(57)【要約】【課題】小規模な回路で実現することが可能であり、かつＥＧＭの演算時間を短くすることが可能な情報処理技術を提供する。【解決手段】第１、第２画像上の第１格子及び第２格子のＥＧＭ処理を行う情報処理装置において、第１格子固定条件下において、第２格子の格子点の相対位置に依存せず第２格子の格子点座標に依存する絶対評価量を計算する絶対評価量計算手段６、第１格子固定条件下において、第２格子の格子点座標とその格子点に隣接する各格子点座標に依存する相対評価量を計算する相対評価量計算手段８、及び、第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、当該注目格子点周囲の移動範囲内にある画素点について、絶対評価量と相対評価量とから所定の評価関数により総合評価量を計算し、総合評価量が最適である画素点に当該注目格子点を移動する処理を行う第２格子最適化手段９を設けた。【選択図】        図１
2005310009.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像上に複数の画素を格子点とする第１格子を設定するとともに、第２画像上に前記第１格子を同相写像した第２格子を設定し、前記第２格子の格子点を移動させて第１格子の格子点のそれぞれに対応する第２格子の格子点の最適な位置を決定することで、第１画像と第２画像との間の伸縮グラフ・マッチング（elastic graph matching）処理を行う情報処理装置であって、以下の構成を含む情報処理装置：
前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の各格子点の相対位置には依存せず前記第２格子の格子点の座標に依存して決定される評価量である絶対評価量を計算する絶対評価量計算手段；
前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の格子点の座標とその格子点から所定の範囲内にある各格子点の座標に依存して決定される評価量である相対評価量を計算する相対評価量計算手段；
及び、前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、当該注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について、前記絶対評価量計算手段及び前記相対評価量計算手段により算出される前記絶対評価量と前記相対評価量とから所定の評価関数により総合評価量を計算し、総合評価量が最適である画素点に当該注目格子点を移動する処理を行う第２格子最適化手段。
【請求項２】
前記絶対評価量計算手段は、前記第１画像の各画素位置において定義され少なくとも１個以上の特徴量を要素として持つ特徴ベクトルと、前記第２画像の各画素位置において定義され少なくとも１個以上の特徴量を要素として持つ特徴ベクトルとの相関値で表される絶対評価量ｅｖｃを計算するものであり、
前記相対評価量計算手段は、前記第１格子の格子点の座標及び前記第２格子の格子点の座標を用いて算出される格子間距離の変位の総和で表される相対評価量ｅｖｄを計算するものであり、
前記第２格子最適化手段は、前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、当該注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について、前記絶対評価量計算手段及び前記相対評価量計算手段により算出される前記絶対評価量ｅｖｃと前記相対評価量ｅｖｄとから、絶対評価量ｅｖｃに対して正の傾きを有し相対評価量ｅｖｄに対しては負の傾きを有する関数又はその定数倍で表される評価関数により総合評価量ｅｖを計算し、前記総合評価量ｅｖが最適である画素点に当該注目格子点を移動する処理を行うものであること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２格子のそれぞれの格子点に対して、その格子点の周囲の所定の範囲内に位置する画素点における絶対評価量を保存する絶対評価量記憶手段を備えていることを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１格子の格子点の座標を記憶する第１格子座標記憶手段と、
前記第２格子の格子点の座標を記憶する第２格子座標記憶手段と、
を備え、
前記第２格子最適化手段は、
前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、前記注目格子点及び前記注目格子点に隣接する格子点の座標、並びにそれらの格子点に対応する前記第１格子の格子点の座標を前記第１格子座標記憶手段及び前記第２格子座標記憶手段から読み出す座標取得手段と、
前記注目格子点及び前記注目格子点の周囲の所定の範囲（以下、「注目点近傍領域」という。）内に位置する画素点における絶対評価量を一時的に記憶するキャッシュ・メモリと、
前記絶対評価量記憶手段から、前記注目格子点及び前記注目近傍領域内に位置する画素点における絶対評価量を読み出して前記キャッシュ・メモリに保存する絶対評価量読出手段と、
前記注目格子点及びその周囲の一定の範囲（以下、「移動範囲」という。）内にある画素点について、前記相対評価量計算手段により相対評価量を算出するとともに、前記キャッシュ・メモリに記憶された絶対評価量を用いて総合評価量を算出する総合評価量計算手段と、
前記注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点のうち、総合評価量が最適である画素点を検出する最適画素点検出手段と、
前記最適画素点検出手段が検出する画素点（以下、「検出画素点」という。）を注目格子点として、前記第２格子座標記憶手段に保存する格子点座標更新手段と、
前記検出画素点を中心とする前記移動範囲が、前記キャッシュ・メモリに記憶された前記注目近傍領域内からはみ出す場合、前記検出画素点を中心とする前記移動範囲が含まれる位置に前記キャッシュ・メモリに記憶された前記注目近傍領域を更新する注目近傍領域更新手段と、
前記注目近傍領域更新手段が前記注目近傍領域を更新することにより新たに前記注目近傍領域に含まれる画素点について、前記絶対評価量計算手段により絶対評価量を計算し、前記キャッシュ・メモリに保存する絶対評価量補充手段と、
前記キャッシュ・メモリに記憶された注目近傍領域の絶対評価量を前記絶対評価量記憶手段に保存する絶対評価量更新手段と、
を備えた請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記キャッシュ・メモリは、
行列状又はハニカム状に２次元配列されたレジスタと、
それぞれのレジスタに対して１つ備えられた方向選択用セレクタと、
を備え、
各方向選択用セレクタの出力線は、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの入力線に接続されており、
各方向選択用セレクタの複数束の入力線は、それぞれ、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの出力線、並びに当該方向選択用セレクタに対応するレジスタに隣接するレジスタの出力線に接続されたシフト・レジスタであること
を特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
行列状又はハニカム状に２次元配列されたレジスタと、
それぞれのレジスタに対して１つ備えられた方向選択用セレクタと、
を備え、
各方向選択用セレクタの出力線は、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの入力線に接続されており、
各方向選択用セレクタの複数束の入力線は、それぞれ、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの出力線、並びに当該方向選択用セレクタに対応するレジスタに隣接するレジスタの出力線に接続されていること
を特徴とするシフト・レジスタ。
【請求項７】
第１画像上に複数の画素を格子点とする第１格子を設定するとともに、第２画像上に前記第１格子を同相写像した第２格子を設定し、前記第２格子の格子点を移動させて第１格子の格子点のそれぞれに対応する第２格子の格子点の最適な位置を決定することで、第１画像と第２画像との間の伸縮グラフ・マッチング（elastic graph matching）処理を行う情報処理方法であって、
前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の各格子点の相対位置には依存せず前記第２格子の格子点の座標に依存して決定される評価量である絶対評価量を、前記第２格子のすべての格子点及びそれらの周囲の所定の範囲内にある画素点について計算し、絶対評価量記憶手段に保存する第１のステップと、
前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、当該注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について総合評価量を計算し、総合評価量が最適である画素点に当該注目格子点を移動する処理を行う第２のステップと、
を含み、
前記第２のステップにおいては、
前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点として選択するステップ、
前記注目格子点及びその周囲の一定の範囲（以下、「移動範囲」という。）内にある画素点について、前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の格子点の座標とその格子点から所定の範囲内にある各格子点の座標とに依存して決定される評価量である相対評価量を算出するステップ、
及び、前記移動範囲に含まれる画素点について、前記相対評価量と前記絶対評価量記憶手段に保存された絶対評価量とから所定の評価関数により総合評価量を算出するステップ、
