(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分割するデータ分割手段と、
このデータ分割手段により分割された各区分について、各区分における処理対象データの各同一行要素に対する平均値を求めて、この平均値を対応行要素から引いた結果の行列とこの行列の転置行列との乗算により共分散行列を生成する共分散行列生成手段と、
この共分散行列生成手段により生成された共分散行列の固有値及び固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段と、
この固有値・固有ベクトル算出手段により算出された固有ベクトルの転置行列と前記共分散行列中の転置行列部分との乗算結果に更に前記共分散行列中の非転置行列部分を乗算することにより前記各区分の特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、
この特徴ベクトル抽出手段により抽出された特徴ベクトルの各要素間の距離を算出する距離算出手段と、
各要素間の距離と比較するための閾値を設定する閾値設定手段と、
この閾値設定手段により設定された閾値に基づき前記距離算出手段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各要素を求め、この要素に対応する区分を特定する特定手段と
を具備することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
距離算出手段により算出された各要素間の距離について、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手段を備え、
特定手段は、この最小距離抽出手段により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】
特定手段は、特定した区分のデータを出力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。
【請求項４】
処理対象データを比較する区分の大きさに分割する分割ステップと、
この分割ステップにより分割された各区分について、各区分における処理対象データの各同一行要素に対する平均値を求めて、この平均値を対応行要素から引いた結果の行列とこの行列の転置行列との乗算により共分散行列を生成する共分散行列ステップと、
この共分散行列ステップにより生成された共分散行列の固有値及び固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出ステップと、
この固有値・固有ベクトル算出手段により算出された固有ベクトルの転置行列と前記共分散行列中の転置行列部分との乗算結果に更に前記共分散行列中の非転置行列部分を乗算することにより前記各区分の特徴ベクトルを抽出する抽出ステップと、
この抽出ステップにより抽出された特徴ベクトルの各要素間の距離を算出する距離算出ステップと、
各要素間の距離と比較するための閾値を設定する閾値設定ステップと、
この閾値設定ステップにより設定された閾値に基づき前記距離算出ステップ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各要素を求め、この要素に対応する区分を特定する特定ステップと
を具備することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項５】
距離算出ステップにより算出された各要素間の距離について、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ステップを備え、
特定ステップは、この最小距離抽出ステップにより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ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理方法。
【請求項６】
特定ステップは、特定した区分のデータを出力することを特徴とする請求項４または５に記載のデータ処理方法。
【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及びデータ処理方法に関するものである。
【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。
【特許文献１】特開平１０−１７１９８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
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なデータ処理装置及びデータ処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
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分割するデータ分割手段と、
このデータ分割手段により分割された各区分について、各区分における処理対象データの各同一行要素に対する平均値を求めて、この平均値を対応行要素から引いた結果の行列とこの行列の転置行列との乗算により共分散行列を生成する共分散行列生成手段と、この共分散行列生成手段により生成された共分散行列の固有値及び固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段と、この固有値・固有ベクトル算出手段により算出された固有ベクトルの転置行列と前記共分散行列中の転置行列部分との乗算結果に更に前記共分散行列中の非転置行列部分を乗算することにより前記各区分の特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、この特徴ベクトル抽出手段により抽出された特徴ベクトルの各要素間の距離を算出する距離算出手段と、各要素間の距離と比較するための閾値を設定する閾値設定手段と、この閾値設定手段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特定手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るデータ処理装置は、距離算出手段により算出された各要素間の距離について、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手段を備え、特定手段は、この最小距離抽出手段により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ことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るデータ処理装置では、特定手段は、特定した区分のデータを出力することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るデータ処理方法は、処理対象データを比較する区分の大きさに分割する分割ステップと、
