JP2907057B2 - 輝度自動調整装置 - Google Patents
輝度自動調整装置Info
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- JP2907057B2 JP2907057B2 JP7095020A JP9502095A JP2907057B2 JP 2907057 B2 JP2907057 B2 JP 2907057B2 JP 7095020 A JP7095020 A JP 7095020A JP 9502095 A JP9502095 A JP 9502095A JP 2907057 B2 JP2907057 B2 JP 2907057B2
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- screen
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- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ディスプレイ装置の画
面の状態を自動的に調整する輝度自動調整装置に関する
ものである。
面の状態を自動的に調整する輝度自動調整装置に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、ディスプレイ装置において周囲の
光に対して画面の明るさの状態が適切ではないとき、使
用者が自ら画面の輝度等の調整を行っていたが、画面の
周囲の環境によって調整法が異なるため、使用者にとっ
て煩わしいことになっていた。この改善のために、セン
サによって装置周辺の光量など周囲の環境を検出し、自
動調整のための相関関数を参照して調整用のパラメータ
を選択し、画面の輝度、彩度などを自動的に調整する方
法が提案されている（特開平５−６１５９号公報）。
光に対して画面の明るさの状態が適切ではないとき、使
用者が自ら画面の輝度等の調整を行っていたが、画面の
周囲の環境によって調整法が異なるため、使用者にとっ
て煩わしいことになっていた。この改善のために、セン
サによって装置周辺の光量など周囲の環境を検出し、自
動調整のための相関関数を参照して調整用のパラメータ
を選択し、画面の輝度、彩度などを自動的に調整する方
法が提案されている（特開平５−６１５９号公報）。
【０００３】図５はこのような従来の輝度自動調整装置
のブロック図である。この輝度自動調整装置では、図６
の破線で示すような画面の輝度と周囲の光量との相関関
係を示す基準相関曲線によって決定された画面の輝度調
整用のパラメータが記憶装置２６に記憶されている。そ
して、周囲の明るさを受光素子２１により検出し、検出
した周囲光の情報を用いて記憶装置２６を参照し、その
結果を用いて制御装置２４により表示装置２３の画面の
調整を行う。また、画面調整装置２２から入力された画
面の輝度、明暗、色調等の調整値により、記憶装置２６
に記憶された基準相関曲線を図６の実線のように修正
し、使用者の好みに応じて修正できるようにしている。
のブロック図である。この輝度自動調整装置では、図６
の破線で示すような画面の輝度と周囲の光量との相関関
係を示す基準相関曲線によって決定された画面の輝度調
整用のパラメータが記憶装置２６に記憶されている。そ
して、周囲の明るさを受光素子２１により検出し、検出
した周囲光の情報を用いて記憶装置２６を参照し、その
結果を用いて制御装置２４により表示装置２３の画面の
調整を行う。また、画面調整装置２２から入力された画
面の輝度、明暗、色調等の調整値により、記憶装置２６
に記憶された基準相関曲線を図６の実線のように修正
し、使用者の好みに応じて修正できるようにしている。
【０００４】ただし、使用者の感覚は、周囲の環境が一
定であっても時間の経過に伴って変化することが有り得
るので、このような場合には相関曲線を修正しなければ
ならない。また、相関曲線を修正するためには、周囲の
明るさを数段階に分けて、各段階ごとに使用者が画面調
整装置２２によって調整値の決定を行うことを繰り返さ
なければならず、処理が複雑となる。さらに、２次元の
相関曲線を用いているために、ある特定の周囲の明るさ
について調整値を大きく変更しようとすると、この変更
に追随してその両側（図６における左右方向）の明るさ
に関しても調整値が変わってしまう。
定であっても時間の経過に伴って変化することが有り得
るので、このような場合には相関曲線を修正しなければ
ならない。また、相関曲線を修正するためには、周囲の
明るさを数段階に分けて、各段階ごとに使用者が画面調
整装置２２によって調整値の決定を行うことを繰り返さ
なければならず、処理が複雑となる。さらに、２次元の
相関曲線を用いているために、ある特定の周囲の明るさ
について調整値を大きく変更しようとすると、この変更
に追随してその両側（図６における左右方向）の明るさ
に関しても調整値が変わってしまう。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】以上のように従来の輝
度自動調整装置では、使用者の感覚が時間の経過に伴っ
て変化してしまうと、その都度相関曲線を修正しなけれ
ばならないという問題点があった。また、相関関係の修
正のための処理が複雑で、ある特定の周囲光に関する設
定を変更しようとすると、他の周囲光に関する設定にも
影響を与えてしまうという問題点があった。本発明は、
上記課題を解決するためになされたもので、使用者の感
覚の変化に対応することができ、設定変更が容易な輝度
自動調整装置を提供することを目的とする。
度自動調整装置では、使用者の感覚が時間の経過に伴っ
て変化してしまうと、その都度相関曲線を修正しなけれ
ばならないという問題点があった。また、相関関係の修
正のための処理が複雑で、ある特定の周囲光に関する設
定を変更しようとすると、他の周囲光に関する設定にも
影響を与えてしまうという問題点があった。本発明は、
上記課題を解決するためになされたもので、使用者の感
覚の変化に対応することができ、設定変更が容易な輝度
自動調整装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、明るさ、彩度
及び色相からなる周囲光の状態を検出する光センサと、
ディスプレイ装置の動作時間を計測するタイマ回路と、
ディスプレイ装置の画面の明るさを測定するか又は入力
信号の輝度を直接検出することにより、ディスプレイ装
置に入力される映像信号の輝度を検出する輝度信号セン
