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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022090564
(43)【公開日】2022-06-17
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 19/20 20110101AFI20220610BHJP
G06Q 50/02 20120101ALI20220610BHJP
G06Q 10/04 20120101ALI20220610BHJP
【ＦＩ】
G06T19/20
G06Q50/02
G06Q10/04
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020203046
(22)【出願日】2020-12-07
(71)【出願人】
【識別番号】520481921
【氏名又は名称】株式会社メディアグルーヴ
(74)【代理人】
【識別番号】110002516
【氏名又は名称】特許業務法人白坂
(72)【発明者】
【氏名】相原 仁
(72)【発明者】
【氏名】間中 俊宏
【テーマコード（参考）】
5B050
5L049
【Ｆターム（参考）】
5B050AA10
5B050BA09
5B050BA11
5B050CA07
5B050CA08
5B050EA09
5B050EA19
5B050EA27
5B050FA02
5B050FA05
5B050FA09
5L049AA04
5L049CC01
(57)【要約】
【課題】コンテンツを表示させるマーカを作成することが可能な情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プグラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置は、外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶部と、記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択部と、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得部と、選択部によって選択されたマーカモデルに、取得部によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成部と、作成部によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御部と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置は、外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶部と、記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択部と、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得部と、選択部によって選択されたマーカモデルに、取得部によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成部と、作成部によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御部と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択部と、
コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得部と、
前記選択部によって選択されたマーカモデルに、前記取得部によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成部と、
前記作成部によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御部と、
を備える情報処理装置。
前記記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択部と、
コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得部と、
前記選択部によって選択されたマーカモデルに、前記取得部によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成部と、
前記作成部によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御部と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルは人型モデルの画像を含み、
前記選択部は、性別及び体型の選択を受け付けることに基づいて、選択された性別及び体型に応じた人型モデルを選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記選択部は、性別及び体型の選択を受け付けることに基づいて、選択された性別及び体型に応じた人型モデルを選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルは、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの画像を含み、
前記選択部は、動物、鳥及び魚のうち１つの選択と、選択される動物、鳥及び魚のうち種類の選択を受け付けることに基づいて、当該選択に応じたモデルが選択される
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
前記選択部は、動物、鳥及び魚のうち１つの選択と、選択される動物、鳥及び魚のうち種類の選択を受け付けることに基づいて、当該選択に応じたモデルが選択される
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記取得部によって取得される位置情報は、外部にある外部端末の表示部に拡張現実に関する画像を表示させるための情報が記録される通信ネットワーク上の位置に関する情報であり、
前記作成部は、外部端末の表示部に拡張現実に関する画像を表示させるマーカを作成する
請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記作成部は、外部端末の表示部に拡張現実に関する画像を表示させるマーカを作成する
請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶部を備えるコンピュータが、
前記記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択ステップと、
コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得ステップと、
前記選択ステップによって選択されたマーカモデルに、前記取得ステップによって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成ステップと、
前記作成ステップによって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御ステップと、
を実行する情報処理方法。
前記記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択ステップと、
コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得ステップと、
前記選択ステップによって選択されたマーカモデルに、前記取得ステップによって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成ステップと、
前記作成ステップによって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御ステップと、
を実行する情報処理方法。
【請求項6】
コンピュータに、
外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶機能と、
前記記憶機能に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択機能と、
コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得機能と、
前記選択機能によって選択されたマーカモデルに、前記取得機能によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成機能と、
前記作成機能によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御機能と、
を実現させる情報処理プログラム。
外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶機能と、
前記記憶機能に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択機能と、
コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得機能と、
前記選択機能によって選択されたマーカモデルに、前記取得機能によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成機能と、
前記作成機能によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御機能と、
を実現させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、ユーザが使用するユーザ端末の表示部に拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）の画像を表示すること行われている。この場合、例えば、ユーザ端末は、撮像部によってＡＲマーカを撮像した場合、そのＡＲマーカに対応付けられるＡＲの画像を表示部に表示するようになっている。特許文献１に記載された技術は、ユーザ端末の表示部にＡＲの画像を表示させるためのＡＲマーカに関する技術であり、そのＡＲマーカを撮像することにより、電柱を移設する際のイメージ画像を、ＡＲを利用して表示部に表示させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－０９５８８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
近年は、ＡＲ技術が普及してきており、より一般的にユーザがＡＲ技術を利用するためには、より簡易な方法でＡＲマーカを作成することが望まれている。
【0005】
