TWI385552B - 數位信號處理方法與裝置 - Google Patents
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Description
本發明一般係論及一些使用非負矩陣因子分解法來處理數位資料之方法、裝置和電腦程式;本發明之實施例係特別適用在一些可供類似被動式矩陣OLED(有機發光二極體)顯示器等顯示器用之多行定址(MLA)技術。
特徵分析(將資料分解成加權之特徵組)技術,係包含有向量量化(VQ)、主軸分析(PCA)、和非負矩陣因子分解法(NMF)。一般說來,向量量化係旨在識別一個原型式特徵之集合,彼等可被用來藉由識別來自其最密切相應之原型式特徵組來表示資料。主軸分析係針對構成一組正交基底函數,彼等接著可使結合而表示該資料。向量量化由於未能嘗試使資料精確重現,其就許多應用而言並不適當,相反的是,其係自該原型式特徵組,找出其最接近之匹配。主軸分析和其他類似奇異值分解法(SVD)等技術將會遭逢之缺點是,該等原型式或基底函數可為負值,以及因而傾向於缺乏任何實際之真實性。相形之下,非負矩陣因子分解法則係一種技術,在其中,一個目標矩陣係被分解成一對因子矩陣,彼等在該等因子矩陣之負項不被允許的限制條件下而相乘在一起時,可使擬似上述之目標。因此,該等特徵和彼等之權量,係傾向於對應於實際上有用且可辨認之元素。舉例而言,此三種技術對分解面部影像之應用,係對照於1999年十月21日D.D.Lee和H.S.Seung,在Nature卷401第788-791頁中之"Learning the Parts of Objects by Non-Negative Matrix Factorisation"(以非負矩陣因子分解法學習物件之部分"中。
非負矩陣因子分解法進一步所具有之優點是,該程序係相當簡單,然而,上述使用類似數位信號處理硬體等技術工具之程序,在具現上會受到阻礙,因為該程序係屬迭代式,以及就大資料集而言,可能會收歛非常緩慢。所以,就許多實際應用而言係不適當,特別是一些需要實時計算者。所謂之對角線化NMF技術,係限制至一些有對角化傾向之解決方案(列驅動方案),其可造成較快速之收歛,但在多行定址方案之設備環境中則獲益甚少。
吾等先前業已在2004年九月30日提出申請之英國專利申請案第0421712.1號提出說明過,非負矩陣因子分解技術,可如何被採用來對特別是OLED顯示器等顯示器提供改良之多行定址法。其他之相關背景材料,可見於英國專利申請案第0421711.3和0421710.5號,兩者係在2004年九月30日提出申請。所有三個此等申請案之內容,係藉由參照使彼等全文合併進本說明書中。
為促使NMF技術應用至多行定址法,NMF係希望有改良之數位信號處理技術。吾等將特別參照彼等對OLED顯示器驅動法之應用來說明此等技術;然而,理應瞭解的是,該等技術並非受限於此等應用例。
所以,依據本發明之第一特徵,係設置有一種以數位方式來處理一個可界定一個目標矩陣(X)之資料陣列內的資料之方法,其係使用非負矩陣因子分解法,來決定一對矩陣(F,G),此配對之第一矩陣,可決定出一個可被用來表示該資料之特徵組,該配對之第二矩陣,可決定該等特徵之權量,該等第一和第二矩陣之乘積,可使擬似上述之目標矩陣,此種方法包含之步驟有:輸入該目標矩陣資料(X);選擇該等第一和第二矩陣中的一個之列,以及選擇該等第一和第二矩陣中的另一個之行;決定該等選定之列和行對上述目標矩陣的目標貢獻值(R);在一種非負值限制之條件下,決定來自上述目標貢獻值之選定列和行有關的更新值;以及就該等第一和第二矩陣之其他列和行,重複該等選擇及決定之步驟,直至所有之列和行已被更新為止。
一般說來,在一些實施例中,藉由更新該等第一和第二矩陣之值,列-行乘列-行之簡化信號處理法將可被採用。每一個選定之列和行的目標貢獻值,一般說來,係該目標矩陣與彼等矩陣配對之所有其他列和行的乘積所決定之加權特徵的組合之間的差異(以及因而該目標貢獻值係一種尺寸與上述目標矩陣相同之矩陣)。換言之,該目標貢獻值係除該等被選定之列和行所界定的特徵(和權量)外之所有特徵有關的加權特徵之總和。理應瞭解的是,何者矩陣被標明為第一矩陣,以及何者矩陣被標明為第二矩陣,係無關緊要;然而,在此種方法的一個周期完成時,兩者矩陣之所有元素(亦即,一個矩陣之每一行,和另一個矩陣之每一列),最好係已被更新過。
在一些實施例中,資料係存在於多個集合中,以及該目標係由來自每一個在一條或多條軸線上面之集合的資料和另一條軸線上面之資料的性質(例如,一個類型、分類、或約減之參數分析的集合)所組成。在一些實施例中,該等性質係屬加成性,以致橫跨多個集合之成分或性質的總和係屬有意義。
上述資料陣列內之資料,最好係表示一個實際之實體;其可使提供至一個資料載體上面,諸如一個光學或電氣信號載體,或使至任何類型之揮發性或非揮發性儲存媒體上面。此種資料之某些範例係列舉如下(此列表非屬盡舉性):1.面部或其他影像之比對/辨識-資料為影像資料,該等特徵係包含有上述目標之部分,舉例而言,面部影像之部分,其舉例而言係一個行向量之集合,彼等各係表達一個二維影像有關之資料。此舉例而言係進一步說明在T.brahimi和T.Sikora(編者)在Visual Communications and Image Processing 2003(視覺傳播和影像處理2003)之SPIE卷5150第1838-1847頁的"Fisher Non-Negative Matrix Factorisation for Learning Local Features"(學習局部特徵有關之Fisher非負矩陣因子分解法),Y.Wang,Y.Jia,C.Hu和M.Turk;"Face Recognition with Non-Negative Matrix Factorisation"(非負矩陣因子分解法下之面部辨識),M.Rajapakase and L.Wyse,Prock。
2.網路安全-資料舉例而言係包含有使用者活動資料(或使用者個人資料)。舉例而言,使用者個人資料之語意表現,係藉由內容導向本文過濾法(例如,見2004年八月H.Gangshi,Z.Yafei,L.Jianjiang和X.Jiang在Journal of the China Society for Scientific and Technical Information(中國科學和技術資訊期刊)第23冊編號4中之"A NMF-based Method for Constructing User Profile"(構成使用者個人資料有關之NMF方法))來構成。該網路可包含有任何類型之資料網路,其係包含有(但不限於)有線和無線之網路、電傳視訊網路、電腦資料網路、和其他類型之網路。該等提取之特徵舉例而言,可包含有典型之活動模式,以及/或者被分類成潛在欺騙性和非欺騙性模式之活動。
3.資料探勘-資料係包含一個資料庫和/或多變量資料內之儲存資料,此種方法之實施例,舉例而言,係被用來比方說藉由建立其數目由使用者界定之特徵,而提供輸入資料之縮減表示式。一般說來,一個資料庫內之資料,係藉由一個NMF程序,使映射至一個由上述程序所找出之屬性或特徵的集合上面。在此一方式下,舉例而言,非結構性文字資料,可藉由分解一個資料檢索詞矩陣來探勘。在此一方式下,一種潛在語意分析之形式,舉例而言,可藉由使一個高維語意空間中之文字的兩個(最好是鄰接)節段有關之向量相比較來加以執行,藉以特性化該等節段間之語意關聯度。舉例而言,特徵提取可被用來提取文件集錄之主題,其中,文件係由一個關鍵字和彼等之頻率的集合來表示。每一個主題(特徵)係由一個關鍵字之組合來表示。上述集錄中之文件,接著可依據該等找出之主題來表達。理應瞭解的是,一些正值舉例而言可表示一段橫跨一個文件集合之術語(或術語組)的平均頻率;一個產生負結果之因子分析法將不具意義。
4.感測器資料處理-資料包含有感測器資料,諸如化學計量資料、超光譜或其他光譜/影像資料、表面電漿共振資料、激勵-發射矩陣光譜資料、光學微分光譜資料、等等(例如,見F.Vogt,B.Dable,J.Cramer and K.Booksh在2004年Analyst第129冊第492-502頁之"Recent Advancements in Chemometrics for SMART Sensors"(SMART感測器有關之化學計量的近期發展),以及其中論及使用ALS之迭代多變量曲線解析度、交替最小平方;亦見"Feature Extraction of MERIS Data"V.Tsagarigs and V.Anastassopoulos,Esanvat Symposium VI-10t h
September 2004,Saltzburg,Austria,Poster Session 2P13")。該等特徵則可包含有頻譜之實際有意義成分,舉例而言,對光譜(和/或影像)之成分的貢獻值。
5.生物序列分析-資料包含有生物序列資料,諸如基因、蛋白體、核苷、或氨基酸序列資料、或微陣列資料,舉例而言,藉以比對一個序列之不同片段間的特徵(序列部分)和/或部份對應於表情空間中之局部特徵的資料間之特徵(例如,見P.M.Kim and B.Tidor在2003年之Genome Research(基因組研究)第13冊第1706-1718頁的"Subsystem Identification though Dimensionality Reduction of Large-Scale Gene Expression Data"(透過大規模基因表達資料之尺度約減的子系統識別)。或者,資料可包含有其他之生物資料,諸如原子配位資料,舉例而言,有關配基-受體鍵結或相互作用位置識別。