この分割ステップにより分割された各区分について、各区分における処理対象データの各同一行要素に対する平均値を求めて、この平均値を対応行要素から引いた結果の行列とこの行列の転置行列との乗算により共分散行列を生成する共分散行列ステップと、この共分散行列ステップにより生成された共分散行列の固有値及び固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出ステップと、この固有値・固有ベクトル算出手段により算出された固有ベクトルの転置行列と前記共分散行列中の転置行列部分との乗算結果に更に前記共分散行列中の非転置行列部分を乗算することにより前記各区分の特徴ベクトルを抽出する抽出ステップと、この抽出ステップにより抽出された特徴ベクトルの各要素間の距離を算出する距離算出ステップと、各要素間の距離と比較するための閾値を設定する閾値設定ステップと、この閾値設定ステップにより設定された閾値に基づき前記距離算出ステップ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各要素を求め、この要素に対応する区分を特定する特定ステップ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方法は、距離算出ステップにより算出された各要素間の距離について、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ステップを備え、特定ステップは、この最小距離抽出ステップにより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ことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るデータ処理方法では、特定ステップは、特定した区分のデータを出力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。
【００１３】
また、各要素間の距離と比較するための閾値を設定でき、この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。
【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及びデータ処理方法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、データ取込部１１を備えており、ある一まとまりのデータを取り込む。
【００１６】
データ取込部１１はデータの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３（ａ）に示す画像のデータを挙げることができる。データ取込部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３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】
データ取込部１１の後段には、データ分割手段１２が配置されている。データ分割手段１２は、処理対象データを比較する区分の大きさに分割するデータ分割手段を構成するものである。データ分割手段１２は、設定によりデータを幾つかの区分の大きさに分割するものであり、図３（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）に分割する。
【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。データ分割手段１２の次には、平均値算出手段１３が配置される。平均値算出手段１３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。
【００２０】
【数１】
0004994174.tif 000002
【００２１】
上記平均値算出手段１３の次には、共分散行列生成手段１４が配置されている。この共分散行列生成手段１４では、上記平均値Ｍjを用いて、一般的なｊ行（ｊ番目）の要素｛Ａ11，・・・，Ａjk｝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（k＝１，２，・・・，ｋ）を求めることができる。ここで、ＱjkTはＱjkの転置行列を示す。ＱjkTとＱjkのkにおいて、k=1,2,・・・,kである。
【００２２】
【数２】
0004994174.tif 000003
【００２３】
共分散行列生成手段１４の後段には、固有値・固有ベクトル算出手段１５が配置されている。固有値・固有ベクトル算出手段１５は、既知の演算により共分散Ｓkkの固有値λ1，・・・，λkと固有ベクトルＶを求めるものである。固有値λと固有ベクトルＶは次の（式３）のように記載することができる。
【００２４】
【数３】
0004994174.tif 000004
【００２５】
固有値・固有ベクトル算出手段１５の後段には、特徴ベクトル抽出手段１６が配置されている。特徴ベクトル抽出手段１６は、固有値ベクトルＶと上記ＱjkTとＱjkを用いて、（Ｑjk・Ｖ）T・Ｑjkを計算して特徴ベクトルを得る。この算出された（Ｑjk・Ｖ）T・Ｑjkは、（式４）のようにｋ行ｋ列の行列式であるから、（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。
【００２６】
【数４】
0004994174.tif 000005
【００２７】
特徴ベクトル抽出手段１６の後段には、距離算出手段１７が配置されている。距離算出手段１７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る。
【００２８】
【数５】
0004994174.tif 000006
【００２９】
求めたユークリッド距離を行列により示すと、（式６）のようにｋ行ｋ列である。
【００３０】
【数６】
0004994174.tif 000007
【００３１】
距離算出手段１７の後段には、特定手段１８が配置されている。特定手段１８には、閾値設定手段１９が接続されている。閾値設定手段１９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ある。特定手段１８は、閾値設定手段１９により設定された閾値に基づき上記距離算出手段１７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各要素を求め、この要素に対応する区分を特定するものである。
