信息处理设备、信息处理方法和程序与流程
本技术涉及一种信息处理设备、信息处理方法以及程序。具体地，本技术涉及一种生成用于使得能够高效查看图像的路径的信息处理设备、信息处理方法以及程序。
背景技术：
可以拍摄静止图像和运动图像的成像设备最近数量已经增加，并且越来越多的用户随意地进行成像。此外，用户现在常常在因特网等上发布捕获的图像。因此，随着捕获图像并把这种图像公共显示的机会增加，大量的各种图像被提供给用户。因此，在用户的一方，存在对高效查看图像的需求。
专利文献1已经建议使用静止图像给用户提供运动观览。
引用列表
专利文件
专利文献1：JP 2002-509662W
技术实现要素：
本发明要解决的问题
手动创建相继为用户提供图像的传统数据。由于这种数据的创建是麻烦的，因此存在对简单的数据创建的需求。
本技术是鉴于这些情况而作出的，并且目的在于生成一个路径，用于使用户能够在大量的图像中高效地查看特性图像。
问题的解决方案
根据本技术的一个方面的信息处理设备包括设置单元，其通过参考元数据来设置用于连接至少一个图像中的特性部分的路径，所述元数据至少包括关于从图像中检测到的特征点的信息。
所述设置单元可以通过利用特征点确定回归曲线来设置路径。
在所述特征点包括与预定阈值相比距离回归曲线相等或更长距离的特征点的情况下，所述设置单元可以在从特征点中去除从包括具有低得分的特征点的图像检测到的特征点之后重新确定回归曲线。
在所述特征点包括与预定阈值相比距离回归曲线相等或更长距离的特征点的情况下，所述设置单元可以在从特征点中去除具有低得分的特征点之后重新确定回归曲线。
所述设置单元可以通过使用所述特征点来确定回归曲线，将确定的回归曲线分成多个区间，确定各区间的微分值，并且，当所述微分值中的至少一个等于或小于预定阈值时，在增加用于确定回归曲线的阶之后重新确定回归曲线。
该图像可以是运动图像。
所述设置单元可以设置用于提供效果的效果期间，所述效果期间是通过将运动图像分成多个期间而获得的分割期间中的特征点满足预定条件的期间。
所述预定条件可以是分割期间中的特征点数等于或大于阈值。
所述效果可以是时间片。
所述效果可以是显示在相同时期从不同的角度捕获的场景的效果。
所述设置单元可以设置在效果期间以外的时间顺序路径。
在所述至少一个图像是图像，且图像被分类成包括具有重叠另一图像的成像范围的图像的统一组和具有不重叠任何其它图像的成像范围的分离组的情况下，所述设置单元可以设置所述统一组中的所有图像的全局路径，并设置所述统一组中的每个图像的局部路径。
根据本技术的一个方面的信息处理方法包括通过参考元数据来设置用于连接至少一个图像中的特性部分的路径的步骤，所述元数据至少包括关于从图像中检测到的特征点的信息。
根据本技术的一个方面的程序是计算机可读程序，用于使计算机执行包括通过参考元数据来设置用于连接至少一个图像中的特性部分的路径的步骤的处理，所述元数据至少包括关于从图像中检测到的特征点的信息。
利用根据本技术的一个方面的信息处理设备、信息处理方法以及程序，参考至少包括关于从至少一个图像中检测到的特征点的元数据，并且然后设置用于连接图像中的特性部分的路径。
发明的效果
根据本技术的一个方面，可以容易地生成用于使用户能够在大量的图像中高效地查看特性图像的路径。
应当指出的是，本技术的效果不限于上述效果，并且可以包括在本公开中描述的任何效果。
附图说明
图1是用于说明路径的图。
图2是用于说明路径的图。
图3是用于说明路径的图。
图4是用于说明路径的图。
图5是用于说明路径的图。
图6是用于说明系统的配置的图。
图7是用于说明信息处理设备的配置的图。
图8是用于说明信息处理设备的功能的图。
图9是用于说明针对静止图像的第一路径生成处理的流程图。
图10是用于说明针对静止图像的第一路径生成处理的流程图。
图11是用于说明针对静止图像的第一路径生成处理的流程图。
图12是用于说明针对静止图像的第一路径生成处理的流程图。
图13是用于说明针对静止图像的第一路径生成处理的流程图。
图14是用于说明针对静止图像的第一路径生成处理的流程图。
图15是用于说明针对静止图像的第一路径生成处理的流程图。
图16是用于说明组的图。
图17是用于说明组的图。
图18是用于说明元数据的图。
图19是用于说明标志的图。
图20是用于说明待生成的路径的图。
图21是用于说明待生成的路径的图。
图22是用于说明将生成的路径分成区间的图。
图23是用于说明待生成的路径的图。
图24是用于说明待生成的路径的图。
图25是用于说明连接路径的路径的图。
图26是用于说明针对静止图像的第二路径生成处理的流程图。
图27是用于说明运动图像路径生成的图。
图28是用于说明运动图像路径生成的图。
图29是用于说明运动图像路径生成的图。
图30是用于说明运动图像路径生成的图。
图31是用于说明针对运动图像的第一路径生成处理的流程图。
图32是用于说明针对运动图像的第一路径生成处理的流程图。
图33是用于说明针对运动图像的第二路径生成处理的流程图。
图34是用于说明效果期间的图。
图35是用于说明针对运动图像的第三路径生成处理的流程图。
图36是用于说明针对运动图像的第三路径生成处理的流程图。
图37是用于说明针对运动图像的第三路径生成处理的流程图。
图38是用于说明针对运动图像的第三路径生成处理的流程图。
图39是用于说明针对运动图像的第四路径生成处理的流程图。
具体实施方式
以下是用于执行本技术的模式(以下，称为实施例)的描述。应当指出的是，描述将以以下顺序进行。
1.路径的说明
2.系统的配置
3.信息处理设备的配置和功能
4.针对静止图像的第一处理
5.针对静止图像的第二处理
6.针对运动图像的处理
7.针对运动图像的第一处理
8.针对运动图像的第二处理
9.针对运动图像的第三处理
10.针对运动图像的第四处理
<路径的说明>
如下面将要描述的，本技术可以应用于生成用于使用户能够相继地查看图像的路径。首先，对这样的路径进行说明。
图1是示出从高质量的图像中检测特征点，以及连接包括所检测到的特征点的图像的路径的示例的图。高质量的图像是用高分辨率成像设备拍摄的静止图像或运动图像。在下面的描述中，图像包括静止图像和运动图像。
应当指出的是，在本说明书中，特征点可以是一个点(一个像素)，但是特征点可以是用多个像素形成的预定大小的区域。也就是说，可以检测预定大小的特性区域，并且可以生成连接该区域的路径。
从高质量图像10中检测特征点。图1示出了检测到两个特征点11和12的状态。例如，待检测为特征点的点(或区域)是图像10中诸如人的运动对象聚集的点、图像10中人们正在注视的点、关于哪些信息经常被发布在社交联网服务(SNS)上的点、或某一事件或动作假想发生的点。
另外，待检测为特征点的点(或区域)可以是诸如符号板或发光点的高对比度的部分，或者包括消失点的区域。此外，在图像10是运动图像的情况下，可以在时间方向测量亮度等的变化，并且可以检测具有大的变化的区域。
可替代地，正在被从前侧成像的对象或人可以被检测为区域，或者可以跟踪某一人或对象，以检测跟踪的结果作为区域。另外，不仅图像而且诸如具有大的振铃音的区域的声音信息可以被检测为特征点。
可以检测除上述例子之外的特征。
生成连接检测到的特征点的路径13。在图1所示的例子中，延伸通过特征点11和特征点12的路径13被设置。路径13是平滑地连接特征点11和特征点12的路径。在根据以这种方式生成的路径13将图像呈现给用户的情况下，实际上不将图像10呈现给用户，而是根据所述路径13将位于路径13上的图像相继地提供给所述用户。
例如，预定大小的窗口14沿着路径13移动，并且窗口14中的图像被提供给用户。
当生成这样的路径13，并且将基于该路径13的图像提供给用户时，用户可以高效地查看图像10中的特性区域。
图2是示出获取了预定位置周围的360度图像30、从该360度图像30检测到包括特性图像的区域、以及生成连接检测到的区域的路径的例子的图。
例如，360度图像30可以是通过安装单眼成像设备与组合用这些成像设备拍摄的图像所形成的图像、通过组合用单个单眼成像设备拍摄的图像所形成的图像或用可以在一个处理中拍摄围绕中心点的360度图像的成像设备所拍摄的图像。应当指出的是，360度图像可以仅包括侧面图像而没有任何顶部和底部图像，如图2所示，或者可以是球面图像。
从这样的360度图像30中检测特征点。在本例中，检测到特征点31、特征点32和特征点33。生成延伸通过特征点31至33的路径34。在图像30被呈现给用户的情况下，窗口35沿着以这样的方式生成的路径34移动，并且窗口35中的图像被呈现给用户。在这一点上，包括特征点31、32和33的图像被呈现给用户。
在图2所示的示例情况中，用户可以高效地查看图像30中的特性区域，如在图中1所示的情况中。
图3是示出成像设备61被安装在预定对象60周围，从用相应的成像设备61拍摄的图像62检测到特性部分，并且生成连接检测到的部分的路径63的例子的图。
图3所示的例子是其中当成像设备被安装为在体育场等处包围一个场域时可以应用本技术的例子。在图3所示的例子中，N个成像设备，或成像设备61-1至61-N被安装在对象60周围。在下面的描述中，成像设备61-1至61-N将简单地写为成像设备61，除非有必要彼此区分所述成像设备61-1至61-N。另外，其它部分将被以相似的方式写出。
用相应的成像设备61-1至61-N来拍摄图像62-1至62-N。从相应形成的图像62检测特征点(未示出)。在这种情况下，可以从为图像62-1至62-N的N个图像中检测包括所述特征点的图像62，并且这些图像62可以是在路径生成时待处理的当前目标。可替代地，可以从图像62-1至62-N中的相应图像检测特征点，并且这些特征点可以是在路径生成时待处理的当前目标。
生成连接检测为包括特征点的图像(部分)的图像62(成像设备61)或连接图像62中的特征点的路径63。在包括特征点的图像62是待处理的当前目标的情况下，或在已经拍摄了包括特征点的图像62的成像设备61是待处理的当前目标的情况下，将顺序地切换存在于路径63中的成像设备61的图像提供给用户。在特征点是待处理的当前目标的情况下，包括存在于路径63中的特征点的图像被顺序地从包括特征点的图像62中裁剪，并且然后被提供给用户。
当在如上所述在成像设备被安装为在体育场等处包围一个场域的情况下应用本技术时，可以相继地将从最佳位置所拍摄的激动场景(诸如得分场景)的图像提供给用户。
