(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
前処理装置と複数の判定器と重み供給器と複数の重み付加器と総合評価器を有し、
前処理装置は認識対象パターンを入力して認識対象パターンの特徴を抽出し抽出した特徴を表す信号を各判定器に対して出力し、
各判定器は前処理装置が出力した認識パターンの特徴を表す信号を基にそれぞれ異なったパターン認識基準によるパターン中間認識結果を表わす値を出力し、
重み供給器はニューラルネットワーク演算手段を備え、パターン認識の補助情報を入力してパターン認識の補助情報の特徴を示す情報を求め、求めた補助情報の特徴を示す情報を基に各判定器からのパターン中間認識結果に加える複数の重み値を定め出力し、
各重み付加器は判定器から出力されたパターンの中間認識結果を表わす値を重み供給器からの対応した重み値で重み付けし、
総合評価器は重み付けされたパターン中間認識結果を表わす値を評価して最終パターン認識結果を出力することを特徴とするパターン認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明はパターン認識装置、特にパターン認識効率の向上に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
入力パターンを認識するパターン認識装置としてはニューラルネットワークを用いてパターン認識をしているものがある。例えば特開平６−３０９４６４号公報に掲載した多判定器によるパターン認識装置では、複数の判定器群の出力結果と予め学習した辞書とを比較し、辞書の中で判定器の出力結果に最も近いパターンを最終パターン認識結果として出力してパターン認識の精度を高めている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記多判定器によるパターン認識装置においては、未学習の入力パターンに対して高い認識率を得るためには、数多くの辞書データを用意する必要があり、それら全てに対してマッチングを取るため計算時間が膨大になる。
【０００４】
この発明はかかる短所を解消するためになされたものであり、パターン認識のための補助情報を用いて認識効率の向上を図ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るパターン認識装置は、前処理装置と複数の判定器と重み供給器と複数の重み付加器と総合評価器を有し、前処理装置は認識対象パターンを入力して認識対象パターンの特徴を抽出し抽出した特徴を表す信号を各判定器に対して出力し、各判定器は前処理装置が出力した認識パターンの特徴を表す信号を基にそれぞれ異なったパターン認識基準によるパターン中間認識結果を表わす値を出力し、重み供給器はニューラルネットワーク演算手段を備え、パターン認識の補助情報を入力してパターン認識の補助情報の特徴を示す情報を求め、求めた補助情報の特徴を示す情報を基に各判定器からのパターン中間認識結果に加える複数の重み値を定め出力し、各重み付加器は判定器から出力されたパターンの中間認識結果を表わす値を重み供給器からの対応した重み値で重み付けし、総合評価器は重み付けされたパターン中間認識結果を表わす値を評価して最終パターン認識結果を出力して、パターン認識率を高めると同時にパターン認識時間を短縮する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
この発明のパターン認識装置は、ロボット及び情報機器における画像、音声及び文字等の入力パターンを認識するものであり、その入力パターン認識精度を高めると同時に認識時間の短縮を図るものである。
【００１０】
パターン認識装置は、例えば前処理装置と複数の判定器と重み供給器と複数の重み付加器と総合評価器を有する。前処理装置は認識対象パターンを入力して認識対象パターンの特徴を抽出し、抽出した特徴を表す信号を各判定器に対して出力する。各判定器は前処理装置が出力した認識パターンの特徴を表す信号を入力して、例えばパターンマッチングをしてパターン中間認識結果を表わす値を出力する。なお、各判定器はそれぞれ認識方法が異なるものであっても良いし、認識できるパターン群が異なるものであっても良い。一方、重み供給器は、例えば予めパターン認識の各補助情報に対応した重み値を辞書として用意し、パターン認識のための補助情報を入力して各判定器からのパターン中間認識結果に加える複数の重み値を出力する。なお、パターン認識のための補助になる情報とは、例えばＣＣＤカメラとマイクを備えたロボットで、ＣＣＤカメラが捕らえた画像パターンを認識する場合のマイクから入力した音声パターン情報のように、対象となるパターンの認識の補助に用いる情報で、前処理装置に入力した情報と異なった基準による情報をいう。
【００１１】
各重み付加器は、例えば乗算器を備え、判定器からのパターンの中間認識結果を重み供給器からの重み値で重み付けする。総合評価器は各重み付加器が重み付けしたパターン中間認識結果を入力し、入力した値が最も大きいパターンを入力したパターンとして認識し最終的なパターン認識結果として出力して、パターン認識時間を短縮する。ここで、重み付けの方法としては、例えば判定器からのパターンの中間認識結果と重み供給器からの重み値の積をとる等の方法がある。
