JPH10283666A - 光演算装置及びそれを用いたキーワード検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 キーワードデータの読込時間、空間光変調器
の書換時間の短縮を図り、高速にした光演算装置とキー
ワード検索装置。 【解決手段】 ２次元に配列したキーワードデータを１
列毎に１次元フーリエ変換型のホログラムに変換し、か
つそのホログラム同士を半径方向に所定幅ずらして記録
した光ディスク３と、光ディスク３上のホログラムを再
生し、２次元に配列したデータの各要素に対応した画像
を再生する再生光学系４と、再生データとの積を演算す
べき検索要求ベクトルの各要素値を透過率の形で表示す
る空間光変調素子５と、空間光変調素子５を透過した後
のインコヒーレント光を集光する集光光学系９と、集光
された光の強度を検出するディテクタアレイ１０とを備
え、キーワードデータマトリクスと検索要求ベクトルの
積を並列で高速処理する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、光演算装置及びそ
れを用いたキーワード検索装置に関し、キーワード等を
用いて高速検索を可能にする光演算装置及びそれを用い
たキーワード検索装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】パソコンやその周辺機器の低価格化、デ
ジタルカメラやスキャナの普及により、画像を電子的に
取り扱う機会が増えている。電子化された画像は、プリ
ントされた写真に比較して、データベース化が可能、キ
ーワードを付与しておくことで検索が容易といった特徴
を持っている。

【０００３】予めデータベース画像に付与したキーワー
ドを利用して検索する方法として、ベクトル空間モデル
があげられる。ベクトル空間モデルにおいて、各画像
は、各キーワードが座標軸の１つとなる空間上の１点 ｒ^(k) ＝［ｒ₁ ^(k) ，ｒ₂ ^(k) ，・・・ｒ_N ^(k) ］^T で表される。ここで、ｋは画像ファイルのＩＤ番号で、
Ｎはファイリングシステムで用いられるキーワードの総
数を表す。また、Ｔは転置を表す記号である。同様に、
ユーザーの検索要求も同じＮ次元空間上の１点 ｑ＝［ｑ₁ ，ｑ₂ ，・・・ｑ_N ］^T で表される。検索結果は、キーワードベクトルｒ^(k) と
検索要求ベクトルｑの内積値 ｓ^(k) ＝ｒ^(k)T・ｑ ・・・（１） によって評価される。全画像ファイルに対する評価値を
マトリクス表記すると、（２）式のようになる。

【０００４】 ｓ＝［ｓ⁽¹⁾ ，ｓ⁽²⁾ ，・・・ｓ^(M) ］^T ＝Ｒ・ｑ， ｗｈｅｒｅ Ｒ＝［ｒ⁽¹⁾ ，ｒ⁽²⁾ ，・・・ｒ^(M) ］^T ・・・（２） ここで、Ｍはデータベースに登録されている画像の枚数
である。一般に、ベクトル空間モデルを採用した検索シ
ステムでは、評価値ｓ^(k) の大きい画像から順に第１候
補画像、第２候補画像・・・というように出力される。

【０００５】しかし、キーワードの項目をＮ_k 、蓄積さ
れた画像数をＮ_i とすると、上記マトリクスＲのサイズ
はＮ_k ×Ｎ_i となる。ＮＨＫ放送技研の検索システムＦ
ＯＲＫＳを例に取ると、Ｎ_k ＝４，０００、Ｎ_i ＝１，
０００，０００であり、Ｒのサイズは４０００×１００
万＝約５００Ｍｂｙｔｅいう膨大なものになってしま
う。このため、検索要求ベクトルに対する評価値を高速
に計算することは困難である。

【０００６】膨大なマトリクス−ベクトル演算を高速に
行う方法として、空間光変調器を用いた光並列処理シス
テムである、光マトリクス−ベクトル積演算器（Optica
l Matrix-Vector Multiplier; ＯＭＶＭ）があげられ
る。光の並列性を利用するこの手法は、以前からよく知
られている。図１６にその概念図を示し、上記（２）式
の計算について説明する。ＯＭＶＭは、ＬＥＤ等の発光
体１０１に上記（２）式におけるベクトルｑを表示す
る。液晶パネル等の空間光変調器１０２上には、（２）
式のマトリクスＲを表示する。発光体１０１の像は円筒
レンズ等（図示せず）で横方向に拡大されて空間光変調
器１０２上に結像される。空間光変調器１０１透過直後
の光強度は、発光体１０１の発光強度と空間光変調器１
０２の透過率の積に比例する。空間光変調器１０１透過
後の光は、円筒レンズ等（図示せず）により、ＣＣＤ等
のディテクタ１０３上に集光する。このとき、ディテク
タ１０３の各画素で検出される光強度は、（２）式左辺
ｓの各要素の値に比例している。

【０００７】このように、ＯＭＶＭは発光体１０１が発
光するのとほぼ同時にディテクタ上で演算結果が得られ
るので、上記の評価値の計算（（２）式）が高速に行え
ることが分かる。

【０００８】また、検索要求ベクトルｑに確信度を導入
し、検索精度を向上する手法（例えば、特開平８−８７
５０８号）も提案されている。確信度とは、例えば
［０，１］の値で設定され、目的の画像に必ず含まれる
と思われるキーワードは確信度１、含まれるか全く分か
らないキーワードには０を入力する手法である。つま
り、記憶の曖昧さによってキーワードに重み付けするこ
とになる。

【０００９】また、上記特開平８−８７５０８号には、
各キーワードの関連性を考慮し、検索ベクトルｑを修正
することで、検索効率を向上させる技術が開示されてい
る。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上記ＯＭＶＭは、キー
ワードに当たる情報を読み出し、空間光変調器に表示し
なくてはならない。そのため、キーワードファイルを読
み込むだけで相当な時間がかかってしまう。また、仮に
メインメモリに全てのキーワードファイルを保存してお
くことができたとしても、現在の液晶パネルでは、１０
２４×７６８程度の画素サイズが主流であり、ＦＯＲＫ
Ｓの画像の例だと、最低約４０００回空間光変調器に表
示するデータを書き換えなくてはならない。例として、
１秒間に３０フレーム表示できたとしても、全画像デー
タを検索するのに、４０００÷３０＝約１３０［ｓｅ
ｃ］かかってしまう。そのため、検索システム全体で見
た場合、キーワードデータの読込時間、空間光変調器の
書換時間がネックとなり、ＯＭＶＭの高速性が十分に生
かし切れないという問題があった。

【００１１】また、確信度の与え方に個人差があると考
えられ、ユーザーが与えた確信度をそのまま検索要求ベ
クトルの要素ｑ_i としても、検索精度の向上が望めない
場合がある。

【００１２】また、シソーラスは通常専門家が協議して
作成されており、文章検索の場合は、文章中から単語の
出現確率を抽出して自動的にシソーラスを作成する試み
も行われている。しかし、画像検索の場合には、画像か
ら直接キーワードを生成することは困難であり、画像入
力時にオペレータが指定する方法が一般的である。その
ため、実際のユーザーと表現が異なる可能性が高く、検
索効率を下げる要因となる。さらに、キーワードの表現
は、ユーザーの性格・嗜好等で異なると考えられる。

