(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象データを比較する区分の大きさにそれぞれ分割した区分データに対応する信号を送出するための区分信号線と、
論理和回路及び論理積回路により構成され、前記区分信号線の信号を入力し、各区分信号線毎の信号について平均値を算出すると共に、算出された区分毎の平均値信号と前記区分信号線の信号に基づき、各区分について相関行列を構成する相関行列信号を生成する相関行列生成回路と、
論理回路により構成され、前記相関行列生成回路により生成された相関行列信号と前記区分信号線の信号を入力し、該相関行列の固有値及び固有ベクトルに対応する信号を算出する固有値・固有ベクトル算出回路と、
論理和回路及び論理積回路により構成され、前記固有値・固有ベクトル算出回路により算出された固有ベクトル信号と前記区分信号線の信号を入力し、前記各区分の特徴ベクトルに対応する信号を算出する積和演算回路と、
論理回路により構成され、前記積和演算回路により算出された特徴ベクトル信号を入力し、前記特徴ベクトルの各要素間の距離を算出する距離算出回路と、
ユーザが、各要素間の距離と比較するための閾値の信号を設定するための閾値設定回路と、
論理回路により構成され、前記閾値設定回路においてユーザにより設定された閾値信号に基づき前記距離算出回路により算出された各要素間の距離信号と対比し、該当する距離を有する区間であるか否か示す信号出力する結果出力回路と
を具備することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
論理回路により構成され、距離算出回路により算出された各要素間の距離信号を入力し、各区分毎のそれぞれの要素について距離が最小である距離を抽出する最小距離抽出回路を備え、
結果出力回路は、この最小距離抽出回路により抽出された距離の信号と閾値信号を対比し、該当する距離を有する区間であるか否か示す信号出力することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
結果出力回路の出力に基づき、該当する距離を有する区間である区分のデータを出力する処理回路を具備することを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像や音声などの各種のデータについて固有空間法を用いて処理を行うデータ処理装置に関するものであり、特に論理回路を用いて構成し、高速化を図ったデータ処理装置である。
【背景技術】
【０００２】
従来の固有空間法を用いたデータ処理にあっては、例えば、パターン認識の対象に係る幾つかの画像をデータベースと比較するものであり、類似度の閾値は共通のものが用いられている。
【０００３】
例えば、顔写真と入力顔画像とを比較する場合に、上記手法に改良を加え、モデル空間と変動分空間を分離して特徴抽出するものが知られている（特許文献１参照）。
【０００４】
しかしながら、一枚の画像や一連の音声に類似する部分（イメージや単語など）が存在するか、或いは一枚の画像や一連の音声に異なる部分（イメージや単語など）が存在するかという観点からデータ処理を行うことはなされていない。
【０００５】
また、この種のデータ処理にあっては、各データの主成分分析結果に係る固有値、固有ベクトルを事前に計算しデータベース化しておくことが多い。また、比較データも、上記データベース化された固有値、固有ベクトルにより主成分を算出するように構成されている。
【０００６】
例えば、行動分析装置においては、データベースに特徴ベクトルの平均値、共分散行列、共分散行列についての固有値行列及び固有ベクトルを備え、これらを用いるものが知られている（特許文献２（特に、請求項６）参照）。
【特許文献１】特開平１０−１７１９８８号公報
【特許文献２】特開２００４−１５７６１４号公報
【０００７】
しかしながら、各区分データ（一画像を区分した画像のデータ）などについて、固有値、固有ベクトルを算出する処理と、主成分分析を同時にリアルタイムに行うようなことはできないという問題点がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上記のような固有空間法を用いたデータ処理の現状に鑑なされたもので、その目的は、一まとまりのデータの部分相互について、類似や非類似などの判定を行い、所望の部分データを引き出すことが可能であり、データベースを用いることなく高速処理を行うことの可能なデータ処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