JP3116055B2 - 光学的パタ−ン識別装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ニュ−ラルネットワ−
クを用いたパタ−ン識別装置に関し、特に、入力情報の
前処理装置を付加された、ニュ−ラルネットワ−クを用
いたパタ−ン識別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、入力画像（即ち被検画像）のパタ
−ンを識別する方法としては、ニュ−ラルネットワ−ク
を用いる方法が良く提案されている。このニュ−ラルネ
ットワ−クを用いる方法では、入力画像のパタ−ンの多
少の欠落や変形等の曖昧さがあっても、それに対応した
記憶画像（参照画像）を連想することができ、文字認識
や音声認識、その他のパタ−ン認識等に有効であると考
えられている。然し乍ら、このニュ−ラルネットワ−ク
においては、その記憶パタ−ンの画素数と、パタ−ン数
に応じて、膨大な数のニュ−ロンが必要であり、更に、
一般に、ニュ−ロン数の二乗のニュ−ロン間に配線が必
要であるために、大情報量の画像や数多くの画像を一度
に記憶することが困難であるという欠点があった。

【０００３】また、被検パタ−ンの大きさの変化や画面
内における回転及び位置の変化があると、正しい識別が
得られなくなるので、回転したパタ−ンや、大きさの異
なるパタ−ンも記憶させておかなければならず、前記の
記憶できるパタ−ン数が少なくならざるを得ないもので
あった。このように、沢山の画像を記憶することは、ニ
ュ−ロン数の増大につながり、その結果として、装置規
模の増大、処理時間の増大、装置コストの増大等の問題
をもたらしていた。

【０００４】更に、入力情報のパタ−ンをそのままニュ
−ラルネットワ−クの入力とすることは、入力情報の特
徴を表わしていない余分な情報までも、ニュ−ラルネッ
トワ−クに入力することになり、必要以上に、ニュ−ラ
ルネットワ−クのニュ−ロン数、結線数を大きくし、し
かも、特徴が不明確であるので、ニュ−ラルネットワ−
クの学習時間をいたずらに、大きくし、最悪の場合に
は、学習が有効に行なわれないという結果となってい
た。

【発明が解決しようとする課題】

【０００５】本発明は、上記の問題点を解決するために
為されたもので、ニュ−ラルネットワ−クによる入力画
像の識別を、高速、且つ、安価な装置で実現できるパタ
−ン識別装置を提供することを目的とする。また、本発
明は、入力画像の回転やシフトが存在するときも、識別
可能で、しかも、大量の参照画像を記憶することができ
る光学的パタ−ン識別装置を提供することを目的とす
る。更に、本発明は、入力情報の特徴を抽出することに
より、ニュ−ラルネットワ−クでの学習時間が短く、学
習が有効に行なわれる可能性が高いパタ−ン識別装置を
提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記の技術的
な課題の解決のために成されたもので、少なくとも、複
数の入力を受容でき、該複数の入力による入力値を演算
処理することにより、一つの出力値を出力する複数の演
算単位（以下ニューロンと称する）と、その各々のニュ
ーロンの出力と、他のニューロン或いはその出力を行な
ったニューロン自体の入力とを結合する結合手段を持
ち、その各々の結合手段は、これに関わる出力値を入力
値に変換する結合係数を有するニューラルネットワーク
を用いてパターンの識別を行なうためのパターン識別装
置において、少なくとも識別すべき入力パターンの自己
相関のパターンを得るための、或いは該入力パターンの
自己相関の二乗のパターンを得るための自己相関パター
ン検出装置を備え、且つ、得られた自己相関パターンに
基づいた出力をニューラルネットワークの入力とし、更
に、前記の自己相関のパターンが２次元パターンである
場合には、その自己相関パターンのピーク位置を中心と
するほぼ１８０度乃至それ以上の中心角を持つ扇型の２
次元空間内で、これを等しい中心角の扇型の小領域に分
割した空間的小領域群Ａと、前記扇型の２次元空間内
で、これを前記ピーク位置を中心とする同心の円弧によ
り、小領域に分割した小領域群Ｂとを仮定し、前記入力
パターンの自己相関のパターンの値或いは自己相関の二
乗のパターンの値のその小領域内での積分値を、各々の
小領域からの出力として、これらのうち、前記小領域群
Ａによる積分値、或いは、前記小領域群Ｂによる積分
値、或いは、その両方をニューラルネットワークの入力
とすることを特徴とする前記光学的パターン識別装置で
ある。

【０００７】入力パターンの自己相関の二乗のパターン
を得るための前記自己相関パターン検出装置は、少なく
とも、コヒーレント光源と、識別すべき入力パターンを
コヒーレントに表示する第１の空間光変調器又は空間光
変調装置と、前記の第１の空間光変調器又は空間光変調
装置の画面上に表示されたコヒーレントパターンを光学
的にフーリエ変換する第１のフーリエ変換レンズと、こ
れによりフーリエ変換されて得た複素振幅分布に基づく
強度分布に応じて出力コヒーレント光の強度分布又は複
素振幅分布を変調する第２の空間光変調器又は空間光変
調装置と、前記第２の空間光変調器又は空間光変調装置
からの出力コヒーレント光を再度光学的にフーリエ変換
する第２フーリエ変換レンズを有することが好適であ
る。