【００１３】本発明は従来技術のこのような問題点に鑑
みてなされたものであり、その目的は、光ディスクにホ
ログラムとして記録された全キーワードを光学的に一度
に読み出すようにし、かつ、検索要求ベクトルを空間光
変調器に表示するようにして、キーワードデータの読込
時間、空間光変調器の書換時間の短縮を図り、光マトリ
クス−ベクトル積演算器（ＯＭＶＭ）の高速性を十分に
生かすようにした光演算装置及びそれを用いたキーワー
ド検索装置を提供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の光演算装置は、コヒーレント光を発生する光源と、
前記コヒーレント光を平面波に変換し、かつ、スリット
状に整形する照射光学系と、２次元に配列したデータを
１列毎に１次元フーリエ変換型のホログラムに変換し、
かつ前記ホログラム同士を半径方向に所定幅ずらして記
録した光ディスクと、前記照射光学系からの前記コヒー
レント光で照射された前記光ディスク上のホログラムか
ら、前記２次元に配列したデータの各要素に対応した画
像を再生する再生光学系と、前記コヒーレント光で再生
された画像をインコヒーレント光の光強度で前記２次元
データの各要素値に比例する再生データに変換するため
の拡散板と、前記再生データとの積を演算すべきベクト
ルの各要素値を透過率の形で表示する空間光変調素子
と、前記空間光変調素子に表示する前記各要素値の透過
率分布を決定し、前記空間光変調素子を制御する空間光
変調素子制御装置と、前記拡散板上より発し、前記空間
光変調素子を透過した後のインコヒーレント光を集光す
る集光光学系と、前記集光光学系により集光された光の
強度を検出する光検出手段と、前記光検出手段の信号値
をマトリクス−ベクトル積の各要素の値に変換する演算
結果デコード部と、を備えることを特徴とするものであ
る。

【００１５】本発明の第１のキーワード検索装置は、上
記の光演算装置を用い、前記光ディスク上にホログラム
に変換されて記録される２次元に配列したデータをキー
ワードの組とし、かつ、前記空間光変調素子に表示され
るベクトルを検索要求データとすることを特徴とするも
のである。

【００１６】本発明の第２のキーワード検索装置は、記
録データの各々に予めキーワードを付与し、ユーザーが
入力したキーワード及び確信度と比較して記録データを
検索し、検索結果を出力するキーワード検索装置におい
て、ユーザーが入力したキーワードが実際に目的の記録
データに付与されていたかどうかを判別する入力キーワ
ード付与判定部と、前記判別結果をユーザー毎の利用履
歴として記憶する利用履歴メモリ部と、前記利用履歴メ
モリ部に記憶された利用履歴に基づきユーザー毎に各確
信度で入力されたキーワードが実際に目的の記録データ
に付与されていた確率の個人差である確信度−キーワー
ド付与確率を算出又は補正する確信度−キーワード付与
確率算出部と、前記確信度−キーワード付与確率算出部
で算出された確信度−キーワード付与確率を記憶する確
信度−キーワード付与確率メモリ部と、ユーザーが入力
した確信度から前記確信度−キーワード付与確率メモリ
部に記憶された確信度−キーワード付与確率に従って検
索要求データを作成する検索要求ベクトル作成部と、を
備えていることを特徴とするものである。

【００１７】本発明の第３のキーワード検索装置は、記
録データの各々に予めキーワードを付与し、ユーザーが
入力したキーワード及び確信度と比較して記録データを
検索し、検索結果を出力するキーワード検索装置におい
て、ユーザーが入力したキーワードが実際に目的の記録
データに付与されていたかどうかを判断する入力キーワ
ード付与判定部と、前記判断結果をユーザーの利用履歴
として記憶する利用履歴メモリ部と、前記利用履歴メモ
リ部に記憶された利用履歴に基づきユーザー毎のあるキ
ーワードを入力したとき他のキーワードが目的の記録デ
ータに付与されている確率の個人差であるユーザーシソ
ーラスを補正するユーザーシソーラス算出部と、前記ユ
ーザーシソーラス算出部で算出されたユーザーシソーラ
スを記憶するユーザーシソーラスメモリ部と、ユーザー
が入力したキーワード・確信度と前記ユーザーシソーラ
スメモリ部に記憶されたユーザーシソーラスに応じて各
キーワードに対する確信度を決定して検索要求データを
作成する検索要求ベクトル作成部と、を備えていること
を特徴とするものである。

【００１８】本発明の光演算装置及び第１のキーワード
検索装置においては、光ディスクにホログラムとして記
録された全キーワードを光学的に一度に読み出すように
し、かつ、検索要求ベクトルを空間光変調素子に表示す
るようにして、キーワードデータの読込時間、空間光変
調素子の書換時間の短縮を図り、光の並列処理能力を利
用した光マトリクス−ベクトル積演算器の高速性を十分
に生かすことができる。

【００１９】本発明の第２のキーワード検索装置におい
ては、確信度の個人差を考慮に入れるため、目的の画像
にヒットする確率を向上させることができる。また、利
用履歴から確信度−確率の関係を自動的に補正するた
め、システムを初めて使用する際にトレーニングをする
必要がない等、ユーザーの負担が小さいにも関わらず、
精度の高い検索が可能になる。

【００２０】また、本発明の第３のキーワード検索装置
においては、ユーザーがシステムを使用するに従って、
ユーザーの言葉遣い・キーワード同士の関連を蓄積して
検索要求データを修正するユーザーシソーラスをユーザ
ー毎に更新して記憶しておくので、検索効率を向上させ
ていくことができる。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明のいくつかの実施形
態を図面を参照にして説明する。

【００２２】まず、光ディスクを使った第１の実施形態
の概念図を図１に示す。本実施形態のシステムでは、ユ
ーザーが目的画像を想起し、その画像についてのキーワ
ードや、各キーワードに対する確信度をキーワード・確
信度入力部７から入力する。このキーワード・確信度入
力部７は、ユーザーの想起するキーワードや、想起した
キーワードの確信度が正確に入力できればよいので、キ
ーボードでも構わないし、画面上からメニュー形式で選
んでも構わない。入力されたキーワード・確信度は、キ
ーワード・確信度コーディング部８で液晶パネル５に表
示する検索要求データに変換される。この検索要求デー
タは光学的キーワード検索部１７に入力され、データベ
ース内の各画像に対して、前記（１）式に基づいた評価
値ｓ^(k)が求められる。

【００２３】光学的キーワード検索部１７は、キーワー
ド再生部１８と検索評価値算出部１９とからなるが、詳
しくは後述する。光学的キーワード検索部１７から出力
された評価値ｓ^(k) は、検索候補画像ＩＤ検出部１３に
入力され、検索候補画像ＩＤ検出部１３は候補画像のＩ
Ｄ（画像にあらかじめ付与された識別用の番号等）を決
定する。一般に、候補画像は検索評価値ｓ^(k) の大きい
画像から順に複数出力される。検索候補画像読み出し部
１４では、検出された候補画像のＩＤに従って画像デー
タベース１５にアクセスし、結果を画像表示部１６に出
力する。