6.機器學習/辨識技術-資料係包含有可說明物件或要被辨識之物件部分的資料(在此,物件可為屬有形的或屬無形的資料物件),諸如影像資料、聲音資料、文字/字詞資料(供分析)、等等(例如,見2004年四月15日生物科學Watson學院Bold Spring Harbor實驗室之H.Asari的"Non-negative Matrix Factorisation on a Possible Way to Learn Sound Dictionaries"(學習聲音字典之可能方法有關的非負矩陣因子分解法)(http://zadorlab.cshl.edu/asari/nmf.htm1)。最初資料之屬性或尺寸的數目,較佳地係以上述之NMF程序使減少,因而可促進學習。
7.資料分析/典型辨識-資料係包含有分析有關之資料,舉例而言,搜尋結果群集分析和/或環球網搜尋有關之文件參考列表(例如,見2004年八月20日英國雪斐爾大學資訊科學系高級軟體工程理學碩士S.Osinski之"Dimensionality Reduction Techniques for Search Results Clustering"(搜尋結果群集化之維度約減技術),或者執行或查證機器翻譯有關之字詞對齊資料(例如,見C.Goutte,K.Yamada和E.Gaussier之"Aligning Words using Matrix Factorisation"(使用矩陣分解法使字詞對齊)http://acl.ldc.upenn.edu/ac12004/m ain/pdf/187_pdf_2-col.pdf)。此係可被用來比方說藉由在搜索前基於特徵之選擇,而減少不必要搜尋通過之資料。上述基於特徵之選擇(預過濾),可包含有選擇文件,其係基於一組分類,來比方說識別所有與一個特定主題、地理區域、等等相關聯之文件。在此(如同在本說明書中之他處),文件可包含有多媒體材料、等等。
其他之分類類型應用,係包含有個人資料之分類,舉例而言,購買習慣、問卷調查表(例如,消費者調查、戶口普查資料、心理測量調查表)之回應,金融活動-辨別詐欺(例如,福利申請人方面之資料)、等等。
為要闡述一些特定之範例,超級市場可使用此種方法之實施例,來預測一種數目最少之分類,其可基於顧客忠誠卡片資料,來說明彼等顧客之購買習慣。此可被用來瞄準特定族群之促銷和/或其他行銷活動。對問卷調查表之回應可同樣加以分析,舉例而言,藉以產生一個可精確重現大多數族群之回應的最小子集。此等分類接著可被檢視,藉以調查態度或行為上之模式。而且,誠如前文所提及,一些個別發生事件(例如津貼申請)可被量化之行為模式係可被分類,以及有潛力協助識別可能之詐欺。
本說明書所說明之技術,可被使用在資料組或文件之代表性選擇(例如虛擬隨機)方面,藉以決定一個特徵組,以及接著使應用至一個大資料群組,以便增加速度。
特徵提取之應用,亦包含有資料壓縮、資料分解和預測、和樣式辨識。特徵提取亦可被用來提高被監督之學習的速度和效能。
在此種方法之一個較佳實施例中,資料係包含有一個要被顯示之影像有關的資料(此資料所表示之有形實體,可被視為一個被儲存為一種電氣信號之影像)。上述就此一(和其他)應用所說明之方法的實施例之特定優點,為在可得之處理速度方面大有長進,通常比起傳統式技術有20和40間之因數上的改善。此將使得本方法之實施例,可適用來比方說在顯示實時之視訊時,具現多行定址方案。
在本方法之一個較佳實施例中,更新值之決定所包含的步驟有:決定上述選定之列和行大體上獨立於對應的列和行(一種可界定出一個具有多個元素之向量的列/行)之先前值的新值。通常,一個列/行之值(向量),係與其先前之值無關,雖然一個列/行之值的先前值,可能係使合併成一個加權因數(誠如後文進一步之說明),其可決定出本方法之連續迭代的收歛度,而呈現為一種二次貢獻值。
一個目標貢獻值之決定,最好包含之步驟有:決定一個目標矩陣X與該對矩陣之每一個除所選定之列外的列乘以每一個除所選定之行外的對應行所決定出之加權特徵的總和之間的差異。
理應瞭解的是,在一個目標矩陣很大之情況中,其係可被細分,以及該方法係使應用至上述目標矩陣之每一個獨立部分。舉例而言,一個大顯示器可被區分為四個象限區,以及本技術係應用至每一個獨立象限區。
彼等更新值之決定,最好包含之步驟有:計算Gi a
=f1
(R,F)和Fa u
=f2
(R,G)之值,其中,R係一個具有I列和U行之矩陣,F係一個具有A列和U行之矩陣,以及G係一個具有I列和A行之矩陣,其中,f1
和f2
係表示第一和第二函數,以及其中,Gi a
係表示G之第i列和第a行中的資料元素,以及Fa u
係表示F之第a列和第u行中的資料元素。f1
和f2
最好選擇使一個可測量上述選定之列和行的乘積對該目標貢獻值之擬似化的品質之成本函數為極小。該成本函數可能係由一種平方之歐氏距離、或發散性函數、或某些其他之成本函數所組成。
在一個較佳實施例中,Gi a
和Fi u
在決定上係依據:
其中,Ri u
係表示R之第i列和第u行中的資料元素,在此,R係定為:
以及其中,Φi u
係表示一個IxU矩陣Φ之第i列和第u行中的資料元素。在採用一個歐氏成本函數之情況中,Φi u
就所有之i和u而言大體上係單位元素。在另一實施例中,ΦI U
係具有形式Φi u
=I/(Zi u
+γ),其中,Zi u
係表示一個依據X和R中之至少一個的IxU矩陣Φ之第i列和第u行中的資料元素,以及γ係一個小於一之正值常數,最好小於0.1,更好的是小於0.01。
在某些較佳實施例中,A係小於I和U之較小者。在一個顯示器應用例中,A係使等於一個"多重比",其係說明一種比起分開驅動每一列時所需要之列驅動時期的數目在一個被動式矩陣顯示器中可使縮減之列驅動時期的數目之因數。舉例而言,一種240條線(單色)螢幕,在傳統上將需要240個單獨之列驅動時期,但比方說在A=36之下,僅需要有36(多行)列驅動時期,彼等各可界定出(以一組行驅動信號)一個在一個圖框周期中為產生所需要之影像而建立的子圖框。因此,其峰值驅動力係顯著被減低,以及由於(就OLED顯示器而言)該峰值驅動係與裝置效率和使用期限兩者密切相關,一個顯示器使用期限和/或耗電量,將可大幅提昇。考慮在多行定址技術下,一序列之子圖框,為促成一個畫素之整體感知亮度的因素,一個顯示之影像的有效多重比,可能仍然係低於參數A。舉例而言,一個具有A=120之240條線的顯示器,可能具有一個23之有效多重比,而使耗電量在理論上自大約100W(主要由於一個240之多重比結合顯示器電容所需的高電壓所致)減低至2W左右,以及比起一個在其中使用脈波調變技術一次驅動一列之傳統被動式矩陣驅動方案,在顯示器使用期限方面,大約有十倍之增加。或者,可由於允許有權使用較高之顯示器亮度和/或較大之顯示格式或解析度,而得到利益。此外,在一個顯示器有關類似解析度、尺寸、亮度、使用期限、和耗電量等規格之間,係可做出一些折衷選擇,使更能符合上述目標應用之需求。(本專業人員將可理解,在此,"子圖框"之引用,係論及一序列及時之圖框中的一個,該等圖框在相結合時可產生所希望之影像的印象,而非該影像之空間細分,不過,此種空間細分可附加地加以採用)。
本方法可進一步包含之步驟有:起始該等第一和第二矩陣,舉例而言,使各成一個大體上均勻之值,以便彼等可相結合而產生上述目標矩陣有關之總平均值,其在一個顯示器之情況中,為一種平均亮度和/或色值。然而,在本方法之其他實施例中,舉例而言,本方法反復應用至一序列緩慢變化之資料陣列/目標矩陣的情況中,該等第一和第二矩陣有關之先前值,可被用作決定此等矩陣之新值的基礎。此一技術舉例而言,可被用來決定用以顯示影像資料之矩陣。然而,有時,一個用以界定動畫之影像串流,可能會具有急劇之變化,舉例而言,自一個光景至另一個光景,以及因而其起始條件,可依一個當前影像與一個先前影像之間的差異程度而定。此可藉由決定一個當前的與先前的影像之間的差異,或者藉由決定一個當前的影像與上述第一和第二矩陣之組合所擬似的影像之間的差異,來加以決定。
上述非負值限制條件,最好屬一種硬限制條件,舉例而言,在一個更新值不然會成負值之情況下,藉由將該更新之列/行值設定至大致為零來加以具現。本專業人員將可輕易理解到的是,當該等第一第二矩陣被用來驅動一個發射型顯示器時,此等矩陣之所有矩陣元素,係需要為零或正值,因為一個"負"發射實際上並無法被具現(然而,該目標貢獻值R可能為負)。該等更新值最好係使限制為1,或最好為一個下限和上限兩者,藉以避免小數目之除法,使該更新程序有不利之影響。
誠如先前所提及,本方法之實施例,可針對所希望之目標極快速地收歛,然而,通常係應用本方法之二或以上的迭代。或者某一固定數目之迭代(對某些類似視訊等應用有用之處理時間提供一種限度)可被採用,或者本方法可使重複,直至該等第一和第二矩陣中,大體上無變化為止,或者直至此等變化小於一個臨界數量為止,或者直至一個錯誤或成本函數,小於一個臨界值為止。誠如稍後更詳細之說明,在本方法之實施例中,其收歛之速率係由一個加權因數來加以控制,後者可隨收歛之進行而加以調整,以及/或者依據該目標矩陣中之一個或多個值(例如,為就一些在低位準下受到驅動之畫素提供較佳的收歛)而定,以及/或者依據畫素色彩(因為肉眼在綠色亮度方面比起在紅色或藍色亮度中,能感知較小之變化)。
在本方法被用來驅動一個顯示器之情況中,該顯示器最好係由一個光電顯示器所組成,更好的由一個類似OLED顯示器等發射型顯示器所組成,尤其好的由一個被動式矩陣OLED顯示器、一個無機LED顯示器、或一個電漿顯示器。因此,在本方法之一個較佳實施例中,就多定址法而言,一個顯示器有關之列和行驅動器,係導自第一和第二(因數)矩陣內之值。
本方法之實施例,可使實現在一個承載媒體上面所具現之處理器控制碼中,或使實現在一個電腦程式產品中,或使實現在一個包含有一個可儲存各種矩陣之資料記憶體、一個可儲存上述處理器控制碼之程式記憶體、和一個可載入及實現該程式碼之處理的電腦系統,或者使用一個類似ASIC(特定用途積體電路)或FPGA(實地可程式規劃閘極陣列)等專用硬體來加以實現。
因此,本發明進一步提供了一種可以數位方式來處理一個可界定出一個目標矩陣(X)之資料陣列內的資料之裝置,其係使用非負矩陣因子分解法,來決定一對矩陣(F,G),此配對之第一矩陣,可決定一個可用來表示該資料之特徵的集合,此配對之第二矩陣,可決定一個可用來表示該等特徵之權量,而使該等第一和第二矩陣之乘積,擬似上述之目標矩陣,此種裝置係包含有:一個可輸入該目標矩陣資料(X)之工具;一個可選擇該等第一和第二矩陣中的一個之一列和該等第一和第二矩陣的另一個之一行的工具;一個可決定該等選定之列和行相對上述目標矩陣的貢獻值(R)之工具;一個可在一個非負值限制之條件下決定來自上述目標貢獻值之選定的列和行有關之更新值的工具;和一個可就該等第一和第二矩陣之其他列和行重複該等選擇和決定步驟直至所有之列和行已被更新為止的工具。
