Vowel Recognition Using Akamatsu Integral and Differential Transforms

International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)


Detection and Recognition of Vehicle License Plates Using Template Matching, Genetic Algorithms and Neural Networks

International Journal of Innovative Computing, Information and Control


Image Morphing and Warping: Application to Speech Simulation using a Single Image

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics


Fingerprints Images Enhancement Using a Concavity and Convexity method

Biomedical Soft Computing and Human Sciences


Genetic Algorithms based Adaptive Search Area Control for Real Time Multiple Face Detection using Neural Networks


An adaptive graininess suppression method for restoration of color degraded images

カラー劣化画像復元のための適応的粒状抑制の一手法

Previous studies of image restoration for noise images were based on a mask processing. These conventional noise removal methods based on the mask processing have an issue of defining degradation to accompany a spacial processing. In this paper, we propose a graininess suppression method based on edge shape. In this method, we detect edges from an noise image and perform graininess suppression for this image based on edge information. On the edge detection, we execute an image transformation for an image that enables us to extract edge by making principal component images. Moreover, we use the canny edge detection operator with can detect a weak edge that relates to a real edge, and do not detect a lie edge. In the suppression process, we use Wiener filter that can restore an noise image without making a complete edge map and the original signal map. We demonstrated the effectiveness of the present method for the noise added images and confirmed it by means of computer simulation.

ノイズを含む画像の補正に関する従来の研究は，マスク処理に関するものが多かった．それらか空間処理に基づくため画像が劣化することがある．本論文では，画像形状(エッジ情報)に基づいて粒状を抑制する方法を提案している．特に，主成分分析とキャニーフィルタを用い，さらにウィーナーフィルタを用いてエッジ特徴を抽出している．本手法の有効性を化粧するために，ノイジィ画像に対する計算機シミュレーションを行い評価している．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


A robust gender and age estimation under varying facial pose

姿勢変動に影響されない顔画像からの性別年齢推定

This paper presents a method for gender and age estimation which is robust for facial pose changing. We propose a feature point detection method which is the Adapted Retinal Sampling Method (ARSM), and a feature extraction method. A basic concept of the ARSM is to add knowledge about the facial structure into the Retinal Sampling Method. In this method, feature points are detected based on 7 points corresponding to facial organ from face image. The reason why we used 7 points to basis of feature point detection is that facial organ is conspicuous in facial region, and it is comparatively easy to extract. As features which is robust for facial pose changing, a skin texture, a hue and a gabor jet are used for the gender and age estimation. For classification of gender and estimation of seriate age, we use a multi-layered neural network. Moreover, we examine the left-right symmetric property of the face concerning gender and age estimation by the proposed method.

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Automatic Human Faces Morphing Using Genetic Algorithms Based Control Points Selection


Optimizing Feature Extraction for the Camera Mouse using Genetic Algorithms


Genetic Algorithms Based On-line Size and Rotation Invariant Face Detection


Face Recognition in Color Images Using Neural Networks and Genetic Algorithms

International Journal of Computational Intelligence and Applications


EMG Signal Recognition System Using Feature Vectors by Genetic Function Identification

遺伝的関数同定による特徴ベクトルを用いたEMG信号認識システム

本論文は，手首EMG(筋肉電位)を用いたポインティングデバイス構築のためのEMG認識方式の提案を行っている．特に，遺伝的アルゴリズムにより筋電信号の必要成分を選択し，かつその組み合わせから認識関数を構成する方法を提案している．本手法により，手首動作認識に有効な特徴を生成することができ，計算機シミュレーションにより，通常のアプローチよりもよりも高精度にEMG認識できることを定量的に示している．


Using the Thresholds Function Method to Detect License Plates

閾値関数を用いたナンバープレート検出手法

本論文は，自動車ナンバープレート検出を行う方法を提案している．特に実数値型遺伝的アルゴリズムにより，画像の輝度情報からプレート領域を決定するための閾値を効率的に決定する方法を提案している．また，精度を改善するために，自動車全部におけるプレートの位置情報，プレートの形状情報，テンプレートマッチングを併用することにより効果が高いことを示している．実際の自動車画像に対する計算機シミュレーションにより，プレート検出が昼夜ともに，高速かつ高精度に行えることを検証した．

