JP2001034765A

JP2001034765A - 物体認識装置および情報処理装置

Info

Publication number: JP2001034765A
Application number: JP2000166588A
Authority: JP
Inventors: Manabu Hashimoto; 橋本　　学; Kazuhiko Washimi; 和彦鷲見; Miwako Hirooka; 美和子広岡
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2000-01-01
Filing date: 2000-06-02
Publication date: 2001-02-09

Abstract

(57)【要約】【課題】認識すべき対象画像の特徴の信頼性が低いも
のは認識にはほとんど使用されず、シーン全体として合
理的な解釈を求める場合には不向きであった。【解決手段】画像入力手段１００，物体候補抽出手段
１０１，ビット列定義手段１０２，初期ビット列生成手
段１０３，適応度計算手段１０５，およびビット列操作
手段１０４を有し、画像の解釈をビットの列で表現し、
予め設定した手順で複数のビット列を発生させて、各ビ
ット列の適応度を算出して、適応度の高いビット列から
新たなビット列を生成したり、予め設定された割合でビ
ット列の変換を行う操作を繰り返し、より適応度の高い
ビット列を得ることで画像の解釈を行う。

Description

【発明の詳細な説明】【発明の属する技術分野】

【０００１】この発明は、ロボット装置におけるワーク
の認識などのための物体認識装置および情報処理装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の技術１．図１７は例えば「ロボッ
トビジョン」（著；谷内田正彦発行；１９９０年１
０月３０日昭晃堂）の第１９５〜１９７頁に示され
た、従来の物体認識装置における３次元認識処理の流れ
を示すフローチャートである。物体を認識するために、
まずシーンから特徴の抽出を行う（ステップＳＴ５
１）。この場合には、生成した距離画像の２次微分を行
ってゼロ交叉点を求め、同一平面上にのっているものに
グループ化して直線や円弧にて記述する。この特徴量と
して、ここではエッジの長さや形、さらにはそれを構成
する両隣の面の形などが使用される。次に、シーンの解
釈のために重要そうな特徴の選択が行われる（ステップ
ＳＴ５２）。即ち、認識を行うのに重要そうな特徴から
順にモデルとの照合を行ってゆく。この重要そうな特徴
とモデルとの照合によって解釈の候補を求める（ステッ
プＳＴ５３）。解釈の候補が得られたならば、モデルを
当てはめることによって解釈の正しさを検証する（ステ
ップＳＴ５４）。検証の結果、正しい解釈であると確認
されると、シーン内の全ての特徴に対して解釈が終了し
たか否かを判定し（ステップＳＴ５５）、終了していな
ければ上記の処理を繰り返す。シーン内の全ての特徴が
解釈されたことが検出されると、一連の処理を終了す
る。

【０００３】従来の技術２．図１８は例えば「パート５
遺伝的アルゴリズム最適化問題を繰り返し操作で解
く」（松原仁日経バイト１９９２年６月号第２
６４〜２６７頁）に示された、従来の情報処理装置の遺
伝的アルゴリズムにおける遺伝子の集団を示す説明図、
図１９はその遺伝子の交叉を示す説明図であり、図２０
はその処理の流れを示すフローチャートである。まず最
初に、図１８に示すように解くべき問題を１次元の遺伝
子に割り付けて遺伝子の集団を決定する。なお、この集
団の遺伝子の数ｎや各遺伝子のビット数ｋをどれくらい
にするかは問題によって異なるものである。次に、集団
の各遺伝子の適合度関数の値を計算する（ステップＳＴ
６１）。そして、得られた適合度に応じて、高い適合度
をもつ遺伝子ほど高い期待値となるように、遺伝子の複
製を行う（ステップＳＴ６２）。次に、その複製された
遺伝子集合に対して、予め定められているある確率に従
って遺伝子の交叉を行わせる（ステップＳＴ６３）。こ
の遺伝子の交叉は図１９に示すように、２つの遺伝子の
同じ位置、例えば図１９に１点鎖線で示した位置におい
て切断し、それぞれを入れ替えるという操作によって実
現される。次に、その遺伝子にさらにある確率で突然変
異を起こさせる（ステップＳＴ６４）。この突然変異に
は、遺伝子の適当な位置のビットの“１”と“０”とを
反転させる「反転」の他にも、「削除」や「挿入」など
のバリエーションが上記文献中にもいくつか例示されて
いる。得られた遺伝子による新しい世代をもとに、前述
のステップＳＴ６１〜ＳＴ６４の処理を繰り返す。その
結果、徐々に適合度の高い遺伝子が出現して集団の中で
増殖してゆく。この適合度の高い遺伝子こそが求める遺
伝子、即ち情報である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の技術１に示され
た物体認識装置は、前述のように３次元的認識処理を行
っているので認識すべき対象画像の特徴量は重要な順に
認識に用いられ、特徴の信頼性が低いものは認識にはほ
とんど使用されず、シーン全体として合理的な解釈を求
めることが必要な場合には不向きであるという問題点が
あった。

【０００５】また、従来の技術２に示された情報処理装
置は、前述のように遺伝的アルゴリズムを用いて処理し
ているので、適合度というひとつの指標のみによって世
代交代のもととなる親の複製を生成しているため、あっ
てはいけない遺伝子の形、即ち致死遺伝子を表現するこ
とが困難であり、また、世代交代の途中で現れて淘汰さ
れていった遺伝子を解とすることが困難であるなどの問
題点があった。

【０００６】この発明は上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、シーン全体の合理的な解釈にも
適した物体認識装置を得ることを目的とする。

【０００７】また、この発明は、致死遺伝子などの表
現、さらには淘汰されてしまった遺伝子の表現も容易な
情報処理装置、あるいは物体認識装置を得ることを目的
とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明に係る物体認識
装置は、画像入力手段、物体候補抽出手段、ビット列定
義手段、初期ビット列生成手段、適応度計算手段、およ
びビット列操作手段を有し、画像の解釈をビットの列で
表現し、予め設定した手順で複数のビット列を発生させ
て、各ビット列の適応度を算出して、適応度の高いビッ
ト列から新たなビット列を生成したり、予め設定された
割合でビット列の変換を行う操作を繰り返し、より適応
度の高いビット列を得ることで画像の解釈を行うもので
ある。

【０００９】この発明に係る物体認識装置は、上記ビッ
ト列の配列を全て２次元配列としたものである。

【００１０】この発明に係る物体認識装置は、最大適応
度ビット列計算手段と結果ビット列格納手段を付加し、
最大適応度をもつビット列が一定時間以上不変であった
場合にその当該ビット列を随時付加保存し、最終的に保
存された複数のビット列に対応する複数の画像解釈結果
をもって当該物体認識装置の出力とするものである。