【００３２】
例えば、閾値設定手段１９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、特定手段１８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選択されると、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。
【００３３】
つまり、上記要素ｄk1に対しては区分画像｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T、｛Ａ12，・・・，Ａj2｝T、・・・、｛Ａ1k，・・・，Ａjk｝Tにおける第１列目の｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T＝Ｐｉｃ・１が特定され、要素ｄ23に対しては区分画像｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T、｛Ａ12，・・・，Ａj2｝T、・・・、｛Ａ1k，・・・，Ａjk｝Tにおける第３列目の｛Ａ13，・・・，Ａj3｝T＝Ｐｉｃ・３が特定される。特定された区分画像は、表示部３０に出力されて表示される。
【００３４】
以上のように構成されたデータ処理装置は、パーソナルコンピュータやその他プロセッサを有する計算機が、図２に示されるフローチャートを実行することにより実現できる。この場合の動作を、図２に示されるフローチャートに基づき説明する。プログラムが起動され、プロセッサは、ある一まとまりのデータを取り込む（Ｓ１１）。
【００３５】
プロセッサが上記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。このデータが図３（ａ）に示す画像のデータであるとすれば、図３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ことは既述の通りである。
【００３６】
プロセッサは、上記の処理対象データを比較する区分の大きさに分割する（Ｓ１２）。図３（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）に分割することになる。区分画像Ｐｉｃ・１〜Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）のデータは、Ｐｉｃ・１＝｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T、区分画像Ｐｉｃ・２＝｛Ａ12，・・・，Ａj2｝、・・・、区分画像Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）＝｛Ａ1k，・・・，Ａjk｝Tである。
【００３７】
ステップＳ１２に次いで、プロセッサは各区分のデータ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（Ｓ１３）。ここに平均値Ｍjを求める式は、前掲の（式１）の通りである。この結果、図３の画像の例では、区分画像Ｐｉｃ・１〜Ｐｉｃ・ｋ（ｋ＝１６）をｊ行ｋ列に並べた図４に示すような行列の行方向の要素について平均値Ａjkがそれぞれ求められることになる。
【００３８】
更に、プロセッサは（式２）に示した式を用いて、共分散行列を生成し（Ｓ１４）、この共分散行列を用いて固有値λ1〜λkと固有ベクトルＶを求める（Ｓ１５）。既に述べた通り、固有値λと固有ベクトルＶは（式３）のようである。
【００３９】
固有ベクトルＶが求まると、プロセッサは、（Ｑjk・Ｖ）T・Ｑjkを計算して特徴ベクトルｃ１〜ｃｋを得る（Ｓ１６）。特徴ベクトルｃ１〜ｃｋは、ｃ１＝｛ｃ11，・・・，ｃk1｝T、ｃ２＝｛ｃ12，・・・，ｃk2｝T、・・・、ｃｋ＝｛ｃ1k，・・・，ｃkk｝Tである。
【００４０】
特徴ベクトルｃ１〜ｃｋが得られると、プロセッサは、特徴ベクトルｃ１〜ｃｋの相互のユークリッド距離ｄnをステップＳ１７〜Ｓ２５により求める。つまり、サフィックス値ｍ、ｎを０に初期化し（Ｓ１７）、サフィックス値ｍ、ｎを１歩進させる（Ｓ１８、Ｓ１９）。プロセッサはサフィックス値ｍ、ｎが同一値であるかを検出して（Ｓ２０）、同一値であることが検出された場合にはＤmnに対し、距離の最大値ｄmaxをセットし（Ｓ２１）、ステップＳ１９へ戻って処理を続ける。
【００４１】
ステップＳ２０においてサフィックス値ｍ、ｎが同一値でないことが検出されると、特徴ベクトルＣmと特徴ベクトルＣnの差の絶対値をＤmnとして求めて保持し（Ｓ２２）、サフィックス値ｍがｋより大であるかを検出し（Ｓ２３）、サフィックス値ｍがｋより大でなければステップＳ１９へ戻って処理を続ける。
【００４２】
このような繰り返しにより、（式６）の第１列目の各要素である距離が求められ、プロセッサは次に上記Ｄmnをｄ nとしてセットし（Ｓ２４）、サフィックス値ｎがｋより大であるかを検出し（Ｓ２５）、サフィックス値ｎがｋより大でなければステップＳ１８へ戻って処理を続ける。この繰り返しにより、（式６）の第２列目の各要素である距離、第３列目の各要素である距離、・・・、第ｋ列目の各要素である距離が求められる。
【００４３】
ここで、図３（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３（ｂ）に示すテーブルのような値となる。
【００４４】
図３（ａ）の画像について説明すると、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。
【００４５】
したがって、図３（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最大値ｄmax＝「２５５」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。
【００４６】
上記のように、ｋ行ｋ列のテーブル値が求まるとステップ２５においてＹＥＳへ分岐し、プロセッサ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（Ｓ２６）、この抽出された距離ｄ nに対応するデータ群を例えば表示部３０へ表示出力する（Ｓ２７）。
【００４７】
上記図３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。
【００４８】
また、図５のような４×４枚の区分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６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５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７に示すように同一人物が写っているLabel８、Label９の画像を特定して、表示することができる。
