【手続補正書】
【提出日】平成20年10月16日(2008.10.16)
【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】
複数の画素を有するデジタル画像に使用される目の検出方法であって、
画像内に複数の候補目を探すステップと、
所定の特徴及び前記目のそれぞれに対する所定の関連を有する、前記デジタル画像の画素を求め、注目画素を提供するステップと、
前記目のそれぞれに関連する前記注目画素を複数の異なるグループにグループ化するステップと、
前記グループのそれぞれについてパラメトリック境界を当てはめて複数の検出された目の特性を定めるステップであって、前記境界は、所定の均一形状と、前記各グループに合うサイズを有し、
前記境界のそれぞれと、前記目のそれぞれに関連する注目画素との幾何学的関係について、前記検出された目の特性のそれぞれにスコアを付け、各目の特性スコアを提供するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
複数の画素を有するデジタル画像に使用される目の検出方法であって、
画像内に１つ以上の候補目を探すステップと、
１つ以上の局所的近隣部を識別するステップであって、前記局所的近隣部のそれぞれは、前記候補目の各１つを含むとともに、該各１つの候補目より大きく、
前記局所的近隣部のそれぞれにおいて、注目画素の複数の異なるグループを決定するステップと、
前記グループのそれぞれに所定のパラメトリック境界を当てはめ、複数の検出された目の特性を定めるステップと、
局所的近隣部における注目画素と前記境界のそれぞれとの幾何学的関係について、前記検出された各目の特性にスコアを付け、各目の特性スコアを提供するステップと、
を含む、方法。
【請求項３】
複数の画素と1つ以上の赤目欠陥とを有するデジタル画像において人間の虹彩を検出する方法であって、
前記デジタル画像において、1つ以上の赤目欠陥ペアを探すステップと、
前記赤目欠陥ペアのそれぞれの各要素に対して局所的近隣部を識別するステップであって、前記局所的近隣部は前記各赤目欠陥ペアの各要素の隔たりの関数である大きさを有するステップと、
前記各局所的近隣部のエッジマップを生成するステップと、
所定の閾値より大きいエッジ強度を有する、前記各エッジマップ上の位置を識別し、注目画素を定めるステップと、
前記各赤目欠陥に関連する前記注目画素を、複数の異なるグループに分類するステップであって、各グループが２つの画素を有するステップと、
前記各グループに円を当てはめるステップであって、エッジ方向は、前記各グループの前記各画素において前記各円に対する接線であり、これにより複数の検出された目の特性を定めるステップと、
前記各円の所定距離内にある前記注目画素の数をカウントするステップと、
前記各円の前記所定距離内にある前記注目画素のそれぞれに重みを割り当てるステップと、
を含む、方法。
【請求項４】
複数の画素を有するデジタル画像とともに使用される目検出装置であって、
画像内に複数の候補目を探す手段と、
所定の特徴及び前記目のそれぞれに対する所定の関連を有する、前記デジタル画像の画素を求め、注目画素を提供する手段と、
前記目のそれぞれに関連する前記注目画素を複数の異なるグループにグループ化する手段と、
前記グループのそれぞれについてパラメトリック境界を当てはめて複数の検出された目の特性を定める手段であって、前記境界は、所定の均一形状及び前記グループのそれぞれに合うサイズを有する手段と、
前記各境界と、前記目のそれぞれに関連する注目画素との幾何学的関係について、前記検出された目の特性のそれぞれにスコアを付け、各目の特性スコアを提供する手段と、
を備える、装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９５】
上記の方法を他の手順と組み合わせることで、より適切に候補目を見つける、または目の特性情報を利用する、あるいはその両者を行うことができる。例えば、赤目欠陥は、以下の１つ以上を使用して補正が可能である。すなわち、目どうしの距離、年齢分類の決定、種位置（seed location）または重心からの画素距離、青チャネル値、またはアンドリューＣギャラファ（Andrew C. Gallapher）およびジェイＳシルトクラウト（Jay S. Schildkraut）による米国特許出願第１０／７９２，０７９号（代理人番号Docket 87517RLW,出願日２００４年３月３日、発明の名称「人間の画像における赤目欠陥の補正（CORRECTION OF REDEYE DEFECTS IN IMAGES OF HUMANS）、該出願の開示内容は本願明細書の一部としてここに援用する）に開示されるその他の特性のうち１つまたは複数を使用して赤目欠陥の補正が可能である。なお、以下に、付記として本発明の構成の例を示す。