を含んでいることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内における顔や物体の認識技術の一つである伸縮グラフ・マッチング（elastic graph matching：以下、「ＥＧＭ」という。）を行うための情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像における顔や物体の認識・認証技術が盛んに研究されている。物体認識技術としては、これまでに種々の方法が提案されており、例えば、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）を用いる方法（非特許文献５参照）、高次局所自己相関特徴と判別分析を用いる方法（非特許文献６参照）、ＥＧＭを用いる方法（非特許文献１参照）などが知られている。
【０００３】
ＳＶＭによる方法では、複数のサンプル画像を用いて学習させた識別器を用いて、入力画像がどのサンプル画像に対応するかを判別する。この場合、判別させたい物体１個につき１個の識別器が必要となる。この方法では、すべての識別器に対して、記憶対象画像を学習させる必要があり、計算量が膨大となる。
【０００４】
高次局所自己相関特徴では、画像に含まれる特徴を抽出し、その特徴毎にヒストグラムを構成し、画像固有のパラメータとする。そして、そのパラメータ同士を入力画像と比較することにより、マッチングを行う。この方法では、画像内での特徴の位置関係を無視するため、物体の位置ずれにロバストな認識が可能である。
【０００５】
ＥＧＭでは、画像上に格子点を配置した評価点を、入力画像及び記憶画像それぞれに定義し、対応する評価点での一致度と格子の歪みの少なさで定義される評価関数を最大にするように格子点を移動させる。その評価関数が画像間の一致度となる。評価点を移動させて比較するため、顔の表情や物体の傾きのような変化を吸収することができる。そのため、顔認識の分野では、その性能についての評価が高く、実用化もされている（特許文献１，非特許文献２〜４参照）。
【０００６】
ＥＧＭでは、図１５に示すように、入力画像と記憶画像とのそれぞれに評価点（以下、「格子点」という。）を格子状に並べる（図１５（ａ），（ｂ）参照）。そして、後述の評価関数が最大となるように格子点を移動させることで、マッチングを行う（図１５（ｃ）参照）。
【０００７】
ＥＧＭを実行する前に、物体の位置を検出する必要がある。検出方法としては、ＥＧＭのオリジナルの手法として、格子の形状を固定した状態で格子を画像内で動かし、大局的な特徴による評価関数が最大となる位置を探索する方法がある（非特許文献１参照）。また、抵抗ヒューズ・ネットワーク処理により画像を大局的な領域として分割し、物体が位置する領域を抽出する方法なども知られている（非特許文献７，８参照）。また、顔に特化した方法としては、階層型ニューラル・ネットワークにより顔の位置を検出する方法（非特許文献９〜１１参照）、６分割矩形フィルタにより眉間を検出することで顔の候補とし、ＳＶＭにより判別する方法（非特許文献１２参照）等がある。
【０００８】
評価関数は（数１）により定義される（非特許文献１参照）。
【０００９】
【数１】
2005310009.tif 000003
【００１０】
ここで、Ecは、入力画像と記憶画像との特徴量の差を表す項である。Edは格子全体の歪みを表す項である。λは、EcとEdとのトレード・オフを決定する定数である。
【００１１】
入力画像と記憶画像との特徴量の差を表す項Ecは、（数２）のように定義される。
【００１２】
【数２】
2005310009.tif 000004
【００１３】
但し、Vは全格子点の集合である。evcは、入力画像及び記憶画像の対応する格子点vでの特徴量差を表す項であり、（数３）により表される。
【００１４】
【数３】
2005310009.tif 000005
【００１５】
但し、JvI, JvMは格子点vにおいて、それぞれ、入力画像、記憶画像のガボール・ウェーブレット変換（Gabor Wavelet transform：以下、「ＧＷＴ」という。）により得られる特徴ベクトルである。
【００１６】
次に、格子全体の歪みを表す項Edは、（数４）により定義される。
【００１７】
【数４】
2005310009.tif 000006
【００１８】
ここで、evdは、格子点vとその隣接格子点との距離の和を表し、（数５）により定義される。
【００１９】
【数５】
2005310009.tif 000007
【００２０】
但し、Nvは格子点vの隣接格子点の集合である。DvwI, DvwMは、それぞれ、入力画像、記憶画像の格子点v, w間の距離である。
【００２１】
（数１）により得られる評価関数Eの値は、画像間の“一致度”を表す。他の記憶画像についても同様の処理を行い、最も一致度の高い画像を、同一物体（人物）の画像とする。
【特許文献１】特表２００４−５０９３９１号
【非特許文献１】Martin Lades, Jan C. Vorbrnggen, Joachim Buhmann, J. Lange, Christoph von der Malsburg, Rolf P. Whrtz, and Wolfgang Konen, "Distortion Invariant Obj ect Recognition in the Dynamic Link Architecture", IEEE Transactions on Computers, vol. 42, pp. 300-31 l, 1993.
【非特許文献２】森本勝，安達澄昭，西村純一，「顔認識技術を用いた徘徊者保護支援システム」，OMRON TECHNICS，通巻137号，2001.
【非特許文献３】大久保達也，安達澄昭，岩尾博之，「顔認識技術を用いた入退室管理システム」，OMRON TECHNICS，通巻135号，2000.
【非特許文献４】T. Nakano, T. Morie, and A. Iwata, "A Face/Object Recognition System Using FPGA Implementation of Coarse Region Segmentation," in SICE Annual 'Conference, 2003.
【非特許文献５】P. J. Phillips, "Support Vector Machines Applied to Face Recognition," In Advances in Neural Information Processing Systems 11, MIT Press, pp. 803-809, 1999.
【非特許文献６】T. Kurita, N. Otsu, and T. Sato, "A Face Recognition Method Using Higher Order Local Autocorrelation And Multivariate Analysis:' ICPR, vol. B, pp. 213-216.
【非特許文献７】中野鉄平，森江隆，安藤博士，石津任章，岩田穆，「大局的画像領域分割のためのデジタル方式抵抗ヒューズ・ネットワークの設計とＦＰＧＡへの実装」，信学技報，VLD2002-154, ICD2002-219, 2003.
【非特許文献８】T Nakano, H. Ando, H. Ishizu, T. Morie, and A. Iwata, "Coarse Image Region Segmentation Using Resistive-fuse Networks Implemented in FPGA," in The 7th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI 2003) Proceedings, volume IV, pp. 186-191, Orlando, July 27-30 2003.
【非特許文献９】S. Lawrence, C. L. Giles, A. C. Tsor and A. D. Back, "Face Recognition: A Convolutional Neural-Network Approach:' IEEE Trans. Neural Networks, vol. 8, pp. 98-1 13, 1997.
【非特許文献１０】M. Matsugu. K. Mori, M. Ishii, and Y. Mitarai, "Convolutional Spiking Neural Network Model for Robust Face Detection," in Proc. Int. Conf on Neural Information Processing (ICONIP) , pp. 660-664, 2002.
【非特許文献１１】K. Korekado, T. Morie, Osamu Nomura, H. Ando, T. Nakano, M. Matsugu, and A. Iwata, "A Convolutional Neural Network VLSI for Image Recognition Using Merged/Mixed Analog-Digital Architecture," in 7th Int. Conf on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems (KES'2003), pp. II-169-176, Oxford, Sept. 3-5 2003.
【非特許文献１２】川戸慎二郎，鉄谷信二，「ＳＳＲフィルターとＳＶＭを用いた顔の実時間検出と追跡」，信学技法，PRMU2003-148 HIP2003-54, 2003.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
