特開 2023-59243 イメージ翻訳方法及びシステム

(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】P2023059243

(43)【公開日】2023-04-26

(54)【発明の名称】イメージ翻訳方法及びシステム

(51)【国際特許分類】

   G06T 19/00 20110101AFI20230419BHJP

   G06T 7/60 20170101ALI20230419BHJP

   H04N 21/2343 20110101ALI20230419BHJP

   G06F 40/58 20200101ALI20230419BHJP

【ＦＩ】

G06T19/00 600

G06T7/60 200

H04N21/2343

G06F40/58

【審査請求】有

【請求項の数】16

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022161333

(22)【出願日】2022-10-06

(31)【優先権主張番号】10-2021-0136416

(32)【優先日】2021-10-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(71)【出願人】

【識別番号】505205812

【氏名又は名称】ネイバー コーポレーション

【氏名又は名称原語表記】ＮＡＶＥＲ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100135079

【弁理士】

【氏名又は名称】宮崎 修

(72)【発明者】

【氏名】チェー チャンギュ

(72)【発明者】

【氏名】キム スンジェ

(72)【発明者】

【氏名】ムン ジュヒョク

(72)【発明者】

【氏名】イ ジョンテ

(72)【発明者】

【氏名】ノ ヨンビン

【テーマコード（参考）】

5B050

5B091

5C164

5L096

【Ｆターム（参考）】

5B050AA08

5B050BA06

5B050BA11

5B050BA13

5B050CA01

5B050DA01

5B050EA04

5B050EA07

5B050EA12

5B050EA13

5B050EA19

5B050FA02

5B091CD15

5C164FA12

5C164PA39

5C164SB02P

5C164SB29S

5C164UA42S

5L096EA05

5L096EA35

5L096EA43

5L096FA09

5L096FA69

5L096FA76

(57)【要約】

【課題】 拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法及びシステムを提供する。
【解決手段】 拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法は、カメラにより撮影された動画を示す複数のフレームを保存するステップと、保存された複数のフレームから既定の基準を満足する第１のフレームを抽出するステップと、第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳するステップと、第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定するステップと、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするステップとを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法であって、
カメラにより撮影された動画を示す複数のフレームを保存するステップと、
前記保存された複数のフレームから既定の基準を満足する第１のフレームを抽出するステップと、
前記第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳するステップと、
前記第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定するステップと、
前記翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするステップとを含む、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項2】

前記第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定するステップは、前記翻訳領域の特徴点を抽出するステップを含み、
前記翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするステップは、
前記翻訳領域の特徴点に基づいて、特徴点変換モデルを用いて、前記第２のフレーム上にレンダリング対象領域を決定するステップと、
前記第２のフレーム上の前記レンダリング対象領域に前記翻訳領域をレンダリングするステップとを含む、請求項１に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項3】

特徴点変換モデルは、前記第１のフレーム上の前記翻訳領域及び前記第２のフレーム上の前記レンダリング対象領域をマッチングするホモグラフィ行列を含む、請求項２に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項4】

前記翻訳領域の特徴点に基づいて、特徴点変換モデルを用いて、前記第２のフレーム上にレンダリング対象領域を決定するステップは、
前記第１のフレーム及び前記第２のフレーム間の時間間隔を決定するステップと、
前記決定された時間間隔に基づいて決定されたアルゴリズムを含む前記特徴点変換モデルを用いて、前記第２のフレーム上にレンダリング対象領域を決定するステップとを含む、請求項２に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項5】

前記第２のフレームは、前記第１のフレームに含まれる第１の言語文章が第２の言語文章に翻訳された時点に、前記カメラにより撮影された動画の少なくとも一部を示すフレームである、請求項１に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項6】

前記第１のフレーム及び前記第２のフレーム間の時間間隔を決定するステップと、
前記決定された時間間隔に基づいて、前記レンダリング対象領域を維持するか否かを決定するステップとをさらに含む、請求項２に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項7】

前記決定された時間間隔が既定の基準未満である場合、前記レンダリング対象領域を維持するステップと、
前記維持されたレンダリング対象領域を含む第３のフレームに前記翻訳領域をレンダリングするステップとをさらに含む、請求項６に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項8】

前記第３のフレームは、前記翻訳領域をレンダリングする時点に、前記カメラにより撮影された動画の少なくとも一部を示すフレームである、請求項７に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項9】

前記既定の基準は、前記複数のフレームの所定の明度又は所定の鮮明度を含む、請求項１に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項10】

前記既定の基準は、前記複数のフレームに含まれた所定の文字の数、所定のエッジの数又はグラフィック処理の有無を含む、請求項１に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項11】

前記第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳するステップは、
前記第１のフレームを外部装置に転送するステップと、
前記外部装置から、前記第１のフレームに含まれる前記第１の言語文章が第２の言語文章に翻訳された第１のフレームを受信するステップとを含む、請求項１に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項12】

前記翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするステップは、前記第１のフレーム及び前記第２のフレーム間の既定の基準を満足する場合、前記翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするステップを含む、請求項１に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項13】

前記第１のフレーム及び前記第２のフレーム間の既定の基準は、前記第１のフレーム及び前記第２のフレーム間の既定の時間間隔を含む、請求項１２に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項14】

前記第１のフレーム及び前記第２のフレーム間の既定の基準は、前記第１のフレーム及び前記第２のフレーム間の既定の動き差を含む、請求項１２に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法。

【請求項15】

請求項１乃至請求項１４のいずれか一項に記載の拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法をコンピュータで実行するためのコンピュータプログラム。

【請求項16】

拡張現実に基づいたイメージ翻訳システムであって、
メモリと、
前記メモリと連結され、前記メモリに含まれる少なくとも一つのプログラムを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサとを含み、
前記少なくとも一つのプログラムは、
カメラにより撮影された動画を示す複数のフレームを保存し、
前記保存された複数のフレームから既定の基準を満足する第１のフレームを抽出し、
前記第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳し、
前記第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定し、
前記翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするための命令語を含む、拡張現実に基づいたイメージ翻訳システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、イメージ翻訳方法及びシステムに関し、具体的には、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法及びシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

最近、モバイル装置で実行できる翻訳アプリケーションが広く普及されている。これにより、ユーザは、日常生活中や業務中に、意味がわからなかったり解析しにくかったりする外国語を発見する場合、携帯しているモバイル装置を介して手軽に翻訳できる。

【0003】

既存の翻訳アプリケーションは、ユーザが翻訳対象言語からなるテキストを直接的に入力すれば、翻訳アプリケーションが自体的に当該テキストを翻訳したり、外部のサーバから当該テキストの翻訳結果を獲得したりして、ユーザに提供できる。このような理由により、デジタル文書化していない言語を翻訳する場合、ユーザのテキストの入力時間がかかり、テキストの入力過程でのタイプミスによる誤訳が発生し得る。

【0004】

これを解決するために、外国語が表示された対象物をカメラで撮影した後、撮影したイメージを分析して、翻訳サービスを提供するイメージ翻訳アプリケーションも登場している。ただし、イメージ翻訳アプリケーションは、一定の位置に固定又は配置された静的な対象物を撮影して翻訳するため、その適用範囲が制限的であり得る。例えば、道を歩行中であるユーザが、外国語で表示された看板を翻訳したいか、或いは、対象物が動く場合、イメージ翻訳サービスを利用しにくいという問題点がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】韓国登録特許公報第１０－１７６９９８１号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本開示は、上記のような問題点を解決するための拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法、コンピュータプログラム及び装置（システム）を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示は、方法、装置（システム）又はコンピュータプログラムを含む多様な方式により具現化できる。

【0008】

本開示の一実施例によれば、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法は、カメラにより撮影された動画を示す複数のフレームを保存するステップと、保存された複数のフレームから既定の基準を満足する第１のフレームを抽出するステップと、第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳するステップと、第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定するステップと、翻訳領域を第２のフレームにレンダリング（rendering）するステップとを含む。

【0009】

本開示の他の実施例によれば、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法をコンピュータで実行するためのコンピュータプログラムが提供される。

【0010】

本開示のまた他の実施例によれば、拡張現実に基づいたイメージ翻訳システムは、メモリと、メモリと連結され、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な少なくとも一つのプログラムを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサとを含み、少なくとも一つのプログラムは、カメラにより撮影された動画を示す複数のフレームを保存し、保存された複数のフレームから既定の基準を満足する第１のフレームを抽出し、第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳し、第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定し、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするための命令語を含む。

