【手続補正書】
【提出日】平成17年5月13日(2005.5.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
【非特許文献２】［２］  Ｃ．ブレアジール、Ａ．エドジンガー、Ｐ．フィツパトリック、Ｂ．スカセラッティ、「動視覚の社会的制約」、ＩＥＥＥトランザクション、システムズ、マン  アンド  サイバネティクス、３１（５）、２００１年７月／８月。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
【非特許文献９】［９］  Ｓ．ロジュー、Ｙ．クニヨシ、「ヒューマノイド視覚システムによる頑健な追尾」、ヒューマノイド及び友好的なロボティクスに関するＩＡＰＲ第１回国際ワークショップ予稿集、つくば、日本、１９９８年。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３７】
実験のため、出願人の作製したヒューマノイドロボットＤＢを用いた。ＤＢは３０の自由度（ＤＯＦ：Ｄｅｇｒｅｅ  ｏｆ  Ｆｒｅｅｄｏｍ）をもつ液圧式ヒト型ロボットである。図１はこの実施例に従ったヒューマノイドシステム（ＤＢ）２０の全体構成を示し、図２はＤＢ２０の頭部を示す。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
ＤＢ２０はさらにカメラ３４Ｌ及び３４Ｒによって獲得された辺縁視界を処理するための辺縁視界プロセッサ４０と、カメラ３２Ｌ及び３２Ｒによって獲得された中心視界を処理するための中心視界プロセッサ４２とを含む。プロセッサ４０及び４２は最新のデュアルプロセッサＰＣ（パーソナルコンピュータ）の２個で実現される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４０】
ＤＢ２０はさらに、関節（図示せず）を制御する一組のアクチュエータ６０−７８を含む。アクチュエータ６０及び６２は左目の２つのＤＯＦ（パン及びチルト）用であり、アクチュエータ６４及び６６は右目用である。３個のアクチュエータ６８、７０及び７２は首の３つのＤＯＦ用であり、アクチュエータ７４、７６及び７８はトルソ用である。こうしてＤＢ２０は合わせて１０のＤＯＦを有し、両辺縁画像中の物体の位置を予め定められた点にできるだけ近く保つ。なお、ＤＢ２０はその姿勢を制御するための他のＤＯＦも有
する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
全ての画素が相互に排他的なプロセスΘｋ、ｋ＝０，…，Ｋの一つに由来すると仮定して、色強度Ｉｕが場所ｕで観察される確率を、以下の合計確率法則を用いて書くことができる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７６】
この問題を軽減する方策の一つは、エッジを膜関数で拡散させることである。これはエッジデータに対し一次の正規化フィルタで畳込みを行なうのと等価である［１５］。相関に基づくステレオマッチング等の、同様の問題ですでに有効性を示している方法を用いるのがより自然であろう。相関に基づくステレオマッチングでは、画像は最初にＬｏＧ（ラプラシアンガウシアン）フィルタでフィルタリングされることが多い。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
以下で説明するプログラムの各々はＰＣを周辺視界プロセッサ４０、中心視界プロセッサ４２、アクチュエータコントローラ４４及び物体認識装置４６として動作させる幾つかの命令を含む。この方法を行なうのに必要な基本的機能のいくつかはＰＣ上で実行されるオペレーティングシステム（ＯＳ）又はサードパーティのプログラム、もしくはＰＣにインストールされる最適化ツールボックス等のモジュールにより提供されるので、プログラムはこの実施例の機能的ユニットを実現するのに必要な基本的機能全てを必ずしも含まなくてもよい。プログラムが含む必要があるのは、命令のうち、適切な機能又は「ツール」を制御された様態で呼出すことによってこれらのユニットの機能を行なって所望の結果が得られるようにする部分だけである。ＰＣがどのように動作するかは周知であるので、ここでは説明を省略する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８５】
図８はステップ３２４の制御構造をより詳細に示す。この処理はまた、しきい値推定のステップ（３２０）にも適用される。図８を参照して、物体検出処理３２４は、形状モデル４０２からブロッブの形状及び場所をランダムに生成するステップ４２０で開始する（４００）。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
処理３２４はさらに、画像ストリーム４０４の画像にアフィンワーピングを適用するステップ４２２と、色モデル４０６に基づいて確率の和を評価するステップ４２４と、しきい値が利用可能であるか否かを判断するステップ４２６とを含む。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９１】
この処理は一旦ブロッブが検出されステップ５００でブロッブの追尾が始まると開始され、ブロッブを含む画像ストリーム５０２内の画像にアフィンワーピングを適用するステップ５２０と、色モデル５０４に基づいて色の確率を評価するステップ５２２と、色モデル５０４及び形状モデル５０６に基づいて形状確率及び色の確率を組合わせるステップ（ＥＭアルゴリズムの予想ステップ）５２４と、ステップ５２４の出力に基づいてブロッブの形状と場所を推定し（ステップ５２６）、その結果に基づいて形状モデル５０６を更新するステップ（ＥＭアルゴリズムの最大化ステップ）と、アルゴリズムが収束したか、又は繰返し数の制限に達したかを判断するステップ５２８とを含む。もしアルゴリズムが収束したか、又は繰返し数の制限を超えた場合はステップ５３０に進む。さもなければステップ５２４に
戻り、ステップ５２４及び５２６でＥＭアルゴリズムを繰返す。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１９】
【図１】この発明の一実施例に従ったロボットシステム（ＤＢ）２０の全体構造を示す図である。
【図２】この実施例に従ったＤＢ２０の辺縁視カメラ３４Ｌ及び３４Ｒと、中心視カメラ３２Ｌ及び３２Ｒとを示す図である。
【図３】中心視カメラ３２Ｌ及び３２Ｒの視界を示す図である。
【図４】辺縁視カメラ３４Ｌ及び３４Ｒの視界を示す図である。
【図５】この実施例に従ったアフィンワーピング前後の元の画像と変形された画像とを示す図である。
【図６】元の画像とこの実施例に従って変形されＬｏＧフィルタされた画像とを示す図である。
【図７】この発明の実施例におけるメインプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施例におけるメインプログラムの物体検出及びしきい値推定処理を示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施例におけるメインプログラムの物体追尾処理を示すフローチャートである。
【図１０】物体認識処理を示すフローチャートである。
【図１１】実験で用いられた物体を示す図である。
【図１２】指差すことで犬１１２を認識したことを示しているＤＢ２０の図である。
【図１３】小さい動きでＤＢ２０に提示された図１１の物体の区別を示す図である。
【図１４】大きな動きでＤＢ２０に提示された図１１の物体の区別を示す図である。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２０】
２０  ヒューマノイドシステム（ＤＢ）
３０Ｌ、３０Ｒ  ＤＢの目
３２Ｌ、３２Ｒ  中心視カメラ
３４Ｌ、３４Ｒ  辺縁視カメラ
４０  辺縁視界プロセッサ
４２  中心視界プロセッサ
４４  アクチュエータコントローラ
４６  物体認識装置
６０−７８  アクチュエータ
【手続補正１４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2005122617.tif 000001