JPH09293066A

JPH09293066A - ベクトル演算装置およびベクトル演算方法

Info

Publication number: JPH09293066A
Application number: JP8131192A
Authority: JP
Inventors: Yoichi Miura; 洋一三浦; Masao Kumagishi; 正夫熊岸
Original assignee: Wacom Co Ltd
Current assignee: Wacom Co Ltd
Priority date: 1996-04-26
Filing date: 1996-04-26
Publication date: 1997-11-11
Also published as: US5841679A

Abstract

(57)【要約】【課題】簡単な処理で検索対象の絞り込みが可能であ
って、複数の検索対象ベクトルの中から入力ベクトルに
近いものを検索する際の処理の負担を軽減するとともに
処理時間を短縮することができるベクトル演算装置およ
びベクトル演算方法を提供すること。【解決手段】入力データを対応するグレイコードに変
換して出力する２つのグレイコード変換回路１２、１４
と、マスクデータＭ１、Ｍ２を作成する２つのマスク発
生回路１６、１８と、２つのグレイコード変換回路１
２、１４から出力される２つのグレイコードデータの各
ビット毎に排他的論理和演算を行う排他的論理和（ＥＸ
−ＯＲ）回路２０と、このＥＸ−ＯＲ回路２０の出力デ
ータとマスクデータＭ１、Ｍ２の各ビット毎に論理積演
算を行う論理積（ＡＮＤ）回路２２とを含んで構成され
ている。検索条件を満たす場合には、ＡＮＤ回路２２の
出力の全ビットが０となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情報処理装置等に
おいて検索対象の複数のベクトルデータの中から入力ベ
クトルデータに近いものを検索するベクトル演算装置お
よびベクトル演算方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、ｎ次元の成分を有する入力ベク
トルデータがあるときに、この入力ベクトルデータに近
いものを検索対象ベクトルデータの中から検索したいと
いう用途がある。例えば、ニューラルネットワークにお
いて入力データに最も近い中間層が発火する場合、パタ
ーン認識において入力データに対してＤＰマッチングを
行う場合、画像データベースにおいて文字インデックス
によらずに類似した画像の検索を行う場合等の用途が考
えられる。

【０００３】図１３は、入力ベクトルデータと検索対象
ベクトルデータの比較を行う場合の従来の構成を示す図
である。同図に示す距離計算回路１００によって入力ベ
クトルＡと複数の検索対象ベクトルＢのそれぞれとの間
の距離を計算し、最小値判定回路１０２によってこの計
算結果の中から２つのベクトル間の距離が最小となるも
のを選択する。距離計算回路１００によって計算するベ
クトル間の距離としては、例えばユークリッド距離やマ
ンハッタン距離等がある。ベクトルＡおよびＢのそれぞ
れをｎ次元と仮定し、ベクトルＡの成分を（Ａ₁，
Ａ₂，…，Ａ_n）、ベクトルＢの成分を（Ｂ₁，Ｂ₂，
…，Ｂ_n）とすると、２つのベクトルＡ、Ｂ間のユーク
リッド距離は√｛Σ（Ａ_i−Ｂ_i）²｝で計算され、マ
ンハッタン距離はΣ｜Ａ_i−Ｂ_i｜で計算される。この
ようなベクトル間の距離の計算が入力ベクトルＡと全て
の検索対象ベクトルＢとの間で行われ、その中から距離
が最小となる検索対象ベクトルＢが抽出される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来のベクトル検索方法は、入力ベクトルＡと検索対象ベ
クトルＢとの間でベクトル間の距離計算が行われてお
り、処理の負担が大きいという問題がある。特に、上述
したユークリッド距離を求める場合には、２つのベクト
ルの各成分の減算結果を２乗しなければならず、計算が
複雑である。また、上述した各種の距離計算は、入力ベ
クトルＡと全ての検索対象ベクトルＢとの間で行う必要
があるため、検索対象ベクトルデータが増加すれば計算
量も比例して増加し、検索に要する時間が膨大なものに
なるおそれがある。これらの問題は距離計算をソフトウ
エアで行う場合に顕著となる。

【０００５】本発明は、このような点に鑑みて創作され
たものであり、その目的は簡単な処理で検索対象の絞り
込みが可能であって、複数の検索対象ベクトルの中から
入力ベクトルに近いものを検索する際の処理の負担を軽
減するとともに処理時間を短縮することができるベクト
ル演算装置およびベクトル演算方法を提供することにあ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、本発明は、第１および第２のグレイコード変換
手段と、第１および第２のマスク発生手段と、判断手段
とを備えている。第１のグレイコード変換手段によって
入力ベクトルのある要素のデータがグレイコードに変換
され、第２のグレイコード変換手段によって検索対象ベ
クトルのある要素のデータがグレイコードに変換され
る。また、第１のマスク発生手段によって、検索対象の
上限値と下限値に対応したグレイコードを比較したとき
に変化するビット位置を指定する第１のマスクデータが
作成され、第２のマスク発生手段によって、検索範囲に
含まれる全ベクトルの着目要素をグレイコードに変換し
たときに変化が現れるであろう下位ビットを指定する第
２のマスクデータが作成される。判断手段では、第１お
よび第２のマスクデータで指定されたビット以外の全ビ
ットについて、入力ベクトルと検索対象ベクトルの各要
素間の比較が行われており、簡単なビット演算によって
検索条件を満たすか否かが判断できる。したがって、簡
単な処理で検索対象の絞り込みが可能となる。

