(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータで実施される、調べるべき構造からマルチスケールダーウィン式オブジェクトを生成する方法であって、
ａ）所定のオブジェクトと、関連する特性規則、文脈規則、および変更規則とを含む階層オブジェクトライブラリを準備するステップと、
ｂ）調べるべき前記構造を得るステップと、
ｃ）調べるべき前記構造における基本オブジェクトを形成するステップであって、前記基本オブジェクトが、下位オブジェクトおよび上位オブジェクトを含む階層オブジェクト構造に位置付けられるステップと、
ｄ）前記基本オブジェクトを前記階層オブジェクトライブラリの前記所定のオブジェクトと比較するステップであって、対応する特性規則を有する対応するオブジェクトが前記階層オブジェクトライブラリに存在しない場合に、それぞれに形成された基本オブジェクトが未知のオブジェクトとして評価され、対応する特性規則を有する少なくとも１つの対応するオブジェクトが前記階層オブジェクトライブラリに存在する場合に、少なくとも１つのローカル分類尤度が、前記それぞれに形成された基本オブジェクトに割り付けられるステップと、
ｅ）対応する特性規則を有する少なくとも１つの対応するオブジェクトが前記階層オブジェクトライブラリに存在する場合に、前記それぞれに形成された基本オブジェクトに前記文脈規則を適用し、それぞれのマルチスケール分類尤度を形成し、算出するステップと、
ｆ）対応する特性規則を有する少なくとも１つの対応するオブジェクトが前記階層オブジェクトライブラリに存在する場合に、前記それぞれに形成された基本オブジェクトに前記変更規則を適用し、前記マルチスケール分類尤度を最適化するステップと、
ｇ）ステップｅ）およびｆ）を反復的に実行し、前記マルチスケール分類尤度を段階的に向上させるステップであって、前記それぞれに形成された基本オブジェクトの処理と記述が、下位オブジェクトおよび上位オブジェクトについて類似するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記階層オブジェクトライブラリが優先順位規則を含み、この規則に従って、前記階層オブジェクト構造のすべてのオブジェクトの、ステップｇ）による前記反復的実行の時間順序および頻度のうちの少なくとも１つが決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記基本オブジェクトを形成する前記ステップが、均質性基準を考慮しながら基本要素を反復的にセグメント化することから構成されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記階層オブジェクト構造が生成され、したがって、均質性基準を適用することによってしきい値よりも下にある値が得られた場合に、小さなオブジェクトを組み合わせてより大きなオブジェクトを得ることによって、任意の所定の１組のデータが階層的に抽象化されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
前記階層オブジェクトライブラリの前記変更規則が、ステップｃ）ですでに使用されていることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
画像認識方法で、前記基本オブジェクトを形成する際に、エリア型オブジェクトに等方性変更規則が使用され、直線状オブジェクトに異方性変更規則が使用されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
すべての基本オブジェクトの分類尤度の分散の重み付き和が最小になるように、前記上位オブジェクトを生成するためのファウンデーション、前記下位オブジェクトを生成するための分解、より大きなオブジェクトを生成するための融合、より小さなオブジェクトを生成するためのディソルーション、前記下位オブジェクトを収集するための従属化、前記下位オブジェクトを排除するためのグループからの排除、および前記下位オブジェクトを交換するための再グループ分けのうちの少なくとも１つを介して、前記基本オブジェクトの前記階層オブジェクト構造が最適化され、各基本オブジェクトが、その下位オブジェクトの数で重み付けされることを特徴とする請求項２ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
均質性基準として、融合またはファウンデーションによって新たに作成された基本オブジェクトのサイズｎ1＋ｎ2で重み付けされた異質性ｈnewと、それぞれのサイズｎ1およびｎ2で重み付けされた最初の基本オブジェクトｈ1およびｈ2の異質性の和との差Δｈweightが使用され、この差が次式から得られ、
Δｈweight＝（ｎ1＋ｎ2）ｈnew−（ｎ1ｈ1＋ｎ2ｈ2）
前と後の重み付き異質性の前記差Δｈweightをできるだけ小さくすべきであることを特徴とする請求項２ないし７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
融合またはファウンデーションの対象とすることのできるすべての基本オブジェクト対のうちで、融合またはファウンデーションによって導入される重み付き異質性Δｈweightの最も小さい差を有するオブジェクト対が常に最初に組み合わされることを特徴とする請求項２ないし８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