【発明の効果】

【0011】

本開示の一部の実施例によれば、ユーザには、カメラにより動画が撮影される間に、当該動画に含まれる特定言語のテキストが他の言語に翻訳されて、フレーム別にレンダリングされた結果が提供されることで、毎回翻訳対象物のイメージを撮影してイメージ翻訳を遂行しなくても、リアルタイムでカメラにより撮影された動画を見ながら、当該動画内に含まれるテキストの翻訳結果を共に確認できる。

【0012】

本開示の一部の実施例によれば、カメラにより撮影される動画に含まれる翻訳対象物に対する撮影角度が変更されたり、当該対象物の位置が変更されたりする場合、それにより翻訳対象物に対する翻訳結果の角度や位置も変更されてレンダリングされるため、ユーザは、カメラ又は翻訳対象物の撮影角度や位置の変更と無関係に翻訳結果を確認できる。

【0013】

本開示の一部の実施例によれば、カメラにより撮影される動画に含まれる翻訳対象物の翻訳結果が、最近に撮影される動画のフレーム上にレンダリングされて表示されるので、ユーザは、拡張現実に基づいて実際の翻訳対象物上にリアルタイムで表示される翻訳結果を確認できる。

【0014】

本開示の効果は、これに制限されず、言及されない他の効果等は、請求範囲の記載から本開示が属する技術分野における通常の知識を有した者（以下、“当業者”という）に明確に理解されるべきである。

【図面の簡単な説明】

【0015】

本開示の実施例等は、以下の添付図面に基づいて説明される。ここで、類似の参照符号は類似の要素を示すが、これに限定されるものではない。

【図1】本開示の一実施例に係るプロセッサが拡張現実に基づいてイメージ上の言語を翻訳する例を示す図である。

【図2】本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいて撮影された動画に含まれる第１の言語を第２の言語に翻訳するために、情報処理システムが複数のユーザ端末と通信可能であるように連結された構成を示す概要図である。

【図3】本開示の一実施例に係るユーザ端末及び情報処理システムの内部構成を示すブロック図である。

【図4】本開示の一実施例に係るプロセッサの内部構成を示すブロック図である。

【図5】本開示の一実施例に係るユーザ端末のプロセッサ及び情報処理システムのプロセッサの内部構成を示すブロック図である。

【図6】本開示の一実施例に係る撮影された動画からフレームを抽出して翻訳した後、翻訳文章が含まれるフレーム内の翻訳領域を決定する例を示す図である。

【図7】本開示の一実施例に係る第１のフレームに基づいて第２のフレーム内のレンダリング対象領域を決定する例を示す図である。

【図8】本開示の一実施例に係る第１のフレームに基づいて第２のフレーム内のレンダリング対象領域を決定してレンダリングする例を示す図である。

【図9】本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法の例を示すフローチャートである。

【図10】本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法の例を示すフローチャートである。

【図11】本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法の例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本開示の実施のための具体的な内容を添付図面に基づいて詳細に説明する。ただし、以下の説明では、本開示の要旨を不要に不明瞭にする恐れがある場合、公知の機能や構成に関する具体的な説明は省略する。

【0017】

添付図面において、同一又は対応する構成要素には同一の参照符号が付与される。また、以下の実施例の説明において、同一又は対応する構成要素の重複記述は省略され得る。しかしながら、構成要素に関する記述が省略されても、そのような構成要素が、ある実施例に含まれないものと意図してはならない。

【0018】

開示の実施例の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付図面に基づいて後述する実施例を参照すれば明確になる。しかしながら、本開示は、以下で開示される実施例に限定されず、互いに異なる多様な形態で具現化され得る。ただし、本実施例は、本開示が完全になるようにし、本開示が当業者に発明のカテゴリを正確に認識させるために提供されるだけである。

【0019】

本明細書で使用される用語について簡略に説明し、開示の実施例について具体的に説明する。本明細書で使用される用語は、本開示での機能を考慮しつつ、可能な限り現在広く使用される一般的な用語を選択したが、これは関連分野に従事する技術者の意図又は判例、新技術の出現などにより変化し得る。また、特定の場合は出願人が任意で選定した用語もあり得るが、これらの意味は当該発明の説明の部分において詳細に記載する。よって、本開示で使用される用語は、単純な用語の名称ではなく、その用語が有する意味と本開示の全般にわたった内容に基づいて定義されるべきである。

【0020】

本明細書では、文脈上において明確に特定しない限り、単数の表現は複数の表現を含み、複数の表現は単数の表現を含むことができる。明細書の全般にわたり、ある部分がある構成要素を「含む」とする際、これは特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含むこともできることを意味する。

【0021】

また、明細書で使用される「モジュール」又は「部」という用語は、ソフトウェアやハードウェア構成要素を意味し、「モジュール」又は「部」はある役割を遂行する。しかしながら、「モジュール」又は「部」はソフトウェアやハードウェアに限定される意味ではない。「モジュール」又は「部」は、アドレッシング可能な保存媒体にあるように構成してもよく、一つ又はそれ以上のプロセッサを再生させるように構成してもよい。したがって、一例として、「モジュール」又は「部」は、ソフトウェア構成要素、オブジェクト指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素、タスク構成要素のような構成要素、並びに、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ又は変数のうちの少なくとも一つを含むことができる。構成要素と「モジュール」又は「部」は、内部で提供される機能はさらに小さい数の構成要素及び「モジュール」又は「部」で結合されたり、追加的な構成要素と「モジュール」又は「部」にさらに分離されたりできる。

【0022】

本開示の一実施例によれば、「モジュール」又は「部」はプロセッサ及びメモリで具現化され得る。「プロセッサ」は汎用プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、制御器、マイクロ制御器、状態マシンなどを含むように広く解釈されるべきである。いくつかの環境では、「プロセッサ」は特定用途向け半導体（ＡＳＩＣ）、プログラム可能なロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等を称することもできる。「プロセッサ」は、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサの組合せ、ＤＳＰコアと結合した一つ以上のマイクロプロセッサの組合せ、若しくは、任意の他のそのような構成等の組合せのような処理デバイスの組合せを称することもできる。また、「メモリ」は電子情報を保存可能な任意の電子コンポーネントを含むように広く解釈されるべきである。「メモリ」は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non-Volatile Random Access Memory）、ＰＲＯＭ（Programmable Read-Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Reda-Only Memory）、フラッシュメモリ、磁気又は光学データ保存装置、レジスタなどのようなプロセッサ－読み取り可能な媒体の多様な類型を称することもできる。プロセッサがメモリから情報を読み取り／読み取った情報をメモリに記録できる場合、メモリはプロセッサと電子通信状態にあると言われる。プロセッサに集積されたメモリはプロセッサと電子通信状態にある。

【0023】

本開示において、「システム」は、サーバ装置及びクラウド装置のうちの少なくとも一つを含むことのできるが、これに限定されるものではない。例えば、システムは一つ以上のサーバ装置からなることができる。他の例として、システムは一つ以上のクラウド装置からなることができる。また他の例として、システムはサーバ装置及びクラウド装置の全部からなって動作されることもできる。

【0024】

本開示において、「レンダリング（rendering）」は、一般に動画の各フレーム（又はイメージ）上に、特定オブジェクトを２次元的又は３次元的に重畳表示することを意味できる。より具体的に、レンダリングは、動画の各フレームに含まれる翻訳対象物上に翻訳結果（又はテキスト）を重畳表示することを称することができる。例えば、レンダリングは、翻訳テキストを含む領域又はボックスを、動画の各フレームに含まれる翻訳対象物上の対応領域にマッピングしたり、マッピングのための変形（warping）を実行したりして、マッピング結果を当該フレーム上に重畳表示することを含むことができる。

【0025】

本開示において、「拡張現実（Augmented Reality ＡＲ）」は、ユーザ端末に連結されたカメラにより撮影された動画をユーザ端末のディスプレイに出力する間に、当該動画の特定領域に２次元的又は３次元的にレンダリングされた仮想のオブジェクトを共に出力することを称することができる。本開示において、カメラにより撮影された動画に含まれる特定領域のテキストを翻訳した結果は、拡張現実に基づいてリアルタイムでユーザに提供できる。

