【手続補正書】
【提出日】平成30年9月13日(2018.9.13)
【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】
信号を再構成する方法であって、前記信号は光場であり、
サンプリング手順を用いて前記信号をサンプリングして、入力信号を取得することであって、前記入力信号はタイプと関連付けられることと、
前記入力信号からコンシステント集合を求めることであって、前記コンシステント集合は、前記サンプリング手順を第１の要素に適用した結果、前記入力信号が得られるような前記第１の要素を含むことと、
前記タイプに従って、ガイド集合を求めることであって、前記ガイド集合は、前記第１の要素と互いに素である第２の要素を含むことと、
再構成集合を生成することであって、前記再構成集合は第３の要素を含み、前記第３の要素は、前記第２の要素に対する前記第３の要素の第１の類似性尺度と、前記第１の要素に対する前記第３の要素の第２の類似性尺度との合計を最小化することと、
前記再構成集合上で関数を最小化する変換信号を求めることと、
前記変換信号に対する再構成信号の第３の類似性尺度が許容範囲よりも小さくなるように前記再構成信号を生成することと、
前記再構成信号をレンダリングすることと、
を備え、
前記入力信号、前記コンシステント集合、前記ガイド集合、前記再構成集合、前記変換信号、および前記再構成信号は、処理を実行するプロセッサに接続されたメモリに記憶される、
信号を再構成する方法。
【請求項２】
前記入力信号の前記タイプは、画像、画像内のパッチ、１組の画像、ビデオシーケンス、ビデオシーケンス内のパッチ、深度マップ、スペクトルマップ、深度マップのパッチ、マップのパッチ、画像関連特徴ベクトル、およびそれらの組み合わせからなる群から選択され、
前記ガイド集合を求めることであって、前記求めることは、フーリエ変換、コサイン変換、ウェーブレット変換、トレーニングデータセットから学習する方法、およびグラフの行列のスペクトル変換、並びにそれらの組み合わせからなる群から選択されることと、
前記タイプに従って前記グラフを構成することと、
前記グラフおよび前記入力信号を用いて前記グラフの前記行列を求めることと、
をさらに備えた請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力信号はストリーミングであり、
前記再構成信号をリアルタイムで生成することをさらに備えた
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記タイプ、前記コンシステント集合、および前記ガイド集合のうちの１つまたはそれらの組み合わせは、第１の組の確率分布を用いて求められ、
前記第１の組の確率分布に従った確率変数間の統計的類似性尺度を用いた第２の組の確率分布を用いて前記再構成集合を求めることをさらに備えた
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記コンシステント集合および前記ガイド集合のうちの一方またはそれらの組み合わせは、１つまたは１群の第１の線形集合を含み、
前記１つまたは１群の前記第１の線形集合に従った第２の線形集合を用いて前記再構成集合を求めることをさらに備えた
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ガイド集合は、近似クリロフ部分空間、有理クリロフ部分空間、近似有理クリロフ部分空間、およびそれらの組み合わせからなる群から選択されたクリロフベースの部分空間であり、
前記クリロフベースの部分空間に従ったクリロフベースの方法を用いて前記再構成信号を求めることをさらに備えた
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
プロジェクタ、フレーム関数、およびフィルタ関数のうちの１つまたはそれらの組み合わせを含む様々なガイド変換を用いて前記ガイド集合を求めることをさらに備えた
請求項５に記載の方法。
【請求項８】
行列関数または近似行列関数のうちの一方またはそれらの組み合わせを用いて前記フィルタ関数を近似することをさらに備え、
前記行列関数は、行列多項式、近似行列多項式、行列有理関数、近似行列有理関数、およびそれらの組み合わせからなる群を用いて求められる、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
チェビシェフ多項式の根および前記チェビシェフ多項式の再帰公式のうちの一方またはそれらの組み合わせを用いたチェビシェフ反復法を用いて前記行列多項式を求めることをさらに備えた
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
距離、ノルム、セミノルム、相関、コヒーレンス、ダイバージェンス、およびメトリックのうちの１つまたはそれらの組み合わせを用いて、前記第１の類似性尺度、前記第２の類似性尺度、および前記第３の類似性尺度のうちの少なくとも１つを求めることをさらに備えた
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の類似性尺度と、前記第２の類似性尺度と、パラメータとを用いて、前記第２の類似性尺度に対する前記第１の類似性尺度の比が前記関数の最小値において前記パラメータに等しくなるように前記関数を求めることをさらに備えた
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記サンプリング手順は、雑音、前記サンプリング手順によって用いられるセンサの限られた正確度、および前記入力信号の限られた精度のうちの１つまたはそれらの組み合わせに起因して前記入力信号に不正確さをもたらし、
前記再構成集合の直径に対して相対的な前記入力信号の前記不正確さのレベルを求めることと、
前記不正確さの前記レベルに比例するように前記パラメータを求めることと、
をさらに備えた請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記再構成集合は、前記コンシステント集合における第１の端点および前記ガイド集合における第２の端点を有する区間であり、
第１の連立方程式を解くことおよび前記第２の端点を前記コンシステント集合に投影することのうちの一方またはそれらの組み合わせを用いて前記第１の端点を求めることと、
第２の連立方程式を解くことおよび前記第１の端点を前記ガイド集合に投影することのうちの一方またはそれらの組み合わせを用いて前記第２の端点を求めることと、
