对比文件名称：2007-07-05_JP2007172378A_发明专利_JP2007172378A Apparatus for specifying object to be gazed at
目标专利名称：基于手持式装置中的眼睛俘获的增强现实处理CN103262097B
本次调用模型名称：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：使用装置的第一相机俘获第一图像，所述第一相机相对于所述装置的用户指向外**<br>**《直接公开》** | [2] 第1实施例记载：“カメラ１は、…搭乗者の視野領域を含む自車両の前方の屋外画像を撮影する。”<br>（翻译：相机1是…拍摄包含乘客视野区域的车辆前方的室外图像。） | 对比文件明确公开了第一相机（カメラ1），其被设置在车辆上以拍摄车辆前方的室外图像，即拍摄相对于乘客（用户）向外的场景。该第一相机的作用是捕获用户所观看的场景，与目标专利中第一相机的作用相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征B：使用所述装置的第二相机俘获第二图像，其中所述第二图像包含所述用户的眼睛**<br>**《直接公开》** | [2] 第1实施例记载：“視線センサ２は、１台以上のＣＣＤカメラや赤外線カメラからなる画像撮影装置と…を備えて構成されている。…この画像撮影装置は、搭乗者の顔面を含む頭部付近を撮影できるように自車両の車室内の適所に設置されている。”<br>（翻译：视线传感器2由一台或多台CCD相机或红外相机组成的图像拍摄装置…构成。…该图像拍摄装置被安装在车辆内部的适当位置，以便能够拍摄包含乘客面部的头部附近。） | 对比文件明确公开了用于检测用户眼睛的第二图像捕获装置（視線センサ2中的图像拍摄装置）。该装置拍摄包含用户头部/面部的图像，并从中计算出眼睛的方向，因此其捕获的图像必然包含用户的眼睛。其作用是获取用户眼睛的信息，与目标专利中第二相机的作用相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征C：基于所述第一图像中的一个或一个以上对象而产生第一概率图**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 目标专利中的“第一概率图”是基于第一图像中的对象，用于界定第一图像中哪些区域更可能包含“感兴趣的对象”（参见说明书[0049]）。对比文件中虽然处理第一图像（拍摄图像Pc），并通过文字识别等方式来识别特定物体（如广告牌），但并未公开基于图像内容生成一个用于评估不同区域包含对象概率的“概率图”。对比文件的处理流程是直接识别，而非先产生一个概率分布图。因此，本领域技术人员无法从对比文件中毫无疑义地得出或合理推断出“产生第一概率图”的技术特征。 |
| **技术特征D：基于所述第二图像中的所述用户的所述眼睛而产生第二概率图**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 目标专利中的“第二概率图”是基于用户眼睛的注视方向，用于界定第一图像中哪些区域具有更高的“用户兴趣的概率”（参见说明书[0049]）。对比文件利用第二图像中的眼睛信息计算出视线方向，并据此生成视场图像（Pg），进而判断注视状态和识别注视区域。然而，对比文件并未公开将眼睛注视信息转化为一个覆盖第一图像、为不同区域分配不同概率值（优先级）的“概率图”。其作用更偏向于确定一个具体的注视点或区域，而非生成一个概率分布模型。因此，本领域技术人员无法从对比文件中毫无疑义地得出或合理推断出“产生第二概率图”的技术特征。 |
| **技术特征E：基于所述第一和第二概率图而产生组合概率图**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 由于对比文件未公开“第一概率图”（技术特征C）和“第二概率图”（技术特征D），因此自然也不可能公开将两者组合以产生“组合概率图”的技术特征。 |
| **技术特征F：至少部分基于所述组合概率图而产生与所述第一图像中的所述一个或一个以上对象相关联的增强现实AR信息**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 目标专利的AR信息是基于概率图（尤其是组合概率图）产生的，用于增强显示（如覆盖文本、图形）。对比文件虽然基于眼睛注视识别出特定物体（如广告牌），但其“产生”的信息是物体的身份（如广告内容），且该过程不依赖于“概率图”，更不涉及“增强现实（AR）信息”的生成与覆盖显示。对比文件的目的在于“特定”物体，而非为目标图像“产生”并“叠加”额外的增强信息。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征G：其中基于所述组合概率图而产生所述AR信息包含基于所述组合优先级图而区分所述第一图像中的不同对象的优先级。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 该特征限定了AR信息产生的具体方式，即基于组合概率图区分对象优先级。