JP2012252368A - Memory having information narrowing detection function, method for using the same, and memory and device including the memory - Google Patents

Memory having information narrowing detection function, method for using the same, and memory and device including the memory Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To achieve a non-Neumann type information detection memory for making it unnecessary to perform successive comparison processing of a memory because of the fact that the largest problem of information detection such as pattern recognition is a search time.SOLUTION: Disclosed is a memory that has an information narrowing detection function, stores information for each memory address, and reads the information. The memory is characterized by including input means of input data, that is, both first data to be applied from the outside as data for comparing the stored data of the memory and second data as data for comparing the mutual addresses; means for determining doubly in parallel success/failure of the data of information and address stored in the both input data applied from the input means, and for further performing in parallel logical arithmetic operation of the success/failure determination result of the both data; and means for outputting the address of the memory which succeeds in the logical arithmetic operation. Thus, it is possible to widely use the memory for artificial intelligence or the like as well as intelligent information search.

Description

本発明は情報絞り込み検出機能を備えたメモリ、その使用方法、このメモリを使用した装置、人工知能に関する。 The present invention relates to a memory having an information narrowing detection function, a method of using the memory, a device using the memory, and artificial intelligence.

情報がデータ化され手軽に利用することが可能な時代において、この莫大な情報データの中から適切な情報を検出し利用するには様々な課題が残されている。
とりわけ画像認識、音声認識、OCR文字認識、全文検索、指紋等の生体認証などに代表される情報検出に共通し基礎となる技術は、情報の中から一致や類似する情報(パターン)を検出もしくは解析するパターン認識技術であり、社会インフラ設備、産業用設備、工場設備からデジタルカメラや家電商品、さらには最新のロボットや人工知能等あらゆる分野に利用されており高度な情報処理に不可欠な存在である。
In the era when information is converted into data and can be used easily, various problems remain to detect and use appropriate information from the enormous information data.
In particular, technologies common to information detection typified by image recognition, voice recognition, OCR character recognition, full-text search, biometric authentication such as fingerprints, etc., detect matching or similar information (pattern) from information or It is a pattern recognition technology to analyze and is indispensable for advanced information processing because it is used in various fields such as social infrastructure equipment, industrial equipment, factory equipment, digital cameras and home appliances, and the latest robots and artificial intelligence. is there.

しかしながらパターン認識を一例とする情報検出の技術上の最大の課題は、情報の比較の際の比較組合せ回数(検索回数)であり、通常対象となる情報に最適なアルゴリズムを見出し組合せ比較回数(検索回数)の削減をするなり、対象とする情報の内容によってはスパコンなど高速な演算処理マシーンを利用して答えを見つけ出すなり、場合によっては検出の精度を犠牲にする必要もあった。 However, the biggest problem in the technology of information detection using pattern recognition as an example is the number of comparison combinations (number of searches) at the time of comparing information. Depending on the content of the target information, a high-speed arithmetic processing machine such as a supercomputer may be used to find the answer, and in some cases, the detection accuracy must be sacrificed.

本発明は以上のようなパターン認識や情報検出技術の永年の課題である情報検出の精度を保証し比較組合せ回数(検索回数、検索時間)を極限まで低減させる事の可能なメモリの実現とその利用方法であり、同一出願人、同一発明者の平成22年2月18日出願、特願2010−33376、情報処理装置の情報の共通管理方法、情報の検出方法、データおよびアドレスの相対関係一括並列比較連想メモリ、情報を共通管理する機能を有する情報処理装置、そのソフトウエアプログラム、におけるデータおよびアドレスの相対関係一括並列比較連想メモリ、に関連する全項目を本出願に対し優先権主張するものである。 The present invention realizes a memory capable of guaranteeing the accuracy of information detection, which is a long-standing problem of pattern recognition and information detection techniques as described above, and reducing the number of comparison combinations (number of searches, search time) to the limit. Application method, same applicant, same inventor filed on Feb. 18, 2010, Japanese Patent Application No. 2010-33376, information processing device information common management method, information detection method, data and address relative relationship lump All the items related to the parallel comparison associative memory, the information processing apparatus having the function of managing information in common, and the software program, the relative relation of data and address, and the parallel comparison associative memory, all of which claim priority to the present application It is.

同じく平成22年3月4日出願の特願2010−47215、情報絞り込み検出機能を備えた半導体集積回路、その使用法、この半導体集積回路を使用した装置、は上記特願2010−33376を、独立した発明とし、情報絞り込み検出機能を備えた半導体集積回路、と発明の名称の表現を変更し、本発明の最大の特徴である二重並列の合否判定結果の論理演算の考え方を明らかにしたものである、また検出する情報の範囲を二次元の画像のみならず一次元から多次元までの情報に拡大したものであり、この出願全体を本出願に対し優先権を主張するものである。 Similarly, Japanese Patent Application No. 2010-47215 filed on March 4, 2010, a semiconductor integrated circuit having an information narrowing detection function, its use, and an apparatus using this semiconductor integrated circuit are independent of the aforementioned Japanese Patent Application No. 2010-33376. Changed the expression of the name of the semiconductor integrated circuit with the information refinement detection function and the invention, and clarified the concept of the logical operation of the double parallel pass / fail judgment result, which is the greatest feature of the present invention In addition, the range of information to be detected is expanded not only to two-dimensional images but also to information from one dimension to multi-dimension, and this entire application is claimed with priority over the present application.

本出願は、情報絞り込み検出機能を備えたメモリ、とより発明の名称の表現を明確にするとともに、以上2つの先願を統合し、上記特願2010−47215に主として、情報絞り込み回路数を削減するための手段、二重並列論理演算の多重化手段、さらには人工知能への応用などを一例とするこのメモリの使用方法を追加し、説明不足を補い、一部の表現方法を変更したものである。 The present application clarifies the expression of the name of the invention with a memory having an information narrowing detection function, integrates the above two previous applications, and mainly reduces the number of information narrowing circuits in the above Japanese Patent Application 2010-47215. Added a method of using this memory, for example, a means for doing this, a means for multiplexing double parallel logic operations, and an application to artificial intelligence, etc. It is.

先に説明のようにパターン認識やパターンマッチングを一例とする情報検出の技術は極めて幅が広く、その検索時間の短縮に係る発明は膨大な数であるが、本発明のように検出時間を短縮するために、ノイマン型コンピュータの宿命である個別メモリの逐次処理を本質的に回避するための手法やそのメモリの例は見当たらない。
参考までであるが特開平7−114577、データ検索装置、データ圧縮装置及び方法、は隣り合った情報同士の比較により情報を繰返し検索するための手法が示されているが、本出願の発明は隣り合った情報同士の比較のみならず、全メモリの情報を対象にデータの内容とそのアドレスの位置関係を二重並列に比較するものである。
As described above, information detection technology using pattern recognition and pattern matching as an example is extremely wide, and there are a large number of inventions related to shortening the search time, but the detection time is shortened as in the present invention. Therefore, there are no techniques or examples of the memory for essentially avoiding the sequential processing of individual memories, which is the fate of Neumann computers.
For reference, Japanese Patent Laid-Open No. 7-114577, data search device, data compression device and method show a method for repeatedly searching for information by comparing adjacent information, but the invention of the present application is In addition to comparing adjacent information, the data contents and the positional relationship between the addresses are compared in double parallel for all memory information.

特開平7−114577JP-A-7-114577

本発明が解決しようとする課題は、
一次元から多次元でアドレス配列された情報もしくは配列可能な情報を対象にして、検出される情報(未知の情報)と、検出の基準になる情報(既知の情報)と、の互いの情報の複数のアドレスの、そのデータと、そのアドレスと、の双方の関係が条件に合格することをもって、未知の情報の内から既知の情報と同一情報もしくは類似情報と判定するようなパターン認識や知識処理などの情報検出において、検出の精度を保証し、データの比較回数を極限まで削減し、メモリ自身が上記情報の検出を可能する非ノイマン型の情報検出メモリの実現とその使用方法を確立することである。
The problem to be solved by the present invention is:
Targeting information that can be arranged in one-dimensional to multi-dimensional addresses or information that can be arranged, information that is detected (unknown information) and information that serves as a reference for detection (known information) Pattern recognition and knowledge processing that determine the same or similar information as the known information from the unknown information when the relationship between the data and the addresses of the multiple addresses passes the condition In the detection of information, etc., to ensure the accuracy of detection, reduce the number of data comparisons to the limit, and establish a non-Neumann-type information detection memory that allows the memory itself to detect the above information and establish its usage It is.

以上のような課題を解決するために、
請求項1では
メモリアドレスごとに情報を記憶しその情報を読み出し可能なメモリであって
このメモリは、
外部から与えられる第1のデータは記憶されたこのメモリのデータを比較するためのデータ、第2のデータはこのメモリのアドレスを比較するためのデータ、の双方の入力データの入力手段と、
(1)第1のデータでメモリに記憶されたデータを並列に比較し合否判定する手段と
(2)第2のデータでメモリのアドレスを並列に比較し合否判定する手段と
(3)以上(1)、(2)双方の合否判定結果をさらに並列に論理演算するデータとアドレスの二重並列論理演算手段と
を具備することを特徴とする。
請求項2では
前記(1)の合否判定手段ならびに前記(3)の二重並列論理演算手段を、その演算結果が前記(1)の合否判定と前記(2)の合否判定との論理積(AND)と等価となる、等価二重並列論理積(AND)演算手段で構成したことを特徴とする。
請求項3では
前記メモリは、
毎次の前記等価二重並列論理積(AND)演算手段の結果をメモリアドレスごとに計測するカウンタ手段と、
初回の前記比較は、前記第1のデータによって、メモリを並列に合否判定して合格したメモリアドレスの上記カウンタを1にカウントアップしこれを1次突破アドレスとする手段と、
以降の比較は、上記第1のデータによって、メモリを並列に合否判定して合格したメモリアドレスと、上記1次突破アドレスと、の双方のアドレスの位置関係を、前記第2のデータによって、前記等価二重並列論理積(AND)演算手段で演算し、この演算を突破した上記1次突破アドレスのカウンタをカウントアップしてN(2以上の整数)次突破アドレスとする手段と、
このN次突破アドレスのアドレスを出力する手段と、
を具備することを特徴とする。
請求項4では
前記等価二重並列論理積(AND)演算手段は前記第2のデータであるアドレスを比較するためのデータにもとづくアドレスのスワップ(交換)手段によって繰返し実施することを特徴とする。
請求項5では
前記第2のデータであるアドレスを比較するためのデータは、前記1次突破アドレスを基準とし、
(1)比較対象のアドレスが相対アドレスに一致するか否かの比較データ
(2)比較対象のアドレスが比較する範囲の内外に存在するか否かの比較データ
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方であることを特徴とする。
請求項6では
前記メモリは
(1)音声情報を一例とする一次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(2)画像情報を一例とする二次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(3)立体情報を一例とする三次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(4)時空間情報を一例とする多次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(5)クラスタリング情報を一例とする情報をアドレスのグループ別に記憶されたもしくは記憶可能な情報
以上(1)から(5)の少なくとも1つの情報の検出を対象とするメモリ構成であることを特徴とする。
請求項7では
前記第1のデータである記憶されたメモリのデータを比較するためのデータは
(1)メモリデータの一致
(2)メモリデータの大小
(3)メモリbit個別のDon‘t Careを含む比較
以上(1)から(3)の少なくとも1つであることを特徴とする。
請求項8では
前記第1のデータ、第2のデータは
(1)データバス
(2)専用入力
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方により入力されることを特徴とする。
請求項9では
前記N次突破アドレスのアドレスを出力する手段は
(1)データバス
(2)専用出力
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方により出力されることを特徴とする。
請求項10では
前記カウンタ手段に1次突破アドレスを記憶する手段を付加することにより、カウンタ手段の回路数量を確率的に出現する1次突破アドレスの数量に見合う回路数量に削減したことを特徴とする。
請求項11では
前記アドレスのスワップ(交換)手段にプロセッサを用いることを特徴とする。
請求項12では
前記二重並列論理演算をメモリのバンク毎に切り替え実施することを特徴とする。
請求項13では
複数の前記第1のデータならびに第2のデータの入力手段と、
複数の前記二重並列論理演算手段と、を具備することを特徴とする。
請求項14では
前記メモリはCPUを一例とする他の目的の半導体に組込まれ使用されることを特徴とする。
請求項15では
検出される情報(未知の情報)と、検出の基準になる情報(既知の情報)と、の互いの情報の複数のアドレスの、そのデータと、そのアドレスと、の双方が必要回数の比較条件に合格することをもって、未知の情報の内から既知の情報と同一もしくは類似の情報を検出することをもって、情報とその情報の位置を検出することを目的として
既知の情報を前記第1のデータと第2のデータとすることにより、請求項1記載のメモリに記憶された未知の情報を比較し、未知の情報の内から既知の情報と同一もしくは類似する情報とそのアドレスを、前記N次突破アドレスを読み出すことにより検出することを特徴とする。
請求項16では
前記検出の基準になる情報(既知の情報)の内から、統計確率にもとづき前記同一情報もしくは類似情報を判定するに必要十分な複数個数のサンプルを抽出し、これを前記第1のデータと、第2のデータと、として比較条件とすることにより、同一情報もしくは類似情報を判定するために必要な前記比較回数を上記サンプル数以内とすることを特徴とする。
請求項17では
前記サンプルを抽出する際、隣接するサンプル間のデータの相互のデータの差の絶対値を求め、これを集計することにより得られるサンプル特徴量を基準値以上として情報検出をすることを特徴とする。
請求項18では
請求項3記載のアドレスの位置関係は
(1)前記一次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
(2)前記二次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
(3)前記三次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
(4)前記多次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
以上(1)から(4)の少なくとも1つの位置関係であり、このアドレスの位置関係を用いてパターン認識をすることを特徴とする。
請求項19では
前記1次突破アドレスとなる最初の比較サンプルを複数種類のサンプルとする、もしくは一定の範囲を持させ検出を行うことを特徴とする。
請求項20では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリをアクセスしデータの読み出し書込みが可能なCPUを併用することを特徴とする。
請求項21では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリに知識情報を記憶させ知識処理をすることを特徴とする。
請求項22では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリを使用したことを特徴とする装置。
請求項23では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリを使用したことを特徴とする人工知能。
としている。
In order to solve the above problems,
Claim 1 is a memory capable of storing information and reading the information for each memory address,
The first data supplied from the outside is data for comparing the stored data of this memory, the second data is the data for comparing the addresses of this memory, input means for both input data,
(1) means for comparing the data stored in the memory with the first data in parallel and determining pass / fail; (2) means for comparing the address of the memory with the second data in parallel and determining pass / fail; and (3) or more ( 1) and (2) further comprising data for logically calculating both the pass / fail judgment results in parallel and an address double parallel logical operation means.
In claim 2, the pass / fail judgment means of (1) and the double parallel logic operation means of (3) are obtained by calculating the logical product of the pass / fail judgment of (1) and the pass / fail judgment of (2) ( It is characterized by comprising equivalent double parallel logical product (AND) operation means equivalent to AND).
In claim 3, the memory is
Counter means for measuring the result of each equivalent double parallel AND (AND) operation means for each memory address;
The first comparison is a means for counting up the counter of the memory address that has passed and passed the memory in parallel by the first data to 1 to make it a primary breakthrough address,
The subsequent comparison is based on the first data, and the positional relationship between the addresses of the memory address that has passed the pass / fail judgment of the memory in parallel and the primary breakthrough address is determined by the second data. Means for calculating by an equivalent double parallel logical product (AND) calculation means, and counting up the counter of the primary breakthrough address that broke through this calculation to be an N (an integer greater than or equal to 2) next breakthrough address;
Means for outputting the address of the Nth breakthrough address;
It is characterized by comprising.
According to a fourth aspect of the present invention, the equivalent double parallel logical product (AND) operation means is repeatedly performed by an address swap (exchange) means based on data for comparing addresses as the second data.
In claim 5, the data for comparing the address which is the second data is based on the primary breakthrough address,
(1) Comparison data indicating whether the comparison target address matches the relative address (2) Comparison data indicating whether the comparison target address exists inside or outside the range to be compared More than (1) (2) Or both.
In claim 6, the memory (1) information stored or storable as one-dimensional information taking voice information as an example (2) information stored or storable as two-dimensional information taking image information as an example ( 3) Information stored or storable as three-dimensional information taking 3D information as an example (4) Information stored or storable as multidimensional information taking spatio-temporal information as an example (5) Clustering information as an example The information is stored in each address group or is storable information. The memory configuration is intended to detect at least one of the information (1) to (5).
The data for comparing stored memory data as the first data is (1) coincidence of memory data, and (2) magnitude of memory data.
(3) Comparison including Don't Care for each memory bit It is characterized in that it is at least one of (1) to (3) above.
In the present invention, the first data and the second data may be input by one or both of (1) a data bus, (2) dedicated input, and (1) and (2).
According to a ninth aspect of the present invention, the means for outputting the address of the Nth breakthrough address is output by one or both of (1) a data bus (2) dedicated output and (1) and (2).
According to a tenth aspect of the present invention, the means for storing the primary breakthrough address is added to the counter means, whereby the circuit quantity of the counter means is reduced to a circuit quantity corresponding to the quantity of the primary breakthrough addresses that appear probabilistically. To do.
The present invention is characterized in that a processor is used as the address swapping means.
According to a twelfth aspect of the present invention, the double parallel logic operation is switched for each bank of memory.
In claim 13, a plurality of the first data and second data input means,
And a plurality of the double parallel logic operation means.
According to a fourteenth aspect of the present invention, the memory is used by being incorporated in a semiconductor for another purpose such as a CPU.
In claim 15, both the data and the address of the plurality of addresses of the information to be detected (unknown information) and the information to be detected (known information) are required. By passing the comparison condition of the number of times, by detecting information that is the same as or similar to the known information from the unknown information, the known information is used for the purpose of detecting the information and the position of the information. By comparing the unknown information stored in the memory according to claim 1 with the data of 1 and the second data, information that is the same as or similar to the known information from the unknown information and its address are: It is detected by reading the Nth order break-through address.
According to a sixteenth aspect, a plurality of samples necessary and sufficient for determining the same information or similar information are extracted from information (known information) serving as a reference for the detection based on a statistical probability, and this is extracted as the first information. And the second data are used as comparison conditions, so that the number of comparisons necessary for determining the same information or similar information is within the number of samples.
According to claim 17, when extracting the sample, an absolute value of a difference in data between adjacent samples is obtained, and information detection is performed with a sample feature amount obtained by summing the absolute values as a reference value or more. It is characterized by.
In claim 18, the positional relationship of the addresses according to claim 3 is (1) positional relationship on the address array stored as the one-dimensional information (2) positional relationship on the address array stored as the two-dimensional information (3) Positional relationship on the address array stored as the three-dimensional information (4) Positional relationship on the address array stored as the multidimensional information At least one positional relationship of (1) to (4) The pattern recognition is performed using the positional relationship of the addresses.
According to a nineteenth aspect of the present invention, the first comparison sample serving as the primary breakthrough address is a plurality of types of samples, or detection is performed with a certain range.
The present invention is characterized in that a CPU capable of reading and writing data by accessing a memory having the information narrowing detection function is used in combination.
The knowledge processing may be performed by storing knowledge information in a memory having the information narrowing detection function.
In claim 22
An apparatus using a memory having the information narrowing-down detection function.
The artificial intelligence according to claim 23, wherein a memory having the information narrowing detection function is used.
It is said.

インテリジェンスな知識をもったメモリとして利用することが可能で、あらゆる情報の同一性ならびに類似性を確実でかつ高速に検出もしくは解析することのみならず、情報予測の分野や高度な知識処理にも幅広く利用可能で、本格的な非ノイマン型情報処理による新しい情報処理の流れが期待できる。 It can be used as a memory with intelligent knowledge, and it can be used not only for reliable and high-speed detection or analysis of the identity and similarity of all information, but also in a wide range of information prediction fields and advanced knowledge processing. It can be used and a new flow of information processing by full-fledged non-Neumann information processing can be expected.

図1はサンプリングポイントの例である(実施例1)FIG. 1 shows an example of sampling points (Example 1). 図2はサンプリングポイントによる情報検出実施例である(実施例2)FIG. 2 shows an information detection example using sampling points (Example 2). 図3はサンプリングポイントの評価方法例である(実施例3)FIG. 3 shows an example of sampling point evaluation method (Example 3). 図4はデータおよびアドレスの二重並列論理演算の概念例であるFIG. 4 is a conceptual example of a double parallel logic operation of data and address. 図5は情報絞り込み検出機能を備えたメモリ例である(実施例4)FIG. 5 shows an example of a memory having an information narrowing detection function (Example 4). 図6はアドレススワップ手段Aの例である(実施例5)FIG. 6 shows an example of the address swap means A (Embodiment 5). 図7はアドレススワップのイメージAであるFIG. 7 is an image A of address swap. 図8はアドレススワップのイメージBであるFIG. 8 is an image B of address swap. 図9はアドレススワップのイメージCであるFIG. 9 is an image C of address swap. 図10は変形画像の検出の概念である(実施例6)FIG. 10 shows the concept of deformation image detection (Example 6). 図11はアドレススワップ手段Bの例である(実施例7)FIG. 11 shows an example of the address swap means B (Embodiment 7). 図12はアドレススワップ手段Cの例である(実施例8)FIG. 12 shows an example of the address swap means C (Embodiment 8). 図13は情報絞り込み検出回路の削減例である(実施例9)FIG. 13 shows a reduction example of the information narrowing detection circuit (Embodiment 9). 図14は多重化したデータとアドレスの二重並列論理演算の概念例であるFIG. 14 is a conceptual example of a double parallel logical operation of multiplexed data and address. 図15はアドレス一次元配列の情報検出例である(実施例10)FIG. 15 shows an example of information detection of an address one-dimensional array (Example 10). 図16はアドレス三次元配列の情報検出例である(実施例11)FIG. 16 shows an example of information detection of an address three-dimensional array (Example 11). 図17は本発明のメモリを用いた高度な知識処理の例である(実施例12)FIG. 17 shows an example of advanced knowledge processing using the memory of the present invention (Embodiment 12).

