(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合に、パラメータ改善部が、前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する画像認識システム性能向上方法。
【請求項２】
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、
パラメータ変換部が、前記新染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する画像認識システム性能向上方法。
【請求項３】
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、
パラメータ変換部が、前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する画像認識システム性能向上方法。
【請求項４】
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上装置であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する初期認識パラメータ決定部と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する正解入力部と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するとともに、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する通信部と、
前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する性能評価値計算部と、
前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定する判定部と、
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合に、前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記通信部に出力するパラメータ改善部と、
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力する出力部と
を有する画像認識システム性能向上装置。
【請求項５】
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上装置であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する初期認識パラメータ決定部と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する正解入力部と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するとともに、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する通信部と、
前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する性能評価値計算部と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する判定部と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する染色体変換部と、
前記適応度を基に前記染色体を選択する選択部と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る交配部と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る変異部と、
前記新染色体を認識パラメータ群に変換し、前記通信部に出力するパラメータ変換部と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する出力部と
を有する画像認識システム性能向上装置。
【請求項６】
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上装置であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する初期認識パラメータ決定部と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するとともに、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する通信部と、
前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する性能評価値計算部と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する判定部と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する染色体変換部と、
前記適応度を基に前記染色体を選択する選択部と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る交配部と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る変異部と、
前記新染色体を認識パラメータ群に変換し、前記通信部に出力するパラメータ変換部と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する出力部と
を有する画像認識システム性能向上装置。
【請求項７】
