【手続補正書】
【提出日】平成23年3月3日(2011.3.3)
【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つ以上のプロセッサと、
各々が、前記１つ以上のプロセッサの１つで実行され、１つ以上の特徴ストリームにおいて捉えた対象の特徴をクラス分けする複数のマルチクラス識別器と、
各識別器からの予測値にクラスごとの重み付け手法に従って重み付けを行った後に、前記識別器の出力を組み合わせて共同予測を生成する組み合わせモジュールと、
を備え、
前記組み合わせモジュールによるクラスごとの重み付けは下式に基づいて行われることを特徴とするマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【数１】
2008525869.tif 000001
【請求項２】
前記システムにアクセス可能であり、ユーザが選択したラベル付け手法に従って記憶された特徴ストリームにラベル付けを行うラベル付けサブシステムをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【請求項３】
前記特徴ストリームを記憶する記憶装置と、
前記特徴ストリームの各々について、タイムスタンプ、ファイル名、記録状態および現在のシステムのパラメータの１つ以上を含む記録を生成し、この記録を前記記憶装置に記憶するデータベース管理部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【請求項４】
対象のシーンから１つ以上の音声ストリームおよび１つ以上の映像ストリームを含む前記特徴ストリームを生成するデータログサブシステムをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【請求項５】
前記データログサブシステムは、前記対象のシーンに存在する対象物の検出に応答して、特徴ストリームの生成を開始するような検出器を備えることを特徴とする請求項１に記載のマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【請求項６】
トレーニング用データのサブセットについて識別器をトレーニングし、
前記トレーニング用データのサブセットの残りに基づいて信頼度を算出し、さらに、
前記組み合わせモジュールにより実行されるクラスごとの重み付けには、この算出した信頼度により前記識別器の出力を重み付けすることが含まれること
を特徴とする請求項１に記載のマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【請求項７】
組み合わせモジュールによるクラスごとの重み付けは、信頼度を使った各識別器の出力の重み付けに基づき、この信頼度は、所定のデータセットについて各識別器が有する固有誤差の分布の経験値を示す混同行列から求めたものである
ことを特徴とする請求項１に記載のマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【請求項８】
クラスごとの重み付け手法により各マルチクラス識別器の予測値の重み付けを行い、
複数のマルチクラス識別器からの重み付けした予測値を組み合わせ、
前記クラスごとの重み付けは下式に基づいて行われる、
諸ステップを実行するプロセッサを使用することを特徴とする複数のマルチクラス識別器の予測値を用いたマルチクラス識別器の組み合わせ方法。
【数２】
2008525869.tif 000002
【請求項９】
前記特徴ストリームを記憶し、
タイムスタンプ、ファイル名、記録状態、現在のシステムのパラメータの少なくとも１つを含む記録を特徴ストリームごとに生成し、この記録を記憶装置に記憶する予備ステップをさらに備える
ことを特徴とする請求項８に記載のマルチクラス識別器の組み合わせ方法。
【請求項１０】
対象のシーンから１つ以上の音声ストリームおよび１つ以上の映像ストリームを含む特徴ストリームを生成し、
第１のマルチクラス識別器を用いて１つ以上の特徴ストリームにおいて捉えた第１の対象の特徴をクラス分けし、
第２のマルチクラス識別器を用いて１つ以上の特徴ストリームにおいて捉えた第２の対象の特徴をクラス分けする予備ステップをさらに備える
ことを特徴とする請求項８に記載のマルチクラス識別器の組み合わせ方法。
【請求項１１】
前記対象のシーンに存在する対象物の検出に応答して前記特徴ストリームの生成を開始すること
を特徴とする請求項１０に記載のマルチクラス識別器の組み合わせ方法。
【請求項１２】
クラスごとの重み付けは、信頼度により各識別器の出力を重み付けすることに基づいて行われるとともに、この信頼度は、所定のデータセットについて各識別器が有する固有誤差の分布の経験値を示す混同行列から求めたものであること
を特徴とする請求項８に記載のマルチクラス識別器の組み合わせ方法。
【請求項１３】
トレーニング用データのサブセットについて１つ以上のマルチクラス識別器をトレーニングし、
前記トレーニング用データのサブセットの残りについて信頼度を算出し、さらに、前記クラスごとの重み付けには、この算出した信頼度により１つ以上の前記識別器の出力を重み付けすることが含まれる予備ステップをさらに備えること
を特徴とする請求項８に記載のマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【請求項１４】
第１のマルチクラス識別器を使って１つ以上の特徴ストリームにおいて捉えた第１の対象特徴をクラス分けする手段と、
第２のマルチクラス識別器を使って１つ以上の特徴ストリームにおいて捉えた第２の対象特徴をクラス分けする手段と、
クラスごとの重み付けにより各マルチクラス識別器の予測値を重み付けする手段と、
第１および第２のマルチクラス識別器からの重み付けされた予測を組み合わせて共同予測を生成する手段を実行するプロセッサからなり、
前記クラスごとの重み付けは下式に基づいて行われること
を特徴とするマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【数３】
2008525869.tif 000003
【請求項１５】
プロセッサにより実行された場合に、前記プロセッサが、複数のマルチクラス識別器の予測値を使ってマルチクラス識別器の組み合わせ処理を実行するような指令を符号化したコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
クラスごとの重み付け手法により各マルチクラス識別器の予測値の重み付けを行い、
複数のマルチクラス識別器からの重み付けされた予測値を組み合わせて共同予測を生成し、
前記クラスごとの重み付けは下式に基づいて行われること
を特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒体。
【数４】
2008525869.tif 000004
【請求項１６】
１つ以上のプロセッサと、
各々が、前記１つ以上のプロセッサの１つで実行され、１つ以上の特徴ストリームにおいて捉えた対象の特徴をクラス分けする複数のマルチクラス識別器と、
各識別器からの予測値にクラスごとの重み付け手法に従って重み付けを行った後に、前記識別器の出力を組み合わせて共同予測を生成する組み合わせモジュールと、
を備え、
前記組み合わせモジュールによるクラスごとの重み付けは下式に基づいて行われることを特徴とするマルチクラス識別器の組み合わせシステム。
【数５】
2008525869.tif 000005
【請求項１７】
クラスごとの重み付け手法により各マルチクラス識別器の予測値の重み付けを行い、
複数のマルチクラス識別器からの重み付けした予測値を組み合わせ、
前記クラスごとの重み付けは下式に基づいて行われる、
諸ステップを実行するプロセッサを使用することを特徴とする複数のマルチクラス識別器の予測値を用いたマルチクラス識別器の組み合わせ方法。
【数６】
2008525869.tif 000006
【請求項１８】
プロセッサにより実行された場合に、前記プロセッサが、複数のマルチクラス識別器の予測値を使ってマルチクラス識別器の組み合わせ処理を実行するような指令を符号化したコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
クラスごとの重み付け手法により各マルチクラス識別器の予測値の重み付けを行い、
複数のマルチクラス識別器からの重み付けされた予測値を組み合わせて共同予測を生成し、
前記クラスごとの重み付けは下式に基づいて行われること
を特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒体。
【数７】
2008525869.tif 000007