在另一個特徵中,本發明可提供一種用以驅動一個具有畫素矩陣之光電顯示器的方法,此種方法包含之步驟有:將該畫素矩陣有關之影像資料,輸入進一個影像資料矩陣內;將該影像資料矩陣因子分解成第一和第二因子矩陣之乘積;以及使用該等因子矩陣來驅動顯示器;以及其中,該因子分解步驟係包括反復調整該因子矩陣,而使彼等之乘積趨近該影像資料矩陣;以及其中,該反復調整步驟係包括:依次調整該等因子矩陣中的一個之每一列,以及調整該等因子矩陣中的另一個之每一行。
一般說來,該反復調整步驟係包括:調整第一列和行配對,接著調整另一列和行配對,直至該等因子矩陣中的一個之所有列和該等因子矩陣中的所有行已被更新為止。此將可提供一種比起傳統式"整體矩陣"解決方案(例如ALS)的快速收歛(不同於該等標準之NMF技術),其在具現上可不需反矩陣運作。該列/行調整步驟,最好不同於傳統式在其中以某一因數乘以舊值(或對舊值相加/相減)來決定新值之倍乘式(或加成式)整體矩陣更新法則程序,使在執行上能獨立於一個有關列/行之先前值。比起以同一資料逐列驅動該顯示器,在此一方式中驅動一個顯示器,可減低一個畫素之峰值亮度。
本發明進一步提供了一種具有畫素矩陣之光電顯示器有關的驅動器,此種驅動器係包含有:一個輸入端,其可將畫素矩陣有關之影像資料,輸入進一個影像資料矩陣內;一個矩陣因子分解系統,其可將該影像資料矩陣,因子分解成第一和第二因子矩陣之乘積;和一個驅動器輸出端,其可使用該等因子矩陣,來驅動該顯示器;以及其中,該矩陣因子分解系統,在配置上可藉由依次調整該等因子矩陣中的一個之每一列和該等因數矩陣中的另一個之每一行,來反復調整該等因子矩陣,而使彼等之乘積趨近該影像資料矩陣。
在另一個特徵中,本發明提供了一種積體電路,其可具現上文所說明之矩陣因子分解系統。
在又一個特徵中,本發明提供了一種方法,其可處理一種用以界定一個目標矩陣(X)之資料陣列,藉以決定一對因子矩陣(F,G),而使該等因子矩陣之乘積,擬似上述之目標矩陣(X),此種方法包含之步驟有:就一個第一因子矩陣之單一列或行,決定一個更新法則反復應用時將會收歛成之值,該更新法則係由一種因子分解演算法之更新法則所組成,其可使用該更新法則,反復更新兩個因子矩陣,使更密切擬似一個目標矩陣;用上述被決定之值,來更新該列或行;就一個第二因子矩陣之行或列,重複該等決定及更新步驟;以及重複該等第一和第二因子矩陣之決定和更新步驟,藉以更新上述第一因子矩陣之每一列或行,以及更新上述第二因子矩陣之每一行或列。
在一些實施例中,該更新法則舉例而言,可包含有一種如先存技藝所說明有關歐氏或發散性極小化NMF(例如,2001年D.D.Lee和H.S.Sung在Advances in Neural Information Processing Systems(神經資訊處理系統方面之演進)之第13冊的"Algorithms for Non-negative Factorisation"(非負矩陣因子分解法有關之演算法))之傳統式迭代器或某些其他之更新法則。一般說來,理應瞭解的是,本方法之實施例,可藉由就一個矩陣元素使該迭代程序短路而提供"增益",因而可提供較快速之收歛。
一個用以具現上文所說明之方法的處理器控制碼,可使提供至一個類似磁片、CD、或DVD、類似唯讀記憶體(韌體)等程式規劃式記憶體之資料載體上面,或使提供至一個類似光學或電氣信號載體等資料載體上面。該程式碼可包含有一個傳統程式規劃語言中之程式碼,諸如由數位信號處理器(DSP)所具現之程式碼,或者以C或微碼寫成之程式碼,或者一個用以建置或控制ASIC或FPGA之程式碼,或者一個類似Verilog(商標名)、VHDL、或SystemC等硬體敘述語言有關之程式碼。誠如本專業人員將可理解的是,此種程式碼(和/或相聯結之資料)可使分佈在眾多彼此以通訊方式相耦合的組件之間。
茲將僅藉由範例參照所附諸圖,進一步說明本發明之此等和其他特徵,其中:第1a和1b圖係分別顯示一幅橫貫一個OLED裝置之垂直橫截面和一幅橫貫一個被動式矩陣OLED顯示器之簡化橫截面;第2圖係示意顯示一個被動式矩陣OLED顯示器有關之驅動組態;第3圖係顯示一個習見之被動式矩陣OLED顯示器驅動器的方塊圖;第4a至4e圖係顯示一種傳統式驅動方案和一種多行定址驅動方案有關之列、行、和影像矩陣分別對應一個典型畫素在一個圖框周期內之亮度曲線和一個影像矩陣之NMF因子分解法的示意性表示;第5a和5b圖係顯示一個可具現本發明之一個特徵的顯示器驅動器,和一些可使用第4e圖之矩陣來驅動一個顯示器之範例性行和列驅動器組態;第6圖係顯示一個使用影像矩陣因子分解法來驅動一個顯示器之方法有關的流程圖;第7圖係顯示一個可具現本發明之特徵的NMF程序之流程圖;第8圖係示意顯示第4e圖之G和F矩陣的選定之行和列為決定一個殘差矩陣的乘積;第9a至9f圖係分別顯示所有依據本發明之實施例的顯示器而處理之起始影像、迭代1、2、和3、10次迭代後之輸出影像、和10次迭代後之第二壓縮輸出影像;第10a至10d圖係顯示一個依據本發明之實施例使用歐氏(左側影像)和發散(右側影像)成本函數所處理之影像的迭代1、2、3、和10;而第11圖則係顯示一個依據本發明之實施例的程序比起一個傳統式NMF程序在收歛率方面之改進。
吾等將特別參照一些使用多行定址(MLA)技術對有機發光二極體(OLED)顯示器之驅動,來說明本發明之實施例,不過,吾等早已表示過,本發明之應用並非受限於此。
一些在此包含有機金屬LED之有機發光二極體,係使用一些內含聚合物、小分子、和樹枝狀高分子之材料來製造,而在一個依據所採用之材料的色彩範圍內。
一些聚合物式有機LED之範例,係說明在WO 90/13148、WO 95/06400、和WO 99/48160中;一些樹枝狀高分子式材料之範例,係說明在WO 99/21935和WO 02/067343中;以及一些所謂小分子式裝置之範例,係說明在US 4,539,507中。一個典型之OLED裝置,係包含有兩層有機材料,其中之一層為一種發光材料層,諸如發光聚合物(LEP)、齊聚物、或一種發光低分子量材料,以及其中之另一層為一種電洞傳輸層材料,諸如聚塞吩衍生物或聚苯胺衍生物。
有機LED可澱積在一片基板上面,使成一種畫素矩陣,藉以形成一個單一色彩或多色彩畫素粗化(pixellated)顯示器。一個多色彩顯示器,可使用紅色、綠色、和藍色光發射子畫素之群組來構造。所謂之主動式矩陣顯示器,係具有一種記憶體元素,每一個畫素通常係聯結有一個儲存電容器和一個電晶體,而彼等被動式矩陣顯示器,並無此類記憶體元素,以及取而代之的是反復被掃描,藉以產生一種穩定影像之印象。其他之被動式顯示器,係包含有分段顯示器,其中,多個節段係共用一個共用電極,以及一個節段可藉由施加電壓至其另一電極而使發光。一個單一節段之顯示器,並不需要被掃描,但在一個包含有多個分段區域之顯示器,該等電極可加以多工化(藉以縮減彼等之數目),以及接著加以掃描。
第1a圖係顯示一幅橫貫一個OLED裝置100之範例的垂直橫截面。在一個主動式矩陣顯示器,一個畫素之部份區域,係被一個相聯結之驅動電路佔用(未顯示在第1a圖中)。該裝置之結構為例示計係略加簡化。
該OLED 100係包含有一片基板102,通常為0.7 mm或1.1mm之玻璃,但可選用透明塑膠或某些其他大體上透明之材料。在該基板上面係澱積有一片陽極層104,其通常係由厚度約為150 nm之ITO(銦錫氧化物)所組成,其一部分上面係設有一種金屬接觸層。通常。該接觸層係由500 nm左右之鋁,或一片夾在鉻薄層間之鋁層所組成,以及此有時係被稱為陽極金屬。美國Corning上市有一些塗敷有ITO和接觸金屬之玻璃基板。ITO上面之接觸金屬,有助於在陽極連線不需要呈透明狀之處,提供一些電阻減低之路徑,特別是就一些至該裝置之外部接觸而言。該接觸金屬係藉由一種標準之照相平版印刷緊接蝕刻的程序,使自其在上述ITO不被需要之處被移除,特別是在其不然便會使該顯示器模糊之處。
在該陽極層上面,係澱積有一片大體上透明之電洞傳輸層106,緊接的是一片電激發光層108和一片陰極110。該電激發光層108,舉例而言,可由PPV(聚對苯烯乙烯)來組成,以及上述有助於使該等陽極層104和電激發光層108之電洞能量位準相匹配的電洞傳輸層106,可由一種導電性透明聚合物所組成,舉例而言,來自德國之Bayer AG的PEDOT:PSS(聚苯乙烯-磺酸酯攙雜式聚乙烯-二氧塞吩)。在一個典型之聚合物式裝置中,該電洞傳輸層106,可由200 nm左右之PEDOT來組成;一個發光聚合物層108,厚度通常大約為70 nm。此等有機層可藉由旋轉塗佈法(其後,藉由電漿蝕刻法或雷射剝離法,自不希望之區域處移除材料),或者藉由噴墨列印法而使澱積成。在後者之情況中,排堆112舉例而言,可使用光阻劑使形成在該基板上面,藉以界定出一些可在其中澱積有機層之井區。此種井區可界定出上述顯示器之發光區域或畫素。
該陰極層110通常係包含有一種類似鈣或鋇等覆有較厚之鋁罩蓋層(例如,藉由物理蒸鍍澱積)的低工作函數金屬。一片附加薄層,可選擇設置使緊鄰上述類似氟化鋇薄層之電激發光層,藉以改進電子能量位準之匹配。陰極線之相互電氣絕緣,可透過陰極隔片(未顯示在第1a圖中)之使用,來加以達成或提昇。
就小分子和樹枝狀高分子裝置,亦可採用相同之基本結構。在一片單一基板上面,通常係製造多個顯示器,以及在該製造程序結束時,該基板係加以刻劃,以及該等在封裝筒殼前被分開之顯示器,係使彼等相接合,藉以抑止氧化和溼氣進入。
為照明該OLED,在該等陽極與陰極之間,係供有電力,在第1a圖中係以電池118表示,在第1a圖內所顯示之範例中,光波係透過透明之陽極104和基板102射出,以及陰極通常係屬反射性;此等裝置係稱為"底部發射體"。透過陰極("頂部發射體")之裝置亦可加以構造,舉例而言,藉由使陰極之厚度層110保持小於50-100 nm左右,而使該陰極大體上呈現透明。