本発明は、コンテンツを表示させるマーカを作成することが可能な情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
［第１態様］
まず、第１態様の課題を解決する手段について説明する。
まず、第１態様の課題を解決する手段について説明する。
【0007】
一態様の情報処理装置は、外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶部と、記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択部と、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得部と、選択部によって選択されたマーカモデルに、取得部によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成部と、作成部によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御部と、を備える。
【0008】
一態様の情報処理装置では、記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルは人型モデルの画像を含み、選択部は、性別及び体型の選択を受け付けることに基づいて、選択された性別及び体型に応じた人型モデルを選択することとしてもよい。
【0009】
一態様の情報処理装置では、記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルは、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの画像を含み、選択部は、動物、鳥及び魚のうち１つの選択と、選択される動物、鳥及び魚のうち種類の選択を受け付けることに基づいて、当該選択に応じたモデルが選択されることとしてもよい。
【0010】
一態様の情報処理装置では、取得部によって取得される位置情報は、外部にある外部端末の表示部に拡張現実に関する画像を表示させるための情報が記録される通信ネットワーク上の位置に関する情報であり、作成部は、外部端末の表示部に拡張現実に関する画像を表示させるマーカを作成することとしてもよい。
【0011】
一態様の情報処理方法では、外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶部を備えるコンピュータが、記憶部に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択ステップと、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得ステップと、選択ステップによって選択されたマーカモデルに、取得ステップによって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成ステップと、作成ステップによって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御ステップと、を実行する。
【0012】
一態様の情報処理プログラムは、コンピュータに、外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報を記憶する記憶機能と、記憶機能に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択する選択機能と、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得機能と、選択機能によって選択されたマーカモデルに、取得機能によって取得された位置情報を記録してマーカを作成する作成機能と、作成機能によって作成されたマーカを出力するよう制御する出力制御機能と、を実現させる。
【0013】
［第２態様］
次に、第２態様の課題を解決する手段について説明する。
次に、第２態様の課題を解決する手段について説明する。
【0014】
一態様の情報処理装置は、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける受付部と、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付部によって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する推定部と、推定部によって推定された状況を出力するよう出力部を制御する出力制御部と、を備える。
【0015】
一態様の情報処理装置では、受付部によって受け付ける判定対象画像に基づく判定対象は農作物であり、推定部は、対象に関する画像として農作物の画像と、その農作物の画像がえられた日時に関する時間情報と、その農作物の画像が撮像された位置に関する位置情報と、その農作物が栽培される際の天候に関する天候情報とを学習した学習モデルを利用して、判定対象となる農作物の状況を推定することとしてもよい。
【0016】
一態様の情報処理装置では、受付部は、判定対象となる農作物が栽培される位置に関する位置情報と、判定対象となる農作物が栽培される際の天候に関する天候情報とを受け付け、推定部は、学習モデルと、受付部によって受け付けた、農作物の画像、時間情報、位置情報及び天候情報と、に基づいて、判定対象となる農作物の状況を推定することとしてもよい。
【0017】
一態様の情報処理方法では、コンピュータは、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける受付ステップと、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付ステップによって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する推定ステップと、推定ステップによって推定された状況を出力するよう出力部を制御する出力制御ステップと、を実行する。
【0018】
一態様の情報処理プログラムは、コンピュータに、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける受付機能と、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付機能によって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する推定機能と、推定機能によって推定された状況を出力するよう出力機能を制御する出力制御機能と、を実現させる。
【発明の効果】
【0019】
一態様の情報処理装置は、外部にある外部端末の表示部にコンテンツを表示させるためのマーカの基となる複数のマーカモデルに関するモデル情報に基づく複数のマーカモデルのうち１つを選択し、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得し、選択されたマーカモデルに取得された位置情報を記録してマーカを作成して出力する。これにより、情報処理装置は、コンテンツを表示させるマーカを作成することができる。
また、一態様の情報処理方法及び情報処理プログラムは、一態様の情報処理装置と同様の効果を奏することができる。
また、一態様の情報処理方法及び情報処理プログラムは、一態様の情報処理装置と同様の効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【0020】
【図1】第１実施形態に係る情報処理装置について説明するための図である。
【図2】第１実施形態に係る情報処理装置について説明するためのブロック図である。
【図3】人型モデルの一例について説明するための図である。
【図4】動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの一例について説明するための図である。
【図5】第１実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。
【図6】第２実施形態に係る情報処理装置について説明するためのブロック図である。
【図7】学習モデルが生成される際に利用される情報の一例について説明するための図である。
【図8】第２実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0021】
以下、本発明の一実施形態について説明する。
本明細書では、「情報」の文言を使用しているが、「情報」の文言は「データ」と言い換えることができ、「データ」の文言は「情報」と言い換えることができる。
本明細書では、「情報」の文言を使用しているが、「情報」の文言は「データ」と言い換えることができ、「データ」の文言は「情報」と言い換えることができる。
【0022】
［第１実施形態］
まず、第１実施形態について説明する。
まず、第１実施形態について説明する。
【0023】
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置１００について説明するための図である。
第１実施形態に係る情報処理装置１００の概略は、以下の通りである。
第１実施形態に係る情報処理装置１００の概略は、以下の通りである。
【0024】
第１実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、ＡＲマーカ等を作成する。ＡＲマーカは、例えば、ユーザが使用するユーザ端末（外部端末３００）の表示部３０１にＷｅｂ ＡＲの画像を表示させるための画像である。具体的な一例として、ＡＲマーカには、外部端末３００の表示部３０１に表示されるＡＲ画像に関するＡＲ情報が記憶されるサーバ等の通信ネットワーク上の位置に関する位置情報が記録されている。通信ネットワーク上の位置情報は、例えば、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）等のアドレス情報であってもよい。すなわち、外部端末３００は、撮像部（図示せず）によってＡＲマーカを撮像すると、そのＡＲマーカに記録される位置情報に基づいて通信ネットワーク上に配されるサーバ等にアクセスし、そのサーバ等からＡＲ情報を取得してＡＲ画像を表示部３０１（図２参照）に表示する。
【0025】
情報処理装置１００は、そのようなＡＲマーカ等を簡易に作成する装置である。例えば、情報処理装置１００は、図１（Ａ）に例示するようなマーカモデル１２０と、図１（Ｂ）に例示するような通信ネットワーク上の位置情報（例えば、アドレス情報等）とを組み合わせることにより、図１（Ｃ）に例示するようなマーカ１２１を作成する。すなわち、情報処理装置１００は、複数のマーカモデル１２０のうち１つの選択を受け付ける。また、情報処理装置１００は、通信ネットワーク上の、ＡＲ情報が記録されるサーバ等の位置情報を取得する。情報処理装置１００は、選択されたマーカモデル１２０に位置情報を記録することにより、マーカ１２１（ＡＲマーカ）を作成する。