【００１１】この発明に係る情報処理装置は、初期ビッ
ト列生成手段、適応度計算手段、不適応度計算手段、ビ
ット列選択手段、新ビット列生成手段、ビット列操作手
段、ビット列格納手段、およびビット列削除手段を有
し、各々のビット列について適応度と不適応度を算出
し、不適応度が一定値以上の場合にはそのビット列を削
除し、高い適応度を持つビット列ほど選択確率が高くな
るように設定して選択した複数のビット列より新しいビ
ット列を生成し、そのビット列に対して交叉や突然変異
などのビット操作を行い、その適応度と不適応度を計算
し、算出された不適応度が一定値以上ならそのビット列
を削除し、一定値以下ならビット列群に追加して適応度
の低いビット列をそのビット列群より削除し、この一連
の動作の繰り返しによって、より適応度の高いビット列
を生成するものである。

【００１２】（作用）この発明における物体認識装置
は、撮像された原画像から抽出された複数の物体候補の
画像上での、存在有無を１ビットの情報（有＝１、無＝
０など）で表現したビット列を生成し、初期ビット列と
して複数のビット列群を生成して、それぞれのビット列
に対して正しいシーン解釈である可能性を示す適応度の
計算を行い、その適応度をもとに適応度の高いビット列
ほど高い確率で選択するように前記ビット列群の中から
複数のビット列を選択し、さらに予め設定した割合で一
定の手順によるビット列操作を行い、結果として発生し
た新しいビット列を前記ビット列群に加えるとともに、
適応度の低いビット列を削除することで前記ビット列群
の更新を行い、この適応度計算からビット列群更新まで
の処理を繰り返すことにより、より適応度の高いビット
列を生成するように作用する。

【００１３】この発明における物体認識装置は、撮像さ
れた原画像から抽出された複数の物体候補の画像上で
の、存在有無を１ビットの情報（有＝１、無＝０など）
で表現した２次元のビット列を、２次元の原画像中の物
体候補の位置に対応させて生成し、初期ビット列として
複数の２次元ビット列群を生成して、それぞれのビット
列に対して正しいシーン解釈である可能性を示す適応度
の計算を行い、その適応度をもとに適応度の高いビット
列ほど高い確率で選択するように前記ビット列群の中か
ら複数のビット列を選択し、さらに予め設定した割合で
一定の手順によるビット列操作を行い、結果として発生
した新しいビット列を前記ビット列群に加えるととも
に、適応度の低いビット列を削除することで前記ビット
列群の更新を行い、この適応度計算からビット列群更新
までの処理を繰り返すことにより、より適応度の高い２
次元ビット列を生成するように作用する。

【００１４】この発明における物体認識装置は、請求項
１に記載した発明における適応度計算からビット列群更
新までの処理を繰り返す過程において、各段階でのビッ
ト列群における最大適応度をもつビット列の番号を記憶
し、そのビット列が一定時間以上不変であった場合に、
当該ビット列を結果ビット列格納手段に随時付加保存
し、最終的に結果ビット列保存手段に格納された複数の
ビット列に対応する画像の解釈をもって出力結果とする
ように作用する。

【００１５】この発明における情報処理装置は、最適化
問題をコーディングした初期ビット列群に属する各々の
ビット列について、ビット列が最適である可能性として
の度合いを示す適応度と、最適でない度合いを示す不適
応度を算出し、その不適応度を検査してそれが一定以上
であった場合にはそのビット列の削除を行い、次に前記
適応度に基づいて、高い適応度を持つビット列ほど選択
される確率が高くなるように複数のビット列の選択を行
って、交叉および突然変異の操作を行い、新しく生成し
た前記ビット列の適応度と不適応度を計算して、不適応
度が一定以上ならそのビット列を削除し、一定以下なら
それをビット列群に加えて、適応度の低いビット列の削
除を行い、この一連の操作を繰り返すことにより、より
適応度の高いビット列を生成するように作用する。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態に
ついて説明する。実施の形態１．この発明の実施の形態１を図について説
明する。図１はこの発明の実施の形態１による物体認識
装置を示す構成図である。図において、１００は認識対
象物体の画像を入力する画像入力手段としてのテレビカ
メラであり、１０１はこのテレビカメラ１００より入力
された原画像より認識対象の物体候補を抽出する物体候
補抽出手段である。１０２は原画像中の物体候補の存在
の有無を１ビットの情報で表現して、原画像の解釈をそ
のビットの列で表現したビット列を定義するビット列定
義手段であり、１０３は予め設定した手順で初期値たる
複数のビット列を生成する初期ビット列生成手段であ
る。１０４は初期ビット列生成手段１０３にて生成され
たビット列が格納されるビット列格納手段であり、１０
５は各々のビット列についてそれが正しい解釈である可
能性を示す指標である適応度を算出する適応度計算手段
である。１０６，１０７は適応度計算手段１０５で算出
された適応度の高いビット列から新たなビット列を生成
したり、予め設定された割合でビット列を変換するなど
のビット列操作を行うビット列操作手段で、１０６は２
つのビット列を同じビット位置で切断して交叉させる交
叉操作手段、１０７はビット列中の適当なビットについ
て、その“１”と“０”とを反転させる突然変異手段で
ある。１０８はこれらビット列操作手段としての交叉操
作手段１０６および突然変異操作手段１０７の動作を規
定するための乱数を発生する乱数発生手段である。

【００１７】次に動作について説明する。ここで、図２
はこのように構成された物体認識装置の動作の流れを示
すフローチャートである。処理の最初の段階で、テレビ
カメラ１００により認識対象物体の画像が入力される
（ステップＳＴ２１０）。図３（ａ）はこの入力された
画像を模式的に示したものである。この場合、認識対象
物体は段ボール箱であり、その中央部分には梱包のため
のテープが貼付されていて、物体＃１および物体＃２が
それ以外の物体の上に積載されている。この実施の形態
１では積載された複数の物体中の最上段に置かれたもの
の認識を課題としているので、この物体＃１と物体＃２
の認識を目的としている。また、同図で物体＃１と物体
＃２の濃度がそれ以外の物体のものと異なるのは、説明
を容易にするためであって、物体としては同一種類のも
のである。

【００１８】次に、入力された原画像から物体候補抽出
手段１０１によって、認識対象の物体候補が抽出される
（ステップＳＴ２１１）。図３（ｂ）には抽出された１
２の物体候補が示されている。図から容易にわかるとお
り、物体＃１は候補＃６に相当し、物体＃２は候補＃１
２に相当する。なお、候補＃２，候補＃４，候補＃８，
候補＃１０は全て、実際の物体とは対応しない誤った候
補である。

【００１９】次に、物体候補リストＣＬ〔ｎ〕が生成さ
れる（ステップＳＴ２１２）。この候補リストの一例を
次の表１に示す。当該候補リストには候補番号をインデ
ックスとして、前記物体候補抽出手段１０１によって認
識された各物体候補の２次元的位置と姿勢（向き）が格
納されている。

