JPH06348874A - Neural network - Google Patents
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- JPH06348874A JPH06348874A JP5133114A JP13311493A JPH06348874A JP H06348874 A JPH06348874 A JP H06348874A JP 5133114 A JP5133114 A JP 5133114A JP 13311493 A JP13311493 A JP 13311493A JP H06348874 A JPH06348874 A JP H06348874A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、入力層ニューロンユニ
ット，中間層ニューロンユニット及び出力層ニューロン
ユニットを備えた階層構造をとり、物体に関する三次元
データが入力されることにより、当該物体の視覚的認識
に関わる出力データが得られる神経回路網に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention has a hierarchical structure including an input layer neuron unit, an intermediate layer neuron unit, and an output layer neuron unit. The present invention relates to a neural network capable of obtaining output data related to recognition.
【０００２】[0002]
【従来の技術】工業用ロボットにより各種の物体を扱う
制御システム等においては、任意の物体を視覚的に認識
してその物体についての認識出力を発するものとされる
物体認識装置が要求される場合があるが、それに関連し
て、任意の物体についての視覚的認識を神経回路網を用
いて行う手法が提案されている。このような物体につい
ての視覚的認識を神経回路網を用いて行う手法にあって
は、例えば、複数の入力層ニューロンユニット，複数の
中間層ニューロンユニット及び複数の出力層ニューロン
ユニットを備えた階層構造をとる神経回路網が用意さ
れ、複数の入力層ニューロンユニットの夫々に物体に関
する三次元データが入力データとして供給され、それに
基づいて複数の出力層ニューロンユニットから物体の認
識に関わる出力データが得られるようにされる。複数の
入力層ニューロンユニットに供給される物体に関する三
次元データは、例えば、物体をビデオカメラ等の視覚セ
ンサによって捉えることにより得られる、物体の表面上
における複数の識別ポイントの夫々に関するデータであ
って、当該物体に対して等価的に設定される固定座標系
のもとでの座標値をあらわすものとされる。2. Description of the Related Art In a control system or the like for handling various objects by an industrial robot, when an object recognizing device which visually recognizes an arbitrary object and outputs a recognition output for the object is required. However, in relation to this, a method of visually recognizing an arbitrary object using a neural network has been proposed. In a method of visually recognizing such an object by using a neural network, for example, a hierarchical structure including a plurality of input layer neuron units, a plurality of intermediate layer neuron units and a plurality of output layer neuron units is used. A neural network that captures three-dimensional data about an object is supplied as input data to each of the input layer neuron units, and output data related to the object recognition is obtained from the output layer neuron units based on that. To be done. The three-dimensional data regarding the object supplied to the plurality of input layer neuron units is, for example, data regarding each of the plurality of identification points on the surface of the object, which is obtained by capturing the object with a visual sensor such as a video camera. , Represents a coordinate value under a fixed coordinate system that is equivalently set for the object.
【０００３】また、神経回路網にあっては、例えば、予
めバックプロパゲーションの手法による学習が行われ
て、複数の入力層ニューロンユニットの夫々と複数の中
間層ニューロンユニットの夫々との間のシナプス伝達効
率の値、及び、複数の中間層ニューロンユニットの夫々
と複数の出力層ニューロンユニットの夫々との間のシナ
プス伝達効率の値が決定され、認識される物体と複数の
出力層ニューロンユニットの夫々からの出力データとの
関係が設定される。即ち、複数の入力層ニューロンユニ
ットの夫々に特定形状の物体に関する三次元データが入
力されるとき、複数の出力層ニューロンユニットの夫々
からの出力データが、予め設定された特定形状の物体に
対応するもの、あるいは、それに十分に近いものとして
得られることになるのである。Further, in the neural network, for example, learning by a backpropagation method is performed in advance, and a synapse between each of the plurality of input layer neuron units and each of the plurality of intermediate layer neuron units. The value of the transmission efficiency and the value of the synaptic transmission efficiency between each of the plurality of intermediate layer neuron units and each of the plurality of output layer neuron units are determined, and the recognized object and each of the plurality of output layer neuron units are determined. The relationship with the output data from is set. That is, when three-dimensional data regarding an object of a specific shape is input to each of the plurality of input layer neuron units, output data from each of the plurality of output layer neuron units corresponds to a preset object of the specific shape. Or something close enough to it.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】上述の如くの従来提案
されている手法により神経回路網が用いられて物体の視
覚的認識が行われるにあたっては、神経回路網における
複数の入力層ニューロンユニットの夫々に供給される入
力データは、認識されるべき物体の表面上における複数
の識別ポイントの夫々についての、その物体に対して等
価的に設定される固定座標系のもとでの座標値をあらわ
す三次元データとされる。従って、斯かる際には、固定
座標系内に配された物体の表面上における同一の識別ポ
イントについての入力データであっても、固定座標系内
における物体の位置，向きあるいは姿勢，回動状態等が
変化せしめられると、著しく異なったものとなってしま
うことになり、その結果、神経回路網による物体につい
ての誤認識がなされる事態あるいは物体についての視覚
的認識が行われなくなってしまう事態が生じる虞があ
る。When the neural network is used to visually recognize an object by the conventionally proposed method as described above, each of the plurality of input layer neuron units in the neural network is to be recognized. The input data supplied to the third order is a cubic representing the coordinate value of each of a plurality of identification points on the surface of the object to be recognized under a fixed coordinate system equivalently set for the object. It is regarded as the original data. Therefore, in such a case, even if the input data is the same identification point on the surface of the object arranged in the fixed coordinate system, the position, orientation or posture, and rotation state of the object in the fixed coordinate system And so on, it will be significantly different, and as a result, the situation in which the neural network misrecognizes the object or the situation in which the visual recognition of the object is no longer performed. May occur.
【０００５】斯かる点に鑑み、本発明は、複数の入力層
ニューロンユニット，複数の中間層ニューロンユニット
及び複数の出力層ニューロンユニットを備えた階層型に
属し、複数の入力層ニューロンユニットの夫々に物体に
関する入力データが供給されることにより、複数の出力
層ニューロンユニットの夫々から当該物体もしくはその
部分についての視覚的認識に関わる出力データが得られ
るものとされるにあたり、物体もしくはその部分の位
置，向き等の如何にかかわらず、当該物体もしくはその
部分についての的確な視覚的認識が行われることになる
神経回路網を提供することを目的とする。In view of the above point, the present invention belongs to a hierarchical type having a plurality of input layer neuron units, a plurality of intermediate layer neuron units and a plurality of output layer neuron units, and each of the plurality of input layer neuron units When the input data relating to the object is supplied, the output data relating to the visual recognition of the object or its part is obtained from each of the plurality of output layer neuron units, and the position of the object or its part, It is an object of the present invention to provide a neural network in which accurate visual recognition of the object or a part thereof is performed regardless of the orientation or the like.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】上述の目的を達成すべ
く、本発明に係る神経回路網は、物体表面上の複数の識
別ポイントに夫々対応する複数の入力層ニューロンユニ
ットと、複数の入力層ニューロンユニットの夫々に付随
して設けられて、複数の識別ポイントの各々における物
体表面についての法線ベクトルを絶対座標系のもとでの
座標値としてあらわす入力ベクトルデータが供給される
入力層座標変換回路部と、複数の入力層ニューロンユニ
ットに夫々対応する複数の中間層ニューロンユニット
と、複数の中間層ニューロンユニットの夫々に付随して
設けられて、複数の入力層ニューロンユニットの各々か
らの入力層出力ベクトルを絶対座標系のもとでの座標値
としてあらわす入力層出力ベクトルデータが供給される
中間層座標変換回路部と、複数の中間層ニューロンユニ
ットに夫々対応して配され、出力ベクトルデータを発す
る複数の出力層ニューロンユニットと、複数の出力層ニ
ューロンユニットの夫々に付随して設けられて、複数の
中間層ニューロンユニットの各々からの中間層出力ベク
トルを絶対座標系のもとでの座標値としてあらわす中間
層出力ベクトルデータが供給される出力層座標変換回路
部とを含み、入力層座標変換回路部が、入力ベクトルデ
ータの夫々についての、その入力ベクトルデータがあら
わす法線ベクトルを付随先入力層ニューロンユニットに
対応する識別ポイントにおける物体表面についての法線
ベクトルに準拠して設定される相対座標系のもとでの座
標値としてあらわす入力相対座標データへの変換を行
い、得られた入力相対座標データを付随先入力層ニュー
ロンユニットに供給するものとされ、また、中間層座標
変換回路部が、入力層出力ベクトルデータの夫々につい
ての、その入力層出力ベクトルデータがあらわす入力層
出力ベクトルを付随先中間層ニューロンユニットに対応
する入力層ニューロンユニットからの入力層出力ベクト
ルに準拠して設定される相対座標系のもとでの座標値と
してあらわす入力層出力相対座標データへの変換を行
い、得られた入力層出力相対座標データを付随先中間層
ニューロンユニットに供給するものとされ、さらに、出
力層座標変換回路部が、中間層出力ベクトルデータの夫
々についての、その中間層出力ベクトルデータがあらわ
す中間層出力ベクトルを付随先出力層ニューロンユニッ
トに対応する中間層ニューロンユニットからの中間層出
力ベクトルに準拠して設定される相対座標系のもとでの
座標値としてあらわす中間層出力相対座標データへの変
換を行い、得られた中間層出力相対座標データを付随先
出力層ニューロンユニットに供給するものとされて構成
