JP3096819B2 - ニュ−ラルネットワ−ク - Google Patents
ニュ−ラルネットワ−クInfo
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、物体、文字、音声等の
認識及び情報の検索、推論、連想等に用いられるパタ−
ン認識を行なうニュ−ラルネットワ−クに関する。
認識及び情報の検索、推論、連想等に用いられるパタ−
ン認識を行なうニュ−ラルネットワ−クに関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、認識、連想、推論等の、ノイマン
型コンピュ−タにおいて、不得意とされる情報処理を効
果的に行なう技術として、ニュ−ラルネットワ−ク技術
が注目されている。特に、ニュ−ラルネットワ−クの学
習手法である、誤差逆伝搬（以下ＢＰと称する）法を用
いてネットワ−ク内のユニット、即ち、ニュ−ロンをモ
デルとした通常多入力で１出力の信号処理素子、の間の
結合荷重を決定することにより、各入力パタ−ン間の特
徴を捉えたフレキシブルな認識を行なうことができる。
型コンピュ−タにおいて、不得意とされる情報処理を効
果的に行なう技術として、ニュ−ラルネットワ−ク技術
が注目されている。特に、ニュ−ラルネットワ−クの学
習手法である、誤差逆伝搬（以下ＢＰと称する）法を用
いてネットワ−ク内のユニット、即ち、ニュ−ロンをモ
デルとした通常多入力で１出力の信号処理素子、の間の
結合荷重を決定することにより、各入力パタ−ン間の特
徴を捉えたフレキシブルな認識を行なうことができる。
【０００３】光学的に認識分類したい被検パタ−ンと各
参照パタ−ンの相関演算を行なって得られた、各参照パ
タ−ン毎の相関出力光強度に応じた値を入力とする。図
２は、前記のような従来の代表的ニュ−ラルネットワ−
クの構成を示す構成図である。即ち、ニュ−ラルネット
ワ−ク、特に、誤差逆伝搬（以下、ＢＰと称する）法に
よる学習を行なうニュ−ラルネットワ−クでは、通常、
ユニットの集合を３層以上の層構造とし、そのうち、パ
タ−ン信号入力を行なう層を入力層と、認識出力信号を
出力する層を出力層、残りを中間層或いは隠れ層と称す
る。ここでは、中間層の層数を１、入力層に含まれるユ
ニット数を５、中間層に含まれるユニット数を３、出力
層に含まれるユニット数を５としているが、これは、構
成を説明するための、１つの例示であり、中間層数及び
各層におけるユニット数は要求に応じて種々の値を取る
ことができる。
参照パタ−ンの相関演算を行なって得られた、各参照パ
タ−ン毎の相関出力光強度に応じた値を入力とする。図
２は、前記のような従来の代表的ニュ−ラルネットワ−
クの構成を示す構成図である。即ち、ニュ−ラルネット
ワ−ク、特に、誤差逆伝搬（以下、ＢＰと称する）法に
よる学習を行なうニュ−ラルネットワ−クでは、通常、
ユニットの集合を３層以上の層構造とし、そのうち、パ
タ−ン信号入力を行なう層を入力層と、認識出力信号を
出力する層を出力層、残りを中間層或いは隠れ層と称す
る。ここでは、中間層の層数を１、入力層に含まれるユ
ニット数を５、中間層に含まれるユニット数を３、出力
層に含まれるユニット数を５としているが、これは、構
成を説明するための、１つの例示であり、中間層数及び
各層におけるユニット数は要求に応じて種々の値を取る
ことができる。
【０００４】各入力値、即ち、光学的相関系から得られ
た相関出力光強度に応じた値は、そのまま入力層より出
力として、各々出力され、中間層、そして、出力層へと
入力し、出力層より出力される。中間層の各ユニットへ
の入力値と出力層の各ユニットへの入力値は、各々の前
段の層からの出力値に、その結線に対応した結合荷重値
を掛け合わせ、その得られた値の総和にバイアス値を加
算したものをｘとすると、その入力値を、Ｆ（ｘ）と表
わす。 Ｆ（ｘ）＝１／［１＋ｅｘｐ（−ｘ）］ と表わし、単調な増加傾向を有する非線形関数である。
た相関出力光強度に応じた値は、そのまま入力層より出
力として、各々出力され、中間層、そして、出力層へと
入力し、出力層より出力される。中間層の各ユニットへ
の入力値と出力層の各ユニットへの入力値は、各々の前
段の層からの出力値に、その結線に対応した結合荷重値
を掛け合わせ、その得られた値の総和にバイアス値を加
算したものをｘとすると、その入力値を、Ｆ（ｘ）と表
わす。 Ｆ（ｘ）＝１／［１＋ｅｘｐ（−ｘ）］ と表わし、単調な増加傾向を有する非線形関数である。
【０００５】また、入力層と中間層との間、そして、出
力層と中間層との間における結合荷重値及びバイアス値
は、各々独立した値である。前記のようなニュ−ラルネ
ットワ−クの構成において、ある入力パタ−ン即ち入力
層ユニットの出力ベクトル（Ｉ1,Ｉ2,Ｉ3,Ｉ4,Ｉ5)を与
えたときの出力層からの所望の出力と、実際の出力との
各ユニットの誤差の二乗和が小さくなるように、各ユニ
ット間の結合荷重値を修正することにより、ある入力パ
タ−ンに対して所望の出力パタ−ンを出力するニュ−ラ
ルネットワ−クを得ることができる。ＢＰ法は、このと
き、荷重の修正係数を計算することができ、その修正係
数を用いて効率良く学習を収束させて行くために、いく
つかの方法が提案されている。
力層と中間層との間における結合荷重値及びバイアス値
は、各々独立した値である。前記のようなニュ−ラルネ
ットワ−クの構成において、ある入力パタ−ン即ち入力
層ユニットの出力ベクトル（Ｉ1,Ｉ2,Ｉ3,Ｉ4,Ｉ5)を与
えたときの出力層からの所望の出力と、実際の出力との
各ユニットの誤差の二乗和が小さくなるように、各ユニ
ット間の結合荷重値を修正することにより、ある入力パ
タ−ンに対して所望の出力パタ−ンを出力するニュ−ラ
ルネットワ−クを得ることができる。ＢＰ法は、このと
き、荷重の修正係数を計算することができ、その修正係
数を用いて効率良く学習を収束させて行くために、いく
つかの方法が提案されている。
【０００６】また、相関出力光強度を得るための光学的
相関系には、従来、ジョイントトランスフォ−ム法、マ
ッチドフィルタ−法、又は、レンズアレイを用いたジョ
イントトランスフォ−ム法等があるが、いずれの場合も
認識分類したい被検パタ−ンと各参照パタ−ンを光学的
に表示するために、画像表示装置として、空間光変調器
や写真フィルムを用いている。
相関系には、従来、ジョイントトランスフォ−ム法、マ
ッチドフィルタ−法、又は、レンズアレイを用いたジョ
イントトランスフォ−ム法等があるが、いずれの場合も
認識分類したい被検パタ−ンと各参照パタ−ンを光学的
に表示するために、画像表示装置として、空間光変調器
や写真フィルムを用いている。
【０００７】然し乍ら、前記のような光学的に得られた
相関出力強度に応じた値を入力とするニュ−ラルネット
ワ−クでは、ニュ−ラルネットワ−クの前処理となる光
学的相関系の画像表示装置にある時刻Ｔ１に被検パタ−
ンを表示したときに得られる各参照パタ−ンに対する相
関出力光強度と、画像表示装置にＴ１と異なる時刻Ｔ２
に同じ被検パタ−ンを表示したときに得られる各参照パ
タ−ンに対する相関出力光強度とでは、多少異なる値が
得られていた。これは、画像表示装置として用いられて
いる空間光変調器での透過、又は反射光の揺らぎ、又
は、スペックルノイズによる揺らぎが非常に大きかっ
た。
相関出力強度に応じた値を入力とするニュ−ラルネット
ワ−クでは、ニュ−ラルネットワ−クの前処理となる光
学的相関系の画像表示装置にある時刻Ｔ１に被検パタ−
ンを表示したときに得られる各参照パタ−ンに対する相
関出力光強度と、画像表示装置にＴ１と異なる時刻Ｔ２
に同じ被検パタ−ンを表示したときに得られる各参照パ
タ−ンに対する相関出力光強度とでは、多少異なる値が
得られていた。これは、画像表示装置として用いられて
いる空間光変調器での透過、又は反射光の揺らぎ、又
は、スペックルノイズによる揺らぎが非常に大きかっ
た。
【０００８】また、画像表示装置に、被検パタ−ンの欠
損パタ−ンを表示した場合、得られる各参照パタ−ンに
対する相関出力光強度は、欠損していない被検パタ−ン
を表示した場合に得られる各参照パタ−ンに対する相関
出力光強度よりも、小さい値となる。このため、ニュ−
ラルネットワ−クに入力される入力パタ−ンは、被検パ
タ−ンを表示した場合と欠損被検パタ−ンを表示した場
合とでは、全く異なったものとなってしまい、被検パタ
−ンを表示した場合についてのみ学習を行なったニュ−
ラルネットワ−クでは、欠損被検パタ−ンについては誤
認識を生じていた。欠損被検パタ−ンについても認識が
できるように、学習させるとしても、欠損被検パタ−ン
と無欠損な被検パタ−ンの両方についての学習を行なわ
なければならず、学習時間に多くの時間を費やしてい
た。
損パタ−ンを表示した場合、得られる各参照パタ−ンに
対する相関出力光強度は、欠損していない被検パタ−ン
を表示した場合に得られる各参照パタ−ンに対する相関
出力光強度よりも、小さい値となる。このため、ニュ−
ラルネットワ−クに入力される入力パタ−ンは、被検パ
タ−ンを表示した場合と欠損被検パタ−ンを表示した場
合とでは、全く異なったものとなってしまい、被検パタ
−ンを表示した場合についてのみ学習を行なったニュ−
ラルネットワ−クでは、欠損被検パタ−ンについては誤
認識を生じていた。欠損被検パタ−ンについても認識が
できるように、学習させるとしても、欠損被検パタ−ン
と無欠損な被検パタ−ンの両方についての学習を行なわ
なければならず、学習時間に多くの時間を費やしてい
た。
【０００９】また、構成の決まっているニュ−ラルネッ
トワ−クにおいて、無欠損な被検パタ−ンを認識分類で
きるカテゴリ−数が、決まっているものとする。そこ
に、欠損被検パタ−ンについても認識ができるように学
習させ、欠損被検パタ−ンをあるカテゴリ−に属させよ
うとすると、カテゴリ−数は、無欠損な被検パタ−ンを
認識できるカテゴリ−数に比べて、減少してしまい、ニ
ュ−ラルネットワ−クの認識における性能を落としてし
まっていた。
トワ−クにおいて、無欠損な被検パタ−ンを認識分類で
きるカテゴリ−数が、決まっているものとする。そこ
に、欠損被検パタ−ンについても認識ができるように学
