| 研究概要 |
1.進化論的計算手法による適応ディジタルフィルタである進化論的ディジタルフィルタ(EDF)の収束特性の向上と並列実現を目的として,並列形のEDFである分散形EDFを提案した.分散形EDFでは,従来提案してきたEDFの個体群を小さな個体群に分割し,分割された生物群に対して,生物数が少なくなったという点を除いて従来法のEDFと同じ処理を行っている.システム同定の実験により,分散形EDFは従来のEDFよりも収束速度が速く,収束後の2乗誤差の大きさが小さいという意味で収束特性が優れていることを明らかにした.
2.遺伝的アルゴリズムを用いてノイズを含む2値画像から不連続な輪郭線を抽出する手法を改良した.この改良法では,輪郭線を構成する画素に対して,閉曲線を逐次的に変形して目的とする輪郭線に近づけていく.この方法によって従来法では抽出できなかった形状の輪郭線を抽出できることを実験によって明らかにした.
3.進化論的計算手法によるディジタル信号処理及び画像処理のためのアルゴリズムを提案し,この処理を行うためのプロセッサの設計とその評価を行った.まず,進化論的計算手法による適応フィルタとして本申請者らが提案している進化論的ディジタルフィルタ(EDF)について,並列プロセッサ上での実現を考慮した分散形EDFを提案し,これをFPGA上で実現するためのフィルタリングモジュール部の実現した.次に,遺伝的アルゴリズム(GA)による不連続閉曲線抽出手法について,並列実現に適した分散形GAによる手法を提案し,その抽出能力向上について示した上で,FPGA上での実現によりその性能を評価した.
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