パーソナルマイニングのためのリアルタイムインテリジェントプラットフォーム

keywords.jpg物体検出・認識,顔検出・認識,リアルタイム処理,適応学習,LSI 実装技術 

小出 哲士 

TETSUSHI KOIDE

division.jpgナノデバイス・バイオ融合科学研究所 ナノデバイス・バイオ融合科学研究所

position.jpg准教授

研究概要

研究内容

独自に開発したリアルタイム画像処理ハードウェア(LSI)・ソフトウェア技術と適応学習ハードウェア(LSI)・ソフトウェア技術を統合することによって、運転環境にアダプティブな歩行者検知やドライバーの居眠りの予兆検出などの安全支援と、ドライバーの運転特徴や好みにあった運転支援を目指すハード・ソフトウェアソリューションを提供するプラットフォーム。

実用化に向けて(想定業界・用途、課題、企業への期待など)

・対象とするアプリケーションに適用した場合の実験データを取得することで、許容可能な条件決定やパラメータの最適化などを行い、リアルタイム処理のためのハードウェア・ソフトウェアの協調設計を行う必要がある。プラットフォームの実用化に向けて、要求仕様まで、検出精度を向上できるようなシステムの確立をカーメーカー等との共同研究で実施していきたい。

本研究の特徴・優位性

①複数の特徴量を用いたリアルタイム画像分割・抽出アルゴリズム
②コンポジットパターンを用いた顔検出・認識アルゴリズム
③オブジェクト認識・追跡に向けた画像分割・特徴量マッチング技術
④人間の連想・学習機能を模倣した連想メモリベース認識・学習システム
⑤高性能・低消費電力な(310GOPS/W@200MHz) リアルタイム画像処理プロセッサ

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