されるIn order to achieve the above-mentioned object, a neural network according to the present invention comprises a plurality of input layer neuron units respectively corresponding to a plurality of identification points on an object surface and a plurality of input layers. Input layer coordinate transformation that is provided in association with each neuron unit and that supplies input vector data that represents the normal vector for the object surface at each of the plurality of identification points as coordinate values under the absolute coordinate system A circuit section, a plurality of intermediate layer neuron units respectively corresponding to the plurality of input layer neuron units, and an input layer from each of the plurality of input layer neuron units, which is provided in association with each of the plurality of intermediate layer neuron units. Input layer output vector data representing the output vector as coordinate values in the absolute coordinate system , A plurality of output layer neuron units which are respectively arranged corresponding to the plurality of middle layer neuron units and emit output vector data, and a plurality of middle layer neuron units provided in association with the plurality of output layer neuron units, respectively. And an output layer coordinate conversion circuit unit to which the intermediate layer output vector data representing the intermediate layer output vector as a coordinate value under the absolute coordinate system is supplied. For each of the data, the normal vector represented by the input vector data is set under the relative coordinate system which is set according to the normal vector for the object surface at the identification point corresponding to the associated input layer neuron unit. Conversion to input relative coordinate data expressed as coordinate values, and the obtained input relative coordinate data is attached Further, the intermediate layer coordinate transformation circuit section is configured to supply the input layer output vector represented by the input layer output vector data for each of the input layer output vector data to the associated intermediate layer neuron unit. The input layer output obtained by performing conversion to the input layer output relative coordinate data expressed as coordinate values under the relative coordinate system set according to the input layer output vector from the input layer neuron unit corresponding to Relative coordinate data is supplied to the associated destination intermediate layer neuron unit, and further, the output layer coordinate conversion circuit section outputs the intermediate layer output vector represented by the intermediate layer output vector data for each of the intermediate layer output vector data. Intermediate layer output vector from the intermediate layer neuron unit corresponding to the associated output layer neuron unit Conversion to intermediate layer output relative coordinate data, which is expressed as coordinate values under the relative coordinate system set in accordance with the above, and supplies the obtained intermediate layer output relative coordinate data to the auxiliary destination output layer neuron unit. Configured to be
【０００７】[0007]
【作用】上述の如くに構成される本発明に係る神経回路
網にあっては、物体表面上の複数の識別ポイントの各々
における物体表面についての法線ベクトルを絶対座標系
のもとでの座標値としてあらわす入力ベクトルデータ
が、入力層座標変換回路部の夫々により、その入力ベク
トルデータによりあらわされる法線ベクトルを当該入力
層座標変換回路部が付随する入力層ニューロンユニット
に対応する識別ポイントにおける物体表面についての法
線ベクトルに準拠して設定される相対座標系のもとでの
座標値としてあらわす入力相対座標データに変換され
て、当該入力層座標変換回路部が付随する入力層ニュー
ロンユニットに供給され、また、複数の入力層ニューロ
ンユニットの各々からの入力層出力ベクトルを絶対座標
系のもとでの座標値としてあらわす入力層出力ベクトル
データが、中間層座標変換回路部の夫々により、その入
力層出力ベクトルデータによりあらわされる入力層出力
ベクトルを当該中間層座標変換回路部が付随する中間層
ニューロンユニットに対応する入力層ニューロンユニッ
トからの入力層出力ベクトルに準拠して設定される相対
座標系のもとでの座標値としてあらわす入力層出力相対
座標データに変換されて、当該中間層座標変換回路部が
付随する中間層ニューロンユニットに供給され、さら
に、複数の中間層ニューロンユニットの各々からの中間
層出力ベクトルを絶対座標系のもとでの座標値としてあ
らわす中間層出力ベクトルデータが、出力層座標変換回
路部の夫々により、その中間層出力ベクトルデータによ
りあらわされる中間層出力ベクトルを当該出力層座標変
換回路部が付随する出力層ニューロンユニットに対応す
る中間層ニューロンユニットからの中間層出力ベクトル
に準拠して設定される相対座標系のもとでの座標値とし
てあらわす中間層出力相対座標データに変換されて、当
該出力層座標変換回路部が付随する出力層ニューロンユ
ニットに供給される。In the neural network according to the present invention configured as described above, the normal vector for the object surface at each of the plurality of identification points on the object surface is coordinated under the absolute coordinate system. The input vector data represented as a value is an object at an identification point corresponding to an input layer neuron unit attached to the input layer coordinate conversion circuit unit by a normal vector represented by the input layer coordinate conversion circuit unit. Converted to input relative coordinate data expressed as coordinate values under the relative coordinate system set according to the normal vector of the surface, and supplied to the input layer neuron unit associated with the input layer coordinate conversion circuit unit. In addition, the input layer output vector from each of the plurality of input layer neuron units is set as the coordinate value under the absolute coordinate system. The input layer output vector data represented by each of the intermediate layer coordinate conversion circuit units corresponds the input layer output vector represented by the input layer output vector data to the intermediate layer neuron unit attached to the intermediate layer coordinate conversion circuit unit. The input layer output vector is converted into input layer output relative coordinate data represented as coordinate values under the relative coordinate system set according to the input layer output vector from the input layer neuron unit, and the intermediate layer coordinate conversion circuit unit is attached. The intermediate layer output vector data supplied to the intermediate layer neuron unit and representing the intermediate layer output vector from each of the plurality of intermediate layer neuron units as coordinate values under the absolute coordinate system is output layer coordinate conversion circuit section. Of the intermediate layer output vector data represented by the intermediate layer output vector data. Intermediate layer output relative coordinates expressed as coordinate values under the relative coordinate system set based on the intermediate layer output vector from the intermediate layer neuron unit corresponding to the output layer neuron unit attached to the force layer coordinate conversion circuit unit After being converted into data, the output layer coordinate conversion circuit unit is supplied to the associated output layer neuron unit.
【０００８】それにより、絶対座標系内において物体も
しくはその部分の位置，向きあるいは姿勢，回動状態等
が変化せしめられる場合にも、各入力層座標変換回路部
からそれが付随する入力層ニューロンユニットに供給さ
れる複数の入力相対座標データは、絶対座標系内におけ
る物体もしくはその部分が同一のものである限り、その
物体もしくはその部分の位置，向き等の如何にかかわら
ず一定の相互関係を有するものとされることになり、さ
らに、それに伴って、各中間層座標変換回路部からそれ
が付随する中間層ニューロンユニットに供給される複数
の入力層出力相対座標データの夫々、及び、各出力層座
標変換回路部からそれが付随する出力層ニューロンユニ
ットに供給される複数の中間層出力相対座標データも、
絶対座標系内における物体もしくはその部分が同一のも
のである限り、その物体もしくはその部分の位置，向き
等の如何にかかわらず一定の相互関係を有するものとさ
れることになる。従って、複数の出力層ニューロンユニ
ットからの出力ベクトルデータに基づき、絶対座標系内
における物体もしくはその部分の位置，向き等の如何に
かかわらず、当該物体もしくはその部分についての的確
な視覚的認識が行われることになる。As a result, even when the position, orientation, posture, rotational state, etc. of the object or its part is changed in the absolute coordinate system, the input layer neuron unit associated with it from each input layer coordinate conversion circuit section. The plurality of input relative coordinate data supplied to have a certain mutual relation irrespective of the position, orientation, etc. of the object or its part as long as the object or its part in the absolute coordinate system is the same. Further, accordingly, each of the plurality of input layer output relative coordinate data supplied from each intermediate layer coordinate conversion circuit unit to the associated intermediate layer neuron unit and each output layer. A plurality of intermediate layer output relative coordinate data supplied from the coordinate conversion circuit unit to the output layer neuron unit to which it is attached,
As long as the object or its part in the absolute coordinate system is the same, it has a certain mutual relation regardless of the position, orientation, etc. of the object or its part. Therefore, based on the output vector data from a plurality of output layer neuron units, regardless of the position or orientation of the object or its part in the absolute coordinate system, accurate visual recognition of the object or its part can be performed. Will be seen.
【０００９】[0009]
【実施例】図１は、本発明に係る神経回路網の一例を示
す。この例は、入力層，中間層及び出力層を形成する多
数のニューロンユニットを含んだ階層型を成し、中間層
が１層のみとされて３層構造をとるものとされている。FIG. 1 shows an example of a neural network according to the present invention. This example is of a hierarchical type including a large number of neuron units forming an input layer, an intermediate layer and an output layer, and the intermediate layer has only one layer and has a three-layer structure.
【００１０】図１に示される例にあっては、ｎ（ｎは正
整数）個の入力層ニューロンユニットＳ０，Ｓ１，Ｓ
２，・・・・・，Ｓｎ−２，Ｓｎ−１及びＳｎ（Ｓ０〜
Ｓｎ）と、これらの入力層ニューロンユニットＳ０〜Ｓ
ｎに夫々対応するｎ個の中間層ニューロンユニットＡ
０，Ａ１，Ａ２，・・・・・，Ａｎ−２，Ａｎ−１及び
Ａｎ（Ａ０〜Ａｎ）と、これらの中間層ニューロンユニ
ットＡ０〜Ａｎに夫々対応するｎ個の出力層ニューロン
ユニットＲ０，Ｒ１，Ｒ２，・・・・・，Ｒｎ−２，Ｒ
ｎ−１及びＲｎ（Ｒ０〜Ｒｎ）とが配置されている。In the example shown in FIG. 1, n (n is a positive integer) input layer neuron units S0, S1, S
2, ..., Sn-2, Sn-1, and Sn (S0-
Sn) and these input layer neuron units S0 to S
n hidden layer neuron units A corresponding to n
0, A1, A2, ..., An-2, An-1 and An (A0 to An) and n output layer neuron units R0, which correspond to these intermediate layer neuron units A0 to An, respectively. R1, R2, ..., Rn-2, R
n-1 and Rn (R0 to Rn) are arranged.
