MÉTODO DE CÓDIGO VISUAL PARA DISPOSITIVOS MÓVILES EQUIPADOS CON CÁMARA.

Método de código visual para dispositivos móviles equipados con cámara CAMPO TÉCNICO DE LA INVENCIÓN La presente invención se refiere al campo de la decodificación de códigos leíbles por máquina, utilizando dispositivos móviles equipados con cámara. Más específicamente, la presente invención divulga un código visual propietario que puede ser decodificado y utilizado por prácticamente cualquier dispositivo móvil equipado con cámara. ANTECEDENTES DE LA TÉCNICA Los códigos de barras han sido utilizados para identificar y fijar los precios de objetos durante más de treinta años. Típicamente, los códigos de barras son usados en la venta al consumidor, para identificar la mercancía. Por ejemplo, un litro de leche puede contener un código de barras que, cuando es escaneado, notificará al cajero el precio de la leche. Sin embargo, en los últimos años, los códigos de barras han adquirido nuevos propósitos, conforme los ordenadores y los escáneres de código de barras se han hecho más fáciles de transportar. Los circuitos requeridos para escanear un código de barras unidimensional convencional pueden ser alojados, ahora, en un dispositivo tan pequeño como un llavero típico. Como resultado, muchos teléfonos móviles, asistentes digitales personales ("PDAs") y buscapersonas pueden ser adaptados con, o conectados a, un dispositivo de escaneo por láser. Esto permite que el dispositivo móvil funcione como un escáner capaz de almacenar cientos o miles de códigos de barras escaneados. Los dispositivos móviles con escáneres conectados han permitido el desarrollo de un nuevo nicho en el negocio de la electrónica inalámbrica. Algunas empresas han desarrollado software y hardware que permiten al usuario escanear cualquier código de barras y ser redirigido a una información multimedia (por ejemplo, un sitio web, descripción del producto, precio, etc.) sobre el producto escaneado. Estos programas proporcionan un vínculo entre el mundo físico y el mundo en línea que antes no existía. Sin embargo, los dispositivos móviles con escáneres conectados tienen algunos inconvenientes que han limitado su expansión en el mercado de móviles. En primer lugar, hay pocos dispositivos móviles producidos para el público en general que contienen escáneres basados en láser integrados. Por lo tanto, para que un usuario consiga una capacidad de escaneado para un dispositivo móvil, él/ella debe adquirir equipo adicional. El equipo de escaneo adicional añade también peso y tamaño al dispositivo móvil, reduciendo, de esta manera, su movilidad. En la actualidad, hay disponibles muchos teléfonos celulares y dispositivos móviles con cámaras incorporadas. La explosión de la disponibilidad de cámaras digitales asequibles y su inclusión en los dispositivos móviles se debe a diversos factores. Uno de los más importantes es la reciente disponibilidad de sensores de imagen de bajo costo, basados en tecnología CMOS. Las cámaras de estos dispositivos proporcionan un medio para capturar la información de código de barras que antes sólo estaba accesible por medio de un escáner basado en láser. La decodificación de imágenes de código de barras desde cámaras digitales incluidas en dispositivos móviles presenta varios problemas difíciles. Estos problemas son mucho más complicados que los retos abordados en los lectores de códigos de barras comerciales. Por lo tanto, existe claramente una necesidad de un sistema de código visual que sea capaz de ser decodificado en un dispositivo móvil equipado con cámara. El sistema de código visual debería ser capaz de ser decodificado desde un amplio intervalo de ángulos y distancias, para su uso en diferentes aplicaciones. Un método de decodificación de un código visual según la porción precaracterizadora de la reivindicación 1, se divulga en el documento US-B2-6604682. EXPOSICIÓN DE LA INVENCIÓN Según la presente invención, un método de decodificación de un código visual está caracterizado por las características indicadas en la porción precaracterizadora de la reivindicación 1. La mejora de los dispositivos móviles, de esta manera, es prometedora, ya que está al alcance constante de sus usuarios y está disponible, de esta manera, en muchas situaciones cotidianas. Ofrecen una conectividad inalámbrica continua, y los modelos con cámaras integradas se están haciendo cada vez más populares. La capacidad de detectar objetos en la vecindad inmediata de los usuarios refuerza el papel de los teléfonos móviles en escenarios de comercio móvil, educación y juegos. Además, ofrece una forma de interacción natural y hace que la entrada de datos sea más conveniente. El método reivindicado puede proporcionar una base para superponer información de texto o gráfica sobre la imagen de la cámara en tiempo real, proporcionando al usuario la sensación de "realidad aumentada". Esto permite una amplia variedad de posibilidades de aplicación en situaciones donde la información debe estar estrechamente vinculada a los 2   objetos físicos. Un ejemplo es el mantenimiento de los dispositivos o aparatos en campo. Por