【手続補正書】
【提出日】平成30年11月13日(2018.11.13)
【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】
複数の画像ピクセルを含む画像におけるオブジェクトを検出するためのオブジェクト検出システムであって、
命令を記憶するためのメモリと、
プロセッサと、
を含み、
前記プロセッサが、記憶された命令に応答して、
前記画像の各画像ピクセルについて１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面を計算するステップと、
前記画像における複数のセルを画定するステップであって、各セルが１番目からｎ番目までのピクセルを含み、前記画像における各セルの水平及び垂直方向の開始位置が、それぞれ、事前に定義された水平及び垂直のステップサイズの整数倍である、前記画像における複数のセルを画定するステップと、
前記複数のセルの各セルについて１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面の和を計算するステップであって、或るセルについての或るタイプの特徴平面和が、前記セルの前記１番目からｎ番目までのピクセルの対応する特徴を総計することによって計算され、ｎが整数である、前記計算するステップと、
前記画像の画像部分について特徴ベクトルを決定するステップであって、前記特徴ベクトルが、前記画像部分において画定される１つ又は複数のセルの特徴平面和のセットを含む、前記特徴ベクトルを決定するステップと、
前記画像の前記画像部分における前記オブジェクトの存在を検出するために、前記特徴ベクトルを対応するオブジェクト分類子と比較するステップと、
を行なう、オブジェクト検出システム。
【請求項２】
請求項１に記載のオブジェクト検出システムであって、
前記１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面が、
前記画像ピクセルのカラースキームを表すための第１、第２及び第３の特徴平面と、
前記画像ピクセルの勾配大きさを表すための第４の特徴平面と、
対応する５番目からｍ番目までの勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）ビンにおける前記画像ピクセルの勾配を表すための５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面と、
を含み、ｍが整数である、オブジェクト検出システム。
【請求項３】
請求項２に記載のオブジェクト検出システムであって、
前記５番目からｍ番目までのＨＯＧビンの各ＨＯＧビンには最小ビニング角度と最大ビニング角度とが割り当てられ、
前記最小ビニング角度と前記最大ビニング角度との各々のタンジェントが有理数であり、
前記画像ピクセルの前記５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面が、シフト演算と減算と比較演算とのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、オブジェクト検出システム。
【請求項４】
請求項３に記載のオブジェクト検出システムであって、
個々の画像ピクセルについての前記５番目からｍ番目までの勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）特徴平面が、
前記画像ピクセルの水平勾配と垂直勾配とを計算し、前記水平勾配と垂直勾配との比に基づいて前記５番目からｍ番目までのＨＯＧビンの中から対応するＨＯＧビンを決定し、前記対応するＨＯＧビンが前記比を前記対応するＨＯＧビンに関連付けられる第１の閾値及び第２の閾値と比較することによって決定されることと、
前記画像ピクセルの勾配値を計算することと、
前記決定されたＨＯＧビンに対応するＨＯＧ特徴平面に前記勾配値を割り当て、５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面の残りのＨＯＧ特徴平面にゼロ値を割り当てることと、
によって計算される、オブジェクト検出システム。
【請求項５】
請求項１に記載のオブジェクト検出システムであって、
前記プロセッサが、記憶された命令に更に応答して、
前記画像の前記画像部分の次の画像部分の特徴ベクトルを計算するステップと、
前記次の画像部分の前記特徴ベクトルを対応するオブジェクト分類子と比較するステップと、
を行ない、
前記計算するステップと比較するステップとが、前記画像の残りの画像部分の各々について逐次的に行われ、それにより、前記画像における前記対応するオブジェクトの前記存在を検出する、オブジェクト検出システム。
【請求項６】
請求項５に記載のオブジェクト検出システムであって、
事前に定義された第１の水平及び垂直セルサイズが、それぞれ事前に定義された第２の水平及び垂直セルサイズの整数倍である場合、前記事前に定義された第１の水平及び垂直セルサイズのセルについての特徴平面和が、前記事前に定義された第２の水平及び垂直セルサイズの１つ又は複数のセルの対応する特徴平面和に基づいて計算される、オブジェクト検出システム。
【請求項７】
請求項１に記載のオブジェクト検出システムであって、
前記プロセッサが、記憶された命令に更に応答して、
前記１つ又は複数のタイプの特徴平面から或るタイプの特徴平面を選択することと、
