JPH0379711B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は光学的認識装置と音声合成装置とを組
み合わせた教育訓練装置に関する。

［従来の技術］ たとえば、教育訓練装置においては、画像処理
装置が音声合成装置と組合わされていて、種々の
形態の対象物（object）を画像処理装置により観
察し、同定のためにメモリ記憶されている特徴デ
ータ（data signature）と比較し、音声合成装置
を介して音声でその名が呼ばれるようになつてい
る。特徴データは、図形パターンを特徴づけるデ
ータを言い、以下の記載より明らかにされる。本
発明の特定の構成では、この教育訓練装置は、人
間のような、生物の外観を有しかつ視覚および音
声の模擬能力を有する人形である。

今までに、教育訓練装置は既に音声合成装置を
備え、学習経験を与える際に人間の言語で単語、
句、及び文を聞かせることができるようになつ
た。

［発明が解決しようとする問題点］ このような教育訓練装置は、音声合成が１つの
重要な特徴である学習経験を与えるように設計さ
れてきたが、多様な学校教育の背景と非常に限定
されたものから例外的なものにまで亘る知的能力
を有する個人に対し、種々の目的で利用可能な学
習経験をさらに増すように、さらに独特の型の教
育訓練装置が常に捜し求められている。

本発明が関連する別の面において、生物の外観
をまねた人形は娯楽や楽しみを与えるための人形
として昔から存在した。最近では、人形の多くの
人間の機能を行なうための模擬能力を与えられて
おり、このような能力の１つは音声により話す能
力であり、その場合にはこの人形は予め構成され
たメツセージの記憶装置として磁気テープ、ドラ
ム、またはデイスクを利用して、音声によつて話
す装置を備えており、これは典型的には機械的に
人形を特定の方法で預けるかまたは「ひつぱりコ
ード」を引くことによつて作動されてメツセージ
記憶装置が作動可能となりそこに備えられている
予め構成されたメツセージを声に出すように動作
する。

本発明に関連する別の面は、図形、記号等のキ
ヤラクタを光学的に認識する光学的キヤラクタ
（character）認識を含む。書類に書かれたキヤラ
クタの読み取りは光−電子的に達成される。通
常、光学的キヤラクタ認識装置はキヤラクタを複
数の線から成る方形のパターンで光−電子的に走
査し、走査されたキヤラクタのパターンに対応す
る量子化された２進電子信号を発生するように作
動する。この量子化されたキヤラクタのパターン
はメモリに記憶されてから標準的なキヤラクタの
キヤラクタパターンとビツト毎のやり方で比較さ
れ、こうして走査された未知のキヤラクタはそれ
に最も近い同一性を生じる標準的なキヤラクタに
対応するもので決められる。

光学的に走査されているメツセージに対応する
音声メツセージを発生するための、光学的キヤラ
クタ認識装置とそれに応答する音声発生装置との
組み合わせは一般的に知られている。例えば、
1972年２月８日発行でslavin付与された米国特許
第3641496号を参照されたい。

本発明が関連する前述の技術は一般的に知られ
ているが、学習経験を与えるための教育訓練装置
であつて見え、見えた対象物の理解を反映して話
す見掛上の能力という人間の機能を有する教育訓
練装置は今まで全く開発されていなかつた。

［問題点を解決するための手段］ 本発明によれば、対象物の図形パターンを光学
的に認識し、対応する出力を音声の形で供給でき
る教育訓練装置が提供される。以下、説明の便宜
上主に教育訓練装置を例として説明するが、本発
明はこれに限られるものではない。

たとえば、教育訓練装置において画像処理装置
が音声合成装置と結合され、教育訓練装置はそれ
ぞれのフラツシユカードに示されているような
「対象物（object）」を、例えば、そのフラツシユ
カードを画像装置で見、かつ音声合成を介して聞
き取れるように言葉に表わすことにより同定す
る、ないしは観察された対象物について理解した
かのように述べることができるようになつてい
る。この目的のために、教育訓練装置は対象物を
見るための光学的画像装置を備えておりこの対象
物の外観を表わす信号データ出力を与えるように
なつている。この画像装置は信号データ出力を二
次元的な画像情報として記憶するランダムアクセ
ス型マトリツクスメモリへ結合されている。信号
データ出力はマイクロプロセツサーにより受け取
られる。マイクロプロセツサーは、複数個の対象
物の形態の特徴データを与えるためにフアームウ
エアを組み込んだメモリ蓄積装置を備えている。
マイクロプロセツサーは、画像装置のデータ信号
出力をマイクロプロセツサー内のメモリ蓄積装置
のフアームウエアにより与えられる特徴データと
比較するため、プログラムされた読取り専用メモ
リを介して与えられる検査命令を含み、画像装置
の信号データ出力とマイクロプロセツサーのメモ
リ蓄積装置のフアームウエア内の最も近い特徴デ
ータの比較分析を決定する分析信号出力を発生す
るキヤラクタ（character）認識比較器を形成す
る。音声合成装置はマイクロプロセツサーにより
制御され音声合成電子装置と、語いメモリと、ス
ピーカとを備えている。音声合成電子装置はマイ
クロプロセツサーのキヤラクタ認識比較器へ作動
可能に接続されておりキヤラクタ認識比較器から
の分析信号出力の内容を表わす可聴周波の出力を
発生するようになつている。語いメモリは読取り
専用型のものであり多数のデイジタル符号化した
単語、句、及び文を含み、これらの単語、句、及
び文はマイクロプロセツサーのキヤラクタ認識比
較器からの特定の分析信号出力に対応して音声合
成電子装置により選択的にアクセスされる。スピ
ーカは音声合成電子装置へ接続されておりそこか
ら受け取つた可聴周法の出力を可聴音に変換す
る。音声合成電子装置は1978年４月28日付で出願
された米国特許出願第901393号（米国特許第
4209836号明細書）に開示されている音声合成集
積回路の型をとればよい。その音声合成電子装置
では、適切な電子回路およびスピーカにより聞き
とれる音声へ変換するための入力として受け取る
符号化されたデイジタル信号に応じて可聴周波の
出力信号が発生する。マイクロプロセツサー内の
メモリ蓄積装置は、マイクロプロセツサーにより
制御されるようなランダムアクセスメモリ型のも
のでよく、このマイクロプロセツサーには画像の
アナログデータ信号出力のデイジタル信号への変
換とともに画像の場所及び個別化（すなわち、画
像装置の視野における別個の対象物の場所−各々
の対象物がどこにあるかということと各々の対象
物はどれほどの高さかということ）を与える
ROMプログラムを備える。

