JP3014155B2 - 光学的パタ−ン認識分類方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、光情報処理の分野にお
いて利用される光学的パタ−ン認識分類方法に関する。
即ち、認識連想処理、分類処理、特に、光計測分野及び
画像処理分野における情報処理の演算処理による光学的
パタ−ン認識分類方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、光学的に相関演算を行なう方法と
して、マッチドフィルタ−法とジョイントトランスフォ
−ム法があった。前者の方法は、二次元的な参照パタ−
ンをフ−リエ変換した後に、参照波を照射し、所謂フ−
リエ変換ホログラムを作成し、これをフィルタとして、
被検パタ−ンのフ−リエ変換像を重畳することにより、
相関演算を行なうものである。また、後者の方法は、被
検パタ−ンと参照パタ−ンの合同のフ−リエ変換像を強
度パタ−ンとして記録し、これを平面波で照射すること
により、相関演算を行なうものである。

【０００３】然し乍ら、両方の方法とも、参照パタ−ン
群は識別分類したいパタ−ンの数だけ用意されており、
被検パタ−ンの提示に対して、最大の相関出力を得たパ
タ−ン、即ち自己相関出力に基づいて得られた結果を検
出結果とする方法があるので、参照パタ−ン数の増大と
共にメモリ−すべき参照パタ−ンが増大し、２次元的或
いは３次元的な空間光変調器の負担が大きくなると共
に、識別分類装置としての能力も空間光変調器の能力に
支配されることが大きく、実質的に優れた光学的識別連
想装置として使用することができなかった。

【０００４】また、発明者らは、後者の方法によって得
た相関度を基準にして、参照パタ−ンに照射する光量を
変化させるフィ−ドバック系を導入することにより、参
照パタ−ン数の増大と被検パタ−ンの識別や連想の効率
が向上させられることを、明らかにしたが、実質的に認
識分類できる被検パタ−ン数を更に増大させる必要が望
まれた。また、ニュ−ラルネットワ−クを用いた認識分
類方法が数多く提案されているが、学習後に新たに認識
分類したいパタ−ンを追加する必要が生じた場合に、結
合の重みを再学習して作成しなければならず、学習に多
くの時間を要するなど合理的でなかった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記の問題
点を解決するためになされたもので、記録する参照パタ
−ン数を非常に少なくして且つ多くの被検パタ−ンを識
別分類することができる光学的パタ−ン認識分類方法を
提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記の技術的
な課題の解決のために、成されたもので、光学的パタ−
ン認識分類方法において、識別分類したいクラスに属す
る被検パタ−ンと複数の参照パタ−ンとの相関出力を複
数回、取り、得られた各相関度の集合の代表値とバラツ
キを示すパラメ−タを基準にして、認識分類したいクラ
ス毎に、前記の複数の参照パタ−ンに対応したメンバ−
シップ関数を各々作成した後、該被検パタ−ンと前記複
数の参照パタ−ンとの各相関出力と、前記の認識分類し
たいクラス毎に割り当てられている各々のメンバ−シッ
プ関数とのメンバ−シップ値を各々取り、得られたメン
バ−シップ値の最も小さいメンバ−シップ値を、又は、
該メンバ−シップ値の平均値を、前記の被検パタ−ンの
前記認識分類したいクラスに属する程度とすることを特
徴とする前記光学的パタ−ン認識分類方法を提供する。

【０００７】そして、その複数の参照パタ−ンとの各相
関出力は、該被検パタ−ンと該複数の各参照パタ−ンと
の自己相関出力或いは相互相関出力のピ−ク値をとる
と、好適である。また、複数の参照パタ−ンとの各相関
出力は、該被検パタ−ンと該複数の各参照パタ−ンとの
自己相関出力或いは相互相関出力の広がりに応じた受光
範囲の全光量或いは平均光量とすると、好適である。ま
た、その複数の参照パタ−ンとの各相関出力は、該被検
パタ−ンと該複数の各参照パタ−ンとの自己相関出力或
いは相互相関出力のピ−ク値をとり、それらの相関出力
の広がりに応じた受光範囲の全光量或いは平均光量とす
ると、好適である。

