(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ１）複数の被写体のうちの１つの被写体に関係する信号をフィルタリングすることと、
（ａ２）前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成することと、
（ａ３）前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけることと、
（ａ４）前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行することと、
（ａ５）前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新することと、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することと、
前記新しいベースを使用して前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけることと
を備える、信号処理のための方法。
【請求項２】
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することと、
別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけることとをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することが、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行することと、
前記生成されたパッチをタグ付けすることと、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入することとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけることと、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えることとをさらに備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去することであって、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連する、除去することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入することとをさらに備える、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記集合中の前記ベースの統計を更新することが、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新することであって、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連する、更新することと、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けすることであって、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効である、ランク付けすることと、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新することと、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させることとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記被写体の識別を実行することは、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成することと、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけることと、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得することとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけることは、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行することと、
ｌ１ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得することとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記フィルタリングされた信号に関連する前記信号部分空間を適応的に生成することは、
前記信号部分空間からすべての空行を除去することと、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示される場合、前記信号部分空間から各行を削除することと、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示されない場合、前記行を保存し、前記信号部分空間からすべての空列を除去することとを備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
複数の被写体のうちの１つの被写体に関係する信号を生成するためのインターフェースと、
前記信号をフィルタリングし、前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成し、前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけ、前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行し、前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの前記集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新し、前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入し、前記新しいベースを使用することによって前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるように構成された認識エンジンとを備える、信号処理のための装置。
【請求項１１】
前記信号が、人の顔の画像に対応する、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記認識エンジンが、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することと、別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけることとを行うようにさらに構成された、請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記認識エンジンは、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行することと、
前記生成されたパッチをタグ付けすることと、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入することとを行うようにさらに構成された、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記認識エンジンは、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけることと、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えることとを行うようにさらに構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記認識エンジンは、
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去することであって、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連する、除去することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入することとを行うようにさらに構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記認識エンジンは、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新することと、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連し、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けすることと、ここにおいて、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効であり、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新することと、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させることとを行うことによって、前記集合中で前記ベースの統計を更新するように構成された、請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記認識エンジンは、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成することと、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけることと、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得することとを行うことによって、前記被写体の識別を実行するように構成された、請求項１０に記載の装置。
