【手続補正書】
【提出日】平成17年8月8日(2005.8.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力するパラメタ入力部と、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出し、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を算出し、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するパラメタ推定部とを含むパラメタ推定装置。
【請求項２】
前記学習部が、前記第１の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである第１の教示ベクトルを算出する第１の教示ベクトル計算部と、第１の特徴点の座標を順に並べたベクトルパターンである第２の教示ベクトルを算出する第２の教示ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトルを平均した第１の平均ベクトルを算出し、複数の前記第２の教示ベクトルを平均した第２の平均ベクトルを算出する平均ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル及び第１の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルの自己相関情報である第１の共分散行列の擬似逆行列を算出する自己相関情報計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル、前記第１の平均ベクトル、複数の前記第２の教示ベクトル及び前記第２の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルの相互相関情報である第２の共分散行列を算出する相互相関情報計算部と、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列を入力し、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列から特徴抽出行列を算出する特徴抽出行列計算部とを含む請求項１記載のパラメタ推定装置。
【請求項３】
前記パラメタ推定部が、前記第２の電子データを入力し、前記第２の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである入力ベクトルを算出するベクトル計算部と、前記入力ベクトル、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列から前記第２の特徴点の座標を含む期待値ベクトルを算出するパラメタ計算部と、前記期待値ベクトルから前記第２の特徴点の座標を算出するテンプレートマッチング部とを具備したことを特徴とする請求項１または請求項２記載のパラメタ推定装置。
【請求項４】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標周辺の画像を入力するパラメタ入力部と、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出し、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出し、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するパラメタ推定部とを含むパラメタ推定装置。
【請求項５】
前記学習部が、前記第１の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである第１の教示ベクトルを算出する第１の教示ベクトル計算部と、第１の特徴点の座標周辺の画像を順に並べたベクトルパターンである第２の教示ベクトルを算出する第２の教示ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトルを平均した第１の平均ベクトルを算出し、複数の前記第２の教示ベクトルを平均した第２の平均ベクトルを算出する平均ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル及び第１の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルの自己相関情報である第１の共分散行列の擬似逆行列を算出する自己相関情報計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル、前記第１の平均ベクトル、複数の前記第２の教示ベクトル及び前記第２の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルの相互相関情報である第２の共分散行列を算出する相互相関情報計算部と、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列を入力し、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列から特徴抽出行列を算出する特徴抽出行列計算部と、を含む請求項４記載のパラメタ推定装置。
【請求項６】
前記パラメタ推定部が、前記第２の電子データを入力し、前記第２の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである入力ベクトルを算出するベクトル計算部と、前記入力ベクトル、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列から第２の特徴点の座標周辺の画像を含む期待値ベクトルを算出するパラメタ計算部と、前記期待値ベクトルから前記第２の特徴点の座標周辺の画像を算出し、前記第２の特徴点の座標周辺の画像と一致する前記第２の電子データの画像領域である照合領域を検索し、前記照合領域から前記第２の特徴点の座標を算出するテンプレートマッチング部とを含む請求項４または請求項５記載のパラメタ推定装置。
【請求項７】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を入力するパラメタ入力部と、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出し、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標と複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像との結合ベクトルから相互相関情報を算出し、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出し、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記結合ベクトルから算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するパラメタ推定部と、を含むパラメタ推定装置。
【請求項８】
