智能玩游戏照片捕捉

摘要

本发明涉及智能玩游戏照片捕捉。公开了用于标识、捕捉和呈现在玩采用运动跟踪输入技术的游戏期间出现的动作的高质量照片表示的实现。作为一个示例，公开了一种方法，该方法包括在玩电子游戏期间经由光学接口捕捉捕捉体中的玩家的多个照片。该方法还包括对于多个所捕捉的照片中的每个所捕捉的照片，将基于事件的打分参数与由该所捕捉的照片所描绘的或者与该所捕捉的照片相对应的事件进行比较。该方法还包括至少部分基于与基于事件的打分参数的比较来向多个所捕捉的照片赋予相应的分数。该方法还包括将电子存储介质处的所捕捉的照片与赋予所捕捉的照片的相应分数相关联。

说明书

技术领域

本发明涉及智能玩游戏照片捕捉。

背景技术

电子游戏平台可从多个源获得用户输入。作为一个示例，游戏玩家可利用 手持控制器设备来向电子游戏平台提供控制输入。作为另一示例，可经由电子 游戏平台的一个或多个相机或光学元件来获得玩家的身体定位。电子游戏平台 可跟踪玩家的身体位置的运动来将其用作玩家的控制输入。

发明内容

提供本发明内容以便以简化的形式介绍将在以下具体实施方式中进一步 描述的一些概念。本发明内容并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要 特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。此外，所要求保护的主题不 限于解决在本发明的任一部分中提及的任何或所有缺点的实现。

公开了用于标识、捕捉并呈现在玩采用运动跟踪输入技术的游戏期间发生 的动作的高质量照片表示的实现。作为一个示例，公开了一种方法，该方法包 括在玩电子游戏期间经由光学接口捕捉捕捉体(capture volume)中的玩家的多 个照片。该方法还包括对于多个所捕捉的照片中的每个所捕捉的照片，将基于 事件的打分参数与由该所捕捉的照片所描绘的或者与该所捕捉的照片相对应 的事件进行比较。该方法还包括至少部分基于与基于事件的打分参数的比较来 将相应的分数赋予多个所捕捉的照片。该方法还包括将电子存储介质处的所捕 捉的照片与被赋予所捕捉的照片的相应分数相关联。

附图说明

图1描绘了根据至少一种实现的示例游戏环境。

图2是描绘根据至少一种实现的示例计算环境的示意图。

图3是描绘根据至少一种实现的示例方法的流程图。

图4、5和6是描绘照片中可能捕捉到的玩家的示例身体位置的不同状态 的图。

具体实施方式

如此处所述，可在活跃玩游戏期间捕捉玩家的多个照片。可对多个照片打 分来标识并呈现一个或多个打分更高的照片。对所捕捉的照片的打分可以基于 一个或多个基于事件的打分参数或所捕捉的照片的照片特征，如模糊、锐度、 曝光、亮度、对比度、色调、温度、饱和度或其他适当特征。例如，相机所捕 捉的照片可能展现得很模糊，特别是如果照片中的对象正在不良的环境光照条 件下移动的话。模型的矢量场可用来打分，其中对展现出更低的速度或加速度 (例如由模糊所指示的)的照片提供更高的打分。可在玩游戏之前捕捉基线照 片以提供用于调整曝光和/或记录一个或多个相机的参数的控制输入以减少模 糊或优化所捕捉的照片中的其他适当的照片特征。

此外，基于事件的打分参数可包括一个玩家、一组玩家和/或其他观察用户 的动作。例如，可根据玩家的姿态来对捕捉玩游戏期间该玩家的动作的照片进 行打分。在一个特定示例中，根据用户的姿态如何精确地与预定义姿态(如在 图形显示器上显示的虚拟姿态)相匹配来对该姿态进行打分。作为再一示例， 在对照片进行打分时可考虑捕捉玩游戏期间观察玩家的其他用户的反应的照 片。在一个特定示例中，基于玩家的跳高和人群的反应来对捕捉玩家进行跳高 而一群用户通过欢呼来进行反应的照片进行打分。换言之，捕捉人群的动作可 能是所关注的，并且因此可能有助于照片的更高分数。作为再一示例，可根据 预定义准则来对捕捉玩家的面部表情的照片进行打分。在一个特定示例中，对 捕捉玩家的面部的照片执行面部识别算法来确定他们是否在笑并且如果玩家 在笑的话则增加该照片的分数。