【００１２】
なお、上記重み供給器、重み付加器及び総合評価器はニューラルネットワーク演算手段を備えるものであっても良い。ニューラルネットワーク演算手段は協調、競合作用及び自己組織化能力に基づいて入力信号をいくつかの特徴に分析すると共に、それらを統合するニューラルネットワークによって構成したものである。例えば総合評価器がニューラルネットワーク演算手段を備える場合は予め認識させたい重み付加器からの情報を実際に入力したときのデータをサンプリングしこれらのデータを入力層に入力し、出力層に分類したいパターン数分のニューロンを用意し、各パターンとニューロンを対応させておく。ある情報を重み付加器から入力したときそれに対応するニューロンの出力が「１」となり、それ以外のニューロンの出力が「０」となるように、例えば逆伝搬法（バックプロパゲーション法）等で学習させておく。ニューラルネットワーク演算手段はこのようにして得られた結合係数と同じ結合係数でニューラルネットワーク演算を行なう。
【００１３】
【実施例】
図１はこの発明の一実施例のパターン認識装置を組み込んだ自走ロボットの構成図である。図に示すように、自走ロボットはパターン認識装置１、ＣＣＤカメラ２、マイク３、増幅器４及び音声信号加工部５を備える。
【００１４】
パターン認識装置１は、図２に示すように前処理装置１１、判定器群１２、重み供給器１３、重み付加部１４及び総合評価器１５を有し、認識対象パターンを示す信号を入力しパターン認識結果を出力する。前処理装置１１は認識対象パターンとして、例えばＣＣＤカメラ２からの画像信号を入力し、入力した認識対象パターンの特徴を抽出し、抽出した特徴を表す信号を判定器群１２の各判定器１２ａ〜１２ｎに対して出力する。判定器群１２は複数の判定器１２ａ〜１２ｎを備え、各判定器１２ａ〜１２ｎは前処理装置１１が出力した認識パターンの特徴を表す信号を入力して、例えばパターンマッチングをしてパターン中間認識結果を表わす値を出力する。なお、前処理装置１１が出力する信号は各判定器１２ａ〜１２ｎに対して同じものであっても良いし、判定器１２ａ〜１２ｎ毎に異なったものであっても良い。各判定器１２ａ〜１２ｎは前処理装置１の出力方法に応じて、それぞれ認識方法が異なるものであっても良いし、それぞれ認識できるパターン群が異なるものであっても良い。
【００１５】
重み供給器１３は、例えば図３に示すようなニューラルネットワーク演算手段１８を備え、パターン認識の補助情報としてマイク３からの音声信号のうち高周波成分を入力して、各判定器１２ａ〜１２ｎからのパターン中間認識結果に加える複数の重み値を出力する。なお、重み供給器１３は、例えば予めパターン認識の各補助情報に対応した重み値を辞書として用意し、各判定器１２ａ〜１２ｎからのパターン中間認識結果に加える複数の重み値を出力するようにしても良い。ニューラルネットワーク演算手段１８は協調、競合作用及び自己組織化能力に基づいて入力信号をいくつかの特徴に分析すると共に、それらを統合するニューラルネットワークによって構成したものである。ニューラルネットワーク演算手段１８は実際に入力したサンプルデータをサンプリングしこれらのデータを入力層１８ａに入力し、出力層１８ｃに分類したいパターン数分のニューロンを用意し、各パターンとニューロンを対応させておく。ある情報を入力したときそれに対応するニューロンの出力が「１」となり、それ以外のニューロンの出力が「０」となるように、例えば逆伝搬法（バックプロパゲーション法）等の学習法でで学習させておく。
【００１６】
重み付加部１４は複数の重み付加器１４ａ〜１４ｎを備え、各重み付加器１４ａ〜１４ｎは判定器１２ａ〜１２ｎからのパターンの中間認識結果を表わす値と重み供給器１３からの重み値を入力しその積をとり、パターンの中間認識結果を重み付けする。総合評価器１５は、例えば重み供給器と同様にニューラルネットワーク演算手段１８を備え、各重み付加器１４ａ〜１４ｎが重み付けしたパターン中間認識結果を表わす値を入力して入力パターンの特徴を示す情報を求め、求めた入力パターンの特徴を示す情報を基に入力パターンを認識して最終パターン認識結果を出力する。
【００１７】
ＣＣＤカメラ２は位置認識のための画像パターンの光信号を入力して、電気信号に変換する。マイク３は音声信号を電気信号に変換する。増幅器４はＣＣＤカメラ２から入力した画像パターンの信号を増幅してパターン認識装置１の前処理装置１１に出力する。音声信号加工部５はマイク３から入力した信号を増幅及び整形してパターン認識装置１の重み供給部１３に出力する部分であり、例えばマイクからの信号の高周波成分を抽出してパターン認識装置１の重み供給部１３に出力する。
【００１８】
上記構成の自走式ロボットがＣＣＤカメラ２からの入力パターンを認識して自分の居る場所を認識する場合の動作について、図４のフローチャートを参照して説明する。
【００１９】
