(57)【要約】      （修正有）【課題】グローバルな類似性に基づいた分類法を用いた物体認識を提供する。【解決手段】カメラ、ディスプレイ、プロセッサを備えた装置であり、プロセッサは、カメラから画像を受信し、画像を数値表現に変換し、変換した画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出し、類似関数の出力を分類して画像を識別する。【選択図】図３
2010182295.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラと、
ディスプレイと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記カメラから画像を受信し、
前記画像を数値表現に変換し、
変換された前記画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出し、
前記類似関数の出力を分類して前記画像を識別する装置。
【請求項２】
前記ディスプレイの前記画像に前記複数のプロトタイプ画像表現の１つであるとのラベル付けを行うプロセッサをさらに含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
変換された前記画像と前記複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する前記プロセッサが、ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
変換された前記画像と前記複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する前記プロセッサが、エッジ形状表現間のハウスドルフ距離を算出するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記画像を数値表現に変換する前記プロセッサが、前記画像を色ヒストグラムに変換するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記画像を数値表現に変換する前記プロセッサが、前記画像をエッジ方向の統計に変換するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
コンテンツを備えるストレージ媒体であって、前記コンテンツは、アクセスする機械によって実行されると、
カメラから画像を受信する段階と
前記画像を数値表現に変換する段階と
前記変換する段階で変換された画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する段階と、
前記類似関数の出力を分類して前記画像を認識する段階と
を前記アクセスする機械に実行させるストレージ媒体。
【請求項８】
前記コンテンツが、ディスプレイの前記画像に前記複数のプロトタイプ画像の１つであることをラベル付けする段階をさらに含む、請求項７に記載のストレージ媒体。
【請求項９】
変換された前記画像と前記複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する前記コンテンツが、ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出する段階を含む、請求項７に記載のストレージ媒体。
【請求項１０】
変換された前記画像と前記複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する前記コンテンツが、エッジ形状表現間のハウスドルフ距離を算出する段階を含む、請求項７に記載のストレージ媒体。
【請求項１１】
前記画像を数値表現に変換する前記コンテンツが、前記画像を色ヒストグラムに変換する段階を含む、請求項７に記載のストレージ媒体。
【請求項１２】
前記画像を数値表現に変換する前記コンテンツが、前記画像をエッジ方向の統計に変換する段階を含む、請求項７に記載のストレージ媒体。
【請求項１３】
カメラと、
ディスプレイと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記カメラから画像を受信し、
前記画像をＳＩＦＴ特徴に変換し、
前記画像および複数のプロトタイプ画像の前記ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出し、
前記最大の重みの一致度の固定長ベクトルを分類して前記画像を識別する装置。
【請求項１４】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、最近傍分類法を実行するプロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、ｋ最近傍分類法を実行するプロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、サポートベクトルマシン分類法を実行する前記プロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、決定木分類法を実行するプロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１８】
コンテンツを備えるストレージ媒体であって、前記コンテンツは、アクセスする機械によって実行されると、
カメラから画像を受信する段階と
前記画像をＳＩＦＴ特徴に変換する段階と
前記変換する段階で変換された前記画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する段階と、