【０００７】具体的には、第１、第２のグレイコード変
換手段および第１、第２のマスク発生手段のそれぞれ
は、変換テーブルを用いることにより、容易に所定の変
換処理を行うことができる。あるいは、第１、第２のグ
レイコード変換手段によって、入力ベクトル等の各要素
に対応したバイナリコードとこのバイナリコードを右に
１ビットシフトしたデータとのビット毎の排他的論理和
演算を行うことにより、対応するグレイコードを得るこ
ともでき、簡単な処理によってグレイコードへの変換を
行うことができる。また、第１のマスク発生手段を、検
索範囲の上限値および下限値に対応する各グレイコード
を出力する第３および第４のグレイコード変換手段と、
これら２つのグレイコードの各ビット毎に排他的論理和
演算を行う演算手段とを備えて構成することもでき、簡
単な処理によって第１のマスクデータを得ることができ
る。また、第２のマスク発生手段は、入力ベクトルの要
素を中心とした−θから＋θまでの範囲を検索範囲とし
た場合に、２^P-2＜θ≦２^P-1を満たす整数Ｐを求め、
下位Ｐビットを指定する第２のマスクデータを得ること
もできる。これらの第１、第２のマスクデータは、入力
ベクトルの各要素毎に１回計算すればよいため、複数の
検索対象ベクトルがある場合であっても処理の負担は軽
い。

【０００８】また、本発明は、さらに距離計算手段と最
小値判定手段とを備えており、入力ベクトルおよび検索
対象ベクトルの全要素について上述した判断手段によっ
て検索条件を満たすものと判断されたときにのみ、これ
ら２つのベクトル間の距離が計算され、複数の検索対象
ベクトルがあった場合に距離の最小値が判定される。し
たがって、全ての検索対象ベクトルと入力ベクトルとの
間の距離を計算する場合に比べて距離が最小となる検索
対象ベクトルを検索する際の処理の負担が軽減され、処
理時間を短縮することができる。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明のベクトル演算装置および
ベクトル演算方法は、複数の検索対象ベクトルの中から
入力ベクトルとの距離が近いものを検索する際に、距離
の計算を行うことなく検索条件を満たすベクトルを抽出
することに特徴がある。また、必要に応じて、これら抽
出した各検索対象ベクトルと入力ベクトルとの距離計算
を行うことにより、少ない計算量で入力ベクトルに最も
近い検索対象ベクトルを検索することができる。以下、
本発明を適用した一の実施形態のベクトル演算装置およ
びベクトル演算方法について、図面を参照しながら具体
的に説明する。

【００１０】図１は、本発明のベクトル演算方法の概略
を説明するための図である。例えば、入力ベクトルＡと
検索対象ベクトルＢをともに１次元ベクトルとし、その
成分が４ビットで表されるものとする。

【００１１】一般に、入力ベクトルと検索対象ベクトル
とを比較する場合に、距離の計算を行うことなく、デー
タが一致するか否かで各ベクトル間の距離が近いか否か
を判定できれば、ベクトル間の距離の比較を高速に行う
ことができる。例えば、図１（Ａ）に示すように“１０
１０”を成分とする一次元ベクトルＡと“１０１１”を
成分とする一次元ベクトルＢとを比較すると、全ビット
を比較して不一致になる場合であっても、最下位ビット
をマスクして上位３ビットのみを比較すれば、近いデー
タ同士は一致する。

【００１２】図１（Ｂ）には、上述したデータ比較を二
次元ベクトルに拡張した場合の概略が示されている。一
方の成分について考えると、同図（Ａ）に示した一次元
ベクトルの場合と全く同様に考えることができる。すな
わち、入力ベクトルＡの一方の成分をＡi とし、検索対
象であるベクトルＢの一方の成分Ｂi が（Ａi −θi）
から（Ａi ＋θi ）の範囲に含まれているものとする
と、各成分Ａi 、Ｂi をビット表示したときの下位Ｐビ
ット（θi で決まる１ビットあるいは２以上の複数ビッ
ト）を除く上位ビット同士は一致するはずである。ま
た、比較する各ベクトルが二次元以上の多次元になった
場合には、このような一致判定を各成分毎に行えばよ
い。

【００１３】ところで、上述したように上位各ビットの
一致判定でデータの比較を行おうとすると、バイナリコ
ードのようにｑ・２^Pから（ｑ＋２）・２^Pに１ビット
桁上がりする際に全ビットが変化してしまうと、２つの
データが互いに近いにも係わらず上位ビット同士が一致
しなくなる。例えば、図１（Ｃ）に示すように「７」の
バイナリコード“０１１１”と「８」のバイナリコード
“１０００”を比較すると、２つのデータの差は「１」
であるにもかかわらず、各ビットが不一致となって、上
位ビット同士の一致判定によるデータ比較を行うことが
できない。

【００１４】このため、本発明のベクトル演算方法で
は、比較するデータが「±１」しか変化しない場合に１
ビットしか変化しないグレイコードを用いており、桁上
がりによって上位ビットが変化した場合には、その変化
したビットを除く他のビット同士の一致判定を行うこと
によりデータの比較を行っている。例えば、図１（Ｄ）
に示すように「７」のグレイコード“０１００”と
「８」のグレイコード“１１００”を比較する場合に、
変化するビット（この場合は最上位ビット）を除く下位
３ビットのみを比較すれば、近いデータ同士は一致す
る。

【００１５】このように、検索範囲θi で決まる下位ビ
ットと、検索範囲の上限と下限とを比較した場合に互い
に変化するビットとをマスクし、これらのマスクビット
を除く各ビット同士の一致判定を行うことにより、距離
の計算を行うことなしに、入力ベクトルＡに近い検索対
象ベクトルＢを検索することができる。

【００１６】図２は、本発明のベクトル演算方法の具体
的な処理手順を示す流れ図である。また、図３はデータ
比較の具体例を示す図であり、一例として一次元ベクト
ルであってその成分が「２１」である入力ベクトルＡ
と、成分が「２２」あるいは「１９」である検索対象ベ
クトルＢとの間で比較を行う場合が示されている。

【００１７】以下、図２に示した流れ図に従って本発明
のベクトル演算方法を説明する。最初に、Ａi ＝「２
１」、θi ＝１の場合を考える。まず、入力ベクトルＡ
の各成分Ａi がグレイコード［Ａi ］_gに変換される
（ステップ２０１）。図３に示すようにＡi ＝「２１」
の場合には、対応するグレイコード“１１１１１”に変
換される。