理應瞭解的是,前文之說明僅係例示一種類型之OLED顯示器,以便協助瞭解本發明之實施例的某些應用。在此有多種其他類型之OLED,包括相反之裝置,其中之陰極係在底部上面,諸如Novaled GmbH所製造者。此外,本發明之實施例的應用並非受限於顯示器、OLED、或者其他。
有機LED係可澱積在一片基板上面,使成一種畫素矩陣,而形成一種單色或多色畫素粗化顯示器。一個多色顯示器,可使用紅色、綠色、和藍色光發射子畫素之群組來構造。在此種顯示器中,個別之元素通常係藉由激勵列(或行)線來定址,藉以選擇該等畫素,以及畫素之列(或行)係被寫入,藉以建立一個顯示。所謂之主動式矩陣顯示器,係具有一種記憶體元素,每一個畫素通常係聯結有一個儲存電容器和一個電晶體,而彼等被動式矩陣顯示器,並無此類記憶體元素,以及取而代之的是反復被掃描,多少與TV影像相類似,藉以產生一種穩定影像之印象。
茲參照第1b圖,此圖係顯示一個橫貫一種被動式矩陣OLED顯示器裝置150之簡化橫截面,其中,相對於第1a圖之相同元件,係以相同之參考數字來表示。誠如所顯示,該等電洞傳輸層106和電激發光層108,係被細分為多個畫素152,彼等係在一些互相垂直而分別被界定在該等陽極金屬104和陰極層110內之陽極和陰極線的交叉點處。在此圖中,上述陰極層110內所界定之導線154,係延伸進頁面內,以及所顯示係一個橫貫多條與陰極線成直角之陽極線158中的一條之橫截面。一個在陰極和陽極線之交叉點處的電激發光像素152,可藉由施加電壓至該等相關聯之線路中間來加以定址。該陽極金屬層104,可提供外部接點給該顯示器150,以及可被同時用作至該等OLED之陽極和陰極連線(藉由使該陰極層樣式延伸至陽極金屬導出線上面)。上文所述之OLED材料,特別是光發射聚合物和陰極,易受到氧化和溼氣之影響,以及該裝置因而可使封裝進一個金屬筒殼111內,其係藉由UV-固化式環氧樹脂黏膠113,使接合至該陽極金屬層104上面,該黏膠內之小玻璃珠粒,可防止該金屬筒殼碰觸該等接點及使彼等短路。
茲將參照第2圖,此圖係以概念顯示第1b圖中所顯示之類型的被動式矩陣OLED顯示器150有關之驅動組態。在此係提供有多個定電流產生器200,彼等各係連接至一條供應線202,以及係連接至多條行線204中之一條,其中為清晰計僅有一條顯示出。在此亦提供有多條列線206(僅有一條顯示出),以及彼等各係藉由一條交換式連線210,使選擇連接至一條接地線208。誠如所顯示,藉由在線路202上面供應一種正電壓,行線204係由陽極連線158所組成,以及列線206係由陰極連線154所組成,不過,若電源供應線202為負性且係相對於接地線208,該等連線便應使反轉。
誠如所例示,該顯示器之畫素212係供以電力,以及因而會被照明。為建立一個影像,當每一條行線依次被激勵時,一列有關之連線210會被維持,直至全列已被定址為止,接著次一列會被選定,以及該程序會使重複。然而,較佳地,為容許個別之畫素保持啟通較久,以及因而減低整體之驅動位準,一列會被選定,以及所有之行係使並列寫入,亦即,電流係同時驅動至每一條行線上面,藉以照明一列中之每一個畫素,使處於其所希望之亮度下。在次一行被定址之前,一行內之每一個畫素,可依次加以定址,但姑不論其他,此由於行電容之效應所致非屬較佳。
本專業人員將可理解的是,在一個被動式矩陣OLED顯示器中,何者電極被標為列電極,以及何者電極被標為行電極,係屬任選性,以及在本說明書中,"列"和"行在使用上係可互換。
提供給一個OLED的,通常係一種電流控制式而非電壓控制式驅動器,因為一個OLED之亮度,係由流經該裝置之電流來加以決定,此決定了其所產生之光子的數目。在一個電壓控制式組態中,其亮度會橫越一個顯示器之區域、且會隨著時間、溫度、和使用年限而變化,使其在受到一個即定電壓之驅動時,很難預測一個畫素將會顯現出何等明亮。在一個彩色顯示器中,色彩表現之準確性亦會受到影響。上述改變畫素亮度之傳統式方法,係使用脈波寬度調變(PWM),按時使畫素變化。在一種傳統式PWM方案中,一個畫素或為完全啟通或為完全啟斷,但一個畫素之視在亮度,會因觀察者眼睛之同化現象而變化。一個替代方法為改變其行驅動器之電流。
第3圖係顯示一個依據先存技藝之被動式矩陣OLED顯示器有關的一般性驅動器電路之示意圖300。此種OLED顯示器,係以虛線302表示,以及係包含有n條各具有對應之列電極接點306之列線304,和m條各具有對應之行電極接點310之行線308。在每一對列線與行線之間,係連接有一個OLED,而在此例示之組態中,其陽極係使連接至行線。一個y-驅動器314,可以一個定電流,來驅動該等行線308,以及一個x-驅動器316,可驅動該等列線304,而使此等列線選擇連接至接地線。該等y-驅動器314和x-驅動器316兩者,通常係在一個處理器318之控制下。一個電源供應320,可提供電力給該電路,以及係特別提供給該y-驅動器314。
某些OLED顯示器驅動器之範例,係說明在美國專利申請案第6,014,119號、美國專利申請案第6,201,520號、美國專利申請案第6,332,661號、歐洲專利申請案第1,079,361A號、和歐洲專利申請案第1,091,339A號,以及一些採用PWM之OLED顯示器驅動器積體電路,係由美國麻省貝弗利市Clare公司之Clare Micronix上市。某些先進式OLED顯示器驅動器之範例,係說明在本申請人相互關連申請案第WO 03/079322號和第WO 03/091983號內。特言之,本說明書藉由參照使合併進之第WO 03/079322號,係說明一種具有先進之順應性的數位可控制之程式規劃式電流產生器。
在此不斷需要有一些可改進OLED顯示器之使用期限的技術。在此特別需要有一些可應用至被動式矩陣顯示器之技術,因為彼等比起主動式矩陣顯示器,在製造上係甚為便宜。減低OLED之驅動位準(和因而之亮度),可大幅提昇該裝置之使用期限-舉例而言,使OLED之驅動力/亮度減半,將可使其使用期限增加大約四倍之因數。吾等先前業已說明過(見本申請人先前之專利,同前),多行定址(MLA)技術,如何可被採用來減低峰值顯示器驅動位準,特別是在一些被動式矩陣OLED顯示器中,以及可因而增加顯示器之使用期限。
一般說來,MLA技術可在該等行電極受到驅動(或者更一般性地,同時驅動列和行之群組)時,同時驅動二或以上之列電極,而使每一列(線)所需要之發光量變曲線,可在多個線掃描周期內被建立,而非成為一個單一線掃描周期中之一個脈波。因此,每一條線掃描周期期間之畫素驅動力將可使減低,因而可延長顯示器之使用期限,及/或可因驅動電壓之減低和電容損失之減低,而使其耗電量減低。此係由於OLED之使用期限,通常是隨畫素驅動力(亮度)的1與2之間的冪方而減低,但一個畫素為對觀察者提供同一視在亮度勢必要受到驅動之時間長度,係僅隨畫素驅動力之減低而大體上呈線性增加。MLA所提供之優度,部份係取決於一起被驅動的線群之間的相互關係。
第4a圖係顯示一種其中一次驅動一列之傳統式驅動方案有關的列G、行F、和影像X矩陣。第4b圖係顯示一種多行定址方案有關之列、行、和影像矩陣。第4c和4d圖係就一個顯示影像之典型畫素,例示其畫素在一個圖框周期中之亮度,或者等價地對其畫素之驅動力,顯示透過多行定址法所達成之峰值畫素驅動力中的減低。
通常,該等列和行驅動信號在選擇上,係使該等對應電極所驅動之OLED畫素(或子畫素)所希望的亮度,藉由該等驅動信號所決定之亮度的大體上線量總和而取得。吾等先前業已說明過(同前)一種可控制式分流器,其可依據所決定之列驅動信號,分割二或以上之列間的行電流驅動信號。
為決定該等需要之驅動信號,一個顯示有關之影像資料可被視為一個矩陣,以及可被因子分解成兩個因子矩陣之乘積,一個用以界定列驅動信號,另一個用以界定行驅動信號。上述之顯示器係用該等矩陣所界定之連續組的列與行信號來驅動,藉以建立起一個顯示之影像,每一組信號可界定出上述顯示之影像的一個子圖框,其尺寸係與其原有因子分解之矩陣者相同。彼等線掃描周期(子圖框)之總和,但可能並非必然需要相較於傳統之逐線掃描而使縮減(暗示影像壓縮之縮減),因為某些優點係僅藉由在數個子圖框中使亮度平均化而取得。
該影像矩陣因子分解,最好係由非負矩陣因子分解(NMF)來組成。一般說來,在NMF中,該影像矩陣X(屬非負性)係被因子分解成一對矩陣F和G,而使X大約等於F與G之乘積,F和G在選擇上係受到彼等之元素全等於或大於零的限制條件。一個典型之NMF演算法,係反復更新F和G,藉由專注於極小化一個類似X與FG之間的平方歐氏距離等成本函數,來改進上述之近似值。非負矩陣因子分解法,係可用來驅動一個電激發光顯示器,因為此種顯示器係無法被驅動而產生"負"發光。
一個NMF因子分解程序,係示意例示在第4e圖中。該等矩陣F和G可被視作界定上述影像資料之線性擬似有關的基底,以及在許多情況中,該影像資料之良好表示,可以相當小數目之基底向量來達成,因為影像通常係包含有某些固有相關之結構,而非純粹之隨機資料。一個彩色顯示器之彩色子畫素,可被處理為三個獨立之影像平面,或者一起為一個單一平面。分類該等因子矩陣內之資料,而使通常自上述顯示器之頂部至底部的單一方向中,照明一個顯示影像之明亮區域,將可使閃爍降低。