在图4所示的例子中，多个成像设备被安装，如在图3所示的例子中。然而，在图4所示的情况中，成像设备被分散在城镇等中。例如，在图4所示的例子中，十个成像设备91或成像设备91-1至91-10拍摄街道和建筑物的图像。
从用成像设备91-1至91-10拍摄的相应图像中检测到拍摄包括特征点的部分(图像)的成像设备91。生成连接检测到的特征点的路径92。可以生成连接特征点的路径92，或者可以生成连接包括特征点的图像(成像设备91)的路径92。
当存在于所生成的路径92中且拍摄图像的成像设备91被顺序地切换时，或当用成像设备91拍摄的图像中在预定区域中的图像被顺序地切换时，图像被提供给用户。
当图像以这种方式提供给用户时，人们聚集的流行的地方的图像可以被相继地提供给用户，使得用户感觉好像他/她实际上行走在该城镇中。
图5所示的例子是其中多个成像设备被安装在诸如聚会厅的地方中的情况，如图4所示的例子。在图5所示的例子中，成像设备121-1至121-5被安装在预定位点。成像设备121是拍摄预定范围的图像的成像设备，并且范围被图5中的圆圈所包围。
成像设备121-1拍摄成像范围122-1中的图像，其中中心为成像设备121-1。成像设备121-2拍摄成像范围122-2中的图像，其中中心为成像设备121-2。成像设备121-3拍摄成像范围122-3中的图像，其中中心为成像设备121-3。成像设备121-4拍摄成像范围122-4中的图像，其中中心为成像设备121-4。成像设备121-5拍摄成像范围122-5中的图像，其中中心为成像设备121-5。
成像设备121可以是能够拍摄成像设备121周围的360度范围内的图像，并且被称为球形成像设备等的成像设备。其中使用这样的球形成像设备的示例情况被在本文中描述。在下面将要继续的描述中，成像设备被附接于天花板，并且拍摄朝着地面的范围122中的图像。
应当指出的是，在范围122中，人的面部的图像可以以如下大小来拍摄，使得可以通过面部识别软件等来识别面部。可替代地，范围122是距离作为成像设备121的相应中心预定距离的圆圈。
在图5中，成像设备121-1、成像设备121-3、成像设备121-4以及成像设备121-5被检测为拍摄特性图像(部分)的成像设备121，并且生成连接这些成像设备121的路径123。来自存在于路径123上的成像设备121的图像被顺序地切换并提供给用户。
可替代地，可以生成顺序地连接存在于范围122中的特征点的路径123，尽管图中未示出该特征点。
当以这种方式将图像提供给用户时，可以提供人聚集的流行地方的图像，例如，如图4中所示的情况。
在下面的描述中，成像器间距离为相邻的成像设备之间的距离。例如，在图5所示的情况中，成像设备121-1和成像设备121-2之间的距离是成像器间距离。
另外，例如，关于图像重叠，在图5中，成像设备121-3的范围122-3和成像设备121-4的范围122-4的之间存在重叠。在这种情况下，存在图像重叠。
<系统的配置>
现在描述检测这样的特性图像，并生成用于连接检测到的图像的路径的系统。图6是示出信息处理系统的配置的图。该信息处理系统包括：网络201、成像设备202-1、成像设备202-2、服务器203和信息处理设备204。
网络201是包括因特网或局域网(LAN)的网络，并且用线缆形成，或者以无线方式形成。例如，成像设备202是图5中的成像设备121。虽然只有两个成像设备202被在图6中示出，但是在系统中存在多个成像设备202。
成像设备202-1被连接到网络201，以便能够与连接到网络201的其它设备交换数据。成像设备202-2连接到服务器203，并且被设计为能够与服务器203交换数据。
用成像设备202-2拍摄的图像的数据被提供给服务器203，并在必要时经由网络201提供给信息处理设备204。
信息处理设备204是生成上述路径的设备。应当指出的是，虽然在下面的描述中信息处理设备204生成路径，但是服务器203可以生成路径。
<信息处理设备的配置和功能>
图7是示出信息处理设备204的配置的图。例如，信息处理设备204可以用个人计算机来形成。
在信息处理设备204中，中央处理单元(CPU)231、只读存储器(ROM)232和随机存取存储器(RAM)233通过总线234彼此连接。输入/输出接口235进一步连接到总线234。输入单元236、输出单元237、存储单元238、通信单元239和驱动器240被连接到输入/输出接口235。
输入单元236用键盘、鼠标、麦克风等形成。输出单元237用显示器、扬声器等形成。存储单元238用硬盘、非易失性存储器等形成。通信单元239用网络接口等形成。驱动器240驱动可移除记录介质241，诸如磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器。
例如，在具有上述配置的信息处理设备204中，CPU 231经由输入/输出接口235和总线234将存储在存储单元238中的程序加载到RAM 233中，并执行该程序，使得执行下面描述的一系列处理。
例如，待由信息处理设备204的CPU 231执行的程序可以被记录在可移除记录介质241上作为待提供的封装介质。可替代地，可以经由有线或无线传输介质(诸如局域网、因特网或数字卫星广播)来提供该程序。
在信息处理设备204中，当可移除记录介质241被安装在驱动器240中时，该程序可以经由输入/输出接口235安装到存储单元238中。程序也可以经由有线或无线传输介质来通过通信单元239接收，并安装到存储单元238中。除了上述的，程序可以被预先安装到ROM 232或存储单元238中。
图8是示出信息处理设备204的功能的图。图8所示的功能可以是当执行该程序时所获得的功能，或者可以是待作为硬件获得的功能，如上所述。
例如，图像数据获取单元261由诸如Wi-Fi的无线通信功能，或可移除记录介质再现功能形成。
图像数据获取单元261控制通信单元239(图7)，以获取已用成像设备202-1拍摄并经由网络201从成像设备202-1(图6)提供的图像的图像数据。图像数据获取单元261还控制通信单元239(图7)，以获取已用成像设备202-2拍摄，并从服务器203提供的图像的图像数据。在必要时，所获取的数据被暂时存储到存储单元238(图7)中。
图像数据获取单元261还可以控制驱动器240，以获取由信息处理设备204所管理的图像数据，诸如存储在存储单元238(图7)中的图像数据，或存储在可移除记录介质241(图7)中的图像数据。
特征点提取单元262通过对所获取的图像数据执行图像分析来提取特征点。特征点是像如上参照图1所述的点。
例如，元数据获取单元263用诸如Wi-Fi的无线通信功能，或可移除记录介质再生功能形成。
元数据获取单元263控制通信单元239(图7)，以获取包括关于成像设备202的位置信息并经由网络201从成像设备202-1(图6)提供的元数据。元数据获取单元263还控制通信单元239(图7)，以获取包括关于成像设备202-2的位置信息，并从服务器203提供的元数据。在必要时，所获取的数据被暂时存储到存储单元238(图7)中。
元数据获取单元263还可以控制驱动器240，以获取由信息处理设备204管理的元数据，诸如包括关于成像设备202的位置信息并存储在存储单元238(图7)中的元数据，或包括关于所述成像设备202的位置信息并存储在可移除记录介质241(图7)中的元数据。
元数据是包括当生成随后所述的路径时所参考的数据的数据，并且在路径生成时所必需的信息被适当地添加到元数据。此外，如将在后面描述的，关于所生成的路径的信息被写入编辑文件。写入该编辑文件中的信息的部分是被写入所述元数据的信息。
元数据编辑单元265将关于由特征点提取单元262提取的特征点的信息或关于由路径生成单元270生成的路径的信息添加到包括关于成像设备的信息的元数据，或从元数据中删除在路径生成之后已成为不必要的信息。
应当指出的是，在下面将要继续的描述中，信息处理设备204包括通过分析图像数据来提取特征点的特征点提取单元262，以及将特征点添加到元数据的元数据编辑单元265。但是，服务器203可以包括特征点提取单元262。
在其中服务器203包括特征点提取单元262的情况下，服务器203从成像设备202-2接收图像数据、分析图像数据并检测特征点。服务器203还生成关于检测到的特征点的信息，生成至少包括关于成像设备202-2的位置信息的元数据，并且，根据来自信息处理设备204的请求，将生成的元数据提供给信息处理设备204。
在这种情况下，信息处理设备204还在通过元数据获取单元263获取元数据时获取关于特征点的信息。系统可以被设计为使得服务器203生成包括关于图像和特征点的提取的信息的元数据。
应当指出的是，在下面将要继续的描述中，信息处理设备204具有图8所示的功能。但是，实际上可以获取记录在服务器203中或记录在记录介质上的图像数据和元数据。因此，不包括诸如图像数据获取单元261、特征点提取单元262、元数据获取单元263、元数据参考单元264以及元数据编辑单元265的功能的信息处理设备204也可以生成路径。
例如，图像数据和元数据可以预先彼此相关联，并且路径生成单元270可以参考这样的信息。在这样的配置中，信息处理设备204应该包括路径生成单元270。
本文描述的功能和配置仅仅是个例子，并且不限制本技术。甚至不包括图8中所示的功能中的预定的一个的信息处理设备204也落在本技术的范围之内。可替代地，在某些配置中，图8中所示的功能可以被分成多个设备。
返回参考图8，继续对信息处理设备204的功能的描述。元数据参考单元264参考由元数据获取单元263获取的元数据，或者由元数据编辑单元265向其添加信息的元数据。
成像设备提取单元267在生成路径时提取成像设备。虽然将在后面详细描述，但是拍摄包括大量的特征点的图像的成像设备被提取。
分组单元268将成像设备分成组。根据成像设备之间的位置关系，分组单元268确定图像设备是否彼此相邻，或者成像设备是否非彼此相邻。根据该确定结果，分组单元268将所述成像设备分成组。
标志添加单元269将当生成路径时参考的标志添加到元数据。下面描述的标志包括两种标志：确切标志和模糊标志。这两种标志也将在稍后描述。
路径生成单元270生成以上参考图1至5描述的路径，诸如路径91(图5)。路径生成单元270包括全局路径生成单元291、第一局部路径生成单元292和第二局部路径生成单元293。
