| 标题: | 智慧型视觉阵列感测系统及具学习能力之细胞非线性阵列晶片系统之研究(I) The Research on Intelligent bio-inspired Visual Arrays Sensory Systems and Learnable Cellular Nonlinear Network Chip Design(I) |
| 作者: | 吴重雨 CHUNG-YUWU 交通大学电子工程系 |
| 关键字: | 类神经网路;细胞非线性网路;细胞非线性网路通用机器;影像处理;矽视网膜;矽视网膜种植 |
| 公开日期: | 2005 |
| 摘要: | 在以前之研究计划成果中，已先后完成新型矽视网膜积体电路(IC)晶片、具有相对记忆体之回授式类神经晶片以及影像处理晶片等。本计划拟进一步运用这些成果，加以改进及整合，并以创新的电路设计，进一步研制具影像感测与运动侦测等处理能力的智慧型视觉阵列感测系统与具学习能力及相对记忆体之回授式类神经晶片，加上必要之介面电路及处理控制电路，研制影像分类、辨识等处理系统雏型，并加以测试、验证，以期运用于电脑智慧型I/O或多媒体资讯处理系统等。 基于大邻近层细胞非线性神经网路通用机器的基本模型主要模型，以及其核心之低功率电路的研发及运用，本计划拟研发新型大邻近层细胞非线性网路通用机器(CNNUM)，并与矽视网膜整合，初步完成晶片系统测试；最后再整合矽视网膜、前处理电路及类神经网路，完成大邻近层细胞非线性网路通用机器(Large-Neighborhood CNNUM)之影像处理雏型系统研究。本计划执行期间将与美国蔡少棠教授合作，改良原有之矽视网膜电路；与匈牙利罗斯卡教授合作，藉由其完整之测试设备来进行细胞非线性网路通用机器(CNNUM)的功能测试及改进。此外，在比例式非线性神经网路方面，具有比例式记忆体之细胞非线性网路(RM-CNN)亦已被研发出来，已验证可以用来学习并且辨识杂讯图像，目前已针对其比例式记忆体学习法则做更深入研究，藉以加速其运算时间，未来将会朝向低功率以及往大邻近层方向发展，运用原比例是记忆体的构想，将其直接结合到细胞网路中，可以在学习之后直接进行辨认，并且加入模组B(template B)的运用。 另外，在先前之研究计划中，已完成视网膜细胞电路架构之设计并应用于运动感测器晶片中。本计画拟利用新提出之生物视网膜架构建立完整的视网膜细胞电路，并结合新的运动侦测演算法实现剪力运动(Shear Motion)与Z方向运动的侦测，以实现智慧型视觉阵列感测系统。由于视网膜晶片具有修复取代因疾病受损视网膜之潜力，于本计划中亦将植入动物眼内，进一步测试其功能。 本计划并拟举行国际性之研讨会，邀请美国蔡少棠教授、匈牙利罗斯卡教授及其所属研究团队之知名学者等人前来提供我们相关之最新细胞神经网路通用机器系统(CNNUM)的理论、电路实现及测试环境之软硬体设定。期能藉此一国际性研讨会激发我国对于此一细胞神经网路通用机器(CNNUM)的研究，让更多优秀人才投入此一研究领域。 |
| 官方说明文件#: | NSC94-2215-E009-042 |
| URI: | http://hdl.handle.net/11536/90473 https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1143929&docId=219389 |
| 显示于类别： | Research Plans |
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