【０００８】複数の参照パタ−ンとの各相関出力は、マ
ッチドフィルタを用いて得られたものが好適である。ま
た、複数の参照パタ−ンとの各相関出力は、該被検パタ
−ンと各参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を個別に行
なうことにより得られた各々の強度パタ−ンを、再び、
光学的に個別にフ−リエ変換するか、或いは、該被検パ
タ−ンと各参照パタ−ンとの各合同フ−リエ変換を一括
して行なうことにより、得られた各々のの強度パタ−ン
を、再び、光学的に一括してフ−リエ変換することによ
り得られたものが好適である。そして、複数の参照パタ
−ンとの各相関出力は、光透過率分布或いは光反射率分
布で表わされた被検パタ−ンと、各参照パタ−ンを重
ね、それをインコヒ−レント光で照射し、反射或いは透
過してきた光量とすることが好適である。

【０００９】

【作用】前記のような光学的パタ−ン認識分類方法によ
れば、いくつかの認識分類したいクラスに属するパタ−
ンと、参照パタ−ンとの相関度をとることにより、各参
照パタ−ンに含まれる特徴を共有した分の相関度が、認
識分類したいパタ−ン毎に、参照パタ−ンの数だけ得ら
れ、この相関度のセットは、空間光変調器の時間的不安
定さやスペックノイズによる相関度の揺らぎ量を考慮に
入れたメンバ−シップ関数として表現される。

【００１０】次に、被検パタ−ンを識別分類するときに
は、各参照パタ−ンとの相関度に基づき、前記メンバ−
シップ関数と照合することにより、認識分類したいクラ
スとの一致度の程度をメンバ−シップ値の最小値或いは
平均値により、得ることができるのである。

【００１１】次に、本発明の光学的相関処理方法を具体
的に実施例により説明するが、本発明はそれらによって
限定されるものではない。

【００１２】

【実施例】図１は、本発明の光学的相関処理方法の１例
による光学的相関処理装置の機能を示す模式的構成図で
ある。

【００１３】図１の光学的配置図において、光学的相関
処理装置は、画像出力手段１、光学的フ−リエ変換手段
２、画像出力手段３、光学的フ−リエ変換手段４、光検
出手段５とから本質的に構成される既知の合同フ−リエ
変換光学系であるので、その構成について、簡単に説明
する。

【００１４】画像表示装置１６に描かれた認識分類した
いパタ−ン１つと参照パタ−ン群をレ−ザ１１から出射
されたコヒ−レント光束１２で読み出し、フ−リエ変換
レンズ２１により、スクリ−ン３１上に合同フ−リエ変
換パタ−ンを形成する。この合同フ−リエ変換パタ−ン
を、２次元光電変換素子３２で読み込み、液晶駆動回路
３３により、電気アドレス型の液晶ライトバルブ（以下
ＬＣＬＶと略称する）３５上に描き、光束３７で読み出
し、フ−リエ変換レンズ４１により、再び、フ−リエ変
換し、スクリ−ン４２上の相関強度を２次元光電変換素
子４３により検出する。

【００１５】本発明の方法においては、認識分類したい
パタ−ンと各参照パタ−ンとの相関度を上記光学系によ
り検出した後、コンピュ−タ５１により、認識したいパ
タ−ン一つ一つの各参照パタ−ンとの相関度に基づい
て、以下に述べる方法により、参照パタ−ンに対応した
メンバ−シップ関数を作成し、未知のパタ−ンの認識分
類を、メンバ−シップ関数との比較により、行なうこと
を特徴とする。

【００１６】ここで、前記のメンバ−シップ関数の作成
方法の一例を、次に説明する。例えば、参照パタ−ン群
として、２つの文字パタ−ンＥ、Ｖを選定し、認識分類
したい文字パタ−ンをＨとして、図２のように、２つの
文字パタ−ンを同心円上に等間隔に、認識分類したい文
字パタ−ンを同心円の中心に、画像表示装置１６上に描
いたとする。この場合、二次元光電変換素子４３の出
力、即ち、文字パタ−ンＨと各参照文字パタ−ンとの相
関出力は、パタ−ン表示装置上に描かれた対応する各参
照文字位置に現れ、図３に示すように、光強度として検
出される。

【００１７】ここでは、相関値の大きいもの程、大きい
丸印で表わしている。なぜならば、Ｈを構成する２つの
平行線と横棒が、各参照文字パタ−ンの構成要素の横棒
と縦棒と反応した結果、相関出力強度に図示されたよう
な差が生じるためである。尚、図３において、光軸上に
現れる自己相関はここでは関係がないので省略してあ
る。