本発明の特定の応用例では、教育訓練装置は生
物の外観をまねた人形の形をしたものでよい、通
常の場合、人間でよいが、動物や爬虫類などのよ
うな、人間以外の種々の形であつてもよい。人形
は画像処理装置と音声合成装置とを備え、これに
より視覚と音声との模擬能力を有する。こうし
て、記号（symbol）、幾加学的形状及び凡例
（legend）またはこれらのうちのどれかのような
種々のしるし（indicia）が図示されているフラ
ツシユカードを画像装置により個々の識別するこ
とができ、その処理能力でフラツシユカードの対
象物が固定し、一方音声合成装置はフラツシユカ
ードに何が示されているかを理解したかのよう
に、人形からの見掛上の音声能力を介して、画像
装置により観察されているフラツシユカードに何
が表われているかを声に出す。こうして、人形は
フラツシユカードにおける対象物を“見る”とい
う見掛上の能力と人形が何を見たかの理解を示す
単語、句、または文を話すという見掛上の能力と
を有する。

［実施例］ 本発明を例示的に示しかつ種々の特徴を詳細に
説明するために、図面を参照する。

最初に、何が見えたかの内容を表わす知性的音
声を伴つた光学的キヤラクタ認識を与える教育訓
練装置はこの教育訓練装置をどのように使用しよ
うとしているかということとその使用環境とに依
存して多数の具体的実施例のできるものであると
いうことを理解して頂きたい。

より詳細に図面を参照すると、第１図は本発明に
より構成された学習経験を与えるための教育訓練
装置１０のブロツク線図を図示している。第１図
の教育訓練装置１０は複合システムを含み、その
中で光学的キヤラクタ認識処理サブシステムが音
声合成サブシステムと結合されていて教育訓練装
置が対象物を同定しかつ適切な方法でこのような
対象物の同定と有声化する視覚と音声とを模倣で
きるようになつている。この目的のために、光学
的キヤラクタ認識サブシステムは対象物を観察し
てこの対象物の外観を表わす信号データ出力を与
えるための視覚検出装置を光学的画像装置１１の
形で備えている。画像装置１１は、電子的に走査
される光検出器、すなわちテレビジヨンカメラの
ビジコンか、センサーまたは鏡の視野を横切る移
動が機械的手段により達成されるような機械走査
光検出器か、写真フイルムか電荷結合装置のアレ
イか複数個の個別の点を有する任意のマトリツク
スアレイのような、「凝視型（staring）」多重素
子のアレイのような、幾つかの適切な形のうちの
どれであつてもよい。１つの好ましい形では、画
像装置１１はマトリツクスに32×32のアレイ素子
を含む、単一の画像装置チツプ上の電荷結合デバ
イス（CCD）型画像装置のアレイであればよい。
画像処理サブシステムはさらにメモリ１２と、マ
イクロプロセツサー１３の形のデータ処理装置と
を備えており、マイクロプロセツサー１３にはキ
ヤラクタ認識比較器が組み込まれている。メモリ
１２は画像装置１１からの信号データ出力を受け
取ることのできる記憶容量を有するランダムアク
セス型のものであることが好ましい。そのため、
ランダムアクセスメモリ１２は画像装置のセルの
アレイに対応して、例えば32×32ビツトの小さな
記憶容量を有すればよい。ランダムアクセスメモ
リすなわちRAM１２は画像装置１１の出力へ接
続されておりビツトの列（カラム）及び行（ロ
ウ）で構成される。各ビツトはピクセル（pixel、
絵素）として指定でき、白いpixelは２進数の
“０”、黒のピクセルは２集数の“１”とすること
ができる。そのため、RAM１２の内容は撮像視
野内に配置された対象物に対応して画像装置１１
の撮像視野面で受けた画像のデイジタル画像を構
成する。マイクロプロセツサー１３は中央処理装
置（CPU）として作動し、RAM１２の内容を検
査するためのマイクロコントローラーを備えてい
る。マイクロプロセツサー１３はさらにマイクロ
プロセツサーを制御するための命令を有するプロ
グラムを含む読取り専用メモリ（ROM）を備え
ている。ROMは画像信号データのアナログ−デ
イジタル変換と、これに続く画像の位置付けと個
別化、すなわち画像装置１１の視野内の個別の対
象物の位置付け、そのような任意の対象物がどこ
にあり、かつその対象物の高さはどのくらいかと
いうこと、を与えるようにできる。マイクロプロ
セツサー１３はさらにその計算操作中のデータ蓄
積のためのランダムアクセスメモリRAMを備
え、その中に多数の対象物の形態の特徴データが
フアームウエアの形で蓄積され、RAM１２内に
記憶されているような画像を含むデイジタルデー
タと比較される。この目的のために、マイクロプ
ロセツサー１３はそのデータ処理能力の一部とし
て分析装置をキヤラクタ認識比較器の形で備えて
おり、このキヤラクタ認識比較器はRAM１２か
らのデイジタル画像データとマイクロプロセツサ
ー１３のRAMに記憶されているフアームウエア
との比較分析を決定する分析信号出力を発生す
る。マイクロプロセツサー１３はテキサス州ダラ
ス市のTexas Instruments Incorporatedにより
製造されているTMS8080マイクロプロセツサー
かTM9980マイクロプロセツサー、または教育訓
練装置１０に望まれる用途の複雑性の度合いによ
つて任意の適切なマイクロプロセツサーでよい。
この意味で、任意の適切な光学的キヤラクタ認識
装置を本発明により構成されるような教育訓練装
置１０の画像処理サブシステムとして使用するこ
とができる。この点において、本教育訓練装置装
置に対しては比較的に素朴な光学的キヤラクタ認
識サブシステムで十分であるかもしれないが、
1980年１月28日付で出願された米国特許出願第
115986号（米国特許第4415880号明細書）に開示
され特許請求されているようなより複雑な光学的
キヤラクタ認識装置も採用できることが理解でき
るであろう。