图1描绘了根据至少一种实现的示例游戏环境100。游戏环境100包括游 戏系统110，游戏系统110包括游戏控制台112和视觉子系统114中的一个或 多个。视觉子系统114可包括一个或多个相机或光学元件。作为一个示例，视 觉子系统114可包括一个或多个范围相机115、116和RGB相机117。

范围相机115、116例如可提供深度感测功能。在至少一些实现中，范围 相机或深度传感器115、116可包括红外光投影仪和用于捕捉所反射的红外光 和/或环境光的传感器。RGB相机117可捕捉来自环境光源的可见光。在一些 实现中，视觉子系统114还可包括音频传感器119以在玩游戏期间检测游戏环 境100中的音频信号。在一个示例中，音频传感器119可采用话筒阵列的形式。

游戏环境100还包括图形显示器118。图形显示器118可以是独立于游戏 系统110的设备，或者替代地可包括游戏系统110的组件。游戏控制台112可 与视觉子系统114通信以接收来自范围相机或深度传感器115、116、RGB相 机117、和音频传感器119的输入信号。游戏控制台112可与图形显示器118 通信以向玩家呈现图形信息。

人类用户(在此处被称为玩家120)可在捕捉体122内与游戏系统110进 行交互。捕捉体122可以对应于可由视觉子系统114的一个或多个相机或光学 元件捕捉的物理空间。玩家120可在捕捉体122内移动以经由视觉子系统114 向游戏控制台112提供用户输入。玩家120可附加地利用另一用户输入设备来 与游戏系统110进行交互，如例如控制器、鼠标、键盘、或话筒。

图2是描绘根据至少一种实现的示例计算环境200的示意图。计算环境200 可包括可经由网络216彼此通信的计算设备210、一个或多个其他计算设备(如 其他计算设备212)、以及服务器设备214。网络216可包括例如广域网(例 如，因特网)或局域网(例如，内联网)中的一个或多个。

计算设备210可对应于至少包括游戏控制台112和视觉子系统114的前述 游戏系统110的一个示例实现。计算设备210可包括诸如示例处理器220等一 个或多个用于执行指令的处理器。这些处理器可以是单核或多核的。计算设备 210可包括其上存储有或包括指令224的计算机可读存储介质222，该指令224 能够由诸如示例处理器220等一个或多个处理器执行以执行此处所描述的一个 或多个操作、过程、或方法。在一些实现中，上面执行的程序可被配置以用于 并行或分布式处理。

计算机可读存储介质222可包括可移动介质和/或内置设备。在一些实现 中，计算机可读存储介质222可包括光学存储器设备(例如，CD、DVD、 HD-DVD、蓝光盘等)、半导体存储器设备(例如，RAM、EPROM、EEPROM 等)和/或磁存储器设备(例如，硬盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、MRAM 等)等等。

在一些实现中，计算机可读存储介质222可包括可移动计算机可读存储介 质，该介质可用于存储和/或传送可被执行以实现此处描述的方法和过程的数据 和/或指令。可移动计算机可读存储介质尤其可以采取CD、DVD、HD-DVD、 蓝光盘、EEPROM和/或软盘形式。

在一些实现中，计算机可读存储介质222可包括一个或多个物理、非瞬态 设备。相反，在一些实施例中，本文描述的指令的各方面可以按暂态方式通过 不由物理设备在至少有限持续时间期间保持的纯信号(例如电磁信号、光信号 等)传播。此外，与本发明有关的数据和/或其他形式的信息可以通过纯信号传 播。

作为一个示例，计算设备210可建立准则，该准则定义一个或多个所关注 的时刻，该所关注的时刻对应于在捕捉体(如前述捕捉体122)中出现的预定 义玩家移动或位置。在至少一些实现中，所建立的准则可对应于有可能会在玩 游戏期间被用户采取的预期姿态。该预期姿态可以是游戏相关的和/或可以取决 于玩家正在与其交互的游戏的特定阶段。在一些实现中，所关注的时刻可由玩 游戏的阶段或虚拟化身的动作定义。例如，在滑雪游戏中，所关注的时刻可被 定义为虚拟化身从滑雪跳台跳下的游戏阶段。在一些实现中，所关注的时刻可 在玩家玩游戏期间选择性地触发照片捕捉及打分。在一些实现中，可在玩家玩 游戏期间相对连续地生成照片并对照片打分。

