【手続補正書】
【提出日】平成17年1月11日(2005.1.11)
【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】
デジタル画像を分類する方法であって、
前記デジタル画像の第１の色空間の値を色相・彩度・明度（ＨＳＶ）値に変換するステップと、
彩度しきい値および明度しきい値のうちの少なくとも１つを下回る前記デジタル画像のいかなるピクセルも除去するステップと、
前記除去するステップの後で、前記デジタル画像の残りのピクセルを分析するステップと、
前記デジタル画像の前記残りのピクセルの前記分析に基づいて、前記デジタル画像をセピア調画像として分類するステップと、
を含む、デジタル画像を分類する方法。
【請求項２】
前記分析するステップが、
セピア調画像の所定色分布に基づいて前記残りのピクセルの各々がセピア調である確率を求めるステップと、
前記デジタル画像がセピア調画像である確率を求めるステップと、
を含む、請求項１に記載のデジタル画像を分類する方法
【請求項３】
前記デジタル画像がセピア調画像である前記確率が、
【数１】
2004538555.tif 000001
によって求められ、ここで、Ｎは前記残りのピクセルの総数であり、ｐｉは各残りのピクセルｉがセピア調である確率であり、log（P）は前記画像がセピア調である確率を示す、請求項２に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項４】
前記デジタル画像がセピア調画像である前記確率を、セピア調画像を識別するための所定しきい値と比較するステップをさらに含む、請求項３に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項５】
セピア調画像を識別するための前記所定しきい値が−５．２であり、log（P）が−５．２より大きい場合、前記デジタル画像はセピア調画像として分類される、請求項４に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項６】
前記デジタル画像が、カラー画像、グレイスケール画像、セピア調画像からなるグループのうちの少なくとも１つを含む画像データベースの１つの画像である、請求項１に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項７】
前記分類するステップが、前記分類するステップに基づいて、前記画像を検索すること、表示すること、タグ付けすること、格納することのうちの少なくとも１つを実行するステップを含む、請求項１に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項８】
前記彩度しきい値および前記明度しきい値のうちの少なくとも１つが、（１−Ｓ）３＋（１−Ｖ）３≧ｃ３によって求められ、ここでｃはしきい値であり、Ｓは彩度値であり、Ｖは明度値である、請求項１に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項９】
ｃは０．９４であり、Ｓは０〜１．０までの範囲であり、Ｖは０〜１．０までの範囲である、請求項８に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項１０】
前記第１の色空間がＲＧＢであり、前記デジタル画像の前記ＲＧＢ値は０〜１．０までの範囲となるように正規化される、請求項１に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項１１】
ＲＧＢからＨＳＶへの前記変換が、
Max＝max（R,G,B）
Min＝min（R,G,B）
Val＝Max
If（Val＝０）Sat＝０,  else  Sat＝１−Min／Val
If（Sat＝０）Hueは未定義,  else
Hue＝
（Ｇ−Ｂ）／（Max−Min）×６０  if（Ｒ＝Max∧（Ｇ−Ｂ）≧０）
（Ｇ−Ｂ）／（Max−Min）×６０＋３６０  if（Ｒ＝Max∧（Ｇ−Ｂ）＜０）
（２．０＋（Ｂ−Ｒ）／（Max−Min））×６０  if（Ｇ＝Max）
（４．０＋（Ｒ−Ｇ）／（Max−Min））×６０  if（Ｂ＝Max）
によって求められ、ここで、Ｈの範囲は０〜３６０度であり、Ｓの範囲は０〜１．０であり、Ｖの範囲は０〜１．０である、請求項１に記載のデジタル画像を分類する方法。
【請求項１２】
セピア調画像を検出するようにシステムをトレーニングする方法であって、
複数のトレーニング画像の第１の色空間の値をＨＳＶ値に変換するステップを含み、該トレーニング画像はセピア調画像であり、