習させ、欠損被検パタ−ンをあるカテゴリ−に属させよ
うとすると、カテゴリ−数は、無欠損な被検パタ−ンを
認識できるカテゴリ−数に比べて、減少してしまい、ニ
ュ−ラルネットワ−クの認識における性能を落としてし
まっていた。
【００１０】本発明は、上記の問題点を解決するために
為されたもので、光学的相関系の画像表示装置における
透過光、又は、反射光の揺らぎやスペックルノイズが原
因で、得られる相関出力光強度にバラツキがあったとし
ても、認識をすることが可能であり、被検パタ−ンを認
識分類できるカテゴリ−の数の減少を少なくして、欠損
被検パタ−ンの認識分類に対する性能が高く、学習時間
が少なくてすむニュ−ラルネットワ−クを提供すること
を目的とする。
為されたもので、光学的相関系の画像表示装置における
透過光、又は、反射光の揺らぎやスペックルノイズが原
因で、得られる相関出力光強度にバラツキがあったとし
ても、認識をすることが可能であり、被検パタ−ンを認
識分類できるカテゴリ−の数の減少を少なくして、欠損
被検パタ−ンの認識分類に対する性能が高く、学習時間
が少なくてすむニュ−ラルネットワ−クを提供すること
を目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の技術的
な課題の解決のために、成されたもので、基本的構成が
階層型であるニュ−ラルネットワ−クにおいて、その層
数を３層以上とし、入力層へは、光学的に認識分類した
い被検パタ−ンと複数の各参照パタ−ンの相関演算を行
なって得られた各参照パタ−ン毎の相関出力光強度に応
じた値を被検パタ−ン又は被検パタ−ンと１つ以上の参
照パタ−ンとを構成する画素数に対応する値で規格化し
た値を入力し、入力層から出力層までの各結合荷重値を
教師付き学習により決定されたニュ−ラルネットワ−ク
を提供する。
な課題の解決のために、成されたもので、基本的構成が
階層型であるニュ−ラルネットワ−クにおいて、その層
数を３層以上とし、入力層へは、光学的に認識分類した
い被検パタ−ンと複数の各参照パタ−ンの相関演算を行
なって得られた各参照パタ−ン毎の相関出力光強度に応
じた値を被検パタ−ン又は被検パタ−ンと１つ以上の参
照パタ−ンとを構成する画素数に対応する値で規格化し
た値を入力し、入力層から出力層までの各結合荷重値を
教師付き学習により決定されたニュ−ラルネットワ−ク
を提供する。
【００１１】その被検パタ−ンを構成する画素数に対応
する値は、被検パタ−ンを表示した画像表示装置からの
透過光又は反射光強度に応じた値であるものが好適であ
る。更に、被検パタ−ンと１つ以上の参照パタ−ンとを
構成する画素数に対応する値は、被検パタ−ンと各参照
パタ−ンのうちの１つ或いは１つ以上の参照パタ−ンと
の、透過光又は反射光強度に応じた値の和であるニュ−
ラルネットワ−クが好適である。また、各参照パタ−ン
毎の相関出力光強度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ン
との自己相関出力或いは相互相関出力のピ−ク値をとる
ニュ−ラルネットワ−クが好適である。各参照パタ−ン
毎の相関出力光強度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ン
との自己相関出力或いは相互相関出力の広がりに応じた
受光範囲の全光量或いは、平均光量をとるニュ−ラルネ
ットワ−クが好適である。更に、各参照パタ−ン毎の相
関出力光強度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの自
己相関出力或いは相互相関出力のピ−ク値と相関出力の
広がりに応じた受光範囲の全光量或いは平均光量をとる
ことによるニュ−ラルネットワ−クが好適である。
する値は、被検パタ−ンを表示した画像表示装置からの
透過光又は反射光強度に応じた値であるものが好適であ
る。更に、被検パタ−ンと１つ以上の参照パタ−ンとを
構成する画素数に対応する値は、被検パタ−ンと各参照
パタ−ンのうちの１つ或いは１つ以上の参照パタ−ンと
の、透過光又は反射光強度に応じた値の和であるニュ−
ラルネットワ−クが好適である。また、各参照パタ−ン
毎の相関出力光強度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ン
との自己相関出力或いは相互相関出力のピ−ク値をとる
ニュ−ラルネットワ−クが好適である。各参照パタ−ン
毎の相関出力光強度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ン
との自己相関出力或いは相互相関出力の広がりに応じた
受光範囲の全光量或いは、平均光量をとるニュ−ラルネ
ットワ−クが好適である。更に、各参照パタ−ン毎の相
関出力光強度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの自
己相関出力或いは相互相関出力のピ−ク値と相関出力の
広がりに応じた受光範囲の全光量或いは平均光量をとる
ことによるニュ−ラルネットワ−クが好適である。
【００１２】各参照パタ−ン毎の相関出力光強度は、２
次元光電変換素子の線形範囲若しくは、該相関出力光強
度の一部が、該２次元光電変換素子の最大受光量を超え
る範囲で得られたものが好適である。更に、光学的に認
識分類したい被検パタ−ンと複数の各参照パタ−ンの相
関演算は、フ−リエ変換ホログラムに基づいたフィルタ
−を用いて行なうことにより得られたニュ−ラルネット
ワ−クが好適である。光学的に認識分類したいる被検パ
タ−ンと複数の各参照パタ−ンの相関演算は、被検パタ
−ンと各参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を個別に行
なうことにより得られた強度パタ−ンを、再び、光学的
に個別にフ−リエ変換して行なうか、或いは、被検パタ
−ンと各参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を一括して
行なうことにより得られた強度パタ−ンを、再び、光学
的に一括してフ−リエ変換して行なったニュ−ラルネッ
トワ−クが好適である。更に、光学的に認識分類したい
被検パタ−ンと複数の各参照パタ−ンとの相関演算は、
光透過率分布或いは光反射率分布で表わされた被検パタ
−ンと各参照パタ−ンを重ね、インコヒ−レント光で照
射し、反射し或いは透過してきた光量をとることによ
り、得られたニュ−ラルネットが好適である。
次元光電変換素子の線形範囲若しくは、該相関出力光強
度の一部が、該２次元光電変換素子の最大受光量を超え
る範囲で得られたものが好適である。更に、光学的に認
識分類したい被検パタ−ンと複数の各参照パタ−ンの相
関演算は、フ−リエ変換ホログラムに基づいたフィルタ
−を用いて行なうことにより得られたニュ−ラルネット
ワ−クが好適である。光学的に認識分類したいる被検パ
タ−ンと複数の各参照パタ−ンの相関演算は、被検パタ
−ンと各参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を個別に行
なうことにより得られた強度パタ−ンを、再び、光学的
に個別にフ−リエ変換して行なうか、或いは、被検パタ
−ンと各参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を一括して
行なうことにより得られた強度パタ−ンを、再び、光学
的に一括してフ−リエ変換して行なったニュ−ラルネッ
トワ−クが好適である。更に、光学的に認識分類したい
被検パタ−ンと複数の各参照パタ−ンとの相関演算は、
光透過率分布或いは光反射率分布で表わされた被検パタ
−ンと各参照パタ−ンを重ね、インコヒ−レント光で照
射し、反射し或いは透過してきた光量をとることによ
り、得られたニュ−ラルネットが好適である。
【００１３】
【作用】本発明のニュ−ラルネットワ−クの構成による
と、光学的相関系の画像表示装置からの透過光又は反射
光に揺らぎが生じることが原因で得られる相関出力光強
度に応じた値にバラツキがあっても、相関出力光強度に
応じた値を被検パタ−ン又は被検パタ−ンと１つ以上の
参照パタ−ンとを構成する画素数に対応する値で、規格
化することにより、被検パタ−ンと欠損被検パタ−ンの
ニュ−ラルネットワ−クの入力パタ−ンは、ほぼ同じも
のとなり、被検パタ−ンを認識分類できるカテゴリ−数
の減少もなくなり、欠損被検パタ−ンの認識分類に対す
る性能も高まる。そして、欠損被検パタ−ンについて別
に学習をする必要もなく、学習時間も少なくて済み、欠
損被検パタ−ンの認識も比較的に容易に且つ効率的に行
なうことができる。
と、光学的相関系の画像表示装置からの透過光又は反射
光に揺らぎが生じることが原因で得られる相関出力光強
度に応じた値にバラツキがあっても、相関出力光強度に
応じた値を被検パタ−ン又は被検パタ−ンと１つ以上の
参照パタ−ンとを構成する画素数に対応する値で、規格
化することにより、被検パタ−ンと欠損被検パタ−ンの
ニュ−ラルネットワ−クの入力パタ−ンは、ほぼ同じも
のとなり、被検パタ−ンを認識分類できるカテゴリ−数
の減少もなくなり、欠損被検パタ−ンの認識分類に対す
る性能も高まる。そして、欠損被検パタ−ンについて別
に学習をする必要もなく、学習時間も少なくて済み、欠
損被検パタ−ンの認識も比較的に容易に且つ効率的に行
なうことができる。
【００１４】次に、本発明のニュ−ラルネットワ−クを
具体的に実施例により説明するが、本発明はそれらによ
って限定されるものではない。
具体的に実施例により説明するが、本発明はそれらによ
って限定されるものではない。
【００１５】
【実施例１】図１は、本発明のニュ−ラルネットワ−ク
の１例を具体的構成を示す模式的構成図である。ここ
で、ユニットで構成されているニュ−ラルネットワ−ク
の部分は、既知の通りであるので省略し、ここでは、先
ず、ニュ−ラルネットワ−クの前処理に当る光学的相関
系の部分に着目し、その光学的相関系の光束について詳
細な説明を行なう。従って、図１には、ニュ−ラルネッ
トワ−クの前処理に当る光学的相関系の模式的構成図を
示す。
