2004 Fiscal Year Annual Research Report
階層的画像抽出と連想マッチングによる対象物認識システムの集積化回路技術の研究
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16700184
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
小出 哲士 広島大学, ナノデバイス・システム研究センター, 助教授 (30243596)
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| Keywords | 画像分割 / 特徴抽出 / 連想メモリ / マッチング / 動き検出 / セルネットワーク / リアルタイム / 画像認識 |
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| Research Abstract |
知能ロボットの開発や移動物体認識のためには,カメラから取り込んだ画像から物体を高速に検出する必要がある.そのため,多くの従来アルゴリズム/アーキテクチャでは簡単な画像間差分に基づく処理などが行われているが,差分に基づく方法は複数の静止・移動物体を含む場合やカメラ自体が移動している場合には,そのまま適用することが難しい.
これらの問題を解決するためには,画像分割(抽出)を行うことによりフレーム中のすべての物体を抽出し,前フレームの物体との間で類似パターン(オブジェクト)検索による連想処理を行い,対応付けを行う方法が有力である.そこで本研究では,画像分割および類似オブジェクト検索の高度な処理をリアルタイムで処理できるアーキテクチャを融合することで,リアルタイムかつ高精度な物体検出を実現できる物体検出LSIの開発を目的として研究を行った.
本年度は,セルネットワークベース画像分割アーキテクチャと全並列最小距離検索連想メモリアーキテクチャを融合し,リアルタイムで静止物体・移動物体にかかわらず時系列画像中の物体を検出するアルゴリズムとアーキテクチャを提案した.
提案アルゴリズムの精度をシミュレーションによって検証し,従来アルゴリズムでは検出が難しいケースに対しても有効であることを確認した.また,提案した画像分割セルネットワークアーキテクチャの構成を利用して物体の特徴量を抽出・計算する回路を新たに開発した.更に,最小距離検索連想メモリでの連想マッチング処理の機能を実現するディジタル回路のアーキテクチャを開発した.サイクル数の見積もりから,提案アーキテクチャは,画像中の物体をリアルタイムで検出・追跡できる処理速度を備えていることを検証した.
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