前記学習部が、前記第１の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである第１の教示ベクトルを算出する第１の教示ベクトル計算部と、結合ベクトルを順に並べたベクトルパターンである第２の教示ベクトルを算出する第２の教示ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトルを平均した第１の平均ベクトルを算出し、複数の前記第２の教示ベクトルを平均した第２の平均ベクトルを算出する平均ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル及び第１の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルの自己相関情報である第１の共分散行列の擬似逆行列を算出する自己相関情報計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル、前記第１の平均ベクトル、複数の前記第２の教示ベクトル及び前記第２の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルの相互相関情報である第２の共分散行列を算出する相互相関情報計算部と、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列から特徴抽出行列を算出する特徴抽出行列計算部とを含む請求項７記載のパラメタ推定装置。
【請求項９】
前記パラメタ推定部が、前記第２の電子データを入力し、前記第２の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである入力ベクトルを算出するベクトル計算部と、前記入力ベクトル、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列から第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を含む期待値ベクトルを算出するパラメタ計算部と、前記期待値ベクトルから第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定し、推定された前記第２の特徴点の座標周辺を推定された前記第２の特徴点の座標周辺の画像と一致する前記第２の電子データの画像領域である照合領域を検索し、前記照合領域から前記第２の特徴点の座標を算出するテンプレートマッチング部とを含む請求項７または請求項８記載のパラメタ推定装置。
【請求項１０】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力するパラメタ入力部と、前記第１の電子データと前記第１の特徴点の座標との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出し、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記分布毎に求めた前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するパラメタ推定部とを含むパラメタ推定装置。
【請求項１１】
前記学習部が、前記第１の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである第１の教示ベクトルを算出する第１の教示ベクトル計算部と、第１の特徴点の座標を順に並べたベクトルパターンである第２の教示ベクトルを算出する第２の教示ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル及び複数の前記第２の教示ベクトルから複数の合成ベクトルを作成し、前記合成ベクトルの集合の確率分布により、前記第１の教示ベクトル及び第２の教示ベクトルを複数の分布に分ける分布要素計算部と、前記分布毎に複数の前記第１の教示ベクトルを平均した第１の平均ベクトルを算出し、前記分布毎に複数の前記第２の教示ベクトルを平均した第２の平均ベクトルを算出する平均ベクトル計算部と、前記分布毎に、複数の前記第１の教示ベクトル及び第１の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルの自己相関情報である第１の共分散行列の擬似逆行列を前記分布毎に算出する自己相関情報計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル、前記第１の平均ベクトル、複数の前記第２の教示ベクトル及び前記第２の平均ベクトルを前記分布毎に入力し、前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルの相互相関情報である第２の共分散行列を前記分布毎に算出する相互相関情報計算部と、前記分布毎に、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列を入力し、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列から特徴抽出行列を前記分布毎に算出する特徴抽出行列計算部と、を含む請求項１０記載のパラメタ推定装置。
【請求項１２】
前記パラメタ推定部が、前記第２の電子データを入力し、前記第２の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである入力ベクトルを算出するベクトル計算部と、前記入力ベクトル、分布毎に分類した第１の平均ベクトル、分布毎に分類した第２の平均ベクトル及び分布毎に分類した特徴抽出行列から前記第２の特徴点の座標を含む期待値ベクトルを算出するパラメタ計算部と、前記期待値ベクトルから前記第２の特徴点の座標を算出するテンプレートマッチング部とを含む請求項１０または請求項１１記載のパラメタ推定装置。
【請求項１３】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標周辺の画像を入力するパラメタ入力部と、前記第１の電子データと第１の特徴点の座標周辺の画像との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出し、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記分布毎に求めた前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するパラメタ推定部とを含むパラメタ推定装置。
【請求項１４】
前記学習部が、前記第１の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである第１の教示ベクトルを算出する第１の教示ベクトル計算部と、第１の特徴点の座標周辺の画像を順に並べたベクトルパターンである第２の教示ベクトルを算出する第２の教示ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル及び複数の前記第２の教示ベクトルから複数の合成ベクトルを作成し、前記合成ベクトルの集合の確率分布により、前記第１の教示ベクトル及び第２の教示ベクトルを複数の分布に分ける分布要素計算部と、前記分布毎に複数の前記第１の教示ベクトルを平均した第１の平均ベクトルを算出し、前記分布毎に複数の前記第２の教示ベクトルを平均した第２の平均ベクトルを算出する平均ベクトル計算部と、前記分布毎に、複数の前記第１の教示ベクトル及び第１の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルの自己相関情報である第１の共分散行列の擬似逆行列を前記分布毎に算出する自己相関情報計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル、前記第１の平均ベクトル、複数の前記第２の教示ベクトル及び前記第２の平均ベクトルを前記分布毎に入力し、前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルの相互相関情報である第２の共分散行列を前記分布毎に算出する相互相関情報計算部と、前記分布毎に、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列を入力し、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列から特徴抽出行列を前記分布毎に算出する特徴抽出行列計算部とを含む請求項１３記載のパラメタ推定装置。
【請求項１５】
