著者
今福 渉 アンサリ タニア 川畑 明雄 マタウシュ ハンス ユルゲン 小出 哲士
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.109, no.200, pp.91-96, 2009-09-17

本研究では,保存された参照データの中から最も類似するデータを検索する連想メモリアーキテクチャを手書き文字の学習と認識に適用する.提案する連想メモリはディジタル・アナログ混載全並列型最類似一致検索回路を用い,高速・低消費電力・小面積を達成している.また,新規参照データを認識するために,人間の脳の機能を模倣する短期・長期メモリの概念に基づいた学習機能を追加した.更に,認識率を向上させるために,それぞれの保存された参照データに対して認識された入力パターンを平均化して,定期的に対応する参照データを更新する参照データ最適化アルゴリズムを提案する.そして,手書き文字の学習と認議に応用するために,提案したアーキテクチャを0.18μm CMOSテクノロジを用いて設計し,提案されたアルゴリズムとアーキテクチャの検証を行った.シミュレーション結果より,試作チップの処理性能としては1秒当たり入力文字画像数30万個を実現した.