【手続補正書】
【提出日】平成21年1月20日(2009.1.20)
【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】
移動物体領域を形成する画素と非移動物体領域を形成する画素とを含み動画像を構成する１フレーム分の画像データが入力され該画像データのｎ（ｎ；複数）個の特徴を該画素ごとに抽出してｎ次元の第１ベクトルデータを生成する抽出手段と、
２次元状に配置されておりそれぞれｎ次元の第２ベクトルデータを有すると共に上記移動物体領域および上記非移動物体領域のいずれか一方のクラスに属する複数のニューロンを含むマップと、
互いに隣り合う一部の上記ニューロンから成る複数のブロックのうちそれぞれを構成する該ニューロンの上記第２ベクトルデータの統計である第３ベクトルデータが上記第１ベクトルデータに対応する勝者ブロックを上記画素ごとに探索する探索手段と、
上記勝者ブロックを構成する上記ニューロンの属する上記クラスに基づいてそれぞれの上記画素が上記移動物体領域および上記非移動物体領域のいずれを形成するのかを識別する識別手段と、
上記識別手段による識別結果およびそれぞれの上記画素の上記第１ベクトルデータに基づいて該画素に対応する上記勝者ブロックを構成する上記ニューロンの上記第２ベクトルデータおよび上記クラスを更新する更新手段と、
を具備し、
上記更新手段によって全ての上記画素に基づく更新が行なわれた後、新たな上記１フレーム分の画像データが上記抽出手段に入力され、
上記探索手段は、互いに同サイズの複数の上記ブロックのうち上記第３ベクトルデータが上記第１ベクトルデータに対応する勝者候補ブロックを上記画素ごとに探索する勝者候補探索手段と、該勝者候補探索手段によって探索された該勝者候補ブロック内においてよりサイズの小さい別の勝者候補ブロックを順次探索するように該勝者候補探索手段による探索を該画素ごとに繰り返し実行させる繰り返し実行手段と、該勝者候補探索手段による探索が繰り返し実行されることによって探索された複数の該勝者候補ブロックのうち該第３ベクトルデータが最も該第１ベクトルデータに対応するものを上記勝者ブロックとして該画素ごとに決定する決定手段と、を含む、
動画像処理装置。
【請求項２】
上記識別手段によって上記移動物体領域を形成すると識別された上記画素のみを表示させる表示手段をさらに備える、請求項１に記載の動画像処理装置。
【請求項３】
上記更新手段は上記識別手段によって全ての上記画素について識別が行なわれた後に一括して該全ての画素に基づく更新を行なう、請求項１または２に記載の動画像処理装置。
【請求項４】
上記画像データは色情報を含み、
上記特徴は上記色情報を含む、
請求項１ないし３のいずれかに記載の動画像処理装置。
【請求項５】
それぞれの上記画素についての上記特徴は該画素の近傍にある近傍画素の特徴をも含む、請求項１ないし４のいずれかに記載の動画像処理装置。
【請求項６】
上記抽出手段は互いに隣り合う複数の上記画素を１画素として取り扱う、請求項１ないし５のいずれかに記載の動画像処理装置。
【請求項７】
上記移動物体領域と一部の上記非移動物体領域とを含む枠を設定する枠設定手段をさらに備え、
上記抽出手段は上記枠内にある上記画素のみを取り扱う、
請求項１ないし６のいずれかに記載の動画像処理装置。
【請求項８】
移動物体領域を形成する画素と非移動物体領域を形成する画素とを含み動画像を構成する１フレーム分の画像データのｎ（ｎ；複数）個の特徴を該画素ごとに抽出してｎ次元の第１ベクトルデータを生成する抽出過程と、
それぞれｎ次元の第２ベクトルデータを有すると共に上記移動物体領域および上記非移動物体領域のいずれか一方のクラスに属する複数のニューロンが２次元状に配置されたマップを形成するマップ形成過程と、
互いに隣り合う一部の上記ニューロンから成る複数のブロックのうちそれぞれを構成する該ニューロンの上記第２ベクトルデータの統計である第３ベクトルデータが上記第１ベクトルデータに対応する勝者ブロックを上記画素ごとに探索する探索過程と、
上記勝者ブロックを構成する上記ニューロンの属する上記クラスに基づいてそれぞれの上記画素が上記移動物体領域および上記非移動物体領域のいずれを形成するのかを識別する識別過程と、
