【手続補正書】
【提出日】平成31年1月17日(2019.1.17)
【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】
動物たちの鼻柄を用いた動物個体認識装置であって、
撮影獲得した動物の鼻紋イメージから鼻柄コードを生成、比較及び判断するイメージ認識部；を備えてなることを特徴とする、動物個体認識装置。
【請求項２】
前記イメージ認識部は、
鼻紋イメージから関心領域を設定する関心領域設定部；
設定された関心領域から鼻柄コードを生成する鼻柄コード生成部；
生成された鼻柄コードで被認識動物の認証や識別を実行する鼻柄コードの比較判断部；及び
認識に必要な鼻柄コードが登録保存された鼻柄コードデータベース；を備えてなることを特徴とする、請求項１に記載の動物個体認識装置。
【請求項３】
前記イメージ認識部は、イメージ獲得部で獲得した鼻紋イメージを補正するイメージ補正部をさらに備えてなることを特徴とする、請求項１に記載の動物個体認識装置。
【請求項４】
前記関心領域設定部は、
イメージ獲得部で獲得した鼻紋イメージから鼻孔の境界を抽出する境界抽出部；
境界抽出部で抽出された内側境界点を基準に鼻孔の境界に適した曲線を近似する曲線近似部；及び
曲線近似部で近似した曲線の内部を除いた曲線領域の間の四角形領域を設定する関心領域分割部；を備えてなることを特徴とする、請求項２に記載の動物個体認識装置。
【請求項５】
前記境界抽出部の鼻孔ごとに個別に境界点を見つけ、この点を近似する曲線を鼻孔を境に設定することを特徴とする、請求項４に記載の動物個体認識装置。
【請求項６】
前記曲線近似部は、境界抽出部で抽出された鼻孔の内側境界点を基準に、様々な回帰分析（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ）などを利用して訪れたことを最もよく代表する鼻孔の境界に適した曲線を見つけることを特徴とする、請求項４に記載の動物個体認識装置。
【請求項７】
前記関心領域分割部は、曲線近似部で近似された鼻孔の境界曲線で区切られた鼻孔の間の鼻柄領域の中の何れかの部分を関心領域として選択して認識に使用することを特徴とする、請求項４に記載の動物個体認識装置。
【請求項８】
前記イメージ認識部において、関心領域設定部で選択された四角形領域を高い認識率を持つように標準化するための標準関心領域設定部をさらに備えてなることを特徴とする、請求項１に記載の動物個体認識装置。
【請求項９】
前記標準関心領域設定部は、近似曲線の形状にかかわらず同じ結果が出てくることができるよう、標準形の長方形の形に変換する標準領域演算部を備えてなることを特徴とする、請求項８に記載の動物個体認識装置。
【請求項１０】
前記鼻柄コード生成部は、選択された関心領域に対して周波数変換コードを作成する周波数変換コード生成部を備えてなることを特徴とする、請求項２に記載の動物個体認識装置。
【請求項１１】
前記周波数変換コードは、フーリエ変換、サイン変換、コサイン変換、ガボール変換、ハール変換、ガボールサイン変換、ガボールコサイン変換、ウェーブレット変換の何れかを組み合わせて生成することを特徴とする、請求項１０に記載の動物個体認識装置。
【請求項１２】
前記鼻柄コード生成部は、関心領域内での光の反射及び異物によって毀損され又は隠された鼻柄の部分を表示するマスキングコードを作るマスキングコード生成部をさらに備えてなることを特徴とする、請求項２に記載の動物個体認識装置。
【請求項１３】
前記周波数変換コードは、２進ビット列で構成され、ビット列の各成分は定められた周波数変換方法及び母数（ｐａｒａｍｅｔｅｒ）値に基づいて異なるものとして構成されてなることを特徴とする、請求項１０に記載の動物個体認識装置。
【請求項１４】
前記マスキングコードは、２進ビット列で構成され、ビット列の各成分は周波数変換の方法を利用して生成された周波数変換コードの２進ビット列のそれぞれ一対一に対応して１つのビット値を有することを特徴とする、請求項１２に記載の動物個体認識装置。
【請求項１５】
前記鼻柄の比較判断部は、