【0026】

図１は、本開示の一実施例に係るプロセッサが拡張現実に基づいてイメージ上の言語を翻訳する例を示す図である。図に示すように、プロセッサは、カメラにより撮影された動画に含まれる複数のフレーム（frame）１１０から第１のフレーム１２０を抽出できる。また、プロセッサは、第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳でき、第１のフレーム内に第２の言語文章を含む翻訳領域１２２を決定できる。プロセッサは、第１の時間（例えば、Ｔ１秒）が経過した後に撮影された第２のフレーム１３０上のレンダリング対象領域１３２に翻訳領域をレンダリングすることができる。ここで、第１の時間は、第１のフレーム１２０が撮影された後、翻訳領域１２２に含まれる第１の言語文章が第２の言語文章に翻訳されるのにかかる時間と同一又は長い時間であり得る。ここで、プロセッサは、第１のフレーム１２０内に含まれる翻訳領域１２２を、第２のフレーム１３０内に含まれるレンダリング対象領域１３２にマッピングするために、特徴点変換モデルを利用できる。また、プロセッサは、カメラにより撮影された動画に含まれる第１の言語を、リアルタイムで第２の言語に翻訳してディスプレイ上に表示するために、特徴点変換モデルを用いて、第２の言語文章を含む翻訳領域がレンダリングされた第２のフレーム１３０と連続した複数のフレームの各々１４０の内部に含まれるレンダリング対象領域１４２を決定できる。プロセッサは、複数のフレームの各々１４０に含まれる各々のレンダリング対象領域１４２上に翻訳領域をレンダリングすることができる。

【0027】

一実施例によれば、プロセッサは、カメラにより撮影された動画に含まれる複数のフレーム１１０から第１のフレーム１２０を抽出するために、カメラにより撮影された動画に含まれる複数のフレームをバッファに保存し、保存された複数のフレームのうち、イメージ翻訳に適切なフレームを決定して抽出できる。ここで、イメージ翻訳に適切なフレームは、当該フレームに翻訳対象テキストが一定の比率以上含まれたり、当該フレームに含まれた翻訳対象テキストが正確な翻訳結果を導出するのに充分な情報を含んだりするものであり得る。例えば、イメージ翻訳に適切なフレームは、当該フレームに含まれるオブジェクト又はテキストの鮮明度（sharpness）、フレームに含まれるテキストの有無又は領域比率、フレームの明度（brightness）、フレームのぼけ度（blurriness）を考慮して決定できる。

【0028】

一実施例によれば、プロセッサは、抽出された第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳できる。例えば、プロセッサは、人工神経網に基づいた文字認識アルゴリズムを用いて、第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳できる。他の実施例によれば、第１の言語文章を翻訳するために、プロセッサは、第１のフレームを外部装置に転送し、外部装置により翻訳された第２の言語文章又は第２の言語文章が含まれたフレームを受信できる。

【0029】

一実施例によれば、プロセッサは、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム１２０内の翻訳領域１２２を決定するために、第１のフレーム内に含まれる翻訳対象のテキスト及びその周辺の特徴点等を抽出できる。例えば、プロセッサは、第１のフレーム１２０に対するノイズ除去、２進化、セグメンテーション、レイアウト分析などを含む前処理を遂行した後、テキストの各文字のアウトラインを含む特徴点等を抽出できる。プロセッサは、このように抽出された特徴点等を連結した領域を翻訳領域１２２として決定できる。

【0030】

一実施例によれば、プロセッサは、第１の言語文章から変換された第２の言語文章が含まれた翻訳領域１２２を、第２のフレーム１３０にレンダリングすることができる。このために、プロセッサは、特徴点変換モデルを用いて、第２のフレーム１３０内に含まれるレンダリング対象領域１３２を決定できる。特徴点変換モデルは、翻訳領域１２２が含まれた第１のフレーム１２０から抽出された特徴点等に基づいて、第２のフレーム１３０の特徴点等を決定するための変換行列を算出し、算出された変換行列を用いて、第２のフレーム１３０の特徴点等に基づいて、第２のフレーム１３０上のレンダリング対象領域１３２を決定できる。その後、プロセッサは、第２の言語文章が含まれた翻訳領域１２２を、第２のフレーム１３０上のレンダリング対象領域１３２にレンダリングすることができる。

【0031】

一方、第２のフレーム１３０が第１のフレーム１２０と比較して既定の基準を満足しない場合、プロセッサは、翻訳領域１２２をレンダリングしないことがある。例えば、第１のフレーム１２０及び第２のフレーム１３０間の時間間隔（Ｔ１）が既定の時間間隔を超過する場合、プロセッサは、翻訳領域１２２をレンダリングせず、新しい翻訳サイクル（cycle）を再遂行できる。他の例において、第１のフレーム１２０及び第２のフレーム１３０間の動き差が既定の差を超過する場合、新しい翻訳サイクルを再遂行できる。

【0032】

一実施例によれば、カメラにより撮影された動画に含まれる第１の言語文章を、リアルタイムで第２の言語文章に翻訳するために、プロセッサは、特徴点変換モデルを用いて、第２の言語文章を含む翻訳領域１２２がレンダリングされた第２のフレーム１３０と連続した複数のフレームの各々１４０の内部に含まれるレンダリング対象領域１４２を決定できる。その後、複数のフレームの各々１４０に含まれる各々のレンダリング対象領域１４２と対応するように、翻訳領域１２２をレンダリングすることができる。

【0033】

かかる構成により、ユーザは、カメラで翻訳対象物のイメージを撮影してイメージ翻訳を遂行しなくても、リアルタイムでカメラに入力／撮影された動画を見ながら、当該動画内に含まれる第１の言語文章が第２の言語文章に翻訳された結果を共に確認できる。

【0034】

図２は、本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいて撮影された動画に含まれる第１の言語を第２の言語に翻訳するために、情報処理システム２３０が複数のユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３と通信可能であるように連結された構成を示す概要図である。情報処理システム２３０は、ネットワーク２２０を介して複数のユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３に拡張現実に基づいたイメージ翻訳を提供できるシステムを含むことができる。一実施例によれば、情報処理システム２３０は、拡張現実に基づいたイメージ翻訳サービスと関連付けられたコンピュータ実行可能なプログラム（例えば、ダウンロード可能なアプリケーション）や、データを保存、提供及び実行できる一つ以上のサーバ装置及び／又はデータベースや、クラウドコンピューティング（cloud computing）サービス基盤の一つ以上の分散コンピュータ装置及び／又は分散データベースを含むことができる。情報処理システム２３０により提供される拡張現実に基づいたイメージ翻訳サービスは、複数のユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３の各々に設置された拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーションを介してユーザに提供できる。

【0035】

複数のユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３は、ネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０と通信できる。ネットワーク２２０は、複数のユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３及び情報処理システム２３０間の通信が可能であるように構成できる。ネットワーク２２０は、設置環境に応じて、例えば、イーサネット（Ethernet）（登録商標）、ＰＬＣ（Power Line Communication）、電話線通信装置及びＲＳ－ｓｅｒｉａｌ通信などのような有線ネットワーク、移動通信網、ＷＬＡＮ（Wireless LAN）、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などのような無線ネットワーク又はその組合せからなることができる。通信方式は制限されず、ネットワーク２２０を含むことができる通信網（例えば、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網、衛星網等）を活用する通信方式だけでなく、ユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３間の近距離無線通信も含まれる。例えば、ネットワーク２２０は、ＰＡＮ（personal area network）、ＬＡＮ（local area network）、ＣＡＮ（campus area network）、ＭＡＮ（metropolitan area network）、ＷＡＮ（wide area network）、ＢＢＮ（broad band network）、インターネットなどのうちの一つ以上の任意のネットワークを含むことができる。また、ネットワーク２２０は、バス型ネットワーク、スター型ネットワーク、リング型ネットワーク、メッシュ型ネットワーク、スター－バス型ネットワーク、ツリー又は階層（hierarchical）ネットワークなどを含むネットワークトポロジーのうちの任意の一つ以上を含むことのできるが、これに制限されるものではない。

【0036】

図２では、携帯電話端末２１０＿１、タブレット端末２１０＿２及びＰＣ端末２１０＿３をユーザ端末の例として示したが、これに限定されず、ユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３は、有線及び／又は無線通信が可能であり、拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーションが設置されて実行できる任意のコンピュータ装置であり得る。例えば、ユーザ端末は、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、ＰＭＰ（Portable Multimedia Player）、タブレットＰＣ、ゲームコンソール（game console）、ウェアラブルデバイス（wearable device）、ＩｏＴ（internet of things）デバイス、ＶＲ（virtual reality）デバイス、ＡＲ（augmented reality）デバイスなどを含むことができる。また、図２では、３つのユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３がネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０と通信するものと示したが、これに限定されず、異なる数のユーザ端末がネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０と通信するように構成されることもできる。