重み付き異質性を全体的なサイズで除した差Δｈweight／（ｎ1＋ｎ2）が所定のしきい値よりも下にある場合、組み合わされたオブジェクト同士が融合され、この差が前記所定のしきい値よりも上にある場合、新しい上位オブジェクトがファウンドされ、同時により小さなオブジェクトが維持されることを特徴とする請求項２ないし９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
２つのオブジェクトの間で場合によっては交換できる下位オブジェクトが、前記２つのオブジェクトの重み付き異質性がこの交換によって以下の数式に従って低減される場合には常に再配置されることを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の方法。
ｈweight after＜ｈweight before⇒ｎ1 afterｈ1 after＋ｎ2 afterｈ2 after＜ｎ1 beforeｈ1 before＋ｎ2 beforeｈ2 before
【請求項１２】
未知のオブジェクトが、関連する特性規則、文脈規則、および変更規則のうちの少なくとも１つと共に前記階層オブジェクトライブラリに追加されることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記特性規則が、特定のオブジェクトの特性を決定することを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記文脈規則が内部文脈規則および外部文脈規則を含むことを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記内部文脈規則が、直接階層関係を有さないオブジェクト同士の間の関係を決定することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記外部文脈規則が、並列に確立された階層オブジェクト構造内のオブジェクトの前記下位オブジェクトと上位オブジェクトとの間の関係を決定することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
オブジェクトが、前記階層オブジェクトライブラリに規定された前記変更規則に従って変更されることを特徴とする請求項１ないし１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記変更規則が最適化規則も含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
画像認識またはパターン認識の場合の最適化が、オブジェクトの前記マルチスケール分類尤度と前記オブジェクトライブラリとの最大の一致に対応することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
最適化に進化的方法が使用されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
従来の遺伝的アルゴリズムに従って展開するいくつかの階層オブジェクト構造が並列に存在することを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
オブジェクト全体のすべてのマルチスケール重み付き分類尤度の和が最適化されるか、あるいは、単一オブジェクトの前記マルチスケール分類尤度のみが最適化されることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
マルチスケール分類尤度の重み付けが、前記下位オブジェクトの数、または最も小さなオブジェクト、たとえば画素の総数によって行われることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
オブジェクト全体またはその部分的領域に関係する所望の条件が、最適化されるか、あるいはオブジェクトに特有の条件として前記階層オブジェクトライブラリに記憶されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２５】
画像セグメントの幾何機能データ、可視機能データ、または隠蔽機能データを含むいくつかの画像平面が存在することを特徴とする請求項１７または２４に記載の方法。
【請求項２６】
ステップｅ）およびｆ）の反復的実行が、オブジェクト全体の前記マルチスケール分類尤度が特定のしきい値を超えたときに終了することを特徴とする請求項１ないし２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
ステップｅ）およびｆ）の反復的実行が、安定なオブジェクト全体の生成が行われたときに終了することを特徴とする請求項１ないし２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
オブジェクトがｎ次元であることを特徴とする請求項１ないし２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記ｎ次元オブジェクトが、時間構造を含む２次元画像を表すことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、フラクタルダーウィン式オブジェクト生成方法に関し、詳細には、調べるべきオブジェクトまたは構造を複合文脈（ｃｏｍｐｌｅｘ  ｃｏｎｔｅｘｔｓ）で得て、対応するオブジェクトまたは構造を生成する方法に関する。本明細書では、方法全体とオブジェクトおよびそのリンケージとの両方をフラクタルダーウィン式方法とみなすことができる。
【０００２】
