セルラーニューラルネットワークによる画像認識の一方法
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概要
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画像認識をリアルタイムで行うことのできるコンパクトなシステムには多くの応用が期待できる.モルフォロジー演算は形状解析の有力道具として開発されてきた.しかし,計算量が多いく,従来のディジタルコンピュータではリアルタイムで処理できない欠点があった.セルラーニューラルネットワークはアナログ回路で構成された並列処理システムであるので高速処理が可能である.本報告ではモルフォロジー演算をDTCNN (Discrete Time Cellular Neural Networks)上で実行し,画像認識を行う基本的な手法の開発について述べている.本報告では,シミュレーションソフトでこの手法を実現しているが, DTCNNの回路用いてこの手法を使えば,リアルタイムの画像認識が可能である.この手法を用いて,雑音の中で文字認識ができることを示している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10