【００１１】そして、入力層ニューロンユニットＳ０〜
Ｓｎには、それらに夫々対応するｎ個の入力層座標変換
回路部Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，・・・・・，Ｔｎ−２，Ｔｎ
−１及びＴｎ（Ｔ０〜Ｔｎ）が付随せしめられて配され
ており、入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎの各々は、そ
れに供給されるデータを、そのデータについての後述さ
れる如くの座標変換処理を行って、付随先の入力層ニュ
ーロンユニットＳ０〜Ｓｎの夫々に入力データとして供
給する。また、中間層ニューロンユニットＡ０〜Ａｎに
は、それらに夫々対応するｎ個の中間層座標変換回路部
Ｕ０，Ｕ１，Ｕ２，・・・・・，Ｕｎ−２，Ｕｎ−１及
びＵｎ（Ｕ０〜Ｕｎ）が付随せしめられて配されてお
り、中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎの各々は、それに
供給されるデータを、そのデータについての後述される
如くの座標変換処理を行って、付随先の中間層ニューロ
ンユニットＡ０〜Ａｎの夫々に入力データとして供給す
る。さらに、出力層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎに
は、それらに夫々対応するｎ個の出力層座標変換回路部
Ｖ０，Ｖ１，Ｖ２，・・・・・，Ｖｎ−２，Ｖｎ−１及
びＶｎ（Ｖ０〜Ｖｎ）が付随せしめられて配されてお
り、出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの各々は、それに
供給されるデータを、そのデータについての後述される
如くの座標変換処理を行って、付随先の出力層ニューロ
ンユニットＲ０〜Ｒｎの夫々に入力データとして供給す
る。The input layer neuron units S0 to S0
Sn includes n input layer coordinate conversion circuit units T0, T1, T2, ..., Tn-2, Tn corresponding to them.
-1 and Tn (T0 to Tn) are associated with each other, and each of the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn converts the data supplied thereto into coordinate conversion as will be described later for the data. Processing is performed and the data is supplied as input data to each of the associated input layer neuron units S0 to Sn. Further, in the intermediate layer neuron units A0 to An, n intermediate layer coordinate conversion circuit units U0, U1, U2, ..., Un-2, Un-1 and Un (U0 to U0, U1, U2 ,. Un) is associated with each other, and each of the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un performs a coordinate conversion process on the data supplied thereto as described later, and the associated destination Of the intermediate layer neuron units A0 to An are supplied as input data. Further, the output layer neuron units R0 to Rn have n output layer coordinate conversion circuit units V0, V1, V2, ..., Vn-2, Vn-1 and Vn (V0 to Vn (V0 Vn) is attached to each of the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn, and each of the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn performs coordinate conversion processing on the data as will be described later to obtain an associated destination. Is supplied as input data to each of the output layer neuron units R0 to Rn.
【００１２】入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎの各々に
は、外部からの入力データが供給される。また、入力層
座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎが付随した入力層ニューロン
ユニットＳ０〜Ｓｎの各々の出力端は、当該入力層ニュ
ーロンユニットに対応する中間層ニューロンユニットに
付随した中間層座標変換回路部のみでなく、中間層座標
変換回路部Ｕ０〜Ｕｎの夫々に結合されており、さら
に、中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎが付随した中間層
ニューロンユニットＡ０〜Ａｎの各々の出力端は、当該
中間層ニューロンユニットに対応する出力層ニューロン
ユニットに付随した出力層座標変換回路部のみでなく、
出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの夫々に結合されてい
る。そして、出力層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎの各
々の出力端から出力データが得られる。Input data from the outside is supplied to each of the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn. The output terminals of the input layer neuron units S0 to Sn associated with the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn are only the intermediate layer coordinate conversion circuit units associated with the intermediate layer neuron units corresponding to the input layer neuron units. Instead, the output terminals of the intermediate layer neuron units A0-An, which are coupled to the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0-Un, respectively, and are accompanied by the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0-Un, are Not only the output layer coordinate conversion circuit unit attached to the output layer neuron unit corresponding to the layer neuron unit,
The output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn are respectively coupled. Then, output data is obtained from the output terminals of the output layer neuron units R0 to Rn.
【００１３】入力層ニューロンユニットＳ０〜Ｓｎの各
々とそれに結合された中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎ
の夫々との間の入力・中間層間シナプス伝達効率Ｗij(I
H)（０≦ｉ≦ｎ，０≦ｊ≦ｎ）、及び、中間層ニューロ
ンユニットＡ０〜Ａｎの各々とそれに結合された出力層
座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの夫々との間の中間・出力層
間シナプス伝達効率Ｗij(HO)は、例えば、バックプロパ
ゲーションの手法が用いられての学習が行われて設定さ
れる。斯かる学習は、例えば、既知の形状を有した物体
がそれにつての視覚的認識がなされる認識対象物体とさ
れて、その認識対象物体に関する入力データが入力層座
標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎの夫々に供給されるもとで、出
力層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎの各々から、出力デ
ータとして、予め設定された認識対象物体に対応するデ
ータ（教師データ）、あるいは、予め設定された認識対
象物体に対応するデータに極めて近い物体認識データが
得られる状態となるまで、入力・中間層間シナプス伝達
効率Ｗij(IH)及び中間・出力層間シナプス伝達効率Ｗij
(HO)が繰り返し設定し直されることによって行われる。Each of the input layer neuron units S0 to Sn and the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un connected thereto.
Input and intermediate layer synapse transmission efficiency Wij (I
H) (0 ≦ i ≦ n, 0 ≦ j ≦ n), and intermediate / output between each of the intermediate layer neuron units A0-An and each of the output layer coordinate conversion circuit units V0-Vn coupled thereto. The inter-layer synapse transmission efficiency Wij (HO) is set by performing learning using a backpropagation method, for example. In such learning, for example, an object having a known shape is set as a recognition target object for which visual recognition is performed, and input data relating to the recognition target object is input to each of the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn. Is supplied to each of the output-layer neuron units R0 to Rn as output data, corresponding to data (teacher data) corresponding to a preset recognition target object, or corresponding to a preset recognition target object. Input object / intermediate layer synapse transfer efficiency Wij (IH) and intermediate / output layer synapse transfer efficiency Wij until object recognition data that is extremely close to the input data is obtained.
(HO) is repeatedly set again.
【００１４】このような構成のもとで、三次元物体につ
いての認識が行われるにあたっては、例えば、図２に示
される如くの、認識されるべき三次元物体もしくはその
部分における外表面上に、入力層ニューロンユニットＳ
０〜Ｓｎに夫々対応するものとして設定された、複数の
識別ポイントＰ０，Ｐ１，Ｐ２，・・・・・，Ｐｎ−
２，Ｐｎ−１及びＰｎ（Ｐ０〜Ｐｎ）の各々における外
表面についての法線ベクトルＩ０，Ｉ１，Ｉ２，・・・
・・，Ｉｎ−２，Ｉｎ−１及びＩｎ（Ｉ０〜Ｉｎ）を夫
々あらわす三次元データＤＩ０，ＤＩ１，ＤＩ２，・・
・・・，ＤＩｎ−２，ＤＩｎ−１及びＤＩｎ（ＤＩ０〜
ＤＩｎ）が、入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎに供給さ
れる。三次元データＤＩ０〜ＤＩｎの各々は、法線ベク
トルＩ０〜Ｉｎの各々を、認識されるべき三次元物体も
しくはその部分に関して等価的に設定された、図２に示
される如くのＸ軸，Ｙ軸及びＺ軸を有する絶対座標系 0
−ＸＹＺのもとでの座標値をもってあらわすものとさ
れ、例えば、三次元データＤＩ０は、識別ポイントＰ０
における法線ベクトルＩ０の絶対座標系 0−ＸＹＺのも
とでの座標値をあらわすものとされる。そして、三次元
データＤＩ０〜ＤＩｎの各々は、入力層座標変換回路部
Ｔ０〜Ｔｎの全部に供給される。In the recognition of a three-dimensional object with such a structure, for example, as shown in FIG. 2, on the outer surface of the three-dimensional object to be recognized or its portion, Input layer neuron unit S
.., Pn-, which are set to correspond to 0 to Sn, respectively.
2, Pn-1 and Pn (P0 to Pn) each have a normal vector I0, I1, I2, ...
.., three-dimensional data DI0, DI1, DI2, ..., In-2, In-1, and In (I0-In), respectively
..., DIn-2, DIn-1, and DIn (DI0-
DIn) is supplied to the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn. Each of the three-dimensional data DI0 to DIn is equivalently set to each of the normal vectors I0 to In with respect to the three-dimensional object to be recognized or its portion, and the X-axis and the Y-axis as shown in FIG. And an absolute coordinate system with Z axis 0
It is assumed that it is represented by the coordinate value under −XYZ. For example, the three-dimensional data DI0 is the identification point P0.
Represents the coordinate value of the normal vector I0 in the absolute coordinate system 0-XYZ. Then, each of the three-dimensional data DI0 to DIn is supplied to all of the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn.
【００１５】三次元データＤＩ０〜ＤＩｎの各々が供給
される入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎの夫々、例え
ば、入力層ニューロンユニットＳｉに付随する入力層座
標変換回路部Ｔｉは、それに供給される三次元データＤ
Ｉ０〜ＤＩｎの各々についての座標変換処理を行う。斯
かる座標変換処理に際して、入力層座標変換回路部Ｔｉ
は、三次元データＤＩ０〜ＤＩｎの各々、例えば、三次
元データＤＩｊについて、それがあらわす絶対座標系 0
−ＸＹＺのもとでの法線ベクトルＩｊを、付随先の入力
層ニューロンユニットＳｉに対応する識別ポイントＰｉ
における法線ベクトルＩｉ（三次元データＤＩｉによっ
てあらわされる）に準拠して設定されるｘ軸，ｙ軸及び
ｚ軸を有した相対座標系 0−ｘｙｚのもとでの座標値と
してあらわす入力相対座標データを求める処理を行い、
三次元データＤＩｊを入力相対座標データに変換する。Each of the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn to which each of the three-dimensional data DI0 to DIn is supplied, for example, the input layer coordinate conversion circuit unit Ti associated with the input layer neuron unit Si is supplied to it. Three-dimensional data D
Coordinate conversion processing is performed for each of I0 to DIn. In such coordinate conversion processing, the input layer coordinate conversion circuit unit Ti
Is an absolute coordinate system representing each of the three-dimensional data DI0 to DIn, for example, the three-dimensional data DIj.
