【誤訳訂正書】
【提出日】平成22年1月7日(2010.1.7)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元対象物の分類および／またはローカライゼーションのような認識方法であり、前記一つまたは二つ以上の対象物は、前記対象物の二次元デジタル画像である認識画像を提供するように画像化され、前記方法は、複数のトレーニング画像におけるフィーチャの数値記述子が格納されたデータベースを利用し、各フィーチャは画像における輪郭から決定されるプリミティブのセットであり、フィーチャの数値記述子は、
画像における前記フィーチャの基準点座標のような位置および方向ベクトルのような向きを備える、前記フィーチャの非本質的特性のための数値記述子と、
射影変換後の前記フィーチャの距離および角度のような数値量を備える、前記対象画像の前記位置および前記向きにより変化しない本質的特性のための数値記述子、の二種類であり、
前記方法は、
前記認識画像におけるプリミティブの予め定義されたセットであるフィーチャを特定し、
前記認識画像における前記フィーチャの前記本質的および非本質的特性のための数値記述子を抽出し、
前記抽出した数値記述子を前記データベースに格納された数値記述子と整合し、整合物が見つかれば、前記データベース内で整合した数値記述子に対応する前記対象物を、認識すべき前記対象物の前記対象物に類似していると割り当てる認識方法。
【請求項２】
認識画像を、前記データベースに格納されたトレーニング画像と整合し、整合付けは各トレーニング画像に対して、
前記トレーニング画像の前記フィーチャと同一の前記認識画像の前記フィーチャをもたらす変換のロール、チルト、およびパンの値を決定し、
前記変換により決定されたロール、チルト、およびパンの値により定義される前記パラメータ空間におけるクラスタを特定し、および
予め定義された強度を有するクラスタを、対象物のタイプおよびローカライゼーションに対応するものとして特定する、
ステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データベースは各画像に対して、それぞれがその本質的特性およびその非本質的特性を有するフィーチャを表わす一つまたは二つ以上のレコードを備える請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記整合付けは、
ロール、チルト、およびパンパラメータ空間をリセットし、
前記認識画像における各フィーチャに対して、前記認識画像の特性を前記データベースに格納されている特性と整合付け、
整合する場合、前記データベースから、および前記認識画像からの前記非本質的特性に基づいてロール、チルト、およびパンを決定し、
パラメータ空間を更新し、および
クラスタリングをテストし、前記トレーニング画像のインデックスを有する十分に高い密度／母集団のクラスタの座標を格納するステップを含み、
前記ステップを前記認識画像中のすべてのフィーチャの整合付けが終了するまで繰り返す、
ことを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ロール、チルト、およびパンの決定は、前記データベース内の前記本質的特性と比較して類似のまたは同一の本質的特性を有するフィーチャに対してのみ行われる請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記整合付けは、前記認識画像の前記本質的記述子と、前記データベースに格納されている前記本質的記述子と比較し、それにより整合するフィーチャを選択することを含む請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記データベースの生成は、デジタル画像における輪郭、好ましくはグレイトーンレベル輪郭と、プリミティブの決定を備え、前記決定は、
前記デジタル画像の勾配を生成し、
前記絶対勾配の一つまたは二つ以上の極大値を求め、
前記一つまたは二つ以上の極大値を、輪郭を生成するためのシードとして使用し、ここにおいて各シードに対する前記輪郭の生成は、前記デジタル画像内にあり、輪郭に属する場所を表現する点の順序リストを決定することを含み、
前記すべての場所に対して、前記輪郭の、好ましくはｄθ／ｄｓ、好ましくは画素単位で決定される曲率を決定し、
前記決定された曲率から、プリミティブを前記輪郭のセグメント上の、または前記輪郭で囲まれた領域上の特徴点として決定するステップを含む請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
既に定義された輪郭近傍で特定される潜在シード点を削除するステップを更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記輪郭の生成は、各点が前記シードの値と共通に割り当てられる値を有する、前記デジタル画像内の場所を表現する点のリストを割り当てることを含む請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記輪郭の生成は、各点において、輪郭方向に直交すると検出された最大または最小勾配の方向に続く点のリストを割り当てることを含む請求項７または８に記載の方法。