【請求項１８】
前記認識エンジンは、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行することと、
ｌ１ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得することとを行うことによって、前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけるようにさらに構成された、請求項１０に記載の装置。
【請求項１９】
複数の被写体のうちの被写体に関係する信号をフィルタリングするための手段と、
前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成するための手段と、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけるための手段と、
前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行するための手段と、
前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新するための手段と、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための手段と、
前記新しいベースを使用することによって前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための手段と
を備える、信号処理のための装置。
【請求項２０】
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための手段と、
別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための手段とをさらに備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための前記手段が、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行するための手段と、
前記生成されたパッチをタグ付けするための手段と、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開するための手段と、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入するための手段とを備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけるための手段と、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えるための手段とをさらに備える、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去するための手段と、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連し、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入するための手段とをさらに備える、請求項２１に記載の装置。
【請求項２４】
前記集合中の前記ベースの統計を更新するための前記手段は、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新するための手段と、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連し、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けするための手段と、ここにおいて、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効であり、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新するための手段と、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させるための手段とを備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２５】
前記被写体の識別を実行するための前記手段は、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成するための手段と、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけるための手段と、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得するための手段とを備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２６】
前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけるための前記手段は、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行するための手段と、
ｌ１ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得するための手段とを備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２７】
前記フィルタリングされた信号に関連する前記信号部分空間を適応的に生成するための前記手段は、
前記信号部分空間からすべての空行を除去するための手段と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示される場合、前記信号部分空間から各行を削除するための手段と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示されない場合、前記行を保存し、前記信号部分空間からすべての空列を除去するための手段とを備える、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
命令をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、前記命令は、
複数の被写体のうちの被写体に関係する信号をフィルタリングするための命令と、
前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成するための命令と、
前記信号部分空間を使用することによって前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけるための命令と、
前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行するための命令と、
前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新するための命令と、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための命令と、
前記新しいベースをを使用することによって前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための命令と
を備える、コンピュータプログラム。
【請求項２９】
前記命令は、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための命令と、
別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための命令とをさらに備える、請求項２８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３０】
前記１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための前記命令は、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行するための命令と、
前記生成されたパッチをタグ付けするための命令と、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開するための命令と、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入するための命令とを備える、請求項２８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３１】
前記命令は、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけるための命令と、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えるための命令とをさらに備える、請求項３０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３２】