【0037】

一実施例において、拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーションが動作するユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３は、カメラ（図示せず）により撮影される動画又は動画から抽出されたフレーム（又はイメージ）に対してイメージ翻訳を実行し、当該イメージ翻訳の結果を動画にレンダリングして提供できる。具体的に、ユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３は、カメラにより撮影されてバッファに保存される動画からイメージ翻訳に適切なフレームを抽出し、当該フレームに対するイメージ翻訳を実行した後、その翻訳結果を現在バッファに保存されている動画の一つ以上のフレームにレンダリングして、ディスプレイを介して出力できる。

【0038】

他の実施例によれば、ユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３は、カメラにより撮影される動画又は動画から抽出されたフレーム（又はイメージ）を、ネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０に転送できる。情報処理システム２３０は、受信された動画又は動画から抽出されたフレームに対してイメージ翻訳を実行し、当該イメージ翻訳の結果をユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３に転送できる。イメージ翻訳結果を受信したユーザ端末２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３は、その翻訳結果を現在バッファに保存されている動画の一つ以上のフレームにレンダリングして、ディスプレイを介して出力できる。

【0039】

図３は、本開示の一実施例に係るユーザ端末２１０及び情報処理システム２３０の内部構成を示すブロック図である。ユーザ端末２１０は、拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーションが実行可能であり、有線／無線通信が可能な任意のコンピューティング装置を称することができ、例えば、図２の携帯電話端末２１０＿１、タブレット端末２１０＿２及びＰＣ端末２１０＿３などを含むことができる。図に示すように、ユーザ端末２１０は、メモリ３１２、プロセッサ３１４、通信モジュール３１６及び入出力インタフェース３１８を含むことができる。これと同様に、情報処理システム２３０は、メモリ３３２、プロセッサ３３４、通信モジュール３３６及び入出力インタフェース３３８を含むことができる。図３に示すように、ユーザ端末２１０及び情報処理システム２３０は、各々の通信モジュール３１６、３３６を用いて、ネットワーク２２０を介して情報及び／又はデータが通信できるように構成できる。また、入出力装置３２０は、入出力インタフェース３１８を介して、ユーザ端末２１０に情報及び／又はデータを入力したり、ユーザ端末２１０から生成された情報及び／又はデータを出力したりするように構成できる。

【0040】

メモリ３１２、３３２は、非一時的な任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含むことができる。一実施例によれば、メモリ３１２、３３２は、ＲＡＭ（random access memory）、ＲＯＭ（read only memory）、ディスクドライブ、ＳＳＤ（solid state drive）及びフラッシュメモリ（flash memory）などのような永久的な大容量記憶装置（permanent mass storage device）を含むことができる。他の例として、ＲＯＭ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ及びディスクドライブなどのような永久的な大容量記憶装置は、メモリとは区分される別途の永久記憶装置としてユーザ端末２１０又は情報処理システム２３０に含まれることができる。また、メモリ３１２、３３２には、オペレーティングシステムと少なくとも一つのプログラムコード（例えば、ユーザ端末２１０に設置されて駆動される拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーションなどのためのコード）が保存され得る。

【0041】

このようなソフトウェア構成要素は、メモリ３１２、３３２とは別途のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からローディングできる。このような別途のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、このようなユーザ端末２１０及び情報処理システム２３０に直接連結可能な記録媒体を含むことのできるが、例えば、フロッピードライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ及びメモリカードなどのようなコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含むことができる。他の例として、ソフトウェア構成要素等は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体でなく、通信モジュールを介してメモリ３１２、３３２にローディングされることもできる。例えば、少なくとも一つのプログラムは、開発者又はアプリケーションの設置ファイルを配信するファイル配信システムが、ネットワーク２２０を介して提供するファイルにより設置されるコンピュータプログラム（例：拡張現実に基づいたイメージ翻訳サービスを提供するアプリケーション）に基づいてメモリ３１２、３３２にローディングされることができる。

【0042】

プロセッサ３１４、３３４は、基本的な算術、ロジック及び入出力演算を遂行することで、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成できる。命令は、メモリ３１２、３３２又は通信モジュール３１６、３３６によりプロセッサ３１４、３３４に提供され得る。例えば、プロセッサ３１４、３３４は、メモリ３１２、３３２のような記録装置に保存されたプログラムコードによって受信される命令を実行するように構成できる。

【0043】

通信モジュール３１６、３３６は、ネットワーク２２０を介して、ユーザ端末２１０と情報処理システム２３０とが互いに通信するための構成や機能が提供でき、ユーザ端末２１０及び／又は情報処理システム２３０が、他のユーザ端末又は他のシステム（例えば、別途のクラウドシステムやイメージ翻訳システムなど）と通信するための構成や機能が提供できる。一例として、ユーザ端末２１０のプロセッサ３１４がメモリ３１２などのような記録装置に保存されたプログラムコードによって生成した要請（例えば、イメージ翻訳要請）は、通信モジュール３１６の制御により、ネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０に伝達され得る。反対に、情報処理システム２３０のプロセッサ３３４の制御により提供される制御信号や命令が、通信モジュール３３６及びネットワーク２２０を経て、ユーザ端末２１０の通信モジュール３１６を介してユーザ端末２１０に受信され得る。例えば、ユーザ端末２１０には、情報処理システム２３０から通信モジュール３１６を介して、イメージ翻訳により翻訳されたテキスト又はテキストがレンダリングされた動画／イメージを受信できる。

【0044】

入出力インタフェース３１８は、入出力装置３２０とのインタフェースのための手段であり得る。一例として、入力装置はイメージセンサを含むカメラ、キーボード、マイクロホン、マウスなどのような装置を含み、出力装置はディスプレイ、スピーカ、ハプティック（触覚）フィードバックデバイス（haptic feedback device）などのような装置を含むことができる。他の例として、入出力インタフェース３１８は、タッチスクリーンなどのように入力及び出力を遂行するための構成及び機能が一つに統合された装置とのインタフェースのための手段であり得る。例えば、ユーザ端末２１０のプロセッサ３１４がメモリ３１２にローディングされたコンピュータプログラムの命令を処理する際に、情報処理システム２３０や他のユーザ端末が提供する情報及び／又はデータを用いて構成されるサービス画面が、入出力インタフェース３１８を介してディスプレイに表示され得る。図３では、入出力装置３２０がユーザ端末２１０に含まれないように示したが、これに限定されず、ユーザ端末２１０と一体に構成することもできる。また、情報処理システム２３０の入出力インタフェース３３８は、情報処理システム２３０と連結するか、又は、情報処理システム２３０が含むことのできる入力や出力のための装置（図示せず）とのインタフェースのための手段であり得る。図３では、入出力インタフェース３１８、３３８がプロセッサ３１４、３３４と別途に構成された要素として示したが、これに限定されず、入出力インタフェース３１８、３３８がプロセッサ３１４、３３４に含まれるように構成することもできる。

【0045】

ユーザ端末２１０及び情報処理システム２３０は、図３に示す構成要素よりも多くの構成要素を含むことができる。しかしながら、大部分の従来技術的構成要素を明確に示す必要はない。一実施例によれば、ユーザ端末２１０は、前述した入出力装置３２０の少なくとも一部を含むように具現化できる。また、ユーザ端末２１０は、トランシーバー（transceiver）、ＧＰＳ（Global Positioning system）モジュール、カメラ、各種センサ及びデータベースなどのような他の構成要素をさらに含むことができる。例えば、ユーザ端末２１０がスマートフォンである場合、一般にスマートフォンが有する構成要素を含むことができ、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、カメラモジュール、各種物理的なボタン、タッチパネルを用いたボタン、入出力ポート及び振動のための振動器などのような多様な構成要素がユーザ端末２１０にさらに含まれるように具現化できる。

【0046】

一実施例によれば、ユーザ端末２１０のプロセッサ３１４は、拡張現実に基づいたイメージ翻訳サービスを提供する、拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーション、又は、ウェブブラウザアプリケーションなどが動作するように構成できる。このとき、当該アプリケーションと関連付けられたプログラムコードをユーザ端末２１０のメモリ３１２にローディングできる。アプリケーションが動作する際に、ユーザ端末２１０のプロセッサ３１４は、入出力装置３２０から提供された情報及び／又はデータを、入出力インタフェース３１８を介して受信したり、通信モジュール３１６を介して情報処理システム２３０から情報及び／又はデータを受信したりでき、受信された情報及び／又はデータを処理してメモリ３１２に保存できる。また、このような情報及び／又はデータは、通信モジュール３１６を介して情報処理システム２３０に提供できる。