（付記１）
複数の画素を有するデジタル画像に使用される目の検出方法であって、
画像内に複数の候補目を探すステップと、
所定の特徴及び前記目のそれぞれに対する所定の関連を有する、前記デジタル画像の画素を求め、注目画素を提供するステップと、
前記目のそれぞれに関連する前記注目画素を複数の異なるグループにグループ化するステップと、
前記グループのそれぞれについてパラメトリック境界を当てはめて複数の検出された目の特性を定めるステップであって、前記境界は、所定の均一形状と、前記各グループに合うサイズを有し、
前記境界のそれぞれと、前記目のそれぞれに関連する注目画素との幾何学的関係について、前記検出された目の特性のそれぞれにスコアを付け、各目の特性スコアを提供するステップと、
を含む、方法。
（付記２）
付記１に記載の方法において、
前記グループは均一の大きさである、方法。
（付記３）
付記１に記載の方法において、
前記グループのそれぞれは、前記パラメトリック境界を定めるのに最低限十分な画素数を有する、方法。
（付記４）
付記３に記載の方法において、
前記境界のそれぞれは多項式により定められる、方法。
（付記５）
付記３に記載の方法において、
前記境界は円である、方法。
（付記６）
付記５に記載の方法において、
前記グループのそれぞれは３つの画素から構成される、方法。
（付記７）
付記１に記載の方法において、
前記境界のそれぞれは多項式により定められる、方法。
（付記８）
付記１に記載の方法において、
前記境界は円である、方法。
（付記９）
付記１に記載の方法において、
前記画素を求めるステップは、前記候補目のそれぞれに対して局所的近隣部を識別するステップをさらに含む、方法。
（付記１０）
付記９に記載の方法において、
前記複数の候補目を探すステップは、複数対の候補目を検出するステップをさらに含み、前記局所的近隣部の大きさは、前記各ペアの候補目の要素を隔たりの関数である、方法。
（付記１１）
付記１０に記載の方法において、
前記候補目のそれぞれは赤目欠陥を有し、
前記複数の候補目を探すステップは、さらに、前記赤目欠陥のそれぞれを求めるステップを含む、方法。
（付記１２）
付記９に記載の方法において、
前記画素を求めるステップは、前記局所的近隣部のそれぞれに対して所定のプロパティの値のマップを生成するステップと、前記各マップにおいて、前記プロパティの前記値が所定の範囲にある位置を識別するステップと、をさらに含む、方法。
（付記１３）
付記１２に記載の方法において、
前記マップは、エッジ値と、色値と、色近接値の少なくとも１つを含む、方法。
（付記１４）
付記９に記載の方法において、
前記画素を求めるステップは、前記局所的近隣部のそれぞれのエッジマップを生成し、前記各エッジマップ上の、所定の閾値より大きいエッジ強度を有する位置を識別し、前記注目画素を定める、方法。
（付記１５）
付記９に記載の方法において、
前記検出された目の特性にスコアをつけるステップは、前記境界のそれぞれからの前記注目画素の隔たりを確かめるステップをさらに含む、方法。
（付記１６）
付記１５に記載の方法において、
前記検出された目の特性にスコアをつけるステップは、前記境界のそれぞれの所定の距離内にある注目画素の数をカウントするステップをさらに含む、方法。
（付記１７）
付記１６に記載の方法において、
前記距離は０．７画素である、方法。
（付記１８）
複数の画素を有するデジタル画像に使用される目の検出方法であって、
画像内に１つ以上の候補目を探すステップと、
１つ以上の局所的近隣部を識別するステップであって、前記局所的近隣部のそれぞれは、前記候補目の各１つを含むとともに、該各１つの候補目より大きく、
前記局所的近隣部のそれぞれにおいて、注目画素の複数の異なるグループを決定するステップと、
前記グループのそれぞれに所定のパラメトリック境界を当てはめ、複数の検出された目の特性を定めるステップと、
局所的近隣部における注目画素と前記境界のそれぞれとの幾何学的関係について、前記検出された各目の特性にスコアを付け、各目の特性スコアを提供するステップと、