係るデータ処理装置は、処理対象データを比較する区分の大きさにそれぞれ分割した区分データに対応する信号を送出するための区分信号線と、論理和回路及び論理積回路により構成され、前記区分信号線の信号を入力し、各区分信号線毎の信号について平均値を算出すると共に、算出された区分毎の平均値信号と前記区分信号線の信号に基づき、各区分について相関行列を構成する相関行列信号を生成する相関行列生成回路と、論理回路により構成され、前記相関行列生成回路により生成された相関行列信号と前記区分信号線の信号を入力し、該相関行列の固有値及び固有ベクトルに対応する信号を算出する固有値・固有ベクトル算出回路と、論理和回路及び論理積回路により構成され、前記固有値・固有ベクトル算出回路により算出された固有ベクトル信号と前記区分信号線の信号を入力し、前記各区分の特徴ベクトルに対応する信号を算出する積和演算回路と、論理回路により構成され、前記積和演算回路により算出された特徴ベクトル信号を入力し、前記特徴ベクトルの各要素間の距離を算出する距離算出回路と、ユーザが、各要素間の距離と比較するための閾値の信号を設定するための閾値設定回路と、論理回路により構成され、前記閾値設定回路においてユーザにより設定された閾値信号に基づき前記距離算出回路により算出された各要素間の距離信号と対比し、該当する距離を有する区間であるか否か示す信号出力する結果出力回路とを具備することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るデータ処理装置は、論理回路により構成され、距離算出回路により算出された各要素間の距離信号を入力し、各区分毎のそれぞれの要素について距離が最小である距離を抽出する最小距離抽出回路を備え、結果出力回路は、この最小距離抽出回路により抽出された距離の信号と閾値信号を対比し、該当する距離を有する区間であるか否か示す信号出力することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るデータ処理装置では、結果出力回路の出力に基づき、該当する距離を有する区間である区分のデータを出力する処理回路を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、処理対象データを比較する区分の大きさに分割し、分割された各区分について特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトルの各要素間の距離を算出して、各要素間の距離と比較するので、一まとまりのデータの部分相互について、類似や非類似などの判定を行うことが可能である。この場合、各回路が論理回路により構成されており、高速処理が可能である。
【００１３】
また、ユーザが、各要素間の距離と比較するための閾値を設定でき、この、ユーザにより設定された閾値に基づき、該当する距離を有する各要素を求め、この要素に対応する区分を特定するので、閾値をコントロールして所望の類似度の範囲にある一まとまりのデータの部分を自在に取り出すことができる。
【００１４】
更に、算出された各要素間の距離について、各区分毎にそれぞれの要素について距離が最小である距離を抽出し、この抽出された距離と閾値を対比し、該当する距離を有する各要素を求め、この要素に対応する区分を特定するので、一まとまりのデータの部分毎に最も類似度が高い部分を選ぶことができ、かつその部分が所定類似度にある場合に特定を行い、より厳格な基準により一まとまりのデータの部分相互について、類似や非類似などの判定を行うことが可能である。この場合にも、各回路が論理回路により構成されており、高速処理が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下添付図面を参照して、本発明に係るデータ処理装置の実施例を説明する。各図において同一の構成要素には、同一の番号を付して重複する説明を省略する。
＜実施例１＞
図１に、第１の実施例に係るデータ処理装置のブロック図を示す。データ処理装置は、データを取り込む入力部１１を備えており、ある一まとまりのデータを取り込む。
【００１６】
入力部１１に対しては、データ記憶装置などからデータを取り込んでも良いし、リアルタイムに到来するデータを蓄積して一まとまりのデータとして入力しても良い。また、ある一まとまりのデータとは、一枚の画像のデータや講演会などの音声データである。具体例としては、図２（ｂ）に示す画像のデータを挙げることができる。入力部１１において、取り込んだデータは｛Ｉ0，・・・，Ｉi｝と記載することができる。図２の画像においては１ピクセル毎の色の輝度データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が｛Ｉ0，・・・，Ｉi｝に相当することになり、１画像がｉ個のピクセルから構成されている。
