信息处理装置、信息处理方法、程序、以及记录介质与流程

本发明涉及信息处理装置、信息处理方法、程序、以及记录介质。
背景技术：
：以前，提出了被称为增强现实的技术，其从拍摄图像识别对象物，与拍摄图像重叠地显示与对象物对应的虚拟图像。作为与增强现实有关的技术的例子的专利文献1的目标显示装置具备：控制条件判断部，其判断是否满足对每个目标规定的控制条件；显示控制部，其实施显示控制，以使在判断为满足控制条件的情况下，与与显示目标时的通常的显示状态即第一显示状态不同的第二显示状态显示目标。在先技术文献专利文献专利文献1：日本特开2011-233005号公报技术实现要素：发明要解决的课题但是，根据拍摄时的照相机的状态、被拍摄体的状态等，有时暂时无法从拍摄图像识别对象物，暂时不进行与对象物对应的虚拟图像的显示。另外，在无法从拍摄图像识别对象物时，基于与拍摄图像重叠地显示虚拟图像的处理的进展状况，可以考虑继续进行与拍摄图像重叠地显示虚拟图像的处理，但在该情况下，有时需要进行基于拍摄图像的处理等，cpu的负荷变得过大，在进行使虚拟图像根据视野的变化进行跟踪的控制等在同一装置中同时并行进行的其他处理的响应会延迟。如果响应延迟，则发生不适当地显示虚拟图像的问题。本发明的目的在于设置成能够防止响应的延迟并稳定地显示虚拟图像。用于解决课题的手段本发明的信息处理装置具备：第一决定单元，其决定满足与默认f值、被拍摄体的亮度、快门速度以及iso感光度对应的曝光值成为规定的曝光值的条件的上述快门速度、以及上述iso感光度；识别单元，其从使用上述默认f值、由上述第一决定单元决定的上述快门速度及上述iso感光度进行拍摄所得的拍摄图像，识别对象物。发明效果根据本发明，能够防止响应的延迟并稳定地显示虚拟图像。附图说明图1是表示使用环境的一个例子的图。图2是表示信息处理系统的结构的一个例子的图。图3是表示智能眼镜的硬件结构的一个例子的图。图4是表示重叠画面的一个例子的图。图5是表示识别处理时间图表的图。图6是第一模式下的重叠画面显示处理的流程图。具体实施方式[使用环境]首先，参照图1，说明信息处理系统100的使用环境的一个例子。图1是表示信息处理系统100的使用环境的一个例子的图。在本实施方式中，在物流配送中心等的仓库中使用信息处理系统100。在仓库中保管有多个物品200。对各个物品200附加有标记210。标记210是光学读取式的代码，记录有规定的信息。作为标记210，例如使用颜色位(colorbit，注册商标)、qr码(注册商标)、条形码等一维码，但也可以是其他代码。在标记210中记录有能够确定附加有标记210的物品200的信息即物品200的识别id等。工作人员10戴上构成信息处理系统100的智能眼镜110，一边参照后述的重叠画面150，一边进行物品200的拣货等。[信息处理系统]接着，参照图2，说明信息处理系统100的结构的一个例子。图2是表示信息处理系统100的结构的一个例子的图。信息处理系统100是显示重叠画面150的系统，具备智能眼镜110和服务器130。智能眼镜110和服务器130能够相互通信，工作人员10能够将智能眼镜110带在身上。接着，参照图1、图3，说明智能眼镜110的硬件结构的一个例子。图3是表示智能眼镜110的硬件结构的一个例子的图。智能眼镜110是信息处理装置、以及计算机的一个例子，具备cpu111、照相机112、显示器113、曝光计114、存储装置115、麦克风116、通信接口117、将它们连接起来的总线118。cpu111控制智能眼镜110的整体。通过cpu111根据存储在存储装置115等中的程序来执行处理，而实现图6所示的处理等。照相机112是拍摄被拍摄体并生成拍摄图像的拍摄装置。照相机112按照通过cpu111的控制而设定的f值、iso亮度、以及快门速度进行拍摄。照相机112具备镜头、摄像元件。摄像元件将来自镜头的入射光变换为电信号。作为摄像元件，使用ccd摄像元件、或cmos摄像元件等。显示器113是用于实现增强现实(ar，augmentedreality)的显示装置。显示器113基于cpu111的控制，将与标记210对应的ar图像152重叠显示于包含标记210的现实空间的像上。本实施方式的显示器113是视频透视型。