(57)【要約】【課題】被処理パターンが入力されたとき、そのパターンを蓄積し、蓄積されているパターンから人間の感性、思考、直感等と同様な処理で分析したパターン結果を新たに得る入力情報分析方法及び装置を提供する。【解決手段】特定の特性を表すスカラーを属性として持つ情報単位について、入力された入力パターンと事前に記憶されている複数の蓄積パターンの間で対応する一部または全ての情報単位の活性度を求めるステップと、他の蓄積パターンに関する情報を含む抑制規則を用いて、活性度に抑制処理するステップと、情報単位のスカラーと、抑制処理された蓄積パターンの活性度から、新たなスカラーを持つ情報単位の集合および集合を代表するスカラーを生成するステップとを含むことを要旨とする。【選択図】      図１
2008052333.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の特性を表すスカラーを属性として持つ情報単位について、入力された入力パターンと事前に記憶されている複数の蓄積パターンの間で対応する一部または全ての該情報単位の活性度を求めるステップと、
他の前記蓄積パターンに関する情報を含む抑制規則を用いて、前記活性度に抑制処理するステップと、
前記情報単位のスカラーと、前記抑制処理された前記蓄積パターンの前記活性度から、新たなスカラーを持つ情報単位の集合および前記集合を代表するスカラーを生成するステップ
とを含むことを特徴とする入力情報分析方法。
【請求項２】
複数の前記蓄積パターンごとに、新たに生成された前記情報単位の集合をまとめて新たなスカラーを有する情報単位の集合を生成し、また前記抑制処理された前記蓄積パターンの前記活性度を前記蓄積パターンに関してまとめたスカラーを生成するステップをさらに含む請求項１に記載の入力情報分析方法。
【請求項３】
複数の情報単位からなる被処理パターンが入力するごとに、所定の変換処理を施した複数の情報単位の組み合わせを入力パターンとして生成するとともに蓄積するステップと、
予め蓄積されている一部または全ての蓄積パターンについて、情報単位または前記蓄積パターンごとに、セル値から前記入力パターンに関する活性度を求めるステップと、
前記活性度を所定回数抑制処理し、前記抑制処理の結果、前記情報単位または前記蓄積パターンは、所定の負の抑制係数および他の情報単位または蓄積パターンの活性度から所定の規則によって求められた新たな活性度を得るステップと、
前記抑制処理ごとに前記セル値と前記抑制処理された活性度から新たなセル値、また前記抑制処理された前記活性度から新たなスカラーを合成するステップと、
前記新たなセル値の組み合わせ、または前記合成されたスカラーを前記入力パターンへの応答パターンまたは応答スカラーとして出力するステップ
とを含むことを特徴とする入力情報分析方法。
【請求項４】
前記抑制処理は、前記活性度Ａ（ｉ）および前記抑制係数Ｗ（ｉ）とから、次式にしたがってＡ（ｉ）をδＡ（ｉ）変化させることを特徴とする請求項３に記載の入力情報分析方法。
【数１】
2008052333.tif 000011
【請求項５】
複数の情報単位からなる被処理パターンが入力されるごとに、所定の変換処理を施した複数の情報単位の組み合わせを入力パターンとして生成するとともに蓄積するパターン前処理部と、
予め蓄積されている蓄積パターンを読み出して、前記蓄積パターンについて前記入力パターンに関する活性度をセル値から前記情報単位または前記蓄積パターンごとに求める活性度計算部と、
前記活性度を所定回数抑制処理し、前記抑制処理の結果、前記情報単位または前記蓄積パターンは、所定の負の抑制係数および他の情報単位または蓄積パターンの活性度から所定の規則によって求められた新たな活性度を得る相互抑制処理部と、
前記抑制処理ごとに、前記セル値と前記抑制処理された活性度から、新たなセル値または新たなスカラーを合成するパターン・スカラー合成部と、
合成された前記新たなセル値の組み合わせ、または前記新たなスカラーを前記入力パターンへの応答パターンまたは応答スカラーとして出力するパターン・スカラー出力部
とを含むことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項６】
前記相互抑制処理部は、前記活性度Ａ（ｉ）および前記抑制係数Ｗ（ｉ）とから、次式にしたがってＡ（ｉ）をδＡ（ｉ）変化させることを特徴とする請求項５に記載の力情報分析装置。
【数２】
2008052333.tif 000012
【請求項７】
特定の特性を表すスカラーを属性として持つ情報単位の集合として表現される複数のパターンの入力情報分析装置において，
前記パターンを構成する一部または全ての前記情報単位のスカラーの組み合わせに関する前記パターン間の活性度を求める活性度計算手段と、
他の前記パターンに関する情報を含む抑制規則を用いて、前記パターンの前記活性度に、抑制処理する相互抑制処理手段と、
前記情報単位の前記スカラーと前記抑制処理された活性度から、新たなスカラーを有する情報単位の集合を生成するパターン・スカラー合成手段
とを含むことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項８】
前記パターン・スカラー合成手段が、複数の蓄積パターンごとに新たに生成された前記情報単位の集合をまとめて新たなスカラーを有する情報単位の集合、または前記抑制処理された前記蓄積パターンの活性度を複数の蓄積パターンに関してまとめたスカラーを生成することを含む請求項７に記載の入力情報分析装置。
