| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-05-19 15:45
特徴量抽出可能なイメージセンサのチップ内演算に向けたデータ量削減フィルタによる物体認識の検討
○森角勇大（立命館大）・氏家隆一，森川大輔，島 秀樹，吉田康太・大倉俊介（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
フィジカル空間のセンサー情報をサイバー空間の人工知能（AI）が解析し、フィジカル空間にフィードバックするSociety 5.0が提唱されている。我々の研究グループでは、AIによる認識に適した特徴量抽出可能なイメージセンサーを検討している。本稿では、特徴量画像の物体認識精度向上のために、特徴量画像をニューラルネットワークに学習させることを検証した。さらに、画像認識システムの低消費電力化を目的として、イメージセンサーチップ内でのフィルタ演算やビット数削減によるデータ量削減手法を提案し、物体認識精度に与える影響を検証した。シミュレーション結果から、一般的なカラー画像(認識精度69.6%)に対して、データ量を93%削減しても56.6%の認識精度を実現できる目途を得た。 |
| （英） |
Society 5.0, in which information from sensors in physical space is analyzed by artificial intelligence (AI) in cyberspace and fed back to physical space, has been proposed. Our research group has proposed an image sensor that can extract features suitable for AI. In this paper, we present object recognition accuracy of the feature data with a deep neural network trained. Furthermore, to reduce the power consumption of the image recognition system, we propose a data reduction method using arithmetic filters and bit reduction in the image sensor chip. According to simulation results, object recognition accuracy is 56.6% even though data amount is reduced by 93% compared to the conventional RGB images. |
| キーワード |
（和） |
CMOSイメージセンサー / 特徴量抽出 / 物体認識 / データ量削減 / / / / |
| （英） |
CMOS image sensor / Feature Extraction / Object Recognition / Data Reduction / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 15, IST2023-16, pp. 19-24, 2023年5月. |
| 資料番号 |
IST2023-16 |
| 発行日 |
2023-05-11 (IST, ME) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-BioX IEICE-SIP IEICE-IE IST ME |
| 開催期間 |
2023-05-18 - 2023-05-19 |
| 開催地（和） |
三重大学三翠ホール |
| 開催地（英） |
Sansui Hall, Mie University |
| テーマ（和） |
マルチモーダル認証，信号・映像・マルチメディアデータの取得・処理・解析と応用，一般（オンライン併用ハイブリッド開催） |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IST |
| 会議コード |
2023-05-BioX-SIP-IE-IST-ME |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
特徴量抽出可能なイメージセンサのチップ内演算に向けたデータ量削減フィルタによる物体認識の検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
On-Chip Data Reduction and Object Detection for a Feature Extractable CMOS Image Sensor |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
CMOSイメージセンサー / CMOS image sensor |
| キーワード(2)（和/英） |
特徴量抽出 / Feature Extraction |
| キーワード(3)（和/英） |
物体認識 / Object Recognition |
| キーワード(4)（和/英） |
データ量削減 / Data Reduction |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
森角 勇大 / Yudai Morikaku / モリカク ユウダイ |
| 第1著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
氏家 隆一 / Ryuichi Ujiie / ウジイエ リュウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） |
日清紡マイクロデバイス株式会社 (略称： *)
Nisshinbo Micro Devices Inc. (略称： *) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
森川 大輔 / Daisuke Morikawa / モリカワ ダイスケ |
| 第3著者 所属（和/英） |
日清紡マイクロデバイス株式会社 (略称： *)
Nisshinbo Micro Devices Inc. (略称： *) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
島 秀樹 / Hideki Shima / シマ ヒデキ |
| 第4著者 所属（和/英） |
日清紡マイクロデバイス株式会社 (略称： *)
Nisshinbo Micro Devices Inc. (略称： *) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
吉田 康太 / Kota Yoshida / ヨシダ コウタ |
| 第5著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大倉 俊介 / Shunsuke Okura / オオクラ シュンスケ |
| 第6著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2023-05-19 15:45:00 |
| 発表時間 |
30分 |
| 申込先研究会 |
IST |
| 資料番号 |
IST2023-16, ME2023-59 |
| 巻番号（vol） |
vol.47 |
| 号番号（no） |
no.15 |
| ページ範囲 |
pp.19-24 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2023-05-11 (IST, ME) |