なお、情報処理装置１００は、例えば、コンピュータ（一例として、サーバ、デスクトップ、ラップトップ、タブレット及びスマートフォン等）であってもよい。
なお、情報処理装置１００は、例えば、コンピュータ（一例として、サーバ、デスクトップ、ラップトップ、タブレット及びスマートフォン等）であってもよい。
【0026】
次に、第１実施形態に係る情報処理装置１００の詳細について説明する。
図２は、第１実施形態に係る情報処理装置１００について説明するためのブロック図である。
図２は、第１実施形態に係る情報処理装置１００について説明するためのブロック図である。
【0027】
情報処理装置１００は、記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８、通信部１０９、選択部１０２、取得部１０３、作成部１０４及び出力制御部１０５を備える。記憶部１０６、表示部１０８及び通信部１０９は、出力部の一実施形態であってもよい。選択部１０２、取得部１０３、作成部１０４及び出力制御部１０５は、情報処理装置１００の制御部１０１（例えば、演算処理装置等）の一機能として実現されてもよい。
【0028】
記憶部１０６は、種々の情報及びプログラム等を記憶する。例えば、記憶部１０６は、外部にある外部端末３００の表示部３０１にコンテンツを表示させるためのマーカ１２１の基となる複数のマーカモデル１２０に関するモデル情報を記憶する。外部端末３００は、例えば、ユーザが使用する端末であり、移動可能な端末であってもよい。具体的な一例として、外部端末３００は、スマートフォン、タブレット及びラップトップ等であってもよい。コンテンツは、例えば、拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）、仮想現実（ＶＲ：Ｖｉｒｔｙａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）及び複合現実（ＭＲ：Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）等を利用するコンテンツであってもよい。マーカ１２１は、例えば、外部端末３００に配される撮像部（図示せず）によって読み取られた場合に、その外部端末３００の表示部３０１にコンテンツを表示させるためのマーカであってもよい。マーカ１２１には、例えば、コンテンツに関する情報が記憶される、通信ネットワーク上の記憶部１０６の位置に関する位置情報が記録される。一例として、マーカ１２１は、ＡＲマーカ等であってもよい。マーカモデル１２０は、例えば、マーカ１２１の画像（及びアイコン）等であってもよい。記憶部１０６は、複数のマーカモデル１２０として、種々のマーカの画像等を記憶する。
【0029】
図３は、人型モデルの一例について説明するための図である。
例えば、マーカモデル１２０は、人型のモデルであってもよい。すなわち、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０は、人型モデルの画像を含むこととしてもよい。人型モデルは、人の形を模したモデルである。人型モデルには、図３に一例を示すように、性別及び体型に応じて複数のモデルが有ってもよい。性別は、男性及び女性である。体型は、例えば、やせ型、中肉（中型）及び太り気味（大型）等であってもよい。すなわち、人型モデルには、例えば、男性のやせ型、男性の中型、男性の大型、女性のやせ型、女性の中型及び女性の大型等が有ってもよい。また、人型モデルには、年代（例えば、赤ちゃん、子供、大人及び老人等）に応じた複数のモデルが有ってもよい。
例えば、マーカモデル１２０は、人型のモデルであってもよい。すなわち、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０は、人型モデルの画像を含むこととしてもよい。人型モデルは、人の形を模したモデルである。人型モデルには、図３に一例を示すように、性別及び体型に応じて複数のモデルが有ってもよい。性別は、男性及び女性である。体型は、例えば、やせ型、中肉（中型）及び太り気味（大型）等であってもよい。すなわち、人型モデルには、例えば、男性のやせ型、男性の中型、男性の大型、女性のやせ型、女性の中型及び女性の大型等が有ってもよい。また、人型モデルには、年代（例えば、赤ちゃん、子供、大人及び老人等）に応じた複数のモデルが有ってもよい。
【0030】
図４は、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの一例について説明するための図である。
また例えば、マーカモデル１２０は、動物型、鳥型及び魚型のうち少なくとも１つのモデルであってよい。すなわち、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０は、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの画像を含むこととしてもよい。
動物型モデルは、例えば、種々の動物の形を模したモデルである。動物型モデルには、図４に一例を示すように、犬及び猫等を始めとする種々の動物のモデルが有ってもよい。
鳥型モデルは、例えば、種々の鳥の形を模したモデルである。鳥型モデルには、図４に一例を示すように、ワシ及びカモメ等を始めとする種々の鳥のモデルがあってもよい。
魚型モデルは、例えば、種々の魚の形を模したモデルである。魚型モデルには、図４に一例を示すように、マグロ及びツノダシ等を始めとする種々の魚のモデルが有ってもよい。
また例えば、マーカモデル１２０は、動物型、鳥型及び魚型のうち少なくとも１つのモデルであってよい。すなわち、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０は、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの画像を含むこととしてもよい。
動物型モデルは、例えば、種々の動物の形を模したモデルである。動物型モデルには、図４に一例を示すように、犬及び猫等を始めとする種々の動物のモデルが有ってもよい。
鳥型モデルは、例えば、種々の鳥の形を模したモデルである。鳥型モデルには、図４に一例を示すように、ワシ及びカモメ等を始めとする種々の鳥のモデルがあってもよい。
魚型モデルは、例えば、種々の魚の形を模したモデルである。魚型モデルには、図４に一例を示すように、マグロ及びツノダシ等を始めとする種々の魚のモデルが有ってもよい。
【0031】
入力部１０７は、例えば、キーボード及びマウス等の入力装置であってもよい。
【0032】
表示部１０８は、例えば、文字及び画像等を表示することが可能な表示装置であってもよい。
【0033】
通信部１０９は、例えば、外部にある端末３００，４００（例えば、コンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレット及びスマートフォン等））と通信を行う。すなわち、通信部１０９は、例えば、外部にある端末３００，４００等との間で情報の送受信が可能である。
【0034】
選択部１０２は、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０のうち１つを選択する。選択部１０２は、例えば、ユーザによって入力部１０７が操作されることに基づいて、複数のマーカモデル１２０のうち１つの選択を受け付ける。又は、選択部１０２は、例えば、外部にある端末４００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて複数のマーカモデル１２０のうち少なくとも１つの選択された場合、通信部１０９を介して、その選択を受け付ける。
【0035】
この場合、選択部１０２は、性別及び体型の選択を受け付けることに基づいて、選択された性別及び体型に応じた人型モデルを選択することとしてもよい。すなわち、選択部１０２は、人型モデルの選択を受け付ける場合に、性別及び体型それぞれが選択されることに基づいて、複数のマーカモデル１２０のうちその選択に応じた人型モデルを選択することとしてもよい。
【0036】
また、選択部１０２は、動物、鳥及び魚のうち１つの選択と、選択される動物、鳥及び魚のうち種類の選択を受け付けることに基づいて、その選択に応じたモデルが選択されることとしてもよい。すなわち、選択部１０２は、例えば、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルのうちいずれかの選択を受け付けることとしてもよい。この場合、選択部１０２は、例えば、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの各モデルのうち、種類（例えば、犬、猫、ワシ、カモメ、マグロ及びツノダシ等）の選択を受けることとしてもよい。
【0037】
取得部１０３は、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する。この場合、取得部１０３によって取得される位置情報は、外部にある外部端末３００の表示部３０１にＡＲコンテンツ（ＡＲに関する画像）を表示させるための情報が記録される通信ネットワーク上の位置に関する情報であってもよい。すなわち、取得部１０３は、コンテンツ（例えば、ＡＲコンテンツ、ＶＲコンテンツ及びＭＲコンテンツ等）を記憶するサーバ等（図示せず）の通信ネットワーク上の位置情報を取得する。なお、通信ネットワーク上の位置情報には、上述したサーバ中においてコンテンツが記憶される位置に関する情報が含まれてもよい。例えば、取得部１０３は、ユーザによって入力部１０７が操作されることに基づいて位置情報が入力された場合、入力された位置情報を取得する。又は、選択部１０２は、例えば、外部にある端末４００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて位置情報が入力された場合、通信部１０９を介して、入力された位置情報を取得する。
【0038】
作成部１０４は、選択部１０２によって選択されたマーカモデル１２０と、取得部１０３によって取得された位置情報に基づいて、マーカ１２１を作成する。一例として、作成部１０４は、外部端末３００の表示部３０１にＡＲコンテンツ（ＡＲに関する画像）、ＶＲコンテンツ（ＶＲに関する画像）及びＭＲコンテンツ（ＭＲに関する画像）等を表示させるマーカ１２１を作成することとしてもよい。すなわち、作成部１０４は、選択部１０２によって選択されたマーカモデル１２０に、取得部１０３によって取得された位置情報を記録してマーカ１２１を作成する。
【0039】