【００１８】さて、このようにして得た相関出力強度を
コンピュ−タ５１に送り、メモリ−し、同様に、識別分
類したいパタ−ンを次々に画像表示装置１６上に提示
し、得られた相関強度のピ−ク値を更に、コンピュ−タ
５１に次々にメモリ−して行く。更に、これらの動作を
各識別分類したいパタ−ンについて複数回行なう。これ
は、コヒ−レント光によるスペックノイズや、画像表示
装置１６及びＬＣＬＶ３５の時間的な不安定性や二次元
光電変換素子３２の信号の入力タイミング等の影響によ
り、相関出力強度のピ−ク値が揺らぐので、唯１回の相
関出力値を用いて認識分類を行なうと正確な識別分類を
行なうことができないためである。そこで、複数回のデ
−タから各クラスに属するパタ−ンに対するピ−ク値の
平均値と標準偏差量を計算し、ＥとＶのパタ−ンに対す
る相関出力強度のピ−ク値のメンバ−シップ関数を台形
型とし、例えば、平均値から標準偏差の大きさの３倍を
メンバ−シップ値１とし、標準偏差の大きさの３倍をメ
ンバ−シップ値０として、台形の斜辺に相当する部分を
標準偏差の大きさに等倍から３倍迄とする。

【００１９】図４は、このようにして得た識別分類した
いパタ−ンをＨとした場合のＥとＶに対する相関出力の
ピ−ク値をメンバ−シップ関数として表現したグラフで
ある。このようにして、すべての認識分類したいクラス
に対してメンバ−シップ関数を作成し、コンピュ−タ５
１内に認識分類したいクラスの情報と共に、蓄えてお
く。但し、標準偏差量が複数回の試行において、たまた
ま非常に小さいという場合もあるので、若干の補正を加
えることも必要である。

【００２０】次に、図２において、文字パタ−ンＨの代
わりに未知の文字パタ−ンを提示し、前記のような方法
により、各参照パタ−ンに対する相関出力強度のピ−ク
値を、コンピュ−タ５１に取り込み、前記の各認識分類
したいパタ−ンのメンバ−シップ関数と照合する。例え
ば、認識分類したいパタ−ンＨ、Ｗ、Ｎに対するメンバ
−シップ関数が、各々、図４、図５、図６に示されたも
のであるとする。このとき、未知の文字パタ−ンの相関
出力強度のピ−ク値が、パタ−ンＥに対して、ａ点、パ
タ−ンＶに対してｂ点の出力を得たとする。図７は、こ
のａ点、ｂ点が各認識分類したいパタ−ンに対して、ど
の程度のメンバ−シップ値を有するかを示すグラフであ
る。前記の事例では、１、０の値しか示さなかったが、
台形の斜辺に相当する部分に値を有する場合もあり、一
般的には、メンバ−シップ値は、アナログ値となる。

【００２１】さて、図７に示すメンバ−シップ値から、
ファジ−論理的にＡＮＤ演算を行なえば、各認識分類し
たいパタ−ンのメンバ−シップ値の最小値を取ることに
なり、未知のパタ−ンに対して、パタ−ンＨ、Ｗ、Ｎ
は、各々、１、０、０となる。従って、未知のパタ−ン
は、１００％パタ−ンＨであると言うことができる。一
方、メンバ−シップ値の最小値が０ではないパタ−ン
が、いくつもあった場合には、その最小値の値をもっ
て、あるパタ−ンである度合いを推し量ることができ
る。

【００２２】また、図７のメンバ−シップ値の相加平均
値を判断材料にすることもできる。即ち、この場合に
は、未知のパタ−ンに対して、パタ−ンＨ、Ｗ、Ｈは、
各々、１、０．５、０となるので、各々のパタ−ンの度
合いを推し量ることができる。但し、相加平均を用いる
場合には、ある参照パタ−ンとの相関度が全く合ってい
なくとも答えが出ることがあるので、ファジ−論理的な
ＡＮＤ演算のほうが、誤りは少ないが、ＡＮＤ演算で答
えを得ることが困難である場合の補助演算として意味が
ある。即ち、なんらかの原因で、平均値を取るときの状
態と著しくズレて、１つの参照パタ−ンとだけメンバ−
シップ値が０で、他の参照パタ−ンとは１であるような
場合、ＡＮＤ演算では正しく答えを出すことができなく
なる。この場合、第２候補として、相加平均を使用する
等の使い方ができる。