上述现实空间的像是由照相机112拍摄的拍摄图像151，显示器113基于cpu111的控制，显示将后述的ar图像152与照相机112拍摄到的拍摄图像151重叠所得的重叠画面150。其中，显示器113是光学透视型。在显示器113是光学透视型时，上述现实空间的像是通过棱镜、半反射镜(halfmirror)等光学系统显示的像。在该情况下，显示器113透过现实空间的像进行显示。另外，显示器113基于cpu111的控制，显示将后述的ar图像152重叠于通过光学系统透过地显示的现实空间的像所得的重叠画面150。曝光计114测量被拍摄体的亮度。曝光计114既可以是ttl(throughthelens，通过镜头)方式，也可以是其他方式。存储装置115是ram、rom、hdd等存储装置，存储程序、或存储在cpu111根据程序执行处理时使用的数据等。存储装置115可以包括存储有程序的存储介质。这时，通过由cpu111根据存储在存储介质中的程序来执行处理，从而实现图6所示的处理等。麦克风116接受工作人员10的语音作为语音数据、或输出语音。通信接口117负责智能眼镜110与服务器130等外部装置之间的通信的控制。接着，说明服务器130的硬件结构的一个例子。服务器130是信息处理装置及计算机的一个例子，具备cpu、存储装置、通信i/f、将它们连接起来的总线。服务器130的cpu控制服务器130的整体。服务器130的存储装置是ram、rom、hdd等存储装置，存储程序、或存储在服务器130的cpu根据程序执行处理时使用的数据等。服务器130的存储装置存储后述的拣货列表。服务器130的通信接口负责服务器130和智能眼镜110等外部装置之间的通信的控制。接着，说明拣货列表。交货列表被存储在服务器130的存储装置中。服务器130与来自智能眼镜110的请求对应地，将拣货列表发送到智能眼镜110。拣货列表是在仓库中成为工作人员10拣货的对象的物品200的识别id的一览。物品200的识别id被记录在对物品200附加的标记210中，可以说是表示标记210的信息。[重叠画面]接着，参照图4说明重叠画面150。图4是表示重叠画面150的一个例子的图，是在图1所示的环境中，在佩戴了智能眼镜110的工作人员朝向物品200时，通过基于cpu111的控制，由显示器113显示的画面。工作人员10朝向物品200的方向，由此智能眼镜110的照相机112也朝向物品200的方向，能够拍摄物品200。重叠画面150是在包含标记210的现实空间的像上重叠显示与标记210对应的ar图像152的画面。本实施方式的显示器113是视频透视型。因此，显示照相机112拍摄到的拍摄图像151作为现实空间的像。在图4所示的拍摄图像151中，显示有附加了标记210的物品200。另外，以与标记210对应ar图像152重叠于对应的标记210的方式进行显示。ar图像152是虚拟图像的例子，在ar图像152中有第一ar图像152a和第二ar图像152b。第一ar图像152a表示附加了与第一ar图像152a对应的标记210的物品200是拣货对象。第二ar图像152b表示附加了与第二ar图像152b对应的标记210的物品200不是拣货对象。第一ar图像152a和第二ar图像152b是不同的图像。例如，第一ar图像152a是用半透明的绿色涂抹了的矩形的图像，第二ar图像152b是用半透明的红色涂抹了的矩形的图像。[动作模式：第一模式]接着，说明智能眼镜110所具备的动作模式。在智能眼镜110所具备的动作模式中有第一模式、第二模式、第三模式。首先，说明第一模式。第一模式是以下的动作模式，即拍摄在重叠画面150中显示的拍摄图像151，以使其成为工作人员10等用户容易看到并且能够由cpu111进行标记210的识别的图像。例如工作人员10在进行拣货时使用第一模式。接着，说明第一模式下的拍摄所使用的默认f值、默认iso感光度、以及被拍摄体的亮度。默认f值是由智能眼镜110所具备的os或应用程序定义的预先规定的f值等的规定的f值。作为其他默认f值的例子，可以列举从佩戴了智能眼镜110的工作人员10到物品200所附加的标记210为止的平均距离的波动收敛于被摄景深内那样的f值。默认f值既可以存储在存储装置115中，也可以是智能眼镜110从服务器130等取得。