【0047】

拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーションが動作する際に、プロセッサ３１４は、入出力インタフェース３１８と連結されたタッチスクリーンやキーボードなどのような入力装置により入力又は選択されたテキストやイメージなどを受信でき、受信されたテキスト及び／又はイメージをメモリ３１２に保存したり、通信モジュール３１６及びネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０に提供したりできる。例えば、プロセッサ３１４は、タッチスクリーンやキーボードなどのような入力装置を介して、イメージ翻訳要請に関する情報などを受信できる。これにより受信された要請及び／又は情報は、通信モジュール３１６及びネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０に提供できる。

【0048】

ユーザ端末２１０のプロセッサ３１４は、入出力装置３２０、他のユーザ端末、情報処理システム２３０及び／又は複数の外部システムから受信された情報及び／又はデータを管理、処理及び／又は保存するように構成できる。プロセッサ３１４により処理された情報及び／又はデータは、通信モジュール３１６及びネットワーク２２０を介して情報処理システム２３０に提供できる。ユーザ端末２１０のプロセッサ３１４は、入出力インタフェース３１８を介して、入出力装置３２０に情報及び／又はデータを転送して出力できる。例えば、プロセッサ３１４は、受信した情報及び／又はデータをユーザ端末の画面にディスプレイすることができる。

【0049】

情報処理システム２３０のプロセッサ３３４は、複数のユーザ端末２１０及び／又は複数の外部システムから受信された情報及び／又はデータを管理、処理及び／又は保存するように構成できる。プロセッサ３３４により処理された情報及び／又はデータは、通信モジュール３３６及びネットワーク２２０を介してユーザ端末２１０に提供できる。例えば、ユーザ端末２１０により拡張現実に基づいたイメージ翻訳アプリケーションが動作する間に、プロセッサ３１４は、通信モジュール３３６を介してユーザ端末２１０からイメージ及び／又はイメージ翻訳要請などを受信でき、受信されたイメージをメモリ３３２に保存したり、受信されたイメージに対するイメージ翻訳を実行したりできる。また、プロセッサ３１４は、イメージ翻訳結果を再度メモリ３３２に保存したり、通信モジュール３３６及びネットワークを介してユーザ端末２１０に提供したりできる。図３では、情報処理システム２３０が単一のシステムとして示したが、これに限定されず、拡張現実に基づいたイメージ翻訳サービスと関連付けられた多様なサービスを提供するための複数のシステム／サーバからなることができる。例えば、情報処理システム２３０は、イメージ翻訳モデルを含む別途のサーバなどを含むことができる。

【0050】

図４は、本開示の一実施例に係るプロセッサ３１４の内部構成を示すブロック図である。図に示すように、プロセッサ３１４は、フレーム抽出部４１０、翻訳部４２０、翻訳領域決定部４３０及びレンダリング部４４０を含むことができる。図４では、プロセッサ３１４が単一のプロセッサを含むと示したが、これに限定されず、複数のプロセッサからなることもできる。

【0051】

一実施例によれば、フレーム抽出部４１０は、カメラにより撮影された動画を示す複数のフレームを保存できる。カメラは、ユーザ端末に着脱可能な撮影装置又は内蔵された撮影装置を称することができるが、これに限定されるものではない。カメラにより撮影された動画は、ユーザ端末に設置されたディスプレイ装置を介して出力できる。これと同時に、動画を構成する複数のフレームは、ユーザ端末のメモリ又は別途の保存装置に設定されたバッファ（buffer）に保存できる。バッファに保存される複数のフレームの数は既定の数であり得る。例えば、バッファには１０個の動画フレームを保存できる。

【0052】

また、フレーム抽出部４１０は、保存された複数のフレームから既定の基準を満足するフレームを抽出できる。ここで、既定の基準は、当該フレームに翻訳対象テキストが一定の比率以上含まれたり、当該フレームに含まれる翻訳対象テキストが正確な翻訳結果を導出するのに充分な情報を含んだりするような、イメージ翻訳に適切なフレームを選択する基準であり得る。例えば、フレーム抽出部４１０は、保存された複数のフレームのうち、所定の明度又は鮮明度（sharpness）を満足するフレームを抽出できる。他の例において、フレーム抽出部４１０は、保存された複数のフレームのうち、フレーム内に含まれる文字の数やエッジの数が既定の数を超過するか、若しくは、フレームの全部又は一部がぼけるように処理するぼけ効果（blurring effect）などのような特定グラフィック処理の適用程度が一定の基準以上であるフレームを抽出できる。

【0053】

一実施例によれば、翻訳部４２０は、フレーム抽出部４１０により抽出されたフレーム（以下、「第１のフレーム」という）内に含まれる翻訳対象文章（以下、「第１の言語文章」という）を、翻訳文章（以下、「第２の言語文章」という）に翻訳できる。例えば、翻訳部４２０は、人工神経網に基づいた文字認識アルゴリズムを用いて、第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳できる。他の例において、翻訳部４２０は、第１の言語文章を翻訳するために、第１のフレームを外部装置に転送し、外部装置により翻訳された第２の言語文章又は第２の言語文章が含まれたフレームを受信できる。一実施例において、翻訳部４２０は、このような外部装置によりイメージ翻訳を実行するために、イメージ翻訳ＡＰＩ（application programming interface）を呼び出すことができる。このとき、イメージ翻訳ＡＰＩは、翻訳対象文章が含まれたフレームを入力して、翻訳文章又は翻訳文章が含まれたフレームを出力できる。

【0054】

一実施例によれば、翻訳領域決定部４３０は、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム内の翻訳領域を決定できる。一実施例において、翻訳領域決定部４３０は、第１のフレーム内の第２の言語文章に翻訳された第１の言語文章の周辺の特徴点を抽出し、特徴点を連結することにより翻訳領域を決定できる。例えば、翻訳領域決定部４３０は、第１のフレームに対するノイズ除去、２進化、セグメンテーション、レイアウト分析などを含む前処理を遂行した後、第１のフレームに含まれるテキストの各文字のアウトラインを含む特徴点等を抽出できる。翻訳領域決定部４３０は、このように抽出された特徴点等を連結した領域を翻訳領域として決定できる。

【0055】

一実施例によれば、レンダリング部４４０は、翻訳領域決定部４３０により決定された翻訳領域を、現在バッファに保存されている動画の他のフレーム（以下、「第２のフレーム」という）にレンダリングすることができる。このとき、第２のフレームは、第１のフレームが抽出された時間の後に撮影されたフレームであり得る。具体的に、第２のフレームは、翻訳部４２０により第１の言語文章が第２の言語文章に翻訳された時点に、カメラにより撮影されたり、バッファに保存されたりする動画の一部を示すフレームを称することができる。

【0056】

レンダリング部４４０は、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするか否かを決定できる。一実施例によれば、第１のフレーム及び第２のフレームが既定の基準を満足する場合、レンダリング部４４０は、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングすることができる。例えば、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間間隔が一定の時間間隔を超過する場合、レンダリング部４４０は、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングしないように決定できる。他の例において、第１のフレーム及び第２のフレーム間の動き差が既定の動き差よりも大きい場合、レンダリング部４４０は、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングしないように決定できる。これは、第１のフレームを含む動画が撮影されてから一定の時間が経過するか、若しくは、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム及び第２のフレーム間で翻訳領域を含む一つ以上のオブジェクト等の形態又は位置の変化が大きい場合、当該フレーム等に含まれる翻訳対象文章が変更されたり、第２の言語文章が含まれた第１のフレームの翻訳領域及び第２のフレームのレンダリング対象領域のマッチングが困難になったりするからである。

【0057】

一実施例によれば、レンダリング部４４０は、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするために、レンダリング対象領域を決定できる。一実施例において、レンダリング部４４０は、翻訳領域決定部４３０により抽出／決定された翻訳領域の特徴点に基づいて、特徴点変換モデルを用いて、第２のフレーム上にレンダリング対象領域を決定できる。ここで、特徴点変換モデルは、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム上の翻訳領域及び第２のフレーム上のレンダリング対象領域をマッチングする変換行列又はホモグラフィ（homography）行列を含むことができる。

【0058】

一実施例によれば、レンダリング部４４０は、翻訳領域がレンダリングされた第２のフレームと連続した複数のフレーム（以下、「第３のフレーム」という）に翻訳領域をレンダリングするか否か、及び／又は、第３のフレームにレンダリング対象領域を維持するか否かを決定できる。このために、レンダリング部４４０は、第２のフレーム及び第３のフレーム間の時間間隔を決定でき、決定された時間間隔に基づいてレンダリング対象領域を維持するか否かを決定できる。

