| 研究概要 |
複数の人の顔を含むような複雑な自然画像を、高精度にかつ柔軟に、そしてリアルタイムで認識するシステムを実現するために,画素並列型の領域分割および特徴抽出アルゴリズムを提案するとともに,それを実行する集積システム構成法を提案した。また,テストLSIチップを設計・試作し,基本機能を確認した。
1.ハードウェア化に適した画素並列処理モデル・アルゴリズムの開発
抵抗ヒューズを用いた大局的画像領域分割,セルラーネットワークを用いたガボール・ウェーブレット変換による特徴抽出,およびダイナミック・リンク・アーキテクチャに基づくグラフ・マッチング処理を統合した柔軟な瞬時自然画像認識法を提案した。このうち領域抽出および特徴抽出に多大な計算量を要するので,実時間処理のためにこれらのハードウェア化の研究を進めた。
2.パルス変調方式機能可変セルラーネットワークチップの設計・試作
我々が確立したアナログ・デジタル融合回路技術に基づいて,パルス変調方式任意非線形変換回路を含む,画素並列動作のための機能可変な画素回路を提案した。これは隣接画素との間で任意の非線形変換を伴う演算を行いながら,自分自身の状態を更新していくダイナミカル回路であり,アナログ的な非線形抵抗ネットワークモデルを高い制御性で実行できる。0.6μmCMOS技術により20画素の1次元セルラーネットワークLSIを設計・試作した。この回路で抵抗ヒューズネットワークとガボール変換を実行するセルラーネットワークを実現し,それぞれ前者を250μs,後者を600μsで実行できた。
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