前記第１の端点および前記第２の端点の凸線形結合として前記再構成集合を求めることと、
反復法を用いて、前記第１の連立方程式および前記第２の連立方程式のうちの一方またはそれらの組み合わせを解くことと、
をさらに備えた請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記変換信号は、前記関数を最小化する反復法を用いて求められ、
トレーニングデータセットを用いて前記反復法の終了基準を調整することと、
共役勾配反復法、チェビシェフ反復法、前処理付き反復法、およびそれらの組み合わせを用いて前記反復法を求めることと、
をさらに備えた請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記信号は音場を更に含み、
前記入力信号の前記タイプは、１つまたは１組のオーディオシーケンス、オーディオシーケンス内のパッチ、オーディオスペクトルマップ、オーディオスペクトルマップのパッチ、オーディオ特徴ベクトル、およびそれらの組み合わせを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項１６】
信号を再構成する装置であって、前記信号は光場であり、
サンプリング手順を用いて前記信号をサンプリングして、入力信号を取得する少なくとも１つのセンサであって、前記入力信号はタイプと関連付けられる、少なくとも１つのセンサと、
前記入力信号と、
前記入力信号から求められたコンシステント集合であって、前記コンシステント集合は、前記サンプリング手順を前記コンシステント集合の第１の要素に適用した結果、前記入力信号が得られるような前記第１の要素を含む、コンシステント集合と、
前記タイプに従って求められる、前記第１の要素と互いに素である第２の要素のガイド集合と、
第３の要素を含む再構成集合であって、前記第３の要素は、前記第２の要素に対する前記第３の要素の第１の類似性尺度と、前記第１の要素に対する前記第３の要素の第２の類似性尺度との合計を最小化する、再構成集合と、
前記再構成集合上で関数を最小化する変換信号と、
前記変換信号に対する再構成信号の第３の類似性尺度が許容範囲よりも小さくなるような前記再構成信号と、
を記憶するメモリと、
前記コンシステント集合、前記ガイド集合および前記変換信号を求め、前記再構成集合および前記再構成信号を生成する処理を実行する、前記メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと、
前記再構成信号をレンダリングする少なくとも１つの出力デバイスと、
を備えた信号を再構成する装置。
【請求項１７】
前記信号は光場を含み、
前記タイプは、画像、画像内のパッチ、１組の画像、ビデオシーケンス、ビデオシーケンス内のパッチ、深度マップ、スペクトルマップ、深度マップのパッチ、マップのパッチ、画像関連特徴ベクトル、１つまたは１組のオーディオシーケンス、オーディオシーケンス内のパッチ、オーディオスペクトルマップ、オーディオスペクトルマップのパッチ、オーディオ特徴ベクトル、１組の時系列、時系列内のパッチ、時系列特徴ベクトル、およびそれらの組み合わせからなる群から選択され、
前記少なくとも１つのプロセッサは、フーリエ変換、コサイン変換、ウェーブレット変換、トレーニングデータセットから学習する方法、およびグラフの行列のスペクトル変換、並びにそれらの組み合わせからなる群から選択された前記ガイドを求め、
前記グラフは、前記入力信号の前記タイプに従って構成され、
前記グラフの前記行列は、前記グラフおよび前記入力信号を用いて求められる、
請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記入力信号はストリーミングであり、
前記再構成信号はリアルタイムで生成される、
請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
信号を再構成する方法であって、前記信号は光場であり、
サンプリング手順を用いて前記信号をサンプリングして、タイプと関連付けられる入力信号を取得することと、
前記入力信号からコンシステント集合を求めることであって、前記コンシステント集合は、前記サンプリング手順を前記コンシステント集合の第１の要素に適用した結果、前記入力信号が得られるような前記第１の要素を含むことと、
前記タイプに従って、前記第１の要素と互いに素である第２の要素のガイド集合を求めることと、
第３の要素を含む再構成集合を生成することであって、前記第３の要素は、前記ガイド集合に対する再構成信号の第１の類似性尺度と、前記コンシステント集合に対する再構成信号の第２の類似性尺度と、前記再構成信号の特性の関数との組み合わせを最小化することと、
前記再構成集合上で関数を最小化する変換信号を求めることと、
前記変換信号に対する再構成信号の第３の類似性尺度が許容範囲よりも小さくなるように前記再構成信号を生成することと、
前記再構成信号をレンダリングすることと、
を備え、
前記入力信号、前記コンシステント集合、前記ガイド集合、前記再構成集合、前記変換信号、および前記再構成信号は、処理を実行するプロセッサに接続されたメモリに記憶される、
信号を再構成する方法。
【請求項２０】
信号を再構成する方法であって、前記信号は、時間変化する光場、画像シーケンス、およびビデオシーケンスのうちの１つまたはそれらの組み合わせにおける物体ラベルを表し、
前記信号の初期セクションにおける種々の物体の特徴点のラベルを用いて入力信号を求めることと、
グラフおよび前記信号にわたって前記特徴点を接続する関連付けられたグラフ行列を求めることと、
前記グラフ行列に従ってタイプを求めることと、
前記入力信号から、コンシステント集合であって、前記サンプリング手順を前記コンシステント集合の第１の要素に適用した結果、前記入力信号が得られるような前記第１の要素を含む、コンシステント集合と、
前記タイプに従って求められた、前記第１の要素と互いに素である第２の要素のガイド集合と、
第３の要素を含む再構成集合であって、前記第３の要素は、前記第２の要素に対する前記第３の要素の第１の類似性尺度と、前記第１の要素に対する前記第３の要素の第２の類似性尺度との合計を最小化する、再構成集合と、
前記再構成集合上で関数を最小化する変換信号と、
前記変換信号に対する再構成信号の第３の類似性尺度が許容範囲よりも小さくなるような前記再構成信号と、
を求めることと、
前記再構成信号を用いて、前記信号においてラベル付けされていない物体にラベルを出力することと、
を備えた信号を再構成する方法。