【手続補正書】
【提出日】平成21年4月10日(2009.4.10)
【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】
複数の対象物の画像を表す複数のデータ点から第一の対象物の画像を表す未分類データ点の分類を学習する、コンピュータに基づく方法であって、
複数のデータ点における全てのデータ点間の相対距離を決定するステップと、
未分類データ点に関する近傍データ点のセットを決定するステップと、
前記近傍データ点のセットの各要素間の距離の行列の固有分解を実行することによって、関数を決定するステップと、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、第一の分類を決定するステップと、
前記未分類データ点と決定された前記第一の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶するステップと、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するステップと、
を含み、
前記近傍データ点のセットは、前記複数のデータ点における全てのデータ点を含んでいるわけではなく、
前記距離の行列は、前記近傍データ点のセットの各要素間の距離のみからなる
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
第二の対象物の画像を表す追加的な未分類データ点を受信するステップと、
前記追加的な未分類データ点と前記複数のデータ点との間の相対距離を決定するステップと、
前記追加的な未分類データ点に関する近傍データ点の第二のセットを決定するステップと、
前記近傍データ点の第二のセットの各要素間の距離の行列の固有分解を実行することによって、第二の関数を決定するステップと、
前記追加的な未分類データ点に関する前記第二の関数を評価した結果に基づいて、第二の分類を決定するステップと、
前記追加的な未分類データ点と決定された前記第二の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶するステップと、
決定された前記第二の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第二の対象物を分類するステップと、
をさらに含み、
前記近傍データ点の第二のセットは、前記複数のデータ点における全てのデータ点を含んでいるわけではない
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複数の対象物の画像を表す複数のデータ点から第一の対象物の画像を表す未分類データ点の分類を学習する、コンピュータに基づく方法であって、
複数のデータ点における全てのデータ点間の相対距離を決定するステップと、
未分類データ点に関する近傍データ点のセットを決定するステップと、
前記近傍データ点のセット間の距離の行列の固有分解を実行することによって、関数を決定するステップと、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、第一の分類を決定するステップと、
前記未分類データ点と決定された前記第一の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶するステップと、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するステップと、
前記近傍データ点のセット内において決定された分類済データ点の数に基づいて、信頼値を提供するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
分類済データ点が前記近傍データ点のセット内に存在しない場合には、前記固有分解は実行されず、前記第一の分類を決定するステップは、エラー状態になる
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
分類済データ点が前記未分類データ点に関する前記近傍データ点のセット内に存在しないと決定するステップと、
前記近傍データ点のセットを決定するために近傍データ点の数を増やすステップと、
増やされた前記近傍データ点の数に基づいて、未分類データ点に関する近傍データ点の第二のセットを決定するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記全てのデータ点間の相対距離を決定するステップは、
近接行列を計算するステップ
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数の対象物の画像を表す複数のデータ点から第一の対象物の画像を表す未分類データ点の分類を学習する、コンピュータに基づくシステムであって、
複数のデータ点における全てのデータ点間の相対距離を決定する手段と、
未分類データ点に関する近傍データ点のセットを決定する手段と、
前記近傍データ点のセットの各要素間の距離の行列の固有分解を実行することによって、関数を決定する手段と、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、第一の分類を決定する手段と、
前記未分類データ点と決定された前記第一の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶する手段と、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類する手段と、
を備え、
前記近傍データ点のセットは、前記複数のデータ点における全てのデータ点を含んでいるわけではなく、
前記距離の行列は、前記近傍データ点のセットの各要素間の距離のみからなる
ことを特徴とするシステム。
【請求項８】
追加的な未分類データ点を受信する手段と、
前記追加的な未分類データ点と前記複数のデータ点との間の相対距離を決定する手段と、
前記追加的な未分類データ点に関する近傍データ点の第二のセットを決定する手段と、
前記近傍データ点の第二のセットの各要素間の距離の行列の固有分解を実行することによって、第二の関数を決定する手段と、
前記追加的な未分類データ点に関する前記第二の関数を評価した結果に基づいて、第二の分類を決定する手段と、
前記追加的な未分類データ点と決定された前記第二の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶する手段と、
決定された前記第二の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第二の対象物を分類する手段と、
をさらに備え、
前記近傍データ点の第二のセットは、前記複数のデータ点における全てのデータ点を含んでいるわけではない
ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記近傍データ点のセット内において決定された分類済データ点の数に基づいて、信頼値を提供するステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記固有分解を実行する手段は、分類済データ点が前記近傍データ点のセット内に存在しない旨を前記近接データ点のセットを決定する手段から受信した場合には、前記固有分解を実行することができず、前記第一の分類を提供する手段は、エラー状態を提供する
ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
分類済データ点が前記未分類データ点に関する前記近傍データ点のセット内に存在しないと決定する手段と、
前記近傍データ点のセットを決定するために近傍データ点の数を増やす手段と、
増やされた前記近傍データ点の数に基づいて、未分類データ点に関する近傍データ点の第二のセットを決定する手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記全てのデータ点間の相対距離を決定する手段は、
近接行列を計算する手段
を備えることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
