【手続補正書】
【提出日】平成24年10月10日(2012.10.10)
【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】
１つ又は複数の対象パターンを画像の一部から抽出するステップと、
前記１つ又は複数の対象パターンに基づいてパターン行列を形成するステップと、
前記パターン行列から導出された複雑度正規化表現を使用して、前記パターン行列を近似するステップと、
クエリ内のベクトルに対応する画像のライブラリを探索するために当該クエリを送信し、前記１つ又は複数の対象パターンに類似する画像パッチを含む前記ライブラリ内の画像を、前記複雑度正規化表現を使用して検出するステップと、
複雑度正規化統計行列を生成することと、前記複雑度正規化統計行列を前記複雑度正規化表現の１つのディスクリプタと組み合わせて、すべてのパターンについての相関結果を獲得することとを含む、前記複雑度正規化表現によって表される各パターンについて、前記ライブラリから抽出されたパッチとの相関係数を見出すステップと、
相関係数からパターン存在統計を生成するステップと、
各パターンについて、前記各パターンのパターン存在統計を閾値と比較して、前記各パターンが前記パッチ内に存在するかどうかを判定するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記対象パターンが、画像パッチである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ又は複数の対象パターンを抽出するステップが、画像の前記一部を１組のオーバラップパッチに分解するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
パターンの抽出に先立って、前記画像内の関心領域を選択するステップをさらに含み、前記関心領域が、前記画像の前記一部である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記パターン行列が、前記１つ又は複数の対象パターンと、前記１つ又は複数の対象パターンの変更バージョンとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
生成する変更バージョンの数が、前記探索の所定の複雑度に基づいて決定される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記画像の前記一部について１組の変更バージョンを生成するステップと、
追加の対象パターンを各変更バージョンから抽出するステップと、
前記対象パターンおよび前記追加の対象パターンから行列を生成するステップと
をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記画像の前記一部について１組の変更バージョンを生成するステップが、１つ又は複数の幾何学的な変形及び歪みを前記画像の前記一部に適用するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記パターン行列の近似に先立って、前記パターン行列を処理して、類似のベクトルを除去するステップをさらに含む、請求項１又は５に記載の方法。
【請求項１０】
処理が、ベクトル量子化を使用して実行される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記パターン行列内の少なくとも１つのパターンが、複数のクラスタに所属し、さらに、前記パターン行列内の列がそれを中心にクラスタ化する、前記パターン行列のベクトル量子化バージョンにおける列のいずれかが、前記ライブラリ内のパターンとマッチする場合に、前記ライブラリ内のパターンのマッチが発生する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記パターン行列を近似するステップが、前記パターン行列の２つの行列への因数分解を実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複雑度正規化表現が、探索に許容される計算複雑度に依存するマッチング精度に基づいて導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記複雑度正規化表現が、パターン基底と係数行列とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記パターン行列を近似するステップが、最適化ルーチンを実行して、前記探索の計算複雑度を示す与えられた計算複雑度インジケータに対してマッチング精度に反比例する尺度を最小化することに基づいて、前記係数行列内の係数及び前記パターン基底を更新するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
計算複雑度インジケータが、制約に依存する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記制約が、ラグランジュ乗数を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記画像からのすべての候補パッチ及び前記ライブラリ内のすべての候補画像に対して前記抽出するステップ、前記形成するステップ、前記近似するステップ、前記検出するステップ、前記見出すステップ、前記生成するステップ及び前記判定するステップを繰り返すステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
パターン存在統計に基づいて少なくとも１つのパターンの存在を判定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記近似されたパターン行列と前記ライブラリの間の所定数のマッチングに基づいて、前記一部が前記ライブラリ内に存在すると判定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記パターン行列の近似に先立って、前記パターン行列内の各パターンにバイナリマスクを適用するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記ライブラリが、各パターン存在探索の結果を使用して、探索される次の画像部分を決定できるように組織される、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記１つ又は複数の対象パターンに基づいてパターン行列を形成するステップ、及び前記パターン行列から導出された前記複雑度正規化表現を使用して、前記パターン行列を近似するステップが、変換領域において実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
