【手続補正書】
【提出日】平成25年1月23日(2013.1.23)
【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】請求項１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１９】
画像特徴抽出を実行するためのコンピュータプログラムであって、
オブジェクトを含む切り取り画像を原画像から抽出するための機能と、
前記切り取り画像の境界を単一色で塗りつぶして背景として、最小正方形画像を生成するための機能と、
前記最小正方形画像のサイズを変更して、第１の所定サイズを有するサイズ変更後の正方形画像を生成するための機能と、
前記サイズ変更後の正方形画像を、第２の所定サイズを有するサブ画像ブロックに分割するための機能と、
各前記サブ画像ブロックに関して、水平方向、鉛直方向、＋４５°、−４５°の方向の隣接画素の光度導関数を算出するための機能と、
各前記サブ画像ブロックに関して、５要素の固有ベクトルを取得するための機能と、
すべての前記サブ画像ブロックの前記５要素の固有ベクトルを用いて、前記原画像の画像固有ベクトルを形成するための機能と、
をコンピュータによって実現させるコンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８８】
以上、本発明の理解を助ける目的で、本発明のいくつかの実施例を詳細に説明したが、本発明は何らこれらの実施例に限定されるものではない。本発明は、多くの他の形態で実現可能であり、上述の実施例は例示に過ぎず、何ら発明を限定するものではない。
適用例１：画像特徴抽出を実行する方法であって、オブジェクトを含む切り取り画像を原画像から抽出し、前記切り取り画像の境界を単一色で塗りつぶして背景として、最小正方形画像を生成し、前記最小正方形画像のサイズを変更して、第１の所定サイズを有するサイズ変更後の正方形画像を生成し、前記サイズ変更後の正方形画像を、第２の所定サイズを有するサブ画像ブロックに分割し、各前記サブ画像ブロックに関して、水平方向、鉛直方向、＋４５°、−４５°の方向の隣接画素の光度導関数を算出し、各前記サブ画像ブロックに関して、５要素の固有ベクトルを取得し、すべての前記サブ画像ブロックの前記５要素の固有ベクトルを用いて、前記原画像の画像固有ベクトルを形成することとを備える方法。
適用例２：適用例１に記載の方法はさらに、前記原画像の前記画像固有ベクトルを、複数の保存画像に対応する複数の保存固有ベクトルと比較して、一致する保存画像を特定すること、を備える方法。
適用例３：適用例１に記載の方法であって、前記切り取り画像の抽出は、前記オブジェクトの境界と前記原画像の背景との間のグレースケール値の差に基づいて行なわれる、方法。
適用例４：適用例３に記載の方法であって、前記切り取り画像の抽出はさらに、前記原画像の各列における複数の画素のグレースケール値の合計を、前記各列のグレースケール値として算出し、前記合計を前記各列のグレースケール値として記録し、前記原画像において隣接する左右２列のグレースケール値間の左列から右列への差を算出し、差が閾値よりも大きい場合に、前記右列のｘ座標ｘaを記録し、前記原画像において隣接する左右２列のグレースケール値間の右列から左列への差を算出し、差が閾値よりも大きい場合に、前記左列のｘ座標ｘbを記録し、前記原画像の各行における複数の画素のグレースケール値の合計を、前記各行のグレースケール値として算出し、前記合計を前記各行のグレースケール値として記録し、前記原画像において隣接する上下２行のグレースケール値間の上の行から下の行への差を算出し、差が閾値よりも大きい場合に、前記隣接する２つの行のうち下の行のｙ座標ｙaを記録し、前記原画像において隣接する上下２行のグレースケール値間の下の行から上の行への差を算出し、差が閾値よりも大きい場合に、前記隣接する２つの行のうち上の行のｙ座標ｙbを記録し、前記原画像から前記オブジェクトを含む（ｘa，ｘb，ｙa，ｙb）の座標範囲の切り取り方形画像を取得すること、を備える、方法。
適用例５：適用例１に記載の方法であって、前記切り取り画像の境界の塗りつぶしはさらに、ＲＧＢ値（０，０，０）を有する色で前記切り取り画像を塗りつぶして前記背景とすることを備える、方法。
適用例６：適用例１に記載の方法であって、前記サイズ変更後の画像の分割は、さらに、前記サイズ変更後の画像を、第２の所定サイズを有する非重複サブ画像ブロックに分割することを備える、方法。
適用例７：適用例１に記載の方法はさらに、前記切り取り画像の長さと幅とを比較し、前記長さが前記幅よりも大きい場合に、前記切り取り画像を時計回りに９０°回転させること、を備える方法。
適用例８：適用例１に記載の方法はさらに、前記切り取り画像の上半分のグレースケール値の合計と前記切り取り画像の下半分のグレースケール値の合計とを比較し、前記上半分のグレースケール値の合計が前記下半分のグレースケール値の合計よりも大きければ、前記切り取り画像を反転させること、を備える方法。
適用例９：適用例１に記載の方法はさらに、前記最小正方形画像の上半分のグレースケール値の合計と前記最小正方形画像の下半分のグレースケール値の合計とを比較し、前記上半分のグレースケール値の合計が前記下半分のグレースケール値の合計よりも大きければ、前記切り取り画像又は前記最小正方形画像を反転させること、を備える方法。