在下面将要继续的描述中，路径生成涉及两个路径：全局路径和局部路径。全局路径是作为连接多个成像设备的全局路径生成的路径，并且局部路径是作为成像设备内的局部路径生成的路径。存在两种生成局部路径的方法，并且标志用于确定局部路径是否要由第一局部路经生成单元292来生成，或者局部路径是否要由第二局部路径生成单元293来生成。
编辑文件创建单元294创建包含关于路径的信息的编辑文件。随后将描述什么类型的信息被存储在编辑文件中。依据所存储的信息，参考元数据，并且写在元数据中的信息的一部分被包括在所存储的信息中。
呈现单元271执行向用户呈现所生成的路径(编辑文件)的处理。路径的数据可以被呈现给用户，并基于路径的图像可以被显示，且因此被呈现给用户。
实时图像被根据编辑文件来裁剪、显示和呈现给用户。待裁剪的图像的图像数据是在记录介质上记录的图像数据，或经由网络201从诸如服务器203的另一设备提供的图像数据。可替换地，图像数据可以是被串流的图像数据。
此外，在下面将要继续的描述中，创建编辑文件，可以创建除了编辑文件以外的数据。例如，可以生成已经根据路径从其裁剪了图像的视频内容。这个生成的视频内容可被呈现给用户。
编辑单元272接受来自用户的路径编辑指示，并编辑路径。设置编辑单元272以使得用户能够对呈现单元271呈现的路径执行所需的编辑。
<针对静止图像的第一处理>
现在参考图9至15所示的流程图，描述了待在信息处理设备204中执行的路径生成。首先，描述了其中待处理的图像是静止图像的示例情况。
首先参照图9所示的流程图，描述了整个处理的流程。在步骤S101中，执行特征点提取处理。信息处理设备204的图像数据获取单元261经由服务器203获取从成像设备202-1或从成像设备202-2提供的图像数据。在这一点上，信息处理设备的204的元数据获取单元263还获取伴随该图像数据的元数据。
随后将参考图10所示的流程图描述待在步骤S101中执行的特征点提取处理。应当指出的是，步骤S101中的特征点提取处理可以在服务器203侧进行，并且可能不作为信息处理设备204侧上的处理执行。此外，在另一设备中执行的特征点提取处理的结果可以记录在记录介质等上，并且记录介质等可以是分布式的。以这种方式，信息处理设备204可以获取特征点信息，并且可以从处理流程中省略步骤S101中的处理。
在步骤S101中提取特征点之后，路径生成单元270在步骤S102中生成连接特征点的路径。随后将参考图11所示的流程图描述待在步骤S102中执行的路径生成处理。
在步骤S102中生成路径之后，呈现单元271在步骤S103中将路径呈现给用户，使得用户可以检查所生成的路径是否是可接受的。在步骤S104中，如果用户希望编辑路径作为路径向用户的呈现结果，编辑单元272接受该路径的编辑，并且然后编辑该路径。
如上所述，在没有麻烦用户的情况下生成连接图像中的特性部分的路径，并显示基于该路径的图像。因此，用户可以相继地从图像中查看有趣的部分。另外，将所生成的路径呈现给用户，使得用户可以编辑路径。由此，可以形成于用户的喜好的路径。
应当指出的是，在路径已经由用户编辑的情况下，编辑结果可以被反馈回路径生成单元270。路径生成单元270可以具有学习功能，其学习编辑部分等，使得可以更精确地生成用户所期望的路径。
现在参考图10所示的流程图，描述待在步骤S101中执行的特征点提取处理。
在步骤S111中，提取特征点。例如，如上参照图1所述，特征点提取单元262从图像中检测具有许多人的部分。
在步骤S130中，为每个成像设备计算得分。这个步骤进行的假设是已经获取了用成像设备拍摄的图像，并且已经从相应的图像中提取了特征点。得分可以是从一个图像(或一个成像设备)提取的特征点数。可替代地，为每个特征点计算得分，并且一个图像(或一个成像设备)的特征点的得分的总计可以作为成像设备的得分来计算。本文中描述了其中得分的总计作为得分来计算的示例情况。
例如，存在像图16所示的情况。如同图5所示的情况，图16所示的情况是成像设备301被安装在预定位置的情况。在图16所示的示例情况中，安装了七个成像设备或成像设备301-1至301-7。相应成像设备301的成像范围是范围302-1至302-7，并且由图16中的圆圈表示。
每个成像设备301可以是一种可以与信息处理设备204(像在图6中所示的成像设备202-1)直接交换数据的成像设备。每个成像设备301可以是一种可以经由服务器203与信息处理设备204间接地交换数据的成像设备(像成像设备202-2)。
成像设备301被布置成如图16所示。成像设备301-3至301-7具有重叠彼此的成像范围302的成像范围302。然而，成像设备301-1和成像设备301-2被布置为使得所述成像设备301-1和301-2的成像范围302不重叠任何其它成像设备301的成像范围302。
在这种情况下，从用成像设备301-1拍摄的图像检测特征点A1和特征点A2。同样地，从用成像设备301-2拍摄的图像检测特征点B1、特征点B2和特征点B3，从用成像设备301-3拍摄的图像检测特征点C1，并且从用成像设备301-4拍摄的图像检测特征点D1。
另外，从用成像设备301-5所拍摄的图像检测特征点E1和特征点E2，从用成像设备301-6拍摄的图像检测特征点F1和特征点F2，并且从用成像设备301-7所拍摄的图像检测特征点G1。
以这种方式检测特征点，并且为每个成像设备301计算特征点的得分总计。作为结果，获得了以下的顺序。
特征点B1+B2+B3>特征点E1+E2>特征点F1+F2>特征点A1+A2>特征点C1>特征点D1>特征点G1
当按照成像设备301来重写上述顺序时，得到以下顺序。
成像设备301-2>成像设备301-5>成像设备301-6>成像设备301-1>成像设备301-3>成像设备301-4>成像设备301-7
在以上述方式确定成像设备301的得分的顺序后，成像设备提取单元267(图8)在步骤S113中提取具有最高得分的M个成像设备301。“M”可以被预先设置为固定的数目，或者可以是对应于其得分已经被计算的成像设备301的数目的比率(诸如80％的比率)，以及是可变地设定的数目。在下面将参照图16继续的描述中，M是5。
在成像设备的顺序是上述顺序的情况下，前五位的成像设备301是成像设备301-2、成像设备301-5、成像设备301-6、成像设备301-1以及成像设备301-3。在下面描述的处理中，在步骤S113中提取的用成像设备301所拍摄的图像是待处理的当前图像。即，在步骤S113中，待处理的当前图像(成像设备301)被减少。
图17示出了在减少之后的成像设备301的布置。在下面描述的处理中，这五个成像设备301-1、301-2、301-3、301-5以及301-6是待处理的当前目标。
在步骤S114中，关于特征点等的信息被添加到元数据。元数据编辑单元265将关于由特征点提取单元262提取的特征点的信息添加到由元数据获取单元263获取的元数据中。
例如，图18中所示的信息被写入元数据。关于成像设备的位置信息、成像设备的视角、关于特征点的位置信息、相应特征点的得分和得分(总得分)被写入元数据331。
关于成像设备的位置信息和成像设备的视角是从成像设备302提供的信息，并且是包括在由元数据获取单元263获取的元数据中的信息。关于特征点的位置信息、相应特征点的得分以及得分(总得分)是待由元数据编辑单元265添加到元数据331的信息。
本文所描述的元数据331是一个例子，并且不限制本技术。例如，其它信息也可以被写入元数据331，或者得分(总得分)可能无法写入所述元数据331。
应当指出的是，在本文所描述的例子中，信息处理设备204检测特征点，并且关于该特征点的信息被添加到元数据331。但是，例如，在服务器203(图6)从成像设备获取图像数据并检测特征点的情况下，服务器203可以生成图17中所示的元数据，或其中关于特征点的信息也被写入的元数据331。
如上参考图10所示的流程图所述，在生成路径之前，作为在路径生成时待处理的当前目标的成像设备被减少。在执行减少之后生成路径时，在路径生成时的处理负荷可以被减少。
在如上面参考图10所示的流程图所述在步骤S101(图9)中执行特征点提取处理之后，处理移动到步骤S102，并且路径生成处理开始。现在参考图11中所示的流程图，描述要在步骤S102中执行的路径生成处理。
在步骤S121中，分组单元268通过参考由元数据获取单元263获取的元数据331或者由元数据编辑单元265生成的元数据331来将成像设备310分成组。
现在再次参考图17。当五个成像设备301是如图17所示的待处理的当前目标时，成像设备301-1的范围302-1、成像设备301-2的范围302-2以及成像设备301-3的范围302-3不彼此重叠，如可以从五个成像设备301的成像范围302看到的。具有彼此不重叠的成像范围的这些成像设备301被称为分离组。应当指出的是，不管名称，一个分离组只包括一个成像设备301。
同时，成像设备301-5的范围302-5和成像设备301-6的范围302-6彼此重叠。具有彼此重叠的成像范围的这些成像设备301被称为统一组。即，统一组是包括具有彼此重叠的成像范围的成像设备的组，并且与统一组分离的成像设备是分离组。
如果图16中所示的七个成像设备301是待处理的当前目标，则成像设备301-1和成像设备301-2属于相应的分离组，并且成像设备301-3至301-7属于统一组。
在步骤S121中，分组单元268将待处理的当前成像设备301分类成分离组和统一组。
在步骤S122中，标志添加单元269给相应的成像设备301分配标志，作为待处理的当前目标。标志是模糊标志或确切标志。例如，模糊标志是当生成适合于景区步行的路径时要分配的标志。例如，确切标志是当生成适合于虚拟艺术馆等的路径时要分配的标志。
图19的A是示出当模糊标志被分配时生成的路径的例子的图。在图19的A中，方形表示特征点的位置，并且曲线指示要生成的路径。如图19的A中所示，路径不是延伸通过特征点的路径，而是在特征点的附近延伸的路径。
在根据这样的路径显示图像的情况下，均包括特征点的图像被相继地呈现给用户。在提供这样的图像时，能够给用户提供当用户实际上沿该路径行走时看到的图像。在该图像是城镇的图像的情况下，用户可以查看让他/她觉得他/她好像实际上是在城镇中行走的图像。
鉴于此，当具有向其分配的模糊标志的图像被处理时，生成在特征点的附近延伸的路径。
