【手続補正書】
【提出日】令和2年4月20日(2020.4.20)
【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】
画像レジストレーションの方法であって、
第１の画像内の第１のキーポイントの第１のバイナリー記述子を求めることであって、前記第１のバイナリー記述子における少なくとも１つの要素は、前記第１の画像の少なくとも２つのピクセルの強度の差と閾値との比較の結果であることと、
第２の画像内の第２のキーポイントの第２のバイナリー記述子を求めることであって、前記第２のバイナリー記述子における少なくとも１つの要素は、前記第２の画像の少なくとも２つのピクセルの強度の差と前記閾値との比較の結果であることと、
前記第１のバイナリー記述子と前記第２のバイナリー記述子との間の重み付き距離を求めることであって、前記第１のバイナリー記述子及び前記第２のバイナリー記述子の少なくとも２つの要素を比較する前記重み付き距離の少なくとも２つの重みは異なることと、
前記重み付き距離が雑音閾値よりも小さいとき、前記第１のキーポイントを前記第２のキーポイントとレジスタリングすることと、
前記画像レジストレーションに基づいてコンピュータービジョン動作を実行すること、
を含み、
前記コンピュータービジョン動作は、ビジュアルオドメトリー、３Ｄ再構成、物体検出、物体認識、センサー融合、及び画像ベースのローカライゼーションのうちの１つ又は組み合わせを含み、
前記方法の少なくとも幾つかのステップは、プロセッサを用いて実行され、
方法。
【請求項２】
ＨＡＲＲＩＳキーポイント検出法、ＦＡＳＴキーポイント検出法、又はＳＵＲＦキーポイント検出法のうちの少なくとも１つ又は組み合わせを用いて、前記第１の画像内の第１のキーポイントのセットと、前記第２の画像内の第２のキーポイントのセットとを選択することと、
前記第１のセット及び前記第２のセットからのキーポイントのペアの各組み合わせについて前記求めるステップを繰り返して、前記雑音閾値よりも小さな前記重み付き距離を有する前記キーポイントのペアをレジスタリングすることと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のキーポイントを含む前記第１の画像の第１のパッチを選択することと、
前記第２のキーポイントを含む前記第２の画像の第２のパッチを選択することと、
前記第１のパッチからの少なくとも幾つかのピクセルの強度を比較することによって前記第１のバイナリー記述子を求めることと、
前記第２のパッチからの少なくとも幾つかのピクセルの強度を比較することによって前記第２のバイナリー記述子を求めることと、
を更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記重み付き距離は、以下の式に従って求められる重み付きハミング距離Ｈｗであり、
【数１】
2018028899.tif 000001
ここで、Ｎは、前記第１のバイナリー記述子及び前記第２のバイナリー記述子のサイズであり、ｗは、重みベクトルであり、前記重みベクトルの各要素ｉは、前記第１のバイナリー記述子ｆ１（ｉ）の第ｉ要素と前記第２のバイナリー記述子ｆ２（ｉ）の第ｉ要素との間の前記重み付きハミング距離の重みを記憶する、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
Ｎは２５６に等しく、前記閾値は０よりも大きい、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のバイナリー記述子又は前記第２のバイナリー記述子の第ｉ要素ｂｉは、以下の式に従って求められ、
【数２】
2018028899.tif 000002
ここで、Ｉ（ｐｉ）及びＩ（ｑｉ）は、前記第１の画像又は前記第２の画像における前記２つのピクセルの前記強度であり、Ｔは前記閾値である、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
異なる時点においてカメラを用いて捕捉された前記第１の画像及び前記第２の画像を取得することと、
前記プロセッサと作動的に接続されたメモリから、前記時点の関数に基づいて、前記閾値、前記雑音閾値、及び重み付きハミング距離の重みのうちの少なくとも１つを選択することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記メモリは、１年の異なる季節における異なる日時に、異なる照明条件で、異なるタイプのシーンについて捕捉された画像の前記閾値、前記雑音閾値、及び前記重み付きハミング距離の前記重みのうちの少なくとも１つの異なる値を記憶する、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
