JPH09258287A - 多重化光学系及びそれを用いた特徴ベクトル変換装置、特徴ベクトル検出伝送装置、及び、それらを用いた認識分類装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 多重化された処理対象ベクトルの空間周波数
成分を欠落させること等がなく、入力された情報を高速
かつ高精度に有効な特徴ベクトルに変換するために必要
な多重化光学系、及び、それを用いた特徴ベクトル変換
装置等の提供。 【解決手段】 入力面Ｒ上の多重化された処理対象とな
るベクトル情報を並列にフーリエ変換するための多重化
光学系であり、フーリエ変換を並列に行うフーリエ変換
レンズ３０を含み、光軸を含む任意の断面内で、多重化
された処理対象となるベクトル情報の各多重化部分１
０、１１の成分数をｋ_R 、フーリエ変換面Ｆで得られる
各多重化部分のフーリエ変換情報の０次部分のピッチを
ｐ、各多重化部分の有効表示サイズをａ、波長をλ、フ
ーリエ変換レンズ３０の焦点距離をｆ_F としたときに、
（ｋ_R λｆ_F ／ａ＜ｐ）の関係を満足する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多重化光学系及び
それを用いた特徴ベクトル変換装置、特徴ベクトル検出
伝送装置、及び、それらを用いた認識分類装置に関し、
特に、入力した情報を複数の特徴ベクトルに高速、高精
度に変換し、認識や分類を行うための装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】通常、画像や信号等の各種情報の認識や
分類を行う場合に、画像や信号をベクトル量とみなし、
比較基準となる他のベクトル量との類似度を計算するこ
とによりそれらを行う方法がある。

【０００３】その類似度計算の手段としては、従来か
ら、マッチドフィルターと相関器の組み合わせや、ジョ
イントトランスフォーム相関器が用いられてきた。しか
し、これらの方法では、背景から切り離された既知で簡
単な情報を認識、分類することには十分な性能を持つ
が、直接複雑な特徴を持つ画像や信号を扱う場合には、
認識や分類にあまり寄与しない情報まで同時に処理しな
ければならず、これらが誤差要因となっていた。また、
上述の手段では、多少の変形、回転、拡大縮小等に対し
ても鋭敏に反応し、誤差を生じる場合が多かった。

【０００４】そこで、これらを解決するために、画像や
信号等の各種情報を直接処理するのではなく、対象毎に
前処理で認識や分類に寄与の大きな特徴に変換し、この
変換した特徴を用いてニューラルネットワーク等で認識
する試みが近年多くなされている。画像の場合を例にと
ると、これらの特徴としては、テクスチャー、構造的特
徴、色、時間的特徴等が代表的なものとしてあげられ
る。テクスチャーに関しては、濃度ヒストグラム、同時
生起行列、差分統計量等の計算により、また、エッジや
線、輪郭等の構造的特徴に関しては、ラプラシアンフィ
ルターのコンボルーションやハフ変換等により、さら
に、色に関しては、ＲＧＢ空間やＨＳＶ空間、あるい
は、スペクトルへの変換等により、時間的特徴に関して
は、オプティカルフローの計算やウェーブレットへの変
換により、それぞれ特徴量が求められている。そして、
これらの前処理による特徴量への変換は、特に２次元の
画像が対象ベクトルとなっている場合は、膨大な時間が
かかり、通常のコンピュータによるシリアルな計算では
実用的でなく、光学的な方法や並列コンピュータ等の並
列的に処理できる方法が従来から用いられている。ま
た、特に、精度や能力を向上させるためには、これらの
特徴量を一種類だけではなく複数組み合わせて、認識、
分類することが行われている。

【０００５】上記の中、光学的な方法の従来例として
は、「微小レンズアレイによる視覚認識システム」，亀
丸俊一，映像情報（Ｉ），６５頁〜７０頁（１９９３年
１月号）の提案がある。この方法は、図２７に示すよう
な装置を用い、認識対象となる物体を部分的な要素に分
けた上で多重化し、従来からあるマッチドフィルターと
相関器を複数並列に並べた多重相関器により、その部分
要素と複数の参照要素との相関値を一度に計算し、この
結果を計算機内に用意されているバックプロパゲーショ
ンタイプのニューラルネットワークの入力層に入力し、
認識を行うと言うものである。この方法により、Ｄ，
Ｋ，Ｏ，Ｘの４文字と１個の空白について認識が行えた
と報告している。

【０００６】また、同様な方法として、特開平４−３５
５７３２号の方法がある。この方法は、図２８に示すよ
うな装置を用い、認識対象となる物体を多重化し、従来
からあるジョイントトランスフォーム相関器を複数並列
に並べた多重相関器により、対象となる物体と複数の参
照物体との相関値を一度に計算し、これらの結果を精度
向上のため更にいくつかの領域に分割して、計算機内に
用意されているバックプロパゲーションタイプのニュー
ラルネットワークの入力層に入力し、認識を行うと言う
ものである（図２８はその光学系の部分のみを示してい
る。）。その実施例の中では、Ｈ，Ｅの被検パターン
（認識対象となる物体）と、Ｉ，Ｖの参照パターン（参
照物体）との認識例を述べている。

【０００７】上記２つの従来例は、複数の特徴量への変
換を並列に一度に行っており、その処理時間が格段に速
くなっている。同様に、複数の特徴量への変換を並列に
一度に行える他の光学系としては、Ｂ．Ｈｉｌｌによる
ホログラフィックメモリーの光学系（B.Hill,"Some Asp
ects of a Large Capacity Holographic Memory", APPL
IED OPTICS,Vol.11,No.1(1972),pp.182 〜191 ）、又
は、特開平１−２２７１２３号、特開平３−１４８６２
３号、特開平３−１４４８１４号記載の方法等がある。
これらの光学系は、複数の特徴変換（具体的には、空間
周波数フィルタリング処理等）を並列同時に行うことが
可能である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】上記の亀丸による方法
や特開平４−３５５７３２号の方法は、複数の相関処理
を、特開平１−２２７１２３号、特開平３−１４８６２
３号、特開平３−１４４８１４号の方法は、複数の空間
周波数フィルタリング処理を並列同時に高速に行うこと
が可能な光学系ではあるが、背景から切り出されている
文字等単純な画像であればよいが、実際に複雑で大容量
の一般的な画像から特徴量に変換しようとすれば、高速
なだけではなく、高精度にフィルタリングをしなければ
ならず、そのための光学系としては不十分である。

【０００９】さらに、上記の亀丸による方法や特開平４
−３５５７３２号の方法は、複数の特徴量を同時・並列
的に取り出し、これをニューラルネットワークに入れて
認識しようと言うものであるから、高速な認識がある程
度可能となっているが、以下のような点が考慮されてい
ない。

【００１０】ここで、一般的な複雑で大容量（例えば、
扱う画素数（ベクトル数）が多い）な画像がベクトルと
して入力された際に、画像全体ではなく、その１つの成
分もしくは複数の成分からなる小領域毎に認識や分類を
行うことを考える。これは、例えば、医用画像における
病変部や臓器の認識、分類や、ＦＡ（ファクトリーオー
トメーション）画像における欠陥部の認識、分類等を想
定したものである。これらの画像の認識対象である病変
部や欠陥部は、全体としては変形があったり、形が変わ
っていたり、大きさが異なっていたりと、千差万別の形
態をしており、より小さな領域を１単位として、「この
領域はこのカテゴリー（例えば、病変部）に属し、この
カテゴリーに属するもの全体ではこのくらいの大きさ」
と言ったような判断が求められるものである（言うなれ
ば、計測的な認識、分類をも求められるものであ
る。）。そして、この場合には、その認識や分類を行う
単位レベルの、つまり、入力ベクトルの成分もしくは複
数の成分からなる小領域レベルでの、特徴量への高精度
な変換及び抽出が必要となる。

【００１１】したがって、従来例に上げた亀丸による方
法や特開平４−３５５７３２号の方法は、特徴変換部で
実際の文字（もしくは、その部分要素）との相関により
特徴変換を行っているため、全体的な特徴を（文字レベ
ルで）大まかに捉えているに過ぎず、また、前述した本
来相関器の持つ多少の変形や回転、拡大縮小等に対して
も鋭敏に反応し、誤差を生じる欠点が残ったままであ
り、上述のようなタスクを達成するのは困難である。も
し、これらの従来例を改良し、相関器による特徴抽出で
上記のようなタスクを達成しようとすれば、入力ベクト
ルの成分もしくは複数の成分からなる小領域レベルの非
常に細かな参照ベクトルを多数用意しなければならず、
とても実用的とは言い難い。

【００１２】本発明は上記のような従来技術の状況に鑑
みてなされたものであり、その目的は、入力された情報
を高速かつ高精度に有効な特徴ベクトルに変換するため
に必要な多重化光学系、及び、この多重化光学系を用い
た特徴ベクトル変換装置、及び、この特徴ベクトル変換
装置で得られた特徴ベクトルを後段の認識分類手段に効
果的に送るための特徴ベクトル検出伝送装置を提供し、
さらには、複雑で大容量の入力情報を任意の成分もしく
は複数の成分からなる任意の小領域毎に高速・高精度に
認識や分類する認識分類装置を提供することである。

【００１３】

【課題を解決するための手段】以下、上記課題を解決す
るための手段について、構成とその構成を採用する理由
と作用について説明する。先にも述べたように、入力さ
れた情報からその特徴ベクトルを高速に抽出するために
は、並列同時に特徴変換を行うことが必要であり、その
ためには、図２に示す光学系や、特開平１−２２７１２
３号、特開平３−１４８６２３号、特開平３−１４４８
１４号等の光学系等が有効である。これらの光学系は、
さらに、図１に示す本発明の構成の概念図を参照して説
明すると、系内に入力した処理対象となるベクトル情報
を多重化する対象ベクトル多重化手段２と、この多重化
された入力ベクトルを並列同時にフーリエ変換する多重
フーリエ変換手段３と、このフーリエ変換された情報を
更に逆フーリエ変換する多重逆フーリエ変換手段４とを
有する多重化光学系２１からなり、さらに、この多重化
光学系２１の前段に処理対象となるベクトル情報を入力
するための対象ベクトル入力表示手段１を、多重フーリ
エ変換手段３によるフーリエ変換面Ｆに特徴変換用の各
種のフィルターからなる特徴変換手段５を、それぞれ配
すれば、逆フーリエ変換後の逆フーリエ変換面である特
徴変換面Ｔ上に並列同時に特徴変換を行う特徴ベクトル
変換装置を構成することができる。なお、基本的な例と
して図２の光学系においては、対象ベクトル多重化手段
２は、光変調器上に表示されたベクトル情報を結像レン
ズとレンズアレイからなる光学系で入力面Ｒに並列に多
重化している。

【００１４】しかし、前述のように、このままでは高精
度な特徴変換が行えないので、この多重化光学系２１の
各所に工夫が必要となる。

【００１５】そのためには、本発明においては、まず
（１）多重化された処理対象となるベクトル情報を並列
にフーリエ変換するための多重化光学系において、少な
くともこの多重化光学系がフーリエ変換を並列に行うフ
ーリエ変換レンズを含み、フーリエ変換レンズの光軸を
含む任意の断面内で、多重化された処理対象となるベク
トル情報の各多重化部分（例えば、図２中の符号１０で
示す部分）の成分数をｋ_R 、フーリエ変換面で得られる
隣接する各多重化部分のフーリエ変換情報の０次部分の
ピッチをｐ、各多重化部分のそれぞれの有効表示サイズ
をａ、波長をλ、フーリエ変換レンズの焦点距離をｆ_F
としたときに、 ｋ_R λｆ_F ／ａ＜ｐ ・・・（１） の関係を満足する多重化光学系であることが必要であ
る。

【００１６】並列同時かつ高精度に特徴変換を行うため
には、少なくとも多重化された入力ベクトルを空間周波
数の欠落なく並列にフーリエ変換できることが上記多重
化光学系には必要となるが、ここで述べた条件（１）を
満たすような光学系を用いることで、これが可能とな
る。

【００１７】より具体的には、多重化光学系のフーリエ
変換レンズの光軸を含むある断面を示す図２を参照にし
て説明する。この断面内のフーリエ変換面Ｆで得られる
隣接する各多重化部分（例えば、図中の１０の部分）の
フーリエ変換情報の０次部分のピッチをｐ（ここで、ピ
ッチ間隔とは、隣接する各多重化部分のフーリエ変換情
報の０次部分の中心間距離の最小値であり、図２では、
１例として正方形状に近接して並んでいる場合を示して
ある。）とし、多重化部分の成分数（画像であれば画素
数）をｋ_R 、多重化部分のそれぞれの有効表示サイズを
ａとすると、この１つの多重化部分の持つ最も高い空間
周波数成分ν_max （本／ｍｍ）は、 ν_max ＝ｋ_R ／２ａ ・・・（１−１） と表される。この最も高い空間周波数成分ν_max のフー
リエ変換面Ｆ上での０次光成分（０次部分）からのシフ
ト量Ｓ_max は、 Ｓ_max ＝λｆ_F ν_max ・・・（１−２） となる。ここで、λは用いる光の波長、ｆ_F はフーリエ
変換レンズ３０（図２の場合は、レンズアレイを構成す
る各レンズ３０）の焦点距離である。空間周波数の欠落
なくフーリエ変換が行われる条件としては、隣接する多
重化部分（例えば、図中の１０と１１）のフーリエ変換
情報が重なり合わないことが必要であるので、そのため
には、Ｓ_max が以下の条件式を満足しなければならな
い。

【００１８】 Ｓ_max ＜ｐ／２ ・・・（１−３） したがって、（１−１）〜（１−３）式より（１）式が
得られる。

【００１９】上記多重化光学系２１を（１）式を満たす
範囲で構成すれば、多重化された処理対象ベクトルの空
間周波数成分を欠落させることなく、同時並列に高精度
なフーリエ変換が可能となることが分かる。なお、多重
化された処理対象となるベクトル情報の各多重化部分の
成分数ｋ_R は、最も細かく情報を得るとしても、それは
入力されたベクトルの成分数ｋと同程度にすればよい。
つまり、ｋ_R ≦ｋとすればよい。

【００２０】なお、この条件式（１）は図２の構成の多
重化光学系だけではなく、多重化された処理対象となる
ベクトル情報を並列にフーリエ変換するための多重化光
学系なら何れにも適用できるものである。例えば図２８
に示した先行技術の特開平４−３５５７３２号や、他の
先行技術である特開平１−２２７１２３号、特開平３−
１４８６２３号、特開平３−１４４８１４号等の多重化
光学系にももちろん適用でき、この条件式の範囲内で構
成するようにすれば、多重化された処理対象となるベク
トルの空間周波数成分を欠落させることなく、同時並列
かつ高精度にフーリエ変換可能な多重化光学系にでき
る。

【００２１】１例として、特開平１−２２７１２３号の
場合の適用例を図３に示す。この場合、各多重化部分
は、図中の入力面Ｒで同様に有効表示サイズａ、成分数
（画像であれば画素数）ｋ_R を持ち、出射する角度の違
いとして多重化されているが、他の部分も上記場合と同
様に定義すれば、全く同様の議論が成り立つ（この場合
は、多重化光学系の入力面Ｒに直接入力のベクトルを表
示して読み出すので、自動的にｋ_R = ｋとなってい
る。）。なお、この条件式（１）は、多重光学系の設計
指針として非常に有用であり、この条件式を用いれば、
設計の指針が簡単かつすぐに出せ、設計時間が短縮され
る副次効果も併せ持つ。

【００２２】さらに、１例として上げたこの図２の多重
化光学系においては、フーリエ変換レンズ３０のレンズ
アレイのレンズピッチとフーリエ変換面Ｆで得られる隣
接する各多重化部分のフーリエ変換情報の０次部分のピ
ッチｐは一致するので、フーリエ変換レンズ３０のレン
ズアレイのレンズピッチをｐ_F とすればｐ_F も同様の条
件式を満たすように設定するのが望ましい。つまり、ｐ
_F ＝ｐとするのが望ましい。

【００２３】さらに、図２に示す光学系において、フー
リエ変換面Ｆ上に設置する特徴変換手段５としてのフィ
ルターアレイでフィルタリングするのに必要とする入力
ベクトル情報の最大の空間周波数をα_max としたとき
に、この空間周波数の情報がフーリエ変換レンズ３０の
レンズアレイの各レンズの有効径内に入るようにする必
要がある。図４の拡大図で説明すると、フーリエ変換レ
ンズ３０からなるレンズアレイの各レンズの瞳面（開口
面）では、フィルターで必要とする最大の空間周波数α
_max に対応する入力情報を読み出した回折光の中心は、
各レンズの光軸からα_max λｆ_F だけシフトした位置と
なるために、この回折光をも全てレンズアレイの各レン
ズの有効径内に入れるためには、レンズアレイの有効径
をｒ_F とすれば、上記（１）式を満たすと共に、 ｐ≧ｒ_F ≧ａ＋２α_max λｆ_F ・・・（１−４） の条件式を満足する多重光学系であることがより望まし
い。

【００２４】次に、本発明においては、（２）多重化さ
れた処理対象となるベクトル情報を並列にフーリエ変換
し、さらに並列に逆フーリエ変換するための多重化光学
系において、少なくともこの光学系が逆フーリエ変換を
並列に行うレンズアレイを含み、フーリエ変換レンズの
光軸を含む任意の断面内で、この逆フーリエ変換用のレ
ンズアレイのピッチをｐ_t 、この光学系で変換された情
報を得る特徴変換面Ｔ上での変換情報のサンプリングピ
ッチをｐ_d 、一つの多重化部分に対応する特徴変換面上
での変換情報の成分数をｋ_d としたときに、 ｋ_d ｐ_d ≦ｐ_t ・・・（２） の関係を満足する多重化光学系であることが必要であ
る。