前記画像および複数のプロトタイプ画像の前記ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出する段階と、
前記最大の重みの一致度の固定長ベクトルを分類して前記画像を識別する段階と
を前記アクセスする機械に実行させるストレージ媒体。
【請求項１９】
分類アルゴリズムを実行する前記コンテンツが、最近傍分類法を実行するコンテンツを含む、請求項１８に記載のストレージ媒体。
【請求項２０】
分類アルゴリズムを実行する前記コンテンツが、ｋ最近傍分類法を実行するコンテンツを含む、請求項１８に記載のストレージ媒体。
【請求項２１】
分類アルゴリズムを実行する前記コンテンツが、サポートベクトルマシン分類法を実行するコンテンツを含む、請求項１８に記載のストレージ媒体。
【請求項２２】
分類アルゴリズムを実行する前記コンテンツが、決定木分類法を実行するコンテンツを含む、請求項１８に記載のストレージ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、概して映像処理分野、特にグローバルな類似性に基づく分類法を用いた物体認識に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体認識では一般的に、テスト画像を数値的に表現した後、そのテスト画像とトレーニング期間中に格納された見本画像とを比較または分類してテスト画像の識別を試みる。多くの分類法では、表現が数字の固定長ベクトルである必要があるが、固定長ベクトルとして物体の形状をエンコードすることは、困難である。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
本発明を添付図面に図示するが、これらは本発明を限定するものではなく例示に過ぎない。添付図面の同様の参照番号は、類似の構成要素を示すものとする。
【０００４】
【図１】本発明のある実施形態による、例示的な装置を示す図である。
【０００５】
【図２】開示する方法の実装に適した、本発明の例示的な実施形態による、例示的な電子機器のブロック図である。
【０００６】
【図３】本発明の例示的な実施形態による、グローバルな類似性に基づく分類法を用いた物体認識の例示的な方法のフローチャート図である。
【０００７】
【図４】デバイスがアクセスすると、本発明の１つ以上の実施形態の１つ以上の側面をデバイスに実装させるコンテンツを含む、例示的な製品のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下の説明では、発明の理解を十分に促進するべく様々な詳細を具体的に述べる。但し、当業者にとっては当然のことながら、本発明の実施形態はこれらの具体的な詳細なしに実行可能である。また、発明を明確にするべく、公知の構造および装置をブロック図で示す場合がある。
【０００９】
本明細書中の「１実施形態」または「ある実施形態」とは、その実施形態に関連して説明された特定の機能、構造または特徴が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。従って、本明細書中の「１実施形態において」または「ある実施形態において」は、必ずしも同じ実施形態を参照しているとは限らない。さらに、１つ以上の実施形態において、特定の機能、構造または特徴が適宜組み合わされてよい。
【００１０】
図１は、本発明の例示的な実施形態による、例示的な装置を示す図である。図示した例示的な実施形態によると、装置１００は１つ以上のディスプレイ１０２、画像１０４、ラベル１０６およびカメラ１０８を備える。ここで携帯型装置として図示された装置１００は、大型または固定の装置、あるいは本発明の教示の恩恵を受けるその他の種類の装置であってよい。
【００１１】
ディスプレイ１０２は、ＬＣＤあるいは画像１０４のような画像を表示可能なその他の種類のディスプレイであってよい。画像１０４は、カメラ１０８で撮像するか、あるいは例えばインターネットなどの別のソースから受信してよい。ラベル１０６は、以下に詳述する物体認識方法の一部として表示されてよい。カメラ１０８は、一般的な映像あるいは画像カメラを表すが、識別可能な物体を計測するその他のセンサーや装置に本発明の恩恵を適用してもよい。
【００１２】
図２は、本発明の例示的な実施形態において、開示の方法の実装に適した例示的な電子機器のブロック図である。電子機器２００は、従来のあるいはこれまでにない、多様な種類の電子機器、ノートブックパソコン、デスクトップパソコン、携帯電話、無線通信サブスクライバユニット、無線通信電話のインフラ要素、ＰＤＡ、セットアップボックス、または本発明の教示から恩恵を受けるあらゆる電子機器などを表してよい。図示した例示的な実施形態によると、電子機器２００は、図２のように結合した１つ以上のプロセッサ２０２、メモリコントローラ２０４、システムメモリ２０６、Ｉ／Ｏコントローラ２０８、ネットワークコントローラ２１０、及びＩ／Ｏデバイス２１２を備えてよい。ある実施形態では、電子機器２００は装置１００を描写する。また、別の実施形態では、電子機器２００は装置１００とネットワーク接続する。
【００１３】
プロセッサ２０２は、１つ以上のマイクロプロセッサ、ＰＬＤ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＬＡ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、マイクロコントローラ、およびこの類似を含む多様な種類のコントロールロジックを表してよい。但し、本発明はこれに限定されない。ある実施形態では、プロセッサ２０２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）互換性を有するプロセッサである。プロセッサ２０２は、例えばアプリケーションまたはオペレーティングシステムによって起動可能な複数のマシンレベルの命令を含む命令セットを有してよい。
