【手続補正書】
【提出日】令和2年3月5日(2020.3.5)
【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】
対象の動きを表す3次元ビデオデータを、少なくとも1つのモジュールセットと少なくとも1つのモジュール間遷移統計量セットとに区分するために、計算モデルを使用して前記ビデオデータを処理する工程、および
前記少なくとも1つのモジュールセットを、動物行動のタイプを表すカテゴリに割り当てる工程
を含む、対象の動きを分析してモジュールに分離するための方法。
【請求項２】
前記処理する工程が、前記ビデオデータにおいて前記対象を背景から分離する工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
前記処理する工程が、前記ビデオデータのフレームセット上の、各フレームに共通の座標系に対する前記対象の特徴の向きを識別する工程をさらに含む、請求項2記載の方法。
【請求項４】
前記処理する工程が、位置合わせされたフレームのセットを出力するために、前記特徴が前記座標系に対して同じ方向に向けられるように前記フレームセットの少なくとも1つのサブセット内の前記対象の前記向きを修正する工程をさらに含む、請求項3記載の方法。
【請求項５】
前記処理する工程が、多様体空間を通る各位置合わせされたフレームについての前記対象のポーズを表すポーズダイナミクスデータを出力するために、多層パーセプトロン（MLP）を使用して前記位置合わせされたフレームを処理する工程をさらに含む、請求項4記載の方法。
【請求項６】
前記多層パーセプトロンが構造化変分オートエンコーダである、請求項5記載の方法。
【請求項７】
前記3次元ビデオデータが、多次元ベクトル空間における一連の点を出力するためにまず処理され、各点が前記対象の3Dポーズダイナミクスを表す、請求項1記載の方法。
【請求項８】
対象を背景から分離するために、前記対象の動きを表す3次元ビデオデータを前処理する工程、
前記ビデオデータのフレームセット上の、各フレームに共通の座標系に対する前記対象の特徴の向きを識別する工程、
位置合わせされたフレームのセットを出力するために、前記特徴が前記座標系に対して同じ方向に向けられるように前記フレームセットの少なくとも1つのサブセット内の前記対象の前記向きを修正する工程、
3次元グラフィカル空間を通る各位置合わせされたフレームについての前記対象のポーズを表すポーズダイナミクスデータを出力するために、多層パーセプトロン（MLP）を使用して前記位置合わせされたフレームを処理する工程、
前記ポーズダイナミクスデータを別々のサブ秒モジュールセットに時間的にセグメント化するために、前記位置合わせされたフレームを処理する工程であって、モジュールセット内の各サブ秒モジュールが類似したポーズダイナミクスを示す、工程、および
前記3次元ビデオデータにおいて閾値を上回る頻度で発生するモジュールセットの各々の表現を表示する工程
を含む、対象の動きを分析してモジュールに分離するための方法。
【請求項９】
前記対象が動物試験における動物である、請求項1〜8のいずれか一項記載の方法。
【請求項１０】
前記対象がヒトである、請求項1〜8のいずれか一項記載の方法。
【請求項１１】
前記位置合わせされたフレームを処理する工程が、モデルフリーアルゴリズムを用いて行われる、請求項8記載の方法。
【請求項１２】
前記モデルフリーアルゴリズムが、オートコレログラムを計算することを含む、請求項11記載の方法。
【請求項１３】
前記位置合わせされたフレームを処理する工程が、モデルベースアルゴリズムを用いて行われる、請求項8記載の方法。
【請求項１４】
前記モデルベースアルゴリズムがAR-HMMアルゴリズムである、請求項13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】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
さらに、いくつかの態様では、本発明のシステムおよび方法は、消費者行動の研究、例えば消費者が香り（例えば、香水）にどのように反応するかの研究で使用することができる。本発明のシステムおよび方法を使用して、香りに対する肯定的反応を表す基準行動表現を識別することができる。香りの存在下で、基準行動表現またはその有意な部分を示す人は、香りに対して肯定的に反応していると判定される。香りに対する否定的反応を表す基準行動表現も識別し、人の反応を測定するために使用することができる。
[本発明1001]
対象の動きを表す3次元ビデオデータを、少なくとも1つのモジュールセットと少なくとも1つのモジュール間遷移統計量セットとに区分するために、計算モデルを使用して前記ビデオデータを処理する工程、および
前記少なくとも1つのモジュールセットを、動物行動のタイプを表すカテゴリに割り当てる工程
を含む、対象の動きを分析してモジュールに分離するための方法。
[本発明1002]
前記処理する工程が、前記ビデオデータにおいて前記対象を背景から分離する工程を含む、本発明1001の方法。
[本発明1003]
前記処理する工程が、前記ビデオデータのフレームセット上の、各フレームに共通の座標系に対する前記対象の特徴の向きを識別する工程をさらに含む、本発明1002の方法。
[本発明1004]
前記処理する工程が、位置合わせされたフレームのセットを出力するために、前記特徴が前記座標系に対して同じ方向に向けられるように前記フレームセットの少なくとも1つのサブセット内の前記対象の前記向きを修正する工程をさらに含む、本発明1003の方法。
[本発明1005]
前記処理する工程が、多様体空間を通る各位置合わせされたフレームについての前記対象のポーズを表すポーズダイナミクスデータを出力するために、多層パーセプトロン（MLP）を使用して前記位置合わせされたフレームを処理する工程をさらに含む、本発明1004の方法。
[本発明1006]
前記多層パーセプトロンが構造化変分オートエンコーダである、本発明1005の方法。
[本発明1007]
前記3次元ビデオデータが、多次元ベクトル空間における一連の点を出力するためにまず処理され、各点が前記対象の3Dポーズダイナミクスを表す、本発明1001の方法。
[本発明1008]
前記対象が動物試験における動物である、本発明1001〜1010のいずれかの方法。
[本発明1009]
前記対象がヒトである、本発明1001〜1010のいずれかの方法。
[本発明1010]
対象を背景から分離するために、前記対象の動きを表す3次元ビデオデータを前処理する工程、
前記ビデオデータのフレームセット上の、各フレームに共通の座標系に対する前記対象の特徴の向きを識別する工程、
位置合わせされたフレームのセットを出力するために、前記特徴が前記座標系に対して同じ方向に向けられるように前記フレームセットの少なくとも1つのサブセット内の前記対象の前記向きを修正する工程、
3次元グラフィカル空間を通る各位置合わせされたフレームについての前記対象のポーズを表すポーズダイナミクスデータを出力するために、多層パーセプトロン（MLP）を使用して前記位置合わせされたフレームを処理する工程、
前記ポーズダイナミクスデータを別々のサブ秒モジュールセットに時間的にセグメント化するために、前記位置合わせされたフレームを処理する工程であって、モジュールセット内の各サブ秒モジュールが類似したポーズダイナミクスを示す、工程、および
前記3次元ビデオデータにおいて閾値を上回る頻度で発生するモジュールセットの各々の表現を表示する工程
を含む、対象の動きを分析してモジュールに分離するための方法。
[本発明1011]
前記位置合わせされたフレームを処理する工程が、モデルフリーアルゴリズムを用いて行われる、本発明1010の方法。
[本発明1012]
前記モデルフリーアルゴリズムが、オートコレログラムを計算することを含む、本発明1011の方法。
[本発明1013]
前記位置合わせされたフレームを処理する工程が、モデルベースアルゴリズムを用いて行われる、本発明1010の方法。
[本発明1014]
前記モデルベースアルゴリズムがAR-HMMアルゴリズムである、本発明1013の方法。