JPS62111370A - パタ−ン識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、パターン識別装置に係り、特に図形、文字等
の画像入力はもとより、その他の時系列的または空間的
に変化する種々の事象の特徴をも抽出しろる汎用的パタ
ーン識別装置に関する。

従来の技術 今日、いわゆるパターン認識技術は、文字読み取り装置
、部品仕分は装置、製品欠陥検査装置等として広〈産業
に用いられている。

これらの装置の共通点は、対象物群が共有する特徴を、
人カバクーンデータから演算、抽出してカテゴリ分類を
行うことである。

そのための演算処理部は、概ね、ディジクルプロセッサ
と高速フーリエ変換器の様な専用回路から構成されてい
る。

ディジタルプロセッサのプロゲラ゛ムも対象物に合せて
専用化されている。

このような認識機能のハードウェア、ソフトウェア両面
での専用化は、より高速の認識を行うことを第一義とす
る産業上の要請に依るものでる。

しかし一方、専用化は認識対象物、およびカテゴリー毎
の装置設計、プログラムの作製を必要とし、その為、設
計や修正作業の複雑化している。

更に、カテゴリ分類処理の複雑化は、認識結果の信頼性
を低下させ、パターン認識装置自体の製品としての品質
管理を困難にし、生産コストを押上げる。

その上、ユーザ側に沿いては、対象物自体の情報の認識
装置メータへの流出、また、機能向上の都度、必要とな
る設Ｍｒｉ投資が問題である。

以上述べた１、゛にな、今日、工業的に実用化されてい
る方式以外に、生物の行うパターン認識を模擬する試み
が行われている。

生体は、体内外からの各種の刺激を受は取り、悩あるい
は神経叢を用いて刺激に対する解釈を行う。

この解釈は経験、記憶に照す方法のほか、全く未経験の
事象に対しても一定の解釈を下すことも含んでいる。

生命の数十億年に及ぶ長期間の連続性を可能にした要因
の一つが、上述の様な特異な認識能力である。この様な
能力を有する脳、神経叢の構造は、認識対象毎に特殊化
された部分も一部には存在するが、大部分は単一構造の
神経細胞間接続の繰り返しにより構成されている。

脳神経科学の教えるところによれば、神経網を構成する
個々の細胞は、他の数十ないし致方の細胞からの電気的
刺激を受け、自身もまた他の細胞に対して同様の信号を
与えている。

この様な電気的信号の送出のことは「発火」と呼ばれて
いる。

発火条件は、入力ｔｌｉｌｌ　激とその細胞の内部状態
で決定されるが、同時に脳全体では一定の認識を実行し
ていることから、−個の細胞といえどもその発火は局部
的な解釈を下した結果であると考えられる。

また、細胞間の信号すなわちインパルスの与え方には、
発火を抑ｍＵするものと促進するものがある。それ故、
脳は、あたかも正帰還と負帰還の混在した、いわゆる“
ハンバン制御回路″の如く見える。

次に神経網の複雑さであるが、人間の場合、１００億以
上ある神経細胞が全くランダムに接続されているのでは
ない。解剖学上の知見から数十ないし数十個の単位とす
る同じ接続パターンの繰り返しであることが知られてい
る。

以上がパターン認識装置としての脳のハードウェアの特
徴である。

次に、脳の働きのソフトウェア的側面について述べる。

生体内外からの様々の刺激による神経網上の発火の空間
的および時間的分布の変化が、脳における解釈の進行状
況、即ち認識ソフトフェアと処理されている情・服の働
きを示すと見ることができる。

通常のディジタルプロセッサと大きく異なる特徴は、（
１）プログラムとデータを分；雄格納していないこと、
（２）神経網上のそれぞれの局部単位におけるデータ処
理が完全に並列に進行し、しかも全体として合目的的に
動作することである。

特徴（１）についてやや詳しく述べる。ディジタルプロ
セッサでは、メモリ素子中でプログラムとテ。

−夕を混在させているものの、その使用時には明確に命
令語とデータを判別している為、実質的には分離格納と
見なされる。一方、神経網は、いわゆるストアードプロ
グラム方式のディジタルプロセッサでも、またそれと対
局的なディスクリートな論理回路でも無く、データ処理
の進行が新しい経験を生じ次のデータ処理構造を生み出
すという特異的な構造を有していると考えられる。

