【手続補正書】
【提出日】平成23年7月8日(2011.7.8)
【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】
一般的な非線形変形下にある画像中のオブジェクトを認識する方法であって、
（ａ）モデルオブジェクトの画像を、電子メモリに取得する工程と、
（ｂ）前記モデルオブジェクトの画像を、検索スペースの帰納的な細区分と一致し、少なくとも前記オブジェクトの画像を含む多重レベル表示に変換する工程と、
（ｃ）前記検索スペースの離散化の各レベルについて、前記モデルオブジェクトの、少なくとも１つの事前に計算されたモデルを生成する工程であって、前記事前に計算されたモデルが、対応する方向ベクトルを有する複数のモデル点からなり、前記モデル点および前記方向ベクトルが、方向ベクトルを前記各モデル点に戻す画像処理操作によって生成される工程と、
（ｄ）複数の部分中に、前記複数のモデル点の細区分を生成する工程であって、前記部分を変換することにより、前記モデルの変形されたインスタンスが表わされる工程と、
（ｅ）検索画像を電子メモリに取得する工程と、
（ｆ）前記検索画像を、前記検索スペースの帰納的な細区分と一致し、少なくとも前記検索画像を含む多重レベル表示に変換する工程と、
（ｇ）少なくとも１つの事前に計算されたモデルが検索されるべき変換範囲に対応する、前記検索画像中のモデル点の部分集合に、方向ベクトルを戻す画像処理操作を、多重レベル表示の変換された各画像に対して行う工程と、
（ｈ）局所的測量の結果を組み合わせて、前記検索スペースの最も疎な離散化レベルでの各アフィンモデルポーズの広域的一致測量値を計算する工程であり、前記局所的測量のために、前記事前に計算されたモデルに近似される、局所的にアフィン変換を限定した範囲内において、前記モデルの前記部分を検索し、各部分の極大適合度を、広域的一致測量値を得るために取得する工程と、
（ｉ）前記広域的一致測量値がユーザにより選択可能な閾値より大きく、局所的極大である、これらのモデルポーズを決定し、かつ、前記検索スペースの最も疎な離散化レベルにおける、少なくとも１つの事前に計算されたモデルのインスタンスのリストを、前記モデルポーズから作成する工程と、
（ｊ）前記部分の局所的な非線形変位を表わす変形変換値を計算する工程と、
（ｋ）前記検索スペースの前記最も疎な離散化レベルにおいて、前記検索スペースの帰納的な細区分を通じ、最も密な離散化レベルに至るまで、前記少なくとも１つの事前に計算されたモデルの前記インスタンスをトラックする工程と、
（ｌ）各レベルにおいて、前記非線形変形変換値をそれぞれ計算し、かつ、前記変形変換値を次のレベルに伝える工程と、
（ｍ）前記最も密な離散化レベルにおける前記モデルオブジェクトのインスタンスの非線形変形変換値を定める工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記部分の位置を、前記最も密な離散化レベルよりも高い解像度で決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前提条件の最高のインスタンスの、前記ユーザにより選択可能な閾値から、ユーザにより選択可能な数の最大値までのみを、前記最も疎な離散化レベルにおいて可能な一致のリスト中に作成する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
各部分の前記局所的一致測量値のスコアが、ユーザにより選択可能な局所的閾値より大きくなければならず、それ以外の場合には、前記部分が遮蔽され、さらなる処理が行われないものとされる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
各部分が多数の点からなり、前記細区分が重複した点の集合を生成する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
各部分が多数の点からなり、前記点の集合が分離した集合である、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング法または正規化カットを用いて細区分を行う、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記計算された非線形変形変換値が透視変換値である、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記モデルの生成が、イメージングデバイスの内部構造および前記モデルに関する情報を、入力された測量値として追加的に取得し、前記計算された非線形変形変換値が三次元ポーズである、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記計算された非線形変形変換値が、薄板スプライン値、円筒変換値、または調和補間値である、請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
前記変換されたモデル部分の方向ベクトル、および、前記検索画像の方向ベクトルの、正規化された内積の合計が、前記局所的スコア測量に用いられる、請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記変換されたモデル部分の方向ベクトル、および、前記検索画像の方向ベクトルの、正規化された内積の合計の絶対値が、前記局所的スコア測量において用いられる、請求項４に記載の方法。
【請求項１３】
前記変換されたモデル部分の方向ベクトル、および、前記検索画像の方向ベクトルの、正規化された内積の絶対値の合計が、前記局所的スコア測量において用いられる、請求項４に記載の方法。
【請求項１４】
一般的な非線形変形下にある画像中のオブジェクトを認識するシステムであって、
（ａ）モデルオブジェクトの画像を、電子メモリに取得する手段と、
（ｂ）前記モデルオブジェクトの画像を、検索スペースの帰納的な細区分と一致し、少なくとも前記オブジェクトの画像を含む多重レベル表示に変換する手段と、
（ｃ）前記検索スペースの離散化の各レベルについて、前記モデルオブジェクトの、少なくとも１つの事前に計算されたモデルを生成する手段であって、前記事前に計算されたモデルが、対応する方向ベクトルを有する複数のモデル点からなり、前記モデル点および前記方向ベクトルが、方向ベクトルを前記各モデル点に戻す画像処理操作によって生成する手段と、
（ｄ）複数の部分中に、前記複数のモデル点の細区分を生成する手段であって、前記部分を変換することにより、前記モデルの変形されたインスタンスが表わされる手段と、
（ｅ）検索画像を電子メモリに取得する手段と、
（ｆ）前記検索画像を、前記検索スペースの帰納的な細区分と一致し、少なくとも前記検索画像を含む多重レベル表示に変換する手段と、
（ｇ）少なくとも１つの事前に計算されたモデルが検索されるべき変換範囲に対応する、前記検索画像中のモデル点の部分集合に、方向ベクトルを戻す画像処理操作を、多重レベル表示の変換された各画像に対して行う手段と、
（ｈ）局所的測量の結果を組み合わせて、前記検索スペースの最も疎な離散化レベルでの各アフィンモデルポーズの広域的一致測量値を計算する手段であり、前記局所的測量のために、前記事前に計算されたモデルに近似される、局所的にアフィン変換を限定した範囲内において、前記モデルの前記部分を検索し、各部分の極大適合度を、広域的一致測量値を得るために取得する手段と、
（ｉ）一致測量値がユーザにより選択可能な閾値より大きく、局所的極大である、これらのモデルポーズを決定し、かつ、前記検索スペースの最も疎な離散化レベルにおける、
少なくとも１つの事前に計算されたモデルのインスタンスのリストを、前記モデルポーズから作成する手段と、
（ｊ）前記部分の局所的な非線形変位を表わす変形変換値を計算する手段と、
（ｋ）前記検索スペースの前記最も疎な離散化レベルにおいて、前記検索スペースの帰納的な細区分を通じ、最も密な離散化レベルに至るまで、前記少なくとも１つの事前に計算されたモデルの前記インスタンスをトラックする手段と、
（ｌ）各レベルにおいて、前記非線形変形変換値をそれぞれ計算し、かつ、前記非線形変形変換値を次のレベルに伝える手段と、
（ｍ）前記モデルポーズ、および、前記最も密な離散化レベルにおける前記モデルオブジェクトのインスタンスの非線形変形変換値を定める手段とを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。