玩家可在玩游戏期间采取多个不同的身体位置。例如，玩家可通过向外伸 出手臂和腿、和/或通过使玩家的脚离开地面来指示跳跃位置。作为另一示例， 玩家可通过摆出蜷起身体滑雪位置的姿势来指示滑雪位置。作为再一示例，用 户可通过将玩家的身体定位在对应于虚拟洞的位置的特定位置来指示塞住游 戏中存在的虚拟洞。两个或更多个玩家可以协作以指示游戏中另外一些其他的 行为或动作。计算设备210可经由从视觉子系统230接收的输入信号来解释玩 家的位置。视觉子系统230可对应于例如前述视觉子系统114。

计算设备210可经由视觉子系统230的一个或多个相机来在玩游戏过程中 捕捉玩家的多个照片。作为一个示例，可利用前述RGB相机117来在活跃玩 游戏期间捕捉一个或多个玩家的照片。经由视觉子系统230捕捉的照片可被存 储在如例如本地数据存储226等数据存储中。经由视觉子系统230捕捉的照片 可被附加地或替代地存储在例如服务器设备214的远程数据存储中。

计算设备210可沿期望度标尺来对所捕捉的照片进行打分。在一些实现中， 期望度标尺可以与被建立为定义一个或多个所关注的时刻的准则相关，其中如 果玩家的移动或位置与被建立为定义一个或多个所关注的时刻的该准则相对 应，则将相对较高的分数赋予所捕捉的照片。计算设备210可利用各种信息来 对所捕捉的照片打分，包括从可视子系统230的一个或多个深度或RGB相机 获得的信息。

在至少一些实现中，计算设备210可至少部分基于一个或多个基于事件的 打分参数或照片的照片特征来对所捕捉的照片打分。照片特征可包括例如模 糊、锐度、曝光、亮度、对比度、色调、温度、饱和度等中的一个或多个以及 其他适当照片特征。注意，基于事件的打分参数可包括照片特征。作为一个示 例，计算设备210可评估所捕捉的照片的不同照片区域的模糊，其中在所捕捉 的照片的某些照片区域中出现的模糊可比在所捕捉的照片的其他照片区域中 出现的模糊具有更重的权重。

此外，基于事件的打分参数可包括一个玩家、一组玩家和/或其他观察用户 的动作。例如，可利用玩家和/或用户的面部识别和/或骨架框架识别来标识照 片中与玩家的面部、手臂、腿、躯干等相对应的一个或多个区域。作为一个示 例，可基于玩家多么精确地采取预定义姿态(诸如在图形显示器118上显示的 虚拟姿态)来对捕捉玩家的照片打分。在一些实现中，可沿玩家身体的不同部 位与虚拟位置的靠近程度的期望度标尺来对玩家的姿态打分。在多个玩家与计 算设备210进行交互的一些实现中，计算设备210可对所捕捉的照片中的每个 玩家的姿态打分。此外，当多个玩家高度同时地得分时，可实现分数额外奖 (bonus)或乘数。在一些实现中，可基于所建立的准则来对玩家或用户的面部 表情打分以有助于照片的分数。例如，所建立的准则可规定如果照片捕捉到正 在笑的玩家，则增加该照片的分数。

此外，对照片的打分可以不仅基于玩家的动作，而且基于房间内围绕他们 的其他用户的动作。例如，如果玩家的照片由于非常棒的跳高而得到高分数， 则观察该玩家的其他用户可兴奋地爆发并欢呼跳跃，并且抓住跳跃的用户人群 的动作也可以是所关注的并增加该照片的更高分数。

在一些实现中，计算设备210可至少部分基于在捕捉照片的时刻音频传感 器119所捕捉的音频信号来对所捕捉的照片打分。例如，可标识一个玩家、一 组玩家和/或其他观察用户所产生的声音并用其对照片打分。在一个特定示例 中，可基于所捕捉的音频超出声音水平阈值(如在人群欢呼时)来增加照片的 分数。作为另一示例，可基于所捕捉的音频与模型音频签名相匹配(如玩家唱 歌)来增加照片的分数。作为再一示例，照片捕捉可响应于音频水平超出音频 阈值和/或所捕捉的音频与模型音频签名相匹配而被触发。

