JPS63313286A - 局所的特徴解析装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、文字、その他の図形等の画像についての局所
的特徴の並列的抽出処理及び類似度の判定をシリアルに
行うようにした装置に関するものであって、ＯＣＲ等の
画像認識装置に用いて好適なものである。

〔発明の概要〕

・本発明は、文字、その他の図形などの画像についての
局所的特徴の並列的抽出処理及び類似度の判定のための
並列的パターン整合をシリアルに行うようにした装置に
おいて、 ディスプレイにより識別対象となる入力画像を表示して
、次に第１のマルチ化手段により局所的特徴抽出のため
の実質的に互いに同一形状の複数個の光学パターン像を
形成し、このマルチ化して得られた複数個の光学パター
ン像を、抽出すべき複数種類の局所的特徴が参照パター
ンとして形成されている複数種類の第１の参照マスクに
個別に供給し、次に局所的特徴を抽出するために上記複
数個の光学パターン像と上記複数種類の第１の参照マス
クとの間の光学的相関演算を並列的に行い、次いでこの
並列的な光学的相関演算で得られた光を第１の光検出手
段で並列的に検出し、そして抽出された局所的特徴に対
応するベクトルを画像として変換した光学パターン像を
ベクトルディスプレイによって表示し、次に第２のマル
チ化手段によって上記光学パターン像を複数個にマルチ
化して複数種類の第２の参照マスク上にそれぞれ個別に
形成し、次いでマルチ化して得られた光学パターン像と
上記複数種類の第２の参照マスクとの間の光学的パター
ン整合を並列的に行い、更にこの光学的パターン整合に
よってそれぞれ得られる上記複数種類の第２の参照マス
クからの光を第２の光検出手段により検出するようにす
ることによって、 入力画像が表示された後は、局所的特徴の並列的抽出処
理及び類似度の判定のための並列的パターン整合を光の
伝播速度で行うことができるので、装置の構成が簡単で
低コストであるにもかかわらず、入力画像の特徴抽出及
び類似度の判定を高速度で行うことができ、しかも変形
、位置ずれ等の加わった画像を含めた広範囲の画像につ
いての識別を行うことができるようにしたものである。

〔従来の技術〕

従来、文字、その他の図形等の画像を認識する画像認識
装置は、主としてエレクトロニクス技術を用いて処理を
行うように構成されている。このような画像認識装置は
、構造解析による大局的な特徴抽出の情報に基づいて入
力画像を認識するという手法、即ちボトムアップ型の手
法を用いている。

以下において、このような従来の画像認識装置の一例を
概略的に説明すると、まず、原稿等に印刷等により記載
されている画像認識されるべき画像（入力画像）のパタ
ーンがＣＣＤ、ＭＯＳセンサなどから成るイメージセン
サの受光面に光学レンズにより結像される。そしてこの
イメージセンサから画像情報としてのデジタル信号が出
力され、このデジタル信号は適当なしきい値で２値化（
しきい値が複数の場合には多値化）されてからメモリに
記憶される。２値化された画像情報は、入力画像の整形
を行うための前処理を必要に応じて施されてから、上記
メモリ又は別のメモリに記憶される。なお上記前処理に
よって、ノイズ除去処理や、位置、大きさ、傾き、線幅
などの正規化処理等が行われる。

次に、このようにして上記メモリに記憶された画像情報
に対して、入力画像の識別を行うのに必要な特徴抽出が
行われる。その−手法として射影特徴抽出法があり、射
影特徴の抽出が特徴処理部で行われる。

即ち、入力画像の成る方向軸（例えばＸ軸）への特徴抽
出を行う場合には、画像情報が記憶されている上述のメ
モリを上記方向軸と一定の関係を有する方向（例えばＹ
軸方向）に走査してこのメモリから上記画像情報を時系
列的又は並列時系列的に読み出し、この読み出した画像
情報を特徴処理部へ転送し、次いでこれらの転送された
画像情報を上記特徴処理部で順次に計量する。そしてこ
のような計量により順次に得られる計量値を上述のメモ
リ又は更に別のメモリ中の上記成る方向軸に対応した所
定位置にそれぞれ記憶させる。またこのようにして記憶
された計量値に基づいて、上記成る方向軸についての特
徴が抽出された強度骨の波形を求める。

なお後述する認識処理等において、類似度の判定確度を
向上させるためには、画像のような２次元的拡がりを有
するパターンの場合、単一軸上への特徴抽出処理だけで
は不十分である。このため、通常は単一の画像情報に対
して多数の方向軸についての特徴抽出処理を行って、多
数種類の特徴を抽出する必要がある。そして多数の方向
軸への特徴抽出を行うためには、 ■、上述のような特徴抽出処理を単一の特徴処理部で多
数回順次に繰返す、 ■、多数の特徴処理部を設置し、既述のメモリから読み
出した画像情報を上記多数の特徴処理部にそれぞれ転送
して、上述のような特徴抽出処理を並列的に行う、 の何れかの方法を採る必要がある。

次に、上述したような入力画像についての多数種類の強
度分布波形のデータに基づいて、入力画像の属するクラ
スの選定（クラス分類）が行われる。このクラス分類は
、入力画像に関する多数種類の強度分布波形についての
データと大分類辞書に予め記憶されている参照パターン
の強度分布波形についてのデータとの間で、デジタル的
な相関演算を時系列的に行うことによってなされる。そ
して、最大相関を与える参照パターンから、入力画像の
属するクラスが判明する。

次いで、選定されたクラスに属する画像群を対象にして
類似度の判定に基づいた個別認識の処理が行われる。こ
の認識処理は、認識辞書に記憶されている画像群の参照
パターンに関する強度分波形のデータと入力画像に関す
る強度分布波形のデータとの間で、クラス分類の場合と
ほぼ同様にしてデジタル的な相関演算を個別に行うこと
によってなされる。

即ち、入力画像の各強度分布波形について、各強度分布
波形を構成する多数のデジタルな積算値をそれぞれベク
トル成分に対応させ、各強度分布波形を１つのベクトル
として扱うと共に、多数の強度分布波形全体をベクトル
の集合体として扱う。

この場合、多数の強度分布波形の集合体を単一のベクト
ルとして扱い、各強度分布波形の個々のデジタル的積算
値をその単一のベクトルを構成するベクトル成分にそれ
ぞれ対応させて扱うようにすることもできる。

また同様の手法で、参照パターンの各強度分布波形もベ
クトル的に取り扱う。

そして装置に組み込まれている専用機により、入力画像
のベクトルと参照パターンのベクトルとの間の相関演算
を時系列的なデジタル処理によって行う。この専用機は
、並列パイプライン型計算機において実用化されている
ようなベクトル演算用専用機である。

入力画像のベクトルと参照パターンのベクトルとの間の
相関演算においては、両者の相関程度を評価する因子と
してベクトル間の距離及び両ベクトルのなす角度がある
。実際上は、ベクトル間の距離は、ずれの度合いを、ま
たなす角の余弦は、類似度の度合いを、それぞれ表わす
尺度として用いられる。

