DE2946360C2 - - Google Patents
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- G06V30/19—Recognition using electronic means
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Description
Die Erfindung bezieht sich auf ein Mustererkennungs
verfahren gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
Ein Mustererkennungsverfahren der vorstehend bezeichneten
Art ist bereits bekannt (US-PS 36 23 015). Bei dem be
kannten Mustererkennungsverfahren werden für eine obere
Grenze und eine untere Grenze kennzeichnende Musterdaten
in entsprechenden Speichern gespeichert und mit zu be
wertenden Daten verglichen, um festzustellen, ob diese
innerhalb eines durch die betreffenden Grenzen vorge
gebenen Akzeptanzbereiches liegen. Es hat sich jedoch
gezeigt, daß diese Maßnahmen nicht genügen, Musterdaten
auch unter gestörten Umgebungsbedingungen noch zuver
lässig beurteilen zu können.
Der Erfindung liegt demgemäß die Aufgabe zugrunde, ein
Mustererkennungsverfahren zu schaffen, mit dem die
bereitgestellten Musterdaten zuverlässig beurteilt wer
den können, ohne daß durch Änderungen der Umgebungsbe
dingungen Störungen auftreten.
Gelöst wird die vorstehend aufgezeigte Aufgabe durch die
im Anspruch 1 gekennzeichneten Maßnahmen.
Die Erfindung bringt den Vorteil mit sich, daß auf rela
tiv einfache Weise eine zuverlässige Beurteilung von
Musterdaten auch dann gewährleistet ist, wenn Änderungen
der Umgebungsbedingungen auftreten. Dies bedeutet, daß
durch Änderungen der Umgebungsbedingungen hervorgeru
fene Störungen die Zuverlässigkeit der Datenbeurteilung
nicht beeinträchtigt.
Zweckmäßige Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich
aus den Unteransprüchen.
Anhand von Zeichnungen wird die Erfindung nachstehend
beispielsweise näher erläutert.
Fig. 1 veranschaulicht in einem Blockschaltbild ein
Beispiel für ein herkömmliches Mustererkennungs
system.
Fig. 2 veranschaulicht in einem Diagramm das in Fig. 1
dargestellte System.
Fig. 3 und 4 zeigen Flußdiagramme zur Erläuterung von Bei
spielen gemäß der Erfindung.
Fig. 5 zeigt ein Diagramm, welches zur Erläuterung
der Wirkung der vorliegenden Erfindung verwendet
wird.
Bevor auf die vorliegende Erfindung näher eingegangen
wird, erscheint es für das Verständnis der vorliegenden
Erfindung als angebracht, zunächst auf ein herkömm
liches Mustererkennungssystem einzugehen, wie es in
Fig. 1 veranschaulicht ist. Gemäß Fig. 1 wird ein zu
untersuchender Gegenstand 1 mit Licht von einer Licht
quelle 3 bestrahlt, welcher Energie von einer stabili
sierten Energiequelle 2 zugeführt wird. Eine Kamera 4,
wie beispielsweise eine Fernsehkamera, nimmt ein Bild
des untersuchten Gegenstands 1 auf und gibt ein diesem
Gegenstand entsprechendes elektrisches Signal an eine
Mustererkennungsanordnung 5, wie beispielsweise an einen
Computer oder dgl. ab.