【００２０】

【表１】

【００２１】次に、ビット列定義手段１０２によって、
画像中の各物体候補の存在有無をそれぞれ１ビットの情
報で表現したビット列が定義される（ステップＳＴ２１
３）。図３（ｃ）は定義されたビット列の一例を示すも
ので、１２ビットからなるビット列の各ビットは、それ
ぞれに対応する物体候補の存在有無が、存在する場合は
“１”、存在しない場合は“０”として表現されてい
る。図３（ｃ）の例では、左から第１，第３，第６，第
７，第１０，第１１の各ビットが“１”になっておりそ
れ以外は“０”である。従って、候補＃１，候補＃３，
候補＃６，候補＃７，候補＃１０，候補＃１１が画像中
に存在し、候補＃２，候補＃４，候補＃５，候補＃８，
候補＃９，候補＃１２は画像中には存在しないような画
像を意味している。また、図３（ｄ）は同様に候補＃
６，候補＃１２に対応するビットのみ１になっており、
この実施の形態１で求めたい結果に相当する。

【００２２】次に、初期ビット列生成手段１０３によっ
て複数の初期ビット列群が生成され、それがビット列格
納手段１０４に格納される（ステップＳＴ２１４）。こ
の実施の形態１では、初期ビット列として１００個のビ
ット列を乱数発生手段１０８の発生するランダムなデー
タに基づいてランダムに生成する。

【００２３】続いて、適応度計算手段１０５によってこ
の初期ビット列生成手段１０３の生成した各ビット列の
適応度が計算され、ビット列格納手段１０４にそのデー
タが格納される（ステップＳＴ２１５）。第ｎ番目のビ
ット列に対応する適応度Ｆ〔ｎ〕は次の式（１）で計算
される。

【００２４】

【数１】

【００２５】ここで、Ｆｃ〔ｍ〕は候補＃ｍの信頼度、
Ｆｈ〔ｍ〕は候補＃ｍの高さ信頼度であり、Ｌ〔ｎ〕
〔ｍ〕は第ｎ番目のビット列の第ｍ番目のビットを表
す。高さ信頼度は、当該物体候補が高い位置であると判
定されているほど高い信頼度をもつように値が決められ
ている。適応度を高速に計算するために、この実施の形
態１では次の表２に示したようなテーブルを使用する。
この表２に示すように、各物体候補をインデックスとし
て信頼度と高さ信頼度が格納されており、適応度計算時
には本テーブルを参照することで計算を高速に実行しう
る。

【００２６】

【表２】

【００２７】続く処理では、ビット列格納手段１０４に
格納された１００個のビット列の中から適応度に応じ
て、適応度が高いほど選択される確率が高くなるように
２つの親ビット列を選択する（ステップＳＴ２１６）。
さらに、その選択されたそれぞれの親ビット列と同一の
ビット列として、２つの子ビット列を生成する（ステッ
プＳＴ２１７）。

【００２８】ここで、乱数発生手段１０８により決めら
れた範囲の乱数を発生させ、発生した乱数を予め設定し
たしきい値ｔｈｃと比較する（ステップＳＴ２１
８）。そして、しきい値ｔｈｃより大きな乱数が発生
した場合には交叉操作手段１０６によって交叉操作を行
なう。この実施の形態１では、発生する乱数値の範囲を
０から１までとし、しきい値ｔｈｃとしては０．６を
用いた。しかし、確率的に交叉操作を行なう同等の手段
であれば同等の作用を得ることはいうまでもない。

【００２９】以下にこの交叉操作手段１６２により実行
される交叉操作について説明する。図４に交叉操作の様
子を模式的に示す。交叉操作は２つの子ビット列Ｐ１お
よびＰ２に対してまず、交叉位置を決定し（ステップＳ
Ｔ２１９）、この交叉位置において子ビット列Ｐ１とＰ
２を交叉させる（ステップＳＴ２２０）。図４に示した
ビット列Ｃ１は交叉位置より左のＰ１と交叉位置より右
のＰ２をビット列として接続して生成し、ビット列Ｃ２
は交叉位置より左のＰ２と交叉位置より右のＰ１をビッ
ト列として接続して生成したものである。なお、交叉位
置は乱数発生手段によって発生された乱数に基づいて確
率的に決定する。このような操作は、ビット列を遺伝子
にたとえると、ちょうど生物学における遺伝子の交叉現
象に類似しているために交叉操作と呼ばれる。

【００３０】図５は交叉操作の別の一例を示す説明図で
あり、この実施の形態１では用いなかったが、上述の方
法に代えて用いても同様の効果がある。この図５に示し
た交叉操作では、ビット列Ｐ１およびＰ２に対してマス
クビット列をランダムに発生する。ビット列Ｃ１はマス
クビット列の値１の位置に対応するＰ１のビットと、同
じく値０の位置に対応するＰ２のビットとの組み合わせ
で生成する。ビット列Ｃ２はマスクビット列の値１の位
置に対応するＰ２のビットと、同じく値０の位置に対応
するＰ１のビットとの組み合わせで生成する。

【００３１】この交叉操作が終了した場合、あるいは発
生した乱数の値がしきい値ｔｈｃより小さかった場合
には、さらに乱数発生手段１０８によって突然変異操作
のための乱数を発生させ、その乱数値としきい値ｔｈ
ｍの大小関係を判定する（ステップＳＴ２２１）。そし
て、発生した乱数の値がしきい値ｔｈｍより大きけれ
ば突然変異操作手段１０７による突然変異操作を行な
う。この突然変異操作について図６を使って以下に説明
する。まず、図６（ａ）では反転型の突然変異操作を説
明する。操作対象のビット列Ａに対して、突然変異位置
を乱数発生手段１０８により発生させた乱数値に基づい
てランダムに決定し（ステップＳＴ２２２）、その突然
変異位置に対応するビットを反転させることによってビ
ット列Ｂを得る（ステップＳＴ２２３）。また、図６
（ｂ）は２点置換型の突然変異操作を示す説明図であ
り、操作対象のビット列Ａに対して２ヵ所の突然変異位
置を、乱数発生手段１０８によって発生させた乱数値に
基づいてランダムに決定し（ステップＳＴ２２２）、当
該位置のビットを置換（交換）することによってビット
列Ｂに変化させる（ステップＳＴ２２３）。この実施の
形態１では、前記反転型突然変異操作を行い、さらに２
点置換型突然変異操作を行なう。この操作も、ビット列
を遺伝子による突然変異現象のアナロジーとして捉え、
突然変異操作と呼んでいる。

【００３２】次に、ビット列格納手段１０４に格納され
た１００個のビット列それぞれの適応度を調べ、もっと
も低い適応度を持つ２つのビット列を削除する（ステッ
プＳＴ２２４）。そして、代わりに上述の一連の処理で
生成された２つの新しいビット列を新たにビット列格納
手段１０４に追加登録する（ステップＳＴ２２５）。