默认iso感光度是能够拍摄人能够识别的拍摄图像151、并且能够拍摄由cpu111能够进行标记210的识别的拍摄图像151的规定的iso感光度。在此，说明iso感光度和快门速度(曝光时间)之间的关系。这次新发现了在将快门速度设定得短的情况下能够稳定地显示ar图像。可以认为这是因为能够在构成摄像动画的各场景中不使被拍摄体(例如作为ar图像的重叠对象的标记210)晃动地停止拍摄。但是，如果快门速度过短，则有时无法得到充分的曝光量，cpu111难以进行拍摄图像151中的标记210的识别。在该情况下，通过将摄像元件的iso感光度设定得高，即使是少量的曝光量，也能够拍摄成能够识别被拍摄体拍摄。因此，从稳定地显示ar图像的观点出发，将快门速度设定成更高速(即曝光时间短)。另一方面，即使通过cpu111能够识别拍摄图像151中的标记210的情况下，如果iso感光度过高，则在拍摄图像151中产生噪声，佩戴智能眼镜110进行工作的人难以进行识别，因此包含在适当的范围中的iso感光度被用作默认iso感光度。默认iso感光度既可以存储在存储装置115中，也可以是智能眼镜110从服务器130等取得。在本实施方式中，默认iso感光度为400以上3200以下。将在后面说明其理由。通过曝光计114测量被拍摄体的亮度。此外，曝光计114并不限于专用的硬件，例如也可以由cpu111分析照相机112拍摄到的图像来计算被拍摄体的亮度。即，当然可以通过存储在存储装置115中的用于亮度测量的程序，使构成照相机112的摄像元件和cpu111作为曝光计114发挥功能。接着，说明f值、被拍摄体的亮度、快门速度、iso感光度、以及曝光值之间的关系。在本实施方式中，设为f值、被拍摄体的亮度、快门速度、iso感光度满足以下公式(1)这样的条件成立。k＝l·t·s/n＾2……(1)k：常数l[cd/m＾2]：被拍摄体的亮度t[sec]：快门速度s[－]：iso感光度n[－]：f值在此，常数k是曝光计114的校正常数，一般是被设定为使被拍摄体相对于摄像元件(ccd摄像元件等)的感光度为适中的浓度(反射率18％左右的灰度)的值，按照摄像设备的每个制造商而设定成大致10.6～13.4左右的值。公式(1)能够变形成以下的公式(2)。n＾2/t＝l·s/k……(2)公式(2)的右边能够使用换算系数a表示成以下的公式(3)。n＾2/t＝l·s·a/(k·a)……(3)如果对公式(3)的两边设为以2为底的对数，则得到以下的公式(4)。log2(n＾2)+log2(1/t)＝log2(l/(k·a))+log2(s·a)……(4)在此，用以下的公式(5)～公式(8)定义av值、tv值、bv值、sv值。一般将公式(5)～公式(8)称为apex关系式。av＝log2(n＾2)……(5)tv＝log2(1/t)……(6)bv＝log2(l/(k·a))……(7)sv＝log2(s·a)……(8)根据公式(4)～公式(8)，如下定义作为曝光值的ev值。av+tv＝bv+sv＝ev……(9)根据公式(9)，ev值表示成以下的公式(10)、公式(11)。ev＝av+tv……(10)ev＝bv+sv……(11)此外，换算系数a是在将iso感光度s换算为sv值时，根据iso感光度而设定成在变换为以2为底时成为整数值的常数。例如，在设定成iso感光度s＝100、sv＝5的情况下，a＝0.32。接着，参照图5说明在本实施方式中将默认iso感光度设为3200以下的理由。图5是表示识别处理时间图表的图。识别处理时间图表是总结用于决定默认iso感光度的测定的结果的图表。识别处理时间图表的横轴是iso感光度。识别处理时间图表的纵轴是平均识别处理时间。平均识别处理时间是执行100次的由智能眼镜110的cpu111按照识别处理时间图表的横轴所示的iso感光度从拍摄附加了9个标记210的纸张所得的拍摄图像中识别9个标记210的处理时的一次的平均处理时间。为了决定默认iso感光度，针对400、800、1600、3200、6400的各个iso感光度，分别测量3次平均识别处理时间。对快门速度使用被决定成满足公式(1)的t(sec)。此外，在图5的测定中，公式(1)的s是400、800、1600、3200、6400中的任意一个iso感光度。