【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】
コンピュータ履行型のオブジェクト分類器を訓練するための方法であって、
ビデオキャプチャデバイスの視野内のシーンのサブ領域内に最前面の視覚的オブジェクトを検出するステップと、
前記シーンの前記サブ領域の背景モデルを決定するステップであって、任意の最前面の視覚的オブジェクトが前記サブ領域から欠けている場合、前記背景モデルは前記サブ領域を表す、ステップと、
前記サブ領域の前記背景モデルを第１の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、前記オブジェクト分類器を訓練するステップと、
誤分類されたシーンのサブ領域を第２の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、前記オブジェクト分類器を訓練するステップと、
を備える、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記検出された最前面の視覚的オブジェクトを肯定的な訓練例として使用する機械学習によって、前記オブジェクト分類器を更に訓練するステップを更に備える、方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の方法であって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
捕捉された履歴的画像フレームを選択するステップであって、この選択は、任意の最前面のオブジェクトが、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記履歴的画像フレームのサブ領域から欠けている場合に当てはまる、ステップと、
前記履歴的画像フレームから、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記サブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた画像フレームは、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、方法。
【請求項４】
請求項１又は請求項２に記載の方法であって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
複数の履歴的画像フレームの各々の中で、任意の最前面のオブジェクトが無い１つ以上のサブ領域を決定するステップと、
前記シーン全体を表す完全な背景画像を形成するために、前記複数の履歴的画像フレームから１つ以上のサブ領域を集計するステップと、
前記完全な背景画像から、前記シーンの前記サブ領域に対応するサブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた完全な背景画像は、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、
前記複数の履歴的画像フレームから前記１つ以上のサブ領域を集計するステップは、シーン全体を表す画像を形成するために、前記１つ以上のサブ領域を縫い合わせるステップを備える、方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の方法であって、
前記オブジェクト分類器は、特に現在のシーンに対して訓練される、方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、
前記現在のシーンが新しいシーンに変わることに際して、前記現在のシーンに特有の訓練無しに、前記オブジェクト分類器へ逆戻りし、
前記新しいシーンからの背景モデルを使用した機械学習によって、前記オブジェクト分類器を訓練する、方法。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の方法であって、
前記オブジェクト分類器は、管理された学習を部分的に使用して準備される、方法。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の方法であって、
前記コンピュータ履行型の機械学習は、畳み込みニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、及びカスケード分類器の少なくとも１つから選択される、方法。
【請求項１０】
請求項１から請求項９の方法の１つに従って訓練される、コンピュータ履行型のオブジェクト分類器。
【請求項１１】
コンピュータ履行型のオブジェクト分類器を訓練するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行される場合、前記システムが動作を実行することを引き起こすプログラム命令を格納するコンピュータ可読な格納デバイスであって、該動作は、
ビデオキャプチャデバイスの視野内のシーンのサブ領域内に最前面の視覚的オブジェクトを検出するステップと、
前記シーンの前記サブ領域の背景モデルを決定するステップであって、前記背景モデルは、任意の最前面の視覚的オブジェクトが前記サブ領域から欠けている場合、前記サブ領域を表す、ステップと、
前記サブ領域の前記背景モデルを第１の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、前記オブジェクト分類器を訓練するステップと、
誤分類されたシーンのサブ領域を第２の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、前記オブジェクト分類器を訓練するステップと、
を備える、コンピュータ可読な格納デバイスと、
を備える、システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、
前記動作は、検出された最前面の視覚的オブジェクトを肯定的な訓練例として使用する機械学習によって、前記オブジェクト分類器を訓練するステップを更に備える、システム。
【請求項１３】
請求項１１又は請求項１２に記載のシステムであって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