NMF技術有關之背景資訊,可見於以下之參考文獻:D.D.Lee,H.S.Seung,Algorithms for non-negative matrix factorization(非負矩陣因子分解有關之演算法);P.Paatero,U.Tapper.Least squares formulation of robust non-negative factor analysis(堅固耐用型非負因子分析之最小平方公式)。Chemometr.Intell.Lab.37(1997),23-35;P.Paatero.A weighted non-negative least squares algorithm for three-way‘PARAFAC’factor analysis(三維`PARAFAC'因子分析有關之加權非負最小平方演算法)。Chemometr.Intell.Lab.38(1997),223-242;P.Paatero,P.K.Hopke,etc.Understanding and controlling rotations in factor analytic models(瞭解及控制因子分析模型中之旋轉)。Chemometr.Intell.Lab.60(2002),253-264;J.W.Demmel.Applied numerical linear algebra(應用數值線性代數)。工程和應用數學協會,費城,1997年;S.Juntto,P.Paatero.Analysis of daily precipitation data by positive matrix factorization(正矩陣因子分解所為之每日降水量資料的分析)。環境計量學,5(1994),127-144;P.Paatero,U.Tapper.Positive matrix factorization:a non-negative factor model with optimal utilization of error estimates of data values(正矩陣因子分解:資料值之誤差估計的最佳運用下之非負因子模型)。環境計量學,5(1994),111-126;C.L.Lawson,R.j.Hanson.Solving least squares problems(解決最小平方問題)。Prentice-Hall,Englewood Cliffs,NJ,1974;Algorithms for Non-negative Matrix Factorization(非負矩陣因子分解有關之演算法),Daniel D.Lee,H.Sebastian Seung,第556-562頁,Advances in Neural Information Processing Systems 13(神經資訊處理系統13中之發展),來自神經資訊處理系統(NIPS)2000之論文,美國,哥倫比亞州丹佛市麻省理工學院(MIT)出版社2001;和Wenguo LI U
& Jianliang Yi提出之非負矩陣因子分解有關的現存的和新的演算法(www.dcfl.gov/DCCI/rdwg/nmf.pdf;本說明書所討論之演算法有關的原始碼可見於http://www.cs.utexas.edu/users/liuwg/383CProject/CS_383C_Project.htm)。
第5a圖係顯示一個可具現MLA定址之被動式矩陣OLED驅動器500的實施例之示意圖。
在第5a圖中,一種與參照第3圖所說明者相類似之被動式矩陣OLED顯示器,係具有一些受到列驅動器電路512之驅動的列電極306,和一些受到行驅動器510之驅動的行電極310。此等列和行驅動器之細節,係顯示在第5b圖中。行驅動器510係具有一個行資料輸入端509,其可將電流驅動設定至一個或多個行電極;同理,列驅動器512係具有一個列資料輸入端511,其可將電流驅動比設定至二或以上之列。該等輸入端509和511,最好為一些便於界接之數位輸入端;該等行資料輸入端509,最好就該顯示器302之所有U個行,設定該等電流驅動。
一個顯示有關之資料,係提供在一條可為串列或並列之資料暨控制匯流排502上面。匯流排502可提供輸入給一個圖框儲存記憶體503,其可儲存上述顯示器之每一個畫素有關的亮度資料,或者在一個彩色顯示器中,可儲存每一個子畫素有關之亮度資料(其可被編碼為分開之RGB色彩信號,或者為亮度和色度信號,或者成某種其他之方式)。圖框記憶體503中所儲存之資料,決定了上述顯示器有關之每一個畫素(或子畫素)所希望的視在亮度,以及此一資訊可經由一條第二讀取匯流排505,被一個顯示器驅動處理器506(在一些實施例中,匯流排505可被省略,以及代以使用匯流排502)讀取出。
顯示器驅動處理器506,可使完全具現在硬體中,或者使在一種使用比方說數位信號處理核心之軟體中,或者使在兩者之組合中,舉例而言,採用專用型硬體來加速矩陣運作。然而,通常,顯示器驅動處理器506在具現上,將至少部份係藉由一種被儲存之程式碼,或者藉由一個運作在一個時鐘508之控制下的程式記憶體507內所儲存之微碼,以及配合一個工作記憶體504。舉例而言,該顯示器驅動處理器在具現上,可使用一種標準式數位信號處理器,和一種以傳統式程式規劃語言寫成之程式碼。該程式記憶體507內之程式碼,係被配置來具現一種如下文進一步所說明之多行定址法的實施例,以及可被設置在一種資料載體或可移除式儲存體507a上面。
第5b圖係例示一些適可在因子分解影像矩陣下驅動一個顯示器之列和行驅動器。該等行驅動器1000,係包含有一組大致固定之可調整式電流源1002,其係被組合在一起,以及係設有一個可將電流設定進每一個行電極內之可變式參考電流Ir e f
。此一參考電流係以一個因子矩陣之列,諸如第4e圖之矩陣F的列a,所導得的每一條行有關之不同值,來進行脈波寬度調變。該列驅動器1010,係包含有一個可程式規劃式電流鏡射器1012,最好就顯示器之每一列有一個輸出,或者就一個同時被驅動之列區塊的每一列有一個輸出。該等列驅動信號,係導自一個因子矩陣之行,諸如第4e圖之矩陣G的行a。一些適合之驅動器的進一步細節,可見於本申請人在2004年九月30日提出申請之英國相互關連申請案第0421711.3號中,以及見於2005年九月29日提出申請而自其主張優先權之PCT(專利合作公約)申請案第GB2005/050168號中,兩者係藉由參照使合併進本說明書內。在其他之組態中,其他改變對一個OLED畫素之驅動力的方法,特別是PWM,可附加地或二者擇一地加以採用。
第6圖係顯示可使用NMF來顯示影像之範例性程序的流程圖,以及其可使具現在第5a圖之顯示器驅動處理器506的程式記憶體507內所儲存之程式碼中。
在第6圖中,該程序首先會讀取上述之圖框影像矩陣X(步驟S600),以及接著使用NMF,將此一影像矩陣因子分解成一些因子矩陣F和G(步驟S602)。此一因子分解可在一個較早圖框之顯示期間加以計算。此程序接著會在步驟S604處,以A子圖框來驅動該顯示器。步驟S606係顯示此種子圖框驅動程序。
該子圖框程序,可設定G-行a
→R
而使形成一個列向量R。此係藉由第5b圖之列驅動器組態和一個比例因數x,使自動規一化至單位矩陣,R
←x R
因而係藉由混一化R而導得,而使元素之總和為一。同理,以F而言,使列a
→C
形成一個行向量C。此在定標上可使其最大之元素值為1,而產生一個標定因數γ,C
←y C
。該圖框標定因數係可被決定,以及該參考電流係由來設定,其中,I0
係對應於一個傳統式一次一條掃描線之系統中的全亮度所需要之電流,x和y因數可補償上述驅動組態所導入之標定效應(在其他之驅動組態下,彼等中之一個或兩者可被省略)。
此後,在步驟S608處,第5b圖中所顯示之顯示器驅動器,可就總圖框周期之1/A,以C來驅動該顯示器之行,以及以R來驅動該顯示器之列。此將會就每一個子圖框一再重複,以及接著輸出次一圖框有關之子圖框資料。
茲將更詳細說明依據本發明有關MLA和其他應用之NMF資料處理程序的實施例。
參照第4e圖和第7圖,一個具現本發明之特徵的NMF程序,開始是起始F和G(步驟S700),而使G和F之乘積,等於X之平均值,Xa v e r a g e
,如下:G=1I A
F=(Xa v e r a g e
/A).1A U
(1)
就一序列之相關影像而言,先前找出F和G之值係可被使用。該等下標係分別表示列和行之數目;小寫下標係表示一個被選定之單一列或行(例如,a係有關A列中之一列);1係單位矩陣。
最好,作為步驟S700之前的一個預先處理步驟(未示出),一些空白之列和行係加以篩除。
該程序之整體目標,係為決定F和G有關之值,而使:G IA F AU
=X IU
(2)
吾等所說明之程序,係一次以G之單一行(a)和F之單一列(a)來運作,而通過所有之行-列配對,自a=1至a=A(步驟S702)。因此,該程序可就G之每一行和F之每一列,首先計算被選定之行-列配對有關的餘數RI U a
,此一餘數係由上述目標XI U
與G和F除選定之行/列外的所有其他行和列之結合貢獻值的總和之間的差異所組成(步驟S704):
就G和F之每一選定的行-列配對a而言,其目標如同第8圖中之簡圖例示,係為使上述選定之行-列配對的貢獻值等於餘數RI U a
。以數學來表示,其目標為:
其中,係界定一個具有多工率A(貢獻一個完全之IxU顯示影像的A子圖框)之IxU影像子圖框。
方程式(4)可就G之選定行a的每一I元素Gi a
,以及就F之選定列a的每一U元素Fa u
而求解(步驟S706)。其解係取決於上述之成本函數。舉例而言,針對(4)執行一個最小方差擬合法(一種歐氏成本函數),係以Fa U
.FT a U
左乘(其係一種純量值,以致要用此除以兩側並不需要反矩陣運算)以及以FT a U
右乘,而容許Gi a
被直接計算。此將更詳細說明在下文中。
某些範例性解係如下。
就一個歐氏成本函數而言,其係旨在極小化下列之表示式,其中,A和B係非負矩陣X和G.F:
就一種旨在極小化下式(log為基底e)之"發散性"成本函數(Lee和Seung,同前)而言:
其中,Θ iu
=X iu
-R iu
。就一個廣用方法而言:
其中,Φ iu
為一種參數(屬IxU矩陣Φ),其可為一種常數,或可取決於Θ iu
、,X iu
、和R iu
中的一個或多個,以及其係可控制收歛之速率(進一步之細節係列舉如後)。
在步驟S708(RI U a
之元素係容許為負值)處,為提供一種非負值限制條件,該等小於零之Gi a
和Fa u
的值係被設定為零(或一個小值)。
最好(但非屬本質上),避免零(或無限)之除式,Gi a
和Fa u
之值可使受限於舉例而言0.01或0.001和10或100之上限和/或下限;此等係可依據應用而變化(步驟S710)。
該程序可選擇地但最好是接著使重複(步驟S712),舉例而言,使達某一預定數目之迭代。