前記命令は、
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去するための命令であって、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連する、除去するための命令と、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入するための命令とをさらに備える、請求項３０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３３】
前記集合中の前記ベースの統計を更新するための前記命令は、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新するための命令と、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連し、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けするための命令と、ここにおいて、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効であり、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新するための命令と、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させるための命令とを備える、請求項３２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３４】
前記被写体の識別を実行するための前記命令は、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成するための命令と、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけるための命令と、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得するための命令とを備える、請求項２８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３５】
前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけるための前記命令は、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行するための命令と、
ｌ１ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得するための命令とを備える、請求項２８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３６】
前記フィルタリングされた信号に関連する前記信号部分空間を適応的に生成するための前記命令は、
前記信号部分空間からすべての空行を除去するための命令と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示される場合、前記信号部分空間から各行を削除するための命令と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示されない場合、前記行を保存し、前記信号部分空間からすべての空列を除去するための命令とを備える、請求項３５に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に信号処理に関し、より詳細には、適応アルゴリズムに基づいて信号を再構成するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被写体の集合について顔認識を実行する際に、空間変動性、スケール変動性、コントラスト変動性、ポーズ変動性、オクルージョン（occlusion）などのいくつかの問題を解決する必要がある。多くの適用例では、特にモバイル適用例では、認識システムが、被写体の増大する集合を組み込み、新しい顔を大急ぎで学習し、コンテキスト情報に従って候補被写体集合を動的に調整することができるように、オンライン学習方式も望ましい。
【０００３】
オクルージョンは、特に、ロバストな顔認識プロセスに対する大きな障害を表す。これは、主に、オクルージョンによって生じる予測不可能な誤差による。オクルージョンは、顔画像のいずれかの部分に影響を及ぼし得、無秩序に大きくなることがある。一方、オクルージョンによって生じる誤差は、一般に、画像の一部分のみを破損する。そのため、誤差は、低複雑度の再構成プロセスのための有用であり得るスパース表現を有することができる。
【発明の概要】
【０００４】
本開示のいくつかの実施形態は、信号処理のための方法を提供する。本方法は、概して、複数の被写体のうちの被写体に関係する信号をフィルタリングすることと、被写体に従って信号部分空間を適応的に生成することと、信号部分空間を使用することによってフィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけることと、スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、スパース解と信号部分空間とに基づいて被写体の識別を実行することと、被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中のフィルタリングされた信号のベースの統計を更新することとを含む。
【０００５】
本開示のいくつかの実施形態は、信号処理のための装置を提供する。本装置は、概して、複数の被写体のうちの被写体に関係する信号を生成するためのインターフェースと、信号をフィルタリングし、被写体に従って信号部分空間を適応的に生成し、信号部分空間を使用することによってフィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけ、スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、スパース解と信号部分空間とに基づいて被写体の識別を実行し、被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中のフィルタリングされた信号のベースの統計を更新するように構成された認識エンジンとを含む。
【０００６】
本開示のいくつかの実施形態は、信号処理のための装置を提供する。本装置は、概して、複数の被写体のうちの被写体に関係する信号をフィルタリングするための手段と、被写体に従って信号部分空間を適応的に生成するための手段と、信号部分空間を使用することによってフィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけるための手段と、スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、スパース解と信号部分空間とに基づいて被写体の識別を実行するための手段と、被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中のフィルタリングされた信号のベースの統計を更新するための手段とを含む。
【０００７】
本開示のいくつかの実施形態は、信号処理のためのコンピュータプログラム製品を提供する。本コンピュータプログラム製品は、概して、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を記憶したコンピュータ可読媒体を含む。本命令は、概して、複数の被写体のうちの被写体に関係する信号をフィルタリングするための命令と、被写体に従って信号部分空間を適応的に生成するための命令と、信号部分空間を使用することによってフィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけるための命令と、スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、スパース解と信号部分空間とに基づいて被写体の識別を実行するための命令と、被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中のフィルタリングされた信号のベースの統計を更新するための命令とを含む。
【０００８】
本開示の上述の特徴を詳細に理解することができるように、添付の図面にその一部を示す実施形態を参照することによって、上記で簡単に要約したより具体的な説明が得られ得る。ただし、添付の図面は、本開示のいくつかの典型的な実施形態のみを示し、したがって、説明は他の等しく有効な実施形態に通じるので、その範囲を限定するものと見なされるべきではないことに留意されたい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本開示のいくつかの実施形態が実施され得る、パターン認識のためのシステムを示す。
【図２】図２は、本開示のいくつかの実施形態による、パターンベースとインターフェースされたパターン認識エンジンの例を示す。
【図３】図３は、本開示のいくつかの実施形態による、入力画像からの適応スパース部分空間顔認識のための例示的な動作を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、図３に示す動作を実行することが可能な例示的な構成要素を示す。
【図４】図４は、本開示のいくつかの実施形態による、ある被写体のためのベースの集合中に新しいベースを追加するための例示的な動作を示す。