ここにおいて、原画像の表現形式の多様性などに起因し
て一般に入力画像にはパターンのバラツキがあり、入力
画像はクラスタを構成している。

また入力画像には、位置ずれ等も生じている。このため
、入力画像と参照パターンとの間でも、強度分布間の基
準点が一致しないのが普通である。

従ってベクトル相関演算においては、設定されている基
準点を一致させるために最適相関を探す必要がある。

この様な入力画像のベクトルと参照パターンのベクトル
との間の最適相関は、両ベクトルを相互に移動させると
共に、各移動毎に時系列的なデジタル処理によるベクト
ル相関演算を多数回繰り返して求めるようにしている。

以上に述べたベクトル相関演算処理を経て、入力画像に
対する類似度の高い参照パターン、部ち最類似参照パタ
ーンを判定することができる。

ところで、上述したように、認識対象とされる原画像の
表現形式は多様であり、同一画像でも様々なパターンを
有している。画像として文字を例にとれば書体の整って
いる印刷文字から手書き文字まであり、このため文字パ
ターンは非常に多様性に富んでいる。特に手書き文字は
字体が変形しており、そのパターンは個人によって千差
万別である。

このような変形の多い手書き文字などを認識する場合に
は、手書き文字では局所的な特徴が保持されていること
を利用し、この局所的特徴に基づく推論で大局的特徴を
判定するというトップダウン型の手法が効果的である。

このトップダウン型の特性を利用する手法は、認識対象
に関する知識を活用して推論によって認識を行うもので
、全数マツチングを行うことなくクラス分類を効率的に
実行することができる。

上述した知識の活用は、文字について言えば幾何学的特
徴などを表わす基本的なパターン（ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ
）　、特に漢字では偏、労、構などの部首に関する文字
の部分情報を画像認識の過程に導入するもので、これに
よって認識効率を高めることができる。

このようなトップダウン型の特性を利用した手法をハー
ドウェア化する代表的なシステムとしては、脳の持つ優
れた情報処理のアルゴリズム、例えば連想記憶システム
に着目したものが挙げられ、現在研究されつつある。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、以上に述べたボトムアップ型の従来の画
像認識装置は、主としてエレクトロニクス技術を用いて
処理を行うように構成されているので、処理時間が長く
なるという問題があった。

即ち、入力画像に関する類似度の判定確度を向上させる
ために、特徴抽出処理においては多数の方向軸について
特徴を抽出するようにしているが、単一の特徴処理部を
用いて特徴抽出処理を多数回繰り返す場合（前記０項）
、既述のように、画像情報が記憶されているメモリを所
定の方向に走査することによりこのメモリから画像情報
を順次に読み出して特徴処理部に転送し、次にこれらの
転送された画像情報を上記特徴処理部で順次に計量し、
次いでこのような計量により得られる計量値に基づいて
それぞれ強度分布波形を求める必要がある。従ってこの
場合、特徴処理に要する時間が非、常に長くなって効率
が悪い。

また、特徴処理部を多数設置して並列処理を行う場合に
も（前記０項）、上述のように画像情報を転送及び計量
してから強度分布波形を求・める必要があるめで、前記
０項の場合はどではないにしろ、やはり特徴処理に要す
る時間が長くなるという欠点があった。またこの場合、
多数の特徴処理部を設ける必要があるので、構成が複雑
になると共に装置自体が高価になるという欠点もあった
。

更に、類似度の判定を行う相関演算処理においても、上
述した特徴抽出処理の場合と同様に処理時間が長くなる
。即ち、演算対象はデジタル化された多数のベクトル成
分であり、入力画像と参照パターンとの類似度の判定は
最適相関を探す必要性と相まって、時系列的なデジタル
処理により多量のベクトル相関演算を多数回繰り返して
行う必要がある。

演算処理時間を短縮するために、上述した如きベクトル
演算用専用機を使用しているが、この専用機は時系列的
なデジタル処理に依存しており、処理時間が長くなると
いう問題を本質的に解決するものではない。またこのよ
うな専用機には、ベクトル演算を行う為の専用プロセッ
サが組込まれており、装置コストが全体として高いとい
う欠点もある。

更に、上述した従来の画像認識装置では、大局的な特徴
抽出による構造解析を主体としているので、手書き文字
などの変形の多い入力画像については認識を十分に行う
ことが困難であった。

また更に、上述したトップダウン型の画像認識装置は、
このような変形を有する手書き文字などの認識率の向上
を目的とするものであるが、現在のところ完全に実用化
されてはいない。従って、手書き文字などの画像に関す
る上記問題は解決されていない。

なお、上記装置の実用化には特殊ハードウェアの開発が
必要であり、コスト、処理時間などの点で困難な問題が
多い。実用化のためには、例えば演算量を少なくして近
似処理を行う必要性も生ずるが、この場合には変形の著
しい手書き文字などに対する解析精度が低下する。

本発明は以上の問題に鑑みてなされたものであって、入
力画像の局所的特徴の抽出及び類似度の判定に光学的な
並列処理を導入することによって、簡単な構成で以って
入力画像の基本形状特徴の抽出及び類似度の判定を貰速
度でシリアルに行うことができる局所的特徴解析装置を
提供すことを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明に係る局所的特徴解析装置は、識別の対象となる
入力画像を表示するディスプレイと、このディスプレイ
に表示された入力画像からの光を受けて、局所的特徴抽
出のための実質的に互いに同一形状の複数個の光学パタ
ーン像を形成する第１のマルチ化手段と、上記複数個の
光学パターン像の近傍においてこれらの光学パターン像
とそれぞれ一対一に対応して配置されると共に複数種類
の局所的特徴が参照パターンとしてそれぞれ形成されて
いる複数種類の第１の参照マスクと、上記複数個の光学
パターン像と上記複数種類の参照パターンとの光学的相
関演算によって上記複数種類の第１の参照マスクを介し
てそれぞれ得られる光を並列的に検出する第１の光検出
手段と、上記光学的相関演算によって抽出された上記局
所的特徴に対応するベクトルが画像として変換された光
学パターン像を表示するベクトルディスプレイと、上記
光学パターン像を光学的にマルチ化して実質的に互いに
同一形状の複数個の光学パターン像を形成する第２のマ
ルチ化手段と、上記複数個の光学パターン像と光学的パ
ターン整合を行うための複数種類の参照パターンがそれ
ぞれ形成されると共に、上記複数個の光学パターン像が
それぞれ個別に供給される複数種類の第２の参照マスク
と、上記光学的パターン整合によって上記複数種類の第
２の参照マスクを介してそれぞれ得られる光を並列的に
検出する第２の光検出手段とをそれぞれ具備するように
構成したものである。

〔作用〕

以上のように構成された本発明による局所的特徴解析装
置によれば、入力画像がディスプレイに表示された後は
、光の伝播速度で第１のマルチ化手段により局所的特徴
抽出のための実質的に互いに同一形状の複数個の光学パ
ターン像が形成されると共に、複数種類の局所的特徴を
それぞれの参照パターンに有する複数種類の第１の参照
マスクと上記複数個の光学パターン像との間の並列的な
光学的相関演算が行われる。そして、第１の光検出手段
によって上記並列的な光学的相関演算でそれぞれ得られ
た光が高速度で並列的に検出される。