光学的キヤラクタ認識処理サブシステムは音声
合成サブシステムと結合しておりこの音声合成サ
ブシステムは音声合成電子装置１４と、語いメモ
リ１５と、音声合成電子装置１４の出力へ接続さ
れた音響変換回路とを含み、ここでこの音響変換
回路は適切な低減フイルター１６と、可聴周波数
増幅器１７と、音声合成電子装置１４からの可聴
周波出力を音響エネルギーに変換するための適切
な種類のスピーカー回路１８とを備えてもよい。
一実施例として、音声合成電子装置１４は、好ま
しくはテキサス州ダラス市のTexas Instruments
Incorporatedにより製造されているTMC0280音
声合成チツプのような、音声合成半導体チツプを
含む、線形予測符号化技術を使用するとよい。こ
のチツプはデイジタル的に記憶された音声情報の
単一フレームをつぎつぎに続出して動作するもの
で、前述の1978年４月28日付で出願された米国特
許出願第901393号（米国特許第4209836号明細書）
に開示されている種類のものである。この特定の
音声合成技術はデイジタル入力により形成され、
電子的に変更可能な人間の声道のモデルを用い
る。デイジタル形成入力とともに、ピツチ及び別
の励起デイジタル制御信号が印加され、音声合成
チツプ１４へのデイジタル情報入力により要求さ
れかつ同定される可聴周波数の音を表わすアナロ
グ信号を好ましくは読取り専用型の語いメモリ１
５を介して発生する。予めデイジタル的に符号化
された音声（例えば、単語、句、及び文）は語い
メモリ１５に記憶されており、マイクロプロセツ
サー１３のキヤラクタ認識比較器からの分析出力
信号により決定され、音声合成チツプ１４を介し
てアクセスされたことに応じて、要求されたもの
を音声合成チツプ１４へ与える。その他の適切な
形状の音声合成装置を本教育訓練装置１０で使用
してよいということは理解されるであろう。その
ため、教育訓練装置１０には、光学的キヤラクタ
認識と音声とが結合されており、学習補助器とし
て非常に多くの応用を提供するようになつてい
る。一つの特定の態様においては、この教育訓練
装置１０を人形の中に組み込んで見掛上の視覚と
音声との人間の機能を結合するようにし、理解し
たことに関する音声コメントを与えることにより
何か“見えた”かを音声が反映する。第２図に図
示したように、第１図に図示した本教育訓練装置
１０を備えた人形２０に、例えば一束のフラツシ
ユカード（図示せず）の中に含まれている一枚の
フラツシユカードに示されている対象物、凡例お
よび記号またはそのいずれかを同定することを要
求できる。一束のフラツシユカードの中には、さ
まざまなしるし（indicia）がそれぞれのフラツ
シユカードに与えられている。教育訓練装置１０
の画像サブシステムにより与えられる模擬視覚と
音声合成サブシステムにより与えられる模擬音声
能力のおかげで、人形２０は例えば、「トランプ
札」を検出して同定しその「組」及び「数」を答
えることができる。人形は同様に種々の幾何学的
形状を確認して音声で説明することもできる。人
形が種々の対象物を「同定」しかつ音声で「名を
示す」ことができる程度は教育訓練装置１０のマ
イクロプロセツサー１３に備えられているRAM
１０の記憶容量によつてのみ制限される。人形２
０は人間の形でもよく、または動物や鳥のよう
な、別の生物の外観をまねてもよい。本発明の思
想の範囲内に入る教育訓練装置の変形としては、
マイクロプロセツサー１３の光学的キヤラクタ認
識比較器に乱数発生器を組み込み、まれに、同定
のさいに「誤り」を専断的に起こさせるものもあ
る。この場合、人形２０が画像装置１１へ露呈さ
れたフラツシユカード上の対象物の名を誤つて言
つたことに対して、うしろの領域を「ぴしやりと
打つこと」などにより、罰を与え、隠されている
マイクロスイツチを作動させ、これにより人形が
フラツシユカード上の対象物の同定を再び試みる
ようにプログラムすることもできる。このよう
に、人形２０は模擬「視覚」能力を有し、「見え
た」ものを音声で話すことができ、フラツシユカ
ード上の対象物を同定する際にランダムに予め設
定した「間違い」を人形が一体いつ犯すだろうか
との子供との交流が可能である。フラツシユカー
ドは見分けのつく対象物を示すものでよいため、
このようなしるしの正しい同定を通して人形２０
は子供にとつて教育補助器として働きうる。

画像処理サブシステムにより達成される「対象
物の同定」を履行するために、マイクロプロセツ
サー１３のRAMメモリ蓄積装置のフアームウエ
アとして組み込まれている多数の対象物の形態の
特徴データを比較するためにRAM１２に記憶さ
れているデイジタル画像データを評価する際に、
マイクロプロセツサー１３が用いる計算として多
数の計算技術を互換的に採用してもよい。この目
的のために、第３図に図示した対象物のような２
進（黒／白）的画像を与える任意の対象物の形態
を考えよう。この点に関して、対象物の個々の正
方形の「ユニツト」すなわち「セル」３０は
「黒」すなわち２進の「１」であり、対象物に関
連した標示されていない（同じ大きさのユニツト
の）空白領域は「白」すなわち２進の「０」であ
る。そうすると、第３図の対象物は、画像装置１
１により観察されている対象物のデイジタル画像
データを表わして、RAM１２のマトリツクス内
に、「１」と「０」との列として存在するであろ
う。光学的キヤラクタ認識は、このような画像信
号データから可能な限り多くの情報をできるだけ
能率的に引き出そうとするものである。解決すべ
き問題のうちの典型的なものは、画像に幾つかの
異なる対象物が在るか、各々の対象物はどこに配
置されているか、各々の対象物はどれ程の大きさ
か、各々の対象物はどんな形か、対象物の中には
単体に結合された中実体でないもの（すなわち穴
のあいているもの）があるか、最後に、対象物の
同定のために処理されているデイジタル画像デー
タ中にマイクロプロセツサー１３が認識するよう
にすでにプログラムされている画像に合うものが
在るか、ということがある。

このような問題を解決するために、多数の計算
技術を種々の組合せで使用するとよい。これらの
計算技術を説明する際に、黒対白、左対右、ｘ対
ｙなどの役割は交換可能であるということが理解
されるであろう。さらに、ここでの説明のために
は、便宜上「白い」背景に対して対象物は「黒」
であるとする。

対象物を発見すること RAM１２に収容されている信号データ出力で
表わされるような画像の上部左側の角にある開始
位置から始めて、各々のピクセルすなわち「セ
ル」または「ユニツト」は、「黒い」ピクセルに
出会うまで（見るべき対象物が何かしらあると仮
定して）マイクロプロセツサー１３によりその
ROMの制御によりラスタ走査モードで検査され
る。もしこの「黒い」ピクセルが（後に説明され
る）すでに出会つた対象物に属するものとして
「分類されたもの」でないならば、新しい対象物
が見出されたことになる。第６図はこの手順のフ
ローチヤートを図示している。

対象物の計数 計数を０から始めて、もしこのことが所望の情
報の全てであれば、新しい物体に出会うたびに計
数は増える。しかしながら、この計数手順は、丸
い対象物、ある大きさに満たない対象物、全周の
２乗対面積の比がある範囲に入るような対象物、
などの数を個々に計数することなど……、所望の
用途に応じてより詳細にすることができる。この
手順は全ての対象物に対してゼロ計数の最終結果
となることがあり、システム応答をトリガーして
よい短い積分時間を用いて別の画像を得る（画像
はすでに飽和されているかもしれないので）かま
たは、もし別のデータがこのことが当てはまらな
いと証明すれば、音声合成サブシステムを介して
使用者へ適切な音声の出力、例えば、「私には全
く何も見えません」を与えるようにすることがで
きる。

