【手続補正書】
【提出日】平成28年12月5日(2016.12.5)
【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】
少なくとも１つの物体認識パラメータを調整するための方法であって、
デジタル画像データを受信することと、
該デジタル画像データに基づいて、少なくとも１つの物体認識パラメータを含む物体認識モジュールによって自動的に物体を認識することと、
ポーズ推定エラーが生じたか否かを判断することと、
前記ポーズ推定エラーが生じたときに、少なくとも１つの前記物体認識パラメータを調整することと、を含む方法。
【請求項２】
少なくとも１つの前記物体認識パラメータが、ウィンドウサイズ、ノイズフィルタリングパラメータ、推定光量、推定ノイズレベル、特徴記述子パラメータ、又は、画像記述子パラメータである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つの前記物体認識パラメータが認識チューナーモジュールによって調整され、
前記認識チューナーモジュールが認識チューナーモデルを含み、
前記認識チューナーモデルが前記ポーズ推定エラーに基づいて少なくとも１つの前記物体認識パラメータを調整する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記認識チューナーモデルが、学習相関モデルである請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記認識チューナーモデルが、前記ポーズ推定エラーを、調整された少なくとも１つの前記物体認識パラメータにマッピングする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記デジタル画像データに基づいて、物体検出モジュールによって自動的に候補の物体を検出することを更に含み、
前記物体検出モジュールが、少なくとも１つの物体検出パラメータを含み、
前記物体が、検出された前記候補の物体に基づいて認識される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ポーズ推定エラーが生じたときに、少なくとも１つの前記物体検出パラメータを調整することを更に含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの前記物体検出パラメータが、ウィンドウサイズ、ノイズフィルタリングパラメータ、推定光量、推定ノイズレベル、特徴記述子パラメータ、又は、画像記述子パラメータである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも１つの前記物体検出パラメータが検出チューナーモジュールによって調整され、
前記検出チューナーモジュールが検出チューナーモデルを含み、
前記検出チューナーモデルが前記ポーズ推定エラーに基づいて少なくとも１つの物体検出パラメータを調整する、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記検出チューナーモデルが、前記ポーズ推定エラーを、調整された少なくとも１つの前記物体認識パラメータにマッピングする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
物体認識エラーが生じたか否かを判断することと、
該物体認識エラーが生じたときに、少なくとも１つの前記物体検出パラメータを調整することと、を更に含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの前記物体検出パラメータが検出チューナーモジュールによって調整され、
前記検出チューナーモジュールが検出チューナーモデルを含み、
前記検出チューナーモデルが前記ポーズ推定エラーに基づいて少なくとも１つの物体検出パラメータを調整する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
受信された前記デジタル画像データの候補の領域を識別することと、
識別された該領域から特徴の集合を抽出することと、を更に含み、
前記物体認識モジュールが、
物体認識データベースから物体認識参照モデルの特徴の参照集合にアクセスすることと、
識別された前記領域の抽出された前記特徴の集合を、前記物体認識参照モデルの前記特徴の参照集合と比較することと、
によって、前記物体を認識する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
識別子を、認識された前記物体に割り当てることを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記識別子は、物体カテゴリ識別子又は特定の物体インスタンスの識別子である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
受信された前記デジタル画像データの候補の領域を識別することと、
識別された該領域から特徴の集合を抽出することと、を更に含み、
前記ポーズ推定エラーが生じたか否かが、
割り当てられた前記識別子に基づいて選択されたポーズ推定参照モデルの特徴の参照集合に、ポーズ推定データベースからアクセスすることと、
識別された前記領域の前記抽出された特徴の集合を、前記ポーズ推定参照モデルの前記特徴の参照集合と比較することと、
識別された前記領域の前記抽出された特徴の集合が前記ポーズ推定参照モデルの前記特徴の参照集合に適合しないときに前記ポーズ推定エラーが生じたと決定することと、
によって判断される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも１つの物体検出パラメータを調整するための方法であって、
デジタル画像データを受信することと、
該デジタル画像データに基づいて、少なくとも１つの物体検出パラメータを含む物体検出モジュールによって自動的に候補の物体を検出することと、
検出された該候補の物体に基づいて、少なくとも１つの物体認識パラメータを含む物体認識モジュールによって物体を認識することと、
物体認識エラーが生じたか否かを判断することと、
該物体認識エラーが生じたときに、少なくとも１つの前記物体検出パラメータを調整することと、
受信された前記デジタル画像データの候補の領域を識別することと、
識別された該領域から特徴の集合を抽出することと、
前記ポーズ推定エラーが生じたか否かを判断することであって、
割り当てられた前記識別子に基づいて選択されたポーズ推定参照モデルの特徴の参照集合に、ポーズ推定データベースからアクセスすること、
識別された前記領域の前記抽出された特徴の集合を、前記ポーズ推定参照モデルの前記特徴の参照集合と比較すること、及び、
識別された前記領域の前記抽出された特徴の集合が前記ポーズ推定参照モデルの前記特徴の参照集合に適合しないときに前記ポーズ推定エラーが生じたと決定すること、
によって判断することと、
前記ポーズ推定エラーが生じたときに、少なくとも１つの前記物体認識パラメータを調整することと、を含む方法。
【請求項１８】
少なくとも１つの前記物体検出パラメータが、ウィンドウサイズ、ノイズフィルタリングパラメータ、推定光量、推定ノイズレベル、特徴記述子パラメータ、又は、画像記述子パラメータである、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
少なくとも１つの前記物体検出パラメータが検出チューナーモジュールによって調整され、
該検出チューナーモジュールが検出チューナーモデルを含み、
該検出チューナーモデルが前記物体認識エラーに基づいて少なくとも１つの前記物体検出パラメータを調整する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
ロボットであって、
１以上のプロセッサと、
１以上の該プロセッサと通信可能に接続された１以上の画像取込装置と、
１以上の前記プロセッサと通信可能に接続された非一時的メモリ要素と、
該非一時的メモリ要素に記憶され、少なくとも１つの物体検出パラメータを含む物体検出モジュールと、
前記非一時的メモリ要素に記憶され、少なくとも１つの物体認識パラメータを含む物体認識モジュールと、
前記非一時的メモリ要素に記憶された機械可読命令であって、１以上の前記プロセッサによって実行されたときに、当該ロボットに、少なくとも、
１以上の前記画像取込装置からのデジタル画像データの受信と、
該デジタル画像データに基づいた、前記物体検出モジュールによる候補の物体の検出と、
検出された該候補の物体に基づいた、前記物体認識モジュールによる物体の認識と、
物体認識エラーが生じたか否かの判断と、
該物体認識エラーが生じたときの少なくとも１つの前記物体検出パラメータの調整と、
前記ポーズ推定エラーが生じたか否かの判断と
前記ポーズ推定エラーが生じたときに、少なくとも１つの前記物体認識パラメータの調整と
を実行させる機械可読命令とを具備する、ロボット。