【請求項１１】
前記輪郭の生成は、前記シードの値を超える、またはそれ未満の値を有する点のリスト、および前記シードの値未満の、またはその値を超える値を有する一つまたは二つ以上の隣接する画素を割り当てることを含む請求項７または８に記載の方法。
【請求項１２】
前記画素リストは、所定の方法で前記デジタル画像内を移動することにより確立される請求項７から請求項１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記輪郭は、前記画素リストに基づく内挿法により決定される請求項８から請求項１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記リストは、画素の順序リストである請求項８から請求項１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記勾配は、隣接画素に割り当てられた数値間の差を計算することにより決定される請求項７から請求項１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記勾配は、各要素が第１画像内の特別な場所に対応し、前記特別な場所における前記第１画像の色調の勾配値を表わす数値であるアレイに格納される請求項７から請求項１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記曲率は、θを輪郭上の１点における接線方向とし、ｓを基準点から測定された弧の長さとしたときに、κ＝ｄθ／ｄｓとして確立される請求項７から請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記プリミティブは、前記輪郭のセグメント上の、または前記輪郭で囲まれた領域上の下記の特徴点、
直線のセグメント、
相対的に大きな半径の円のセグメント、
変曲点、
前記曲率の最大数値の、好ましくは角部として割り当てられた点、
前記曲率の非常に小さな、および非常に大きな数値の部分を分離する点、および
輪郭により囲まれた小さな領域のエンティティ、
を一つまたは二つ以上備える請求項７から請求項１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
各輪郭に対して、下記のプリミティブ、
所定のレベルより高い曲率の絶対値の値を有する輪郭の領域またはその上の点である変曲点、
曲率の正のピークを有する前記輪郭の領域またはその上の点である凹状角部、
曲率の負のピークを有する前記輪郭の領域またはその上の点である凸状角部、
０の曲率を有する前記輪郭のセグメントである直線セグメント、および／または
一定曲率を有する前記輪郭のセグメントである円形セグメント、
の一つまたは二つ以上を検索する請求項７から請求項１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
三次元対象物の位置決めおよび／または分類に関連して有効なデータベースの生成方法であり、前記対象物は、前記対象物の二次元デジタル画像を提供するように画像化され、  前記対象物の前記二次元デジタル画像のプリミティブの決定は、
前記デジタル画像の勾配を生成し、
前記絶対勾配の一つまたは二つ以上の極大値を求め、
前記一つまたは二つ以上の極大値を、輪郭を生成するためのシードとして使用し、ここにおいて各シードに対する前記輪郭の生成は、前記デジタル画像内にあり、輪郭に属する場所を表現する点の順序リストを決定することを含み、
前記すべての場所に対して、前記輪郭の、好ましくはｄθ／ｄｓ、好ましくは画素単位で決定される曲率を決定し、
前記決定された曲率から、プリミティブを前記輪郭のセグメント上の、または前記輪郭で囲まれた領域上の特徴点上の特徴点として決定するステップを含み、
当該方法は、
一つまたは二つ以上の対象物の多数のデジタル画像において、プリミティブの予め定義されたセットであるフィーチャを特定し、前記画像は、前記一つまたは二つ以上の対象物の異なるローカライゼーションを表わし、
前記フィーチャの数値記述子を、前記データベースから抽出して格納し、前記数値記述子は、
画像における前記フィーチャの基準点座標のような位置および方向ベクトルのような向きを備える、前記フィーチャの非本質的特性のための数値記述子と、
射影変換後の前記フィーチャの距離および角度のような数値量を備える、前記対象画像の前記位置および前記向きにより変化しない本質的特性のための数値記述子、の二種類である、
ことをさらに含む方法。
【請求項２１】
