JP2002358500A - パターン認識装置 - Google Patents

パターン認識装置

Info

Publication number
JP2002358500A
JP2002358500A JP2001164283A JP2001164283A JP2002358500A JP 2002358500 A JP2002358500 A JP 2002358500A JP 2001164283 A JP2001164283 A JP 2001164283A JP 2001164283 A JP2001164283 A JP 2001164283A JP 2002358500 A JP2002358500 A JP 2002358500A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
detection
processing means
integrated
processing
memory
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2001164283A
Other languages
English (en)
Other versions
JP4846924B2 (ja
Inventor
Katsuhiko Mori
克彦 森
Masakazu Matsugi
優和 真継
Osamu Nomura
修 野村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to JP2001164283A priority Critical patent/JP4846924B2/ja
Priority to US10/156,118 priority patent/US7039233B2/en
Priority to DE60218380T priority patent/DE60218380T2/de
Priority to EP02253806A priority patent/EP1262908B1/en
Publication of JP2002358500A publication Critical patent/JP2002358500A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4846924B2 publication Critical patent/JP4846924B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/94Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/44Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • G06V10/449Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
    • G06V10/451Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
    • G06V10/454Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複雑な配線を用いずに単純な回路構成で、複
数の処理手段による階層的処理を行なう。 【解決手段】 入力信号中の所定のパターンを検出する
パターン認識装置に、同一の入力に対しそれぞれ異なる
1つの特徴を検出するための複数の検出処理手段1041〜
1044Aと、この複数の検出処理手段で検出された特徴
を、各処理結果毎に、空間的に統合する複数の統合処理
手段1051〜1054Aと、検出処理手段の処理結果を保持す
る複数の検出メモリ1071〜1074と、前記統合処理手段の
処理結果を保持する複数の統合メモリ1011〜1014と、あ
るタイミングで全ての前記検出処理手段及び全ての前記
統合メモリが接続されるグローバルデータ線1030と、そ
れぞれ1組の前記検出処理手段と前記統合処理手段と前
記検出メモリとが接続される複数のローカルデータ線10
61〜1064とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、神経回路網等の並
列演算処理により、パターン認識・特定被写体の検出等
を行なうパターン認識装置の回路構成に関するものであ
る。
【0002】
【従来の技術】従来より、画像認識や音声認識の分野に
おいては、特定の認識対象に特化した認識処理アルゴリ
ズムをコンピュータソフトとして逐次演算して実行する
タイプ、或いは専用並列画像処理プロセッサ(SIM
D、MIMDマシン等)を用いたハードウェアにより実
行するタイプに大別される。
【0003】例えば専用並列処理プロセッサに関して
は、特開平6−6793に開示される物体識別装置は、
画像処理プロセッサユニットを複数用意し、それらのプ
ロセッサユニットに搭載されているDSPで演算処理を行
い、それらの複数の結果を別のユニットに転送して、物
体識別を行なっている。例えば、画像を複数の領域にわ
け、各プロセッサプロセッサで各領域の処理を並列に行
ない、別のプロセッサユニットで物体の識別の推論をニ
ューラルネットワークやファジイ制御を用いて行うもの
である。
【0004】また、ニューラルネットによる階層並列処
理を行なうハードウェアとして、特許2679730号
公報に開示される階層構造ニューラルネットは、単層の
ハードウェアを時分割多重化使用して多層化することを
可能とする階層構造ニューラルネットのアーキテクチャ
であり、単層のハードウェアを時分割多重化使用して等
価的に多層化することを可能とすることを目的とし、複
数のニューロンモデルを相互に接続することにより形成
されるニューラルネットにおいて、時分割多重化アナロ
グ信号を外部からのデジタル重みデータとの積を生成
し、かつその積を時分割的にコンデンサを介して加える
ことにより積分し、非線形出力関数を通した電圧を時分
割的に出力することを可能とするニューロンモデルのユ
ニットを複数設置して単層のユニット集合を形成する単
層ユニット集合手段と、前記単層ユニット集合手段の出
力を同じ単層ユニット集合の入力部に帰還する帰還手段
と、前記単層ユニット集合手段から出力される各ユニッ
トからのアナログ信号を時分割多重化し、さらに前記帰
還手段を介して前記単層ユニット集合手段を時分割多重
使用するための制御を実行する制御手段とを有し、単層
構造のユニット集合手段を時分割多重使用することによ
り等価的に階層構造のニューラルネットを形成するよう
に構成されている。
【0005】また、FPGA(Field Programming Gate
Array)を用いたハードウェアとして、USP5892962
で紹介されているプロセッサがある。このプロセッサ
は、各FPGAにメモリを保持し、FPGAでの処理結
果をメモリに保持し、そのメモリの結果を読み出して、
処理を行うものである。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】上記、認識処理アルゴ
リズムを実行するハードウェアの従来例で示した、特開
平6−6793に開示される物体識別装置では、各画像
処理プロセッサユニットに割り当てられた領域に対し
て、さらにそれらを分割した小領域から元の領域へと数
段階にわたる処理は可能であるが、処理されて得られた
複数の結果に対し、さらにまた別の複数のプロセッサユ
ニットで並列処理を行なうといった階層的処理を行なう
ことは出来なかった。また、処理の結果を読み出すこと
も出来なかった。さらに、各領域の結果を空間的に統合
するということも出来なかった。
【0007】また、特許2679730号公報に開示さ
れる階層的ニューラルネットワークにおいては、層間結
合を任意に可変制御する手段を有していないために実質
的に実現可能な処理の種類が極めて限定的になるという
問題があった。
【0008】また、USP5892962に開示されるFPG
A−BASED PROCESSORでは、メモリに保
持された中間結果を読み出すのに、複雑な配線が必要で
ある。
【0009】そこで本発明の目的は、複雑な配線を用い
ずに単純な回路構成で、複数の処理手段で処理されて得
られた複数の結果に対し、さらに複数の処理手段で並列
処理を行なうといった階層的処理を行なうことが出来、
また各処理の処理結果を空間的に統合することが出来、
また各処理の結果を容易に読み出すことが可能なパター
ン認識装置を提供することである。
【0010】
【課題を解決するための手段】そこで、上記目的を実現
するために、本発明によれば、入力信号の中に含まれる
所定のパターンを検出するパターン認識装置に、同一の
入力に対しそれぞれ異なる1つの特徴を検出するための
複数の検出処理手段と、前記複数の検出処理手段で検出
された特徴を、各処理結果毎に、空間的に統合する複数
の統合処理手段と、前記検出処理手段の処理結果を保持
する複数の検出メモリと、前記統合処理手段の処理結果
を保持する複数の統合メモリと、あるタイミングで所定
の前記検出処理手段及び所定の前記統合メモリが接続さ
れる共有データ線と、それぞれ所定の前記検出処理手段
と前記統合処理手段と前記検出メモリとが接続される複
数の局所データ線とを備え、前記検出メモリに保持され
た前記検出処理手段の処理結果を前記統合処理手段に入
力する際に、複数の前記検出メモリのデータを読み出し
て、前記統合処理手段に入力し、前記統合メモリに保持
された前記統合処理手段の処理結果を前記検出処理手段
に入力する際に、前記統合メモリからデータを読み出し
て、複数の前記検出処理手段に入力する。
【0011】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図を用いて説明する。
【0012】(第1の実施の形態)図1が本実施形態の
構成を示す図である。
【0013】図1において、1000は制御手段を、1
010は統合メモリコントローラを、1011から10
14は統合メモリを、1015は補助メモリを、102
0は統合アドレス線を、1021から1024は統合メ
モリ制御信号を、1025は補助メモリ制御信号を、1
030はグローバルデータ線を、1041Aから104
4Cは検出処理手段を、1051Aから1054Cは統合
処理手段を、1061から1064はローカルデータ線
を、1071から1074は検出メモリを、1080は
検出アドレス線を、1081から1084は検出メモリ
制御信号を、1090は検出メモリコントローラを、1
111Aから1114Cは検出処理手段制御信号を、11
21Aから1124Cは統合処理手段制御信号を示す。な
お、この検出処理手段制御信号と統合処理手段制御信号
に関しては、図に全て記載せずに、検出処理手段制御信
号1111Aから1111Cのみ記載してある。また、1
130及び1161から1164は外部I/Fを示す。
【0014】以下図1中のそれぞれの構成要素の機能を
説明する。
【0015】制御手段1000は、この回路全体の制御
を行なう手段であり、後述する統合メモリコントローラ
1010、各検出処理手段1041A〜1044C、各統
合処理手段1051A〜1054C、及び検出メモリコン
トローラ1090と通信し、使用する認識アルゴリズム
に基づいて、これらの各手段を制御することで、認識動
作を行なう。
【0016】統合メモリコントローラ1010は、統合
メモリ1011〜1014及び補助メモリ1015のメ
モリを制御して、これらのメモリからデータをグローバ
ルデータ線1030に出力したり、またグローバルデー
タ線1030上のデータを統合メモリ1011〜101
4または補助メモリ1015に書き込む。具体的には、
統合アドレス線1020にアドレスを出力し、さらに動
作させるメモリを選択するチップセレクト信号や書き込
み・読み出しの区別をするライトイネーブル信号等の統
合メモリ制御信号1021〜1024、補助メモリ制御
信号1025を制御することで、上記の動作を行なう。
なお、アドレスを複数発生する時は、例えば制御手段1
000から先頭・最終アドレス並びにステップ数を統合
メモリコントローラ1010に設定し、先頭アドレス値
を設定したカウンタを最終アドレスまで、前記ステップ
数でカウントアップすることで対応出来る。つまり、こ
のアドレスの発生を様々に変化させることで、統合メモ
リ1011〜1014、補助メモリ1015の任意の領
域のデータの読み出し・書き込みが出来るので、配線問
題を回避することが出来る。
【0017】統合メモリ1011〜1014は、後述す
る統合処理手段1051A〜1054Cの処理結果を保持
するメモリである。これらは、それぞれグローバルデー
タ線1030に接続されており、統合メモリ制御信号1
021〜1024に基づいて保持している結果をグロー
バルデータ線1030に出力したり、グローバルデータ
