(57)【要約】  本発明は、情報を解析するため及びその情報に関連する表示をコンピュータメモリに記憶するための方法に関する。本発明は、また、本発明に係る方法を使用して情報を比較するための方法に関する。次に、本発明は、情報を解析し且つその情報に関する表示をコンピュータメモリに記憶するためのシステムに関する。
2016539422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を解析し且つ前記情報に関する表示をコンピュータメモリに記憶するための方法であって、
Ａ）解析されるべき情報をデジタルフォーマットで提供するステップ、
Ｂ）少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する少なくとも一セットの座標に前記デジタル情報を変換するステップ、
Ｃ）少なくとも一つの第１の公式（数１）：
【数１】
2016539422.tif 000053
（このうち、
【数２】
2016539422.tif 000054
）
でコンピュータをプログラムするステップであって、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成され、第２のセットのパラメータが
【数３】
2016539422.tif 000055
とｋによって形成され、好ましくは前記コンピュータが複数の第１の公式の合計である第２の公式（数４）：
【数４】
2016539422.tif 000056
でもプログラムされるステップ、
Ｄ）前記少なくとも一つのセットの座標に基づいて、前記情報に対して少なくとも一つの一般化された比較を決定するために前記コンピュータにおいて前記デジタル情報を解析するステップであって、前記第１のセットのパラメータの値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータの値も決定されるステップ；及び
Ｅ）少なくとも一つのコンピュータメモリ、好ましくは、デジタルデータベースにステップＢ）中に使用される少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報と前記ステップＤ）中に決定される前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータとの間の少なくとも一つの相互参照（cross-reference）を記憶するステップを備える方法。
【請求項２】
ステップＢ）又はステップＤ）中に、少なくとも一つの座標再構成定義が定義される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも一つの座標再構成定義は、ステップＢ）中に使用される前記少なくとも一つの事前定義された座標系及びステップＤ）中に決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータに対する相互参照として、ステップＥ）でコンピュータメモリ、好ましくは、データベースに記憶される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ステップＢ）で使用される各座標系の各座標は、概略の（outlined）座標空間に割り当てられ、そこでは、一つの座標再構成定義が前記概略の座標空間に関連する請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
ステップＤ）中に、前記第１のセットのパラメータ決定に続いて、前記第１のセットのパラメータ値は、確率最適技術を使用して、好ましくは、反復レーベンバーグ・マルカートアルゴリズムを適用することによって最小化される請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記情報は、ステップＢ）中に少なくとも一つの事前定義されたｎ次元幾何学空間に投影され、その結果、前記少なくとも一つのセットの座標が形成される請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記幾何学空間は、前記幾何学空間の事前定義された位置に分布される基本文字（basic character）を備える請求項６に記載の方法。
【請求項８】
各幾何学空間は、少なくとも一つの中心を備える請求項６又は７に記載の方法。
【請求項９】
ステップＢ）で決定された各セットの座標は、該当する前記幾何学空間の中心に関して相関的であり、且つ、ステップＥ）中に、好ましくは、前記幾何学空間の中心に関連する情報が前記コンピュータメモリに記憶される請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも回転体が前記セットの座標に基づいてステップＤ）中に決定され、前記回転体は、少なくとも一つのセットのパラメータに関連する請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数のセットの座標に変換される請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数の事前定義されたｎ次元幾何学空間に投影され、その結果、前記複数のセットの座標が形成される請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも一つのｎ次元幾何学空間は、少なくとも一つの他のｎ次元幾何学空間からなる請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ステップＥ）中に記憶された前記少なくとも一つの決定されたセットのパラメータは、前記コンピュータメモリに記憶されるデータコレクションの一部を形成する請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法は、識別コードの前記表示への割当を備えるステップＦ）も備え、前記識別コードと前記関連する少なくとも一つのセットのパラメータは、ステップＥ）中に相互参照として記憶される請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記情報の少なくとも一つのデジタルフォトがステップＡ）中に撮られ、前記少なくとも一つのデジタルフォトは、ステップＥ）中に前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに記憶される請求項１４又は１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法は、ユーザ定義情報の前記図形表示への割当と、前記データコレクションにおける前記少なくとも一セットのパラメータへの相互参照として前記ユーザ定義情報のステップＥ）中の記憶を備えるステップＧ）も備える請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法は、前記Ｄ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータに対する許容値を決定することと前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに前記決定された許容値のステップＥ）中の記憶を備えるステップＨ）を備える請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
複数のセットのパラメータは、ステップＥ）中に記憶される請求項１４乃至１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記データコレクションは、ステップＥ）中に生成される請求項１４乃至１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記データコレクションは、デジタルデータベースに関する請求項１４乃至２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数のセットの座標に変換され、各セットの座標は、前記セットの座標に対して少なくとも一つの一般化された比較を決定するためにステップＤ）中に前記コンピュータで解析され、前記第１のセットのパラメータＡ、Ｂ、ｎ１、ｎ２、ｎ３、ｍ１、又はｍ２に対する値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータ
【数５】
2016539422.tif 000057
とｋに対する値が決定され、且つ各セットの座標と関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータは、ステップＥ）中に前記データコレクションに記憶される請求項１４乃至２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記情報は、時間依存変換を受ける動的パターンに関連する請求項１４乃至２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
複数の年代順のデジタル画像は、前記動的パターンからステップＡ）で発生し、前記年代順の画像は、ステップＢ）中に少なくとも一つのセットの座標に個別に変換され且つステップＤ）中に解析され、ステップＤ）中に得られた前記セットのパラメータは、ステップＥ）中に互いに対する相互参照として前記データコレクションに記憶される請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記動的パターンは、ビデオに関連する請求項２３又は２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記情報は、物理的オブジェクト及び／又は画像の少なくとも一部に関連する請求項１乃至２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
前記情報の前記少なくとも一部は、テキスト情報及び／又は数値情報である請求項１乃至２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
前記情報は、波の表示の少なくとも一部に関連する請求項１乃至２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記物理的情報は、ステップＡ）中にデジタル化される請求項１乃至２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記方法は、また、前記デジタル化図形表示が前記コンピュータによってステップＤ）中に解析される前に、前記デジタル情報の前記コンピュータへの転送を備えるステップＩ）を備える請求項１乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
ステップＩ）は、また、転送を開始することを望むユーザが、承認され且つ前記デジタル情報が前記ユーザの前記承認に続いてのみ前記コンピュータに転送される請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記少なくとも一つのセットのパラメータは、コンピュータの内部メモリにステップＥ）中に記憶される請求項１乃至３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記少なくとも一つのセットのパラメータは、コンピュータの外部メモリにステップＥ）中に記憶される請求項１乃至３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
ステップＥ）中に記憶された前記データは、前記コンピュータメモリに暗号化された形態で記憶される請求項１乃至３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記方法は、ステップＥ）中に記憶され少なくとも一つのセットのパラメータの異なる位置への前記デジタル送信を備えるステップＪ）も備える請求項１乃至３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータの図形表示は、ステップＥ）中に物理的に印刷される請求項１乃至３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
情報を比較するための方法であって、
Ｋ）データコレクション、特に、デジタルデータベースを提供するステップであって、情報に関連する第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータが請求項１乃至３６のいずれか一項に係る前記方法に従って記憶されるステップ、
Ｌ）比較されるべき情報をデジタルフォーマットで提供するステップ、
Ｍ）比較されるべき前記デジタル情報を少なくとも一つのセットの座標に変換するステップ、
Ｎ）少なくとも第１の公式（数６）：
【数６】
2016539422.tif 000058
（このうち、
【数７】
2016539422.tif 000059
）
でコンピュータをプログラムするステップであって、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成され、第２のセットのパラメータが
【数８】
2016539422.tif 000060
とｋによって形成され、好ましくは前記コンピュータが複数の第１の公式の合計である第２の公式（数９）：
【数９】
2016539422.tif 000061
でもプログラムされるステップ、
Ｏ）前記情報に対する一般化された比較を決定するためにステップＭ）中に得られた前記少なくとも一つのセットの座標を前記コンピュータにおいて解析するステップであって、前記第１のセットのパラメータに対する値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータに対する値も決定されるステップ；及び
Ｐ）比較されるべき前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータを前記データコレクション、特に、前記デジタルデータベースに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータと比較するステップを備える方法。
【請求項３８】
前記方法は、ステップＰ）に従って、前記比較されるべき前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータの比較に続いて前記比較の結果の前記表示を前記データコレクション、特に、前記デジタルデータベースに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータと比較するステップＱ）を備える請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
ステップＨ）がステップＫ）中に適用され、ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータに対する許容値の前記決定を備える前記決定された許容値は、前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに記憶され、さらに、ステップＰ）中に、比較されるべき前記図形表示の前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータが前記データコレクションに記憶された前記許容値によって定義される範囲と比較される請求項３７又は３８に記載の方法。
【請求項４０】
請求項１乃至３６のいずれか一項に係る方法を適用した後に表示としてコンピュータメモリに記憶される情報を再生するための方法であって、
Ｒ）少なくとも一つのコンピュータメモリ、好ましくは、デジタルデータベースを読み出すステップであって、少なくとも一つの相互参照がステップＢ）中に使用される前記少なくとも一つの事前選択された座標系とステップＤ）中に決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のパラメータとの間に記憶されるステップ、
Ｓ）ステップＲ）中に読み出された前記パラメータを少なくとも一つの公式（数１０）：
【数１０】
2016539422.tif 000062
（このうち、
【数１１】
2016539422.tif 000063
）
でプログラミングされたコンピュータに入力することによって少なくとも一セットの座標を計算するステップであって、第１のセットのパラメータはパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、ｎ３によって形成され、且つ、第２のセットのパラメータは、
【数１２】
2016539422.tif 000064
とｋによって形成され、前記コンピュータは、好ましくは複数の第１の公式の合計である第２の公式（数１３）：
【数１３】
2016539422.tif 000065
でもプログラミングされるステップ、
Ｔ）前記計算された座標を前記元のデジタル情報に変換するステップ
を備える方法。
【請求項４１】
ステップＳ）中に、少なくとも一つの座標再構成定義が使用される請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
少なくとも一つの座標再構成定義がステップＲ）中に前記コンピュータメモリから読み出される請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記少なくとも一つの座標再構成定義は、前記座標系の前記座標の概略座標空間の定義を備える請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
特に、請求項１乃至３６のいずれか一項に記載の前記方法を適用することによって情報を解析し且つ前記情報に関連する表示をコンピュータメモリに記憶するためのシステムであって、
・デジタル情報を少なくとも一つのセットの座標に変換するように構成される少なくとも一つの第１のコンピュータ；
・少なくとも一つの第１の公式（数１４）：
【数１４】
2016539422.tif 000066
（このうち、
【数１５】
2016539422.tif 000067
）
でプログラミングされた少なくとも一つの第２のコンピュータであって、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成され、第２のセットのパラメータが
【数１６】
2016539422.tif 000068
とｋによって形成され、前記第２のコンピュータが好ましくは複数の第１の公式の合計である第２の公式（数１７）：
【数１７】
2016539422.tif 000069
でもプログラムされるものであり、前記情報に対して一般化された比較を決定するために前記第１のコンピュータによって決定された前記少なくとも一つのセットの座標を解析するように構成され、前記第１のセットのパラメータに対する値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータに対する値も決定される前記第２のコンピュータ；及び
前記第２のコンピュータによって決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータ、及び特に、前記少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報間の少なくとも一つの相互参照を記憶するための少なくとも一つのコンピュータメモリを備えるシステム。
【請求項４５】
前記第１のコンピュータ及び前記第２のコンピュータは同じコンピュータによって形成される請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
少なくとも一つのコンピュータメモリが、前記第２のコンピュータの一部を形成する請求項４４又は４５に記載のシステム。
【請求項４７】
前記第１のコンピュータは、事前定義されたｎ次元幾何学空間に前記情報を投影し、その結果として、少なくとも一つのセットの座標が形成される請求項４４乃至４６のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報を解析するため及びコンピュータメモリにその情報に関連する表示を記憶するための方法に関する。また、本発明は、本発明に係る前記方法を使用することによって情報を比較するための方法に関する。更に、本発明は、本発明に係る前述の方法を適用した後に表示として記憶される情報を再生するための方法に関する。次に、本発明は、特に、本発明に係る前記方法を使用することによって、情報を解析しコンピュータメモリに前記情報に関連する表示を記憶するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報の役割は、我々の社会で増々重要になっている。情報を記憶し、移送し、且つ保護するシステムは、社会内のあらゆるレベルで導入されている。デジタル及びアナログ情報が信号やシンボルに記録される。電話の呼び出しからテレビジョンへ及び本からインターネットへ。情報理論は、これらの開発のベースを形成する。過去２０年間においてのみ、情報テクノロジーの大きな前進のおかげでこの理論を実施に変換することが可能になった。増々高速で且つパワフルなコンピュータの必要性は、情報理論の発見者のアイデアがまた日々の生活において目で見えるようになることを確実にした。それらの内、インターネット、モバイル電話及びオフィスオートメーションのような事は、想定もできなかった。実質的に情報の完全性と品質に妥協することなくデジタル情報の量を減少するために様々な圧縮技術を使用する試みがなされており、それによって、情報は、デジタル転送中のバンド幅をより少なくし及び／又はより多くの情報がハードディスクのようなコンピュータメモリに記憶されることができる。圧縮技術は、デジタル情報の量の幾らかの減少を生じるが、この量は、比較的に制限され且つ情報の品質と完全性に大きく妥協することなくその情報を更に圧縮する必要性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第５７４９０７３号明細書
【特許文献２】米国特許第３７２０８１６号明細書
【特許文献３】米国特許第５７６９０８１号明細書
【特許文献４】米国特許第５４２５３７３号明細書
【特許文献５】米国特許第５１０９８６２号明細書
【特許文献６】米国特許第５６５７１２６号明細書
【特許文献７】米国特許第５４１６５８８号明細書
【特許文献８】米国特許第５０５４０７２号明細書
【特許文献９】米国特許第４８８５７９０号明細書
【特許文献１０】米国特許第４９３７８６８号明細書
【特許文献１１】欧州特許第１１７７５２９号明細書
【特許文献１２】国際公開第２０１１／１６１５４８号
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Gielis, J. A generic geometric transformation that unifies a large range of natural and abstract shapes. American Journal of Botany 90(3) Invited Special Paper, 333-338 (2003).
【非特許文献２】Bera, N., Bhattacharjee, J.K., Mitra, S. & Khastgir, S.P. Energy levels of a particle confined in a supercircular box. The European Physical Journal D 46, 41-50 (2008).
【非特許文献３】Richardson, J.S. et al. RNA Backbone: Consensus all-angle conformers and modular string nomenclature. RNA 14, 465-481 (2008).
【非特許文献４】Guitart, R. Les coordonnees curvilignes de Gabriel Lame, representations des situations physiques et nouveaux objects mathematiques. In: Gabriel Lame: Les peregrinations d'un ingenieur du XIXe siecle. Actes du Colloque. SABIX N°44, 119-129 (2009).