既に定義された輪郭近傍で特定される潜在シード点を削除するステップを更に含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記輪郭の生成は、各点が前記シードの値と共通に割り当てられる値を有する、前記デジタル画像内の場所を表現する点のリストを割り当てることを含む請求項２０または２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記輪郭の生成は、各点において、輪郭方向に直交すると検出された最大または最小勾配の方向に続く点のリストを割り当てることを含む請求項２０または２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記輪郭の生成は、前記シードの値を超える、またはそれ未満の値を有する点のリスト、および前記シードの値未満の、またはその値を超える値を有する一つまたは二つ以上の隣接する画素を割り当てることを含む請求項２０または２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記画素リストは、所定の方法で前記デジタル画像内を移動することにより確立される請求項２０から請求項２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記輪郭は、前記画素リストに基づく内挿法により決定される請求項２１から請求項２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記リストは、画素の順序リストである請求項２１から請求項２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
前記勾配は、隣接画素に割り当てられた数値間の差を計算することにより決定される請求項２０から請求項２７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
前記勾配は、各要素が第１画像内の特別な場所に対応し、前記特別な場所における前記第１画像の色調の勾配値を表わす数値であるアレイに格納される請求項２０から請求項２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
前記曲率は、θを輪郭上の１点における接線方向とし、ｓを基準点から測定された弧の長さとしたときに、κ＝ｄθ／ｄｓとして確立される請求項２０から請求項２９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３１】
前記プリミティブは、前記輪郭のセグメント上の、または前記輪郭で囲まれた領域上の下記の特徴点、
直線のセグメント、
相対的に大きな半径の円のセグメント、
変曲点、
前記曲率の最大数値の、好ましくは角部として割り当てられた点、
前記曲率の非常に小さな、および非常に大きな数値の部分を分離する点、および
輪郭により囲まれた小さな領域のエンティティ、
を一つまたは二つ以上備える請求項２０から請求項３０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３２】
各輪郭に対して、下記のプリミティブ、
所定のレベルより高い曲率の絶対値の値を有する輪郭の領域またはその上の点である変曲点、
曲率の正のピークを有する前記輪郭の領域またはその上の点である凹状角部、
曲率の負のピークを有する前記輪郭の領域またはその上の点である凸状角部、
０の曲率を有する前記輪郭のセグメントである直線セグメント、および／または
一定曲率を有する前記輪郭のセグメントである円形セグメント、
の一つまたは二つ以上を検索する請求項２０から請求項３１のいずれかに記載の方法。
【請求項３３】
前記非本質的特性は、基準点と基準方向を備える請求項１から請求項３２のいずれかに記載の方法。
【請求項３４】
前記本質的特性は、フィーチャの数値量を備える請求項１から請求項３３のいずれかに記載の方法。
【請求項３５】
前記対象物は少なくとも二台の撮像装置で画像化され、それにより前記対象物の少なくとも二つの認識画像を生成し、請求項１から請求項３４のいずれかに記載の方法が各認識画像に適用され、各認識画像に対して見出された前記整合物が比較される請求項１から請求項３４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３６】
前記方法は、
各撮像装置に対して、前記対象物の前記三次元基準点に対する推定値を提供し、
各撮像装置に対して、前記撮像装置のピンホールから前記推定された基準点までの直線を計算し、
少なくとも二つまたは三つ以上の直線が提供された場合は、
前記二つまたは三つ以上の直線が三次元で実質的に交差しない場合は、前記推定値を破棄し、
前記二つまたは三つ以上の直線が実質的に交差する場合は、
各撮像装置から得られた前記直線の間の擬似交点に基づいて、前記基準点のグローバルポジションを推定する請求項３５に記載の方法。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００７】
