【手続補正書】
【提出日】平成22年10月29日(2010.10.29)
【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】
複数のビデオフレームからビデオ信号データのコード化形式を生成する、コンピュータ実装される方法であって、
２またはそれ以上のビデオフレームにおける少なくとも１つのオブジェクトを検出する工程と、
前記ビデオフレームの２またはそれ以上を通して前記少なくとも１つのオブジェクトを追跡する工程と、
データの第２中間形式を生成するために、前記２またはそれ以上のビデオフレームにおける前記少なくとも１つのオブジェクトの画素データを他の画素データからセグメント化する工程であって、このセグメント化は、画素データの空間セグメント化において、スペクトルセグメント化、強度勾配セグメント化、および動きセグメント化の組合せを利用する工程と、
２またはそれ以上の前記ビデオフレームにおける少なくとも１つのオブジェクトに対応する要素を識別する工程と、
前記対応する要素間の関係を生成するように対応する要素を解析する工程と、
前記対応する要素間の前記関係を用いて相関関係モデルを生成する工程と、
前記相関関係モデルを利用して、２またはそれ以上のビデオフレームにおける少なくとも１つのオブジェクトの画素データを再サンプリングすることにより、再サンプル画素データを生成する工程であって、再サンプル画素データがデータの第１中間形式を表現する工程と、
相関関係モデルを利用して、再サンプル画素データの空間位置を復元することにより、復元画素を生成する工程と、
元のビデオフレームを作成するように、前記復元画素を、データの前記第２中間形式の関連部分に再結合する工程とを備え、
前記検出工程および前記追跡工程は、顔検出アルゴリズムを用い、
前記相関関係モデルの生成は、多次元射影動きモデルの解を求めるために、ロバストな推定器を用い、
前記対応する要素の解析は、前記ビデオフレームの２またはそれ以上の間の外観を基礎とした動き検出を用いる、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項２】
請求項１において、さらに、
前記データの前記第１中間形式をコード化する工程を備え、このコード化工程が、
再サンプル画素データをコード化表現に分解する工程であって、このコード化表現はデータの第３中間形式を表現する工程と、
前記コード化表現のゼロまたはそれよりも大きいバイトを切り捨てる工程と、
前記コード化表現から再サンプル画素データを再構成する工程とを備え、
前記分解工程および前記再構成工程のそれぞれが主成分分析を用いる、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項３】
請求項１において、さらに、
前記対応する要素間の関係を全体動きのモデルに統合する工程と、
前記再サンプル画素データをコード化表現に分解する工程であって、このコード化表現はデータの第４中間形式を表現する工程と、
前記コード化表現のゼロまたはそれよりも大きいバイトを切り捨てる工程と、
前記コード化表現から再サンプル画素データを再構成する工程とを備え、
前記分解工程および前記再構成工程のそれぞれが主成分分析を用い、
前記相関関係モデルの生成は、多次元射影動きモデルの解を求めるために、ロバストな推定器を用い、
前記対応する要素の解析は、２またはそれ以上の前記ビデオフレームの間におけるブロックを基礎とする動き検出から生成された有限差分に基づくサンプル化母集団を用いる、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項４】
請求項３において、前記２またはそれ以上のフレームのそれぞれは、オブジェクト画素および非オブジェクト画素を備え、さらに、
２またはそれ以上の前記ビデオフレームにおいて非オブジェクト画素の対応する要素を識別する工程と、
前記非オブジェクト画素の前記対応する要素間の関係を生成するように、前記非オブジェクト画素の対応する要素を解析する工程と、
前記非オブジェクト画素の前記対応する要素間の前記関係を用いて、第２相関関係モデルを生成する工程とを備え、
前記対応する要素の解析は、時間を基礎とした遮蔽フィルタを含む、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項５】
請求項４において、さらに、
前記相関関係モデルを全体モデルに組み込む工程と、
前記対応する要素間の関係を全体動きのモデルに統合する工程と、
前記再サンプル画素データをコード化表現に分解する工程であって、このコード化表現はデータの第５中間形式を表現する工程と、
前記コード化表現のゼロまたはそれよりも大きいバイトを切り捨てる工程と、
前記コード化表現から前記再サンプル画素データを再構成する工程とを備え、
前記分解工程および前記再構成工程のそれぞれが従来のビデオ圧縮／解凍処理を用い、
前記相関関係モデルの生成は、多次元射影動きモデルの解を求めるために、ロバストな推定器を用い、
前記対応する要素の解析は、２またはそれ以上の前記ビデオフレームの間におけるブロックを基礎とする動き検出から生成された有限差分に基づくサンプル化母集団を用いる、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項６】
請求項４において、さらに、
前記相関関係モデルを全体モデルに組み込む方法を備え、この方法が、
（ａ）前記対応する要素間の関係を全体動きのモデルに統合する工程と、
（ｂ）離散的にサンプル化されたデータを、データベクトルのセットとして表現する工程と、
（ｃ）データベクトルセットにおいて部分空間セグメント化を実行する工程と、
（ｄ）陰関数表現のベクトル空間における接空間解析の適用によって、部分空間セグメント化基準を制約する工程と、
（ｅ）データベクトルセットの部分集合を保持する工程と、
