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講演抄録/キーワード
講演名 2014-01-28 15:00
[ポスター講演]高速撮像を前提とする動きベクトル演算の簡素化アーキテクチャとその機械学習応用
森 政文伊藤健之池辺将之浅井哲也北大)・黒田忠広慶大)・本村真人北大エレソ技報アーカイブへのリンク:ICD2013-109
抄録 (和) 本論文では、高速撮像を前提とした、1 画素近傍を探索する二次元スパースブロックサーチで動きベクトル を推定するアーキテクチャ及びこのアーキテクチャによって推定された動きベクトルを利用した機械学習のアルゴリ ズムを提案する。高速撮像を前提とすると、対象とする動体のフレーム間の画素の移動は非常に小さくなる。そこで フレーム間の画素の移動が 1 画素以内であると仮定し、動きベクトルを推定する。推定された動きベクトルを Poggio の HMAX モデルに基づく特徴抽出を行った後、単純パーセプトロンを用いて、今自分の置かれた環境が危険か安全 かを学習によって判断可能か検証した。車載カメラで撮影した動画を多数学習させ、初見の映像に対しても学習した 通りの判断が可能かを検証した。本提案手法により、わずかな演算回数で動きベクトル推定ができ、その動きベクト ルを機械学習可能であることを確認した。 
(英) We propose a smart architecture that estimates motion-vectors by searching one-neighbor pixels of high-speed images, and then propose an algorithm for machine learning using the estimated motion-vectors. Ex- ploiting high-speed imaging, a motion of a pixel at a certain coordinate between frames becomes very small. Our architecture estimates motion-vectors by assuming that the pixels move less than one pixel between frames. We verified whether our method could classify videos into two classes, i.e., danger (an object is approaching) or safety (an object is not approaching), by using a simple perceptron after extracting features of estimated motion-vectors by a method based on Poggio’s HMAX model. We used target images recoded by an in-vehicle camera for learning, and verified whether another set of videos could be classified as we intended. These results indicate that the proposed architecture can estimate motion vectors in a small number of calculations, and can classify motion vectors into two classes, as a result of machine learning.
キーワード (和) FPGA / 動きベクトル / 機械学習 / / / / /  
(英) FPGA / motion vector / machine learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 419, ICD2013-109, pp. 25-25, 2014年1月.
資料番号 ICD2013-109 
発行日 2014-01-21 (ICD) 
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)

研究会情報
研究会 ICD  
開催期間 2014-01-28 - 2014-01-29 
開催地(和) 京都大学時計台記念館 
開催地(英) Kyoto Univ. Tokeidai Kinenkan 
テーマ(和) 学生・若手研究会 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICD 
会議コード 2014-01-ICD 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 高速撮像を前提とする動きベクトル演算の簡素化アーキテクチャとその機械学習応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) FPGA-based Design for Motion-Vector Estimation exploiting High-Speed Imaging and its Application to Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) FPGA / FPGA  
キーワード(2)(和/英) 動きベクトル / motion vector  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 森 政文 / Masafumi Mori / モリ マサフミ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 健之 / Toshiyuki Itou / イトウ トシユキ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 池辺 将之 / Masayuki Ikebe / イケベ マサユキ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 浅井 哲也 / Tetsuya Asai / アサイ テツヤ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 黒田 忠広 / Tadahiro Kuroda / クロダ タダヒロ
第5著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 本村 真人 / Masato Motomura / モトムラ マサト
第6著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2014-01-28 15:00:00 
発表時間 120 
申込先研究会 ICD 
資料番号 IEICE-ICD2013-109 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.419 
ページ範囲 p.25 
ページ数 IEICE-1 
発行日 IEICE-ICD-2014-01-21 


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