の１例を具体的構成を示す模式的構成図である。ここ
で、ユニットで構成されているニュ−ラルネットワ−ク
の部分は、既知の通りであるので省略し、ここでは、先
ず、ニュ−ラルネットワ−クの前処理に当る光学的相関
系の部分に着目し、その光学的相関系の光束について詳
細な説明を行なう。従って、図１には、ニュ−ラルネッ
トワ−クの前処理に当る光学的相関系の模式的構成図を
示す。
【００１６】図１の光学的相関系の模式的構成図におい
て、光学的相関系は、画像出力手段１、光学的フ−リエ
変換手段２、画像出力手段３、光学的フ−リエ変換手段
４、光検出手段５とから本質的に構成されている合同フ
−リエ変換光学系である。
て、光学的相関系は、画像出力手段１、光学的フ−リエ
変換手段２、画像出力手段３、光学的フ−リエ変換手段
４、光検出手段５とから本質的に構成されている合同フ
−リエ変換光学系である。
【００１７】次に前記構成について簡単に説明する。画
像表示装置１６に描かれた認識分類したい被検パタ−ン
１つと複数の参照パタ−ン群をレ−ザ１１から出射され
たコヒ−レント光束１２で同時に読み出し、画像表示装
置１６を通過した光束１２は、次にビ−ムスプリッタ−
１５に入射し、光束１７、そして光束１８に分けられ
る。光束１８は、フ−リエ変換レンズ２１によりスクリ
−ン３１上に合同フ−リエ変換パタ−ンを作る。
像表示装置１６に描かれた認識分類したい被検パタ−ン
１つと複数の参照パタ−ン群をレ−ザ１１から出射され
たコヒ−レント光束１２で同時に読み出し、画像表示装
置１６を通過した光束１２は、次にビ−ムスプリッタ−
１５に入射し、光束１７、そして光束１８に分けられ
る。光束１８は、フ−リエ変換レンズ２１によりスクリ
−ン３１上に合同フ−リエ変換パタ−ンを作る。
【００１８】この合同フ−リエ変換パタ−ンを２次元光
電変換素子３２で読み込み、画像処理及び液晶駆動回路
３３により、電気アドレス型の液晶ライトバルブ３５上
に描き、光束３７で読み出し、フ−リエ変換レンズ４１
により、再びフ−リエ変換し、スクリ−ン４２上の相関
出力光強度を２次元光電変換素子４３により検出し、コ
ンピュ−タ５１内にメモリ−する。一方、光束１７は、
レンズ５４によりスクリ−ン５３上に被検パタ−ンと複
数の参照パタ−ン群の像を結像する。
電変換素子３２で読み込み、画像処理及び液晶駆動回路
３３により、電気アドレス型の液晶ライトバルブ３５上
に描き、光束３７で読み出し、フ−リエ変換レンズ４１
により、再びフ−リエ変換し、スクリ−ン４２上の相関
出力光強度を２次元光電変換素子４３により検出し、コ
ンピュ−タ５１内にメモリ−する。一方、光束１７は、
レンズ５４によりスクリ−ン５３上に被検パタ−ンと複
数の参照パタ−ン群の像を結像する。
【００１９】スクリ−ン５３上に結像された被検パタ−
ンと複数の各参照パタ−ン群の各々の光強度は、２次元
光電変換素子５２により、２次元光電変換素子４３とほ
ぼ同じタイミングで、読み込み、コンピュ−タ５１内に
メモリ−する。ここで、コンピュ−タ５１内にメモリ−
された被検パタ−ンと各参照パタ−ンの各々の相関出力
光強度と、光束１７による被検パタ−ンと複数の各参照
パタ−ン群の各々の光強度は、コンピュ−タ５１内にメ
モリ−されるが、メモリ−されるのは、これらに限ら
ず、得られた光強度に対応した値、例えば、ＣＣＤのよ
うに、受光した光強度を８ビットの２５６階調で表わし
たものや、フォトデイテクタ−などのように、光強度を
線形的に受光したものもメモリ−する。
ンと複数の各参照パタ−ン群の各々の光強度は、２次元
光電変換素子５２により、２次元光電変換素子４３とほ
ぼ同じタイミングで、読み込み、コンピュ−タ５１内に
メモリ−する。ここで、コンピュ−タ５１内にメモリ−
された被検パタ−ンと各参照パタ−ンの各々の相関出力
光強度と、光束１７による被検パタ−ンと複数の各参照
パタ−ン群の各々の光強度は、コンピュ−タ５１内にメ
モリ−されるが、メモリ−されるのは、これらに限ら
ず、得られた光強度に対応した値、例えば、ＣＣＤのよ
うに、受光した光強度を８ビットの２５６階調で表わし
たものや、フォトデイテクタ−などのように、光強度を
線形的に受光したものもメモリ−する。
【００２０】次に、被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの
相関出力を得るためのそれらの相関出力光強度の決定方
法について説明する。例えば、参照画像群として、５つ
の文字パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖを選定し、認識分類
したい文字パタ−ンをＨとして、図３に示すように、５
つの文字パタ−ンを同心円上に、認識分類したいパタ−
ンを同心円の中心に、画像表示装置１６上に描いたとす
る。この場合、２次元光電変換素子４３の出力、即ち、
文字パタ−ンＨと各参照パタ−ンとの相関出力は、画像
表示装置１６上に描かれた対応する各参照パタ−ン位置
に現れ、図４に示すように、相関出力光強度として検出
される。ここでは、相関出力光強度のピ−ク値の大きい
ものほど、大きい丸印で示す。また、ここでは、参照パ
タ−ンをＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖの５パタ−ンとしたが、そ
れは、説明を簡単にするためであり、参照パタ−ンとそ
の数は、Ａ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖのみ、又は５パタ−ンのみ
と限定されたものでは、ない。
相関出力を得るためのそれらの相関出力光強度の決定方
法について説明する。例えば、参照画像群として、５つ
の文字パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖを選定し、認識分類
したい文字パタ−ンをＨとして、図３に示すように、５
つの文字パタ−ンを同心円上に、認識分類したいパタ−
ンを同心円の中心に、画像表示装置１６上に描いたとす
る。この場合、２次元光電変換素子４３の出力、即ち、
文字パタ−ンＨと各参照パタ−ンとの相関出力は、画像
表示装置１６上に描かれた対応する各参照パタ−ン位置
に現れ、図４に示すように、相関出力光強度として検出
される。ここでは、相関出力光強度のピ−ク値の大きい
ものほど、大きい丸印で示す。また、ここでは、参照パ
タ−ンをＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖの５パタ−ンとしたが、そ
れは、説明を簡単にするためであり、参照パタ−ンとそ
の数は、Ａ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖのみ、又は５パタ−ンのみ
と限定されたものでは、ない。
【００２１】以上のようにして得られた相関出力光強度
のピ−ク値は、コンピュ−タ５１内にメモリ−される。
尚、図４で、光軸上に現れる自己相関は、ここでは、関
係がないので省略してある。
のピ−ク値は、コンピュ−タ５１内にメモリ−される。
尚、図４で、光軸上に現れる自己相関は、ここでは、関
係がないので省略してある。
【００２２】さて、一般的に相関出力は、２つのパタ−
ンをＡ（ｘ、ｙ）、Ｂ（ｘ、ｙ）とした時、以下に示さ
れる式で表わされる。 Ｉ(x’,y’)＝∬A(x,y)B*(X’-X,Y’-Y)dxdy・・・・・・・・・・(1) ここで、＊は、複素共役量を表わす。（１）式から分
かるように、相関出力は、１次元方向にパタ−ンの大き
さの２倍の広がりを有し、従って、相関出力の取り方
は、前記のピ−ク値以外に、相関出力の広がりに応じた
受光範囲の全光量、或いは、その平均光量をとっても、
パタ−ンの相関度を表わした情報として同様な扱いをす
ることができる。
ンをＡ（ｘ、ｙ）、Ｂ（ｘ、ｙ）とした時、以下に示さ
れる式で表わされる。 Ｉ(x’,y’)＝∬A(x,y)B*(X’-X,Y’-Y)dxdy・・・・・・・・・・(1) ここで、＊は、複素共役量を表わす。（１）式から分
かるように、相関出力は、１次元方向にパタ−ンの大き
さの２倍の広がりを有し、従って、相関出力の取り方
は、前記のピ−ク値以外に、相関出力の広がりに応じた
受光範囲の全光量、或いは、その平均光量をとっても、
パタ−ンの相関度を表わした情報として同様な扱いをす
ることができる。
【００２３】図５に相関光量分布がどのようになるかを
模式的に表わすが、２つのパタ−ンの重なり具合を紙面
の上下方向にずらせて、表現してある。このとき、パタ
−ンＥとＨの相関光量は、図５（ａ）に示すように、完
全に重なったとき、ピ−ク値となり、図５（ｂ）のよう
に、パタ−ンの大きさだけずれるとパタ−ンＨの１つの
縦棒とパタ−ンＥの縦棒が重なるので、ピ−ク値より小
さい相関光量が得られる。図５（ｃ）は、このようにし
てできたパタ−ンＥとパタ−ンＨの相関光量分布を示し
たもので、中央の大きい丸が、ピ−ク量、上下の小さい
丸が横棒の反応、横の小さい丸が縦棒の反応を各々示し
ている。従って、これらの全光量或いは平均光量中に
は、ピ−ク光量には見られない各パタ−ンの特徴がより
よく、反映された情報を得ることになる。
模式的に表わすが、２つのパタ−ンの重なり具合を紙面
の上下方向にずらせて、表現してある。このとき、パタ
−ンＥとＨの相関光量は、図５（ａ）に示すように、完
全に重なったとき、ピ−ク値となり、図５（ｂ）のよう
に、パタ−ンの大きさだけずれるとパタ−ンＨの１つの
縦棒とパタ−ンＥの縦棒が重なるので、ピ−ク値より小
さい相関光量が得られる。図５（ｃ）は、このようにし
てできたパタ−ンＥとパタ−ンＨの相関光量分布を示し
たもので、中央の大きい丸が、ピ−ク量、上下の小さい
丸が横棒の反応、横の小さい丸が縦棒の反応を各々示し
ている。従って、これらの全光量或いは平均光量中に
は、ピ−ク光量には見られない各パタ−ンの特徴がより
よく、反映された情報を得ることになる。
【００２４】従って、相関出力光強度を２次元光電変換
素子を用いて、検出する場合、相関出力光強度のピ−ク
値を、最大光量を超える範囲で受光し、相関出力光強度
の弱い部分を強調することにより、ピ−ク光量には見ら