可能性の数が非常に多くてそのすべてを計算するのが困難である場合に、ダーウィン法、あるいは遺伝的方法または進化的方法が使用される。これから述べる方法では、このような遺伝的最適化方法または進化的最適化方法が「マルチスケール」フラクタル処理手順と組み合わされている。したがって、「小さなもの」と「大きなもの」との間の相互接続が動的に考慮される。「フラクタル」の語はＭａｎｄｅｌｂｒｏｔのフラクタル幾何学から借用されているが、以下では異なる意味を有する。マンデルブローの場合と同様に、部分オブジェクトまたは部分構造は、オブジェクトまたはオブジェクトが存在する構造に類似しており、すなわち、枝は木に類似している。以下に説明する方法では、オブジェクトは部分オブジェクトに類似しているが、一般にはそうではない。むしろ、部分オブジェクトとオブジェクトについては、オブジェクトの処理および記述が類似している。
【０００３】
このようなフラクタルダーウィン式オブジェクト生成は特に、画像認識または画像生成に使用されているが、音声認識または音声生成に使用することもでき、一般には特に複雑な構造全体を示すすべての種類の構造を認識し生成するために使用することができる。
【０００４】
従来型の画像認識方法はたとえば、調べるべき構造（たとえば、画像または画像内のオブジェクト）と、すでに記憶されている構造との直接的な比較に基づく方法であり、すでに記憶されている構造は、調べるべき構造と直接比較される。しかし、このような画像認識システムの欠点として、直接的な比較を行うために、一方では、構造が実際に、非常に類似した形態で存在するか、あるいはあらゆる可能な変更構造および変形構造を同様に試行しなければならず、他方では、オブジェクトがしばしば、その特性のために認識されるのではなく、部分的にあるいは極端な場合には主にオブジェクトの文脈、すなわち、近い環境または遠い環境によって認識される可能性がある。また、画像認識または画像生成の精度および信頼性は、比較構造用に非常に大きな記憶容量が必要であるかぎり制限される。
【０００６】
したがって、本発明は、調べるべき複合相互関係のオブジェクトまたは複合構造を有するオブジェクトを認識し模倣することのできるフラクタルダーウィン式オブジェクト生成方法を実現するという目的に基づく発明である。
【０００７】
本発明によれば、この目的は請求項１に示された方法によって実現される。
【０００８】
この場合、記憶された所定のオブジェクトを含み、関連する特性規則、文脈規則、および変更規則を示すフラクタル階層的オブジェクトライブラリが使用される。特性規則はオブジェクトを記述し、文脈規則はオブジェクト同士の間の関係（階層関係および非階層関係）を記述し、変更規則は、オブジェクトの特性および／または関係によるオブジェクトの変更を記述する。最初、下位オブジェクトおよび上位オブジェクトを有する基本オブジェクトはそれぞれ、相対形式的アルゴリズムを用いて階層的に形成されるか、あるいは調べるべき階層基本構造の複合構造から形成される。その後、このような基本オブジェクトは、フラクタルオブジェクトライブラリのオブジェクトと比較され、オブジェクトライブラリ内の対応するオブジェクトの特性規則によって各基本オブジェクトにローカル分類尤度が関連付けられる。その後、それぞれのオブジェクトに他の文脈規則が適用され、それによってグローバル分類尤度結果またはフラクタル分類尤度結果が得られる。最後に、基本オブジェクトのフラクタル分類尤度が、変更規則に従って最適化される。この方法が繰り返し実行され、分類尤度が改善される。
【０００９】
特に、基本オブジェクトを形成するステップで、相対形式的均質性基準（たとえば、同様な色、色変動など）を考慮することによって基本要素を反復的にセグメント化する方法を使用することができ、それによって特に高速のオブジェクト生成が行われる。
【００１０】
さらに、フラクタルオブジェクトライブラリは、変更についての規定を包含する変更規則を示し、この例での変更は、変更、たとえば（形状の多少とも有効な変更による）パターンまたはオブジェクトの伝播や、オブジェクトのコミニューションを示し、下位オブジェクトおよび上位オブジェクトの生成は、成長規則およびそれぞれの分類尤度に従って行われる。
【００１１】
好ましくは、オブジェクトは、下部構造が分解されるかまたは維持される融合またはファウンディングによって生成される。基本オブジェクトまたは上位オブジェクトからの下位オブジェクトの生成は、コミニューションまたは既知のセグメント化方法によって行われる。
【００１２】
好ましくは、たとえば、セグメント化中に得られるが、フラクタルオブジェクトライブラリ内の対応するオブジェクトを処理しない、常に再帰する未知のオブジェクトを、関連する特性規則、文脈規則、および／または変更規則と共にフラクタルオブジェクトライブラリに含めることができる。これによって、この方法のいわゆる「豊富な経験」を任意に拡張することができる。
【００１３】
オブジェクトライブラリ内の特性規則は、特定のオブジェクトに関する規則であり、特定のオブジェクトの特性を設定する。画像認識または画像生成の場合、たとえば、特定のオブジェクトの形状、密度、および／または色がそのオブジェクトの特性を決定する。音声認識および音声生成では、このような特性をピッチ、トーン、リズムなどの形で設定することもできる。文脈規則は、内部文脈規則および外部文脈規則で構成することができ、内部文脈規則は、同じ階層内の同等なオブジェクト同士の間の関係を決定する。オブジェクトは、共通の下位オブジェクトから得ることも、様々な下位オブジェクトから得ることもできる。外部文脈規則は通常、下位オブジェクトと上位オブジェクトとの間の関係を決定する。しかし、いくつかの階層オブジェクト構造を互いに使用すると、外部文脈規則は、並列に存在する階層オブジェクト構造内のオブジェクトの関係を決定することもできる。