線1030上の統合処理手段1051A〜1054Cの処
理結果を取り込む。
【0018】補助メモリ1015は、画像などの認識す
べき信号等を一時的に保持するメモリである。このメモ
リも統合アドレス線1020並びにグローバルデータ線
1030に接続されており、統合メモリコントローラ1
010からの補助メモリ制御信号1025に基づいて保
持している信号をグローバルデータ線1030に出力し
たり、グローバルデータ線1030上のデータを取り込
む。
【0019】統合アドレス線1020には、統合メモリ
1011〜1014並びに補助メモリ1015のアドレ
スを示す信号が統合メモリコントローラ1010から出
力される。このアドレスを変化させることで、配線問題
を回避し、統合メモリ1011〜1014に保持された
各処理の結果を容易に読み出すことが可能で、各検出処
理手段1041A〜1044Cでそれらの結果を組み合わ
せた信号に対する処理を行なうことが出来る。
【0020】統合メモリ制御信号1021〜1024
は、統合メモリ1011〜1014の選択や書き込み・
読み出しの区別・制御等を行なう信号である。メモリの
選択を時分割で行なうことで、読み出し時にはグローバ
ルデータ線1030に各統合メモリ1011〜1014
のデータを時分割で出力することが出来、また書き込み
時には、統合処理手段制御信号1121A〜1124Cと
タイミングを合わせて切り替えることで、グローバルデ
ータ線1030上に出力された各統合処理手段の処理結
果を各統合メモリ1011〜1014に保持することが
出来る。
【0021】補助メモリ制御信号1025は、補助メモ
リ1015の選択や書き込み・読み出しの区別・制御等
を行なう信号である。
【0022】グローバルデータ線1030は、統合メモ
リ1011〜1014、検出処理手段1041A〜10
44C、統合処理手段1051A〜1054C、及び補助
メモリ1015と接続されている。そのため、統合メモ
リ1011〜1014のデータが各検出処理手段104
1A〜1044Cに並列に入力され、また時分割処理によ
り、各統合処理手段1051A〜1054Cからの処理結
果が、各統合メモリ1011〜1014に時分割で書き
込まれる。
【0023】各検出処理手段1041A〜1044Cは、
認識処理に必要な各処理(例えば、エッジ検出等)をそ
れぞれ担当している。つまり、本発明の装置では、それ
ら各検出処理手段の処理を組み合わせて全体として認識
処理を行なっている。
【0024】検出処理手段1041A〜1044Cは、グ
ローバルデータ線1030を介して入力されたデータに
対して処理を行いその結果を、それぞれローカルデータ
線1061〜1064に出力する。なお、検出処理手段
1041A、1041B,1041Cの処理結果はローカ
ルデータ線1061に出力されるようになっており、ま
た検出処理手段1042A〜1042Cの処理結果はロー
カルデータ線1062に出力されるようになっている。
以下他の検出処理手段も同様である。検出処理手段10
41A〜1044Cには、グローバルデータ線1030を
介して同じ信号が入力される。その入力信号に対し、各
検出処理手段は異なった処理を行なう。その結果を例え
ば検出処理手段1041Aであれば、ローカルデータ線
1061に出力して、その結果を検出メモリ1071に
保持する。同様に各検出処理手段の処理の結果は、異な
った検出メモリ1071〜1074に保持される。ここ
で、どの検出処理手段が動作するかを示すのが、制御手
段1000からの検出処理手段制御信号1111A〜1
114Cである。この検出処理手段制御信号1111Aは
検出処理手段1041Aに接続され、また1111Bは1
041Bに接続され、以下同様に接続される。(なお、
図1には、検出処理手段制御信号1111A〜1111C
のみ示してある。)例えば、あるタイミングでは、検出
処理手段制御信号1111A、1112A、1113A、
1114Aがイネーブルになり、その結果、検出処理手
段1041A、1042A、1043A、1044Aが動作
し、それぞれの検出処理手段の処理結果をそれぞれロー
カルデータ線1061〜1064を介して、検出メモリ
1071〜1074に保持する。また別のタイミングで
は、別の検出処理手段制御信号がイネーブルになる。
【0025】統合処理手段1051Aから1054Cは、
それぞれローカルデータ線1061〜1064を介して
入力されたデータに対して統合処理を行い、その結果を
グローバルデータ線1030に出力する。なお、統合処
理手段1051A〜1051Cへの入力はローカルデータ
線1061から、1052A〜1052Cは1062よ
り、1053A〜1053Cは1063より、1054A
〜1054Cは1064より行なわれる。また、制御手
段1000からの統合処理手段制御信号1121A〜1
124C(図1には不図示)の処理手段セレクト信号の
イネーブルで、 動作する統合処理手段1051A〜10
54Cを選択する。また、この統合処理手段制御信号1
121A〜1124Cのアウトプット信号で、各統合処理
手段1051A〜1054Cの処理結果をグローバルデー
タ線1030に出力するタイミングを制御する。つま
り、例えば、あるタイミングでは、統合処理手段制御信
号1121A、1122A、1123A、1124Aの処理
手段セレクト信号がイネーブルになり、その結果、統合
処理手段1051A、1052A、1053A、1054A
が動作する、そして、アウトプット信号に基づいて、グ
ローバルデータ線1030にその処理結果を、例えば統
合処理手段1051Aから順に出力する。そのとき、タ
イミングを合わせて、統合メモリコントローラ1010
を制御することで、グローバルデータ線1030上のデ
ータを統合メモリ1011から順に保持することが出来
る。
【0026】ローカルデータ線1061は、検出メモリ
1071、検出処理手段1041A〜1041C、統合処
理手段1051A〜1051Cと接続されている。また、
ローカルデータ線1062は、検出メモリ1072、検
出処理手段1042A〜1042C、統合処理手段105
2A〜1052Cと接続されている。ローカルデータ線1
063、1064も同様である。そのため、検出処理手
段1041A〜1041Cからの処理結果が検出メモリ1
071に、検出処理手段1042A〜1042Cからの処
理結果が検出メモリ1072に、検出処理手段1043
A〜1043Cからの処理結果が検出メモリ1073に、
検出処理手段1044A〜1044Cからの処理結果が検
出メモリ1074に保持されるようになっている。また
検出メモリ1071のデータは統合処理手段1051A
〜1051Cに、検出メモリ1072のデータは統合処
理手段1052A〜1052Cに、と各検出メモリのデー
タが別々の統合処理手段に並列に入力されるようになっ
ている。
【0027】検出メモリ1071は、検出処理手段10
41A〜1041Cからの処理結果を、また検出メモリ1
072は、検出処理手段1041A〜1041Cからの処
理結果を保持するメモリである。検出メモリ1073、
検出メモリ1074も同様である。検出メモリ1071
はローカルデータ線1061に、1072は1062
に、1073は1063に、1074は1064に接続
されており、検出メモリ制御信号1081〜1084に
基づいて保持している結果をそれぞれのローカルデータ
線1061〜1064に出力したり、ローカルデータ線
1061〜1064上の検出処理手段1041A〜10
44Cの処理結果を取り込む。
【0028】検出アドレス線1080には、検出メモリ
1071〜1074のアドレスを示す信号が検出メモリ
コントローラ1090から出力される。このアドレスを
変化させることで、配線問題を回避し、容易に検出メモ
リ1071〜1074に保持された任意の位置の各処理
の結果を読み出し、各統合処理手段1051A〜105
4Cで各領域の結果に対する処理を行なうことが出来
る。
【0029】検出メモリ制御信号1081〜1084
は、検出メモリ1071〜1074の選択や書き込み・
読み出しの区別・制御等を行なう信号である。
【0030】検出メモリコントローラ1090は、検出
メモリ1071〜1074のメモリを制御して、これら
のメモリからデータをローカルデータ線1061〜10
64に出力したり、またローカルデータ線1061〜1
064上のデータをメモリに書き込む。具体的には、検
出アドレス線1080にアドレスを出力し、さらに動作
させるメモリを選択するチップセレクト信号や書き込み
・読み出しの区別をするライトイネーブル信号等の統合
メモリ制御信号1081〜1084を制御することで、
上記の動作を行なう。
【0031】検出処理手段制御信号1111A〜111
4Cは、検出処理手段1041A〜1044Cと制御手段
1000との通信に使用される。検出処理手段1041
A〜1044Cの中で、動作する処理手段を選択する処理
手段セレクト信号や処理結果のローカルデータ線106
1〜1064への出力の許可を示すアウトプット信号、
また各検出処理手段1041A〜1044Cでの処理の終
了を示すエンド信号等から構成される。
【0032】統合処理手段制御信号1121A〜112
4Cは、統合処理手段1051A〜1054Cと制御手段
1000との通信に使用される。統合処理手段1051
A〜1054Cの中で、動作する処理手段を選択する処理
手段セレクト信号や処理結果のグローバルデータ線10
30への出力の許可を示すアウトプット信号、また各統
合処理手段1051A〜1054Cでの処理の終了を示す
エンド信号等から構成される。
【0033】また、外部I/F1130、1161、11
62、1163、1164はそれぞれグローバルデータ
線1030、ローカルデータ線1061、1062、1
063、1064と接続されており、これらの外部I/F
を介して、統合処理手段1051A〜1054Cの処理結
果や検出処理手段1041A〜1044Cの処理結果をそ
れら処理手段の動作中や、または統合メモリ1011〜
1014、検出メモリ1071〜1074に保持されて
いる途中処理結果を外部へ取り出すことが出来る。
【0034】続いて、図1に示す構成の動作を、並列階
層処理により画像認識を行う神経回路網を形成した場合
について説明する。はじめに図2を参照して神経回路網
の処理内容を詳細に説明する。この神経回路網は、入力
データ中の局所領域において、対象または幾何学的特徴
などの認識(検出)に関与する情報を階層的に扱うもので
あり、その基本構造はいわゆるConvolutionalネットワ
ーク構造(LeCun, Y. and Bengio, Y., 1995, “Convolu
tional Networks for Images Speech, and TimeSerie
s” in Handbook of Brain Theory and Neural Network
s (M. Arbib, Ed.), MIT Press, pp.255-258)である。
最終層(最上位層)からの出力は認識結果としての認識
された対象のカテゴリとその入力データ上の位置情報で
ある。
【0035】データ入力層101は、CMOSセンサ、
或いはCCD素子等の光電変換素子からの局所領域デー
タを入力する層である。最初の特徴検出層102(1,
0)は、データ入力層101より入力された画像パター
ンの局所的な低次の特徴(特定方向成分、特定空間周波
数成分などの幾何学的特徴のほか色成分特徴を含んでも
よい)を全画面の各位置を中心として局所領域(或い
は、全画面にわたる所定のサンプリング点の各点を中心
とする局所領域)において同一箇所で複数のスケールレ
ベル又は解像度で複数の特徴カテゴリの数だけ検出す
る。
【0036】特徴統合層103(2,0)は、所定の受容
野構造(以下、受容野とは直前の層の出力素子との結合
範囲を、受容野構造とはその結合荷重の分布を意味す
る)を有し、特徴検出層102(1,0)からの同一受容野
内にある複数のニューロン素子出力の統合(局所平均
化、最大出力検出等によるサブサンプリングなどの演
算)を行う。この統合処理は、特徴検出層102(1,
0)からの出力を空間的にぼかすことで、位置ずれや変
形などを許容する役割を有する。また、特徴統合層内の
ニューロンの各受容野は同一層内のニューロン間で共通
の構造を有している。
【0037】後続の層である各特徴検出層102
((1,1)、(1,2)、・・・、(1,M))及び各特徴統合
層103((2,1)、(2,2)、・・・、(2,M))は、上述
した各層と同様に前者((1,1)、・・・)は、各特徴検出
モジュールにおいて複数の異なる特徴の検出を行い、後
者((2,1)、・・・)は、前段の特徴検出層からの複数特
徴に関する検出結果の統合を行う。但し、前者の特徴検
出層は前段の特徴統合層の細胞素子出力を受けるように
結合(配線)されている。特徴統合層で行う処理である
