(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴空間の基底を遺伝子とする遺伝的アルゴリズムによる認識エンジンを備え、
所定の評価基準に基づく進化計算により、認識対象パターンが属すべきカテゴリにおける離散データ群の特徴を抽出する写像関数を、写像先の指定範囲を評価して決定することを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】
上記遺伝子の初期化に際して、学習画像データ群の共分散行列を求め、その固有ベクトルを順番に当てはめて初期の遺伝子配列を決定することを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項３】
上記認識エンジンを追加学習型の認識エンジンとして、上記遺伝子を追加学習前の写像関数に基づいて初期化することを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、認識対象パターンが属すべきカテゴリにおける離散データ群の特徴を自動抽出するパターン認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、図形、文字、音声等のパターン認識を行うパターン認識においては、例えば、特開平１１−１４３８５１号公報や特開２０００−４６７４９号公報に開示されているように、カテゴリ毎に予め定められた部分空間との比較によって認識結果を出力する部分空間法が知られている。この部分空間法を用いた認識技術では、学習したいデータをベクトルとみなして、その固有ベクトルを用いて特徴空間を形成し、その特徴空間に識別したいデータを写像して空間上の位置を求め、この空間上の位置により判別或いは認識を行う。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述の部分空間法を用いて特徴付けを行う場合、人間が見た場合には非常に似ている画像（データ）同士でも、特徴空間上で非常に離れた位置に特徴付けされてしまい、人間の感性と異なる近似度になる場合がある。また、巨大なデータを扱う場合には、膨大な計算量となって計算コストが高くなるばかりでなく、追加学習を行う場合においても、特徴空間の基底ベクトルを一から計算しなければならない。
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、人間の感性に合わせた識別・認識が可能で、且つ安価な計算コストで高精度の認識を可能とすることのできるパターン認識装置を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明は、特徴空間の基底を遺伝子とする遺伝的アルゴリズムによる認識エンジンを備え、所定の評価基準に基づく進化計算により、認識対象パターンが属すべきカテゴリにおける離散データ群の特徴を抽出する写像関数を、写像先の指定範囲を評価して決定することを特徴とする。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、上記遺伝子の初期化に際して、学習画像データ群の共分散行列を求め、その固有ベクトルを順番に当てはめて初期の遺伝子配列を決定することを特徴とする。
【０００７】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、上記認識エンジンを追加学習型の認識エンジンとして、上記遺伝子を追加学習前の写像関数に基づいて初期化することを特徴とする。
【０００８】
すなわち、請求項１記載の発明は、特徴空間の基底を遺伝子とする遺伝的アルゴリズムによる認識エンジンで所定の評価基準に基づく進化計算を行い、認識対象パターンが属すべきカテゴリにおける離散データ群の特徴を抽出する写像関数を、写像先の指定範囲を評価して決定することで、人間の感性に合わせた識別・認識を可能とし、且つ安価な計算コストで高精度の認識を可能とする。
【０００９】
その際、請求項２記載の発明のように、学習画像データ群の共分散行列を求め、その固有ベクトルを順番に当てはめて初期の遺伝子配列を決定することで、計算効率を向上して計算コストを低減することができる。又、請求項３記載の発明のように、認識エンジンが追加学習型である場合には、遺伝子を追加学習前の写像関数に基づいて初期化することが望ましく、追加学習時の計算コストを低減することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図４は本発明の実施の一形態に係わり、図１は画像認識装置の構成図、図２は等間隔評価条件を示す説明図、図３は範囲指定評価条件を示す説明図、図４は写像関数計算処理のフローチャートである。
【００１１】
図１は、図形、文字、音声波形等のパターン情報における離散データ群の特徴を、生物界に存在する遺伝法則に則し、世代進化に伴い解の候補を変化させながら最適解を探索する遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm；GA）を用いて抽出し、評価するパターン認識装置を画像認識装置１００として適用した例であり、本形態においては、探索対象の表現型をコード化するのではなく表現型そのものの数値を用いる実数値ＧＡ(Real-coded Genetic Algorithm；RCGA）による追加学習型の認識エンジンを備えている。
【００１２】
すなわち、画像認識装置１００は、カメラ等から教師データとなるリファレンス画像群を入力する学習画像入力部１、この学習画像入力部１から入力されたリファレンス画像群に対し、実数値ＧＡを用いて写像関数を生成し、学習画像をデータベース化する学習処理部１０、カメラ等により認識対象画像を入力する認識画像入力部５、認識画像入力部５からの画像を、学習処理部１０で生成した写像関数を用いて写像し、空間上の位置を用いてデータベースと照合させて認識を行う認識判断部１８、認識結果を出力する結果出力部２０を備えている。
【００１３】
また、学習処理部１０は、学習画像入力部１から入力したリファレンス画像群をストアする学習画像データ格納部１１、学習画像データ格納部１１からリファレンス画像群を教師データとして取込み、ｍ次元空間に学習画像データ群を写像させたとき、評価条件に合うように特徴付けする写像関数を生成する写像関数計算部１２、この写像関数計算部１２での評価条件を入力する評価条件入力部１３、生成した写像関数を保存する写像関数格納部１４、保存した写像関数を用いて学習画像の写像点を計算する学習データ写像計算部１５、計算した写像点を学習データとして保存するデータベース部１６、認識画像入力部５から入力した画像を、写像関数格納部１４に格納されている写像関数（写像関数計算部１２で生成した同じ写像関数）を用いて識別空間上に写像する認識データ写像計算部１７を備えている。