【非特許文献５】Gielis, 1., Beirinckx, B. & Bastiaens, E. Superquadrics with rational and irrational symmetries. In: (Elber G. and Shapiro V., Eds). Proceedings of the 8th ACM Symposium on Solid Modeling and Applications, Seattle, June 16-20, 2003,262-265 (2003).
【非特許文献６】Ulrich, W. Decomposing the process of species accumulation into areadependent and time dependent parts. Ecological Research 21(4),578-585 (2006).
【非特許文献７】Fougerolle, Y.D., Gribok, A., Foufou, S., Trucheret, F. & Abidi M.A. Boolean Operations with Implicit and Parametric Representation of Primitives Using RFunctions. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 11(5), 529-539 (2005).
【非特許文献８】Johnson, J.E., Starkey, R.P. & Lewis, M.1. Aerodynamic stability of re entry heat shield shapes for a crew exploration vehicle. Journal of Spacecraft and Rockets 43 (4), 721-730 (2006).
【非特許文献９】Gielis, J., Haesen, S. & Verstraelen, L. Universal shapes: from the supereggs of Piet Hein to the cosmic egg of George Lemaitre. Kragujevac Journal of Mathematics 28, 55-67 (2005).
【非特許文献１０】Haesen, S. & Verstraelen, L. Curvature and Symmetries of Parallel Transport (Chapter 8) and Extrinsic Symmetries of Parallel Transport (Chapter 9) In: M. Boucetta and J-M. Morvan (Eds) Differential Geometry and Topology, Discrete and Computational Geometry: Volume 197 NATO Science Series:Computer & Systems Sciences (2005).
【非特許文献１１】Koiso, M. & Palmer, B. Equilibria for anisotropic energies and the Gielis Formula. Forma (Society for Science on Form, Japan) 23(1), 1-8 (2008).
【非特許文献１２】Calhoun, D. A. & Helzel, C. A finite volume method for solving parabolic equations on logically Cartesian curved surface meshes. SIAM J Sci. Comp.31 (6), 4066-4099 (2009).
【非特許文献１３】Natalini, P., Patrizi, R. & Ricci, P.E. The Dirichlet problem for the Laplace equation in a starlike domain of a Riemann surface. Numer. Algor. DOl1O.1007/s11075-008-9201-z (2008).
【非特許文献１４】Gielis, J., Caratelli, D., Haesen, S. & Ricci, P.E. Rational mechanics and Science Rationelle Unique. In: Paipetis, S., Ceccarelli, M. (Eds.) The Genius of Archimedes: 23 centuries of influence on mathematics, science and engineering. Springer Verlag, HMMS Series 11, 29-43 (2010).
【非特許文献１５】Lame, G. Examen de differentes methodes employees pour resoudre les problemes de geometrie. M. V. Courcier imprimeur Libraire, Paris (1818).
【非特許文献１６】Thompson, A.C. Minkowski geometry, Encyclopedia of Mathematics and its Applications, Vol. 63, Cambridge University Press, Cambridge (1996).
【非特許文献１７】Yajima, T. & Nagahama, Y. Finsler geometry of seismic ray path in anisotropic media. Proc. R. Soc. A 465, 1763-1777 (2009).
【非特許文献１８】Fougerolle Y.D, Gielis J., Truchetet F. (2013) A robust evolutionary algorithm for the recovery of rational Gielis curves Pattern Recognition, Volume 46, Issue 8, August 2013, Pages 2078-2091
【非特許文献１９】Rudek M., Canciiglieri O. JR., Jahnen A., Linck Bichinho G.. (2013) CT-Slice retrieval by shape ellipses descriptors for skull repairing. 2013 IEEE International Conference on Image Processing. September 15-18, 2013, Melbourne, Australia.
【非特許文献２０】Verstraelen, L. Philosophiae Naturalis Principia Geometrica 1. Bull.Transilvania Univ. Brasov 14(49) Proc. Conf. RIGA 2007, dedicated to Radu Rosca, 335-351 (2007).
【非特許文献２１】Koiso, M. & Palmer B. Rolling constructions for anisotropic Delaunay surfaces. Pacific Journal of Mathematics 2, 345-378 (2008).
【非特許文献２２】Palmer B. Geometry of materials. Simon Stevin Transactions on Geometry 1, 117-129, Tilburg, The Netherlands (2010).
【非特許文献２３】Verstraelen L. Curves and surfaces of finite Chen type. Geometry and Topology of Submanifolds Ill, World Scientific, Singapore, 304-311 (1991).
【非特許文献２４】Caratelli, D., Natalini, P., Ricci P. E. & Yarovoy A. The Neumann problem for the Helmholtz equation in a starlike planar domain. Applied Mathematics and Computation 216(2),556-564 (2010).
【非特許文献２５】Caratelli, D., Natalini, P. & Ricci, P.E. Fourier solution of the wave equation for a starlike shaped vibrating membrane. Computers and Mathematics with Applications 59, 176-184 (2010).
【非特許文献２６】Fougerolle, Y.D., Trucheret, F. & Gielis, J. A new potential function for self intersecting Gielis curves with rational symmetries. In: Proceedings of GRAPP 2009 - International Conference on Computer Graphics Theory and Applications - Lisboa, February 5-8, 2009.
【非特許文献２７】Gielis Johan, Tavkelidze I., Ricci Paolo Emilio. - About “bulky” links generated by generalized Mobius-listing bodies GML(n,2). Journal of Mathematical Sciences - 193(3), p. 449-460.
【非特許文献２８】Tavkelidze I., Cassisa C., Gielis J., Ricci P.E. (2013) About "bulky" links, generated by Generalized Mobius Listing's bodies GMLn3. Atti della Accademia nazionale dei Lincei Matematica e applicazioni : 24:1: 11-38
【非特許文献２９】Bokhabrine Y, Fougerolle YD, Gribok A, Foufou S, Truchetet F (2007) In: Proceedings of the International Conference on Image Processing ICIP'07, San Antonio, TX, USA, September 2007, 549-552.
【非特許文献３０】Voisin S, Abidi M, Foufou S, Truchetet F (2009) Genetic Algorithms for 3D Reconstruction with Supershapes; Proc. of Int. Conference on Image Processing, ICIP 2009, pp. 529-532, Cairo, Egypt, IEEE, November 2009.
【非特許文献３１】Fougerolle YD, Truchetet F, Gielis J (2009) A new potential function for self-intersecting Gielis curves with rational symmetries. In: Proceedings of GRAPP 2009 - International Conference on Computer Graphics Theory and Applications - Lisboa, February 5-8, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、改良された方法で情報を圧縮し及び記憶するための方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的のために、本発明は、序文で述べられたタイプの方法を提供し、この方法は、以下のステップ：即ち、Ａ）解析されるべきデジタルフォーマットで情報を提供するステップ、Ｂ）少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する少なくとも一セットの座標に前記デジタル情報を変換するステップ、Ｃ）少なくとも一つの第１の公式（数１）：
【数１】
2016539422.tif 000003
（このうち、
【数２】
2016539422.tif 000004
）
でコンピュータをプログラムするステップであって、ここでは、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成されること、ここでは、第２のセットのパラメータが
【数３】
2016539422.tif 000005
とｋによって形成されること、及びここでは、前記コンピュータが好ましくはまた第２の公式（数４）：
【数４】
2016539422.tif 000006
でプログラムされること、その第２の公式が複数の第１の公式の合計であること；Ｄ）前記少なくとも一つの座標に基づいて、前記情報に対して少なくとも一つの一般化された比較を決定するために前記コンピュータにおいて前記デジタル情報を解析するステップであって、そこでは、前記第１のセットのパラメータの値、及び好ましくはまた前記第２のセットのパラメータの値が決定されること；及びＥ）少なくとも一つのコンピュータメモリ、好ましくは、デジタルデータベースにステップＢ）中に使用される少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報と前記ステップＤ）中に決定される前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータとの間の少なくとも相互参照を記憶するステップを備える。
【０００７】
本発明に係る方法は、所謂Ｇｉｅｌｉｓ曲線の使用を行い且つ一つ以上の事前選択された座標系の一つ以上のセットの座標を介して情報の変換を提供し、そこでは、前記セット（単数又は複数）の座標のｎ次元図形表示を介して、パラメータ値が決定されることができ且つコンピュータメモリに記憶されてもよい。従って、図形表示は、それらのパラメータに達するためにここで生成されることは必ずしも必要ない。このように、デジタル情報がパラメータに直接変換されることが可能である。セット（単数又は複数）の座標の及び／又は前記少なくとも一つのセットのパラメータに関連する図形表示は、ユーザに対して表示されることができ、それは、ユーザに対するより明瞭な変換プロセスを作る。これは、大量の情報が幾つかのパラメータ値によって比較的に単純に表現されることができ且つ記憶される比較的に複雑な図形表示に変換されることを可能とし、それによって、情報の量に依存して、情報の量の顕著な減少が達成されることができ、それは、コンピュータメモリからの必要な容量をより少なくするのみならず情報の生成された交互表示のデジタル転送におけるバンド幅をより少なくする。ステップＢ）中に使用されるべき座標系（単数又は複数）の事前選択は、ステップＢ）に先立って又はステップＢ）中に実行されることができる。座標系（単数又は複数）の事前選択は、コンピュータによって実行されることができ、そこでは、そのコンピュータは、少なくとも一つの、好ましくは、独自の又はランダムな座標系を生成し及び／又は事前定義された一セットの座標系のから少なくとも一つの座標系を選択する。そのセットの事前定義された座標系は、コンピュータによって自動的に及び／又は手作業で生成されることができる。座標系の事前選択は、結局は追加的に特にユーザによって手作業で実行されることができる。この後者の場合では、ユーザ又はユーザのグループは、少なくとも一つの、好ましくは、独自の又はランダムなカスタム化された座標系を生成する及び／又は事前定義された一セットの座標系から少なくとも一つの座標系を選択する。使用されるべき座標系のこの事前選択は、本発明に係る方法を適用する時に、無限数の座標系を使用すること可能とし、大きくフレキシビリティを増加して情報を交互表示に変換し、更に、情報が独自の又は従来にない方法で変換されることを可能とする。ステップＢ）中に事前選択され且つ使用される座標系及びステップＤ）中に見つけられるセット（単数又は複数）のパラメータは、変換の後に元の情報を再生又は回復できるようにマッチングカップルを形成する。更に、これは、例えば、必要ならば、形状を最適化するために事前選択された座標系（単数又は複数）内での計算を容易にする。ステップＢ）中に使用される座標系（単数又は複数）に関連する情報の存在なしで、セット（単数又は複数）のパラメータは、元の座標セット、従って、変換に先立って使用される元の情報に変換（再変換）されることができない。事前選択された座標系は、少なくとも一つの直線軸、少なくとも一つの曲線軸、少なくとも一つの交互軸、及びそれらの組合せを含むことができる。ステップＥ）中に記憶される前記少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報は、好ましくは、ステップＢ）中に使用された座標系を再構成（再構築）するのに十分であるべきである。前記少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報は、少なくとも一つの第１のコンピュータメモリに記憶され、一方、前記少なくとも一のセットのパラメータは、他の一つのコンピュータメモリ（第２のコンピュータメモリ）に記憶されることが想定される。第１のコンピュータメモリと第２のコンピュータメモリは、両コンピュータメモリが物理的に分離される異なるコンピュータの部分を形成することもできるが、同じコンピュータの一部を形成できる。極性系におけるラメ（Ｌａｍe）公式から導出され且つスーパー公式（単数又は複数）とも呼ばれる前記公式（複数）によって、前記パラメータを変化することによって特定の形態（パターン）における全ての想定されるタイプの情報を実際的に合成することが可能であり、これによって、パラメータの変調によって、一つ以上のセットの座標の形態で表現された情報に対するパターンを合成することが可能になり、前記パターンは、以下で詳細に記述されるように、形状に関して、セットの座標又は少なくとも一つのその投影に対応する。次に、圧縮又は非圧縮ラスター画像としてパターンを記憶しないがデータコレクション中の関連するセット（単数又は複数）のパターンのみを記憶することによって、このように、データコレクション中に記憶されるデータの量がそのセットのパラメータが関連する情報の質に妥協することなく劇的に減少されることができる。第１の公式は、スーパー公式から導出され且つ国際公開第２００４／１１１８８５号で更に発展されており、その内容は、それへの参照を介して本特許明細書の一部を形成するとみなされる。第２の公式は、第１の公式に係る複数の変換の合計を形成し、それによって、より複雑な図形表示が生成されることができる。極関数において、次に、三次元形状は：
【数５】
2016539422.tif 000007
として定義され、
そこでは：
【数６】
2016539422.tif 000008
であり、且つそこでは、
【数７】
2016539422.tif 000009
である。
【０００８】
前述の極関数は、球座標では以下のように書き直される。
【数８】
2016539422.tif 000010
そこでは：
−ｐとｑは、対称パラメータに関する；
−γ１、γ２、γ３は、前記パラメータａとｂに類似する；
−ｖ０、ｖ１、ｖ２、ｖ３は、ｎ０、ｎｘ、ｎｙ（又はｎ０、ｎ１、ｎ２）に類似する；
【数９】
2016539422.tif 000011
である。
【０００９】
図形表示が、閉鎖形状及び／又はより複雑な形状に関連する場合、その形状は、通常、変形フーリエ解析によって及びＲ関数理論によって解析されることができ、これらの両方は、前記公式（単数又は複数）を使用する。このタイプの解析は、公知であり、そこでは、例として、以下の特許明細書が参照され、それらの内容はそれらへの参照を介して本特許明細書の一部を形成するとみなす：米国特許第５，７４９，０７３号明細書（Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ  ｍｏｒｐｈｉｎｇ  ａｕｄｉｏ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）；米国特許第３，７２０，８１６号明細書（Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ｓｉｇｎａｌｓ）；米国特許第５，７６９，０８１号明細書（Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  ｃａｎｃｅｒｏｕｓ  ｔｉｓｓｕｅ  ｕｓｉｎｇ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ａｎｄ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ）；米国特許第５，４２５，３７３号明細書（Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ａｎａｌｙｚｉｎｇ  ａｎｄ  ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  ｉｎｅｔｅｒｃａｒｄｉａｃ  ｓｉｇｎａｌｓ）；米国特許第５，１０９，８６２号明細書（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ  ｓｉｎｇａｌｓ）；米国特許第５，６５７，１２６号明細書（Ｅｌｌｉｐｓｏｍｅｔｅｒ）；米国特許第５，４１６，５８８号明細書（Ｓｍａｌｌ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  ｅｌｌｉｐｓｏｍｅｔｒｙ）；米国特許第５，０５４，０７２号明細書（ｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｗａｖｅｆｏｒｍｓ）；米国特許第４，８８５，７９０号明細書（Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｏｆ  ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｗａｖｅｆｏｒｍｓ）；及び米国特許第４，９３７，８６８号明細書（Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｍｔｈｅｓｉｓ  ｓｙｓｔｅｍ  ｕｓｉｎｇ  ｓｉｎｕｏｉｄａｌ  ｗａｖｅｓ）。特許明細書ＥＰ１１７７５２９号明細書及び特許明細書ＷＯ２０１１／１６１５４８号明細書も参照され、それらの内容もまた本特許明細書の一部を形成すると見做される。
【００１０】
背景情報のために、更に、以下の公開物も参照され、それらの内容も本特許明細書の一部を形成するとみなされる。
1. Gielis, J. A generic geometric transformation that unifies a large range of natural and abstract shapes. American Journal of Botany 90(3) Invited Special Paper, 333-338 (2003).