The Journal of the Institute of Image Information and Television Engineers


Morphing Human Faces: Automatic Control Points selection and Color Transition

Trans. on Engineering Computing and Technolog


Proposal of the EEG Analysis Method Using the Individual Characteristic of the EEG

脳波の個人特性を考慮した脳波分析法の提案

本論文は，音楽を聴いている場合の脳波を解析することにより，脳の状態を推定する手法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムによる特徴選択と因子分析による特徴解析により脳波分類に適した個人特徴を抽出し，ニューラルネットワークにより学習識別する手法を提案している．音楽鑑賞時における実際の脳波信号に対する計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を定量的に評価している．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Genetic lips extraction method for varying shape

形状に不変な遺伝的口唇領域抽出法

本論文は，モバイル器機での使用を前提にした音声認識のための口唇領域の抽出方法を提案している．高速高精度に口唇領域を抽出するために改良型の遺伝的アルゴリズム(GA)を提案している．本方法は通常のGAにペナルティ関数を導入することによりテンプレートマッチングの誤差に基づく適応度関数を改良し，計算機シミュレーションにより，改善効果を検証した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Recognition of wrist EMG signal patterns using neural networks

we propose a recognition system based on wrist movements by focusing on ElectroMyoGram (EMG), using the body signals generated by voluntary movements of subject muscles, as the initial stage for construction of a total operation device. This paper tries to recognize EMG signals using neural networks (NNs). The electrodes under the dry state are attached to wrists and then EMG signals are measured. These EMG signals are classified using NNs into seven categories: neutral, up and down, right and left, inside twist, outside twist. The NN learns the FFT spectra of these signals in order to classify them. Moreover, we introduce a modular structure of the NN for improving the recognition accuracy. Computer simulations show that our approach is effective to classifying the EMG signals. This system is partly implemented on a DSP learning board.

本論文は，手首EMG(筋肉電位)を用いたポインティングデバイス構築のためのEMG認識の提案を行っている．特に，複数のニューラルネットワークを組み合わせて構造化し，精度改善する方法を提案している．本手法では，EMG信号解析を大分類と小分類で実現でき，精度改善に効果が大きい．計算機シミュレーションにより，1種類のニューラルネットワークよりも高精度にEMG信号を認識できることを示している．本システムは部分的にDSP学習ボード(組込システム)上で実装(実現)されている．

Journal of Intelligent and Fuzzy Systems


A feature extraction method for personal authentication using SPCA and RGA

SPCAとRGAを用いた個人認証のための特徴抽出法

本論文は，高精度な個人認証システムを実現するための特徴抽出法を提案している．まず実数値型遺伝的アルゴリズムにより，入力画像の重み付けでの入力特徴選択を行い．選択された特徴をSimple PCA(主成分分析)により学習·認識する．本方法を用いると認証に必要な顔部分データだけを用いて高精度な個人認証が可能であることを示している．計算機シミュレーションにより，100名の被験者に対する個人認証を従来法よりも高精度に達成できることを示した．

ヒューマンインタフェース学会論文誌

ヒューマンインタフェース学会論文誌


Neuro rainfall forecast with data mining by real-coded genetical processing

実数値GAを用いたデータマイニングによるニューロ降雨予測システムの設計

本論文は，地域的な高精度天気予報を実現するためのデータマイニング法を提案している．まず実数値型遺伝的アルゴリズムにより，降雨予測のための入力特徴選択を行い．選択された属性をニューラルネットワークにより学習·認識する．本方法を用いると地域的な気象データだけを用いて高精度な降雨予測が可能であることを示している．計算機シミュレーションにより大阪地方の気象データにより，大阪地方の降雨予測を通常の天気予報よりも高精度に達成できることを示した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Skin Color Correction through Illuminant Estimation Using Neural Networks and Analytical Methods