特徴（２）については、局部的な神経細胞群内部の発火
伏慄が協１刑して全体の調和を作り出していることから
、局Ｂ１≦細胞群も全体の状態および目標に関する情報
を何らかの形で有していること、他のＨｒ：（、分から
の情報は時間的な遅れを伴って伝達されてものであろう
ことが特徴と言える。この様な能力は、視覚認識のみな
らず、音声認識その他の諸感覚を含め広い意味でパター
ン認識であると考えられ、しかも先述の様な現在実用に
供されて−いるパターン認識装置が有する本質的な欠点
を持たない。

即ち、認識経験の蓄積により自動的に次の言わば認識ソ
フトウェアを作り出していく為、外部から次の対象物に
関するあらたなソフトウェアを与える必要がなく、また
、ハードウェア上は同一構造単位の繰り返しで認識機能
の変化に充分対応していること等があげられる。

発明が解決しようとする問題点 本発明は、上述の如き従来のパターン認識方式の有する
欠点を解決し、ソフトウェアおよびハードウェアの認識
対象力チコリ−への依存度を少な（し、生産者において
は少品伸大量生産によるコスト１八減、信４ｒｒｉ性の
向上と納期短縮、ユーザ側においては外、′１１＜に依
存しないパターン情報の蓄積と単一構造ユニットの追加
のみで機能向上が可能な新しいパターン認識装置を提供
することを目的とするものである。

問題点を解決するための手段 本発明は、上記目的に鑑み、上述したような生体の持つ
すぐれたパターン認識能力と特徴的な溝逍に着目して成
されたものである。

すなわち、本発明によるならば、パターン識別装置は、
第１図の概念図に示すように、入力スクリーン２および
照合スクリーン３のような少くなくとも２つの信号処理
ブロックを有し、一方の信号処理ブロックすなわち入力
スクリーン２は、外部から、空間的にパターンを成すパ
クーシ入力信号群Ｉをその信号入力に受けるようになさ
れ、他方の信号処理ブロックすなわち照合スクリーン３
は、外部からの予め定めた参照パターン信号群をパター
ンメモリ４からメモリパターン信号群７をその信号入力
に受けるようになされている。そして、各信号処理ブロ
ックは、信号入力への入力信号群の示すパターン分布と
重付は入力への入力信号群の示すパターン分布との一致
度合に応じて個別の入力信号に対する重みを算出し、こ
の重み値を信号入力信号群に乗じた値の総和を、それぞ
れ照合スクリーン出力５および入力スクリーン出力６と
して、入力スクリーン２および照合スクリーン３の重付
け入力に出力して帰還する。

〕１ 月上のように構成されるパターン識別装置において、そ
の入力スクリーン２と照合スクリーン３への重付け入力
への帰還により、パターン分布信号は、入力スクリーン
２と照合スクリーン３との間を循環し、その間に、人カ
バターンとメモリパターンにそれぞれに関係したパター
ンが創出される。その際、入カバターンとメモリパター
ンとが同一であれば、■１］出されたパターンは、メモ
リパターンと一歿し、パターンがそのメモリパターンと
同一であると識別される。一方、人カバターンとメモリ
パターンとが同一なければ、人カバターンとメモリパタ
ーンにそれぞれに同一ではないが関係した新たなパター
ンが創出され、それにより、人カバターンとメモリパタ
ーンとはことなるパターンであることが識別される。

実施例 以下、添付図面を参照して本発明を更に詳細に説明する
。

第１図に示した入力スクリーン２と照合スクリーン３は
、複数の単位セルの集合で構成する。入力信号群１は、
入力スクリーン２の各セルに対応したグループにに分け
られ、また、メモリーパターン４の出力信号群７は、照
合スクリーン３の各セルに対応したグループに分けられ
る。そして、そのように分けられた信号群は、それぞれ
対応するセルの（スクリーンの信号入力に対応する）入
力ポートに入力し、一方、入力スクリーン２と照合スク
リーン３の全セルの出力は、互いに相手側スクリーンの
全セルの（スクリーンの重付は入力に対応する）入力ポ
ートに入力する。