-The normal vector Ij under XYZ is set to the identification point Pi corresponding to the input layer neuron unit Si of the associated destination.
Input relative coordinates represented as coordinate values under the relative coordinate system 0-xyz having the x-axis, the y-axis, and the z-axis set in accordance with the normal vector Ii (represented by the three-dimensional data DIi) in Perform processing to obtain data,
The three-dimensional data DIj is converted into input relative coordinate data.
【００１６】このような三次元データＤＩｊについての
座標変換処理にあたって、識別ポイントＰｉにおける法
線ベクトルＩｉに準拠して設定されるものとされる相対
座標系 0−ｘｙｚの設定にあっては、図３に示される如
く、先ず、絶対座標系 0−ＸＹＺのもとでの法線ベクト
ルＩｉの方向がｚ軸の方向とされ、次に、法線ベクトル
Ｉｉの基点、即ち、識別ポイントＰｉと法線ベクトルＩ
ｊの基点、即ち、識別ポイントＰｊとを結ぶ直線ＰＬｉ
ｊ及びｚ軸を含む平面内におけるｚ軸に直交する方向が
ｘ軸の方向とされ、さらに、ｚ軸及びｘ軸の夫々に直交
する方向がｙ軸の方向とされる。そして、法線ベクトル
Ｉｉの基点、即ち、識別ポイントＰｉが、ｘ軸，ｙ軸及
びｚ軸の夫々の零点位置とされる。In setting the relative coordinate system 0-xyz which is set in accordance with the normal vector Ii at the identification point Pi in the coordinate conversion process for such three-dimensional data DIj, As shown in FIG. 3, first, the direction of the normal vector Ii under the absolute coordinate system 0-XYZ is set as the z-axis direction, and then the base point of the normal vector Ii, that is, the identification point Pi and the normal point. Line vector I
A straight line PLi connecting the base point of j, that is, the identification point Pj
The direction orthogonal to the z axis in the plane including the j and z axes is the x axis direction, and the direction orthogonal to the z axis and the x axis is the y axis direction. Then, the base point of the normal vector Ii, that is, the identification point Pi is set as the zero point position of each of the x-axis, the y-axis, and the z-axis.
【００１７】入力層座標変換回路部Ｔｉによる三次元デ
ータＤＩ０〜ＤＩｎのうちの三次元データＤＩｊ以外の
ものについての座標変換処理も、上述の三次元データＤ
Ｉｊについての座標変換処理と同様にして行われ、入力
層座標変換回路部Ｔｉによって三次元データＤＩ０〜Ｄ
Ｉｎに夫々対応するｎ個の入力相対座標データが形成さ
れる。このようにして入力層座標変換回路部Ｔｉにより
得られるｎ個の入力相対座標データは、絶対座標系 0−
ＸＹＺのもとにおかれた認識されるべき三次元物体もし
くはその部分が移動あるいは回動して、法線ベクトルＩ
０〜Ｉｎの各々の位置及び向きが変化せしめられる場合
にも、法線ベクトルＩ０〜Ｉｎの各々の位置及び向きの
如何にかかわらず一定の相互関係を維持するものとされ
ることになる。The coordinate conversion processing for the three-dimensional data DI0 to DIn other than the three-dimensional data DIj by the input layer coordinate conversion circuit unit Ti is also the above-mentioned three-dimensional data D.
The same process as the coordinate conversion process for Ij is performed, and the three-dimensional data DI0 to D0 are input by the input layer coordinate conversion circuit unit Ti.
N pieces of input relative coordinate data respectively corresponding to In are formed. In this way, the n pieces of input relative coordinate data obtained by the input layer coordinate conversion circuit unit Ti are the absolute coordinate system 0-
When the three-dimensional object to be recognized placed under XYZ or a part thereof moves or rotates, the normal vector I
Even when the positions and orientations of 0 to In are changed, a constant mutual relationship is maintained regardless of the positions and orientations of the normal vectors I0 to In.
【００１８】また、入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎに
おける入力層座標変換回路部Ｔｉ以外のものの夫々によ
る三次元データＤＩ０〜ＤＩｎの夫々についての座標変
換処理も、上述の入力層座標変換回路部Ｔｉによる三次
元データＤＩ０〜ＤＩｎの夫々についての座標変換処理
と同様にして行われ、入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎ
の各々において、三次元データＤＩ０〜ＤＩｎに夫々対
応するｎ個の入力相対座標データが形成される。Further, the coordinate conversion process for each of the three-dimensional data DI0 to DIn by each of the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn other than the input layer coordinate conversion circuit unit Ti is also the above-mentioned input layer coordinate conversion circuit unit. The input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn are performed in the same manner as the coordinate conversion processing for each of the three-dimensional data DI0 to DIn by Ti.
In each of the above, n pieces of input relative coordinate data corresponding to the three-dimensional data DI0 to DIn are formed.
【００１９】入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎの各々に
おいて形成されたｎ個の入力相対座標データは、その入
力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎの各々の付随先である入
力層ニューロンユニットＳ０〜Ｓｎのいずれかに供給さ
れる。入力層座標変換回路部Ｔ０〜Ｔｎから夫々ｎ個の
入力相対座標データが供給された入力層ニューロンユニ
ットＳ０〜Ｓｎの夫々においては、ｎ個の入力相対座標
データの各々があらわす入力ベクトルの総和が求めら
れ、さらに、入力ベクトルの総和に基づいて入力層出力
ベクトルＪ０〜Ｊｎのうちのいずれかが求められる。例
えば、入力層座標変換回路部Ｔｉからｎ個の入力相対座
標データが供給された入力層ニューロンユニットＳｉに
おいては、入力層座標変換回路部Ｔｉにおいて形成され
たｎ個の入力相対座標データの各々があらわす入力ベク
トルの総和が求められ、さらに、入力ベクトルの総和に
基づいて入力層出力ベクトルＪｉが求められる。The n pieces of input relative coordinate data formed in each of the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn are input layer neuron units S0 to which the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn are attached. It is supplied to any of Sn. In each of the input layer neuron units S0 to Sn to which the n input relative coordinate data are respectively supplied from the input layer coordinate conversion circuit units T0 to Tn, the sum of the input vectors represented by each of the n input relative coordinate data is Further, one of the input layer output vectors J0 to Jn is obtained based on the sum of the input vectors. For example, in the input layer neuron unit Si to which n input relative coordinate data are supplied from the input layer coordinate conversion circuit unit Ti, each of the n input relative coordinate data formed in the input layer coordinate conversion circuit unit Ti is The total sum of the input vectors represented is calculated, and the input layer output vector Ji is calculated based on the total sum of the input vectors.
【００２０】そして、入力層ニューロンユニットＳ０〜
Ｓｎにおいて、夫々において求められた入力層出力ベク
トルＪ０〜Ｊｎの各々を絶対座標系 0−ＸＹＺのもとで
の座標値をもってあらわす入力層出力ベクトルデータＤ
Ｊ０，ＤＪ１，ＤＪ２，・・・・・，ＤＪｎ−２，ＤＪ
ｎ−１及びＤＪｎ（ＤＪ０〜ＤＪｎ）が夫々形成され、
それらが入力層ニューロンユニットＳ０〜Ｓｎの各々か
ら送出されて中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎに供給さ
れる。斯かる入力層出力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎ
の各々の中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎへの供給は、
中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎの全部についてなされ
る。The input layer neuron units S0 to S0
In Sn, input layer output vector data D that represents each of the input layer output vectors J0 to Jn obtained by each with the coordinate value under the absolute coordinate system 0-XYZ.
J0, DJ1, DJ2, ..., DJn-2, DJ
n-1 and DJn (DJ0 to DJn) are respectively formed,
These are sent from each of the input layer neuron units S0 to Sn and supplied to the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un. Such input layer output vector data DJ0 to DJn
Supply to each intermediate layer coordinate conversion circuit unit U0-Un of
This is performed for all of the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un.
【００２１】入力層出力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎ
の各々が供給される中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎの
夫々、例えば、中間層ニューロンユニットＡｉに付随す
る中間層座標変換回路部Ｕｉは、それに供給される入力
層出力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎの各々についての
座標変換処理を行う。斯かる座標変換処理に際して、中
間層座標変換回路部Ｕｉは、入力層出力ベクトルデータ
ＤＪ０〜ＤＪｎの各々、例えば、入力層出力ベクトルデ
ータＤＪｊについて、それがあらわす絶対座標系 0−Ｘ
ＹＺのもとでの入力層出力ベクトルＪｊを、付随先の中
間層ニューロンユニットＡｉに対応する入力層ニューロ
ンユニットＳｉから送出される入力層出力ベクトルデー
タＤＪｉがあらわす入力層出力ベクトルＪｉに準拠して
設定されるｘ軸，ｙ軸及びｚ軸を有した相対座標系 0−
ｘｙｚのもとでの座標値としてあらわす入力層出力相対
座標データを求める処理を行い、入力層出力ベクトルデ
ータＤＪｊを入力層出力相対座標データに変換する。Input layer output vector data DJ0 to DJn
Of the input layer output vector data DJ0 to DJn supplied to each of the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un, for example, the intermediate layer coordinate conversion circuit unit Ui associated with the intermediate layer neuron unit Ai. Coordinate conversion processing is performed for each. In such coordinate conversion processing, the intermediate layer coordinate conversion circuit unit Ui represents the absolute coordinate system 0-X representing each of the input layer output vector data DJ0 to DJn, for example, the input layer output vector data DJj.
The input layer output vector Jj under YZ is based on the input layer output vector Ji represented by the input layer output vector data DJi sent from the input layer neuron unit Si corresponding to the accompanying intermediate layer neuron unit Ai. Relative coordinate system with x-axis, y-axis and z-axis set 0-
The input layer output relative coordinate data expressed as the coordinate value under xyz is processed to convert the input layer output vector data DJj into the input layer output relative coordinate data.
