A Design of Face Detection System by Using the Lip Detection Neural Network and Skin Distinction Neural network

The authors propose a method to examine whether or not human faces are included in color images by using a lip detection neural network (LDNN) and a skin distinction neural network (SDNN). In conventional methods, if there are colors the same as skin color in scenes, the domain which is accepted as not only the skin color but any other color can be searched. However, first, the lips are detected by LDNN in the proposed method. Next, SDNN is utilized to distinguish skin color from other colors. The proposed method can obtain relatively high recognition accuracy, since it has the double recognition structure of LDNN and SDNN. Finally, in, order to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations were performed. First, 100 lip color, 100 skin color and 100 background pictures, which were changed into 10×10 pixels, were prepared for training. The validity was verified by testing images containing several faces.


A Design of Genetic Fog Occurrence Forecasting System by Using LVQ Network

Proc. of the 2000 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics

A transportation development in recent years is quite remarkable. However, poor visibility often cause an accident. Therefore, it is very important to forecast a fog occurrence. In this paper, we propose a scheme to forecast a fog occurrence by using the Learning Vector Quantization (LVQ) and a Genetic Algorithm (GA). This scheme forecasts the fog occurrence by the weather data which are provided from the Japan Meteorological Agency. First, the provided data formation are shown. Next, the prediction scheme is described in detail. In this method, input attributes for a LVQ network are selected by real-coded GA to improve forecast accuracy. Furthermore, a partial selection processing in the real-coded GA improves its convergence properties. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed prediction scheme, computer simulations are performed.


A Design of Face Detection System Using Evolutionary Computation

We propose a new method to examine whether or not human faces are included in color images by using a lip detection neural network (LDNN) and a skin distinction neural network (SDNN). In conventional methods, if there are the same color as the skin color in scenes, the domain which is accepted as not only the skin color but any other color can be searched. However, first, the lip are detected by LDNN in the proposed method. Next, SDNN is utilized to distinguish the skin color from the others. The proposed method can obtain relatively high recognition accuracy, since it have the double recognition structure of LDNN and SDNN. Furthermore, in order to reduce the amount of calculation and to discriminate a skin color and the other colors, GA can search to minimize the number of necessary data. Then a storage capacity and the amount of operations can be cut down by using GA and LDNN and SDNN are trained by using the reduced data. Finally, in order to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations were performed. First, 100 lip color, 100 skin color and 100 background pictures, which are changed into 10×10 pixels, are prepared for training. The validity was verified by testing images containing several faces.


A New Genetic Approach to Universal Rule Generation from Trained Neural Networks

Proc. of The IEEE Region 10 International Conference on Electrical and Electronic Technology (TENCON 2000)

A new rule generation method from neural networks is presented. A neural network (NN) is formed using a genetic algorithm (GA) with virus infection and deterministic mutation to represent regularities in training data. This method utilizes a modular structure in GA. Each module learns a different neural network architecture, such as sigmoid and a higher order neural networks. Those chromosome information is communicated to the other modules by the virus infection. The higher order units are connected to an output unit or hidden units. By using these architectures, rules can be extracted. The results of computer simulations show that this approach can generate obvious network architectures and as a result simple rules.


A Design of Face Detection System Using an Evolutionary Computation

We propose a new method to examine whether or not human faces are included in color images by using a lip detection neural network (LDNN) and a skin distinction neural network (SDNN). First, the lip are detected by LDNN in the proposed method. Next, SDNN is utilized to distinguish the skin color from the others. The proposed method can obtain relatively high recognition accuracy, since it have the double recognition structure of LDNN and SDNN. Furthermore, in order to reduce the amount of calculation and to discriminate a skin color and the other colors, GA can search to minimize the number of necessary data. Finally, in order to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations were performed. The validity was verified by testing images containing several faces.


A New Rule Generation Method from Neural Networks Formed Using a Genetic Algorithm with Virus Infection

Proc. of International Joint Conference on Neural Networks

In this paper a new rule generation method from neural networks is presented. A neural network is formed using a genetic algorithm (GA) with virus infection and deterministic mutation to represent regularities in training data. This method utilizes a modular structure in GA. Each module learns a different neural network architecture, such as sigmoid and a high order neural networks. Those information is communicated to the other modules by the virus infection. The results of computer simulations show that this approach can generate obvious network structures and lead to simple rules.


Design and Evaluation of Neural Networks for Coin Recognition by Using GA and SA

In this paper, we propose a method to design a neural network (NN) by using a genetic algorithm (GA) and simulated annealing (SA). And also, in order to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, we apply the proposed scheme to a coin recognition example. In general, as a problem becomes complex and large-scale, the number of operations increases and hardware implementation to real systems (coin recognition machines) using NNs becomes difficult. Therefore, we propose the method which makes a small-sized NN system to achieve a cost reduction and to simplify hardware implementation to the real machines. The coin images used in this paper were taken by a cheap scanner. Then they are not perfect, but a part of the coin image could be used in computer simulations. Input signals, which are Fourier spectra, are learned by a three-layered NN. The inputs to NN are selected by using GA with SA to make a small-sized NN. Simulation results show that the proposed scheme is effective to find a small number of input signals for coin recognition.


