(57)【要約】  人物の写真又はビデオコンテンツが捕捉される（４０１）。虹彩の半径のような該人物の少なくとも１つの虹彩の大きさが測定される（４０５、４１１）。例えば顔の幅のような該人物の顔の大きさが測定される。次いで、顔の大きさと虹彩の大きさとの比率に基づいて、該人物が成人又は子供として分類される（４１３）。
2010507164.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物を分類する方法であって、
前記人物の少なくとも１つの虹彩の大きさを決定するステップと、
前記人物の顔の大きさを決定するステップと、
前記人物の顔の前記決定された大きさと前記人物の前記少なくとも１つの虹彩の前記決定された大きさとの比率に基づいて、前記人物を分類するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記人物を分類するステップは、前記人物を子供又は成人と識別するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記人物の顔の前記決定された大きさと前記人物の前記少なくとも１つの虹彩の前記決定された大きさとの前記比率が、所定の閾値を超えない場合、子供と識別される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記人物の皮膚色、虹彩色、音声ピッチ、及び発話の内容の少なくとも１つを決定するステップを有し、
前記人物を分類するステップは、前記人物の皮膚色、虹彩色、音声ピッチ、及び発話の内容の少なくとも１つに基づいて、前記人物を分類するステップを更に有する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記人物の少なくとも１つの虹彩の大きさを決定するステップは、前記人物の目によって占められる前記人物の顔の領域を位置決めするステップを有する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記人物の少なくとも１つの虹彩の大きさを決定するステップは更に、
反復的に前記位置決めされた領域における前記人物の前記少なくとも１つの虹彩の少なくとも２つの端部を位置決めするステップと、
前記少なくとも１つの端部を含む円を推定するステップと、
前記円の大きさを決定するステップと、
を有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記人物の顔の大きさを決定するステップは、前記位置決めされた領域における前記人物の目と目との間の距離を決定するステップを有する、請求項５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記人物の顔の大きさを決定するステップは、前記人物の顔を囲む領域の幅を決定するステップを有する、請求項５乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記人物の複数の画像を捕捉するステップと、
前記複数の画像のうち前記人物の両方の目を示す画像を選択するステップと、
前記選択された画像において捕捉された人物の顔を検出するステップと、
を更に有する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記人物の少なくとも１つの虹彩の大きさを決定するステップは、前記検出された顔の少なくとも１つの虹彩の半径を決定するステップを更に有する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法により実行される人物の分類に基づいて、装置を制御するための方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法を実行するための複数のプログラムコード部分を有する、コンピュータプログラム。
【請求項１３】
人物を分類するための装置であって、
前記人物の少なくとも１つの虹彩の大きさを決定するための手段と、
前記人物の顔の大きさを決定するための手段と、
前記人物の顔の前記決定された大きさと前記人物の前記少なくとも１つの虹彩の前記決定された大きさとの比率に基づいて、前記人物を分類するための分類器と、
を有する装置。
【請求項１４】
前記人物の画像を捕捉するための手段と、前記画像により捕捉された前記人物の顔を検出するための検出器と、を更に有する、請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物の顔の特徴に基づいて人物を分類するための方法及び装置に関する。
特に、限定するものではないが、本発明は、画像によって捕捉された子供を自動的に検出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