【００２４】前記キーワード再生部１８は、Marchand等
によって提案されたMotionless-head Parallel readout
Optical-disk System（ＭＰＯＳ）の手法を利用してい
る。すなわち、半導体レーザー等の光源１で発生された
コヒーレント光は、照射光学系２を通して光ディスク３
に照射される。光ディスク３には、後述する方法でコー
ディングされた画像に付与されたキーワードデータが記
録されており、再生光学系４により、元のキーワードデ
ータが後述する検索評価値算出部１９内の拡散板５１上
に再生される。

【００２５】検索評価値算出部１９は、キーワードデー
タの再生像が形成される拡散板５１と、検索要求を表示
する空間光変調素子としての液晶パネル５と、液晶パネ
ル５を駆動・コントロールする液晶パネルドライバ６
と、液晶パネル５を透過した光をディテクタ（ディテク
タアレイ）１０上に集光する集光光学系９と、ディテク
タ１０からの信号を離散化するＡ／Ｄ変換部１１と、Ａ
／Ｄ変換されたデータから前記（２）式で与えられる検
索評価値ｓにデコードする検索評価値デコード部１２と
からなる。

【００２６】光ディスク３上には、キーワードデータを
計算機合成ホログラム（Computer Generated Hologram
；ＣＧＨ）の形で記録をする。図２にその記録の様子
を模式的に示す。各画像に対するキーワードは、図２
（ａ）のＳｔｅｐ１に示すように、画像ＩＤを示す部分
と合わせて記録され、各画像に対する情報の単位とな
る。以後、このＩＤ部とキーワード部をそれぞれＫＷ
Ｄ，ＩＤと表記し、キーワード部と画像ＩＤ部を合わせ
てキーワードセグメントと呼ぶ。図２では、ＩＤ部とキ
ーワード部の間に隙間が空いているが、これは図を見や
すくするためであり、必ずしも必要ではない。キーワー
ド部の各要素は、赤・青・…、車・電車・…、果物・花
・…といったキーワードそれぞれに対応し、キーワード
が付与されている場合は白、付与されていない場合は黒
で表す。光ディスク３にキーワード情報を記録する際
は、図２（ａ）のＳｔｅｐ１のように、各キーワードセ
グメントを２次元画像の形にまとめる。各列は１次元フ
ーリエ変換され、光ディスク３にピットとして記録する
ために、２値にコーディング（バイナリーコーディン
グ）される（Ｓｔｅｐ２）。バイナリーコーディングの
方法は、Marchand等によって提案されている方法を使う
ことができる。

【００２７】ここで、光ディスク３上の有効な部分（ピ
ットを形成できる部分）の幅をＲ_activeとしたとき、１
次元フーリエ変換されたキーワードセグメントの各列
を、図２（ａ）のＳｔｅｐ３のように、最終的な全体の
高さがＲ_activeに等しくなるように半径方向にずらし、
光ディスク３上にピットとして書き込む（Ｓｔｅｐ４）
（以後、半径方向にずらして光ディスク３上に記録され
たキーワードセグメントをＤ，Ｄ₁ ，Ｄ₂ ・・・等とす
る。）。キーワードセグメントの各列を半径方向にずら
す理由は、２次元にまとめたキーワード情報を１回のス
リット状の照明で同時に再生するためである。同様に、
図２（ｄ）に示すように、他の画像のキーワードを同様
にコーディングし、キーワードセグメントＤ₁ ，Ｄ₂ ・
・・として光ディスク上に並べて書き込む。

【００２８】キーワード項目が比較的少ない場合には、
図２（ｂ）のように、１枚の２次元画像に複数のデータ
セグメントを配置することができる。キーワードが多く
なる場合には、複数の２次元画像にデータセグメントを
分けて構成しても構わない。また、図２（ｃ）のよう
に、２次元画像のうちの一列が全てオンとなるようにし
ておくと、キーワードデータ再生時のトリガ（ＴＲＧ）
として利用することができる。

【００２９】図３（ａ）には、キーワード再生部１８に
おける光学系構成の例を示す。照射光学系２は、ピンホ
ール２ａ、コリメータレンズ２ｂ、円筒レンズ２ｃから
なる。再生光学系４は、２つの円筒レンズ４ａ，４ｂか
らなる。光源１から出たコヒーレント光は、ピンホール
２ａを通すことで点光源から出た光と同等になり、コリ
メータレンズ２ｂによって平面波となる。円筒レンズ２
ｃはその平面波をスリット状に集光し、図３（ｂ）に示
すように、注目するキーワードセグメントＤ₂の組だけ
にコヒーレント光を照射する。光ディスク３を透過した
光は、円筒レンズ４ａにより１次元フーリエ変換され、
さらに円筒レンズ４ｂで横方向に拡大（又は、縮小）さ
れて、図２の方法でコーディングする前のキーワードセ
グメントの組（図２（ａ）のＳｔｅｐ１参照）が液晶パ
ネル５の直前に配置された拡散板５１上にキーワード再
生像２０として再生される。以後、「再生像」という単
語は、再生光学系によって結像された像そのものではな
く、この拡散板５１上に投影された像のことを指すこと
とする。このとき、光ディスク３上にコーディングされ
たＣＧＨはフーリエ変換ホログラムであり、フーリエ変
換のシフト・インバリアントな特性から、光ディスク３
の半径方向にずらして記録したにも関わらず、ずれのな
い正確な２次元像が再生されることに注意する必要があ
る。

【００３０】図４には、検索評価値算出部１９の構成例
を示す。検索評価値算出部１９は、拡散板５１、液晶パ
ネル５、集光光学系（図示せず）、ディテクタ１０、Ａ
／Ｄ変換部１１、検索評価値デコード部１２からなり、
ＯＭＶＭの構成を取る。光ディスク３からのキーワード
再生像２０は、前記再生光学系４により液晶パネル５の
直前に配置された拡散板５１上に結像する。図では、拡
散板５１と液晶パネル５が離れているように示されてい
るが、実際は、拡散板５１と液晶パネル５は密着してい
る。また、拡散板５１と液晶パネル５が密着できない場
合は、図示しない光学系で、拡散板５１上の再生像２０
の実像を液晶パネル５上に結像させても構わない。液晶
パネル５を透過した光は、集光光学系（図示せず）によ
りディテクタ１０上に集光される。ディテクタ１０で検
出された光強度は、Ａ／Ｄ変換部１１で量子化される。
検索評価値デコード部１２は、キーワードが図２（ｃ）
のように配列されていた場合等、各画像に対する評価値
ｓ^(k) を計算して出力する。