トレーニング画像から導出されたプリミティブに基づいて、対象物の認識および／またはローカライゼーションは、好ましくは本発明の第２態様による方法により実行される。第２態様は、三次元対象物の分類および／またはローカライゼーションのような認識方法であり、一つまたは二つ以上の対象物は、前記対象物の二次元デジタル画像である認識画像を提供するように画像化され、本方法は、フィーチャ（特徴）の本質的および非本質的特性である数値記述子が多数のトレーニング画像に対して格納されたデータベースを利用し、本方法は、
画像に対して、プリミティブの予め定義されたセットであるフィーチャを特定し、
フィーチャの数値記述子を抽出し、ここにおいて数値記述子は、
画像中のフィーチャの位置および方位のようなフィーチャの非本質的特性と、
フィーチャに適用される射影変換後に導出されるフィーチャの本質的特性の二種類があり、
特性をデータベースに格納された特性と整合し、整合物が見つかれば、データベース内で整合した特性に対応する対象物を、認識すべき対象物の対象物に類似していると割り当てる認識方法である。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００８】
第３態様においては、本発明は、三次元対象物の位置決めおよび／または分類に関連して有効なデータベースの生成方法に関し、対象物は、対象物の二次元デジタル画像を提供するように画像化され、本方法は、対象物の二次元デジタル画像のプリミティブを決定するために本発明の第１および／または第２態様による方法を利用し、本方法は、
一つまたは二つ以上の対象物の多数のデジタル画像において、プリミティブの予め定義されたセットであるフィーチャを特定し、画像は、一つまたは二つ以上の対象物の異なるローカライゼーションを表わし、
フィーチャの数値記述子を、データベースから抽出して格納し、数値記述子は、
画像中のフィーチャの位置および方位である、フィーチャの非本質的特性と、
フィーチャに適用される射影変換後に導出されるフィーチャの本質的特性の二種類あることを含む方法である。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３２】
発明の詳細な説明
ここで記載される発明は、発明の背景の節で記載したすべての状況を対象としている。焦点は下記の特性、
トレーニング情報の簡単な生成、
トレーニング情報の合理的な少量、
透視法効果の正確な処理、
対象物の形状および見た目に関しての汎用性、例えば鋭い三次元エッジやランドマークは不要、
画像間の大規模な二次元整合または三次元再構築なしの高速認識、に置かれる。
機能
コンピュータ視覚システムは、別個のクラスに属する有界三次元対象物を分類および／または位置決めするために使用される。システムは一つまたは二つ以上のカメラで構成され、その画像は、１）三次元対象物のクラスと、２）その空間的位置および方位（姿勢状態）に関して解釈される。その機能は、他の対象物による可能性のある部分的遮蔽と、画像の効果的でないセグメント化からはある程度独立している。対象物は特徴的な装飾や鋭いエッジを有する必要はない。この機能は、カメラの位置と、対象物とカメラの間の距離に対する対象物のサイズには依存しない。画像の解釈は速度が最適化され、これはデジタルカメラの使用、画像データの迅速な電子的伝送、および最適化コードを意味する。更に、本システムで使用されるカメラは必ずしも、光学カメラである必要はなく、カメラは、熱カメラのような他の種類であってもよい。
定義
図１４に示すカメラのピンホールモデル：カメラのフレーム（座標系）は軸ｕ、ｖ、ｗにより定義される。焦点は座標（ｕ、ｖ、ｗ）＝（０、０、ｆ）を有し、ｆはカメラの焦点距離である。好ましくは、ｕ、ｖ、ｆは画素単位であるとよい。実際のカメラは負のｆ値を有する。適切な射影変換はチルト軸（ｕ軸に平行）とパン軸（ｖ軸に平行）の周りの連続的な二回転により記述できる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３５】
これらの特性は、画像では（一次元の）直線または曲線として現れる。下記においては、これらの特徴を、特徴曲線と呼ぶ。特徴曲線の特別な特徴をプリミティブと呼ぶ。プリミティブは点状（変曲点、最大曲率点など）または一次元（直線セクション、一定曲率のセクションなど）であってよい。プリミティブの特別な対、三つの組合わせ、またはそれ以上の数のセットをフィーチャと呼ぶ。フィーチャの最も有効なタイプはプリミティブの対である。これらのうちのいくつかを図２ａと図２ｂに示す。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３８】
好ましくは、フィーチャは三つの非本質的記述子を有し、それはフィーチャの基準点の二つの座標と射影変換後の基準方向である。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４１】