子供は、通常多くの種々の状況で、成人とは異なって取り扱われる。例えば、子供が成人向けのコンテンツにさらされないように、例えばテレビジョン、コンピュータ、マルチメディア・プレーヤのような、多くのアイテムについて、ペアレンタル・コントロールが導入されてきた。更に、幾つかのソフトウェアプログラムは、実際のユーザが子供である場合、より単純なインタフェースに調節されることができるような又は子供の特定の関心及び好みを考慮するために適応することができるような、調節可能なユーザインタフェースを有する。
【０００３】
店のような公共の場において表示される広告は、子供が見ることを考慮に入れるように調整され得る。特に子供は、増加する及び非常に重要なユーザのカテゴリを表すので、これらの潜在的な顧客に合わせるように環境型知的システム（ambient intelligent systems）を調整することは重要である。
【０００４】
更なる用途は、エアバッグのような装置を、子供の存在を考慮するように制御することを含み得る。
【０００５】
更に、記憶装置の分野においては、アプリケーションが自動的に写真のコレクションの要約を構成すること又は自動的にホームビデオを編集することが、望ましい。自動的なビデオ又は静止画編集システムが家族のコレクションから要約を構成するときに、多くのケースで、該要約が子供に焦点を当てたものであることが望ましい。なぜなら通常、子供はビデオを撮影する又は写真を撮る主要な理由であるからである。
【０００６】
通常パスワードを入力する又はトークン（例えばキー）を挿入することによって、常にユーザがシステムに対してユーザ自身を識別する（認証）ことを要求する、子供を識別するための多くの種々の方法が存在する。より高度なシステムは、生物測定情報（例えば顔、指紋、虹彩認識）に基づいて、人物の識別を実行する。一旦人物が認識されると、ユーザ・プロファイルから年齢がルックアップされ、適切な動作がとられる（例えば、特定のコンテンツを見るための認可又はユーザインタフェースをユーザの年齢等に適応させること）。しかしながら、斯かるシステムは、かなり面倒で邪魔になるものである。
【０００７】
年齢によって人物を自動的に分類する周知のシステムは、米国特許US 5,781,650に開示されている。該システムは、ディジタル画像によって捕捉される人物の顔の特徴を見出し、人物のカテゴリに対する種々の顔特徴比率を算出する、４ステップのプロセスを含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述の用途においては、子供が識別されること、及び、子供を成人として誤分類することによって、例えば子供を成人向けコンテンツにさらすこと又は不適切にエアバッグを起動させてしまわないことが、重要である。米国特許US5,781,650のカテゴリ化において利用される顔特徴比率は不正確であり得、誤分類が発生し得る。このことは、いくつかの用途には容認できない。
【０００９】
更に、人物のカテゴリに対する種々の比率を算出する、顔の特徴を見出すことに使用する技術は、複雑であり、増大された処理パワー及びより高い精度の処理を要求する。
【００１０】
更に、米国特許US5,781,650において使用される技術は、幼児（３歳まで）、成人（３歳から４０歳まで）、及び年長者（４０歳よりも上）の間を区別することができるだけである。最後のカテゴリは、しわ検出を用いて検出される。従って、より詳細なカテゴリに人物を分類することができない。
【００１１】
従って、いかなる誤分類も回避する、自然な邪魔にならない方法で、成人とは別に子供（幼児だけでなく約１１歳までの子供も）を正確に分類するための、頑強で単純なシステムを提供することが、望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
このことは、本発明の一態様によれば、
人物の少なくとも１つの虹彩の大きさを決定するステップと、
前記人物の顔の大きさを決定するステップと、
前記人物の顔の決定された大きさと、前記人物の前記少なくとも１つの虹彩の決定された大きさとの比率に基づいて、前記人物を分類するステップと、
を有する、人物を分類する方法によって達成される。
【００１３】
このことはまた、本発明の別の態様によれば、
人物の少なくとも１つの虹彩の大きさを決定するための手段と、
前記人物の顔の大きさを決定するための手段と、
前記人物の顔の決定された大きさと、前記人物の前記少なくとも１つの虹彩の決定された大きさとの比率に基づいて、前記人物を分類するための分類器と、
を有する、人物を分類するための装置によって達成される。
【００１４】