【０００８】前記の各積分値を出力とするために、各小
領域に対応した形状の受光素子が、前記第２のフーリエ
変換レンズによるフーリエ変換面上に配置されている構
成がよい。また、前記の第１及び／又は第２の空間光変
調器又は空間光変調装置は、２次元イメージセンサを入
力部とし、このイメージセンサの出力映像信号を、電気
アドレス型空間光変調器に入力して、前記２次元イメー
ジセンサに入射する入射光強度分布に基づいて形成され
たパターンを表示するものが好適である。該入力パター
ンの自己相関の二乗のパターンを得るための自己相関パ
ターン検出装置は、前記第１の空間光変調器或いは空間
光変調装置に、識別すべき入力パターンを、平行移動の
関係で二重に表示し、この表示された２つのパターンの
間の相関の二乗を自己相関の二乗パターンとするものが
好適である。そして、前記の小領域群Ａによる積分値を
出力とする場合には、該中心角をほぼ１８０度とし、各
小領域からの出力信号の配置パターンを、最も出力の大
きい小領域或いは最も小さい小領域からの出力信号の出
力信号パターン中の位置が、常に、予め決めた位置に
し、更に、その前後の小領域からの出力の順番は、小領
域群の空間的配置と同様となるようにシフトさせる信号
列の再配置のための装置を備え、その再配置された信号
列パターンが該ニューラルネットワークに入力されるも
のが好適である。また、自己相関パターン検出装置から
の出力を適当な閾値レベルを用いて２値化してからニュ
ーラルネットワークへ入力する構成が好適である。

【０００９】

【作用】本発明の構成によると、入力パタ−ンの自己相
関関数は、パタ−ンに含有する線分の方向と長さを原点
の回りに集積した形になっている。更に、入力パタ−ン
の中に周期構造がある場合には、その周期と方向の情報
をも含有している。従って、入力パタ−ンの自己相関を
取ることは、一つの有効な特性の抽出とみなすことがで
き、この情報をニュ−ラルネットワ−クの入力とするこ
とにより、少ない入力情報で、十分な識別を行なうこと
ができる。また、前記の小領域群Ａを有する構成とする
場合には、入力パタ−ンの大きさが変化しても、各小領
域からの出力は変化しないので、入力パタ−ンの大きさ
について、不変の入力情報をニュ−ラルネットワ−クに
与えることができる。

【００１０】更に、前記の小領域群Ｂを有する構成とす
る場合には、入力パタ−ンが入力面内で回転しても、各
小領域からの出力は変化しないので、入力パタ−ンの面
内回転について、不変の入力情報をニュ−ラルネットワ
−クに与えることができる。更に、前記の小領域群Ａを
有し、尚且つ、前記の信号列再配置装置を具備した構成
とすると、入力パタ−ンが入力面内で回転しても、最大
出力或いは最小出力の領域の信号列内の位置が一定とな
っているので、入力パタ−ンの面内回転に対してほぼ一
定であり、尚且つ、入力パタ−ンの大きさが変化しても
不変に保持される入力信号をニュ−ラルネットワ−クに
入れることができる。

【００１１】尚、識別すべき入力パタ−ンの自己相関の
二乗パタ−ンを得る手段として、コヒ−レント光源と、
第１及び第２の空間光変調器或いは空間光変調装置並び
に、第１及び第２のフ−リエ変換レンズを用いた光学的
手段を取る場合には、先ず、第１の空間光変調器或いは
空間光変調装置にコヒ−レントに表示された入力パタ−
ンに基づいた複素振幅分布のフ−リエ変換が、第１のフ
−リエ変換レンズにより、第２の空間光変調器或いは空
間光変調装置の受光面上に得られ、その受光面上におけ
る光強度分布に応じて、第２の空間光変調器或いは空間
光変調装置の出力光の複素振幅分布は、入力パタ−ンの
フ−リエ変換の二乗のパタ−ンとなっている。この第２
の空間光変調器或いは空間光変調装置からの出力光が、
第２のフ−リエ変換レンズを通って、そのフ−リエ変換
面に置かれた受光素子上に、その出力光の複素振幅分布
のフ−リエ変換に相当する複素振幅分布を形成する。こ
の複素振幅分布が、入力パタ−ンの自己相関パタ−ンに
相当するが、実際に受光素子によって観察されるのは、
光の強度分布であるために、受光素子の出力として、入
力パタ−ンの自己相関の二乗のパタ−ンが得られること
になる。

【００１２】但し、この時に、使用した空間光変調器或
いは空間光変調装置からの出力光の光量分布のコントラ
ストが低いと自己相関パタ−ンに直流ノイズが乗ること
がある。そのような場合には、入力パタ−ンを、第１の
空間光変調器或いは空間光変調装置の上で、互いに、平
行に移動する位置になるように、２つ並べて表示する
と、第２の空間光変調器の上では、入力パタ−ン全体の
自己相関の二乗のパタ−ンに加えて、２つの表示パタ−
ン間の相関の二乗パタ−ンが得られる。この２つの表示
パタ−ン間の相関の二乗パタ−ンは、２つのパタ−ンが
同じパタ−ンであるから、自己相関の二乗パタ−ンと同
等となり、しかも、過大な直流バイアスノイズを含有し
ないものである。尚、自己相関パタ−ン検出装置からの
出力を、２値化してからニュ−ラルネットワ−クに入力
すると、その学習の集束は、より早く行なわれるので、
より高速な学習を行なうことができる。