Obwohl die Lichtquelle 3 Energie von der stabilisierten
Energiequelle 2 zugeführt erhält, ist dennoch das Licht
von dieser Lichtquelle 3 nicht immer stetig oder konstant;
die Umgebungslichtmenge beim untersuchten Gegenstand 1
ändert sich im Laufe der Zeit. Ferner ändert sich auch
das Videosignal der Kamera 4 infolge einer Drift von
Parametern, wie infolge von Veränderungen der Umgebungs
temperatur und dgl. Demgemäß ist ein derartiger Einfluß
auf die Entscheidungen durch die Mustererkennungsan
ordnung 5 unvermeidlich. So wird beispielsweise selbst
dann, wenn der untersuchte Gegenstand 1 zur gleichen
Klasse wie der Bezugsgegenstand gehört (oder anders
ausgedrückt, wenn die Differenz zwischen den beiden
Gegenständen bzw. deren Daten kleiner ist als ein unten
erläuterter bestimmter Wert A), die Differenz G zwischen
dem Bezugsgegenstand und dem untersuchten Gegenstand 1
im Laufe der Zeit sich so ändern, wie dies die Kurve a
in dem Diagramm gemäß Fig. 2 veranschaulicht. Wenn der
untersuchte Gegenstand nicht zur gleichen Klasse wie
der Bezugsgegenstand gehört (oder anders ausgedrückt,
wenn die Differenz zwischen den beiden Gegenständen
größer ist als der vorbestimmte Wert A), wird sich
überdies die Differenz G zwischen dem Bezugsgegenstand
und dem untersuchten Gegenstand 1 auch im Laufe der
Zeit ändern, wie dies die Kurve b gemäß Fig. 2 veran
schaulicht. Dabei bleibt jedoch der bestimmte Wert A,
der als Maßstab für die Entscheidung verwendet wird,
während des gesamten Untersuchungsvorgangs unabhängig
davon unverändert, ob der untersuchte Gegenstand 1
zur gleichen Klasse gehört wie der Bezugsgegenstand
oder nicht. Demgemäß wird bei herkömmlichen Systemen
innerhalb eines Zeitabschnitts T 1 gemäß Fig. 2 der
untersuchte Gegenstand 1 durch die Anordnung 5 als
nicht zur gleichen Klasse gehörig beurteilt, obwohl
er tatsächlich zur selben Klasse gehört wie der
Bezugsgegenstand. Ferner wird während der Zeitspanne T 2
gemäß Fig. 2 der untersuchte Gegenstand 1 durch die
Anordnung 5 als zur selben Klasse wie der Bezugs
gegenstand gehörig beurteilt, obwohl er nicht zur
gleichen Klasse gehört wie der Bezugsgegenstand.
Eine derartige Fehlentscheidung stellt somit einen
Mangel des betrachteten Systems dar.
Fig. 3 veranschaulicht in einem Flußdiagramm ein Bei
spiel gemäß der vorliegenden Erfindung. Wenn gemäß
diesem Beispiel nach Aufnahme der Daten von einer Kamera 4
her, wie beispielsweise von einer Fernsehkamera her,
die einen zu untersuchenden Gegenstand in üblicher Weise
aufnimmt, die Differenz zwischen den Daten des Gegen
stands und den Daten eines Bezugsgegenstands, welche
bereits in einem Mustererkennungssystem bzw. einer
Mustererkennungsanordnung 5 gespeichert sind, innerhalb
eines vorbestimmten Wertes A liegt, dann wird der
untersuchte Gegenstand als zur selben Klasse bzw. Klassi
fikation wie der Bezugsgegenstand gehörig beurteilt.
Zu diesem Zeitpunkt wird ein Übereinstimmungssignal
abgegeben, durch welches der größte Wert GM in den
Differenzen einer bestimmten Anzahl vorangegangener
Entscheidungen übereinstimmender Gegenstände aussortiert
wird. Wenn andererseits die Differenz zwischen dem
untersuchten Gegenstand und dem Bezugsgegenstand größer
ist als der vorbestimmte Wert A, wird ein Nicht-Über
einstimmungssignal abgegeben, durch welches der kleinste
Wert GN in den Differenzen einer vorbestimmten Anzahl
von vorangegangenen Nicht-Übereinstimmungsentscheidungen
aussortiert wird. Als nächster Schritt wird durch den
Maximalwert und den Minimalwert in den Differenzen der
vorbestimmte Wert A revidiert, beispielsweise durch die
Beziehung A = (GM + GN)/2.
Fig. 4 zeigt in einem Flußdiagramm ein anderes Beispiel.
Im Falle der Fig. 4 wird dann, wenn der untersuchte
Gegenstand als zur selben Klassifikation bzw. Klasse wie
der Bezugsgegenstand gehörig beurteilt wird, die
Differenz während einer bestimmten Anzahl von Entschei
dungen übermittelt, und mit einem solchen Mittelwert wird
der bestimmte Wert A revidiert. Die übrigen Verfahrens
schritte sind die gleichen wie bei dem in Verbindung mit
Fig. 3 erläuterten Beispiel.
