【手続補正書】
【提出日】平成24年11月5日(2012.11.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の情報処理装置は以下の構成を備える。即ち、入力パターンと、予め登録されているパターンとしての登録パターンと、で対応する部分特徴を抽出する抽出手段と、前記部分特徴の組み合わせを合成部分特徴として複数、生成する合成手段と、前記複数の合成部分特徴を用いて、前記入力パターンが、それぞれの登録パターンが属するクラスの、どのクラスに対応するかを識別する識別手段と
を備え、前記識別手段は、前記合成部分特徴に属し且つ前記入力パターンと前記登録パターンとで対応する前記部分特徴を評価する評価手段を備え、前記識別手段は、当該評価手段による評価結果に基づいて前記識別を行い、前記評価手段は、予め定められた基準を満たしている前記部分特徴の数量を計測する計測手段を備え、前記評価手段は、当該計測手段による計測結果に基づいて前記合成部分特徴の評価を行うことを特徴とする。
【手続補正２】
【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】
入力パターンと、予め登録されているパターンとしての登録パターンと、で対応する部分特徴を抽出する抽出手段と、
前記部分特徴の組み合わせを合成部分特徴として複数、生成する合成手段と、
前記複数の合成部分特徴を用いて、前記入力パターンが、それぞれの登録パターンが属するクラスの、どのクラスに対応するかを識別する識別手段と
を備え、
前記識別手段は、
前記合成部分特徴に属し且つ前記入力パターンと前記登録パターンとで対応する前記部分特徴を評価する評価手段を備え、前記識別手段は、当該評価手段による評価結果に基づいて前記識別を行い、
前記評価手段は、予め定められた基準を満たしている前記部分特徴の数量を計測する計測手段を備え、前記評価手段は、当該計測手段による計測結果に基づいて前記合成部分特徴の評価を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
入力パターンと、予め登録されているパターンとしての登録パターンと、で対応する部分特徴を抽出する抽出手段と、
前記部分特徴の組み合わせを合成部分特徴として複数、生成する合成手段と、
前記複数の合成部分特徴を用いて、前記入力パターンが、それぞれの登録パターンが属するクラスの、どのクラスに対応するかを識別する識別手段と
を備え、
前記識別手段は、
前記合成部分特徴に属し且つ前記入力パターンと前記登録パターンとで対応する前記部分特徴を評価する評価手段を備え、
前記評価手段は、前記合成部分特徴の尤度を算出する算出手段を備え、
前記算出手段は、前記尤度を、前記合成部分特徴に含まれる、前記部分特徴間の統計量を基準に算出し、
前記識別手段は、前記評価手段による評価結果としての前記尤度に基づいて前記識別を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記合成部分特徴の尤度を算出する算出手段を備え、
前記算出手段は、前記尤度を、前記合成部分特徴に含まれる、前記部分特徴間の統計量を基準に算出し、
前記識別手段は、前記評価手段による評価結果としての前記尤度に基づいて前記識別を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記基準は、前記入力パターンと前記登録パターンとで対応する部分特徴間の類似性における基準であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記統計量は、前記抽出手段が抽出した前記部分特徴の少なくとも空間的な位置、空間的な大きさを示すパラメータの分散であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
更に、
前記入力パターンおよび前記登録パターンの属性を推定する推定手段を備え、
少なくとも、前記抽出手段、前記合成手段、前記評価手段、のいずれか１つは、前記推定手段が推定した属性を用いて処理を行うことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記入力パターン、前記登録パターンは何れも、画像中のオブジェクトであって、前記推定手段が推定する属性は、前記オブジェクトの大きさ、向き、照明条件、の何れかを含むことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記合成手段は、前記部分特徴の空間的な位置、空間的な大きさ、のいずれかを基準にして、前記複数の合成部分特徴を生成することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記識別手段は、異なるクラスに属するパターン間の差異を表す特徴のクラスと、同じクラスに属するパターンの変動による差異を表す特徴のクラスとを識別する方法を用いることによって、前記入力パターンの属するクラスを識別することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記オブジェクトは人物の顔であり、前記推定手段が推定する属性は、当該人物の性別、年齢、表情、のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記オブジェクトは人物の顔であり、前記推定手段が推定する属性は、当該人物の顔器官の位置情報を含み、前記抽出手段は、前記顔器官の位置情報に基づいて前記部分特徴を抽出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記合成手段は、前記部分特徴の組み合わせ方に関するパラメータを用いて前記複数の合成部分特徴を生成し、
前記部分特徴の組み合わせ方に関するパラメータは、予め用意された画像のサンプルから、異なるクラスに属するオブジェクトの間の差異を表す特徴のクラスに属する学習サンプルと、同じクラスに属するオブジェクトの変動による差異を表すクラスに属する学習のサンプルと、を生成し、前記学習サンプルに対して、予め用意した部分特徴の組み合わせを機械学習によって選択することによって定められる
ことを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記学習は、AdaBoostによって行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記推定手段は、前記オブジェクトを撮像した際のカメラパラメータを用いて前記オブジェクトの属性を推定することを特徴とする、請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記カメラパラメータは、自動露出、自動焦点、の何れかに係るパラメータであることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の抽出手段が、入力パターンと、予め登録されているパターンとしての登録パターンと、で対応する部分特徴を抽出する抽出工程と、
前記画像処理装置の合成手段が、前記部分特徴の組み合わせを合成部分特徴として複数、生成する合成工程と、
前記画像処理装置の識別手段が、前記複数の合成部分特徴を用いて、前記入力パターンが、それぞれの登録パターンが属するクラスの、どのクラスに対応するかを識別する識別工程と
を備え、
前記識別工程は、
前記合成部分特徴に属し且つ前記入力パターンと前記登録パターンとで対応する前記部分特徴を評価する評価工程を備え、前記識別工程では、当該評価工程での評価結果に基づいて前記識別を行い、
前記評価工程は、予め定められた基準を満たしている前記部分特徴の数量を計測する計測工程を備え、前記評価工程では、当該計測工程での計測結果に基づいて前記合成部分特徴の評価を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の抽出手段が、入力パターンと、予め登録されているパターンとしての登録パターンと、で対応する部分特徴を抽出する抽出工程と、
前記画像処理装置の合成手段が、前記部分特徴の組み合わせを合成部分特徴として複数、生成する合成工程と、
前記画像処理装置の識別手段が、前記複数の合成部分特徴を用いて、前記入力パターンが、それぞれの登録パターンが属するクラスの、どのクラスに対応するかを識別する識別工程と
を備え、
前記識別工程は、
前記合成部分特徴に属し且つ前記入力パターンと前記登録パターンとで対応する前記部分特徴を評価する評価工程を備え、
前記評価工程は、前記合成部分特徴の尤度を算出する算出工程を備え、
前記算出工程では、前記尤度を、前記合成部分特徴に含まれる、前記部分特徴間の統計量を基準に算出し、
前記識別工程では、前記評価工程での評価結果としての前記尤度に基づいて前記識別を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１乃至１５の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。