サブサンプリングは、同一特徴カテゴリの特徴検出細胞
集団からの局所的な領域(当該特徴統合層ニューロンの
局所受容野)からの出力についての平均化などを行うも
のである。
【0038】更に図1〜図5を用いて、具体的な一例と
して、入力画像から眼を検知する処理における動作を説
明する。
【0039】図3は、入力画像から眼を検知するフロー
チャートである。ステップS301において、画像が補
助メモリ1015に入力される。これが、データ入力層
101に対応する。続いてステップS302において、
1次特徴量が検出される。眼の検出における1次特徴量
は例えば図4に示すものである。つまり、縦(4−1−
1)・横(4−1−2)・右上がり斜め(4−1−3)
・右下がり斜め(4−1−4)といった特定方向の特徴
を抽出する。なお、先に述べると、2次特徴量は、右空
きV字(4−2−1)、左空きV字(4−2−2)、円
(4−2−3)であり、また3次特徴量が眼(4−3−
1)である。これらのそれぞれの特徴量を検出するよう
に、検出処理手段1041A〜1044Cは構成されて
おり、検出処理手段1041Aは1次特徴量の縦(4−
1−1)を、1042Aは横(4−1−2)を、104
3Aは右上がり斜め(4−1−3)を、1044Aは右
下がり斜め(4−1−4)を検出する。同様に、検出処
理手段1041Bは2次特徴量の右空きV字(4−2−
1)を、1042Bは左空きV字(4−2−2)を、1
043Bは円(4−2−3)を検出する。また検出処理
手段1041Cは眼(4−3−1)を検出するように構
成されている。なお、この例で用いた眼の検出では、1
次特徴量は4種類、2次特徴量は3種類、3次特徴量は
1種類であるので、検出処理手段の1041A〜104
4A、1041B〜1043B、1041Cのみ使用し
て、1044B及び1042C〜1044Cは使用しな
い。
【0040】ステップS302での1次特徴量検出は、
特徴検出層102(1,0)に対応し、各検出処理手段が
特徴fの検出モジュール104に相当する。統合メモリ
コントローラ1010は補助メモリ制御信号1025を
制御して、補助メモリ1015から画像のある位置を中
心とする局所データを読み出し(この局所領域が、受容
野105に対応する)、グローバルデータ線1030に
出力する。そして、それらは、並列に、それぞれ検出処
理手段1041A〜1044Aに入力され、上述したそ
れぞれの1次特徴量を検出する。なおこのとき、検出処
理手段制御信号の1111A〜1114Aの処理手段セ
レクト信号のみイネーブルになっている。そして、処理
の終了を示すエンド信号を見て、制御手段1000はア
ウトプット信号をイネーブルにして、検出処理手段10
41A〜1044Aは処理結果をローカルデータ線10
61〜1064に出力する。同時に、検出メモリコント
ローラ1090は、検出アドレス線1080にアドレス
を出力し、また検出メモリ制御信号1081〜1084
を制御して、各ローカルデータ線上のデータを検出メモ
リ1071〜1074に保持する。なお、各検出処理手
段での処理では、入力されるデータと結合荷重とが用い
られ、例えば1次特徴量の縦(4−1−1)を検出する
際には、受容野の大きさが3*3で、その結合荷重が0
または1である、概念的には図5に示した受容野構造
(以下、受容野とは直前の層の出力素子との結合範囲
を、受容野構造とはその結合荷重の分布を意味する)と
の積和演算が行なわれる。
【0041】なお、このステップS302において、補
助メモリ1015から読み出される局所領域の中心点を
全画面の各点もしくは全画面にわたる所定のサンプリン
グ点の各点と変更することで、全画面において、この1
次特徴量の検出を行なう。このように、局所領域を移動
させて全画面にわたって処理を行なうことは以降の統合
処理や2次、3次の特徴量検出においても同様である。
【0042】続いてステップS303で、1次特徴量が
統合される。これは特徴統合層103(2,0)に対応
し、検出メモリ1071〜1074に保持されているデ
ータを統合する(特徴検出層102(1,0)からの同一
受容野内にある複数のニューロン素子出力の統合(局所
平均化、最大出力検出等によるサブサンプリングなどの
演算)に相当する)。また各統合処理手段は、特徴fの
統合モジュール106に相当する。検出メモリコントロ
ーラ1090は、検出アドレス線1080上にアドレス
を出力し、また検出メモリ制御信号1081〜1084
を制御して、検出メモリ1071〜1074の局所デー
タを読み出し、ローカルデータ線1061〜1064を
介して、それぞれの局所データが統合処理手段1051
A〜1054Aに入力される。なお、ステップS302
での検出処理では、検出処理手段1041A〜1044
Aに入力されるデータは同じものであったが、このステ
ップS303での統合処理では統合処理手段1051A
〜1054Aに入力されるデータは、それぞれ異なって
いる。
【0043】ただし、ここでの統合処理の受容野の入力
画像における位置や大きさは、全ての統合処理手段10
51A〜1054Aにおいて共通であるので、各検出メ
モリ1071〜1074中のデータの位置を示す検出メ
モリコントローラ1090からのアドレスは同じに出来
る。つまり、検出メモリ1071〜1074から局所デ
ータを読み出すときに、その検出メモリ1つ1つに対し
て別々のアドレスを出力するのではなく、一度のアドレ
ス出力で各検出メモリからのデータ読み出しが並列に行
なわれ、また各統合処理手段1051A〜1054Aに
おいて統合処理も並列に行なわれる。
【0044】各統合処理手段では上述したように、入力
データの平均化や最大値検出等の処理を行なう。なおこ
のとき、統合処理手段制御信号の1121A〜1124
Aの処理手段セレクト信号のみイネーブルになってい
る。そして、処理の終了を示すエンド信号を見て、制御
手段1000はアウトプット信号を順にイネーブルにし
て、統合処理手段1051A〜1054Aは処理結果を
時分割でグローバルデータ線1030に出力する。同時
に、統合メモリコントローラ1010は、統合アドレス
線1020にアドレスを出力し、また統合メモリ制御信
号1021〜1024を制御して、グローバルデータ線
上のデータを順に統合メモリ1011〜1014に保持
する。この統合処理手段制御信号1121A〜1124
Aのアウトプット信号のイネーブルと統合メモリ制御信
号のメモリセレクト信号のイネーブルのタイミングを合
わせることで、統合処理手段1051Aの出力を統合メ
モリ1011に保持することが出来、また1052Aの
出力を1012に、1053Aの出力を1013に、1
054Aの出力を1014に保持することが出来る。こ
こまでのステップで、統合メモリ1011は1次特徴量
の縦方向を検出した結果を統合した結果を保持し、10
12は横方向を検出した結果を統合した結果を保持し、
1013は右上がり斜め方向を検出した結果を統合した
結果を保持し、1014は右下がり斜め方向を検出した
結果を統合した結果を保持することになる。
【0045】ステップS304では、2次特徴量検出を
行なう。これは特徴検出層102(1,1)に対応する。
ここでの2次特徴量とは、図4に示すようにV字(4−
2−1,4−2−2)と円(4−2−3)であり、V字
は受容野内での、1次特徴量の2つの斜め方向(4−1
−3,4−1−4)の検出とその位置関係から検出可能
であり、また円は受容野内での全ての1次特徴量の検出
とその位置関係から検出可能である。つまり、複数種類
の1次特徴量を組み合わせて、2次特徴量を検出するこ
とができる。これら2次特徴量の検出処理は検出処理手
段1041B〜1043Bで行なわれる。統合メモリコ
ントローラ1010は統合アドレス線1020にアドレ
スを出力し、また統合メモリ制御信号1021〜102
4を制御して、統合メモリ1011〜1014から、そ
こに保持されている統合された1次特徴量の局所データ
を読み出し、グローバルデータ線1030に出力する。
この時、統合メモリ制御信号1021〜1024のメモ
リセレクト信号のイネーブルを順に変更することで、こ
の統合された1次特徴量の出力は、統合メモリ1011
から1014へ順に行われる。つまり、グローバルデー
タ線1030を時分割して使用する。なお、ステップ3
02と同様、これらのデータは、並列に、それぞれ検出
処理手段1041B〜1043Bに入力され、上述した
それぞれの2次特徴量を検出する。なおこのとき、検出
すべき2次特徴量は3種類なので検出処理手段制御信号
の1111B〜1113Bの処理手段セレクト信号のみ
イネーブルになっている。そして、処理の終了を示すエ
ンド信号を見て、制御手段1000はアウトプット信号
をイネーブルにして、検出処理手段1041B〜104
3Bは処理結果をローカルデータ線1061〜1063
に出力する。同時に、検出メモリコントローラ1090
は、検出アドレス線1080にアドレスを出力し、また
検出メモリ制御信号1081〜1083を制御して、各
ローカルデータ線上のデータを検出メモリ1071〜1
073に保持する。
【0046】続いてステップS305で、2次特徴量が
統合される。これは特徴統合層103(2,1)に対応
し、検出メモリ1071〜1073に保持されているデ
ータを統合する。検出メモリコントローラ1090は、
検出アドレス線1080上にアドレスを出力し、また検
出メモリ制御信号1081〜1083を制御して、検出
メモリ1071〜1073の局所データを読み出し、ロ
ーカルデータ線1061〜1063を介して、それぞれ
の局所データが統合処理手段1051B〜1053Bに
入力される。各統合処理手段ではステップS303と同
様に、入力データの平均化や最大値検出等の処理を行な
う。なおこのとき、統合処理手段制御信号の1121B
〜1123Bの処理手段セレクト信号のみイネーブルに
なっている。そして、処理の終了を示すエンド信号を見
て、制御手段1000はアウトプット信号を順にイネー
ブルにして、統合処理手段1051B〜1053Bは処
理結果を時分割でグローバルデータ線1030に出力す
る。同時に、統合メモリコントローラ1010は、統合
アドレス線1020にアドレスを出力し、また統合メモ
リ制御信号1021〜1023を制御して、グローバル
データ線上のデータを統合メモリ1011〜1013に
保持する。
【0047】ステップS306では、3次特徴量検出を
行なう。これは特徴検出層102(1,2)に対応する。
ここでの3次特徴量とは、図4に示すように眼(4−3
−1)であり、そのためには、受容野内での全ての2次
特徴量(V字(4−2−1,4−2−2)と円(4−2
−3))の検出とその位置関係を見ればよい。つまり、
複数種類の2次特徴量を組み合わせて、3次特徴量を検
出することができる。これら3次特徴量の検出処理は検
出処理手段1041Cで行なわれる。統合メモリコント
ローラ1010は統合アドレス線1020にアドレスを
出力し、また統合メモリ制御信号1021〜1023を
制御して、統合メモリ1011〜1013から、そこに
保持されている統合された2次特徴量の局所データを読
み出し、グローバルデータ線1030に出力する。この
時、ステップS304と同様に、統合メモリ制御信号1
021〜1023のメモリセレクト信号のイネーブルを
順に変更することで、この統合された2次特徴量の出力
は、統合メモリ1011から1013へ順に行われ、グ
ローバルデータ線1030を時分割して使用する。そし
てこれらのデータは、検出処理手段1041Cに入力さ
れ、上述した3次特徴量を検出する。なおこのとき、検
出すべき3次特徴量は1種類なので検出処理手段制御信
号の1111Cの処理手段セレクト信号のみイネーブル
になっている。そして、処理の終了を示すエンド信号を
見て、制御手段1000はアウトプット信号をイネーブ
ルにして、検出処理手段1041Cは処理結果をローカ
ルデータ線1061に出力する。同時に、検出メモリコ
ントローラ1090は、検出アドレス線1080にアド
レスを出力し、また検出メモリ制御信号1081を制御
して、ローカルデータ線上のデータを検出メモリ107
1に保持する。
【0048】続いてステップS307で、3次特徴量が
統合される。これは特徴統合層103(2,2)に対応
し、検出メモリ1071に保持されているデータを統合
する。検出メモリコントローラ1090は、検出アドレ
ス線1080上にアドレスを出力し、また検出メモリ制
御信号1081を制御して、検出メモリ1071の局所
データを読み出し、ローカルデータ線1061を介し
て、3次特徴量の局所データが統合処理手段1051C
に入力される。統合処理手段では、入力データの平均化
や最大値検出等の処理が行なわれる。そして、処理の終
了を示すエンド信号を見て、制御手段1000はアウト
プット信号を順にイネーブルにして、統合処理手段10
51Cは処理結果をグローバルデータ線1030に出力
する。同時に、統合メモリコントローラ1010は、統