【００３１】本実施形態のシステムでは、キーワードセ
グメントＤにコヒーレント光が照射されるのと同時にキ
ーワードが光学的に読み出され、ＯＭＶＭにより検索評
価値ｓ^(k) がディテクタ１０で検出される。キーワード
検索で最も時間がかかるキーワードデータの読み出し、
検索評価値ｓ^(k) の計算が光の並列処理能力を十分に利
用して高速化することができる。Marchand等が現在市販
されているＷＯＲＭ（Write Once Read Many）ディスク
のパラメータを元に行った試算によると、ＭＰＯＳのデ
ータ読み出し能力は１．２Ｇｂｙｔｅ／ｓｅｃが見込ま
れている。

【００３２】また、本実施形態に示した発明は、図５の
ように反射型の構成を取ることも可能である。図５で
は、図３と同様の構成要素は同様の符号を付してあるの
で、その作用は明らかである。

【００３３】さらに、図６に示すように、キーワード記
録用の１枚の光ディスクを、ＣＤ（Compact Disc）、Ｐ
Ｄ（Phase-change Disc ）、ＤＶＤ（Digital Video Di
sc）といった反射光強度の変化をビットのオン・オフと
して検出する通常の光ディスクと共用することもでき
る。図６の場合は、中心側にキーワードＤ₁ ，Ｄ₂ ・・
・を、周辺にＣＤ、ＰＤ、ＤＶＤ用の光ディスク記録部
を配置してある。

【００３４】本実施形態では、再生光学系４を２枚の円
筒レンズ４ａ、４ｂを用いて実現しているが、回折光学
系等を用いることにより、垂直・水平方向で異なるパワ
ーを持つ１枚の光学素子に置き換えることも可能であ
る。

【００３５】次に、本発明の第２の実施形態を図７〜図
１０を使って説明する。

【００３６】一般に、マトリクス−ベクトル積演算をＯ
ＭＶＭで行う場合、ディテクタ１０の個々のディテクタ
は非常に多くの階調数を必要とする。行列のサイズをＭ
×Ｎ次元、ベクトルをＮ次元、行列要素の階調数をＳ階
調、ベクトル要素の階調をＴ階調とすると、ディテクタ
１０に必要な階調数ｄは次の（３）式で与えられる。

【００３７】 ｄ＝Ｎ×（Ｓ−１）×（Ｔ−１） ・・・（３） 例として、Ｎ＝１０２４，Ｓ＝２，Ｔ＝２５６とする
と、ｄ≒２．６×１０⁵階調≒１８ｂｉｔとなり、現状
のディテクタでは対応できない階調数となってしまう。
本発明のような検索装置では、行列Ｒは画像にキーワー
ドが付けられている要素だけが非ゼロとなる疎行列であ
る。そこで、画像に付与するキーワードの最大数をＫ
_max とすると、必要な階調数は、 ｄ＝Ｋ_max ×（Ｓ−１）×（Ｔ−１） ・・・（４） となり、ディテクタ１０に必要な階調数を減らすことは
できる。しかし、仮にＫ_max ＝１６としても、ｄ≒４．
１×１０³ 階調≒１２ｂｉｔであり、現状のディテクタ
で対応することはできるが、このようなディテクタは高
価で高速化も難しい。この問題に対し、Digital Partit
ioning法（ＤＰ法）が提案されている。

【００３８】この手法は、行列やベクトルの要素をより
小さなビット単位に分割して計算する手法である。例え
ば図７に示すように、８ｂｉｔのベクトルｑの各要素を
上位４ｂｉｔ（ＭＳＢ；１６階調）ｑ₁ ・下位４ｂｉｔ
（ＬＳＢ；１６階調）ｑ₂ に分けると、前記（２）式は
次の（５）式のように書き直すことができる。

【００３９】 ｓ＝１６・Ｒ・ｑ₁ ＋Ｒ・ｑ₂ ・・・（５） （５）式をＯＭＶＭで演算する場合に、ディテクタ１０
で必要な階調数はＤ＝１６×１×１５＝２４０階調≒８
ｂｉｔであり、現状のディテクタで十分対応することが
できる。ところが、ＤＰ法を採用すると、（５）式から
明らかなように、マトリクス−ベクトル演算器が２組必
要になってしまう。そこで、図８、図９に示すように、
ホログラム再生像と、その共役像を利用する。すなわ
ち、図８に示すように、光ディスク上に形成されたＣＧ
Ｈに垂直にコヒーレント光を照射すると、上下同じ角度
φ方向に同じ画像が再生される。そこで、図９に示すよ
うに、２つの拡散板（図示なし）を設けるとともに、液
晶パネル、ディテクタ、Ａ／Ｄ変換部をそれぞれ５ａ、
５ｂ、１０ａ、１０ｂ、１１ａ、１１ｂのように２つず
つ設け、それぞれのＯＭＶＭに（５）式の各項（ｑ₁ 及
びｑ₂ ）を計算させ、検索評価値デコード部１２で両者
をまとめてｓを計算する。検索評価値デコード部１２で
新たに必要となる計算は、ビットシフトと加算のみであ
るので、本システムの高速性に大きな影響はない。

【００４０】また、図１０のように、ビームスプリッタ
ＢＳ１８ａ、ＢＳ１８ｂを用いて再生像をさらに分割し
て（キーワード再生像２０ａ〜２０ｄ）計算することも
可能であり、キーワードの最大数Ｋ_max 、マトリクスの
階調Ｔ、ベクトルの階調Ｓが大きくなった場合でも対応
できる。なお、ホログラム再生像の共役像を利用しない
で、ビームスプリッタのみを用いても上記のようなＤＰ
法を採用することができるのは明らかである。また、光
ディスクに記録するデータをホログラムの複数のデータ
セグメントに分割して記録することで、記録データに多
階調が必要な場合でも上記と同様にディテクタで必要な
階調数を減らすことができる。

【００４１】さて、第３の実施形態として、例えば図１
のようなキーワード検索装置を用いて検索する場合に
（もちろん、他の公知のキーワード検索装置を用いる場
合でもよい。）、確信度に関する個人差を考慮して確信
度を補正する検索装置について説明する。一般に、入力
した確信度の値と目的画像に入力したキーワードが実際
に含まれている確率との間には、図１１に示すように個
人差があると考えられる。控えめなユーザーＡと比較し
て、思いこみの激しいユーザーＢの場合は、あるキーワ
ードに対して同じ確信度を入力しても、入力したキーワ
ードが目的画像に含まれる確率は低くなると考えられ
る。

【００４２】このような個人差を考慮して確信度を補正
する検索装置の構成例を図１２に示す。ただし、図１と
同じ構成部分は説明を省略する。確信度−キーワード付
与確率メモリ部３４には、図１１のような各ユーザーの
確信度と確率の関係を示すデータが格納されている。利
用履歴メモリ部３２には、各ユーザーの目的画像、キー
ワード、指定したキーワードが目的画像に含まれていた
かどうか等のデータを格納しておく。

