自動媒體發(fā)布的制作方法
【專利說明】
【背景技術】
[0001]本文一般涉及在無線設備之間共享媒體。
[0002]無線設備不僅能夠使用蜂窩通信系統(tǒng)通信，而且能夠使用板載傳感器和互聯(lián)網連接來接收并記錄大量的信息。例如，大多數(shù)蜂窩電話現(xiàn)在都具有成像設備，使用WiF1、藍牙甚至在一些情況下為近場通信的無線聯(lián)網能力。
[0003]因此，記錄圖像的用戶可能希望將這些圖像標記有用戶的名字。傳統(tǒng)上，這在社交聯(lián)網站點中通過以下完成:上載照片，以便網站運行面部識別軟件，將每個新的照片與已在服務器上標記出并存儲的照片進行匹配。然而，一些用戶可能偏好不使服務器涉及該活動，并可能希望更詳盡且更自動的媒體處理(包含捕捉的圖片、來自網站的數(shù)據、音頻文件、剪輯等)。
【附圖說明】
[0004]關于下面的附圖描述一些實施例:
[0005]圖1是依據一個實施例的用于ad hoc聯(lián)網序列的流程圖；
[0006]圖2是依據另一個實施例的網絡彳目息共孚序列；
[0007]圖3是依據又一個實施例的用于媒體共享的序列；
[0008]圖4是依據又一個實施例的用于面部識別的序列；
[0009]圖5是依據一個實施例的用于自動故事發(fā)展的序列；以及
[0010]圖6是用于一個實施例的概要繪圖。
【具體實施方式】
[0011]依據一些實施例，無線設備可以自動形成ad hoc網絡，以能使媒體在設備之間更有效的共享，并在一些情況下更有效對捕捉的媒體進行面部識別。在一些實施例中，可以實現(xiàn)自動故事發(fā)展。
[0012]參考圖1，序列10可以被用于自動建立ad hoc網絡。最初如框12表明的那樣，給定的無線設備可以識別范圍內無線設備。然后可以選擇群組參與者，如框14表明的那樣。換言之，每個范圍內設備不是自動放置在群組中，而是存在:通過使2個電話對于近場通信足夠接近或者接收QR碼，來敲擊(tap)設備的第一次設置過程，以加入ad hoc網絡。識別附近的設備可以使用無線疏遠媒體、近場通信、短距離通信(諸如藍牙)、以及掃描QR碼來完成，以屏顯或者選擇群組參與者。在一些情況下，可以在近場通信芯片或者QR碼中對安全網絡信息進行編碼，以進一步便于建立自動網絡。之前已配對的2個設備可以保存彼此的證書，使其能夠自動識別彼此，而不需要再次經過設置過程。
[0013]一旦已選擇了一組參與者，然后可以收集網絡和安全信息，如框16表明的那樣。最終，可以在選擇的參與者之間建立ad hoc無線網絡，如框18表明的那樣。在一些實施例中可以不要求無線基礎設施支持，并且該網絡能夠在運行中(on the fly)設置并解除。此夕卜，在網絡中沒有主節(jié)點的實施例中，即使當啟動了網絡的設備離開場景時，網絡也可以保持功能。
[0014]一旦設置了網絡，相同網絡的移動設備自動并安全地交換用戶信息(諸如用戶名、用戶化身(avatar)、或者用戶圖像)，使得每個參與者能夠保持該ad hoc網絡內的用戶的數(shù)據庫。移動設備還能夠交換時刻信息并計算關于彼此的時間偏移。基于該時間偏移的同步機構能夠基于嵌入在捕捉的媒體內的時間戳，幫助后期圖像處理。
[0015]一旦ad hoc網絡上用戶的數(shù)據庫在網絡內的每個設備上建立，面部識別算法能夠被用于分析由網絡內的任何設備捕捉的圖片。面部識別算法可以使用捕捉的圖像，與網絡設置階段中交換的與用戶相關聯(lián)的化身或者其他用戶圖像進行比較。