上記識別過程における識別結果およびそれぞれの上記画素の上記第１ベクトルデータに基づいて該画素に対応する上記勝者ブロックを構成する上記ニューロンの上記第２ベクトルデータおよび上記クラスを更新する更新過程と、
を具備し、
上記更新過程において全ての上記画素に基づく更新が行なわれた後、新たな上記１フレーム分の画像データが上記抽出過程における処理の対象とされ、
上記探索過程は、互いに同サイズの複数の上記ブロックのうち上記第３ベクトルデータが上記第１ベクトルデータに対応する勝者候補ブロックを上記画素ごとに探索する勝者候補探索過程と、該勝者候補探索過程で探索された該勝者候補ブロック内においてよりサイズの小さい別の勝者候補ブロックを順次探索するように該勝者候補探索過程における探索を該画素ごとに繰り返し実行させる繰り返し実行過程と、該勝者候補探索過程における探索が繰り返し実行されることによって探索された複数の該勝者候補ブロックのうち該第３ベクトルデータが最も該第１ベクトルデータに対応するものを上記勝者ブロックとして該画素ごとに決定する決定過程と、を含む、
動画像処理方法。
【請求項９】
移動物体領域を形成する画素と非移動物体領域を形成する画素とを含み動画像を構成する１フレーム分の画像データのｎ（ｎ；複数）個の特徴を該画素ごとに抽出してｎ次元の第１ベクトルデータを生成する抽出手順と、
それぞれｎ次元の第２ベクトルデータを有すると共に上記移動物体領域および上記非移動物体領域のいずれか一方のクラスに属する複数のニューロンが２次元状に配置されたマップを形成するマップ形成手順と、
互いに隣り合う一部の上記ニューロンから成る複数のブロックのうちそれぞれを構成する該ニューロンの上記第２ベクトルデータの統計である第３ベクトルデータが上記第１ベクトルデータに対応する勝者ブロックを上記画素ごとに探索する探索手順と、
上記勝者ブロックを構成する上記ニューロンの属する上記クラスに基づいてそれぞれの上記画素が上記移動物体領域および上記非移動物体領域のいずれを形成するのかを識別する識別手順と、
上記識別手順による識別結果およびそれぞれの上記画素の上記第１ベクトルデータに基づいて該画素に対応する上記勝者ブロックを構成する上記ニューロンの上記第２ベクトルデータおよび上記クラスを更新する更新手順と、
をコンピュータに実行させるための動画像処理プログラムであって、
上記更新手順によって全ての上記画素に基づく更新が行なわれた後、新たな上記１フレーム分の画像データが上記抽出手順による処理の対象とされ、
上記探索手順は、互いに同サイズの複数の上記ブロックのうち上記第３ベクトルデータが上記第１ベクトルデータに対応する勝者候補ブロックを上記画素ごとに探索する勝者候補探索手順と、該勝者候補探索手順によって探索された該勝者候補ブロック内においてよりサイズの小さい別の勝者候補ブロックを順次探索するように該勝者候補探索手順による探索を該画素ごとに繰り返し実行させる繰り返し実行手順と、該勝者候補探索手順による探索が繰り返し実行されることによって探索された複数の該勝者候補ブロックのうち該第３ベクトルデータが最も該第１ベクトルデータに対応するものを上記勝者ブロックとして該画素ごとに決定する決定手順と、を含む、
動画像処理プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
この目的を達成するために、第１の発明の動画像処理装置は、移動物体領域を形成する画素と非移動物体領域を形成する画素とを含み動画像を構成する１フレーム分の画像データが入力され、この画像データのｎ（ｎ；複数）個の特徴を当該画素ごとに抽出してｎ次元の第１ベクトルデータを生成する抽出手段と、２次元状に配置されておりそれぞれｎ次元の第２ベクトルデータを有すると共に移動物体領域および非移動物体領域のいずれか一方のクラスに属する複数のニューロンを含むマップと、を具備する。さらに、互いに隣り合う一部のニューロンから成る複数のブロックのうち、それぞれを構成する当該ニューロンの第２ベクトルデータの統計である第３ベクトルデータが第１ベクトルデータに対応する勝者ブロックを、画素ごとに探索する探索手段と、勝者ブロックを構成するニューロンの属するクラスに基づいてそれぞれの画素が移動物体領域および非移動物体領域のいずれを形成するのかを識別する識別手段と、この識別手段による識別結果およびそれぞれの画素の第１ベクトルデータに基づいて当該画素に対応する勝者ブロックを構成するニューロンの第２ベクトルデータおよびクラスを更新する更新手段と、をも具備する。