周航による対象物の特徴記載 画像装置１１の視界に入る個々の対象物を特徴
付けることのなかには、その対象物のトポロジ
ー、すなわち−その大きさ、形状、連結性、方向
比、境界特性など−をマイクロプロセツサー１３
によつて決定することが含まれる。すなわち、使
用者に音声合成電子装置１４を介して適切な音声
の応答を発生させる目的のため、教育訓練装置１
０が対象物を認識することができるために必要な
予備のものなのである。この目的のために、「周
航」手順と呼びうる対象物特徴づけ技術は、対象
物の形態に関して多量の情報を引き出すことを可
能にする。第３図の図示した対象物を参照して、
第６図に図示したフローチヤートによる「発見」
手順をマイクロプロセツサー１３のROMにより
実行するということと、星じるしを付けた対象物
の頂上に配置された「黒い」ピクセルすなわちセ
ル３０はすでに出会つたものであるということと
を仮定する。この対象物の特徴を記述する最初の
手順として、「周航」技術は、対象物の「周辺を
回つて歩くこと」を目ざし、その間に同時にこの
周航手順のコースにおいて特定のパラメータを監
視しかつ特定の動作をとることを意図し、これに
より対象物のトポロジーに関する非常に多くの量
の情報を引き出すことを可能にする。

「周航」による対象物の特徴記載において、第
４ａ図乃至第４ｄ図に図示したようなある手順の
「規則」が守られる。周航手順の「規則」は以下
のように要約できる。

(1) 「常に左析する」（または右析する）規則に
従う。このことは計算機に迷路から進路を見つ
けることを教えるのに使用される基本的な方法
である。第４ａ図を参照して、点の位置が図示
されているようにセルＡに隣接しておりセルＡ
は２進の「１」を示す「黒い」セルと同定され
ているものであると仮定する。第４ｂ図乃至第
４ｄ図は点の位置に対する３つの可能な状態
と、第３図に図示した対象物のような対象物の
周辺を回る点の動きをトレースするために点が
とるべき動きの方向を図示している。このよう
に、もし点の動きがセル位置Ｂの黒いピクセル
すなわちセル３０に出会うときには、点の動き
は左の方向に曲がり、セルＢは今度はその後の
点の動きを決定するためにセルＡになる（第４
ｂ図）。他方、もしセル位置Ｂが「０」の２進
状態を示す「白い」ピクセルであれば、点の動
きはセル位置Ｃがそれぞれ「１」の２進状態を
示す「黒い」ピクセルであるかまたは「０」の
２進状態を示す「白い」ピクセルであるかによ
つて第４ｃ図または第４ｄ図に示されている方
法で進む。このように、もしセルの位置Ｃが
「黒い」ピクセルであると、点の動きはセル位
置Ｃの「黒い」ピクセルの境界に沿つてまつす
ぐに前に進みセルの位置Ｃはその後の点の動き
に対して次のセル位置Ａになる。他方、もしセ
ル位置Ｃが第４ｄ図に図示されているように
「白い」ピクセルであると、点の動きは右に向
かし、点はセル位置Ａの「黒い」ピクセルの周
辺に沿つて下方へ進む。セル位置Ａは点のその
後の動きに対してもセル位置Ａとして残る。こ
の手順は点が対象物の周辺の回りを完全に移動
して第３図の星じるしで示したような開始セル
３０へ戻るまで、連続的なサイクルで続けられ
る。

(2) 指示されたように点が動いている間、それま
でになされた「直進」、「左折」及び「右折」の
運動変位のそれぞれの数の累積和がマイクロプ
ロセツサー１３のRAMに保持される。この情
報はその後対象物のおよその全周を計算するの
に使用できる。

(3) 点の運動が進行している間、点の移動中に点
により取られる端のｘ及びｙ座標の位置、すな
わち、対象物を周航している間に点により得ら
れた視野内の最も速い東、西、南、北はデータ
保持のために「フラグ」（flag）を立てられる。

(4) 点の運動が進行している間に、もし点が
（「発見」手順の流れの中で）対象物の東か西の
端のいずれかに配置されていることが決定され
ると、その特定のセル３０は「タグ」（tag）を
つけることにより適切に分類され、その後の
「発見」手順においては、ずに出会つた対象物
を区別することができる。

(5) 点が動いている間に、機械的なプラニメータ
の動作をデイジタル的に再生する効果を有する
特定の計算を行なつて周航している対象物の面
積の量を引き出すことができる。

(6) 最後に、点の動きが進行している間に、点の
「瞬時方向」に関する情報は物体の全体的な
「形状」を理論する目点を有する適切に符号化
された「輪郭抽出」アルゴリズムに連続的に用
いることができる。

周の計算 対象物を点が周航する間に点によりつくられる
「直進」変位、すなわち第４ｃ図、の数を記号N1
で表わし、点による「左折」（第４ｂ図）と「右
折」（第４ｄ）の変位の数を記号N2で表わすこと
により、対象物の全周は本質的におよそ次のよう
に近似できる。

Ｐ＝N1＋N2／√２ （） 面積の計算 対象物の面積を近似する際には、機械的プラニ
メータの操作をまずパラメータＡ及びＬをそれぞ
れ０及び１に初期化することによりデイジタル的
にシミユレートできる。その後、動いている点に
より実施される周航手順が実行されている間に、
各々の変位のさいに第５ａ図乃至第５ｄ図に図示
した規則が実行され、点が第３図における星じる
しで同定されるような開始セル３０へ戻つたとき
に、パラメータＡが物体の境界内に含まれている
セル３０の数に等しくなるようにする。そのた
め、もし変位が右向きであれば、パラメータＬ
は、第５ａ図に説明してあるように、１だけ増加
する。もし動いている点の変位が下向きであれ
ば、第５ｂ図に示したように、パラメータＡはパ
ラメータＬの計数だけ増す。点の左向きの変位運
動は、第５ｃ図におけるように、パラメータＬを
１だけ減少させ、一方上向きの点の変位運動は第
５ｄ図に示したようにパラメータＡをパラメータ
Ｌの計数だけ減少させる。