合アドレス線1020にアドレスを出力し、また統合メ
モリ制御信号1021を制御して、グローバルデータ線
上のデータを統合メモリ1011に保持する。
【0049】そして、この統合メモリ1011に保持さ
れた結果が眼の検出の最終結果となる。なお、上記ステ
ップS307を行なわずに、検出メモリ1071に保持
されている結果を眼の検出結果としてもよい。
【0050】上記で説明したように、本実施形態で説明
した発明によれば、ある特徴の検出処理とその検出結果
の統合処理を、複数の特徴で行う際に容易に並列に行う
ことが出来、またそれらの処理を階層的に行うことも容
易である。また、各検出結果や統合結果を一時メモリに
保持し、その後そのメモリのアドレスを指定して結果を
データ線に出力して、各プロセッサに入力することで、
複雑な受容野構造の処理においても配線が複雑になるこ
とを防ぐことが可能である。さらに、それら各処理の結
果を読み出すことも可能であり、アドレッシングでメモ
リに保持された任意の位置の結果を読み出すことも可能
である。
【0051】なお、本実施形態の検出処理手段や統合処
理手段における処理は、DSP等を用いてデジタル処理
で行なう事も、アナログ回路で電流値やパルス幅等を変
換するアナログ処理で行なう事も可能である。デジタル
処理を行なう際は、メモリをデジタルメモリにし、デー
タ線はバスとして構成される。アナログ処理であれば、
メモリをアナログメモリにして値を電荷量等で保持し、
また処理においては例えば値をパルス幅で表現して、処
理はパルス幅変調で行うとすると、メモリのデータ入出
力線にその電荷量をパルス幅に変更する回路やその逆を
行う回路も構成すればよい。デジタル処理とアナログ処
理のいずれにしろ、本発明の構成を用いれば、階層的パ
ターン認識処理が容易に可能となる。
【0052】次に、本実施形態の構成に係るパターン検
出(認識)装置を撮像装置に搭載させることにより、特
定被写体へのフォーカシングや特定被写体の色補正、露
出制御を行う場合について、図12参照して説明する。
図12は実施形態に係るパターン検出(認識)装置を撮
像装置に用いた例の構成を示す図である。
【0053】図12において、撮像装置5101は、撮
影レンズおよびズーム撮影用駆動制御機構を含む結像光
学系5102、CCD又はCMOSイメージセンサー51
03、撮像パラメータの計測部5104、映像信号処理
回路5105、記憶部5106、撮像動作の制御、撮像
条件の制御などの制御用信号を発生する制御信号発生部
5107、EVFなどファインダーを兼ねた表示ディスプ
レイ5108、ストロボ発光部5109、記録媒体51
10などを具備し、更に上述したパターン検出装置を被
写体検出(認識)装置5111として備える。
【0054】この撮像装置5101は、例えば撮影され
た映像中から予め登録された人物の顔画像の検出(存在
位置、サイズの検出)を被写体検出(認識)装置5111
により行う。そして、その人物の位置、サイズ情報が被
写体検出(認識)装置5111から制御信号発生部510
7に入力されると、同制御信号発生部5107は、撮像
パラメータ計測部5104からの出力に基づき、その人
物に対するピント制御、露出条件制御、ホワイトバラン
ス制御などを最適に行う制御信号を発生する。
【0055】上述したパターン検出(認識)装置を、この
ように撮像装置に用いて、人物検出とそれに基づく撮影
の最適制御を行うことができるようになる。
【0056】(第2の実施形態)図6は、本実施形態の
構成を示す図である。
【0057】図6中、図1中の番号と同じ番号は同じも
のを示す。図6において、第1の実施形態と比較して新
しい構成は、制御手段2000、統合メモリコントロー
ラ2010、サブグローバルデータ線2031〜203
4、グローバルデータ線スイッチ2131〜2133、
スイッチ制御線2231〜2233である。
【0058】つまり、第1の実施形態では、図1に示す
グローバルデータバス1030には全ての統合メモリ1
011〜1014、補助メモリ1015、全ての検出処
理手段1041A〜1044C、全ての統合処理手段10
51A〜1054Cが接続されていたのに対し、本実施形
態では、1つのサブグローバルデータ線には、1つの統
合メモリと複数の検出処理手段及び複数の統合処理手段
もしくは補助メモリが接続されている。この1つのサブ
グローバルデータ線に接続される検出処理手段及び統合
処理手段の数は、基本的には階層的処理の階層数であ
る。例えば、本実施形態では、第1の実施形態同様3階
層の階層的処理を想定して、サブグローバルデータ線2
031には、統合メモリ1011、検出処理手段104
1A〜C、統合処理手段1051A〜Cが接続されている。
【0059】また、グローバルデータ線スイッチ213
1〜2133は、各サブグローバルデータ線2031〜
2034のうちの隣接する2つと接続されている。スイ
ッチ制御線2231〜2233は、各グローバルデータ
線スイッチ2131〜2133と制御手段2000とに
接続されている。グローバルデータ線スイッチ2131
〜2133は、スイッチ制御信号2231〜2233に
基づいて、各サブグローバルデータ線2031〜203
4を接続したり、切断したりする。
【0060】以下、本実施形態特有の動作について図
6、7を用いて説明する。それ以外は実施形態1で説明
したものと同様である。
【0061】補助メモリ1015に保持されているデー
タもしくは統合メモリ1011〜1044に保持されて
いる処理結果を検出処理手段1041A〜1044Cに
入力する時は、制御手段2000からのスイッチ制御信
号2231〜2233に従い、図7(A)に示すよう
に、グローバルデータ線スイッチ2131〜2133は
ONになり、サブグローバルデータ線2031〜203
4が全て接続されるようになる。つまり、この状態で
は、実施形態1で説明した構成と実質的に同じになり、
補助メモリ1015及び統合メモリ1011〜1014
から出力されたデータは、並列に、それぞれ検出処理手
段1041A〜1044Cに入力される。
【0062】また、統合処理手段1051A〜1054
Cで処理された結果を統合メモリ1011〜1014に
保持するときは、制御手段2000からのスイッチ制御
信号2231〜2233に従い、図7(B)に示すよう
に、グローバルデータ線スイッチ2131〜2133は
OFFになり、サブグローバルデータ線2031〜20
34が、分断されるようになる。つまり、この状態で
は、第1の実施形態で示したように統合処理手段105
1〜1054Aは処理結果を時分割で統合メモリ101
1〜1014に保持する必要はなく、統合メモリコント
ローラ2010は時分割で統合メモリ1011〜101
4に書き込む必要はなく、並列に各統合処理手段の処理
結果を統合メモリに保持することが出来る。
【0063】以上説明したように、本実施形態では、補
助メモリまたは統合メモリのデータを検出処理手段に並
列に入力することが出来、また統合処理手段の処理結果
を並列に各統合メモリに保持することができるので、第
1の実施形態と同様の処理が可能で、かつ第1の実施形
態と比較して処理時間の短縮が可能である。
【0064】(第3の実施形態)図8は、本実施形態の
構成を示す図である。
【0065】図8中、図1中の番号と同じ番号は同じも
のを示す。図8において、第1の実施形態と比較して新
しい構成は、制御手段3000、統合メモリコントロー
ラ3010、グローバルデータ線3031〜3035、
検出処理手段3041A〜3044Cである。
【0066】つまり、第1の実施形態では、図1に示す
グローバルデータバス1030には全ての統合メモリ1
011〜1014、補助メモリ1015、全ての検出処
理手段1041A〜1044C、全ての統合処理手段10
51A〜1054Cが接続されていたのに対し、本実施形
態では、ひとつのグローバルデータ線には、1つの統合
メモリもしくは補助メモリと全ての検出処理手段及び複
数の統合処理手段が接続されている。この1つのサブグ
ローバルデータ線に接続される統合処理手段の数は、基
本的には階層的処理の階層数である。例えば、本実施形
態では、第1の実施形態同様3階層の階層的処理を想定
して、グローバルデータ線3031には、統合メモリ1
011、検出処理手段3041A〜3044C、統合処理
手段1051A〜Cが接続されている。なお、図8には、
グローバルデータ線3031〜3035と検出処理手段
3041A〜3044Cへの接続に関して、検出処理手
段3041A〜3044Aのみ図示し、他は省略してあ
る。
【0067】また、各検出処理手段は全てのグローバル
データ線3031〜3035から入力されるようになっ
ている。このような構成にすることで、統合メモリ10
11〜1014及び補助メモリ1015を並列に同作さ
せてデータを読み出し、そして、検出処理手段3041
A〜3044Cに並列に入力が可能であり、また統合処
理手段からの処理結果を並列に統合メモリ1011〜1
014に保持することが出来る。
【0068】以下、本実施形態特有の動作について説明
する。それ以外は実施形態1で説明したものと同様であ
る。
【0069】補助メモリ1015に保持されているデー
タもしくは統合メモリ1011〜1044に保持されて
いる処理結果を検出処理手段3041A〜3044Cに
入力する時は、統合メモリコントローラ3010からの
統合メモリ制御信号1021〜1024もしくは補助メ
モリ制御信号1025に従って並列に動作させ、統合メ
モリ1011〜1014はデータをグローバルデータ線
3031〜3034へ出力し、補助メモリ1015はデ
ータをグローバルデータ線3035へ出力する。このと
き、統合メモリ1011はグローバルデータ線3031
へ、1012は3032へ、1013は3033へ、1
014は3034へ出力する。そして、各検出処理手段
3041A〜3044Cは全てのグローバルデータ線3
031〜3035から入力されるようになっているの
で、並列に各検出処理手段にデータが入力される。
【0070】また、統合処理手段1051〜1054で
処理された結果を統合メモリ1011〜1014に保持
するときは、例えば統合処理手段1051A〜Cはグロ
ーバルデータ線3031へ出力するように、また統合処
理手段1052A〜Cはグローバルデータ線3032へ
出力するようになっているので、並列に各統合メモリ1
011〜1014へデータを保持することが出来る。
【0071】以上説明したように、本実施形態では、補
助メモリまたは統合メモリのデータを検出処理手段に並
列に入力することが出来、また統合処理手段の処理結果
を並列に各統合メモリに保持することができるので、第
1の実施形態と同様の処理が可能で、かつ第1、第2の
実施形態と比較して処理時間の短縮が可能である。
【0072】(第4の実施形態)図9が本実施形態の構
成を示す図である。
【0073】図9中、図1中の番号と同じ番号は同じも
のを示す。図9において、第1の実施形態と比較して新
しい構成は、制御手段4000、可変検出処理手段40
41〜4044、可変統合処理手段4051〜405
4、回路構成情報記憶手段4110、回路構成制御手段
4120、及び可変検出処理手段制御信号4111〜4
114、可変統合処理手段制御信号4121〜4124
である。なお、この図9では、これらの信号について
は、可変検出処理手段制御信号4111のみ図示してあ
とは省略してある。
【0074】つまり、第1の実施形態では、認識処理に
必要な各処理手段を全て用意し(検出処理手段及び統合
処理手段)、それらの中から、その時点で使用する処理
手段を制御手段からの選択信号で選択していたのに対
し、本実施形態では、並列に動作する数の可変検出処理
手段、及び可変統合処理手段とから構成されている。
【0075】可変検出処理手段4041〜4044、及
び可変統合処理手段4051〜4054は、FPGA
(Field Programmable Gate Array)と呼ばれるユーザ
が任意の論理を構成できるように、複数個の回路ブロッ
クと配線ブロックから成るロジックIC、もしくはFP
AA(E.Lee,P.Gulak, 1991, “A CMOS Field-Programm
able Analog Array”,IEEE JOURNAL OF SOLID-STATE CI
RCUITS,Vol.26,No.12,pp.1860-1867)と呼ばれるユーザ
がアナログブロック回路を結ぶ配線や乗算の係数となる
コンデンサの電荷保持量等を変更して任意のアナログ処
理が行なえるアナログICである。そして、それらの処
理手段が任意の処理を行なえるような構成にするための
回路構成の情報を記憶しているのが、回路構成情報記憶
手段4110である。また、その回路構成情報にしたが
って、各処理手段を制御して、回路構成を変更するの
が、回路構成制御手段4120である。つまり、回路構