れない各パタ−ンの特徴を強調し、よりよく反映した情
報を得ることができる。
素子を用いて、検出する場合、相関出力光強度のピ−ク
値を、最大光量を超える範囲で受光し、相関出力光強度
の弱い部分を強調することにより、ピ−ク光量には見ら
れない各パタ−ンの特徴を強調し、よりよく反映した情
報を得ることができる。
【００２５】次に、コンピュ−タ５１内にメモリ−され
た被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの各々の相関出力光
強度は、光束１７による被検パタ−ンと複数の各参照パ
タ−ン群の各々の光強度で、コンピュ−タ５１により規
格化され、ニュ−ラルネットワ−クの入力層の各ユニッ
トに入力されるわけであるが、ここでは、前記の規格化
方法について説明する。
た被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの各々の相関出力光
強度は、光束１７による被検パタ−ンと複数の各参照パ
タ−ン群の各々の光強度で、コンピュ−タ５１により規
格化され、ニュ−ラルネットワ−クの入力層の各ユニッ
トに入力されるわけであるが、ここでは、前記の規格化
方法について説明する。
【００２６】規格化方法には、規格化方法ａとして、被
検パタ−ンと各参照パタ−ンの各々の相関出力光強度を
光束１７による被検パタ−ンの光強度で規格化する方法
があり、規格化方法ｂとして、被検パタ−ンと各参照パ
タ−ンの各々の相関出力光強度を、被検パタ−ンと各参
照パタ−ンのうちの１つ或いは１つ以上の参照パタ−ン
との、透過光又は反射光の強度に応じた値の和で、各々
規格化する方法がある。この２種類の規格化方法のう
ち、先ず、前者の規格化方法ａは、欠損パタ−ンをニュ
−ラルネットワ−クを用いて認識させる場合、また、被
検パタ−ンを透過する光又は反射する光が、揺らいでい
る際に、非常に有効な手段である。
検パタ−ンと各参照パタ−ンの各々の相関出力光強度を
光束１７による被検パタ−ンの光強度で規格化する方法
があり、規格化方法ｂとして、被検パタ−ンと各参照パ
タ−ンの各々の相関出力光強度を、被検パタ−ンと各参
照パタ−ンのうちの１つ或いは１つ以上の参照パタ−ン
との、透過光又は反射光の強度に応じた値の和で、各々
規格化する方法がある。この２種類の規格化方法のう
ち、先ず、前者の規格化方法ａは、欠損パタ−ンをニュ
−ラルネットワ−クを用いて認識させる場合、また、被
検パタ−ンを透過する光又は反射する光が、揺らいでい
る際に、非常に有効な手段である。
【００２７】仮に、欠損又は無欠損な被検パタ−ンＨの
参照パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖに対する相関出力光強
度を各々Ｉ(ha),Ｉ(he),Ｉ(hn),Ｉ(ht),Ｉ(hv)とし、そ
して、２次元光電変換素子５２により得られる。欠損又
は無欠損な被検パタ−ンＨの透過光又は反射光の量を、
Ｉ( h)とする。前出願のニュ−ラルネットワ−クでは、
前記の得られた各々の相関出力光強度Ｉ(ha),Ｉ(he),Ｉ
(hn),Ｉ(ht),Ｉ(hv)をそのまま入力し、教師付き学習を
行なって、パタ−ン認識を行なっていた。
参照パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖに対する相関出力光強
度を各々Ｉ(ha),Ｉ(he),Ｉ(hn),Ｉ(ht),Ｉ(hv)とし、そ
して、２次元光電変換素子５２により得られる。欠損又
は無欠損な被検パタ−ンＨの透過光又は反射光の量を、
Ｉ( h)とする。前出願のニュ−ラルネットワ−クでは、
前記の得られた各々の相関出力光強度Ｉ(ha),Ｉ(he),Ｉ
(hn),Ｉ(ht),Ｉ(hv)をそのまま入力し、教師付き学習を
行なって、パタ−ン認識を行なっていた。
【００２８】然し乍ら、通常、被検パタ−ンが欠損して
いたときに得られる相関出力光強度は、被検パタ−ンが
欠損していないときに得られる相関出力光強度と比べ
て、欠損した分に応じて低いものとなる。従って、前記
の低い相関出力光強度もニュ−ラルネットワ−クに入力
していたのでは、同じパタ−ンを認識させるのに、被検
パタ−ンが欠損した場合も考慮した多数の相関出力光強
度を入力し、学習しなければならなく、多くの学習時間
を要していた。また、構成の決まったニュ−ラルネット
ワ−クにおいて、無欠損な被検パタ−ンを認識分類でき
るカテゴリ−数は、決まっているものとする。そして、
そこに、欠損被検パタ−ンについても認識ができるよう
に学習させ、欠損被検パタ−ンをあるカテゴリ−に属さ
せることとする。すると、カテゴリ−数は、無欠損な被
検パタ−ンを認識できるカテゴリ−数に比べて、減少し
てしまい、ニュ−ラルネットワ−クのパタ−ン認識にお
ける性能を落としていた。
いたときに得られる相関出力光強度は、被検パタ−ンが
欠損していないときに得られる相関出力光強度と比べ
て、欠損した分に応じて低いものとなる。従って、前記
の低い相関出力光強度もニュ−ラルネットワ−クに入力
していたのでは、同じパタ−ンを認識させるのに、被検
パタ−ンが欠損した場合も考慮した多数の相関出力光強
度を入力し、学習しなければならなく、多くの学習時間
を要していた。また、構成の決まったニュ−ラルネット
ワ−クにおいて、無欠損な被検パタ−ンを認識分類でき
るカテゴリ−数は、決まっているものとする。そして、
そこに、欠損被検パタ−ンについても認識ができるよう
に学習させ、欠損被検パタ−ンをあるカテゴリ−に属さ
せることとする。すると、カテゴリ−数は、無欠損な被
検パタ−ンを認識できるカテゴリ−数に比べて、減少し
てしまい、ニュ−ラルネットワ−クのパタ−ン認識にお
ける性能を落としていた。
【００２９】然し乍ら、本発明のニュ−ラルネットワ−
クでは、以下の式で表わされる規格化した値（規格化方
法ａでは、被検パタ−ンの透過光又は反射光の量は規格
化する）を、入力層の各ユニットに入力し、教師付き学
習を行なったり、パタ−ン認識を行なう。 Ｉ1(ha)＝Ｉ(ha)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(２) Ｉ1(he)＝Ｉ(he)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(３) Ｉ1(hh)＝Ｉ(hh)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(４) Ｉ1(ht)＝Ｉ(ht)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(５) Ｉ1(hv)＝Ｉ(hv)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(６)
クでは、以下の式で表わされる規格化した値（規格化方
法ａでは、被検パタ−ンの透過光又は反射光の量は規格
化する）を、入力層の各ユニットに入力し、教師付き学
習を行なったり、パタ−ン認識を行なう。 Ｉ1(ha)＝Ｉ(ha)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(２) Ｉ1(he)＝Ｉ(he)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(３) Ｉ1(hh)＝Ｉ(hh)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(４) Ｉ1(ht)＝Ｉ(ht)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(５) Ｉ1(hv)＝Ｉ(hv)／Ｉ( h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(６)
【００３０】次に、何故 前記の(２)(３)(４)(５)(６)
式で示される規格化された値をニュ−ラルネットワ−ク
に入力することにより、前記のように、欠損パタ−ンを
ニュ−ラルネットワ−クを用いて認識させる場合に、被
検パタ−ンを透過又は反射する光が揺らいで、得られる
相関出力光強度にバラツキが生じる際に非常に有効な手
段であるのかを、次に説明する。
式で示される規格化された値をニュ−ラルネットワ−ク
に入力することにより、前記のように、欠損パタ−ンを
ニュ−ラルネットワ−クを用いて認識させる場合に、被
検パタ−ンを透過又は反射する光が揺らいで、得られる
相関出力光強度にバラツキが生じる際に非常に有効な手
段であるのかを、次に説明する。
【００３１】例えば、無欠損の被検パタ−ンＨと参照パ
タ−ンＡから得られる相関出力光強度は、Ｉｎ(ha)と
し、そして、無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射光
の量は、Ｉｎ( h)とする。ここで、仮に、被検パタ−ン
Ｈの一部が欠損していたとしよう。そして、この時得る
ことのできる欠損被検パタ−ンＨの参照パタ−ンＡに対
する相関出力光強度が、Ｉｎ(ha)よりも、△Ｉｎ(ha)だ
け小さいものとする。つまり、被検パタ−ンＨが欠損し
た分だけ、相関出力光強度が、Ｉｎ(ha)よりも、△Ｉｎ
(ha)だけ落ちたものとする。
タ−ンＡから得られる相関出力光強度は、Ｉｎ(ha)と
し、そして、無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射光
の量は、Ｉｎ( h)とする。ここで、仮に、被検パタ−ン
Ｈの一部が欠損していたとしよう。そして、この時得る
ことのできる欠損被検パタ−ンＨの参照パタ−ンＡに対
する相関出力光強度が、Ｉｎ(ha)よりも、△Ｉｎ(ha)だ
け小さいものとする。つまり、被検パタ−ンＨが欠損し
た分だけ、相関出力光強度が、Ｉｎ(ha)よりも、△Ｉｎ
(ha)だけ落ちたものとする。
【００３２】また、このとき得ることができる欠損被検
パタ−ンＨの透過光又は反射光の量は、Ｉｎ(h)より
も、△Ｉｎ(h)だけ小さいものとする。即ち、被検パタ
−ンＨが欠損した分だけ被検パタ−ンＨの透過光又は反
射光量が、Ｉｎ( h)よりも△Ｉｎ( h)だけ落ちたものと
