【手続補正書】
【提出日】平成25年6月28日(2013.6.28)
【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】
コンピュータにより実行する、ビュー・ベースの物体認識分類器をトレーニングするための方法であって、前記方法は、
三次元モデルと、複数のレンダリングパラメータの値からなるセットと、に基づいて生成される複数の画像からなる、画像の初期トレーニングセットを生成するステップであって、前記複数のレンダリングパラメータが、視点の方位角位置、視点の高度位置、光学軸回りの視点の回転、の少なくとも一つを含むステップと、
前記初期トレーニングセットを使用して、分類器をトレーニングするステップと、
前記分類器の精度を判定するステップと、 
前記分類器の出力の一つ以上のローカルミニマムのセットを判定するステップと、
前記ローカルミニマムのセットのそれぞれのローカルミニマムに関連付けられた複数のレンダリングパラメータの値からなるセットを決定するステップであって、前記ローカルミニマムに関連付けられた複数のレンダリングパラメータが、視点の方位角位置、視点の高度位置、光学軸回りの視点の回転、の少なくとも一つを含むステップと、
前記ローカルミニマムのセットのそれぞれのローカルミニマムについて、前記三次元モデルと前記決定された複数のレンダリングパラメータの値からなるセットに基づいて、追加の画像を生成するステップと、
前記初期トレーニングセットと前記追加で生成された画像を使用して、前記分類器をトレーニングするステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記分類器は、統計的分類器を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分類器は、サポートベクターマシーンを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記分類器は、画像の光諧調度のヒストグラムの特徴ベクトルに基づいて、前記画像を分類することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記レンダリングパラメータが、点光源の方位角位置、点光源の高度位置、周辺光と点光源間の光強度比を含むグループのうちの一つの要素を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記初期トレーニングセット内の画像のためのレンダリングパラメータの値は、ランダム又は疑似ランダムに決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記初期トレーニングセット内の画像は、前記画像が肯定例か否定例かを示すラベルに関連付けられていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分類器の出力の前記一つ以上のローカルミニマのセットを決定するステップは、最適化アルゴリズムを実行するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
プロセッサによって実行された時、プロセッサにビュー・ベースの物体認識分類器をトレーニングするための方法を実行させる命令がコード化された、機械が読み取り可能な記憶媒体であって、前記方法は、
三次元モデルと、複数のレンダリングパラメータの値からなるセットと、に基づいて生成される複数の画像からなる、画像の初期トレーニングセットを生成するステップであって、前記複数のレンダリングパラメータが、視点の方位角位置、視点の高度位置、光学軸回りの視点の回転、の少なくとも一つを含むステップと、
前記初期トレーニングセットを使用して、分類器をトレーニングするステップと、
前記分類器の精度を判定するステップと、 
前記分類器の出力の一つ以上のローカルミニマムのセットを判定するステップと、
前記ローカルミニマムのセットのそれぞれのローカルミニマムに関連付けられた複数のレンダリングパラメータの値からなるセットを決定するステップであって、前記ローカルミニマムに関連付けられた複数のレンダリングパラメータが、視点の方位角位置、視点の高度位置、光学軸回りの視点の回転、の少なくとも一つを含むステップと、
前記ローカルミニマムのセットのそれぞれのローカルミニマムについて、前記三次元モデルと前記決定された複数のレンダリングパラメータの値からなるセットに基づいて、追加の画像を生成するステップと、
前記初期トレーニングセットと前記追加で生成された画像を使用して、前記分類器をトレーニングするステップと、を含むことを特徴とする機械が読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１０】
前記分類器は、統計的分類器を含むことを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１１】
前記分類器は、サポートベクターマシーンを含むことを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１２】
前記分類器は、画像の光諧調度のヒストグラムの特徴ベクトルに基づいて、前記画像を分類することを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１３】
レンダリングパラメータが、点光源の方位角位置、点光源の高度位置、周辺光と点光源間の光強度比を含むグループのうちの一つの要素を更に含むことを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１４】
前記初期トレーニングセット内の画像のためのレンダリングパラメータの値は、ランダム又は疑似ランダムに決定されることを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１５】
前記初期トレーニングセット内の画像は、前記画像が肯定例か否定例かを示すラベルと関連付けられていることを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１６】
前記分類器の出力の前記一つ以上のローカルミニマのセットを決定するステップは、最適化アルゴリズムを実行するステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１７】
三次元モデルと、複数のレンダリングパラメータの値からなるセットと、に基づいて生成される複数の画像からなる、画像の初期トレーニングセットを生成するステップであって、前記複数のレンダリングパラメータが、視点の方位角位置、視点の高度位置、光学軸回りの視点の回転、の少なくとも一つを含むステップと、
前記初期トレーニングセットを使用して、分類器をトレーニングするステップと、
前記分類器の精度を判定するステップと、 
前記分類器の出力の一つ以上のローカルミニマムのセットを判定するステップと、
前記ローカルミニマムのセットのそれぞれのローカルミニマムに関連付けられた複数のレンダリングパラメータの値からなるセットを決定するステップであって、前記ローカルミニマムに関連付けられた複数のレンダリングパラメータが、視点の方位角位置、視点の高度位置、光学軸回りの視点の回転、の少なくとも一つを含むステップと、
前記ローカルミニマムのセットのそれぞれのローカルミニマムについて、前記三次元モデルと前記決定された複数のレンダリングパラメータの値からなるセットに基づいて、追加の画像を生成するステップと、
前記初期トレーニングセットと前記追加で生成された画像を使用して、前記分類器をトレーニングするステップと、を含む方法を実行する、機械が読み取り可能な命令がコード化された、機械が読み取り可能な記憶媒体と、
前記機械が読み取り可能な記憶媒体にコード化された、機械が読み取り可能な命令を実行するようになされたプロセッサとを含むことを特徴とする、ビュー・ベースの物体認識分類器をトレーニングするためのシステム。 
【請求項１８】
レンダリングパラメータが、点光源の方位角位置、点光源の高度位置、周辺光と点光源間の光強度比を含むグループのうちの一つの要素を更に含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記初期トレーニングセット内の画像のためのレンダリングパラメータの値は、ランダム又は疑似ランダムに決定されることを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記初期トレーニングセット内の画像は、前記画像が肯定例か否定例かを示すラベルに関連付けられていることを特徴とする請求項１７に記載のシステム。