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する処理と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する処理と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信する処理と、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する処理と、
前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する処理と、
前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定する処理と、
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合に、前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記認識パラメータ群を送信する処理に戻る処理と、
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力する処理と
をコンピュータに実行させるための画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体。
【請求項８】
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する処理と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する処理と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信する処理と、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する処理と、
前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する処理と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する処理と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する処理と、
前記適応度を基に前記染色体を選択する処理と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る処理と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る処理と、
前記新染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信する処理に戻る処理と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する処理と
をコンピュータに実行させるための画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する処理と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信する処理と、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する処理と、
前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する処理と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する処理と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する処理と、
前記適応度を基に前記染色体を選択する処理と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る処理と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る処理と、
前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信する処理に戻る処理と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する処理と
をコンピュータに実行させるための画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、処理対象に対して処理を行ってその結果を出力し、かつ処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有するシステムの性能を向上させる方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
この種のシステムとして、アーク光の溶接ロボットにおける溶接点認識システム、不良品を認識する部品検査システム、人物を認識する自動監視カメラシステム、指紋識別システム、声紋識別システム、文字認識システム等が挙げられる。
【０００３】
この種のシステムは、認識パラメータ群の値を解析解として計算困難であるシステムと、認識パラメータ群の値を解析解として計算可能であるシステムの２種類がある。
【０００４】
これら２種類のシステムの導入・運用に際しては、その性能向上のために、認識パラメータ群の値の調整が必要不可欠である。従来は性能評価関数を最小化する解析解として認識パラメータ群の値を計算困難であるシステムに対しては、システム管理者が認識パラメータ群の値の調整を経験に基づき手動で行っていた。また、性能評価関数を最小化する解析解として認識パラメータ群の値を計算可能であるシステムに対しては解析解を基に認識パラメータ群の値を調整していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法では以下のような２つの問題点があった。
【０００６】
