抄録
カメラなどで撮像した自然画像中の物体認識を高精度で行うシステムの実現に向け，我々は既に，二次元物体の形状を時系列データに変換するφ-s特徴変換を提案すると共に，時系列パターンの入力に応じてニューロンが適応的に増殖し，ネットワークの自己生成を行いながら学習認識が可能である，適応増殖ベクトル量子化ニューロンによる時系列パターン認識ネットワークTASQA (Temporal Pattern Recognition Network with ASQA)を新たに提案，これらを用いることにより，ノイズに強く，回転フリーな物体形状認識性能を実証してきた．TASQAを実用的な認識装置に適用するには，認識処理の主要部分であるASQAを含め，そのハードウェア化が必須となる．そこで，装置高速化の決め手となるASQAの処理部を，ASQAチップとして専用LSI化することで，リアルタイム高速処理が可能な形状認識システムを開発した．本稿では，ASQAチップの構成と性能を中心に，システム全体概要について報告する．