如根据图5可知，在iso感光度是6400的情况下，与其他情况相比，平均识别处理时间增加约1.3倍左右。另外，确认了在iso感光度是6400的情况下，与其他情况相比，拍摄图像的噪声变多。可以认为由于这样的噪声的增加，平均识别处理时间增加了。另外，如果将平均识别处理时间增加那样的iso感光度设为默认iso感光度，则cpu111的负荷增大，有时无法顺利地进行重叠画面150的显示，重叠画面150的显示变得模糊。因此，为了抑制拍摄图像的噪声，抑制cpu111的负荷的增大，防止重叠画面150的显示模糊，优选iso感光度为3200以下。接着，参照表1说明在本实施方式中将默认iso感光度设为400以上的理由。[表1]iso感光度32001600800400200100快门速度1/16001/8001/4001/2001/1001/50可否读入qr○○○○××表1表示出对iso感光度和快门速度的每个组合(3200，1/1600ms)、(1600，1/800ms)、(800，1/400ms)、(400，1/200ms)、(200，1/100ms)、(100，1/50ms)测定智能眼镜110是否能够读取qr码的结果。在通常的仓库的照度下，一边使智能眼镜110从在垂直方向上离开墙壁约1m的距离开始以时速2.5km相对于墙壁在水平方向上平行移动，一边对粘贴在墙壁上的qr码进行可否读取qr码的测定。这是与在仓库工作中通过工作人员所携带的智能眼镜110等读取附加在商品等上的qr码时大致相同的状况。此外，qr码是标记210的例子。如表1所示，在iso感光度和快门速度的组合为(200，1/100ms)和(100，1/50ms)的组合的情况下，无法读取qr码。这意味着在佩戴了智能眼镜110的工作人员在仓库内进行工作的情况下，在智能眼镜110的快门速度即曝光时间为1/100(ms)以上时，无法读取附加在商品等上的qr码。因此，在这样的情况下，优选设定为比1/200(ms)更高速的快门速度(即短的曝光时间)。另外，优选将作为在通常的仓库的照度下在该快门速度中能够允许的最小iso感光度的400作为下限值。根据以上说明，在本实施方式中将默认iso感光度设为400以上3200以下。接着，参照图6说明第一模式下的重叠画面显示处理。图6是第一模式下的重叠画面显示处理的流程图。重叠画面显示处理是智能眼镜110显示重叠画面150的处理。设为cpu111控制通信接口117，预先从服务器130取得拣货列表。在s101中，cpu111计算与当前的照相机112的设定对应的曝光值。设为在第一模式时，照相机112的f值是默认f值，照相机112的iso感光度是默认iso感光度。另外，在s101中，设为照相机112的快门速度被设定为规定的快门速度。这时，cpu111根据从曝光计114取得的被拍摄体的亮度、默认iso感光度、公式(11)，计算曝光值。cpu111将临时的适当曝光值决定为计算出的曝光值。适当曝光值是与智能眼镜110的使用环境对应地决定的适当曝光值。cpu111通过s102～s106的处理进行曝光修正，决定适当曝光值。在s102中，基于cpu111的拍摄控制，照相机112进行拍摄而生成测试拍摄图像。cpu111取得测试拍摄图像。此外，测试拍摄图像是指例如在要使用数字照相机、智能设备的照相机功能拍摄静止图像、动画图像的情况下，如果将照相机功能打开并将照相机对准被拍摄体，则将经由ccd摄像元件等捕获到的被拍摄体的图像显示在数字照相机、智能设备的显示器上，但这是测试拍摄图像的一个例子。在s103中，cpu111决定表示最近取得的测试拍摄图像的视觉特性的指标值。cpu111针对测试拍摄图像将对亮度信号电平进行积分且对亮度电平进行平均化所得的值作为指标值。另外，cpu111也可以将针对测试拍摄图像在对画面的中央部分施加了加权的基础上对亮度信号电平进行积分所得的值作为指标值。另外，cpu111也可以将针对测试拍摄图像将画面分割为多个区域并按照每个区域对亮度信号电平进行积分而决定的值作为指标值。另外，cpu111还可以针对测试拍摄图像将根据亮度信号电平的直方图决定的值作为指标值。此外，例如在日本特开平2-250472中，公开了根据亮度信号的直方图进行曝光修正的结构。