成制御手段4120からの回路構成制御信号に基づい
て、可変検出処理手段4041〜4044、及び可変統
合処理手段4051〜4054は制御され、回路構成情
報記憶手段4110からの回路構成情報信号の回路構成
に再構成される。
【0076】以下、本実施形態の動作について図9〜図
11を用いて説明する。図10は本実施形態の動作を示
すフローチャートである。ここでは、第1の実施形態同
様、眼を検出する例を示す。
【0077】図10のステップS901において、画像
が補助メモリ1015に入力される。続いてステップS
902において、制御手段4000からの信号により、
回路構成情報記憶手段4110から回路構成情報信号が
出力され、また回路構成制御手段4120から回路構成
制御信号が出力され、それぞれの信号に基づいて、可変
検出処理手段4041〜4044の回路が構成される。
なおここで、構成される回路は、眼の検出における1次
特徴量(図4参照)を検出する回路である。
【0078】ステップS903では眼の1次特徴量を検
出するように構成された可変検出処理手段4041〜4
044を用いて、1次特徴量を検出する。統合メモリコ
ントローラ1010は補助メモリ制御信号1025を制
御して、補助メモリ1015から画像の局所データを読
み出し、グローバルデータ線1030に出力する。そし
て、それらは並列に、それぞれ各可変検出処理手段40
41〜4044に入力され、1次特徴量を検出する。そ
して、処理の終了を示すエンド信号を見て、制御手段4
000はアウトプット信号をイネーブルにして、可変検
出処理手段4041〜4044は処理結果をローカルデ
ータ線1061〜1064に出力する。同時に、検出メ
モリコントローラ1090は、検出アドレス線1080
にアドレスを出力し、また検出メモリ制御信号1081
〜1084を制御して、ローカルデータ線上のデータを
検出メモリ1071〜1074に保持する。
【0079】ステップS904では、制御手段4000
からの信号により、回路構成情報記憶手段4110から
回路構成情報信号が出力され、また回路構成制御手段4
120から回路構成制御信号が出力され、それぞれの信
号に基づいて、可変統合処理手段4051〜4054の
回路が構成される。なおここで、構成される回路は、検
出した1次特徴量を、局所平均化、最大出力検出等によ
るサブサンプリングなどの演算によって統合する回路で
ある。
【0080】ステップS905では、1次特徴量を統合
するように構成された可変統合処理手段4051〜40
54を用いて1次特徴量が統合される。検出メモリコン
トローラ1090は、検出アドレス線1080上にアド
レスを出力し、また検出メモリ制御信号1081〜10
84を制御して、検出メモリ1071〜1074の局所
データを読み出し、ローカルデータ線1061〜106
4を介して、それぞれの局所データが可変統合処理手段
4051〜4054に入力され、1次特徴量が統合され
る。そして、処理の終了を示すエンド信号を見て、制御
手段4000はアウトプット信号を順にイネーブルにし
て、可変統合処理手段4051〜4054は処理結果を
時分割でグローバルデータ線1030に出力する。同時
に、統合メモリコントローラ1010は、統合アドレス
線1020にアドレスを出力し、また統合メモリ制御信
号1021〜1024を制御して、グローバルデータ線
上のデータを統合メモリ1011〜1014に保持す
る。
【0081】ステップS906では、ステップS902
と同様に、回路構成情報信号や回路構成制御信号に基づ
いて、可変検出処理手段4041〜4044の回路が再
構成される。なおここで、構成される回路は、眼の検出
における2次特徴量(図4参照)を検出する回路であ
る。(なお2次特徴量は3種類であるので、可変検出処
理手段4041〜4043のみ再構成される。) ステップS907では、2次特徴量を検出するように再
構成された可変検出処理手段4041〜4043を用い
て、2次特徴量の検出を行なう。統合メモリコントロー
ラ1010は統合アドレス線1020にアドレスを出力
し、また統合メモリ制御信号1021〜1024を制御
して、統合メモリ1011〜1014から、そこに保持
されている統合された1次特徴量の局所データを読み出
し、グローバルデータ線1030に出力する。これらの
データは、並列に、それぞれ可変検出処理手段4041
〜4043に入力され、上述したそれぞれの2次特徴量
を検出する。なおこのとき、検出すべき2次特徴量は3
種類なので可変検出処理手段制御信号の4111〜41
13の処理手段セレクト信号のみイネーブルになってい
る。そして、処理の終了を示すエンド信号を見て、制御
手段4000はアウトプット信号をイネーブルにして、
可変検出処理手段4041〜4043は処理結果をロー
カルデータ線1061〜1063に出力する。同時に、
検出メモリコントローラ1090は、検出アドレス線1
080にアドレスを出力し、また検出メモリ制御信号1
081〜1083を制御して、ローカルデータ線上のデ
ータを検出メモリ1071〜1073に保持する。
【0082】ステップS908では、回路構成情報信号
や回路構成制御信号の信号に基づいて、可変統合処理手
段4051〜4053の回路が再構成される。なおここ
で、再構成される回路は、検出した1次特徴量を、局所
平均化、最大出力検出等によるサブサンプリングなどの
演算によって統合する回路である。なお、ステップS9
04による回路構成がそのまま使える場合には、このス
テップS908を実行する必要がないことは言うまでも
ない。
【0083】ステップS909では、再構成された可変
統合処理手段4051〜4053によって、2次特徴量
が統合される。検出メモリコントローラ1090は、検
出アドレス線1080上にアドレスを出力し、また検出
メモリ制御信号1081〜1083を制御して、検出メ
モリ1071〜1073の局所データを読み出し、ロー
カルデータ線1061〜1063を介して、それぞれの
局所データが可変統合処理手段4051〜4053に入
力される。各可変統合処理手段では入力データの平均化
や最大値検出等の処理を行なう。なおこのとき、可変統
合処理手段制御信号の4121〜4123の処理手段セ
レクト信号のみイネーブルになっている。そして、処理
の終了を示すエンド信号を見て、制御手段4000はア
ウトプット信号を順にイネーブルにして、可変統合処理
手段4051〜4053は処理結果を時分割でグローバ
ルデータ線1030に出力する。同時に、統合メモリコ
ントローラ1010は、統合アドレス線1020にアド
レスを出力し、また統合メモリ制御信号1021〜10
23を制御して、グローバルデータ線上のデータを統合
メモリ1011〜1013に保持する。
【0084】ステップS910では、回路構成情報信号
と回路構成制御信号に基づいて、可変検出処理手段40
41の回路が再構成される。なおここで、構成される回
路は、眼の検出における3次特徴量(図4参照)を検出
する回路である。
【0085】ステップS911では、再構成された可変
検出処理手段4041で、3次特徴量検出を行なう。統
合メモリコントローラ1010は統合アドレス線102
0にアドレスを出力し、また統合メモリ制御信号102
1〜1023を制御して、統合メモリ1011〜101
3から、そこに保持されている統合された2次特徴量の
局所データを読み出し、グローバルデータ線1030に
出力する。そしてこれらのデータは、可変検出処理手段
4041に入力され、上述した3次特徴量を検出する。
そして、処理の終了を示すエンド信号を見て、制御手段
4000はアウトプット信号をイネーブルにして、可変
検出処理手段4041は処理結果をローカルデータ線1
061に出力する。同時に、検出メモリコントローラ1
090は、検出アドレス線1080にアドレスを出力
し、また検出メモリ制御信号1081を制御して、ロー
カルデータ線上のデータを検出メモリ1071に保持す
る。
【0086】ステップS912では、回路構成情報信号
と回路構成制御信号に基づいて、可変統合処理手段40
51の回路が再構成される。なお、ステップS904に
よる回路構成がそのまま使える場合には、このステップ
S912を実行する必要がないことは言うまでもない。
【0087】ステップS913では、再構成された可変
統合処理手段4051で、3次特徴量が統合される。検
出メモリコントローラ1090は、検出アドレス線10
80上にアドレスを出力し、また検出メモリ制御信号1
081を制御して、検出メモリ1071の局所データを
読み出し、ローカルデータ線1061を介して、3次特
徴量の局所データが可変統合処理手段4051に入力さ
れ、統合処理が行なわれる。そして、処理の終了を示す
エンド信号を見て、制御手段4000はアウトプット信
号を順にイネーブルにして、可変統合処理手段4051
は処理結果をグローバルデータ線1030に出力する。
同時に、統合メモリコントローラ1010は、統合アド
レス線1020にアドレスを出力し、また統合メモリ制
御信号1021を制御して、グローバルデータ線上のデ
ータを統合メモリ1011に保持する。
【0088】そして、この統合メモリ1011に保持さ
れた結果が眼の検出の最終結果となる。なお、上記ステ
ップS913を行なわずに、検出メモリ1071に保持
されている結果を眼の検出結果としてもよい。
【0089】なお、上記の説明では、可変検出処理手段
の検出処理の後に、可変統合処理手段の再構成を、また
可変統合処理手段の統合処理の後に、可変検出処理手段
の再構成を行なうように説明したが、可変検出処理手段
と可変統合処理手段は同時には処理を行なわないので、
図11に示すように、可変検出処理手段の検出処理と可
変統合処理手段の再構成、また可変統合処理手段の統合
処理と可変検出処理手段の再構成は同時に行なうことが
出来る。なお図11において、横軸は動作の流れを示
し、図中で検出と書いてあるのは検出処理であり、統合
と書いてあるのは統合処理である、また、構成・再構成
と書いてあるのは回路の構成・再構成を行なっているこ
とを示す。
【0090】以上説明したように、本実施形態では、回
路構成が可変な処理手段を用い、各階層での処理に応じ
て回路を再構成して使用するので、第1の実施形態と同
様の認識処理が可能で、かつ第1の実施形態と比較して
処理手段の回路規模の縮小が可能である。またこの構成
であれば、検出処理手段と統合処理手段の処理と再構成
を交互に行なう事が出来るので、全体の処理時間の増加
をおさえることが可能である。
【0091】なお、本実施形態と第2、第3の実施形態
を組み合わせることも可能である。
【0092】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
共有データ線と局所データ線、及びメモリを利用するこ
とで、複雑な配線を用いずに単純な回路構成で、複数の
処理手段で処理されて得られた複数の結果に対し、さら
に複数の処理手段で並列処理を行なうといった階層的処
理を並列に実行可能となるという効果がある。
【0093】検出処理においては、複数の所定の検出処
理手段に対して同一のデータを入力することで並列動作
が可能であり、更にまた各検出処理の処理結果を空間的
に統合する統合処理においては、それぞれ別の特徴検出
の結果を保持している複数の検出メモリに対して、それ
ぞれのメモリ中の位置を示すアドレスを共通に用いるこ
とで、統合処理を並列に行なえるという効果がある。ま
た、これらの検出・統合処理手段を何回でも繰り返すこ
とが出来るという効果がある。
【0094】また、各階層の中間結果をメモリから読み
出すことも可能であり、例えば、その中間結果を見て、
その前段階の処理を変更するということも可能になる。
また、回路構成可能な手段を使用した場合に、検出処理
と統合処理、検出処理回路の再構成と統合処理回路の再
構成を交互に行うことで、処理時間の増加を防ぐという
効果もある。
【図面の簡単な説明】
【図1】第1の実施形態の構成を示す図である。
【図2】Convolutionalネットワーク構造を説明する図
である。
【図3】第1の実施形態の動作を説明するフローチャー
トである。
【図4】特徴量を示す図である。
【図5】特徴量検出の例を示す図である。
【図6】第2の実施形態の構成を示す図である。
【図7】第2の実施形態の動作の概念を示す図である。
【図8】第3の実施形態の構成を示す図である。
【図9】第4の実施形態の構成を示す図である。
【図10】第4の実施形態の動作を説明するフローチャ
ートである。
【図11】第4の実施形態の再構成と処理のタイミング
を示す図である。
【図12】実施形態に係るパターン認識装置を撮像装置
に用いた例の構成を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 野村 修 東京都大田区下丸子3丁目30番2号キヤノ ン株式会社内 Fターム(参考) 5L096 JA13 LA13 MA01

