【手続補正書】
【提出日】令和3年6月17日(2021.6.17)
【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】
１以上のプロセッサにより実施される方法であって、
領域内の被検者を示す１以上のデジタル画像を取得するステップと、
前記１以上のデジタル画像における前記被検者の顔を示す１以上の部分を、１以上の検出された顔画像として検出するステップと、
顔認識解析の第１段階において、前記１以上の検出された顔画像の各々の特徴を、複数の被検者に関する被検者参照テンプレートの群を記憶した被検者参照データベースにおける所与の被検者に関連付けられた一群の被検者参照テンプレートの各々の特徴と比較するステップと、
前記比較に基づいて、前記所与の被検者に関連付けられた前記一群の被検者参照テンプレートから被検者参照テンプレートを選択するステップと、
前記顔認識解析の第２段階において、前記１以上の検出された顔画像における所与の検出された顔画像と前記選択された被検者参照テンプレートとの間の１以上の類似性尺度を決定するステップと、
前記１以上の類似性尺度に基づいて前記被検者の身元を決定するステップと、
を有する、方法。
【請求項２】
前記比較するステップが、
前記１以上の検出された顔画像をニューラルネットワークに入力として供給して、１以上の対応する顔特徴ベクトルを発生するステップと、
前記所与の被検者に関連付けられた前記一群の被検者参照テンプレートを前記ニューラルネットワークに入力として供給して、複数の対応するテンプレート特徴ベクトルを発生するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークが畳み込みニューラルネットワークを有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記比較するステップは前記１以上の顔特徴ベクトルと前記複数のテンプレート特徴ベクトルとの間の複数の距離を計算するステップを有し、該計算するステップが、前記複数のテンプレート特徴ベクトルの各テンプレート特徴ベクトルに関して、前記１以上の顔特徴ベクトルの各々からの距離を計算するステップを有する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記選択するステップが、前記複数の距離のうちの最小の距離に基づくものである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記所与の検出された顔画像を前記１以上の検出された顔画像から前記最小の距離に基づいて選択するステップを更に有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記領域は待合室を有し、該待合室を示す前記１以上のデジタル画像が、該待合室をキャプチャするカメラを用いて取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記比較するステップが、前記１以上の検出された顔画像の各々の特徴を前記複数の被検者に関連付けられた複数群の被検者参照テンプレートの各々の特徴と比較するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１以上の類似性尺度は、
前記所与の検出された顔画像の前記選択された被検者参照テンプレートに幾何学的に位置合わせされたバージョンに基づいて計算される第１類似性尺度と、
前記所与の検出された顔画像に直に基づいて計算される第２類似性尺度と、
を含み、
前記被検者の身元が、前記第１及び第２類似性尺度のうちの大きい方に基づいて決定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
１以上のプロセッサ及び該１以上のプロセッサに動作的に結合されたメモリを有するシステムであって、前記メモリが、前記１以上のプロセッサによる実行に応答して該１以上のプロセッサに、
領域内の被検者を示す１以上のデジタル画像を取得する処理、
前記１以上のデジタル画像における前記被検者の顔を示す１以上の部分を、１以上の検出された顔画像として検出する処理、
顔認識解析の第１段階において、前記１以上の検出された顔画像の各々の特徴を、複数の被検者に関する被検者参照テンプレートの群を記憶した被検者参照データベースにおける所与の被検者に関連付けられた一群の被検者参照テンプレートの各々の特徴と比較する処理、
前記比較に基づいて、前記所与の被検者に関連付けられた前記一群の被検者参照テンプレートから被検者参照テンプレートを選択する処理、
前記顔認識解析の第２段階において、前記１以上の検出された顔画像における所与の検出された顔画像と前記選択された被検者参照テンプレートとの間の１以上の類似性尺度を決定する処理、及び
前記１以上の類似性尺度に基づいて前記被検者の身元を決定する処理、
を実行させる命令を記憶する、システム。
【請求項１１】
前記比較する処理が、
前記１以上の検出された顔画像をニューラルネットワークに入力として供給して、１以上の対応する顔特徴ベクトルを発生する処理、及び
前記所与の被検者に関連付けられた前記一群の被検者参照テンプレートを前記ニューラルネットワークに入力として供給して、複数の対応するテンプレート特徴ベクトルを発生する処理、
を有する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１以上の類似性尺度は、
前記所与の検出された顔画像の前記選択された被検者参照テンプレートに幾何学的に位置合わせされたバージョンに基づいて計算される第１類似性尺度と、
前記所与の検出された顔画像に直に基づいて計算される第２類似性尺度と、
を含み、
前記被検者の身元が、前記第１及び第２類似性尺度のうちの大きい方に基づいて決定される、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
１以上のプロセッサによる実行に応答して該１以上のプロセッサに、
領域内の被検者を示す１以上のデジタル画像を取得する処理、
前記１以上のデジタル画像における前記被検者の顔を示す１以上の部分を、１以上の検出された顔画像として検出する処理、
顔認識解析の第１段階において、前記１以上の検出された顔画像の各々の特徴を、複数の被検者に関する被検者参照テンプレートの群を記憶した被検者参照データベースにおける所与の被検者に関連付けられた一群の被検者参照テンプレートの各々の特徴と比較する処理、
前記比較に基づいて、前記所与の被検者に関連付けられた前記一群の被検者参照テンプレートから被検者参照テンプレートを選択する処理、
前記顔認識解析の第２段階において、前記１以上の検出された顔画像における所与の検出された顔画像と前記選択された被検者参照テンプレートとの間の１以上の類似性尺度を決定する処理、及び
前記１以上の類似性尺度に基づいて前記被検者の身元を決定する処理、
を実行させる命令を有する、少なくとも１つの非一時的コンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１４】
前記比較する処理が、
前記１以上の検出された顔画像を畳み込みニューラルネットワークに入力として供給して、１以上の対応する顔特徴ベクトルを発生する処理、及び
前記所与の被検者に関連付けられた前記一群の被検者参照テンプレートを前記畳み込みニューラルネットワークに入力として供給して、複数の対応するテンプレート特徴ベクトルを発生する処理、
を有する、請求項１３に記載の少なくとも１つの非一時的コンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１５】
前記１以上の類似性尺度が、
前記所与の検出された顔画像の前記選択された被検者参照テンプレートに幾何学的に位置合わせされたバージョンに基づいて計算される第１類似性尺度と、
前記所与の検出された顔画像に直に基づいて計算される第２類似性尺度と、
を含み、
前記被検者の身元が、前記第１及び第２類似性尺度のうちの大きい方に基づいて決定される、
請求項１３に記載の少なくとも１つの非一時的コンピュータ読取可能な媒体。