【００２５】並列同時かつ高精度に特徴変換を行うため
には、少なくとも多重化された入力ベクトルを並列にフ
ーリエ変換し、さらに、逆フーリエ変換した際に、目的
にかなった成分数を持つベクトル情報として変換されて
いることが必要となるが、ここで述べた条件を満たす多
重化光学系を用いることでこれが可能となる。

【００２６】より具体的には、図２に示す多重化光学系
において、逆フーリエ変換後の特徴変換面Ｔ上で得られ
る１つの多重化部分に対応する変換情報のサンプリング
ピッチをｐ_d 、さらにその変換情報の成分数をｋ_d とし
たときに、１つの多重化部分に対応する変換情報の大き
さは、ｋ_d ×ｐ_d となるが、これが逆フーリエ変換を並
列に行うレンズアレイ４０のレンズピッチｐ_t より大き
いと、変換情報が欠落することになる。したがって、
（２）式を満すことが必要となる。なお、変換情報のサ
ンプリングピッチをｐ_d は、一般的には、特徴変換面Ｔ
に置くディテクターのピッチで制限され、本発明では、
後述するベクトル検出伝送手段での変換情報のサンプリ
ングピッチで制限される。また、ｋ_d は目的毎にその成
分数を決めればよいが、最も細かく情報を得るとして
も、それは入力されたベクトルの次元数ｋと同程度にす
ればよい。つまり、ｋ_d ≦ｋとすればよい。

【００２７】したがって、上記多重化光学系を（２）式
を満たす範囲で構成すれば、多重化された処理対象ベク
トルの変換情報を欠落させることなく、同時並列かつ高
精度に変換できることが分かる。

【００２８】さらに、本発明の目的である、複雑で大容
量の入力情報を、任意の成分もしくは複数の成分からな
る任意の小領域毎に、高速・高精度に認識や分類するた
めには、特徴変換面Ｔ又は入力面Ｒで扱えるベクトルの
成分の数が多くなければならない。一般の大容量のベク
トル、特にベクトルとして画像を扱う場合には、少なく
ともその成分数が５０×５０以上はないと、十分とは言
えない。つまり、ｋ_d≧５０を満足することが望まし
い。一方、特徴変換面Ｔ上で特徴変換された情報を検出
するための検出器において、検出可能なサンプリングピ
ッチは現状では５μｍ程度が限界である。つまり、ｐ_d
≧５μｍを満足することが望ましい。以上を考慮すれ
ば、（２）式は、さらに、 ０．２５ｍｍ≦ｋ_d ｐ_d ≦ｐ_t の条件を満たすことが、現状ではより好ましい。

【００２９】なお、同様に、これらの条件式は、図２の
構成の多重化光学系だけではなく、多重化された処理対
象となるベクトル情報を並列にフーリエ変換し、さら
に、並列に逆フーリエ変換するための多重化光学系なら
何れでも適用できるものである。例えば図２８に示した
先行技術の特開平４−３５５７３２号や、他の先行技術
である特開平１−２２７１２３号、特開平３−１４８６
２３号、特開平３−１４４８１４号等の多重化光学系に
ももちろん適用でき、これらの条件式の範囲内で構成す
るようにすれば、多重化された処理対象ベクトルの変換
情報を欠落させることなく、同時並列かつ高精度に変換
できる。なお、これらの条件式は、多重化光学系の設計
指針として非常に有用であり、これらの条件式を用いれ
ば、設計の指針が簡単かつすぐに出せ、設計時間が短縮
される副次効果も併せ持つ。

【００３０】本発明においては、さらに、（３）処理対
象となるベクトル情報を多重化し、多重化された処理対
象となるベクトル情報を並列にフーリエ変換し、さらに
並列に逆フーリエ変換するための多重光学系において、
少なくとも処理の対象となる対象ベクトルを種々の方向
の平行光束に乗せ、多重化するための対象ベクトル多重
化手段と、この多重化された対象ベクトルに並列同時に
フーリエ変換するための大口径レンズからなる多重フー
リエ変換手段と、多重フーリエ変換手段によってフーリ
エ変換された情報を並列同時に逆フーリエ変換するため
の逆フーリエ変換用のレンズアレイからなる多重逆フー
リエ変換手段とで構成され、大口径レンズの焦点距離を
ｆ_F 、大口径レンズ全体の有効径をｒ_F 、逆フーリエ変
換用のレンズアレイを構成するレンズの焦点距離を
ｆ_T 、各多重化領域に対応した逆フーリエ変換用のレン
ズアレイから出射されて特徴変換面上に到達した光束の
幅をｗ_T 、大口径レンズの中心を通る光軸から最も遠い
逆フーリエ変換用のレンズアレイ中のレンズの中心まで
の距離をｈ、フーリエ変換面上に設置する特徴変換手段
としてのフィルターで必要とする最大の空間周波数をα
_max 、波長をλとしたときに、 （ｒ_F −２α_max λｆ_F ）／ｆ_F −ｗ_T ／ｆ_T ≧２ｈ／ｆ_F ・・・（３） の関係を満足する多重化光学系であることが必要であ
る。

【００３１】本多重化光学系においては、並列同時かつ
情報の欠落なく特徴変換を行うためには、対象ベクトル
入力表示手段１に表示された入力ベクトル情報を読み出
した複数の異なる角度の光束が、多重化された全ての対
象ベクトルに並列同時にフーリエ変換するための大口径
レンズに入射する必要があるが、ここで述べた条件
（３）を満たす多重化光学系を用いることで、これが可
能となる。

【００３２】より具体的には、図３に示した多重化光学
系の一部を模式的に示した図５を用いて説明する。ここ
では、説明を分かりやすくするために、図５に示すよう
に、対象ベクトル入力表示手段１の表示領域５１、多重
化された対象ベクトルを並列同時にフーリエ変換するた
めのフーリエ変換レンズとしての大口径レンズ３０、多
重フーリエ変換手段によってフーリエ変換された情報を
並列同時に逆フーリエ変換するための逆フーリエ変換用
のレンズアレイ４０は全て円形開口とし、対象ベクトル
多重化手段による入力ベクトルの多重度を４×４、それ
に伴い、逆フーリエ変換用のレンズアレイ４０はレンズ
が４×４個配置されているとする。さらに、説明のた
め、図中に示す大口径レンズ３０の中心を通る光軸５４
から最も遠い逆フーリエ変換用のレンズアレイ４０中の
レンズを５５としたとき、この多重化光学系をそのレン
ズ５５の中心と光軸５４を含む断面として表した図６を
用いる。

【００３３】対象ベクトル入力表示手段１の表示領域５
１を読み出した複数の略平行な光束は、多重化された対
象ベクトルを並列同時にフーリエ変換するための大口径
レンズ３０に入射し、その後、フーリエ変換面Ｆでそれ
ぞれの多重化部分のフーリエ変換像を形成し、さらに、
フーリエ変換面Ｆが前側焦平面となるように配置された
逆フーリエ変換レンズで構成されるレンズアレイ４０に
よって再度フーリエ変換（逆フーリエ変換）が施され
る。ここで、情報の欠落なく情報の変換がなされるため
には、入力面Ｒの表示領域５１から出射される全ての光
束が大口径レンズ３０に入射しなければならない。ここ
で、読み出された情報の０次光成分について考えると、
大口径レンズ３０の開口内に、レンズアレイ４０の中で
最も光軸５４から遠いレンズ５５を通過する光束（図中
のハッチ部）が入っていれば、情報は欠落なく伝達され
る。したがって、対象ベクトル入力表示手段１の表示領
域５１の大きさをａ、大口径レンズ３０の有効径をｒ_F
とし、光軸５４からレンズ５５の中心までの距離をｈと
すれば、この条件は、 ａ／２＋ｈ≦ｒ_F ／２ ・・・（３−１） で与えられる。

【００３４】次に、これを変形して、大口径レンズの焦
点距離ｆ_F と有効径ｒ_F 及び逆フーリエ変換レンズの焦
点距離ｆ_T と、最終的に得られる光束の幅及び光軸５４
とレンズ５５の中心までの距離ｈの関係を示す。上記式
（３−１）を大口径レンズ３０の焦点距離ｆ_F で割る
と、 ａ／ｆ_F ＋２ｈ／ｆ_F ≦ｒ_F ／ｆ_F ・・・（３−１） となる。ここで、レンズアレイ４０から出射されて特徴
変換面Ｔ上に到達した光束の幅をｗ_T と定義すれば、レ
ンズアレイ４０の逆フーリエ変換レンズ５５の焦点距離
ｆ_T との間には、ａ／ｆ_F ＝ｗ_T ／ｆ_T の関係が成立す
るので、上式は、さらに、 ｒ_F ／ｆ_F −ｗ_T ／ｆ_T ≧２ｈ／ｆ_F ・・・（３−３） と変形できる。

【００３５】さらに、フーリエ変換面Ｆ上に設置する特
徴変換手段５としてのフィルターでフィルタリングする
のに必要とする入力ベクトル情報の最大の空間周波数を
α_max としたときに、この空間周波数の情報は、フーリ
エ変換面Ｆ上では０次光からα_max λｆ_F だけシフトし
た位置に現れるので、０次光以外のこれらの情報も欠落
なく変換伝達するためには、空間周波数α_max の高次光
成分のフーリエ変換面Ｆでの中心が光軸５４とレンズ５
５の中心までの距離ｈからさらにα_max λｆ_Fだけシフ
トした光束も大口径レンズ３０を通過させる必要があ
る。そのためには、（３ー３）式は、さらに、 （ｒ_F −２α_max λｆ_F ）／ｆ_F −ｗ_T ／ｆ_T ≧２ｈ／ｆ_F ・・・（３） となる必要がある。なお、上記（３ー３）式を少なくと
も満たせば、高周波成分の情報の欠落はあるが、低周波
成分のウエイトが高い認識、分類等には、多少の誤差は
存在するものの、十分使える場合もあるが、一般的に
は、（３）式を満たすことが望ましい。

【００３６】一方、さらに、逆フーリエ変換用のレンズ
アレイ４０においても、その有効径ｒ_T 内に上記周波数
成分α_max の光束が入る必要がある。つまり、０次光の
光束からα_max λｆ_F だけシフトした高次光成分の光束
をもレンズアレイ４０の各レンズを通過させる必要があ
る。このための条件式は、 α_max λｆ_F ＋ｗ_T ／２≦ｒ_T ／２ ・・・（３−４） となる。上記（３）式だけでなく、（３ー４）式も満た
せば、必要とする空間周波数全域にわたってより良好な
フィルタリングが可能となることは言うまでもない。な
お、これらの条件式は、多重化光学系の設計指針として
非常に有用であり、これらの条件式を用いれば、設計の
指針が簡単かつすぐに出せ、設計時間が短縮される副次
効果も併せ持つ。

【００３７】なお、前記（２）でも述べたように、複雑
で大容量の入力情報を、任意の成分もしくは複数の成分
からなる任意の小領域毎に、高速・高精度に認識や分類
するためには、現状では、ｋ_d ｐ_d ≧０．２５ｍｍを満
足することが望ましい。このｋ_d ｐ_d は丁度ｗ_T に一致
するので、本構成においても、ｗ_T ≧０．２５ｍｍの領
域の条件を更に満たすことが好ましい。

【００３８】なお、ここでは、説明が容易なように、表
示領域、大口径レンズの開口、レンズアレイの開口等は
全て円形開口を用いたが、これらは円形開口だけでな
く、全ての他の開口についても全く同様に考えることが
できる。

【００３９】さて、本発明の特徴ベクトル変換装置は、
（４）処理対象となるベクトル情報を系内に入力するた
めの対象ベクトル入力表示手段と、この入力された処理
対象となるベクトル情報を多重化するための対象ベクト
ル多重化手段と、この多重化された処理対象となるベク
トル情報からその多重度分だけ並列的にフーリエ変換を
行う多重フーリエ変換手段と、この多重フーリエ変換手
段によりフーリエ変換された画像をその多重度分だけ並
列的に逆フーリエ変換を行うための多重度分のレンズか
らなるレンズアレイを有する多重逆フーリエ変換手段と
を備え、さらに、多重フーリエ変換手段によりフーリエ
変換されたそれぞれの画像を並列的に特徴変換するため
の特徴変換手段をフーリエ変換面に配し、最終的に変換
された特徴の含まれた画像を特徴変換面に出力する特徴
ベクトル変換装置において、上記（１）から（３）の何
れか１項記載の多重化光学系を構成要素として含むよう
にすれば、高速かつ高精度な特徴変換が行えることは、
今までの説明より自明である。

【００４０】また、特徴ベクトル変換装置の特徴変換手
段を多重度分の複数の空間周波数フィルターとし、処理
対象のベクトルの複数の特徴を同時に変換するように構
成すれば、複雑で大容量の一般的な画像の空間構造を効
果的に特徴量に変換することができる。

【００４１】特に、上記フィルターとして、Ｇａｂｏｒ
フィルター、Ｗａｖｅｌｅｔフィルター、方向性を規定
したバンドパスフィルター等を用い、方向性のある空間
周波数構造をとらえる特徴量に変換するようにすれば、
複雑な空間構造を持つ一般的な画像であっても、単純か
つ最小限のフィルターによって認識、分類等の後段の処
理に有効な対象ベクトルの特徴量に高速かつ良好に変換
できる。

【００４２】また、この空間周波数フィルターに、さら
に処理対象のベクトルの色空間での特徴に変換する色フ
ィルターを付加して用いれば、色別の空間構造がより複
雑に組み合わさった画像等であっても、単純かつ最小限
のフィルターによって認識、分類等の後段の処理に有効
な対象ベクトルの特徴量に高速かつ良好に変換できる。

【００４３】さらに、本発明の目的にかなった認識分類
装置を構成するためには、上記の特徴ベクトル変換装置
で得られた特徴ベクトルを効果的に次段の認識分類手段
に送るための特徴ベクトルの検出伝送機能を有する、次
のような特徴ベクトル検出伝送装置が必要である。つま
り、（５）上記の特徴ベクトル変換装置から得られる個
々の特徴ベクトルに対して、各多重化部分毎にその中の
任意に選択された領域の特徴ベクトルを取り出す特徴ベ
クトル選択手段と、特徴ベクトル変換装置から得られる
特徴ベクトル又は特徴ベクトル選択手段から得られる特
徴ベクトルを取得する特徴ベクトル検出手段と、特徴ベ
クトル検出手段で得られたデータを次段に伝送するため
の特徴ベクトル伝送手段とを備え、特徴ベクトル変換装
置より得られる情報を認識、分類に有効な情報に変換
し、次段の処理に伝送する特徴ベクトル検出伝送装置が
必要である。

【００４４】上記のような特徴ベクトル検出伝送装置を
用いることで、処理対象ベクトル中の任意の領域に対す
る特徴量を各多重化部分から選択検出し、適切なベクト
ルとして次段の認識分類手段に伝送することが可能とな
り、前記の本発明の解決課題の項で述べた処理対象ベク
トルの１つの成分もしくは複数の成分からなる小領域毎
の認識や分類をも行うことが可能となる。

【００４５】１つの具体例として、図７（ａ）に示す対
象入力ベクトルとしての入力画像に対して、説明を簡単
にするため５×５の合計２５の領域での認識、分類を行
うこととし、後述する図１１に示すような１６種類のフ
ィルターを作用させて、それぞれのフィルターに対して
図７（ｂ）に示す画像が１６枚得られたとする。ここ
で、図７（ａ）の入力画像における分割領域をａij（ｉ
＝０〜４，ｊ＝０〜４：何れも整数）とし、１６種類の
フィルターを作用させて特徴変換された画像をｂijkl
（ｉ＝０〜４，ｊ＝０〜４，ｋ＝０〜３，ｌ＝０〜３：
何れも整数、ｋ，ｌはフィルターの番号に対応）とすれ
ば、例えば図７（ａ）のａ00の領域に対して各フィルタ
ーをかけた結果は図７（ｂ）に示すｂ00kl（ｋ＝０〜
３，ｌ＝０〜３：何れも整数）の１６個の領域となる。
この１６個の各領域を選択し、各領域毎に含まれる画素
値の和のデータとして検出し、その結果得られる１６種
類のデータを例えば図７（ｃ）のように組み合わせてそ
の領域の特徴ベクトルとして次段の認識分類手段に伝送
し処理することで、ａ00の領域に対する認識、分類が可
能となる（図７（ｃ）では、２次元に配列して特徴ベク
トルを表現したが、この限りではない。）。他のａ10，
ａ20，・・・・，ａ44に対しても同様に処理すれば、そ
れぞれの領域毎の認識が可能になる。なお、ここでは、
入力画像を５×５の領域に分割したが、分割数は任意に
設定でき、分割数を大きく、つまり、より小さな領域毎
に（限界は一画素対応）にしてもよいことは明らかであ
り、これから処理対象ベクトルの１つの成分もしくは複
数の成分からなる小領域毎の認識や分類をも効果的に行
えることが証明できる。

【００４６】なお、本発明の特徴ベクトル検出伝送装置
においては、上記（１）〜（３）における条件式（１）
〜（３）を満足するか否かに係わらず、特徴ベクトル変
換装置から得られる個々の特徴ベクトルに対して、上記
のように、各多重化部分毎に任意に選択された領域（例
えば、上記のｂ00kl）の特徴ベクトルを取り出す特徴ベ
クトル選択手段を備えていることも大きな特徴である。