【請求項９】
入力された入力パターンと予め記憶している複数の蓄積パターン間で、対応する情報単位の一部または全てに関する活性度を求める活性度計算手段と、
他のパターンに関する情報を含む抑制規則を用いて、前記活性度に抑制処理する相互抑制処理手段と、
前記抑制処理された前記活性度および前記蓄積パターンから、新たなパターンを生成するパターン・スカラー合成手段
とを含むことを特徴とする入力情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被処理パターンが入力されたとき、そのパターンを蓄積し、蓄積されているパターンから人間の感性、思考、直感等と同様な処理で分析したパターン結果を新たに得る入力情報の分析方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年は、人間の脳神経系の仕組みを工学的に実現し、情報処理を行うコンピュータがある。このようなコンピュータは、例えば手書き文字認識を例にすると、活字「２」を代表する鋳型、若しくは「２」の特徴が頭の中にあり、入力される刺激（手書きの「２」）と、頭の中にある「２」の特徴との類似度から「２」が認識されるという考えに基づいているのが一般的である。
【０００３】
例えば、人間と同様の処理をコンピュータで実現する場合は、複数種の入力情報を符号化（シンボル）して蓄え、これらの複数種の蓄積情報から被入力情報に最も類似する蓄積情報を取り出すことで、被入力情報を認識する処理方法が一般的であった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような処理方法は、入力情報を符号化して蓄積、取り出しを行う処理方法であるので、入力情報が符号化可能な情報でなければならない。
【０００５】
一方、人間は、被情報が符号化できない情報であっても、その情報を認識できる。すなわち、従来の処理方法は、符号化できる情報のみを蓄積して取り扱うものであるから真に人間の脳神経系の仕組みを工学的に実現したものとは言えなかった。このため、従来の処理方法では認識しうる情報が限定されるという課題があった。
【０００６】
本発明は以上の課題を解決するためになされたもので、人間の脳神経系の仕組みと同様な仕組みで情報を蓄積、分析できる入力情報の分析方法及びその装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の入力情報分析方法は、特定の特性を表すスカラーを属性として持つ情報単位について、入力された入力パターンと事前に記憶されている複数の蓄積パターンの間で対応する一部または全ての情報単位の活性度を求めるステップと、他の蓄積パターンに関する情報を含む抑制規則を用いて、活性度に抑制処理するステップと、情報単位のスカラーと、抑制処理された蓄積パターンの活性度から、新たなスカラーを持つ情報単位の集合および集合を代表するスカラーを生成するステップとを含むことを要旨とする。
【０００８】
また、本発明の入力情報分析方法は、複数の情報単位からなる被処理パターンが入力するごとに、所定の変換処理を施した複数の情報単位の組み合わせを入力パターンとして生成するとともに蓄積するステップと、予め蓄積されている一部または全ての蓄積パターンについて、情報単位または蓄積パターンごとに、セル値から入力パターンに関する活性度を求めるステップと、活性度を所定回数抑制処理し、抑制処理の結果、情報単位または蓄積パターンが、所定の負の抑制係数および他の情報単位または蓄積パターンの活性度から所定の規則によって求められた新たな活性度を得るステップと、抑制処理ごとにセル値と抑制処理された活性度から新たなセル値、また抑制処理された活性度から新たなスカラーを合成するステップと、新たなセル値の組み合わせ、または合成されたスカラーを入力パターンへの応答パターンまたは応答スカラーとして出力するステップとを含むことを要旨とする。
【０００９】
本発明の入力情報分析装置は、複数の情報単位からなる被処理パターンが入力されるごとに、所定の変換処理を施した複数の情報単位の組み合わせを入力パターンとして生成するとともに蓄積するパターン前処理部と、予め蓄積されている蓄積パターンを読み出して、蓄積パターンについて入力パターンに関する活性度をセル値から情報単位または蓄積パターンごとに求める活性度計算部と、活性度を所定回数抑制処理し、抑制処理の結果、情報単位または蓄積パターンが、所定の負の抑制係数および他の情報単位または蓄積パターンの活性度から所定の規則によって求められた新たな活性度を得る相互抑制処理部と、抑制処理ごとに、セル値と抑制処理された活性度から、新たなセル値または新たなスカラーを合成するパターン・スカラー合成部と、合成された新たなセル値の組み合わせ、または新たなスカラーを入力パターンへの応答パターンまたは応答スカラーとして出力するパターン・スカラー出力部とを含むことを要旨とする。
【００１０】
また、本発明の入力情報分析装置は、特定の特性を表すスカラーを属性として持つ情報単位の集合として表現される複数のパターンの入力情報分析装置であって、パターンを構成する一部または全ての情報単位のスカラーの組み合わせに関するパターン間の活性度を求める活性度計算手段と、他のパターンに関する情報を含む抑制規則を用いて、パターンの活性度に抑制処理する相互抑制処理手段と、情報単位のスカラーと抑制処理された活性度から、新たなスカラーを有する情報単位の集合を生成するパターン・スカラー合成手段とを含むことを要旨とする。