计算设备210可经由输入/输出设备228来向玩家呈现经打分的照片。作为 一个示例，输入/输出设备228可包括图形显示器，如前述的图1的图形显示器 118。在一些实现中，计算设备210可至少部分基于被赋予所捕捉的照片的相 应分数来过滤所捕捉的照片，并且可响应于所述过滤而改变所捕捉的照片向玩 家的变化的呈现。例如，可过滤所捕捉的照片以便将具有相对高分数的照片呈 现给用户，而不将打分较低的照片呈现给用户。此外，可将经捕捉的照片的分 数呈现给用户，而计算设备210可在向用户呈现各个分数之后提示玩家保存或 分享所捕捉的照片中的一个或多个。

在至少一些实现中，对所捕捉的照片的打分可被远程执行，例如由服务器 设备214。例如，计算设备210可经由网络216将所捕捉的照片中的一个或多 个发送到服务器设备214以进行打分，借此服务器设备214可经由网络216用 所捕捉的照片中的该一个或多个的相应分数来回应计算设备210。

在一些实现中，服务器设备214可主存(host)社交联网平台，该平台使 计算设备210的玩家或用户能够经由社交网络与其他计算设备212的玩家或用 户进行交互。在至少一些实现中，计算设备210或服务器设备214可标识所捕 捉的照片中已被计算设备的玩家与社交网络内的一个或多个玩家分享的一个 或多个照片。对所捕捉的照片的打分可进一步至少部分基于所捕捉的照片中的 一个或多个是否被玩家在社交网络内分享。例如，可响应于玩家与另一玩家分 享照片而增加该照片的分数。照片的分享还可经由文本消息收发、电子邮件或 其他适当通信形式进行。在一些实现中，计算设备210可至少部分基于观看玩 家的所捕捉的表现和/或对该表现作出反应的人数来对所捕捉的照片打分。

在至少一些实现中，计算设备210或服务器设备214可标识玩家或用户与 所捕捉的照片的交互，并且可响应于这样的交互来改变所捕捉的照片的分数。 用户交互的示例包括玩家分级、玩家评论、照片分享(例如，如先前讨论的) 等等。例如，计算设备210或服务器设备214可诸如经由社交网络标识赋予所 捕捉的照片的一个或多个玩家分级。对所捕捉的照片的打分可进一步至少部分 基于该一个或多个玩家分级。例如，可对被赋予较高玩家分级的所捕捉的照片 比被赋予较低玩家分级的所捕捉的照片打相对更高的分数。玩家分级可将拇指 朝上/拇指朝下信息、星数分级信息、数字分级信息、评论或其他适当信息例如 作为元数据与所捕捉的照片相关联。

所捕捉的照片的分数可作为打分信息在数据存储(例如，数据存储226) 中与所捕捉的照片相关联。在一些情况下，可利用打分信息来选择所捕捉的照 片的一子集来呈现给玩家，例如，如先前讨论的。还可利用打分信息作为对计 算设备210的反馈，该反馈可被用来确定何时或是否要捕捉玩家的更多照片。 例如，与相对低的分数相关联的照片可以致使计算设备210在后续玩游戏期间 捕捉该玩家的更多照片以尝试捕捉具有较高分数的照片。作为另一示例，在游 戏中的一个或多个特定时刻期间捕捉的照片可归因于或相关于相对游戏中的 其他时刻的较高的分数。计算设备210可在归因于或相关于较高分数的后续玩 游戏的一个或多个特定时刻期间捕捉玩家的照片以尝试捕捉打分较高的照片。

图3是描绘根据至少一种实现的示例方法300的流程图。方法300可包括 一种标识、捕捉和呈现在玩采用运动跟踪输入技术(如先前参考图1和图2描 述的)的游戏期间发生的动作的高质量照片表示的方法。作为一个示例，照片 可在玩电子游戏期间经由光学接口获得。作为一个示例，方法300可至少部分 由前述计算设备210、服务器设备214或其组合来执行。

操作302包括在捕捉多个照片之前经由对基线照片的捕捉来建立照片基线 条件。在至少一些实现中，基线照片可包括从两个或更多个相机或光学元件获 得的光学信息的组合。例如，可将从RGB相机获得的光学信息与从一个或多 个范围相机获得的光学信息进行组合。操作304包括，在捕捉玩家玩游戏过程 中的多个照片之前，响应于该基线照片而调整视觉子系统的曝光和/或记录参 数。

在至少一些实现中，对相机的曝光和/或记录参数的调整可以基于基线照片 的整个捕捉体或者可以基于捕捉体内的特定区域。例如，可响应于基线照片中 与玩家面部相对应的区域来调整曝光和/或记录参数。以此方式，即便在不良环 境光照条件下，也可在玩游戏期间获得玩家的面部的照片。

