徳島大学 / 教育研究者総覧 --- 福見稔

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専門分野

○	ソフトコンピューティング (Soft Computing), ヒューマンセンシング

研究テーマ

○	進化システムに基づく知識獲得·規則生成，画像理解·検索，知的パターン認識, 筋肉電位に基づくポインティングデバイスの開発, ヒューマンセンシングに基づく知的インタフェース&信号処理 (ニューラルネットワーク (neural network), 進化システム, 知識獲得, 規則生成, 画像理解, 知的システム, ヒューマンセンシング (human sensing), ディジタル信号処理 (digital signal processing), 統計的学習アルゴリズム)

著書・論文

著書:

1.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Character Recognition from Virtual Scenes and Vehicle License Plates using Genetic Algorithms and Neural Networks, InTech Inc, Oct. 2012. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.5772/2575 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5772/2575 (DOI: 10.5772/2575)
2.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Neural Networks and 3D Edge genetic Template Matching for Real Time Face Detection and Recognition, Chapter 9, Idea Group Inc, Oct. 2006.
3.	福見稔 : ファジィとソフトコンピューティングハンドブック(一部執筆), 共立出版株式会社, 東京, 2000年1月. (要約) 本稿は，ニューラルネットワークからの規則性抽出に焦点を当て，規則抽出の背景，分類方法，様々なアルゴリズムの紹介を行っている．また，その中で，どのような規則抽出方法が望ましく，必要とされているかを説明している．さらに自身で開発した規則抽出の方法(進化的に最適構造を発見してから規則抽出する方法)を提案して具体的なパターン分類の問題でその方法の有効性を検証している．さらに，今後の課題について概説し，読者にルール抽出に関する指針を与えている．(pp.498-501の節を担当)
4.	Ulgen Figen, Norio Akamatsu and Minoru Fukumi : On-Lione Shape Recognition with Incremental Training Using a Neural Network with Binary Synaptic Weights, CRC Press, Jul. 1996.

学術論文(審査論文):

1.	Shafiq Muhammad Ibrahim, Rahayu Seri Kamat, Syamimi Shamuddin and Minoru Fukumi : An Investigation of Heart Rate and Oxygen Saturation Level (SpO₂) in Indicating Driving Fatigue, Malaysian Journal of Medicine and Health Sciences, Vol.20, No.3, 97-103, 2024. (キーワード) Driving fatigue / Heart rate / Oxygen saturation level, / Design Expert (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85194967668 (Elsevier: Scopus)
2.	Shafiq Muhammad Ibrahim, Rahayu Seri Kamat and Minoru Fukumi : Regression Analysis of Heart Rate for Driving Fatigue using Box-Behnken Design, Journal of Mechanical Engineering, Vol.21, No.1, 163-176, 2024. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.24191/jmeche.v21i1.25365 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85187919810 (DOI: 10.24191/jmeche.v21i1.25365, Elsevier: Scopus)
3.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Electroencephalogram Analysis Method to Detect Unspoken Answers to Questions Using Multistage Neural Networks, IEEE Access, Vol.11, 137151-137162, 2023. (要約) Braincomputer interfaces (BCI) facilitate communication between the human brain and computational systems, additionally offering mechanisms for environmental control to enhance human life. The current study focused on the application of BCI for communication support, especially in detecting unspoken answers to questions. Utilizing a multistage neural network (MSNN) replete with convolutional and pooling layers, the proposed method comprises a threefold approach: electroencephalogram (EEG) measurements, EEG feature extraction, and answer classification. The EEG signals of the participants are captured as they mentally respond with yes or no to the posed questions. Feature extraction was achieved through an MSNN composed of three distinct convolutional neural network models. The first model discriminates between the EEG signals with and without discernible noise artifacts, whereas the subsequent two models are designated for feature extraction from EEG signals with or without such noise artifacts. Furthermore, a support vector machine is employed to classify the answers to the questions. The proposed method was validated via experiments using authentic EEG data. The mean and standard deviation values for sensitivity and precision of the proposed method were 99.6% and 0.2%, respectively. These findings demonstrate the viability of attaining high accuracy in a BCI by preliminarily segregating the EEG signals based on the presence or absence of artifact noise and underscore the stability of such classification. Thus, the proposed method manifests prospective advantages of separating EEG signals characterized by noise artifacts for enhanced BCI performance. (キーワード) 回答 / 畳み込みニューラルネットワーク / 脳波 (electroencephalogram) / 多段階ニューラルネットワーク / 個人モデル / サポートベクターマシン (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 118851 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2023.3339665 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ACCESS.2023.3339665 (徳島大学機関リポジトリ: 118851, DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3339665)
4.	Shafiq Muhammad Ibrahim, Rahayu Seri Kamat, S. Shamsuddin, M.H.M. Isa and Minoru Fukumi : REGRESSION ANALYSIS OF OXYGEN SATURATION LEVEL FOR CRITICAL DRIVING FATIGUE FACTORS USING BOX-BEHNKEN DESIGN, Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol.17, No.3, 69-81, 2023. (キーワード) Driving fatigue / Regression Analysis / Box-Behnken design / Oxygen Saturation Level (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85187539590 (Elsevier: Scopus)
5.	Shafiq Muhammad Ibrahim, Kamat Rahayu Seri, Syamimi Shamsuddin and Minoru Fukumi : Mathematical Regression Analysis of Oxygen Saturation for Driving Fatigue using Box-Behnken Design, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, Vol.12, No.9, 23-29, 2022. (要約) Malaysia have become an alarming concern. Mathematical modelling is the process of describing a real-world issue in mathematical terms to understand the original issue. Hence, this paper aims to develop a mathematical regression model to predict the relationship between five input variables namely (i) driving duration, (ii) driving speed, (iii) body mass index (BMI), (iv) types of roads and (v) gender and an output response (oxygen saturation level) as the causes of driving fatigue. The regression analysis utilized Box-Behnken design method by Design Expert (6.0.8) software. The results revealed that the Prob > F values for all input variables were less than 0.01%, implying that all the variables were significant in influencing the oxygen saturation level. The regression model was validated to determine its accuracy in predicting the output response. The analysis presented excellent prediction accuracy as the model was capable to predict the data within 95% predictive interval, which met the minimum quantitative condition of 90% predictive interval. Furthermore, the residual errors were less than 10%, indicating that the model has excellent accuracy in predicting the oxygen saturation. The model prediction is expected to be useful in guiding researchers and policy makers in road safety field to take measures in minimizing traffic accidents due to driving fatigue. (キーワード) 運転疲労 / 回帰分析 / 交通事故 / 数学的モデリング (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.46338/ijetae0922_03 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85141140887 (DOI: 10.46338/ijetae0922_03, Elsevier: Scopus)
6.	Ani Firdaus Mohammad, Kamat Rahayu Seri, Minoru Fukumi, Minhat Mohamad, Abdullah Abu and Husin Kalthom : Designing a graphical user interface for the decision support system of driving fatigue, International Journal of Advanced Mechatronic Systems, Vol.9, No.1, 30-37, 2021. (要約) The paper presents the continuity study from the previous work, which designing the graphical user interface (GUI) for a decision support system (DSS) of driving fatigue. As driving fatigue has been recognized as one of the significant contributory factors to road accidents and fatalities in Malaysia, the author developed the DSS that providing analysis, and proving solutions and recommendations to the road users. In other words, the DSS acts as the advisory and decision-maker tool. In designing the GUI for a DSS, the Django based on Python programming language was used by the authors. There are five main GUI that has been designed in this study: admin GUI user profile and driving information GUI, regression model GUI, risk factor analysis GUI and superuser GUI. Further testing and validation of the graphical user interface for the DSS are suggested before it is used commercially. (キーワード) 運転疲労 / モニタリングシステム / 交通事故 / 交通安全 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1504/IJAMECHS.2021.115401 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85108077981 (DOI: 10.1504/IJAMECHS.2021.115401, Elsevier: Scopus)
7.	Ani Firdaus Mohammad, Kamat Rahayu Seri, Minoru Fukumi and Noh Azila Nor : A Critical Review on Driver Fatigue Detection and Monitoring System, International Journal of Road Safety, Vol.1, No.2, 53-58, 2020. (要約) This paper reviews existing and future fatigue detection and monitoring systems. Over the past few years, there has been an increase of interest in technologies, systems, and procedures to detect and monitor driver fatigue to reduce the number of road accidents. The driving activity has become more important as this medium is morepractical, faster,and cheaper in connecting humans around the world. However, driving activity can cause disastersor deathsto human in daily life as they get fatigued while driving. Driver fatigue is a vital contributor to road accidents. Studies show that 80.6% of road accidents are caused by human error which includes fatigue or drowsiness. Statistics indicate the need for a reliable driver fatigue detection and monitoring system, which could alert or warn the driver before anymishapshappens. Several approaches and methods have been developed to reduce the risk of fatigueamongdrivers, which uses the following measures:(1) vehicle-based measures; (2) behavioural measures; (3) physiological measures; (4) psychophysical measures;and(5) biomechanical measures. In this paper, the authorsbriefly review the literature on fatigue detection and monitoring systems. The findings from this review are discussed in the light of directions for future studies and the development of fatigue countermeasures. (キーワード) 運転疲労 / モニタリングシステム / 交通事故 / 交通安全
8.	Ani Firdaus Mohammad, Kamat Rahayu Seri and Minoru Fukumi : Development of Decision Support System via Ergonomics Approach for Driving Fatigue Detection, Journal of Social Sciences and Technical Education, Vol.1, No.1, 60-72, 2020. (要約) Driving operation has become more important nowadays as this method becomes practical, faster, and cheaper to move humans from one location to another. However, driving activity can cause a human being to suffer tragedy or death in everyday life as they get exhausted while driving. Driver fatigue is a major contributing factor in road crashes. This paper's primary aim was to develop a decision support system (DSS) for the monitoring of driving fatigue. The decision support system seeks to provide systematic analysis and approaches to minimize the risk associated with driving exhaustion and the number of accidents involved. Four major stages involved as the cornerstone in the development of decision support system; knowledge acquisition, knowledge integration, development of driving fatigue strain index using fuzzy logic membership function, development of the fatigue driving decision support system (DSSfDF) model using the graphical user interface. The decision support system is an essential program for evaluating the risk factors which would significantly contribute to driving fatigue associated with driving activity. Furthermore, the decision support system offers users solutions and recommendations to minimize the number of road accidents in Malaysia. (キーワード) 運転疲労 / モニタリングシステム / 交通事故 / 交通安全
9.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Human-Wants Detection Based on Electroencephalogram Analysis During Exposure to Music, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.32, No.4, 724-730, 2020. (要約) We propose a method to detect human wants by using an electroencephalogram (EEG) test and specifying brain activity sensing positions. EEG signals can be analyzed by using various techniques. Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been employed to analyze EEG signals, and these analyses have produced excellent results. Therefore, this paper employs CNN to extract EEG features. Also, support vector machines (SVMs) have shown good results for EEG pattern classification. This paper employs SVMs to classify the human cognition into wants, not wants, and other feelings. In EEG measurements, the electrical activity of the brain is recorded using electrodes placed on the scalp. The sensing positions are related to the frontal cortex and/or temporal cortex activities although the mechanism to create wants is not clear. To specify the sensing positions and detect human wants, we conducted experiments using real EEG data. We confirmed that the mean and standard deviation values of the detection accuracy rate were 99.4% and 0.58%, respectively, when the target sensing positions were related to the frontal and temporal cortex activities. These results prove that both the frontal and temporal cortex activities are relevant for creating wants in the human brain, and that CNN and SVMare effective for the detection of human wants. (キーワード) 欲求検出 / 脳波 (electroencephalogram) / 音楽聴取 / 畳み込みニューラルネットワーク / サポートベクターマシン (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 116074 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.20965/jrm.2020.p0724 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.20965/jrm.2020.p0724 (徳島大学機関リポジトリ: 116074, DOI: 10.20965/jrm.2020.p0724)
10.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Individual Differences in Brain Activities When Human Wishes to Listen to Music Continuously Using Near-Infrared Spectroscopy, International Journal of Advanced Science and Technology, Vol.29, No.6, 807-813, 2020. (要約) This paper introduces an individual difference in the activities of the prefrontal cortex when a person wants to listen to music using near-infrared spectroscopy. The individual differences are confirmed by visualizing the variation in oxygenated hemoglobin level. The sensing positions used to record the brain activities are around the prefrontal cortex. The existence of individual differences was verified by experiments. The experiment results show that active positions while feeling a wish to listen to music are different in each subject, and an oxygenated hemoglobin level is different in each subject compared to its value when a subject does not feel the wish to listen to music. The experiment results show that it is possible to detect a wish to listen to the music based on changes in the oxygenated hemoglobin level. Also, these results suggest that active positions are different in each subject because the sensitivities and how to feel on stimulus are different. Lastly, the results suggest that it is possible to express the individual differences as differences in active positions. (キーワード) 個人差 / 近赤外分光法 (near infrared spectroscopy) / 聴取希望 / 前頭前皮質活動 / 音楽療法 (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 114822 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85083553004 (徳島大学機関リポジトリ: 114822, Elsevier: Scopus)
11.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese sign language classification based on gathered images and neural networks, International Journal of Advances in Intelligent Informatics, Vol.5, No.3, 243-255, 2019. (要約) This paper proposes a method to classify words in Japanese Sign Language (JSL). This approach employs a combined gathered image generation technique and a neural network with convolutional and pooling layers (CNNs). The gathered image generation generates images based on mean images. Herein, the maximum difference value is between blocks of mean and JSL motions images. The gathered images comprise blocks that having the calculated maximum difference value. CNNs extract the features of the gathered images, while a support vector machine for multi-class classification, and a multilayer perceptron are employed to classify 20 JSL words. The experimental results had 94.1% for the mean recognition accuracy of the proposed method. These results suggest that the proposed method can obtain information to classify the sample words. (キーワード) 日本語手話 / 集約画像 / 平均画像 / 畳み込みニューラルネットワーク (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 114106 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.26555/ijain.v5i3.406 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85077381259 (徳島大学機関リポジトリ: 114106, DOI: 10.26555/ijain.v5i3.406, Elsevier: Scopus)
12.	Ani Firdaus Mohammad, Minoru Fukumi, Kamat Rahayu Seri, Minhat Bin Mohammad and Husain Kalthom : Development of driving fatigue strain index using fuzzy logic to analyze risk levels of driving activity, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, Vol.14, No.12, 1764-1771, 2019. (要約) この研究の目的は，ファジーロジックを使用して，道路利用者の運転活動のリスクレベルを分析する運転疲労ひずみ指数を開発することです．運転疲労は常に運転活動に関連しており，マレーシアでの交通事故と死亡の重大な原因の1つとして特定されています．したがって，本記事では，系統的分析を提供し，交通事故と死亡者の数を最小限に抑えるための適切なソリューションを提案するために，歪み指標の開発にファジーロジックの使用を紹介する．ひずみ指数の開発は，運転疲労に関連する6つのリスク要因に基づいています．筋肉活動，心拍数，ハンドグリップ圧力，シート圧力分布，全身振動，および運転時間．データはすべてのリスク要因について収集されるため，3つの条件またはリスクレベルは「安全」，「やや安全ではない」，「安全でない」と定義される．メンバーシップ関数は，ファジー条件ごとに定義される． IF-THENルールを使用して，物理的測定値に対応する入力変数と出力変数を定義した．このインデックスは，運転中の疲労問題の分析と解決策を提供するための信頼できる助言ツールであり，これは交通事故と死亡者の最小化に向けた最初の取り組みである． (キーワード) ファジーロジック / 運転疲労 (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 114024 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.23002 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85071755306 (徳島大学機関リポジトリ: 114024, DOI: 10.1002/tee.23002, Elsevier: Scopus)
13.	Shun Yamamoto, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Verification of the Usefulness of Personal Authentication with Aerial Input Numerals Using Leap Motion, Advances in Science, Technology and Engineering Systems, Vol.4, No.5, 369-374, 2019. (要約) IoTの進歩により，すべてがネットワークに接続されるようになる．それは多くの利点をもたらすが，ネットワークを接続することによっていくつかのセキュリティリスクが発生する．このような問題を回避するには，現在よりもセキュリティを強化することが不可欠である．セキュリティの1つとして個人認証に焦点を当てており，セキュリティ強化の方法として，Leapモーションセンサーで空中に書かれた数字を使って数字の識別と個人認証を行う方法を提案した．本論文では，空中に入力された数字が認証に役立つかどうかを検証するために，空中入力数字の適切な処理にも焦点を当てている． 5人の被験者から0~9の数字を収集し，これらのデータに3つの前処理を適用して，機械学習の方法であるCNN(畳み込みニューラルネットワーク)で学習および認証している．学習の結果，平均認証精度は92.4%であった．この結果は，空中に書かれた数字が個人認証を実行することが可能であり，より良い認証システムを構築できることを示唆している． (キーワード) Leap motion / ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / 個人認証 / 空中入力数字 (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113905 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.25046/aj040548 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85079279693 (徳島大学機関リポジトリ: 113905, DOI: 10.25046/aj040548, Elsevier: Scopus)
14.	Shin-ichi Ito, Koyuki Orihashi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Gathered Images Analysis Method to Evaluate Sound Sleep, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.7, No.1, 16-24, 2019. (要約) This paper proposes a method to evaluate a sound sleep using an image gathering technique and itsanalysis techniques. The proposed method consists of three phases; gathered images generation, gathered images analysis and sound sleep evaluation. The gathered images designed to gather sleep postures and their changes are generated at 1 second, 10 seconds, 1 minute, 10 minutes, 1 hour intervals and all times, respectively. In the gathered image analysis, the gathered images are analyzed by calculating difference values among the gathered images of 10-minute and all times. Then, the sound sleep conditions are evaluated by visual inspection and analysis results. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conduct experiments using real movies and their images. In experimental results, we confirm that there were sound sleep conditions, bad sleep conditions and borderline cases by checking subjective evaluation using questionnaire and generated gathered images visually. Moreover, we confirm that the calculated difference values among the gathered images of 10-minute and all times are different between sound sleep and other cases. Furthermore, the analyzed results show that the proposed method was successful in the sleep conditions classifications on four of five subjects. These results suggest that the gathered images analysis method is effective for evaluating whether sleep condition is sound sleep or not. In particular, it is important to calculate the difference values among the gathered images of 10-minute and all times to evaluate sleeping conditions. (キーワード) 安眠 / 集約画像 / 情報可視化 / 寝返り (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113016 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/JIIAE.7.16 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/JIIAE.7.16 (徳島大学機関リポジトリ: 113016, DOI: 10.12792/JIIAE.7.16)
15.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : An Electroencephalogram Analysis Method to Detect Preference Patterns Using Gray Association Degrees and Support Vector Machines, Advances in Science, Technology and Engineering Systems, Vol.3, No.5, 105-108, 2018. (要約) 聴取音に対する嗜好を脳波による分類する手法を提案する．提案手法は，脳波計測部，特徴抽出部，嗜好検出部で構成される．脳波計測部では，乾式センサを有する簡易脳波計を用いて，音聴取時の脳波を計測する．計測箇所は左の額である．特徴抽出部では，周波数分析された脳波の周波数に対する時間変化の値を算出し，周波数の時間変化の関連性を灰色理論を用いて，灰色関連度を算出することで計算する．その計算結果を特徴量とみなす．嗜好検出部では，サポートベクターマシンを用いて，嗜好を検出する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 嗜好 / 好みの曲 / 簡易脳波計 / 灰色関連度 / サポートベクターマシン (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112341 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.25046/aj030514 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061818378 (徳島大学機関リポジトリ: 112341, DOI: 10.25046/aj030514, Elsevier: Scopus)
16.	渡邉大生, 尾山匡浩, 福見稔 : 舌骨上筋群の筋電信号に基づくCNNを用いた舌動作と寡声母音の推定, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.138, No.7, 828-837, 2018年. (要約) 本論文では，舌動作の推定とサイレント音声の認識を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいて行う方法を提案している．筋電は舌骨上筋から計測している．神経的ダメージにより，首周囲の筋肉を自由に動かせない人たちがいる．そのため，舌の6方向への動作と5母音のサイレント音声認識を4チャンネル筋電により推定する方法を開発した．この方法により，舌の向き推定と5母音のサイレント音声認識に対して81.2%の精度を得た．したがって，前頸部に設置した乾式センサにより，それら両者の同時推定が可能であることが示唆された． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / CNN / 舌動作 / 母音 (vowel) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.138.828 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282763016424960 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85049339748 (DOI: 10.1541/ieejeiss.138.828, CiNii: 1390282763016424960, Elsevier: Scopus)
17.	Ani Firdaus Mohammad, Kamat Rahayu Seri, Minoru Fukumi and Minhat Mohamad : Development of Driving Fatigue Strain Index for Reducing Accident Risk Among Drivers, International Journal of Electrical & Electronic Systems Research, Vol.12, 1-7, 2018. (要約) 人をある場所から他の場所に移動させるには，この媒体が実質的に，より速く安価であることから，運転がますます重要になってきている．しかし，いくつかの事例では，運転中の活動は，運転中の疲れのため，日常生活の中で人に災害や死を引き起こす可能性がある．運転疲労は，道路事故の一因となっている．そこで，運転疲労ひずみ指数(DFSI)を開発し，意思決定支援システム(DSS)と連携して，運転活動による危険度を定量化し，その事故による道路事故の発生を最小限にする適切な解決策を提案する．意思決定支援システムは，迅速かつ体系的な分析と，運転疲労に関連するリスクと事故の数を最小限に抑えるソリューションを提供する． DFSIの発達は，筋肉活動，心拍数，ハンドグリップ力，シート圧力分布，全身振動，および運転期間などの運転活動に関連する危険因子に基づく．すべてのリスク要因には乗数が割り当てられ，DFSIはそれらの乗数の出力または結果である． DFSIの開発は，運転に伴う不快感や疲労に大きく寄与するリスク要因を分析するために不可欠である．さらに，今後，この指標は，運転中に疲労を最小限に抑えるための代替ソリューションを推奨する機能を備えている． (キーワード) Driving Fatigue / Decision Support System / Road accident / driving fatigue strain index (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113539 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050302172853025408 (徳島大学機関リポジトリ: 113539, CiNii: 1050302172853025408)
18.	Higasa Takashi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Specification Method of Character String Region in Augmented Reality, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.6, No.2, 73-79, 2018. (要約) 拡張現実空間において，手指ジェスチャーを用いて，文字および文字列の領域を特定する手法を提案する．提案手法は，テンプレート操作，肌色検出，手領域検出，ジャスチャー認識，文字列領域特定，で構成される．テンプレートは親指と人差し指が閉じている状態を用いる．また，手指ジェスチャーでは，親指と人差し指を閉じるジェスチャーをスイッチの代替とし，文字および文字列を囲むスタート地点と終了地点を特定している．手指ジェスチャーを検出するために，肌色・手領域を特定した後に，テンプレートマッチングにより，閉じているかどうかの判断をする．提案手法の有効性を検証するために実験を実施した． (キーワード) Augmented Reality / HSV Color System / Gesture Motion / Quadrangle for character string region (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112350 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/jiiae.6.73 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/jiiae.6.73 (徳島大学機関リポジトリ: 112350, DOI: 10.12792/jiiae.6.73)
19.	Daiki Hiraoka, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Japanese Janken Recognition by Support Vector Machine Based on Electromyogram of Wrist, ECTI Transactions on Computer and Information Technology, Vol.11, No.2, 154-162, 2017. (要約) 本論文では，8個の乾式センサを手首周囲に設置して計測された筋電によるての動作識別の方法を提案している．手の動作は日本のジャンケン(グー，チョキ，パー)とニュートラル動作である．提案方法では，筋電信号にFFTを適用し周波数成分に変換し，ハムノイズを除去している．その後，筋電センサの信号にチャネル間の平滑化を適用する．そして，信号値を-1∼+1に正規化し，サポートベクタマシンで学習識別を行った．識別率は，被験者3名に対し，96.9%，95,3%，92.2%であった．センサ間の平滑化により，センサ設置位置のずれに対して頑健であることが示された． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113535 (徳島大学機関リポジトリ: 113535)
20.	伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 複属性データ対応型自己組織化マップを用いた脳波分析に関する一考察, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.137, No.2, 302-309, 2017年. (要約) サブ属性を考慮した改良型勝者ノード決定アルゴリズムを有する自己組織化マップを用いた脳はパターン検出法について考察する．改良型勝者ノー決定アルゴリズムでは，主属性のデータと副属性のデータを別々に使用し，それぞれ勝者ノード候補を決定する．それぞれの勝者ノード候補から任意の距離内にあるノード領域を選抜し，その領域が重なっている場合，重なった領域内において，最も主属性のデータと一致するノードを勝者ノードとする．重なりが無い場合，主属性の勝者ノード候補を勝者ノードと賭する．脳波を用いて嗜好を検出する問題に適用し，提案手法の有効性を検証した結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 複属性 / 自己組織化写像 (self-organizing map) / 脳波 (electroencephalogram) / 個人特性 / 聴覚刺激 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.137.302 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204607067392 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85012890680 (DOI: 10.1541/ieejeiss.137.302, CiNii: 1390001204607067392, Elsevier: Scopus)
21.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Method to Classify Matching Patterns between Music and Humans Mood Using EEG Analysis Technique Considering Personality, The Online Journal on Computer Science and Information Technology, OJCSIT, Vol.5, No.3, 341-345, 2015. (要約) ヒトのパーソナリティを考慮した脳波分析を利用して気分と一致した音楽を分類するための手法を紹介する．提案手法は左前頭極から得られる脳波を分析する．脳波計には乾式タイプのセンサを有する簡易脳波計を使用する．パーソナリティの分析には，エゴグラム，YG検定，KT検定を使用する．脳波分析は，周波数分析およびk近傍法を用いる．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / パターン認識 (pattern recognition) / 個性 / YG性格検査 / KT性格 / k近傍法 / エゴグラム (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112404 (徳島大学機関リポジトリ: 112404)
22.	Peng Zhang, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Development of Eye Mouse Using EOG signals and Learning Vector Quantization Method, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.3, No.2, 52-58, 2015. (要約) 眼の動作識別は多くの興味を引きつけている．特に，身体の不自由な患者(ALS等の四肢麻痺など)にとって，眼の動作は最終段階まで利用・応答できる重要な要素である．それらの患者(眼以外を動かせない人)のために効率的な通信手段を提供するために，本論文では眼電に基づくシステムを提案している．本手法は，眼電位を学習ベクトル量子化により学習識別し，さらに筋電の識別ルールに基づいて高精度な認識を実現している．さらに，ウィンドウズ上で動作するシステムを構築し，実際に眼電位でマウスを操作できるシステムを実現した．このシステムはALS患者たちにとって，非常に重要な通信手段となる． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113536 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/JIIAE.3.52 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050302172853026560 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/JIIAE.3.52 (徳島大学機関リポジトリ: 113536, DOI: 10.12792/JIIAE.3.52, CiNii: 1050302172853026560)
23.	Takako Ikuno, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Lost Property Detection by Template Matching using Genetic Algorithm and Random Search, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.3, No.2, 59-64, 2015. (要約) 本論文では，監視カメラの画像を想定し自動で監視する方法を提案している．通常，監視カメラの映像での物体探索では様々なサイズと形状の変化がある．そのため，物体の変形に対応できる方法が必要である．本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された忘れ物を高速・高精度に検出する方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．さらに，複数の忘れ物を候補として検出する方法により，比較的高精度に忘れ物の検出が可能であることを示している．結果として本手法で，83.6%の探索精度を実現している． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113537 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/JIIAE.3.59 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/JIIAE.3.59 (徳島大学機関リポジトリ: 113537, DOI: 10.12792/JIIAE.3.59)
24.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Preference Analysis Method Applying Relationship between Electroencephalogram Activities and Egogram in Prefrontal Cortex Activities, --- How to collaborate between engineering techniques and psychology ---, International Journal of Advances in Psychology, Vol.3, No.3, 86-93, 2014. (要約) 本論文では，前頭前野脳波分析技術を用いて嗜好を分析する手法を紹介する．脳波分析では，脳波の周波数特性を定量化する．脳波に含まれる個人差を緩和するために，エゴグラムを用いてヒトの性格を定量化する．これら脳波の特徴量とエゴグラムの得点を特徴ベクトルとし，嗜好パターン分類の問題適用することで，提案手法の有効性を検証する．パターン分類識別機には自己組織化マップを用いる．実験検証の結果，提案手法の有用性が確認できた． (キーワード) エゴグラム / 脳波 (electroencephalogram) / 個人差 / 自己組織化写像 (self-organizing map) / パターン認識 (pattern recognition) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113282 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.14355/ijap.2014.0303.03 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.14355/ijap.2014.0303.03 (徳島大学機関リポジトリ: 113282, DOI: 10.14355/ijap.2014.0303.03)
25.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Preference Classification Method Using EEG Analysis Based on Gray Theory and Personality Analysis, The Online Journal on Computer Science and Information Technology, OJCSIT, Vol.4, No.3, 276-280, 2014. (要約) 本論文では，音刺激に対する嗜好パターンを脳波分析技術を用いて検出する手法を提案する．脳波分析では，脳波の周波数帯域間の関連性を灰色理論に基づいて分析し，灰色関連度を算出し，脳波の特徴量とみなす．脳波に含まれる個人差を緩和するために，ヒトの性格をエゴグラムを用いて定量化する．脳波の特徴量とエゴグラムを特徴ベクトルとし，嗜好パターンを分類する．実験検証の結果，提案手法の有効性を示すことが出来た． (キーワード) エゴグラム / 脳波 (electroencephalogram) / 個人差 / 灰色理論 / パターン認識 (pattern recognition) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112402 (徳島大学機関リポジトリ: 112402)
26.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : A Study of Safety Driving Support System focusing on Driver's Head Posture Categorization, International Journal of Engineering Research and Technology, Vol.2, No.9, 2702-2711, 2013. (要約) 本論文では，ドライバの安全確認行動中の頭部姿勢を分析し，その結果に基づいて2つの教師なしニューラルネットワーク(Self-Organizing Maps(SOMs)とfuzzy Adaptive Resonance Theory(ART))により頭部姿勢をカテゴライズする手法を提案する．提案手法は対象問題に合わせたクラスタ数を決定可能である．実験では，fuzzy ARTのパラメータの変化による頭部姿勢の分類性能を評価した．最終的に，安全確認行動中の頭部姿勢は個人特性に合わせてカテゴライズできる可能性が示唆された．
27.	Stephen Githinji Karungaru, Nakano Hitoshi and Minoru Fukumi : Road Traffic Signs Recognition using Genetic Algorithms and Neural Networks, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.3, No.3, 313-317, 2013. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2013.V3.329 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2013.V3.329 (DOI: 10.7763/IJMLC.2013.V3.329)
28.	三好真人, 柘植覚, 福見稔 : エネルギー変化の線形予測符号化に基づくリズム特徴量を用いた音楽印象識別, 情報処理学会論文誌, Vol.54, No.4, 1275-1287, 2013年. (要約) 本論文では音楽の印象識別を高精度で行う特徴量として,線形予測符号化に基づくリズム特徴量(Rhythm feature based on Linear Predictive Coding:RLPC)を提案する.RLPCは,音響信号のエネルギー変化に対して線形予測符号化を適用することにより求められるケプストラムであり,音楽におけるリズムの周期性をとらえることが可能である.7つの印象に対する音楽印象識別実験により,ジャンル分類ならびに印象分類における5種類の従来のリズム特徴量との比較を行った.実験結果より,RLPCを用いた場合の平均識別率は83.7%であり,従来のリズム特徴量を用いた場合より1.3ポイント高い識別率が得られた.さらに,音量・音色・和音特徴量にRLPCを併用した場合の平均識別率は89.5%であり,音量・音色・和音特徴量のみを用いる場合と比較して2.0ポイント,従来のリズム特徴量を併用した場合よりも0.6ポイント高い識別率が得られた.また,各印象においてRLPCと従来のリズム特徴量で仮説検定を行った結果,4種類の従来のリズム特徴量に対して,RLPCを用いた場合の識別精度が有意であった. (キーワード) [特集:音楽情報処理の新展開(音楽情報科学研究会20周年記念特集)] 音楽印象識別,リズム特徴量,線形予測符号化 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050564287856588544 (CiNii: 1050564287856588544)
29.	Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Nonlinear Learning Algorithm for Large Scale Datasets, International Journal of Engineering and Innovative Technology, Vol.2, No.7, 407-412, 2013. (要約) 非線形な特徴生成手法はパターン認識の分野で最も重要なツールの一つである．線形の主成分分析(PCA)とフィッシャー判別分析(FLDA)が様々な方法で改良されており，高性能な特性が評価されている．また，判別分析の近似的手法であるSimple-FLDAも提案されているが，大規模な複雑データに対しては必ずしも妥当な方法ではない．本論文では，Simple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形高次元空間に拡張したSimple Kernel Discriminant Analysis (SKDA)を提案する．本手法をUCIデータセットと顔画像データセットに適用し，その非線形での有効性を評価している．
30.	Michihiro Jinnai, Neil Boucher, Minoru Fukumi and Taylor Hollis : A new optimization method of the geometric distance in an automatic recognition system for bied vocalisations, Acoustique & Techniques (TRIMESTRIEL D'INFORMATION DES PROFESSIONELS DE L'ACOUSTIQUE in French), No.Numero 68, 26-31, 2012. (要約) 本論文では取りの鳴き声を識別するための方法を開発している．開発したソフトウェアではIPCスペクトル解析によりスペクトルパターンを抽出し，提案する類似性尺度により標準パターンと比較する．この幾何学的尺度は従来の類似性尺度よりも，より正確な特徴を抽出でき，ノイズのある環境でも優れている．鳥の鳴き声分類に対するシミュレーションにより提案する類似性尺度が従来の方法よりも有効であることが示されている．
31.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Novel Approximate Statistical Algorithm for Large Complex Datasets, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.2, No.5, 720-724, 2012. (要約) パターン認識の分野では，従来から主成分分析(PCA)が特徴抽出やデータ次元の圧縮に対して多く使われてきた．本論文では，主成分分析(PCA)の近似解法であるSimple-PCAに焦点を当て，その性能を改善する方法を提案している．特に，従来のSimple-PCAに対してクラス情報を付加したアルゴリズムを構成し，学習速度を維持した状態で，優れた特徴抽出機能を実現している．本アルゴリズムの有効性を定量的に評価するために，UCIデータベースを用いて多次元の大規模データに対する特徴抽出性能を評価している． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113538 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.222 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.222 (徳島大学機関リポジトリ: 113538, DOI: 10.7763/IJMLC.2012.V2.222)
32.	Seiki Yoshimori, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Facial Impression Recognition Based on Facial Texture Information, Journal of Signal Processing, Vol.16, No.5, 419-426, 2012. (要約) 顔の知覚と認識は長い間研究されているが，顔印象の特徴を抽出するだけであった．本論文では，顔印象の認識においてテクスチャ特徴を用いる．テクスチャ特徴は安定して簡単に抽出でき，それらの正確な位置を特定する必要がない利点がある．本論文では，従来法と異なり，顔をメッシュ状に分割しテクスチャ特徴を抽出する．最後に，本手法の有効性を示すために，従来の方法との比較を行っている． (キーワード) impression / face image / Gabor feature / random forest (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2299/jsp.16.419 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679441983488 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2299/jsp.16.419 (DOI: 10.2299/jsp.16.419, CiNii: 1390282679441983488)
33.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Interindividual Difference Analysis in Prefrontal Cortex EEGs Based on the Relationship with Personality, Journal of Signal Processing, Vol.16, No.5, 443-450, 2012. (要約) 聴取音楽に対する感受性の違いを分析する方法を提案する．提案手法は脳波分析部，パーソナリティ分析部，および聴取音楽の印象分類ぶで構成される．脳波分析部では，遺伝的アルゴリズムを用いて脳聴取音楽の印象分類に有用な周波数帯域を選定する．パーソナリティ分析部では，心理テストを用いてヒトの性格を定量化する．印象分類部では，k近傍法を用いて聴取音楽に対する印象を分類する．個体間差を分析するために，脳波による聴取音楽の印象分類結果と定量化された性格との関連性を分析した．その結果，ネガティブな印象の検出が容易な被験者は，内向的な性格である可能性が示唆された． (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram) / 個体内差 / 心理学的個人差 / エゴグラム (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2299/jsp.16.443 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204465273600 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2299/jsp.16.443 (DOI: 10.2299/jsp.16.443, CiNii: 1390001204465273600)
34.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Luggage and Owner Tracking at Sensitive Public Areas, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.133-C, No.1, 67-73, 2012. (要約) 本論文では，動的背景モデルとEarth Mover's Distanceシグネチャマッチングを用いて，鉄道の駅などで放棄された荷物を検出し，所有者を追跡する手法を提案する．この手法では，影の影響を受けないようDiscriminant Analysis(DA)法による2値化法により対象を検出した上で，SURFアルゴリズムを用いることで放棄した所有者を追跡する．i-Lidsデータセットを用いた実験で，約93%の精度が達成できることが確認できた． (キーワード) Luggage owner / Active background / abandoned objects / Earth Mover's Distance / Discriminant Analysis (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.133.67 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84873809059 (DOI: 10.1541/ieejeiss.133.67, Elsevier: Scopus)
35.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Automatic Background Updating for Abandoned Object Detection at Train Stations, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.2, No.5, 609-613, 2012. (要約) 本論文では，オーバーヘッドカメラによるビデオ監視のための背景画像の更新手法を提案した．本手法では，鉄道の駅において，放置物の検知のために，象物体の速度，テクスチャ，形状，人とオブジェクトの間の関連などを特徴量として抽出し，さらにそれらを組み合わせることで安定した背景画像更新を可能としている．ビデオシステムの分析のためにキャプチャされたi-Lidsデータセットを用いて実験を行なったところ，本手法の有効性を確認することができた． (キーワード) 画像処理 (image processing) / オーバーヘッドカメラ / 背景画像更新 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.199 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.199 (DOI: 10.7763/IJMLC.2012.V2.199)
36.	Stephen Githinji Karungaru, Ishitani Atsushi, Shiraishi Takuya and Minoru Fukumi : A Simple Interface for Mobile Robot Equipped with Single Camera using Motion Stereo Vision, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.2, No.5, 633-639, 2012. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.204 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.204 (DOI: 10.7763/IJMLC.2012.V2.204)
37.	Stephen Githinji Karungaru, Yoshida Toshihiro, Seo Toru, Minoru Fukumi and Kenji Terada : Monotonous Tasks and Alcohol Consumption effects on the Brain by EEG Analysis using Neural Networks, International Journal of Computational Intelligence and Applications, Vol.11, No.3, 1250015, 2012. (要約) 主成分分析および線形判別分析，ニューラルネットワークを用いた飲酒に関するEEGの解析手法を提案する．本手法では，EEG信号から，主成分分析と線形判別分析を用いることで特徴量を抽出し，ニューラルネットワークを用いて解析するものである．本手法の有効性を検証するための実験を行なったところ，主成分分析と線形判別分析はEEG信号の解析に有効であることが確認された． (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram) / ストレス (stress) / PCA / ニューラルネットワーク (neural network) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1142/S1469026812500150 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S1469026812500150 (DOI: 10.1142/S1469026812500150)
38.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Automatic system to remove unpleasant images detected by pupil-size changes., International Journal of Computer Science Issues, Vol.9, No.1, 68-73, 2012.
39.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Study on Model for Predicting the Intra-Individual Difference in Left Prefrontal Pole Electroencephalogram Variability and Its Evaluation, Electronics and Communications in Japan, Vol.94, No.5, 9-16, 2011. (要約) 脳波の特徴抽出精度向上ための手法と抽出された脳波の特徴データを客観的に評価する方法を提案した．特徴抽出は，一般的な潜在構造モデルのモデル誤差を個人誤差と定義したモデルにより行なう．その際に，未知のパラメータである個人誤差をRGAにより推定している．客観的評価は，目視できる3次元空間へ射影する方法を提案している．そして音楽聴取時の脳波データを用いて，提案手法の有効性を検証した． (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram) / individual characteristics / 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / distance function / k-nearest neighbor method (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1002/ecj.10326 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/ecj.10326 (DOI: 10.1002/ecj.10326)
40.	安孫子恒樹, 深井寛修, 満倉靖恵, 福見稔, 田中雅博 : AIBOにおけるRBFネットワークを用いた顔検出, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.130-C, No.11, 2031-2038, 2010年. (要約) We propose a face-tracking system for AIBO by using the skin color, in the first step of acquiring users characteristics. In this paper, we focus on the human-face, which has many kinds of characteristic parts in a human. We detect faces using the Neural Network (NN) for the purpose of estimating whether one pixel is skin color or not. However, the hierarchical NN may give this system false recognition for unknown color of background. In this paper, we propose high generality face recognition system for AIBO using the radial basis function (RBF) network. Also, in order to show the effectiveness of the proposed method, we perform computer simulations. First of all, we can see the skin color recognition results using the RBF network. In various light conditions, we have the relatively good results of the skin color recognition. Furthermore, we show output value distribution in color space. We can see the possibility of dealing with unknown color using the RBF network. Moreover, we have achieved the skin color recognition for AIBO in a real system. We will show that AIBO can track skin color in many kinds of light conditions. (キーワード) AIBO / RBFネットワーク / 顔検出 / RBF network / Face detection (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.130.2031 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204606873472 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78650377914 (DOI: 10.1541/ieejeiss.130.2031, CiNii: 1390001204606873472, Elsevier: Scopus)
41.	Hironori Takimoto, Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Hand Posture Recognition Robust for Posture Changing in Complex Background, Journal of Signal Processing, Vol.14, No.6, 483-490, 2010. (要約) 本論文では，実環境で変化する手の姿勢に頑健な手の姿勢認識法を提案する．従来は，データグローブや3次元スキャナーを用いているが，手の姿勢変動に影響されている．そこで，本論文ではステレオカメラからの手の3次元形状と色特徴により効率的に手の姿勢認識を行える姿勢変動モデルを提案する．姿勢認識のための膨大な辞書は，本手法により一つのスキャン画像から自動で生成される．本手法の有効性を評価するために，姿勢認識の精度と時間を従来方法と比較し，また，日本語のサイン語を用いた評価実験も行った． (キーワード) 画像処理 (image processing) / hand posture recognition / range image / complex background (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520573329732506752 (CiNii: 1520573329732506752)
42.	H.K. Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Local DCT-II Feature Extraction Approach for personal Identification Based on Palmprint, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.130-C, No.9, 1657-1666, 2010. (要約) 掌紋に基づくバイオメトリクスの応用は多くの研究者を引きつけてきた．本論文では，大域的な特徴ではなく，局所的な特徴を用いる方法を提案している．本手法の掌の画像に対して回転，位置，輝度の正規化を行い，掌紋の中心部分を抽出する．切り出した領域は，8x8，16x16ピクセルのサイズに変更される．そして，タイプIIの離散コサイン変換(DCT)を適用し，DCT空間に変換する．底中周波数成分を符号化する係数の部分集合が，JPEGスタイルのジグザグ法で選択される．各ブロックの特徴がコンパクトな特徴ベクトルに集約されて，掌紋認証実験が行われる．本手法の有効性を評価するために，PolyU掌紋データベースに対する計算機実験が行われ，99%の精度と1.2%のEqual Error Rate (EER)を達成した． (キーワード) palmprint recognition / local DCT / biometric feature extraction / hand-based biometrics (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.130.1657 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679586217216 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.130.1657 (DOI: 10.1541/ieejeiss.130.1657, CiNii: 1390282679586217216)
43.	滝本裕則, 吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔 : 人の視知覚特性に基づく視認困難なキャリブレーションパターン, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.130-C, No.8, 1440-1447, 2010年. (要約) 本論文では，人の視知覚特性に基づく視認困難なキャリブレーションパターンを検出する方法を提案している．キャリブレーションパターンは，原画像とスキャンされた画像の間の特徴点として，視認困難なデータが埋め込まれているコンテンツに配置されている．しかし，従来法はページレイアウトや挿入図と干渉しており，また従来に視認パターンは埋め込みデータを第三者に示していた．いたがって，視認キャリブレーションパターンはセキュリティサービスに適用ではなかった．本手法において人間の視覚特性で最も重要なのは比視感度特性と色の時空間特性である．加えて，対象の周囲の背景色は，本手法により一意には制限されない．本手法はページレイアウトと挿入図を保護することが示唆された． (キーワード) 画像処理 (image processing) / キャリブレーションパターン / 視覚特性 / 電子透かし / ステガノグラフィ / Calibration pattern / Human vision / Watermark / Steganography (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.130.1440 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204608804736 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77956950493 (DOI: 10.1541/ieejeiss.130.1440, CiNii: 1390001204608804736, Elsevier: Scopus)
44.	Michihiro Jinnai, Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa and Minoru Fukumi : A New Geometric Distance Method to Remove Pseudo Difference in Shapes, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.2, No.1, 119-144, 2010. (要約) 我々の以前の論文で，幾何学的尺度に基づく類似性尺度を提案した．しかし，幾つかの欠点があったため，本論文で新しい幾何学的距離アルゴリズムを提案する．これはパターンの標準化(正規化)を必要とせず，計算時間を短縮でき，使用するメモリも節約できる方法である．音声認識に対する計算機シミュレーションにより，従来の方法と同じデータを用いて，78%から82%に精度を改善できた．
45.	Stephen Githinji Karungaru, Kamei Tomoaki, Fujiwara Masato, Norio Akamatsu and Minoru Fukumi : Vowel Recognition Using Akamatsu Integral and Differential Transforms, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.1, No.1, 125-140, 2009.
46.	Michihiro Jinnai, Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa, Fuji Ren and Minoru Fukumi : New Similarity Scale to Measure the Difference in Like Patterns with Noise, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.1, No.1, 59-88, 2009. (要約) 類似性の度合いを数値的に評価するために幾何学的尺度と呼ぶ新しい類似性尺度を提案する．通常，類似性の尺度はユークリッド距離やコサイン類似度が使用されているが，ノイズや歪みの存在する場合には，上手く機能しない．本論文は，それらの欠点を克服する類似性尺度の新しい数学的モデルを提案し，認識精度が改善できた．様々なノイズが含まれる母音認識で実験を行い，全ての場合でかなりの改善効果が見られ，MFCC法よりも優れていることが判った． (キーワード) Similarity measures / Distance functions / Pattern matching / Noise robust
47.	Hillary Kipsang Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Development of a Block based Palmprint Recognition Methodology Using the Discrete Cosine Transform, Australian Journal of Intelligent Information Processing Systems, Vol.10, No.4, 22-31, 2009. (要約) 掌紋に基づくバイオメトリクス応用は近年，一般的な使用に関して受け入れられつつある．本論文では，個人認証のための特徴ベクトルを構成する小領域から選択的に特徴を抽出するタイプIIの離散コサイン変換(DCT)を用いる方法を提案する．中庸な掌領域は画像正規化後に抽出される．その後，8x8ピクセル領域に分割され，DCTを適用し，少数の係数を取り出し，コンパクトな特徴ベクトルとする．本手法の有効性を評価するために，PolyU の掌紋データベースを用いて実験を行い，64x64ピクセルの入力画像ブロックに対して，2%以下のEqual Error Rate (EER)という優れた結果を得られた．
48.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast Approximate Incremental Learning Algorithm based on of Simple-FLDA, Journal of Signal Processing, Vol.13, No.6, 515-523, 2009. (要約) 逆行列計算を不要とすることによって計算高速性を実現するSimple-FLDA (Fisher Linear Discriminant analysis)において，漸近的な学習を実現するIncremental Simple-FLDAを開発している．この手法は，固有ベクトルを高速計算することが可能であり，学習データの増加に伴い，効率的な識別(パターン認識)を達成することが出来る．実際に，パターン認識で標準的に用いられるUCIデータ(Iris Data)の他，EMGデータ，顔データなどで，識別精度と計算時間の観点からの有用性を評価している． (キーワード) linear discriminant analysis / incremental learning / dimensional reduction / biological signal / face recognition (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1521417755349060608 (CiNii: 1521417755349060608)
49.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Takuya Akashi : Detection and Recognition of Vehicle License Plates Using Template Matching, Genetic Algorithms and Neural Networks, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.7, 1975-1985, 2009. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-67749108064 (Elsevier: Scopus)
50.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Interactive Interface with Evolutionary Eye Sensing and Physiological Knowledge, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129-C, No.7, 1288-1295, 2009. (要約) 本論文の目的は，肢体不自由者のために，食事装置のような福祉機器を眼の動作で動かす対話的インタフェースを開発することである．特に，本手法は進化的手法を用いて眼(虹彩)の動作(9個のエリアへの分離)を追跡し，生理学的知識を用いてさらに改善している．提案手法は非接触であり，特別なキャリブレーションを必要としない利点がある．本手法の有効性を検証するために，20名の被験者に対して実験を行い，ほとんど訓練がない状態でも高精度に眼の動作を検出できることが判った． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / Welfare Apparatus System / ヒューマンインタフェース (human interface) / Evolutionary Video Processing (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1288 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204604580352 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1288 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1288, CiNii: 1390001204604580352)
51.	Choge Kipsang Hillary, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A DFT-Based Method of Feature Extraction for Palmprint Recognition, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129-C, No.7, 1296-1304, 2009. (要約) 過去20∼30年の間，指紋に代表されるバイオメトリクスの研究が活発に行われてきた．掌紋は，最も最近になり研究されだしたが，その一意性，安定性，使いやすさ等で興味が高くなっている．本論文は，効率的で簡単な掌紋認識のための特徴抽出法を提案している．本手法は周波数特徴に変換してから遺伝的アルゴリズムで特徴を最適化する．その後，KL変換で次元圧縮している．本手法の有効性をPolyUデータセットで評価し，98%以上の個人認証の認識精度を得た． (キーワード) palmprint recognition / biometrics / DFT feature extraction / GA optimization (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1296 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581288320 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1296 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1296, CiNii: 1390282679581288320)
52.	Stephen Githinji Karungaru, Takuya Akashi, Nakano Miyoko and Minoru Fukumi : Hour-glass Neural Network based Daily Money Flow Estimation for Automatic Teller Machines, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129-C, No.7, 1325-1330, 2009. (要約) Monetary transactions using Automated Teller Machines (ATMs) have become a normal part of our daily lives. At ATMs, one can withdraw, send or debit money and even update passbooks among other many possi- ble functions. ATMs are turning the banking sector into a ubiquitous service. However, while the advantages for the ATM users (Financial institution customers) are many, the Financial institution side faces an uphill task in management and maintaining the cash flow in the ATMs. On one hand, too much money in a rarely used ATM is wasteful, while on the other, insuficient amounts would adversely affect the customers and may result in a lost business opportunity for the financial institution. Therefore, in this paper, we propose a daily cash flow estimation system using neural networks that enables better daily forecasting of the money required at the ATMs. The neural network used in this work is a fiveve layered hour glass shaped structure that achieves fast learning, even for the time series data for which seasonality and trend feature extraction is difficult. Feature extraction is carried out using the Akamatsu Integral and Differential transforms. This work achieves an average estimation accuracy of 92.6%. (キーワード) ATMs / Neural Networks / Cash Flow Estimation / Time series / Akamatsu Transform (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1325 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581335168 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1325 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1325, CiNii: 1390282679581335168)
53.	Stephen Githinji Karungaru, Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Image Morphing and Warping: Application to Speech Simulation using a Single Image, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.13, No.4, 441-446, 2009. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.20965/jaciii.2009.p0441 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77749314586 (DOI: 10.20965/jaciii.2009.p0441, Elsevier: Scopus)
54.	満倉靖恵, 阪本紘嗣, 深井寛修, 吉森聖貴, 伊藤征嗣, 福見稔 : 風景画像検索のための遺伝的アルゴリズムを用いた画像領域の色特徴量取得, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.129-C, No.4, 710-719, 2009年. (要約) 近年，キーワードに基づく画像検索が広く用いられ研究されている．従来の画像検索では，ファイルネームや説明タグに基づく方法となるが，画像の内容とは関係のない場合が多い．そこで本論文では，風景画像に対して自動でキーワードを付加する方法を提案する．本手法は，画像を最大距離法で領域分割し，領域の色特徴情報でキーワードを付加する．領域からの色特徴抽出には遺伝的アルゴリズムを用いている．本手法の有効性を評価するために，風景画像に対する計算機実験を行っている． (キーワード) 内容による画像検索 / 風景画像 / 領域分割 / content-based image retrieval / scene image / image segmentation (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.710 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679582599296 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-67651174800 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.710, CiNii: 1390282679582599296, Elsevier: Scopus)
55.	Fukai Hironobu, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Tanaka Toshihisa and Minoru Fukumi : A Design of Apparent Age Estimation System by the Empirical Mode Decomposition, Journal of Circuits, Systems, and Computers, Vol.18, No.8, 1481-1492, 2009. (要約) 近年，様々な場面で自動的な年齢推定が期待されている．本論文では経験的モード分解(EMD)に基づく見た目年齢推定システムを提案する．従来の研究では，顔の年齢推定では時空間特徴が重要と報告されているが，時間と空間の分解能に関するトレードオフがある．EMDは信号を幾つかの固有のモード関数に分解し時空間解析の方法を与える．本論文では，EMDを用い，さらに主成分分析で次元圧縮してからニューラルネットワークを用いて年齢推定を行う．本手法の有効性を示すために，実際の顔画像に対する実験を行っている． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1142/S0218126609005800 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0218126609005800 (DOI: 10.1142/S0218126609005800)
56.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : 脳波の個人特性推定モデルとその評価方法に関する一考察, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.129, No.1, 17-24, 2009年. (要約) 脳波の特徴抽出精度向上ための手法と抽出された脳波の特徴データを客観的に評価する方法を提案した．特徴抽出は，一般的な潜在構造モデルのモデル誤差を個人誤差と定義したモデルにより行なう．その際に，未知のパラメータである個人誤差をRGAにより推定している．客観的評価は，目視できる3次元空間へ射影する方法を提案している．そして音楽聴取時の脳波データを用いて，提案手法の有効性を検証した． (キーワード) 脳波 / 個人特性 / 遺伝的アルゴリズム / 距離関数 / κ近傍法 / electroencephalogram / personal feature / genetic algorithm / distance function / -nearestneighbormethod (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.17 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581936896 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.17 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.17, CiNii: 1390282679581936896)
57.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast Incremental Algorithm of Simple Principal Component Analysis, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129, No.1, 112-117, 2009. (要約) 本論文では，Simple-PCA(主成分分析に近似法)を用いる追加学習法を提案している．Simple-PCAは主成分分析を行う最速の近似的方法であり，簡単な繰り返し演算で，固有ベクトルが計算できる．提案手法では，主成分分析の近似学習で，追加されたデータに対して，簡単な方法で固有ベクトルを修正して新たな固有ベクトルを獲得できる．計算機シミュレーションにより，従来の方法と比較して，その有効性を評価している． (キーワード) PCA / Simple-PCA / Incremental PCA / Incremental Simple-PCA / Incremental learning (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.112 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581905920 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.112 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.112, CiNii: 1390282679581905920)
58.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Hiroko Miyamura, Takafumi Saito and Minoru Fukumi : Extraction of EEG Characteristics While Listening to Music and Its Evaluation Based on a Latency Structure Model with Individual Characteristics, Electronics and Communications in Japan, Vol.92, No.1, 9-17, 2009. (要約) 本論文では，以下の3点に着目し，脳波の特徴精度向上のための手法を提案した．1点目は，脳波インタフェース応用を考慮し，一つのセンサから得られる情報のみを使用する．2点目は，脳波の問題点の一つである個人差による特徴抽出精度の低下軽減のため，一般的な統計学モデルの一つである潜在構造モデルのモデル誤差を，個人誤差と定義したモデルの考案である．なお，個人誤差は未知のパラメータであるため，実数値GAを用いて最適化している．3点目は，特徴抽出精度を客観的に評価するため，可視化空間へ写像することである．さらに，音楽聴取時の脳波データを用いて，聴取曲を分類する問題に適用し，有効性を検証した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1002/ecj.10009 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/ecj.10009 (DOI: 10.1002/ecj.10009)
59.	明石卓也, 中道功, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 田中幹也, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムによるCT画像からの肝腫瘍抽出, Journal of Signal Processing, Vol.13, No.1, 67-76, 2009年. (要約) 本論文では，腹部X線CT画像における医師への診断補助システムの構築である．その第一歩として，1スライスのX線CT画像内の病変可能性が最も高い個所を自動的に抽出する領域分割手法を提案している．形状認識の点から，動的輪郭決定手法としてSnakesやLive-wireといった手法が提案されているが，これらの手法は輪郭が不明瞭でCT値も未知な腫瘍に対して効果的ではない．本論文では，遺伝的アルゴリズムにより腫瘍領域形状を最適化する方法を提案している．計算機実験により，その有効性を評価している． (キーワード) 医用画像 (medical image) / 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / 肝腫瘍
60.	Stephen Githinji Karungaru, Fukuda Keiji, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Fingerprints Images Enhancement Using a Concavity and Convexity method, Biomedical Soft Computing and Human Sciences, Vol.14, No.1, 39-46, 2008.
61.	Tomita Yohei, Shin-ichi Ito, Koda Naoko, Jianting Cao, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Objectively Psychological Evaluation Using the EEG, Journal of Signal Processing, Vol.12, No.6, 465-472, 2008. (要約) アニマルセラピーは人間に対する心理的および社会的影響を有することが知られている．しかし，科学的研究はまだ不十分である．それは内科診療所内での実施が難しいからです．さらに政府は明確な証拠がないため，医療として許可することはできない．したがって，AAT効果の科学的根拠を示すために，AATを脳波(EEG)を分析することで評価する． EEGは脳活動を頭皮上から観測した電気信号であるため，EEGと精神性との間に相関があると考えられる．実験的検証では，まず，アンケートによる治癒を定義します．第2に，脳波の特徴と精神性との相関を抽出する．最後に，EEGの特徴と癒しの相関を調べる．
62.	Fukai Hironobu, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Tanaka Toshihisa and Minoru Fukumi : Apparent Age Feature Extraction by Empirical Mode Decomposition, Journal of Signal Processing, Vol.12, No.6, 457-464, 2008.
63.	Choge Kipsang Hillary, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Enhancement of Palmprint Images Using an Optimized Hexagonal Multilayer Perceptron Neural Network, Journal of Signal Processing, Vol.12, No.6, 449-456, 2008.
64.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Evolutionary Video Processing for Lips Tracking, International Journal of Intelligent Computing in Medical Sciences and Image Processing, Vol.2, No.2, 111-125, 2008. (要約) 本国際会議論文では，動作を伴うビデオシーンで会話中の人の口唇領域オンラインで追跡し，かつパラメータを獲得する方法を提案している．更新形状は発話により変形し，カメラ動作に伴い，サイズと方向も変化する．その困難さは主に更新形状の見た目の変化に依存する．そこで，これらの問題を解決するために，進化的ビデオ処理手法を用いて更新領域を追跡する方法を提案する．本手法では，遺伝的アルゴリズムに基づくテンプレートマッチングを使用し，高速性を達成する．本手法により，26ミリ秒で91.6%の検出精度を達成した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1080/1931308X.2008.10644159 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84872781664 (DOI: 10.1080/1931308X.2008.10644159, Elsevier: Scopus)
65.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Takuya Akashi and Norio Akamatsu : Genetic Algorithms based Adaptive Search Area Control for Real Time Multiple Face Detection using Neural Networks, WSEAS Transactions on Signal Processing, Vol.4, 97-109, 2008. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48849106824 (Elsevier: Scopus)
66.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : カラー劣化画像復元のための適応的粒状抑制の一手法, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.127, No.12, 2093-2100, 2007年. (要約) 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． (キーワード) 粒状抑制 / ウィーナフィルタ / Simple PCA / エッジ検出 / graininess suppression / wiener filter / Simple PCA / edge detection (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.2093 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204605187968 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-72349098732 (DOI: 10.1541/ieejeiss.127.2093, CiNii: 1390001204605187968, Elsevier: Scopus)
67.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 宮村浩子, 斎藤隆文, 福見稔, 曹建庭 : 前頭前野の脳波を用いた気分一致曲の検出法, INFORMATION, Vol.10, No.6, 889-901, 2007年. (要約) ユーザの気分と一致する曲を脳波を用いて自動で検出する手法を提案する．脳波は複数の要因が複雑に絡み合う個人差の著しい時系列データである．脳波の周波数成分には重要な情報を多く含む成分とそうでない成分とが共存している．本論文では脳波の個人差を周波数成分の組み合わせにより表現することで，個人差による脳波ばらつきの抑制および気分一致曲の検出精度向上を試みる．また，気分一致曲は，遺伝的アルゴリズムによって選定された個人特性を表わす周波数成分群を用いて，パワースペクトル対比を演算し，単純な閾値処理により検出される．提案手法の有効性を検証した結果，気分不一致曲の正答率が70%∼90%以上と比較的良好な結果を得ることができた．
68.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Downsized Evolutionary Video Processing for Lips Tracking and Data Acquisitiong, JACIII SCIS&ISIS2006, Vol.11, No.8, 1030-1042, 2007. (要約) 本論文では，一般のシーンで，高速高精度に口唇領域を追跡し，口唇形状の有するパラメータを獲得できる方法を提案している．本手法は進化的ビデオ処理に基づいている．また，遺伝的アルゴリズムの探索領域を自動制御する方法も提案している．提案手法では，従来手法の精度を改善しており，86.2%の精度を獲得している．計算機シミュレーションにより定量的に評価し，その有効性と口唇パラメータの獲得が可能であることを示している．
69.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 姿勢変動に影響されない顔画像からの性別年齢推定, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.127, No.7, 1022-1029, 2007年. (要約) 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. (キーワード) 性別年齢推定 / 顔画像処理 / ニューラルネットワーク / gender and age estimation / facial image processing / neural network (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.1022 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204604503552 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-34547175819 (DOI: 10.1541/ieejeiss.127.1022, CiNii: 1390001204604503552, Elsevier: Scopus)
70.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : High Speed Genetic Lips Detection by Dynamic Search Domain Control, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.127, No.6, 854-866, 2007. (要約) 本論文では，高速で向きとサイズに依存しない口唇領域抽出方法を提案している．特に遺伝的アルゴリズムを用いるテンプレートマッチングによりシステムを構築している．また，口唇領域を構成する位置，サイズ，向きのパラメータは重要であり，これらも抽出できることを示している．また，発話中の口唇領域の変形に対しても対応でき，モバイルフォン等のインタフェースとしても活用できる．特に本手法ではただ一つのテンプレートだけ使用しており汎用性にも優れている．また，遺伝的アルゴリズムの性能を改善するために二つの方法を提案している．本手法の有効性を定量的に評価し，33.7ミリ秒で91.33%の精度を得ていることを示している． (キーワード) 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / Template matching / Lips image / Scaling window / Dynamic search domain control (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.854 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204606322816 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-34250001711 (DOI: 10.1541/ieejeiss.127.854, CiNii: 1390001204606322816, Elsevier: Scopus)
71.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 齋藤隆文, 宮村浩子, 福見稔 : 個人特性を考慮した潜在構造モデルによる音楽聴取時の脳波特徴抽出法と客観的評価方法, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.127, No.6, 874-881, 2007年. (要約) 本論文では，以下の3点に着目し，脳波の特徴精度向上のための手法を提案した．1点目は，脳波インタフェース応用を考慮し，一つのセンサから得られる情報のみを使用する．2点目は，脳波の問題点の一つである個人差による特徴抽出精度の低下軽減のため，一般的な統計学モデルの一つである潜在構造モデルのモデル誤差を，個人誤差と定義したモデルの考案である．なお，個人誤差は未知のパラメータであるため，実数値GAを用いて最適化している．3点目は，特徴抽出精度を客観的に評価するため，可視化空間へ写像することである．さらに，音楽聴取時の脳波データを用いて，聴取曲を分類する問題に適用し，有効性を検証した． (キーワード) 脳波 / 個人特性 / 潜在構造モデル / 遺伝的アルゴリズム / 可視化 / electroencephalogram / individual characteristics / latency structure model / real-coded genetic algorithms / visualization (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.874 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204606321152 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-34250004324 (DOI: 10.1541/ieejeiss.127.874, CiNii: 1390001204606321152, Elsevier: Scopus)
72.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Feature Generation Method by Geometrical Interpretation of Fisher Linear Discriminant Analysis, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.127, No.6, 831-836, 2007. (要約) 本論文では，判別分析の幾何学的解釈に基づいて，フィッシャー判別分析の近似的学習アルゴリズムを提案している．本提案方法では通常の判別分析と異なり，行列演算は不要であり，簡単な繰り返しアルゴリズムで判別分析の近似的固有ベクトルを計算することが可能である．本提案手法の有効性を示すために，手首で計測されたEMG(筋電)に対する認識実験と顔認識の実験を行い，Simple-PCA(主成分分析の近似法)との比較において，その有効性を定量的に評価している． (キーワード) simple-FLDA / simple-PCA / パターン認識 (pattern recognition) / 筋活動 (electromyogram activity) / face recognition / feature generation (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.831 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679583034752 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-34249985813 (DOI: 10.1541/ieejeiss.127.831, CiNii: 1390282679583034752, Elsevier: Scopus)
73.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Using Genetic Algorithm for Eye Detection and Tracking in Video Sequence, Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics, Vol.5, No.2, 72-78, 2007. (要約) 本論文では，サイズと向きに不変な眼の追跡システムを提案し，さらにサイズと向きを表現しているパラメータを獲得できることを示している．本手法では，人間の頭部の動きに柔軟に対応でき，かつ実時間で処理が可能ある．本手法では遺伝的アルゴリズムを用いるテンプレートマッチングを使用している．進化的ビデオ処理により，高速高精度な眼の追跡システムを構築できている．本手法の有効性を定量的に評価し，28ミリ秒で97.9%の検出精度を得ている．
74.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Akashi Takuya : Automatic Human Faces Morphing Using Genetic Algorithms Based Control Points Selection, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.3, No.2, 247-256, 2007. (キーワード) genetic algorithms / morphing / warping / neural networks / face detection (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48249099120 (Elsevier: Scopus)
75.	松村悠司, 満倉靖恵, 福見稔 : 重判別分析と主成分分析によるハイブリッドEMG認識システム, システム制御情報学会論文誌, Vol.20, No.2, 51-59, 2007年. (要約) 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，主成分分析と重判別分析を組み合わせて大分類と小分類を効率的に行う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．本手法は，DSP学習ボード上でも実装されている． (キーワード) 筋肉電位 / 統計手法 / ニューラルネットワーク (neural network) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.5687/iscie.20.51 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5687/iscie.20.51 (DOI: 10.5687/iscie.20.51)
76.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Genetic Eye Detection Using Artificial Template, Journal of Signal Processing, Vol.10, No.6, 453-464, 2006. (キーワード) image understanding / genetic algorithm / template matching / eye detection / human interface (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520010380937736704 (CiNii: 1520010380937736704)
77.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Takuya Akashi : Optimizing Feature Extraction for the Camera Mouse using Genetic Algorithms, WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.11, 2722-2725, 2006. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746868903 (Elsevier: Scopus)
78.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Genetic Algorithms Based On-line Size and Rotation Invariant Face Detection, Journal of Signal Processing, Vol.9, No.6, 497-503, 2005.
79.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Recognition in Color Images Using Neural Networks and Genetic Algorithms, International Journal of Computational Intelligence and Applications, Vol.5, No.1, 55-67, 2005. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1142/S1469026805001477 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S1469026805001477 (DOI: 10.1142/S1469026805001477)
80.	矢間優希, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Journal of Signal Processing, Vol.9, No.3, 243-254, 2005年. (要約) 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． (キーワード) EMG signals / genetic algrithm / ニューラルネットワーク (neural network) / function derivation / feature vector (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1521136280396898048 (CiNii: 1521136280396898048)
81.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 閾値関数を用いたナンバープレート検出手法, 映像情報メディア学会誌, Vol.59, No.1, 115-122, 2005年. (要約) 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． (キーワード) ナンバープレート認識 / 実数値型遺伝的アルゴリズム / テンプレートマッチング / 閾値関数 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.3169/itej.59.115 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205098419456 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-15744389435 (DOI: 10.3169/itej.59.115, CiNii: 1390001205098419456, Elsevier: Scopus)
82.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Morphing Human Faces: Automatic Control Points selection and Color Transition, Trans. on Engineering Computing and Technolog, Vol.1, No.1, 224-227, 2004.
83.	Miyoro Nakano, Fukimo Yasukata and Minoru Fukumi : Recognition of Smiling Faces Using Neural Networks and SPCA, International Journal of Computational Intelligence and Applications, Vol.4, No.2, 153-164, 2004. (要約) 本論文は，カラー顔画像を用いて顔表情分類を行う方法を提案している．特に，真の笑顔と作り笑い(苦笑い)を区別することを主目的とし，Simple PCAによる特徴抽出とニューラルネットワークによる学習識別をハイブリッド化する方法を提案している．本手法は主成分分析を高速に行うことが可能であり，オンライン化にも適している．16名の顔画像を用いた計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1142/S1469026804001215 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S1469026804001215 (DOI: 10.1142/S1469026804001215)
84.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 脳波の個人特性を考慮した脳波分析法の提案, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.124-C, No.6, 1259-1266, 2004年. (要約) 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． (キーワード) 脳波 / 遺伝的アルゴリスム / 因子分析 / ニューラルネットワーク (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.124.1259 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679582766464 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.124.1259 (DOI: 10.1541/ieejeiss.124.1259, CiNii: 1390282679582766464)
85.	明石卓也, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 形状に不変な遺伝的口唇領域抽出法, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.124-C, No.1, 128-137, 2004年. (要約) 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． (キーワード) 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / パターン認識 (pattern recognition) / テンプレートマッチング (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.124.128 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679580550656 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.124.128 (DOI: 10.1541/ieejeiss.124.128, CiNii: 1390282679580550656)
86.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Kazuhiro Nakaura : Recognition of wrist EMG signal patterns using neural networks, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol.15, No.3-4, 165-171, 2004. (要約) 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． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-12944273332 (Elsevier: Scopus)
87.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : SPCAとRGAを用いた個人認証のための特徴抽出法, ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.5, No.4, 499-506, 2003年. (要約) 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． (キーワード) Personal Identification / Feature Extraction / Genetic Algorithm / Neural Network / Neural Network (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520290884747475712 (CiNii: 1520290884747475712)
88.	伊藤征爾, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.123-C, No.4, 817-822, 2003年. (要約) 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． (キーワード) ニューラルネットワーク / 実数値GA / 降雨予測 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.123.817 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581018752 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.123.817 (DOI: 10.1541/ieejeiss.123.817, CiNii: 1390282679581018752)
89.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Skin Color Correction through Illuminant Estimation Using Neural Networks and Analytical Methods, Journal of Signal Processing, Vol.7, No.1, 69-78, 2003. (要約) 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．
90.	中野実代子, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : Simple PCAに基づく笑顔の真偽分類, Journal of Signal Processing, Vol.6, No.6, 431-437, 2002年. (要約) 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．
91.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Human Face Detection in Visual Scenes Using Neural Networks, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.122-C, No.6, 995-1000, 2002. (要約) 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． (キーワード) Back propagation / Self- organizing maps / Down-sampling / Merging overlapping detections (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204609798400 (CiNii: 1390001204609798400)
92.	Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura, Kazuhiro Nakaura and Norio Akamatsu : An Evolutionary Approach to Rule Generation from Trained Neural Pattern Recognition Systems, Journal of SYSTEMS RESEARCH and INFORMATION SYSTEMS, Vol.10, 71-88, 2001. (要約) 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．
93.	福見稔, 満倉靖恵 : ニューラルネットワークへの知識の埋込とルール抽出, 高速信号処理応用技術学会誌(電子技術), Vol.12, 13-18, 2001年. (要約) 本論文は，ブラックボックスであるニューラルネットワークでの知識処理の方法を提案している，具体的には人間の有するパターン分類のための知識をニューラルネットワークに初期知識として埋め込み，学習を通して洗練化を行い，学習後にルールを抽出する方法の提案である．パターン分類に対する計算シミュレーションの結果から，本方法がニューラルネットワークで人間の有する知識の洗練化に有効であることを示した．(アルゴリズムの提案，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)
94.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 高速信号処理応用技術学会誌(電子技術), Vol.12, 19-23, 2001年. (要約) 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．
95.	Xiaoying Tai, 福見稔, 北研二 : 教師あり学習によるベクトル空間情報検索モデルの精度改善, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.121-C, No.10, 1647-1653, 2001年. (要約) 本論文では，教師あり学習によるベクトル空間情報検索モデルの精度改善手法について述べた．提案手法を用いて，線形変換により検索質問集合に対する適合性情報および文書間距離情報を検索モデルに組み入れることにより，ユーザからのフィードバック情報を長期的に検索システムに反映させることが可能となった．
96.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.121-C, No.1, 112-117, 2001年. (要約) 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．
97.	福見稔, 満倉靖恵, 赤松則男 : 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, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.121-C, No.1, 212-217, 2001年. (要約) 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．
98.	Minoru Fukumi, Sigeru Omatu, Fumiaki Takeda and Toshihisa Kosaka : Rotation-Invariant Neural Pattern Recognition System with Application to Coin Recognition, Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol.E-1, No.1, 171-186, 2001.
99.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 遺伝的前処理を行なうLVQ を用いた霧発生の予測法, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.120-C, No.12, 2055-2061, 2000年. (要約) 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．
100.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 計測自動制御学会論文集, Vol.36, No.11, 1003-1008, 2000年. (要約) 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． (キーワード) neural network / genetic algorithm / simulated annealing / coin recognition (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520009407704546048 (CiNii: 1520009407704546048)
101.	福見稔, 赤松則男 : 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, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.120-C, No.4, 529-535, 2000年. (要約) 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． (キーワード) ルール抽出 / ニューラルネットワーク / 進化的アルゴリズム / 決定論的変異 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204609733504 (CiNii: 1390001204609733504)
102.	福見稔, 赤松則男 : 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, 計測自動制御学会論文集, Vol.34, No.8, 1060-1065, 1998年. (要約) 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．
103.	Minoru Fukumi, Toshiki Yoshino and Norio Akamatsu : Designing a Neural Network Using a Genetic Algorithm with Deterministic Mutation and Partial Fitness, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol.6, No.1, 17-25, 1998. (要約) 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． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-26844487556 (Elsevier: Scopus)
104.	福見稔, 赤松則男 : 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, 電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol.J80-D-II, No.10, 2800-2807, 1997年. (要約) 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．
105.	Minoru Fukumi, Sigeru Omatu and Yoshikazu Nishikawa : Rotation-Invariant Neural Pattern Recognition System Estimating a Rotation Angle, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.8, No.3, 568-581, 1997. (要約) 本論文では，心理学分野で研究されている心的回転(メンタルローテーション)を考慮に入れた回転不変システムを提案している．本システムは脳の構造と心理学的知見を考慮に入れて，回転不変性と回転依存性を同時に実現し，かつ認識精度を向上させるためのシステム構造を実現している．心理学的心的回転を考慮した世界初の工学システムである．計算機シミュレーションにより，本システムの有効性を定量的に検証した結果，回転パターンの認識に効果が大きいことが検証されている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0031146204 (Elsevier: Scopus)
106.	福見稔, 大松繁, 西川よし一 : 部分的適応度を考慮した遺伝的アルゴリズムによるニューラルネットワークの一設計法, システム制御情報学会論文誌, Vol.9, No.2, 74-81, 1996年. (要約) 本論文は，遺伝的アルゴリズムにより，硬貨識別システムの最適設計を行う方法を提案している．特に，硬貨の回転不変特徴であるフーリエスペクトルに対して特徴選択を行い，システムの小規模化による高速性と高精度な認識率を同時に実現している．また，遺伝的アルゴリズムに部分的適応度が導入されており，高速な進化学習が実現されている．計算機シミュレーションの結果から，本方法の有効性を定量的に検証している．(アルゴリズムの提案，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)
107.	福見稔, 大松繁, 西川よし一 : ニューラルネットワークによる回転パターンの認識と回転角度の推定, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.155-C, No.10, 1199-1207, 1995年. (要約) 本論文は，回転パターンの認識と回転角度の推定を同時並列的に行えるシステムを提案している．前処理部は脳の視覚野をモデル化した特徴検出器が配置され，学習では回転不変性と回転依存性を同時に満足する構造となっている．学習部の出力層が二つに分かれており，他は全く共通である．出力層で，回転不変パターン認識と回転依存の角度推定が出力される．計算機シミュレーションの結果から，本システムの工学的有効性を定量的に検証している．(システムの提案，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)
108.	福見稔, 大松繁, 西川よし一 : ニューラルネットワークによる位置ずれ·スケール·線分の太さに不変なパターン認識機構, 計測自動制御学会論文集, Vol.30, No.11, 1360-1367, 1994年. (要約) 本論文は，変形した文字を認識するための変形パターン認識システムを提案している，特に，入力文字パターンの位置ずれ·スケール·線分の太さに不変な構造を有しており，網膜から脳の第1次視覚野に至る構造を真似た仕組みになっている．さらに，回転不変性を組み込むことも容易な構造である．郵便番号の文字認識を念頭に置いた手書き文字認識に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
109.	福見稔, 大松繁, 竹田史章, 小坂利寿 : 回転に不変なニューラルパターン認識システムとその回転コイン認識への応用(総合論文), 計測と制御, Vol.33, No.2, 151-165, 1994年. (要約) 本論文は，日本の500円硬貨と韓国の500ウォン硬貨を対象とし，回転硬貨画像を認識するパターン認識システムを5種類考察し，その性能·性質について比較した総合論文である．また，本論文では新たな硬貨識別システムをも提案しており，計算機シミュレーションによりその有効性を定量的に検証している．特に，工学的有効性の検証と生物を真似たシステムの考察は工学の発展に大きく寄与したと推察され，計測自動制御学会論文賞を受賞した． (キーワード) 回転不変硬貨認識 / 500円硬貨 / 500ウォン硬貨
110.	福見稔, 大松繁 : 遺伝的アルゴリズムによる硬貨認識用ニューラルネットワークの設計, 電気学会論文誌D (産業応用部門誌), Vol.113-D, No.12, 1403-1409, 1993年. (要約) 本論文では，工学的に優れた硬貨識別システムを構築するために，遺伝的アルゴリズムにより硬貨画像から生成された特徴を選択する方法を提案している．回転に不変な特徴は極座標形式のフーリエ変換により実現でき，この振幅スペクトルを遺伝的に特徴選択しながらニューラルネットワークで学習·識別するシステムであり，小規模でかつ高精度な認識率を達成できる．計算機シミュレーションの結果から，本提案手法が小規模でかつ高精度認識を実現できることを定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85009592737 (Elsevier: Scopus)
111.	福見稔, 大松繁, 竹田史章, 小坂利寿 : パターンの回転に不変な認識を行うエッジ検出機構を有するニューラルネットワーク, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.112-C, No.8, 457-464, 1992年. (要約) 本論文では，生物脳の仕組みを真似た回転に不変な構造を有するニューラルネットワークシステムを提案している．本システムの前処理部では，生物の網膜での情報処理を模倣した構造を組み込んでおり，優れた特徴を抽出可能である．学習部には回転に不変な構造を実現するための特殊な仕組みが用いられている．本システムは脳の構造の一部を仮説により実現した物であり，脳研究の助けになると考えられる．計算機シミュレーションの結果から，本システムが工学的にも高い有効性を持つことが示された．(認識システムの提案，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)
112.	Minoru Fukumi, Sigeru Omatu, Fumiaki Takeda and Toshihisa Kosaka : Rotation-Invariant Neural Pattern Recognition System with Application to Coin Recognition, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, No.2, 272-279, 1992. (要約) 本論文では，回転した硬貨の識別を目的としているが，上記の論文(1992年11月出版)と異なり，極座標形式の入力部とすることにより，回転に対して最も効果的なスラブ構造を構築している．ここで，使用される硬貨は日本の500円硬貨と韓国の500ウォン硬貨であり，サイズ，パターン，色が類似しており，一時期，偽コインで社会問題化した．硬貨識別に対する計算機シミュレーションの結果，本システムは精度の高い硬貨識別システムを構成できたことを定量的に検証した． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0026836060 (Elsevier: Scopus)
113.	福見稔, 大松繁 : パターンの回転に対して不変なニューラルパターン認識システムとそのコイン認識への応用, システム制御情報学会論文誌, Vol.5, No.1, 9-17, 1992年. (要約) 本論文では，ランダムに回転した硬貨画像の識別を目的とし，ランダムに回転したパターンを認識する方法を提案している．特に，碁盤目上の入力部を持つスラブ構造を前処理部に導入することにより，回転に不変であるが，かつ位置ずれにも対応可能なシステムとしている．韓国の500ウォンと日本の500円硬貨に対する計算機シミュレーションの結果から本システムはフーリエ変換を前処理部とするシステムよりも学習が高速で，精度も同等であることが検証できた．
114.	福見稔, 西野佳代, 大松繁 : ニューラルネットワークを用いた非線形適応フィルタ, システム制御情報学会論文誌, Vol.4, No.10, 429-431, 1991年.
115.	Minoru Fukumi, Sigeru Omatu and Masaru Teranishi : A New Neuron Model "CONE" with Fast Convergence Rate and Its Application to Pattern Recognition, Systems and Computers in Japan, Vol.22, No.1, 91-98, 1991. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0025721774 (Elsevier: Scopus)
116.	Minoru Fukumi and Sigeru Omatu : New IIR-Adaptive Algorithms Based on Orthogonalizaiton Method, Electronics and Communications in Japan, Part 3 : Fundamental Electronic Science, Vol.73, No.12, 37-45, 1990. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0025564563 (Elsevier: Scopus)
117.	福見稔, 大松繁 : シグナム型ニューラルネットワークによる位置ずれ·回転に不変なパターン認識システム, システム制御情報学会論文誌, Vol.3, No.11, 381-388, 1990年. (要約) 本論文は，前処理部と学習部からなり，入力パターンの変形に不変な構造を有するシステムを提案している．特に前処理部と学習部のニューロンモデルはハード的実現性を容易にするためにシグナム(符号)型のニューロンモデルにより構成している．しかも，学習には勾配型アルゴリズムを使用することが可能で，パターン分類問題で，その有効性が定量的に検証されている．特に学習の容易性(高速収束性)と耐ノイズ特性が特徴である．
118.	福見稔, 大松繁, 寺西大 : 高速な収束特性を有するニューロンモデル「CONE」とそのパターン認識への応用, 電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol.J73-D-II, No.4, 648-653, 1990年. (要約) 本論文は，階層型ニューラルネットワークを構成するための新しいニューロンモデルa-CONEの提案とその学習アルゴリズムの導出を行っている．このニューロンモデルは論文番号6のモデルと異なりシグモイド型の入出力関数を2個使用しており(ただし勾配は異なる)，高速な学習と安定した収束特性を有する点が特徴である．特に局所最適地からの脱出性能に優れている．様々な問題に適用することにより，その有効性を定量的に検証している．
119.	福見稔, 大松繁, Hosokawa Naofumi : ニューラルネットワークによる位置ずれ·回転に不変なパターン認識システム, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.110-C, No.3, 148-155, 1990年. (要約) 本論文は，変形した文字の認識を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．特に，位置ずれと回転に不変でかつノイズにロバストな方法とするために，前処理部にシグモイド型ニューロンモデルを用いるスラブ構造を採用し，かつスラブ構造に位置ずれと回転に不変な構造を導入している．提案したシステムの有効性を検証するために，英文字アルファベットを対象とした計算機シミュレーションを行い，本方法の有効性を示している．
120.	福見稔, 大松繁 : 新しいニューロンモデル``CONE''とその学習アルゴリズム, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.110-C, No.3, 191-197, 1990年. (要約) 本論文は，階層型ニューラルネットワークを構成するための新しいニューロンモデルCONEとその学習アルゴリズムを提案している．従来のニューロンモデルと異なり，本モデルは2種類の入出力関数を有しており，出力は2値であるが学習は勾配法で行える独特なモデルである．本モデルの有効性を検証するために，パターン分類の問題(多ビットパリティ問題)に対する計算機シミュレーションを行い，従来のシグモイド型ニューロンモデルよりも高速に収束し，収束率も遜色が無いことを示した．(モデルの提案，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)
121.	福見稔, 大松繁 : 直交化手法に基づいたIIR形適応アルゴリズムの提案, 電子情報通信学会論文誌(A), Vol.J73-A, No.1, 44-50, 1990年. (要約) 本論文は，信号処理分野で用いられている適応ディジタルフィルタの新しい学習アルゴリズムの提案を行い，収束性を証明している．特に直交化原理に基づくアルゴリズムの導出を行い，理論と図解の両方で従来から提案されているアフィン射影アルゴリズムとの関連性を明確にしている．本アルゴリズム導出手法により，アルゴリズム間の関係を明確にし，さらなるあえアルゴリズムの導出を用紙にすることが可能である．その有効性を検証するために計算機シミュレーションを行い，従来のアルゴリズムよりも高速に収束することを定量的に示している．