本論文は，カラー画像中の顔(肌色部分)を対象として．過露光や露光不足などの光温度が極端に異なる場合の肌色の補正方法を提案している．顔領域を正確に抽出する場合には，顔の肌色範囲を正確に指定することが重要であり，その前処理として肌色部分の色補正を行う方法を提案している．特にニューラルネットワークの学習と円柱座標系での距離計算に基づく補正方法により，高精度に肌色情報を補正し，顔領域を検出できることを計算機シミュレーションにより定量的に検証した．


Recognition of true smile based on simple-PCA

Simple PCAに基づく笑顔の真偽分類

本論文は，笑顔の真偽分類を行うことを目的とし，主成分分析の高速化アルゴリズムとニューラルネットワークによる高精度真偽分類の方法を提案している．本論文の特徴抽出の方法はSimple PCAであり，繰り返し演算により主成分分析を行う方法である．この方法により90%の寄与率までの固有ベクトルを計算し，入力信号である顔画像との内積をニューラルネットワークにより学習し，真偽分類を行う．顔画像での計算シミュレーションにより，本手法の有効性を定量的に検証した．


Human Face Detection in Visual Scenes Using Neural Networks

本論文は，カラー画像中から人間の顔を検出するための高速·高精度な方法を提案している．特に，顔の特徴である肌色情報をニューラルネットワークにより学習検出し，後処理の顔判定を行う領域を低減させ高速化を達成している．後処理では顔の幾何学的特徴を別のニューラルネットワークで学習し，かつ構造化学習によりニューラルネットワークの構造を最小化し，高精度と高速を同時に失言している．カラー画像での計算シミュレーションにより，複数顔が含まれる場合でも高精度に顔検出できることを示した．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems


An Evolutionary Approach to Rule Generation from Trained Neural Pattern Recognition Systems

A method of extracting rules from neural pattern recognition systems 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 strucutre 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 for pattern classification.

本論文は，パターン認識問題を学習したニューラルネットワークからルール抽出する方法を提案している．特に，硬貨画像のような一般的な画像から如何にして認識ルールを生成するかに関して考察している．本方法では，まず入力属性数が特に多い場合の入力次元を削減し，かつ入力をクラス分類に結びつける方法を提案し，少ない入力属性のルール形式を生成している．計算シミュレーションの結果から，低コストで硬貨識別を実現しルール生成できることを示した．

Journal of SYSTEMS RESEARCH and INFORMATION SYSTEMS


Fast Face Detection Method Using the GA-based Threshold Method considering lighting condition

光の状態を考慮した閾値の遺伝的決定法による高速な顔領域の検出法

本論文は，カラー画像中で人間の顔を検出するための高速·高精度な方法を提案している．本方法の特徴は，画像の撮影状態に依存せずに顔特徴である肌色領域を正確に検出できる方法を実現した点にある．まず，カラー画像の輝度情報に注目し，輝度と肌色範囲の関係を遺伝的アルゴリズムにより数式化する．検出時には画像の輝度から直接数式を経て肌色範囲の閾値を導出可能である．この方法により高速性と高精度性を実現できる．カラー画像での計算シミュレーションにより，本手法の有効性を定量的に検証した．

高速信号処理応用技術学会誌(電子技術)


操作記録に着目した学習者の行き詰まり状態検知方法

操作記録に着目した学習者の行き詰まり状態検知方法

学習における行き詰まりを検出するために，その兆候を事前に調べるアルゴリズムを開発し，それを実際のソフトウエアの学習に応用し，その有効性を確認した．このシステムは実用的に有効であることも明らかになった．


A detection method of face region in color images by using the lip detection neural network and the skin distinction neural network

唇検出NNと肌色識別NNによるカラー画像中からの顔領域の検出法

本論文は，カラー画像中から人間の顔を検出することを目的とし，複数のニューラルネットワークシステムによる認識システムを提案している．特に，顔の肌色領域と唇色領域とを抽出するニューラルネットワークを学習的に構築し両方の結果を統合して顔と判断するシステムとした．カラー画像に対する計算機シミュレーションの結果から，本手法は多人数の含まれている画像であっても高精度に顔を検出することが可能であることが検証できた．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


