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J-GLOBAL ID：201702280819223963   整理番号：17A0755792

低電力スマートウォッチの加速視覚文脈分類【Powered by NICT】

Accelerated Visual Context Classification on a Low-Power Smartwatch

著者 (5件)： Conti Francesco (Integrated Systems Laboratory, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Palossi Daniele (Integrated Systems Laboratory, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Andri Renzo (Integrated Systems Laboratory, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Magno Michele (Integrated Systems Laboratory, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Benini Luca (Integrated Systems Laboratory, ETH Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： IEEE Transactions on Human-Machine Systems  (IEEE Transactions on Human-Machine Systems)
巻： 47  号： 1  ページ： 19-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1031A  ISSN： 2168-2291  CODEN： ITHSA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウェアラブルセンサによって作られたデータはスポーツと適応度,高齢者のための連続モニタリングのための高性能化と訓練支援のような状況と慢性疾患管理のための,ゲームと娯楽に重要である。残念なことに,現在市場でウェアラブルデバイスは複雑で機能できないまたは短い電池寿命により著しく損なわれた。本研究では,TI MSP430マイクロコントローラ,パルププログラマブル並列加速器,ULPセンサの集合から成る超低消費電力(ULP)不均一系に基づくsmartwatchプラットフォーム,カメラを含むを提示した。埋め込まれたパルプ加速器は,畳込みニューラルネットワークに基づく最先端コンテキスト分類を可能にするサブ10mWシステムパワーエンベロープ内に適用される。著者らの方法論は五種類(84%,五九十%以上精度到達三クラス)上のコンテキスト分類の高精度を達成することができ,分類当たり2.2mJ,または64%の精度 3.2×偶然よりも良好であった分類当たり91以下μJの超低エネルギー消費を消費した。著者らの結果は,提案した不均一プラットフォームは類似したパワーエンベロープ,高電力制約付きシナリオで実行される複雑なコンピュータビジョンアルゴリズム可能にする内MSP430に対して500倍までの高速化を提供することができることを示唆した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スポーツ ,  *精度 ,  高速化 ,  畳込み ,  マイクロコントローラ ,  ゲーム ,  ニューラルネットワーク ,  加速器 ,  エネルギー消費 ,  カメラ ,  センサ ,  パルプ
準シソーラス用語： 電池寿命 ,  ウェアラブルデバイス ,  ウェアラブルセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 低電力 ,  加速 ,  視覚 ,  文脈 ,  分類