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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-03-10 13:00 ハードウェア実装を考慮したシグマデルタ型CNNモデル ○青森 久・内藤裕喜・田中 衞（上智大）  NLP2008-155 |
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| 抄録 | （和） | シグマデルタ型セルラーニューラルネットワークは空間領域シグマデルタ変調器であり, 優れた画像再構成性能を有する. この方式では, CNNのAテンプレートに2次元ローパスフィルタを用いることによりDACを実現し, Cテンプレートを積分器, 非線形出力関数を 1-bit量子化器として設計する. CNNの持つ非線形最適化能力により, 時空間ダイナミクスを通して最適な2値画像(ハーフトーン画像)及び再構成画像 が得られる. しかしながら, Aテンプレートにはガウス型ローパスフィルタ等, 実数係数を持つものを選択することが多く, ハードウェア実装には困難さが伴う. 本稿では, 将来のハードウェア実装を考慮したAテンプレート係数の単純化を行い, 様々な画像に対する実験により, 提案手法の有効性を確認した. |
| （英） | The sigma-delta cellular neural network (SD-CNN) is a complete framework of a spatial domain sigma-delta modulator, and has a very high image reconstruction (AD-to-DA) performance. In this architecture, the A-template given by a 2-D low pass filter (LPF) is used for a digital to analogue converter (DAC), the C-template works as an integrator, and the nonlinear output function is for the bilevel output. By exploiting to the nonlinear optimization ability of CNN spatio-temporal dynamics, optimal binary and reconstruction image can be obtained. However, in the conventional SD-CNN, the Gaussian LPF, whose coefficients are real number, is used as the A-template. This filter coefficients requirement is one of major factors that restricts a hardware implementation. In this paper, to deal with abovementioned limitation difficulty, a standard 2-D LPF is used for the A-template, and the effectiveness of the proposed method is confirmed by the experimental results. |
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| キーワード | （和） | シグマデルタ変調 / セルラニューラルネットワーク / ハードウェア実装 / 画像再構成 / / / / |
| （英） | Sigma-Delta Modulator / Cellular Neural Network / Hardware-Friendly Model / Image Reconstruction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 477, NLP2008-155, pp. 25-30, 2009年3月. | |
| 資料番号 | NLP2008-155 | |
| 発行日 | 2009-03-03 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2008-155 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2009-03-10 - 2009-03-11 |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 生命現象、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2009-03-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ハードウェア実装を考慮したシグマデルタ型CNNモデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Hardware Inplementable Model of Sigma-Delta Cellular Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | シグマデルタ変調 / Sigma-Delta Modulator |
| キーワード(2)（和/英） | セルラニューラルネットワーク / Cellular Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | ハードウェア実装 / Hardware-Friendly Model |
| キーワード(4)（和/英） | 画像再構成 / Image Reconstruction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青森 久 / Hisashi Aomori / アオモリ ヒサシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内藤 裕喜 / Yuki Naito / ナイトウ ユウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 衞 / Mamoru Tanaka / タナカ マモル |
| 第3著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-03-10 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2008-155 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.477 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-03-03 (NLP) |
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