前記画像部分の１つ又は複数のセルについて、前記選択されたタイプの１つ又は複数の特徴平面和を含む部分的特徴ベクトルを計算することと、
前記部分的特徴ベクトルを前記オブジェクトの対応する部分分類子と比較することと、
比較の結果を前記メモリに記憶することと、
を反復的に行い、
前記１つ又は複数のタイプの特徴平面の各タイプの前記特徴平面に対応する１つ又は複数の比較結果を照合し、
前記照合された結果に基づいて前記画像における前記オブジェクトの前記存在を検出する、
ことによって前記特徴ベクトルを決定する前記ステップと前記比較するステップとを行なう、オブジェクト検出システム。
【請求項８】
請求項１に記載のオブジェクト検出システムであって、
前記プロセッサが、記憶された命令に更に応答して、スケーリングされた画像を取得するために、事前に定義されたスケーリングファクタによって前記画像をスケーリングするステップを行なう、オブジェクト検出システム。
【請求項９】
複数の画像ピクセルを含む画像におけるオブジェクトを検出する方法であって、
前記画像の各画像ピクセルについて１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面を計算することと、
前記画像における複数のセルを画定することであって、各セルが１番目からｎ番目までのピクセルを含み、前記画像における各セルの水平及び垂直方向の開始位置が、それぞれ事前に定義された水平及び垂直のステップサイズの整数倍である、前記画像における複数のセルを画定することと、
前記複数のセルの各セルについて１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面和を計算することであって、或るセルについての或るタイプの特徴平面和が、前記セルの前記１番目からｎ番目までのピクセルの対応する特徴平面を総計することによって計算され、ｎが整数である、前記１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面和を計算することと、
前記画像の画像部分について特徴ベクトルを決定することであって、前記特徴ベクトルが、前記画像部分において画定される１つ又は複数のセルの特徴平面和のセットを含む、前記特徴ベクトルを決定することと、
前記画像の前記画像部分における前記オブジェクトの存在を検出するために、前記特徴ベクトルを対応するオブジェクト分類子と比較することと、
を含む、方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、
前記１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面を計算することが、
前記画像ピクセルのカラースキームを表すための第１、第２及び第３の特徴平面を計算することと、
前記画像ピクセルの強度を表すための第４の特徴平面を計算することと、
対応する５番目からｍ番目までの勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）ビンにおける前記画像ピクセルの勾配を表すための５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面を計算することと、
を含み、ｍが整数である、方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、
前記５番目からｍ番目までのＨＯＧビンの各ＨＯＧビンには最小ビニング角度と最大ビニング角度とが割り当てられ、
前記最小ビニング角度と前記最大ビニング角度との各々のタンジェントが有理数であり、
前記画像ピクセルの前記５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面が、シフト演算と減算と比較演算とのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、方法。
【請求項１２】
請求項９に記載の方法であって、
個々の画像ピクセルについての前記５番目からｍ番目までの勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）特徴平面を計算することが、
前記画像ピクセルの水平勾配と垂直勾配とを計算し、前記水平勾配と垂直勾配との比に基づいて前記５番目からｍ番目までのＨＯＧビンの中から対応するＨＯＧビンを決定し、前記対応するＨＯＧビンが前記比を前記対応するＨＯＧビンに関連付けられた第１の閾値及び第２の閾値と比較することによって決定されることと、
前記画像ピクセルの勾配値を計算することと、
前記決定されたＨＯＧビンに対応するＨＯＧ特徴平面に前記勾配値を割り当て、５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面の残りのＨＯＧ特徴平面にゼロ値を割り当てることと、
を含む、方法。
【請求項１３】
請求項９に記載の方法であって、
前記画像の前記画像部分の次の画像部分の特徴ベクトルを計算することと、
前記次の画像部分の前記特徴ベクトルを対応するオブジェクト分類子と比較することと、
を更に含み、
前記特徴ベクトルを計算することと比較することとが、前記画像の残りの画像部分の各々について逐次的に行われ、それにより、前記画像における前記対応するオブジェクトの前記存在を検出する、方法。
【請求項１４】
請求項９に記載の方法であって、