前記複数のトレーニング画像の各々に対し彩度しきい値および明度しきい値のうちの少なくとも１つを下回る該トレーニング画像のいかなるピクセルも除去するステップと、
前記除去するステップの後に、前記複数のトレーニング画像に対し残りのピクセルに対するＨＳＶ値の色分布を推定するステップと、
を含む、システムをトレーニングする方法。
【請求項１３】
画像がセピア調画像として分類される際のしきい値を確立するステップをさらに含む、請求項１２に記載のシステムをトレーニングする方法。
【請求項１４】
Ｈ、Ｓ、Ｖ次元に沿ってＨＳＶ空間を均一にセルに分割するステップと、
前記トレーニング画像の前記残りのピクセルの各々を、各残りのピクセルの前記ＨＳＶ値に基づいて前記セルのうちの１つに割当てるステップと、
各セルの前記残りのピクセルをカウントすることにより各セルに対する値を確立するステップと、
前記残りのセルの総数で除算することにより、各セルに対する前記値を正規化するステップと、
をさらに含む、請求項１２に記載のシステムをトレーニングする方法。
【請求項１５】
前記Ｈ次元には３６のセルがあり、前記Ｓ次元には４つのセルがあり、前記Ｖ次元には４つのセルがある、請求項１４に記載のシステムをトレーニングする方法。
【請求項１６】
前記彩度しきい値および前記明度しきい値のうちの少なくとも１つが、（１−Ｓ）３＋（１−Ｖ）３≧ｃ３によって求められ、ここでｃはしきい値であり、Ｓは彩度値であり、Ｖは明度値である、請求項１２に記載のシステムをトレーニングする方法。
【請求項１７】
ｃは０．９４であり、Ｓは０〜１．０までの範囲であり、Ｖは０〜１．０までの範囲である、請求項１６に記載のシステムをトレーニングする方法。
【請求項１８】
前記第１の色空間がＲＧＢであり、前記デジタル画像の前記ＲＧＢ値は０〜１．０までの範囲となるように正規化される、請求項１２に記載のシステムをトレーニングする方法。
【請求項１９】
ＲＧＢからＨＳＶへの前記変換が、
Max＝max（R,G,B）
Min＝min（R,G,B）
Val＝Max
If（Val＝０）Sat＝０,  else  Sat＝１−Min／Val
If（Sat＝０）Hueは未定義,  else
Hue＝
（Ｇ−Ｂ）／（Max−Min）×６０  if（Ｒ＝Max∧（Ｇ−Ｂ）≧０）
（Ｇ−Ｂ）／（Max−Min）×６０＋３６０  if（Ｒ＝Max∧（Ｇ−Ｂ）＜０）
（２．０＋（Ｂ−Ｒ）／（Max−Min））×６０  if（Ｇ＝Max）
（４．０＋（Ｒ−Ｇ）／（Max−Min））×６０  if（Ｂ＝Max）
によって求められ、ここで、Ｈの範囲は０〜３６０度であり、Ｓの範囲は０〜１．０であり、Ｖの範囲は０〜１．０である、請求項１８に記載のシステムをトレーニングする方法。
【請求項２０】
デジタル画像を分類するコンピュータベースシステムであって、
デジタル画像の第１の色空間の値を色相・彩度・明度（ＨＳＶ）値に変換するロジックと、
彩度しきい値および明度しきい値のうちの少なくとも１つを下回る前記デジタル画像のいかなるピクセルも除去するロジックと、
該除去するステップの後で、前記デジタル画像の残りのピクセルを分析するロジックと、
前記デジタル画像の前記残りのピクセルの前記分析に基づいて、前記デジタル画像をセピア調画像として分類するロジックと、
を備えるコンピュータベースシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
図３は、上述したトレーニングプロセスから取得された閾値を使用するコンピュータベースシステム３００のブロック図である。たとえば、上述したように、ブロック３２０において、新たな入力画像３１０の各々に対し、デジタル画像の第１の色空間の値を色相・彩度・明度（ＨＳＶ）値に変換するロジックを使用して、ＲＧＢからＨＳＶへの色空間変換を施す。そして、ブロック３４０において、彩度閾値および明度閾値のうちの少なくとも１つを下回るデジタル画像のいかなるピクセルも除去するロジックを使用して、画像の彩度または明度が低いピクセルを除去する。残りのピクセルを使用することにより、最尤推定を使用してこの画像がセピア調である確率を推定する。各ピクセルを、入力データの独立したサンプルであるとみなす。ピクセルｉがセピア調である確率を、ブロック３５０によって提供される所定の色分布（たとえば、図２のトレーニングプロセスから確定されるような）から直接推定することができる。そして、以下の式により、ブロック３６０において、デジタル画像の残りのピクセルを分析するロジックを使用して、画像全体に対して結合対数確率log（P）を計算することができる。
【数２】
2004538555.tif 000002