【００１８】次に、検索範囲の上限と下限とを比較した
場合に互いに変化するビットをマスクするために第１の
マスクデータＭ１i が作成される（ステップ２０２）。
Ａi−「１」＝「２０」であり、そのグレイコードは
“１１１１０”となる。また、Ａi ＋「１」＝「２２」
であり、そのグレイコードは“１１１０１”となる。こ
れら２つのグレイコードが比較され、変化するビットを
“０”、変化しないビットを“１”とした“１１１０
０”が第１のマスクデータＭ１i として作成される。

【００１９】また、θi から決まる下位ビットをマスク
するために第２のマスクデータＭ２i が作成される（ス
テップ２０３）。具体的には、２^P-2＜θi ≦２^P-1を
満たす整数Ｐ（θi ＝１の場合にはＰ＝１）を求めるこ
とにより、下位Ｐビットのみを“０”、他の上位ビット
を“１”とした“１１１１０”が第２のマスクデータＭ
２i として作成される。なお、θi ＝２の場合にはＰ＝
２、θi ＝３、４の場合にはＰ＝３、θi ＝５〜８の場
合にはＰ＝４となる。

【００２０】次に、検索対象ベクトルＢの各成分Ｂi が
グレイコード［Ｂi ］_gに変換される（ステップ２０
４）。まず、成分Ｂi が「２２」である第１の検索対象
ベクトルＢを考えた場合には、対応するグレイコード
“１１１０１”に変換される。なお、上述したステップ
２０１〜２０４は、いずれのステップから行ってもよ
く、並行して処理を進めてもよい。

【００２１】このようにして、比較される２つのデータ
Ａi とＢi の各グレイコード［Ａi］_g、［Ｂi ］_g、
および２つのマスクデータＭ１i とＭ２i が作成された
後、これら４つのデータを用いて所定のビット演算が行
われ（ステップ２０５）、さらに全ビットが“０”であ
るか否かが判定される（ステップ２０６）。

【００２２】具体的には、これら入力ベクトルＡの成分
Ａi と検索対象ベクトルＢの成分Ｂi の各ビットごと
に、［Ａi ］_gと［Ｂi ］_gの排他的論理和演算がなさ
れ、その結果に対してＭ１i とＭ２i の論理積演算がな
される。この排他的論理和演算は、着目している複数ビ
ット（マスクされないビット）が一致しているか否かを
判定するためのものであり、これら複数ビットが全て一
致している場合には着目している複数ビットの全てが
“０”となる。また、Ｍ１i の論理積演算は、検索対象
の下限と上限（Ａi −θi とＡi ＋θi ）とを比較した
ときに上位ビットが変化する場合にその変化したビット
を一致処理の対象から除外するためのものであり、この
論理積演算を行うことにより、変化したビットが強制的
に“０”となる。同様に、Ｍ２i の論理積演算は、Ａi
±θi の範囲で変化する下位ビットを一致処理の対象か
ら除外するためのものであり、この論理積演算を行うこ
とにより、所定の下位ビットが強制的に“０”となる。

【００２３】このように、上述した所定の演算によっ
て、マスクデータＭ１i とＭ２i で決まる所定のビット
が強制的に“０”になり、Ａi とＢi についてそれ以外
のビットが一致する場合には演算結果の全ビットが
“０”となる。例えば、Ａi ＝「２１」およびＢi ＝
「２２」の各ビット毎に排他的論理和演算を行うと、そ
の結果として“０００１０”が得られる。また、Ｍ１i
は“１１１００”であり、Ｍ２i は“１１１１０”であ
るため、各ビット毎にこれらＭ１i およびＭ２i の論理
積演算を行うということは少なくとも一方が“０”であ
る下位２ビットを強制的に“０”に置き換えることであ
り、最終的な演算結果として“０００００”が得られ
る。したがって、演算結果の全ビットが“０”であり、
Ａi ±θi （＝「２０±１」）の範囲にＢi ＝「２２」
が含まれるものと判断され、検索条件を満たすベクトル
としてＢが出力される（ステップ２０７）。

【００２４】次に、上述した所定の演算を行った検索対
象ベクトルが最後のベクトルか否か、すなわち所定の演
算が終了していない検索対象ベクトルが他にないか否か
が判定され（ステップ２０８）、全ての検索対象ベクト
ルに対する処理が終了するまで上述したステップ２０４
以降の処理が繰り返される。

【００２５】例えば、成分Ｂi ＝「１９」を有する第２
の検索ベクトルＢが存在する場合には、ステップ２０４
において成分Ｂi をグレイコードに変換し、さらにステ
ップ２０５においてグレイコードで表されたＢi とＡi
の各ビット毎に排他的論理和演算がなされる。具体的に
は、Ｂi （＝「１９」）のグレイコードが“１１０１
０”、Ａi （＝「２１」）のグレイコードが“１１１１
１”であり、各ビットの排他的論理和演算を行った結果
が“００１０１”となる。したがって、この演算結果の
中で、Ｍ１i とＭ２i で決まる下位２ビットを強制的に
“０”にすることにより、最終的な結果“００１００”
が得られる。この場合には全ビットが“０”ではないた
め、検索条件を満たすベクトルとはいえず、ステップ２
０７において出力されることはない。

【００２６】このようにして、比較する２つのベクトル
の各成分について、所定のビットのみをマスクして、残
りの複数ビット同士の一致、不一致を調べることによ
り、一方のベクトルの成分を中心にした一定範囲に他方
のベクトルの成分が含まれるか否かの判定を行うことが
できる。

【００２７】図４は、本発明のベクトル演算方法を用い
て検索できる検索対象ベクトルの範囲を示す説明図であ
り、一例として一次元の入力ベクトルＡの成分Ａi が
「２１」の場合が示されている。上述したように、θi
＝「１」の場合には、「２０」と「２２」の各グレイコ
ードを比較することによりＭ１i ＝“１１１００”とな
り、２^P-2＜θ≦２^P-1を満たす整数Ｐは「１」である
ためＭ２i ＝“１１１１０”となる。Ｍ１i ・Ｍ２i ＝
“１１１００”であり、下位２ビットがマスクされる。
したがって、排他的論理和演算を行ったときに残りの上
位３ビットの全てが“０”となるＢi を成分とする検索
対象ベクトルＢが、Ａi ±１の検索条件を満たすベクト
ルということになる。図４においては、領域ａで示した
範囲が、上述した排他的論理和演算を行ったときに上位
３ビットが全て“０”となる範囲であり、Ｂi ＝「２
０」、「２１」、「２２」、「２３」である検索対象ベ
クトルＢが検索条件を満たすものとして検索される。

