Abstract
We proposed a system that can perform pattern recognition based on parrallel optical feature extraction and performed experiments on this. The feature to be extracted are both 6 simple line orientations and two eigenvectors of the covariance matrix of the patterns that cannot be distinguished with the line orientation features alone. Our system consists of a feature-extraction part and a pattern-recognition part. The former that extracts the features in parallel with the multiplexed Vander Lugt filters was implemented optically, while the latter that performs the pattern recognition by the use of the extracted features was implemented in a computer. In the pattern recognition part, two methods are tested;one is to use an artificial neural network, which is trained to recognize the features directly, the other is to count the numbers of specific features simply and then to compare them with the stored reference feature numbers. We report the preliminary experimental results tested for 15 alpabet patterns with only straight line segments.
다양한 특징들을 광학적으로 병렬추출하여 패턴인식을 수행하는 시스템을 제안하고 실험하였다. 추출하려는 특징은 6개의 방향선소들 및 선소특징만으로 구별되지 않는 패턴들에 대한 공분산행렬의 고유벡터들이다. 이 시스템은 크게 특징추출부와 패턴인식부로 구성된다. 전자는 여러 특징을 병렬적으로 추출하기 위해 다중 Vander Lugt 필터를 사용하여 광학적으로 구현되었으며, 후자는 이들 추출된 특징들을 사용하여 패턴인식이 수행되도록 컴퓨터에서 구현되었다. 패턴인식 방법으로는, 추출된 특징을 인공신경망에 학습을 시키는 방법과 단순히 선소들의 논리적인 개수를 사용하는 방법, 두 가지가 각각 사용되었다. 여기서는 선소들로만 구성된 15개의 영문자 패턴들에 대해 실험하였고 그 실험결과를 보고한다.