【図４Ａ】図４Ａは、図４に示す動作を実行することが可能な例示的な構成要素を示す。
【図５】図５は、本開示のいくつかの実施形態による、被写体のためのベースの集合中に新しいベースを適応的に挿入するための例示的な動作を示す。
【図５Ａ】図５Ａは、図５に示す動作を実行することが可能な例示的な構成要素を示す。
【図６】図６は、本開示のいくつかの実施形態による、ベースの集合の統計を更新するための例示的な動作を示す。
【図６Ａ】図６Ａは、図６に示す動作を実行することが可能な例示的な構成要素を示す。
【図７】図７は、本開示のいくつかの実施形態による、被写体の識別情報を認識するための例示的な動作を示す。
【図７Ａ】図７Ａは、図７に示す動作を実行することが可能な例示的な構成要素を示す。
【図８】図８は、本開示のいくつかの実施形態による、適応画像部分空間を使用して入力画像のスパース解を見つけるための例示的な動作を示す。
【図８Ａ】図８Ａは、図８に示す動作を実行することが可能な例示的な構成要素を示す。
【図９】図９は、本開示のいくつかの実施形態による、画像部分空間を切り捨てるための例示的な動作を示す。
【図９Ａ】図９Ａは、図９に示す動作を実行することが可能な例示的な構成要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本開示の様々な実施形態について以下で説明する。本明細書の教示は多種多様な形態で実施され得、本明細書で開示されている特定の構造、機能、またはその両方は代表的なものにすぎないことは明らかであろう。本明細書の教示に基づいて、本明細書で開示される実施形態は任意の他の実施形態とは独立に実装され得ること、およびこれらの実施形態のうちの２つ以上は様々な方法で組み合わせられ得ることを、当業者なら諒解されたい。たとえば、本明細書に記載の実施形態をいくつ使用しても、装置を実現し、または方法を実施し得る。さらに、本明細書に記載の実施形態のうちの１つまたは複数に加えて、あるいはそれら以外の他の構造、機能、または構造および機能を使用して、そのような装置を実装し、またはそのような方法を実施し得る。さらに、実施形態は、請求項の少なくとも１つの要素を備え得る。
【００１１】
「例示的」という単語は、本明細書では、例、事例、または例示の働きをすることを意味するために使用する。「例示的」として本明細書で説明するいかなる実施形態も、必ずしも他の実施形態よりも好適または有利なものと解釈すべきではない。
【００１２】
本明細書では特定の実施形態について説明するが、これらの実施形態の多くの変形体および置換は本開示の範囲内に入る。好ましい実施形態のいくつかの利益および利点について説明するが、本開示の範囲は特定の利益、使用、または目的に限定されるものではない。むしろ、本開示の実施形態は、様々なワイヤレス技術、システム構成、ネットワーク、および送信プロトコルに広く適用可能であるものとし、そのうちのいくつかを例として図および好ましい実施形態についての以下の説明で示す。発明を実施するための形態および図面は、限定的なものではなく本開示を説明するものにすぎず、本開示の範囲は添付の特許請求の範囲およびその均等物によって規定される。
【００１３】
例示的なパターン認識
本明細書で説明する技法は、信号処理に関し、より詳細には、識別される必要がある被写体に関係するパターン信号の処理に関する。
【００１４】
図１は、本開示の実施形態が実施され得る、パターン認識のための例示的なシステム１００を示す。パターン認識システム１００は、顔認識のための画像またはボイス認識のためのオーディオ信号など、異なるパターンまたは信号を認識するために使用され得る。
【００１５】
システム１００は、（たとえば、空港およびオフィスビルでの）セキュリティ適用例を含む、広範囲の適用例において利用され得、デスクトップ、ラップトップコンピュータ、またはハンドヘルドデバイス（たとえば、モバイルフォン）などの広範囲の様々なタイプのプラットフォーム上に実装され得る。
【００１６】
本開示のいくつかの実施形態によれば、入力プラットフォーム１２０は、カメラ１２２が人の顔の画像に対応する信号を与え得、および／またはマイクロフォン１２４が人のボイスに対応する信号を与え得る、スクリーニングステーション１２６を含み得る。たとえば、スクリーニングステーション１２６は、空港またはビルの入口において見られるようなセキュリティチェックポイントに位置し得る。プラットフォーム１２０は、カメラ１２２とマイクロフォン１２４とともに示されているが、いくつかの態様によれば、そのようなデバイスのうちの１つのみが含まれ得る。さらに、指紋リーダー、虹彩リーダーなどの追加または代替デバイスも使用され得る。たとえどんなデバイスまたはデバイスの組合せが使用されようとも、パターン認識システム１００は、受信された信号に基づいてパターンを識別するように構成され得る。
【００１７】
パターン認識システム１００は、入力信号を受信し、処理するためのインターフェース１０４を含み得る。インターフェース１０４は、１つまたは複数のプロセッサ１０２に好適なパターン信号を供給するために、増幅器、フィルタ、アナログデジタル（Ａ／Ｄ）変換器などの任意の好適な回路を含み得る。（１つまたは複数の）プロセッサ１０２は、メモリ１０８内の認識エンジン１１０が実行するために開始されたいくつかの認識アルゴリズムに従って、入力パターン信号を処理し得る。以下でより詳細に説明するように、パターン認識（すなわち、被写体識別）は、たとえば、入力パターン信号（たとえば、顔画像またはボイス）を複数の被写体に関連する利用可能なパターンベース１０６とマッチングさせることによって達成され得る。
【００１８】
図２に示すように、認識エンジン１１０は、パターンベース１０６とインターフェースし得る。たとえば、認識エンジン１１０は、トレーニング動作中にパターンベース１０６を生成し更新し得る。パターンベースは、認識動作を実行するためにアクセスされ得る。言い換えれば、入力パターン（たとえば、顔画像またはボイス）は、パターンベース１０６のプールから取り出される１つまたは複数のパターンベースを使用することによって、認識エンジン１１０によって実行される認識アルゴリズムに従った被写体認識のために処理され得る。さらに、既存の被写体に関係するパターンベースは、トレーニングプロセス中に周期的に更新され得、また、１つまたは複数の新しい被写体に関連する１つまたは複数のパターンベースは、パターンベース１０６のプール中に追加され得る。
【００１９】
例示的な適応スパース部分空間顔認識
本開示のいくつかの実施形態は、様々な認識適用例のための適応表現技法をサポートする。本明細書の技法は、多種多様な問題に適用され得るが、本開示では、限定はしないが、本明細書で提示する技法が適用され得る方法の特定の例として顔認識について説明する。
【００２０】
本明細書で提示する例示的な適用例は、再構成による顔認識と見なされ得る。いくつかの態様によれば、シフト／スケール不変なフロントエンドフィルタリング済み画像を構築するために、階層最大化（ＨＭＡＸ：Hierarchical Maximization）モデルが利用され得る。情報目的のために参照により本明細書に組み込まれるビジュアルオブジェクトの認識のためのＨＭＡＸ技法は、Maximilian RiesenhuberおよびTomaso Poggio、「Hierarchical models of object recognition in cortex」、Journal of Nature Neuroscience、第２巻、第１１号、１０１９〜１０２５ページ、１９９９年１１月に記載されている。
【００２１】
本開示のいくつかの態様は、画像処理の第２の層と見なされ得るものにおいて適用され得る。フィルタリング済み画像のパッチを部分空間のためのベースとして収集するための好適なサンプリング技法が提供されるが、顔画像は、最小絶対偏差法に従って再構成され得る。被写体の識別情報は、様々な被写体からのパッチを使用することによって再構成の精度に従って判断され得る。
【００２２】
提案する顔認識手法は、オクルージョンに対してロバストな顔認識システムを構築することを可能にし得る。また、提案する顔認識手法は、新しい入力画像からのパッチを追加することによって新しい被写体を組み込むことを可能にし得る。したがって、提案するシステムは、オンライン顔認識システムと見なされ得る。さらに、提案する適応再構成方式は、人の顔中で顕著なパッチを識別するために利用され得る。
【００２３】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による、入力画像からの適応スパース部分空間顔認識のための例示的な動作３００を示す。入力画像は、図１からの入力パターン信号に対応し得、動作３００は、システム１００上で実行され得る。３０２において、ガボール変換および特徴フィルタリングを適用することによって入力画像を処理する。３０４において、ローカルプーリングおよびスケールプーリングを実行することによってフィルタリング済み画像をさらに処理する。この後、３０６において、適応画像部分空間を使用して入力フィルタリング済み画像に関連するスパース解を見つける。スパース解は、画像を再構成するためにどのパッチがアクティブに使用され得るのかに関する情報など、フィルタリング済み画像に関係する部分空間中のパッチに関する情報を備え得る。
【００２４】
見つけられた解のスパーシティのレベルが定義されたしきい値を上回る場合（決定ブロック３０８）、３１０において、顔認識プロセス（すなわち、被写体識別）を実行する。しきい値は、経験的に取得され得る。一方、スパース解のスパーシティのレベルが十分でない（すなわち、定義されたしきい値を下回る）場合、３１２において、被写体に関連する１つまたは複数のトレーニング画像を利用することによって各被写体のためのベースの集合中に新しいベースを適応的に挿入する。次いで３０６において、別のスパース解を見つけるために追加した新しいベースを使用する。
