JPH05143634A - 相関演算装置 - Google Patents
相関演算装置Info
- Publication number
- JPH05143634A JPH05143634A JP3303350A JP30335091A JPH05143634A JP H05143634 A JPH05143634 A JP H05143634A JP 3303350 A JP3303350 A JP 3303350A JP 30335091 A JP30335091 A JP 30335091A JP H05143634 A JPH05143634 A JP H05143634A
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- Japan
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- fourier transform
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 短い演算時間でありながら、データ範囲につ
いて限定を付すことができるようにする。 【構成】 ウインドデータｗは、画像中の限定範囲内に
ついては「１」、限定範囲外については「０」となって
いる２値データである。したがって、このウインドデー
タｗと基準データｒとの乗算を行なえば基準データｒの
範囲について限定できる。また、ウインドデータｗその
もののフーリエ変換値と、入力データｐのフーリエ変換
値とを乗算し、乗算結果を逆フーリエ変換すればΣｐ2
ｗ，Σｐｗなどが得られる。このΣｐ2 ｗ，Σｐｗは、
ウインドデータｗによって範囲が限定されたΣｐ2 ，Σ
ｐに他ならない。相関値演算手段２２は、このようにし
て求めたΣｐ2 ，Σｐ等に基き相関値Ｃｐｒの演算を行
う。
いて限定を付すことができるようにする。 【構成】 ウインドデータｗは、画像中の限定範囲内に
ついては「１」、限定範囲外については「０」となって
いる２値データである。したがって、このウインドデー
タｗと基準データｒとの乗算を行なえば基準データｒの
範囲について限定できる。また、ウインドデータｗその
もののフーリエ変換値と、入力データｐのフーリエ変換
値とを乗算し、乗算結果を逆フーリエ変換すればΣｐ2
ｗ，Σｐｗなどが得られる。このΣｐ2 ｗ，Σｐｗは、
ウインドデータｗによって範囲が限定されたΣｐ2 ，Σ
ｐに他ならない。相関値演算手段２２は、このようにし
て求めたΣｐ2 ，Σｐ等に基き相関値Ｃｐｒの演算を行
う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像認識あるいは音声
認識など各種データの認識に用いられる相関演算装置に
関するものである。
認識など各種データの認識に用いられる相関演算装置に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】相関演算は、画像認識処理等の分野で用
いられる演算手法であり、入力データｐと基準データｒ
との相関性を、相関値Ｃｐｒを演算することにより求め
ようとするものである。
いられる演算手法であり、入力データｐと基準データｒ
との相関性を、相関値Ｃｐｒを演算することにより求め
ようとするものである。
【０００３】すなわち、入力データｐ及び基準データｒ
の平均値をｐバー及びｒバー、相関範囲を求める範囲の
データ量をＮとすれば、自己分散Ｓｐ，Ｓｒ、共分散Ｓ
ｐｒは、
の平均値をｐバー及びｒバー、相関範囲を求める範囲の
データ量をＮとすれば、自己分散Ｓｐ，Ｓｒ、共分散Ｓ
ｐｒは、
【０００４】
【数１】 で表わされる。ここで
【０００５】
【数２】 である。そして、相関値Ｃｐｒは、
【０００６】
【数３】 により求められる。
【０００７】なお、平方根演算は煩雑なため、Ｓｐｒ＜
０のときは、Ｃｐｒ＝０とし、Ｓｐｒ＞０のときに、
０のときは、Ｃｐｒ＝０とし、Ｓｐｒ＞０のときに、
【０００８】
【数４】 として演算することがある。
【０００９】また、簡易演算法としてＳｐとＳｒの差が
小さな場合には、
小さな場合には、
【００１０】
【数５】 として相関値Ｃｐｒを求めることもある。
【００１１】図５は、上記の演算を行うためフーリエ変
換を利用した演算装置の一部の構成を示すブロック図で
ある。すなわち、入力データｐ及び基準データｒはフー
リエ変換部１０１，１０２によりフーリエ変換される。
このとき、それぞれのフーリエ変換値は互に共役な複素
数である。