【００２８】同様に、θi ＝「２」の場合には、「１
９」と「２３」の各グレイコードを比較することにより
Ｍ１i ＝“１１００１”となり、２^P-2＜θ≦２^P-1を
満たす整数Ｐは「２」であるためＭ２i ＝“１１１０
０”となる。Ｍ１i ・Ｍ２i ＝“１１０００”であり、
下位３ビットがマスクされる。したがって、排他的論理
和演算を行ったときに残りの上位２ビットが両方とも
“０”となるＢi を成分とする検索対象ベクトルＢが、
Ａi ±２の検索条件を満たすベクトルということにな
る。図４においては、領域ｂで示した範囲が上述した排
他的論理和演算を行ったときに上位２ビットの両方が
“０”となる範囲であり、Ｂi ＝「１６」〜「２３」の
範囲にある検索対象ベクトルＢが検索条件を満たすもの
として検索される。

【００２９】図５は、本発明のベクトル演算方法を用い
て検索できる検索対象ベクトルの範囲を示す説明図であ
り、一例として一次元の入力ベクトルＡの成分Ａi が
「１５」の場合が示されている。Ａi ＝「１５」、θi
＝「１」あるいは「２」に設定すると、検索対象ベクト
ルＢの成分Ｂi が「１５」と「１６」のときでは最上位
ビットが変化するが、このように最上位ビットが変わる
場合の検索の様子が図５に示されている。

【００３０】θi ＝「１」の場合には、「１４」と「１
６」の各グレイコードを比較することによりＭ１i ＝
“０１１１０”となり、２^P-2＜θ≦２^P-1を満たす整
数Ｐは「１」であるためＭ２i ＝“１１１１０”とな
る。Ｍ１i ・Ｍ２i ＝“０１１１０”であり、最下位ビ
ットと最上位ビットの合計２ビットがマスクされる。し
たがって、排他的論理和演算を行ったときに残りの３ビ
ットの全てが“０”となるＢi を成分とする検索対象ベ
クトルＢが、Ａi ±１の検索条件を満たすベクトルとい
うことになる。図５においては、領域ｃで示した範囲
が、上述した排他的論理和演算を行ったときに中間の３
ビットが全て“０”となる範囲であり、Ｂi ＝「１
４」、「１５」、「１６」、「１７」である検索対象ベ
クトルＢが検索条件を満たすものとして検索される。

【００３１】同様に、θi ＝「２」の場合には、「１
３」と「１７」の各グレイコードを比較することにより
Ｍ１i ＝“０１１０１”となり、２^P-2＜θ≦２^P-1を
満たす整数Ｐは「２」であるためＭ２i ＝“１１１０
０”となる。Ｍ１i ・Ｍ２i ＝“０１１００”であり、
下位２ビットと最上位ビットの合計３ビットがマスクさ
れる。したがって、排他的論理和演算を行ったときに最
上位からみて２ビット目と３ビット目の両方がともに
“０”となるＢi を成分とする検索対象ベクトルＢが、
Ａi ±２の検索条件を満たすベクトルということにな
る。図５においては、領域ｄで示した範囲が上述した排
他的論理和演算を行ったときに上位２ビット目および３
ビット目の両方が“０”となる範囲であり、Ｂi ＝「１
２」〜「１９」の範囲にある検索対象ベクトルＢが検索
条件を満たすものとして検索される。

【００３２】このように、本発明のベクトル演算方法に
よれば、入力ベクトルＡに近いベクトルを複数の検索対
象ベクトルＢの中から検索する場合に、比較される２つ
のベクトルＡ、Ｂの各成分毎に複雑な演算を行うことな
く、所定のビット同士が一致するか否かを調べるだけで
検索条件を満たすか否かを判定することができ、処理の
負担が軽減され、その分処理時間を短縮することができ
る。

【００３３】なお、本発明のベクトル演算方法において
は、所定のビットをマスクして２つのデータＡi とＢi
を比較しているため、本来の範囲Ａi ±θi より広い範
囲にあるＢi を検索していることになるが、数多くの検
索対象ベクトルの中からある程度検索条件を満たすもの
を抽出することができれば、さらにその抽出された複数
の検索対象ベクトルを対象として入力ベクトルとの間の
距離を計算することにより、より正確な検索を行うこと
もできる。このように最終的に距離計算を行う場合であ
っても、本発明のベクトル演算方法を用いることによ
り、距離計算を行う検索対象ベクトルを絞り込むことが
できるため、処理の負担が軽減され、処理時間の短縮が
図れる点は同じである。

【００３４】また、上述した説明では一次元ベクトル
Ａ、Ｂを例にとったが、二次元以上の多次元のベクトル
Ａ、Ｂについても、各成分同士の比較を行うことにより
同様に考えることができる。

【００３５】図６は、上述した本発明のベクトル演算方
法を適用した演算装置である一致判定回路の構成を示す
図である。同図に示す一致判定回路１０は、入力データ
を対応するグレイコードに変換して出力する２つのグレ
イコード変換回路１２、１４と、マスクデータＭ１、Ｍ
２を作成する２つのマスク発生回路１６、１８と、２つ
のグレイコード変換回路１２、１４から出力される２つ
のグレイコードデータの各ビット毎に排他的論理和演算
を行う排他的論理和（ＥＸ−ＯＲ）回路２０と、このＥ
Ｘ−ＯＲ回路２０の出力データとマスクデータＭ１、Ｍ
２の各ビット毎に論理積演算を行う論理積（ＡＮＤ）回
路２２とを含んで構成されている。

