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J-GLOBAL ID：201302219924417370   整理番号：13A0827872

オンチップ適応k-平均学習アルゴリズムによる実時間超大規模集積認識システム

Real-Time Very Large-Scale Integration Recognition System with an On-Chip Adaptive K-Means Learning Algorithm

著者 (6件)： HOU Zuoxun (Xi’an Jiaotong Univ., Xian, CHN) ,  HOU Zuoxun (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  MA Yitao (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  ZHU Hongbo (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  ZHENG Nanning (Xi’an Jiaotong Univ., Xian, CHN) ,  SHIBATA Tadashi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： Japanese Journal of Applied Physics  (Japanese Journal of Applied Physics)
巻： 52  号： 4,Issue 2  ページ： 04CE11.1-04CE11.10  発行年： 2013年04月25日 
JST資料番号： G0520B  ISSN： 0021-4922  CODEN： JJAPB6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンチップ学習能力を備えた超大規模集積(VLSI)認識システムを実時間処理応用のために開発した。このシステムは適応k-平均学習モードと認識モードの二種類の機能的動作モードで動作する。適応k-平均学習モードでは,分散比基準(VRC)を用いてk-平均分類結果の室を評価し,評価アルゴリズムはチップ上に実装した。その結果,システムは最適クラスタ数を自動的に決定できるようになった。認識モードではチップに採用した完全並列アーキテクチャにより,最近接探索アルゴリズムを非常に効率的に行う。何れの動作モードでも,多くのハードウェア資源を共有し,有限状態機械(FSM)として設計したシステム制御装置により機能を柔軟に変更できる。チップは45K論理セルを持つAltera Cyclone II FPGA上に実装した。動作クロックは25MHz,256の64次元特徴ベクトルによる適応学習と認識のための処理時間はそれぞれ約0.42msと4μsであった。COIL-100(Columbia大学オブジェクト画像ライブラリー)データベースからの画像データを用いて,適応k-平均学習及び認識機能を実験により検証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： クラスタ分析 ,  平均法 ,  *学習アルゴリズム ,  *超LSI ,  *画像認識 ,  超小形回路技術 ,  有限状態機械 ,  制御 ,  FPGA ,  ベクトル
準シソーラス用語： k-平均法 ,  オンチップ ,  システム制御 ,  特徴ベクトル ,  有限状態マシン

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (46件)：

• 1) Y. Tian, L. Brown, A. Hampapur, M. Lu, A. Senior, and C. Shu: Mach. Vision Appl. 19 (2008) 315.
• 2) D. Breed and M. Beach: U.S. Patent 7979173B2 (2011).
• 3) H. Knight, R. Toscano, W. D. Stiehl, A. Chang, Y. Wang, and C. Breazeal: Int. Conf. Intelligent Robots and System, 2009, p. 3715.
• 4) J. Shotton, A. Fitzgibbon, M. Cook, T. Sharp, M. Finocchio, R. Moore, A. Kipman, and A. Blake: CVPR, 2011, p. 1297.
• 5) I. Sajid, S. G. Ziavras, and M. M. Ahmed: Euromicro Conf. Digital System Design, 2010, p. 763.

タイトルに関連する用語 (6件)： オンチップ ,  適応 ,  平均 ,  学習アルゴリズム ,  実時間 ,  大規模集積