2. Bera, N., Bhattacharjee, J.K., Mitra, S. & Khastgir, S.P. Energy levels of a particle confined in a supercircular box. The European Physical Journal D 46, 41-50 (2008).
3. Richardson, J.S. et al. RNA Backbone: Consensus all-angle conformers and modular string nomenclature. RNA 14, 465-481 (2008).
4. Guitart, R. Les coordonnees curvilignes de Gabriel Lame, representations des situations physiques et nouveaux objects mathematiques. In: Gabriel Lame: Les peregrinations d'un ingenieur du XIXe siecle. Actes du Colloque. SABIX N°44, 119-129 (2009).
5. Gielis, 1., Beirinckx, B. & Bastiaens, E. Superquadrics with rational and irrational symmetries. In: (Elber G. and Shapiro V., Eds). Proceedings of the 8th ACM Symposium on Solid Modeling and Applications, Seattle, June 16-20, 2003,262-265 (2003).
6. Ulrich, W. Decomposing the process of species accumulation into area
dependent and time dependent parts. Ecological Research 21(4),578-585 (2006).
7. Fougerolle, Y.D., Gribok, A., Foufou, S., Trucheret, F. & Abidi M.A. Boolean Operations with Implicit and Parametric Representation of Primitives Using RFunctions. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 11(5), 529-539 (2005).
8. Johnson, J.E., Starkey, R.P. & Lewis, M.1. Aerodynamic stability of re entry heat shield shapes for a crew exploration vehicle. Journal of Spacecraft and Rockets 43 (4), 721-730 (2006).
9. Gielis, J., Haesen, S. & Verstraelen, L. Universal shapes: from the supereggs of Piet Hein to the cosmic egg of George Lemaitre. Kragujevac Journal of Mathematics 28, 55-67 (2005).
10. Haesen, S. & Verstraelen, L. Curvature and Symmetries of Parallel Transport (Chapter 8) and Extrinsic Symmetries of Parallel Transport (Chapter 9) In: M. Boucetta and J-M. Morvan (Eds) Differential Geometry and Topology, Discrete and Computational Geometry: Volume 197 NATO Science Series:
Computer & Systems Sciences (2005).
11. Koiso, M. & Palmer, B. Equilibria for anisotropic energies and the Gielis Formula. Forma (Society for Science on Form, Japan) 23(1), 1-8 (2008).
12. Calhoun, D. A. & Helzel, C. A finite volume method for solving parabolic equations on logically Cartesian curved surface meshes. SIAM J Sci. Comp.31 (6), 4066-4099 (2009).
13. Natalini, P., Patrizi, R. & Ricci, P.E. The Dirichlet problem for the Laplace equation in a starlike domain of a Riemann surface. Numer. Algor. DOl
1O.1007/s11075-008-9201-z (2008).
14. Gielis, J., Caratelli, D., Haesen, S. & Ricci, P.E. Rational mechanics and Science Rationelle Unique. In: Paipetis, S., Ceccarelli, M. (Eds.) The Genius of Archimedes: 23 centuries of influence on mathematics, science and engineering. Springer Verlag, HMMS Series 11, 29-43 (2010).
15. Lame, G. Examen de differentes methodes employees pour resoudre les problemes de geometrie. M. V. Courcier imprimeur Libraire, Paris (1818).
16. Thompson, A.C. Minkowski geometry, Encyclopedia of Mathematics and its Applications, Vol. 63, Cambridge University Press, Cambridge (1996).
17. Yajima, T. & Nagahama, Y. Finsler geometry of seismic ray path in anisotropic media. Proc. R. Soc. A 465, 1763-1777 (2009).
18. Fougerolle Y.D, Gielis J., Truchetet F. (2013) A robust evolutionary algorithm for the recovery of rational Gielis curves Pattern Recognition, Volume 46, Issue 8, August 2013, Pages 2078-2091 
19. Rudek M., Canciiglieri O. JR., Jahnen A., Linck Bichinho G.. (2013) CT-Slice retrieval by shape ellipses descriptors for skull repairing. 2013 IEEE International Conference on Image Processing. September 15-18, 2013, Melbourne, Australia.
20. Verstraelen, L. Philosophiae Naturalis Principia Geometrica 1. Bull.
Transilvania Univ. Brasov 14(49) Proc. Conf. RIGA 2007, dedicated to Radu Rosca, 335-351 (2007).
21. Koiso, M. & Palmer B. Rolling constructions for anisotropic Delaunay surfaces. Pacific Journal of Mathematics 2, 345-378 (2008).
22. Palmer B. Geometry of materials. Simon Stevin Transactions on Geometry 1, 117-129, Tilburg, The Netherlands (2010).
23. Verstraelen L. Curves and surfaces of finite Chen type. Geometry and Topology of Submanifolds Ill, World Scientific, Singapore, 304-311 (1991).
24. Caratelli, D., Natalini, P., Ricci P. E. & Yarovoy A. The Neumann problem for the Helmholtz equation in a starlike planar domain. Applied Mathematics and Computation 216(2),556-564 (2010).
25. Caratelli, D., Natalini, P. & Ricci, P.E. Fourier solution of the wave equation for a starlike shaped vibrating membrane. Computers and Mathematics with Applications 59, 176-184 (2010).
26. Fougerolle, Y.D., Trucheret, F. & Gielis, J. A new potential function for self intersecting Gielis curves with rational symmetries. In: Proceedings of GRAPP 2009 - International Conference on Computer Graphics Theory and Applications - Lisboa, February 5-8, 2009.
27. Gielis Johan, Tavkelidze I., Ricci Paolo Emilio. - About “bulky” links generated by generalized Mobius-listing bodies GML(n,2). Journal of Mathematical Sciences - 193(3), p. 449-460. 
28. Tavkelidze I., Cassisa C., Gielis J., Ricci P.E. (2013) About "bulky" links, generated by Generalized Mobius Listing's bodies GMLn3. Atti della Accademia nazionale dei Lincei Matematica e applicazioni : 24:1: 11-38 
29. Bokhabrine Y, Fougerolle YD, Gribok A, Foufou S, Truchetet F (2007) In: Proceedings of the International Conference on Image Processing ICIP'07, San Antonio, TX, USA, September 2007, 549-552.
30. Voisin S, Abidi M, Foufou S, Truchetet F (2009) Genetic Algorithms for 3D Reconstruction with Supershapes; Proc. of Int. Conference on Image Processing, ICIP 2009, pp. 529-532, Cairo, Egypt, IEEE, November 2009.
31. Fougerolle YD, Truchetet F, Gielis J (2009) A new potential function for self-intersecting Gielis curves with rational symmetries. In: Proceedings of GRAPP 2009 - International Conference on Computer Graphics Theory and Applications - Lisboa, February 5-8, 2009.
【００１１】
上述され且つ本特許明細書において参照によって組み込まれる論文に従って、所与の座標に基づいて一セットのパラメータを決定するために上述の（スーパー）公式（（Ｓｕｐｅｒ）ｆｏｒｍｕｌａ）でコンピュータをプログラミングするようなステップは、公知である。これに関して、Ｇｉｅｌｉｓ曲線及び表面回復のための論文に提案されたアプローチは、二つの公式：Ｆｏｕｇｅｒｏｌｌｅ氏等によって提案された決定アブローチ及びＢｏｋｈａｂｒｉｎｅ氏等及びＶｏｉｓｎ氏による確率的アプローチに分類されることができる。既存の技術の両方は、非同期曲線も自己交差曲線や表面を扱わず、理由は、そのようなオブジェクトに対する陰関数分野はその時には存在しなかったからである。より最近では、非同期自己交差Ｇｉｅｌｉｓ曲線と表面に対する保証された差分特性で陰関数分野を組み立てる技術が上で引用された非特許文献３１に提案されている。次に、この分野は、距離分野と考えられることができる。一般的に、最初の推測が、即ち、コヒーレントシンメトリー及びポーズで、得られると、正規化レーベンバーグ・マルカート（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）アルゴリズムは、最適な形状パラメータを効率的に決定できる。対称パラメータｍのような非差分パラメータで処理する最初の推測は、遺伝的アルゴリズムや進化アルゴリズムのような確率的方法を使用して達成される。その結果、提案されたアルゴリズムは、進化アルゴリズムのような統計的アルゴリズムの初期化に対する堅牢さからの利益を享受し、且つ形状及びスケールパラメータの微調整が自己交差非対称曲線又は表面再構成できる決定アプローチの延長によって処理されるので依然効率的なままである。複雑なデータを表すＧｉｅｌｉｓ曲線を決定する能力は、エンジニアリング、コンピュータビジョン、結晶学、生物学、及び物理学等のような様々なリサーチエリアにおいて新たな展望を開く。最近の出版物において、ＬａｍeとＧｉｅｌｉｓ曲線及び表面は、とりわけ、懸濁液中の人間の皮膚の細胞の誘電特性、葉柄の機械的強度、アンテナ技術及びナノテクノロジーを学ぶために医療画像において使用されている。高ノイズレベル下でさえ且つ自己交差曲線に対して方法の堅牢さは、測定が含まれ且つデータポイントの補間である時はいつも大きな利益を有することができる。
【００１２】
（事前選択された）座標系に関連する情報は、そのコンピュータメモリ以外のパラメータ関連情報の記憶のために使用される他のコンピュータメモリに記憶される。しかしながら、前記少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報は、好ましくはロスの無い方法で、決定されたセット（単数又は複数）のパラメータを元の情報に戻すように変換するためのキー又はマップとして機能する。このキーやマップ無しで、そのようなセット（単数又は複数）のパラメータは、役に立たず且つ元の情報を再生する（回復する）ために反対方向へ変換されることができないことが想像できる。勿論、全ての情報は、データベースのような少なくとも一つの中央コンピュータメモリに、好ましくは、相互参照として、記憶されることも想像できる。座標系の選択において、前記公式は、パラメータの指定の選択で、座標系と位置ベクトル（中心点から）を引き伸ばすことを可能とする。しかしながら、パラメータは、単一の値としてではなく範囲として定義されることができる。これは、形状を定義することを可能とするのみならずこの概念をｎ次元空間に延長することを可能とする。
【００１３】
Ｌａｍe曲線に対する半径ベクトルの可変長は、ｌｐ空間を通り抜けられることができる。式［数１０］のための、及び、（Ｘ、ｄ）を有する距離［数１１］のための実数の全てのシーケンスｘ＝（ｘ１、ｘ２、．．．）のこの空間Ｘは、完備距離空間、即ちｌｐである。
【数１０】
2016539422.tif 000012
【数１１】
2016539422.tif 000013
このような空間において、指数ｐは、全ての次元における一定値である。しかしながら、座標系の選択は、ｐの固定値に制限されないが、全てのｌｐ空間又はそのサブセットの空間が考えられ、それらの固有の座標系が考えられる。一つの問題を考察する場合、例えば特定の問題に対して
【数１２】
2016539422.tif 000014
である。第１のインターバルは、一般的であり、他方、第２のインターバルは、例えば、先の知識がｎの範囲を２から５．５に制限している問題において特定的である。これは、例えば、演算動作によって、例えば、面積や体積の規定値又は検討中の問題に対してｎの値を決定するための同様なペナルティ関数で、固有の座標系において演算を成立させることが可能であり、それによって、これは、ｌｐ空間における変分問題になる。
【００１４】
これらのｌｐ空間は、Ｌａｍe曲線が特別なケースであるので、請求項１に述べられる公式で一般化されることができる。前記公式で、ｌｐ空間の一般化及び同様にパラメータのいずれも指定値よりもむしろ値のインターバルに属するように定義されることができる。また、ここで、動作のような境界条件は、空間及びサブ空間の正確な値を定義するためにこれを積分問題にする。特定の例は、フーリエ級数に関し、それは、単位サイクルに基づいて多次元空間を定義する。一般化フーリエ級数の場合、スーパー形状を使用する一般化空間が前記公式で定義されることができるのみならず全ての空間がそのような空間に共存し、それによって、各サブ空間において、座標系は、等方性ではなくて非等方性であり、座標軸上に専用の数体系を有する。しかしながら、一般化フーリエ級数において形状を有限数の項に表すことと等価であり、座標系の有限次元空間は、手近な各問題に対して確立されることができる。全てのＬａｍe曲線やスーパー形状に対して、これは、無限次元空間がより低い次元の空間に変換されることを意味する。次元が減少するためのサーチを続ける場合に、これは、重要なステップである。