【００３６】一方のグレイコード変換回路１２は、入力
ベクトルＡのある成分データＡi が入力され、対応する
所定ビット数のグレイコードが出力される。他方のグレ
イコード変換回路１４は、検索対象ベクトルＢの成分デ
ータＢi が入力され、対応する所定ビット数のグレイコ
ードが出力される。例えば、入力ベクトルＡのある成分
Ａi が「２１」、ある検索対象ベクトルＢの対応する成
分Ｂi が「２０」の場合を考えると、一方のグレイコー
ド変換回路１２からはＡi （＝「２１」）に対応する５
ビットのグレイコード“１１１１１”が、他方のグレイ
コード変換回路１４からはＢi （＝「２０」）に対応す
る５ビットのグレイコード“１１１１０”が出力され
る。

【００３７】具体的には、各グレイコード変換回路１
２、１４は、グレイコード変換テーブルを格納したＲＯ
Ｍ等のメモリを有しており、Ａi あるいはＢi に相当す
る所定ビット数のバイナリコードがこのメモリのアドレ
スとして入力されたときに、対応するグレイコードがデ
ータとして出力される。図７は、グレイコード変換テー
ブルの一例を示す図である。同図に示すように、アドレ
スが５ビットのバイナリコードに対応し、格納データが
５ビットのグレイコードに対応している。例えば、Ａi
＝「２１」に対応するアドレス入力が行われると、対応
する領域に格納されたグレイコード“１１１１１”が出
力される。

【００３８】また、一方のマスク発生回路１６は、マス
クデータＭ１を作成するためのものである。このマスク
データＭ１は、図２のステップ２０２で作成されるもの
であり、入力ベクトルＡのある成分Ａi を中心に±θi
を検索範囲とした場合にこの検索範囲の上限と下限とを
比較して変化するビットをマスクするためのものであ
る。

【００３９】図８は、マスク発生回路１６の具体的構成
を示す図である。同図に示すマスク発生回路１６は、入
力ベクトルＡのある成分Ａi とこの成分Ａi における検
索範囲を指定するデータθi とを加算して（Ａi ＋θi
）を計算する加算回路３０と、Ａi からθi を減算し
て（Ａi −θi ）を計算する減算回路３２と、それぞれ
の計算結果を所定ビット数（Ａi に対応するグレイコー
ドのビット数が５ビットの場合には５ビット）のグレイ
コードに変換する２つのグレイコード変換回路３４、３
６と、これら２つのグレイコード変換回路３４、３６に
よって変換された２つのグレイコードデータの各ビット
毎に排他的論理和を求め、さらにその結果を反転するＥ
Ｘ−ＮＯＲ回路３８とを含んで構成されている。Ａi ＝
「２１」、θi ＝「１」の場合には、一方のグレイコー
ド変換回路３４からはＡi ＋θi ＝「２２」に対応する
グレイコード“１１１０１”が出力され、他方のグレイ
コード変換回路３６からはＡi −θi ＝「２０」に対応
するグレイコード“１１１１０”が出力される。したが
って、ＥＸ−ＮＯＲ回路３８からは、これら２つのグレ
イコードの各ビットを比較したときに、対応する各ビッ
トが異なる場合には“０”、同じ場合には“１”となる
“１１１００”がマスクデータＭ１として出力される。

【００４０】なお、マスク発生回路１６は、図８に示し
た構成の他に、例えばグレイコード変換回路１２等と同
様にメモリによる変換テーブルを有する構成とすること
もできる。図９は、マスクデータＭ１を作成する変換テ
ーブルの具体例を示す図である。例えば、Ａi ＝「２
１」に対応するバイナリコード“１０１０１”と、θi
＝「１」に対応する所定ビット数（例えば２ビット）の
データ“０１”とがアドレスとして入力される。対応す
る領域には、“１１１００”がマスクデータＭ１として
格納されており、上述したアドレス指定に応じてこのマ
スクデータＭ１が読み出されて出力される。

【００４１】また、他方のマスク発生回路１８は、マス
クデータＭ２を作成するためのものである。このマスク
データＭ２は、図２のステップ２０３で作成されるもの
であり、検索範囲±θi において変化する下位ビットを
マスクするためのものである。θi が入力されたときに
２^P-2＜θi ≦２^P-1を満たす整数Ｐを求めて、Ａiに
対応したグレイコードとビット数が同じであって、下位
Ｐビットが“０”、それより上位ビットが“１”となる
マスクデータＭ２が出力される。例えば、θi＝「１」
の場合は、上述した不等式を満たす整数Ｐは「１」であ
り、マスクデータＭ２は最下位ビットのみが“０”で
“１１１１０”となる。上述した整数Ｐは計算によって
求めることができるが、グレイコード変換回路１２等と
同様にメモリによる変換テーブルを用いてθi からマス
クデータＭ２への変換を行うようにしてもよい。

【００４２】図１０は、マスクデータＭ２を作成する変
換テーブルの具体例を示す図である。θi が３ビットで
表されるものとすると、例えばθi ＝「１」に対応する
バイナリコード“００１”がアドレスとして入力され
る。対応する領域には、“１１１１０”がマスクデータ
Ｍ２として格納されており、上述したアドレス指定に応
じてこのマスクデータＭ２が読み出されて出力される。

【００４３】ＥＸ−ＯＲ回路２０は、グレイコード変換
回路１２から出力されるＡi のグレイコード［Ａi ］_g
と、グレイコード変換回路１４から出力されるＢi のグ
レイコード［Ｂi ］_gとが入力されており、ビット毎に
排他的論理和演算を行う。また、ＡＮＤ回路２２は、こ
のＥＸ−ＯＲ２０の出力と、２つのマスクデータＭ１i
とＭ２i とが入力されており、ビット毎に論理積演算を
行う。これら２つの回路によって図２のステップ２０５
に示した計算が行われる。したがって、ＡＮＤ回路２２
の出力の全ビットが“０”である場合には、検索対象ベ
クトルＢの成分Ｂi が入力ベクトルＡの成分Ａi を中心
にθi で決まる所定の範囲内に近似的に含まれているこ
とになり、反対に、ＡＮＤ回路２２の出力の少なくとも
一のビットが“１”である場合には、検索対象ベクトル
Ｂの成分Ｂi が上述した所定の範囲内に含まれていない
ことになる。