する。以上より、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られ
る相関出力光強度は、 Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)・・・・・・・・・・・・・・・(７） また、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られる欠損被検
パタ−ンＨの透過光又は反射光量は、 Ｉｎ(h)−△Ｉｎ(h)・・・・・・・・・・・・・・・・・(８） である。
パタ−ンＨの透過光又は反射光の量は、Ｉｎ(h)より
も、△Ｉｎ(h)だけ小さいものとする。即ち、被検パタ
−ンＨが欠損した分だけ被検パタ−ンＨの透過光又は反
射光量が、Ｉｎ( h)よりも△Ｉｎ( h)だけ落ちたものと
する。以上より、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られ
る相関出力光強度は、 Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)・・・・・・・・・・・・・・・(７） また、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られる欠損被検
パタ−ンＨの透過光又は反射光量は、 Ｉｎ(h)−△Ｉｎ(h)・・・・・・・・・・・・・・・・・(８） である。
【００３３】（７）（８）式を用いて、（２）式に従っ
て規格化を行なうと、 [Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]／[Ｉｎ(h)−△Ｉｎ(h)]＝ {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{１／Ｉｎ(h)}／[１−{△Ｉｎ(h)／Ｉｎ(h)}]・・・・(9) ここで、Ｉｎ(h)＞△Ｉｎ(h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(10) は、常に成立するので、（９）式は、 {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{１／Ｉｎ(h)}*[１＋{△Ｉｎ(h)／Ｉｎ(h)}]・・・・(11) となる。（１１）式について考えてみると、 {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{１／Ｉｎ(h)}・・・・・・・・(12) は、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られる相関出力光
強度を無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射光量で規
格化したことを表わしている。
て規格化を行なうと、 [Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]／[Ｉｎ(h)−△Ｉｎ(h)]＝ {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{１／Ｉｎ(h)}／[１−{△Ｉｎ(h)／Ｉｎ(h)}]・・・・(9) ここで、Ｉｎ(h)＞△Ｉｎ(h)・・・・・・・・・・・・・・・・・・(10) は、常に成立するので、（９）式は、 {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{１／Ｉｎ(h)}*[１＋{△Ｉｎ(h)／Ｉｎ(h)}]・・・・(11) となる。（１１）式について考えてみると、 {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{１／Ｉｎ(h)}・・・・・・・・(12) は、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られる相関出力光
強度を無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射光量で規
格化したことを表わしている。
【００３４】従って、（１１）式は、被検パタ−ンＨが
無欠損又は欠損した時に得られた相関出力光強度を、得
られた相関出力光強度に対応した無欠損、又は欠損した
被検パタ−ンＨの透過光又は反射光量で規格化したもの
は、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られる相関出力光
強度を無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射光量で規
格化した値と比べて、 {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{△Ｉｎ(h)}／[Ｉｎ(h)2}・・・・(１３) だけ大きいものとなることを意味している。ここで、被
検パタ−ンＨが欠損した時としない時に得られる相関出
力光強度を常に無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射
光量で規格化した場合、それらの比率というものは、常
に、規格化しない時の相関出力光強度の比率となってし
まう。
無欠損又は欠損した時に得られた相関出力光強度を、得
られた相関出力光強度に対応した無欠損、又は欠損した
被検パタ−ンＨの透過光又は反射光量で規格化したもの
は、被検パタ−ンＨが欠損した時に得られる相関出力光
強度を無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射光量で規
格化した値と比べて、 {Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)}*{△Ｉｎ(h)}／[Ｉｎ(h)2}・・・・(１３) だけ大きいものとなることを意味している。ここで、被
検パタ−ンＨが欠損した時としない時に得られる相関出
力光強度を常に無欠損被検パタ−ンＨの透過光又は反射
光量で規格化した場合、それらの比率というものは、常
に、規格化しない時の相関出力光強度の比率となってし
まう。
【００３５】従って、規格化した結果、（１３）式の
分、大きくなっただけ、被検パタ−ンＨが、欠損した時
としない時の相関出力光強度の比が、小さくなったとい
うことになる。従って、被検パタ−ンＨが、欠損した時
としない時の相関出力光強度の差は、規格化することに
より殆どなくなり、ニュ−ラルネットワ−クに入力され
る。従って、本来、欠損被検パタ−ンの認識のために減
少していた認識分類できるカテゴリ−数は、殆ど減少す
ることがなくなる。また、欠損被検パタ−ンを認識する
ことができるニュ−ラルネットワ−クを形成するための
学習時間は、被検パタ−ンについて、別の学習をする必
要がなくなったために、少なくてすみ、欠損被検パタ−
ンの認識も容易に且つ効率的に行なうことができる。
分、大きくなっただけ、被検パタ−ンＨが、欠損した時
としない時の相関出力光強度の比が、小さくなったとい
うことになる。従って、被検パタ−ンＨが、欠損した時
としない時の相関出力光強度の差は、規格化することに
より殆どなくなり、ニュ−ラルネットワ−クに入力され
る。従って、本来、欠損被検パタ−ンの認識のために減
少していた認識分類できるカテゴリ−数は、殆ど減少す
ることがなくなる。また、欠損被検パタ−ンを認識する
ことができるニュ−ラルネットワ−クを形成するための
学習時間は、被検パタ−ンについて、別の学習をする必
要がなくなったために、少なくてすみ、欠損被検パタ−
ンの認識も容易に且つ効率的に行なうことができる。
【００３６】以上のことは、他の被検パタ−ン又は参照
パタ−ンについても、同様であるので、明白であるの
で、ここでは省略する。次に、規格化方法ｂについて、
説明する。規格化方法ｂは、欠損パタ−ンをニュ−ラル
ネットワ−クを用いて認識させる場合において、非常に
有効な手段であり、且つ、被検パタ−ン、参照パタ−ン
の透過光量又は反射光量の揺らぎを考慮したものであ
る。
パタ−ンについても、同様であるので、明白であるの
で、ここでは省略する。次に、規格化方法ｂについて、
説明する。規格化方法ｂは、欠損パタ−ンをニュ−ラル
ネットワ−クを用いて認識させる場合において、非常に
有効な手段であり、且つ、被検パタ−ン、参照パタ−ン
の透過光量又は反射光量の揺らぎを考慮したものであ
る。
【００３７】規格化方法ｂの手順は、規格化方法ａのよ
うに、被検パタ−ンをＨ、参照パタ−ンをＡ、Ｅ、Ｎ、
Ｔ、Ｖとした時、欠損又は無欠損なひけんパタ−ンＨの
参照パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖに対する相関出力光強
度は、各々Ｉ(ha),Ｉ(he),Ｉ(hn),Ｉ(ht),Ｉ(hv)とし、
そして、２次元光電変換素子５２により得られる。欠損
又は無欠損な被検パタ−ンＨの透過光又は反射光の量
は、Ｉ( h)である。また、規格化方法ｂでは、２次元光
電変換素子５２により被検パタ−ンだけではなく、参照
パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖの透過又は反射光量である
各々Ｉr(a),Ｉr(e),Ｉr(n),Ｉr(t),Ｉr(v)も検出し、コ
ンピュ−タ５１にメモリ−する。
うに、被検パタ−ンをＨ、参照パタ−ンをＡ、Ｅ、Ｎ、
Ｔ、Ｖとした時、欠損又は無欠損なひけんパタ−ンＨの
参照パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖに対する相関出力光強
度は、各々Ｉ(ha),Ｉ(he),Ｉ(hn),Ｉ(ht),Ｉ(hv)とし、
そして、２次元光電変換素子５２により得られる。欠損
又は無欠損な被検パタ−ンＨの透過光又は反射光の量
は、Ｉ( h)である。また、規格化方法ｂでは、２次元光
電変換素子５２により被検パタ−ンだけではなく、参照
パタ−ンＡ、Ｅ、Ｎ、Ｔ、Ｖの透過又は反射光量である
各々Ｉr(a),Ｉr(e),Ｉr(n),Ｉr(t),Ｉr(v)も検出し、コ
ンピュ−タ５１にメモリ−する。
【００３８】以上の、光学的相関系で得られた各値を用
