物体認識における実行時学習のハードウェア実装(スマートパーソナルシステム,一般)
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概要
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高精度な物体認識を行う手法として,実行時に学習を行うことで認識精度を向上させる多段粒子フィルタに基づく手法がある.しかし,この手法は実行時学習に必要な演算量が多いため,近年要求が高まりつつある組込みシステムでの物体認識にそのまま応用することはできない.そこで,専用ハードウェアを設計することにより,この手法を組込みシステムにおいて実行可能とすることを目指す.本研究では多段粒子フィルタの処理解析結果に基づき,最も支配的である実行時学習を処理する専用ハードウェアの提案を行う.実装を行った結果,この専用ハードウェアの処理性能は,画像処理において一般に実時間処理と言われる30fpsの処理速度の達成に十分であることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-05
著者
-
宮本 龍介
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報システム学専攻
-
越智 裕之
京都大学大学院情報学研究科
-
越智 裕之
京都大学情報学研究科通信情報システム専攻
-
宮本 龍介
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
木村 和紀
京都大学情報学研究科通信情報システム専攻
-
越智 裕之
京都大学大学院 情報学研究科 通信情報システム専攻
-
宮本 龍介
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報システム学専攻
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