【００１３】次に、本発明の光学的パタ−ン識別装置を
具体的に実施例により説明するが、本発明はそれらによ
って限定されるものではない。

【００１４】

【実施例１】図１は、本発明のパタ−ン識別装置の１例
の具体的構成を示す模式的構成図である。

【００１５】即ち、文字等の入力パタ−ンは、例えば小
さい画素に分割されて、画素デ−タとして自己相関パタ
−ン検出装置１に入力される。ここで、入力パタ−ンを
自己相関パタ−ン検出装置１に入力する手段は、図示さ
れていないが、例えば、ＣＣＤや撮像管を用いた撮像装
置等を用いて入力することは、既知の手段である。ま
た、自己相関パタ−ン検出装置１が光学的な手段を用い
たものである場合に、前記の入力手段は、光アドレス型
空間光変調器の書き込み面に入力パタ−ンを結像するこ
とによっても、実現することができる。

【００１６】自己相関パタ−ン検出装置１では、入力パ
タ−ンの自己相関の演算と、演算結果のデ−タのニュ−
ラルネットワ−ク入力デ−タ形式への変換が行なわれ
る。ここで、自己相関パタ−ン検出装置１で、入力パタ
−ンの自己相関の演算は、演算回路或いはコンピュ−タ
プログラムにより、容易に実現することができる。特
に、入力パタ−ンの画素数が多く、積分演算に多くの時
間が必要となる時に、フ−リエ変換の二乗のフ−リエ変
換の演算結果が自己相関と同等となるので、ソフトウエ
ア演算により自己相関演算を行なう場合には、高速フ−
リエ変換（ＦＥＴ）アルゴリズムを用いて、より高速な
自己相関演算が可能である。

【００１７】また、自己相関演算については、光学的に
も演算が可能である。従来の光学的相関演算といえば、
マッチドフィルタリングやジョイントトランスフォ−ム
法が知られているが、過去の研究においては、相関出力
のピ−クを検出することのみに重点がおかれていた。然
し乍ら、その出力パタ−ンをリニアに取ることにより、
或いは、その出力パタ−ンをピ−クのみでなく有限の面
積にわたって取ることにより、自己相関パタ−ンを得る
ことができる。但し、光学的に得られたパタ−ンを通常
の様に、強度パタ−ンとして、観察する場合には、ここ
で得られるパタ−ンは、正確には、自己相関の二乗パタ
−ンである。

【００１８】自己相関演算の結果は、入力パタ−ンを構
成する線分の位置情報を捨てて、その長さと方向の情報
のみを取り出したもの及び、周期構造についての情報を
取り出したものとなり、入力パタ−ンをラスタスキャン
により、そのまま画素情報で表わす場合に比べて、大幅
な情報量の圧縮が可能である。特に、自己相関演算の結
果では、回転対称のデ−タとなるから、演算の結果のデ
−タをｒ−θ座標系（即ち、極座標系）に表わすこと
が、特に有効である。

【００１９】このようにして、情報量が大幅に削減され
たデ−タをニュ−ラルネットワ−ク８に入力として、用
いることにより、小さなニュ−ラルネットワ−クの規模
でも有効なパタ−ン識別を行なうことができる。また、
不要な情報（即ち特徴を表わしていない情報）が少なく
なっているので、速やかな学習の収束が得られる。

【００２０】尚、図１中で破線で示した信号列の再配置
装置７は、本発明に必須のものではないが、これを設け
ることにより、更にニュ−ラルネットワ−クでの記憶パ
タ−ンを多くすることができる。この信号列再配置装置
７については、後に述べる他の実施例の説明で、図面を
用いて説明する。ここで、ニュ−ラルネットワ−ク８
は、電気的処理回路を用いたもの、汎用処理回路上にお
いて、プログラムにより動作させるもの等が、実現され
ているが、これらは、ニュ−ラルネットワ−クの性質
上、回路規模が大きくなりがちで、本格的なニュ−ラル
ネットワ−クの構築に大きな妨げとなっていた。この回
路規模の構築は、入力情報量の二乗に比例して大きくな
るので、本発明において、入力情報量が削減されること
は非常に大きな効果が得られることになる。尚、このニ
ュ−ラルネットワ−クを光学的に実現する方法も現在研
究されており、光学的ニュ−ラルネットワ−クにおいて
も、入力情報量の削減が空間光変調器の負担の低減や、
学習の高速化等の大きな効果を有するものである。

