【手続補正書】
【提出日】平成21年7月2日(2009.7.2)
【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】
教師なしトレーニング段階及び半教師付きトレーニング段階の少なくとも一つを含むトレーニング段階においてトレーニング画像のセットから導出された確率モデルを受信するステップと、
テスト画像を表すテスト画像記述子のセットを生成するステップと、
前記確率モデルのパラメータ及び前記テスト画像記述子に基づいて、前記テスト画像がヒトを含む尤度を決定するステップと、
前記テスト画像記述子及び前記確率モデルのパラメータに基づいて前記テスト画像内で検出されたヒトの体のポーズを分類するステップと、
を含み、これらの前記ステップをコンピュータを用いて実行する
ことを特徴とするヒト検出及びポーズ分類の方法。
【請求項２】
前記トレーニング段階は、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズが分類されていない教師なしトレーニング段階を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記トレーニング段階は、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズの少なくとも一つが手作業で分類され、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズの少なくとも一つが分類されていない半教師付きトレーニング段階を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
トレーニング画像のセットからトレーニング画像を受信するステップと、
前記トレーニング画像を、少なくとも一つのピクセルを有する、少なくとも一つのセルに分割するステップと、
前記少なくとも一つのセルのそれぞれに関して、ヒストグラムに基づいて前記セルを表す記述子を生成するステップと、
前記トレーニングセットに基づいて確率モデルを生成するステップと、
前記トレーニング画像のセットから導出された前記確率モデルに基づいてテスト画像内にヒトが存在するかを検出するステップと、
前記確率モデル及び前記テスト画像に基づいて当該テスト画像内で検出されたヒトのポーズを分類するステップと、
を含み、これらの前記ステップをコンピュータを用いて実行し、
前記確率モデルは、当該確率モデルの各構成要素の寄与が相加的に結合できるように特徴付けられた、前記トレーニング画像のセットの統計データを表す
ことを特徴とするヒト検出及びポーズ分類の方法。
【請求項５】
前記確率モデルを生成するステップは、
ヒトの画像を有するポジティブトレーニング画像のセットに基づいてモデルパラメータの第一のセットを計算するステップと、
背景シーンの画像を有するネガティブトレーニング画像のセットに基づいてモデルパラメータの第二のセットを計算するステップと、
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】
前記記述子は、有向勾配のヒストグラムを備えている
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記記述子を生成するステップは、
前記セル内の各ピクセルに関する勾配を計算するステップと、
前記勾配の向きに基づいて各勾配をビン内に量子化するステップと、
前記セルの少なくとも一つを、重なり合うセルからなるブロックの少なくとも一つにグループ化するステップと、
明るさとコントラストの変化とに関して前記ブロックの少なくとも一つを正規化するステップと、
を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記確率モデルを生成するステップは、潜在的ディリクレ割当法（ＬＤＡ）を前記トレーニング画像に適用するステップを含む
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記確率モデルを生成するステップは、ギブスサンプリング、ラオ−ブラックウェルサンプリング、平均場及び変分推論の少なくとも一つに基づいてモデルパラメータを学習するステップを含む
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
教師なしトレーニング段階及び半教師付きトレーニング段階の少なくとも一つを含むトレーニング段階においてトレーニング画像のセットから導出された確率モデルを受信するステップと、
テスト画像を受信するステップと、
前記トレーニング段階において用いられるトレーニング画像記述子に基づいているテスト画像記述子によって前記テスト画像を表すステップと、
前記テスト画像及び前記確率に基づいて、当該テスト画像がヒトを含む確率からなる比率を計算するステップと、
前記比率と所定の閾値とを比較するステップと、
前記比率が前記閾値よりも大きい場合にヒト検出信号を出力するステップと、
前記確率モデル及び前記テスト画像に基づいて、前記テスト画像内で検出されたヒトのポーズを分類するステップと、
を含み、これらの前記ステップをコンピュータを用いて実行する
ことを特徴とするヒト検出及びポーズ分類の方法。
【請求項１１】
教師なしトレーニング段階及び半教師付きトレーニング段階の少なくとも一つを含むトレーニング段階においてトレーニング画像のセットから導出された確率モデルを受信する受信手段と、
テスト画像を表すテスト画像記述子のセットを生成する生成手段と、
前記確率モデルのパラメータ及び前記テスト画像記述子に基づいて、前記テスト画像がヒトを含む尤度を決定する決定手段と、
前記テスト画像記述子及び前記確率モデルのパラメータに基づいて前記テスト画像内で検出されたヒトの体のポーズを分類する分類手段と、
を備えることを特徴とするヒト検出及びポーズ分類のシステム。
【請求項１２】
前記トレーニング段階は、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズが分類されていない教師なしトレーニング段階を含む
ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記トレーニング段階は、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズの少なくとも一つが手作業で分類され、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズの少なくとも一つが分類されていない半教師付きトレーニング段階を含む
ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
トレーニング画像のセットからトレーニング画像を受信するトレーニング画像受信手段と、
前記トレーニング画像を、少なくとも一つのピクセルを有する、少なくとも一つのセルに分割する画像分割手段と、
前記少なくとも一つのセルのそれぞれに関して、ヒストグラムに基づいて前記セルを表す記述子を生成する記述子生成手段と、
前記トレーニングセットに基づいて確率モデルを生成するモデル生成手段と、
前記トレーニング画像のセットから導出された前記確率モデルに基づいてテスト画像内にヒトが存在するかを検出する検出手段と、
前記確率モデル及び前記テスト画像に基づいて当該テスト画像内で検出されたヒトのポーズを分類する分類手段と、
を備え、
前記確率モデルは、当該確率モデルの各構成要素の寄与が相加的に結合できるように特徴付けられた、前記トレーニング画像のセットの統計データを表す
ことを特徴とするヒト検出及びポーズ分類のシステム。
【請求項１５】
前記確率モデルを生成するモデル生成手段は、
ヒトの画像を有するポジティブトレーニング画像のセットに基づいてモデルパラメータの第一のセットを計算する第一パラメータ計算手段と、
背景シーンの画像を有するネガティブトレーニング画像のセットに基づいてモデルパラメータの第二のセットを計算する第二パラメータ計算手段と、
を備えることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記記述子は、有向勾配のヒストグラムを備えている
ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記記述子を生成する記述子生成手段は、
前記セル内の各ピクセルに関する勾配を計算する勾配計算手段と、
前記勾配の向きに基づいて各勾配をビン内に量子化する量子化手段と、
前記セルの少なくとも一つを、重なり合うセルからなるブロックの少なくとも一つにグループ化するセルグループ化手段と、
明るさとコントラストの変化とに関して前記ブロックの少なくとも一つを正規化する正規化手段と、
を備えることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記確率モデルを生成する前記モデル生成手段は、潜在的ディリクレ割当法（ＬＤＡ）を前記トレーニング画像に適用する潜在的ディリクレ割当法手段を備える
ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
前記確率モデルを生成するモデル生成手段は、ギブスサンプリング、ラオ−ブラックウェルサンプリング、平均場及び変分推論の少なくとも一つに基づいてモデルパラメータを学習するパラメータ学習手段を備える
ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項２０】
教師なしトレーニング段階及び半教師付きトレーニング段階の少なくとも一つを含むトレーニング段階においてトレーニング画像のセットから導出された確率モデルを受信するモデル受信手段と、
テスト画像を受信するテスト画像受信手段と、
前記トレーニング段階において用いられるトレーニング画像記述子に基づいているテスト画像記述子によって前記テスト画像を表すテスト画像記述子手段と、
前記テスト画像及び前記確率に基づいて、当該テスト画像がヒトを含む確率からなる比率を計算する比率計算手段と、
前記比率と所定の閾値とを比較する比率比較手段と、
前記比率が前記閾値よりも大きい場合にヒト検出信号を出力する信号出力手段と、
前記確率モデル及び前記テスト画像に基づいて、前記テスト画像内で検出されたヒトのポーズを分類する分類手段と、
を備えることを特徴とするヒト検出及びポーズ分類のシステム。
【請求項２１】
ヒト検出及びポーズ分類のコンピュータ実行可能なコードを記録するコンピュータ読取可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータ実行可能なコードは、
教師なしトレーニング段階及び半教師付きトレーニング段階の少なくとも一つを含むトレーニング段階においてトレーニング画像のセットから導出された確率モデルを受信するステップと、
テスト画像を表すテスト画像記述子のセットを生成するステップと、
前記確率モデルのパラメータ及び前記テスト画像記述子に基づいて、前記テスト画像がヒトを含む尤度を決定するステップと、
前記テスト画像記述子及び前記確率モデルのパラメータに基づいて前記テスト画像内で検出されたヒトの体のポーズを分類するステップと、
を実行することを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
前記トレーニング段階は、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズが分類されていない教師なしトレーニング段階を含む
ことを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
前記トレーニング段階は、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズの少なくとも一つが手作業で分類され、前記トレーニング画像のセット内のヒトのポーズの少なくとも一つが分類されていない半教師付きトレーニング段階を含む
ことを特徴とする請求項２２に記載のコンピュータプログラム製品。