【００２５】
認識プロセスの後に被写体識別情報が確認された場合（決定ブロック３１４）、３１６において、ベース統計を更新する。確認されなかった場合、３１２において、現在の入力画像が関連する被写体のためのベースの集合中に新しいベースを適応的に挿入する。その後、３０６において、適応画像部分空間とベースの更新された集合とを使用して次の入力画像のためのスパース解を探索する。
【００２６】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、各被写体のためのベースの集合中に新しいベースを追加するための例示的な動作４００を示す。図３からの処理ステップ３１２は、動作４００を備え得る。４０２において、ガボール変換を採用することによって、および特徴フィルタリングを適用することによって任意の被写体ｋに関連するトレーニング画像が処理されうる。４０４において、ローカルプーリングおよびスケールプーリングを実行することによってフィルタリング済み画像がさらに処理される。この後、４０６において、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に基づいて空間サンプリングが実行され、入力トレーニング画像の複数のパッチを生成する。４０８において、生成されたパッチはタグ付けされる（すなわち、パッチロケーションおよびサイズを示し、現在の画像サイズを標示し、パッチが生成された時間を標示し、各パッチに被写体識別および画像インデックスを追加する）。初期累積スコア（すなわち、ランク）に各タグ付けされたパッチが割り当てられ得る。累積スコアは、被写体識別のためのパッチの有効性に関係するメトリックを表す。４１０において、被写体ｋのためのベースの集合中に、タグ付けされたパッチが適応的に挿入されうる。
【００２７】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、各被写体のためのベースの集合中に新しいベースを適応的に挿入するための例示的な動作５００を示す。図４からの処理ステップ４１０は、動作５００を備え得る。５０２において、ゼロパディングを実行する（すなわち、ピクセルにゼロ強度を追加する）ことによって、被写体ｋに関連する生成された新しいタグ付けされたパッチを適切なサイズに展開する。新しいパッチが集合からの少なくとも１つの既存のパッチに線形従属する場合（決定ブロック５０４）、５０６において、線形従属ベースをもつ集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、被写体識別のための最も有効でないパッチを見つける。５０８において、この見つけられたパッチを新たにタグ付けされたパッチと置き換える。被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連し得、その逆も同様であることに留意されたい。
【００２８】
新しいタグ付けされたパッチがベースの集合からの既存のパッチに線形従属しない場合（決定ブロック５０４）、および被写体ｋのためのベースの数が被写体ごとのベースの定義された最大数未満の場合（決定ブロック５１０）、５１２において、集合中に新しいタグ付けされたパッチを直接挿入する。一方、被写体ｋのためのベースの数が被写体ごとのベースの定義された最大数以上の場合（決定ブロック５１０）、５１４において、集合から、被写体識別のための最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去する。５１６において、集合中に新しいタグ付けされたパッチを挿入する。図４〜図５に示す動作４００および５００は、あらゆる分析被写体ｋ，ｋ＝１，．．．Ｋについて実行され得ることに留意されたい。
【００２９】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、ベースの集合の統計を更新するための例示的な動作６００を示す。図３からの処理ステップ３１６は、動作６００を備え得る。６０２において、図３からの処理ステップ３０６において取得された入力画像に関連するスパース解を利用して、ベースの集合中の各ベースの累積スコアを更新する。６０４において、集合中のベースをその累積スコアによってランク付けする。その累積スコアがより高い場合、およびその逆の場合、顔認識（すなわち、被写体識別）のための特定のパッチがより有効であり得る。同時に、６０６において、入力画像に関連する見つけられたスパース解も利用して、入力画像中で識別されたパッチに関連する各ロケーションの別の累積スコアを更新する。６０８において、各パッチの他の累積スコアに従って、入力画像のサンプリングされたパッチを生成するために利用される空間サンプリングＰＤＦを更新する。
【００３０】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、被写体の識別情報を認識するための例示的な動作７００を示す。図３からの処理ステップ３１０は、動作７００を備え得る。７０２において、適応画像部分空間と、図３からの処理ステップ３０６に従って取得されたスパース解とを利用して、識別情報画像を再構成する。７０４において、各被写体のためのベースを採用することによって、最小再構成誤差を見つける。７０６において、見つけられた最小再構成誤差に従って被写体の識別情報を取得する。
【００３１】
図８は、本開示のいくつかの実施形態による、適応画像部分空間を使用して入力画像のスパース解を見つけるための例示的な動作８００を示す。図３からの処理ステップ３０６は、動作８００を備え得る。８０２において、短縮画像部分空間とともに前の処理レイヤ（たとえば、ＨＭＡＸレイヤ）からの処理された入力画像を画像再構成のために利用する。８０４において、ｌ1ノルム最小化方式に従って、再構成された画像に関連するスパース解を取得する。
【００３２】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、図８からの動作８０２〜８０４のために利用され得る、画像部分空間を切り捨てるための例示的な動作９００を示す。９０２において、全画像部分空間からピクセルの空行を除去する。９０４において、全画像部分空間内の行が過小表示される場合、全画像部分空間から前記行を削除する。一方、９０６において、行が過小表示されない場合、この行を画像部分空間中に保つ。また、９０８において、画像部分空間からピクセルのすべての空列を除去する。
【００３３】
上述の方法の様々な動作は、図に示すミーンズプラスファンクションブロックに対応する様々な（１つまたは複数の）ハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素および／またはモジュールによって実行できる。たとえば、図３に示すブロック３０２〜３１６は、図３Ａに示すミーンズプラスファンクションブロック３０２Ａ〜３１６Ａに対応する。同様に、図４に示すブロック４０２〜４１０は、図４Ａに示すミーンズプラスファンクションブロック４０２Ａ〜４１０Ａに対応する。同様に、図５に示すブロック５０２〜５１６は、図５Ａに示すミーンズプラスファンクションブロック５０２Ａ〜５１６Ａに対応する。同様に、図６に示すブロック６０２〜６０８は、図６Ａに示すミーンズプラスファンクションブロック６０２Ａ〜６０８Ａに対応する。同様に、図７に示すブロック７０２〜７０６は、図７Ａに示すミーンズプラスファンクションブロック７０２Ａ〜７０６Ａに対応する。同様に、図８に示すブロック８０２〜８０４は、図８Ａに示すミーンズプラスファンクションブロック８０２Ａ〜８０４Ａに対応する。同様に、図９に示すブロック９０２〜９０８は、図９Ａに示すミーンズプラスファンクションブロック９０２Ａ〜９０８Ａに対応する。より一般的には、対応する相対ミーンズプラスファンクション図を有する図に方法が示されている場合、動作ブロックは、同様の番号付けをもつミーンズプラスファンクションブロックに対応する。
【００３４】
本開示に関連して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ信号（ＦＰＧＡ）または他のプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、個別ゲートまたはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の市販のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械であり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装され得る。
【００３５】
本開示に関連して説明した方法またはアルゴリズムのステップは、直接ハードウェアで実施されるか、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで実施されるか、またはその２つの組合せで実施され得る。ソフトウェアモジュールは、当技術分野で知られている任意の形態の記憶媒体中に常駐し得る。使用できる記憶媒体のいくつかの例には、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどがある。ソフトウェアモジュールは、単一の命令、または多数の命令を備え得、いくつかの異なるコードセグメント上で、異なるプログラム間で、および複数の記憶媒体にわたって分散され得る。記憶媒体は、プロセッサがその記憶媒体から情報を読み取り得、その記憶媒体に情報を書き込み得るように、プロセッサに結合され得る。代替として、記憶媒体はプロセッサに一体化され得る。
