K-means VLSIプロセッサと画像の自己領域分化への応用(ニューロハードウェア,「ニューロハードウェア」及び「一般」)
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概要
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K-means法[1]はデータ圧縮ヤクラスタリングなどの分野で広く用いられているアルゴリズムである。このアルゴリズムは計算がシンプルであるが演算コストは非常に高いものとなっている。一方、K-means法を専用に実行するハードウエアを利用することでK-means法を高速化することができる。これにより実時間で大量のデータをクラスタリングする処理が可能となり新たな応用分野が期待される。実時間でK-means法を行う一例として、顔画像検出への応用を取り上げる。一つ一つのベクトルが直接認識対象全体の形状をあらわす特徴空間でK-means法を行ない画像のセグメンテーションを行う(自己領域分化)ことで画像検出の精度を大幅に向上させた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-11-04
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