認証用の鼻柄コードを利用して鼻柄コードデータベースに保存された既登録鼻柄コードとの比較を通じて認証（一対一の比較）する鼻柄コード認証部；及び
認証用鼻柄コードを利用して鼻柄コードデータベースに保存された複数の既登録鼻柄コードとの比較を通じて識別（一対多比較）する鼻柄コード識別部；の何れか一以上を備えてなることを特徴とする、請求項２に記載の動物個体認識装置。
【請求項１６】
前記比較を通じて認証を行うとき、獲得された鼻紋イメージから生成された鼻柄コードとデータベースに登録された鼻柄コードとの距離を比較計算して、
設定された識別基準以下であれば、認証に成功した（同じオブジェクトである）と判断し、又は、
設定された識別基準超過であれば、認証に失敗したと判断することを特徴とする、請求項１５に記載の動物個体認識装置。
【請求項１７】
前記距離を比較計算するために、基本マッチング方法、移動マッチング方法、領域分割移動マッチング方法の何れかを選択し設定することを特徴とする、請求項１６に記載の動物個体認識装置。
【請求項１８】
前記基本マッチング方法は、関心領域を使用して鼻柄コードを生成し、生成された鼻柄コードを使用して距離を計算し、これを比較して認証することを特徴とする、請求項１７に記載の動物個体認識装置。
【請求項１９】
前記移動マッチング方法は、関心領域の局所領域を左、右、上、下に移し生成する局所領域の鼻紋コード値を生成し、生成された局所領域との間の鼻柄コード値の距離を計算し、この中から最小値を選択して比較して認証することを特徴とする、請求項１７に記載の動物個体認識装置。
【請求項２０】
前記領域分割移動マッチング方法は、関心領域の局所領域を任意の数に分割した彫刻領域を左、右、上、下に移し生成する彫刻領域鼻柄コード値を生成し、彫刻領域との間の鼻の柄コード値から生成された鼻柄コードの距離からの部分の距離を計算した後、彫刻距離から最終の距離を計算して比較して認証することを特徴とする、請求項１７に記載の動物個体認識装置。
【請求項２１】
前記彫刻距離は、彫刻領域を左、右、上、下に移し生成する彫刻領域鼻柄コード値を生成し、生成された彫刻領域との間の鼻柄コード値の距離を計算し、この中で最小値に決定されることを特徴とする、請求項２０に記載の動物個体認識装置。
【請求項２２】
前記最終距離は、彫刻領域ごとに求めた彫刻距離の値から特定の値を計算し、又は選択することで決定されることを特徴とする、請求項２０に記載の動物個体認識装置。
【請求項２３】
前記彫刻領域ごとに求めた彫刻距離の値から特定の値を計算することは、彫刻距離の幾何平均及び算術平均の何れかを選択して計算することを特徴とする、請求項２２に記載の動物個体認識装置。
【請求項２４】
前記彫刻領域ごとに求めた彫刻距離の値から特定の値を選択することは、彫刻距離の最小値を選択することを特徴とする、請求項２２に記載の動物個体認識装置。
【請求項２５】
前記鼻柄コード値を生成するときに、セルグループを基本単位として生成することを特徴とする、請求項１８又は２０に記載の動物個体認識装置。
【請求項２６】
前記セルグループは、１つ又は複数のセル領域で構成されてなることを特徴とする、請求項２５に記載の動物個体認識装置。
【請求項２７】
前記セル領域は、１つ又は複数のピクセルで構成されてなり、複数のピクセルで構成された場合、一つの代表ピクセル値で表現することを特徴とする、請求項２６に記載の動物個体認識装置。
【請求項２８】
前記セルグループは、他のセルグループと、１つ又は複数のセル領域とを共有することを特徴とする、請求項２５に記載の動物個体認識装置。
【請求項２９】
前記セル領域を構成する画素領域の数と大きさは、鼻柄イメージの大きさ、動物種、周波数変換方法、又は周波数変換母数（ｐａｒａｍｅｔｅｒ）に基づいて決定されることを特徴とする、請求項２６に記載の動物個体認識装置。
【請求項３０】
前記比較を通じて識別をするとき、獲得された鼻紋イメージから生成された鼻柄コードとデータベースに登録された鼻柄コードとの距離を比較計算して、
設定された識別基準以下であれば識別に成功したと判断し、又は、
設定された識別基準超過であれば識別に失敗したと判断することを特徴とする、請求項１５に記載の動物個体認識装置。