【００１４】
メモリコントローラ２０４は、システムメモリ２０６を電子機器２００のその他のコンポーネントとインタフェースする、あらゆる種類のチップセットまたはロジックを表してよい。ある実施形態では、プロセッサ２０２とメモリコントローラ２０４との接続は、ポイントツーポイントのシリアルリンクであってよい。また、別の実施形態では、メモリコントローラ２０４をノースブリッジと呼んでよい。
【００１５】
システムメモリ２０６は、プロセッサ２０２に使用された、あるいは使用されるデータ及び命令の格納に用いる、あらゆる種類のメモリデバイスを表してよい。本発明はこれに限定されないが、一般的に、システムメモリ２０６はＤＲＡＭ（ｄｙｎａｍｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）である。ある実施形態では、システムメモリ２０６はＲＤＲＡＭ（Ｒａｍｂｕｓ  ＤＲＡＭ）であってよい。また、別の実施形態では、システムメモリ２０６は、ＤＤＲＳＤＲＡＭ（ｄｏｕｂｌｅ  ｄａｔａ  ｒａｔｅ  ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ＤＲＡＭ）であってよい。
【００１６】
Ｉ／Ｏコントローラ２０８は、Ｉ／Ｏデバイス２１２を電子機器２００のその他のコンポーネントとインタフェースする、あらゆる種類のチップセットまたはロジックを表してよい。ある実施形態では、Ｉ／Ｏコントローラ２０８をサウスブリッジと呼んでよい。また、別の実施形態では、Ｉ／Ｏコントローラ２０８が、ＰＣＩ  Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ  Ｇｒｏｕｐが２００３年４月１５日付で発表したＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ  （ＰＣＩ）  Ｅｘｐｒｅｓｓ  （商標）Ｂａｓｅ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ、Ｒｅｖｉｓｉｏｎ  １．０ａの基準に準拠してよい。
【００１７】
ネットワークコントローラ２１０は、電子機器２００が別の電子機器または装置と通信できるようにするあらゆる種類の装置を表してよい。ある実施形態では、ネットワークコントローラ２１０は、ＩＥＥＥ（米国電気電子技術者協会）の８０２．１１ｂ基準（ＡＮＳＩ／ＩＥＥＥ  ｓｔｄ  ８０２．１１、１９９９年版の補完として１９９９年９月１６日に承認）に準拠してよい。また、別の実施形態ではネットワークコントローラ２１０は、イーサネット（登録商標）ネットワークのインタフェースカードであってよい。
【００１８】
Ｉ／Ｏデバイス２１２は、電子機器２００への入力を提供、あるいは電子機器からの出力を処理するあらゆる種類のデバイス、周辺機器またはコンポーネントを表してよい。
【００１９】
図３は、本発明のある例示的な実施形態による、グローバルな類似性に基づく分類法を用いた、物体認識方法のフローチャート図である。当業者にとっては当然のことながら、以下では動作を逐次処理として説明するが、実際には、動作の多くが並行あるいは同時に実行されてよい。さらに、本発明の実施形態の精神から乖離することなく、動作の順序が変更されてよい。
【００２０】
ある実施形態では、方法３００は、例えばカメラ１０８などのカメラから画像を受信（３０２）して開始する。ある例示的な実施形態では、電子機器２００は装置１００からネットワークを介して画像を受信する。
【００２１】
次は、画像の数値表現への変換（３０４）である。ある実施形態では、プロセッサ２０２が色ヒストグラムへ画像を変換する。また、別の実施形態では、プロセッサ２０２が例えばＳＩＦＴ（ｓｃａｌｅ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴など、エッジ形状表現またはエッジ方向の統計に画像を変換する。
【００２２】
方法３００は、変換後の画像とプロトタイプ画像との類似関数の算出（３０６）へ続く。ある実施形態では、プロセッサ２０２がテスト画像およびプロトタイプ画像表現の最大の重みの一致度を算出する。また、別の実施形態では、プロセッサ２０２がテスト画像およびプロトタイプ画像表現のハウスドルフ距離を算出する。またさらに、別の実施形態では、類似関数は、テスト画像ｘおよびプロトタイプ画像セットｘｌからｘｐについて、固定長のベクトルセットｋ（ｘｌ，ｘ）−ｋ（ｘｐ，ｘ）を出力する。
【００２３】
次は、類似関数の出力の分類（３０８）である。ある実施形態では、分類法は最近傍分類法（ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）である。ある実施形態では、分類法はｋ最近傍分類法（ｋ−ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）である。ある実施形態では、分類法はサポートベクトルマシン分類法（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）である。ある実施形態では、分類法は決定木分類法（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）である。当業者であれば、分類法が画像表現を直接的に分類せず、固定長の類似関数ベクトルを分類することで、より複雑な画像表現に対応することを認識するであろう。また、ある実施形態では、分類法は、プロトタイプ画像表現で一回のみトレーニングされる。