いて、規格化方法ｂでは、以下の式で表わされる規格化
を行ない、その規格化した値を、教師付き学習を行なっ
たり、パタ−ン認識を行なう際に、ニュ−ラルネットワ
−ク入力層の各ユニットに各々入力する。 Ｉ2(ha)＝Ｉ(ha)／{Ｉ( h)＋Ｉr(a)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１４) Ｉ2(he)＝Ｉ(he)／{Ｉ( h)＋Ｉr(e)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１５) Ｉ2(hh)＝Ｉ(hN)／{Ｉ( h)＋Ｉr(N)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１６) Ｉ2(ht)＝Ｉ(ht)／{Ｉ( h)＋Ｉr(t)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１７) Ｉ2(hv)＝Ｉ(hv)／{Ｉ( h)＋Ｉr(v)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１８)
いて、規格化方法ｂでは、以下の式で表わされる規格化
を行ない、その規格化した値を、教師付き学習を行なっ
たり、パタ−ン認識を行なう際に、ニュ−ラルネットワ
−ク入力層の各ユニットに各々入力する。 Ｉ2(ha)＝Ｉ(ha)／{Ｉ( h)＋Ｉr(a)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１４) Ｉ2(he)＝Ｉ(he)／{Ｉ( h)＋Ｉr(e)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１５) Ｉ2(hh)＝Ｉ(hN)／{Ｉ( h)＋Ｉr(N)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１６) Ｉ2(ht)＝Ｉ(ht)／{Ｉ( h)＋Ｉr(t)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１７) Ｉ2(hv)＝Ｉ(hv)／{Ｉ( h)＋Ｉr(v)}・・・・・・・・・・・・・・・・・(１８)
【００３９】それでは、何故前記の(１４)(１５)(１６)
(１７)(１８)式で示される規格化された値をニュ−ラル
ネットワ−クに入力することで、欠損パタ−ンをニュ−
ラルネットワ−クを用いて認識又は参照パタ−ンの透過
又は反射する光が揺らいでいる際に、非常に有効な手段
であるのか、次に説明する。また、ここでは、説明を簡
単にするために、被検パタ−ンと１つの透過又は反射光
量の和としているが、参照パタ−ンは１つ以上としても
同様な扱いが可能である。
(１７)(１８)式で示される規格化された値をニュ−ラル
ネットワ−クに入力することで、欠損パタ−ンをニュ−
ラルネットワ−クを用いて認識又は参照パタ−ンの透過
又は反射する光が揺らいでいる際に、非常に有効な手段
であるのか、次に説明する。また、ここでは、説明を簡
単にするために、被検パタ−ンと１つの透過又は反射光
量の和としているが、参照パタ−ンは１つ以上としても
同様な扱いが可能である。
【００４０】規格化方法ａの時の説明と同様に、無欠損
な被検パタ−ンＨと参照パタ−ンＡの間で、得られる相
関出力光強度をＩｎ(ha)とし、そして、無欠損被検パタ
−ンＨの透過又は反射光量は、Ｉｎ( h)とする。また、
被検パタ−ンＨが欠損したり、参照パタ−ンＡの透過又
は反射光量が揺らいでいる時に、得ることができる欠損
被検パタ−ンＨの参照パタ−ンＡに対する相関出力光強
度は、Ｉｎ(ha)よりも△Ｉｎ(ha)だけ小さいものとし、
また、この時得ることができる欠損被検パタ−ンＨの透
過又は反射光量は、Ｉｎ(h)よりも△Ｉｎ(h)だけ小さい
ものとする。
な被検パタ−ンＨと参照パタ−ンＡの間で、得られる相
関出力光強度をＩｎ(ha)とし、そして、無欠損被検パタ
−ンＨの透過又は反射光量は、Ｉｎ( h)とする。また、
被検パタ−ンＨが欠損したり、参照パタ−ンＡの透過又
は反射光量が揺らいでいる時に、得ることができる欠損
被検パタ−ンＨの参照パタ−ンＡに対する相関出力光強
度は、Ｉｎ(ha)よりも△Ｉｎ(ha)だけ小さいものとし、
また、この時得ることができる欠損被検パタ−ンＨの透
過又は反射光量は、Ｉｎ(h)よりも△Ｉｎ(h)だけ小さい
ものとする。
【００４１】また、規格化方法ｂでは、参照パタ−ンの
透過又は反射光量の揺らぎも考慮するので、参照パタ−
ンＡの透過又は反射光量の平均値をＩy(a)、そして、参
照パタ−ンＡの透過又は反射光量が△Ｉy(a)だけ小さい
ものとする。但し、ここでは、参照パタ−ンＡの透過又
は反射光量の揺らぎに対する基準値を平均値Ｉy(a)とし
ているが、これは、説明を簡単にするためであり、基準
値は、これに限定されるもんではない。以上に示した値
を用いて、（１４）式に従って規格化を行なうと、
透過又は反射光量の揺らぎも考慮するので、参照パタ−
ンＡの透過又は反射光量の平均値をＩy(a)、そして、参
照パタ−ンＡの透過又は反射光量が△Ｉy(a)だけ小さい
ものとする。但し、ここでは、参照パタ−ンＡの透過又
は反射光量の揺らぎに対する基準値を平均値Ｉy(a)とし
ているが、これは、説明を簡単にするためであり、基準
値は、これに限定されるもんではない。以上に示した値
を用いて、（１４）式に従って規格化を行なうと、
【００４２】 [Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]／[{Ｉｎ(h)−△Ｉｎ(h)}＋{Ｉy(a)−△Ｉy(a)}] ＝ [Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]*[１／{Ｉｎ(h)＋Ｉy(a)}]／ [１−{△Ｉｎ(h)＋△Ｉy(a)}／{Ｉｎ(h)＋Ｉy(a)}]..................(１９) ここで、△Ｉｎ(h)＋△Ｉy(a)＜Ｉｎ(h)＋Ｉy(a)であ
るので、（１９）式は、 [Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]*[１／{Ｉｎ(h)＋Ｉy(a)}]* [１＋{△Ｉｎ(h)＋△Ｉy(a)}／{Ｉｎ(h)＋Ｉy(a)}]..................(２０) となる。（２０）式から分かるように、参照パタ−ンの
透過又は反射光量が揺らいで、△Ｉy(a)が正であったと
しても、[Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]の項は、減少し、ま
た、△Ｉy(a)が負であったとしても、[Ｉｎ(ha)−△Ｉ
ｎ(ha)]の項は、増加することにより、揺らぎを吸収で
きる。
るので、（１９）式は、 [Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]*[１／{Ｉｎ(h)＋Ｉy(a)}]* [１＋{△Ｉｎ(h)＋△Ｉy(a)}／{Ｉｎ(h)＋Ｉy(a)}]..................(２０) となる。（２０）式から分かるように、参照パタ−ンの
透過又は反射光量が揺らいで、△Ｉy(a)が正であったと
しても、[Ｉｎ(ha)−△Ｉｎ(ha)]の項は、減少し、ま
た、△Ｉy(a)が負であったとしても、[Ｉｎ(ha)−△Ｉ
ｎ(ha)]の項は、増加することにより、揺らぎを吸収で
きる。
【００４３】欠損被検パタ−ンの効果は、規格化方法ａ
で示してあるので、省略する。また、以上のことは、他
の被検パタ−ン又は参照パタ−ンについても同様であ
り、１つ以上の参照パタ−ンと被検パタ−ンとの透過又
は反射光の和で規格化しても同様であることは、明白で
あるので、ここでは、省略する。上記のおいては、相関
出力光強度の取り方、相関出力光強度の規格化に仕方に
ついて述べたが、何れの方法をとり、何れの方法と組合
わせて、ニュ−ラルネットワ−クの入力値を決めたとし
ても、従来のニュ−ラルネットワ−クと比べれば、学習
時間の効率の良さ、パタ−ン認識での性能の高さ、特
に、欠損パタ−ンや光量の揺らぎに対する認識能力の高
さの点で、歴然とした差があることは、上記の説明より
明らかである。
で示してあるので、省略する。また、以上のことは、他
の被検パタ−ン又は参照パタ−ンについても同様であ
り、１つ以上の参照パタ−ンと被検パタ−ンとの透過又
は反射光の和で規格化しても同様であることは、明白で
あるので、ここでは、省略する。上記のおいては、相関
出力光強度の取り方、相関出力光強度の規格化に仕方に
ついて述べたが、何れの方法をとり、何れの方法と組合
わせて、ニュ−ラルネットワ−クの入力値を決めたとし
ても、従来のニュ−ラルネットワ−クと比べれば、学習
時間の効率の良さ、パタ−ン認識での性能の高さ、特
に、欠損パタ−ンや光量の揺らぎに対する認識能力の高
さの点で、歴然とした差があることは、上記の説明より
明らかである。
【００４４】
【実施例２】この実施例は、相関演算を行なう部分がフ
−リエ変換ホログラムに基ずいたフィルタ−を用いたニ
ュ−ラルネットワ−クを示す。これは、マッチドフィル
タ−を用いた相関系によるニュ−ラルネットワ−クを説
明する。図６は、既知のマッチドフィルタ−を再生する
光学系を示す。マッチドフィルタ−６１は、予め複数の
参照パタ−ンを光学的にフ−リエ変換したパタ−ンを、
各参照パタ−ン毎に平面波の照射方向を変えながら多重
記録したものを用いる。
−リエ変換ホログラムに基ずいたフィルタ−を用いたニ
ュ−ラルネットワ−クを示す。これは、マッチドフィル
タ−を用いた相関系によるニュ−ラルネットワ−クを説
明する。図６は、既知のマッチドフィルタ−を再生する
光学系を示す。マッチドフィルタ−６１は、予め複数の
参照パタ−ンを光学的にフ−リエ変換したパタ−ンを、
各参照パタ−ン毎に平面波の照射方向を変えながら多重
記録したものを用いる。
【００４５】図６に示すように、レ−ザ１１より出射さ
れた光束１２は、ビ−ムエキスパンダ−１３により適当
な光束径に広げられ、画像表示装置１６に描かれた認識
分類したいパタ−ンを照射する。次に、パタ−ンの複素