複数の対象物の画像を表す複数のデータ点から第一の対象物の画像を表す未分類データ点の分類を学習する、コンピュータに基づくシステムであって、
未分類データ点に関する近傍データ点のセットを決定し、前記近傍データ点のセットの各要素間の距離の行列の固有分解を実行することによって、関数を決定する局所的近傍点ラプラス固有マップ（ＬＮＬＥ）分類モジュールと、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、第一の分類を決定するモジュールと、
前記未分類データ点と決定された前記第一の分類との関係を記憶するコンピュータ読取可能な媒体と、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するモジュールと、
を備え、
前記近傍データ点のセットは、前記複数のデータ点における全てのデータ点を含んでいるわけではなく、
前記距離の行列は、前記近傍データ点のセットの各要素間の距離のみからなる
ことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
対象物の画像を表す複数のデータ点から第一の対象物の画像を表す未分類データ点の分類を学習するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
複数のデータ点における全てのデータ点間の相対距離を決定するステップと、
未分類データ点に関する近傍データ点のセットを決定するステップと、
前記近傍データ点のセットの各要素間の距離の行列の固有分解を実行することによって、関数を決定するステップと、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、前記未分類データ点を分類するステップと、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、第一の分類を決定するステップと、
前記未分類データ点と決定された前記第一の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶するステップと、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するステップと、
を含む方法をコンピュータシステムに実行させるコンピュータプロセッサにおいて実行されるソフトウェア命令を備え、
前記近傍データ点のセットは、前記複数のデータ点における全てのデータ点を含んでいるわけではなく、
前記距離の行列は、前記近傍データ点のセットの各要素間の距離のみからなる
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
前記方法は、
第二の対象物の画像を表す追加的な未分類データ点を受信するステップと、
前記追加的な未分類データ点と前記複数のデータ点との間の相対距離を決定するステップと、
前記追加的な未分類データ点に関する近傍データ点の第二のセットを決定するステップと、
前記近傍データ点の第二のセットの各要素間の距離の行列の固有分解を実行することによって、第二の関数を決定するステップと、
前記追加的な未分類データ点に関する前記第二の関数を評価した結果に基づいて、第二の分類を決定するステップと、
前記追加的な未分類データ点と決定された前記第二の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶するステップと、
決定された前記第二の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第二の対象物を分類するステップと、
をさらに含み、
前記近傍データ点の第二のセットは、前記複数のデータ点における全てのデータ点を含んでいるわけではない
ことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
複数の対象物の画像を表す複数のデータ点から第一の対象物の画像を表す未分類データ点の分類を学習するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
複数のデータ点における全てのデータ点間の相対距離を決定するステップと、
未分類データ点に関する近傍データ点のセットを決定するステップと、
前記近傍データ点のセットの距離の行列の固有分解を実行することによって、関数を決定するステップと、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、前記未分類データ点を分類するステップと、
前記未分類データ点に関する前記関数を評価した結果に基づいて、第一の分類を決定するステップと、
前記未分類データ点と決定された前記第一の分類との関係をコンピュータ読取可能な媒体に記憶するステップと、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するステップと、
前記近傍データ点のセット内において決定された分類済データ点の数に基づいて、信頼値を提供するステップと、
を含む方法をコンピュータシステムに実行させるコンピュータプロセッサにおいて実行されるソフトウェア命令を備えることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１７】
分類済データ点が前記近傍データ点のセット内に存在しない場合には、前記固有分解は実行されず、前記第一の分類を決定するステップは、エラー状態になる
ことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１８】
前記方法は、
分類済データ点が前記未分類データ点に関する前記近傍データ点のセット内に存在しないと決定するステップと、
前記近傍データ点のセットを決定するために近傍データ点の数を増やすステップと、
増やされた前記近傍データ点の数に基づいて、未分類データ点に関する近傍データ点の第二のセットを決定するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１９】
前記全てのデータ点間の相対距離を決定するステップは、
近接行列を計算するステップ
を含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
前記第一の対象物は、第一の顔であり、
前記複数のデータ点は、顔データベース内の画像を表し、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するステップは、前記顔データベースに基づいて前記第一の顔の顔認識を実行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２１】
前記顔認識を実行するステップは、
前記第一の顔と、前記顔データベース内の識別子と関連付けられた顔画像と、をマッチングするステップと、
マッチングした顔に関連付けられた前記識別子を出力するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
顔認識の結果として前記顔データベースから画像を出力するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記第一の対象物は、第一の筆跡サンプルであり、
前記複数のデータ点は、筆跡サンプルデータベース内の筆跡サンプルの画像を表し、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するステップは、前記筆跡サンプルデータベースに基づいて前記第一の筆跡サンプルを分類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２４】
前記第一の対象物は、第一のテキストサンプルであり、
前記複数のデータ点は、テキストサンプルデータベース内のテキストサンプルの画像を表し、
決定された前記第一の分類を用いて画像分類を実行することによって、前記第一の対象物を分類するステップは、前記テキストサンプルデータベースに基づいて前記第一のテキストサンプルのテキスト認識を実行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。