サと、光センサ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力
値と荷重に基づいて積和計算を行い、使用者に応じた画
面となるような制御信号を生成するニューラルネットワ
ークと、この制御信号に基づいてディスプレイ装置の画
面の輝度、彩度、色相を制御するディスプレイ制御回路
とを有するものである。
及び色相からなる周囲光の状態を検出する光センサと、
ディスプレイ装置の動作時間を計測するタイマ回路と、
ディスプレイ装置の画面の明るさを測定するか又は入力
信号の輝度を直接検出することにより、ディスプレイ装
置に入力される映像信号の輝度を検出する輝度信号セン
サと、光センサ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力
値と荷重に基づいて積和計算を行い、使用者に応じた画
面となるような制御信号を生成するニューラルネットワ
ークと、この制御信号に基づいてディスプレイ装置の画
面の輝度、彩度、色相を制御するディスプレイ制御回路
とを有するものである。
【０００７】また、画面が所望の状態となるように指定
する学習用の制御信号を入力するための入力装置を有
し、ニューラルネットワークは、光センサ、タイマ回路
及び輝度信号センサの現在の出力値と学習用の制御信号
に基づいて学習を行い、荷重の修正を行うものである。
また、ニューラルネットワークは、周囲が暗いときは画
面の輝度を低くし、周囲が明るいときは画面の輝度を高
くし、また映像信号の輝度が高すぎるときは画面の輝度
を低くし、映像信号の輝度が低すぎるときは画面の輝度
を高くする制御信号を出力するものである。また、ニュ
ーラルネットワークは、タイマ回路で検出された動作時
間が増えるに従って画面の輝度が低くなるような制御信
号を出力するものである。
する学習用の制御信号を入力するための入力装置を有
し、ニューラルネットワークは、光センサ、タイマ回路
及び輝度信号センサの現在の出力値と学習用の制御信号
に基づいて学習を行い、荷重の修正を行うものである。
また、ニューラルネットワークは、周囲が暗いときは画
面の輝度を低くし、周囲が明るいときは画面の輝度を高
くし、また映像信号の輝度が高すぎるときは画面の輝度
を低くし、映像信号の輝度が低すぎるときは画面の輝度
を高くする制御信号を出力するものである。また、ニュ
ーラルネットワークは、タイマ回路で検出された動作時
間が増えるに従って画面の輝度が低くなるような制御信
号を出力するものである。
【０００８】
【作用】本発明によれば、ニューラルネットワークが光
センサ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力値に基づ
いて制御信号を生成し、ディスプレイ制御回路が制御信
号に基づいてディスプレイ装置の画面の輝度、彩度、色
相を制御することにより、周囲光の状態と使用者の好み
に応じた画面となるように調整される。また、入力装置
から学習用の制御信号を入力することにより、ニューラ
ルネットワークが光センサ、タイマ回路及び輝度信号セ
ンサの出力値と制御信号との対応関係を修正する学習を
行う。
センサ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力値に基づ
いて制御信号を生成し、ディスプレイ制御回路が制御信
号に基づいてディスプレイ装置の画面の輝度、彩度、色
相を制御することにより、周囲光の状態と使用者の好み
に応じた画面となるように調整される。また、入力装置
から学習用の制御信号を入力することにより、ニューラ
ルネットワークが光センサ、タイマ回路及び輝度信号セ
ンサの出力値と制御信号との対応関係を修正する学習を
行う。
【０００９】また、ニューラルネットワークが、周囲が
暗いときや映像信号の輝度が高すぎるときは画面の輝度
を低くし、周囲が明るいときや映像信号の輝度が低すぎ
るときには画面の輝度を高くする制御信号を出力するこ
とにより、周囲光の状態と使用者の好みに応じた画面調
整が実施される。また、ニューラルネットワークが、タ
イマ回路で検出された動作時間が増えるに従って画面の
輝度が低くなるような制御信号を出力することにより、
周囲光の状態と使用者の好みに応じた画面調整が実施さ
れる。
暗いときや映像信号の輝度が高すぎるときは画面の輝度
を低くし、周囲が明るいときや映像信号の輝度が低すぎ
るときには画面の輝度を高くする制御信号を出力するこ
とにより、周囲光の状態と使用者の好みに応じた画面調
整が実施される。また、ニューラルネットワークが、タ
イマ回路で検出された動作時間が増えるに従って画面の
輝度が低くなるような制御信号を出力することにより、
周囲光の状態と使用者の好みに応じた画面調整が実施さ
れる。
【００１０】
【実施例】図１は本発明の１実施例を示す輝度自動調整
装置のブロック図である。１は輝度自動調整装置及びデ
ィスプレイ装置１１の電源スイッチ、２は電源スイッチ
１がオンされてディスプレイ装置１１が動作を開始して
からの時間を測定するタイマ回路、３〜５は明るさ、彩
度及び色相からなる周囲光の状態を検出する光センサ、
６はディスプレイ装置１１の画面の明るさを測定するこ
とにより装置１１に入力される映像信号の輝度を検出す
る輝度信号平均値検出センサ、７は入力された映像信号
からこの信号の輝度を直接検出する輝度信号平均値検出
回路である。
装置のブロック図である。１は輝度自動調整装置及びデ
ィスプレイ装置１１の電源スイッチ、２は電源スイッチ
１がオンされてディスプレイ装置１１が動作を開始して
からの時間を測定するタイマ回路、３〜５は明るさ、彩
度及び色相からなる周囲光の状態を検出する光センサ、
６はディスプレイ装置１１の画面の明るさを測定するこ
とにより装置１１に入力される映像信号の輝度を検出す
る輝度信号平均値検出センサ、７は入力された映像信号
からこの信号の輝度を直接検出する輝度信号平均値検出
回路である。
【００１１】また、８は使用者が所望の画面の状態を設
定するための入力装置、９はタイマ回路２、光センサ３
〜５及び輝度信号平均値検出センサ６（輝度信号平均値
検出回路７）の出力値に基づいて、周囲光の状態と使用
者の好みに応じた画面となるような制御信号を生成する
ニューラルネットワーク、１０は入力映像信号とニュー
ラルネットワーク９からの制御信号に基づいてディスプ
レイ装置１１の赤、緑、青の３本の電子銃に与える信号
を制御するディスプレイ制御回路である。
定するための入力装置、９はタイマ回路２、光センサ３
〜５及び輝度信号平均値検出センサ６（輝度信号平均値
検出回路７）の出力値に基づいて、周囲光の状態と使用