しかしながら、上記ＥＧＭのアルゴリズムをハードウェアで実行する場合、（数３）に示されたような特徴量差の演算の演算量が大きい。一方、（数１）の評価関数が最大となるように記憶画像の各格子点の座標を決める場合、各格子点を動かしながら（数１）の評価関数を計算する必要がある。従って、長い演算時間を必要とする。
【００２３】
特に、膨大な記憶画像のデータベースから、入力画像にマッチングする画像を検索する場合のように、記憶画像の候補が多い場合、できるだけ演算時間を短縮する必要がある。高速化するためには、格子点vごとにevcの演算を並列化することが考えられる。しかし、evcの演算を並列化すると、回路面積が増大し、それに伴い回路の消費電力が増大するというデメリットが生じる。
【００２４】
そこで、本発明の目的は、小規模な回路で実現することが可能であり、かつＥＧＭの演算時間を短くすることが可能な情報処理技術を提供することにある。
【００２５】
また、本発明の他の目的は、上記情報処理技術に使用するのに特に適したシフト・レジスタを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
本発明に係る情報処理装置の第１の構成は、第１画像上に複数の画素を格子点とする第１格子を設定するとともに、第２画像上に前記第１格子を同相写像（topological mapping）した第２格子を設定し、前記第２格子の格子点を移動させて第１格子の格子点のそれぞれに対応する第２格子の格子点の最適な位置を決定することで、第１画像と第２画像との間の伸縮グラフ・マッチング（elastic graph matching）処理を行う情報処理装置において、以下の構成を含むことを特徴とする：
前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の各格子点の相対位置には依存せず前記第２格子の格子点の座標に依存して決定される評価量である絶対評価量を計算する絶対評価量計算手段；
前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の格子点の座標とその格子点から所定の範囲内にある各格子点の座標に依存して決定される評価量である相対評価量を計算する相対評価量計算手段；
及び、前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、当該注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について、前記絶対評価量計算手段及び前記相対評価量計算手段により算出される前記絶対評価量と前記相対評価量とから所定の評価関数により総合評価量を計算し、総合評価量が最適である画素点に当該注目格子点を移動する処理を行う第２格子最適化手段。
【００２７】
すなわち、第２格子の格子点全体の総合評価量を最適化するに際して、注目格子点を微少量だけ移動させた場合、注目格子点以外の格子点の総合評価量は殆ど変化しない。そこで、注目格子点を微少量だけ移動させて総合評価量を評価する際に、第２格子の格子点全体の総合評価量を演算せず、注目格子点に関する総合評価量のみを第２格子最適化手段により演算する。そして、注目格子点に関する総合評価量が最適となる方向に注目格子点を移動させる。この操作を、注目格子点を順次変更しながら第２格子の格子点全体にわたって繰り返し行うことにより、第２格子の格子点全体の総合評価量を最適化することができる。
【００２８】
このように、第２格子最適化手段は、注目格子点に関する総合評価量のみを演算するため、高速な演算処理が可能となる。また、各格子点について１点ずつ順次演算処理を行うため、少ないハードウェア量で構成することが可能となる。
【００２９】
本発明に係る情報処理装置の第２の構成は、前記第１の構成において、前記絶対評価量計算手段は、前記第１画像の各画素位置において定義され少なくとも１個以上の特徴量を要素として持つ特徴ベクトルと、前記第２画像の各画素位置において定義され少なくとも１個以上の特徴量を要素として持つ特徴ベクトルとの相関値で表される絶対評価量ｅｖｃを計算するものであり、
前記相対評価量計算手段は、前記第１格子の格子点の座標及び前記第２格子の格子点の座標を用いて算出される格子間距離の変位の総和で表される相対評価量evdを計算するものであり、
前記第２格子最適化手段は、前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、当該注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について、前記絶対評価量計算手段及び前記相対評価量計算手段により算出される前記絶対評価量evcと前記相対評価量evdとから、絶対評価量ｅｖｃに対して正の傾きを有し相対評価量ｅｖｄに対しては負の傾きを有する関数又はその定数倍で表される評価関数により総合評価量evを計算し、前記総合評価量evが最適である画素点に当該注目格子点を移動する処理を行うものであることを特徴とする。
【００３０】
この構成により、上記背景技術において説明したような、ＥＧＭの演算処理を高速に、かつ小規模な回路で実現することが可能となる。
【００３１】
ここで、「特徴ベクトル」とは、特徴パラメータを要素とするベクトルで、特徴を表現したものをいう。「特徴パラメータ（特徴量）」とは、パターンが持っている特徴を量的に表したものをいう。特徴パラメータの抽出方法としては、例えば、画像のＫ−Ｌ（Karhunen-Loeve）展開や、方向と周波数で決定される基底による展開（例えば、ウェーブレット展開）などがある。
【００３２】
具体的には、「特徴ベクトル」としては、例えば、画像をガボール（Gabor）・ウェーブレット、ハール（Haar）・ウェーブレット、Malverウェーブレット、Morletウェーブレット、メキシカン・ハット・ウェーブレット、Shannonウェーブレット、Daubechiesウェーブレット等のウェーブレットによりウェーブレット展開して得られる特徴ベクトル等が挙げられる。
【００３３】
「格子間距離」としては、ユークリッド距離のほか、シティブロック距離、重みつきユークリッド距離、マハラノビス距離、類似度等が挙げられる。
【００３４】
「絶対評価量ｅｖｃに対して正の傾きを有し相対評価量ｅｖｄに対しては負の傾きを有する関数又はその定数倍で表される評価関数」としては、例えば、関数ｅｖｃ−ｅｖｄや関数ｅｖｃ−λｅｖｄ（λは定数）、ｅｖｃ／ｅｖｄなどが挙げられる。
【００３５】
「総合評価量ｅｖが最適」とは、評価関数の形に依存して、総合評価量ｅｖが最大となるときが最適である場合や総合評価量ｅｖが最小となるときが最適である場合がある。
【００３６】
本発明に係る情報処理装置の第３の構成は、前記第１又は２の構成において、前記第２格子のそれぞれの格子点に対して、その格子点の周囲の所定の範囲内に位置する画素点における絶対評価量を保存する絶対評価量記憶手段を備えていることを特徴とする。
【００３７】
第２格子のそれぞれの格子点に対して、その格子点の周囲の所定の範囲内に位置する画素点における絶対評価量を、絶対評価量記憶手段に予め保存しておく。そして、第２格子最適化手段が、注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について総合評価量計算手段により総合評価量を計算する際には、絶対評価量は絶対評価量記憶手段に予め保存されたものを使用する。これにより、同じ画素点について何度も重複して絶対評価量を演算することがなくなり、演算処理を高速化することができる。
【００３８】
本発明に係る情報処理装置の第４の構成は、前記第３の構成において、前記第１格子の格子点の座標を記憶する第１格子座標記憶手段と、前記第２格子の格子点の座標を記憶する第２格子座標記憶手段と、を備え、
前記第２格子最適化手段は、
前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、前記注目格子点及び前記注目格子点に隣接する格子点の座標、並びにそれらの格子点に対応する前記第１格子の格子点の座標を前記第１格子座標記憶手段及び前記第２格子座標記憶手段から読み出す座標取得手段と、
前記注目格子点及び前記注目格子点の周囲の所定の範囲（以下、「注目点近傍領域」という。）内に位置する画素点における絶対評価量を一時的に記憶するキャッシュ・メモリと、
前記絶対評価量記憶手段から、前記注目格子点及び前記注目近傍領域内に位置する画素点における絶対評価量を読み出して前記キャッシュ・メモリに保存する絶対評価量読出手段と、
前記注目格子点及びその周囲の一定の範囲（以下、「移動範囲」という。）内にある画素点について、前記相対評価量計算手段により相対評価量を算出するとともに、前記キャッシュ・メモリに記憶された絶対評価量を用いて総合評価量を算出する総合評価量計算手段と、
前記注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点のうち、総合評価量が最適である画素点を検出する最適画素点検出手段と、
前記最適画素点検出手段が検出する画素点（以下、「検出画素点」という。）を注目格子点として、前記第２格子座標記憶手段に保存する格子点座標更新手段と、
前記検出画素点を中心とする前記移動範囲が、前記キャッシュ・メモリに記憶された前記注目近傍領域内からはみ出す場合、前記検出画素点を中心とする前記移動範囲が含まれる位置に前記キャッシュ・メモリに記憶された前記注目近傍領域を更新する注目近傍領域更新手段と、
前記注目近傍領域更新手段が前記注目近傍領域を更新することにより新たに前記注目近傍領域に含まれる画素点について、前記絶対評価量計算手段により絶対評価量を計算し、前記キャッシュ・メモリに保存する絶対評価量補充手段と、
前記キャッシュ・メモリに記憶された注目近傍領域の絶対評価量を前記絶対評価量記憶手段に保存する絶対評価量更新手段と、
を備えていることを特徴とする。
【００３９】