を含む、方法。
（付記１９）
付記１８に記載の方法であって、
前記局所的近隣部のそれぞれにおいて、前記目の特性スコアのうち最も順位の高いスコアを有する前記検出された特性のうちのひとつを選択し、選択された目の特性を提供するステップをさらに含む、方法。
（付記２０）
付記１９に記載の方法において、
前記候補目を探すステップは、赤目欠陥を検出するステップをさらに含み、前記方法は、前記選択された目の特性にもとづき前記赤目欠陥を修正するステップをさらに含む、方法。
（付記２１）
付記２０に記載の方法において、
前記修正するステップは、前記選択された目の特性のそれぞれにしたがって前記赤目欠陥のそれぞれを訂正するステップをさらに含む、方法。
（付記２２）
付記１８に記載の方法において、
前記検出された目の特性にスコアをつけるステップは、前記各境界から短距離内にある注目画素の数を確かめるステップをさらに含む、方法。
（付記２３）
付記１８に記載の方法において、
前記各境界は多項式により定められる、方法。
（付記２４）
付記２３に記載の方法において、
前記注目画素の各グループは、前記多項式のそれぞれを定めるために最小限必要な数の画素を有する、方法。
（付記２５）
付記１８に記載の方法において、
前記境界は円である、方法。
（付記２６）
付記１８に記載の方法において、
前記注目画素の各グループは、前記パラメトリック境界のそれぞれを定めるために最小限必要な数の画素を有する、方法。
（付記２７）
付記２６に記載の方法において、
前記パラメトリック境界は円であり、前記各グループは３つの画素から構成される、方法。
（付記２８）
付記１８に記載の方法において、
前記候補目を探すステップは、１つ以上の赤目欠陥ペアを検出するステップをさらに含む、方法。
（付記２９）
付記２８に記載の方法において、
前記局所的近隣部の大きさは、赤目欠陥ペアの各要素の隔たりの関数である、方法。
（付記３０）
付記２８に記載の方法において、
前記各局所的近隣部は、点Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４のうちｘ及びｙ座標がそれぞれ最小の画素座標を有する左上の角部を有し、かつ、点Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４のうちｘ及びｙ座標がそれぞれ最大である画素座標を有する右下の角部を有し、ここで、
点Ｂ１＝Ｄ０＋ｂ０Ｄ
点Ｂ２＝Ｄ０＋ｂ１Ｄ
点Ｂ３＝Ｄ０＋ｂ２Ｄｐｅｒｐ
点Ｂ４＝Ｄ０−ｂ２Ｄｐｅｒｐ
であり、上式において、
Ｄ０は前記各欠陥ペアの第１の欠陥の（ｘ，ｙ）位置、
Ｄ１は前記各欠陥ペアの第２の欠陥の（ｘ，ｙ）位置、
ＤはＤ＝Ｄ１−Ｄ０となるような、Ｄ０からＤ１のベクトルであり、
ＤｐｅｒｐはＤ０を通過してＤに対して垂直に延び、Ｄと同じ長さを有するベクトルであり、ｂ０、ｂ１、ｂ２は係数である、方法。
（付記３１）
付記３０に記載の方法において、
ｂ０＝０．３５、ｂ１＝−０．５１、ｂ２＝０．２である、方法。
（付記３２）
付記３０に記載の方法であって、
さらに、前記各赤目欠陥ペアに関連して年齢の分類を決定し、該関連する年齢分類にもとづきｂ０、ｂ１、ｂ２の１つ以上を調整する、方法。
（付記３３）
付記３０に記載の方法であって、
さらに、前記各赤目欠陥ペアに関連して面外回転の程度を決定し、該関連する面外回転の程度にもとづきｂ０、ｂ１、ｂ２の１つ以上を調整する、方法。
（付記３４）
付記３０に記載の方法において、
前記境界は円であり、前記当てはめるステップは、前記グループのうち、下式により与えられる最大及び最小半径の範囲を超える半径を有する円に当てはまるグループを考慮から外すステップをさらに含み、
ｒｍax＝Ｒx‖Ｄ‖＋Ｂ
ｒｍin＝Ｒn‖Ｄ‖＋Ｂ
ここで、ｒｍaxは最大半径であり、
ｒｍinは最小半径であり、
‖Ｄ‖はベクトルＤの長さであり、
Ｂは撮像システムのぶれであり、
ＲｎおよびＲｘは乗数である、方法。
（付記３５）
付記３４に記載の方法において、
Ｂは２画素であり、Ｒｎは０．０６、Ｒｘは０．１４である、方法。
（付記３６）
付記３４に記載の方法において、
前記各赤目欠陥ペアに関連して、大人または子供の年齢分類を決定するステップをさらに含み、各年齢分類が大人である場合、Ｒｎ＝０．０６、Ｒｘ＝０．１２であり、各年齢分類が子供である場合、Ｒｎ＝０．０９、Ｒｘ＝０．１４である、方法。
（付記３７）
付記１８に記載の方法において、