者の好みに応じた画面となるような制御信号を生成する
ニューラルネットワーク、１０は入力映像信号とニュー
ラルネットワーク９からの制御信号に基づいてディスプ
レイ装置１１の赤、緑、青の３本の電子銃に与える信号
を制御するディスプレイ制御回路である。
【００１２】次に、このような輝度自動調整装置の動作
を説明する。光センサ３は周囲光のうちの赤色光成分を
検出するものであり、同様に光センサ４、５は緑色光成
分、青色光成分をそれぞれ検出するものである。このよ
うに、周囲光を赤、緑、青の各成分に分離して検出する
ことにより、周囲の明るさだけでなく、色に関係する要
素（彩度、色相）についても検出できるようにする。こ
れは、周囲光の状態を３次元的に表す図２のような立体
内の位置を特定することを意味する。
を説明する。光センサ３は周囲光のうちの赤色光成分を
検出するものであり、同様に光センサ４、５は緑色光成
分、青色光成分をそれぞれ検出するものである。このよ
うに、周囲光を赤、緑、青の各成分に分離して検出する
ことにより、周囲の明るさだけでなく、色に関係する要
素（彩度、色相）についても検出できるようにする。こ
れは、周囲光の状態を３次元的に表す図２のような立体
内の位置を特定することを意味する。
【００１３】映像信号の輝度を検出する輝度信号センサ
としては、輝度信号平均値検出センサ６、輝度信号平均
値検出回路７の２つを備えているが、これらのうちのど
ちらか１つを備えていればよい。また、本実施例では、
画面調整のための制御信号を生成する手段としてニュー
ラルネットワーク９を用いており、これをソフトウェア
によるシミュレータで実現しているが、ハードウェアで
構成してもよい。
としては、輝度信号平均値検出センサ６、輝度信号平均
値検出回路７の２つを備えているが、これらのうちのど
ちらか１つを備えていればよい。また、本実施例では、
画面調整のための制御信号を生成する手段としてニュー
ラルネットワーク９を用いており、これをソフトウェア
によるシミュレータで実現しているが、ハードウェアで
構成してもよい。
【００１４】図３（ａ）はニューラルネットワーク９の
１構成例を示す図、図３（ｂ）はニューラルネットワー
ク９を構成するニューロンの数理モデルを示す図であ
る。Ｎki（ただし、ｋ＝１〜３、ｉ＝１〜５）は第ｋ
層、ｉ番目のニューロン、Ｉi はタイマ回路２、光セン
サ３〜５、センサ６（又は回路７）の各出力値から得ら
れるニューラルネットワーク９の入力値、Ｏkiは第ｋ
層、ｉ番目のニューロンＮkiの出力値、Ｈkiは第ｋ層、
ｉ番目のニューロンＮkiのしきい値、Ｗkij は第ｋ層、
ｉ番目のニューロンＮkiと第ｋ−１層、ｊ番目のニュー
ロンＮk-1jを結合している荷重である。
１構成例を示す図、図３（ｂ）はニューラルネットワー
ク９を構成するニューロンの数理モデルを示す図であ
る。Ｎki（ただし、ｋ＝１〜３、ｉ＝１〜５）は第ｋ
層、ｉ番目のニューロン、Ｉi はタイマ回路２、光セン
サ３〜５、センサ６（又は回路７）の各出力値から得ら
れるニューラルネットワーク９の入力値、Ｏkiは第ｋ
層、ｉ番目のニューロンＮkiの出力値、Ｈkiは第ｋ層、
ｉ番目のニューロンＮkiのしきい値、Ｗkij は第ｋ層、
ｉ番目のニューロンＮkiと第ｋ−１層、ｊ番目のニュー
ロンＮk-1jを結合している荷重である。
【００１５】本実施例のニューラルネットワーク９は、
第１層である入力層、第２層である中間層、第３層であ
る出力層の３層からなり、各層に神経細胞と同じような
荷重和処理を行う素子であるニューロンＮkiを備えてい
る。ニューロンＮkiは前層の全てのニューロンＮk-1jと
シナプス結合されており、このシナプス結合の強さが荷
重Ｗkij である。さらに、各ニューロンＮkiには固有の
しきい値Ｈkiがある。
第１層である入力層、第２層である中間層、第３層であ
る出力層の３層からなり、各層に神経細胞と同じような
荷重和処理を行う素子であるニューロンＮkiを備えてい
る。ニューロンＮkiは前層の全てのニューロンＮk-1jと
シナプス結合されており、このシナプス結合の強さが荷
重Ｗkij である。さらに、各ニューロンＮkiには固有の
しきい値Ｈkiがある。
【００１６】入力値Ｉ1 はタイマ回路２の出力値である
動作時間がＡ／Ｄ変換され正規化された値であり、入力
値Ｉ2 〜Ｉ4 はそれぞれ光センサ３〜５の出力値がＡ／
Ｄ変換され正規化された値である。また、入力値Ｉ5 は
センサ６（又は検出回路７）の出力値に同様の処理が施
された値である。出力値Ｏ31〜Ｏ33は、ディスプレイ制
御回路１０へ出力する制御信号のディジタル値であり、
赤、緑、青の各色にそれぞれ対応した信号である。次式
に例として、第３層（出力層）、３番目のニューロンＮ
33の出力値Ｏ33を示す。
動作時間がＡ／Ｄ変換され正規化された値であり、入力
値Ｉ2 〜Ｉ4 はそれぞれ光センサ３〜５の出力値がＡ／
Ｄ変換され正規化された値である。また、入力値Ｉ5 は
センサ６（又は検出回路７）の出力値に同様の処理が施
された値である。出力値Ｏ31〜Ｏ33は、ディスプレイ制
御回路１０へ出力する制御信号のディジタル値であり、
赤、緑、青の各色にそれぞれ対応した信号である。次式
に例として、第３層（出力層）、３番目のニューロンＮ
33の出力値Ｏ33を示す。
【００１７】
【数１】
【００１８】ここで、ｆ（）は０〜１の間を出力するニ
ューロンの出力特性を表す関数である。その他のニュー
ロンの出力値についても同様に表すことができる。この
ような構成のニューラルネットワーク９を用いて画面調
整を行うためには、事前に以下のような学習を実施して
荷重Ｗkij 、しきい値Ｈkiを決定する。
ューロンの出力特性を表す関数である。その他のニュー
ロンの出力値についても同様に表すことができる。この
ような構成のニューラルネットワーク９を用いて画面調
整を行うためには、事前に以下のような学習を実施して
荷重Ｗkij 、しきい値Ｈkiを決定する。
【００１９】ニューラルネットワークには、幾つかの異
なった考え方があるが、本実施例ではバックプロパゲー
ション（Back Propargation ）法を適用する。バックプ
ロパゲーション法は、次式に示す誤差二乗和を誤差評価
関数としてｅ＝０と収束するようにニューロンの荷重Ｗ
kij としきい値Ｈkiを変化させる学習法である。
なった考え方があるが、本実施例ではバックプロパゲー
ション（Back Propargation ）法を適用する。バックプ
ロパゲーション法は、次式に示す誤差二乗和を誤差評価
関数としてｅ＝０と収束するようにニューロンの荷重Ｗ
