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  [in Japanese] Associative-Memory-Based LSI Architecture with Automatic Learning Functionality and Application to Handwritten-Character Recognition  [in Japanese]

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Abstract

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議に応用するために,提案したアーキテクチャを0.18μm 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.

In 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 0.18μm CMOS technology was designed to demonstrate the proposed algorithm and design method. The simulated processing capability of this test-chip amounts to 0.3 million input-character images per second.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 109(199), 91-96, 2009-09-17

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  6

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007387412
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013094
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    10391102
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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