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を出力するよう出力部を制御する。上述したように、出力部は、例えば、記憶部１０６、表示部１０８及び通信部１０９等であってもよい。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１に関する情報を記憶するよう記憶部１０６を制御してもよい。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を表示するよう表示部１０８を制御してもよい。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を、情報処理装置１００の外部に有る端末４００に送信するよう通信部１０９を制御してもよい。端末４００は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を受信すると、例えば、そのマーカ１２１を公開する。なお、端末４００を使用するユーザは、例えば、コンテンツ（例えば、ＡＲコンテンツ等）に関する情報を、マーカ１２１に対応付けられる通信ネットワーク上の位置情報に基づく位置（例えば、サーバ等）に予め記憶しておくこととしてもよい。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１に関する情報を記憶するよう記憶部１０６を制御してもよい。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を表示するよう表示部１０８を制御してもよい。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を、情報処理装置１００の外部に有る端末４００に送信するよう通信部１０９を制御してもよい。端末４００は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を受信すると、例えば、そのマーカ１２１を公開する。なお、端末４００を使用するユーザは、例えば、コンテンツ（例えば、ＡＲコンテンツ等）に関する情報を、マーカ１２１に対応付けられる通信ネットワーク上の位置情報に基づく位置（例えば、サーバ等）に予め記憶しておくこととしてもよい。
【0040】
これにより、例えば、外部端末３００は、撮像部（図示せず）等によってマーカ１２１を撮像すると、そのマーカ１２１に記録される位置情報に基づくサーバ（図示せず）にアクセスし、そのサーバから該当するコンテンツ（例えば、ＡＲコンテンツ等）に関する情報を取得し、そのコンテンツを表示部３０１に表示することが可能になる。すなわち、一例として、外部端末３００は、Ｗｅｂ ＡＲ等を利用することができる。
【0041】
次に、第１実施形態に係る情報処理方法について説明する。
図５は、第１実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。
図５は、第１実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。
【0042】
ステップＳＴ１０１において、選択部１０２は、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０のうち１つを選択する。選択部１０２は、例えば、ユーザによって入力部１０７が操作されることに基づいて、複数のマーカモデル１２０のうち１つの選択を受け付ける。又は、選択部１０２は、例えば、外部にある端末４００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて、通信部１０９を介して、複数のマーカモデル１２０のうち少なくとも１つの選択を受け付ける。
この場合、選択部１０２は、性別及び体型の選択を受け付けることに基づいて、選択された性別及び体型に応じた人型モデルを選択することとしてもよい。また、選択部１０２は、動物、鳥及び魚のうち１つの選択と、選択される動物、鳥及び魚のうち種類の選択を受け付けることに基づいて、その選択に応じたモデルが選択されることとしてもよい。
この場合、選択部１０２は、性別及び体型の選択を受け付けることに基づいて、選択された性別及び体型に応じた人型モデルを選択することとしてもよい。また、選択部１０２は、動物、鳥及び魚のうち１つの選択と、選択される動物、鳥及び魚のうち種類の選択を受け付けることに基づいて、その選択に応じたモデルが選択されることとしてもよい。
【0043】
ステップＳＴ１０２において、取得部１０３は、コンテンツ（例えば、ＡＲコンテンツ、ＶＲコンテンツ及びＭＲコンテンツ等）に関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する。例えば、取得部１０３は、ユーザによって入力部１０７が操作されることに基づいて位置情報が入力された場合、入力された位置情報を取得する。又は、選択部１０２は、例えば、外部にある端末４００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて位置情報が入力された場合、通信部１０９を介して、入力された位置情報を取得する。
【0044】
ステップＳＴ１０３において、作成部１０４は、ステップＳＴ１０１で選択されたマーカモデル１２０に、ステップＳＴ１０２で取得された位置情報を記録してマーカ１２１（例えば、ＡＲマーカ、ＶＲマーカ及びＭＲマーカ等）を作成する。例えば、作成部１０４は、マーカモデル１２０の情報と位置情報とを組み合わせて、マーカ１２１を作成する。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を出力するよう出力部（例えば、記憶部１０６、表示部１０８及び通信部１０９）を制御する。
これにより、例えば、外部端末３００は、マーカ１２１を読み取ることに基づいて、そのマーカ１２１に対応するコンテンツを表示部３０１に表示することが可能になる。すなわち、一例として、外部端末３００は、Ｗｅｂ ＡＲ等を利用することができる。
出力制御部１０５は、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を出力するよう出力部（例えば、記憶部１０６、表示部１０８及び通信部１０９）を制御する。
これにより、例えば、外部端末３００は、マーカ１２１を読み取ることに基づいて、そのマーカ１２１に対応するコンテンツを表示部３０１に表示することが可能になる。すなわち、一例として、外部端末３００は、Ｗｅｂ ＡＲ等を利用することができる。
【0045】
次に、第１実施形態の効果について説明する。
【0046】
情報処理装置１００は、外部にある外部端末３００の表示部３０１にコンテンツを表示させるためのマーカ１２１の基となる複数のマーカモデル１２０に関するモデル情報を記憶する記憶部１０６と、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０のうち１つを選択する選択部１０２と、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得部１０３と、選択部１０２によって選択されたマーカモデル１２０に、取得部１０３によって取得された位置情報を記録してマーカ１２１を作成する作成部１０４と、作成部１０４によって作成されたマーカ１２１を出力するよう制御する出力制御部１０５と、を備える。
情報処理装置１００は、ユーザに既に有るマーカモデル１２０の中から１つを選択させ、ユーザにコンテンツが記憶される位置情報を入力させるだけで、コンテンツを表示させるマーカ１２１を作成することができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザによるマーカモデル１２０を作成する手間と、ユーザによるマーカモデル１２０に通信ネットワーク上の位置情報を記録する手間とを省くことができ、ユーザにとっては相対的な簡単な作業によりマーカ１２１を作成することができる。よって、情報処理装置１００は、マーカ１２１を作成する手間を嫌ってコンテンツ（例えば、Ｗｅｂ ＡＲ等のＡＲコンテンツ等）が提供できなかったユーザに対しても、コンテンツを提供できるようにすることができる。
情報処理装置１００は、ユーザに既に有るマーカモデル１２０の中から１つを選択させ、ユーザにコンテンツが記憶される位置情報を入力させるだけで、コンテンツを表示させるマーカ１２１を作成することができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザによるマーカモデル１２０を作成する手間と、ユーザによるマーカモデル１２０に通信ネットワーク上の位置情報を記録する手間とを省くことができ、ユーザにとっては相対的な簡単な作業によりマーカ１２１を作成することができる。よって、情報処理装置１００は、マーカ１２１を作成する手間を嫌ってコンテンツ（例えば、Ｗｅｂ ＡＲ等のＡＲコンテンツ等）が提供できなかったユーザに対しても、コンテンツを提供できるようにすることができる。
【0047】
情報処理装置１００では、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０は人型モデルの画像を含むこととしてもよい。この場合、選択部１０２は、性別及び体型の選択を受け付けることに基づいて、選択された性別及び体型に応じた人型モデルを選択することとしてもよい。
これにより、情報処理装置１００は、ユーザの好みに応じたマーカ１２１を作成することができる。
これにより、情報処理装置１００は、ユーザの好みに応じたマーカ１２１を作成することができる。
【0048】
情報処理装置１００では、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０は、動物型モデル、鳥型モデル及び魚型モデルの画像を含むこととしてもよい。この場合、選択部１０２は、動物、鳥及び魚のうち１つの選択と、選択される動物、鳥及び魚のうち種類の選択を受け付けることに基づいて、その選択に応じたモデルが選択されることとしてもよい。
これにより、情報処理装置１００は、ユーザの好みに応じたマーカ１２１を作成することができる。
これにより、情報処理装置１００は、ユーザの好みに応じたマーカ１２１を作成することができる。
【0049】
情報処理装置１００では、取得部１０３によって取得される位置情報は、外部にある外部端末３００の表示部３０１に拡張現実に関する画像を表示させるための情報が記録される通信ネットワーク上の位置に関する情報であってもよい。この場合、作成部１０４は、外部端末３００の表示部３０１にＡＲコンテンツを表示させるマーカ１２１を作成することとしてもよい。
これにより、情報処理装置１００は、外部端末３００の表示部３０１にＡＲコンテンツを表示させるマーカ１２１を、ユーザの好みに応じて作成することができる。
これにより、情報処理装置１００は、外部端末３００の表示部３０１にＡＲコンテンツを表示させるマーカ１２１を、ユーザの好みに応じて作成することができる。
【0050】
情報処理方法では、外部にある外部端末３００の表示部３０１にコンテンツを表示させるためのマーカ１２１の基となる複数のマーカモデル１２０に関するモデル情報を記憶する記憶部１０６を備えるコンピュータが、記憶部１０６に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０のうち１つを選択する選択ステップと、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得ステップと、選択ステップによって選択されたマーカモデル１２０に、取得ステップによって取得された位置情報を記録してマーカ１２１を作成する作成ステップと、作成ステップによって作成されたマーカ１２１を出力するよう制御する出力制御ステップと、を実行する。
