(57)【要約】【課題】画像ベクトルを生成する方法等を提供すること。【解決手段】方法は、画像から画像内の複数の位置を示す位置データと複数の位置のうちの１つの位置に各々が対応する複数の特徴ベクトルとを含む特徴データを抽出することを含み得る。各特徴ベクトルは画像内のオブジェクトの特徴を表現し得る。本方法は、複数の位置の相対位置に基づいて特徴−データプロットを決定し、特徴−データプロット用のグリッドを選択することを含み得る。本方法は、第１の特徴ベクトル集合に基づいてグリッドの第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成し、第２の特徴ベクトル集合に基づいてグリッドの第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成することを含み得る。本方法は、第１の代表特徴ベクトル及び第２の代表特徴ベクトルに基づいて、画像内のオブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルを生成し、単一の特徴ベクトルを暗号化することを含み得る。【選択図】図３
2018206386.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像ベクトルを生成する方法であって、
画像から特徴データを抽出するステップであって、前記特徴データは、
前記画像内の複数の位置を示す位置データと、
複数の特徴ベクトルであって、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記位置データの前記複数の位置のうちの１つの位置に対応し、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記画像内に示されるオブジェクトの特徴を、該特徴の対応する位置において表現する、複数の特徴ベクトルと、
を含む、ステップと、
前記複数の位置の互いに対する相対位置に基づいて、前記複数の特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定するステップと、
前記特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択するステップと、
前記グリッドの第１のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記グリッドの第２のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルに基づいて、前記画像内の前記オブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルを生成するステップと、
前記単一の特徴ベクトルを暗号化するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記第１の代表特徴ベクトルを生成することは、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルを平均化することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルを平均化することは、前記第１の特徴ベクトル集合の重み付き平均に基づいて、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルを平均化することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記グリッドを選択することは、前記特徴−データプロットにおける前記複数の特徴ベクトルの分布に基づいて、前記グリッドを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記グリッドを選択することは、前記グリッドの前記第１のセル及び前記グリッドの前記第２のセルが、１つ以上の特徴ベクトルを含む等しい確率を有することに基づいて、前記グリッドを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記単一の特徴ベクトルを生成することは、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを連結することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを連結することは、前記グリッド内のセルの順序付けシーケンスに基づいて、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを順序付けることを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記グリッド内のセルの前記順序付けシーケンスに基づいて、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを順序付けることは、特定のセキュリティレベルに関連付けられた特定の順列に基づいて、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを順序付けることを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記画像は第１の画像であり、
前記オブジェクトは第１のオブジェクトであり、
暗号化された前記単一の特徴ベクトルは、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルであり、
前記方法は、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較するステップであって、前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルは、第２の画像の第２のオブジェクトを表現する、ステップと、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較したことに基づいて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
画像ベクトルを生成するシステムであって、
命令を記憶している１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体と、
前記１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に通信可能に接続され、前記１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されている前記命令を実行したことに応じて、前記システムに動作を実行させるよう構成されている１つ以上のプロセッサであって、前記動作は、
画像から特徴データを抽出することであって、前記特徴データは、
前記画像内の複数の位置を示す位置データと、
複数の特徴ベクトルであって、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記位置データの前記複数の位置のうちの１つの位置に対応し、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記画像内に示されるオブジェクトの特徴を、該特徴の対応する位置において表現する、複数の特徴ベクトルと、
を含む、抽出することと、
前記複数の位置の互いに対する相対位置に基づいて、前記複数の特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定することと、
前記特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択することと、
前記グリッドの第１のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成することと、
前記グリッドの第２のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成することと、
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルに基づいて、前記画像内の前記オブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルを生成することと、
前記単一の特徴ベクトルを暗号化することと、
を含む、１つ以上のプロセッサと、
を有するシステム。
【請求項１１】
前記第１の代表特徴ベクトルは、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルの第１の平均化された特徴ベクトルを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルの前記第１の平均化された特徴ベクトルは、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルの重み付き平均に基づく、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記グリッドは、前記特徴−データプロットにおける前記複数の特徴ベクトルの分布に基づいて選択される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記グリッドは、前記グリッドの前記第１のセル及び前記グリッドの前記第２のセルが、１つ以上の特徴ベクトルを含む等しい確率を有することに基づいて、選択される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記単一の特徴ベクトルは、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを含む連結されたベクトルを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを含む前記連結されたベクトルは、前記グリッド内のセルの順序付けシーケンスに基づく、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記グリッド内のセルの前記順序付けシーケンスは、特定のセキュリティレベルに関連付けられた特定の順列に基づく、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記画像は第１の画像であり、
前記オブジェクトは第１のオブジェクトであり、
暗号化された前記単一の特徴ベクトルは、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルであり、
前記動作は、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較することであって、前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルは、第２の画像の第２のオブジェクトを表現する、比較することと、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較したことに基づいて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定することと、
をさらに含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１９】
画像ベクトルを比較する方法であって、
第１の単一の特徴ベクトルを得るステップであって、前記第１の単一の特徴ベクトルは、第１の画像の第１のオブジェクトを表現し、前記第１のオブジェクトから抽出された第１の複数の特徴ベクトルに基づく、ステップと、
