JPS581279A - パタ−ン間距離演算方式 - Google Patents
パタ−ン間距離演算方式Info
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- JPS581279A JPS581279A JP56099929A JP9992981A JPS581279A JP S581279 A JPS581279 A JP S581279A JP 56099929 A JP56099929 A JP 56099929A JP 9992981 A JP9992981 A JP 9992981A JP S581279 A JPS581279 A JP S581279A
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- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明はパターン間距離演算方式に関し、＠にパターン
ＩＩ織装龜におけ尋パターン間の距離管計算する場合に
、同一系統の特徴ベクトルからなるパターン間の距離計
算を各特徴ベクトルでの近傍における距離の中から最適
な整合度の値を求め。
ＩＩ織装龜におけ尋パターン間の距離管計算する場合に
、同一系統の特徴ベクトルからなるパターン間の距離計
算を各特徴ベクトルでの近傍における距離の中から最適
な整合度の値を求め。
これを全特徴ベクトルについて加算することにより最適
なパターン間距離を決定するパターン間距離演算方式Ｋ
Ｗｉするものである。
なパターン間距離を決定するパターン間距離演算方式Ｋ
Ｗｉするものである。
例えばパターン鳥とＰｌとの間の距離を計算すると會パ
ターン烏とＰ、の各特徴ベクトルＰ（１（ＡＯＩ ｅ
Ａａ 。
ターン烏とＰ、の各特徴ベクトルＰ（１（ＡＯＩ ｅ
Ａａ 。
Ａ＠、）とＰｓ （４ｓ ｅ Ａｕ・・・λ１４）を求
めておき、これにもとづき、主として次の方法のいずれ
かにより距離を求めることが行なわれている。
めておき、これにもとづき、主として次の方法のいずれ
かにより距離を求めることが行なわれている。
（り 対となる特徴ベクトルでの差の絶対値を各特徴
ベクトルにりいて求め、これを全特徴ベクトルについて
加算するｅ Ｊ Ｉ Ａｓ５−ＡＩＩ を求めるカミ
−１ 法（チェビシェフノルム）。
ベクトルにりいて求め、これを全特徴ベクトルについて
加算するｅ Ｊ Ｉ Ａｓ５−ＡＩＩ を求めるカミ
−１ 法（チェビシェフノルム）。
□ （２）２つのパターン間のベクトル距離、すなわち
ｅ Ｊ （Ａａｓ−ム１轟）１を求める方法（：Ｌ−ク
リッド−１ 距離）。
ｅ Ｊ （Ａａｓ−ム１轟）１を求める方法（：Ｌ−ク
リッド−１ 距離）。
（３） ダイナミック・プロゲラＺングの手法による
４Ｉ像ベクトル間の非線形な伸ＩＩＩ管考瀘し九距離計
算法。
４Ｉ像ベクトル間の非線形な伸ＩＩＩ管考瀘し九距離計
算法。
ところが前記（１） 、 （２３について紘２次の館１
図にりいて説明するような点で必らずしも正確′＆距離
をあられしていない。
図にりいて説明するような点で必らずしも正確′＆距離
をあられしていない。
例えば第１図において、第１図（イ）Ｋ示す大刀パター
ンと、第１図（ロ）Ｋおけるａ〜ｄのパターンとを比較
して、＃記（１ンの方法にょクパターン間の距離を求め
たとき、ａとはパターンが一致するので距離＃１０であ
る。しかしｂではパターン社同じ形状をしているものの
線形に右に移動しているのでＷＩＪｌｌは１６となる。
ンと、第１図（ロ）Ｋおけるａ〜ｄのパターンとを比較
して、＃記（１ンの方法にょクパターン間の距離を求め
たとき、ａとはパターンが一致するので距離＃１０であ
