【手続補正書】
【提出日】平成31年3月4日(2019.3.4)
【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】
顔検出方法であって、
ビデオ画像シーケンスを取得することと、
第１判断結果を取得するべく、前記ビデオ画像シーケンスに対してビデオショット境界検出プロセスを実行してショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在しているかどうかを判定することと、
ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると前記第１判断結果が示す場合に、顔検出に失敗したと判定することと、
を含み、
前記ビデオショット境界検出プロセスは、
２つの画像フレームの画像特徴ベクトルを取得するべく、画像特徴抽出領域内において前記ビデオ画像シーケンスに対して画像特徴抽出を実行することと、
前記画像特徴ベクトルに基づいて、前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であるかどうかを判定することと、を含む、
方法。
【請求項２】
前記ビデオショット境界検出プロセスは、
前記２つの画像フレームのコンテンツ連続性を判定するべく、前記２つの画像フレームの前記画像特徴ベクトルにより、計算して前記２つの画像フレームの間の類似度値を取得することと、
前記類似度値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することと、
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像特徴抽出領域は、単一のピクセル特徴抽出領域、ピクセルブロック特徴抽出領域、又は完全なフレーム画像特徴抽出領域のうちのいずれか１つを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
画像特徴ベクトルを取得するべく、前記ビデオ画像シーケンスに対して画像特徴抽出を実行することは、
選択されたカラー領域内において、前記ビデオ画像シーケンスの画像フレームのピクセルグレーレベル統計値又はピクセルカラー統計値を取得し、前記取得されたピクセルグレーレベル統計値又はピクセルカラー統計値により、前記画像特徴ベクトルを構成することと、
前記ビデオ画像シーケンス内の画像フレームのグレーレベルヒストグラム又はカラーヒストグラムを取得することと、
前記ビデオ画像シーケンス内の画像フレームの画像エッジ特徴を取得することと、
対応する画像特徴ベクトルを取得するべく、圧縮ドメインを利用し、オリジナル画像をその他の特徴領域に変換することと、
のうちの少なくとも１つを含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記２つの画像フレームは、ｉ番目の画像フレームと、ｊ番目の画像フレームと、であり、この場合に、ｊ＝ｉ＋ｎ（ｎ≧１）であり、ｉ≧１である請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ビデオショット境界検出プロセスは、ビデオショットカット検出プロセスを含む請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記２つの画像フレームの間の前記類似度値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することは、
前記２つの画像フレームの間の前記類似度値が第１閾値未満である場合に、カットの変化が前記２つの画像フレームの間に存在しており、且つ、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定すること、
を含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記２つの画像フレームの間の前記類似度値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することは、
近傍法アルゴリズムのｋ近傍法（ＫＮＮ）分類器、決定木、又はサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）に基づいて前記２つの画像フレームの間の前記類似度値を判断し、カットの変化が前記画像の２つのフレームの間に存在していると前記判断結果が示す場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定すること、
を含む請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記ビデオショット境界検出プロセスは、ビデオショット漸進的変化検出プロセスを含み、前記画像の２つのフレームの間の前記類似度値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することは、
前記画像の２つのフレームの間の前記類似度値が第３閾値超であると共に第４閾値未満であると判定された場合に、前記２つの画像フレームの後続の画像フレームを取得することと、
前記後続の画像フレームのペアワイズな画像フレームの間の前類似度値が前記第４閾値超となる時点まで、前記ペアワイズな画像フレームの間の類似度値を算出することと、
前記取得された画像フレームの前記類似度値の合計を算出し、前記類似度値の前記合計が第５閾値未満である場合に、漸進的な変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在しており、且つ、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することと、
を含む請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
第２判断結果を取得するべく、顔特徴点検出プロセスに基づいて前記顔検出を実行することと、
顔検出条件が充足されていると前記第２判断結果が示しており、且つ、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していないと前記第１判断結果が示している場合に、前記顔検出に成功したと判定することと、