１．動作する環境に最適な認識パラメータ群の値を解析解として計算困難であるシステムの調整は、十分な経験を要するのが一般的である。そのため、人間の思うようにシステムが動作しないといった不具合が生じた場合、十分な経験を有するシステム管理者が現場に赴き、膨大な情報を収集・解析して認識パラメータ群の値を調整する必要があり、人的・時間的コストが高い。
【０００７】
２．何らかの入力に対して処理を行って結果を出力し、かつ、前記処理に対して調整可能な認識パラメータ群を有するシステムにおいて、性能評価関数を構成する変数が系内の状態変数に限られているため、最適化されたシステムの動作が必ずしも人間の意図に沿うとは限らない。
【０００８】
本発明の目的は、認識パラメータ群を自動で調整することで、人的・時間的コストを大幅に削減する、画像認識システム性能向上方法、装置、および画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、システムを人間の意図に沿った動作を行うように調整できる画像認識システム性能向上方法、装置、および画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の態様によれば、画像認識システム性能向上方法は、
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合に、パラメータ改善部が、前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する。
【００１１】
したがって、人間の意図に沿った動作を行うようにシステムを調整することができる。
【００１２】
本発明の第２の態様によれば、画像認識システム性能向上方法は、
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、
パラメータ変換部が、前記新染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する。
【００１３】
したがって、人間の意図に沿って動作を行うようにシステムを調整することができ、また、調整に必要な時間的コスト、人的コストを大幅に削減することができる。
【００１４】
本発明の第３の態様によれば、画像認識システム性能向上方法は、
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、
パラメータ変換部が、前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する。
【００１５】
したがって、システムを調整するのに必要な時間的コスト、人的コストを大幅に削減することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は本発明を、パラメータ群の値が解析解として計算困難である数字認識システムに適用した例であり、本発明のシステム性能向上装置と数字認識システムと動作条件と処理対象の相互関係を示す。その関係は形式Ａ（図１（１））と形式Ｂ（図１（２））があり、形式Ａはシステム性能向上装置２が数字認識システム１から独立して存在する形式であり、形式Ｂはシステム性能向上装置２が数字認識システム１に組み込まれている形式である。以下の形式Ａについて説明するが、形式Ｂも同様である。
【００１８】
（第１の実施の形態）
数字認識システム１は処理対象５をセンシングし、その数字を認識する機能を持つ。すなわち数字認識システム１内の認識処理装置４は数字モデルＩ１，Ｉ２，・・・，Ｉ９と処理対象５との一致度を計算し、一致度の高い数字モデルを求めることで数字を認識する。認識の精度は認識パラメータ群によって左右される。システム性能向上装置２は認識結果または一致度、処理対象５に対する正解、処理時間等を考慮したシステムの性能評価値を利用して、最良の性能を引き出す認識パラメータ群を決定する。動作条件３は数字認識システム１が動作する条件であり、温度、照明条件、処理対象５に対する正解を含む。温度、照明等の条件により、処理対象５のセンシング結果および認識結果は影響を受ける。
【００１９】
図９は数字認識システム１が扱う処理対象５の例を示している。処理対象Ａ，Ｂは動作条件３に影響されてノイズが入り、数字認識システム１への入力画像６はそれぞれａ，ｂのようになる。入力画像６に対する正解はａに対して「９」と判定、ｂに対して「０」と判定するものとする。
【００２０】
図２は数字認識システム１の処理の流れを示している。
【００２１】
まず、入力画像６の各画素値と、その周囲の画素Ｓとの差分の和が認識パラメータＴ（Ａ）よりも小さい画素を抽出したノイズ除去画像を作成する（ステップ１１）。次に、ノイズ除去画像に対し、画素値Ｇが認識パラメータ（Ｂ）よりも小さい画素を抽出して２値画像を作成する（ステップ１２）。次に、作成された２値画像と数字０〜９までの数字モデルＩ０〜Ｉ９との一致度Ｍ（０）〜Ｍ（９）を計算する。最後に、一致度Ｍ（０）〜Ｍ（９）の中で最大の一致度Ｍａｘ＝Ｍ（ｘ）を求め、これが認識パラメータＴ（Ｃ）よりも大きければＸを認識結果として出力する。また、処理時間Ｔおよび最大の一致度Ｍａｘを同時に出力する。
【００２２】
入力画像６がａ（図９）である場合、ステップ１１でノイズ除去画像ａ’が得られ、ステップ１２で２値画像ａ”が得られる。
【００２３】
入力画像ａと数字０から数字９までの数字モデルＩ０〜Ｉ９との一致度をそれぞれＭａ（０）〜Ｍａ（９）、また入力画像ｂと数字０〜数字９までの数字モデルＩ０〜Ｉ９との一致度をそれぞれＭｂ（０）〜Ｍｂ（９）とすると、処理対象５に対する正解どおりの認識が達成されるための認識パラメータの必要条件は、ｘを０〜９の変数として、Ｍａ（９）＞Ｔ（Ｃ）かつＭａ（９）≧Ｍａ（ｘ）かつＭｂ（０）＞Ｔ（Ｃ）かつＭｂ（０）≧Ｍｂ（ｘ）となる。
【００２４】
認識パラメータ群が調整されていないと、ノイズが多い条件下では上記の必要条件が満たされず、例えばＭａ（９）＜Ｔ（Ｃ）またはＭｂ（０）＜Ｍｂ（８）となる可能性があり、間違った認識を行うことになる。そのため、パラメータ群を調整する必要がある。
