【手続補正書】
【提出日】平成28年8月31日(2016.8.31)
【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】
２Ｄ画像シーケンスからユーザの正確な身体サイズ測定値を得る方法であって、
ａ．ユーザ・フィードバック／ガイダンス・モジュール（ＵＦＧＭ：ｕｓｅｒ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ａｎｄ  ｇｕｉｄａｎｃｅ  ｍｏｄｕｌｅ）を用いて、スキャン・プロセスの前及び最中に前記ユーザに指示を与え、前記スキャン・プロセス全体を通じて指定範囲内で動き回るように前記ユーザを案内するステップと、
ｂ．前記スキャン・プロセスの最中に、カメラにより取り込まれた前記ユーザの生の２Ｄ画像シーケンスを得ることにより前記ユーザの身体をスキャンするステップと、
ｃ．ユーザ挙動解析装置（ＵＢＡ）を用いることにより、スキャン・プロセスの前及び最中に前記ユーザのポジション、ポーズ／回転、及び姿勢を追跡することで、前記ユーザが与えられた前記指示に従っていることを確認するために前記ユーザの挙動を解析するステップと、
ｄ．２Ｄ形状解析装置（２ＤＳＡ）を用いることにより、前記画像シーケンスから２Ｄ形状データ記述子を抽出しエンコードするステップと、
ｅ．前記２Ｄ形状記述子、並びに前記ユーザのポジション、ポーズ、及び回転のデータを３Ｄ形状モデルに統合するステップであって、前記統合は、前記画像シーケンスに回転値を割り当てることを含み、前記値は、真正面のポジションに対しての絶対値であるか、又は前記シーケンス中の基準画像に対して相対的である、統合するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記ユーザ・フィードバック／ガイダンス・モジュール（ＵＦＧＭ）は、シーン及びカメラの設定並びにユーザ挙動におけるよくある問題を検出するため、及び／又は前記ユーザが前記ユーザ・フィードバック／ガイダンス・モジュール（ＵＦＧＭ）により与えられた指示に従っていることを確認するための複数のシーン内容／ユーザ挙動解析アルゴリズムを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記２Ｄ形状記述子、並びに前記ユーザのポジション、ポーズ、及び回転のデータを３Ｄ形状モデルに統合する前記ステップは、各シルエット画像に関連するユーザの位置と回転に従って背面投影されるシルエット端点により算出された凸領域を交差することにより、ユーザの胴の周囲値を導出することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記胴の周囲値は、ウエスト、ヒップ及び胸のうちの１つ又は複数の位置で測定され、前記位置の各々は、シルエット画像の解析、周囲値及び身体計測データのうちの少なくとも１つを用いて選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ユーザ外見解析装置（ＵＡＡ）により前記ユーザの視覚的な非形状の記述子を抽出しエンコードするステップを更に含み、前記非形状の記述子は、前記ユーザの外見に関連した属性を表すと共に、肌の色合い、髪の色、及びスタイルを含むことができる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記カメラからの前記ユーザの距離は、前記スキャン・プロセスを通じて前記ユーザを案内するために使用される複数の床上のマークであって、２次元画像から自動的に抽出された前記複数の床上のマーク、又は入力装置を介してシステムに手動で提供された前記ユーザの身長のうちの少なくとも１つを用いて前記２次元画像から決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記距離は、頭の上部及び足の下部を含む、少なくとも１つの身体のキー・ポイントを追跡することにより実質的に決定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記画像シーケンスに回転値を割り当てることは、正面のポジションから前記ユーザの両手を追跡すること、前記ユーザのシルエット画像の漸進的変化幅のシーケンスを追跡し、補間法を用いて中間の回転角を推定すること、又は前記身体のシルエット内側の視覚的な特徴及び詳細を追跡することのうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記２ＤＳＡにより２Ｄ形状を解析するプロセスは、