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 入力信号の中に含まれる所定のパターン
    を検出するパターン認識装置において、 同一の入力に対しそれぞれ異なる1つの特徴を検出する
    ための複数の検出処理手段と、 前記複数の検出処理手段で検出された特徴を、各処理結
    果毎に、空間的に統合する複数の統合処理手段と、 前記検出処理手段の処理結果を保持する複数の検出メモ
    リと、 前記統合処理手段の処理結果を保持する複数の統合メモ
    リと、 あるタイミングで所定の前記検出処理手段及び所定の前
    記統合メモリが接続される共有データ線と、 それぞれ所定の前記検出処理手段と前記統合処理手段と
    前記検出メモリとが接続される複数の局所データ線とを
    有し、 前記検出メモリに保持された前記検出処理手段の処理結
    果を前記統合処理手段に入力する際に、複数の前記検出
    メモリのデータを読み出して、前記統合処理手段に入力
    し、 前記統合メモリに保持された前記統合処理手段の処理結
    果を前記検出処理手段に入力する際に、前記統合メモリ
    からデータを読み出して、複数の前記検出処理手段に入
    力することを特徴とするパターン認識装置。
  2. 【請求項2】 前記統合処理手段の処理結果を前記統合
    メモリに入力する際及び/または前記統合メモリのデー
    タを前記検出処理手段に入力する際に、前記共有データ
    線を時分割で使用するように前記統合処理手段及び前記
    統合メモリを制御することを特徴とする請求項1に記載
    のパターン認識装置。
  3. 【請求項3】 前記共有データ線は、複数のサブ共有デ
    ータ線と複数のスイッチとを含み、 前記サブデータ線1つに、前記統合メモリが1つ接続さ
    れ、 複数の前記統合処理手段の処理結果を複数の前記統合メ
    モリに入力する際に、複数の前記サブ共有データ線を用
    い、 前記統合メモリに保持された前記統合処理手段の処理結
    果を前記検出処理手段に入力する際に、複数の前記サブ
    共有データ線を、前記スイッチを制御することにより接
    続し、仮想的に1つのデータ線として使用することを特
    徴とする請求項1に記載のパターン認識装置。
  4. 【請求項4】 前記共有データ線は、複数の分割共有デ
    ータ線を含み、 前記分割共有データ線1つに、所定の前記統合メモリと
    所定の前記検出処理手段が接続され、 複数の前記統合処理手段の処理結果を複数の前記統合メ
    モリに入力する際、及び/または前記統合メモリに保持
    された前記統合処理手段の処理結果を前記検出処理手段
    に入力する際に、複数の前記分割データ線を用いること
    を特徴とする請求項1に記載のパターン認識装置。
  5. 【請求項5】 構成情報を記憶する構成情報記憶手段
    と、 前記構成情報記憶手段の構成情報に基づいて、前記検出
    処理手段及び前記統合処理手段の回路構成を再構成する
    回路構成制御手段とを有することを特徴とする請求項1
    〜4に記載のパターン認識装置。
  6. 【請求項6】 前記回路構成制御手段は、前記検出処理
    手段の回路構成の再構成と前記統合処理手段の回路構成
    の再構成とを、同時に行わないように制御することを特
    徴とする請求項5に記載のパターン認識装置。
  7. 【請求項7】 共有データ線に接続された外部インター
    フェースを設け、該外部インターフェースを介して前記
    検出メモリ及び前記統合メモリの結果を処理の中間結果
    として読み出すことを特徴とする請求項1〜6に記載の
    パターン認識装置。
JP2001164283A 2001-05-31 2001-05-31 パターン認識装置 Expired - Fee Related JP4846924B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001164283A JP4846924B2 (ja) 2001-05-31 2001-05-31 パターン認識装置
US10/156,118 US7039233B2 (en) 2001-05-31 2002-05-29 Pattern recognition apparatus for detecting predetermined pattern contained in input signal
DE60218380T DE60218380T2 (de) 2001-05-31 2002-05-30 Mustererkennungsgerät zur Ermittlung eines festgelegten Musters in einem Eingangssignal
EP02253806A EP1262908B1 (en) 2001-05-31 2002-05-30 Pattern recognition apparatus for detecting predetermined pattern contained in input signal

