| 配分額 *注記 |
10,300千円 (直接経費: 10,300千円)
2006年度: 3,200千円 (直接経費: 3,200千円)
2005年度: 4,000千円 (直接経費: 4,000千円)
2004年度: 3,100千円 (直接経費: 3,100千円)
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| 研究概要 |
本研究は研究代表者が提案している"パターンデータの直接回路化"を基本とした新たなハードウェア開発に関わる."パターンデータの直接回路化"は,既に文部科学省「科学研究補助金」,(独)科学技術振興機構「独創的研究成果育成事業」のサポートの元に要素開発を進めてきており,本補助金により,システム開発を推進した.
本研究期間内では,これ等の成果を確率的ニューラルネットワークと融合,発展させたシステムを開発した.確率的ニューラルネットワークはニューラルネットワークの一つであり,ニューロン素子一つ一つがパターン認識の確率密度関数を生成する核関数となるアルゴリズムであり,パターンデータの直接回路化"をこのアルゴリズムと融合することで幅広い応用が期待できる.具体的なシステムとしては,"手の形状認識(ジェスチャー認識)"のデモンストレーションを開発した.
本研究は処理アルゴリズムとその電子回路化を中心に研究開発を行った.その途上,この技術を機械駆動研究開発と結びつけることで新たな方向が見えてくることがわかった.具体的には,パンチルトカメラ機構と結びつけることで近年重要となっている監視カメラヘの応用である.このため,本研究開発成果の新たな展開を行うべく,平成17年度より文部科学省「都市エリア産学連携促進事業」に参画し,共同研究企業との連携のもとにBio-inspiredカメラの開発に着手した.このカメラに本研究で開発した認識技術を適用することでこれまでに無かった新たな監視カメラが実現できる.Bio-inspiredカメラはビデオレートに追従した画像追跡を実現するものであり,画像の高速認識は必要不可欠である.
本研究の基本概念は画像だけではなく,音声パターンなどの他のパターンデータに対しても適用可能であり,画像以外のパターン処理に対して本概念を適用したシステムを推進したいと考えている.
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