学術論文(紀要・その他):

1.	福見稔 : 遺伝的アルゴリズムによる回転不変ニューラルパターン認識システムの一設計法, 徳島大学工学部研究報告, Vol.41, 87-94, 1996年.
2.	福見稔, 大松繁, 西川よし一 : 回転角度の推定が可能な回転不変神経回路モデル, 徳島大学工学部研究報告, Vol.40, 63-70, 1995年.

学術レター:

1.	吉野敏樹, 福見稔, 赤松則男 : 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, システム制御情報学会論文誌, Vol.10, No.6, 338-340, 1997年. (要約) 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．
2.	Minoru Fukumi and Sigeru Omatu : A New Back-Propagation Algorithm with Coupled Neuron, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.2, No.5, 535-538, 1991. (要約) 本論文では，従来の論文とは異なるニューロンモデルを提案している．本モデルはシグモイド型関数と飽和型線形関数の二つを入出力関数に持つ構造をしている．この構造により，安定した学習特性と比較的容易なハード的実現性を有している．他ビットパリティ問題のパター分類問題に対する計算機シミュレーションにより，本モデルの有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0026222884 (Elsevier: Scopus)
3.	福見稔, 守末利弥 : 磁界解析の際の接合条件の近似法と誤差の関係, 電気学会論文誌A (基礎・材料・共通部門誌), Vol.108-A, No.12, 558, 1988年. (要約) 本論文は，2次元静磁界を対象とし，磁性体と空間の各領域を接続するための境界条件の誤差に関する評価を行っている，特に磁界計算を積分型方程式で解を求める際に接合条件を数値微分する必要があるが，この数値微分の誤差が計算結果の主要誤差になっていることを示した．シミュレーションの結果から，接合条件に使われる比透磁率により誤差が増大することを明確に示した． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85024411217 (Elsevier: Scopus)
4.	Toshiya Morisue and Minoru Fukumi : 3-D Eddy Current Calculation Using the Magnetic Vector Potential", IEEE Trans. on Magnetics, IEEE Transactions on Magnetics, Vol.MAG-24, No.1, 106-109, 1988. (要約) 本論文は，三次元動磁界中に発生する渦電流の解析を行うために，磁気ベクトルポテンシャル法に基づく境界積分方程式による磁界計算方法の提案を行った．ゲージ条件を利用することにより理論的に明確な定式化が可能となり，ほとんど全ての対象物に対する磁界解析を可能とするアルゴリズムを提案できている．計算対象は3次元交番磁界中の鉄球であり，渦電流の理論解を世界で初めて導出した．本方法での計算値を理論値と比較することにより，有効性を検証している．
5.	Toshiya Morisue and Minoru Fukumi : 3-D Magnetostatic Field Calculation Using the Magnetic Vector Potential and Boundary Integral Equation Method, IEEE Transactions on Magnetics, Vol.23, No.5, 3311-3313, 1987. (要約) 本論文は，三次元静磁界の解析を目的とし，磁気ベクトルポテンシャル法に基づく境界積分方程式による磁界計算方法の提案を行い，数値計算結果と実測値との比較を行っている．特に境界条件としてゲージ条件の提案も行った．計算対象は四角柱の磁性体にコイルを巻き付けた物であり，岡山大学等で精密に実測された値を用いて比較した．本手法での計算機シミュレーションによる値と実測値はほぼ一致しており，本手法の有効性が定量的に検証できた． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0023418742 (Elsevier: Scopus)

総説・解説:

1.	福見稔 : ニューラルネットワークからのルール抽出, 高速信号処理応用技術学会誌(電子技術), Vol.44, No.11, 3-8, 2002年9月. (要約) 本解説は，ブラックボックスであるニューラルネットワークからのルール抽出の方法について解説している，様々なルール抽出法の開設後に著者の提案したルール抽出法について説明し．パターン分類に対する計算シミュレーションの結果から，本方法がニューラルネットワークからのルール抽出法として有効であることを解説している．
2.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 唇検出ニューラルネットワークと肌色識別ニューラルネットワークによるカラー画像からの顔領域検索法, 画像ラボ, Vol.4, No.12, 10-14, 2001年1月. (要約) 本解説は，カラー画像中から人間の顔を検出するための方法を説明している．2種類のニューラルネットワークを用い，顔特徴である肌色と唇色の検出を同時に行い高精度に顔検出を行えるのが特徴である．様々な人数の人物顔を含むカラー画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．

国際会議:

