의 외부에 있는 것으로 도시되어 있지만, 704-712 중 하나 또는 그 초과는 메모리(714) 내에 존재할 수 있음을 이해해야 한다. 일 양상에서, 예를 들어, 메모리(714)는 메모리(204) 또는 데이터 스토어(208)(도 2)와 동일하거나 유사할 수 있다.
도 8은, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 효율적으로 이용하는 장치(800)를 도시한다. 장치(800)는 적어도 부분적으로 컴퓨팅 디바이스(108) 내에 상주할 수 있다. 장치(800)는, 프로세서, 소프트웨어, 또는 이들의 조합(예를 들어, 펌웨어)에 의해 구현되는 기능들을 표현할 수 있는 기능 블록들을 포함하는 것으로 표현됨을 인식해야 한다. 따라서, 장치(800)는, 함께 동작할 수 있는 전기 컴포넌트들의 로직 그룹(802)을 포함한다. 예를 들어, 로직 그룹(802)은, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 초기 감소된 세트를 수신하기 위한 수단(804)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 양상에서, 수단(804)은, 패턴 매칭 모듈(312), 통신 컴포넌트(306) 및/또는 프로세서(302)를 포함할 수 있다. 추가로, 로직 그룹(802)은, 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하기 위한 수단(806)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 양상에서, 수단(806)은, 패턴 매칭 모듈(312), 통신 컴포넌트(306) 및/또는 프로세서(302)를 포함할 수 있다. 또한, 로직 그룹(802)은, 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 때까지, 특징들의 초기 감소된 세트 및 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하기 위한 수단(808)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 양상에서, 수단(808)은, 패턴 매칭 모듈(312), 패턴 매칭 라이브러리(314) 및/또는 프로세서(302)를 포함할 수 있다. 로직 그룹(802)은 또한, 오브젝트에 대한 잠재적인 매칭의 결정시에 매칭된 오브젝트의 식별을 송신하기 위한 수단(810)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 양상에서, 수단(810)은, 패턴 매칭 모듈(312), 통신 컴포넌트(306) 및/또는 프로세서(302)를 포함할 수 있다.
추가적으로, 장치(800)는, 804, 806, 808 및 810과 연관된 기능들을 실행하기 위한 명령들을 보유하는 메모리(812)를 포함할 수 있다. 메모리(812)의 외부에 있는 것으로 도시되어 있지만, 804, 806, 808 및 810 중 하나 또는 그 초과는 메모리(812) 내에 존재할 수 있음을 이해해야 한다. 일 양상에서, 예를 들어, 메모리(812)는 메모리(304) 또는 데이터 스토어(308)(도 3)와 동일하거나 유사할 수 있다.
본 개시에서, 단어 "예시적인"은, 예, 예시 또는 예증으로 기능하는 것을 의미하도록 본 명세서에서 사용된다. 본 명세서에서 "예시적인" 것으로 설명된 임의의 양상 또는 설계는 반드시 다른 양상들 또는 설계들에 비해 선호되거나 유리한 것으로 해석될 필요는 없다. 오히려, 단어 예시적인의 사용은 개념들을 구체적인 방식으로 제시하도록 의도된다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어들 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 하드웨어, 펌웨어, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행 소프트웨어와 같은(그러나 이에 한정되는 것은 아님) 컴퓨터 관련 엔티티를 포함하도록 의도된다. 예를 들어, 컴포넌트는, 프로세서 상에서 실행되는 프로세스, 프로세서, 오브젝트, 실행가능한 것, 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스 상에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 디바이스 모두가 컴포넌트일 수 있다. 하나 또는 그 초과의 컴포넌트들은 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있고, 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 상에 로컬화될 수 있고 그리고/또는 둘 또는 그 초과의 컴퓨터들 사이에서 분산될 수 있다. 또한, 이 컴포넌트들은, 다양한 데이터 구조들이 저장된 다양한 컴퓨터 판독가능 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예컨대 하나 또는 그 초과의 데이터 패킷들(예를 들면, 로컬 시스템에서, 분산 시스템에서 및/또는 신호에 의한 다른 시스템들과의 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해 다른 컴포넌트와 상호 작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터)을 갖는 신호에 따라 로컬 및/또는 원격 프로세스들을 통해 통신할 수 있다.