この関係を第１図より具体的に第２図に図示し゛　　た
。第２図において、参照番号８は、照合スクリーン３を
構成する単位セルであり、参照番号９は、入力スクリー
ン２を構成する単位セルである。各セルは、多数の入力
点数を有する入カポ−）ＡまたはＢと、べつの入力ポー
トをなす信号入力端子ＣまたはＤと、出力ボートをなす
出力端子りまたはＥを備える。

なお、本実施例では、入力信号群１とメモリ４のパター
ンは、信号の強弱または数値の大小分布等で表す。各セ
ルの出力は同ように信号の強度または数値で与える。ま
た、メモリーパターン４の出力信号群７は照合スクリー
ン３の各セルに対応したグループに分ける。

このような入力信号群１とメモリ４のパターン信号群は
、それぞれ対応するセルの人カポ−）ＡまたはＢに入力
し、一方、入力スクリーン２と照合スクリーン３の全セ
ルの出力は、互いに相手側スクリーンの全セルへと入力
する。

単位セル９の入力りに入力される入力信号は、その出力
Ｆを入力信号に応じて変化させる方向に作用し、その結
果、入力信号１により構成されるパターン分布は、入力
スクリーン２のセル群の出力６をそのパターンに応じて
変化させる方向に作用する。具体的には、入力信号１に
より構成されるパターン分布と照合スクリーン３の出力
信号群５の分布パターンとの合致度合に応じて、入力信
号１の個々の信号と信号群５の個々の信号の全ての組合
せ毎に重み値を決定し、この重み値を入力信号の個々に
乗じた値を全入力信号について合計した値で出力Ｆを定
める。出力信号Ｆの集合が信号群６である。

以上の処理の為、セル９け入力ポートＢＳＤの各点間に
ついての演算および出力決定機構を備える。

照合スクリーン３上のセル８においても、上記同様の重
み処理を各ポート間について行い、これら徂み処理の合
計で出力Ｅを決定する。出力信号Ｅの集合が信号群５で
ある。

セル８．９内部の基本的な信号処理の概念を以下に説明
する。第３図はセル８、第４図はセル９の内部の信号の
流れを示す図である。セル８および９は、入力ポートＡ
およびＢに結合された入力データ表１０および１７と、
それら入力データ表１０および１７の各セルに各セルが
対応するように内部バス１４および２１を介して接続さ
れた重みデータ表１１および１８をそれぞれ具備してい
る。そして、信号入力端子ＣおよびＤにそれぞれ乗算器
１２および１９の一方の入力が接続され、その乗算器１
２および１９の他方の入力には、入力データ表１０およ
び１７の各セルの出力が内部バス１４および２１を介し
て接続されている。そして、それら乗算器１２および１
９の出力は、重みデータ表１１および１８にそれぞれ内
部バス１６および２３を介して結合され、後述するよう
に、それら重みデータ表１１および１８の重み値を書き
替えるように動作する。信号入力端子ＣおよびＤは、更
に加算（社）１：３および２１）にそれぞれ入力され、
それら加算器１３および２（）の他方の入力には、ｉ［
みデータ表ＩＩおよび１８の出力が内ｆｆトハス１５お
よび２２を介して結合されている。そして、それら加算
器１３および２０の出力が、出力ＥおよびＦを構成して
いる。

第３図および第４図の両図から明らかな如く、セル８お
よびの９基本的構造は全く同一であり、従って、入力さ
れる信号に相違があっても、それらの動作は同一である
。それ故、一方について動作を説明した場合は、他方に
ついても同様であると理解されたい。

それらセルの動作は、パターンの登録とパターン識別の
２段階に分かれる。

まず、パターン登録を説明する。パターン登録時には、
パターンメモリ４の出力群７をそれぞれ対応するセル８
のＣ端子に与える。この結果、セル８の出力Ｅの強度分
布すなわち照合スクリーン３上のパターンは、パターン
メモリ４の有するものと同ようになる。このパターン分
布を入力スクリーン２上の全セル９０入力データ表１７
に書き込む。従って、どのセル９においても入力データ
表１７の内容は同様となる。