【００１５】
決定されたセット（単数又は複数）のパラメータに基づいて情報を編集する（再発生する）ために、好ましくは、ステップＢ）及び／又はステップＤ）中に一つ以上の座標（再構成）定義を定義することが好適である。このタイプの座標定義は、一般的に、元の情報に関する元の座標の回復を容易にする。この定義は、一般的に、情報、特に、一つ以上の閾値を含み、情報の回復中に発生されるＧｉｅｌｉｓ曲線によって交差される座標が元の情報の再生のために考慮されるべき座標と考えられるべき時に、状況を決定する。これらの閾値は、例えば、一つの座標に関連する概略の空間の項さの最小範囲、座標に関連する概略の空間のＧｉｅｌｉｓ曲線の交差の最小又は最大角度を含むことができる。また、前記少なくとも一つの座標再構成定義は、それが適用される場合、ステップＥ）中に、より好ましくは、ステップＢ）中に使用される前記少なくとも一つの事前選択された座標系、及びステップＤ）中に第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータに対する相互参照としてコンピュータメモリ、好ましくは、データベースに記憶される。
【００１６】
ステップＤ）中に発見されたパラメータは、好ましくは、確率的最適技術、好ましくは、非線形最小二乗アプローチ、特に（反復）レーベンバーグ・マルカート（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）（ＬＭ）アルゴリズムを使用して最小化問題アプローチを受ける。特に、パラメータｎ１、ｎ２及びｎ３は、確率的最適技術を使用して効率的に最小化されることができる。論文における最も効率的な方法は、Ｈｅｓｓｉａｎマトリックス及びコスト／ポテンシャル関数の勾配の効率的近似に基づくＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ方法を適用する。キーとなるアイデアは、ポテンシャルフィールドが正規化を介して曲線に対する距離関数の近似として挙動するようにポテンシャルフィールドを変換することである。進化アルゴリズムは、母集団サイズ及び反復数の関数において線形の複雑度を有し、それによって、提示された結果は、母集団サイズによって分割された一つの反復に対する演算時間に対応する。最初の推測は、即ち、コヒーレントシンメトリー及びポーズで、得られると、正規化Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔアルゴリズムは、最適な形状パラメータを効率的に決定する。その結果、提案されたアルゴリズムは、確率的アプローチの初期化に対する頑健さから利益を得且つ形状及びスケールパラメータの微調整が自己交差非対称曲線又は表面を再構成することができる決定的アプローチの延長によって扱われるので、なお効率的なままである。
【００１７】
パラメータは、パラメータの最適な（理想的な）組合せをサーチし且つ連続して少なくとも一つのパラメータ値を考察することによって、更に最適化され、特に最小化されて可能な限り少なくメモリを占有することになる。例えば、等式ｘｎ１＋ｙｎ２＝１２は、解Ａ（２；３；２；２）と解Ｂ（２；８；３、５；１．０２９１５４２８）を含む無限数の解（ｘ；ｙ；ｎ１；ｎ２）を有し、解Ａは、解Ａがより少ないメモリ空間を取るので、解Ｂよりも好適である。
【００１８】
ステップＢ）中に生成されるべきセットの座標は、非常に多様なタイプのものでよく、且つ典型的なデカルト座標系よりも更に遠くに行く。情報がステップＡ）中に一セットの座標としてすでに供給されていることさえ想定できるので、それによって、ステップＡ）とステップＢ）は、同時に生じる、又はステップＢ）は、完全に省略されることができる。このように、例えば、特定の離散的測定値は、時間の関数として解析されなければならず、それによって、これらの時間依存測定値は、ステップＤ）中にコンピュータによって一セットの座標として直接に解析されなければならないことが想定されることができる。一つの座標は、例えば、（ｘ、ｙ）としてここでは定義され、そこでは、ｘは、時間のモーメントを表し且つｙは、測定された測定値を表す。無数の他の例は、明瞭に想定されることができる。また、少なくとも一つのパラメータは、ステップＡ）、ステップＢ）、及び／又はステップＤ）中に直接に入力されることも想定されることができ、それによって、引き続く解析は、単純化される。例えば、測定値は、パラメータｎｌの値として直接にみなされることができる。更に、公式（単数又は複数）は、離散的座標（情報ポイント）よりなる少なくとも一セットの座標が提供されるが、最後の少なくとも一セットのパラメータは、データの連続するコレクションであり、そこでは、入力された座標間に存在する値は、また、コンピュータメモリに記憶されるデータの一部を形成することが明白になる。
【００１９】
情報は、通常、少なくとも一つの事前定義されたｎ次元幾何学空間中にステップＢ）中に投影され、その結果として、その少なくとも一セットの座標が形成される。幾何学空間は、特に、単純なタイプのものでよく、且つ例えば、二次元マトリックスによって形成されることができるが、三次元タイプのものでもよいし、又はそれより多い次元を持っていてもよい。情報を一つ以上のセットの座標に変換し且つそのセットの座標をいずれのタイプでもよい幾何学空間に投影することによって、ドットパターンが実施されることができ、それを介して、一つ以上の曲線及び／又は回転体が、前記公式を使用して当てはめられ、コンピュータメモリに記憶される必要なパラメータ値が得られる。第１のセットのパラメータは、いずれにせよ、ここに記憶され、加えて、第２のセットのパラメータが記憶されてもよい。第１のセットのパラメータは、セット｛Ａ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、ｎ３｝によって形成されることができるが、異なる指定を有するパラメータが同一の値を有することができる及び／又は一つ以上のパラメータがデフォルト値を有することができる場合、このセットのパラメータの数を減少することが想定されることができる。このように、ｍ１は、ｍ２に等しく、その結果として、ｍに対してただ一つの値を記憶することで十分であることが想定されることができる。同様に、少なくとも一つデフォルト値が、例えば、典型的な値「４」のようなｍ１とｍ２に割り当てられることが想定されることができる。このように、記憶される第１のセットのパラメータは、セット｛Ａ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、ｎ３｝よりも少ないパラメータを有することができるが、好ましくは、少なくともセット｛Ａ、Ｂ、ｎ１、ｎ２、ｎ３｝よりなり、より好ましくは、少なくともセット｛Ａ、Ｂ、ｍ、ｎ１、ｎ２、ｎ３｝、更により好ましくは、完全なセット｛Ａ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、ｎ３｝からなる。
【数１３】
2016539422.tif 000015
によって形成される第２のセットのパラメータは、より複雑なｎ次元（ｎ≧３）図形表示が解析された情報から生じる場合、特に好適である。
【００２０】
そのセットの座標と幾何学上の空間の配置は、デカルト座標系に基づくことができるが、これらは、異なるタイプの座標系、自己指定のものでもよい。幾何学空間は、好ましくは、幾何学空間上に事前定義された位置に分散される基本的キャラクタが提供される。幾何学空間は、好ましくは、中心を有し、それによって、基準ポイントは、それに関連して生成され、そのセットの座標が表示される。一例として、離散的情報ポイント（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）を有する単純な幾何学空間が提案される：
【表１】
2016539422.tif 000016
【００２１】
この場合、幾何学空間は、中心（基準）として左下にゼロポイントを有する６×４マトリックスに関連する。解析されるべき情報がワード「ＦＡＤＥ」よりなる場合、その情報は。前記（単純化された）空間に投影されることができ、それによって、以下のようにあらわされる一セットの座標を生成する：
【表２】
2016539422.tif 000017
【００２２】
前記セットの座標は、この場合には、コンピュータを使用する反復が続いて、以下の曲線：
【表３】
2016539422.tif 000018
【００２３】
従って、コンピュータメモリに記憶される第１のセットのパラメータを生じる曲線を通り抜けるように使用されることができる。この曲線は、解析されるべきワード中に生じる情報ポイント（文字）のみに触れる。他の情報ポイントは、触れられず、従って、無視される。曲線の代わりに、ベクトルや回転体が、ワード「ＦＡＤＥ」の図形表示を生成するために使用されてもよい。同じように、非常に多くの情報は、複数セットの座標を介して、曲線、回転体、又は第１の公式及び第２の公式によって記述されることができる他のタイプの形状に変換されることができる。情報が複数のセットの座標、その結果、複数のセットのパラメータに変換されることは明確に想定されることができる。このように、より多くの情報は、解析及び記憶されることができ、そしてまたその情報に関するより細部を分析し且つ記憶することができる。この最後の態様に関して、例えば、ワード「ＦＡＤＥ」を解析することにおいて、第１の幾何学空間が使用される文字とその順序を決定するために前記マトリックスに従って構成され、第２の幾何学空間がワード「ＦＡＤＥ」のフォントの色を決定するために構成され、第３の幾何学空間がワード「ＦＡＤＥ」のフォントの色を決定するために構成され、第４の幾何学空間がワード「ＦＡＤＥ」のフォントサイズを決定するために構成されることが想定されることができる。前記幾何学上の空間は、少なくとも部分的に互いに統合されることができ、それによって、より複雑な幾何学上の空間を生成する。任意ではあるが、幾何学上の空間の中心もまた、ステップＥ）中に、最終的には、事前選択された座標系（単数又は複数）に関連する情報の一部としてコンピュータメモリに記憶される。
【００２４】
前記少なくとも一セットのパラメータが、好ましくは、プリンタ、通常、２Ｄプリンタや３Ｄプリンタによって物理的媒体上に印刷されることが想定されることができる。２Ｄ印刷の場合そのセットのパラメータに関連する図形表示の２次元ビユーが印刷される。印刷されるべきパラメータのセットのパラメータの値のみが物理的媒体に印刷される、即ち、記憶されることも想定されることができる。この印刷は、暗号化された、特に、ステガノグラフィーの形態で実行されることができる。３Ｄ印刷の場合、例えば、前記少なくとも一つのセットのパラメータと関連する図形表示は、オブジェクトとして印刷されることができ、また、これは、一つのタイプの記憶とみなされる。コンピュータメモリに記憶される元のセットのパラメータは、必要に応じて、印刷後に、保持されても又は削除されてもよい。
【００２５】
複数のセットの座標が対応するセットのパラメータに変換される場合、そのセットのパラメータが、ステップＥ）中にコンピュータメモリに相互参照と共に記憶されることが有利である。データコレクションは、このように生成される。また、例えば、識別番号、情報の表示等の他のタイプのデータが追加された単一セットのパラメータに基づいてステップＥ）中にデータコレクションを生成することが想定されることができる。データコレクションのデジタル記憶は、また、コンピュータメモリにおけるデータベースの構成となり得る。データベースの異なる記録は、ここでは、情報の同じ部分に関連してもよいが、また、情報の異なる部分に関連してもよい。
【００２６】
データベースは、情報社会の本質的な要素であり、そこでは、増加する量のデータがデータベース（データバンク）に記憶される。政府、ビジネス及び科学の機能は、データベース無しでは想定不能である。データが容易にデータベース中に生成される（Ｃｒｅａｔｅ）、且つ永続的に記憶され（Ｓａｖｅ／Ｓｔｏｒｅ）且つサーチされ（Ｒｅａｄ）、更新され（Ｕｐｄａｔｅ）ことができ且つ好ましくは、また、記憶されたデータがデータベースの動作に悪影響を及ぼすことなく比較的容易に除去されることができる（Ｄｅｌｅｔｅ）。データベースのデータが、例えば、画像や他のタイプの可視表示のような図形表示のデジタル表示によって形成される場合、元の情報の代替のパラメータベースの表示に品質に妥協することなく、できる限りデータベースに記憶されるデータの量を制限する一定の努力がなされ、それによって、データベースと共に高速で且つ効率的に働く能力を増加する。
【００２７】
データコレクション中のデータのサーチにおいて、直接のサーチは、複数セットのパラメータ、特に、少なくとも一セットのパラメータに基づいて実行されることができ、そこでは、最初にサーチされたパターンが前記公式の一方又は両方によって、次に、データベースへのサーチ照会として入力される少なくとも一セットのパラメータに変換されることも想定されることができる。
【００２８】
好適な実施形態では、本方法は、また、その情報への識別コードの割当よりなるステップＦ）を備え、そこでは、識別コード及び関連する少なくとも一セットのパラメータは、ステップＥ）中に相互参照としてデータコレクション中に記憶される。識別コードは、記憶されたセットのパラメータに関連するパターンを発見する能力を大幅に単純化する。識別コードは、例えば、データ関連又は時間関連モーメント、又は、例えば、その情報を記述するセグメントを含む複数のセグメントよりなることができる。
【００２９】
好適な実施形態では、本方法は、また、図形表示へのデータコレクションの割当とステップＤ）中の前記少なくとも一つのセットのパラメータへの相互参照としてユーザ定義情報のデータコレクションへの記憶よりなる。このタイプのユーザ情報は、セットのパラメータの解釈とそれに基づいて、新たに発生されたデジタル及び／又は物理的図形表示を単純化することができる。例えば、また、情報のデジタルフォト（スクリーンショット）がデータコレクション中に相互参照として記憶されることが想定されることができる。ここで、そのフォトは、好ましくは、圧縮され、そこでは、フォトフォーマットは、フォトが記憶される前に、減少されてもよい。そのフォトは、迅速且つ単純に元の物理的図形表示の画像を検索するために、通常、特に情報的目的を有し、それは、データコレクションからデータの解釈を単純化できる。
【００３０】
本方法は、また、ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一セットのパラメータに対する許容値の決定と、関連するセットのパラメータに対する相互参照としてデータコレクションへの決定された許容値の記憶を備える。許容値の決定及び記憶を介して、コレクションは、元の情報（パターンとみなされることができる）に対する強力な類似を支持するパターンのデファクトで生成される。これは、物理的パターンの既に記憶された表示へ逸脱するパターンを厳格に変換することを比較的に容易にする。審美的デザイン（図形表示）に対する知的財産権の観点から、これは、類似デザインが、一つ以上の既に記憶されたデザインにこのように比較的に迅速且つ単純にリンクされることができ、侵害関係者及び／又は剽窃物の検出をかなり単純化できるので有利である。ここで、所有者の元のパターンがデータコレクションに記憶され、競合するパターンが解析され、引き続いて元のデザインと比較されることが想定されることができる。しかしながら、反対の立場も想定されることができ、そこでは、例えば、例えば、ｅＢａｙ、又はその少なくとも一部のようなデジタルオークションサイトが解析され、そこでは、提供されたオブジェクト（パターン）が一時的に或いは別の状況ではデータコレクションにパラメータのセットとして記憶され、それによって、審美的デザインの所有者は、類似的にデザインされたオブジェクトを比較的に容易に識別できる。様々な他の用途も明白に想定されることができる。少なくとも一つの許容値は、好ましくは、各パラメータに割り当てられ、その結果として、各パラメータの上限と下限、及びそれによる適切なパラメータの範囲が決定される。許容値は、手作業で設定されることができ、そこでは、ユーザ又は異なる人が、例えば、各パラメータに対して及び／又はパラメータの各セットに対して下限及び／又は上限を設定する。また、コンピュータが、例えば、経験上の観察に基づいて又は一つ以上の（サーチ）アルゴリズムに基づいてこれらの許容値を決定することも想定されることができる。異なるタイプの確率的方法は、また、適用されるべき許容値に決定−通常は、コンピュータよって自動化される−のために適用されることができる。許容値の決定は、デジタル化された図形表示のステップＣ）中に解析の前、その最中及び／又はその後に実行されることができる。許容値の自動化決定の例として、米国特許出願公開第２０１２／０２３３１８８号明細書が参照され、その内容は、この特許明細書の一部を形成するとみなされる。
【００３１】
一つ以上のセットのパラメータの形態でコンピュータメモリに記憶される情報は、非常に多様なタイプのものでよい。情報は、二次元又は三次元の及び四次元（時系列でみた場合動的な）の両方であってよい幾何学空間に一つ以上のセットの座標によって表されることができる。情報は、物理的オブジェクト、物理的（三次元の）オブジェクトの一部、又は物理的オブジェクト（の部分）の組合せに関連してもよい。オブジェクトの内部形状（内周）及び外部形状（外周）がここでは解析されることができる。パターンは、また、例えば、フォト、ステレオ画像、又はホログラムのような（二次元の又は三次元の）画像によって形成されることができる。画像はまた、時間系列で変化してもよく、それによって、例えば、ビデオフィルムを生成する。そのような動画はまた解析され且つコヒーレントデータに記憶されることが想定されることができ、それについては、以下で詳細に記述する。更に、情報は、電磁波、音声パターン、ウェイブレット、スプレー、又はＤＮＡ分子の一部、又は他のタイプのパターンに関連することが想定されることができる。例えば、本発明に係る方法を適用することによって一つ以上のセットのパラメータによって音楽作業を解析し、それを記憶することも想定されることができる。本発明に係る方法は、ロードサイン（道路標識）にも適用されることができる。これに関して、２ステージ検出解析が実行されることができ、そこでは、第１のステージ中に、ロードサインは、カラー区分に基づいて画像内に配置され、そこでは、第２のステージにおいて、それらの対応する形状が、Ｇｉｅｌｉｓ曲線に基づいて独特の形状表示を使用して検索される。この形状の再構成方法は、何らトレーニングの段階無しで単一のアルゴリズムによって、例えば、円、三角形、矩形及び五角形のような任意の一般的なロードサインを検出することを可能とする。本発明に係る方法は、顔認識のような他の目的のために使用されることもできる。しかしながら、情報の少なくとも一部が情報、特にテキスト情報及び／又は数値情報に関連することも想定されることができる。テキスト情報は、一連の文字として、本発明に係る方法を受けることができる図形表示としてみなされる文字及びアラビア数字及び／又は句読点マークから構成されてもよい。このように、データコレクションにおける一つ以上のセットのパラメータによって減少された形態でテキストの箇所又は完全なテキストさえ記憶することができる。数値情報は、データコレクションにおける記憶が必要な特定のアラビア数字や数に関連してもよい。しかしながら、数値情報は、好ましくは、表記法や進法に関連する。この例は、二進法及びそれに関連する八進法及び十六進法である。十二進法、六十進法及び十進法のような他の進法は、本発明に係る方法を受けることができる他の例の進法である。コンピュータのメモリセルは、二つの値を取ることができるので、これは、記憶された情報の二進表示を含む。従って、数値は、二進数としてコンピュータ中の内部に表される。外部に対しては、これらの数値は、通常、両方が二進法系に密に関連する十六進法や八進法に変換される。二進シーケンスを図形表示とみなすことによって、二進シーケンスは、一つ以上のセットのパラメータによって実質的に減少された形態で記憶されることができる。ステップＣ）中に決定されたパラメータのセットを処理するように構成されたコンピュータは、単位時間当たり大きく減少された情報を処理しなければならず、それによって、コンピュータの処理スピードを大きく向上する。また、情報が量子コンピュータ、特に量子粒子、絡まされ且つ重ね合わされているか否か、及び／又はこのタイプの量子粒子の時間依存量子状態に関連することが想定されることができる。上記の他のタイプの用途も、明白に想定されることができる。