由于对比文件未公开“组合概率图”，也未公开基于此类图区分对象优先级以产生AR信息的方法，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征H：其中所述概率图包含多个瓦片，且至少部分基于所述第二图像中的所述用户的所述眼睛而给予所述概率图的一个或一个以上瓦片比其它瓦片高的优先级。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 对比文件未提及将图像划分为“瓦片（tiles）”，也未公开基于眼睛信息为不同瓦片分配不同优先级的技术方案。其处理单元是图像整体或通过图像处理确定的特定区域（如中央注视区域），而非预先划分的瓦片网格。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征I：其中所述第一概率图界定所述第一图像中的具有比所述第一图像中的其它区域高的包含感兴趣的对象的概率的一个或一个以上区域；并且中所述第二概率图界定基于所述用户眼睛相对于所述第一图像中的其它区域具有更高的用户兴趣的概率的一个或一个以上区域。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 该特征是对第一、第二概率图具体内容的进一步限定。由于对比文件未公开“第一概率图”和“第二概率图”（技术特征C、D），因此该限定特征也未被公开。 |
| **技术特征J：其进一步包括产生所述第一或第二图像中的至少一者的镜像版本，使得所述第一和第二图像从共同角度对准，其中所述第一和第二概率图中的至少一者是基于所述镜像版本而产生。**<br>**《隐含公开》** | [2] 第1实施例记载：“視線挙動判定部３は、カメラ１により撮影された搭乗者の視野領域を含む屋外の撮影画像を処理することにより、視線センサ２により検出された搭乗者の視線方向の視野画像を所定時間毎に順次生成する。”<br>“算出したカメラ軸Ａｃおよび視線軸Ａｇの情報に基づき、カメラ軸Ａｃを視線軸Ａｇに射影変換する行列を求め、カメラ１が撮影した撮影画像Ｐｃのデータを射影変換することにより、搭乗者の視線軸Ａｇ方向の視野画像Ｐｇを所定時間毎に順次生成する。”<br>（翻译：视线举动判定部3通过处理由相机1拍摄的包含乘客视野区域的室外拍摄图像，顺序生成由视线传感器2检测到的乘客视线方向的视场图像。基于算出的相机轴Ac和视线轴Ag的信息，求得将相机轴Ac投影转换到视线轴Ag的矩阵，通过对相机1拍摄的拍摄图像Pc的数据进行投影转换，从而顺序生成乘客视线轴Ag方向的视场图像Pg。） | 对比文件公开了第一图像（拍摄图像Pc）和第二图像（用于计算视线轴Ag的图像）来自不同方向的相机。为了使两者关联，对比文件通过“射影変換”（投影变换）将拍摄图像Pc转换为与用户视线方向一致的视场图像Pg。这一变换过程（将相机视角的图像转换到以用户眼睛为视角的图像）在几何上等效于或包含了“镜像”或视角对准的操作，其目的正是为了使场景图像（第一图像）与眼睛的观察角度（从第二图像推导出）从共同角度（即用户视角）对准。本领域技术人员可以理解，为了基于眼睛方向分析场景，进行此类视角对准是隐含的必要步骤。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征K：其中使所述第一和第二图像时间同步。**<br>**《直接公开》** | [2] 第1实施例记载：“ここで、計測時刻情報の同期判断は、視線データの計測時刻を基準とし、視線データの計測時刻に最も近い計測時刻の撮影データを選択する。”<br>（翻译：此处，测量时刻信息的同步判断以视线数据的测量时刻为基准，选择与视线数据的测量时刻最接近的测量时刻的拍摄数据。） | 对比文件明确公开了需要使来自视线传感器（第二图像源）的数据和来自相机（第一图像源）的数据在时间上同步，具体方法是选择时间最接近的拍摄数据与视线数据进行配对处理。这确保了第一图像和第二图像对应于“大体上同时”或“相同时刻”，即时间同步。该特征被直接公开。 |
| **技术特征L：其进一步包括针对第一图像序列和第二图像序列的每个图像来重复所述方法，其中所述第一图像序列与所述第二图像序列时间同步。**<br>**《隐含公开》** | [2] 第1实施例记载：“視線挙動判定部３は、…搭乗者の視線方向の視野画像を所定時間毎に順次生成し…”<br>“視線センサ２…算出した全ての視線データを計測時刻情報と共に視線挙動判定部３へ所定時間毎に繰り返して出力する。”<br>（翻译：视线举动判定部3…按预定时间顺序生成乘客视线方向的视场图像…视线传感器2…将计算出的所有视线数据连同测量时刻信息，按预定时间重复输出到视线举动判定部3。） | 对比文件描述了系统持续工作：相机1不断拍摄（第一图像序列），视线传感器2不断检测并输出视线数据（对应第二图像序列），视线举动判定部3按预定时间（每个测量时刻）顺序生成视场图像并进行判定。结合已公开的“时间同步”（特征K），本领域技术人员可以合理推断，该系统是针对时间同步的图像序列持续重复执行其物体识别方法。