[0016]因此參考圖2，網絡信息共享算法20可以通過確定是否有新的網絡設備來開始，如框22表明的那樣。如果是，那么可以獲得并存儲用戶名和化身，如框24表明的那樣。尤其是，信息可以存儲在與其他群組成員鏈接的數(shù)據庫中，如框26表明的那樣。
[0017]接下來轉到圖3，媒體共享算法30可以被用于在不同聯(lián)網設備之間共享媒體。首先，在菱形32處的檢查確定是否有新的媒體(諸如新的數(shù)字照片、電影、音頻記錄、剪輯或者電子文件)。如果是，那么可以運行面部識別，如框34表明的那樣。在一些實施例中，媒體可以包含具有多個繪出的人的圖像。在菱形36處的檢查確定是否已識別出在圖片內的人。如果是，那么在媒體中繪出的每個識別的人可以標記有名字，如框38表明的那樣。每個名字可以與地址相關聯(lián)。然后，標記出的媒體可以自動分發(fā)給媒體中或者群組內的識別的人。分配媒體的一個方式是經由電子郵件(使用與名字相關聯(lián)的地址或者無線地)。但是，也可以使用任何其他媒體共享技術。使用面部識別的一個方式是對圖像與建立群組時針對群組成員的先前存儲的化身進行比較。
[0018]用于以有效的方式實現(xiàn)面部識別的序列40可以被用于一些實施例中。序列40可以通過確定是否已接收新的媒體而開始，如框42表明的那樣。光傳感器讀數(shù)可以與所有捕捉并存儲的圖像(包含用戶化身)一起保存。在一些實施例中，如果接收了新的媒體，那么光傳感器讀數(shù)數(shù)據可以與捕捉的媒體一起保存，并被用于補償數(shù)據庫中保存的用戶化身或者媒體的不足或者過度光照效果，如框44表明的那樣。例如，由照相機提供的光傳感器讀數(shù)可以與數(shù)據庫中的其他化身和其他存儲的媒體進行比較，其對于補償捕捉的媒體與存儲的媒體之間的光照差異(以便于面部識別)可能是有用的。如果使用了定向傳感器，那么定向傳感器的讀數(shù)能夠幫助確定捕捉的媒體上的陰影，因此改善面部精度或者識別算法。
[0019]對于不同的捕捉的媒體，光照條件也將不同。例如，如果圖片曝光不足，那么光傳感器信息可以被用于確定圖片是曝光不足還是曝光過度，因為人們的膚色不同，結果這會導致即使光照條件相同像素讀數(shù)也不同。使用光傳感器能幫助面部識別算法確定多少補償要應用到每個圖像，以使要比較的所有圖片為大致相同的光照條件。并非校正圖片(這在一些實施例中是不可能的)，曝光條件的信息能夠與圖片一起記錄，進而被用于出于面部識別目的，或者出于其他識別目的(包含手勢識別目的)來改善圖片與存儲的圖片之間的比較。
[0020]具體而言，如果圖片曝光過度，那么可知每個像素可能都曝光過度，因此，與之前存儲的圖像的比較可以考慮所有像素都需要處理，就好像其略深一樣。因此，出于比較的目的，可以從曝光過度的圖片的像素強度值減去偏移，以校正曝光過度。同樣，偏移可以增加至曝光不足的圖片。在一個實施例中，偏移的值可以從將傳感器讀數(shù)與偏移相互關聯(lián)的查找表中導出。
[0021]因為光照條件可能不是均一的，例如因為太陽可能從某些方向照射，所以人們的臉上經常出現(xiàn)陰影，使得面部識別更難。定向傳感器讀數(shù)可以被用于識別光照的方向，因而幫助識別人們臉上的陰影或者臉的不同部分上的不同光照。
[0022]這可以改善圖像分析技術的能力，用于當匹配實際上存在時找到匹配。這在當前圖片與存儲的圖片比較的任何情況下可能都是有用的。存儲的圖片可以具有允許補償?shù)臄?shù)據，并且當前圖片可以具有允許補償?shù)臄?shù)據。數(shù)據可以包含從光傳感器獲得并與圖片一起記錄的曝光信息。在其他實施例中，可能不使用傳感器數(shù)據。