【００３２】
元の情報が、また、デジタルフォーマットで利用できない場合、その情報は、ステップＡ）でデジタル化される。情報は、元の物理的情報に比較して、全く又はほとんどロスが生じない方法でステップＡ）中にデジタル化されるのが好ましく、それによって、デジタル形態がその物理的情報の形態と実質的に完全に整合する。ステップＡ）は、通常、情報の走査によって発生する。この走査は、２Ｄ環境で及びまた３Ｄ環境で実行されることができる。ステップＡ）で発生されたデジタル画像は、ステップＤ）で生じる引き続く解析のために、例えば、コンピュータメモリに通常一時的に記憶される。一般的に、必ずではないが、通常比較的に大きなサイズを有する走査画像は、同じ画像が、例えば、一つ以上のセットのパラメータの形態で、ステップＥ）中にデータコレクションに実質的によりコンパクトな形態で既に記憶されているので、解析に続いて削除される。
【００３３】
その少なくとも一セットのパラメータは、コンピュータメモリのタイプおよび記憶された情報の更なる目的に依存して揮発性、半揮発性及び／又は永続的方法でコンピュータメモリに記憶されることができる。例えば、この目的でコンピュータの外部メモリを使用することが想定されることができる。コンピュータの内部メモリとは対照的に、この外部メモリは、コンピュータのマザーボードの外部のデータの記憶装置の形態である。外部メモリは、配線を介してマザーボードに接続される。外部メモリは、永続メモリとも呼ばれ；このメモリは、内部メモリとは対照的に、電圧がメモリから除去された時でも情報を保持する。外部メモリの典型的な例は：ハードディスク、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ又はブルーレイのような光デスク、テープストリーマー及びフラッシュメモリである。外部メモリは、データがより長い期間（指定の位置に）記憶されることが必要な場合い通常使用される。アーカイブは、複数の図形表示と夫々関連する複数のセットのパラメータからここでは確立されることができる。このアーカイブは、次に、データベースに既に記憶されている情報の図形表示と情報との比較を含む複数の目的で使用されることができる。この用途は、更に本特許明細書において更に調べられる。外部メモリの代わりに、前記少なくとも一つセットのパラメータ、特に、デジタルデータベースは、内部メモリに記憶されてもよい。内部メモリは、マザーボードに位置されるコンピュータメモリを指す。メモリ階層において、それは、第１の層のメモリ、プライマリメモリと呼ばれる。ＣＰＵ（プロセッサ）に（物理的に）非常に近接して位置されるキャッシュメモリとＲＡＭメモリとの間に内部メモリのために区別が行われる。内部メモリは、非常に高速で、従って、データの検索及び記憶に殆ど遅延を引き起こさない。前記少なくとも一セットのパラメータは、コンピュータの内部メモリに揮発性形態でデジタル的に記憶される。この形態の記憶は、前記少なくとも一セットのパラメータが記憶後直ちに又は略直ちに更に処理され、特に、ネットワーク接続及び／又はインターネットを介して異なる位置にデジタル的に送信される場合に特に有用である。その情報は、本発明に係る方法を提供することによって実質的に減少されるので、前記少なくとも一セットのパラメータは、ネットワーク接続及び／又はインターネットを介して異なる位置に比較的に容易に送信されることができる。前記少なくとも一セットのパラメータ、それに関連するデータコレクションは、例えば、ｅ‐メールを介して送信されることができる。前記少なくとも一セットのパラメータ、それに関連するデータコレクション、又はその少なくとも一部は、例えば、Ｄｒｏｐｂｏｘ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ  ｄｒｉｖｅ（登録商標）、又はｉＣｌｏｕｄ（登録商標）のような、例えばオンライン記憶のためのオンラインクラウドサービスにアップロードされることができる。更に、内部メモリに揮発性形態で記憶される一セットのパラメータ、それに関連するデータコレクション、又はその一部は、異なるコンピュータ及び／又はモニタのような異なるネットワークコンポーネントにストリームされる。
【００３４】
ステップＤ）を実行するように構成されるコンピュータは、通常、図形表示と実質的に完全に整合する（人工の）パターンと関連するパラメータ値と整合するように構成される一つ以上のプロセッサを備える。ここで、コンピュータは、通常解析中に使用されるデータを一時的に記憶することができるメモリを備える。コンピュータは、例えば、ＬＡＮネットワーク及び／又はＷＡＮネットワークを介してアクセス可能なサーバによって形成されてもよい。
【００３５】
本発明に係る方法によって情報を解析できるために、コンピュータは、複数のより小さな情報の部分に解析されるべき情報を分割するように構成される場合有利であり、そこでは、各情報比率が、次に第１の公式及び第２の公式によって一つ以上のセットのパラメータに変換される少なくとも一セットのパラメータに変換される。これは、組合せ形状のような比較的に複雑な形状をまた複数のセットのパラメータに変換しそれらをデータコレクションのようなものに記憶する。既知のＣＳＧテクニック（空間領域構成テクニック）、その変型又はそれに匹敵するテクニックが一般的にここでは使用される。一つ以上の情報部分が手作業で選択されることも想定されることができ、それは、ユーザが情報部分の一部を記憶することに興味があるにすぎない場合有利であり得る。
【００３６】
ステップＥ）中にデータをコンピュータメモリに暗号化された（符号化された）形態で記憶することが想定されることができる。その結果、データコレクションは、保護され、それによって、アクセス制御が許可されていない人がこのタイプのデータにアクセスできないことの目的のために適用されることができる。そのようなデータ及び／又はデータコレクションは、既知の方法で保護されることができる。
【００３７】
代替の実施形態では、本方法は、デジタル情報がステップＤ）中にコンピュータによって解析される前に、コンピュータへの転送、特にアプロ―ディングよりなるステップＩ）を備える。それは、認証ステップがステップＩ）中に実行される場合に、ここでは有利であり、そこでは、転送を開始することを望むユーザが認証され且つデジタル情報がユーザの認証に続いてのみコンピュータに転送される。このように、ユーザは、認証と例えば、支払いを行うことのような更なる条件の可能な完了に続いてのみデジタル情報とそれから得られたセット（単数又は複数）のパラメータの記憶を実行するためにコンピュータと接触することができる。ユーザの同じ認証は、コンピュータメモリに記憶されるデータを調べる意図に対しても課される。
【００３８】
情報は、画像によって、及びまた時間経過で変形する動的画像によって形成されることができる。このように、情報は、時間依存変形を受ける動的パターンに関するビデオによっても形成される。従って、複数のデジタル画像、年代順の又はそうでない、ステップＡ）中に静的画像（フレーム）の組合せから発生されることが想定されることができ、前記画像は、ステップＤ）中に個別に解析され、そこでは、ステップＤ）中に得られたセットのパラメータは、ステップＥ）中に互いに対する相互参照としてデータコレクションに記憶される。例えば、ビデオを共に形成する静的画像のシーケンスは、ステップＥ）中にデータコレクションにパラメータのセットの代表的なシーケンスとして記憶される。単位時間当たりのパターンの数、特に秒（ｆｐｓ）当たりのフレーム（画像）の数に関連するデータは、ここではデータコレクションに記憶されることができ、それによって、動的パターンは、再び、可能な限り正確に合成（再構成）されることができる。
【００３９】
本発明は、また、情報のデジタル送信のための方法であって、この方法は、以下のステップ：本発明に係る前記方法を適用することによって情報を少なくとも一つの第１のセットのパラメータ及び／又は少なくとも一つの第２のセットのパラメータに変換するステップ、及び少なくとも一つの第１のセットのパラメータと少なくとも一つの第２のセットのパラメータをデジタル位置にデジタル的に送信するステップを備える。前記位置は、ここでは、例えば、ＩＰアドレス、ｅ‐メールアドレス及び／又はウェブサイトによって形成される。バイト単位で（デジタル）図形表示のサイズを顕著に減少することによって、且つ図形表示の従来のファイルフォーマットを非常に小さいパラメータベースのファイルフォーマットに変換することによって、ネットワークトラフィック負荷が実質的に減少され、そこでは、図形表示、又は少なくともその一部が更により迅速にデジタル的に交換されることができる。
【００４０】
本発明は、更に、コンピュータメモリに前記方法に従って記憶される情報を調べるための方法に関し、そこでは、調べられるべき図形表示が同期化され且つ例えば、モニタに及び／又は既知の２Ｄ及び／又は３Ｄ印刷テクノロジーによってパターンを物理的に印刷することによって可視化される。また、一つ以上のサーチ基準を前記コンピュータに入力することが想定されることができ、前記サーチ基準、又はその少なくとも一部は、関連するセットのパラメータがサーチされることができることに基づいて一つ以上のセットのパラメータに変換され、その後は、検出された情報が何であれ任意の方法で可視化されることができる。
【００４１】
次に、本発明は、以下のステップ：
Ｋ）データコレクション、特に、デジタルデータベースを提供するステップであって、そこでは、情報に関連する第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータが先行する請求項の一つに係る方法に従って記憶されること、
Ｌ）比較されるべき前記情報をデジタルフォーマットで提供するステップ、
Ｍ）前記比較されるべきデジタルフォーマットを少なくとも一セットの座標に変換するステップ、
Ｎ）少なくとも一つの第１の公式（数１４）
【数１４】
2016539422.tif 000019
ここで、
【数１５】
2016539422.tif 000020
でコンピュータをプログラムするステップ：
そこでは、第１のセットのパラメータは、Ａ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、及び／又はｎ３によって形成されること、及び
そこでは、第２のセットのパラメータは、
【数１６】
2016539422.tif 000021
とｋによって形成されること、
及びそこでは、前記コンピュータは、好ましくは第２の公式（数１７）：
【数１７】
2016539422.tif 000022
でプログラミングされ、
前記第２の公式は、複数の第１の公式の合計であり；
Ｏ）前記情報に対して一般化された比較を決定するために、ステップＭ）中に得られた前記少なくとも一セットの座標をコンピュータにおいて解析するステップであって、そこでは、前記第１のセットのパラメータ及び好ましくはまた第２のセットのパラメータに対する値が決定されること；及び
Ｐ）前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータを前記データコレクションに、特に、デジタルデータベースに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のパラメータと比較するステップ
を備える情報を比較するための方法に関連する。
【００４２】
前記方法は、また、ステップＰ）に従って、前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータの前記データコレクションに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のパラメータとの比較に続いて前記比較に結果の提示よりなるステップＱ）を備える場合、ここでは有利である。この提示は、可視的であってよいが、音声信号によって音響的に実行されることもできる。両方の組合せも想定されることができる。一つの有利な例の実施形態では、ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一つセットのパラメータに対する許容値の決定を備えるステップＨ）もまた、適用され、前記決定された許容値は、前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに記憶され、且つそこでは、ステップＰ）中に、前記比較されるべき前記パターンの前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータは、前記データコレクションに記憶された前記許容値によって定義される範囲と比較される。本発明に係るこの方法の利点は、上で詳細に既に記載された。
【００４３】
本発明は、また、本発明に係る前記方法を適用した後にコンピュータメモリに表示として記憶される情報を再生するための方法に関し、本方法は、
Ｒ）少なくとも一つのコンピュータメモリ、好ましくは、デジタルデータベースを読み出すステップであって、そこでは、少なくとも一つの相互参照がステップＢ）中に使用される前記少なくとも一つの事前選択された座標系とステップＤ）中に決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のパラメータとの間に記憶されること、
Ｓ）ステップＲ）中に読み出された前記パラメータを少なくとも一つの公式（数１８）：
【数１８】
2016539422.tif 000023
ここで、
【数１９】
2016539422.tif 000024
でプログラミングされたコンピュータに入力することによって少なくとも一セットの座標を計算するステップ、
そこでは、第１のセットのパラメータは、パラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、及び／又はｎ３によって形成されること、且つそこでは、第２のセットのパラメータは、
【数２０】
2016539422.tif 000025
とｋによって形成されること、及びそこでは、前記コンピュータは、好ましくは第２の公式（数２１）：
【数２１】
2016539422.tif 000026
でプログラミングされること、
前記第２の公式は、複数の第１の公式の合計であり；
Ｔ）前記計算された座標を前記元のデジタル情報に変換するステップ
を備える。
【００４４】
実際に、この回復方法は、上述された情報を解析し且つ記憶する方法に比較して反対方向に働く。元の情報に関連する具体的な座標を容易にするために、ステップＳ）中に、少なくとも一つの座標構成定義が使用されることが好ましい。そのような定義の例は、上で与えられている。座標構成定義は、ステップＲ）中にコンピュータメモリから読み出されることが好ましく、且つ結果として、座標系に関連する情報に一部を作ることができる。前記座少なくとも一つの座標標構成定義は、座標系の座標の概略座標空間の定義を備えるのが好ましく、それによって、どの座標が元の座標（元の情報から生じる）の選択の一部を作り且つどの座標が破棄されることができるかの容易な決定を可能とする。
【００４５】
本発明は、更に、特に、本発明に係る方法を提供することによって、情報を解析し且つその情報に関連する表示をコンピュータメモリに記憶するための方法に関し、本方法は：
Ｋ）デジタル情報を少なくとも一セットの座標に変換するように構成される少なくとも一つの第１のコンピュータ；
Ｌ）少なくとも第１の公式（数２２）：
【数２２】
2016539422.tif 000027
ここでは、
【数２３】
2016539422.tif 000028
でプログラミングされた少なくとも一つの第２のコンピュータであって、
そこでは、第１のセットのパラメータは、パラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、ｎ３によって形成されること、且つそこでは、第２のセットのパラメータは、
【数２４】
2016539422.tif 000029
とｋによって形成されること、及びそこでは、前記コンピュータは、好ましくは第２の公式（数２５）：
【数２５】
2016539422.tif 000030
でプログラミングされること、
前記第２の公式は、複数の第１の公式の合計であること、そこでは、前記第２のコンピュータは、また、前記情報に対する一般化された比較を決定するために前記第１のコンピュータによって決定された前記少なくとも一セットの座標を解析するように構成されること、そこでは、前記第１のセットのパラメータに対する値及び好ましくはまた前記第２のセットのパラメータに対する値が決定されること；及び
前記第２のコンピュータによって決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータを記憶するための少なくとも一つのコンピュータメモリを備える。
【００４６】
