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本年度の目標は、ロボット等の電池駆動モバイル端末に視覚を与えるために画像強調、前掲分離、影除去によるシルエット抽出を従来の1桁少ない演算量で行い、歩容解析性能を評価する。同時に前景分離LSI化の実装を行い、低演算量からくる低消費電力を検証して本プロジェクトを締めくくる。
すでに、シルエット抽出の構成要素である画像強調、前掲分離、影除去の単体に関しては、前年度までで目途が立っていたが、総合性能では屋内利用時に顕著となる問題を解決した。原因は影除去を従来のHSV色空間の特性を利用した処理に代わり、変換スペクトルを活用することによる。模様のない廊下を単色のＴシャツを着て歩く人はスペクトル成分が弱く、シルエットの多くの部分が影と誤判定される。この問題は画像強調用平均値信号と前景分入力信号を輝度から各々RGB成分の最大値信号とRGB成分の平均値信号に変えることで安定して解決でき、従来方式より性能が高いことも示せた。また、このシルエットを用いた歩容解析に活用して、良い結果を得た。
さらに電池駆動用LSIアーキテクチャでは、前景分離LSIを対象にストリーミング処理の活用によるプログラマブルプロセッサを前年度末に導出したが、このLSIを完動させることに取り組んだ。このため、これまでに開発したソフトウェア/ハードウェアシミュレータをプロセッサ向きに修正し、FPGAで150mWの消費電力を実現した。フルASICでは1/5まで電力消費を軽減できるので30ｍＷ程度になる。
以上の成果は、シルエット抽出に関して電子情報通信学会論文誌に掲載でき、歩容解析とシミュレータに関しては国際会議で発表し、LSIの詳細は国内学会で発表した。また、以上の結果で3年間の目標を成功裏に終わらせることができた。
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