換を利用した演算装置の一部の構成を示すブロック図で
ある。すなわち、入力データｐ及び基準データｒはフー
リエ変換部１０１，１０２によりフーリエ変換される。
このとき、それぞれのフーリエ変換値は互に共役な複素
数である。
【００１２】乗算部１０３は、これらの共役複素数の乗
算を行ない、逆フーリエ変換部１０４はその乗算結果に
対して逆フーリエ変換を行なう。これによりΣｐｒが求
められる。
算を行ない、逆フーリエ変換部１０４はその乗算結果に
対して逆フーリエ変換を行なう。これによりΣｐｒが求
められる。
【００１３】なお、この場合、特にデータ範囲について
は限定していないためΣｐ2 ，Σｒ2 及びｐバー，ｒバ
ーは一度だけ求めればよく、また、フーリエ変換を利用
しているので演算時間は短いものとなっている。
は限定していないためΣｐ2 ，Σｒ2 及びｐバー，ｒバ
ーは一度だけ求めればよく、また、フーリエ変換を利用
しているので演算時間は短いものとなっている。
【００１４】しかし、画像処理の都合上、どうしてもデ
ータ範囲についての限定が必要な場合がある。例えば、
対象認識などの場合は、データの半分が対象データとな
り、残り半分が背景データとなるように範囲を限定する
と相関による認識がしやすくなるので、上記の範囲限定
が必要となる。
ータ範囲についての限定が必要な場合がある。例えば、
対象認識などの場合は、データの半分が対象データとな
り、残り半分が背景データとなるように範囲を限定する
と相関による認識がしやすくなるので、上記の範囲限定
が必要となる。
【００１５】そこで、このような場合には、フーリエ変
換を利用した演算装置を用いずに、図６に示す如く、原
画像のデータをそのまま用いて、マッチングの範囲を限
定する手法が採用されている。
換を利用した演算装置を用いずに、図６に示す如く、原
画像のデータをそのまま用いて、マッチングの範囲を限
定する手法が採用されている。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように、原画像のデータを用いて相関値の演算を行う
と、演算時間が非常に大きなものとなる。
ように、原画像のデータを用いて相関値の演算を行う
と、演算時間が非常に大きなものとなる。
【００１７】例えば、入力画像及び基準画像の大きさを
５１２×５１２画素（全体で２６２，１４４画素）と
し、基準画像の限定範囲を２５６×２５６画素（全体で
６５，５３６画素）とすると、Σｐ2 ，Σｐ，Σｐｒを
求めるための演算回数は、
５１２×５１２画素（全体で２６２，１４４画素）と
し、基準画像の限定範囲を２５６×２５６画素（全体で
６５，５３６画素）とすると、Σｐ2 ，Σｐ，Σｐｒを
求めるための演算回数は、
【００１８】
【数６】 となる。したがって、１画素あたりに要する演算時間を
１００ｎｓとすると、全体の演算時間は１７１８ｓすな
わち約２８分という長い時間となる。
１００ｎｓとすると、全体の演算時間は１７１８ｓすな
わち約２８分という長い時間となる。
【００１９】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
あり、短い演算時間でありながら、データ範囲について
限定を付すことができる相関演算装置を提供することを
目的とする。
あり、短い演算時間でありながら、データ範囲について
限定を付すことができる相関演算装置を提供することを
目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するための手段として、入力データと基準データとの間
の相関関係を求める相関演算装置において、前記入力デ
ータのフーリエ変換を行う入力データフーリエ変換手段
と、前記基準データ及び前記入力データを、その相関関
係を求める範囲のみのデータに限定するデータ範囲限定
手段と、前記データ範囲限定手段により限定された範囲
のデータに基いて、このデータから導かれる関連値を演
算する関連値演算手段と、前記データ範囲限定手段から
出力されるデータのフーリエ変換を行う限定データフー
リエ変換手段と、前記入力データフーリエ変換手段から
出力されるデータと、前記限定データフーリエ変換手段
から出力されるデータとの乗算を行う乗算手段と、前記
乗算手段から出力されるデータの逆フーリエ変換を行う
逆フーリエ変換手段と、前記逆フーリエ変換手段及び前
記関連値演算手段からのデータを入力して、前記相関関
係を表わす相関値の演算を行う相関値演算手段と、を備
えたことを特徴としている。
するための手段として、入力データと基準データとの間