Design of a Self-Tuning PID Controller Using Evolutionary Computation and Its Experimental Evaluation

International Federation of Automatic Control

PID control schemes have been widely used in most process control systems represented by chemical processes for a long time. However it is a very important problem how to find the suitable control parameters, i.e., PID parameters, because these parameters give a great influence on the stability and the control performance. In this paper, a self-tuning PID control scheme is proposed, which is able to deal with a time-varying system. The proposed scheme is derived based on the relationship betweeen PID control and generalized minimum variance control (GMVC) laws. Furthermore, a suitable set of some user-specified parameters included in the GMVC criterion is sought by using a genetic algorithm recursively. Finally, the newly proposed scheme is evaluated on a temperature control system.


Rule Generation from a Rotation-Invariant Neural Pattern Recognition System

Proc. of International Conference of Neural Information Processing

A method of extracting rules from a rotation-invariant neural pattern recognition system formed using a genetic algorithm (GA) is presented. In particular, deterministic mutation (DM) is utilized to improve its convergence properties. It is performed on the basis of the result of neural network structure learning. DM can evolve chromosomes of individuals to increase their fitness functions in a deterministic manner. In this paper, coin data are used as inputs. The coins used are a Japanese 500-yen coin and a South Korean 500-won coin, which are very similar. GA is utilized to reduce the number of connection weights in the neural network. The network weights surviving after training represent rules to perform pattern classification for the coin data. The rules are then extracted from the network. Furthermore, the network has a procedure to substitute signum units for hidden sigmoid ones in examining its recognition accuracy. It enables us to easily extract rules. Simulation results show that this approach can generate a simple network structure and, as a result, simple rules for coin data classification.


Face detection based on skin color information in visual scenes by neural networks

Proc. of 1999 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics

A method to examine whether or not human faces are included in the images and to detect their position by using the technique of skin color region extraction is presented. In this technique, the skin color which is a main feature of faces is detected, a binary image composed of skin color parts and background one is constructed from an original image using a neural network which learns color information, and then the skin color parts of some sizes are regarded as face candidates. Thus search regions are limited within the skin color parts. Therefore, an improvement in the detection speed is achieved. These face candidates are examined using a neural network which learns the features of faces, and estimates whether or not the original image includes the faces. From results of computer simulations, a search rate of 83.3 % accuracy was achieved from 15 sheets, each having from 1 to 3 faces. The sizes and positions of faces were chosen as randomly as possible. There was no search of other objects other than faces.


Learning and analysis of facial expression images using a five-layered hourglass-type neural network

In this study, a method to perform feature extraction and image creation support of five facial human expressions in gray scale images are presented in which the five-layered hourglass-type neural network is used. Input values to the neural network are five facial expression images composed of 100×100 pixels and are the same as the teacher-signals in the output layer. The teacher-signals are learned using the five-layered hourglass-type neural network to achieve a compression function and restoration of the images. The compressed information and causality of each facial expression are dealt with in the third layer (the emotion-layer). Furthermore, it can be shown that an image creation is performed by giving adequate values to the emotion-layer.


An Evolutionary Approach to Rule Generation from Neural Networks

Proc. of The 8th IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE'99)

A method of extracting rules from neural networks formed using an evolutionary algorithm is presented. The evolutionary algorithm used here is a random optimization method (ROM). In particular, deterministic mutation (DM) is introduced in ROM. It is performed on the basis of the result of neural network learning. The DM procedure can evolve a candidate of a solution to increase a ROM fitness function in a deterministic manner. In the paper iris data are used as inputs. ROM are utilized to reduce the number of connection weights in the neural network. The network weights survived after the ROM training represent rules to perform pattern classification for the iris data. The rules are then extracted from the networks in which hidden units use signum and sigmoid functions to produce binary outputs. It enables us to extract simple logical functions from the network. Simulation results show this approach can generate a simple network structure and as a result simple rules.


A New Rule Extraction method from Neural Networks

Proc. of International Joint Conference on Neural Networks

This paper presents a method of extracting rules from multilayered neural networks (NN) formed using a random optimization (search) method (ROM). The objective of this study is to extract rules from NN, achieving 100% recognition accuracy in a pattern recognition system. NNs to be extracted rules are formed using ROM. A hybrid algorithm of NN and ROM performs a formation of a small-sized NN system, which is suitable for a rule extraction. In this paper iris data is used as inputs. ROM is utilized to reduce the number of connection weights in NN. The network weights survived after the ROM training represent regularities to perform pattern classification. The rules are then extracted from the networks in which hidden units use signum and sigmoid functions to produce binary outputs. It enables us to extract simple logical functions from the network. By means of computer simulation, the effectiveness of this approach is examined.