【００２１】

【実施例２】自己相関のパタ−ンが２次元パタ−ンであ
る場合に、上記のように、回転座標系（即ち、ｒ−θ座
標系）に、自己相関演算結果のデ−タを取ると有効であ
り、その自己相関パタ−ンのピ−ク位置を中心とするほ
ぼ１８０度乃至それ以上の中心角を有する扇型の２次元
空間内で、これを等しい中心角の扇型の小領域に分割し
た空間的小領域群Ａと、前記扇型の２次元空間内で、ピ
−ク位置を中心とする同心の円弧で小領域に分割した小
領域群Ｂを仮定し、その各々の小領域での自己相関の値
或いは自己相関の二乗の値のその小領域内での積分値を
各小領域からの出力として、これらの内、小領域群Ａに
よるもの、或いは、小領域群Ｂによるもの、或いはその
両方によるものをニュ−ラルネットワ−クの入力とする
と、これらの小領域は、各々、ｒ−θ座標系での、θ一
定時のｒ方向積分出力及びｒ一定時のθ方向積分出力に
対応して、より有効にデ−タを活用することができる

【００２２】図２は、このように座標系をとったとき、
自己相関パタ−ンの検出領域を示す説明図である。即
ち、前記の小領域群Ａ及びＢで、各々、１８０度の領域
を有する場合を示している。ここで、小領域群Ａ６ａ
は、扇型の小領域６ａ１、６ａ２、・・・６ａｎからな
り、扇型の中心角は、全ての小領域において等しくして
ある。また、小領域群Ｂ６ｂは、同心円の帯状の小領域
６ｂ１、６ｂ２、・・・・６ｂｎからなる。ここでは、
中心付近は特に相関出力が大きくなる場合があるので、
不感帯（即ち、その部分の相関出力は、各領域の出力に
合算しない）とすることもできる。

【００２３】このような領域を考えると、自己相関パタ
−ンは、点対称なパタ−ンであるので、各々１８０度に
およぶ２つの小領域群各々に全ての自己相関の情報が含
有されることになる。そして、小領域群Ａ６ａでは、こ
の扇型の半径が十分に大きいと、識別すべき入力パタ−
ンの大きさが変化しても、各小領域６ａｉからの出力
は、変化しないことになり、大きさ不変の識別を行なう
ことができる。また、小領域群Ｂでは、識別すべき入力
パタ−ンが入力面内で回転しても、各小領域６ｂｉの出
力は変化しないことにより、回転不変の識別を行なうこ
とができる。

【００２４】

【実施例３】実施例１の後半では、本発明の自己相関演
算は光学的にも行なうことができると述べたが、この光
学的手段としては、少なくとも、コヒ−レント光源と、
識別すべき入力パタ−ンをコヒ−レントに表示する第１
の空間光変調器或いは空間光変調装置と、その第１の空
間光変調器或いは空間光変調装置に表示されたコヒ−レ
ント表示パタ−ンを、光学的にフ−リエ変換する第１の
フ−リエ変換レンズと、これによりフ−リエ変換された
結果の複素振幅分布に基づいた強度分布に応じて出力コ
ヒ−レント光の強度分布又は複素振幅分布を変調する第
２の空間光変調器或いは空間光変調装置と、その第２の
空間光変調器或いは空間光変調装置からの出力コヒ−レ
ント光を再度光学的にフ−リエ変換する第２のフ−リエ
変換レンズとから構成される。すると、準実時間で、光
学的自己相関演算を行なうことができる（但し、上記の
ように、正確には、観察される光量は、自己相関の二乗
に対応したものとなる）。また、ここでも、実施例２で
説明したように、各小領域内での積分値を出力とするた
めに、各小領域に対応した形状の受光素子を配置するこ
とが好適である。

【００２５】図３は、以上のような構成の光学的自己相
関演算手段と受光素子を備えた、光学的自己相関パタ−
ン検出手段１の１例を示す構成図である。例えば、Ｈｅ
−Ｎｅレ−ザ等のコヒ−レント光源１１から出射した光
束１２は、ビ−ムエクスパンダ１３により、その光束径
を適当な大きさに広げられ、ビ−ムスプリッタ−１４に
より、光束１２ａ及び光束１２ｂに分けられる。光束１
２ａは、更に、ビ−ムスプリッタ−１８で反射されて、
空間光変調器１７の読み出し面に入射する。

【００２６】この空間光変調器１７は、入力光の強度分
布に応じて読み出し面の強度反射率分布或いは読み出し
光に対する屈折率分布（これらをまとめて複素振幅反射
率分布と称する）が変化するものである。従って、空間
光変調器１７で反射された光束１２ａ（即ち、空間光変
調器１７の出力光束）は、この空間光変調器１７への入
力光強度分布に応じた強度分布及び位相分布（これらを
まとめて複素振幅分布と称する）を有することになる。
そこで、この空間光変調器１７への入力として、入力パ
タ−ン９を照明して、結像レンズにより、その空間光変
調器１７の入力面（書き込み面）に結像させれば、入力
パタ−ンに応じた複素振幅分布の光束１２ａが、空間光
変調器１７の出力面（即ち読み出し面）上に得られる。