同时，当确切标志被分配时生成的路径是像在图19的B所示的路径。方形表示特征点的位置，并且曲线表示要生成的路径，如图19的A中所示。如图19的B中所示，路径是延伸通过特征点的路径。
在根据这样的路径显示图像的情况下，均包括特征点的图像(部分)被相继地呈现给用户。例如，在已经执行处理，使得示出在展览中展出的对象的部分被提取为特征点的情况下，当确切标志被分配时所生成的路径是如图19的B中所示延伸通过特征点的路径，或在这种情况下延伸通过展出的对象的路径。因此，形成了相继地向用户示出展出对象的图像的图像。
作为结果，用户可以查看使得他/她能够实际上在展览现场行走时体验查看展出对象的图像。鉴于此，当具有分配给其的确切标志的图像被处理时，生成延伸通过特征点的路径。
在步骤S122中，这样的模糊标志或确切标志被分配给待处理的当前图像。可以分析待处理的当前图像，并且可以确定哪些标志是适合的。然后可以将标志分配给图像。可替代地，所述元数据可以包括当标志被分配为与图像相关的信息(诸如关于流派的信息)时所参考的信息。根据这样的信息，可以确定将被分配的标志。
此外，从成像设备202(图6)提供的元数据可以包括指示该标志是模糊标志，或者该标志是确切标志的信息。在这种情况下，成像设备202分配标志，并且因此可以从图11中所示的流程图中省略步骤S122中的处理。
返回参考图11中所示的流程图，在步骤S122中分配标志之后，在步骤S123中执行针对每个组的路径生成处理。现在参考图12中所示的流程图，描述在步骤S123中要针对每个组执行的路径生成处理。
在步骤S131中，路径生成单元270(图8)设置待处理的当前组。在步骤S132中，进行检查，以确定当前组是否是统一组。
例如，在步骤S131中将用图17中所示的当前目标中的成像设备301-5和成像设备301-6形成的统一组设定为待处理的当前组，在步骤S132中将待处理的当前组确定为统一组，并且处理然后移动到步骤S133。
在步骤S133中，执行全局路径生成处理。全局路径是连接分散在统一组中的成像设备或特征点的路径。在下面将要继续的描述中，将生成连接特征点的路径。即，在步骤S133中，生成连接包括在统一组中的特征点的路径(全局路径)。
现在参考图13中所示的流程图，描述要在步骤S133中执行的全局路径生成处理。
在步骤S141中，根据低阶曲线模型来确定回归曲线。例如，通过最小二乘法来确定回归曲线。
现在再次参考图17。图17中的特征点A1的位置用A1(x1，y1)来表示。同样地，特征点A2的位置由A2(x2，y2)来表示。同样地，特征点B1的位置由B1(x3，y3)来表示，特征点B2的位置由B2(x4，y4)来表示，并且特征点B3的位置由B3(x5，y5)来表示。为了便于解释，在本文中描述回归曲线延伸通过这五个特征点的示例情况。
根据最小二乘法的一般表达式像如下所示的等式(1)。另外，等式(1)中的gk(x)可以由下面所示的等式(2)来表示。
[数学式1]
gk(X)＝Xk-l···(2)
在等式(1)中，m表示阶。虽然回归曲线是在步骤S141中根据低阶回归曲线模型确定的，但是这种回归曲线模型在这种情况下是最小二乘法，并且阶为等式(1)中的m。例如，在步骤S141中，回归曲线由最小二乘法确定，其中m为3。
以下示出通过将五个特征点A1、A2、B1、B2和B3的坐标插入等式(1)中形成的等式(3)，其中m是3。
[数学式2]
根据示出为等式(3)的五个函数，确定系数a1、系数a2和系数a3。当系数被确定时，以下所示的等式(4)被确定为回归曲线。
[数学公式3]
y＝a1+a2x+a3x2…(4)
在步骤S141中，以这种方式确定回归曲线。
在步骤S142中，计算所确定的回归曲线和特征点之间的距离，并且距离各特征点的距离中的最长距离被确定为最大距离。
在步骤S143中，进行检查，以确定所确定的最大距离是否等于或大于阈值。如果在步骤S143中确定最大距离等于或大于阈值，则处理移动到步骤S144。
在步骤S144中，从待处理的当前目标中去除具有最低得分的成像设备，并且重新确定回归曲线。应当指出的是，虽然在下面将要继续的描述中从待处理的当前目标中去除了具有最低得分的单个成像设备，但是可以从待处理的当前目标中去除具有低得分的两个或更多个成像设备。可选择地，也可以从待处理的当前目标中去除具有等于或小于预定值的得分的成像设备。
参照图20和21，描述了这样的处理。图20中所示的情况是其中根据用于用五个成像设备301形成的统一组的低阶曲线模型确定回归曲线的示例情况。
图20中所示的统一组是用成像设备301-1至301-5形成的。从成像设备301-1的成像范围302-1检测特征点A1、A2和A3，从成像设备301-2的成像范围302-2检测特征点B1和B2，并且从成像设备301-3的成像范围302-3检测特征点C1和C2。
此外，从成像设备301-4的成像范围302-4检测特征点D1、D2和D3，并且从成像设备301-5的成像范围302-5检测特征点E1和E2。
在步骤S141中，根据从用相应的成像设备301所拍摄的图像检测出的特征点A1、A2、A3、B1、B2、C1、C2、D1、D2、D3、E1和E2来确定回归曲线。
在图20中，由弯曲线指示的曲线是回归曲线351。由于回归曲线351是根据低阶曲线模型来确定的，因此回归曲线351是具有小的变化的曲线，具有相对小数目的起伏。
在步骤S142中，计算回归曲线651和相应的特征点之间的距离，并且确定最大距离。例如，在图20中，特征点C1和回归曲线351之间的距离为距离L1，并且是最大距离。
在步骤S143中，进行检查，以确定距离L1是否等于或大于阈值。如果该距离L1等于或大于阈值，则处理移动到步骤S144。
在步骤S144中，从待处理的当前目标中去除具有低得分的成像设备301，并且重新确定回归曲线。具体而言，在这种情况下，检测成像设备301-1至301-5之中具有最低得分(总分)的成像设备301，并将其从待处理的当前目标中去除。
如果具有低得分的成像设备301是成像设备301-2，则从待处理的当前目标中去除所述成像设备301-2。当从待处理的当前目标中去除成像设备301-2时，成像设备301-1、成像设备301-2、成像设备301-4和成像设备301-5被设置为待处理的当前目标，并且根据从这四个成像设备301检测到的特征点来确定回归曲线，如图21所示。
在这种情况下，如图21所示地确定回归曲线352。图20所示的回归曲线351和图21所示的回归曲线352是按照相同阶的相同曲线模型来确定的。
重复该处理，并且当在步骤S143(图13)中确定最大距离不等于或大于阈值时，在图13中所示的全局路径生成处理结束。
根据图13中所示的流程图，在回归曲线与位于距离回归曲线最远的特征点之间的距离等于或大于预定阈值的情况下，不去除已经拍摄了包括距离回归曲线最远的特征点的图像的成像设备301，但去除具有得分的成像设备301。
凭借这样的处理，不去除在距离回归曲线长距离处但具有高得分的成像设备301。因此，具有高特征点得分，并且优选地提供给用户的图像可以被提供给用户。
应当指出的是，虽然在上述情况中去除了具有低得分的成像设备301，但是还可以去除具有低得分的特征点。
在以这种方式生成全局路径之后，该处理移动到步骤S134(图12)。
返回参考图12所示的流程图，在步骤S134中，进行检查，以确定标志是否是模糊标志。
如果在步骤S134中确定标志为模糊标志，则处理移动到步骤S135，并且执行第一局部路径生成处理。模糊标志是当生成在相应特征点附近延伸的路径时要分配的通行证。第一局部路径生成是用于生成这样的路径的处理。
现在参考图14，描述将在步骤S135中由第一局部路径生成单元292(图8)执行的第一局部路径生成处理。
在步骤S151中，生成的路径被分成小区间，并且在所有区间中确定微分值。如图22中所示，例如，将作为上述全局路径的回归曲线352分成小区间，并且在每个区间中确定回归曲线352的切线的斜率和微分值。
应当指出的是，当分离组是待处理的当前目标时，任何全局路径还未生成。因此，在执行步骤S151中的处理之前确定回归曲线。例如，在这种情况下，回归曲线是根据在步骤S141(图13)中的处理中所使用的低阶曲线模型确定的，其中待处理的当前目标为从用形成分离组的成像设备301所拍摄的图像检测到的特征点。
在确定相应区间中的微分值之后，在步骤S152中进行检查，以确定绝对微分值的最大值是否小于阈值。也就是说，在步骤S152中，进行检查，以确定相应区间的斜率中的最大斜率是否等于或小于预定阈值。
例如，进行这样的检查的原因是为了防止图23中所示的路径生成。当根据更高阶的曲线模型从回归曲线352确定回归曲线来作为如图22所示的全局路径时，生成延伸通过特征点的回归曲线。图23是示出根据更高阶的曲线模型确定的回归曲线的图。
回归曲线353是延伸通过特征点的路径，但回归曲线353的一部分是陡峭的。换句话说，回归曲线353具有陡峭的斜率。例如，具有向其分配的模糊标志的图像是用于生成为用户提供使他/她觉得好像他/她正在走过城镇的图像的路径的图像。
在像路径353的陡峭路径的情况下，有很高的可能性将涉及快速变化的方向的快速变化的图像提供给用户，并且该图像不是优选的。因此，为了消除这种陡峭的部分，在步骤S152中进行检查，以确定绝对微分值的最大值是否小于阈值。
如果在步骤S152中确定绝对微分值的最大值小于阈值，或者如果确定陡峭斜率是不存在的，则处理移动到步骤S153。在步骤S153中，曲线模型被改变，并且再次生成路径。例如，改变阶，并且再次确定路径(回归曲线)。
改变阶是将上述等式(1)中的阶m变成更大的数值，并且然后确定回归曲线。上述等式(1)是用于根据步骤S141(图13)中的低阶曲线模型确定回归曲线的等式。在上述描述中，根据步骤S141中的等式(1)确定回归曲线，其中阶m是3。
例如，再次确定回归曲线，其中阶m大于3，或者阶m是5。当阶变得更高时，生成更接近特征点的曲线。
然后针对重新确定的回归曲线重复步骤S151和随后的步骤中的处理。然后，如果在步骤S152中确定绝对微分值的最大值不小于阈值，则在图14中所示的第一局部路径生成处理结束。
以这种方式，生成第一局部路径。例如，在步骤S153中，在使阶更高之后，再次确定回归曲线。以这种方式，生成比改变前的回归曲线更接近特征点的回归曲线。
当生成更接近特征点的回归曲线时，存在形成具有陡峭斜率的部分的可能性。然而，当在步骤S152中进行检查时，可以在没有这种部分的情况下生成更接近特征点的回归曲线。