【００１４】
好ましくは、方法ステップの反復的な実行は、調べるべきオブジェクト全体の分類尤度が特定のしきい値を超えたときに終了する。別法として、この方法の反復的な実行を、ほぼ安定なオブジェクト全体が生成されたときに終了することもできる。
【００１６】
以下に、本発明を実施形態を介し図面を参照することによって詳しく説明する。
【００１７】
図１は、本発明による方法を画像生成に関して説明する、調べるべき複合画像の概略図である。
【００１８】
図２は、本発明による方法の補正機能について説明する、衛星写真の概略図である。
【００１９】
まず、本発明の基礎を形成する基本的な概念について全般的に説明する。
【００２０】
本明細書では、２次元画像を、調べるべき複合構造または複合相互関係を有するオブジェクトとみなし、排他的に考慮するものとする。しかし、このような調べるべき構造は、言語、動画、またはテキストに存在する意味内容でもよい。
【００２１】
たとえば、人間が絵をみたとき、その絵の内容が自分がよく知っているものであれば、すぐにオブジェクトを認識することができる。人がこれをどのように行うかは、その人の人生経験に関係するが、まだ完全には理解されていない。コンピュータによってセグメント化され、すなわち、単一オブジェクトセグメントに分割された画像は一般に、人によって認識される所望のオブジェクトとの共通点がそれほどないオブジェクトを生成する。
【００２２】
以下に説明する方法では、たとえば、画像の認識および生成は、マルチスケール進化的プロセスまたはマルチスケールダーウィンプロセス、あるいはフラクタル進化的プロセスまたはフラクタルダーウィンプロセスであると理解される。本明細書では、画像の単一のオブジェクトを一種の独立の「生物」とみなし、この生物は、この方法の開始時には非常に曖昧で形式的で非現実的であるが、この方法を繰り返し実行すると、変化してより具体的なものになり、いわばコンピュータの豊富な経験を形成する既知のオブジェクトのライブラリに徐々に適合していく。
【００２３】
本明細書では、オブジェクトは階層構造を有する。したがって、大きなオブジェクトまたは上位オブジェクトは部分オブジェクトまたは下位オブジェクトに分割または分解され、それに対して、小さなオブジェクトまたは下位オブジェクト同士が組み合わされ、大きなオブジェクトまたは上位オブジェクトが得られる。したがって、オブジェクトをオブジェクトライブラリに適合させる方法はいくつかの平面（スケール）で実行される。このような適合のためのオブジェクトライブラリとの比較において、一方では、オブジェクトの特性規則が重要であり、他方ではオブジェクトと階層構造との間の文脈規則が重要である。
【００２４】
オブジェクトおよび構造を最適に適合させ最も有効な解を生成するために、進化的アルゴリズムが使用される。すなわち、以下に簡単に説明する一般的なダーウィン機構が使用される。
【００２５】
（孤立、アトラクション）
本発明によれば、孤立は、たとえば、調べるべき画像の部分的領域の、オブジェクトにおける画定を指定することと理解される。これは、特定のアルゴリズムに従った分割または分解またはセグメント化によって行うことができる。好ましくは、セグメント化の場合、均質性基準を考慮しながら画像要素と画像セグメントとの間の相似性または関連性を判定する方法が使用される。逆に、小さなオブジェクトまたは下位オブジェクトを組み合わせ、大きなオブジェクトまたは上位オブジェクトを得ることができる。この場合、このグループ分けを特定の数のグループメンバーに制限することが孤立に対応する。たとえば、階層オブジェクト構造は、主として前の知識がない状態で生成することができ、したがって、小さなオブジェクトを組み合わせて、より大きなオブジェクトを得ることによって、所与の１組のデータの階層抽象化が行われ、この場合、均質性基準を適用すると、しきい値よりも低い値が得られる。たとえば、融合またはファウンデーションによって新たに作成されたオブジェクトのサイズで重み付けされた異質性ｈと、それぞれのサイズｎ1およびｎ2で重み付けされた最初のオブジェクトｈ1およびｈ2の異質性の和との差を均質性基準として使用することが可能である。新しいオブジェクトを作成する前と後の重み付き異質性の差Δｈweight、すなわち、２つのオブジェクトを組み合わせることによって導入される異質性は、以下の数式から得られる。
【００２６】
【数３】
Δｈweight＝（ｎ1＋ｎ2）ｈnew−（ｎ1ｈ1＋ｎ2ｈ2）
【００２７】
この差は、できるだけ小さな値であるべきである。
【００２８】
融合またはファウンデーションの対象とすることができる任意のオブジェクト対のうちで、特に、融合またはファウンデーションによって導入される重み付き異質性の最も小さな差を有するオブジェクト対が常に最初に組み合わされる。重み付き異質性を全体的なサイズで除した差（Δｈweight．／．（ｎ1＋ｎ2））が所定のしきい値よりも小さい場合、オブジェクト同士が融合され組み合わされる。重み付き異質性を全体的なサイズで除したこの差が所定のしきい値よりも大きい場合、新しい上位オブジェクトがファウンドされ、同時により小さなオブジェクト、すなわち、新しい上位オブジェクトのファウンデーションが維持され、すなわち、オブジェクトライブラリに記憶される。２つのオブジェクトの間で場合によっては交換できる下位オブジェクトは、２つのオブジェクトの重み付き異質性がこの交換または再配置によって以下の数式に従って低減する場合には常に再配置される。
【００２９】
【数４】