【００４４】このように、一致判定回路１０は、入力ベ
クトルＡのある成分Ａi と検索対象ベクトルＢのある成
分Ｂi とが入力されたときに、Ａi を中心とした所定範
囲内にＢi が含まれるか否かの判定を簡単な論理演算に
よる一致判定で行っており、簡単な処理で検索対象の絞
り込みが可能となる。

【００４５】なお、上述した一致判定回路１０の説明で
は、同一の処理を行うグレイコード変換回路１２、１４
等を複数備えるようにしたが、共通のグレイコード変換
回路を１つだけ用意しておいて、時分割処理によってグ
レイコード変換回路１２、１４等として使用するように
してもよい。

【００４６】また、入力ベクトルＡと検索対象ベクトル
Ｂのいずれかの成分に着目した一致判定回路１０の動作
を説明したが、複数の成分を同時に処理する場合には、
各成分毎に一致判定回路１０による処理を繰り返し行う
場合の他、グレイコード変換等を各成分毎に行った後に
ＥＸ−ＯＲ回路２０およびＡＮＤ回路２２による処理を
全成分の全ビットを対象に行うようにしてもよい。この
場合には、入力ベクトルＡと１つの検索対象ベクトルＢ
との比較が１回の処理で済むことになる。

【００４７】図１１は、複数の検索対象ベクトルの中か
ら入力ベクトルに最も近いものを検索するベクトル検索
装置の構成を示す図である。同図に示すベクトル検索装
置は、一致判定回路１０ａ、距離計算回路４０および最
小値判定回路４２を含んで構成されている。

【００４８】一致判定回路１０ａは、入力ベクトルＡと
検索対象ベクトルＢの全成分を対象にして一致判定を行
うために図６に示した一致判定回路１０を部分的に変形
したものである。例えば、入力ベクトルＡおよび検索対
象ベクトルＢのそれぞれをｎ次元ベクトルとし、各成分
がｍビットで表されているものとする。一致判定回路１
０ａは、２つのグレイコード変換回路１２ａ、１４ａ
と、２つのマスク発生回路１６ａ、１８ａと、ＥＸ−Ｏ
Ｒ回路２０ａおよびＡＮＤ回路２２ａを含んで構成され
ている。

【００４９】グレイコード変換回路１２ａは、図６に示
したグレイコード変換回路１２に対応しており、入力ベ
クトルＡのｎ個の成分データが入力され、それぞれの成
分ごとにｍビットのグレイコードに変換して、合計ｎ×
ｍビットのデータを出力する。グレイコード変換回路１
４ａは、図６に示したグレイコード変換回路１４に対応
しており、ある検索対象ベクトルＢのｎ個の成分データ
が入力され、それぞれの成分ごとにｍビットのグレイコ
ードに変換して、合計ｎ×ｍビットのデータを出力す
る。

【００５０】マスク発生回路１６ａは、図６に示したマ
スク発生回路１６に対応しており、入力ベクトルＡの各
成分毎に設定されたθi と入力ベクトルＡの各成分デー
タＡi とに基づいて、各成分毎にｍビット、合計でｎ×
ｍビットのマスクデータＭ１を出力する。マスク発生回
路１８ａは、図６に示したマスク発生回路１８に対応し
ており、入力ベクトルＡの各成分毎に設定されたθi に
基づいて、各成分毎にｍビット、合計でｎ×ｍビットの
マスクデータＭ２を出力する。

【００５１】このように、入力ベクトルＡおよび検索対
象ベクトルＢのｎ個の成分のそれぞれに対応したグレイ
コード変換、マスクデータＭ１、Ｍ２の作成が並行して
行われ、ＥＸ−ＯＲ回路２０ａおよびＡＮＤ回路２２ａ
によって全成分同時に一致判定が行われる。したがっ
て、入力ベクトルＡの各成分毎に設定されたθi の範囲
内に検索対象ベクトルＢの各成分が含まれている場合に
は、一致判定回路１０ａから出力されるｎ×ｍビットの
データの全ビットが“０”となる。

【００５２】図１１に示す距離計算回路４０は、一致判
定回路１０ａの出力データの全ビットが“０”であると
きに、入力ベクトルＡと検索対象ベクトルＢとの間の距
離を計算する。計算する距離としては、例えばユークリ
ッド距離やマンハッタン距離等がある。また、最小値判
定回路４２は、距離計算回路４０の計算結果に基づいて
最小値判定を行っており、距離が最小となる検索対象ベ
クトルＢが抽出される。

【００５３】このようにして、まず最初に一致判定回路
１０ａによる簡単な一致判定によって複数の検索対象ベ
クトルＢの中から入力ベクトルＡに近い検索対象ベクト
ルＢの絞り込みを行い、さらに絞り込まれた検索対象ベ
クトルＢと入力ベクトルＡとの間で距離計算を行って、
距離が最小となる検索対象ベクトルＢが検索される。し
たがって、検索対象ベクトルＢが多い場合であっても、
その大部分の絞り込みを簡単な一致判定によって行うこ
とにより、実質的に距離計算の対象となる検索対象ベク
トルＢの数を大幅に減らすことができるため、複数の検
索対象ベクトルの中から入力ベクトルに近いものを検索
する際の処理の負担軽減とともに処理時間の短縮を図る
ことができる。

【００５４】図１２は、一致判定回路の変形例の構成を
示す図であり、連想メモリＬＳＩを使用した構成が示さ
れている。同図に示す一致判定回路５０は、図１１に示
した２つのグレイコード変換回路１２ａ、１４ａおよび
２つのマスク発生回路１６ａ、１８ａと、連想メモリ
（ＣＡＭ；Content Addressable Memory）ＬＳＩ５２と
を含んで構成されている。連想メモリＬＳＩ５２は、入
力ベクトルＡの全成分に対応したグレイコードが並行し
て入力されたときに、既に格納された検索対象ベクトル
Ｂの全成分に対応したグレイコードとの間で内容の照合
を行うものであり、マスクデータＭ１、Ｍ２でマスクさ
れたビットを除く複数ビットに対してのみ一致判定を行
うことができる。また、連想メモリＬＳＩ５２には、予
め一致判定を行いたい検索対象ベクトルＢの各成分をグ
レイコード変換回路１４ａによってグレイコードに変換
して格納しておく必要がある。