このため、入力画像に含まれる複数種類の局所的特徴が
ほぼ光の伝播速度で抽出される。

また、上記光学的相関演算によって抽出された局所的特
徴の組み合せに対応したベクトルが光学パターン像とし
てベクトルディスプレイに表示された後は、光の伝播速
度で第２のマルチ化手段により実質的に互いに同一形状
の複数個の光学パターン像が形成されると共に、複数種
類の参照パターンをそれぞれ有する複数種類の第２の参
照マスクと上記複数個の光学パターン像との間の並列的
な光学的パターン整合が行われる。更に、この並列的な
光学パターン整合による上記複数種類の第２の参照マス
クからのそれぞれの光が第２の光検出手段によって瞬時
にして検出される。

〔実施例〕

次に、本発明を画像認識装置に適用した一実施例を図面
に付き説明する。

まず第１図において、１０は基本形状特徴抽出部である
。入力画像として文字を例にとれば、基本形状特徴抽出
部１０では文字パターンを構成する局所的な基本形状特
徴が光学的相関演算により並列的に多数抽出される。

即ちまず、画像認識されるべき画像パターンであって印
刷等によって原稿等に記載されている画像パターンが、
ＣＣＤ、ＭＯＳセンサ等から成るイメージセンサの受光
面に光学レンズによって結像される。そしてこのイメー
ジセンサからの画像情報としての多値デジタル信号は適
当なしきい値で２値化されてから（しきい値が複数の場
合には必要に応じて上述の場合とは異なる多値化を行っ
てから）、メモリに記憶される。またこの２値化された
画像情報は画像の整形を行うための前処理を必要に応じ
て施されてから、上記メモリ又は別のメモリに記憶され
る。なお上記前処理によって、ノイズ除去処理や、位置
、大きさ、傾き、線幅などの正規化処理等が行われる。

次に、このようにして上記メモリに記憶された画像情報
が、ブラウン管等から成るディスプレイ１に光学的な入
力画像として表示される。なおこの実施例においては、
ディスプレイ１には、入力画像が例えば文字である場合
は、文字の部分が明るくてそれ以外の背景の部分が暗く
なるように、ネガ（負極性）の状態で表示される。この
ようなディスプレイとして、拡散光を発するＬＥＤを光
源としたＬＥＤディスプレイや、表示媒体である液晶の
前後から拡散光を当てるようにしたＬＣＤ等を用いるこ
とができる。

ディスプレイ１の前方には、第１図に示すように、その
焦点距離だけ離れて第１の投影レンズ２が配置されてい
る。従ってディスプレイ１に表示されている入力画像か
らの光は、投影レンズ２によって平行光線となって第１
のレンズアレイ３に導かれる。

第１のレンズアレイ３は、それぞれ屈折率分布型の微小
レンズから成る多数（例えば数百個）の結像用レンズ３
ａを備えている。なお第１のレンズアレイ３として、ガ
ラスや合成樹脂等から成る平板中に多数のマイクロレン
ズ（例えば、光軸から半径方向に向かって屈折率が連続
的に減少する屈折率分布型レンズ）が形成されている平
板マイクロレンズを用いることができる。またレンズア
レイ３として、多数の円柱状屈折率分布型レンズを束ね
て構成したＳＬＡ　（商標８日本板硝子株式会社製）を
用いることもできる。この場合、個々の円柱状屈折率分
布型レンズが結像用レンズ３ａの位置に配置されるよう
に、レンズ間に樹脂を充填させてこれらのレンズを互い
に一体化すればよい。

第１の投影レンズ２と第１のレンズアレイ３とによって
第１のマルチ化手段４が構成されている。

第１の投影レンズ２を介して第１のレンズアレイ３に導
かれたディスプレイｌ上の入力画像は個々の結像用レン
ズ３ａによってそれらの焦点の近傍に個別に結像される
ので、結像用レンズ３ａの端面からこのレンズ３ａの焦
点距離にほぼ等しい第２図に示す距離ｄ、たけ離れてい
る仮想の結像面５上に、第３図〜第５図に示すような光
学パターン像５ａが同時に多数形成される。

結像面５の前方には、第１のマスクアレイ６が配置され
、このマスクアレイ６は全体としてほぼ平面的に配置さ
れた多数の参照マスク６ａを備えている。なおこの参照
マスク６ａには、後述のように、例えば入力画像に関す
る実空間における基本形状がパターン化された基本形状
パターンが形成されているので、このマスク６ａを以下
において基本形状マスクと称する。そしてこれらの基本
形状マスク６ａは、多数の結像用レンズ３ａと一対一に
対応するように、これらのレンズ３ａの光軸上に結像面
５から第２図に示す所定距離りだけ離れて配置されてい
る。

なお基本形状マスク６ａが結像面５から所定距離りだけ
離れた位置に配置されていると、光学パターン像５ａは
拡散光の状態で基本形状マスク６ａ上に投影される。従
って、後述のように、光学パターン像５ａと基本形状マ
スク６ａの基本形状パターンとを光軸とは直交する方向
へ相対的に移動させることなべ、両者の間で光学的相関
演算を行うことが可能である。

基本形状マスク６ａには、第３図〜第５図に示すように
、多数の入力画像に共通に含まれる予め既知の基本形状
を有しておりかつ入力画像とその明暗が同一極性となる
ようにパターン化されている基本形状パターンｌｌａ〜
１３ａがそれぞれ形成されている。

画像認識の対象が文字の場合には、上記の基本形状は、
部首やこれに類似する文字の基本構成部分の一部分の形
状又は全体の形状であってよい。

゛また上記の基本形状パターンは、必ずしも単一の基本
形状から成っている必要はな（、第５図に示すように複
数の基本形状の簡単な組合せから成っていてもよい。

基本形状マスク６ａは、多数の入力画像からその基本形
状特徴を抽出するのに必要な基本形状パターンｌｌａ〜
１３ａの数に応じて多数（既述のように例えば数十個）
配設されている。なお第２図〜第５図においては、多数
の基本形状マスク６ａがそれぞれ個々に分離した状態に
示されているが、共通のマスク基板に多数の基本形状パ
ターン１１ａ〜１３ａを形成することによって多数の基
本形状マスク６ａが構成されていてもよい。

第１のマスクアレイ６の更に前方には、各々の基本形状
マスク６ａに一対一に対応する多数の集光用レンズ７ａ
を有する第２のレンズアレイ７が配設されている。この
第２のレンズアレイ７は、第１のレンズアレイ３と同様
に構成された平板マイクロレンズ又はＳＬＡであってよ
い。従って、各々の基本形状マスク６ａを通過した光は
、集光用レンズ７ａによって集光されてから、第１の光
センサアレイ８に導かれる。