ｈweight after＜ｈweight before⇒
ｎ1 afterｈ1 after＋ｎ2 afterｈ2 after＜ｎ1 beforeｈ1 before＋ｎ2 beforeｈ2 before
【００３０】
したがって、階層オブジェクト構造は、ファウンデーション、分解、融合、ディソルーション、従属化、グループからの排除、およびオブジェクトの再グループ分けによって基本オブジェクトから生成される。本明細書では、上位オブジェクトの生成を伴うファウンデーションは、下位オブジェクトを生成するための分解に対応する。複数の小さなオブジェクトからより大きなオブジェクトを生成するための融合は、大きなオブジェクトからより小さなオブジェクトを生成するためのディソルーションに対応する。従属化では、オブジェクトが収集され上位オブジェクトに従属化される。これに対して、グループからの排除では、下位オブジェクトが上位オブジェクトから排除される。再グループ分けでは、下位オブジェクト同士が交換される。
【００３１】
それぞれのオブジェクトは他のグループメンバーと特殊な関係を有することができる。このような関係または文脈規則をアトラクションとも呼ぶ。静止画像では、アトラクションまたは特定のパターン内の関係は、固有相対距離、サイズの比率、または角度で表現される。また、各オブジェクトには、たとえば、圧縮されたｎ次元空間での幾何形状、色の分布などを反映する所定の特性が割り付けられる。
【００３２】
（変更）
この方法の第１回目の実行では、多くの場合、複合エンティティのどの領域を有効にオブジェクトと呼ぶことができるかを明確には定義できないことをすでに述べた。したがって、オブジェクトへの分割、またはこれらの領域の構成は反復的に行われる。したがって、オブジェクトはまず予備的に生成され、後で反復的に、徐々に有効性を増すように修正される。オブジェクトは、領域、たとえば下位オブジェクトを排除するか、あるいは互いに隣接する領域、たとえば互いに隣接するオブジェクトを組み込むことによって変更される。他の変更方法として、アトラクションまたは文脈規則が変更される。
【００３３】
オブジェクトのローカル変更を突然変異とみなすことができる。しかし、ローカル変更とは別の、変更の様々な可能性が存在するので、一般的な語の変更を使用するものとする。
【００３４】
（淘汰（選択）、適合度）
それぞれのオブジェクトを変更する目的は、オブジェクトライブラリに対するオブジェクトの「適合度」または「分類尤度」を最適化することである。オブジェクトの適合度または分類尤度の尺度を、作成されたオブジェクトライブラリのオブジェクトの特性に対する、オブジェクトの１組の特性の相似性であると仮定する。オブジェクトライブラリには、オブジェクトの可能な特性または特性規則を含む多数の可能なオブジェクトが記憶され、これらのオブジェクトが、検査中のオブジェクト（たとえば、画像）よりも多いことは明らかである。
【００３５】
また、オブジェクトの可能な相互関係または文脈規則、すなわちオブジェクトのアトラクションをオブジェクトライブラリ内に記述することができる。この場合、画像中に存在するオブジェクトまたは構造は、オブジェクトライブラリ内の対応するオブジェクトの可能なアトラクションまたは文脈規則との多少とも高い相似性、すなわち分類尤度も有する。
【００３６】
（多様性）
長期メモリとして、さらに、様々なオブジェクトおよびオブジェクト構造を使用することが可能である。すなわち、これらのオブジェクトまたは構造のうちの絶対的に最良の（最高の分類尤度）オブジェクトまたは構造だけを継続するか、あるいはさらに使用するだけでなく、それほど良好ではないオブジェクト（より低い分類尤度）もそうすることができる。その結果、前に見出されたが現在は第２のオプションを構成している可能性がただちに失われることはなくなる。この多様性は第２または第３のオプション用のメモリを表す。このことは、現在は第２のオプションであるものが後の展開フェーズで上位オブジェクトになるかぎり実際的である。このように解の可能性が多様であるため、突然変異とは別に、他の種類の変更が可能になる。この種の変更を様々な解構造の混合および組合せと呼ぶ。
【００３７】
（複製）
当然のことながら、「成功した」生物を複製することによって、この種の生物の数を増加することができる。これによって、特定の遺伝コードを２つの位置で並列に有効化することが可能になるので、特定の遺伝コードのインポートが増加する。一見したところでは、オブジェクト生成におけるオブジェクトと順次動作コンピュータとの相似性は無意味であるように思える。しかし、よく考えると、動的なシステムにおいて、このことは、１つの同じ解決策に関する場合でも、あるいは同じオブジェクトを扱う場合でも、かなり有用であることがわかる。動的なシステムでは、オブジェクトの環境が変化する。したがって、オブジェクト認識またはオブジェクト生成におけるオブジェクトの重要性は、オブジェクトを何度も処理し、したがって、その数がかなり増加することによって高まる。複製されたオブジェクトをさらに変更する場合、１つのオブジェクトのみと様々な変更とを記憶すると有効であることが多い。
【００３８】
（削除）
可能な解の数を複製によって過度に増加させないために、つまり、最適化プロセスを不必要に減速させないために、可能な解のいくつかを削除しなければならない。
【００３９】