この構成によれば、注目格子点が移動して移動範囲が注目点近傍領域からはみ出した場合には、注目近傍領域更新手段が注目点近傍領域を更新するとともに、絶対評価量補充手段が新たに注目近傍領域に含まれることとなった画素点について絶対評価量を計算する。そして、絶対評価量更新手段が、更新された注目点近傍領域の絶対評価量を絶対評価量記憶手段に保存する。
【００４０】
このように、注目近傍領域を必要に応じて適宜更新することにより、注目近傍領域の大きさを必要最小限に小さくし絶対評価量の演算量を減らすことができる。
【００４１】
本発明に係る情報処理装置の第５の構成は、前記第４の構成において、前記キャッシュ・メモリは、行列状又はハニカム状に２次元配列されたレジスタと、それぞれのレジスタに対して１つ備えられた方向選択用セレクタと、を備え、各方向選択用セレクタの出力線は、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの入力線に接続されており、各方向選択用セレクタの複数束の入力線は、それぞれ、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの出力線、並びに当該方向選択用セレクタに対応するレジスタに隣接するレジスタの出力線に接続されたシフト・レジスタであることを特徴とする。
【００４２】
この構成により、すべての方向選択用セレクタの選択方向を同方向に切り替えることにより、行列状又はハニカム状に２次元配列されたレジスタのデータを行方向又は列方向（若しくは、ハニカム状の場合には斜め方向）にシフトさせることができる。従って、簡単な回路構成によって、キャッシュ・メモリに記憶された注目近傍領域を２次元的に自由にシフトさせることができる。
【００４３】
本発明に係るシフト・レジスタの構成は、行列状又はハニカム状に２次元配列されたレジスタと、それぞれのレジスタに対して１つ備えられた方向選択用セレクタと、を備え、各方向選択用セレクタの出力線は、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの入力線に接続されており、各方向選択用セレクタの複数束の入力線は、それぞれ、当該方向選択用セレクタに対応するレジスタの出力線、並びに当該方向選択用セレクタに対応するレジスタに隣接するレジスタの出力線に接続されていることを特徴とする。
【００４４】
この構成によれば、上記の情報処理装置のキャッシュ・メモリに使用するのに適したシフト・レジスタを構成することができる。
【００４５】
本発明に係る情報処理方法は、第１画像上に複数の画素を格子点とする第１格子を設定するとともに、第２画像上に前記第１格子を同相写像（topological mapping）した第２格子を設定し、前記第２格子の格子点を移動させて第１格子の格子点のそれぞれに対応する第２格子の格子点の最適な位置を決定することで、第１画像と第２画像との間の伸縮グラフ・マッチング（elastic graph matching）処理を行う情報処理方法であって、前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の各格子点の相対位置には依存せず前記第２格子の格子点の座標に依存して決定される評価量である絶対評価量を、前記第２格子のすべての格子点及びそれらの周囲の所定の範囲内にある画素点について計算し、絶対評価量記憶手段に保存する第１のステップと、前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点とし、当該注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について総合評価量を計算し、総合評価量が最適である画素点に当該注目格子点を移動する処理を行う第２のステップと、を含み、前記第２のステップにおいては、前記第２格子の格子点のそれぞれを、順次注目格子点として選択するステップ、前記注目格子点及びその周囲の一定の範囲（以下、「移動範囲」という。）内にある画素点について、前記第１格子の格子点を固定した条件下において、前記第２格子の格子点の座標とその格子点から所定の範囲内にある各格子点の座標とに依存して決定される評価量である相対評価量を算出するステップ、及び、前記移動範囲に含まれる画素点について、前記相対評価量と前記絶対評価量記憶手段に保存された絶対評価量とから所定の評価関数により総合評価量を算出するステップ、を含んでいることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４６】
以上のように、本発明によれば、第２格子の格子点全体の総合評価量を最適化する場合において、順次注目格子点を移動させながら、注目格子点に関する総合評価量のみを演算し注目格子点を最適な位置に移動させていくことで、高速な演算処理が可能となる。また、少ないハードウェア量で構成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００４８】
〔１〕情報処理装置の機能ブロック構成
図１は本発明の実施例１に係る情報処理装置の機能構成を表すブロック図である。本発明に係る情報処理装置１は、２つの画像（第１画像及び第２画像）をガボール・ウェーブレット変換（以下、「ＧＷＴ」という。）を行うことにより得られる特徴ベクトルに基づき、ＥＧＭを行う情報処理装置である。
【００４９】
本発明に係る情報処理装置１は、第１特徴ベクトル記憶手段２は、第２特徴ベクトル記憶手段３、第１格子座標記憶手段４、第２格子座標記憶手段５、絶対評価量計算手段６、絶対評価量記憶手段７、相対評価量計算手段８、及び第２格子最適化手段９を備えている。
【００５０】
第１特徴ベクトル記憶手段２及び第２特徴ベクトル記憶手段３、それぞれ、マッチング処理の対象となる第１画像、第２画像をガボール・ウェーブレット変換して得られる特徴ベクトルＪＩ＝｛ＪｖＩ；ｖ∈Ｖ｝，ＪＭ＝｛ＪｖＭ；ｖ∈Ｖ｝が記憶される。ここで、Ｖは全画素点の集合を表す。以下の説明においては、入力画像を、予め用意されたテンプレート画像である記憶画像とマッチングする場合を考える。以下、第１画像のことを「入力画像」、第２画像のことを「記憶画像」といい、それぞれ、Ｉ，Ｍと記す。尚、この対応関係は逆でもよい。
【００５１】
第１格子座標記憶手段４には、第１画像上に設定される第１格子の各格子点の座標が記憶される。ここで、「第１格子」とは、画像のマッチングを行うときに、評価対象とする第１画像内の画素を格子点とする格子をいう。
【００５２】
第２格子座標記憶手段５には、第２画像上に設定される第２格子の各格子点の座標が記憶される。ここで、「第２格子」とは、画像のマッチングを行うときに、評価対象とする第２画像内の画素を格子点とする格子をいう。第２格子は、第１格子を同相写像した格子であり、第１格子内の格子点の数と等しい数の格子点を有している。初期状態においては、第２格子の各格子点は、対応する第１格子の各格子点と等しい座標を有している。
【００５３】
絶対評価量計算手段６は、第１特徴ベクトル記憶手段２及び第２特徴ベクトル記憶手段３に記憶された入力画像Ｉ及び記憶画像Ｍの特徴ベクトルＪＩ，ＪＭに基づき、記憶画像の指定された画素点について絶対評価量を計算する。「絶対評価量」とは、第１格子の格子点を固定した条件下において、第２格子の各格子点間の相対座標には依存せず、第２格子の格子点の座標（絶対座標）に依存して決定される評価量である。「評価量」とは、２つの画像の“一致度”を表すための目安となる量のことをいう。
【００５４】
ここで、本発明においては、ＥＧＭにおいて使用される、２つの画像の“一致度”を表す評価関数としては、種々の評価関数を使用することが可能である。本実施例のＥＧＭにおいては、説明の便宜上、評価関数として、上述の（数１），（数２）（数４）及び後述の（数６），（数７）で表される評価関数を使用するものとする。この場合、（数６）で表される“特徴量差evc”が絶対評価量である。
【００５５】
特徴量差evcは、特徴ベクトルＪｖＩと特徴ベクトルＪｖＭとの間の方向余弦を表す。特徴ベクトルＪｖＩと特徴ベクトルＪｖＭとの方向が一致しているほど、特徴量差evcの値は大きくなり、完全に方向が一致した場合には１となる。特徴ベクトルＪｖＩと特徴ベクトルＪｖＭとの方向が垂直の場合には特徴量差evcの値は０となる。特徴量差evcは、特徴ベクトルＪｖＩ及び特徴ベクトルＪｖＭの絶対値には依存しない。従って、特徴量差evcは画像の明度（グレースケール）には依存しない。
【００５６】
絶対評価量記憶手段７は、第２格子のそれぞれの格子点に対して、その格子点の周囲の所定の範囲内に位置する画素点における絶対評価量（ここでは、特徴量差evc）を記憶する。
【００５７】
なお、本発明においては、「格子点の周囲の所定の範囲」としては、隣接する格子を含まない程度の任意の領域にすることができる。本実施例においては、簡単のため、「格子点の周囲の所定の範囲」は、一の格子を含むｍ×ｍ画素の方形領域とする。
【００５８】
相対評価量計算手段８は、入力画像Ｉ及び記憶画像Ｍの格子点の座標に基づき、記憶画像内の指定された画素点について相対評価量を計算する。「相対評価量」とは、第１格子の格子点を固定した条件下において、第２格子の格子点の座標とその格子点から所定の範囲内にある各格子点の座標に依存して決定される評価量である。ここで、「所定の範囲」は、自由に定めることができるが、最も簡単には、隣接する範囲とすることができる。
【００５９】
本実施例においては、ＥＧＭの評価関数として（数１），（数２），（数４）で表される評価関数を使用する。但し、evc及びevdについては、（数３），（数５）の代わりに、それぞれ、以下の（数６），（数７）を使用する。
【００６０】
【数６】
2005310009.tif 000008
【００６１】
【数７】
2005310009.tif 000009
ここでは、evcは、（数３）における平方根演算を省略するために、（数３）で定義された特徴量差を表す項を自乗して（数６）として定義している。また、evdは、自乗計算の煩雑さを避けるため、（数５）の右辺の平方根をとった（数７）により定義されている。以下本実施例においては、（数６）で定義されるevcを「特徴量差」、（数７）で定義されるevdを「歪み量」と呼ぶ。