ejemplo, las partes individuales de un aparato pueden estar asociadas con diferentes códigos visuales. Mediante la decodificación de los diferentes códigos visuales, una información gráfica, que está alineada con los artículos de la imagen, puede ser superpuesta sobre la imagen de la cámara. Posibilidades de aplicación adicionales incluyen mostrar instrucciones de mantenimiento, realizar pedidos de repuestos, comprobar un programa de mantenimiento, etc. Otras aplicaciones estrechamente relacionadas incluyen realizar convenientemente un pedido en catálogos de pedidos por correo, introducir números de referencia en aplicaciones de banca en línea, vincular contenido en línea actualizado a periódicos, soporte para campañas de publicidad comercial por móvil, integración con anuncios de TV, anuncios de TV del tipo vote-ahora o compre -ahora, reservar entradas para eventos y simplificar la interacción con el propio dispositivo móvil. El método de la presente invención incluye, preferentemente, un sistema de coordenadas incorporado, independiente de la orientación, determinación del ángulo de rotación, determinación de la inclinación y determinación de la distancia, que permiten un gran número de aplicaciones, tales como selección de artículos y entrada de formulario. El algoritmo de reconocimiento puede determinar con precisión las coordenadas de un punto objetivo con relación al sistema de coordenadas definido por el código visual. Las coordenadas pueden ser independientes de la orientación, la inclinación o la rotación del código visual en la imagen de la cámara. Esto permite a la aplicación asociar cada punto de la imagen observada (y por lo tanto, áreas de formas arbitrarias) con información y con operaciones específicas. De esta manera, un único código visual puede estar asociado con una pluralidad de dichas áreas (por ejemplo, las celdas individuales de una tabla o los elementos y las regiones de una imagen). El algoritmo de reconocimiento puede proporcionar un ángulo de rotación del código visual en la imagen de la cámara, como un parámetro de entrada adicional. Esto puede ser empleado para simplificar la interacción con el dispositivo móvil. Simplemente cambiando la orientación del dispositivo móvil, se reemplaza información diferente, sin necesidad de ninguna interacción a través del teclado. La inclinación horizontal y vertical puede ser usada como parámetro de entrada adicional, de la misma manera que se ha descrito anteriormente (es decir, asociando información diferente con ángulos de inclinación diferentes). La correspondencia entre el sistema de coordenadas de la imagen y el sistema de coordenadas de los códigos puede ser usada también para solucionar problemas de distorsión proyectiva por alabeo en la imagen de la cámara, lo que permite la captura automática de elementos de formulario. Los campos individuales del formulario impreso pueden ser tratados para eliminar el alabeo para eliminar la distorsión y prepararlos, de esta manera, para un procesamiento adicional, tal como su transmisión a un servidor en línea. ESCENARIOS DE INTERACCIÓN Se abren nuevas posibilidades de interacción cuando los teléfonos móviles o PDAs se mejoran para actuar como sensores para objetos del mundo real. La brecha entre el mundo físico que rodea al usuario y el mundo virtual se reduce al ofertar una manera natural de "recoger" datos en situaciones cotidianas. La información se superpone con entidades físicas y es situada y anclada, de esta manera, en el contexto del mundo real. Los teléfonos móviles están en una excelente posición para contribuir a esta visión, ya que son dispositivos disponibles omnipresentes, constantemente al alcance del usuario. El corto tiempo... [Seguir leyendo]

1. Método de decodificación de un código visual (101), que comprende: (a) capturar una imagen que incluye un código visual que está asociado con múltiples regiones de la imagen, teniendo cada región una forma; (b) transformar la imagen a escala de grises; (c) umbralizar la imagen; (d) localizar y evaluar el código visual (101) dentro de la imagen; (e) calcular las formas de las regiones de interés dentro de la imagen que están asociadas con el código visual (101); en el que el método está caracterizado porque: (f) la imagen es capturada usando un dispositivo móvil equipado con una cámara digital; (g) cada una de dichas regiones está asociada con información en línea en una URL respectiva; y en el que, además, el método está caracterizado porque: (h) determina una orientación del dispositivo móvil con relación al código visual y las regiones cuando se apunta a una región seleccionada; y (i) visualiza dicha información para la región seleccionada en el dispositivo móvil, dependiendo de la orientación del dispositivo. 2. Método según la reivindicación 1, que incluye además tratar la imagen, para corregir una distorsión radial de la lente, antes de transformarla a escala de grises. 