光学的ニューラルネットワークを用いた統合型画像処理システムに関する研究

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本研究では、柔軟な処理を光並列演算により高速に実現できるニューラルネットワークに対し、論理的な処理に非常に高い能力を持つ従来の電子計算機技術を融合させることで、高機能な処理を高速に行う統合型コンピュータを実現することを目的としている。本目的のためには、論理的な処理系によりニューラルネットを制御する技術を確立することが重要な課題であり、特にネットワークの外部制御の方法について検討を行った。まず、ネットワーク制御の方法として、フィードバック型ネットワークの外部入力を用いて制御する手法と、ニューロンの発火レベルを制御する方法を示した。次に、統合型処理の文字認識への応用として、X線フィルム上にプリントされたID番号を自動認識するシステムにおいて、撮影した患者リストからなるデータベースを拘束条件として利用することで認識率を向上し誤認識を回避できることを確認し、統合型処理の有効性を明らかにした。また、画像連想メモリへの応用について検討し、外部拘束条件を用いた制御により、特定パターンの抑制や誘導が可能であることを示した。ここでネットワークの安定状態に関して考察を行った結果、外部入力のパターンとして連想メモリに記憶された画像と直交する成分を強く与えると、記憶されていない画像に系が収束する場合があり、望ましい外部入力の導入法に関する知見が得られた。そして光学的並列演算による大規模ニューラルネットにより画像連想メモリを構成し、実験的に外部からの拘束条件の効果を確認した。さらに本システムが画像内容検索に対して有効であることを示し、外部制御の技術を用いてキーワードによる曖昧検索と融合した画像検索システムを提案した。本研究により、統合型コンピューティングの重要な要素技術であるネットワーク制御の方法について明らかにし、特に大規模並列演算を用いた光学的画像処理において実験的にその有効性を実証することができた。