【００３３】以降、以上説明した適応度計算（ステップ
ＳＴ２１５）から新ビット列追加登録（ステップＳＴ２
２５）までの処理を、終了条件が満足されるまで繰り返
す（ステップＳＴ２２６）。なお、この実施の形態１で
はその終了条件として、１００個のビット列群の中の最
大適応度を持つビット列パターンの変化がない状態が継
続する時間を用いている。即ち、前記継続時間が一定し
きい値以上になった時に、ビット列群の動きが止まった
として一連の処理を終了させる。処理終了時点で、ビッ
ト列格納手段１０４に格納されているビット列の中で最
大適応度をもつビット列が最終結果として出力され、前
記物体候補リストＣＬと組み合わせることで、最終的な
物体認識結果が出力される。

【００３４】なお、上記実施の形態１では、交叉操作の
あとに突然変異操作を行うものを示したが、どちらか一
方だけを実行するようにしてもよく、また突然変異操作
に関しては、反転型と２点置換型の２種類とも行うこと
としたが、ランダムに発生した値に基づいてどちらか片
方だけ実行するようにしても、あるいは両方とも実行し
なくてもよく、その効果が変わることはない。

【００３５】また、上記実施の形態１では、終了条件と
して最大適応度をもつビット列に変化のない継続時間を
もとにしているが、予め設定した繰り返し回数の処理後
に終了するようにしても良く、その効果は上記実施の形
態の場合と同等である。

【００３６】また、上記実施の形態１では、適応度を計
算するのに物体の信頼度と高さ信頼度をもとに計算する
場合について説明したが、それ以外に画像の解釈に使用
可能な情報をもとに計算するようにしても差し支えない
ことはいうまでもない。

【００３７】また、上記実施の形態１では、ビット列格
納手段１０４に格納されるビット列の数を１００個に固
定し、常に一定としたが、ビット列の数はいくらでもよ
く、また常に不変にする必要もない。これらの制約はこ
の実施の形態の効果に特に本質的な影響を与えるもので
はない。

【００３８】また、上記実施の形態１では、乱数発生手
段１０８によってその都度乱数を発生させるものを示し
たが、予め乱数テーブルを用意してメモリ等に格納して
おき、随時その乱数テーブルを参照してランダムな振る
舞いをさせるようにしても良く、その効果は上記実施の
形態の場合と同様の効果を奏する。

【００３９】実施の形態２．次に、この発明の実施の形
態２を図について説明する。図７はこの発明の実施の形
態２による物体認識装置を示す構成図であり、各部には
図１に示した実施の形態１の相当部分と同一の符号を付
しているが、ビット列定義手段１０２で定義されるビッ
ト列、初期ビット列生成手段１０３で生成されるビット
列、ビット列格納手段１０４に格納されるビット列、適
応度計算手段１０５、あるいは交叉操作手段１０６や突
然変異操作手段１０７などで処理されるビット列の並び
が２次元配列である点で、実施の形態１とは異なってい
る。

【００４０】次に動作について説明する。ここで、図８
はこのように構成された画像認識装置の動作の流れを示
すフローチャートである。処理の最初の段階で、テレビ
カメラ１００によって認識対象物体の画像が入力され
（ステップＳＴ２３０）、物体候補抽出手段１０１によ
って認識対象の物体候補が抽出される（ステップＳＴ２
３１）。なお、認識対象は図３（ａ）に示すような積載
された段ボール箱であり、最終的に認識したい物体は実
施の形態１の場合と同様に、図３（ｂ）に示した候補＃
６および候補＃１２である。また、候補＃２，＃４，＃
８，＃１０は誤った認識であり、候補＃１，＃３，＃
５，＃７，＃１１は正しい認識ではあるがこの実施の形
態２においては認識目標ではない。次に、物体候補リス
トＣＬが生成される（ステップＳＴ２３２）。この物体
候補リストＣＬは、候補番号をインデックスとして各候
補の２次元的位置と姿勢（向き）が格納された、前記表
１に示した実施の形態１と同様のものである。

【００４１】次に、ビット列定義手段１０２により２次
元配列のビット列が定義される（ステップＳＴ２３
３）。即ち、前記図３（ｂ）に示された各物体候補＃１
〜＃１２の、画像中の存在有無をそれぞれ１ビットで表
現し、図９に示すような２次元のビット列を用いてこれ
を表現する。この図９では縦５、横３の合計１５個のビ
ットからなるビット集合（ビット列）が描かれている
が、１２個の物体候補をそれぞれのビットに割り付け、
存在するなら“１”、存在しないなら“０”、もともと
空のビットなら“−１”を与える。言い換えれば、前記
ビット列は画像の解釈を表現しており、画像中に、
“１”になっているビットに対応する物体候補は存在
し、“０”になっているビットに対応する物体候補は存
在しないことを意味する。なお、“−１”のビットに対
応する候補はもともと定義していない。各ビットは１ビ
ットであるので、“１”か“０”のみを取りうるもので
あり、この実施の形態２では説明が容易なように“−
１”も取りうるとしているが、実際には“−１”が格納
されているビット自体が存在していない。

【００４２】次に、初期ビット列生成手段１０３によっ
て２次元の初期ビット列が生成され、それがビット列格
納手段１０４に格納される（ステップＳＴ２３４）。こ
のとき、乱数発生手段１０８によって発生されたランダ
ムなデータに基づいて、ランダムに初期ビット列を発生
させる。この実施の形態２においても発生させるビット
列の個数は１００である。

【００４３】次に、適応度計算手段１０５によって、こ
の初期ビット列生成手段１０３の生成した各ビット列の
適応度が計算され、ビット列格納手段１０４にそのデー
タが格納される（ステップＳＴ２３５）。第ｎ番目のビ
ット列に対応する適応度Ｆ〔ｎ〕は実施の形態１に記載
の方法で、前記式（１）によって計算される。なお、高
さ信頼度は当該物体候補が高い位置であると判定されて
いるほど高い信頼度をもつように値が決められており、
この適応度を高速に計算するため、この実施の形態２に
おいても実施の形態１と同様に、表２に示したテーブル
を使用している。

【００４４】続く処理では、ビット列格納手段１０４に
格納された１００個の２次元ビット列の中から適応度に
応じて、適応度が高いほど選択される確率が高くなるよ
うに２つの親ビット列が選択される（ステップＳＴ２３
６）。さらに、その選択されたそれぞれの親ビット列と
同一のビット列として、２次元の子ビット列を２つ生成
する（ステップＳＴ２３７）。