図／画像または図／画像のセクションには二次元変換を実行できる。ここで考慮されている変換は、カメラの、そのピンホールの周りの仮想回転により特徴付けられる。これらの変換は、射影変換として示される。射影変換は、特別な軸の周りの連続するカメラの回転により指定できる。共通の記述法では、チルトは水平画像軸に平行な軸の周りの回転であり、パンは垂直画像軸に平行な軸の周りの回転であり、ロールは光軸の周りの回転である。これらの回転を図１４に示す。Ωを画像または画像セクションとする。変換された画像または画像セクションは、シンボルΩ’＝Ｈ（Ω）を有し、ここでＨは射影変換である。画像における任意の点Ｑは、点Ｑが焦点に変換されるという特性を有する射影変換のクラスを定義する。そのような変換の後の画像または画像セクションは、シンボルＨQ（Ω）を有する。この変換ＨQのクラスの一つのメンバーは、ロールがなく、パンが続くチルトにより特徴付けられる。この変換は、チルト・パン変換ＨQ、tpと呼ぶ。このクラスには他の多くのメンバーが存在する。好ましくは、それらのメンバーが良好に定義されたアルゴリズムを有する。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４２】
図１にチルト−パン射影変換を示す。変換前の原画像は上の図である。下の図はチルト−パン射影変換後の画像であり、ドームの頂点は焦点に移動されている。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４４】
認識の間、類似の画像分析が行われる。認識の残りの部分は二つの段階で行われる。第１に、認識図の本質的記述子はデータベースの記述子と比較される。第２に、最も整合するフィーチャの中から、同じ姿勢状態の同じ対象物クラスを示すという意味で、どのフィーチャが相互に一致しているかが調べられる。
トレーニング図数の削減方法
剛体は６の自由度を有するため、図の多様性は非常に大きい。トレーニング量を削減するために二つの方法が採用される。第１に、非本質的記述子は、チルト−パンにより射影変換された画像から導出される。あるフィーチャに対して使用される変換はＨQ、tpであり、ここでＱは実際のフィーチャの基準点である。第２に、整合検索に使用される本質的記述子は、カメラのロールと等価である画像の回転に対して不変である。上記の二つの方法は、トレーニング図の量は、剛体が６の自由度を有するという事実にも拘わらず、３の自由度に制限できるということを示唆している。好ましくは、各フィーチャに対してトレーニングデータベースは下記の、
ａ）チルト−パンによる射影変換とロール操作に対して不変な記述子、
ｂ）画像軸に関する角度の二次元方位に対する回転記述子、
ｃ）チルト−パン射影変換に関連するチルトとパンの角度、を含む。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８０】
対象物に対して、カメラの異なる姿勢状態（位置と方位）に対応する多数のトレーニング画像を生成する必要がある。下記の
１）認識中の射影変換、および
２）回転不変本質的記述子
の使用のため、トレーニングはわずか３の自由度のみに関連する。自由度のレベルは、対象物のフレームにおけるカメラのピンホールの球座標（ρ、φ、θ）として選択される。カメラの角度に関する姿勢状態は、対象物フレームの原点を通る光軸と、対象物フレームにおける指定された平面に平行な水平画像軸により特徴付けられる（「チルト−パン射影変換を使用する認識」の節参照）。トレーニングに使用されるカメラの姿勢状態はρ、φ、θ空間において適切に分布される。通常は、選択された姿勢状態は、この空間において規則的な格子を形成する。φとθの分離化ステップは、好ましくは２〜５度のオーダーである。ρの範囲と、異なるρの値の数は、状況に依存する。ここにおいては、トレーニングの姿勢状態のρ、φ、θ空間における分布については、詳細は触れない。単独のインデックスｉが、このインデックスと、対象物に関してのトレーニングカメラの対応する姿勢状態の間のよく知られた関係を仮定して、トレーニングの姿勢状態に使用される。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８１】
図１１のフローチャートは、トレーニングの処理を記述している。
認識工程
あるフィーチャタイプを考える。各トレーニング画像は、多数のフィーチャを含む。これらのフィーチャを、Пi、jとし、ここにおいてｉはトレーニング画像のインデックスであり、ｊは画像におけるフィーチャのインデックスである。ここで、πjを認識画像におけるフィーチャｊとする。各フィーチャは次の特性を有する。つまり、１）基準点Ｑ、２）角度γにより定義される基準方向、および３）一つまたは二つ以上の数値量から構成される本質的特性である。我々は、ベクトルΛにより、本質的特性を示す。γとΛの成分は、点Ｑを画像の中間点に移動するチルト−パン射影変換（「チルト−パン射影変換を使用する認識」の節を参照）から導出されなければならないということに留意されたい。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８２】
