【手続補正書】
【提出日】平成17年9月26日(2005.9.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】データ処理装置およびデータ処理方法、プログラム、並びに記録媒体
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  入力データを処理し、その処理結果としての出力データを出力するデータ処理装置であって、
前記入力データを、所定の処理方式で処理し、その処理された前記出力データを出力するデータ処理手段と、
前記出力データが時間の経過とともに改善されるように、前記処理方式を、実時間で学習するとともに、その学習された処理方式で前記入力データを処理するように前記データ処理手段を制御する実時間学習手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】  前記実時間学習手段は、前記入力データまたは出力データに基づいて、前記処理方式を学習する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】  前記実時間学習手段は、前記処理方式の学習のための専用のデータに基づいて、前記処理方式を学習する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】  前記実時間学習手段は、時系列に入力される学習用のデータに基づいて、前記処理方式を学習する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】  前記実時間学習手段は、時系列に入力される学習用のデータのうち、現在の値から所定の範囲内にあるデータに基づいて、前記処理方式を学習する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】  前記実時間学習手段は、過去の前記学習用のデータを、所定の割合で忘却しながら、前記処理方式を学習する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項７】  入力データを処理し、その処理結果としての出力データを出力するデータ処理方法であって、
前記入力データを、所定の処理方式で処理し、その処理された前記出力データを出力するデータ処理ステップと、
前記出力データが時間の経過とともに改善されるように、前記処理方式を、実時間で学習するとともに、その学習された処理方式で前記入力データを処理するように前記データ処理ステップを制御する実時間学習ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項８】  入力データを処理し、その処理結果としての出力データを出力するデータ処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記入力データを、所定の処理方式で処理し、その処理された前記出力データを出力するデータ処理ステップと、
前記出力データが時間の経過とともに改善されるように、前記処理方式を、実時間で学習するとともに、その学習された処理方式で前記入力データを処理するように前記データ処理ステップを制御する実時間学習ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項９】  請求項８に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１０】  入力データを処理し、その処理結果としての出力データを出力するデータ処理装置であって、
前記入力データと所定の予測係数との線形結合により前記入力データを処理するとともに、その処理された前記出力データを出力するデータ処理手段と、
前記出力データが時間の経過とともに改善されるように前記予測係数を学習するとともに、その学習された前記予測係数を前記データ処理手段に転送する実時間学習手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項１１】  前記実時間学習手段は、前記予測係数の学習のための専用のデータに基づいて、前記予測係数を学習する
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】  前記実時間学習手段は、時系列に入力される学習用のデータに基づいて、前記予測係数を学習する
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】  前記実時間学習手段は、過去の前記学習用のデータを、所定の割合で忘却しながら前記予測係数を学習する
ことを特徴とする請求項１２に記載のデータ処理装置。
【請求項１４】  入力データを処理し、その処理結果としての出力データを出力するデータ処理方法であって、
前記入力データと所定の予測係数との線形結合により前記入力データを処理するとともに、その処理された前記出力データを出力するデータ処理ステップと、
前記出力データが時間の経過とともに改善されるように前記予測係数を学習するとともに、前記予測係数を前記データ処理ステップに転送する実時間学習ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１５】  入力データを処理し、その処理結果としての出力データを出力するデータ処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記入力データと所定の予測係数との線形結合により前記入力データを処理するとともに、その処理された前記出力データを出力するデータ処理ステップと、