先ず本発明の情報検出の概念を、二次元情報である画像を例にして説明する。 First, the concept of information detection according to the present invention will be described using an image that is two-dimensional information as an example.

通常検出対象の画像(未知の情報2)と、検出の基準の画像(既知の情報1)と、で画像の同一性を検出する場合、検出の基準となる画像(既知の情報1)から採取される何らかの画像情報をもとに、未知の検出対象の画像を総当たり方式で検索するのが基本になり、その精度を求める場合には画像の座標毎であることが必要となる。 Normally, when detecting the identity of an image to be detected (unknown information 2) and a detection reference image (known information 1), it is collected from the detection reference image (known information 1). Based on some kind of image information, an image of an unknown detection target is basically searched by a brute force method. When the accuracy is obtained, it is necessary for each image coordinate.

検索に掛る時間の一例としてパーソナルコンピュータやデジタルテレビジョン信号によるテレビ画面の特定ピクセルを対象として、表示されている画像上から特定データを探し出す場合、200万ピクセル程度がその対象となる。
一旦この全画面のビットマップデータをグラフィックメモリから検索用メモリにデータ展開し、仮に展開したデータの全範囲を、CPUが1ピクセル当たり平均50n秒で、特定のデータを探し出すなど単純な検索をさせる場合、初回の全グラフィック範囲(全画面範囲)の検索は200万×50n秒=100m秒となり、通常、2回目以降は検索対象が絞られるため検索時間は短くなるものの目的の画像を特定するのに数百m秒程度は必要になる、従がって1画面上で大量な画像を検索する必要がある場合は如何に高速な処理を行っても検索時間を無視することが出来なくなる。
As an example of the time required for searching, when searching for specific data on a displayed image for a specific pixel of a television screen by a personal computer or a digital television signal, about 2 million pixels are the target.
Once this full-screen bitmap data is expanded from the graphic memory to the search memory, the entire range of the expanded data is simply searched by the CPU searching for specific data at an average of 50 ns per pixel. In this case, the first search of the entire graphic range (full screen range) is 2 million × 50 nsec = 100 msec. Usually, the search target is narrowed down after the second time, but the target image is specified although the search time is shortened. However, if it is necessary to search a large number of images on one screen, the search time cannot be ignored no matter how fast processing is performed.

さらに以上の説明は完全に同一画像の場合であるが、仮に画像のサイズの変更や回転がある場合には、座標変換の演算を繰返し実施する必要があるので処理時間は以上の数百倍から数千倍、さらに必要になる場合もあり、このような検索は実現困難である。
以上はメモリのアドレス毎のCPU逐次検索を必要とするノイマン型コンピュータによる情報検出の宿命である。
Furthermore, the above explanation is for the case of completely the same image. However, if there is a change in size or rotation of the image, it is necessary to repeatedly perform coordinate transformation operations, so the processing time starts from several hundred times the above. Such a search is difficult to implement because it may be several thousand times more.
The above is the fate of information detection by a Neumann computer that requires sequential CPU retrieval for each memory address.

以上のような検索時間の技術的背景から現在の検索の主流は画像の特徴を抽出した特徴データのクラスタリングによる画像同士の類似性を対象とする検索となっており、最近のデジタルカメラの顔認識やスマイル認識を始め音声認識などに幅広く利用されている。
しかしながら検出の精度や検索の時間、検出出来る情報など検索の能力はこれらの特徴抽出の手法やクラスタリングの手法次第で大きく左右される。
また画像の検索の利用分野においては、誤認率が致命的である場合も多く類似性よりも同一性を求める画像の検索のニーズも少なくない。
Due to the technical background of the search time as described above, the mainstream of current search is a search for similarity between images by clustering of feature data obtained by extracting image features, and recent digital camera face recognition It is widely used for speech recognition and smile recognition.
However, the search capability, such as detection accuracy, search time, and detectable information, depends greatly on these feature extraction methods and clustering methods.
Also, in the field of image search, there are many cases where the misperception rate is fatal, and there are many needs for searching for images that require identity rather than similarity.

以上のように、画像検索の確実性を追求し、さらに時間短縮と云う、テーマは互いに矛盾し相容れないものであるが、先ずは画像検索における確実な同一画像の検出について説明する。 As described above, the reliability of the image search is pursued and the theme of time reduction is contradictory to each other. First, the reliable detection of the same image in the image search will be described.

以上の説明のように本発明は確実性を求めて、原則的に1座標(アドレス)を対象として情報の検出を行うものであり、以下にこれを実現する上で切り離すことの出来ない情報の種類とその分解能について説明する。 As described above, the present invention seeks certainty and detects information in principle for one coordinate (address). Information that cannot be separated for realizing this will be described below. Explain the types and their resolution.

画像の情報は様々な種類が存在するが、ここでは大きく2種の画像情報データを例に説明する。 There are various types of image information. Here, two types of image information data will be described as an example.

その第1は、表示されている画像のフレームバッファ(グラフィックメモリ)からのデータを画像情報とする場合で通常、カラーの場合R、G、B、16bitから32bitのデータ深度で情報を持っている。
このR、G、B、色信号をそのまま利用することも可能であるが、効果的な画像の検出の一例として、通常パソコンや映像装置のフレームバッファの200万ピクセル程度を対象にして、R、G、B、各4bit(16通りの組合せ3組)を採取して1つのピクセルデータとすることにより、どの様な色彩の画像であっても精度よく画像を検出することが出来る。
この場合、この色の組合せは12bit、4096通りの組合せであり、画面上の色がばらついている場合、1つの色が画面上に存在する確率は200万/4096≒488ピクセル(アドレス)である。
The first is the case where the data from the frame buffer (graphic memory) of the displayed image is used as the image information. In the case of color, the information is usually stored in the data depth of R, G, B, 16 bits to 32 bits. .
Although it is possible to use the R, G, B, and color signals as they are, as an example of effective image detection, R, G, By collecting G, B, and 4 bits (3 sets of 16 combinations) into one pixel data, it is possible to detect an image with any color with high accuracy.
In this case, this color combination is 12 bits, 4096 combinations. When colors on the screen vary, the probability that one color exists on the screen is 2 million / 4096≈488 pixels (address). .

その第2は、一例としてJPEG(Joint Photographic Experts Group)やMPEG(Moving Picture Experts Group)その他多くの圧縮された画像データの1ブロック(一例として8×8ピクセル)を1座標とし、そのブロックの輝度や色差信号のDTC(離散コサイン変換)のDC(直流)成分データをその座標のそのデータとしてそのまま利用することやその他の情報、例えばベクトル情報を利用することも可能である。
このDCTの場合はブロック単位であるのでピクセルに比較して大幅(一例として1/64)に座標の数(アドレス)を減らすことが出来る。
Second, for example, JPEG (Joint Photographic Experts Group), MPEG (Moving Picture Experts Group), and many other compressed image data blocks (for example, 8 × 8 pixels) as one coordinate, and the luminance of the block It is also possible to use the DC (direct current) component data of DTC (discrete cosine transform) of the color difference signal as it is as the data of the coordinates, or to use other information such as vector information.
In the case of this DCT, since it is a block unit, the number of coordinates (address) can be reduced significantly (for example, 1/64) as compared with pixels.

云うまでもなくどちらの場合でも分解能が高いに越したことはないが、メモリ容量が大きくなるので、以上のような量子化データ15のLSB側から必要なbit数を選び画像情報データとすればよい。
以降以上説明のピクセルを対象とし、200万ピクセル(アドレス)で12bit、4096通りのR、G、B、の組合せデータによる画像データを画像情報とし、これを検出する場合の例で説明する。
Needless to say, in either case, the resolution has never been high, but since the memory capacity becomes large, if the number of bits required from the LSB side of the quantized data 15 as described above is selected and used as image information data. Good.
In the following, an example will be described in which the pixel described above is targeted, and image data based on combination data of 12 bits and 4096 combinations of R, G, B with 2 million pixels (address) is used as image information.

図1(サンプリングポイントの例)は検出基準になる画像(既知の情報1)のサンプリングポイント13を示したものである。
検出基準画像Aは比較的サイズの小さい画像を対象とし、検出の基準になる画像(既知の情報1)の領域上に座標y0、x0を中心として、上下左右等間隔に合計25個の座標をサンプリングポイント13として自動配列した場合であり、この場合XY軸ともに各33ピクセル11、合計1089ピクセル11を対象としたものである。
検出基準の画像のサイズを大きくすることも全く問題ない。
FIG. 1 (example of sampling points) shows a sampling point 13 of an image (known information 1) serving as a detection reference.
The detection reference image A is an image of a relatively small size, and a total of 25 coordinates are arranged at equal intervals in the vertical and horizontal directions with the coordinates y0 and x0 as the center on the region of the image (known information 1) that becomes the detection reference. This is a case where the sampling points 13 are automatically arranged. In this case, 33 pixels 11 each on the XY axes and a total of 1089 pixels 11 are targeted.
There is no problem in increasing the size of the detection reference image.

図に示す1から25の数字は比較順序14を示すもので、本例では中心から遠いサンプリングポイント13から近いサンプリングポイント13を対角順に検出するよう設定されているが、配列や比較順序14はこれに限るものではない、これについての詳細は後述する。 The numbers 1 to 25 shown in the figure indicate the comparison order 14. In this example, the sampling points 13 that are far from the center and close to the sampling points 13 are set to be detected in diagonal order. The details are not limited to this and will be described later.

検出基準画像Bは以上説明の等間隔に配列することなく、検出基準の画像に対応させて1から22までのサンプリングポイント13を手動で設定した場合の例である、このように手動でサンプリングポイント13を設定し検出する方法は人間の特徴認識能力の高さを利用するものであり、特徴的なポイントや特徴的な範囲を指定して他のピクセルとの差別化をするのに有効である。 The detection reference image B is an example in which the sampling points 13 from 1 to 22 are manually set in correspondence with the detection reference image without being arranged at equal intervals as described above. The method of setting and detecting 13 uses the high feature recognition ability of human beings, and is effective in differentiating from other pixels by specifying a characteristic point or characteristic range. .

このように画像検出の確実性を求めるために1座標を検出の単位とする検出方法であることによって1座標毎にサンプルポイント設定が出来るのも、一定領域をまとめて特徴サンプルとすることの多い他の検索、検出方式では実現できない本方式の特徴の1つでもある。 In this way, sample points can be set for each coordinate by using a detection method in which one coordinate is a detection unit in order to obtain the certainty of image detection. In many cases, a certain region is collectively used as a feature sample. This is one of the features of this method that cannot be realized by other search and detection methods.

図2(サンプリングポイントによる情報検出実施例)は先に説明の図1の検出基準画像Aを検出の基準の画像として、画像の検出を実施した場合の説明である。
検出の基準になる画像(既知の情報1)と、検出の対象になる画像(未知の情報2)を同一画像上に表現しているが、実際には別の画像の場合が殆どであるが、説明の関係上同一画面で表現している。
図に示すグループAは1次比較では一致したが2次比較でNGとなった場合である、グループBは11次比較でNG、グループCは22次比較でNG、グループDは全部のサンプリングポイント13が一致した場合である、これらの検出は先に説明の座標のデータ12、をアドレス毎に読取り相互に比較すればよい。
この図ではグループAからグループEは位置的に完全に分離された画像領域で説明されているが画像の場合、通常同一データである座標が隣接もしくは集中し、分解能が低い程その傾向は顕著であるが互いの相対位置関係を正しく比較すれば問題ない。
FIG. 2 (an example of information detection using sampling points) is an explanation of the case where an image is detected using the detection reference image A shown in FIG. 1 described above as a detection reference image.
An image that serves as a reference for detection (known information 1) and an image that serves as a detection target (unknown information 2) are represented on the same image. The same screen is used for explanation purposes.
The group A shown in the figure corresponds to the case where the primary comparison is matched but the secondary comparison is NG. The group B is NG in the 11th comparison, the group C is NG in the 22nd comparison, and the group D is all sampling points. These detections in the case where the numbers 13 coincide with each other may be performed by reading the coordinate data 12 described above for each address and comparing them with each other.
In this figure, group A to group E are described as image areas that are completely separated in position, but in the case of an image, the coordinates that are usually the same data are adjacent or concentrated, and the tendency is more pronounced as the resolution is lower. However, there is no problem if the relative positional relationship is compared correctly.

この場合、確率上グループDの領域は基準となる画面と同一画像であると判断することも十分可能であるが、サンプリングポイント13に加えて互いの画像の全てのピクセル同士の一致を念押し確認することにより、類似の画像を排除し完全に同じ画像であることを保証することが可能となる、この方法は対象となる画像のサイズが比較的小さい場合の検出に最適である。 In this case, it is possible to determine that the region of the group D is the same image as the reference screen in terms of probability. However, in addition to the sampling point 13, it is confirmed that all the pixels in each other's images match. By doing so, it is possible to exclude similar images and guarantee that they are completely the same image. This method is optimal for detection when the size of the target image is relatively small.

以上のような検証方法を活用することにより、グループEのようなサンプリングポイント13が部分的に集中して不一致となるような場合には、この一致する画像の部分を一部の画像に変化が加えられた変形画像と判断することも出来る、またグループCのような場合は類似画像と判断することも出来る、これらについては後述する。   By utilizing the verification method as described above, when the sampling points 13 such as the group E are partially concentrated and become inconsistent, the matching image portion is changed to a part of the image. It can be determined that the image has been added, and in the case of group C, it can also be determined as a similar image, which will be described later.

以上のように先ずどこかサンプリングポイント13の1座標を基準として、以降の座標のデータとの相対位置の判定を行い相対位置に矛盾のない座標を候補座標として残す方法はパターン認識など情報検索の常套手段であり、これらの組合せ的な検索を効率的に実施し、画像(情報)を超高速で検出する方法とディバイスが本発明の趣旨であり、この詳細に関しては後述する。   As described above, a method for determining a relative position with respect to the data of the subsequent coordinates with reference to one coordinate of the sampling point 13 as a reference and leaving coordinates having no contradiction in the relative position as a candidate coordinate is a method of information retrieval such as pattern recognition. A method and a device which are conventional means and efficiently perform a combinational search and detect an image (information) at an extremely high speed are the gist of the present invention, and details thereof will be described later.

以上の説明の画像の検出方法で特に重要な事は、サンプリングポイント13の選択方法で、1つは一定の画像データの範囲と、もう1つは画像データの変化の度合いである。
例えば変化のない黒画像部分や白画像部分や変化の少ない画像、もしくは例えば文字情報のみの画像など特徴の少ない画像を指定した場合などでは、当該画像の検出が困難になる。
What is particularly important in the image detection method described above is the method of selecting the sampling point 13, one of which is a certain range of image data and the other is the degree of change in the image data.
For example, when a black image portion without change, a white image portion, an image with little change, or an image with few features such as an image with only character information is designated, it becomes difficult to detect the image.

以下に画像の検出の有効性、信頼性に深い関係があるサンプリングポイント13についての考え方を示す。
画像上の1座標を基準にすると、この座標に隣接する座標は基準座標と同一もしくは近似する量子化データ15となる確率、つまり相関性が高くなり、座標が離れることにより相関性は低くなる、従がって図1のサンプルのように、毎回遠いサンプリングポイント13から順次確認する方がダメ出しが速く効率的な検出となる確率が高い。
The concept of the sampling point 13 that is closely related to the effectiveness and reliability of image detection will be described below.
When one coordinate on the image is used as a reference, the probability that the coordinate adjacent to this coordinate becomes the quantized data 15 that is the same as or close to the reference coordinate, that is, the correlation increases, and the correlation decreases as the coordinates move away. Accordingly, as shown in the sample of FIG. 1, it is more probable that confirmation is performed sequentially from the farther sampling point 13 each time, and the detection is quicker and the detection is efficient.

従がって完全に分散化された複数のサンプリングポイント全体による同一座標群の存在確率は、これらのサンプリングポイント13のデータのbit数に、サンプリングポイント13の数が積算された指数になる。 Accordingly, the existence probability of the same coordinate group by the plurality of sampling points completely dispersed is an index obtained by adding the number of sampling points 13 to the number of bits of data of these sampling points 13.

例えば、先に説明の1座標がR、G、B、各4bit構成の場合、組合せ数は2の12乗(4K通り)であるが、サンプリングポイント13が10個所であれば2の120乗の組合せ数、実動作上、無限大に相当する確率組合せとなり、特徴の少ない単調な画像同士でなければこれらの全てのサンプリングポイント13が全て一致すれば同一画像と判断して良い。 For example, if one coordinate described above is R, G, B and each 4 bit configuration, the number of combinations is 2 12 (4K ways), but if there are 10 sampling points 13, 2 120 power It is a probability combination corresponding to infinity in the number of combinations and actual operation, and if all of these sampling points 13 match if they are not monotonous images with few features, they may be determined as the same image.

しかしながら、限られた狭い範囲の画像を対象とする場合や、文字などの白黒画像も対象となるので、以上のように完全に分散化されたサンプリングポイント13を採ることは出来ない。 However, since the target is an image in a limited narrow range or a monochrome image such as a character, the sampling points 13 that are completely dispersed as described above cannot be taken.

従がって以下に説明するサンプリングポイント13の識別能力評価を行い、アラームを挙げるなり、画像領域を拡大するなり、サンプリングポイント13を追加するなど適切な対策を採ればよい。 Accordingly, the discrimination ability evaluation of the sampling point 13 described below is performed, and an appropriate measure may be taken, such as raising an alarm, enlarging the image area, or adding the sampling point 13.

図3(サンプリングポイントの評価方法例)は図1の検出基準画像Aの場合のこのサンプリングポイント13の識別能力を評価する例であり、座標1を検出基準座標として最後は座標25までの合計25個のサンプリングポイント13に対し隣接する4つのサンプリングポイント13を1組とするAからPまでの合計16組の隣接サンプリングポイント群を現したものである。 FIG. 3 (example of sampling point evaluation method) is an example of evaluating the discrimination ability of the sampling point 13 in the case of the detection reference image A of FIG. 1, and a total of 25 up to the coordinate 25 is finally set with the coordinate 1 as the detection reference coordinate. This shows a total of 16 sets of adjacent sampling points from A to P with four sampling points 13 adjacent to one sampling point 13 as one set.

一例としてA群には2、10、14、18の4つのサンプリングポイント13が含まれ、B群には10、6、18、22の4つのサンプリングポイント13が含まれ、以下同様である。
この時、A群からP群のそれぞれの4つのサンプリングポイント13は、それぞれの群の中で輝度情報や色情報のいずれにおいても座標のデータ12に違いがある事が特徴の大きさ、つまりサンプル特徴量の大きさにつながるので、この4サンプルから2つを採る組合せの6つの組合せ、2−10、2−14、2−18、10−14、10−18、14−18により、そのデータの差分量の絶対値を求めこの6つの組合せの合計と全体(16群)の集計を採ることにより、当該群の特徴量の基準値とすることが出来る。
本例のようにR、G、B、の複合されたデータの場合、各独立して評価すればよい。
また同一サンプル数の場合の識別能力の把握の場合には、A群からP群のそれぞれの特徴量を合計し16群で除した平均特徴量が特徴量の大きさの尺度(基準値)として利用することが出来る。
As an example, group A includes four sampling points 13, 2, 10, 14, and 18, group B includes four sampling points 13, 10, 18, and 22, and so on.
At this time, each of the four sampling points 13 from the A group to the P group has a feature size, i.e., a sample size, in that there is a difference in the coordinate data 12 in each of the luminance information and the color information. Since it leads to the size of the feature quantity, the data is obtained by 6 combinations 2-10, 2-14, 2-18, 10-14, 10-18, and 14-18 of the two samples. The total value of the six combinations and the total (16 groups) are totaled, and the reference value of the feature value of the group can be obtained.
In the case of combined data of R, G, and B as in this example, each may be evaluated independently.
In the case of grasping the discrimination ability in the case of the same number of samples, the average feature amount obtained by adding the respective feature amounts of the A group to the P group and dividing by the 16 groups is used as a measure (reference value) of the feature amount. It can be used.

云うまでもなくこのサンプルの特徴量が少なければサンプリングポイント13としての識別能力に影響が出るため、検出の基準画像を指定しその画像領域を決定する際、基準値以上の値となるよう、必要によりサンプリングポイント13の数を増やすことや画像の領域を増やすなど調整すればよい、当然反対の場合も可能であり、このサンプリングポイント13の評価方法は画像の検出の検索処理数(時間)を理に適った合理的な検索処理数(時間)とする上で重要である。
以上は手動でサンプリングポイント13を決める際にももちろん有効である。
本例は二次元情報を対象に識別能力を評価した一例であるが一次元から多次元まで隣接するサンプルとそのデータの差分を採ることによる考え方で特徴量を判定することが出来る。
さらに対象となる情報の種類によって、その情報の特徴からサンプルの基準を独自に定め判定すればさらに確実な情報の検出が可能になる。
Needless to say, if the feature amount of this sample is small, the discrimination ability as the sampling point 13 will be affected. It is sufficient to adjust the number of sampling points 13 by increasing the number of sampling points 13 or by increasing the area of the image. Of course, the opposite case is also possible. It is important to make a reasonable number of search processes (time) suitable for.
The above is also effective when manually determining the sampling point 13.
This example is an example in which the discrimination ability is evaluated for two-dimensional information, but the feature amount can be determined based on the idea of taking the difference between the sample adjacent to one dimension to multidimension and its data.
Furthermore, depending on the type of information to be targeted, if a sample reference is uniquely determined and determined from the characteristics of the information, it is possible to detect information more reliably.

これまで本発明を実現するにあって不可欠となる確実性を追求した情報の検出について二次元情報の画像を対象に説明してきたがこの考え方の基本的な内容は他の次元の情報に対しても共通である。 Up to now, the detection of information pursuing the certainty that is indispensable in realizing the present invention has been explained for the image of two-dimensional information, but the basic content of this idea is different from information of other dimensions Is also common.