3. Método según la reivindicación 1, que incluye además: calcular una primera correspondencia proyectiva del código visual (101) desde un sistema de coordenadas de la imagen a un sistema de coordenadas del código visual; calcular una segunda correspondencia proyectiva del código visual (101) desde el sistema de coordenadas del código visual al sistema de coordenadas de la imagen; calcular un ángulo de rotación del código visual (101); calcular los valores de inclinación horizontal y vertical del código visual (101); calcular una distancia del código visual (101) desde el dispositivo móvil; y leer los bits codificados en el código visual (101). 4. Método según la reivindicación 3, que incluye además realizar una detección de errores en el código visual (101). 5. Método según la reivindicación 3, en el que el código visual consiste en tres elementos fundamentales (107, 109, 111), una barra guía (105) pequeña y una barra guía (103) grande. 6. Método según la reivindicación 5, en el que un código visual individual es localizado mediante la identificación de los elementos fundamentales (107, 109, 111), la barra guía (105) pequeña y la barra guía (103) grande. 7. Método según la reivindicación 3, en el que el código visual consiste en tres elementos fundamentales (107, 109, 111), una barra guía (105) pequeña y una barra guía (103) grande, y en el que una orientación de la barra guía pequeña y la barra guía grande es usada cuando se calcula el ángulo de rotación del código visual (101), se calcula la distancia del código visual y se calcula la inclinación del código visual. 8. Método según la reivindicación 1, en el que la transformación a escala de grises de la imagen es realizada calculando el valor de cada píxel en escala de grises, promediando el valor de los píxeles rojo y verde. 9. Método según la reivindicación 8, en el que la imagen en escala de grises es convertida a una imagen en blanco y negro, usando un algoritmo de media móvil ponderada. 10. Método según la reivindicación 3, en el que la barra guía (105) pequeña y la barra guía (103) grande son identificadas mediante la localización de regiones de la imagen que tienen una relación de ejes dentro de un intervalo predeterminado 11. Método según la reivindicación 5, en el que los tres elementos fundamentales (107, 109, 111) y la barra guía (103) grande son localizados en la posición (0, 0), (10, 0) y (0, 10), y en el que el centro de la barra guía grande es localizado en la posición (8, 10) en el sistema de coordenadas del código visual. 13   12. Método según la reivindicación 3, en el que al menos uno de entre el ángulo de rotación, el valor de la inclinación horizontal, el ángulo de inclinación vertical y la distancia del código visual (101) es usado para seleccionar opciones de un menú. 13. Método según la reivindicación 5, en el que múltiples códigos visuales están dispuestos en una cuadrícula para almacenar datos a través de múltiples códigos visuales y que incluye además la identificación de la cuadrícula de códigos. 14. Método según la reivindicación 1, en el que la decodificación ocurre en tiempo real. 15. Método según la reivindicación 3, en el que la orientación del dispositivo móvil es utilizada como un parámetro para seleccionar una entrada de una base de datos. 16. Método según la reivindicación 15, en la que la base de datos asocia localizadores de recursos uniformes diferentes a al menos un valor de orientación. 17. Método según la reivindicación 15, en el que la base de datos asocia los ángulos de orientación con entradas de formulario, permitiendo, de esta manera, un uso del dispositivo móvil para seleccionar entradas de un formulario, alterando la orientación del dispositivo móvil. 18. Método según la reivindicación 15, en el que la base de datos asocia los ángulos de orientación con un esbozo de la trama de una película, un videoclip, un fichero de audio o una crítica de una película. 19. Método según la reivindicación 1, en el que el código visual (101) es imprimido usando tinta infrarroja y en el que la cámara digital es una cámara infrarroja que captura el código visual como un código visual infrarrojo. 20. Método según la reivindicación 3, en el que un punto objetivo, expresado en el sistema de coordenadas del código visual de una imagen visualizada en una pantalla de la cámara, es usado como un parámetro para seleccionar una entrada de una base de datos. 21. Método según la reivindicación 14, que incluye además una superposición gráfica sobre una imagen visualizada en una pantalla de la cámara, en el que el gráfico superpuesto está alineado geométricamente con los objetos en la imagen visualizada conforme el dispositivo móvil se desplaza y la orientación cambia. 22. Método según la reivindicación 1, en el que el acto de apuntar la cámara digital al código visual (101) es facilitado por medio de un puntero en forma de cruz, visualizado en una pantalla del dispositivo móvil. 23. Método según la reivindicación 22, en el que la pantalla del dispositivo móvil es una pantalla táctil, y en el que la posición del puntero en forma de cruz puede ser especificada usando un estilete para especificar un punto objetivo. 24. Método según la reivindicación 4, en el que la detección de errores es realizada usando una detección de errores Reed-Solomon. 14     16   17   18   19