第２の単一の特徴ベクトルを得るステップであって、前記第２の単一の特徴ベクトルは、第２の画像の第２のオブジェクトを表現し、前記第２のオブジェクトから抽出された第２の複数の特徴ベクトルに基づく、ステップと、
前記第１の単一の特徴ベクトルと前記第２の単一の特徴ベクトルとを比較するステップと、
前記第１の単一の特徴ベクトルと前記第２の単一の特徴ベクトルとの比較に基づいて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定するステップと、
を含む方法。
【請求項２０】
前記第１の画像から特徴データを抽出するステップであって、前記特徴データは、
前記第１の画像内の複数の位置を示す位置データと、
前記第１の複数の特徴ベクトルであって、前記第１の複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記位置データの前記複数の位置のうちの１つの位置に対応し、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記第１のオブジェクトの特徴を、該特徴の対応する位置において表現する、前記第１の複数の特徴ベクトルと、
を含む、ステップと、
前記複数の位置の互いに対する相対位置に基づいて、前記第１の複数の特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定するステップと、
前記特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択するステップと、
前記グリッドの第１のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記グリッドの第２のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルに基づいて、前記第１の画像内の前記第１のオブジェクトを表現する前記第１の単一の特徴ベクトルを生成するステップと、
をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示に記載の実施形態は、特徴ベクトルの生成及び暗号化に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像内に示されるオブジェクトの特徴が、画像から抽出され得る。例えば、いくつかの例において、複数の特徴ベクトルが、画像内に示されるオブジェクトについて抽出され得る。
【０００３】
本開示において特許請求される主題は、あらゆる欠点を解決する実施形態又は上記のような環境においてのみ動作する実施形態に限定されるものではない。そうではなく、この背景技術の記載は、本開示に記載のいくつかの実施形態が実施され得る１つの例示的な技術領域を示すために提供されているに過ぎない。
【発明の概要】
【０００４】
一実施形態の一態様に従うと、方法は、画像から特徴データを抽出するステップを含み得る。特徴データは、画像内の複数の位置を示す位置データと、複数の特徴ベクトルと、を含み得、複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、位置データの複数の位置のうちの１つの位置に対応する。複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、画像内に示されるオブジェクトの特徴を、該特徴の対応する位置において表現する。本方法は、複数の特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定するステップを含み得る。特徴−データプロットは、複数の位置の互いに対する相対位置に基づき得る。本方法は、特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択するステップを含み得る。
【０００５】
本方法は、グリッドの第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成するステップを含み得る。第１の代表特徴ベクトルは、第１のセルに含まれる、特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づき得る。本方法は、グリッドの第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成するステップを含み得る。第２の代表特徴ベクトルは、第２のセルに含まれる、特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づき得る。本方法は、画像内のオブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルを生成するステップを含み得る。単一の特徴ベクトルは、第１の代表特徴ベクトル及び第２の代表特徴ベクトルに基づき得る。本方法は、単一の特徴ベクトルを暗号化するステップを含み得る。
【０００６】
実施形態の目的及び利点が、少なくとも請求項において特に示される要素、特徴、及び組合せにより、実現及び達成される。
【０００７】
前述の総括的な説明及び以下の詳細な説明の両方ともが、例として与えられ、説明的なものであり、特許請求される発明を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
例示的な実施形態が、添付の図面を使用して、より具体的且つ詳細に記載及び説明される。
【図１Ａ】画像について単一の特徴ベクトルを生成することに関連する例示的な環境を示す図。
【図１Ｂ】水ボトルの例示的な画像内に特徴がドットとしてマークされている水ボトルの例示的な画像を示す図。
【図１Ｃ】例示的な特徴−データプロット内に複数の特徴ベクトルの位置が丸としてマークされている例示的な特徴−データプロットと、例示的な特徴−データプロットと重なり合うグリッドと、を示す図。
【図１Ｄ】例示的な分布グリッドの各セルに１つの黒丸が含まれる例示的な分布グリッドを示す図。
【図２】暗号化された単一の特徴ベクトルを生成するよう構成され得る例示的なコンピューティングシステムを示す図。
【図３】画像ベクトルを生成する例示的な方法のフローチャート。
【図４】第１の画像内の第１のオブジェクトと第２の画像内の第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定する例示的な方法のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
いくつかの例において、画像は、画像に含まれ得る機密情報を保護するために暗号化され得る。さらに、いくつかの例において、暗号化された画像群は、これらが、類似する又は同じオブジェクトを示しているかどうかを判定するために比較され得、ここで、その比較中に、これらの画像群の機密性が損なわれることがないようにされ得る。
【００１０】
例えば、医用画像は、患者のプライバシーを保護するために暗号化され得る。別の例として、写真家は、写真家の著作権を保護するために、写真家の画像を暗号化することができる。いくつかの例において、写真家は、メモリ使用量を削減するために、重複する画像が削除されるように、暗号化された画像群を比較することができる。暗号化された画像群の比較は、異なるフォーマットで保存されている画像群が、これらの画像群のフォーマットを変更することなく比較されることを可能にするのに対し、暗号化されていない画像群の比較は、異なるフォーマットの画像の比較を可能にしないことがある。さらに別の例として、機密画像とデータベースに含まれている画像とが別個に暗号化され得る。暗号化された機密画像を、データベースに含まれている暗号化された画像と比較して、機密画像のコピーがデータベースに含まれているかどうかを判定することができる。機密画像のコピーがデータベース内に存在する場合、データベース内の機密画像のコピーが検出され、コピーされるリスクに機密画像をさらすことなく削除され得る。あるいは、データベースが、機密画像のコピーを含んでいない場合、暗号化は、比較中に損なわれることから機密画像を保護することができる。ここで挙げられた例は、本発明を限定するものとしてみなされるべきではなく、本開示についての考えられる例示的な使用を表すことを意図している。
【００１１】
いくつかの例において、画像の暗号化は、画像内に示され得るオブジェクトを表現する特徴ベクトルに対して実行され得る。共通特徴抽出アルゴリズムは、一般に、画像についての複数の特徴ベクトルを出力する。しかしながら、一般に出力される複数の特徴ベクトルは、セキュアな暗号化を非常に受けにくいものであり得る。例えば、複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルを個々に暗号化することは、個々に暗号化された特徴ベクトルを、個々の特徴ベクトルの小エントロピーを悪用する攻撃を受けやすくさせてしまうおそれがある。例えば、個々に暗号化された特徴ベクトルは、個々に暗号化された特徴ベクトルを一度に一つずつ攻撃する総当たり攻撃を受けやすくなってしまうおそれがある。さらに、画像のコピーがデータベースに含まれているかどうかを判定するために、複数の暗号化された特徴ベクトルの各暗号化された特徴ベクトルは、データベースに含まれている画像の特徴を表現する他の暗号化された特徴ベクトルと比較されることがあるが、これは、さらに、複数の暗号化された特徴ベクトルを、複数の暗号化された特徴ベクトルを復号化するよう設計された攻撃にさらしてしまうおそれがある。
【００１２】
本開示に記載の１つ以上の実施形態に従うと、画像の単一の特徴ベクトルが、画像から抽出され得る複数の特徴ベクトルに基づいて生成され得る。次いで、単一の特徴ベクトルが暗号化され得る。複数の特徴ベクトルに基づいて生成される暗号化された単一の特徴ベクトルは、複数の特徴ベクトルの個々に暗号化された１つの特徴ベクトルのエントロピー量よりもはるかに大きなエントロピー量を有することができ、その結果、暗号化された単一の特徴ベクトルは、よりセキュアなものになり得る。さらに、以下でさらに説明されるように、暗号化された単一の特徴ベクトルを、他の画像群の１つ以上の他の同様に暗号化された単一の特徴ベクトルと比較して、対応するオブジェクトが同じ又は実質的に類似するかどうかを判定することができる。
【００１３】
本開示の実施形態が、添付の図面を参照して説明される。
【００１４】
図１Ａは、本開示に記載の少なくとも１つの実施形態に従って構成される、画像１０２について単一の特徴ベクトルを生成することに関連する例示的な環境１００を示している。環境１００は、画像１０２から単一の特徴ベクトルを生成するよう構成されている抽出モジュール１０４を含み得る。抽出モジュール１０４はまた、画像１０２に含まれるオブジェクトを表現し得る暗号化された単一の特徴ベクトル１０６を出力するよう構成され得る。
【００１５】
抽出モジュール１０４は、コンピューティングデバイスが画像１０２からの特徴抽出及び画像１０２の暗号化を実行することを可能にするよう構成されているコード及びルーチンを含み得る。追加的又は代替的に、抽出モジュール１０４は、（例えば、１つ以上の動作を実行する又は１つ以上の動作の実行を制御する）プロセッサ、（例えば、１つ以上の動作を実行する又は１つ以上の動作の実行を制御する）マイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むハードウェアを使用して実装されてもよい。いくつかの他の例において、抽出モジュール１０４は、ハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実装されてもよい。本開示において、抽出モジュール１０４により実行されるとして説明される動作は、対応するシステムに実行するように抽出モジュール１０４が命令し得る動作を含み得る。