【００２５】
図３は、認識パラメータ群を調整し、システム性能を向上させるシステム性能向上装置２の構成図、図４はその処理の流れを示すフローチャートである。
【００２６】
システム性能向上装置２は初期認識パラメータ決定部２１と正解入力部２２と通信部２３と性能評価値計算部２４と判定部２５と出力部２６とパラメータ改善部２７で構成されている。
【００２７】
初期認識パラメータ決定部２１は初期認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）を決定する（ステップ３１）。正解入力部２２は初期認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）と認識対象５に対する正解Ｙを入力し、通信部２３に出力する（ステップ３２）。通信部２３は数字認識システム１に認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）を送信する（ステップ３３）。数字認識システム１は認識パラメータ群を設定し直し、動作条件３における入力画像６に対して認識を行い、最大の一致度Ｍａｘを計算し、認識結果Ｘおよび最大の一致度Ｍａｘおよび認識処理時間Ｔを送信し、通信部２３はこれらを受信し、認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ），正解Ｙとともに性能評価値計算部２４に出力する（ステップ３４）。性能評価値計算部２４は認識パラメータ群に対する性能評価値＝Ｍａｘ／（｜Ｘ−Ｙ｜＋Ｔ）を計算し、認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）とともに判定部２５に出力する（ステップ３５）。判定部２５は性能評価値が閾値以上かどうか判定し、閾値以上ならば出力部２７へ、閾値未満ならばパラメータ改善部２７へ処理を移し、認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）を出力する（ステップ３６）。パラメータ改善部２６は、認識対象５に対する性能評価値が大きくなるように、認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）を、例えばＴ（Ａ）＝Ｙ（Ａ）＋０．０１，Ｔ（Ｂ）＝Ｔ（Ｂ）＋０．０１，Ｔ（Ｃ）＝Ｔ（Ｃ）＋０．０１のように改善し、通信部２３に出力する（ステップ３７）。出力部２７は認識パラメータ群が動作条件３に適応した値に設定されているとして認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）を数字認識システム１に出力する（ステップ３８）。
【００２８】
以上の説明は、１つのパラメータ群に対する処理を例としているが、複数のパラメータ群を同時に処理してもよい。また、性能評価関数を（｜Ｘ−Ｙ｜＋Ｔ）／Ｍａｘとしてもよい。その場合、判定部２５は性能評価値がある閾値以下になっているかどうかを判定することになる。本処理の終了条件を、認識対象５に対する性能評価値の閾値との大小判定により決定しているため、出力された認識パラメータ群による性能評価値が最大値または最小値であることが保証されず、パラメータ改善部２６により認識パラメータを変化させた範囲内での最大値または最小値（局所最大値または局所最小値）である可能性がある。しかし、性能評価値は大きいまたは小さいことが重要であり、実用上問題はない。
【００２９】
本実施形態によれば、図９の場合において処理対象５に対する正解Ｙおよび認識結果を利用して認識パラメータ群を調整することにより、最終的に入力画像ａに対して「９」と認識し、入力画像ｂに対して「０」と認識する認識パラメータ群Ｔ（Ａ），Ｔ（Ｂ），Ｔ（Ｃ）が得られる。
【００３０】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施形態として、性能評価値を最小化または最大化する認識パラメータを計算して出力する手法に遺伝的アルゴリズムを用いる例を説明する。
【００３１】
図５は本発明の第２の実施形態におけるシステム性能向上装置の構成図、図６はその処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
システム性能向上装置２は初期認識パラメータ決定部４１と正解入力部４２と通信部４３と性能評価値計算部４４と判定部４５と遺伝的アルゴリズムによるパラメータ改善部４６と出力部４７で構成されている。パラメータ改善部４６は染色体変換部４６ａと選択部４６ｂと交配部４６ｃと変異部４６ｄとパラメータ変換部４６ｅで構成されている。
【００３３】
初期認識パラメータ決定部４１は、複数（ｍ個）の初期認識パラメータ群Ｔ１（Ａ），Ｔ１（Ｂ），Ｔ１（Ｃ），Ｔ２（Ａ），Ｔ２（Ｂ），Ｔ２（Ｃ），・・・，Ｔｍ（Ａ），Ｔｍ（Ｂ），Ｔｍ（Ｃ）を決定する（ステップ６１）。正解入力部４２は上記初期認識パラメータ群とともに処理対象５に対する正解Ｙを入力し、これらを通信部４３に出力し、さらにポインタｊを初期化する（ステップ６２）。通信部４３はｊ番目の認識パラメータ部Ｔｊ（Ａ），Ｔｊ（Ｂ），Ｔｊ（Ｃ）を数字認識システム１に送信する（ステップ６３）。数字認識システム１は送信された認識パラメータ群を設定し直し、処理対象５に対して認識を行い、最大の一致度Ｍａｘを計算し、最大の一致度Ｍａｘ、認識結果Ｘ、処理時間Ｔを通信部４３に送信する。通信部４３は最大の一致度Ｍａｘ、認識結果Ｘ、処理時間Ｔを受信し、これらを認識パラメータ群とともに性能評価値計算部４４に出力する（ステップ６４）。性能評価値計算部４４はｊ番目の認識パラメータ群に対応する性能評価値を、例えばＭａｘ／（｜Ｘ−Ｙ｜＋Ｔ）と計算）し（ステップ６５）、ｊをｍと比較し（ステップ６６）、ｊがｍより小さければｊを＋１して通信部４３へ認識パラメータ群を出力し、通信部４３へ認識パラメータ群を出力し、通信部４３の処理へ戻る。