게다가, 다양한 양상들은, 유선 통신 디바이스 또는 무선 통신 디바이스일 수 있는 통신 디바이스와 관련하여 본 명세서에서 설명된다. 통신 디바이스는 또한, 시스템, 디바이스, 클라이언트 디바이스, 가입자 유닛, 가입자국, 모바일 스테이션, 모바일, 모바일 디바이스, 원격국, 원격 단말, 액세스 단말, 사용자 단말, 단말, 통신 디바이스, 사용자 에이전트, 사용자 디바이스 또는 사용자 장비(UE)로 지칭될 수 있다. 통신 디바이스는, 셀룰러 폰, 위성 전화, 코드리스 전화, 세션 개시 프로토콜(SIP) 폰, 무선 로컬 루프(WLL) 스테이션, 개인 휴대 정보 단말(PDA), 무선 접속 능력을 갖는 핸드헬드 디바이스, 컴퓨팅 디바이스, 또는 무선 모뎀에 접속되는 다른 프로세싱 디바이스들일 수 있다. 아울러, 다양한 양상들은 기지국과 관련하여 본 명세서에서 설명된다. 기지국은 통신 디바이스(들)와 통신하기 위해 활용될 수 있고, 또한 액세스 포인트, 노드 B 또는 몇몇 다른 용어로 지칭될 수 있다.
아울러, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"라는 구문(phrase)은 자연적인 내포적 치환들 중 임의의 치환을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, "X는 A 또는 B를 이용한다"라는 구문은, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우들 어느 것에 의해서도 만족된다. 또한, 본 출원 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 단수 표현들은 달리 명시되지 않거나 단수 형태로 지시되는 것으로 문맥상 명확하지 않다면, 일반적으로 "하나 또는 그보다 많은 것"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 설명되는 기술들은 블루투스, WiFi, CDMA, TDMA, FDMA, OFDMA, SC-FDMA 및 다른 시스템들과 같은 다양한 개인 로컬 영역 또는 광역 통신 시스템들에 이용될 수 있다. 용어들 "시스템" 및 "네트워크"는 종종 상호교환가능하게 사용된다. CDMA 시스템은 유니버셜 지상 라디오 액세스(UTRA), cdma2000 등과 같은 라디오 기술을 구현할 수 있다. UTRA는 광대역-CDMA(W-CDMA) 및 CDMA의 다른 변형들을 포함한다. 추가로, cdma2000은 IS-2000, IS-95 및 IS-856 표준들을 커버한다. TDMA 시스템은 이동 통신용 범용 시스템(GSM)과 같은 라디오 기술을 구현할 수 있다. OFDMA 시스템은 이볼브드 UTRA(E-UTRA), 울트라 모바일 브로드밴드(UMB), IEEE 802.11(Wi-Fi), IEEE 802.16(WiMAX), IEEE 802.20, Flash-OFDM 등과 같은 라디오 기술을 구현할 수 있다. UTRA 및 E-UTRA는 유니버셜 모바일 통신 시스템(UMTS)의 일부이다. 3GPP 롱 텀 에볼루션(LTE)은, 다운링크에서 OFDMA를 사용하고 업링크에서 SC-FDMA를 사용하는 E-UTRA를 이용하는 UMTS의 릴리스이다. UTRA, E-UTRA, UMTS, LTE 및 GSM은 "3세대 파트너쉽 프로젝트(3GPP)"로 명명된 기구로부터의 문서들에 설명된다. 추가적으로, cdma2000 및 UMB는 "3세대 파트너쉽 프로젝트 2(3GPP2)"로 명명된 기구로부터의 문서들에 설명된다. 추가로, 이러한 무선 통신 시스템들은 종종, 언페어링된(unpaired) 미승인 스펙트럼들, 802.xx 무선 LAN, 블루투스 및 임의의 다른 단거리 또는 장거리 무선 통신 기술들을 이용하는 피어-투-피어(예를 들어, 모바일-투-모바일) 애드 혹(ad hoc) 네트워크 시스템들을 추가적으로 포함할 수 있다.
다양한 양상들 또는 특징들이, 다수의 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템들의 관점에서 제시될 것이다. 다양한 시스템들은 추가적 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있고 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의되는 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등의 전부를 포함하는 것은 아닐 수 있음을 이해하고 인식해야 한다. 이 접근법들의 조합이 또한 이용될 수 있다.