【００１６】
抽出モジュール１０４は、画像１０２から特徴データを抽出するために用いられ得る、画像１０２に対する一連の抽出動作を実行するよう構成され得る。例えば、抽出モジュール１０４は、画像１０２に含まれるオブジェクトの１つ以上の特徴を検出するよう構成され得る。いくつかの実施形態において、検出される特徴は、画像１０２に含まれるオブジェクトのエッジ、コーナー、ブロブ、及び／又はリッジを含み得る。いくつかの実施形態において、特徴データは、画像１０２に含まれるオブジェクトの検出された特徴に対応し得、検出された特徴の位置及び／又は特性を示し得る。
【００１７】
例えば、いくつかの実施形態において、特徴データは、位置データを含み得る。いくつかの実施形態において、位置データは、画像１０２に含まれるオブジェクトの複数の検出された特徴の位置を示し得る。例えば、位置データは、特定の検出された特徴の少なくとも一部が画像１０２においてどこに位置し得るかを示し得る特定の位置データを含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、特定の位置データは、特定の検出された特徴がどこに位置し得るか又は特定の検出された特徴がどこで始まり得るかに対応し得る、画像の１つ以上の画素を示し得る。別の例において、特定の位置データは、画像１０２内の点からの検出された特徴の距離及び高さを示し得る。さらに別の例において、位置データは、画像１０２と重なり合うグリッドのX座標及びY座標を含み得る。
【００１８】
特徴データはまた、複数の特徴ベクトルであって、各特徴ベクトルが、対応する検出された特徴の１つ以上の特性を表現し得る、複数の特徴ベクトルを含み得る。例えば、特定の特徴ベクトルは、特定の検出された特徴の幅、方向、サイズ、長さ等を示し得る。いくつかの実施形態において、特徴ベクトルは、特徴データにおいて、特徴ベクトルと同じ検出された特徴に対応する位置データに関連付けられ得る。例えば、特定の特徴を表現する特定の特徴ベクトルは、特定の特徴ベクトルにより表現され得る特定の特徴の位置を示す特定の位置データに関連付けられ得る。一例として、特徴データは、いくつかの実施形態において、以下のように編成され得る：
【数１】
2018206386.tif 000003
変数xi及びyiは、X座標及びY座標としての、対応する検出された特徴の位置を表し得る。さらに、変数viは、対応する検出された特徴の１つ以上の特性を含む特徴ベクトルを表し得る。特徴ベクトルviの異なる要素は、対応する検出された特徴の異なる特性を表し得る。例えば、特徴ベクトルviの要素v0,iは、対応する検出された特徴の方向を表し得、特徴ベクトルviの要素v1,iは、対応する検出された特徴の幅を表し得る。いくつかの実施形態において、特徴ベクトルviの各要素は、対応する検出された特徴の異なる特性を表し得る。追加的又は代替的に、特徴ベクトルviの各要素は、対応する検出された特徴の特性の一部を表すこともある。いくつかの実施形態において、特徴ベクトルviは、１２８個よりも多くの要素を含み得る。追加的又は代替的に、特徴ベクトルviは、１２８個よりも少ない要素を含むこともある。追加的又は代替的に、特徴ベクトルviは、１２８個の要素を含むこともある。
【００１９】
一例において、画像１０２に含まれるオブジェクトは、４つのコーナーを含み得、抽出モジュール１０４は、オブジェクトの４つのコーナーの位置を含む特徴データを抽出するよう構成され得る。さらに、抽出モジュール１０４は、オブジェクトのこれらの異なるコーナーの各コーナーに対応する４つの特徴ベクトルを生成することができる。これらの実施形態又は他の実施形態において、特徴ベクトルは、コーナーから伸びる線の方向、コーナーからの線の長さ、コーナーにおける線の幅、コーナーからの線の色の変化、コーナーからの線の輪郭の変化、又は、画像認識に有用である、線の任意の可視変化若しくは局所的異常を示し得る。別の例において、抽出モジュール１０４は、画像１０２に含まれるオブジェクトのコーナー及びリッジを検出するよう構成され得る。抽出モジュール１０４は、オブジェクトのコーナー及びリッジを検出することができ、オブジェクトの各検出されたコーナーについて特徴ベクトルを生成し、オブジェクトの各検出されたリッジについて特徴ベクトルを生成することができる。このような特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、オブジェクトの異なるコーナー又はリッジに対応し得る。特徴ベクトルは、任意の適切な技術に従って生成され得る。例えば、いくつかの実施形態において、特徴ベクトルは、ＳＩＦＴ（scale-invariant  feature  transform）アルゴリズム、ＳＵＲＦ（speeded  up  robust  features）アルゴリズム、ＯＲＢ（oriented  FAST  and  rotated  brief）アルゴリズム、これらのアルゴリズムの変形バージョン、又は、特徴ベクトル集合を出力する任意の他の画像認識アルゴリズムを使用して生成され得る。
【００２０】
一例として、図１Ｂは、水ボトルの例示的な画像１１０内に特徴がドットとしてマークされている水ボトルの例示的な画像１１０を示している。図示される例において、特徴ベクトルは、特徴の各特徴について生成され得る。特徴ベクトルは、上述したように生成され得る。いくつかの実施形態において、特徴ベクトルは、水ボトルに対応し得る特徴データに含められ得る。
【００２１】
さらに、これらの実施形態又は他の実施形態において、位置が、特徴の各特徴について特定され得、対応する位置データが生成され得る。例えば、例示的な画像１１０は、例示的な画像１１０と重なり合うグリッドを含む。例示的な画像１１０において、X軸は、0〜250の範囲を有し、Y軸は、0〜350の範囲を有する。いくつかの実施形態において、軸値は、軸の各軸の方向における画素の数を表し得る。位置データは、例示的な画像１１０のグリッド内の検出された特徴の位置を表し得る。例えば、特徴１０８に対応する位置データは、おおよそ、40というX座標及び180というY座標を有し得る。
【００２２】
いくつかの実施形態において、位置データは、水ボトルに対応する特徴データに含められ得る。追加的又は代替的に、位置データは、例示的な画像１１０における、特徴ベクトルにより表現される特徴の位置を示すように、特徴データにおいて、特徴ベクトルに関連付けられることもある。いくつかの実施形態において、特徴データは、上記で示されたように編成され得る。
【００２３】
図１Ａを参照することに戻ると、抽出モジュール１０４は、特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定するよう構成され得る。特徴−データプロットは、画像１０２に含まれるオブジェクトの複数の検出された特徴間の位置関係を表すよう構成され得る。例えば、いくつかの実施形態において、特徴−データプロットは、複数の検出された特徴と、特徴−データプロットの第１の軸及び第２の軸と、の間の位置関係を表し得る。いくつかの例において、第１の軸及び第２の軸は、特徴ベクトルにより表現される特徴の位置関係に基づき得る。本開示において、特徴−データプロットは、特徴又は特徴ベクトルを含むものとして言及され得る。そのような言及は、実際には、いくつかの例において、特徴−データプロットにより表される対応する特徴又は特徴ベクトルの相対位置を指し得る。
【００２４】
例えば、オブジェクトの複数の検出された特徴の位置は、楕円の形状をとることがあり、第１の軸及び第２の軸は、オブジェクトの複数の検出された特徴の位置の長軸（例えば、楕円の相対的に長い方の軸）及び短軸（例えば、楕円の相対的に短い方の軸）に対応し得る。追加的又は代替的に、いくつかの例において、複数の検出された特徴の位置は、第１の軸と第２の軸とが等しい長さであり得る形状をとることもある。例えば、複数の検出された特徴の位置は、円又は正方形の形状をとることがある。
【００２５】
いくつかの実施形態において、画像１０２に含まれるオブジェクトの向きが、画像１０２に含まれるオブジェクトの複数の検出された特徴の相対位置に基づいて決定され得る。オブジェクトの向きを用いて、特徴−データプロットの第１の軸及び第２の軸を決定することができる。画像に含まれるオブジェクトの向きは、任意の適切な技術に従って決定され得る。例えば、いくつかの実施形態において、向きは、主成分分析（ＰＣＡ）アルゴリズムを使用して決定され得る。
【００２６】
いくつかの例において、第１の軸及び／又は第２の軸は、複数の検出された特徴の位置と第１の軸及び／又は第２の軸との間の分散を最大にするように、且つ／又は、複数の検出された特徴の位置と第１の軸及び／又は第２の軸との間の誤差を最小にするように、決定され得る。いくつかの実施形態において、分散を最大にする第１の軸及び第２の軸の位置は、複数の検出された特徴の位置の各位置が、第１の軸及び第２の軸の両方に垂直な角度で射影され、複数の検出された特徴の他の位置の各他の位置についての射影される位置とは異なる、第１の軸上の位置及び第２の軸上の位置に射影され得る、位置であり得る。同様に、誤差を最小にする第１の軸及び第２の軸の位置は、複数の検出された特徴の位置の各位置と第１の軸及び第２の軸との間の距離が最小にされる位置であり得る。
【００２７】
いくつかの実施形態において、第１の軸及び第２の軸は、複数の検出された特徴がどこに位置するかに対応するX座標及びY座標に基づいて決定され得る。例えば、複数の検出された特徴がどこに位置するかに対応するX座標及びY座標を使用して、複数の検出された特徴と第１の軸及び第２の軸との間の分散を最大にする且つ／又は複数の検出された特徴と第１の軸及び第２の軸との間の誤差を最小にする第１の軸及び第２の軸の位置を決定することができる。同様に、X座標及びY座標を使用して、第１の軸及び第２の軸についての可能な位置における、複数の検出された特徴の位置の射影される位置を決定することができる。追加的又は代替的に、X座標及びY座標を使用して、複数の検出された特徴の位置と第１の軸及び第２の軸についての可能な位置との間の距離を決定することもできる。
【００２８】
いくつかの実施形態において、第１の軸及び第２の軸は、複数の検出された特徴がどこに位置するか又は複数の検出された特徴がどこで始まるかに対応する画素に基づいて決定され得る。上述したX座標及びY座標と同様に、複数の検出された特徴がどこに位置するか又は複数の検出された特徴がどこで始まるかに対応する画素を使用して、複数の検出された特徴の位置と第１の軸及び第２の軸との間の分散を最大にする且つ／又は複数の検出された特徴の位置と第１の軸及び第２の軸との間の誤差を最小にする第１の軸及び／又は第２の軸の位置を決定することができる。いくつかの例において、第１の軸及び第２の軸は、画像１０２内の点からの複数の検出された特徴の位置の距離及び高さに基づいて決定され得る。上述したX座標及びY座標や画素と同様に、複数の検出された特徴の位置の距離及び高さを使用して、複数の検出された特徴の位置と第１の軸及び第２の軸との間の分散を最大にする且つ／又は複数の検出された特徴の位置と第１の軸及び第２の軸との間の誤差を最小にする第１の軸及び／又は第２の軸の位置を決定することができる。
【００２９】
