@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00080271,
 author = {有泉, 政博 and 小笠原, 麦 and 田向, 権 and 関根, 優年 and Masahiro, Ariizumi and Baku, Ogasawara and Hakaru, Tamukoh and Masatoshi, Sekine},
 issue = {5},
 month = {Jan},
 note = {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．, 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.},
 title = {階層型画像特徴の学習機能を有する画像認識システム},
 year = {2012}
}