超並列型2次元セルラーオートマトンCAM^2を用いた実時間パターンスペクトラム処理
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概要
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パターンスペクトラムは, 基本となる構造要素を定めた時, それが原画像のどの程度の部分を表現しているかを, 形状やスケールの分布として表したもので, 図形の大局的な構造を識別するツールとして有効であり, 男女識別等の応用例が報告されてきている。しかし, その処理には, morphology演算(opening), 面積計算等を繰り返し行なう必要があり, 莫大な処理量が要求される。このため, PC, WS等の逐次処理マシンでは効率的な処理が困難であり, 実用に供されるにまで至っていないというのが現状である。本稿では, 超並列型2次元セルラーオートマトンCAM^2を用いたパターンスペクトラム処理手法を提案する。CAM^2は, 集積度が極めて高いメモリ技術をベースとして実現され, 各ワードを任意の演算が可能なPE (Processing Element)として利用可能な連想メモリ(CAM)を用いて構成しており, ボードレベルで数十万のセルラーオートマトンセル(=PE)が実現可能である。この高い並列度により, morphology演算を高速に処理できるが, さらに, 各CAMブロック毎にカウンタを設けることにより, 従来のCAMでは長い処理時間を要していた面積計算に対しても高速処理可能にしている。処理時間評価の結果, パターンスペクトラム処理をビデオレートで処理できることを確認した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
-
小倉 武
NTT生活環境研究所
-
池永 剛
Ntt生活環境研究所
-
池永 剛
Ntt Lsi研究所
-
小倉 武
立命館大学大学院理工学研究科
-
小倉 武
立命館大学理工学部電子情報デザイン学科
-
池永 剛
NTTシステムエレクトニクス研究所
-
小倉 武
NTTヒューマンインタフェース研究所
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