いくつかの実施形態において、第１の軸及び第２の軸を決定することは、画像１０２に含まれるオブジェクトの複数の検出された特徴の位置の基準を変更させ得る。変更された基準は、複数の検出された特徴の位置の座標表現を、特徴−データプロットの第１の軸及び第２の軸に基づくように変換し得る。例えば、変更された基準は、複数の検出された特徴の位置の座標表現を、X座標及びY座標から、第１の軸及び第２の軸の座標に変換し得る。別の例において、変更された基準は、複数の検出された特徴の位置の座標表現を、複数の検出された特徴がどこに位置するか又は複数の検出された特徴がどこで始まるかに対応する画素から、第１の軸及び第２の軸の座標に変換し得る。さらに別の例において、変更された基準は、複数の検出された特徴の位置の座標表現を、画像１０２内の点からの複数の検出された特徴の位置の距離及び高さから、第１の軸及び第２の軸の座標に変換し得る。
【００３０】
いくつかの実施形態において、複数の検出された特徴の位置は、異なる画像の一様でないスケーリング、回転、並進、又はこれらの任意の組合せを補償するために、センタリング及び／又は正規化され得る。複数の検出された特徴の位置をセンタリング及び／又は正規化することは、異なる画像に含まれるオブジェクト群を比較する整合性を向上させ得る。なぜならば、異なる画像に含まれるオブジェクト群に対応する複数の検出された特徴の位置は、異なる画像と比較して、より一様にスケーリング及び／又は配置され得るからである。複数の検出された特徴のセンタリング及び／又は正規化された位置は、特徴−データプロットにおいて、複数の検出された特徴のセンタリング及び／又は正規化された位置の各センタリング及び／又は正規化された位置についての対応する特徴ベクトルの位置により、表され得る。
【００３１】
いくつかの実施形態において、抽出モジュール１０４は、特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択するよう構成され得る。グリッドは、特徴−データプロットを、複数のセルであって、各セルが特徴−データプロットの異なる部分に対応する、複数のセルに分割し得る。グリッドは、第１の軸及び第２の軸に沿って特徴−データプロットを分割し得る。
【００３２】
いくつかの例において、グリッドは、特徴−データプロット内の特徴ベクトルの位置が、選択された確率分布に従うように、確率分布に基づいて選択され得る。以下で説明されるように、グリッドの第１の軸及び第２の軸の区画は、特徴ベクトルの位置の分布に対応する分布曲線に基づき得る。いくつかの実施形態において、特徴ベクトルの位置の分布は、抽出モジュール１０４により決定され得る。
【００３３】
いくつかの実施形態において、抽出モジュール１０４は、複数の検出された特徴の位置の検出された分布に基づいて、確率分布を選択することができる。追加的又は代替的に、確率分布は、異なる画像内の検出された特徴の位置の分布に基づいて選択されることもある。例えば、画像１０２に含まれるオブジェクトの検出された特徴の位置の分布は、同じオブジェクトを含む異なる画像の特徴検出を以前に実行したことから、既知であることがある。他の実施形態において、確率分布は、特定のオブジェクトの特徴タイプの予め定められた分布に基づき得る。
【００３４】
いくつかの実施形態において、選択された確率分布に対応する分布曲線は、第１の軸及び／又は第２の軸に沿って配置され得る。第１の軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の始点は、第２の軸の下側限界又は上側限界に配置され得る。第１の軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の終点は、分布曲線の始点と逆側の限界に配置され得る。同様に、第２の軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の始点は、第１の軸の下側限界又は上側限界に配置され、第２の軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の終点は、分布曲線の始点と逆側の限界に配置され得る。第１の軸及び第２の軸の全ての値をカバーするように分布曲線群を重ね合わせることは、特徴ベクトルの位置の全てが、重ね合わせられた分布曲線群内に存在する可能性を増大させ得る。
【００３５】
例えば、X軸の下側限界は-3であり得、X軸の上側限界は4であり得、Y軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の始点は、x=-3に配置され、Y軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の終点は、x=4に配置され得る。追加的又は代替的に、Y軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の始点は、x=4に配置され、Y軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の終点は、x=-3に配置されることもある。
【００３６】
別の例において、Y軸の下側限界は-5であり得、Y軸の上側限界は5であり得、X軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の始点は、y=-5に配置され、X軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の終点は、y=5に配置され得る。追加的又は代替的に、X軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の始点は、y=5に配置され、Y軸の区画を決定するために重ね合わせられる分布曲線の終点は、y=-5に配置されることもある。
【００３７】
分布曲線下の面積は、特定の軸の対応する座標が、１つ以上の特徴ベクトルの位置に対応する確率を表し得る。分布曲線下の面積を使用して、第１の軸及び／又は第２の軸の異なる区画のサイズを決定することができる。第１の軸及び／又は第２の軸は、第１の軸及び／又は第２の軸の各区画が、分布曲線下の等しい面積の部分を含むように、分割され得る。
【００３８】
グリッド内の複数のセルは、第１の軸及び第２の軸の異なる区画を重ねることにより形成され得る。これらの実施形態及び他の実施形態において、複数のセルは、複数のセルの各セルが１つ以上の特徴ベクトルの位置を含む確率が、各セルについて同じ又は略同じであるように、分布され得る。グリッド内のセルの数が多いほど、グリッドの各セル内に存在する特徴ベクトルの位置の数を低減させ得る。各セル内の特徴ベクトルの位置の数を低減させることは、特徴ベクトルの著しく多い数の位置を有するセルの数を低減させ得る。例えば、５０個のセルを有するグリッドは、１００個のセルを有するグリッドよりも、各セル内に特徴ベクトルの位置を多く有し得る。追加的又は代替的に、より少ないセルをグリッドに含めることは、異なる画像において異なるセル内に配置される特徴ベクトルの位置の数を低減させることもある。
【００３９】
例えば、グリッドは、特徴ベクトルの位置が、特徴−データプロットの第１の軸及び第２の軸に沿ったガウス分布を有することに基づいて、選択され得る。ガウス分布曲線は、第１の軸及び第２の軸に沿って配置され得る。第１の軸及び第２の軸は、第１の軸及び第２の軸の各区画が、重ね合わせられたガウス分布曲線下の等しい面積の部分を含むように、分割され得る。第１の軸及び第２の軸の区画は、第１の軸の区画が、第２の軸の区画と重なり、グリッド内に複数のセルを形成するように、配置され得る。複数のセルの各セルは、第１の軸及び第２の軸の両方について１つ以上の特徴ベクトルの位置を含む等しい確率を有し得る。なぜならば、セルのサイズが、ガウス分布曲線に基づいてもたらされたからである。追加的又は代替的に、グリッドは、特徴ベクトルの位置が、ベータ分布、離散一様分布、又は、特徴−データプロットの第１の軸及び第２の軸に沿って経験的データに基づいてもたらされる任意の良く適合する分布を有することに基づいて、選択されることもある。
【００４０】
一例として、図１Ｃは、例示的な特徴−データプロット１１４内に複数の特徴ベクトルの位置が丸としてマークされている例示的な特徴−データプロット１１４と、例示的な特徴−データプロット１１４と重なり合うグリッド１１３と、を示している。図示される例において、例示的な特徴−データプロット１１４、複数の特徴ベクトルの位置、及びグリッド１１３は、上述したように生成され得る。例示的な特徴−データプロット１１４において、X軸は、第１の軸又は第２の軸に対応し得、Y軸は、第１の軸又は第２の軸に対応し得る。いくつかの実施形態において、X軸は、複数の検出された特徴の位置の長軸に対応し得、Y軸は、複数の検出された特徴の位置の短軸に対応し得る。例示的な特徴−データプロット１１４は、図１Ｂの水ボトルの例示的な画像１１０に対応し得る。
【００４１】
これらの実施形態及び他の実施形態において、位置が、図１Ｂに関連して上述したように、複数の検出された特徴の各検出された特徴について特定され得る。図１Ｂの複数の検出された特徴の位置は、楕円を形成し得る。複数の検出された特徴の位置の長軸及び短軸は、複数の検出された特徴の互いに対する相対位置に基づいて決定され得る。水ボトルの向きは、複数の検出された特徴の相対位置に基づいて（例えば、長軸及び短軸に基づいて）決定され得る。複数の検出された特徴の位置は、例示的な特徴−データプロット１１４を一様に作成するためにセンタリング及び／又は正規化され得る。複数の検出された特徴のセンタリング及び／又は正規化された位置の各センタリング及び／又は正規化された位置は、例示的な特徴−データプロット１１４において、対応する特徴ベクトルの位置により表され得る。
【００４２】
例示的な特徴−データプロット１１４は、例示的な特徴−データプロット１１４と重なり合うグリッド１１３を含む。例示的な特徴−データプロット１１４におけるグリッド１１３は、特徴ベクトルの位置が、例示的な特徴−データプロット１１４の各軸に沿ったガウス分布を有することに基づく。ガウス分布曲線は、例示的な特徴−データプロット１１４の各軸に沿って配置され得る。各軸は、ガウス分布曲線下の等しい面積の部分を含む１０個の区画に分割され得る。第１の軸の１０個の区画及び第２の軸の１０個の区画は、異なる区画が互いに交差するように、重ねられ得る。重ねられた区画は、グリッド１１３内に１００個のセルをもたらし得、１００個のセルの各セルは、各軸に沿って１つ以上の特徴ベクトルの位置を含む等しい確率を有する。
【００４３】
例えば、X軸及びY軸は、-4〜4の範囲を有する。この実施形態において、軸値は、特徴ベクトルの位置のガウス分布に従う確率密度関数に対応する。例えば、特徴ベクトル１１２の位置は、おおよそ、-2というX座標及び2というY座標を有し得る。
【００４４】
図１Ａを参照することに戻ると、抽出モジュール１０４は、グリッドの各セルについて代表特徴ベクトルを生成するよう構成され得る。複数の代表特徴ベクトルは、グリッド内の各対応するセルに関連付けられている特徴ベクトル集合に基づき得る。例えば、第１の代表特徴ベクトルは、グリッドの第１のセルに関連付けられている第１の特徴ベクトル集合に基づき得る。同様に、第２の代表特徴ベクトルは、グリッドの第２のセルに関連付けられている第２の特徴ベクトル集合に基づき得る。いくつかの実施形態において、第１の代表特徴ベクトルは、グリッドの第１のセルに関連付けられている特徴ベクトルの全てに基づき得る。追加的又は代替的に、第２の代表特徴ベクトルは、グリッドの第２のセルに関連付けられている特徴ベクトルの全てに基づくこともある。
【００４５】