【００１１】
さらに、本発明の入力情報分析装置は、入力された入力パターンと予め記憶している複数の蓄積パターン間で、対応する情報単位の一部または全てに関する活性度を求める活性度計算手段と、他のパターンに関する情報を含む抑制規則を用いて、活性度に抑制処理する相互抑制処理手段と、抑制処理された活性度および蓄積パターンから、新たなパターンを生成するパターン・スカラー合成手段とを含むことを要旨とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の入力情報の分析方法及び装置によれば、人間が認識する必要がある入力パターンを入力すると、人間と同様に蓄積パターンに基づきながら蓄積パターンには存在しない全く新しいパターンを生成できる。
【００１３】
また、本発明の入力情報のパターン構造生成方法は、素子を立体的に所定間隔で複数繋げた素子ネットワークに、被処理パターンを集合化してブロック単位に区切った後に、所定方向にずらして再び合成した入力パターンを送出する。このため、被処理パターンが膨大であっても、人間と同様な感覚で処理できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の実施の形態における入力情報の分析方法は、入力情報と蓄積されている代表的な活字のような鋳型とを照合して選択されるものを分析結果とするものではなく、蓄えられている手書き情報と入力刺激から新たに合成して生成したものを分析結果とするものである。つまり、入力刺激の分析プロセスは必要なく、それに代わり相互抑制処理を含む情報の合成プロセスによってパターン認識がなされるという考えに基づくものである。
【００１５】
全体抑制法（ＵＺＵＭＥ）による実施例
本発明の第１実施形態は、マウスを用いた手書きの文字を入力情報として説明する。図１は本実施の形態１の入力情報の分析装置の概略構成図である。本実施の形態１の入力情報の分析装置１は、画像化された被処理パターンＰＩ（ｊ）を読み込む被処理パターン入力部２と、被処理パターン入力部２からのパターン又は後述するパターン合成部７からのパターンに前処理を施すパターン前処理部３と、このパターン前処理部３からの入力情報Ｐ（ｊ）を蓄積パターンｔ（ｊ）として記憶するパターン蓄積部４と、パターン前処理部３からの入力情報ＰＣ（ｊ）とパターン蓄積部４に蓄積されている複数の痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）との類似度Ｓ（ｉ）を各蓄積パターンｔ（ｊ）ごとに求め、この類似度Ｓ（ｉ）から各痕跡情報の活性度Ａ（ｉ）を求める活性度計算部５とを備えている。
【００１６】
また、活性度計算部５で求められた痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）の活性度Ａ（ｉ）のレベルに応じて、全ての痕跡情報の間で相互抑制をかける相互抑制処理部６とを備えている。この相互抑制処理については詳細に後述する。
【００１７】
また、相互抑制処理されたパターン情報Ｒ（ｉ）とパターン蓄積部４から取り出された痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）とを合成したパターンＣ（ｊ）をパターン出力部８を介して送出するパターン合成部７とを備えている。
【００１８】
このパターン合成部７は、合成パターンＣ（ｊ）をパターン前処理部３又は活性度計算部５にもフィードバックする。すなわち、図１に示す入力情報の分析装置１は、図２に示すように手書きの入力情報と、既に記憶している全ての手書き文字の痕跡情報との活性度を求めて相互抑制処理を行った後に、順次全ての痕跡情報と相互抑制処理後のパターンとを合成して表示し、最終的に記憶された情報には存在しない活字的なイメージ「２」を得る。
【００１９】
被処理パターン入力部２は、マウスの移動に追従して表示用メモリに描かれた文字データ（ドット）を被処理パターンとして内部に取り込む。例えば、マウス（図示せず）の移動軌跡を６４×３２のセルからなる入力画面に被処理パターンＰＩ（ｊ）を描く（パターンの部分に「１」を与え、それ以外には「０」を与える）。
【００２０】
パターン前処理部３は、被処理パターンＰＩ（ｊ）に２次元ガウシアンフィルタをかけたのちに、全てのセルの数値の合計が「０」になるように、全体の入力パターンの値をシフトさせ、セルの最大値が「１」、最小値が「−１」になるように（１．０から−１．０の範囲に納まるように）、各セルの値を全体的に拡大縮小して正規化する変換を行う。
【００２１】
この変換を受けた入力刺激を入力情報パターンＰＣ（ｊ）とし、被処理パターンＰＩ（ｊ）の変換された痕跡情報ｔ（ｊ）をパターン蓄積部４に蓄積する。本説明では既にＭ個の痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ；ｉ＝１〜Ｍ）が予め記憶されているとする。
【００２２】
活性度計算部５は、パターン前処理部３で得られた入力情報パターンＰＣ（ｊ）が入力されるごとに、その入力情報パターンＰＣ（ｊ）と、パターン蓄積部４で蓄積されている複数の痕跡情報からｉ番目の痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）を読み込み、式１により各痕跡情報Ｔｉの類似度Ｓ（ｉ）を計算する。
【数３】
2008052333.tif 000003
【００２３】