ここで本発明を実現するためのメモリに記憶する情報の配列について説明する。
一次元配列の情報はメモリアドレス上に連続的に記憶された情報であり、二次元
の情報は図1の1からnまでのアドレス3のようにそれぞれの次元の最大座標数を配列基本条件としテーブル変換され一次元のメモリアドレス配列として連続して記憶された情報、もしくは記憶可能な情報であり、メモリのデータサイズならびにメモリ容量はそれぞれの目的にあったメモリ構成である。
三次元、さらには多次元の情報をメモリアドレス上に記憶する場合も同様に、これらの情報はそれぞれの次元の最大座標数を配列基本条件としテーブル変換された上記同様の情報であり、メモリ構成も同様である。
Here, the arrangement of information stored in the memory for realizing the present invention will be described.
The information of the one-dimensional array is information stored continuously on the memory address, and the two-dimensional information has the maximum number of coordinates of each dimension as the array basic condition like the address 3 from 1 to n in FIG. It is information that is converted into a table and stored continuously as a one-dimensional memory address array, or information that can be stored, and the data size and memory capacity of the memory have a memory configuration suitable for each purpose.
Similarly, when storing three-dimensional or even multi-dimensional information on a memory address, the information is the same information as described above, which is converted into a table using the maximum number of coordinates of each dimension as an array basic condition. Is the same.

従がってこの情報は、それぞれの次元に対応する座標データが与えられれば、配列基本条件である各次元の最大座標数をもとに与えられた座標データに対応するアドレスが特定可能であり、座標の相対位置や座標の範囲も同様に特定可能である。
もちろん、高次元の情報でも対象とするアドレスが直接分かる場合は直接そのアドレスや相対アドレスで指定することが出来る。
以上は確認のため、念のため記載したものであり、このアドレス配列方法は通常行われている一般的な情報の配列方法で、この一般的なメモリに対する情報の配列方法が本発明を実現する上での基本情報配列であるので極めて利用し易い。
Therefore, if the coordinate data corresponding to each dimension is given for this information, the address corresponding to the given coordinate data can be specified based on the maximum number of coordinates of each dimension which is the basic array condition. The relative position of coordinates and the range of coordinates can be specified in the same manner.
Of course, if the target address is directly known even in high-dimensional information, it can be directly specified by the address or relative address.
The above has been described for the sake of confirmation. This address arrangement method is a general information arrangement method that is usually performed, and this general arrangement method of information for memory realizes the present invention. Since it is the basic information array above, it is extremely easy to use.

以降これまでの考え方にもとづく、本発明の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ21を連想メモリに適応した場合について説明する。 Hereinafter, a case where the memory 21 having the information narrowing-down detection function of the present invention is applied to an associative memory based on the conventional thinking will be described.

連想メモリはキャッシュメモリや通信データ処理など、情報処理装置の中で特に重要で高速処理を必要とするメモリに利用されている。
また画像データなどに対しては特にクラスタリング手法による類似画像を検出するための最短距離検索(類似度距離検索)を目的とした検索ディバイスとして盛んに研究されている。
The associative memory is used for a memory that is particularly important in an information processing apparatus and requires high-speed processing, such as a cache memory and communication data processing.
In addition, for image data and the like, it has been actively studied as a search device for the purpose of a shortest distance search (similarity distance search) for detecting a similar image by a clustering method.

以降連想メモリの概要を説明する。
高速なデータ処理に利用されている連想メモリは、通常のメモリ機能の他に外部から比較するデータを全メモリ同時(並列)に与え、その合格するメモリのアドレスを読み出すことが可能な情報の検索に大変都合のよいディバイスである。
この並列処理53のイメージの一例を上げれば、大勢の人が集まる会場に座席(アドレス)を用意し座って貰い、この人達が好きな色のカード(データ)を自由に選ぶことが出来るようにした場合、例えば赤のカード(データ)を持つ人を調べる場合、通常のメモリの場合は全ての人を座席順等、逐次比較で調べる必要があるのに対し、連想メモリの場合は、例えば赤のカードの人は一斉に手を挙げて貰い(並列比較)、その座席(アドレス)を確認(出力処理)するだけでよいので極めて高速な判定が出来る。
このように連想メモリは大量な情報を並列に比較し、その中から必要とするデータのみを探し出す場合に好都合のデバィスである。
The outline of the associative memory will be described below.
The associative memory used for high-speed data processing, in addition to the normal memory function, gives data to be compared from the outside simultaneously (in parallel), and searches for information that can read the address of the memory that passes It is a very convenient device.
An example of this parallel processing 53 image is that seats (addresses) are prepared and seated at a venue where a large number of people gather, so that these people can freely select a color card (data) of their choice. For example, when examining people with red cards (data), in the case of a normal memory, it is necessary to examine all people by sequential comparison such as the order of seats, while in the case of an associative memory, for example, red The cards can be judged very quickly because they only have to raise their hands all at once (parallel comparison) and confirm (output processing) their seats (addresses).
As described above, the associative memory is a convenient device for comparing a large amount of information in parallel and searching for only necessary data.

様々なメリットを持つ連想メモリであるが構成上の弱点の1つとして、データバスとアドレスバスによるデータの読み書きをするメモリデバィスの場合、外部から与えられた比較データ(この場合赤色)に対し同時にその合格判定が可能であっても、合格するアドレスが複数の場合には一遍にそのアドレスを出力することが出来ない。 Although it is an associative memory with various merits, as one of the weak points in the configuration, in the case of a memory device that reads and writes data by the data bus and the address bus, the comparison data (in this case red) given from the outside is Even if the pass determination is possible, if there are a plurality of addresses that pass, the addresses cannot be output all at once.

これを解決するには、出力にプライオリティ機能を持たせ、合格するメモリに対し順次合格するメモリのアドレスを出力すればよいが、十分に絞り込みされたアドレス数となっていないと読み出しにも時間が必要である。
通常の場合このアドレスを読み出し、読み出されたアドレスに対し次の比較条件が与えられ、以降はこの条件を元に逐次処理による絞り込みが行われる。
先の例の200万ピクセル(アドレス)で12bit、4096通りの組合せデータの場合には平均488個のアドレスを対象として、以降の条件比較を繰り返す必要があり、通常その大半は対象外(残らない)のピクセルであり無駄な処理である、3次以降も同様である。
In order to solve this, it is sufficient to provide a priority function for the output, and output the address of the memory that passes sequentially for the memory that passes. However, if the number of addresses is not sufficiently narrowed down, it takes time to read. is necessary.
In a normal case, this address is read out, and the next comparison condition is given to the read address, and thereafter, narrowing down by sequential processing is performed based on this condition.
In the case of 12 bits and 4096 combination data of 2 million pixels (addresses) in the previous example, it is necessary to repeat the subsequent condition comparison for an average of 488 addresses, and most of them are not targeted (normally not left) This is the same for the third and subsequent pixels, which are wasteful processing.

従がって本発明の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ21はこのような逐次処理を完全に排除するために、さらに赤のカードで手を挙げた人同士で、その座席の関係(アドレスの関係)が一致する人(例えば隣同士や前後左右で赤のカードを持つ人)以外は一斉に手を降ろして貰う機能、つまりデータとそのアドレスの関係、つまり毎次、全メモリ(座席の人)を対象に比較条件(カードの色と、座席の相対関係)与えることによって、記憶されたデータの合格(カードの色)と、そのアドレスの位置(座席の相対関係)の合格と、の双方の並列合否判定結果による論理積(AND)演算55に合格するアドレス(隣同士や前後左右で赤のカードを持つ座席の人)を絞り込み検出しこれを出力する機能を持った二重並列合否判定54の出来るメモリ、さらに様々な二重並列論理演算60が可能なメモリを実現させることにある。 Accordingly, in order to completely eliminate such sequential processing, the memory 21 having the information narrowing down detection function of the present invention can further reduce the relationship between the seats (addresses of people) who raised their hands with a red card. (Relationships) (except those next to each other and people with red cards in front, back, left, right) ) For both the pass of the stored data (card color) and the pass of the address (relative relationship of the seat) by giving comparison conditions (card color and seat relative relationship) Double parallel pass / fail judgment with the function to narrow down and detect addresses that pass the AND operation 55 based on the parallel pass / fail judgment result (adjacent or people with red cards in front, back, left and right) 54 results Memory is to be realized more different double parallel logical operations 60 which can be a memory.

図4(データおよびアドレスの二重並列論理演算の概念)は以上説明のメモリのデータとそのアドレスの二重並列合否判定結果の論理積(AND)演算の概念である。
それぞれのアドレスのデータの内容の比較と、それぞれのアドレスの比較をそれぞれ並列(二重並列)に合否判定54し、その合否判定結果に基づき情報の絞り込みを行うための論理積(AND)演算55がさらに並列に行われるものである。
この演算結果はどのような形態で利用されても構わない。
FIG. 4 (concept of double parallel logical operation of data and address) is a concept of logical product (AND) operation of the memory data described above and the double parallel pass / fail judgment result of the address.
Comparing the contents of the data of each address and comparing each address in parallel (double parallel), respectively, a pass / fail judgment 54, and a logical product (AND) operation 55 for narrowing down information based on the pass / fail judgment result Are further performed in parallel.
This calculation result may be used in any form.

以上のように1回の絞り込みでも極めて大きな絞り込み効果が得られるが、さらにこれらの二重並列論理演算60が連続繰返し実施出来れば理想の情報絞り込み検出が可能になる。 As described above, an extremely large narrowing effect can be obtained even by narrowing down once, but ideal information narrowing down detection can be performed if these double parallel logic operations 60 can be continuously repeated.

以上の考えを実現する上で図4の下段のアドレス比較のアドレス合否判定回路は概念として表現することは容易であるが、通常の考え方では、どの様にアドレスを比較するのか、どのアドレスと比較するのかが定まらないので実際にこの概念を論理回路化することは容易ではない。 In order to realize the above idea, the address pass / fail judgment circuit in the lower part of FIG. 4 is easy to express as a concept, but in the normal way of thinking, how to compare addresses and which address Since it is not determined whether to do this, it is not easy to actually make this concept a logic circuit.

例えばこれまで説明の初回に比較し生き残ったアドレス、これを1次突破アドレス56としてこれを基準にして各アドレスと比較をする方法が考えられるが、この方法においても、先に説明の通り1次突破アドレス56が仮に488アドレスあれば、全てのアドレスとこの488アドレスの組合せによる、組合せ並列アドレス比較回路を構成しなければならないので極めて大掛かりな構成になる。 For example, an address that has survived compared to the first time described so far, which can be considered as a primary breakthrough address 56 and compared with each address on the basis of this, is also the primary method as described above If the breakthrough address 56 is 488 addresses, a combined parallel address comparison circuit must be configured by combining all addresses and the 488 addresses, so that the configuration becomes extremely large.

小規模なメモリアドレス数であれば以上の構成でアドレス比較を実現することも可能であるが、本実施例では大規模なメモリであっても図4の論理構成を出来るだけシンプルな回路構成で実現するために、1次突破アドレス56を毎回(毎次)の比較のための基準原点のアドレスと定義することにより、以降毎回比較するアドレス(座標)は、このそれぞれの1次突破アドレス56と相対アドレス(座標)が毎回の比較とも相対的に同一な位置(アドレス)であることに着目しこの論理回路の最適解を求めている。 If the number of memory addresses is small, it is possible to realize address comparison with the above configuration, but in this embodiment, even with a large-scale memory, the logic configuration of FIG. 4 is as simple as possible. To achieve this, by defining the primary breakthrough address 56 as the address of the reference origin for each (every) comparison, the addresses (coordinates) to be compared each time are the same as the respective primary breakthrough addresses 56. Focusing on the fact that the relative address (coordinate) is relatively the same position (address) in each comparison, the optimal solution of this logic circuit is obtained.

具体的には先に説明の図1に示すそれぞれのサンプリングポイントに対し1次突破アドレス56を基準原点座標とし、比較するアドレスに一定の相対的なバイアスもしくは範囲を設定し、それぞれの1次突破アドレス56の相手先のアドレスのデータがこれに合格しているのかどうかを確認して、合格していればこれを突破アドレスとする構成とすればよい。 Specifically, the primary breakthrough address 56 is set as a reference origin coordinate for each sampling point shown in FIG. 1 described above, and a fixed relative bias or range is set for the addresses to be compared, and each primary breakthrough is set. It may be configured to check whether the data of the address of the other party of the address 56 passes this, and if it passes, this is used as the breakthrough address.

さらにそれぞれのアドレスに突破の回数を記録するカウンタを設け、基準原点である1次突破アドレス56に突破回数が累積されカウントアップ出来るようにすることによって、1次突破アドレス56の内で最多突破回数(N回)のメモリのアドレスをN次突破アドレス57と判定することにより連続絞り込みの論理回路が可能となり、極めてシンプルな論理回路構成であっても当初の目的を全て満たす構成となり、情報処理永年の課題の1つを克服するディバイスを実現することが出来る。 Further, by providing a counter for recording the number of breakthroughs at each address and allowing the number of breakthroughs to be accumulated and counted up at the primary breakthrough address 56 which is the reference origin, the number of breakthroughs within the primary breakthrough address 56 is the highest. By determining the address of the memory (N times) as the Nth order breakthrough address 57, a continuous narrowing down logic circuit becomes possible, and even with a very simple logic circuit configuration, the configuration satisfies all the original purposes. A device that overcomes one of the above problems can be realized.

後述するが図4の二重並列論理演算60は論理積(AND)演算55のみに限定されるものでなく、またこの演算結果の利用の仕方も自由である。 As will be described later, the double parallel logical operation 60 of FIG. 4 is not limited to the logical product (AND) operation 55 alone, and the use of the operation result is also free.

図5(情報絞り込み検出機能を備えたメモリ例)は以上の内容に関連する本発明のメモリ21の機能概要を連想メモリをベースに示したものであり、データ処理のタイミング等細部は省略され、本発明に関係するところの概念のみを説明するものである。 FIG. 5 (an example of a memory having an information refinement detection function) shows an outline of the function of the memory 21 of the present invention related to the above contents based on an associative memory, and details such as timing of data processing are omitted. Only the concepts relevant to the present invention will be described.

この情報絞り込み検出機能を備えたメモリ21(以降本発明のメモリとも記載する)には、アドレスバス22、データバス23が接続されていて、外部とデータを授受可能な構成になっている。
従がってメモリ1からnのメモリ32はアドレスバス22のアドレスデコーダ31によりアドレスが選択されデータバス23からデータの書込み、読み出しが可能である。
An address bus 22 and a data bus 23 are connected to a memory 21 (hereinafter also referred to as a memory of the present invention) having the information narrowing detection function, and is configured to be able to exchange data with the outside.
Accordingly, the addresses of the memories 1 to n 32 are selected by the address decoder 31 of the address bus 22, and data can be written and read from the data bus 23.

入力データ25は本発明のメモリ21に情報検出のためのデータを与えるもので、第1のデータであるメモリ比較データ26は外部からメモリのデータ比較のためのデータであり、この入力データとメモリ1からnまでのメモリ32とデータの合否の比較をデータ比較回路33により判定し合格の場合その結果をアドレススワップ前合格出力41として出力する。
第2の入力データ25であるアドレス比較データ27ならびにアドレススワップ回路34については後述する。
The input data 25 gives data for detecting information to the memory 21 of the present invention. The memory comparison data 26 as the first data is data for comparing data in the memory from the outside. The data comparison circuit 33 determines whether or not the memory 32 from 1 to n and the data pass or fail, and if the result is a pass, the result is output as a pass output 41 before the address swap.
The address comparison data 27 and the address swap circuit 34 as the second input data 25 will be described later.

突破回数カウンタ35はアドレススワップ後合格出力42によりデータ比較回路33の合格回数を突破回数として記憶加算するカウンタであり、この突破回数カウンタ35は、情報同士の比較回数をカウントする比較回数カウンタ29の比較回数信号43との一致出力機能を有しその出力がORゲート36と、インヒビットゲート37に接続されており若いアドレスから順次カスケード44接続される信号により、突破回数がN回の突破回数カウンタ35の中で一番若いアドレスのカウンタが優先され1アドレスのみ出力をする出力優先(プライオリティ)処理がなされている。 The breakthrough counter 35 is a counter that stores and adds the pass count of the data comparison circuit 33 as the breakthrough count by the pass output 42 after the address swap. The breakthrough counter 35 is a comparison count counter 29 that counts the number of comparisons between pieces of information. The number of times of breakthrough counter 35 has a function of outputting a match with the comparison number signal 43, and the output is connected to the OR gate 36 and the inhibit gate 37, and the cascade 44 is sequentially connected from the youngest address. An output priority (priority) process is performed in which the counter of the youngest address is prioritized and only one address is output.

突破アドレス出力処理回路38は優先出力のアドレスを出力バス24に乗せる処理と、出力処理の完了したアドレスの突破回数カウンタ35をクリアーする処理をすることにより、以降他にN回突破の突破回数カウンタ35があればそのアドレスを次の優先出力とし、順次N次突破のアドレスを、出力バス24によって外部に送り出すことが可能な構成となっている。
本例の専用バス出力の専用出力形態は一例であり、データバス23に直接出力結果を乗せることも可能である。
従がって、この構成によれば、突破回数が一番多い(N回)突破回数カウンタ35のアドレス(座標)がWinner(N回突破アドレス57)でありその若いアドレス順にそのアドレスを出力する構成である。
The breakthrough address output processing circuit 38 performs a process of placing the priority output address on the output bus 24 and a process of clearing the breakthrough number counter 35 of the address for which the output process has been completed. If there is 35, that address is set as the next priority output, and the address of the Nth breakthrough can be sent out to the outside by the output bus 24 sequentially.
The dedicated output form of the dedicated bus output of this example is an example, and the output result can be directly put on the data bus 23.
Therefore, according to this configuration, the address (coordinates) of the number of breakthrough counter 35 having the largest number of breakthroughs (N times) is Winner (Nth breakthrough address 57), and the addresses are output in order of younger addresses. It is a configuration.

図6(アドレススワップ回路Aの例)は極めてシンプルな論理回路構成で本発明を実現するための手段であるアドレススワップ回路34の基本概念を示すものである。
アドレススワップ回路34はデータ比較回路33と突破回数カウンタ35の中間に設けられており、このアドレススワップ回路34は毎サンプル比較時、目的の1次突破アドレス56に突破の出力を二重並列論理積演算結果として累積加算するために設けられ、本例の場合、先の説明の入力データ25の第2のデータであるアドレス比較データ27の、相対アドレス比較データ51によって、アドレススワップ前合格出力41、図6のi、j、kをXY軸座標データに変換し、変換した合格出力を相対アドレス分シフトして、アドレススワップ後合格出力42として該当するアドレスの突破回数カウンタ35(1次突破アドレス56)に合格出力を突破出力として入力出来るように構成されている。
つまりアドレススワップ後合格出力42は1次突破アドレス56のアドレスの相対アドレス条件に合格した場合、突破出力として1次突破アドレス56に入力される。
もちろん座標データではなく相対アドレス比較データ51を直接相対アドレスで指定し相対アドレス分シフトすることも可能である。
FIG. 6 (an example of the address swap circuit A) shows the basic concept of the address swap circuit 34 which is a means for realizing the present invention with a very simple logic circuit configuration.
The address swap circuit 34 is provided between the data comparison circuit 33 and the breakthrough number counter 35. The address swap circuit 34 outputs the breakthrough output to the target primary breakthrough address 56 at the time of each sample comparison. Provided for cumulative addition as a calculation result, and in the case of this example, the pass comparison output 41 before address swap by the relative address comparison data 51 of the address comparison data 27 which is the second data of the input data 25 described above, 6 are converted into XY-axis coordinate data, the converted pass output is shifted by the relative address, and the pass count counter 35 of the corresponding address as the pass output 42 after the address swap (the primary break address 56). ) Can be input as a breakthrough output.
That is, the pass output after address swap 42 is input to the primary breakthrough address 56 as a breakthrough output when the relative address condition of the address of the primary breakthrough address 56 is passed.
Of course, it is also possible to specify relative address comparison data 51 instead of coordinate data directly as a relative address and shift the relative address.

以上説明の第1、第2のデータの入力はデータバス23から与えることも専用入力から与えることも自由である。
この構成の本発明のメモリ21に先に説明の画像のピクセルデータ、またはこれに相当する情報データをメモリに記憶し、この未知の情報2から画像を検出する場合の例を説明する。
The input of the first and second data described above can be given from the data bus 23 or from a dedicated input.
An example in which the pixel data of the image described above or information data corresponding thereto is stored in the memory 21 of the present invention having this configuration and the image is detected from the unknown information 2 will be described.