いくつかの実施形態において、抽出モジュール１０４は、任意の許容できる数学演算を用いて、各セルに関連付けられている対応する特徴ベクトル集合を組み合わせることにより、複数の代表特徴ベクトルを生成するよう構成され得る。例示的な数学演算は、加算、減算、除算、及び／又は乗算であり得る。ここで挙げられた例示的な数学演算は、本発明を限定するものとしてみなされるべきではなく、本開示について考えられる例示的な数学演算を表すことを意図している。例えば、抽出モジュール１０４は、各セルに関連付けられている対応する特徴ベクトル集合を平均化することにより、複数の代表特徴ベクトルを生成するよう構成され得る。
【００４６】
例えば、対応する特徴ベクトル集合は、３つの特徴ベクトルを含み得る。３つの特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、対応する検出された特徴の長さ及び幅を示し得る。これらの特徴ベクトルに含まれる３つの長さ値の全てを加算して３で除算することで、対応する特徴ベクトル集合において表現される検出された特徴の平均長さを決定することができる。同様に、これらの特徴ベクトルに含まれる３つの幅値の全てを加算して３で除算することで、対応する特徴ベクトル集合において表現される検出された特徴の平均幅を決定することができる。代表特徴ベクトルは、対応する特徴ベクトル集合における検出された特徴の平均長さ及び平均幅を含み得る。
【００４７】
これらの実施形態又は他の実施形態において、抽出モジュール１０４は、対応する特徴ベクトル集合において示される特性のうちの１つ以上の特性が、対応する特徴ベクトル集合において示される特性のうちの他の特性と比較してスケーリングされることに基づいて、複数の代表特徴ベクトルを生成するよう構成され得る。例えば、対応する特徴ベクトル集合における特徴ベクトルは、複数の検出された特徴の方向、長さ、及び幅を示す情報を含み得る。長さ特性は、幅特性及び方向特性よりも大きく重み付けされ得る。複数の代表特徴ベクトルは、対応する特徴ベクトル集合の特徴ベクトルの幅特性及び方向特性よりも、対応する特徴ベクトル集合の特徴ベクトルの長さ特性に相対的に基づき得る。いくつかの実施形態において、対応する特徴ベクトル集合において示されるスケーリングされる１つ以上の特性は、スケーリングされる特性がセキュリティ及び正確度を増大させるという経験的実証に基づいて選択され得る。
【００４８】
いくつかの実施形態において、特徴ベクトル集合は、ノルム付きベクトル空間に存在し得る。特徴ベクトル集合が、ノルム付きベクトル空間に存在する場合、特徴ベクトル集合における全ての特徴ベクトルの平均を用いて、複数の代表特徴ベクトルを生成することができる。いくつかの実施形態において、特徴ベクトル集合は、ＳＩＦＴアルゴリズム又はＳＵＲＦアルゴリズムを使用して特徴ベクトルを生成することにより、ノルム付きベクトル空間に存在し得る。
【００４９】
いくつかの実施形態において、特徴ベクトル集合は、各特徴ベクトル間の距離が、特徴ベクトルにおける異なる要素の数により決定され得るベクトル空間（例えば、ハミングベクトル空間）に存在し得る。これらの実施形態及び他の実施形態において、抽出モジュール１０４は、各対応する特徴ベクトル集合における特徴ベクトルの全てから等距離である距離（例えば、ハミング距離）を有する複数の代表特徴ベクトルを生成するよう構成され得る。
【００５０】
例えば、第１の特徴ベクトル集合は、第１の特徴ベクトル、第２の特徴ベクトル、及び第３の特徴ベクトルを含み得、これらの特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、４つの要素を含み得る。第１の特徴ベクトルの４つの要素は、「0000」により表され得、第２の特徴ベクトルの４つの要素は、「1100」により表され得、第３の特徴ベクトルの４つの要素は、「0011」により表され得る。第１の特徴ベクトル集合の代表特徴ベクトルは、これら３つの対応する特徴ベクトルの各特徴ベクトルから、（例えば、４つの要素のうちの２つの要素が異なる）2というハミング距離を有する「0110」により表され得る。いくつかの実施形態において、特徴ベクトル集合は、ＯＲＢアルゴリズムを使用して特徴ベクトルを生成することにより、ハミングベクトル空間に存在し得る。
【００５１】
一例として、図１Ｄは、例示的な分布グリッド１１８の各セルに１つの黒丸が含まれる例示的な分布グリッド１１８を示している。各黒丸は、対応するセルに含まれる位置を有する特徴ベクトルについて決定され得る代表特徴ベクトルのインジケーションである。図１Ｄにおける黒丸の位置は、対応するセルに含まれる、代表特徴ベクトルに対応する特徴ベクトルの位置の平均を必ずしも示すわけではないことに留意されたい。代わりに、特定の黒丸が特定のセルに含まれることは、特定のセルに対応する特定の代表特徴ベクトルが、特定のセルに含まれる位置を有する特徴ベクトルを代表することを示すよう単に意図される。分布グリッド１１８におけるセル及び軸の各軸の区画は、図１Ｂの例示的な特徴−データプロット１１４におけるセル及び区画と同じ又は類似するものであり得る。図示される例において、複数の代表特徴ベクトルが、グリッドの各セルについて生成され得る。複数の代表特徴ベクトルは、上述したように生成され得る。
【００５２】
さらに、これらの実施形態及び他の実施形態において、複数の代表特徴ベクトルは、グリッド内の対応するセルに関連付けられている特徴ベクトル集合に基づき得る。複数の代表特徴ベクトルは、グリッド内の各セルについて生成され得る。いくつかの実施形態において、複数の代表特徴ベクトルは、セルに関連付けられている対応する特徴ベクトル集合を平均化することにより生成され得る。特徴ベクトル集合の平均化は、重み付き平均又は非重み付き平均を用いて実行され得る。追加的又は代替的に、複数の代表特徴ベクトルは、対応する特徴ベクトル集合における特徴ベクトルの各特徴ベクトルから等距離であるハミング距離を有するように生成されることもある。例えば、第１の代表特徴ベクトル１１６の位置は、例示的な分布グリッド１１８の第１のセル内に位置し得る。
【００５３】
図１Ａを参照することに戻ると、抽出モジュール１０４は、画像１０２に含まれるオブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルを生成するよう構成され得る。単一の特徴ベクトルは、複数の代表特徴ベクトルに基づき得る。複数の代表特徴ベクトルの各代表特徴ベクトルにおいて示される特性が、単一の特徴ベクトルに含められ得る。複数の代表特徴ベクトルの各代表特徴ベクトルにおいて示される特性を含めることは、画像１０２に含まれるオブジェクト全体が、単一の特徴ベクトルにおいて表現されることを可能にし得る。複数の代表特徴ベクトルにおいて示される特性を省くことは、異なる画像内のオブジェクトを表現する異なる単一の特徴ベクトルの差異をもたらし得る。
【００５４】
いくつかの実施形態において、単一の特徴ベクトルは、グリッド内のセルの順序付けシーケンス（ordering  sequence）に基づいて、複数の代表特徴ベクトルの各代表特徴ベクトルを連結することにより、生成され得る。例えば、順序付けシーケンスは、右下のセルで始まり得、行内で右から左に移り得、各行が、一番下の行で始まり一番上の行に移る順序で連結される。別の例において、順序付けシーケンスは、グリッドの異なる四分領域（象限）内のセルの順序付けシーケンスに基づき得る。ここで挙げられた例は、順序付けシーケンスを限定するものとしてみなされるべきではなく、本開示についての順序付けシーケンスの考えられる例を表すことを意図している。
【００５５】
追加的又は代替的に、順序付けシーケンスは、単一の特徴ベクトルを暗号化する暗号化レベルに基づき得る。いくつかの実施形態において、より高い暗号化レベルが使用されるべきである場合、順序付けシーケンスは、ランダムなシーケンスとすることができる。いくつかの例において、ランダムなシーケンスは、抽出モジュール１０４により決定され得る。複数の代表特徴ベクトルの連結をランダムに順序付けることは、生成される単一の特徴ベクトル間のエントロピー量を増大させ得、これは、単一の特徴ベクトルを復号化する難しさを増大させ得る。
【００５６】
いくつかの実施形態において、抽出モジュール１０４は、単一の特徴ベクトルを暗号化し、暗号化された単一の特徴ベクトル１０６を出力するよう構成され得る。単一の特徴ベクトルは、任意の適切な技術に従って暗号化され得る。例えば、いくつかの実施形態において、単一の特徴ベクトルは、Relational  Hashアルゴリズム又はFuzzy  Extractorアルゴリズムを使用して暗号化され得る。暗号化された単一の特徴ベクトル１０６は、画像１０２に含まれる機密情報を、許可されていないユーザ又はデータベースによりアクセスされることから保護することができる。
【００５７】
いくつかの実施形態において、暗号化された単一の特徴ベクトル１０６は、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルであり得る。これらの実施形態及び他の実施形態において、抽出モジュール１０４は、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを、暗号化されている第２の単一の特徴ベクトル（「第２の暗号化された単一の特徴ベクトル」）と比較するよう構成され得る。いくつかの例において、第２の暗号化された単一の特徴ベクトルは、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルとは別個にではあるが、同じ技術を使用して、生成及び暗号化され得る。この比較に基づいて、抽出モジュール１０４は、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルにおいて表現されるオブジェクトが、第２の暗号化された単一の特徴ベクトルにおいて表現されるオブジェクトと同じであるかどうかを判定するよう構成され得る。いくつかの例において、第１の暗号化された単一の特徴ベクトル及び第２の暗号化された単一の特徴ベクトルにより表現される２つのオブジェクトは、互いに対して、全く同じであることもあるし、小さな差異を有することもある。これらの実施形態及び他の実施形態において、いずれの状況においても、第１の暗号化された単一の特徴ベクトル及び第２の暗号化された単一の特徴ベクトルが、特定の許容誤差内で同じである限りにおいて、これら２つのオブジェクトが同じであるという判定がなされ得る。特定の許容誤差は、特定の用途について設定され得る特定のセキュリティレベル又は正確度レベルに応じて変わり得る。暗号化された単一の特徴ベクトル群を比較することは、異なるフォーマットの異なる画像が、異なる画像のフォーマットを変更することなく比較されることを可能にし得る。
【００５８】
追加的又は代替的に、抽出モジュール１０４は、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを、暗号化されていない第２の単一の特徴ベクトル（「第２の暗号化されていない単一の特徴ベクトル」）と比較するよう構成されることもある。この比較に基づいて、抽出モジュール１０４は、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルにおいて表現されるオブジェクトが、第２の暗号化されていない単一の特徴ベクトルにおいて表現されるオブジェクトと同じであるかどうかを判定するよう構成され得る。いくつかの実施形態において、抽出モジュール１０４は、Secure  Sketchアルゴリズム又はRelational  Hashアルゴリズムを使用して、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを、第２の暗号化されていない単一の特徴ベクトルと比較することができる。暗号化された単一の特徴ベクトルを暗号化されていない単一の特徴ベクトルと比較することは、暗号化されていない画像を暗号化するための処理パワー又は時間を消費することなく異なる画像が比較されることを可能にし得、また、関連する画像に含まれる機密情報を、許可されていないユーザ又はデータベースによりアクセスされることから保護する。追加的又は代替的に、第１の単一の特徴ベクトルは、比較中に、暗号化されておらず、第２の単一の特徴ベクトルは、比較中に、暗号化されていることもあるし、あるいは、第１の単一の特徴ベクトル及び第２の単一の特徴ベクトルがともに、比較中に、暗号化されていないこともある。