ダーウィンアルゴリズムは部分的に非常に特定的なアルゴリズムであるので、調べるべき画像全体にすべての可能な種類のアルゴリズムを同時に適用するのは望ましくない。その代わり、この方法または「進化」の開始時に非常に一般的で形式的なアルゴリズムから始めると有効である。この場合、オブジェクトライブラリとの比較によって第１の認識レベルが得られ、この認識レベルを使用してアルゴリズムまたは変更規則をより有効に利用することができる。これによって、場合によっては分類尤度または適合度を高めることができる。好ましくは、個々の意味と、徐々に高くなる適合度または分類尤度とを有する徐々に高度化するオブジェクトが得られるようにアルゴリズムをずっと有効に使用することができる。
【００４０】
以下に、本発明による方法のマルチスケール機能について詳しく論じる。この機能は、複合構造の分析について重要な役割を果たす。
【００４１】
調べるべき項目または画像のオブジェクトの、オブジェクトライブラリのオブジェクトとの相似性は、ローカル適合度またはローカル分類尤度に対応する。しかし、すでに非常に高い適合度または分類尤度を有するオブジェクトの場合でもさらに曖昧さが存在し、すなわち、オブジェクトライブラリの複数のオブジェクトについて同様に高いローカル適合度または分類尤度が存在するかぎり、このローカル分類尤度だけでは十分ではない。それぞれのオブジェクトの意味は多くの場合、その文脈規則またはその下位オブジェクトの構造によってのみ明確になる。
【００４２】
したがって、マルチスケール、すなわちフラクタル検査方式が不可欠である。したがって、調べるべき構造、たとえば画像のフラクタル処理は、フラクタル階層オブジェクトライブラリ、フラクタル適合度または分類尤度、フラクタル変更、ならびに場合によってはフラクタル複製およびフラクタル削除を必要とする。フラクタルオブジェクトライブラリは、オブジェクトの特性または特性規則だけでなく、可能な内部関係および外部関係（内部文脈規則および外部文脈規則）とその変更規則も記憶されたライブラリである。このことは、下位オブジェクトの可能な関係を含め、オブジェクトがどんな下位オブジェクトからなっているかと、オブジェクトが下位オブジェクトとのどんな関係または文脈を有するかも、フラクタルオブジェクト内に記憶されることを意味する。したがって、この場合、階層情報も使用される。というのは、オブジェクトは一般に、より大きな文脈に埋め込まれ、特定の関係を有する下位オブジェクトで構成されるからである。この階層構造から、ライブラリ内の階層構造との比較によって階層適合度またはフラクタル適合度あるいは階層分類尤度またはフラクタル分類尤度を求めることが可能である。
【００４３】
オブジェクトとオブジェクトライブラリのオブジェクトとの直接的な比較の結果として得られるローカル適合度またはローカル分類尤度から始まり、このローカル適合度に基づいて、ローカル適合度および階層適合度で構成されたフラクタル適合度またはフラクタル分類尤度が算出される。変更として、次いでこれらのフラクタル分類尤度が最適化されている。
【００４４】
以下に、一般的な有効性を有する前述の規則を好ましい実施形態に適用する。
【００４５】
図１は、フラクタル次元によって生成されたオブジェクト全体にほぼ対応する調べるべき画像の概略図を示す。
【００４６】
参照符号１、２、３は、ゲームピンを指定し、それに対して参照符号４はボールを表わす。本発明による方法の階層構造では、ピンおよびボールを「玩具」の一般的な語または上位オブジェクトに包含させることができる。参照符号５および７はピエロの耳を指定する。参照符号８および９はピエロの口および鼻を指定する。目は参照符号１０および１１によって指定され、それに対して、瞳は参照符号１２および１３によって指定される。すべての前述のオブジェクトは、準備されたフラクタルオブジェクトライブラリ内に記憶され、したがって認識することができる。参照符号１４は、まだフラクタルオブジェクトライブラリに存在しない並行六面体を指定する。
【００４７】
フラクタル階層オブジェクトライブラリはさらに、前述のオブジェクトとは別に、それぞれのオブジェクトの特性を決定する関連する特性規則、文脈規則、および変更規則と、オブジェクト同士の間の関係またはオブジェクトと下位オブジェクトおよび上位オブジェクトとの関係、ならびにオブジェクトの可能な変更を含む。フラクタルオブジェクトライブラリには、たとえば、オブジェクト５ないし１３、すなわち、上位オブジェクト「ピエロの顔」として組み合わされる耳、頭、口、目、および瞳があってよく、上位オブジェクト「ピエロの顔」は下位オブジェクト「玩具」との特定の関係または文脈を有することができる。したがって、このような構造を有するフラクタル階層オブジェクトライブラリは、関連する特性規則、文脈規則、および変更規則を有する多数の階層構成オブジェクトで構成される。
【００４８】
まず、調べるべき構造または画像内に基本オブジェクトが形成される。本発明による第１の実施形態では、これらの基本オブジェクトはオブジェクト１ないし１４に対応する。これらの基本オブジェクトを形成するにはたとえば、均質性基準を考慮しながら基本要素（画素）を反復セグメント化することができる。しかし、「孤立」の章で説明した他の方法を使用することも可能である。しかし、代替策として、フラクタルオブジェクトライブラリを考慮することによってこれらの基本オブジェクトを形成することができ、この場合、たとえば非常に高い適合度または分類尤度を有するかなり特定のオブジェクトに所定の色が関連付けられる。
【００４９】
しかし、通常、時間の関係で、最初に反復セグメント化が実行され、その後、基本オブジェクトを含むこのように得られた階層基本構造がフラクタル階層オブジェクトライブラリのオブジェクトと比較される。基本オブジェクトは、オブジェクトライブラリ内で見つからない場合、オブジェクト１４の場合と同様に未知のオブジェクトであると評価される。これに対して、フラクタル階層オブジェクトライブラリ内の既知のオブジェクト１ないし１３は分類され、オブジェクトの特性とオブジェクトライブラリの特性との整合度に応じたローカル適合度またはローカル分類尤度がこれらのオブジェクトに与えられる。以下の表は、図１によるオブジェクトの例示的な分類を示す。