情報が、まだ、デジタルフォーマットで利用できない場合、前記システムは、その情報をデジタル化するための走査デバイスを備えるならば有利である。ここで、コンピュータは、通常走査デバイスに接続される。また、コンピュータは、記憶され及び／又は調べられた同期化パターンを可視化するためにモニタに接続されることが好ましい。コンピュータは、また、必要に応じて、一つ以上の記憶されたパターンの印刷を可能とするために、プリンタ、特に、３Ｄプリンタに接続されることが好ましい。既に指摘しているように、コンピュータは、通常、図形表示と実質的に完全に整合する（人工の）パターンと関連するパラメータ値と整合するように構成される一つ以上のプロセッサを備える。ここで、コンピュータは、通常、解析中に使用されるデータを一時的に記憶することができるメモリを備える。コンピュータは、例えば、ＶＡＮネットワーク及び／又はＷＡＮネットワークを介してアクセス可能な（オンライン）サーバによって形成されることができる。
本発明の好適な特徴が以下の節に述べられる。
【００４７】
１．情報を解析し且つコンピュータメモリに前記情報に関する表示を記憶するための方法であって、
Ａ）解析されるべき情報をデジタルフォーマットで提供するステップ、
Ｂ）前記デジタル情報を少なくとも一セットの座標に変換するステップ、
Ｃ）少なくとも一つの第１の公式（数２６）：
【数２６】
2016539422.tif 000031
ここでは、
【数２７】
2016539422.tif 000032
でコンピュータをプログラムするステップであって、そこでは、
第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成されること、第２のセットのパラメータが
【数２８】
2016539422.tif 000033
とｋによって形成されること、
及び前記コンピュータが好ましくはまた第２の公式（数２９）：
【数２９】
2016539422.tif 000034
でプログラムされること、その第２の公式が複数の第１の公式の合計であること；
Ｄ）前記少なくとも一つの座標に基づいて、前記情報に対して少なくとも一つの一般化された比較を決定するために前記コンピュータにおいて前記デジタル情報を解析するステップであって、前記第１のセットのパラメータの値、及び好ましくはまた前記第２のセットのパラメータの値が決定されること；及び
Ｅ）コンピュータメモリにＤ）中に決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のパラメータを記憶すること、を備える方法。
【００４８】
２．前記情報がステップＢ）中に少なくとも一つの事前定義されたｎ次元幾何学空間に投影され、その結果として、前記少なくとも一セットの座標が形成される節１に記載の方法。
【００４９】
３．前記幾何学空間は、前記幾何学空間上の事前定義された位置に分配される基本文字を備える節２に記載の方法。
【００５０】
４．各幾何学空間は少なくとも一つの中心を備える節２又は３に記載の方法。
【００５１】
５．ステップＢ）中に決定された座標の各セットは、該当する前記幾何学空間の中心に関して相関的である節４に記載の方法。
【００５２】
６．少なくとも一つの回転体がステップＤ）中に前記セットの座標に基づいて決定され、前記回転体は、少なくとも一セットのパラメータに関連する節１乃至５の一つに記載の方法。
【００５３】
７．前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数のセットの座標に変換される節１乃至６の一つに記載の方法。
【００５４】
８．前記情報は、ステップＢ）中に複数の事前定義されたｎ次元幾何学空間に投影され、その結果として、前記複数のセットの座標が形成される節７に記載の方法。
【００５５】
９．ステップＥ）中に記憶された前記少なくとも一つのセットのパラメータは、前記コンピュータメモリに記憶されるデータコレクションの一部を形成する節１乃至８の一つに記載の方法。
【００５６】
１０．前記方法は、また、識別コードの前記表示への割当を備えるステップＦ）を備え、前記識別コードと前記関連する少なくとも一つのセットのパラメータは、ステップＥ）中に相互参照として記憶される節９に記載の方法。
【００５７】
１１．前記情報の少なくとも一つのデジタルフォトがステップＡ）中に取られ、前記少なくとも一つのデジタルフォトは、ステップＥ）中に前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに記憶される節９又は１０に記載の方法。
【００５８】
１２．前記方法は、また、ユーザ定義情報の前記図形表示への割当と、前記データコレクションにおける前記少なくとも一セットのパラメータへの相互参照として前記ユーザ定義情報のステップＥ）中の記憶を備える節９乃至１１の一つに記載の方法。
【００５９】
１３．前記方法は、前記Ｄ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータに対する許容値を決定することと前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに前記決定された許容値のステップＥ）中の記憶を備える節９乃至１２の一つに記載の方法。
【００６０】
１４．複数のセットのパラメータは、ステップＥ）中に記憶される節９乃至１３の一つに記載の方法。
【００６１】
１５．前記データコレクションは、ステップＥ）中に生成される節９乃至１４の一つに記載の方法。
【００６２】
１６．前記データコレクションは、デジタルデータベースに関連する節９乃至１５の一つに記載の方法。
【００６３】
１７．前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数のセットの座標に変換され、各セットの座標は、前記セットの座標に対して少なくとも一つの一般化された比較を決定するためにステップＤ）中に前記コンピュータで解析され、前記第１のセットのパラメータＡ、Ｂ、ｎ１、ｎ２、ｎ３、ｍ１、又はｍ２に対する値、及び好ましくはまた前記第２のセットのパラメータ
【数３０】
2016539422.tif 000035
に対する値が決定され、且つ各セットの座標と関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータは、ステップＥ）中に前記データコレクションに記憶される節９乃至１６の一つに記載の方法。
【００６４】
１８．前記情報は、時間依存変換を受けるダイナミックパターンに関連する節９乃至１７の一つに記載の方法。
【００６５】
１９．複数の年代順のデジタル画像は、前記ダイナミックパターンからステップＡ）で発生され、前記年代順の画像は、ステップＢ）中に少なくとも一つのセットの座標に個別に変換され且つステップＤ）中に解析され、且つステップＤ）中に得られた前記セットのパラメータは、ステップＥ）中に互いに対する相互参照として前記データコレクションに記憶される節１８に記載の方法。
【００６６】
２０．前記ダイナミックパターンは、ビデオに関する節１８又は１９に記載の方法。
【００６７】
２１．前記情報は、物理的オブジェクト及び／又は画像の少なくとも一部に関連する節１乃至２０の一つに記載の方法。
【００６８】
２２．前記情報の前記少なくとも一部は、テキスト情報及び／又は数値情報である節１乃至２１の一つに記載の方法。
【００６９】
２３．前記情報は、波の表示の少なくとも一部に関連する節１乃至２２の一つに記載の方法。
【００７０】
２４．物理的情報は、ステップＡ）中にデジタル化される節１乃至２３の一つに記載の方法。
【００７１】
２５．前記方法は、また、前記デジタル化図形表示が前記コンピュータによってステップＤ）中に解析される前に、前記デジタル情報の前記コンピュータへの転送を備えるステップＩ）を備える節１乃至２４の一つに記載の方法。
【００７２】
２６．ステップＩ）は、また、転送を開始することを望むユーザが、承認され且つ前記デジタル情報が前記ユーザの前記承認に続いてのみ前記コンピュータに転送される節２５に記載の方法。
【００７３】
２７．前記少なくとも一つのセットのパラメータは、コンピュータの内部メモリにステップＥ）中に記憶される節１乃至２６の一つに記載の方法。
【００７４】
２８．前記少なくとも一つのセットのパラメータは、コンピュータの外部メモリにステップＥ）中に記憶される節１乃至２７の一つに記載の方法。
【００７５】
２９．ステップＥ）中に記憶された前記データは、前記コンピュータメモリに暗号化された形態で記憶されるコンピュータの内部メモリにステップＥ）中に記憶される節１乃至２８の一つに記載の方法。
【００７６】
３０．前記方法は、また、ステップＥ）中に記憶され少なくとも一つのセットのパラメータの異なる位置への前記デジタル送信を備えるステップＪ）を備える節１乃至２９の一つに記載の方法。
【００７７】
３１．ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータの図形表示は、ステップＥ）中に物理的に印刷される節１乃至３０の一つに記載の方法。
【００７８】
３２．情報を比較する方法であって、
Ｋ）データコレクション、特に、デジタルデータベースを提供するステップであって、情報に関連する第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータが節１乃至３１の一つに関連する前記方法に従って記憶されること、
Ｌ）比較されるべき情報をデジタルフォーマットで提供するステップ、
Ｍ）比較されるべき前記デジタル情報を少なくとも一つのセットの座標に変換するステップ、
Ｎ）少なくとも第１の公式（数３１）：
【数３１】
2016539422.tif 000036
ここで、
【数３２】
2016539422.tif 000037
でコンピュータをプログラミングするステップであって、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成されること、第２のセットのパラメータが
【数３３】
2016539422.tif 000038
とｋによって形成されること、及び前記コンピュータが好ましくはまた第２の公式（数３４）：
【数３４】
2016539422.tif 000039
でプログラムされること、その第２の公式が複数の第１の公式の合計であること；
Ｏ）前記情報に対する一般化された比較を決定するためにステップＭ）中に得られた前記少なくとも一つのセットの座標を前記コンピュータにおいて解析するステップであって、前記第１のセットのパラメータに対する値、及び好ましくはまた前記第２のセットのパラメータに対する値が決定されること；及び
Ｐ）比較されるべき前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータを前記データコレクション、特に、前記デジタルデータベースに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は前記第２のセットのパラメータと比較するステップを備える方法。
【００７９】
３３．ステップＰ）に従って、前記方法は前記比較されるべき前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータの比較に続いて前記比較の結果の前記表示を前記データコレクション、特に、前記デジタルデータベースに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータと比較するステップＱ）を備える節３２に記載の方法。
【００８０】
３４．ステップＨ）はまたステップＫ）中に適用され、ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータに対する許容値の前記決定を備え、前記決定された許容値は、前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに記憶され、且つステップＰ）中に、比較されるべき前記図形表示の前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータが前記データコレクションに記憶された前記許容値によって定義される範囲と比較される節３２又は３３に記載の方法。
【００８１】
３５．特に、節１乃至３１の一つに従う前記方法を適用することによって情報を解析し且つ前記情報に関連する表示をコンピュータメモリに記憶するためのシステムであって、
・デジタル情報を少なくとも一つのセットの座標に変換するように構成される少なくとも一つの第１のコンピュータ；
・少なくとも一つの第１の公式（数３５）：
【数３５】
2016539422.tif 000040
ここで、
【数３６】
2016539422.tif 000041
でプログラミングされた少なくとも一つの第２のコンピュータであって、ここでは、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成されること、第２のセットのパラメータが
【数３７】
2016539422.tif 000042
とｋによって形成されること、及び前記コンピュータが好ましくはまた第２の公式（数３８）：
【数３８】
2016539422.tif 000043
でプログラムされること、その第２の公式が複数の第１の公式の合計であること、ここでは、前記第２のコンピュータは、また、前記情報に対して一般化された比較を決定するために前記第１のコンピュータによって決定された前記少なくとも一つのセットの座標を解析するように構成されること、ここでは、前記第１のセットのパラメータに対する値、及び好ましくはまた前記第２のセットのパラメータに対する値が決定されること；及び
前記第２のコンピュータによって決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータを記憶するための少なくとも一つのコンピュータメモリを備えるシステム。
【００８２】
３６．前記第１のコンピュータ及び前記第２のコンピュータは、ここでは、同じコンピュータによって形成される節３５に記載のシステム。
【００８３】
３７．少なくとも一つのコンピュータメモリが、前記第２のコンピュータの一部を形成する節３５又は３６に記載のシステム。
【００８４】
３８．前記第１のコンピュータは、事前定義されたｎ次元幾何学空間に前記情報を投影し、その結果として、少なくとも一つのセットの座標が形成される節３５乃至３７の一つに記載のシステム。
【００８５】
本発明は、以下の図面に示される非制限例の実施形態を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】図１は、本発明に係る図形表示を記憶するための方法及び関連システムの概略表示を示す。
【図２】図２は、本発明に係る方法の異なる概略表示を示す。
【図３】図３は、本発明に係る図形表示を比較するための方法の概略表示を示す。
【図４】図４は、二次元図形表示と関連するパラメータ値の図を示す。
【図５】図５は、二次元図形表示とそのサブ表示の図を示す。
【図６】図６は、三次元図形表示と関連するパラメータ値の図を示す。
【図７】図７は、ボルトの図形表示とその基本形状への分割の図を示す。
【図８ａ】図８ａは、本発明に係る方法を適用することによってパラメータセット値へ変換されることができるテキスト情報の図を示す。
【図８ｂ】図８ｂは、本発明に係る方法を適用することによってパラメータセット値へ変換されることができる二値情報の図を示す。
【図９ａ】図９ａは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる曲線によって構成される元の図形表示を有するための連続ステップを示す。
【図９ｂ】図９ｂは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる曲線によって構成される元の図形表示を有するための連続ステップを示す。
【図９ｃ】図９ｃは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる曲線によって構成される元の図形表示を有するための連続ステップを示す。
【図９ｄ】図９ｄは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる曲線によって構成される元の図形表示を有するための連続ステップを示す。
【図１０ａ】図１０ａは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる曲線によって構成される異なる元の図形表示を有するための連続ステップを示す。
【図１０ｂ】図１０ｂは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる曲線によって構成される異なる元の図形表示を有するための連続ステップを示す。
【図１０ｃ】図１０ｃは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる曲線によって構成される異なる元の図形表示を有するための連続ステップを示す。
【図１１】図１１は、本発明に係る方法において使用されるためにテキスト情報が投影されることができる幾何学空間の図を示す。
【図１２ａ】図１２ａは、特に、本発明に係る方法において使用されるためにテキスト情報が投影されることができる代替の幾何学空間の図を示す。
【図１２ｂ】図１２ｂは、特に、本発明に係る方法において使用されるためにテキスト情報が投影されることができる代替の幾何学空間の図を示す。
【図１２ｃ】図１２ｃは、特に、本発明に係る方法において使用されるためにテキスト情報が投影されることができる代替の幾何学空間の図を示す。
【図１３ａ】図１３ａは、テキスト情報を座標に変換するための幾何学空間の適用の図を示す。
【図１３ｂ】図１３ｂは、図１３ａに示される座標に基づいて得られた、当該テキスト情報の図形表示の側面図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００８７】
図１は、本発明に従って、情報、特に図形表示を記憶するための方法及びシステム１の概略表示を示す。このために、システム１は図形表示のデジタル入力を可能とするためにデジタル入力１６を備える。この図形表示は、デジタルフォーマット１３で既に利用可能となっており、且つ、例えば、ハードディスク１５に永続形態で記憶されることができる。また、図形表示が揮発性形態１４で記憶され且つ発生されたデータ１２、例えば、ランダム数、ＧＰＳデータ、電力消費、ｅ‐メールトラフィックを介して、ＲＡＭメモリ１０を介して入力１６に供給されることが想定されることができる。同様に、揮発性形態に記憶されたデータは、走査デバイス１１、特に、フォトカメラを介して、又は感震器、ジャイロスコープ、光センサ、フォトチップ、マイクロフォン、超音波センサ、レーザ、レーダー、圧力センサのようなセンサ（１１としても示される）を介して得られることができる。コンピュータ２０は、一つ以上の処理ユニット（プロセッサ）を備える。コンピュータ２０は、少なくとも第１の公式：
【数３９】
2016539422.tif 000044
ここでは、
【数４０】
2016539422.tif 000045
でプログラミングされ、そこでは、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及びｎ３によって形成されること、そこでは、第２のセットのパラメータが