第７ａ図及び第７ｂ図を参照すると、第３図に
図示した対象物に対して採用した、機械的プラニ
メータの動作のデイジタル的なシミユレートの手
順の結果が示してある。ここにおいて、第７ａ図
は、第４ａ図乃至第４ｄ図で説明した方法により
動く点で周航した時の第３図の対象物を示し、点
が対象物の周辺を動く間の点の運動方向といくつ
かの変位ステツプ数が示してある。すでに説明し
たように、第６図の「発見」手順により決定され
る、対象物の「西」か「東」の端のいずれか一方
にあることが見出された個々のセル３０はマイク
ロプロセツサー１３のメモリ蓄積装置内で適当に
分類されている。第７ｂ図に示した表は面積の計
算のため第５ａ図乃至第５ｄ図に説明した規則に
従つて得られるデータを含む。従つて、ステツプ
＃１は初期値Ａ＝０及びＬ＝１で始まる。ステツ
プ＃２は第５ｂ図に示したような、点の下向きの
変位運動であり、ＡはＬの計数だけ増える。この
ように、第７ｂ図に示した表はステツプ＃２で、
Ａ＝１及びＬ＝１の値を与える。ステツプ＃３で
は下向きの変位運動が続いており、これによりパ
ラメータＡはパラメータＬの計数だけ増え、従つ
てＡは今度は２に等しくなり、一方Ｌは１に等し
い。Ａ及びＬの値の変化は、第７ｂ図に示されて
いるように第５ａ図乃至第５ｄ図に説明されてい
る規則により変化を続ける。周航手順の終結、す
なわちステツプ94において、パラメータＡは193
に等しく、「直進」変化N1は39に等しく「左折」
もしくは「右折」変化N2は55に等しく、従つて
物体の全周はN1及びN2の値を式（）代入す
ることによりおよそ77になる。

充填率 動いている点に対象物の全周の回りを進ませる
周航手順が完了すると、点の周航の動きの間に点
が出会つた端のｘ及びｙ座標は「タグ」を付けら
れマイクロプロセツサー１３に含まれている
RAM内に記憶されている。これらの端のｘ及び
ｙ座標により与えられるデータ情報を得ると、次
に対象物の全体が入る最も小さな直交座標軸方向
の箱の面積を、次式で計算することができる。

Ｂ＝（X_nax−X_nio）^*（Y_nax−Y_nio） （） ここでＢは対象物の全体が入る最小の座標軸方
向の箱の面積である。特定の状況においては、対
象物の実際の面積Ａの面積Ｂに対する比を対象物
に関する別の情報を決定するのに用いることがで
きる。

境界のラベル付け 第６図のフローチヤートで示した「発見」手順
における１つの補助としてすでに出会つた物体を
識別することに加えて、第７ａ図において「西」
は「Ｗ」、「東」は「Ｅ」としるしを付けたセル３
０により示したような境界のラベル付けは別の点
において有効である。もし物体が単純な中実の物
体であるかないしはもし物体に１つ以上の「穴」
が含まれているかどうかに関して決定がなされる
ならば、第６図のフローチヤートの流れに基づい
た新しい「発見」手順が開始され得る。この手順
はラスタ走査がすでに出会つた物体の「Ｗ」セル
３０と「Ｅ」セル３０との間にあると決定される
までは始めることができない。次に、「黒い」セ
ルと「白い」セルを発見することを入れ替えるこ
とにより、「発見」、「計数」及び「周航」を含む
すでに説明した手順の全てを対象物内の穴（複数
の場合もある）の性質を調査するようにくり返す
ことができる。この方法はマイクロプロセツサー
１３内の同一のROMコードを用いて実行され、
大まかに入れ子（nest）構造にすることができ
る。

輪郭抽出 本教育訓練装置１０に使用において覆行するこ
とのできる別の技術は「輪郭抽出」と弥呼するこ
とができ、その中では対象物の「形状」または形
態の詳細な記述が得られる。すでに説明した周航
手順では、対象物のアウトラインがピクセルごと
にすなわちセルごとに念入りに追跡される。以下
に説明する「輪郭抽出」手順は対象物の形状に関
する要約した説明を提供することをその目的的と
するものであり、形状を決定すべき対象物の境界
の回りを進む点の変位運動に以下の基準を当ては
めることにより達成することができる。

(1) 「現在方向」の記述は次の８方向、北、北
東、東、南東、南、南西、西、及び北西、のう
ちの１つに制限される。それゆえ、コースの変
更は45゜の増分で知らされ進路を右か左のいず
れかに取ろうとしているかが同定される。

(2) ある長さの所定の距離において最も新しい方
向が古いコースから45゜を越えてはずれるまで
コース変更に関する決定は全くなされない。古
いコースの方向からの偏向が比較的に短い長さ
のものであり古いコースの方向が再び取られる
ならば、この規則はこのような重要でないコー
スの偏向は無視するということを意味する。

(3) もしコースにおける明確な変更が検出された
ときには、新しいコースの方向が所定の長さの
間追跡された後に新しいコースすなわち「現在
の方向」の決定がなされる。

(4) 対象物の全周の旅の各々の一くぎりすなわち
「現在方向」に進んだ距離は簡単に、短い、中
くらい、長い、及び極めて長いと記述される。

これらの基準を用いて、今教育訓練装置１０の
画像装置１１の視野内に米国の地図が現われてい
るとする。マイクロプロセツサー１３のROM部
に記憶されており、また前述の基準に基づいてい
る「輪郭抽出」手順を用い、画像装置１１から得
られRAM１２に記憶されている信号データが、
マイクロプロセツサー１３のRAM中央処理装置
で変換されて、第８図に図示したような形状を有
する対象物を提供する。この処理された対象物
が、マイクロプロセツサー１３のRAM部に蓄積
された種々の対象物のデータ特性信号とキヤラク
タ認識装置によつて比較され、分析されることに
なる。

第８図を参照し、米国の地図から得られそこに
図示されている対象物の記述を説明し直すと、説
明的な報告は以下のようなものであろう。開始位
置４０（シアトル）から、点は真東に極めて長い
距離を位置４１まで動く。次に、点は90゜右へ曲
がり（ヒユーロン湖）、短距離を位置42まで進む。
位置42で、点は135゜左へ曲がり（デトロイト）こ
の新しいコースを長距離位置43まで進む。次に、
そこで90゜右に曲がり、短い一くぎりを位置44ま
で進み、次にもう一度90゜右に曲がる（メイン
州）。次の位置45までの一くぎりは短いが、「輪郭
抽出」手順における基準の規則２に従つて無視さ
れた多数の激しいコース偏向から得られるもので
ある。次に、45゜左へ曲がり（ニユーヨーク市）、
位置46までこのコースの中くらいの一くぎりの
後、45゜右へ曲がり（ハテラス岬）、中くらいの距
離を位置47まで進む。次に、90゜の左折の後に位
置48までの中くらいの長さの旅が続き、その後２
回90゜右へ曲がりその間に短い一くぎり49をつく
る（フロリダ州の南端）。最後のコースで、位置
50（フロリダ州タラハツセの付近）まで中くらい
の距離を進み、その後45゜左へ曲がる。位置51ま
での中距離の後、（テキサス州ボーマント）もう
一度45゜左へ曲がり、その後位置52（テキサス州ブ
ラウンズビル）までの中距離を進み次に右へ90゜
コース変更する。位置53（テキサス州エルパソ）
までのこの一くぎりの中距離の後、45゜左へ曲が
りその後位置54（カルフオルニア州サンデイエゴ）
までの中くらいの一くぎりが続き、次に45゜右へ
曲がる。その後、位置55、（カルフオルニア州サ
ンフランシスコ）、までの別の中くらいの一くぎ
りがあつて、次に45゜右へ曲がり、最後の長距離
を開始場所40（ワシントン州シアトル）へ戻る。
マイクロプロセツサーのコードの言語はコースの
距離のそれぞれの長さ（短い、中くらい、長い、
及び極めて長い）に対して値１，２，３及び４を
割り当て、45N度のコースの変更は＋Ｎは右折を
−Ｎは左折を表わすようにしてＮを表わし、アウ
トラインの各々の一くぎりは（ｌ＝各々の一くぎ
りの長さ）、及び（Ｃ＝その一くぎりの終端部に
おけるコース変更）であるとしてフオーマツト
（ｌ，Ｃ）で表わすと、第８図に図示した対象物
の輪郭の特徴データは次のようになる。