（ｆ）前記（ｃ）および前記（ｄ）の工程を前記データベクトルセットの部分集合において実行する工程とを備え、
前記部分空間セグメント化の実行工程がＧＰＣＡを用い、
前記陰関数表現のベクトル空間がＶｅｒｏｎｅｓｅマップを含み、
前記接線ベクトル解析がＬｅｇｅｎｄｒｅ変換を含み、
この方法は、さらに、前記（ａ）から（ｆ）の工程が実行された後における、
（ｇ）前記再サンプル画素データをコード化表現に分解する工程であって、このコード化表現は前記データの第４中間形式を表現する工程と、
（ｈ）前記コード化表現のゼロまたはそれよりも大きいバイトを切り捨てる工程と、
（ｉ）前記コード化表現から前記再サンプル画素データを再構成する工程とを備え、
前記分解工程および前記再構成工程のそれぞれが主成分分析を用い、
前記相関関係モデルの生成は、多次元射影動きモデルの解を求めるために、ロバストな推定器を用い、
前記対応する要素の解析は、２またはそれ以上の前記ビデオフレームの間におけるブロックを基礎とする動き検出から生成された有限差分に基づくサンプル化母集団を用いる、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項７】
請求項１において、さらに、
前記相関関係モデルを局所変形モデルに組み込む方法を備え、この方法が、
前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する２次元メッシュオーバレイ画素を定義する工程であって、このメッシュが規則的な頂点グリッドおよびエッジに基づいている工程と、
前記対応する要素間の関係から局所動きのモデルを生成する工程であって、この関係が、２またはそれ以上の前記ビデオフレームの間におけるブロックを基礎とする動き検出から生成された有限差分に基づく頂点変位を含む工程とを備えた、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項８】
請求項７において、前記頂点は離散画像特徴に相当し、さらに、
画像強度勾配の解析を用いて、前記オブジェクトに相当する顕著な画像特徴を特定する工程を備えた、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項９】
請求項３において、さらに、
局所変形モデルに組み込むように、前記データの前記第４中間形式を送出する工程と、
前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する２次元メッシュオーバレイ画素を定義する工程であって、このメッシュが規則的な頂点グリッドおよびエッジに基づいている工程と、
前記対応する要素間の関係から局所動きのモデルを生成する工程であって、この関係が、２またはそれ以上の前記ビデオフレームの間におけるブロックを基礎とする動き検出から生成された有限差分に基づく頂点変位を含む工程とを備え、
前記局所動きのモデルが、全体動きモデルによって近似されない残差動きに基づいている、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【請求項１０】
請求項７において、さらに、
局所変形モデルに組み込むように、前記データの前記第４中間形式を送出する工程と、
前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する２次元メッシュオーバレイ画素を定義する工程であって、このメッシュが規則的な頂点グリッドおよびエッジに基づいている工程と、
前記対応する要素間の関係から局所動きのモデルを生成する工程であって、この関係が、２またはそれ以上の前記ビデオフレームの間におけるブロックを基礎とする動き検出から生成された有限差分に基づく頂点変位を含む工程とを備え、
前記局所動きのモデルが、全体動きモデルによって近似されない残差動きに基づいている、ビデオ信号データのコード化形式生成方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３９】
＜非オブジェクトの解決＞
図１２に示すブロック図は、非オブジェクトセグメント化すなわち背景解決の一好ましい実施形態を開示する。背景バッファを初期化（１２０６）して、最大距離値（１２０４）バッファの初期値を設定してから、検出されたオブジェクトの概略的な中心位置（１２０２）からの最大距離に「安定性」を関連付けることにより、最も安定した非オブジェクト画素を判別するために、本処理が機能する。新たに検出されたオブジェクトの概略的な中心位置（１２０２）を前提として、本処理はフレーム内の背景の各画素位置（１２１０）をチェックする。これら各画素位置（１２１０）について、検出されたオブジェクトの概略的な中心位置（１２１０）からの距離が計算される。対象の画素についての距離が、最大距離バッファ（１２０４）に既に格納された位置よりも大きい場合（１２１６）、格納値は現在値によって上書きされ（１２１８）、画素バッファに画素値が記録される（１２２０）。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４０】
解決された背景画像を前提として、この画像と現在のフレームとの間の誤差は、空間的に正規化されて時間的に蓄積される。この方法を通しての背景解決は、時間を基礎とした遮蔽フィルタ処理とみなされる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９３】
好ましい実施形態においては、各ポイントにおいて推定された法線ベクトルに対してＳＶＤを適用して法線ベクトルＳＶＤが同一のランクを有するポイントを識別するような方法で、ＧＰＣＡが実装される。次に、同一ランクのポイントにおける法線ベクトルの各集合に逐次ＳＶＤが適用される。逐次ＳＶＤがランクを変更するポイントは、異なる部分空間であると識別される。