1.	Momoyo Ito, Daiki Fujiwara, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Fundamental Study on the Influence of Driver Distraction Level on Face Orientation Change at Intersections, Proceedings of 7th International Symposium on Future Active Safety Technology toward zero traffic accidents, Thu-PM1-B-5, Kanazawa, Nov. 2023.
2.	Hideyuki Mimura, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Recognition of Aerial Input Hiragana Using Deep Neural Network, Proceedings Volume 11794, Fifteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision, 1-7, Tokushima (Running Virtually), May 2021. (要約) We use Leap Motion and a deep neural network to perform personal authentication and character recognition of all hiragana characters entered in the air. We use Leap Motion to detect the index finger and store its trajectory as time series data. The input data was pre-processed to unify the data length by linear interpolation. For identification, the accuracy of Long Short Term Memory (LSTM) was compared with Support Vector Machine (SVM). As a result, SVM and LSTM achieved 97.25% and 98.18% F-measure in character recognition, respectively. In personal authentication, SVM has an accuracy of 92.45%, False Acceptance Rate (FAR) was 0.73%, and False Rejection Rate (FRR) was 41.59%. On the other hand, LSTM had an accuracy of 96.13%, FAR of 1.73% and FRR of 14.55%. Overall, the LSTM performed better than the SVM. (キーワード) Biometrics / Personal Authentication / Leap motion / Aerial Input Hiragana / 深層学習 (deep learning) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2585333 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112416684 (DOI: 10.1117/12.2585333, Elsevier: Scopus)
3.	Eisuke Yamamoto, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Separation of Compound Actions with Wrist and Finger Based on EMG, Proc. SPIE 11794, Fifteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision, 1-7, Tokushima (Running Virtually), May 2021. (要約) In this paper, we propose to measure the EMGs of the wrist and fingers using dry-type sensors worn near the wrist, and to separate the measured data into wrist and finger EMGs by using independent component analysis (ICA). Then we can confirm the EMGs of the wrist and fingers from the complex motion and realize individual identification in more complex motions. The final goal of this study is to identify individual motions from complex motions. In this paper, as a preliminary step, the ICA is used to isolate compound motions and the validity of the method is evaluated. We measured the EMGs for three days and four motions. The results of the combination of FastICA, Infomax and JADE, respectively, were evaluated by the correlation coefficient with the original signal. The most accurate combination was FastICA + Infomax with an accuracy of 70.5%. (キーワード) Biometrics / Independent Component Analysis / Wrist EMG / Hand motion recognition (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2585334 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112477963 (DOI: 10.1117/12.2585334, Elsevier: Scopus)
4.	Tsubasa Fukui, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Motion Identification of fingerspelling by Wrist EMG Analysis, Proc. 2020 IEEE SYMPOSIUM SERIES ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, 1739-1744, Running Virtually, Dec. 2020. (要約) 近年，生体情報を利用したインタフェースが発展している．筋電図(EMG)はさまざまな状況で使用されてき．多くの研究で，筋肉量の多い肩や腕の筋電図が測定されている．また，ウェットタイのセンサーがよく使用されている．しかし，それらは日常生活での使用には不便であり，高コストである．本研究では，利便性とコストのために手首のEMGを測定する．現在，手首のEMG動作識別と個人識別に関する研究が行われている．これらの研究は，識別のための単純な動きと多数の電極を装着している．さらに，ジェスチャーによるパスワードシーケンスによる認証は行われていない．本論文では，少数の電極を用いた複雑な動きによる動きの識別と個人認証の実現を提案する．測定データは，ノイズの除去や平滑化などの前処理が行われる．モーションの識別と認証のためにサポートベクターマシン(SVM)と長短期記憶(LSTM)を使用して得られた精度を比較した． SVMとLSTMを使用して得られた精度は，それぞれ60.4%と62.4%であった．この場合，データの数は少なかった．したがって，今後，深層学習を行うにはデータ数を増やす必要がある． (キーワード) Biometrics / ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / Wrist EMG / Hand motion recognition (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SSCI47803.2020.9308269 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85099688079 (DOI: 10.1109/SSCI47803.2020.9308269, Elsevier: Scopus)
5.	Kazuki Nagatomo, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Finger Motion Identification Based on Wrist EMG Analysis Using Machine Learning, Proc. of International Conference on System Science and Engineering 2020, 522-523, Sep. 2020. (要約) 本国際会議論文では，手首で計測される筋肉電位を用いて，ジャンケン3動作(グー，チョキ，パー)の指動作を認識する．特に，従来のように動作を固定した状態で計測される筋電ではなく，ジャンケン動作をしている状態の短い時間で系即位される筋電を用いた認識を試みている．識別器には，機械学習法であるSVM(サポートベクタマシン)を用いている．結果として，ノイズ除去後の筋電を用いて，82%の精度を得た．今後さらに，より短時間での識別可能性を検討する予定である． (キーワード) EMG / Finger motion / 機械学習 (machine learning) / SVM
6.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Sign Language Classification Using Gathered Images and Convolutional Neural Networks, Proceedings of 2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), 349-350, Kyoto, Mar. 2020. (要約) A method to classify Japanese sign language (JSL) words using a gathered image generation method and a convolutional neural network (CNN) is proposed. The JSL words consist of words that are often used in information queries. Gathered images are generated based on the difference between the first image, which indicates the start position of a JSL word and target images, which indicate the motion position for a JSL word. The CNN is used to extract features from the gathered images. The JSL words are classified using a support vector machine. To show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments and computer simulations. We confirmed that the mean recognition accuracy for 10, 20, and 42 JSL words was 99.2%, 94.3, and 86.2%, respectively. (キーワード) 日本語手話 / 集約画像 / 畳み込みニューラルネットワーク / 意思伝達 / 福祉システム (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/LifeTech48969.2020.1570618953 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/LifeTech48969.2020.1570618953 (DOI: 10.1109/LifeTech48969.2020.1570618953)
7.	CHUNYU GUO, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication by Walking Motion using Kinect, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 近年，情報化社会の急速な発展に伴い，個人認証の重要性はますます高まっている．本論文では，Kinectセンサーを使用して個人認証の歩行特性を取得することに焦点を当てている．提案方法では，Kinectを使用して，人が歩くときの関節の曲げ角度，座標の変位など，身体の物理的特徴量を取得している．学習認識に関しては，サポートベクターマシンにより取得した特徴量を個人認証のために学習識別している． 3被験者のデータを1日に5回，4日間測定し，クロスバリデーションを使用して平均77.4%の認識精度を得た． (キーワード) Personal authentication / SVM / Walking motion / Kinect (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081092650 (Elsevier: Scopus)
8.	Shan Xiao, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Study on Discrimination of Finger Motions based on EMG signals, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 近年，ヒューマンインターフェースのツールとして，生体信号が注目されている．生体信号に関する研究が活発に行われている．本論文では，手首の筋電図を測定することにより，1，2，3，4，5，6，7，8，9および10の指動作を区別する方法を提案する．右手首に8つの乾式センサーを設置してデータを測定する． FFTを使用して周波数分析を実行し，3種類の方法でノイズを除去している．最後に，識別と分類にサポートベクターマシン(SVM)を使用している． 4人の被験者で実験を行った．実験結果では，指の動きの認識精度は65%であった．将来的には，ノイズを除去するための方法をさらに追加し，研究の精度を向上させる方法を開発する． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / SVM / Finger motion (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081091347 (Elsevier: Scopus)
9.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Nail Image Analysis Method to Evaluate Accumulated Stress Using Fuzzy Reasoning, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 本論文では，ファジィ推論を用いて蓄積されたストレスを評価するための爪画像解析法を提案する．提案された方法は，測定，特徴抽出，およびストレス評価の3段階から成る．測定では，爪の画像を撮影する．特徴検出では，爪の半月を抽出してその高さを計算している．ストレス評価では，ファジー推論を使用して累積ストレスを評価する．実験結果は，提案された方法が蓄積されたストレスの有無を決定できることを示唆している． (キーワード) ファジィ推論 (fuzzy reasoning) / stress evaluation / nail image (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081091661 (Elsevier: Scopus)
10.	Yurika Fujii, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Detection of Dangerous Objects By Pan-tilt Camera, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 公共施設では防犯カメラが増えつつある．防犯カメラによって犯罪の数は減少したが，カメラのデータが多すぎる問題がある．本論文では，セキュリティの改善を目指している．まず，OpenPoseによって画像に人間がいるかどうかを検索する．次に，人間の手の位置を取得し，最後に，画像の分類によって手の周りの危険なオブジェクトを検出している． (キーワード) Pan-tilt Camera / Transfer learning / 機械学習 (machine learning) / Deep learning / dangerous object (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081089362 (Elsevier: Scopus)
11.	Misato Matsushita, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Verication of Regression Analysis of Muscle Fatigue Using Wrist EMG, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 筋肉は，身体的パフォーマンスを改善するためのトレーニングによって負傷を引き起こす可能性がある．ただし，現在，筋肉疲労を評価する方法はほとんどない．したがって，この論文では，筋疲労は表面EMG(ElectroMyoGram)を使用して評価している．識別のために，線形回帰分析とサポートベクター回帰を使用し，比較検証を実行した． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / Muscle Fatigue / 機械学習 (machine learning) / Deep learning / SVM (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081094519 (Elsevier: Scopus)
12.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Electroencephalogram Data for Classifying Answers to Questions with Neural Networks and Support Vector MachineNetworks, Proceedings of International Conference on Electronics and Signal Processing, ICESP2019, Hong Kong, Aug. 2019. (要約) This paper proposes a method for classifying answers to conversational questions from electroencephalogram (EEG) data. The proposed method includes steps for EEG recording, feature extraction, and answer classification. For EEG measurements, this paper employs a simple electroencephalograph. The EEG signals from the frontal lobe are recorded. The EEG features are calculated by normalizing the EEG signals and using convolutional neural networks (CNN) for extraction. The answers to questions are then classified from the EEG features using a support vector machine. To show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using real EEG data. The experimental results confirm that the mean recognition accuracy was 99% or more if the CNN features are individual to the subject. These results suggest that the answers to yes/no questions can be classified using EEG signals and that the EEG analysis technique using CNN and the support vector machine is suitable for extracting and classifying EEG features. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 質問に対する答え / 畳み込みニューラルネットワーク / 個人差 / 人間支援システム / コミュニケーション
13.	Kohei Sasada, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Proposal of Japanese Sign Language Motion Recognition Method using Leap Motion, Proc. of ICEAS 2019, 74-84, Honolulu, Aug. 2019. (要約) In Japan, in recent years, many people suffer from hearing and language related disorders. Sign language is then one of their main means of communication. As their opinion, there is a demand for smooth communication means. In recent years, researches using motion sensors are in progress. In particular, we focus on Leap Motion as a motion sensor in this research. The final goal is to build a sign language recognition system, and this paper proposes a sign language recognition method as the first step. The measured data using the Leap Motion sensor are subjected to preprocessing such as vectorization, distance transformation, noise processing, data length change, and correction of operation start position. An identification unit uses SVM and CNN to compare their accuracy. The result was 98.86% for SVM and 97.11% for CNN. SVM was 1.75% higher than CNN in accuracy. However, the CNN used in this experiment has a simple layer configuration, and its accuracy can be expected to be improved by changing the layer configuration. In addition, it is considered that the accuracy is improved by adding a feature amount or devising pre-processing as a measure for improving misidentification. In the future, we would like to introduce those methods and cope with sign languages other than Japanese sign language. (キーワード) Sign Language / Leap Motion / 機械学習 (machine learning) / Deep learning / CNN
14.	Kenta Matsumura, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Driver State Estimation Based on Visual and Heart Rate Statistical Features, Proc. of ICEAS 2019, 62-73, Honolulu, Aug. 2019. (要約) Inattentive driving is one of the main causes of traffic accidents. It is required to develop a system for detecting this inattentive state from in-vehicle information and biological information. In this paper, we obtain visual information and heart rate information and describe the driver's state estimation. We verify the usefulness of the proposed method in a simulated environment with a driving simulator. Moreover, in order to aim at the installation of a real vehicle environment, we build a general model which doesn't choose the target person, and an individual model focusing on driving characteristics such as individual habits and investigate the usefulness of these models. (キーワード) eye movement / heart rate variability / drivers inattentiveness / machine learning
15.	Ryosuke Saitoh, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Construction of Japanese Vowel Identification System Using Lips EMG, Proc. of ICEAS 2019, 41-49, Honolulu, Aug. 2019. (要約) Recent years, biological signals have attracted much attention as a tool of human interface. Electromyogram(EMG) has been used in a variety of situations in particular. On the one hand, people who lost their voices due to vocal disorder communicate by alternative means of voice. In recent years, researches for detecting speech by electromyography analysis and image analysis have been actively conducted. Therefore, in this paper, we measure EMG by attaching dry type sensors to facial muscles, and identify Japanese vowels. A method proposed in this paper consists of an input, a preprocessing, and a learning identifying sections. We attach dry type sensors to muscles around the lips and measure EMG signals. We use a convolutional neural network(CNN) for learning and identification. In addition, we try to use a support vector machine(SVM) for comparison. The average identification accuracy by CNN was 67.4%. On the other hand, the average identification accuracy by SVM was 70.2%. In future work, we will try to increase the number of data and improve CNN accuracy. Therefore, it is necessary to ameliorate a layer configuration in CNN. (キーワード) 深層学習 / Lips EMG / Japanese Vowel Identification
16.	Shun Yamamoto, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : An authentication system for aerial input numerals using Leap motion and CNN, Proc. of ICEAS 2019, 29-40, Honolulu, Aug. 2019. (要約) As information technology has advanced in recent years, services which include personal authentication systems such as ATM are increasing. Current main personal authentication systems include IC cards, passwords, and biometrics authentication such as fingerprint authentication. However, there are several problems in these systems. Therefore, better systems are needed. As such systems, we propose a method to write numerals in the air using the Leap motion and to carry out personal authentication from such aerial handwriting data. We try to authenticate numerals 0 to 9 which are written by three subjects. After applying some pre-processing to inputs, learning and identification are carried out using CNN which is a method of machine learning. As a result, average identification accuracy was 92.7%. From this result, it is suggested that input numerals in the air can be authenticated and there is a possibility to construct a new personal authentication system. (キーワード) 深層学習 / Leap Motion / Authentication
17.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method of Classifying Japanese Sign Language using Gathered Image Generation and Convolutional Neural Networks, Proceedings of International Conference on Pervasive Intelligence and Computing, PICom2019, 868-871, Fukuoka, Aug. 2019. (要約) This paper proposes a method for classifying Japanese sign language (JSL) using a combined gathered image generation technique and a convolutional neural network (CNN) approach. In the combined gathered image generation, the maximum difference from the previous and next images is calculated for each block, and the block information that had maximum difference was embedded into an image on all blocks. After information on all images has been gathered into single words, the CNNs are used to extract features for the classification of JSL words. A multi-class support vector machine (SVM) is then used to classify words related to greeting and requesting. The mean and the standard deviation of the recognition accuracy of the proposed method were experimentally shown to be 84.2% and 4%, respectively. These results suggest that it is possible to obtain information for classifying 10 JSL words using the proposed combined gathered image generation and CNN approach. (キーワード) 手話 / 集約 / 集約画像 / パターン認識 (pattern recognition) / 畳み込みニューラルネットワーク (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech.2019.00157 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85075168431 (DOI: 10.1109/DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech.2019.00157, Elsevier: Scopus)
18.	Yurika Fujii, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Detection of Dangerous Objects By Pan-tilt Camera, Proceedings of The Fifth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2019, Japan, 2019, 61-70, Takamatsu, Aug. 2019. (要約) Security cameras are increasing in public facilities. The main reason is improvement of security. Furthermore, security cameras help quick arrest of criminals. It is, therefore, important that we install security cameras. However, we expect to obtain too much data of movie by increasing the number of cameras too. Security guard cannot watch all movie of all cameras always. For these reasons, we thought not only getting data but also security improvement. If humans have dangerous objects, the movies situation should define them as dangerous. First, we detect humans in camera's images. Second, if we detect dangerous objects in human detection area, we think that there are dangerous humans. We use SSD to detect humans and dangerous objects. (キーワード) SSD / security camera / 画像処理 (image processing) / Deep learning
19.	Misato Matsushita, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Multiclass Classification and Regression Analysis of Muscle Fatigue Using Wrist EMG, Proceedings of The Fifth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2019, Japan, 2019, 90-95, Takamatsu, Aug. 2019. (要約) Muscles can cause injury by training to improve physical performance. However, there are few ways to assess muscle fatigue currently. Therefore, in this paper, muscle fatigue is evaluated using surface EMG(ElectroMyoGram). The proposed method in this research consists of 4 parts: Measurement, Pre-processing, Feature extraction, and Learning identification parts. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in two ways, classification and regression analysis, and comparative verification is conducted. (キーワード) wrist EMG / SVM / CNN / Deep learning / regression analysis / multiclass classification
20.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Evaluate Accumulated Stress Using Nail Image, Proceedings of The Fifth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2019, Japan, 2019, Takamatsu, Aug. 2019. (要約) In this paper, we propose a method to evaluate accumulated stress by extraction the height of the lunula of the nail from a nail image. The proposed method consists of three stages: measurement, preprocessing, and stress evaluation. In the measurement, we take a nail image. In the preprocessing, we extract the height of the lunula of the nail. Then, we carry out edge detection using a hue histogram in a rectangle. In the stress evaluation, we evaluate accumulated stress at 0 to 1 using fuzzy reasoning. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments. These results suggested that the difference between the minimum and maximum values of the height of the lunula while the experiment might be able to determine the presence or absence of accumulated stress. (キーワード) 画像処理 (image processing) / ファジィ推論 (fuzzy reasoning) / ストレス評価 / 爪画像 / 社会システム (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113733 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050583647829633920 (徳島大学機関リポジトリ: 113733, CiNii: 1050583647829633920)
21.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Extract Change of Lunula of the Nail, Proc. of SAMCON 2019, TT9-2-1-TT9-2-4, Chiba, Mar. 2019. (要約) This paper proposes a method to extract change of lunula of the nail. The proposed method consists of three phases; HSV color system conversion, finger detection, and rectangle search. In the HSV color system conversion, we converts the RGB color system into the HSV color system. Then, color components are divided into each component of Hue, Saturation, Value. In the finger detection, we use the threshold value of Value in HSV for finger detection. We apply the labeling process to the binarized image for saving the fingertip area. In the rectangle search, the change of the Hue histogram in the rectangle is used to extract the lunula and the edge of the nail plate. The rectangle moves upward until it finds an edge. The height of the lunula is calculated using the extracted edge. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments. (キーワード) 爪画像分析 / 爪半月 / HSV表色系 / エッジ検出 / 画像分割
22.	Hisaki Omae, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Detect Presence or Absence of Learning Understanding Using Center Cumulative Frequency Comparison Method and Multistage ICA, Proc. of SAMCON 2019, TT9-4-1-TT9-4-4, Chiba, Mar. 2019. (要約) This paper proposes a method to detect the presence and absence of learning understanding using center cumulative frequency comparison (CCFC) method and multistage independent component analysis (ICA). The proposed method consists of four stages: electroencephalogram (EEG) measurement, EEG preprocessing, EEG feature extraction and EEG pattern classification. In the EEG measurement, the EEG signals are measured using a simple electroencephalograph. The EEG preprocessing consists of two phases: eye blink artifacts detection and eye blink artifacts removal. The EEG feature extraction consists of two phases: frequency analysis and band division based on the rhythm of brain activities. In the EEG pattern classification, k-nearest neighbor (k-NN) is used to classify EEG patterns on the basis of band division results. In order to show the effectiveness of the proposed method, this paper conducted three cases. The experimental results suggest that split of the discrimination model using the proposed method is relatively effective when detecting the presence and absence of learning understanding using EEG. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 瞬きノイズ / 独立成分分析 / 学習理解
23.	Mana Sasaoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Estimate Pressing Positions of Guitar String for Guitar Solo Skill Acquisition, Proc. of SAMCON 2019, Chiba, Mar. 2019. (要約) This paper proposes a method to estimate string pressing positions of the solo part of the lead guitar using image processing technology. The proposed method consists of four phases: image rotation, creation of standard fingerboard image, guitar position detection, and estimation of the string pressing positions. The image rotation method consists of line detection and rotation of the image. The creation of standard fingerboard image consists of detection of frets and intersection detection of frets and strings. In the guitar position detection, the coordinates of the color marker which attach to the bridge and nut are detected. The estimation of the string pressing positions consists of deformation of the standard fingerboard image and detecting finger positions. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conduct experiments using videos playing the guitar. The experimental results suggest that the estimation of the string pressing positions in this proposed method is relatively effective. (キーワード) 画像処理 (image processing) / ハフ変換 / HSV表色系 / ギターソロ演奏 / 人間支援
24.	Shun Yamamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Recognition of Aerial Input Numerals by Leap Motion and CNN, Proc. of 2018 SCIS&ISIS, 1189-1192, Toyama, Dec. 2018. (要約) 近年，銀行ATMのような個人認証を含むサービスが増加している．現時点での個人認証はICカード，パスワード認証，バイオメトリクス認証が多い．しかし，これらのシステムには重要な問題点がある．本国際会議論文では，リープモーションセンサにより，空中筆記の数字を計測し，個人認証を行う方法を提案する．まず，初期段階として，空中筆記の数字の識別を行うため，0∼9の数字を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で学習識別する．結果として，93.4%の精度を得た．したがって，空中で筆記された数字を用いて個人認証システムを構築できる可能性が示された． (キーワード) Aerial input / 深層学習 / Leap Motion (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85067095983 (Elsevier: Scopus)
25.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Hand Motion Recognition Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proceedings of 2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, 1184-1188, Toyama, Dec. 2018. (要約) 近年，筋電を用いる研究が注目されている．一般に，筋電を用いる場合，肩や前腕の筋肉繊維の太い部位を用いることが多い．我々のグループでは手首筋電に基づいて，手の動作認識と個人認証ですでに高精度を得ている．本国際会議論文では，乾式センサを用いて，手の動作認識と個人認証を一つのネットワークで同時に実現する．従来は別々のネットワークで実現していた．本研究では多出力のネットワークを実現し，特徴抽出は広域残差接続型の畳み込みニューラルネットワークにより行う．入力は128×8入力であり，出力部は動作識別と個人認証で別々の出力となっており，教師データも別々の種類を同時に与えて効率的に学習を行う．手の動作識別はジャンケン動作である．平均識別率として，ジャンケン動作認識で94.5%，個人認証で94.57%の高精度を得ることができた． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習 (deep learning) / Wrist EMG (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IOTAIS.2018.8600826 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85067097623 (DOI: 10.1109/IOTAIS.2018.8600826, Elsevier: Scopus)
26.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Hand Motion Recognition Based on Wrist EMG Analysis by a wide Residual Network, Proc. of 2018 Annual Conference on Engineering and Applied Science, 38-48, Osaka, Nov. 2018. (要約) 近年，筋電を用いる研究が注目されている．我々のグループでは手首筋電に基づいて，手の動作認識と個人認証ですでに高精度を得ている．本国際会議論文では，乾式センサを用いて，手の動作認識と個人認証を一つのネットワークで同時に実現する．従来は別々のネットワークで実現していた．本研究では多出力のネットワークを実現し，特徴抽出は残差接続型の畳み込みニューラルネットワークにより行う．入力は128×8入力であり，出力部は動作識別と個人認証で別々の出力となっており，教師データも別々の種類を同時に与えて効率的に学習を行う．手の動作識別はジャンケン動作である．平均識別率として，ジャンケン動作認識で97.8%，個人認証で98.4%の高精度を得ることができた． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習 / Wrist EMG
27.	Shion Morikawa, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication by Lips EMG Using Dry Electrode andCNN, Proc. of 2018 International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS), 180-183, Denpasar, Nov. 2018. (要約) 声に替わるものとして，手話や人工喉頭がある．しかし，それらには長い期間の訓練が必要でアルなど，欠点が存在する．そのため，口唇周囲の筋電を用いた代用機器の研究が行われている．また，代用機器では筋電を用いる際に，個人認証がセキュリティの確保のために必要でアル．本国際会議論文では，口唇周囲の筋電を計測し，認識と個人認証を行うことが目的である．特に今回は，個人認証を行うシステムを提案する．口唇風位で鑑識センサにより計測した筋電にハミングウィンドウを適用し，FFTをかける．その後，ノイズ除去を行ってから，元の信号に逆変換する．そのデータを畳み込みニューラルネットワークで学習識別した．結果として精度はデータに依存して大きく変動した．精度を改善するためには，各被検者の個人内差を小さくするデータの計測方法が必要であると考えられる． (キーワード) 口唇筋電 / 深層学習 / Dry Electrode (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061695767 (Elsevier: Scopus)
28.	Shun Yamamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Authentication of Aerial Input Numerals by Leap Motion and CNN, Proc. of 2018 International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS), 189-193, Denpasar, Nov. 2018. (要約) 近年，銀行ATMのような個人認証を含むサービスが増加している．現時点での個人認証はICカード，パスワード認証，バイオメトリクス認証が多い．しかし，これらのシステムには重要な問題点がある．本国際会議論文では，リープモーションセンサにより，空中筆記の数字を計測し，個人認証を行う方法を提案する．まず，初期段階として，空中筆記の数字の識別を行うため，0∼9の数字を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で学習識別する．結果として，90.3%の精度を得た．したがって，空中で筆記された数字を用いて個人認証システムを構築できる可能性が示された． (キーワード) Leap Motion / 深層学習 / Numeral (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IOTAIS.2018.8600847 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061722389 (DOI: 10.1109/IOTAIS.2018.8600847, Elsevier: Scopus)
29.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Hand Motion Recognition Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proc. of 2018 International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS), 184-188, Denpasar, Nov. 2018. (要約) 近年，筋電を用いる研究が注目されている．我々のグループでは手首筋電に基づいて，手の動作認識と個人認証ですでに高精度を得ている．本研究では，乾式センサを用いて，手の動作認識と個人認証を一つのネットワークで同時に実現する．従来は別々のネットワークで実現していた．本研究では多出力のネットワークを実現し，特徴抽出は畳み込みネットワーク(CNN)により行う．入力は128×8入力であり，出力部は動作識別と個人認証で別々の出力となっており，教師データも別々の種類を同時に与えて学習を行う．手の動作識別はジャンケン動作である．平均識別率として，ジャンケン動作認識で94.6%，個人認証で95.0%の高精度を得ることができた． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習 / Wrist EMG (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IOTAIS.2018.8600826 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061735879 (DOI: 10.1109/IOTAIS.2018.8600826, Elsevier: Scopus)
30.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Extract a Nail Half Moon for Accumulation Stress Evaluation, Proceedings of the 6th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2018, 289-292, Matsue, Sep. 2018. (要約) 蓄積ストレスを爪半月の変化から抽出することで評価するシステム構築の基礎的研究を紹介する．提案手法は，爪半月領域抽出，HSV表食変換，爪半月輪郭線検出で構成される．HSV表色系から適切な閾値を用いて爪半月領域候補を検出し，爪半月の輪郭を検出する．提案手法の有効性を検証するために実験を実施した結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 爪画像処理 / 蓄積ストレス / HSV (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/icisip2018.054 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/icisip2018.054 (DOI: 10.12792/icisip2018.054)
31.	Hisaki Omae, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Check whether Human Understands Contents of Learning Using Electroencephalogram, Proceedings of the 6th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2018, 283-288, Matsue, Sep. 2018. (要約) 学習理解の有無を脳波から検出するための手法を提案する．提案手法は，脳波計測，脳波の特徴抽出部，脳波パターン分類部で構成される．また，脳波の特徴抽出部は，周波数分析，周波数帯域分割，主成分分析による特徴抽出，で構成されている．脳波のパターン分類のための識別機にはサポートベクターマシンを採用する．提案手法の有効性を検証した結果，国際10-20法に基づくF7の箇所の脳波を分析することで，学習理解の有無を検可能であることが示唆された． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 理解 / 脳波 (electroencephalogram) / サポートベクターマシン
32.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : An Electroencephalogram Analysis Method to Classify Answers of Questions Using Deep Neural Networks, International Conference on Information Technology and Computer Science, 16, Toronto, Aug. 2018. (要約) 本稿では，質問に対するヒトの答えを脳波により検出する手法を考案する．提案手法は，脳波計測部，脳波の特徴抽出部，質問に対する答え検出部で構成される．脳波は簡易脳波計で計測する．脳波の特徴は深層学習機で抽出し，質問に対する答えは，サポートベクターマシンで検出する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，93.5%の検出率を得るに至り，提案手法の有効性が示された． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 質問の返答 / 深層学習 / サポートベクターマシン
33.	Ani Firdaus Mohammad, Kamat Rahayu Seri, Minoru Fukumi and Minhat Mohamad : Development of Decision Support System for driving Condition Based on Driving Fatigue Problem, Proc. of Innovative Research and Industrial Dialogue'18, 1-2, Melaka, Jul. 2018. (要約) 運転時の疲労はマレーシアのドライバーの交通事故に影響を与えているファクターの一つである．本研究の目的は，運転時の疲労問題を改善するための意思決定支援システムの開発をすることである．意思決定支援システムは，運転時の疲労と関係するいくつかの要因とリスクを最小化するシステム解析手法を与えるものである．6つの中心的要因が重要である．意思決定支援システムは，運転時の活動と関連した運転時疲労に強く関係するリスク要因を解析するためのシステムである． (キーワード) Driving Fatigue / Decision Support System / Road accident / Fuzzy logic
34.	Teruaki Ito, Kamat Rahayu Seri, Minoru Fukumi and Ani Hirdaus Muhammad : Development of working-posture monitoring system for ergonomic manufacturing work environment, Advances in Transdisciplinary Engineering, Vol.7, 1112-1121, Jul. 2018. (要約) Ergonomic consideration on workers in manufacturing work has been attracted attention by industries. Physical safety and mental stability, which would be offered to workers by a well-designed ergonomic work environment, could not only provide job satisfaction to the workers, but also could enhance productivity in manufacturing work. This study develops a prototype monitoring system of ergonomic working posture in a manufacturing work environment. The methodology of this monitoring system is based on the experimental observation using an experimental tool of X-box cameras controlled by XAMPP software to monitor the posture of workers. As for the ergonomic environment measurement, the system installs the five types of instrumental sensors, which include sound, light, temperature, vibration and indoor air quality. Capturing the body posture of subjects, the system measures the frequency of body bending, the angle of body bending and the time period of the same position kept by the body. Potentially useful several parameters are used in the experiments of this study. These parameters include temperature, light, vibration, body posture, indoor air quality and noise. The parameters are captured in analogue signals, which can be converted to digital signals by a signal converter. The analysis of worker posture on RULA (Right Upper Limb Assessment) was also conducted by using several software tools. Reviewing the experimental results using the monitoring system in a manufacturing industry at welding assembly section, this paper shows the feasibility of the proposed system. (キーワード) 人間工学 (ergonomics) / Working posture / モニタリング (monitoring) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.3233/978-1-61499-898-3-1112 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85057996810 (DOI: 10.3233/978-1-61499-898-3-1112, Elsevier: Scopus)
35.	Kamat Rahayu Seri, Ani Firdaus Mohamad, Hadi Aisyah Abd Nur, Rayme Syafiqah Nur, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Redesign the Material Handling System by Using Ergonomic Approaches to Reduce Back Pain Risk, International Conference on Kansei Engineering & Emotion Research 2018, 1-11, Kuching, Malaysia, Mar. 2018. (要約) 本国際会議論文の目的は，腰痛を軽減するエルゴノミックアプローチを用いてマテリアルハンドリングシステムを再設計することである． Tekscanソフトウェアは，既存および代替のトロリーに対する手の圧力分配力を評価するために使用される．得られた結果は，再署名されるトロリーの概念のベンチマークとして用いられる． RULA(Rapid Upper Limb Assessment)は，既存および代替のトロリーおよびABC社が提案する再設計用トロリーの労働者の姿勢を分析するために適用された． RULA分析に基づいて，再設計されたトロリーは労働者の姿勢を改善した．したがって，本研究では，再設計されたトロリーの人間工学的特徴を考慮することが，安全な身体姿勢に寄与したと結論付けている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85044216424 (Elsevier: Scopus)
36.	Ani Firdaus Mohamad, Minoru Fukumi and Kamat Rahayu Deri : Development of Decision Support System for Improving Driving Fatigue Problem among Road Users, 4th International Forum on Advanced Technologies (IFAT2018), 1-3, Tokushima, Mar. 2018. (要約) 本国際会議論文の目的は，道路利用者の運転疲労問題を改善するための人間工学的車両モデル(EVM)と意思決定支援システム(DSSfDF)モデルを開発することである．人間工学的な車両モデルは，ユーザ情報データを捕捉するために使用され，すべての入力データおよび情報を格納するデータベース記憶装置として機能する．意思決定支援システムは，運転疲労に関連するリスクと事故の数を最小限に抑えるための体系的な分析と解決策を提供するが， EVMおよびDSSfDFモデルの開発の柱として，6つの主要コンポーネントがある．人間工学的評価ツール，グラフィカルユーザインタフェース(GUI)，人間工学データベース，ワーキングメモリ，推論エンジン，知識ベースなどがある．両方のモデルは，運転疲労に大きく寄与する危険因子に分析を提供し，運転疲労に関連する問題に解決策と推奨を提供するための必須のシステムと信頼性の高い助言ツールである．
37.	Kamat Rahayu Seri, Ani Firdaus Mohamad, Ghazali Athira, Shamsudin Syamami, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Mathematical Modelling of Biomechanics Factors for Push Activities in Manufacturing Industry, Symposium on Intelligent Manufacturing and Mechatornics 2018, 3-14, Pekan, Malaysia, Jan. 2018. (要約) 本国際会議論文では，製造業におけるプッシュ活動に携わっている間に，ファジィティーに貢献する生体力学的要因の数理モデルについて述べる．実験は，Tekscanシステムを使用して，筋肉の疲労および手の把持力を評価し，過負荷を働かせる作業者を実施した．入力パラメータは，時間曝露，手側および体格指数(BMI)であった．出力応答は筋肉疲労(電圧)，手グリップ圧力(左手)，手グリップ圧力(右手)である．出力応答に影響する重要なパラメータも識別される．両因子の数学的モデルからの発見結果は，時間曝露，手側，BMI，および手側とBMIとの相互作用によって筋疲労が影響を受けていることを示している．ハンドグリップ圧力は，時間暴露，手側，BMI，時間暴露と手側の相互作用，時間暴露とBMIとの相互作用，手側とBMIとの相互作用によって影響された． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-10-8788-2_1 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85046258305 (DOI: 10.1007/978-981-10-8788-2_1, Elsevier: Scopus)
38.	Ani Firdaus Mohamad, Kamat Rahayu Seri, Minoru Fukumi, Momoyo Ito, Minhat Mohamad and Rayme Syafiqah Nur : Development of Ergonomic Vehicle Model and Decision Support for Driving Fatigue, Symposium on Intelligent Manufacturing and Mechatornics 2018, 355-369, Pekan, Malaysia, Jan. 2018. (要約) 本国際会議論文の目的は，道路利用者の運転疲労問題を改善するための人間工学的車両モデル(EVM)と意思決定支援システム(DSSfDF)モデルを開発することである．人間工学的な車両モデルは，ユーザ情報データを捕捉するために使用され，すべての入力データおよび情報を格納するデータベース記憶装置として機能する．意思決定支援システムは，運転疲労に関連するリスクと事故の数を最小限に抑えるための体系的な分析と解決策を提供するが， EVMおよびDSSfDFモデルの開発の柱として，6つの主要コンポーネントがある．人間工学的評価ツール，グラフィカルユーザインタフェース(GUI)，人間工学データベース，ワーキングメモリ，推論エンジン，知識ベースなどがある．両方のモデルは，運転疲労に大きく寄与する危険因子に分析を提供し，運転疲労に関連する問題に解決策と推奨を提供するための必須のシステムと信頼性の高い助言ツールである． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-10-8788-2_31 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85046288911 (DOI: 10.1007/978-981-10-8788-2_31, Elsevier: Scopus)
39.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : An Electroencephalogram Analysis Method to Detect Preference Using Gray Association Degree, The proceedings of International Conference on Electronics, Information, and Communication 2018, 304-305, Honolulu, Jan. 2018. (要約) 本稿では，灰色関連度を用いて脳波を分析し，聴取音に対する嗜好を検出する手法を紹介する．提案手法は，脳波計測，脳波の特徴抽出，嗜好検出で構成される．脳波計測には乾式センサを搭載した簡易脳系を採用する．脳波の特徴量は，統計モデルの一つである灰色分析を採用し，脳波の周波数成分間の関連度を計算することで，抽出する．嗜好検出には，サポートベクターマシンを適用する．提案手法の有効性を検証するために実験を実施した．その結果，88%の精度で嗜好の検出が行え，提案手法の有効性が検証された． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 嗜好 / 灰色関連度 / サポートベクターマシン (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.23919/ELINFOCOM.2018.8330622 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85048548091 (DOI: 10.23919/ELINFOCOM.2018.8330622, Elsevier: Scopus)
40.	Ani Firdaus Mohammad, Mahmood Hasrulnizam Wan Wan, Minhat Mohamad, Kamat Rahayu Seri and Minoru Fukumi : Development of Driving Fatigue Strain Index to Analyze Risk Levels of Driving Activity, Proceedings of 2017 International Conference on Electrical, Electronics and System Engineering (ICEESE 2017), 95-99, Kanazawa, Nov. 2017. (要約) 本国際会議論文の主な目的は，運転習慣による危険度を定量化する運転疲労ひずみ指数(DFSI)を開発することと，運転疲労によって引き起こされる道路事故の数を最小にする提案された解決策である． DFSIの発達は，筋肉活動，心拍数，ハンドグリップ力，シート圧力分布，全身振動，および運転期間などの運転活動に関連する危険因子に基づく．すべてのリスク要因には乗数が割り当てられ，DFSIはそれらの乗数の出力または結果であった． DFSIの開発は，運転に伴う不快感や疲労に大きく寄与するリスク要因を分析するために不可欠である．さらに，今後，この指標は，運転中の疲労を最小限に抑えるための代替ソリューションを推奨する機能を備えている． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICEESE.2017.8298384 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85050488602 (DOI: 10.1109/ICEESE.2017.8298384, Elsevier: Scopus)
41.	Takashi Higasa, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Specify a Region of Character String in Augmented Reality, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 25-30, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 本稿では，ジェスチャーモーションを用いて，拡張現実空間上の文字及び文字列を検出する手法を提案する．提案手法は，テンプレート操作，肌色検出，手領域検出，ジェスチャーモーション検出，文字列領域検出で構成される．ここでは，親指と人差し指が閉じる動作をジェスチャーとし，文字列領域の左上に当たる箇所と右下に当たる箇所を特定するために用いる．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，良好な結果を得るに至り，学生論文賞を受賞するに至った． (キーワード) Augmented Reality
42.	Kohei Nakanishi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Biometrics Authentication of Aerial Handwritten Signature Using a Convolutional Neural Network, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 19-24, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 近年，バイオメトリクス認証が注目されている．本国際会議論文では，リープモーションセンサにより計測された3次元の空中署名データにより個人認証を行う．センサで計測された3次元データは1次元データに分解され，長さが正規化される．次に，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習で学習認識を行う．6名の被検者から真筆と偽筆のデータを計測する．深層学習による2クラス分類により，2種類の名字に対して97.0%，95.9%の精度を得た．FRR,FARの両方とも従来よりも改善できた． (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 深層学習
43.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 12-18, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 近年，生体信号として筋電の注目が高まっている．しかし，それら筋電信号の多くは，方や前腕等の筋肉繊維の多い部位に湿式センサを配置して計測されている．本国際会議論文では，乾式センサを手首に装着し，手首筋電による個人認証を実現している．また，本研究では学習識別に畳込みニューラルネットワークを用いている．各被験者毎に40個の計測データを用いることにより，2クラス分類で94.9%の個人認証結果を得た．また，ノイズ除去を追加することで，認識率が1.5%改善され，トゥルーアクセプタンスレイトが7.2%改善された．またFARも0.0067%改善された． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習
44.	Ryousuke Takabatake, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Vowels Recognition Using Linear Discriminant Analysis and Surface Electromyogram Measured with Bipolar Dry Type Sensors, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 5-11, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 本国際会議論文は，口唇周囲の筋電を用いて日本語の母音認識を行う方法を提案している．最初に，口唇周囲の筋肉部位に3個の乾式センサを装着し，計測した筋電にFFTをかける．その後，線形判別分析で次元圧縮し4次元のデータとし，サポートベクタマシンで学習識別する．20代の被検者のデータで実験したところ，62.3%の精度を得た．この結果は，従来の方法よりも格段に優れた結果となっている． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン
45.	Ani Firdaus Mohammad, Hamid Hafiz A Mohd, Shamsuddin Syamimi, Minoru Fukumi and Teruaki Ito : A Study of Biomechanical Factor for Driver Fatigue using Regression Model, Proceedings of International Conference on Design and Concurrent Engineering Conference 2017 & Manufacturing Systems Conference 2017, Vol.17, No.205, 9-1-9-10, Osaka, Sep. 2017.
46.	Kamat Rahayu Seri, Hamid Hafiz A Mohd, Shamsuddin Syamimi, Minoru Fukumi, Teruaki Ito and Husain Kalthom : Ergonomics Study Of Working Postures In Demould Process At Aerospace Manufacturing, Proceedings of International Conference on Design and Concurrent Engineering Conference 2017 & Manufacturing Systems Conference 2017, Vol.17, No.205, 8-1-8-10, Osaka, Sep. 2017.
47.	Ryohei Shioji, Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proceeding of International Conference on Advanced Technology & Sciences (ICAT'Rome), 335-340, Rome, Nov. 2016. (要約) 本論文では，手首の周囲に乾式センサを配置し，手首筋電を計測し，個人認証を実現している．提案方法では，日本式ジャンケンのパー動作での個人認証を実現している．特に深層学習でアル，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と通常の多層ネットワークにより，学習識別を実現している．また，識別では2クラス分類の個人認証と多クラス分類での個人認証を別々に実現している．被験者数は8名である．2クラス分類では，CNNで94.9%，多層ネットで89.4%であった．多クラス分類では，多層ネットで41.2%，CNNで70.3%であった．今後，さらに精度を改善する必要がある．また，もっと多い動作での識別も必要である．
48.	Kohei Nakanishi, Daiki HIraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Biometric Authentication of Aerial Handwritten Signature Using a Convolutional Neural Network, Proceeding of International Conference on Advanced Technology & Sciences (ICAT'Rome), 329-334, Rome, Nov. 2016. (要約) 本論文ではバイオメトリクスに基づく個人認証法を提案する．特に偽造が困難であり，紛失の恐れがない空中署名に注目する．本論文では，リープモーションセンサにより，署名を計測する．センサで空中署名を計測し，その3次元データを1次元データに分解し，正規化を行う．このデータを深層学習で学習識別する．深層学習では大量の学習データを必要とするため，本論文では擬似的に学習データを増加させる方法を提案している．学習データ数を増加させたことにより，最終認識精度は深層学習により98．1%となった．この結果は従来の関連技術よりも高精度となっている．よって，本論文の方法は空中署名認識に有用であると考えられる．
49.	Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Janken Recognition Based on Wrist EMG Analysis by CNN and SVM, Proceeding of International Conference on Advanced Technology & Sciences (ICAT'Rome), 323-328, Rome, Nov. 2016. (要約) 本論文では，手首の周囲に8個の乾式センサを配置して手首の筋電を計測し，手の動作識別を行えるシステムを提案している．本論文での手の動作は，日本式ジャンケン(グー，チョキ，パー，ニュートラル)の4動作である．本システムでは，学習に畳み込みニューラルネットワークである，CNNを用いている．CNNでは，6つの畳み込み層，プーリング層，フルコネクション層を有している．学習後に，フルコネクション層をサポートベクタマシンに置き換えることにより，従来よりも高精度を達成でき，92.2%の精度を得た．従来法では76.9%であった．
50.	Taiki Nonoguchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Detect and Track Mosquitoes Using Orientation Code Matching and Particle Filter, Proceeding of the 2016 International Conference on Electrical Engineering, ID90204-1-6, Naha, Jul. 2016. (要約) 本稿では，蚊を検出し，追跡する手法を提案する．提案手法は，方向符号法，ラベリング，マルチテンプレートマッチング法およびパーティクルフィルタで構成される．蚊の検出は，方向符号法，ラベリング，およびテンプレートマッチングより行う．追跡には，パーティクルフィルタを採用する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，83.9%の検出精度および70.6%の追跡精度を得るに至った．
51.	Shunsuke Takata, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : A Basic Study for Driver State Estimation Based on Time Series Data Analysis, Proceeding of the 2016 International Conference on Electrical Engineering, ID90096-1-6, Naha, Jul. 2016.
52.	Ryosuke Takabatake, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Vowel sound recognition using electromyogram with dry sensors, Proceeding of the 2016 International Conference on Electrical Engineering, ID90049-1-5, Naha, Jul. 2016. (要約) 本国際会議論文では筋電図(EMG)を用いた母音認識手法を提案する．眼窩筋筋，頬骨筋，および陥凹角筋筋膜で3つのセンサーを使用してEMGデータを測定します．高速フーリエ変換(FFT)をすべての測定データに適用し，主成分分析(PCA)を3チャンネルの位相スペクトルとパワースペクトルに使用する．最後に，PCAの結果はk近傍法により認識される．実験では，センサを顔面に取り付けることを前提としている． EMGを測定し，それらを取り外すことが1試行である．ある被験者が5つの日本語母音を3回発声する． 3件の試験データのうち2件の試験データはテンプレートの作成に使用され，残りはテストに使用される．対象は20代の男性である．その結果， 33%の平均認識精度が得られた．今後の課題として，データの決定方法を変える必要があると著者は考えている．
53.	Takuma Ogawa, Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Improvement in Detection of Abandoned Object by Pan-tilt Camera, Proceeding of the 2016 8th International COnference on Knowlodge and Smart Technology, 152-157, Chiang Mai, Feb. 2016. (要約) 本国際会議論文では，パンチルトカメラを用いてオンライン上で放置された物体を検出する手法を提案する．とりわけ，私たちは，ST-パッチ特徴と人の検出に基づく以前の方法の問題を改善する． ST-Patch特徴の問題を解決するために，拡張ST-Patch特徴を提案している．また，畳み込みニューラルネットワークに基づく深い学習を用いて人間の検出を改善する．提案手法の有用性を検証するために，5つの状況で実験を行った．提案方法が放置されたオブジェクトを発見した場合，それはオブジェクト画像を保存する．私たちは，放棄されたオブジェクトを，人間が近くに存在しないオブジェクトとして定義している．本研究では，それぞれの状況で放棄されたオブジェクトを正確に検出することができました． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84966644089 (Elsevier: Scopus)
54.	Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Janken Recognition by Support Vector Machine Based on Electromyogram of Wrist, Proceeding of the 2016 8th International COnference on Knowlodge and Smart Technology, 114-119, Chiang Mai, Feb. 2016. (要約) 本論文では，手首の周囲に8個の乾式センサを配置し，手首の筋電を計測し，手の動作識別を実現している．手の動作は日本式ジャンケン(グー，チョキ，パー，ニュートラル)である．計測した手首筋電にFFTを適用し，その後ハムノイズを除去している．そして，センサ間にガウシアンフィルターを適用し，位置ずれ不変性を導入している．その後に，値の正規化を行い，サポートベクタマシンで学習識別を行った．最終精度は，96.9%，95.3%，92．2%である．センサ間の平滑化により，センサの設置位置にロバストとなっている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84966540059 (Elsevier: Scopus)
55.	Shu Tamura, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Method to Evaluate Similarity of Music by Music Features, 42st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2015), 2574-2577, Yokohama, Nov. 2015. (要約) 本稿では，音楽の特性に基づく類似音楽評価法を提案する．提案手法は，コード進行パターン検出，リズムパターン検出，音楽のうるささ情報検出で構成される．コード進行パターンは周波分析と音楽のリズムパターンを抽出することで，任意の区間の音のコードを抽出し，コード進行パターンを推定する．また，音楽のうるささも周波数分析に基づいて定量化する．抽出されたリズムパターン，コード進行パターン，定量化されたうるささを音楽の特徴とみなす．提案手法の有効性を検証するために，計算機シミュレーションを実施した．その結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 音楽 (music) / コード進行 / リズムパターン (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IECON.2015.7392490 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84973115805 (DOI: 10.1109/IECON.2015.7392490, Elsevier: Scopus)
56.	Daiki Hiraoka, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Hand Motion Discrimination by Support Vector Machine Based on Electromyography of Wrist, Proceeding of the 2015 International Conference on Engineering and Applied Science, 358-366, Sapporo, Jul. 2015. (要約) 本国際会議論文では，手の動きを識別できる手法を提案する． 8種類の乾式タイプのセンサを用いて手首の筋電を測定した．私たちは， "Rock-Scissors-Paper"や "Neutral"といった4つの動きに注目した．「ニュートラル」は何もしない状態である．提案手法では，測定されたEMGデータに高速フーリエ変換(FFT)を適用し，AC電源に起因するハムノイズを除去する．その後，FFTスペクトルへの変換による正規化を適用した．最後に，SVMはすべて8チャネルのデータである4096データを学習する．本研究の実験には特定の流れがある．実験のスタートはセンサーを取り付けることで，実験の終わりはセンサーを取り外すことである．この流れは1回の試行とみなされる．各試行において，被験者は各運動を10回行った．実験後，測定データから各運動のデータを取り出し，これらのデータを学習と識別に用いた．識別精度は98.4%であった．
57.	Takahide Funabashi, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : On-line Recognition of Finger Motions Using Wrist EMG and Simple-PCA, Proc. of Asian Control Conference 2015 (ASCC'2015),, 2182-2186, Kota Kinabalu, Jun. 2015. (要約) 本国際会議論文では，手首に装着した乾式電極とSimple-PCAで測定した手首筋電を用いた指の動きのオンライン認識システムを示している． Simple-PCAは，主成分分析の近似バージョンであり，固有ベクトル学習のために非常に高速なアルゴリズムである．本国際会議論文で認識される認識動作は，手のジャンケン3動作(グー，チョキ，パー)とニュートラル(中立)である．日常生活で利用可能なインタフェースの実装の観点から，Simple-PCAを訓練と認知に用いることで実行時間を短縮しようとした．計算結果は，ニューラルネットワーク分類器を用いた従来のシステムと同様に，本研究でのオンラインシステムが高い認識精度を達成できることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84957654675 (Elsevier: Scopus)
58.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Method to Detect Impression Evaluation Patterns on Music Listened to Using EEG Analysis Technique, The 10th Asian Control Conference (ASCC 2015), 1848-1853, Kota Kinabalu, May 2015. (要約) 本稿では，個人差を考慮した脳波分析により聴取曲に対する印象を検出する手法を提案する．提案手法は，脳波計測部，脳波の特徴抽出部，個人特性定量化部，印象評価部で構成される．脳波計測には，簡易脳波計を用いる．脳波の特徴抽出部では，1Hz間隔の周波数成分に対する時間平均を算出することで，脳波の特徴を抽出する．個人特性に抽出には，エゴグラム，K検査，YG検査を使用する．提手法の有効性を検証するために実験を実施した．その結果，良好な結果を得ることが出来た． (キーワード) 印象評価 / 音楽 (music) / 脳波 (electroencephalogram) / 心理テスト / エゴグラム / YG性格検査 / KT性格検査 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ASCC.2015.7244660 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84957705835 (DOI: 10.1109/ASCC.2015.7244660, Elsevier: Scopus)
59.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Feeling Evaluation Detection for Auto-skip Music using EEG Analysis Technique, International workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON2015), Vol.IS3-2-3, 1-4, Nagoya, Mar. 2015. (要約) 本稿では，自動音楽スキップ機能を実現するための，個人特性を考慮した脳波分析を提案する．提案手法は，脳波計測部，脳波の特徴抽出部，個人特性定量化部，印象評価部で構成される．脳波計測には，簡易脳波計を用いる．脳波の特徴抽出部では，1Hz間隔の周波数成分に対する時間平均を算出することで，脳波の特徴を抽出する．個人特性に抽出には，エゴグラム，K検査，YG検査を使用する．提手法の有効性を検証するために実験を実施した．その結果，良好な結果を得ることが出来た． (キーワード) 意思決定 (decision making) / パターン認識 (pattern recognition) / 音楽 (music) / 脳波 (electroencephalogram) / 個人差 / 個性 / エゴグラム / YG性格検査 / KT性格検査