【００５０】
【表１】
0004198316.tif 000002
【００５１】
上記の表Ｉには、単一項目または単一オブジェクトがそれぞれのローカル分類尤度またはローカル適合度値およびフラクタル分類尤度またはフラクタル適合度値と共に示されている。ローカル分類尤度は、それぞれのオブジェクトに関する特性規則を適用することによって得られ、この場合、たとえば項目またはオブジェクトの形状または対称性、色または密度が調べられる。対応する特性規則との整合度に応じて、ローカル適合度またはローカル分類尤度が、オブジェクトを特定の項目に関連付けるための尺度になる。
【００５２】
上記で「多様性」の語に関して説明したように、絶対的に最良の構造を従属化することができるだけでなく、場合によっては第２および第３のオブジェクトを記憶装置に保存することもできる。以下の表は、たとえばオブジェクト１０に関連付けることのできるこのような様々な項目を示す。
【００５３】
【表２】
0004198316.tif 000003
【００５４】
上記の表によれば、ほぼ円形のオブジェクト１０は、「目」としては７５％、「ボール」としては７０％、「瞳」としては７０％、「頭」としては５０％であると評価または分類することができる。第２、第３、および第４の可能性として分類されるオブジェクト１０のこれらの可能性は、この方法を反復的に実行する際に予備的に記憶されたままであり、オブジェクトを生成する際に最適化プロセスの速度を高めることを可能にするいわゆる多様性を表す。
【００５５】
しかし、前述の第１の実施形態では、処理は、簡単のために最良の項目、すなわち「目」の最高の分類尤度に対してのみ継続される。このように判定されたローカル分類尤度に基づいて、以後のステップでそれぞれのオブジェクト同士の関係またはそれぞれのオブジェクトの下位オブジェクトまたは上位オブジェクトとの関係が考慮され、それによって、ローカル分類尤度が修正され、それぞれのオブジェクトのフラクタル適合度値または分類尤度が得られる。表Ｉで、これらのグローバル分類尤度は右側の欄に示されている。フラクタル分類尤度は、階層構造を考慮しながらそれぞれのローカル分類尤度およびそれぞれの文脈規則から算出される。
【００５６】
その後、このように収集され、それぞれのフラクタル分類尤度を有するオブジェクトは、変更パターンを使用することによって最適化される。これらのステップを繰り返し実行した後、最終的に、調べるべき構造全体の分類尤度が得られ、それによって、ほとんどエラーのない極めて信頼できるオブジェクト生成または画像認識が可能になる。
【００５７】
それぞれの領域の対称性、形状、色、および密度によってオブジェクトのローカル適合度またはローカル分類尤度を判定する特性規則と、たとえば、それぞれのオブジェクト同士のサイズ比、距離、角度などによって、フラクタル適合度または分類尤度を外部文脈規則または内部文脈規則として設定する文脈規則を別として、いわゆる変更規則またはダーウィンアルゴリズムはそれぞれ、特定のオブジェクトの伝播または変更を有効に設定することができ、それによって、この方法が加速され、エラーフリー性が向上する。この変更規則では、たとえば、衛星写真では川または道路が通常、縦長または直線状の項目を構成し、したがって、有利には、横方向および縦方向で異なる伝播基準を選択することができる特性など、オブジェクトの典型的な特性を考慮することができる。
【００５８】
画像認識方法では、たとえば、エリア型オブジェクトに等方性変更規則が使用され、直線状オブジェクトには異方性変更規則が使用される。
【００５９】
融合またはファウンデーションによってより大きなオブジェクトを生成することができる。融合の場合、オブジェクトへの分離をやめ、それによって単一の新しいオブジェクトが形成される。すなわち、最初のオブジェクト同士が互いに融合する。この場合、下位オブジェクト、すなわち融合されるオブジェクトが存在しなくなるので、上位オブジェクトではないより大きなオブジェクトのみが形成される。これに対して、ファウンデーションの場合、最初のオブジェクトが引き続き存在し、単に上位オブジェクトが新たにいわゆるエンベロープとして追加される。後で、２つよりも多くの部分オブジェクトを有するオブジェクトが融合によって生成される。しかし、場合によっては融合が適さないことがあり、特に融合すべきオブジェクトが異なるサイズを有する場合にはそうである。そのような場合、小さなオブジェクトをより大きなオブジェクトに従属化することの方が適しており、すなわち、この場合、小さなオブジェクトは、より大きなオブジェクトの１つの従属オブジェクトになる。逆に、オブジェクトのコミニューションは、ファウンデーションの結果として行われる場合には比較的容易に行われ、これに対して、融合が行われた場合には新たなセグメント化が必要になる。融合されたオブジェクトの複雑なコミニューションの欠点は、必要な記憶容量が減少し、処理が高速になるという利点によって相殺される。
【００６０】
図１によれば、参照符号１４は未知のオブジェクトを表す。このようなオブジェクトを後でフラクタルオブジェクトライブラリに自動的にあるいは手動で入力し、それぞれの特性規則、文脈規則、および／または変更規則をオブジェクトに与えることができる。したがって、フラクタル階層オブジェクトライブラリの豊富な経験は、新たに追加される項目によって引き続き拡張され、それによって、将来のオブジェクト生成のために精度がさらに改善される。