の相関関係を求める相関演算装置において、前記入力デ
ータのフーリエ変換を行う入力データフーリエ変換手段
と、前記基準データ及び前記入力データを、その相関関
係を求める範囲のみのデータに限定するデータ範囲限定
手段と、前記データ範囲限定手段により限定された範囲
のデータに基いて、このデータから導かれる関連値を演
算する関連値演算手段と、前記データ範囲限定手段から
出力されるデータのフーリエ変換を行う限定データフー
リエ変換手段と、前記入力データフーリエ変換手段から
出力されるデータと、前記限定データフーリエ変換手段
から出力されるデータとの乗算を行う乗算手段と、前記
乗算手段から出力されるデータの逆フーリエ変換を行う
逆フーリエ変換手段と、前記逆フーリエ変換手段及び前
記関連値演算手段からのデータを入力して、前記相関関
係を表わす相関値の演算を行う相関値演算手段と、を備
えたことを特徴としている。
【００２１】
【作用】上記構成ではフーリエ変換を利用した手法を採
用しているので、演算時間は短いものとなる。すなわ
ち、主な演算時間は、入力データ及び基準データのフー
リエ変換に要する時間、このフーリエ変換により得られ
る複素数同士の乗算に要する時間、この乗算結果の逆フ
ーリエ変換に要する時間、限定された基準データの関連
値の演算に要する時間などであるが、これらの演算回数
は数回から十数回程度であり、全体の演算時間は短かな
ものである。
用しているので、演算時間は短いものとなる。すなわ
ち、主な演算時間は、入力データ及び基準データのフー
リエ変換に要する時間、このフーリエ変換により得られ
る複素数同士の乗算に要する時間、この乗算結果の逆フ
ーリエ変換に要する時間、限定された基準データの関連
値の演算に要する時間などであるが、これらの演算回数
は数回から十数回程度であり、全体の演算時間は短かな
ものである。
【００２２】一方、データ範囲の限定については、デー
タ範囲限定手段が、基準データ及び入力データについて
相関関係を求める範囲のデータに限定している。したが
って、対象認識なども容易に行なえる。
タ範囲限定手段が、基準データ及び入力データについて
相関関係を求める範囲のデータに限定している。したが
って、対象認識なども容易に行なえる。
【００２３】
【実施例】以下、本発明の実施例を図１乃至図４に基き
説明する。図１は第１実施例の構成を示すブロック図で
ある。
説明する。図１は第１実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【００２４】図１において、入力データｐのフーリエ変
換を行う入力データフーリエ変換手段１は、自乗演算部
２、フーリエ変換部３，４により構成されている。入力
データｐ及び基準データｒの範囲を限定するデータ範囲
限定手段５は、ウインドデータｗの格納部６と、このウ
インドデータｗと基準データｒとの乗算を行う乗算部７
とから構成されている。
換を行う入力データフーリエ変換手段１は、自乗演算部
２、フーリエ変換部３，４により構成されている。入力
データｐ及び基準データｒの範囲を限定するデータ範囲
限定手段５は、ウインドデータｗの格納部６と、このウ
インドデータｗと基準データｒとの乗算を行う乗算部７
とから構成されている。
【００２５】限定データフーリエ変換手段８は、フーリ
エ変換部９，１０により構成されている。関連値演算手
段１１は、自己分散Ｓｒを演算する演算部１２と、平均
値ｒバーを演算する演算部１３とから構成されている。
エ変換部９，１０により構成されている。関連値演算手
段１１は、自己分散Ｓｒを演算する演算部１２と、平均
値ｒバーを演算する演算部１３とから構成されている。
【００２６】そして、乗算手段１４は乗算部１５，１
６，１７により構成され、逆フーリエ変換手段１８は、
逆フーリエ変換部１９，２０，２１により構成されてい
る。相関値演算手段２２は、この逆フーリエ変換手段１
８及び関連値演算手段１１から出力されるデータに基い
て相関値の演算を行うようになっている。
６，１７により構成され、逆フーリエ変換手段１８は、
逆フーリエ変換部１９，２０，２１により構成されてい
る。相関値演算手段２２は、この逆フーリエ変換手段１
８及び関連値演算手段１１から出力されるデータに基い
て相関値の演算を行うようになっている。
【００２７】図２は関連値演算手段１１の演算部１２，
１３の構成を示すブロック図である。演算部１２は、自
乗部２３、累積部２４、自己分散算出部２５により構成
され、演算部１３は累積部２６、平均値算出部２７によ
り構成されている。