60.	Daiki Hiraoka, Minoru Fukumi and Koji Kashihara : Estimation of physical burden in daily living activity by wearable sensors, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 473-476, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) 本国際会議論文では，加速度計を用いて日常生活活動を検出し，その活動と心拍数との関係を分析する．最終的な目的は，日常生活活動による身体的負担に警告を発するためのクラウドコンピューティングシステムを構築することです．まず，Androidに搭載されている加速度センサーと重力センサーを使って，日常生活活動の加速度を測定します．次に，そのような装置を使って測定された多くの中間値を適用します．その後，テンプレートマッチングとしきい値処理を使用してアクティビティを検出します．最後に，安静時の状態と動いている状態の心拍数の差を計算し，身体的な負担に警告を与えます．
61.	Nao Tsuzuki, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Detect Uncomfortable Feeling of Listeners by Biological Information, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 481-484, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) 本稿では，生体情報分析によりコミュニケーション時に感じる違和感を検出する手法を提案する．提案手法は，脳波計測，周波数分析，独立成分分析で構成される．脳波は簡易脳波計を用いて計測される．脳波を周波数分析し，独立成分分析により脳波の特徴を抽出し，違和感を検出する．抽出された独立成分を比較することで違和感を感じている状態を検出する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，良好な結果を得るに至った．
62.	Takuma Ogawa, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Object by Pan-Tilt Camera, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 278-281, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) In this paper, we propose a method of detection for aban- doned objects by a pan-tilt camera. The final purpose is to do online detection of abandoned objects by using the pan-tilt camera. First, we detects object domains by using ST-Patch features from an obtained moving image. We use these fea- tures to efficiently separate moving objects and background. Next, we focus on the object domains. We obtain a picture that was optically expanded by using zoom function. As a re- sult, we can take a clearer picture. After that, we detect these object domains as human or nonhuman by using HOG fea- tures and Real AdaBoost. The HOG features are converted into one-dimensional histogram corresponding to feature val- ues. Detection of human is carried out by Real AdaBoost using the histogram values. The other objects besides human are regarded as abandoned objects in this paper.
63.	Koji Miyai, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Fundamental study for driving scene classification using Bag of Keypoints, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 342-345, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) In this study, we define the scene in front of the vehicle as driving scene and aim at the classification of the driving scenes. Bag of Keypoints (BoK) is a technique often used in image classification. BoK's effectiveness has been shown in the field of object recognition. Then, we have performed classification experiments for driving simulator images by the BoK. We examine the significance of applying the BoK for driving scene classification.
64.	Taito Mori, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Analysis of Driver's Eye-gaze Movements at Near-miss Events, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 330-333, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) In this paper, we analyze the relationship between near-miss events and saliency map. To analyze eye-gaze points of the driver for near-miss events which occur in the intersections, we use saliency map which models the human attention mechanism. We use an eye tracking system (faceLAB) to obtain eye-gaze data. We make target intersection time-series driving scene and made saliency map of the scene. Moreover, the saliency map is divided into three levels and we investigate how bicycle and background have saliency in the driving scene. Experimental result shows that the bicycle's saliency is expressed in the middle and high level maps. Next, we carry out experiments using faceLAB data in order to investigate driver's eye-gaze. From the experimental results, subject gaze to similar area when near-miss event did not exist. However, subjects tracked the bicycle when near-miss event occurred, and gazed carefully to the left or right in the intersection after near-miss event.
65.	Takako Ikuno, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Object Search by Template Matching using Genetic Algorithm and Random Search, Proceeding of the 2015 Joint Conference of the International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) and the International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA), No.OS.25, 1-4, Tainan, Jan. 2015. (要約) 本国際会議論文では，監視カメラの画像を想定し自動で監視する方法を提案している．通常，監視カメラの映像での物体探索では様々なサイズと無菌の変化がある．そのため，物体の変形に対応できる方法が必要である．国際会議本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された忘れ物を高速・高精度に検出する方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．さらに，複数の忘れ物を候補として検出する方法により，比較的高精度に忘れ物の検出が可能であることを示している．
66.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Kenji Terada : Human Action Recognition using Normalized Cone Histogram Features, Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (CIMSIVP 2014), 12-16, Florida, Dec. 2014. (要約) 本論文では，ビデオ映像から，特徴量として正規化コーンヒストグラムを用いた人の行動解析手法を提案する．本手法では，この特徴量を用いることで人領域から頭部を検出し，さらに手および脚の位置を抽出した上で，パーセプトロンニューラルネットワークによって人の行動を解析することができる．本手法の有効性を検証するために，ucf-sports-actionsデータベースを使用して実験を行ったところ，約75%の精度を達成できることがわかった． (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / ニューラルネットワーク (neural network) / 画像処理 (image processing) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIMSIVP.2014.7013265 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84924225195 (DOI: 10.1109/CIMSIVP.2014.7013265, Elsevier: Scopus)
67.	Yutaka Kameda, Minoru Fukumi and Koji Kashihara : Development of a Healthcare Monitoring System Based on Pulse Wave Analysis, Proceedings of 2014 IEEE 3rd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2014), 44-46, Tokyo, Oct. 2014. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/GCCE.2014.7031321 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84988246903 (DOI: 10.1109/GCCE.2014.7031321, Elsevier: Scopus)
68.	Takako Ikuno, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Lost Property Detection by Genetic Algorithm with Local Search, Proceeding of The 2nd International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2014, 245-249, Kitakyushu, Sep. 2014. (要約) 本論文では，監視カメラの画像を想定し，忘れ物を検出する方法を提案している．通常，監視カメラの映像は人間が肉眼で確認している．そのため，長時間に渡る監視では疲れなどによりヒューマンエラーが発生しやすくなる．本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された忘れ物を高速・高精度に検出する方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．さらに，複数の忘れ物を候補として検出する方法により，比較的高精度に忘れ物の検出が可能であることを示している．
69.	Zhang Peng, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Development of EOG Mouse Using Learning Vector Quantization, Proceeding of the 2nd International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2014, 38-43, Kitakyushu, Sep. 2014. (要約) ALS患者のように，身体の障がいのために他の人とのコミュニケーションに難がある人たちが大勢いる．その人達も，通常は眼の動きは可能であり，眼の動きにより計測できる眼電位(EOG)によりコミュニケーションを取るシステムが必要とされている．本論文では，EOGの特徴に基づくルールによる分類方法と学習ベクトル量子化(LVQ)を用いる方法を用いて眼の動きを識別する．EOGデータをFFTにより周波数特徴に変換し，LVQを用いて大分類を行う．その後，分類されたグループ毎に，EOGの時系列的な特徴により識別ルールを作成し，このルールによりEOGを分類する．特に本システムでは両眼を使う計測方法を用いていり，8法皇への眼の動きと連続瞬きの動作，さらにはウィンク動作を全て認識でき，98%の高精度を達成した．本システムはパソコン上でオンラインシステム(込み込みシステムと類似)として実装できている．本国際会議論文はPaper Awardを受賞した．
70.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Driver Body Information Analysis with Near-miss Events, Proceedings of AMBIENT 2014: The Fourth International Conference on Ambient Computing, Applications, Services and Technologies, 43-46, Rome, Aug. 2014. (要約) 本研究では，見通しの悪い無信号交差点におけるドライバの安全確認行動とヒヤリハットイベントの関係について検討を加える．特に，安全確認行動の中でも，視線の動きと顔向きの変化に着目し，ヒヤリハットイベントとして設定した自転車の飛び出しとの関連性について，運転スタイルと運転負担感受性の観点から分析をし，評価する．
71.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Vehicle Extraction from Aerial Images Captured using an UAV, Proceedings of the 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(NCSP'14), 313-316, Honolulu, Hawaii, USA, Mar. 2014.
72.	Akiko Sugiyama, Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Analysis of Driving Behavior Caused by Hiyari-Hatto Event Focusing on Head Motion, Proceeding of 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, 705-708, Honolulu, Mar. 2014. (要約) 本稿では，安全運転支援を目的とし，安全確認行動のどのような頭部姿勢変化に注意散漫状態推定のための情報が含まれているかを，安全確認行動時の頭部の位置情報を2次元平面上に投影し，その座標値の統計量から解析する．具体的には，ヒヤリハットイベントの有無による変化について考察し，頭部の軌跡の分散との関係について議論する．最終的に，ヒヤリハットイベントの安全確認行動への影響を確認することができた．
73.	Tomoaki Chika, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Personal authentication system by using Kinect, Proceeding of 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, 289-292, Honolulu, Mar. 2014. (要約) 本論文では，モーションセンサであるKinectを用いて空中手書き文字を対象とした個人認証システムを構築している．バイオメトリクス認証に基づくシステムは世界中で有効性が議論されている．本論文では，バイオメトリクス特徴としてKInectにより計測された空中での手書き文字の軌跡を用いるシステムを提案し，その有効性を評価している．
74.	Daiki Konishi, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Comparison of Poolong Methods in a Deep Neural Network, Proceeding of 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, 285-288, Honolulu, Mar. 2014. (要約) 本論文では，個人認証システムを提案し，その有効性を評価している．特に，環境の変化(光の状況，回転，サイズなど)に対応できるものを想定しているが，通常の方法ではそれらに対応するのは困難である．よって，本論文ではディープニューラルネットワークにより，目的を達成するシステムを構成している．本論文では特にディープニューラルネットワークでのプーリング手法に着目し，いくつかのプーリング手法の有効性を顔認識問題を対象に比較している．
75.	Takahiro Horiuchi, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Creation of a Panoramic Image by Genetic Algorithm, Proceeding of 2013 International Conference on System, Process, and Control, 113-116, Kuala Lumpur, Dec. 2013. (要約) 本論文では，複数の画像からパノラマ画像を生成する方法を提案している．提案方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより2枚の画像から類似部分を検出し，さらにその類似部分から画像特徴に基づいて，画像の変形度を推定し，それらの情報に基づいて，透視変換を用いて画像を変形し，2枚の画像を統合することによりパノラマ画像を生成する方法である．計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84897799121 (Elsevier: Scopus)
76.	Zhang Peng, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Implementation of EOG Mouse Using Learning Vector Quantization and EOG-feature Based Methods, Proceeding of 2013 International Conference on System, Process, and Control, 98-102, Kuala Lumpur, Dec. 2013. (要約) ALS患者のように，身体の障がいのために他の人とのコミュニケーションに難がある人たちがいる．その人達も，眼の動きは可能であり，眼の動きにより計測できる眼電位(EOG)によりコミュニケーションを取るシステムが必要とされている．本論文では，EOGの特徴に基づくルールによる分類方法と学習ベクトル量子化(LVQ)を用いる方法を用いて眼の動きを識別する．EOGデータをFFTにより周波数特徴に変換し，LVQを用いて大分類を行う．その後，分類されたグループ毎に，EOGの時系列的な特徴により識別ルールを作成し，このルールによりEOGを分類する．この方法により，8法皇への眼の動きと連続瞬きの動作を高精度に識別できることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84897777164 (Elsevier: Scopus)
77.	Takako Ikuno, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Abandoned Object Detection by Genetic Algorithm with Local Search, Proceeding of 2013 International Conference on System, Process, and Control, 113-116, Kuala Lumpur, Dec. 2013. (要約) 本論文では，監視カメラの画像を想定し，放置物を検出する方法を提案している．通常，監視カメラの映像は人間が肉眼で確認している．しかし，長時間に渡る監視では疲れなどによりヒューマンエラーが発生しやすくなる．本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された放置物を高速・高精度に検出酢津方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．この方法により，比較的に高精度に放置物の検出が可能であることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84897749400 (Elsevier: Scopus)
78.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Kenji Terada : Hand Written Character Recognition using Star-Layered Histogram Features, Proceedings of SICE Annual Conference 2013, Dec. 2013. (要約) 本論文では，星型階層ヒストグラムから抽出し，ニューラルネットワークを用いて学習した特徴を用いた文字認識手法を提案する．本手法では文字領域の重心点を用いた階層的ヒストグラムを特徴として，ニューラルネットワークによって文字認識を行なうものである．本手法の有効性を検証するために，手書き数字のMNISTデータベースを用いた実験を行なったところ，約93%の精度を達成することができることを確認した． (キーワード) 文字認識 / 画像処理 (image processing) / ニューラルネットワーク (neural network)
79.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Classification of Driver's Head Posture by using Unsupervised Neural Networks, Proceedings of The Third International Conference on Ambient Computing, Applications, Services and Technologies, 50-57, Porto, Oct. 2013. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認行動中の頭部姿勢を分析し，その結果に基づいて2つの教師なしニューラルネットワーク(Self-Organizing Maps(SOMs)とfuzzy Adaptive Resonance Theory(ART))により頭部姿勢をカテゴライズする手法を提案する．提案手法は対象問題に合わせたクラスタ数を決定可能である．実験では，fuzzy ARTのパラメータの変化による頭部姿勢の分類性能を評価した．最終的に，安全確認行動中の頭部姿勢は個人特性に合わせてカテゴライズできる可能性が示唆された．
80.	Iwase Masashi, Takahashi Keisuke, Minoru Fukumi and Koji Kashihara : Development of an Android Application for Imaging of Superficial Veins, Proc. of SICE Annual Conference 2013, 1515-1517, Nagoya, Sep. 2013.
81.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Analysis of Safety Verification Behavior and Classification of Drivers Head Posture, Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 884-889, Takamatsu, Aug. 2013. (要約) 本研究では，ドライバの運転行動を用いた危険予測モデルの作成を目指している．本稿では，その基礎的検討として，見通しの悪い無信号交差点を対象とし，2つの教師なしニューラルネットワーク(Self-Organizing Maps(SOMs)とfuzzy Adaptive Resonance Theory(ART))により頭部姿勢を定量化する手法を提案する．実験結果より，提案手法が安全確認行動中の大まかな姿勢を分類可能であることを示唆した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA.2013.6618032 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84887909647 (DOI: 10.1109/ICMA.2013.6618032, Elsevier: Scopus)
82.	Takako Ikuno, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Abandoned Object Detection by Genetic Algorithm with Local Search, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 261-264, Kona, Mar. 2013. (要約) 本国際会議論文では，監視カメラの画像から放置された物体を検出する方法を提案している．そのために，遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくテンプレートマッチング手法を提案する．GAにより，テンプレートのサイズ，位置，向きを変更し，放置された物体に適合させる．また，GAは局所探索には適していないため，局所探索を行うためにランダム探索法を併用する．本手法の有効性を検証するために，計算機シミュレーションで定量的に評価している．
83.	Takashi Fujishima, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method for Detecting Signs of Train Sickness on Tilting Train, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 341-344, Kona, Mar. 2013. (要約) 脳波および心拍分析技術を用いた酔いの予兆検出法を提案する．脳波分析では，周波数分析による周波数帯域におけるパワースペクトルを特徴量として算出する．心拍はR-R間隔を計測し，ローレンツプロットを用いて分析する．提案手法の有効性を検証するために．酔っていない状態，酔いの予兆，酔っている状態の3状態を分類する問題に当てはめて実験を実施した．実験検証の結果，提案手法の有効性が確認できた．
84.	Takashi Hamano, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Objects Based on Spatiotemporal Features from Public Stationary Camera, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 257-260, Kona, Mar. 2013. (要約) 本国際会議論文では，時空間特徴に基づいて放置された物体を検出する方法を提案している．目的は，公共のスペースに設置された監視カメラでの放置物検出である．まず，時空間特徴(STパッチ特徴)6個が計算され，それらにより前景(移動物体)と背景に分離する．次に，HOG特徴とReal AdaBoostを用いて，前景部分から人間と人間以外の物体を抽出する．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
85.	Momoyo Ito, Kazuhiro Sato, Koichiro Mori and Minoru Fukumi : A Basic Study for Quantification of Driving Behaviors and Estimation of Driving Psychology, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 21-24, Kona, Mar. 2013. (要約) 本研究では，ドライバの運転行動を定量化する手法として，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いる．本稿では，提案手法により分類された運転中の姿勢と，ドライバの運転中の心理状態について議論し，ドライバの心理変化が運転行動へ及ぼす影響を示す．
86.	Peng Zhang, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Recognition of Eye Motions Using EOG and Statistic Learning, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 29-32, Kona, Mar. 2013. (要約) 近年，眼球動作の認識が世界中で注目されている．特に，ALS患者(筋萎縮性側索硬化症)にとって，コミュニケーションのツールとして，眼鏡動作は重要である．本国際会議論文では，眼球動作を認識するために，眼鏡動作に伴い観測できるる眼電位(EOG)を用いるが，まず学習ベクトル量子化(LVQ)を用い，その次にデータの特性に基づくルールベースを用いる方法を提案する．この新しい手法を用いることで，眼鏡動作を高精度に認識できることが判った．
87.	Keisuke Takahashi, Minoru Fukumi and Koji Kashihara : Epibiosis Vein Imaging through Near-Infrared Ray during Temperature Stimuli, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, Kona, Mar. 2013.
88.	Tomo Uchiyama, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Database Optimization Technique for Ethical Pharmaceutical Searching System, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 145-148, Kona, Mar. 2013. (要約) 多目的最適化技術に基づく医療用医薬品検索システム構築のための医薬品データベースを最適化する手法を提案する．多目的最適手法には多目的遺伝的プログラミングを採用する．また，効率よく最適な医療用医薬品を探索するために，薬効の特性を考慮した指標を設けている．計算機シミュレーションを実施した結果，比較的良好な結果を得ることが出来，提案手法の有効性が示された．
89.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Nonlinear Eigenspace Models Based on Fast Statistical Learning Algorithm, Proceedings of IASTED International conference on Software Engineering and Applications, 274-278, Las Vegas, Nov. 2012. (要約) パターン認識の分野では様々な応用において，特徴抽出が重要な役割を果たしている．特徴抽出法としてふぃっしゃ判別分析が利用されおり，その近似的方法Simple-FLDAが提案されている．しかし，これは線形版であり，複雑なデータに対しては必ずしも良好な結果を得られていない．本国際会議論文では，Simple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形のSimple-KDAを提案している．本手法の有効性をいくつかのデータセットで評価している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84876568238 (Elsevier: Scopus)
90.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Optimization of Categorizing Driver's Head Motionfor Driving Assistance Systems, Proceedings of SICE Annual Conference 2012 Final Program and Papers, 471-474, Akita, Aug. 2012. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認行動中の姿勢について，単眼カメラで取得された2次元情報のみから3次元情報を定量化することを目指す．本稿では，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いる頭部姿勢分類手法について検討を加える
91.	Yoshimi Miki, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Decision of Two Alternatives by EEG using Genetic Algorithm, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), D-T3-05, Sapporo, Jul. 2012. (要約) 脳波(EEG)は脳の電気的活動を表現している生体信号である．脳波は人の心理状態を定量化でき，好みや感情に基づいて変化する．本国際会議論文では，人の意識の高い集中状態とそうでない状態の二つに着目し，それらを識別できるシステムを構築する．これらの2状態を識別できればALS患者とのコミュニケーションに活用できると考えられる．特に本国際会議論文では，遺伝的アルゴリズムを用いて脳波の周波数特性を取捨選択する方法を提案している．本手法の有効性を計算機シミュレーションにより評価している．
92.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Classification of Head Motions for Estimation of Driver's Internal States, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), D-T3-01, Sapporo, Jul. 2012.
93.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Kernel Discriminant Analysis Based on Iterative Calculations, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), E-T1-04, Sapporo, Jul. 2012. (要約) フィッシャー判別分析は従来からパターン認識の分野でその有効性が評価されており，様々な問題に適用されてきた．しかし，判別分析にはいくつかの欠点が存在し，特に固有ベクトル数の制約や画像解析に対する固有方程式の特異性問題などがその有効利用を妨げてきた．その中で，近似解法であるSimple-FLDAが提案され，フィッシャー判別分析の有する欠点を全て解決できることが示された．本国際会議論文では，このSimple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形高次元空間での学習を可能とするアルゴリズムを提案する．この提案手法により非線形空間での固有ベクトルの高速学習が可能となり，様々な問題での有効性が期待できる．いくつかの予備実験で，有効性を評価している．
94.	Ryo Yoshioka, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Object Search Using a Rough Sketch, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), E-T1-02, Sapporo, Jul. 2012. (要約) 公共のスペースで忘れ物を探索することは困難を極める．そのため，本論文では，監視カメラの映像から忘れ物を自動で探索する方法を提案する．忘れ物の情報が探索には必要であるため，手書きのスケッチにより忘れ物の情報をシステムに与え，その情報により探索物の輪郭線を抽出し，それに基づいて忘れ物を探索するシステムを構築する．シミュレーションにより，その有効性を評価している．
95.	Michihiro Jinnai, Neil Boucher, Minoru Fukumi and Taylor Hollis : A new optimization method of the geometric distance in an automatic recognition system for bird vocalisations, Proceedings of the Acoustics 2012 Nantes Conference, 2439-2445, Paris, Apr. 2012. (要約) 本国際会議論文では取りの鳴き声を自動認識するシステムの開発を行っている．我々の従来システムである32ビット版を生物学者に使用してもらっていたが，今回，6ビット版を作成した．システムは，3時間の記録から取りの鳴き声を切り出し，そのIPCスペクトル解析からスペクトルパターンを抽出する．そして，類似性尺度を用いて今回の波形と以前に採取した標準波形とを比較する．今回用いる尺度は新たに提案する幾何学的距離尺度である．今回の64ビット版は従来より2.8倍高速であり，有効であることが示されている．
96.	Fumitoshi Taoka, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Objects in Public Facilities, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 619-622, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本国際会議論文では，放置物を検出するための新しい方法を提案している．本手法は5つの段階で構成されている．まず，時空間特徴に基づいてGaussian mixture model により動的に背景のモデリングを行う．次に，サポートベクターマシンで人間の領域を検出し，領域のヒストグラム特徴のマッチングで動きのある領域を抽出する．また，領域特徴に基づいて各領域のデータベースを作成する．さらに，動的な背景モデリングに色情報を追加している．本手法の有効性を評価するために，PETS2006 and AVSS2007 ベンチマークデータを用いた実験を行っている．
97.	Kazuya Yaegashi, Momoyo Ito, Koichiro Mori, Kazuhito Sato, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Fundamental Study on EEG Analysis for Safety Driving Support System, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 587-590, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本研究では，安全運転支援を目的とし，ドライバの内部状態の理解を目指している．本稿では，ドライバの内部状態と安全確認行動の関連性の分析における基礎的な検討として，無信号交差点におけるドライバの脳波を分析し，その影響について議論する．
98.	Takahide Funabashi, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Recognition of FingerMotion by Wrist EMG, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 433-436, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本国際会議論文では，手首に装着した乾式センサにより計測された筋肉電位(EMG)を用いて指の動作を認識する方法を提案している．認識するべき指の動作は，ジャンケンの"グー"，"チョキ"，"パー"，と何もしていない状態の4動作である．方手法では，手首計測のEMGデータを周波数に変換し，主成分分析の近似法であるSimple-PCAを用いて次元圧縮と学習・認識における計算時間の短縮を実現している．
99.	Yuki Ikami, Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Visual Illusion of Depth Percception during Car Driving, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 293-296, Honolulu, Mar. 2012.
100.	Yusuke Yamamura, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Classification of Motions by EMG of Ankle, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 285-288, Honolulu, Mar. 2012.
101.	Natsumi Ohtani, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Speech Recognition of Whisper Voice Based on EMG Signals, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 281-284, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 筋電信号を用いる音声認識はクリアーな音を得られない状態をサポートできる方法の一つである．本国際会議論文では，筋電信号を用いて，ささやき声での日本語音声認識を目指している．まず，日本語の長母音5つを認識する．音声信号認識では，二つの筋肉部から得られた筋電をFFTで周波数に変換し，主成分分析の近似法であるSimple-PCAで圧縮して特徴抽出する．その後，最小距離法で識別し，約79%の精度を得た．
102.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Feature Extraction For Human Recognition Based On Bifurcation Points Using Genetic Algorithms, Proc. of NCSP'2012, 615-618, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本論文では，遺伝的アルゴリズムを用いた分岐点に基づく人物認識のための特徴抽出手法を提案した．画像処理において，人物を認識する手法は様々開発されてきたが，人物はそれぞれ体形が異なり，さらに姿勢も変化するため，精度をあげることが難しい．そこで本手法では，交叉や突然変異などを繰り返しながら最適解を求める遺伝的アルゴリズムを用いることで人物認識のための特徴量を抽出する．
103.	Kentaro Mori, Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Acoustic Model Selection Method for Speaker Dependent Speech Recognition, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 158-161, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本国際会議論文では，長期間に渡って収集された特定の話者の音声データを用いて話者内変動を調査している．特に，音声の認識性能とダイナミックプログラミング手法(DPマッチング)により計算された距離との関係を解析した．解析の結果，話者内の音声変動が認識性能を変化させることが判った．よって，本国際会議論文では，音響モデル選択法を提案する．本手法はDP距離と尤度に基づいて最適な音響モデル候補を決定する．本手法の有効性を評価した結果，本方法は従来の方法よりも弱化の認識精度低下を生じるが，より少ない計算コストで最適な音響モデルを選択できることが判った．
104.	Den Nagarekawa, Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Cloth Simulation System to Select the Right SIze, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 49-51, Honolulu, Mar. 2012.
105.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : A Novel Nonlinear Discriminant Analysis by Iterative Operations, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 104-107, Honolulu, Mar. 2012. (要約) フィッシャー判別分析は従来からパターン認識の分野でその有効性が評価されており，様々な問題に適用されてきた．しかし，判別分析にはいくつかの欠点が存在し，特に固有ベクトル数の制約や画像解析に対する固有方程式の特異性問題などがその有効利用を妨げてきた．その中で，近似解法であるSimple-FLDAが提案され，フィッシャー判別分析の有する欠点を全て解決できることが示された．本国際会議論文では，このSimple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形高次元空間での学習を可能とするアルゴリズムを提案する．この提案手法により，カーネル関数に基づくカーネルベースベクトルによりSimple-FLDAを構成すると，非線形空間での固有ベクトルの高速学習を可能とするカーネルSimple-FDAが構成できることを示した．予備的実験により，幾つかのデータベースにおいてその有効性が評価できた．
106.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Abandoned Luggage Detection using a Dynamic Background Model and Earth Movers Distance, Proceedings of 18th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 82-88, Yokohama, Japan, Feb. 2012.
107.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Estimation of venous shapes acquired from CMOS camera images., Proceedings of the Eighteenth Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2012), 47-52, Kawasaki, Feb. 2012.
108.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Minoru Fukumi and Ikuro Namura : Brain Tissues Segmentation for Diagnosis of Alzheimer-Type Dementia, Proceedings on IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference, 3847-3849, Valencia, Oct. 2011. (要約) 本研究では，委縮率の算出に用いる脳組織の分類について検討を加える．脳組織分類法として，Self-Organizing Maps (SOMs) と Fuzzy Adaptive Resonance Theory (ART)をハイブリッド化した手法を提案し，その効果を検証する．具体的には，2枚の脳画像に対する評価実験を行い，提案手法が脳組織の連続性を保持しながら脳脊髄液を抽出可能であることを示唆した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NSSMIC.2011.6153731 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84863349876 (DOI: 10.1109/NSSMIC.2011.6153731, Elsevier: Scopus)
109.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Hirokazu Madokoro, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Basic Studies for Estimation of Driver's Internal States Using Head Positions, Proceedings on 4th International Symposium on Applied Sciences In Biomedical and Communication Technologies (ISABEL), Barcelona, Oct. 2011. (要約) 本稿では，実車環境にて単眼車載カメラで撮影された画像を対象に，安全確認行動中の頭部姿勢のカテゴライズについて検討を加える．具体的には，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いる手法を提案し，その効果について評価を行う．
110.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Development of automatic filtering system for individually unpleasant data detected by pupil-size change., Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 3311-3316, Anchorage, Oct. 2011. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2011.6084180 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-83755228678 (DOI: 10.1109/ICSMC.2011.6084180, Elsevier: Scopus)
111.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : An analytical method for face detection based on image patterns of EEG signals in the time-frequency domain., Workshop on Brain-Machine Interfaces, Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 25-29, Oct. 2011. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2011.6083637 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-83755228783 (DOI: 10.1109/ICSMC.2011.6083637, Elsevier: Scopus)
112.	Koichirou Mori, Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Analysis of Relationship between Head Motion Information and Driving Scene for Dangerous Driving Forecast, Proc. of SICE Annual Conference 2011, 2705-2709, Tokyo, Sep. 2011. (要約) 本研究では，交通事故につながる可能性のあるドライバの逸脱信号を検出するため，ドライバの頭部姿勢を用いる．そのために，ドライバの頭部姿勢情報を2次元カメラ画像のみから抽出する．本稿では，その抽出手法について，SOMsを用いたカテゴライズ手法を提案し，その効果を評価する．
113.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Supervised Iterative Learning Algorithm for Eigenspace Models, Proc. of SICE Annual Conference 2011, 2361-2365, Tokyo, Sep. 2011. (要約) パターン認識においては，主成分分析(PCA)が特徴抽出や次元圧縮の方法として，よく利用されている．また，その近似的手法であるSimpe-PCAが，高速な学習方法として，広く利用されている．しかし，Simple-PCAは，データのクラス情報は用いておらず，必ずしもパターン認識で有効な特徴を生成できていない．本国際会議論文では，判別分析を参考にし，Simple-PCAにクラス情報を付加した形式の学習法として拡張することを提案している．本手法の有効性を評価するために，UCIデータセットの幾つかを用いた認識実験を行い，本手法が有効であることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-81255138733 (Elsevier: Scopus)
114.	Tadahiro Oyama, Higashi Keita, Choge Hillary, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : BCI Based on Single EEG Used Simple Electroencephalograph, Proc. of SICE Annual COnference 2011, 2331-2334, Tokyo, Sep. 2011.
115.	Masato Miyoshi, Mori Kentaro, Kashihara Yasunori, Nakao Masafumi, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Personal Identification Method using Footsteps, Proc. of SICE Annual COnference 2011, 1615-1620, Tokyo, Sep. 2011. (要約) 生体信号である足音を用いた個人認証の研究が進められつつある．認証は特徴抽出と認識の分けられ，足音認証で有効な特徴は，パワースペクトル，メルケプストラル，歩き方のサイクルなどが考えられ，足音のオーディオ信号から抽出される．認識ではDPマッチング，k-means法，サポートベクタマシンなどが考えられる．本国際会議論文では，どの特徴抽出法が優れているのか，また，どの認識方法が妥当であるのか検証を行う．結果として，メル周波数ケプストラムで特徴抽出を行い，認識は，ダイナミックタイムワーピングをもちいるk近傍法とGaussian Mixture Models (GMMs) を用いる方法が優れていた． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-81255197389 (Elsevier: Scopus)
116.	Shin-ichi Ito, Masashi Hamaguchi, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Variability in EEG with Single Point Sensing as Inter-Individual Difference Measure Using Self-Organizing Map, Proc. of 2011 International Symposium on Nolinear Theory and its Applications, NOLTA2011, 290-293, Kobe, Sep. 2011. (要約) 自己組織マップ(SOM)を用いて脳波に含まれる個体間差を分析する手法を提案する．SOMは教師なし学習であるパターン分類識別機の一つであると同時に，その学習結果を可視化可能な手法である．本論文では，個人ごとに脳波の特徴量を取得し，SOMに学習させた結果について考察する．脳波の特徴量は周波数分析した脳波の各周波数帯域のパワースペクトルの時間平均とした．実験検証を実施した結果，個人ごとに生成されたマップが異なることが確認でき，提案手法の有用性が示唆された．
117.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Novel Supervised Feature Extraction Algorithm Based on Iterative Calculations, Proc. of The IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI2011), 304-308, Las Vegas, Aug. 2011. (要約) パターン認識においては，主成分分析(PCA)が特徴抽出法や次元圧縮法として有名であり，よく利用されている．また，その近似的手法であるSimpe-PCAが，高速な学習方法として有名であり，広く利用されている．しかし，Simple-PCAは，データのクラス情報は用いておらず，必ずしもパターン認識で有効な特徴を生成できていない．本国際会議論文では，Simple-PCAにクラス情報を付加した形式の学習法として拡張している．本手法の有効性を評価するために，UCIデータセットを用いた計算機実験を行い，有効であることを示している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IRI.2011.6009564 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80053163893 (DOI: 10.1109/IRI.2011.6009564, Elsevier: Scopus)
118.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Supervised Feature Extraction Algorithm by Iterative Calculations, Proc. of The 2nd Conference on Next Generation Information Technology (ICNIT2011), 46-49, Gyounju, Jun. 2011. (要約) パターン認識の分野では主成分分析(PCA)が特徴抽出方法として多用されており，データ次元の圧縮でも有効性が示されている．特に，PCAの近似解法であるSimple-PCAがその学習の高速性により多く使われている．本国際会議論文では，このSimple-PCAの性能をアップさせるために，新たな情報としてクラス間の分離指標を導入する．この新しいアルゴリズムの学習性能と特徴抽出性能を評価するために，UCIデータベースを用い，改良型Simple-PCAの性能を定量的に評価している．
119.	Masato Miyoshi, Satoru Tsuge, Tadahiro Oyama, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Feature Selection Method for Music Mood Score Detection, Proc. of ICMSAO'2011, 713-718, Kuala Lumpur, Apr. 2011. (要約) 一般的に，音楽に対する気分(印象)を用いる音楽検索と分類は音楽のジャンル分類と類似し，多数の音楽特徴を用いている．この特徴にはスペクトル特徴，リズム特徴，ハーモニー特徴など様々な特徴が用いられる．本論文では，音楽の気分(印象)スコアを検出するための特徴を選定する方法を提案する．計算機実験により，音楽の気分(印象)スコアを検出できる特徴の選定方法の有効性を検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79959649866 (Elsevier: Scopus)
120.	Takuya Shiraishi, Atsushi Ishitani, Momoyo Ito, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Operation Improvement of Indoor Robot by Gesture Recognition, Proc. of ICMSAO'2011, 572-575, Kuala Lumpur, Apr. 2011. (要約) 近年，室内ロボットに対する要求が増加している．そのため，多くの人々がロボットえお操作する機会が生じている．しかし，多くの人々にとって，従来のリモートコントロールではロボット操作が難しい状況である．これを解決するために，本国際会議論文では，手のジェスチャ認識を用いて，ロボットの操作システムを提案している．本手法は，手の向きと動きに注目しており，リアルタイムにいくつかのジェスチャを認識できている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79959640449 (Elsevier: Scopus)
121.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Background Updating for Abandoned Luggage Detection at Train Stations, Proc. of ICMLC'2011, Vol.2, 11-14, Singapore, Feb. 2011.
122.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Novel Approximate Stastical Learning Algorithm for Large Complex Datasets, Proc. of ICMLC'2011, Vol.3, 236-239, Singapore, Feb. 2011. (要約) パターン認識の分野では主成分分析(PCA)が特徴抽出法として多く用いられている．PCAは次元圧縮としても有効で高次元データの圧縮方法としても活用されている．しかし，データ分布が線形である場合には有効であるが，非線形なデータ分布を有するデータに対しては有効性が低下する．これは通常のPCAが線形変換に基づくためである．本国際会議論文では，データを非線形高次元空間に変換する方法としてカーネルトリックに基づく方法を近似的主成分分析の手法であるSimple-PCAに適用して非線形データに適用できるようにする．日本円の識別問題に本方法を適用して有効性を評価している．
123.	Atsushi Ishitani, Takuya Shiraishi, Stephen Githinji Karungaru, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Simple Interface for Mobile Robot Using Motion Stereo Vision, Proc. of ICMLC'2011, Vol.2, 174-178, Singapore, Feb. 2011. (要約) ロボットなどのリモートコントロールでは，ユーザインタフェースが重要であり，直感的に操作でき，簡単なシステムであるように設計される．しかし，現在，多くのインタフェースはこれらの点を満たしていない．そこで，本国際会議論文では，画像集合を用いて望ましい場所に移動でき，カメラを装備した移動ロボットを制御する簡単なインタフェースを提案する．ロボットの動きを制御するためには，指示された位置の三次元情報が必要である．本手法では，モーションステレオ法を用いて三次元情報を獲得し，実環境で動作する，1台のカメラを装備した車輪付き移動ロボットを使った実験を行っている．
124.	Hitoshi Takano, Stephen Githinji Karungaru, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Stop Sign Recognition from Drive Scenes, Proc. of ICMLC'2011, Vol.1, 549-552, Singapore, Feb. 2011.
125.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Improving mobility for blind persons using video sunglasses, Proceedings of 17th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 1-5, Ulsan, South Korea, Feb. 2011. (要約) 本論文では，カメラ付きサングラスから得られる映像から視覚障がい者の移動を支援する手法を提案する．この手法では，特にサングラスに取り付けられた小型カメラから得られる映像から，点字ブロックを検出し，装着している視覚障がい者にその位置や方向をナビゲーションすることができる．本手法の有効性を検証を検証する実験で，高い精度で点字ブロックを検出することを確認することができた． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/FCV.2011.5739729 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/FCV.2011.5739729 (DOI: 10.1109/FCV.2011.5739729)
126.	Hironobu Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Robust Age Estimation for Face Posture Change, the 8th edition of France-Japan and 6th Europe-Asia Congress on Mechatronic 2010, 508-513, Yokohama, Nov. 2010.
127.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Ikuro Namura and Minoru Fukumi : Extraction of Brain Regions for Image Diagnosis of Alzheimer-type Dementia Based on Atrophy Progress Speeds, Conference Record of 2010 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M19-375, Knoxville, Tennessee, USA, Nov. 2010. (要約) 本研究では，アルツハイマー型認知症診断を目指し，MR脳画像における個人の脳構造に沿った領域抽出法を提案する．具体的には，2種類の可変形状モデルを階層的に用いる手法について検討を加える．さらに，実験結果に基いて，脳萎縮のスピードに着目した認知症診断の可能性について議論する． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NSSMIC.2010.5874476 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79960338890 (DOI: 10.1109/NSSMIC.2010.5874476, Elsevier: Scopus)
128.	Hironori Takimoto, Akira Yoshida, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Invisible Print-type Calibration Pattern based on Human Visual Perception, Proceeding of Int. Conf. on Image Processing'2010, 2601-2604, Hong Kong, Sep. 2010. (要約) 印刷版のステガノグラフシステムや透かしにおいて，原画像とスキャンされた画像の間の複数の特徴点として，キャリブレーションパターンは視認困難なデータが埋め込まれているコンテンツ周辺に配置される．しかし，従来法はページレイアウトや挿絵に干渉することは明らかであり，セキュリティサービスには適していない．本国際会議論文では，人間の視知覚特性に基づく視認困難なキャリブレーションパターンの配列と検出方法を提案する．本手法は画像の一部の青色強度に対して高周波数成分を加えることによって，キャリブレーションパターンを埋め込む．本手法は画像のレイアウトや挿絵を保護することができる．
129.	Yoshiki Kubota, Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Yoshisuke Kurozumi : Investigation of Accuracy for drawing of Object Detection Method with Sketch, Proc. of World Automation Congress (WAC'2010), 1-6, Kobe, Sep. 2010. (要約) 従来，多くの画像検索システムがあった．これらのシステムでは，言葉で記述されない物体の検出は困難であった．さらに，単語でのタグ付け事前学習が必要でもあった．これらを解決するために，本研究の目的は，スケッチを用いることによる直感的で視覚的な画像検索システムの実現である．本国際会議論文では，スケッチに基づく画像検索システムを提案し，様々なスケッチによる工科を調べる．計算機実験の結果，本手法は，スケッチの詳細部分の影響を受け，かつ検出に関してかなり，それに敏感であることが示された．
130.	Maiko Kudo, Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Yoshisuke Kurozumi : Improvement of Likelyhood in Particle Filter for Interactive Color Tracking, Proc. of WAC'2010, 1-6, Kobe, Sep. 2010. (要約) 本国際会議論文では，パーティクルフィルタにおける尤度を改善する方法を提案する．ユーザーは，動画像の中野1枚の画像から追跡対象物を選択する．次に注目領域(ROI)からの色情報が注目色(COI)として利用される．追跡では，HSV表色系の2色成分各パーティクルの色特徴解析により選択される．従来は尤度の値は固定されていたが，本研究では尤度の値をCOIからの距離で動的に変更する．本手法の有効性を評価するために，計算機実験を行い，従来法と比較している．
131.	Hironori Takimoto, Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Classification of Hand Postures Based on 3D Vision Model for Human-Robot Interaction, Proc. of 19th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (Ro-Man'10), 312-317, Viareggio, Sep. 2010. (要約) 本国際会議論文では，実環境で変化する手の形状にロバストな手ジェスチャ認識法を提案する．従来は，データグローブ3次元スキャナを用いて手の姿勢の特徴抽出をしていたが，精度が低かった．よって本国際会議論文では，効率的な手の姿勢認識のために，ステレオカメラから取り込んだ3次元手形状と色特徴に基づく姿勢変動モデルを提案する．本手法の有効性を検証するために，性能と処理時間に関して従来法と比較し，日本語サインを用いた実験も行った． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ROMAN.2010.5598646 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649857192 (DOI: 10.1109/ROMAN.2010.5598646, Elsevier: Scopus)
132.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Association between Ego Scores and Individual Characteristics in EEG Analysis, --- Basic Study on Individual Brain Activity ---, Proc. of 19th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (Ro-Man'10), 230-235, Viareggio, Sep. 2010. (要約) 本稿では，性格と脳波の個人差との関連性を分析する手法を紹介する．性格分析では交流分析の基盤となるエゴグラムを採用する．脳波分析では周波数帯域のパワースペクトルを脳波の特徴量として抽出する．このとき遺伝的アルゴリズムを用いて周波数帯域の重要度として重みづけする．またk近傍法を用いて脳波パターンを分類する．提案手法では，脳波パターン分類結果，周波数帯域の重み，およびエゴ得点との関連性について考察する． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ROMAN.2010.5598639 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649821619 (DOI: 10.1109/ROMAN.2010.5598639, Elsevier: Scopus)
133.	Masahito Miyoshi, Hillary Kipsang Choge, Satoru Tsuge, Tadahiro Oyama, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Music Impression Detection Method for User Independent Music Retrieval System, Proc. of KES'2010, 612-621, Wales (U.K.), Sep. 2010. (要約) 以前の報告で，著者らは，ユーアーに依存する楽曲検索システムのための感性語スコア検出システムを提案した．ユーザーに依存する方法では，各ユーザーに適応させるために非常に多くのデータを必要とした．本国際会議論文では，ユーザーに依存しない楽曲検索システムのための感性語スコア検出法を提案する．本手法の有効性を評価するための実験を行い，推定値と実際の値が1以内のの違いを許容する場合に87.5%の感性語検出精度を得た．本手法はユーザーの満足度が従来のランダム選択の印象検出法よりも高いことが示された．
134.	Hironobu Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Age Estimaton Using Kernel Regression Analysis, Proceeding of International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2010), 221-224, Krakow, Poland, Sep. 2010.
135.	Hironori Takimoto, Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : An Embedding and Detection Method of Invisible Calibration Pattern for Print-Type Data Hiding, Proceeding of International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2010), 217-220, Krakow, Poland, Sep. 2010.
136.	Hironori Takimoto, Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Invisible Calibration Pattern based on Human Visual Perception Characteristics, Proceeding of Int. Conf. on Pattern Recognition'2010, 4210-4213, Istanbul, Aug. 2010. (要約) In the print-type steganographic system and watermark, a calibration pattern is arranged around contents where invisible data is embedded, as plural feature points corresponding to between an original image and the scanned image for normalization of the scanned image. However, it is clear that conventional methods interfere with page layout and artwork of contents. In addition, visible calibration patterns are not suitable for security service. In this paper, we propose an arrangement and detection method of an invisible calibration pattern based on characteristics of human visual perception. The calibration pattern is embedded to blue intensity in an original image by adding high frequency component.
137.	Michihiro Jinnai, Yukio Akashi, Shinsuke Nakaya, Fuji Ren and Minoru Fukumi : Recognition of Abnormal Vibrational Responses of Signposts using the Two-dimensional Geometric Distance and Wilcoxon Test, Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 166-173, Beijing, Aug. 2010. (要約) In expressway companies, workers have been impacting signposts using wooden hammers and estimating the degree of the corrosion by listening to the sound. In order to automate this, we have been developing software that recognizes an abnormal impact vibrational response due to corrosion. This software extracts sonograms from impact vibrational waves using the LPC spectrum analysis, and matches images of the sonogram between a standard and an input impact vibrations using the Two-dimensional Geometric Distance. Then, the software distinguishes the abnormality of the input impact vibration using Wilcoxon rank-sum test. We have measured the impact vibrations of five normal signposts and five abnormal signposts, and carried out the automatic recognition experiments. As a result, the software has recognized correctly in all cases. We have verified the effectiveness of the proposed method. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587837 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649262406 (DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587837, Elsevier: Scopus)
138.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Study on Association between User's Personality and Individual Characteristic of Left Prefrontal Pole EEG Activity, Proc. of 2010 Sixth International Conference on Natural Computation (ICNC'10), 2163-2166, Yantai, Aug. 2010. (要約) 脳波パターン分類結果において分類が容易なパターンと困難なパターンが存在し，被験者ごとにそのパターンが異なる．本稿ではこの違いを個人差とみなし，個人と性格差との関連性について考察する．脳波パターンの分類では，重みづけられた脳波の周波数帯域のパワースペクトルの時間平均を脳波の特徴量とみなし，k近傍法を用いて脳波パターンを分類する．性格分析ではエゴグラムを採用している．関連性を考察した結果，ネガティブな印象を与える音聴取時の脳波の誤検出率が低い被験者は大人的自我の得点が極端に高いもしくは低いことが確認された．
139.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Study on Relationship between Personality and Individual Characteristic of EEG for Personalized BCI, Proc. of IEEE Region 8 SIBIRCON-2010, 106-111, Irkutsuk, Jul. 2010. (要約) 本稿では，性格と脳波の個人差との関連性について考察する．性格分析では交流分析の基盤となるエゴグラムを採用する．脳波分析では周波数帯域のパワースペクトルを脳波の特徴量として抽出する．このとき遺伝的アルゴリズムを用いて周波数帯域の重要度として重みづけする．またk近傍法を用いて脳波パターンを分類する．提案手法では，周波数帯域の重み，脳波パターン分類結果，およびエゴ得点との関連性について考察する．周波数帯域の重みが個人ごとに異なることが確認できた．また，個人ごとに分類が容易となる脳波パターンが確認された．中でもネガティブな印象を与える音聴取時の脳波パターンの誤検出率が低い被験者が存在し，その被験者の大人的自我の得点が極端に高いもしくは低いことが確認された． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SIBIRCON.2010.5555320 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77957253414 (DOI: 10.1109/SIBIRCON.2010.5555320, Elsevier: Scopus)
140.	Hiroyuki Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Age and Gender Estimation by using Facial Image, Proceeding of AMC'2010, ND-003301_1-ND-003301_4, Nagaoka, Mar. 2010. (要約) 本国際会議論文では，顔の様々な特徴を用いて，年齢と性別の推定を行うシステムを提案している．もし我々が人間の認知過程の重要な特徴を抽出できれば，計算機による年齢と性別の推定は可能となると考えられる．顔の見た目年齢は人間の年齢認知に基づいており，個人により異なる．また，しみやシワ，たるみ，形状，色，などにより影響を受ける．本研究では，年齢と性別の推定に必要な顔特徴を抽出し，ニューラルネットワークで年齢と性別を推定する．
141.	Seiki Yoshimori, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A Proposal of Feature Extraction for Impression Analysis, Proceeding of AMC'2010, ND-000957_1-ND-000957_4, Nagaoka, Mar. 2010. (要約) 画像処理関連の研究は増加しているが，日常生活での場面を想定した自然か顔の印象を評価した研究は取り扱われていない．自動で行える顔の印象評価は多様な応用が考えられる．本国際会議論文では，自動での顔印象評価を達成するために，顔印象のための重要な顔特徴について解析を行った．本手法の有効性を評価するために，性別と年齢が異なる場合の顔印象の特徴の変化について解析して確認した．
142.	Hironori Takimoto, Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Invisible Calibration Pattern Based on Human Visual Perception, Proceeding of AMC'2010, 159-163, Nagaoka, Mar. 2010. (要約) 印刷版でのヅテガノグラフや透かしでは，原画像とスキャンされた画像の間の複数の特徴点として，視認困難なデータが埋め込まれた内容の周辺にキャリブレーションパターンが配置される．しかし，従来法はページレイアウトや挿絵と干渉することが判っている．また，視認可能なキャリブレーションパターンがセキュリティ目的には適していない．本国際会議論文は人間の視知覚特性に基づいた視認困難なキャリブレーションパターンの配置と検出の方法を提案する．特に，原画像の局所領域の青色強度に高周波数成分を加えてパターンを埋め込んでいる．本手法はページレイアウトや挿絵に影響しない．
143.	Toru Seo, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Driver Alcohol Consumption Detection System using EEG, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 632-635, Honolulu, Mar. 2010.
144.	Kentaro Nakao, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Biped Robot Walking on Uneven Surfaces using Reinforcement Learning, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 572-575, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 近年，強化学習が未知の環境での適応的な動作を獲得するためのアプローチの一つになっている．しかし，ほとんどの場合に，膨大な数のトライアルを必要とし，実ロボットに適用する場合には，大きな問題点となっている．そこで，本国際会議論文では，強化学習を用いて，未知の環境にロボットを適応させる低コストな方法を提案している．学習の精度と効率を増加させるために，3パターンの報酬が使用され，段差のある面の上での歩行実験の結果，70%の成功率を達成できた．
145.	Atsushi Ishitani, Shiraishi Takuya, Fumitoshi Taoka, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Simple Interface for Mobile Robot using Motion Stereo Vision, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 560-563, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 近年，様々なロボットが我々の日常生活で使われるようになっている．特に，移動装置を備えたリモートコントロールロボットは自律ロボットよりも簡単に製作でき，運搬システムやセキュリティ面で実用的になりつつある．そこで，本国際会議論文では，スクリーン上で指定した点の情報だけを必要とし，その場所に移動でき，カメラを装備した移動ロボットを制御する簡単なインタフェースを提案する．ロボットの移動方向を決定するためには，目標点の周囲のピクセル情報を用いてテンプレートを作成する．そして，テンプレートマッチングで移動中でも目標点を認識する．特にモーションステレオ法を用いて，移動距離を獲得し，実環境で動作する移動ロボットを使った実験を行っている
146.	Hironori Takimoto, Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Hand Gesture Recognition under Variable Pose Based on 3-D Appearance Model, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 504-507, Honolulu, Mar. 2010.
147.	Seiki Yoshimori, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Change of the important impression part in the face according to the age, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 445-448, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 自動での印象評価システムを実現できると，CGの自動生成や犯罪捜査における似顔絵の自動作成，エンターテイメントなどに活用できる．しかし，従来研究の印象評価では，日常生活において自然な状況で行われていない．本国際会議論文では，年齢により，顔の印象とそれを表す顔部位の関係が変化すると考えられ，その関係を調べている．
148.	Masafumi Nakao, Satoru Tsuge, Minoru Fukumi and Shingo Kuroiwa : Speaker vector combination method of air- and bone-condction speech for speaker identification, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 417-420, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 近年，骨伝導マイク，声帯マイク，非可聴つぶやきマイク，のような新しいセンサが音声データを収集するために開発された．特に我々は，骨伝導マイクにより収集された骨伝導音声データに着目する．一般的に，Gaussian Mixture Models (GMMs)を用いる話者認識が使用されているが，登録数が少ない場合，性能が低くなっている．本国際会議論文では，骨伝導音と気道音の両データによる話者ベクトルを統合する方法で話者同定を行う方法を提案する．本手法により，気道音で53.3%の精度を60.1&に改善できた．
149.	Miyoshi Masato, Tadahiro Oyama, Hillary Choge, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Music Classification using Sensitive Words, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 211-214, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 本国際会議論文では，楽曲検索システムに対して自動感性語スコア検出システムを提案する．本手法は特徴抽出部とスコア検出部の二つからなる．スコア検出部は各楽曲の感性語スコアあお検出する．本国際会議論文では，感性語スコアとして7レベルの印象を用い，感性語スコアの検出には多層ニューラルネットワークを用いる．さらに，感性語スコアを検出するための効果的な特徴を調べている．提案法の有効性を評価するために，感性語スコア検出実験を行っている．
150.	Kazuhiro Nakaura, Tadahiro Oyama, Satoru Tsuge, Takuya Akashi and Minoru Fukumi : Improved Feature Generation Ppoperty in Fast Statistical Learning Algorithm, Proc. of IWAIT'2010, No.Paper-121, 1-5, Kuala Lumpur, Jan. 2010. (要約) 本国際会議論文は，著者らの提案した判別分析の近似法であるSimple-FLDAの特徴抽出精度と反復回数の多さを改善する方法を提案している．判別分析は主成分分析と同様にパターン認識などで多用されているが，いくつかの欠点を有している．Simple-FLDAは判別分析の有する三つの欠点を改善する画期的方法であるが，学習時の反復回数が若干多いなどの弱点があった．本国際会議論文では，固有ベクトル学習を改善する方法を提案しており，予備的な実験を効果があることを検証している．
151.	Fumitoshi Taoka, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Objects from Fluctuating Environment Using Active Background Subtraction, Proc. of IWAIT'2010, No.paper-141, 1-4, Kuala Lumpur, Jan. 2010. (要約) 本国際会議論文では，動的背景差分を用いて放置物を検出する方法を提案している．変動する環境を取り扱える動的背景モデルを使用する．本手法は，影や変化する輝度を容易に除去できるためにHSV表色系を用いる．本手法は背景モデルと入力画像との差分を用いて，前景と背景を分離でき，対象領域を固定することができる．これにより，放置物の候補領域を影として取り出すことができる．予備的な実験により，本手法が放置物の検出に有効であることが示された．
152.	Tadahiro Oyama, Hillary Kipsang Choge, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Improvement Algorithm for Approximate Incremental Learning, Proc. of ICONIP, 520-529, Bangkok(Thailand), Dec. 2009. (要約) 本国際会議論文は，追加学習型のSimpe-PCA(近似的な主成分分析法)に対する改良法を提案している．追加学習型のSImple-PCAは，Simple-PCAに追加学習の機能を追加した高速なアルゴリズムである．本手法では，収束性能に関しての改良を行っている．本改良法の有効性を評価するために，UCIデータベースに対する計算機実験を行い，収束性能と識別精度が改善されていることが示された．
153.	Hillary Kipsang Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Palm print Recognition Based on Local DCT Feature Extraction, Proc. of ICONIP, 639-648, Bangkok(Thailand), Dec. 2009. (要約) 本国際会議論文は，掌領域の中心付近の小さな興味領域(ROI)に離散コサイン変換を適用し特徴を抽出する方法を提案している．小領域は注意深い輝度正規化と位置合わせの後，抽出される．この方法は小さな各ブロックで離散コサイン変換を行い，少ない数の係数で画像を表現できる利点がある．コンパクトな特徴を用いることで認識精度が改善され，99%の認識率と3%以下のEqual Error Rate (EER) を達成した．
154.	柘植覚, Daichi Koizumi, 福見稔, 黒岩眞吾 : 骨道音と気道音を用いた話者認証法, Proceedinngs of 2009 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2009), 449-452, Kanazawa, Japan, 2009年12月. (要約) 近年，骨伝導マイク，声帯マウス，非可聴つぶやき声(NAM)マイクなどの新しいセンサが開発された．また，これらのマイクを使った研究も行われるようになった．本国際会議論文では骨伝導マイク収集された骨伝導音声データに焦点を当てる．最初，骨伝導音声の話者認証実験を行う．次に，骨伝導音と気道音の両方の音声を用いた方法を提案する．99名の女性話者の音声データを用いて話者認証実験を行い，骨伝導音の結果は気道音より悪いことが分かった．しかし，両方の音を併用することで話者認証精度を改善できることが判った．
155.	Tadahiro Oyama, Choge H.K., Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Wrist EMG Signals Identification using Neural Network, Proc. of IECON 2009, 4322-4326, Porto, Nov. 2009. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いる人工義手やポインティングデバイスの開発が活発である．通常，EMGは前腕や肩の大きな筋肉繊維上で計測される．もし，手首で計測されたEMGを用いて手首の動作を認識で来るのであれば，応用の範囲はさらに大きくなる．そこで，本国際会議論文では，手首で計測されたEMGに焦点を当て，高速な統計学習法とニューラルネットワークでEMGを認識するシステムを開発する． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77951574507 (Elsevier: Scopus)
156.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : A Study on Relationship between Personal Feature of EEG and Human's Characteristic for BCI Based on Mental State, Proc. of IECON 2009, 4265-4268, Porto, Nov. 2009. (要約) 本稿では，性格と脳波の個人差との関連性について考察する．性格分析では交流分析の基盤となるエゴグラムを採用する．脳波分析では周波数帯域のパワースペクトルを脳波の特徴量として抽出する．またk近傍法を用いて脳波パターンを分類する．提案手法では，脳波パターン分類結果，およびエゴ得点との関連性について考察する．また，個人ごとに分類が容易となる脳波パターンが確認された．中でもネガティブな印象を与える音聴取時の脳波パターンの誤検出率が低い被験者が存在し，その被験者のエゴパターンが特異的であることが確認された．
157.	Stephen Githinji Karungaru, Sugizaki Masakazu, Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura and Norio Akamatsu : Out-of-Focus Blur Image Restoration using the Akamatsu Transform, Proc. of IECON, 4293-4297, Porto(Portugal), Nov. 2009. (要約) In this paper, a new image restoration approach using the Akamatsu transform is presented. In the method, by using repeated simple calculations based on the Akamatsu transform, an out-of-focus blurred image can be restored and sharpened. Out of focus is a major problem bothering many people in photography, especially the amateurs. There exits some solution to this problem on both the hardware and software sides. However, none offers a perfect solution. The Akamatsu transform can easily be embedded into hardware to offer faster processing due to its simplicity. Although, initially proposed for speech processing, this paper show the effectiveness of the transform in image processing. The Akamatsu transform is a combination of integral and differential transforms. The algorithm can be effective tools for image restoration in realtime image processing.