誠如下文更詳細之說明,由於肉眼對低亮度位準下比起對高亮度位準下之小亮度差異更為敏感,一個歐氏成本函數,並非必然為最佳,以及最後影像中之RMS(均方根)誤差,並非必然為最佳之優值(但方便)。
理應瞭解的是,上述之程序並不採用傳統式乘積性更新法則,其中,F和G各係乘以某一因數,而使彼等較接近一個成本函數之靜止點。取而代之的是,新值係就F和G依次被選定之單一行/列配對而被共同決定,該等元素Gi a
和Fa u
不參照彼等之先前值而被計算的新值-在上述計算之方程式(5)-(7)中,係一個新值,因為比方說Gi a
係取決於F和Ra
,但由方程式(3)可看出,Ra
並不與行GI a
相關。
本發明人業已認清的是,在此存在一種一般性方法,可自任何傳統式全矩陣程序,衍生出一種快速收歛逐對更新式NMF程序。一般說來,上述之全矩陣程序,係被應用來決定該程序就單一行/列將會收歛至何值,以及此一計算接著係被用來決定此等收歛值有關之代數表示式。此一代數表示式,接著係被該等因子矩陣逐選定配對之逐對行和列的更新。此將就歐氏和發散性成本函數之範例加以例示,但係亦可適用至其他全矩陣NMF程序,而產生新的快速收歛性程序。吾等接著將說明此等例示性範例之替代衍生和一般化。
使用歐氏極小化NMF有關之標準迭代器(僅有一種迭代器顯示出;此等結果係可藉由對稱性而應用至另一迭代器),僅表示針對一個子圖框所執行之迭代,小寫指數係表示一個單一元素(列或行),以及大寫指數係表示針對其整個範圍之運算:
代入下式中:
以及
代入(8)而產生:
其可被展開而產生:
考慮此表示式每次迭代非被應用一次而是多次直至Gi a
達至平衡之情況。平衡係可以兩種方式中的一種而達成:a)Gi a
趨至零,或者b)其比值趨至一。
就其比值趨至一而言:
可見到的是,當G、F、和X中之所有項均為正值時,表示式(12)絕不會造成負的G元素,然而,表示式(13)係可傳回一個負值,以及當反復應用(12)將使得Gi a
趨至零時,情況是(13)會傳回一個負值。所以,在此一情況中,Gi a
係被設定至零,或者至某一最小值。亦應注意的是,若Ca極小或為零,則可能會產生失真的大值-在此一情況中,可對Gi a
應用一個合理之最大極限值。
在F有關之類似迭代器下,方程式(13)可被用作一個替代之歐氏極小化迭代器,一次一個a指數,而通過兩個矩陣。
第9圖係顯示(以一種對應於第4e圖之格式)上述程序之10次迭代的結果。第9a至9e圖係分別顯示起始影像、迭代1、2、和3和10次迭代後之輸出影像。
此影像為單色,126個畫素寬乘100個畫素高,以及此程序係以均勻之F和G起始(第9b圖):就該最後影像係使重心排序應用至G之行和F之列;所使用為100個子圖框(A=100)。此等結果係被特性化如下:影像列計數(最初之MUX) 100粗MLA MUX 100有效之MLA MUX 32.418824估計之平均壽命增益*
3.084628*
附註:假定驅動位準方面之平均壽命屬二次相依性
在半數列(A=50)下之第二次運行,將產生第9f圖中所顯示之結果。該迭代器係調適使具有0.001之最小值和10之最大值的結果,而使該列矩陣之每一行,在一個完完圖框之每次迭代後,再被規一化至1之最大值。此一運行之結果,係被特性化如下:影像列計數(最初之MUX) 100粗MLA MUX 50有效之MLA MUX 19.879786估計之平均壽命增益*
5.030235*
附註:假定驅動位準方面之平均壽命屬二次相依性
使用發散性極小化NMF有關之標準迭代器(僅有一種迭代器顯示出;此等結果係可藉由對稱性而應用至另一迭代器),僅表示針對一個子圖框所執行之迭代,小寫指數係表示一個單一元素(列或行),以及大寫指數係表示針對其整個範圍之運算:
展開及分離出該比值內之Gi a
項:
重新排列:
以及將
代入(16)內,將會產生:
若吾等假定G ia C u
<<1,則(藉由泰勒級數展開):
將(19)代入(18)內,將會產生:
其可展開成:
採用上述迭代器之反復應用的原則,如同上文參照歐氏極小化迭代器之說明,可推論出相同之結論,亦即,Gi a
之值在其趨近零或其比值趨近1時,將會達至一個穩定值。
就該比值趨近一而言:
以及就之情況而言,Gi a
則將趨近零。
實際上,使G(以及藉由對稱性,F)之所有值限制在兩個極限值內係較佳,舉例而言,0.001G,F1000似乎可提供良好之解。
第10a至10d圖係顯示一個依據上文所說明使用歐氏(左側影像)和發散性(右側影像)成本函數技術所處理的100x100畫素之單色影像的迭代1、2、3、和10。完整之子圖框解有關的20次迭代後之結果為:
此等一般性結論是,快速發散性NMF,可比快速歐氏NMF更快速地產生一個更可被辨認之影像,但會有一個較大之RMS亮度誤差;以及快速發散性NMF,可產生(更甚)更加分佈之解-亦即,其平均有效MUX比值係較低,有時會相差2之因數。
吾等接著說明一種可應用在本發明之實施例中的一般性快速NMF技術。
其目標係為決定G和F有關之值,而使:G IA F AU
=X IU
(23)
表示此為諸項之總和:
其中,如同前文,小寫指數係表示一個單一元素,大寫指數係表示其整個範圍,而使比方說GI a
表示一個單一子圖框列信號向量。吾等係關切取得一個單一子圖框有關之最佳擬合:
此如今可使用一種最小方差擬合程序,就G或F而求解。此種最小方差擬合法之導出如下:Aa
=b A T Aa
=A T b a
=(A T A
)- 1 A T b
(26)
其中,a係一種內含n個未知常數之向量,A為該等已知參數之m x n矩陣,以及b係一種內含m個已知結果之向量(舉例而言,相較於更為熟悉之標記法y=Xa,其中,y之每一值,係與X1
,x2
...之值相聯結,而就a求解)。若n>m(亦即,若比起結果有更多之未知數),則AT
A係一奇異矩陣,以及係屬不可逆。
在此,(26)之程序係直接應用至(25),而以相乘,藉以就G之單一值(亦即,Gi a
)求解:
其在Fa u
為一個向量時係屬可能,所以,Fa U
FT a U
係一個單一純量值,以及因而並不需要矩陣反運算。此精確地係上述最初歐氏極小化NMF所導得之快速迭代器。將(26)應用至(25)就F而求解,將可產生一個類似之結果。
若有需要,其結果可更簡單地藉由導入其他子圖框未解決之殘餘亮度的RI U
來表示,亦即:
故(27)和F有關之迭代器將變為:
在一類似之方式中,重新表示上述之快速發散性迭代器:
其中
此一重新表示意味著其他之選項,和該如何解決上述技術之某些缺點,特別是上述之歐氏極小化,因為其係關注使絕對差異極小化,易於在黑色位準中產生雜訊,以及上述之發散性極小化可輕易投入。
細查(29)和(30),將導致若干推論。首先,該發散性極小化,係對該等總和加權一個約略反比於該位置處之畫素亮度的因數。此似乎更能成功地正確保存黑色位率,然而,其比值中之總和並未平衡,亦即,其分子與分母中之項並不相同。此可解釋本方法何以能十分迅速地得到部分解,不過,有時則無法進行至一個良好的最終解。此係意味一個良好的迭代器,係需要使平衡,然而,為改進黑色位率之加權,將會是有利的。
一般說來,吾等所說明之方法,係具有一般之形式:
舉例而言,若Φ iu
=1,則(32)便會變為上述快速之歐氏迭代器。其他之較佳可能性係包括:Φ iu
=1/(Θ iu
+γ)、Φ iu
=1/(X iu
+γ)、和Φ iu
=1/(R iu
+γ),其中γ係一個為避免零之除法的小值(例如γ=0.001)所有此等將會迅速收歛,而產生極為接近(29)之RMS亮度誤差,但具有低甚多之發散性(起初不如(30)迅速地使發散性收歛,但一旦其投入便可跟上並超越它),和顯著甚低之RMS灰階誤差和黑色位準與(因而)色彩飽和度(在彩色顯示器中)的優異保持性。
舉例而言,考慮Φ iu
=1/(Θ iu
+γ);在上述程序之初,X和R係相異,以致Φ iu
係屬級數一,但隨著該程序之進行,R會變得較小,以及Φ iu
會趨近1/(x iu
),以致該權量會自動改變,而隨著該程序之進行,提供提昇之收歛性。可選擇地,該權量亦可括一個色彩相依性之項(加權函數),舉例而言,藉以對一種色彩(比方說綠色)提供較另一種色彩(比方說紅色或藍色)更佳之收歛性。此可協助使該程序之性能,舉例而言,由RMS誤差或某些其他優值所測得,能與肉眼之特性相匹配。一種類似之技術,可被採用來減低灰階空間內之雜訊,其係藉由提供額外之權量,給肉眼對其不成比例地更為敏感之低亮度成分。
上述之方程式,係可能以一種利於彼等之實際應用的簡化形式來重新表示。在以下之重新表示中,吾等係採用一種替代之命名法,其中,輸入影像係以一種具有元素Vx y
之矩陣V來列舉,以及其中,R係表示當前之列矩陣,C係表示當前之行矩陣,Q為V與R.C間之殘餘誤差,p為子圖框之數目,average為一個平均值,以及gamma為一個選用之灰階校正函數。
該等變數係起始如下:av
=average(gamma(V xy
) Q xy
=gamma(V xy
)-av
上述NMF系統之實施例,接著便會就p=1至子圖框之總數,執行下列之計算:start Q xy
=Q xy
+R py C xp for each x and y Q xy
=Q xy
-R py C xp for each x and y loop to start
變數bias可避免零之除法,以及R和C之值可拉向此值。bias之值可由initialRC x weight x no.of.columns來決定,其中,columns(行)之數目為x,以及該weight(權量)舉例而言係在64與128之間。
上文所說明之技術,係可應用至有機和無機LED型顯示器。該等說明之定址方案,在一條軸線上面,係具有脈波寬度調變行驅動力(時間控制),以及在另一條軸線上面,具有分流比(電流控制)。就無機LED而言,電壓係正比於電流之對數(以致電壓之乘積係由對數電流的總和給定),然而,就OLED而言,其中存在一種二次電流-電壓相依性。結果,當上文所說明之技術,被用來驅動OLED時,採用PWM係很重要。此係由於即使是在電流控制之下,其中存在的一種特性,可界定出一個即定電流所需橫跨畫素之電壓,以及僅僅在電流控制之下,一個子圖框之每一畫素有關的正確電壓,將無法必然適用。不過,此等說明之方案,對OLED係可正確工作,因為彼等列係被驅動來達成所希望之電流,以及彼等行係以一個PWM時間來驅動,而實際上使該等行和列驅動解耦合,以及因而可藉由提供兩個分開之控制變數,而使該等電壓和電流變數解耦合。