【００２３】尚、前記の実施例において、メンバ−シッ
プ関数を台形型にしたが、メンバ−シップ関数に凹みが
ない、所謂、凸のファジ−集合となるものであれば、ど
のようなものであっても、構わない。さて、相関出力強
度の取り方は、前記のピ−ク値以外に相関出力の広がり
に応じた受光範囲の全光量或いは、その平均光量を取っ
ても同様なことができる。相関出力は、一般的に、２つ
のパタ−ンをＡ（ｘ、ｙ）、Ｂ（ｘ、ｙ）としたとき、
以下に示される式で表わされる。 Ｉ（ｘ’、ｙ’）＝ Ａ（ｘ、ｙ）Ｂ^*（ｘ’−ｘ、
ｙ’−ｙ）ｄｘｄｙ ここで、^* は、複素共役量を示す。

【００２４】この式から、相関出力は、パタ−ンの大き
さの２倍の広がりを有することが分かる。従って、ピ−
ク値から、この広がりを考慮したエリア内の全光量或い
は、その平均光量を取ることができる。図８には、相関
光量の分布がどのようになるかを模式的に示すが、２つ
のパタ−ンの重なり具合を、紙面の上下方向にずらせて
表現してある。この場合、例えば、パタ−ンＥとパタ−
ンＨの相関光量は、図８のａに示すように、完全に重な
った場合、ピ−ク値となり、図８のｂに示すようにパタ
−ンの大きさだけズレると、パタ−ンＨの１つの縦棒と
パタ−ンＥの縦棒が重なるので、ピ−ク値よりは小さい
が、相関光量を検出することができる。

【００２５】図８のｃは、このようにして作成したパタ
−ンＥとパタ−ンＨの相関光量分布を示したものであ
り、中央の大きい丸がピ−ク光量を示し、上下の小さい
丸が、横棒の反応を示し、横の小さい丸が縦棒の反応を
示している。従って、これらの全光量或いは平均光量中
には、ピ−ク光量には見られない各パタ−ンの特徴が、
より良く反映された情報を得ることができる。

【００２６】図９は、前記の合同フ−リエ変換を用いて
実際に実験したときに得られた相関出力の広がりに応じ
た受光範囲の平均光量を基にして作成した参照パタ−ン
ＥとＶに対する識別分類したいパタ−ン（アルファベッ
ト１５パタ−ン）のメンバ−シップ関数を示す。実線
は、パタ−ンＥに対するメンバ−シップ関数、破線は、
パタ−ンＶに対するメンバ−シップ関数を表わし、横軸
を相関出力の平均光量で表わしたものである。但し、１
つしかメンバ−シップ関数のないものがあるが、これは
も１つのメンバ−シップ関数が横軸のスケ−ル内に納ま
らなかったので、省略したものである。

【００２７】図１０は、実際に前記合同フ−リエ変換を
用いて、実験して得られた結果を示す。未知のパタ−ン
をアルファベットの１５パタ−ンとして、各々、３回提
示したときに得られた前記のファジ−論理的ＡＮＤ演算
結果により導いた各パタ−ンの識別分類の程度を表わし
たものである。左側のアルファベットが入力パタ−ン
で、第１番目、第２番目の括弧内の数値は各々参照パタ
−ンＥ、Ｖに対して測定された相関の平均光量を示す。
また、右側のアルファベットが、図９のメンバ−シップ
値のファジ−論理的ＡＮＤ演算を行なって得た認識文字
であり、数値は、ＡＮＤ演算結果を１００倍したもので
ある。

【００２８】このように紛らわしいものが、幾つかある
が、その程度の最も高いものを選択すれば、すべてのパ
タ−ンをたった２つの参照パタ−ンで識別したことにな
る。これは、一般的な自己相関を用いた従来の相関処理
には、見られないものである。尚、図１０から分かるこ
とは、パタ−ンＴ、Ｌ、Ｉの組と、パタ−ンＫ、Ｍの組
が特に紛らわしいが、これは、各パタ−ンの特徴が類似
しているためであり、このままでも、相関の程度の高い
ものを取ることにより、認識を行なったり、分類を行な
うには使用することができる。然し乍ら、この影響を完
全に取り除き、完全な認識を行なう用途に用いとする場
合でも、非常に簡単な処理で実現することができる。即
ち、紛らわしいパタ−ン間のメンバ−シップ関数は、重
ならないようなパタ−ンを１つ取り入れることにより実
現できる。これは、ファジ−論理的なＡＮＤ演算を行な
うために、１つでも、メンバ−シップ値が０であれば、
違うパタ−ンと認識するからである。