Wie oben beschrieben, wird durch die anhand der Fig. 3
und 4 erläuterte Erfindung trotz der zeitbezogenen
Änderungen in den Differenzen zwischen dem Bezugsgegen
stand und den untersuchten Gegenständen, die als zur
gleichen Klasse wie der Bezugsgegenstand gehörig beurteilt
werden, sowie trotz Bestehens zeitbezogener Schwankungen
in den Differenzen zwischen dem Bezugsgegenstand und
den untersuchten Gegenständen, wenn diese als nicht zur
gleichen Klasse wie der Bezugsgegenstand gehörig beur
teilt werden, der bestimmte Wert A entsprechend solchen
Änderungen und Schwankungen verändert, wie dies die
Kurve c im Diagramm gemäß Fig. 5 veranschaulicht. Dadurch
gibt es keine Überschneidungen der Kurven a oder b mit
der Kurve c bezüglich des bestimmten Wertes A. Dies be
deutet, daß gemäß der Erfindung die Schwierigkeiten ver
mieden sind, die in Verbindung mit dem Diagramm gemäß
Fig. 2 erläutert worden sind. Daraus folgt, daß es bei
Anwendung der vorliegenden Erfindung keine untauglichen
Entscheidungen, also keine Fehlentscheidungen gibt.
Abschließend sei noch angemerkt, daß die Änderung des
bestimmten Wertes A nicht notwendigerweise auf die
oben beschriebenen Beispiele beschränkt ist.
Claims (5)
1. Mustererkennungsverfahren, bei dem
- a) von für einen Bezugsgegenstand kennzeichnende Musterdaten gespeichert werden,
- b) Musterdaten erzeugt werden, die kennzeichnend sind für einen zu prüfenden Gegenstand,
- c1) und die für den betreffenden Gegenstand kennzeich nenden Musterdaten mit den für den Bezugsgegenstand kennzeichnenden gespeicherten Daten verglichen werden,
dadurch gekennzeichnet,
- c2) daß durch den genannten Vergleich eine Differenz zwischen den Musterdaten und den gespeicherten Daten ermittelt wird,
- d) daß festgestellt wird, ob der betreffende Gegenstand zur selben Klassifikation gehört wie der Bezugs gegenstand, falls die genannte Differenz innerhalb eines bestimmten Wertes liegt,
- e) daß der betreffende bestimmte Wert in Übereinstimmung mit vorangegangenen Entscheidungen im Zuge der Durch führung des betreffenden Vergleichs zur Bereitstel lung eines neuen bestimmten Wertes geändert wird,
- f) und daß die Schritte b) bis e) mit einem anderen zu prüfenden Gegenstand unter Verwendung des vom Schritt e) gewonnenen neuen bestimmten Wertes wie derholt werden.
2. Mustererkennungsverfahren nach Anspruch 1, dadurch
gekennzeichnet, daß der Schritt d) zum
Einsortieren der betreffenden Differenz entweder in
ein Übereinstimmungs-Ausgangssignal oder in ein
Nichtübereinstimmungs-Ausgangssignal durchgeführt wird
und daß der Schritt e) dadurch ausgeführt wird, daß
ermittelt wird, welche Differenz der Übereinstimmungs-
Ausgangssignale aus einer bestimmten Anzahl von vor
angegangenen Entscheidungen ein Maximum hat und welche
Differenz der Nichtübereinstimmungs-Ausgangssignale
aus der bestimmten Anzahl vorangegangener Entschei
dungen ein Minimum aufweist, und daß der genannte be
stimmte Wert in bezug auf das betreffende Maximum
und das betreffende Minimum unter Bereitstellung des
genannten neuen Wertes geändert wird.
3. Mustererkennungsverfahren nach Anspruch 2, da
durch gekennzeichnet, daß der
neue Wert in bezug auf die Differenz zwischen den
maximalen und minimalen Differenzen festgelegt wird.
4. Mustererkennungsverfahren nach Anspruch 1, da
durch gekennzeichnet, daß der
Schritt d) dadurch ausgeführt wird, daß die Differenz
entweder in ein Übereinstimmungs-Ausgangssignal oder
in ein Nichtübereinstimmungs-Ausgangssignal einsortiert
wird,
und daß der Schritt e) dadurch ausgeführt wird, daß
der Mittelwert der Differenzen der Übereinstimmungs-
Ausgangssignale für eine bestimmte Anzahl der voran
gegangenen Entscheidungen festgestellt wird und daß
der betreffende bestimmte Wert in bezug auf den Mittel
wert zur Lieferung des neuen Wertes geändert wird.
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