事前に定義された第１の水平及び垂直セルサイズが、それぞれ事前に定義された第２の水平及び垂直セルサイズの整数倍である場合、前記事前に定義された第２の水平及び垂直セルサイズの１つ又は複数のセルの対応する特徴平面和に基づいて、前記事前に定義された第１の水平及び垂直セルサイズのセルについての特徴平面和を計算することを更に含む、方法。
【請求項１５】
請求項９に記載の方法であって、
前記特徴ベクトルを前記決定することと比較することとが、
反復的に、
前記１つ又は複数のタイプの特徴平面から或るタイプの特徴平面を選択することと、
部分的特徴ベクトルを計算することであって、前記部分的特徴ベクトルが前記画像部分の１つ又は複数のセルの前記選択されたタイプの１つ又は複数の特徴平面和を含む、前記部分的特徴ベクトルを計算することと、
前記部分特徴ベクトルを前記オブジェクトの対応する部分的分類子と比較することと、
比較の結果を前記メモリに記憶することと、
を行うことと、
前記１つ又は複数のタイプの特徴平面の各タイプの前記特徴平面に対応する１つ又は複数の比較結果を照合することと、
前記照合された結果に基づいて前記画像における前記オブジェクトの前記存在を検出することと、
を含む、方法。
【請求項１６】
請求項９に記載の方法であって、
スケーリングされた画像を取得するために、事前に定義されたスケーリングファクタによって前記画像をスケーリングすることを更に含む、方法。
【請求項１７】
複数の画像ピクセルを含む画像におけるオブジェクトを検出する方法であって、
前記画像の各画像ピクセルについて１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面を計算することと、
前記画像における複数のセルを画定することであって、各セルが１番目からｎ番目までのピクセルを含み、前記画像における各セルの水平及び垂直方向の開始位置が、それぞれ事前に定義された水平及び垂直のステップサイズの整数倍である、前記画像における複数のセルを画定することと、
前記複数のセルの各セルについて１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面和を計算することであって、或るセルについての或るタイプの特徴平面和が前記セルの前記１番目からｎ番目までのピクセルの対応する特徴平面を総計することによって計算され、ｎが整数である、前記１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面和を計算することと、
反復的に、
前記１つ又は複数のタイプの特徴平面から或るタイプの特徴平面を選択することと、
部分特徴ベクトルを計算することであって、前記部分特徴ベクトルが、前記画像部分の１つ又は複数のセルについて、前記選択されたタイプの１つ又は複数の特徴平面和を含む、前記部分特徴ベクトルを計算することと、
前記部分特徴ベクトルを前記オブジェクトの対応する部分分類子と比較することと、
比較の結果を前記メモリに記憶することと、
を行うことと、
各タイプの前記特徴平面に対応する１つ又は複数の比較結果を照合することと、
前記照合された結果に基づいて前記画像における前記オブジェクトの前記存在を検出することと、
を含む、方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記１つ又は複数のタイプの１つ又は複数の特徴平面を計算することが、
前記画像ピクセルのカラースキームを表すための第１、第２及び第３の特徴平面を計算することと、
前記画像ピクセルの強度を表すための第４の特徴平面を計算することと、
対応する５番目からｍ番目までの勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）ビンにおける前記画像ピクセルの勾配を表すための、５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面を計算することと、
を含み、ｍが整数である、方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、
前記５番目からｍ番目までのＨＯＧビンの各ＨＯＧビンには最小ビニング角度と最大ビニング角度とが割り当てられ、
前記最小ビニング角度と前記最大ビニング角度との各々のタンジェントが有理数であり、
前記画像ピクセルの前記５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面が、シフト演算と減算と比較演算とのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、方法。
【請求項２０】
請求項１７に記載の方法であって、
個々の画像ピクセルについての前記５番目からｍ番目までの勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）特徴平面を計算することが、
前記画像ピクセルの水平勾配と垂直勾配とを計算し、前記水平勾配と垂直勾配との比に基づいて前記５番目からｍ番目までのＨＯＧビンの中から対応するＨＯＧビンを決定し、前記対応するＨＯＧビンが前記比を前記対応するＨＯＧビンに関連付けられた第１の閾値及び第２の閾値と比較することによって決定されることと、
前記画像ピクセルの勾配値を計算することと、
前記決定されたＨＯＧビンに対応するＨＯＧ特徴平面に前記勾配値を割り当て、５番目からｍ番目までのＨＯＧ特徴平面の残りのＨＯＧ特徴平面にゼロ値を割り当てることと、
を含む、方法。