新生児の虹彩のサイズは一定であり、子供が成人へと成長しても、大きさは著しくは変化しない。しかしながら、子供が完全に成長するまで、子供の頭部は大きさが変化する。このことは、虹彩の大きさに対する顔の大きさの比率が、子供と成人との間の区別のための、正確な尺度を表すことを意味する。本明細書において、「成人」なる語は、思春期及びより年齢の高い年齢群の人物、即ち、医学的又は身体的な点からその小児期を終えた人間を指すことに、留意されたい。
【００１５】
更に、好適な実施例では、子供と成人との間の区別は、顔の決定された大きさと、虹彩の決定された大きさとの比率が、所定の閾値を超えないことを比較することによって、単純に達成されることができる。顔の大きさと虹彩の大きさとの比率を使用することの結果、子供が成人として誤分類されることが略起こり得なくなり、システムをより有効なものとする。
【００１６】
好適には、該分類はまた、判定の正確さを増すために、該人物の皮膚の色、虹彩の色、音声ピッチ、及び／又は発話の内容を考慮する。
【００１７】
好適な実施例においては、人物の虹彩の大きさは、人物の目によって占められる人物の顔の領域を位置決めし、前記位置決めされた領域における前記人物の前記少なくとも１つの虹彩の少なくとも１つの端部を反復的に位置決めし、前記少なくとも２つの端部を含む円を推定し、該円の半径のような該円の大きさを決定することによって、決定される。
【００１８】
人物の顔の大きさは、該人物の目と目との間の距離及び／又は該人物の顔を囲む領域の幅でも良い。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施例による装置の単純な模式的なブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例による方法のステップのフロー図である。
【図３】本発明の他の実施例による装置の単純な模式的なブロック図である。
【図４】本発明の他の実施例による方法のステップのフロー図である。
【図５】本発明の他の実施例による方法の種々の段階における画像の結果を示す。
【図６】本発明の他の実施例による方法の種々の段階における画像の結果を示す。
【図７】本発明の他の実施例による方法の種々の段階における画像の結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明のより完全な理解のために、添付図面と共に以下の記載が参照される。
【００２１】
図１及び２を参照しながら、第１の実施例が詳細に説明される。
【００２２】
装置１００は、顔／目検出器１０３の入力部に接続された入力端子１０１を有する。顔／目検出器１０３は、特徴解析器１０５に接続されている。特徴解析器１０５は、分類器１０７に接続されている。分類器１０７の出力部は、装置１００の出力端子１０９に接続されている。以下、図２を参照しながら、装置１００の動作についてさらに詳細に説明する。
【００２３】
ステップ２０１において、写真又はビデオコンテンツが捕捉され、装置１００の入力端子１０１において入力される。入力コンテンツによって捕捉された人物の顔、及び対応する目／虹彩は、ステップ２０３において、検出器１０３によって検出される。検出器１０３は、市販されている自動的に顔及び目を検出する多くの既知のタイプの検出器のうちの１つを有する。
【００２４】
検出された顔及び虹彩は、次いでステップ２０５において特徴解析器１０５によって解析される。該解析は、顔及び虹彩の大きさを決定することを有する。該解析は、顔／目検出器１０３の出力に直接に基づいてもよい。代替としては、以下の特徴の１つ以上に基づいて前記大きさを決定する、独立のアルゴリズムが開発され得る。該特徴とは、端部、皮膚の色、虹彩の色、目の特徴（瞳孔、虹彩端等）及び顔の特徴（口、鼻、目、耳、毛髪等）である。
【００２５】
次のステップ、即ちステップ２０７において、虹彩に対する顔の決定された大きさの比率が計算され、それに応じてコンテンツを分類器１０７によって分類するために用いられる。単純な実施例においては、分類器１０７は、該比率を所定の閾値と比較する。該比率が所定の閾値を越える場合、当該顔は成人に属するとして分類され、そうでなければ子供に属するとして分類される。この結果は、次いで装置１００の出力端子１０９において出力される。
【００２６】
代替の実施例においては、分類器１０７は、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン又はベイズ識別器のような、より正確なパターン分類法に基づく。
【００２７】
装置の精度は、目の間の距離と虹彩の決定された大きさとの比率、及び虹彩の決定された大きさに対する皮膚色に基づく顔の決定された大きさの比率のような、付加的な比率に基づく分類によって、更に改善されることができる。
【００２８】
顔サイズのより正確な測定を得るために、皮膚色セグメンテーションが用いられても良い。顔検出により提供される顔サイズに関する情報にのみ依存する代わりに、該セグメンテーションの後、顔の幅を測定する。
【００２９】