る。しかしｂではパターン社同じ形状をしているものの
線形に右に移動しているのでＷＩＪｌｌは１６となる。
ま九Ｃでは左側のピークがずれているが右側状一致して
いるので距離は１ｏとなり、ｄで紘左儒のピークのみ存
在し、右側のピークが存在しないので距１１１１ＵＩＯ
となる。
いるので距離は１ｏとなり、ｄで紘左儒のピークのみ存
在し、右側のピークが存在しないので距１１１１ＵＩＯ
となる。
この例から明らかなように１例ｂＰ−ｃの場合は＃を埋
入カバターンと一致するものと考えられるパターンであ
るＫもかかわらず大きな距離を有するものとな勤、を九
ｄの場合社、ピークが片側しかなく明らかに興っている
ＯＫ、その距離はＣと同一の距離となっている。このよ
うな間層は、前記（２）の方法によ参距離を求めても同
機である。し九がって、これら（１） 、ｓ （２１０
距離計算法では、％微ベクトルの変移の影響を受けるた
めに正確な距離を表現することができなくなる。
入カバターンと一致するものと考えられるパターンであ
るＫもかかわらず大きな距離を有するものとな勤、を九
ｄの場合社、ピークが片側しかなく明らかに興っている
ＯＫ、その距離はＣと同一の距離となっている。このよ
うな間層は、前記（２）の方法によ参距離を求めても同
機である。し九がって、これら（１） 、ｓ （２１０
距離計算法では、％微ベクトルの変移の影響を受けるた
めに正確な距離を表現することができなくなる。
を九１ｍ記１８）の手法では、特徴ベクトル間において
非線な変動を考慮して順次最適な距離を計算するもので
あシ、距離計算量が膨大なものとな抄。
非線な変動を考慮して順次最適な距離を計算するもので
あシ、距離計算量が膨大なものとな抄。
十分な高速性が得られないという間層がある。
したがって本発明は１例えば音声のスペクトル・パター
ンあるい線写真等の濃淡画像などのパターン間の距離演
算において、前記の如き欠点を改養するために、特徴ベ
クトルの非線形的な変動を吸収し、最適な距離を簡単攻
構成によ抄高速に演算する仁とができるパターン間距離
演算方式を提供することを目的とするものである。そし
てこの丸めに本発明のパターン間距離演算方式では、音
声のスペクトルパターンｔえは濃淡−像パターンのよう
な連続し九２つのパターンに対する＊＠ベクトルの差に
関する値を求めこれを全特徴ベクトルについて加算する
パターン間距離演算方式において、比較すべきパターン
の特徴ベクトルが久方される第１パターン保持手段と一
比較されるべきパターンの特徴ベクトルが久方される館
２パターン保持手段と、データシフト手段と、差分検出
手段と、最小値検出手段を有し、前記データシフト手段
により前記各パターンの特徴ベクトルｅ／）ｅ（整合値
を全特徴ベクトルについて加算することにより最適なパ
ターン間の距離を演算することを特徴とする。
ンあるい線写真等の濃淡画像などのパターン間の距離演
算において、前記の如き欠点を改養するために、特徴ベ
クトルの非線形的な変動を吸収し、最適な距離を簡単攻
構成によ抄高速に演算する仁とができるパターン間距離
演算方式を提供することを目的とするものである。そし
てこの丸めに本発明のパターン間距離演算方式では、音
声のスペクトルパターンｔえは濃淡−像パターンのよう
な連続し九２つのパターンに対する＊＠ベクトルの差に
関する値を求めこれを全特徴ベクトルについて加算する
パターン間距離演算方式において、比較すべきパターン
の特徴ベクトルが久方される第１パターン保持手段と一
比較されるべきパターンの特徴ベクトルが久方される館
２パターン保持手段と、データシフト手段と、差分検出
手段と、最小値検出手段を有し、前記データシフト手段
