对比文件名称：2012-05-10_JP2012088881A_发明专利_JP2012088881A Person motion detection device and program thereof
目标专利名称：基于前景物体再现扩增实境CN104903934B
本次调用的模型名称：深度分析模型
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：产生场景的参考图像<br>**《直接公开》** | [2] “例えば、映像が固定カメラで撮影された映像であれば、人物が映っていない画像を予め背景画像として撮影しておき、入力されるフレーム（フレーム画像）との差分をとることで、差のある領域を前景領域として抽出する。”<br>（例如，如果影像是由固定摄像机拍摄的影像，则预先拍摄不包含人物的图像作为背景图像，通过将其与输入的帧（帧图像）取差分，来提取有差异的区域作为前景区域。） | 对比文件明确公开了为了进行背景差分处理，需要预先拍摄不包含目标物体（人物）的场景图像作为背景图像（参考图像）。该背景图像即对应于目标专利中“不包含前景物体的参考图像”。该技术特征在对比文件中的作用与在目标专利中相同，均是为后续的图像比较（差分）提供基准。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征B**：捕捉所述场景的图像<br>**《直接公开》** | [2] “人物を撮影した映像から、前記人物の動作を検出する人物動作検出装置”<br>（从拍摄了人物的影像中，检测所述人物动作的人物动作检测装置） | 对比文件明确其装置处理的对象是摄像机拍摄的包含人物的影像（即一系列图像）。捕捉场景的图像是该技术方案的基础和前提。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征C**：所述场景具有未附加到所述场景的前景物体<br>**《直接公开》** | [2] “動きのある領域を前景領域として抽出する”<br>（提取有动作的区域作为前景区域）<br>[2] “主に人物の動いた領域を抽出することができる”<br>（主要可以提取人物移动过的区域） | 对比文件通过背景差分提取的“前景区域”，其对应的物理实体（例如，正在移动的人物）即是未附加到静止场景（背景）上的可移动前景物体。该物体在场景中可自由移动，符合“未附加到场景”的描述。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征D**：所述前景物体包含关注点<br>**《隐含公开》** | [2] “フレーム画像ごとに、画像内の特徴となる点（特徴点）を検出し”<br>（针对每个帧图像，检测图像内成为特征的点（特征点））<br>[2] “特徴点追跡手段１３は、フレーム画像ごとに、あるフレーム画像における特徴点の特徴量と、前フレーム画像における特徴点の特徴量とがマッチング（合致または類似）した場合に同一の特徴点として追跡し”<br>（特征点追踪单元13在每帧图像中，当某帧图像中的特征点的特征量与前一帧图像中的特征点的特征量匹配（一致或类似）时，将其作为同一特征点进行追踪） | 对比文件公开了在图像（包括前景区域）中检测并追踪“特征点”。这些特征点用于表征物体的运动轨迹。虽然对比文件未明确限定这些特征点必须位于“前景物体”上，但其技术方案（背景差分后在前景区域检测特征点，或直接检测并追踪，但背景特征点可能被过滤）隐含了所追踪的特征点有很大概率位于运动的前景物体（人物）上，以用于分析人物动作。因此，本领域技术人员结合上下文，能够合理推断出前景物体上包含用于追踪的“关注点”（即特征点）。 |
| **技术特征E**：所述关注点是所述前景物体的属性<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 目标专利说明书强调关注点是前景物体的“独特物理方面”或“物理特性”（如指尖、指甲）。对比文件中的“特征点”是基于图像处理算法（如Harris、SIFT、SURF）从图像中提取的局部特征，是图像像素层面的表达，并非直接对应于前景物体固有的、预先定义的物理属性。两者在技术本质上不同。对比文件未公开关注点是前景物体物理属性的技术特征。 |
| **技术特征F**：其中所述前景物体为用户的至少一个手指或指针且所述关注点为所述用户的所述至少一个手指或所述指针的尖端<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件全文针对的是“人物”的整体动作检测（如指物、放置物品），其前景物体是整个人体或人体部分，并未具体限定或专注于“用户的手指或指针”，更未将关注点具体定义为“手指或指针的尖端”。该技术特征是目标专利应用于特定人机交互场景的具体限定，未被对比文件公开。 |
