【手続補正書】
【提出日】平成22年3月26日(2010.3.26)
【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】
画像中のオブジェクトを識別するコンピュータ実行方法であって、
前記方法は、プロセッサによって実行され、
前記方法は、
複数のトレーニング画像の各々には１つ以上のオブジェクトが含まれ、
前記複数のトレーニング画像の各々の中にある１つ以上の特徴点を算定し、
前記１つ以上の特徴点の各々は１つの画素を表し、１つのトレーニング画像の中にある前記１つ以上の特徴点を、前記１つのトレーニング画像の画素からなるサブセットとして表すように構成するステップと、
１つの特徴点に対応する１つのトークンは前記特徴点の周辺の画像領域の画像特徴を表し、複数の前記特徴点に対応する複数のトークンを抽出するステップと、
第１のトレーニング画像に含まれる特徴点に対応するトークンと、第２のトレーニング画像に含まれる特徴点に対応するトークンとを比較して、前記第１のトレーニング画像の第１のトークンと前記第２のトレーニング画像の第２のトークンとが互いに関連性を有するようにマッチしたトークンを見つけるステップと、
互いに関連性を有するようにマッチしたトークン同士が含まれるように、前記マッチしたトークンをグループ化してセットを構成するステップと、
前記マッチしたトークンのセットの各々を表すようにグループトークンを算定するステップと、
各ノードが画像中のオブジェクトを識別するためのオブジェクトモデルを表すように、前記グループトークンを用いてモデルツリーを構築するステップと
を含むことを特徴とする画像中のオブジェクトを識別する方法。
【請求項２】
前記方法は、さらに、前記１つ以上のオブジェクトを含んだ複数のトレーニング画像を受信し、
前記方法に従って処理できるように、受信した前記トレーニング画像を形式化する
予備ステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、さらに、前記モデルツリーを用いて、ターゲット画像中のオブジェクトを識別することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルツリーを用いた前記ターゲット画像中のオブジェクトを識別する処理には、さらに、
前記ターゲット画像において１つ以上の特徴点を算定し、
前記ターゲット画像の特徴点に関連するトークンを抽出し、
前記ターゲット画像のトークンと前記モデルツリーのトークンとを比較してマッチングを識別する
ことが含まれることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記方法には、さらに、トークンのマッチング閾値が満たされていると判定した場合には、オブジェクト推定を受け入れ、あるいは、前記トークンのマッチング閾値が満たされていないと判定された場合には、このオブジェクト推定を拒絶することが含まれることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記方法には、さらに、複数のターゲット画像について、算定と、抽出と、比較と、判定とを繰り返し行うことが含まれることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記方法には、さらに、前記ターゲット画像を受信し、
前記方法に従って処理できるように、受信した前記ターゲット画像を形式化する
予備ステップが含まれる
ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項８】
プロセッサによって実行されたときに、このプロセッサに画像中のオブジェクトを識別する処理を実行させる指令が符号化されたマシン読み取り可能な媒体であって、
前記処理は、
複数のトレーニング画像の各々には１つ以上のオブジェクトが含まれ、
前記複数のトレーニング画像の各々の中にある１つ以上の特徴点を算定し、
前記１つ以上の特徴点の各々は１つの画素を表し、１つのトレーニング画像の中にある前記１つ以上の特徴点を、前記１つのトレーニング画像の画素からなるサブセットとして表すように構成するステップと、
１つの特徴点に対応する１つのトークンは前記特徴点の周辺の画像領域の画像特徴を表し、複数の前記特徴点に対応する複数のトークンを抽出するステップと、
第１のトレーニング画像に含まれる特徴点に関連付けされたトークンと、第２のトレーニング画像に含まれる特徴点に関連付けされたトークンとを比較して、前記第１のトレーニング画像の第１のトークンと前記第２のトレーニング画像の第２のトークンとが互いに関連性を有するようにマッチしたトークンを見つけるステップと、
互いに関連性を有するようにマッチしたトークン同士が含まれるように、前記マッチしたトークンをグループ化して１つのセットを構成するステップと、
前記マッチしたトークンのセットの各々を表すようにグループトークンを算定するステップと、
各ノードが画像中のオブジェクトを識別するためのオブジェクトモデルを表すように、前記グループトークンを用いてモデルツリーを構成するステップと
を実行することを特徴とするマシン読み取り可能な媒体。
【請求項９】
前記処理には、さらに、前記１つ以上のオブジェクトを含んだ複数のトレーニング画像を受信し、
前記処理に従って処理できるように、受信した前記トレーニング画像を形式化することが含まれる
ことを特徴とする請求項８に記載のマシン読み取り可能な媒体。
【請求項１０】
前記処理には、さらに、前記モデルツリーを用いて、ターゲット画像中のオブジェクトを識別することが含まれることを特徴とする請求項８に記載のマシン読み取り可能な媒体。
【請求項１１】