自走式ロボットは、例えばＣＣＤカメラ２からの画像データをパターン認識対象の入力パターンとして、マイク３からの音声信号をパターン認識の補助情報として入力する（ステップＳ１）。前処理装置１１は、例えばＣＣＤカメラ２からの「２５６」×「２５６」画素の入力パターンを「１６」×「１６」の領域に分割し、その各領域毎に平均値を算出して「１６」×「１６」の特徴量パターンとして出力する（ステップＳ２）。判定器群１２の各判定器１２ａ〜１２ｎは、例えばパターンマッチングにより場所毎の特徴量パターンを認識するものであり、図５（ａ）に示すように判定器１２ａは場所ａ１，場所ａ２及び場所ａ３の特徴量パターンを認識しそれぞれの場所に対する認識信頼度を示す値として「０．８」、「０．１」及び「０．０」を出力し、判定器１２ｂは場所ｂ１，場所ｂ２及び場所ｂ３の特徴量パターンを認識しそれぞれの場所に対する認識信頼度を示す値として「０．１」、「０．５」及び「０．２」を出力し、判定器１２ｎは場所ｎ１，場所ｎ２及び場所ｎ３の特徴量パターンを認識しそれぞれの場所に対する認識信頼度を示す値として「０．９」、「０．０」及び「０．９」を出力する（ステップＳ３）。
【００２０】
ここで、それぞれの判定器１２ａ〜１２ｎが設置された場所で発生している音声の高周波スペクトルをスペクトルａ〜スペクトルｎとする。マイク３からの音声信号の高周波成分（例えば８サンプル）を重み供給器１３内のニューラルネットワーク演算手段１３１に入力すると、重み供給器１３はニューラルネットワーク演算手段１３１の出力ニューロンから各判定器１２ａ，１２ｂ，１２ｎの特徴量パターンの認識結果に加える重みを判定器１２ａ，１２ｂ，１２ｎの出力に対してそれぞれ「０．８」，「０．２」，「０．０」と定め出力する（ステップＳ４）。なお、各重みは入力した音声スペクトルと学習時の音声スペクトル（スペクトルａ〜スペクトルｎ）との距離に応じて予め決定する。
【００２１】
重み付加器１４ａ，１４ｂ，１４ｎは判定器１２ａ，１２ｂ，１２ｎの出力値と重み供給器１３から入力した重みの積を取り、図５（ｂ）に示すように場所ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｎ１，ｎ２，ｎ３に対してそれぞれ「０．６４」，「０．０８」，「０．０」，「０．０２」，「０．１」，「０．０４」，「０．０」，「０．０」，「０．０」を出力する（ステップＳ５）。総合評価器１５は重み付加器１４ａ，１４ｂ，１４ｎが出力した値を入力し、各重み付加器１４ａ，１４ｂ，１４ｎの出力の最大値として、図５（ｃ）に示すようにそれぞれ「０．６４」，「０．１」，「０．０」を求める。ここで、場所ａ１に対する値である「０．６４」が最大値であるので、総合評価器１５は場所ａ１を自分の居る場所と認識して、図５（ｄ）に示すように場所ａ１を示す信号を出力する（ステップＳ６）。
【００２２】
このように、ＣＣＤカメラ２からの入力パターンを認識して自分の居る場所を認識する場合に、パターン認識の補助情報としてマイク３からの音声信号を入力し重み付けをするので、簡単な構成で迅速且つ高精度にパターン認識をすることができる。
【００２３】
なお、上記実施例では重み付加器１４ａ〜１４ｎは判定器１２ａ〜１２ｎからのパターンの中間認識結果を表わす値と重み供給器１３からの重み値を入力しその積を出力しているが、各重み付加器１４ａ〜１４ｎはそれぞれニューラルネットワーク演算手段１８を備え、判定器１２ａ〜１２ｎからのパターン中間認識結果を表わす値と重み供給器１３からの重み値を入力し重みを付加したパターンの特徴を示す情報を出力し、総合評価器１５は各重み付加器１４ａ〜１４ｎから重みを付加したパターンの特徴を示す情報を入力して最終的なパターン認識結果を出力するようにしても良い。
【００２４】
【発明の効果】
この発明は以上説明したように、認識対象パターンをニューラルネットワークに入力してパターン認識の補助情報の特徴を示す情報を求め、求めた補助情報の特徴を示す情報を基に各判定器からのパターン中間認識結果に加える複数の重み値を定め、認識対象パターンの特徴を抽出し抽出した特徴を基にパターンの中間的な認識をし、パターン認識の補助情報に応じてパターンの中間認識結果に重みを加え、最終的なパターン認識結果を出力するので、演算回数が少なくなり、パターン認識率を高めると同時にパターン認識時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例を示す構成図である。
【図２】パターン認識装置の構成図である。
【図３】ニューラルネットワーク演算手段の構成図である。
【図４】自走式ロボットの動作を示すフローチャートである。
【図５】ニューラルネットワークの動作を説明する説明図である。
【符号の説明】
１        パターン認識装置
２        ＣＣＤカメラ
３        マイク
１１      前処理装置
１２      判定器群
１３      重み供給器
１４      重み付加部
１５      総合評価器
１８      ニューラルネットワーク演算手段
１２ａ〜１２ｎ      判定器
１４ａ〜１４ｎ      重み付加器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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