他方、入力スクリーン２には、入力信号群１上のパター
ンが投写され、個別の信号を空間的に対応するセル９の
入力端子りに与える。

この結果、セル９の出力Ｆの強度分布、すなわち入力ス
クリーン２上のパターンは、入カバターンと同様の分布
に向おうとする。一方、重みデータ表１８には、所与の
重みが書き込まれているので、入力データ表１７の各欄
の値を重み表１８の対応する値に乗じてその結果１尋ら
れた値の全ての和を、入力りからの信号に加算器２０で
加算して、出力Ｆとする。

重み表の初期状態は均一内容でもランダムな内容でも良
いが、ここでは簡単の為ランダムな表値の分布になって
いるものとする。入力データ表１７の内容と良く合致す
る重み値分布であれば信号２２の総和はより大きくなり
Ｆ出力が大きくなる。従って、入力スクリーン２上の出
カバターン分布は、入カバターン１のパターン分布傾向
に加え、セル９内の１（′ｉ：み表１８と照合スクリー
ン３上のパターンとの合致度合の分布を仙合しだらのに
なる。

更にこの傾向を強化する為に、入力データ表１７の出力
群２１に入力りを乗算器■９て乗じた結果２３を新たな
重み値の増分として加算し、次回の３入力にｆ＋ｉｔｉ
える。

このようにして得た信号Ｆの群６をセル８の入力データ
表１０に書きこむ。これも表１７と同様全セルについて
同一内容で、入力スクリーン２上のパターンを投写した
ことになる。

以後の処理は上述のセル９での処理と同様であり、セル
８の出力分布、すなわち照合スクリーン３上のパターン
は、パターンメモリ４の分布傾向と、重み表１１と入力
スクリーン２上のパターンの合致度合の分布を併せ持っ
たものとなる。

このパターンの分布傾向が再び入力スクリーン２に戻さ
れ先述の如く、更新された重み表１８に従って、照合ス
クリーン３との合致度をより高めたパターン分布を入力
スクリーン２上に得る。

適当な回数、この過程を両スクリーン間で循還させるこ
とにより、重み表１１と１８の内容が人カバターンとメ
モリパターンの両者に良く適合したものとなって確定す
る。この後、スクリーン２．３へのパターン入力、すな
わちセルへのＣ，Ｄ入力を切り、入力データ表１０と１
７の内容をクリアしてパターン登録動作が終了する。

なお、入力データ表のクリアにより、これと乗じて得る
信号１５と２２もクリアされる為、登録動作が終了して
入力待ちとなっている間は入力スクリーン２、照合スク
リーン３共に出力は表れない。

次にパターン識別動作について述べる。再びパターンデ
ータ信号群１が入力スクリーン２に加えられるとセルの
Ｆ出力が生じ、この分布がセル８の入力データ表１０上
に表れる。

一方、重みデータ表１１には、１つの既登録パターンの
重み表または複数の既登録パターンの重み表の重畳され
た表が登録され、入力スクリーンパターン６が重み表１
１に既に登録されたパターンで合致度評価され、その結
果の照合スクリーン３上の分布がセル９の入力データ表
１７に投写され、これも該登録の１１み表１８で評価値
を求め、その結果の分４１がセル８の入力データ表１０
に投写される。

ここで人カバターン１が前回登録したもの１つと同一か
、よく似ている場合にけ入力データ表１０．１７に生じ
るパターンもまた登録時のメモリーパターンに対応した
ものになる。これは入カバターンとメモリパターンの関
係を再び呼び出したことと等価である。

また、適当な方法により登録時の各パターン分布と、呼
び出されたパターン分布とを照合すれば、゛人カバター
ンが既知のパターンであることを判定できる。このよう
に、本基本構成によってパターン間の関係を記憶するメ
モリとパターン識別の機能を得ることができる。