１３の構成を示すブロック図である。演算部１２は、自
乗部２３、累積部２４、自己分散算出部２５により構成
され、演算部１３は累積部２６、平均値算出部２７によ
り構成されている。
【００２８】次に、このように構成される第１実施例の
動作につき説明する。格納部６にはウインドデータｗが
格納されているが、このウインドデータｗは２値データ
であり、画像中の限定すべき範囲内には「１」が格納さ
れ、範囲外には「０」が格納されている。
動作につき説明する。格納部６にはウインドデータｗが
格納されているが、このウインドデータｗは２値データ
であり、画像中の限定すべき範囲内には「１」が格納さ
れ、範囲外には「０」が格納されている。
【００２９】乗算部７は、このウインドデータｗと基準
データｒとの乗算を行うので、乗算部７からは限定され
た基準データｒのみが出力される。そして、演算部１
２，１３は、この限定された基準データｒから自己分散
Ｓｒ，平均値ｒバーを演算する。また、フーリエ変換部
９は、ウインドすなわち画像中の限定範囲を示すデータ
をフーリエ変換し、フーリエ変換部１０は限定された基
準データｒのフーリエ変換を行う。
データｒとの乗算を行うので、乗算部７からは限定され
た基準データｒのみが出力される。そして、演算部１
２，１３は、この限定された基準データｒから自己分散
Ｓｒ，平均値ｒバーを演算する。また、フーリエ変換部
９は、ウインドすなわち画像中の限定範囲を示すデータ
をフーリエ変換し、フーリエ変換部１０は限定された基
準データｒのフーリエ変換を行う。
【００３０】一方、入力データフーリエ変換手段１で
は、Σｐ2 を求めるため、入力データｐが自乗演算部２
により自乗された後、フーリエ変換部３によりフーリエ
変換される。また、Σｐ及びΣｐｒを求めるため、入力
データｐがフーリエ変換部４によりフーリエ変換され
る。
は、Σｐ2 を求めるため、入力データｐが自乗演算部２
により自乗された後、フーリエ変換部３によりフーリエ
変換される。また、Σｐ及びΣｐｒを求めるため、入力
データｐがフーリエ変換部４によりフーリエ変換され
る。
【００３１】次いで、乗算手段１４の乗算部１５，１
６，１７は、フーリエ変換部３，４の出力と、フーリエ
変換部９，１０の出力との乗算を行ない、逆フーリエ変
換手段１８の逆フーリエ変換部１９，２０，２１はその
乗算結果について逆フーリエ変換を行う。
６，１７は、フーリエ変換部３，４の出力と、フーリエ
変換部９，１０の出力との乗算を行ない、逆フーリエ変
換手段１８の逆フーリエ変換部１９，２０，２１はその
乗算結果について逆フーリエ変換を行う。
【００３２】この場合、逆フーリエ変換部１９，２０，
２１からは、それぞれΣｐ2 ｗ，Σｐｗ，Σｐｒｗが出
力される。このΣｐ2 ｗはウインドデータｗによって範
囲が限定されたΣｐ2 の値に他ならない。同様に、Σｐ
ｗ，Σｐｒｗもウインドデータｗにより範囲が限定され
たΣｐ，Σｐｒの値である。
２１からは、それぞれΣｐ2 ｗ，Σｐｗ，Σｐｒｗが出
力される。このΣｐ2 ｗはウインドデータｗによって範
囲が限定されたΣｐ2 の値に他ならない。同様に、Σｐ
ｗ，Σｐｒｗもウインドデータｗにより範囲が限定され
たΣｐ，Σｐｒの値である。
【００３３】ところで、前述した式（１），（３）のＳ
ｐ，Ｓｐｒは式（４），（５）の関係を用いて下記のよ
うに表わすことができる。
ｐ，Ｓｐｒは式（４），（５）の関係を用いて下記のよ
うに表わすことができる。
【００３４】
【数７】 相関値演算手段２２は、この式（９），（１０）により
Ｓｐ，Ｓｐｒを演算し、さらに、前述した式（６）すな
わち
Ｓｐ，Ｓｐｒを演算し、さらに、前述した式（６）すな
わち
【００３５】
【数８】 により相関値Ｃｐｒの演算を行う。
【００３６】上記のような演算手法によれば、フーリエ
変換を利用しているので、極めて高速に演算を行うこと
ができ、また、データ範囲限定手段によりデータ限定が
可能となっているので、対象認識を行うのに好適なもの
となっている。
変換を利用しているので、極めて高速に演算を行うこと
ができ、また、データ範囲限定手段によりデータ限定が
可能となっているので、対象認識を行うのに好適なもの
となっている。
【００３７】図３は本発明の第２実施例の構成を示すブ
ロック図である。この図における入力データフーリエ変
換手段１Ａは、図１における入力データフーリエ変換手
段１から自乗演算部２及びフーリエ変換部３を削除した
ものである。同様に、演算手段１４Ａ，逆フーリエ変換
手段１８Ａも、それぞれ図１における演算手段１４，逆