kij としきい値Ｈkiを変化させる学習法である。
【００２０】
【数２】
【００２１】式（２）において、ｔｉは後述する学習パ
ターンデータに対するニューラルネットワーク９の望ま
しい出力値となる教師データである。また、出力層の誤
差伝搬量δ3i、中間層の誤差伝搬量δ2iは次式で表され
る。 δ3i＝（ｔｉ−Ｏ3i）×Ｏ3i×（１−Ｏ3i） ・・・（３）
ターンデータに対するニューラルネットワーク９の望ま
しい出力値となる教師データである。また、出力層の誤
差伝搬量δ3i、中間層の誤差伝搬量δ2iは次式で表され
る。 δ3i＝（ｔｉ−Ｏ3i）×Ｏ3i×（１−Ｏ3i） ・・・（３）
【００２２】
【数３】
【００２３】しかし、出力Ｏ3iが誤って０若しくは１に
限りなく近くなった場合、式（３）において、誤差伝搬
量δ3iが非常に小さくなり、扱う桁数によって誤差伝搬
量δ3iが０となる。そのために学習が進行しなくなるこ
とがあるので、対策として誤差評価関数に次式（Kullba
ck-Divergence ）を用いる（参考文献：１９９０年１２
月 信学論 J73-D-2 pp.2002-2028 丹、加藤、江島：
「誤差評価関数によるＰＤＰモデルの高速化」、１９９
２年１１月 信学技報 NC92-73 pp.33-38 渡辺、清
水：「学習係数及び収束条件の適応的修正法による階層
型ニューラルネットワークの学習時間の低減化」）。
限りなく近くなった場合、式（３）において、誤差伝搬
量δ3iが非常に小さくなり、扱う桁数によって誤差伝搬
量δ3iが０となる。そのために学習が進行しなくなるこ
とがあるので、対策として誤差評価関数に次式（Kullba
ck-Divergence ）を用いる（参考文献：１９９０年１２
月 信学論 J73-D-2 pp.2002-2028 丹、加藤、江島：
「誤差評価関数によるＰＤＰモデルの高速化」、１９９
２年１１月 信学技報 NC92-73 pp.33-38 渡辺、清
水：「学習係数及び収束条件の適応的修正法による階層
型ニューラルネットワークの学習時間の低減化」）。
【００２４】
【数４】
【００２５】式（５）を誤差評価関数として、Ｄ＝０と
収束するようにニューロンの荷重としきい値を変化させ
る。誤差伝搬量δ3iは次式となり、誤差が直接伝搬され
るので、速やかに学習が進行する。 δ3i＝ｔｉ−Ｏ3i ・・・（６）
収束するようにニューロンの荷重としきい値を変化させ
る。誤差伝搬量δ3iは次式となり、誤差が直接伝搬され
るので、速やかに学習が進行する。 δ3i＝ｔｉ−Ｏ3i ・・・（６）
【００２６】ニューラルネットワーク９の学習を行うた
めには、入力値Ｉ1 〜Ｉ5 の基準となる値（以下、学習
パターンデータと呼ぶ）と、この学習パターンデータＩ
1 〜Ｉ5 に対するニューラルネットワーク９の望ましい
出力値Ｏ31〜Ｏ33（教師データｔ1 〜ｔ3 ）を与える必
要がある。学習パターンデータＩ1 〜Ｉ5 を入力する方
法としては、例えば現時点におけるタイマ回路２、光セ
ンサ３〜５、センサ６（又は検出回路７）の出力値を取
り込む方法がある。
めには、入力値Ｉ1 〜Ｉ5 の基準となる値（以下、学習
パターンデータと呼ぶ）と、この学習パターンデータＩ
1 〜Ｉ5 に対するニューラルネットワーク９の望ましい
出力値Ｏ31〜Ｏ33（教師データｔ1 〜ｔ3 ）を与える必
要がある。学習パターンデータＩ1 〜Ｉ5 を入力する方
法としては、例えば現時点におけるタイマ回路２、光セ
ンサ３〜５、センサ６（又は検出回路７）の出力値を取
り込む方法がある。
【００２７】また、教師データｔ1 〜ｔ3 を入力するた
めには、例えばディスプレイ装置１１の画面が所望の状
態となるように使用者が入力装置８を操作する。このよ
うな操作によってニューラルネットワーク９から学習用
の制御信号がディスプレイ制御回路１０に出力され、デ
ィスプレイ装置１１の画面の手動調整が行われる。そし
て、画面が所望の状態となった時点での学習用の制御信
号を取り込むことで教師データｔ1 〜ｔ3 が得られる
（正確には、この学習用の制御信号のディジタル値が教
師データｔ1 〜ｔ3 である）。
めには、例えばディスプレイ装置１１の画面が所望の状
態となるように使用者が入力装置８を操作する。このよ
うな操作によってニューラルネットワーク９から学習用
の制御信号がディスプレイ制御回路１０に出力され、デ
ィスプレイ装置１１の画面の手動調整が行われる。そし
て、画面が所望の状態となった時点での学習用の制御信
号を取り込むことで教師データｔ1 〜ｔ3 が得られる
（正確には、この学習用の制御信号のディジタル値が教
師データｔ1 〜ｔ3 である）。
【００２８】学習パターンデータＩ1 〜Ｉ5 が入力され
ると、各ニューロンが自身に結合している前層の全ての
ニューロンの出力値と荷重との積の総和である式（１）
のような積和計算を行うことにより、入力層から出力層
への計算処理が行われる。そして、出力層の誤差δ3iを
式（５）、（６）によって求め、更に中間層の誤差δ2i
を式（４）によって求める。こうして、誤差を入力層に
向かって伝搬させ、各ニューロンＮkiの荷重Ｗkij 、し
きい値Ｈkiを次式のように修正する。 Ｗkijnew＝Ｗkijold＋δki×Ｗkijold ・・・（７） Ｈkinew ＝Ｈkiold ＋δki×Ｈkiold ・・・（８）
ると、各ニューロンが自身に結合している前層の全ての
ニューロンの出力値と荷重との積の総和である式（１）
のような積和計算を行うことにより、入力層から出力層
への計算処理が行われる。そして、出力層の誤差δ3iを
式（５）、（６）によって求め、更に中間層の誤差δ2i
を式（４）によって求める。こうして、誤差を入力層に
向かって伝搬させ、各ニューロンＮkiの荷重Ｗkij 、し
きい値Ｈkiを次式のように修正する。 Ｗkijnew＝Ｗkijold＋δki×Ｗkijold ・・・（７） Ｈkinew ＝Ｈkiold ＋δki×Ｈkiold ・・・（８）
【００２９】ここで、Ｗkijoldは第ｋ層、ｉ番目のニュ
ーロンと第ｋ−１層、ｊ番目のニューロン間の修正前の
荷重、Ｗkijnewはその修正後の値、Ｈkiold は第ｋ層、
ｉ番目のニューロンの修正前のしきい値、Ｈkinew はそ
の修正後の値である。以上のような式を用いて誤差が０
に近くなるまで修正計算を繰り返す。修正計算が終了す
ると、ニューラルネットワーク９は学習パターンデータ
に対応した処理システムとなる。
ーロンと第ｋ−１層、ｊ番目のニューロン間の修正前の
荷重、Ｗkijnewはその修正後の値、Ｈkiold は第ｋ層、