により前記各パターンの特徴ベクトルｅ／）ｅ（整合値
を全特徴ベクトルについて加算することにより最適なパ
ターン間の距離を演算することを特徴とする。
本発明を詳述するに先立ち本発明の原］ｉ１について説
明する。本発明は、音声のスペクトルパターンｔえは濃
淡画像パターンなどの連続し九パターン間の距離を求め
ると′き、比較すべき２つのパターン間の特徴ベクトル
をあらかじめ決められた範囲内で相互に変移させ、最小
な距離値（ベクトルの差の絶対値）を各特徴ベクトルに
ついて求め。
明する。本発明は、音声のスペクトルパターンｔえは濃
淡画像パターンなどの連続し九パターン間の距離を求め
ると′き、比較すべき２つのパターン間の特徴ベクトル
をあらかじめ決められた範囲内で相互に変移させ、最小
な距離値（ベクトルの差の絶対値）を各特徴ベクトルに
ついて求め。
これを全特徴ベクトルについて加算した値を２つのパタ
ーン間の距離とするものである。
ーン間の距離とするものである。
すなわち、第２図（イ）のパターンをその基準パターン
（ロ）と比較する場合、（イ）のパターンは（ロ）の基
準パターンの４１１１が左に一次元的にづれたものでめ
り１元来（イ）は（ロ）と同一のものと考えられる。１
九（ハ）のパターンは（四１の基準パターンに比較して
２つのピーク間の幅が広がっているが、これも元来は同
一パターンと見なすことができる。そしてこれをパター
ン間の距離で実現するためＫは、２つのパターンの対応
する特徴ベクトルを相互に変移させて距離を計算し、各
特徴ベクトルに最適Ｋ１１合するベクトル対の距離を全
特徴ベクトルについて加算することにより可能となる。
（ロ）と比較する場合、（イ）のパターンは（ロ）の基
準パターンの４１１１が左に一次元的にづれたものでめ
り１元来（イ）は（ロ）と同一のものと考えられる。１
九（ハ）のパターンは（四１の基準パターンに比較して
２つのピーク間の幅が広がっているが、これも元来は同
一パターンと見なすことができる。そしてこれをパター
ン間の距離で実現するためＫは、２つのパターンの対応
する特徴ベクトルを相互に変移させて距離を計算し、各
特徴ベクトルに最適Ｋ１１合するベクトル対の距離を全
特徴ベクトルについて加算することにより可能となる。
第２図（イ）の例で杜、入カバターンを一様に右側にシ
フトし、ｔたｌｌｌ１２図（）→の例では左側のピーク
は右に、右側のピークは左に変移して相互の距離を求め
ればよい０その状態を第５図について説明する。
フトし、ｔたｌｌｌ１２図（）→の例では左側のピーク
は右に、右側のピークは左に変移して相互の距離を求め
ればよい０その状態を第５図について説明する。
第３図は２つＯバターｙ間の距離を求めるときの特徴ベ
クトルの対応関係を示したもので参妙。
クトルの対応関係を示したもので参妙。
横軸に入力特徴ベクトルＡ（ｌ）−縦軸に基準特徴ベク
トル（辞書特徴ベクトル） Ａｏ（ｇを示す。第３図中
。
トル（辞書特徴ベクトル） Ａｏ（ｇを示す。第３図中
。
黒まず目は２つのパターン間の特徴ベクトルの１対１の
対応を示しているが、第２図（イ）、（ロ）をこの関係
で求めると距離が１６となり大きな距離値を示す。この
第２図（イ）、（ロ）を対応させるためＫは。
対応を示しているが、第２図（イ）、（ロ）をこの関係
で求めると距離が１６となり大きな距離値を示す。この
第２図（イ）、（ロ）を対応させるためＫは。
（Ａａ（ｇ 、々困））の関係で対応させれば、この（
イ）、（ロ）のパターン間距離は零とな１１．完全に一
致することを示す。この場合は、入カバターン（イ）の
対応関係は第５図の黒丸印にとれば正確なものが得られ
。
イ）、（ロ）のパターン間距離は零とな１１．完全に一