【００４７】さらに、本発明の認識分類装置に関して
は、（６）特徴ベクトル変換装置、特徴ベクトル検出伝
送装置、及び、認識分類手段から構成される認識分類装
置において、特徴ベクトル変換装置として上記の（４）
記載のものを用い、また、特徴ベクトル検出伝送装置と
して上記の（５）記載のものを用いるようにしたので、
処理対象のベクトルから高速高精度な特徴抽出が可能に
なり、さらに、その抽出された特徴を認識、分類手段に
任意の小領域毎に選択伝送できるようになり、全体とし
ては、変形があったり、形が変わっていたり、大きさが
異なっていたりしていても、より小さな領域を１単位と
して、「この領域はこのカテゴリーに属し、あるカテゴ
リーに属するもの全体ではこのくらいの大きさ」といっ
たような、計測的な認識、分類をも高速高精度に行うこ
とが可能となる。その適用分野としては、例として前に
あげた医用画像における病変部や臓器の認識、分類や、
ＦＡ（ファクトリーオートメーション）画像における欠
陥部の認識、分類と言ったものがあげられる

【００４８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照にして本発明の
多重化光学系、それを用いた特徴ベクトル変換装置、特
徴ベクトル検出伝送装置、及び、それらを用いた認識分
類装置の好適な実施の形態並びに具体例について説明す
る。第１実施形態ないし第３実施形態は、本発明の中、
多重化光学系とこの多重化光学系を用いた特徴ベクトル
変換装置に関するものである。そして、何れの特徴ベク
トル変換装置も、系内に入力した処理対象となるベクト
ル情報を多重化する対象ベクトル多重化手段２と、この
多重化された入力ベクトルを並列同時にフーリエ変換す
る多重フーリエ変換手段３と、このフーリエ変換された
情報をさらに逆フーリエ変換する多重逆フーリエ変換手
段４とを有する多重化光学系からなり、さらに、この多
重化光学系の前段に処理対象となるベクトル情報を入力
するための対象ベクトル入力表示手段１を、フーリエ変
換面Ｆに特徴変換用の各種のフィルターからなる特徴変
換手段５をそれぞれ配した構成を持ち、並列同時かつ高
精度に特徴変換を行うものである。

【００４９】〔第１実施形態〕本実施形態の特徴ベクト
ル変換装置は、図８の断面図に示すように、上記の特徴
ベクトル変換装置の構成を持ち、特に、対象ベクトルと
して画像を処理する場合の１形態を示す。

【００５０】具体的には、対象ベクトル入力表示手段１
では、インコヒーレント光源１０１としてのＸｅ−Ｈｇ
ランプと、このランプの光を効率良く平行光束化するた
めに共焦点配置に配置され、さらに、その焦点位置にラ
ンプを配する同一焦点距離のレンズ１０２ａ及びミラー
１０２ｂと、さらに、この光束の単色性を増すための波
長フィルター１０３と、光束の方向を変換するミラー１
０４とにより略平行なインコヒーレント光束１０５を発
生させ、さらに、ＣＣＤカメラ等の撮像素子１０６と、
この撮像素子からの信号を入力し空間光変調器１０７に
表示するための信号を発生するためのコントローラー１
０８及びドライバー１０９とにより、空間光変調器１０
７に対象ベクトルである画像（本実施形態の場合）を表
示し、この情報を光束１０５を空間光変調器１０７に入
射させて読み出すことにより後段の系内に入力するもの
である。本実施形態の場合、空間光変調器１０７として
は、印加される電圧に応じて透過率が変化する電気アド
レス型で透過読み出しタイプの液晶空間光変調器を用い
た。また、ミラー１０４により対象ベクトル入力手段１
の系を折り曲げているが、これは本質的なものではな
く、スペースに余裕があればこのミラーを省略して系を
真っ直ぐにしてもよい。

【００５１】対象ベクトル多重化手段２では、対象ベク
トル入力表示手段１によって入力された画像を、結像レ
ンズ２０１とレンズアレイ２０２によって、特徴変換手
段５に用いるフィルターの数と同一に設定されたレンズ
アレイ２０２中のレンズの数だけ多重複製し、空間光変
調器２０３に書き込むものである。この際、結像レンズ
２０１はその前側焦点位置に空間光変調器１０７の読み
出し面が一致するように、またレンズアレイ２０２はそ
の後側焦点位置に空間光変調器２０３の書き込み面が一
致するように、さらに、結像レンズ２０１の光軸とレン
ズアレイ２０２を構成するレンズの光軸が平行になるよ
うに配置する。また、空間光変調器２０３としては、入
射する光量に応じて反射率の変化する光アドレス型で反
射読み出しタイプの液晶空間光変調器を用いた。

【００５２】多重フーリエ変換手段３は、コヒーレント
光源３０１としてのレーザと、このレーザの光線を系の
方向に曲げるためのミラー３０２と、レーザの光線のノ
イズを除去した上で略平行なコヒーレント光束に変換す
るための絞り込みレンズ３０３ａ、スペイシャルフィル
ター３０３ｂ、及び、コリメータレンズ３０３ｃからな
るビームエキスパンダ３０３と、このビームエキスパン
ダ３０３により発生させた略平行なコヒーレント光束３
０４を空間光変調器２０３の読み出し面に略垂直に入射
させ、対象ベクトル多重化手段２で多重複製され空間光
変調器２０３に書き込まれている対象ベクトルの多重化
像を反射光として読み出すためのビームスプリッター３
０５と、空間光変調器２０３の読み出し面に前側焦点位
置を一致させ各光軸が系の光軸と平行になるように配置
され、レンズアレイ２０２と同一個数同一配列で対応す
るそれぞれの光軸が一致するように配置されたレンズで
構成されているフーリエ変換レンズとしてのレンズアレ
イ３０６とで構成し、このレンズアレイ３０６の後側焦
点位置に設定するフーリエ変換面Ｆに、並列同時に多重
化された対象ベクトルのフーリエ変換情報を得るもので
ある。

【００５３】特徴変換手段５は、このフーリエ変換面Ｆ
にレンズアレイ３０６と同一個数で一対一に対応するよ
う配置したフィルターアレイ５０１により構成し、多重
化された対象ベクトルである画像に複数の異なったフィ
ルタリングを施すものである。

【００５４】多重逆フーリエ変換手段４は、その前側焦
点位置がフーリエ変換面Ｆに一致するように配置してあ
り、フーリエ変換用のレンズアレイ３０６と同一個数同
一配列で対応するそれぞれの光軸が一致するように配置
された逆フーリエ変換レンズアレイからなるレンズアレ
イ４０１により構成し、フーリエ変換されフィルタリン
グされた情報を更に並列同時に逆フーリエ変換し、レン
ズアレイ４０１の後側焦平面である特徴変換面Ｔに、多
重化された対象ベクトルの特徴変換結果を並列同時に得
るものである。

【００５５】以上の構成により、略平行なコヒーレント
光束３０４で読み出された多重化された対象ベクトル
は、レンズアレイ３０６の個々のフーリエ変換レンズで
フーリエ変換された後、フィルターアレイ５０１を構成
する個々のフィルターで異なったフィルタリング（特徴
変換）が行われ、さらに、レンズアレイ４０１の個々の
逆フーリエ変換レンズで逆フーリエ変換され、その結果
がレンズアレイ４０１の後側焦平面にある特徴変換面Ｔ
に形成されるようになっている。

【００５６】（具体例１）このフィルターアレイ５０１
を構成する各フィルターとして、本具体例では、空間周
波数フィルターの１種であるＧａｂｏｒフィルターを用
いた。Ｇａｂｏｒフィルターとは、画像中から方向性の
ある空間周波数構造を抽出するものであり、広義には方
向性の規定されたバンドパス空間周波数フィルターと同
一のもので ある。その実空間での記述式は、例えば、 ｇ（ｘ，ｙ）＝ｅｘｐ［−２π（ｘ² ＋ｙ² ）（ｕ₀ ²＋ｖ₀ ²）／σ² ］ ×ｅｘｐ［ｊ２π（ｕ₀ ｘ＋ｖ₀ ｙ）］ ・・・（４） であり、周波数空間での記述式は、 Ｇ（ｕ，ｖ）＝｛σ² ／（２ｕ₀ ｖ₀ ）｝ｅｘｐ［−πσ² ／２ ×｛（ｕ−ｕ₀ ）² ／ｕ₀ ² ＋（ｖ−ｖ₀ ）² ／ｖ₀ ² ｝］ ・・・（５） である。（４）式及び（５）式で、ｘ，ｙは実空間での
座標系、ｕ，ｖはフーリエ変換面（周波数面）での座標
系、ｕ₀ ，ｖ₀ は振動成分の周波数、σはガウシアン
（Ｇａｕｓｓｉａｎ）型の包絡線をそれぞれ規定する変
数もしくは定数である。図９（ａ）及び（ｂ）に（４）
式及び（５）式で表されるＧａｂｏｒフィルターの概形
の１例を示した、図９（ａ）は（４）式に基づく実空間
でのＧａｂｏｒフィルター、図９（ｂ）は（５）式に基
づく周波数空間でのＧａｂｏｒフィルターである。この
フィルターは実空間では負の値を含み、周波数空間では
正の値のみなので、直接的には正の値しか扱えない光の
強度で処理するためには、周波数空間で取り扱うのがよ
いことが分かる。

【００５７】また、実験により、入力画像の成分数がｋ
_R ×ｋ_R の場合に、０．０３ｋ_R 〜０．５ｋ_R （本／入
力サイズ）の空間周波数成分を抽出することが適当であ
ることが分かったので、この具体例では、ｋ_R ＝１２８
とし、図１０（ａ）に示すような、ｕ＝０方向（）、
ｖ＝０方向（）、ｕ＝ｖ方向（）、ｕ＝−ｖ方向
（）の４方向について、ｕ₀ の空間周波数がそれぞれ
４√２（＝５．７）本／入力サイズ、８√２（＝１１．
３）本／入力サイズ、１６√２（＝２２．６）本／入力
サイズ、３２√２（＝４５．３）本／入力サイズの１６
通りのフィルターを使用した。したがて、レンズアレイ
等の配列は、図８の断面方向が４で、これに垂直な方向
が４の１６多重とした。実際のフィルターは、コンピュ
ータによって（５）式より計算した結果を濃淡値でプリ
ンターに出力し、これを写真縮小して作製した。計算の
際、σ＝２とした。

【００５８】これらの各フィルターは、ｕ₀ の空間周波
数が高くなるるつれてその包絡線の幅が大きくなり、含
まれる周波数範囲が大きくなる。図１１にこの具体例で
用いたフィルターアレイ５０１を模式的に示す。また、
図１０（ｂ）に、１例としてｕ＝ｖ方向（）でｕ₀ の
空間周波数が３２√２（＝４５．３）本／入力サイズの
場合のプリンターに出力したＧａｂｏｒフィルターの例
を示す。

【００５９】さらに、具体的な数値例として、対象ベク
トル入力表示手段１中の空間光変調器１０７に表示され
る入力ベクトルは、正方形の開口で、その１辺の大きさ
は１０ｍｍとし、含まれるベクトルの成分数（ここで
は、画素数）は、ｋ ＝１２８（１２８×１２８画素）
とし、さらに、先にも述べたように、ｋ_R ＝ｋ＝１２８
とした。

【００６０】次に、対象ベクトル多重化手段２中の多重
化光学系では、結像レンズ２０１の焦点距離を１００ｍ
ｍ、レンズアレイ２０２の焦点距離を１０ｍｍとしたの
で、空間光変調器２０３に書き込まれる多重化されたベ
クトルの各多重化部分の画像のサイズは１ｍｍ×１ｍｍ
（ａ＝１ｍｍ）となる。また、フーリエ変換レンズアレ
イ３０６及び逆フーリエ変換レンズアレイ４０１の焦点
距離を同一の２０ｍｍ（ｆ_F ＝ｆ_T ＝２０ｍｍ）、コヒ
ーレント光の波長を６３２．８ｎｍ（λ＝６３２．８ｎ
ｍ）としたので、条件式（１）から、多重化された画像
のフーリエ変換情報が互いに重なり合わないためには、
隣接する各多重化部分のフーリエ変換情報の０次部分の
ピッチｐとフーリエ変換レンズアレイ３０６のレンズピ
ッチｐ_Fが、 ｐ_F ＝ｐ≧１．６２ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを２０μｍとすると、この値が徴変換面Ｔ上の変換
情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝２０μｍと
なる。さらに、ｋ_d ＝ｋ＝１２８とすると、条件式
（２）より、逆フーリエ変換レンズアレイ４０１のピッ
チ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧２．５６ｍｍ と求められる。

【００６１】本実施形態では、ｐ＝ｐ_F ＝ｐ_t 、さら
に、レンズアレイ２０２のピッチもｐと一致するよう構
成したので、したがって、レンズアレイ２０２、３０
６、４０１ のピッチ間隔は、何れも（１）式と（２）
式に関する上記値を満たす３．０ｍｍとした。この条件
の下で、高精度な特徴変換が可能となるのは前述の通り
である。さらに、ここで用いたＧａｂｏｒフィルターで
フィルタリングされる最高の空間周波数α_max は、５８
本／ｍｍであるので、（１ー４）式を計算すると、ｐの
条件は、 ｐ≧２．４６９ｍｍ となるが、ここで設定したｐ＝３ｍｍならば、この条件
も満足している。

【００６２】次に、対象ベクトル入力表示手段１におい
て、空間光変調器１０７の代わりに空間光変調器２０３
と同様な反射読み出しタイプの光アドレス型空間光変調
器１１２を使い、物体Ｏを結像レンズ１３を用いて直接
書き込む場合の、本実施形態の変形例を図１２に示す。
この例は、前述のインコヒーレント光束１０５と同様に
発生させた略平行なインコヒーレント光束１１０を、ビ
ームスプリッター１１１により空間光変調器１１２の読
み出し面に略垂直に入射させ、結像レンズ１３で書き込
まれ空間光変調器１１２に記録されている対象ベクトル
の情報を反射光として読み出し、後は、第１実施形態同
様に一連の処理をするものである。この場合、電気的ア
ドレスを使わず光で直接書き込む分だけ、高速化が可能
になる。

【００６３】（具体例２）この第１実施形態の変形例を
実現するための具体的例を次に示す。本具体例でも、フ
ィルターアレイ５０１を構成する各フィルターとして、
Ｇａｂｏｒフィルターを用いた。本具体例では、対象ベ
クトル表示手段１中の空間光変調器１１２に表示される
入力ベクトルは、正方形の開口で、その１辺の大きさは
４ｍｍと具体例１と比較し小さくし、含まれるベクトル
の成分数（ここでは、画素数）もｋ＝６４（６４×６４
画素）とし、さらに、ｋ_R ＝ｋ＝６４とした。

【００６４】次に、対象ベクトル多重化手段２中の多重
化光学系では、結像レンズ２０１の焦点距離を５０ｍ
ｍ、レンズアレイ２０２の焦点距離を５ｍｍとしたの
で、空間光変調器２０３に書き込まれる多重化されたベ
クトルの各多重化部分の画像のサイズは０．４ｍｍ×
０．４ｍｍ（ａ＝０．４ｍｍ）となる。また、フーリエ
変換レンズアレイ３０６及び逆フーリエ変換レンズアレ
イ４０１の焦点距離を同一の１４ｍｍ（ｆ_F ＝ｆ_T ＝１
４ｍｍ）、コヒーレント光の波長を５１５ｎｍ（λ＝５
１５ｎｍ）としたので、条件式（１）から、多重化され
た画像のフーリエ変換情報が互いに重なり合わないため
には、隣接する各多重化部分のフーリエ変換情報の０次
部分のピッチｐとフーリエ変換レンズアレイ３０６のレ
ンズピッチｐ_Fが、 ｐ_F ＝ｐ≧１．１６ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを１０μｍとすると、この値が特徴変換面Ｔ上の変
換情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝１０μｍ
となる。さらに、ｋ_d ＝ｋ＝６４とすれば、条件式
（２）より、逆フーリエ変換レンズアレイ４０１のピッ
チ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧０．６４ｍｍ と求められる。

【００６５】本実施形態では、ｐ＝ｐ_F ＝ｐ_t 、さら
に、レンズアレイ２０２のピッチもｐと一致するよう構
成したので、したがって、レンズアレイ２０２、３０
６、４０１のピッチ間隔は、何れも（１）と（２）に関
する上記値を満たす２．０ｍｍとした。さらに、（１ー
４）式において、ここで用いたＧａｂｏｒフィルターで
フィルタリングされる最高の空間周波数α_max は、７
２．５本／ｍｍであるので、ｐの条件は ｐ≧１．４５ｍｍ となるが、ここで設定したｐ＝２．０ｍｍならば、この
条件も満足している。

【００６６】次に、対象ベクトル多重化手段２におい
て、色フィルターを付加することで、更に色に関する情
報も合わせて並列同時に特徴変換が可能な場合の本実施
形態の変形例を図１３に示す。より具体的には、対象ベ
クトル入力表示手段１は、インコヒーレント光束を発生
させるためのインコヒーレント光源１４０として液晶パ
ネルディスプレーによく使用されるコールドランプと単
色性を増すための色フィルターとを組み合わせたもの
と、空間光変調器１４１として電気アドレス型で透過読
み出しタイプの液晶空間光変調器と、この空間光変調器
１４１に対象ベクトルである画像を表示するための第１
実施形態と同様のＣＣＤカメラ等の撮像素子１４２と、
コントローラー１４３及びドライバー１４４とにより構
成される。また、対象ベクトル多重化手段２は、第１実
施形態と同一に構成し、さらに、空間光変調器２０３の
直前に色空間に変換用のフィルターアレイ２１５を付加
したもので構成した。その他の部分は、全て第１実施形
態と同一構成である。