ここで、Ｎは入力情報パターンＰＣ（ｊ）と各痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）の情報単位（セル）のうち、絶対値が一定の数値（しきい値）を越えるセルの合計数である。またＮは、各痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）のみのセルの中で、絶対値が一定の数値（しきい値）を越えるセルの合計数であってもよい。
【００２４】
活性度計算部５は、類似度Ｓ（ｉ）から各痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）の活性化の程度を表す活性度Ａ（ｉ）を式２によって計算する。
【数４】
2008052333.tif 000004
【００２５】
本実施例ではべき数を３としているが他の値も取りうる。また、活性度計算部５は、パターン合成部７で求められた合成パターンＣ（ｊ）を直接入力し、この合成パターンＣ（ｊ）と入力情報パターンＰＣ（ｊ）との間でＡＮＤ、ＯＲ等の処理を行い、この結果を新たな入力刺激の入力情報パターンＰＣ（ｊ）として、パターン蓄積部４の痕跡情報との活性度を求める場合もある。
【００２６】
相互抑制処理部６は、活性度計算部５で入力情報パターンＰＣ（ｊ）の活性度Ａ（ｉ）が求められるごとに、この活性度Ａ（ｉ）のレベルに応じて痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）の間で相互抑制処理を行う。
【００２７】
例えば、活性化レベルが収束して安定したのちに、式３にしたがって活性度Ａ（ｉ）をδＡ（ｉ）変化させて、Ｒ（ｉ）＝Ａ（ｉ）＋δＡ（ｉ）とする。
【数５】
2008052333.tif 000005
【００２８】
ここで、ψ（ｘ）はｘが正の値をとるときのみｘを出力し、ｘが負の値をとるときには０を出力する関数である。また本実施例では抑制値Ｗｉ＝−０．１として変化量を計算する。
【００２９】
さらに上記処理を行った活性化レベルを用いて、抑制前の痕跡情報Ｔｉのセル値Ｔ（ｉ，ｊ）を掛け合わせたものを抑制後の新たなセル値とする。これにより各セルの活性度の情報が各セル値Ｔ（ｉ，ｊ）に反映される。
【００３０】
相互抑制処理部６は、活性化の範囲と同様、焦点範囲から一定の距離にあるセルを抑制の範囲として、その範囲にあるセルに限って相互抑制の値をかける場合もあるが、さらに焦点範囲からの距離が小さいほど抑制が強くなるようにすることもできる。ここで、焦点範囲とは最終的に処理の結果を反映させるセルの集合をいい、入力情報及び痕跡情報のそれぞれに対応する焦点範囲から一定の距離に含まれる近接するセルの集合を類似の範囲という。
【００３１】
パターン合成部７は、相互抑制処理されたパターンの結果Ｒ（ｉ）と、パターン蓄積部４の痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）とを式４にしたがって合成する。
【数６】
2008052333.tif 000006
【００３２】
また、この合成は式５または式６により求めることもできる。
【数７】
2008052333.tif 000007
【数８】
2008052333.tif 000008
【００３３】
数値を用いて本実施の形態のパターン分析方法を以下に説明する。本説明では、説明を分かりやすくするための３つのセルに注目して説明する。
【００３４】
例えば、パターン前処理部３で被処理パターンＰＩ（ｊ；ｊ＝１，２，３，・・・）に変換処理を施して、図３の（ａ）に示す入力情報パターンＰＣ（ｊ）を得たとする。図３の（ａ）では、被処理パターン｛ＰＩ（ｊ）｝＝｛０，１，０，・・・｝に対して変換処理を行って｛ＰＣ（ｊ）｝＝｛０．２，０．８，０．２，・・・｝とした入力情報パターンＰＣ（ｊ）を得ている。
【００３５】
活性度計算部５は、パターン蓄積部４に記憶されている各痕跡情報Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、…との類似度Ｓ（ｉ）を式１を用いて求める。
【００３６】
図３の（ｂ）においては、パターン蓄積部４には、痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ；ｉ＝１，２，３，・・・）として、痕跡情報Ｔ１｛０．１，０．５，０，・・・｝、痕跡情報Ｔ２｛０．１，０．８，０．２，・・・｝、痕跡情報Ｔ３｛０．１，０．５，０．１，・・・｝等が記憶されていることを示す。
【００３７】
そして、図３の（ｃ）に示すように、入力情報パターンＰＣ（ｊ）の各セルの値と痕跡情報Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３等の各セルの値とを乗算して合計し、この合計をＮ（一定の値より絶対値が大きなセルの数）で割って各痕跡情報の類似度Ｓ（ｉ）を求める。
【００３８】
次に  図３の（ｄ）に示すように、式２にしたがって痕跡情報Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３等の類似度Ｓ（ｉ）を３乗した結果を、１回目の入力情報パターンＰＣ（ｊ）と痕跡情報Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３等との活性度Ａ（ｉ）とする。図３の（ｄ）は、痕跡情報｛Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，・・・｝に対して活性度｛０．４，０．７，０．３，・・・｝が求められたことを示している。