そして、更新手段によって全ての画素に基づく更新が行なわれた後、新たな１フレーム分の画像データが抽出手段に入力される。さらに、探索手段は、互いに同サイズの複数のブロックのうち第３ベクトルデータが第１ベクトルデータに対応する勝者候補ブロックをそれぞれの画素ごとに探索する勝者候補探索手段と、この勝者候補探索手段によって探索された勝者候補ブロック内においてよりサイズの小さい別の勝者候補ブロックを順次探索するように当該勝者候補探索手段による探索を当該画素ごとに繰り返し実行させる繰り返し実行手段と、勝者候補探索手段による探索が繰り返し実行されることによって探索された複数の勝者候補ブロックのうち第３ベクトルデータが最も第１ベクトルに対応するものを勝者ブロックとして当該画素ごとに決定する決定手段と、を含む、というものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
即ち、この第１の発明では、動画像を構成する１フレーム分の画像データが、抽出手段に入力される。抽出手段は、入力された画像データについて、それぞれの画素ごとに、ｎ個の特徴を抽出する。さらに、抽出手段は、抽出したｎ個の特徴を表すｎ次元の第１ベクトルデータを、それぞれの画素ごとに生成する。その一方で、マップを構成する各ニューロンは、それぞれｎ次元の第２ベクトルデータを有すると共に、移動物体領域および非移動物体領域のいずれかのクラスに属している。そして、探索手段によって、互いに隣り合う一部のニューロンの集合体である複数のブロックが組み立てられると共に、これら複数のブロックの中からそれぞれの画素に対応する勝者ブロックが当該画素ごとに探索される。具体的には、それぞれの画素ごとに、その第１ベクトルデータに最も対応する第３ベクトルデータを有するブロック、より具体的には、当該第１ベクトルデータとの間のユークリッド距離が最も短い第３ベクトルデータを有するブロック、が勝者ブロックとされる。なお、第３ベクトルデータとは、それぞれのブロックを構成するニューロンの第２ベクトルデータの統計であり、例えば平均値である。そして、勝者ブロックを構成する各ニューロンの属するクラスに基づいて、それぞれの画素が移動物体領域および非移動物体領域のいずれを形成するのかが、識別手段によって識別される。さらに、この識別手段による識別結果およびそれぞれの画素の第１ベクトルデータに基づいて、それぞれの画素に対応する勝者ブロックを構成する個々のニューロンの第２ベクトルデータおよびクラスが、更新手段によって更新され、言わば学習される。そして、この更新手段によって全ての画素に基づく学習が行われた後、新たな１フレーム分の画像データが抽出手段に入力される。つまり、新たな１フレーム分の画像データが入力されるたびに、当該画像データを構成する各画素の識別、および当該識別後の各画素に基づく学習が、繰り返される。さらに、探索手段による勝者ブロックの探索は、いわゆる決定木方式に基づいて行われる。この決定木方式によれば、互いにサイズの異なる複数の勝者候補ブロックが順次探索される。そして、これら複数の勝者候補ブロックの中から、真の勝者ブロックが決定される。このように、勝者ブロックの探索に決定木方式が採用されることで、当該勝者ブロックの探索に要する演算量が低減され、探索手段の負担が軽減される。このことは、探索手段を含む動画像処理装置全体の処理速度を向上させるのに、極めて有効である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
さらに、更新手段は、識別手段によって全ての画素について識別が行なわれた後に、一括して、言わばバッチ的に、当該全ての画素に基づく更新を行うものとしてもよい。このようにすれば、更新手段による更新に要する演算量が低減され、当該更新手段の負担が軽減される。このこともまた、更新手段を含む動画像処理装置全体の処理速度を向上させるのに、極めて有効である。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