先に説明の図5のメモリ1からnまでのメモリ32には画像のピクセルデータがそれぞれの座標に対応したアドレスに書込みされており、比較回数カウンタ29ならびに全ての突破回数カウンタ35は全てクリアーされて0となっていて、以降比較回数カウンタ29は比較の都度にカウントアップされて行く。
先ず1次比較としてサンプル1のピクセルデータをメモリ比較データ26に入力データ25として与え、全メモリの合格判定を並列に行いデータ比較回路33のアドレススワップ前合格出力41を1次合格出力として出力し、この1次合格出力はアドレススワップすることなく、アドレススワップ後合格出力42としてそのまま突破回数カウンタ35の入力に加え突破したアドレスのカウンタの値を1にする、これが1次突破アドレス56である、以上の通り1次比較に第2のデータは不要である。
先に説明のように平均的な1次突破アドレス56の出現個数は488である(図6のi、j、k)この出現個数はイメージのための数字であり多くても少なくても問題ない、以下同様である。
図2の場合この時、突破回数カウンタ35の値が1となっているメモリアドレスはグループAの1、グループBの1、グループCの1、グループDの1、グループEの1の5個所の座標がWinnerの候補(1次突破アドレス56)であり、これがこれからの説明のポイントとなるアドレス(座標)である。
The pixel data of the image is written in the addresses 32 corresponding to the respective coordinates in the memories 32 from memory 1 to n in FIG. 5 described above, and the comparison number counter 29 and all the breakthrough number counters 35 are all cleared. After that, the comparison number counter 29 is incremented for each comparison.
First, the pixel data of sample 1 is given as input data 25 to the memory comparison data 26 as the primary comparison, and the pass judgment of all the memories is performed in parallel and the pre-address swap pass output 41 of the data comparison circuit 33 is output as the primary pass output. The primary pass output is not subjected to address swap, but is passed as the pass output 42 after the address swap, in addition to the input of the breakthrough counter 35, and the counter value of the breakthrough address is set to 1. This is the primary breakthrough address 56. As described above, the second data is not necessary for the primary comparison.
As described above, the average number of occurrences of the primary breakthrough address 56 is 488 (i, j, k in FIG. 6). The same applies hereinafter.
In the case of FIG. 2, at this time, the memory address where the value of the breakthrough number counter 35 is 1 is five addresses of group A, group B 1, group C 1, group D 1, and group E 1. The coordinates are Winner candidates (primary breakthrough address 56), and this is the address (coordinates) that will be the point of explanation in the future.

次に2次比較としてサンプル2のピクセルデータをメモリ比較データ26に指定することによりまた別なアドレスが新しく2次合格出力として平均し488個選ばれる。
さらにサンプル1とサンプル2のアドレスの差分を、アドレス比較データ27の相対アドレス比較データ51として指定することにより、新たに選択された488個のアドレスの中で、先に説明の1次突破アドレス56との相対関係が合格するもの、つまりグループの関係が成立するアドレスを、図6に示すアドレススワップ回路34でこの差分に相当するアドレス(座標)をシフト変換し、シフト変換した相対位置の突破回数カウンタ35(1次突破アドレス56)にアドレススワップ後合格出力42を突破出力として加算入力する。
Next, by specifying the pixel data of the sample 2 as the memory comparison data 26 as the secondary comparison, another address is newly selected as an average of 488 secondary secondary pass outputs.
Further, by designating the difference between the addresses of sample 1 and sample 2 as relative address comparison data 51 of address comparison data 27, among the newly selected 488 addresses, the primary breakthrough address 56 described above is used. The address (coordinates) corresponding to this difference is shifted and converted by the address swap circuit 34 shown in FIG. The post-address swap pass output 42 is added to the counter 35 (primary breakthrough address 56) as a breakthrough output.

つまり、本来は図2のグループAからEの2の座標(アドレス)の突破回数カウンタ35がカウントアップされるところ、サンプル1の判定で生き残った候補座標の突破回数カウンタ35(1次突破アドレス56)に、継続してカウントアップが出来るように相対アドレスのバイアスをかけて2次突破出力として、1次突破アドレス56に突破入力を与えている。 That is, when the breakthrough counter 35 of the coordinates (addresses) 2 of groups A to E in FIG. 2 is counted up, the breakthrough counter 35 (primary breakthrough address 56 of the candidate coordinates that survived the determination of sample 1). ), A breakthrough input is given to the primary breakthrough address 56 as a secondary breakthrough output by biasing the relative address so that the count can be continuously increased.

先に説明の図2の場合この時、突破回数カウンタ35の値が2になっている1次突破アドレス56はグループBの1、グループCの1、グループDの1、グループEの1の4個所が候補として維持される座標であり、グループAの1はカウントアップ出来ず候補から脱落する。
以上の内容は対象とするメモリのアドレス位置(2次サンプルに相当するアドレス位置)が1次突破アドレス56を基準にして目的の位置(相対アドレス比較データ51)に存在するか否かを判定し、2次のデータ比較による合格アドレスと並列に論理積(AND)演算55しその結果を1次突破アドレス56の突破回数カウンタ35に突破出力として入力したのと等価である。
In the case of FIG. 2 described above, at this time, the primary breakthrough address 56 in which the value of the breakthrough counter 35 is 2, is 1 for group B, 1 for group C, 1 for group D, 4 for 1 for group E. The location is a coordinate maintained as a candidate, and 1 in group A cannot be counted up and is dropped from the candidate.
The above contents determine whether or not the target memory address position (address position corresponding to the secondary sample) exists at the target position (relative address comparison data 51) with reference to the primary breakthrough address 56. This is equivalent to the logical product (AND) operation 55 being performed in parallel with the pass address by the secondary data comparison and the result being input as the breakthrough output to the breakthrough number counter 35 of the primary breakthrough address 56.

順次同様にメモリ32のデータ比較と、1次比較のサンプル1を基準とする他のサンプルとの相対アドレスと、を一対の入力データ25として読み込み、それぞれのアドレスグループ内で突破するメモリを1次突破アドレス56に集約してカウントアップすることにより、1次突破アドレス56(Winner候補)の絞り込みを連続して行う事が出来る。 In the same manner, the data comparison in the memory 32 and the relative address with respect to the other samples based on the sample 1 of the primary comparison are read as a pair of input data 25, and the memory that breaks through each address group is primary. By collecting and counting up to the breakthrough address 56, it is possible to continuously narrow down the primary breakthrough addresses 56 (Winner candidates).

従がって図2において最後のサンプル25(Nが25)まで突破する1次突破アドレス56はグループDの1の座標(25次Winner)のみでありこの座標(アドレス)の突破回数カウンタ35の値は25になっており、この突破回数カウンタ35は比較回数カウンタ29の比較回数信号43と一致しその出力が以降のORゲート36ならびにインヒビットゲート37に入力される。 Accordingly, the primary breakthrough address 56 that breaks through to the last sample 25 (N is 25) in FIG. 2 is only the 1 coordinate (25th Winner) of group D, and the breakthrough counter 35 of this coordinate (address) The value is 25, and the breakthrough counter 35 coincides with the comparison signal 43 of the comparison counter 29 and its output is input to the subsequent OR gate 36 and the inhibit gate 37.

図7(アドレススワップのイメージA)はこれまで説明のデータの合格と、アドレスの相対関係、の双方の合格、つまり二重並列論理積演算による突破の内容をイメージとして説明するものである。
図に示すように、画面の座標には最初の1次比較により1次突破アドレス56がAからFまで計6個示されている。
このアドレススワップは全アドレスを対象として相対的に行われるものであるが、1次突破アドレス56は、あたかも比較の対象になるそれぞれのアドレスグループ内で次に比較される2次比較の相対座標位置を望遠鏡で覗きこみ、2次合格アドレスの合格出力(本図では黒丸印)があればこれを突破出力として奪い取る、まさにスワップのイメージである。
3次比較も同様に比較される相対座標位置を望遠鏡で覗き込み、3次合格アドレスの合格出力(本図では黒三角印)を突破出力として奪い取る、以降も同様のスワップのイメージである。
本例の場合、Eのカウンタは2に更新され、さらにBのカウンタは3に更新される。
FIG. 7 (image A of address swap) explains as an image the pass of both the data explained so far and the relative relationship of the addresses, that is, the contents of breakthrough by the double parallel AND operation.
As shown in the figure, a total of six primary breakthrough addresses 56 from A to F are shown in the coordinates of the screen by the first primary comparison.
This address swap is performed relative to all addresses, but the primary breakthrough address 56 is the relative coordinate position of the secondary comparison to be compared next in each address group to be compared. Look through the telescope, and if there is a pass output of the secondary pass address (black circle in this figure), it will be taken as a breakthrough output, which is just an image of swap.
Similarly, in the tertiary comparison, the relative coordinate position to be compared is looked into with a telescope, and the pass output of the tertiary pass address (black triangle mark in this figure) is taken as the breakthrough output, and so on.
In this example, the E counter is updated to 2, and the B counter is updated to 3.

図8(アドレススワップのイメージB)は以上の図7に示されるA、B、2つの1次突破アドレス56の座標上のイメージをアドレス上のイメージとして説明するものである。
図8に示すように、1次突破アドレス56は、サンプル2からサンプル25までのデータ比較回路を望遠鏡で覗き込み、覗き込んだデータ比較回路に合格があればこれを突破出力として奪い取るイメージである。
云うまでもなく望遠鏡の切替えはアドレスの相対位置関係を比較するためのデータである相対アドレス比較データ51により毎回設定される。
FIG. 8 (image B of address swap) explains the image on the coordinates of A and B and the two primary breakthrough addresses 56 shown in FIG. 7 as an image on the address.
As shown in FIG. 8, the primary breakthrough address 56 is an image in which the data comparison circuit from sample 2 to sample 25 is looked into with a telescope, and if the looked-in data comparison circuit passes, it is taken as a breakthrough output. .
Needless to say, switching of the telescope is set every time by relative address comparison data 51 which is data for comparing the relative positional relationship of addresses.

実際には1次突破アドレス56のアドレスと相対関係のない2次、3次、N次比較による合格出力も相対的にシフトされたアドレスにカウントアップされるがサンプルが適正で意図的なものでなければ毎回散発的であり合格出力が特定アドレスに集中することはない。
これはサンプルとなる画像(情報)と未知の画像(情報)の特定部分が同一であると云う特別な関係(パターン)が成立しないからである。
1次突破アドレス56は常にカウントの優位性を保ち(最初に1)、さらに1次突破アドレス56の相対アドレスに関連付けされたサンプルのアドレスのグループを代表し合格出力を突破出力として集める権利を持つ支配者のイメージである。
Actually, the pass output by the secondary, tertiary, and Nth order comparisons that are not relative to the address of the primary breakthrough address 56 is also counted up to a relatively shifted address, but the sample is appropriate and intentional. Otherwise, it will be sporadic every time and pass output will not be concentrated on a specific address.
This is because a special relationship (pattern) that the specific part of the sample image (information) and the unknown image (information) are the same is not established.
The primary breakthrough address 56 always retains the counting advantage (initially 1) and has the right to collect the pass output as breakthrough output on behalf of the group of sample addresses associated with the relative address of the primary breakthrough address 56. It is the image of the ruler.

図9(アドレススワップのイメージC)は実際の二次元配列アドレスにおけるアドレススワップの例を示すものである。
表A、Bはアドレススワップ前のアドレス(座標)1から100までを示すものであり、24、50、67、72の4つのアドレス(座標)が1次突破アドレス56となっている。
表Aは2次比較アドレスを相対アドレスが−22のアドレスをデータ比較アドレスとする場合であり、この時72のアドレスは相手先の座標が対象外である。
表Bは3次比較アドレスを相対アドレスが+31のアドレスをデータ比較アドレスとする場合であり、この時50および72のアドレスは相手先の座標が対象外である。
表Cは表Aを−22アドレスシフトしたものであり、24、50、67の1次突破アドレス56は正常にそれぞれの相手先のデータの合否結果を得ることが出来、合格結果があればそれぞれ突破出力としてカウントアップ(スワップカウント)することが出来る。
表Dは表Bを+31アドレスシフトしたものであり、24、67の1次突破アドレス56は正常にそれぞれの相手先のデータの合否結果を得ることが出来、合格結果があればそれぞれ突破出力としてカウントアップ(スワップカウント)することが出来る。
以上が所定回数繰り返され比較対象の相手先のアドレスの座標位置が正常な1次突破アドレス56が最終まで生き残ることが出来る。
FIG. 9 (address swap image C) shows an example of address swap at an actual two-dimensional array address.
Tables A and B show addresses (coordinates) 1 to 100 before the address swap, and four addresses (coordinates) 24, 50, 67, and 72 are the primary breakthrough addresses 56.
Table A shows the case where the secondary comparison address is the data comparison address where the relative address is −22. At this time, the address 72 is not subject to the coordinates of the other party.
Table B shows a case where the tertiary comparison address is an address having a relative address of +31 and the data comparison address. At this time, the addresses 50 and 72 are excluded from the coordinates of the other party.
Table C is obtained by shifting the address of Table A by -22. The primary breakthrough address 56 of 24, 50, and 67 can normally obtain the pass / fail result of each partner's data. It can be counted up (swap count) as a breakthrough output.
Table D is obtained by shifting Table B by +31 addresses, and the primary breakthrough address 56 of 24 and 67 can normally obtain the pass / fail result of each partner's data. You can count up (swap count).
The above process is repeated a predetermined number of times, and the primary breakthrough address 56 in which the coordinate position of the address of the other party to be compared is normal can survive to the end.

以上様々な例にもとづき説明してきたがこれまでの内容は、アドレススワップ(交換)することにより、1次突破アドレス56を基準にして、以降毎回比較されるサンプリングポイント13と同一のデータ(データの合格)が存在し、さらに目的の位置(相対アドレス比較データ51)に存在するか否か、の双方を連続的に二重並列に合否判定54を行いさらに並列に論理積(AND)演算55し、その結果を1次突破アドレス56の突破回数カウンタ35に毎回出力するのと等価であり、アドレススワップ回路34は図4の下段の並列アドレス合否判定と並列論理積演算が一体化され、一人二役をこなす極めて効率的な論理回路、つまり等価二重並列論理積(AND)演算61手段である。
最終結果はこの比較回数であるN次突破アドレス57を突破アドレス出力処理回路38および出力バス24で読み出しすれば、N次突破アドレス57を含む情報のグループのアドレスを特定つまりパターン認識をしたことになる。
比較回数カウンタ29をプリセッタブルカウンタとして比較回数信号43を指定することにより任意のカウント値のカウンタ(N次突破アドレス57)のアドレスやその途中経過も読み出すことが可能になる。
As described above based on various examples, the content up to now is the same as the sampling point 13 (data of the data) that is compared each time after that by performing address swapping (exchange) with reference to the primary breakthrough address 56. Pass) and further whether or not it exists at the target position (relative address comparison data 51) is continuously double-parallelized, and a pass / fail judgment 54 is performed, and a logical product (AND) operation 55 is performed in parallel. This is equivalent to outputting the result to the breakthrough counter 35 of the primary breakthrough address 56 every time. The address swap circuit 34 integrates the parallel address pass / fail judgment and the parallel AND operation in the lower part of FIG. It is a highly efficient logic circuit that plays a role, that is, an equivalent double parallel AND (AND) operation 61 means.
The final result is that the N-th breakthrough address 57, which is the number of comparisons, is read by the break-through address output processing circuit 38 and the output bus 24, and the address of the group of information including the N-th breakthrough address 57 is specified, that is, the pattern is recognized. Become.
By specifying the comparison number signal 43 using the comparison number counter 29 as a presettable counter, it is possible to read the address of the counter (Nth order breakthrough address 57) having an arbitrary count value and its progress.

アドレススワップ回路34の一例は図6に示すようにアドレス変換用のレジスタを用意し、データ比較回路33よりのアドレススワップ前合格出力41を、相対アドレス比較データ51の座標データにより相対的に移し替え、アドレススワップ後合格出力42とする、このレジスタ操作は全てのアドレスの相対シフトであるので、加減算演算によるデータシフト手段、もしくは一番シンプルなのはアドレス分のデータ長のシフトレジスタによっても容易に実現可能である。 An example of the address swap circuit 34 is provided with a register for address conversion as shown in FIG. 6, and the pre-address swap pass output 41 from the data comparison circuit 33 is relatively transferred by the coordinate data of the relative address comparison data 51. Since this register operation is a relative shift of all addresses, the data output means by addition / subtraction operation, or the simplest one can be easily realized by a shift register of the data length for the address. It is.

以上のレジスタを用いるアドレススワップ方法は説明のための一例であり、アドレスデコーダを直接利用してスワップ(交換)するなど他の方法で実施しても構わない。
同様にアドレススワップ回路34ならびに突破回数カウンタ35は本発明の情報の絞り込み検出を実現する上で不可欠な手段であるがこの構成に限定されるものではなく他の方法でアドレス毎に個別に実施することも可能である。
The address swap method using the above registers is an example for explanation, and other methods such as swapping (exchange) using an address decoder directly may be used.
Similarly, the address swap circuit 34 and the breakthrough number counter 35 are indispensable means for realizing the information narrowing detection of the present invention. However, the present invention is not limited to this configuration, and the address swap circuit 34 and the breakthrough number counter 35 are individually implemented for each address by other methods. It is also possible.

データとそのアドレスの相対関係を一括して合否判定するこの方法は、図4に示す全メモリ32のデータ比較条件の合格と、全アドレス比較条件の合格と、の双方を二重並列に合否判定54を行い、これをさらに並列に論理積演算55したものと等価であるので、原理的に個別アドレスを対象としたノイマン型情報処理のアドレス逐次処理を不要とするものである。 This method of determining pass / fail of the relative relationship between data and its addresses collectively is a pass / fail determination in which both the data comparison conditions of all the memories 32 shown in FIG. 54, which is equivalent to the logical product operation 55 performed in parallel. In principle, the address sequential processing of Neumann type information processing for individual addresses is unnecessary.

従がってこれまで説明の200万ピクセルの未知の画像を、分解能12bit、データのグループ数を4096グループとする場合、未知の画像の中から同一画像の検出するに必要なデータの比較回数は通常2から3回で収斂し、最大でもサンプル数(本例では25回)のデータ比較回数で目的の画像を確実に見つけることが可能である。 Therefore, when the unknown image of 2 million pixels described so far has a resolution of 12 bits and the number of data groups is 4096 groups, the number of comparisons of data necessary to detect the same image from the unknown images is as follows. Usually, the image is converged in 2 to 3 times, and the target image can be surely found by the number of data comparisons of the maximum number of samples (25 times in this example).

さらにこの方式は図7で示すように1次突破アドレス56を基準原点とした入力データによる全座標パターンマッチングの繰返し(毎回全メモリを対象として比較)であるので、部分的に一部の画像が欠落しているような場合の近似の画像(以降近似画像)の検出も実施出来る。 Furthermore, as shown in FIG. 7, this method is a repetition of all coordinate pattern matching using input data with the primary breakthrough address 56 as a reference origin (comparison for all memories each time), so that part of the image is partially displayed. It is also possible to detect an approximate image (hereinafter referred to as an approximate image) when it is missing.

たとえば、図2の場合、25回の比較完了後、グループAの1の座標のカウンタは1、グループBの座標のカウンタは10、グループCの1の座標のカウンタの値は21、グループDの1の座標の値は25、グループEの1の座標の値は22になっている。
つまりカウンタ値の高い座標のアドレスは部分画像が欠落した画像や近似の画像の可能性が高い、この場合1次突破アドレス56以外であってもよい。
カウンタ値が一定値以上(例えば20回)となる座標を読み出ししておき、所定(この場合25回)の比較完了後、必要により周辺の座標を詳しく判定すればよい。
従がってこの方式は同一画像を高速で検出することのみなならず一定の定義もとづく近似画像にも有効である。
For example, in the case of FIG. 2, after completing the comparison 25 times, the counter of the coordinate 1 of group A is 1, the counter of the coordinate of group B is 10, the value of the counter of the coordinate of 1 of group C is 21, The value of the coordinate of 1 is 25, and the value of the coordinate of 1 of the group E is 22.
That is, the address of the coordinate with a high counter value is highly likely to be an image with a partial image missing or an approximate image.
Coordinates whose counter value is equal to or greater than a certain value (for example, 20 times) are read out, and after completion of a predetermined (in this case, 25 times) comparison, peripheral coordinates may be determined in detail if necessary.
Therefore, this method is effective not only for detecting the same image at a high speed but also for an approximate image based on a certain definition.

またこのアドレスワップ(交換)の考え方をさらに発展させることにより、画像が拡大縮小もしくは回転、以降変形画像と呼ぶ、の画像も最少の検出回数で検出することも可能になる。 Further, by further developing the concept of this address wap (exchange), it is also possible to detect an image whose image is enlarged or reduced or rotated, hereinafter referred to as a deformed image, with a minimum number of detections.

図10(変形画像の検出の概念)は比較する画像が拡大縮小もしくは回転、場合によってはデータに変化が加わった変形画像を前提として検出する場合に効果的な方法を説明する。 FIG. 10 (concept of detecting a deformed image) explains an effective method in the case where detection is performed on the premise of a deformed image in which the image to be compared is enlarged or reduced or rotated, and in some cases, the data is changed.

図10には、1次サンプルの比較が合格した未知の画像の1次突破アドレス56の上に、既知の画像のサンプリングポイント13を重ねたものである。
本例では座標1の基準原点を中心にして未知の画像のサイズが、XY軸ともに2倍(画面としては4倍)に拡大される可能性があるとした場合を示している。
もし探し出す変形画像がこの中に存在する場合、変形画像に対応するサンプルの2から25の全ての座標は、図に示す円の内部に存在するはずである、従がって円を包含する座標範囲をこの座標1の画像検出範囲とすればよい。
In FIG. 10, the sampling point 13 of the known image is superimposed on the primary breakthrough address 56 of the unknown image that has passed the comparison of the primary sample.
This example shows a case where the size of an unknown image is likely to be doubled (4 times as a screen) on the XY axes with the reference origin of coordinate 1 as the center.
If the deformed image to be searched exists in this, all the coordinates 2 to 25 of the sample corresponding to the deformed image should be present inside the circle shown in the figure, and therefore the coordinates including the circle The range may be the image detection range of this coordinate 1.

従がって、これまでのアドレス(座標)シフト変換の概念を拡大し、座標1の基準原点より指定する座標範囲にサンプルと同一のデータ値を持つ座標が存在するかどうか、この場合個数は関係なく単純にあるのか無いのか、を判定し、指定するサンプル数(本例では25個)のサンプルに相当する座標がこの範囲にあることを判定することにより変形画像を検出することが可能になる。 Therefore, the conventional concept of address (coordinate) shift conversion is expanded, and whether or not there is a coordinate having the same data value as the sample in the coordinate range specified from the reference origin of coordinate 1, in this case, the number is It is possible to detect a deformed image by determining whether the coordinates are equivalent to the number of samples to be specified (25 in this example) within this range by determining whether there is simply no relation. Become.