捕捉された履歴的画像フレームを選択するステップであって、この選択は、任意の最前面のオブジェクトが、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記履歴的フレームから欠けている場合に当てはまる、ステップと、
前記履歴的画像フレームから、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記サブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた画像は、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、システム。
【請求項１４】
請求項１１又は請求項１２に記載のシステムであって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
複数の履歴的画像フレームの各々の中で、任意の最前面のオブジェクトが無い１つ以上のサブ領域を決定するステップと、
シーン全体を表す完全な背景画像を形成するために、前記複数の履歴的画像フレームから前記１つ以上のサブ領域を集計するステップと、
前記完全な背景画像から、前記シーンの前記サブ領域に対応するサブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた完全な背景画像は、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、システム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムであって、
前記複数の履歴的画像フレームから前記１つ以上のサブ領域を集計するステップは、前記シーン全体を表す画像を形成するために、前記１つ以上のサブ領域を縫い合わせるステップを備える、システム。
【請求項１６】
請求項１１から請求項１５のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記オブジェクト分類器は、特に現在のシーンに対して訓練される、システム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムであって、
前記動作は、
前記現在のシーンが新しいシーンに変わることに際して、前記現在のシーンに特有な訓練無しに、前記オブジェクト分類器へ逆戻りするステップと、
前記新しいシーンからの背景モデルを使用した機械学習によって、前記オブジェクト分類器を訓練するステップと、
を更に備える、システム。
【請求項１８】
請求項１１から請求項１７のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記オブジェクト分類器は、管理された学習を部分的に使用して準備される、システム。
【請求項１９】
請求項１１から請求項１８のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記コンピュータ履行型の機械学習は、畳み込みニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、及びカスケード分類器から選択される、システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
幾つかの実施例によれば、シーンのサブ領域の背景モデルを決定するステップは、複数の履歴的画像フレームの各々の中で、任意の最前面のオブジェクトが無い１つ以上のサブ領域を決定するステップと、シーン全体を表す完全な背景画像を形成するために、複数の履歴的画像フレームから１つ以上のサブ領域を集計するステップと、完全な背景画像から該シーンのサブ領域に対応するサブ領域を取り入れるステップとを含み、ここで取り入れられた完全な背景画像は、該シーンのサブ領域の背景モデルである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
幾つかの実施例によれば、複数の履歴的画像フレームから１つ以上のサブ領域を集計するステップは、シーン全体を表す画像を形成するために、１つ以上のサブ領域を縫い合わせるステップを備える。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
様々な実施例において、画像捕捉デバイス１０８の複数の構成部品は、システム内のチップ（ＳＯＣ）上で協力して履行してもよい。例えば、プロセッサ１２４、メモリデバイス１３２、及びネットワークインターフェースは、ＳＯＣ内で履行してもよい。更に、このように履行される場合、汎用のプロセッサ及び、ＧＰＵ及びＤＳＰの１つ以上は、ＳＯＣ内で協力して履行してもよい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
代替的な配列において、オブジェクト分類がオブジェクト追跡の前に起こるように、オブジェクト分類モジュール４１６は、オブジェクト検出モジュール４０４の後で、しかもオブジェクト追跡モジュール４０８の前に配置される。別の代替的配列において、オブジェクト検出モジュール４０４、オブジェクト追跡モジュール４０８、一時的なオブジェクト分類モジュール４１２、及びオブジェクト分類モジュール４１６は、上の参照において説明されたように、相互に関連付けられる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２０】
さて図５を参照すると、そこには、一実施例による、基礎分類器の更なる訓練のための、改善されたコンピュータ履行型の方法５４０のフローチャートが例示されている。方法５４０は単一の基礎分類器の訓練のために例示されているが、方法５４０はまた、複数の基礎分類器を平行して訓練するために適用してもよい、ということは理解されるであろう。例えば、本明細書の別の箇所で説明されるように、オブジェクト分類モジュール４１６は、複数のオブジェクト分類器を含んでもよく、各分類器は、視覚的オブジェクトが特定の部類に属するかどうかを決定するように動作可能である。従って、オブジェクト分類モジュール４１６の複数のオブジェクト分類器は、それに提供される訓練例に基づいて、まとめて訓練してもよい。例えば、特定の部類の視覚的オブジェクトである訓練例は、同じ部類に関連する分類器に対する肯定的な訓練例として使用してもよい。