【手続補正書】
【提出日】平成21年9月30日(2009.9.30)
【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】
単純な動作の組み合わせを含む、観察した複合動作を分類するためのコンピュータを使用した方法であって、
前記観察した複合動作を表す画像データを受信するステップと、
前記画像データから特徴ベクトルを生成するステップと、
コンピュータの記憶装置に記憶されている、２つ以上の単純な動作を表すデータを組み合わせることにより、複数のベースライン基準ベクトルを生成するステップと、
前記特徴ベクトルを前処理して、前記特徴ベクトルをベースライン基準ベクトルに近づけるように修正し、修正特徴ベクトルを生成するステップと、
前記複数のベースライン基準ベクトルと前記修正特徴ベクトルとを比較し、前記観察した複合動作を構成する前記単純な動作の組み合わせを、前記修正特徴ベクトルと最も相関性の高いベースライン基準ベクトルを構成する、記憶されている複数の単純な動作を表すデータとして分類するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記特徴ベクトルを生成する前記ステップは、  
前記複合動作における第一の動きを表す平行移動行列を算出するステップと、
前記複合動作における第二の動きを表すスケール値を算出するステップと、
前記複合動作における手と物体の相互作用を表す肌検出値を算出するステップと、
前記平行移動行列、前記スケール値、前記肌検出値を組み合わせて、前記特徴ベクトルを生成するステップと、
を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記平行移動行列は、水平移動値及び垂直移動値を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記生成された特徴ベクトルを前処理する前記ステップは、
前記特徴ベクトルの長さを均一化するステップと、
前記特徴ベクトルに非線形時間伸縮アルゴリズムを適用するステップと、  
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記特徴ベクトルの前記長さを均一化する前記ステップは、
前記特徴ベクトルが指定された長さを有するように、前記特徴ベクトルにデータを付け加えるステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記非線形時間伸縮アルゴリズムは、相関最適化伸縮法もしくは動的時間伸縮法を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記観察した複合動作を分類する前記ステップは、特異値分解または主成分分析を前記特徴ベクトルに適用するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
基準となる単純な動作を表す単純な動作の画像データを受信するステップと、
前記受信した単純な動作の画像データから基準ベクトルを生成するステップと、
前記基準ベクトルを前記コンピュータの記憶装置に記憶するステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記基準データを生成する前記ステップは、
前記単純な動作の水平方向の動きを表す水平移動値を算出するステップと、
前記単純な動作の垂直方向の動きを表す垂直移動値を算出するステップと、
前記単純な動作の第３の動きを表すスケール値を算出するステップと、
手と物体の相互作用を表す肌検出値を算出するステップと、 
前記水平移動値、前記垂直移動値、前記スケール値、前記肌検出値を組み合わせるステップと、
を有することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記基準ベクトルから動きのないデータを取り除くステップをさらに有することを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の単純な動作のそれぞれを分類するステップは、  
前記修正特徴ベクトルを正規化して、平均０、分散１のベクトルにするステップと、 
特異値分解もしくは主成分分析を前記正規化されたベクトルに適用するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ベースライン基準ベクトルのそれぞれと前記修正特徴ベクトルを比較する前記ステップは、それぞれのベースライン基準ベクトルと前記修正特徴ベクトルの間の距離ベクトルを算出することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記修正特徴ベクトルと最も相関性の高い前記ベースライン基準ベクトルは、前記修正特徴ベクトルから最小の距離ベクトルを有するベースライン基準ベクトルを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
単純な動作の組み合わせを含む複合動作を分類するためのコンピュータが実行可能なプログラムであって、
前記プログラムは、
前記観察した複合動作を表す画像データを受信するステップと、 
前記画像データから特徴ベクトルを生成するステップと、
２つ以上の単純な動作を表すデータを組み合わせることにより、複数のベースライン基準ベクトルを生成するステップと、 
前記特徴ベクトルを前処理して、前記特徴ベクトルをベースライン基準ベクトルに近づけるように修正して、修正特徴ベクトルを形成するステップと、
前記複数のベースライン基準ベクトルと前記修正特徴ベクトルを比較し、前記観察した複合動作を構成する前記単純な動作の組み合わせを、前記修正特徴ベクトルと最も相関性の高いベースライン基準ベクトルを構成する、記憶されている複数の単純な動作を表すデータとして分類するステップと
を含むステップを前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
特徴ベクトルを生成する前記ステップは、
前記複合動作における第一の動きを表す平行移動行列を算出するステップと、
前記複合動作の第二の動きを表すスケール値を算出するステップと、
前記複合動作における手と物体の相互作用を表す肌検出値を算出するステップと、 
前記平行移動行列、前記スケール値、前記肌検出値を組み合わせて、前記特徴ベクトルを生成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記生成された特徴ベクトルを前処理する前記ステップは、
前記特徴ベクトルの長さを均一化するステップと、
前記特徴ベクトルに非線形時間伸縮アルゴリズムを適用するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
基準となる単純な動作を表す単純な動作の画像データを受信するステップと、
前記受信した単純な動作の画像データから基準データを生成するステップと、 
前記基準データを前記コンピュータの記憶装置に記憶するステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記観察した複合動作を分類する前記ステップは、
前記修正特徴ベクトルを平均０、分散１のベクトルに正規化するステップと、
前記正規化されたベクトルに特異値分解もしくは主成分分析を適用するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記非線形時間短縮アルゴリズムは、相関最適化伸縮法もしくは動的時間短縮を含むことを特徴とする請求項１７に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記ベースライン基準ベクトルのそれぞれと前記修正特徴ベクトルを比較する前記ステップは、それぞれのベースライン基準ベクトルと前記修正特徴ベクトルの間の距離ベクトルを算出することを含むことを特徴とする請求項１４に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記修正特徴ベクトルと最も相関性の高い前記ベースライン基準ベクトルは、前記修正特徴ベクトルから最小の距離ベクトルを有するベースライン基準ベクトルを含むことを特徴とする請求項２０に記載のプログラム。