在s104中，cpu111判定在最近的s103中决定的指标值是否包含在预先设定的适当的规定范围中。cpu111在最近的s103中决定的指标值包含在规定范围中时，将处理前进到s106，在没有包含时，将处理前进到s105。在s104中使用的规定的范围例如可以是基于根据照相机112事先在适当的曝光状态下拍摄所得的采样图像而决定的指标值的范围。优选采样图像、以及测试拍摄图像拍摄了同一或类似的被拍摄体。作为被拍摄体的例子，可以列举在纸箱上粘贴了qr码的纸板等。该纸板是被拍摄体的一个例子，并不必须一定包含有qr码，可以与各工作场所的被拍摄体的特性对应地任意地决定。在s104中使用的规定的范围为以根据采样图像确定的指标值为中心的规定大小的范围。在s105中，cpu111将照相机112的曝光值提高1个阶段或降低1个阶段，而变更照相机112的曝光值。cpu111例如通过变更照相机112的快门速度，来变更照相机112的曝光值。这时，cpu111将f值(n)设为默认f值，将变更后的曝光值设为ev值，而设定照相机112，以使其使用根据公式(5)、(6)、(10)计算出的快门速度(t)来拍摄测试拍摄图像。cpu111将临时的适当曝光值决定为变更后的曝光值。然后，cpu111将处理返回到s102。在s106中，cpu111将正式的适当曝光值决定为最近决定的临时的适当曝光值。此外，cpu111也可以预先将基于采样图像的最优的指标值(最优指标值)存储在存储装置115中，将根据阶段性地变更曝光值进行拍摄所得的测试拍摄图像计算出的指标值中的最接近最优指标值的测试拍摄图像被拍摄时的曝光值决定为适当曝光值。在s107中，cpu111决定满足与默认f值、被拍摄体的亮度、快门速度、以及iso感光度对应的曝光值为在s106中决定的适当曝光值这样的条件的快门速度、以及iso感光度。接着，说明快门速度以及iso感光度的决定方法。首先，说明第一决定方法。cpu111将iso感光度决定为默认iso感光度。另外，cpu111根据默认f值、以及适当曝光值，决定快门速度。更具体地说，cpu111根据默认f值(n)、以及公式(5)，计算av值。接着，cpu111根据代入了适当曝光值的ev值、计算出的av值、以及公式(10)，计算tv值，根据公式(6)决定快门速度(t)。接着，说明第二决定方法。cpu111将iso感光度决定为默认iso感光度。另外，cpu111根据默认iso感光度、适当曝光值，决定被拍摄体的亮度，根据所决定的被拍摄体的亮度、默认iso感光度、默认f值，决定快门速度。更具体地说，cpu111根据默认iso感光度(s)、以及公式(8)，计算sv值。接着，cpu111根据代入了适当曝光值的ev值、计算出的sv值、以及公式(11)，计算bv值，根据公式(7)计算被拍摄体的亮度(l)。此处计算出的被拍摄体的亮度(l)是拍摄测试拍摄图像时的被拍摄体的亮度。接着，cpu111根据计算出的被拍摄体的亮度(l)、默认iso感光度(s)、默认f值(n)、以及公式(1)，决定快门速度(t)。此外，在图6的s102中，按照默认f值、默认iso感光度、以及满足公式(1)的快门速度进行拍摄。因此，在处理前进到s107时，cpu111也可以将在最近的s102的拍摄中使用的快门速度决定为在以后的拍摄中使用的快门速度。接着，说明第三决定方法。在第一决定方法和第二决定方法中，将iso感光度设为默认iso感光度，但在第三方法中，能够将iso感光度设为默认iso感光度以外的值。首先，cpu111根据适当曝光值、默认iso感光度，来决定被拍摄体的亮度。更具体地说，cpu111根据默认iso感光度、以及公式(8)，计算sv值。接着，cpu111根据代入了适当曝光值的ev值、计算出的sv值、以及公式(11)，计算bv值，根据公式(7)计算被拍摄体的亮度(l)。此处计算出的被拍摄体的亮度(l)是拍摄测试拍摄图像时的被拍摄体的亮度。接着，cpu111根据计算出的被拍摄体的亮度(l)、默认f值(n)、以及以下的公式(12)，计算c。接着，cpu111决定快门速度(t)、以及iso感光度(s)使得满足公式(13)。c＝(k·n＾2)/l……(12)t＝c/s……(13)在此，说明公式(12)、公式(13)。