【００４３】まず、各ユーザーが検索をする際の流れを
説明する。各ユーザーは、ユーザー認証部３６により、
検索システムの使用許可を受ける。ユーザー認証部３６
は、ワークステーションにログインする場合と同様に、
登録名とパスワードにより本人であるかを判定する。次
に、ユーザーＩＤに従って、確信度−キーワード付与確
率メモリ部３４からユーザー個人の確信度と確率の関係
を読み出し、検索要求ベクトル作成部４１に入力する。
このとき、ユーザーが初めてシステムを使う場合には、
（確信度）＝（確率）となるようなデータが得られるよ
うにする。ユーザーは、キーワード・確信度入力部７か
ら目的の画像に付与されていると考えられるキーワード
及びその確信度を入力する。検索要求ベクトル作成部４
１では、確信度−確率の関係から、各キーワードに対す
る検索要求ベクトルｑの要素（各キーワードに対する確
信度）を、ユーザー個人の確率に置き換える。例えば、
図１１で、確信度を０．８と入力したとき、そのキーワ
ードに対する確率として、ユーザーＡの場合は０．９
を、ユーザーＢの場合は０．３が与えられる。検索評価
値算出部３５では、キーワードデータを画像データベー
ス１５から読み出して、（２）式における検索評価値を
計算する。この検索評価値算出部３５は、第１の実施形
態のような光ディスクを用いたＯＭＶＭの構成でも構わ
ないし、パーソナルコンピュータ、ワークステーション
上で（２）式の計算を行うようなソフトウエアや、専用
の計算機でも構わない。また、本実施形態を第１、２実
施形態と組み合わせることも可能であるが、その場合に
は、検索要求ベクトル作成部４１において液晶パネル５
に表示するデータを作成する必要がある。なお、検索候
補画像ＩＤ検出部１３から画像表示部１６までの流れは
前記実施形態と本質的に同じなので省略する。

【００４４】次に、確信度と確率の関係を更新する方法
を説明する。ユーザーが検索システムを利用し、目的画
像にヒットした際、ユーザーは検索結果確認部４２で
「目的画像である」旨を入力する。このとき、入力方法
はキーボードでも、画面で選択するように構成しても構
わない。確認された目的画像について、入力したキーワ
ードが実際に目的画像に付与してあるかどうかを入力キ
ーワード付与判定部３１で比較し、結果を利用履歴メモ
リ部３２へ出力する。利用履歴メモリ部３２には、例え
ば図１３（ａ）のような利用履歴がデータファイルの形
で記録されている。確信度−キーワード付与確率算出部
３３では、利用履歴メモリ部３２に記録された利用履歴
を元に、ある利用ユーザーＡにおける確信度Ｃに対する
確率Ｐ_{user A} （Ｃ）を次の（６）式で計算する。

【００４５】 Ｐ_userA （Ｃ） ＝（確信度Ｃと入力されたキーワードが目的画像に付与されていた回数） ÷（確信度Ｃと入力されたキーワードの全数） ・・・（６） 同様に全ての確信度について確率を計算し、結果を確信
度−キーワード付与確率メモリ部３４に記憶しておく。
利用履歴メモリ部３２に記録するデータは、確信度と確
率の関係が計算できればよいので、図１３（ｂ）のよう
な形でも構わない。また、確信度−確率の関係は、１件
の検索毎に更新しても構わないし、ユーザーが検索シス
テムを終了する際に更新するようにしてもよい。

【００４６】また、ある確信度の値において使用頻度が
少ない場合は、偶然ヒットした場合も考えられ、確信度
の低い方が高い方より確率が高くなるという矛盾が生じ
る場合がある。そのため、確信度の値の使用頻度が予め
設定した回数Ｎ_threshold より大きくなった場合に初め
て確信度−確率の関数を更新する。確信度の値の使用頻
度がＮ_threshold より少ない場合、その確信度に対する
確率はデフォルトのままでもよいし、周囲の使用頻度が
大きい値から補間しても構わない。

【００４７】さらに、確信度と確率の関係は単調増加す
ると考えられるので、更新の際に確信度Ｃに対して単調
増加しない状態が生じた場合は、単調増加するように補
正しても構わない。

【００４８】本実施形態の検索装置では、確信度の個人
差を考慮に入れるため、目的の画像にヒットする確率を
向上させることができる。また、利用履歴から確信度−
確率の関係を自動的に補正するため、システムを初めて
使用する際にトレーニングをする必要がない等、ユーザ
ーの負担が小さいにも関わらず、精度の高い検索が可能
になる。

【００４９】次に、第４の実施形態を図１４、図１５に
より説明する。キーワード検索装置で用いられるキーワ
ード同士の関連性は、図１５の上段に示すように、ユー
ザー全体で一般的な部分と、下段に示すように、個々の
ユーザー毎に異なる部分に分けられる。そこで、（２）
式で与えられる検索評価値を次の（７）式のように変形
する。

【００５０】 ｓ^(k) ＝（Ｗ・ｒ^(k) ）^T ・（Ｔ・ｑ^u ） ・・・（７） （７）式で、ｑ^u はユーザーが入力したキーワード・確
信度である。Ｗはユーザー全体に対して一般的なキーワ
ードの関連を示すマトリクスで、一般的なシソーラスに
よる値又はシステム作成時に設定したシソーラスを用い
て作成する。Ｔは個人的なキーワードの関連即ちユーザ
ーシソーラスにより作成される検索要求ベクトルを修正
するマトリクスであり、各要素Ｔ_ijは（８）式で与えら
れる条件付き確率で定義される。

【００５１】 Ｔ_ij＝Ｐ（ｔ_i ｜ｔ_j ^u ） ・・・（８） ここで、ｕの添字はユーザーが入力したキーワードであ
ることを示し、（８）式は“ユーザーがｊ番目のキーワ
ードを入力したときに、目的画像にｉ番目のキーワード
が付与されている確率”を表す。

【００５２】図１４に、本実施形態の検索装置の構成例
を示す。図１２と異なるのは、ユーザーシソーラス作成
部３８とユーザーシソーラスメモリ部３７である。利用
履歴は、図１３（ａ）のようなフォーマットで利用履歴
メモリ部３２に記録しておく。ユーザーシソーラス作成
部３８では、上記利用履歴に基づき、（８）式のＴ_ijを
計算し、ユーザーシソーラスメモリ部３７に記録する。
検索要求ベクトル作成部４１では、ユーザーシソーラス
メモリ部３７のユーザーシソーラスデータに基づいてユ
ーザーが入力した検索要求ベクトルｑ^u を（Ｔ・ｑ^u ）
に変換する。この後の処理は、第３実施形態と同様であ
る。

【００５３】本実施形態のシステムでは、ユーザーがシ
ステムを使用するに従って、ユーザーの言葉遣い・キー
ワード同士の関連を蓄積して（７）式のマトリックスＴ
を変換し、検索効率を向上させていくことができる。