【００６７】（具体例３）この第１実施形態の変形例を
実現するための具体例を次に示す。本具体例では、この
色検出用のフィルターアレイ２１５として、色フィルタ
ーを２×２の４種類（具体的には、４８０ｎｍ、５２０
ｎｍ、５８０ｎｍ、６３０ｎｍに透過ピークを有する色
フィルター）用意し、この各色の領域に対してそれぞれ
第１実施形態と同様な４×４の１６種類のＧａｂｏｒフ
ィルターをかけるようにしてある。したがって、各レン
ズアレイの多重度は８×８の６４多重になっている。対
象ベクトル入力表示手段１によって入力された画像は、
対象ベクトル多重化手段２により多重度分の６４種類複
製されるが、これが系内に付加された色検出用のフィル
ターアレイ２１５により、４×４の１６の領域を１つの
領域として各領域毎に異なった色の像に複製され、さら
に、多重フーリエ変換手段３、特徴変換手段５、多重逆
フーリエ変換手段４によって、この各領域から具体例１
と同様な４×４の１６種類のＧａｂｏｒフィルターによ
りそれぞれ複数の方向の複数の空間周波数的な構造が抽
出できるのである。つまり、瞬時に複数の色部分の複数
の方向の複数の空間周波数構造が抽出できるのである。

【００６８】さらに、具体的な数値例として、対象ベク
トル入力表示手段１中の空間光変調器１４１に表示され
る入力ベクトルは正方形の開口で、その１辺の大きさは
１０ｍｍとし、含まれるベクトルの成分数（ここでは、
画素数）は、ｋ＝５０（５０×５０画素）とし、さら
に、ｋ_R ＝ｋ＝５０とした。

【００６９】次に、対象ベクトル多重化手段２中の多重
化光学系では、結像レンズ２０１の焦点距離を５０ｍ
ｍ、レンズアレイ２０２の焦点距離を３．２ｍｍとした
ので、空間光変調器２０３に書き込まれる多重化された
ベクトルの各多重化部分の画像のサイズは、０．６４ｍ
ｍ×０．６４ｍｍ（ａ＝０．６４ｍｍ）となる。また、
フーリエ変換レンズアレイ３０６及び逆フーリエ変換レ
ンズアレイ４０１の焦点距離を同一の５０ｍｍ（ｆ_F ＝
ｆ_T ＝５０ｍｍ）、コヒーレント光の波長を４８８ｎｍ
（λ＝４８８ｎｍ）としたので、条件式（１）から、多
重化された画像のフーリエ変換情報が互いに重なり合わ
ないためには、隣接する各多重化部分のフーリエ変換情
報の０次部分のピッチｐとフーリエ変換レンズアレイ３
０６のレンズピッチｐ_F が、 ｐ_F ＝ｐ≧１．９１ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを４０μｍとすると、この値が特徴変換面Ｔ上の変
換情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝４０μｍ
となる。さらに、ｋ_d ＝ｋ＝５０とすれば、条件式
（２）より、逆フーリエ変換レンズアレイ４０１のピッ
チ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧２．００ｍｍ と求められる。本実施形態では、ｐ＝ｐ_F ＝ｐ_t 、さら
に、レンズアレイ２０２のピッチもｐと一致するよう構
成したので、したがって、レンズアレイ２０２、３０
６、４０１のピッチ間隔は、何れも（１）式と（２）式
に関する上記値を満たす２．５ｍｍとした。この条件の
下で、高精度な特徴変換が可能となるのは前述の通りで
ある。さらに、（１ー４）式において、ここで用いたＧ
ａｂｏｒフィルターでのフィルタリングされる最高の空
間周波数α_max は、３５．４本／ｍｍであるので、計算
すると、ｐの条件は、 ｐ≧２．３７ｍｍ となるが、ここで設定したｐ＝２．５ｍｍならば、この
条件も満足している。

【００７０】（具体例４）具体例３と同一のフィルター
を用いた別の数値具体例を次に示す。対象ベクトル入力
表示手段１中の空間光変調器１４１に表示される入力ベ
クトルは、正方形の開口で、その１辺の大きさは１０ｍ
ｍとし、含まれるベクトルの成分数（ここでは、画素
数）はｋ＝１２８（１２８×１２８画素）、さらに、ｋ
_R ＝ｋ＝１２８とした。

【００７１】次に、対象ベクトル多重化手段２中の多重
化光学系では、結像レンズ２０１の焦点距離を５０ｍ
ｍ、レンズアレイ２０２の焦点距離を７．５ｍｍとした
ので、空間光変調器２０３に書き込まれる多重化された
ベクトルの各多重化部分の画像のサイズは、１．５ｍｍ
×１．５ｍｍ（ａ＝１．５ｍｍ）となる。また、フーリ
エ変換レンズアレイ３０６及び逆フーリエ変換レンズア
レイ４０１の焦点距離を同一の８ｍｍ（ｆ_F ＝ｆ_T ＝８
ｍｍ）、コヒーレント光の波長を６３２．８ｎｍ（λ＝
６３２．８ｎｍ）としたので、条件式（１）から、多重
化された画像のフーリエ変換情報が互いに重なり合わな
いためには、隣接する各多重化部分のフーリエ変換情報
の０次部分のピッチｐとフーリエ変換レンズアレイ３０
６のレンズピッチｐ_F が、 ｐ_F ＝ｐ≧０．４４ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを１０μｍとすると、この値が特徴変換面Ｔ上の変
換情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝１０μｍ
となる。さらに、ｋ_d ＝ｋ＝１２８とすれば、条件式
（２）より、逆フーリエ変換レンズアレイ４０１のピッ
チ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧１．２８ｍｍ と求められる。本実施形態では、ｐ＝ｐ_F ＝ｐ_t 、さら
に、レンズアレイ２０２のピッチもｐと一致するよう構
成したので、したがって、レンズアレイ２０２、３０
６、４０１のピッチ間隔は、何れも（１）式と（２）式
に関する上記値を満たす２．０ｍｍとした。この条件の
下で、高精度な特徴変換が可能となるのは前述の通りで
ある。さらに、（１ー４）式において、ここで用いたＧ
ａｂｏｒフィルターでフィルタリングされる最高の空間
周波数α_max は、３５．４本／ｍｍであるので、計算す
ると、ｐの条件は、 ｐ≧１．９０ｍｍ となるが、ここで設定したｐ＝２．０ｍｍならば、この
条件も満足している。

【００７２】なお、具体例３と４では、具体例１及び２
に示した空間周波数構造を抽出するフィルターとしての
Ｇａｂｏｒフィルターと、色空間での特徴量を抽出する
色フィルターの組み合せを示したが、他の同様なフィル
ターとの組み合せ等、色々な変形が考えられる。

【００７３】以上の説明により、前述の実施形態を各具
体例の通り構成すれば、方向性の規定されたバンドパス
空間周波数フィルターの一種であるＧａｂｏｒフィルタ
ーにより、瞬時に対象ベクトルである画像から複数方向
の複数周波数の空間周波数構造が高精度に特徴変換でき
ることは明らかである。また、さらに、このＧａｂｏｒ
フィルターと色フィルターの組み合せにより、瞬時に対
象ベクトルである画像から、複数の色部分の複数の方向
の複数の空間周波数構造が高精度に特徴変換できること
は明らかである。

【００７４】なお、本実施形態のフィルターアレイ５０
１の各フィルターは、具体例１の（５）式で表されるフ
ーリエ変換面でのＧａｂｏｒフィルターの値の半値幅を
目安に２値化し、これより内側を透明領域、外側を不透
明領域としたバンドパス空間周波数フィルターでもよ
い。図１０（ｃ）に、１例として、同図（ｂ）に例示し
たＧａｂｏｒフィルターを２値化した場合の例を示す。
また、さらに、次式のようなＷａｖｅｌｅｔフィルター
Ｗを用いるようにしてもよい。

【００７５】 Ｗ（ａ，ｂ，ｘ_n ，ｙ_n ）＝１／（ａｂ）^1/2 ×∫∫ｆ（ｘ，ｙ）ｈ^* ｛（ｘ−ｘ_n ）／ａ，（ｙ−ｙ_n ）／ｂ｝ｄｘｄｙ ・・・（６） この（６）式中の変数ａ，ｂ，ｘ_n ，ｙ_n を適当に変化
させたフィルターｈ（ｘ，ｙ）によりフィルターアレイ
５０１を作製すれば、同様の効果があり、さらに、時系
列信号等も扱えることは一般的なＷａｖｅｌｅｔフィル
ターの性質から明らかである。

【００７６】なお、本実施形態では、略平行なインコヒ
ーレント光束１０５を得るのにＸｅ−Ｈｇランプやコー
ルドランプを用いたが、もちろん他のどんなインコヒー
レント光源も用いることができ、レーザ等のコヒーレン
ト光源により略平行な光束を得た上で、拡散板等により
インコヒーレント化したものでもよい。その場合、略平
行なコヒーレント光束３０４を分岐して共通に用いても
よい。略平行なコヒーレント光束３０４も、ＬＤ（レー
ザダイオード）等他のコヒーレント光源を用いて発生さ
せてももちろんよい。

【００７７】また、上記各具体例では、レンズアレイ２
０２及びフーリエ変換レンズアレイ３０６及び逆フーリ
エ変換レンズアレイ４０１として均質レンズを用いた
が、本実施形態では、他に両端面が平面の屈折率分布型
のレンズやバイナリーオプティクスを利用したレンズア
レイ等を用いてもよい。この場合、アライメントが容易
になる利点がある。また、曲面に非球面を用いたり、屈
折率分布型のレンズに曲率を付けてもよい。この場合、
収差が補正しやすくなり、情報の誤差がより小さくな
る。

【００７８】〔第２実施形態〕本実施形態の特徴ベクト
ル変換装置は、図１４の断面図に示すように、前述の特
徴ベクトル変換装置の構成を持ち、特に、対象ベクトル
として画像を処理する場合の１形態を示す。本実施形態
は、第１実施形態と比較して、有効開口サイズの小さい
空間光変調器で構成できる利点がある。より具体的に
は、対象ベクトル入力表示手段１は、ＣＣＤカメラ等の
撮像素子１２１と、電気アドレス型で透過型の空間光変
調器１２２としてここでは液晶製の空間光変調器と、撮
像素子１２１からの信号を入力し空間光変調器１２２に
表示するための信号を発生させるためのコントローラー
１２３及びドライバー１２４とから構成され、撮像素子
１２１で得られたベクトル情報（ここでは、画像）が空
間光変調器１２２に表示される。

【００７９】対象ベクトル多重化手段２としては、略平
行なコヒーレント光束２０５を発生させるための、第１
実施形態の多重フーリエ変換手段３のコヒーレント光束
３０４を発生させる部分と同一要素の図示しない構成部
分と、各レンズの光軸が平行になるように配置されてい
るレンズアレイ２０６と、レンズアレイ２０６から出射
する光束が全て入射し出射することが可能な瞳径を持つ
第１レンズ２０７とにより構成され、レンズアレイ２０
６の後側焦平面の位置と第１レンズの前側焦平面が同一
平面２０８となり、さらに、第１レンズ２０７の後側焦
平面が空間光変調器１２２の読み出し面と一致するよう
に配置してある。

【００８０】まず、略平行なコヒーレント光束２０５が
レンズアレイ２０６に入射し、レンズアレイ２０６を構
成する各レンズから出射した光束はその後側焦平面であ
る面２０８の個々のレンズに対応した位置に集光した
後、発散光となり第１レンズ２０７に入射する。第１レ
ンズ２０７に入射する光束はその前側焦平面の異なった
位置からの発散光であるために、第１レンズ２０７から
出射する光束は第１レンズ２０７の光軸２１０に対して
様々な角度をなす略平行な光束となる。この様々な角度
をなす略平行な光束は、第１レンズ２０７の後側焦平面
近傍で略同一領域に入射する。したがって、第１レンズ
２０７の後側焦平面近傍に配置された空間光変調器１２
２に対象ベクトルを表示し、この様々な角度をなす略平
行な光束で読み出すせば、空間光変調器１２２を通過し
たこれらの光束は、それぞれの方向に対象ベクトルの情
報を乗せた上で伝搬する。

【００８１】多重フーリエ変換手段３は、この複数方向
に読み出された対象ベクトルの情報を持つ光束を全て入
射可能な瞳径を持ったフーリエ変換レンズとしての第２
レンズ（大口径レンズ）３１０からなる。上記対象ベク
トル多重化手段２によって多重に読み出された対象ベク
トル情報を持つ複数の光束は、第２レンズ３１０に入射
し、第２レンズ３１０の後側焦平面のフーリエ変換面Ｆ
の対応した位置に、対象ベクトルの複数のフーリエ変換
像を形成する。

【００８２】特徴変換手段５は、第１実施形態と同様
で、多重フーリエ変換手段３によって得られる複数のフ
ーリエ変換像に対して同一個数で一対一に対応するよう
に配置したフィルターアレイ５０２より構成し、多重化
された対象ベクトルである画像に複数の異なったフィル
タリングを施すものである。

【００８３】多重逆フーリエ変換手段４としても、第１
実施形態と同様で、複数の逆フーリエ変換レンズで構成
される逆フーリエ変換レンズアレイとしてのレンズアレ
イ４０２からなり、フーリエ変換されフィルタリングさ
れた情報を更に並列同時に逆フーリエ変換し、レンズア
レイ４０２の後側焦平面である特徴変換面Ｔに、多重化
された対象ベクトルの特徴変換結果を並列同時に得るも
のある。

【００８４】以上の構成により、略平行なコヒーレント
光束２０５で読み出された多重化された対象ベクトル
は、フーリエ変換レンズである第２レンズ３１０でフー
リエ変換された後、フィルターアレイ５０２を構成する
個々のフィルターで異なったフィルタリング（特徴変
換）が行われ、さらに、レンズアレイ４０２の個々の逆
フーリエ変換レンズで逆フーリエ変換され、その結果が
レンズアレイ４０２の後側焦平面にある特徴変換面Ｔに
形成される。

【００８５】（具体例１）本具体例では、対象ベクトル
入力表示手段１中の空間光変調器１２２に表示されるベ
クトルは、正方形の開口の領域とし、その１辺の大きさ
ａは５．４ｍｍ、さらに、その中に含まれるベクトルの
成分数（ここでは、画素数）をｋ×ｋ＝１２８×１２８
とし、ｋ＝ｋ_d ＝ｋ_R ＝１２８とした。さらに、このフ
ィルターアレイ５０２を構成する各フィルターとして、
本具体例では、すでに説明したＧａｂｏｒフィルターを
用いた。

【００８６】また、レンズアレイ４０２と第２レンズ３
１０と特徴変換面Ｔ上の各変換像を重ねてそれらの配置
の関係を図１５に示す。この図に示すように、レンズア
レイ４０２は円形開口のレンズを正方状に配置した。初
めに、各変換像の間でその中心間が最も近接する方向、
つまり、図中ではＤ１の方向について考える。

【００８７】本具体例で用いた多重化光学系では、フー
リエ変換を施す第２レンズ３１０の焦点距離を１００ｍ
ｍ（ｆ_F ＝１００ｍｍ）、コヒーレント光の波長を６３
２．８ｎｍ（λ＝６３２．８ｎｍ）としたので、条件式
（１）から、多重化された画像のフーリエ変換情報が互
いに重なり合わないためには、隣接する各多重化部分の
フーリエ変換情報の０次部分のピッチｐが、 ｐ≧１．５ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを１０μｍとすると、この値が特徴変換面Ｔ上の変
換情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝１０μｍ
となる。条件式（２）より、逆フーリエ変換レンズアレ
イ４０２のピッチ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧１．２８ｍｍ と求められる。

【００８８】また、レンズアレイ２０６、４０２の各レ
ンズの焦点距離は共に２７．８ｍｍ（ｆ_T ＝２７．８ｍ
ｍ) とし、特徴変換面Ｔで得られる画像の検出サイズは
１．５ｍｍ×１．５ｍｍ（ｗ_T ＝１．５ｍｍ) とした。
フィルターは、これまでの実施例と同様に、Ｇａｂｏｒ
フィルターを用いており、その最大の空間周波数α_max
は１０．７本／ｍｍとなり、α_max ｆ_F λ＝０．６７９
９ｍｍとなる。レンズアレイ４０２の各レンズの有効径
ｒ_T は（３−４）式を満たす必要があり、上記値を代入
すれば、 ｒ_T ≧２．８７ｍｍ となる。以上の議論は、図中のＤ１の方向についてであ
るから、変換像の正方形領域が全て入るようにするため
には、その対角方向の値に換算する必要がある。これ
は、上記値を√２倍すればよく、ｒ_T ＞√２×２．８７
＝４．０５９ｍｍで与えられる。よって、ｐ＞ｒ_T で、
さらに、ｐ_t ＝ｐであるために、上記の３つの条件よ
り、ｐ≧４．０５９ｍｍとなり、ここでは、ｐ＝４．５
ｍｍとした。

