Implementation of the Squared-Error Pattern Clustering Processor Using the Residue Number System

剩餘數體系를 이용한 자승오차 패턴 클러스터링 프로세서의 실현

Squared-error Pattern Clustering algorithm used in unsupervised pattern recognition and image processing application demands substantial processing time for operation of feature vector matrix. So, this paper propose the fast squared-error Pattern Clustering Processor using the Residue Number System which have been the nature of parallel processing and pipeline. The proposed Squared-error Pattern Clustering Processor illustrate satisfiable error rate for Cluster number which can be divide meaningful region and about 200 times faster than 80287 coprocessor from experiments result of image segmentation. In this result, it is useful to real-time processing application for large data.

패턴인식과 영상처리 응용에 이용되는 자승오차 패턴 클러스터링 알고리듬은 특징벡터 행렬의 연산에 상당한 처리시간은 요구한다. 그러므로 본 논문은 병렬처리와 파이프라인 특성을 갖는 잉여수체계를 이용한 고속의 자승오차 패턴 클러스터링 프로세서를 제안한다. 제안된 자승오차 패턴 클러스터링 프로세서는 영상분할 실험으로부터 의미있는 영역으로 나눌 수 있는 클러스터의 수에 대하여 만족할 만한 오차를 보이며 80287 수치 연산용 프로세서보다 약 200배 빠름을 보인다. 그 결과 대규모의 데이타를 실시간으로 처리하여야 하는 응용분야에 효과적으로 이용할 수 있음을 확인하였다.