Numeral Recognition Using a Multi Neural Network Model

Proc. of 1998 International Conference of Neural Information Processing

本国際会議論文は，手書き数字認識を高精度に行うためのニューラルネットワークシステムを提案している．前処理部と学習部からなる3種類のニューラルネットワークは構造が全て異なっており，異なった認識特性を示す．にれらを統合化することにより，精度改善を目指すアプローチである．郵政省の手書き数字認識用データベースを用いて精度評価を行った．前処理部はサイズの正規化と線分特徴抽出を効率的に行い，3種類の結果を統合することにより，精度の良い数字認識システムを実現できることを定量的に検証している． (論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)


Rule Extraction from Small-Sized Neural Networks Formed Using a Genetic Algorithm

Proc. of 6th International Conference on Soft Computing

本国際会議論文は，パターン分類問題を対象として，学習済みのニューラルネットワークからのルール抽出の新しい方法を提案している．本方法はニューラルネットワークの中間層のユニット出力を工夫することにより，従来法よりも効率的にルール抽出が行える方法である．アヤメ問題に対する計算機シミュレーションにより，本方法の有効性を定量的に検証している． (論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)


Rule Extraction from Neural Networks Trained Using Evolutionary Algorithms with Deterministic Mutation

A method of extracting rules from neural networks trained using evolutionary algorithms (EAs) is presented. The EAs used are a genetic algorithm (GA) with deterministic mutation (DM) and a random optimization method (ROM) with DM. The DM is performed on the basis of the result of neural network learning. It can evolve chromosomes of individuals to increase their fitness functions in a deterministic manner. The EAs are utilized to reduce the number of neural network connections. The network connections surviving after training represent rules to perform pattern classification. The rules are then extracted from the network in which hidden units use signum functions to produce binary outputs. Simulation results show this method can generate a simple network structure and as a result simple rules for the iris data classification.


Designing a Neural Network Using Evolutionary Algorithms with Deterministic Mutation

Proc. of IFAC/IEEE Int. Symposium on AI in RTC

本国際会議論文は，回転パターン認識を効率的に行える産業応用を考慮した回転不変システムの設計法を提案している．特に，部分的適応度と決定論的変異の概念を導入し，進化アルゴリズムの進化速度を格段に改善するとともにニューラルネットワークの認識性能を改善できる方法である．計算機シミュレーションにより，本方法の有効性を定量的に検証している． (アルゴリズム提案，シミュレーション，論文執筆を担当，ただし，ページの抽出は困難)


Schematic Modeling of the Chaotic Activation of Muscle Fiber by Using Recurrent Neural Network

Proceedings of the 1997 International Conference on Neural Information Processing and Intelligent Information Systems

本国際会議論文は，カオスシステムを工学的に有効設計するための方法を提案している．本手法では新たに決定論的突然変異の概念を導入し，進化手法の進化に向きを持たせることに成功している．この方法により高速な進化学習が実現でき，カオスに実現しやすい回転パターン認識システムが設計できることを計算機シミュレーションにより検証している． (アルゴリズム提案，シミュレーション，論文執筆を担当，ただし，ページの抽出は困難)


A Method to design a Neural Pattern Recognition System by Using a Genetic Algorithm with Partial Fitness and a Deterministic Mutation

Proc. of 1996 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics

This paper presents a method using a genetic algorithm (GA) with a partial fitness (PF) and a deterministic mutation (DM) to design a neural pattern recognition system for a rotated coin recognition problem. In the method, chromosomes in the GA are divided into several parts. Their PFs are evaluated for GA operations. Furthermore, this paper introduces the DM based on a neural network learning. A coin recognition system in this paper includes as a preprocessor the Fourier transform, which produces rotation invariant features. Those features are recognized by a multilayered neural network. The GA is utilized to reduce the number of input signals, Fourier spectra, into the neural network. It is shown that the present method is better than conventional GAs on convergence in learning and makes a small-sized neural network.


A Genetic Approach to Feature Selection for Pattern Recognition Systems

Proc. of 4th International Conference on Soft Computing

本国際会議論文は，ニューラルネットワークと従来のパターン分類法であるGQC(ガウス型識別器)とk-NN(k近傍)法の精度改善を行う方法を提案している．本方法では，多次元の特徴から遺伝的な特徴選択を行い必要な属性だけで識別器を構成する方法である．計算機シミュレーションにより，従来法よりも格段に精度改善できることを定量的に検証している． (アルゴリズム提案，シミュレーション，論文執筆を担当，ただし，ページの抽出は困難)


A Neural Network for Recognizing Rotated Patterns and Estimating Their Rotation Angle

Proc. of 1996 International Conference on Neural Information Processing

This paper considers a rotation invariant neural pattern recognition system, which can recognize rotated patterns and estimate their rotation angle. It consists of a preprocessing network to detect edge features of input patterns and a trainable multilayered network. The multilayered network has two output layers, which are a part to recognize an input pattern and a part to estimate its rotation angle. The hidden layer is commonly used by both parts. As a result, it can deal with rotation-sensitive and -insensitive nformation. It is shown that, by means of computer simulations on a coin recognition problem, the system is able to recognize rotated patterns and estimate their rotation angle.