【００８９】次に、（３）式について求める。レンズア
レイ２０６、４０２で光軸２１０から最も遠い距離にあ
るレンズの中心までの距離ｈは、４×４個のアレイ状に
これらが配置されているので、ｈ＝３√２ｐ／２とな
り、さらに、ｗ_T は正方形の対角方向をとる必要がある
ので、前述の値を√２倍して、√２ｗ_T ＝２．１２ｍｍ
とした。この条件より、（３）式は、 ｒ_F ＞２８．１ｍｍ となり、ｒ_F ＝３０ｍｍに設定し、情報の欠落なくフィ
ルタリングが可能とした。

【００９０】したがって、第１実施形態と比較して、空
間光変調器２０２の大きさが小さくても、この条件の下
で高精度な特徴変換が可能となることは、前述の通り明
らかである。

【００９１】（具体例２）本具体例では、具体例１と比
較し、扱うベクトルの成分数（ここでは、画素数）が少
ない場合を示す。レンズアレイは具体例１と同様で、図
１５に示すように正方状に配置され、対象ベクトル入力
表示手段１中の空間光変調器１２２に表示されるベクト
ルも正方形の開口の領域とした。ベクトルの表示領域ａ
はａ＝３ｍｍで、その中に含まれるベクトルの成分数
（ここでは、画素数）をｋ×ｋ＝６４×６４とし、ｋ＝
ｋ_d ＝ｋ_R ＝６４とした。さらに、このフィルターアレ
イ５０２を構成する各フィルターとして、本実施形態で
も、すでに説明したＧａｂｏｒフィルターを用いた。

【００９２】本具体例で用いた多重化光学系では、フー
リエ変換を施す第２レンズ３１０の焦点距離を８０ｍｍ
（ｆ_F ＝８０ｍｍ）、コヒーレント光の波長を６３２．
８ｎｍ（λ＝６３２．８ｎｍ）としたので、条件式
（１）から、多重化された画像のフーリエ変換情報が互
いに重なり合わないためには、隣接する各多重化部分の
フーリエ変換情報の０次部分のピッチｐが、 ｐ≧１．０８ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを２０μｍとすると、この値が特徴変換面Ｔ上の変
換情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝２０μｍ
となる。条件式（２）より、逆フーリエ変換レンズアレ
イ４０２のピッチ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧１．２８ｍｍ と求められる。

【００９３】また、レンズアレイ２０６、４０２を構成
するレンズの焦点距離は共に２６．７ｍｍ（ｆ_T ＝２
６．７ｍｍ) とし、特徴変換面Ｔで検出される画像の検
出サイズは、１．０ｍｍ×１．０ｍｍとした。フィルタ
ーとして、これまでの実施例と同様にＧａｂｏｒフィル
ターを用いており、その最大の空間周波数α_max ＝９．
７本／ｍｍなので、α_max ｆ_F λ＝０．４８９ｍｍとな
る。レンズアレイ４０２の各レンズの有効径ｒ_T は（３
−４）式を満たす必要があり、上記値を代入すれば、 ｒ_T ≧１．９９ｍｍ が求まる。しかし、ここでも具体例１と同様で、有効径
は変換像の正方形領域の対角方向について考慮せねばな
らないので、ｒ_T ≧１．９９×√２＝２．８２ｍｍとな
る。よって、ピッチ間隔ｐはｐ≧ｒ_T であり、さらに、
ｐ_t ＝ｐであるために、上記の３つの条件より、ｐ≧
２．８２となるので、ここではｐ＝３．０ｍｍとした。

【００９４】次に、（３）式についても具体例１と全く
同様に考えられ、ｗ_T を対角方向のものに換算して（√
２ｗ_T ＝１．０×√２＝１．４１４）計算すれば、 ｒ_F ＞１７．９５ｍｍ を得た。したがって、ｒ_F ＝２０ｍｍに設定し、情報の
欠落なくフィルタリングが可能となった。

【００９５】したがって、第１実施形態と比較して、空
間光変調器１２２の大きさが小さくても、この条件の下
で、高精度な特徴変換が可能となることは前述の通り明
らかである。

【００９６】〔第３実施形態〕本実施形態の特徴ベクト
ル変換装置は、図１６の断面図に示すように、前述の特
徴ベクトル変換装置の構成を持ち、特に、対象ベクトル
として画像を処理する場合の１形態を示す。本実施形態
は、第２実施形態と比較して、光学系全体の縮小化が可
能となる利点がある。

【００９７】より具体的には、対象ベクトル入力表示手
段１は、インコヒーレント光束１３０を発生させるため
の、第１実施形態の対象ベクトル入力表示手段１でイン
コヒーレント光束１０５を発生させる部分と同一要素の
図示しない構成部分と、ＣＣＤカメラ等の撮像素子１３
１と、電気アドレス型で透過型の空間光変調器１３２と
してここでは液晶製の空間光変調器と、撮像素子１３１
からの信号を入力し、空間光変調器１３２に表示するた
めの信号を発生させるためのコントローラー１３３及び
ドライバー１３４と、光書き込み型で反射型の同様な液
晶製の空間光変調器１３５と、結像レンズ１３６とから
構成され、結像レンズ１３６は、空間光変調器１３２の
読み出し面と空間光変調器１３５の書き込み面を結像関
係にするように配置されている。

【００９８】まず、撮像素子１３１で得られたベクトル
情報（ここでは、画像）がコントローラー１３３、ドラ
イバー１３４を介して、透過型の空間光変調器１３２に
表示され、この透過型の空間光変調器１３２に表示され
た画像はインコヒーレント光束１３０で読み出され、結
像レンズ１３６を介してその結像面と一致する反射型の
空間光変調器１３５の書き込み面にそのベクトル情報を
書き込む。

【００９９】次に、対象ベクトル多重化手段２は、第２
実施形態と同一構成であり、レンズアレイ２１０’（第
２実施形態では２０６）の後側焦平面と第１レンズ２１
１（第２実施形態では２０７）の前側焦平面は面２１２
（第２実施形態では２０８）で一致するように配置さ
れ、さらに、第１レンズ２１１の後側焦平面と空間光変
調器１３５（第２実施形態では１２２）の読み出し面が
一致するように配置されている。略平行なコヒーレント
光２１３（第２実施形態では２０５）の光束はレンズア
レイ２１０’を通過し、その光束はレンズアレイ２１
０’の後側焦平面である面２１２でそれぞれ異なった位
置に集光し、その後に発散光となって第１レンズ２１１
に入射する。第１レンズ２１１に入射した発散光は、光
軸２１４に対して種々の角度をなす略平行な光束とな
り、第１レンズ２１１の後側焦平面と一致する空間光変
調器１３５の読み出し面で略同じ領域に重なり合い、反
射光となって空間光変調器１３５に書き込まれている対
象ベクトル情報を乗せ、種々の方向に反射する。

【０１００】多重フーリエ変換手段３は、本実施形態で
は対象ベクトル多重化手段２の第１レンズ２１１を共用
する。種々の方向に反射した複数の平行光束は、この第
１レンズ２１１で並列同時にフーリエ変換され、その後
側焦平面上のフーリエ変換面Ｆ（面２１２と同一面）に
フーリエ変換像を形成する。

【０１０１】特徴変換手段５、及び、多重逆フーリエ変
換手段４は、第２実施形態と同様の構成であり、特徴変
換手段５は、フーリエ変換された情報と同一個数で一対
一に対応するよう配置したフィルターアレイ５０３より
構成し、多重化された対象ベクトルである画像に複数の
異なったフィルタリングを同時に施す。さらに、このフ
ィルタリングを施された情報に対し、多重逆フーリエ変
換を行う逆フーリエ変換レンズよりなるレンズアレイ４
０３により、複数のフィルタリングを施した情報に対し
てそれぞれ逆フーリエ変換を施し、レンズアレイ４０３
の後側焦平面である特徴変換面Ｔに、多重化された対象
ベクトルの特徴変換結果を並列同時に形成するようにな
っている。

【０１０２】（具体例１）本具体例では、対象ベクトル
入力表示手段１中の空間光変調器１３２及び１３５に表
示されるベクトルは正方形の開口の領域とし、その１辺
の大きさａは１０．７ｍｍで、その中に含まれるベクト
ルの成分数（ここでは、画素数）をｋ×ｋ＝２５６×２
５６とし、ｋ＝ｋ_d ＝ｋ_R ＝２５６とした。さらに、こ
のフィルターアレイ５０３を構成する各フィルターとし
て、本実施形態では、すでに説明したＧａｂｏｒフィル
ターを用いた。

【０１０３】本具体例で用いた多重化光学系は、フーリ
エ変換を施す第１レンズ２１１の焦点距離を１００ｍｍ
（ｆ_F ＝１００ｍｍ）、コヒーレント光の波長を６３
２．８ｎｍ（λ＝６３２．８ｎｍ）、レンズアレイ２１
０’、４０３のレンズの焦点距離は共に１８．７ｍｍ
（ｆ_T ＝１８．７ｍｍ）とし、特徴変換面Ｔで得られる
画像の検出サイズは、２．０ｍｍ×２．０ｍｍ（ｗ_T ＝
２．０ｍｍ）とした。ここでは、図１７に示すように、
レンズアレイ２１０’、４０３はそれぞれ４×４個の正
方状のアレイよりなっている。第２実施形態の具体例と
同様に、図１７に示すレンズアレイの各レンズの中心が
最も近い方向、図中のＤ１の方向に関して考えると、条
件式（１）から、多重化された画像のフーリエ変換情報
が互いに重なり合わないためには、隣接する各多重化部
分のフーリエ変換情報の０次部分のピッチｐが、 ｐ≧１．５２ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを１０μｍとすると、この値が特徴変換面Ｔ上の変
換情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝１０μｍ
となる。条件式（２）より、逆フーリエ変換レンズアレ
イ４０３のピッチ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧２．５６ｍｍ と求められる。

【０１０４】ここでも、フィルターとしては、これまで
の実施形態と同様に、Ｇａｂｏｒフィルターを用いてお
り、その最大の空間周波数α_max は１０．８本／ｍｍで
あるから、α_max ｆ_F λ＝０．６８６３ｍｍとなる。

【０１０５】レンズアレイ２１０’、４０３の各レンズ
の有効径ｒ_T は（３−４）式を満たす必要があり、上記
値を代入すれば、 ｒ_T ≧３．３７４ｍｍ となる。ここで、第２実施形態の具体例で述べたよう
に、円形レンズを配置する場合、変換像の正方形領域の
対角方向について考えなければならないので、ｒ_Tとし
てｒ_T ≧３．３７４×√２＝４．７７２ｍｍとする必要
がある。したがって、ピッチ間隔ｐはｐ≧ ｒ_T であ
り、ｐ_t ＝ｐであるために、上記の３つの条件より、ｐ
≧４．７７２ｍｍとなり、ここでは、ｐ＝５．０ｍｍと
した。

【０１０６】次に、（３）式について求める。レンズア
レイ２１０’、４０３で光軸２１４から最も遠い距離に
あるレンズの中心までの距離ｈは、４×４個の正方のア
レイが光軸を挟んで２段配置されているので、ｈ＝√５
８×ｐ／２となる。（３）式のｗ_T に関しても、対角方
向について考えなければならないので、ｗ_T ＝√２２．
０×√２＝２．８２８ｍｍとして、計算すると、 ｒ_F ＞５４．５９ｍｍ の条件が求まり、ｒ_F ＝５５ｍｍに設定し、情報の欠落
なくフィルタリングが可能となった。

【０１０７】したがって、第２実施形態と比較して光学
系の縮小化が図れた上に、高精度な特徴変換が可能とな
ることは前述の通り明らかである。

【０１０８】（具体例２）本具体例では、具体例１と比
較し、扱うベクトルの成分数（ここでは、画素数）が少
ない場合を示す。レンズアレイ２１０’、４０３は一体
にして４×８個のアレイとした。対象ベクトル入力表示
手段１中の空間光変調器１３２、１３５に表示されるベ
クトルも正方形の開口の領域とした。ベクトルの表示領
域は０．５ｍｍ×０．５ｍｍ（ａ＝０．５）で、その中
に含まれるベクトルの成分数（ここでは、画素数）をｋ
×ｋ＝５０×５０とし、ｋ＝ｋ_d ＝ｋ_R ＝２５６とし
た。さらに、このフィルターアレイ５０２を構成する各
フィルターとして、本実施形態でも、すでに説明したＧ
ａｂｏｒフィルターを用いた。

【０１０９】本具体例で用いた多重化光学系では、フー
リエ変換を施す第１レンズ２１１の焦点距離を１５ｍｍ
（ｆ_F ＝１５ｍｍ）、さらに、レンズアレイ２１０’、
４０３の焦点距離は共に２０ｍｍ（ｆ_T ＝２０ｍｍ）、
コヒーレント光の波長を６３２．８ｎｍ（λ＝６３２．
８ｎｍ）とし、具体例１と同様に、図１７でのレンズア
レイのレンズの最小間隔方向であるＤ１方向について考
えれば、条件式（１）から、多重化された画像のフーリ
エ変換情報が互いに重なり合わないためには、隣接する
各多重化部分のフーリエ変換情報の０次部分のピッチｐ
が、 ｐ≧０．９５ｍｍ と求められる。また、特徴変換面Ｔ上に置き、多重化さ
れた対象ベクトルの特徴変換結果を検出する検出器のピ
ッチを５μｍとすると、この値が特徴変換面Ｔ上の変換
情報のサンプリングピッチを制限し、ｐ_d ＝５μｍとな
る。条件式（２）より、逆フーリエ変換レンズアレイ４
０２のピッチ間隔ｐ_t が、 ｐ_t ≧０．２５ｍｍ と求められる。

【０１１０】また、レンズアレイ２１０’、４０３のレ
ンズの焦点距離は共に２０．０ｍｍとし、特徴変換面Ｔ
で検出される画像の検出サイズは、０．６７ｍｍ×０．
６７ｍｍ（ｗ_T ＝０．６７ｍｍ）とした。フィルターと
して、前具体例と同様に、Ｇａｂｏｒフィルターを用い
ており、その最大の空間周波数α_max は４５．３２本／
ｍｍなので、α_max ｆ_F λ＝０．４３０ｍｍとなる。レ
ンズアレイ２１０’、４０３の各レンズの有効径ｒ_T は
（３−４）式を満たす必要があり、上記値を代入すれ
ば、 ｒ_T ≧１．５２８ｍｍ となる。しかし、ここでも変換像の正方形領域のその対
角方向について考える必要があり、ｒ_T ≧１．５２８×
√２＝２．１７ｍｍとなる。よって、ピッチ間隔ｐはｐ
≧ｒ_T であり、ｐ_t ＝ｐであるために、上記の３つの条
件より、ｐ≧２．１７ｍｍとなるので、ここではｐ＝
２．５ｍｍとした。

【０１１１】次に、（３）式についても、具体例１と全
く同様となるので、√２ｗ_T ＝０．６７×√２＝０．９
４７５として（３）式を計算すると、 ｒ_F ＞２４．４２ｍｍ の条件が求まり、ｒ_F ＝３０ｍｍに設定し、情報の欠落
なくフィルタリングが可能となった。

【０１１２】したがって、第２実施形態と比較して、光
学系の縮小化が図られた上に、高精度な特徴変換が可能
となることは前述の通り明らかである。

【０１１３】以下に説明する第４実施形態から第７実施
形態は、本発明の中、先に述べた特徴ベクトル変換装置
によって変換される特徴ベクトルの情報を更にデータ変
換し、後段の認識分類手段に送るための特徴ベクトル検
出伝送装置と、そのベクトル検出伝送装置から伝送され
たデータを基に認識分類を行う認識分類手段を用いた認
識分類装置に関する。

【０１１４】以下の実施形態で示す認識分類装置中の特
徴ベクトル変換装置は、上記第１実施形態〜第３実施形
態に示した実施形態の何れかで構成され、特徴ベクトル
検出伝送装置２２は、図１に示すように、特徴ベクトル
変換装置から得られるデータの中で取得すべきベクトル
情報を選択する特徴ベクトル選択手段７と、特徴ベクト
ル変換装置から得られるデータ又は特徴ベクトル選択手
段７によって選択されたデータを検出する特徴ベクトル
検出手段６と、特徴ベクトル選択手段７によって選択さ
れたデータを認識手段に伝送するための特徴ベクトル伝
送手段８とで構成され、さらに、認識分類装置２３は、
上記特徴ベクトル検出伝送装置２２から伝送されたデー
タを基に認識分類手段９により認識分類を行うものであ
る。

【０１１５】〔第４実施形態〕本実施形態の認識分類装
置は、図１８の断面図に示すように、特徴ベクトル変換
装置として第１実施形態の具体例１の装置（図８）を用
い、この装置により変換された特徴ベクトルを、特徴ベ
クトル検出伝送装置２２で、重みベクトル更新表示手段
９２と類似性マッチング手段９３と勝利ベクトル決定手
段９４から構成される認識分類手段９に送り、ここで競
合学習型のニューラルネットワークのアルゴリズムを動
かすことにより、認識分類を行う装置である。

【０１１６】特徴ベクトル検出伝送装置２２内の特徴ベ
クトル選択手段７は、電気信号で２次元的に個々のシャ
ッターの開閉が可能なシャッターアレイ７０１（本実施
形態では、透過型で電気アドレス型の強誘電性液晶製の
空間光変調器）と、制御のためのコントローラー７０２
及びドライバー７０３とで、特徴ベクトル検出手段６
は、フォトディテクターアレイ６０１と、電流電圧変換
増幅回路６０２とで、特徴ベクトル伝送手段８として
は、データ転送用のインターフェイス８０１で構成され
る。

