JPH05100278A - 光学的パタ−ン認識分類装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 非常に少ない入力ユニット数で位置不変性を
確保することのできる光学的パタ−ン認識分類装置を提
供することを目的とする。 【構成】光学的パタ−ン認識分類装置において、少なく
とも、コヒ−レントな光源と、第１のパタ−ンを表示す
る第１の装置と、該第１の装置から出射された光束の複
素振幅分布を、光学的にフ−リエ変換するための第１の
フ−リエ変換レンズと、該第１のフ−リエ変換レンズの
フ−リエ変換面に配置され、且つ第２の装置を透過した
光量或いは反射した光量を検出する受光素子と、該受光
素子からの出力を前記第１のパタ−ンと、前記第２のパ
タ−ンとの相互相関出力として、該相互相関出力に基づ
いて、被検パタ−ンを認識分類する手段とから構成され
ることを特徴とする前記光学的パタ−ン認識分類装置で
ある。

Description

【発明の詳細な説明】

【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−
ン認識及び分類を行なう光学的認識分類装置に関する。

【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
的に行なう方法として、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学習法（Error Back Propagatio
n:ＢＰ法）を用いて、ネットワ−ク内のユニット（ニュ
−ロンをモデルとして通常多入力、出力の信号処理素
子）間の結合荷重を決定することにより、各入力パタ−
ン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】図２は、従来のニュ−ラルネットワ−クの
構造を示す構成図である。ＢＰ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、その内でパタ−ンの信号入力を行
なう層を入力層、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。さて、入力層の各
ユニットから出力された出力値Ｉｎ（ｎ：ユニット番
号）は、中間層ユニットへの伝播し、更に、中間層の各
ユニットから出力された出力値Ｃｎ（ｎ：ユニット番
号）は、出力層の各ユニットへの伝播し、この出力層の
各ユニットから出力値Ｏｎ（ｎ：ユニット番号）が得ら
れる。（図２においては、入力層及び中間層ユニットの
出力が複数のユニットと結合しているので、多出力のよ
うに見えるが、これは、１つのユニットからの出力を複
数のユニットに入力しているためであり、出力値は、１
つのユニットに付き、１つのみである。）このとき、原
則として、同一層内に含まれるユニット同志の結線はな
いものとし、また、出力に近い層から、より入力層に近
い層への信号のフィ−ドバックはないものとする。

【０００４】図２において、各ユニット間の結合は、矢
印で示されており、入力層のユニットと中間層のユニッ
トとの結合荷重値を対応するユニット番号を添え字とし
て、付けたＶｉｊ（ｉ：中間層ユニット番号であり、
ｊ：入力層ユニット番号である）、中間層のユニットと
出力のユニットとの結合荷重値を対応するユニット番号
を添え字として付けたＷｉｊ（ｉ：出力層ユニット番号
であり、ｊ：中間層ユニット番号である）で表わすもの
とする。例えば、入力層ユニット１と中間層ユニット１
との結合荷重値は、Ｖ₁₁と表わされる。また、中間層ユ
ニット３と出力層ユニット５の結合荷重値は、Ｗ₅₃と表
わされる。

【０００５】通常、中間層ユニット及び出力層ユニット
の入力出力特性は、次の式で表わされる。

【数１】 ｆ（ｘ）＝１／［１＋ｅｘｐ（−ｘ）］・・・・・（３） ここで、ｉ、ｊは、各々、上述のように対応するユニッ
ト番号であり、ξ、θは各々のユニットにおけるバイア
ス値である。また、式（３）に示した関数は、シグモイ
ド関数と呼ばれている。

【０００６】以上に説明したニュ−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Ｏ_i （ここで
は、ｉ＝１、２、・・・５）との各ユニットの誤差の２
乗和が小さくなるように、各ユニット間結合荷重の大き
さ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は、このときの荷重の修正係数
を計算する方法であり（一般化δル−ルとも称され
る）、この修正係数を用いて効率よく学習を収束させる
ために、いくつかの方法が提案されている。

【０００７】ところが、画像等の認識や連想を行なう場
合には、画像を構成する画素数が多く入力ニュ−ロン数
が非常に多くなると、中間ニュ−ロンとの結線が膨大に
なり、ニュ−ラルネットワ−クを実現する際の大きな障
壁となっていた。また、文字や画像は入力面内におい
て、特定の位置にあるとは限らず、場所の如何にかかわ
らず認識や連想を行なおうとすると、一度位置が固定さ
れたパタ−ンで学習されたニュ−ラルネットワ−クでは
対応することができない。そこで、学習時に予め位置の
異なる文字や学習を提示する等の提案があるが、学習に
時間がかかると共に、位置に対する不変性を確保するた
めに中間ニュ−ロン数が非常に多く必要となり、装置化
に際し、大きな障害となった。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】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、非常に少ない入力
ユニット数で位置不変性を確保することのできる光学的
パタ−ン認識分類装置を提供することを目的とする。

【０００９】

【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、光学的パタ−ン
認識分類装置において；少なくとも、コヒ−レントな光
源と、第１のパタ−ンを表示する第１の装置と、該第１
の装置から出射された光束の複素振幅分布を、光学的に
フ−リエ変換するための第１のフ−リエ変換レンズと、
該第１のフ−リエ変換レンズのフ−リエ変換面に配置さ
れ、且つ第２の装置を透過した光量或いは反射した光量
を検出する受光素子と、該受光素子からの出力を前記第
１のパタ−ンと、前記第２のパタ−ンとの相互相関出力
として、該相互相関出力に基づいて、被検パタ−ンを認
識分類する手段とから構成されることを特徴とする前記
光学的パタ−ン認識分類装置を提供する。また、前記第
１のパタ−ンは、認識分類したいパタ−ンであり、前記
第２のパタ−ンは、参照パタ−ン又は参照パタ−ンのフ
−リエ変換パタ−ンであるものが好適である。更に、前
記第１のパタ−ンは、参照パタ−ン又は複数の参照パタ
−ンであり、前記第２のパタ−ンは、認識分類したいパ
タ−ンのフ−リエ変換パタ−ンであるものが好適であ
る。前記第１のパタ−ンを表示する装置は、第１の空間
光変調器又は銀塩感光素子を用いたものが好適である。
前記第２のパタ−ンを表示する装置は、第２の空間光変
調器であるものが好適である。