| **技术特征G**：其中所述图像是使用不具有深度信息的摄像机捕捉的<br>**《直接公开》** | [2] “カメラで撮影された映像”<br>（用摄像机拍摄的影像） | 对比文件通篇使用普通摄像机拍摄的2D影像（视频流）进行处理，未提及任何深度摄像机、深度图或深度信息。本领域技术人员能够毫无疑义地确定其使用的是不提供深度信息的普通摄像机。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征H**：使所述图像或不包含所述前景物体的所述场景的所述参考图像扭曲，因此所述图像及所述参考图像具有相同视图，其中扭曲包括：从所述参考图像提取特征<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 目标专利的“扭曲”是关键步骤，目的是通过计算单应性等方式，使当前图像与参考图像的视角对齐（例如，都变为正视图），以进行精确的像素级比较。对比文件的背景差分处理直接在当前帧与预存的背景图像（参考图像）之间进行，并未进行任何使两者视图统一的“扭曲”操作。其“提取特征”是为了追踪特征点轨迹，并非用于计算扭曲所需的姿势。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征I**：从所捕捉的所述场景的图像提取特征<br>**《直接公开》** | [2] “特徴点検出手段１２は、入力される映像のフレームごとに、フレーム画像の特徴となる点（特徴点）を検出するものである。”<br>（特征点检测单元12，针对输入的影像的每一帧，检测帧图像中成为特征的点（特征点）。）<br>[2] “Ｈａｒｒｉｓオペレータ”、“ＳＩＦＴ”、“ＳＵＲＦ” | 对比文件明确公开了从输入的图像（帧）中提取特征点（例如使用Harris、SIFT、SURF算法），这是其生成特征点轨迹信息的基础步骤。该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征J**：基于将所述所捕捉的图像中的所提取的特征与所述参考图像中的所提取的特征进行比较来产生所述图像和所述参考图像之间的姿势<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 目标专利通过比较当前图像与参考图像（或已知目标图像）中的特征，计算单应性等来估计摄像机姿势。对比文件没有此类操作。其背景差分不需要计算姿势；其特征点提取和追踪是为了生成运动轨迹，并非用于计算图像与参考图像之间的相对姿势。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征K**：以及基于所述姿势扭曲所述图像或所述参考图像<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 如对特征H、J的论述，对比文件未公开计算“姿势”，因此自然也缺乏基于姿势进行“扭曲”的步骤。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征L**：在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像以检测属于所述前景物体上的所述关注点的像素<br>**《隐含公开》** | [2] “人物が映っていない画像を予め背景画像として撮影しておき、入力されるフレーム（フレーム画像）との差分をとることで、差のある領域を前景領域として抽出する。”<br>（预先拍摄不包含人物的图像作为背景图像，通过将其与输入的帧（帧图像）取差分，来提取有差异的区域作为前景区域。） | 虽然对比文件没有“扭曲之后”的限定，但其核心步骤之一正是将当前图像（输入帧）与参考图像（背景图像）进行比较（取差分），以检测出发生变化（属于前景物体）的像素区域。该比较的目的是识别前景，这与目标专利中比较图像以检测前景像素的目的相同。因此，本领域技术人员可以从对比文件公开的“背景差分”中，合理推断出“比较图像与参考图像以检测属于前景物体的像素”这一技术手段。由于对比文件未涉及“扭曲”，该特征被认定为隐含公开。 |