振幅分布を有する光束は、ビ−ムスプリッタ−１５に入
射し、透過光と反射光に分けられ、透過光は、フ−リエ
変換レンズ２１によりフ−リエ変換され、マッチドフィ
ルタ−６１上に描かれた多重干渉縞パタ−ンを照射す
る。このとき、認識分類したいパタ−ンと同じ空間周波
数スペクトラムを有する参照パタ−ンからその参照パタ
−ンを作成した時に用いた平面波の方向に回折光が、出
射される。
れた光束１２は、ビ−ムエキスパンダ−１３により適当
な光束径に広げられ、画像表示装置１６に描かれた認識
分類したいパタ−ンを照射する。次に、パタ−ンの複素
振幅分布を有する光束は、ビ−ムスプリッタ−１５に入
射し、透過光と反射光に分けられ、透過光は、フ−リエ
変換レンズ２１によりフ−リエ変換され、マッチドフィ
ルタ−６１上に描かれた多重干渉縞パタ−ンを照射す
る。このとき、認識分類したいパタ−ンと同じ空間周波
数スペクトラムを有する参照パタ−ンからその参照パタ
−ンを作成した時に用いた平面波の方向に回折光が、出
射される。
【００４６】この回折光を集光レンズ２２によりスクリ
−ン３１上に集光すれば、一方の回折光は、参照パタ−
ンと認識分類したいパタ−ンとの相互相関パタ−ンとな
り、他方の回折光は、コンボリュ−ションとなる。そこ
で、各参照パタ−ンによる相互相関出力が表れる位置
は、予め判っているので、その位置の相関出力強度のピ
−ク値或いは全光量は、測定することができ、コンピュ
−タ５１内にメモリ−される。また、ビ−ムスプリッタ
−１５による反射光は、レンズ５４により、スクリ−ン
４２上に被検パタ−ンの複素振幅分布に応じた像を結像
する。
−ン３１上に集光すれば、一方の回折光は、参照パタ−
ンと認識分類したいパタ−ンとの相互相関パタ−ンとな
り、他方の回折光は、コンボリュ−ションとなる。そこ
で、各参照パタ−ンによる相互相関出力が表れる位置
は、予め判っているので、その位置の相関出力強度のピ
−ク値或いは全光量は、測定することができ、コンピュ
−タ５１内にメモリ−される。また、ビ−ムスプリッタ
−１５による反射光は、レンズ５４により、スクリ−ン
４２上に被検パタ−ンの複素振幅分布に応じた像を結像
する。
【００４７】スクリ−ン４２上に結像された被検パタ−
ンの光強度は、２次元光電変換素子５２により、２次元
光電変換素子４３とほぼ同じタイミングで読み込み、コ
ンピュ−タ５１内にメモリ−する。コンピュ−タ５１内
にメモリ−された各値は、実施例１と同様に、コンピュ
−タ５１により規格化され、得られた規格化値は、各々
ニュ−ラルネットワ−クの入力層に入力する。
ンの光強度は、２次元光電変換素子５２により、２次元
光電変換素子４３とほぼ同じタイミングで読み込み、コ
ンピュ−タ５１内にメモリ−する。コンピュ−タ５１内
にメモリ−された各値は、実施例１と同様に、コンピュ
−タ５１により規格化され、得られた規格化値は、各々
ニュ−ラルネットワ−クの入力層に入力する。
【００４８】尚、実施例２による方法では、各参照パタ
−ンの透過又は反射光の光強度を測定することは、出来
ないので、実施例１で示した規格化方法ｂを行なうこと
は出来ない。前記のマッチドフィルタ−には、各参照パ
タ−ン同志のフ−リエ変換成分が重畳されていないの
で、相関出力のコントラスト比が、参照パタ−ンを増加
させることにより低下する程度が少なくなる。従って、
得られる相関出力のダイナミックレンジが低下すること
が少ないので、相関出力光強度、又は、その規格化され
た値の分離度が大きくなり、ニュ−ラルネットワ−クで
認識を行なう際の認識率が高まる。また、同様に、本出
願人が出願した特許願の明細書に示される合同フ−リエ
変換装置によっても、同様な効果をもたらす。
−ンの透過又は反射光の光強度を測定することは、出来
ないので、実施例１で示した規格化方法ｂを行なうこと
は出来ない。前記のマッチドフィルタ−には、各参照パ
タ−ン同志のフ−リエ変換成分が重畳されていないの
で、相関出力のコントラスト比が、参照パタ−ンを増加
させることにより低下する程度が少なくなる。従って、
得られる相関出力のダイナミックレンジが低下すること
が少ないので、相関出力光強度、又は、その規格化され
た値の分離度が大きくなり、ニュ−ラルネットワ−クで
認識を行なう際の認識率が高まる。また、同様に、本出
願人が出願した特許願の明細書に示される合同フ−リエ
変換装置によっても、同様な効果をもたらす。
【００４９】本発明のニュ−ラルネットワ−クは、合同
フ−リエ変換の各参照パタ−ンと認識分類したいパタ−
ンとの合同フ−リエ変換をレンズアレイで個別に同時に
並列的行なうことによっても得られる。また、本発明の
ニュ−ラルネットワ−クを用いると、各参照パタ−ンや
各被検パタ−ンの透過又は反射光の光強度の検出が、実
施例１で示した方法と同様な方法で、画像表示装置を透
過後の複素振幅分布を有する光束をビ−ムスプリッタ−
等を用いて分割することにより、簡単に行なうことがで
きる。また、この光学系で得られるニュ−ラルネットワ
−クの基づく相関出力光強度は、各参照パタ−ン、各被
検パタ−ンの光強度を用いて、実施例１、実施例２で示
す規格化方法ａ及びｂにより、規格化され、ニュ−ラル
ネットワ−クに入力される。
フ−リエ変換の各参照パタ−ンと認識分類したいパタ−
ンとの合同フ−リエ変換をレンズアレイで個別に同時に
並列的行なうことによっても得られる。また、本発明の
ニュ−ラルネットワ−クを用いると、各参照パタ−ンや
各被検パタ−ンの透過又は反射光の光強度の検出が、実
施例１で示した方法と同様な方法で、画像表示装置を透
過後の複素振幅分布を有する光束をビ−ムスプリッタ−
等を用いて分割することにより、簡単に行なうことがで
きる。また、この光学系で得られるニュ−ラルネットワ
−クの基づく相関出力光強度は、各参照パタ−ン、各被
検パタ−ンの光強度を用いて、実施例１、実施例２で示
す規格化方法ａ及びｂにより、規格化され、ニュ−ラル
ネットワ−クに入力される。
【００５０】本発明のニュ−ラルネットワ−クを用いる
と、各参照パタ−ン同志のフ−リエ変換成分が重なり、
参照パタ−ンと認識分類したいパタ−ンとの相互相関強
度のコントラスト比を低下させるという問題がなくな
る。また、実施例１、２共に、コヒ−レント光を用いた
例を示しているが、入力パタ−ンの並進ずれには、強い
ものである。
と、各参照パタ−ン同志のフ−リエ変換成分が重なり、
参照パタ−ンと認識分類したいパタ−ンとの相互相関強
度のコントラスト比を低下させるという問題がなくな
る。また、実施例１、２共に、コヒ−レント光を用いた
例を示しているが、入力パタ−ンの並進ずれには、強い
ものである。
【００５１】
【実施例３】図７は、既知のインコヒ−レント光を用い
た相関光学系を示し、これに、本発明のニュ−ラルネッ
トワ−クを適応した場合について説明する。この光学系
では、画像表示装置１６と参照パタ−ンマスク６２を接
近させて並べ、画像表示装置１６上に描かれたパタ−ン
と参照パタ−ンとの積の出力を集光レンズアレイ７１を
用いてスクリ−ン３１上に集光し、２次元光電変換素子
４３で集光された各参照パタ−ンからの出力を検出し、
コンピュ−タ５１にメモリ−するものである。また、本
実施例では、被検パタ−ンの反射光を検出するために、
画像表示装置１６と参照パタ−ンマスク６２との間にビ
−ムスプリッタ−１５を設置し、画像表示装置１６から
の透過光をビ−ムスプリッタ−１５で反射し、レンズ５
４によりスクリ−ン５３上に結像した像の光強度を２次
元光電変換素子５２で、検出し、コンピュ−タ５１にメ
モリ−する。
た相関光学系を示し、これに、本発明のニュ−ラルネッ
トワ−クを適応した場合について説明する。この光学系
では、画像表示装置１６と参照パタ−ンマスク６２を接
近させて並べ、画像表示装置１６上に描かれたパタ−ン
と参照パタ−ンとの積の出力を集光レンズアレイ７１を
用いてスクリ−ン３１上に集光し、２次元光電変換素子
４３で集光された各参照パタ−ンからの出力を検出し、
コンピュ−タ５１にメモリ−するものである。また、本
実施例では、被検パタ−ンの反射光を検出するために、
画像表示装置１６と参照パタ−ンマスク６２との間にビ
−ムスプリッタ−１５を設置し、画像表示装置１６から
の透過光をビ−ムスプリッタ−１５で反射し、レンズ５
４によりスクリ−ン５３上に結像した像の光強度を２次
元光電変換素子５２で、検出し、コンピュ−タ５１にメ
モリ−する。
【００５２】本実施例では、画像表示装置１６上には、
参照パタ−ンマスク６２に対応した画素に識別分類した
いパタ−ンを、アレイ状に並べて表示することになる。
このとき、各参照パタ−ンと識別分類したいパタ−ンと
の相互相関ピ−クが検出される。得られた相関出力光強
度は、実施例１、２と同様に、規格化方法ａに基づい
て、被検パタ−ンの光強度により規格化され、ニュ−ラ
ルネットワ−クの入力層に入力する。
参照パタ−ンマスク６２に対応した画素に識別分類した
いパタ−ンを、アレイ状に並べて表示することになる。
このとき、各参照パタ−ンと識別分類したいパタ−ンと
の相互相関ピ−クが検出される。得られた相関出力光強
度は、実施例１、２と同様に、規格化方法ａに基づい
て、被検パタ−ンの光強度により規格化され、ニュ−ラ
ルネットワ−クの入力層に入力する。
【００５３】以上のような、光学的相関系では、入力パ
タ−ンの並進ずれに対する許容度は、全くなくなってし
まうが、非常に簡単な構成で、しかも、集積化し易いと
いう特徴を有する。
タ−ンの並進ずれに対する許容度は、全くなくなってし
まうが、非常に簡単な構成で、しかも、集積化し易いと
いう特徴を有する。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明のニュ−ラ
ルネットワ−クにより、前記のような効果が得られた。
それらをまとめると、次のような顕著な技術的効果とな
る。即ち、第１に、光学的相関系の画像表示装置からの
透過光又は反射光に揺らぎが生じ、得られる相関出力光
強度に応じた値にバラツキがあっても、被検パタ−ンを
認識することが可能であり、欠損被検パタ−ンの認識も
可能である、装置化し易いニュ−ラルネットワ−クを提
供することができた。