探索結果に基づいて前記画像内の１つ又は複数の項目にラベル付けするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記画像が、写真を撮影するユーザから生成される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
実行された場合に、１つ又は複数のプロセッサに、
１つ又は複数の対象パターンを画像の一部から抽出するステップと、
前記１つ又は複数の対象パターンに基づいてパターン行列を形成するステップと、
前記パターン行列から導出された複雑度正規化表現を使用して、前記パターン行列を近似するステップと、
クエリ内のベクトルに対応する画像のライブラリを探索するために当該クエリを送信し、前記１つ又は複数の対象パターンに類似する画像パッチを含む前記ライブラリ内の画像を、前記複雑度正規化表現を使用して検出するステップと、
複雑度正規化統計行列を生成することと、前記複雑度正規化統計行列を前記複雑度正規化表現の１つのディスクリプタと組み合わせて、すべてのパターンについての相関結果を獲得することとを含む、前記複雑度正規化表現によって表される各パターンについて、前記ライブラリから抽出されたパッチとの相関係数を見出すステップと、
相関係数からパターン存在統計を生成するステップと、
各パターンについて、前記各パターンのパターン存在統計を閾値と比較して、前記各パターンが前記パッチ内に存在するかどうかを判定するステップと
を含む方法を実行させる命令が保存されたコンピュータ可読記憶媒体を備える製造物品。
【請求項２７】
命令を保存するためのメモリと、
前記メモリに結合されたプロセッサであって、
１つ又は複数の対象パターンを画像の一部から抽出するステップと、
前記１つ又は複数の対象パターンに基づいてパターン行列を形成するステップと、
前記パターン行列から導出された複雑度正規化表現を使用して、前記パターン行列を近似するステップと、
クエリ内のベクトルに対応する画像のライブラリを探索するために当該クエリを送信し、前記１つ又は複数の対象パターンに類似する画像パッチを含む前記ライブラリ内の画像を、前記複雑度正規化表現を使用して検出するステップと、
複雑度正規化統計行列を生成することと、前記複雑度正規化統計行列を前記複雑度正規化表現の１つのディスクリプタと組み合わせて、すべてのパターンについての相関結果を獲得することとを含む、前記複雑度正規化表現によって表される各パターンについて、前記ライブラリから抽出されたパッチとの相関係数を見出すステップと、
相関係数からパターン存在統計を生成するステップと、
各パターンについて、前記各パターンのパターン存在統計を閾値と比較して、前記各パターンが前記パッチ内に存在するかどうかを判定するステップと
を含む方法を実行する命令を実行するためのプロセッサと
を備える装置。
【請求項２８】
画像の非オーバラップブロックを抽出するステップと、
パターンのどの部分集合を圧縮するかを決定するステップと、
前記非オーバラップブロックからパターン行列を形成するステップと、
前記パターン行列を使用して複雑度正規化表現を導出するステップと、
複雑度正規化統計行列を生成することと、前記複雑度正規化統計行列を前記複雑度正規化表現の１つのディスクリプタと組み合わせて、すべてのパターンについての相関結果を獲得することとを含む、前記複雑度正規化表現によって表される各パターンについて、ライブラリから抽出されたパッチとの相関係数を見出すステップと、
相関係数からパターン存在統計を生成するステップと、
各パターンについて、前記各パターンのパターン存在統計を閾値と比較して、前記各パターンが前記パッチ内に存在するかどうかを判定するステップと、
分類マップ及びパターン基底を復号器に送って、再構成を可能にするステップと
を含む圧縮方法。
【請求項２９】
パターンのどの部分集合を圧縮するかを決定するステップが、どのパターンが固定された非適応的な基底を使用してより良く表され、どのパターンが複雑度正規化分解から導出された基底を使用してより良く表されるかに基づく、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
パターンのどの部分集合を圧縮するかを決定するステップが、歪みを複雑度と組み合わせたメトリックを使用して実行される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
歪みが、ラグランジュパラメータを使用して複雑度と組み合わされる、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
サーバにおいて、関心領域を有する画像データを受け取るステップと、
複雑度正規化表現及び探索プログラムを使用して、前記サーバによってアクセスされたデータに対する前記関心領域のマッチングを実行するステップと
を含み、
前記マッチングを実行するステップは、
複雑度正規化統計行列を生成することと、前記複雑度正規化統計行列を前記複雑度正規化表現の１つのディスクリプタと組み合わせて、すべてのパターンについての相関結果を獲得することとを含む、前記複雑度正規化表現によって表される各パターンについて、前記関心領域から抽出されたパッチとの相関係数を見出すステップと、
相関係数からパターン存在統計を生成するステップと、
各パターンについて、前記各パターンのパターン存在統計を閾値と比較して、前記各パターンが前記パッチ内に存在するかどうかを判定するステップと
を含む方法。
【請求項３３】
前記複雑度正規化表現及び前記探索プログラムが、オフラインで計算される、請求項３２に記載の方法。