【００６１】
次に、オブジェクト１０により、文脈を考慮することによる分類尤度の向上について詳しく説明する。
【００６２】
表１によれば、オブジェクト１０は最初、項目「目」についてのローカル分類尤度が７５％であるに過ぎない。一方、オブジェクト４は、項目「ボール」についての分類尤度が８０％であり、したがって最初、さらに全体的なオブジェクトを展開するための開始点として目立って見える。文脈規則が適用され、たとえば、「瞳」と「目」、「目」と「鼻」、「目」と「口」などの内部相互関係（距離、サイズ）が考慮されるので、オブジェクト１０のフラクタル分類尤度は最終的に、項目「目」については値８５％に上昇する。
【００６３】
前述の実施形態では、１つのグループまたは１つの上位オブジェクト（たとえば、頭）内のオブジェクトの関係を考慮するに過ぎなかった。しかし、共通のグループに属さないオブジェクトの関係（たとえば、「目」と「ボール」との間の関係）を考慮することも可能である。また、いくつかの階層オブジェクト構造が共存することができ、これらの構造のオブジェクトが関係付けられる。
【００６４】
前述の実施形態において、文脈規則では、特にオブジェクトの空間関係、すなわち、距離、サイズが取り扱われる。しかし、文脈規則ではオブジェクトの時間関係を取り扱うことも可能であり、時間関係は、音声認識または音声生成で特に重要である。最後に、文脈規則ではオブジェクトの絶対特性、たとえば色の関係を取り扱うことも可能である。
【００６５】
図２は、誤ったオブジェクト生成を補正する機能について説明する働きをする、調べるべき衛星写真の概略図を示す。
【００６６】
参照符号１５は、部分Ａで交差し、部分ＢでＹ字形に分岐または合流し、部分Ｃで他のストリップ状オブジェクトと交差する直線状オブジェクトを示す。参照符号１６および１７は、開始部分または形成された基本オブジェクトを指定する。
【００６７】
基本オブジェクト１６および１７に特性規則を適用した後、たとえばオブジェクト１６は、その色が、関連する特性規則に厳密に整合するために、「川」であることの分類尤度が９７％であり、それに対して、オブジェクト１７は「道路」としての分類尤度が９１％に過ぎないと評価される。この仮定のために、オブジェクト１６は、「川」に関する変更規則に従ってさらに展開され、すなわち、たとえば同じ「川」分類を有する他のオブジェクトとの、たとえば部分ＢでのＹ字形合流によって、「川」についてのオブジェクトの分類尤度がさらに高くなる。したがって、部分Ｃに表わされた橋との交差も、川に関する変更規則に整合し、したがって、オブジェクト１６を「川」項目として展開するうえで変化をもたらさない。
【００６８】
しかし、オブジェクトを展開する際、ある時点で上位オブジェクト「水系」が形成され、これに従っていくつかの川が本流と連結することが可能になる。しかし、図２に表わすように、部分Ａで各川部分がほぼ垂直に合流する場合、そのような構成は「水系」に矛盾する。生成される上位オブジェクトの、その変更規則（川）に対する矛盾を、補正トリガとして使用することができ、その場合、上位オブジェクト（水系）から対応する中間オブジェクトを介して基本オブジェクト１６まで、対応するグループ内のすべての関連する分類尤度が特定の量、たとえば１０％だけ低下する。したがって、この場合、基本オブジェクト１６は、項目「川」についてのローカル分類尤度が８７％になり、それに対して、同じ進化段階の基本オブジェクト１７は、項目「道路」についての分類尤度が依然として９１％である。したがって、この場合、基本オブジェクト１７から始まる同じ直線状オブジェクトが、「道路」に関する変更規則を使用することによってさらに展開され、その場合、互いに交差する道路の尤度が存在するので部分Ａが矛盾することはなくなる。したがって、「道路」としての直線状オブジェクト１５に対する最終的なオブジェクト生成では、分類尤度が高まり、そのため、このオブジェクトをより高い精度および信頼性で生成することができる。
【００６９】
特に、獲得または生成すべき全体的なオブジェクトは、画像セグメントの幾何機能データ、可視機能データ、または隠蔽機能データからなるいくつかの画像平面で構成することができる。たとえば、衛星写真の実施形態の場合、画像セグメントの可視機能データは、衛星写真が撮られる単一色チャネル、高度プロファイル、などであると理解される。画像セグメントの不可視機能データまたは隠蔽機能データはたとえば、地下水位、人工密度などでよい。
【００７０】
上記の説明からわかるように、「同一の」オブジェクト１５を異なる方法で展開することができる。これによって、変更規則に対応する修正を加える際に、たとえば、氾濫防止の観点（変更規則）から、実際に存在する川の代わりに新しい河川形態を生成できるように、生成されるオブジェクトが、調べるべき構造とは異なるものであってよいという他の利点が得られる。
【００７１】
したがって、本発明は、典型的な画像認識応用分野および音声認識応用分野に関係するだけでなく、たとえば、既存の画像および所定の基準を使用することによって新しい画像を生成するか、あるいは任意選択で、テキストまたは音声の意味内容を得て他の言語に翻訳し再生する応用分野に拡張することができる。しかし、典型的な応用分野は引き続き、たとえば、衛星写真や、Ｘ線、コンピュータ断層撮影などの医療技術表現を評価するためのパターン認識である。
【図１】
0004198316.tif 000004
【図２】
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