ネオコグニトロン型動画像識別モデルのハードウェア実装に関する検討(<特集>「脳・認知科学」及び一般)

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概要

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我々はこれまで,動画像の識別が行えるネオコグニトロン型ニューラルネットモデルを提案し,計算機シミュレーションによる唇動画像の実データを用いた視覚音声認識実験により,提案モデルの有効性を確認した.本研究では,提案モデルの高速化を目的として,FPGAを用いたハードウェア実装手法を検討している.本稿では,提案モデルの識別原理の基本となる,動画像の最も局所的な特徴を抽出する機能を持つ細胞をハードウェアでモデル化し,認識精度,回路規模,動作速度の観点から評価した.その結果,計算機シミュレーションでは困難とされていた本モデルのリアルタイム処理をハードウェア化により実現可能であることを確認した.
2004-01-19

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