Proceedings of International Workshop on Soft Computing in Industry '96

The Learning Method of Two-Spirals Structure by Using Cyclic Activation BP.


The Learning Capability of Cyclic Activation BP for Two-Spirals Problem, Methodologies for the Conception, Design, and Application of Intelligent Systems.


A New Method of Fast Feature Extraction for Automatic Postal Code Recognition System by Using Neural Multi-Threshold Binarization.


Chaotic Transition of Spectral Features in Simple Recurrent Neural Network

再帰型ニューラル·ネットワークを用いてカオスを表現する．カオスは極めて複雑な現象であるが，非常に簡単な再帰型のニューラル·ネットワークの中に埋め込む事が可能であることが示された．特に，通常のニューラル·ネットワークにカオスの埋め込みは不可能であるが，その構造を再帰型にすることにより複雑性の高いカオスのニューラル·ネットワークへの埋め込み表現に成功した．


Geometric Shape Recognition with Fuzzy Filtered Input to a Backpropagation Neural Network

Proceeding of 6th Fundamental Research Conference

幾何学的な形状を自動的に分類するために，ニューラル·ネットワークとファジーを適用した．最初に，ニューラル·ネットワークを適用して幾何学的な形状の大分類を行い，次に，ファジー論理を用いて形状の詳細分類を行う．本手法は非常に分類効率が良好であるので，手書入力の幾何学的な分類を行うことによりコンピュータ支援設計の簡便な入力方法が確立された．


An Efficient Algorithm for Clustering Data and Best Model Selection Using AIC

Proc. of IEEE World Congr. on Comp. Intelligence

AIC手法を用いて大規模のデータの分類を行う事を示す．与信審査などの大規模のデータを分類する手法は未開発であるが，本手法を適用することにより，非常に大規模のデータをクラスタリングすることが可能であることが示されtので，本手法の実用性は極めて高いと言える．


Ternaly Synaptic Weights Algoritm: Neural Network Training with Don't Care Conditions

Proc. of Int. Symp. Speech, Image Processing and Neural Networks(IEEE)

ニューラル·ネットワークにドントケア状態を付加することにより非常に大規模の空間に分布する状態をニューラル·ネットワークの単純化された構造に埋め込むことに成功した．このアルゴリズムにより大規模システムの取り扱いをニューラル·ネットワークの取り扱いに集約化することができるので，この手法の実用性は高い．


Approximation of Chaotic Behavior by Neural Network and Its Bifurcation Phenomena

Proc. of the 3rd Int. Conf. on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing

カオス状態を近似するためにカオス軌道をニューラル·ネットワークに学習させ，その中に高精度で埋め込んだ．複雑性の高いカオスも単純な構造を持つニューラル·ネットワークに埋め込むことが可能であり，これはカオス情報を伝送する際にも利用することが可能である．


Phonetic Visualization for Speech Training System by Using Neural Network

Proc. of the Int. Conf. of Spoken Language Processing

音素の持つ特徴を抽出し，それを可視化することに成功した．音素のスペクトラムに相当する特徴をフォルマントに類似する空間に表示すると，音声認識に準じる情報が得られることが明らかになった．この手法は難聴者のトレーニングにも活用することができる．


A Fast Algorithm with a Guarentee to Learn: Binary Synaptic Weights Algorithm on Neural Networks

ニューラル·ネットワークのシナップス結合をバイナリーにすることにより学習が保障されたアルゴリズムを提案し，その応用を試みた．ニューラル·ネットワークの学習法としてバック·プロパゲーションが有名であるが，必ず学習結果が収束する保障がないので，実際問題に適用することは難しいが本手法のアルゴリズムを適用するならば，必ず収束した楽章結果が得られるので実用性があることが示された．


Body Surface Composite Electrodes and Inverse Problem in Electrocardiography

Proceedings of Ninth Annual Conference IEEE Eng. in Medicine and Biology Society

体表面心臓電位分布の時間的な変化をリアルタイムに表示する手法を提案する．リアルタイム表示を行うためには，高速処理が必要であり，従来の手法では時間的に間に合わないので，16台のプロセッサを並列に処理する．さらに各プロセシングの間に浮動少数点演算を並列的に作動させることにより2重並列処理化を実現することにより超並列処理を行い，体表面心臓電位の高速表示を行った．さらに，心電図逆問題をコンピュータ·シミュレーションの手法を用いて解析した．


Dynamic Display of Heart Potential Images with Parallel Processing

Proceedings of Eighth Annual Conference IEEE Engineering in Medicine and Biology Society

体表面心臓電位分布の時間的な変化をリアルタイムに表示する手法を提案する．リアルタイム表示を行うためには，高速処理が必要であり，従来の手法では時間的に間に合わないので，16台のプロセッサを並列に処理する．さらに各プロセシングの間に浮動少数点演算を並列的に作動させることにより2重並列処理化を実現することにより並列処理を実現し，体表面心臓電位の高速動画表示を行った．