【００１４】
詳細には、学習画像入力部１において入力された画像を、識別したいＮ画素からなる１枚の画像をＮ次元ベクトルとして以下の（１）式で表し、これらの集合体を以下の（２）式で表現する。尚、ベクトルｘは正規化しておき、Ｒは識別させたいリファレンス画像数とする。
【００１５】
0004162909.tif 000002
【００１６】
写像関数計算部１２では、（２）式で表現される画像集合が識別空間上で評価条件をクリアするように写像関数を求める。すなわち、識別写像空間の次元数をｍとして、写像関数ｆ(x)を以下の（３）式に示すように行列Ａを用いて表現し、行列Ａの各要素から、以下の（４）式に示すように、基底ベクトルを遺伝子Ｘとする。そして、実数値ＧＡにて進化計算を行い、評価条件に合う解（写像関数）を探索する。このときの進化計算は、交叉を主とし、交叉オペレータとしては、単体交叉(Simplex Crossover；SPX）やブレンド交叉（Blend crossover；BLX）等を用いる。
【００１７】
0004162909.tif 000003
【００１８】
また、写像関数計算部１２に評価条件入力部１３から与える評価条件としては、学習画像データを写像したあとの空間的な評価基準を適用する。すなわち、ｎ次元の特徴空間において、図２に示すように、写像されたＡ〜Ｅの写像点が順番に等距離（ユークリッド距離）に並ぶ条件（等間隔評価条件）、或いは、図３に示すように、Ａ，Ｂ，Ｃの画像写像点のグループ、Ｄ，Ｅ，Ｆの画像写像点のグループの各グループ群が、それぞれ一定範囲内にあり、且つ、それぞれのグループ群が一定距離離れている条件（範囲指定評価条件）を用いて評価値を求め、この評価値が規定値以内の行列Ａを写像関数として決定する。尚、空間上の距離だけではなく、写像点と写像点とのなす角度にて評価しても良い。
【００１９】
この写像関数の計算は、具体的には、図４のフローチャートに示すプログラム処理にて実行される。次に、図４のフローチャートに従って写像関数計算処理について説明する。
【００２０】
この処理では、先ず、ステップＳ１で、遺伝子の初期化を行う。この遺伝子の初期化は、ランダムに初期値を求めても良いが、部分空間法と同様に画像データ群の共分散行列を求め、その固有ベクトルを順番に当てはめて初期の遺伝子配列を決定することが望ましく、計算効率を向上することができる。また、追加学習時である場合には、追加学習前の写像関数に基づいて遺伝子を初期化することが望ましい。
【００２１】
次に、ステップＳ２へ進み、遺伝子を持つ個体の評価を行う。この個体評価は、そのときの遺伝子から行列Ａを作成し、この行列Ａによりｍ次元識別空間に学習画像を写像し、それぞれの距離等を計算して評価条件に当てはめ、評価値を求める。そして、ステップＳ３で、評価値が規定値以内になっているか否かを判断する。
【００２２】
その結果、評価値が規定値外のときには、ステップＳ４で遺伝子を実数値ＧＡによる交叉の進化計算を行い、ステップＳ２へ戻って個体評価を行い、ステップＳ３で評価値が既定値以内か否かを判断する処理を繰返する。そして、評価値が規定値以内に収まったとき、ステップＳ３からステップＳ５へ進んで、このときの行列Ａを写像関数として決定し、計算を完了する。
【００２３】
以上の処理を経て写像関数が決定されると、学習データ写像計算部１５において、学習画像の写像点を計算し、その結果がデータベース部１６に記録される。また、一度出来上がったデータベースに追加学習を行う場合には、追加する学習画像を学習画像入力部１より入力し、既に計算済の写像関数を用いてデータベースを再構築する。
【００２４】
そして、認識動作時には、先に決定した写像関数を用い、認識画像入力部５から入力される画像を認識データ写像計算部１７で識別空間上に写像し、認識判断部１８において、データベース部１６内のどの学習画像の写像点に近いかを空間上の距離や角度等で近似度を計算し、最も近似度が高い画像を認識画像として出力する。尚、このとき、認識画像の出力と共に、近似度を認識の信頼度として同時に出力しても良い。
【００２５】
このように、本実施の形態においては、学習画像の写像後の配置を任意に調整することができ、人間の感性に合った画像の特徴付けを行うことができ、より細かい認識まで可能となる。例えば、従来の部分空間法でＡ，Ｂ，Ｃの画像群の特徴付けを行い、たまたま、写像空間上の写像点が非常に密集してしまった場合には、Ｄという画像を識別しようとしても、空間上の距離や角度では識別しづらいが、本形態の画像認識装置１００では、前述したように、図２に示す等間隔評価条件や図３に示す範囲指定評価条件を導入することにより、写像空間上で密集することがなく、Ｄという画像が最もどれに似ているか容易に判断することができる。
【００２６】
また、例えば、車種が異なる１０台の車両に対し、フロント画像、サイド画像、リア画像を、図３の範囲指定評価条件で、フロント、サイド、リアでグループ化して特徴付けすることにより、学習画像にない車種の画像を識別させて、それがフロントの画像なのかサイドの画像なのかリアの画像なのかの判断が容易となり、認識精度を向上することができる。
【００２７】
更に、追加学習を行う場合においても、従来の部分空間法のように一から計算することがなく、それまでに使用していた写像関数を用いて追加計算を行うことができるため、計算コストが安くすみ、良質の写像関数を高速に求めることができる。
【００２８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、人間の感性に合わせた識別・認識が可能で、且つ安価な計算コストで高精度の認識を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像認識装置の構成図
【図２】等間隔評価条件を示す説明図
【図３】範囲指定評価条件を示す説明図
【図４】写像関数計算処理のフローチャート
【符号の説明】
１２  写像関数計算部
１３  評価条件入力部
１００  画像認識装置
Ｘ  遺伝子
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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