【０１１７】前記の課題を解決するための手段の項で説
明したように、本発明の目的を達成するために、処理対
象となるベクトルの任意の領域に対する特徴量のみを、
フィルタリングにより変換された特徴ベクトルの形成さ
れている各多重化部分の対応する部分から選択検出し、
後段の認識分類手段９に伝送することが、特徴ベクトル
検出伝送装置の機能である。特徴ベクトル変換装置で
は、図１１で説明した４×４個のフィルターアレイによ
りフィルタリングされた情報（ここでは、画像）が、図
８で説明したように特徴変換面Ｔに４×４種類形成され
るが、この機能を果たすために、この特徴変換面Ｔにシ
ャッターアレイ７０１である透過型で電気アドレス型の
空間光変調器を配置し、その直後に４×４個のフォトデ
ィテクターアレイ６０１を配置する。透過型の空間光変
調器７０１を、このフィルタリングにより変換された特
徴ベクトルの形成されている各多重化部分の対応する部
分から処理対象となるベクトルの任意の領域に対応する
領域のみの情報が透過するように、コントローラー７０
２及びドライバー７０３を用いて作動させる。この透過
型の空間光変調器７０１によって選択された領域から透
過した情報のみが、特徴ベクトル検出手段６であるフォ
トディテクターアレイ６０１に入射し、強度値として検
出される（図７参照）。

【０１１８】フォトディテクターアレイ６０１として、
本実施形態ではシリコン製のフォトディテクターをアレ
イ状に並べたものを用いたので、検出された各特徴量は
各ディテクターで光電変換され強度に比例した電流値と
なるが、さらに、この各ディテクターにオペアンプ等を
用いた電流電圧変換増幅回路６０２をつなぎ、最終的に
は特徴量に比例した電圧が得られるようになっている。
以上の構成により、フィルタリングされ変換された特徴
ベクトルの形成されている各多重化部分の対応する部分
から、処理対象となるベクトルの任意の領域に対応する
領域のみの情報を選択して電圧値として得ることが可能
となり、さらに、この情報を特徴ベクトル伝送手段のイ
ンターフェイス８０１によって電気的に次段の認識分類
手段９に伝送する。

【０１１９】一方、認識分類手段９においては、この伝
送された情報に基づき競合学習型のニューラルネットワ
ークのアルゴリズムを動かすことにより認識分類を行
う。この競合学習型のニューラルネットワークのアルゴ
リズムの１例として、本実施形態では、自己組織化特徴
マップを用いる場合を例にあげるが、まず、この自己組
織化特徴マップについて簡単に以下に説明する。自己組
織化特徴マップ（以下、ＳＯＭと表記する。）は、図１
９に示すように、２次元に並ぶ素子群の層ＭＬ（以下、
マップ層ＭＬと表記する。）とデータを入力する入力層
ＩＬとから構成される。このマップ層ＭＬは、図１９で
は２次元に並ぶ素子を示したが、１次元に並ぶ素子を用
いてもよい。入力層ＩＬは、マップ層ＭＬの全ての素子
と結合しており、入力データをマップ層ＭＬの全ての素
子に与えることができる。入力データはスカラーでもベ
クトルでもかまわないが、ここでは、一般的にベクトル
Ｘ（ｎ次元）とおく。マップ層ＭＬの素子ｉ（ｉはマッ
プ上の順番とし、全素子層をｋ個とする。）は全て重み
ベクトルｍ_i （ｎ次元）を持つことにする。ＳＯＭのア
ルゴリズムは、入力ベクトルＸと各素子の重みベクトル
ｍ_i との類似性から更新すべき重みベクトルを決定する
＜類似性マッチング＞と、その重みベクトルｍ_i を入力
ベクトルＸの方に近付ける＜更新＞とに分けられる。そ
して、両者の作用を繰り返すことにより、入力ベクトル
Ｘの分布を反映する重みベクトルｍ_i （１≦ｉ≦ｋ）を
生成するものである。＜類似性マッチング＞と＜更新＞
の具体的な表式を以下に示す。

【０１２０】＜類似性マッチング＞ ＜更新＞ ここで、｜Ｘ−ｍ_i ｜はＸとｍ_i のユークリッド距離、
ｃはその距離が最も小さかった素子（勝利素子）、Ｎ_c
はその勝利素子ｃのマップ層ＭＬでの近傍、α（ｔ）は
正の定数、ｔは時刻を示す。更新を繰り返しながら、Ｎ
_c とα（ｔ）の大きさを徐々に小さくする。また、α
（ｔ）は勝利素子ｃから離れるに従い小さくなるように
選ぶこともできる。また、類似性マッチングの部分は以
下のように内積を用いてもよい。

【０１２１】 以上から、本認識分類装置では、特徴ベクトル検出伝送
装置から送られた情報を基に、競合学習課程において、
（９）式に基づく内積の類似性マッチングを行った上で
勝利素子を決定し、さらに（８）式に基づく重みベクト
ルの更新をすればよいことが分かる。

【０１２２】より具体的には、まず、特徴ベクトル検出
伝送装置２２から送られた情報を類似性マッチング手段
９３のＬＥＤドライバー９３００に入力し、これをコン
トロールすることによってこの情報が明るさに比例する
ようにＬＥＤアレイ９３０１を発光させることで、認識
分類手段９内に特徴ベクトル検出伝送装置２２から送ら
れた情報を入力させる。本実施形態では、このＬＥＤア
レイ９３０１は、ディテクターアレイ６０１と同数で同
一配列の４×４個の要素からなっている。このＬＥＤア
レイ９３０１から出射された特徴ベクトル検出伝送装置
２２から送られた情報の乗った光束は、さらに、結像レ
ンズ９３０２及びレンズアレイ９３０４からなる多重結
像光学系９３０５によって、ニューラルネットの素子数
と同一の個数用意したレンズアレイ９３０４の多重度分
だけ空間光変調器９３０６の表示面に複製される。この
際、結像レンズ９３０２は、その前側焦点位置にＬＥＤ
アレイ９３０１の発光面が一致するように、レンズアレ
イ９３０４は、その後側焦点位置に空間光変調器９３０
６の表示面が一致するように、さらに、結像レンズ９３
０２の光軸と各レンズアレイ９３０４の光軸が平行にな
るように配置する。また、空間光変調器９３０６として
は、印加される電圧によってその透過率が変化する電気
アドレス型で透過読み出しタイプの液晶空間光変調器を
用いた。以上により、ニューラルネットの素子数だけ多
重化された特徴ベクトルは、次に、重みベクトル更新表
示手段９２からの信号により空間光変調器９３０６に表
示される重みベクトルの情報がそれぞれ重畳され、さら
に、レンズアレイ９３０４と同一個数で同一配列のレン
ズアレイ９３０７で集光され素子毎の内積の演算がなさ
れる。この結果は、同様にレンズアレイ９３０４と同一
個数で同一配列のディテクターアレイ９３０８で検出さ
れ、さらに、オペアンプ等で電圧値に変換されて勝利ベ
クトル決定手段９４に送られる。

【０１２３】次に、以上の構成により内積演算が計算さ
れる過程を図２０を用いて説明する。（９）式の内積演
算部分は、入力ベクトルＸを要素数Ｎ×Ｎの２次元に展
開し、重みベクトルを、要素数Ｎ×Ｎのサブマトリック
スをＭ×Ｍ個（ニューラルネットの素子数に対応）並べ
たものに展開すれば：各成分毎に次式のように書き直せ
る。

【０１２４】 説明を簡単にするために、Ｎ＝３、Ｍ＝２とすると、類
似性マッチング手段９３の部分は、図２０のように模式
的に書ける。つまり、ＬＥＤアレイ９３０１に入力され
た要素数３×３の特徴ベクトルは、結像レンズ９３０２
及びレンズアレイ９３０４からなる多重結像光学系９３
０５によって、レンズアレイ９３０４の多重度分の２×
２だけ空間光変調器９３０６の表示面に複製され（同図
（イ））、さらに、空間光変調器９３０６に表示される
重みベクトルの情報（同図（ロ））がそれぞれ重畳さ
れ、さらに、レンズアレイ９３０７で個々に集光され素
子毎の内積の演算がなされるのである。具体的に、ｙ₂₁
の成分について、各要素の処理結果を示すと、重畳する
部分は掛算、集光する部分は足算となるから、 となり、（２，１）成分に対応する素子の内積が計算さ
れていることになる。他の成分についても同様に計算で
きるので、トータルでは、 となり、（１０）式の内積のＮ＝３，Ｍ＝２の場合が確
かに計算されていることが分かる。上記光学系では、簡
単のため、Ｎ＝３，Ｍ＝２の場合について説明したが、
上記光学系ではレンズアレイ、入力ベクトルの配列、重
みベクトルの配列等は任意に選定でき、この場合も、
（１０）式を満足することは明らかである。

【０１２５】次に、前記の勝利ベクトル決定手段９４で
は、類似性マッチング手段９３のディテクターアレイ９
３０８から出力される個々の素子毎の内積の演算から、
その最も出力の大きな素子を勝利素子として決定し、こ
の情報を重みベクトル更新表示手段９２に送る。重みベ
クトル更新表示手段９２では、上記（８）式の更新則に
則って重みベクトルの更新が行われる。本装置におい
て、競合学習を行う重みベクトル更新表示手段９２と勝
利ベクトル決定手段９４は、同一のコンピュータ上に実
現している。その中、勝利ベクトル決定手段９４は、類
似性マッチング手段９３のディテクターアレイ９３０８
からの個々の出力電圧をＡＤ変換し個々に取り込むため
の転送部と、この結果を比較し最も高い電圧を示したも
のを勝利素子として選択するソフトウエアを搭載したコ
ンピュータとからなっている。重みベクトル更新表示手
段９２は、２次元のフォトディテクターアレイ６０１か
らの情報をＡＤ変換し取り込むための転送部９２０１
と、勝利ベクトル決定手段９４で決定された勝利素子の
情報と２次元フォトディテクターアレイ６０１からの特
徴ベクトルの情報を用いて（８）式の更新則に則って重
みベクトルを更新するソフトウエアを搭載した、前述の
勝利素子を選択するためのソフトウエアを搭載したコン
ピュータと同一のコンピュータと、この更新された重み
ベクトルの情報を空間光変調器９３０６上に入力・表示
するためのメモリー９２０２と、コントローラー９２０
３及びドライバー９２０４とにより構成してある。この
場合、重みベクトルは、正規化をしてから空間光変調器
９３０６に入力・表示するようにすると更によい。ま
た、この競合学習課程においては、順次特徴ベクトル検
出伝送装置から任意の領域のデータを入力し、上記の重
みベクトルの更新を行うことを繰り返し、さらに、別の
対象ベクトルについても同様な操作を行って行けば、適
当な所で重みベクトルは安定するので、そこで学習を止
めればよい。

【０１２６】学習後の認識分類課程においては、重みベ
クトルを固定したまま識別対象のベクトルを入力し、特
徴ベクトル変換装置により変換した情報から、特徴ベク
トル検出伝送装置２２により所望の部分の情報のみ伝送
し、認識分類手段９に入力し、ディテクターアレイ９３
０８の中のどれが勝利素子となるかによって、この所望
の部分がどのクラスに属するのか分類すればよい。例え
ば分類は、図１８のように素子数が６×６の３６だとす
れば、個々の素子毎に３６種類に分類してもよいし、３
０個と６個の２つの領域に分け２種類に分類してもよ
い。対象に合わせて自由にソフトウエアで学習の際に設
定すればよい。もし、画面全体を分類したければ、順次
特徴ベクトル検出伝送装置２２からデータを転送して画
面全体について同様に分類すればよい。なお、重みベク
トルの初期設定は、ランダムなデータ列を発生させたも
のを表示するようにしてある。また、ベクトル検出伝送
装置２２から送られたデータを正規化したり、正規化し
た際に失われるノルム情報を新たに付加する部分をこの
認識分類手段９に設けると更に良い。

【０１２７】本実施形態では、今まで説明してきたよう
に、上記のような特徴ベクトル変換装置により変換した
特徴ベクトルから、特徴ベクトル検出伝送装置を用いて
本発明の目的にかなったデータを選択検出し、後段の認
識分類手段に伝送するようにしたから、高速かつ非常に
精度良く認識や分類を行う競合学習型の認識分類装置を
提供できるようになった。

【０１２８】さらに、本実施形態の変形例として、特徴
ベクトル変換伝送装置２２内のベクトル選択手段７にお
いて、図２１（ａ）、（ｂ）に示すように、シャッター
アレイ７０１の後方にレンズ７０４や縮小光学系７０５
を配置することで、フォトディテクターアレイ６０１の
大きさとピッチを、透過型の空間光変調器７０１の大き
さやフィタリングされた結果の個々の画像間のピッチと
合わせる必要がなくなり、フォトディテクターアレイ６
０１のサイズの選択の幅が広がり、装置の作製が容易に
なる。

【０１２９】〔第５実施形態〕図２２に基づいて第５実
施形態を示す。第４実施形態とは、特徴ベクトル検出伝
送装置において、特徴ベクトル選択手段７にレンズアレ
イを用いることで、特徴ベクトル検出手段６に用いるフ
ォトディテクターの受光位置による感度誤差を少なくす
ることを可能にした点、また、認識分類手段９において
は、類似性マッチング手段９３の内積処理を否定排他論
理和もしくは排他論理和に代えて類似度の計算を行う点
が異なるが、他の部分は全て同一に構成してある。

【０１３０】具体的には、特徴ベクトル検出伝送装置２
２内の特徴ベクトル選択手段７としては、シャッターア
レイ７０７である透過型で電気アドレス型の空間光変調
器と、それをコントロールするためのコントローラー７
０８及びドライバー７０９と、レンズアレイ７１０と
で、また、特徴ベクトル検出手段６としては、フォトデ
ィテクターアレイ６０３と電流電圧変換増幅回路６０４
とで構成される。第４実施形態との違いは、レンズアレ
イ７１０が透過型の空間光変調器７０７の後方に１つの
多重化部分に対応する形で配置されており、さらに、こ
のレンズアレイ７１０の後側焦点位置近傍にフォトディ
テクターアレイ６０３が配置されている点である。この
ような構成にすることで、レンズアレイ７１０に入射し
て来る光束はその焦点位置付近に略集光するようにな
り、それぞれのフォトディテクターの中央付近で変換像
の一部を選択したものを受光できるようになったので、
受光位置の違いによる感度誤差を減少することが可能と
なった。したがって、認識分類手段９に伝送されるデー
タの精度が向上し、その認識率も向上する。

【０１３１】認識分類手段９においては、第４実施形態
の類似性マッチング手段９３からＬＥＤアレイ９３０１
とそのドライバー部分９３００を除去した上で、ＬＥＤ
アレイの位置に空間光変調器９３１０を配した。この空
間光変調器９３１０及び重みベクトル表示用の空間光変
調器９３１１は、何れもＴＮ液晶製の偏光子のない透過
読み出しタイプで電気アドレス型の空間光変調器を用い
た。さらに、図２２に示すように、これらの空間光変調
器９３１０、９３１１の外側に一組の偏光子９３１２及
び検光子９３１３を配した。この偏光子９３１２及び検
光子９３１３を空間光変調器９３１０及び９３１１の液
晶の配向に対してクロスニコルもしくは平行ニコルに配
置することで、否定排他論理和もしくは排他論理和が計
算され、より正確な類似度が計算されることになる。類
似性マッチング手段９３では、さらに、特徴ベクトル検
出伝送手段２２より伝送された情報を２値化した上でこ
れを空間光変調器９３１０に書き込むための閾値回路９
３１４、ドライバー９３１５、コントローラー９３１６
を、また、重みベクトル更新表示手段９２でも、重みベ
クトルを更新し表示する際に２値化する部分を付加して
ある。あとの構成は第４実施形態と同様であり、類似度
を計算するのに否定排他論理和もしくは排他論理和を用
いる点が異なるだけなので、作用の説明は省略する。

【０１３２】以上の構成により、本実施形態では、上記
のような特徴ベクトル検出伝送装置により得られる精度
の高い特徴ベクトルを用い、さらに、否定排他論理和も
しくは排他論理和を用いて類似度を計算し勝利素子を決
定できるようになったので、本発明の目的にかない、か
つ、高速により精度良く認識や分類を行う競合学習型の
認識分類装置を提供できるようになった。

【０１３３】〔第６実施形態〕図２３に基づいて第６実
施形態を示す。図からも分かるように、ここでは特徴ベ
クトル変換装置としては第２実施形態のもの（図１４）
を用いた。特徴ベクトル検出伝送装置２２においては、
特徴ベクトル選択手段７にプリズムアレイとレンズを用
いることで、前実施形態同様、特徴ベクトル検出手段６
等に用いられる検出器の選択の幅を広げている。また、
認識分類手段９においては、光アドレス型の空間光変調
器を用いることで、特徴ベクトル変換伝送装置２２から
の情報を直接光学的に伝送し処理することを可能とした
点が異なる。