【００４５】次に、乱数発生手段１０８により決められ
た範囲の乱数を発生させて予め設定したしきい値ｔｈ
ｃと比較し（ステップＳＴ２３８）、それより大きけれ
ば交叉操作手段１０６によって交叉操作を行なう。この
実施の形態２でも、発生する乱数値の範囲を０から１ま
でとし、しきい値ｔｈｃとしては０．６を用いた。し
かし、確率的に交叉操作を行なう同等の手段であれば同
等の作用を得ることは実施の形態１の場合と同様であ
る。

【００４６】なお、この交叉操作は図１０に示すように
して実行される。即ち、２つのビット列Ｐ１とＰ２に対
して交叉領域の位置と形状、サイズがランダムに決定さ
れる（ステップＳＴ２３９）。図中の×印は図９におけ
る−１のビットを意味し、操作にはいっさい関与しな
い。前記交叉領域の内容について、ビット列Ｐ１および
Ｐ２で置換をおこない、得られた２つの２次元のビット
列をＣ１，Ｃ２とする（ステップＳＴ２４０）。このよ
うな操作は、ビット列を遺伝子にたとえると、ちょうど
生物学における遺伝子の交叉現象に類似しているために
交叉操作と呼ばれる。

【００４７】次に、さらに乱数発生手段１０８によって
突然変異操作のための乱数を発生させ、その乱数値とし
きい値ｔｈ＿ｍの大小関係に基づいて、突然変異手段１
０７による突然変異操作を行なうかどうかを決定する
（ステップＳＴ２４１）。以下にこの突然変異操作につ
いて図１１を使って説明する。図１１（ａ）は反転型の
突然変異操作を説明するもので、操作対象のビット列Ａ
に対して、突然変異領域の位置とサイズを乱数発生手段
１０８により発生させた乱数値に基づいてランダムに決
定し（ステップＳＴ２４２）、その位置に対応するビッ
トを反転させることによって、ビット列Ｂに変化させる
（ステップＳＴ２４３）。また、図１１（ｂ）は置換型
の突然変異操作を説明するものであり、操作対象のビッ
ト列Ａに対して２ヵ所の突然変異領域の位置とサイズ
を、乱数発生手段１０８によって発生させた乱数値に基
づいてランダムに決定し（ステップＳＴ２４２）、当該
位置のビットを置換（交換）することによってビット列
Ｂに変化させる（ステップＳＴ２４３）。このとき、２
ヵ所の突然変異領域のサイズは一致している必要があ
る。この実施の形態２では、前記反転型突然変異操作を
行い、さらに置換型突然変異操作を行なう。この操作
も、ビット列を遺伝子による突然変異現象のアナロジー
として捉え、突然変異操作と呼んでいる。

【００４８】次に、ビット列格納手段１０４に格納され
た１００個のビット列それぞれの適応度を調べ、もっと
も低い適応度を持つ２つの２次元のビット列を削除する
（ステップＳＴ２４４）。そして、代わりに上述の一連
の処理で生成された２つの新しい２次元のビット列を新
たにビット列格納手段１０４に追加登録する（ステップ
ＳＴ２４５）。

【００４９】上記の適応度計算（ステップＳＴ２３５）
から、新ビット列追加（ステップＳＴ２４５）までの処
理を、終了条件が満足されるまで繰り返す（ステップＳ
Ｔ２４６）。なお、この実施の形態２ではその終了条件
として、１００個のビット列群の中の最大適応度を持つ
ビット列パターンの変化がない状態が継続する時間を用
いる。即ち、前記継続時間が一定しきい値以上になった
時に、ビット列群の動きが止まったとして一連の処理を
終了させる。処理終了時点で、ビット列格納手段１０４
に格納されている２次元のビット列の中で最大適応度を
もつビット列が最終結果として出力され、前記物体候補
リストＣＬと組み合わせることで、最終的な物体認識結
果が出力される。

【００５０】なお、上記実施の形態２では、交叉操作の
あとに突然変異操作を行うものを示したが、どちらか一
方だけを実行するようにしてもよく、また突然変異操作
に関しては、反転型と置換型の２種類とも行うこととし
たが、ランダムに発生した値に基づいてどちらか片方だ
け実行するようにしても、あるいは両方とも実行しなく
てもよく、その効果が変わることはない。

【００５１】また、上記実施の形態２では、交叉操作や
突然変異操作における交叉領域、または突然変異領域の
形状を、矩形領域としたが、必ずしも矩形でなくてもよ
く、円形や十字型などの任意の形状を用いてもよく、そ
の効果はなんら変わることはない。

【００５２】また、上記実施の形態２では、終了条件と
して最大適応度をもつビット列に変化のない継続時間を
もとにしているが、予め設定した繰り返し回数の処理後
に終了するようにしても良く、その効果は上記実施の形
態と同様の効果を奏する。

【００５３】また、上記実施の形態２では、ビット列格
納手段１０４に格納されるビット列の数を１００個に固
定し、常に一定としたが、ビット列の数はいくらでもよ
く、また常に不変にする必要もない。これらの制約はこ
の実施の形態の効果に特に本質的な影響を与えるもので
はない。

【００５４】また、上記実施の形態２では、適応度を計
算するのに物体の信頼度と高さ信頼度をもとに計算する
場合について説明したが、それ以外に画像の解釈に使用
可能な情報をもとに計算するようにしても差し支えない
ことはいうまでもない。

【００５５】また、上記実施の形態２では、乱数発生手
段１０８によってその都度乱数を発生させるものを示し
たが、予め乱数テーブルを用意してメモリ等に格納して
おき、随時その乱数テーブルを参照してランダムな振る
舞いをさせるようにしても良く、上記実施の形態と同様
の効果を奏する。

【００５６】実施の形態３．次に、この発明の実施の形
態３を図について説明する。図１２はこの発明の実施の
形態３による物体認識装置を示す構成図で、相当部分に
は図１と同一符号を付してその説明を省略する。図にお
いて、１０９は図１に示した交叉操作手段１０６や突然
変異操作手段１０７などによるビット列操作手段であ
る。１１０はそれぞれの適応度が大きいほど高い確率で
選択されるように、ビット列格納手段１０４に格納され
ているビット列の選択を行うビット列選択手段である。
１１１はビット列格納手段１０４に格納されているビッ
ト列の中で最も適応度の高いビット列を算出する最大適
応度ビット列計算手段であり、１１２は最大適応度をも
つビット列が一定時間以上不変であった場合に、そのビ
ット列を随時付加保存する結果ビット列格納手段であ
る。

【００５７】次に動作について説明する。ここで、図１
３はこのように構成された物体認識装置の動作の流れを
示すフローチャートである。なお、この実施の形態３で
は最適化問題をあつかう。まず、最適化したい問題をも
とに、解を複数のビットからなるビット列として表現す
る。ここでは、図３（ａ）に示した段ボール箱を認識す
る場合に、それより抽出された同図（ｂ）に示す１２の
物体候補について、実施の形態１に記載されているよう
な方式で、同図（ｃ）に示されているビット列を得る。
処理の最初の段階では、初期ビット列生成手段１０３に
よって初期ビット列群がランダムに生成される（ステッ
プＳＴ２５０）。なお、この実施の形態３ではビット列
は１００個生成される。このビット列の生成には乱数を
発生させ、ビット列の“１”の値を取る位置をランダム
に決定する。生成されたビット列は全てビット列格納手
段１０４に格納される。