致することを示す。この場合は、入カバターン（イ）の
対応関係は第５図の黒丸印にとれば正確なものが得られ
。
また入カバターン（ハ）の対応関係は、同じく白丸印に
とれば正確な距離値となる。
とれば正確な距離値となる。
この２つのパターン間の距離を特徴ベクトルの変移によ
り求めるには、予め許容されるべき変移量を設定し、こ
の範囲内で特徴ベクトルのすべての変移に対してベクト
ル距離を計算し、その最小値を最適に整合した距離値と
して各特徴ベクトルに対し合計すると２つのパターン間
の最適距離となる。
り求めるには、予め許容されるべき変移量を設定し、こ
の範囲内で特徴ベクトルのすべての変移に対してベクト
ル距離を計算し、その最小値を最適に整合した距離値と
して各特徴ベクトルに対し合計すると２つのパターン間
の最適距離となる。
第４図は特徴ベクトルの許容される変移量と各特徴ベク
トルに対する最適値を求めるべき変移した対応する特徴
ベクトルの組合せを示す。第４図において一点鎖線以内
の領域は特徴ベクトルの変移許容範囲±３２点線以内の
領域は±１の範囲である。セして０領域の格子点は特徴
ベクトル（Ａｌｌ叫ｊ！ｔ））の最適な距離を求めるた
めの許容範囲±５の変移ベクトルの組合せ点を示し、７
点存在する。また■領域の格子点は±１の許容範、囲の
それを示し、５点存在する。
トルに対する最適値を求めるべき変移した対応する特徴
ベクトルの組合せを示す。第４図において一点鎖線以内
の領域は特徴ベクトルの変移許容範囲±３２点線以内の
領域は±１の範囲である。セして０領域の格子点は特徴
ベクトル（Ａｌｌ叫ｊ！ｔ））の最適な距離を求めるた
めの許容範囲±５の変移ベクトルの組合せ点を示し、７
点存在する。また■領域の格子点は±１の許容範、囲の
それを示し、５点存在する。
許容範囲が±５の場合の組合せ点は。
（柚）ｇＡｏ（＋）） ＊ （＾訃、・〜（ｔ−ｔ
）ｌ 、 （々１−ｔ） ＋ Ａａ（ｓ） ）（＾
＋＋ｔ）、 ４（ｔ−ｔ）） ＊ （＾１−ｔ）
、 Ａｏ（ｔ＋ｔ））（ｌイ僅＋１）＃ Ａｌ（１−
１）） ｔ （Ａ（＋−ａ）磨 Ａｌ（１＋１
））０７点で示される。
）ｌ 、 （々１−ｔ） ＋ Ａａ（ｓ） ）（＾
＋＋ｔ）、 ４（ｔ−ｔ）） ＊ （＾１−ｔ）
、 Ａｏ（ｔ＋ｔ））（ｌイ僅＋１）＃ Ａｌ（１−
１）） ｔ （Ａ（＋−ａ）磨 Ａｌ（１＋１
））０７点で示される。
そして許容範囲が±１の場合の組合せ点は。
（〜）−ム峠））−（４Ｋ）−ム（団）−（柘−ｔ）＊
Ａｏ（１１）の３点で示される。
Ａｏ（１１）の３点で示される。
一般的に±ｍの許容範囲では。
「（＾ＯｘＡ・（１１）
（８は組合せの表現、１ｊ１は整数演算）の計（２ｍ＋
１）個の変移ベクトルの組合せについてそれぞれのベク
トル間の距離を求め、その最小値を（〜＋＊４（ａ）間
の最適ベタトル距離ＩＤＩ＆’Ｉ’（１）とする。すな
わち。
１）個の変移ベクトルの組合せについてそれぞれのベク
トル間の距離を求め、その最小値を（〜＋＊４（ａ）間
の最適ベタトル距離ＩＤＩ＆’Ｉ’（１）とする。すな
わち。
シ九がって２つのパターンＰ、（々１）、＾補・・・々
ｔＳ））＊Ｐ（＋ −（Ａ（１（１） 、 Ａａ（ｓ）
”Ａｓ（ｔｓｊの最適距離Ｄ８Ｔ（Ｐ、Ｐ＠）は。
ｔＳ））＊Ｐ（＋ −（Ａ（１（１） 、 Ａａ（ｓ）
”Ａｓ（ｔｓｊの最適距離Ｄ８Ｔ（Ｐ、Ｐ＠）は。
で与えられる。
次に本発明の一実施例を第５図にもとづき説明する。
このＩＫ５図紘バクーン間の特徴ベクトルの相互変移の
許容範囲を±１とじ九場合の例を示している。
許容範囲を±１とじ九場合の例を示している。
図中１．１は嬉１パターン・メそり、２社篇２ノ（ター
ン・メ篭り、５は第１シフトレジスタ、４は第２９７ト
