【手続補正書】
【提出日】平成26年2月19日(2014.2.19)
【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】
１つの静止した背景と前記背景の一部を覆い隠す１つ以上の動く近景物体を有する１つの場面の深さマップの一時的順列を受け取るステップと、      
前記深さマップはピクセルの１つの行列からなり、前記ピクセルの少なくとも幾つかは、それぞれのピクセル深さ値を有し、そして前記場面内のそれぞれの位置に対応し、
デジタルプロセッサを使用して、前記深さマップの前記順列に亘って前記ピクセルにおいて発見された１つの最大深さ値を各ピクセルにおいて記憶することにより、前記場面の前記静止した背景を表わす１つの背景モデルを構築するステップであって、前記順列内の第１の深さマップ内で前記動く近景物体により覆い隠された前記静止した背景の少なくとも１つの部分が、前記順列内の少なくとも第２の深さマップ内の対応するピクセルにおいてより大きな深さ値を発見することにより前記背景モデルに追加され、ここにおいて前記第２の深さマップ内では少なくとも１つの前記近景物体の前記順列に亘る動きに起因して前記１つの部分がもはや覆い隠されていない、ステップと、 
を有することを特徴とする、データを処理する方法。
【請求項２】
前記背景モデルに基づき、１つ以上の背景物体を前記深さマップから取り除くことにより、１つ以上の近景マップを生成するステップを有する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つの前記動く近景物体がヒト類似形状であり、そして、前記方法は、前記第１の深さマップ内の前記ヒト類似形状に関する情報と共に前記第２の深さマップから導出された近景マップから前記ヒト類似形状を抽出するステップを有する、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ヒト類似形状を抽出するステップは、
前記背景物体の１つに接触する、前記ヒト類似形状に属する１つの領域を検知するステップと、そして、
前記領域を前記ヒト類似形状の一部として識別するステップと、
を有する、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記深さマップ内で１つの平滑な表面を識別するステップを有する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記深さマップ内で１つの物体の影を識別するステップを有する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記背景モデルを構築するステップは、前記深さマップの前記順列に亘って前記背景に現れる変化に対応して、前記背景モデルを更新するステップを有する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
１つの静止した背景と前記背景の一部を覆い隠す１つ以上の動く近景物体を有する１つの場面の深さマップの一時的順列を受け取るステップと、
前記深さマップはピクセルの１つの行列からなり、前記ピクセルの少なくとも幾つかは、それぞれのピクセル深さ値を有し、そして前記場面内のそれぞれの位置に対応し、
第１の深さマップ内において前記動く近景物体により覆い隠されていない前記静止した背景の第１の部分を識別するため、デジタルプロセッサを使用して、前記順列の中の前記第１の深さマップを処理するステップと、
前記静止した背景の少なくとも第２の部分を識別するため、前記順列の中の少なくとも第２の深さマップを処理するステップと、
ここにおいて前記第２の部分は、少なくとも１つの前記近景物体の前記順列に亘る動きに起因して前記第１の部分とは異なり、そして
少なくとも前記静止した背景の前記第１の部分と前記第２の部分を組合せることにより、前記場面の１つの背景モデルを構築するステップと、
を有し、
ここにおいて前記背景モデルを構築するステップは、前記深さマップの前記順列に亘って前記背景に現れる変化に対応して、前記背景モデルを更新するステップを有し、そして
前記深さマップは１つの画像化組立体により獲得され、そして前記方法は、
前記順列内の前記深さマップの間における前記背景モデル内の変化の程度を評価するステップと、
前記変化の程度が事前に設定された閾値を超えた場合に、前記画像化組立体が移動したことを検知するステップと、
を有する、ことを特徴とするデータを処理する方法。
【請求項９】