人間の虹彩の内側及び外側の境界が既知の色を有し（縁が白く及び瞳孔が黒い）、虹彩自体が色の限られたセットを有するという事実は、虹彩検出の精度を改善するために利用されることができる。
【００３０】
加えて、高い音声ピッチのような音声特徴が、上述の比率と共に利用されても良い。更に、通常の発話に対し子供の意味を成さない言葉に照準を合わせられた、その結果が付加的な特徴として利用される、「子供音声分類器」が利用されても良い。
【００３１】
例えば、目を両方とも鼻に向けている場合、本発明の実施例の装置が、成人を子供として誤分類することはあり得るが、子供が成人として誤分類されることは略起こり得ない。後者の特性は、大部分の用途のために必要とされるものである。音声特徴が使われる場合、精度は更に改善される。
【００３２】
本方法の正確さは、頭部の位置によって影響される。例えば、画像又はビデオが人物を正面から示さない場合、目と目との間の距離は減少する。この問題は、２つの方法で解決されることができる。即ち、正面の顔に対してのみ動作する顔検出器を使用すること、又は、多姿勢顔検出器を使用して、該顔検出器から顔の回転角を得て、該情報を使用して該回転を補償することである。
【００３３】
代替としては、例えばビデオシーケンスのような複数の画像が捕捉され、該複数の画像から、「最良の」位置、即ち正面で人物が示された画像が選択されても良い。
【００３４】
更なる実施例は、図３乃至７ｃを参照しながら説明される。
【００３５】
図３を参照すると、装置３００は、入力端子３０１を有する。入力端子３０１は、顔検出器３０３の入力部に接続される。顔検出器３０３の出力部は、目領域フィルタ３０５に接続される。フィルタ３０５の出力部は、反復エッジ検出器３０７に接続される。反復エッジ検出器３０７の出力部は、半円ハフ変換３０９に接続される。半円ハフ変換３０９の出力部は、特徴解析器３１１に接続される。特徴解析器３１１はまた、分類器３１３に接続される。分類器３１３の出力部は、出力端子３１５に接続される。
【００３６】
以下、図４乃至７ｃを参照ながら、本装置の動作について詳細に説明する。
【００３７】
第１の実施例の第１のステップ４０１に関して記載されるように、写真／ビデオコンテンツは、装置３００の入力端子３０１において捕捉され入力される。既知の手法を使用して、写真又はビデオコンテンツによって捕捉される人物の顔は、ステップ４０３において、顔検出器３０３によって検出される。このことは、コンテンツ中の顔の位置を決めるために適用される。顔検出器３０１の出力は、顔の周囲の正方形の座標から成る。該出力は目領域フィルタ３０５に送られ、該目領域フィルタ３０５において、ステップ４０５において、該正方形から、該正方形と同じ幅を持ち且つ該正方形の４分の１の高さを持つ長方形を取り出すことにより、目の領域が位置決めされる。該長方形の上端は、該正方形の上端から下４分の１の高さに位置する。この手順は、図５にグラフィカルに示される。
【００３８】
計算を高速化するために、目領域の更なるフィルタリングが実行される。両眼の周りの長方形は、各目の周りの、より小さい２つの長方形に縮小される。このことは、目の周りの長方形の中央の１０％及び該長方形の左側及び右側の１５％を除去することによって為される。この手順は、図６にグラフィカルに示される。
【００３９】
次のステップ４０７において、既知の「巧妙な」エッジ検出部３０７が、虹彩の端の位置を決めるために用いられる。幾つかのディジタル画像は他のものより非常に強いエッジを持つため、特定の量のエッジが見出されるまで、エッジ検出部はより低い閾値を用いて反復的に適用される。この手順は、画像における有意な構造を見いだすのに十分なエッジに帰着し、過度に多くのエッジが見出されることを防止するが、数値的な手順を不必要に複雑化する。エッジ検出器の反復的な適用は、アルゴリズムをより頑強にする。エッジ検出器３０７の出力は、図７ａに示すように２値画像から成る。
【００４０】
エッジ検出器３０７によって出力される図７ａの２値画像に対して、ステップ４０９において、半円ハフ変換３０９によって半円ハフ変換が実行される。ハフ変換は、該変換による「ハフ空間」を示す図７ｂに示されるように、画像中の特定の構造（線、円等）を見出すために用いられる標準的なアルゴリズムである。好適な実施例においては、半円ハフ変換は、虹彩の大きさを見出し決定するために適用される。虹彩の上部及び下部はしばしば（部分的に）隠されるため、半円ハフ変換は虹彩の左及び右の部分により重点を置くように変更される。このことが達成されるひとつの方法は、−４５°から４５°まで及び１３５°から２２５°までの「垂直な」アークのみを用いることである。
【００４１】
２値画像から検出される虹彩へと至る手順の例が、図７ｃに示される。
【００４２】
