| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-08-17 13:55
深層学習を用いたイベント検知型CMOSイメージセンサの検討(1) ～ 低分解能特徴量画像を用いた画像分類の検証 ～
○山本航平・吉田康太・大倉俊介（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
現在，CMOSイメージセンサはディープラーニングを用いたAIとの融合による新たな技術が期待されている．
従来のイメージセンサ出力は人間が写真として鑑賞するために情報量の多い画像データを出力している．
しかし，AIが画像認識に用いるためには冗長なデータが多く，それがシステム全体の消費電力や遅延の増大につながっていると考えられる．
そこで画像認識を行う際にイメージセンサが少ない情報量の画像を出力し，
AI が認識を行うことが可能であればイメージセンサの低消費電力化の実現が可能ではないかと考えた．
本稿では，光電変換電子を用いて特徴量抽出が可能な画素構成を検討し，画像分類が可能であるか検証した．
さらに，特徴量抽出動作時の低消費電力化に向けて，画素内演算によって得られる画像のビット分解能が画像の認識率に与える影響についても検証した． |
| （英） |
Currently, CMOS image sensors are expected to be integrated with AI using deep learning to create new technologies.
Conventional image sensors output image data with a large amount of information for humans to appreciate as photographs.
However, there is a lo t of useless and unnecessary data for AI to use for image recognition, which is thought to lead to increased power consumption and latency of the entire system.
Therefore, we thought it would be possible to reduce the power consumption of image sensors if image sensors could output images with a small amount of information when performing image recognition and AI could perform recognition.
In this paper, we examined the pixel configuration that enables feature extraction using photoelectric conversion electrons, and verified whether image classification is possible.
We also examined the effect of the bit resolution of the image obtained by intra-pixel arithmetic on the recognition rate of the image in order to achieve low power consumption during the feature extraction operation. |
| キーワード |
（和） |
CMOS / 特徴量抽出 / 画素内演算 / ヒストグラム平坦化 / / / / |
| （英） |
CMOS / feature extraction / intra-pixel arithmetic / histogram equalization / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 21, IST2021-43, pp. 29-33, 2021年8月. |
| 資料番号 |
IST2021-43 |
| 発行日 |
2021-08-10 (IST) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-SDM IEICE-ICD IST |
| 開催期間 |
2021-08-17 - 2021-08-18 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| テーマ（和） |
アナログ、アナデジ混載、RF及びセンサインタフェース回路、低電圧・低消費電力技術、新デバイス・回路とその応用 |
| テーマ（英） |
Analog, Mixed Analog and Digital, RF, and Sensor Interface, Low Voltage/Low Power Techniques, Novel Devices/Circuits, and the Applications |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IST |
| 会議コード |
2021-08-SDM-ICD-IST |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
深層学習を用いたイベント検知型CMOSイメージセンサの検討(1) |
| サブタイトル（和） |
低分解能特徴量画像を用いた画像分類の検証 |
| タイトル（英） |
Study of an Event-Driven CMOS Image Sensor Using Deep Learning (1) |
| サブタイトル（英） |
Verification of Image Classification Using Low Bit-Resolution Feature Images |
| キーワード(1)（和/英） |
CMOS / CMOS |
| キーワード(2)（和/英） |
特徴量抽出 / feature extraction |
| キーワード(3)（和/英） |
画素内演算 / intra-pixel arithmetic |
| キーワード(4)（和/英） |
ヒストグラム平坦化 / histogram equalization |
| 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） |
山本 航平 / Kohei Yamamoto / ヤマモト コウヘイ |
| 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） |
吉田 康太 / Kota Yoshida / ヨシダ コウタ |
| 第2著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大倉 俊介 / Shunsuke Okura / オオクラ シュンスケ |
| 第3著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 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9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17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2021-08-17 13:55:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
IST |
| 資料番号 |
IST2021-43 |
| 巻番号（vol） |
vol.45 |
| 号番号（no） |
no.21 |
| ページ範囲 |
pp.29-33 |
| ページ数 |
5 |
| 発行日 |
2021-08-10 (IST) |
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