【０１３４】具体的には、特徴ベクトル変換伝送装置２
２における特徴ベクトル選択手段７は、シャッターアレ
イ７１１である電気アドレス型で透過型の空間光変調器
と、それをコントロールするためのコントローラー７１
２及びドライバー７１３で構成され、特徴ベクトル伝送
手段８は、プリズムアレイ７１４と、プリズムアレイ７
１４から出射する光束が入射可能な瞳径を持ったレンズ
７１５と、ミラー７１６、ビームスプリッター７１７で
構成され、さらに、特徴ベクトル検出手段６は、光アド
レス型で透過読み出しタイプの液晶製の空間光変調器６
０７で構成されている。この中、プリズムアレイ７１４
は、シャッターアレイ７１１の後方に各多重化部分に対
応する数だけ配置されている。このプリズムアレイ７１
４の後方にミラー７１６を介してレンズ７１５が配置さ
れ、前述の形態と同様に、空間光変調器７１１で選択透
過された情報のみが対応するそれぞれのプリズムを通過
する際にその光束を曲げられ、その曲げられた光束がミ
ラー７１６で反射してレンズ７１５に到達する。さら
に、レンズ７１５を出射した光束はビームスプリッター
７１７でその一部の光束が反射され、レンズ７１５の焦
点位置近傍に配置してある光アドレス型空間光変調器６
０７に入射され、一方のビームスプリッター７１７を透
過した光束は、２時限のディテクター６０５に入射し、
検出される。つまり、この空間光変調器６０７上に空間
光変調器７１１で選択透過された情報が書き込まれる。
この際、光書き込み型の空間光変調器６０７の大きさや
解像度に整合するように、プリズムアレイ７１４を構成
する個々のプリズムの傾き角やレンズ７１５の焦点距離
を任意に設定することが可能となるので、空間光変調器
等の選択の幅が広がる。

【０１３５】また、認識分類手段９においては、特徴ベ
クトル検出伝送装置２２のベクトル検出手段６である空
間光変調器６０７に書き込まれた情報を、前述の実施形
態と同様な構成により生じさせたコヒーレント光束９１
０８で読み出すことで、類似性マッチング手段９３内に
情報を入力し処理することができる。また、ビームスプ
リッタ７１７の透過方向で空間光変調器６０７と対応す
る位置に設置された２次元ディテクター６０５で特徴ベ
クトル変換伝送装置２２で選択伝送された情報を検出
し、電流電圧変換増幅回路６０６により電圧値に変換
し、さらに、転送部９３２０により重みベクトル更新表
示手段９２に伝送し、重みベクトルの情報を空間光変調
器に表示するためのメモリー９２１３、コントローラー
９２１４、ドライバー９２１５によって、第４実施形態
と同様の機能を達成している。これ以外の部分は全て第
４実施形態と同一に構成しており作用も同じなので、説
明は省略する。

【０１３６】以上の構成により、本実施形態では、上記
のような特徴ベクトル変換伝送装置により得られる精度
の高い特徴ベクトルを高速に伝送し、認識分類手段で処
理できるようになったので、本発明の目的にかない、か
つ、より高速に精度良く認識や分類を行う競合学習型の
認識分類装置を提供できるようになった。

【０１３７】〔第７実施形態〕図２４に基づいて第７実
施形態を示す。ここでは、特徴ベクトル変換装置として
は、第３実施形態のもの（図１６）を用た。また、特徴
ベクトル変換伝送装置は、特徴ベクトル検出手段６に、
撮像素子６０８としてここではＣＣＤカメラと、それに
より検出されたデータをコンピュータ６０９に取り込む
ためのＡＤ変換器付きのメモリーであるフレームメモリ
６１０より構成し、これまでの実施形態と比較すれば多
少時間がかかるが、現状で最も実現が容易な構成とし
た。さらに、認識分類手段９にも、これまでの実施形態
で用いた構成よりより簡単な構成のものを用いた。

【０１３８】より具体的には、特徴ベクトル変換装置で
変換された情報を、特徴変換面ＴにＣＣＤカメラ６０８
を配置し、一度に検出する。なお、ここで用いるＣＣＤ
カメラ６０８は、本体がディテクター面より大きく、こ
のままレンズアレイ４０３（図１６）の後方に配置する
と、レンズアレイ２１０’とレンズアレイ４０３を離し
て配置しなければならなくなり、特徴ベクトル変換装置
の光学系の負担が大きくなる。そこで、レンズアレイ４
０３の後方にミラー６１１を配置し、このミラー６１１
で光束を折り曲げ、ＣＣＤカメラ６０８を図２４のよう
に特徴ベクトル変換装置の光学系と干渉しないように配
置した。この検出された複数の特徴ベクトルの情報は、
ＣＣＤカメラ６０８からフレームメモリ６１０に伝送さ
れ、そのフレームメモリ６１０上に蓄えられる。特徴ベ
クトル選択手段７では、このフレームメモリ６１０に蓄
えられた複数の特徴ベクトルの情報から、１つの多重化
部分に対応するベクトル毎に認識判断する領域の成分を
選択し、その領域に含まれる成分の平均値を求め、さら
にこのデータをコンピュータ６０９上のメモリに蓄積す
る。この特徴ベクトル選択手段７の部分は、本実施形態
では、コンピュータ上のソフトウェアを用いて行ってい
る。この特徴ベクトル選択手段７によりコンピュータの
メモリー上に蓄えられている認識判断する領域の成分に
関する特徴ベクトルは、同様にソフトウエアで取り出さ
れ、特徴ベクトル伝送手段８であるインターフェイス９
３３５により、類似度マッチング手段９３のＬＥＤアレ
イ９３３０のドライバー９３３６に送られる。

【０１３９】次に、認識分類手段９では、特徴ベクトル
伝送手段８から送られてきた認識判断する領域の特徴ベ
クトル情報に比例するように、類似度マッチング手段９
３のドライバー９３３６をコントロールすることにより
ＬＥＤアレイ９３３０を発光させる。この類似度マッチ
ング手段９３は、特徴ベクトル伝送手段８から送られて
きた認識判断する領域の特徴ベクトルの次元数（成分
数）と同じ数のＬＥＤを２次元に配列したＬＥＤアレイ
９３３０と、重みベクトルｍ_klの値を透過率の値として
与えるためのマスクを有するマスクアレイ９３３１とし
ての電気アドレス型で透過タイプの液晶製の空間光変調
器と、マスクアレイの各々のマスクが共通の結像面で重
なり合って結像するように各マスクに対応させて配置さ
れたレンズよりなるレンズアレイ９３３２と、結像レン
ズ９３３３と、その結像面に配置されたフォトディテク
ターアレイ９３３４とより構成される。なお、このレン
ズアレイ９３３２の各レンズの光軸と結像レンズ９３３
３の光軸は平行となるように、さらに、レンズアレイ９
３３２の各レンズの前側焦点面がマスクアレイ９３３１
と、また結像レンズ９３３３の後側焦点面がフォトディ
テクターアレイ９３３４を配する上記結像面にそれぞれ
一致するように、各レンズを配置してある。

【０１４０】類似度マッチング手段９３では、これまで
の実施形態と同様に、（１０）式に示す入力ベクトルと
重みベクトルの間の内積演算を行うが、上述の構成によ
り内積演算が計算される過程を図２５を用いて説明す
る。ここでは、説明を簡単にするために、（１０）式に
おいて、Ｎ＝３、Ｍ＝２とする。この光学系を模式的に
示すと図２５（ａ）のようになる。ＬＥＤアレイ９３３
０は、図２５（ｂ）のように、特徴ベクトル検出伝送装
置２２より送られてくる特徴ベクトルＸ_ij（Ｘ_ij；ｉ＝
１〜３，ｊ＝１〜３：何れも整数）の成分数３×３と同
数のＬＥＤで構成され、個々のＬＥＤは特徴ベクトルＸ
_ijの値に比例した量の光量をそれぞれ発光する。それぞ
れのＬＥＤから発光した光束は、重みベクトルｍ_klijを
表すマスクアレイ９３３１中の対応するマスクを照射す
る。ここで、図２５（ｃ）に示すように、マスクアレイ
９３３１は、ｍ_klijの中でｉ、ｊの値が等しい成分を配
列したベクトルを１つのマスクとして配列してある。つ
まり、ここでは、１つのマスクの成分数は２×２とな
り、マスクアレイ９３３１中のマスクの個数はＬＥＤと
同等の３×３となる。さらに、Ｘ_ijを表す個々のＬＥＤ
が照射する領域は、マスクアレイ９３３１中の同じｉ，
ｊを表すマスクの領域とする。具体的には、図２５
（ｂ）において、斜線で示すＸ₁₁に対して発光するＬＥ
Ｄは、図２５（ｃ）中の斜線部で示した領域のみを照射
して、そのマスクを読み出す。次に、Ｘ_ijに対応した個
々のＬＥＤで読み出されたそれぞれのマスクは、レンズ
アレイ９３３２の対応するレンズと結像レンズ９３３３
により、フォトディテクターアレイ９３３４の受光面で
２×２の領域に重なり合って結像される。１例として、
図２５（ｄ）に示すｋ＝１，ｌ＝１の領域では、図２５
（ｃ）に示す各マスクパターンでのｋ＝１，ｌ＝１の領
域（図２５（ｃ）では太い破線でくくられた領域）から
の光束が入射する。このｍ_11ij｛ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜
３：何れも整数｝は、それぞれｉ，ｊが等しいＸ_ijの情
報を乗せ発光するＬＥＤによって読み出されるので、ｋ
＝１，ｌ＝１の領域に集光する光束は、結果として、 の計算を行ったことになる。これは、全てのｋ，ｌにつ
いて同じことが言えるために、（１０）式のベクトルマ
トリックスの内積演算を行っていることが分かる。

【０１４１】このようにして、類似度マッチング手段９
３により特徴ベクトルの内積演算が行われた結果は、こ
れまでの実施形態と同様に、勝利決定ベクトル決定手段
９４、重みベクトル更新表示手段９２と経ることで自己
組織化競合学習が行われ、同様にして認識分類が行われ
る。

【０１４２】以上の構成により、本実施形態では、上記
のような特徴ベクトル検出伝送装置により得られる精度
の高い特徴ベクトルを高速に伝送し、認識分類手段で処
理できるようになったので、本発明の目的にかない、か
つ、より高速に精度良く認識や分類を行う競合学習型の
認識分類装置を提供できるようになった。

【０１４３】さらに、ここで、図２６に示すように、撮
像素子として、特徴ベクトル検出手段６で撮像される画
像の中で任意のアドレスを指定して読み出すことが可能
な特殊な撮像素子を用いることで、より高速で簡単な装
置を実現することが可能になる。この場合、撮像された
画像データの中で、ｘ方向アドレス指定手段７２０、ｙ
方向アドレス指定手段７２１を用いて任意の画像毎ある
いは小領域毎に、必要なアドレスを指定しそのデータを
読み取り、その結果を次段の認識分類装置２３へ入力す
ることができる。このような方式を用いれば、コンパク
トで簡単な認識分類装置２３を得ることが可能である。
なお、現状でこのような読み出しが可能な撮像素子とし
ては、ＣＭＤやＣＭＯＳ型のディテクターアレイがあ
る。

【０１４４】以上の実施形態では、空間光変調器とし
て、入手の容易な液晶製のものを用いたが、電気光学効
果や磁気光学効果を利用する結晶製のもの、有機化合物
製のもの等、他のものでももちろんよい。

【０１４５】また、以上の実施形態における特徴ベクト
ル変換装置では、入力ベクトルを画像として説明した
が、これに限定される訳ではなく、マイクロフォンや濃
度センサー、流量センサー等、他のセンサー等を用いて
たもの、あるいは、コンピュータ内で計算させたデータ
等でも何でもよい。また、もちろんフィルターアレイや
レンズアレイ等の配列等は上述の実施形態に限定され
ず、任意に設定できる。

【０１４６】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によると、多重化された処理対象ベクトルの空間周波数
成分を欠落させること等がなく、入力された情報を高速
かつ高精度に有効な特徴ベクトルに変換するために必要
な多重化光学系、及び、この多重化光学系を用いた特徴
ベクトル変換装置、及び、この特徴ベクトル変換装置で
得られた特徴ベクトルを後段の認識分類手段に効果的に
送るための特徴ベクトル検出伝送装置が得られ、さら
に、複雑で大容量の入力情報を任意の成分もしくは複数
の成分からなる任意の小領域毎に高速・高精度に認識や
分類する認識分類装置が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成の概念図である。

【図２】本発明で用いる同時並列にフーリエ変換及び逆
フーリエ変換を行う多重化光学系の１つの形式の断面図
である。

【図３】本発明で用いる同時並列にフーリエ変換及び逆
フーリエ変換を行う多重化光学系のもう１つの形式の断
面図である。

【図４】図２の光学系の一部を拡大して示す図である。

【図５】図３の光学系の一部を模式的に示す図である。

【図６】図３の光学系の一部光軸を含む断面図である。

【図７】本発明による特徴ベクトル検出伝送装置中での
処理を説明するための図である。

【図８】本発明の第１実施形態の特徴ベクトル変換装置
の断面図である。

【図９】Ｇａｂｏｒフィルターの概形を示す図である。

【図１０】第１実施形態で用いるフィルターの具体例を
示す図である。

【図１１】第１実施形態で用いるフィルターアレイを模
式的に示す図である。

【図１２】第１実施形態の変形例の特徴ベクトル変換装
置の断面図である。

【図１３】第１実施形態の別の変形例の特徴ベクトル変
換装置の断面図である。

【図１４】本発明の第２実施形態の特徴ベクトル変換装
置の断面図である。

【図１５】第２実施形態の具体例のレンズアレイ、第２
レンズ、変換像の配置関係を示す図である。

【図１６】本発明の第３実施形態の特徴ベクトル変換装
置の断面図である。

【図１７】第３実施形態の具体例のレンズアレイ、第１
レンズ、変換像の配置関係を示す図である。

【図１８】本発明の第４実施形態の認識分類装置の断面
図である。

【図１９】自己組織化特徴マップの概略を説明するため
の図である。

【図２０】第４実施形態で用いた内積演算を説明するた
めの図である。

【図２１】第４実施形態の変形例の要部の断面図であ
る。

【図２２】本発明の第５実施形態の認識分類装置の断面
図である。

【図２３】本発明の第６実施形態の認識分類装置の断面
図である。

【図２４】本発明の第７実施形態の認識分類装置の断面
図である。

【図２５】第７実施形態において内積演算が計算される
過程を説明するための図である。

【図２６】アドレスを指定して読み出すことが可能な撮
像素子の構成を説明するための図である。

【図２７】第１の従来例を説明するための図である。

【図２８】第２の従来例を説明するための図である。

【符号の説明】

Ｆ…フーリエ変換面 Ｔ…特徴変換面 Ｒ…入力面 Ｏ…物体 ＭＬ…マップ層 ＩＬ…入力層 １…対象ベクトル入力表示手段 ２…対象ベクトル多重化手段 ３…多重フーリエ変換手段 ４…多重逆フーリエ変換手段 ５…特徴変換手段 ６…特徴ベクトル検出手段 ７…特徴ベクトル選択手段 ８…特徴ベクトル伝送手段 ９…認識分類手段 １０、１１…多重化部分 １３…結像レンズ ２１…多重化光学系 ２２…特徴ベクトル検出伝送装置 ２３…認識分類装置 ３０…フーリエ変換レンズ ４０…逆フーリエ変換レンズ（レンズアレイ） ５１…表示領域 ５４…光軸 ５５…光軸から最も遠い逆フーリエ変換用のレンズ ９２…重みベクトル更新表示手段 ９３…類似性マッチング手段 ９４…勝利ベクトル決定手段 １０１…インコヒーレント光源 １０２ａ…レンズ １０２ｂ…ミラー １０３…波長フィルター １０４…ミラー １０５…インコヒーレント光束 １０６…撮像素子 １０７…空間光変調器 １０８…コントローラー １０９…ドライバー １１０…インコヒーレント光束 １１１…ビームスプリッター １１２…空間光変調器 １２１…撮像素子 １２２…空間光変調器 １２３…コントローラー １２４…ドライバー １３０…インコヒーレント光束 １３１…撮像素子 １３２…空間光変調器 １３３…コントローラー １３４…ドライバー １３５…空間光変調器 １３６…結像レンズ １４０…インコヒーレント光源 １４１…空間光変調器 １４２…撮像素子 １４３…コントローラー １４４…ドライバー ２０１…結像レンズ ２０２…レンズアレイ ２０３…空間光変調器 ２０５…コヒーレント光束 ２０６…レンズアレイ ２０７…第１レンズ ２０８…平面 ２１０…光軸 ２１０’…レンズアレイ ２１１…第１レンズ ２１２…面 ２１３…コヒーレント光 ２１４…光軸 ２１５…フィルターアレイ ３０１…コヒーレント光源 ３０２…ミラー ３０３ａ…絞り込みレンズ ３０３ｂ…スペイシャルフィルター ３０３ｃ…コリメータレンズ ３０３…ビームエキスパンダ ３０４…コヒーレント光束 ３０５…ビームスプリッター ３０６…レンズアレイ ３１０…第２レンズ ４０１…レンズアレイ ４０２…レンズアレイ ４０３…レンズアレイ ５０１…フィルターアレイ ５０２…フィルターアレイ ５０３…フィルターアレイ ６０１…フォトディテクターアレイ ６０２…電流電圧変換増幅回路 ６０３…フォトディテクターアレイ ６０４…電流電圧変換増幅回路 ６０５…２次元ディテクター ６０６…電流電圧変換増幅回路 ６０７…空間光変調器 ６０８…撮像素子 ６０９…コンピュータ ６１０…フレームメモリ ６１１…ミラー ７０１…シャッターアレイ ７０２…コントローラー ７０３…ドライバー ７０４…レンズ ７０５…縮小光学系 ７０７…シャッターアレイ ７０８…コントローラー ７０９…ドライバー ７１０…レンズアレイ ７１１…シャッターアレイ ７１２…コントローラー ７１３…ドライバー ７１４…プリズムアレイ ７１５…レンズ ７１６…ミラー ７１７…ビームスプリッター ７２０…ｘ方向アドレス指定手段 ７２１…ｙ方向アドレス指定手段 ８０１…インターフェイス ９１０８…コヒーレント光束 ９２０１…転送部 ９２０２…メモリー ９２０３…コントローラー ９２０４…ドライバー ９２１３…メモリー ９２１４…コントローラー ９２１５…ドライバー ９３００…ＬＥＤドライバー ９３０１…ＬＥＤアレイ ９３０２…結像レンズ ９３０４…レンズアレイ ９３０５…多重結像光学系 ９３０６…空間光変調器 ９３０７…レンズアレイ ９３０８…ディテクターアレイ ９３１０…空間光変調器 ９３１１…空間光変調器 ９３１２…偏光子 ９３１３…検光子 ９３１４…閾値回路 ９３１５…ドライバー ９３１６…コントローラー ９３２０…転送部 ９３３０…ＬＥＤアレイ ９３３１…マスクアレイ ９３３２…レンズアレイ ９３３３…結像レンズ ９３３４…フォトディテクターアレイ ９３３５…インターフェイス ９３３６…ドライバー