【００２４】
次に、プロトタイプ画像の中に一致するものが見つかれば、画像１０４についてラベル１０６がディスプレイ１０２に表示される（３１０）。また、別の実施形態では、当業者が想到し得る別の方法によって、物体認識情報を伝達してよい。
【００２５】
図４は、アクセスされると、開示した方法３００の１つ以上の側面を電子機器に実施させるコンテンツを含む、例示的なストレージ媒体のブロック図である。この点において、ストレージ媒体４００は、実行されると、以上に説明した方法の１つ以上の側面を機器に実装させるコンテンツ４０２（例、命令、データ、またはそのあらゆる組み合わせ）を含む。
【００２６】
機械で読み取り可能なストレージ媒体４００は、これに限定されないが、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、磁気または光カード、フラッシュメモリ、あるいは電子的命令の格納適したその他の種類の媒体／機械で読み取り可能な媒体を含んでよい。さらに、本発明はコンピュータプログラム製品としてダウンロードされてもよい。プログラムは、通信リンク（例、モデム、無線またはネットワーク接続）を介し、搬送波または別の伝達媒体に具体化されたデータ信号によって、遠隔地のコンピュータから要求元のコンピュータへ転送されてよい。
【００２７】
以上の説明では、本発明の理解を十分に促進するべく様々な詳細を具体的に説明した。但し、当業者にとっては当然のことながら、本発明の実施形態は、これらの具体的な詳細なしに実行できる。また、発明を明確にするべく、公知の構造および装置はブロック図で示した。
【００２８】
本発明の実施形態は、様々な用途に用いられてよい。本発明はこれに限定されないが、マイクロコントローラ、汎用マイクロプロセッサ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）、Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ（ＣＩＳＣ）、その他の電子部品で、ここに開示した発明を用いてよい。但し、本発明の範囲はこれらの例に限定されないことが理解されるべきである。
【００２９】
本発明の実施形態は、コアメモリ、キャッシュメモリと呼ばれるＩＣブロック、またはマイクロプロセッサが実行する電子的な命令、あるいは演算で使用するデータを格納するその他の種類のメモリに含まれてもよい。一般的に、請求の範囲の主題によるマルチステージドミノロジックを用いたある実施形態は、マイクロプロセッサに恩恵を与えてよく、特に、メモリデバイスのアドレスデコーダに併合されてよい。実施形態は、無線システムまたは携帯型デバイス、特に低消費電力が重要なデバイスに統合されてよいことに留意されたい。従って、本発明の範囲内には、ノートブックコンピュータ、セルラー無線電話通信システム、双方向無線通信システム、一方向ポケベル、双方向ポケベル、ＰＣＳ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、カメラ、その他の製品が含まれる。
【００３０】
本発明は、様々な動作を含む。本発明の動作は、ハードウェアコンポーネントで実行されてよく、あるいは、命令をプログラムされたロジック回路、汎用プロセッサまたは特殊用途のプロセッサに動作を実行させる、機械で実行可能なコンテンツ（例えば、命令）で具体化されてよい。またこれに代えて、動作がハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって実行されてもよい。またさらに、コンピュータ装置において本発明について説明したが、例えば通信装置（例、携帯電話）への統合など、任意の数の別の実施形態において、このような機能を具体化できることは、当業者にとって明らかである。
【００３１】
方法の多くを最も基本的な形態で説明したが、本発明の基本的な範囲から逸脱しない程度に、方法に動作を追加または方法から動作を削除、あるいは説明したメッセージに情報を追加またはメッセージから情報を削減してよい。発明概念の任意の数のバリエーションは、本発明の範囲および精神内で予期される。この点において、図示した例示的な実施形態は、発明を限定せず、単に例示する。従って、本発明の範囲は、以上の具体例によっては決定されず、以下の権利請求の範囲の単純な文言によってのみ決定される。
【図１】
2010182295.tif 000003
【図２】
2010182295.tif 000004
【図３】
2010182295.tif 000005
【図４】
2010182295.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成22年1月26日(2010.1.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラと、
ディスプレイと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記カメラから画像を受信し、
前記画像を数値表現に変換し、
変換された前記画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出し、
前記類似関数の出力を分類して前記画像を識別する装置。
【請求項２】
前記ディスプレイの前記画像に前記複数のプロトタイプ画像表現の１つであるとのラベル付けを行うプロセッサをさらに含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
変換された前記画像と前記複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する前記プロセッサが、ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