整合検索は、１）Λ（πj）とΛ（Пi、j）の比較と、２）潜在的認識対象物の姿勢状態を記述するパラメータ空間におけるクラスタ検索を含む。Λ（πj）がΛ（Пi、j）に十分類似していれば、本質的パラメータとの関連において整合が存在する。すべての本質的整合に対してｉ、Ｑ（Пi、j）、γ（Пi、j）、Ｑ（Пj）、およびγ（Пj）から導出される認識姿勢状態が算出され、クラスタ検索に使用される。ここで、トレーニング姿勢状態を定義するインデックスｉにより、認識姿勢状態の３自由度が与えられるが、他の３自由度は、適切な射影変換におけるチルト、パン、およびロールである。このステップの数学的詳細は、（チルト−パン射影変換を使用する認識）の節で記述される。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８４】
図１７と図１８は、トレーニング画像から導出される記述子のデータベースの構造と、認識画像から導出される記述子の構造を示している。ρi、φj、θkは、トレーニングパラメータの分離された値である。表中の各レコード（行）は、フィーチャから導出される。本例においては、各フィーチャは、三つの本質的記述子を有している。非本質的記述子の数は、好ましくは３である。つまり、フィーチャの基準点の二つの座標と、射影変換後の基準方向である。データベースのレコードのいかなる非本質的記述子と、認識レコードのいかなる非本質的記述子も共に、認識フィーチャをトレーニングフィーチャと一致させるチルト−パン−ロール変換を定義する。そして、チルト−パン−ロールパラメータ空間における対応する点での増大化を実行できる。本質的認識記述子が、データベースの本質的記述子と十分に異なっている場合は、対応するフィーチャ対は考慮されない。この省略により、間違った対応関係によるノイズが削減される。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８７】
直線セクションは、好ましくはトレーニング写真の輪郭から導出される。各トレーニング画像における直線セクションのすべての対は、フィーチャと考えられる。直線対の交点は点Ｑであり、角度γは水平画像軸と、直線対の二等分線の方向との間の角度である。本質的記述子は、１）直線間の角度Ｖと、２）交点と直線セクションの終点との間の距離である。射影変換後、本質的フィーチャの両タイプが導出される。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９３】
図１０は、トレーニング画像と認識画像を組み合わせた図である。Ｐは焦点の中心である。トレーニング直線対ａｂは、ＱabがＰに移動するように射影変換される。これにより直線対ａ’ｂ’が生じる。量γabは、水平方向と二等分線ｍabの間の角度である。ａｂ直線対の本質的記述子は、ａ’とｂ’の間の角度Ｖabである。同様な定義が、認識画像の直線対ｃｄから導出される量についても成り立つ。角度Ｖ以外の本質的記述子は図示していない。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９９】
推定されたトレーニングインデックスｉと、チルト−パン−ロール空間におけるクラスタ点を使用する逆変換は、（チルト−パン射影変換を使用する認識）の節で記述されている。この逆変換は、カメラに関しての認識対象物の姿勢状態（またはその逆）を定義するので、認識工程はこれで完了する。
パラメータρの空間状態、二台のカメラの使用
対象物とカメラの間の姿勢状態は、６個のパラメータで記述される。つまり、ａ）対応するトレーニング画像のρ、φ、θと、ｂ）認識姿勢状態とトレーニング姿勢状態の間の変換の（ロール、チルト、パン）である。弱い透視法の場合、プリミティブの無次元の記述子（例えば、角度）はρにはほとんど依存せず、直線記述子は、１／ρにほぼ比例する。従って、弱い、または適度な透視法に対しては、トレーニングを小数の異なるρ値に制限することが可能で、適切な内挿法を使用することができる。好ましくは、認識は二つの部分に分割される。最初の部分は、５個の角度パラメータの検出に集中し、二番目の部分は、内挿法を使用してρ値を導出する。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図１１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１１】
2007502473.tif 000001
【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図１２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１２】
2007502473.tif 000002