| **技术特征M**：使用所述检测到的像素检测所述前景物体上的所述关注点，其中检测所述前景物体上的所述关注点是使用分类器在不使用对所述前景物体的预定几何约束的情况下执行<br>**《直接公开》** | [2] “動作識別手段３０は、…、機械学習のサポートベクターマシン（ＳＶＭ）に基づく手法など、一般的な手法を用いることができる。”<br>（动作识别单元30可以使用基于机器学习支持向量机（SVM）等方法等一般方法。）<br>[2] “「Ｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓ」手法を用いて動作を識別する。”<br>（使用“词袋”方法识别动作。） | 对比文件明确公开了使用分类器（如SVM）对提取的特征（由检测到的像素轨迹构成的特征量）进行分类识别。虽然其识别的对象是“人物动作”，而非“前景物体上的关注点”，但“使用分类器对基于图像像素得到的特征进行处理”这一技术手段本身已被直接公开。分类器的使用通常不依赖于对物体的预定几何约束，而是基于学习到的特征模式。因此，该技术特征中“使用分类器”的部分被直接公开。 |
| **技术特征N**：在显示器上显示所述图像<br>**《隐含公开》** | 无直接对应原文。 | 对比文件虽然未明确记载“显示图像”，但其作为一个人物动作检测装置，处理的是摄像机拍摄的影像。本领域技术人员可以合理推断，此类系统通常包含或连接有显示装置，用于监控、观察处理结果或进行交互。显示所捕捉的图像是该类系统可能具备的常规功能。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征O**：基于所述关注点在所述显示器上于所述图像上方再现扩增对象<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件的技术方案完全围绕人物动作的检测与识别，未涉及任何形式的“扩增实境”（AR）技术，也没有在显示的图像上叠加、再现任何计算机生成的虚拟对象（扩增对象）。这是目标专利区别于现有技术（包括本对比文件）的核心应用和发明目的。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征P**：以及在随后捕捉的图像中追踪所述前景物体，其中所述追踪包括：如果场景有变化，那么更新所述参考图像。<br>**《直接公开》** (部分) / **《未公开》** (部分) | **关于追踪**：[2] “特徴点追跡手段１３は、…特徴点を時間方向に追跡する”<br>（特征点追踪单元13…在时间方向上追踪特征点。）<br>**关于更新参考图像**：无相应记载。 | 1. **追踪前景物体**：对比文件详细公开了在连续帧（随后捕捉的图像）中追踪特征点，从而间接实现了对特征点所属前景物体运动的追踪。该技术特征被直接公开。<br>2. **更新参考图像**：对比文件提及的背景图像是预先拍摄的固定图像，未公开根据场景变化（如光照变化、背景物体移动）动态更新参考图像的技术手段。该部分技术特征未被公开。 |
| **技术特征Q**：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像以检测属于所述前景物体上的所述关注点的像素包括：产生用于所述前景物体的掩模<br>**《直接公开》** | [2] “前景領域抽出手段１１は、抽出した前景領域とそれ以外の領域である背景領域とを区分した情報（例えば、２値画像）を、特徴点検出手段１２に出力する。”<br>（前景区域提取单元11将提取的前景区域与作为其他区域的背景区域区分开的信息（例如，二值图像）输出到特征点检测单元12。） | 对比文件通过背景差分得到区分前景和背景的信息，例如“二值图像”。该二值图像明确标识了前景区域（例如值为1）和背景区域（例如值为0），其作用与目标专利中用于从图像中分割前景物体的“掩模”完全相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征R**：使用所述掩模从所述图像分割所述前景物体<br>**《隐含公开》** | [2] “特徴点検出手段１２は、検出した特徴点が、前景領域抽出手段１１で抽出された前景領域に含まれない場合、特徴点追跡手段１３に出力しないこととする。”<br>（特征点检测单元12在检测到的特征点不包含在前景区域提取单元11提取的前景区域内时，决定不输出到特征点追踪单元13。） | 对比文件虽然没有明确说“使用掩模分割图像”，但其技术方案利用前景区域信息（即掩模）来限制特征点检测和追踪的范围，只处理属于前景区域的部分。这实质上等同于使用掩模信息从整个图像中“分割”出前景物体相关的像素/区域以供后续处理。本领域技术人员能够合理推断出这一技术手段。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征S**：以及使用从所述图像分割的所述前景物体检测所述像素。<br>**《直接公开》** | [2] “特徴点検出手段１２は、入力される映像のフレームごとに、フレーム画像の特徴となる点（特徴点）を検出するものである。”<br>（特征点检测单元12，针对输入的影像的每一帧，检测帧图像中成为特征的点（特征点）。）<br>结合特征R的隐含公开，检测特征点是在前景区域内进行的。 | 在对比文件的方案中，特征点检测步骤（检测像素/特征点）是在限定了前景区域（相当于使用掩模分割后）的基础上进行的。因此，“使用从图像分割的前景物体（区域）检测像素（特征点）”这一技术方案已被对比文件直接公开。 |