適用例１０：画像特徴抽出システムであって、１つ以上のプロセッサであって、オブジェクトを含む切り取り画像を原画像から抽出する処理と、前記切り取り画像の境界を単一色で塗りつぶして背景として、最小正方形画像を生成する処理と、前記最小正方形画像のサイズを変更して、第１の所定サイズを有するサイズ変更後の正方形画像を生成する処理と、前記サイズ変更後の正方形画像を、第２の所定サイズを有するサブ画像ブロックに分割する処理と、各前記サブ画像ブロックに関して、水平方向、鉛直方向、＋４５°、−４５°の方向の隣接画素の光度導関数を算出する処理と、各前記サブ画像ブロックに関して、５要素の固有ベクトルを取得する処理と、すべての前記サブ画像ブロックの前記５要素の固有ベクトルを用いて、前記原画像の画像固有ベクトルを形成する処理と、を実行するように構成される１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサに接続される１つ以上のメモリであって、前記プロセッサに命令を与えるように構成される１つ以上のメモリと、を備えるシステム。
適用例１１：適用例１０記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサは、さらに、前記原画像の前記画像固有ベクトルを、複数の保存画像に対応する複数の保存固有ベクトルと比較して、一致する保存画像を特定する処理を実行するように構成されている、システム。
適用例１２：適用例１０記載のシステムであって、前記切り取り画像の抽出処理は、前記オブジェクトの境界と前記原画像の背景との間のグレースケール値の差に基づいて行なわれる、システム。
適用例１３：適用例１２記載のシステムであって、前記切り取り画像の抽出処理はさらに、前記原画像の各列における複数の画素のグレースケール値の合計を、前記各列のグレースケール値として算出する処理と、前記合計を前記各列のグレースケール値として記録する処理と、前記原画像において隣接する左右２列のグレースケール値間の左列から右列への差を算出する処理と、差が閾値よりも大きい場合に、前記右列のｘ座標ｘaを記録する処理と、前記原画像において隣接する左右２列のグレースケール値間の右列から左列への差を算出する処理と、差が閾値よりも大きい場合に、前記左列のｘ座標ｘbを記録する処理と、前記原画像の各行における複数の画素のグレースケール値の合計を、前記各行のグレースケール値として算出する処理と、前記合計を前記各行のグレースケール値として記録する処理と、前記原画像において隣接する上下２行のグレースケール値間の上の行から下の行への差を算出する処理と、差が閾値よりも大きい場合に、前記隣接する２つの行のうち下の行のｙ座標ｙaを記録する処理と、前記原画像において隣接する上下２行のグレースケール値間の下の行から上の行への差を算出し、差が閾値よりも大きい場合に、前記隣接する２つの行のうち上の行のｙ座標ｙbを記録する処理と、前記原画像から前記オブジェクトを含む（ｘa，ｘb，ｙa，ｙb）の座標範囲の切り取り方形画像を取得する処理と、を備える、システム。
適用例１４：適用例１０に記載のシステムであって、前記切り取り画像の境界の塗りつぶし処理はさらに、ＲＧＢ値（０，０，０）を有する色で前記切り取り画像を塗りつぶして前記背景とすることを備える、システム。
適用例１５：適用例１０に記載のシステムであって、前記サイズ変更後の画像を分割する処理はさらに、前記サイズ変更後の画像を、第２の所定サイズを有する非重複サブ画像ブロックに分割することを備える、システム。
適用例１６：適用例１０記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記切り取り画像の長さと幅とを比較する処理と、前記長さが前記幅よりも大きい場合に、前記切り取り画像を時計回りに９０°回転させる処理と、を実行するように構成される、システム。
適用例１７：適用例１０記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記切り取り画像の上半分のグレースケール値の合計と前記切り取り画像の下半分のグレースケール値の合計とを比較する処理と、前記上半分のグレースケール値の合計が前記下半分のグレースケール値の合計よりも大きければ、前記切り取り画像を反転させる処理と、を実行するように構成される、システム。
適用例１８：適用例１０記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記最小正方形画像の上半分のグレースケール値の合計と前記最小正方形画像の下半分のグレースケール値の合計とを比較する処理と、前記上半分のグレースケール値の合計が前記下半分のグレースケール値の合計よりも大きければ、前記切り取り画像又は前記最小正方形画像を反転させる処理と、を実行するように構成される、システム。
適用例１９：画像特徴抽出を実行するためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に具現化され、オブジェクトを含む切り取り画像を原画像から抽出するコンピュータ命令と、前記切り取り画像の境界を単一色で塗りつぶして背景として、最小正方形画像を生成するコンピュータ命令と、前記最小正方形画像のサイズを変更して、第１の所定サイズを有するサイズ変更後の正方形画像を生成するコンピュータ命令と、前記サイズ変更後の正方形画像を、第２の所定サイズを有するサブ画像ブロックに分割するコンピュータ命令と、各前記サブ画像ブロックに関して、水平方向、鉛直方向、＋４５°、−４５°の方向の隣接画素の光度導関数を算出するコンピュータ命令と、各前記サブ画像ブロックに関して、５要素の固有ベクトルを取得するコンピュータ命令と、すべての前記サブ画像ブロックの前記５要素の固有ベクトルを用いて、前記原画像の画像固有ベクトルを形成するコンピュータ命令と、を備えるコンピュータプログラム製品。