次にこのようなセル８．９の第１の実施例について述べ
る。第５図は、セル８の構成例を示したものであり、セ
ル８は、プロセッサ２４、ＤＭＡＣ（直接メモリアクセ
スコントローラ）２５、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモ
リ）テーブル２６、主にプロセッサ２４の動作プログラ
ムを有するＲＯＭ　（読み出し専用メモリ）２７、通信
インターフェース２８、人カポ−１−Ａにト目当する入
力ポート２９、出力Ｃにト目当する出力ポート３０、内
部バス３３、ｌＡｇｆＳ通信線３４が図示のように結合
されて構成されている。セル９も全く同一構成であるか
ら部品名称も共通とする。

ハードウェア遣を抑制するため、本実施例では（言号群
１．５．６．７は時系列多重化した共通バス形で対応す
るセル群へと導き、多重化に伴って必要な同期は、外部
通信線３４および通信インターフェイス２８を介して行
っている。

入力データ表１０、重み表１１および重み処理結果１５
は、ＲＡＭテーブル２６内のメモリ空間にマツピングし
、入力ポート２９から表１０への書込み、乗算器３１と
各表間のデータ転送はＤ　Ｍ　Ａ　Ｃ２５の制御下で行
う。

乗算器３１は、第３図の乗算器１２０機能と表１０．１
１間の重み処理の乗算機能を実行する。

第３図の重み表強化のための表１１への加算と、加算器
１３の機能、入力ポート３０からのデータ取込み、出力
ポート３２への出力およびその池の必要な各部初期化等
の処理はプロセッサ２・１が実行する。

この味なハードウェアとソフトウェア構成により先述の
如くセル８の重み表１１とセル９の重み表１８の内容を
形成することが可能となる。

第６図に、パターン識別装置全体の構成例を図示する。

パターン識別装置は、入力スクリーン２および照合スク
リーン３を制御する管理プロセッサ３５と、パターン２
信号群１を受けるパターン信号入力端子３６とを具備し
ている。なお、第６図において、各機能単位間に結合を
細い実線で示しているが、第３図から第５図に図示した
ハスに対応するものは同ように複数の通信線からなるバ
スである。セル群は、照合スクリーン３に相当するセル
８の群と入力スクリーン２を形成するセル９の群の２つ
に分かれるが、図から明らかな如く両群のハードウェア
構成はバス１．５．６．７を含めてほとんど同じである
為、量産時のコストを低くすることができる。

管理プロセッサ３５は、メモリパターンの保持、照合ス
クリーン３へのメモリーパターンの役写、通信線３４を
介してシステム全体の周期制御、識別結果の可否判定等
の機能を実行する。

次に本発明の第２の実施例について説明する。

第３図、第４図の概念図に見られる如く、各セルの出力
ＥまたはＦを決定する為には多数の数値の和を求める必
要がある。実用的なパターン識別を行うにけ入力データ
表や重み表の欄の数は数百点以上になる。アナログ素子
より有効桁数を多くとれるディジクルプロセッサを用い
ても、数値のオーバーフローを考慮すれば入力の有効桁
数を相当小さくせざるを？坪ない。

そこで、第７図に示す如くバス５に対するポート３２を
相方向ポートとし、セル８が同じ照合スクリーン３上の
他のセルの出力値を、読みとることができるようにする
。同時に、ポート３２から読みこんだデータ全体の算術
平均値を求めこれに適当な係数を乗じた値を出力Ｅから
引き算するプログラムをＲＯ１１４２７内にプログラム
しておく。各セル８内でこの様な処理を行うことにより
、スクリーン全体の出力総和の変動の上限を抑制するこ
とができ、各テーブルの有効１’ｒｒ　ｉを大きくする
ことが可能となる。同１ζにの構成はセル９でも実施す
ることができるが、ここでは省略する。

次に本発明の第３の実施例について述べる。

セル８の重み表１１がパターンの記憶を行うことは先述
の通りであるが、この表の各欄に記入された値の欄間の
組合せは、数値の有効桁数の範囲の数字の数も組合せに
加わる為、極めて多数のものとなる。この多数の組合せ
により多数の人カバターンを同時に照合できる。しかし
、一般に実画像からの輪郭線抽出等を行った結果を人カ
バターンデータとした場合に見られる輪郭のあいまいさ
等の為に、１つのパターン分布が表１１上に占める範囲
は、不必要に広いものとなりがちであり、上述の多数の
パターン記憶能力を有効に活用できない。