【００５９】
本開示の範囲から逸脱することなく、図１Ａに対して、変更、追加、又は省略が可能である。例えば、環境１００は、本開示において図示及び説明された要素よりも多い又は少ない要素を含んでもよい。加えて、いくつかの実施形態において、抽出モジュール１０４の１つ以上のルーチン、１つ以上の命令、又はコードの少なくとも一部は、組み合わされてもよいし、分離されてもよい。いくつかの実施形態において、動作は、上述した順序とは異なる順序で実行されることがある。
【００６０】
図２は、本開示の少なくとも１つの実施形態に従った、暗号化された単一の特徴ベクトルを生成するよう構成され得る例示的なコンピューティングシステム２０４のブロック図を示している。コンピューティングシステム２０４は、抽出モジュール（例えば、図１の抽出モジュール１０４）に関連付けられている１つ以上の動作を実施又は指示するよう構成され得る。コンピューティングシステム２０４は、プロセッサ２２０、メモリ２２２、及びデータストレージ２２４を含み得る。プロセッサ２２０、メモリ２２２、及びデータストレージ２２４は、通信可能に接続され得る。
【００６１】
概して、プロセッサ２２０は、様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む任意の適切な専用又は汎用のコンピュータ、コンピューティングエンティティ、又は処理デバイスを含み得、任意の適用可能なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されている命令を実行するよう構成され得る。例えば、プロセッサ２２０は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、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（ＦＰＧＡ）、又は、プログラム命令を解釈及び／又は実行し、且つ／又はデータを処理するよう構成されている任意の他のデジタル回路若しくはアナログ回路を含み得る。プロセッサ２２０は、図２において１つのプロセッサとして示されているが、プロセッサ２２０は、本開示に記載の任意の数の動作を個別的又は集合的に実行する又は本開示に記載の任意の数の動作の実行を個別的又は集合的に指示するよう構成されている任意の数のプロセッサを含んでもよい。さらに、プロセッサのうちの１つ以上のプロセッサは、異なるサーバ等の１つ以上の異なる電子デバイスにおいて存在してもよい。
【００６２】
いくつかの実施形態において、プロセッサ２２０は、メモリ２２２、データストレージ２２４、又はメモリ２２２とデータストレージ２２４との両方に記憶されているプログラム命令を解釈及び／又は実行し、且つ／又は、メモリ２２２、データストレージ２２４、又はメモリ２２２とデータストレージ２２４との両方に記憶されているデータを処理するよう構成され得る。いくつかの実施形態において、プロセッサ２２０は、データストレージ２２４からプログラム命令をフェッチして、プログラム命令をメモリ２２２にロードすることができる。プログラム命令がメモリ２２２にロードされた後、プロセッサ２２０は、プログラム命令を実行することができる。
【００６３】
例えば、いくつかの実施形態において、抽出モジュールは、プログラム命令として、データストレージ２２４に含められ得る。プロセッサ２２０は、データストレージ２２４から抽出モジュールのプログラム命令をフェッチして、抽出モジュールのプログラム命令をメモリ２２２にロードすることができる。抽出モジュールのプログラム命令がメモリ２２２にロードされた後、プロセッサ２２０は、コンピューティングシステムが抽出モジュールのプログラム命令により指示されるように抽出モジュールに関連付けられている動作を実施できるように、抽出モジュールのプログラム命令を実行することができる。
【００６４】
メモリ２２２及びデータストレージ２２４は、コンピュータ実行可能な命令又はデータ構造を運ぶ又は記憶するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み得る。そのようなコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、プロセッサ２２０等の汎用又は専用のコンピュータによりアクセスされ得る任意の利用可能な媒体を含み得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）若しくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス（例えば、ソリッドステートメモリデバイス）、又は、コンピュータ実行可能な命令又はデータ構造の形態の特定のプログラムコードを運ぶ又は記憶するために使用され得る任意の他の記憶媒体であって、汎用又は専用のコンピュータによりアクセスされ得る任意の他の記憶媒体、を含む有形の又は非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み得る。上記の組合せも、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の範囲に含まれ得る。コンピュータ実行可能な命令は、例えば、プロセッサ２２０に所定の動作又は動作群を実行させるよう構成されている命令及びデータを含み得る。
【００６５】
本開示の範囲から逸脱することなく、コンピューティングシステム２０４に対して、変更、追加、又は省略が可能である。例えば、いくつかの実施形態において、コンピューティングシステム２０４は、明示的には図示又は説明されないかもしれない任意の数の他のコンポーネントを含んでもよい。
【００６６】
図３は、本開示に記載の少なくとも１つの実施形態に従った、画像ベクトルを生成する例示的な方法３００のフローチャートを示している。方法３００は、任意の適切なシステム、装置、又はデバイスにより、画像（例えば、図１Ａの画像１０２）に対して実行され得る。例えば、図１Ａの抽出モジュール１０４又は（例えば、抽出モジュールにより命令される）図２のコンピューティングシステム２０４が、画像について、方法３００に関連付けられている動作のうちの１つ以上の動作を実行できる又は方法３００に関連付けられている動作のうちの１つ以上の動作の実行を命令できる。別個のブロックで図示されているが、方法３００のブロックのうちの１つ以上のブロックに関連付けられているステップ及び動作は、具体的な実装に応じて、追加のブロックに分割されることもあるし、より少ないブロックに組み合わされることもあるし、除去されることもある。
【００６７】
方法３００は、ブロック３０２を含み得、ブロック３０２において、特徴データが、画像から抽出され得る。特徴データは、位置データ及び複数の特徴ベクトルを含み得る。位置データは、画像内の検出された特徴の複数の位置を示し得る。複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、複数の検出された特徴のうちの１つの検出された特徴に対応し得る。各特徴ベクトルは、画像内に示されるオブジェクトの異なる検出された特徴を、特徴の対応する位置において表現し得る。
【００６８】
ブロック３０４において、特徴ベクトルの特徴−データプロットが決定され得る。特徴−データプロットは、複数の検出された特徴の互いに対する相対位置に基づき得る。
【００６９】
ブロック３０６において、特徴−データプロットと重なり合うグリッドが選択され得る。いくつかの実施形態において、グリッドは、特徴−データプロットにおける複数の特徴ベクトルの位置の分布に基づいて選択され得る。いくつかの例において、グリッドは、グリッドの第１のセル及びグリッドの第２のセルが、１つ以上の特徴ベクトルを含む等しい確率を有することに基づいて、選択され得る。
【００７０】
ブロック３０８において、グリッドの第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルが生成され得る。第１の代表特徴ベクトルは、第１のセルに含まれる、特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づき得る。いくつかの実施形態において、第１の代表特徴ベクトルは、第１の特徴ベクトル集合の１つ以上の第１の特徴ベクトルを平均化することにより生成され得る。これらの実施形態及び他の実施形態において、第１の特徴ベクトル集合の１つ以上の第１の特徴ベクトルの平均化は、第１の特徴ベクトル集合の重み付き平均を用いて実行され得る。
【００７１】
ブロック３１０において、グリッドの第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルが生成され得る。第２の代表特徴ベクトルは、第２のセルに含まれる、特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づき得る。いくつかの実施形態において、第２の代表特徴ベクトルは、第２の特徴ベクトル集合の１つ以上の第２の特徴ベクトルを平均化することにより生成され得る。これらの実施形態及び他の実施形態において、第２の特徴ベクトル集合の１つ以上の第２の特徴ベクトルの平均化は、第２の特徴ベクトル集合の重み付き平均を用いて実行され得る。
【００７２】
ブロック３１２において、画像内のオブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルが生成され得る。単一の特徴ベクトルは、第１の代表特徴ベクトル及び第２の代表特徴ベクトルに基づき得る。いくつかの実施形態において、単一の特徴ベクトルは、第１の代表特徴ベクトル及び第２の代表特徴ベクトルを連結することにより生成され得る。これらの実施形態及び他の実施形態において、第１の代表特徴ベクトル及び第２の代表特徴ベクトルは、グリッド内のセルの順序付けシーケンスに基づいて第１の代表特徴ベクトル及び第２の代表特徴ベクトルを順序付けることにより、連結され得る。追加的又は代替的に、第１の代表特徴ベクトル及び第２の代表特徴ベクトルの順序付けは、単一の特徴ベクトルを暗号化する暗号化レベルに基づくこともある。ブロック３１４において、単一の特徴ベクトルが暗号化され得る。
【００７３】
本開示の範囲から逸脱することなく、方法３００に対して、変更、追加、又は省略が可能である。例えば、方法３００の動作は、異なる順序で実行されることがある。追加的又は代替的に、２つ以上の動作は、同時に実行されることがある。さらに、説明されたステップ及び動作は、例として提供されているに過ぎず、これらのステップ及び動作のうちの一部は、開示された実施形態の本質を損なうことなく、任意的であることもあるし、より少ないステップ及び動作に組み合わされることもあるし、追加のステップ及び動作に拡張されることもある。
【００７４】
加えて、いくつかの実施形態において、方法３００は、反復的に実行され得、単一の特徴ベクトルが、画像に含まれる複数のオブジェクトについて生成され得る。追加的又は代替的に、１つ以上のブロックに関連付けられている１つ以上の動作は、画像内に位置する複数のオブジェクトについて一度に実行されることがある。