以这种方式，相对于具有分配给其的模糊标志的图像生成路径。
返回参考图12中所示的流程图，如果在步骤S134中确定待处理的当前组的标志不是模糊标志，或者如果确定标志为确切标志，则处理移动到步骤S136。
确切标志是当生成延伸通过相应特征点的路径时要分配的通行证。第二局部路径生成是用于生成这样的路径的处理。
现在参考图15，描述待由第二局部路径生成单元293(图8)在步骤S136中执行的第二局部路径生成处理。
在步骤S161中，通过最小二乘法或分段多项式插值来生成路径。在待处理的当前组是统一组的情况下，已经生成了全局路径(回归曲线)，但全局路径是在特征点的附近延伸的路径。因此，在步骤S161中，全局路径被改变为延伸通过特征点的路径。
为了进一步将已生成的全局路径变成延伸通过特征点的路径，可以使最小二乘法的等式(1)的阶更高，并且可以再次生成路径，如步骤S153(图14)中。可替代地，可以不使用已经生成的全局路径。相反，可以通过分段多项式插值重新确定回归曲线。
在待处理的当前组是分离组的情况下，在步骤S161中生成路径(回归曲线)。在这种情况下，任何路径还未生成，并且因此，通过分段多项式插值确定回归曲线。
分段多项式插值是比最小二乘法更合适用于确定延伸通过预定点(特征点)的曲线的方法。现在参考图17，描述根据分段多项式确定回归曲线的情况。图17中的特征点A1的位置用A1(x1，y1)表示。同样地，特征点A2的位置由A2(x2，y2)表示。同样地，特征点B1的位置由B1(x3，y3)表示，特征点B2的位置由B2(x4，y4)表示，并且特征点B3的位置由B3(x5，y5)表示。为了便于说明，在本文中描述了延伸通过这五个特征点的回归曲线的示例情况。
分段多项式被分成区间。在这种情况下，分段多项式被分为四个区间：A1(x1，y1)和A2(x2，y2)之间的第一区间，A2(x2，y2)和B1(x3，y3)之间的第二区间，B1(x3，y3)和B2(x4，y4)之间的第三区间以及B3(x4，y4)和B4(x5，y5)之间的第四区间。
在分段多项式中，通常使用三次样条插值。使用三次样条插值的分段多项式可以由下面所示的等式(5)来表示。
[数学式4]
sj(x)＝aj(x-xj)3+bj(x-xj)2+cj(x-xj)+dj(j＝0,1,2,…N-1)…(5)
这里，j为0至N-1的值。然而，当上述第一至第四区间是待处理的当前目标时，j为1至5的值。在(N+1)组数据，或在这种情况下五(＝N+1)组数据(特征点)待处理的情况下，分段多项式被分成N(＝第一至第四区间中的四个)区间。
因此，存在4N个未知数是分段多项式中的系数。为了确定这些未知数，4N个等式是必要的。为了确定系数，下面指定的条件被施加在三次样条插值上。
条件1：穿过所有的数据点。在确定每个点的两端的值时，形成2N个等式。
条件2：各分段插值在边界点具有连续的一阶导数。正因为如此，形成(N-1)个等式。
条件3：各分段插值还可以在边界点具有连续的二阶导数。正因为如此，形成(N-1)个等式。
在施加上述三个条件时，作为未知数的系数之间的关系可以由(4N-2)个等式来表示。因为未知数的数目为4N，所以需要两个以上的等式。为了弥补这一缺陷，加入另一个条件使得两端的二阶导数的值被设定为0。
对满足这些条件的方程组进行求解，并确定等式(5)中的系数aj、bj、cj和dj。
以这种方式，可以根据分段多项式来确定路径。
在步骤S162中，将生成的路径分成小区间，并且在所有区间中确定微分值。这个处理可以以与步骤S151(图14)中的方式相似的方式进行。
在步骤S163中，进行检查，以确定绝对微分值的最大值是否大于阈值。如果在步骤S163中确定绝对微分值的最大值大于阈值，则处理移动到步骤S164。
在步骤S164中，去除具有低得分的成像设备，并且处理返回到步骤S161。然后进行步骤S161和随后的步骤中的处理。
再次参照图23，描述这样的处理。在步骤S161中生成的路径(回归曲线)是回归曲线353的情况下，在步骤S162中将所述回归曲线353分成小区间，并且在各区间中确定微分值。
在步骤S163中，然后进行检查，以确定绝对微分值的最大值是否大于阈值。在这种情况下，也进行检查，以确定是否存在陡峭的斜率。如果确定存在陡峭的斜率，则处理不移动到步骤S164。
在步骤S164中，从待处理的当前目标中去除具有低得分的成像设备301。利用从除了从待处理的当前目标去除的成像设备301(一个或多个)之外的成像设备301得到的特征点重复步骤S161和随后的步骤中的处理。以这种方式，生成路径(回归曲线)。
另一方面，如果在步骤S163中确定绝对微分值的最大值不大于阈值，则在图15中所示的第二局部路径生成处理结束。
现在参考图23和24，再次描述第二局部路径生成。例如，在步骤S161中，生成图23中所示的回归曲线353(路径)。回归曲线354是延伸通过相应特征点的回归曲线。
在步骤S162中，这样的回归曲线353被分成小区间，并且在各区间中确定微分值。在步骤S163中，然后进行检查，以确定绝对微分值的最大值是否大于阈值。例如，在图23中所示的回归曲线353中，从特征点C2延伸到特征点D1的线是陡峭的斜率，并且因此，确定绝对微分值的最大值大于阈值。
在步骤S164中，从待处理的当前目标中去除具有低得分的成像设备301。在下面将继续的描述中，从待处理的当前目标中去除成像设备301-3。在从待处理的当前目标中去除成像设备301-3时，成像设备301-1、成像设备301-4和成像设备301-5是待处理的当前目标。
在步骤S161中，使用从用这三个成像设备301拍摄的相应图像检测到的特征点A1、A2、A3、D1、D2、D3、E1和E2，并且通过诸如分段多项式插值的方法确定回归曲线。在图24中，以这种方式确定的回归曲线是回归曲线354。
以上述方式重复步骤S161至S164中的处理，直到回归曲线354的斜率变得相对平缓。当以这种方式生成路径时，生成连接特征点的平缓倾斜的路径。
如上所述，当处理具有分配到其的确切标志的图像时，也生成平缓倾斜的路径。例如，具有分配到其的确切标志的图像是用于生成给用户提供使他/她觉得好像他/她正走过展览现场并观览展出对象的图像的路径的图像。
在像路径353(图23)一样具有陡峭部分的路径的情况下，有很高的可能性向用户提供涉及在行走期间的快速变化的方向的快速变化的图像，并且这样的图像不是优选的。因此，为了消除这种陡峭的部分，在步骤S163中进行检查，以确定绝对微分值的最大值是否大于阈值。
应当指出的是，可以不进行检查来确定绝对微分值的最大值是否大于阈值，并且可以进行检查以确定微分符号反转的次数是否大于阈值。微分符号反转的次数是斜率从正方向变成负方向或从负方向变成正方向的次数。如果微分符号反转的次数大，则该路径是非常卷绕的路径。因此，为了防止生成这样的路径，可以进行检查，以确定微分符号反转的次数是否大于阈值。
返回参考图12所示的流程图，在执行了第二局部路径生成处理，并且在步骤S136中生成路径之后，处理移动到步骤S137。
在步骤S137中，进行检查，以确定所有的组是否已经被处理。如果在步骤S137中确定不是所有的组都已经被处理，则处理返回到步骤S131，并且将尚未处理的组重新设定为待处理的当前组，并重复在步骤S131和随后的步骤中的处理。
另一方面，如果在步骤S137中确定所有的组都已经被处理，则针对图12所示的每个组的路径生成处理结束。返回参考图11中所示的流程图，在步骤S123中针对每个组的路径生成处理结束之后，该处理移动到步骤S124。
在步骤S124中，进行将路径彼此连接的处理。贯穿直至步骤S123的处理，已经在统一组和分离组中生成了路径。执行处理，以生成将所生成的路径中附近的路径彼此相连的路径。
现在参考图25，描述步骤S124中的处理。在图25所示的情况中，已经在分离组的成像设备301-1的成像范围302-1中生成了路径PA，并且已经在成像设备301-2的成像范围302-2中生成了路径PB。另外，已经在统一组的成像设备301-5的成像范围302-5和成像设备301-6的成像范围302-6中生成了路径PE。
在已经生成这样的路径的情况下，生成连接路径PA和路径PB的路径PAB。此外，生成连接路径PB和路径PE的路径PBE。路径PAB和路径PBE可以被设置为其中使用过渡效果的部分。过渡效果是当场景被顺序切换时用于提供视觉效果的效果，并且过渡效果可以用于从一个路径向另一个路径移动。
以这种方式，生成路径。例如，关于所生成的路径的信息被保存为编辑文件。编辑文件包括用于识别已拍摄了提供给用户的图像的成像设备的信息(例如，该信息是用于唯一地识别成像设备的ID)、关于移动方向(在路径上的行进方向)的信息、关于移动速度的信息等等。
例如，在从静止图像裁剪特性区域(特性部分)的图像，并且如上参考图1所述生成待呈现给用户的路径的情况下，将与关于裁剪的位置的信息(诸如切割的起点的坐标，以及区域的大小)，以及关于显示裁剪出的图像的定时的信息(诸如自显示开始所经过的时间，以及显示持续时间)相关联的信息写入编辑文件。
此外，例如，在从用成像设备拍摄的静止图像裁剪特性区域(特性部分)的图像，并且如上参考图5所述生成待呈现给用户的路径的情况下，将与关于裁剪的位置的信息，以及关于显示裁剪出的图像的定时的信息相关联的信息写入编辑文件，如在上述的情况下。
在需要识别已拍摄图像的成像设备的情况下，用于唯一地识别该成像设备的信息也被作为关于裁剪的位置的信息写入编辑文件。例如，在用以预定间隔拍摄图像的成像设备拍摄的图像被设定为待处理的当前目标的情况下，关于成像时间的信息也可以被写入到编辑文件，以便识别拍摄该图像的时间。虽然在这种情况下写入了用于识别该成像设备的信息以及关于成像时间的信息，但是可以唯一地识别图像的任何信息可以被写入到编辑文件。
上述与未经编辑的图像相关联并且被设计为顺序地显示位于路径上的图像的信息被写入编辑文件。
应当指出的是，虽然在上述情况中关于所产生的路径的信息被存储为编辑文件，但是关于所生成的路径的信息可以被存储为包括图像数据的视频内容。
在编辑文件中，图像数据可以被按呈现给用户的顺序存储。
当图像被提供给用户时，根据包括在编辑文件中的信息从成像设备获得图像数据或者从预定记录介质读取图像数据。然后将基于所获得的图像数据的图像呈现给用户。
<针对静止图像的第二处理>
接着，描述另一种生成用于静止图像的路径的方法。在上述针对静止图像的第一处理中，在步骤S101(图9)中执行特征点提取处理，使得作为待处理的当前目标的成像设备被减少。