【数４１】
2016539422.tif 000046
とｋによって形成されること及びそこでは、前記コンピュータは、好ましくはまた、第２の公式（数４２）：
【数４２】
2016539422.tif 000047
でプログラムされ、前記第２の公式が複数の第１の公式の合計であり、そこでは、前記第２のコンピュータは、また、前記情報に対して一般化された比較を決定するために前記第１のコンピュータによって決定された前記少なくとも一つのセットの座標を解析するように構成されること、そこでは、前記第１のセットのパラメータに対する値、及び好ましくはまた前記第２のセットのパラメータに対する値が決定される。
【００８８】
コンピュータ２０は、加えて又は代わりに、少なくとも一つの公式（数４３）：
【数４３】
2016539422.tif 000048
でプログラミングされてもよく、
そこでは、関連するセットのパラメータは：
【数４４】
2016539422.tif 000049
好ましくはまた以下の公式（数４５）：
【数４５】
2016539422.tif 000050
でプログラミングされ、
ここでは、以下のセットのパラメータが：
‐第１の公式に従う関数としてのρ
【数４６】
2016539422.tif 000051
として定義される。
【００８９】
二つのラストネームの公式は、Ｇｉｅｌｉｓ公式とも呼ばれる従来のスーパー公式を形成する。この例の実施形態は、更に、ファーストネームの（第１番目と第２番目の）公式に基づく。コンピュータ２０のプロセッサは、入力１６を介して入力され図形表示に基づいて前記公式で計算することを可能とし、且つ出力３０と呼ばれる少なくとも第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータにその図形表示を変換するように構成される。それによって、図形表示は、限られた数の数に変換され、且つそれによって、劇的にサイズが減少されることができる。図形表示の解析及び変換中に、例えば、図形表示と一致する周囲ポイント間の距離、意味的距離、空力学的特性、確率データ、類似度、ｎ次元空間の構成等の計算に対するこれらのデータの解析を含む更なる解析が実行されることができる。得られたデータは、任意ではあるが、可能な再解析及び／又は引き続く解析のために出力３０から入力１６にフィードバックされる。出力３０を介して得られたセットのパラメータは、デジタルデータコレクションやデータベースとも呼ばれるデジタル情報コレクション３６に永続的に記憶されることができる（３２）。また、これらのセットのパラメータは、例えば、一枚の紙やプラスチックシートや板のようなデータ媒体上への得られたセットのパラメータの物理的印刷を介して同様に取集されること（３７）が想定されることができる。また、揮発性形態３１で計算によって得られたセットのパラメータを記憶し、且つ例えば、音声形態で３３、可視形態３４で、又は運動形態３５でパラメータ関連情報をプレーすることが想定される。前記パラメータ関連情報のプレーの後に、この揮発性情報３１は、通常、（コンピュータのメモリから）削除される。
【００９０】
図２は、本発明に係る方法の異なる概略表示を示す。この例の実施形態では、物理的ランドスケープ２００は、図形表示（情報）とみなされ、その形状は、デジタル的に記憶される。そうするために、ランドスケープ２００の一つ以上のデジタルフォト２０１は、最初に取られる。これは、通常、ランドスケープを可能な限り正確に三次元形態に整合できるために複数のフォト、ステレオフォトを含んでもよい。これらの一つ以上のフォト２０１は、請求項１で指定されるスーパー公式２０３で計算できるようにプログラミングされるコンピュータ２０２に送信され、その各々の図形表示（Ｒｅｐ＃１、Ｒｅｐ＃２等）の結果は、一つ以上のセットのパラメータに変換されることができる。計算されたセットのパラメータは、データベース２０４に記憶される。互いに関連する即ち互いに対して関連される計算されたセットのパラメータは、好ましくは、互いに対する相互参照としてデータベース２０４に記憶される。ランドスケープ、座標、データ、時間等に関連する追加の情報は、任意ではあるが、ここでは、データベース２０４に記憶されることができる。データベース２０４に記憶されたデータは、様々な方法で適用されることができる。最初に、通常、前記コンピュータによって又はスーパー公式で計算することができるように構成される異なるコンピュータを用いて、そのセットのパラメータに基づいてもう一度図形表示を生成し且つそれをモニタ２０５に表示することが可能である。また、ネットワーク接続２０６を介してそのセットのパラメータを局所的に又はインターネットを介してＰＣ、ＭＡＣ、スマートフォン、タブレット等のような異なるコンピュータ２０７へ送信することが可能である。また、解析ソフトウェア２０８によって記憶されたデータを解析することが想定されることができる。
【００９１】
図３は、本発明に係る、情報、特に図形表示を比較するための方法の概略表示を示す。この実施形態では、一つの物理的オブジェクト（の画像）、この場合、靴３００は、フォトカメラ３０１又は他のタイプの画像スキャナによってデジタル化されることができる図形表示とみなされ、その後、デジタル化された画像３０２は、図示のスーパー公式３０４ａと３０４ｂに内の一方又は両方で画像３０２を一つ以上のセットのパラメータ３０５ａと３０５ｂに変換するように構成されるコンピュータ３０３に送られる。一つ以上の得られたセットのパラメータ３０５ａと３０５ｂは、データベース３０７に記憶されたセットのパラメータ３０８と、前記コンピュータ３０３と同じコンピュータでもよいコンピュータ３０６によって比較される。許容値（「ｔоｌ」）３０９が、記憶された図形表示の正確な形状に何らかのフレキシビリティを維持するために、データベース３０８に記憶されたセットのパラメータに適用され、それによって、また、元の図形表示の僅かな変更がデータベース３０６に記憶された図形表示によってカバーされる。コンピュータ３０６は、計算されたセットのパラメータ３０５ａと３０５ｂを記憶されたセットのパラメータと比較し、この比較アセスメントの結果によって、情報３１０をユーザに供給する。このように、図形表示が既に登録された図形表示に対する類似性を保持するか又はそれに整合するかを確立することが迅速く且つ効果的に可能となる。これによって、例えば、偽造商品を迅速く且つ効果的に識別することが可能になる。適用された許容値３１０は、手作業で、又は自動的に入力されることができる。偽造商品に関連する先に作られた判例法に基づいて決定された許容値を有することさえ想定され、その結果として、データベースに含まれ且つ異なる靴に関連する（保護されていてもよい）セットのパラメータに関連する審査された靴３００の侵害のリスクの正確な指示は比較的に迅速に且つ効率的に得られることができる。
【００９２】
図４は、複雑な星形状の画像４００と関連するパラメータ値の二次元図形表示の図を例として示す。図５は、平面５０２に星５０１の二次元図形表示とそのサブ表示、特に、星５０１と平面５０２への分割の図を示す。より複雑な（組み合わされた）形状をよりスーパー公式によって表されることができる単純な形状（サブ表示）に変換することによって、図形表示を共同で記述するパラメータのセット５０３と５０４の組合せが得られることができる。パラメータのセット５０３と５０４の組合せは、本特許明細書の文脈においてデータコレクションを既に形成している。例えば、元のＸＹ（Ｚ）座標を指定することによって、基本形状が互いに関して如何に位置されるかに関する情報は、また、通常、ここでは、記憶される。図６は、三次元図形表示６００及び複数のセットのパラメータ、即ち、パラメータＡ、Ｂ、ｍ、ｎ１、ｎ２、ｎ３に対する複数の値、及びパラメータ
【数４７】
2016539422.tif 000052
とｋが役割を果たすことを示す関連するパラメータ値の図を示す。図形表示のパラメータフォーマットへの記憶で、全てのパラメータ値が、記憶される。
【００９３】
図７は、ボルト７００とその基本形状７０１−７０５の図形表示の図を示し、そこでは、各基本形状７０１−７０５は、スーパー公式（単数又は複数）によって一つ以上のセットのパラメータに表されることができるサブ表示（「Ｓｕｂ１−Ｓｕｂ５」）を形成する。既知のＣＳＧ技術（空間領域構成技術）が、一般的には、ここで使用される。各基本形状７０１−７０５に対して得られるセットのパラメータ｛ａ、ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、ｎ３｝は、データベースに記憶され、それの一つのレコード７０６のみが示されており、そこでは、各パラメータに対して‐この例の実施形態では‐許可された標準偏差（許容値±Δ）も記憶される。コメント（「ｃｏｍｍ」）がレコード７０６に追加されてもよい。
【００９４】
図８ａは、本発明に係る方法を適用することによって図形表示としてパラメータセット値に変換されることができるテキスト情報８００の図を示す。同じことは、図８ｂに示される二値情報８０１に当てはまり、それによって、コンピュータメモリに記憶される、通常バイトであらわされる情報の量が劇的に減少され、それによって、コンピュータの処理速度を大きく増加し且つネットワーク負荷を実質的に減少する。
【００９５】
図９ａ‐図９ｄは、本発明に係る方法を適用することによって決定されることができる（Ｇｉｅｌｉｓ）曲線によって構成される元の図形表示を有するための連続ステップを示す。図９ａは、プロステート９００を示し、そこでは、‐左から右へ‐プロステート９００の形状が推定され（図９ａ）、そこでは、プロステート９００の第１の曲線と実際の形状との差が推定され、その後、その形状がサブ形状（基本の形状）に分割され、その後、第２のより信頼できる曲線が計算されることができ、その形状は、実質的にプロステートの実際の形状と整合する（図９ｂ−図９ｄ）。
【００９６】
図１０ａ‐図１０ｃにおいて、フランスの平面の形状が同様にマッピングされ、そこでは、フランスの形状は、なお、反復と複数の（Ｇｉｅｌｉｓ）曲線の適用を介して特に密に近似されることができ、且つそこでは、最終の曲線（単数又は複数）に関連するパラメータは、コンピュータメモリに記憶される。このために、元の形状１０００は、中心１００２を有する二次元幾何学空間１００１に投影され（図１０ｂを参照）、その後、可能な限り密に元の形状に整合する曲線が少なくとも第１の公式でプログラミングされたコンピュータによって見つけられることができる。図１０ｂは、関連するパラメータを有するあまり密に整合しない第１の曲線１００３を第１の例として示し、前記曲線１００３は、最終の理想的な曲線を生成するために反復処理中（図１０ｃを参照）に改良される。この最終の理想的曲線から、第１の公式及び／又は第２の公式のパラメータの少なくとも一部は、コンピュータメモリに記憶される。更に、反復処理は、必ずしも図形的に表示される必要はない。この反復処理は、背景処理で実行されることもできる。
【００９７】
図１１は、単純なアルファベットマトリックス１１００を示し、それは、幾何学空間として又はデカルト座標系としてみなされることができ、前記マトリックス１１００は、離散的座標（情報ポイント）によって形成される。マトリックス１１００は、３１個の列と２７個の行よりなり、そこでは、各列は、一つの句読点マーク（ＳＰＡＣＥ）とアルファベットの文字よりなる。座標の水平位置と垂直位置は、夫々、Ｘ軸とＹ軸上に示される。この空間は、テキスト情報を投影するために適切である。文字と空間をマトリックス１１００のセンテンスに連続的に投影することによって、ドットパターンが生成され、それを介して、第１の公式及び第２の公式に従う理想的曲線が引かれることができる。次に、この理想的曲線に関連するパラメータは、コンピュータメモリに記憶される。
【００９８】
この例の実施形態におけるパラメータの数は、五個のパラメータと七個のパラメータ（Ａ、Ｂ、ｎ１、ｎ２、ｎ３、及びｍ（ｍ１、ｍ２）の間にあることが期待され、他方、この実施形態の元の文字の数は、２５個であり、このタイプの短いセンテンスの場合、既に、その情報の量の実質的な減少となっている。テキスト情報を増加する場合、この減少は、部分的に、パラメータの数が特に制限されたままである事実に起因して、大きく更に増加できる。より詳細には、マトリックス１１００を使用してコード化される情報に対するキーが決定されることが留意される。そのキーは、離散的情報ポイントン分布よりなる。一つの情報ポイントは、ｘ、ｙ、及びｒによってデカルト座標系で決定され、且つｒは、（ｘ、ｙ）座標周りの円の半径である。このように定義された情報ポイントは、ラインによって接触され、その情報ポイントは、トリガーされるとみなされる。情報ポイントがラインによって接触されない場合、その情報ポイントは、トリガーされないとみなされる。ｘ軸は、離散的情報ポイントのｘ座標を表す。この例では、正規のスケール分割は、タッチされるべき情報ポイントの左から右へのシーケンスを表すようにｘ軸上に位置され、０からｘ＊ＰＩ°の極座標に変換される。離散的情報ポイントのｙ座標は、Ｙ軸上に表される。情報ポイントは、“ａ”を有する。この例では、情報ポイントは、ＡＳＣＩＩ文字に対応する。このスケールは、即ち、例えば、ロガリズム的にもコード化される情報片に最適に適するように分割されることができる。次に、テキストをコード化するために、一連の情報ポイントは、テキストの文字のシーケンスに指定される。このシーケンスの情報ポイントは、パターンを表す。これらの情報ポイントは、次に、意図された情報ポイントのみが接触されるように、曲線によって接続される。図１１の曲線は、通常、スーパー公式、Ｒ関数との組合せによるより複雑な形態によって最適に記述される。ここで、二次元で示されるシステムは、また、三次元及び多次元コード化システムにおいて使用される。テキスト文字単独に制限されないことは明白であるが、情報ポイントを生成することによってキーが作られることができる任意の所与の情報に適用可能である。
【００９９】
図１２ａは、代替の幾何学空間１２００の図を示し、そこでは、テキスト情報が投影されることができる。マトリックスの代わりに、テキスト情報の基本要素（文字）は、ここでは、中心１２０２回りにアルファベット順に配置される。その情報を空間１２００に投影することによって、テキスト情報は、ベクトル、曲線及び／又は回転体によってコンピュータメモリに記憶されることができる一つ以上のセットのパラメータに変換されることができる。代替の空間１２０３は、図１２ｂに示されており、そこでは、基本要素が空間形状に配置されている。このタイプの空間の操作は、図１２ａに係る幾何学空間１２００と同一である。例えば、図１２ｃに示されるように、より複雑な幾何学空間を適用することも想定されることができ、そこでは、幾何学空間１２０４は、オニオン構造を有し、且つ基本文字の複数の層で構成され、そこでは、空間１２０４の中心に対する各層の距離が異なる。このタイプの各層は、ここでは同一であるが、変化してもよい。例えば、各層が同じシリーズの順序付けられた基本文字（例えば、文字及び句読点マーク）よりなることが想定されることができるが、また、一つ以上の層がフォント、フォントの色、フォントのサイズ等のような異なるタイプの情報のレコーディングを意図されることが想定されることができる。
【０１００】
図１３ａは、文字１３０１を有し且つ文字によって形成される円の外側に中心１３０２を有する単純な円形幾何学空間１３００を示し、そこでは、空間（１３００）テキスト情報、特にワードが投影されることができる。この例の実施形態では、ワード“ＹＥＳ”は、スターティングポイントとして取られる。ワード“ＹＥＳ”中の文字を事前定義された空間１３００に投影することによって、座標は、該当する空間１３００に生成される。中心から座標に向かうベクトルは、次に、水平軸Ｈ周りに回転されることができ、それによって、円錐形状（図１３ｂを参照）を生成する。これは、各座標でなされることができ、それによって、一つのセット又は複数のセットのパラメータとして表現され且つ記憶されることができる三つの円錐形状が形成される。また、ベクトルが続く座標に対する回転中に取られることが想定されることができ、それによって、一つ以上のセットのパラメータに表現されることもできる空間形状（又は他の複雑な）三次元形状が生成される。この複雑な形状は図１３には示されていない。
【０１０１】
本発明は、ここで描かれ且つ記述された例の実施形態に制限されず、この分野の当業者にとって明白である無限の変形例は、添付の請求項の枠内で可能であることは明白であるべきである。
【図１】
2016539422.tif 000070
【図２】
2016539422.tif 000071
【図３】
2016539422.tif 000072
【図４】
2016539422.tif 000073
【図５】
2016539422.tif 000074
【図６】
2016539422.tif 000075
【図７】
2016539422.tif 000076
【図８ｂ】
2016539422.tif 000077
【図９ａ】
2016539422.tif 000078
【図９ｂ】
2016539422.tif 000079
【図１０ａ】
2016539422.tif 000080
【図１０ｂ】
2016539422.tif 000081
【図１０ｃ】
2016539422.tif 000082
【図１１】
2016539422.tif 000083
【図１２ａ】
2016539422.tif 000084
【図１２ｂ】
2016539422.tif 000085
【図１２ｃ】
2016539422.tif 000086
【図１３ａ】
2016539422.tif 000087
【図１３ｂ】
2016539422.tif 000088
【図８ａ】
2016539422.tif 000089
【図９ｃ】
2016539422.tif 000090
【図９ｄ】
2016539422.tif 000091
【手続補正書】
【提出日】平成28年2月2日(2016.2.2)
【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】
情報を解析し且つ前記情報に関する表示をコンピュータメモリに記憶するための方法であって、
Ａ）解析されるべき情報をデジタルフォーマットで提供するステップ、
Ｂ）少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する少なくとも一セットの座標に前記デジタル情報を変換するステップであって、前記座標系の事前選択は、コンピュータで実行され、前記コンピュータは、少なくとも一つのランダム座標系を作成及び／又は前記少なくとも一つの座標系を一つのセットの事前定義された座標系から選択するステップ、
Ｃ）少なくとも一つの第１の公式（数１）：
【数１】
2016539422.tif 000092
（このうち、
【数２】
2016539422.tif 000093
）
でコンピュータをプログラムするステップであって、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成され、第２のセットのパラメータが