【００６２】
歪み量evdは、第１格子の格子点間の距離に対する第２格子の格子点間の距離の相違の度合いを表す量である。第１格子に対して第２格子が歪んでいるほど歪み量evdは大きくなる。逆に、第１格子と第２格子とが同型である場合には歪み量evdは０となる。
【００６３】
第２格子最適化手段９は、第２格子の格子点のそれぞれを、順次、「注目格子点」として、この注目格子点を、総合評価量が最適化される方向に移動する処理を行う。この際、第２格子最適化手段９は、注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点について、絶対評価量計算手段６及び相対評価量計算手段８により算出される絶対評価量及び相対評価量から、所定の評価関数により総合評価量を算出する。そして、これらの座標点のうち、総合評価量が最適である画素点に注目格子点を移動させる。
【００６４】
ここで、「総合評価量」とは、絶対評価量及び相対評価量から所定の評価関数によって算出される２つの画像の“一致度”を表す量である。ここでは、評価関数として、（数８）を使用する。
【００６５】
【数８】
2005310009.tif 000010
【００６６】
ここで、λは、特徴量差evcと歪み量evdとのトレード・オフを決定する定数である。この総合評価量のことを、以下、「評価値」と呼ぶことにする。評価値evは、特徴量差evcが大きいほど大きくなり、また、歪み量evdが小さいほど大きくなる。
【００６７】
第２格子最適化手段９は、キャッシュ・メモリ１０、絶対評価量読出手段１１、絶対評価量更新手段１２、座標取得手段１３、総合評価量計算手段１４、最適画素点検出手段１５、格子点座標更新手段１６、注目近傍領域更新手段１７、及び絶対評価量補充手段１８を備えている。
【００６８】
キャッシュ・メモリ１０は、注目点及びその周囲の所定の範囲（以下、「注目点近傍領域」という。）内に位置する画素点における評価値evを一時的に記憶するシフト・レジスタである。キャッシュ・メモリ１０の詳細な構成については後述する。
【００６９】
絶対評価量読出手段１１は、絶対評価量記憶手段７から、注目格子点が属する注目近傍領域内に位置する画素点における評価値evを読み出してキャッシュ・メモリ１０に保存する。
【００７０】
絶対評価量更新手段１２は、キャッシュ・メモリ１０に記憶されている注目近傍領域内に位置する画素点における評価値evを、絶対評価量記憶手段７に保存する。
【００７１】
座標取得手段１３は、第２格子の格子点のそれぞれを、順次、注目格子点とし、注目格子点及び注目格子点に隣接する格子点の座標、並びに注目格子点に対応する第１格子の格子点の座標を、第１格子座標記憶手段４及び第２格子座標記憶手段５から読み出す。
【００７２】
総合評価量計算手段１４は、注目格子点及びその周囲の一定の範囲（以下、「移動範囲」という。）内にある画素点について、相対評価量計算手段８により歪み量evdを算出する。また、それとともに、キャッシュ・メモリ１０に記憶された特徴量差evcを用いて（数８）により評価値evを算出する。
【００７３】
最適画素点検出手段１５は、注目格子点及びその周囲の所定の範囲内にある画素点のうち、評価値evが最大である画素点を検出する。
【００７４】
格子点座標更新手段１６は、最適画素点検出手段１５が検出する画素点（以下、「検出画素点」という。）を注目格子点として、その座標を第２格子座標記憶手段５に保存する。
【００７５】
注目近傍領域更新手段１７は、検出画素点を中心とする移動範囲が、キャッシュ・メモリ１０に記憶された注目近傍領域内からはみ出す場合において、検出画素点を中心とする移動範囲が含まれる位置にキャッシュ・メモリ１０に記憶された注目近傍領域をシフトする。このシフト動作の詳細についても、後述する。
【００７６】
絶対評価量補充手段１８は、注目近傍領域更新手段が注目近傍領域をシフトすることにより新たに注目近傍領域に含まれる画素点について、絶対評価量計算手段６により特徴量差evcを計算し、キャッシュ・メモリ１０に保存する。
【００７７】
〔２〕情報処理装置のハードウェア構成
次に、以上のような機能構成を有する本実施例に係る情報処理装置をハードウェアで構成した例について説明する。
【００７８】
図２は、本発明の実施例１に係る情報処理装置の回路構成を表すブロック図である。情報処理装置１は、画像メモリ２１、特徴量差計算ブロック２２、第１格子座標レジスタ２３、第２格子座標レジスタ２４、アービタ２５、評価値計算ユニット２６、上格子点座標レジスタ２７、下格子点座標レジスタ２８、左格子点座標レジスタ２９、右格子点座標レジスタ３０、特徴量差レジスタ３１、読出キャッシュ・メモリ３２、書込キャッシュ・メモリ３３、及びコントローラ３４を備えている。
【００７９】
また、評価値計算ユニット２６は、注目格子点座標レジスタ３５及び更新ユニット３６を備えている。さらに、コントローラ３４は、内部に、移動判定カウンタ３７及び更新回数カウンタ３８を備えている。
【００８０】
ここで、図１と図２の対応関係を明らかにしておく。第１特徴ベクトル記憶手段２及び第２特徴ベクトル記憶手段３は、画像メモリ２１により実現されている。第１格子座標記憶手段４は、第１格子座標レジスタ２３により実現されている。第２格子座標記憶手段５は、第２格子座標レジスタ２４により実現されている。絶対評価量計算手段６は、特徴量差計算ブロック２２により実現されている。絶対評価量記憶手段７は、特徴量差レジスタ３１により実現されている。相対評価量計算手段８及び第２格子最適化手段９は、更新ユニット３６とコントローラ３４とが協働することにより実現されている。
【００８１】
図２において、画像メモリ２１は、外部から入力される入力画像Ｉ及び記憶画像Ｍの特徴ベクトルＪＩ，ＪＭを記憶するメモリである。
【００８２】
特徴量差計算ブロック２２は、画像メモリ２１に記憶された座標点ｖの特徴ベクトルＪｖＩ，ＪｖＭを読み出して、その座標点ｖの特徴量差evcを演算するブロックである。特徴量差計算ブロック２２の詳しい内部構成については後述する。
【００８３】
第１格子座標レジスタ２３は、外部から入力される第１格子の各格子点の座標を記憶するレジスタである。第２格子座標レジスタ２４は、第２格子の各格子点の座標を記憶するレジスタである。アービタ２５は、第２格子座標レジスタ２４のデータ入出力線に接続されており、第２格子座標レジスタ２４のデータの入出力方向の調停を行う。
【００８４】
特徴量差レジスタ３１は、第２格子の各格子点について、その格子点を含む注目点近傍領域の座標点の特徴量差evcと、その格子点の注目点近傍領域における相対座標xvfとを記憶するレジスタである。
【００８５】
評価値計算ユニット２６は、第２格子の注目格子点について、その評価値ｅｖが最大となる方向に移動させる処理を行うユニットである。評価値計算ユニット２６は、注目格子点座標レジスタ３５及び更新ユニット３６を有している。
【００８６】
注目格子点座標レジスタ３５には、アービタ２５を介して第２格子座標レジスタ２４から読み出される注目格子点の座標が格納される。また、上格子点座標レジスタ２７、下格子点座標レジスタ２８、左格子点座標レジスタ２９、及び右格子点座標レジスタ３０には、それぞれ、アービタ２５を介して第２格子座標レジスタ２４から読み出される注目格子点の上下左右の格子点の座標が格納される。
【００８７】
更新ユニット３６は、注目格子点座標レジスタ３５、上格子点座標レジスタ２７、下格子点座標レジスタ２８、左格子点座標レジスタ２９、及び右格子点座標レジスタ３０に格納された座標と、第１格子座標レジスタ２３から読み出される第１格子内の注目格子点及びその上下左右の格子点の座標とに基づいて、歪み量evdの演算を行う。それとともに、更新ユニット３６は、特徴量差レジスタ３１に保存されている注目格子点が属する注目点近傍領域の特徴量差evcを用いて、移動範囲内の座標点についての評価値evの演算を行う。そして、更新ユニット３６は、この評価値evが最大となる座標点に注目格子点を移動させる処理を行う。更に、更新ユニット３６は、必要に応じて注目点近傍領域の更新処理を行う。この更新処理により新たに注目点近傍領域に含まれることとなった座標点の特徴量差evcは特徴量差計算ブロック２２により演算される。そして、更新ユニット３６は、新たな注目点領域の特徴量差evcを、特徴量差レジスタ３１に保存する。尚、更新ユニット３６の詳細な内部構成については後述する。
【００８８】
読出キャッシュ・メモリ３２及び書込キャッシュ・メモリ３３は、それぞれ、特徴量差レジスタ３１から読み出す注目点近傍領域の特徴量差evc及び特徴量差レジスタ３１へ書き込む注目点近傍領域の特徴量差evcを一時的に保存するキャッシュ・メモリである。これらのキャッシュ・メモリは、特徴量差レジスタ３１のデータの読み出しや書き込みを高速化するために設けられているものである。
【００８９】
コントローラ３４は、情報処理装置１全体の動作を制御するものである。移動判定カウンタ３７は、更新ユニット３６を用いて、評価値evが最大となるように第２格子の各格子点の格子点の移動処理を行う場合、全格子点について１巡の移動処理を行った場合に、すべての格子点が移動しなかったか否かを判定するために設けられたカウンタである。更新回数カウンタ３８は、全格子点について１巡の移動処理を行った回数（最適化サイクル数）を計数するためのカウンタである。これらの動作については後述する。
【００９０】
〔３〕特徴量差計算ブロック
図３は、図２の特徴量差計算ブロックの構成を表す図である。図３に表された特徴量差計算ブロック２２は（数６）の演算を行う。特徴ベクトルＪｖＩ，ＪｖＭのベクトル要素数をＮｅ、各要素のビット精度をＮｐ、画像メモリ２１の出力ビット幅をＮｗとする。画像メモリ２１から、ＪｖＩ，ＪｖＭの順番で、Ｎｗ／ＮｐずつＮｅ／（Ｎｗ／Ｎｐ）回に分けて、各ベクトル要素を特徴量差計算ブロック２２の入力線に入力する。ここで、Ｇ≡Ｎｗ／Ｎｐ，Ｈ≡Ｎｅ／（Ｎｗ／Ｎｐ）とおく。特徴量差計算ブロック２２の入力線の本数はＧ束（１束の本数はＮｐ本）である。ここでは、説明の便宜上、Ｇ＝４，Ｈ＝５の場合が示されているが、Ｇ，Ｈはこれに限られるものではない。