【００２７】この光束１２ａは、更に、ビ−ムスプリッ
タ−１８を通って、フ−リエ変換レンズ１９を通り、空
間光変調器２０の書き込み面に入射する。尚、この空間
光変調器２０は、前記の空間光変調器１７と同様な構成
のものである。このとき、空間光変調器１７の読み出し
面及び、空間光変調器２０の書き込み面が、各々、フ−
リエ変換レンズ１９の前側焦点面及び後側焦点面になる
ように設定する。すると、空間光変調器１７の読み出し
面上での光束１２ａの複素振幅分布のフ−リエ変換の二
乗に対応する光強度分布が得られる。ここで、この空間
光変調器２０の読み出し面には、全反射ミラ−１５で反
射され、更に、ビ−ムスプリッタ−２１で反射された光
束１２ｂが入射し、前記の書き込み面上での光強度分布
に対応した複素振幅分布をもって、空間光変調器２０を
出射し、ビ−ムスプリッタ−２１を透過して、フ−リエ
変換レンズ２２を通り、ウェッジリング・デイテクタ２
３に入射する。このとき、空間光変調器２０の読み出し
面とウェッジリング・デイテクタ２３の受光面とは、フ
−リエ変換レンズ２２の各々前側焦点面及び後側焦点面
に位置しており、ウェッジリング・デイテクタ２３の受
光面上には、空間光変調器２０の読み出し面上での光束
１２ｂの複素振幅分布のフ−リエ変換の二乗に対応した
光量分布が得られる。

【００２８】ここで、ウェッジリング・デイテクタ２３
は、図２に示した自己相関パタ−ン検出領域と同様の形
状の受光領域を有する光電変換素子で、その中心は、図
３でのフ−リエ変換光学系の光軸上に設定される。この
ようにして、ウェッジリング・デイテクタ２３上には、
入力パタ−ンの自己相関の二乗に対応した光強度パタ−
ンが得られる。従って、その出力をニュ−ラルネットワ
−ク８の入力とすることにより、識別すべき入力パタ−
ンの識別が可能となる。

【００２９】ここで用いる受光素子は、このようなウェ
ッジリング・デイテクタではなく、矩形の受光領域を持
つ２次元イメ−ジセンサでも良いが、実施例２で説明し
たように、ウェッジリング・デイテクタを用いたもの
が、自己相関パタ−ンの特徴を効果的に抽出することが
可能である。更に、大きさ不変或いは回転不変の認識が
行ない易くなる。

【００３０】尚、ここで用いた空間光変調器１７、２０
は、例えば、ネマテイック液晶パネルに光導電層を設け
た構成のものが、Liquid Crystal Valve(LCLV)の名で、
米国ヒュ−ズ社より市販されている。また、より高速の
動作及び高い分解能を有するものとして、強誘電性液晶
を用いたデバイスも開発されている。更に、Ｂｉ₁₂Ｓｉ
Ｏ₂₀（ＢＳＯ）を用いた透過型の素子も入手可能であ
る。正し、透過型の素子の場合には、読み出し光束の入
射させる方向が変わるために、光学系の変更が必要であ
るが、本質的には反射型の空間光変調器を用いる場合と
同様である。

【００３１】本実施例で用いた光学系は、他の光学的相
関演算装置に比較して、次の点で、本発明のパタ−ン識
別装置に適している。即ち、第１に、比較的解像度の低
い空間光変調器が使えること、これは、実時間動作の空
間光変調器は、比較的に低い解像度であるので、パタ−
ン識別装置の実時間動作を実現する上で、重要な特徴で
ある。第２に、光軸合わせが容易であること、従って、
組立て、調整が容易にできると同時に、悪環境での使用
が可能である。

【００３２】

【実施例４】実施例３で用いた空間光変調器１７、２０
は、実施例４に示す空間光変調装置により置き変えるこ
とができる。即ち、この空間光変調装置は、２次元イメ
−ジセンサを入力部として、この信号により、電気アド
レス型空間光変調器に、前記の２次元イメ−ジセンサに
入射した入射光強度分布に基づいたパタ−ンを表示する
構成とするものである。

【００３３】即ち、図４は、このような空間光変調装置
の１例を示す構成図である。入力光束（即ち書き込み光
束）は、ＣＣＤ撮像素子３１で受光される。ここでは、
撮像素子として、ＣＣＤを用いる。これは、撮像管や、
フォトダイオ−ドアレイを用いることもできる。ＣＣＤ
撮像素子３１からの出力信号は、受像回路３２、デ−タ
処理回路３３を通り、液晶パネル駆動回路３４により、
液晶パネル３５が駆動されて、液晶パネル３５上に、Ｃ
ＣＤ撮像素子３１への入射光量分布に基づいた強度透過
率分布或いは屈折率分布或いはその両方（これらをまと
めて、複素振幅透過率分布と称する）が形成される。

【００３４】そこで、この液晶パネル３５にコヒ−レン
ト光を入射させることにより、その出射光は、液晶パネ
ル３５上で、ＣＣＤ撮像素子３１に入射した光強度パタ
−ンに基づいた複素振幅分布を有することになる。尚、
ここで、最も一般的な電気アドレス型空間光変調器とし
て、液晶パネル３５を用いたが、その他に、透明セラミ
ックスのＰＬＺＴにマトリックス状に電極を配したもの
が開発されている。

【００３５】ところで、本実施例でのデ−タ処理回路３
３は、例えば、入力画像に対して、２値化、或いは、そ
の他のフィルタリング、画像合成等が、回路自体やコン
ピュ−タと接続すること等により、手軽に行なえる点で
有用である。また、前記のように、ここで用いた空間光
変調装置は、ＣＣＤ撮像素子や液晶パネル、更には、そ
れらに付随する回路群等が、使用できる。それにより、
簡単に且つ安価に空間光変調装置を作成できる。