第１の光センサアレイ８は、集光用レンズ７ａに一対一
に対応してこれらの集光用レンズ７ａの集光点付近に配
設されている多数の光センサ８ａを備えている。従って
、各々の基本形状マスク６ａを通過した光は、実質的に
全量が集光用レンズ７ａによりそれぞれ集光されてから
、それぞれの光センサ８ａによってそれらの光量が検出
される。

この場合、基本形状マスク６ａに形成されている基本形
状パターンを構成する基本形状をディスプレイ１の全幅
で１個だけ有す′る入力画像の光学パターン像５ａにつ
いて得られる光センサ８ａの出力を、基準値として予め
定めである。従って、任意の入力画像について、ある基
本形状パターンに対応する光センサ８ａの出力を上記基
準値と比較すれば、この入力画像がその基本形状パター
ンを構成する基本形状を何個含んでいるかを判定するこ
とができる。

次に、基本形状特徴抽出部１０における特徴抽出の詳細
を第２図〜第５図につき説明する。

第２図において、結像用レンズ３ａは既述の屈折率分布
型レンズから成っている。そして、第１の投影レンズ２
から結像用レンズ３ａに入射した平行光線は、その先軸
に沿って蛇行しながら進行してレンズ３ａの出射端面か
ら出射され、仮想の結像面５に光学パターン像５ａを形
成する。

第２図から明らかなように、基本形状マスク６２には、
入力画像が拡散光の状態で結像される。

なお距離りは、図示の都合上、第１図及び第２図におい
て比較的長く示されているが、実際には比較的短いもの
である。また基本形状マスク６ａから距離ｄ２だけ離れ
た位置には、集光用レンズ７ａが配置されている。

このように、第１図及び第２図に示す場合には、距離り
が存在しているので、基本形状マスク６ａの各点には光
学パターン像５ａの総ての点からの光が入射する。この
ため、基本形状マスク６ａ上では、基本形状パターンｌ
ｌａ〜１３ａに対して入力画像を所定の移動量範囲で順
次に移動させた場合と同様の基本形状マスク６ａと入力
画像との間の光学的相関演算が瞬時に行われる。

なお距離りは、基本形状マスク６ａと入力画像との間の
光学的相関演算を瞬時に行うことができるように決定さ
れている必要がある。このような条件を満足させるため
に、距離りは、Ｄを零から次第に大きくして行った時に
、基本形状マスク６ａの基本形状パターンｌｌａ〜１３
ａの各点に光学パターン像５ａの総ての点からの光が実
質的に入射し始めるＤの値又はその近傍の値であるのが
好ましい、また基本形状マスク６ａの大きさく例えば、
マスク６ａの高さ）をＹ、、集光用レンズ７ａの焦点距
離をｆ、、光センサ８ａ上に形成される基本形状マスク
６ａの像の高さをＹ′、とすれば、近似的に、 Ｙ、　　　　Ｙ’。

Ｄ　　　　　ｆ。

が成立する。従ってＹ、を５００μｍ程度、Ｙ′。

を５０θμｍ程若しくはそれよりも少し小さい値、・ｆ
、を数ｌ程度に選定すれば、Ｄを数ｌ程度とすることが
できる。

次に、光学パターン像５ａ、基本形状マスク６ａ及び集
光用レンズ７ａとの関係を第３図〜第５図に基づいて詳
細に説明する。

これらの図には、入力画像が文字“王”である場合が示
されている。そして第３図の場合には、基本形状パター
ンｌｌａが基本形状マスク６ａのほぼ中央の位置におい
て所定の幅で横方向に延びる透光性の横線状スリット１
１から成っている。

従って第３図に示す場合には、光学パターン像５ａのそ
れぞれ横方向に延びる三本の横線部１４ａ１１４ｂ、１
４ｃからの光は横線状スリット１１をそのまま通過する
。そしてこれらの通過光は集光用レンズ７ａに倒立した
状態で投影されるので、このレンズ７ａの受光面上に三
本の強輝度部２゜ａ、２０ｂ、２０ｃが形成サレル。

また光学パターン像５ａの縦方向に延びる一本の縦線部
１５が横線状スリット１１とほぼ垂直であるので、集光
用レンズ７ａの受光面上には一本の弱輝度部２３が形成
される。故にこれと対応する光センサ８ａの出力から、
入力画像が三本の横線部１４ａ、１４ｂ、１４ｃ又はこ
れとほぼ同等の横線部を有していることを認識すること
ができる。

また第４図の場合には、基本形状パターン１２ａが基本
形状マスク６ａのほぼ中央の位置において所定の幅で縦
方向に延びる透光性の縦線状スリット、１２から成って
いる。従って第４図に示す場合には、第３図の場合とは
逆に、三本の弱輝度部２１ａ、２１ｂ、２１ｃと一本の
強輝度部２４とが集光用レンズ７ａの受光面上に形成さ
れる。故にこれと対応する光センサ８ａの出力から、入
力画像が一本の縦線部１５又はこれとほぼ同等の縦線部
を有していることを認識することができる。

また第５図の場合には、基本形状パターン１３ａが基本
形状マスク６ａのほぼ中央の位置に配置された十字状ス
リット１３から成っている。そしてこの十字状スリット
１３の横線部１３ｂは第３図の場合の横線状スリット１
１よりも短く構成されている。

従って第５図に示す場合には、光学パターン像５ａから
の拡散光により、十字状スリット１３を通してレンズ７
ａの受光面上には十字状投影部２５が形成される。また
光学パターン像５ａの横線部１４ａに対応して、レンズ
７ａの受光面には強輝度部２２が形成される。

しかしパターンの長い横線部１４ｃは、十字状スリット
１３の横線部１３ｂが短いために、中央部分２６ａが強
輝度部で左右両端部分２６ｂが弱輝度の横線状投影部２
６をレンズ７ａの受光面上に形成する。

故に、これと対応する光センサ８ａの出力から、十字状
の基本形状に対応する基準値に基づき、入力画像が十字
状の基本形状パターンをほぼ１〜２個有していることを
認識することができる。

上述の第３図〜第５図に示す場合、集光用レンズ７ａの
受光面を基本形状マスク６ａに近ずければ近ずける程、
レンズ７ａの受光面上に形成される投影像は第３図の場
合には上下方向に、第４図の場合には左右方向に、また
第５図の場合には上下方向及び左右方向にそれぞれ圧縮
される。

従って、基本形状マスク６ａと投影像を形成する面（図
示の場合にはレンズ７ａの受光面、）との距離ｄ２を適
当に選択すれば、所望する拡がりを有する投影像を形成
することができる。

なお上述した本実施例の基本形状特徴抽出部１０におけ
る第３図〜第５図の場合には、入力画像として、そのパ
ターンが比較的簡単な文字“王”を例にとって説明した
が、複雑なパターンを有する他の文字についても同様に
基本形状特徴を抽出することができる。