【００５８】次に、ビット列格納手段１０４に格納され
た１００個のビット列それぞれの適応度Ｆを、適応度計
算手段１０５によって計算し（ステップＳＴ２５１）、
ビット列格納手段１０４にそのデータを格納する。この
適応度Ｆは前記実施の形態１に記載したものと同様のも
のを用いる。続く処理では、この適応度が大きいほど選
択される確率が高くなるように、ビット列選択手段１１
０によってビット列が選択され（ステップＳＴ２５
２）、さらに、新ビット列が前記選択されたビット列の
コピーとして生成される（ステップＳＴ２５３）。

【００５９】次に、ビット列操作手段１０９では実施の
形態１の場合と同様に２種類のビット列の操作が行なわ
れる（ステップＳＴ２５４）。即ち、乱数発生手段１０
８により発生された乱数と、あらかじめ設定されたしき
い値ｔｈｃとを比較して子ビット列に対して交叉位置
を決定し、交叉操作を施したり、また同じく乱数としき
い値ｔｈｍとの比較により突然変異位置を決定して子
ビット列の突然変異操作を行なうものである。ここで、
乱数を発生させたのは、子ビット列に対してかかるビッ
ト列操作を行なうかどうか、また行なうとして交叉の位
置や突然変異の位置をビット列のどの部分に対して行な
うかを、ランダムに決定するためである。従って、この
実施の形態３ではその都度乱数を発生させたが、あらか
じめ乱数テーブルを作成してメモリ等に格納しておき、
随時その乱数テーブルを参照する方式でも差し支えな
い。

【００６０】このビット例操作の結果得られたビット列
はビット列格納手段１０４に格納され、同時にこのビッ
ト列格納手段１０４に格納された全てのビット列の中で
最も適応度の低い２つのビット列が削除される。さら
に、最大適応度ビット列計算手段１１１により、このビ
ット列格納手段１０４に格納されているビット列の中で
最も適応度の高いビット列Ｓが算出され（ステップＳＴ
２５５）、最大適応度ビット列としてその番号が記憶さ
れる。また、このビット列Ｓがどのくらいの時間、最大
適応度ビット列として継続的に記憶されているかを示す
継続時間ｔも併せて計算され（ステップＳＴ２５６）、
その継続時間ｔが予め設定されたしきい値ｔｈされて
（ステップＳＴ２５７）、しきい値ｔｈよりも大ならば
そのビット列Ｓを結果ビット列格納手段１１２に格納す
る（ステップＳＴ２５８）。一方、しきい値ｔｈより大
でないなら結果ビット列格納手段１１２へのビット列Ｓ
の保存は行わない。

【００６１】図１４は、時間とともに前記最大適応度の
ビット列Ｓの持つ適応度がどのように変化するかの一例
を示す説明図である。なお、横軸は時間であるが、遺伝
子による世代交代とのアナロジーからこの実施の形態３
では世代と呼んでいる。図において、世代０における適
応度はＦ１である。世代Ｇ１までの過程で徐々に適応度
は増加し、世代Ｇ１においては適応度はＦ２に急激に変
化している。これは交叉操作や突然変異操作の結果とし
て適応度が高いビット列が新たに生成され、全ビット列
群のなかでの最大適応度ビット列に変化が生じたからで
ある。さらに、世代Ｇ２までの期間で、適応度はＦ２の
まま不変である。即ち最大適応度ビット列Ｓが（Ｇ２−
Ｇ１）の時間だけ不変であるということであるから、前
記時間がしきい値ｔｈより大ならば、この適応度Ｆ２を
持つビット列Ｓは結果ビット列格納手段１１２に追加登
録されることになる。一方、同図において、世代Ｇ２か
らＧ３までは適応度Ｆ３で一定であるが、時間（Ｇ３−
Ｇ２）がしきい値ｔｈより大でなければ、結果ビット列
格納手段１１２に格納されることはない。

【００６２】図１３のフローチャートにおいて、適応度
算出（ステップＳＴ２５１）から、最大適応度ビット列
Ｓの継続時間ｔとしきい値ｔｈとの比較（ステップＳＴ
２５７）あるいはビット列Ｓの保存（ステップＳＴ２５
８）での各処理は、予め定義された終了条件が満足され
るまで繰り返される（ステップＳＴ２５９）。なお、こ
の実施の形態３では終了条件として、前記継続時間ｔが
一定しきい値ｔｈｔ以上になった時に、ビット列群の
動きが完全に止まったとして一連の処理を終了させ、こ
の実施の形態３における動作は完了する。

【００６３】なお、上記実施の形態３では、終了条件と
して最大適応度をもつビット列に変化のない継続時間を
もとにしているが、予め設定した繰り返し回数の処理後
に終了するようにしても良く、上記実施の形態と同等の
効果を期待することができる。

【００６４】また、上記実施の形態３では、ビット列格
納手段１０４に格納されるビット列の数を１００個に固
定し、常に一定としたが、ビット数はいくらでもよく、
また常に不変にする必要もない。これらの制約はこの実
施の形態の効果に特に本質的な影響を与えるものではな
い。

【００６５】実施の形態４．次に、この発明の実施の形
態４を図について説明する。図１５はこの発明の実施の
形態４による情報処理装置を示す構成図である。図にお
いて、１２０は複数のビット列を予め設定した方法で生
成する初期ビット列生成手段であり、１２１は生成され
たビット列の情報としての適応の度合いを表現した適応
度を計算する適応度計算手段である。１２２はその適応
度の高いビット列より複数のビット列の選択を行うビッ
ト列選択手段であり、１２３はこのビット列選択手段１
２２にて選択されたビット列から新しいビット列を生成
する新ビット列生成手段である。１２４はこの新ビット
列生成手段１２３によって生成されたビット列に対し
て、予め設定されているビット列の交叉操作や突然変異
操作などのビット列操作を行うビット列操作手段であ
り、１２５はこれらビット列を全て格納できるビット列
格納手段である。１２６はビット列の情報としての不適
応の度合いを表現した不適応度を計算する不適応度計算
手段であり、１２７はこの不適応度計算手段１２６の計
算した不適応度を検査する不適応度検査手段、１２８は
不適応度検査手段１２７の検査結果に基づいてビット列
格納手段１２５に格納されているビット列の削除を行う
ビット列削除手段である。