A method for universal rule generation by genetic algorithm with virus infection

ウィルス感染型遺伝的アルゴリズムによるユニバーサル·ルール生成の一方法

本論文は，学習済みのニューラルネットワークからルール抽出するための効果的な方法を提案している．本方法は生物界のウィルス感染をモデル化した改良型遺伝的アルゴリズムを構成し，様々な問題に対して統一的にルール生成できることを示している．計算シミュレーションの結果から，本方法がパターン分類とカオスの同定に同じ枠組みで学習し，高精度に同定できることを示した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Fog occurrence forecast bynusing LVQ with a genetical preprocessing

遺伝的前処理を行なうLVQ を用いた霧発生の予測法

本論文は，北海道千歳空港での霧発生を予測する問題を対象とし，ニューラルネットワークの1種であるLVQに対して遺伝的前処理(特徴選択)を組み込むことにより，高精度予測と必要属性の選択によるデータ解析を行う方法を提案している．計算機シミュレーションの結果から，非常に高精度に霧発生を予測でき，かつ予測に重要な入力属性を決定することができることが検証できた．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Design and evaluation of neural networks for coin recognition by using GA and SA

GAとSAを併用したニューラルネットワークの設計と硬貨識別への応用

本論文では，硬貨の識別システム構築を目的とし，新しい画像取得センサからの画像を用いて最適設計の方法を提案している．特に遺伝的アルゴリズムとシミュレーテッド·アニーリングをハイブリッド化したアルゴリズムにより，効率的に硬貨識別システムを設計する方法が実現されている．計算機シミュレーションにより，本ハイブリッド型アルゴリズムは解探索で大域的探索と局所的探索の両方において従来法より効果的であることが検証できた．

Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers


Development of Speedy and High Sensitive Pen System for Writing Pressure and Writer Identification

高速筆記者のための高感度筆圧ペンの試作と筆者認証実験

本論文は，高速筆記者のための高感度筆圧ペンの試作と筆者認証実験のニューラルネットワークからルール抽出するための効果的な方法を提案している．本方法は生物界のウィルス感染をモデル化した改良型遺伝的アルゴリズムを構成し，様々な問題に対して統一的にルール生成できることを示している．計算シミュレーションの結果から，本方法が高速筆記者のための高感度筆圧ペンの試作と筆者認証実験とカオスの同定に同じ枠組みで学習し，高精度に同定できることを示した． (ルール生成法の提案，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)

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D

電子情報通信学会論文誌(D)


A method to extract rules from neural networks formed using evolutionary algorithms

進化的アルゴリズムにより構造化されたニューラルネットワークからのルール抽出の一方法

本論文では，学習されたニューラルネットワークから効率的にルール抽出するための方法を提案している．特に，シグモイド型中間層ユニットを用いてニューラルネットワークの学習をするが，ルール抽出の段階では，シグナム(符号)型ユニットに置き換えてルール抽出を行う．この際，パターン分類問題での精度が落ちないように，中間層での再学習を行う．アヤメ問題と硬貨識別問題で本方法の有効性を定量的に検証した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Rule extraction from neural networks formed using random optimization method with deterministic mutation

決定論的変異を含むランダム探索法により構造化されたニューラルネットワークからのルール抽出

本論文は，学習済みのニューラルネットワークからルール抽出するための新しい方法を提案している．本手法は，まずニューラルネットワークをルール抽出に適した構造まで最小化する．この際に認識精度を下げないように中間層の学習方法を工夫し，かつルール抽出し易い中間層の2値構造を実現する．本手法をアヤメの分類問題に適用し，従来方法と比べて格段に優れたルール抽出で，かつ簡単なルールを生成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．


Designing a Neural Network Using a Genetic Algorithm with Deterministic Mutation and Partial Fitness