レジスタ、５ａ第１差分演算部、６は第２差分演算部、
７は第５差分演算部、８は最小値演算部、９はレジスー
、１０社加算回路、１１は制御部である。
ン・メ篭り、５は第１シフトレジスタ、４は第２９７ト
レジスタ、５ａ第１差分演算部、６は第２差分演算部、
７は第５差分演算部、８は最小値演算部、９はレジスー
、１０社加算回路、１１は制御部である。
第１パターン・メそり１紘比較すべき）（ターンＰの特
徴ベクトル々幻、＾呻 ・・・がセットされるメモリで
あ抄、第２パターン・メモリ２はＩくターンＰと比較さ
れるべきパターン烏の特徴ベクトルＡＩ（１）。
徴ベクトル々幻、＾呻 ・・・がセットされるメモリで
あ抄、第２パターン・メモリ２はＩくターンＰと比較さ
れるべきパターン烏の特徴ベクトルＡＩ（１）。
Ａｓ（呻・・・がセットされるメ毫りである。
第１シフトレジスタ５は館１）（ターン・メモリ１から
順次読出された特徴ベクトルの＾凰−０およびＡ１１）
の２つを出力するものでＴｏｈ第２シフトレジスタ４は
第２パターン・メモリ２から順次読出された特徴ベクト
ルＡｓ０−ｘ）およびム・（Ｏの２つを出力□するもの
である。
順次読出された特徴ベクトルの＾凰−０およびＡ１１）
の２つを出力するものでＴｏｈ第２シフトレジスタ４は
第２パターン・メモリ２から順次読出された特徴ベクト
ルＡｓ０−ｘ）およびム・（Ｏの２つを出力□するもの
である。
第１差分演算部５は２つの特徴ベクトルの差の絶対値１
祝ｏ −Ａａｔｏｌを求める演算部であり、第２差分演
算部６は２つの特徴ベクトルの差の絶対値１＾１）−Ａ
ｔ←ｓ）ｌを求める演算部であり、第３差分演算部７は
２つの特徴ベクトルの差の絶対値１々＋−１） −ム・
（０１を求める演算部である。
祝ｏ −Ａａｔｏｌを求める演算部であり、第２差分演
算部６は２つの特徴ベクトルの差の絶対値１＾１）−Ａ
ｔ←ｓ）ｌを求める演算部であり、第３差分演算部７は
２つの特徴ベクトルの差の絶対値１々＋−１） −ム・
（０１を求める演算部である。
最小値演算部８は前記第１差分演算部５．第２差分演算
部６および第５差分演算部７からそれぞれ伝達された演
算結果のうち最小値を求めてこれを出力するものであり
、その出力は特徴ベクトル々１）と＾（０との最適距離
値となる。
部６および第５差分演算部７からそれぞれ伝達された演
算結果のうち最小値を求めてこれを出力するものであり
、その出力は特徴ベクトル々１）と＾（０との最適距離
値となる。
レジスタ９は加算回路１０から出力された加算値を保持
するものであり、加算回路１０＃ｉこのレジスタ９に保
持された加算値を最小値演算部８から出力された最適距
離値を加算するととによ抄それ壕での特徴ベクトルにつ
いての距離を累積加算することができる。
するものであり、加算回路１０＃ｉこのレジスタ９に保
持された加算値を最小値演算部８から出力された最適距
離値を加算するととによ抄それ壕での特徴ベクトルにつ
いての距離を累積加算することができる。
制御部１１はこのよう麿最遣距離Ｄ８Ｔを求めるための
各種制御を行危うものである。
各種制御を行危うものである。
次に謔５図の動作について説明する。
パターンＰの特徴ベクトル々１）、々坤、〜）・・・が
第１パターン・メモリＩＫ保持し、ｔたパターン島ｔ）
Ｉｌｉｔｌｋへ１ ）ル＾（１）、ム嘲、Ａ４（呻・・
・が第２パターン・メそり２に保持する。そして制御部
１１によりこれらの４）特徴ベクトルは順次読出されて
、シフトレジスタＳ ＊ ４ Ｋ Ｊｌ［次送出される
。第１シフトレジスタ３は特徴ベクトルへ０および祝←
りを出力し一第２シフトレジスタ４紘特徴ベクトルｊＬ
ｏ（ｇおよび〜ト！）を出力するので、第１差分演算部
５によ抄１々０−Ａ＠（１）Ｉが演算され、第２差分演