【００１０】更に、少なくとも、コヒ−レントな光源
と、第１のパタ−ン群を同時並列的に表示する第３の空
間光変調器と、該第３の空間光変調器から出射された光
束の該同時並列的に表示された前記第１のパタ−ン群に
含まれる各パタ−ンの各々の複素振幅を光学的にフ−リ
エ変換するための第３のフ−リエ変換レンズアレイと、
該第３のフ−リエ変換レンズアレイの各々のフ−リエ変
換面に配置され、且つ、該第３のフ−リエ変換レンズア
レイの各々に対応したパタ−ンよりなる第２のパタ−ン
群を透過率分布或いは反射率分布にして、表示したマス
クと、該マスクを透過した光量或いは反射した光量を検
出する受光素子アレイと、該受光素子アレイからの出力
を、該マスクに描かれたパタ−ンと、前記第１のパタ−
ン群の各々のパタ−ンとの相互相関出力として、該相互
相関出力に基づいて被検パタ−ンを認識分類する手段と
から構成されるものが好適である。そして、前記第１の
パタ−ン群を構成する各々のパタ−ンは、同一の認識分
類したいパタ−ンであり、前記の第２のパタ−ン群を構
成する各々のパタ−ンは、各々異なる参照パタ−ン又は
各々異なる参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンである
ものが好適である。前記第１のパタ−ン群を構成する各
々のパタ−ンは、各々異なる参照パタ−ンであり、前記
第２のパタ−ン群を構成する各々のパタ−ンは、同一の
認識分類したいパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンである
ものが好適である。前記マスクは、第４の空間光変調器
或いは銀塩感光素子を用いたものが好適である。

【００１１】そして、前記相互相関出力に基づいて被検
パタ−ンを認識分類する手段は、前記認識分類したいパ
タ−ンと各参照パタ−ン或いは各参照パタ−ンのフ−リ
エ変換パタ−ンとの該相互相関出力を複数回とり、得ら
れた相関度の集合の代表値を、少なくとも基準にして、
認識分類したいクラス毎に、前記各参照パタ−ン或いは
前記各参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンに対応した
メンバ−シップ関数を作成した後、被検パタ−ンと前記
各参照パタ−ン前記各参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ
−ンとの前記相互相関出力と認識分類したいクラスに割
り当てられているメンバ−シップ関数とのメンバ−シッ
プ値を取り、該メンバ−シップ値の最も小さいメンバ−
シップ値、又は、該メンバ−シップ値の平均値を、被検
パタ−ンの前記認識分類したいクラスに属する程度とす
るものが好適である。前記相互相関出力に基づいて被検
パタ−ンを認識分類する手段は、ニュ−ラルネットワ−
クにおいて、前記参照パタ−ン或いは前記参照パタ−ン
のフ−リエ変換パタ−ンの数だけ用意した入力ニュ−ロ
ンに、前記各参照パタ−ン或いは前記各参照パタ−ンの
フ−リエ変換パタ−ンと前記認識分類したいクラスに属
するパタ−ンとの前記相互相関出力を各々入力して、ニ
ュ−ロン間の結合荷重値を決定した後、前記各参照パタ
−ン或いは前記各参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ン
と被検パタ−ンとの相互相関出力を、対応する前記入力
ニュ−ロンに、入力して、被検パタ−ンを認識分類する
ものが好適である。

【００１２】

【作用】上記のような本発明の光学的認識分類装置によ
り、認識分類したいパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと
参照パタ−ン或いは、そのフ−リエ変換パタ−ンとの照
合が、フ−リエ変換面において、実時間に行なわれ、各
参照パタ−ン或いは各参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ
−ンとの相互相関度を各受光素子により検出することが
できる。従って、認識分類したいパタ−ンを構成する画
素分の入力情報を参照パタ−ンの個数分の情報に圧縮す
ることができる。更に、認識分類したいパタ−ンのフ−
リエ変換パタ−ンは、移動することがないので、完全に
位置に対する不変性を確保することができるようにな
る。このように、圧縮したパタ−ン情報を参照パタ−ン
の数だけの入力空間においてマッピングし、その集合体
をあるカテゴリ−に属する程度として表したメンバ−シ
ップ関数で表現し、ある被検パタ−ンとこれらのメンバ
−シップ関数と照合させることにより、情報量を削減
し、且つ、位置不変性を確保した認識分類をすることが
できる。また、上記の圧縮したパタ−ン情報をニュ−ラ
ルネットワ−クの入力層に入力すれば、著しくニュ−ロ
ン数を削減することができると共に、位置不変性を確保
することができる。

【００１３】次に、本発明の光学的パタ−ン認識分類装
置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。

【００１４】

【実施例１】図１は、本発明の光学的パタ−ン認識分類
装置の１例の構成を説明する模式的構成図である。図１
の光学的配置図において、光学的パタ−ン認識分類装置
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、光検出手段４、検出信号処理手段５とから
本質的に構成されている。