[0023]然而，在任何情況下，可以識別出范圍內候選者，如框46表明的那樣。通過確定范圍內候選者的物理位置(例如使用從范圍內候選者接收的全球位置系統(tǒng)坐標、三角測量技術，或者通過挑選短距離無線通信協(xié)議(諸如藍牙或者WiFi)的范圍外的用戶/移動設備)，從而識別范圍內候選者。因此，群組內的人可以基于其是否充分接近候選者來剔除出去，使得有可能是他們實際上在剛接收的圖片內。
[0024]此外，在一些實施例中，可以識別方向相關的候選者，如框48表明的那樣。這可以使用WiFi定向天線和/或裝載有照相機的方位傳感器與全球定位系統(tǒng)讀數(shù)組合來完成。很多芯片集能夠支持定向天線?；谡障鄼C的視場，定向天線或者天線陣列能夠將其波束傾斜朝向照相機的視場的期望方向，以弄清哪些設備在照相機的方向范圍內，或者更具體而言大致在照相機的視場內。
[0025]定向天線或者天線陣列可以在照相機/圖像設備的相同側上。在一些實施例中，定向天線或者天線陣列能夠覆蓋類似于或者略大于照相機的視場的區(qū)域。此外，很多移動設備配備有方位傳感器，其還能夠被用于確定照相機瞄準方向。
[0026]在菱形50處的檢查確定面部識別是否成功。如果是，那么可以標記出圖像，這意味著在圖片上放置視覺標簽，以表明用戶的名字或者化身，如框52表明的那樣。然后，用戶的圖像可以增加至數(shù)據庫，用于接下來的面部識別操作。
[0027]如果面部識別不成功，那么圖像的彈出可以設置有從在范圍內(并如框46和48中確定的那樣方向相關)的候選者的列表導出的建議的候選者名字的列表，如框56表明的那樣。然后在菱形58處，系統(tǒng)等待用戶選擇正確的名字。如果接收了選擇，那么圖像可以標記有用戶的選擇的化身或者名字，如框52表明的那樣。否則流程結束。
[0028]除了自動圖片標記和共享，可以從移動平臺并從互聯(lián)網獲得上下文信息，來自動敘述在ad hoc網絡內由人們捕捉的媒體。要么直接從傳感器在平臺上通過簡單的計算，要么從互聯(lián)網，能夠容易獲得上下文信息(諸如位置、一天中的時間、一年中的季節(jié)、速度、高度改變、光照條件)?；诎遢d上下文信息，能夠從互聯(lián)網獲得其他環(huán)境信息(諸如天氣、溫度、地點歷史意義)。在不同位置采集但屬于相同事件的圖片、或者在相同的ad hoc網絡內由不同用戶采集的圖片可以基于定時位置和上下文信息，自動編譯并敘述。
[0029]例如，一系列群組圖片可以自動根據下面的示例敘述。能夠基于用戶的位置，從網站信息自動地獲得遠足路徑的地圖。沿著遠足路徑捕捉的圖片可以基于所附圖片的位置信息放置在地圖上。例如，基于板載和環(huán)境信息，可以自動編譯故事線，諸如“2012年2月11日、星期六、晴朗、溫和、東風、溫度50° F、吉姆、弗蘭克、南希、以及湯姆來到優(yōu)勝美地國家公園，并沿著Old Big Oak Trail遠足。大約9:35a.m.開始，從海拔為4900英尺處的Hodgdon Meadow 起，并且持續(xù)直到 4:50p.m.。
[0030]對于每個圖片而言，敘述可以基于設備的相對位置、用戶的面部識別以及其他信息而自動生成。因此，例如故事可以自動生成如下吉姆和南希在圖片中，看起來非常高興，圖片由弗蘭克攝影。湯姆在20英尺遠處?！庇脩暨€可以選擇包含其他信息(諸如當天的新聞、或者與訪問地點相關的歷史意義的項目)。
[0031]在一些情況下，可以提供句子模板，其中，用于選擇句子主語以及句子的正確賓語的標準是預定義的。例如，主語可以是圖片采集者、或者對其采集了圖片