【手続補正書】
【提出日】平成26年5月9日(2014.5.9)
【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】
ユーザー登録の方法であって：
諸ユーザーの諸ピクチャーのシーケンスにアクセスする段階と；
ユーザー間の区別をするユーザーの物理的特徴に対応する画像を、諸ピクチャーの前記シーケンスから検出する段階と；
前記検出された画像を使って距離メトリックを決定する段階であって、前記距離メトリックは、類似したサンプル対の距離と画像の非類似のサンプル対の距離の間のマージンを最大化するものである、段階と；
前記距離メトリックを使って計算された前記距離に基づいて前記画像をクラスタリングする段階と；
クラスタリング結果に基づいてユーザーを登録する段階とを含む、
方法。
【請求項２】
検出された画像が顔画像である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
距離メトリックを決定する前記段階がさらに、検出された画像の間で制約条件を識別する段階と；識別された制約条件に基づいて距離メトリックを学習する段階とを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
検出された画像の類似対が同じ人物の二つの検出された画像からなる、請求項１記載の方法。
【請求項５】
検出された画像の非類似対が二人の異なる人物の二つの検出された画像からなる、請求項１記載の方法。
【請求項６】
ユーザー登録を更新する方法であって：
諸ユーザーの諸ピクチャーのシーケンスにアクセスする段階と；
前記諸ピクチャーのシーケンスから画像を検出する段階であって、前記画像はユーザー間の区別をするユーザーの物理的特徴に対応する、段階と；
検出された画像の間で制約条件を識別する段階と；
既存の距離メトリックを使って計算された距離に基づいて前記画像をクラスタリングする段階であって、前記距離メトリックは、類似したサンプル対の距離と画像の非類似のサンプル対の距離の間のマージンを最大化するものである、段階と；
前記クラスタリングの結果を前記識別された制約条件を用いて検証する段階と；
前記クラスタリングの結果および検証結果に基づいてユーザー登録を更新する段階とを含む、
方法。
【請求項７】
検出された画像が顔画像である、請求項６記載の方法。
【請求項８】
制約条件を識別する前記段階が、検出された画像の類似対および検出された画像の非類似対を識別することを含む、請求項６記載の方法。
【請求項９】
検出された画像の類似対が同じ人物の二つの検出された画像からなる、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
検出された画像の非類似対が二人の異なる人物の二つの検出された画像からなる、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
前記検証する段階において前記制約条件が満たされる場合、前記更新する段階はさらに、新たにクラスタリングされた画像を追加することによってユーザー登録を更新することを含む、請求項６記載の方法。
【請求項１２】
前記検証する段階において前記制約条件が満たされない場合、前記更新する段階はさらに：
前記識別された制約条件を加えることによって距離メトリックを学習する段階と；
前記学習された距離メトリックを使って計算された距離に基づいて前記画像および既存の画像をクラスタリングし直す段階と；
前記クラスタリングし直した結果および前記学習された距離メトリックを使ってユーザー登録を更新する段階とを含む、
請求項６記載の方法。
【請求項１３】
請求項１記載の方法であって、距離メトリックAの決定が：
点間のある距離をもつ前記画像中の複数対の点(xi,xj)を同定する段階であって、一対の点(xi,xj)の間の距離dA(xi,xj)は距離メトリックAに基づいて
【数１５】
2014507705.tif 000001
として定義される、段階と；
前記距離メトリックAの正則化関数を選択する段階と；
前記複数対の点の間の距離dAに対する一組の制約条件に従って前記正則化関数を最小化して、前記正則化関数の第一の値を得る段階と；
前記距離メトリックAを、前記正則化関数の、前記第一の値以下である値を達成するものを見出すことによって決定する段階とを含む、
方法。
【請求項１４】
前記距離メトリックの正則化関数がフロベニウス・ノルムである、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記正則化関数の前記第一の値が極小値である、請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
点の類似対および点の非類似対を同定する段階をさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１７】
前記一組の制約条件が、前記距離メトリックが半定値であること；前記識別された類似対の距離が第一の非負の値以下であること；および前記識別された非類似対の距離が第二の非負の値以上であることを含む、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
一組の余裕変数を選択する段階をさらに含み、前記一組の余裕変数は、前記最小化において最小化される組み合わせ関数を通じて前記正則化関数と組み合わされる、請求項１３記載の方法。
【請求項１９】
点の類似対および点の非類似対を同定する段階をさらに含む、請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
前記一組の制約条件が：前記距離メトリックが半定値であること；前記余裕変数が非負であること；前記識別された類似対の距離が第一の非負の値以下であること；および前記識別された非類似対の距離が第二の非負の値以上であることを含む、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
前記最小化が半正定値計画法により実行される、請求項１３記載の方法。

【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４８】
