IMAPCARを用いると、白線、先行車、歩行者などをリアルタイムで認識することが可能となり、自動車メーカーは、衝突回避を支援するシステムなど予防安全システムを容易に実現できるようになります。

画像の中からテンプレートマッチングの手法で歩行者を検出する方法を例にして画像認識について説明します。
先ず、�@認識対象の画面の中から不要な部分を削除します。次に�A歩行者のテンプレートをデータベースから取り出し、�B認識対象の画面と重ね合わせます。そしてテンプレートを重ねる位置を少しずつずらしながら�C一致度を確認していきます。�D歩行者のテンプレートと一致すると、認識対象画面の中の物体が歩行者であると判断します。単に１枚の認識対象画面でなく、時系列的に前後の画面でも同様に行い、最終的に歩行者と認識します。
つまり、画像認識とは、対象となる画面全体の中から、求める物体（車や歩行者、白線など）を把握し、特定する技術です。更にこの一連の処理を時間的に変化する画面毎に行うことで、時間変動にも追随できるセンシング技術です。 並列プロセッサは、データの一括処理が高速にできることから、この例のようにテンプレートと元画像との照合を繰り返す処理に非常に有効です。

IMAPCARでは100GOPSという高速処理を実現するために以下のアーキテクチャを採用しています
1)128個の演算ユニット(PE)を一斉に同一命令で動作させる「SIMD処理方式」を採用
2)各演算ユニット(PE)は、それぞれ独立したメモリを内蔵。また、プロセッサの高速化技術である「VLIW方式」を採用し、４つの命令を一つの命令としてまとめて同時に実行
*SIMD:Single Instruction／Multiple Data
*Very Long Instruction Word