【００６６】次に動作について説明する。ここで、図１
６はこのように構成された情報処理装置の動作の流れを
示すフローチャートである。なお、この実施の形態４で
は実施の形態３の場合と同様に最適化問題をあつかう。
まず、最適化したい問題をもとに、解を複数のビットか
らなるビット列として表現する。ここでも、図３（ａ）
に示した段ボール箱を認識する場合に、それより抽出さ
れた同図（ｂ）に示す１２の物体候補について、実施の
形態１に記載されているような方式で、同図（ｃ）に示
されているビット列を得る。処理の最初の段階では、こ
のビット列を複数個、この実施の形態４では１００個、
初期ビット列生成手段１２０によって生成する（ステッ
プＳＴ２６０）。生成には乱数を発生させ、ビット列の
“１”の値を取る位置をランダムに決定する。生成され
たビット列は全てビット列格納手段１２５に格納され
る。

【００６７】次に、格納された１００個のビット列それ
ぞれの適応度Ｆを適応度計算手段１２１によって計算し
（ステップＳＴ２６１）、ビット列格納手段１２５にそ
のデータを格納する。この適応度Ｆは前記実施の形態１
に記載したものと同様のものを用いる。さらに、不適応
度計算手段１２６により、各ビット列について不適応度
Ｇが計算される（ステップＳＴ２６２）。ビット列ｎに
対応する不適応度Ｇ〔ｎ〕は、以下の式（２）によって
計算される。

【００６８】

【数２】

【００６９】ここで、Ｉ〔ｎ〕〔ｍ〕は物体候補＃ｎと
物体候補＃ｍとの干渉度合いを表しており、１を最大と
して、重なり度合いが大きいほど値は大きくなり、物体
候補＃ｎと＃ｍが完全に位置的に離れている場合は０に
なる。この干渉の度合いＩの一例は次の表３に示されて
いる。なお、この表３ではＩの値を干渉あり（Ｉ＝１）
と干渉なし（Ｉ＝０）に２値化して示している。

【００７０】

【表３】

【００７１】次に、ビット列格納手段１２５に格納され
ている全ビット列を検査し（ステップＳＴ２６３）、こ
の不適応度が予め設定された値より大きければ、再び初
期ビット列生成処理（ステップＳＴ２６０）からやり直
す。不適応度検査が“ＯＫ”となければ、ビット列群は
ビット列格納手段１２５に登録される（ステップＳＴ２
６４）。

【００７２】続く処理では、ビット列格納手段１２５に
格納されている各ビット列の適応度が計算され（ステッ
プＳＴ２６５）、適応度が大きいほど選択される確率が
高くなるように、ビット列選択手段１２２によって親ビ
ット列が選択される（ステップＳＴ２６６）。子ビット
列は、新ビット列生成手段１２３によって、前記選択さ
れた親ビット列のコピーとして生成される（ステップＳ
Ｔ２６７）。

【００７３】ビット列操作手段１２４では、実施の形態
１において説明したビット列の操作が行なわれる。即
ち、乱数発生手段（図示省略）により発生された乱数
と、あらかじめ設定されたしきい値ｔｈｃとを比較し
て（ステップＳＴ２６８）子ビット列に対して交叉位置
を決定し（ステップＳＴ２６９）、交叉操作を施したり
（ステップＳＴ２７０）、また乱数としきい値ｔｈｍ
との比較により（ステップＳＴ２７１）突然変異位置を
決定して（ステップＳＴ２７２）子ビット列の突然変異
操作を行なう（ステップＳＴ２７３）ものである。ここ
で、乱数を発生させたのは、子ビット列に対して、かか
るビット列操作を行なうかどうか、また行なうとして交
叉の位置や突然変異の位置をビット列のどの部分に対し
て行なうかを、ランダムに決定するためである。従っ
て、この実施の形態４ではその都度乱数を発生させた
が、あらかじめ乱数テーブルを作成してメモリ等に格納
しておき、随時その計数テーブルを参照する方式でも差
し支えない。

【００７４】このビット列操作が施されたビット列は一
旦ビット列格納手段１２５に格納され、さらに、不適応
度計算手段１２６によって、すでに説明した方法による
当該子ビット列の不適応度が計算される（ステップＳＴ
２７４）。次に、その不適応度が不適応度検査手段１２
７によって予め設定されたしきい値ｔｈｘと比較され
（ステップＳＴ２７５）、不適応度がしきい値ｔｈｘ
より大きければ、当該子ビット列はいわゆる致死遺伝子
となり集団中では生存できないほど適応度が低いビット
列であると判定され、前記ビット列格納手段１２５から
ビット列削除手段１２８によって削除される（ステップ
ＳＴ２７６）。不適応度がしきい値ｔｈｘより小さけれ
ばその子ビット列はそのままビット列格納手段１２５に
残され、かわりにビット列格納手段１２５に格納されて
いる全てのビット列の中で最も適応度の低い２つのビッ
ト列がビット列削除手段１２８によって削除される（ス
テップＳＴ２７７）。この処理によって子ビット列が前
記ビット列格納手段１２５に追加登録されたことになる
（ステップＳＴ２７８）。

【００７５】上記の各ビット列の適応度計算（ステップ
ＳＴ２６５）から子ビット列追加（ステップＳＴ２７
８）までの処理を、終了条件が満足されるまで繰り返す
（ステップＳＴ２７９）。なお、この実施の形態４では
その終了条件として、１００個のビット列群の中の最大
適応度を持つビット列パターンの変化がない状態が継続
する時間を用いている。即ち、前記継続時間が一定しき
い値以上になった時に、ビット列群の動きが止まったと
して一連の処理を終了させる。処理終了時点で、ビット
列格納手段１２５に格納されているビット列の中で最大
適応度をもつビット列が最終結果として出力され、最適
化されたビット列が出力されることになる。

【００７６】なお、上記実施の形態４では、不適応度を
定義するのに２つの物体候補の２次元的干渉度合いをも
とに算出するように定義したが、別の手法として別途計
測された各物体候補の高さ情報をも利用して干渉度合い
を決定するようにしてもよい。

【００７７】また、上記実施の形態４では、終了条件と
して最大適応度をもつビット列に変化のない継続時間を
もとにしているが、予め設定した繰り返し回数の処理後
に終了するようにしても良く、上記実施の形態と同様の
効果を奏する。

【００７８】また、上記実施の形態４では、ビット列格
納手段１２５に格納されるビット列の数を１００個に固
定し、常に一定としたが、ビット列の数はいくらでもよ
く、また常に不変にする必要もない。これらの制約はこ
の実施の形態の効果に特に本質的な影響を与えるもので
はない。

【００７９】また、上記実施の形態４では、乱数発生手
段１０８によってその都度乱数を発生させるものとして
説明したが、予め乱数テーブルを用意してメモリ等に格
納しておき、随時その乱数テーブルを参照してランダム
な振る舞いをさせるようにしても良く、上記実施の形態
と同様の効果を奏する。