この場合もサンプルの特徴量を判定してサンプルの数と識別能力を一定基準とし対象の範囲を一定の範囲内とすることによりその確実性は高いものになる。 Also in this case, the certainty of the sample is determined, and the certainty is high by setting the number of samples and the discrimination ability as a fixed reference and setting the target range within a fixed range.

この場合も毎時目的の1次突破アドレス56にデータとアドレス双方の合格(突破)の出力を集中させて記憶加算する手段、本例では1の座標の突破回数カウンタ35に判定の結果を累積させる方法が出来れば、このような変形画像に対しても、サンプル数を最大とする最少データ比較回数で画像の検出が可能になる。 In this case as well, a means for concentrating and storing the output of both data and addresses (breakthrough) at the target primary breakthrough address 56 every hour, which is stored and added, in this example, the decision result is accumulated in the breakthrough number counter 35 of one coordinate. If a method is possible, even for such a deformed image, the image can be detected with the minimum number of data comparisons that maximizes the number of samples.

図11(アドレススワップ手段Bの例)は以上の考え方を実現させるために図6で説明のアドレス変換を1対1のアドレスシフト変換からアドレスの範囲として捉え、これを外部からアドレス比較データ27に、アドレス範囲比較データ52として入力することにより、このアドレスの範囲で合格のあったi、j、kのアドレススワップ前合格出力41を、比較条件に該当するアドレス範囲として取り込み、この場合もそれぞれのアドレスグループ内の1次突破アドレス56の突破回数カウンタ35にアドレススワップ後合格出力42を入力する構成としたものである。
先に図7で説明の望遠鏡をパラボラ型の天体望遠鏡に変えて1次突破アドレス56に突破出力を奪い取るイメージである。
In FIG. 11 (example of address swap means B), the address conversion described in FIG. 6 is regarded as a range of addresses from one-to-one address shift conversion to realize the above concept, and this is converted into address comparison data 27 from the outside. , By inputting as address range comparison data 52, the pre-address swap pass output 41 of i, j, k that passed in this address range is taken in as an address range corresponding to the comparison condition. In this configuration, a pass output 42 after address swapping is input to the breakthrough counter 35 of the primary breakthrough address 56 in the address group.
This is an image in which the telescope described in FIG. 7 is changed to a parabolic astronomical telescope and the breakthrough output is taken to the primary breakthrough address 56.

例えばこれまで説明の図1に示す1000ピクセル程度を画像範囲とする画像の1座標を基準とする場合、その1座標を中心としてXY軸7000ピクセル強の座標範囲を比較範囲の座標とすれば2倍まで拡大された回転を伴う変形画像においてもサンプル数を最大とする最少データ比較回数で画像の検出が可能になる。 For example, when one coordinate of an image having an image range of about 1000 pixels shown in FIG. 1 as described above is used as a reference, if the coordinate range of XY axis slightly over 7000 pixels with the one coordinate as the center is 2 Even in a deformed image with rotation expanded to double, the image can be detected with the minimum number of data comparisons that maximizes the number of samples.

座標変換や画像が縮小された場合の画像などでは、サンプル座標に対応する座標が欠落する場合もあるので適切にサンプル合格回数の基準を設ければよい。
この方法は図6で説明の相対座標の完全一致方法に比較すれば確実性は落ちるがサンプルの識別能力やその数を適切にすることにより極めて高速な画像の検出が可能になる。
In the case of an image when the coordinate conversion or the image is reduced, the coordinates corresponding to the sample coordinates may be lost.
Although this method is less reliable than the method of completely matching relative coordinates described in FIG. 6, it is possible to detect an image at a very high speed by making the identification ability and the number of samples appropriate.

さらにメモリ32のデータ比較回路33をデータ一致の合否の比較から、輝度や色のレベルの範囲を持った大小比較として合否の判定を行えば、変形画像のみでなく、その定義の仕方にもよるが類似の画像の検出も可能となる。
このような場合には大小もしくは一致による合否判定以外、メモリbit個別のDon‘t Careによる比較が可能な3値メモリを利用し合否判定をするとさらに効果的である。
Further, if the data comparison circuit 33 of the memory 32 determines the pass / fail as a size comparison having a range of luminance and color levels from the comparison of pass / fail of data matching, it depends not only on the deformed image but also on the definition method. However, similar images can be detected.
In such a case, it is more effective to make a pass / fail determination using a ternary memory that can be compared by Don't Care for each memory bit other than the pass / fail determination by magnitude or match.

通常、画像のサイズの変化や回転が加わった画像の検出は座標変換など極めて多大な検索の処理回数を必要とするがこの方式によればサンプル数分の比較をするだけで目的の変形画像(近似画像を含む)を検出することが可能となる。
多くの場合以上のように変形画像や類似画像の中心位置や重心位置などが検出出来れば良い場合が殆どであるが、もし画像の拡大縮小や回転角度を検出する必要がある場合にも何回かのデータ比較を追加することにより対応可能である。
Normally, detection of an image with a change in size or rotation of the image requires an extremely large number of search processing operations such as coordinate conversion. However, according to this method, the target deformed image (by comparing the number of samples only) (Including approximate images) can be detected.
In many cases, it is sufficient to be able to detect the center position and the center of gravity position of a deformed image or a similar image as described above, but how many times it is necessary to detect the enlargement / reduction or rotation angle of the image. This can be handled by adding a data comparison.

以上のような必要がある場合、一旦画像が存在する範囲を検出した後に、図10に示すように、2、4、3、5の4個の対角の座標が何処に存在するのかを、分割検出範囲Aの4分割、分割検出範囲Bの16分割のように分割し範囲を限定し検出すればよい、4分割の場合で16回、16分割で64回合計して最大でも80回のデータ比較を行えば凡その画像の変形の様子を掴む事が出来る。
通常このような変形の度合いが推定出来ない変形画像を検出する場合には、考えられる画像の変形情況を推測して多数の座標変換を行いパターンマッチングを採る必要があり、このような変形画像の検出に比べれば比較することが出来ない程高速なパターンマッチングが可能である。
分割する範囲を細分化すればより正確な検出も可能である。
以上は一例であるがこのように最小限のデータ比較の回数を追加することにより複雑な画像の検出も可能である。
When it is necessary as described above, after detecting the range where the image exists once, as shown in FIG. 10, where the coordinates of the four diagonals 2, 4, 3, 5 exist, What is necessary is to divide the detection range A into 4 divisions and the division detection range B into 16 divisions so that the range can be limited and detected. If you compare the data, you can grasp the deformation of the image.
Usually, when detecting a deformed image for which the degree of deformation cannot be estimated, it is necessary to estimate the deformation situation of the possible image, perform a number of coordinate transformations, and perform pattern matching. Compared to detection, pattern matching that is too fast for comparison is possible.
If the range to be divided is subdivided, more accurate detection is possible.
Although the above is an example, a complex image can be detected by adding the minimum number of data comparisons in this way.

本例では画像が拡大縮小さらには回転される可能性があることを前提に全サンプリングポイントを対象にして大きな範囲を範囲設定した場合の例で説明を行ったが、それぞれのサンプリングポイントに対して個別に一定の範囲を指定して検出をすることも出来る、この方法はデータとそのアドレス(位置)の不確かさを補完する上でも、同一もしくは類似するデータが連続して存在する場合に重要な意味を持ち、サンプリングポイント13の位置やそのデータを元に類似画像の定義を行えば、同一画像、近似画像、変形画像、類似画像まで幅広く検出が可能となる。 In this example, an explanation was given of an example in which a large range was set for all sampling points on the assumption that the image could be scaled or rotated, but for each sampling point It is also possible to perform detection by specifying a specific range individually. This method is also important in the case where the same or similar data exists continuously in order to complement the uncertainty of the data and its address (position). If a similar image is defined based on the position of sampling point 13 and its data, it is possible to detect a wide range of images including the same image, approximate image, modified image, and similar image.

この本発明のメモリ21はこれまで説明の座標シフト方式(アドレスが比較する相対アドレスと一致)と座標範囲方式(アドレスが比較する座標の範囲内に存在)の2つの検出方法以外、例えば比較する座標の範囲外、等にもアドレススワップの応用が可能であり、いずれもアドレススワップ回路34のアドレス比較データ27のデータ設定のみで実現出来るのでこれらを一体にした構成とすることが可能であり、これらの画像検出方法を組合せすることにより、より様々な画像の検出を可能にする。
本例では説明を簡素化するためR、G、Bの色データをまとめて1つのアドレスのデータとする方法で説明したがR、G、Bのそれぞれのアドレスを独立させて比較する方法も容易に実現可能である。
The memory 21 of the present invention compares, for example, two detection methods other than the two detection methods described above, ie, the coordinate shift method (matches the relative address to be compared with the address) and the coordinate range method (exists within the range of the coordinates with which the address is compared). The application of address swap is possible even outside the coordinate range, etc., both of which can be realized only by the data setting of the address comparison data 27 of the address swap circuit 34, so that these can be integrated. By combining these image detection methods, more various images can be detected.
In this example, in order to simplify the explanation, the method of combining the R, G, B color data into one address data has been described, but it is also easy to compare each of the R, G, B addresses independently. Is feasible.

この本発明のメモリ21は並列にメモリデータを比較可能な基本構造のメモリ、例えば連想メモリ等に、アドレスのスワップ(交換)を行うための手段と、合格回数を記憶するカウンタと、一般的なプライオリティエンコーダで構成可能な極めてシンプルな構造であるので大容量化もし易い。 The memory 21 of the present invention has a basic structure capable of comparing memory data in parallel, such as an associative memory, a means for performing address swapping, a counter for storing the number of passes, and a general Since it is a very simple structure that can be configured with a priority encoder, it is easy to increase the capacity.

また本発明のメモリ21は云うまでもなくデータとそのデータのアドレスの相互関係に基づく組合せ問題の探索(比較)回数を根本的に解決し、適正に選択されたサンプルであればサンプル数を上限とする最少のデータ比較回数を保証するディバイスであり、クラスタリングした類似特徴の座標相関による画像の検出や、その他の様々な情報の検出に応用することが可能である。 Needless to say, the memory 21 of the present invention fundamentally solves the number of search (comparison) of the combination problem based on the correlation between the data and the address of the data, and if the sample is properly selected, the number of samples is limited to the upper limit. The device guarantees the minimum number of data comparisons, and can be applied to image detection by coordinate correlation of clustered similar features and various other information.

これまでの説明では、情報を繰返し絞り込みする場合で説明しているが、絞り込みを1次比較、2次比較だけとする単発の情報検出も可能であることは云うまでもない。 In the description so far, the case where information is repeatedly narrowed down has been described, but it is needless to say that single information detection can be performed by narrowing down only the primary comparison and the secondary comparison.

以上のように自らが情報検出可能なインテリジェンスな知識をもった本発明のメモリ21を用いることが出来れば、情報検索時CPUやGPUは入力データを与えその結果を読取るだけなのでその負担を大幅に軽減出来る。
極めて高速な情報検出が可能なのでメモリのサイズが不足する場合には、情報を分割して情報検出を実行してもよい。
As described above, if the memory 21 of the present invention having the intelligence knowledge capable of detecting information by itself can be used, the CPU or GPU only gives input data and reads the result at the time of information retrieval. Can be reduced.
Since extremely high-speed information detection is possible, if the memory size is insufficient, information detection may be performed by dividing the information.

この本発明のメモリ21の毎回のデータ比較処理時間が、控え目にみた処理時間で仮に毎回平均1μ秒であっても、どの様なサイズの画像を対象としても数μ秒から長くても数百μ秒以内で目的とする情報を確実に検出することが可能になるので、動画像を対象とした1コマ(フレーム)上の情報を検出することも、検出したい既知の情報1が連続して大量にある場合にでも広く応用が可能となる。
云うまでもないが本発明のメモリ21のメモリ32をアクセスして逐次処理する通常のCPUとのコラボレーション(併用)によりさらに高度な情報検出が可能となる。
Even if the data comparison processing time of each time of the memory 21 of the present invention is a conservative processing time and averages 1 μsec each time, even if it is an image of any size, it may be several hundreds of times even if it is several μsec to long. Since it is possible to reliably detect target information within a microsecond, it is possible to detect information on one frame (frame) for a moving image as well as known information 1 to be detected continuously. Wide application is possible even when there is a large amount.
Needless to say, further advanced information detection is possible by collaboration (combination use) with a normal CPU that sequentially processes by accessing the memory 32 of the memory 21 of the present invention.

以上画像情報を中心に本発明の概要を説明してきたが、この情報検出の方法と本発明のメモリ21は、一次元情報(音声等)や多次元空間として配列された情報の検出にも有効である。 Although the outline of the present invention has been described above centering on image information, the information detection method and the memory 21 of the present invention are also effective for detecting one-dimensional information (such as speech) and information arranged as a multidimensional space. It is.

図12(アドレススワップ手段Cの例)は図6の二次元情報を、X、Y、Zの3軸に拡大し、三次元空間に配列された情報の同一配列や類似配列を検出可能にする例であり、N次元空間とすることも可能である、情報検出の具体例は後述する。 FIG. 12 (an example of the address swap means C) expands the two-dimensional information of FIG. 6 to three axes of X, Y, and Z so that the same arrangement or similar arrangement of information arranged in the three-dimensional space can be detected. An example of information detection, which is an example and can be an N-dimensional space, will be described later.

これまでの説明の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ21は、全てのメモリを対象に突破回数をカウント可能にし、その突破の回数で同一情報ならびに類似情報を連続して検出するものであったが、メモリ数が大規模な場合や回路構成をさらに簡素化する目的で突破回数カウンタ35、ORゲート36、インヒビットゲート37の回路数を削減することが出来る。   The memory 21 having the information narrowing detection function described so far has made it possible to count the number of breakthroughs for all the memories, and continuously detect the same information and similar information by the number of breakthroughs. When the number of memories is large or for the purpose of further simplifying the circuit configuration, the number of circuits of the breakthrough number counter 35, the OR gate 36, and the inhibit gate 37 can be reduced.

図13(情報絞り込み検出回路の削減例)は図4、図5に示す本発明のメモリ21の基本構想をもとに回路数を削減したもので、これまでの説明のように利用される突破回数カウンタ35以降の回路の数は、通常の場合1次比較で出現する1次突破アドレス56の数(これまでの説明では200万アドレスで分解能4096通り、平均488アドレス)であることに着目しこれに見合う数量、例えば突破回数カウンタ35以降の回路数をメモリ32のアドレスの数量の、例えば1000分の1や2000分の1に削減、図ではAからXまでの出力に削減したものである。   FIG. 13 (reduction example of the information narrowing detection circuit) is a reduction in the number of circuits based on the basic concept of the memory 21 of the present invention shown in FIGS. 4 and 5, and is used as described above. Note that the number of circuits after the number counter 35 is the number of primary breakthrough addresses 56 that appear in the primary comparison in the normal case (in the above description, the resolution is 4096 with 2 million addresses and an average of 488 addresses). The number corresponding to this, for example, the number of circuits after the breakthrough counter 35 is reduced to, for example, 1/1000 or 1/2000 of the number of addresses in the memory 32, and the output is reduced from A to X in the figure. .

この場合カウンタは、図7で説明のそれぞれのアドレスグループの1突破アドレス56を記憶しこのアドレスを読み出しが可能な構成のグループ別突破カウンタ58とし、このカウンタ58別に1次突破アドレス56を読み出し出来る構成とすればよい。
このような構成とする場合にはアドレススワップ回路34に簡単なアドレス演算プロセッサを搭載するなどしてアドレススワップを行ってもよい、このように演算プロセッサを利用してアドレススワップ(交換)の自由度を高めることによりさらに様々な手法の情報の絞り込みも期待できる。
In this case, the counter stores one breakthrough address 56 of each address group described with reference to FIG. 7 and can be read as a group breakthrough counter 58 configured to be able to read this address. What is necessary is just composition.
In such a configuration, the address swap may be performed by mounting a simple address arithmetic processor in the address swap circuit 34. In this way, the degree of freedom of address swap (exchange) using the arithmetic processor By narrowing down, it can be expected to narrow down information by various methods.

仮に1次突破アドレス56の数が多くオーバフローする場合にはアラームを挙げて1次比較のサンプルを変更するなどすればよい。 If the number of primary breakthrough addresses 56 overflows, an alarm may be raised to change the primary comparison sample.

また回路数を削減する方法として、二重並列論理演算60をメモリのバンク毎に切り替えて実施するなどの回路構成も可能である。 Further, as a method for reducing the number of circuits, a circuit configuration in which the double parallel logical operation 60 is performed by switching for each bank of the memory is also possible.

全てのメモリを対象に合格回数をカウント可能な方式は1次突破アドレス56の出現数の制限がなく理想であるが、このように情報絞り込み機能の回路構成を簡素化した、情報絞り込み検出機能を備えたメモリ21であっても、これまでの説明の情報検出の方法で目的の情報を確実に検出することが可能である。 The method that can count the number of passes for all memories is ideal because there is no limit on the number of appearances of the primary breakthrough address 56, but the information refinement detection function that simplifies the circuit configuration of the information refinement function in this way. Even with the memory 21 provided, it is possible to reliably detect target information by the information detection methods described so far.

以上のような構成とすることによりこの本発明のメモリ21のメモリのアドレス数やそのbit数、つまりメモリ容量に関しての自由度を増すことが出来る、また前述のごとく3値メモリとすることも可能である。 With the configuration as described above, the degree of freedom regarding the number of addresses and the number of bits of the memory 21 of the present invention, that is, the memory capacity can be increased, and a ternary memory can also be used as described above. It is.

図14(多重化したデータとアドレスの二重並列論理演算の概念例)は、図4で説明の二重並列論理演算を多重化した例である。
図に示す通り、本発明のメモリ21はメモリのデータを比較するための比較データとアドレスを比較するためのデータを2組と、二重並列合否判定回路を2組と、二重並列論理積演算回路を2組、をそれぞれ持っており論理積演算結果をさらに並列に論理和(OR)演算59し出力をする構成になっている。
FIG. 14 (conceptual example of the double parallel logical operation of multiplexed data and address) is an example in which the double parallel logical operation described in FIG. 4 is multiplexed.
As shown in the figure, the memory 21 of the present invention comprises two sets of comparison data for comparing memory data and two sets of data for comparing addresses, two sets of double parallel pass / fail judgment circuits, and a double parallel logical product. Two sets of arithmetic circuits are provided, respectively, and a logical sum (OR) operation 59 is further performed in parallel to output the logical product operation results.

このような構成も図5に示すメモリ21の回路構成を応用することでも可能である。
このような構成にすることにより、2つのパターンを同時に検出することが出来る。
本例は多重化の一例であり、2組以外多数の組合せとすることも、演算を論理積(AND)や論理和(OR)以外、排他論理やその他任意の論理演算とすることが出来る。
検出する情報の種類や目的に応じてこのように多重化し、様々な論理演算の二重並列論理演算60を使用することにより、より高度な情報の検出が可能になる。
Such a configuration is also possible by applying the circuit configuration of the memory 21 shown in FIG.
With this configuration, two patterns can be detected simultaneously.
This example is an example of multiplexing, and a number of combinations other than two sets can be used, and the operation can be exclusive logic or any other logical operation other than logical product (AND) or logical sum (OR).
By multiplexing in this way according to the type and purpose of the information to be detected and using the double parallel logical operation 60 of various logical operations, it becomes possible to detect more advanced information.

これまでの説明の図4、図14等を総合して本発明のメモリ21の構成をまとめると、
メモリアドレスごとに情報を記憶しその情報を読み出し可能なメモリであって
このメモリは、
外部から与えられる第1のデータは記憶されたこのメモリのデータを比較するためのデータ、第2のデータはこのメモリのアドレスを比較するためのデータ、の双方の入力データの入力手段と、
(1)第1のデータでメモリに記憶されたデータを並列に比較し合否判定する手段と
(2)第2のデータでメモリのアドレスを並列に比較し合否判定する手段と
(3)以上(1)、(2)双方の合否判定結果をさらに並列に論理演算するデータとアドレスの二重並列論理演算60手段と
を具備することを特徴とする情報絞り込み検出機能を備えたメモリである。
The configuration of the memory 21 of the present invention is summarized by combining FIGS.
A memory that stores information for each memory address and can read the information.
The first data supplied from the outside is data for comparing the stored data of this memory, the second data is the data for comparing the addresses of this memory, input means for both input data,
(1) means for comparing the data stored in the memory with the first data in parallel and determining pass / fail; (2) means for comparing the address of the memory with the second data in parallel and determining pass / fail; and (3) or more ( 1) and (2) a memory having an information narrowing detection function, characterized by further comprising: data for logically operating both pass / fail determination results in parallel and address double-parallel logical operation 60 means.

さらこのメモリの情報の絞り込みをシンプルな回路構成とするための一例として、
前記(1)の合否判定手段ならびに前記(3)の二重並列論理演算手段60を、その演算結果が前記(1)の合否判定と前記(2)の合否判定との論理積(AND)と等価となる、等価二重並列論理積(AND)演算61手段で構成したことを特徴とする請求項1の情報絞り込み検出機能を備えたメモリである。
Furthermore, as an example to narrow down the memory information to a simple circuit configuration,
The calculation result of the (1) pass / fail judgment means and the (3) double parallel logic operation means 60 is obtained by calculating a logical product (AND) of the (1) pass / fail judgment and the (2) pass / fail judgment. 2. The memory having an information narrowing down detection function according to claim 1, wherein said memory is constituted by equivalent double parallel logical product (AND) operation 61 means.