算部６によａｔ＾ｔ） Ａ＠ｓ→）１が演算され、第
５差分演算部７によりｌ＾ド１）−Ａ・（１）Ｉが演算
され、それぞれの演算結果が最小値演算部８に伝達され
る。そしてこのうち最小値が選択されてｅ （’＜ｔ）
ｒ人・（０）の最適距離として最小値演算部８かも加算
回路１０に出力される。このときレジスタ９には（々Ｌ
、Ｓ） 、 Ａｓ（←１） ）までの最適ＲＩＩＩＩが
加算されているので、仁のレジスタ９の保持しているそ
れ壜での加算値と、最小値演算部８から出力された値と
が加算回路１０で加算され、この新らしい加算結果が再
びレジスタ９に保持されることに々る。このようにして
全特徴ベクトルについての最適距離を加算することがで
き、加算回路１０．から最終的にパターンＰ、Ｐ、の最
適距離Ｄ８Ｔを求めることができる。このようＫして許
容範囲±１のものをハード的に４それ１大きくすること
なく、単純な！ツチングの場合と同Ｓ＊の熟理時間で得
ることができる。
第１パターン・メモリＩＫ保持し、ｔたパターン島ｔ）
Ｉｌｉｔｌｋへ１ ）ル＾（１）、ム嘲、Ａ４（呻・・
・が第２パターン・メそり２に保持する。そして制御部
１１によりこれらの４）特徴ベクトルは順次読出されて
、シフトレジスタＳ ＊ ４ Ｋ Ｊｌ［次送出される
。第１シフトレジスタ３は特徴ベクトルへ０および祝←
りを出力し一第２シフトレジスタ４紘特徴ベクトルｊＬ
ｏ（ｇおよび〜ト！）を出力するので、第１差分演算部
５によ抄１々０−Ａ＠（１）Ｉが演算され、第２差分演
算部６によａｔ＾ｔ） Ａ＠ｓ→）１が演算され、第
５差分演算部７によりｌ＾ド１）−Ａ・（１）Ｉが演算
され、それぞれの演算結果が最小値演算部８に伝達され
る。そしてこのうち最小値が選択されてｅ （’＜ｔ）
ｒ人・（０）の最適距離として最小値演算部８かも加算
回路１０に出力される。このときレジスタ９には（々Ｌ
、Ｓ） 、 Ａｓ（←１） ）までの最適ＲＩＩＩＩが
加算されているので、仁のレジスタ９の保持しているそ
れ壜での加算値と、最小値演算部８から出力された値と
が加算回路１０で加算され、この新らしい加算結果が再
びレジスタ９に保持されることに々る。このようにして
全特徴ベクトルについての最適距離を加算することがで
き、加算回路１０．から最終的にパターンＰ、Ｐ、の最
適距離Ｄ８Ｔを求めることができる。このようＫして許
容範囲±１のものをハード的に４それ１大きくすること
なく、単純な！ツチングの場合と同Ｓ＊の熟理時間で得
ることができる。
本発明の他の実施例を第６４図について説明する。
この第６図では、パターンの特徴ベクトル間の相対変動
の許容範囲を±ｍ次Ｋｔで拡大したときの一般的構成で
ある。
の許容範囲を±ｍ次Ｋｔで拡大したときの一般的構成で
ある。
図中、他図と同符号部は同一部分を示し、第１特徴ベク
トルバツフア１２および第１特徴ベクトルバツフア１２
は±ｍｌでの特徴ベクトルの変移のすべての銀合せを作
るバッファである。そしてこれらの組合せの特徴ベクト
ルの差社差分絶対値演算部１４で演ｉされ、その各演算
結果が最小値演算部１５に伝達されてそのうち最小値が
加算回路１０に出力される。そして加算回路１０の加算
値は、全特徴ベクトルに対する途中演算結果までは第１
バツフア・レジスタ１６に保持され、その最終演算結果
社第２バッファ・レジスタ１７に保持され、パターンＰ
、Ｐ、の最適距離Ｄ８’Ｉ’がこれより出力される。そ
して制御部１Ｂは±ｍまでに変移させ九特徴ベクトルの
組合せ選択の制御を行なったり、鎮１パターン・メそり
１および第２パターン・メ峰り２からの特徴ベクトルＯ
読出制御や、加算回路１０の加算結果をセットすべき第
１バツフア・レジスタ１６Ｔｏるいは鮪２バッファ・レ