可以如下这样对公式(1)进行变形。t＝(1/s)×(k·n＾2)/l……(14)在此，如果用公式(12)定义c，则通过公式(14)得到公式(13)。c中包含的n是默认f值，l是针对适当曝光值决定的亮度，是在第三决定方法中决定的被拍摄体的亮度l。因此，c是常数。这样，c是常数，因此如果在公式(13)中决定了iso感光度(s)和快门速度(t)的任意一方的值，则决定了另一方的值。另外，作为iso感光度的值，如上述那样，理想的是400以上3200以下(称为适当iso范围)。在使用第三决定方法时，预先在适当iso范围内阶段性地准备能够设定的iso感光度的值(例如iso感光度为400、800、1600、3200)，准备优先画质而选择尽可能低的iso感光度的画质优先模式、优先快门速度的高速设定而选择尽可能高的iso感光度的读取模式、以及选择所准备的iso感光度中的接近中间的值的平衡模式等多个设定模式。另外，用户选择设定模式，cpu111将选择出的设定模式的信息存储到存储装置115中。然后，cpu111根据与设定模式对应的iso感光度(s)、计算出的常数c、公式(12)，决定快门速度(t)。例如，在选择了画质优先模式的情况下，cpu111将iso感光度(s)决定为可设定的iso感光度中的最小值，将快门速度(t)决定为与选择出的iso感光度对应的值“c/s”。此外，在此，以阶段性地准备可设定的iso感光度的值的结构为例子进行了说明，但也可以是能够在适当iso范围内设定任意的值的结构，并没有具体限定。与拍摄场景对应地，针对光圈和快门速度的组合，通过程序自动地决定通常的自动曝光功能的程序控制，但在利用了ar图像的仓库工作支持中，能够稳定地重叠显示ar图像(即稳定地读取qr码)，并且经由智能眼镜等向工作人员提示的画质的平衡是重要的。即，无论能够怎样稳定地读取图像，操作者也需要一边经由智能眼镜看着图像一边进行工作，如果长时间观看恶劣的画质持续地工作，则难以忍受苦痛。另外，即使是相同的画质，是否感觉到苦痛也基于各个工作人员的主观感受，因此优选能够灵活并且容易地设定iso感光度和快门速度的组合。通过按照第一～第三决定方法中决定的快门速度、iso感光度进行拍摄，即使是光量不同的环境，人也能够不感到压力地进行识别，并且能够拍摄出cpu111能够识别标记210的拍摄图像151。在s108中，cpu111设定第一模式的拍摄条件。更具体地说，cpu111设定照相机112，以使照相机112使用默认f值、以及在s108中决定的快门速度、iso感光度进行拍摄。在s109中，基于cpu111的拍摄控制，照相机112进行拍摄而生成拍摄图像151。在s110中，cpu111从在s109中生成的拍摄图像151中，识别出标记210。在s111中，cpu111进行显示控制使得在显示器113中显示出参照图4说明的重叠画面150。这时，cpu111根据在拣货列表中是否包含在s110中识别出的标记210的识别id，变更与该标记210对应的ar图像152。更具体地说，cpu111在拣货列表中包含在s110中识别出的标记210的识别id时，将与该标记210对应的ar图像152作为第一ar图像152a。另外，cpu111在拣货列表中不包含在s110中识别出的标记210的识别id时，将与该标记210对应的ar图像152作为第二ar图像152b。然后，cpu111将处理返回到s109。此外，cpu111也可以将处理返回到s101。另外，cpu111也可以在每个规定的时间、或在仓库的光量变化时等满足规定的条件时，将处理返回到s101。以上是第一模式下的重叠画面显示处理。[动作模式：第二模式]接着，说明智能眼镜110所具备的动作模式包含的第二模式。第二模式是在使用通过颜色的排列存储信息的彩色码(色彩变化标识符)作为标记210时，适合于彩色码即标记210的识别的动作模式。上述的颜色位是彩色码的例子。例如在智能眼镜110在保管了交货对象的物品200的地点引导工作人员10时使用第二模式。在智能眼镜110引导工作人员10时，如果由照相机112拍摄了保管有拣货对象的物品200的架子，则智能眼镜110在重叠画面150中，与拍摄图像151重叠地显示ar图像，该ar图像表示是保管有拣货对象的物品200的架子的旨意。