検出された虹彩から、ステップ４１１において、解析器３１１によって中心の座標が決定され、半径が容易に決定されることができ、かくして虹彩サイズを提供する。顔の大きさは、２つの検出された虹彩の間の距離から、及び／又は顔検出器により供給される正方形の幅から決定される。顔サイズを表す２つの尺度の線形結合が利用されても良い。顔サイズと虹彩半径との比率を閾値と比較する代わりに、以下のように、２つの比率の線形結合が利用されても良い：
Ａ＊顔サイズ／虹彩半径＋Ｂ＊目距離／虹彩半径＞Ｔ
ここで、Ａ及びＢは、成人及び子供の例を用いて決定されることができるパラメータであり、Ｔは閾値である。「最適な」Ａ及びＢパラメータを決定するために、例えば線形分類理論又はベイジアン分類理論のような標準的な方法が用いられても良い。
【００４３】
上述の第１の実施例に関して記載されているように、顔の決定された大きさと虹彩の決定された大きさとの比率が計算され、ステップ４１３において、分類器３１３によって、該比率を所定の閾値と比較することによって、人物を分類するために用いられる。該比率が所定の閾値を越える場合、装置３００の出力端子３１５において、顔が成人に属していることの示唆を出力し、そうでなければ、子供に属していることの示唆を出力する。前記線形結合が適用される場合には、虹彩半径によって分けられる２つの顔サイズの線形結合が特定の閾値を越える場合、当該顔は成人に属するものと分類され、そうでなければ子供に属するものとして分類される。
【００４４】
好適な実施例によるシステムは、人物を分類するための正確且つ単純な方法を提供する。試験において、子供の９１乃至９２％、及び成人の７６乃至９３％は、正しく識別された。
【００４５】
本発明の装置は、多数のシステムで利用されることができる。
【００４６】
子供は、しばしばディジタル写真及びホームビデオの「被写体」である。写真スライドショーを準備すること又はホームビデオを編集することにおいて、親は通常、子供に焦点を当て、子供が存在するコンテンツを主に、又はかようなコンテンツのみを、選択する。自動的に子供を中心とした写真スライドショーを構成する又はホームビデオフィルムを編集するために、自動子供検出が用いられても良い。
【００４７】
広告のためのショーウインドウ及び掲示板は、広告を見ながら通り過ぎる人々を観測するために、デジタル・ビデオ・カメラを備えることができる。観測者の中に子供が検出された場合には、子供又は彼らの両親を直接対象とするように、広告が適合されることができる。ここでは虹彩に加えて、人物の身長が利用されることができる。カメラは、目の位置に応じて人物の身長を知ることができるように較正されることができる。画像中の人物の身長を知ることは困難であり得るため、この用途のためには、検出された顔の相対的な高さが用いられても良い。即ち、子供は一般に、成人よりも背が低い。
【００４８】
目に損傷を与えることを防ぐために、非常に幼い小児は、フラッシュを用いて撮影されるべきではない。本発明の方法は、幼い小児がカメラの前に検出された場合に、デジタルカメラのフラッシュをディスエーブルにするために利用されることができる。代替としては、幼い小児が検出された場合、警告メッセージがカメラのディスプレイに示されても良い。
【００４９】
コンテンツ再生装置は、観測者の中に子供がいるか否かを検出する、ディジタル（ビデオ）カメラを備えても良い。その場合、成人向けの特定のコンテンツ又はチャネルが、ディスエーブルにされる。加えて、コンテンツ再生装置は、自動的に、子供のために適切な又は特に子供向けに意図されたコンテンツを表示しても良い。加えて、カメラが固定される場合には、身長推定も用いられることができる。
【００５０】
更に、本発明の方法は、子供が検出された場合に、物理的なロック及びドアが開かないようにするために用いられることができる。該ロック又はドアは、本発明を実施している小型のデジタルカメラ及びシステムを備えることができる。該ロック／ドアを開ける許可は、大人であると分類されない人物には拒否される。更に、分類器の閾値は変更されても良く、この場合には、子供が成長するにつれて、該ロック／ドアはより厳しく又はより緩く調整されることができる。
【００５１】
多くの電子デバイスは、子供が当該電子デバイスを用いている場合に適応及び単純化されることができるユーザインタフェースを持つ。その例は、ＴＶセット、ＰＣ、ＤＶＤプレーヤ及び自動窓口機である。従って、該ユーザインタフェースは、子供の検出に応じて適応される。
【００５２】
車両中の子供のために、特別な設定が適用されても良い。例えば、子供が座席のうちの１つにおいて検出された場合、エアバッグ起動シーケンスが、異なるものとされても良い。ここで用いられることができる付加的な特徴は、子供を検出することを支援するために、圧力センサーを用いて測定される座席の人物の重みである。
【００５３】
子供が検出された場合に、医療環境又は装置が自動的に適応されても良い。
【００５４】