【００２９】また、識別分類したいクラス及びパタ−ン
が、増えた場合でも、簡単に対応することができる。何
故ならば、増えたパタ−ンに対するメンバ−シップ関数
を作成するだけで良いからである。この場合、通常のニ
ュ−ラルネットワ−クのように、追加学習により、ニュ
−ロンをつなぐ全結線の重みをすべて変える等の操作
は、全く不要である。また、ニュ−ラルネットワ−クで
は、識別分類したいクラス及びパタ−ンが増えた場合、
ニュ−ロン数の増大により、学習時間が非常に大きくな
るという問題があるが、本発明のパタ−ン識別分類方法
においては、そのような問題が生じない。

【００３０】また、連想等の用途に使用する場合には、
メンバ−シップ関数の広がり具合を、光学系の揺らぎを
考慮したものよりも、更に大きく、特に、相関強度の低
い側に伸ばすことにより、欠陥パタ−ンから、元のパタ
−ンを連想することができる。また、逆に余計な情報が
付け加わっているパタ−ンから主要なパタ−ンを連想す
る場合には、メンバ−シップ関数の広がり具合を相関強
度の高い側に伸ばすことにより、元のパタ−ンを連想す
ることができる。

【００３１】また、欠陥があるかないかの判定等の用途
に使用することもできる。この場合には、連想の場合と
逆であり、光学系の揺らぎを考慮して作成したメンバ−
シップ関数の広がりを超えた場合、例えば、光学系の揺
らぎによる標準偏差の３倍を超えた場合には、欠陥があ
ると見做す等の使用方法ができる。

【００３２】さて、前記の実施例では、参照パタ−ン２
つで少なくとも、１５パタ−ンの識別を行なうことがで
きていたが、非常に大ざっぱに、本発明の方法の能力を
考えると、例えば、検出される相関出力のダイナミック
レンジが、１：１００で、１つのメンバ−シップ関数の
メンバ−シップ値が、０でない範囲が、１０の広がりを
有しているとすると、Ｎ個の参照パタ−ンについて、１
０^Nの直交する領域を作っていることになる。この中
に、識別分類したいパタ−ンを入れれば良いので、非常
に少ない参照パタ−ンで、非常に多くの異なったパタ−
ンを識別粒界することができる。更に、ファジ−的ＡＮ
Ｄ演算を使用しているので、曖昧性を許容する判断をさ
せると、完全に直交した領域に、メンバ−シップ関数を
割り当てる必要はなくなり、識別できるパタ−ン数は、
更に膨大に膨らますことができる。

【００３３】また、相関出力のピ−ク値と相関パタ−ン
の広がりに応じた受光領域の平均光量の両方をメンバ−
シップ関数として用いれば、一つの参照パタ−ンにつ
き、２つの性質の異なる情報を取ることができる。従っ
て、更に、参照パタ−ン数を削減することができるし、
多くの情報からより確実な認識分類をすることができ
る。

【００３４】本実施例においては、相関出力を得るため
の光学系として、合同フ−リエ変換器を用いたが、この
場合には、参照パタ−ンの追加や書き替えが簡単である
という長所がある。更に、識別分類能力を高めるには、
合同フ−リエ変換相関器でない方が良い。この理由は、
参照パタ−ン群と被検パタ−ンを同時にフ−リエ変換す
ると、図１のスクリ−ン３１上の多重干渉縞パタ−ンの
コントラスト比が、参照パタ−ン数の増大と共に低下す
るために、得られる相関出力が低下することにより、メ
ンバ−シップ関数の割当てられるダイナミックレンジが
低くなり、実質上のパタ−ン識別能力を低下させること
になるからである。そこで、前記の相関出力の低下を避
ける相関処理方式の方が、より効率的である。このよう
な相関処理方式を用いた実施例を、次に、説明する。

【００３５】

【実施例２】図１１は、既知のマッチドフィルタを再生
する光学系である。マッチドフィルタ６１は、予め複数
の参照パタ−ンを光学的にフ−リエ変換したパタ−ン
を、各参照パタ−ン毎に、平面波の照射方向を変えなが
ら多重記録したものを用いる。図１１に示すように、レ
−ザ１１より出射された光束１２は、ビ−ムエキスパン
ダ１３により適当な光束径に広げられ、画像表示装置に
描かれた識別分類したいパタ−ンを照射する。次に、パ
タ−ンの複素振幅分布を有する光束は、フ−リエ変換レ
ンズ２１によりフ−リエ変換され、マッチドフィルタ上
に描かれた多重干渉縞パタ−ンを照射する。このとき、
識別分類したいパタ−ンと同じ空間周波数スペクトラム
を有する参照パタ−ンから、その参照パタ−ンを作成し
たときに用いた平面波の方向に回折光が出射される。

【００３６】この回折光を集光レンズ２２によりスクリ
−ン３１上に集光すれば、一方の回折光は、参照パタ−
ンと識別分類したいパタ−ンとの相互相関パタ−ンにな
り、他方は、コンボリュ−ションとなる。そこで、各参
照パタ−ンによる相互相関出力が現れる位置は、予め分
かっているので、その位置の相関出力強度のピ−ク値或
いは全光量を測定することができる。以下、他の識別分
類したいパタ−ンについて、同様に相関出力強度を測定
し、メンバ−シップ関数を作成する過程は、実施例１と
同様であるので、説明を省略する。

【００３７】この場合、マッチドフィルタには、各参照
パタ−ン同志のフ−リエ成分が重畳されていないので、
相関出力のコントラスト比が、参照パタ−ンを増加させ
ることにより、低下する程度が少なくなる。従って、メ
ンバ−シップ関数の割当てられるダイナミックレンジが
低下することが少ないので、極めて多くのパタ−ンを少
数の参照パタ−ンで識別することができる。

【００３８】また、他の種類の合同フ−リエ変換装置に
よっても、同様な効果を発揮することができる。例え
ば、合同フ−リエ変換の各参照パタ−ンと認識分類した
いパタ−ンとの合同フ−リエ変換をレンズアレイを用い
て、個別に同時並列的に行なうものである。これは、各
参照パタ−ン同志のフ−リエ変換成分が重なり、参照パ
タ−ンと認識分類したいパタ−ンとの相互相関強度のコ
ントラスト比を低下させるという問題がなくなる。更
に、マッチドフィルタと異なり、参照パタ−ンの増加や
書き替えが可能になるので、より柔軟な処理を行なうこ
とができる。例えば、認識において、予めセットした参
照パタ−ンでは、完全に分離が行なえない等のときに、
参照パタ−ンの一部を書き替えたい等の要求に答えるこ
とができるものである。

【００３９】実施例１、２ともに、コヒ−レント光学径
を基にしているために、入力パタ−ンの並進ズレに強い
という特徴を有する。これは、相関出力位置が入力パタ
−ンの並進ズレに対して、対応して動くからである。

【００４０】次に、簡単で、集積化が比較的簡単な光学
系の一例を挙げる。

【実施例３】図１２に示す例は、既知のインコヒ−レン
ト系の相関光学系である。光学系としては、光学系とし
ては、画像表示装置１６と参照パタ−ンマスク６２を近
接して並べ、画像表示装置１６上に描かれたパタ−ンと
参照パタ−ンとの積の出力を、集光レンズアレイ７１を
用いてスクリ−ン３１上に集光し、２次元光電変換素子
４３で集光された各参照パタ−ンからの出力を検出する
ものである。画像表示装置１６上には、参照パタ−ンマ
スク６２に対応した画素に対して、識別分類したいパタ
−ンをアレイ状に並べて表示することになる。

【００４１】この場合、各参照パタ−ンと識別分類した
いパタ−ンとの相互相関ピ−クが、検出されることにな
る。以下の動作は、画像表示装置上に、他の識別分類し
たいパタ−ンを次々に表示し、これらの出力値を基に、
各識別分類したいパタ−ンに対して、各参照パタ−ンの
数だけのメンバ−シップ関数を作成することにより、実
施例１、２と同様なことができる。但し、入力パタ−ン
の並進ズレに対する許容度は全くなくなってしまうが、
非常に簡単な構成で、しかも、集積化し易いという特性
がある。

【００４２】尚、上記の実施例で使用する光学的相関処
理系は、どのようなものでもよい。また、合同フ−リエ
変換相関光学系においても、様々な光学系が提案されて
いるが、図１のスクリ−ン３１、二次元光電変換素子３
２、パタ−ン処理装置３３、電気アドレス型液晶ライト
バルブ３５の代わりに、光アドレス型の液晶ライトバル
ブを用いたものでも同様なことができる。

【００４３】尚、本発明において、空間光変調器の働き
をしている部分については、仕様上の差異があるが、原
理的には、すべて同様の電気アドレス型のもの及び光ア
ドレス型のものが、使用可能である。また、アナログ的
なものやデジタル的なものも使用可能である。アナログ
的なデバイスとしては、以下に述べる大半のデバイス
が、属するが、デジタル的なものとしては、強誘電性材
料を用いたものが相当する。電気アドレス型の例として
は、上記の液晶ライトバルブの他に、ＰＬＺＴやＫＤ
Ｐ、ＢＳＯ等の電気光学効果を付加したものが良く使用
されている。

【００４４】光アドレス型の例でも、電気アドレス型と
同様の材料に、光導電層を組み合わせたものが、一般的
である。但し、ＢＳＯやＢａＴｉＯ₃ 等の光起電力効果
を有する結晶では、入力光強度に応じた自発分極により
光誘起屈折率変化を起こすから、光導電層を付加する必
要はない。尚、これらの空間光変調器は、透過型として
も、反射型としても構成することができる。

【００４５】但し、光アドレス型で読み出し光が、書き
込み光の情報を完全に打ち消してしまうような場合に
は、読み出し光と書き込み光の波長域を分離して、読み
出し光が、書き込み情報に影響を与えないようにするこ
と等の工夫が必要である。また、電気アドレス型を使用
する場合は、その入力情報を得るための二次元光電変換
素子及びそのための駆動回路が必要になるが、その信号
を加工し易いという利点がある。

【００４６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の光学的パ
タ−ン認識分類方法により、前記のような効果が得られ
た。それらをまとめると、次のような顕著な技術的効果
となる。即ち、第１に、参照パタ−ンを少数提示するこ
とで、非常に多くのパタ−ンの認識や分類ができる光学
的パタ−ン認識方法を提供することができた。

【００４７】第２に、空間光変調器の時間的な揺らぎや
スペックルノイズ等の時系列的な揺らぎを統計的諸量を
基にして作成した相関度のメンバ−シップ関数に含ませ
ることにより、アナログ処理における判断の不確実性を
除去できる光学的パタ−ン認識分類方法を提供すること
ができた。

【００４８】第３に、認識分類したいパタ−ンが有する
各参照パタ−ンの相関度のメンバ−シップ関数のファジ
−論理的ＡＮＤ演算を行なうことにより、極めて正確な
認識や分類の行なえる光学的パタ−ン認識分類方法を提
供することができた。第４に、新たに、認識分類したい
パタ−ンを追加した場合にも、このパタ−ンに対する各
参照パタ−ンの相関度のメンバ−シップ関数を作成する
ことで簡単に実行することができる光学的パタ−ン認識
分類方法を提供することができた。

【００４９】第５に、認識結果が紛らわしい場合でも、
少数の参照パタ−ンを付け加え、新たにこのパタ−ンに
対してメンバ−シップ関数を作成することで、簡単に且
つ完全に認識させることができる光学的パタ−ン認識分
類方法を提供することができた。第６に、認識、分類、
連想、等の用途に応じて、メンバ−シップ関数の広がり
具合を光学系の揺らぎによる分とは別に調整することに
より、フレキシブルな処理ができる光学的パタ−ン認識
方法を提供することができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、光学的相関処理装置として用いる一例として合同フ
−リエ変換光学系を示した模式構成図である。

【図２】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、光学的相関処理装置として合同フ−リエ変換光学系
を用いた場合の一つの認識分類したいパタ−ンと参照パ
タ−ン群とを表示した様子を示す図である。

【図３】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、光学的相関処理装置として合同フ−リエ変換光学系
を用いた場合の相関出力の状態を表わした図である。

【図４】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、１つの認識分類したいパタ−ンに対する各参照パタ
−ンの相関度を基にして作成されたメンバ−シップ関数
を表わした図である。

【図５】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、別の認識分類したいパタ−ンに対する各参照パタ−
ンの相関度を基にして作成されたメンバ−シップ関数を
表した図である。

【図６】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、更に、別の認識分類したいパタ−ンに対する各参照
パタ−ンの相関度を基にして作成されたメンバ−シップ
関数を表した図である。

【図７】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、未知のパタ−ンに対して測定された相関度が認識分
類されるべきパタ−ンに対して有したメンバ−シップ値
を表した図である。

【図８】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法において
使用された相互相関パタ−ンを模式的に表した図であ
る。

【図９】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、実験的に得られた２つの参照パタ−ンに対する認識
分類させたい１５パタ−ンのメンバ−シップ値を表した
図である。

【図１０】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、実験的に得られたファジ−的ＡＮＤ演算を用いた未
知のパタ−ンに対する認識結果と認識結果の確度を表し
た図である。

【図１１】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、光学的相関処理装置として用いる別の一例としての
マッチドフィルタ−を用いた光学系の模式構成図であ
る。

【図１２】本発明の光学的パタ−ン認識分類方法におい
て、光学的相関処理装置として用いる更に他の一例とし
ての光学系の模式構成図である。

【符号の説明】

１、３ パタ−ン出力手段 ２、４ 光学的フ−リエ変換手段 ５ 光検出手段 １１ レ−ザ １２、３７ 光束 １３ ビ−ムエキスパンダ ４、２２、３９ ビ−ムスプリッタ− ３５ 液晶ライトバルブ １６ パタ−ン表示装置 ２１、４１ フ−リエ変換レンズ ３１、４２ スクリ−ン ３２、４３ 二次元光電変換素子 ３３、５１ パタ−ン処理装置 ３４、３８ ミラ− ３６ 受光素子

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−293829（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−293828（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−295233（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 G06F 9/44 554 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 光学的パタ−ン認識分類方法において、
   識別分類したいクラスに属する被検パタ−ンと複数の参
   照パタ−ンとの相関出力を複数回、取り、得られた各相
   関度の集合の代表値とバラツキを示すパラメ−タを基準
   にして、認識分類したいクラス毎に、前記の複数の参照
   パタ−ンに対応したメンバ−シップ関数を各々作成した
   後、該被検パタ−ンと前記複数の参照パタ−ンとの各相
   関出力と、前記の認識分類したいクラス毎に割り当てら
   れている各々のメンバ−シップ関数とのメンバ−シップ
   値を各々取り、得られたメンバ−シップ値の最も小さい
   メンバ−シップ値を、又は、該メンバ−シップ値の平均
   値を、前記の被検パタ−ンの前記認識分類したいクラス
   に属する程度とすることを特徴とする前記光学的パタ−
   ン認識分類方法。
2. 【請求項２】前記複数の参照パタ−ンとの各相関出力
   は、該被検パタ−ンと該複数の各参照パタ−ンとの自己
   相関出力或いは相互相関出力のピ−ク値をとることを特
   徴とする請求項１に記載の光学的パタ−ン認識分類方
   法。
3. 【請求項３】前記複数の参照パタ−ンとの各相関出力
   は、該被検パタ−ンと該複数の各参照パタ−ンとの自己
   相関出力或いは相互相関出力の広がりに応じた受光範囲
   の全光量或いは平均光量とすることを特徴とする請求項
   １に記載の光学的パタ−ン認識分類方法。
4. 【請求項４】前記複数の参照パタ−ンとの各相関出力
   は、該被検パタ−ンと該複数の各参照パタ−ンとの自己
   相関出力或いは相互相関出力のピ−ク値と、それらの相
   関出力の広がりに応じた受光範囲の全光量或いは平均光
   量とすることを特徴とする請求項１に記載の光学的パタ
   −ン認識分類方法。
5. 【請求項５】前記複数の参照パタ−ンとの各相関出力
   は、マッチドフィルタを用いて得られたものであること
   を特徴とする請求項１に記載の光学的パタ−ン認識分類
   方法
6. 【請求項６】前記複数の参照パタ−ンとの各相関出力
   は、該被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの合同フ−リエ
   変換を個別に行なうことにより得られた各々の強度パタ
   −ンを、再び、光学的に個別にフ−リエ変換するか、或
   いは、該被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの各合同フ−
   リエ変換を一括して行なうことにより、得られた各々の
   の強度パタ−ンを、再び、光学的に一括してフ−リエ変
   換することにより得られたものであることを特徴とする
   請求項１〜４のいずれかに記載の光学的パタ−ン認識分
   類方法。
7. 【請求項７】前記複数の参照パタ−ンとの各相関出力
   は、光透過率分布或いは光反射率分布で表わされた被検
   パタ−ンと、各参照パタ−ンを重ね、それをインコヒ−
   レント光で照射し、反射或いは透過してきた光量とする
   ことを特徴とする請求項１に記載の光学的パタ−ン認識
   分類方法。