【００３９】
次に、相互抑制処理部６は、１回目の活性度Ａ（ｉ）が求められたときにこの活性度Ａ（ｉ）に予め記憶されている抑制度Ｗｉを掛ける。抑制度Ｗｉの値は所定の負値であればよいが実施例ではＷｉ＝−０．１とした。
【００４０】
図４の（ａ）に示すように、式３にしたがって抑制度Ｗｉは読み込まれた痕跡情報Ｔｉにはかけないで、その周囲の痕跡情報にかける。痕跡情報Ｔ１を例にすると、Ｔ１の活性度Ａ（１）＝０．４にはＷｉをかけないで、Ｔ２、Ｔ３の活性度「０．７」、「０．３」にＷｉをかけたものを加算してδＡ（１）およびＲ（１）を得ている。
【００４１】
そして、図４の（ｂ）に示すように、この１回目の｛Ｒ（ｉ）｝を２回目の活性度｛０．３０，０．６３，０．１９，・・・｝とし、同様な手順によりＷｉを読み込まれた痕跡情報Ｒ（ｉ）にはかけないで、周囲の痕跡情報にかけて２回目の｛Ｒ（ｉ）｝が取得され、図４の（ｃ）に示すような３回目の活性度｛０．２２，０．５８，０．１０，・・・｝が求められる。
【００４２】
すなわち、図５に示すように、入力情報パターンＰＣ（ｊ）が入力されるごとに、類似度算出処理５ａがパターン蓄積部４に記憶されている痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）を読み込み、この類似度Ｓ（ｉ）を式１に基づいて求めて、類似度テーブルに痕跡情報と対応させて記憶する。その結果、図６に示すように痕跡情報ごとに類似度が割り付けられることになる。
【００４３】
活性度処理５ｂが各痕跡情報に対する類似度に対して１回目の活性度を式２に従って求め、これを活性度テーブルに記憶する。
【００４４】
抑制処理６ａでは、各痕跡情報と入力情報パターンＰＣ（ｊ）との１回目の活性度が求められると、抑制度Ｗｉを式３に従ってかけた結果Ａ’（ｉ）を活性度処理５ｂに送出して新たな活性度Ａ（ｉ）として活性度テーブルに記憶する。
【００４５】
この活性度Ａ（ｉ）が数回目の処理を経たときに、抑制結果出力処理６ｂがその痕跡情報Ｔｉごとの結果Ｒ（ｉ）をパターン合成部７に送出する。
【００４６】
パターン合成部７は、活性度計算部５が読み込んだ痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）を入力し、この痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）と相互抑制処理部６で求められた痕跡情報ごとのＲ（ｉ）とをかけて、最終的に合成する。
【００４７】
例えば、図７に示すように、痕跡情報｛Ｔｉ｝の最終的な活性度｛Ｒ（ｉ）｝が｛０．２２，０．５８，０．１０，・・・｝であるとすると、痕跡情報Ｔ１＝｛０．１，０．５，０｝にＲ（１）＝０．２２をかけて、Ｔ１の合成パターン｛０．０２２，０．１１，０．０｝を得る。
【００４８】
同様に、痕跡情報Ｔ２＝｛０．１，０．８，０．２｝にＲ（２）＝０．５８をかけて、Ｔ２の合成パターン｛０．０５８，０．４６，０．１２｝を得る。さらに、痕跡情報Ｔ３＝｛０．１，０．５，０．１｝にＲ（３）＝０．１０をかけて、Ｔ３の合成パターン｛０．０１，０．０５，０．０１｝を得る。
【００４９】
そして、これらの各セルごとの総和を求めて最終の分析結果として表示するか活性度計算部５、パターン前処理部３にフィードバックして活性度、相互抑制を行って再度合成する。本説明では合成を３回行うこととして説明する。
【００５０】
本実施の形態では、図８の（Ａ）に示すように予め「０」から「９」までの数字をマウスで多数生成して蓄積しておく。このパターンは各パターンがどの数字を意味するかの情報は全く備えていない、あるいは意味情報を備えていても本発明の分析方法では使用しない。
【００５１】
図８（Ｂ）に示すようにマウスで数字を入力し、この数字に対して図８（Ｃ）に示す前処理を施して、蓄えられている各痕跡情報と前処理された入力情報パターンＰ（ｊ）との相互抑制を行い、これらの結果を合成した１回目の合成パターンＣ（ｊ）を作成する（図８（Ｄ））。
【００５２】
次に、この合成された合成パターンＣ（ｊ）と、前処理が行われている図８（Ｃ）の入力情報パターンＰ（ｊ）とから再度、活性度計算部５に入力するパターンＰ（ｊ）を作り、このパターンＰ（ｊ）とパターン蓄積部４の痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）との活性度計算、相互抑制を行い、この結果と痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）との合成を行って２回目の合成パターンＣ（ｊ）を得る（図８（Ｅ））。
【００５３】
そして、２回目の合成パターンＣ（ｊ）と、１回目の合成パターンＣ（ｊ）とから再度、活性度計算部５に入力するパターンＰ（ｊ）を作り、このパターンＰ（ｊ）とパターン蓄積部４の痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）との活性度計算、相互抑制を行い、この結果と痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）との合成を行って合成パターンＣ（ｊ）を生成し、これを最終の出力パターンとする（図８（Ｆ））。
【００５４】
このように、パターン蓄積部４に蓄積されていないパターンを最終の出力パターンとして得ているが、入力情報パターンＰ（ｊ）はパターン蓄積部４の各痕跡情報との類似度、活性度を行って、相互抑制を行っているものであるから、出力パターンは記憶されている全ての痕跡情報に関与していることになる。