本発明の好ましい実施形態について本稿で詳細に述べてきたが、本発明がこれらの実施形態に限定されるものではなく、付属の請求項によって定義される本発明の精神および範囲から外れることなく他の修正および変更が当業者によって実施されてもよいことは理解しておくものとする。
いくつかの付記を記載しておく。
〔付記１〕
ユーザー・インターフェースであって：
システムのユーザーの物理的特徴に対応する画像のデータベースであって、ユーザーの前記物理的特徴は、前記システムのユーザー間の区別をする、段階と；
ユーザーが前記システムとインターフェースをもつときにユーザー画像を捕捉するビデオ装置と；
前記システムとのユーザー対話に基づいて前記システムのユーザー選好を収集し、前記選好を分離して、前記システムの各ユーザーに対応する個別ユーザー選好の集合を生成する選好解析器と；
前記システムの使用に関係する個別ユーザー選好を記憶する選好データベースと；
画像のデータベース中の画像に基づいて前記システムの諸ユーザーを相関付けし、前記システムの特定のユーザーに関係した、そのユーザーが前記システムとインターフェースをもつときに前記ビデオ装置によって捕捉された個別ユーザー選好を適用する相関器とを有する、
ユーザー・インターフェース。
〔付記２〕
画像の前記データベースが顔画像のデータベースである、付記１記載のユーザー・インターフェース。
〔付記３〕
前記システムはテレビ・セットであり、前記ユーザー選好はユーザーのお気に入りのチャンネル、映画およびテレビ番組の好まれるジャンルを含む、付記１記載のユーザー・インターフェース。
〔付記４〕
ユーザー登録の方法であって：
諸ユーザーの諸ピクチャーのシーケンスにアクセスする段階と；
ユーザー間の区別をするユーザーの物理的特徴に対応する画像を、諸ピクチャーの前記シーケンスから検出する段階と；
前記検出された画像を使って距離メトリックを決定する段階と；
前記距離メトリックを使って計算された距離に基づいて前記画像をクラスタリングする段階と；
クラスタリング結果に基づいてユーザーを登録する段階とを含む、
方法。
〔付記５〕
検出された画像が顔画像である、付記４記載の方法。
〔付記６〕
距離メトリックを決定する前記段階がさらに、検出された画像の間で制約条件を識別する段階と；識別された制約条件に基づいて距離メトリックを学習する段階とを含む、付記４記載の方法。
〔付記７〕
前記識別された制約条件が、検出された画像の類似対および検出された画像の非類似対を含む、付記６記載の方法。
〔付記８〕
検出された画像の類似対が同じ人物の二つの検出された画像からなる、付記７記載の方法。
〔付記９〕
検出された画像の非類似対が二人の異なる人物の二つの検出された画像からなる、付記７記載の方法。
〔付記１０〕
ユーザー登録を更新する方法であって：
諸ユーザーの諸ピクチャーのシーケンスにアクセスする段階と；
前記諸ピクチャーのシーケンスから画像を検出する段階であって、前記画像はユーザー間の区別をするユーザーの物理的特徴に対応する、段階と；
検出された画像の間で制約条件を識別する段階と；
既存の距離メトリックを使って計算された距離に基づいて前記画像をクラスタリングする段階と；
前記クラスタリングの結果を前記識別された制約条件を用いて検証する段階と；
前記クラスタリングの結果および検証結果に基づいてユーザー登録を更新する段階とを含む、
方法。
〔付記１１〕
検出された画像が顔画像である、付記１０記載の方法。
〔付記１２〕
制約条件を識別する前記段階が、検出された画像の類似対および検出された画像の非類似対を識別することを含む、付記１０記載の方法。
〔付記１３〕
検出された画像の類似対が同じ人物の二つの検出された画像からなる、付記１２記載の方法。
〔付記１４〕
検出された画像の非類似対が二人の異なる人物の二つの検出された画像からなる、付記１２記載の方法。
〔付記１５〕
前記検証する段階において前記制約条件が満たされる場合、前記更新する段階はさらに、新たにクラスタリングされた画像を追加することによってユーザー登録を更新することを含む、付記１０記載の方法。
〔付記１６〕
前記検証する段階において前記制約条件が満たされない場合、前記更新する段階はさらに：
前記識別された制約条件を加えることによって距離メトリックを学習する段階と；
前記学習された距離メトリックを使って計算された距離に基づいて前記画像および既存の画像をクラスタリングし直す段階と；
前記クラスタリングし直した結果および前記学習された距離メトリックを使ってユーザー登録を更新する段階とを含む、
付記１０記載の方法。
〔付記１７〕
距離メトリックAを決定する方法であって：
点間のある距離をもつ複数対の点(xi,xj)を同定する段階であって、一対の点(xi,xj)の間の距離dA(xi,xj)は距離メトリックAに基づいて
【数１５】
2014507705.tif 000002
として定義される、段階と；
前記距離メトリックAの正則化関数を選択する段階と；
前記複数対の点の間の距離dAに対する一組の制約条件に従って前記正則化関数を最小化して、前記正則化関数の第一の値を得る段階と；
前記距離メトリックAを、前記正則化関数の、前記第一の値以下である値を達成するものを見出すことによって決定する段階とを含む、
方法。
〔付記１８〕
前記距離メトリックの正則化関数がフロベニウス・ノルムである、付記１７記載の方法。
〔付記１９〕
前記点が顔画像である、付記１７記載の方法。
〔付記２０〕
前記正則化関数の前記第一の値が極小値である、付記１７記載の方法。
〔付記２１〕
点の類似対および点の非類似対を同定する段階をさらに含む、付記１７記載の方法。
〔付記２２〕
前記一組の制約条件が、前記距離メトリックが半定値であること；前記識別された類似対の距離が第一の非負の値以下であること；および前記識別された非類似対の距離が第二の非負の値以上であることを含む、付記２１記載の方法。
〔付記２３〕
一組の余裕変数を選択する段階をさらに含み、前記一組の余裕変数は、前記最小化において最小化される組み合わせ関数を通じて前記正則化関数と組み合わされる、付記１７記載の方法。
〔付記２４〕
点の類似対および点の非類似対を同定する段階をさらに含む、付記２３記載の方法。
〔付記２５〕
前記一組の制約条件が：前記距離メトリックが半定値であること；前記余裕変数が非負であること；前記識別された類似対の距離が第一の非負の値以下であること；および前記識別された非類似対の距離が第二の非負の値以上であることを含む、付記２４記載の方法。