続いて、第２の発明は、第１の発明に対応する動画像処理方法に関する発明であり、具体的には、移動物体領域を形成する画素と非移動物体領域を形成する画素とを含み動画像を構成する１フレーム分の画像データのｎ（ｎ；複数）個の特徴を当該画素ごとに抽出してｎ次元の第１ベクトルデータを生成する抽出過程と、それぞれｎ次元の第２ベクトルデータを有すると共に移動物体領域および非移動物体領域のいずれか一方のクラスに属する複数のニューロンが２次元状に配置されたマップを形成するマップ形成過程と、を具備する。さらに、互いに隣り合う一部のニューロンから成る複数のブロックのうち、それぞれを構成する当該ニューロンの第２ベクトルデータの統計である第３ベクトルデータが第１ベクトルデータに対応する勝者ブロックを、画素ごとに探索する探索過程と、勝者ブロックを構成するニューロンの属するクラスに基づいてそれぞれの画素が移動物体領域および非移動物体領域のいずれを形成するのかを識別する識別過程と、この識別過程における識別結果およびそれぞれの画素の第１ベクトルデータに基づいて当該画素に対応する勝者ブロックを構成するニューロンの第２ベクトルデータおよびクラスを更新する更新過程と、をも具備する。そして、更新過程において全ての画素に基づく更新が行なわれた後、新たな１フレーム分の画像データが抽出過程における処理の対象とされる。さらに、探索過程は、互いに同サイズの複数のブロックのうち第３ベクトルデータが第１ベクトルデータに対応する勝者候補ブロックをそれぞれの画素ごとに探索する勝者候補探索過程と、この勝者候補探索過程で探索された勝者候補ブロック内においてよりサイズの小さい別の勝者候補ブロックを順次探索するように当該勝者候補探索過程における探索を当該画素ごとに繰り返し実行させる繰り返し実行過程と、勝者候補探索過程における探索が繰り返し実行されることによって探索された複数の勝者候補ブロックのうち第３ベクトルデータが最も第１ベクトルに対応するものを勝者ブロックとして当該画素ごとに決定する決定過程と、を含む、というものである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
第３の発明は、第１の発明に対応する動画像処理プログラムに関する発明であり、具体的には、移動物体領域を形成する画素と非移動物体領域を形成する画素とを含み動画像を構成する１フレーム分の画像データのｎ（ｎ；複数）個の特徴を当該画素ごとに抽出してｎ次元の第１ベクトルデータを生成する抽出手順と、それぞれｎ次元の第２ベクトルデータを有すると共に移動物体領域および非移動物体領域のいずれか一方のクラスに属する複数のニューロンが２次元状に配置されたマップを形成するマップ形成手順と、を具備する。さらに、互いに隣り合う一部のニューロンから成る複数のブロックのうち、それぞれを構成する当該ニューロンの第２ベクトルデータの統計である第３ベクトルデータが第１ベクトルデータに対応する勝者ブロックを、画素ごとに探索する探索手順と、勝者ブロックを構成するニューロンの属するクラスに基づいてそれぞれの画素が移動物体領域および非移動物体領域のいずれを形成するのかを識別する識別手順と、この識別手順による識別結果およびそれぞれの画素の第１ベクトルデータに基づいて当該画素に対応する勝者ブロックを構成するニューロンの第２ベクトルデータおよびクラスを更新する更新手順と、を具備する。そして、これら抽出手順、マップ形成手順、探索手順、識別手順および更新手順を、コンピュータに実行させると共に、当該更新手順によって全ての画素に基づく更新が行なわれた後、新たな１フレーム分の画像データが抽出手順による処理の対象とされる。さらに、探索手順は、互いに同サイズの複数のブロックのうち第３ベクトルデータが第１ベクトルデータに対応する勝者候補ブロックをそれぞれの画素ごとに探索する勝者候補探索手順と、この勝者候補探索手順によって探索された勝者候補ブロック内においてよりサイズの小さい別の勝者候補ブロックを順次探索するように当該勝者候補探索手順による探索を当該画素ごとに繰り返し実行させる繰り返し実行手順と、勝者候補探索手順による探索が繰り返し実行されることによって探索された複数の勝者候補ブロックのうち第３ベクトルデータが最も第１ベクトルに対応するものを勝者ブロックとして当該画素ごとに決定する決定手順と、を含む、というものである。