フーリエ変換手段１８から演算部１５，逆フーリエ変換
部１９を削除したものである。
ロック図である。この図における入力データフーリエ変
換手段１Ａは、図１における入力データフーリエ変換手
段１から自乗演算部２及びフーリエ変換部３を削除した
ものである。同様に、演算手段１４Ａ，逆フーリエ変換
手段１８Ａも、それぞれ図１における演算手段１４，逆
フーリエ変換手段１８から演算部１５，逆フーリエ変換
部１９を削除したものである。
【００３８】前述した式（８）は、式（４）の関係から
下記のように表わすことができるが、
下記のように表わすことができるが、
【００３９】
【数９】 図３の相関値演算手段２２は、この式（１１）を用いて
相関値Ｃｐｒの演算を行おうとするものである。この図
３の構成によれば、図１のものよりも演算回数を少くす
できるので、さらに高速に演算を行うことができる。
相関値Ｃｐｒの演算を行おうとするものである。この図
３の構成によれば、図１のものよりも演算回数を少くす
できるので、さらに高速に演算を行うことができる。
【００４０】図４は本発明の第３実施例の構成を示すブ
ロック図である。この図４の構成は、図１の構成に、格
納部２９，３０から成る変換値記憶手段２８と、格納部
３２，３３から成る演算値記憶手段３１とを付加し、限
定データフーリエ変換手段８及び関連値演算手段１１の
出力を予め記憶させておくことにより、さらに演算の高
速化を図ろうとするものである。
ロック図である。この図４の構成は、図１の構成に、格
納部２９，３０から成る変換値記憶手段２８と、格納部
３２，３３から成る演算値記憶手段３１とを付加し、限
定データフーリエ変換手段８及び関連値演算手段１１の
出力を予め記憶させておくことにより、さらに演算の高
速化を図ろうとするものである。
【００４１】この第３実施例により演算を行なった場合
の演算時間を検討してみると次のようになる。この場
合、フーリエ変換にはＦＦＴ（高速フーリエ変換）の手
法を採用し、市販の最高速のプロセッサを用いて演算を
行うものとする。
の演算時間を検討してみると次のようになる。この場
合、フーリエ変換にはＦＦＴ（高速フーリエ変換）の手
法を採用し、市販の最高速のプロセッサを用いて演算を
行うものとする。
【００４２】すると、１回当りの演算時間は、ＦＦＴ及
び逆ＦＦＴが１．０２４ｓ、入力データｐの自乗演算が
０．０２６ｓ、フーリエ変換データの複素乗算が０．１
０５ｓとなる。図４の構成では、ＦＦＴ及び逆ＦＦＴの
演算が合計５回、自乗演算が１回、複素乗算が合計３回
だから、全体の演算時間は、 １．０２４×５＋０．０２６＋０．１０５×３＝５．４６１（ｓ） である。
び逆ＦＦＴが１．０２４ｓ、入力データｐの自乗演算が
０．０２６ｓ、フーリエ変換データの複素乗算が０．１
０５ｓとなる。図４の構成では、ＦＦＴ及び逆ＦＦＴの
演算が合計５回、自乗演算が１回、複素乗算が合計３回
だから、全体の演算時間は、 １．０２４×５＋０．０２６＋０．１０５×３＝５．４６１（ｓ） である。
【００４３】したがって、従来の演算時間１７１８ｓ
（約２８分）と比べると、約３００倍の高速化が図れた
ことになる。
（約２８分）と比べると、約３００倍の高速化が図れた
ことになる。
【００４４】また、図４の構成から、自乗演算部２、フ
ーリエ変換部３、乗算部１５、逆フーリエ変換部１９を
削除し、前述の式（１１）により相関値Ｃｐｒを求める
ようにすれば、全体の演算時間は、 １．０２４×３＋０．１０５×２＝３．２８２（ｓ） となる。これによれば、従来と比べて、約５００倍もの
高速化が図れたことになる。本発明に係る演算装置で
は、並列処理できる部分が多いので、実際には、さらに
高速化を図れるものと考えられる。
ーリエ変換部３、乗算部１５、逆フーリエ変換部１９を
削除し、前述の式（１１）により相関値Ｃｐｒを求める
ようにすれば、全体の演算時間は、 １．０２４×３＋０．１０５×２＝３．２８２（ｓ） となる。これによれば、従来と比べて、約５００倍もの
高速化が図れたことになる。本発明に係る演算装置で
は、並列処理できる部分が多いので、実際には、さらに
高速化を図れるものと考えられる。
【００４５】なお、上記した図１乃至図４における各手
段は、ソフトウエアあるいはハードウエアのいずれによ
っても構成することが可能である。
段は、ソフトウエアあるいはハードウエアのいずれによ
っても構成することが可能である。
【００４６】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、短い演
算時間でありながら、データ範囲について限定を付すこ