본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명되는 다양한 예시적인 로직들, 로직 블록들, 모듈들 및 회로들이 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 프로그래머블 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본 명세서에 설명된 기능들을 구현하도록 설계된 이들의 임의의 조합으로 구현 또는 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있지만, 대안적으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들어 DSP 및 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합된 하나 또는 그 초과의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 이러한 구성으로서 구현될 수 있다. 추가적으로, 적어도 하나의 프로세서는, 전술한 단계들 및/또는 동작들 중 하나 또는 그 초과를 수행하도록 동작가능한 하나 또는 그 초과의 모듈들을 포함할 수 있다.
추가로, 본 명세서에서 개시된 양상들과 관련하여 설명되는 알고리즘 또는 방법의 단계들 및/또는 동작들은 직접적으로 하드웨어로, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래쉬 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드디스크, 착탈식 디스크, CD-ROM, 또는 업계에 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수 있다. 예시적인 저장 매체는, 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하고, 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록 프로세서에 커플링될 수 있다. 대안적으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수 있다. 추가로, 몇몇 양상들에서, 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 상주할 수도 있다. 추가적으로, ASIC는 사용자 단말에 상주할 수 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말에서 이산 컴포넌트들로서 상주할 수 있다. 추가적으로, 몇몇 양상들에서, 알고리즘 또는 방법의 단계들 및/또는 동작들은, 컴퓨터 프로그램 물건에 통합될 수 있는 머신 판독가능 매체 및/또는 컴퓨터 판독가능 매체 상에 명령들 및/또는 코드들 중 하나 또는 이들의 임의의 조합 또는 이들의 세트로서 상주할 수 있다.
하나 또는 그 초과의 양상들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되면, 상기 기능들은, 컴퓨터 판독가능 매체 상에 하나 또는 그 초과의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 송신될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체, 및 일 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 둘 모두를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수 있다. 제한이 아닌 예시로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 저장소, 자기 디스크 저장 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 요구되는 프로그램 코드를 저장 또는 전달하는데 이용될 수 있고, 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 연결 수단(connection)이 컴퓨터 판독가능 매체로 지칭될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어가 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선(twisted pair), 디지털 가입자 라인(DSL), 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로웨이브와 같은 무선 기술들을 이용하여 송신되는 경우, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로웨이브와 같은 무선 기술들이 매체의 정의에 포함된다. 여기서 사용되는 디스크(disk 및 disc)는 컴팩트 디스크(disc)(CD), 레이저 디스크(disc), 광 디스크(disc), 디지털 다기능 디스크(disc)(DVD), 플로피 디스크(disk), 및 블루-레이 디스크(disc)를 포함하며, 여기서 디스크(disk)들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하지만, 디스크(disc)들은 보통 레이저들을 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 상기한 것의 조합들 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범주 내에 포함되어야 한다.
전술한 개시가 예시적인 양상들 및/또는 실시예들을 논의하지만, 첨부된 청구항들에 의해 정의되는 설명된 양상들 및/또는 실시예들의 범위를 벗어나지 않고 본 명세서에서 다양한 변경들 및 변화들이 행해질 수 있음을 주목해야 한다. 게다가, 설명된 양상들 및/또는 실시예들의 엘리먼트들이 단수로 설명 또는 청구될 수 있지만, 단수에 대한 한정이 명시적으로 언급되지 않으면 복수가 고려된다. 추가적으로, 임의의 양상 및/또는 실시예의 전부 또는 일부는, 달리 언급되지 않으면, 임의의 다른 양상 및/또는 실시예의 전부 또는 일부와 함께 활용될 수 있다.