【００１７】
入力部１１には、区分信号線Ｌ1〜Ｌkが具備されている。区分信号線Ｌ1〜Ｌkは、処理対象データを比較する区分の大きさにそれぞれ分割した区分データに対応する信号を送出するための信号ラインである。区分信号線Ｌ1〜Ｌkには、データが幾つかの区分の大きさに分割されて与えられるものであり、図２（ａ）の例では、１画像をｋ（１６）等分した区分画像Ｐｉｃ・１〜Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）に分割した区分データが入力される。
【００１８】
区分画像Ｐｉｃ・１〜Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）のデータは、区分画像Ｐｉｃ・１において｛Ａ11，・・・，Ａj1｝Tと表すことができ、区分画像Ｐｉｃ・２において｛Ａ12，・・・，Ａj2｝Tと表すことができ、・・・、区分画像Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）において｛Ａ1k，・・・，Ａjk｝Tと表すことができる。なお、Tは転置行列であることを示す。この分割により、ｊ＝ｉ／ｋであり、ｋ＝１６により、１区分画像中にｊ個のピクセルが含まれる。
【００１９】
上記の｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T、｛Ａ12，・・・，Ａj2｝T、・・・、｛Ａ1k，・・・，Ａjk｝Tにおける各要素Ａxyは、１個のピクセルの画素の輝度データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を示すものである。区分画像Ｐｉｃ・１〜Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）のデータをｊ行ｋ列の行列により示すと、図３に示されるようになり、列方向の一群の要素をＡ1，Ａ2，・・・，Ａkにより表すとき、これらの要素Ａ1，Ａ2，・・・，Ａkの信号が区分信号線Ｌ1〜Ｌkの対応する信号線に入力される。従って、各区分信号線Ｌ1〜Ｌkはそれぞれデータのビットに対応する複数本により構成される。
【００２０】
区分信号線Ｌ1〜Ｌkを通過した信号は、相関行列生成回路１２と積和演算回路１５とへ与えられる。相関行列生成回路１２は、論理和回路及び論理積回路により構成され、上記区分信号線Ｌ1〜Ｌkの信号を入力し、各区分信号線Ｌ1〜Ｌk毎の信号について平均値を算出するものである。この相関行列生成回路１２は、各区分のデータ（ここでは画像）に含まれている同一行の要素について平均値を算出するものであり、一般的なｊ行（ｊ番目）の要素｛Ａj1，・・・，Ａj1｝に対する平均値Ｍjを求める式は、次の（式１）により表すことができる。（式１）の計算を行う相関行列生成回路１２における平均値算出部分は、論理回路による公知の和算回路及び除算回路を組み合わせて実現される。
【００２１】
【数１】
0005004743.tif 000002
【００２２】
上記相関行列生成回路１２における平均値算出部分により得られた平均値Ｍjは、相関行列生成回路１２において次の処理に用いられている。この相関行列生成回路１２における構成は、例えば共分散行列を生成する回路として実現される。相関行列生成回路１２は、先に算出した区分毎の平均値信号と上記区分信号線Ｌ1〜Ｌkの信号を入力し、各区分について相関行列を構成する相関行列信号を生成するものである。具体的には、上記平均値Ｍjを用いて、一般的なｊ行（ｊ番目）の要素｛Ａ11，・・・，Ａ1j｝との引き算の結果をＱjkと表すと、次の（式２）を用いることにより共分散Ｓkkを求めることができる。ここで、ＱjkTはＱjkの転置行列を示す。（式２）の計算を行う相関行列生成回路１２は、論理回路による公知の引算回路及乗算回路を組み合わせて実現される。
【００２３】
【数２】
0005004743.tif 000003
【００２４】
相関行列生成回路１２の出力は、固有値・固有ベクトル算出回路１４へ送出されている。固有値・固有ベクトル算出回路１４は、相関行列生成回路１２により生成された相関行列信号と上記区分信号線Ｌ1〜Ｌkの信号を入力し、該相関行列の固有値及び固有ベクトルに対応する信号を算出するものである。固有値・固有ベクトル算出回路１４は、論理回路により構成され、相関行列の要素を用いて既知の演算によりk次方程式の解を得る回路と、論理回路により構成され、上記解と相関行列の要素を用いて固有ベクトルを得る回路により構成され、共分散Ｓkkの固有値λ1〜λkと固有ベクトルＶを求めるものである。固有ベクトルＶは（式３）のように記載することができる。
