【手続補正書】
【提出日】平成20年10月31日(2008.10.31)
【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】
デジタル画像内の人間被写体の姿勢を推定するための方法であって、
それぞれが少なくとも一つの訓練身体部位を有する複数の人間被写体を表す一つ以上の訓練デジタル画像を入力し、
前記訓練身体部位をそれぞれ四角形でラベリングし、
前記四角形に基づき、前記訓練身体部位のそれぞれについて、二次元（２Ｄ）シェイプモデルを、各シェイプモデルに関連づけされる少なくとも１つのリンクポイントが、隣接するシェイプモデルに関連づけされるリンクポイントと対になって、連結点を特定するように、自動生成し、
少なくとも一つの対象身体部位を備える対象人間被写体を表す対象デジタル画像を入力し、
前記２Ｄシェイプモデルと、データ駆動重点サンプリングと、マルコフネットワークと、確率伝播モンテカルロアルゴリズムとを用いて前記対象身体部位の姿勢パラメータを推定する
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
次元数を減らすために、前記２Ｄシェイプモデルに主成分分析を適用することをさらに特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
前記２Ｄシェイプモデルを記憶することをさらに特徴とする請求項１の方法。
【請求項４】
デジタル画像内の人間被写体の姿勢を推定するための方法であって、
前記方法は、
それぞれが少なくとも一つの訓練身体部位を有する複数の人間被写体を表す一つ以上の訓練デジタル画像を入力し、
前記訓練身体部位をそれぞれ四角形でラベリングし、
前記四角形に基づき、前記訓練身体部位のそれぞれについて、二次元（２Ｄ）シェイプモデルを、各シェイプモデルに関連づけされる少なくとも１つのリンクポイントが、隣接するシェイプモデルに関連づけされるリンクポイントと対になって、連結点を特定するように、自動生成し、
少なくとも一つの対象身体部位を備える対象人間被写体を表す対象デジタル画像を入力し、
前記２Ｄシェイプモデルと、データ駆動重点サンプリングと、マルコフネットワークと、確率伝播モンテカルロアルゴリズムとを用いて前記対象身体部位の姿勢パラメータを推定する
ことを含み、
前記マルコフネットワークは、
各ノードが対象身体部位集合に属する一つの身体部位の姿勢パラメータを表す、ノードの第１集合と、
各ノードが前記対象身体部位集合に属する一つの身体部位の測定結果を表す、ノードの第２集合と、
それぞれのリンクが、ノードの前記第１集合に属する二つのノードを接続し、第１の関数に従って前記対象身体部位集合に属する隣接する二つの身体部位間の拘束をモデリングする、無向リンクの集合と、
それぞれのリンクがノードの前記第１集合に属する一つのノードからノードの前記第２集合に属する一つのノードに向かい、第２の関数に従って対応する測定結果の尤度を表す、有向リンクの集合と
を備え、
前記第２の関数は、前記第１の関数とは異なる
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、反復的に実行されるものであり、重点サンプルに基づくメッセージパッシングを含むことを特徴とする請求項４の方法。
【請求項６】
前記第１の関数は、
2008519357.tif 000001
であって、
ｘｉおよびｘｊは、ノードの前記第１集合に属する前記二つのノードを表し、
||・||は、ユークリッド距離関数であり、
expは、自然指数関数であり、
σ２ｉｊは、前記ラベリングされた身体部位から学習された分散であり、
2008519357.tif 000002
また、前記第２の関数は、
2008519357.tif 000003
であって、
ｘｉは、ノードの前記第１集合に属する前記一つのノードを表し、
ｚｉは、ノードの前記第２集合に属する前記一つのノードを表し、
max(・)は、最大値関数を表し、
2008519357.tif 000004
ことを特徴とする請求項５の方法。
【請求項７】
前記対象人間被写体の顔部領域を検出し、
前記検出された顔領域から皮膚色モデルを構築し、
前記対象人間被写体の胴領域のエッジマップを構築し、
前記エッジマップから略水平な線分および略垂直な線分の集合を抽出する
ことをさらに特徴とする請求項６の方法。
【請求項８】
前記重点サンプルは、頭部姿勢、腕部姿勢、脚部姿勢、および胴部姿勢に対応する重要度関数から描画され、
前記頭部姿勢は、前記顔領域を用いて導出され、
前記腕部姿勢および前記脚部姿勢は、前記皮膚色モデルを用いて導出され、
前記胴部姿勢は、前記線分を用いて導出される
ことを特徴とする請求項７の方法。
【請求項９】
前記マルコフネットワークの関節後端部分布は、
2008519357.tif 000005
であって、
Ｘは、すべてのｘｉの集合を表し、Ｚはすべてのｚｉの集合を表す
ことを特徴とする請求項８の方法。
【請求項１０】
デジタル画像内の人間被写体の姿勢を推定するための装置であって、
それぞれが少なくとも一つの訓練身体部位を有する複数の人間被写体を表す一つ以上の訓練デジタル画像を入力するとともに、
少なくとも一つの対象身体部位を備える対象人間被写体を表す対象デジタル画像を入力する
