【誤訳訂正書】
【提出日】平成27年9月30日(2015.9.30)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオデータ及びメタデータの組み合わせを供給する方法において、
処理システムが、ビデオカメラにより取り込まれる画像のシーケンスを得るステップと、
前記処理システムが、前記画像のシーケンスにある複数の関心領域から少なくとも１つの信号を抽出するステップであり、各々の抽出した信号は、光の強度及び色の少なくとも１つの局所的な時間変動を特徴付けている、ステップと、
前記処理システムが、圧縮したビデオデータを得るために、前記シーケンスからの画像の画像データに少なくとも１つのビデオ圧縮技術を適用するステップであり、前記少なくとも１つの抽出した信号は、前記画像からの画像データに前記少なくとも１つの圧縮技術を適用する前の状態の画像から抽出される、ステップと、
前記処理システムが、前記画像の少なくとも一部に表される被験者における少なくとも１つの生物学的処理を特徴付けるためのメタデータを前記圧縮したビデオデータに供給するステップであり、前記処理は、前記被験者から取り込まれる光の色及び強度の少なくとも１つの局所的な時間変動を引き起こし、前記メタデータは前記抽出した信号の少なくとも１つに少なくとも基づいている、ステップとを有する、方法。
【請求項２】
前記処理システムが、前記少なくとも１つの抽出した信号の少なくとも１つの得られた部分に少なくとも基づいたデータの分析の結果に依存して、前記少なくとも１つの圧縮技術の適用を適合させるステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記処理システムが、前記画像のシーケンスを得ている間、前記抽出した信号の少なくとも１つの得られた部分に少なくとも基づいたデータの分析の結果に依存して、少なくとも１つのカメラを使用して前記画像を取り込む処理のパラメタを調節させるステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
カメラに含まれる処理システムにより実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記メタデータは、前記画像のシーケンスにおける光の強度及び色の少なくとも１つの局所的な時間変動を特徴付ける少なくとも１つの信号を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ビデオデータ及びメタデータの組み合わせを供給するためのシステムにおいて、
画像のシーケンスを取り込むためのカメラとのインタフェースと、
圧縮したビデオデータを得るために、前記シーケンスからの画像の画像データに少なくとも１つのビデオ圧縮技術を適用し、前記画像のシーケンスにある複数の関心領域から少なくとも１つの信号を抽出し、前記画像の少なくとも一部に表される少なくとも１人の被験者における少なくとも１つの生物学的処理を特徴付けるためのメタデータを生成するように構成されるビデオデータ処理システムであり、各々の抽出した信号は、光の強度及び色の少なくとも１つの局所的な時間変動を特徴付け、前記少なくとも１つの抽出した信号は、前記画像からの画像データに前記少なくとも１つの圧縮技術を適用する前の状態の画像から抽出され、前記メタデータは、前記被験者から取り込まれる光の色及び強度の少なくとも１つの局所的な時間変動を引き起こす処理を特徴付け、前記抽出した信号の少なくとも１つに少なくとも基づいている、ビデオデータ処理システムと、
前記圧縮したビデオデータに前記メタデータを供給するための出力インタフェースを有する、システム。
【請求項７】
請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法を実行するように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
圧縮したビデオ及びメタデータの組み合わせを含む信号を処理する方法であって、
前記圧縮したビデオは、画像のシーケンスからの画像の画像データに少なくとも１つのビデオ圧縮技術を適用することにより得ることができ、前記メタデータは、前記画像のシーケンスにある複数の関心領域における光の強度及び色の少なくとも１つの局所的な時間変動を特徴付ける少なくとも１つの信号を含み、前記少なくとも１つの信号は、前記画像からの画像データに前記少なくとも１つの圧縮技術を適用する前の状態の画像から抽出され、
当該方法は、処理システムが、前記画像のシーケンスの少なくとも一部に表される被験者における少なくとも１つの生物学的処理を特徴付けるパラメタの少なくとも１つの値を計算するステップを含み、
前記処理は、前記画像のシーケンスにおける光の強度及び色の少なくとも１つの局所的な時間変動を特徴付ける前記信号の少なくとも１つを入力として用いて、前記被験者から取り込まれる光の色及び強度の少なくとも１つの局所的な時間変動を引き起こす、方法。
【請求項９】
圧縮したビデオ及びメタデータの組み合わせを含む信号を処理するシステムにおいて、
前記圧縮したビデオは、画像のシーケンスからの画像の画像データに少なくとも１つのビデオ圧縮技術を適用することにより得ることができ、前記メタデータは、前記画像のシーケンスにある複数の関心領域における光の強度及び色の少なくとも１つの局所的な時間変動を特徴付ける少なくとも１つの信号を含み、前記少なくとも１つの信号は、前記画像からの画像データに前記少なくとも１つの圧縮技術を適用する前の状態の画像から抽出され、
当該システムは、
前記信号を得るためのインタフェースと、
前記画像のシーケンスの少なくとも一部に表される被験者における少なくとも１つの生物学的処理を特徴付けるパラメタの少なくとも１つの値を計算するためのデータ処理システムであり、前記処理は、前記画像のシーケンスにおける光の強度及び色の少なくとも１つの局所的な時間変動を特徴付ける前記信号の少なくとも１つを入力として用いて、前記被験者から取り込まれる光の色及び強度の少なくとも１つの局所的な時間変動を引き起こす、データ処理システムとを有する、システム。
【請求項１０】
機械読み取り可能な媒体に実装されるとき、情報処理機能を持つシステムに請求項１乃至５又は請求項８の何れか一項に記載の方法を行わせることが可能である命令の組を含む、コンピュータプログラム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４２】
（詳細には示されない）代替実施例が可能であり、この実施例では格子は使用されないことを述べておく。代わりに、画像のセグメンテーションが、複数の生きた人間に対応する複数の画像のそれらの部分を特定するために使用される。次いで、少なくとも１つの測定ゾーンが各々の関心領域内で選択される。複数の関心領域又は複数の測定ゾーンは、画像シーケンス２６を通じて追跡され、図２の実施例に対し説明した方法で、各々の測定ゾーンから信号が抽出される。ある形式の関心領域を識別するためのアルゴリズム（例えば顔識別アルゴリズム）、並びに画像のシーケンスを通じて測定ゾーン及び/又は関心領域を追跡するためのアルゴリズムと同様に、カメラ５にある処理器９が画像のセグメンテーションを実行することが可能であるべきなので、本実施例は僅かに複雑になっている。しかしながら、例えば第２のカメラシステム２がカメラ及び計算装置を有する場合、本実施例は実現可能であり、より少ない第１の信号２４ａ−ｎが生成される効果があり、これら信号はさらに、光の強度及び/又は色の局所的変動を引き起こす現象を特徴付けることに関連している可能が高い。顔識別アルゴリズムは、Viola, P.及びJones, M.J.著"Robust real-time object detection"、IEEE Workshop on statistical and computational theories of vision、13 July 2001に開示されている。追跡アルゴリズムは、De Haan他著、"True-motion estimation with 3-D recursive search block matching", IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, 3(5), October 1993, pp. 368-379に開示されている。