【００２５】
【数３】
0005004743.tif 000004
【００２６】
固有値・固有ベクトル算出回路１４の出力は、積和演算回路１５へ与えられている。積和演算回路１５は、論理和回路及び論理積回路により構成され、固有値・固有ベクトル算出回路１４により算出された固有ベクトル信号と区分信号線Ｌ1〜Ｌkの信号を入力し、上記各区分の特徴ベクトルに対応する信号を算出するものである。つまり、積和演算回路１５は、（式３）の固有値ベクトルＶと上記ＡjkTとＡjkを用いて、（Ａjk・Ｖ）T・Ａjkを計算して特徴ベクトルを得る。この算出された特徴ベクトルは、次に示す（式４）のようにｋ行ｋ列であるから、（式４）における行方向に並ぶ要素を集合して特徴ベクトルｃ１〜ｃｋを得る。即ち、ｃ１＝｛ｃ11，・・・，ｃk1｝T、ｃ２＝｛ｃ12，・・・，ｃk2｝T、・・・、ｃｋ＝｛ｃ1k，・・・，ｃkk｝Tを得る。
【００２７】
【数４】
0005004743.tif 000005
【００２８】
積和演算回路１５の出力は、距離算出回路１６−１、・・・、１６−ｉ、・・・、１６−ｋに与えられている。距離算出回路１６−１、・・・、１６−ｉ、・・・、１６−ｋは、特徴ベクトルｃ１〜ｃｋの各要素間の距離を算出するものであり、本実施例では各要素間の距離をｄmnとするとき、次の（式５）により、ユークリッド距離が求められている。
【００２９】
【数５】
0005004743.tif 000006
【００３０】
距離算出回路１６−１〜１６−ｋを代表して、距離算出回路１６−１と距離算出回路１６−ｋにおける入力と出力及び回路内において行っている演算を図４に示す。各距離算出回路１６−１、・・・、１６−ｉ、・・・、１６−ｋは、上記図４に示した演算を行う論理回路により構成される。ここで求められたユークリッド距離を行列により示すと、次の（式６）のようにｋ行ｋ列である。
【００３１】
【数６】
0005004743.tif 000007
【００３２】
距離算出回路１６−１、・・・、１６−ｉ、・・・、１６−ｋの出力は、結果出力回路１８−１〜１８−ｋへ与えられている。結果出力回路１８−１〜１８−ｋには、閾値設定回路１７が接続されている。閾値設定回路１７は、各要素間の距離（上記ユークリッド距離）と比較するための閾値を設定するもので、レジスタにより構成することができる。結果出力回路１８−１〜１８−ｋは、論理回路により構成されており、閾値設定回路１７により設定された閾値に基づき上記距離算出回路１６−１〜１６−ｋにより算出された各要素間の距離と対比し、該当する距離を有する区間であるか否か示す複数信号を出力するものである。
【００３３】
この結果出力回路１８−１〜１８−ｋは、同一の構成であり、一つの結果出力回路における一入力に対応する構成を示すと、図５のようになる。閾値設定回路１７により設定された小さい側の閾値を閾値低ａとし、大きい側の閾値を閾値高ｂとすると、ａ＜ｄmnを検出する論理回路により構成された比較器３１と、ｂ＞ｄmnを検出する論理回路により構成された比較器３２と、比較器３１、３２の出力の論理積を求めるアンド回路３３を備える。一つの結果出力回路には、図５の構成がｋセット設けられ、ｋセット毎に結果を求めるので、一つの結果出力回路から複数出力が得られる。
【００３４】
ここで具体例を挙げて説明する。例えば、閾値設定回路１７により閾値として、５より大きく４０より小さい値という設定されたとする。これにより、結果出力回路１８−１〜１８−ｋは、（式６）のｋ行ｋ列の各要素ｄについて５＜ｄ＜４０を満たすものを求める。ここで、（式６）におけるｋ行ｋ列の要素ｄk1と要素ｄ23とが上記閾値の条件５＜ｄ＜４０を満たすものとしてアンド回路３３の出力がＨレベルにされると、当該アンド回路３３が属する結果出力回路の出力がＨレベルとなり、一つの結果出力回路から出力されている複数出力の一つがＨレベルとなるため、当該要素が属する列方向に並んでいる区分のデータが特定される。つまり、上記要素ｄk1に対しては第１列目の｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T＝Ｐｉｃ・１が閾値の条件を満たしていると特定され、要素ｄ23に対しては第３列目の｛Ａ13，・・・，Ａj3｝T＝Ｐｉｃ・３が閾値の条件を満たしていると特定される。
【００３５】