158.	Kohki Abiko, Fukai Hironobu, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Masahiro Tanaka : Face Detection Using RBF Network and particle Filter for AIBO, Proc. of the 41st ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, Kobe, Nov. 2009.
159.	Hironori Takimoto, Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : An Analysis of Influence of Facial Feature for Apparent Age Estimation, Proc. of IIH-MSP 2009, 728-731, Kyoto, Sep. 2009. (要約) The purpose of this paper is to analyze apparent age feature based on age perception. In order to construct the apparent age database, age estimation experiment is performed to the HOIP facial database by 60 subjects. We defined 46 age features which contribute to the age perception from facial image. This process is performed based on research on age acknowledgment in field psychology and technological conventional method about real-age estimation from facial image. The apparent age feature used potentially when human performs age estimation is decided from 46 defined features by using the AIC and the multiple linear regression analysis. By using the proposed method, facial features that influenced on the apparent age in each gender was confirmed. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-73649083317 (Elsevier: Scopus)
160.	Seiki Yoshimori, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : An Important Facial Parts Analysis for Evaluating the Impression - Difference by Gender, Proc. of IIH-MSP 2009, 744-747, Kyoto, Sep. 2009. (要約) 近年，画像処理に関する関心が高まっている．しかし，顔の印象に関する評価は，日常における自然な状態での解析は行われていない．顔印象の自動評価により，様々な応用において活用されると考えられる．本国際会議論文では，顔印象の自動解析のために，顔の印象解析において重要な顔パーツの解析を行う．解析に結果，性別の違いにより，印象に関わる重要な顔パーツは異なることが判った． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-73649105814 (Elsevier: Scopus)
161.	Fukai Hironobu, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Age and Gender Estimation System Based on Human Perception, Proc. of ROMAN'09, Toyama, Sep. 2009. (要約) In this paper, we propose age and gender estimation system by vairous features. Age and gender has a lot of characteristics. These characteristics are one of the difficult cognitive process in human interaction. If we can extract the important feature of this cognitive process, it is considered that the age and gender estimation by the machine becomes possible. Therefore, we propose a method of age and gender feature extraction and estimation using the face image. In this paper, the age of the face means apparent-age that is based on the human perception of age. Moreover, person's aging and gender difference appear in the faces. For example, the pigmented spot, the wrinkle, sagging skin, shape, color of skin, and so on. Thus, we extract these several features for age and gender estimation. Furthermore, we estimate a continuous age and gender using a neural network (NN). (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-72849112102 (Elsevier: Scopus)
162.	Yasue Mitsukura, Hironobu Fukai and Minoru Fukumi : Driver Dozing Detection System Using the Near-Infrared Camera Images, Proc. of ICCAS-SICE, 4998-5001, Fukuoka (Japan), Aug. 2009. (要約) 近年，顔情報を扱う研究が増加してり，顔を自動で探索することが重要視されている．しかし，従来研究は可視光カメラに基づくものである．本研究は，近赤外線カメラを用いて顔を認識することである．近赤外線カメラを用いた顔検出は可視光カメラよりも一般に困難である．本国際会議論文では遺伝的アルゴリズムを用いて，近赤外線カメラ画像の中の顔を検出する方法を提案している．本手法の有効性を自動車ドライバーの顔検出で検証している．
163.	Stephen Githinji Karungaru, Sugizaki Masakazu and Minoru Fukumi : Biped Robot Walking Control using Image Processing, Proc. of ICCAS-SICE, 4020-4024, Fukuoka (Japan), Aug. 2009. (要約) In this paper, a vision system for controlling an autonomous biped robot is presented. Robots need sensors to understand circumstances. There are several types of sensors. Recently, a camera is rapidly becoming the sensor of choice due to the remarkable improvement in computer technology especially in processing power. However, there is the blurred image problem because of camera shake due to robot's walking. Our method focuses on the use of image processing to control a humanoid robot's walking. We fix a camera on a biped robot, and input the images from the camera to PC for processing. The results of the image processing are sent to the robot for control immediately. These real-time image processing and control systems give us an efficient application on future robots. In the initial experiment the objective is to control robot walking upstairs.
164.	Hillary Kipsang Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Circle-Based Region-Of-Interest Segmentation Method for Palmprint Recognition, Proc. of ICCAS-SICE, 4993-4997, Fukuoka (Japan), Aug. 2009. (要約) 本国際会議論文は，掌紋認識のために，掌の最も大きな内周円を興味領域(ROI)として切り出す方法を提案している．これにより，最適な特徴量の抽出が可能となり，周囲を使えない通常の四角領域よりも優れている．位置の正規化後，中心が抽出され，内周円が切り出される．その後，この円領域は長方形領域に変換され，冗長性が除去される．そして，7個の四角形画像に変換され，各領域毎にマッチングが行われる．本手法の有効性を検証するために，PolyUデータベースの掌紋画像を用いて実験が行われ，90%の精度で認識できることが判った．
165.	Tadahiro Oyama, Hillary Kipsang Choge, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Identification of Wrist EMG Signals using Dry Type Electrodes, Proc. of ICCAS-SICE, 4433-4436, Fukuoka (Japan), Aug. 2009. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いて，人工義手やポインティングデバイスの研究が活発である．しかし，EMGは前腕や肩の比較的に大きな筋肉繊維で計測される．もし，手首で計測されるEMGを用いて手首動作を認識できれば応用の範囲は非常の広くなる．本国際会議論文では，手首で計測されたEMGを用いるが，個人阿鵝大きく，再現性が低い場合がある．本研究では，乾式電極を用いて手首のEMGを計測し，手首動作の認識を行うことを目的とする．
166.	Junko Murakami, Hironobu Fukai, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Automatic Keyword Additional System by Using the GA anfd the Fuzzy Analysis, Proc. of NCSP'09, 577-580, Hawaii, Mar. 2009.
167.	Seiki Yoshimori, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Analysis of Important Facial part for Facial Impression Analysis, Proc. of NCSP'09, 392-394, Hawaii, Mar. 2009.
168.	Hironobu Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : An Apparent-Age Estimation System Based on Several features, Proc. of NCSP'09, 341-344, Hawaii, Mar. 2009.
169.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Improvement of Evolutionary Eye Sensing with Buccal Region",, Proc. of NCSP'2009, 463-466, Honolulu, Mar. 2009.
170.	Toshihiro Yoshida, Takahiro Ogawa, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Relation Between Mental Change and EEG When Performing Trivial Tasks, Proc. of NCSP'2009, 431-434, Honolulu, Mar. 2009. (要約) 近年，長時間に渡るコンピュータや表示装置の使用により，心理的ストレスや関連する疾病が増加している．もしコンピュータでストレスを評価できれば，ストレスに起因する疾病を予防できると考えられる．本国際会議論文では，ストレスと脳波(EEG)の関係を解析する．簡単なタスクを行う前後で，EEGに変化があるか否かを解析する．特に，脳波から主成分分析と判別分析で特徴抽出し，ニューラルネットワークで学習認識を行い，ストレスの評価を行う．ここで行うタスクは，箸で豆を掴んで別の皿に移動する操作を多数回行うタスクである．実験の結果，タスクの前後でEEGに変化が見られることが判った．
171.	Kashihara Yasunori, Satoru Tsuge, Kipsang H. Choge, Tadahiro Oyama, Minoru Fukumi and Shingo Kuroiwa : Non-Stationary Noise Robust Speech Recognition Method using Repetitive Phrase, Proc. of NCSP'2009, 221-224, Honolulu, Mar. 2009. (要約) 本国際会議論文では，フレーズの繰り返しによる新しいノイズにロバストな音声認識技術を提案する．フレーズの繰り返しは，同じ単語を繰り返して発声することである．日常会話においては，同じシラブルを2回続けることがあり，不正確な認識を防いでいると考えられる．また，非定常なノイズは各フレーズの同じ場所には影響しないと期待できる．よって，繰り返し発声により，綺麗な音声コマンドを生成でき，認識精度を改善できると思われる．本国際会議論文では二つの格子構造を結合した音声認識法を提案する．3種類のノイズに対する計算機実験を行い，本手法は，従来の繰り返し無しの方法と比べて，電話ノイズの下で21%から63%に精度改善できた．
172.	Junko Murakami, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : Classification of the vision correction by the EEG, Proc. of NCSP'09, 435-438, Hawaii, Mar. 2009.
173.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A Basic Method for Classifying Humans Based on an EEG Analysis, Proc. of ICARCV'2008, 1783-1786, Hanoi, Dec. 2008. (要約) 本稿では，脳波分析結果に含まれる個人差を利用した人間分類に関する研究を紹介する．提案手法では，まず，高速フーリエ変換を用いて脳波を周波数分析し，周波数帯域のパワースペクトルを算出する．次に，聴取楽曲に対して，気分と一致・不一致，判断困難という主観評価結果を脳波で分類する．最後に，脳波パターン分類結果に基づいて人間を分類する．実験検証の結果，3またはそれ以上のグループに人間を分類可能であることが示唆された．
174.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental Learning Method for Biological Signal Identification, Proc. of 13th International Conference on Biomedical Engineering (ICBME2008), Singapore, Dec. 2008. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84891931552 (Elsevier: Scopus)
175.	Nakaura Kazuhiro, Stephen Githinji Karungaru, Takuya Akashi, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast statistical learning with Kerne-Based Simple-FDA, Proc. of IEEE International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems, 333-337, Bali (Indonesia), Dec. 2008. (要約) 本論文では統計的学習アルゴリズムであるSimple-PCA(主成分分析の近似圧アルゴリズム)とSimple-FLDA(判別分析の近似アルゴリズム)に対してカーネルトリックを適用し，非線形高次元空間で適用可能なアルゴリズムを提案している．非線形高次元空間に拡張することにより，線形パターンだけではなく，非線形で複雑なデータ構造を有するデータに対しても有効性を発揮できる．簡単な計算機シミュレーションにより，それらの有効性を定量的に評価している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-60349108293 (Elsevier: Scopus)
176.	Satoru Tsuge, Minoru Fukumi and Shingo Kuroiwa : Specific speakers' speech corpus over long and short time periods, Proc. of oriental COCOSDA, 45-48, Kyoto, Nov. 2008.
177.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Interactive Interface Using Evolutionary Eye Sensing, Proceedings of the 11th IASTED International Conference Intelligent Systems and Control (ISC 2008), 181-186, Orlando, Florida, USA, Nov. 2008.
178.	Stephen Githinji Karungaru, Fukuda Keiji, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Classification of Fingerprint Images into Individual Classes Using Neural Networks, Proceedings of the 34th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 1857-1862, Orlando, Florida, USA, Nov. 2008.
179.	Tsukasa Endo, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Music Analysis Method Based on Melody Analysis, Proc. of ICCAS'2008, 2559-2562, Seoul, Oct. 2008. (要約) Recently, we can have large amounts of music thanks to the development of the computer technology. However, as the data of the music becomes larger, it is a hassle to classify the music based on the music content manually. We think that it is necessary to categorize the music automatically based on our mood. In this paper, we propose a novel method to analyze the music automatically based on melody analysis. The proposed method considers music genres as the measure of music analysis. We extract the acoustic features to characterize the music. Then, we classify music using multi-class classifiers based on the support vector machine (SVM).We adopt two approaches to the multi-class classification method. Furthermore, we propose a visualization method to specify the musical structure on the music genres from the classification result. Finally, computer simulations are done by using real music data in order to prove the effectiveness of the proposed method.
180.	Hironobu Fukai, Yuuki Nisie, Kohki Abiko, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Masahiro Tanaka : An Age Estimation System on the AIBO, Proc. of ICCAS'2008, 2551-2554, Seoul, Oct. 2008. (要約) In this paper, we propose an age estimation system on the AIBO. AIBO is an entertainment robot produced by SONY co., Ltd.. AIBO has many sensors to get information around itself and moves according to its instinct. This autonomous action is considerably natural. However, it is inadequate to communicate with people. If AIBO can estimate the human age from a face image, it becomes more excellent entertainment robot. Then, we propose the age estimation method on the AIBO by using face image. In this paper, the apparent age feature is extracted by the fast Fourier transform (FFT), and it is selected by the GA. Moreover, the age is estimated by the 1-dimensional SOM. In order to show the effectiveness of the proposed method, we show the simulation examples.
181.	Satoru Tsuge, Osanai Takashi, Makinae Hisanori, Kamada Toshiaki, Minoru Fukumi and Shingo Kuroiwa : Combination method of Bone-conduction Speech and Air-conduction Speech for Speaker Recognition, Proceedings of Interspeech 2008, 1929-1932, Brisbane, Australia, Sep. 2008.
182.	Yosuke Fukada, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Extraction of the Personal Coloration Pattern for Color Design System, Proc. of SCIS&ISIS, 598-603, Nagoya (Japan), Sep. 2008.
183.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A Method for Filtering Frequency of EEG using Real-Coded Genetic Algorithm, Proc. of SCIS&ISIS, 2097-2100, Nagoya (Japan), Sep. 2008. (要約) 脳波に含まれる個人差を緩和するために，遺伝的アルゴリズムを用いたフィルター生成法を提案する．本稿では，脳波の個人差は周波数分析された脳波の周波数低帯域の重要度として表現可能であるとみなしている．提案手法では，まず，脳波を周波数分析し，各周波数帯域に最適な重みを付加する．このとき遺伝的アルゴリズムを用いて最適な重み値を決定する．また，脳波のパターンを分類する．識別機にはk近傍法を採用する．提案手法の有効性を検証するために実験を実施した．その結果，生成されたフィルターが個人ごとで異なることが確認された．また，分類結果が良好であったことから，提案手法の有用性が示唆された．
184.	Hironobu Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Feature Extraction System for Age Estimation, Proc. of KES'2008, 458-465, Zagreb (Croatia), Sep. 2008.
185.	Yohei Tomita, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Takenori Suzuki : Time-series Models of the EEG Wearing Overcorrected Glasses, Proc. of KES'2008, 450-457, Zagreb (Croatia), Sep. 2008. (要約) 多くの眼鏡ユーザは，過度に補正された眼鏡を使用している場合が少なくない．過度に補正された眼鏡の使用は眼に影響を与える．しかしながら，その影響を測り，評価する方法が確立されていない．そこで，脳波を分析することで，過度の補正が実施されている状態を評価する手法を提案する．脳波で過度の補正状態を分析するために，実験を実施した．実験では，PCゲームを30分間実施しているときの脳波を計測する．過度の補正状態と適正補正状態において，脳波の変化が異なることを確認した．
186.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental Algorithm of Discriminant Analysis, Proc. of SCIS&ISIS, 640-643, Nagoya (Japan), Sep. 2008. (要約) 本国際会議論文は，追加学習型Simple-FLDAと呼ぶ新しい追加学習の方法を提案する．これは，Simple-FLDAの固有ベクトルを追加学習データを用いて改善する方法である．Simple-FLDAは，判別分析の近似法であり，簡単な繰り返し演算で固有ベクトルを獲得できる．提案方法は，追加学習データが一つずつ与えられ，固有ベクトルを修正していく．顔画像による個人認証に関する計算機実験により，提案法が有効であることが示されている．
187.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental Learning Method of Simple-PCA, Proc. of KES'2008, 403-410, Zagreb (Croatia), Sep. 2008. (要約) n this paper, we propose an incremental learning algorithm named Incremental Simple-PCA. This algorithm is added an incremental learning function to the Simple-PCA that is an approximation algorithm of the principal component analysis where an eigenvector can be calculated by a simple repeated calculation. Using the proposed algorithm, it allows to update faster the eigenvector by using incremental data. To verify the effectiveness of this algorithm, we carry out computer simulations on personal authentication that uses face images and wrist motion discrimination using wrist EMG by incremental learning. As a result, we can confirm the effectiveness from the aspects of accuracy and a computing time by comparing the Incremental PCA that gave the incremental learning function to the conventional PCA. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-57749186836 (Elsevier: Scopus)
188.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka and Minoru Fukumi : Improving the Robustness of Lips Sensing with Evolutionary Video Processing, Proc. of ITC-CSCC2008, 713-716, Simonoseki, Sep. 2008. (要約) 本国際会議論文では，ロバストな更新センシングのための効率的な手法を提案している．目的は，一般的なシーンでの高速な口唇領域の追跡と会話中の口唇パラメータの獲得である．そのために進化的動画像処理を用いる．通常，精度と速度はトレードオフの関係にあるが，進化的動画像処理に探索領域の自動制御法を採用することにより，それらを両立させる．本手法により追跡精度は84.9%に改善され，遮蔽された場合でも追跡を回復できる．計算機シミュレーションにより提案法の有効性を評価している．
189.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Akashi Takuya and Norio Akamatsu : Facial Gesture Simulation for a Single Image using Image Warping, Proceedings of SCIS&ISIS, 631-635, Nagoya, Japan, Sep. 2008.
190.	TADA Ryosuke, Tadahiro Oyama, Satoru Tsuge, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Identification of Music According to Singer, Proc. of ICEE'2008, Vol.P-014, 1-5, Okinawa, Jul. 2008. (要約) 本国際会議論文では，音楽の検索のために，歌手モデルを用いる歌手同定法を提案する．話者モデルとして，Gaussian Mixture Models (GMMs)とベクトル量子化法(VQ)を用いる．有効性を評価するために話者同定実験を行い，GMMsで65%の精度を得て，VQ法では81.9%を得た．さらに，GMMsで，学習データを変更した実験を行い，学習データ8個の場合に，95%の精度を得た．よって，GMMsの結果から，学習データ数の増加により，正確なパラメータ推定が可能であることが確認できた．
191.	YOSHIDA Toshihiro, OGAWA Takahiro, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Minoru Fukumi and Yasue Mitsukura : Relation between mental change and EEG when doing Trivial Tasks, Proc. of ICEE'08, Vol.O-160, 1-5, Okinawa, Jul. 2008. (要約) 近年，モニター(ディスプレイ)を長時間見続けることによるストレスや関連疾患が増加している．もし計算機に基づく手法で，精神疾患やストレスを診断できれば，ストレス性疾患の予防に役立つと考えられる．この場合，ストレスの定量的な評価が重要である．本国際会議論文では，ストレスと脳波(EEG)の関係を調べている．ある簡単なタスク(豆を箸で掴んで移動させるタスク)の前後で，被験者の脳波を計測し，そのへ塩化を調べる．その際に，主成分分析の近似計算法であるSimple-PCAを用いて特徴を生成し，ニューラルネットワークで識別する．計算機実験により，約80%の識別精度を得た．
192.	Miyoko Nakano, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Takuya Akashi, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Face Information Processing by Fast Statistical Learning Algorithm, Proc. of WCCI'08, 3228-3231, Hong Kong, Jun. 2008. (要約) 本国際会議論文では，新しい統計的アルゴリズムを提案し，顔情報処理で有効性を評価している．判別分析の幾何学的解釈により，その近似法としてSimple-FLDAが提案された．この方法の学習速度を改善するために，学習項目二つの内で，クラス内分散の最小化の部分を改良する．つまり，固有ベクトルの成分から，各クラスの学習ベクトルの成分をすべて除去する方法を採用する．この方法により，学習の反復回数が削減され，かつ特徴抽出性能は同等に維持されている．最後に，計算機シミュレーションにより有効性を評価している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-56349105619 (Elsevier: Scopus)
193.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Importance analysis of face part in face impression, Proc. of NCSP'08, 244-246, Gold Coast, Mar. 2008.
194.	Miyoko Nakano, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Feature Generation for Face Recognition by Fast Statistical Learning Algorithm, Proc. of NCSP08, 84-87, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) 本国愛会議論文では，新しい統計的学習アルゴリズムを提案し，顔情報処理に関する有効性を評価している．フィッシャー編別分析の幾何学的会社により，Simple-FLDAが提案されている．本国際会議論文では，そのSimple-FLDAの方法を改善するために，クラス平均ベクトルのSimple-PCAによる学習は同様に行うが，暮らし内分散の最小化において，各クラス内で，各データの成分を除去する方針のが学習を行う．この方法により，従来のSimple-FLDAよりも高速な特徴抽出が可能となっている．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
195.	Hironori Takimoto, Tsubasa Kuwano, Hinorobu Fukai, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : An Analysis of the Influence of Facial Feature on Age Perception, Proc. of NCSP08, 25-28, Gold Coast, Mar. 2008.
196.	Kipsang H. Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Enhancement of Palmprint Images using an Optimized Hexagonal Mulitilayer Perceptron Neural Network, Proc. of NCSP'2008, 423-426, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) 本国際会議論文では，3層構造ニューラルネットワークを用いて，掌紋画像のコントラストと詳細部分を改善する方法を提案している．本手法で，ニューラルネットワークの出力層の重み修正では，重み最適化学習を用いて，学習時間と画質改善性能を改良している．特に，掌紋画像の中心部分の改善に効果を発揮し，主要な線としわ部分の改善(強調)に効果がある．また本手法は，画像処理の分野で使用されている様々な手法を代替することも可能である．
197.	Obayashi Katsuyuki, Satoru Tsuge, Minoru Fukumi, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa : A Study of speaker identification using phoneme-information, NCSP'08, 164-167, Gold Coast, Mar. 2008.
198.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka and Minoru Fukumi : Edge Detection of Eye Region using Genetic Algorithm, Proc. of NCSP'08, 88-91, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) 本国際会議論文では，カラーのビデオ映像から目の領域を検出する新しいエッジ検出法を提案している．目的は，目の動きを用いて実用的なインタフェースを構築することである．提案手法では，まず，遺伝的な眼球追跡法で目を追跡し，眼瞼のエッジを検出する．この処理の難点は，眼瞼の検出をする際の閾値の決定である．本手法では，遺伝的眼球追跡法でこの値を動的に決定することを試みている．本手法はリアルタイムで動作し，眼瞼のエッジ検出を効率的に行うことが可能である．
199.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast incremental learning algorithm in pattern recognition, Proc. of NCSP'2008, 196-199, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) パターン認識の分野では，主成分分析(PCA)や判別分析(FLDA)が次元圧縮や特徴抽出で多く用いられている．また，行列型PCAに対する追加学習の方法も提案されている．一方，PCAの近似解法であるSimple-PCAが提案されており，その高速な学習が注目されている．しかし，Simple-PCAに対する追加学習の方法は，まだ提案されていない．本国際会議論文では，Simple-PCAに対する追加学習の方法を提案する．本手法の有効性を検証するために，顔画像を用いる個人認証の計算機シミュレーションを行い，定量的に評価している．
200.	Yasuyuki Nakamura, Hironobu Fukai, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Proposal of the GA with Sex-determination of the Hymenoptera and Its Applications, Proc. of NCSP'08, 443-446, Gold Coast, Mar. 2008.
201.	Tsukasa Endo, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Music Classification Method by Melody Analysis Using the SVM, Proc. of NCSP'08, 240-243, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) 近年，計算機科学の発展により，膨大な数の音楽を持てるようになった．しかし，音楽を検索する場合には，手作業で音楽の中身を調べるしか方法がなかった．そのため，音楽を自動で分類できる方法が必要と考えられる．本国際会議論文では，サポートベクターマシンと音楽のメロディー解析を用いて音楽分類を行う方法を提案する．自動で音楽分類を行うことが我々の目的である．最後に，実際の音楽を用いた計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を評価している．
202.	Hironobu Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Toshihisa Tanaka and Minoru Fukumi : Apparent Age Feature Extraction by Empirical Mode Decomposition, Proc. of NCSP'08, 21-24, Gold Coast, Mar. 2008.
203.	Yohei Tomita, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Naoko Koda, Jianting Cao and Minoru Fukumi : Benefits of the Animal Assisted Therapy -- Comparison the EEG features, Proc. of NCSP'08, 299-302, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) アニマルセラピーは心理学的また社会学的に人間に影響を与えることが報告されているが，科学的な研究はまだ不十分である．本国際会議論文では，アニマルセラピーを科学的に調査するために，脳波(EEG)を用いる．特に，癒し効果を高くするために，人懐っこい犬を用いる．アニマルセラピーの結果として，被験者の心理状態が変化し，それが脳波パターンとして確認できた．最後に，脳波と心理的安定性の関係を示す．
204.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Takuya Akashi and Norio Akamatsu : Multiple Faces Detection in Real Time using Neural Networks, Proceedings of the 6th International conference on Computational Intelligent, Man Machine Systems and Cybernetics, 63-68, Canary Islands, Spain, Dec. 2007.
205.	Junko Murakami, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : The Proposal of the EEG Characteristic Extraction Method by Using the FCM, Proc. of MJISAT'2007, T4-4-1-T4-4-6, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文では，食事の前後，喫煙の前後，などで人間の状態が変化することを識別する．さらに，その特徴の周波数特徴をも抽出する．まず，被験者の脳波を簡易計測計で計測する．次に，特異値分解を用いて脳波の特徴を抽出する．また，ファジィc-means法を用いて人間の状態を分類する．本手法の有効性を評価するために，計算機シミュレーションを行っている．
206.	Koji Sakamoto, Hironobu Fukai, Seiki Yosimori, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Image Classification Method Using Evolutionary Regional Segmentation, Proc. of MJISAT'2007, T4-3-1-T4-3-4, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文では，色情報に基づいて画像の領域分割を自動で行う方法を提案している．画像検索の精度を改善んするためには，画像の領域分割が前処理として必要である．特に本国際会議論文では，遺伝的アルゴリズムを用いて，領域分割のための閾値を決定する．一つの画像データを教師として利用して色特徴値を抽出し，その情報を用いて100枚以上の画像で評価を行っている．
207.	Hayato Kimura, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Sound Emphasis Using the Double Structured ICA, Proc. of MJISAT'2007, T3-4-1-T3-4-4, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) Recently, an independent component analysis (ICA) is paid to attention as a method for classifying an independent signal from assembly of different signals. There are a lot of studies using the ICA, for example, the field of image processing, speech recognition, and electroencephalogram (EEG) analysis. Meanwhile, a present musical notation is made by hearing the sound with a person's ear. However, the musical notation is so difficult, because each subject result of the musical notation is different, and the musical notation has many costs. Therefore, we propose a sound emphasis method using the double structured ICA. Then, we aim to obtain the emphasized sounds, for example, the high pitch sound and the low pitch sound. Furthermore, in order to show the effectiveness of the proposed method, we show the computer simulations by using the real data.
208.	Taro Shibanoki, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Biological Signal Recognition by Fast Statistical Learning Algorithm, Proc. of MJISAT'2007, T2-4-1-T2-4-6, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文では，フィッシャー判別分析の近似的手法であるSimple-FLDAに関して，その改善方法を提案している．主成分分析よりも特徴抽出性能に優れた判別分析の近似的方法であるSimple-FLDAが提案されている．この方法は，行列演算を用いない画期的な手法である．しかし，パターンの分布によっては学習反復回数が増加することがある．本国際会議論文では，それを改善するために，さらなる工夫を行い，反復回数の削減している．本手法の有効性を評価するために，生体信号処理の問題に対する計算機シミュレーションを行っている．
209.	Eriko Yokomatu, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Jianting Cao : An Individual Preference Detection System Using the EEG, Proc. of MJISAT'2007, T2-4-1-T2-4-4, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 生体信号の解析において，脳波とコインの好みに関する研究が多数報告されている．また，アロマセラピィのために，匂いに関する関心も大きくなっている．本国際会議論文では，臭覚刺激と脳波を用いて個人の好みの問題を取り上げている．特に，因子分析を用いて，脳波の特徴を抽出する方法を提案している．本手法では，好きな匂いと嫌いな匂いに対する脳波を計測し，脳波の特徴が抽出される．計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を評価している．
210.	Yosuke Fukada, Keiko Sato, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Extraction of the Coloration Pattern for Personal Room Design, Proc. of MJISAT'2007, T2-3-1-T2-3-5, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文では，個人の好みに応じたルームデザインを可能とする新しいサポートシステムを提案している．そして，個人ごとのルームデザインの配色パターンを抽出する．このシステムにより，デザイナーに依存せず，個人の好みに応じて配色に関してルームデザインを行うことができる．特に，対話的遺伝的アルゴリズムを用いて自動かつ負担を軽減しながら様々なルームデザインを可能としている．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
211.	Ai Ikeda, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Character Recognition of Malaysian Vehicle License Plate by Neural Networks, Proc. of MJISAT'2007, T2-3-1-T2-3-4, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文は画像処理手法とニューラルネットワークを用いて，マレーシアライセンスプレートの文字を認識する方法を提案している．プレート文字認識は，出入り管理や駐車場管理など多くの応用がある．本手法では，まず自動車部分からのライセンスプレート抽出を行い，次に，文字領域の切り出し，文字の抽出が行われる．この際，マレーシアライセンスプレートに特有の情報を用いている．分離された文字の認識はニューラルネットで行う．本手法の有効性を示すために，マレーシアの自動車画像に対する計算機シミュレーションを行い，定量的に評価している．
212.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Construction of Online Tuning System based on Wrist EMG, Proc. of MJISAT'2007, T1-7-1-T1-7-5, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文では，主成分分析の近似法であるSimple-PCAに対する追加学習の方法を提案している．近年，生体信号である筋肉電位(EMG)を用いる研究開発が活発である．我々は手首で計測されたEMGを用いて総合操作装置の開発を目指している．手首のEMGをSimple-PCAやSimple-FLDA(判別分析の近似法)を用いて次元圧縮し，ニューラルネットワークで認識する方法を提案しているが，個人差には対応することが困難であった．そこで，Simple-PCAに対して，追加学習を行える方法を提案する．この方法により，各個人に対応したオンラインチューニングシステムを構築することを目指す．
213.	Shin-ichi Ito, Hiroko Nakamura, Yasue Mitsukura, Takafumi Saito and Minoru Fukumi : A Visualization of Genetic Algorithm Using the Pseudo-color, Proc. of ICONIP'2007, Vol.2, 444-452, Kitakyushu, Nov. 2007. (要約) 本稿では，疑似カラー表示法を用いて遺伝的アルゴリズムの探索過程および探索結果を可視化する手法を提案する．提案手法では，各個体の各遺伝子の値および適応度を疑似カラーを用いて表示する．提案手法の有効性を検証するために，ナップサック問題を解いた結果，一目で遺伝子の値および適応度が確認できることが示された．
214.	Yosuke Fukada, Keiko Sato, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Room Design System of Individual Preference with IGA, Proc. of ICCAS'2007, 2158-2161, Seoul, Oct. 2007. (要約) 本国愛会議論文では，個人の好み(嗜好)に合わせたルームデザインを行うためのサポートシステムについて提案している．色に対する好みは個人によって異なっている．しかし，ルームデザインは，デザイナーの感性にに基づいて行われている．そのため，人々の好みに合わせて様々なルームデザインを行える技術が望まれている．本国際会議論文では，対話的遺伝的アルゴリズムを用いて個人の好みに合わせて自動でルームデザインを行えるシステムを提案している．本提案方法の有効性を評価するために，様々なルームデザインのシミュレーションを行い，定量的に評価している．
215.	Hironobu Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : An Apparent Age Estimation System Using the Evolutionary Algorithm, Proc. of ICCAS'2007, 2146-2149, Seoul, Oct. 2007. (要約) 年齢は生物にとって重要な情報である．計算機による顔画像に基づく年齢推定が可能となれば，その技術は様々な場面で重要な役割をすることになる．本国際会議論文では，教師あり自己組織化マップを用いて，年齢推定を行う方法を提案している．さらに，遺伝的アルゴリズムを用いて，年齢推定にとって重要な特徴を選定する方法をも提案している．
216.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : Detecting Method of Music to Match the User's Mood in Prefrontal Cortex EEG Activity Using the GA, Proc. of ICCAS'2007, 2142-2145, Seoul, Oct. 2007. (要約) 左前頭極脳波を分析することで，聴取楽曲が気分と一致しているかどうかを判断する手法を提案する．提案手法では，遺伝的アルゴリズムを用いて気分一致を検出するために必要な周波数帯域を選定する．また，選定された周波数帯域のパワースペクトルを脳波の特徴量とし，気分一致・不一致を脳波で分類する．実験検証では，母平均推定法を採用し，識別率を算出した．その結果，良好な結果を得ることが出来，提案手法の有効性を確認することが出来た．
217.	Junko Murakami, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : Detection of the Human-Activity Using the FCM, Proc. of ICCAS'2007, 1995-1998, Seoul, Oct. 2007. (要約) In this paper, we propose the detection system of the human activity by using the electroencephalograms (EEG). First, we measure the EEG data for subjects. In most of all conventional studies, the EEG having a lot of sensors is used. Therefore, subjects must eat or smoke while using the EEG interface. However, this situation is not practical for subjects. In this study, taking account of the burden of subjects, we use only one measurement point 'FPI'. First, we measure the EEG data and the EMG data for subjects. Then, the EEG feature is extracted by using the singular value decomposition (SVD). From the result, we classify the EEG pattern by the fuzzy c-means (FCM). If we cannot classify the EEG pattern into each activity, the discriminant analysis (DA) is used. We consider the EEG features of activities. Then, in order to show the effectiveness of the proposed method, computer simulations are done.
218.	Koji Sakamoto, Hironobu Fukai, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Automatic Decision Method of Parameters in the Maximum Distance Algorithm, Proc. of ICCAS'2007, 785-788, Seoul, Oct. 2007. (要約) 最大距離法は，カラーのシーン画像のセグメンテーションなどに対して有効であると報告されている．しかし，最大距離法はクラスタリングの終了条件を前もって決める必要がある．本国際会議論文では，最大距離法のパラメータを自動で決定する方法を提案している．本手法は，画像密度を計算し，その関係を用いて最大距離法のパラメータを決定する．その有効性を評価するために，100枚の画像に対する計算機シミュレーションを行い，優れた方法であることを示している．
219.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : Method for Detecting Music to Match the User's Mood in Prefrontal Cortex Electroencephalogram Activity Based on Individual Characteristics, Proc. of 2007 IEEE International Conference System, Man and Cybernetics, 2640-2644, Montreal, Oct. 2007. (要約) 本稿では，聴取楽曲が気分と一致しているかどうかを判断する脳波分析法を提案する．提案手法では，遺伝的アルゴリズムを用いて気分一致を検出するために必要な周波数帯域を選定する．また，選定された周波数帯域間のパワー比率を脳波の特徴量とし，気分一致・不一致を脳波で分類する．実験検証の結果，比較的を得ることが出来，提案手法の有効性を確認することが出来た． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2007.4413830 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-40949119809 (DOI: 10.1109/ICSMC.2007.4413830, Elsevier: Scopus)
220.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Hiroko Miyamura, Takafumi Saito and Minoru Fukumi : The EEG Feature Extraction Method of Listening to Music Using the Genetic Algorithms and Latency Structure Model, Proc. of SICE'2007, 2823-2826, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) 本稿では，脳波分析のための遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて潜在構造モデルの構築する手法を提案する．提案手法では，まず，必要な周波数帯域のみで構成される潜在構造モデルを構築する．このとき，必要な周波数帯域をGAで選定する．次に，潜在構造モデルのうち，独自因子のベクトルをGAによって決定するモデルをモデルを構築する．最後に，潜在構造モデルから抽出される脳波の特徴量をユークリッド距離，余弦距離，相関係数を軸とする空間に射影し，視覚的に特徴量間の関係を考察する．実験検証の結果，独自因子のベクトルをGAで決定するモデルの有用性が示された．
221.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental learning method in wrist EMG recognition system, Proc. of SICE'2007, 2819-2822, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) パターン認識の分野では主成分分析が多く用いられており，その近似的手法であるSimple-PCAも次元圧縮等に用いられている．そのようなSimple-PCAであるが，追加学習に対応できるアルゴリズムは提案されていない．本国際会議論文では，このSimple-PCAに追加学習の機能を追加する．本手法の有効性を検証するために，筋肉電位(EMG)データに対する計算機シミュレーションを行い，パターン認識に有効であることを示している．
222.	Hironori Takimoto, Tsubasa Kuwano, Yasue Mitsukura, Hironobu Fukai and Minoru Fukumi : Appearance-age feature extraction from facial image based on age perception, Proc. of SICE'2007, 2813-2818, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) 年齢は顔の情報の中でも重要な特徴(情報)である．娯楽や美容整形でも年齢の認知(認識)は考慮されており，美容整形では見た目の年齢を解析している．本国際会議論文では，年齢認知における見た目年齢に関する顔特徴を解析する．見た目年齢の推定実験のためにHOIPデータベースを使用する．見た目年齢の推定に利用される特徴を遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークで抽出する．本手法を用いることにより，見た目年齢に影響を与える顔特徴が決定できる．さらに，見た目年連推定に用いられる顔特徴は年齢によって異なっていることが示唆された．
223.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Proposal of Adaptive Graininess Suppression Method, Proc. of SICE'2007, 2827-2831, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) ノイジィ画像に対する画像補正に関しての従来の方法では，マスク処理に基づいていた．本国際会議論文では，エッジ特徴に基づく画像の粒状抑制手法を提案している．本手法では，ノイジィ画像からエッジを検出し，エッジ情報に基づいた粒状抑制を行っている．その際，主成分分析とキャニーエッジフィルタを用いている．さらに，粒状抑制ではウィーナ-フィルタに基づく方法を用いている．最後に，計算機シミュレーションにより本手法の有効性を検証している．
224.	Junko Murakami, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : A Design of the EEG feature detection and condition classification, Proc. of SICE'2007, 2798-2803, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) 本国際会議論文では，食事の前後，喫煙の前後における脳の状態の変化を調べるために，脳波(EEG)を用いている．脳波を計測後，主成分分析を行い，脳の状態を識別する．さらにアンケートと分類結果に基づいて脳波データを再構成する．それらの結果から，脳波計測の理想的な環境についても考察している．最後に，各状態の脳波特徴を考察するために，脳波データを展開する．本手法の有効性を評価するために，計算機シミュレーションを行っている．
225.	Hironobu Fukai, Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Apparent age estimation system based on age perception, Proc. of SICE'2007, 2808-2812, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) 本国際会議論文では，遺伝的アルゴリズム(GA)と学習ベクトル量子化(LVQ)を用いる年齢推定手法を提案している．GAは顔画像からの特徴抽出に用い，LVQにより年齢を推定している．また，GAにより選定された特徴の解析も行っている．本手法の有効性を定量的に評価するために，計算機シミュレーションを行い，優れた手法であることを検証している．
226.	Eriko Yokomatsu, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : A Design of the Preference Acquisition Detection System, Proc. of SICE'2007, 2804-2807, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) 近年，生体信号の解析において，脳波(EEG)と好み(嗜好)の関係を解析している報告が多数なされている．本国際会議論文では，臭いの刺激と脳波を用いて，個人の好みを抽出する．特に，好きな臭いと嫌いな臭いを被験者に与えて，その際の脳波を計測する．また，脳波の特徴を抽出する方法を提案している．本手法の有効性を評価するために，計算機シミュレーションを行い，優れた手法であることを評価している．
227.	Minoru Fukumi, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Miyoko Nakano, Takuya Akashi and Yasue Mitsukura : Fast Statistical Learning Algorithm for Feature Generatio, Proc. of KES2007, Vol.LNAI 4694, 91-97, Vietri sul Mare, Italy, Sep. 2007. (要約) 本論文では判別分析の近似的学習アルゴリズムを提案している．特に，従来提案されているSimle-FLDAの欠点である，学習回数がSimple-PCAに比べて多いという欠点を改善する方法を提案している．新しい提案法ではデータ分布を一部無視する形式でアルゴリズムが構築されている．提案手法の有効性を検証するために，簡単な個人認証の問題に対する計算機実験を行っている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-38049107774 (Elsevier: Scopus)
228.	Mitsuhiro Ozawa, Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Kenji Kita, Minoru Fukumi, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa : Automatic Utterance Segmentation Tool for Speech Corpus, IEEE NLP-KE2007, 401-406, Beijing, Aug. 2007. (要約) We collect the speech data for investigating an intra-speakers' speech variability over a short and long time. In general, to reduce the load of speakers, the speech data are collected as one file from collecting start to collecting end. Hence, there are some noises, non-speech sections and mistaken sections in this file. Consequently, we must segment this file into individual utterances and select the useful utterances. This process requires a lot of time and efforts. In this paper, we propose an automatic utterance segmentation tool for dividing the collected speech data. The proposed tool is composed of four processes, which are a voice activity detection, speech recognition, a DP matching, and a correct of speech section. For evaluating the proposed tool, we conduct the evaluation experiments using a female speaker's speech data in our corpus. Experimental results show that the proposed method can reduce a filing time by 90% compared to a manual filing. In This paper, first, we introduced the large speech corpus. This speech corpus contains is the speech data collected by specific speaker over long and short time periods. And, we explained the automatic utterance segmentation tool which we made in the case of corpus build. And inspected the validity. As a result, it was demonstrated that the automatic utterance segmentation tool was high-performance. Furthermore, it was demonstrated that speech corpus build became simple by using the automatic utterance segmentation tool. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368062 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-47749136580 (DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368062, Elsevier: Scopus)
229.	Satoru Tsuge, Keiji SEIDA, Masami Shishibori, Kenji Kita, Fuji Ren, Minoru Fukumi and Shingo Kuroiwa : Analysis of Variation on Intra-Speakers Speech Recognition Performances, IEEE NLP-KE2007, 387-392, Beijing, Aug. 2007. (要約) Even if a speaker uses a speaker-dependent speech recognition system, speech recognition performance varies. However, the relationships between intra-speaker's speech variability and speech recognition performance are not clear. To investigate these relationships, we have been collecting speech data since November 2002. In this paper, we analyze the relationships between intra-speaker's speech variability and the phoneme accuracy by a correlation analysis. Analyzed results showed the strong negative correlation between the phoneme accuracy and the speaking rate. The correlation coefficient indicated -0.77. Moreover, we can see that the phoneme accuracy is correlated with the temperature in the recording room and the humidity difference. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368060 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368060 (DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368060)
230.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka and Minoru Fukumi : Genetic Eye Tracking for Blinking, Proc. of the 2007 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition (IPCV'07), Las Vegas, Jun. 2007.
231.	Takuya Akashi, Toshiya Nishimura, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka and Minoru Fukumi : Practical Genetic Eye Detection System: Which Is Better, Optical or Digital Zoom?, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 535-538, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 本国際会議論文では，遺伝的アルゴリズムを用いるテンプレートマッチングにおいて，サイズと向きに不変な眼の追跡システムにおけるディジタルズームの有効性が示されている．実用的な使用では，簡単で低コストなことが重要である．本報告では，特に特別な機器を必要としないウェブカメラを用いる．本国際会議論文では，ディジタルズームの有効性を評価するために，遺伝的テンプレートマッチングを用いて，人工的テンプレートを変形している．評価の結果，ディジタルズームは工学的ズームより，僅かではあるが優れていることが検証されている．
232.	Hayato Kimura, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Music Part Classification Using the ICA, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 485-488, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 近年，独立成分分析(ICA)が注目されており，様々な信号の合成信号から独立成分を識別するために用いられている．本国際会議論文では，音声認識に注目し，ICAを用いて，音楽の各要素を分類する方法を提案している．本手法の有効性を評価するために，様々な計算機シミュレーションを行い，妥当性を評価している．
233.	Hironobu Fukai, Yasue Mitsukura, Hironori Takimoto and Minoru Fukumi : An Age Estimation System Based on the LVQ, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 449-452, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 本国際会議論文では，遺伝的アルゴリズム(GA)と学習ベクトル量子化(LVQ)を用いる新しい年齢推定手法を提案している．GAは顔の各特徴を抽出するために用いられ，年齢はGAにより選定された特徴を用いてLVQにより推定される．本手法の有効性を検証するために，計算機シミュレーションを行い，その結果から優れた手法であることを評価している．
234.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Discrimination of Wrist EMG Signals using a Statistical Method, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 393-396, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いる人工義手やポインティングデバイスの研究開発が活発である．また，従来は筋肉繊維の太い部位にセンサーを装着している．そのため，実用性の点からは，やや難があり，まだ一般化されていない．本国際会議論文では，手首装着型の総合操作装置の開発を目指している．EMGの認識二おいては，個人差が大きかったため精度が低い傾向があった．本国際会議論文では，追加学習型のSimple-PCAを提案し，その有効性を計算機シミュレーションにより評価している．本手法により，実用性が格段に高まり，高精度なシステムを実現できる．
235.	Eriko Yokomatsu, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : Preference Acquisition by Using Olfactory Stimulus and EEG, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 381-384, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 本国際会議論文では，臭覚刺激と脳波(EEG)を用いる個人の好みを抽出する方法を考察している．特に，因子分析を用いて脳波(EEG)特徴を抽出する方法を提案している．その際，臭いを用いて好きなものと嫌いなもの識別している．提案手法の有効性を評価するために計算機シミュレーションを行い，優れた手法であることを検証している．
236.	Junko Murakami, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Jianting Cao and Minoru Fukumi : Classification of Conditions by the EEG, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 297-300, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 本国際会議論文では，食事前と食事後や，喫煙の前後などで人間の状態が変化することを脳波(EEG)を用いて識別する方法を提案する．特に，主成分分析を用いて特徴抽出する方法を提案している．本手法の有効性を検証するために，脳波(EEG)パターンを識別する計算機シミュレーションを行い，定量的に評価している．
237.	Yosuke Fukada, Keiko Sato, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A Design of the Mapping Method of Color and Kansei, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 73-76, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 我々は色に対する様々な感性があり，色は物のイメージに多大な影響を与えている．物の色はについてのイメージは個性が関係している．色に対するイメージを解析する感性についての研究が重要視されている．本国際会議論文では，色とイメージの関係を被験者毎に解析し感性情報を抽出する方法を提案している．特にニューラルネットワークを用いて解析し，視覚的に表現する方法を開発している．計算機シミュレーションにより本手法の有効性を評価し，優れた特性を確認している．
238.	Satoru Tsuge, Minoru Fukumi, Masami Shishibori, Fuji Ren, Kenji Kita and Shingo Kuroiwa : Study of Relationships Between Intra-Speaker's Speech Variability and Speech Recognition Performance, 2006 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2006), 41-44, Tottori, Japan, Dec. 2006. (要約) Even if a speaker uses a speaker-dependent speech recognition system, speech recognition performance varies. For this reason, speech quality is varied by some factors, including emotion, background noise, and so on, even though the speaker and utterance remain constant. However, the relationships between intra-speaker's speech variability and speech recognition performance are not clear. Hence, we focus on the intra-speaker's speech variability which affects the speech recognition performances. To investigate these relationships, we have been collecting speech data since November 2002. Using a part of the speech corpus, we conducted speech recognition experiments. In this paper, we analyze the relationships between intra-speaker's speech variability and the phoneme accuracy by using the correlation analysis. For factors of the correlation analysis, we use a number of errors, a speaking rate, a likelihood. Analysis results show a strong correlation between the number of the substitution errors and the phoneme accuracy although the correlations of the number of the deletion and the insertion errors are low. Therefore, it is considered that there are overlaps between phonemes since the feature parameters vary at each speaking rate. For improving the phoneme accuracy, it is needed that we study a method which discriminates phonemes. On the other hand, although the correlation between the phoneme accuracy and the speaking rate seems to be low, a strong correlation between the speaking rate and the number of deletion errors and insertion errors are found. Since the number of the insertion errors and the number of the deletion errors were in the counterbalance relation, the correlation between the speaking rate and the phoneme accuracy was low. However, we consider that it is needed to normalize the speaking rate because the speaking rate influences on the number of the deletion and the insertion errors.
239.	Kou Nakamichi, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Takuya Akashi, Yasue Mitsukura and Motokatsu Yasutomo : Extraction of the Liver Tumor in CT Images by Real-coded Genetic Algorithm, Proc. of IASTED CI'2006, 366-371, San Francisco, Nov. 2006. (要約) 日本では肉類中心の食事の増加などにより，内蔵や脳の疾患が増加している．医用機器として，CT,MRI，超音波映像機器が増加しているが，医師の負担も増加している．本国合い会議論文の目的は，医師の負担を軽減するために，自動画像診断システムを構築することである．特にCT画像の肝臓画像を対象として肝腫瘍を検出するために，遺伝的アルゴリズムを活用して濃淡画像から肝腫瘍えお効率的に抽出する方法を提案し，有効性を検証している．
240.	Takenaka Yusuke, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Isolated Syllable Recognition on Mobile Terminal Devices, Proc. of IASTED International Conference on Computational Intelligence, 366-371, San Francisco, Nov. 2006. (要約) 本国際会議論文の目的は，藻場色フォンにおける分離された日本語の音素認識システムを構築することである．本手法により，一度ご認識された音声を音節毎に再度認識することが可能となる．中心課題は，日本語の五つの母音の認識である．本手法は，赤松変換に基づいた手法で認識ステムを構成している．実験では分離された100セットの認識を行い，有効性を評価している．特に従来法との比較を行っている．
241.	Kentaro Tohi, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Pattern Recognition of EMG Signals by the Evolutionary Algorithms, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 2574-2577, Busan, Oct. 2006.
242.	Satomi Ota, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Proposal for the Extraction Method of Personal Comfort and Preference by the EEG Maps, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 604-607, Busan, Oct. 2006.
243.	Keiko Sato, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Designing of the Color KANSEI Information Map Considering the Individual Characteristic by Using Multivariable Analysis, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 3706-3710, Busan, Oct. 2006. (要約) The color design is one of the most important elements that influence the impression of products, therefore the technology which understands and reflects the consumer's sensibility is needed in the color design. Especially, the color coordination system that connects colors with impressions is expected as the system supporting the color design. Therefore, in the field of the KANSEI engineering, researches that model the correlation of colors (the arrangement of the color) and impression words have been done. However, the impression received from the color is various by individual, therefore, it is necessary to model the KANSEI information to each individual. In this paper, we analyze the data of the evaluation questionnaire of the color for the subject, and propose the method of extracting the KANSEI information of the subject. Concretely, by using the multivariable analysis, the correlation with an amount of the sensibility and the color feature is found. As a result, it is thought that the tendency of impressions to colors can be expressed in the sight.
244.	Kentaro Tohi, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Pattern Recongnition of EMG signals by the Evolutionary Algorithms, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 2574-2577, Busan, Oct. 2006. (要約) 本国際会議論文では，手首に装着された4チャンネルセンサーで計測された筋肉電位(EMG)により，手首の動作を識別する方法を提案している．特に遺伝的アルゴリズムを用いて重要な周波数帯を選定している．選定された特徴が任恣意に用いられるが，認識はニューラルネットワークの学習により行う．最後に，計算機シミュレーションにより，本提案手法の有効性を評価している．
245.	Hironobu Fukai, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A Design of an Age Estimation System Using the SOM, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 2582-2585, Busan, Oct. 2006. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムと自己組織化マップを用いる新しい年齢推定手法を提案している．遺伝的アルゴリズムは顔の特徴抽出に用いられる．特に，本国際会議論文では対話的遺伝的アルゴリズムを用いる方法を提案している．自己組織化マップは顔を分類するために用い，顔の選択された部分から特徴が抽出される．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
246.	Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast Face Extraction from Near-Infrared Camera Images, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 5711-5714, Busan, Oct. 2006. (要約) 本国際会議論文は，
247.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Recognition of Wrist Motion Pattern by EMG, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 599-603, Busan, Oct. 2006. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いて人工義手やポインティングデバイスの研究開発が活発に行われている．しかし，計測するEMGは比較的に大きな筋肉繊維に上に装着されており，実用上，問題となる場合が多い．本国際会議論文では，手首に腕時計のように装着されたセンサーで計測したEMGを用いて総合操作装置の開発を目指す．本国際会議論文は，手首で計測されたEMGを周波数変換して統計的手法で次元圧縮し，ニューラルネットワークで認識する方法を提案している．
248.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Hiroko Miyamura, Takafumi Saito and Minoru Fukumi : The Proposal of the EEG Characteristics Extraction Method in Weighted Principal Frequency Components Using the RGA, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 1152-1155, Busan, Oct. 2006. (要約) 脳波の特徴抽出精度向上ための手法と抽出された脳波の特徴データを客観的に評価する方法を提案した．特徴抽出は，一般的な潜在構造モデルのモデル誤差を個人誤差と定義したモデルにより行なう．その際に，未知のパラメータである個人誤差をRGAにより推定している．客観的評価は，目視できる3次元空間へ射影する方法を提案している．そして音楽聴取時の脳波データを用いて，提案手法の有効性を検証した．
249.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Akashi Takuya and Norio Akamatsu : A Simple 3D Edge Template for Pose Invariant Face Detection, Proc. of Knowledge-Based & Intelligent Information & Engineering Systems (KES), 692-698, Bournemouth, Oct. 2006.
250.	Morioka Yoshiyuki, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction of Heart Contour using SNAKES, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 1477-1480, Busan, Oct. 2006. (要約) 近年，画像診断技術が活発に開発されている．特に，腹部の超音波画像を用いて非侵襲に診断することが求められている．また，画像診断では，ドクターの負担が増加しており，自動的な診断も強く求められている．本国際会議論文では，画像解析により心臓病の検出をすることを目的としており，心臓の壁運動を追跡するために，SNAKESを用いる方法を提案している．SNAKESの拡張システムにより，心臓の内側壁の形状を抽出することを可能としている．
251.	Ogawa Takahiro, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Extraction in Listening to the Music Using Statistical Analysis of the EEG, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 5120-5123, Busan, Oct. 2006. (要約) ストレスの問題を改善するために，音楽セラピーが研究されており，客観的指標として，心理学的変化に基づく心理的評価が検討されている．本国際会議論文での目的は，音楽に影響される特徴の分析である．客観的かつ絶対的な指標として脳波(EEG)に着目している．本国際会議論文は，EEGから判別分析を用いて特徴を抽出する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，音楽のタイプにより個人に生じる特徴を抽出できることが示されている．
252.	Watanabe Takumi, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Design of an IR Communication Link for a Computer-Controlled Humanoid Robot, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 3496-3499, Busan, Oct. 2006. (要約) Recently, many humanoid robots can be formed on television programs and public events. In this paper, we pay attention to such robots. Under this background, diverse parts have been developed and many symposiums have been held to share domain knowledge with many engineers. Furthermore, as for the robot technology, we think that a robot which makes humanlike movement and general view has been developed. However, if a multifunction robot were developed, it could work instead of a human and our lifes could be more convenient and less risky. However autonomous action is very difficult to achieve because a robot cannot recognize varying environment all of the time. In this paper, we focus on how to recognize such environments. The environment is recognized using a camera and is learned with a neural network (NN). The autonomous action can be learned by the NN on the robot or transferred from a PC after action learning. In this work, we use the latter method, and then transmit the image that is necessary to control the robot from a PC because the robot cannot acquire the image by itself.