(4, 2) (1,-3) (3, 2) (1, 2) (1,-1) (2, 1) (2,-2) (2, 2) (1, 2) (2,-1) (2, 2) (2,-1) (2, 1) (2, 1) (3, 2) 第８図に図示した対象物の形状は相当ゆがんで
いるが、それにもかかわらず米国の全体的な外形
として容易に認めることができる。たとえ最も原
始的なキヤラクタ認識符号を用いても、米国のこ
の一般化した外形に対応するデータは、ブラジ
ル、インド、英国、フランス、ドイツ、スペイン
などのような、世界のその他の国々の一般化した
外形と誤認識するのを避けるのに十分なだけ特定
的である。

輪郭抽出技術の履行には一般的に第９ａ図乃至
第９ｃ図に示したすでに述べた基準を守ることが
必要である。輪郭抽出手順は周航手順と結合さ
れ、周航手順の開始時に、第１の個々のステツプ
のベクトル和に関して測定がなされて最初の基本
コースＢを得る。各々の変位運動の後、第９ａ図
乃至第９ｃ図に示したような以下の手順を輪郭抽
出手順の実行において採用される。

(1) 基本コースＢはわかつていると仮定して、最
後の幾つかのＮの個々の変位ベクトルをマイク
ロプロセツサー１３のメモリ蓄積装置に累積さ
せそれらのベクトル和Ｎを形成する。

(2) 次に、基本コースベクトルＢと最も新しい変
位ベクトルＶの成す角φの絶対値を基本コース
ベクトルＢとベクトル和Ｎの成す角θの絶対値
と比較する。もし角φが角θより大きければ、
巨視的なコース変更は検出可能であるが角度の
変化は一定の値に「落ち着いて」いない、とす
る。従つて、次のコースの方向に関する決定は
少なくともあと１度の変位運動があるまで延期
される。このことは第９ａ図に図示した状況で
ある。しかしながら、もし角φが角θより小さ
いかこれに等しいならば、この条件はコース変
更が生じたか否かに関する決定を可能にする。
このことは第９ｂ図に図示した状況である。も
し角θが所定の一定の角αよりも小さければ、
基本コースＢからの偏向は十分に小さく従つ
て、コース変更が検出されなかつたかのように
偏向を無視することができる。しかしながら、
もし角θが角αより大きければ、コースの変更
は実際に起きている。この点において、基本コ
ースＢは終結し、その長さは次式で計算され
る。

Ｌ＝√（−₀）²＋（−₀）² （） ここで（Ｘ，Ｙ）は現在の位置の座標であ
り、（X₀，Y₀）は前のコース変更の位置の座標
である。

(3) 次に、新しい基本コースB′を、古い基本コ
ースＢと角θを案内として用いて計算し、座標
（X₀，Y₀）を新しい現在の座標（Ｘ，Ｙ）に置
き換え、特定の応用に関連し得る別の計算を行
なう。

(4) 最後に、最も新しい変位ベクトルＶを、Ｎの
前の個々の変位ベクトルの保持アレイの「最も
新しい」位置へ入れ、他のベクトルは記憶アレ
イ内で後に動かし、「新しいものの中で最も古
い」変位ベクトルがメモリから捨てられるよう
にする。

さて第１０ａ図及び第１０ｂ図を参照すると、
第１図の教育訓練装置１０の画像装置１１による
キヤラクタ認識用の対象物の形態ないし形状が一
例として第１０ａ図に図示してあり、これにより
輪郭抽出技術がいかにして履行されるかをさらに
説明する。第１０ｂ図では、しるしＢ→により表わ
された現在の「基本コース」ベクトルに割り当て
られる値が線図的に同定されている。例えば、現
在の「基本コース」ベクトルＢ→の「真東」のコー
スは「０」の値を有し、一方「真西」のコースは
「４」の値を有する。その形状または形態の特徴
が記述されるべき第１０ａ図に図示した物体の全
周の囲りを進むときに、第１１図のしるしN₁〜
N₄は最後に４つの個々の変位ベクトルを表わし、
Ｎ→はこれら４つの個々の変化ベクトルN₁〜N₄の
平均値であり、Ｖ→は最も新しく起つた変位ベクト
ルである。第１１図は第１０ｂ図の値の図に基づ
いておりかつ第１０ａ図に図示した対象物の全周
の回りを動く点に従つて得られるデータを含む。
第１０ａ図に図示した対象物の全周の回りを動点
が進むときに第９ａ図乃至第９ｂ図に関連して説
明された規則が適用されることが理解されるであ
ろう。この点において、｜Ｖ→｜が｜Ｎ→｜よりも大
きくなるたびに、とられる動作は第９ａ図に図示
した規則に従い決定を延期することであるという
ことが認められるであろう。第１０ａ図に図示し
た対象物の全周の回りにおける個々のステツプま
たは「一くぎり」は連続的に番号をつけられる。
各々のステツプの終わりにおいて、Ｖ→は第１１図
に図示したN₄のカラムに入れられ、N₄〜N₂の値
は全て１つの位置だけシフトバツクされ、値N₁
はこの列における「新しいものの中で最も古い」
変位ベクトルとして捨てられる。

ゼロ以外のコース変更（第１１図に図示したス
テツプ18及び35においてΔBと表わされる）が検
出されると、Ｂ→はリセツトされ、同時に値Ｖ→とＮ
の値は古いＢ→に代る新しい値Ｂに対する値にリセ
ツトされる。このことはΔBをＶ→及びＮの前の値
から引くことにより達成される。