Dynamical Representation of Body Surface Heart Potential Distribution by Parallel Processing Computer System

Proceedings of Sixth Annual Conference IEEE Engineering in Medicine and Biology Society

体表面心臓電位分布の時間的な変化をリアルタイムに表示する手法を提案する．リアルタイム表示を行うためには，高速処理が必要であり，従来の手法では時間的に間に合わないので，16台のプロセッサを並列に処理する．さらに各プロセシングの間に浮動少数点演算を並列的に作動させることにより2重並列処理化を実現することにより超並列処理を行い，体表面心臓電位の高速表示を行った．


A Computerized Technique for Body Surface Isopotential and Topological Maps

心臓に源を持つ電気現象が体表面に電位分布として発生することを実験的に確認し，それを検出するコンピュータ手法を提案した．体表面の128箇所に電極を瞬時に装着し，出現する電位分布を地図の等高線状に表示する．電位を増幅し，各チャネルの同時サンプリングを行い，高速にデータを処理することにより心臓電位分布図の作成に成功した．


Chaotically Transitional Phenomena in the Forced Negative Resistance Oscillator

IEEE International Symposium on Circuits and Systems Proceedings

外部入力のある自励振動系において発生するカオス振動を解析し，その周波数スペクトラムを算出し，その特性が周期的でも概周期的でもない新規の振動状態があることを実験的に証明した．負性抵抗を含む実際の回路でカオスが存在する事を示した世界で最初の論文であり，現在においてもその本質は明らかにされていない．


Character Recognition for Malaysian License Plate

マレーシアライセンスプレート文字認識

システム制御·情報学会講演会

システム制御·情報学会講演会

The Institute of Systems, Control and Information Engineers


Feature Extraction in Listening to Music Using Analysis of the EEG

多変量解析による音楽聴取時の脳波分類

システム制御·情報学会講演会

システム制御·情報学会講演会


遺伝的アルゴリズムを用いた眼球探索

システム制御·情報学会講演会

システム制御·情報学会講演会


顔画像を用いた年齢·性別識別の一手法

顔画像を用いた年齢·性別識別の一手法

日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会

日本シミュレーション&ゲーミング学会


画像形状を考慮した粒状抑制手法

画像形状を考慮した粒状抑制手法

日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会

日本シミュレーション&ゲーミング学会


動画像における遺伝的口唇領域抽出法

動画像における遺伝的口唇領域抽出法

平成17年 電気学会全国大会

平成17年 電気学会全国大会

The Institute of Electrical Engineers of Japan


高速直接変換法を用いた音声からのピッチ抽出手法の提案

高速直接変換法を用いた音声からのピッチ抽出手法の提案

平成17年 電気学会全国大会

平成17年 電気学会全国大会


Wrist EMG Pattern Recognition System by Neural Networks and Multiple Principal Component Analysis

ニューラルネットワークと二段階主成分分析を用いた手首EMGパターン認識システム

Proceedings of the 48th Annual Conference of the Institute of Systems,Control and Information Engineers(ISCIE)

第48回 システム制御情報学会研究発表講演会


Lips extraction invariant to form change in horizontal direction

水平方向の向きを考慮した口唇領域抽出

第48回 システム制御情報学会研究発表講演会


Extraction accuracy and speed improvement of lips region extraction

口唇領域抽出法における抽出制度と処理速度の改善

電子情報通信学会総合大会

電子情報通信学会総合大会


Face search by neural network based skin color threshold method

ニューラルネットを用いた肌色の閾値決定法による顔探索

電子情報通信学会総合大会

電子情報通信学会総合大会


因子分析を用いた脳波の特徴抽出

因子分析を用いた脳波の特徴抽出

第46回自動制御連合講演会講演論文集

第46回自動制御連合講演会講演論文集


セキュリティ保護のためのカラーIDの作成

セキュリティ保護のためのカラーIDの作成

第12回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集

第12回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集


Lips Extraction for Lipreading As Human Intereface of Mobile Devices

モバイル機器におけるヒューマンインタフェースとしての読唇術における口唇領域抽出

第46回 自動制御連合講演会

第46回 自動制御連合講演会


Vowel Analysis and Classification by the Mahalanobis distance using the amplitude features

振幅特徴量を用いたマハラノビス距離による母音解析と識別

第46回 自動制御連合講演会

第46回 自動制御連合講演会


Real-Time Face Area Extraction in Moving Image

動画像からのリアルタイム顔探索

第46回 自動制御連合講演会

第46回 自動制御連合講演会


Facial Expression Creation using Image Warping and Neural Networks


Lips Region Extraction by Genetic Algorithms at the Moment of Speech

遺伝的アルゴリズムを用いた発話時における口唇領域抽出法

Proceedings of the 47th Annual Conference of the Institute of Systems,Control and Information Engineers(ISCIE)