【００９１】
特徴量差計算ブロック２２は、分子計算ブロック４１、分母計算ブロック４２、及び除算器４３を備えている。分子計算ブロック４１及び分母計算ブロック４２は、それぞれ、（数６）の分子及び分母の演算を行う演算器である。除算器４３は、分子計算ブロック４１の出力値を、分母計算ブロック４２の出力値で除算して、その結果を特徴量差evcとして出力する。
【００９２】
分子計算ブロック４１は、Ｇ個のシフト・レジスタ４４、Ｇ個の乗算器４５、並びに、累算器４６及び自乗演算器４７を備えている。シフト・レジスタ４４は、Ｎｐビット幅のレジスタがＨ個直列接続されている。Ｇ束の各入力線のそれぞれは、その入力線に対応するシフト・レジスタ４４の入力端子及び乗算器４５の一方の入力端子に接続されている。また、乗算器４５の他方の入力端子は、シフト・レジスタ４４の出力端子が接続されている。乗算器４５は、特徴ベクトルＪｖＩ，ＪｖＭの各要素の乗算を行う。
【００９３】
累算器４６はＧ個の入力端子を有しており、これらはそれぞれの乗算器４５の出力端子に接続されている。累算器４６は、特徴ベクトルＪｖＩ，ＪｖＭの各要素を掛けた結果を累算することにより、ＪｖＩ・ＪｖＭを計算する。
【００９４】
累算器４６の出力端子は、自乗演算器４７の入力端子に接続されている。自乗演算器４７は、ＪｖＩ・ＪｖＭの自乗計算を行う。この自乗演算器４７の出力が分子計算ブロック４１の出力となる。
【００９５】
尚、本実施例においては、特徴量差evcとして（数６）を用いた例を示しているが、他の例として特徴量差evcに（数３）を使用する場合には、自乗演算器４７を省略すればよい。
【００９６】
分母計算ブロック４２は、Ｇ個の自乗演算器４８、累算器４９、セレクタ５０、レジスタ５１、及び乗算器５２を備えている。Ｇ個の自乗演算器４８の入力端子には、それぞれ対応する入力線束が接続されている。自乗演算器４８は、入力線から入力される特徴ベクトルＪｖＩ，ＪｖＭの自乗演算を行う。
【００９７】
累算器４９はＧ個の入力端子を有しており、これらはそれぞれの乗算器４８の出力端子に接続されている。累算器４９は、特徴ベクトルＪｖＩ，ＪｖＭの自乗値を累算することにより、‖ＪｖＩ‖２，‖ＪｖＭ‖２を計算する。
【００９８】
尚、本実施例においては、特徴量差evcとして（数６）を用いた例を示しているが、他の例として特徴量差evcに（数３）を使用する場合には、累算器４９の出力側に、‖ＪｖＩ‖２，‖ＪｖＭ‖２の平方根を演算する平方根演算器を設ければよい。
【００９９】
セレクタ５０は、２つの入力端子α，βを備えている。セレクタ５０は、入力端子α，βのうち何れか一方を選択して出力端子と接続する。セレクタ５０の出力端子は、レジスタ５１の入力端子に接続されている。レジスタ５１の出力端子は、セレクタ５０の入力端子β及び乗算器５２の一方の入力端子に接続されている。累算器４９の出力端子は、乗算器５２の他方の入力端子、及びセレクタ５０の入力端子αに接続されている。乗算器５２の出力が、分母計算ブロック４２の出力となる。
【０１００】
この特徴量差計算ブロック２２の演算処理の手順は、次の通りである。
【０１０１】
（１）セレクタ５０の選択を入力端子α側に切り替えるとともに、累算器４９をクリアする。
【０１０２】
（２）画像メモリ２１は、特徴ベクトルＪｖＩを、Ｇ個の要素ずつＨ回に分けて入力線に入力する。分子計算ブロック４１では、各シフト・レジスタ４４が特徴ベクトルＪｖＩの値を保持する。一方、分母計算ブロック４２では、各自乗演算器４８が特徴ベクトルＪｖＩの各要素を自乗し、累算器４９がこれらを累算する。そして、レジスタ５１は、累算器４９の累算値‖ＪｖＩ‖２を保持する。
【０１０３】
（３）セレクタ５０の選択を入力端子β側に切り替えるとともに、累算器４６，４９をクリアする。
【０１０４】
（４）画像メモリ２１は、特徴ベクトルＪｖＭを、Ｇ個の要素ずつＨ回に分けて入力線に入力する。分子計算ブロック４１の累算器４６では、入力線から入力される特徴ベクトルＪｖＭの各要素とシフト・レジスタ４４に保持された特徴ベクトルＪｖＩの各要素とを乗算し累算する。自乗演算器４７は、累算器４６の累算結果を自乗して、（ＪｖＩ・ＪｖＭ）２を出力する。一方、分母計算ブロック４２の各自乗演算器４８は、入力線から入力される特徴ベクトルＪｖＭの各要素を自乗する。そして、累算器４９は、これらを累算し‖ＪｖＭ‖２を演算する。乗算器５２は、レジスタ５１が出力する累算値‖ＪｖＩ‖２と累算器４９が出力する累算値‖ＪｖＭ‖２とを乗算し、‖ＪｖＩ‖２・‖ＪｖＭ‖２を出力する。
【０１０５】
（５）最後に、除算器４３が、分子計算ブロック４１の出力（ＪｖＩ・ＪｖＭ）２から分母計算ブロック４２の出力‖ＪｖＩ‖２・‖ＪｖＭ‖２を除算して、（数６）の演算結果を得る。
【０１０６】
〔４〕更新ユニット
図４は、図２の更新ユニットの構成を表す図である。更新ユニット３６は、距離演算器６１、歪み演算器６２、評価値計算ブロック６３、ウィナー・テーク・オール回路（Winner Take All circuit：以下、「ＷＴＡ回路」という。）６４、座標更新ブロック６５、特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６、及び更新ブロック６７を備えている。
【０１０７】
距離演算器６１は、注目格子点及びその周囲の移動範囲内にある画素点（注目格子点を含めて合計９個の画素点）について、注目格子点の上下左右の格子点との間の距離ＤＭｖｗを計算する。
【０１０８】
ここで、注目格子点と移動範囲及び注目点近傍領域との関係について説明する。例えば、画像の画素点が図５のように配列されている場合を考える。図５において「○」が画素点を表している。例えば、画素点Ａが注目格子点であるとする。このとき、移動範囲は、注目格子点Ａと、注目格子点Ａの上下左右及び左上、右上、左下、右下の注目格子点Ａに隣接する画素点Ｂ〜Ｉとの合計９個の画素点を含む領域である。また、注目点近傍領域は、移動範囲内のすべての画素点Ａ〜Ｉを含む所定の大きさ（図５の例では、６×６画素）の方形領域とされる。
【０１０９】
歪み演算器６２は、移動範囲内の９個の画素点のそれぞれについて、注目格子点の上下左右に｜ＤＩｖｗ−ＤＭｖｗ｜を演算し、これらを加えて（数７）の歪み量evdを演算する。従って、この距離演算器６１及び歪み演算器６２が、図１における相対評価量計算手段８として機能する。
【０１１０】
尚、本実施例においては、歪み量evdとして（数７）を用いた例を示しているが、他の例として歪み量evdに（数５）を使用する場合には、歪み演算器６２は、｜ＤＩｖｗ−ＤＭｖｗ｜２を演算するように構成すればよい。
【０１１１】
評価値計算ブロック６３は、歪み演算器６２が出力する歪み量evdと、後述の更新ブロック６７が出力する特徴量差evcから、（数８）の演算を行って評価値evを出力するブロックである。ここでは、評価値evの演算は、注目格子点を含む移動領域内の９個の画素点について、並列に演算される。この評価値計算ブロック６３が、図１における総合評価量計算手段１４として機能する。
【０１１２】
ＷＴＡ回路６４は、注目格子点を含む移動領域内の９個の画素点のうち、評価値計算ブロック６３が出力する評価値evが最大であるもの（以下、「検出画素点」という。）を選択し、座標更新ブロック６５に出力する。このＷＴＡ回路６４が、図１における最適画素点検出手段１５として機能する。
【０１１３】
座標更新ブロック６５は、ＷＴＡ回路６４から検出画素点が入力されると、注目格子点座標レジスタ３５の座標値を、検出画素点の座標値に更新するとともに、特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６の記憶値ｘｖｆを、注目点近傍領域内における検出画素点の相対座標値に更新する。この座標更新ブロック６５が、図１における格子点座標更新手段１６として機能する。
【０１１４】
特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６は、注目点近傍領域内における注目格子点の相対座標値ｘｖｆを記憶する。この相対座標値ｘｖｆは、更新ブロック６７、書込キャッシュ・メモリ３３、及びコントローラ３４へ出力される。
【０１１５】
更新ブロック６７は、注目格子点を含む注目点近傍領域内における画素点について、特徴量差の保持と更新を行う回路ブロックである。この更新ブロック６７の内部構成の詳細は後述する。
【０１１６】
以上のような更新ユニット３６の演算処理の手順は、次の通りである。
【０１１７】
（１）距離演算器６１で、注目格子点が属する移動範囲内の９個の画素点について、隣接格子点との距離を計算する。
【０１１８】
（２）この９個の画素点について、歪み演算器６２が歪み量evdを計算する。
【０１１９】
（３）評価値計算ブロック６３は、（２）で歪み演算器６２が出力する９個の画素点についての歪み量evdと、更新ブロック６７が出力する各画素点に対応した特徴量差evcとを用いて、各画素点について（数８）の評価関数により評価値evを求める。
【０１２０】
（４）ＷＴＡ回路６４は、９個の画素点のうち、評価値evが最大となる画素点を選択しこれを検出画素点として座標更新ブロック６５に出力する。
【０１２１】
（５）座標更新ブロック６５は、注目格子点座標レジスタ３５の座標値を、検出画素点の座標値に更新することによって、注目格子点を検出画素点へ移動させる。また、このとき、特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６の相対座標値ｘｖｆも更新する。
【０１２２】