重み付きハミング距離の重みは、マージン最大化ネットワーク学習を用いてトレーニングデータから学習される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記閾値は、前記マージン最大化ネットワーク学習中に異なる整数値を列挙することによって学習される、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
画像レジストレーションのシステムであって、
第１の画像及び第２の画像を取得する入力インターフェースと、
第１の画像内の第１のキーポイントの第１のバイナリー記述子を求め、第２の画像内の第２のキーポイントの第２のバイナリー記述子を求め、前記第１のバイナリー記述子と前記第２のバイナリー記述子との間の重み付きハミング距離を求め、前記重み付きハミング距離が雑音閾値よりも小さいとき、前記第１のキーポイントを前記第２のキーポイントとレジスタリングするプロセッサであって、前記第１のバイナリー記述子又は前記第２のバイナリー記述子における少なくとも１つの要素は、前記第１の画像又は前記第２の画像の少なくとも２つのピクセルの強度の差と非ゼロの閾値との比較の結果であり、前記第１のバイナリー記述子又は前記第２のバイナリー記述子の少なくとも２つの要素を比較する前記重み付きハミング距離の少なくとも２つの重みは異なる、プロセッサと、
前記画像レジストレーションに基づいてコンピュータービジョン動作を実行する出力インターフェースと、
を備え、
前記コンピュータービジョン動作は、ビジュアルオドメトリー、３Ｄ再構成、物体検出、物体認識、センサー融合、及び画像ベースのローカライゼーションのうちの１つ又は組み合わせを含む
システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムを備えるカメラ。
【請求項１３】
１年の異なる季節における異なる日時に、異なる照明条件で、異なるタイプのシーンについて捕捉された画像の前記閾値、前記雑音閾値、及び前記重み付きハミング距離の前記重みのうちの少なくとも１つの異なる値を記憶するメモリ、
を更に含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、
前記第１の画像及び前記第２の画像を捕捉する時点を決定し、
前記メモリから、前記時点の関数に基づいて、前記閾値、前記雑音閾値、及び前記重み付きハミング距離の前記重みのうちの少なくとも１つを選択する、
ように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記重み付きハミング距離Ｈｗは、以下の式に従って求められ、
【数３】
2018028899.tif 000003
ここで、Ｎは、前記第１のバイナリー記述子及び前記第２のバイナリー記述子のサイズであり、ｗは、重みベクトルであり、前記重みベクトルの各要素ｉは、前記第１のバイナリー記述子ｆ１（ｉ）の第ｉ要素と前記第２のバイナリー記述子ｆ２（ｉ）の第ｉ要素との間の前記重み付きハミング距離の重みを記憶する、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
Ｎは２５６に等しい、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記第１のバイナリー記述子又は前記第２のバイナリー記述子の第ｉ要素ｂｉは、以下の式に従って求められ、
【数４】
2018028899.tif 000004
ここで、Ｉ（ｐｉ）及びＩ（ｑｉ）は、前記第１の画像又は前記第２の画像における前記２つのピクセルの前記強度であり、Ｔは前記閾値である、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムを具現化する非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、
前記方法は、
第１の画像内の第１のキーポイントの第１のバイナリー記述子を求めることであって、前記第１のバイナリー記述子における少なくとも１つの要素は、前記第１の画像の少なくとも２つのピクセルの強度の差と閾値との比較の結果であることと、
第２の画像内の第２のキーポイントの第２のバイナリー記述子を求めることであって、前記第２のバイナリー記述子における少なくとも１つの要素は、前記第２の画像の少なくとも２つのピクセルの強度の差と前記閾値との比較の結果であることと、
前記第１のバイナリー記述子と前記第２のバイナリー記述子との間の重み付きハミング距離を求めることであって、前記第１のバイナリー記述子及び前記第２のバイナリー記述子の少なくとも２つの要素を比較する前記重み付きハミング距離の少なくとも２つの重みは異なることと、
前記重み付きハミング距離が雑音閾値よりも小さいとき、前記第１のキーポイントを前記第２のキーポイントとレジスタリングすることと、
前記画像レジストレーションに基づいてコンピュータービジョン動作を実行すること、
を含み、
前記コンピュータービジョン動作は、ビジュアルオドメトリー、３Ｄ再構成、物体検出、物体認識、センサー融合、及び画像ベースのローカライゼーションのうちの１つ又は組み合わせを含む
非一時的コンピューター可読記憶媒体。