さらに図5、図13等に示すようにこのメモリを連続繰返し二重並列論理演算60するために
毎次の前記等価二重並列論理積(AND)演算61手段の結果をメモリアドレスごとに計測するカウンタ35手段と、
初回の前記比較は、前記第1のデータによって、メモリを並列に合否判定して合格したメモリアドレスの上記カウンタを1にカウントアップしこれを1次突破アドレス56とする手段と、
以降の比較は、上記第1のデータによって、メモリを並列に合否判定して合格したメモリアドレスと、上記1次突破アドレスと、の双方のアドレスの位置関係を、前記第2のデータによって、前記等価二重並列論理積(AND)演算61手段で演算し、この演算を突破した上記1次突破アドレスのカウンタをカウントアップしてN(2以上の整数)次突破アドレスとする手段と、
このN次突破アドレスのアドレスを出力する手段と、
を具備することを特徴とするメモリである。
Further, as shown in FIG. 5, FIG. 13, etc., the result of the equivalent double parallel logical product (AND) operation means 61 is measured for each memory address in order to perform continuous double parallel logical operation 60 on this memory. Counter 35 means;
The first comparison is a means for counting up the counter of the memory address that has passed and passed the memory in parallel by the first data to 1 and setting it as the primary breakthrough address 56;
The subsequent comparison is based on the first data, and the positional relationship between the addresses of the memory address that has passed the pass / fail judgment of the memory in parallel and the primary breakthrough address is determined by the second data. An equivalent double parallel logical product (AND) operation means 61 means, and a means for counting up the counter of the primary breakthrough address that broke through this operation to become an N (an integer greater than or equal to 2) next breakthrough address;
Means for outputting the address of the Nth breakthrough address;
It is a memory characterized by comprising.

さらに前記等価二重並列論理積(AND)演算61手段は前記第2のデータであるアドレスを比較するためのデータにもとづくアドレスのスワップ(交換)手段によって繰返し実施することを特徴とするメモリである。 Further, the equivalent double parallel logical product (AND) operation means 61 is a memory which is repeatedly executed by address swap (exchange) means based on data for comparing addresses as the second data. .

さらに前記第2のデータであるアドレスを比較するためのデータは、前記1次突破アドレスを基準とし、
(1)比較対象のアドレスが相対アドレスに一致するか否かの比較データ
(2)比較対象のアドレスが比較する範囲の内外に存在するか否かの比較データ
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方であることを特徴とするメモリである。
Furthermore, the data for comparing the address which is the second data is based on the primary breakthrough address,
(1) Comparison data indicating whether the comparison target address matches the relative address (2) Comparison data indicating whether the comparison target address exists inside or outside the range to be compared Or a memory characterized by being both.

さらにこのメモリは、絞り込みのための回路の削減や二重並列論理演算60を多重化することも、論理演算を論理積や論理和のみならず様々な論理演算のデータとアドレスの二重並列論理演算60をすることが可能なメモリである。 In addition, this memory reduces the number of circuits for narrowing down and multiplexes double parallel logic operations 60. In addition to logical products and logical sums, logical operations are not limited to logical products and logical sums. This is a memory capable of performing the calculation 60.

以上で本発明のメモリ21のそのものの説明を終えて、以下に一次元、多次元空間の情報検出の例を説明する。 The description of the memory 21 itself of the present invention has been completed, and an example of information detection in a one-dimensional and multi-dimensional space will be described below.

図15(アドレス一次元配列の情報検出例)は、例えば横軸を時間軸としてアドレスに対応させ景気動向や株価、気温などのデータを縦軸に表示したものであり、サンプルとして与えられた既知の情報のデータを基に未知の情報である、過去の膨大なデータベースの中から情報検出を行ったものである、このような情報検出は、メモリアドレスを時間軸に関連付けるように配列記憶されたデータにより極めて簡単に行うことが出来る。 FIG. 15 (information detection example of one-dimensional address array) shows, for example, data such as economic trends, stock prices, and temperatures on the vertical axis corresponding to addresses with the horizontal axis as the time axis, and is given as a sample. The information detection is based on the data of the information, and the information is detected from a huge database in the past. Such information detection is arranged and stored so as to associate the memory address with the time axis. It can be done very easily with the data.

時間軸を対象とした情報検出のもう一例として音声の場合には圧縮前のサンプリング時間とこの時間に対応した音声データや圧縮音声データのAAU(オーデオ復号単位)毎の音声データをもとにして情報検出が可能である。
3値データの比較が可能な本発明のメモリ21の一例として人の声などのスペクトラムの帯域をクラス化してクラス別にデータ化して、1時刻、1アドレス分のデータとすれば極めて簡単に時系列配列が作成出来る。
これを元にテンプレート音源などと類似パターン認識すればよく極めて高速な音声認識が可能となり、様々な音声認識の分野に利用することが可能である。
As another example of information detection for the time axis, in the case of speech, based on sampling time before compression, speech data corresponding to this time, and speech data for each AAU (audio decoding unit) of the compressed speech data. Information detection is possible.
As an example of the memory 21 of the present invention capable of comparing ternary data, a spectrum band such as a human voice is classified into data by class, and it is very simply time-series if it is data for one time and one address. An array can be created.
Based on this, similar pattern recognition with a template sound source or the like is sufficient, and extremely high speed speech recognition is possible, which can be used in various fields of speech recognition.

またこのような一次元配列情報の検出は多大な情報処理を必要とするDNA配列、ゲノムの4つの塩基配列の組合せ解析を高速に実施する上で極めて有効である。
同様に文字列の配列による解析も同様である。
Such detection of one-dimensional sequence information is extremely effective in performing a combination analysis of a DNA sequence requiring a large amount of information processing and four base sequences of a genome at high speed.
Similarly, the analysis based on the arrangement of character strings is the same.

図16(アドレス三次元配列の情報検出例)は三次元空間に配列された情報を検出する場合の例を示したものである。
図に示すように三次元空間に配列される特定のパターンをこれまで説明の内容と同様な方法で検出したイメージである。
FIG. 16 (information detection example of an address three-dimensional array) shows an example of detecting information arranged in a three-dimensional space.
As shown in the figure, it is an image obtained by detecting a specific pattern arranged in a three-dimensional space by the same method as described above.

云うまでもなく三次元空間は我々が存在する実空間を表現出来るので、三次元空間の位置とそのデータが定量化出来る全ての三次元情報に適応可能である、さらに時間軸を加えた時空間情報など多次元情報に展開することも可能である。   Needless to say, 3D space can represent the real space in which we exist, so it can be applied to all 3D information that can quantify the position of the 3D space and its data. It is also possible to develop into multidimensional information such as information.

このような三次元空間の情報検出は原子や分子レベルから宇宙空間のあらゆる配置関係の解析に利用可能である。   Such information detection in a three-dimensional space can be used for analysis of all arrangement relationships in outer space from the atomic or molecular level.

特に高速な検出が可能であるのでリアルタイム処理が必要なロボットを対象として、例えば動きの速い物体などを対象として多数のテンプレート画面と比較を行うような立体パターン認識、立体物体認識や物体移動追跡など用途は無限である。 Especially for robots that require real-time processing because they can be detected at high speed, for example, 3D pattern recognition, 3D object recognition, object movement tracking, etc. that compare with many template screens for fast moving objects etc. Applications are endless.

いずれの場合もメモリアドレスと、X、Y、Z、3軸を対応付けするようデータをアドレス配列記憶することにより容易に実現可能であり、同一情報はもとより画像の検出で説明の近似情報や類似情報の検出も可能であることは云うまでもない。 In either case, it can be easily realized by storing data in an address array so that the memory address is associated with X, Y, Z, and 3 axes. It goes without saying that information can also be detected.

以上の説明は一次元から多次元までの空間を対象として既にアドレス配置された情報もしくはアドレス配列可能な情報のパターン認識を行ったものであるが、一例としてアドレスをクラスタリングされた情報グループに分類するなどしてこれを情報検出するなどアドレスとデータの配列を工夫することにより、これまでのアルゴリズムを駆使した情報検出を併用することも可能である。   In the above description, pattern recognition has been performed on information that has already been arranged for addresses or information that can be arranged in an address in a one-dimensional to multi-dimensional space. As an example, addresses are classified into clustered information groups. By devising the address and data arrangement, such as detecting this information, it is also possible to use information detection that makes full use of conventional algorithms.

以上が一次元から多次元までの情報を検出する場合の概要であるが、本発明のメモリ21の特徴をまとめると次の通りである。 The above is an outline of the case where information from one dimension to multi-dimension is detected. The features of the memory 21 of the present invention are summarized as follows.

本発明のメモリ21を使用した情報の検出は1アドレスとそのデータを検出の単位とし、入力データの設定方法により、特に厳密で正確な同一情報の検出から近似情報、変形情報、類似情報など幅広い情報を高速で確実に検出することが出来る。 The detection of information using the memory 21 of the present invention uses a single address and its data as a unit of detection, and the input data setting method can be used for a wide range of information such as approximate information, deformation information, and similar information, particularly from strict and accurate detection of the same information. Information can be detected reliably at high speed.

情報検出のためのサンプリング数もサンプリングポイントの選び方も統計的手法で評価可能でサンプリングを自動化することも可能であるのでサンプリング数の無駄も省け、検出時間を理に適った合理的な時間とすることが出来る、また1アドレス(座標)毎にサンプルポイント設定が出来るのも特徴の1つである。 The number of samplings for information detection and how to select sampling points can be evaluated using statistical methods, and sampling can be automated, eliminating waste of the number of samplings and making the detection time reasonably reasonable. Another feature is that sample points can be set for each address (coordinate).

未知の情報上に対象となる情報がない場合の検出打ち切りが極めて速いことも特筆できる。 It can also be noted that detection censoring when there is no target information on unknown information is extremely fast.

この検出方法は一定の条件を満たせば互いの情報の大きさ(サイズ)に制約がないのであらゆる情報に適応可能であり、本発明のメモリ21のメモリのサイズに合わせて情報を分割処理することも可能である。 This detection method is applicable to any information because there is no restriction on the size (size) of each other's information as long as a certain condition is satisfied, and the information is divided according to the size of the memory 21 of the present invention. Is also possible.

一次元情報から多次元情報、その他の情報が混在し記憶されたメモリからでも目的とするパターンの認識をすることも可能である。 It is also possible to recognize a target pattern even from a memory in which one-dimensional information, multidimensional information, and other information are mixed and stored.

また本方式は、未知の情報を適切にアドレス配置し本発明のメモリ21に記憶させれば、サンプルポイント以外、他のパターン認識で行われるような情報の加工、特徴抽出やクラス化などのデータの前処理が必要ないことも大きな特徴である。 Also, in this method, if unknown information is appropriately arranged and stored in the memory 21 of the present invention, data other than sample points such as information processing, feature extraction, classification, etc. performed by other pattern recognition Another major feature is that no pre-processing is required.

さらに本方式はアルゴリズムの開発など情報検出の実施前の時間が不要となるのも大きな特徴であり検出方法(比較条件の設定)も極めてシンプルな構成である。
従がってシステム試験時のカット&トライ的な調整も不要で、設定通りの検出方法で期待する情報を確実に検出してくれる、従がって特段情報検出の専門家でなくても本方式を利用して様々な情報検出のアプリケーションに広く利用することが出来る。
Furthermore, this method has a great feature that time before performing information detection such as algorithm development is unnecessary, and the detection method (setting of comparison conditions) has a very simple configuration.
Therefore, it is not necessary to make cut-and-trial adjustments during system testing, and it will reliably detect the information you expect with the detection method you set. This method can be widely used for various information detection applications.

これまでの説明では既知の情報1があることを前提としてこれからサンプルを採取して情報を検出することを中心に説明してきたが、人の判断や推測に基づき入力データ25を設定し情報解析することも重要である。 In the description so far, the description has been made centering on detection of information by collecting a sample on the assumption that there is known information 1. However, the input data 25 is set and information analysis is performed based on human judgment and estimation. It is also important.

このような場合、最初の入力データ25である、1次比較データは検出の結果を左右するので、複数の比較データとするか、入力データに範囲を持させ検出を行い、この1次比較の結果により徐々に範囲を限定する方法で解析を行えばよい。
このような解析は天文、気象、物理、化学、経済などのあらゆる分野の情報予測などデータ解析の時間とその労力を大幅に軽減するものである。
In such a case, the primary comparison data, which is the first input data 25, affects the detection result. Therefore, detection is performed by setting a plurality of comparison data or by making the input data have a range. The analysis may be performed by a method that gradually limits the range depending on the result.
Such analysis greatly reduces the time and labor of data analysis such as information prediction in all fields such as astronomy, weather, physics, chemistry, and economy.

この本発明の情報絞り込み機能を備えたメモリ21は、ノイマン型コンピュータの宿命であるメモリの逐次処理を排除し、メモリ自身がインテリジェンスな知識を備えて情報検出を行うものであり、これまでのメモリの常識を大きく打ち破るものである。
従がって従来から研究され利用されている画像認識、音声認識、OCR文字認識、全文検索、指紋認証、虹彩認証、ロボットの人工知能のパターン認識に利用されるのみでなく、天候、景気、株価、分子構造、DNA、ゲノム、文字配列、などの解析はもとより、新たな情報の発見(情報予測)や、社会インフラから産業用設備、工業用設備、家庭用装置はもとより、これまで対象とされることのなかった未知の分野の情報検出にも幅広く利用することが可能である。
The memory 21 having the information narrowing function of the present invention eliminates the sequential processing of the memory, which is the fate of the Neumann computer, and the memory itself has intelligence knowledge to detect information. It will greatly break the common sense.
Therefore, it is not only used for image recognition, voice recognition, OCR character recognition, full-text search, fingerprint authentication, iris authentication, and robot artificial intelligence pattern recognition that have been studied and used in the past, but also weather, economic conditions, In addition to analysis of stock prices, molecular structures, DNA, genomes, character sequences, etc., discovery of new information (information prediction), social infrastructure, industrial equipment, industrial equipment, home equipment, and so on It can be widely used to detect information in unknown fields that have never been done.

この本発明の情報絞り込み機能を備えたメモリ21は、様々な情報の検出を必要とする人工知能のエンジンとして知識処理に利用することも可能である。
例えば本発明のメモリ21を人の脳の大脳や小脳、さらには右脳や左脳などに当てはめ並列さらには階層状に複数配列して、それぞれにテンプレートとして、物体の認識の情報、人物認識の情報、文字の認識の情報、音声認識の情報、味覚の情報、触覚の情報、など様々な種類の情報を記憶させておき、リアルタイムで与えられた周囲の画像や音声さらには様々なセンサの情報と比較することにより、人の認識能力と同様に様々な情報を同時に識別し、その情報の中で最適な行動を選択し実行するような極めて高度な知識処理に利用することも可能であり、利用の仕方は無限である。
図17(本発明のメモリを用いた高度な知識処理の例)は以上説明の知識情報を本発明のメモリ21に記憶し知識処理を行う実施例であり、最適な行動の結果をもとにメモリ21を更新することによって学習効果も容易に実現可能である。
The memory 21 having the information narrowing function of the present invention can also be used for knowledge processing as an artificial intelligence engine that requires detection of various types of information.
For example, the memory 21 of the present invention is applied to the cerebrum and cerebellum of the human brain, and further to the right brain and the left brain, and a plurality of parallel and hierarchical arrangements are used, and as templates, object recognition information, person recognition information, Various types of information, such as character recognition information, voice recognition information, taste information, and tactile information, are stored and compared with surrounding images and sounds given in real time, and information from various sensors. By doing so, it is possible to identify various information at the same time as human recognition ability, and to use it for extremely advanced knowledge processing such as selecting and executing the optimum action in the information. The way is endless.
FIG. 17 (an example of advanced knowledge processing using the memory of the present invention) is an embodiment in which the knowledge information described above is stored in the memory 21 of the present invention and knowledge processing is performed. The learning effect can be easily realized by updating the memory 21.

本発明のメモリ21はこれまで従来型のメモリの概念を超越し、用途は極めて広範囲であり、情報処理の新しい流れを築くものである。 The memory 21 of the present invention transcends the conventional memory concept, has a very wide range of uses, and creates a new flow of information processing.

本発明のメモリ21は、連想メモリ以外、ASIC(Application
Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)によって一般的なRAMやROM構成のメモリとしても実現可能であり、セルベースCPUに組込むことも、CCDセンサに直接組込むことも、本発明のメモリ21を独自専用構造のメモリ構成とすることも、新しいタイプの半導体で構成することも、他の機能を付与することも自由である。
The memory 21 of the present invention is an ASIC (Application) other than the associative memory.
It can be realized as a memory having a general RAM or ROM configuration by using a specific integrated circuit (FPGA) or a field programmable gate array (FPGA). Can be configured with a memory structure with a unique dedicated structure, with a new type of semiconductor, or with other functions.

将来においては以上のような半導体によるメモリ以外に、現在研究途上の光素子や磁気素子、ジョセフソン素子など新しい素子による本発明のメモリも期待が持てる。 In the future, in addition to the semiconductor memory as described above, the memory of the present invention using a new element such as an optical element, a magnetic element, or a Josephson element currently under study can be expected.

1.既知の情報
2.未知の情報
3.アドレス
4.アドレスのデータ
11.ピクセル
12.座標のデータ
13.サンプリングポイント
14.比較順序
15.量子化データ
21.情報絞り込み検出機能を備えたメモリ
22.アドレスバス
23.データバス
24.出力バス
25.入力データ
26.メモリ比較データ
27.アドレス比較データ
28.リセット信号
29.比較回数カウンタ
31.アドレスデコーダ
32.メモリ
33.データ比較回路
34.アドレススワップ回路
35.突破回数カウンタ
36.ORゲート
37.インヒビットゲート
38.突破アドレス出力処理回路
41.アドレススワップ前合格出力
42.アドレススワップ後合格出力
43.比較回数信号
44.カスケード接続
51.相対アドレス比較データ
52.アドレス範囲比較データ
53.並列処理
54.二重並列合否判定
55.論理積(AND)演算
56.1次突破アドレス
57.N次突破アドレス
58.グループ別突破カウンタ
59.論理和(OR)演算
60.二重並列論理演算
61.等価二重並列論理積(AND)演算
1. Known information2. 2. Unknown information Address 4. Address data 11. Pixel 12. Coordinate data 13. Sampling point 14. Comparison order 15. Quantized data 21. 21. Memory with information narrowing detection function Address bus 23. Data bus 24. Output bus 25. Input data 26. Memory comparison data 27. Address comparison data 28. Reset signal 29. Comparison counter 31. Address decoder 32. Memory 33. Data comparison circuit 34. Address swap circuit 35. Breakthrough counter 36. OR gate 37. Inhibit gate 38. Breakthrough address output processing circuit 41. Pass output before address swap 42. Pass output after address swap 43. Comparison number signal 44. Cascade connection 51. Relative address comparison data 52. Address range comparison data 53. Parallel processing 54. Double parallel pass / fail judgment 55. AND operation 56.1 primary breakthrough address 57. Nth breakthrough address 58. Breakthrough counter by group 59. OR operation 60. Double parallel logic operation 61. Equivalent double parallel conjunction (AND) operation

本発明は情報絞り込み検出機能を備えたメモリ、その使用方法、このメモリを含む装置、に関する。
The present invention relates to a memory having an information narrowing detection function, a method of using the same, and an apparatus including the memory.