【００２２】このような入力層出力ベクトルデータＤＪ
ｊについての座標変換処理にあたって、入力層ニューロ
ンユニットＳｉから送出される入力層出力ベクトルデー
タＤＪｉがあらわす入力層出力ベクトルＪｉに準拠して
設定されるものとなされる相対座標系 0−ｘｙｚの設定
にあっては、図４に示される如く、先ず、絶対座標系0
−ＸＹＺのもとでの入力層出力ベクトルＪｉの方向がｚ
軸の方向とされ、次に、入力層出力ベクトルＪｉの基点
と入力層出力ベクトルＪｊの基点とを結ぶ直線ＪＬｉｊ
及びｚ軸を含む平面内におけるｚ軸に直交する方向がｘ
軸の方向とされ、さらに、ｚ軸及びｘ軸の夫々に直交す
る方向がｙ軸の方向とされる。そして、入力層出力ベク
トルＪｉの基点が、ｘ軸，ｙ軸及びｚ軸の夫々の零点位
置とされる。Such input layer output vector data DJ
In the coordinate conversion process for j, the relative coordinate system 0-xyz is set based on the input layer output vector Ji represented by the input layer output vector data DJi sent from the input layer neuron unit Si. Then, as shown in FIG. 4, first, the absolute coordinate system 0
The direction of the input layer output vector Ji under −XYZ is z
A straight line JLij connecting the base point of the input layer output vector Ji and the base point of the input layer output vector Jj.
And a direction orthogonal to the z axis in a plane including the z axis is x.
The direction of the axis is defined as the direction of the axis, and the direction orthogonal to each of the z axis and the x axis is defined as the direction of the y axis. The base point of the input layer output vector Ji is the zero point position of each of the x axis, the y axis, and the z axis.
【００２３】中間層座標変換回路部Ｕｉによる入力層出
力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎのうちの入力層出力ベ
クトルデータＤＪｊ以外のものについての座標変換処理
も、上述の入力層出力ベクトルデータＤＪｊについての
座標変換処理と同様にして行われ、中間層座標変換回路
部Ｕｉによって入力層出力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪ
ｎに夫々対応するｎ個の入力層出力相対座標データが形
成される。このようにして入力層座標変換回路部Ｕｉに
より得られるｎ個の入力層出力相対座標データは、絶対
座標系 0−ＸＹＺのもとにおかれた認識されるべき三次
元物体もしくはその部分が移動あるいは回動して、法線
ベクトルＩ０〜Ｉｎの各々の位置及び向きが変化せしめ
られた場合にも、法線ベクトルＩ０〜Ｉｎの各々の位置
及び向きの如何にかかわらず一定の相互関係を維持する
ものとされることになる。The coordinate conversion processing of the input layer output vector data DJ0 to DJn other than the input layer output vector data DJj by the intermediate layer coordinate conversion circuit unit Ui is also the coordinate conversion of the input layer output vector data DJj. The same process is performed, and the input layer output vector data DJ0 to DJ is input by the intermediate layer coordinate conversion circuit unit Ui.
n pieces of input layer output relative coordinate data corresponding to n are formed. In this way, the n pieces of the input layer output relative coordinate data obtained by the input layer coordinate conversion circuit unit Ui are the three-dimensional object to be recognized or its portion which is placed under the absolute coordinate system 0-XYZ. Alternatively, even when the positions and orientations of the normal vectors I0 to In are changed by rotating, a constant mutual relationship is maintained regardless of the positions and orientations of the normal vectors I0 to In. Will be done.
【００２４】また、中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎに
おける中間層座標変換回路部Ｕｉ以外のものの夫々によ
る入力層出力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎの夫々につ
いての座標変換処理も、上述の中間層座標変換回路部Ｕ
ｉによる入力層出力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎの夫
々についての座標変換処理と同様にして行われ、中間層
座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎの各々において、入力層出力
ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎに夫々対応するｎ個の入
力層出力相対座標データが形成される。Further, the coordinate conversion processing for each of the input layer output vector data DJ0 to DJn by the components other than the intermediate layer coordinate conversion circuit unit Ui in the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un is also the above-mentioned intermediate layer coordinate conversion. Circuit part U
i is performed in the same manner as the coordinate conversion process for each of the input layer output vector data DJ0 to DJn, and the n corresponding to the input layer output vector data DJ0 to DJn in each of the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un. A plurality of input layer output relative coordinate data are formed.
【００２５】中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎの各々に
おいて形成されたｎ個の入力層出力相対座標データは、
その中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎの各々の付随先で
ある中間層ニューロンユニットＡ０〜Ａｎのいずれかに
供給される。中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎから夫々
ｎ個の入力層出力相対座標データが供給された中間層ニ
ューロンユニットＡ０〜Ａｎの各々においては、ｎ個の
入力層出力相対座標データの夫々があらわす中間ベクト
ルの総和が求められ、さらに、中間ベクトルの総和に基
づいて中間層出力ベクトルＫ０〜Ｋｎのうちのいずれか
が求められる。例えば、中間層座標変換回路部Ｕｉから
ｎ個の入力層出力相対座標データが供給された中間層ニ
ューロンユニットＡｉにおいては、中間層座標変換回路
部Ｕｉにおいて形成されたｎ個の入力層出力相対座標デ
ータの各々があらわす中間ベクトルの総和が求められ、
さらに、その中間ベクトルの総和に基づいて中間層出力
ベクトルＫｉが求められる。The n input layer output relative coordinate data formed in each of the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un are:
The intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un are supplied to any of the intermediate layer neuron units A0 to An, which are associated destinations. In each of the intermediate layer neuron units A0 to An to which the n input layer output relative coordinate data are respectively supplied from the intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un, the intermediate data represented by each of the n input layer output relative coordinate data is represented. The sum of the vectors is obtained, and further, any one of the intermediate layer output vectors K0 to Kn is obtained based on the sum of the intermediate vectors. For example, in the intermediate layer neuron unit Ai supplied with n input layer output relative coordinate data from the intermediate layer coordinate conversion circuit unit Ui, n input layer output relative coordinates formed in the intermediate layer coordinate conversion circuit unit Ui. The sum of the intermediate vectors represented by each of the data is calculated,
Further, the intermediate layer output vector Ki is obtained based on the sum of the intermediate vectors.
【００２６】そして、中間層ニューロンユニットＡ０〜
Ａｎにおいて、夫々において求められた中間層出力ベク
トルＫ０〜Ｋｎの各々を絶対座標系 0−ＸＹＺのもとで
の座標値をもってあらわす中間層出力ベクトルデータＤ
Ｋ０，ＤＫ１，ＤＫ２，・・・・・，ＤＫｎ−２，ＤＫ
ｎ−１及びＤＫｎ（ＤＫ０〜ＤＫｎ）が夫々形成され、
それらが中間層ニューロンユニットＡ０〜Ａｎの各々か
ら送出されて出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎに供給さ
れる。斯かる中間層出力ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫｎ
の各々の出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎへの供給は、
出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの全部についてなされ
る。The intermediate layer neuron units A0 to A0
In An, the intermediate layer output vector data D representing each of the intermediate layer output vectors K0 to Kn obtained by the respective An with the coordinate values under the absolute coordinate system 0-XYZ.
K0, DK1, DK2, ..., DKn-2, DK
n-1 and DKn (DK0 to DKn) are respectively formed,
These are sent out from each of the intermediate layer neuron units A0 to An and supplied to the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn. Such intermediate layer output vector data DK0 to DKn
Supply to the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn of
This is performed for all of the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn.
【００２７】中間層出力ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫｎ
の各々が供給される出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの
夫々、例えば、出力層ニューロンユニットＲｉに付随す
る出力層座標変換回路部Ｖｉは、それに供給される中間
層出力ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫｎの各々についての
座標変換処理を行う。斯かる座標変換処理に際して、出
力層座標変換回路部Ｖｉは、中間層出力ベクトルデータ
ＤＫ０〜ＤＫｎの各々、例えば、中間層出力ベクトルデ
ータＤＫｊについて、それがあらわす絶対座標系 0−Ｘ
ＹＺのもとでの中間層出力ベクトルＫｊを、付随先の出
力層ニューロンユニットＲｉに対応する中間層ニューロ
ンユニットＡｉから送出される中間層出力ベクトルデー
タＤＫｉがあらわす中間層出力ベクトルＫｉに準拠して
設定されるｘ軸，ｙ軸及びｚ軸を有した相対座標系 0−
ｘｙｚのもとでの座標値としてあらわす中間層出力相対
座標データを求める処理を行い、中間層出力ベクトルデ
ータＤＫｊを中間層出力相対座標データに変換する。Intermediate layer output vector data DK0 to DKn
Of the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn, for example, the output layer coordinate conversion circuit unit Vi associated with the output layer neuron unit Ri, of the intermediate layer output vector data DK0 to DKn. Coordinate conversion processing is performed for each. In such coordinate conversion processing, the output layer coordinate conversion circuit unit Vi uses the absolute coordinate system 0-X that represents each of the intermediate layer output vector data DK0 to DKn, for example, the intermediate layer output vector data DKj.
The intermediate layer output vector Kj under YZ is based on the intermediate layer output vector Ki represented by the intermediate layer output vector data DKi transmitted from the intermediate layer neuron unit Ai corresponding to the associated output layer neuron unit Ri. Relative coordinate system with x-axis, y-axis and z-axis set 0-
A process for obtaining intermediate layer output relative coordinate data represented as coordinate values under xyz is performed, and the intermediate layer output vector data DKj is converted into intermediate layer output relative coordinate data.
