| 講演名 | 2016-01-28 ハードウェア指文字認識システム用オフチップ学習アルゴリズム 玉置 将幸(関西大), 肥川 宏臣(関西大), |
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| 抄録(和) | 本論文では，オフチップ学習における特徴ベクトルの摂動付加によるハードウェア指文字認識システムの認識性能の改善について述べる．本システムは，特徴ベクトル抽出部と，分類ネットワークから構成される．分類ネットワークは，自己組織化マップ(Self-Organizing Map：SOM) とHebb 学習から構成される階層型ネットワークを用いる．ハードウェア指文字認識システムは，CMOS カメラモジュールが接続されたfield programmable gate array（FPGA) に実装され，60fps の速度でリアルタイム指文字認識を行う．また，学習はオフチップ学習により行う．本システムは指文字の位置変動に対してロバストであるが，入力する指文字画像の大きさや角度に対するロバスト性は低い．先行研究では，学習データに指文字の拡大/縮小，回転させた画像を含めて摂動を加えることで認識率の改善を行えることが示された．しかし，ハードウェア指文字認識システムは特徴ベクトルを用いたオフチップ学習を行うため，学習させる人の手で摂動を加える必要があり，定量的な摂動を加えることができないという問題点がある．本論文では，指文字画像から抽出した特徴ベクトルに対して摂動を付加することで，入力画像に対する大きさの摂動付加と等価な効果を得るオフチップ学習手法を提案する．提案手法により摂動を付加した学習データを用いて，アメリカ式の指文字(American Sign Language：ASL) の静止指文字24 文字に対して認識実験を行った．その結果，摂動を加えることで，認識率が78.5%から94.3%となった． |
| 抄録(英) | This paper discusses a new off-chip learning algorithm for hardware hand sign recognition system. The hand signrecognition system consists of a feature vector extraction and a classification network. The classifier network consists of aSOM and a Hebbian (SOM-Hebb) hybrid network. The hardware hand-sign recognition system is implemented on a fieldprogrammable gate array (FPGA), which is connected to a CMOS camera. The hardware can perform the recognition at aspeed of 60 fps. The recognition algorithm is very robust against the location change of hand signs, but it is not immune torotation or scaling, which degrades recognition performance. In the previous work, it was demonstrated that its recognitionperformance was improved by additive perturbation to the training data for the SOM-Hebb classifier. However, users have toadd perturbation because the training of the system is carried out by off-chip learning that uses feature vectors. In this paper, additive perturbation to the feature vector, which is equivalent to scale perturbation to input image, is proposed, and a newoff-chip learning that adds the perturbation, is developed. The feasibility of the system is verified by experiments against 24patterns of American sign language (ASL). The experimental results show that the system can run at 94.3% of recognitionrate. |
| キーワード(和) | 指文字認識システム / オフチップ学習 / パターン認識 / VHDL / FPGA |
| キーワード(英) | Hand Sign Recognition / Off-Chip Learning / pattern recognition / VHDL, / FPGA |
| 資料番号 | NC2015-57 |
| 発行日 | 2016-01-21 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2016/1/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学 若松キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化，一般 |
| テーマ（英） | Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc |
| 委員長氏名（和） | 斎藤 利通(法政大) / 神野 健哉(日本工大) |
| 委員長氏名（英） | Toshimichi Saito(Hosei Univ.) / Kenya Jinno(Nippon Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 佐藤 茂雄(東北大) / 藤坂 尚登(広島市大) |
| 副委員長氏名（英） | Shigeo Sato(Tohoku Univ.) / Naoto Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) / 長谷川 幹雄(東京理科大) / 和田 昌浩(甲南大) |
| 幹事氏名（英） | Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) / Mikio Hasegawa(Tokyo Univ. of Science) / Masahiro Wada(Konan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) / 中野 秀洋(東京都市大) / 麻原 寛之(岡山理科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) / Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ハードウェア指文字認識システム用オフチップ学習アルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Off-Chip Learning Algorithm for Hardware Hand-Sign Recognition System |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 指文字認識システム / Hand Sign Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | オフチップ学習 / Off-Chip Learning |
| キーワード(3)（和/英） | パターン認識 / pattern recognition |
| キーワード(4)（和/英） | VHDL / VHDL, |
| キーワード(5)（和/英） | FPGA / FPGA |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 玉置 将幸 / Masayuki Tamaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 肥川 宏臣 / Hikawa Hiroomi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ) |
| 発表年月日 | 2016-01-28 |
| 資料番号 | NC2015-57 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NC-426 |
| ページ範囲 | pp.7-12(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-01-21 (NC) |