前記複数のグループを決定するステップは、前記各局所的近隣部のエッジマップを生成するステップをさらに含む、方法。
（付記３８）
付記３７に記載の方法において、
前記決定するステップは、前記各エッジマップにおける、所定の閾値より大きいエッジ強度を有する位置を識別し、前記注目画素を定めるステップをさらに含む、方法。
（付記３９）
付記３８の方法において、
前記閾値は、前記局所的近隣部の所定の割合の画素が注目画素になるように、動的に選択された値として予め定められる、方法。
（付記４０）
付記３９に記載の方法において、
前記所定の割合は、局所的近隣部の画素の少なくとも２パーセントである、方法。
（付記４１）
付記３８に記載の方法において、
前記境界は円である、方法。
（付記４２）
付記４１に記載の方法において、
前記グループはそれぞれ２つの画素を含み、前記当てはめるステップは、前記２つの画素における局所的エッジ方向を、前記エッジマップから確かめるステップをさらに含む、方法。
（付記４３）
付記４２に記載の方法において、
前記検出された目の特性のそれぞれにスコアをつけるステップは、前記各境界のから所定の距離内にある注目画素の数を確かめるステップをさらに含む、方法。
（付記４４）
付記４３に記載の方法において、
前記スコアをつけるステップは、前記グループの前記画素の１つまたは両方において接線からπ／２４ラジアン以上の局所的エッジ方向を有する検出された目の特性を考慮から外すステップをさらに含む、方法。
（付記４５）
付記４１に記載の方法において、
前記グループはそれぞれ３つの画素を含む、方法。
（付記４６）
付記４１に記載の方法において、
前記決定して当てはめるステップは、さらに、ハフ変換の１つ以上の段階を、前記各局所的近隣部の内部の前記注目画素に適用するステップを含む、方法。
（付記４７）
付記１８に記載の方法において、
前記当てはめるステップは、前記各境界から所定の距離を超える位置にある、前記グループの画素を考慮から外すステップをさらに含む、方法。
（付記４８）
付記４７に記載の方法において、
前記距離は０．７画素である、方法。
（付記４９）
付記４７に記載の方法において、
前記スコアをつけるステップは、前記考慮から外すステップの後に、前記グループの外されなかった画素を、横方向画素と縦方向画素とに分類し、前記横方向画素と前記縦方向画素とに異なる重み付けをするステップをさらに含む、方法。
（付記５０）
付記１８に記載の方法において、
前記候補目を探すステップは、複数対の候補目を検出するステップをさらに含み、
前記局所的近隣部の大きさは、前記候補目の各対の要素どうしの隔たりの関数であり、
前記境界は円であり、
前記検出された目の特性のそれぞれにスコアをつけるステップは、前記各境界の所定距離内にある前記注目画素の数をカウントするステップと、前記各境界から前記所定距離内にある注目画素のそれぞれに重みを割り当てるステップとをさらに含み、前記重みは各注目画素と各境界の中心とを結ぶ直線と候補目の各対の要素どうしを結ぶ直線とにより形成される角度にもとづいている、方法。
（付記５１）
複数の画素を有するデジタル画像に使用される目の検出方法であって、
デジタル画像において１つ以上の赤目欠陥ペアを探すステップと、
前記赤目欠陥ペアのそれぞれの各要素に対して局所的近隣部を識別するステップと、
前記局所的近隣部のそれぞれにおいて、注目画素の複数の異なるグループを決定するステップと、
前記各局所的近隣部内において注目画素を確かめるステップであって、前記注目画素はそれぞれ所定の特性を有し、
前記各局所的近隣部において、前記注目画素に最適に当てはまる円を決定するステップと、
を含む、方法。
（付記５２）
付記５１に記載の方法であって、
前記円のそれぞれを使用して前記各赤目欠陥ペアを補正するステップをさらに含む、方法。
（付記５３）
付記５２に記載の方法において、
前記各円は検出された虹彩を定め、前記各円を使用するステップは、前記各円内部の赤目のみを取り除くステップをさらに含む、方法。
（付記５４）
付記５２に記載の方法において、
前記各円は検出された瞳孔を定め、前記各円を使用するステップは、前記各円内部の赤目のみを取り除くステップをさらに含む、方法。
（付記５５）
付記５１に記載の方法において、
前記所定の特性は、エッジ強度及びエッジ方向である、方法。
（付記５６）
付記５１に記載の方法において、