画像化組立体であって、静止した背景と前記背景の一部を覆い隠す１つ以上の動く近景物体とを含む、１つの場面の深さマップの一時的な順列を生成するように構成され、ここにおいて前記深さマップはピクセルの１つの行列からなり、前記ピクセルの少なくとも幾つかはそれぞれのピクセル深さ値を有し、そして前記場面内のそれぞれの位置に対応する画像化組立体と、
プロセッサと、を有し、
前記プロセッサは、前記深さマップの前記順列に亘って前記ピクセルにおいて発見された１つの最大深さ値を各ピクセルにおいて記憶することにより、前記場面の前記静止した背景を表わす１つの背景モデルを構築するステップであって、前記順列内の第１の深さマップ内で前記動く近景物体により覆い隠された前記静止した背景の少なくとも１つの部分が、前記順列内の少なくとも第２の深さマップ内の対応するピクセルにおいてより大きな深さ値を発見することにより前記背景モデルに追加され、ここにおいて前記第２の深さマップ内では少なくとも１つの前記近景物体の前記順列に亘る動きに起因して前記１つの部分がもはや覆い隠されていない、ステップと、を実行するため、前記順列の中の前記深さマップを処理するように構成される、
ことを特徴とするデータ処理装置。  
【請求項１０】
前記プロセッサは、前記背景モデルに基づき、１つ以上の背景物体を前記深さマップから取り除くことにより、１つ以上の近景マップを生成するように構成される、ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
少なくとも１つの前記動く近景物体がヒト類似形状であり、
前記プロセッサは、前記第１の深さマップ内の前記ヒト類似形状に関する情報と共に、前記第２の深さマップから導出された１つの近景マップから前記ヒト類似形状を抽出するように構成される、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記背景物体の１つに接触する、前記ヒト類似形状に属する１つの領域を検知し、そして前記領域を前記ヒト類似形状の一部として識別するように構成される、ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記深さマップ内で１つの平滑な表面を識別するように構成される、ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記深さマップ内で１つの物体の影を識別するように構成される、ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記深さマップの前記順列に亘って前記背景に現れる変化に対応して、前記背景モデルを更新するように構成される、ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
画像化組立体であって、静止した背景と前記背景の一部を覆い隠す１つ以上の動く近景物体とを含む、１つの場面の深さマップの一時的な順列を生成するように構成され、ここにおいて前記深さマップはピクセルの１つの行列からなり、前記ピクセルの少なくとも幾つかはそれぞれのピクセル深さ値を有し、そして前記場面内のそれぞれの位置に対応する画像化組立体と、
プロセッサと、を有し、
前記プロセッサは、第１の深さマップ内において前記動く近景物体により覆い隠されていない前記静止した背景の第１の部分を識別するため、前記順列の中の前記第１の深さマップを処理し、
前記静止した背景の少なくとも第２の部分を識別するため、前記順列の中の少なくとも第２の深さマップを処理し、
ここにおいて前記第２の部分は、少なくとも１つの前記近景物体の前記順列に亘る動きに起因して前記第１の部分とは異なり、そして
前記静止した背景の少なくとも前記第１の部分と前記第２の部分を組合せることにより、前記場面の１つの背景モデルを構築する、
ように構成され、
前記プロセッサは、前記深さマップの前記順列に亘って前記背景に現れる変化に対応して、前記背景モデルを更新するように構成され、そして
前記プロセッサは、前記順列内の前記深さマップの間における前記背景モデル内の前記変化の程度を評価し、そして前記変化の程度が事前に設定された閾値を超えた場合に、前記画像化組立体が移動したことを検知するように構成される、
ことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項１７】
プログラム命令が保管される接触可能な非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体を有し、