前記パラメタ推定部が、前記第２の電子データを入力し、前記第２の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである入力ベクトルを算出するベクトル計算部と、前記入力ベクトル、分布毎に分類した第１の平均ベクトル、分布毎に分類した第２の平均ベクトル及び分布毎に分類した特徴抽出行列から前記第２の特徴点の座標周辺の画像を含む期待値ベクトルを算出するパラメタ計算部と、前記期待値ベクトルから前記第２の特徴点の座標周辺の画像を算出し、前記第２の特徴点の座標周辺の画像と一致する前記第２の電子データの画像領域である照合領域を検索し、前記照合領域から前記第２の特徴点の座標を算出するテンプレートマッチング部とを含む請求項１３または請求項１４記載のパラメタ推定装置。
【請求項１６】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を入力するパラメタ入力部と、前記第１の電子データと第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出し、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記分布毎に求めた前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するパラメタ推定部とを含むパラメタ推定装置。
【請求項１７】
前記学習部が、前記第１の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである第１の教示ベクトルを算出する第１の教示ベクトル計算部と、第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を順に並べたベクトルパターンである第２の教示ベクトルを算出する第２の教示ベクトル計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル及び複数の前記第２の教示ベクトルから複数の合成ベクトルを作成し、前記合成ベクトルの集合の確率分布により、前記第１の教示ベクトル及び第２の教示ベクトルを複数の分布に分ける分布要素計算部と、前記分布毎に複数の前記第１の教示ベクトルを平均した第１の平均ベクトルを算出し、前記分布毎に複数の前記第２の教示ベクトルを平均した第２の平均ベクトルを算出する平均ベクトル計算部と、前記分布毎に、複数の前記第１の教示ベクトル及び第１の平均ベクトルを入力し、前記第１の教示ベクトルの自己相関情報である第１の共分散行列の擬似逆行列を前記分布毎に算出する自己相関情報計算部と、複数の前記第１の教示ベクトル、前記第１の平均ベクトル、複数の前記第２の教示ベクトル及び前記第２の平均ベクトルを前記分布毎に入力し、前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルの相互相関情報である第２の共分散行列を前記分布毎に算出する相互相関情報計算部と、前記分布毎に、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列を入力し、前記第１の共分散行列の擬似逆行列及び前記第２の共分散行列から特徴抽出行列を前記分布毎に算出する特徴抽出行列計算部とを含む請求項１６記載のパラメタ推定装置。
【請求項１８】
前記パラメタ推定部が、前記第２の電子データを入力し、前記第２の電子データを走査順に並べたベクトルパターンである入力ベクトルを算出するベクトル計算部と、前記入力ベクトル、分布毎に分類した第１の平均ベクトル、分布毎に分類した第２の平均ベクトル及び分布毎に分類した特徴抽出行列から前記第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を含む期待値ベクトルを算出するパラメタ計算部と、前記期待値ベクトルから前記第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を算出し、前記第２の特徴点の座標周辺の画像と一致する前記第２の電子データの画像領域である照合領域を検索し、前記照合領域から前記第２の特徴点の座標を算出するテンプレートマッチング部とを含む請求項１６または請求項１７記載のパラメタ推定装置。
【請求項１９】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力するパラメタ入力部と、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出し、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を算出し、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するパラメタ推定部と、前記第１の電子データを蓄積する画像データベースと、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出し、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合部とを含むデータ照合装置。
【請求項２０】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標周辺の画像を入力するパラメタ入力部と、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出し、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出し、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するパラメタ推定部と、前記第１の電子データを蓄積する画像データベースと、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出し、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合部とを含むデータ照合装置。
【請求項２１】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を入力するパラメタ入力部と、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出し、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標と複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像との結合ベクトルから相互相関情報を算出し、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出し、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記結合ベクトルから算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するパラメタ推定部と、前記第１の電子データを蓄積する画像データベースと、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出し、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合部とを含むデータ照合装置。
【請求項２２】
