心理学的脳モデルVLSIシステムを用いた柔軟な画像認識(プロセッサ, DSP, 画像処理技術及び一般)
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概要
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チップ上に過去の記憶を大量に備え、入力事象にもっともよく似た過去の事例を瞬時に連想想起することで柔軟な判断を実行する、心理学的脳モデルVLSIシステムを開発した。このシステムを用いてロバストな画像認識が行えるよう、64×64ピクセルのグレースケール画像を64次元の特徴ベクトルとして表現する、新たなベクトル化アルゴリズムを開発した。これは、入力画像より方向性エッジを抽出し、その空間ヒストグラムによって画像をベクトル表現する一種の画像の圧縮手法である。人間の目によく似通って見えるものは、ベクトル空間においても近い位置にマッピングされるという優れた特性を持つ。手書きパターン認識、医用X線写真解析、顔検出等への応用例で、大変ロバストな特性が実証された。このベクトル生成は、非常に計算コストの高いものであるが、専用チップの開発により、100MHzの動作で、2.2GHzプロセッサ搭載のPC上のソフトウェア処理と比較して、約一万倍の高速化を達成した。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2005-10-20
著者
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