【００８０】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、予め
設定した手順で複数のビット列を発生させて各ビット列
の適応度を算出し、適応度の高いビット列から新たなビ
ット列を生成したり、予め設定された割合でビット列の
変換を行うビット列操作を繰り返して、より適応度の高
いビット列を得ることによって画像の解釈を行うように
構成したので、画像から抽出した複数の物体パターンの
組み合わせで画像を認識する場合に、信頼度の高い画像
認識を高速に行うことができる物体認識装置が得られる
効果がある。

【００８１】また、この発明によれば、上記ビット列の
全てを２次元配列とするように構成したので、画像認識
をさらに高速かつ高信頼度で行うことができる効果があ
る。

【００８２】また、この発明によれば、最大適応度をも
つビット列が一定時間以上不変であった場合にその当該
ビット列を随時付加保存し、最終的に保存された複数の
ビット列に対応する複数の画像解釈結果をもって当該物
体認識装置の出力とするように構成したので、繰り返し
行われる世代交代において、各世代で最も適応度の高い
遺伝子を保存し、対応する局所的最適解を適宜追加登録
することで、複数の画像解釈が可能な画像解釈問題にお
いて複数の解を出力することができる、いわゆる遺伝的
アルゴリズムを利用した物体認識装置が得られる効果が
ある。

【００８３】また、この発明によれば、各ビット列につ
いて適応度と不適応度を算出し、不適応度が一定値以上
の場合にはそのビット列削除し、高い適応度を持つビッ
ト列ほど選択確率が高くなるように設定して選択した複
数のビット列より新しいビット列を生成し、そのビット
列に対して交叉や突然変異などのビット操作を行い、そ
の適応度と不適応度を計算し、算出された不適応度が一
定値以上ならそのビット列を削除し、一定値以下ならビ
ット列群に追加して適応度の低いビット列をそのビット
列群より削除し、この一連の動作の繰り返しによってよ
り適応度の高いビット列を生成するように構成したの
で、遺伝子としての生存が非常に困難な固体を早い段階
で削除できて無駄な処理時間が節約でき、高速処理が可
能な、いわゆる遺伝的アルゴリズムを利用した情報処理
装置が得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１による物体認識装置
を示す構成図である。

【図２】上記実施の形態１の動作の流れを示すフロー
チャートである。

【図３】上記実施の形態１における認識対象とビット
列の一例を示す説明図である。

【図４】上記実施の形態１におけるビット列の交叉操
作の一例を示す説明図である。

【図５】上記実施の形態１におけるビット列の交叉操
作の他の例を示す説明図である。

【図６】上記実施の形態１におけるビット列の突然変
異操作の一例を示す説明図である。

【図７】この発明の実施の形態２による物体認識装置
を示す構成図である。

【図８】上記実施の形態２の動作の流れを示すフロー
チャートである。

【図９】上記実施の形態２におけるビット列の一例を
示す説明図である。

【図１０】上記実施の形態２におけるビット列の交叉
操作の一例を示す説明図である。

【図１１】上記実施の形態２におけるビット列の突然
変異操作の一例を示す説明図である。

【図１２】この発明の実施の形態３による物体認識装
置を示す構成図である。

【図１３】上記実施の形態３の動作の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図１４】上記実施の形態３における世代と適応度の
関係を示す説明図である。

【図１５】この発明の実施の形態４による情報処理装
置を示す構成図である。

【図１６】上記実施の形態４の動作の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図１７】従来の技術１による物体認識装置における
動作の流れを示すフローチャートである。

【図１８】従来の技術２による情報処理装置の遺伝的
アルゴリズムにおける遺伝子集団を示す説明図である。

【図１９】上記遺伝子アルゴリズムにおける遺伝子の
交叉を示す説明図である。

【図２０】その動作の流れを示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１００画像入力手段（テレビカメラ）、１０１物
体候補抽出手段、１０２ビット列定義手段、１０
３初期ビット列生成手段、１０５適応度計算手
段、１０６ビット列操作手段（交叉操作手段）、
１０７ビット列操作手段（突然変異操作手段）、１
０９ビット列操作手段、１１１最大適応度ビット
列計算手段、１１２結果ビット列格納手段、１２
０初期ビット列生成手段、１２１適応度計算手
段、１２２ビット列選択手段、１２３新ビット列
生成手段、１２４ビット列操作手段、１２５ビ
ット列格納手段、１２６不適応度計算手段、１２
７不適応度検査手段、１２８ビット列削除手段。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】認識対象物体の画像を入力する画像入力
手段と、前記画像入力手段より入力された原画像より認
識対象の物体候補を抽出する物体候補抽出手段と、前記
原画像中の前記物体候補の存在の有無を１ビットの情報
で表現して、前記原画像の解釈をそのビットの列で表現
したビット列を定義するビット列定義手段と、予め設定
した手順で初期値たる複数のビット列を生成する初期ビ
ット列生成手段と、前記初期ビット列生成手段にて生成
された各々のビット列について、それが正しい解釈であ
る可能性を示す指標である適応度を算出する適応度計算
手段と、前記適応度計算手段で算出された適応度の高い
前記ビット列から新たなビット列を生成したり、予め設
定された割合で前記ビット列を変換するなどのビット列
操作を行うビット列操作手段とを備えた物体認識装置。
【請求項２】前記ビット列が全て２次元に配列されて
いることを特徴とする請求項１記載の物体認識装置。
【請求項３】前記ビット列格納手段に格納されている
ビット列の中で最も適応度の高いビット列を算出する最
大適応度ビット列計算手段と、前記最大適応度ビット列
計算手段で算出された最大適応度をもつビット列が一定
時間以上不変であった場合に、当該ビット列を随時付加
保存する結果ビット列格納手段とを付加したことを特徴
とする請求項１記載の物体認識装置。
【請求項４】情報を表現したビット列を予め設定した
方法で複数生成する初期ビット列生成手段と、前記初期
ビット列生成手段で生成されたビット列の情報としての
適応の度合いを表現した適応度を計算する適応度計算手
段と、前記適応度の高いビット列から複数のビット列を
選択するビット列選択手段と、前記ビット列選択手段に
よって選択されたビット列から新しいビット列を生成す
る新ビット列生成手段と、前記新ビット列生成手段の生
成したビット列に対して、予め設定されている方法でビ
ット列操作を行うビット列操作手段と、前記ビット列を
全て格納可能なビット列格納手段と、前記ビット列の情
報としての不適応の度合いを表現した不適応度を計算す
る不適応度計算手段と、前記不適応度計算手段の計算し
た不適応度の検査を行う不適応度検査手段と、前記不適
応度検査手段の検査結果に基づいて前記ビット列を前記
ビット列格納手段より削除するビット列削除手段とを備
えた情報処理装置。