光学データを電子データに変換する画像入力部と、前記画像入力部から入力された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力するパラメタ入力部と、前記第１の電子データと前記第１の特徴点の座標との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記画像入力部から入力される第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出し、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する学習部と、前記分布毎に求めた前記学習部から入力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を蓄積する相関情報データベースと、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するパラメタ推定部と、前記第１の電子データを蓄積する画像データベースと、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出し、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合部とを含むデータ照合装置。
【請求項２３】
光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出するステップと、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力された前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合ステップと、を有することを特徴とするデータ照合方法。
【請求項２４】
光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合ステップと、を有することを特徴とするデータ照合方法。
【請求項２５】
光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標と複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像との結合ベクトルから相互相関情報を算出するステップと、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記結合ベクトルから算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を有することを特徴とするデータ照合方法。
【請求項２６】
光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、前記第１の電子データと前記第１の特徴点の座標との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出するステップと、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記分布毎に求めた前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を有する特徴とするデータ照合方法。
【請求項２７】
コンピュータに、光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにより変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から入力された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積した前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラム。
【請求項２８】
コンピュータに、光学データを電子データに変換させる変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラム。
【請求項２９】
コンピュータに、光学データを電子データに変換させる変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標と複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像との結合ベクトルから相互相関情報を算出するステップと、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記結合ベクトルから算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラム。
【請求項３０】
コンピュータに、光学データを電子データに変換させる変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、前記第１の電子データと前記第１の特徴点の座標との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出するステップと、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力された前記分布毎に求めた前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラム。
【請求項３１】
サンプルとなるサンプル顔画像を入力するサンプル顔画像入力手段と、前記サンプル顔画像の特徴点を入力する特徴点入力手段と、新たに前記特徴点を推定する照合対象顔画像を入力する照合顔画像入力手段と、前記サンプル顔画像と前記特徴点との合成情報を複数の顔画像分布に分け、前記サンプル顔画像の顔画像自己相関情報と、前記サンプル顔画像と前記特徴点との顔画像相互相関情報とを前記顔画像分布毎に求める顔画像学習手段と、前記顔画像分布毎に求めた前記顔画像自己相関情報と前記顔画像相互相関情報とを用いて前記照合対象顔画像の前記特徴点を推定する顔画像パラメタ推定手段と、前記サンプル顔画像を蓄積する画像データベースと、照合対象顔画像及び前記照合対象顔画像の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出し、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積されたサンプル顔画像との一致を照合する照合手段と、を含むデータ照合装置。
【請求項３２】
前記顔画像学習手段は、前記サンプル顔画像をベクトル化した第１の教示ベクトルおよび前記サンプル顔画像の特徴点をベクトル化した第２の教示ベクトルの顔画像合成ベクトルを構成し、前記顔画像合成ベクトルの複数の顔画像要素分布を集合した顔画像混合分布モデルを推定し、前記顔画像要素分布毎に属する前記顔画像自己相関情報を前記第１の教示ベクトルの共分散行列を求めることで求め、前記顔画像相互相関情報を前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルとの共分散行列を求めることで求め、
前記顔画像パラメタ推定手段は、前記顔画像要素分布毎に属する前記顔画像自己相関情報および前記顔画像相互相関情報を用いて前記照合対象顔画像の前記特徴点を推定することを特徴とする請求項３１記載のデータ照合装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
本発明の第２３の態様は、光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出するステップと、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力された前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合ステップと、を有することを特徴とするデータ照合方法である。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６２】
本発明の第２４の態様は、光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合する照合ステップと、を有することを特徴とするデータ照合方法である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
本発明の第２５の態様は、光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標と複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像との結合ベクトルから相互相関情報を算出するステップと、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記結合ベクトルから算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を有することを特徴とするデータ照合方法である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
本発明の第２６の態様は、光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、前記第１の電子データと前記第１の特徴点の座標との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出するステップと、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記分布毎に求めた前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を有する特徴とするデータ照合方法である。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
本発明の第２７の態様は、コンピュータに、光学データを電子データに変換する変換ステップと、前記変換ステップにより変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から入力された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積した前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラムである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
本発明の第２８の態様は、コンピュータに、光学データを電子データに変換させる変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像から算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラムである。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
本発明の第２９の態様は、コンピュータに、光学データを電子データに変換させる変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標及び第１の特徴点の座標周辺の画像を入力し、複数の前記第１の電子データから自己相関情報を算出するステップと、複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標と複数の前記第１の特徴点の座標周辺の画像との結合ベクトルから相互相関情報を算出するステップと、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標及び第２の特徴点の座標周辺の画像を推定するための特徴抽出行列を算出するステップと、複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、複数の前記結合ベクトルから算出する第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力される前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラムである。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
本発明の第３０の態様は、コンピュータに、光学データを電子データに変換させる変換ステップと、前記変換ステップにおいて変換された第１の電子データから第１の特徴点の座標を入力し、前記第１の電子データと前記第１の特徴点の座標との合成情報の集合を複数の分布に分け、前記分布毎に、複数の前記第１の電子データから自己相関情報及び複数の前記第１の電子データ及び複数の前記第１の特徴点の座標から相互相関情報を算出し、更に、前記自己相関情報及び前記相互相関情報から前記変換ステップにおいて変換された第２の電子データの第２の特徴点の座標を推定するための特徴抽出行列を前記分布毎に算出するステップと、前記分布毎に求めた複数の前記第１の電子データから算出される第１の平均ベクトル、前記分布毎に求めた複数の前記第１の特徴点の座標から算出する第２の平均ベクトル及び前記分布毎に求めた前記特徴抽出行列を出力する出力ステップと、前記出力ステップにおいて出力された前記分布毎に求めた前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を相関情報データベースに蓄積し、前記第２の電子データ、前記第１の平均ベクトル、前記第２の平均ベクトル及び前記特徴抽出行列を用いて前記第２の特徴点の座標を前記分布毎に推定するステップと、前記第１の電子データを画像データベースに蓄積し、前記第２の電子データ及び前記第２の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出するステップと、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積された前記第１の電子データとの一致を照合するステップと、を行わせることを特徴とするプログラムである。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７５】
これにより、第１の電子データの特性が分散している場合でも、行列演算により推定した特徴点の座標により照合領域が算出することができ、処理コストの削減ができるという作用を有する。
本発明の第３１の態様は、サンプルとなるサンプル顔画像を入力するサンプル顔画像入力手段と、前記サンプル顔画像の特徴点を入力する特徴点入力手段と、新たに前記特徴点を推定する照合対象顔画像を入力する照合顔画像入力手段と、前記サンプル顔画像と前記特徴点との合成情報を複数の顔画像分布に分け、前記サンプル顔画像の顔画像自己相関情報と、前記サンプル顔画像と前記特徴点との顔画像相互相関情報とを前記顔画像分布毎に求める顔画像学習手段と、前記顔画像分布毎に求めた前記顔画像自己相関情報と前記顔画像相互相関情報とを用いて前記照合対象顔画像の前記特徴点を推定する顔画像パラメタ推定手段と、前記サンプル顔画像を蓄積する画像データベースと、照合対象顔画像及び前記照合対象顔画像の特徴点の座標から照合に用いる画像である照合領域を算出し、前記照合領域と前記画像データベースに蓄積されたサンプル顔画像との一致を照合する照合手段と、を含むデータ照合装置である。
本発明の第３２の態様は、前記顔画像学習手段は、前記サンプル顔画像をベクトル化した第１の教示ベクトルおよび前記サンプル顔画像の特徴点をベクトル化した第２の教示ベクトルの顔画像合成ベクトルを構成し、前記顔画像合成ベクトルの複数の顔画像要素分布を集合した顔画像混合分布モデルを推定し、前記顔画像要素分布毎に属する前記顔画像自己相関情報を前記第１の教示ベクトルの共分散行列を求めることで求め、前記顔画像相互相関情報を前記第１の教示ベクトルと前記第２の教示ベクトルとの共分散行列を求めることで求め、前記顔画像パラメタ推定手段は、前記顔画像要素分布毎に属する前記顔画像自己相関情報および前記顔画像相互相関情報を用いて前記照合対象顔画像の前記特徴点を推定することを特徴とする請求項３１記載のデータ照合装置である。