ｊがｍ以上であれば、判定部４５は、認識パラメータ群を性能評価値計算部４４から入力するとともに、ｍ個の性能評価値を基に適応度（例えば適応度＝性能評価値）を計算し、ｍ個の適応度のうち最大のものがある閾値以上になっているかどうか判定する（ステップ６７）。最大の性能評価値が閾値未満であれば、パラメータ改善部４６が認識パラメータ群を入力し、染色体変換部４６ａが図７に示すように各認識パラメータ群Ｔ１（Ａ）〜Ｔ１（Ｃ），Ｔ２（Ａ）〜Ｔ２（Ｃ），・・・，Ｔｍ（Ａ）〜Ｔｍ（Ｃ）を２進数で表現し、それらを接続することによりｍ個の染色体Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｍを作成する（ステップ６８ａ）。次に、選択部４６ｂが図８に示すように、ｍ個の適応度を基に各染色体に対して選択操作を行い、２Ｎ（＜ｍ）個の染色体ｔ１１，ｔ１２，・・・，ｔＮ１，ｔＮ２，・・・，ｔＮ１，ｔＮ２を選択する（ステップ６８ｂ）。次に、交配部４６ｃが選択された染色体ｔ１１〜ｔＮ２に対し交配操作を行い、中間染色体Ｕ１〜Ｕｍ  を得る（ステップ６８ｃ）。次に、変異部４６ｄが全ての染色体に対して突然変異操作を行い、新染色体Ｔ１’〜Ｔ’ｍを得る（ステップ６８ｄ）。次に、パラメータ変換部４６ｅが各染色体を図７とは逆の手順で各認識パラメータ群に変換し、すなわち、染色体を接合したところを切り離し（この例では３つに分解し）、各２進数を１０進数に変換し、認識パラメータ群を通信部４３へ出力し、通信部４３の処理へ戻る（ステップ７２）。出力部４７はｍ個の性能評価値のうち最大のものがある閾値以上になっていれば、その性能評価値に対する認識パラメータ群を、動作条件３に適応した値に設定されているとして数字認識システム１に出力する（ステップ６９）。
【００３４】
（第３の実施形態）
ただし、処理対象５に対する正解Ｙを用いずに認識パラメータ群の値を求めてもよい。その場合、ステップ６２の処理を行わないため、正解入力部４２は不要になる。その場合の性能評価関数としてＭａｘ／Ｔ、適応度として適応度＝性能評価値などが考えられる。
【００３５】
本実施形態についても、第１の実施形態にて説明した効果が同様に得られ、かつ、最適なパラメータを得る時間を短縮できる。
【００３６】
図１０は以上述べたシステム性能向上装置２をパーソナルコンピュータ実現したブロック図である。このシステム性能向上装置は入力装置７１と記憶装置７２，７３と出力装置７４と記録媒体７５とデータ処理装置７６で構成されている。入力装置７１は正解Ｙと、数字認識システム１から一致度Ｍａｘ、認識結果Ｘ、処理時間Ｔを入力するためのものである。記憶装置７２は入力データや途中の計算結果を記憶するためのものである。記憶装置７３はハードディスクである。出力装置７４は認識パラメータ群および動作条件に適応した認識パラメータ群を数字認識システム１に出力するためのものである。記録媒体７５は図４または図６に示した処理からなるシステム性能向上プログラムを記録した、ＦＤ（フロッピィ・ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）等の記録媒体である。データ処理装置７６は記録媒体７５からシステム性能向上プログラムを記憶装置７３に読み込んで、これを実行するＣＰＵである。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、システム導入時、システムの不具合発生時等、システムの調整が必要になった際、照明条件、温度等のシステムが動作する条件を基に自動で認識パラメータ群を決定することにより、人的・時間的コストの大幅削減を達成できる。また、処理結果に対する教示データを基に自動で認識パラメータを決定することにより、システムを人間の意図に沿った動作を行うように調整できる。さらに、教示データを基に遺伝的アルゴリズムを用いて自動で認識パラメータ群を決定することにより、人間の意図に沿った動作を行うようにシステムを調整し、人的・時間的コストの大幅削減を達成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のシステム構成図である。
【図２】認識処理装置４の処理の流れを示す図である。
【図３】システム性能向上装置２の構成図である。
【図４】本発明の第１の実施形態の処理の流れ図である。
【図５】システム性能向上装置２の他の構成図である。
【図６】本発明の第２の実施形態の処理の流れ図である。
【図７】パラメータ群から染色体への変換方法の説明図である。
【図８】染色体に対する操作の説明図である。
【図９】図１中の数字認識システム１が扱う処理対象の例を示す図である。
【図１０】システム性能向上装置２の他の実施形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
１    数字認識システム
２    システム性能向上装置
３    動作条件
４    認識処理装置
５    処理対象
６    入力画像
１１〜１２    ステップ
２１    初期認識パラメータ決定部
２２    正解入力部
２３    通信部
２４    性能評価値計算部
２５    判定部
２６    パラメータ改善部
２７    出力部
３１〜３８    ステップ
４１    初期認識パラメータ決定部
４２    正解入力部
４３    通信部
４４    性能評価値計算部
４５    判定部
４６    パラメータ改善部
４６ａ    染色体変換部
４６ｂ    選択部
４６ｃ    交配部
４６ｄ    変異部
４６ｅ    パラメータ変換部
４７    出力部
６１〜６９    ステップ
７１    入力装置
７２，７３    記憶装置
７４    出力装置
７５    記録媒体
７６    データ処理装置
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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