ｉ番目のニューロンの修正前のしきい値、Ｈkinew はそ
の修正後の値である。以上のような式を用いて誤差が０
に近くなるまで修正計算を繰り返す。修正計算が終了す
ると、ニューラルネットワーク９は学習パターンデータ
に対応した処理システムとなる。
【００３０】このような学習の際に、学習パターンデー
タＩ1 〜Ｉ5 とこれに対応する教師データｔ1 〜ｔ3 と
の組を複数組与えることにより、様々な状況においても
適切な画面となるように学習を行うことができる。例え
ば、周囲が暗い（すなわち、データＩ2 〜Ｉ4 が小さ
い）、あるいは映像信号の輝度が高すぎる（データＩ5
が極めて大きい）という学習パターンデータに対して、
画面の輝度を低くするという教師データを与える。
タＩ1 〜Ｉ5 とこれに対応する教師データｔ1 〜ｔ3 と
の組を複数組与えることにより、様々な状況においても
適切な画面となるように学習を行うことができる。例え
ば、周囲が暗い（すなわち、データＩ2 〜Ｉ4 が小さ
い）、あるいは映像信号の輝度が高すぎる（データＩ5
が極めて大きい）という学習パターンデータに対して、
画面の輝度を低くするという教師データを与える。
【００３１】また、周囲が明るい（データＩ2 〜Ｉ4 が
大きい）、あるいは映像信号の輝度が低すぎる（データ
Ｉ5 が極めて小さい）という学習パターンデータに対し
て、画面の輝度を高くするという教師データを与える。
こうして、周囲光の状況に応じた使用者の好みの画面状
態を設定することができると共に、映像信号の輝度の著
しい変化により画面が見にくくならないように設定する
ことができる。
大きい）、あるいは映像信号の輝度が低すぎる（データ
Ｉ5 が極めて小さい）という学習パターンデータに対し
て、画面の輝度を高くするという教師データを与える。
こうして、周囲光の状況に応じた使用者の好みの画面状
態を設定することができると共に、映像信号の輝度の著
しい変化により画面が見にくくならないように設定する
ことができる。
【００３２】また、ディスプレイ装置１１の動作時間が
長時間にわたっていて（データＩ1が大きい）、映像信
号の輝度が高い（データＩ5 が大きい）という学習パタ
ーンデータに対して、画面の輝度を低くするという教師
データを与える。これにより、画面を長時間見続けてい
るときの使用者の目の疲れを軽減することができる。以
上のように、ディスプレイ装置１１の動作時間、周囲
光、及び映像信号の輝度に関する様々な状況とこの状況
に対応する望ましい出力とを設定しておくことにより、
入出力の関係が非線形の場合でも調整が可能である。
長時間にわたっていて（データＩ1が大きい）、映像信
号の輝度が高い（データＩ5 が大きい）という学習パタ
ーンデータに対して、画面の輝度を低くするという教師
データを与える。これにより、画面を長時間見続けてい
るときの使用者の目の疲れを軽減することができる。以
上のように、ディスプレイ装置１１の動作時間、周囲
光、及び映像信号の輝度に関する様々な状況とこの状況
に対応する望ましい出力とを設定しておくことにより、
入出力の関係が非線形の場合でも調整が可能である。
【００３３】次に、輝度自動調整装置の画面調整時の動
作を説明する。図４はこの画面調整時の動作を説明する
ためのフローチャート図である。電源スイッチ１がオン
され、輝度自動調整装置及びディスプレイ装置１１の電
源が入ると（ステップ１００）、ニューラルネットワー
ク９はあらかじめ記憶されている荷重、しきい値を読み
込んだ後に、入力装置８から設定変更の要求が出ている
かどうかを判定する（ステップ１０１）。
作を説明する。図４はこの画面調整時の動作を説明する
ためのフローチャート図である。電源スイッチ１がオン
され、輝度自動調整装置及びディスプレイ装置１１の電
源が入ると（ステップ１００）、ニューラルネットワー
ク９はあらかじめ記憶されている荷重、しきい値を読み
込んだ後に、入力装置８から設定変更の要求が出ている
かどうかを判定する（ステップ１０１）。
【００３４】そして、設定変更の要求がなく判定がＮｏ
であれば、タイマ回路２、光センサ３〜５、輝度信号平
均値検出センサ６（輝度信号平均値検出回路７）の各出
力値の取り込みを行う（ステップ１０２）。これらの出
力値は、ニューラルネットワーク９内の図示しないＡ／
Ｄ変換によってディジタル値に変換され、タイマ回路
２、光センサ３〜５、センサ６（回路７）の各々が出力
すると考えられる値（最小値から最大値まで）に基づい
て、０〜１の間に正規化される。
であれば、タイマ回路２、光センサ３〜５、輝度信号平
均値検出センサ６（輝度信号平均値検出回路７）の各出
力値の取り込みを行う（ステップ１０２）。これらの出
力値は、ニューラルネットワーク９内の図示しないＡ／
Ｄ変換によってディジタル値に変換され、タイマ回路
２、光センサ３〜５、センサ６（回路７）の各々が出力
すると考えられる値（最小値から最大値まで）に基づい
て、０〜１の間に正規化される。
【００３５】こうして、正規化された各値が入力値Ｉ1
〜Ｉ5 となり、ニューラルネットワーク９は入力値Ｉ1
〜Ｉ5 に対応した制御信号を生成する（ステップ１０
３）。すなわち、ニューラルネットワーク９は、入力値
Ｉ1 〜Ｉ5 を基に式（１）のような積和計算を行って入
力層から出力層への計算処理を行い、出力値Ｏ31〜Ｏ33
を求める。そして、図示しないＤ／Ａ変換手段によって
これらをアナログ信号に変換し、それぞれ赤、緑、青の
各色に対応した制御信号としてディスプレイ制御回路１
０に出力する。
〜Ｉ5 となり、ニューラルネットワーク９は入力値Ｉ1
〜Ｉ5 に対応した制御信号を生成する（ステップ１０
３）。すなわち、ニューラルネットワーク９は、入力値
Ｉ1 〜Ｉ5 を基に式（１）のような積和計算を行って入
力層から出力層への計算処理を行い、出力値Ｏ31〜Ｏ33
を求める。そして、図示しないＤ／Ａ変換手段によって
これらをアナログ信号に変換し、それぞれ赤、緑、青の
各色に対応した制御信号としてディスプレイ制御回路１
０に出力する。
【００３６】ディスプレイ制御回路１０は、入力映像信
号と制御信号に基づいてディスプレイ装置１１の赤、
緑、青の３本の電子銃に与える信号を制御する（ステッ
プ１０４）。こうして、ディスプレイ装置１１の動作時
間、周囲光、及び映像信号の輝度に応じて画面の輝度、
彩度、色相が制御され、使用者の好みに応じた適切な画
面となる。
号と制御信号に基づいてディスプレイ装置１１の赤、
緑、青の３本の電子銃に与える信号を制御する（ステッ
プ１０４）。こうして、ディスプレイ装置１１の動作時