【数３】
2016539422.tif 000094
とｋによって形成され、好ましくは前記コンピュータが複数の第１の公式の合計である第２の公式（数４）：
【数４】
2016539422.tif 000095
でもプログラムされるステップ、
Ｄ）前記少なくとも一つのセットの座標に基づいて、前記情報に対して少なくとも一つの一般化された比較を決定するために前記コンピュータにおいて前記デジタル情報を解析するステップであって、前記第１のセットのパラメータの値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータの値も決定されるステップ；及び
Ｅ）少なくとも一つのコンピュータメモリ、好ましくは、デジタルデータベースにステップＢ）中に使用される少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報と前記ステップＤ）中に決定される前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータとの間の少なくとも一つの相互参照（cross-reference）を記憶するステップを備える方法。
【請求項２】
ステップＢ）又はステップＤ）中に、少なくとも一つの座標再構成定義が定義される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも一つの座標再構成定義は、ステップＢ）中に使用される前記少なくとも一つの事前定義された座標系及びステップＤ）中に決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータに対する相互参照として、ステップＥ）でコンピュータメモリ、好ましくは、データベースに記憶される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ステップＢ）で使用される各座標系の各座標は、概略の（outlined）座標空間に割り当てられ、そこでは、一つの座標再構成定義が前記概略の座標空間に関連する請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
ステップＤ）中に、前記第１のセットのパラメータ決定に続いて、前記第１のセットのパラメータ値は、確率最適技術を使用して、好ましくは、反復レーベンバーグ・マルカートアルゴリズムを適用することによって最小化される請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記情報は、ステップＢ）中に少なくとも一つの事前定義されたｎ次元幾何学空間に投影され、その結果、前記少なくとも一つのセットの座標が形成される請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記幾何学空間は、前記幾何学空間の事前定義された位置に分布される基本文字（basic character）を備える請求項６に記載の方法。
【請求項８】
各幾何学空間は、少なくとも一つの中心を備える請求項６又は７に記載の方法。
【請求項９】
ステップＢ）で決定された各セットの座標は、該当する前記幾何学空間の中心に関して相関的であり、且つ、ステップＥ）中に、好ましくは、前記幾何学空間の中心に関連する情報が前記コンピュータメモリに記憶される請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも回転体が前記セットの座標に基づいてステップＤ）中に決定され、前記回転体は、少なくとも一つのセットのパラメータに関連する請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数のセットの座標に変換される請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数の事前定義されたｎ次元幾何学空間に投影され、その結果、前記複数のセットの座標が形成される請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも一つのｎ次元幾何学空間は、少なくとも一つの他のｎ次元幾何学空間からなる請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ステップＥ）中に記憶された前記少なくとも一つの決定されたセットのパラメータは、前記コンピュータメモリに記憶されるデータコレクションの一部を形成する請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法は、識別コードの前記表示への割当を備えるステップＦ）も備え、前記識別コードと前記関連する少なくとも一つのセットのパラメータは、ステップＥ）中に相互参照として記憶される請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記情報の少なくとも一つのデジタルフォトがステップＡ）中に撮られ、前記少なくとも一つのデジタルフォトは、ステップＥ）中に前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに記憶される請求項１４又は１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法は、ユーザ定義情報の前記図形表示への割当と、前記データコレクションにおける前記少なくとも一セットのパラメータへの相互参照として前記ユーザ定義情報のステップＥ）中の記憶を備えるステップＧ）も備える請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法は、前記Ｄ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータに対する許容値を決定することと前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに前記決定された許容値のステップＥ）中の記憶を備えるステップＨ）を備える請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
複数のセットのパラメータは、ステップＥ）中に記憶される請求項１４乃至１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記データコレクションは、ステップＥ）中に生成される請求項１４乃至１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記データコレクションは、デジタルデータベースに関する請求項１４乃至２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記デジタル情報は、ステップＢ）中に複数のセットの座標に変換され、各セットの座標は、前記セットの座標に対して少なくとも一つの一般化された比較を決定するためにステップＤ）中に前記コンピュータで解析され、前記第１のセットのパラメータＡ、Ｂ、ｎ１、ｎ２、ｎ３、ｍ１、又はｍ２に対する値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータ
【数５】
2016539422.tif 000096
とｋに対する値が決定され、且つ各セットの座標と関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータは、ステップＥ）中に前記データコレクションに記憶される請求項１４乃至２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記情報は、時間依存変換を受ける動的パターンに関連する請求項１４乃至２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
複数の年代順のデジタル画像は、前記動的パターンからステップＡ）で発生し、前記年代順の画像は、ステップＢ）中に少なくとも一つのセットの座標に個別に変換され且つステップＤ）中に解析され、ステップＤ）中に得られた前記セットのパラメータは、ステップＥ）中に互いに対する相互参照として前記データコレクションに記憶される請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記動的パターンは、ビデオに関連する請求項２３又は２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記情報は、物理的オブジェクト及び／又は画像の少なくとも一部に関連する請求項１乃至２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
前記情報の前記少なくとも一部は、テキスト情報及び／又は数値情報である請求項１乃至２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
前記情報は、波の表示の少なくとも一部に関連する請求項１乃至２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記物理的情報は、ステップＡ）中にデジタル化される請求項１乃至２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記方法は、また、前記デジタル化図形表示が前記コンピュータによってステップＤ）中に解析される前に、前記デジタル情報の前記コンピュータへの転送を備えるステップＩ）を備える請求項１乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
ステップＩ）は、また、転送を開始することを望むユーザが、承認され且つ前記デジタル情報が前記ユーザの前記承認に続いてのみ前記コンピュータに転送される請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記少なくとも一つのセットのパラメータは、コンピュータの内部メモリにステップＥ）中に記憶される請求項１乃至３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記少なくとも一つのセットのパラメータは、コンピュータの外部メモリにステップＥ）中に記憶される請求項１乃至３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
ステップＥ）中に記憶された前記データは、前記コンピュータメモリに暗号化された形態で記憶される請求項１乃至３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記方法は、ステップＥ）中に記憶され少なくとも一つのセットのパラメータの異なる位置への前記デジタル送信を備えるステップＪ）も備える請求項１乃至３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータの図形表示は、ステップＥ）中に物理的に印刷される請求項１乃至３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
情報を比較するための方法であって、
Ｋ）データコレクション、特に、デジタルデータベースを提供するステップであって、情報に関連する第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータが請求項１乃至３６のいずれか一項に係る前記方法に従って記憶されるステップ、
Ｌ）比較されるべき情報をデジタルフォーマットで提供するステップ、
Ｍ）比較されるべき前記デジタル情報を少なくとも一つのセットの座標に変換するステップ、
Ｎ）少なくとも第１の公式（数６）：
【数６】
2016539422.tif 000097
（このうち、
【数７】
2016539422.tif 000098
）
でコンピュータをプログラムするステップであって、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成され、第２のセットのパラメータが
【数８】
2016539422.tif 000099
とｋによって形成され、好ましくは前記コンピュータが複数の第１の公式の合計である第２の公式（数９）：
【数９】
2016539422.tif 000100
でもプログラムされるステップ、
Ｏ）前記情報に対する一般化された比較を決定するためにステップＭ）中に得られた前記少なくとも一つのセットの座標を前記コンピュータにおいて解析するステップであって、前記第１のセットのパラメータに対する値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータに対する値も決定されるステップ；及び
Ｐ）比較されるべき前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータを前記データコレクション、特に、前記デジタルデータベースに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータと比較するステップを備える方法。
【請求項３８】
前記方法は、ステップＰ）に従って、前記比較されるべき前記情報に関連する前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータの比較に続いて前記比較の結果の前記表示を前記データコレクション、特に、前記デジタルデータベースに記憶された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータと比較するステップＱ）を備える請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
ステップＨ）がステップＫ）中に適用され、ステップＤ）中に決定された前記少なくとも一つのセットのパラメータに対する許容値の前記決定を備える前記決定された許容値は、前記関連するセットのパラメータに対する相互参照として前記データコレクションに記憶され、さらに、ステップＰ）中に、比較されるべき前記図形表示の前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータが前記データコレクションに記憶された前記許容値によって定義される範囲と比較される請求項３７又は３８に記載の方法。
【請求項４０】
請求項１乃至３６のいずれか一項に係る方法を適用した後に表示としてコンピュータメモリに記憶される情報を再生するための方法であって、
Ｒ）少なくとも一つのコンピュータメモリ、好ましくは、デジタルデータベースを読み出すステップであって、少なくとも一つの相互参照がステップＢ）中に使用される前記少なくとも一つの事前選択された座標系とステップＤ）中に決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のパラメータとの間に記憶されるステップ、
Ｓ）ステップＲ）中に読み出された前記パラメータを少なくとも一つの公式（数１０）：
【数１０】
2016539422.tif 000101
（このうち、
【数１１】
2016539422.tif 000102
）
でプログラミングされたコンピュータに入力することによって少なくとも一セットの座標を計算するステップであって、第１のセットのパラメータはパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２、ｎ３によって形成され、且つ、第２のセットのパラメータは、
【数１２】
2016539422.tif 000103
とｋによって形成され、前記コンピュータは、好ましくは複数の第１の公式の合計である第２の公式（数１３）：
【数１３】
2016539422.tif 000104
でもプログラミングされるステップ、
Ｔ）前記計算された座標を前記元のデジタル情報に変換するステップ
を備える方法。
【請求項４１】
ステップＳ）中に、少なくとも一つの座標再構成定義が使用される請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
少なくとも一つの座標再構成定義がステップＲ）中に前記コンピュータメモリから読み出される請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記少なくとも一つの座標再構成定義は、前記座標系の前記座標の概略座標空間の定義を備える請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
特に、請求項１乃至３６のいずれか一項に記載の前記方法を適用することによって情報を解析し且つ前記情報に関連する表示をコンピュータメモリに記憶するためのシステムであって、
・デジタル情報を少なくとも一つのセットの座標に変換するように構成される少なくとも一つの第１のコンピュータ；
・少なくとも一つの第１の公式（数１４）：
【数１４】
2016539422.tif 000105
（このうち、
【数１５】
2016539422.tif 000106
）
でプログラミングされた少なくとも一つの第２のコンピュータであって、第１のセットのパラメータがパラメータＡ、Ｂ、ｍ１、ｍ２、ｎ１、ｎ２及び／又はｎ３によって形成され、第２のセットのパラメータが
【数１６】
2016539422.tif 000107
とｋによって形成され、前記第２のコンピュータが好ましくは複数の第１の公式の合計である第２の公式（数１７）：
【数１７】
2016539422.tif 000108
でもプログラムされるものであり、前記情報に対して一般化された比較を決定するために前記第１のコンピュータによって決定された前記少なくとも一つのセットの座標を解析するように構成され、前記第１のセットのパラメータに対する値、及び好ましくは前記第２のセットのパラメータに対する値も決定される前記第２のコンピュータ；及び
前記第２のコンピュータによって決定された前記第１のセットのパラメータ及び／又は第２のセットのパラメータ、及び特に、前記少なくとも一つの事前選択された座標系に関連する情報間の少なくとも一つの相互参照を記憶するための少なくとも一つのコンピュータメモリを備えるシステム。
【請求項４５】
前記第１のコンピュータ及び前記第２のコンピュータは同じコンピュータによって形成される請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
少なくとも一つのコンピュータメモリが、前記第２のコンピュータの一部を形成する請求項４４又は４５に記載のシステム。
【請求項４７】
前記第１のコンピュータは、事前定義されたｎ次元幾何学空間に前記情報を投影し、その結果として、少なくとも一つのセットの座標が形成される請求項４４乃至４６のいずれか一項に記載のシステム。
【国際調査報告】
2016539422.tif 000109
2016539422.tif 000110
2016539422.tif 000111
2016539422.tif 000112