Claims (52)

  1. 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법으로서,
    매칭될 오브젝트를 통신 디바이스에 의해 포착하는 단계;
    매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하는 단계;
    상기 매칭될 오브젝트가, 상기 통신 디바이스 상에 저장된 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하는 단계;
    상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 상기 결정이 나타내면, 상기 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하는 단계; 및
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 상기 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하는 단계를 포함하는,
    클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정을 생성하는 단계는, 상기 매칭될 오브젝트의 완전한 표현에 기초하여, 상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정을 생성하는 단계는, 상기 매칭될 오브젝트로부터의 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트에 기초하여, 상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    원격 매칭의 표시가 리턴될 때까지, 원격 매칭 결정을 위해, 상기 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 복수의 감소된 세트들로부터 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하는 단계는, 실질적으로 연속적으로 전송하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하는 단계는, 주기적으로 전송하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하기 전에, 상기 매칭될 오브젝트에 대한 추가적인 정보에 대한 서버-개시된 요청을 수신하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 경우, 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 클라이언트-개시된 매칭 요청들을 송신하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  9. 제 4 항에 있어서,
    상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트 또는 상기 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 적어도 하나를 갖는 콘텍스트 정보를 송신하는 단계; 및
    상기 매칭될 오브젝트에 대한 하나 또는 그 초과의 잠재적인 매칭들을 수신하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 콘텍스트 정보는, 위치 정보, 사용자 선호도 정보 또는 시간 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션을 론칭하는 단계;
    상기 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션의 실행을 통해 상기 오브젝트를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 콘텍스트 정보는 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션에 고유하거나 그로부터 유도되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 로컬 라이브러리에서 로컬 매칭이 발견되지 않은 것으로 상기 결정이 나타내는 경우, 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들에 기초하여, 상기 오브젝트의 로컬 매칭을 위해 상기 로컬 라이브러리를 지속적으로 탐색하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 상기 결정이 나타내면, 상기 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들을 추출하는 단계;
    하나 또는 그 초과의 추가적인 결정들 중 하나가 로컬 매칭이 존재하는 것으로 나타낼 때까지, 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트 및 상기 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들이 상기 로컬 라이브러리의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 상기 하나 또는 그 초과의 결정들을 생성하는 단계;
    하나 또는 그 초과의 결정들이 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것을 나타내면, 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트 또는 상기 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들 중 대응하는 세트를 각각 포함하는 매칭 요청들을 서버에 지속적으로 전송하는 단계; 및
    상기 매칭 요청들에 대한 응답들을 지속적으로 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들의 추출, 상기 하나 또는 그 초과의 추가적인 결정들의 생성, 및 상기 매칭 요청들의 지속적인 전송은, 상기 응답들 중 하나가 원격 매칭 오브젝트를 식별하는 경우 종료되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 매칭 요청에 대한 응답을 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 응답은, 상기 매칭될 오브젝트에 대한 하나 또는 그 초과의 잠재적인 매칭들을 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 초과의 잠재적인 매칭들 중 선택된 매칭을 매칭 오브젝트인 것으로 나타내는 사용자 입력을 수신하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    매칭 오브젝트에 대한 탐색을 계속하도록 나타내는 사용자 입력을 수신하는 단계를 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 매칭 요청에 대한 응답을 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 응답은, 신뢰도 레벨 임계치를 초과하는 매칭 신뢰도 레벨을 갖는 매칭 오브젝트를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    추출하는 단계는, 배경 정보를 제거하는 단계 또는 상기 오브젝트 상에서 엣지 검출 동작을 수행하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  19. 제 1 항에 있어서,
    상기 오브젝트는 정적 이미지, 동적 이미지 또는 오디오 레코딩 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  20. 제 1 항에 있어서,
    상기 오브젝트는, 이미지, 매트릭스 바코드, 단어, 문자, 수화 제스쳐 또는 노래 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하는 방법.
  21. 컴퓨터 프로그램 물건으로서,
    컴퓨터 판독가능 매체를 포함하고,
    상기 컴퓨터 판독가능 매체는,
    컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트를 포착하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;
    상기 컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;
    상기 컴퓨터로 하여금, 상기 매칭될 오브젝트가 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;
    상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 상기 결정이 나타내면, 상기 컴퓨터로 하여금, 상기 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하게 하기 위한 적어도 하나의 명령; 및
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 상기 결정이 나타내는 경우, 상기 컴퓨터로 하여금, 원격 매칭 결정을 위해 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 물건.
  22. 장치로서,
    매칭될 오브젝트를 포착하기 위한 수단;
    매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하기 위한 수단;
    상기 매칭될 오브젝트가 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하기 위한 수단;
    상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 상기 결정이 나타내면, 상기 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하기 위한 수단; 및
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 상기 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하기 위한 수단을 포함하는,
    장치.