【００３６】
本明細書で開示する方法は、説明した方法を達成するための１つまたは複数のステップまたはアクションを備える。本方法のステップおよび／またはアクションは、特許請求の範囲から逸脱することなく互いに交換され得る。言い換えれば、ステップまたはアクションの特定の順序が指定されない限り、特定のステップおよび／またはアクションの順序および／または使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく修正され得る。
【００３７】
説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せで実装され得る。ソフトウェアで実装した場合、機能は１つまたは複数の命令としてコンピュータ可読媒体上に記憶され得る。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を備えることができる。本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザディスク（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザで光学的に再生する。
【００３８】
ソフトウェアまたは命令はまた、送信媒体を介して送信され得る。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、送信媒体の定義に含まれる。
【００３９】
さらに、本明細書に記載の方法および技法を実行するためのモジュールおよび／または他の適切な手段は、適用可能な場合にユーザ端末および／または基地局によってダウンロードおよび／または他の方法で取得され得ることを諒解されたい。たとえば、本明細書で説明した方法を実行するための手段の転送を可能にするために、そのようなデバイスをサーバに結合することができる。代替的に、本明細書で説明した様々な方法を記憶手段（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはフロッピー（登録商標）ディスクなどの物理的記憶媒体など）によって提供することができ、それにより、ユーザ端末および／または基地局は、その記憶手段をデバイスに結合または供給すると、それらの様々な方法を取得することができるようになる。さらに、本明細書で説明する方法および技法をデバイスに与えるための任意の他の適切な技法を利用することができる。
【００４０】
特許請求の範囲は、上記に示した正確な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明した方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形を行い得る。
【００４１】
上記は本開示の実施形態を被写体とするが、本開示の他の実施形態およびさらなる実施形態は、その基本的範囲から逸脱することなく考案され得、その範囲は以下の特許請求の範囲によって判断される。
以下に本願発明の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
複数の被写体のうちの１つの被写体に関係する信号をフィルタリングすることと、
前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成することと、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけることと、
前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行することと、
前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新することとを備える、信号処理のための方法。
［Ｃ２］
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することと、
別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけることとをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することと、
前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけることとをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ４］
前記１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することが、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行することと、
前記生成されたパッチをタグ付けすることと、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入することとを備える、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ５］
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけることと、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えることとをさらに備える、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ６］
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去することであって、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連する、除去することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入することとをさらに備える、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ７］
前記集合中の前記ベースの統計を更新することが、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新することであって、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連する、更新することと、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けすることであって、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効である、ランク付けすることと、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新することと、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させることとを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ８］
前記被写体の識別を実行することは、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成することと、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけることと、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得することとを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけることは、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行することと、
ｌ1ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得することとを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記フィルタリングされた信号に関連する前記信号部分空間を適応的に生成することは、
前記信号部分空間からすべての空行を除去することと、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示される場合、前記信号部分空間から各行を削除することと、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示されない場合、前記行を保存し、前記信号部分空間からすべての空列を除去することとを備える、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１１］
複数の被写体のうちの１つの被写体に関係する信号を生成するためのインターフェースと、
前記信号をフィルタリングし、前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成し、前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけ、前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行し、前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの前記集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新するように構成された認識エンジンとを備える、信号処理のための装置。