【００５４】また、（８）式に従って検索要求ベクトル
ｑを変換すると、例えば、ｔ_i ，ｔ_j ，ｔ_k ，・・・と
いうように複数のキーワードが入力されたとき、それら
と関連する語ｔ_l に対する検索要求の要素ｑ_l が、ｔ_l
単独で入力できる確信度の範囲を超えてしまう場合が考
えられる。このような場合には、Dempster-Shafer 理論
（ＤＳ理論）の概念を取り入れることで、この問題を回
避することができる。ＤＳ理論では、判断する事象ω₀
に対して「肯定の支持」、「否定の支持」、「無知」を
区別して基本確率割当（Basic Probability Assignmen
t）として取り扱い、さらに、複数の事象をDempster結
合則により結合して判断する。ｉ番目のキーワードｔ_i
が入力されたとき、ｌ番目のキーワードｔ_l が「関連語
である」事象をＲＴ、全体集合をΩとすると、基本確率
割当の一般式は、 ｍ_li（Ｅ）＝ｘ_li Ｅ＝｛ＲＴ｝ ｍ_li（Ｅ）＝１−ｘ_li Ｅ＝Ω ・・・（９） と表される。（９）式は、「関連語である」可能性はｘ
_liであることが分かっているが、それ以外については
「無知（知識がない）」であることを意味する。上記の
ｘ_liは、ｉ番目のキーワードに対してユーザーが入力し
た確信度ｑ_i を用いて、 ｘ_li＝Ｔ_liｑ_i ・・・（１０） と書くことができる。ユーザーが入力したキーワードを
ｔ₁ ，ｔ₂ ，ｔ₃ ，・・・，ｔ_k とすると、ｌ番目のキ
ーワードに対する全てのキーワードからの影響を考慮し
た基本確率割当は、Dempster結合則を用いて、 と書くことができる。ここで、Ｅ＝｛ＲＴ｝の場合のｍ
₁ （Ｅ）が補正されたＬ番目のキーワードに対する確信
度である。また、ｌ番目のキーワードに対してｉ番目の
キーワードが「関連語でない（ＮＲＴ）」という証拠が
あり、その可能性がｘ_li である場合には、（９）、（１
１）式は次の（１２）、（１３）式のように書き直すこ
とができ、同様に、Ｅ＝｛ＲＴ｝の場合のｍ₁ （Ｅ）が
補正されたＬ番目のキーワードに対する確信度である。

【００５５】 ｍ_li（Ｅ）＝ｘ_li Ｅ＝｛ＲＴ｝ ｍ_li（Ｅ）＝ｘ_li Ｅ＝｛ＮＲＴ｝ ｍ_li（Ｅ）＝１−ｘ_li−ｘ_li Ｅ＝Ω ・・・（１２） このように、ＤＳ理論を利用することで、関連語関係に
より発生した確信度が、直接入力できる確信度の範囲を
超えることがなくなる。

【００５６】また、本実施形態では、検索要求ベクトル
ｑの修正マトリクスＴを、システムを使用するにつれて
個人毎に変更すると述べたが、ユーザーが初めてシステ
ムを利用する場合は、マトリクスＴを算出することがで
きない。その場合には、登録ユーザー全ての検索履歴か
らマトリクスＴを算出し、個人毎のマトリクスＴの初期
値とする。

【００５７】また、別の方法としてマトリクスＴは単位
行列にしておき、全利用者の利用履歴から算出したマト
リクスを（７）式Ｗとすることができる。

【００５８】さらに、本実施形態は、前述した何れの実
施形態とも組み合わせて実現することが可能である。

【００５９】以上、本発明の光演算装置、キーワード検
索装置を実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれ
ら実施形態に限定されず種々の変形が可能である。

【００６０】以上の本発明の光演算装置とキーワード検
索装置は例えば次のように構成することができる。 〔１〕 コヒーレント光を発生する光源と、前記コヒー
レント光を平面波に変換し、かつ、スリット状に整形す
る照射光学系と、２次元に配列したデータを１列毎に１
次元フーリエ変換型のホログラムに変換し、かつ前記ホ
ログラム同士を半径方向に所定幅ずらして記録した光デ
ィスクと、前記照射光学系からの前記コヒーレント光で
照射された前記光ディスク上のホログラムから、前記２
次元に配列したデータの各要素に対応した画像を再生す
る再生光学系と、前記コヒーレント光で再生された画像
をインコヒーレント光の光強度で前記２次元データの各
要素値に比例する再生データに変換するための拡散板
と、前記再生データとの積を演算すべきベクトルの各要
素値を透過率の形で表示する空間光変調素子と、前記空
間光変調素子に表示する前記各要素値の透過率分布を決
定し、前記空間光変調素子を制御する空間光変調素子制
御装置と、前記拡散板上より発し、前記空間光変調素子
を透過した後のインコヒーレント光を集光する集光光学
系と、前記集光光学系により集光された光の強度を検出
する光検出手段と、前記光検出手段の信号値をマトリク
ス−ベクトル積の各要素の値に変換する演算結果デコー
ド部と、を備えることを特徴とする光演算装置。

【００６１】〔２〕 前記光ディスクは、透過型である
ことを特徴とする上記〔１〕記載の光演算装置。

【００６２】〔３〕 前記光ディスクは、反射型である
ことを特徴とする上記〔１〕記載の光演算装置。

【００６３】〔４〕 前記光ディスク上に記録したホロ
グラムは、計算機合成ホログラムであることを特徴とす
る上記〔２〕又は〔３〕記載の光演算装置。

【００６４】〔５〕 前記光演算装置は、１ないし複数
のビームスプリッタと、少なくとも、拡散板と、空間光
変調素子と、空間光変調素子制御装置と、集光光学系
と、ディテクタアレイとを複数組備えていること特徴と
する上記〔４〕記載の光演算装置。

【００６５】〔６〕 前記光演算装置は、少なくとも、
拡散板と、空間光変調素子と、空間光変調素子制御装置
と、集光光学系と、ディテクタアレイとを複数組備えて
おり、ホログラムから再生された２つの共役像を利用し
て演算すること特徴とする上記〔４〕記載の光演算装
置。

【００６６】〔７〕 前記光演算装置は、１ないし複数
のビームスプリッタを備えていること特徴とする上記
〔６〕記載の光演算装置。

【００６７】〔８〕 前記光ディスクは反射光強度をビ
ットのオン・オフとして検出する光情報記録領域を有
し、前記ビットのオン・オフを検出する光ディスク読み
取り装置をさらに備えることを特徴とする上記〔１〕記
載の光演算装置。

【００６８】

〔９〕 前記光ディスクに記録するデータ
及び前記空間光変調素子に表示するデータは、オリジナ
ルのデータに必要な階調数より少ない階調数のデータに
分割され、前記演算結果デコード部でオリジナルの階調
数のデータと同等の演算結果になるように変換されるこ
とを特徴とする上記〔１〕、〔５〕、〔６〕及び〔７〕
に記載の光演算装置。