この場合、基本形状マスク６ａに形成される基本形状パ
ターンとして、第３図〜第５図に示した横線状スリット
１１、縦線状スリット１２及び十字状スリット１３以外
にＴ字状スリット、斜めスリット、円形及び方形などの
ループ状スリット、更に放射状スリットなどの各種のス
リットを有する基本形状マスク６ａを用いることができ
る。そしてこのような多数種類の基本形状マスク６ａを
用いることによって、入力画像の水平成分、垂直成分、
交叉成分、斜め成分、周方向成分、径方向成分等の一種
類又は複数種類の基本形状特徴を抽出することができる
。

このように、入力画像に含まれる基本形状特徴が基本形
状特徴抽出部１０で抽出されると、複数の光センサ８ａ
によって、離数的な光センサ出力が後述するレジスタ＆
ディスプレイ・ドライバ２８にそれぞれ出力される。

ここにおいて、複数種類の基本形状特徴は１つの多次元
ベクトルに対応する。即ち複数の光センサ出力はベクト
ル成分に対応して付番されると共に、レジスタ＆ディス
プレイ・ドライバ２８において複数の光センサ出力は光
センサ８ａ毎の基準値に基づいて計量されて各ベクトル
成分の大きさに対応される。

以下に示す表は、入力文字“王”、“班”、“木”につ
いて、基本形状特徴として水平成分、垂直成分、交叉成
分及び斜め成分（左下り及び右下り）を抽出し、抽出さ
れた各成分の概略的な個数をそれぞれまとめたものであ
る。

表 これらの水平成分、垂直成分、交叉成分、左下り成分及
び右下り成分は、それぞれベクトル成分Ｘ＋　、Ｘ２　
、Ｘ３　、Ｘ４　、ｘｓに対応され、このため、入力文
字の基本特徴は５次元ベクトル成分（”＋　ＳＸｔ　％
　Ｘｓ　、Ｘｓ　、Ｘｓ　）に対応される。

そして各ベクトル成分の大きさは、表に記載したデータ
にそれぞれ対応される。従って、６王”に対応されるベ
クトルはｘ＝（３、Ｌｌ、５．０．０）である。

第６図は、入力文字“王”、“班”、“木”に関する基
本形状特徴を表に基づいてベクトル化した結果をグラフ
で示したものである。

ところで、基本形状マスク６ａを介して抽出される基本
形状特徴の個数は、入力文字のパターンが複雑になるに
つれて簡単な整数値とはならずに小数値となり易くなり
、このために基本形状特徴の抽出効果が薄れて（る。

従って、複雑なパターンを有する入力文字を考慮すれば
、基本形状マスク６ａを通常は上記の５種類のみならず
多数種類準備して、文字毎に抽出される局所的特徴が相
互に類似しないようにする必要がある。

以上のように構成された基本形状特徴抽出部１０によれ
ば、入力画像がディスプレイ１に表示された後は、第１
のマルチ化手段４による入力画像のマルチ化、これらマ
ルチ化された光学パターン像と多数種類の基本形状パタ
ーンｌｌａ〜１３ａとの光学的相関演算、集光用レンズ
７ａによる基本形状マスク６ａからの通過光の集光を光
の伝播速度で以って瞬時に行うことができる。また集光
された光を多数の光センサ８ａにより高速応答性で以っ
て並列的に検出することができる。従って、入力画像（
未知パターン）と基本形状マスクの基本形状パターン（
既知の基本形状パターン）との光学的相関演算による基
本形状特徴抽出を並列的にかつ高速度で行うことができ
る。

ここで上述の基本形状特徴抽出部１０に用いた基本形状
マスク６ａは、そこに設けられている基本形状パターン
ｌｌａ〜１３ａが予め定められた所定の形状であって、
この所定の形状の他の形状に変化しない固定されたもの
であってもよいし、上記基本形状パターンが空間変調素
子によって構成されていてもよい。

即ち、後者の場合、表示媒体として液晶を用いた空間変
調素子が各々の基本形状マスク６ａとして配置される。

また各々の基本形状パターンに対応した参照データがデ
ータベースに予め記憶される。そして、必要に応じて参
照データがデータバスから空間変調素子に転送されて、
参照データに応じた多数種類の基本形状パターンが空間
変調素子によって形成される。

このように、空間変調素子を用いて基本形状マスク６ａ
を可変マスクとして構成すれば、必要な参照データをデ
ータベースに予め記憶させておくことによって、所望す
る基本形状から成る基本形状パターンを空間変調素子に
より順次にパターン化して、マルチ化して得られる光学
的パターン像との間で光学的相関演算を行うことができ
る。

また上述の場合、結像面５に形成される光学パターン像
５ａと基本形状パターンｌｌａ〜１３ａとを互いにほぼ
同一の線幅としたが、両者の線幅を互いに多少相違させ
てもよく、例えば、基本形状パターンｌｌａ〜１３ａを
光学パターン像５ａに較べて若干大きくしてもよい。

また上述の場合、光検出手段を光センサ８ａで構成し、
集光用レンズ７ａで集光した光を光センサ８ａに直接に
導くようにしたが、集光用レンズ７ａからの光を更に別
の参照マスクに導いてこの別の参照マスクを介して得ら
れる光を光センサ等で検出するようにしてもよい。

また上述の場合、第１のレンズアレイ３と第１のマスク
アレイ６とを別々に構成し、結像面５が両者の中間に位
置するようにしたが、第１のレンズアレイ３と第１のマ
スクアレイ６とを互いに一体化してもよい。即ち、第１
のレンズアレイ３と第１のマスクアレイ６とを共通の筒
状体に相前後して取付けてもよ（、また個々の結像用レ
ンズ３ａと個々の基本形状マスク６ａとを互いに結合さ
せて構成し、これらの結合体を多数束ねるようにしても
よい。

またこの場合、第１のレンズアレイ３に設けられている
結像用レンズ３ａの出射端面又はこの結像用レンズ３ａ
の内部に光学パターン像５ａが形成されるようにすると
共に、上記出射端面に基本形状マスク６ａを接触させて
配置するようにしてもよい。

また上述の場合、参照マスク６ａと光センサ８ａとを互
いに接近させた状態で配置すれば、集光用レンズ７ａを
省略することも可能である。

上述のように、入力画像に固有の実空間における基本形
状特徴に対応した光センサ出力が基本形状特徴抽出部１
０の光センサ８ａから出力されると、これらの光センサ
出力はレジスタ＆ディスプレイ・ドライバ２８の表示制
御によって、次段のベクトル識別部４０のベクトルディ
スプレイ３１上にベクトルに対応する光学パターンとし
て表示される。

このベクトル識別部４０は、入力画像に含まれる複数種
類の基本形状特徴に対応するベクトルが画像へ変換され
た光学パターンと多数種類の参照パターンとの間の相関
演算を、光学的パターン整合によって並列的に行うもの
である。ここでは、入力文字“王”の基本形状特徴を上
記の表に記載した５種類に限定して説明する。