【0059】

例えば、第２のフレーム及び第３のフレーム間の時間間隔が既定の時間間隔未満である場合、レンダリング部４４０は、第２のフレーム上で決定されたレンダリング対象領域を第３のフレーム上でも維持できる。この場合、レンダリング部４４０は、維持されたレンダリング対象領域を含む第３のフレームに翻訳領域をレンダリングすることができる。このとき、第３のフレームは、第２のフレームの後に連続した複数のフレームの一つであり得る。換言すれば、第３のフレームは、翻訳領域をレンダリングする時点に、カメラにより撮影されたり、バッファに保存されたりする動画の少なくとも一部を示すフレームを称することができる。

【0060】

他の例において、第２のフレーム及び第３のフレーム間の時間間隔が既定の時間間隔以上である場合、フレーム抽出部４１０は、カメラにより撮影された複数のフレームをバッファに再保存し、保存された複数のフレームから既定の基準を満足するフレームを再抽出して、イメージ翻訳などを含む後続手順を実行できる。

【0061】

一実施例によれば、レンダリング部４４０は、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間間隔に基づいて、レンダリング対象領域を決定する特徴点変換モデル（又は変換行列）又はマッチングアルゴリズムを決定できる。

【0062】

例えば、フレーム等間の時間間隔が長い場合、レンダリング対象領域を決定するための特徴点変換モデルは、特徴点マッチング（feature matching）アルゴリズムを用いて決定できる。特徴点マッチングアルゴリズムは、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム及び第２のフレーム（又は第２のフレーム及び第３のフレーム）の各々から、テキストを示すキーポイント（keypoint）及びその周辺の特徴点を示す記述子（descriptors）を抽出した後、全てのキーポイント及び特徴点間の類似度を算出してマッチングを実行できる。また、特徴点マッチングアルゴリズムは、マッチングされたキーポイント又は特徴点間の変換行列を推定し、推定された変換行列を用いて、第２の言語文章が含まれた第１のフレームの翻訳領域を第２のフレームのレンダリング対象領域に変換（warping）することができる。

【0063】

他の例において、フレーム等間の時間間隔が短い場合、レンダリング対象領域を決定するための特徴点変換モデルは、特徴点トラッキング（feature tracking）アルゴリズムを用いて決定できる。特徴点トラッキングアルゴリズムは、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム（又は第２のフレーム）からテキストを示すキーポイントを抽出し、オプティカルフロー（optical flow）技術を用いて、第２のフレーム（又は第３のフレーム）からキーポイントが移動した経路を追跡できる。また、特徴点トラッキングアルゴリズムは、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム上のキーポイント及び第２のフレーム上のキーポイント間の変換行列を推定し、推定された変換行列を用いて、第２の言語文章が含まれた第１のフレームの翻訳領域を第２のフレームのレンダリング対象領域に変換することができる。

【0064】

かかる構成により、カメラにより撮影される動画に含まれた翻訳対象物の翻訳結果が、最近に撮影される動画のフレーム上にレンダリングされて表示されるので、ユーザは、拡張現実に基づいて実際の翻訳対象物上にリアルタイムで表示される翻訳結果を確認できる。

【0065】

図５は、本開示の一実施例に係るユーザ端末のプロセッサ３１４及び情報処理システムのプロセッサ３３４の内部構成を示すブロック図である。

【0066】

図に示すように、ユーザ端末のプロセッサ３１４は、フレーム抽出部５１２を含むことができる。また、情報処理システムのプロセッサ３３４は、翻訳部５２２、翻訳領域決定部５２４及びレンダリング部５２６を含むことができる。図５では、ユーザ端末のプロセッサ及び情報処理システムのプロセッサを、各々単一のプロセッサとして示したが、これに限定されず、複数のプロセッサからなることもできる。

【0067】

一実施例によれば、ユーザ端末のプロセッサ３１４において、フレーム抽出部５１２は、カメラにより撮影されて保存される動画の複数のフレームのうち、イメージ翻訳に適切な第１のフレームを抽出できる。プロセッサ３１４は、第１のフレームに対応するイメージを情報処理システムに転送し、情報処理システムから第１のフレームに含まれる第１の言語文章の翻訳結果である第２の言語文章が含まれた第２のフレームを受信できる。すなわち、情報処理システムのプロセッサ３３４の翻訳部５２２は、第１のフレームに対するイメージ翻訳を実行し、レンダリング部５２６は、翻訳領域決定部５２４により決定された翻訳領域を第２のフレーム上のレンダリング対象領域にレンダリングして、ユーザ端末に転送できる。第２のフレームを受信したプロセッサ３１４は、受信された第２のフレームを、ユーザ端末のディスプレイを介して出力できる。

【0068】

他の実施例によれば、ユーザ端末のプロセッサ３１４は、フレーム抽出部５１２、翻訳領域決定部５２４及びレンダリング部５２６を含み、情報処理システムのプロセッサ３３４は、翻訳部５２２を含むことができる。このとき、プロセッサ３１４のフレーム抽出部５１２は、カメラにより撮影されて保存される動画の複数のフレームのうち、イメージ翻訳に適切な第１のフレームを抽出して、情報処理システムに転送できる。第１のフレームを受信した情報処理システムのプロセッサ３３４において、翻訳部５２２は、第１のフレーム上の第１の言語文章に対するイメージ翻訳を実行し、その結果をユーザ端末に転送できる。イメージ翻訳結果を受信したユーザ端末のプロセッサ３１４において、翻訳領域決定部５２４は、第１のフレームに対する前処理を実行して、第２の言語文章が含まれる翻訳領域を決定できる。また、レンダリング部５２６は、翻訳領域を第２のフレーム上のレンダリング対象領域にレンダリングして、ユーザ端末のディスプレイを介して出力できる。

【0069】

以上、多様な実施例により説明した通り、フレーム抽出部５１２、翻訳部５２２、翻訳領域決定部５２４及びレンダリング部５２６は、ユーザ端末及び情報処理システムを含む全体システムのコンピュータ資源の配置に応じて、ユーザ端末及び情報処理システムの各々に適切に分散して設置できる。また、ユーザ端末のプロセッサ３１４は、第１のフレームに含まれる第１の言語文章のイメージ翻訳及び／又は翻訳領域のレンダリングを、ユーザ端末で遂行するか、或いは、外部装置（又は情報処理システム）で遂行するかを決定できる。すなわち、ユーザ端末のプロセッサ３１４は、情報処理システムのプロセッサ３３４と協働して、イメージ翻訳対象になるフレームの解像度、要求される翻訳品質、要求される翻訳速度を考慮して、翻訳及び／又はレンダリングの遂行主体を決定できる。

【0070】

図６は、本開示の一実施例に係る撮影された動画からフレームを抽出して翻訳した後、翻訳文章が含まれたフレーム内の翻訳領域を決定する例を示す図である。

【0071】

図に示すように、プロセッサは、カメラにより撮影された動画から複数のフレームを保存し、イメージ翻訳に適切な一つのフレームを抽出でき、抽出されたフレーム内に含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳した後、翻訳文章が含まれたフレーム内の翻訳領域を決定できる。

【0072】

具体的に、第１の動作６１０において、プロセッサは、カメラにより撮影された動画の複数のフレームをバッファに保存できる。バッファに保存される複数のフレームの数は既定の数であり得る。例えば、図に示すように、１０個のフレームをユーザ端末のメモリなどに設定されたバッファに保存できる。

【0073】

第２の動作６２０において、プロセッサは、保存された複数のフレームから既定の基準を満足するフレームを抽出できる。既定の基準は、フレームの明度、鮮明度（sharpness）、フレーム内に含まれる文字の数、エッジの数、若しくはフレームの全部又は一部がぼけるように処理するぼけ効果などのようなグラフィック処理の有無などを含むことができる。例えば、図に示すように、プロセッサは、バッファに保存された複数のフレームのうち、文字を含み、ぼけ効果処理がなくて、鮮明度が最も高い一つのフレームを抽出できる。

【0074】

第３の動作６３０において、プロセッサは、抽出されたフレーム内に含まれる第１の言語文章を第２の言語文章にイメージ翻訳を遂行し、第２の言語文章を含む翻訳領域６３２を決定できる。例えば、図に示すように、プロセッサは、抽出されたフレームに含まれる英語テキスト及びその周辺の特徴点等を抽出して、これを連結することにより翻訳領域６３２を決定できる。図６は、翻訳領域６３２が四角形の複数の領域を含むと示しているが、これに限定されず、一つ以上の点から定義された一つ以上の領域、閉曲線から定義された一つ以上の領域、若しくは多角形の一つ以上の領域を含むこともできる。