そこで、本実施例においては、第２の実施例で採用した
相方向ポート３２を介して同一スクリーン上の他のセル
の出力値を読み取り、自セルの出力値が平均出力より一
定定度大きい場合には更に出力を増大し、逆の場合には
減する制御を行う。構成は第７図と同じであるから図は
省略する。

この制御を実施することにより表１１上のパターン分布
は、より輪郭が明確となり無駄な欄を当該パターンのあ
いまいな部分で占拠することがない。

次に本発明の第４の実施例について述べる。この実施例
は先述の第２の実施例をセル９に適用した場合に可能と
なるもので、セル９は相方向ポートとしたＦ入力ポート
を介し同一人カスクリーン上の池のセルの出力状態を知
り、近傍の適当な数のセル出力が大きくなると相対的に
自己の出力を下げる演算処理を実行する。

この構成図も第７図と同様であるので、省略する。この
実施例では人カバターンの不必要に途切れた部分を埋め
たなめらかなパターン分布を入力スクリーン上に生成す
ることができる為、表１１上に記憶するパターンデータ
の質を向上することができる。

表１８上でなめらかなパターン分布を生成した上で、実
施例３の方法を組合せると、特にその効果が高まること
は言うまでもない。

次に本発明の第５の実施例について述べる。管理プロセ
ッサ３５の保有するメモリパターンと合致するパターン
分布が照合スクリーン３上に得られなかった場合、管理
プロセッサ３５がこれを新しいパターンの入力があった
ものと判定し、セル８群のプロセッサ２４に指示し全て
の重み表１１をクリアさせる様な機能を管理プロセッサ
３５上にプログラムする。これによりパターンの識別と
新規の登録の機能を同一ハードウェアを介して効率浴実
施できる。

次に第６の実施例について述べる。生物の脳内では記憶
は短期記憶（ＳＴＭ）と長期記憶（ＬＴＭ）を行う２種
の細胞群により行なわれ、ＳＴＭでは数分〜数日、ＬＴ
Ｍでは数年以上の記憶保持機能があると言われ、今日は
ぼ定説となりつつある。

この様な動作を本発明の構成で模擬できるようにしたも
のが本実施例であって、重み表１１や１８の内容全体に
わたり時々刻々その登録した値を減じていく。この減少
の割合を入力スクリーン２と照合スクリーン３で大きく
異なるようにすれば、あたかも上述のＳＴＭ、ＬＴＭの
如き動作を行い、例えば入力スクリーン２上では変動す
る実時間パターンを扱い、これと管理プロセッサ３５上
のメモリーパターンとの関係を求めつつ照合プレーン上
に次々と長期記憶していくことが可能である。

次に本発明の第７図の実施例について述べる。

これは、第６図の実施例のシステム全体をユニットとし
、管理プロセッサ３５が外部からパターン入力を受は取
って照合スクリーン３に投写できるようにし、両スクリ
ーンの出力を外部に取り出す端子を設けたものである。

本発明全体の基本機能は、異なる２つのパターンの間の
関係を記憶した新しいパターンを重み表として効率よく
得ることであり、その重み表やスクリーン上のパターン
は他のシステム上でパターン入力信号として用いること
ができる。

そこで、例えば第９図の実施例の如く、第８図のパター
ン識別ユニットを２入力、２出力の処理単位として多数
組合せると、時系列的、あるいは空間的なパターン分布
を示す種々のデータの間の関係に関する高次な処理を行
うシステムを得ることが可能となる。