前記命令はコンピュータにより読み込まれた時コンピュータに対し、
１つの場面の深さマップの一時的順列を受け取るようにさせ、
前記場面は、１つの静止した背景と前記背景の一部を覆い隠す１つ以上の動く近景物体を有し、
前記深さマップはピクセルの１つの行列からなり、前記ピクセルの少なくとも幾つかは、それぞれのピクセル深さ値を有し、そして前記場面内のそれぞれの位置に対応し、
ここにおいて前記命令はコンピュータに対し、
前記深さマップの前記順列に亘って前記ピクセルにおいて発見された１つの最大深さ値を各ピクセルにおいて記憶することにより、前記場面の前記静止した背景を示す１つの背景モデルを構築するステップであって、少なくとも前記順列内の覆い隠された前記静止した背景が、少なくとも１つの前記近景物体の前記順列に亘る動きに起因してもはや覆い隠されていない、第２の深さマップ内の対応するピクセルにおいてより大きな深さ値を発見することにより、少なくとも前記順列内の第１の深さマップ内の前記動く近景物体により覆い隠された前記静止した背景の一部が前記背景モデルに追加されるステップ、を実行するため前記順列の中の前記深さマップを処理するようにさせる、
ことを特徴とするコンピュータソフトウェア製品。    
【請求項１８】
前記命令はコンピュータに対し、
前記背景モデルに基づき、１つ以上の背景物体を前記深さマップから取り除くことにより、１つ以上の近景マップを生成するステップを実行させる、ことを特徴とする請求項１７に記載の製品。
【請求項１９】
少なくとも１つの前記動く近景物体がヒト類似形状であり、そして
前記命令はコンピュータに対し、
前記第１の深さマップ内の前記ヒト類似形状に関する情報と共に、前記第２の深さマップから導出された１つの近景マップから前記ヒト類似形状を抽出するステップを実行させる、ことを特徴とする請求項１８に記載の製品。
【請求項２０】
前記命令はコンピュータに対し、
前記背景物体の１つに接触する、前記ヒト類似形状に属する１つの領域を検知するステップと、そして
前記領域を前記ヒト類似形状の一部として識別するステップと、
を実行させる、ことを特徴とする請求項１９に記載の製品。
【請求項２１】
前記命令はコンピュータに対し、
前記深さマップ内で１つの平滑な表面を識別するステップを実行させる、ことを特徴とする請求項１７に記載の製品。
【請求項２２】
前記命令はコンピュータに対し、
前記深さマップ内で１つの物体の影を識別するステップを実行させる、ことを特徴とする請求項１７に記載の製品。
【請求項２３】
前記命令はコンピュータに対し、
前記深さマップの前記順列に亘って前記背景に現れる変化に対応して、前記モデルを更新するステップを実行させる、ことを特徴とする請求項１７に記載の製品。
【請求項２４】
プログラム命令が保管される接触可能な非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体を有するコンピュータソフトウェア製品であって、
前記命令はコンピュータにより読み込まれた時コンピュータに対し、
１つの静止した背景と前記背景の一部を覆い隠す１つ以上の動く近景物体を有する１つの場面の深さマップの一時的順列を受け取るようにさせ、
前記深さマップはピクセルの１つの行列からなり、前記ピクセルの少なくとも幾つかは、それぞれのピクセル深さ値を有し、そして前記場面内のそれぞれの位置に対応し、
ここにおいて前記命令はコンピュータに対し、
第１の深さマップ内において前記動く近景物体により覆い隠されていない前記静止した背景の第１の部分を識別するため、デジタルプロセッサを使用して、前記順列の中の前記第１の深さマップを処理するステップと、
前記静止した背景の少なくとも第２の部分を識別するため、前記順列の中の少なくとも第２の深さマップを処理するステップと、
前記第２の部分は、少なくとも１つの前記近景物体の前記順列に亘る動きに起因して前記第１の部分とは異なり、そして
前記静止した背景の少なくとも前記第１の部分と前記第２の部分を組合せることにより、前記場面の１つの背景モデルを構築するステップと、
を実行するようにさせ、そして
前記命令はコンピュータに対し、
前記深さマップの前記順列に亘って前記背景に現れる変化に対応して、前記モデルを更新するステップを実行させ、
前記命令はコンピュータに対し、
前記順列内の前記深さマップの間における前記背景モデル内の前記変化の程度を評価するステップと、
前記変化の程度が事前に設定された閾値を超えた場合に、前記画像化組立体が移動したことを検知するステップと、
を実行するようにさせる、
ことを特徴とするコンピュータソフトウェア製品。