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001164283A JP4846924B2 (ja) 2001-05-31 2001-05-31 パターン認識装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2002358500A true JP2002358500A (ja) 2002-12-13
JP4846924B2 JP4846924B2 (ja) 2011-12-28

Family

ID=19007127

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001164283A Expired - Fee Related JP4846924B2 (ja) 2001-05-31 2001-05-31 パターン認識装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7039233B2 (ja)
EP (1) EP1262908B1 (ja)
JP (1) JP4846924B2 (ja)
DE (1) DE60218380T2 (ja)

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005008593A1 (ja) * 2003-07-18 2005-01-27 Canon Kabushiki Kaisha 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法
JP2005056387A (ja) * 2003-07-18 2005-03-03 Canon Inc 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法
WO2006001525A1 (en) * 2004-06-28 2006-01-05 Canon Kabushiki Kaisha Object recognition method and apparatus therefor
JP2006293644A (ja) * 2005-04-08 2006-10-26 Canon Inc 情報処理装置、情報処理方法
US7456877B2 (en) 2003-11-28 2008-11-25 Canon Kabushiki Kaisha Image sensing apparatus, control method therefor, and printer
JP2008310524A (ja) * 2007-06-13 2008-12-25 Canon Inc 演算処理装置及びその制御方法
US7577297B2 (en) 2002-12-16 2009-08-18 Canon Kabushiki Kaisha Pattern identification method, device thereof, and program thereof
US7937346B2 (en) 2007-06-15 2011-05-03 Canon Kabushiki Kaisha Calculation processing apparatus and method
US8300950B2 (en) 2008-02-29 2012-10-30 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium
US8391306B2 (en) 2007-09-26 2013-03-05 Canon Kabushiki Kaisha Calculation processing apparatus and method
JP2013533542A (ja) * 2010-06-10 2013-08-22 マイクロン テクノロジー, インク. 階層構造を使用するデータの分析
US8526738B2 (en) 2008-10-24 2013-09-03 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus including a plurality of multi-stage connected information processing units
US9053388B2 (en) 2009-10-19 2015-06-09 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and method, and computer-readable storage medium
US9104828B2 (en) 2011-01-25 2015-08-11 Micron Technology, Inc. State grouping for element utilization
US9146714B2 (en) 2011-01-25 2015-09-29 Micron Technology, Inc. Method and apparatus for compiling regular expressions
US9298437B2 (en) 2011-01-25 2016-03-29 Micron Technology, Inc. Unrolling quantifications to control in-degree and/or out-degree of automaton
US9471290B2 (en) 2011-01-25 2016-10-18 Micron Technology, Inc. Utilizing special purpose elements to implement a FSM
JP2017033529A (ja) * 2015-03-06 2017-02-09 パナソニックIpマネジメント株式会社 画像認識方法、画像認識装置およびプログラム
JP2020515991A (ja) * 2017-04-04 2020-05-28 ハイロ テクノロジーズ リミテッド 分離された制御およびデータファブリックを組み込むニューラルネットワークプロセッサ

Families Citing this family (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002358523A (ja) 2001-05-31 2002-12-13 Canon Inc パターン認識処理装置及びその方法、画像入力装置
US7028271B2 (en) * 2002-11-06 2006-04-11 Canon Kabushiki Kaisha Hierarchical processing apparatus
JP4375523B2 (ja) * 2002-12-20 2009-12-02 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、印刷物検査装置、印刷物検査方法、印刷物検査プログラム
JP2005018626A (ja) * 2003-06-27 2005-01-20 Ip Flex Kk 並列処理システムの生成方法
WO2005059811A1 (en) * 2003-12-16 2005-06-30 Canon Kabushiki Kaisha Pattern identification method, apparatus, and program
JP4481663B2 (ja) * 2004-01-15 2010-06-16 キヤノン株式会社 動作認識装置、動作認識方法、機器制御装置及びコンピュータプログラム
JP4532915B2 (ja) * 2004-01-29 2010-08-25 キヤノン株式会社 パターン認識用学習方法、パターン認識用学習装置、画像入力装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US20050228966A1 (en) * 2004-03-16 2005-10-13 Kabushiki Kaisha Toshiba Processor system and data processing method
KR20090018093A (ko) 2006-06-08 2009-02-19 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. Simd 프로세서 상의 패턴 검출
JP2008059197A (ja) * 2006-08-30 2008-03-13 Canon Inc 画像照合装置、画像照合方法、コンピュータプログラム及び記憶媒体
JP2009086749A (ja) * 2007-09-27 2009-04-23 Canon Inc パターン識別手法、識別用パラメータ学習方法、及び装置
JP4948379B2 (ja) * 2007-12-18 2012-06-06 キヤノン株式会社 パターン識別器生成方法、情報処理装置、プログラム及び記憶媒体
JP5055166B2 (ja) 2008-02-29 2012-10-24 キヤノン株式会社 眼の開閉度判定装置、方法及びプログラム、撮像装置
US8331655B2 (en) * 2008-06-30 2012-12-11 Canon Kabushiki Kaisha Learning apparatus for pattern detector, learning method and computer-readable storage medium
JP5709410B2 (ja) * 2009-06-16 2015-04-30 キヤノン株式会社 パターン処理装置及びその方法、プログラム
JP5538967B2 (ja) 2009-06-18 2014-07-02 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム
JP5336995B2 (ja) * 2009-10-19 2013-11-06 キヤノン株式会社 特徴点位置決め装置、画像認識装置、その処理方法及びプログラム
JP5588165B2 (ja) * 2009-12-24 2014-09-10 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP5554984B2 (ja) * 2009-12-24 2014-07-23 キヤノン株式会社 パターン認識方法およびパターン認識装置
US8766666B2 (en) 2010-06-10 2014-07-01 Micron Technology, Inc. Programmable device, hierarchical parallel machines, and methods for providing state information
US9053562B1 (en) * 2010-06-24 2015-06-09 Gregory S. Rabin Two dimensional to three dimensional moving image converter
JP2012038106A (ja) 2010-08-06 2012-02-23 Canon Inc 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP5675214B2 (ja) 2010-08-18 2015-02-25 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US8768944B2 (en) 2010-08-18 2014-07-01 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus, information processing method, and storage medium
US9015093B1 (en) 2010-10-26 2015-04-21 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
US8775341B1 (en) 2010-10-26 2014-07-08 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
JP5110235B1 (ja) * 2011-06-27 2012-12-26 コニカミノルタホールディングス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP5848551B2 (ja) 2011-08-26 2016-01-27 キヤノン株式会社 学習装置、学習装置の制御方法、検出装置、検出装置の制御方法、およびプログラム
JP5896661B2 (ja) 2011-09-14 2016-03-30 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、およびプログラム
JP5886616B2 (ja) 2011-11-30 2016-03-16 キヤノン株式会社 物体検出装置、物体検出装置の制御方法、およびプログラム
JP5806606B2 (ja) 2011-12-01 2015-11-10 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法
JP6582416B2 (ja) * 2014-05-15 2019-10-02 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
US11615297B2 (en) 2017-04-04 2023-03-28 Hailo Technologies Ltd. Structured weight based sparsity in an artificial neural network compiler
JP7046745B2 (ja) * 2018-07-09 2022-04-04 株式会社日立ハイテク 機械学習装置、画像診断支援装置、機械学習方法及び画像診断支援方法
US11106919B1 (en) 2020-06-02 2021-08-31 ULTINOUS Zrt. Processing of video streams
US11811421B2 (en) 2020-09-29 2023-11-07 Hailo Technologies Ltd. Weights safety mechanism in an artificial neural network processor
US11874900B2 (en) 2020-09-29 2024-01-16 Hailo Technologies Ltd. Cluster interlayer safety mechanism in an artificial neural network processor