【００３６】

【実施例５】実施例３で、光学的自己相関パタ−ン検出
手段の１例を説明したが、このような光学的自己相関パ
タ−ン検出手段では、空間光変調器のダイナミックレン
ジが小さい場合には、即ち、その消光比が低い場合に
は、検出面の光軸上に、大きな光量が集中し、自己相関
パタ−ンの検出が不正確になる可能性がある。これは、
空間光変調器の表示面において、本来、透過率が０であ
るべきであるところから漏れてきた光量が、そのフ−リ
エ変換面である検出面上において、全て、光軸上に集中
してしまうためである。このような場合には、前記の第
１の空間光変調器或いは空間光変調装置に、識別すべき
入力パタ−ンを、２つ平行移動の位置関係に表示してお
いて、この表示された２つのパタ−ン間の相関の二乗に
相当するパタ−ンを自己相関の二乗パタ−ンとして扱う
ことが好適である。

【００３７】図５は、以上のような構成による、識別す
べき入力パタ−ンの表示及び自己相関の強度パタ−ンを
説明するための説明図である。ここで、図５のａは、図
３の空間光変調器１７の読み出し面上で得られる空間光
変調器１７からの出力光強度分布、或いは、図４の液晶
パネル３５上での出力光強度分布を示しており、入力パ
タ−ン表示領域４１の中で、入力パタ−ン４２に対応す
る強度分布が２つ、互いに、平行移動の関係の位置で出
力されている。これらの強度分布は、自己相関パタ−ン
検出装置１への入力パタ−ンに基づいており、その入力
パタ−ンを２つ互いに、平行移動した位置に表示した形
になっている。

【００３８】このような入力は、図３の空間光変調器１
７では、入力パタ−ンに対して２つの結像レンズを配置
して、空間光変調器１７の書き込み面上に、２つの入力
パタ−ンを結像することにより、容易に、実現すること
ができる。また、図４に示す空間光変調装置において、
前記と同様に、２つの結像レンズを用いても良いし、Ｃ
ＣＤ撮像素子３１により、取り込んだ入力パタ−ンの画
像を、デ−タ処理回路３３により合成して、２重に液晶
パネル３５に表示するようにしても良い。図５のｂは、
第２の空間光変調器（即ち、図３に示す空間光変調器２
０）或いは空間光変調装置（即ち、図３の空間光変調器
２０を図４に示す空間光変調装置で置き変えたもの）で
の、入力或いは出力光強度分布を示している。これは、
入力パタ−ン４２の一つのパタ−ンのフ−リエ変換の二
乗のパタ−ン（即ち、強度パタ−ン）に、干渉縞パタ−
ンが重畳されたものとなっている。

【００３９】この干渉縞パタ−ンは、その周期が図５の
ａに示す２つの入力パタ−ン４２の距離に反比例し、そ
の周期構造の方向が、図５ａに示す２つの入力パタ−ン
４２の相対的方向に対応している。図５ｂに示す入力パ
タ−ンのフ−リエ変換の強度パタ−ン４３を更にもう一
度光学的にフ−リエ変換して得られる強度パタ−ンが、
図５ｃに示すパタ−ンで、これは、０次の自己相関の強
度パタ−ン４４と、±１次の自己相関の強度パタ−ン４
５からなっており、この強度パタ−ンが、図３でのウェ
ッジリング・デイテクタ２３上に得られる。ここで、０
次の自己相関の強度パタ−ン４４は、図５ａに表示され
たパタ−ン全体の自己相関であり、±１次の自己相関の
強度パタ−ン４５は、図５ａで表示された２つのパタ−
ン４２相互による自己相関パタ−ンである。

【００４０】このとき、仮に、第２の空間光変調器或い
は空間光変調装置の変調度が低いと、そこで漏れ出た光
が、全て、出力面上の光軸上（即ち、図５ｃの０次の自
己相関の強度パタ−ン４４の中心部）に集まってしま
う。従って、０次の自己相関の強度パタ−ン４４は、正
確に観測することが不可能となるので、これを避けて、
±１次の自己相関の強度パタ−ン４５のいずれかの中心
に、図３のウェッジリング・デイテクタの中心を合わせ
て、出力の観察を行なえば、空間光変調或いは空間光変
調装置の変調度が低い場合の悪影響を避けて、正確な認
識を行なうことができる。

【００４１】

【実施例６】実施例２で、図２に示すような自己相関パ
タ−ン検出領域を設定すると、回転不変或いは大きさ不
変の識別が行なえる。然し乍ら、識別すべき入力パタ−
ンが、入力面内での回転と大きさの変化の両方を有する
場合には、これらの領域の設定のみでは対応が困難とな
る。そこで、この場合には、図２に示す小領域Ａに対応
する扇型全体の中心角をほぼ１８０度とし、この各小領
域からの出力信号の配置パタ−ンは、この小領域群の中
で最も出力の大きいもの、或いは最も出力の小さいも
の、の位置が予め決められた位置となり、且つ、その前
後の順番は小領域群の空間的配置と同様となるように、
シフトさせる信号列の再配置装置を備え、この再配置さ
れた信号列パタ−ンが、ニュ−ラルネットワ−クに入力
されるように、構成すると好適である。このようにする
と、小領域群Ａは元々大きさ不変であるから、それに回
転不変性が加わることにより、大きさと回転の両方が変
化したときにも、正確な識別ができる。