以上の課題を解決するために
請求項1では
メモリアドレスごとに情報を記憶しその情報を読み出し可能なメモリであって
このメモリは、
(1)外部から与えられる、このメモリに記憶されたデータ並列に比較するための第1の比較データと、このメモリのアドレスのアドレス同士を並列に比較するための第2の比較データと、の各比較データを入力するための入力手段
(2)第1の比較データでこのメモリに記憶されたデータを並列に比較し合否判定する手段
(3)第2の比較データでこのメモリのアドレス同士を並列に比較し合否判定する手段
(4)以上(2)、(3)双方の合否判定結果をアドレスごとに並列に論理演算するデータとアドレスの各合否結果の論理演算手段
以上(1)から(4)を具備することを特徴とする。
請求項2では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリの前記論理演算は論理積(AND)演算であって、
(1)初回の情報検出時に、前記第1の比較データによりメモリのデータを並列に合否判定して、合格した少なくとも1つ以上のメモリアドレスを1次突破アドレスとして記憶する手段
(2)次回以降の情報検出時に、新たな前記第1の比較データによりメモリのデータを並列に合否判定して合格したメモリアドレスを、前記第2の比較データによるアドレスの置換え手段によりアドレス置換えしたアドレス
(3)上記(1)(2)のアドレスの論理積(AND)演算を突破したアドレスを出力する手段
以上(1)から(3)を具備することを特徴とする。
請求項3では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリは、
(1)所定回数繰り返し与えられる前記各比較データによる比較合否判定結果をメモリアドレス個別に計測するカウンタ手段
(2)前記初回の情報検出時に、合格したメモリアドレスの上記カウンタを1にカウントアップし、これを前記1次突破アドレスとする手段
(3)上記繰り返し与えられる前記次回以降の情報検出時に、前記アドレスの置換え手段により、前記論理積(AND)演算結果を上記1次突破アドレスのカウンタに累積カウントアップしてN(2以上の比較回数)次突破アドレスとする手段
(4)上記(3)のN次突破アドレスのアドレスを出力する手段
以上(1)から(4)を具備することを特徴とする。
請求項4では
前記アドレスの置換え手段は、前記第2の比較データによりアドレス全範囲並列にアドレスの置換えをすることを特徴とする
請求項5では
前記第2の比較データであるメモリのアドレスのアドレス同士を並列に比較するためのデータは、
前記1次突破アドレスを基準アドレスとし、前記次回以降の情報検出時に、前記第1の比較データによりメモリのデータを並列に合否判定して合格したメモリアドレスと、上記基準アドレスと、双方のアドレス同士の相対位置が、
(1)一致するか否かを判定するための比較データ
(2)範囲内に存在するか否かを判定するための比較データ
以上(1)(2)のいずれかの情報検出用比較データであることを特徴とする。
請求項6では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリは、
(1)音声情報を一例とする一次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(2)画像情報を一例とする二次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(3)立体情報を一例とする三次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(4)時空間情報を一例とする多次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(5)クラスタリング情報を一例とする情報をアドレスのグループ別に記憶されたもしくは記憶可能な情報
以上(1)から(5)の少なくとも1つの情報の検出を対象とするメモリ構成であることを特徴とする。
請求項7では
前記第1の比較データであるメモリに記憶されたデータを並列に比較するためのデータは、
(1)メモリデータの一致検出
(2)メモリデータの大小検出
(3)メモリデータの範囲検出
(4)メモリbit個別の比較検出
(5)3値メモリデータの比較検出
以上(1)から(5)の少なくとも1つの情報検出用比較データであることを特徴とする。
請求項8では
前記第1の比較データ、第2の比較データは、
(1)データバス
(2)専用入力
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方の入力手段により入力されることを特徴とする。
請求項9では
請求項2記載の論理積(AND)演算突破、もしくは請求項3記載の前記N次突破アドレスと、のアドレスを出力する手段は、
(1)データバス
(2)専用出力
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方の出力手段により出力されることを特徴とする。
請求項10では
前記カウンタ手段に、前記初回情報検出時の、前記1次突破アドレスのアドレスを記憶する手段を付加し、メモリアドレス個別に計測するカウンタ手段の数を削減(カウンタ手段=アドレス数/n、n:自然数)したことを特徴とする。
請求項11では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリにプロセッサを搭載し、前記アドレスの置換え手段を上記プロセッサにより実現することを特徴とする
請求項12では
請求項1記載の(2)から(4)のそれぞれの手段をメモリの範囲を分割し実施するメモリバンク分割比較手段を具備することを特徴とする
請求項13では
複数の請求項1記載の(1)から(4)のそれぞれの手段を並列に具備することを特徴とする
請求項14では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリはCPUを一例とする他の目的の半導体に組込まれ使用されることを特徴とする。
請求項15では
請求項2記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリにおいて、
前記初回の情報検出ならびに前記次回以降の情報検出時、既知の情報をもとに前記各比較データをこのメモリに与え、前記論理積(AND)演算突破アドレスを読み出すことにより、このメモリに記憶された情報の内から上記既知の情報と同一もしくは類似する情報の情報検出をすることを特徴とする。
請求項16では
請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリにおいて、
前記同一情報もしくは前記類似情報を検出するに必要十分な複数個数の比較サンプルとなる前記各比較データをこのメモリに繰り返し与え、前記N次突破カウンタのカウンタ値を読み出すことにより、このメモリに記憶された情報の内から前記既知の情報と同一もしくは類似する情報の情報検出をすることを特徴とする。
請求項17では
前記比較サンプルを抽出する際、隣接するサンプル間のデータの相互のデータの差の絶対値を求め、これを集計することにより得られるサンプル特徴量を所定値以上として情報検出をすることを特徴とする。
請求項18では
前記既知の情報と同一もしくは類似する情報はパターン情報であることを特徴とする
請求項19では
前記1次突破アドレスを決定する前記初回情報検出時の前記第1の比較データを与えるにあたり、最初の前記比較サンプルを複数種類のサンプルから最適なものを選択し情報の検出、もしくは第1の比較データに一定のデータの範囲を持たせて情報の検出、のいずれかもしくは双方を行うことを特徴とする。
請求項20では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリをアクセスしデータの読み出し書込みが可能なCPUを併用し情報検出することを特徴とする。
請求項21では
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリに前記パターン情報を知識情報として記憶させパターン情報を検出することによる知識処理をすることを特徴とする。
請求項22では
請求項1記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリを含む装置。
としている。
In order to solve the above problems, in claim 1, a memory is provided that can store information for each memory address and can read the information.
(1) externally applied, the first comparison data for comparing the data stored in the memory in parallel, a second comparison data for comparing the addresses between the address of the memory in parallel, Means for inputting each comparison data
(2) first comparison data acceptance determining unit compares the data stored in the memory in parallel
(3) Means for comparing the addresses of this memory in parallel with the second comparison data to determine pass / fail.
(4) Data for logically calculating the result of both pass / fail judgments in the above (2) and (3) in parallel for each address and the logical operation means for each pass / fail result of the address
(1) to (4) are provided.
In claim 2, the logical operation of the memory having the information refinement detection function is a logical product (AND) operation,
(1 ) Means for determining whether or not the memory data is accepted or rejected in parallel by the first comparison data at the time of detecting information for the first time, and storing at least one passed memory address as a primary breakthrough address
(2) At the time of detecting information after the next time, the memory address which passed the pass / fail judgment of the memory data in parallel with the new first comparison data was replaced by the address replacement means based on the second comparison data. address
(3) Means for outputting an address that broke the logical product (AND) operation of the addresses (1) and (2) above
The above (1) to (3) are provided.
In a third aspect of the present invention, a memory having the information narrowing down detection function is:
(1) Counter means for measuring a comparison pass / fail judgment result based on each comparison data repeatedly given a predetermined number of times for each memory address
(2) A means for counting up the counter of the passed memory address to 1 at the time of detecting the information for the first time and setting this as the primary breakthrough address
(3) At the time of detection of the next and subsequent information repeatedly given, the address replacement means cumulatively counts up the logical product (AND) operation result to the primary breakthrough address counter and compares N ( 2 or more comparisons). Number of times ) Means for the next breakthrough
(4) Means for outputting the address of the Nth breakthrough address in (3) above
(1) to (4) are provided.
In claim 4
The address replacement means performs address replacement in parallel with the entire address range based on the second comparison data .
In claim 5, the data for comparing the addresses of the memory addresses as the second comparison data in parallel is:
The primary break-through address is used as a reference address, and when the information is detected after the next time, the memory address that has passed the pass / fail judgment of the memory data in parallel with the first comparison data, and the reference address, The relative position of
(1) match whether comparison data (2) for determining the comparison data or for determining whether present in the range (1) (2) in one of the information detection comparison data It is characterized by being.
The memory having the information narrowing down detection function according to claim 6,
(1) Information stored or storable as one-dimensional information taking voice information as an example (2) Information stored or storable as two-dimensional information taking image information as an example (3) Three-dimensional information as an example Information stored or storable as three-dimensional information (4) information stored or storable as multidimensional information as an example of spatiotemporal information (5) information as an example of clustering information by address group The memory configuration is intended for detection of at least one piece of information (1) to (5) above the stored or storable information.
In Claim 7, The data for comparing the data memorize | stored in the memory which is said 1st comparison data in parallel are:
(1) Memory data match detection (2) Memory data size detection
(3) Memory data range detection
(4) Comparison detection of individual memory bits
(5) Comparison detection of ternary memory data Above, it is at least one information detection comparison data (1) to (5).
In claim 8, the first comparison data and the second comparison data are:
(1) Data bus (2) Dedicated input It is characterized by being input by either or both of the input means (1) and (2).
In claim 9
The means for outputting the logical AND (AND) operation breakthrough according to claim 2 or the Nth breakthrough address according to claim 3 ,
(1) Data bus (2) Dedicated output or higher (1) (2) Output by either or both output means
According to a tenth aspect of the present invention, means for storing the address of the primary breakthrough address when the initial information is detected is added to the counter means to reduce the number of counter means for individually measuring memory addresses ( counter means = address number / n, n: natural number ).
In claim 11
A processor is mounted on a memory having the information narrowing detection function, and the address replacement means is realized by the processor .
In claim 12
(2) to (4) according to claim 1, further comprising a memory bank division comparison means for dividing and implementing the memory range .
A thirteenth aspect is characterized in that a plurality of means (1) to (4) according to the first aspect are provided in parallel .
According to a fourteenth aspect of the present invention, the memory having the information narrowing-down detection function is used by being incorporated in a semiconductor for another purpose such as a CPU.
In claim 15
In the memory having the information refinement detection function according to claim 2,
At the time of the first information detection and the information detection after the next time, each comparison data is given to this memory based on the known information, and the logical product (AND) operation breakthrough address is read and stored in this memory. It is characterized in that information detection is performed on information that is the same as or similar to the known information.
In claim 16
In the memory having the information refinement detection function according to claim 3,
The comparison data, which are a plurality of comparison samples necessary and sufficient to detect the same information or the similar information, are repeatedly given to the memory, and the counter value of the Nth order break-out counter is read out to be stored in the memory. It is characterized in that information detection is performed on information that is the same as or similar to the known information.
According to another aspect of the present invention, when the comparison sample is extracted, an absolute value of a difference between data of adjacent samples is obtained, and information is detected with a sample feature amount obtained by summing the absolute values as a predetermined value or more. It is characterized by that.
In claim 18
The information that is the same as or similar to the known information is pattern information .
In claim 19
Wherein Upon providing said first comparison data when the first information detection to determine the primary break address, the detection of the select optimal first of the comparative sample of a plurality of kinds of sample data, or the first comparison One or both of detection of information is performed by giving a certain data range to the data .
The present invention is characterized in that information is detected using a CPU capable of reading and writing data by accessing a memory having the information narrowing detection function .
According to a twenty-first aspect, the pattern information is stored as knowledge information in a memory having the information narrowing detection function, and knowledge processing is performed by detecting the pattern information .
In claim 22
An apparatus including a memory having the information narrowing-down detection function according to claim 1 .
It is said.

以上の説明のように本発明は確実性を求めて、原則的に1座標(アドレス)毎を比較検出対象として情報の検出を行うものであり、以下にこれを実現する上で切り離すことの出来ない情報の種類とその分解能について説明する。
As described above, the present invention seeks certainty, and in principle detects information for each coordinate (address) as a comparative detection target, and can be separated for realizing this below. Explain the types of information and their resolution.

以上のように先ずどこかサンプリングポイント13の1座標を基準として、以降の座標のデータとの相対位置の判定を行い相対位置に矛盾のない座標を候補座標として残す方法はパターン認識など情報検索の常套手段であり、これらの組合せ的な検索を効率的に実施し、画像(情報)を超高速で検出する方法とデバイスが本発明の趣旨であり、この詳細に関しては後述する。
As described above, a method for determining a relative position with respect to the data of the subsequent coordinates with reference to one coordinate of the sampling point 13 as a reference and leaving coordinates having no contradiction in the relative position as a candidate coordinate is a method of information retrieval such as pattern recognition. a conventional manner, these combinatorial search efficiently performed, a spirit of method and device the present invention for detecting an image (information) at ultra high speed, will be described later this detailed.

一例としてA群には2、10、14、18の4つのサンプリングポイント13が含まれ、B群には10、6、18、22の4つのサンプリングポイント13が含まれ、以下同様である。
この時、A群からP群のそれぞれの4つのサンプリングポイント13は、それぞれの群の中で輝度情報や色情報のいずれにおいても座標のデータ12に違いがある事が特徴の大きさ、つまりサンプル特徴量の大きさにつながるので、この4サンプルから2つを採る組合せの6つの組合せ、2−10、2−14、2−18、10−14、10−18、14−18により、そのデータの差分量の絶対値を求めこの6つの組合せの合計と全体(16群)の集計を採ることにより、当該群の特徴量の所定値とすることが出来る。
本例のようにR、G、B、の複合されたデータの場合、各独立して評価すればよい。
また同一サンプル数の場合の識別能力の把握の場合には、A群からP群のそれぞれの特徴量を合計し16群で除した平均特徴量が特徴量の大きさの尺度(所定値)として利用することが出来る。
As an example, group A includes four sampling points 13, 2, 10, 14, and 18, group B includes four sampling points 13, 10, 18, and 22, and so on.
At this time, each of the four sampling points 13 from the A group to the P group has a feature size, i.e., a sample size, in that there is a difference in the coordinate data 12 in each of the luminance information and the color information in each group. Since it leads to the size of the feature quantity, the data is obtained by 6 combinations 2-10, 2-14, 2-18, 10-14, 10-18, and 14-18 of the two samples. The total value of the six combinations and the total (16 groups) are summed up to obtain a predetermined value of the feature amount of the group.
In the case of combined data of R, G, and B as in this example, each may be evaluated independently.
Also, in the case of grasping the discrimination ability in the case of the same number of samples, the average feature amount obtained by adding the respective feature amounts of the A group to the P group and dividing by the 16 groups is used as a scale ( predetermined value ) of the feature amount. It can be used.

連想メモリはキャッシュメモリや通信データ処理など、情報処理装置の中で特に重要で高速処理を必要とするメモリに利用されている。
また画像データなどに対しては特にクラスタリング手法による類似画像を検出するための最短距離検索(類似度距離検索)を目的とした検索デバイスとして盛んに研究されている。
The associative memory is used for a memory that is particularly important in an information processing apparatus and requires high-speed processing, such as a cache memory and communication data processing.
In addition, for image data and the like, it has been actively studied as a search device for the purpose of a shortest distance search (similarity distance search) for detecting a similar image by a clustering technique.

以降連想メモリの概要を説明する。
高速なデータ処理に利用されている連想メモリは、通常のメモリ機能の他に外部から比較するデータを全メモリ同時(並列)に与え、その合格するメモリのアドレスを読イ出すことが可能な情報の検索に大変都合のよいデバイスである。
この並列処理53のイメージの一例を上げれば、大勢の人が集まる会場に座席(アドレス)を用意し座って貰い、この人達が好きな色のカード(データ)を自由に選ぶことが出来るようにした場合、例えば赤のカード(データ)を持つ人を調べる場合、通常のメモリの場合は全ての人を座席順等、逐次比較で調べる必要があるのに対し、連想メモリの場合は、例えば赤のカードの人は一斉に手を挙げて貰い(並列比較)、その座席(アドレス)を確認(出力処理)するだけでよいので極めて高速な判定が出来る。
このように連想メモリは大量な情報を並列に比較し、その中から必要とするデータのみを探し出す場合に好都合のデバイスである。
The outline of the associative memory will be described below.
The associative memory used for high-speed data processing is the information that can give the data to be compared from the outside in addition to the normal memory function all at the same time (in parallel) and read the address of the passing memory It is a very convenient device for searching for.
An example of this parallel processing 53 image is that seats (addresses) are prepared and seated at a venue where a large number of people gather, so that these people can freely select a color card (data) of their choice. For example, when examining people with red cards (data), in the case of a normal memory, it is necessary to examine all people by sequential comparison such as the order of seats, while in the case of an associative memory, for example, red The cards can be judged very quickly because they only have to raise their hands all at once (parallel comparison) and confirm (output processing) their seats (addresses).
As described above, the associative memory is a convenient device for comparing a large amount of information in parallel and searching for only the necessary data.

様々なメリットを持つ連想メモリであるが構成上の弱点の1つとして、データバスとアドレスバスによるデータの読み書きをするメモリデバイスの場合、外部から与えられた比較データ(この場合赤色)に対し同時にその合格判定が可能であっても、合格するアドレスが複数の場合には一遍にそのアドレスを出力することが出来ない。
Although it is an associative memory with various merits, as one of the weak points in the configuration, in the case of a memory device that reads and writes data by the data bus and the address bus, the comparison data (in this case red) given from the outside at the same time Even if the pass determination is possible, when there are a plurality of pass addresses, the addresses cannot be output all at once.

従がって本発明の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ21はこのような逐次処理を完全に排除するために、さらに赤のカードで手を挙げた人同士で、その座席の関係(アドレスの関係)が一致する人(例えば隣同士や前後左右で赤のカードを持つ人)以外は一斉に手を降ろして貰う機能、つまりデータとそのアドレスの関係、つまり毎次、全メモリ(座席の人)を対象に比較条件(カードの色と、座席の相対関係)与えることによって、記憶されたデータの合格(カードの色)と、そのアドレス同士の位置関係(座席の相対関係)の合格と、の双方の並列合否判定結果による論理積(AND)演算55に合格するアドレス(隣同士や前後左右で赤のカードを持つ座席の人)を絞り込み検出しこれを出力する機能を持った二重並列合否判定54の出来るメモリ、さらに様々な二重並列論理演算60が可能なメモリを実現させることにある。
Accordingly, in order to completely eliminate such sequential processing, the memory 21 having the information narrowing down detection function of the present invention can further reduce the relationship between the seats (addresses of people) who raised their hands with a red card. (Relationships) (except those next to each other and people with red cards in front, back, left, right) ) and compared to the target condition (card colors, by providing relative relationship) of the seat, and passing the stored data (color card), and passing the positional relationship between the address between (relative relationship of the seat), Double parallel with the function of narrowing down and detecting addresses that pass the AND operation 55 based on the parallel pass / fail judgment result of both of them (people with seats with red cards next to each other, front, back, left and right) Pass / fail judgment 5 The possible memory is to be realized more different double parallel logical operations 60 which can be a memory.

小規模なメモリアドレス数であれば以上の構成でアドレス比較を実現することも可能であるが、本実施例では大規模なメモリであっても図4の論理構成を出来るだけシンプルな回路構成で実現するために、1次突破アドレス56を毎回(毎次)の比較のための基準原点のアドレスと定義することにより、以降毎回比較するアドレス(座標)は、このそれぞれの1次突破アドレス56と相対アドレス(座標)が毎回の比較とも相対的に同一な位置(アドレス)であることに着目、つまり1次突破アドレス56と以降毎回比較する互いのアドレス同士の相対関係を比較することで、この論理回路の最適解を求めている。
If the number of memory addresses is small, it is possible to realize address comparison with the above configuration, but in this embodiment, even with a large-scale memory, the logic configuration of FIG. 4 is as simple as possible. To achieve this, by defining the primary breakthrough address 56 as the address of the reference origin for each (every) comparison, the addresses (coordinates) to be compared each time are the same as the respective primary breakthrough addresses 56. Note that the relative address (coordinates) is relatively the same position (address) in each comparison, that is, by comparing the relative relationship between the primary breakthrough address 56 and each other's addresses to be compared each time thereafter. The optimal solution of logic circuit is being sought.

さらにそれぞれのアドレスに突破の回数を記録するカウンタを設け、基準原点である1次突破アドレス56に突破回数が累積されカウントアップ出来るようにすることによって、1次突破アドレス56の内で最多突破回数(N回)のメモリのアドレスをN次突破アドレス57と判定することにより連続絞り込みの論理回路が可能となり、極めてシンプルな論理回路構成であっても当初の目的を全て満たす構成となり、情報処理永年の課題の1つを克服するデバイスを実現することが出来る。
Further, by providing a counter for recording the number of breakthroughs at each address and allowing the number of breakthroughs to be accumulated and counted up at the primary breakthrough address 56 which is the reference origin, the number of breakthroughs within the primary breakthrough address 56 is the highest. By determining the address of the memory (N times) as the Nth order breakthrough address 57, a continuous narrowing down logic circuit becomes possible, and even with a very simple logic circuit configuration, the configuration satisfies all the original purposes. A device that overcomes one of the above problems can be realized.

以上様々な例にもとづき説明してきたがこれまでの内容は、アドレススワップ(アドレスの置換え)することにより、1次突破アドレス56を基準にして、以降毎回比較されるサンプリングポイント13と同一のデータ(データの合格)が存在し、さらに目的の位置(相対アドレス比較データ51)に存在するか否か、の双方を連続的に二重並列に合否判定54を行いさらに並列に論理積(AND)演算55し、その結果を1次突破アドレス56の突破回数カウンタ35に毎回出力するのと等価であり、アドレススワップ回路34は図4の下段の並列アドレス合否判定と並列論理積演算が一体化され、一人二役をこなす極めて効率的な論理回路、つまり等価二重並列論理積(AND)演算61手段である。
最終結果はこの比較回数であるN次突破アドレス57を突破アドレス出力処理回路38および出力バス24で読み出しすれば、N次突破アドレス57を含む情報のグループのアドレスを特定つまりパターン認識をしたことになる。
比較回数カウンタ29をプリセッタブルカウンタとして比較回数信号43を指定することにより任意のカウント値のカウンタ(N次突破アドレス57)のアドレスやその途中経過も読み出すことが可能になる。
As described above based on various examples, the contents up to now are the same data (sampling point 13) that is compared each time after the address break ( address replacement ) with reference to the primary breakthrough address 56. Data pass) and whether or not it exists at the target position (relative address comparison data 51). 55, which is equivalent to outputting the result to the breakthrough number counter 35 of the primary breakthrough address 56 every time. The address swap circuit 34 integrates the parallel address pass / fail judgment and the parallel AND operation in the lower part of FIG. It is a highly efficient logic circuit that plays a role of one person, that is, an equivalent double parallel AND (AND) operation 61 means.
The final result is that the N-th breakthrough address 57, which is the number of comparisons, is read by the break-through address output processing circuit 38 and the output bus 24, and the address of the group of information including the N-th breakthrough address 57 is specified, that is, the pattern is recognized. Become.
By specifying the comparison number signal 43 using the comparison number counter 29 as a presettable counter, it is possible to read the address of the counter (Nth order breakthrough address 57) having an arbitrary count value and its progress.

以上のレジスタを用いるアドレススワップ方法は説明のための一例であり、アドレスデコーダを直接利用してスワップ(アドレスの置換え)するなど他の方法で実施しても構わない。
同様にアドレススワップ回路34ならびに突破回数カウンタ35は本発明の情報の絞り込み検出を実現する上で不可欠な手段であるがこの構成に限定されるものではなく他の方法でアドレス毎に個別に実施することも可能である。
The address swap method using the above registers is an example for explanation, and may be implemented by other methods such as swapping ( address replacement ) by directly using an address decoder.
Similarly, the address swap circuit 34 and the breakthrough number counter 35 are indispensable means for realizing the information narrowing detection of the present invention. However, the present invention is not limited to this configuration, and the address swap circuit 34 and the breakthrough number counter 35 are individually implemented for each address by other methods. It is also possible.