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征M：其进一步包括针对第一图像序列中的每第N图像以及第二图像序列中的每第N图像来重复所述方法，其中所述第一图像序列与所述第二图像序列时间同步，且其中N表示大于或等于2的整数。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 对比文件描述的是按“所定時間毎”（每个预定时间/每个测量时刻）进行处理，即处理每个时间同步的图像对，并未公开或暗示可以跳过某些图像（即每第N帧，N≥2）进行处理以节省资源的技术方案。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征N：其中通过包含所述第一相机、所述第二相机和显示器的手持式装置来执行所述方法。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 对比文件中的装置明确是安装在车辆（如汽车）上的系统（“自車両”），其相机和传感器固定于车体，并非“手持式装置”。目标专利强调手持式装置（如手机）的应用场景，其技术背景包括处理能力、电池电力有限等手持式特有的问题。对比文件的装置环境和技术背景与手持式装置有本质区别。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征O：其中实时地执行所述方法。**<br>**《隐含公开》** | [2] 背景技术及发明内容部分提及“搭乗者が関心を持った対象物体を推定”、“注視した屋外の注視対象物体を特定する”等目的。<br>第1实施例记载：“所定時間毎に順次生成し”（按预定时间顺序生成）。 | 对比文件旨在识别乘客正在注视的物体，其处理流程（按预定时间顺序生成图像、判定、识别）是为了对当前发生的事件（注视）做出响应。虽然未明确使用“实时”一词，但本领域技术人员根据其应用目的（识别当前注视的物体）和处理方式（连续、按时间顺序处理），可以合理推断其执行是实时或近实时的。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征P：其进一步包括：使用所述第一相机俘获第一图像序列，使用所述第二相机俘获第二图像序列，其中所述第二图像序列包含所述用户的所述眼睛**<br>**《隐含公开》** | 同技术特征L的引用。对比文件描述了相机1持续拍摄室外图像（第一图像序列），视线传感器2持续检测视线（对应包含用户眼睛的第二图像序列）。 | 从对比文件系统持续工作的描述中，本领域技术人员可以毫无疑义地推断出，其必然涉及使用第一相机俘获第一图像序列，以及使用第二相机（视线传感器中的图像拍摄装置）俘获包含用户眼睛的第二图像序列。该特征被隐含公开。 |
| **技术特征Q：基于所述第二图像序列中的所述用户的所述眼睛而产生多个概率图**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 该特征要求基于第二图像序列产生“多个概率图”。如对特征D的分析，对比文件未公开“概率图”的概念。此外，即使考虑时间序列，对比文件也只是生成一系列视场图像并进行注视判定，并未将这些信息综合成多个概率图。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征R：至少部分基于所述多个概率图而产生所述AR信息**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 由于对比文件未公开“多个概率图”（技术特征Q），也未公开“AR信息”的产生（技术特征F），因此该特征未被公开。 |
| **技术特征S：显示所述AR信息与所述第一图像序列。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 对比文件未描述将识别出的物体信息作为“增强现实（AR）信息”覆盖显示在原始的第一图像序列上。其系统可能将识别结果用于其他目的（如记录、评估），但并未公开“显示AR信息与第一图像序列”这一特征。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征T：其进一步包括通过以优先级区分的次序处理AR信息而基于所述不同对象的优先级区分来执行对所述不同对象的对象识别。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 该特征限定了对象识别的具体次序是基于优先级区分。对比文件虽然会根据注视状态触发对特定区域（如中央部分）的识别，但这是一种基于事件（注视）的触发机制，而非基于一个覆盖全图的、量化的“优先级图”来对所有潜在对象进行排序处理。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征U：其进一步包括显示所述增强现实AR信息与所述第一图像。**<br>**《未公开》** | 未找到对应内容。 | 同技术特征S，对比文件未公开“显示增强现实AR信息与第一图像”这一特征。 |
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