ここで、図２（ａ）の例において、１画像をｋ（１６）等分した区分画像Ｐｉｃ・１〜Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）に分割し、区分信号線Ｌ1〜Ｌkに入力した場合の特徴ベクトルＣ1〜Ｃkを０〜２５５の２５６階調で表すように値を定め、ユークリッド距離を求めると、図２（ｂ）に示すテーブルのような値となる。
【００３６】
図２（ａ）の区分画像Ｐｉｃ・１〜Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）において、区分画像Ｐｉｃ・１と区分画像Ｐｉｃ・３が等しく、区分画像Ｐｉｃ・２と区分画像Ｐｉｃ・４が等しく、区分画像Ｐｉｃ・５と区分画像Ｐｉｃ・７７が等しく、区分画像Ｐｉｃ・６と区分画像Ｐｉｃ・８が等しく、区分画像Ｐｉｃ・１０と区分画像Ｐｉｃ・１２が等しく、区分画像Ｐｉｃ・１３と区分画像Ｐｉｃ・１５が等しく、区分画像Ｐｉｃ・１４と区分画像Ｐｉｃ・１６が等しい。唯一、区分画像Ｐｉｃ・９と区分画像Ｐｉｃ・１１のみが僅かに異なっている。
【００３７】
したがって、図２（ｂ）に示すテーブルの区分画像Ｐｉｃ・９と区分画像Ｐｉｃ・１１の距離が、僅かに異なる区分画像であることを示す「２５」となっている。全く等しい区分画像Ｐｉｃ・１と区分画像Ｐｉｃ・３等の距離は、同一であることを示す「０」となっている。その他の区分画像の組み合わせ（例えば、区分画像Ｐｉｃ・１と区分画像Ｐｉｃ・１６等）における距離は、全く異なることを示す「２５５」となっている。なお、図２（ｂ）に示すテーブルにおいては、本来ｄMAXw本来とすべきところを、「０」と表記してある。
【００３８】
上記のように、ｋ行ｋ列のテーブル値が求まると、結果出力回路１８−１〜１８−ｋは、設定されている小さい側の閾値である「閾値低」及び大きい側の閾値である「閾値高」とを用いて、全ての距離ｄ nについて「閾値低」より大であり且つ「閾値高」より小であるものを抽出し、それぞれの出力をＨレベルとする。この出力がＨレベルとされた距離ｄ nに対応するデータ群を、Ｈレベルに基づいて、例えば図示せぬ表示部へ通過させて表示出力することができる。
【００３９】
上記図２の画像の例では、「閾値低」を１０として「閾値高」を３６とすることにより、区分画像Ｐｉｃ・９と区分画像Ｐｉｃ・１１が抽出され、表示出力される。これらの区分画像Ｐｉｃ・９と区分画像Ｐｉｃ・１１は上述の通り、僅かに差のある画像であるから、僅かな画像変化があった部分を抽出する場合や、二枚の絵の中の「誤り探し」などを行う場合に好適なものである。
【００４０】
また、図６のような４×４枚の画像を一枚の画像として入力し、４×４の区分画像に分割して上記と同様に区分信号線Ｌ1〜Ｌkに入力して処理を行い、「閾値低」を１７５として「閾値高」を２００とすることにより、図７に示すように同一人物が写っているLabel４、Label５、Label１１の三つの区分画像を特定して、表示することができる。更に、図６の画像に対し「閾値低」を１６０として「閾値高」を１６８とすることにより、図８に示すように同一人物が写っているLabel８、Label９の区分画像を特定して、表示することができる。
【００４１】
＜実施例２＞
図９に、第２の実施例に係るデータ処理装置のブロック図を示す。このデータ処理装置は、第１の実施例のものにおいて、距離算出回路１６−１〜１６−ｋと結果出力回路１８−１〜１８−ｋと間に、最小距離抽出回路２０−１〜２０−ｋを介装したものである。この最小距離抽出回路２０−１〜２０−ｋは、距離算出回路１６−１〜１６−ｋにより算出された各要素間の距離について、それぞれの区分毎に要素について距離が最小である距離を抽出するものである。また、本実施例の結果出力回路１８Ａ−１〜１８Ａ−ｋは、１入力１出力となっている。つまり、結果出力回路１８Ａ−１〜１８Ａ−ｋは、それぞれ図５に示す構成の回路を一つ具備している。本実施例は、この結果出力回路１８Ａ−１〜１８Ａ−ｋおよび最小距離抽出回路２０−１〜２０−ｋを除き、第１の実施例と同一の構成が採用されている。
【００４２】
最小距離抽出回路２０−１〜２０−ｋは、同一の構成であるから、この中の一回路の具体例は図１０に示されるように構成される。距離算出回路１６−ｉの出力の隣接する出力を比較する論理回路により構成される第１段比較器４１−１〜４１−（ｄ／２）を用いて第１段の出力を得て、更に第２段において前段の出力の隣接する出力を比較する論理回路により構成される第２段比較器により比較を行う。前最終段は２個の比較器４５−１、４５−２により前段の出力の隣接する出力を比較する。最終段の比較器４６は、比較器４５−１、４５−２の出力を比較する。
