WEKO3
アイテム
階層型画像特徴の学習機能を有する画像認識システム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80271
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80271b8ff7951-1610-4462-a38f-99876a4f92d8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLDM12154005.pdf (1.3 MB)
2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2011 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
This SIG report is only available to those in membership of the SIG. |
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| SLDM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-01-18 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 階層型画像特徴の学習機能を有する画像認識システム | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | An Image Recognition System with Hierarchical Feature Learning Function | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | FPGA応用 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京農工大学工学府 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京農工大学工学府 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京農工大学工学府 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京農工大学工学府 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Graduate School of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Graduate School of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Graduate School of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Graduate School of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology | ||||||||
| 著者名 |
有泉, 政博
小笠原, 麦
田向, 権
関根, 優年
× 有泉, 政博 小笠原, 麦 田向, 権 関根, 優年
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| 著者名(英) |
Masahiro, Ariizumi
Baku, Ogasawara
Hakaru, Tamukoh
Masatoshi, Sekine
× Masahiro, Ariizumi Baku, Ogasawara Hakaru, Tamukoh Masatoshi, Sekine
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，多重解像度解析と自己組織化マップ （SOM） を組み合わせた多重解像度木構造型 SOM を用いた，画像特徴を階層的に学習する機構を有する画像認識システムを提案する．特徴領域探索機構の演算単位を複数個用意して共有する構成の SOM ハードウェアを提案する．提案ハードウェアの処理時間と，ソフトウェアの処理時間を比較することでその有効性を示す．また，提案ハードウェアの回路規模から特徴学習・画像認識機構をシステム LSI で実装することの有効性を示す． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper we describe an image recognition system having a hierarchical feature learning function. The feature learning function is combined Self-Organizing Map(SOM) with multi-resolution analysis. We also describe a hardware implementation of feature learning and image recognition. The hardware is a SOM hardware sharing PE of feature region searching. In order to demonstrate the proposed hardware’s effectiveness, we compare the processing time of the hardware and a software implementation. In addition, we show the effectiveness of implementing feature learning and image recognition mechanism in system LSI from the logic circuit scale of the proposed hardware. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11451459 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告システムLSI設計技術（SLDM） 巻 2012-SLDM-154, 号 5, p. 1-6, 発行日 2012-01-18 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