  23. 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치로서,
    매칭될 오브젝트를 포착하고;
    매칭될 오브젝트로부터 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 추출하고;
    상기 매칭될 오브젝트가 로컬 라이브러리 내의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 결정을 생성하고;
    상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는 것으로 상기 결정이 나타내면, 상기 오브젝트의 매칭을 표현하는 표시를 제시하고; 그리고
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 상기 결정이 나타내는 경우, 원격 매칭 결정을 위해 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트를 포함하는 매칭 요청을 송신하도록
    구성되는 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 커플링되는 메모리를 포함하는,
    클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 결정을 생성하는 것은, 상기 매칭될 오브젝트의 완전한 표현에 기초하여, 상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 결정을 생성하는 것은, 상기 매칭될 오브젝트로부터의 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트에 기초하여, 상기 로컬 라이브러리에 로컬 매칭이 존재하는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  26. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    원격 매칭의 표시가 리턴될 때까지, 원격 매칭 결정을 위해, 상기 매칭될 오브젝트로부터 추출된 특징들의 복수의 감소된 세트들로부터 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하도록 추가로 구성되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  27. 제 26 항에 있어서,
    특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하는 것은, 실질적으로 연속적으로 전송하는 것을 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  28. 제 26 항에 있어서,
    특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하는 것은, 주기적으로 전송하는 것을 더 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  29. 제 26 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 전송하기 전에, 상기 매칭될 오브젝트에 대한 추가적인 정보에 대한 서버-개시된 요청을 수신하도록 추가로 구성되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  30. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 경우, 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 클라이언트-개시된 매칭 요청들을 송신하도록 추가로 구성되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  31. 제 26 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트 또는 상기 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 적어도 하나를 갖는 콘텍스트 정보를 송신하고; 그리고
    상기 매칭될 오브젝트에 대한 하나 또는 그 초과의 잠재적인 매칭들을 수신하도록 추가로 구성되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 콘텍스트 정보는, 위치 정보, 사용자 선호도 정보 또는 시간 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  33. 제 31 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션을 론칭하고; 그리고
    상기 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션의 실행을 통해 상기 오브젝트를 획득하도록 추가로 구성되고,
    상기 콘텍스트 정보는 콘텍스트-특정 패턴 매칭 애플리케이션에 고유하거나 그로부터 유도되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  34. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 로컬 라이브러리에서 로컬 매칭이 발견되지 않은 것으로 상기 결정이 나타내는 경우, 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들에 기초하여, 상기 오브젝트의 매칭을 위해 상기 로컬 라이브러리를 지속적으로 탐색하도록 추가로 구성되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 로컬 라이브러리에 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것으로 상기 결정이 나타내면, 상기 매칭될 오브젝트로부터 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들을 추출하고;
    하나 또는 그 초과의 추가적인 결정들 중 하나가 로컬 매칭이 존재하는 것으로 나타낼 때까지, 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트 및 상기 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들이 상기 로컬 라이브러리의 복수의 공지된 오브젝트들 중 하나에 매칭하는지 여부에 관한 상기 하나 또는 그 초과의 결정들을 생성하고;
    하나 또는 그 초과의 결정들이 어떠한 로컬 매칭도 존재하지 않는 것을 나타내면, 상기 특징들의 적어도 하나의 감소된 세트 또는 상기 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들 중 대응하는 세트를 각각 포함하는 매칭 요청들을 서버에 지속적으로 전송하고; 그리고
    상기 매칭 요청들에 대한 응답들을 지속적으로 수신하도록 추가로 구성되고,
    상기 특징들의 하나 또는 그 초과의 추가적인 감소된 세트들의 추출, 상기 하나 또는 그 초과의 추가적인 결정들의 생성, 및 상기 매칭 요청들의 지속적인 전송은, 상기 응답들 중 하나가 원격 매칭을 식별하는 경우 종료되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  36. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 매칭 요청에 대한 응답을 수신하도록 추가로 구성되고,
    상기 응답은, 상기 매칭될 오브젝트에 대한 하나 또는 그 초과의 잠재적인 매칭들을 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  37. 제 36 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 하나 또는 그 초과의 잠재적인 매칭들 중 선택된 매칭을 매칭 오브젝트인 것으로 나타내는 사용자 입력을 수신하도록 추가로 구성되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  38. 제 36 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    매칭 오브젝트에 대한 탐색을 계속하도록 나타내는 사용자 입력을 수신하도록 추가로 구성되는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  39. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 매칭 요청에 대한 응답을 수신하도록 추가로 구성되고,
    상기 응답은, 신뢰도 레벨 임계치를 초과하는 매칭 신뢰도 레벨을 갖는 매칭 오브젝트를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  40. 제 23 항에 있어서,
    추출하는 것은, 배경 정보를 제거하는 것 또는 상기 오브젝트 상에서 엣지 검출 동작을 수행하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  41. 제 23 항에 있어서,
    상기 오브젝트는 정적 이미지, 동적 이미지 또는 오디오 레코딩 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  42. 제 23 항에 있어서,
    상기 오브젝트는, 이미지, 매트릭스 바코드, 단어, 문자, 수화 제스쳐 또는 노래 중 적어도 하나를 포함하는, 클라이언트-서버 네트워크에서 패턴 매칭을 효율적으로 수행하기 위한 장치.