本発明の効果 以上述べたように、本発明によりあらゆる種類のパター
ンに関する識別、登録についてパターン品質も効率も良
好な装置を得ることができる。

構成は同一ハードウェアの繰返しが大部分であって量産
する程、あるいはシステム規模を拡大する程コスト的に
有利となる。

また、全ての実施例はいずれも組合せて用いることがで
き、その相乗効果は大きい。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の動作概念の説明図である。 第２図は、スクリーン構成法の概念図である。 第３図および第４図は、セル内の処理の説明図である。 第５図は、セルの実施例の回路図である。 第６図は、パターン識別装置全体の構成例の図である。 第７図は、セル回路の他の実施例の図である。 第８図は、パターン識別装置の他の実施例の図である。 第９図は、ユニット化した装置の組合せ例の図である。 〔主な参照番号〕 １・・パターン入力信号群、 ２・・入力スクリーン、 ３・・照合スクリーン、 ４・・パターンメモリ、 ５・・照合スクリーン出力、 ６・・入力スクリーン出力、 ７・・メモリパターン信号群、 ８・・照合スクリーンのセノペ ９・・入力スクリーンのセル、 １Ｏ１１７・・入力データ表、 １１．１８・・７１み表、　１２．１９．３１・・乗算
器、１３．２０・・加算器、 ２４・・プロセッサ、 ２５・・ＤＭＡコントローラ、 ２６・・ＲＡＭテーブル、　２７・・ＲＯＭ。 ２８・・通信インターフェース、 ２飢３０．３２・・ポート、　３３・・セル内バス、　
　　。 ３４・・外部通信線、　　３５・・管理プロセッサ、３
６・・パターン入力端子、

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）少なくとも信号入力と重付け入力と１つの出力と
   を有する少くなくとも２つの信号処理ブロックを有し、
   ２つの信号処理ブロックの内の第１の信号処理ブロック
   の信号入力は、外部からのパターン信号群を受けるよう
   になされ、第２の信号処理ブロックの信号入力は、予め
   定めた参照パターン信号群を受けるようになされ、各信
   号処理ブロックは、信号入力への入力信号群の示すパタ
   ーン分布と重付け入力への入力信号群の示すパターン分
   布との一致度合に応じて個別の入力信号に対する重みを
   算出し、この重み値を信号入力の信号群に乗じた値の総
   和を出力するように構成されており、そのようにして得
   られた各信号処理ブロックの出力は、他方の信号処理ブ
   ロックの重付け入力に接続されて帰還されることを特徴
   とするパターン識別装置。
2. （２）各信号処理ブロックは、信号処理ブロックの信号
   入力と重付け入力および出力に対応する少なくとも第１
   および第２の入力ポートと１つの出力ポートとを有する
   単位セルが複数配列されて構成されており、各単位セル
   は、第１の入力ポートの入力信号群の示すパターン分布
   と第２の入力ポートへの入力信号群の示すパターン分布
   との一致度合に応じて個別の入力信号に対する重みを算
   出し、この重み値を第１の入力ポートの信号群に乗じた
   値の総和を出力するように構成されており、各ブロック
   の単位セル出力信号群は、他方のブロックの各セルの上
   記重み値を乗する側の第２の入力ポートに与えられるこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載のパター
   ン識別装置。
3. （３）前記単位セルは、同一のパターン信号を入力する
   セル群の出力値の平均値を算出し、セル出力の増減特性
   が平均値の増減と対応するようになされていることを特
   徴とする特許請求の範囲第（２）項に記載のパターン識
   別装置。
4. （４）前記単位セルは、同一のパターン信号を入力する
   セル群の出力値の平均値を算出し、当該セルの出力が前
   記平均値に所定の値を加えた値より小さい場合には重み
   値を減する動作を行うことを特徴とする特許請求の範囲
   第（２）項に記載のパターン識別装置。
5. （５）前記単位セルは、同一のパターン信号を入力する
   セル群のうち近傍の他の所定の数のセル群の出力の総和
   の増減特性と自セル出力の増減特性が対応するようにな
   されていることを特徴とする特許請求の範囲第（２）項
   に記載のパターン識別装置。
6. （６）特定の外部パターン信号と参照パターン信号によ
   り生じた重み値の組合せと、新たな外部パターン信号に
   より生じた重み値の組合せを比較し、一致しない場合に
   参照パターン信号を与える側のセル群の有する重み値を
   初期化する手段を有することを特徴とする特許請求の範
   囲第（１）項から第（５）項までのいずれか１項に記載
   のパターン識別装置。
7. （７）重み値を所定の減分幅で順次減じることを特徴と
   する特許請求の範囲第（１）項から第（６）項までのい
   ずれか１項に記載のパターン識別装置。