在一些实现中，可以更频繁地执行该基线过程，诸如在每次拍摄用户的照 片时。通过更频繁地执行基线过程，计算系统可以更快地适应于变化的条件， 如用户开灯。

操作306包括建立定义一个或多个所关注的时刻的准则，所述所关注的时 刻与捕捉体中出现的预定义玩家移动或位置和/或指导玩家采取一姿态的玩游 戏事件相对应。在至少一些实现中，所建立的准则对应于有可能会在玩游戏期 间被玩家采取的预期姿态。例如，玩家可能通过将玩家的身体移动或定位到捕 捉体内的特定位置来执行游戏内的特定任务。可以预期会出现这些位置的所关 注时刻可以是基于玩家正在玩的游戏和/或用户正在与之交互的游戏的特定阶 段的。例如，所关注的时刻可以由位于游戏中预期玩家将处于特定姿态的不同 阶段中的触发器来启动。作为另一示例，所关注的时刻可以通过对由所建立的 准则定义的姿态的检测来启动。

在一些实现中，可利用所关注的时刻来选择性地触发照片捕捉的启动。如 此，建立准则可包括标识玩电子游戏期间的触发器事件。例如，触发器事件可 包括标识玩家所采取的姿态。作为另一示例，触发器事件可包括电子游戏的给 定阶段。作为再一示例，触发器事件可包括玩家的化身表示采取近似所建立的 准则的移动或姿态。在玩电子游戏期间经由音频接口捕捉音频的一些实现中， 触发器事件可包括所捕捉的音频超出声音水平阈值或展现模型音频签名。

在一些实现中，可以省略操作306而可在整个玩游戏过程中相对连续地执 行照片捕捉。例如，在具有适当大的计算资源量的计算系统中，可在玩游戏期 间的每一帧捕捉照片。

操作308包括捕捉该玩家的多个照片。作为一个示例，可经由视觉子系统 的RGB相机来捕捉多个照片。在至少一些实现中，捕捉玩家的多个照片包括 如果玩家的移动或位置至少部分对应于被建立为定义一个或多个所关注的时 刻的准则则捕捉多个照片。

操作310包括对于多个所捕捉的照片中的每个所捕捉的照片，将基于事件 的打分参数与由该所捕捉的照片描绘的或者与该所捕捉的照片相对应的事件 进行比较。如同上面讨论的，基于事件的打分参数可包括可以与同所捕捉的图 像相对应的事件进行比较的所建立的各种准则。例如，所建立的准则可定义捕 捉体内的一个或多个预定义玩家移动或姿态。作为另一示例，所建立的准则可 定义电子游戏内的化身的一个或多个预定义化身移动或姿态。

在一些实现中，基于事件的打分参数可包括捕捉体内的一个或多个其他玩 家或人的预定义移动或姿态。相应地，可基于多个玩家的动作和/或来自观察一 个玩家或一组玩家的其他用户的响应来对所捕捉的照片打分。在在玩游戏期间 经由音频接口捕捉音频的一些实现中，在与所捕捉的照片相对应的时刻，基于 事件的打分参数可包括可与同所捕捉的照片相对应的所捕捉的音频进行比较 的声音水平阈值或模型音频签名。

操作312包括至少部分基于与基于事件的打分参数的比较来将相应的分数 赋予多个所捕捉的照片。分数可从与为基于事件的打分参数建立的准则相关的 期望度标尺来赋予，其中如果玩家的移动或位置与所建立的准则向对应则将相 对较高的分数赋予所捕捉的照片。作为一个示例，向所捕捉的照片赋予相应分 数可以包括如果一照片描绘玩家尝试采取预定义身体姿态则对所捕捉的照片 中的该照片打更高的分数。

在操作312处执行的打分可进一步至少部分基于在所捕捉的照片中标识的 一个或多个照片特征。照片特征可包括例如模糊、锐度、曝光、亮度、对比度、 色调、温度、饱和度等中的一个或多个以及其他适当照片特征。作为一个示例， 对所捕捉的照片打分包括如果所捕捉的照片展现较少的模糊则对该所捕捉的 照片打相对更高的分数，而可以将相对更低的分数作为所捕捉的照片中的模糊 的递增函数来赋予所捕捉的照片。

