基于神经网络ZISC的模式识别系统

系统通过PCI总线接受待识别的模式原始数据。数字存储在2个8MB高速DRAM区中。神经网络控制器选用Xilinx Virtex FPGA，它的主要功能是完成对原始数据的特征矢量提取并输入到ZISC036芯片阵列中。可以使用标准的FPGA开发工具生成不同的RBF文件，从而实现不同的特征矢量提取电路。ZISC036芯片阵列按照三描述的方法一个个顺序接受矢理输入，然后进行并行的学习和分类，识别结果作为输出返回。只要修改FPGA中的特征矢量提取电路和界面程序，就可以实现图像、话音等各种不同的模式识别程序，只要修改FPGA中的特征矢量提取电路和界面程序，就可以实现图像、话音等各种不同的模式识别功能。这个通用模式识别系统的性能以传统CPU或DSP的指标来衡量，相当于13.2GPS（每秒执行132亿条指令）。

用上述系统可以完成如图像目标跟踪、图像识别、数据挖掘等许多实时性要求很高的模式识别和分类功能。以下用一个自适应图像目标跟踪的实验作为例子，视频图片演示结果如图3所示。

图3的视频图片从一段AVI文件中捕获。首先从初始的视频帧中选定汽车的图像，提取其纹理特征作为训练样本输入到ZISC神经网络。然后，ZISC神经网络在后面接下来的视频帧中搜索类似的图像纹理模式并圈定跟踪目标的坐标。如果发现所跟踪目标的模式发生变化，ZISC神约网络能够自动学习新的特征并建立一个新的模式存入神经网络。通过不断地比较已存入神经网络的模式和所跟踪目标之间的区别，系统就能够识别目标，从而在拥挤的背景和变化的环境下始终锁定目标。实验用视频图片为320×240像素，跟踪目标扫描范围为20×20像素。

结语

RBF神经网络的硬件实现是实现高速大规模模式分类的关键，而使用现有的比较成熟的商业芯片又无疑能简化模式识别系统的开发工作。IBM的ZISC采用数字电路技术实现了RBF神经网络芯片，用它作为核心，既能够大幅度提高识别性能，又能够缩短开发周期，是设计高性能模式识别。