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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-09-25 11:00 連想メモリベース自動学習LSIアーキテクチャと手書き文字認識への適用 ○今福 渉・アンサリ タニア・川畑明雄・マタウシュ ハンス・ユルゲン・小出哲士（広島大）  CAS2009-40 NLP2009-76 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，保存された参照データの中から最も類似するデータを検索する連想メモリアーキテクチャを手書き文字の学習と認識に適用する． 提案する連想メモリはディジタル・アナログ混載全並列型最類似一致検索回路を用い，高速・低消費電力・小面積を達成している． また，新規参照データを認識するために，人間の脳の機能を模倣する短期・長期メモリの概念に基づいた学習機能を追加した． 更に，認識率を向上させるために，それぞれの保存された参照データに対して認識された入力パターンを平均化して，定期的に対応する参照データを更新する参照データ最適化アルゴリズムを提案する． そして，手書き文字の学習と認識に応用するために，提案したアーキテクチャを${0.18}$ ${{\mu}m}$ CMOSテクノロジを用いて設計し，提案されたアルゴリズムとアーキテクチャの検証を行った． シミュレーション結果より，試作チップの処理性能としては1秒当たり入力文字画像数30万個を実現した． |
| （英） | n the presented research on VLSI-system design for handwritten-character learning and recognition, an associative memory architecture for searching the most similar data among previously stored reference data is applied. The chosen associative memory achieves high speed, low power consumption and small implementation area due to a mixed digital-analog fully-parallel nearest-match search circuitry. To recognize new data, a learning capability based on the concept of a short/long-term memory which tries to mimic the function of the human brain is realized. For improvement of the recognition rate, we propose a reference-data-optimization algorithm that averages the recognized input patterns for each stored reference object and updates the corresponding reference pattern periodically. We evaluated the proposed intelligent VLSI-design method for the application of hand-written character learning and recognition. Therefore, test-chip in ${0.18}$ ${{\mu}m}$ CMOS technology was designed to demonstrate the proposed algorithm and design method. The simulated processing capability of this test-chip amounts to \mbox{0.3 million} input-character images per second. |
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| キーワード | （和） | 連想メモリ / 自動学習 / 短期・長期記憶 / 手書き文字認識 / 参照データ最適化 / / / |
| （英） | Associative memory / Automatic learning / Short/long-term memory / Handwritten-character recognition / Reference-data optimization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 199, CAS2009-40, pp. 91-96, 2009年9月. | |
| 資料番号 | CAS2009-40 | |
| 発行日 | 2009-09-17 (CAS, 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 | CAS2009-40 NLP2009-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS NLP |
| 開催期間 | 2009-09-24 - 2009-09-25 |
| 開催地（和） | 広島大学東千田キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima Univ. Higashi Senda Campus |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CAS |
| 会議コード | 2009-09-CAS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 連想メモリベース自動学習LSIアーキテクチャと手書き文字認識への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Associative-Memory-Based LSI Architecture with Automatic Learning Functionality and Application to Handwritten-Character Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連想メモリ / Associative memory |
| キーワード(2)（和/英） | 自動学習 / Automatic learning |
| キーワード(3)（和/英） | 短期・長期記憶 / Short/long-term memory |
| キーワード(4)（和/英） | 手書き文字認識 / Handwritten-character recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 参照データ最適化 / Reference-data optimization |
| 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） | 今福 渉 / Wataru Imafuku / イマフク ワタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島大学大学院先端物質科学研究科 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | アンサリ タニア / Tania Ansari / アンサリ タニア |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島大学大学院先端物質科学研究科 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川畑 明雄 / Akio Kawabata / カワバタ アキオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学大学院先端物質科学研究科 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | マタウシュ ハンス・ユルゲン / Hans Juergen Mattausch / マタウシュ ハンス・ユルゲン |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島大学ナノデバイスバイオ融合科学研究所 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小出 哲士 / Tetsushi Koide / コイデ テツシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 広島大学ナノデバイスバイオ融合科学研究所 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-09-25 11:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CAS |
| 資料番号 | CAS2009-40, NLP2009-76 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.199(CAS), no.200(NLP) |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-09-17 (CAS, NLP) |
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