第47回 システム制御情報学会研究発表講演会


3-Dimensional Object Recognition by an Evolutional RBF Network

進化的RBFネットワークを用いた三次元物体認識

第47回 システム制御情報学会研究発表講演会


Keyword addition to images using Interactive Genetic Algorithms

インタラクティブGAによる画像へのキーワード付加

第47回 システム制御情報学会研究発表講演会


The Vowel Recognition System Using the SNN

単音節認識のための基本周波数による母音認識

システムインテグレーション部門講演会

システムインテグレーション部門講演会


Feature Analysis for EMG signals by Using an Evolutionary Method

進化的手法によるEMG信号の特徴解析

システムインテグレーション部門講演会

システムインテグレーション部門講演会


Developpment of a Measurement System for Food Intake based on Image Processing

画像処理に基づく食事摂取量計測システムの開発

システムインテグレーション部門講演会

システムインテグレーション部門講演会


Design of Genetic Face Detection and Identification System

W構造ニューラルネットワークによる高速個人同定法

システムインテグレーション部門講演会

システムインテグレーション部門講演会


The EEG Detection System Uisng the Factor Analysis

因子分析とNNを用いた脳波解析

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


砂時計型ニューラルネットワークによるシーン解析

砂時計型ニューラルネットワークによるシーン解析

電気·情報関連学会中国支部連合大会

電気·情報関連学会中国支部連合大会


画像処理に基づく食事摂取量計測システムの開発

画像処理に基づく食事摂取量計測システムの開発

電気·情報関連学会中国支部連合大会

電気·情報関連学会中国支部連合大会


Simple PCAと進化計算に基づく個人認証の一手法

Simple PCAと進化計算に基づく個人認証の一手法

電気•情報関連学会中国支部連合大会

電気•情報関連学会中国支部連合大会


遺伝的閾値決定法に基づく超高速対象物検出法

遺伝的閾値決定法に基づく超高速対象物検出法

電気•情報関連学会中国支部連合大会

電気•情報関連学会中国支部連合大会


進化型コンピューティングによる特徴脳波スペクトラム領域の抽出

進化型コンピューティングによる特徴脳波スペクトラム領域の抽出

電気•情報関連学会中国支部連合大会

電気•情報関連学会中国支部連合大会


A Detection Method of Face Region in Color Images by Using the Lip Detection Neural Network and the Skin Distinction Neural Network

GAを用いた高速な顔検出と個人同定

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会


ニューラルネットワークを用いた脳波解析

ニューラルネットワークを用いた脳波解析

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会


光の影響を受けないナンバープレート検出法

光の影響を受けないナンバープレート検出法

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会


SPCAとGAを用いた人物顔からの特徴抽出

SPCAとGAを用いた人物顔からの特徴抽出

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会


人物にロバストな指文字認識の一手法

人物にロバストな指文字認識の一手法

日本シュミレーション&ゲーミング学会 2002年度秋季全国大会 発表論文集

日本シュミレーション&ゲーミング学会 2002年度秋季全国大会 発表論文集


Color Image Classification Using Neural Networks

This paper presents a method for image classification by neural networks that use characteristic data extracted from images. In order to extract characteristic data, image pixels are divided by a clustering method on HSI 3-dimensional space and processed by labeling to select domains. The validity of this technique is verified by means of computer simulation.