たとえば、図2の場合、25回の比較完了後、グループAの1の座標のカウンタは1、グループBの座標のカウンタは10、グループCの1の座標のカウンタの値は21、グループDの1の座標の値は25、グループEの1の座標の値は22になっている。
つまりカウンタ値の高い座標のアドレスは部分画像が欠落した画像や近似の画像の可能性が高い、この場合1次突破アドレス56以外であってもよい。
カウンタ値が一定値以上(例えば20回)となる座標を読み出ししておき、所定(この場合25回)の比較完了後、必要により周辺の座標を詳しく判定すればよい。
従がってこの方式は同一画像を高速で検出することのみなならず一定の定義もとづく近似画像にも有効である。
For example, in the case of FIG. 2, after completing the comparison 25 times, the counter of the coordinate 1 of group A is 1, the counter of the coordinate of group B is 10, the value of the counter of the coordinate of 1 of group C is 21, The value of the coordinate of 1 is 25, and the value of the coordinate of 1 of the group E is 22.
That is, the address of the coordinate with a high counter value is highly likely to be an image with a partial image missing or an approximate image.
Coordinates whose counter value is equal to or greater than a certain value (for example, 20 times) are read out, and after completion of a predetermined (in this case, 25 times) comparison, peripheral coordinates may be determined in detail if necessary.
Supporting this scheme I is is also effective approximation image based on certain defined not such only possible to detect the same image at a high speed.

またこのアドレスワップ(アドレスの置換え)の考え方をさらに発展させることにより、画像が拡大縮小もしくは回転、以降変形画像と呼ぶ、の画像も最少の検出回数で検出することも可能になる。 Further, by further developing the concept of address wap ( address replacement ), it is possible to detect an image whose image is enlarged or reduced or rotated, and hereinafter referred to as a deformed image, with a minimum number of detections.

さらにメモリ32のデータ比較回路33をデータ一致の合否の比較から、輝度や色のレベルの範囲を持った大小比較として合否の判定を行えば、変形画像のみでなく、その定義の仕方にもよるが類似の画像の検出も可能となる。
以上のように完全一致による合否判定以外、大小比較、範囲比較、メモリbit個別比較、さらにはDon‘t Careによる比較が可能な3値メモリ、等を利用し合否判定をするとさらに効果的な情報検出が可能となる
Further, if the data comparison circuit 33 of the memory 32 determines the pass / fail as a size comparison having a range of luminance and color levels from the comparison of pass / fail of data matching, it depends not only on the deformed image but also on the definition method. However, similar images can be detected.
Except acceptance determination by exact match as described above, magnitude comparison, range comparison, memory bit individual comparison, more Do not Care 3 value memory that can be compared by, etc. utilizing more effective information when the acceptance determination of Detection is possible .

この本発明のメモリ21は並列にメモリデータを比較可能な基本構造のメモリ、例えば連想メモリ等に、アドレスのスワップ(アドレスの置換え)を行うための手段と、合格回数を記憶するカウンタと、一般的なプライオリティエンコーダで構成可能な極めてシンプルな構造であるので大容量化もし易い。
The memory 21 of the present invention has a basic structure capable of comparing memory data in parallel, such as an associative memory, a means for performing address swapping ( address replacement ), a counter for storing the number of passes, Since it has a very simple structure that can be configured with a conventional priority encoder, it is easy to increase the capacity.

また本発明のメモリ21は云うまでもなくデータとそのデータのアドレスの相互関係に基づく組合せ問題の探索(比較)回数を根本的に解決し、適正に選択されたサンプルであればサンプル数を上限とする最少のデータ比較回数を保証するデバイスであり、クラスタリングした類似特徴の座標相関による画像の検出や、その他の様々な情報の検出に応用することが可能である。
Needless to say, the memory 21 of the present invention fundamentally solves the number of search (comparison) of the combination problem based on the correlation between the data and the address of the data, and if the sample is properly selected, the number of samples is limited to the upper limit. The device guarantees the minimum number of data comparisons, and can be applied to image detection by coordinate correlation of clustered similar features and various other information.

この場合カウンタは、図7で説明のそれぞれのアドレスグループの1突破アドレス56を記憶しこのアドレスを読み出しが可能な構成のグループ別突破カウンタ58とし、このカウンタ58別に1次突破アドレス56を読み出し出来る構成とすればよい。
このような構成とする場合にはアドレススワップ回路34に簡単なアドレス演算プロセッサを搭載するなどしてアドレススワップを行ってもよい、このように演算プロセッサを利用してアドレススワップ(アドレスの置換え)の自由度を高めることによりさらに様々な手法の情報の絞り込みも期待できる。
In this case, the counter stores one breakthrough address 56 of each address group described with reference to FIG. 7 and can be read as a group breakthrough counter 58 configured to be able to read this address. What is necessary is just composition.
In such a configuration, address swap may be performed by mounting a simple address arithmetic processor in the address swap circuit 34. In this way, address swap ( address replacement ) is performed using the arithmetic processor. By increasing the degree of freedom, it can be expected to narrow down information by various methods.

これまでの説明の図4、図14等を総合して本発明のメモリ21の構成をまとめると、
メモリアドレスごとに情報を記憶しその情報を読み出し可能なメモリであって
このメモリは、
(1)外部から与えられる、このメモリに記憶されたデータ並列に比較するための第1の比較データと、このメモリのアドレスのアドレス同士を並列に比較するための第2の比較データと、の各比較データを入力するための入力手段
(2)第1の比較データでこのメモリに記憶されたデータを並列に比較し合否判定する手段
(3)第2の比較データでこのメモリのアドレス同士を並列に比較し合否判定する手段
(4)以上(2)、(3)双方の合否判定結果をアドレスごとに並列に論理演算するデータとアドレスの各合否結果の論理演算手段
以上(1)から(4)を具備することを特徴とする情報絞り込み検出機能を備えたメモリである
The configuration of the memory 21 of the present invention is summarized by combining FIGS.
A memory that stores information for each memory address and can read the information.
(1) externally applied, the first comparison data for comparing the data stored in the memory in parallel, a second comparison data for comparing the addresses between the address of the memory in parallel, Means for inputting each comparison data
(2) first comparison data acceptance determining unit compares the data stored in the memory in parallel
(3) Means for comparing the addresses of this memory in parallel with the second comparison data to determine pass / fail.
(4) Data for logically calculating the result of both pass / fail judgments in the above (2) and (3) in parallel for each address and the logical operation means for each pass / fail result of the address
A memory with information narrowing detecting function, characterized by comprising (4) from above (1).

さらこのメモリの情報の絞り込みをシンプルな回路構成とするための一例として、
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリの前記論理演算は論理積(AND)演算であって、
(1)初回の情報検出時に、前記第1の比較データによりメモリのデータを並列に合否判定して、合格した少なくとも1つ以上のメモリアドレスを1次突破アドレスとして記憶する手段
(2)次回以降の情報検出時に、新たな前記第1の比較データによりメモリのデータを並列に合否判定して合格したメモリアドレスを、前記第2の比較データによるアドレスの置換え手段によりアドレス置換えしたアドレス
(3)上記(1)(2)のアドレスの論理積(AND)演算を突破したアドレスを出力する手段
以上(1)から(3)を具備することを特徴とする請求項1記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリである
Furthermore, as an example to narrow down the memory information to a simple circuit configuration,
The logical operation of the memory having the information refinement detection function is a logical product (AND) operation,
(1 ) Means for determining whether or not the memory data is accepted or rejected in parallel by the first comparison data at the time of detecting information for the first time, and storing at least one passed memory address as a primary breakthrough address
(2) At the time of detecting information after the next time, the memory address which passed the pass / fail judgment of the memory data in parallel with the new first comparison data was replaced by the address replacement means based on the second comparison data. address
(3) Means for outputting an address that broke the logical product (AND) operation of the addresses (1) and (2) above
A memory with information narrowing detecting function according to claim 1, characterized in that it comprises more than (1) to (3).

さらに図5、図13等に示すようにこのメモリを連続繰返し二重並列論理演算60するために
前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリは、
(1)所定回数繰り返し与えられる前記各比較データによる比較合否判定結果をメモリアドレス個別に計測するカウンタ手段
(2)前記初回の情報検出時に、合格したメモリアドレスの上記カウンタを1にカウントアップし、これを前記1次突破アドレスとする手段
(3)上記繰り返し与えられる前記次回以降の情報検出時に、前記アドレスの置換え手段により、前記論理積(AND)演算結果を上記1次突破アドレスのカウンタに累積カウントアップしてN(2以上の比較回数)次突破アドレスとする手段
(4)上記(3)のN次突破アドレスのアドレスを出力する手段
以上(1)から(4)を具備することを特徴とする請求項2記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリである
Further, as shown in FIG. 5, FIG. 13, etc., the memory having the information narrowing down detection function in order to perform continuous repetitive double parallel logical operation 60 on this memory is as follows:
(1) Counter means for measuring a comparison pass / fail judgment result based on each comparison data repeatedly given a predetermined number of times for each memory address
(2) A means for counting up the counter of the passed memory address to 1 at the time of detecting the information for the first time and setting this as the primary breakthrough address
(3) At the time of detection of the next and subsequent information repeatedly given, the address replacement means cumulatively counts up the logical product (AND) operation result to the primary breakthrough address counter and compares N ( 2 or more comparisons). Number of times ) Means for the next breakthrough
(4) Means for outputting the address of the Nth breakthrough address in (3) above
A memory with information narrowing detection according to claim 2, characterized by including the above (1) to (4).

さらに前記アドレスの置換え手段は、前記第2の比較データによりアドレス全範囲並列にアドレスの置換えをすることを特徴とする請求項2記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリである。
3. The memory having an information narrowing-down detection function according to claim 2, wherein said address replacement means replaces addresses in parallel in the entire address range based on said second comparison data .

さらに前記第2の比較データであるメモリのアドレスのアドレス同士を並列に比較するためのデータは、
前記1次突破アドレスを基準アドレスとし、前記次回以降の情報検出時に、前記第1の比較データによりメモリのデータを並列に合否判定して合格したメモリアドレスと、上記基準アドレスと、双方のアドレス同士の相対位置が、
(1)一致するか否かを判定するための比較データ
(2)範囲内に存在するか否かを判定するための比較データ
以上(1)(2)のいずれかの情報検出用比較データであることを特徴とする請求項2記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリである
Furthermore, the data for comparing the addresses of the memory addresses which are the second comparison data in parallel,
The primary break-through address is used as a reference address, and when the information is detected after the next time, the memory address that has passed the pass / fail judgment of the memory data in parallel with the first comparison data, and the reference address, The relative position of
(1) match whether comparison data (2) for determining the comparison data or for determining whether present in the range (1) (2) in one of the information detection comparison data 3. A memory having an information refinement detection function according to claim 2 .

Claims (23)

メモリアドレスごとに情報を記憶しその情報を読み出し可能なメモリであって
このメモリは、
外部から与えられる第1のデータは記憶されたこのメモリのデータを比較するためのデータ、第2のデータはこのメモリのアドレスを比較するためのデータ、の双方の入力データの入力手段と、
(1)第1のデータでメモリに記憶されたデータを並列に比較し合否判定する手段と
(2)第2のデータでメモリのアドレスを並列に比較し合否判定する手段と
(3)以上(1)、(2)双方の合否判定結果をさらに並列に論理演算するデータとアドレスの二重並列論理演算手段と
を具備することを特徴とする情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
A memory that stores information for each memory address and can read the information.
The first data supplied from the outside is data for comparing the stored data of this memory, the second data is the data for comparing the addresses of this memory, input means for both input data,
(1) means for comparing the data stored in the memory with the first data in parallel and determining pass / fail; (2) means for comparing the address of the memory with the second data in parallel and determining pass / fail; and (3) or more ( 1), (2) A memory having an information narrowing detection function, characterized by further comprising: data for logically computing both pass / fail judgment results in parallel and address double parallel logic computing means.
前記(1)の合否判定手段ならびに前記(3)の二重並列論理演算手段を、その演算結果が前記(1)の合否判定と前記(2)の合否判定との論理積(AND)と等価となる、等価二重並列論理積(AND)演算手段で構成したことを特徴とする請求項1の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。 The calculation result of the (1) pass / fail judgment means and the (3) double parallel logic operation means is equivalent to the logical product (AND) of the (1) pass / fail judgment and the (2) pass / fail judgment. The memory having the information narrowing-down detection function according to claim 1, wherein the memory comprises an equivalent double parallel logical product (AND) operation means. 前記メモリは、
毎次の前記等価二重並列論理積(AND)演算手段の結果をメモリアドレスごとに計測するカウンタ手段と、
初回の前記比較は、前記第1のデータによって、メモリを並列に合否判定して合格したメモリアドレスの上記カウンタを1にカウントアップしこれを1次突破アドレスとする手段と、
以降の比較は、上記第1のデータによって、メモリを並列に合否判定して合格したメモリアドレスと、上記1次突破アドレスと、の双方のアドレスの位置関係を、前記第2のデータによって、前記等価二重並列論理積(AND)演算手段で演算し、この演算を突破した上記1次突破アドレスのカウンタをカウントアップしてN(2以上の整数)次突破アドレスとする手段と、
このN次突破アドレスのアドレスを出力する手段と、
を具備することを特徴とする請求項2記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
The memory is
Counter means for measuring the result of each equivalent double parallel AND (AND) operation means for each memory address;
The first comparison is a means for counting up the counter of the memory address that has passed and passed the memory in parallel by the first data to 1 to make it a primary breakthrough address,
The subsequent comparison is based on the first data, and the positional relationship between the addresses of the memory address that has passed the pass / fail judgment of the memory in parallel and the primary breakthrough address is determined by the second data. Means for calculating by an equivalent double parallel logical product (AND) calculation means, and counting up the counter of the primary breakthrough address that broke through this calculation to be an N (an integer greater than or equal to 2) next breakthrough address;
Means for outputting the address of the Nth breakthrough address;
The memory having the information narrowing-down detection function according to claim 2.
前記等価二重並列論理積(AND)演算手段は前記第2のデータであるアドレスを比較するためのデータにもとづくアドレスのスワップ(交換)手段によって繰返し実施することを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。 4. The equivalent double parallel logical product (AND) operation means is repeatedly performed by address swap (exchange) means based on data for comparing addresses as the second data. A memory equipped with an information refinement detection function. 前記第2のデータであるアドレスを比較するためのデータは、前記1次突破アドレスを基準とし、
(1)比較対象のアドレスが相対アドレスに一致するか否かの比較データ
(2)比較対象のアドレスが比較する範囲の内外に存在するか否かの比較データ
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方であることを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
The data for comparing the address which is the second data is based on the primary breakthrough address,
(1) Comparison data indicating whether the comparison target address matches the relative address (2) Comparison data indicating whether the comparison target address exists inside or outside the range to be compared More than (1) (2) 4. The memory having an information narrowing-down detection function according to claim 3, wherein the memory is a combination of both.
前記メモリは
(1)音声情報を一例とする一次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(2)画像情報を一例とする二次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(3)立体情報を一例とする三次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(4)時空間情報を一例とする多次元情報として記憶されたもしくは記憶可能な情報
(5)クラスタリング情報を一例とする情報をアドレスのグループ別に記憶されたもしくは記憶可能な情報
以上(1)から(5)の少なくとも1つの情報の検出を対象とするメモリ構成であることを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
The memory is (1) information stored or storable as one-dimensional information taking voice information as an example (2) information stored or storable as two-dimensional information taking image information as an example (3) three-dimensional information Information stored or memorable as three-dimensional information, for example (4) information memorized or memorable as multidimensional information, for example, spatio-temporal information (5) address information, for example, clustering information 4. The information narrowing detection function according to claim 3, wherein the memory configuration is intended for detection of at least one piece of information (1) to (5) that is greater than or equal to the information stored or storable by group. Memory.
前記第1のデータである記憶されたメモリのデータを比較するためのデータは
(1)メモリデータの一致
(2)メモリデータの大小
(3)メモリbit個別のDon‘t Careを含む比較
以上(1)から(3)の少なくとも1つであることを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
The data for comparing the memory data stored as the first data is (1) memory data match (2) memory data size
(3) The memory having the information narrowing detection function according to claim 3, wherein the memory includes at least one of the comparisons (1) to (3) including Don't Care for each individual memory bit.
前記第1のデータ、第2のデータは
(1)データバス
(2)専用入力
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方により入力されることを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
4. The information narrowing-down detection according to claim 3, wherein the first data and the second data are input by one or both of (1) a data bus, (2) dedicated input, and (1) and (2). Functional memory.
前記N次突破アドレスのアドレスを出力する手段は
(1)データバス
(2)専用出力
以上(1)(2)のいずれかもしくは双方により出力されることを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
4. The information narrowing down according to claim 3, wherein the means for outputting the address of the Nth breakthrough address is output by one or both of (1) data bus (2) dedicated output and (1) (2). Memory with detection function.
前記カウンタ手段に1次突破アドレスを記憶する手段を付加することにより、カウンタ手段の回路数量を確率的に出現する1次突破アドレスの数量に見合う回路数量に削減したことを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。 4. The circuit means of the counter means is reduced to a circuit quantity commensurate with the quantity of primary breakthrough addresses that appear probabilistically by adding means for storing the primary breakthrough address to the counter means. A memory with the described information refinement detection function. 前記アドレスのスワップ(交換)手段にプロセッサを用いることを特徴とする請求項3記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。 4. The memory having an information narrowing-down detection function according to claim 3, wherein a processor is used as said address swapping (exchange) means. 前記二重並列論理演算をメモリのバンク毎に切り替え実施することを特徴とする請求項1記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。 2. The memory having an information narrowing-down detection function according to claim 1, wherein the double parallel logic operation is switched for each bank of the memory. 複数の前記第1のデータならびに第2のデータの入力手段と、
複数の前記二重並列論理演算手段と、を具備することを特徴とする請求項1記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。
A plurality of the first data and second data input means;
The memory having an information narrowing-down detection function according to claim 1, further comprising a plurality of the double parallel logic operation means.
前記メモリはCPUを一例とする他の目的の半導体に組込まれ使用されることを特徴とする請求項1記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリ。 2. The memory having an information narrowing-down detection function according to claim 1, wherein the memory is used by being incorporated in a semiconductor for another purpose such as a CPU. 検出される情報(未知の情報)と、検出の基準になる情報(既知の情報)と、の互いの情報の複数のアドレスの、そのデータと、そのアドレスと、の双方が必要回数の比較条件に合格することをもって、未知の情報の内から既知の情報と同一もしくは類似の情報を検出することをもって、情報とその情報の位置を検出することを目的として
既知の情報を前記第1のデータと第2のデータとすることにより、請求項1記載のメモリに記憶された未知の情報を比較し、未知の情報の内から既知の情報と同一もしくは類似する情報とそのアドレスを、前記N次突破アドレスを読み出すことにより検出することを特徴とする情報絞り込み検出機能を備えたメモリの使用方法。
Comparison conditions of the required number of times for both the data and the addresses of the multiple addresses of the information to be detected (unknown information) and the information to be detected (known information). If the information is the same as or similar to the known information from the unknown information, the known information is used as the first data for the purpose of detecting the information and the position of the information. The second data is used to compare the unknown information stored in the memory according to claim 1, and from among the unknown information, the same or similar information as the known information and its address are used for the Nth order breakthrough. A method of using a memory having an information narrowing detection function, wherein the detection is performed by reading an address.
前記検出の基準になる情報(既知の情報)の内から、統計確率にもとづき前記同一情報もしくは類似情報を判定するに必要十分な複数個数のサンプルを抽出し、これを前記第1のデータと、第2のデータと、として比較条件とすることにより、同一情報もしくは類似情報を判定するために必要な前記比較回数を上記サンプル数以内とすることを特徴とする請求項15記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリの使用方法。 Extracting a plurality of samples necessary and sufficient to determine the same information or similar information based on a statistical probability from information (known information) that serves as a reference for detection, the first data, 16. The information narrowing-down detection function according to claim 15, wherein the comparison number necessary for determining the same information or similar information is set within the number of samples by using a comparison condition as the second data. How to use memory with 前記サンプルを抽出する際、隣接するサンプル間のデータの相互のデータの差の絶対値を求め、これを集計することにより得られるサンプル特徴量を基準値以上として情報検出をすることを特徴とする請求項15記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリの使用方法。 When extracting the sample, an absolute value of a difference between data of adjacent samples is obtained, and information is detected with a sample feature amount obtained by summing the absolute values as a reference value or more. The use method of the memory provided with the information narrowing-down detection function according to claim 15. 請求項3記載のアドレスの位置関係は
(1)前記一次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
(2)前記二次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
(3)前記三次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
(4)前記多次元情報として配列記憶されたアドレス配列上の位置関係
以上(1)から(4)の少なくとも1つの位置関係であり、このアドレスの位置関係を用いてパターン認識をすることを特徴とする請求項15記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリの使用方法。
The positional relationship of addresses according to claim 3 is: (1) positional relationship on the address array stored as the one-dimensional information (2) positional relationship on the address array stored as the two-dimensional information (3) Positional relationship on the address array stored as three-dimensional information (4) Positional relationship on the address array stored as the multidimensional information More than (1) to (4), 16. The method of using a memory having an information refinement detection function according to claim 15, wherein pattern recognition is performed using the positional relationship of addresses.
前記1次突破アドレスとなる最初の比較サンプルを複数種類のサンプルとする、もしくは一定の範囲を持させ検出を行うことを特徴とする請求項15記載の情報絞り込み検出機能を備えたメモリの使用方法。 16. The method of using a memory having an information refinement detection function according to claim 15, wherein the first comparison sample serving as the primary breakthrough address is a plurality of types of samples, or detection is performed with a certain range. . 前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリをアクセスしデータの読み出し書込みが可能なCPUを併用することを特徴とする情報絞り込み検出機能を備えたメモリの使用方法。 A method of using a memory having an information narrowing detection function, wherein a CPU capable of accessing and reading and writing data is used in combination with a memory having the information narrowing detection function. 前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリに知識情報を記憶させ知識処理をすることを特徴とする情報絞り込み検出機能を備えたメモリの使用方法。 A method of using a memory having an information narrowing detection function, wherein knowledge processing is performed by storing knowledge information in a memory having the information narrowing detection function. 前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリを使用したことを特徴とする装置。 An apparatus using a memory having the information narrowing-down detection function. 前記情報絞り込み検出機能を備えたメモリを使用したことを特徴とする人工知能。









Artificial intelligence using a memory having the information narrowing detection function.









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