【００５５】このように、連想メモリＬＳＩ５２を用い
た場合には、入力ベクトルＡと検索対象ベクトルＢの各
成分毎の一致判定を高速に行うことができる。また、連
想メモリＬＳＩ５２のハードウエア構成にもよるが、一
般には数ｋビット程度までの複数ビットデータの一致判
定を行うことが可能であるため、多次元のベクトルであ
っても全成分を対象にして一度に判定処理を行って、処
理の高速化を図ることができる。

【００５６】また、連想メモリＬＳＩ５２の後段に図１
１に示した距離計算回路４０と最小値判定回路４２とを
接続することにより、連想メモリＬＳＩ５２によって着
目している全ビットの一致が確認された検索対象ベクト
ルＢのみを対象として、入力ベクトルＡとの間の距離計
算を行い、その中から距離が最小の検索対象ベクトルＢ
を抽出するようにしてもよい。

【００５７】なお、本発明は上記実施形態に限定される
ものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施
が可能である。

【００５８】例えば、上述した実施形態の説明では入力
ベクトルＡあるいは検索対象ベクトルＢの各成分を４ビ
ットあるいは５ビットで表した場合を説明したが、３ビ
ット以下あるいは６ビット以上であってもよい。６ビッ
トのグレイコードは、図７に示した５ビットのグレイコ
ードを上下対称となるように記述し、最初の３２個の先
頭に“０”を、残りの３２個の先頭に“１”を付け加え
ることにより得ることができる。同様の作業により、７
ビット以上のグレイコードを得ることができる。

【００５９】また、上述した実施形態では、グレイコー
ド変換回路１２等によって、変換テーブルを用いてバイ
ナリコードからグレイコードに変換する場合を示した
が、論理演算を行ってこの変換を行うようにしてもよ
い。具体的には、変換対象となるバイナリコードとこの
バイナリコードを右に１ビットシフトしたデータとのビ
ット毎の排他的論理和演算を行うことによりグレイコー
ドを得ることができる。例えば「２１」について考える
と、バイナリコードが“１０１０１”、このバイナリコ
ードを右に１ビットシフトしたデータが“０１０１０”
であり、ビット毎にこれら２つのデータの排他的論理和
演算を行うことにより、「２１」に対応するグレイコー
ド“１１１１１”を得ることができる。

【００６０】また、上述した実施形態では、入力ベクト
ルＡと検索対象ベクトルＢの各要素との比較を行った
が、一次元ベクトルの場合には単なる数値データの比較
となる。

【００６１】

【発明の効果】上述したように本発明によれば、第１お
よび第２のマスクデータで指定されたビット以外の複数
ビットについて、グレイコードで表された入力ベクトル
と検索対象ベクトルの各要素毎に比較を行っており、簡
単なビット演算によって検索条件の絞り込みが可能とな
る。

【００６２】また、本発明によれば、入力ベクトルおよ
び検索対象ベクトルの全要素について検索条件を満たす
ものと判断されたときにのみ、これら２つのベクトル間
の距離が計算され、複数の検索対象ベクトルがあった場
合に距離の最小値が判定されるため、全ての検索対象ベ
クトルと入力ベクトルとの間の距離を計算する場合に比
べて距離が最小となる検索対象ベクトルを検索する際の
処理の負担が軽減され、処理時間を短縮することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のベクトル演算方法の概略を説明するた
めの図である。