某些進一步之最佳化係如下:由於電流係在列之間被分享,若一列中之電流增加,其餘列中之電流便會減低,故該等參考電流和子圖框時間,最好(雖然此並非必然)為補償而加以標定。舉例而言,該等子圖框時間可加以調整,以期在每一個子圖框中,具有相等之峰值畫素亮度(亦減輕最壞情況/峰值亮度老化)。實際上,此係受到其最短可選擇之子圖框時間和最大行驅動電流的限制,但由於其調整僅屬一種二次最佳化,此係不成問題。
稍後之子圖框係漸進地應用較小之校正,以及因而彼等整體會趨於較暗淡,而該等較早之子圖框,將會趨於較明亮。在PWM之驅動下,與其總是使PWM周期之起點,為其周期之"ON"部分,其電流峰值係可藉由隨機顫振該PWM周期之起點而使減低。在一個簡明實際之具現體中,一種類似之利益,可以較少之複雜性來達成,其在啟斷時間大於50%之情況中,係藉由使該等PWM周期之一半有關的"ON"部分時序,在其可用周期之結束處起始。此係有潛力使該峰值列驅動電流減低50%。
在一些由紅色(R)、綠色(G)、和藍色(B)(子)畫素(亦即,RGB、RGB、RGB列樣式)所組成之列下,由於每個(子)畫素係具有不同之特性,一個施加至一列之即定電壓,可能無法達成每個不同色彩之OLED(子)畫素所希望的正確驅動電流。所以,在一些實施例中,較佳的是使用一種具有紅色、綠色、和藍色(子)畫素之可分開驅動的列之OLED顯示器(亦即,三組具有對應之RRRR...、GGGG...、和BBBB...的樣式之列);此一類型之顯示器組態,亦可提供一些製造上之優點。
本發明之實施例,業已特別參照OLED式顯示器加以說明。然而,本說明書所說明之技術,亦可應用至其他類型包含但不限於真空螢光顯示器(VFD)和電漿顯示器面板(PDP)等顯示器,和其他類型類似厚膜和薄膜(TFEL)電激發光顯示器等電激發光顯示器,舉例而言,iFire(RTM)顯示器,大型無機顯示器,和一般之被動式矩陣驅動式顯示器。
本專業人員將可認清的是,如同前文之說明,上文所說明之方法的實施例,可使具現在一個專用之積體電路上面,或者藉由一種閘陣列,或者在一個DSP(數位信號處理器)上面之軟體中,或者在此等之某些組合中。
上文所說明之程序相較於傳統式NMF程序有關之收歛率方面的改善,係顯示在第11圖中。本說明書所說明之技術可見的是,就此一範例而言,在收歛上將會比傳統式程序較快超過一個級數。由該等範例亦可見到,本說明書所說明之技術,將會開始比傳統式技術收歛更加快速。
上文所說明之技術的實施例,可提供一種以僅在5-20個步驟中之全圖框MLA解決方案收歛的影像資料處理法,而產生一些具有更大之MUX增益的解決方案,以及其另外可比需要多達1000之迭代數目的傳統式程序,更能應對文字和圖標影像內容。
在一些實施例中,該速率係足以被實時之影像應用所想見。使此與一種可顯著降低多工率之能力相結合,可使一些具有僅比主動型矩陣等價體略高之耗電量和非常低之成本的被動式矩陣電視規模之螢幕(比方說8"以上)成為可能。就一個範例而言,一個32"對角線之VGA螢幕,在驅動上可如同一個僅比主動型矩陣等價體多出50%之耗電量的MLA被動式矩陣。
本專業人員無疑地將可見識到許多有效之替代選擇。舉例而言,上文所說明之影像處理計算,在彼等對類似數位相機等消費性電子影像裝置所執行之運作的一般性特徵並無不同,以及該方法之實施例,可方便地使具現在此等裝置中。
理應瞭解的是,本發明並非受限於該等說明之實施例,以及係涵蓋本技藝之專業人員可明瞭在所附申請專利範圍之精神與所定範圍內的修飾體。
100...OLED裝置
102...基板
104...陽極金屬層
106...電洞傳輸層
108...電激發光層
110...陰極層
111...金屬筒殼
112...排堆
113...UV-固化式環氧樹脂黏膠
150...被動式矩陣OLED顯示器裝置
152...電激發光畫素
154...導線
158...陽極線
200...定電流產生器
202...電源供應線
204...行線
206...列線
208...接地線
210...交換式連線
212...畫素
300...一般性驅動器電路
302...OLED顯示器
304...列線
306...列電極接點
308...行線
310...行電極接點
314...y-驅動器
316...x-驅動器
318...處理器
320...電源供應
502...資料暨控制匯流排
503...圖框儲存記憶體
504...工作記憶體
505...第二讀取匯流排
506...顯示器驅動處理器
507...程式記憶體
507a...可移除式儲存體
508...時鐘
509...行資料輸入端
510...行驅動器
511...列資料輸入端
512...列驅動器
1000...行驅動器
1002...電流源
1010...列驅動器
1012...可程式規劃式電流鏡射器
第1a和1b圖係分別顯示一幅橫貫一個OLED裝置之垂直橫截面和一幅橫貫一個被動式矩陣OLED顯示器之簡化橫截面;第2圖係示意顯示一個被動式矩陣OLED顯示器有關之驅動組態;第3圖係顯示一個習見之被動式矩陣OLED顯示器驅動器的方塊圖;第4a至4e圖係顯示一種傳統式驅動方案和一種多行定址驅動方案有關之列、行、和影像矩陣分別對應一個典型畫素在一個圖框周期內之亮度曲線和一個影像矩陣之NMF因子分解法的示意性表示;第5a和5b圖係顯示一個可具現本發明之一個特徵的顯示器驅動器,和一些可使用第4e圖之矩陣來驅動一個顯示器之範例性行和列驅動器組態;第6圖係顯示一個使用影像矩陣因子分解法來驅動一個顯示器之方法有關的流程圖;第7圖係顯示一個可具現本發明之特徵的NMF程序之流程圖;第8圖係示意顯示第4e圖之G和F矩陣的選定之行和列為決定一個殘差矩陣的乘積;第9a至9f圖係分別顯示所有依據本發明之實施例的顯示器而處理之起始影像、迭代1、2、和3、10次迭代後之輸出影像、和10次迭代後之第二壓縮輸出影像;第10a至10d圖係顯示一個依據本發明之實施例使用歐氏(左側影像)和發散(右側影像)成本函數所處理之影像的迭代1、2、3、和10;而第11圖則係顯示一個依據本發明之實施例的程序比起一個傳統式NMF程序在收歛率方面之改進。
302...OLED顯示器
304...列線
306...列電極接點
308...行線
310...行電極接點
314...y-驅動器
316...x-驅動器
318...處理器
320...電源供應
502...資料暨控制匯流排
503...圖框儲存記憶體
504...工作記憶體
505...第二讀取匯流排
506...顯示器驅動處理器
507...程式記憶體
507a...可移除式儲存體
508...時鐘
509...行資料輸入端
510...行驅動器
511...列資料輸入端
512...列驅動器
Claims (51)
- 一種以數位方式處理一個可界定一個目標矩陣(X)之資料陣列內的資料之方法,該目標矩陣(X)係使用非負矩陣因子分解法來決定一對矩陣(F,G),此配對之第一矩陣,可決定出一種可被用來表示該資料之特徵的集合,該配對之第二矩陣,可決定該等特徵之權量,該等第一和第二矩陣之乘積,可使擬似上述之目標矩陣,此種方法包含之步驟有:輸入該目標矩陣資料(X);選擇該等第一和第二矩陣中的一個之列,以及選擇該等第一和第二矩陣中的另一個之行;決定該等選定之列和行對上述目標矩陣的目標貢獻值(R);在一種非負值限制之條件下,決定來自上述目標貢獻值之選定列和行有關的更新值;以及就該等第一和第二矩陣之其他列和行,重複該等選擇及決定之步驟,直至所有之列和行已被更新為止。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中,該等更新值之決定係包括:大體上獨立於該選定之列的一先前值,決定該選定之列有關的一新值,以及大體上獨立於該選定之行的一先前值,決定該選定之行有關的一新值。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中,一個目標貢獻值(R)之決定係包括:決定該目標矩陣X與該等第一和第二矩陣所有除所選定之列和行外的列和行所決定之加權 特徵的總和之間的差異。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中,該等更新值之決定係包括:計算Gia =f1 (R,F)和Fau =f2 (R,G)之值,其中,R係一個具有I列和U行之矩陣,F係一個具有A列和U行之矩陣,以及G係一個具有I列和A行之矩陣,其中,f1 和f2 係表示第一和第二函數,以及其中,Gia 係表示G之第i列和第a行中的資料元素,以及Fau 係表示F之第a列和第u行中的一資料元素。
- 如申請專利範圍第4項之方法,其中,f1 和f2 係選擇使一個可測量上述選定之列和行的乘積對該目標貢獻值之擬似的品質之成本函數為極小。
- 如申請專利範圍第5項之方法,其中,該成本函數係由該等選定之列和行的乘積與該目標貢獻值之間的平方歐氏距離所組成。
- 如申請專利範圍第5項之方法,其中,該成本函數係由該等選定之列和行的乘積與該目標貢獻值之間的發散性函數所組成。
- 如申請專利範圍第4項之方法,其中,Gia 和Fiu 在決定上係依據:
- 如申請專利範圍第8項之方法,其中,Φiu 就所有之i和u而言大體上係單位元素。
- 如申請專利範圍第8項之方法,其中,Φiu 係具有形式Φiu =I/(Ziu +γ),其中,Ziu 係表示一個依據X和R中之至少一個的一個IxU矩陣之第i列和第u行中的資料元素,以及γ係一個正值。
- 如申請專利範圍第4項之方法,其中,A係小於I和U之較小者。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中進一步包含之步驟有:起始該等第一和第二矩陣。