【００４２】図６は、前記の信号列を再配置する装置の
働きを説明するグラフである。即ち、同一の入力パタ−
ンでの入力パタ−ンの回転が無い場合とある場合との小
領域群Ａからの出力と、それに対応する信号列再配置装
置からの出力を示すグラフである。図６のａは、小領域
群Ａからの出力を示し、ｂは、入力パタ−ンが回転した
ときの小領域群Ａからの出力を示し、ｃは、ａに示す出
力に対応する信号列再配置装置からの出力を示す、ｄ
は、ｂに示す出力に対応する信号列再配置装置からの出
力を示す。即ち、識別すべき入力パタ−ンがある基準の
入力面内回転位置となっていたときの小領域群Ａからの
出力を示しているが、ここで、簡単に、小領域群Ａに含
有される小領域の数は、８個とし、各々に、小領域６ａ
１から小領域６ａ８までとする。

【００４３】この各々の小領域からの出力強度をグラフ
にしたものが、図６ａである。これに対して、図６ｂ
は、ａの時と同じ入力パタ−ンが入力面内において、あ
る角度回転した場合の各小領域からの出力を示してい
る。ａ図とｂ図を比較すると、ａ図の６ａ３の出力が、
ｂ図の６ａ５の出力に、ａ図の６ａ４の出力が、ｂ図の
６ａ６の出力に、ａ図の６ａ７の出力が、ｂ図の６ａ１
の出力という具合に、小領域２つの分だけサイクリック
にシフトしていることが分かる。そこで、前記の信号列
の再配置装置により、これらの小領域からの出力を、そ
の最大値の位置或いは最小値の位置を基準にサイクリッ
クにシフトさせて、並べ変えることにより、入力パタ−
ンが面内で回転しても、出力信号が同等となることがで
きる。図６のｃ及びｄは、各々、図６ａ及びｂの小領域
群Ａからの出力を、信号列再配置装置により、その最大
値を基準に並べ変えたもので、各々、最大値を先頭とし
て、その前後の信号は、小領域の順番をサイクリックに
シフトしている。すると、元々、図６ａ及びｂの出力
は、同じパタ−ンがサイクリックにシフトしたものであ
るから、並べ変えた結果の図６ｃ及びｄの信号列は、等
価なものとなる。

【００４４】従って、入力パタ−ンが入力面内で回転し
ても、ほぼ等しい入力をニュ−ラルネットワ−ク８に与
えることができる。更に、小領域群Ａからの出力は、元
々、入力パタ−ンの大きさの変化に対して不変であるか
ら、入力パタ−ンの大きさ及び入力面内の回転の変化が
同時に生じても、ニュ−ラルネットワ−クでの記憶パタ
−ンの数を増やすことなく、正確な識別を行なうことが
できる。

【００４５】尚、前記の全ての実施例において、自己相
関パタ−ン検出装置１からの出力を、２値化してからニ
ュ−ラルネットワ−ク８に入力することにより、その学
習は、より速やかに収束することができる。従って、よ
り高速な学習を行なうパタ−ン識別装置を得ることがで
きる。

【００４６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の光学的パ
タ−ン識別装置により、前記のような効果が得られた。
それらをまとめると、次のような顕著な技術的効果とな
る。即ち、第１に、ニュ−ラルネットワ−クによる入力
画像の識別を、高速で処理できる安価な装置が可能とな
った。

【００４７】第２に、識別すべき入力画像の回転やシフ
トが存在するときにも、識別が容易に可能で、しかも、
大量の参照画像を記憶することができる光学的パタ−ン
識別装置を提供することができた。

【００４８】第３に、識別すべき入力情報の特徴を抽出
することにより、ニュ−ラルネットワ−クにおける学習
時間が短くでき、学習がが有効に行なわれる可能性が高
いパタ−ン認識装置を提供することができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の光学的パタ−ン識別装置を実現するた
めの一例の光学系を示す模式構成図である。

【図２】本発明に用いる自己相関パタ−ン検出領域を示
す説明図である。

【図３】本発明に用いる光学的自己相関パタ−ン検出手
段の１例を示す構成図である。

【図４】本発明に用いる空間光変調装置の１例を示す構
成図である。

【図５】本発明で行なわれる、識別すべき入力パタ−ン
を２つ表示したときの自己相関の強度パタ−ンを説明す
る説明図である。

【図６】本発明で行なわれる、識別すべき同一の入力パ
タ−ンで、入力パタ−ンの回転がないときとある時と
の、小領域群Ａからの出力とそれに対応する信号列再配
置装置からの出力を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 自己相関パタ−ン検出装置 ６ａ 小領域群Ａ ６ａｉ、６ｂｉ 小領域 ６ｂ 小領域群Ｂ ７ 信号列再配置装置 ８ ニュ−ラルネットワ−ク ９ 識別すべき入力パタ−ン １１ 光源 １２、１２ａ、１２ｂ 光束 １７、２０ 空間光変調器 １９、２２ フ−リエ変換レンズ ２３ ウェッジリング・ディテクタ ３１ ＣＣＤ撮像素子 ３２ 受像回路 ３３ デ−タ処理回路 ３４ 液晶パネル駆動回路 ３５ 液晶パネル ４１ 入力パタ−ン表示領域 ４２ 入力パタ−ン ４３ 入力パタ−ンのフ−リエ変換の強度パ
タ−ン ４４ ０次の自己相関の強度パタ−ン ４５ ±１次の自己相関の強度パタ−ン