| **技术特征T**：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像以检测属于所述前景物体上的所述关注点的像素包括：使用所述图像中的不同于所述参考图像中的对应像素的像素产生前景物体图像<br>**《隐含公开》** | [2] “人物が映っていない画像を予め背景画像として撮影しておき、入力されるフレーム（フレーム画像）との差分をとることで、差のある領域を前景領域として抽出する。”<br>（预先拍摄不包含人物的图像作为背景图像，通过将其与输入的帧（帧图像）取差分，来提取有差异的区域作为前景区域。） | 对比文件通过差分提取“差のある領域”（有差异的区域），这个结果（例如二值图或直接标记出的区域）本质上就是由当前图像中不同于参考图像的像素所构成的前景物体图像信息。虽然对比文件可能未明确将其存储为一个独立的“前景物体图像”，但生成代表前景物体的像素集合是背景差分的直接结果。本领域技术人员能够合理推断出这一技术手段。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征U**：以及在所述前景物体图像中检测属于所述前景物体上的所述关注点的所述像素。<br>**《隐含公开》** | 结合特征D、S、T的论述。 | 基于特征T被隐含公开（产生前景物体图像信息），以及特征S被直接公开（在前景区域检测特征点），本领域技术人员可以合理推断，可以在该前景物体图像信息（或等效的前景区域）中检测属于前景物体上的关注点（特征点）的像素。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征V**：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像包括：在扭曲之后从所述参考图像中的对应像素减去所述图像中的像素以产生每一像素的差<br>**《直接公开》** | [2] “入力されるフレーム（フレーム画像）との差分をとることで”<br>（通过与其与输入的帧（帧图像）取差分） | 对比文件明确公开了将当前图像（输入帧）与参考图像（背景图像）进行“差分”（即减法操作）以找出差异。虽然未限定“扭曲之后”，但“进行像素减法比较”这一具体技术手段已被直接公开。 |
| **技术特征W**：以及比较每一像素的所述差与阈值。<br>**《直接公开》** | [2] “画素値の変動が予め定めた閾値よりも大きい画素を前景領域の画素とすることとしてもよい。”<br>（也可以将像素值变动大于预先规定的阈值的像素作为前景区域的像素。） | 对比文件明确公开了通过比较像素值的变化（即差分结果）与预定阈值来判断像素是否属于前景。该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征X**：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像包括：在扭曲之后产生所述图像及所述参考图像中的对应像素的比率<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件只公开了使用像素差值（减法）进行比较的方法，未提及使用像素比率进行比较的技术手段。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征Y**：以及比较对应像素的所述比率与阈值。<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 由于特征X（使用比率）未被公开，因此比较比率与阈值的步骤也未被公开。 |
| **技术特征Z**：其中在所述显示器上再现所述扩增对象包括再现所述扩增对象以看起来如同所述扩增对象在显示于所述显示器上的所述前景物体下方。<br>**《未公开》** | 无相应记载。 | 该技术特征是关于扩增对象的具体视觉渲染效果（前景物体遮挡扩增对象），是目标专利实现直观交互的关键。对比文件完全不涉及扩增对象的再现，因此该特征未被公开。 |
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