【００７５】
図４は、本開示に記載の少なくとも１つの実施形態に従った、第１の画像内の第１のオブジェクトと第２の画像内の第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定する例示的な方法のフローチャートを示している。方法４００は、任意の適切なシステム、装置、又はデバイスにより、画像に対して実行され得る。例えば、図１Ａの抽出モジュール１０４又は（例えば、抽出モジュールにより命令される）図２のコンピューティングシステム２０４が、画像について、方法４００に関連付けられている動作のうちの１つ以上の動作を実行できる又は方法４００に関連付けられている動作のうちの１つ以上の動作の実行を命令できる。別個のブロックで図示されているが、方法４００のブロックのうちの１つ以上のブロックに関連付けられているステップ及び動作は、具体的な実装に応じて、追加のブロックに分割されることもあるし、より少ないブロックに組み合わされることもあるし、除去されることもある。
【００７６】
方法４００は、ブロック４０２で開始し得、ブロック４０２において、第１の単一の特徴ベクトルが得られ得る。いくつかの実施形態において、第１の単一の特徴ベクトルは、暗号化された第１の単一の特徴ベクトルであり得る。追加的又は代替的に、第１の単一の特徴ベクトルは、暗号化されていない第１の単一の特徴ベクトルであることもある。第１の単一の特徴ベクトルは、図１Ａの抽出モジュール１０４等の第１の抽出モジュールにより生成され得る。第１の単一の特徴ベクトルは、第１の画像内の第１のオブジェクトを表現し得る。
【００７７】
ブロック４０４において、第２の単一の特徴ベクトルが得られ得る。いくつかの実施形態において、第２の単一の特徴ベクトルは、暗号化された第２の単一の特徴ベクトルであり得る。追加的又は代替的に、第２の単一の特徴ベクトルは、暗号化されていない第２の単一の特徴ベクトルであることもある。第２の単一の特徴ベクトルは、暗号化された第１の単一の特徴ベクトルとは別個に生成及び／又は暗号化され得る。いくつかの実施形態において、第２の単一の特徴ベクトルは、図１Ａの抽出モジュール１０４により生成され得る。これらの実施形態又は他の実施形態において、第２の単一の特徴ベクトルは、異なる抽出モジュールにより生成され得る。第２の単一の特徴ベクトルは、第２の画像内の第２のオブジェクトを表現し得る。
【００７８】
ブロック４０６において、第１の単一の特徴ベクトルと第２の単一の特徴ベクトルとが比較され得る。いくつかの実施形態において、第１の単一の特徴ベクトル及び第２の単一の特徴ベクトルの両方は、比較中、暗号化されたものであり得る。追加的又は代替的に、第１の単一の特徴ベクトル及び第２の単一の特徴ベクトルの両方は、比較中、暗号化されていないものであることもある。これらの実施形態又は他の実施形態において、第１の単一の特徴ベクトルは、比較中、暗号化されたものであり得、第２の単一の特徴ベクトルは、比較中、暗号化されていないものであり得、あるいは、第１の単一の特徴ベクトルは、比較中、暗号化されていないものであり得、第２の単一の特徴ベクトルは、比較中、暗号化されたものであり得る。ブロック４０８において、暗号化された第１の単一の特徴ベクトルにより表現される第１のオブジェクトと第２の単一の特徴ベクトルにより表現される第２のオブジェクトとが同じであるかどうかが判定され得る。いくつかの実施形態において、暗号化された第１の単一の特徴ベクトルにより表現される第１のオブジェクトと第２の単一の特徴ベクトルにより表現される第２のオブジェクトとが同じであるかどうかは、暗号化された第１の単一の特徴ベクトルと第２の単一の特徴ベクトルとの比較に基づいて判定され得る。
【００７９】
本開示の範囲から逸脱することなく、方法４００に対して、変更、追加、又は省略が可能である。例えば、方法４００の動作は、異なる順序で実行されることがある。追加的又は代替的に、２つ以上の動作は、同時に実行されることがある。さらに、説明されたステップ及び動作は、例として提供されているに過ぎず、これらのステップ及び動作のうちの一部は、開示された実施形態の本質を損なうことなく、任意的であることもあるし、より少ないステップ及び動作に組み合わされることもあるし、追加のステップ及び動作に拡張されることもある。
【００８０】
例えば、いくつかの実施形態において、方法４００は、反復的に実行され得、第１の単一の特徴ベクトルが、複数の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較され得る。別の例では、いくつかの実施形態において、方法４００は、第１の単一の特徴ベクトルを第２の単一の特徴ベクトルと比較するためにRelational  Hashアルゴリズム又はSecure  Sketchアルゴリズムを使用して実行され得る。
【００８１】
上記で示されたように、本開示に記載の実施形態は、以下でより詳細に説明されるような様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む専用又は汎用のコンピュータ（例えば、図２のプロセッサ２２０）の使用を含み得る。さらに、上記で示されたように、本開示に記載の実施形態は、コンピュータ実行可能な命令又はデータ構造を運ぶ又は記憶するコンピュータ読み取り可能な媒体（例えば、図２のメモリ２２２）を使用して実装され得る。
【００８２】
本開示において使用される場合、「モジュール」又は「コンポーネント」という用語は、モジュール又はコンポーネントのアクションを実行するよう構成されている特定のハードウェア実装、及び／又は、コンピューティングシステムの汎用ハードウェア（例えば、コンピュータ読み取り可能な媒体等）に記憶され得る且つ／又はコンピューティングシステムの汎用ハードウェア（例えば、処理デバイス等）により実行され得るソフトウェアオブジェクト又はソフトウェアルーチンを指し得る。いくつかの実施形態において、本開示に記載の異なるコンポーネント、モジュール、エンジン、及びサービスは、コンピューティングシステム上で実行されるオブジェクト又はプロセスとして（例えば、別個のスレッドとして）実装され得る。本開示に記載のシステム及び方法のうちの一部は、（汎用ハードウェアに記憶される且つ／又は汎用ハードウェアにより実行される）ソフトウェアにより実装されるとして一般に説明されるが、特定のハードウェア実装又はソフトウェアと特定のハードウェア実装との組合せも可能であり企図されている。本説明において、「コンピューティングエンティティ」は、本開示において前に定義された任意のコンピューティングシステム、又は、コンピューティングシステム上で動作する任意のモジュール又はモジュールの組合せであり得る。
【００８３】
本開示及び特に請求項（例えば、請求項の本体部分）において使用される用語は、一般に、「オープンな」用語であるとして意図される（例えば、「〜を備える」という用語は、「〜を備えるが、〜に限定されるものではない」として解釈されるべきであり、「〜を有する」という用語は、「少なくとも〜を有する」として解釈されるべきであり、「〜を含む」という用語は、「〜を含むが、〜に限定されるものではない」として解釈されるべきである、等）。
【００８４】
さらに、導入される請求項記載事項の特定の数が意図される場合、そのような意図は、当該請求項中に明示的に記載され、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しない。例えば、理解の助けとして、請求項中に、請求項記載事項を導入するための「少なくとも１つの」及び「１つ以上の」といった導入句の使用が含まれることがある。しかしながら、このような導入句の使用は、「a」又は「an」といった不定冠詞による請求項記載事項の導入が、同一の請求項中に「１つ以上の」又は「少なくとも１つの」といった導入句と「a」又は「an」といった不定冠詞とが含まれるとしても、当該導入された請求項記載事項を含む特定の請求項が、当該請求項記載事項を１つしか含まない実施形態に限定されることを意味するとして解釈されるべきではない（例えば、「a」及び／又は「an」は、「少なくとも１つの」又は「１つ以上の」を意味するとして解釈されるべきである）。請求項記載事項を導入するために使用される定冠詞の使用についても同じことが当てはまる。
【００８５】
さらに、導入される請求項記載事項の特定の数が明示的に記載されている場合であっても、そのような記載は、少なくとも記載されている数を意味するとして解釈されるべきである（例えば、他の修飾語のない「２つの記載事項」という単なる記載は、少なくとも２つの記載事項又は２つ以上の記載事項を意味する）ことが、当業者であれば認識されよう。さらに、「Ａ、Ｂ、及びＣ等のうちの少なくとも１つ」又は「Ａ、Ｂ、及びＣ等のうちの１つ以上」に類する表記が使用される場合、一般に、そのような構造は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢの両方、Ａ及びＣの両方、Ｂ及びＣの両方、又は、Ａ、Ｂ、及びＣの全て、等を含むことが意図される。
【００８６】
さらに、２つ以上の選択可能な用語を表すいかなる離接語又は離接句も、明細書、特許請求の範囲、又は図面のいずれであろうと、それら用語のうちの１つ、それらの用語の組合せ、又は、それらの用語の全てを含む可能性を意図するとして理解されるべきである。例えば、「Ａ又はＢ」という句は、「Ａ」若しくは「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むとして理解されるべきである。
【００８７】
本開示において記載された全ての例及び条件付き文言は、当該技術を促進させるために本発明者によって寄与されるコンセプト及び本開示を読者が理解するのを助ける教育上の目的のために意図され、そのような具体的に記載された例及び条件に限定されるものではないとして解釈されるべきである。本開示の実施形態が詳細に説明されたが、それら実施形態に対する様々な変形、置換、及び変更が、本開示の主旨及び範囲から逸脱することなく可能である。
【００８８】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００８９】
（付記１）
画像ベクトルを生成する方法であって、
画像から特徴データを抽出するステップであって、前記特徴データは、
前記画像内の複数の位置を示す位置データと、
複数の特徴ベクトルであって、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記位置データの前記複数の位置のうちの１つの位置に対応し、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記画像内に示されるオブジェクトの特徴を、該特徴の対応する位置において表現する、複数の特徴ベクトルと、
を含む、ステップと、
前記複数の位置の互いに対する相対位置に基づいて、前記複数の特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定するステップと、
前記特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択するステップと、
前記グリッドの第１のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記グリッドの第２のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルに基づいて、前記画像内の前記オブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルを生成するステップと、