第１０ａ図に図示した対象物の外側の輪郭は
45゜の増分へ量子化されたベクトルによつて決め
られるものとして説明してきたが、量子化する増
分は所望の用途に応じて30゜や22.5゜などの、45゜以
外でもよいということは理解されるであろう。同
様に、第１０ａ図乃至第１０ｂ図に与えられた例
と第１１図に表わされたデータは４つの最も新し
い変位ベクトル、N₁〜N₄を蓄積できるものであ
るが、この選択は任意でありこのような変位ベク
トルの数は、第１図の教育訓練装置の画像装置１
１により検出される対象物に対する輪郭特性記号
の決定において所望される複雑性の度合いに応じ
て、増やしたり減らしたりできる。

このように、「特徴データ」すなわち対象物の
形態は、対象物を周航するのに必要な一連の「コ
ース変更」による輪郭抽出技術により決定され
る。対象物の基本的な幾何学的特性はこの技術に
より得られ、この技術は第１図に図示した教育訓
練装置１０のマイクロプロセツサー１３に含まれ
ているRAMにより実施できる。説明した輪郭抽
出手順に基づいた第１０ａ図に図示した対象物に
おける最後の輪郭「特徴データ」は（10，３）
（11，３）（８，５）でありこの対象物はマイクロ
プロセツサー１３の中央処理装置により全体とし
て直角不等辺三角形に適合するものと認められ
る。

第１図に図示した教育訓練装置１０の画像装置
１１から得られたデータから種々の幾何学的形状
を認識しかつ記述できるようにすることにおい
て、もし輪郭抽出技術が、各々が前のものに対し
て連続的に90゜右へ向いている基本的には４つの
ベクトルが対象物の外形であると表示したなら
ば、対象物は、第１２ａ図に図示したような、本
質的には長方形であると同定される。長さ対幅の
比ｘ／ｙと向きの角θの計算は以下の式を用い、
簡単な三角法を用いて達成することができる。

ｘ／ｙ＝ｚ＋√z²−４／２、但しｚ＝S²／Ａ （） θ＝１／2sin^-1［２（Ｂ−Ａ）／S²−2A］ （） 前述の式（）及び（）において Ｓ＝半周（全周の２分の１） Ａ＝長方形の面積 Ｂ＝破線の外形の面積 でありこれらは全て周航手順により直接測定でき
る。

第１２ｂ図に図示した２等辺三角形に関して
は、角θは次式で決定される。

S₂／Ａ＝２（１＋sin（Ｑ／２））²／sinθ （） 三角形が鋭角三角形であるか鈍角三角形である
かの決定は、３辺ａ，ｂ，ｃのうち辺ｂが最長で
あるとしてa²＋c²−b²の値を計算することによつ
て達成できる。すなわち、この値が負であれば鈍
角三角形であり、ゼロであれば直角三角形であ
り、正であれば鋭角三角形である。

第１２ｃ図に図示したＮ辺を有する正多角形を
参照すると、輪郭抽出技術は長さが全て等しくか
つ連続的にほぼ同じ角度で方向を定められている
Ｎ個のベクトルが与えられているはずである。こ
のように、対象物は輪郭抽出技術により容易に多
角形であると認められる。この形状の確認は次式
から得られる。

S²／Ａ＝Ntanθ／２ （） 第１２ａ図乃至第１２ｂ図に図示したそれぞれ
の対象物について行つた数学的解析はマイクロプ
ロセツサー１３の読取り専用メモリ部へ組み込ん
でマイクロプロセツサー１３の能力をより強め
て、画像装置１１から得られる信号データを用い
て対象物の認識及び比較をすることができる。

画像装置１１により観察した時にマイクロプロ
セツサー１３によりその形状または形態の特徴を
記述できる対象物の幾つかの典型的な例が第１３
ａ図乃至第１３ｄ図に図示してあり、ここで説明
された輪郭抽出技術により決定されるこれらのそ
れぞれの対象物に特有の輪郭の「特徴データ」が
与えられている。この特有の輪郭「特徴データ」
は、基本的には問題となつている特定の対象物が
比較的に広い範囲にわたつて一般的に変形された
としても、それらの変形に左右されない。さら
に、輪郭「特徴データ」が環状シフトレジスタの
動作を受けたように表わされるかもしれないとい
うことを除いては各々の対象物に対する輪郭「特
徴データ」は、対象物の向きによつては変化しな
い。後者に関して、例えば、第１３ｄ図における
対象物「星」を参照すると、図示されているよう
なその輪郭「特徴データ」は（ベクトルの長さを
無視して） ３ −１ ３ −１ ３ −１ ３ −１
である。第１３ｄ図の「星」の対象物同定は、形
状従つて問題の対象物を同定するために特有の輪
郭「特徴データ」内に特定の値を有し特定の環状
配列に並べられた８つの「単語」があるというこ
とに基づいている。図示されている対象物に対す
る他の輪郭「特徴データ」は以下の通りである。

第１３ａ図−帆船 33 −433113 −２ 第１３ｂ図−円 11111111 第１３ｃ図−長方形 2222 これらの輪郭「特徴データ」及びその他のもの
はマイクロプロセツサー１３のRAMにフアーム
ウエアとして記憶させられる。教育訓練装置１０
の画像装置に、何らかの形の記号（indicia）を
表わしているフラツシユカードか同様の手段が露
出されると、RAM１２に集積された画像信号デ
ータかマイクロプロセツサー１３のRAM内のフ
アームウエアから成る特徴データと比較される。
マイクロプロセツサー１３のキヤラクタ認識比較
器は画像信号データとマイクロプロセツサー１３
のRAMのフアームウエア内における最も近い特
徴データとの比較分析を決定する分析信号出力を
発生する。キヤラクタ認識比較器からのこの分析
信号出力は音声合成電子装置１４をトリガーして
語いメモリ１５により与えられる符号化されたデ
イジタル入力に基づいておりかつキヤラクタ認識
比較器からの分析信号出力に内容を表わす可聴周
波の信号出力を発生させ、この可聴周波の出力は
スピーカー回路１８により音声に変換される。所
望の用途に応じて、音声合成電子装置１４を注文
に応じて仕立て、ROM１５に記憶されている語
いにより決まる。何らかの適切なコメントを話す
ようにすることができる。本発明の好ましい実施
においては、教育訓練装置１０の画像１１により
観察される対象物に適切なコメントが話される。
そのため教育訓練装置が第２図におけるような人
形２０の形をしていると、人形は「見て」、「見え
た」ものに関して「話す」という見掛上の能力を
有する。

すでに説明し例示的に示した本発明の特定の実
施例における種々の修正は特許請求の範囲に記載
されている本発明の範囲及び原理からはずれるこ
となく当業者によりなされうるということは理解
されるであろう。