【００６９】〔１０〕 コヒーレント光を発生する光源
と、前記コヒーレント光を平面波に変換し、かつ、スリ
ット状に整形する照射光学系と、２次元に配列したデー
タを１列毎に１次元フーリエ変換型のホログラムに変換
し、かつ前記ホログラム同士を半径方向に所定幅ずらし
て記録した光ディスクと、前記照射光学系からの前記コ
ヒーレント光で照射された前記光ディスク上のホログラ
ムから、前記２次元に配列したデータの各要素に対応し
た画像を再生する再生光学系と、前記コヒーレント光で
再生された画像をインコヒーレント光の光強度で前記２
次元データの各要素値に比例する再生データに変換する
ための拡散板と、前記再生データとの積を演算すべきベ
クトルの各要素値を透過率の形で表示する空間光変調素
子と、前記空間光変調素子に表示する前記各要素値の透
過率分布を決定し、前記空間光変調素子を制御する空間
光変調素子制御装置と、前記拡散板上より発し、前記空
間光変調素子を透過した後のインコヒーレント光を集光
する集光光学系と、前記集光光学系により集光された光
の強度を検出する光検出手段と、前記光検出手段の信号
値をマトリクス−ベクトル積の各要素の値に変換する演
算結果デコード部と、を備えており、前記光ディスク上
にホログラムに変換されて記録される２次元に配列した
データをキーワードの組とし、かつ、前記空間光変調素
子に表示されるベクトルを検索要求データとすることを
特徴とするキーワード検索装置。

【００７０】〔１１〕 記録データの各々に予めキーワ
ードを付与し、ユーザーが入力したキーワード及び確信
度と比較して記録データを検索し、検索結果を出力する
キーワード検索装置において、ユーザーが入力したキー
ワードが実際に目的の記録データに付与されていたかど
うかを判別する入力キーワード付与判定部と、前記判別
結果をユーザー毎の利用履歴として記憶する利用履歴メ
モリ部と、前記利用履歴メモリ部に記憶された利用履歴
に基づきユーザー毎に各確信度で入力されたキーワード
が実際に目的の記録データに付与されていた確率の個人
差である確信度−キーワード付与確率を算出又は補正す
る確信度−キーワード付与確率算出部と、前記確信度−
キーワード付与確率算出部で算出された確信度−キーワ
ード付与確率を記憶する確信度−キーワード付与確率メ
モリ部と、ユーザーが入力した確信度から前記確信度−
キーワード付与確率メモリ部に記憶された確信度−キー
ワード付与確率に従って検索要求データを作成する検索
要求ベクトル作成部と、を備えていることを特徴とする
キーワード検索装置。

【００７１】〔１２〕 記録データの各々に予めキーワ
ードを付与し、ユーザーが入力したキーワード及び確信
度と比較して記録データを検索し、検索結果を出力する
キーワード検索装置において、ユーザーが入力したキー
ワードが実際に目的の記録データに付与されていたかど
うかを判断する入力キーワード付与判定部と、前記判断
結果をユーザーの利用履歴として記憶する利用履歴メモ
リ部と、前記利用履歴メモリ部に記憶された利用履歴に
基づきユーザー毎のあるキーワードを入力したとき他の
キーワードが目的の記録データに付与されている確率の
個人差であるユーザーシソーラスを補正するユーザーシ
ソーラス算出部と、前記ユーザーシソーラス算出部で算
出されたユーザーシソーラスを記憶するユーザーシソー
ラスメモリ部と、ユーザーが入力したキーワード・確信
度と前記ユーザーシソーラスメモリ部に記憶されたユー
ザーシソーラスに応じて各キーワードに対する確信度を
決定して検索要求データを作成する検索要求ベクトル作
成部と、を備えていることを特徴とするキーワード検索
装置。

【００７２】〔１３〕 前記ユーザーシソーラスは、あ
るキーワードを入力したときに、他のキーワードとの関
連性の度合いを、 Ｔ_ij＝Ｐ（ｔ_i ｜ｔ_j ^u ） で表し、検索要求ベクトルｑのｉ番目要素ｑ_i は、この
ユーザーシソーラスを用いて ｑ_i ＝ΣＴ_ij・ｑ^u _i ^j と変換されることを特徴とする上記〔１２〕記載のキー
ワード検索装置。

【００７３】〔１４〕 ｉ番目のキーワードが入力され
たときのｊ番目のキーワードとの関連性の度合いとユー
ザーの入力した確信度の積に基づいて確率基本割当を設
定し、、これを用いてＤＳ理論の式に基づいて各キーワ
ードに対する補正された確信度を決定することを特徴と
する上記〔１３〕記載のキーワード検索装置。

【００７４】〔１５〕 前記ユーザーシソーラスは、初
期値として全利用者の利用履歴より算出した平均的ユー
ザーシソーラスを用いることを特徴とする上記〔１３〕
又は〔１４〕記載のキーワード検索装置。

【００７５】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の光演算装置及び第１のキーワード検索装置によると、
光ディスクにホログラムとして記録された全キーワード
を光学的に一度に読み出すようにし、かつ、検索要求ベ
クトルを空間光変調素子に表示するようにして、キーワ
ードデータの読込時間、空間光変調素子の書換時間の短
縮を図り、光の並列処理能力を利用した光マトリクス−
ベクトル積演算器の高速性を十分に生かすことができ
る。

【００７６】また、本発明の第２のキーワード検索装置
によると、確信度の個人差を考慮に入れるため、目的の
画像にヒットする確率を向上させることができる。ま
た、利用履歴から確信度−確率の関係を自動的に補正す
るため、システムを初めて使用する際にトレーニングを
する必要がない等、ユーザーの負担が小さいにも関わら
ず、精度の高い検索が可能になる。

【００７７】また、本発明の第３のキーワード検索装置
によると、ユーザーがシステムを使用するに従って、ユ
ーザーの言葉遣い・キーワード同士の関連を蓄積して検
索要求データを修正するマトリクスを変換するので、検
索効率を向上させていくことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態のキーワード検索装置の
概念図である。