よう構成された入力モジュールと、
前記訓練身体部位をそれぞれ四角形でラベリングし、
前記四角形に基づき、前記訓練身体部位のそれぞれについて、二次元（２Ｄ）シェイプモデルを、各シェイプモデルに関連づけされる少なくとも１つのリンクポイントが、隣接するシェイプモデルに関連づけされるリンクポイントと対になって、連結点を特定するように、自動生成して、
前記２Ｄシェイプモデルと、データ駆動重点サンプリングと、マルコフネットワークと、確率伝播モンテカルロアルゴリズムとを用いて前記対象身体部位の姿勢パラメータを推定する
よう構成されたプロセッサモジュールと
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１１】
デジタル画像内の人間被写体の姿勢を推定するための装置であって、
それぞれが少なくとも一つの訓練身体部位を有する複数の人間被写体を表す一つ以上の訓練デジタル画像を入力する手段と、
前記訓練身体部位をそれぞれ四角形でラベリングする手段と、
前記四角形に基づき、前記訓練身体部位のそれぞれについて、二次元（２Ｄ）シェイプモデルを、各シェイプモデルに関連づけされる少なくとも１つのリンクポイントが、隣接するシェイプモデルに関連づけされるリンクポイントと対になって、連結点を特定するように、自動生成する手段と、
少なくとも一つの対象身体部位を備える対象人間被写体を表す対象デジタル画像を入力する手段と、
前記２Ｄシェイプモデルと、データ駆動重点サンプリングと、マルコフネットワークと、確率伝播モンテカルロアルゴリズムとを用いて前記対象身体部位の姿勢パラメータを推定する手段と
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１２】
デジタル画像内の人間被写体の姿勢を推定するための方法をコンピュータのプロセッサに実現させるコンピュータプログラム命令群を実装したコンピュータ可読媒体を含んでなるコンピュータプログラム製品であって、
該方法は、
それぞれが少なくとも一つの訓練身体部位を有する複数の人間被写体を表す一つ以上の訓練デジタル画像を入力し、
前記訓練身体部位をそれぞれ四角形でラベリングし、
前記四角形に基づき、前記訓練身体部位のそれぞれについて、二次元（２Ｄ）シェイプモデルを、各シェイプモデルに関連づけされる少なくとも１つのリンクポイントが、隣接するシェイプモデルに関連づけされるリンクポイントと対になって、連結点を特定するように、自動生成し、
少なくとも一つの対象身体部位を備える対象人間被写体を表す対象デジタル画像を入力し、
前記２Ｄシェイプモデルと、データ駆動重点サンプリングと、マルコフネットワークと、確率伝播モンテカルロアルゴリズムとを用いて前記対象身体部位の姿勢パラメータを推定する
ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項１３】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
反復され、重点サンプルに基づくメッセージパッシングを含む
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１４】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
データ駆動重点サンプリングに基づき局部推論を並列的に行う
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１５】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
データ駆動重点サンプリングに基づき局部推論を並列的に行う
ことを特徴とする請求項４の方法。
【請求項１６】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
反復され、重点サンプルに基づくメッセージパッシングを含む
ことを特徴とする請求項１０の装置。
【請求項１７】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
データ駆動重点サンプリングに基づき局部推論を並列的に行う
ことを特徴とする請求項１０の装置。
【請求項１８】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
反復され、重点サンプルに基づくメッセージパッシングを含む
ことを特徴とする請求項１１の装置。
【請求項１９】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
データ駆動重点サンプリングに基づき局部推論を並列的に行う
ことを特徴とする請求項１１の装置。
【請求項２０】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
反復され、重点サンプルに基づくメッセージパッシングを含む
ことを特徴とする請求項１２のコンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
前記確率伝播モンテカルロアルゴリズムは、
データ駆動重点サンプリングに基づき局部推論を並列的に行う
ことを特徴とする請求項１２のコンピュータプログラム製品。