【００２８】このような中間層出力ベクトルデータＤＫ
ｊについての座標変換処理にあたって、中間層ニューロ
ンユニットＡｉから送出される中間層出力ベクトルデー
タＤＫｉがあらわす中間層出力ベクトルＫｉに準拠して
設定されるものとなされる相対座標系 0−ｘｙｚの設定
にあっては、図５に示される如く、先ず、絶対座標系0
−ＸＹＺのもとでの中間層出力ベクトルＫｉの方向がｚ
軸の方向とされ、次に、中間層出力ベクトルＫｉの基点
と中間層出力ベクトルＫｊの基点とを結ぶ直線ＫＬｉｊ
及びｚ軸を含む平面内におけるｚ軸に直交する方向がｘ
軸の方向とされ、さらに、ｚ軸及びｘ軸の夫々に直交す
る方向がｙ軸の方向とされる。そして、中間層出力ベク
トルＫｉの基点が、ｘ軸，ｙ軸及びｚ軸の夫々の零点位
置とされる。Such intermediate layer output vector data DK
In the coordinate conversion process for j, the relative coordinate system 0-xyz is set according to the intermediate layer output vector Ki represented by the intermediate layer output vector data DKi sent from the intermediate layer neuron unit Ai. If so, first, as shown in FIG. 5, the absolute coordinate system 0
The direction of the intermediate layer output vector Ki under -XYZ is z
A straight line KLij connecting the base point of the intermediate layer output vector Ki and the base point of the intermediate layer output vector Kj.
And a direction orthogonal to the z axis in a plane including the z axis is x.
The direction of the axis is defined as the direction of the axis, and the direction orthogonal to each of the z axis and the x axis is defined as the direction of the y axis. Then, the base point of the intermediate layer output vector Ki is set to the zero point position of each of the x axis, the y axis, and the z axis.
【００２９】出力層座標変換回路部Ｖｉによる中間層出
力ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫｎのうちの中間層出力ベ
クトルデータＤＫｊ以外のものについての座標変換処理
も、上述の中間層出力ベクトルデータＤＫｊについての
座標変換処理と同様にして行われ、出力層座標変換回路
部Ｖｉによって中間層出力ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫ
ｎに夫々対応するｎ個の中間層出力相対座標データが形
成される。このようにして出力層座標変換回路部Ｖｉに
より得られるｎ個の中間層出力相対座標データは、絶対
座標系 0−ＸＹＺのもとにおかれた認識されるべき三次
元物体もしくはその部分が移動あるいは回動して、法線
ベクトルＩ０〜Ｉｎの各々の位置及び向きが変化せしめ
られた場合にも、法線ベクトルＩ０〜Ｉｎの各々の位置
及び向きの如何にかかわらず一定の相互関係を維持する
ものとされることになる。The coordinate conversion processing for the intermediate layer output vector data DKj by the output layer coordinate conversion circuit unit Vi other than the intermediate layer output vector data DKj is also the coordinate conversion for the intermediate layer output vector data DKj. The same processing is performed, and the intermediate layer output vector data DK0 to DK is output by the output layer coordinate conversion circuit unit Vi.
n pieces of intermediate layer output relative coordinate data corresponding to n are formed. In this way, the n pieces of intermediate layer output relative coordinate data obtained by the output layer coordinate conversion circuit unit Vi are the three-dimensional object to be recognized or its portion which is placed under the absolute coordinate system 0-XYZ. Alternatively, even when the positions and orientations of the normal vectors I0 to In are changed by rotating, a constant mutual relationship is maintained regardless of the positions and orientations of the normal vectors I0 to In. Will be done.
【００３０】また、出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎに
おける出力層座標変換回路部Ｖｉ以外のものの夫々によ
る中間層出力ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫｎの夫々につ
いての座標変換処理も、上述の出力層座標変換回路部Ｖ
ｉによる中間層出力ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫｎの夫
々についての座標変換処理と同様にして行われ、出力層
座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの各々において、中間層出力
ベクトルデータＤＫ０〜ＤＫｎに夫々対応するｎ個の中
間層出力相対座標データが形成される。Further, the coordinate conversion processing for each of the intermediate layer output vector data DK0 to DKn by the components other than the output layer coordinate conversion circuit unit Vi in the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn is also the above-mentioned output layer coordinate conversion. Circuit part V
i is performed in the same manner as the coordinate conversion process for each of the intermediate layer output vector data DK0 to DKn. In each of the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn, n corresponding to the intermediate layer output vector data DK0 to DKn, respectively. A plurality of intermediate layer output relative coordinate data are formed.
【００３１】出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの各々に
おいて形成されたｎ個の中間層出力相対座標データは、
その出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎの各々の付随先で
ある出力層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎのいずれかに
供給される。出力層座標変換回路部Ｖ０〜Ｖｎから夫々
ｎ個の中間層出力相対座標データが供給された出力層ニ
ューロンユニットＲ０〜Ｒｎの各々においては、ｎ個の
中間層出力相対座標データの夫々があらわす中間ベクト
ルの総和が求められ、さらに、その中間ベクトルの総和
に基づいて出力層出力ベクトルが求められる。例えば、
出力層座標変換回路部Ｖｉからｎ個の中間層出力相対座
標データが供給された出力層ニューロンユニットＲｉに
おいては、出力層座標変換回路部Ｖｉにおいて形成され
たｎ個の中間層出力相対座標データの各々があらわす中
間ベクトルの総和が求められ、さらに、その中間ベクト
ルの総和に基づいて出力層出力ベクトルが求められる。The n pieces of intermediate layer output relative coordinate data formed in each of the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn are:
The output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn are supplied to any of the output layer neuron units R0 to Rn which are the destinations. In each of the output layer neuron units R0 to Rn to which the n pieces of intermediate layer output relative coordinate data have been supplied from the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn, respectively, the intermediate layer represented by each of the n pieces of intermediate layer output relative coordinate data is represented. The sum of the vectors is calculated, and the output layer output vector is calculated based on the sum of the intermediate vectors. For example,
In the output layer neuron unit Ri to which the n pieces of intermediate layer output relative coordinate data are supplied from the output layer coordinate conversion circuit unit Vi, the n pieces of intermediate layer output relative coordinate data of the output layer coordinate conversion circuit unit Vi are formed. The sum of the intermediate vectors represented by each is obtained, and further, the output layer output vector is obtained based on the sum of the intermediate vectors.
【００３２】そして、出力層ニューロンユニットＲ０〜
Ｒｎにおいて、各々において求められた出力層出力ベク
トルをあらわす出力ベクトルデータＤＯ０，ＤＯ１，Ｄ
Ｏ２，・・・・・，ＤＯｎ−２，ＤＯｎ−１及びＤＯｎ
（ＤＯ０〜ＤＯｎ）が夫々形成され、それらが出力層ニ
ューロンユニットＲ０〜Ｒｎの各々から送出される。こ
のようにして、出力層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎの
各々から送出される出力ベクトルデータＤＯ０〜ＤＯｎ
は、認識されるべき三次元物体もしくはその部分に対応
するものとして予め設定された物体認識データとされる
ことになる。斯かる物体認識データは、図１に示される
例について予め行われる、入力層ニューロンユニットＳ
０〜Ｓｎの夫々に上述の認識されるべき三次元物体もし
くはその部分に関する三次元データが供給されるもとで
の、例えば、バックプロパゲーションの手法が用いられ
ての学習の際に、出力層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎ
に教師データとして課せられたデータである。Then, the output layer neuron units R0 to R0
In Rn, output vector data DO0, DO1, D representing the output layer output vector obtained in each
O2, ..., DOn-2, DOn-1, and DOn
(DO0 to DOn) are respectively formed, and these are sent out from each of the output layer neuron units R0 to Rn. In this way, the output vector data DO0 to DOn sent from each of the output layer neuron units R0 to Rn.
Is the object recognition data preset as data corresponding to the three-dimensional object or its part to be recognized. Such object recognition data is input layer neuron unit S which is preliminarily obtained for the example shown in FIG.
When learning is performed, for example, by using a backpropagation method while the above-mentioned three-dimensional object or its portion to be recognized is supplied to each of 0 to Sn, the output layer Neuron units R0 to Rn
This is the data imposed on the teacher as teacher data.