第６図の（ａ）において示したように、入力文字“王”
に対応したベクトルは、基本形状特徴としての水平成分
、垂直成分、交叉成分、左下り成分及び右下り成分にそ
れぞれ対応している５つのベクトル成分Ｘ、〜Ｘ、から
成っている。そしてこれらの５個のベクトル成分ｘ８〜
Ｘｓが、レジスタ＆ディスプレイ・ドライバ２８の制御
によって、ベクトルディスプレイ３１に輝線パターンと
して表示される。

即ち、第１図に示すベクトルディスプレイ３１では、基
本形状特徴の抽出によって得られる多数の離散的な光セ
ンサ出力が多数の輝線パターンとして表示される。この
ため、第７図及び輌８図において仮想線６１で示すよう
に、ベクトルディスプレイ３１の表示面には、各ベクト
ル成分Ｘ、〜Ｘ、に対応する長方形の所定数の領域４１
〜４５が割付られている。

そして、第８図に示すように、各ベクトル成分は、領域
４１〜４５においてその大きさに比例したレベルの位置
に輝線４６〜５０として表示される。なお、これらの輝
線４６〜５０が領域４１〜４５に表示されることによっ
て、ベクトルに対応する光学パターンとしての輝線パタ
ーン４６ａ〜５０ａが形成される。

つまりベクトルディスプレイ３１では、第６図の（ａ）
に示す入力文字“王”の基本形状特徴に対応する光セン
サ出力が５次元ベクトルＸとしてベクトル化されている
。

なお本実施例では、各基本形状マスク６ａによって抽出
される基本形状パターンに対応するベクトル成分の最大
値を、１０としている。また既述のように、ｘ＋”３、
ｘ２＝１、ｘ　３＝１．５　、ｘ　４□　０１ｘ５．０
であるかｃｐｘ＝　（３，１，１，５，０，０）と表わ
される。従って領域４１〜４５には、Ｏ〜１０の大きさ
の範囲に各ベクトル成分の大きさを対応させた位置に、
各ベクトル成分が輝ｖＡ４６〜５０として表示される。

そして輝線パターン４６ａ〜５０ａの集合体である輝線
パターン群が、入力画像から抽出された基本形状特徴に
対応している。

次に、第１図に示すベクトル識別部４０について説明す
ると、ベクトルディスプレイ３１の表示面の前方には、
その焦点距離だけ離れて第２の投影レンズ３２が配置さ
れている。従ってベクトルディスプレイ３１に表示され
ている輝線パターン群からの光は、第２の投影レンズ３
１によって平行光線となって第３のレンズアレイ３３に
導かれる。この第３のレンズアレイ３３としては、既述
した第１のレンズアレイ３と同様にして平板マイクロレ
ンズまたはＳＬＡを用いることができる。

第２の投影レンズ３２と第３のレンズアレイ３３とによ
って、輝線パターン群を光学的にマルチ化する第２のマ
ルチ化手段３４が構成されている。

従って第２のマルチ化手段３４は、既述の第１のマルチ
化手段４とほぼ同一に構成できる。そして第２の投影レ
ンズ３２を介して第２のレンズアレイ３３に導かれたベ
クトルディスプレイ３１上の輝線パターン群は、個々の
結像用レンズ３３ａによって、個々の参照マスク３５ａ
上に同時に結像される。

参照マスク３５ａは、第９図に仮想線６２で示すように
、ベクトルディスプレイ３１の領域４１〜４５にそれぞ
れ対応する長方形の所定数の領域５１〜５５に割付けら
れている。これらの領域５１〜５５には、輝線パターン
４６ａ〜５０ａとはその明暗が同一極性で予め既知の参
照パターン５６〜６０が設けられている。領域５１〜５
５は、領域４１〜４５とほぼ同一の大きさであってもよ
いし、大きさが異なる相似形であってもよい。要は、領
域４１〜４５が領域５１〜５５に一対一に対応するよう
に、第２のマルチ化手段３４によって輝線パターン４６
ａ〜５０ａが参照パターン５６〜６０上に結像されれば
よい。

参照マスク３５ａとしては、クラス分類、認識などの識
別に必要な数に相当する多数種類のものが用いられてい
る。そしてこれらの多数種類の参照マスク３５ａによっ
て多数種類の文字の指標となるベクトルをマスク化した
第２のマスクアレイ３５が構成されている。第９図に示
す参照マスク３５ａは、第８図に示す人力文字“王”の
輝線パターン４６ａ〜５０ａに対応した参照パターン５
６〜６０を有しており、従って人力文字”王”を認識す
るためのものである。

参照パターン５６〜６０はグレースケールとして構成さ
れているが、これはいわゆる１ぼけ”の思想を導入する
ためである。即ち、入力画像として文字を例にとれば、
識別すべき文字は印刷文字であってもその書体が多種で
あり、また手書き文字の場合には変形や位置ずれが生じ
ている。従って、参照パターン５６〜６０がグレースケ
ールとて構成されていなければ、識別すべき文字に対応
した輝線パターン４６ａ〜５０ａと、この文字に対応し
た参照パターン５６〜６０とを確実にパターン整合する
ことが困難になる。

しかし、この実施例におけるように参照パターン５６〜
６０をグレースケールとして構成すれば、文字の書体や
位置ずれ等に成る程度順応したパターン整合を行うこと
が可能となる。

ベクトルディスプレイ３１に表示された輝線パターン４
６ａ〜５０ａは、第２のマルチ化手段３４によって多数
種類の参照マスク３５ａ上に結像されるが、この場合、
上述のようにベクトルディスプレイ３１の各領域４１〜
４５が参照マスク３５ａの各領域５１〜５５に一対一に
対応するように結像される。

従って、光学的パターン整合によって各参照マスク３５
ａを通過した光は、第４のレンズアレイ３６において各
参照マスク３５ａに一対一に対応して配設されている多
数の集光用レンズ３６ａによって集光されてから、第２
の光センサアレイ３７に導かれる。なお第４のレンズア
レイ３６は、第２のレンズアレイ７と実質的に同様の構
成を有している。

第２の光センサアレイ３７は、集光用レンズ３６ａに一
対一に対応してこれらの集光用レンズ３６ａの集光点付
近に配設されている多数の光センサ３７ａを備えている
。従って各参照マスク３５ａを通過した光は、集光用レ
ンズ３６ａによって集光されてから、光センサ３７ａに
よってその光量が検出される。この場合、光センサ３７
ａによって検出される光量が規格化光量に近い参照マス
ク３５ａ程、識別すべき入力画像の輝線パターン４６ａ
〜５０ａとよく適合していることを意味している。

光センサ３７ａの出力は、入力画像の識別を容易にする
ために、参照マスク３５ａの最大通過光量に応じて各参
照マスク３５ａ毎に規格化されている。規格化されたこ
れらの出力は最大値検出回路（図示せず）においてその
レベルが比較されて、最大出力を与えた参照マスク３５
ａが判定される。

そしてこの判定結果によって、識別すべき画像のクラス
分類又は認識が行われる。

なお上記最大値検出回路にピーク検出器を付設して、こ
のピーク検出器のしきい値を上回るセンサ出力について
のみレベルを比較するようにすれば、比較すべきセンサ
出力の数を少なくすることができる。