［発明の効果］ この発明による教育訓練装置によれば、対象と
なる図形パターンを光学的に認識し、対応する出
力を音声の形で供給できる教育訓練装置を提供す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明により構成された教育訓練装置
のブロツク線図、第２図は本発明に従つて、例え
ばフラツシユカードを観察してそこに示されてい
るそれぞれの対象物について理解したように音声
を発してコメントする模擬視覚及び模擬音声を有
する人形に設けられた第１図の教育訓練装置を示
す概略図、第３図はキヤラクタ認識のために観察
されるべき対象物の図、第４ａ図乃至第４ｄ図は
第１図の教育訓練装置に含まれている画像装置の
撮像視野における個々の対象物の特徴を記述する
ための技術を示す図、第５ａ図乃至第５ｄ図は第
１図の教育訓練装置に含まれている画像装置の撮
像視野内の対象物の面積の一般的な決定として、
対象物の境界内の個々のセルすなわちユニツトの
数を特徴づける技術を示す図、第６図は第１図の
教育訓練装置における画像装置の撮像視野に入る
対象物をそのキヤラクタ認識のために発見するた
めの技術を示すフローチヤート、第７ａ図は第３
図と同様であるがキヤラクタ認識用の対象物の個
個のセルすなわちユニツトの境界の分類を示した
対象物の図、第７ｂ図は第７ａ図の境界分類手順
と第５ａ図乃至第５ｄ図の対象物の面積決定を法
則化するための技術とに関連したデータを含むチ
ヤート、第８図は第１図の教育訓練装置により用
いられるキヤラクタ認識手順の原理を示すための
対象物の一般的輪郭または形状の図、第９ａ図乃
至第９ｃ図は第１図の教育訓練装置における画像
装置の視野に入る対象物の輪郭または形状を決定
するための技術を示す図、第１０ａ図は第１図の
教育訓練装置の画像装置によるキヤラクタ認識の
ため観察されるべき対象物の図、第１０ｂ図は第
１０ａ図に図示した対象物の輪郭決定において使
用されるそれぞれの現在の基本コースベクトルに
指定されるべきベクトルの値の図、第１１図は第
１０ａ図に図示した対象物の輪郭決定に関連した
データを含み、その最後の「特徴データ」を示す
チヤート、第１２ａ図乃至第１２ｃ図は第１図の
教育訓練装置により認識できる特定の幾何学的形
状を例示的に示す図、第１３ａ図乃至第１３ｄ図
は第１図の教育訓練装置によるキヤラクタ認識用
のさまざまな対象物を別々に例示的に示し、それ
ぞれに特有の「特徴データ」を示している図、で
ある。 符号の説明、１０……教育訓練装置、１１……
画像装置、１２……ランダムアクセスメモリ、１
３……マイクロプロセツサー、１４……音声合成
電子装置、１５……読取り専用メモリ、１８……
スピーカー回路、２０……人形。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 静止像をモニタして当該静止像に含まれる情
   報を反映した音声出力を与える教育訓練装置であ
   つて、 図形パターンの二次元的対象物を静止像として
   撮像し、前記二次元的対象物の外観を表す信号デ
   ータ出力を供給する撮像手段と、 前記撮像手段からの信号データ出力を二次元的
   な画像情報として記憶する第１のメモリ手段と、 複数の二次元的対象物の外観に関するデータを
   記憶する第２メモリ手段を有し、第１のメモリ手
   段の二次元的な画像情報と第２のメモリ手段のデ
   ータとを比較分析し比較分析信号を出力する制御
   手段と、 少なくとも単語、句または文の何れか１つ以上
   のデジタル音声データを記憶した語彙メモリ手段
   と、 前記制御手段からの比較分析信号を入力し、前
   記語彙メモリ手段をアクセスすることにより前記
   比較分析信号出力に対応して得られた前記デジタ
   ル音声データに基づき前記二次元的対象物に関連
   した音響信号出力を発生する音声合成手段と、 前記音声合成手段からの音響信号出力を可聴音
   響に変換するスピーカ手段とを有することを特徴
   とする教育訓練装置。 ２ 前記撮像手段は行と列とに配列された複数個
   の撮像素子を有し、所定の撮像視野を有する二次
   元撮像面を構成し、当該撮像視野内に二次元に配
   置された対象物の外観を示す信号データを出力す
   る光学的撮像アレイを有することを特徴とする特
   許請求の範囲第１項記載の教育訓練装置。 ３ 前記第１のメモリ手段は前記光学的撮像アレ
   イからの信号データを格納する蓄積容量を有し、
   撮像視野内に配置された対象物を二次元的に撮像
   する前記撮像手段によつて得られた前記信号デー
   タを二次元的デジタル画像として格納することを
   特徴とする特許請求の範囲第２項記載の教育訓練
   装置。 ４ 前記制御手段は前記第１のメモリ手段の出力
   に接続されたマイクロプロセツサを有し、このマ
   イクロプロセツサは前記光学的撮像アレイの撮像
   視野内の二次元的対象物の位置の決定と個別化を
   行なうプログラムを格納した第３のメモリを含
   み、前記第２のメモリ手段は前記第１のメモリ手
   段によつて与えられる二次元的デジタル画像との
   比較のための複数の異なる対象物の二次元的外観
   の特徴データを格納し、さらに前記制御手段は前
   記二次元的デジタル画像を前記第２のメモリ手段
   の特徴データと比較して前記比較分析信号出力を
   生成する認識比較手段を備えた特許請求の範囲第
   ３項記載の教育訓練装置。 ５ 行列に配列された複数の撮像素子からなる前
   記光学的撮像アレイは電荷結合装置で構成される
   ことを特徴とする特許請求の範囲第２項から第４
   項までのいずれか１項に記載の教育訓練装置。 ６ 前記教育訓練装置は目と口に相当する部分を
   有する頭部と、前記光学的撮像アレイと、前記第
   １のメモリ手段と、前記制御手段と、前記音声合
   成手段と、前記語彙メモリ手段とを備え且つ前記
   スピーカ手段が設けられた人形であつて、当該人
   形はその目に相当する部分に設けられた前記光学
   的撮像アレイによつて前記二次元的対象物を識別
   し、かつ内蔵された前記語彙メモリ手段と前記音
   声合成手段と前記口に相当する部分に設けられた
   前記スピーカ手段とにより音声信号を生成するよ
   うに構成されたことを特徴とする特許請求の範囲
   第１項から第５項までのいずれか１項に記載の教
   育訓練装置。 ７ 前記二次元的対象物は図形パターンの二次元
   対象物をそれぞれの上に記した複数のフラツシユ
   カードを含み、前記撮像アレイの前記撮像視野内
   に配置された上記フラツシユカードが前記撮像面
   に露出されたことに応答して、前記音声合成手段
   は前記語彙メモリ手段から選択的にデジタル音声
   データをアクセスして個々のフラツシユカードの
   内容を反映した音声出力を生成し、前記スピーカ
   手段から音声出力として発生することを特徴とす
   る特許請求の範囲第６項記載の教育訓練装置。