ａ．回転シーケンス又は他の姿勢のシーケンスの複数の画像で前記ユーザの特定の身体部分の位置を検出するステップであって、前記身体部分は、足、両手、肩、胴、首及び頭のうちの少なくとも１つを含む、前記検出するステップと、
ｂ．輪郭点に沿って前記身体部分のキー・ポイントを配置するために、前記画像ごとに前記身体部分の前記縁部又は輪郭点を検出するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
線形の身体サイズの測定は、前記ユーザ挙動解析装置（ＵＢＡ）によって選択されたように前記ユーザの身体を描画する正面の画像又は後方の画像のうちの少なくとも１つから抽出される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
推薦エンジンを用いることにより前記ユーザに衣類の推薦を行うステップであって、前記推薦エンジンは、前記ユーザの形状及びサイズのパラメータと、衣類の形状及びサイズのパラメータとを比較、及び／又は、非形状のユーザの特徴と、対応する衣類の非形状のパラメータとを比較する、前記推薦を行うステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ユーザをスキャンし前記３Ｄ形状データを解析して、医学的応用のために肥満症、脂肪の分布などのある種の健康に関連したパラメータ／計量を生成するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記スキャニングは繰り返し行われ、前記ユーザ３Ｄ形状データは、参照スキャン又は１つ若しくは複数の先行スキャンと比較され、前記比較プロセスが、ある種の形状パラメータの大きな変更の指示を生成するようになっている、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
２Ｄ画像シーケンスからユーザの正確な身体サイズ測定値を得るシステムであって、
ａ．スキャン・プロセスの前及び最中に前記ユーザに指示を与え、前記スキャン・プロセス全体を通じて指定範囲内で動き回るように前記ユーザを案内するユーザ・フィードバック／ガイダンス・モジュール（ＵＦＧＭ：ｕｓｅｒ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ａｎｄ  ｇｕｉｄａｎｃｅ  ｍｏｄｕｌｅ）と、
ｂ．前記スキャン・プロセスの最中に前記ユーザの生の２Ｄ画像シーケンスを取り込むことにより前記ユーザの前記身体をスキャンするカメラと、
ｃ．前記身体スキャンニングの前及び最中に前記ユーザのポジション、ポーズ／回転、及び姿勢を追跡することで前記ユーザの挙動を解析し、前記ユーザが与えられた前記指示に従っていることを確認する、ユーザ挙動解析装置（ＵＢＡ）と、
ｄ．前記画像シーケンスから２Ｄ形状データ記述子を抽出しエンコードする２Ｄ形状解析装置（２ＤＳＡ）と、
ｅ．前記２Ｄ形状記述子、並びに前記ユーザのポジション、ポーズ、及び回転のデータを３Ｄ形状モデルに統合するようにプログラムされた処理部であって、前記統合は、前記画像シーケンスに回転値を割り当てることを含み、前記値は、真正面のポジションに対しての絶対値であるか、又は前記シーケンス中の基準画像に対して相対的である、処理部と
を備えたシステム。
【請求項１５】
ユーザ・フィードバック／ガイダンス・モジュール（ＵＦＧＭ：ｕｓｅｒ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ａｎｄ  ｇｕｉｄａｎｃｅ  ｍｏｄｕｌｅ）は、シーン及びカメラの設定並びにユーザ挙動におけるよくある問題を検出するため、及び／又は前記ユーザが前記ユーザ・フィードバック／ガイダンス・モジュール（ＵＦＧＭ）により与えられた指示に従っていることを確認するための複数のシーン内容／ユーザ挙動解析アルゴリズムを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ユーザの視覚的な非形状の記述子を抽出しエンコードするユーザ外見解析装置（ＵＡＡ）を更に備える、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ユーザの形状及びサイズのパラメータと、衣類の形状及びサイズのパラメータとを比較、及び／又は、非形状のユーザの特徴と、対応する衣類の非形状のパラメータとを比較することにより、前記ユーザに衣類の推薦を行う衣類推薦エンジン（ＧＲＥ）を更に備える、請求項１４に記載のシステム。