間、周囲光、及び映像信号の輝度に応じて画面の輝度、
彩度、色相が制御され、使用者の好みに応じた適切な画
面となる。
【００３７】ニューラルネットワーク９は、使用者が入
力装置８を操作して設定変更の要求を行わない限り、ス
テップ１０１〜１０４の画面調整を繰り返す。次に、使
用者が入力装置８を操作して設定変更の要求を行うと、
ステップ１０１において判定がＹｅｓとなり、ステップ
１０２と同様に入力値Ｉ1 〜Ｉ5 の取り込みを行う（ス
テップ１０５）。
力装置８を操作して設定変更の要求を行わない限り、ス
テップ１０１〜１０４の画面調整を繰り返す。次に、使
用者が入力装置８を操作して設定変更の要求を行うと、
ステップ１０１において判定がＹｅｓとなり、ステップ
１０２と同様に入力値Ｉ1 〜Ｉ5 の取り込みを行う（ス
テップ１０５）。
【００３８】続いて、ニューラルネットワーク９は、得
られた入力値Ｉ1 〜Ｉ5 と最初の学習時に用いられた複
数組の学習パターンデータを比較し（ステップ１０
６）、学習パターンデータ中に一致するデータがある場
合、一致するデータと入力値Ｉ1〜Ｉ5 を交換して、入
力値Ｉ1 〜Ｉ5 を新しい学習パターンデータとする（ス
テップ１０７）。また、一致するデータがない場合は、
入力値Ｉ1 〜Ｉ5 を新しい学習パターンデータとして追
加する（ステップ１０８）。
られた入力値Ｉ1 〜Ｉ5 と最初の学習時に用いられた複
数組の学習パターンデータを比較し（ステップ１０
６）、学習パターンデータ中に一致するデータがある場
合、一致するデータと入力値Ｉ1〜Ｉ5 を交換して、入
力値Ｉ1 〜Ｉ5 を新しい学習パターンデータとする（ス
テップ１０７）。また、一致するデータがない場合は、
入力値Ｉ1 〜Ｉ5 を新しい学習パターンデータとして追
加する（ステップ１０８）。
【００３９】また、この新しい学習パターンデータに対
する教師データは、上述のように、ディスプレイ装置１
１の画面が所望の状態となるように使用者が入力装置８
を操作することにより出力される学習用の制御信号から
得ることができる。そして、このように修正された複数
組の学習パターンデータと教師データを用いて上記のよ
うな学習を再び行う（ステップ１０９）。こうして、再
学習後の荷重、しきい値を記憶することにより、最初の
学習時には予想もしなかったディスプレイ装置１１の動
作時間、周囲光、あるいは映像信号の輝度に対しても、
使用者の好みに応じた適切な画面となるように設定する
ことができる。
する教師データは、上述のように、ディスプレイ装置１
１の画面が所望の状態となるように使用者が入力装置８
を操作することにより出力される学習用の制御信号から
得ることができる。そして、このように修正された複数
組の学習パターンデータと教師データを用いて上記のよ
うな学習を再び行う（ステップ１０９）。こうして、再
学習後の荷重、しきい値を記憶することにより、最初の
学習時には予想もしなかったディスプレイ装置１１の動
作時間、周囲光、あるいは映像信号の輝度に対しても、
使用者の好みに応じた適切な画面となるように設定する
ことができる。
【００４０】
【発明の効果】本発明によれば、ニューラルネットワー
クが光センサ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力値
に基づいて制御信号を生成し、ディスプレイ制御回路が
制御信号に基づいてディスプレイ装置を制御することに
より、ディスプレイ装置の動作時間、周囲光、及び映像
信号の輝度に応じて画面の輝度、彩度、色相が制御さ
れ、使用者の好みに応じた適切な画面となるように調整
されるので、時間の経過に伴う使用者の感覚の変化にも
対応することができ、使用者の感覚が変化する度に設定
変更を行う必要がなくなる。
クが光センサ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力値
に基づいて制御信号を生成し、ディスプレイ制御回路が
制御信号に基づいてディスプレイ装置を制御することに
より、ディスプレイ装置の動作時間、周囲光、及び映像
信号の輝度に応じて画面の輝度、彩度、色相が制御さ
れ、使用者の好みに応じた適切な画面となるように調整
されるので、時間の経過に伴う使用者の感覚の変化にも
対応することができ、使用者の感覚が変化する度に設定
変更を行う必要がなくなる。
【００４１】また、入力装置から学習用の制御信号を入
力することにより、ニューラルネットワークが光セン
サ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力値と制御信号
との対応関係を修正する学習を行うので、１回の学習で
設定を容易に変更することができ、ある特定の周囲光、
ディスプレイ装置の動作時間、あるいは映像信号の輝度
に関して設定を変更する場合に、他の設定に影響を与え
ることがなくなる。
力することにより、ニューラルネットワークが光セン
サ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力値と制御信号
との対応関係を修正する学習を行うので、１回の学習で
設定を容易に変更することができ、ある特定の周囲光、
ディスプレイ装置の動作時間、あるいは映像信号の輝度
に関して設定を変更する場合に、他の設定に影響を与え
ることがなくなる。
【００４２】また、ニューラルネットワークが、周囲が
暗いときや映像信号の輝度が高すぎるときは画面の輝度
を低くし、周囲が明るいときや映像信号の輝度が低すぎ
るときには画面の輝度を高くする制御信号を出力するこ
とにより、使用者の好みに応じた適切な画面調整を容易
に実現することができる。また、ニューラルネットワー
クが、タイマ回路で検出された動作時間が増えるに従っ
て画面の輝度が低くなるような制御信号を出力すること
により、使用者の目の疲れを考慮した調整を行うことが
でき、使用者の好みに応じた適切な画面調整を容易に実
現することができる。
暗いときや映像信号の輝度が高すぎるときは画面の輝度
を低くし、周囲が明るいときや映像信号の輝度が低すぎ
るときには画面の輝度を高くする制御信号を出力するこ
とにより、使用者の好みに応じた適切な画面調整を容易
に実現することができる。また、ニューラルネットワー
クが、タイマ回路で検出された動作時間が増えるに従っ
て画面の輝度が低くなるような制御信号を出力すること
により、使用者の目の疲れを考慮した調整を行うことが
でき、使用者の好みに応じた適切な画面調整を容易に実
現することができる。