【図２】キーワードデータの記録の様子を模式的に示す
図である。

【図３】キーワード再生部の光学系構成の例を示すため
の斜視図である。

【図４】検索評価値算出部の構成例を示すための斜視図
である。

【図５】キーワード再生部の変形例の光学系構成を示す
ための斜視図である。

【図６】キーワード記録用の光ディスクと通常の光ディ
スクを共用したものの例を示す平面図である。

【図７】ＤＰ法によりベクトルを上位ｂｉｔと下位ｂｉ
ｔに分ける様子を示すための図である。

【図８】光ディスク上に形成されたＣＧＨから２つの画
像が再生される様子を示すための図である。

【図９】ホログラム再生像とその共役像も利用する第２
実施形態の検索評価値算出部の光学系構成を示すための
斜視図である。

【図１０】光ディスク上に形成されたＣＧＨからビーム
スプリッタを持ちいて再生像を分割再生する様子を示す
ための図である。

【図１１】入力した確信度の値と目的画像に入力したキ
ーワードが実際に含まれる確率との関係を示す図であ
る。

【図１２】第３実施形態のキーワード検索装置のシステ
ム構成図である。

【図１３】利用履歴メモリ部に記録されるデータファイ
ルの形を例示するための図である。

【図１４】第４実施形態のキーワード検索装置のシステ
ム構成図である。

【図１５】キーワード同士の関連性を説明するための図
である。

【図１６】周知の光マトリクス−ベクトル積演算器の概
念図である。

【符号の説明】

１…光源 ２…照射光学系 ２ａ…ピンホール ２ｂ…コリメータレンズ ２ｃ…円筒レンズ ３…光ディスク ４…再生光学系 ４ａ，４ｂ…円筒レンズ ５、５ａ、５ｂ…液晶パネル ６…液晶パネルドライバ ７…キーワード・確信度入力部 ８…キーワード・確信度コーディング部 ９…集光光学系 １０、１０ａ、１０ｂ…ディテクタ（ディテクタアレ
イ） １１、１１ａ、１１ｂ…Ａ／Ｄ変換部 １２…検索評価値デコード部 １３…検索候補画像ＩＤ検出部 １４…検索候補画像読み出し部 １５…画像データベース １６…画像表示部 １７…光学的キーワード検索部 １８…キーワード再生部 １９…検索評価値算出部 ２０、２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ…キーワード再
生像 ３１…入力キーワード付与判定部 ３２…利用履歴メモリ部 ３３…確信度−キーワード付与確率算出部 ３４…確信度−キーワード付与確率メモリ部 ３５…検索評価値算出部 ３６…ユーザー認証部 ３７…ユーザーシソーラスメモリ部 ３８…ユーザーシソーラス作成部 ４１…検索要求ベクトル作成部 ４２…検索結果確認部 ５１…拡散板 Ｄ，Ｄ₁ ，Ｄ₂ ・・・…キーワードセグメント ＢＳ１８ａ、ＢＳ１８ｂ…ビームスプリッタ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コヒーレント光を発生する光源と、 前記コヒーレント光を平面波に変換し、かつ、スリット
   状に整形する照射光学系と、 ２次元に配列したデータを１列毎に１次元フーリエ変換
   型のホログラムに変換し、かつ前記ホログラム同士を半
   径方向に所定幅ずらして記録した光ディスクと、 前記照射光学系からの前記コヒーレント光で照射された
   前記光ディスク上のホログラムから、前記２次元に配列
   したデータの各要素に対応した画像を再生する再生光学
   系と、 前記コヒーレント光で再生された画像をインコヒーレン
   ト光の光強度で前記２次元データの各要素値に比例する
   再生データに変換するための拡散板と、 前記再生データとの積を演算すべきベクトルの各要素値
   を透過率の形で表示する空間光変調素子と、 前記空間光変調素子に表示する前記各要素値の透過率分
   布を決定し、前記空間光変調素子を制御する空間光変調
   素子制御装置と、 前記拡散板上より発し、前記空間光変調素子を透過した
   後のインコヒーレント光を集光する集光光学系と、 前記集光光学系により集光された光の強度を検出する光
   検出手段と、 前記光検出手段の信号値をマトリクス−ベクトル積の各
   要素の値に変換する演算結果デコード部と、を備えるこ
   とを特徴とする光演算装置。
2. 【請求項２】 コヒーレント光を発生する光源と、 前記コヒーレント光を平面波に変換し、かつ、スリット
   状に整形する照射光学系と、 ２次元に配列したデータを１列毎に１次元フーリエ変換
   型のホログラムに変換し、かつ前記ホログラム同士を半
   径方向に所定幅ずらして記録した光ディスクと、 前記照射光学系からの前記コヒーレント光で照射された
   前記光ディスク上のホログラムから、前記２次元に配列
   したデータの各要素に対応した画像を再生する再生光学
   系と、 前記コヒーレント光で再生された画像をインコヒーレン
   ト光の光強度で前記２次元データの各要素値に比例する
   再生データに変換するための拡散板と、 前記再生データとの積を演算すべきベクトルの各要素値
   を透過率の形で表示する空間光変調素子と、 前記空間光変調素子に表示する前記各要素値の透過率分
   布を決定し、前記空間光変調素子を制御する空間光変調
   素子制御装置と、 前記拡散板上より発し、前記空間光変調素子を透過した
   後のインコヒーレント光を集光する集光光学系と、 前記集光光学系により集光された光の強度を検出する光
   検出手段と、 前記光検出手段の信号値をマトリクス−ベクトル積の各
   要素の値に変換する演算結果デコード部と、を備えてお
   り、 前記光ディスク上にホログラムに変換されて記録される
   ２次元に配列したデータをキーワードの組とし、かつ、
   前記空間光変調素子に表示されるベクトルを検索要求デ
   ータとすることを特徴とするキーワード検索装置。
3. 【請求項３】 記録データの各々に予めキーワードを付
   与し、ユーザーが入力したキーワード及び確信度と比較
   して記録データを検索し、検索結果を出力するキーワー
   ド検索装置において、 ユーザーが入力したキーワードが実際に目的の記録デー
   タに付与されていたかどうかを判別する入力キーワード
   付与判定部と、 前記判別結果をユーザー毎の利用履歴として記憶する利
   用履歴メモリ部と、 前記利用履歴メモリ部に記憶された利用履歴に基づきユ
   ーザー毎に各確信度で入力されたキーワードが実際に目
   的の記録データに付与されていた確率の個人差である確
   信度−キーワード付与確率を算出又は補正する確信度−
   キーワード付与確率算出部と、 前記確信度−キーワード付与確率算出部で算出された確
   信度−キーワード付与確率を記憶する確信度−キーワー
   ド付与確率メモリ部と、 ユーザーが入力した確信度から前記確信度−キーワード
   付与確率メモリ部に記憶された確信度−キーワード付与
   確率に従って検索要求データを作成する検索要求ベクト
   ル作成部と、を備えていることを特徴とするキーワード
   検索装置。
4. 【請求項４】 記録データの各々に予めキーワードを付
   与し、ユーザーが入力したキーワード及び確信度と比較
   して記録データを検索し、検索結果を出力するキーワー
   ド検索装置において、 ユーザーが入力したキーワードが実際に目的の記録デー
   タに付与されていたかどうかを判断する入力キーワード
   付与判定部と、 前記判断結果をユーザーの利用履歴として記憶する利用
   履歴メモリ部と、 前記利用履歴メモリ部に記憶された利用履歴に基づきユ
   ーザー毎のあるキーワードを入力したとき他のキーワー
   ドが目的の記録データに付与されている確率の個人差で
   あるユーザーシソーラスを補正するユーザーシソーラス
   算出部と、 前記ユーザーシソーラス算出部で算出されたユーザーシ
   ソーラスを記憶するユーザーシソーラスメモリ部と、 ユーザーが入力したキーワード・確信度と前記ユーザー
   シソーラスメモリ部に記憶されたユーザーシソーラスに
   応じて各キーワードに対する確信度を決定して検索要求
   データを作成する検索要求ベクトル作成部と、を備えて
   いることを特徴とするキーワード検索装置。