ジスタ１７の選択等、このパターン間距離演算における
各制御を行なうものである。この第６ｒｌＪの場合では
、変移許容範囲が大きい丸めに、第５図の実施例に比較
して処理に多少余計な時間を要するが、従来のダイ少々
ツク・プログラミングの手法に比べてｌ＆履待時間短か
く、シかも演算結果はすぐれたものとすることができる
。
トルバツフア１２および第１特徴ベクトルバツフア１２
は±ｍｌでの特徴ベクトルの変移のすべての銀合せを作
るバッファである。そしてこれらの組合せの特徴ベクト
ルの差社差分絶対値演算部１４で演ｉされ、その各演算
結果が最小値演算部１５に伝達されてそのうち最小値が
加算回路１０に出力される。そして加算回路１０の加算
値は、全特徴ベクトルに対する途中演算結果までは第１
バツフア・レジスタ１６に保持され、その最終演算結果
社第２バッファ・レジスタ１７に保持され、パターンＰ
、Ｐ、の最適距離Ｄ８’Ｉ’がこれより出力される。そ
して制御部１Ｂは±ｍまでに変移させ九特徴ベクトルの
組合せ選択の制御を行なったり、鎮１パターン・メそり
１および第２パターン・メ峰り２からの特徴ベクトルＯ
読出制御や、加算回路１０の加算結果をセットすべき第
１バツフア・レジスタ１６Ｔｏるいは鮪２バッファ・レ
ジスタ１７の選択等、このパターン間距離演算における
各制御を行なうものである。この第６ｒｌＪの場合では
、変移許容範囲が大きい丸めに、第５図の実施例に比較
して処理に多少余計な時間を要するが、従来のダイ少々
ツク・プログラミングの手法に比べてｌ＆履待時間短か
く、シかも演算結果はすぐれたものとすることができる
。
以上説明の如く１本発明によれば連続し九特徴ベクトル
からなるパターン間の距離計算において。
からなるパターン間の距離計算において。
特徴ベクトルが多少ずれた場合でも、２つのパターン間
の距離を比較的忠１１に、かつ高速に計算することがで
きるので、音声ｉｉｍにおけるスベクトル間距離や、濃
淡−像のパターン類似度勢の算出精度の向上に非常に効
果がある。
の距離を比較的忠１１に、かつ高速に計算することがで
きるので、音声ｉｉｍにおけるスベクトル間距離や、濃
淡−像のパターン類似度勢の算出精度の向上に非常に効
果がある。
第１図は従来のパターン距離計算の例、第２図は本発明
の動作Ｊ［ｌ！であるパターン間距離の最適化ｏｍＷ１
４図、第３図線第３図社最適化距離計算特徴ベクトルの
対応関係説明図、第４図は本発明における最適化距離決
定の説明図、第５図は本発明の一実施例構成図、第６バ
ク本発明の他の実施例構成図である。 図中、１は第１パターン・メモリ、２は第２パターン・
メそり、５は第１シフトレジスタ、４は第２シフトレジ
スタ、５は第１！分演算部、６は第２差分演算部、７は
第５差分演算部、８は最小値演算部、９はレジスタ、１
０は加算回路、１１線制帥部、１２ａ第１４１黴ベクト
ルバッファ。 １ｉＳは１１２１１１１１ベクトルパツツア、１４は差
分絶対値演算部、１５は最小値演算部、１６紘第１／（
ツファレジスタ、１７は第２バツフアレジスタ。 １８は制御部をそれぞれ示す。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 山 谷 晧 榮 す２１！ｌｌ ？３１！１
の動作Ｊ［ｌ！であるパターン間距離の最適化ｏｍＷ１
４図、第３図線第３図社最適化距離計算特徴ベクトルの
対応関係説明図、第４図は本発明における最適化距離決
定の説明図、第５図は本発明の一実施例構成図、第６バ
ク本発明の他の実施例構成図である。 図中、１は第１パターン・メモリ、２は第２パターン・
メそり、５は第１シフトレジスタ、４は第２シフトレジ
スタ、５は第１！分演算部、６は第２差分演算部、７は