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ビデオショット境界検出プロセスは、
前記２つの画像フレームのコンテンツ連続性を判定するべく、前記２つの画像フレームの前記画像特徴ベクトルにより、計算して前記２つの画像フレームの間のフレーム差値を取得することと、
前記２つの画像フレームの間の前記算出されたフレーム差値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することと、
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像特徴抽出領域は、単一のピクセル特徴抽出領域、ピクセルブロック特徴抽出領域、又は完全なフレーム画像特徴抽出領域のうちのいずれか１つを含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
画像特徴ベクトルを取得するべく、前記ビデオ画像シーケンスに対して画像特徴抽出を実行することは、
選択されたカラー領域内において、前記ビデオ画像シーケンス内の画像フレームのピクセルグレーレベル統計値又はピクセルカラー統計値を取得し、前記取得されたピクセルグレーレベル統計値又はピクセルカラー統計値により、前記画像特徴ベクトルを構成することと、
前記ビデオ画像シーケンス内の画像フレームのグレーレベルヒストグラム又はカラーヒストグラムを取得することと、
前記ビデオ画像シーケンス内の画像フレームの画像エッジ特徴を取得することと、
対応する画像特徴ベクトルを取得するべく、圧縮ドメインを利用し、オリジナルの画像をその他の特徴領域に変換することと、
のうちの少なくとも１つを含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記ビデオショット境界検出プロセスは、ビデオショットカット検出プロセスを含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記画像の２つのフレームの間の前記フレーム差値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することは、
前記２つの画像フレームの間の前記フレーム差値が第２閾値超である場合に、カットの変化が前記２つの画像フレームの間に存在しており、且つ、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定すること、
を含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記２つの画像フレームの間の前記類似度値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することは、
近傍法アルゴリズムのｋ近傍法（ＫＮＮ）分類器、決定木、又はサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）に基づいて、前記２つの画像フレームの間の前記フレーム差値を判断し、カットの変化が前記画像の２つのフレームの間に存在していると前記判断結果が示す場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定すること、
を含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記ビデオショット境界検出プロセスは、ビデオショット漸進的変化検出プロセスを含み、前記２つの画像フレームの間の前記フレーム差値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することは、
前記２つの画像フレームの間の前記フレーム差値が第６閾値超であると共に第７閾値未満であると判定された場合に、前記２つの画像フレームの後続の画像フレームを取得することと、
前記後続の画像フレームのペアワイズな画像フレームの間の前記フレーム差値が前記第６閾値未満となる時点まで、前記ペアワイズな画像フレームの間の前記フレーム差値を算出することと、
前記フレーム差値の合計を算出し、前記合計が前記第７閾値超である場合に、漸進的な変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在しており、且つ、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定することと、
を含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
顔検出装置であって、
ビデオ画像シーケンスを取得するように構成された取得ユニットと、
第１判断結果を取得するべく、前記ビデオ画像シーケンスに対してビデオショット境界検出プロセスを実行してショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在しているかどうかを判定するように構成された第１検出ユニットと、
ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると前記第１判断結果が示す場合に、顔検出に失敗したと判定するように構成された判定ユニットと、
を含み、前記ビデオショット境界検出プロセスは、
２つの画像フレームの画像特徴ベクトルを取得するべく、画像特徴抽出領域内において前記ビデオ画像シーケンスに対して画像特徴抽出を実行することと、
前記画像特徴ベクトルに基づいて、前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であるかどうかを判定することと、を含む、
装置。
【請求項１９】
前記第１検出ユニットは、
前記２つの画像フレームのコンテンツ連続性を判定するべく、前記２つの画像フレームの前記画像特徴ベクトルに基づいて類似度又はフレーム差値を算出し、
前記類似度又はフレーム差値に従って前記２つの画像フレームがコンテンツにおいて不連続であると判定された場合に、ショットの変化が前記ビデオ画像シーケンス内に存在していると判定する、
ように更に構成されている請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記画像特徴抽出領域は、単一のピクセル特徴抽出領域、ピクセルブロック特徴抽出領域、又は完全なフレーム画像特徴抽出領域のうちのいずれか１つを含む請求項１９に記載の装置。