【図１】 本発明の１実施例を示す輝度自動調整装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】 周囲光の状態を３次元的に表す図である。
【図３】 図１のニューラルネットワークの１構成例及
びニューラルネットワークを構成するニューロンの数理
モデルを示す図である。
びニューラルネットワークを構成するニューロンの数理
モデルを示す図である。
【図４】 図１の輝度自動調整装置の画面調整時の動作
を説明するためのフローチャート図である。
を説明するためのフローチャート図である。
【図５】 従来の輝度自動調整装置のブロック図であ
る。
る。
【図６】 図５の輝度自動調整装置における相関曲線の
修正方法を示す図である。
修正方法を示す図である。
１…電源スイッチ、２…タイマ回路、３、４、５…光セ
ンサ、６…輝度信号平均値検出センサ、７…輝度信号平
均値検出回路、８…入力装置、９…ニューラルネットワ
ーク、１０…ディスプレイ制御回路、１１…ディスプレ
イ装置。
ンサ、６…輝度信号平均値検出センサ、７…輝度信号平
均値検出回路、８…入力装置、９…ニューラルネットワ
ーク、１０…ディスプレイ制御回路、１１…ディスプレ
イ装置。
Claims (4)
- 【請求項１】 ディスプレイ装置の画面の状態を自動的
に調整する輝度自動調整装置において、 明るさ、彩度及び色相からなる周囲光の状態を検出する
光センサと、 ディスプレイ装置の動作時間を計測するタイマ回路と、ディスプレイ装置の画面の明るさを測定するか又は入力
信号の輝度を直接検出することにより、ディスプレイ装
置に入力される 映像信号の輝度を検出する輝度信号セン
サと、 前記光センサ、タイマ回路及び輝度信号センサの出力値
と荷重に基づいて積和計算を行い、使用者に応じた画面
となるような制御信号を生成するニューラルネットワー
クと、 この制御信号に基づいてディスプレイ装置の画面の輝
度、彩度、色相を制御するディスプレイ制御回路とを有
することを特徴とする輝度自動調整装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の輝度自動調整装置におい
て、 画面が所望の状態となるように指定する学習用の前記制
御信号を入力するための入力装置を有し、 前記ニューラルネットワークは、前記光センサ、タイマ
回路及び輝度信号センサの現在の出力値と学習用の制御
信号に基づいて学習を行い、前記荷重の修正を行うもの
であることを特徴とする輝度自動調整装置。 - 【請求項３】 請求項１記載の輝度自動調整装置におい
て、 前記ニューラルネットワークは、周囲が暗いときは画面
の輝度を低くし、周囲が明るいときは画面の輝度を高く
し、また映像信号の輝度が高すぎるときは画面の輝度を
低くし、映像信号の輝度が低すぎるときは画面の輝度を
高くする制御信号を出力するものであることを特徴とす
る輝度自動調整装置。 - 【請求項４】 請求項１記載の輝度自動調整装置におい
て、 前記ニューラルネットワークは、前記タイマ回路で検出
された動作時間が増えるに従って画面の輝度が低くなる
ような制御信号を出力するものであることを特徴とする
輝度自動調整装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7095020A JP2907057B2 (ja) | 1995-04-20 | 1995-04-20 | 輝度自動調整装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7095020A JP2907057B2 (ja) | 1995-04-20 | 1995-04-20 | 輝度自動調整装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08292752A JPH08292752A (ja) | 1996-11-05 |
| JP2907057B2 true JP2907057B2 (ja) | 1999-06-21 |
Family
ID=14126379
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7095020A Expired - Fee Related JP2907057B2 (ja) | 1995-04-20 | 1995-04-20 | 輝度自動調整装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2907057B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8077136B2 (en) | 2006-03-16 | 2011-12-13 | Sony Corporation | Electro-optical device and electronic apparatus |
| EP4220539A1 (en) * | 2022-01-27 | 2023-08-02 | Koninklijke Philips N.V. | Automatic luminance adjustment for hdr video coding |
| WO2024030182A1 (en) * | 2022-08-02 | 2024-02-08 | Qualcomm Incorporated | Automatic implementation of a setting for a feature of a device using machine learning |
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|---|---|---|---|---|
| JP2001045403A (ja) * | 1999-08-04 | 2001-02-16 | Sanyo Electric Co Ltd | 映像処理装置 |
| US7233312B2 (en) * | 2000-07-31 | 2007-06-19 | Panaseca, Inc. | System and method for optimal viewing of computer monitors to minimize eyestrain |
| TWI252592B (en) | 2000-01-17 | 2006-04-01 | Semiconductor Energy Lab | EL display device |
| JP3744778B2 (ja) | 2000-08-28 | 2006-02-15 | セイコーエプソン株式会社 | 画像投写装置、画像処理方法および情報記憶媒体 |