情報処理方法は、ユーザに既に有るマーカモデル１２０の中から１つを選択させ、ユーザにコンテンツが記憶される位置情報を入力させるだけで、コンテンツを表示させるマーカ１２１を作成することができる。これにより、情報処理方法は、ユーザによるマーカモデル１２０を作成する手間と、ユーザによるマーカモデル１２０に通信ネットワーク上の位置情報を記録する手間とを省くことができ、ユーザにとっては相対的な簡単な作業によりマーカ１２１を作成することができる。よって、情報処理方法は、マーカ１２１を作成する手間を嫌ってコンテンツ（例えば、Ｗｅｂ ＡＲ等のＡＲコンテンツ等）が提供できなかったユーザに対しても、コンテンツを提供できるようにすることができる。
情報処理方法は、ユーザに既に有るマーカモデル１２０の中から１つを選択させ、ユーザにコンテンツが記憶される位置情報を入力させるだけで、コンテンツを表示させるマーカ１２１を作成することができる。これにより、情報処理方法は、ユーザによるマーカモデル１２０を作成する手間と、ユーザによるマーカモデル１２０に通信ネットワーク上の位置情報を記録する手間とを省くことができ、ユーザにとっては相対的な簡単な作業によりマーカ１２１を作成することができる。よって、情報処理方法は、マーカ１２１を作成する手間を嫌ってコンテンツ（例えば、Ｗｅｂ ＡＲ等のＡＲコンテンツ等）が提供できなかったユーザに対しても、コンテンツを提供できるようにすることができる。
【0051】
情報処理プログラムは、コンピュータに、外部にある外部端末３００の表示部３０１にコンテンツを表示させるためのマーカ１２１の基となる複数のマーカモデル１２０に関するモデル情報を記憶する記憶機能と、記憶機能に記憶されるモデル情報に基づく複数のマーカモデル１２０のうち１つを選択する選択機能と、コンテンツに関する情報が記憶される通信ネットワーク上の位置情報を取得する取得機能と、選択機能によって選択されたマーカモデル１２０に、取得機能によって取得された位置情報を記録してマーカ１２１を作成する作成機能と、作成機能によって作成されたマーカ１２１を出力するよう制御する出力制御機能と、を実現させる。
情報処理プログラムは、ユーザに既に有るマーカモデル１２０の中から１つを選択させ、ユーザにコンテンツが記憶される位置情報を入力させるだけで、コンテンツを表示させるマーカ１２１を作成することができる。これにより、情報処理プログラムは、ユーザによるマーカモデル１２０を作成する手間と、ユーザによるマーカモデル１２０に通信ネットワーク上の位置情報を記録する手間とを省くことができ、ユーザにとっては相対的な簡単な作業によりマーカ１２１を作成することができる。よって、情報処理プログラムは、マーカ１２１を作成する手間を嫌ってコンテンツ（例えば、Ｗｅｂ ＡＲ等のＡＲコンテンツ等）が提供できなかったユーザに対しても、コンテンツを提供できるようにすることができる。
情報処理プログラムは、ユーザに既に有るマーカモデル１２０の中から１つを選択させ、ユーザにコンテンツが記憶される位置情報を入力させるだけで、コンテンツを表示させるマーカ１２１を作成することができる。これにより、情報処理プログラムは、ユーザによるマーカモデル１２０を作成する手間と、ユーザによるマーカモデル１２０に通信ネットワーク上の位置情報を記録する手間とを省くことができ、ユーザにとっては相対的な簡単な作業によりマーカ１２１を作成することができる。よって、情報処理プログラムは、マーカ１２１を作成する手間を嫌ってコンテンツ（例えば、Ｗｅｂ ＡＲ等のＡＲコンテンツ等）が提供できなかったユーザに対しても、コンテンツを提供できるようにすることができる。
【0052】
上述した情報処理装置１００の各部は、コンピュータの演算処理装置等の機能として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置１００の選択部１０２、取得部１０３、作成部１０４及び出力制御部１０５は、コンピュータの演算処理装置等による選択機能、取得機能、作成機能及び出力制御機能としてそれぞれ実現されてもよい。
情報処理プログラムは、上述した各機能をコンピュータに実現させることができる。情報処理プログラムは、外部メモリ又は光ディスク等の、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録されていてもよい。
また、上述したように、情報処理装置１００の各部は、コンピュータの演算処理装置等で実現されてもよい。その演算処理装置等は、例えば、集積回路等によって構成される。このため、情報処理装置１００の各部は、演算処理装置等を構成する回路として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置１００の選択部１０２、取得部１０３、作成部１０４及び出力制御部１０５は、コンピュータの演算処理装置等を構成する選択回路、取得回路、作成回路及び出力制御回路として実現されてもよい。
また、情報処理装置１００の記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８及び通信部１０９は、例えば、演算処理装置等の機能を含む記憶機能、入力機能、表示機能及び通信機能として実現されもよい。また、情報処理装置１００の記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８及び通信部１０９は、例えば、集積回路等によって構成されることにより記憶回路、入力回路、表示回路及び通信回路として実現されてもよい。また、情報処理装置１００の記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８及び通信部１０９は、例えば、複数のデバイスによって構成されることにより記憶装置、入力装置、表示装置及び通信装置として構成されてもよい。
情報処理プログラムは、上述した各機能をコンピュータに実現させることができる。情報処理プログラムは、外部メモリ又は光ディスク等の、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録されていてもよい。
また、上述したように、情報処理装置１００の各部は、コンピュータの演算処理装置等で実現されてもよい。その演算処理装置等は、例えば、集積回路等によって構成される。このため、情報処理装置１００の各部は、演算処理装置等を構成する回路として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置１００の選択部１０２、取得部１０３、作成部１０４及び出力制御部１０５は、コンピュータの演算処理装置等を構成する選択回路、取得回路、作成回路及び出力制御回路として実現されてもよい。
また、情報処理装置１００の記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８及び通信部１０９は、例えば、演算処理装置等の機能を含む記憶機能、入力機能、表示機能及び通信機能として実現されもよい。また、情報処理装置１００の記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８及び通信部１０９は、例えば、集積回路等によって構成されることにより記憶回路、入力回路、表示回路及び通信回路として実現されてもよい。また、情報処理装置１００の記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８及び通信部１０９は、例えば、複数のデバイスによって構成されることにより記憶装置、入力装置、表示装置及び通信装置として構成されてもよい。
【0053】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明する。
次に、第２実施形態について説明する。
【0054】
第２実施形態に係る情報処理装置２００の概略構成は、以下の通りである。
第２実施形態に係る情報処理装置２００は、所定の対象（判定対象）についての状況を判定する装置である。ここで、状況判定の対象の一例は、農作物等である。
第２実施形態に係る情報処理装置２００は、所定の対象（判定対象）についての状況を判定する装置である。ここで、状況判定の対象の一例は、農作物等である。
【0055】
例えば、農作物の生育状況を推定する場合、推定に利用される要因には種々のものが必要である。従来は、農家及び専門家等の知識及び経験等に基づいて、農作物の生育状況が推定されることがあった。しかし、経験の浅い農家は十分な知識及び経験等を得ることができていない場合があり、農作物の生育状況をより正確に推定することができず、十分な量の収穫を得られないことがあった。第２実施形態の情報処理装置２００は、判定対象の状況、例えば、農作物の生育状況について推定する装置である。
【0056】
具体的な一例として、情報処理装置２００は、対象（例えば、農作物等）についての複数の画像と、その対象の状況（例えば、生育が良好、及び、生育が不良等）とを予め学習した学習モデルを取得する。情報処理装置２００は、状況判定の対象（判定対象）（例えば、農作物）の画像（判定対象画像）を取得すると、判定対象画像と学習モデルとに基づいて、判定対象の生育状況がどのようなものかを推定する。
【0057】
なお、第２実施形態に係る情報処理装置２００は、上述したように、判定対象として農作物の状況を推定する例に限定されず、種々の判定対象についての種々の状況を推定することとしてもよい。
また、情報処理装置２００は、例えば、コンピュータ（一例として、サーバ、デスクトップ、ラップトップ、タブレット及びスマートフォン等）であってもよい。
また、情報処理装置２００は、例えば、コンピュータ（一例として、サーバ、デスクトップ、ラップトップ、タブレット及びスマートフォン等）であってもよい。
【0058】
次に、第２実施形態に係る情報処理装置２００の詳細について説明する。
図６は、第２実施形態に係る情報処理装置２００について説明するためのブロック図である。
図６は、第２実施形態に係る情報処理装置２００について説明するためのブロック図である。
【0059】
第２実施形態に係る情報処理装置２００は、撮像部２０５、通信部２０６、入力部２０７、表示部２０８、記憶部２０９は、受付部２０２、推定部２０３及び出力制御部２０４を備える。受付部２０２、推定部２０３及び出力制御部２０４は、情報処理装置２００の制御部２０１（例えば、演算処理装置等）の一機能として実現されてもよい。通信部２０６、表示部２０８及び記憶部２０９は、出力部の一実施形態であってもよい。
【0060】
撮像部２０５は、被写体を撮像して画像情報を生成するカメラ装置である。撮像部２０５は、例えば、被写体を静止画又は動画で撮像する。撮像部２０５は、情報処理装置２００に配されてもよく、情報処理装置２００の外部にある外部カメラ装置であってもよい。
