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早期視力の不連続を検出するための二次元アナログVLSI回路

J G Harris¹, C Koch, J Luo

¹Computation and Neural Systems Program, California Institute of Technology, Pasadena 91125.

Science (New York, N.Y.)

|June 8, 1990

まとめ

研究者はコンピュータビジョンのタスクのためのアナログの非常に大規模統合回路 (VLSI) を開発しました. この回路は,非線形抵抗性ネットワークにエネルギー関数をマッピングすることによって,画像セグメンテーションの問題を解決します.

科学分野:

コンピュータビジョンコンピュータビジョン
アナログ回路設計について
画像処理画像処理

背景:

多くのコンピュータビジョンアルゴリズムは,エッジ検出,モーション,深さ,形状回復などのタスクのエネルギー機能を最小限にします.
バイナリ変数は,画像データの不連続性を効果的に処理し,セグメンテーションを可能にします.
非凸変数関数は,ネットワーク電圧が機能的最小値に対応するアナログ抵抗ネットワークにマッピングできます.

研究の目的:

アナログの非常に大規模統合回路 (VLSI) のパフォーマンスを実証するために.
不連続性の2D表面インターポレーションのための非線形抵抗ネットワークを実装する.
複雑なコンピュータビジョン問題を解決するためにアナログ回路の使用を検証する.

主な方法:

非凸変数関数をアナログ抵抗ネットワークにマッピングする.
補完的な金属酸化物半導体 (CMOS) テクノロジーを用いた非線形抵抗ネットワークの実装.
画像データにおける不連続性を表すためにバイナリ変数を利用する.

主要な成果:

実験のアナログVLSI回路は,不連続性がある場合に2D表面インターポレーションを成功裏に実行しました.
抵抗ネットワークにおける静止電圧分布は,エネルギー機能の最小値を正確に表した.
複雑な画像処理作業のためのアナログハードウェアの実現可能性を実証しました.

結論:

アナログVLSI回路は,エネルギー最小化を含むコンピュータビジョンの問題に対する効率的なハードウェアソリューションを提供します.
開発された非線形抵抗ネットワークは,表面インターポレーションのための画像データの不連続性を効果的に処理します.
アナログコンピューティングは,計算が集約されたコンピュータビジョンアルゴリズムの加速のための実行可能な代替手段を提供します.

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