前記単一の特徴ベクトルを暗号化するステップと、
を含む方法。
【００９０】
（付記２）
前記第１の代表特徴ベクトルを生成することは、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルを平均化することを含む、付記１に記載の方法。
【００９１】
（付記３）
前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルを平均化することは、前記第１の特徴ベクトル集合の重み付き平均に基づいて、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルを平均化することを含む、付記２に記載の方法。
【００９２】
（付記４）
前記グリッドを選択することは、前記特徴−データプロットにおける前記複数の特徴ベクトルの分布に基づいて、前記グリッドを選択することを含む、付記１に記載の方法。
【００９３】
（付記５）
前記グリッドを選択することは、前記グリッドの前記第１のセル及び前記グリッドの前記第２のセルが、１つ以上の特徴ベクトルを含む等しい確率を有することに基づいて、前記グリッドを選択することを含む、付記１に記載の方法。
【００９４】
（付記６）
前記単一の特徴ベクトルを生成することは、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを連結することを含む、付記１に記載の方法。
【００９５】
（付記７）
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを連結することは、前記グリッド内のセルの順序付けシーケンスに基づいて、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを順序付けることを含む、付記６に記載の方法。
【００９６】
（付記８）
前記グリッド内のセルの前記順序付けシーケンスに基づいて、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを順序付けることは、特定のセキュリティレベルに関連付けられた特定の順列に基づいて、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを順序付けることを含む、付記７に記載の方法。
【００９７】
（付記９）
前記画像は第１の画像であり、
前記オブジェクトは第１のオブジェクトであり、
暗号化された前記単一の特徴ベクトルは、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルであり、
前記方法は、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較するステップであって、前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルは、第２の画像の第２のオブジェクトを表現する、ステップと、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較したことに基づいて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定するステップと、
をさらに含む、付記１に記載の方法。
【００９８】
（付記１０）
画像ベクトルを生成するシステムであって、
命令を記憶している１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体と、
前記１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に通信可能に接続され、前記１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されている前記命令を実行したことに応じて、前記システムに動作を実行させるよう構成されている１つ以上のプロセッサであって、前記動作は、
画像から特徴データを抽出することであって、前記特徴データは、
前記画像内の複数の位置を示す位置データと、
複数の特徴ベクトルであって、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記位置データの前記複数の位置のうちの１つの位置に対応し、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記画像内に示されるオブジェクトの特徴を、該特徴の対応する位置において表現する、複数の特徴ベクトルと、
を含む、抽出することと、
前記複数の位置の互いに対する相対位置に基づいて、前記複数の特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定することと、
前記特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択することと、
前記グリッドの第１のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成することと、
前記グリッドの第２のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成することと、
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルに基づいて、前記画像内の前記オブジェクトを表現する単一の特徴ベクトルを生成することと、
前記単一の特徴ベクトルを暗号化することと、
を含む、１つ以上のプロセッサと、
を有するシステム。
【００９９】
（付記１１）
前記第１の代表特徴ベクトルは、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルの第１の平均化された特徴ベクトルを含む、付記１０に記載のシステム。
【０１００】
（付記１２）
前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルの前記第１の平均化された特徴ベクトルは、前記第１の特徴ベクトル集合の前記１つ以上の第１の特徴ベクトルの重み付き平均に基づく、付記１１に記載のシステム。
【０１０１】
（付記１３）
前記グリッドは、前記特徴−データプロットにおける前記複数の特徴ベクトルの分布に基づいて選択される、付記１０に記載のシステム。
【０１０２】
（付記１４）
前記グリッドは、前記グリッドの前記第１のセル及び前記グリッドの前記第２のセルが、１つ以上の特徴ベクトルを含む等しい確率を有することに基づいて、選択される、付記１０に記載のシステム。
【０１０３】
（付記１５）
前記単一の特徴ベクトルは、前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを含む連結されたベクトルを含む、付記１０に記載のシステム。
【０１０４】
（付記１６）
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルを含む前記連結されたベクトルは、前記グリッド内のセルの順序付けシーケンスに基づく、付記１５に記載のシステム。
【０１０５】
（付記１７）
前記グリッド内のセルの前記順序付けシーケンスは、特定のセキュリティレベルに関連付けられた特定の順列に基づく、付記１６に記載のシステム。
【０１０６】
（付記１８）
前記画像は第１の画像であり、
前記オブジェクトは第１のオブジェクトであり、
暗号化された前記単一の特徴ベクトルは、第１の暗号化された単一の特徴ベクトルであり、
前記動作は、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較することであって、前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルは、第２の画像の第２のオブジェクトを表現する、比較することと、
前記第１の暗号化された単一の特徴ベクトルを前記第２の暗号化された単一の特徴ベクトルと比較したことに基づいて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定することと、
をさらに含む、付記１０に記載のシステム。
【０１０７】
（付記１９）
画像ベクトルを比較する方法であって、
第１の単一の特徴ベクトルを得るステップであって、前記第１の単一の特徴ベクトルは、第１の画像の第１のオブジェクトを表現し、前記第１のオブジェクトから抽出された第１の複数の特徴ベクトルに基づく、ステップと、
第２の単一の特徴ベクトルを得るステップであって、前記第２の単一の特徴ベクトルは、第２の画像の第２のオブジェクトを表現し、前記第２のオブジェクトから抽出された第２の複数の特徴ベクトルに基づく、ステップと、
前記第１の単一の特徴ベクトルと前記第２の単一の特徴ベクトルとを比較するステップと、
前記第１の単一の特徴ベクトルと前記第２の単一の特徴ベクトルとの比較に基づいて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが同じであるかどうかを判定するステップと、
を含む方法。
【０１０８】
（付記２０）
前記第１の画像から特徴データを抽出するステップであって、前記特徴データは、
前記第１の画像内の複数の位置を示す位置データと、
前記第１の複数の特徴ベクトルであって、前記第１の複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記位置データの前記複数の位置のうちの１つの位置に対応し、前記複数の特徴ベクトルの各特徴ベクトルは、前記第１のオブジェクトの特徴を、該特徴の対応する位置において表現する、前記第１の複数の特徴ベクトルと、
を含む、ステップと、
前記複数の位置の互いに対する相対位置に基づいて、前記第１の複数の特徴ベクトルの特徴−データプロットを決定するステップと、
前記特徴−データプロットと重なり合うグリッドを選択するステップと、
前記グリッドの第１のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第１の特徴ベクトルからなる第１の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第１のセルについての第１の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記グリッドの第２のセルに含まれる、前記特徴−データプロットの１つ以上の第２の特徴ベクトルからなる第２の特徴ベクトル集合に基づいて、前記第２のセルについての第２の代表特徴ベクトルを生成するステップと、
前記第１の代表特徴ベクトル及び前記第２の代表特徴ベクトルに基づいて、前記第１の画像内の前記第１のオブジェクトを表現する前記第１の単一の特徴ベクトルを生成するステップと、
をさらに含む、付記１９に記載の方法。
【符号の説明】
【０１０９】
１０２  画像
１０４  抽出モジュール
１０６  暗号化された単一の特徴ベクトル
２０４  コンピューティングシステム
２２０  プロセッサ
２２２  メモリ
２２４  データストレージ
【図１Ａ】
2018206386.tif 000004
【図１Ｂ】
2018206386.tif 000005
【図１Ｃ】
2018206386.tif 000006
【図１Ｄ】
2018206386.tif 000007
【図２】
2018206386.tif 000008
【図３】
2018206386.tif 000009
【図４】
2018206386.tif 000010