【0075】

図７は、本開示の一実施例に係る第１のフレームに基づいて第２のフレーム内のレンダリング対象領域を決定する例を示す図である。

【0076】

図に示すように、プロセッサは、第１のフレーム内の第１の言語のテキストが含まれた翻訳対象領域、又は、翻訳後の第２の言語のテキストが含まれた翻訳領域のキーポイント７１２に基づいて、特徴点トラッキングアルゴリズムを用いて、第２のフレーム内のキーポイント７２２を含むレンダリング対象領域を決定できる。

【0077】

具体的に、第１の動作７１０において、第１のフレームに含まれる第１の言語又は第２の言語のテキストのキーポイント７１２を抽出できる。また、第２の動作７２０において、第１のフレームのキーポイント７１２の動きを追跡して、第２のフレームに含まれるテキストのキーポイント７２２に対応させることで、レンダリング対象領域を決定できる。一実施例において、キーポイント７１２、７２２間の変換関係を定義する特徴点変換モデルは、特徴点トラッキングアルゴリズムを用いて決定できる。例えば、特徴点変換モデルは、第１のフレームから抽出されたキーポイント７１２にオプティカルフロー（optical flow）技術を適用して、第１のフレームから一定の時間（例えば、ｔ秒）が経過した後に撮影された第２のフレームでのキーポイント７２２を追跡してマッチングさせることができる。その後、抽出されたキーポイント７１２及び追跡したキーポイント７２２間の変換行列を推定して、第２のフレーム内のレンダリング対象領域を決定できる。

【0078】

一実施例によれば、特徴点トラッキングアルゴリズムを用いた変換行列の推定は、既定の基準を満足させる場合に実行できる。例えば、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間が短いか、又は、フレーム間の動き差が小さい場合、特徴点トラッキングアルゴリズムを用いてレンダリング対象領域を決定できる。このとき、フレーム間の類似度が高いため、特徴点トラッキングアルゴリズムを用いて、簡単かつ迅速にレンダリング対象領域を決定して、イメージ翻訳結果をレンダリングするのが効率的である。

【0079】

図７は、第１のフレームに基づいて第２のフレーム内のレンダリング対象領域を決定する例を示したが、これに限定されず、第２のフレームと連続した複数のフレーム（例えば、第３のフレーム）内のレンダリング対象領域を決定する場合にも、前述した例を適用できる。また、前述した実施例では、キーポイントの抽出としては、ＦＡＳＴ感知器（FAST detector）やハリスコーナー感知器（Harris corner detector）などを含む多様なキーポイント感知技術の一つを使用でき、オプティカルフロー技術は、ＲＬＯＦオプティカルフロー（Robust Local Optical Flow）やＬｕｃａｓ－ｋａｎａｄｅオプティカルフローなどの多様なオプティカルフロー追跡技術のいずれか一つを含むことができる。また、前述した実施例では、フレーム間の特徴点のマッチングにオプティカルフロー技術を使用すると説明したが、これに限定されず、カーネル基盤トラッキング（kernel-based tracking）やシルエット基盤トラッキング（silhouette-based tracking）などの他のマッチング技術が適用されることもできる。

【0080】

図８は、本開示の一実施例に係る第１のフレームに基づいて第２のフレーム内のレンダリング対象領域を決定してレンダリングする例を示す図である。

【0081】

図に示すように、プロセッサは、第１のフレーム内の翻訳対象領域又は翻訳領域８２２に基づいてホモグラフィ行列８１０を推定することで、第２のフレーム内のレンダリング対象領域８３４を決定して、イメージ翻訳結果をレンダリングすることができる。

【0082】

具体的に、第１の動作８２０において、プロセッサは、第１のフレーム内のテキストを示すキーポイント及びその周辺の特徴点等に基づいて、翻訳領域８２２を決定できる。また、第２の動作８３０において、プロセッサは、第１のフレームから一定の時間（ｔ秒）が経過した後に撮影されて保存中である第２のフレームから、テキストのキーポイント及びその周辺の特徴点等を抽出して、レンダリング対象領域８３４を決定できる。その後、プロセッサは、第１のフレーム及び第２のフレームのキーポイント及び特徴点等間の類似度に基づいてマッチングを遂行し、マッチングしたキーポイント及び特徴点等間の変換関係を示すホモグラフィ行列８１０を推定できる。また、プロセッサは、ホモグラフィ行列８１０を用いて、第１のフレームの翻訳領域８２２を第２のフレーム上のレンダリング対象領域８３４に変換できる。

【0083】

図８は、第１のフレームに基づいて第２のフレーム内のレンダリング対象領域を決定する例を示したが、これに限定されず、第２のフレームと連続した複数のフレーム（例えば、第３のフレーム）内のレンダリング対象領域を決定する場合にも、前述した例を適用できる。また、前述した実施例では、キーポイントの抽出としては、ＦＡＳＴ感知器（FAST detector）やハリスコーナー感知器（Harris corner detector）などを含む多様なキーポイント感知技術の一つを使用でき、特徴点抽出としては、ＢＥＢＬＩＤ記述子抽出（BEBLID descriptor extractor）やＳＵＲＦ記述子抽出（SURF descriptor extractor）等の多様な特徴点抽出技術の一つを使用できる。また、キーポイント及び特徴点等間のマッチングは、例えば、総当たりマッチング（Brute-Force Matcher）技術を用いて実行することもできる。

【0084】

図９は、本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法９００の例を示すフローチャートである。一実施例において、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法９００は、プロセッサ（例えば、情報処理システム又はユーザ端末の少なくとも一つのプロセッサ）により遂行できる。

【0085】

図に示すように、方法９００は、プロセッサがカメラにより撮影された動画を示す複数のフレームをバッファに保存することにより開始することができる（Ｓ９１０）。その後、プロセッサは、保存された複数のフレームから既定の基準を満足する第１のフレームを抽出できる（Ｓ９２０）。一実施例によれば、既定の基準は、複数のフレームに含まれる所定のテキストの数、所定のエッジの数又はグラフィック処理の有無を含むことができる。他の実施例によれば、既定の基準は、複数のフレームの所定の明度又は所定の鮮明度（sharpness）を含むことができる。例えば、プロセッサは、バッファに保存された複数のフレームのうち、一定の比率以上の領域にテキストが含まれたフレーム、ぼけ処理などのグラフィック処理が一定の程度以下に適用されたフレーム、及び／又は、一定の程度以上の鮮明度を有するフレームなどの基準を満足する一つのフレームを抽出できる。

【0086】

プロセッサは、抽出された第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳できる（Ｓ９３０）。一実施例において、外部装置を用いて、第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳できる。例えば、プロセッサは、第１のフレームを外部装置に転送し、外部装置から、第１のフレームに含まれる第１の言語文章が第２の言語文章に翻訳された第１のフレームを受信できる。

【0087】

一実施例によれば、プロセッサは、第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定できる（Ｓ９４０）。例えば、プロセッサは、第１のフレーム内の翻訳文章（すなわち、第２の言語文章）に含まれるテキストのキーポイント及びその周辺の特徴点を抽出し、キーポイント及び／又は特徴点を連結することにより翻訳領域を決定できる。

【0088】

その後、プロセッサは、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングすることができる（Ｓ９５０）。一実施例によれば、プロセッサは、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングするために、第２のフレーム上にレンダリング対象領域を決定できる。一実施例において、プロセッサは、決定された翻訳領域の特徴点に基づいて、特徴点変換モデルを用いて、第２のフレーム上にレンダリング対象領域を決定でき、翻訳領域を決定されたレンダリング対象領域にレンダリングすることができる。ここで、特徴点変換モデルは、第２の言語文章が含まれた第１のフレーム上の翻訳領域及び第２のフレーム上のレンダリング対象領域をマッチングするホモグラフィ（homography）行列を含むことができる。

【0089】

図９に示すフローチャート及び前述した説明は、一つの例示であるだけで、一部の実施例では異なるように具現化できる。例えば、一つ以上のステップが省略されたり他の構成により実施されたりでき、各ステップの順序が変化したり、一つ以上のステップが同時又は重畳して遂行されたり、一つ以上のステップが多数回繰り返して遂行されたりできる。

【0090】

図１０は、本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法１０００の例を示すフローチャートである。一実施例において、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法１０００は、プロセッサ（例えば、情報処理システム又はユーザ端末の少なくとも一つのプロセッサ）により遂行できる。

【0091】

図に示すように、方法１０００は、プロセッサがカメラにより撮影された動画を示す複数のフレームをバッファに保存することにより開始することができる（Ｓ１０１０）。その後、プロセッサは、保存された複数のフレームから既定の基準を満足する第１のフレームを抽出できる（Ｓ１０２０）。そして、プロセッサは、抽出された第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳し（Ｓ１０３０）、第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定できる（Ｓ１０４０）。続いて、プロセッサは、翻訳領域を第２のフレームにレンダリングすることができる（Ｓ１０５０）。