前記モデルツリーを用いてターゲット画像中のオブジェクトを識別する処理には、さらに、
前記ターゲット画像において１つ以上の特徴点を算定し、
前記ターゲット画像の特徴点に関連するトークンを抽出し、
前記ターゲット画像のトークンと、前記モデルツリーのトークンとを比較して、マッチングを識別することが含まれる
ことを特徴とする請求項１０に記載のマシン読み取り可能な媒体。
【請求項１２】
前記処理には、さらに、トークンのマッチング閾値が満たされていると判定した場合には、オブジェクト推定を受け入れ、あるいは、前記トークンのマッチング閾値が満たされていないと判定された場合には、このオブジェクト推定を拒絶することが含まれることを特徴とする請求項１１に記載のマシン読み取り可能な媒体。
【請求項１３】
前記処理には、さらに、複数のターゲット画像について、算定と、抽出と、比較と、判定とを繰り返し行うことが含まれることを特徴とする請求項１２に記載のマシン読み取り可能な媒体。
【請求項１４】
前記処理には、さらに、前記ターゲット画像を受信し、
前記処理に従って処理できるように、受信した前記ターゲット画像を形式化する予備ステップが含まれる
ことを特徴とする請求項１０に記載のマシン読み取り可能な媒体。
【請求項１５】
画像中のオブジェクトを識別するハードウェアシステムであって、
前記システムは、
複数のトレーニング画像の各々には１つ以上のオブジェクトが含まれ、
前記複数のトレーニング画像の各々の中にある１つ以上の特徴点を算定し、
前記１つ以上の特徴点の各々は１つの画素を表し、１つのトレーニング画像の中にある前記１つ以上の特徴点を、前記１つのトレーニング画像の画素からなるサブセットとして表すように構成する特徴点ロケータモジュールと、
１つの特徴点に対応する１つのトークンは前記特徴点の周辺の画像領域の画像特徴を表し、複数の前記特徴点に対応する複数のトークンを抽出するトークン抽出モジュールと、
第１のトレーニング画像に含まれる特徴点に関連付けされたトークンと、第２のトレーニング画像に含まれる特徴点に関連付けされたトークンとを比較して、前記第１のトレーニング画像の第１のトークンと前記第２のトレーニング画像の第２のトークンとが互いに関連性を有するようにマッチしたトークンを見つけ、
互いに関連性を有するようにマッチしたトークン同士が含まれるように、前記マッチしたトークンをグループ化して１つのセットを構成し、
前記マッチしたトークンのセットの各々を表すようにグループトークンを算定するトークングループ化モジュールと、
各ノードが画像中のオブジェクトを識別するためのオブジェクトモデルを表すように、前記グループトークンを用いてモデルツリーを構築するモデルツリー構築モジュールと
を備えることを特徴とするハードウェアシステム。
【請求項１６】
前記システムは、さらに、前記モデルツリーを用いて、ターゲット画像中のオブジェクトを識別するランタイム識別モジュールを備えることを特徴とする請求項１５に記載のハードウェアシステム。
【請求項１７】
前記ランタイム識別モジュールは、さらに、
前記ターゲット画像において１つ以上の特徴点を算定する特徴点ロケータモジュールと、
前記ターゲット画像の特徴点に関連するトークンを抽出するトークン抽出モジュールと、
前記ターゲット画像のトークンと前記モデルツリーのトークンとを比較して、マッチングを識別するトークンマッチングモジュールと
を備えることを特徴とする請求項１６に記載のハードウェアシステム。
【請求項１８】
前記システムは、さらに、トークンのマッチング閾値が満たされているか否かを判定し、この判定に基づいて、オブジェクト推定を受け入れる、あるいは、オブジェクト推定を拒絶する推定検証モジュールを備えることを特徴とする請求項１７に記載のハードウェアシステム。
【請求項１９】
画像中のオブジェクトを識別するハードウェアシステムであって、
前記システムは、
複数のトレーニング画像の各々には１つ以上のオブジェクトが含まれ、
前記複数のトレーニング画像の各々の中にある１つ以上の特徴点を算定し、
前記１つ以上の特徴点の各々は１つの画素を表し、１つのトレーニング画像の中にある前記１つ以上の特徴点を、前記１つのトレーニング画像の画素からなるサブセットとして表すように構成する手段と、
１つの特徴点に対応する１つのトークンは前記特徴点の周辺の画像領域の画像特徴を表し、複数の前記特徴点に対応する複数のトークンを抽出する手段と、
第１のトレーニング画像に含まれる特徴点に関連付けされたトークンと、第２のトレーニング画像に含まれる特徴点に関連付けされたトークンとを比較して、前記第１のトレーニング画像の第１のトークンと前記第２のトレーニング画像の第２のトークンとが互いに関連性を有するようにマッチしたトークンを見つけ、
互いに関連性を有するようにマッチしたトークン同士が含まれるように、前記マッチしたトークンをグループ化して１つのセットを構成し、
前記マッチしたトークンのセットの各々を表すようにグループトークンを算定する手段と、
各ノードが画像中のオブジェクトを識別するためのオブジェクトモデルを表すように、前記グループトークンを用いてモデルツリーを構築するモデルツリー構築モジュールと
を備えることを特徴とするハードウェアシステム。
【請求項２０】
前記システムは、
前記ターゲット画像において１つ以上の特徴点を算定する手段と、
前記ターゲット画像の特徴点に関連するトークンを抽出する手段と、
前記ターゲット画像のトークンと前記モデルツリーのトークンとを比較して、マッチングを識別する手段と、
トークンのマッチング閾値が満たされているか否かを判定し、この判定に基づいて、オブジェクト推定を受け入れる、あるいは、オブジェクト推定を拒絶する手段と
を備えることを特徴とする請求項１９に記載のハードウェアシステム。