撮像部２０５は、例えば、情報処理装置２００によって行われる状況判定の対象（一例として、農作物等）を撮像する。
撮像部２０５は、例えば、情報処理装置２００によって行われる状況判定の対象（一例として、農作物等）を撮像する。
【0061】
通信部２０６は、情報処理装置２００の外部にある端末５００と通信を行う。すなわち、通信部２０６、外部にある端末５００との間で情報の送受信を行う。
【0062】
入力部２０７は、例えば、キーボード及びマウス等の入力装置であってもよい。
【0063】
表示部２０８は、例えば、文字及び画像等を表示することが可能な表示装置であってもよい。
【0064】
記憶部２０９は、種々の情報及びプログラム等を記憶する。
【0065】
受付部２０２は、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける。すなわち、受付部２０２は、撮像部２０５によって判定対象が撮像されることにより画像情報が生成された場合、その画像情報を受け付ける。また、受付部２０２は、撮像部２０５が外部カメラ装置の場合、外部カメラ装置から送信される画像情報を、通信部２０６を介して受け付ける。
なお、上述したように、受付部２０２によって受け付ける判定対象画像に基づく判定対象は農作物であってもよい。
なお、上述したように、受付部２０２によって受け付ける判定対象画像に基づく判定対象は農作物であってもよい。
【0066】
また、受付部２０２は、例えば、判定対象となる農作物の画像が生成される時の日時に関する時間情報を受けることとしてもよい。
受付部２０２は、例えば、撮像部２０５によって判定対象（農作物）が撮影される時の日時が画像情報に記録される場合、その日時に関する情報を時間情報として受け付けてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、ユーザによって入力部２０７が操作されることに基づいて日時が入力された場合、その日時を時間情報として受け付けることとしてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、外部にある端末５００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて日時が入力された場合、通信部２０６を介して、その日時に関する時間情報を受け付けることとしてもよい。
受付部２０２は、例えば、撮像部２０５によって判定対象（農作物）が撮影される時の日時が画像情報に記録される場合、その日時に関する情報を時間情報として受け付けてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、ユーザによって入力部２０７が操作されることに基づいて日時が入力された場合、その日時を時間情報として受け付けることとしてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、外部にある端末５００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて日時が入力された場合、通信部２０６を介して、その日時に関する時間情報を受け付けることとしてもよい。
【0067】
また、受付部２０２は、判定対象となる農作物が栽培される位置に関する位置情報と、判定対象となる農作物が栽培される際の天候に関する天候情報とを受け付けることとしてもよい。
位置情報は、例えば、経緯度に関する情報であってもよく、都道府県等を単位とした位置情報であってもよく、北海道、東北及び関東等を単位とした位置情報であってもよい。位置情報は、上述した一例に限定されることはなく、判定対象が存在する位置（例えば、農作物が栽培される位置）を特定することができれば種々の単位であってもよい。
例えば、情報処理装置２００及び外部カメラ装置がスマートフォン及びタブレット等の端末の場合、その端末は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）等を利用して位置情報を取得することができる。受付部２０２は、ＧＮＳＳ等を利用して取得される位置情報を受け付けてもよい。なお、受付部２０２は、画像情報に位置情報が記録される場合には、その位置情報を、判定対象となる農作物が栽培される位置として受け付けてもよい。
位置情報は、例えば、経緯度に関する情報であってもよく、都道府県等を単位とした位置情報であってもよく、北海道、東北及び関東等を単位とした位置情報であってもよい。位置情報は、上述した一例に限定されることはなく、判定対象が存在する位置（例えば、農作物が栽培される位置）を特定することができれば種々の単位であってもよい。
例えば、情報処理装置２００及び外部カメラ装置がスマートフォン及びタブレット等の端末の場合、その端末は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）等を利用して位置情報を取得することができる。受付部２０２は、ＧＮＳＳ等を利用して取得される位置情報を受け付けてもよい。なお、受付部２０２は、画像情報に位置情報が記録される場合には、その位置情報を、判定対象となる農作物が栽培される位置として受け付けてもよい。
【0068】
天候情報は、例えば、晴れ、曇り及び雨等の情報であってもよく、日照時間、雨量及び気温等の情報であってもよい。天候情報は、例えば、複数日の天候に関する情報であってもよい。この場合、天候情報は、複数日の天候を平均した情報（例えば、晴れた日が多い、曇りの日が多い、雨の日が多い、平均日照時間、平均雨量及び平均気温等）であってもよい。
【0069】
受付部２０２は、例えば、ユーザによって入力部２０７が操作されることに基づいて位置及び天候が入力された場合、位置情報及び天候情報を受け付けることとしてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、外部にある端末５００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて位置及び天候が入力された場合、通信部２０６を介して、位置情報及び天候情報を受け付けることとしてもよい。
【0070】
なお、受付部２０２は、時間情報を受け付けた場合、その時間情報に記録される日時から最も近い時期に作成される天候情報を情報処理装置２００の外部（例えば、気象会社のサーバ等）から取得して受け付けてもよい。又は、受付部２０２は、位置情報を受け付けた場合、その位置情報を受け付けた日時から最も近い時期に作成される天候情報を情報処理装置２００の外部（例えば、気象会社のサーバ等）から取得して受け付けてもよい。この場合、受付部２０２は、受け付けた位置情報に基づいて最も近い地点の天候情報を情報処理装置２００の外部から取得して受け付けてもよい。これにより、ユーザは、天候情報を入力する手間を省くことができる。また、情報処理装置２００は、より正確な天候を受け付けることができ、後述するように、対象についてより正確な状況判定を行うことができる。
【0071】
推定部２０３は、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付部２０２によって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する。この場合、例えば、推定部２０３は、対象に関する画像として農作物の画像と、その農作物の画像がえられた日時に関する時間情報と、その農作物の画像が撮像された位置に関する位置情報と、その農作物が栽培される際の天候に関する天候情報とを学習した学習モデルを利用して、判定対象となる農作物の状況を推定することとしてもよい。すなわち、推定部２０３は、学習モデルと、受付部２０２によって受け付けた、農作物の画像、時間情報、位置情報及び天候情報と、に基づいて、判定対象となる農作物の状況を推定することとしてもよい。
【0072】
学習モデルは、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）が生成してもよく、情報処理装置２００の外部で生成されてもよい。例えば、記憶部２０９は、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）によって生成された学習モデルを記憶してもよい。また例えば、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、外部で生成された学習モデルを、通信部２０６を介して取得して、記憶部２０９に記憶してもよい。
【0073】
図７は、学習モデルが生成される際に利用される情報の一例について説明するための図である。
一例として、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、図７に例示するような、対象（一例として、農作物等）の複数種類の画像、対象の各画像が得られる場合の日時（一例として、５月及び６月等）、対象の各画像が得られる場合の天候（一例として、その農作物の画像が得られる際の天候（例えば、良好及び不良等））、対象（農作物）が栽培される地域（例えば、中日本及び東日本等）、及び、画像が得られる時の対象（農作物）の状況（例えば、良好、日当たりが足りない、及び、肥料が足りない等）等を学習して学習モデルを生成する。
一例として、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、図７に例示するような、対象（一例として、農作物等）の複数種類の画像、対象の各画像が得られる場合の日時（一例として、５月及び６月等）、対象の各画像が得られる場合の天候（一例として、その農作物の画像が得られる際の天候（例えば、良好及び不良等））、対象（農作物）が栽培される地域（例えば、中日本及び東日本等）、及び、画像が得られる時の対象（農作物）の状況（例えば、良好、日当たりが足りない、及び、肥料が足りない等）等を学習して学習モデルを生成する。
【0074】
より具体的な一例として、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象（農作物等）の複数種類の画像、その対象の画像が得られる時の日時、その対象の位置（その農作物が栽培される位置）、対象の天候（その農作物の画像が得られる際の天候）、及び、各画像が得られる場合の対象の状況（一例として、農作物の生育が良好か不良か等）等を予め学習して学習モデルを生成する。
この場合、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の画像が得られる時の日時として、例えば、月（例えば、４月、５月、６月、…等）、月日（例えば、６月上旬、６月中旬、６月下旬、…等）、及び、季節（例えば、春、夏、秋等）の情報を学習してもよい。