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI894021A (fi) * 1988-08-31 1990-03-01 Fujitsu Ltd Neuronstruktur.
JP2679730B2 (ja) 1988-08-31 1997-11-19 富士通株式会社 階層構造ニューラルネット
WO1993008538A1 (en) * 1991-10-17 1993-04-29 Kawasaki Steel Corporation Processor for neural network
EP0555024B1 (en) * 1992-02-07 2000-05-17 Canon Kabushiki Kaisha Method and apparatus for pattern recognition
JP3358142B2 (ja) 1992-06-23 2002-12-16 博文 松尾 物体識別システム
AU7802194A (en) * 1993-09-30 1995-04-18 Apple Computer, Inc. Continuous reference adaptation in a pattern recognition system
TW274135B (ja) * 1994-09-14 1996-04-11 Hitachi Seisakusyo Kk
US6104833A (en) * 1996-01-09 2000-08-15 Fujitsu Limited Pattern recognizing apparatus and method
WO1997029437A1 (en) 1996-02-09 1997-08-14 Sarnoff Corporation Method and apparatus for training a neural network to detect and classify objects with uncertain training data
US5892962A (en) * 1996-11-12 1999-04-06 Lucent Technologies Inc. FPGA-based processor
US6021220A (en) * 1997-02-11 2000-02-01 Silicon Biology, Inc. System and method for pattern recognition
US6366699B1 (en) * 1997-12-04 2002-04-02 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Scheme for extractions and recognitions of telop characters from video data
JP3639126B2 (ja) * 1998-01-22 2005-04-20 富士通株式会社 住所認識装置及び住所認識方法
US6192150B1 (en) * 1998-11-16 2001-02-20 National University Of Singapore Invariant texture matching method for image retrieval
US6317517B1 (en) * 1998-11-30 2001-11-13 Regents Of The University Of California Statistical pattern recognition
US6675164B2 (en) * 2001-06-08 2004-01-06 The Regents Of The University Of California Parallel object-oriented data mining system

Cited By (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7577297B2 (en) 2002-12-16 2009-08-18 Canon Kabushiki Kaisha Pattern identification method, device thereof, and program thereof
JP2005056387A (ja) * 2003-07-18 2005-03-03 Canon Inc 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法
US8942436B2 (en) 2003-07-18 2015-01-27 Canon Kabushiki Kaisha Image processing device, imaging device, image processing method
WO2005008593A1 (ja) * 2003-07-18 2005-01-27 Canon Kabushiki Kaisha 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法
US8515136B2 (en) 2003-07-18 2013-08-20 Canon Kabushiki Kaisha Image processing device, image device, image processing method
US7456877B2 (en) 2003-11-28 2008-11-25 Canon Kabushiki Kaisha Image sensing apparatus, control method therefor, and printer
US7912253B2 (en) 2004-06-28 2011-03-22 Canon Kabushiki Kaisha Object recognition method and apparatus therefor
WO2006001525A1 (en) * 2004-06-28 2006-01-05 Canon Kabushiki Kaisha Object recognition method and apparatus therefor
JP2006011978A (ja) * 2004-06-28 2006-01-12 Canon Inc 画像処理方法、画像処理装置
US7881524B2 (en) 2005-04-08 2011-02-01 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus and information processing method
JP2006293644A (ja) * 2005-04-08 2006-10-26 Canon Inc 情報処理装置、情報処理方法
US7978905B2 (en) 2007-06-13 2011-07-12 Canon Kabushiki Kaisha Calculation processing apparatus and control method thereof
US8385631B2 (en) 2007-06-13 2013-02-26 Canon Kabushiki Kaisha Calculation processing apparatus and control method thereof
JP2008310524A (ja) * 2007-06-13 2008-12-25 Canon Inc 演算処理装置及びその制御方法
US7937346B2 (en) 2007-06-15 2011-05-03 Canon Kabushiki Kaisha Calculation processing apparatus and method
US8391306B2 (en) 2007-09-26 2013-03-05 Canon Kabushiki Kaisha Calculation processing apparatus and method
US8300950B2 (en) 2008-02-29 2012-10-30 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium
US8526738B2 (en) 2008-10-24 2013-09-03 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus including a plurality of multi-stage connected information processing units
US9053388B2 (en) 2009-10-19 2015-06-09 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and method, and computer-readable storage medium
JP2013533542A (ja) * 2010-06-10 2013-08-22 マイクロン テクノロジー, インク. 階層構造を使用するデータの分析
US9785847B2 (en) 2010-06-10 2017-10-10 Micron Technology, Inc. Analyzing data using a hierarchical structure
US11488378B2 (en) 2010-06-10 2022-11-01 Micron Technology, Inc. Analyzing data using a hierarchical structure
US9104828B2 (en) 2011-01-25 2015-08-11 Micron Technology, Inc. State grouping for element utilization
US9146714B2 (en) 2011-01-25 2015-09-29 Micron Technology, Inc. Method and apparatus for compiling regular expressions
US9298437B2 (en) 2011-01-25 2016-03-29 Micron Technology, Inc. Unrolling quantifications to control in-degree and/or out-degree of automaton
US9471290B2 (en) 2011-01-25 2016-10-18 Micron Technology, Inc. Utilizing special purpose elements to implement a FSM
US9792097B2 (en) 2011-01-25 2017-10-17 Micron Technology, Inc. Method and apparatus for compiling regular expressions
US9916145B2 (en) 2011-01-25 2018-03-13 Micron Technology, Inc. Utilizing special purpose elements to implement a FSM
US10089086B2 (en) 2011-01-25 2018-10-02 Micron Technologies, Inc. Method and apparatus for compiling regular expressions
JP2017033529A (ja) * 2015-03-06 2017-02-09 パナソニックIpマネジメント株式会社 画像認識方法、画像認識装置およびプログラム
JP2020515991A (ja) * 2017-04-04 2020-05-28 ハイロ テクノロジーズ リミテッド 分離された制御およびデータファブリックを組み込むニューラルネットワークプロセッサ
JP7288250B2 (ja) 2017-04-04 2023-06-07 ハイロ テクノロジーズ リミテッド 分離された制御およびデータファブリックを組み込むニューラルネットワークプロセッサ

Also Published As

Publication number Publication date
DE60218380T2 (de) 2007-06-28
JP4846924B2 (ja) 2011-12-28
US20020181765A1 (en) 2002-12-05
US7039233B2 (en) 2006-05-02
DE60218380D1 (de) 2007-04-12
EP1262908A1 (en) 2002-12-04
EP1262908B1 (en) 2007-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4846924B2 (ja) パターン認識装置
KR102574141B1 (ko) 이미지 디스플레이 방법 및 디바이스
AU2018346909B2 (en) Image signal processor for processing images
US10002313B2 (en) Deeply learned convolutional neural networks (CNNS) for object localization and classification
US7274819B2 (en) Pattern recognition apparatus using parallel operation
CA2986860A1 (en) Face detection using small-scale convolutional neural network (cnn) modules for embedded systems
WO2021164234A1 (zh) 图像处理方法以及图像处理装置
US20020181799A1 (en) Dynamically reconfigurable signal processing circuit, pattern recognition apparatus, and image processing apparatus
CN107851195A (zh) 利用神经网络进行目标检测
JP4546157B2 (ja) 情報処理方法、情報処理装置、撮像装置
JPH06233186A (ja) 映像合成装置
WO2017152990A1 (en) Convolutional neural networks, particularly for image analysis
EP3824413A1 (en) Neural networks having reduced number of parameters
CN113065588A (zh) 基于双线性注意力网络的医学影像数据分类方法及系统
CN112862828A (zh) 一种语义分割方法、模型训练方法及装置
WO2022179606A1 (zh) 一种图像处理方法及相关装置
Singh et al. Scale normalized image pyramids with autofocus for object detection
JP4314017B2 (ja) 階層処理装置
WO2023029559A1 (zh) 一种数据处理方法以及装置
WO2022179599A1 (zh) 一种感知网络及数据处理方法
JP4298283B2 (ja) パターン認識装置、パターン認識方法、及びプログラム
WO2021094463A1 (en) An imaging sensor, an image processing device and an image processing method
WO2024062839A1 (ja) 識別装置、識別方法、プログラム
WO2023028866A1 (zh) 图像处理方法、装置和车辆
CN118038046A (zh) 一种基于眼底图像的糖尿病视网膜多病变分割方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080530

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20100201

RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421

Effective date: 20100630

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110719

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110920

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20111011

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20111013

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141021

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141021

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees