JP3295104B2 - Optical correlation output detection method - Google Patents
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、光学的な情報処理の分
野特に画像その他のパタ−ン認識分類に用いられる光学
的相関出力の検出方法に関する。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
情報処理の光学的相関出力の検出方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to the field of optical information processing, and more particularly to a method of detecting an optical correlation output used for image and other pattern recognition classification. That is, recognition associative processing,
The present invention relates to a classification process, and particularly to a method for detecting an optical correlation output of information processing in the optical measurement field and the image processing field.
【０００２】[0002]
【従来の技術】ジョイントトランスフォ−ム法やマッチ
ドフィルタリング法を用いた光学的相関系により得られ
たパタ−ン間の相関出力光強度に基づいてパタ−ンの認
識分類を行なう光学的パタ−ン認識装置において、被検
パタ−ンと参照パタ−ンとが、同じ場合の相関出力、つ
まり、自己相関出力のピ−ク光量の得られる位置（以
下、相関中心位置とする）は、決まっており、ジョイン
トトランスフォ−ム法を用いた光学的相関系では被検パ
タ−ンと参照パタ−ンの表示された相対的な距離に対応
し、光軸上から離れて自己相関出力のピ−クが現れる。
また、マッチドフィルタリング法を用いた光学的相関系
ではマッチドフィルタ−を作成するのに、参照光の照射
方向を変化させて写真乾板等を露光するが、自己相関出
力のピ−クは、その際に用いられた参照光の照射方向に
現れる。2. Description of the Related Art An optical pattern for recognizing and classifying patterns based on the correlation output light intensity between patterns obtained by an optical correlation system using a joint transform method or a matched filtering method. In the pattern recognition device, the correlation output when the pattern to be measured and the reference pattern are the same, that is, the position where the peak light quantity of the autocorrelation output is obtained (hereinafter referred to as the correlation center position) is determined. Therefore, in an optical correlation system using the joint transform method, the autocorrelation output peaks away from the optical axis corresponding to the displayed relative distance between the test pattern and the reference pattern. -Appears.
In an optical correlation system using a matched filtering method, a photographic dry plate or the like is exposed by changing the irradiation direction of reference light to create a matched filter. Appear in the irradiation direction of the reference light used in the above.
【０００３】従来、パタ−ン認識分類方法としては、自
己相関型のパタ−ン認識分類方法があった。これは、認
識分類したいパタ−ン数と同数の参照パタ−ンを用意
し、ある被検パタ−ンが提示された時に、被検パタ−ン
と各参照パタ−ンとの自己相関出力のピ−ク値が最も大
きいものを該被検パタ−ンと認識するものである。然し
乍ら、認識分類したいパタ−ン数の増加に伴う参照パタ
−ン数の増加により、参照パタ−ンを記憶するためのメ
モリ−素子での負担が大きくなり、効率の良いパタ−ン
の認識が行なえていなかった。Conventionally, as a pattern recognition / classification method, there has been an autocorrelation type pattern recognition / classification method. This is because the same number of reference patterns as the number of patterns to be recognized and classified are prepared, and when a certain test pattern is presented, the autocorrelation output between the test pattern and each reference pattern is prepared. The pattern having the largest peak value is recognized as the test pattern. However, as the number of reference patterns increases with the number of patterns to be recognized and classified, the load on the memory element for storing the reference patterns increases, and efficient pattern recognition can be achieved. I couldn't do it.
【０００４】また、参照パタ−ン数が多くなると、ジョ
イントトランスフォ−ム法を用いた光学的相関系におい
ては、参照パタ−ンと被検パタ−ンを同時にフ−リエ変
換する時の第１のフ−リエ変換面で各パタ−ンのフ−リ
エ変換像同時の干渉縞が重畳し、干渉縞の劣化が起こ
り、各参照パタ−ン毎の相関出力光強度の間の差が縮ま
り、認識率の低下を招いていた。またマッチドフィルタ
リング法を用いた光学的相関系においてもパタ−ンと参
照光との干渉縞を記録する際に前記ジョイントトランス
フォ−ム法を用いた場合と同様の影響があり、認識率の
低下を招いていた。When the number of reference patterns increases, in an optical correlation system using the joint transform method, the number of reference patterns and the pattern to be measured when Fourier transform is performed at the same time. The interference fringes of the respective Fourier-transformed images at the same time are superimposed on the Fourier-transformed surface 1 and the interference fringes are degraded, and the difference between the correlation output light intensities of the respective reference patterns is reduced. , The recognition rate was lowered. Also, in an optical correlation system using a matched filtering method, when recording interference fringes between a pattern and a reference beam, the same effect as in the case of using the joint transform method is obtained, and the recognition rate is reduced. Was invited.
【０００５】そこで、出願人は、相互相関型のパターン
認識分類方法を提案してきた。これは、特許第２９３７
５３６号及び特許第２９６８０８３号の明細書でも説明
しているように、被検パターンの各参照パターンに対す
る相互相関出力に基づいて、特徴空間を作成し、パター
ンを認識分類するもので、少数の参照パターンで多くの
被検パターンを認識することが可能である。Accordingly, the applicant has proposed a cross-correlation type pattern recognition and classification method. This is disclosed in Patent 2937
As described in the specification of Japanese Patent No. 536 and Japanese Patent No. 2968083, a feature space is created based on the cross-correlation output of each test pattern with respect to each reference pattern, and the pattern is recognized and classified. Many test patterns can be recognized by the pattern.
【０００６】ここで、相互相関型のパタ−ン認識分類方
法において、相関出力光強度の検出方法は、前記の相関
中心位置を中心としてある有限な広がりを持った受光範
囲内の相関出力光強度の平均値又はピ−ク値をＣＣＤ等
の２次元光電変換素子により検出しており、１つの相関
出力に対して１出力を得ていた。Here, in the cross-correlation type pattern recognition and classification method, the method of detecting the correlation output light intensity is based on the correlation output light intensity within a light receiving range having a finite spread centered on the correlation center position. The average value or peak value is detected by a two-dimensional photoelectric conversion element such as a CCD, and one output is obtained for one correlation output.
【０００７】図２の（ａ）（ｂ）は、相関出力光強度を
検出する際の従来の受光範囲の取り方を示す説明図であ
る。ここで、図２（ａ）の相関光出力は、アルファベッ
トのＬとＩの間の相互相関光出力を各々簡易に表したも
ので、黒く塗りつぶわれた範囲は、相関出力光強度の強
い部分、斜線の範囲は、相関出力光強度の弱い部分を表
している。また、外側の点線は、相関出力パタ−ンの広
がる範囲全域を受光する範囲、そして、内側の点線は、
相関光出力の一部分を受光する範囲を各々示している。FIGS. 2A and 2B are explanatory diagrams showing a conventional method of setting a light receiving range when detecting a correlation output light intensity. Here, the correlated light output in FIG. 2A is a simple representation of the cross-correlation light output between L and I in the alphabet, and the blacked out area indicates the portion where the correlation output light intensity is strong. , The hatched area represents a portion where the intensity of the correlation output light is weak. Also, the outer dotted line is a range that receives the entire range of the spread of the correlation output pattern, and the inner dotted line is
The ranges in which a part of the correlated light output is received are shown.
【０００８】ここで、一般的に相関出力は、２つのパタ
−ンを、Ａ(ｘ,ｙ)、Ｂ(ｘ,ｙ)とした時、次式で表され
る。 Ｉ(ｘ,ｙ) ＝∬Ａ(ｘ,ｙ)Ｂ*(ｘ’−Ｘ,ｙ’−Ｙ)ｄｘｄｙ・・・（１） により相関出力パタ−ンの広がる範囲は、被検パタ−ン
のタテ、ヨコの大きさをＨ、Ｗ、参照パタ−ンのタテ、
ヨコの大きさをｈ、ｗとすると相関中心位置を中心とし
て、タテ方向に、 （Ｈ＋ｈ）／２、 ヨコ方向に、 （Ｗ＋ｗ）／２ の広がりを有することとなる。尚、受光範囲の取り方
は、図２においては、２種類しか示していないが、これ
らに限定されるものではない。Here, the correlation output is generally represented by the following equation, where two patterns are A (x, y) and B (x, y). I (x, y) = ∬A (x, y) B * (x′−X, y′−Y) dxdy (1) The spread range of the correlation output pattern is determined by the pattern to be detected. The vertical and horizontal dimensions are H and W, the reference pattern vertical,
Assuming that the size of the horizontal is h and w, the horizontal width is (H + h) / 2 in the vertical direction and the width is (W + w) / 2 in the horizontal direction. Although only two types of light receiving ranges are shown in FIG. 2, it is not limited to these.
【０００９】然し乍ら、前記のような相関出力光強度の
検出方法では、相関出力の受光範囲を相関出力の有する
広さよりも十分大きく取ることにより、シフトインバリ
アントな相関出力光強度の検出を行なうことができる。
そのため、相関出力の位置的なズレに対して柔軟性のあ
るパタ−ンの認識を行なうことはできる。然し乍ら、そ
の反面、図２（ａ）（ｂ）に示すＴとＩ又はＬとＩとの
相互相関出力のようにパタ−ンの特徴を反映した相互相
関出力が得られた場合（即ち、図２（ａ）（ｂ）で相関
出力の強い部分が異なっているのは、被検パタ−ンＴと
Ｌを構成する縦線の位置が異なっているためである。即
ち、パタ−ンの特徴を反映した相互相関出力である）で
も受光領域内の光量を平均値やピ−ク光量として一括し
て受光してしまうために、図２の外側の点線で示される
領域内の光量を平均値で検出した場合、被検パタ−ン
Ｔ、Ｌは視覚的には全く違うものであるにもかかわら
ず、図２（ａ）（ｂ）では同じ出力が得られてしまうと
いったように、せっかく得られたパタ−ンの特徴を反映
した情報を失ってしまっていた。However, in the method for detecting the correlation output light intensity as described above, the shift invariant correlation output light intensity is detected by setting the light receiving range of the correlation output to be sufficiently larger than the width of the correlation output. Can be.
Therefore, a flexible pattern can be recognized with respect to the positional deviation of the correlation output. However, on the other hand, when a cross-correlation output reflecting the characteristic of the pattern is obtained, such as the cross-correlation output of T and I or L and I shown in FIGS. 2 (a) and 2 (b), the part having a strong correlation output is different because the positions of the vertical lines constituting the patterns T and L to be inspected are different, that is, the characteristics of the pattern. 2), the light amount in the light receiving area is collectively received as an average value or a peak light amount. Therefore, the light amount in the area shown by the dotted line outside in FIG. 2 is averaged. 2A and 2B, the detected patterns T and L are completely different from each other visually, but the same output is obtained in FIGS. 2A and 2B. The information reflecting the characteristics of the pattern was lost.
【００１０】以上の理由から認識能力が高いパタ−ンの
認識を行ない難いものであった。また、ジョイントトラ
ンスフォ−ム法を用いた光学的相関系において、被検パ
タ−ンと各参照パタ−ンが液晶ライトバルブ（以下、Ｌ
ＣＬＶと略称する）上に表示される場合や、マッチドフ
ィルタリング法を用いた光学的相関系において、被検パ
タ−ンがＬＣＬＶ上に表示される場合は、ＬＣＬＶのコ
ントラスト不足により、受光した相互相関出力光強度の
差を大きくとることができず、特徴空間内での被検パタ
−ンの属するエリアは狭くなり、その結果、認識可能な
パタ−ン数やパタ−ンの認識率を低下させていた。For the above reasons, it is difficult to recognize a pattern having a high recognition ability. In an optical correlation system using a joint transform method, a pattern to be detected and each reference pattern are formed by a liquid crystal light valve (hereinafter referred to as L).
When the test pattern is displayed on the LCLV in an optical correlation system using the matched filtering method, the received cross-correlation is caused by the lack of contrast of the LCLV. Since the difference in output light intensity cannot be made large, the area to which the pattern to be examined belongs in the feature space becomes narrow, and as a result, the number of recognizable patterns and the pattern recognition rate decrease. I was
【００１１】更に、前記のようにして得られたアナログ
値である相互相関出力や自己相関出力をコンピュ−タ処
理した後、基本的構成が階層的で層数が３層以上である
ニュ−ラルネットワ−クの入力層の各ユニットに入力す
る場合、検出された相関出力光強度の差があまり大きく
取れないために、各被検パタ−ン毎の各ユニットへの入
力ベクトル間で似通った入力ベクトルが得られてしまっ
ていたため、ニュ−ラルネットワ−クの特徴空間におい
て、互いに似通った入力ベクトルを有する各被検パタ−
ンの属するエリアが非常に狭くなり、ニュ−ラルネット
ワ−クを用いたパタ−ン認識に関して高い性能を得難い
ものであった。Further, after the cross-correlation output and the auto-correlation output, which are analog values obtained as described above, are processed by a computer, the neural network whose basic configuration is hierarchical and the number of layers is three or more is obtained. When input to each unit of the input layer of the input signal, since the difference between the detected correlation output light intensities cannot be so large, the input vectors similar to the input vectors to each unit for each pattern to be detected. Has been obtained, each of the test patterns having input vectors similar to each other in the feature space of the neural network.
The area to which the pattern belongs becomes very narrow, and it is difficult to obtain high performance in pattern recognition using a neural network.
【００１２】また、識別分類したいクラスに属するパタ
−ンと複数の参照パタ−ンとの分割された受光領域毎の
相関出力を複数回取り、得られた複数の相関度の集合の
代表値とバラツキを表す諸量を基準にして作成された認
識分類したいクラス毎の前記複数参照パタ−ンに対応し
たメンバ−シップ関数と、被検パタ−ンと前記複数参照
パタ−ン間の相関出力とのメンバ−シップ値を取り、そ
のメンバ−シップ値の最も小さいメンバ−シップ値、又
は該メンバ−シップ値の平均値を、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
するファジ−的なＡＮＤ演算を用いたパタ−ン認識方法
においても、前記と同様な理由から、各参照パタ−ンに
おける該クラスに属するパタ−ン毎のメンバ−シップ関
数同志の重なりの度合いが大きくなり、前記のパタ−ン
認識に関して高い性能を得難いものであった。Further, a correlation output for each of the divided light receiving areas of a pattern belonging to a class to be identified and classified and a plurality of reference patterns is obtained a plurality of times, and a representative value of a set of a plurality of obtained correlation degrees is obtained. Membership functions corresponding to the plurality of reference patterns for each class to be recognized and classified, which are created on the basis of various quantities representing variations, and correlation outputs between the pattern to be inspected and the plurality of reference patterns. , And the member value having the smallest membership value or the average value of the membership values is set to a degree belonging to the class to be recognized and classified of the test pattern. In the pattern recognition method using the fuzzy AND operation, which is a characteristic feature, for the same reason as described above, the overlap of the membership functions of the patterns belonging to the class in each reference pattern. Fit increases, said pattern - were those difficult to obtain high performance in terms of emissions recognition.
【００１３】[0013]
【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、パタ−ンの特徴を
反映した情報をパタ−ン認識のための１つのパラメ−タ
と見做すことにより、得られる相関出力光強度の差を大
きく取ることができる相関出力光強度の検出方法を提供
することを目的とする。また、本発明は、参照パタ−ン
毎の分割された領域毎に得られた相関出力光強度の総和
を取ることによりシフトインバリアントな光学系に組む
ことができる相関出力光強度の検出方法を提供すること
を目的とする。更に、本発明は、得られた相関出力光強
度をニュ−ラルネットワ−クやファジ−的ＡＮＤ演算を
用いたパタ−ン認識手段に入力すると、特徴空間内での
被検パタ−ンの属するエリアを広く取ることができる相
関出力光強度の検出方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、認識能力が高く、少数の参照パタ−ン
で多くのパタ−ンを認識することができる相関出力光強
度の検出方法を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and information reflecting the characteristics of a pattern is provided as one parameter for pattern recognition. An object of the present invention is to provide a method for detecting a correlation output light intensity that can take a large difference between the obtained correlation output light intensities. Further, the present invention provides a method for detecting a correlation output light intensity which can be assembled into a shift-invariant optical system by taking the total sum of the correlation output light intensity obtained for each divided area of each reference pattern. The purpose is to provide. Further, according to the present invention, when the obtained correlation output light intensity is inputted to a pattern recognition means using a neural network or a fuzzy AND operation, the area to which the pattern to be examined belongs in the feature space is obtained. It is an object of the present invention to provide a method for detecting the intensity of the correlation output light, which can take a wide range.
It is another object of the present invention to provide a method for detecting the intensity of correlation output light, which has a high recognition ability and can recognize many patterns with a small number of reference patterns.
【００１４】[0014]
【課題を解決するための手段】従って、本発明は、前記
のような、上記の技術的課題の解決のために成されたも
ので、光学的相関出力の検出方法において、光学的に認
識分類したい被検パターンと複数の各参照パターンとの
相関演算を行い、得られた各参照パターン毎の各々に、
相関出力に対して、少なくとも各参照パターンを１つず
つ被検パターンとして表示した時に得られる該参照パタ
ーンに対する自己相関出力のピークの現れる位置を中心
として放射状に分割されている複数の領域を有する、複
数の領域に分割された受光領域を有する受光素子によ
り、該相関出力の有する前記複数の領域に分割された受
光素子すべての領域若しくはその少なくとも１つの分割
領域の相関出力強度に基づいて、作成された、相関出力
の強度およびその分布を示す信号をパターン認識分類手
段に入力することを特徴とする光学的相関出力の検出方
法を提供する。SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made to solve the above-mentioned technical problem, and a method of detecting an optical correlation output is provided. Perform a correlation operation between the test pattern to be performed and each of the plurality of reference patterns, and for each of the obtained reference patterns,
At least one reference pattern for each correlation output
Reference pattern obtained when displayed as one test pattern
The position where the peak of the autocorrelation output for the
As a light-receiving element having a plurality of regions divided radially as a light-receiving element having a light-receiving region divided into a plurality of regions, all or at least one of the light-receiving elements divided into the plurality of regions having the correlation output A method for detecting an optical correlation output, characterized by inputting a signal indicating the intensity of the correlation output and its distribution based on the correlation output intensity of two divided areas to a pattern recognition / classification means.
【００１５】[0015]
【００１６】また、分割された領域毎に得られた相関出
力光強度に基づいて作成された信号は、各参照パタ−ン
毎の各々された領域内での相関出力光強度のピ−ク値又
は全光量或いは或いは平均値を取ることが好適である。
更に、分割された領域毎に得られた相関出力光強度に基
づいて作成された信号は、各参照パタ−ン毎の各々分割
された領域毎に、相関出力光強度の取り得る範囲をラベ
ル付けされた幾つかの連続した範囲に区切り、前記の分
割された領域毎に得られた相関出力光強度が属する範囲
に付けられたラベルにより符号化されたパタ−ンとする
ことが好適である。そして、前記パタ−ン認識分類手段
は、層数が３層以上の階層型のニュ−ラルネットワ−ク
で、入力層から出力層までの各結合荷重値を教師付き学
習により決定することが好適である。また、前記パタ−
ン認識分類手段は、識別分類したいクラスに属するパタ
−ンと複数の参照パタ−ンとの分割された受光領域毎の
相関出力を複数回取り、得られた複数の相関度の集合の
代表値とバラツキを示す諸量を基準にして、認識分類し
たいクラス毎に前記複数の参照パタ−ンに対応したメン
バ−シップ関数を作成した後、被検パタ−ンと前記複数
の参照パタ−ンとの相関出力と認識分類したいクラス毎
に割当てられている前記メンバ−シップとのメンバ−シ
ップ値を取り、そのメンバ−シップ値の最も小さいメン
バ−シップ値、又は、該メンバ−シップ値の平均値を、
被検パタ−ンの前記認識分類したいクラスに属する程度
とすることが好適である。The signal generated based on the correlation output light intensity obtained for each divided area is a peak value of the correlation output light intensity in each area for each reference pattern. Alternatively, it is preferable to take the total light amount or the average value.
Further, the signal generated based on the correlation output light intensity obtained for each of the divided regions is labeled with a possible range of the correlation output light intensity for each of the divided regions for each reference pattern. It is preferable that the pattern is divided into several continuous ranges and the pattern is encoded by a label attached to a range to which the correlation output light intensity obtained for each of the divided regions belongs. Preferably, the pattern recognition and classification means is a hierarchical neural network having three or more layers, and determines each connection weight value from the input layer to the output layer by supervised learning. is there. In addition, the pattern
A plurality of correlation outputs for each of the divided light receiving regions of the pattern belonging to the class to be identified and classified and the plurality of reference patterns, and a representative value of a set of a plurality of obtained correlation degrees. After creating a membership function corresponding to the plurality of reference patterns for each class to be recognized and classified based on various quantities indicating the variation, the test pattern and the plurality of reference patterns are compared. The membership value of the membership output assigned to each class to be recognized and classified, and the membership value of the smallest membership value or the average value of the membership values To
It is preferable that the test pattern belong to the class to be recognized and classified.
【００１７】[0017]
【作用】本発明の光学的相関出力の検出方法によると、
相関出力光強度の検出で１つの相関出力より１出力を得
る場合に、被検パタ−ンや参照パタ−ンを表示するＬＣ
ＬＶのコントラストが低く、パタ−ン認識をするための
相互相関出力光強度の差が小さい場合でも、各被検パタ
−ンと複数の各参照パタ−ンの間での相互相関出力や自
己相関出力を複数の領域に分割して検出するため被検パ
タ−ンを形成する特徴量の有無に係わる位置的な情報を
取り入れることができる。そしてパタ−ンを認識する際
の特徴空間内において、受光領域の分割数だけ次元数が
生成されるとともに１次元内での受光量の差も大きく取
ることができる。従って、特徴空間内において、１つの
参照パタ−ンでも多数の被検パタ−ンの属するエリアを
確保することが、できるため、小数の参照パタ−ンで多
数の被検パタ−ンを効率良く認識できる。According to the optical correlation output detection method of the present invention,
LC for displaying a test pattern or a reference pattern when one output is obtained from one correlation output in the detection of the correlation output light intensity
Even when the LV contrast is low and the difference in the cross-correlation output light intensity for pattern recognition is small, the cross-correlation output and the auto-correlation between each test pattern and each of the plurality of reference patterns are obtained. Since the output is divided into a plurality of areas and detected, positional information relating to the presence or absence of a feature forming a pattern to be inspected can be taken. In the feature space for recognizing the pattern, the number of dimensions is generated by the number of divisions of the light receiving area, and the difference in the amount of received light in one dimension can be made large. Therefore, in the feature space, an area to which a large number of test patterns belong can be secured even with one reference pattern, so that a large number of test patterns can be efficiently obtained with a small number of reference patterns. Can be recognized.
【００１８】また、１つの相互相関出力や自己相関出力
から１つの出力を得て、コンピュ−タ処理した後に、基
本的光束が階層的で層数が３層以上であるニュ−ラルネ
ットワ−クの入力層の各ユニットに入力する場合、相関
光出力の差があまり大きく取れないために、各被検パタ
−ン毎の入力ベクトル間で通った入力ベクトルが得られ
てしまい、ニュ−ラルネットワ−クの特徴空間におい
て、ニュ−ラルネットワ−クの特徴空間において、互い
に似通った入力ベクトルを有する各被検パタ−ンの属す
るエリアが非常に狭くても、相関出力を分割して受光す
ることにより、特徴空間内の次元数が増加し、また、被
検パタ−ンを形成する特徴量の有無に係わる位置的な情
報が入り、各次元において受光量の差が大きく取れるた
め、特徴空間において、各被検パタ−ンの属するエリア
を容易に確保でき、ニュ−ラルネットワ−クを用いたパ
タ−ン認識に関して認識能力の高いニュ−ラルネットワ
−クを得ることができる。Further, after obtaining one output from one cross-correlation output or autocorrelation output and performing computer processing, the basic light flux is hierarchical and the number of layers of the neural network is three or more. When inputting to each unit of the input layer, since the difference between the correlated light outputs cannot be made so large, input vectors passing between the input vectors for each pattern to be detected are obtained, and the neural network is used. In the feature space of the above, even if the area to which each of the test patterns having similar input vectors belongs is very narrow in the feature space of the neural network, the correlation output is divided and received to obtain the feature. The number of dimensions in the space increases, and positional information relating to the presence / absence of a feature that forms the pattern to be inspected is entered. Each test pattern - the area that belongs down easily secured, New - Rarunettowa - pattern with click - high recognition ability with respect to emissions recognized New - Rarunettowa - can be obtained click.
【００１９】また、前記ファジ−的ＡＮＤ演算を用いた
パタ−ン認識方法において、１つの相関出力より１つの
出力を得てメンバ−シップ関数を作成した時、参照パタ
−ンにおける認識分類したいクラスに属するパタ−ン毎
のメンバ−シップ関数同志の重なりの度合いが大きい場
合でも、前記ニュ−ラルネットワ−クの作用の説明と同
様な理由により、高い認識能力を有するパタ−ン認識を
行なうことができる。In the pattern recognition method using the fuzzy AND operation, when one output is obtained from one correlation output and a membership function is created, a class to be recognized and classified in the reference pattern is obtained. Even if the degree of overlap between the membership functions of the patterns belonging to each other is large, it is possible to perform pattern recognition having a high recognition ability for the same reason as described for the operation of the neural network. it can.
【００２０】次に、本発明の光学的相関出力の検出方法
を具体的に実施例により、説明するが、本発明がそれら
によって、制限されるものではない。Next, the method for detecting an optical correlation output according to the present invention will be specifically described with reference to examples, but the present invention is not limited thereto.
【００２１】[0021]
【実施例１】本発明の光学的相関出力の検出方法を適用
したパタ−ン認識装置は、被検パタ−ンと各参照パタ−
ンとの相関出力光強度を得るための光学的相関系と、得
られた相関出力光強度に基づいて作成された信号を入力
し、パタ−ンの認識分類を行なうパタ−ン認識分類手段
とから構成されている。本実施例では先ず光学的相関系
に着目し、説明する。[Embodiment 1] A pattern recognition apparatus to which the method for detecting an optical correlation output according to the present invention is applied includes a pattern to be inspected and reference patterns.
An optical correlation system for obtaining a correlation output light intensity with the pattern, pattern recognition / classification means for inputting a signal created based on the obtained correlation output light intensity, and performing pattern recognition / classification. It is composed of In the present embodiment, an optical correlation system will be first described and described.
【００２２】図１の模式構成図は、光学的相互相関、光
学的自己相関を得るための光学的相関系の１例を示した
ものである。図１において、光学的相関県は、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
に構成されている合同フ−リエ変換光学系である。FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of an optical correlation system for obtaining optical cross-correlation and optical auto-correlation. In FIG. 1, the optical correlation prefectures are image output means 1, optical Fourier transform means 2, image output means 3,
This is a joint Fourier transform optical system essentially consisting of an optical Fourier transform means 4 and a light detecting means 5.
【００２３】次に、図１の構成について簡単に説明す
る。画像表示装置１６に描かれた認識分類したい画像１
つと参照パタ−ン群をレ−ザ１１から出射したコヒ−レ
ント光束で読み出し、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−ンを作る。前
記の合同フ−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と称する）３
５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
関出力光強度を複数の領域に分割した受光領域を有する
２次元光電変換素子５０により検出し、分割された受光
領域毎に検出された相関出力光強度は、コンピュ−タ５
１内に入力され、記録される。Next, the configuration of FIG. 1 will be briefly described. Image 1 to be recognized and classified on image display device 16
Then, the reference pattern group is read out with a coherent light beam emitted from the laser 11, and a joint Fourier transform pattern is formed on the screen 31 by the Fourier transform lens 21. The above-mentioned joint Fourier conversion pattern is read by a two-dimensional photoelectric conversion element 32, and an electric address type liquid crystal light valve (hereinafter referred to as LCLV) 3 is operated by a liquid crystal driving circuit 33.
5, a two-dimensional photoelectric conversion element having a light receiving area in which the correlation output light intensity on the screen 42 is divided into a plurality of areas by performing a Fourier transform again by the Fourier transform lens 41 and dividing the correlation output light intensity on the screen 42 into a plurality of areas. The correlation output light intensity detected for each divided light receiving area by the computer 50 is calculated by the computer 5
1 is entered and recorded.
【００２４】次に、相関出力光強度の検出方法について
説明する。図３（ａ）（ｂ）は、分割された受光領域
が、相互相関の相関出力光強度を検出する様子を示す。Next, a method for detecting the correlation output light intensity will be described. FIGS. 3A and 3B show how the divided light receiving areas detect the correlation output light intensity of the cross-correlation.
【００２５】図３（ａ）において、点線の中に描かれた
パタ−ンは、被検パタ−ン”Ｔ”、参照パタ−ン”
Ｉ”、との間の相互相関パタ−ン、また、図３（ｂ）に
は、”Ｌ”と”Ｉ”との相互相関パタ−ンを各々簡易的
に示しており、黒く塗りつぶされた部分は、相関出力光
強度の強い部分、斜線部分は、相関出力光強度の弱い部
分を示している。また、２次元光電変換素子５０は、最
も外側の点線で示された部分の内側の相関出力光強度を
検出する。図３では、受光する領域は、相関出力パタ−
ンの有する広さの全体をカバ−しているが、全体をカバ
−する必要はなく、パタ−ン認識することが可能な程度
であれば、受光する領域は、相関出力パタ−ンの一部分
であっても構わない。In FIG. 3A, the pattern drawn in the dotted line is the pattern to be tested "T", the reference pattern ".
The cross-correlation pattern between "I" and "L" and the cross-correlation pattern between "L" and "I" are simply shown in FIG. 3B, and are blacked out. The two-dimensional photoelectric conversion element 50 indicates a portion where the correlation output light intensity is high, a hatched portion indicates a portion where the correlation output light intensity is low, and the two-dimensional photoelectric conversion element 50 indicates a portion where the correlation output light intensity is low. In Fig. 3, the light receiving area is a correlation output pattern.
Although the entire area of the pattern is covered, it is not necessary to cover the entire area. If the pattern can be recognized, the light receiving area is a part of the correlation output pattern. It does not matter.
【００２６】受光する領域内の点線は、受光領域を分割
した各領域の境界線で、Ｄ（１）、Ｄ（２）、Ｄ
（３）、Ｄ（４）、Ｄ（５）そして、Ｄ（１）’、Ｄ
（２）’、Ｄ（３）’、Ｄ（４）’、Ｄ（５）’は領域
名を示している。本実施例では、説明を簡単にするため
に、均等に４分割としているが、分割数又は分割方法は
それに限定されるわけではない。Dotted lines in the light receiving area are boundary lines of each area obtained by dividing the light receiving area, and D (1), D (2), D (1)
(3), D (4), D (5) and D (1) ', D
(2) ′, D (3) ′, D (4) ′, and D (5) ′ indicate area names. In the present embodiment, for the sake of simplicity, four divisions are made equally, but the number of divisions or the division method is not limited to this.
【００２７】但し、分割数が多くなると、得られた相関
出力光強度に対応した値を認識分類手段に入力した際
に、処理する情報量が多いために、認識分類手段におい
ての負担が多くなり、効率的なパタ−ンの認識は出来な
くなるので、適度な分割数の選択が必要である。分割さ
れた各受光領域Ｄ（１）〜Ｄ（４）、Ｄ（１）’〜Ｄ
（４）’は各々その領域内の相関出力光強度を検出す
る。However, when the number of divisions is large, when the value corresponding to the obtained correlation output light intensity is input to the recognition and classification means, the amount of information to be processed is large, so that the load on the recognition and classification means increases. Since the pattern cannot be efficiently recognized, it is necessary to select an appropriate number of divisions. Each of the divided light receiving areas D (1) to D (4), D (1) ′ to D
(4) 'detects the correlation output light intensity in each area.
【００２８】この時、領域内の相関出力光強度の取り方
には、各領域内毎の平均光量及び全光量を検出する方法
と、各領域内毎のピ−ク光量を検出する方法との２種類
があり、平均光量及び全光量を検出した場合は、つまり
１画素当りの光量を検出したこととなり、相関出力の光
強度分布は平均化されてしまい、検出される各被検パタ
−ン毎の相関出力光強度の差は縮まるが、光量の揺らぎ
などによる検出光量の変動は少なくなり、光学系の光量
の揺らぎ等が原因によるパタ−ンの誤認識率は、減少さ
せることができる。At this time, the method of obtaining the correlation output light intensity in the region includes a method of detecting the average light amount and the total light amount in each region and a method of detecting the peak light amount in each region. When the average light amount and the total light amount are detected, that is, the light amount per pixel is detected, the light intensity distribution of the correlation output is averaged, and each detected pattern is detected. Although the difference between the correlation output light intensities for each is reduced, the fluctuation in the detected light amount due to fluctuations in the light amount is reduced, and the pattern recognition error rate due to fluctuations in the light amount of the optical system can be reduced.
【００２９】また、ピ−ク値を検出した場合は、光学系
の光量の揺らぎが影響し易くなるが、相関出力の光強度
分布は平均化されず、検出される各被検パタ−ンに対す
る相関出力光強度の差は、平均光量を検出した場合と比
べて拡大するために、認識能力の低下にはつながらな
い。然し乍ら、本発明の相関出力光強度の検出方法は、
平均値もピ−ク値も被検パタ−ンの特徴を反映した情報
量であり、パタ−ン認識を行なうための有効なパラメ−
タとなる。When the peak value is detected, the fluctuation of the light amount of the optical system is apt to be affected, but the light intensity distribution of the correlation output is not averaged, and each detected pattern is detected. Since the difference between the correlation output light intensities is larger than that in the case where the average light amount is detected, it does not lead to a decrease in recognition ability. However, the method for detecting the intensity of the correlation output light of the present invention is as follows.
Both the average value and the peak value are information amounts reflecting the characteristics of the test pattern, and are effective parameters for performing pattern recognition.
Become
【００３０】ここで、図３（ａ）（ｂ）において、検出
される相関出力光強度について考えてみる。被検パタ−
ン”Ｔ”と参照パタ−ン”Ｉ”との相関出力光強度を平
均値で検出した場合は、 ＤＡ（１）＝ＤＡ（２） ＤＡ（３）＝ＤＡ（４）・・・・・・（２） となる。ここで、ＤＡ（１）〜ＤＡ（４）は、ＤＡ
（１）〜ＤＡ（４）の被検パタ−ン”Ｔ”と参照パタ−
ン”Ｉ”との相関出力光強度の平均値である。Here, the detected correlation output light intensity in FIGS. 3A and 3B will be considered. Test pattern
When the correlation output light intensity between the pattern “T” and the reference pattern “I” is detected as an average value, DA (1) = DA (2) DA (3) = DA (4)...・ (2) Here, DA (1) to DA (4) are DA
The test pattern "T" of (1) to DA (4) and the reference pattern
This is the average value of the correlation output light intensity with the “I”.
【００３１】（２）式は、Ｔを構成する線分の左右の対
称性、即ちＴを構成する線分の位置情報を顕著に表して
いる。次に、図３（ｂ）のように、被検パタ−ンが”
Ｔ”ではなく、”Ｌ”であったとすると、Ｄ’（１）〜
Ｄ’（２）の各受光領域で検出される相関出力光強度の
平均値ＤＡ’（１）、ＤＡ’（２）、ＤＡ’（３）、Ｄ
Ａ’（４）はすべて異なった出力が得られた。これは、
（２）式とは異なり、被検パタ−ン”Ｌ”の中心からの
上下左右の非対称性を表す情報として見ることができ
る。The expression (2) remarkably expresses the left-right symmetry of the line constituting T, that is, the position information of the line constituting T. Next, as shown in FIG.
If not "T" but "L", D '(1) ~
Average values DA ′ (1), DA ′ (2), DA ′ (3), D of the correlation output light intensities detected in the respective light receiving areas of D ′ (2)
A ′ (4) all obtained different outputs. this is,
Unlike the equation (2), it can be seen as information indicating the asymmetry of the upper, lower, left, and right from the center of the test pattern "L".
【００３２】以上のことから被検パタ−ンの特徴の違い
により、同じ参照パタ−ンに対しての相関出力パタ−ン
は異なったものとなるため、分割された各受光領域で得
られる相関出力光強度の分布は、被検パタ−ンにより異
なるものとなると言える。然し乍ら、”Ｔ”や”Ｌ”と
似通ったパタ−ンを被検パタ−ンとして表示するとき
は、（似通っている度合いにもよるが）、それらのパタ
−ンを分離、認識することは困難である。それら似通っ
たパタ−ンを認識、分類するためには、似通ったパタ−
ンを分類することができる参照パタ−ンを１つ加えるこ
とにより、解決することができる。From the above, since the correlation output pattern for the same reference pattern is different due to the difference in the characteristics of the test pattern, the correlation obtained in each of the divided light receiving areas. It can be said that the distribution of the output light intensity differs depending on the pattern to be detected. However, when patterns similar to "T" and "L" are displayed as test patterns, it is difficult to separate and recognize those patterns (depending on the degree of similarity). Have difficulty. In order to recognize and classify these similar patterns, similar patterns are used.
The problem can be solved by adding one reference pattern that can classify the pattern.
【００３３】ここでは、本発明の相関出力光強度の検出
方法により、平均値検出について説明してきたが、同様
にピ−ク検出についても同じことが言える。分割された
受光領域毎に得られる各相関出力のピ−ク値は、各被検
パタ−ンの特徴を反映した位置の情報を反映したもので
ある。然し乍ら、ピ−ク検出による相関出力は、光学系
の揺らぎに影響され易いため、安定した光学系が必要で
ある。次にパタ−ン認識のため、より有力なパラメ−タ
を用いた相関出力光強度の検出方法について説明する。
ここで説明する検出方法は、分割受光素子で相関出力を
検出する際に分割受光領域の内の１つが、前記の相関中
心位置を中心としてある有限な広がりを有する範囲を受
光するというものである。Although the mean value detection has been described with the method of detecting the correlation output light intensity of the present invention, the same can be said for peak detection. The peak value of each correlation output obtained for each of the divided light receiving areas reflects the information of the position reflecting the characteristic of each pattern to be inspected. However, the correlation output due to peak detection is easily affected by fluctuations of the optical system, so that a stable optical system is required. Next, a method of detecting the correlation output light intensity using more influential parameters for pattern recognition will be described.
The detection method described here is that one of the divided light receiving areas receives a range having a finite spread centered on the correlation center position when detecting the correlation output by the divided light receiving elements. .
【００３４】図４は、本発明の検出方法による相関出力
光強度を検出する様子を示したものである。図４におい
て、外側の点線は、相関出力パタ−ンの有する広がりの
全体を受光するエリアを示し、その内側の点線は、分割
された領域の境界を示し、そして、Ｄ（１）〜Ｄ（５）
は、分割された各受光領域名を各々示す。特に、Ｄ
（５）は、相関中心位置付近の相関出力光強度を検出す
る領域である。相関中心位置に現れるピ−ク光量は、
（１）式からの分かるように、被検パタ−ンと参照パタ
−ンの中心が丁度重なった場合の重なりの程度、即ち、
類似度を表している。前記の４分割受光素子のような相
関中心位置から放射状に受光領域が分割された受光素子
で、相関出力を検出した場合は、ピ−ク光量はピ−クを
含む各領域においてバイアスとなってしまう。然し乍
ら、図４のように、相関中心位置付近の相関出力光強度
を受光することにより、被検パタ−ンと参照パタ−ンの
類似度を表す情報量が得られる。従って、相関中心位置
から放射状に受光領域が分割された受光素子で相関出力
を検出した場合と比べて、特徴空間における被検パタ−
ンの属するエリアが確保し易くなり、より認識能力は向
上する。FIG. 4 shows how the correlation output light intensity is detected by the detection method of the present invention. In FIG. 4, the outer dotted line indicates an area that receives the entire spread of the correlation output pattern, the inner dotted line indicates the boundaries of the divided areas, and D (1) to D (1). 5)
Indicates the name of each divided light receiving area. In particular, D
(5) is an area for detecting the correlation output light intensity near the correlation center position. The peak light quantity that appears at the correlation center position is
As can be seen from equation (1), the degree of overlap when the center of the test pattern and the center of the reference pattern just overlap, that is,
Represents the degree of similarity. In the case of a light receiving element in which the light receiving area is radially divided from the correlation center position like the four-division light receiving element described above and the correlation output is detected, the peak light amount becomes a bias in each area including the peak. I will. However, as shown in FIG. 4, by receiving the correlation output light intensity near the correlation center position, an information amount indicating the similarity between the test pattern and the reference pattern can be obtained. Therefore, compared with the case where the correlation output is detected by the light receiving element in which the light receiving region is radially divided from the correlation center position, the pattern to be inspected in the feature space is
It is easier to secure the area to which the user belongs, and the recognition ability is further improved.
【００３５】また．図４では、分割受光領域の数をＤ
（１）からＤ（５）までの５分割としたが、この分割数
は、相関パタ−ンの相関中心位置を中心とした付近の光
量を受光できる領域が常に確保されていれば、何分割で
も構わない。但し、前記のように分割数が多くなると、
得られた相関出力光強度に対応した値を認識分割手段に
入力した際に、処理する情報量が多いために、認識分割
手段においての負担が多くなり、効率的なパタ−ンの認
識はできなくなるので、適度な分割数の選択が必要であ
る。以上は、各分割された受光素子で得られた相関出力
光強度のアナログ的な検出方法について説明したが、相
関出力光強度の検出方法は、アナログ的な処理方法だけ
に限らず、デジタル的な処理を施されたものであって
も、パタ−ン認識に関して高い認識能力を得ることがで
きる。ここでいうデジタル的な検出方法とは、各参照パ
タ−ン毎の各々分割された領域毎に、相関出力光強度の
取り得る範囲を幾つかの連続した範囲に区切りラベルを
付け、分割された領域毎に得られた相関出力光強度が属
するする範囲に付けられたラベルにより表現されコ−ド
化されるものである。Also, In FIG. 4, the number of divided light receiving areas is D
The number of divisions is (5) from (1) to D (5). If the area capable of receiving the amount of light near the center of the correlation pattern is always secured, the number of divisions may be any number. But it doesn't matter. However, when the number of divisions increases as described above,
When a value corresponding to the obtained correlation output light intensity is input to the recognition division unit, the amount of information to be processed is large, so that the burden on the recognition division unit increases, and efficient pattern recognition can be performed. Therefore, it is necessary to select an appropriate number of divisions. In the above, an analog detection method of the correlation output light intensity obtained by each divided light receiving element has been described. However, the detection method of the correlation output light intensity is not limited to the analog processing method, but may be a digital detection method. Even after the processing, a high recognition ability can be obtained with respect to pattern recognition. The digital detection method referred to here is that, for each divided area for each reference pattern, the range in which the correlation output light intensity can be taken is divided into several continuous ranges, labeled and labeled. It is expressed and coded by a label attached to the range to which the correlation output light intensity obtained for each region belongs.
【００３６】次に、相関出力光強度のデジタル的な検出
方法について説明する。尚、ここでは、説明を簡単にす
るために２値の処理を行なう場合の処理手順を説明する
が、各参照パタ−ン毎の各々の分割された領域毎に、相
関出力光強度の取り得る範囲を区切る際の範囲の分割数
は、２以上でも良く、多値化を行なっても問題はない。
コ−ド化の手順としては、分割されたある受光領域、例
えばＤ（１）に関して、相関出力光強度の平均値又はピ
−ク値Ｃ１が得られたとすると、その出力は、分割され
た相関出力光強度の取り得る範囲のどの範囲に属してい
るかを先ず調べる。次に、相関出力光強度は、その属す
る範囲に付けられたラベルで表現される。また、前記の
処理手順は、他の分割受光領域や他の参照パタ−ンに対
する分割受光領域に関しても同様の処理を行なう。Next, a digital detection method of the correlation output light intensity will be described. Here, for the sake of simplicity, a description will be given of the processing procedure in the case of performing the binary processing. However, the correlation output light intensity can be obtained for each divided area for each reference pattern. When dividing the range, the number of divisions of the range may be two or more, and there is no problem even if multi-value conversion is performed.
As a coding procedure, assuming that an average value or peak value C1 of the correlation output light intensity is obtained for a divided light receiving region, for example, D (1), the output is divided by the divided correlation. First, it is checked which of the possible ranges of the output light intensity belongs. Next, the correlation output light intensity is represented by a label attached to the range to which the correlation output light intensity belongs. In the above-described processing procedure, the same processing is performed for other divided light receiving areas and divided light receiving areas for other reference patterns.
【００３７】以上のようにして得られた２値出力は、コ
−ド化して表される。例えば図３（ａ）に示されるよう
に、 ＤＡ（１）＝ＤＡ（２）＝Ｒ（ＵＰ） ＤＡ（３）＝ＤＡ（４）＝Ｒ（ＬＯＷ） という結果が得られたとする。Ｒ（ＵＰ）とＲ（ＬＯ
Ｗ）は、相関出力光強度の取り得る範囲を２分した時の
各々の範囲名を示す。 ここで、Ｒ（ＵＰ）＝１、Ｒ（ＬＯＷ）＝０ とすると参照パタ−ン”Ｉ”に対する被検パタ−ン”
Ｔ”の相関出力光強度のコ−ド化は、Ｄ（１）からＤ
（４）の順に並べると、（１１００）と表すことができ
る。同様の処理を、図３（ｂ）に示すような参照パタ−
ン”Ｉ”と被検パタ−ン”Ｌ”の間の相関出力光強度に
対して行なうと、コ−ドは、（１００１）となり、（１
１００）と比べて、被検パタ−ン間に直交性を持たせる
ことができ、特徴空間内でのパタ−ンの属するエリアを
分離し易くなる。また、被検パタ−ン数が多い場合に
は、受光素子の分割領域の増加、適切な範囲の分割、参
照パタ−ン数の増加等処置により被検パタ−ンの誤認識
を防ぐことができる以上のような、相関出力光強度のデ
ジタル的な処理を行なうと、光学系の光量の揺らぎや欠
損パタ−ンの連想に対して柔軟性のあるパタ−ン認識を
行なうことができる。The binary output obtained as described above is expressed as a code. For example, as shown in FIG. 3A, it is assumed that the result DA (1) = DA (2) = R (UP) DA (3) = DA (4) = R (LOW) is obtained. R (UP) and R (LO
W) indicates each range name when the range in which the correlation output light intensity can be obtained is divided into two. Here, if R (UP) = 1 and R (LOW) = 0, the test pattern for the reference pattern "I" is assumed.
The coding of the correlation output light intensity of T "is calculated from D (1) to D (1).
When arranged in the order of (4), it can be expressed as (1100). A similar process is performed by referring to a reference pattern as shown in FIG.
When the processing is performed on the correlation output light intensity between the pattern "I" and the test pattern "L", the code becomes (1001) and (1
As compared with the case of (100), orthogonality can be provided between the patterns to be inspected, and the area to which the pattern belongs in the feature space can be easily separated. When the number of patterns to be tested is large, it is possible to prevent erroneous recognition of the patterns to be tested by taking measures such as increasing the divided area of the light receiving element, dividing the appropriate range, and increasing the number of reference patterns. By performing digital processing of the correlation output light intensity as described above, it is possible to perform pattern recognition that is flexible with respect to fluctuations in the amount of light in the optical system and associations with missing patterns.
【００３８】次に、その理由を簡単に説明する。図５
は、相関出力光強度とデジタル処理後の出力の関係を示
す説明図である。横軸は相関出力光強度の大きさ、縦軸
はデジタル処理後の出力で、太い実線は相関出力光強度
とデジタル処理後の出力の関係を表している。仮に、あ
る時点で得られた相関出力光強度の大きさが、図５にお
いて、の位置であったとしよう。そして、次に得られ
た相関出力光強度が光学系の揺らぎ等によりの位置と
異なったものであったとする。この時、デジタル処理後
の出力は、相関出力光強度が０からＴｈまでの間で０と
なり、相関出力光強度が、この範囲内にあれば常に０を
出力する。即ち、出力は光量の揺らぎに影響され難いも
のである。これは出力”１”を得たい場合にも同様であ
る。然し乍ら、相関出力光強度がの周辺に得られ易い
場合、範囲の境界を表す値Ｔｈを図５のように、設定し
ていては僅かな光量の揺らぎで出力”１”と、誤った出
力を出してしまう。これにより、相関出力光強度の取り
得る範囲をラベル付けされた複数の範囲に分割する時
は、光量の揺らぎに警戒され難い適切な範囲に分割する
必要がある。また欠損被検パタ−ンが表示された場合
は、被検パタ−ンが欠損した分だけ相関出力も部分的に
小さくなり変動した分だけ、相関出力も部分的に小さく
なり、変動するが、その変動により誤った出力を出さな
いような範囲であれば、常に正しい出力を出す。即ち、
欠損パタ−ンの連想に対して柔軟性があるということが
いえる。Next, the reason will be briefly described. FIG.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a relationship between a correlation output light intensity and an output after digital processing. The horizontal axis represents the magnitude of the correlation output light intensity, the vertical axis represents the output after digital processing, and the thick solid line represents the relationship between the correlation output light intensity and the output after digital processing. Suppose that the magnitude of the correlation output light intensity obtained at a certain point in time is the position shown in FIG. Then, it is assumed that the correlation output light intensity obtained next is different from the position due to the fluctuation of the optical system or the like. At this time, the output after the digital processing becomes 0 between the correlation output light intensity of 0 and Th, and always outputs 0 if the correlation output light intensity is within this range. That is, the output is hardly affected by the fluctuation of the light amount. This is the same when it is desired to obtain the output “1”. However, when the correlation output light intensity is likely to be obtained in the vicinity, if the value Th indicating the boundary of the range is set as shown in FIG. I will put it out. Thus, when dividing the range in which the correlation output light intensity can be taken into a plurality of labeled ranges, it is necessary to divide the range into an appropriate range that is less likely to be watched by fluctuations in the light amount. When a missing test pattern is displayed, the correlation output is partially reduced by the loss of the test pattern, and the correlation output is also partially reduced and fluctuated by the change. A correct output is always output within a range in which an erroneous output is not output due to the fluctuation. That is,
It can be said that there is flexibility in associating missing patterns.
【００３９】以上、相関出力光強度のデジタル的な検出
方法について説明した。尚、前記デジタル的な検出方法
は、前記の相関中心位置を中心とした周辺の光量を常に
受光する相関出力光強度の検出方法においても、同様の
効果が得られるので説明は省略する。尚、本実施例で示
した相関中心位置から放射状に受光領域を分割して相関
出力を受光する方法や文化受光領域の内の１つが相関中
心位置を中心とした有限範囲を受光する方法では、相関
出力パタ−ンがズレると、分割された各々の受光領域と
相関出力パタ−ンとの相対位置がズレ、シフトインバリ
アント性は失われるが、参照パタ−ン毎の分割された領
域毎に得られた相関出力光強度の総和を取ることによ
り、シフトインバリアントな相関出力光強度の検出をす
ることができる。The digital detection method of the correlation output light intensity has been described above. Since the same effect can be obtained in the digital detection method in the correlation output light intensity detection method that always receives the peripheral light amount around the correlation center position, the description is omitted. In the method of receiving the correlation output by dividing the light receiving area radially from the correlation center position shown in the present embodiment and the method of receiving one of the culture light receiving areas in a finite range centered on the correlation center position, If the correlation output pattern shifts, the relative position between each of the divided light receiving areas and the correlation output pattern shifts, and the shift invariability is lost. By calculating the sum of the obtained correlation output light intensities, it is possible to detect a shift invariant correlation output light intensity.
【００４０】[0040]
【実施例２】実施例１での光学的相関演算は、被検パタ
−ンと複数の参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を一括
して行ない、得られた強度パタ−ンを再び光学的に一括
してフ−リエ変換するというものであった。然し乍ら、
前記の光学的相関系ではスクリ−ン３１には、被検パタ
−ンと複数の参照パタ−ンのフ−リエ変換パタ−ンによ
る干渉縞が、重畳されて現れ、干渉縞が潰された状態と
なり、各パタ−ン間の情報が多少失われていた。実施例
２では、干渉縞の重量をなくすために被検パタ−ンと複
数の各参照パタ−ンとの合同フ−リエ変換を個別に行な
い、得られた強度パタ−ンを再び光学的に個別にフ−リ
エ変換して相関演算を行う光学的相関系について説明す
る。Second Embodiment In the optical correlation calculation in the first embodiment, joint Fourier transform of a pattern to be inspected and a plurality of reference patterns is collectively performed, and the obtained intensity pattern is again analyzed. The optical Fourier transform is performed collectively. However,
In the optical correlation system described above, the interference pattern due to the Fourier transform pattern of the test pattern and the plurality of reference patterns appears on the screen 31 in a superimposed manner, and the interference pattern is crushed. In this state, some information between the patterns was lost. In the second embodiment, in order to eliminate the weight of interference fringes, the joint Fourier transform of the test pattern and each of the plurality of reference patterns is individually performed, and the obtained intensity pattern is optically converted again. An optical correlation system that performs a Fourier transform individually and performs a correlation operation will be described.
【００４１】図６は、前記のような光学的相関系の１例
を示す構成図である。被検パタ−ン７３は、図７の被検
パタ−ンの表示状態を示す被検パタ−ン表示例説明図に
示すように、被検パタ−ンの周囲の一部を明るく表示
し、その像をレンズアレイ６６により空間光変調器７２
の書き込み面上に多重化して結像させる。この時、被検
パタ−ンの明るい部分及び周辺の明るく表示した部分
が、明るい像として結像される。従って、図８の参照パ
タ−ン群マクスの参照パタ−ン表示例図に示されるに、
参照パタ−ンに応じた透過率分布を有し、その周辺の被
検パタ−ンの像が形成された部分に対応する部分の透過
率分布が高い参照パタ−ン群マスク７４を空間光変調器
７２の書き込み面の近傍に設置しておけば、各々被検パ
タ−ンと各参照パタ−ンとの対のパタ−ンを空間光変調
器７２に書き込むことができる。FIG. 6 is a configuration diagram showing an example of the optical correlation system as described above. The test pattern 73 displays a part of the periphery of the test pattern brightly, as shown in a test pattern display example explanatory diagram showing the display state of the test pattern in FIG. The image is converted to a spatial light modulator 72 by a lens array 66.
Are multiplexed and imaged on the writing surface. At this time, a bright portion of the test pattern and a brightly displayed portion of the periphery are formed as a bright image. Therefore, as shown in the reference pattern display example diagram of the reference pattern group max of FIG.
The reference pattern group mask 74 having a transmittance distribution corresponding to the reference pattern and having a high transmittance distribution in a portion corresponding to a portion where the image of the pattern to be inspected in the vicinity is formed is spatially modulated. If it is installed near the writing surface of the device 72, the pattern of each pair of the test pattern and each reference pattern can be written in the spatial light modulator 72.
【００４２】空間光変調器７２に書き込まれた被検パタ
−ンと各参照パタ−ンとの対は、読み出し光である光束
６１ａにより読み出され、対のパタ−ンは、各々、レン
ズアレイ６７により個別にフ−リエ変換され、その各フ
−リエ変換パタ−ンは空間光変調器７１に書き込まれ、
光束６１ａにより読み出される。読み出された各フ−リ
エ変換パタ−ンは、レンズアレイ６８により再度フ−リ
エ変換され、受光面６５上に被検パタ−ンと各参照パタ
−ン毎の相関出力光強度を得ることができる。前記のよ
うにして得られた相関出力光強度は、実施例１で示す相
関出力光強度の各検出手段を用いて検出され、次に、最
終的なパタ−ンの認識分割が行なわれるパタ−ン認識分
割手段に入力される。A pair of the test pattern and each reference pattern written in the spatial light modulator 72 is read out by a light beam 61a as readout light, and the paired patterns are respectively formed by a lens array. Fourier transform is performed individually by 67, and each of the Fourier transform patterns is written to the spatial light modulator 71.
It is read by the light beam 61a. Each of the read Fourier-converted patterns is again Fourier-transformed by the lens array 68 to obtain the test pattern and the correlation output light intensity for each of the reference patterns on the light receiving surface 65. Can be. The correlation output light intensity obtained as described above is detected by using the correlation output light intensity detection means shown in the first embodiment, and then the pattern is subjected to the final pattern recognition division. Input to the recognition / division unit.
【００４３】以上、実施例２で示した光学的相関系によ
ると、スクリ−ン３１で被検パタ−ンと複数参照パタ−
ンのフ−リエ変換パタ−ンによる干渉縞が、重畳されな
くなり、干渉縞のコントラストの劣化を避けることがで
きる。その結果、相関出力光強度の差を大きく取ること
ができるため、特徴空間内での被検パタ−ンの属するエ
リアを広く確保することができ、パタ−ンの認識能力を
向上することができる。As described above, according to the optical correlation system shown in the second embodiment, the test pattern and the multiple reference patterns are
The interference fringes due to the Fourier transform pattern are not superimposed, and the contrast of the interference fringes can be prevented from deteriorating. As a result, a large difference between the correlation output light intensities can be obtained, so that a large area to which the pattern to be examined belongs in the feature space can be secured, and the pattern recognition ability can be improved. .
【００４４】[0044]
【実施例３】次に、図９は、本発明により、光学的相関
出力光強度を得る手段の１例の構成を示す。即ち、マッ
チドフィルタ−を用いた光学的相関系について説明す
る。図９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−７５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。Third Embodiment Next, FIG. 9 shows an example of a configuration of a means for obtaining an optical correlation output light intensity according to the present invention. That is, an optical correlation system using a matched filter will be described. FIG. 9 shows an optical system for reproducing a known matched filter. As the matched filter 75, a pattern obtained by optically Fourier-transforming a plurality of reference patterns in advance and performing multiplex recording while changing the plane wave irradiation direction for each reference pattern is used.
【００４５】図９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
な光束系に広げられ、画像表示装置１６に描かれた認識
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−７５上に描か
れた多重干渉縞パタ−ンを照射する。この時、認識分類
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−ンを作成する時に用い
た平面波の方向に回折光が照射される。As shown in FIG. 9, a light beam 12 emitted from a laser 11 is spread by a beam expander 13 to an appropriate light beam system, and a pattern to be recognized and classified drawn on an image display device 16 is displayed. Irradiation. Next, the light beam having the complex amplitude distribution of the pattern is Fourier-transformed by the Fourier transform lens 21, and irradiates the multiple interference fringe pattern drawn on the matched filter 75. At this time, diffracted light is emitted from the reference pattern having the same spatial frequency spectrum as the pattern to be recognized and classified in the direction of the plane wave used when creating the reference pattern.
【００４６】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−
ンと認識分類したいパタ−ンとの相互相関となり、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、それらの相関出力光強度を２次元光電変換素子
５０により実施例１で示した相関出力光強度の各検出手
段を用いて検出すれば良い。前記のようにして得られた
出力は、次に最終的なパタ−ンの認識分類が行なわれる
パタ−ン認識分類手段に入力される。When this diffracted light is condensed on the screen 31 by the condensing lens 22, one of the diffracted lights becomes a reference pattern.
And the pattern to be recognized and classified, and the other is convolution. Therefore, each reference pattern
Since the position where the cross-correlation output due to the correlation appears appears in advance, the correlation output light intensity can be detected by the two-dimensional photoelectric conversion element 50 using the correlation output light intensity detection means shown in the first embodiment. good. The output obtained as described above is input to a pattern recognition / classification unit which performs a final pattern recognition / classification.
【００４７】以上、実施例３で示した光学的相関系によ
ると、実施例１や２で示した光学的相関系とは異なり、
参照パタ−ンの追加を行なうことは、マッチドフィルタ
−を作成するのに再び写真乾板等を露光されねばなら
ず、容易ではない。然し乍ら、本実施例で示した光学的
相関系は、構成が非常に簡単であるため、装置化を容易
に実現することができる。As described above, according to the optical correlation system shown in the third embodiment, unlike the optical correlation system shown in the first and second embodiments,
It is not easy to add a reference pattern because a photographic plate or the like must be exposed again to create a matched filter. However, since the optical correlation system shown in this embodiment has a very simple configuration, it can be easily realized as an apparatus.
【００４８】[0048]
【実施例４】実施例４においては、相関出力光強度に対
して、本発明による検出が成された後に得られる各相関
出力光強度の信号を入力し、パタ−ンの認識分類を行な
うパタ−ン認識分類手段の一実施例として、ニュ−ラル
ネットワ−クによるパタ−ン認識分類手段の説明を行な
う。尚、本実施例において、相関出力を得るための光学
的相関系は、実施例１〜３で示された相関系に限定され
るものではない。Fourth Embodiment In a fourth embodiment, a signal for each correlation output light intensity obtained after the detection according to the present invention is input to the correlation output light intensity to perform pattern recognition and classification. As one embodiment of the pattern recognition / classification means, a pattern recognition / classification means using a neural network will be described. In this embodiment, the optical correlation system for obtaining the correlation output is not limited to the correlation systems shown in the first to third embodiments.
【００４９】図１０は、被検パタ−ンと各参照パタ−ン
との相関演算を光学的に行なう光学的相関系から被検パ
タ−ンの認識分類を行なうパタ−ン認識分類手段までの
一連の流れを示す構成図である。図１０において、光学
的相関系では被検パタ−ンと各参照パタ−ンとの相関演
算が光学的に行なわれ、得られた相関出力光強度に対し
て本発明の相関出力処理が行なわれる。そして、処理さ
れた後の相関出力光強度の各出力は、ニュ−ラルネット
ワ−クの入力層の各ユニットに各入力される。FIG. 10 is a diagram showing a range from an optical correlation system for optically calculating a correlation between a pattern to be inspected and each reference pattern to a pattern recognition / classification means for recognizing and classifying the pattern to be inspected. It is a block diagram showing a series of flows. In FIG. 10, in an optical correlation system, a correlation operation between a test pattern and each reference pattern is optically performed, and a correlation output process of the present invention is performed on the obtained correlation output light intensity. . Each output of the processed correlation output light intensity is input to each unit of the input layer of the neural network.
【００５０】本実施例におけるニュ−ラルネットワ−ク
では、入力層に含まれるユニットの数を５、中間層に含
まれるユニット数を３、出力層に含まれるユニット数を
５としているが、これは、説明上簡単にするために１例
を示したものにすぎず、中間層及び各層におけるユニッ
ト数は、要求に応じて種々の値を取ることができる。ま
た、学習法としては、バックプロパゲ−ション（ＢＰ
法）を用いることができる。In the neural network of this embodiment, the number of units included in the input layer is 5, the number of units included in the intermediate layer is 3, and the number of units included in the output layer is 5. However, for simplicity, only one example is shown, and the number of units in the intermediate layer and each layer can take various values as required. The learning method includes back propagation (BP
Method) can be used.
【００５１】本発明の処理法により処理された各相関出
力光強度の各出力は、そのまま入力層からの出力として
各々出力され、中間層、そして、出力層へと入力し、出
力層より出力される。 中間層の各ユニットへの入力値
と出力値の各ユニットへの入力値Ｆ（ｘ）は、各々前段
の層からの出力値にその結線に対応した結合荷重値を掛
け合わせ、その得られた値の総和にバイアス値を加算し
たものをｘとすると、次式で表すことができる。 Ｆ（ｘ）＝１／（１＋ｅｘｐ(−ｘ)） また、入力層・中間層間、そして中間層・出力層間にお
ける結合荷重値及びバイアス値は、各々独立した値であ
る。Each output of each correlation output light intensity processed by the processing method of the present invention is output as it is from the input layer, input to the intermediate layer and the output layer, and output from the output layer. You. The input value F (x) of each unit of the intermediate layer and the input value of each unit of the output value were obtained by multiplying the output value from the previous layer by the coupling load value corresponding to the connection. Assuming that the value obtained by adding the bias value to the sum of the values is x, it can be expressed by the following equation. F (x) = 1 / (1 + exp (−x)) Further, the coupling load value and the bias value between the input layer and the intermediate layer and between the intermediate layer and the output layer are independent values.
【００５２】前記のような構成のニュ−ラルネットワ−
クにおいて、ある入力パタ−ン即ち入力層ユニットの出
力ベクトル（Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５）を与えた
時の出力層からの所望の出力との各ユニットの誤差の２
乗和が小さくなるように、各ユニット間の結合荷重値を
修正することにより、ある入力パタ−ンに対して所望の
出力パタ−ンを出力するニュ−ラルネットワ−クを得る
ことができる。ＢＰ法は、この時の荷重の修正係数を計
算する方法である。The neural network having the above configuration
In this case, when an input pattern, that is, an output vector (I1, I2, I3, I4, I5) of an input layer unit is given, the error of each unit from a desired output from the output layer is given by 2
By modifying the coupling load value between the units so that the sum of squares becomes small, a neural network that outputs a desired output pattern for a certain input pattern can be obtained. The BP method is a method of calculating a correction coefficient of the load at this time.
【００５３】本発明者らによる前出願の明細書に示した
ように、光学的相関系においては、得られた相関出力の
相関中心位置を中心とした有限な範囲内の平均値又はピ
−ク値を検出しており、１つの相関出力パタ−ンから１
つの情報しか得ていなかった。しかも、前記検出方法で
は、パタ−ンの特徴を反映した位置情報を失っていた。
特に、平均値検出においては、安定した出力が得られる
ものの、パタ−ンの特徴を表す相関出力パタ−ンにおけ
る光強度の分布を平均してしまい、大きな差を有する相
関出力光強度は得難いものであった。As shown in the specification of the previous application filed by the present inventors, in an optical correlation system, an average value or a peak within a finite range centered on the correlation center position of the obtained correlation output. Value is detected, and 1 is output from one correlation output pattern.
Only one information was obtained. In addition, in the detection method, the position information reflecting the characteristic of the pattern is lost.
In particular, in the average value detection, although a stable output is obtained, the distribution of the light intensity in the correlation output pattern representing the characteristic of the pattern is averaged, and it is difficult to obtain the correlation output light intensity having a large difference. Met.
【００５４】このため、入力ベクトルが似通ったものと
ならないように、うまく参照パタ−ンや受光領域を選択
することが、重要であった。然し乍ら、本発明の検出方
法により、各参照パタ−ンと被検パタ−ンとの相関出力
光強度の受光範囲を分割することにより、被検パタ−ン
の特徴を反映した情報をとることができる。また、前記
の情報は、（１）式から分かるようにパタ−ンを構成す
る線分等の有無に係わるため、各分割受光領域毎に相関
出力光強度の差が大きくとれ、特徴空間内において被検
パタ−ンの属するエリアを広く取ることができるため、
パタ−ン認識において、より高い性能が得られる。For this reason, it is important to select a reference pattern and a light receiving region so that the input vectors are not similar. However, according to the detection method of the present invention, it is possible to obtain information reflecting the characteristics of the test pattern by dividing the light receiving range of the correlation output light intensity between each reference pattern and the test pattern. it can. Further, as can be seen from the equation (1), the above information relates to the presence or absence of a line segment or the like constituting a pattern. Therefore, a large difference between the correlation output light intensities can be obtained for each of the divided light receiving regions, and the information can be obtained in the feature space. Since the area to which the pattern to be examined belongs can be made wider,
Higher performance is obtained in pattern recognition.
【００５５】[0055]
【実施例５】実施例５は、相関出力光強度に対して本発
明の検出方法がなされた後に、得られる各相関出力光強
度の信号を入力し、パタ−ン認識及び識別を行なうパタ
−ン認識分割手段の１例として、ファジ−的ＡＮＤ演算
を用いたパタ−ン認識分割手段を説明するものである。
本実施例のパタ−ン認識分類手段は、被検パタ−ンと複
数の参照パタ−ンとの相関出力を分割された受光領域毎
に複数回取り、得られた相関度の平均値と標準偏差を基
準にして、認識分割したい被検パタ−ン毎に前記複数の
参照パタ−ンに対応したメンバ−シップ関数を作成し、
被検パタ−ンと前記複数の参照パタ−ンとの分割された
受光領域毎に得られた相関出力と被検パタ−ン毎に割当
てられている前記メンバ−シップとのメンバ−シップ値
を取り、そのメンバ−シップ値の最も小さいメンバ−シ
ップ値を被検パタ−ンである程度とするものである。Fifth Embodiment In a fifth embodiment, after the detection method of the present invention is applied to the correlation output light intensity, a signal of each obtained correlation output light intensity is input to perform pattern recognition and identification. As an example of the pattern recognition division means, a pattern recognition division means using a fuzzy AND operation will be described.
The pattern recognition / classification means of this embodiment takes the correlation output of the test pattern and the plurality of reference patterns a plurality of times for each of the divided light receiving regions, and obtains the average value of the obtained correlation degree and the standard value. Based on the deviation, create a membership function corresponding to the plurality of reference patterns for each of the test patterns to be recognized and divided,
A membership value of a correlation output obtained for each divided light receiving area between the pattern to be inspected and the plurality of reference patterns and the membership assigned to each of the patterns to be inspected is calculated. The membership value having the smallest membership value is determined to be a certain value in the pattern to be inspected.
【００５６】例えば、被検パタ−ンとして”Ｈ”、”
Ｅ”、参照パタ−ンとして”Ｉ”、”Ｖ”があったとす
る。この時の相関出力光強度を図１１に示すように相関
パタ−ンの中心から左右二分するように、検出したとす
る。図１１において、左側の受光領域をＤ（１）とし、
右側の受光領域をＤ（２）としている。また、相関パタ
−ンは、”Ｅ”、”Ｉ”によるものである。図１２は、
本発明の検出方法で作成された各被検パタ−ンに対する
メンバ−シップ関数である。For example, "H", "H"
E "and" I "and" V "as reference patterns. It is assumed that the correlation output light intensity at this time is detected so as to be bisected from the center of the correlation pattern as shown in FIG. 11, the light receiving area on the left side is D (1),
The light receiving area on the right side is D (2). The correlation pattern is based on "E" and "I". FIG.
It is a membership function for each test pattern created by the detection method of the present invention.
【００５７】図１２において、横軸は相関度であり、縦
軸はメンバ−シップ値を表す。Ｉ（１）、Ｉ（２）は、
参照パタ−ン”Ｉ”に対するＤ（１）、Ｄ（２）におけ
るメンバ−シップ、Ｖ（１）、Ｖ（２）は参照パタ−
ン”Ｖ”に対するＤ（１）、Ｄ（２）におけるメンバ−
シップを表す。また、メンバ−シップの台形の形は、分
割された受光領域毎の相関出力を複数回取った時の平均
値を中心として左右に標準偏差δの幅をメンバ−シップ
値”１”標準偏差δから３δの範囲は、メンバ−シップ
値”１”から”０”に直線的に減少するように作成した
ものである。本実施例におけるメンバ−シップの作成
は、ほんの１例にすぎず、前記の方法に限定されるもの
ではない。In FIG. 12, the horizontal axis represents the degree of correlation, and the vertical axis represents the membership value. I (1) and I (2) are
The membership in D (1) and D (2) for the reference pattern "I", and V (1) and V (2) are the reference patterns.
Members in D (1) and D (2) for "V"
Represents a ship. Further, the trapezoidal shape of the membership is such that the width of the standard deviation δ is set to the left and right around the average value when the correlation output for each of the divided light receiving regions is taken a plurality of times, and the membership value “1” standard deviation δ The range from to 3δ is created so that the membership value decreases linearly from “1” to “0”. The creation of membership in this embodiment is only one example, and is not limited to the above method.
【００５８】被検パタ−ン”Ｈ”に対してのメンバ−シ
ップ関数は、Ｉ（１）とＩ（２）、Ｖ（１）とＶ（２）
が同じものとなっているのは、被検パタ−ン”Ｈ”の左
右の対称性が表れているためである。（実際は、光量の
揺らぎなどにより同じメンバ−シップにはならない）ま
た、被検パタ−ン”Ｅ”に対してのメンバ−シップ関数
において、Ｉ（１）とＩ（２）、Ｖ（１）とＶ（２）が
異なったものとなっているのは、被検パタ−ン”Ｅ”の
左右の非対称性が表れているためである。以上のように
して被検パタ−ン”Ｈ”と”Ｅ”に対してのメンバ−シ
ップ関数が得られた。次に、再び参照パタ−ン”
Ｉ”、”Ｖ”に対して被検パタ−ン”Ｈ”の相関出力光
強度を検出したとする。The membership functions for the pattern "H" are I (1) and I (2), V (1) and V (2).
Are the same because the symmetry of the test pattern "H" on the left and right appears. (Actually, the membership does not become the same due to fluctuations in the amount of light, etc.) Also, in the membership function for the pattern to be inspected "E", I (1), I (2), and V (1) And V (2) are different because the left and right asymmetry of the test pattern "E" appears. As described above, the membership functions for the patterns "H" and "E" are obtained. Next, refer to the reference pattern again.
It is assumed that the correlation output light intensity of the test pattern "H" is detected for I "and" V ".
【００５９】図１３は、前記のメンバ−シップ関数と再
び検出した参照パタ−ン”Ｉ”、”Ｖ”に対する被検パ
タ−ン”Ｈ”の相関出力光強度を比較した様子を示す。
図１３において、Ｉ’（１）、Ｉ’（２）は、被検パタ
−ン”Ｈ”の参照パタ−ン”Ｉ”に対する受光領域Ｄ
（１）、Ｄ（２）における相関出力光強度を示し、Ｖ’
（１）、Ｖ’（２）は、被検パタ−ン”Ｈ”の参照パタ
−ン”Ｖ”に対する受光領域Ｄ（１）、Ｄ（２）におけ
る相関出力光強度を示す。被検パタ−ン”Ｈ”のメンバ
−シップ関数において、Ｉ’（１）、Ｉ’（２）、Ｖ’
（１）、Ｖ’（２）に対する各々のメンバ−シップ値
は”１”であり、メンバ−シップ値の最小値を取ると被
検パタ−ン”Ｈ”の”Ｈ”らしさは、”１”となる。一
方、被検パタ−ン”Ｅ”のメンバ−シップ関数において
は、Ｉ’（１）、Ｉ’（２）、Ｖ’（１）、Ｖ’（２）
に対する各々のメンバ−シップ値は、”０”、”
０”、”０．８”、”０”となり、メンバ−シップ値の
最小値を取ると被検パタ−ン”Ｈ”の”Ｅ”らしさ
は、”０”となる。従って、以上の結果より、被検パタ
−ン”Ｈ”は、”Ｈ”であると認識される。本実施例で
示したファジ−的ＡＮＤ演算を用いたパタ−ン認識方法
において、本発明者による前出願の明細書に記載される
ように、相関出力光強度の検出方法では得られる相関出
力光強度の差は小さいため、各参照パタ−ンにおける認
識分割したいクラスに属するパタ−ン毎のメンバ−シッ
プ関数同志の重なりの度合いが大きく、人為的なメンバ
−シップ関数の修正を行なう必要があった。FIG. 13 shows a comparison between the membership function and the correlation output light intensity of the test pattern "H" with respect to the reference patterns "I" and "V" detected again.
In FIG. 13, I '(1) and I' (2) are light receiving areas D for the reference pattern "I" of the test pattern "H".
(1) shows the correlation output light intensity at D (2), and V ′
(1) and V '(2) indicate the correlation output light intensities in the light receiving regions D (1) and D (2) with respect to the reference pattern "V" of the test pattern "H". In the membership function of the test pattern "H", I '(1), I' (2), V '
The respective membership values for (1) and V '(2) are "1", and taking the minimum value of the membership values, the likelihood of the test pattern "H" is "1". ". On the other hand, in the membership function of the test pattern "E", I '(1), I' (2), V '(1), V' (2)
Are "0", "
0 "," 0.8 "," 0 ", and when the minimum value of the membership value is taken, the likeness of the test pattern" H "becomes" 0 ". Thus, the test pattern "H" is recognized as "H." In the pattern recognition method using the fuzzy AND operation shown in the present embodiment, the prior application filed by the present inventor is disclosed. As described in the specification, since the difference between the correlation output light intensities obtained in the method for detecting the correlation output light intensity is small, the membership function for each pattern belonging to the class to be recognized and divided in each reference pattern. The degree of overlap between comrades was large, and it was necessary to modify the membership function artificially.
【００６０】然し乍ら、本発明の相関出力光強度の検出
方法により得られる相関出力光強度の差が大きくなり、
特徴空間内において被検パタ−ンの属するエリアを広く
取ることができ、認識能力の高いパタ−ンの認識を行な
うことが可能となった。尚、本実施例では受光領域の分
割数を２として説明したが、これは説明を簡単にするた
めであり、認識分割手段での処理の負担が大きくならな
い程度であれば、２分割以上としても良い。However, the difference between the correlation output light intensities obtained by the method for detecting the correlation output light intensity of the present invention increases,
In the feature space, the area to which the pattern to be examined belongs can be widened, and a pattern with high recognition ability can be recognized. In the present embodiment, the number of divisions of the light receiving region is described as 2. However, this is for the sake of simplicity. good.
【００６１】[0061]
【発明の効果】以上説明したように、本発明の光学的相
関出力の検出方法により、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、パタ−ンの特徴を反映した情報
を得ることができ、得られる相関出力光強度の差を大き
く取ることができる光学的相関出力の検出方法を提供す
ることができた。As described above, the above-described effects are obtained by the optical correlation output detection method of the present invention. Summarizing them has the following remarkable technical effects. That is, first, it is possible to provide an optical correlation output detection method capable of obtaining information reflecting the characteristics of the pattern and obtaining a large difference between the obtained correlation output light intensities.
【００６２】第２に、参照パタ−ン毎の分割された領域
毎に得られた相関出力光強度の総和をとることにより、
シフトインバリアントな光学系を組むことができる光学
的相関出力の検出方法を提供することができた。第３
に、検出で得られた相関出力光強度に対して、デジタル
的処理を行なうことにより、光学系の揺らぎを級数する
ことができるとともに、相関出力光強度の差を更に大き
く取ることができる光学的相関出力の検出方法を提供す
ることができた。第４に、本発明により処理が成された
相関出力光強度をニュ−ラルネットワ−クやファジ−的
ＡＮＤ演算を用いたパタ−ン認識分類手段に入力する際
に、それらの特徴空間内での被検パタ−ンの属する領域
を大きく取ることができパタ−ン認識において高い認識
能力を得ることができる光学的相関出力の検出方法を提
供することができた。Second, by taking the sum of the correlation output light intensities obtained for each of the divided areas for each reference pattern,
A method for detecting an optical correlation output that can form a shift-invariant optical system can be provided. Third
In addition, by performing digital processing on the correlation output light intensity obtained by the detection, the fluctuation of the optical system can be seriesd, and the difference in the correlation output light intensity can be further increased. A method of detecting the correlation output can be provided. Fourth, when the correlation output light intensity processed according to the present invention is input to a neural network or a pattern recognition / classification means using a fuzzy AND operation, the intensity of the correlation output light in the feature space is reduced. It is possible to provide a method for detecting an optical correlation output, which can take a large area to which a pattern to be examined belongs and can obtain a high recognition ability in pattern recognition.
【図１】相関出力を得るための合同フ−リエ変換法を用
いた光学相関系の構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram of an optical correlation system using a joint Fourier transform method for obtaining a correlation output.
【図２】従来の相関出力を検出する際の受光領域の取り
方を示した説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing a conventional method of setting a light receiving area when detecting a correlation output.
【図３】本発明の光学的相関出力の検出方法を用いた１
例である４分割受光素子による検出の様子を示した構成
説明図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an optical correlation output detection method according to the present invention;
FIG. 7 is a configuration explanatory view showing a state of detection by an example of a four-division light receiving element.
【図４】本発明の光学的相関出力の検出方法による５分
割の受光素子でパタ−ン”Ｅ”の自己相関パタ−ンのピ
−ク値を検出する際の様子を示した説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing a state when a peak value of an autocorrelation pattern of a pattern "E" is detected by a five-divided light receiving element according to the optical correlation output detection method of the present invention. is there.
【図５】本発明の光学的相関出力の検出方法において、
相関度に対するデジタル的処理後の出力を示した説明図
である。FIG. 5 shows a method for detecting an optical correlation output according to the present invention.
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an output after digital processing with respect to a degree of correlation.
【図６】本発明の光学的相関出力の検出方法において、
相関出力を得るために被検パタ−ンと参照パタ−ン間の
相関演算を個別に行なう光学的相関系の構成図である。FIG. 6 shows a method for detecting an optical correlation output according to the present invention.
FIG. 3 is a configuration diagram of an optical correlation system that individually performs a correlation operation between a test pattern and a reference pattern to obtain a correlation output.
【図７】図６に示す光学的相関系での被検パタ−ンの表
示例を示した説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing a display example of a test pattern in the optical correlation system shown in FIG. 6;
【図８】図６に示す光学的相関系において、参照パタ−
ン群を表示する様子を示した説明図である。FIG. 8 shows a reference pattern in the optical correlation system shown in FIG.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a state of displaying a group of buttons.
【図９】本発明の光学的相関出力の検出方法において、
相関出力を得るための、マッチドフィルタリング法を用
いた光学的相関系の構成図である。FIG. 9 shows a method of detecting an optical correlation output according to the present invention.
FIG. 3 is a configuration diagram of an optical correlation system using a matched filtering method for obtaining a correlation output.
【図１０】本発明の光学的相関出力の検出方法におい
て、パタ−ン認識分類手段にニュ−ラルネットワ−クを
用いた場合の、光学的相関系からパタ−ン認識分類手段
までの一連の流れとニュ−ラルネットワ−クの構成を示
す構成説明図である。FIG. 10 shows a series of flows from the optical correlation system to the pattern recognition / classification means when a neural network is used as the pattern recognition / classification means in the optical correlation output detection method of the present invention. FIG. 2 is a configuration explanatory diagram showing the configuration of a neural network.
【図１１】本発明の光学的相関出力の検出方法におい
て、受光領域を２分割とした場合の相関出力を検出する
様子を示した説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram showing a state of detecting a correlation output when the light receiving area is divided into two in the optical correlation output detection method of the present invention.
【図１２】本発明の光学的相関出力の検出方法にいて、
被検パタ−ン”Ｈ”、”Ｅ”の参照パタ−ン”Ｉ”、”
Ｖ”に対しての各々のメンバ−シップ関数を示す説明図
である。FIG. 12 shows a method for detecting an optical correlation output according to the present invention;
Reference patterns "I" and "I" of the test patterns "H" and "E"
It is explanatory drawing which shows each membership function with respect to V ".
【図１３】本発明の光学的相関出力の検出方法におい
て、得られた相関出力とメンバ−シップ関数を比較する
際の様子を示した説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing a state when the obtained correlation output is compared with the membership function in the optical correlation output detection method of the present invention.
１、３ 画像出力手段 ２、４ 光学的フ−リエ変換
手段 ５ 光検出手段 １１ レ−ザ １２、３７、６１ａ、６１ｂ 光束 １３ ビ−ムエキスパンダ １４、１７、１８ ビ−ムスプリッタ− １６ 画像表示装置 ２１、４１ フ−リエ変換レンズ ２２ 集光レンズ ３１ スクリ−ン ３２、５０ ２次元光電変換素子 ３３ 画像処理及び液晶駆
動回路 ３４ ミラ− ３５ 液晶ライトバルブ ５１ コンピュ−タ ６５ 受光面 ６７、６８ レンズアレイ ７１、７２ 空間光変調器 ７３ 被検パタ−ン ７４ 参照パタ−ン群マス
ク ７５ マッチドフィルタ−1, 3 Image output means 2, 4 Optical Fourier transform means 5 Light detection means 11 Laser 12, 37, 61a, 61b Light flux 13 Beam expander 14, 17, 18 Beam splitter 16 Image Display device 21, 41 Fourier transform lens 22 Condenser lens 31 Screen 32, 50 Two-dimensional photoelectric conversion device 33 Image processing and liquid crystal drive circuit 34 Mirror 35 Liquid crystal light valve 51 Computer 65 Light receiving surface 67, 68 Lens array 71, 72 Spatial light modulator 73 Pattern to be tested 74 Reference pattern group mask 75 Matched filter
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−293827（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−182412（ＪＰ，Ａ) 欧州特許出願公開403305（ＥＰ，Ａ ２) 武居利治 他，31ｐ−Ａ−15 光学的 相互相関とファジー的ＡＮＤ演算を用い たパターン認識方法，1991年春季第38回 応用物理学関係連合講演会予稿集 第３ 分冊，1991年 ３月28日，ｐｐ．865 竹村安弘 他，31ｐ−Ａ−５ 光学的 相互相関演算を用いたニューラルネット ワーク，1991年春季第38回応用物理学関 係連合講演会予稿集 第３分冊，1991年 ３月28日，ｐｐ．862 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G02F 3/00 G06F 15/18 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (56) References JP-A-2-293827 (JP, A) JP-A-60-182412 (JP, A) European Patent Application Publication 403305 (EP, A2) Toshiharu Takei et al., 31p -A-15 Pattern Recognition Method Using Optical Cross-Correlation and Fuzzy AND Operation, Proceedings of the 38th Spring Meeting of 1991 Applied Physics Association, Vol. 3, March 28, pp. 865 Yasuhiro Takemura et al., 31p-A-5 Neural Network Using Optical Cross-Correlation Calculations, Proceedings of the 38th Symposium on Applied Physics in the Spring of 1991, Volume 3, March 28, 1991, pp. . 862 (58) Field surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G02F 3/00 G06F 15/18 JICST file (JOIS)
Claims (1)
ターンとの相関演算を行い、得られた各参照パターン毎
の各々に、相関出力に対して、少なくとも各参照パター
ンを１つずつ被検パターンとして表示した時に得られる
該参照パターンに対する自己相関出力のピークの現れる
位置を中心として放射状に分割されている複数の領域を
有する、複数の領域に分割された受光領域を有する受光
素子により、該相関出力の有する前記複数の領域に分割
された受光素子すべての領域若しくはその少なくとも１
つの分割領域の相関出力強度に基づいて、作成された、
相関出力の強度およびその分布を示す信号をパターン認
識分類手段に入力することを特徴とする光学的相関出力
の検出方法。In a method for detecting an optical correlation output, a correlation operation is performed between a test pattern to be optically recognized and classified and a plurality of reference patterns, and a correlation output is obtained for each of the obtained reference patterns. At least each reference pattern
Can be obtained by displaying each one as a test pattern
Appearance of peak of autocorrelation output for the reference pattern
Multiple areas radially divided around the position
A light receiving element having a light receiving area divided into a plurality of areas, the light receiving element divided into the plurality of areas having the correlation output or at least one of the areas.
Created based on the correlation output intensity of the two divided regions,
A method for detecting an optical correlation output, comprising inputting a signal indicating the intensity of the correlation output and its distribution to a pattern recognition / classification unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13111891A JP3295104B2 (en) | 1991-06-03 | 1991-06-03 | Optical correlation output detection method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13111891A JP3295104B2 (en) | 1991-06-03 | 1991-06-03 | Optical correlation output detection method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04355732A JPH04355732A (en) | 1992-12-09 |
| JP3295104B2 true JP3295104B2 (en) | 2002-06-24 |
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ID=15050409
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|---|---|---|---|
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| Country | Link |
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| JP (1) | JP3295104B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3776500B2 (en) * | 1996-03-26 | 2006-05-17 | オリンパス株式会社 | Multiplexing optical system, feature vector conversion device using the same, feature vector detection / transmission device, and recognition / classification device using them |
-
1991
- 1991-06-03 JP JP13111891A patent/JP3295104B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 武居利治 他，３１ｐ−Ａ−１５ 光学的相互相関とファジー的ＡＮＤ演算を用いたパターン認識方法，１９９１年春季第３８回応用物理学関係連合講演会予稿集 第３分冊，１９９１年 ３月２８日，ｐｐ．８６５ |
| 竹村安弘 他，３１ｐ−Ａ−５ 光学的相互相関演算を用いたニューラルネットワーク，１９９１年春季第３８回応用物理学関係連合講演会予稿集 第３分冊，１９９１年 ３月２８日，ｐｐ．８６２ |
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| Publication number | Publication date |
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| JPH04355732A (en) | 1992-12-09 |
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