超並列計算機nCUBE2上のニューラルネットワークを用いた顔画像認識法
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概要
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ニューラルネットワークは人工知能分野の1つとして様々な角度から研究がなされてきた.その中で,ニューラルネットワークの学習には膨大な処理時間が必要であることが分かっている.この問題を解決するため,本研究では超並列計算機を用いた並列ニューラルネットワークの学習時間がどの程度短縮可能か評価を行なった.その結果,256PEを持つ超並列計算機nCUBE2上では,約100倍を越える高速化が可能であることを明らかにした.また,並列ニューラルネットワークの応用例として顔画像認識をとりあげ,モザイク顔画像を用いる場合とエッジ顔画像を用いる場合の2手法を評価した.その結果,エッジ顔画像を使用した場合,モザイク顔画像を使用した場合に比べ約1/3の時間で認識を行なうことができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-12-13
著者
-
山森 一人
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
堀口 進
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
山森 一人
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
阿部 亨
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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