【００５５】
例えば、数字「２」が入力情報の場合で、パターン蓄積部４に２以外の数字が記憶されているとすると、その２以外の数字に対しても関与して分析した結果を送出している。
【００５６】
さらに、前述した痕跡情報Ｔ１の最終的な活性度０．２２と、痕跡情報Ｔ２の最終的な活性度０．５８と、痕跡情報Ｔ３の最終的な活性度０．１０とを合計する場合もある。これらの痕跡情報の最終的な活性度を合計した値は、好みや熟知度等に相当するものと考えられる。
【００５７】
例えば、ある単語の学習回数と、その熟知度（見たという感覚の強さ）を図９に示すようにシュミレートすると、このシュミレート結果に示すように、学習が行われるにつれて当初は、次第にその単語を見たいという感覚は強くなるが、次第にその感覚が低下していき、更に学習が進むと、急激に熟知度が高くなることが分かる。
【００５８】
この熟知度は、見たという感覚の強さであり、また  単語の好み等に通じる全体的な値（コアとなるような値）である。
【００５９】
本発明ではパターン情報を単位として処理するためシンボルの処理が困難な場合でも最も一般的なパターンを生成できる。したがって、本実施態様においては入力情報を数字を用いて説明したが数字に限られるものではなく、たとえば図１０に示すような道路の映像であってもよい。
【００６０】
図１０のような道路のどの当たりを通るかを自動分析する場合は、上記のように、マウス等を用いて、図１０の（ａ）のように、複数種の道路のパターンをパターン蓄積部４に予め記憶する。
【００６１】
この道路のパターンは、左右の濃い部分が障害物を示し、白い部分（道路）のまん中にある線は、人間がその障害物の間をだいたいどのあたりを通るのかを示したものである。この蓄積されているパターンには、パターン以外の情報は記憶されていないことが重要である。例えば、障害物の間の中間点を計算して、そこに線を描くというようなルールが記憶されている必要がない。つまり、本発明はこのパターンの蓄積データが学習により人間が獲得している記憶に対応した道路の痕跡情報として把握しているということになる。
【００６２】
例えば、マウス等で図１０の（ｂ）に示す道路のパターンが描かれて被処理パターン入力部２、パターン前処理部３を介して活性化計算部５に入力する。この道路パターンは人間が遭遇した新規な障害物に相当するものである。図１０（ｂ）の道路のパターンは新たな道路の痕跡情報として記憶される。
【００６３】
次に、活性化計算部５は、図１０の（ｂ）の道路のパターンを入力情報パターンＰＣ（ｊ）として入力し、パターン蓄積部４に蓄積されている複数種の道路の痕跡情報ｔ（ｉ）との類似度、活性度、相互抑制処理を行って、図１０の（ｃ）に示すように、読み込んだ痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）との合成パターンＣ（ｊ）を生成する。この合成パターンは、パターン前処理部３、活性度計算部５にフィードバックされて何回かの類似度、活性度、相互抑制処理、合成処理を行って得たものである。
【００６４】
つまり、道路のパターンが入力されると、複数種の道路の痕跡情報から新たな進む線を作り出しているので非常に人間に近い処理と言える。
【００６５】
部分抑制法（セル抑制法）による実施例
前述した実施の形態では、入力情報パターンＰ（ｊ）のセル全体に対して相互抑制をかけたが、図１１（ａ）に示すように、入力刺激のあるセルごとに、そのセルに関与するセルの範囲｛Ｈ（ｊ）｝⊂｛Ｐ（ｊ）｝を決定し、この範囲（以下焦点範囲Ｈｊという）における各セルの類似度、活性度を求めて抑制し、図１１の（ｂ）に示すように、最終的に抑制された活性度をその焦点範囲の代表値とする。さらにその代表値を反映させる範囲（抑制の範囲）を仮想的に想定し、その範囲の全てのセル値にその代表値を反映させる。
【００６６】
そして、図１２が抑制の範囲を決定して、その範囲の全てのセル値にその代表値を反映させる処理のブロック図である。図１２においては、範囲設定部１０を備えている。
【００６７】
この処理を全ての焦点範囲について実行すると、各焦点範囲ごとに想定される仮想的な抑制の範囲内のセル値が想定される。最終的には、各焦点範囲ごとに複数想定される抑制範囲内のセル値を、セルに関して総和をとってまとめる方法も可能である。
【００６８】
また、本実施例では１つの焦点範囲を１つのセルに対応するように設定しているが、任意のセルがいずれかの焦点範囲に含まれるようないかなる設定方法も可能である。
【００６９】
この部分抑制法では、前回以前の所定回の刺激に対応する焦点範囲Ｈｊに入る今回のセルの発火／応答を規制するが、それ以後は実施の形態と同様な処理を行う。
【００７０】
これは、ｎ次元のベクトル空間で表される情報が痕跡情報として把握されることを意味する。ｎ次元空間には、入力情報の時間次元、痕跡情報の層（奥行き）が含まれる。
【００７１】
最終的に処理の結果を反映させるセルの集合である焦点範囲Ｈｊを決定すると共に、入力情報及び痕跡情報のそれぞれに対応する焦点範囲から所定の距離に含まれ近接したセルの集合である類似度の範囲、並びに活性化の範囲及び抑制の範囲を決定する。すなわち、入力情報及び痕跡情報のそれぞれに対応する焦点範囲から一定の距離に含まれるセルの集合を類似度の範囲とする。
【００７２】
活性化処理は、焦点範囲Ｈｊから一定距離離れているセルを含む領域を類似度の範囲ＨＳｊ（Ｈｊ⊆ＨＳｊ⊆｛Ｐ（ｊ）｝）とし、類似度ＳＨ（ｉ，ｊ）をこの範囲のセルに限定して計算する。