RECOGNITION OF DRIFT ICE USING SYNTETIC APERTURE RADER IMAGES


Recognition System of EMG Patterns by Neural Networks


A system identification method using a hybrid-type genetic algorithm


Skin Color Recovery from Over-Exposed Images Using Neural Networks


Emotional Speech Classification by Using Prosodic Characteristics

韻律的特徴を考慮した感情音声の分類


Key Words Extraction for Image Search of WWW

WWWの画像検索におけるキーワード抽出の一手法


Lips Extraction with Template Matching by Genetic Algorithms

GAを用いたテンプレートマッチングによる口唇領域抽出

電子情報通信学会総合大会

電子情報通信学会総合大会


高速ピッチ抽出による感情分類

高速ピッチ抽出による感情分類

第10回計測自動制御学会中国支部学術講演会

第10回計測自動制御学会中国支部学術講演会

The Society of Instrument and Control Engineers


NNを用いたリモートセンシングによる土地利用分類

NNを用いたリモートセンシングによる土地利用分類

第45回システム制御情報学会研究発表講演会

第45回システム制御情報学会研究発表講演会

The Institute of Systems, Control and Information Engineers


GAとNNを用いた降雨予測

GAとNNを用いた降雨予測

第45回システム制御情報学会研究発表講演会

第45回システム制御情報学会研究発表講演会


改良型アクティブネットによる肝臓抽出の一手法

改良型アクティブネットによる肝臓抽出の一手法

システム制御·情報学会講演会

システム制御·情報学会講演会


ニューラルネットワークへの知識の埋め込みとルール抽出

ニューラルネットワークへの知識の埋め込みとルール抽出

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

Society of Signal Processing Applications and Technology of Japan

高速信号処理応用技術学会


光の状態を考慮した閾値の遺伝的決定による高速な顔領域の検出法

光の状態を考慮した閾値の遺伝的決定による高速な顔領域の検出法

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

高速信号処理応用技術学会


ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いた降雨予測

ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いた降雨予測

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

高速信号処理応用技術学会


格子点移動法による肝臓の輪郭抽出

格子点移動法による肝臓の輪郭抽出

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

高速信号処理応用技術学会2001年春期研究会

高速信号処理応用技術学会


CT画像における肝腫瘍の一抽出法

CT画像における肝腫瘍の一抽出法

第9回計測自動制御学会中国支部学術講演会

第9回計測自動制御学会中国支部学術講演会


ニューラルネットワークからのユニバーサル·ルール生成の一方法

ニューラルネットワークからのユニバーサル·ルール生成の一方法

第9回計測自動制御学会中国支部学術講演会

第9回計測自動制御学会中国支部学術講演会


GAを用いた唇形状検出による顔画像抽出法

GAを用いた唇形状検出による顔画像抽出法

第9回計測自動制御学会中国支部学術講演会

第9回計測自動制御学会中国支部学術講演会


唇着目型NNによるカラー画像中からの顔検索

唇着目型NNによるカラー画像中からの顔検索

日本ME学会中国四国支部大会

日本ME学会中国四国支部大会

The Japanese Society for Medical and Biological Engineering


システム制御·情報学会講演会

システム制御·情報学会講演会


児童生徒の心室興奮時間 --- 身体活動による発達的変化について

児童生徒の心室興奮時間 --- 身体活動による発達的変化について

第14回 日本体力医学会四国地方会

第14回 日本体力医学会四国地方会

体表面電図を用いて，小児の心電位と心室興奮時間を測定した．運動時間の多い群の測定値は身長の急進期においても対応した増加がみられたが，少ない群は測定値の増加に一年間の遅れがみられ，身体発育および身体活動との関連がみられた．


身体活動と心臓の発達 --- 電位と心室興奮時間について

身体活動と心臓の発達 --- 電位と心室興奮時間について

第15回 中国四国学校保健学会

第15回 中国四国学校保健学会

体表面電位図を用い10∼15歳の小児を対象に，電位と心室興奮時間について，運動時間との関連を検討した．平均運動時間の長短で2群に分類し比較すると，長い群の平均値が大きく，身長の発育急進期には，その傾向が一層顕著になることを明らかにした．


ニューラルネットワークを用いた音楽聴取時の脳波解析

ニューラルネットワークを用いた音楽聴取時の脳波解析

電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会

電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会


Classification of the EEG in listening the music by using multivariate analysis

多変量解析による音楽聴取時の脳波分類

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers


Contour Extraction of Heart That Used Ultrasonic Image

超音波心エコー画像を用いた心臓の輪郭抽出


Automatic Extraction of Left Ventricle by Using X-ray photogram

X線画像における左心室領域の自動抽出


A method of automatically extracting the kidney countour

腎臓輪郭の自動抽出の一手法


Morphing of Face Image by Feature Extraction

特徴点抽出による顔画像のモーフィング


EMG信号を用いた手首動作認識システム

EMG信号を用いた手首動作認識システム

電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会

電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会


Keyword Addition to Images Using Interactive Genetic Algorithms

インタラクティブGAによる画像へのキーワード付加

第14回インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第14回インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


Wrist EMG Motion Recognition System by Neural Networks

ニューラルネットワークによる手首EMG動作認識システム

第14回インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第14回インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


Vehicle License Plate Character Recognition by Neural Networks

ニューラルネットワークによる自動車のナンバープレート文字認識

第14回インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第14回インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


A Technique of Automatic Detection of Heart Disease

心臓疾患の自動検出の一手法

電気学会情報処理·産業システム情報化合同研究会

電気学会情報処理·産業システム情報化合同研究会

The Institute of Electrical Engineers of Japan


Automatic Extraction of a Kidney Region by Using the Improved Q-learning

改良型強化学習による腎臓領域の自動検出

電気学会情報処理·産業システム情報化合同研究会

電気学会情報処理·産業システム情報化合同研究会


Measurement of Skin Texture Using Genetic Picture Analysis

遺伝的画像解析による肌のキメの測定

電気学会情報処理·産業システム情報化合同研究会

電気学会情報処理·産業システム情報化合同研究会


Music Compression System Using a Hybrid-Type Genetic Algorithm

遺伝的前処理を用いた音声圧縮


Automatic Detection of Left Ventricular Asysner Asynergy by Fuzzy Reasoning

ファジィ推論による心臓壁運動異常の自動検出


遺伝的画像解析による肌のキメの測定


Automatic Extraction of a Kidney Region by Using the Q-learning

強化学習を用いた腎臓領域の自動検出


Feature Extraction of EEG Patterns in Music Listening

音楽鑑賞時の脳波パターンの特徴抽出


Vowel Identification by using Discrete Voronoi Diagram

離散ボロノイ図を用いた母音識別

第13回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第13回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