【図２】本発明のベクトル演算方法の具体的な処理手順
を示す流れ図である。

【図３】データ比較の具体例を示す図である。

【図４】本発明のベクトル演算方法を用いて検索できる
検索対象ベクトルの範囲を示す説明図である。

【図５】本発明のベクトル演算方法を用いて検索できる
検索対象ベクトルの範囲を示す説明図である。

【図６】本発明のベクトル演算方法を適用した演算装置
である一致判定回路の構成を示す図である。

【図７】グレイコード変換テーブルの一例を示す図であ
る。

【図８】マスク発生回路の具体的構成を示す図である。

【図９】マスクデータＭ１を作成する変換テーブルの具
体例を示す図である。

【図１０】マスクデータＭ２を作成する変換テーブルの
具体例を示す図である。

【図１１】複数の検索対象ベクトルの中から入力ベクト
ルに最も近いものを検索するベクトル検索装置の構成を
示す図である。

【図１２】一致判定回路の変形例の構成を示す図であ
る。

【図１３】入力ベクトルデータと検索対象ベクトルデー
タの比較を行う場合の従来の構成を示す図である。

【符号の説明】

１０一致判定回路１２、１４グレイコード変換回路１６、１８マスク発生回路２０ＥＸ−ＯＲ回路２２ＡＮＤ回路４０距離計算回路４２最小値判定回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】検索対象ベクトルのいずれか一の要素
が、入力ベクトルの対応する要素を含む所定の検索範囲
内にあるか否かを判定するベクトル演算装置であって、入力ベクトルの前記要素をグレイコードに変換する第１
のグレイコード変換手段と、検索対象ベクトルの前記要素をグレイコードに変換する
第２のグレイコード変換手段と、前記検索範囲の上限値と下限値に対応する２つのグレイ
コードを比較したときに、前記２つのグレイコードの対
応する各ビットデータが異なる場合に、この異なるビッ
トデータのビット位置を指定する第１のマスクデータを
作成する第１のマスク発生手段と、前記検索範囲の大小に応じたビット数を求め、このビッ
ト数に対応した下位数ビットを指定する第２のマスクデ
ータを作成する第２のマスク発生手段と、前記第１および第２のグレイコードの各ビット同士の排
他的論理和演算を行い、前記第１および第２のマスクデ
ータで指定されたビット位置以外の全ビットが所定の値
であるときに、検索対象ベクトルの前記要素が検索条件
を満たすものと判断する判断手段と、を備えることを特徴とするベクトル演算装置。
【請求項２】請求項１において、前記第１および第２のグレイコード変換手段は、入力ベ
クトルあるいは変換対象ベクトルの前記各要素が入力さ
れたときに、前記各要素に対応したバイナリコードと前
記バイナリコードを右に１ビットシフトしたデータとの
ビット毎の排他的論理和演算により、対応するグレイコ
ードを求めて出力することを特徴とするベクトル演算装
置。
【請求項３】請求項１において、前記第１および第２のグレイコード変換手段は、入力ベ
クトルあるいは検索対象ベクトルの前記各要素とグレイ
コードとの対応を格納した変換テーブルを含んでおり、
前記各要素が入力されたときに、対応するグレイコード
を出力することを特徴とするベクトル演算装置。
【請求項４】請求項１において、前記第１のマスク発生手段は、前記検索範囲の上限値に対応するグレイコードを出力す
る第３のグレイコード変換手段と、前記検索範囲の下限値に対応するグレイコードを出力す
る第４のグレイコード変換手段と、前記第３および第４のグレイコード変換手段から出力さ
れる２つのグレイコードの各ビット毎に排他的論理和演
算を行う演算手段と、を備え、前記演算手段から前記第１のマスクデータを出
力することを特徴とするベクトル演算装置。
【請求項５】請求項１において、前記第１のマスク発生手段は、入力ベクトルの前記要素
および前記検索範囲を示すデータと前記第１のマスクデ
ータとの対応を格納した変換テーブルを含んでおり、入
力ベクトルの前記要素と前記検索範囲を示すデータとが
入力されたときに、対応する前記第１のマスクデータを
出力することを特徴とするベクトル演算装置。
【請求項６】請求項１において、前記第２のマスク発生手段は、入力ベクトルの前記要素
を中心とした−θから＋θまでの範囲を前記検索範囲と
した場合に、２^P-2＜θ≦２^P-1を満たす整数Ｐを求
め、下位Ｐビットを指定する前記第２のマスクデータを
出力することを特徴とするベクトル演算装置。
【請求項７】請求項１において、前記第２のマスク発生手段は、入力ベクトルの前記要素
を中心とした−θから＋θまでの範囲を前記検索範囲と
した場合に、２^P-2＜θ≦２^P-1を満たす整数Ｐとθと
の対応を格納した変換テーブルを含んでおり、前記検索
範囲を示すデータとしてθの値が入力されたときに、対
応する前記第２のマスクデータを出力することを特徴と
するベクトル演算装置。
【請求項８】請求項１〜７のいずれかにおいて、前記入力ベクトルおよび前記検索対象ベクトルの全要素
について前記判断手段によって検索条件を満たすものと
判断されたときに、前記入力ベクトルと前記検索対象ベ
クトルとの間の距離を計算する距離計算手段と、前記検索対象ベクトルが複数ある場合に、前記距離計算
手段によって計算された距離の中から最小値を判定する
最小値判定手段と、をさらに備えており、複数の前記検索対象ベクトルの中
から前記入力ベクトルに距離が最も近いものを検索する
ことを特徴とするベクトル演算装置。
【請求項９】検索対象ベクトルの一あるいは複数の要
素が、入力ベクトルの対応する各要素を含む所定の検索
範囲内にあるか否かを判定するベクトル演算装置であっ
て、入力ベクトルの前記各要素をグレイコードに変換する第
１のグレイコード変換手段と、検索対象ベクトルの前記各要素をグレイコードに変換す
る第２のグレイコード変換手段と、前記各要素のそれぞれに対応した前記検索範囲の上限値
と下限値に対応する２つのグレイコードを比較したとき
に、前記２つのグレイコードの対応する各ビットデータ
が異なる場合に、この異なるビットデータのビット位置
を指定する第１のマスクデータを前記各要素毎に作成す
る第１のマスク発生手段と、前記各要素のそれぞれに対応した前記検索範囲の大小に
応じたビット数を求め、このビット数に対応した下位数
ビットを指定する第２のマスクデータを前記要素毎に作
成する第２のマスク発生手段と、前記第２のグレイコード変換手段によって変換された前
記各要素対応のグレイコードを記憶しており、この記憶
されたグレイコードの各ビットデータと、前記第１のグ
レイコード変換手段によって変換された前記各要素対応
のグレイコードの各ビットデータとを、前記第１および
第２のマスクデータで指定されたビット位置以外の各ビ
ットデータについて比較する連想メモリ装置と、を備えることを特徴とするベクトル演算装置。
【請求項１０】検索対象ベクトルのいずれか一の要素
が、入力ベクトルの対応する要素を含む所定の検索範囲
内にあるか否かを判定するベクトル演算方法であって、入力ベクトルの前記要素および検索対象ベクトルの前記
要素をそれぞれグレイコードに変換する第１のステップ
と、前記検索範囲の上限値と下限値に対応する２つのグレイ
コードを比較したときに、前記２つのグレイコードの対
応する各ビットデータが異なる場合に、この異なるビッ
トデータのビット位置を指定する第１のマスクデータを
作成する第２のステップと、前記検索範囲の大小に応じたビット数を求め、このビッ
ト数に対応した下位数ビットを指定する第２のマスクデ
ータを作成する第３のステップと、前記第１および第２のグレイコードの各ビット同士の排
他的論理和演算を行い、前記第１および第２のマスクデ
ータで指定されたビット位置以外の全ビットが所定の値
であるときに、検索対象ベクトルの前記要素が検索条件
を満たすものと判断する第４のステップと、を備えることを特徴とするベクトル演算方法。
【請求項１１】請求項１０において、前記入力ベクトルおよび前記検索対象ベクトルの全要素
について前記第４のステップにおいて検索条件を満たす
ものと判断されたときに、前記入力ベクトルと前記検索
対象ベクトルとの間の距離を計算する第５のステップ
と、前記検索対象ベクトルが複数ある場合に、前記第５のス
テップにおいて計算された距離の中から最小値を判定す
る第６のステップと、をさらに備えており、複数の前記検索対象ベクトルの中
から前記入力ベクトルに距離が最も近いものを検索する
ことを特徴とするベクトル演算方法。