【００７３】
この場合、焦点範囲からの距離が遠くなるほど類似度を小さくなるような関係を付与しても良いし、距離が遠くなるほど類似度を大きくする関係を付与することも可能である。なお、最小の類似度の範囲は１つのセル（焦点領域も１つのセル）であり、最大の類似度の範囲は入力情報、各痕跡情報の全体である。
【００７４】
一定の類似範囲の類似度が計算された後、活性化の程度ＡＨ（ｉ，ｊ）を計算する。続いて、その活性化の程度ＡＨ（ｉ，ｊ）を各痕跡情報の全てのセルの内容（数値）に掛け合わせないで、焦点領域から一定の距離に含まれるセルである活性化の範囲に限定して活性化の程度ＡＨ（ｉ，ｊ）とセルの内容Ｔ（ｉ，ｊ）を掛け合わせる。活性化の範囲は任意に設定できるが類似度の範囲と同一に設定しても良い。
【００７５】
焦点範囲から所定の距離にあるセルを抑制の範囲Ｉｊ（Ｈｊ⊆Ｉｊ⊆｛Ｐ（ｊ）｝）として、その範囲にあるセルに限って相互抑制δＡＨ（ｉ，ｊ）を施す。
【００７６】
このとき、抑制の範囲内の各セルに対する抑制の効果が、焦点範囲と各セル間の距離に依存して変化するようにする場合もある。
【００７７】
そして、相互抑制が行われた後、各焦点範囲ごとに重複する部分にあるセルの値を全てまとめて新たなセルの値とする。たとえば、焦点範囲のセル値を合計してひとつのセル値とする新しいパターンまたはスカラー構造を生成することも可能である。
【００７８】
部分抑制法による計算を図３（ａ）と同様の簡単化した例で説明する。入力刺激｛Ｐ（ｊ）｝のうち相互に隣接する３つのセルに着目してそれぞれのセルを並び順にＬ１、Ｌ２、Ｌ３と呼び、そのセル値をＰ（Ｌ１）、Ｐ（Ｌ２）、Ｐ（Ｌ３）とする。焦点範囲をその最小単位であるセルとすると焦点範囲ＨＬ１，ＨＬ２，およびＨＬ３が定まる。また痕跡情報は３パターン（Ｍ＝３）に限定してＴ１＝｛Ｔ（１，ｊ）｝＝｛Ｔ（１，１），Ｔ（１，２），・・・，Ｔ（１，Ｌ１），Ｔ（１，Ｌ２），Ｔ（１，Ｌ３），・・・｝とし、Ｔ２、Ｔ３も同様である。
【００７９】
ここで焦点範囲ＨＬ１とＨＬ３に注目すると、それぞれを含むように類似範囲ＨＳＬ１とＨＳＬ３が設定される。包含関係はたとえばＨＬ１⊆ＨＳＬ１が成り立つが、ここでは類似範囲ＨＳＬ１が隣接するセルＬ２を含み、Ｌ１，Ｌ２∈ＨＳＬ１かつＨＳＬ３が隣接するセルＬ２を含んで、Ｌ２，Ｌ３∈ＨＳＬ３である。したがってＬ２は類似範囲ＨＳＬ１、ＨＳＬ３のいずれにも含まれる場合を想定する。
【００８０】
類似度はＳＨ（ｉ，ｊ）は式１に準ずるが、焦点範囲ごとに計算し、計算範囲は全セルではなく各類似範囲ＨＳｊである。すなわち、式７のようになる。
【数９】
2008052333.tif 000009
【００８１】
ここで総和は、ある類似範囲ＨＳｋ内に包含されるすべてのセルＬκについて計算し、該当するセルの総数はＮｋである。たとえば痕跡情報のパターン１についてはＳＨ（１，Ｌ１）＝｛Ｐ（Ｌ１）Ｔ（１，Ｌ１）＋Ｐ（Ｌ２）Ｔ（１，Ｌ２）＋・・・｝／ＮＬ１およびＳＨ（１，Ｌ３）＝｛Ｐ（Ｌ２）Ｔ（１，Ｌ２）＋Ｐ（Ｌ３）Ｔ（１，Ｌ３）＋・・・｝／ＮＬ３である。また活性度Ａ（ｉ，ｊ）はＡＨ（ｉ，ｊ）＝ＳＨ（ｉ，ｊ）３から得られる。その結果、たとえばＡＨ（１，Ｌ１）は焦点範囲ＨＬ１（セルＬ１）を代表する活性度となる。
【００８２】
３つの焦点範囲と３つの痕跡情報から得られる活性度は９個である。これらの活性度の間で相互抑制処理を施し最終的な活性度を求める。
【００８３】
相互抑制処理では式３に準じて、同一痕跡情報内の活性度ＡＨ（ｉ，Ｌ１），ＡＨ（ｉ，Ｌ２），ＡＨ（ｉ，Ｌ３）間の抑制処理を行ってもよいし、同一焦点範囲同士の活性度ＡＨ（１，Ｌｋ），ＡＨ（２，Ｌｋ），ＡＨ（３，Ｌｋ）間の抑制処理を行っても良いし、またすべての活性度間で抑制処理を行うことも可能である。
【００８４】
類似範囲と同様に各セルＬｊごとに抑制範囲Ｉｊを設定すると、各痕跡情報につきセルの数だけ抑制範囲が設定される。各抑制範囲内の各セル値に、焦点範囲の抑制後の活性度ＲＨ（ｉ，ｊ）＝ＡＨ（ｉ，ｊ）＋δＡＨ（ｉ，ｊ）を反映させた後、痕跡情報を通じてのセル値の総和を求めてこれを新たなパターンＣＨ（ｊ）とする。たとえば式８のようにまとめることが可能である。
【数１０】
2008052333.tif 000010
【００８５】
図１３および図１４のフローチャートに示した処理の流れに沿って、上記のように範囲を想定して抑制を行う際の分析方法の概要を説明する。
【００８６】
まず、パターン前処理部３で変換処理された入力情報パターンＰＣ（ｊ）を読み込む（Ｓ１００）。入力情報パターンＰＣ（ｊ）を構成するセルＬｊを、たとえばＸＹ等のセル座標によって特定する（Ｓ１０１）。次に、特定したセルＬｊに関して、範囲設定部１０が注目すべき焦点範囲Ｈｊを定義（Ｈｊは予め入力する）する。たとえばセルＬｊを取り囲む８セル含めた範囲を焦点範囲Ｈｊとする。さらに、焦点範囲Ｈｊを包含する、活性度計算部５が活性度を計算する類似範囲ＨＳｊ、抑制を施す抑制範囲Ｉｊを定義する（Ｓ１０２）。図示していないが、Ｓ１００からＳ１０２の処理を入力情報パターンＰＣ（ｊ）を構成するセルについて繰り返す。
【００８７】
つづいて、活性度計算部５がパターン蓄積部４に蓄積された蓄積パターンｔ（ｊ）の痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）を読み込む（Ｓ１０３）。読み込んだ痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）ごとに、セルＬｊに対応するセル位置を決定する（Ｓ１０４）。このセル位置から、痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）ごとの焦点範囲Ｈｊ、類似範囲ＨＳｊ、抑制範囲Ｉｊを定義する（Ｓ１０５）。