Vehicle License Plate Character Recognition in Malaysia

マレーシアの自動車のナンバープレート文字認識

第13回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第13回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


3-Dimensional Object Recognition by an Evolutional RBF Network

進化的RBFネットワークを用いた三次元物体認識

第13回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第13回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


Wrist EMG Pattern Recognition System by Neural Networks

ニューラルネットワークを用いた手首EMGパターン認識システム

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム


A Segmentation Method of Remote Sensing Images

リモートセンシング画像の領域分割手法

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム


インタラクティブGAによる画像へのキーワード付加

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム


Age Estimation from Face Images Using Neural Networks

ニューラルネットワークを用いた顔画像からの年齢推定

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム

第18回 ディジタル信号処理シンポジウム


画像セキュリティのためのカラーIDの開発

画像セキュリティのためのカラーIDの開発

ヒューマンインタフェースシンポジウム2003論文集

ヒューマンインタフェースシンポジウム2003論文集


Finger Alphabet Recognition System Using Double Structure Neural Networks

モジュール構造型ニューラルネットワークを用いた手話認識

ヒューマンインタフェースシンポジウム 2003

ヒューマンインタフェース学会


True Smile Recognition Using Neural Networks

ニューラルネットワークを用いた笑顔の認識

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers


The Method of Segmentation for Syllable Recognition

単音節認識のためのセグメンテーション手法の提案


Construction of Wrist EMG Pattern Recognition System By Neural Networks

ニューラルネットワークを用いた手首EMGパターン認識システムの構築


Detection of the Features of EEG Pattern Using the Factor Analysis and Neural Networks

因子分析とニューラルネットワークを用いた脳波パターンの特徴抽出

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会


A Personal Identification Using the Feature Extraction Method Based on the SPCA and the RGA

SPCAとRGAによる特徴抽出を用いた個人同定

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会


EMG Distinction Method Using a Genetic Algorithm

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会


Object Detection Method Using a Double Structured Fitness Function

二段階評価型遺伝的アルゴリズムによる対象物抽出法

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会


A Design of the Objection Detection System Using

遺伝的閾値決定法に基づく超高速な対象物検出法

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会


Robust Face Detection System Using the RGA

顔の向きにロバストな顔領域検出と個人同定法

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会


A Design of Face Detection System Using the NN and the Simple PCA

Simple PCAとニューラルネットワークを用いた個人同定の一手法


A System Identification Method Using a Hybrid-Type Genetic Algorithm

ハイブリット型GAによるシステム同定とPID制御系の設計

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


License Plate Detection Using Hereditary Threshold Determin Method

遺伝的閾値決定法を用いた車のナンバープレート検出

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


A Design of Face Detection System Based on the Feature Extraction Method

特徴抽出法に基づく個人同定法

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


Key Words Extraction for Image Search of the Outdoor Scenes

風景画像におけるキーワード検索のためのキーワード抽出法

The Papers of Technical Meeting on Industrial Instrumentation and Control

The Institute of Electrical Engineers of Japan


Finger Alphabet Recognition System Using Double Structure Neural Networks

静·動判別型ニューラルネットワークによる指文字の認識


Emotional Speech Recognition with Pitch Extraction System and Neural Network

ピッチ検出器とニューラルネットワークを用いた感情音声の認識


二重構造型遺伝的アルゴリズムによるシステム同定の一手法


Skin Color Recovery from Over-Exposed Images Using Neural Networks

ニューラルネットワークを用いる露出過度画像からの肌色復元

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers


ニューラルネットワークを用いた肝臓輪郭抽出

ニューラルネットワークを用いた肝臓輪郭抽出

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


GAを用いた閾値決定法による車のナンバープレート検出

GAを用いた閾値決定法による車のナンバープレート検出

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


GAとNNを用いた有効脳波スペクトラム領域の抽出

GAとNNを用いた有効脳波スペクトラム領域の抽出

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


Simple PCAとニューラルネットワークを用いた個人同定の一手法

Simple PCAとニューラルネットワークを用いた個人同定の一手法

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


ニューラルネットワークによる音声からの感情空間生成

ニューラルネットワークによる音声からの感情空間生成


ニューラルネットワークを用いた高速顔画像検索

ニューラルネットワークを用いた高速顔画像検索

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


静止画判別NNと動画判別NNによる指文字の認識

静止画判別NNと動画判別NNによる指文字の認識

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


ニューラルネットワークを用いた流氷認識

ニューラルネットワークを用いた流氷認識

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


遺伝的前処理を用いたニューラルネットワークによる降雨予測

遺伝的前処理を用いたニューラルネットワークによる降雨予測

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


ニューラルネットワークを用いた肝腫瘍の抽出

ニューラルネットワークを用いた肝腫瘍の抽出

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会


唇検出NNと肌色識別NNによる顔画像検索

唇検出NNと肌色識別NNによる顔画像検索

電子情報通信学会HIP研究会

電子情報通信学会HIP研究会


ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムによる回転硬貨識別

ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムによる回転硬貨識別

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会