変換された前記画像と前記複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する前記プロセッサが、エッジ形状表現間のハウスドルフ距離を算出するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記画像を数値表現に変換する前記プロセッサが、前記画像を色ヒストグラムに変換するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記画像を数値表現に変換する前記プロセッサが、前記画像をエッジ方向の統計に変換するプロセッサを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
コンピュータに、
カメラから画像を受信する段階と
前記画像を数値表現に変換する段階と
前記変換する段階で変換された画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する段階と、
前記類似関数の出力を分類して前記画像を認識する段階と
を実行させるプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、ディスプレイの前記画像に前記複数のプロトタイプ画像の１つであることをラベル付けする段階をさらに実行させる、請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記変換された画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する段階は、ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出する段階を含む、請求項７に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記変換された画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する段階は、エッジ形状表現間のハウスドルフ距離を算出する段階を含む、請求項７に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記画像を数値表現に変換する段階は、前記画像を色ヒストグラムに変換する段階を含む、請求項７に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記画像を数値表現に変換する段階は、前記画像をエッジ方向の統計に変換する段階を含む、請求項７に記載のプログラム。
【請求項１３】
カメラと、
ディスプレイと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記カメラから画像を受信し、
前記画像をＳＩＦＴ特徴に変換し、
前記画像および複数のプロトタイプ画像の前記ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出し、
前記最大の重みの一致度の固定長ベクトルを分類して前記画像を識別する装置。
【請求項１４】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、最近傍分類法を実行するプロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、ｋ最近傍分類法を実行するプロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、サポートベクトルマシン分類法を実行する前記プロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
分類アルゴリズムを実行する前記プロセッサが、決定木分類法を実行するプロセッサを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１８】
コンピュータに、
カメラから画像を受信する段階と
前記画像をＳＩＦＴ特徴に変換する段階と
前記変換する段階で変換された前記画像と複数のプロトタイプ画像表現との類似関数を算出する段階と、
前記画像および複数のプロトタイプ画像の前記ＳＩＦＴ特徴のセット間の最大の重みの一致度を算出する段階と、
前記最大の重みの一致度の固定長ベクトルを分類して前記画像を識別する段階と
を実行させるプログラム。
【請求項１９】
前記分類して前記画像を識別する段階は、最近傍分類法を実行する段階を含む、請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記分類して前記画像を識別する段階は、ｋ最近傍分類法を実行する段階を含む、請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記分類して前記画像を識別する段階は、サポートベクトルマシン分類法を実行する段階を含む、請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記分類して前記画像を識別する段階は、決定木分類法を実行する段階を含む、請求項１８に記載のプログラム。
【外国語明細書】
2010182295.tif 000007
2010182295.tif 000008
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2010182295.tif 000010
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