【００１５】パタ−ン表示装置１５に描かれた認識分類
したいクラスに属するパタ−ンの１つを、レ−ザ１１か
ら出力されたコヒ−レント光束１２で読み出し、フ−リ
エ変換レンズ２１によりパタ−ン表示装置３１上にフ−
リエ変換パタ−ンを形成する。一方、コンピュ−タ５１
からの信号により参照パタ−ンをパタ−ン表示装置３１
に描いておくと、その参照パタ−ンが空間周波数フィル
タの役割をすることになる。従って、認識分類したいク
ラスに属するパタ−ンの特定の周波数成分がカットさ
れ、或いは減衰されたパタ−ンが結像レンズ３２を経
て、受光素子４１上に結像される。この受光素子４１で
受光された信号が、コンピュ−タ５１に送られる。次
に、コンピュ−タ５１からの信号により、別の参照パタ
−ンを次々にパタ−ン表示装置３１上に提示し、参照パ
タ−ンの情報と共に受光素子４１で検出された被検パタ
−ンをパタ−ン表示装置１５に順次提示して、上記のよ
うに参照パタ−ンを次々にパタ−ン表示装置３１に提示
して、認識分類したいクラスに属するパタ−ンと参照パ
タ−ンの情報及び受光素子４１で検出された信号を、共
に、コンピュ−タ５１に記憶していく。

【００１６】このようにすると、フ−リエ変換面３１に
おいては、認識分類したいクラスに属するパタ−ンのフ
−リエ変換パタ−ンと参照パタ−ンとの相互相関処理が
行なわれていることになるので、被検パタ−ンが入力面
内で移動しても位置不変性が確保できるのである。更
に、一般的には、パタ−ンを表示する画素数は非常に多
いので、少数の参照パタ−ンに情報を圧縮することによ
り、非常に少ない参照パタ−ンのセットで認識分類する
ことができるようになるのである。さて、認識過程は、
コンピュ−タ５１にメモリ−されている参照パタ−ンと
認識分類したいクラスに属するパタ−ン及びそれらの相
互相関出力に基づいて、各参照パタ−ンに対応したメン
バ−シップ関数を作成し、被検パタ−ンと各参照パタ−
ンとの相互相関出力と該メンバ−シップ関数との照合す
ることにより行なうものである。ここで、前記のメンバ
−シップ関数の作成の１例を次に説明する。例えば、あ
る認識分類させたいクラスに属するパタ−ンのフ−リエ
変換パタ−ン（パタ−ン表示装置に入射されるパタ−
ン）が、図３に示されたものであったとする。尚、斜線
部分は、光量がほとんどない部分を示している。

【００１７】一方、参照パタ−ンとして、図４（ａ）及
び図４（ｂ）に示す２つを選定したとすると、パタ−ン
表示装置を透過すてきた光束は、各々、図５（ａ）、
（ｂ）に示すように、ある認識分類させたいクラスに属
するパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンの一部が、マスク
される。即ち、該パタ−ンの一部の空間周波数成分がカ
ットされたものとして出力される。尚、図４における斜
線部分は、光が透過しない部分を示している。このよう
に、認識分類させたいパタ−ンの空間周波数成分と参照
パタ−ンとを照合させることになる。さて、認識分類し
たいクラスに属するパタ−ンと参照パタ−ンのセットを
各々パタ−ン表示装置１５及びパタ−ン表示装置３１に
次々に提示し、デ−タをコンピュ−タに入力していく。
然し乍ら、これらの動作を各認識分類したいパタ−ンに
ついて、複数回行なうことが望ましい。これは、コヒ−
レント光によるスペックルノイズや、パタ−ン表示装置
１５及び３１の時間的な不安定性や受光素子４１の信号
の入力タイミング等の影響により、相互相関出力強度が
揺らぐので、唯一回の相互相関出力値を用いて認識分類
を行なうと、正確な認識分類を行なうことができないた
めである。そこで、複数回のデ−タから各クラスに属す
るパタ−ンに対する相互相関出力値の代表値の１つであ
る平均値と標準偏差値を計算し、各参照パタ−ンに対す
る相互相関出力強度に対するメンバ−シップ関数を台形
型とし、例えば、平均値から標準偏差の大きさの範囲ま
でをメンバ−シップ値１とし、標準偏差の大きさの３倍
をメンバ−シップ値０として、台形の斜辺に相当する部
分を標準偏差の等倍から３倍までとする。

【００１８】図６は、このようにして得た認識分類した
いパタ−ンを画像Ａとした場合の参照パタ−ン１と参照
パタ−ン２に対する相互相関出力をメンバ−シップ関数
として表現したグラフである。このようにして、すべて
の認識分類したいクラスの情報と共に蓄えておく。但
し、標準偏差値が複数回の試行において、たまたま非常
に小さいという場合もあるので、若干の補正を加えるこ
とも必要である。

【００１９】次に、画像Ａの代わりに未知の画像パタ−
ンを提示し、各参照パタ−ンに対する相互相関出力出力
強度をコンピュ−タ５１に取り込み、上記各認識分類し
たいパタ−ンのメンバ−シップ関数と照合する。例え
ば、認識分類したい画像パタ−ンＡ、Ｂ、Ｃに対するメ
ンバ−シップ関数が各々図６、図７、図８に示されたも
のであるとする。このとき、未知の画像パタ−ンの相関
出力強度が、参照パタ−ン１に対してａ点、参照パタ−
ン２に対してｂ点の出力を得たとする。図９は、このａ
点、ｂ点が各認識分類したいパタ−ンに対して、どの程
度のメンバ−シップ値を有するかを示したグラフを示
す。上記の事例では、１、０の値しか有さなかったが、
台形の斜辺に相当する部分に値を有する場合もあり、一
般的には、メンバ−シップ関数値がアナログ値を有す
る。