253.	Takahashi Yasuyuki, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Point Extraction in Face Image by Neural Network, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 3783-3786, Busan, Oct. 2006. (要約) Conventionally, manual operations that specify positions of feature points such as eyes and nose are needed when morphing is carried out for a face image. In this work, the feature points are therefore extracted by using face area detection and a feature points decision methods to automate positional specification of feature points. As a result, the morphing of a face image can be carried out without manually specifying feature points. Face area detection is achieved by a threshold method using the YIQ color system. Feature points decision method extracts feature points by using a 3 layer perceptron type neural network (back-propagation). The attribute of the feature of eyes is defined to be a value of A in the color system LAB. In the same way, the attribute of feature points of the lip is defined as a value of B in the color system LAB. The extraction experiment of feature points was conducted from 120 face images by using the neural network, and the effectiveness of the present method was verified.
254.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Downsized Genetic Algorithm by Automatic Search Domain Control for Lips Detection, Proc. of the International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2006), 1312-1317, Tokyo, Sep. 2006. (要約) 本国際会議論文では，口唇領域の抽出のために，遺伝的アルゴリズムのダウンサイジング方法を提案している．また，目的として交信領域の様々な情報を獲得することも目的としている．遺伝的アルゴリズムは精度を保持しながら実時間処理を実現するために用いられる．特に，遺伝的テンプレートマッチングを実現し，口唇領域をテンプレートとすることにより，目的を達成する．本手法の有効性を計算機シミュレーションにより評価している．
255.	Fukuda Keiji, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Personal Authentication using Fingerprints, Proc. of the International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems, 1144-1149, Tokyo, Sep. 2006.
256.	Takizawa Atsushi, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognizing Parked Vehicles License Plate Using Image Frame-Difference and Template Matching, Proc. of the International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems, 141-144, Tokyo, Sep. 2006. (要約) In this paper, parked vehicles license plate recognition using image frame-difference and template matching is proposed. Image frame-difference is used to extract the vehicle area, reducing the license plate search domain, thereby reducing the total search time. The processes of expansion and reduction are then applied to reduce the noise in the extracted plate domain. Based on the data from 83 vehicles, the most likely plate area is then decided. License plate recognition is carried out using template matching. For each possible character, three templates are prepared. We then performed computer simulations to show the effectiveness of our method. From the result, it was confirmed that the preprocessing method was effective.
257.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi and Yasue Mitsukura : Hybrid EMG Recognition System by MDA and PCA, Proc. of 2006 International Joint Conference on Neural Networks (WCCI'2006), 10750-10756, Vancouver, Jul. 2006. (要約) 本論文では，手首で計測された筋電信号(EMG)を用いて手首の動作を認識できるシステムを提案している．認識精度と速度を改善するために，重判別分析と主成分分析を併用している．計算機シミュレーションの結果から，提案システムは認識の精度と速度を改善できることを示している．本システムは部分的に，DSP(信号処理用の組込システム)ボード上で実装されている．
258.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Eye Detection and Tracking using Genetic Algorithm, Proceeding of the 4th International Conference on Computing, Communications and Control Technologies, 26-31, Orlando, Jul. 2006.
259.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Akashi Takuya : Optimizing Feature Extraction for the Camera Mouse using Genetic Algorithms, WSEAS Proceeding on Computers, 873-877, Jul. 2006.
260.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Construction of Wrist Motion recognition System, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 385-388, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を人工義手や義足，ポインティング装置に応用する研究が活発である．しかしながら，EMGの個人差が大きい点が欠点として挙げられており，実用化の問題点となっている．本研究では，総合操作装置の開発を目的とし，手首でのEMGに基づいて手首の動作を識別する方法を提案している．まず，EMG信号をFFTにより周波数に変換し，ニューラルネットワークで学習認識する．その際，Simple-PCAとSimple-FLDAを用いて周波数特徴の次元を圧縮し，高速・高精度性を両立させる．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
261.	Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Method of Gender and Age Estimation Based on Facial Knowledge, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 373-376, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 本国際会議論文の目的は，環境の変化に頑健な年齢と性別の推定システムを構築することである．本手法は，Advanced Retinal Sampling Method (ARSM)に基づいて顔の特徴点を用いる手法である．年齢と性別の推定に際し，顔の形状，肌のテクスチャ，色相，鵝ボール特徴を用いている．また，本手法を用いての年齢と性別の計算機シミュレーションによる評価において，顔の左右対称性も評価している．
262.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Graininess Suppression Method for Image Restoration Based on Saving Edge Shape, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 235-238, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 画像処理におけるノイズ除去では，マスク処理を行うことが多かった．本国際会議論文では，画像のノイズを抑えるための粒状抑制手法を提案している．本方法では，画像の粒状を抑えるために，ノイジィ画像からエッジを検出している．この際に主成分分析とキャニーエッジフィルタを用いている．粒状抑制部分では，ウィー-ナーフィルタを用いてオリジナル情報を残してエッジ特徴を検出している．本手法の有効性を計算機シミュレータで検証している．
263.	Yasue Mitsukura, Kensuke Mitsukura and Minoru Fukumi : Face Detection from Near-Infrared Camera Images Using the GA and NN, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 219-222, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 本国際会議論文では，近赤外線カメラを用いて顔を認識する方法を提案している．近赤外線カメラからの画像を用いての顔検出については，画像がグレイスケール画像となるために比較的に困難である．本国際会議論文では，遺伝的アルゴリズムによりフィルタが設計され，顔とその位置を検出する方法が提案されている．本手法の有効性を自動車ドライバーの顔検出に対して適用し，定量的に評価している．
264.	Satomi Ota, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A Learning Method for Making the EEG Maps, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 187-190, Honolulu, Mar. 2006. (要約) Recently in the world, the diseases based on the stress are increasing. It is thought that the living in a comfortable space is important to prevent the diseases beforehand. A feeling of comfortable depends on a person, therefore to consider the personality is necessary beforehand. Then, we research the relation between the external stimulation and human by using the EEG as an index. In this study, our viewpoint is to detect the effectiveness of the music relaxation. Therefore, in order to make the ``personal comfortable'', we show the external stimulation examples by the subjects and some genre music. First, we measure the EEG of subjects in listening to each genre of music in our approach. Next, we extract some features of EEG patterns by using the neural networks. Finally, we make the EEG map displaying the features data in two dimensions to clarify the location of each genre in the EEG.
265.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Genetic Eye Detection System, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 377-380, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 本国際会議論文では，テンプレートマッチングと遺伝的アルゴリズムを用いて高速でサイゾと向きに依存しない眼のトラッキングシステムを提案している．また，眼を構成する様々な要素である，位置，スケール，回転角度のパラメータを獲得することも目的である．この方法は視線追跡へも応用可能である．本提案手法では，人の頭部が動いたり，カメラが自由に動いたりする場合でも対応可能であり，様々な用途に応用できる．本手法の有効性を定量的に評価し，0.03秒の時間で74%の精度で眼の追跡が行えることを検証できた．
266.	Keiko Sato, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A Kansei Extraction Method from the Individual Characteristics by Using the Color Chart, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 142-145, Honolulu, Mar. 2006. (要約) The color design is one of the important elements that influence the impression of products, therefore the technology which understands and reflects the consumer's sensibility is needed in the color design. Especially, the color coordination system that connects colors with impressions is expected as the system supporting the color design. Therefore, in the field of the KANSEI ( it is named by Japanese) engineering, researches that model the correlation of colors (the arrangement of the color) and impression words have been done. However, because the impression received from the color is various by individual, it is necessary to model the KANSEI information to each individual. In this paper, we analyze the data of the evaluation questionnaire of the color for the subject. Then, we propose the KANSEI extraction method from the subject informations. Concretely, by using the principal component analysis (PCA), the correlation with an amount of the sensibility and the color feature is found. As a result, it is thought that the KANSEI model of the subject can be made, and the feature of the preference can be analyzed.
267.	Michiyo Nishioka, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Measurement of Skin Texture Using Artificial Neural Network and SOM, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 33-36, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 本国際会議論文では，家庭で使用できる高性能な肌の診断システムを構築し肌のテクスチャの評価をすることが目的である．肌の画像を取り込んで，まずFFTにより周波数変換を行い，ニューラルネットワークと自己組織化マップを用いて，肌のキメの数を評価する．その際に，Simple-PCAを用いて高速処理を達成し，従来よりも優れた結果を得ている．本システムの有効性を計算機シミュレーションにより定量的に評価している．
268.	Stephen Githinji Karungaru, Youngmin Choie, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Korean Lightweight Font Development using Outline Compression Reduction Function, Proc. of The 12th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 289-294, Tokushima, Feb. 2006.
269.	Yoshiki Kubota, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction System of a Kidney Region from CT Images, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T7-3, 1-5, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 本国際会議論文では，腎臓病の検出を行う前に必要な腎臓領域の検出方法を提案している．特にQ学習を用いて，腎臓の輪郭線を明確化する方法を提案している．腎臓輪郭の初期点はニューラルネットワークの学習に基づいて決定される．その後，SNAKESを用いて，腎臓の輪郭線を抽出する方法である．実際の患者のCT画像に対して本提案方法の有効性を検証している．
270.	Takahiro Ogawa, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Relevance of the EEG and feeling during listening to the music, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T7-5, 1-5, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 人のストレスの問題を解決するために音楽セラピーの研究が行われている．本国際会議論文の目的は，音楽によって影響される特徴の抽出である．特に，脳波(EEG)に着目し，感情の客観的なスケールとして活用する．本論文では，脳波の特徴を抽出するために主成分分析と判別分析を用いる．そして，次元圧縮された脳波データをニューラルネットワークで識別する．本方法の有効性を計算機シミュレーションで定量的に評価している．
271.	Ryohei Haga, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Motokatsu Yasutomo : Automatic Extraction of Left Ventricle by Using X-Ray Photogram, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T2-3, 1-5, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 近年，医用画像の分野では高性能な機器が整備され，人間の身体の内部を高精細に観察できるようになった．しかし，診察の負担は大きく，自動で診断できる機器の開発が望まれている．本国足会議論文では，X-線画像を対象として，自動で左心室の抽出ができる方法を提案している．特に，ガボール変換とSNAKESを用いて左心室輪郭の抽出を行っている．計算機シミュレーションにより，その有効性を検証している．
272.	Yoshiyuki Morioka, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Motokatsu Yasutomo : Contour Extraction of Heart from Ultrasonic Image Using SNAKES, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T7-3, 1-4, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 本国際会議論文では，医用画像分野で重要視されている心臓の超音波画像に対して診断システムを構築する目的で，まず心臓の輪郭を抽出する方法を提案している．心臓の超音波画像は曖昧な輪郭を有しており，通常の方法では輪郭追跡は難しい．本提案手法ではSNAKESの改良型アルゴリズムを用いて心臓の輪郭(全体と左心室)を抽出し，時間変化と共に変化する輪郭をも自動抽出できることをシミュレーションにより検証している．
273.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi and Stephen Githinji Karungaru : Wrist Motion Recognition System by Neural Networks, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T6-3, 1-6, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 本国際会議論文では，手首EMGを用いて総合操作装置の動作を可能とするシステムの開発を目指している．特に，手首EMGにより手首の動作の識別を行っている．高速性と高精度性を両立するために，EMG信号をFFTで周波数変換し，Simple-PCA(主成分分析の近似法)で次元圧縮し，さらにSOM(自己組織化マップ)で評価データの選択を行っている．計算機実験により本手法の有効性を検証している．
274.	Minoru Fukumi, Yohei Takeuchi, Yasue Mitsukura, Hiroko Fukumoto and Khalid Marzuki : Neural Network Based Threshold Determination for Malaysia License Plate Character Recognition, Proc. of 9th International Conference on Mechtornics echnology, Vol.1, No.No.T1-4, 1-5, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 本国際会議論文では，マレーシアの自動車のライセンスプレートの検出と文字の認識を行う方法を提案している．マレーシアのライセンスプレートは複数の形式があり，また文字フォントも数多く存在する．本提案方法では，最適な閾値の設定をニューラルネットワークを用いて実現し，この閾値によりプレート領域を検出する．さらに検出されたプレート内から数字領域を切り出し，数字を認識する方法を検証している．
275.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : License Plate Localization Using Template Matching, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T4-3, 1-5, Kuala lumpur, Dec. 2005.
276.	kensuke Mitsukura, Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura and Motokatsu Yasutomo : Detectioning of an Asynergy Using the Neural Network, Proc. of International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation, Vol.1, No.2, 87-91, Wien, Nov. 2005. (要約) 近年，医用画像分野で，様々な画像診断方法が研究されている．本国際会議論文では，心臓機能(特に左心室)に注目し，左心室の動きが悪い症例を対象として，壁運動異常の場合を検出する方法を提案している．特にニューラルネットワークを用いて左心室の動き特徴を学習し，検出する方法を検討し，実データに対する有効性を検証している．
277.	Minoru Fukumi, Stephen Githinji Karungaru and Yasue Mitsukura : Feature Generation by Simple-FLDA for Pattern Recognition, Proc. of International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation, Vol.1, No.2, 730-734, Wien, Nov. 2005. (要約) 本国際会議論文では，統計的手法として知られるフィッシャー線形判別分析を近似的に実現できる反復学習型の新しいアルゴリズムを提案している．本方法はフィッシャー線形判別分析を幾何学的に解釈し，簡単な方法でその原理を実現している．収束回数も比較的に少なく，計算時間やメモリ使用量の点で，従来の行列型の方法よりも格段に優れている．簡単な2次元パターン識別問題，硬貨画像や顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来の主成分分析よりも認識精度が高く，計算量とメモリ使用量の点で，従来の行列型判別分析よりも格段に優れていることを示している．また，様々な条件で，クラス間分散とクラス内分散の比を変えて実験し，その性質を明らかにしている．
278.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Malaysian License Plate Recognition Using Artificial Neural Networks and Evolutionally Computation, Proc. of International Federation for Systems Research, Vol.1, No.S3-7-3, 1-5, Kobe, Nov. 2005.
279.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Facial Gesture Construction Using Image Warping, Proc. of International Federation for Systems Research, Vol.1, No.S3-2-2, 1-6, Kobe, Nov. 2005.
280.	Miyoko Nakano and Minoru Fukumi : Age and Gender Recognition Using Facial Edge Information, Proc. of The First World Congress of the International Federation for Systems Research, Vol.1, 206-208, Kobe, Nov. 2005. (要約) 本国際会議論文では，年齢推定と性別推定を行う方法を提案している．本手法では，顔の肌色情報を用いて顔を抽出し，顔内のエッジ情報を特徴として用いる．抽出したエッジのヒストグラムをニューラルネットワークへの入力とし学習させる．首を含むデータと含まないデータを比較し首の情報が重要であることも示している．本手法では，年齢推定が80%，性別推定が90%の精度で識別できている．さらに心理学的検証テストを行い，人間の性別年齢推定能力を評価した．
281.	Miyoko Nakano and Minoru Fukumi : Age and Gender Classification by Using Edge Feature Extraction, Proc. of International Conference on Neural Information Processing, Vol.1, 355-359, Taipei, Nov. 2005. (要約) 本国際会議論文では，年齢推定と性別推定を行う方法を提案している．本手法では，顔の肌色情報を用いて顔を抽出し，顔内のエッジ情報を特徴として用いる．抽出したエッジのヒストグラムをニューラルネットワークへの入力とし学習させる．首を含むデータと含まないデータを比較し首の情報が重要であることも示している．本手法では，年齢推定が80%，性別推定が90%の精度で識別できている．
282.	Minoru Fukumi and Yasue Mitsukura : A Simple Feature Generation Method Suitable for Pattern Recognition, Proc. of International Conference on Neural Information Processing, Vol.1, 576-580, Taipei, Nov. 2005. (要約) 本国際会議論文では，統計的手法として知られるフィッシャー線形判別分析を近似的に実現できる反復学習型の新しいアルゴリズムを提案している．本方法はフィッシャー線形判別分析を幾何学的に解釈し，簡単な方法でその原理を実現している．収束回数も比較的に少なく，計算時間やメモリ使用量の点で，従来の行列型の方法よりも格段に優れている．簡単な2次元パターン識別問題，硬貨画像や顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来の主成分分析よりも認識精度が高く，計算量とメモリ使用量の点で，従来の行列型判別分析よりも格段に優れていることを示している．
283.	Minoru Fukumi and Yasue Mitsukura : Feature Generation by Simple FLD, Proc. of 9th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems, Vol.1, 643-649, Melbourne, Sep. 2005. (要約) 本国際会議論文では，統計的手法として知られるフィッシャー線形判別分析を近似的に実現できる反復学習型の新しいアルゴリズムを提案している．本方法はフィッシャー線形判別分析を幾何学的に解釈し，簡単な方法でその原理を実現している．収束回数も比較的に少なく，計算時間やメモリ使用量の点で，従来の行列型の方法よりも格段に優れている．硬貨画像や顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来の主成分分析よりも認識精度が高く，計算量とメモリ使用量の点で，従来の行列型判別分析よりも優れていることを示している．
284.	Minoru Fukumi, Taketsugu Nagao, Yasue Mitsukura and Rajiv Khosla : Drift Ice Detection Using a Self-Organizing Neural Network, Proc. of 9th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems, Vol.1, 1268-1274, Melbourne, Sep. 2005. (要約) 本国際会議論文では，リモートセンシング画像から流氷を高精度に検出するための方法を提案している．本方法は，合成開口レーダ(SAR)からの画像を対象とし，教師データの切り出し方法に依存する欠点を指摘し，その改善方法を検討している．この方法を多段階のSOME(自己組織化マップ)に適用することにより，教師データの信頼性を改善し，結果的には流氷検出での精度改善ができることをシミュレーションにより定量的に示している．
285.	Keiko Sato, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Emotional Extraction System by Using the Color Combination, Knowledge-Based Intelligent Infomation and Engineering Systems, Melbourne, Sep. 2005.
286.	Yoshiki Kubota, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Motokatsu Yasutomo : Automatic Extraction System of a Kidney Region Based on the Q-Learning, Knowledge-Based Intelligent Infomation and Engineering Systems, Melbourne, Sep. 2005. (要約) 本国際会議論文では，腎臓疾患を検出する前処理として腎臓領域を抽出する方法を提案している．腎臓領域はCT画像内でその輪郭情報により抽出できる．特にQ学習を用いて動的にグレイスケール画像値の洗練化を行う．まず最初に，ニューラルネットワークを用いてグレイスケール画像内での腎臓輪郭の初期点を検出する．その後，スネイクスを用いて腎臓輪郭を洗練化する．本手法を実際の腎臓画像に適用して有効性を検証している．
287.	Hideyuki Takajo, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Prediction of Foul Ball Falling Spot in a Base Ball Game, Knowledge-Based Intelligent Infomation and Engineering Systems, Melbourne, Sep. 2005.
288.	Takahiro Ogawa, Satomi Ota, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Influence of Music Listening on the Cerebral Activity by Analyzing EEG, Knowledge-Based Intelligent Infomation and Engineering Systems, Melbourne, Sep. 2005.
289.	Minoru Fukumi : Driver Face Monitoring Using a Near-Infrared Camera, Proc. of Signal and Information Processing'2005, 156-160, Honolulu, Aug. 2005. (要約) 本国際会議論文では，近赤外線カメラを用いて自動車ドライバーのモニタリングを行う方法を提案している．本方法では，まずマルチテンプレートマッチングを用いて，近赤外線カメラからの濃淡画像内で顔候補領域を検出する．この候補検出は時間短縮のために，二値化画像で行う．この検出された候補領域に対して，ニューラルネットワークを用いて顔の最終判定を行う．実際の自動車内部で撮影された近赤外線カメラ画像に対する計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を検証している．
290.	Minoru Fukumi and Yasue Mitsukura : A Simple Feature Generation Method Based on Fisher Linear Discriminant Analysis, Proc. of Signal and Information Processing'2005, 342-346, Honolulu, Aug. 2005. (要約) 本国際会議論文では，フィッシャー判別分析の幾何学的解釈に基づいて行列演算を含まない簡単な繰り返し演算だけで判別分析と同等の固有ベクトルを計算する方法を提案している．本手法はクラス間共分散とクラス内共分散の二つの行列演算を含まないため，判別分析の欠点を回避できる．本手法の有効性を，計算機シミュレーションにより定量的に検証している.
291.	Takahiro Ogawa, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Classification of Electroencephalogram in Listening to the Music by Multivariate Analysis, SICE Annual Conference, Okayama, Aug. 2005.
292.	Satomi Ota, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : The EEG Feature Extraction Using the Principal Component Analysis, SICE Annual Conference, Okayama, Aug. 2005.
293.	Keiko Sato, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Designing the KANSEI information System Using the Color Coordination, SICE Annual Conference, Okayama, Aug. 2005. (要約) 近年，感性情報処理がヒューマンインタフェース分野で重要となっている．本国際会議論文では，色と感情の関係(色やその組み合わせによる印象)を知るために，感性情報処理の第一段階として，色と感情の関係について統計的に解析している．特に，主成分分析を用いて色情報と感情の関係を2次元平面上に配置して，それらの関係を視覚的に分析している．
294.	Yoshiki Kubota, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction of a Kidney Contour by Narrowing Region Based on the Q-Learning, SICE Annual Conference, Okayama, Aug. 2005. (要約) 近年，食事の西洋化などがあり，日本においても腎臓の疾患が増加している．腎臓疾患の早期発見は重要であり，本国際会議論文ではそのための方法を提案している．膨大なCT画像から自動で肝臓疾患を検出するために，まず腎臓の輪郭を検出する方法を提案している．特に強化学習の一つであるQ学習を用いて腎臓の輪郭を追跡する方法を提案している．本提案方法により，腎臓の輪郭を安定して追跡できることを示している．
295.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Gesture Recognition Using Artificial Neural Networks, Proc. of The Society of Instrument and Control Engineers (SICE) Annual Conference, 136-140, Okayama, Aug. 2005.
296.	Yuuki Yazama, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Simple Algorithm of Pitch Detection by using Fast Direct Transform, Proceedings 2005 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation, Finland, Jun. 2005. (要約) 本国際会議論文では音声から基本周波数を検出するための方法を提案している．本方法では，簡単な計算で実現できる高速直接変換法を用い，信号から絶対値特徴を抽出し，基本周波数を計算する．本方法を従来から用いられている方法である自己相関法と比較し，本論文で提案する高速直接変換法が音声の基本周波数の抽出において優れていることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-28444498104 (Elsevier: Scopus)
297.	Miyoko Nakano, Fumiko Yasukata and Minoru Fukumi : Marketing Data Collection from Face Images Using Neural Networks, Proc. of IEEE International Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, 212-216, Sapporo, May 2005. (要約) 本国際会議論文は，商店でのマーケッティングのために，顔画像から年齢を自動推定する方法を提案している．特に，顔画像からエッジ検出を行い，この区分ヒストグラム特徴の利用方法を工夫し，かつニューラルネットワークにより学習することにより，高精度に年齢推定を行う方法を提案している．また，首領域の情報が年齢に有効である点も指摘している．HOIPデータベース252名に対する年齢推定のシミュレーションにより，従来法よりも優れた年齢推定精度を得られたことを定量的に検証している．
298.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Wrist Motion Recognition System by EMG, Proc. of the First International Conference on Complex Medical Engineering, 216-221, Kagawa, May 2005. (要約) 本国際会議論文は，EMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を高精度に識別するために，Wavelet縮退を用いてノイズを低減化する方法を提案している．本方法は，ウェイブレット変換後にノイズ部分を推定し，その部分を除去してから逆変換する．その信号を周波数変換して認識を試みる方法である．手首で計測されたEMG信号の認識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検証している．
299.	Michiyo Nishioka, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Measurement of Skin Texture Using Genetic Programming and Neural Network, Proc. of the First International Conference on Complex Medical Engineering, 740-744, Kagawa, May 2005. (要約) 本国際会議論文は，顔の肌状態を推定する方法を提案している．特に遺伝的プログラミング手法を用いて画像処理の種類と順番を決定し，肌のきめ状態推定に適した2値化画像を効率的に作成する手法である．さらに染色体構造を工夫することにより，より優れた方法としている．またニューラルネットワークにより肌年齢を推定する手法も提案し，両者を比較している．多数の被験者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検証している．(アルゴリズム提案指導，論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)
300.	Ryouhei Haga, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Detection of Left Ventricular Asynergy by Fuzzy Reasoning, Proc. of the First International Conference on Complex Medical Engineering, 826-831, Kagawa, May 2005. (要約) 本国際会議論文は，X線CT画像から心臓領域を抽出し，かつ心臓の壁運動の異常を検出する方法を提案している．特に，壁運動を追跡するための特徴抽出方法を提案し，ファジィ理論とニューラルネットワークにより運動の異常を学習認識する方法を提案している．また，ファジィ理論でのIF-Thenルールを改良し精度改善する方法も示している．実際のX線CT画像に対する計算機シミュレーションにより，心臓の壁運動異常検出が高精度に行えることを検証している．(アルゴリズムの提案指導，論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)
301.	Yoshiki Kubota, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction of a Kidney Region by Using the Q-learning, Proc. of the First International Conference on Complex Medical Engineering, 832-836, Kagawa, May 2005. (要約) 本国際会議論文は，Q学習を用いてX線CT画像から腎臓領域を正確に抽出する方法を提案している．特に本手法では，Q学習の結果に基づいて腎臓離隔を表す濃度領域をダイナミックに変更することにより，腎臓輪郭を追跡する手法である．腹部X線CT画像に対する計算機シミュレーションにより，腎臓の輪郭抽出を高精度に行えることを定量的に検証している．(アルゴリズム提案指導，論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)
302.	Takahiro Ogawa, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Discovery of Influence in Music Listening by Analysing EEG, Proc. of the First International Conference on Complex Medical Engineering, 691-694, Kagawa, May 2005. (要約) 本国際会議論文は，音楽鑑賞時の脳波の解析を行うために，主成分分析と判別分析による特徴生成とニューラルネットワークによる学習識別を行う方法を提案している．特に必要な周波数成分を1Hz毎に用いて詳細に解析することにより，脳波により音楽を精度良く分類する方法を提案し，二つの特徴抽出法の比較を行っている．数名の被験者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検証している．(アルゴリズム提案指導，論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)
303.	Satomi Ota, Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Extraction of EEG Patterns Using the Principal Component Analysis and Neural Networks, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 319-321, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文は，音楽鑑賞時の脳波の解析を行うために，主成分分析による特徴生成とニューラルネットワークによる学習識別を行う方法を提案している．特に必要な周波数成分を1Hz毎に用いて詳細に解析し，各時刻の最大スペクトルの時系列信号を主成分分析することにより，脳波により音楽を精度良く分類する方法を提案し，二つの特徴抽出法の比較を行っている．数名の被験者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検証している
304.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Detection: Size and Rotation Invariance using Genetic Algorithms, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 211-214, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から顔を高速高精度に検出する方法を提案している．特に本方法では，色情報に基づいてYIQ成分の閾値をを用いて顔候補領域を推定し，その後ニューラルネットワークにより顔候補の洗練化を行う．顔判定用のニューラルネットワークは速度を改善するために結合数を低減化させる工夫を行っている．さらに，遺伝的アルゴリズムを用いて，顔のスケール変化，回転に不変な構造を導入して様々な顔を検出できるようにしている．計算機シミュレーションの結果から，本手法の有効性を定量的に検証している．
305.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Face Metamorphosis in Color Images, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 131-134, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文では，カラー顔画像のモーフィングを行うための方法を提案している．特に，顔の制御点(特徴点)を自動的に抽出する方法を考案している．この方法ではエッジ画像を作成し，スムージングを行った後に，エッジ画像の集中具合に基づいて自動的に顔の特徴点(鼻，目の中心，口の両端)を5点抽出している．この制御点に基づいて，ワーピングと色情報の変換に基づいてモーフィングを行う方法である．計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を確かめている．
306.	Keioko Sato, Mihoko Kimura, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : The Feeling Classification by the Color based on the KANSEI Information Processing, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 275-277, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文は，感性情報処理の一つとして色の組み合わせにより感情を分類する方法を提案している．様々な色の組み合わせを人間の感性と対比させ，色の組み合わせを感情を軸とする空間に分布させ，様々な色の組み合わせと感情の関係を詳細に調べている．本解析結果は色の組み合わせを感性情報処理で利用するために必要な方法である．様々な色の組み合わせを用いた計算機シミュレーションにより，感性と色の関係を定量的に解析している．
307.	Yuuki Yazama, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Pitch Detection for Speech Processing by Using a Fast Direct Transformation, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 351-354, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文は，音声信号から基本周波数であるピッチを効率的に抽出する方法を提案している．本手法は，音声波形の振幅特徴を用いて簡単な方法で音声の凹凸波形を生成し，この特徴に基づいてピッチ抽出を行う方法である．数名の被験者に対する計算機シミュレーションにより，本ピッチ抽出法の有効性を定量的に検証している．具体的な改善効果は基本周波数の検出で21.3%の改善が見られた．
308.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Three-Dimensional Geometric Information Acquisition of Lips for Natural Scene, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 123-126, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムに基づくテンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレートの染色体構造を工夫し，さらに探索領域を制御することにより，三次元空間での口唇領域の検出時間と精度を改善する方法を提案している．本手法が従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽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ている．
309.	Takuya Akashi, Hironori Nagayama, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Estimation of Face Direction Using Near-Infrared Camera, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 231-234, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文は，自動車ドライバーのモニタリングを行うための基礎技術を開発している．特に，24時間観測を行うために近赤外線カメラの画像を用い，かつSSDAによるマルチテンプレートマッチングとニューラルネットワークにより，高精度に顔の検出と顔の向きを推定する方法を提案している．本手法によりわき見運転などをしているドライバーの抽出が可能である．近赤外線カメラ画像に対する計算機シミュレーションにより，顔の向き検出が高精度に行えることを検証している．
310.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Real-Time Genetic Lips Region Detection and Tracking in Natural Video Scenes, Proc. of IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems'2004, 682-687, Singapore, Dec. 2004. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムに基づくテンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレートの染色体構造を工夫し，さらに探索領域を制御することにより，検出時間と精度を改善する方法を提案している．本手法が従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽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ている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-11244315475 (Elsevier: Scopus)
311.	Toshiki Kubota, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction of a Kidney Region by Using the Q-learning, Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and communication Systems'2004, P007-1-P007-5, Seoul, Nov. 2004. (要約) 本国際会議論文は，Q学習を用いてX線CT画像から腎臓領域を正確に抽出する方法を提案している．特に本手法では，Q学習の結果に基づいて腎臓輪郭を表す濃度領域の幅をダイナミックに変更することにより，腎臓輪郭を追跡する手法である．腹部X線CT画像に対する計算機シミュレーションにより，腎臓の輪郭抽出を高精度に行えることを定量的に検証している．
312.	Michiyo Nishioka, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Measurement of Skin texture Using Genetic Image Analysis, Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and communication Systems'2004, P060-1-P060-5, Seoul, Nov. 2004. (要約) 本国際会議論文は，顔の肌状態を推定する方法を提案している．特に遺伝的プログラミング手法を用いて画像処理フィルタの種類と適用順を決定し，肌のきめ状態推定に適した2値化画像を効率的に作成する手法である．さらに染色体構造を工夫することにより，より優れた方法としている．本手法は肌年齢を効率的に推定する前処理に有効な手法である．多数の被験者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検証している．
313.	Tomohiko Nukano, Minoru Fukumi and Marzuki Khalid : Vehicle License Plate Character Recognition by Neural Networks, Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and communication Systems'2004, P056-1-P056-5, Seoul, Nov. 2004. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークを用いてマレーシア自動車のライセンスプレート領域を抽出するための閾値を決定する方法を提案している．本手法では，マレーシアの自動車を対象としており，様々な文字フォントに対応するための文字認識法を提案している．特にニューラルネットワークに画像の輝度分布のヒストグラムと平均値を入力し，学習により2値化に最適な閾値を出力するように構成している．実際のマレーシア自動車画像に対する計算機シミュレーションにより，ライセンスプレート領域の抽出，文字の切り分けと文字認識を高精度に行えることを定量的に検証している．
314.	Ryouhei Haga, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Motokatsu Yasutomo : Automatic Detection of Left Ventricular Asynergy by Fuzzy Reasoning, Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and communication Systems'2004, S15-3-1-S15-3-5, Seoul, Nov. 2004. (要約) 本国際会議論文は，X線CT画像から心臓領域を抽出し，かつ心臓の壁運動の異常を検出する方法を提案している．特に，壁運動を追跡するための特徴抽出方法を提案し，ファジィ理論とニューラルネットワークにより運動の異常を学習認識する方法を提案している．また，ファジィ理論でのIF-Thenルールを改良し精度改善する方法も示している．実際のX線CT画像に対する計算機シミュレーションにより，心臓の壁運動異常検出が高精度に行えることを検証している．
315.	Takahiro Ogawa, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Extraction from EEG Patterns in Music Listening, Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and communication Systems'2004, S01-4-1-S01-4-5, Seoul, Nov. 2004. (要約) 本国際会議論文は，音楽鑑賞時の脳波の解析を行うために，主成分分析による特徴生成とニューラルネットワークによる学習識別を行う方法を提案している．特に必要な周波数成分を1Hz毎に用いて詳細に解析することにより，脳波により音楽を精度良く分類する方法を提案している．数名の被験者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検証している．
316.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Recognition using Genetic Algorithm based Template Matching, Proc. of IEEE International Symposium on Communications and Information Technologies'2004, 1252-1257, Sapporo, Oct. 2004. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムにより顔検出を効率的に行う方法を提案している．本手法では，テンプレートを2種類(カラーとエッジ画像)用意し，かつ顔の特徴点だけを含むT字型のテンプレートを提案し，使用している．様々な顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来法よりも優れた顔検出精度が得られることを定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-21844448123 (Elsevier: Scopus)
317.	Yuji Matasumura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Fumiaki Takeda : Wrist EMG Pattern Recognition System by Neural Networks and Multiple Principal Component Analysis, Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 891-897, Welington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，EMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を識別するために，FFTによりEMG信号を周波数変換してからSimple PCAを2段階で適用して大分類と小分類を行い，認識に必要な特徴を効率的に生成してニューラルネットワークで学習認識する方法を提案している．手首で計測されたEMG信号の認識に対する計算機シミュレーションにより，本手法を従来法と比較することにより，その有効性を定量的に検証している．
318.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Object Extraction System by Using the Evolutionaly Computations, Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 881-890, Welington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，ナンバープレート検出を効率的に行う際の領域分割のための遺伝的閾値設定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上下閾値を効率的に決定し，さらに改良型のテンプレートマッチングにより精度改善する方法を提案している．道路上で撮影した自動車動画像に対する計算機シミュレーションにより，プレート検出が高速かつ高精度に行えることを検証している．
319.	Takashi Imura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Kazuhiro Nakaura : Face Search by Neural Network Based Skin Color Threshold Method, Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 840-847, Welington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，複雑な背景の画像から顔領域を高速かつ高精度に抽出する方法を提案している．特に，ニューラルネットワークで肌色領域の色に関する上限と下限の閾値を学習的に獲得する方法を提案している．各画像の色分布，輝度の関係を詳細に調べることによって，教師データを作成して利用しているのが特徴である．本手法が従来法よりも格段に高速かつ高精度にカラー顔画像から顔抽出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．
320.	Hiroshi Kawasaki, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Music Compression System Using the GA, Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 827-832, Welington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，音声圧縮を効率的に行うことが可能な新しいシステム同定の方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムにより，音声圧縮に適した関数とその組み合わせを決定し，さらに関数への重みをも決定する構造としている．従来の方法と異なり，遺伝的アルゴリズムで全ての処理を行っているのが特徴である．様々なデータに対する計算機シミュレーションにより有効性を検証し，音声圧縮で従来法よりも高圧縮率で行えることも検証している．
321.	Miyoko Nakano, Fumiko Yasukata and Minoru Fukumi : Age classification from face images focusing on edge information, Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, Vol.1, 898-904, Wellington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，顔画像から年齢を推定する方法を提案している．特に，顔画像からエッジ検出を行い，このヒストグラム特徴の利用方法を工夫し，かつニューラルネットワークにより学習することにより，高精度に年齢推定を行う方法を提案している．また，首領域の情報が年齢に有効である点も指摘している．HOIPデータベース252名に対する年齢推定のシミュレーションにより，従来法よりも優れた年齢推定精度を得られたことを定量的に検証している．
322.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Genetic Lips Extraction Method with Flexible Search Domain Control, Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 799-806, Wellington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムに基づくテンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレートの染色体構造を工夫し，かつ適応度をスケーリングウィンドウに変更することにより，検出時間と精度を著しく改善する方法を提案している．本手法が従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽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ている．
323.	Yuuki Yazama, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Yasue Mitsukura : Vowel Recognition Method by Using Features Included in Amplitude for Mobile Device, Proc. of 13th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication'2004, 613-618, Kurasiki, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，音声信号から母音認識を効率的に行う方法を提案している．本手法は，音声波形の振幅特徴を用いて簡単な方法で音声の凹凸波形を生成し，この特徴に基づいて母音認識を行う方法である．日本語の5個の母音認識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検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-20444445837 (Elsevier: Scopus)
324.	kensuke Mitsukura, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Witold Pedrycz : Medical Diagnosis System Using the Intelligent Fuzzy Systems, Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 807-826, Welington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，X線CT画像から心臓領域を抽出し，かつ心臓の壁運動異常を検出する方法を提案している．特に，壁運動を追跡するための特徴点抽出法を提案し，さらにファジィ理論とニューラルネットワークにより，少ない画像数でも正確に運動の異常を発見する方法を提案し，両方法の精度や特性を比較検討している．ている．実際のX線CT画像に対する計算機シミュレーションにより，心臓の壁運動異常検出が高精度に行えることを検証している．
325.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Extraction for Face Detection and Recognition., Proc. of 13th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication'2004, No.pp. 235-239, Kurashiki, Japan, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，顔画像からの顔検出，顔認識の前処理に必要な顔特徴点の抽出方法を提案している．特に，顔画像の色分布に基づいて顔領域を検出し，さらに実数値遺伝的アルゴリズムにより顔特徴点を精度良く抽出する方法を提案している．様々な顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来法よりも優れた特徴抽出精度が得られたことを検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-20444465211 (Elsevier: Scopus)
326.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognizing Frontal Faces using Neural Networks., Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 1045-1050, Wellington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，顔画像からの顔検出，顔認識の前処理に必要な顔特徴点の抽出方法を提案している．特に，顔画像の色分布に基づいて顔領域を検出し，さらに実数値遺伝的アルゴリズムにより顔特徴点を精度良く抽出する方法を提案している．様々な顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来法よりも優れた特徴抽出精度が得られたことを検証している．
327.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Invariant Lips Extraction for Variation of Horizontal Direction, Proc. of the 6th IASTED International Conference on Signal and Information Processing, 58-63, Honolulu, Aug. 2004. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムに基づくテンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレートの染色体構造を工夫し，かつ適応度をスケーリングウィンドウに変更することにより，検出時間と精度を著しく改善する方法を提案している．本手法が従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽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ている．
328.	Miyoko Nakano, Fumiko Yasukata and Minoru Fukumi : Age and Gender Classification from Face Images Using Neural Networks, Proc. of the 6th IASTED International Conference on Signal and Information Processing, 69-73, Honolulu, Aug. 2004. (要約) 本国際会議論文は，顔画像から年齢を推定する方法を提案している．特に，顔画像からエッジ検出を行い，このヒストグラム特徴の利用方法を工夫し，かつニューラルネットワークにより学習することにより，高精度に年齢推定を行う方法を提案している．HOIPデータベース252名の男女(15歳∼65歳)に対する年齢推定のシミュレーションにより，従来法よりも優れた年齢推定精度を得られたことを定量的に検証している．
329.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Wrist EMG Pattern Recognition System by Neural Networks and Genetic Algorithms, Proc. of the 6th IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control'2004, 421-426, Honolulu, Aug. 2004. (要約) 本国際会議論文は，EMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分を解析し識別に必要な周波数分布を選択した．さらに，Simple PCAを利用して認識に必要な情報を生成してニューラルネットワークで学習認識する方法を提案している．手首で計測されたEMG信号の認識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検証している．
330.	Yuuki Yazama, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Yasue Mitsukura : Analysis and Recognition of Wrist Motions by Using Multidimensional Directed Information and EMG signal, Proc. of North American Fuzzy Information Processing Society'2004, 867-870, Banff, Jun. 2004. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分の解析と多次元方向情報に基づく新たな特徴抽出方法を提案している．手首で計測されたEMG信号の認識に対する計算機シミュレーションにより，BP&LVQ法の組み合わせが有効であることを定量的に検証している．
331.	Yasue Mitsukura, Kayoko Miyata, Kensuke Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Intelligent Medical Diagnosis System Using the Fuzzy and Neural Networks, Proc. of North American Fuzzy Information Processing Society'2004, 550-554, Banff, Jun. 2004. (要約) 本国際会議論文は，X線CT画像から心臓領域を抽出し，かつ心臓の壁運動の異常を検出する方法を提案している．特に，壁運動を追跡するための特徴抽出方法を提案し，さらにファジィ理論とニューラルネットワークにより運動の異常を発見する方法を提案している．実際のX線CT画像に対する計算機シミュレーションにより，心臓の壁運動異常検出が高精度に行えることを検証している．
332.	Seiki Yoshimori, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Yasue Mitsukura : License plate detection system by using threshold function and improved template matching method, Proc. of North American Fuzzy Information Processing Society'2004, 357-362, Banff, Jun. 2004. (要約) 本国際会議論文は，ナンバープレート検出を効率的に行う際の領域分割のための閾値設定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上下閾値を効率的に決定し，さらに改良型のテンプレートマッチングにより精度改善する方法を提案している．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，夜間の暗い画像対してもプレート検出が高速かつ高精度に行えることを検証している．
333.	Hiroshi Nishiyama, Hiroshi Kawasaki, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Yasue Mitsukura : Rule Extraction from a Trained Neural Network for Image Keywords Extraction, Proc. of North American Fuzzy Information Processing Society'2004, 325-329, Banff, Jun. 2004. (要約) 本国際会議論文は，インターネット上での画像検索のための前処理として重要な画像からのキーワード抽出を行うための方法を提案している．特に，画像を領域分割し，様々な特徴量(ウェイブレットなど)を抽出し，ファジィc-means法でクラスター分析を行い，ニューラルネットワークで学習する方法である．さらに，学習後にルール抽出することにより，明確なキーワード抽出法則を生成する方法を提案している．多数の画像を用いた計算機シミュレーションにより，そのキーワード抽出方法の有効性を定量的に検証している．
334.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Morphing Face Images Using Automatically Specified Features, Proc. of Midwest Symposium'2003, 995-1000, Cairo, Dec. 2003. (要約) 本国際会議論文は，顔画像のモーフィングを簡単に行う方法を提案している．特に，顔に5点の基準点だけを設定し，この基準点から他の全ての点を生成できるモーフィング方法を提案している．本手法は従来の方法よりも簡単で，演算量が少ない点が特徴であり，高速性が期待できる．様々な顔画像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検証している．
335.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Accuracy and Speed Improvement in Lips Region Extraction, Proc. of Australian and New Zealand Conference on Intelligent Information Systems'2003, 495-500, Sydney, Dec. 2003. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムに基づくテンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレートの染色体構造を工夫し，かつ適応度をスケーリングウィンドウに変更することにより，検出時間と精度を著しく改善する方法を提案している．本手法が従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽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ている．
336.	Miyoko Nakano, Fumiko Yasukata, Shinobu Matsuo, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Age Estimation from Face Images by Neural Networks, Proc. of Australian and New Zealand Conference on Intelligent Information Systems'2003, 325-329, Sydney, Dec. 2003. (要約) 本国際会議論文は，顔画像から年齢を推定する方法を提案している．特に，顔画像からエッジ検出を行い，この特徴の利用方法を工夫し，かつニューラルネットワークにより学習することにより，高精度に年齢推定を行う方法を提案している．HOIPデータベース300名分に対する年齢推定のシミュレーションにより，従来法よりも簡単な方法で優れた年齢推定精度を得られたことを定量的に検証している．
337.	Hiroshi NIshiyama, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rule Extraction from Images Using Neural Networks, Proc. of Australian and New Zealand Conference on Intelligent Information Systems'2003, 293-297, Sydney, Dec. 2003. (要約) 本国際会議論文は，インターネット上での画像検索のための前処理として重要な画像からのキーワード抽出を行うための方法を提案している．特に，画像を領域分割し，様々な特徴量(ウェイブレット変換や色分布など)を抽出してニューラルネットワークで学習し，学習後にルール抽出することにより，明確なキーワード抽出法則を生成する方法を提案している．多数の画像を用いた計算機シミュレーションにより，そのキーワード抽出方法の有効性を定量的に検証している．
338.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognition of Wrist EMG Signal Patterns by Neural Networks, 2003 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication System(ISPACS 2003), Vol.B5-4, 572-574, Awaji Island,Japan, Dec. 2003.
339.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognition of Wrist EMG Signal Patterns by Neyral Networks, Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, 1-6, Awaji-island, Hyogo, Dec. 2003. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分を解析し識別に必要な周波数分布を選択した．また，BP法とLVQ法の認識のための大分類と小分類の組み合わせ方法を提案している．手首で計測されたEMG信号の認識に対する計算機シミュレーションにより，BP&LVQ法の組み合わせが有効であることを定量的に検証している．
340.	Hironori Nagayama, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Segmentation Method for Syllable Recognition, Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, 1-5, Awaji-island, Hyogo, Dec. 2003. (要約) 本国際会議論文は，音声認識の際に必要な音声波形のセグメント方法を提案している．特に，音声波形の特徴を詳細に解析し，母音と子音の境界を明確化する方法を調査した．そして，その境界を示す特徴を利用して母音部分と子音部分を分離することにより高精度に音素認識ができる方法を提案している．数名の被験者の音素データ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検証している．
341.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Feature Extraction of the EEG Using the Factor Analysis and the Neocognitron, Proc. of International Conf. on Control Automation and Systems'2003, 2217-2220, Gyeonju, Korea, Oct. 2003. (要約) 本国際会議論文は，脳波の解析を行うことを目的とし，遺伝的アルゴリズムによる特徴選択とニューラルネットワークによる識別を行う方法を提案している．特に，因子分析を適用して特徴抽出を行い，さらにネオコグニトロン型ニューラルネットワークにより学習することにより鑑賞している音楽を高速に分類する方法を提案している．数名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検証している．
342.	Yuuki Yazama, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : The Important Frequency Band Selection and Feature Vector Extraction System by an Evolutional Method, Proc. of International Conf. on Control Automation and Systems'2003, 2209-2212, Gyeonju, Korea, Oct. 2003. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG信号を識別するための進化的EMG認識システムを提案している．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分を解析し，識別に必要な周波数分布を選択している．また，選択された特徴の組み合わせに基づく関数に基づく特徴生成を行い精度改善に効果があることを示した．手首EMGの認識に対する計算機シミュレーションにより，その関数生成の有効性を主成分分析と比較して，定量的に検証している．
343.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Number Plate Detection System by Using the Night Images, Proc. of International Conf. on Control Automation and Systems'2003, 1249-1253, Gyeonju, Korea, Oct. 2003. (要約) 本国際会議論文は，ナンバープレート検出を効率的に行う際の領域分割のための閾値設定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上下閾値を効率的に決定し，さらに様々な画像処理手法により精度改善する方法を提案し結果を改善している．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，夜間の暗い画像対してもプレート検出が高速かつ高精度に行えることを検証している．
344.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Tracking of Moving Object Using Deformable Template, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 1162-1168, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的テンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を高精度に抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレートの構造を工夫し，かつ適応度をスケーリングウィンドウに変更することにより，検出時間と精度を改善する方法を提案している．本手法が従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽出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．
345.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Reconstruction of Facial Skin Color in Color Images, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 1135-1141, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔領域が過露光や露光不足になった際の肌色の補正方法を提案している．特に，本手法ではニューラルネットワークにより，円柱座標系に基づく近傍ピクセルとの色距離に基づく関係を学習し補正する方法を提案している．様々なカラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，本手法が高精度に肌色を補正できることを定量的に検証している．
346.	kensuke Mitsukura, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Sigeru Omatu : An Age Estimation System Using the Neural Network, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Syst, 1129-1134, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムによりカラー画像中の顔領域を高速に検出するための方法を提案している．本手法はカラー顔画像で肌色範囲を画像ごとに決定し，その情報に基づいて平均輝度と肌色閾値を表す関係方程式を決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を表す上下の閾値を高速に精度よく決定でき，かつ表情識別を行えることを計算機シミュレーションにより検証している．また，年齢推定を行うための方法論も発表した．
347.	Miyoko Nakano, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Fumiko Yasukata : True Smile Recognition Using Neural Networks and Simple PCA, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 631-637, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，顔表情を認識するための方法を提案している．特に，主成分分析とニューラルネットワークにより笑顔の真偽分類を高精度に行う方法を提案している．また，主成分分析の結果を，三次元空間の上で表現してデータ分布の特性を解析している．カラー顔画像での笑顔の真偽分類に対する計算機シミュレーションにより，データの3次元分布での解析を行うとともに，その有効性を定量的に検証している．
348.	Yuji Matsumura, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognition of EMG Signal Patterns by Neural Networks, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems', 623-630, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分を解析し識別に必要な周波数分布を選択した．また，BP法とLVQ法の認識のための大分類と小分類の方法を提案している．実際のEMG信号の認識に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
349.	Masayuki Shinmoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Neural Network Approach to Color Image Classification, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering System, 617-622, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，インターネット上での画像検索のための前処理として重要な画像大分類の方法を提案している．特に，画像を領域分割し，様々な特徴量(ウェーブレット変換など)を抽出してニューラルネットワークでの学習により画像の大分類を行っている．また，様々な色空間を用いて，各色空間での大分類手法の有効性を比較検討している．多数の画像を用いた計算機シミュレーションにより，その分類手法の有効性を定量的に検証している．
350.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Feature Extraction of the EEG Using the Factor Analysis and Neural Networks, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 609-616, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，脳波の解析を行うことを目的とし，遺伝的アルゴリズムによる特徴選択とニューラルネットワークによる識別を行う方法を提案している．特に，因子分析を適用して特徴抽出を行い，さらにニューラルネットワークにより学習することにより鑑賞している音楽を高速に分類する方法を提案している．数名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検証している．
351.	Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Feature Extraction Method for Personal Identification System, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Syst, 601-608, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，実数値型遺伝的アルゴリズムにより個人認証を高速，高精度に行うための特徴抽出方法を提案している．特に顔領域の重要度を実数値型遺伝的アルゴリズムにより決定し，Simple PCAにより重要度に基づいた特徴を生成し，ニューラルネットワークにより認識する方法を提案している．50名の登録者，50名の非登録者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検証している．
352.	Yuuki Yazama, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognition from EMG signals by an Evolutional Method and Non-Negative Matrix Factorization, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 594-600, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG信号を識別するためのEMG認識システムを提案している．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分を解析し識別に必要な周波数分布を選択した．また，因子分解による特徴抽出を行い精度改善に効果があることも示した．手首EMGの認識に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
353.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : License Plate Detection using Hereditary Threshold Determined Method, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, Oxford, England, pp.585-593 (2003)., 585-593, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，ナンバープレート検出を行う際の領域分割のための閾値設定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上下閾値を効率的に決定し，さらに様々な画像処理手法により精度改善する方法を提案している，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，プレート検出が高速かつ高精度に行えることを検証している．
354.	Seiji Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Sigeru Omatu : The Image Recognition System by Using the FA and SNN, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 578-584, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，画像検索を行うために必要不可欠な画像へのキーワード付加を行う基礎となる画像解析方法を提案している．特に，最大距離法で画像ピクセルをクラスター化し，5層砂時計型ニューラルネットワークでピクセルの分布を解析し，さらに因子分析で特徴解析を行う方法を提案している．実際の画像に対する計算機シミュレーションにより，各画像のピクセルとキーワードの関係を明確に示すことが可能であることを検証している．
355.	Hideki Matsuda, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : 3-Dimensional Object Recognition by Evolutional RBF Network, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 556-562, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，三次元対象を認識するためのRBFネットワークを遺伝的アルゴリズムにより最適化する方法を提案している．特に，90度毎の回転不変構造を中間層のRBFユニットに導入することにより学習が効率化でき，小規模で高精度な認識を行える方法を提案している．さらに出力層の学習に線形フィルタの学習法である学習同定法を用いることにより，RBFネットワークの学習を高速化する方法も提案している．実際の三次元物体の認識に対する計算機シミュレーションにより，三次元物体の認識が高精度に行えることを検証している．