また、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の位置（農作物が栽培される位置）として、例えば、経緯度に関する位置情報、都道府県等を単位とした位置情報、並びに、北海道、東北及び関東等を単位とした位置情報等を学習してもよい。
また、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の天候（農作物の画像が得られる際の天候）として、例えば、晴れ、曇り及び雨等の情報であってもよく、日照時間、雨量及び気温等の情報を学習してもよい。この場合、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の天候として、例えば、複数日の天候に関する情報を学習してもよい。
また、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、各画像が得られる場合の対象の状況（農作物の生育が不良）の場合として、例えば、肥料不足、水不足、水が多い、日照不足、天候が低温、天候が高温、何の病気に罹っているか等を学習してもよい。
なお、情報処理装置２００の外部で学習モデルが生成される場合でも、上記と同様に学習を行うことにより学習モデルが生成される。
この場合、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の画像が得られる時の日時として、例えば、月（例えば、４月、５月、６月、…等）、月日（例えば、６月上旬、６月中旬、６月下旬、…等）、及び、季節（例えば、春、夏、秋等）の情報を学習してもよい。
また、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の位置（農作物が栽培される位置）として、例えば、経緯度に関する位置情報、都道府県等を単位とした位置情報、並びに、北海道、東北及び関東等を単位とした位置情報等を学習してもよい。
また、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の天候（農作物の画像が得られる際の天候）として、例えば、晴れ、曇り及び雨等の情報であってもよく、日照時間、雨量及び気温等の情報を学習してもよい。この場合、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、対象の天候として、例えば、複数日の天候に関する情報を学習してもよい。
また、情報処理装置２００（例えば、制御部２０１等）は、各画像が得られる場合の対象の状況（農作物の生育が不良）の場合として、例えば、肥料不足、水不足、水が多い、日照不足、天候が低温、天候が高温、何の病気に罹っているか等を学習してもよい。
なお、情報処理装置２００の外部で学習モデルが生成される場合でも、上記と同様に学習を行うことにより学習モデルが生成される。
【0075】
推定部２０３は、上述した一例のように生成される学習モデルと、撮像部２０５によって生成される画像情報に基づく判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する。この場合、推定部２０３は、判定対象が農作物の場合、学習モデル、判定対象画像（農作物の画像）、並びに、受付部２０２によって受け付けた時間情報、位置情報及び天候情報に基づいて、判定対象画像に記録される農作物の状況を推定する。一例として、推定部２０３は、判定対象画像に記録される農作物の生育が良好か不良か、不良の場合には、肥料不足、水不足、水が多い、日照不足、天候が低温、天候が高温、何の病気に罹っているか等の状況を推定する。
【0076】
出力制御部２０４は、推定部２０３によって推定された状況を出力するよう出力部を制御する。この場合、出力制御部２０４は、推定部２０３によって推定された状況をＡＲで出力するように出力部を制御してもよい。上述したように、出力部は、例えば、通信部２０６、表示部２０８及び記憶部２０９等であってもよい。
出力制御部２０４は、推定部２０３に推定された状況（推定情報）を、情報処理装置２００の外部に有る端末５００に送信するよう通信部２０６を制御してもよい。端末５００は、推定情報を受信した場合、推定部２０３によって推定された状況を表示部５０１に表示する。この場合、端末５００は、撮像部２０５（外部カメラ装置）によって撮像されて表示部５０１に表示される判定対象（農作物）に重ねて、推定部２０３によって推定された状況をＡＲで表示することとしてもよい。
出力制御部２０４は、推定部２０３によって推定された状況を表示するよう表示部２０８を制御してもよい。この場合、出力制御部２０４は、撮像部２０５によって撮像された判定対象（農作物）の画像を表示部２０８に表示すると共に、その判定対象（農作物）に重ねて、推定部２０３によって推定された状況をＡＲで表示部２０８に表示することとしてもよい。
出力制御部２０４は、推定部２０３によって推定された状況（推定情報）を記憶するよう記憶部２０９を制御してもよい。
出力制御部２０４は、推定部２０３に推定された状況（推定情報）を、情報処理装置２００の外部に有る端末５００に送信するよう通信部２０６を制御してもよい。端末５００は、推定情報を受信した場合、推定部２０３によって推定された状況を表示部５０１に表示する。この場合、端末５００は、撮像部２０５（外部カメラ装置）によって撮像されて表示部５０１に表示される判定対象（農作物）に重ねて、推定部２０３によって推定された状況をＡＲで表示することとしてもよい。
出力制御部２０４は、推定部２０３によって推定された状況を表示するよう表示部２０８を制御してもよい。この場合、出力制御部２０４は、撮像部２０５によって撮像された判定対象（農作物）の画像を表示部２０８に表示すると共に、その判定対象（農作物）に重ねて、推定部２０３によって推定された状況をＡＲで表示部２０８に表示することとしてもよい。
出力制御部２０４は、推定部２０３によって推定された状況（推定情報）を記憶するよう記憶部２０９を制御してもよい。
【0077】
なお、例えば、記憶部２０９は、推定部２０３によって推定される状況と、その状況を改善するための提案とを関連付けた提案情報を記憶してもよい。又は、記憶部２０９は、推定部２０３によって推定される状況と、その状況を改善するための提案とを学習した学習モデルを記憶してもよい。状況を改善するための提案は、推定される状況が不良な場合に、不良な状況を改善するための提案である。
【0078】
具体的な一例として、提案情報（又は、学習モデル）は、判定対象が農作物であり、推定部２０３によって推定される不良な状況が水に関する場合、理想的な水やりの量を提案するための情報（モデル）であってもよい。この場合、出力制御部２０４は、提案情報（又は、学習モデル）、受付部２０２によって受け付ける天候情報（雨量に関する情報）（例えば、過去数日分の雨量等）、及び、推定部２０３によって推定される状況に基づいて、理想的な水やりの量を出力するよう出力部を制御してもよい。ここで、出力部は、上述したように、例えば、通信部２０６、表示部２０８及び記憶部２０９等であってもよい。
【0079】
また、具体的な一例として、提案情報（又は、学習モデル）は、判定対象が農作物であり、推定部２０３によって推定される不良な状況の場合、良好な状況の農作物の画像を表示するための情報であってもよい。この場合、出力制御部２０４は、提案情報（又は、学習モデル）、及び、推定部２０３によって推定される状況に基づいて、良好な状況の農作物の画像を出力するよう出力部を制御してもよい。出力制御部２０４は、良好な状況の農作物の画像をＡＲで表示するよう出力部を制御してもよい。ここで、出力部は、上述したように、例えば、通信部２０６、表示部２０８及び記憶部２０９等であってもよい。
【0080】
また、具体的な一例として、提案情報（又は、学習モデル）は、判定対象が農作物であり、推定部２０３によって推定される不良な状況の場合、不良な状況を改善するヒント（Ｔｉｐｓコンテンツ）を表示するための情報であってもよい。この場合、出力制御部２０４は、提案情報（又は、学習モデル）、及び、推定部２０３によって推定される状況に基づいて、不良な状況を改善するヒント（Ｔｉｐｓコンテンツ）を出力するよう出力部を制御してもよい。ここで、出力部は、上述したように、例えば、通信部２０６、表示部２０８及び記憶部２０９等であってもよい。
【0081】
次に、第２実施形態に係る情報処理方法について説明する。
図８は、第２実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。
図８は、第２実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。
【0082】
ステップＳＴ２０１において、受付部２０２は、判定対象（例えば、農作物等）についての日時に関する時間情報を受ける。
受付部２０２は、例えば、撮像部２０５によって判定対象（農作物）が撮影される時の日時が画像情報に記録される場合、その日時に関する情報を時間情報として受け付けてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、ユーザによって入力部２０７が操作されることに基づいて日時が入力された場合、その日時を時間情報として受け付けることとしてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、外部にある端末５００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて日時が入力された場合、通信部２０６を介して、その日時に関する時間情報を受け付けることとしてもよい。
受付部２０２は、例えば、撮像部２０５によって判定対象（農作物）が撮影される時の日時が画像情報に記録される場合、その日時に関する情報を時間情報として受け付けてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、ユーザによって入力部２０７が操作されることに基づいて日時が入力された場合、その日時を時間情報として受け付けることとしてもよい。又は、受付部２０２は、例えば、外部にある端末５００の入力部（図示せず）がユーザによって操作されることに基づいて日時が入力された場合、通信部２０６を介して、その日時に関する時間情報を受け付けることとしてもよい。
【0083】
ステップＳＴ２０２において、受付部２０２は、判定対象についての位置に関する位置情報と、判定対象についての天候に関する天候情報とを受け付ける。すなわち、受付部２０２は、判定対象が農作物の場合、その農作物が栽培される位置に関する位置情報と、その農作物が栽培される時の天候に関する天候情報とを受け付ける。受付部２０２は、上述したような種々の方法により、位置情報及び天候情報を受け付けてもよい。
【0084】
ステップＳＴ２０３において、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける。すなわち、受付部２０２は、撮像部２０５によって判定対象が撮像されることにより画像情報が生成された場合、その画像情報を受け付ける。