ルネットワ−クにより、前記のような効果が得られた。
それらをまとめると、次のような顕著な技術的効果とな
る。即ち、第１に、光学的相関系の画像表示装置からの
透過光又は反射光に揺らぎが生じ、得られる相関出力光
強度に応じた値にバラツキがあっても、被検パタ−ンを
認識することが可能であり、欠損被検パタ−ンの認識も
可能である、装置化し易いニュ−ラルネットワ−クを提
供することができた。
【００５５】第２に、欠損被検パタ−ンに対しても学習
を行なう際も、被検パタ−ンを認識分類できるカテゴリ
−数を減らすことなく、学習時間が少なくて済むニュ−
ラルネットワ−クを提供することができた。
を行なう際も、被検パタ−ンを認識分類できるカテゴリ
−数を減らすことなく、学習時間が少なくて済むニュ−
ラルネットワ−クを提供することができた。
【図１】本発明の光学的ニュ−ラルネットワ−クの前処
理に当る光学的相関系の模式的構成図である。
理に当る光学的相関系の模式的構成図である。
【図２】従来の代表的なニュ−ラルネットワ−クの構成
を示す構成図である。
を示す構成図である。
【図３】本発明において、光学的相関系の画像表示装置
で認識分類したい被検パタ−ンと各参照パタ−ンを表示
した様子を示す模式図である。
で認識分類したい被検パタ−ンと各参照パタ−ンを表示
した様子を示す模式図である。
【図４】図３の被検パタ−ンと各参照パタ−ンを、光学
的相関系で、合同フ−リエ変換処理を行なった場合の相
関出力の状態を示す説明図である。
的相関系で、合同フ−リエ変換処理を行なった場合の相
関出力の状態を示す説明図である。
【図５】本発明における、相関出力光強度の分布を示す
説明図である。
説明図である。
【図６】本発明で、マッチドフィルタ−を用いた光学的
相関系を示す模式的構成図である。
相関系を示す模式的構成図である。
【図７】被検パタ−ンと各参照パタ−ン、フ−リエ変換
レンズをアレイ状とした、インコヒ−レント光を用いた
光学的相関系を示す模式的構成図である。
レンズをアレイ状とした、インコヒ−レント光を用いた
光学的相関系を示す模式的構成図である。
１、３ 画像出力手段 ２、４ 光学的フ−リエ変換手段 １１ レ−ザ １２、１７、１８ 光束 １３ ビ−ムエキスパンダ− １４、１５ ビ−ムスプリッタ− １６ 画像表示装置 ２１、４１ フ−リエ変換レンズ ２２ 集光レンズ ３１、４２、５３ スクリ−ン ３２、４３、５２ ２次元光電変換素子 ３３ 画像処理及び液晶駆動回路 ３４ ミラ− ３５ 液晶ライトバルブ ５１ コンピュ−タ ５４ レンズ ６１ マッチドフィルタ− ６２ 参照パタ−ンマスク ６３ 反射膜 ７１ レンズアレイ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山崎英樹 千葉県船橋市豊富町585番地 住友セメ ント株式会社新規事業本部内 (56)参考文献 特開 平４−236370（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−21914（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−293827（ＪＰ，Ａ) 特許2676268（ＪＰ，Ｂ２) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06G 7/60 G02F 3/00 502 G06F 15/18
Claims (10)
- 【請求項１】基本的構成が階層型であるニュ−ラルネッ
トワ−クにおいて、その層数を３層以上とし、その入力
層へは、光学的に認識分類したい被検パタ−ンと複数の
各参照パタ−ンの相関演算を行なって得られた各参照パ
タ−ン毎の相関出力光強度に応じた値を被検パタ−ン又
は被検パタ−ンと１つ以上の参照パタ−ンとを構成する
画素数に対応する値で規格化した値を入力し、該入力層
から出力層までの各結合荷重値を教師付き学習により決
定されたことを特徴とするニュ−ラルネットワ−ク。 - 【請求項２】前記の被検パタ−ンを構成する画素数に対
応する値は、被検パタ−ンを表示した画像表示装置から
の透過光又は反射光強度に応じた値であることを特徴と
する請求項１に記載のニュ−ラルネットワ−ク。 - 【請求項３】前記の、被検パタ−ンと１つ以上の参照パ
タ−ンとを構成する画素数に対応する値は、被検パタ−
ンと各参照パタ−ンのうちの１つ或いは１つ以上の参照
パタ−ンとの、透過光又は反射光強度に応じた値の和で
あることを特徴とする請求項１に記載のニュ−ラルネッ
トワ−ク。 - 【請求項４】前記の、各参照パタ−ン毎の相関出力光強
度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの自己相関出力
或いは相互相関出力のピ−ク値をとることを特徴とする
請求項１に記載のニュ−ラルネットワ−ク。 - 【請求項５】前記の、各参照パタ−ン毎の相関出力光強
度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの自己相関出力
或いは相互相関出力の広がりに応じた受光範囲の全光量
或いは、平均光量をとることを特徴とする請求項１に記
載のニュ−ラルネットワ−ク。 - 【請求項６】前記の、各参照パタ−ン毎の相関出力光強
度は、被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの自己相関出力
或いは相互相関出力のピ−ク値と相関出力の広がりに応
じた受光範囲の全光量或いは平均光量をとることを特徴
とする請求項１に記載のニュ−ラルネットワ−ク。 - 【請求項７】前記の、各参照パタ−ン毎の相関出力光強
度は、２次元光電変換素子の線形範囲若しくは、該相関
出力光強度の一部が、該２次元光電変換素子の最大受光
量を超える範囲で得られたものであることを特徴とする
請求項１に記載のニュ−ラルネットワ−ク。 - 【請求項８】前記の、光学的に認識分類したい被検パタ
−ンと複数の各参照パタ−ンの相関演算は、フ−リエ変
換ホログラムに基づいたフィルタ−を用いて行なうこと
を特徴とする請求項１に記載のニュ−ラルネットワ−
ク。 - 【請求項９】前記の、光学的に認識分類したいる被検パ
タ−ンと複数の各参照パタ−ンの相関演算は、被検パタ
−ンと各参照パタ−ンのの合同フ−リエ変換を個別に行
なうことにより得られた強度パタ−ンを、再び、光学的
に個別にフ−リエ変換して行なうか、或いは、被検パタ
−ンと各参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を一括して
行なうことにより得られた強度パタ−ンを、再び、光学
的に一括してフ−リエ変換して行なうことを特徴とする
請求項１に記載のニュ−ラルネットワ−ク。 - 【請求項１０】前記の、光学的に認識分類したい被検パ
タ−ンと複数の各参照パタ−ンとの相関演算は、光透過
率分布或いは光反射率分布で表わされた被検パタ−ンと
各参照パタ−ンを重ね、インコヒ−レント光で照射し、
反射し或いは透過してきた光量をとることにより、行な
うことを特徴とする請求項１に記載のニュ−ラルネット
ワ−ク。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03043600A JP3096819B2 (ja) | 1991-03-08 | 1991-03-08 | ニュ−ラルネットワ−ク |
| EP92301191A EP0499469A3 (en) | 1991-02-13 | 1992-02-13 | Artificial neural network pattern recognition system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03043600A JP3096819B2 (ja) | 1991-03-08 | 1991-03-08 | ニュ−ラルネットワ−ク |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04280385A JPH04280385A (ja) | 1992-10-06 |
| JP3096819B2 true JP3096819B2 (ja) | 2000-10-10 |
Family
ID=12668312
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03043600A Expired - Fee Related JP3096819B2 (ja) | 1991-02-13 | 1991-03-08 | ニュ−ラルネットワ−ク |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3096819B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0541520U (ja) * | 1991-11-15 | 1993-06-08 | 守圀 斉藤 | 保冷用具 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5425688B2 (ja) | 2010-03-31 | 2014-02-26 | 株式会社日立ソリューションズ | 地図連携型施肥設計システム |
| JP7522858B2 (ja) * | 2021-06-30 | 2024-07-25 | 株式会社フジクラ | 光演算装置及び光演算方法 |
-
1991
- 1991-03-08 JP JP03043600A patent/JP3096819B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0541520U (ja) * | 1991-11-15 | 1993-06-08 | 守圀 斉藤 | 保冷用具 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04280385A (ja) | 1992-10-06 |
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