【００２０】さて、図９に示したメンバ−シップ値か
ら、ファジ−論理的にＡＮＤの演算を行なえば、各認識
分類したいパタ−ンのメンバ−シップ値の最小値を取る
こととなり、未知のパタ−ンに対して、画像パタ−ン
Ａ、Ｂ、Ｃは、各々、０、０、１となる。従って、未知
のパタ−ンは、１００％画像パタ−ンＣであると言うこ
とができる。一方、メンバ−シップ値の最小値が０では
ないパタ−ンがいくつもあった場合には、その最小値の
値をもって、あるパタ−ンである度合いを推し計ること
ができる。また、図７に示すメンバ−シップ値の相加平
均値を判断する材料にすることもできる。即ち、この場
合には、未知のパタ−ンに対して、画像パタ−ンＡ、
Ｂ、Ｃは、各々、０．５、０、１となるので、各々のパ
タ−ンの度合いを推し計ることができる。但し、相加平
均を用いる場合には、ある参照パタ−ンとの相関度が全
く合っていなくとも答えが出ることがあるので、ファジ
−論理的なＡＮＤ演算のほうが誤りが少ないが、ＡＮＤ
演算で答えを得ることが困難である場合の補助演算とし
て意味がある。即ち、何等かの原因で、平均値を取った
ときの状態と著しくずれ、１つの参照パタ−ンとだけメ
ンバ−シップ値が０で、他の参照パタ−ンとは１である
ような場合、ＡＮＤ演算では正しい答えを出すことがで
きなくなる。この場合に、第２候補として、相加平均を
使うなどの使い方ができる。尚、上記の実施例におい
て、メンバ−シップ関数を台形型にしたが、メンバ−シ
ップ関数に凹みがない、所謂、凸のファジ−集合となる
ものであれば、どのようなものであっても構わないこと
が言うまでもないことである。

【００２１】以上のように、認識分類したいパタ−ンに
対して、各参照パタ−ンとの相互相関出力に基づいてメ
ンバ−シップ関数を作成し、認識分類する方法について
述べたが、その他の方法として、以下に述べるニュ−ラ
ルネットワ−クを用いる方法がある。一般的に、ニュ−
ラルネットワ−クを用いて、画像等の認識を行なう場
合、画像自体の構成画素数が非常に大きく、（例えば、
少なくとも１００×１００以上）、入力ニュ−ロン数が
１万以上になってしまう。更に、認識分類したい画像の
個数が多ければ、それに必要な中間ニュ−ロン数も非常
に大きくなり、インタ−コネクションの本数が莫大にな
る。更に、画像を認識する場合、入力面内で画像がシフ
トしている場合というのは通常起こることであるので、
位置不変性を確保しておく必要がある。ところが、位置
不変性を確保するためには、どうしても中間ニュ−ロン
数を認識分類したい画像の個数よりも、はるかに多くす
る必要がある。このために、ますますインタ−コネクシ
ョンの数が増大し、実質的に画像の認識を数多く行なう
ことが困難であった。

【００２２】ところが、上記のように、被検パタ−ンの
フ−リエ変換面において、参照パタ−ンと相互相関を取
ることにより、位置不変性が保たれる上に、被検パタ−
ンの膨大な情報を参照パタ−ンとの相互相関の情報に圧
縮して表し、参照パタ−ンの数だけ、用意した入力ニュ
−ロンに割り当てることにより、非常に少数の入力ニュ
−ロン数で数多くのパタ−ンを認識分類することができ
るのである。即ち、図１０に示すように、入力ニュ−ロ
ンとして、参照パタ−ン１と参照パタ−ン２に対する相
互相関出力を入力するようにして、通常の３層の階層型
のニュ−ラルネットワ−クで学習して、ニュ−ロン間の
結線の荷重値を決定した後に、被検パタ−ンと各参照パ
タ−ンとの相互相関出力を対応する入力ニュ−ロンに入
力するにより、出力ニュ−ロンが所望のクラスに属する
程度を出力するようになる。

【００２３】尚、上記実施例におけるニュ−ラルネット
ワ−クは、入力ニュ−ロンがあれば、どのようなもので
あっても良いことは言うまでもないことである。例え
ば、超球で囲むようなネットワ−クや基準となるデ−タ
ポイントからの距離に重み付けをするようなネットワ−
クであるラジアル・ベイシス・ファンクションでも良
い。また、通常、被検パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ン
の光軸上付近は、空間周波数の低いところで、光量的に
大きく、情報量としても重要なものは少ないので、この
付近の光量を受光しないように、受光素子４１にマスク
を掛けるなどの処理を行なうことにより、ＳＮ比を向上
させることができる。

【００２４】

【実施例２】図１１は、本発明の別の光学的パタ−ン認
識分類装置の模式的構成図である。本実施例では、被検
パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと相互相関演算を行な
うパタ−ンが、参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンで
ある特徴がある。図１１の光学的配置図において、光学
的パタ−ン認識分類装置は、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、光検出手段４、検
出信号処理手段５とから本質的に構成されている。

【００２５】パタ−ン表示装置１５に描かれた認識分類
したいクラスに属するパタ−ン１つを、レ−ザ１１から
出射したコヒ−レント光束１２で読み出し、フ−リエ変
換レンズ２１により、パタ−ン表示装置３１上にフ−リ
エ変換パタ−ンを作成する。一方、コンピュ−タ５１内
にメモリ−してある参照パタ−ンをパタ−ン表示装置１
６に描き、これをビ−ムスプリッタ−１４で分岐された
光束１７で読み出し、フ−リエ変換レンズ２２によりス
クリ−ン３３上にフ−リエ変換パタ−ンを作成する。上
記した参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンをＣＣＤ等
の２次元受光素子４２で受光し、パタ−ン表示装置３１
に描く。この場合、参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−
ンの強度パタ−ンが、パタ−ン表示装置３１上に透過度
分布として描かれるので、認識分類したいクラスに属す
るパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンの強度パタ−ンによ
り、変調を受け、被検パタ−ンと参照パタ−ンの各対応
する空間周波数成分の積が、出力され、結像レンズ３２
により、受光素子４１で上記した空間周波数成分の積の
和の出力（被検パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと参照
パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンの相互相関出力）を得
ることができる。このようにして、参照パタ−ンをパタ
−ン表示装置１６に、次々と提示し、認識分類したいパ
タ−ンについて、繰り返し相互相関出力のデ−タを取る
ことは、実施例１と同様なので省略する。

【００２６】このようにすると、フ−リエ変換面３１に
おいては、認識分類したいクラスに属するパタ−ンのフ
−リエ変換パタ−ンと参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ
−ンとの相互相関処理が行なわれていることになるの
で、被検パタ−ンが入力面内で移動しても、位置不変性
が確保することができる。更に、一般的には、パタ−ン
を表示する画素数は、非常に多いので、少数の参照パタ
−ンのフ−リエ変換パタ−ンとの相互相関出力に情報を
圧縮することにより、非常に少ない参照パタ−ンのセッ
トで認識分類することができるようになるのである。以
後、認識分類する方法、即ち、コンピュ−タ５１によ
り、メンバ−シップ関数を作成し、照合する方法及びニ
ュ−ラルネットワ−クの入力ニュ−ロンに入力する方法
についても、上記実施例１と同様なので省略する。

【００２７】更に、ほとんど実時間で被検パタ−ンの認
識を行なわせることもできる。これは、図１１におい
て、コンピュ−タ５１からの信号をパタ−ン表示装置１
６ではなく、パタ−ン表示装置１５へ入力することと
し、パタ−ン表示装置１５上に異なる参照パタ−ンを図
１２に示すように、同時に、並列的に表示し、被検パタ
−ンをパタ−ン表示装置１６上に１つだけ、表示するこ
とにより達成することができる。即ち、パタ−ン表示装
置１５上に描かれた個々の参照パタ−ンがフ−リエ変換
レンズ２１により同時にフ−リエ変換され、パタ−ン表
示装置３１に入力される。

【００２８】一方、被検パタ−ンは、フ−リエ変換レン
ズ２２によりフ−リエ変換され、その強度パタ−ンが、
２次元受光素子４２を経て、パタ−ン表示装置３１上に
マスクパタ−ンとして描かれる。従って、個々の参照パ
タ−ンのフ−リエ変換パタ−ンは、このマスクにより同
時並列的に変調され、結像レンズ３２に入力される。こ
の結像レンズ３２を受光素子４１とパタ−ン表示装置１
５とが共役な関係になるような位置に配置しておけば、
受光素子４１上には、パタ−ン表示装置１５上に描かれ
た各参照パタ−ンの位置と共役な位置に、被検パタ−ン
のフ−リエ変換パタ−ンの強度パタ−ンで変調された参
照パタ−ンが表示される。この変調された個々の参照パ
タ−ンを受光素子４１で検出することにより、同時並列
的に参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと被検パタ−
ンのフ−リエ変換パタ−ンとの相互相関出力を得ること
ができるのである。この場合、更に、参照パタ−ンのセ
ットを予め決めておき、パタ−ン表示装置１５の代わり
に写真フィルム等を用いれば、参照パタ−ンの提示をす
ることなく、非常に容易に、完全に並列的な演算を行な
うことができる。

【００２９】尚、本実施例における参照パタ−ンのフ−
リエ変換パタ−ンは、強度パタ−ンそのものでも良い
し、強度パタ−ンを実質上２値化して、明暗のパタ−ン
にしてパタ−ン表示装置３１に提示しても良い。２値化
して明暗パタ−ンで表示する場合には、参照パタ−ンの
比較的に強度の強い空間周波数成分を強調して、出力す
ることができるために、参照パタ−ンの特徴をより強調
した被検パタ−ンとの相互相関出力を得ることができ
る。また、上記の実施例におけるパタ−ン表示装置１
５、１６、３１を透過型の液晶テレビ画面のような電気
アドレス型の空間光変調器としたが、反射型であっても
良いし、光アドレス型の空間光変調器であっても良い。
また、通常、被検パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンの光
軸付近は、空間周波数の低いところで、光量的に大き
く、情報量としても重要なものは少ないので、この付近
の光量を受光しないように受光素子４１にマスクを掛け
るなどの処理をすることにより、ＳＮ比を向上させるこ
とができることも、前記の実施例１と同様である。

【００３０】

【実施例３】図１３は、本発明の他の具体例を示す光学
的パタ−ン認識分類装置の模式的構成図である。本実施
例で特徴的なことは、認識分類したいパタ−ン１つを複
数個、１つの空間光変調器上に表示し、その１つ１つを
個別にフ−リエ変換レンズアレイにより、フ−リエ変換
す、その１つ１つのフ−リエ変換パタ−ンに対し、別々
の参照パタ−ンを提示して、相互相関出力を同時並列的
に取る点である。

【００３１】画像表示装置１５には、認識分類したいク
ラスの属する同一のパタ−ンを複数個表示し、レ−ザ１
１から出射されたコヒ−レント光束１２で読み出し、フ
−リエ変換レンズアレイ２３によりパタ−ン表示装置３
１上に、該認識分類したいクラスの属するパタ−ンのフ
−リエ変換パタ−ンを複数作成する。一方、コンピュ−
タ５１からの信号により、フ−リエ変換レンズアレイ２
３の各々の光軸付近に別々の参照パタ−ンを、パタ−ン
表示装置３１に描いておくと、各々の参照パタ−ンが、
認識分類したいクラスに属するパタ−ンに対して、別々
の空間周波数フィルタとして作用することになるので、
被検パタ−ンの特定の周波数成分がカットされ、或いは
減衰されたパタ−ンが、結像レンズアレイ３４を経て、
受光素子アレイ４３上に結像される。

【００３２】受光素子アレイ４３で受光された光量（即
ち、認識分類したいクラスに属するパタ−ンと参照パタ
−ンとの相互相関出力を表す）は、コンピュ−タ５１に
送られ、認識分類したいクラスに属するパタ−ンの情報
と各参照パタ−ンの情報及びそれらの相互相関出力をメ
モリ−していく。次に、異なる認識分類したいクラスに
属する同一のパタ−ンを、複数個パタ−ン表示装置１５
に順次に提示し、前記したように、認識分類したいクラ
スに属するパタ−ンの情報と各参照パタ−ンの情報及び
それらの相互相関出力をメモリ−していく。

【００３３】このようにすると、フ−リエ変換面３１に
おいては、被検パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと各参
照パタ−ンとの相互相関処理が行なわれていることにな
るので、被検パタ−ンが入力面内で移動しても、位置不
変性が確保することができる。更に、一般的には、パタ
−ンを表示する画素数は、非常に多いので、少数の参照
パタ−ンに情報を圧縮することにより、非常に少ない参
照パタ−ンのセットで認識分類することができるように
なるのである。以後、認識分類する方法、即ち、コンピ
ュ−タ５１によりメンバ−シップ関数を作成し、照合す
る方法及びニュ−ラルネットワ−クの入力ニュ−ロンに
入力する方法については、前記の実施例１と同様なので
省略する。

【００３４】この場合には、参照パタ−ンを順次に、パ
タ−ン表示装置１６に提示して、相互相関出力を取る必
要性がないので、大幅に相関出力を取り入れる時間を削
減することができる。また、相互相関出力を取るための
参照パタ−ンを予め決めておけば、パタ−ン表示装置３
１の代わりにフィルム等の固定のマスクパタ−ンを使用
することもできる。この場合には、参照パタ−ンを表示
する時間も削減することができるようになるので、更に
高速なパタ−ン認識分類装置とすることができる。尚、
前記の実施例におけるパタ−ン表示装置１５や３１を透
過型の液晶テレビ画面のような電気アドレス型の空間光
変調器としたが、反射型であっても良いし、光アドレス
型の空間光変調器であっても良い。また、通常、被検パ
タ−ンのフ−リエ変換パタ−ンの光軸付近では、空間周
波数の低いところで、光量的に大きく、情報量としても
重要なものは少ないので、この付近の光量を受光しない
ように、受光素子アレイ４３にマスクを掛けるなどの処
理を行なうことにより、ＳＮ比を向上させることができ
るも、前記の実施例１と同様である。

【００３５】また、写真フィルム等の固定のマスクパタ
−ンを使用する場合には、前記の実施例２における参照
パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンを別の光学系において
作成しておき、フ−リエ変換レンズアレイの光軸上に別
々の参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンマスクとして
配置することにより、前記実施例２の参照パタ−ンのフ
−リエ変換パタ−ンと認識分類したいパタ−ンとの相互
相関出力を並列的に、しかも、実時間で得ることができ
るようになる。

【００３６】また、この場合には、前記実施例２と同様
に、参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンは、光電パタ
−ンそのものでも良いし、強度パタ−ンを実質上２値化
して、明暗のパタ−ンにして、フ−リエ変換パタ−ンマ
スクとしても良い。２値化して明暗パタ−ンにして、フ
−リエ変換パタ−ンマスクとする場合、参照パタ−ンの
比較的強度の強い空間周波数成分を強調して出力するこ
とができるために、参照パタ−ンの特徴量を、より強調
した被検パタ−ンとの相互相関出力を得ることができ
る。

【００３７】

【実施例４】次に、図１４は、本発明の光学的パタ−ン
認識分類装置の更に他の例を示す模式的構成図である。
本実施例の特徴的なことは、認識分類したいクラスに属
するパタ−ン１つを複数個、１つの空間光変調器上に表
示し、その１つ１つを個別にフ−リエ変換レンズアレイ
により、フ−リエ変換し、その１つ１つのフ−リエ変換
パタ−ンに対して、別々の参照パタ−ンのフ−リエ変換
パタ−ンを提示して、相互相関出力を同時並列的に取る
点である。

【００３８】パタ−ン表示装置１５には、認識分類した
いクラスに属する同一のパタ−ンを複数個表示し、レ−
ザ１１から出射されたコヒ−レント光束１２で読み出
し、フ−リエ変換レンズアレイ２３によりパタ−ン表示
装置３１上に認識分類したいパタ−ンのフ−リエ変換パ
タ−ンを複数作成する。一方、ビ−ムスプリッタ−１５
で分岐された光束１７は、コンピュ−タ５１からの信号
によりパタ−ン表示装置１６上に描かれた複数の別々の
参照パタ−ンを照射する。パタ−ン表示装置１６から出
射された光束は、各々の参照パタ−ンにより変調を受
け、フ−リエ変換レンズアレイ２４に入射され、各々の
参照パタ−ンに対応したフ−リエ変換パタ−ンをスクリ
−ン３１上に作成する。これらを、ＣＣＤ等の２次元受
光素子４２により受光し、パタ−ン表示装置３１上にフ
−リエ変換レンズアレイ２３の各々の光軸と参照パタ−
ンのフ−リエ変換パタ−ンの中心が一致するように配置
する。このようにして、各々の参照パタ−ンのフ−リエ
変換パタ−ンが認識分類したいクラスに属するパタ−ン
に対して、別々の空間周波数フィルタとして作用するこ
とになるので、認識分類したいパタ−ンの特定の周波数
成分がカットされ、或いは減衰されたパタ−ンが、結像
レンズアレイ３４を経て、受光素子アレイ４３上に結像
される。

【００３９】受光素子アレイ４３で受光された光量（即
ち、認識分類したいクラスに属するパタ−ンと参照パタ
−ンのフ−リエ変換パタ−ンとの相互相関出力を表す）
は、コンピュ−タ５１に送られ、認識分類したいクラス
に属するパタ−ンの情報と各参照パタ−ンの情報及び該
相互相関出力をメモリ−していく。次に、別の異なる認
識分類したいクラスに属する同一のパタ−ンを複数個、
パタ−ン表示装置１５に順次に提示し、前記したように
認識分類したいクラスに属するパタ−ンの情報と各参照
パタ−ンの情報及び相互相関出力をメモリ−していく。

【００４０】このようにすると、フ−リエ変換面３１に
おいては、認識分類したいクラスに属するパタ−ンのフ
−リエ変換パタ−ンと参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ
−ンとの相互相関処理が行なわれていることになる。従
って、被検パタ−ンが入力面内で移動しても、位置不変
性が確保できるのである。更に、一般的には、パタ−ン
を表示する画素数は、非常に多いので、少数の参照パタ
−ンのフ−リエ変換パタ−ンとの相互相関出力に情報を
圧縮することにより、非常に少ない参照パタ−ンのセッ
トで認識分類することができる。以後、認識分類する方
法、即ち、コンピュ−タ５１によりメンバ−シップ関数
を作成し、照合する方法及びニュ−ラルネットワ−クの
入力ニュ−ロンに入力する方法についても、前記実施例
１と同様なので、省略する。