［Ｃ１２］
前記信号が、人の顔の画像に対応する、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１３］
前記認識エンジンが、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することと、別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけることとを行うようにさらに構成された、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１４］
前記認識エンジンが、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入することと、前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけることとを行うようにさらに構成された、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１５］
前記認識エンジンは、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行することと、
前記生成されたパッチをタグ付けすることと、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入することとを行うようにさらに構成された、Ｃ１４に記載の装置。
［Ｃ１６］
前記認識エンジンは、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけることと、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えることとを行うようにさらに構成された、Ｃ１５に記載の装置。
［Ｃ１７］
前記認識エンジンは、
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去することであって、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連する、除去することと、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入することとを行うようにさらに構成された、Ｃ１５に記載の装置。
［Ｃ１８］
前記認識エンジンは、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新することと、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連し、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けすることと、ここにおいて、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効であり、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新することと、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させることとを行うことによって、前記集合中で前記ベースの統計を更新するように構成された、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１９］
前記認識エンジンは、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成することと、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけることと、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得することとを行うことによって、前記被写体の識別を実行するように構成された、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ２０］
前記認識エンジンは、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行することと、
ｌ1ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得することとを行うことによって、前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけるようにさらに構成された、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ２１］
複数の被写体のうちの被写体に関係する信号をフィルタリングするための手段と、
前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成するための手段と、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけるための手段と、
前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行するための手段と、
前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新するための手段とを備える、信号処理のための装置。
［Ｃ２２］
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための手段と、
別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための手段とをさらに備える、Ｃ２１に記載の装置。
［Ｃ２３］
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための手段と、
前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための手段とをさらに備える、Ｃ２１に記載の装置。
［Ｃ２４］
前記１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための前記手段が、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行するための手段と、
前記生成されたパッチをタグ付けするための手段と、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開するための手段と、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入するための手段とを備える、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２５］
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけるための手段と、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えるための手段とをさらに備える、Ｃ２４に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去するための手段と、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連し、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入するための手段とをさらに備える、Ｃ２４に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記集合中の前記ベースの統計を更新するための前記手段は、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新するための手段と、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連し、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けするための手段と、ここにおいて、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効であり、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新するための手段と、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させるための手段とを備える、Ｃ２１に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記被写体の識別を実行するための前記手段は、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成するための手段と、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけるための手段と、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得するための手段とを備える、Ｃ２１に記載の装置。
［Ｃ２９］
前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけるための前記手段は、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行するための手段と、
ｌ1ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得するための手段とを備える、Ｃ２１に記載の装置。
［Ｃ３０］
前記フィルタリングされた信号に関連する前記信号部分空間を適応的に生成するための前記手段は、
前記信号部分空間からすべての空行を除去するための手段と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示される場合、前記信号部分空間から各行を削除するための手段と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示されない場合、前記行を保存し、前記信号部分空間からすべての空列を除去するための手段とを備える、Ｃ２９に記載の装置。
［Ｃ３１］
１つまたは複数のプロセッサによって実行可能である命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を備える、信号処理のためのコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、
複数の被写体のうちの被写体に関係する信号をフィルタリングするための命令と、
前記被写体に従って信号部分空間を適応的に生成するための命令と、
前記信号部分空間を使用することによって前記フィルタリングされた信号に関連するスパース解を見つけるための命令と、
前記スパース解のスパーシティが定義されたしきい値よりも大きい場合、前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて前記被写体の識別を実行するための命令と、
前記被写体の識別情報が確認された場合、ベースの集合中の前記フィルタリングされた信号のベースの統計を更新するための命令とを備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ３２］
前記命令は、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きい場合、および前記被写体の識別情報が確認されなかった場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための命令と、
別のフィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための命令とをさらに備える、Ｃ３１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３３］
前記命令は、
前記スパース解の前記スパーシティが前記定義されたしきい値よりも大きくない場合、ベースの前記集合中に１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための命令と、
前記フィルタリングされた信号に関連する別のスパース解を見つけるための命令とをさらに備える、Ｃ３１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３４］
前記１つまたは複数の新しいベースを適応的に挿入するための前記命令は、
前記被写体に関連するトレーニング信号の１つまたは複数のパッチを生成するために、適応的確率的密度関数（ＰＤＦ）に従って前記トレーニング信号の空間サンプリングを実行するための命令と、
前記生成されたパッチをタグ付けするための命令と、
前記タグ付けされたパッチの各々を展開するための命令と、
前記タグ付けされたパッチが前記集合からのパッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの数がパッチの定義された最大数よりも小さい場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチの各々を挿入するための命令とを備える、Ｃ３３に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３５］
前記命令は、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属する場合、線形従属ベースをもつ前記集合の一部分中で、それらの累積スコアに従って、前記被写体識別のための最も有効でないパッチを見つけるための命令と、
前記集合中で、前記見つけられたパッチを前記タグ付けされたパッチと置き換えるための命令とをさらに備える、Ｃ３４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３６］
前記命令は、
前記集合から、前記被写体識別のための１つまたは複数の最も有効でないパッチをそれらの累積スコアに従って除去するための命令であって、前記被写体識別のためのより有効でないパッチがより小さい累積スコアに関連する、除去するための命令と、
前記タグ付けされたパッチが前記集合中の前記パッチに線形従属しない場合、および前記集合中の前記パッチの前記数がパッチの前記定義された最大数よりも小さくない場合、前記集合中に前記タグ付けされたパッチを挿入するための命令とをさらに備える、Ｃ３４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３７］
前記集合中の前記ベースの統計を更新するための前記命令は、
前記見つけられたスパース解に基づいて前記集合中の各ベースの累積スコアを更新するための命令と、ここにおいて、前記被写体識別のためのより有効でないベースがより小さい累積スコアに関連し、
前記集合中の前記ベースをそれらの累積スコアによってランク付けするための命令と、ここにおいて、前記集合中のより高ランクのベースが前記被写体識別のためにより有効であり、
前記信号部分空間中での前記ベースのロケーションに基づいて前記集合中の各ベースの別の累積スコアを更新するための命令と、
前記集合中のすべてのベースに関連する前記更新された他の累積スコアに基づいて、前記フィルタリングされた信号の空間サンプリングのために確率的密度関数（ＰＤＦ）を適応させるための命令とを備える、Ｃ３１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３８］
前記被写体の識別を実行するための前記命令は、
前記スパース解と前記信号部分空間とに基づいて識別情報信号を再構成するための命令と、
前記複数の被写体のためのベースを使用することによって、前記再構成された識別情報信号に基づいて最小再構成誤差を見つけるための命令と、
前記見つけられた最小再構成誤差に従って前記複数の被写体のうちの前記被写体の前記識別情報を取得するための命令とを備える、Ｃ３１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３９］
前記フィルタリングされた信号に関連する前記スパース解を見つけるための前記命令は、
前記信号部分空間を使用することによって、前記フィルタリングされた信号に関係する画像の再構成を実行するための命令と、
ｌ1ノルム最小化方式に従って、前記再構成された画像を使用することによって前記スパース解を取得するための命令とを備える、Ｃ３１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ４０］
前記フィルタリングされた信号に関連する前記信号部分空間を適応的に生成するための前記命令は、
前記信号部分空間からすべての空行を除去するための命令と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示される場合、前記信号部分空間から各行を削除するための命令と、
前記行が前記信号部分空間中で過小表示されない場合、前記行を保存し、前記信号部分空間からすべての空列を除去するための命令とを備える、Ｃ３９に記載のコンピュータプログラム製品。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図３Ａ】
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【図４】
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【図４Ａ】
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【図５】
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【図５Ａ】
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【図６】
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【図６Ａ】
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【図７】
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【図７Ａ】
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【図８】
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【図８Ａ】
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【図９】
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【図９Ａ】
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