In this paper a method of designing a neural pattern recognition system for a rotated coin recognition problem using a genetic algorithm (GA) with deterministic mutation (DM) and partial fitness (PF) is presented. In this method, chromosomes of individuals in the GA are divided into several parts and their PF functions are evaluated for GA operations. Furthermore, the DM, which is based on neural network learning, is introduced. The DM can evolve chromosomes of individuals to increase their fitness functions in a deterministic manner. In the pattern recognition system described in this paper, the Fourier transform is used as a preprocessor which produces rotation invariant features. These features are recognized by a multilayered neural network. The GA is utilized to reduce the number of signals, Fourier spectra, and input to the neural network. This approach using the GA is a type of feature selection problem. It is shown that the present method is better than conventional GAs with respect to convergence in learning, and results in the formation of a small neural network

本論文は，回転した硬貨画像の認識を行うためのニューラルネットワークを最適設計するための方法を提案している．特に，部分的適応度と決定論的変異を新たに導入した改良型遺伝的アルゴリズムを提唱している．硬貨識別システムの最適設計を行う計算機シミュレーションの結果から，本アルゴリズムが効果的に最適なシステム構造を獲得できることを定量的に示している．

Journal of Intelligent and Fuzzy Systems


Genetic algorithm with deterministic mutation based on neural network learning

ニューラルネットワークの学習に基づいた決定論的変異を有する遺伝的アルゴリズム

本論文は，遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークのハイブリッド型アルゴリズムにより，新しい原理の工学的進化手法を提案している．ニューラルネットワークでパターンを識別し，その際の構造学習により不要となった結合の情報を遺伝的アルゴリズムに逆転写し，進化を加速している．硬貨識別システムの最適化に関する計算機シミュレーションにより，本ハイブリッドシステムの有効性を定量的に検証している．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-II

電子情報通信学会論文誌(D-II)


体表面電位図による健常小児のbreakthroughの検討

体表面電位図による健常小児のbreakthroughの検討

電位図において，心臓の興奮波が右室心外膜面に達した際にみられる breakthroughには，nicheと saddleの代表的なパターンがあるが，その成因は明らかにされていない．思春期において各パターンの認識率に性差，年齢差がみられることから，発育に伴う体型変化の関連を検討し，その成因を解明した．


健常小児の極大値，極小値よりみた体表面電位図の主要単極誘導心電図の検討

健常小児の極大値，極小値よりみた体表面電位図の主要単極誘導心電図の検討

体表面上の多数の誘導点より求めた心電位を等電位線で結ぶ電位図は，各瞬時の情報を示すものである．電位図に時間情報を加えて相補的に診断基準を高めるため，電位の各時相を重ね合わせた多誘導心電図を作成し，診断学的に有用な情報を含む主要単極心電図を抽出し，正常像の特徴を明らかにした．


健常小児(10∼15歳)の体表面電位図-電位と心室興奮時間の正常値について

健常小児(10∼15歳)の体表面電位図-電位と心室興奮時間の正常値について

小児の体表面電位図の正常像とそれにおよぼす生理的諸因子の影響を明らかにする目的で，10∼15歳の小児 216例を検討した．心臓の興奮伝播過程に伴う電位図および電位と心室興奮時間は個人差が大きく，性差，年齢差とともに体型や運動の影響がみられ，発育発達との関連が深い．臨床応用にはこれら諸要 因を考慮する必要があることを指摘した．


Designing a Neural Network by a Randpm Optimization Method with Deterministic Mutation

決定論的変異を有するランダム探索法によるニューラルネットワークの一設計法

本論文は，今西進化論で提唱されている定向進化の枠組みを工学的に実現したアルゴリズムを提案している．特にニューラルネットワークの学習の成果をランダム探索法に逆転写の形でフィードバックするアルゴリズムを構築している．この構造により，高速で向きの定まった安定な進化機能を実現できている．この方法を硬貨識別の最適設計に適用し，その進化学習機能の有効性を定量的に検証して他のアルゴリズムに比べて高速であることを示している．

Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers

システム制御情報学会論文誌