假设在架子上，在通道侧附加了彩色码。接着，说明第二模式的快门速度。与第一模式不同地，对第二模式的快门速度使用默认快门速度。默认快门速度是适合于彩色码的拍摄的规定的快门速度，例如是由智能眼镜110所具备的os、应用程序定义(或由用户设定)的预先确定的快门速度、通过智能眼镜110所具备的ae(自动曝光)功能得到的快门速度。还与默认快门速度对应地，对默认f值、默认iso感光度设定适合于第二模式的值。例如将第二模式的默认快门速度、默认f值、默认iso感光度存储在存储装置115中。接着，说明第二模式下的重叠画面显示处理。在此，以与图6所示的第一模式下的重叠画面显示处理的不同点为中心进行说明。在第二模式下，代替图6的s101～s108，cpu111进行设定用于第二模式的拍摄条件的处理。更具体地说，cpu111进行以下的处理。首先，cpu111从存储装置115或服务器130等取得第二模式的默认f值、默认iso感光度、以及默认快门速度。接着，cpu111设定照相机112使得照相机112使用默认f值、默认iso感光度、以及默认快门速度进行拍摄。在s111中，cpu111进行控制而将参照图4说明的重叠画面150显示在显示器113中。这时，cpu111在拍摄图像151中显示出保管拣货对象的物品200的架子时，与显示在拍摄图像151中的架子重叠地显示表示是保管有拣货对象的物品200的架子的旨意的ar图像。[动作模式：第三模式]接着，说明智能眼镜110所具备的动作模式包含的第三模式。第三模式是在一次识别许多标记210时使用的动作模式。例如在对一个物品200附加了许多标记210时、大量地入库附加了标记210的物品200的情况下的入库验收登记时，为了扫描许多标记210而使用第三模式。接着，说明第三模式的快门速度。对第三模式的快门速度使用比cpu111在第一模式下决定的快门速度更快的快门速度。优选为第三模式的快门速度设为cpu111能够从拍摄图像151中识别标记210这样的条件下的最快的快门速度。还与默认快门速度对应地，对默认f值或默认iso感光度设定适合于第三模式的值。第三模式的快门速度、默认f值或默认iso感光度既可以存储在存储装置115中，也可以由智能眼镜110从服务器130等取得。这样，第三模式的快门速度比cpu111在第一模式下决定的快门速度快。因此，即使为了扫描许多标记210而工作人员10使照相机112尽快地动作，cpu111也能够从照相机112拍摄的拍摄图像151中识别出标记210。特别在标记210是黑白的时，cpu111不需要判别颜色，就能够根据颜色的浓淡识别标记210，因此即使快门速度快，cpu111也能够高精度地识别标记210。另外，由于快门速度快，所以并不一定是适合于人的视觉识别的拍摄图像151，因此在本实施方式的第三模式下，不进行使用拍摄图像151的重叠画面150的显示。接着，说明第三模式下的标记识别处理。在第三模式下的标记识别处理中，不进行将重叠画面150显示在显示器113中的控制，cpu111进行从照相机112拍摄的拍摄图像中识别标记210的处理。首先，cpu111设定第三模式的拍摄条件。更具体地说，cpu111进行以下的处理。首先，cpu111从存储装置115或服务器130等，取得第三模式的默认f值、默认iso感光度、以及快门速度。接着，cpu111设定照相机112，使得照相机112使用第三模式的默认f值、默认iso感光度、以及快门速度进行拍摄。接着，基于cpu111的拍摄控制，照相机112进行拍摄而生成拍摄图像151。接着，cpu111从拍摄图像151中识别标记210，将识别的结果显示在显示器113中，或发送到服务器130。以上是第三模式的标记识别处理。cpu111重复进行该第三模式的标记识别处理。[动作模式的变更]接着，说明动作模式的变更。cpu111可以根据接受工作人员10等用户的输入的输入装置所接受的操作，变更动作模式。输入装置是接受单元的例子。另外，cpu111也可以在第一模式时，在从拍摄图像151中识别标记210失败时，变更为第二模式。即，cpu111可以根据在应用程序要执行彩色码的读取处理而无法识别的情况下输出的错误代码等，变更为适合于彩色码的读取的快门速度的设定即第二模式。