第５差分演算部、８は最小値演算部、９はレジスタ、１
０は加算回路、１１線制帥部、１２ａ第１４１黴ベクト
ルバッファ。 １ｉＳは１１２１１１１１ベクトルパツツア、１４は差
分絶対値演算部、１５は最小値演算部、１６紘第１／（
ツファレジスタ、１７は第２バツフアレジスタ。 １８は制御部をそれぞれ示す。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 山 谷 晧 榮 す２１！ｌｌ ？３１！１
Claims (1)
- （１） 音声のスペクトルパターンまたは鏝淡画像パ
ターンのような連続した２つのパターンに対する特徴ベ
クトルの差に関する値を求めこれを全特徴ベクトルにり
いて加算すゐパターン間距離演算方式において、比較す
べきパターンの特徴ベクトルが入力される第１パターン
保持１手段と、比較されるべきパターンの特徴ベクトル
が入力される第２パターン保持手段と、データシフト手
段と、差分検出手段と、最小値検出手段を有し、前記デ
ータシフト手段により前記各パターンの特徴ベクトルの
少なくとも一方のＩ！＃微ベクトルをシフトさせて各特
徴ベクトルの近傍における最適整合値を求め。 この最適整合値を全特徴ベクトルについて加算すること
により最適なパターン間の距離を演算することを特徴と
するパターン間距離演算方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56099929A JPS581279A (ja) | 1981-06-27 | 1981-06-27 | パタ−ン間距離演算方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56099929A JPS581279A (ja) | 1981-06-27 | 1981-06-27 | パタ−ン間距離演算方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS581279A true JPS581279A (ja) | 1983-01-06 |
| JPS6349824B2 JPS6349824B2 (ja) | 1988-10-05 |
Family
ID=14260432
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56099929A Granted JPS581279A (ja) | 1981-06-27 | 1981-06-27 | パタ−ン間距離演算方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS581279A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6048579A (ja) * | 1983-08-26 | 1985-03-16 | Komatsu Ltd | 物体認識方法 |
-
1981
- 1981-06-27 JP JP56099929A patent/JPS581279A/ja active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6048579A (ja) * | 1983-08-26 | 1985-03-16 | Komatsu Ltd | 物体認識方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6349824B2 (ja) | 1988-10-05 |
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