【００４１】この場合には、参照パタ−ンを順次に、パ
タ−ン表示装置１６に提示して、相互相関出力を取る必
要性がないので、大幅に、相関出力を取り入れる時間を
削減することができる。尚、前記実施例における、パタ
−ン表示装置１５や３１を透過型の液晶テレビ画面のよ
うな電気アドレス型の空間光変調器としたが、反射型で
あっても良いし、光アドレス型の空間光変調器であって
も良い。また、通常、被検パタ−ンのフ−リエ変換パタ
−ンの光軸上付近では、空間周波数の低いところで、光
量的に大きく、情報量としても重要なものは少ないの
で、この付近の光量を受光しないように、受光素子アレ
イ４３にマスクを掛けるなどの処理をすることにより、
ＳＮ比を向上させることができるのは、前記実施例１と
同様である。また、前記実施例２と同様に、参照パタ−
ンのフ−リエ変換パタ−ンは、強度パタ−ンそのもので
も良いし、強度パタ−ンを実質上２値化して明暗のパタ
−ンにして、フ−リエ変換パタ−ンマスクとすることが
できる。後者の場合には、参照パタ−ンの比較的強度の
強い空間周波数成分を強調して出力することができるた
めに、参照パタ−ンの特徴量をより強調した被検パタ−
ンとの相互相関出力を得ることができる。尚、ここで用
いた空間光変調器は、例えば、ネマテイック液晶パネル
に光導電層を設けた構成のものが、Liquid Crystal Lig
ht Valve(LCLV)の名で、米国ヒュ−ズ社より市販されて
いる。また、より高速の動作及び高い分解能を有するも
のとして、強誘電性液晶を用いたデバイスも開発されて
いる。更に、Ｂｉ₁₂ＳｉＯ₂₀（ＢＳＯ）を用いた透過型
の素子も入手可能である。但し、透過型の素子の場合に
は、読み出し光束の入射させる方向が変わるために、光
学系の変更が必要であるが、本質的には反射型の空間光
変調器を用いる場合と同様である。

【００４２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の光学的パ
タ−ン認識分類装置により、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、極めて簡単な構成で認識分類し
たいクラスに属するパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと
参照パタ−ン若しくは参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ
−ンとの相互相関量を検出することができるので、認識
分類したいパタ−ンが面内で移動しても完全に認識する
ことができる光学的パタ−ン認識分類装置を提供するこ
とができた。

【００４３】第２に、認識分類したいクラスに属するパ
タ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと参照パタ−ン若しくは
参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンとの相互相関出力
を検出することができるので、参照パタ−ンを少数提示
することにより、非常に多くの画素から成るパタ−ンの
情報を極めて少ない相互相関出力に情報量を圧縮するこ
とにより、ニュ−ラルネットワ−クの入力ニュ−ロン数
の大幅な削減することができる光学的パタ−ン認識分類
装置を提供することができた。第３に、認識分類したい
クラスに属するパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと参照
パタ−ン若しくは参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ン
との相互相関出力を検出することができるので、この相
関出力を元に作成したメンバ−シップ関数のファジ−論
理的ＡＮＤ演算を行なうことにより、極めて正確な認識
や分類及び連想を行なえる光学的パタ−ン認識分類装置
を提供することができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の光学的パタ−ン認識分類装置の一例の
構成を示す模式的構成図である。

【図２】従来の３層ニュ−ラルネットワ−ク１例を示す
模式的構成図である。

【図３】本発明に係わる認識分類したいパタ−ンのフ−
リエ変換パタ−ンの１例を示した説明図である。

【図４】本発明に用いる参照パタ−ンの１例の分布領域
を示す説明図である。

【図５】本発明に係わる認識分類したいパタ−ンのフ−
リエ変換パタ−ンと参照パタ−ンとの相互相関パタ−ン
の１例を示す説明図である。

【図６】本発明に係わる１つの認識分類したいパタ−ン
と参照パタ−ンとの相互相関出力に基づいて作成された
メンバ−シップ関数を示す説明図である。

【図７】本発明に係わる別の１つの認識分類したいパタ
−ンと参照パタ−ンとの相互相関出力に基づいて作成さ
れたメンバ−シップ関数を示す説明である。

【図８】本発明に係わる更に別のの認識分類したいパタ
−ンと参照パタ−ンとの相互相関出力に基づいて作成さ
れたメンバ−シップ関数を示す説明前記である。

【図９】本発明に係わる未知のパタ−ンに対して測定さ
れた相関度が認識分類されるべきパタ−ンに対して有し
たメンバ−シップ値を表す説明図である。

【図１０】本発明に係わる参照パタ−ンと認識分類した
いパタ−ンとの相互相関出力をニュ−ラルネットワ−ク
に入力することを示す説明図である。

【図１１】本発明の光学的パタ−ン認識分類装置の別の
構成を示す模式的構成図である。

【図１２】本発明の光学的パタ−ン認識分類装置の一部
の表示される参照パタ−ンを示す説明図である。

【図１３】本発明の光学的パタ−ン認識分類装置の更に
別の構成を示す模式的構成図である。

【図１４】本発明の光学的パタ−ン認識分類装置の他の
構成を示す模式的構成図である。

【符号の説明】

１、３ 画像出力手段 ２ 光学的フ−リエ変換手段 ４ 光検出手段 ５ 検出信号処理手段 １１ レ−ザ １２、１７ 光束 １３ ビ−ムエキスパンダ １４ ビ−ムスプリッタ− １５、１６、３１ パタ−ン表示装置 １８ ミラ− ２１、２２ フ−リエ変換レンズ ２３、２４ フ−リエ変換レンズアレイ ３２ 結像レンズ ３３ スクリ−ン ３４ 受光素子 ４１ ２次元受光素子 ４３ 受光素子アレイ ５１ コンピュ−タ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０６Ｆ 9/44 ３３０ Ｗ 9193−5Ｂ