在针对静止图像的第二处理中，作为待处理的当前目标的成像设备没有减少，并且生成了路径。图26是用于说明针对静止图像的第二处理的流程图。
在步骤S201中，进行特征点提取处理。这个处理可以以相似于针对静止图像的第一处理的步骤S111(图10)中的方式的方式来执行，并且因此，在此不重复其说明。
在提取特征点之后，该处理移动到步骤S202，并且执行路径生成处理。可以以与针对静止图像的第一处理的方式相似的方式进行步骤S202和随后的步骤中的处理，并且因此，在此不重复其说明。
以这种方式，即使作为待处理的当前目标的成像设备没有减少，也可以生成路径。此外，例如，即使在路径生成开始之前成像设备没有减少，也在全局路径生成处理时或在局部路径生成处理时进行去除已拍摄无特征部分(图像)的成像设备。因此，成像设备被适当地减少。
路径还可以以这样的方式来生成。
<针对运动图像的处理的描述>
在上述实施例中，已经描述了处理静止图像的示例情况。因为本技术还可以应用到运动图像，所以以下将另外描述处理运动图像的情况。
现在参照图27至30，描述当运动图像为待处理的当前目标时生成的路径。在下面描述的示例情况下，成像设备401-1至401-6拍摄运动图像，从相应运动图像中提取特征点，并且生成延伸通过所提取的特征点的路径。
应当指出的是，在下面描述的附图和示例中，为了便于说明，从每个期间提取一个特征点。然而，在某些情况下，从一个期间提取多个特征点，并且本技术也可以在这样的情况下应用。
在图27中，纵轴表示成像设备401-1至401-6的布置，并且按该顺序布置所述成像设备401-1至401-6。横轴表示时间。在附图中，矩形表示在预定期间内的运动图像，诸如一个帧或几个帧。
图27所示的情况是在期间t1中，已经从用成像设备401-1拍摄的运动图像中提取了特征点A1，并且已经从用成像设备401-3拍摄的运动图像中提取了特征点C1的情况。此外，在这种情况下，在期间t2中，已经从用成像设备401-5拍摄的运动图像中提取了特征点E1，并且已经从用成像设备401-6拍摄的运动图像中提取了特征点F1。
此外，在这种情况下，在期间t3中，已经从用成像设备401-3拍摄的运动图像中提取了特征点C2，并且已经从用成像设备401-4拍摄的运动图像中提取了特征点D1。此外，在这种情况下，在期间t4中，已经从用成像设备401-1拍摄的运动图像中提取了特征点A2并且已经从用成像设备401-5拍摄的运动图像中提取了特征点E2。此外，在这种情况下，在期间t6中，已经从用成像设备401-1拍摄的运动图像中提取了特征点A3。
例如，在以这种方式提取特征点之后，生成连接特征点A1、特征点C2和特征点A3的路径411。在当运动图像是当前目标时生成路径的情况下，生成在时间上基本上不可逆的路径。然而，对于应特别呈现给用户的场景，生成路径，使得沿时间的反向将在相同期间拍摄的图像呈现给用户，或者将图像呈现给用户如同它们是重放，如随后将描述的。
在图27中所示的情况中，生成路径411，使得不沿时间的反向呈现图像。因此，例如，不生成这种从在期间t3中拍摄的图像提取的特征点C2返回到从在期间t2中拍摄的图像提取的特征点E1的路径。
另外，路径应当是平缓倾斜的路径，如在静止图像是待处理的当前目标的情况中。在图27所示的例子中，生成延伸通过特征点A1和特征点C2的路径411。但是，路径411不是将特征点A1直接连接到特征点C2的路径，而是延伸通过用成像设备401-2在期间t2中拍摄的图像的路径。由于成像设备401-1、成像设备401-2和成像设备401-3被以该顺序布置，因此有很高的可能性用这些成像设备拍摄的图像也彼此具有链接。
鉴于此，生成从用成像设备401-1拍摄的图像延伸到用成像设备401-2拍摄的图像然后到用成像设备401-3拍摄的图像的路径。以这种方式，生成切换用成像设备401拍摄的图像如同执行平移(panning)的路径。
现在参考图28，描述待生成的路径的另一个例子。图28所示的例子是在期间t2中，已经从用成像设备401-1拍摄的运动图像中提取特征点A1，并且已经从用成像设备401-6拍摄的运动图像中提取特征点F1的情况。
在生成连接特征点A1和特征点F1的路径412的情况下，如果特征点A1和特征点F1彼此直接连接，则图像可能无法平滑地彼此连接，因为成像设备401-1和成像设备401-6位于彼此相距很长的距离。在这种情况下，图像可以通过淡入和淡出编辑技术来切换。
在图28中，虚线表示通过淡入和淡出编辑技术来切换图像的路径。因此，在生成连接由位于彼此相距很长距离的成像设备401在短时间内拍摄的图像的路径的情况下，可以生成通过淡入和淡出编辑技术连接图像的路径。
现在参考图29，描述待生成的路径的另一个例子。图29所示的例子是在期间t3中，已经从用成像设备401-1拍摄的运动图像中提取了特征点A1，已经从用成像设备401-2拍摄的运动图像中提取了特征点B1，已经从用成像设备401-3拍摄的运动图像中提取了特征点C1，并且已经从用成像设备401-5拍摄的运动图像中提取了特征点D1的情况。
此外，在这种情况中，在期间t4中，已经从用成像设备401-1拍摄的运动图像中提取了特征点A2，已经从用成像设备401-2拍摄的运动图像中提取了特征点B2，已经从用成像设备401-3拍摄的运动图像中提取了特征点C2，并且已经从用成像设备401-5拍摄的运动图像中提取了特征点D2。
图29所示的情况是已经用成像设备401在期间t3和期间t4的短时间内提取了特征点的情况。例如，在正在处理足球比赛的运动图像的情况下，可以从用成像设备401在进球得分场景等中拍摄的相应图像中提取具有高得分的特征点。
用成像设备401在如此短的时间内提取大量特征点的场景可以被确定为适于呈现给用户的场景。因此，生成这种在时间上向后延伸，并且给用户提供在相同时间拍摄的多个图像的路径。例如，当生成这样的路径时，可以将从不同的方向拍摄的进球得分场景的图像提供给用户。
在图29所示的例子中，生成连接特征点A1、特征点A2、特征点B1、特征点B2、特征点C1、特征点C2、特征点D1和特征点D2的路径413。当用不同的成像设备401拍摄的图像从一个图像切换到另一个时，生成不平滑连接图像，但切换图像的路径。例如，生成从特征点A2的图像切换到特征点B1的图像的路径413。
凭借这样的路径413，在将已经用成像设备401-1拍摄的特征点A1的图像和特征点A2的图像提供给用户之后，将在相同期间从另一个方向拍摄的特征点B1的图像和特征点B2的图像呈现给用户。以这种方式，生成这样的路径使得重复显示相同场景。
应当指出的是，重复显示如图29中所示由不同的成像设备401在相同期间捕获的场景，或从不同角度捕获的场景的效果在本文中称为多角度单场景显示。
现在参考图30，描述待生成的路径的另一个例子。图30中所示的情况是图29中所示的情况。如以上参照图29所述，可以生成用于多角度单场景显示的路径413。可替代地，如将在下面参照图30描述的，可以生成给出诸如时间片(子弹时间)的视觉效果的路径414。
在图30所示的例子中，生成连接已经从在期间t3拍摄的图像中提取的特征点A1、特征点B1、特征点C1和特征点D1的路径414。例如，将图像从特征点A1切换到特征点B1，在切换图像时使用诸如慢动作的视觉效果。
为了达到诸如时间片的视觉效果，路径414延伸通过用成像设备401-4在期间t3内拍摄的图像，尽管尚未从所述图像中提取任何特征点。这样的路径414是通过顺序地切换从各个角度拍摄的图像来为用户提供特性场景(诸如进球得分场景)的路径。
应当指出的是，在如上面参考图30所述路径414给出诸如时间片的视觉效果的情况下，如果用多个帧形成一个期间，则在如上参照图29所述重复显示在相同期间从不同角度拍摄的场景时进行用不同的成像设备拍摄的图像的显示。
具体地，在显示用成像设备401-1在期间t3内捕获的多个帧之后，显示用成像设备401-2在期间t3内捕获的多个帧，并且然后显示用成像设备401-3在期间t3内捕获的多个帧。这种显示相似于如上参照图29所述的多角度单场景显示。因此，在时间片的情况下，可以添加用一个帧形成一个期间的条件。
<针对运动图像的第一处理>
现在描述信息处理设备204(图7)生成如上所述的路径的操作。首先参照图1所示的流程图。首先参照31所示的流程图，信息处理设备204的操作被描述为针对运动图像的第一路径生成处理。
在步骤S501中，进行特征点提取处理。现在参考图32中所示的流程图，描述在步骤S501中要执行的特征点提取处理。
在步骤S521中，从相应的运动图像中检测特征点。再次参照图27，例如对用成像设备401-1拍摄图像进行图像分析，使得提取特征点A1、特征点A2和特征点A3。也对用相应的成像设备401-2至401-6拍摄的图像进行图像分析，使得从相应的图像中提取特征点。
在运动图像的情况下，可以提取某一帧或在某一期间内的帧。例如，在提取某一帧的情况下，在执行这样的提取中使用来自预定传感器的信息。
例如，可以使用从加速度传感器或GPS传感器获得的信息，使得某一帧被提取。在用装备有加速度传感器的成像设备401拍摄的运动图像是待处理的当前目标的情况下，从由加速度传感器提供的信息中检测在该情况中具有变化(诸如移动速度的跳跃或急剧变化)的场景，并且该场景可以被提取作为某一帧。
在步骤S521中，从相应的移动图像中检测特征点。然而，待用于检测的信息可以是从各个传感器等获得的信息。
在步骤S522中，进行检查，以确定是否存在其中特征点数等于或小于阈值的运动图像。如果在步骤S522中确定存在其中特征点数等于或小于阈值的运动图像，则处理移动到步骤S523。
在步骤S523中，从在路径生成时作为待处理的当前目标的运动图像中去除其中确定特征点数等于或小于阈值的运动图像。然后，在步骤S524中，将关于检测到的特征点的信息添加到作为待处理的当前目标的运动图像的元数据。
再次参照图27，描述了这样的处理。例如，在图27中所示的例子中从用成像设备401-5拍摄的运动图像中提取的特征点数等于或小于预定阈值的情况中，从在路径生成时作为待处理的当前目标的运动图像中去除用成像设备401-5拍摄的运动图像。
因此，当根据特征点数减少作为待处理的当前目标的运动图像时，可以减少在路径生成时作为待处理的当前目标的运动图像的数目。因此，可以缩短处理时间，并且可以降低与处理相关的处理能力。