| JP3793987B2 (ja) * | 2000-09-13 | 2006-07-05 | セイコーエプソン株式会社 | 補正カーブ生成方法、画像処理方法、画像表示装置および記録媒体 |
| JP3692989B2 (ja) | 2000-11-13 | 2005-09-07 | セイコーエプソン株式会社 | 画像表示システム、プロジェクタ、画像処理方法、プログラムおよび情報記憶媒体 |
| US7460179B2 (en) | 2002-01-31 | 2008-12-02 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Adaptive image display |
| US7391475B2 (en) | 2002-01-31 | 2008-06-24 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Display image generation with differential illumination |
| US7283181B2 (en) | 2002-01-31 | 2007-10-16 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Selectable color adjustment for image display |
| JP3745345B2 (ja) * | 2003-05-16 | 2006-02-15 | 三菱電機株式会社 | 映像表示装置及び映像表示方法 |
| CN100341046C (zh) * | 2003-11-14 | 2007-10-03 | 宏碁股份有限公司 | 显示器自动亮度控制方法 |
| KR100621102B1 (ko) * | 2004-08-19 | 2006-09-19 | 삼성전자주식회사 | 컴퓨터 |
| JP4703219B2 (ja) * | 2005-03-04 | 2011-06-15 | 三菱電機株式会社 | 画像表示装置 |
| JP5828400B2 (ja) * | 2012-03-07 | 2015-12-02 | セイコーエプソン株式会社 | 映像表示装置および映像表示方法 |
| CN105185310B (zh) * | 2015-10-10 | 2017-11-17 | 西安诺瓦电子科技有限公司 | 显示屏亮度调节方法 |
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| WO2018002774A1 (en) * | 2016-06-29 | 2018-01-04 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Electronic device, operation method of the electronic device, and moving vehicle |
| WO2018002784A1 (en) * | 2016-06-29 | 2018-01-04 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Electronic device, operation method of the electronic device, and moving vehicle |
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| US10733946B2 (en) * | 2016-08-26 | 2020-08-04 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Display device and electronic device |
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| US10692467B2 (en) * | 2018-05-04 | 2020-06-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automatic application of mapping functions to video signals based on inferred parameters |
| JP6838026B2 (ja) * | 2018-10-26 | 2021-03-03 | Ｎｅｃパーソナルコンピュータ株式会社 | 電子機器 |
| CN118212887A (zh) * | 2019-06-13 | 2024-06-18 | 索尼集团公司 | 具有人工智能功能的显示装置 |
| JPWO2021053936A1 (ja) * | 2019-09-19 | 2021-03-25 | ||
| WO2021079640A1 (ja) * | 2019-10-23 | 2021-04-29 | ソニー株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法、並びに人工知能システム |
| KR20220102715A (ko) * | 2021-01-14 | 2022-07-21 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 밝기 조절 방법 |
| CN116710880A (zh) | 2021-01-14 | 2023-09-05 | 三星电子株式会社 | 电子装置和亮度调节方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04238390A (ja) * | 1991-01-22 | 1992-08-26 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ディスプレイ装置 |
-
1995
- 1995-04-20 JP JP7095020A patent/JP2907057B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
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|---|---|
| JPH08292752A (ja) | 1996-11-05 |
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