（６）コントローラ３４は、特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６が出力する相対座標値ｘｖｆから、新たな注目格子点の移動範囲が、注目点近傍領域からはみ出るか否かを判定する。ここで、はみ出る場合には、コントローラ３４は、更新ブロック６７により、新たな注目格子点の移動範囲が注目点近傍領域内に入るように、注目点近傍領域のシフト処理を行う。この注目点近傍領域のシフト処理については後述する。
【０１２３】
（７）最後に、コントローラ３４は、注目格子点座標レジスタ３５に保存された注目格子点の座標を、アービタ２５を介して第２格子座標レジスタ２４に保存する。また、更新ブロック６７が保持している注目点近傍領域内の画素点の特徴量差evc及び特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６が保持する相対座標値ｘｖｆを書込キャッシュ・メモリ３３に書き出す。書込キャッシュ・メモリ３３に書き出された特徴量差evc及び相対座標値ｘｖｆは、特徴量差レジスタ３１に保存される。
【０１２４】
〔５〕更新ブロック
図６は、図４の更新ブロックの構成を表す図である。更新ブロック６７は、キャッシュ・メモリ７１、データ更新用シフト・レジスタ７２、及びセレクタ７３を備えている。
【０１２５】
キャッシュ・メモリ７１は、図１のキャッシュ・メモリ１０に相当する。このキャッシュ・メモリ７１は、注目点近傍領域内の各画素点の特徴量差evcを保持するためのメモリ・セル７１ａが行列状に２次元配列された構成からなる。１個のメモリ・セル７１ａは、レジスタ７５と方向選択用セレクタ７６との組み合わせにより構成されている。
【０１２６】
各メモリ・セル７１ａの方向選択用セレクタ７６の出力線は、当該メモリ・セル７１ａ内のレジスタ７５の入力線に接続されている。また、各方向選択用セレクタ７６の６束の入力線は、それぞれ、当該メモリ・セル７１ａ内のレジスタ７５の出力線、当該メモリ・セル７１ａの上下左右に隣接するメモリ・セル７１ａ内のレジスタ７５の出力線、及び、読出キャッシュ・メモリ３２の出力線に接続されている。各方向選択用セレクタ７６の選択の切り替えは、コントローラ３４から入力される３ビットのシフト制御信号によって行われる。
【０１２７】
このような構成により、レジスタ７５は、各メモリ・セル７１ａに保持されたデータを、上下左右に２次元的にシフトさせることが可能な２次元のシフト・レジスタとなる。すなわち、図１における注目近傍領域更新手段１７が実現される。
【０１２８】
また、方向選択用セレクタ７６により読出キャッシュ・メモリ３２の出力線を選択することにより、読出キャッシュ・メモリ３２に保存された注目点近傍領域内の各画素点の特徴量差evcを、全メモリ・セル７１ａに一度に入力することができる。
【０１２９】
データ更新用シフト・レジスタ７２は、キャッシュ・メモリ７１のデータを更新するために使用されるシフト・レジスタである。データ更新用シフト・レジスタ７２は、図１における絶対評価量補充手段１８を実現する。
【０１３０】
キャッシュ・メモリ７１のメモリ・セル７１ａの個数をｍ×ｍ個とすると、データ更新用シフト・レジスタ７２は、ｍ個のレジスタ７２ａが一列に接続された構成からなる。最前段のレジスタ７２ａの入力線は、特徴量差計算ブロック２２の出力端子に接続されている。また、最前段以外のレジスタ７２ａの入力線は、前段のレジスタ７２ａの出力線に接続されている。また、各レジスタ７２ａの出力線は、キャッシュ・メモリ７１の上下左右の辺に沿ったメモリ・セル７１ａの方向選択用セレクタ７６の入力線の一つに接続されている。
【０１３１】
キャッシュ・メモリ７１の上下左右の辺の何れかに沿ったメモリ・セル７１ａの列に対して特徴量差evcを入力する場合には、まず、特徴量差計算ブロック２２で特徴量差evcを１つずつ計算し、データ更新用シフト・レジスタ７２の最前段のレジスタ７２ａに入力する。そして、データ更新用シフト・レジスタ７２をシフトさせながら、特徴量差evcを入力し、すべてのレジスタ７２ａに特徴量差evcを入力する。
【０１３２】
そして、キャッシュ・メモリ７１の上下左右の辺の何れかに沿ったメモリ・セル７１ａの方向選択用セレクタ７６を切り替えて、データ更新用シフト・レジスタ７２のレジスタ７２ａの出力線を選択する。これにより、１辺につき一度に特徴量差evcを更新することができる。
【０１３３】
セレクタ７３は、特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６が出力する注目格子点の注目点近傍領域内の相対座標値ｘｖｆに基づいて、キャッシュ・メモリ７１の各メモリ・セル７１ａから、注目格子点の属する移動範囲内の９個の画素点の特徴量差evcを選択し出力する。
【０１３４】
また、キャッシュ・メモリ７１の各メモリ・セル７１ａの出力線（レジスタ７５の出力線）は、書込キャッシュ・メモリ３３の入力端子に接続されている。これにより、キャッシュ・メモリ７１の各メモリ・セル７１ａの内容を、書込キャッシュ・メモリ３３に一度に書き込むことができる。
【０１３５】
〔６〕情報処理装置の動作
最後に、上記実施例１に係る情報処理装置のＥＧＭ演算処理動作について説明をする。図７は、本発明の実施例１に係る情報処理方法の処理の流れを表すフローチャートである。
【０１３６】
まず、最初に、外部から入力画像Ｉと記憶画像Ｍとの特徴ベクトルＪｖＩ，ＪｖＭが入力され、画像メモリ２１に保存される（Ｓ１）。また、このとき、外部から第１格子の各格子点の座標ｘ１＝｛ｘｖ｝も入力され、第１格子座標レジスタ２３に保存される。この、第１格子の各格子点の座標ｘ１＝｛ｘｖ｝は、アービタ２５を介して第２格子座標レジスタ２４にも入力され、保存される。
【０１３７】
次に、コントローラ３４の制御により、第２格子の各格子点を中心とする注目点近傍領域内の画素点について、特徴量差計算ブロック２２が特徴量差evcを計算し、特徴量差レジスタ３１に保存する（Ｓ２）。これにより、特徴量差レジスタ３１が初期化される。
【０１３８】
次に、コントローラ３４の制御により、第２格子の全格子点の評価値evの和（数１）が最大となるように、第２格子の全格子点の座標の最適化処理が行われる（Ｓ３）。
【０１３９】
最後に、コントローラ３４が（数１）の評価関数Ｅを計算し、評価関数Ｅの値と最適化された第２格子の座標値を出力し（Ｓ４）、ＥＧＭ演算処理を終了する。
【０１４０】
図８は、図７のステップＳ２における特徴量差レジスタの初期化処理の動作を表すフローチャートである。
【０１４１】
まず、コントローラ３４は、内部のカウンタｉの値を１に初期化する（Ｓ１１）。
【０１４２】
次に、コントローラ３４は、第２格子座標レジスタ２４からｉ番目の格子点の座標を読み出し、アービタ２５を介して注目格子点座標レジスタ３５に保存する。また、コントローラ３４は、第２格子座標レジスタ２４からｉ番目の格子点の上下左右に隣接する格子点の座標を読み出し、アービタ２５を介して、それぞれ、上格子点座標レジスタ２７、下格子点座標レジスタ２８、左格子点座標レジスタ２９、及び右格子点座標レジスタ３０に保存する（Ｓ１２）。
【０１４３】
次に、コントローラ３４は、更新ユニット３６を制御することにより、ｉ番目の格子点を含む注目点近傍領域の特徴量差evcを計算する（Ｓ１３）。この計算を、図９を用いて説明する。
【０１４４】
まず、図９（ａ）に示すように、コントローラ３４は、特徴量差計算ブロック２２により、特徴量差evcを順次計算し、データ更新用シフト・レジスタ７２に格納する。データ更新用シフト・レジスタ７２のすべてのレジスタ７２ａに特徴量差evcが格納された時点で、コントローラ３４は、キャッシュ・メモリ７１の各セルの方向選択用セレクタ７６の選択を、下方向にシフトするように切り替える。これにより、図９（ｂ）に示すように、データ更新用シフト・レジスタ７２の特徴量差evcは、キャッシュ・メモリ７１の上辺のメモリ・セル７１ａに保存される。
【０１４５】
次に、また同様に、コントローラ３４は、特徴量差計算ブロック２２により、特徴量差evcを順次計算し、データ更新用シフト・レジスタ７２に格納する（図９（ｃ））。そして、データ更新用シフト・レジスタ７２のすべてのレジスタ７２ａに特徴量差evcが格納された時点で、コントローラ３４は、キャッシュ・メモリ７１の各セルの方向選択用セレクタ７６の選択を、下方向にシフトするように切り替える。これにより、図９（ｄ）に示すように、データ更新用シフト・レジスタ７２の特徴量差evcは、キャッシュ・メモリ７１の上辺のメモリ・セル７１ａに保存される。また、キャッシュ・メモリ７１の各行のメモリ・セル７１ａの内容は、その下の行のメモリ・セル７１ａに保存される。
【０１４６】
以下同様に特徴量差evcの演算を実行し、最終的には図９（ｅ）に示したように、すべての特徴量差evcが計算され、キャッシュ・メモリ７１に格納される。
【０１４７】
図８に戻って、次に、コントローラ３４は、キャッシュ・メモリ７１に格納されたｉ番目の格子点を含む注目点近傍領域の特徴量差evc及びｉ番目の格子点の注目点近傍領域内にける相対座標を、書込キャッシュ・メモリ３３に取り込み、特徴量差レジスタ３１に保存する（Ｓ１４）。
【０１４８】
そして、コントローラ３４は、カウンタｉの値を１だけインクリメントする（Ｓ１５）。ここで、ｉが全格子点数Ｎ以下であれば（Ｓ１６）、再びステップＳ１２に戻る。ｉがＮよりも大きければ、特徴量差レジスタ３１の初期化処理を終了する。
【０１４９】
図１０は、図７のステップＳ３における格子点座標の最適化処理の流れを表すフローチャートである。
【０１５０】
まず、コントローラ３４は、移動判定カウンタ３７のカウント値ｎｍ及び更新回数カウンタ３８のカウント値ｎｒを０に初期化する（Ｓ２１）。
【０１５１】
次に、コントローラ３４は、注目格子点の番号を表す変数ｉを１に初期化する（Ｓ２２）。
【０１５２】