【0092】

一実施例によれば、プロセッサは、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間間隔を決定でき、決定された時間間隔に基づいてレンダリング対象領域を維持するか否かを決定できる（Ｓ１０６０）。例えば、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間間隔が既定の基準未満である場合、レンダリング対象領域を維持するように決定できる（Ｓ１０７０）。その後、プロセッサは、維持されたレンダリング対象領域を含む第３のフレームに翻訳領域をレンダリングすることができる（Ｓ１０８０）。ここで、第３のフレームは、第２のフレームの後の連続した複数のフレームの一つであり得る。換言すれば、第３のフレームは、翻訳領域をレンダリングする時点に、カメラにより撮影された動画の少なくとも一部を示すフレームを称することができる。これに対し、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間間隔が既定の基準以上である場合、プロセッサは、ステップ（Ｓ１０１０）に移動して、イメージ翻訳サイクルを再実行できる。

【0093】

図１０に示すフローチャート及び前述した説明は、一つの例示であるだけで、一部の実施例では異なるように具現化できる。例えば、一つ以上のステップが省略されたり他の構成により実施されたりでき、各ステップの順序が変化したり、一つ以上のステップが同時又は重畳して遂行されたり、一つ以上のステップが多数回繰り返して遂行されたりできる。

【0094】

図１１は、本開示の一実施例に係る拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法１１００の例を示すフローチャートである。一実施例において、拡張現実に基づいたイメージ翻訳方法１１００は、プロセッサ（例えば、情報処理システム又はユーザ端末の少なくとも一つのプロセッサ）により遂行できる。

【0095】

図に示すように、方法１１００は、プロセッサがカメラにより撮影された動画を示す複数のフレームをバッファに保存することにより開始することができる（Ｓ１１１０）。その後、プロセッサは、保存された複数のフレームから既定の基準を満足させる第１のフレームを抽出できる（Ｓ１１２０）。そして、プロセッサは、抽出された第１のフレームに含まれる第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳できる（Ｓ１１３０）。一実施例において、外部装置を用いて、第１の言語文章を第２の言語文章に翻訳できる。例えば、プロセッサは、第１のフレームを外部装置に転送し、外部装置から、第１のフレームに含まれる第１の言語文章が翻訳された第２の言語文章を受信できる。また、プロセッサは、第１のフレームに含まれる第２の言語文章を含む翻訳領域を決定できる（Ｓ１１４０）。

【0096】

一実施例によれば、第１のフレーム及び第２のフレーム間の既定の基準を満足するか否かを決定でき（Ｓ１１５０）、既定の基準を満足する場合、翻訳された第２の言語文章が含まれた翻訳領域を第２のフレームにレンダリングすることができる（Ｓ１１６０）。既定の基準を満足しない場合、プロセッサは、翻訳領域をレンダリングせず、ステップ（Ｓ１１１０）に移動して、イメージ翻訳サイクルを再実行できる。ここで、第１のフレーム及び第２のフレーム間の既定の基準は、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間間隔及び／又は動き差を示すことができる。例えば、第１のフレーム及び第２のフレーム間の時間間隔が既定の時間間隔を超過する場合、プロセッサは、翻訳領域をレンダリングせず、新しい翻訳サイクルを再遂行できる。付加的又は代替的に、第１のフレーム及び第２のフレーム間の動き差が既定の差を超過する場合、新しい翻訳サイクルを再遂行できる。

【0097】

図１１に示すフローチャート及び前述した説明は、一つの例示であるだけで、一部の実施例では異なるように具現化できる。例えば、一つ以上のステップが省略されたり他の構成により実施されたりでき、各ステップの順序が変化したり、一つ以上のステップが同時又は重畳して遂行されたり、一つ以上のステップが多数回繰り返して遂行されたりできる。

【0098】

前述した方法は、コンピュータで実行するために、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存されたコンピュータプログラムとして提供され得る。媒体は、コンピュータで実行可能なプログラムを継続的に保存したり、実行又はダウンロードのために一時保存したりするものであり得る。また、媒体は、単一又は多数のハードウェアが結合された形態の多様な記録手段又は保存手段であり得るが、あるコンピュータシステムに直接接続される媒体に限定されず、ネットワーク上に分散して存在するものであり得る。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（floptical disk）のような磁気－光媒体（magneto-optical medium）、及び、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令語が保存されるように構成されたものが挙げられる。また、他の媒体の例としては、アプリケーションを流通するアプリストアやその他の多様なソフトウェアを供給乃至流通するサイト、サーバなどで管理する記録媒体乃至保存媒体も挙げられる。

【0099】

本開示の方法、動作又は技法は多様な手段により具現化できる。例えば、このような技法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、若しくはこれらの組合せで具現化できる。本願の開示により説明された多様な例示的な論理ブロック、モジュール、回路及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、若しくは両方の組合せで具現化できることを、当業者であれば理解できるはずである。ハードウェア及びソフトウェアのこのような相互の代替を明確に説明するために、多様な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路及びステップが、それらの機能的観点から一般的に前述された。そのような機能が、ハードウェアとして具現化されるか、若しくは、ソフトウェアとして具現化されるかは、特定アプリケーション及び全体システムに付加される設計要求事項によって変化する。当業者は、各々の特定アプリケーションのために多様な方式により説明された機能を具現化することもできるが、そのような具現化は本開示の範囲から逸脱するものと解釈してはならない。

【0100】

ハードウェアの具現化において、技法の遂行に利用されるプロセッシングユニットは、一つ以上のＡＳＩＣ、ＤＳＰ、デジタル信号処理デバイス（digital signal processing devices ＤＳＰＤ）、プログラム可能な論理デバイス（programmable logic devices ＰＬＤ）、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（field programmable gate arrays ＦＰＧＡ）、プロセッサ、制御器、マイクロ制御器、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本開示に説明された機能を遂行するように設計された他の電子ユニット、コンピュータ、若しくはこれらの組合せ内で具現化されることもできる。

【0101】

したがって、本開示により説明された多様な例示的な論理ブロック、モジュール及び回路は、汎用プロセッサ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡや他のプログラム可能な論理デバイス、離散ゲートやトランジスタロジック、離散ハードウェアコンポーネント、若しくは、本願に説明された機能を遂行するように設計されたもの等の任意の組合せで具現化又は遂行されることもできる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替的に、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、制御器、マイクロ制御器、若しくは状態マシンであり得る。プロセッサは、また、コンピューティングデバイスの組合せ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと関連付けられる一つ以上のマイクロプロセッサ、若しくは任意の他の構成の組合せで具現化されることもできる。

【0102】

ファームウェア及び／又はソフトウェアの具現化において、技法は、ＲＡＭ（random access memory）、ＲＯＭ（read-only memory）、ＮＶＲＡＭ（non-volatile random access memory）、ＰＲＯＭ（programmable read-only memory）、ＥＰＲＯＭ（erasable programmable read-only memory）、ＥＥＰＲＯＭ（electrically erasable PROM）、フラッシュメモリ、ＣＤ（compact disc）、磁気又は光学データストレージデバイスなどのようなコンピュータ読み取り可能な媒体上に保存された命令として具現化できる。命令は、一つ以上のプロセッサによって実行可能であり得、プロセッサが本開示に説明された機能の特定様態を遂行するようにできる。

【0103】

以上で説明された実施例が一つ以上の独立型コンピュータシステムで現在開示された主題の態様を活用するものとして記述しているが、本開示はこれに限定されず、ネットワークや分散コンピューティング環境のような任意のコンピューティング環境によって具現化できる。さらには、本開示における主題の様態は複数のプロセッシングチップや装置で具現化されることもでき、ストレージは複数の装置にわたって同様に影響を受ける場合もある。このような装置は、ＰＣ、ネットワークサーバ及び携帯用装置を含むこともできる。

【0104】

本明細書では、本開示が一部の実施例によって説明されたが、本開示の発明が属する技術分野における当業者が理解し得る本開示から逸脱しない範囲内で多様な変形や変更が可能である。また、そのような変形や変更は、本明細書に添付された特許請求の範囲内に属するものと理解されるべきである。

【符号の説明】

【0105】

１１０ 複数のフレーム
１２０ 第１のフレーム
１２２ 翻訳領域
１３０ 第２のフレーム
１３２ レンダリング対象領域
１４０ 複数のフレーム
１４２ レンダリング対象領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】