另外，假设在智能眼镜110的处理中存在将工作人员10引导到工作对象的架子的第一阶段、检查工作人员10的拣货工作的第二阶段，在第一阶段中需要读取粘贴在架子上的彩色码，在第二阶段中需要读取粘贴在商品等上的qr码。这时，cpu111例如可以根据工作人员10向麦克风116的语音输入，来判别是第一阶段还是第二阶段。更具体地说，如果根据在信息处理系统100中预先决定的语音输入项目，工作人员10进行了“我去了！”这样的语音输入，则cpu111可以判别为是需要引导到工作地点的第一阶段，如果工作人员10在到达了架子的情况下，进行了“到达工作地点！”这样的语音输入，则cpu111可以判别为第一阶段结束而是第二阶段。因此，cpu111可以在判别为第一阶段时设为第一模式，在判别为第二阶段时变更为第二模式。另外，cpu111也可以在识别出规定个数以上的黑白的标记210时，变更为第三模式。[效果]如以上说明的那样，在第一模式时，cpu111决定满足与默认f值、被拍摄体的亮度、快门速度以及iso感光度对应的曝光值成为规定的曝光值这样的条件的快门速度、iso感光度。然后，cpu111从使用默认f值、由cpu111决定的快门速度及iso感光度拍摄所得的拍摄图像中，识别对象物。由此，cpu111不对拍摄图像151进行特别的处理，就能够从拍摄图像151中识别标记210。因此，cpu111的处理负荷不会过大。因此，能够防止响应的延迟，而稳定地显示ar图像152。另外，在第一模式时，cpu111根据上述第一～第三的任意一个中的决定方法，决定快门速度以及iso感光度。由此，拍摄图像151适合于人的视觉识别，同时适合于cpu111对标记210的识别。因此，智能眼镜110能够显示包含适合于人的视觉识别的拍摄图像151的重叠画面150，能够抑制ar图像152的显示遗漏。即使显示器113是光学透视型，也起到能够抑制ar图像152的显示遗漏的效果。另外，默认iso感光度为400以上3200以下。由此，如参照图5说明的那样，能够抑制cpu111的负荷的增大，进而能够抑制在拍摄图像151中产生噪声。另外，如参照表1说明的那样，cpu111能够稳定地识别标记210。另外，智能眼镜110具有包含第一模式的多个动作模式。因此，cpu111能够与使用环境、使用目的等对应地，适当地从拍摄图像151中识别标记210。特别地在动作模式中包含第二模式。因此，通过设为第二模式，即使标记210是彩色码，cpu111也能够从拍摄图像151中适当地识别出标记210。并且，在动作模式中包含第三模式。因此，通过设为第三模式，特别在大量存在黑白的标记210的情况下，cpu111也能够扫描许多标记210。[其他实施方式]在动作模式中有第一模式即可，可以没有第二模式、第三模式。另外，在动作模式中，也可以包含第二模式、第三模式以外的模式。另外，可以能够由工作人员10等的智能眼镜110的用户设定各动作模式的默认f值、默认iso感光度、以及第二模式、第三模式的快门速度。另外，图6所示的处理并不限于由一台智能眼镜110执行的结构，也可以在多个信息处理装置中分散地执行。例如，也可以是智能眼镜110只进行拍摄图像151的拍摄、以及重叠画面150的显示，而在服务器130等其他信息处理装置中执行其他处理。这时，智能眼镜110和服务器130等经由通信接口117进行数据的收发，由此实现图6所示的处理。另外，也可以使用智能手机、平板终端等其他信息处理装置，来代替构成信息处理系统100的智能眼镜110。另外，默认iso感光度也可以是cpu111能够从将照相机112的快门速度设为最快而拍摄所得的拍摄图像151中识别出标记210那样的iso感光度。也可以经由网络或存储介质向系统或装置供给实现上述实施方式的1个以上功能的程序，通过由该系统或装置的计算机中的1个以上的处理器读出并执行程序的处理，来实现本发明。另外，也可以通过实现1个以上功能的电路(例如asic)来实现。以上，与实施方式一起说明了本发明，上述实施方式只不过表示出用于实施本发明的具体化的例子，并不通过它们限定地解释本发明的技术范围。即，能够不从其技术思想、或其主要特征脱离地，以各种形式实施本发明。此外，也可以任意地组合实施上述实施方式。当前第1页12