以上のように構成されたベクトル識別部４０によれば、
基本形状特徴に対応するベクトルの各ベクトル成分を２
次元の光学的パターンとして表す輝線パターン４６ａ〜
５０ａがベクトルディスプレイ３１に表示された後は、
１ｉｖＡパターン４６２〜５０ａのマルチ化、これらマ
ルチ化された輝線パターン４６ａ〜５０ａと多数種類の
参照パターンとの光学的パターン整合、集光用レンズ３
６ａによる参照マスク３５ａからの通過光の集光を、光
の伝播速度で以って行うことができる。また集光された
光を多数の光センサ３７ａにより高速応答性で以って並
列的に検出することができる。

本実施例のベクトル識別部４０では５（行）×１　（列
）個のベクトル成分を扱ったが、一般的には第１０図に
示すようにベクトル成分はｍＸｎ（ｍ及びｎは自然数）
個であってよい。即ち、入力画像についてｍｘｎ個と多
数種類の基本形状特徴を抽出するために、これと同数の
基本形状マスク６ａを配設する場合、ｍ　ｘ　ｎ個の輝
線パターンがベクトルディスプレイ３１に形成される。

このため、これら多数の輝線パターンで構成される輝線
パターン群は、ｍｘｎ次元のベクトルに対応する。

勿論、ｍ＝ｌ、ｎ＝１であってもよ（、この場合には、
輝線パターンは一次元ベクトルに対応する。

また上述の場合は、ベクトル成分の数に対応する数の領
域をベクトルディスプレイ３１上に設け、ベクトル成分
に対応する輝線パターンを各領域に１つずつ表示するよ
うにしたが、１つの領域に複数の輝線パターンを同時に
表示することも可能である。例えば、抽出される基本形
状特徴が偶数個の場合、これと対応して設けられる領域
をこの数の半分にして各領域に輝線を２個ずつ表示し、
これによって輝線パターンをそれぞれ形成することもで
きる。

また上述の場合、ベクトル識別部４０に用いた基本形状
マスク（参照マスク）３５ａは、基本形状特徴抽出部１
０で用いた参照マスク６ａと同様にして、固定マスク或
いは空間変調素子で構成した可変マスクとすることがで
きる。

また、上述の場合は参照マスク３５ａの参照パターンが
ベクトルディスプレイ３１に表示される輝線パターンの
明暗と同一の極性となるようにしたが、反対極性として
もよい。またベクトルディスプレイ３１に表示される光
学パターンを輝線としたが、この光学パターンは抽出さ
れる基本形状特徴に対応するものであれば良（、例えば
光スポットを用いた簡単な光学パターンとすることもで
きる。この場合、例えば１つの基本形状特徴には、抽出
される個数（ベクトル成分の大きさ）に対応する位置に
表示される１つの光スポットが対応する。

また、上述の場合では１つの参照マスク３５ａの多数の
参照パターンを通過する光の全量を単一の光センサ３７
ａによって一括して検出するようにしたが、参照マスク
３５ａの個々の参照パターンを通過する光の量を別々の
光センサによって個別に検出するようにしてもよい。ま
た参照マスク３５ａを通過する光を検出するようにした
が、各参照マスク３５ａから反射する光や各参照マスク
３５ａで吸収される光を検出することも可能である。

また、上述の場合では第３のレンズアレイ３３と第２の
マスクアレイ３５との間に適当な間隙を設けるようにし
たが、基本形状特徴抽出部１ｏの第１のレンズアレイ３
と第１のマスクアレイ６の場合と同様にして、第３のレ
ンズアレイ３３と第２のマスクアレイ３５とを互いに一
体化した構成とすることができる。

さらに、参照マスク３５ａが極めて多数種類にわたる場
合は、第１図に示すようにベクトル識別部４０を並列的
に複数段に設けて、各識別部４０にはそれぞれ異なる種
類のマスクアレイ３５を保持させることもできる。換言
すれば、多量の参照マスクデータベースを適当数に分割
して各識別部４０に分配し、これによって同時並列処理
を行うようにすることもできる。

以上に述べた実施例において、識別すべき画像として、
アルファベット、算用数字などの英数記号、平仮名、片
仮名、漢字などの文字を対象とすることができる。この
場合、ゴシック体、明朝体などの種々の書体の印刷文字
または手古き文字であってよい。また文字以外の図形な
どのクラス分類、認識などにも本発明を適用することが
できる。

［発明の効果〕 以上に説明した本発明によれば、第１のマルチ化手段に
よる局所的特徴抽出のための実質的に互いに同一形状の
複数個の光学パターン像の形成、抽出すべき局所的特徴
が参照パターンとして形成された複数種類の第１の参照
マスクと上記複数個の光学パターン像との間の並列的な
光学的相関演算、及び第１の光検出手段による上記光学
的相関演算でそれぞれ得られた光の並列的検出がほぼ光
の伝播速度で行われる。

また、上記光学的相関演算で抽出された局所的特徴の組
み合せに対応したベクトルが光学パターン像としてベク
トルディスプレイに表示された後は、第２のマルチ化手
段による上記光学パターン像のマルチ化、マルチ化され
た光学パターン像と第２の参照マスクとの間の並列的な
光学パターン整合、及び第２の光検出手段による上記光
学パターン整合でそれぞれ得られた光の並列検出もまた
同様にして、はぼ光の伝播速度で行われる。

従って、光学的相関演算に基づく入力画像に関する局所
的特徴の抽出処理、及び光学的パターン整合に基づ（抽
出された局所的特徴の組み合せに関する解析処理におい
て、それぞれの処理時間をいずれも光学的並列処理によ
って十分短縮できるので、画像のクラス分類、認識等の
識別を高速化することができる。

また、変形、位置ずれなどに強い局所的特徴によって特
徴抽出を行うようにしているので、規格化されたパター
ンを有する画像は勿論、手書き文字などのように変形、
位置ずれの加わったパターンを有する画像も識別の対象
とすることができる。