在至少一些实现中，对所捕捉的照片打分可利用与所捕捉的场景中的不同 部分相关联的加权。作为一个示例，所捕捉的照片内的玩家的面部的照片表示 的照片特征可以比所捕捉的照片内的玩家的下半身的照片表示的照片特征具 有更重的权重。操作312可包括例如评估所捕捉的照片的不同照片区域的模糊 或其他照片特征，其中在所捕捉的照片的某些照片区域中出现的模糊比所捕捉 的照片的其他照片区域中出现的模糊在打分上具有更重的权重。例如，如果模 糊是在照片中与玩家的面部相对应的照片区域中，则该模糊可更严重地降低照 片的分数。

在至少一些实现中，可从获得自视觉子系统的RGB相机和一个或多个范 围相机的光学信息的组合来标识或评估模糊或其他照片特征。例如，可利用一 函数来组合三个或更多个分数，包括骨架运动分数、RGB分数、深度分数、以 及光照分数。可将高通过滤或其他适当的方案应用于这些光学信号或其组合来 标识或评估模糊。

在至少一些实现中，在操作312执行的打分还可包括标识所捕捉的照片中 由玩家与社交网络内的一个或多个其他玩家分享的一个或多个照片。打分可进 一步至少部分基于所捕捉的照片中的一个或多个是否被玩家在社交网络内分 享。被与大量玩家分享的照片在分数上可被增大到大于没有被与其他玩家分享 或与较少数量的玩家分享的照片的程度。

在至少一些实现中，在操作312执行的打分还可包括标识被赋予所捕捉的 照片中的一照片的一个或多个玩家分级。打分可进一步至少部分基于照片的一 个或多个玩家分级。例如，响应于正面的或更高的玩家分级可增加照片的分数， 而响应于负面的或更低的玩家分级可降低照片的分数。

操作314包括将电子存储介质处的所捕捉的照片与被赋予所捕捉的照片的 相应分数相关联。例如，被赋予的分数和相关联的照片可被存储在图2的数据 存储226中。在一些实现中，可响应于从用户(例如，经由用户设备)接收到 保存一个或多个经打分的照片的指示，将经打分的照片保存在电子存储介质 中。因为在电子存储介质中分数与照片相关联，所以分数能够很容易地被检索 以执行各种操作。例如，可利用经打分的照片来调整电子游戏的难度级别或执 行另一适当操作。

操作316包括向玩家呈现一个或多个经打分的照片。在至少一些实现中， 当向玩家呈现经打分的照片时，操作316还可包括用有关针对一个或多个打分 相对较高的照片可采取的用户动作的询问来提示玩家。例如，可经由诸如图形 显示器等输出设备来执行提示。询问可包括玩家是否想要保存、上传经打分照 片和/或将经打分的照片发送到期望位置或发送给期望用户的询问。

图4、5和6是描绘照片中可能捕捉到的玩家的示例身体位置的不同状态 的图。图4描绘了可以在一照片中捕捉的玩家，其中该照片中不存在模糊。图 5描绘了可以在另一照片中捕捉的玩家，其中在与玩家的面部相对应的照片区 域中存在模糊。图6描绘了可以在再一照片中捕捉的玩家，其中在与玩家的下 半身相对应的不同照片区域中存在模糊。

如果例如对所捕捉的照片的打分是基于模糊的量或模糊在所捕捉中的照 片的位置的，则可将相对于彼此不同的分数赋予图4、5和6。例如，图4的打 分可以比图5和6更高，因为图4包括比图5和6更少的模糊。如果例如面部 区域中的模糊比与玩家的身体的另一部分相对应的区域中的模糊具有更重的 权重，则图5的打分可以比图6更低，因为图5在玩家的面部区域具有比图6 更多的模糊。然而，应当领会，图4、5和6仅仅提供了可如何利用打分来区 分游戏系统所捕捉的照片的一些非限制性示例。

应该理解，此处所述的配置和/或方法在本质上是示例性的，且这些具体实 施例或示例不是限制意义，因为多个变体是可能的。此处所述的具体例程或方 法可表示任何数量的处理策略中的一个或更多个。由此，所示出的各个动作可 以按所示顺序执行、按其他顺序执行、并行地执行、或者在某些情况下省略。 同样，可以改变上述过程的次序。

本发明的主题包括各种过程、系统和配置的所有新颖和非显而易见的组合 和子组合、和此处所公开的其他特征、功能、动作、和/或特性、以及其任何和 全部等效物。