【００３３】このようにして、出力層ニューロンユニッ
トＲ０〜Ｒｎの各々から認識されるべき三次元物体もし
くはその部分に対応した物体認識データが得られること
になる図１に示される例においては、認識されるべき三
次元物体もしくはその部分における外表面上に設定され
た複数の識別ポイントＰ０〜Ｐｎの各々における外表面
についての法線ベクトルＩ０〜Ｉｎを絶対座標系のもと
での座標値をもって夫々あらわす三次元データＤＩ０〜
ＤＩｎが、直接的に入力層ニューロンユニットＳ０〜Ｓ
ｎに供給されるのではなく、入力層座標変換回路部Ｔ０
〜Ｔｎによって入力相対座標データに変換されて供給さ
れ、また、入力層ニューロンユニットＳ０〜Ｓｎから得
られる絶対座標系のもとでの座標値をあらわす入力層出
力ベクトルデータＤＪ０〜ＤＪｎが、直接的に中間層ニ
ューロンユニットＡ０〜Ａｎに供給されるのではなく、
中間層座標変換回路部Ｕ０〜Ｕｎによって入力層出力相
対座標データに変換されて供給され、さらに、中間層ニ
ューロンユニットＡ０〜Ａｎから得られる絶対座標系の
もとでの座標値をあらわす中間層出力ベクトルデータＤ
Ｋ０〜ＤＫｎが、直接的に出力層ニューロンユニットＲ
０〜Ｒｎに供給されるのではなく、出力層座標変換回路
部Ｖ０〜Ｖｎによって中間層出力相対座標データに変換
されて供給される構成がとられて、入力層ニューロンユ
ニットＳ０〜Ｓｎに対する入力データである入力相対座
標データ，中間層ニューロンユニットＡ０〜Ａｎに対す
る入力データである入力層出力相対座標データ、及び、
出力層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎに対する入力デー
タである中間層出力相対座標データの夫々が、絶対座標
系内における認識されるべき三次元物体もしくはその部
分の移動，回転，向きの変化等が生じたもとにあっても
一定の相互関係を維持するものとされる。従って、絶対
座標系内における認識されるべき三次元物体もしくはそ
の部分の位置，向き，姿勢等の如何にかかわらず、出力
層ニューロンユニットＲ０〜Ｒｎから認識されるべき三
次元物体もしくはその部分に対応した物体認識データが
適正に得られて、当該三次元物体もしくはその部分につ
いての的確な視覚的認識が行われることになる。In this way, the object recognition data corresponding to the three-dimensional object or its part to be recognized is obtained from each of the output layer neuron units R0 to Rn. In the example shown in FIG. Normal vectors I0 to In for the outer surface at each of a plurality of identification points P0 to Pn set on the outer surface of a three-dimensional object or a part thereof to be formed are respectively provided with coordinate values under an absolute coordinate system. Represents three-dimensional data DI0
DIn directly inputs neuron units S0 to S
input layer coordinate conversion circuit unit T0
-Tn are converted to input relative coordinate data and supplied, and the input layer output vector data DJ0 to DJn representing the coordinate values under the absolute coordinate system obtained from the input layer neuron units S0 to Sn are directly input. Is not supplied to the intermediate layer neuron units A0-An,
The intermediate layer coordinate conversion circuit units U0 to Un convert and supply the input layer output relative coordinate data, and further, the intermediate layer output representing the coordinate value under the absolute coordinate system obtained from the intermediate layer neuron units A0 to An. Vector data D
K0 to DKn are directly output layer neuron units R
0 to Rn are not supplied to the input layer neuron units S0 to Sn, but the intermediate layer output relative coordinate data are converted and supplied by the output layer coordinate conversion circuit units V0 to Vn. Input relative coordinate data, input layer output relative coordinate data that is input data for the intermediate layer neuron units A0 to An, and
Each of the intermediate layer output relative coordinate data, which is the input data to the output layer neuron units R0 to Rn, undergoes movement, rotation, change in orientation, etc. of the three-dimensional object or its portion to be recognized in the absolute coordinate system. Even if there is, it is supposed to maintain a certain mutual relationship. Therefore, regardless of the position, orientation, posture, etc. of the three-dimensional object or its part to be recognized in the absolute coordinate system, it corresponds to the three-dimensional object or its part to be recognized from the output layer neuron units R0 to Rn. The obtained object recognition data is properly obtained, and accurate visual recognition of the three-dimensional object or the part thereof is performed.
【００３４】なお、図１に示される例は、中間層ニュー
ロンユニットＡ０〜Ａｎが、一層構造をとるものとされ
ているが、本発明に係る神経回路網にあっては、複数の
中間層ニューロンユニットが複数層を成す構造をとるも
のとされてもよく、斯かる際には、複数の中間層の夫々
を形成する中間層ニューロンユニットの各々に対応して
中間層座標変換回路部が付随せしめられる。また、図１
に示される例における正整数ｎには、格別の制限はな
く、例えば、ｎ＝３とされることも可能である。In the example shown in FIG. 1, the intermediate layer neuron units A0 to An have a single layer structure, but in the neural network according to the present invention, a plurality of intermediate layer neurons are used. The unit may have a structure having a plurality of layers. In such a case, an intermediate layer coordinate conversion circuit unit is attached to each of the intermediate layer neuron units forming each of the plurality of intermediate layers. To be Also, FIG.
There is no particular limitation on the positive integer n in the example shown in (3), and it is possible to set n = 3, for example.
【００３５】[0035]
【発明の効果】以上の説明から明らかな如く、本発明に
係る神経回路網にあっては、物体あるいはその部分の表
面上の複数の識別ポイントの各々における表面について
の法線ベクトルを絶対座標系のもとでの座標値としてあ
らわす入力ベクトルデータが、絶対座標系内における物
体あるいはその部分の位置，向き，姿勢等の変化によっ
ては変動しない相互関係を有するものとされる入力相対
座標データに変換されて複数の入力層ニューロンユニッ
トに供給され、また、複数の入力層ニューロンユニット
の各々からの絶対座標系のもとでの座標値をあらわす入
力層出力ベクトルデータが、絶対座標系内における物体
あるいはその部分の位置，向き，姿勢等の変化によって
は変動しない相互関係を有するものとされる入力層出力
相対座標データに変換されて複数の中間層ニューロンユ
ニットに供給され、さらに、複数の中間層ニューロンユ
ニットの各々からの絶対座標系のもとでの座標値をあら
わす中間層出力ベクトルデータが、絶対座標系内におけ
る物体あるいはその部分の位置，向き，姿勢等の変化に
よっては変動しない相互関係を有するものとされる中間
層出力相対座標データに変換されて複数の出力層ニュー
ロンユニットに供給されるので、絶対座標系内において
物体あるいはその部分の位置，向きあるいは姿勢等が変
化せしめられる場合にも、複数の出力層ニューロンユニ
ットから、絶対座標系内における物体あるいはその部分
の位置，向き等の如何にかかわらず、当該物体あるいは
その部分に対応した物体認識データが適正に得られ、そ
れにより、当該物体あるいはその部分についての的確な
視覚的認識が行われることになる。As is apparent from the above description, in the neural network according to the present invention, the normal vector of the surface at each of a plurality of identification points on the surface of the object or the part thereof is set to the absolute coordinate system. The input vector data, which is expressed as the coordinate value under the coordinate system, is converted into the input relative coordinate data which has a mutual relationship that does not change due to changes in the position, orientation, posture, etc. of the object or its part in the absolute coordinate system. Is supplied to a plurality of input layer neuron units, and the input layer output vector data representing the coordinate values under the absolute coordinate system from each of the plurality of input layer neuron units is an object in the absolute coordinate system or The input layer output relative coordinate data is assumed to have a mutual relationship that does not change due to changes in the position, orientation, posture, etc. of that part. The intermediate layer output vector data representing the coordinate values under the absolute coordinate system from each of the plurality of intermediate layer neuron units is converted into an object in the absolute coordinate system. Alternatively, since it is converted into intermediate layer output relative coordinate data which is assumed to have a mutual relationship that does not change depending on changes in the position, orientation, posture, etc. of that portion and is supplied to a plurality of output layer neuron units, it is possible to Even when the position, orientation, posture, etc. of the object or its part is changed in, regardless of the position, orientation, etc. of the object or its part in the absolute coordinate system from the multiple output layer neuron units, Alternatively, the object recognition data corresponding to the part is properly obtained, and the object or the part So that is accurate visual recognition is done for.
【図１】本発明に係る神経回路網の一例を示す接続構成
図である。FIG. 1 is a connection configuration diagram showing an example of a neural network according to the present invention.
【図２】図１に示される例の動作説明に供される座標図
である。FIG. 2 is a coordinate diagram provided for explaining the operation of the example shown in FIG.
【図３】図１に示される例の動作説明に供される座標図
である。FIG. 3 is a coordinate diagram provided for explaining the operation of the example shown in FIG.
【図４】図１に示される例の動作説明に供される座標図
である。FIG. 4 is a coordinate diagram provided for explaining the operation of the example shown in FIG.
【図５】図１に示される例の動作説明に供される座標図
である。FIG. 5 is a coordinate diagram used for explaining the operation of the example shown in FIG.
Ｓ０〜Ｓｎ 入力層ニューロンユニット Ａ０〜Ａｎ 中間層ニューロンユニット Ｒ０〜Ｒｎ 出力層ニューロンユニット Ｔ０〜Ｔｎ 入力層座標変換回路部 Ｕ０〜Ｕｎ 中間層座標変換回路部 Ｖ０〜Ｖｎ 出力層座標変換回路部 Ｐ０〜Ｐｎ 識別ポイント Ｉ０〜Ｉｎ 法線ベクトル S0 to Sn input layer neuron unit A0 to An intermediate layer neuron unit R0 to Rn output layer neuron unit T0 to Tn input layer coordinate conversion circuit unit U0 to Un intermediate layer coordinate conversion circuit unit V0 to Vn output layer coordinate conversion circuit unit P0 Pn identification point I0 to In normal vector
Claims (3)
応する複数の入力層ニューロンユニットと、 該複数の入力層ニューロンユニットの夫々に付随して設
けられて、上記複数の識別ポイントの各々における上記
物体表面についての法線ベクトルを絶対座標系のもとで
の座標値としてあらわす入力ベクトルデータが供給され
るものとされ、上記入力ベクトルデータの夫々について
の、該入力ベクトルデータがあらわす上記法線ベクトル
を、付随先入力層ニューロンユニットに対応する識別ポ
イントにおける上記物体表面についての法線ベクトルに
準拠して設定される相対座標系のもとでの座標値として
あらわす入力相対座標データへの変換を行い、該入力相
対座標データを上記付随先入力層ニューロンユニットに
供給する入力層座標変換回路部と、 上記複数の入力層ニューロンユニットに夫々対応する複
数の中間層ニューロンユニットと、 該複数の中間層ニューロンユニットの夫々に付随して設
けられて、上記複数の入力層ニューロンユニットの各々
からの入力層出力ベクトルを上記絶対座標系のもとでの
座標値としてあらわす入力層出力ベクトルデータが供給
されるものとされ、上記入力層出力ベクトルデータの夫
々についての、該入力層出力ベクトルデータがあらわす
入力層出力ベクトルを、付随先中間層ニューロンユニッ
トに対応する入力層ニューロンユニットからの入力層出
力ベクトルに準拠して設定される相対座標系のもとでの
座標値としてあらわす入力層出力相対座標データへの変
換を行い、該入力層出力相対座標データを上記付随先中
間層ニューロンユニットに供給する中間層座標変換回路
部と、 上記複数の中間層ニューロンユニットに夫々対応して配
され、出力ベクトルデータを発する複数の出力層ニュー
ロンユニットと、 該複数の出力層ニューロンユニットの夫々に付随して設
けられて、上記複数の中間層ニューロンユニットの各々
からの中間層出力ベクトルを上記絶対座標系のもとでの
座標値としてあらわす中間層出力ベクトルデータが供給
されるものとされ、上記中間層出力ベクトルデータの夫
々についての、該中間層出力ベクトルデータがあらわす
中間層出力ベクトルを、付随先出力層ニューロンユニッ
トに対応する中間層ニューロンユニットからの中間層出
力ベクトルに準拠して設定される相対座標系のもとでの
座標値としてあらわす中間層出力相対座標データへの変
換を行い、該中間層出力相対座標データを上記付随先出
力層ニューロンユニットに供給する出力層座標変換回路
部と、を含んで構成される神経回路網。1. A plurality of input layer neuron units respectively corresponding to a plurality of identification points on the surface of an object, and a plurality of input layer neuron units provided in association with each of the plurality of input layer neuron units, in each of the plurality of identification points. Input vector data representing the normal vector of the object surface as coordinate values under an absolute coordinate system is supplied, and the normal vector represented by the input vector data of each of the input vector data. A vector is converted into input relative coordinate data which is expressed as a coordinate value under a relative coordinate system set according to the normal vector about the object surface at the identification point corresponding to the associated input layer neuron unit. And an input layer coordinate conversion circuit for supplying the input relative coordinate data to the associated destination input layer neuron unit Section, a plurality of intermediate layer neuron units respectively corresponding to the plurality of input layer neuron units, and a plurality of intermediate layer neuron units provided in association with the plurality of intermediate layer neuron units respectively, Input layer output vector data representing the input layer output vector as coordinate values under the absolute coordinate system is supplied, and the input layer output vector data for each of the input layer output vector data is represented. Input layer output relative coordinate data that represents the input layer output vector as coordinate values under the relative coordinate system set according to the input layer output vector from the input layer neuron unit corresponding to the accompanying intermediate layer neuron unit To the associated intermediate layer neuron unit. An intermediate layer coordinate conversion circuit unit, a plurality of output layer neuron units that are arranged corresponding to the plurality of intermediate layer neuron units and emit output vector data, and are associated with each of the plurality of output layer neuron units. The intermediate layer output vector data representing the intermediate layer output vector from each of the plurality of intermediate layer neuron units as coordinate values under the absolute coordinate system is supplied. A relative coordinate system in which the intermediate layer output vector represented by the intermediate layer output vector data for each of the vector data is set based on the intermediate layer output vector from the intermediate layer neuron unit corresponding to the accompanying destination output layer neuron unit. Conversion to the intermediate layer output relative coordinate data expressed as coordinate values under Neural network including the relative coordinate data comprise the output layer the coordinate conversion circuit section supplied to the accompanying destination output layer neuron units.