このため、画像に関する識別対象の範囲を拡大すること
ができる。

更に装置構成については、ディスプレイ及びベクトルデ
ィスプレイを有する画像表示系、第１のマルチ化手段及
び第２のマルチ化手段を有する光学系、複数種類の第１
及び第２の参照マスクを有するマスク系、それに第１の
光検出手段及び第２の光検出手段を有する検出系などの
組み合せで済み集積度も高くないので、同等の機能を有
する従来のデジタル式装置に比べれば、装置構成が簡単
となり、しかもコストが低い。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第１０図は本発明を画像認識装置に適用した実
施例を示すものであって、第１図はこの実施例における
装置の概要図、第２図は第１図に示す装置における基本
形状特徴抽出部の要部の概要図、第３図は第１図に示す
装置における入力画像の基本形状特徴の抽出を説明する
ための入力画像、横線状スリットの形成された参照マス
ク及び集光用レンズの関係を示す概略的な斜視図、第４
図は第１図に示す装置における入力画像の基本形状特徴
の抽出を説明するための入力画像、縦線状スリットの形
成された参照マスク及び集光用レンズの関係を示す概略
的な斜視図、第５図は第１図に示す装置における入力画
像の基本形状特徴の抽出を説明するための入力画像、十
字状スリットの形成された参照マスク及び集光用レンズ
の関係を示す概略的な斜視図、第６図は第１図に示す装
置の基本形状特徴抽出部で抽出された文字“王”、“班
”及び“木”に関する複数種類の基本形状特徴のベクト
ル化を説明するための各ベクトル成分とその大きさの関
係を示すグラフ、第７図は第６図の（ａ）に示す複数種
類の基本形状特徴に対応するベクトル成分にそれぞれ割
り付けられた表示面上の領域を示す第１図のベクトルデ
ィスプレイの正面図、第８図は文字“王”に関する複数
種類の基本形状特徴に対応するベクトルが輝線パターン
として表示された状態における第１図に示すベクトルデ
ィスプレイの正面図、第９図は第８図に示す文字“王”
の輝線パターンに対応する参照パターンを有する第１図
に示す参照マスクの正面図、第１０図は表示面のｍＸｎ
個の領域にそれぞれ輝線パターンが形成された状態を示
すベクトルディスプレイの部分的に切欠した正面図であ
る。 なお図面に用いた符号において、 １−−−−−−・・・・・・−・−・・ディスプレイ４
−・−−−−−−−・−一−−−−−・−第１のマルチ
化手段６・−−−−一−−・・・・・−・・−第１のマ
スクアレイ６ａ−・−・・・−・−・・−・・−・参照
マスク（基本形状マスク）８−・−・−・−・・・−・
−・第１の光センサアレイ８ａ−・−・・−・−・−・
−・−光センサ３１−−−−−−−−・−−−−一−−
−−−ベクトルディスプレイ３４・・・−一−−−・−
−−一−−−−−−第２のマルチ化手段３５−−−−−
−−−−−−−−−−−−−−一第２のマスクアレイ３
５ａ　−−−−−−−−−−−−・−参照マスク３７−
−−−−・−−−−−一−−−〜〜−−第２の光センサ
アレイ３７ａ　−一−〜−−−−−−−−−−−光セン
サである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、識別の対象となる入力画像を表示するディスプレイ
   と、 このディスプレイに表示された入力画像からの光を受け
   て、局所的特徴抽出のための実質的に互いに同一形状の
   複数個の光学パターン像を形成する第１のマルチ化手段
   と、 上記複数個の光学パターン像の近傍においてこれらの光
   学パターン像とそれぞれ一対一に対応して配置されると
   共に複数種類の局所的特徴が参照パターンとしてそれぞ
   れ形成されている複数種類の第１の参照マスクと、 上記複数個の光学パターン像と上記複数種類の参照パタ
   ーンとの光学的相関演算によって上記複数種類の第１の
   参照マスクを介してそれぞれ得られる光を並列的に検出
   する第１の光検出手段と、上記光学的相関演算によって
   抽出された上記局所的特徴に対応するベクトルが画像と
   して変換された光学パターン像を表示するベクトルディ
   スプレイと、 上記光学パターン像を光学的にマルチ化して実質的に互
   いに同一形状の複数個の光学パターン像を形成する第２
   のマルチ化手段と、 上記複数個の光学パターン像と光学的パターン整合を行
   うための複数種類の参照パターンがそれぞれ形成される
   と共に、上記複数個の光学パターン像がそれぞれ個別に
   供給される複数種類の第２の参照マスクと、 上記光学的パターン整合によって上記複数種類の第２の
   参照マスクを介してそれぞれ得られる光を並列的に検出
   する第２の光検出手段とをそれぞれ具備することを特徴
   とする局所的特徴解析装置。 ２、上記ディスプレイに表示される入力画像は拡散光を
   出射すると共に、上記第１のマルチ化手段はこの入力画
   像の拡散光を受けて入力画像を光学的にマルチ化して実
   質的に互いに同一形状の上記複数個の光学パターン像を
   形成し、また上記複数種類の第１の参照マスクはこれら
   複数個の光学パターン像が形成される結像面から所定距
   離だけ離れた位置において、実空間での複数種類の局所
   的特徴を参照パターンとして備え、上記複数個の光学パ
   ターン像と上記複数種類の第１の参照マスクとの間の光
   学的相関演算によって上記入力画像について実空間での
   局所的特徴を抽出するように構成した請求項１記載の装
   置。 ３、入力画像を検出するためのイメージセンサと、 このイメージセンサから送出される画像信号を画像整形
   のために前処理する前処理手段とを更に具備し、 この前処理手段によって前処理された画像信号を上記デ
   ィスプレイに送出するようにした請求項１または２記載
   の装置。 ４、上記複数種類の第１の参照マスク及び上記複数種類
   の第２の参照マスクのうちの少なくとも何れか一方の複
   数種類の参照マスクにおいて、そこに形成されている上
   記参照パターンが予め定められた所定の形状であって、
   この所定の形状が他の形状に変化しないように構成され
   ている請求項１〜３の何れか１項に記載の装置。 ５、上記複数種類の第１の参照マスク及び上記複数種類
   の第２の参照マスクのうちの少なくとも何れか一方の複
   数種類の参照マスクにおいて、そこに形成されている上
   記参照パターンが空間変調素子によって構成され、上記
   参照パターンが複数種類に変化し得るように構成されて
   いる請求項１〜３の何れか１項に記載の装置。 ６、上記第１のマルチ化手段は、上記ディスプレイに表
   示される入力画像の位置からその焦点距離だけ離れた位
   置に配置されている投影レンズと、上記複数種類の第１
   の参照マスクと一対一に対応して配置されている複数個
   の結像用レンズとから成り、これらの結像用レンズが、
   上記投影レンズからの平行光線を受けて実質的に互いに
   同一形状の複数個の光学パターン像を上記複数種類の第
   １の参照マスクに個別に供給するように構成した請求項
   １〜５の何れか１項に記載の装置。 ７、上記第２のマルチ化手段は、上記ベクトルディスプ
   レイに表示される光学パターン像の位置からその焦点距
   離だけ離れた位置に配置されている投影レンズと、上記
   複数種類の第２の参照マスクと一対一に対応して配置さ
   れている複数個の結像用レンズとから成り、これらの結
   像用レンズが、上記投影レンズからの平行光線を受けて
   実質的に互いに同一形状の複数個の光学パターン像を上
   記複数種類の第２の参照マスク上に形成するように構成
   した請求項１〜６の何れか１項に記載の装置。 ８、上記複数種類の第２の参照マスクにそれぞれ形成さ
   れている上記参照パターンが、グレースケールとして構
   成されている請求項１〜７の何れか１項に記載の装置。 ９、上記第１の光検出手段から出力される局所的特徴の
   データをそれぞれ受けて、上記ベクトルディスプレイの
   表示面上において上記局所的特徴のデータの大きさに対
   応する位置に所定の光学パターン像をそれぞれ表示する
   ように制御する表示制御手段を更に具備するようにした
   請求項１〜８の何れか１項に記載の装置。