356.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : The Recognition Method of the EEG Feature Pattern Using the Factor Analysis, Proc. of 34th Annual Conference of the International Simulation and Gaming Association, 987-996, Chiba, Aug. 2003. (要約) 本稿では，聴取曲のジャンルを脳波で分類する手法を提案する．提案手法は，脳波計測部，脳波の特徴抽出部，聴取曲分類部で構成される．脳波は簡易脳波計を用いて計測する．脳波の特徴は，周波数分析された脳波の周波数成分間の相互関係を因子分析により分析し，定量化することで抽出する．聴取曲は抽出された脳波の特徴をニューラルネットワークに学習し，分類する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，90%以上の精度を得るに至った．
357.	Kensuke Mitsukura, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Sigeru Omatu : Face Extraction and Identification System Using Double Structure Neural Networks, Proc. of 34th Annual Conference of the International Simulation and Gaming Association, 1011-1020, Chiba, Aug. 2003. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔を検出するために2種類のニューラルネットワークを用いる手法を提案している．特に本方法では肌色と唇色を別々に学習認識し，顔検出の精度を改善する方法である．顔判定は肌色中に存在する一定以上の大きさの唇色領域により行っている．認識時間は比較的に長いが，実際のシーン画像に対する計算機シミュレーションにより，顔検出が高精度に行えることを検証している．
358.	Satoshi Tadokoro, Taketsugu Nagao, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Research on Drift Ice Detection from SAR Images Using Bio-Information Processing, Proc. of the 5th IASTED International Conference on Signal and Information Processing, 167-172, Honolulu, Aug. 2003. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークをハイブリッド化することより，人工衛星で計測されたSAR画像から流氷を効率的に検出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムで必要な特徴成分を選択し，ニューラルネットワークにより学習識別することにより，流氷検出精度を改善する方法を提案している．実際の流氷計測画像データ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検証している．
359.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Improvement of Lips Region Extraction Method for Lipreading, Proc. of the 5th IASTED International Conference on Signal and Information Processing, 127-132, Honolulu, Aug. 2003. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的テンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を高精度に抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレートの構造を工夫し，かつ染色体構造でx,y-方向のスケールを分割することにより，検出時間と精度を改善する方法を提案している．従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽出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．
360.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Rajiv Khosla : The EEG Detection System Using the Factor Analysis and Neural Networks, Proc. of 7th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Vol.IV, 330-333, Orlando, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，音楽鑑賞時の脳波の解析を行うことを目的とし，遺伝的アルゴリズムによる特徴選択とニューラルネットワークによる識別を行う方法を提案している．特に必要な周波数成分を遺伝的アルゴリズムにより決定し，因子分析を適用して特徴抽出を行い，さらにニューラルネットワークにより学習することにより鑑賞している音楽を高速に分類する方法を提案している．数名の被験者から計測された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検証している．
361.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Khosler Rajiv : License Area Extraction System Using the Real-Coded GA, Proc. of 7th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Vol.IV, 269-274, Orlando, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，自動車ナンバープレート検出を行うための閾値設定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上下閾値を効率的に決定し，さらに様々な画像処理手法により精度改善する方法を提案している，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，プレート検出が高速かつ高精度に行えることを検証している．
362.	Yuuki Yazama, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Vector Extraction System from EMG Signals Using Gentic Algorithm, Proc. of 7th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Vol.IV, 82-87, Orlando, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG(筋肉電位)を用いて手首7動作を識別するための方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムにより必要な周波数成分を選択し，クラス間分離を大きくする評価関数を導入することにより精度を改善する方法を提案している．実際の手首EMG信号に対する計算機シミュレーションにより，手首動作識別が高精度に行えることを検証している．
363.	Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Feature Extraction Method for Personal Identification System by Using Real-Coded Genetic Algorithm, Proc. of 7th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, 66-70, Orlando, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，実数値型遺伝的アルゴリズムにより個人認証を高精度に行うための特徴抽出方法を提案している．特に顔領域の重要度を実数値型遺伝的アルゴリズムにより決定し，Simple PCAにより特徴を生成し，さらにニューラルネットワークにより学習認識する方法を提案している．100名の被験者(ただし，学習用の被験者は50名)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検証している．本国際会議において，Best Presentation Award を受賞した．
364.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Feature Extraction of the EEG during Listening to the Music using the Factor Analysis and Neural Networks, Proc. of International Joint Conference on Neural Network, 2263-2267, Portland, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，音楽鑑賞時の脳波の解析を行うことを目的とし，遺伝的アルゴリズムによる特徴選択とニューラルネットワークによる学習識別を行う方法を提案している．特に必要な周波数成分を遺伝的アルゴリズムにより決定し，因子分析を適用して特徴抽出を行い，さらにニューラルネットワークにより学習することにより鑑賞している音楽を高速に分類する方法を提案している．数名の被験者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検証している．
365.	Yuuki Yazama, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognition system for EMG signals by using non-negative matrix factorization, Proc. of International Joint Conference on Neural Network, 2130-2133, Portland, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG(筋肉電位)を用いて手首7動作を識別するための方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムにより必要な周波数成分を選択し，クラス間分離を大きくすることにより精度を改善する方法を提案している．実際のEMG信号に対する計算機シミュレーションにより，手首動作識別が高精度に行えることを検証している．
366.	Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face detection and emotional extraction system using double structure neural networks, Proc. of International Joint Conference on Neural Network, 1253-1257, Portland, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔を検出するために2種類のニューラルネットワークを用いる手法を提案している．特に肌色と唇色を別々に学習認識し，顔検出の精度を改善する方法である．顔判定は肌色中に存在する一定以上の大きさの唇色領域により行っている．実際のシーン画像に対する計算機シミュレーションにより，顔検出が高精度に行えることを検証している．
367.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A design of the object detection system using the RGA, Proc. of International Joint Conference on Neural Network, 1227-1231, Portland, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，自動車ナンバープレート検出を行うための閾値設定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，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，プレート検出が高速かつ高精度に行えることを検証している．
368.	Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Rajiv Khosla : An EEG Feature Detection System Using the Neural Networks Based on Genetic Algorithms, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 1196-1200, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，音楽鑑賞時の脳波の解析を行うことを目的とし，遺伝的アルゴリズムによる特徴選択とニューラルネットワークによる学習識別を行う方法を提案している．特に必要な周波数成分を遺伝的アルゴリズムにより決定し，ニューラルネットワークにより学習することにより鑑賞している音楽を高速に分類する方法を提案している．数名の被験者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検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222167 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79959960178 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222167, Elsevier: Scopus)
369.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Neural Networks and Genetic Algorithms for Learning the Scene Illumination in Color Images, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 1085-1089, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムによりカラー画像中の顔領域を検出するための色情報の変換方法を提案している．通常，カメラとシーンのホワイトバランスの調整不可能生により色が変化してしまい，顔領域を正確に抽出することが困難である．本手法ではニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの学習能力により，輝度と色温度の関係を求め，この関係式により色補正する方法を用いる．様々なカラー顔画像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検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222148 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84856552075 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222148, Elsevier: Scopus)
370.	Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Feature Extraction Method in Face Image for Personal Identification, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 1081-1084, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，実数値型遺伝的アルゴリズムにより個人認証を高精度に行うための特徴抽出方法を提案している．特に顔領域の重要度を遺伝的アルゴリズムにより決定し，Simple PCAによる特徴生成を経てニューラルネットワークにより学習認識する方法を提案している．100名の被験者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検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222147 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84942312954 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222147, Elsevier: Scopus)
371.	Hideaki Sato, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Thresholds Decision Method for Fast Object Detection Systems, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 1075-1080, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，進化的手法によりカラー画像中の特定物体領域を高速に検出するための方法を提案している．まず，カラー画像で特定物体の輝度に基づくカラー閾値を求め，この輝度と閾値の関係を遺伝的アルゴリズムにより決定する．次に，その関係を線形方程式により同定し，その方程式に基づいて平均輝度に基づく物体領域閾値を決定する．この方程式により様々な輝度画像での物体領域範囲を表す上下の閾値を高速に精度よく決定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． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222146 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77956616425 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222146, Elsevier: Scopus)
372.	Seiji Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Sigeru Omatu : Scene Image Analysis by using the Sandglass-type Neural Network with a Factor Analysis, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 994-997, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，画像検索システムを構築するために必要な画像へのキーワード付加方法を提案している．特に，5層砂時計型ニューラルネットワークを利用することにより，画像の特徴を低次元空間に写像し，効果的に画像の類似性に基づいたキーワード解析方法を提案している．本手法により，画像の類似性に基づいたキーワード付加が可能となる．多数のカラー画像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検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222315 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48349117886 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222315, Elsevier: Scopus)
373.	Takuya Akashi, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Genetic Lips Extraction Method for Varying Shape, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 982-987, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的テンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を高精度に抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムでテンプレート部分を工夫することにより，歯や舌の影響を受けない方法としている．従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽出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． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222313 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-10444290281 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222313, Elsevier: Scopus)
374.	Seiki Yoshimori, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : License Plate Detection System in Rainy Days, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 972-976, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，自動車ライセンスプレートを検出するための方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案している．特に，プレートの自動車全部における位置情報，プレートの形状情報を用いることにより，精度を改善する方法を提案している．実際の自動車の動画像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検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222311 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-63649114575 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222311, Elsevier: Scopus)
375.	Yasue Mitsukura, Kensuke Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Sigeru Omatu : Robust Face Detection for Direction Changing Using Evolutionary Algorithms, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 870-873, Tokyo, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，進化的手法によりカラー画像中の顔領域を高速に検出するための方法を提案している．まず，カラー顔画像で肌色範囲を画像ごとに決定し，その情報に基づいて平均輝度と肌色閾値を表す関係方程式を決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を表す上下の閾値を高速に精度よく決定でき，かつ表情識別を行えることを計算機シミュレーションにより検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222294 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84942610107 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222294, Elsevier: Scopus)
376.	Yuuki Yazama, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Analysis for the EMG Signals Based on the Class Distance, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 860-863, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG(筋肉電位)の認識を効率的に行うために，遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案している．特に，遺伝的アルゴリズムによりクラス間分離指標を大きくする特徴を選択する方法を提案している．手首EMG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検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222292 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-37249075395 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222292, Elsevier: Scopus)
377.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Identifying Scene Illumination using Genetic Algorithms and Neural Networks, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, 1-5, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，過露光や露光不足の状態の顔画像で肌色部分を補正する方法を提案している．特に，肌色と色温度との関係を解析的に調べ，図と数式で表現し，ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの学習機能により補正している．カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964546760 (Elsevier: Scopus)
378.	Hironori Takimoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of Face Detection System using the GA and the Simple PCA, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, Vol.4, 2069-2073, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，個人同定を行うことを目的とし，Simple PCAとニューラルネットワークにより，遺伝的に選択した顔特徴を用いた個人同定を行っている．遺伝的アルゴリズムにより顔特徴を選択することにより，学習後に顔の重要な部分を明確にすることができる．多数の人物を対象とした計算機シミュレーションにより，その個人同定手法の有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84966376425 (Elsevier: Scopus)
379.	Yuji Matsumura, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognition of EMG Signal Patterns by Neural Networks, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, 1-5, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分を構造学習用ニューラルネットワークにより解析し識別に必要な周波数分布を選択した．また，BP法とLVQ法の認識のためのハイブリッド化を提案している．実測されたEMGの認識に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964533498 (Elsevier: Scopus)
380.	Masayuki Shinmoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Neural Network Approach to Color Image Classification, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, Vol.2, 675-679, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，インターネット上での画像検索のための画像大分類の方法を提案している．特に，画像を領域分割し，様々な特徴量(ウェイブレットなど)を抽出してニューラルネットワークでの学習により画像の大分類を行っている．特に，人物画像を他の画像から分離し，その後で大分類を行う方法を提案している．多数の画像を用いた計算機シミュレーションにより，その分類手法の有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964498712 (Elsevier: Scopus)
381.	Miyoko Nakano, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : True Smile Recognition System using Neural Networks, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, Vol.2, 650-654, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，顔表情を認識するための方法を提案している．特に，主成分分析とニューラルネットワークにより笑顔の真偽分類を高精度に行う方法である．カラー顔画像での笑顔の真偽分類に対する計算機シミュレーションにより，主成分分析の特徴解析能力をデータの3次元空間の上で行い，データ分布の解析を行い，本手法の有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964412322 (Elsevier: Scopus)
382.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Detection and Emotional Extraction System using Double Structure Neural Networks, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, 1-5, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，進化的手法によりカラー画像中の人間の顔領域を検出し，表情を識別するための方法を提案している．まず，カラー顔画像で肌色範囲を画像ごとに決定し，その情報に基づいて肌色閾値を表す方程式を決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を表す上下の閾値を高速に精度よく決定でき，かつ表情識別を行えることを計算機シミュレーションにより検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964526806 (Elsevier: Scopus)
383.	Taketugu Nagao, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Drift ICE Recognition using Remote Sensing Data by Neural Networks, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, 1-5, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，リモートセンシングのSAR(合成開口レーダ)画像から流氷域を高精度に抽出する方法を提案している．特に，画像特徴として，フーリエスペクトル，濃度共起行列，ランレングス特徴を抽出し，ニューラルネットワークで学習識別する方法である．特にニューラルネットワークの構造を工夫することにより，従来法よりも高精度にカラーSAR画像から流氷抽出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． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964443413 (Elsevier: Scopus)
384.	Hideaki Sato, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A proposal of emotional detection system from speech data, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, 1362-1366, Crema, Sep. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより人間の音声が有する感情を抽出するための方法を提案している．まず，発生音声から音声の基本情報であるピッチを抽出するが，この際に専用のIC回路により精度よくピッチ抽出を行う．そして，その時間的変化をニューラルネットワークにより識別し感情判定を行う．多層ニューラルネットワークにより感情音声の2次元分布を解析するとともに，計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
385.	Seiji Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Key words extraction for image search of WWW, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, 1357-1361, Crema, Sep. 2002. (要約) 本国際会議論文は，インターネット上での画像検索のためのキーワード抽出の方法を提案している．特に，画像を領域分割し，様々な特徴量を抽出してニューラルネットワークでの学習によりキーワード抽出を行っている．多数の画像を用いた計算機シミュレーションにより，本手法によるキーワード抽出の有効性を定量的に検証している．
386.	Satoru Tadokoro, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Drift ice detection in remote sensing images using neural networks and genetic algorithms, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, 353-357, Crema, Sep. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，リモートセンシングのSAR(合成開口レーダ)画像から，冬季に北海道オホーツク海側に流れてくる流氷域を高精度に抽出する方法を提案している．特に，画像特徴として，フーリエスペクトル，濃度共起行列，その他の統計量などを抽出し，ニューラルネットワークで学習識別する方法である．従来法よりも高精度にカラーSAR画像から流氷抽出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．
387.	Yoshihiko Fukuta, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : High-speed face search by threshold value determination method using neural networks, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, 348-352, Crema, Sep. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，複雑な背景の画像から顔領域を高速かつ高精度に抽出する方法を提案している．特に，ニューラルネットワークで肌色領域の色に関する上下の閾値を学習的に獲得する方法である．本手法により，顔画像に対して肌色領域を直接指定できるため，従来法よりも格段に高速かつ高精度にカラー顔画像から顔抽出できる手法である．様々な加須画像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検証している．
388.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Estimating Scene and Camera calibration Illuminants in color images, Proc. of SIP, 266-270, Kuai, Hawaii, Aug. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，過露光や露光不足の状態の顔画像に対する肌色部分を補正する方法を提案している．特に，肌色と色温度との関係を解析的に調べ，ニューラルネットワークの学習機能により補正している．カラー顔画像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検証している．
389.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A system identification method using a hybrid-type genetic algorithm, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, 364-368, Crema, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により一般的なシステム同定の方法を提案している．特に遺伝的アルゴリズムの染色体構造を2種類用意し，別々に進化させる構造を提案している．本手法により，非線形な問題に対しても統一的にシステム同定が可能であるように拡張されている．非線形時間遅れ問題に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
390.	Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Lips extraction with template matching by genetic algorithms, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, 343-347, Crema, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的テンプレートマッチングにより，複雑な背景の顔画像から口唇領域を高精度に抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムで染色体の構造とテンプレート部分を従来とは異なった方法に工夫することにより，従来法よりも高速かつ高精度にカラー顔画像から口唇抽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ている．
391.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Skin Color Compensation Under Varying Scene Illumination, Proc. of IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 500-505, Banff, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，過露光や露光不足の状態の顔画像の肌色部分を補正する方法を提案している．特に，肌色の輝度と色分布との関係を解析的に調べ図と数式で表現した．次に光の影響による色変化をグラフィカルな方法とニューラルネットワークによる学習で補正している．カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
392.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Proposal of Face Decision Standard Using Dual-structured Neural networks, Proc. of Artificial Intelligence and Soft Computing, 397-402, Banff, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，進化的手法によりカラー画像中の人間の顔領域を検出し，表情を識別するための方法を提案している．まず，カラー顔画像の肌色範囲を画像ごとに設定し，その情報に基づいて肌色閾値を表す線形方程式を決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を表す閾値を高速に精度よく決定でき，かつ表情識別を行えることを計算機シミュレーションにより検証している．
393.	Hideaki Sato, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Emotional Space Map Generation Method by Using Neural Networks, Proc. of Artificial Intelligence and Soft Computing, 436-439, Banff, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより人間の音声が有する感情を抽出するための方法を提案している．まず，発生音声から音声の基本情報であるピッチを抽出するが，この際に専用のディジタル回路により精度よくピッチ抽出する．そして，その時間的変化をニューラルネットワークにより識別し感情判定を行う．多層ニューラルネットワークより感情音声の3次元分布を解析するとともに，音声データに対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
394.	Seiji Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Data Selection for Rainfall Forecast by Using Real-Coded GA, Proc. of IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 260-263, Banff, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により地域的な降雨予測を高精度に行う方法を提案している．気象データには多数の属性が含まれるが，その中で必要な属性の選択を実数値型遺伝的アルゴリズムにより行い，ニューラルネットワークにより予測システムを構築している．大阪の気象データを用いる計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．さらに，閾値型予測手法と比較して優れていることも示している．
395.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Proposal of Impression Extraction System Using a Neural Network and a Genetic Algorithm, Proc. of 6th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, 380-383, Orlando, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，進化的手法によりカラー画像中の人間の顔領域を検出し，表情を識別するための方法を提案している．まず，カラー顔画像の肌色範囲を画像ごとに設定し，その情報に基づいて肌色閾値を表す線形方程式を決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を表す閾値を高速に精度よく決定でき，かつ表情識別を行えることを計算機シミュレーションにより検証している．
396.	Atsuko Ichihara, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Motokatsu Yasutomo : An Automatic Liver Extraction Method Using Moving Points and Neural Networks, Proc. of 6th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, 368-373, Orlando, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，肝臓の医用画像から肝臓部分を高精度に抽出する方法を提案している．特に，格子点移動法とニューラルネットワークを用い肝臓輪郭を上下左右から検出する方法を考案している．さらに肝臓の腫瘍をフーリエスペクトルに基づいて抽出している．肝臓を含む医用画像の計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．本国際会議論文は，本国際会議において，Best Presentation Award を受賞した．
397.	Yuji Matsumura, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu, Yoshihiro Yamamoto and Kazuhiro Nakaura : EMG Signal Recognition by Using Neural Networks, Proc. of International Symposium on Advanced Control of Industrial Processes, Vol.MA2C-10, 251-256, Kumamoto, Jun. 2002. (要約) 本国際会議論文は，手首で計測されたEMG信号を識別する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．特に，手首の7動作を識別するために必要な周波数成分を解析し識別に必要な周波数分布を解析した．また，企業と共同で認識を行うためのハードウェアを構築した．実測されたEMGの認識に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証し，手首動作の識別が可能であることを示している．
398.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Toru Yamamoto : A Design of System Identification Method by Using a Hybrid Genetic Algorithm, Proc. of International Symposium on Advanced Control of Industrial Processes, 145-148, Kumamoto, Jun. 2002. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により一般的システム同定の方法を提案している．特に遺伝的アルゴリズムの染色体構造を工夫することにより，非線形な問題に対してもシステム同定が可能であるように拡張されている．時間遅れを含むシステムの同定問題に対しても有効に働く仕組みとなっている．非線形問題に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
399.	Yasue Mitsukura, Seiji Ito, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Genetic Fog Occurrence Forecasting System Using a LVQ Network, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 200-203, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により霧発生を予測するシステムの構成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霧発生に影響する入力属性を選択し，学習ベクトル量子化法で予想する方法を提案している．進化手法により属性値が重み付けされるため，学習後に各属性の優先度が明確になる特徴を有する．気象庁から戴いた千歳空港のデータによる計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
400.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Toru Yamamoto : Design and Experimental Evaluation of Self-Tuning Intelligent PID Controller using Genetic Algorithm, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 476-482, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により一般的システム同定の方法を提案している．特に遺伝的アルゴリズムの染色体構造を工夫することにより，非線形な問題に対してもシステム同定が可能であるように拡張されている．また，様々な関数構造を組み入れることにより，多次元，時間遅れ，非線形システムなどの同定を統一的な手法で行うことが可能となっている．非線形問題に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
401.	Yasue Mitsukura, Hideaki Sato, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Fast Face Detection System for Time-Varying Images Using the GA-Threshold Method, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 89-92, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，進化的手法によりカラー画像中の人間の顔領域を検出するための方法を提案している．まず，カラー顔画像の肌色範囲を画像ごとに設定し，その情報に基づいて肌色閾値を表す線形方程式を決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を表す閾値を高速に精度よく決定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．
402.	Miyoko Nakano, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognition of Facial Expressions Based on Simple PCA, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 63-67, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，顔表情を認識するための方法を提案している．特に，主成分分析とニューラルネットワークにより笑顔の真偽分類を高精度に行っている．特に真の笑顔と作り笑いとの違いを主成分分析により定量的に特徴生成している．この特徴をニューラルネットワークにより高精度に識別し，また特徴解析を行っている．，カラー顔画像での笑顔真偽分類に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
403.	Seiji Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rainfall Forecast Using a Neural Network with a Real Coded Genetical Preprocessing, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 210-213, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により地域的な降雨の予測を高精度に行う方法を提案している．気象データには多数の属性が含まれるが，その中で真に必要な属性の選択を実数値型遺伝的アルゴリズムにより行い，ニューラルネットワークにより予測システムを構築している．大阪の気象データを用いる計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
404.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rotational Invariant Human Faces Detection in Color Images, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 78-83, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔を検出するための方法を提案している．特に，肌色情報に注目し，肌色部分をニューラルネットワークにより検出後，顔判定を行うニューラルネットワークを構築している．各ニューラルネットワークを学習的に構造最適化することにより，高速性も達成している．カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
405.	Hideaki Sato, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of Emotional Classification System and Emotional Space Map, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 294-297, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより人間の音声が有する感情を抽出するための方法を提案している．まず，発生音声から音声の基本情報であるピッチを抽出し，その時間的変化をニューラルネットワークにより識別し感情判定を行う．多層ニューラルネットワークより感情音声の多次元分布を解析するとともに，音声データに対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
406.	Eisaku Ohta, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Searching of Liver Ranges in CT Images by Using Genetic Algorithms and Neural Networks, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 84-88, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，肝臓の医用画像から肝臓部分を正確に抽出する方法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムとフィードバック型ニューラルネットワークを用い，肝臓輪郭を徐々に精度よく推定する方法を考案している．本手法により，肝臓を抽出するために必要な画像情報を自動的に取得し，肝臓を特定することが可能である．肝臓を含む医用画像の計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
407.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Detection of Human Faces in Visual Scenes, Proc. of Seventh Australian and New Zealand Intelligent Information Systems Conference, 165-170, Perth, Western Australia, Nov. 2001. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔を検出するための方法を提案している．特に，肌色情報に注目し，肌色部分をニューラルネットワークにより検出後，顔判定を行うニューラルネットワークを構築している．顔判定部を多数の学習用画像と構造化アルゴリズムを用いて最適化することにより高速性を達成し，カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-8344247902 (Elsevier: Scopus)
408.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Fast Face Detection System Using the GA-based Threshold Method, Proc. of Seventh Australian and New Zealand Intelligent Information Systems Conference, 183-187, Perth, Western Australia, Nov. 2001. (要約) 本国際会議論文は，進化的手法によりカラー画像中の人間の顔領域を検出するための方法を提案している．まず，カラー顔画像の肌色範囲を画像ごとに決定し，その情報に基づいて最も肌色らしい値を進化的手法で画像毎に決定する．この値を用いて肌色閾値を表す一次方程式を最小二乗法により決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を高速に精度よく決定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ている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77951184079 (Elsevier: Scopus)
409.	Hideaki Sato, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Emotional Speech Classification with Prosodic Prameters by Using Neural Networks, Proc. of Seventh Australian and New Zealand Intelligent Information Systems Conference, 395-398, Perth, Nov. 2001. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより人間の音声が有する感情を抽出するための方法を提案している．まず，発生音声から音声の基本情報であるピッチを抽出し，その時間的変化をニューラルネットワークにより識別し感情判定を行う．感情音声に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証し，様々な条件での性能比較を行っている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-1542314530 (Elsevier: Scopus)
410.	Eisaku Ohta, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : An Extraction Method of Liver Tumors by Using Genetic Algorithms and Neural Networks, Proc. of Seventh Australian and New Zealand Intelligent Information Systems Conference, Perth, Western Australia, Nov. 2001. (要約) 本国際会議論文は，肝臓の医用画像から肝臓部分を正確に抽出する方法を提案している．特に，フィードバック型ニューラルネットワークを用い肝臓輪郭を徐々に精度よく推定する方法を考案している．肝臓を含む医用画像の計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-35348839948 (Elsevier: Scopus)
411.	Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura and Norio Akamatsu : A Knowledge Processing Method in Neural Networks, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, Vol.1, 1493-1498, Osaka, Oct. 2001. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークで知識処理を行うための一方法を提案している．まず，ニューラルネットワークに人間が有する知識を埋め込み，知識洗練化のための学習を行い，学習後にルールを抽出する方法である．本手法の有効性を検証するために，パターン分類に対する計算機シミュレーションを行い，人間が理解できるルールを検出できることを検証している．
412.	Hideaki Sato, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Classification of Emotional Speech by Using Neural Networks, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, Vol.1, 1009-1014, Osaka, Oct. 2001. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより人間の音声が有する感情を抽出するための方法を提案している．まず，発生音声から音声の基本情報であるピッチを抽出し，その時間的変化をニューラルネットワークにより識別し感情判定を行う．感情音声に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証し，様々な条件での性能比較を行っている．
413.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of the Fast Face Detection System by the GA-Based Threshold, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, Vol.1, 1015-1020, Osaka, Oct. 2001. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムによりカラー画像中の人間の顔を検出するための方法を提案している．まず，カラー顔画像の肌色範囲を画像ごとに決定し，その情報に基づいて肌色閾値を表す方程式を決定する．この方程式により様々な輝度画像での肌色範囲を高速に精度よく決定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ている．
414.	Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura and Norio Akamatsu : Knowledge Incorporation and Rule Extraction in Neural Networks, Proc. of International Conference on Artificial Neural Networks, 1248-1253, Wien, Aug. 2001. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークで知識処理を行うための一方法を提案している．まず，ニューラルネットワークに人間が有する知識を埋め込み，知識洗練化のための学習を行い，学習後にルールとして知識を抽出する方法である．この方法は世界で初めて階層型ニューラルネットワークに対してルール埋め込みを行ったものである．本手法の有効性を検証するために，パターン分類に対する計算機シミュレーションを行い，その有効性を定量的に検証している．
415.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Detection Method of Face Regions in Color Images by Using Evolutionally Computation, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, 2253-2257, Washington, D.C., Jul. 2001. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人間の顔を高精度に検出するための遺伝的手法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムの染色体構造を工夫することにより，肌色と唇色の検出を同時並列に行い高精度に顔検出を行えるのが特徴である．カラー画像に対する顔検出の計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034875905 (Elsevier: Scopus)
416.	Atsuko Ichihara, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction of Tumors by Using Neural Computation, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, 2981-2984, Washington, D.C., Jul. 2001. (要約) 本国際会議論文は，肝臓の医用画像から肝臓部分を正確に抽出する方法を提案している．特に，格子点移動法を用い肝臓輪郭を上下左右から検出する方法を考案している．この手法は従来のSNAKESなどと比べて，取り扱いが容易であり，高速処理が可能である．肝臓を含む医用画像の計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034850073 (Elsevier: Scopus)
417.	Seiji Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rainfall Forecast Using a Neural Network with a Genetic Preprocessing, Proc. of Knowledge- Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, Vol.1, 812-817, Osaka, Jan. 2001. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により地域的な降雨の予測を高精度に行う方法を提案している．気象データには多数の属性が含まれるが，その中で真に必要な属性の選択を遺伝的手法により行い，ニューラルネットワークにより予測するシステムである．大阪の気象データを用いる計算機シミュレーションにより，その特徴選択特性と予測精度の点での有効性を定量的に検証している．
418.	Seiji Ito, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rainfall Forecast Using a Neural Network and a Genetic Algorithm, Utilization of Soft Computing Techniques for Intelligent Prediction, 812-817, 2001. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / Back Propagation / Genetic Algorithm / Rainfall forecast
419.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Improved Searching Speed for Human Face Detection in Visual Scenes using Neural Networks, Proc. of International Conference on Neural Information Processing, No.FBP-30, 1-6, Taejon, Nov. 2000. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人物顔を高速に検出するための方法を提案している．特に，顔の肌色特徴及び顔の幾何学的特長をニューラルネットワークにより検出し，かつ高速に実現する方法である．本方法は複数顔にも対応可能であり，カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
420.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of Face Detection System in Color Images by Using Evolutionary Computation, Proc. of International Conference on Neural Information Processing, 1126-1130, Korea, Nov. 2000. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人間の顔を検出するための方法を提案している．2種類のニューラルネットワークを用い，顔特徴である肌色と唇色の検出を同時に行い高精度に顔検出を行えるのが特徴である．また顔判定の方法を単純化し，精度改善に役立てている．様々な人数の人物顔を含むカラー画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
421.	Motomichi Inoue, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Neural Net based Image Retrieval by Using Color and Location Information, Proc. of the 2000 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2575-2579, Nashville, Oct. 2000. (要約) 本国際会議論文は，インターネット上での画像検索を行うためのニューラルネットワークに基づいた方法を提案している．特に，類似画像検索を行うために，画像特徴を効果的に検出する方法とニューラルネットワークの学習に基づく検索法を提案している．本手法は当時，数少ない画像検索手法を提案したものであり，当時としては画期的な内容である．多数のカラー画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034511067 (Elsevier: Scopus)
422.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of Face Detection System by Using the Lip Detection Neural Network and Skin Distinction Neural network, Proc. of the 2000 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2789-2793, Nashville, Tennessee, Oct. 2000. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人間の顔を検出するための方法を提案している．2種類のニューラルネットワークを用い，顔特徴である肌色と唇色の検出を同時に行い高精度に顔検出を行えるのが特徴である．また，肌色と唇色の統合化により精度改善を行っている．様々な人数の人物顔を含むカラー画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034497947 (Elsevier: Scopus)
423.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of Genetic Fog Occurrence Forecasting System by Using LVQ Network, Proc. of the 2000 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 3678-3681, Nashville, Tennessee, Oct. 2000. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的手法により霧発生を予測するシステムを構成する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霧発生に影響する属性を選択し，学習ベクトル量子化法で予想する方法を提案している．気象庁から戴いた千歳空港のデータに対する計算機シミュレーションにより，必要属性の解析，及びその有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034510111 (Elsevier: Scopus)
424.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of Face Detection System Using Evolutionary Computation, Vol.2, 398-402, Kuala Lumpur, Sep. 2000. (要約) 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. (キーワード) Genetic Algorithm(GA) / Lip Detection Neural Network(LDNN) / Skin Distinction Neural Network(SDNN) / Color Image (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034429518 (Elsevier: Scopus)
425.	Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura and Norio Akamatsu : 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), Vol.1, 1-6, Kuala Lumpur, Sep. 2000. (要約) 本国際会議論文は，様々な工学問題に対して普遍的な方法でニューラルネットワークからのルール抽出を行う方法を提案している.特に，ウィルス感染型遺伝的アルゴリズムにより，ニューラルネットワークの構造を様々な問題に対してルール抽出に適した構造に特化させ，その後ルールを生成する方法である．さらに2種類の構造をテストし，どちらも優れた結果を得ることを確認している．パターン分類とカオス問題に対する計算機シミュレーションにより，そ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) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034429306 (Elsevier: Scopus)
426.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Design of Face Detection System Using an Evolutionary Computation, Proc. of The IEEE Region 10 International Conference on Electrical and Electronic Technology (TENCON 2000), Vol.2, No.2, 553-559, Kuala Lumpur, Sep. 2000. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人間の顔を検出するための方法を提案している．特に，2種類のニューラルネットワークを用い，肌色検出と唇色検出を同時に行い高精度に顔検出を行えるのが特徴である．顔の判定は肌色領域内に唇色が存在するか否かによって行っており，簡単に判定可能である．多人数を含むカラー画像に対する計算機シミュレーションにより，本手法が高精度に顔検出可能であ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) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034429518 (Elsevier: Scopus)
427.	Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura and Norio Akamatsu : A New Rule Generation Method from Neural Networks Formed Using a Genetic Algorithm with Virus Infection, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, No.42-03, 1-6, Como, Jul. 2000. (要約) 本国際会議論文は，一般的工学問題に対して統一的な方法で行うニューラルネットワークからのルール抽出法を提案している.特に，ウィルス感染型遺伝的アルゴリズムに関して，従来の方法とは異なり，明確な形で提案した世界発の試みである．本方法の進化機能により，ニューラルネットワークの構造を様々な問題に対してルール抽出に適した構造に特化させ，その後ルールを生成する方法であり，問題の形式に左右されない方法である．パターン分類とカオス問題に対する計算機シミュレーションにより，そ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) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0033686674 (Elsevier: Scopus)
428.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Design and Evaluation of Neural Networks for Coin Recognition by Using GA and SA, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, Vol.4, 1-6, Como, Jul. 2000. (要約) 本国際会議論文は，一般的工学問題に対して統一的な方法で行うニューラルネットワークからのルール抽出法を提案している.特に，ウィルス感染型遺伝的アルゴリズムの進化機能により，ニューラルネットワークの構造を様々な問題に対してルール抽出に適した構造に特化させ，その後ルールを生成する方法である．パターン分類とカオス問題に対する計算機シミュレーションにより，そ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) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0033720881 (Elsevier: Scopus)
429.	Yasue Mitsukura, Toru Yamamoto, Masahiro Kaneda, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Shah L. Sirish : Design of a Self-Tuning PID Controller Using Evolutionary Computation and Its Experimental Evaluation, Proc. of IFAC Symposium PID'00, Vol.3, No.2, 642-647, Terassa Spain, Apr. 2000. (要約) 本国際会議論文は，プロセス制御等で有効利用されているPID制御手法を時変系に適用するためパラメータ調整手法を提案している．特に，一般化最小分散制御とPIDパラメータとの関連を考察し，進化手法によりPIDパラメータを調整する方法を提案している．プロセス制御系に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (シミュレーション指導，論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)
430.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rule Generation from a Rotation-Invariant Neural Pattern Recognition System, Proc. of International Conference of Neural Information Processing, Vol.II, 706-711, Perth, Nov. 1999. (要約) 本国際会議論文は，硬貨識別問題に対してシグモイド型ニューラルネットワークからの新しいルール抽出法を提案している．特に，遺伝的アルゴリズムの進化学習機能により，ニューラルネットワークの構造をルール抽出に対して最小化かつ最適化してからルールを生成する方法である．硬貨画像は特徴抽出により元画像かたは変換されているが，硬貨識別問題に対する計算機シミュレーションにより，そ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，共著でありページの抽出は困難) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85041369488 (Elsevier: Scopus)
431.	Hideaki Ishii, Nobuyoshi Takeuchi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face detection based on skin color information in visual scenes by neural networks, Proc. of 1999 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol.V, 350-355, Tokyo, Nov. 1999. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人間の顔を検出するための方法を提案している．特に，顔の肌色情報をニューラルネットワークにより学習認識し，また後処置として多数の肌色から顔だけを抽出するシステム構造(ピラミッド型顔検出，複数の認識結果の統合化方法など)について考察している．カラー画像に対する計算機シミュレーションにより，そ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) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0033352542 (Elsevier: Scopus)
432.	Yasuomi Inooka, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Learning and analysis of facial expression images using a five-layered hourglass-type neural network, Proc. of 1999 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol.V, 373-376, Tokyo, Nov. 1999. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人間の顔表情を識別するための方法を提案している．特に，顔の表情を5層砂時計型ニューラルネットワークにより学習認識し，2次元または3次元空間でパターン分類できる方法について考察している．本方法により，顔表情の学習に基づく分類と心理学的視覚実験の結果が一致することを検証している．このように顔表情画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証し，心理学的知見と整合性があることを示している．さらに，各表情を生成する方法についても提案している． (論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難)
433.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : An Evolutionary Approach to Rule Generation from Neural Networks, Proc. of The 8th IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE'99), Vol.3, 1388-1393, Seoul, Aug. 1999. (要約) 本国際会議論文は，パターン分類問題に対してシグモイド型ニューラルネットワークからの新しいルール抽出法を提案している.特に，構造化学習により進化学習を加速し，ニューラルネットワークの構造をルール抽出に対して最小化かつ最適化してからルールを生成する方法である．また，高次関数に対応するためのニューラルネットワークの新しい構成を示している．アヤメ問題に対する計算機シミュレーションにより，そ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) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-18844481577 (Elsevier: Scopus)
434.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A New Rule Extraction method from Neural Networks, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, Vol.6, 4134-4138, Washington, D.C., Jul. 1999. (要約) 本国際会議論文は，パターン分類問題に対するニューラルネットワークからの新しいルール抽出法を提案している.特に，進化的手法に構造化学習を組み込んだ新しい枠組みを提案している．本手法により進化手法の学習を著しく加速し，ニューラルネットワークの構造をルール抽出に最適化してからルールを生成する方法である．アヤメ問題に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．本研究は，IJCNN' 1989において，非常に評価が高く，''Best Paper Presentation Award''を戴いた． (論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0033307289 (Elsevier: Scopus)
435.	Yasuomi Inooka, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Numeral Recognition Using a Multi Neural Network Model, Proc. of 1998 International Conference of Neural Information Processing, Vol.2, 1094-1097, Kokura, Sep. 1998. (要約) 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) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0033348999 (Elsevier: Scopus)
436.	Kazuhiro Satomi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rule Extraction from Small-Sized Neural Networks Formed Using a Genetic Algorithm, Proc. of 6th International Conference on Soft Computing, Vol.2, 644-647, Iizuka, Sep. 1998. (要約) 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)
437.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rule Extraction from Neural Networks Trained Using Evolutionary Algorithms with Deterministic Mutation, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, 686-689, Alaska, May 1998. (要約) 本国際会議論文は，パターン分類問題を対象とし，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方法を提案している．本方法では，まず進化的アルゴリズムの構造最適化機能を用いることによりニューラルネットワークの構造をルール抽出し易い構造に最適化し，中間層の出力を考慮したルール形式を生成している．計算機シミュレーションにより，アヤメ問題に対して100%精度を達成し，本方法の有効性を定量的に検証している．本アヤメ問題は3クラス分類の問題であるが，100%の精度を得ることが従来困難な問題であった．(論文執筆指導を担当，ただし，ページの抽出は困難) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0031636524 (Elsevier: Scopus)
438.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Designing a Neural Network Using Evolutionary Algorithms with Deterministic Mutation, Proc. of IFAC/IEEE Int. Symposium on AI in RTC, 120-125, Kuala Lumpur, Sep. 1997. (要約) 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)
439.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : 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, 1989-1993, Beijing, Oct. 1996. (要約) 本国際会議論文は，回転硬貨識別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，産業的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．日本の500円硬貨と韓国の500ウォン硬貨の識別問題に対する計算機シミュレーションにより，このシステムの有効性を定量的に検証している. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0030411855 (Elsevier: Scopus)
440.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Genetic Approach to Feature Selection for Pattern Recognition Systems, Proc. of 4th International Conference on Soft Computing, 907-910, Iizuka, Sep. 1996. (要約) 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)
441.	Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : A Neural Network for Recognizing Rotated Patterns and Estimating Their Rotation Angle, Proc. of 1996 International Conference on Neural Information Processing, 365-370, Hong Kong, Sep. 1996. (要約) 本国際会議論文は，ランダムに回転したパターンを認識し，かつ回転した角度を推定できるシステムを提案している．本システムは，前処理部で視覚野の構造をモデル化し，学習部で回転不変性と回転依存性を同時に実現した画期的モデルである．計算機シミュレーションにより，回転パターンの認識と回転角度の推定を効果的に行えることを定量的に示している． (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)
442.	Minoru Fukumi, Sigeru Omatu and Yoshikazu Nishokawa : Designing a Neural Network by a Genetic Algorithm with Partial Fitness, Proc. of Int. Conf. on Neural Networks, 1834-1838, Perth, Dec. 1995. (要約) 本国際会議論文は，回転硬貨識別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．硬貨画像の多次元特徴を遺伝的アルゴリズムにより特徴選択し，ニューラルネットワークの構造を最小化かつ最適化する．硬貨画像に対する計算機シミュレーションの結果から，本方法により産業的実現性の高い高精度硬貨識別システムの設計が行えることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0029545819 (Elsevier: Scopus)
443.	Minoru Fukumi, Sigeru Omatu and Yoshikazu Nishikawa : Rotation Invariant Neural Pattern Recognition System which Can Estimate a Rotation Angle, Proc. of Int. Conf. on Neural Networks, 4390-4395, Orlando, Jul. 1994. (要約) 本国際会議論文は，回転パターンを精度良く認識するために，心理学分野で研究されている人間の特性である心的回転の原理に焦点を当てたシステムを提案している．特に回転不変性と回転依存性を同時に実現した点が特徴である．本システムは心的回転を実現した点で世界初である．計算機シミュレーションにより，回転パターン認識に対して非常に精度が高いことを検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0028720729 (Elsevier: Scopus)
444.	Minoru Fukumi and Sigeru Omatu : Designing A Neural Network for Coin Recognition by A Genetic Algorithm, Proc. of Int. Joint Conf. Neural Networks, Vol.3, 2109-2112, Nagoya, Nov. 1993. (要約) 本国際会議論文は，回転した硬貨の画像を精度良く認識するための工学的パターン認識システムを設計するための遺伝的手法を提案している．遺伝的アルゴリズムで硬貨画像のフーリエスペクトルを特徴選択し，必要な属性を選択し，さらに構造学習によりニューラルネットワークの構造を最適化する．計算機シミュレーションにより，精度が高く，かつ工学的実現性に高いシステムを構築できたことを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0027882267 (Elsevier: Scopus)
445.	Minoru Fukumi, Sigeru Omatu, Fumiaki Takeda and Tishihisa Kosaka : Rotation Invariant Neural Pattern Recognition System with Application to Coin Recognition, Proc. of Int. Joint Conf. on Neural Netwroks, Vol.2, 1027-1032, Singapore, Nov. 1991. (要約) 本国際会議論文は，ランダムに回転した硬貨画像を認識するための回転に不変な構造を有するニューラルネットワークシステムを提案している．前処理部のスラブ構造はパターンの回転に対して不変な構造とノイズにロバストな仕組みを有しており，前処理部からの信号を学習部である階層型ニューラルネットワークが学習認識を行う．日本の500円硬貨と韓国の500ウォン硬貨に対する計算機シミュレーションにより，ランダムに回転した硬貨を精度良く認識できることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0026279841 (Elsevier: Scopus)
446.	Sigeru Omatu, Minoru Fukumi and Masaru Teranishi : Neural Network Model for Alphabetical Letter Recognition, Proc. of International Neura Network Conference, 19-22, Paris, Jul. 1990. (要約) 本国際会議論文は，位置ずれと回転に不変な新しいニューラルパターン認識システムを提案している．特に前処理部のスラブ構造を工夫することによりノイズにロバストでかつ様々な変形に不変な構造を実現している．学習部分のニューラルネットワークは前処理部からのスクランブルされた信号をパターン分類できるように学習識別する．英文字に対する算機シミュレーションにより，その優れた認識能力を検証している．
447.	Sigeru Omatu, Norihiko Ono and Minoru Fukumi : Development of Decision Support System for the Environmental and Energy Problem by the Simulation Game, Proc. of IFAC/IFORS/IAEE International Symposium on Energy System Management and Economics, 403-408, Tokyo, Nov. 1989. (要約) 本国際会議論文は，エネルギーと経済のバランスを取った人類の発展に対する意志決定をサポートするためのシミュレーションシステムを提案している．特に，各地域社会での政策決定のために，様々な要因を考慮したシミュレーションゲームを作成し，施政者のバランスの取れた意志決定をサポートできることをシミュレーションにより検証している．
448.	Minoru Fukumi and Sigeru Omatu : A New Back-Propagation Algorithm with Coupled Neuron, Proc. of Int'l Session of the 28th SICE Annual Conference, 1327-1330, Matsuyama, Jul. 1989. (要約) 本国際会議論文では，ニューラルネットワークの新しいモデルとその学習法を提案している．本モデルは符号型の出力関数と勾配法を使うためのシグモイド状の関数を並列して有している．出力は符号型関数が主に担当し，学習はシグモイド関数が担当することにより，符号型出力を与えながら勾配法により学習が可能な特殊なモデルとなっている．本モデルの有効性を検証するために幾つもの問題に対する計算機シミュレーションを行い，他のモデルとの優劣比較を行っている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0024870522 (Elsevier: Scopus)
449.	Sigeru Omatu, Naofumi Hosokawa and Minoru Fukumi : A New Approach for Pattern Recognition by Neural Networks with Scramblers, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, 183-188, Washington, D.C., Jun. 1989. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークを用いて変形(位置ずれと90度毎の回転)に不変なパターン認識システムを提案している．特に前処理部のスラブ構造で変形不変性と耐ノイズ性を実現している．英文字アルファベットに対する計算機シミュレーションにより，学習部のニューラルネットワークが変形パターンに対して，さらに優れた性能を有することを検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0024944613 (Elsevier: Scopus)
450.	Minoru Fukumi and Sigeru Omatu : A New Back-Propagation Algorithm with Coupled Neuron, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, 611, Washington, D.C., Jun. 1989. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークを構成するための新しいニューロンのモデルとその学習アルゴリズムを提案している．本ニューロンモデルは符号型関数とシグモイド型関数の2種類の入出力関数を有する特徴を有しており，従来のモデルとは根本的に異なった構造を有している．パターン分類問題に対する計算機シミュレーションにより，その優れた学習特性とパターン分離特性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0024889062 (Elsevier: Scopus)
451.	Toshiya Morisue and Minoru Fukumi : 3-D Eddy Current Calculation Using the Magnetic Vector Potential, Proc. of IEEE Workshop on Electromagnetic Field Computation,IEEE Schenectady Section, 11-15, Schenectady, Oct. 1986. (要約) 本国際会議論文は，三次元動磁界中に発生する渦電流の解析を行うために，磁気ベクトルポテンシャル法に基づく境界積分方程式による磁界計算方法とゲージ条件の提案を行った．計算対象は3次元交番磁界中の鉄球であり，渦電流の理論解を世界で初めて導出した．境界要素法による離散化を行い，台形型の要素分割により数値計算を行った．本方法での計算値を理論値と比較することにより，有効性を検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0023565379 (Elsevier: Scopus)