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成８年６月１２日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項１

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１３】

【課題を解決するための手段】以下、上記課題を解決す
るための手段について、構成とその構成を採用する理由
と作用について説明する。先にも述べたように、入力さ
れた情報からその特徴ベクトルを高速に抽出するために
は、並列同時に特徴変換を行うことが必要であり、その
ためには、図２に示す光学系や、特開平１−２２７１２
３号、特開平３−１４８６２３号、特開平３−１４４８
１４号等の光学系等が有効である。これらの光学系は、
さらに、図１に示す本発明の構成の概念図を参照して説
明すると、系内に入力した処理対象となるベクトル情報
を多重化する対象ベクトル多重化手段２と、この多重化
された入力ベクトルを並列同時にフーリエ変換する多重
フーリエ変換手段３と、このフーリエ変換された情報を
更に逆フーリエ変換する多重逆フーリエ変換手段４とを
有する多重化光学系２１からなり、さらに、この多重化
光学系２１の前段に処理対象となるベクトル情報を入力
するための対象ベクトル入力表示手段１を、また多重フ
ーリエ変換手段３によるフーリエ変換面Ｆに特徴変換用
の各種のフィルターからなる特徴変換手段５を、それぞ
れ配すれば、逆フーリエ変換後の逆フーリエ変換面であ
る特徴変換面Ｔ上に並列同時に特徴変換を行う特徴ベク
トル変換装置を構成することができる。なお、基本的な
例として図２の光学系においては、対象ベクトル多重化
手段２は、光変調器上に表示されたベクトル情報を結像
レンズとレンズアレイからなる光学系で入力面Ｒに並列
に多重化している。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１６

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１６】並列同時かつ高精度に特徴変換を行うため
には、少なくとも多重化された入力ベクトルを空間周波
数の欠落なく並列にフーリエ変換できることが上記多重
化光学系には必要となるが、ここで述べた条件（１）を
満たすような多重化光学系を用いることで、これが可能
となる。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００２３】さらに、図２に示す光学系において、フー
リエ変換面Ｆ上に設置する特徴変換手段５としてのフィ
ルターアレイでフィルタリングするのに必要とする入力
ベクトル情報の最大の空間周波数をα_max としたとき
に、この空間周波数の情報がフーリエ変換レンズ３０の
レンズアレイの各レンズの有効径内に入るようにする必
要がある。図４の拡大図で説明すると、フーリエ変換レ
ンズ３０からなるレンズアレイの各レンズの瞳面（開口
面）では、フィルターで必要とする最大の空間周波数α
_max に対応する入力情報を読み出した回折光の中心は、
各レンズの光軸からα_max λｆ_F だけシフトした位置と
なるために、この回折光をも全てレンズアレイの各レン
ズの有効径内に入れるためには、レンズアレイの各レン
ズの有効径をｒ_F とすれば、上記（１）式を満たすと共
に、 ｐ≧ｒ_F ≧ａ＋２α_max λｆ_F ・・・（１−４） の条件式を満足する多重光学系であることがより望まし
い。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００９３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００９３】また、レンズアレイ２０６、４０２を構成
するレンズの焦点距離は共に２６．７ｍｍ（ｆ_T ＝２
６．７ｍｍ）とし、特徴変換面Ｔで検出される画像の検
出サイズは、１．０ｍｍ×１．０ｍｍとした。フィルタ
ーとして、これまでの実施例と同様にＧａｂｏｒフィル
ターを用いており、その最大の空間周波数α_max ＝９．
７本／ｍｍなので、α_max ｆ_F λ＝０．４８９ｍｍとな
る。レンズアレイ４０２の各レンズの有効径ｒ_T は（３
−４）式を満たす必要があり、上記値を代入すれば、 ｒ_T ≧１．９９ｍｍ が求まる。しかし、ここでも具体例１と同様で、有効径
は変換像の正方形領域の対角方向について考慮せねばな
らないので、ｒ_T ≧１．９９×√２＝２．８２ｍｍとな
る。よって、ピッチ間隔ｐはｐ≧ｒ_T であり、さらに、
ｐ_t ＝ｐであるために、上記の３つの条件より、ｐ≧
２．８２ｍｍとなるので、ここではｐ＝３．０ｍｍとし
た。

【手続補正６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１０６

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１０６】次に、（３）式について求める。レンズア
レイ２１０’、４０３で光軸２１４から最も遠い距離に
あるレンズの中心までの距離ｈは、４×４個の正方のア
レイが光軸を挟んで２段配置されているので、ｈ＝√５
８×ｐ／２となる。（３）式のｗ_T に関しても、対角方
向について考えなければならないので、√２ｗ _T ＝２．
０×√２＝２．８２８ｍｍとして、計算すると、 ｒ_F ＞５４．５９ｍｍ の条件が求まり、ｒ_F ＝５５ｍｍに設定し、情報の欠落
なくフィルタリングが可能となった。

【手続補正７】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１０８

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１０８】（具体例２）本具体例では、具体例１と比
較し、扱うベクトルの成分数（ここでは、画素数）が少
ない場合を示す。レンズアレイ２１０’、４０３は一体
にして４×８個のアレイとした。対象ベクトル入力表示
手段１中の空間光変調器１３２、１３５に表示されるベ
クトルも正方形の開口の領域とした。ベクトルの表示領
域は０．５ｍｍ×０．５ｍｍ（ａ＝０．５）で、その中
に含まれるベクトルの成分数（ここでは、画素数）をｋ
×ｋ＝５０×５０とし、ｋ＝ｋ_d ＝ｋ_R ＝５０とした。
さらに、このフィルターアレイ５０３を構成する各フィ
ルターとして、本実施形態でも、すでに説明したＧａｂ
ｏｒフィルターを用いた。

【手続補正８】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１２６

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１２６】学習後の認識分類過程においては、重みベ
クトルを固定したまま識別対象のベクトルを入力し、特
徴ベクトル変換装置により変換した情報から、特徴ベク
トル検出伝送装置２２により所望の部分の情報のみ伝送
し、認識分類手段９に入力し、ディテクターアレイ９３
０８の中のどれが勝利素子となるかによって、この所望
の部分がどのクラスに属するのか分類すればよい。例え
ば分類は、図２０のように素子数が６×６の３６だとす
れば、個々の素子毎に３６種類に分類してもよいし、３
０個と６個の２つの領域に分け２種類に分類してもよ
い。対象に合わせて自由にソフトウェアで学習の際に設
定すればよい。もし、画面全体を分類したければ、順次
特徴ベクトル検出伝送装置２２からデータを転送して画
面全体について同様に分類すればよい。なお、重みベク
トルの初期設定は、ランダムなデータ列を発生させたも
のを表示するようにしてある。また、ベクトル検出伝送
装置２２から送られたデータを正規化したり、正規化し
た際に失われるノルム情報を新たに付加する部分をこの
認識分類手段９に設けると更に良い。

【手続補正９】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１３４

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１３４】具体的には、特徴ベクトル変換伝送装置２
２における特徴ベクトル選択手段７は、シャッターアレ
イ７１１である電気アドレス型で透過型の空間光変調器
と、それをコントロールするためのコントローラー７１
２及びドライバー７１３で構成され、特徴ベクトル伝送
手段８は、プリズムアレイ７１４と、プリズムアレイ７
１４から出射する光束が入射可能な瞳径を持ったレンズ
７１５と、ミラー７１６、ビームスプリッター７１７で
構成され、さらに、特徴ベクトル検出手段６は、光アド
レス型で透過読み出しタイプの液晶製の空間光変調器６
０７で構成されている。この中、プリズムアレイ７１４
は、シャッターアレイ７１１の後方に各多重化部分に対
応する数だけ配置されている。このプリズムアレイ７１
４の後方にミラー７１６を介してレンズ７１５が配置さ
れ、前述の形態と同様に、空間光変調器７１１で選択透
過された情報のみが対応するそれぞれのプリズムを通過
する際にその光束を曲げられ、その曲げられた光束がミ
ラー７１６で反射してレンズ７１５に到達する。さら
に、レンズ７１５を出射した光束はビームスプリッター
７１７でその一部の光束が反射され、レンズ７１５の焦
点位置近傍に配置してある光アドレス型空間光変調器６
０７に入射され、一方のビームスプリッター７１７を透
過した光束は、２次元のディテクター６０５に入射し、
検出される。つまり、この空間光変調器６０７上に空間
光変調器７１１で選択透過された情報が書き込まれる。
この際、光書き込み型の空間光変調器６０７の大きさや
解像度に整合するように、プリズムアレイ７１４を構成
する個々のプリズムの傾き角やレンズ７１５の焦点距離
を任意に設定することが可能となるので、空間光変調器
等の選択の幅が広がる。

【手続補正１０】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１３７

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１３７】〔第７実施形態〕図２４に基づいて第７実
施形態を示す。ここでは、特徴ベクトル変換装置として
は、第３実施形態のもの（図１６）を用いた。また、特
徴ベクトル変換伝送装置は、特徴ベクトル検出手段６
に、撮像素子６０８としてここではＣＣＤカメラと、そ
れにより検出されたデータをコンピュータ６０９に取り
込むためのＡＤ変換器付きのメモリーであるフレームメ
モリ６１０より構成し、これまでの実施形態と比較すれ
ば多少時間がかかるが、現状で最も実現が容易な構成と
した。さらに、認識分類手段９にも、これまでの実施形
態で用いた構成よりより簡単な構成のものを用いた。

【手続補正１１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１３９

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１３９】次に、認識分類手段９では、特徴ベクトル
伝送手段８から送られてきた認識判断する領域の特徴ベ
クトル情報に比例するように、類似度マッチング手段９
３のドライバー９３３６をコントロールすることにより
ＬＥＤアレイ９３３０を発光させ、その情報を系内に入
力する。この類似度マッチング手段９３は、特徴ベクト
ル伝送手段８から送られてきた認識判断する領域の特徴
ベクトルの次元数（成分数）と同じ数のＬＥＤを２次元
に配列したＬＥＤアレイ９３３０と、重みベクトルｍ_kl
の値を透過率の値として与えるためのマスクを有するマ
スクアレイ９３３１としての電気アドレス型で透過タイ
プの液晶製の空間光変調器と、マスクアレイの各々のマ
スクが共通の結像面で重なり合って結像するように各マ
スクに対応させて配置されたレンズよりなるレンズアレ
イ９３３２と、結像レンズ９３３３と、その結像面に配
置されたフォトディテクターアレイ９３３４とより構成
される。なお、このレンズアレイ９３３２の各レンズの
光軸と結像レンズ９３３３の光軸は平行となるように、
さらに、レンズアレイ９３３２の各レンズの前側焦点面
がマスクアレイ９３３１と、また結像レンズ９３３３の
後側焦点面がフォトディテクターアレイ９３３４を配す
る上記結像面にそれぞれ一致するように、各レンズを配
置してある。

【手続補正１２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１４５

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１４５】また、以上の実施形態における特徴ベクト
ル変換装置では、入力ベクトルを画像として説明した
が、これに限定される訳ではなく、マイクロフォンや濃
度センサー、流量センサー等、他のセンサー等を用いて
得たもの、あるいは、コンピュータ内で計算させたデー
タ等でも何でもよい。また、もちろんフィルターアレイ
やレンズアレイ等の配列等は上述の実施形態に限定され
ず、任意に設定できる。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多重化された処理対象となるベクトル情
   報を並列にフーリエ変換するための多重化光学系におい
   て、 少なくともこの光学系がフーリエ変換を並列に行うフー
   リエ変換レンズを含み、 フーリエ変換レンズの光軸を含む任意の断面内で、多重
   化された処理対象となるベクトル情報の各多重化部分の
   成分数をｋ_R 、フーリエ変換面で得られる隣接する各多
   重化部分のフーリエ変換情報の０次部分のピッチをｐ、
   各多重化部分の有効表示サイズをａ、波長をλ、フーリ
   エ変換レンズの焦点距離をｆ_F としたときに、 ｋ_R λｆ_F ／ａ＜ｐ ・・・（１） の関係を満足することを特徴とする多重化光学系。
2. 【請求項２】 多重化された処理対象となるベクトル情
   報を並列にフーリエ変換し、さらに並列に逆フーリエ変
   換するための多重化光学系において、 少なくともこの光学系が逆フーリエ変換を並列に行うレ
   ンズアレイを含み、 レンズアレイの光軸を含む任意の断面内で、この逆フー
   リエ変換用のレンズアレイのピッチをｐ_t 、この光学系
   で変換された情報を得る特徴変換面上での変換情報のサ
   ンプリングピッチをｐ_d 、一つの多重化部分に対応する
   特徴変換面上での変換情報の成分数をｋ_d としたとき
   に、 ｋ_d ｐ_d ≦ｐ_t ・・・（２） の関係を満足することを特徴とする多重化光学系。
3. 【請求項３】 処理対象となるベクトル情報を多重化
   し、多重化された処理対象となるベクトル情報を並列に
   フーリエ変換し、さらに並列に逆フーリエ変換するため
   の多重光学系において、 少なくとも処理対象となる対象ベクトルを種々の方向の
   平行光束に乗せ多重化するための対象ベクトル多重化手
   段と、 この多重化された対象ベクトルに並列同時にフーリエ変
   換するための大口径レンズからなる多重フーリエ変換手
   段と、 多重フーリエ変換手段によってフーリエ変換された情報
   を並列同時に逆フーリエ変換するための逆フーリエ変換
   用のレンズアレイからなる多重逆フーリエ変換手段とで
   構成され、 大口径レンズの焦点距離をｆ_F 、大口径レンズ全体の有
   効径をｒ_F 、逆フーリエ変換用のレンズアレイを構成す
   るレンズの焦点距離をｆ_T 、各多重化領域に対応した逆
   フーリエ変換用のレンズアレイから出射されて特徴変換
   面上に到達した光束の幅をｗ_T 、大口径レンズの中心を
   通る光軸から最も遠い逆フーリエ変換用のレンズアレイ
   中のレンズの中心までの距離をｈ、フーリエ変換面上に
   設置する特徴変換手段としてのフィルターで必要とする
   最大の空間周波数をα_max 、波長をλとしたときに、 （ｒ_F −２α_max λｆ_F ）／ｆ_F −ｗ_T ／ｆ_T ≧２ｈ／ｆ_F ・・・（３） の関係を満足することを特徴とする多重化光学系。
4. 【請求項４】 処理対象となるベクトル情報を系内に入
   力するための対象ベクトル入力表示手段と、この入力さ
   れた処理対象となるベクトル情報を多重化するための対
   象ベクトル多重化手段と、この多重化された処理対象と
   なるベクトル情報からその多重度分だけ並列的にフーリ
   エ変換を行う多重フーリエ変換手段と、この多重フーリ
   エ変換手段によりフーリエ変換された画像をその多重度
   分だけ並列的に逆フーリエ変換するための多重度分のレ
   ンズからなるレンズアレイを有する多重逆フーリエ変換
   手段とを備え、さらに、多重フーリエ変換手段によりフ
   ーリエ変換されたそれぞれの画像を並列的に特徴変換す
   るための特徴変換手段をフーリエ変換面に配し、最終的
   に変換された特徴の含まれた画像を特徴変換面に出力す
   る特徴ベクトル変換装置において、請求項１から３の何
   れか１項記載の多重化光学系を構成要素として含むこと
   を特徴とする特徴ベクトル変換装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の特徴ベクトル変換装置か
   ら得られる個々の特徴ベクトルに対して、各多重化部分
   毎に、その中の任意に選択された領域の特徴ベクトルを
   取り出す特徴ベクトル選択手段と、特徴ベクトル変換装
   置から得られる特徴ベクトル又は特徴ベクトル選択手段
   から得られる特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル検出
   手段と、特徴ベクトル検出手段で得られたデータを次段
   に伝送するための特徴ベクトル伝送手段とを備え、特徴
   ベクトル変換装置より得られる情報を認識、分類に有効
   な情報に変換し、次段の処理に伝送する特徴ベクトル検
   出伝送装置。
6. 【請求項６】 特徴ベクトル変換装置、特徴ベクトル検
   出伝送装置、及び、認識分類手段から構成される認識分
   類装置において、特徴ベクトル変換装置として請求項４
   記載のものを用い、また、特徴ベクトル検出伝送装置と
   して請求項５記載のものを用いていることを特徴とする
   認識分類装置。