应当指出的是，虽然在上述情况中根据特征点数减少了作为待处理的当前目标的运动图像，但是也可以根据一些其它条件减少运动图像。例如，在从运动图像中提取的特征点的得分的总和等于或小于预定值的情况下，可以从待处理的当前目标中去除运动图像，并且因此，可以减少待处理的当前目标。
在提取特征点，并以上述方式减少作为待处理的当前目标的运动图像之后，对减少的作为待处理的当前目标的运动图像执行路径生成处理。即，在步骤S501(图31)中提取特征点之后，处理移动到步骤S502，并且路径生成处理开始。
根据图11到15中所示的流程图执行步骤S502中的路径生成处理。图11至15中所示的流程图示出了与静止图像是待处理的当前目标的情况下的路径生成相关的处理。即，当运动图像是待处理的当前目标时，可以以相似于在静止图像是待处理的当前目标的情况下生成连接特征点的路径的处理的方式相似的方式来执行生成连接特征点的路径的处理。已经进行了参照图11至15所示的流程图的说明，并且因此，在此不提供这样的说明。
在步骤S502中生成路径之后，处理移动到步骤S503。在步骤S503中，将所生成的路径呈现给用户。在步骤S504中，接受关于由用户执行的路径的编辑的信息。可以以与图9中的步骤S103和S104中的方式相似的方式来执行步骤S503和S504中的处理，并且因此，在此不重复对它们的说明。
如上所述，在运动图像待被处理的情况下，可以通过相似于针对静止图像的处理来生成路径。
<针对运动图像的第二处理>
接着，描述生成用于运动图像的路径的另一种方法。在上述针对运动图像的第一处理中，在步骤S501(图31)中执行特征点提取处理，使得作为待处理的当前目标的运动图像(成像设备)被减少。
在针对运动图像的第二处理中，作为待处理的当前目标的成像设备不被减少，并生成路径。图33是用于说明针对运动图像的第二处理的流程图。
在步骤S601中，进行特征点提取处理。这个处理可以以与针对运动图像的第一处理的步骤S521(图32)中的方式相似的方式进行，并且因此，在此不重复对其的说明。
在提取特征点之后，处理移动到步骤S602，并且执行路径生成处理。可以以与针对运动图像的第一处理中的方式相似的方式执行步骤S602和随后的步骤中的处理，并且因此，在此不重复对其的说明。
以这种方式，即使作为待处理的当前目标的成像设备不被减少，也可以生成路径。此外，例如，即使在路径生成开始之前成像设备不被减少，也在全局路径生成处理时或在局部路径生成处理时进行去除已拍摄无特征图像的成像设备的处理。因此，成像设备被适当地减少。
还可以以这样的方式生成路径。
<针对运动图像的第三处理>
接着，描述生成用于运动图像的路径的另一种方法。在针对运动图像的第三处理中，如在上述针对运动图像的第一处理中执行特征点提取处理，使得作为待处理的当前目标的运动图像(成像设备)被减少。此外，在针对运动图像的第三处理中，设置效果期间，并且在效果期间和不是效果期间的期间之间生成不同的路径。
现在参考图34，描述这种效果期间和不是效果期间的期间。在下面的描述中，不是效果期间的期间将被称为非效果期间。
图34是将效果期间和非效果期间添加到图29所示的图以用于说明待生成的路径的例子的图。如上参照图29所述，为在期间t2至t4中拍摄的图像生成的路径413是为实现诸如其中重复显示在相同期间拍摄的图像的多角度单场景显示的效果的路径。
其中生成这样的路径413的期间是效果期间。也就是说，效果期间是其中一些效果处理作为路径执行的期间。例如，如上参考图30所述提供诸如时间片(子弹时间)效果的视觉效果的期间也是效果期间。
在图34中，期间Y是效果期间。在附图中，在期间Y之前的期间X和在期间Y之后的期间Z是非效果期间。在下面将继续进行的说明中，描述其中效果期间之前和之后的期间是非效果期间的示例情况。然而，可以存在连续的效果期间。例如，在图34所示的例子中，期间Z也可以被设置为其中给出时间片的效果期间。
在下面将继续进行的说明中，其中提供了所谓的多角度单场景显示的效果的期间被描述为效果期间的例子。如上参照图29所述，显示多角度单场景显示的场景是其中从用多个成像设备401在相同的短期间内拍摄的运动图像中提取大量的特征点的场景。其中用多个成像设备401从相同的短期间内提取大量的特征点的期间被检测为效果期间。
现在参考图35中所示的流程图，描述针对从其检测这种效果期间的运动图像的第三处理。
在步骤S701中，执行特征点提取处理。在步骤S702中，生成路径。在步骤S703中，将所生成的路径呈现给用户。在步骤S704中，接受由用户对路径的编辑。这个处理中的流程相似于如上参考图31所示的流程图所述的针对运动图像的第一处理中的流程。
现在参考图36中所示的流程图，描述待在步骤S701中执行的特征点提取处理。在针对运动图像的第三处理中的特征点提取处理包括从相应的运动图像提取特征点的处理、减少作为待处理的当前目标的运动图像的处理以及检测效果期间的处理。
步骤S723至S721中的处理是从相应的运动图像中提取特征点的处理，以及减少作为待处理的当前目标的运动图像的处理。以与图32所示的流程图中的步骤S521至S523中的处理中的方式相似的方式执行步骤S721至S723中的处理，并且因此，在此不进行对其的详细说明。
在步骤S724中，时间轴被分成短期间。短期间是预定的时间，例如几帧、几秒钟或几分钟。在步骤S725中，划分的短期间中的预定短期间被设定为待处理的当前目标。例如，从运动图像的起点开始的期间被在时间上顺序地设定为待处理的当前目标。
在步骤S726中，进行检查，以确定设置为待处理的当前目标的短期间内的特征点数是否大于阈值。如果在步骤S726中确定被设置为待处理的当前目标的短期间内的特征点数大于阈值，则处理移动到步骤S727，并且设置为待处理的当前目标的短期间被设置为效果期间。
在步骤S728中，进行检查，以确定所有的短期间是否已经被处理。如果确定存在尚未处理的短期间，则处理返回到步骤S725，并且处理此后被重复。
另一方面，如果在步骤S726中确定被设置为待处理的当前目标的短期间内的特征点数不大于阈值，则跳过步骤S727中的处理，并且处理移动到步骤S728。然后进行检查以确定所有的短期间是否已经被处理。
应当指出的是，如果在步骤S726中确定被设置为待处理的当前目标的短期间内的特征点数不大于阈值，则短期间被设置为非效果期间。
如果在步骤S728中确定所有短期间都已经被处理，则处理移动到步骤S729。在步骤S729中，执行效果期间重新编辑。当重复步骤S725至S728中的处理时，为每个短期间设置效果期间或非效果期间。例如，在步骤S729中，其中连续的短期间被设置为效果期间的部分被重新编辑成一个效果期间。
再次参照图34，进一步描述步骤S724至S729中的处理。在图34中，一个期间t是一个短期间，并且是预定期间，诸如一帧或几帧。例如，为了便于说明，期间t1被写为短期间t1。此外，在下面将继续的描述中，用相应的成像设备401-1至401-6拍摄的图像被设置为待处理的当前图像，作为减少待处理的当前图像的结果。
在步骤S724中，时间轴被分成短期间t1至t6，如图34所示。在步骤S725中，短期间t1首先被设置为待处理的当前期间。由于在短期间t1内没有从用相应的成像设备401-1至401-6拍摄的图像中提取任何特征点，因此在步骤S726中确定特征点数不大于阈值，并且短期间t1被设置为非效果期间。
在这样的处理流程中，短期间t2、短期间t5和短期间t6也被设置为非效果期间。应当指出的是，非效果期间是一个不是效果期间的期间，并且因此，还没有被设置为效果期间的任何期间被视为非效果期间。鉴于此，不需要对非效果期间执行将期间设置为非效果期间的处理。
在处理短期间t2之后，在步骤S725将短期间t3设置为待处理的当前短期间。在步骤S726中，进行检查，以确定短期间t3内的特征点数是否大于阈值。短期间t3内的特征点数为四。例如，在阈值为三的情况下，在步骤S726中将短期间t3确定为其中特征点数大于阈值的期间。
在步骤S726中，然后将短期间t3设置为效果期间。在这样的处理流程中，短期间t4也被设置为效果期间。
当以这种方式将短期间t1至t6中的每个设置为效果期间或非效果期间时，在步骤S729中执行效果期间重新编辑。设置为效果期间的短期间是短期间t3和短期间t4。当执行效果期间重新编辑时，短期间t3和短期间t4被组合成一个效果期间。
如果设置为效果期间的期间是其中设置了所谓的多角度单场景显示的效果的期间，则在该期间通过不同的图像将相同的场景重复地提供给用户。只有已经从其中提取了特征点的图像可以被连续地连接，使得重复多角度单场景显示。然而，当切换用不同的成像设备401拍摄的图像时，多角度单场景显示可以从在稍早的时间点拍摄的图像开始。
如图34所示，在时间上存在于短期间t3之前的短期间t2中尚未提取特征点，并且因此，短期间t2被设置为非效果期间。然而，可以通过步骤S729中的效果期间重新编辑处理将短期间t2添加到效果期间。
具体地，在这种情况下，短期间t2、短期间t3和短期间t4被设置为一个效果期间。在该效果期间内提供了所谓的多角度单场景显示的效果的情况下，显示用成像设备401-1在期间t3和期间t4中拍摄的图像，并且然后显示用成像设备401-2在期间t2、期间t3和期间t4中所拍摄的图像。
同样，在显示用成像设备401-2在期间t2、期间t3和期间t4内所拍摄的图像之后，显示用成像设备401-3在期间t2、期间t3和期间t4内拍摄的图像。如上所述，当用不同的成像设备401拍摄的图像被从一个切换到另一个时，可以执行重新编辑，使得将在设置为效果期间的期间之前的短期间添加到效果期间。
同时，设置为非效果期间的连续的短期间被重新编辑成一个非效果期间。
以这种方式，设置为待处理的当前目标的运动图像被分成效果期间和非效果期间。在步骤S701(图35)中进行包括这样的处理的特征点提取处理。在完成特征点提取处理之后，处理移动到步骤S702。在步骤S702中，进行路径生成处理。
现在参考图37中所示的流程图，描述在步骤S702中要执行的路径生成处理。
在步骤S741中，进行检查，以确定每个成像设备401属于哪个组，分离组或统一组。以这种方式，成像设备401被分成组。然后，将模糊标志或确切标志分配给每个划分的组。
步骤S741和S742中的处理，以与图11中所示的流程图中的步骤S121和S122中的处理中的方式相似的方式执行，并且因此，在此不进行对其的说明。