【００８８】
前述した類似度Ｓ（ｉ）またはＳＨ（ｉ，ｊ）の計算では、痕跡情報Ｔ（ｉ，ｊ）をそのまま用いているが、ここでは、まず、セルＬｊに対応する位置からの距離Ｍｓにより、類似範囲ＨＳｊ内の各セルの情報に重み付けをする。距離Ｍｓをパラメータとする関数ｆ（ｓ）によって、たとえば、距離Ｍｓに比例して、セル値を弱めたり、逆にセル値を強めたりする（Ｓ１０６）。
【００８９】
Ｓ１０６の処理後に、変化後のセル値を用いて、類似範囲ＨＳｊ内で、類似度ＳＨ（ｉ，ｊ）を計算する（Ｓ１０７）。次に、算出した類似度ＳＨ（ｉ，ｊ）から活性度ＡＨ（ｉ，ｊ）を計算する（Ｓ１０８）。そして、定義した抑制範囲Ｉｊ内のセルに相互抑制δＡＨ（ｉ，ｊ）を施す（Ｓ１０９）。
【００９０】
ここで、セルＬｊに対応する位置からの距離Ｍｒにより、抑制範囲Ｉｊ内の各セルに、焦点範囲の抑制後の活性度ＲＨ（ｉ，ｊ）＝ＡＨ（ｉ，ｊ）＋δＡＨ（ｉ，ｊ）を変化させて反映させる。距離Ｍｒをパラメータとする関数ｆ（ｒ）によって、たとえば、距離Ｍｒに比例して、活性度ＲＨ（ｉ，ｊ）を小さくしたり、逆に活性度ＲＨ（ｉ，ｊ）を大きくしたりする（Ｓ１１０）。
【００９１】
最終的に、新たなパターンＣＨ（ｊ）を生成して出力する（Ｓ１１０）。
【００９２】
なお、図示していないが、上記処理ステップの一部は、必要に応じて、入力情報パターンＰＣ（ｊ）を構成する全セルまたは一部について繰り返し行われる。
【００９３】
また、上記各実施の形態ではマウスを用いて入力情報を作成したが、マウスではなくデジタルカメラを用いて入力情報を生成してもよい。また、本実施の形態の分析方法を用いると、認識装置、デザイン、パターン認知、感覚（熟知度、好み度）等の分野で応用できる。
【００９４】
すなわち、本願発明は、類似度の範囲、抑制の範囲をそれぞれ別途パラメー タ設定して、想定し、類似度の計算をする時には、類似度の範囲を想定し、相互抑制 後の類似度をオリジナルなコンテンツに反映させる時点で抑制の範囲を想定して反映 させる処理を入れています。
【００９５】
範囲の想定の仕方は、一定の半径の円を想定する方法をたとえとしていれています。 
焦点範囲からの距離が遠くなるほど、抑制の後の類似度をオリジナルなパターンに反 
映させる程度を小さくしたりする処理も含んでいます（具体的にはオリジナルなパ 
ターンの距離が遠いほどランダムなノイズを入れるとか、抑制後の類似度を、距離が 
遠いほどさらに小さくして合成後の画像に反映させるなどの方法があります）。
【００９６】
類似度の範囲で類似度を計算する場合にも、同様の距離の効果を考慮した方がいい場合もある（例えば、類似度の範囲の画像パターンを、焦点 範囲からの距離が遠くなるほどノイズを入れるなど）。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の第１実施形態にかかる入力情報の分析装置の概略構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態の概念を説明する説明図である。
【図３】本発明の第１実施形態の具体例を説明する説明図である。
【図４】本発明の第１実施形態の具体例を説明する説明図である。
【図５】本発明の第１実施形態の活性度計算部、相互抑制処理部の詳細構成図である。
【図６】類似度テーブルの説明図である。
【図７】本発明の第１実施形態のパターン合成部の具体例を説明する説明図である。
【図８】本発明の第１実施形態の処理の概要を説明する説明図である。
【図９】学習回数と熟知度の相関関係を示すグラフである。
【図１０】入力情報が道路のパターンの場合の概念図である。
【図１１】部分抑制法による実施例を説明する説明図である。
【図１２】抑制の範囲を決定して、その範囲の全てのセル値にその代表値を反映させる処理のブロック図である。
【図１３】分析方法の概要フローチャートである。
【図１４】図１３の続きの分析方法の概要フローチャートである。
【符号の説明】
【００９８】
１    分析装置
２    被処理パターン入力部
３    パターン前処理部
４    パターン蓄積部
５    活性度計算部
５ａ  類似度算出処理
５ｂ  活性度処理
６    相互抑制処理部
６ａ  抑制処理
６ｂ  抑制結果出力処理
７    パターン合成部
８    パターン出力部
【図１】
2008052333.tif 000013
【図２】
2008052333.tif 000014
【図３】
2008052333.tif 000015
【図４】
2008052333.tif 000016
【図５】
2008052333.tif 000017
【図６】
2008052333.tif 000018
【図７】
2008052333.tif 000019
【図８】
2008052333.tif 000020
【図９】
2008052333.tif 000021
【図１０】
2008052333.tif 000022
【図１１】
2008052333.tif 000023
【図１２】
2008052333.tif 000024
【図１３】
2008052333.tif 000025
【図１４】
2008052333.tif 000026