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 光学的パタ−ン認識分類装置において、 少なくとも、コヒ−レントな光源と、第１のパタ−ンを
   表示する第１の装置と、該第１の装置から出射された光
   束の複素振幅分布を、光学的にフ−リエ変換するための
   第１のフ−リエ変換レンズと、該第１のフ−リエ変換レ
   ンズのフ−リエ変換面に配置され、且つ第２の装置を透
   過した光量或いは反射した光量を検出する受光素子と、
   該受光素子からの出力を前記第１のパタ−ンと、前記第
   ２のパタ−ンとの相互相関出力として、該相互相関出力
   に基づいて、被検パタ−ンを認識分類する手段とから構
   成されることを特徴とする前記光学的パタ−ン認識分類
   装置。
2. 【請求項２】前記第１のパタ−ンは、認識分類したいパ
   タ−ンであり、前記第２のパタ−ンは、参照パタ−ン又
   は参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンであることを特
   徴とする請求項１に記載の光学的パタ−ン認識分類装
   置。
3. 【請求項３】前記第１のパタ−ンは、参照パタ−ン又は
   複数の参照パタ−ンであり、前記第２のパタ−ンは、認
   識分類したいパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンであるこ
   とを特徴とする請求項１に記載の光学的パタ−ン認識分
   類装置。
4. 【請求項４】前記第１のパタ−ンを表示する装置は、第
   １の空間光変調器又は銀塩感光素子を用いたものである
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の光学
   的パタ−ン認識分類装置。
5. 【請求項５】前記第２のパタ−ンを表示する装置は、第
   ２の空間光変調器であることを特徴とする請求項１〜４
   のいずれかに記載の光学的パタ−ン認識分類装置。
6. 【請求項６】更に、少なくとも、コヒ−レントな光源
   と、第１のパタ−ン群を同時並列的に表示する第３の空
   間光変調器と、該第３の空間光変調器から出射された光
   束の該同時並列的に表示された前記第１のパタ−ン群に
   含まれる各パタ−ンの各々の複素振幅を光学的にフ−リ
   エ変換するための第３のフ−リエ変換レンズアレイと、
   該第３のフ−リエ変換レンズアレイの各々のフ−リエ変
   換面に配置され、且つ、該第３のフ−リエ変換レンズア
   レイの各々に対応したパタ−ンよりなる第２のパタ−ン
   群を透過率分布或いは反射率分布にして、表示したマス
   クと、該マスクを透過した光量或いは反射した光量を検
   出する受光素子アレイと、該受光素子アレイからの出力
   を、該マスクに描かれたパタ−ンと、前記第１のパタ−
   ン群の各々のパタ−ンとの相互相関出力として、該相互
   相関出力に基づいて被検パタ−ンを認識分類する手段と
   から構成されることを特徴とする請求項１〜３のいずれ
   かに記載の光学的パタ−ン認識分類装置。
7. 【請求項７】前記第１のパタ−ン群を構成する各々のパ
   タ−ンは、同一の認識分類したいパタ−ンであり、前記
   の第２のパタ−ン群を構成する各々のパタ−ンは、各々
   異なる参照パタ−ン又は各々異なる参照パタ−ンのフ−
   リエ変換パタ−ンであることを特徴とする請求項６に記
   載の光学的パタ−ン認識分類装置。
8. 【請求項８】前記第１のパタ−ン群を構成する各々のパ
   タ−ンは、各々異なる参照パタ−ンであり、前記第２の
   パタ−ン群を構成する各々のパタ−ンは、同一の認識分
   類したいパタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンであることを
   特徴とする請求項６に記載の光学的パタ−ン認識分類装
   置。
9. 【請求項９】前記マスクは、第４の空間光変調器或いは
   銀塩感光素子を用いたことを特徴とする請求項６〜８の
   いずれかに記載の光学的パタ−ン認識分類装置。
10. 【請求項１０】前記相互相関出力に基づいて被検パタ−
    ンを認識分類する手段は、前記認識分類したいパタ−ン
    と各参照パタ−ン或いは各参照パタ−ンのフ−リエ変換
    パタ−ンとの該相互相関出力を複数回とり、得られた相
    関度の集合の代表値を、少なくとも基準にして、認識分
    類したいクラス毎に、前記各参照パタ−ン或いは前記各
    参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンに対応したメンバ
    −シップ関数を作成した後、被検パタ−ンと前記各参照
    パタ−ン前記各参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと
    の前記相互相関出力と認識分類したいクラスに割り当て
    られているメンバ−シップ関数とのメンバ−シップ値を
    取り、該メンバ−シップ値の最も小さいメンバ−シップ
    値、又は、該メンバ−シップ値の平均値を、被検パタ−
    ンの前記認識分類したいクラスに属する程度とすること
    を特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の光学的
    パタ−ン認識分類装置。
11. 【請求項１１】前記相互相関出力に基づいて被検パタ−
    ンを認識分類する手段は、ニュ−ラルネットワ−クにお
    いて、前記参照パタ−ン或いは前記参照パタ−ンのフ−
    リエ変換パタ−ンの数だけ用意した入力ニュ−ロンに、
    前記各参照パタ−ン或いは前記各参照パタ−ンのフ−リ
    エ変換パタ−ンと前記認識分類したいクラスに属するパ
    タ−ンとの前記相互相関出力を各々入力して、ニュ−ロ
    ン間の結合荷重値を決定した後、前記各参照パタ−ン或
    いは前記各参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンと被検
    パタ−ンとの相互相関出力を、対応する前記入力ニュ−
    ロンに、入力して、被検パタ−ンを認識分類することを
    特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の光学的パ
    タ−ン認識分類装置。