在步骤S743中，按时间顺序设置待处理的当前期间。设置为待处理的当前期间的期间是效果期间或者非效果期间。
在步骤S744中，进行检查，以确定待处理的当前期间是否是效果期间。如果在步骤S744中确定待处理的当前期间是效果期间，则处理移动到步骤S745。在步骤S745中，生成用于执行效果处理的路径。
例如，如图34所示，期间Y是效果期间。当此期间Y是待处理的当前期间时，生成用于提供所谓的多角度单场景显示的效果的路径413。
另一方面，如果在步骤S744中确定待处理的当前期间不是效果期间或者如果确定待处理的当前期间是非效果期间，则处理移动到步骤S746。
在步骤S746中，执行针对每个组的路径生成处理。在非效果期间的情况下，如在针对运动图像的第一处理中一样生成连接特征点的路径。例如，再次参照图34，期间X和期间Z是非效果期间，并且在这些非效果期间中的每个中生成连接特征点的路径。
例如，连接特征点的路径像如上参照图27所述的路径411。图27中所示的路径411是连接从用成像设备401-1拍摄的图像提取的特征点A1、从用成像设备401-3拍摄的图像中提取的特征点C1以及从用成像设备401-1拍摄的图像中提取的特征点A3的路径411。以这种方式，在非效果期间生成连接特征点的路径。
根据图11至15中所示的流程图执行步骤S746中的路径生成处理。图11至15中所示的流程图示出了与在静止图像是待处理的当前目标的情况中的路径生成相关的处理。即，当运动图像是待处理的当前目标时，可以以与在静止图像是待处理的当前目标的情况下生成连接特征点的路径的处理中的方式相似的方式执行在非效果期间生成连接特征点的路径的处理。已经进行了参照参照图11至15所示的流程图的说明，并且因此，在此不提供这样的说明。
在步骤S747中，路径彼此连接。当前生成的路径的起点连接到最后生成的路径的终点。例如，在图34中，在作为效果期间的期间Y中生成的路径413被连接到期间Y之前的期间X中的路径(未示出)。
更具体地，在期间X中生成的路径的终点(或路径在期间t1中延伸通过的图像)被连接到在期间Y中生成的路径的起始点(或图34中用成像设备401在期间t2拍摄的图像)。
参考图34中所示的例子对此进一步描述。在期间X中生成的路径的终点和在期间Y中生成的路径的起点彼此相距一定距离的情况下，或者在路径在期间t1延伸通过的图像是用成像设备401-6在期间t1拍摄的图像，并且该图像将被连接到用成像设备401-1在期间t2拍摄的图像的情况下，可以在连接图像中使用如上参照图28所述的淡出和淡入效果。
如上所述，在步骤S747中用于将路径彼此连接的处理可以包括通过一个效果将路径彼此连接的处理。
在步骤S747中将路径彼此连接之后，处理移动到步骤S748。在步骤S748中，进行检查，以确定所有期间是否已经被处理。如果在步骤S748中确定存在尚未处理的效果期间或非效果期间，则处理返回到步骤S743。作为时间上的下一期间的期间被设置为待处理的当前期间，并且针对重新设置的期间重复步骤S744和随后的步骤中的处理。
另一方面，如果在步骤S748中确定所有期间已被处理，则在图中37所示的路径生成处理结束，并且处理移动到步骤S703(图35)。
如上参考图37所示的流程图所述，只针对非效果期间执行步骤S746中的针对每个组的路径生成处理。换句话说，在效果期间内生成用于提供效果的路径，而根据在非效果期间中的分组结果为每个组生成路径，如在具有静止图像的情况中。
鉴于此，处理的流程可以被设计成使得仅在非效果期间中执行分组处理，并且不在任何效果期间执行分组处理。示出这样的处理流程的流程图的例子在图38中示出。
图38中所示的流程图是待在步骤S702中执行的路径生成处理的另一例子。
在步骤S761中，按时间顺序设置待处理的当前期间。步骤S761中的处理等效于图37所示的流程图中的步骤S743中的处理。
在步骤S762中，进行检查，以确定设置为待处理的当前期间的期间是否是效果期间。如果在步骤S762中确定待处理的当前期间是效果期间，则处理移动到步骤S763。在步骤S763中，生成用于执行效果处理的路径。步骤S762和S763中的这些处理等效于图37所示的流程图中的步骤S744和S745中的处理。
另一方面，如果在步骤S762中确定设置为待处理的当前期间的期间不是效果期间或者如果确定待处理的当前期间是非效果期间，则该处理移动到步骤S764。
在步骤S764中，进行分组。在步骤S765中，将标志分配给相应的组。步骤S764和S765中的这些处理等效于图37所示的流程图中的步骤S741和S742中的处理。
如上所述，在待处理的当前期间是非效果期间的情况下，可以进行分组，并且然后生成路径。
步骤S766至S768中的处理相似于图37中所示的流程图中的步骤S746至S748中的处理，并且因此，在此不进行对其的说明。
如上所述，在针对运动图像的第三处理中，在减少作为待处理的当前目标的运动图像之后，时间被分成效果期间和非效果期间，并且在这些期间中的每一个中生成路径。
<针对运动图像的第四处理>
接着，描述生成用于运动图像的路径的另一种方法。在上述针对运动图像的第三处理中，在步骤S701(图35)中执行特征点提取处理，使得作为待处理的当前目标的运动图像(成像设备)减少。
在针对运动图像的第四处理中，作为待处理的当前目标的成像设备不减少，并且生成路径。图39是用于说明针对运动图像的第四处理的流程图。
在步骤S801中，执行特征点提取处理。这个处理可以以与针对运动图像的第三处理的步骤S721(图36)中的方式相似的方式来进行，并且因此，在此不重复对其的说明。
在提取特征点之后，处理移动到步骤S802，并且执行路径生成处理。在步骤S802和随后的步骤中的处理可以以与针对运动图像的第三处理中的方式相似的方式进行，并且因此，在此不重复对其的说明。
以这种方式，即使不减少作为待处理的当前目标的成像设备，也可以生成路径。此外，例如，即使在路径生成开始之前不减少成像设备，也在全局路径生成处理时，或在局部路径生成处理时进行去除已拍摄无特征图像的成像设备的处理。因此，成像设备被适当地减少。
还可以以这样的方式生成路径。
如到目前为止所描述的，本技术使得能够在不麻烦用户的情况下生成用于连续地向用户呈现特性图像的路径，而无论图像是静止图像还是运动图像。
应当指出的是，虽然以上述方式生成路径，但是存在于路径中的图像中的一些也可以通过组合用多个成像设备拍摄的图像形成，或者也可以由计算机图形(CG)等来生成。例如，当进行从存在于路径中的用第一成像设备拍摄的第一图像向用第二成像设备拍摄的第二图像的过渡时，可以通过组合第一图像和第二图像来生成之间的图像。
另外，也可以根据三维信息执行建模，并且必要时，可以通过诸如CG的图像合成来生成图像。所生成的图像可以用作形成路径的一部分的图像组中的图像。
存在于路径中的图像组中的图像可以是从用成像设备拍摄的图像中提取(裁剪)的图像，或者可以是通过组合图像生成的图像。
应当指出的是，在本说明书中，系统意味着用不止一个的设备形成的整个装置。
应当指出的是，在本说明书中描述的有益效果仅仅是示例，并且本技术的有利效果不限于它们或者可以包括其它效果。
应当指出的是，本技术的实施例不限于上述实施例，并且在不脱离本技术的范围的情况下可以对它们进行各种修改。
应当指出的是，本技术也可以以如下所述的配置来体现。
(1)一种信息处理设备，包括
设置单元，其通过参考元数据来设置用于连接至少一个图像中的特性部分的路径，所述元数据至少包括关于从图像中检测到的多个特征点的信息。
(2)根据(1)所述的信息处理设备，其中，所述设置单元通过利用所述特征点确定回归曲线来设置路径。
(3)根据(2)所述的信息处理设备，其中，当所述特征点包括与预定阈值相比距离回归曲线相等或更长距离的特征点时，所述设置单元在从特征点中去除从包括具有低得分的特征点的图像检测到的特征点之后重新确定回归曲线。
(4)根据(2)所述的信息处理设备，其中，当所述特征点包括与预定阈值相比距离回归曲线相等或更长距离的特征点时，所述设置单元在从特征点中去除具有低得分的特征点之后重新确定回归曲线。
(5)根据(1)至(4)中任一项所述的信息处理设备，其中，所述设置单元通过使用所述特征点来确定回归曲线，将确定的回归曲线分成多个区间，确定各个区间的微分值，并且，当所述微分值中的至少一个等于或小于预定阈值时，在增加用于确定回归曲线的阶之后重新确定回归曲线。
(6)根据(1)所述的信息处理设备，其中所述图像是运动图像。
(7)根据(6)所述的信息处理设备，其中所述设置单元设置用于提供效果的效果期间，所述效果期间是通过将运动图像分成多个期间而获得的分割期间中的特征点满足预定条件的期间。
(8)根据(7)所述的信息处理设备，其中所述预定条件是分割期间中的特征点数等于或大于阈值。
(9)根据(7)或(8)所述的信息处理设备，其中所述效果是时间片。
(10)根据(7)至(9)中任一项所述的信息处理设备，其中所述效果是显示在相同期间从不同的角度捕获的场景的效果。
(11)根据(7)至(10)中任一项所述的信息处理设备，其中所述设置单元设置效果期间以外的时间顺序路径。
(12)根据(1)至(11)中任一项所述的信息处理设备，其中
当存在多个图像，且
图像被分类成包括具有重叠另一图像的成像范围的图像的统一组，以及具有不重叠另一图像的成像范围的分离组时，
所述设置单元设置所述统一组中的所有图像的全局路径，之后设置所述统一组中的每个图像的局部路径。
(13)一种信息处理方法，包括
通过参考元数据来设置用于连接至少一个图像中的特性部分的路径的步骤，所述元数据至少包括关于从图像中检测到的多个特征点的信息。
(14)一种用于使计算机执行处理的计算机可读程序，所述处理包括
通过参考元数据来设置用于连接至少一个图像中的特性部分的路径的步骤，所述元数据至少包括关于从图像中检测到的多个特征点的信息。
附图标志说明
201 网络
202 成像设备
203 服务器
204 信息处理设备
261 图像数据获取单元
262 特征点提取单元
263 元数据获取单元
264 元数据参考单元
265 元数据编辑单元
267 成像设备提取单元
268 分组单元
269 标志添加单元
270 路径生成单元
271 呈现单位
272 编辑单元
291 全局路径生成单元
292 第一局部路径生成单元
293 第二局部路径生成单元
294 编辑文件创建单元
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