【００４９】
＜実施例２＞
図８には、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、距離算出手段１７と特定手段１８と間に最小距離抽出手段２０を介装したものである。この最小距離抽出手段２０は、距離算出手段１７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。この最小距離抽出手段２０を除き、第１の実施例と同一の構成が採用されている。
【００５０】
具体的には、（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。図９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３では、ｋ＝１６）個の距離を抽出する。図９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。
【００５１】
上記最小距離抽出手段２０により抽出されたｋ個の距離を特定手段１８が受け取り、このｋ個の距離について、閾値を適用して該当する区分のデータが特定される。図１０の例では、図９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が特定され、上記要素ｄk1に対しては区分画像｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T、｛Ａ12，・・・，Ａj2｝T、・・・、｛Ａ1k，・・・，Ａjk｝Tにおける第１列目の｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T＝Ｐｉｃ・１が特定され、要素ｄ23に対しては区分画像｛Ａ11，・・・，Ａj1｝T、｛Ａ12，・・・，Ａj2｝T、・・・、｛Ａ1k，・・・，Ａjk｝Tにおける第３列目の｛Ａ13，・・・，Ａj3｝T＝Ｐｉｃ・３が特定され、これらに対応する画像が出力されて表示される。
【００５２】
以上のように構成された第２の実施例に係るデータ処理装置は、パーソナルコンピュータやその他プロセッサを有する計算機が、図１０に示されるフローチャートを実行することにより実現できる。この場合の動作において、図２に示されるフローチャートにおいて、ステップＳ２４に代えてステップＳ３０を実行する。
【００５３】
プロセッサはステップＳ２３においてサフィックス値ｍがｋより大となったことを検出して、図９の第一列目の距離｛ｄＭＡＸ，・・・，ｄｋ１｝が揃ったことになり、この第一列目の距離｛ｄＭＡＸ，・・・，ｄｋ１｝の中で最小のものをｄ n＝Ｄmn｛Minimum｝として抽出する（Ｓ３０）。
【００５４】
ステップＳ３０の次に、サフィックス値ｎがｋより大であるかを検出し（Ｓ２５）、サフィックス値ｎがｋより大でなければステップＳ１８へ戻って処理を続ける。この繰り返しにより、全ての列について最小のものを抽出する処理がなされ、ｋ（図３では、ｋ＝１６）個の距離を抽出する。既に説明した通りに図９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。
【００５５】
上記のように各列の最小値が求められると、ステップＳ２５においてＹＥＳへ分岐し、既に第１の実施例において説明した如く、ステップＳ２６、Ｓ２７の処理が行われる。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、更に特定手段１８（特定ステップ２６）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。
【００５６】
したがって、第２の実施例を用いて図５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区分画像を抽出することができ、閾値の変更により図６や図７のように区分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】
【００５７】
【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第１の実施例の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】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４】本発明に係るデータ処理装置における平均値算出の処理を説明するための図。
【図５】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６】本発明に係るデータ処理装置により図５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７】本発明に係るデータ処理装置により図５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８】本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９】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１０】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。
【図１１】本発明に係るデータ処理装置における第２の実施例の動作を説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
【００５８】
１１  データ取込部
１２  データ分割手段
１３  平均値算出手段
１４  共分散行列生成手段
１５  固有値・固有ベクトル算出手段
１６  特徴ベクトル抽出手段
１７  距離算出手段
１８  特定手段
１９  閾値設定手段
２０  最小距離抽出手段
３０  表示部
【図１】
0004994174.tif 000008
【図２】
0004994174.tif 000009
【図４】
0004994174.tif 000010
【図８】
0004994174.tif 000011
【図９】
0004994174.tif 000012
【図１０】
0004994174.tif 000013
【図１１】
0004994174.tif 000014
【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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