なお、上述したＳＴ２０１～ＳＴ２０３は、上述した順番通りに処理が行われる例に限定されず、上述した順番とは異なる順番で処理が行われてもよい。
なお、上述したＳＴ２０１～ＳＴ２０３は、上述した順番通りに処理が行われる例に限定されず、上述した順番とは異なる順番で処理が行われてもよい。
【0085】
ステップＳＴ２０４において、推定部２０３は、ステップＳＴ２０３で受け付けた判定対象画像と、学習モデルとに基づいて、判定対象の状況を推定する。例えば、推定部２０３は、判定対象が農作物の場合、ステップＳＴ２０１で受け付けた時間情報、ステップＳＴ２０２で受け付けた位置情報及び天候情報、ステップＳＴ２０３で受け付けた判定対象画像（農作物の画像）、並びに、学習モデルに基づいて、判定対象となる農作物の状況を推定する。
【0086】
ステップＳＴ２０５において、出力制御部２０４は、ステップＳＴ２０４で推定された判定対象（例えば、農作物）の状況を出力するよう出力部を制御する。出力部は、例えば、通信部２０６、表示部２０８及び記憶部２０９等であってもよい。
なお、出力制御部２０４は、一例として、ステップＳＴ２０４で推定される判定対象（例えば、農作物）の状況が不良な場合に、記憶部２０９に記憶される提案情報（学習モデル）に基づいて、その状況を改善するための提案を出力するよう出力部を制御してもよい。
なお、出力制御部２０４は、一例として、ステップＳＴ２０４で推定される判定対象（例えば、農作物）の状況が不良な場合に、記憶部２０９に記憶される提案情報（学習モデル）に基づいて、その状況を改善するための提案を出力するよう出力部を制御してもよい。
【0087】
次に、第２実施形態の効果について説明する。
情報処理装置２００は、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける受付部２０２と、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付部２０２によって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する推定部２０３と、推定部２０３によって推定された状況を出力するよう出力部を制御する出力制御部２０４と、を備える。
これにより、情報処理装置２００は、判定対象がどのような状況にあるのか推定することができる。
情報処理装置２００は、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける受付部２０２と、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付部２０２によって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する推定部２０３と、推定部２０３によって推定された状況を出力するよう出力部を制御する出力制御部２０４と、を備える。
これにより、情報処理装置２００は、判定対象がどのような状況にあるのか推定することができる。
【0088】
情報処理装置２００では、受付部２０２によって受け付ける判定対象画像に基づく判定対象は農作物であってもよい。この場合、推定部２０３は、対象に関する画像として農作物の画像と、その農作物の画像がえられた日時に関する時間情報と、その農作物の画像が撮像された位置に関する位置情報と、その農作物が栽培される際の天候に関する天候情報とを学習した学習モデルを利用して、判定対象となる農作物の状況を推定することとしてもよい。
情報処理装置２００は、判定対象画像に記録される農作物の状況（例えば、生育状況等）を推定することができる。例えば、情報処理装置２００は、農家等が十分な知識及び経験等を有していない場合でも、その農家等に対して農作物の生育状況を提示することができる。したがって、情報処理装置２００は、推定される農作物の状況が不良な場合には、その不良な状況の改善を促すことができ、相対的に多くの収穫量を農家に期待させることができる。
情報処理装置２００は、判定対象画像に記録される農作物の状況（例えば、生育状況等）を推定することができる。例えば、情報処理装置２００は、農家等が十分な知識及び経験等を有していない場合でも、その農家等に対して農作物の生育状況を提示することができる。したがって、情報処理装置２００は、推定される農作物の状況が不良な場合には、その不良な状況の改善を促すことができ、相対的に多くの収穫量を農家に期待させることができる。
【0089】
情報処理装置２００では、受付部２０２は、判定対象となる農作物が栽培される位置に関する位置情報と、判定対象となる農作物が栽培される際の天候に関する天候情報とを受け付けることとしてもよい。この場合、推定部２０３は、学習モデルと、受付部２０２によって受け付けた、農作物の画像、時間情報、位置情報及び天候情報と、に基づいて、判定対象となる農作物の状況を推定することとしてもよい。
これにより、情報処理装置２００は、農作物が栽培される位置に応じた状況を推定することができる。
これにより、情報処理装置２００は、農作物が栽培される位置に応じた状況を推定することができる。
【0090】
情報処理方法では、コンピュータは、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける受付ステップと、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付ステップによって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する推定ステップと、推定ステップによって推定された状況を出力するよう出力部を制御する出力制御ステップと、を実行する。
これにより、情報処理方法は、判定対象がどのような状況にあるのか推定することができる。
これにより、情報処理方法は、判定対象がどのような状況にあるのか推定することができる。
【0091】
情報処理プログラムは、コンピュータに、判定対象に関する判定対象画像を受け付ける受付機能と、複数の対象に関する画像と、複数の対象に関する状況とを学習した学習モデルと、受付機能によって受け付けた判定対象画像とに基づいて、判定対象の状況を推定する推定機能と、推定機能によって推定された状況を出力するよう出力機能を制御する出力制御機能と、を実現させる。
これにより、情報処理プログラムは、判定対象がどのような状況にあるのか推定することができる。
これにより、情報処理プログラムは、判定対象がどのような状況にあるのか推定することができる。
【0092】
上述した情報処理装置２００の各部は、コンピュータの演算処理装置等の機能として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置２００の受付部２０２、推定部２０３及び出力制御部２０４は、コンピュータの演算処理装置等による受付機能、推定機能及び出力制御機能としてそれぞれ実現されてもよい。
情報処理プログラムは、上述した各機能をコンピュータに実現させることができる。情報処理プログラムは、外部メモリ又は光ディスク等の、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録されていてもよい。
また、上述したように、情報処理装置２００の各部は、コンピュータの演算処理装置等で実現されてもよい。その演算処理装置等は、例えば、集積回路等によって構成される。このため、情報処理装置２００の各部は、演算処理装置等を構成する回路として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置２００の受付部２０２、推定部２０３及び出力制御部２０４は、コンピュータの演算処理装置等を構成する受付回路、推定回路及び出力制御回路として実現されてもよい。
また、情報処理装置２００の撮像部２０５、通信部２０６、入力部２０７、表示部２０８及び記憶部２０９は、例えば、演算処理装置等の機能を含む撮像機能、通信機能、入力機能、表示機能及び記憶機能として実現されもよい。また、情報処理装置２００の撮像部２０５、通信部２０６、入力部２０７、表示部２０８及び記憶部２０９は、例えば、集積回路等によって構成されることにより撮像回路、通信回路、入力回路、表示回路及び記憶回路として実現されてもよい。また、情報処理装置２００の撮像部２０５、通信部２０６、入力部２０７、表示部２０８及び記憶部２０９は、例えば、複数のデバイスによって構成されることにより撮像装置、通信装置、入力装置、表示装置及び記憶装置として構成されてもよい。
情報処理プログラムは、上述した各機能をコンピュータに実現させることができる。情報処理プログラムは、外部メモリ又は光ディスク等の、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録されていてもよい。
また、上述したように、情報処理装置２００の各部は、コンピュータの演算処理装置等で実現されてもよい。その演算処理装置等は、例えば、集積回路等によって構成される。このため、情報処理装置２００の各部は、演算処理装置等を構成する回路として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置２００の受付部２０２、推定部２０３及び出力制御部２０４は、コンピュータの演算処理装置等を構成する受付回路、推定回路及び出力制御回路として実現されてもよい。
また、情報処理装置２００の撮像部２０５、通信部２０６、入力部２０７、表示部２０８及び記憶部２０９は、例えば、演算処理装置等の機能を含む撮像機能、通信機能、入力機能、表示機能及び記憶機能として実現されもよい。また、情報処理装置２００の撮像部２０５、通信部２０６、入力部２０７、表示部２０８及び記憶部２０９は、例えば、集積回路等によって構成されることにより撮像回路、通信回路、入力回路、表示回路及び記憶回路として実現されてもよい。また、情報処理装置２００の撮像部２０５、通信部２０６、入力部２０７、表示部２０８及び記憶部２０９は、例えば、複数のデバイスによって構成されることにより撮像装置、通信装置、入力装置、表示装置及び記憶装置として構成されてもよい。
【符号の説明】
【0093】
１００ 情報処理装置
１０１ 制御部
１０２ 選択部
１０３ 取得部
１０４ 作成部
１０５ 出力制御部
１０６ 記憶部
１０７ 入力部
１０８ 表示部
１０９ 通信部
１２０ マーカモデル
１２１ マーカ
２００ 情報処理装置
２０１ 制御部
２０２ 受付部
２０３ 推定部
２０４ 出力制御部
２０５ 撮像部
２０６ 通信部
２０７ 入力部
２０８ 表示部
２０９ 記憶部
１０１ 制御部
１０２ 選択部
１０３ 取得部
１０４ 作成部
１０５ 出力制御部
１０６ 記憶部
１０７ 入力部
１０８ 表示部
１０９ 通信部
１２０ マーカモデル
１２１ マーカ
２００ 情報処理装置
２０１ 制御部
２０２ 受付部
２０３ 推定部
２０４ 出力制御部
２０５ 撮像部
２０６ 通信部
２０７ 入力部
２０８ 表示部
２０９ 記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】