が、付随する入力層座標変換回路部からの複数の入力相
対座標データの夫々によりあらわされる入力ベクトルの
総和を求め、該入力ベクトルの総和に基づいて入力層出
力ベクトルを求めて、該入力層出力ベクトルをあらわす
入力層出力ベクトルデータを送出するものとされ、複数
の中間層ニューロンユニットの夫々が、付随する中間層
座標変換回路部からの複数の入力層出力相対座標データ
の夫々によりあらわされる第１の中間ベクトルの総和を
求め、該第１の中間ベクトルの総和に基づいて中間層出
力ベクトルを求め、該中間層出力ベクトルをあらわす中
間層出力ベクトルデータを送出するものとされ、さら
に、複数の出力層ニューロンユニットの夫々が、付随す
る出力層座標変換回路部からの複数の中間層出力相対座
標データの夫々によりあらわされる第２の中間ベクトル
の総和を求め、該第２の中間ベクトルの総和に基づいて
出力層出力ベクトルを求め、該出力層出力ベクトルをあ
らわす出力ベクトルデータを送出するものとされること
を特徴とする請求項１記載の神経回路網。2. A plurality of input layer neuron units each obtain a sum of input vectors represented by each of a plurality of input relative coordinate data from an associated input layer coordinate conversion circuit unit, and based on the sum of the input vectors. Input layer output vector data representing the input layer output vector is transmitted, and each of the plurality of intermediate layer neuron units has a plurality of intermediate layer coordinate conversion circuit units. An intermediate layer output vector representing the intermediate layer output vector based on the total sum of the first intermediate vectors represented by the respective input layer output relative coordinate data, the intermediate layer output vector representing the intermediate layer output vector Further, each of the plurality of output layer neuron units is supposed to transmit data, and each output layer neuron unit has an associated output layer coordinate conversion circuit. The sum of the second intermediate vector represented by each of the plurality of intermediate layer output relative coordinate data from is obtained, the output layer output vector is obtained based on the sum of the second intermediate vectors, and the output layer output vector is represented. The neural network according to claim 1, wherein the output vector data is transmitted.
力層ニューロンユニットに対応する識別ポイントにおけ
る物体表面についての法線ベクトルに準拠して設定され
る相対座標系を、相互に直交する第１のｘ軸，第１のｙ
軸及び第１のｚ軸により設定され、上記対応する識別ポ
イントにおける上記法線ベクトルの方向を上記第１のｚ
軸の方向とし、上記対応する識別ポイントと他の識別ポ
イントとを結ぶ直線及び上記第１のｚ軸を含む平面内に
あって上記第１のｚ軸に直交する方向を上記第１のｘ軸
の方向とし、上記第１のｚ軸及び第１のｘ軸の夫々に直
交する方向を上記第１のｙ軸の方向とするものとされ、
また、中間層座標変換回路部の夫々が、付随先中間層ニ
ューロンユニットに対応する入力層ニューロンユニット
からの入力層出力ベクトルに準拠して設定される相対座
標系を、相互に直交する第２のｘ軸，第２のｙ軸及び第
２のｚ軸により設定され、上記対応する入力層ニューロ
ンユニットからの入力層出力ベクトルの方向を上記第２
のｚ軸方向とし、上記対応する入力層ニューロンユニッ
トからの入力層出力ベクトルの基点と他の入力層出力ベ
クトルの基点とを結ぶ直線及び上記第２のｚ軸方向を含
む平面内にあって上記第２のｚ軸に直交する方向を上記
第２のｘ軸の方向とし、上記第２のｚ軸及び第２のｘ軸
の夫々に直交する方向を上記第２のｙ軸方向とするもの
とされ、さらに、出力層座標変換回路部の夫々が、付随
先出力層ニューロンユニットに対応する中間層ニューロ
ンユニットからの中間層出力ベクトルに準拠して設定さ
れる相対座標系を、相互に直交する第３のｘ軸，第３の
ｙ軸及び第３のｚ軸により設定され、上記対応する中間
層ニューロンユニットからの中間層出力ベクトルの方向
を上記第３のｚ軸方向とし、上記対応する中間層ニュー
ロンユニットからの中間層出力べクトルの基点と他の中
間層出力ベクトルの基点とを結ぶ直線及び上記第３のｚ
軸方向を含む平面内にあって上記第３のｚ軸に直交する
方向を上記第３のｘ軸の方向とし、上記第３のｚ軸及び
第３のｘ軸の夫々に直交する方向を上記第３のｙ軸方向
とするものとされることを特徴とする請求項１記載の神
経回路網。3. The relative coordinate systems set in accordance with the normal vector of the object surface at the identification point corresponding to the associated input layer neuron unit are orthogonal to each other. First x-axis, first y
Axis and a first z-axis, the direction of the normal vector at the corresponding identification point is set to the first z-axis.
The direction of the axis, and the direction perpendicular to the first z-axis in a plane including the straight line connecting the corresponding identification point and another identification point and the first z-axis, and the first x-axis. And the direction orthogonal to each of the first z-axis and the first x-axis is the direction of the first y-axis.
In addition, each of the intermediate layer coordinate conversion circuit units sets a relative coordinate system that is set in accordance with the input layer output vector from the input layer neuron unit corresponding to the associated destination intermediate layer neuron unit to the second coordinate system that is orthogonal to each other. The direction of the input layer output vector from the corresponding input layer neuron unit, which is set by the x axis, the second y axis and the second z axis, is set to the second axis.
The z-axis direction of the input layer neuron unit and a line connecting the base point of the input layer output vector from the corresponding input layer neuron unit and the base point of another input layer output vector and the plane including the second z-axis direction. A direction orthogonal to the second z-axis is the direction of the second x-axis, and a direction orthogonal to each of the second z-axis and the second x-axis is the second y-axis direction. In addition, each of the output layer coordinate conversion circuit units mutually crosses relative coordinate systems which are set in accordance with the intermediate layer output vector from the intermediate layer neuron unit corresponding to the accompanying destination output layer neuron unit, to mutually orthogonally cross each other. 3 is set by the x-axis, the third y-axis and the third z-axis, and the direction of the intermediate layer output vector from the corresponding intermediate layer neuron unit is the third z-axis direction, and the corresponding intermediate layer is From the neuron unit Straight and the third z connecting the base point of the base point of the intermediate layer output base vector and another intermediate layer output vector
A direction orthogonal to the third z axis in a plane including the axial direction is defined as a direction of the third x axis, and a direction orthogonal to each of the third z axis and the third x axis is defined as the above. The neural network according to claim 1, wherein the neural network is in the third y-axis direction.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5133114A JPH06348874A (en) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | Neural network |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5133114A JPH06348874A (en) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | Neural network |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06348874A true JPH06348874A (en) | 1994-12-22 |
Family
ID=15097134
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5133114A Pending JPH06348874A (en) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | Neural network |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06348874A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017509973A (en) * | 2014-02-20 | 2017-04-06 | クゥアルコム・インコーポレイテッドＱｕａｌｃｏｍｍ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ | Phase coding for coordinate transformation |
-
1993
- 1993-06-03 JP JP5133114A patent/JPH06348874A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017509973A (en) * | 2014-02-20 | 2017-04-06 | クゥアルコム・インコーポレイテッドＱｕａｌｃｏｍｍ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ | Phase coding for coordinate transformation |
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