次に、コントローラ３４は、ｉ番目の格子点を注目格子点として、第２格子座標レジスタ２４から、注目格子点の座標、及び注目格子点の上下左右に隣接する画素点の座標を、注目格子点座標レジスタ３５、上格子点座標レジスタ２７、下格子点座標レジスタ２８、左格子点座標レジスタ２９、及び右格子点座標レジスタ３０に読み出す。また、コントローラ３４は、特徴量差レジスタ３１から、注目格子点が属する注目点近傍領域の特徴量差evcを読み出してキャッシュ・メモリ７１に格納する。また、コントローラ３４は、同時に特徴量差レジスタ３１から注目格子点の注目点近傍領域内の相対座標を読み出して、特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６に設定する。そして、距離演算器６１及び歪み演算器６２は、注目格子点が属する移動範囲内の画素点について、注目格子点の上下左右に隣接する格子点との間の歪み度ｅｖｄを計算する（Ｓ２３）。
【０１５３】
次に、評価値計算ブロック６３は、ｉ番目の格子点が属する移動範囲内の画素点について、評価値evを計算する（Ｓ２４）。
【０１５４】
次に、ＷＴＡ回路６４は、移動範囲に属する画素点のうち、評価値evが最大のものを検出し、注目格子点をその画素点に移動させる（Ｓ２５）。
【０１５５】
なお、ステップＳ２３〜Ｓ２５の動作の詳細は、すでに説明しているため、ここでは省略する。
【０１５６】
次に、コントローラ３４は、ｉ番目の格子点が移動したか否かを判定する（Ｓ２６）。移動していない場合には、コントローラ３４は、移動判定カウンタ３７のカウント値ｎｍを１だけ増加させる（Ｓ２７）。一方、移動している場合には、コントローラ３４は、移動判定カウンタ３７のカウント値ｎｍを０にクリアする（Ｓ２８）。
【０１５７】
次に、座標更新ブロック６５は、注目格子点座標レジスタ３５の座標値ｘｖ、及び特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６の相対座標値ｘｖｆを更新する（Ｓ２９）。
【０１５８】
次に、コントローラ３４は、ｉ番目の格子点の移動領域が注目点近傍領域からはみ出すか否かを判定する（Ｓ３０）。
【０１５９】
はみ出す場合は、コントローラ３４は、相対座標値ｘｖｆから注目点近傍領域の移動方向を決定し、特徴量差計算ブロック２２により、注目点近傍領域の移動により新たに注目点近傍領域に属することとなる画素点の特徴量差evcを計算して、データ更新用シフト・レジスタ７２に格納する（Ｓ３１）。そして、コントローラ３４は、キャッシュ・メモリ７１内の全メモリ・セル７１ａの方向選択用セレクタ７６の選択を切り替えて、キャッシュ・メモリ７１のデータをシフトさせる（Ｓ３２）。そして、コントローラ３４は、注目点近傍領域の移動後の相対座標値ｘｖｆの値を計算して、特徴量差データ・アドレス・レジスタ６６の相対座標値ｘｖｆを更新する（Ｓ３３）。
【０１６０】
一方、ステップＳ３０において、ｉ番目の格子点の移動領域が注目点近傍領域からはみ出さない場合には、ステップＳ３１〜Ｓ３３の動作は行わない。
【０１６１】
ここで、注目点近傍領域の移動処理について補足説明する。例えば、注目格子点が図１１（ａ）に示す画素点Ａにある場合を考える。このとき、画素点Ａ〜Ｉが注目格子点の属する移動領域である。このとき、キャッシュ・メモリ７１には、図１１（ｂ）に示すような位置に、画素点Ａ〜Ｉの特徴量差evcが格納されている。
【０１６２】
ここで、注目格子点が画素点Ａから画素点Ｅに移動する場合を考える。注目格子点が画素点Ｅに移動すると、新たな注目格子点の移動範囲は、図１２（ａ）に示された画素点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｇ，Ｉ，Ｌ，Ｍ，Ｋとなる。この場合、画素点Ｌ，Ｍ，Ｋは注目点近傍領域からはみ出す。そこで、この場合、注目点近傍領域を右に移動させる。
【０１６３】
まず、コントローラ３４は、特徴量差計算ブロック２２により、新たに注目点近傍領域に含まれることとなる画素点Ｊ〜Ｏの特徴量差evcを計算して、データ更新用シフト・レジスタ７２に保存する。そして、コントローラ３４は、図１２（ｂ）に示すように、データ更新用シフト・レジスタ７２をキャッシュ・メモリ７１の最右列に接続し、キャッシュ・メモリ７１を左に１つシフトさせる。これにより、図１３（ｂ）に示すように、キャッシュ・メモリ７１の各メモリ・セル７１ａのデータは左に１つシフトされ、最右列には、画素点Ｊ〜Ｏの特徴量差evcが格納される。すなわち、画像上では、図１３（ａ）に示すように注目点近傍領域が右に１画素だけシフトしたこととなる。
【０１６４】
図１０に戻って、次に、コントローラ３４は、キャッシュ・メモリ７１に保存された注目点近傍領域の特徴量差evcを、特徴量差レジスタ３１に保存する（Ｓ３４）。そして、コントローラ３４は、注目格子点の番号を表す変数ｉを１だけ増加させ、次の格子点を注目格子点とする（Ｓ３５）。
【０１６５】
ここで、ｉが全格子点数Ｎ以下の場合、ステップＳ２３に戻る（Ｓ３６）。一方、ｉがＮより大きい場合には、コントローラ３４は、更新回数カウンタ３８のカウント値ｎｒを１だけ増加させる（Ｓ３７）。
【０１６６】
ここで、ｎｍ＝Ｎ、すなわち、全格子点において格子点の移動がなかった場合には（Ｓ３８）、格子点座標は最適化されているため、処理を終了する。一方、ｎｍ＜Ｎの場合、コントローラ３４は、更新回数カウンタ３８のカウント値ｎｒが所定の閾値Ｎｒｍａｘを超えているか否かを判定し（Ｓ３９）、超えていない場合には、ステップＳ２２に戻る。一方、カウント値ｎｒが所定の閾値Ｎｒｍａｘを超えた場合には、収束しない状態を避けるため、処理を終了する。
【０１６７】
以上のような処理により、ＥＧＭ演算処理を行うことができる。また、本実施例の演算処理では、評価関数（数１）の代わりに（数８）を使用して行うため、高速な演算処理が可能となる。また、少ないハードウェア量で構成することが可能となる。
【０１６８】
尚、本実施例では、キャッシュ・メモリ７１には、メモリ・セル７１ａが行列状に２次元配列されたシフト・レジスタを使用した例を示した。しかし、キャッシュ・メモリには、図１４に示すような、メモリ・セル７１ａ’がハニカム状に二次元配列されたシフト・レジスタを使用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【０１６９】
【図１】本発明の実施例１に係る情報処理装置の機能構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る情報処理装置の回路構成を表すブロック図である。
【図３】図２の特徴量差計算ブロックの構成を表す図である。
【図４】図２の更新ユニットの構成を表す図である。
【図５】注目格子点と移動範囲、注目点近傍領域との関係を説明する図である。
【図６】図４の更新ブロックの構成を表す図である。
【図７】本発明の実施例１に係る情報処理方法の処理の流れを表すフローチャートである。
【図８】特徴量差レジスタの初期化処理の動作を表すフローチャートである。
【図９】格子点を含む注目点近傍領域の特徴量差evcを計算する処理手順を説明する図である。
【図１０】格子点座標の最適化処理の流れを表すフローチャートである。
【図１１】注目点近傍領域のシフト処理を説明する図である。
【図１２】注目点近傍領域のシフト処理を説明する図である。
【図１３】注目点近傍領域のシフト処理を説明する図である。
【図１４】レジスタがハニカム状に二次元配列されたシフト・レジスタの例を表す図である。
【図１５】ＥＧＭの原理を説明する図である。
【符号の説明】
【０１７０】
１  情報処理装置
２  第１特徴ベクトル記憶手段
３  第２特徴ベクトル記憶手段
４  第１格子座標記憶手段
５  第２格子座標記憶手段
６  絶対評価量計算手段
７  絶対評価量記憶手段
８  相対評価量計算手段
９  第２格子最適化手段
１０  キャッシュ・メモリ
１１  絶対評価量読出手段
１２  絶対評価量更新手段
１３  座標取得手段
１４  総合評価量計算手段
１５  最適画素点検出手段
１６  格子点座標更新手段
１７  注目近傍領域更新手段
１８  絶対評価量補充手段
２１  画像メモリ
２２  特徴量差計算ブロック
２３  第１格子座標レジスタ
２４  第２格子座標レジスタ
２５  アービタ
２６  評価値計算ユニット
２７  上格子点座標レジスタ
２８  下格子点座標レジスタ
２９  左格子点座標レジスタ
３０  右格子点座標レジスタ
３１  特徴量差レジスタ
３２  読出キャッシュ・メモリ
３３  書込キャッシュ・メモリ
３４  コントローラ
３５  注目格子点座標レジスタ
３６  更新ユニット
３７  移動判定カウンタ
３８  更新回数カウンタ
４１  分子計算ブロック
４２  分母計算ブロック
４３  除算器
４４  シフト・レジスタ
４５  乗算器
４６  累算器
４７  自乗演算器
４８  自乗演算器
４９  累算器
５０  セレクタ
５１  レジスタ
５２  乗算器
６１  距離演算器
６２  歪み演算器
６３  評価値計算ブロック
６４  ウィナー・テーク・オール回路（ＷＴＡ回路）
６５  座標更新ブロック
６６  特徴量差データ・アドレス・レジスタ
６７  更新ブロック
７１  キャッシュ・メモリ
７１ａ  メモリ・セル
７２  データ更新用シフト・レジスタ
７３  セレクタ
７５  レジスタ７５
７６  方向選択用セレクタ
【図１】
2005310009.tif 000011
【図２】
2005310009.tif 000012
【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】
2005310009.tif 000018
【図９】
2005310009.tif 000019
【図１０】
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【図１１】
2005310009.tif 000021
【図１２】
2005310009.tif 000022
【図１３】
2005310009.tif 000023
【図１４】
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【図１５】
2005310009.tif 000025