  43. 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하는 방법으로서,
    매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 초기 감소된 세트를 원격-위치된 통신 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하는 단계;
    신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 때까지, 상기 특징들의 초기 감소된 세트 및 상기 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하는 단계; 및
    상기 오브젝트에 대한 상기 잠재적인 매칭의 결정시에, 상기 오브젝트의 식별을 송신하는 단계를 포함하는,
    정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하는 방법.
  44. 제 43 항에 있어서,
    상기 특징들의 초기 감소된 세트 또는 특징들의 이전에 수신된 추가적인 감소된 세트에 기초하여, 상기 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 수 없는 경우, 특징들의 추가적인 감소된 세트에 대한 요청을 생성하는 단계를 더 포함하는, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하는 방법.
  45. 제 43 항에 있어서,
    상기 오브젝트에 대한 추가적인 정보를 송신하는 단계를 더 포함하는, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하는 방법.
  46. 제 45 항에 있어서,
    상기 오브젝트에 대한 추가적인 정보는, 상기 오브젝트와 연관된 URL(universal resource locator), 위치 정보, 콘텍스트 관련 정보, 또는 추가적인 서비스들에 대한 광고들 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하는 방법.
  47. 컴퓨터 프로그램 물건으로서,
    컴퓨터 판독가능 매체를 포함하고,
    상기 컴퓨터 판독가능 매체는,
    컴퓨터로 하여금, 매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 초기 감소된 세트를 원격-위치된 통신 디바이스로부터 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;
    상기 컴퓨터로 하여금, 상기 매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;
    상기 컴퓨터로 하여금, 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 때까지, 상기 특징들의 초기 감소된 세트 및 상기 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하게 하기 위한 적어도 하나의 명령; 및
    상기 컴퓨터로 하여금, 상기 오브젝트에 대한 상기 잠재적인 매칭의 결정시에, 상기 오브젝트의 식별을 송신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 물건.
  48. 장치로서,
    매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 초기 감소된 세트를 원격-위치된 통신 디바이스로부터 수신하기 위한 수단;
    상기 매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하기 위한 수단;
    신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 때까지, 상기 특징들의 초기 감소된 세트 및 상기 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하기 위한 수단; 및
    상기 오브젝트에 대한 상기 잠재적인 매칭의 결정시에, 상기 오브젝트의 식별을 송신하기 위한 수단을 포함하는,
    장치.
  49. 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 장치로서,
    매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 초기 감소된 세트를 원격-위치된 통신 디바이스로부터 수신하고;
    상기 매칭될 오브젝트로부터 추출되는 특징들의 추가적인 감소된 세트들을 지속적으로 수신하고;
    신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 때까지, 상기 특징들의 초기 감소된 세트 및 상기 특징들의 추가적인 감소된 세트들 중 하나 또는 둘 모두에 매칭하는 오브젝트에 대해 라이브러리를 탐색하고; 그리고
    상기 오브젝트에 대한 상기 잠재적인 매칭의 결정시에, 상기 오브젝트의 식별을 송신하도록
    구성되는 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 커플링되는 메모리를 포함하는,
    정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 장치.
  50. 제 49 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특징들의 초기 감소된 세트 또는 특징들의 이전에 수신된 추가적인 감소된 세트에 기초하여, 상기 신뢰도 팩터를 충족시키는 잠재적인 매칭이 발견될 수 없는 경우, 특징들의 추가적인 감소된 세트에 대한 요청을 생성하도록 추가로 구성되는, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 장치.
  51. 제 49 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 오브젝트에 대한 추가적인 정보를 송신하도록 추가로 구성되는, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 장치.
  52. 제 49 항에 있어서,
    상기 오브젝트에 대한 추가적인 정보는, 상기 오브젝트와 연관된 URL, 위치 정보, 콘텍스트 관련 정보, 또는 추가적인 서비스들에 대한 광고들 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 정보를 제시하기 위해 패턴 인식을 이용하기 위한 장치.
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