前記最適に当てはまる円を決定するステップは、前記各局所的近隣部のエッジマップを作成するステップと、所定の閾値より大きいエッジ強度を有する、前記各エッジマップ上の位置を識別し、前記注目画素を定めるステップと、をさらに含む、方法。
（付記５７）
付記５１に記載の方法において、
前記局所的近隣部の大きさは、前記各赤目欠陥ペアの要素どうしの隔たりの関数である、方法。
（付記５８）
付記５１に記載の方法において、
前記最適に当てはまる円を決定するステップは、前記各局所的近隣部内の前記注目画素の異なるグループについて複数の円を当てはめるステップと、前記局所的近隣部内における注目画素の相対位置にもとづき前記円にスコアをつけるステップとをさらに含む、方法。
（付記５９）
複数の画素と1つ以上の赤目欠陥とを有するデジタル画像において人間の虹彩を検出する方法であって、
前記デジタル画像において、1つ以上の赤目欠陥ペアを探すステップと、
前記赤目欠陥ペアのそれぞれの各要素に対して局所的近隣部を識別するステップであって、前記局所的近隣部は前記各赤目欠陥ペアの各要素の隔たりの関数である大きさを有するステップと、
前記各局所的近隣部のエッジマップを生成するステップと、
所定の閾値より大きいエッジ強度を有する、前記各エッジマップ上の位置を識別し、注目画素を定めるステップと、
前記各赤目欠陥に関連する前記注目画素を、複数の異なるグループに分類するステップであって、各グループが２つの画素を有するステップと、
前記各グループに円を当てはめるステップであって、エッジ方向は、前記各グループの前記各画素において前記各円に対する接線であり、これにより複数の検出された目の特性を定めるステップと、
前記各円の所定距離内にある前記注目画素の数をカウントするステップと、
前記各円の前記所定距離内にある前記注目画素のそれぞれに重みを割り当てるステップと、
を含む、方法。
（付記６０）
人間である被写体の画素を有する画像において赤目欠陥を補正する方法であって、
右目及び左目を表す１対の赤目欠陥を探すステップであって、前記欠陥はそれぞれ１つ以上の画素を有するステップと、
前記各目に関連して局所的近隣部を識別するステップと、
前記局所的近隣部のそれぞれを検索し、円形の形状を有する候補目特性を検出し、１対の検出された目の特性を提供するステップと、
前記検出された目の特性と、関連する前記赤目欠陥とを用いて前記画像を補正するステップと、
を含む、方法。
（付記６１）
付記６０に記載の方法において、
前記各円は検出された虹彩を定め、前記赤目欠陥を用いて補正するステップは、前記各円の内部のみ赤目を取り除くステップをさらに含む、方法。
（付記６２）
付記６０に記載の方法において、
前記各円は検出された瞳孔を定め、前記赤目欠陥を用いて補正するステップは、前記各円の内部のみ赤目を取り除くステップをさらに含む、方法。
（付記６３）
複数の画素を有するデジタル画像とともに用いられるコンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータ読取可能な記憶媒体を含み、
画像内に複数の候補目を探すステップと、
所定の特徴及び前記目のそれぞれに対する所定の関連を有する、前記デジタル画像の画素を求め、注目画素を提供するステップと、
前記目のそれぞれに関連する前記注目画素を複数の異なるグループにグループ化するステップと、
前記グループのそれぞれについてパラメトリック境界を当てはめて複数の検出された目の特性を定めるステップであって、前記境界は、所定の均一形状及び前記各グループに合うサイズを有するステップと、
前記各境界と、前記目のそれぞれに関連する注目画素との幾何学的関係について、前記検出された目の特性のそれぞれにスコアを付け、各目の特性スコアを提供するステップと、
を実行するコンピュータプログラム製品。
（付記６４）
複数の画素を有するデジタル画像とともに使用される目検出装置であって、
画像内に複数の候補目を探す手段と、
所定の特徴及び前記目のそれぞれに対する所定の関連を有する、前記デジタル画像の画素を求め、注目画素を提供する手段と、
前記目のそれぞれに関連する前記注目画素を複数の異なるグループにグループ化する手段と、
前記グループのそれぞれについてパラメトリック境界を当てはめて複数の検出された目の特性を定める手段であって、前記境界は、所定の均一形状及び前記グループのそれぞれに合うサイズを有する手段と、
前記各境界と、前記目のそれぞれに関連する注目画素との幾何学的関係について、前記検出された目の特性のそれぞれにスコアを付け、各目の特性スコアを提供する手段と、
を備える、装置。