【００４３】
この最小距離抽出回路２０−１〜２０−ｋによって、（式６）のようにｋ行ｋ列であるユークリッド距離の行列において、列方向に並んだ要素を比較して、その中で最小のものを抽出する。最小距離抽出回路２０−１〜２０−ｋにおいて、図１１に示すように、全ての列について最小のものを抽出することにより、ｋ（図２では、ｋ＝１６）個の距離を抽出する。図１１に示す例では、一例として距離ｄk1、ｄ12、ｄ23、・・・、ｄ1kが最小値として抽出されている。
【００４４】
上記最小距離抽出回路２０−１〜２０−ｋにより抽出されたｋ個の距離の対応する１つを結果出力回路１８Ａ−１〜１８Ａ−ｋが受け取り、このｋ個のそれぞれの距離について、閾値を適用して該当する範囲にあるか否か検出される。図１２の例では、図１１において抽出された距離ｄk1、ｄ12、ｄ23、ｄ1kがそれぞれ、３０、１００、３０、５０である場合において、閾値の条件５＜ｄ＜４０が設定されていることにより、距離ｄk1、ｄ23が検出され、結果である上記要素ｄk1に対しては第１列目の｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T＝Ｐｉｃ・１が特定され、要素ｄ23に対しては第３列目の｛Ａ13，・・・，Ａj3｝T＝Ｐｉｃ・３が特定される。このため、これら結果出力回路１８Ａ−１〜１８Ａ−ｋの出力に基づき対応する区分画像を選択して表示させることができる。
【００４５】
本実施例では、各区分毎にそれぞれの要素について距離が最小である距離を抽出するので、区分毎において類似度が最も高い距離が抽出されることになり、更に結果出力回路１８Ａ−１〜１８Ａ−ｋにおいてその部分が所定類似度にある場合に特定を行い、より厳格な基準により一まとまりのデータの部分相互について、類似や非類似などの判定を行うことが可能である。
【００４６】
したがって、第２の実施例を用いて図６に示される画像の処理を行うと、同一ではなく且つ類似する画像を抽出することができ、閾値の変更により図７や図８のように画像を抽出して表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明に係るデータ処理装置における第１の実施例の構成を示すブロック図。
【図２】本発明に係るデータ処理装置における処理の一例を説明するための画像とテーブルの一例を撮像した代用写真。
【図３】本発明に係るデータ処理装置における区分信号線に入力される信号に対応するデータ行列を示す図。
【図４】本発明に係るデータ処理装置における実施例の要部構成を示すブロック図。
【図５】本発明に係るデータ処理装置における実施例の要部構成を示すブロック図。
【図６】本発明に係るデータ処理装置における処理の一例を説明するための画像の一例を撮像した代用写真。
【図７】本発明に係るデータ処理装置により図６の画像を処理した結果の第１の例を撮像した代用写真。
【図８】本発明に係るデータ処理装置により図６の画像を処理した結果の第２の例を撮像した代用写真。
【図９】発明に係るデータ処理装置における第２の実施例の構成を示すブロック図。
【図１０】本発明に係るデータ処理装置における第２の実施例の要部構成を示すブロック図。
【図１１】本発明に係るデータ処理装置における第２の実施例による最小値抽出の処理を示す図。
【図１２】本発明に係るデータ処理装置における第２の実施例による最小値抽出の処理を、数字を入れて示した図。
【符号の説明】
【００４８】
Ｌ1〜Ｌk  区分信号線
１１  入力部
１２  相関行列生成回路
１４  固有値・固有ベクトル算出回路
１５  積和演算回路
１６−1〜１６−k  距離算出回路
１７  閾値設定回路
１８−1〜１８−k  結果出力回路
１８Ａ−1〜１８Ａ−k  結果出力回路
２０−1〜２０−k  最小距離抽出回路
【図１】
0005004743.tif 000008
【図３】
0005004743.tif 000009
【図４】
0005004743.tif 000010
【図５】
0005004743.tif 000011
【図９】
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【図１０】
0005004743.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
0005004743.tif 000015
【図２】
0005004743.tif 000016
【図６】
0005004743.tif 000017
【図７】
0005004743.tif 000018
【図８】
0005004743.tif 000019