幾つかの装置は、安全性の理由で幾つかの特徴をディスエーブルにしても良い。例えば、電気オーブン又は料理プレートが本発明の実施例のシステムを備え、子供によって起動することができないようにロックされても良い。車両や武器が、子供がこれらを用いようとした場合に、ディスエーブルにされても良い。
【００５５】
電子ペーパーのようなレストランメニューが、客が子供であるか否かを検出して、該メニューの内容を適応させても良い。
【００５６】
ディジタルビデオの被写体が子供であるか成人であるかを検出することは、監視用途に有用であり得、監視システムにおけるセキュリティビデオと共に保存されても良い。
【００５７】
本発明の方法は、トークン又はパスワードに基づく既存の認証システムにおける追加の認証試験として適用されることができる。用途の例は、クレジットカード取引、電話等である。
【００５８】
ディジタル画像における子供の自動検出は、児童ポルノコンテンツを隠していることが疑われる大量の画像及びビデオのデータベースを自動的に走査するために利用され得る。
【００５９】
本発明は、子供を含んでいる画像／ビデオを検索及び取得するために、画像／ビデオ検索エンジンにおいて適用されることができる。
【００６０】
更に、人間の虹彩の検出は、写真において用いられることができる。時々人は、目を瞬きさせるために目を完全に又は略閉じて見える。本発明の虹彩検出方法は、この問題を解決するために適用されることができる。ディジタルスチルカメラは、複数の連続したショットを撮ることができ、このとき自動的に、全ての被写体の目が開いているショットを選択することができる。
【００６１】
虹彩／瞳孔のサイズ／比率及び種々の刺激の下でのそれらの応答は、子供の成長を決定すること、アルコール又は薬の濫用をテストすること、等のようなケースにおいて、反射又は意識レベルを検査するために用いられる。本発明の方法は、虹彩及び瞳孔測定を必要とする医療処置に適用されることができる。
【００６２】
調査は、瞳孔が大きく開き正常よりも拡張している場合、人間（特に女性）がより魅力的であると判断されることを示している。ベラドンナ（Belladonna、美しい女性の意）という名前は、かつて瞳孔を大きくして目をより美しく見せるために点眼剤を用いていたイタリアの女性達による、このナス科の植物の抽出液の伝説的な使用に由来している。本発明の方法は、瞳孔の完全なサイズを決定し、ディジタルのポートレートの美しさを高めるために用いられ得る。
【００６３】
本発明の好適な実施例が添付の図面に示され、以上の説明に記載されたが、本発明は開示された実施例に限られるものではなく、以下の請求項において記載される本発明の範囲から逸脱することなく、多くの変更が為され得ることは、理解されよう。本発明は、全ての新規な特徴、並びに特徴のそれぞれの及び全ての組合せに存する。請求項における参照番号は、請求項の保護範囲を制限するものではない。「有する（comprise）」なる動詞及びその活用形の使用は、請求項において示されたもの以外の要素の存在を除外するものではない。要素に先行する冠詞「１つの（ａ又はan）」の使用は、複数の斯かる要素の存在を除外するものではない。
【００６４】
当業者には明らかであるように、「手段（means）」は、単独の又は他の要素と協働する、いずれのハードウェア（別個の又は集積された回路又は電子素子のような）又は、特定の機能を動作時に実行する若しくは実行するように構成されたソフトウェアをも含むことを意図している。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアによって、及び適切にプログラムされたコンピュータによって実装されても良い。幾つかの手段を列記した装置請求項において、これら手段の幾つかは同一のハードウェアのアイテムによって実施化されても良い。「コンピュータプログラム」は、フロッピー（登録商標）ディスクのようなコンピュータ読み取り可能な媒体に保存されたもの、インターネットのようなネットワークを介してダウンロード可能なもの、又は他のいずれかの態様で入手可能な、いずれのソフトウェアをも意味するものと理解されるべきである。
【図１】
2010507164.tif 000003
【図２】
2010507164.tif 000004
【図３】
2010507164.tif 000005
【図４】
2010507164.tif 000006
【図５】
2010507164.tif 000007
【図６】
2010507164.tif 000008
【図７ａ】
2010507164.tif 000009
【図７ｂ】
2010507164.tif 000010
【図７ｃ】
2010507164.tif 000011
【国際調査報告】
2010507164.tif 000012
2010507164.tif 000013
2010507164.tif 000014