【手続補正書】
【提出日】平成17年8月25日(2005.8.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  コンピュータで実施される、調べるべき構造からマルチスケールダーウィン式オブジェクトを生成する方法であって、
ａ）所定のオブジェクトと、関連する特性規則、文脈規則、および変更規則とを含む階層オブジェクトライブラリを準備するステップと、
ｂ）調べるべき構造を得るステップと、
ｃ）調べるべき構造における基本オブジェクトを形成するステップであって、前記基本オブジェクトが、下位オブジェクトおよび上位オブジェクトを含む階層オブジェクト構造に位置付けられるステップと、
ｄ）基本オブジェクトを前記階層オブジェクトライブラリのオブジェクトと比較するステップであって、対応する特性規則を有する対応するオブジェクトが前記階層オブジェクトライブラリに存在しない場合に、それぞれに形成された基本オブジェクトが未知のオブジェクトとして評価され、少なくとも１つの対応するオブジェクトが前記階層オブジェクトライブラリに存在する場合に、少なくとも１つのローカル分類尤度が、前記特性規則を有する基本オブジェクトに割り付けられるステップと、
ｅ）それぞれのオブジェクトに前記文脈規則を適用し、それぞれのマルチスケール分類尤度を形成し、算出するステップと、
ｆ）それぞれのオブジェクトに前記変更規則を適用し、マルチスケール分類尤度を最適化するステップと、
ｇ）ステップｅ）およびｆ）を反復的に実行し、マルチスケール分類尤度を段階的に向上させるステップであって、前記オブジェクトの処理と記述が、下位オブジェクトおよび上位オブジェクトについて類似するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】  前記階層オブジェクトライブラリが優先順位規則を含み、この規則に従って、前記階層オブジェクト構造のすべてのオブジェクトの、ステップｇ）による前記反復的実行の時間順序および／または頻度が決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】  基本オブジェクトを形成するステップが、均質性基準を考慮しながら基本要素を反復的にセグメント化することから構成されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】  階層オブジェクト構造が生成され、したがって、均質性基準を適用することによってしきい値よりも下にある値が得られた場合に、小さなオブジェクトを組み合わせてより大きなオブジェクトを得ることによって、任意の所定の１組のデータが階層的に抽象化されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】  前記階層オブジェクトライブラリの変更規則が、ステップｃ）ですでに使用されていることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】  画像認識方法で、基本オブジェクトを形成する際に、エリア型オブジェクトに等方性変更規則が使用され、直線状オブジェクトに異方性変更規則が使用されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】  すべての階層オブジェクトの分類尤度の分散の重み付き和が最小になるように、上位オブジェクトを生成するためのファウンデーション、下位オブジェクトを生成するための分解、より大きなオブジェクトを生成するための融合、より小さなオブジェクトを生成するためのディソルーション、下位オブジェクトを収集するための従属化、下位オブジェクトを排除するためのグループからの排除、および／または下位オブジェクトを交換するための再グループ分けを介して、基本オブジェクトの階層オブジェクト構造が最適化され、各オブジェクトが、その下位オブジェクトの数で重み付けされることを特徴とする請求項２ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】  均質性基準として、融合またはファウンデーションによって新たに作成されたオブジェクトのサイズで重み付けされた異質性ｈと、それぞれのサイズ（それぞれ、ｎ1およびｎ2）で重み付けされた最初のオブジェクト（それぞれ、ｈ1およびｈ2）の異質性の和との差が使用され、この差が次式から得られ、
Δｈweight＝（ｎ1＋ｎ2）ｈnew−（ｎ1ｈ1＋ｎ2ｈ2）
前と後の重み付き異質性の差Δｈweightをできるだけ小さくすべきであることを特徴とする請求項２ないし７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】  融合またはファウンデーションの対象とすることのできるすべてのオブジェクト対のうちで、融合またはファウンデーションによって導入される重み付き異質性Δｈweightの最も小さい差を有するオブジェクト対が常に最初に組み合わされることを特徴とする請求項２ないし８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】  重み付き異質性を全体的なサイズで除した差Δｈweight．／．（ｎ1＋ｎ2）が所定のしきい値よりも下にある場合、組み合わされたオブジェクト同士が融合され、この差が前記所定のしきい値よりも上にある場合、新しい上位オブジェクトがファウンドされ、同時により小さなオブジェクトが維持されることを特徴とする請求項２ないし９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】  ２つのオブジェクトの間で場合によっては交換できる下位オブジェクトが、２つのオブジェクトの重み付き異質性がこの交換によって以下の数式に従って低減される場合には常に再配置されることを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の方法。
ｈweight after＜ｈweight before⇒ｎ1 afterｈ1 after＋ｎ2 afterｈ2 after＜ｎ1 beforeｈ1 before＋ｎ2 beforeｈ2 before
【請求項１２】  未知のオブジェクトが、関連する特性規則、文脈規則、および／または変更規則と共に前記階層オブジェクトライブラリに追加されることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】  特性規則が、特定のオブジェクトの特性を決定することを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】  文脈規則が内部文脈規則および外部文脈規則を含むことを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】  内部文脈規則が、直接階層関係を有さないオブジェクト同士の間の関係を決定することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】  外部文脈規則が、並列に確立された階層オブジェクト構造内のオブジェクトの下位オブジェクトと上位オブジェクトとの間の関係を決定することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】  オブジェクトが、前記階層オブジェクトライブラリに規定された変更規則に従って変更されることを特徴とする請求項１ないし１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】  変更規則が最適化規則も含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】  画像認識またはパターン認識の場合の最適化が、オブジェクトのフラクタル分類尤度とオブジェクトライブラリのマルチスケール分類尤度との最大の一致に対応することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】  最適化に進化的方法が使用されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】  従来の遺伝的アルゴリズムに従って展開するいくつかの階層オブジェクト構造が並列に存在することを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】  オブジェクト全体のすべてのマルチスケール重み付き分類尤度の和が最適化されるか、あるいは、単一オブジェクトのマルチスケール分類尤度のみが最適化されることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】  マルチスケール分類尤度の重み付けが、下位オブジェクトの数、または最も小さなオブジェクト、たとえば画素の総数によって行われることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】  オブジェクト全体またはその部分的領域に関係する所望の条件が最適化されるか、あるいはオブジェクトに特有の条件としてライブラリに記憶されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２５】  画像セグメントの幾何機能データ、可視機能データ、または隠蔽機能データを含むいくつかの画像平面が存在することを特徴とする請求項１７または２４に記載の方法。
【請求項２６】  方法ステップの反復的実行が、オブジェクト全体のマルチスケール分類尤度が特定のしきい値を超えたときに終了することを特徴とする請求項１ないし２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】  方法ステップの反復的実行が、ほぼ安定なオブジェクト全体の生成が行われたときに終了することを特徴とする請求項１ないし２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】  オブジェクトがｎ次元であることを特徴とする請求項１ないし２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】  ｎ次元オブジェクトが、時間構造を含む２次元画像を表すことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】削除
【補正の内容】