前記出力データが時間の経過とともに改善されるように前記予測係数を学習するとともに、前記予測係数を前記データ処理ステップに転送する実時間学習ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】  請求項１５に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１のデータ処理装置は、入力データを、所定の処理方式で処理し、その処理された出力データを出力するデータ処理手段と、出力データが時間の経過とともに改善されるように、処理方式を、実時間で学習するとともに、その学習された処理方式で入力データを処理するようにデータ処理手段を制御する実時間学習手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の第１のデータ処理方法、プログラム、および記録媒体に記録されたプログラムは、入力データを、所定の処理方式で処理し、その処理された出力データを出力するデータ処理ステップと、出力データが時間の経過とともに改善されるように、処理方式を、実時間で学習するとともに、その学習された処理方式で入力データを処理するようにデータ処理ステップを制御する実時間学習ステップとを備えることを特徴とする。
本発明の第２のデータ処理装置は、入力データと所定の予測係数との線形結合により入力データを処理するとともに、その処理された出力データを出力するデータ処理手段と、出力データが時間の経過とともに改善されるように予測係数を学習するとともに、予測係数をデータ処理手段に転送する実時間学習手段とを備えることを特徴とする。
本発明の第２のデータ処理方法、プログラム、および記録媒体に記録されたプログラムは、入力データと所定の予測係数との線形結合により入力データを処理するとともに、その処理された出力データを出力するデータ処理ステップと、出力データが時間の経過とともに改善されるように予測係数を学習するとともに、その学習された予測係数をデータ処理ステップに転送する実時間学習ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明の第１のデータ処理装置においては、データ処理手段は、入力データを、所定の処理方式で処理して、その処理された出力データを出力し、実時間学習手段は、出力データが時間の経過とともに改善されるように、処理方式を、実時間で学習するとともに、その学習された処理方式で入力データを処理するようにデータ処理手段を制御するようになされている。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の第１のデータ処理方法、プログラム、および記録媒体に記録されたプログラムにおいては、出力データが時間の経過とともに改善されるように、処理方式を、実時間で学習するとともに、その学習された処理方式で、入力データを処理して、出力データを出力するようになされている。
本発明の第２のデータ処理装置においては、データ処理手段は、入力データと所定の予測係数との線形結合により入力データを処理するとともに、その処理された出力データを出力し、実時間学習手段は、出力データが時間の経過とともに改善されるように予測係数を学習するとともに、予測係数をデータ処理手段に転送するようになされている。
本発明の第２のデータ処理方法、プログラム、および記録媒体に記憶されたプログラムにおいては、出力データが時間の経過とともに改善されるように予測係数を学習するとともに、その学習された予測係数と入力データとの線形結合により入力データを処理して、出力データを出力するようになされている。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２８】
ＡＤＲＣ処理によって、クラスタップを構成する各画素値を１ビットで表現することとした場合、１６のＳＤ画素の画素値のパターン数は、（２1）16通りになり、ＡＤＲＣ処理を行わない場合に比較して、パターン数を非常に少ないものとすることができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５４】
即ち、ステップＳ３４において、予測タップメモリ２８は、クラス分類回路２６が出力するクラスに対応するアドレスの記憶値を読み出し、加算回路２７に供給する。加算回路２７は、予測タップメモリ２８から供給される記憶値と、予測タップ生成回路２５から供給される予測タップを構成するＳＤ画素とを用いて、式（１８）の正規方程式の左辺における、予測係数の乗数となっているサメーション（Σ）に相当する演算を行う。そして、加算回路２７は、その演算結果を、クラス分類回路２６が出力するクラスに対応する、予測タップメモリ２８のアドレスに、上書きする形で記憶させる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６３】
なお、実時間学習部１において、加算回路２７における予測タップの足し込みは、予測タップメモリ２８から供給される記憶値、または予測タップ生成回路２５から供給される予測タップを構成するＳＤ画素の少なくとも一方に、所定の重みを乗算してから行うことが可能である。例えば、予測タップメモリ２８から供給される記憶値に、予測タップ生成回路２５から供給される予測タップを構成するＳＤ画素よりも小さい重みを乗算する場合には、過去の学習用入力データとしてのＨＤ画像を、所定の割合で忘却しながら、予測係数の学習を行うことができる。ここで、加算回路２７において上述のような重み付けを行う場合には、加算回路２９における足し込みにおいても、同様の重み付けが必要となる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２４】
【発明の効果】
以上の如く、本発明によれば、時間の経過とともに改善された出力データを得ることができる。