- 如申請專利範圍第12項之方法,其中,該資料係由一個時間序列之影像中的影像有關之影像資料所組成,以及其中,該起始步驟係依該影像與一個先前影像之間的差異度為條件。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中,受制於一個非負性之條件的決定步驟,係包括在該等更新值倘若為負之情況下,將一更新之值設定至大體上為零。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中進一步包含之步驟有:限制該等更新之值,使位於一個最小值與一個最大值之間。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中進一步包含之步驟有:重複該等第一和第二矩陣之所有列和行的更新,使達多個迭代次數。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中,該資料係由一種可界定出一個影像之影像資料所組成,以及其中,該第一矩陣所決定之特徵組,係由一組依據上述第二矩陣所決定之權量相結合時可擬似該影像的一組子圖框所組成。
- 一種驅動包含有多個排列成列和行之畫素的顯示器之方法,此種方法包含之步驟有:採用如申請專利範圍第1項的方法,來處理顯示有關之資料,使成為上述之目標矩陣資料(X),藉以決定該等第一和第二矩陣(F,G);以及驅動該顯示器,藉以使用多個子圖框,來形成一個影像,每一個子圖框,係具有在驅動上可響應該等第一和第二矩陣中的一個之列和該等第一和第二矩陣中的另一個之行的列和行之畫素。
- 一種可使影像相匹配之方法,此種方法包含之步驟有:輸入有關匹配之目標影像資料,而作為該等目標矩陣資料;如申請專利範圍第1項所述,來處理該等影像資料,藉以決定該等第一和第二矩陣;使來自該等第一和第二矩陣中的至少一個之資料,與一個第二影像有關之對應第一和/或第二矩陣有關的資料所組成之儲存資料相比較;以及響應該比較結果,而輸出一個影像匹配資料。
- 如申請專利範圍第19項之方法,其中,該等儲存資料,係由一個非揮發性儲存體所保存之多個影像有關而成該等第一和/或第二矩陣形式之資料所組成。
- 如申請專利範圍第19項之方法,其中,該等儲存資料,係由一個導自該第二影像之儲存資料所組成,此種方法進一步包含之步驟有:輸入該第二影像資料:以及處理此等輸入資料,藉以決定該第二影像有關之第一和為第二矩陣。
- 如申請專利範圍第19項之方法,其中,該等目標影像資料和第二影像資料兩者,係可界定出一個生物測定影像,特別是一個面部影像。
- 一種可提供資料網路有關之安全資料的方法,此種方法包含之步驟有:讀取該網路上面之往來通訊,藉以提供分析用之資料;如申請專利範圍第1項所述,來處理該分析用之資料,藉以決定該等第一和第二矩陣;以及分析來自該等第一和第二矩陣中的至少一個之資料,藉以決定該網路有關之安全資料。
- 如申請專利範圍第23項之方法,其中進一步包含之步驟有:響應該分析步驟,控制對該網路之存取,和/或其上面之往來通訊。
- 一種資料探勘方法,此種方法包含之步驟有:對一個資料庫內所儲存之資料,應用如申請專利範 圍第1項所述的方法,來決定一組被發現到之特徵;以及輸出導自該等被發現到之特徵所表示儲存資料的分析資料。
- 一種處理感測器資料之方法,此種方法包含之步驟有:輸入該感測器資料,使成為一個資料陣列;以及使用如申請專利範圍第1項所述的方法,來處理該感測器資料;以及輸出該等由一組特徵所表示之處理資料。
- 一種分析生物資料之方法,此種方法包含之步驟有:輸入該生物資料;使用如申請專利範圍第1項所述的方法,來處理該生物資料,藉以決定一些可表示該生物資料有關之特徵的特徵資料;以及使用該等特徵資料,來分析該生物資料。
- 如申請專利範圍第27項之方法,其中,該生物資料係由原子配位資料所組成,以及其中,該特徵係對應於生物實體之物理類似性或互補特徵。
- 如申請專利範圍第27項之方法,其中,該生物資料係由基因組序列資料、蛋白體序列資料、微陣列資料、氨基酸序列資料、和核苷序列資料之特定一個或多個中的序列資料所組成,此種方法進一步包含之步驟有:輸出該生物資料之匹配部分有關的分析資料。
- 一種可教導資料處理系統之方法,此種方法包含之步驟 有:輸入該資料處理系統要學習之資料物件的多個實例有關之資料物件資料;使用如申請專利範圍第1項所述的方法,來處理該資料物件資料,藉以識別一些可界定一個或多個用以界定該等物件之特性的特徵之特徵資料;以及使用該等特徵資料,更新該資料處理系統之一資訊儲存體。
- 如申請專利範圍第30項之方法,其中,該等特徵之數目或尺寸,係小於該等物件之屬性數目或尺寸。
- 一種資料分析之方法,此種方法包含之步驟有:輸入分析有關之資料;使用如申請專利範圍第1項所述的方法,來處理該分析有關之資料,藉以決定一些可表示上述分析有關之資料的多個特徵之特徵資料;以及藉由分析該等特徵資料,來分析上述分析有關之資料。
- 一種攜帶處理器控制碼之承載媒體,該處理器控制碼在運作時,可具體實現如申請專利範圍第1至32項之任一項所述的方法。
- 一種輸入目標矩陣資料(X)之電腦系統,此種系統係包含有:一個供該資料陣列有關之資料用的輸入端;一個可輸出該等第一和第二矩陣之輸出端; 一個可儲存該目標矩陣和該對矩陣之資料記憶體;一個可儲存處理器控制碼之程式記憶體;和一個處理器,其係耦合至該輸入端、至該輸出端、至該資料記憶體、以及至上述可載入及具體實現該處理器控制碼之程式記憶體,該程式碼係由一些在運作時可具體實現如申請專利範圍第1至18項之任一項所述的方法之程式碼所組成。
- 一種用於數位式處理資料之裝置,其使用非負矩陣因子分解法,以數位方式來處理一個用以界定一個目標矩陣(X)之資料陣列內的資料,藉以決定一對矩陣(F,G),此配對之第一矩陣可決定一組用以表示上述資料之特徵,該配對之第二矩陣可決定該等特徵之權量,而使該等第一和第二矩陣之乘積擬似上述之目標矩陣,此種裝置係包含有:一個可輸入上述目標矩陣資料(X)之工具;一個可選擇該等第一和第二矩陣中的一個之列及選擇該等第一和第二矩陣中的另一個之行的工具;一個可決定該等選定之列和行對上述目標矩陣的目標貢獻值(R)之工具;一個可在一種非負值限制之條件下決定來自上述目標貢獻值之選定列和行有關的更新值之工具;和一個可就該等第一和第二矩陣之其他列和行重複該等選擇及決定之步驟直至所有之列和行已被更新為止的工具。
- 一種可驅動光電顯示器之方法,該顯示器係具有一個畫素矩陣,此種方法包含之步驟有:輸入上述畫素矩陣有關之影像資料,使進入一個影像資料矩陣內;將該影像資料矩陣,因子分解成第一和第二因子矩陣之乘積;以及使用該等因子矩陣,來驅動該顯示器;以及其中,該因子分解包含之步驟有:反復調整該等因子矩陣,而使彼等之乘積趨近該影像資料矩陣;以及其中,該反復調整包含之步驟有:依次調整該等因子矩陣中之一個的每一列,和該等因子矩陣中之另一個的每一行。
- 如申請專利範圍第36項之方法,其中,一列或行之調整包含有的步驟有:決定一列或行有關之新值,使大體上獨立於該列或行之先前值。
- 如申請專利範圍第36項之方法,其中,每一個畫素係可由一個列電極和一個行電極來定址;其中,該等因子矩陣中的一個,可界定出一些列驅動信號,以及該等因子矩陣中的另一個,可界定出一些行驅動信號;以及其中,該驅動包含之步驟有:使用該等列和行驅動信號來驅動。
- 如申請專利範圍第38項之方法,其中,該驅動包含之步驟有:驅動多個與多個行電極相結合之列電極。
- 如申請專利範圍第38項之方法,其中,該驅動包含之步驟有:以連續組之列和行信號來驅動該顯示器,藉以建立一個顯示影像,每一組信號可界定出上述顯示影像之子圖框,該等子圖框係相結合而界定出上述之顯示影像。
- 如申請專利範圍第40項之方法,其中,該第一因子矩陣,係具有一些由許多列電極和許多子圖框所決定之尺寸,以及其中,該第二因子矩陣,係具有一些由許多行電極和該等許多子圖框所決定之尺寸。
- 如申請專利範圍第40項之方法,其中,該等子圖框之數目,係不大於該等列電極和行電極之較少數目。
- 如申請專利範圍第36項之方法,其中,該顯示器係由一種被動式矩陣OLED顯示器所組成。
- 如申請專利範圍第36項所述的方法,其中,該顯示器係由一種電漿顯示器所組成。
- 如申請專利範圍第36項所述的方法,其中,該顯示器係由一種無機LED顯示器所組成。
- 如申請專利範圍第36項所述的方法,其中,該顯示器係由一種液晶顯示器所組成。
- 一種攜帶處理器控制碼之承載媒體,該處理器控制碼在運作時,可具體實現如申請專利範圍第36至46項之任一項所述的方法。
- 一種供光電顯示器用之驅動器,該顯示器係具有一個畫素矩陣,該驅動器係包含有: 一個可將上述畫素矩陣有關之影像資料輸入進一個影像資料矩陣內的輸入端;一個可將該影像資料矩陣因子分解成第一和第二因子矩陣之乘積的矩陣因子分解系統;和一個可使用該等因子矩陣來驅動該顯示器之驅動器輸出端,以及其中,該矩陣因子分解系統在配置上,可藉由依次調整該等因子矩陣中之一個的每一列,和該等因子矩陣中之另一個的每一行,來反復調整該等因子矩陣,而使彼等之乘積趨近該影像資料矩陣。
- 一種包含有矩陣因子分解系統的積體電路,該系統係如申請專利範圍第48項中所述者。
- 一種可處理界定目標矩陣(X)之資料陣列以決定一對矩陣(F,G)而使該等因子矩陣之乘積擬似上述目標矩陣(X)的方法,此種方法包含之步驟有:就一個第一因子矩陣之單一列或行,決定一個更新法則反復應用時將會收歛成之值,該更新法則係由一種因子分解演算法之更新法則所組成,其可使用該更新法則,反復更新兩個因子矩陣,使更密切擬似一個目標矩陣;用上述被決定之值,來更新該列或行;就一個第二因子矩陣之行或列,重複該等決定和更新步驟;以及重複該等第一和第二因子矩陣之決定和更新步驟 ,藉以更新上述第一因子矩陣之每一列或行,以及更新上述第二因子矩陣之每一行或列。
- 一種攜帶處理器控制碼之承載體,該處理器控制碼在運作時,可具體實現如申請專利範圍第50項之方法。
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