とが可能な相関演算装置を実現することができる。
算時間でありながら、データ範囲について限定を付すこ
とが可能な相関演算装置を実現することができる。
【図１】本発明の第１実施例の構成を示すブロック図。
【図２】図１における関連値演算手段の構成を示すブロ
ック図。
ック図。
【図３】本発明の第２実施例の構成を示すブロック図。
【図４】本発明の第３実施例の構成を示すブロック図。
【図５】従来例の構成を示すブロック図。
【図６】従来技術の説明図。
ｐ 入力データ ｒ 基準データ １ 入力データフーリエ変換手段 ５ データ範囲限定手段 ８ 限定データフーリエ変換手段 １１ 関連値演算手段 １４ 乗算手段 １８ 逆フーリエ変換手段 ２２ 相関値演算手段
Claims (1)
- 【請求項１】入力データと基準データとの間の相関関係
を求める相関演算装置において、 前記入力データのフーリエ変換を行う入力データフーリ
エ変換手段と、 前記基準データ及び前記入力データを、その相関関係を
求める範囲のみのデータに限定するデータ範囲限定手段
と、 前記データ範囲限定手段により限定された範囲のデータ
に基いて、このデータから導かれる関連値を演算する関
連値演算手段と、 前記データ範囲限定手段から出力されるデータのフーリ
エ変換を行う限定データフーリエ変換手段と、 前記入力データフーリエ変換手段から出力されるデータ
と、前記限定データフーリエ変換手段から出力されるデ
ータとの乗算を行う乗算手段と、 前記乗算手段から出力されるデータの逆フーリエ変換を
行う逆フーリエ変換手段と、 前記逆フーリエ変換手段及び前記関連値演算手段からの
データを入力して、前記相関関係を表わす相関値の演算
を行う相関値演算手段と、 を備えたことを特徴とする相関演算装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3303350A JPH05143634A (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 相関演算装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3303350A JPH05143634A (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 相関演算装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05143634A true JPH05143634A (ja) | 1993-06-11 |
Family
ID=17919923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3303350A Pending JPH05143634A (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 相関演算装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05143634A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5999637A (en) * | 1995-09-28 | 1999-12-07 | Hamamatsu Photonics K.K. | Individual identification apparatus for selectively recording a reference pattern based on a correlation with comparative patterns |
-
1991
- 1991-11-19 JP JP3303350A patent/JPH05143634A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5999637A (en) * | 1995-09-28 | 1999-12-07 | Hamamatsu Photonics K.K. | Individual identification apparatus for selectively recording a reference pattern based on a correlation with comparative patterns |
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