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−293985（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−46888（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−293827（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−33686（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−26285（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 15/18 G06T 7/00

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも、複数の入力を受容でき、
   該複数の入力による入力値を演算処理することにより、
   一つの出力値を出力する複数の演算単位（以下ニューロ
   ンと称する）と、その各々のニューロンの出力と、他の
   ニューロン或いはその出力を行なったニューロン自体の
   入力とを結合する結合手段を持ち、その各々の結合手段
   は、これに関わる出力値を入力値に変換する結合係数を
   有するニューラルネットワークを用いてパターンの識別
   を行なうためのパターン識別装置において、 少なくとも識別すべき入力パターンの自己相関のパター
   ンを得るための、或いは該入力パターンの自己相関の二
   乗のパターンを得るための自己相関パターン検出装置を
   備え、且つ、得られた自己相関パターンに基づいた出力
   をニューラルネットワークの入力とし、更に、 前記の自己相関のパターンが２次元パターンである場合
   には、その自己相関パターンのピーク位置を中心とする
   ほぼ１８０度乃至それ以上の中心角を持つ扇型の２次元
   空間内で、これを等しい中心角の扇型の小領域に分割し
   た空間的小領域群Ａと、前記扇型の２次元空間内で、こ
   れを前記ピーク位置を中心とする同心の円弧により、小
   領域に分割した小領域群Ｂとを仮定し、前記入力パター
   ンの自己相関のパターンの値或いは自己相関の二乗のパ
   ターンの値のその小領域内での積分値を、各々の小領域
   からの出力として、これらのうち、前記小領域群Ａによ
   る積分値、或いは、前記小領域群Ｂによる積分値、或い
   は、その両方をニューラルネットワークの入力とする こ
   とを特徴とする前記光学的パターン識別装置。
2. 【請求項２】該入力パターンの自己相関の二乗のパター
   ンを得るための前記自己相関パターン検出装置は、少な
   くとも、コヒーレント光源と、識別すべき入力パターン
   をコヒーレントに表示する第１の空間光変調器又は空間
   光変調装置と、 前記の第１の空間光変調器又は空間光変調装置の画面上
   に表示されたコヒーレントパターンを光学的にフーリエ
   変換する第１のフーリエ変換レンズと、 これによりフーリエ変換されて得た複素振幅分布に基づ
   く強度分布に応じて出力コヒーレント光の強度分布又は
   複素振幅分布を変調する第２の空間光変調器又 は空間光
   変調装置と、 前記第２の空間光変調器又は空間光変調装置からの出力
   コヒーレント光を再度光学的にフーリエ変換する第２フ
   ーリエ変換レンズを有することを特徴とする請求項１に
   記載の光学的パターン識別装置。
3. 【請求項３】前記の各積分値を出力とするために、各小
   領域に対応した形状の受光素子が、前記第２のフーリエ
   変換レンズによるフーリエ変換面上に配置されているこ
   とを特徴とする請求項１又は２に記載の光学的パターン
   識別装置。
4. 【請求項４】前記の第１及び／又は第２の空間光変調器
   又は空間光変調装置は、２次元イメージセンサを入力部
   とし、このイメージセンサの出力映像信号を、電気アド
   レス型空間光変調器に入力して、前記２次元イメージセ
   ンサに入射する入射光強度分布に基づいて形成されたパ
   ターンを表示するものであることを特徴とする請求項２
   又は３に記載の光学的パターン識別装置。
5. 【請求項５】該入力パターンの自己相関の二乗のパター
   ンを得るための自己相関パターン検出装置は、前記第１
   の空間光変調器或いは空間光変調装置に、識別すべき入
   力パターンを、平行移動の関係で二重に表示し、この表
   示された２つのパターンの間の相関の二乗を自己相関の
   二乗パターンとすることを特徴とする請求項２〜４のい
   ずれかに記載の光学的パターン識別装置。
6. 【請求項６】前記の小領域群Ａによる積分値を出力とす
   る場合には、該中心角をほぼ１８０度とし、各小領域か
   らの出力信号の配置パターンを、最も出力の大きい小領
   域或いは最も小さい小領域からの出力信号の出力信号パ
   ターン中の位置が、常に、予め決めた位置にし、更に、
   その前後の小領域からの出力の順番は、小領域群の空間
   的配置と同様となるようにシフトさせる、信号列の再配
   置のための装置を備え、その再配置された信号列パター
   ンが該ニューラルネットワークに入力されることを特徴
   とする請求項１〜５のいずれかに記載の光学的パターン
   識別装置。
7. 【請求項７】自己相関パターン検出装置からの出力を適
   当な閾値レベルを用いて２値化してからニューラルネッ
   トワークへ入力することを特徴とする請求項１〜６のい
   ずれかに記載の光学的パターン識別装置。