国内講演発表:

1.	大久保尚宏, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 筋電に基づく手首の疲労の検知と動作識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1567-1570, 2023年9月.
2.	中川透舞, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : EMGによる動作識別での有効な特徴選択, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1000-1002, 2023年9月.
3.	三宅涼太, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波と心拍変動を用いた問題に対する理解有無の識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 983-987, 2023年9月.
4.	藤原大輝, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 時系列データ学習手法による交差点での安全確認行動のモデル化と注意散漫状態の識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1017-1022, 2023年9月.
5.	吉永一貴, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 着席状態の学習者を対象とした骨格情報に基づく学習進行度の識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1011-1016, 2023年9月.
6.	大月凌, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : LeapMotionを用いた空中入力による漢字の認識と個人認証, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1003-1006, 2023年9月.
7.	新田勝正, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 抑うつ状態検出のためのスマートウォッチを用いた気分変化の推定, 情報処理学会第85回全国大会講演論文集, 4-223-4-224, 2023年3月. (要約) 本稿では，スマートウォッチから取得した心拍数などの生体情報から抑うつ状態の推定を試みる．近年，うつ病患者の増加が深刻化している．病状が悪化する前に，まず自身がうつ病の前段階である抑うつ状態にあることを自覚させることで，適切な対応につなげられる可能性があると考えた．そこで本稿では，その基礎的な検討として，日常生活で簡便に利用可能なスマートウォッチで取得される情報を利用し，質問紙によるメンタルヘルス状態算出結果と合わせて解析を実施して，気分の変化と生体情報等との関連性を分析する．
8.	田洞真奈, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : Leap Motion を用いた深層学習による日本手話識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1165-1169, 2022年9月. (キーワード) Leap motion / 日本手話 / 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / CNN
9.	𠮷川京汰, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 深層学習とカラー集約画像を用いた手話認識, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 628-632, 2022年8月. (キーワード) 集約画像 / 深層学習 (deep learning) / 手話認識 / カラーリング
10.	畠中健斗, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : スマートグラスを用いた初心者向け焼き加減判定システムの開発, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 617-622, 2022年8月. (キーワード) 焼き加減 / スマートグラス / ヒストグラム / 料理 / 初心者
11.	小柳功王, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : スマートウォッチを用いた睡眠時見守りシステムにおける呼吸数の計測法について, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 658-663, 2022年8月. (キーワード) 睡眠 (sleep) / スマートウォッチ / 呼吸 (respiration) / ピーク値 / 移動平均
12.	斎藤佑樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 手首筋電に基づくタッピング動作の認識, 人工知能学会全国大会, 1-4, 2022年6月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / 手首筋電
13.	伊藤伸一, Miura Takanori, 伊藤桃代, 福見稔 : A Method to Detect a Mood Matching Music Using EEG, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 601-604, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 気分 / 音楽 (music) / 機械学習 (machine learning)
14.	伊藤伸一, 門脇光紀, 伊藤桃代, 福見稔 : Personal Authentication with Walking Motion Based on Gathered Images and Neural Networks, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 512-515, 2021年9月. (キーワード) personal authentication with walking motion / gathered image / deep learning / convolutional neural networks
15.	野崎廉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波を用いた面倒な作業に対する感情の検出, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 644-648, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 感情 (emotion) / ブレインマシンインタフェース / 機械学習 (machine learning) / 面倒 / 条件付き刺激
16.	織田武瑠, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : カフェインの影響を考慮した脳波個人認証の検討, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 639-643, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / ブレインマシンインタフェース / カフェイン / 機械学習 (machine learning) / 多数決 / 個人認証
17.	十亀太雅, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による掌握・発声動作想起を用いた言語選択の提案, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 623-627, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / k近傍法 / 律動 / 事象関連電位 / 閉じ込め症候群 / 運動想起
18.	浅原昌大, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 深層学習を用いたてんかん波検出, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 617-622, 2021年9月. (キーワード) てんかん / 深層学習 (deep learning) / 脳波判読 / 転移学習 / 発作間欠期脳波
19.	中嶋祥也, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : サッカー選手の自動的評価のためのスペースの可視化, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 535-539, 2021年9月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / ヒューマンインタフェース (human interface) / 機械学習 (machine learning) / 情報可視化 / サッカー
20.	房登淳平, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : Kinectを用いた歩行動作に基づく個人認証, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 528-531, 2021年9月. (キーワード) 個人認証 / Kinect / 歩行動作
21.	唐門伶, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 眼鏡型カメラを用いた夜間及び暗所における視覚障がい者の視覚的支援システムの検討, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 518-523, 2021年9月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 点字ブロック / YOLOv3
22.	矢野大暉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 防犯カメラを用いたひったくり犯の検出・追跡, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 889-891, 2021年9月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / 引ったくり
23.	和渕諒汰, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 深層学習を用いた画像識別による不良品検知システムの開発, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 906-911, 2021年9月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / 不良品検知
24.	武藤岳児, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム, 電気学会分野横断型新システム創成研究会論文集, 1-5, 2021年1月. (要約) 現在，多くのリサイクルセンターでは，ペットボトル，缶類，ガラス瓶などといった再資源化可能な大量の廃棄物が送出されている．本研究では，分別作業における負担軽減を目的とし，物体検出ネットワークと回転角算出ネットワークを連結およびデータ拡張手法を多段的に用いて実環境に最適化した合成画像を生成することで，高精度かつリアルタイムで物体認識及び回転角を算出するモデルを構築した．特に，データ拡張方法を工夫することにより学習に利用できる画像枚数を増加させ，物体識別と回転角度推定の精度を改善する． (キーワード) 機械学習 (machine learning) / 深層学習 (deep learning) / 廃棄物識別 / データ拡張 / 物体検出
25.	武藤岳児, 福見稔, 伊藤伸一, 伊藤桃代 : 物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム, ViEW2020講演論文集, 1-7, 2020年12月. (要約) 現在，多くのリサイクルセンターでは，ペットボトル，缶類，ガラス瓶などといった再資源化可能な大量の廃棄物が送出されている．本研究では，分別作業における負担軽減を目的とし，物体検出ネットワークと回転角算出ネットワークを連結およびデータ拡張手法を多段的に用いて実環境に最適化した合成画像を生成することで，高精度かつリアルタイムで物体認識及び回転角を算出するモデルを構築した． (キーワード) 物体検出 / 深層学習 (deep learning) / 廃棄物識別 / データ拡張
26.	CHUNYU GUO, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal authentication by walking motion using Kinect, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 719-721, Sep. 2019. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 機械学習 (machine learning) / Kinect
27.	Shan Xian, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Study on Discrimination of Finger Motions Based on EMG Signals, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 715-718, Sep. 2019. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 機械学習 (machine learning) / 筋活動 (electromyogram activity)
28.	和崎健, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 車両ランプによる進行方向判別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 861-865, 2019年9月. (キーワード) 機械学習 (machine learning) / 車両ランプ
29.	島本和樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 蓄積ストレス評価のための爪画像解析, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 855-860, 2019年9月. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 爪画像 / 蓄積ストレス
30.	木村拓也, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : 運転シーンにおける単眼カメラを用いた移動物体識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1374-1377, 2018年9月. (キーワード) 移動物体識別 / 運転シーン / 機械学習 (machine learning) / 単眼カメラ
31.	阪部禎幸, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : スパース構造学習を用いた視認性の差異に基づくドライバ状態の識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1368-1373, 2018年9月. (キーワード) ドライバー状態 / スパース構造学習 / 視認性
32.	安藤輝, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : Kinectを用いた監視システムのための個人識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1342-1345, 2018年9月. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 機械学習 (machine learning) / Kinect
33.	藤井ゆりか, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : パンチルトカメラを用いた危険物検出, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1516-1517, 2018年9月. (キーワード) 危険物検出 / パンチルトカメラ / 機械学習 (machine learning)
34.	森川詩音, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : 乾式電極を用いた口唇EMGによる個人認証, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1571-1572, 2018年9月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 機械学習 (machine learning) / 深層学習
35.	Kamat Rahayu Binti Seri, Rahman Arfaus A Mohamad, Zailan Faldi Bin Zul, 福見稔, 伊藤照明 : Development of ergonomic monitoring system for safe assembly task in manufacturing, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2018・講演論文集, Vol.18, No.4, 75-76, 2018年3月.
36.	Ani Firdaus Mohamad, 福見稔, Kamat Rahayu Binti Seri, Minhat Mohamad, 伊藤照明 : A construction framework of decision support system for improving driving fatigue, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2018・講演論文集, Vol.18, No.4, 73-74, 2018年3月.
37.	山本駿, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔, Kamat Rahayu Binti Seri : Leap motionを用いたCNNによる空中入力数字の認識, 電気学会全国大会講演論文集, 173, 2018年3月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / Leap Motion / CNN / ヒューマンセンシング (human sensing)
38.	森川詩音, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一, Kamat Rahayu Binti Seri : 乾式電極による口唇EMGを用いた個人認証, 電気学会全国大会講演論文集, 185, 2018年3月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン / ヒューマンセンシング (human sensing)
39.	高畠亮介, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一, Kamat Rahayu Binti Seri : 二極式乾式電極を用いた口唇筋電解析による日本語母音識別のためのデータセット作成, 電気学会全国大会講演論文集, 180-181, 2018年3月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン
40.	竹安このみ, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : 運転行動の変化に基づく注意散漫状態の検出-GGMを用いた運転行動モデル化の検討-, HCGシンポジウム2017論文集, HCG2017-I-1-3, 2017年12月. (要約) 近年の交通死亡事故の特徴として，漫然運転が原因の事故が増加している．漫然運転の状態を検出することができれば，交通死亡事故を減らすだけでなく，自動運転における権限委譲のためのドライバの状態監視の実現にもつながる．そこで本研究では，ドライビングシミュレータを用いて測定した運転行動に対し，グラフィカルガウシアンモデルによって疎構造モデルを生成した．また，生成した運転行動モデルの有用性を検討した．
41.	阪部禎幸, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : スパース構造学習を用いた運転情報による漫然状態の分析 -視認性の差異に基づく考察 -, HCGシンポジウム2017論文集, HCG2017-C-3-3, 2017年12月. (要約) 交通事故の最大の要因は認知・判断のミスによる漫然運転である．漫然運転時の運転行動変化を検出することができれば，交通事故の予防や，自動運転時の運転権限委譲の問題に対応することが可能となる．本稿では，スパース構造学習を用いてドライバの情報の相関から，平常状態と注意散漫状態の差異を分析する．ドライバの運転行動情報としては，視線，顔向き，心拍数，速度，加速度，およびハンドルの傾きを使用する．これらの情報が視認性の差異によってどのように変化するか，分析する．
42.	FIRDAUS Mohammad, KAMAT Rahayu Seri, MINHAT Mohamad, 福見稔, 伊藤照明 : Effect of vibration towards drivning fatigue and development of regression model based on vibration, 日本機械学会・第27回設計工学システム部門講演会2017・講演論文集, Vol.17, No.32, 2506-1-2506-10, 2017年9月. (要約) This paper present the result of whole-body vibration (WBV) of the Malaysian drivers driving a car through different road conditions; straight, winding, uphill, and downhill) at constant speed (80km/h). Driving fatigue has been defined as a feeling of drowsiness due to extending the driving period, type of road condition, adverse climatologically environment or drivers' individual characteristic are the direct contributing factor to road accidents. The objective of this study is to study the effect of the WBV towards the driving fatigue. Besides, the regression modeling of WBV for drivers fatigue was developed. The model can predict the relationship between the process input parameters and output response. There were ten healthy and experienced drivers served as the subjects of this study. The WBV measurement was taken and evaluated using the tri-axial seat pad accelerometer and 4-channel VI-400PRO Human Vibration Meter (HVM). Design Expert 8.0.6 software was used for the development of regression model. This study is expected to analyze the WBV, and develop the regression model of the WBV by using regression analysis. The result of this study indicates that the subjects recorded the vibration values that show they feel fairly uncomfortable as it in the caution zone. The vibration exposure can cause the changes in body chemistry and metabolism, which can lead to fatigue effects. Besides, the regression model was successfully developed and validated. The modeling validation runs were within the 90% prediction interval of the developed model and the residual errors compared to the predicted values were less than 10%. Through this study, the significant parameters that influenced the WBV were also identified. WBV was influenced by the time exposure, type of road, gender, the interaction between time exposure and type of road, and interaction between time exposure and gender. Thus, the author believes there is a new contribution to the body of knowledge throughout this study.
43.	KAMAT Rahayu Seri, HALWANI Nurul, 福見稔, 伊藤照明 : Design a manual culf massager for prolonged standing workers by using ergonomic approach, 日本機械学会・第27回設計工学システム部門講演会2017・講演論文集, Vol.17, No.32, 2505-1-2505-10, 2017年9月.
44.	田中智也, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 表情分析によるストレス評価の検討, 電気学会電子情報システム部門大会論文集, 1136-1139, 2017年9月. (キーワード) 表情分析 / ストレス評価 / アミラーゼ
45.	大前久基, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波を用いた学習理解の評価に関する研究, 電気学会電子情報システム部門大会論文集, 464-467, 2017年9月. (キーワード) 脳波 / 信号処理 / 簡易脳波計 / 学習理解
46.	Higasa Takashi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Character Input System using Gesture Motion in Augmented Reality, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1683-1684, Sep. 2017. (キーワード) Augmented Reality / HSV color system / Gesture motion / Character string detection / Optical character reader
47.	渡邊大生, 尾山匡浩, 福見稔 : 舌骨上筋群の表面筋電位に基づくCNNを用いた舌動作と黙声の推定, 電気学会電子情報システム部門大会論文集, No.PS3-3, 1553-1554, 2017年9月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / CNN
48.	安藤輝, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : KInectを用いた監視システムにおける呼吸検知, 電気学会電子情報システム部門大会論文集, No.PS3-7, 1561-1562, 2017年9月. (キーワード) Kinect / サポートベクタマシン
49.	塩士亮平, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : 深層学習を用いた手首筋電の個人認証, 電気学会情報システム研究会, Vol.IS-17, 57-61, 2017年8月. (要約) 手首で計測された筋肉電位を用いて個人認証を高精度に行ったことの報告である．特に，畳み込み型の深層学習ネットワークを用いることにより，ジャンケン動作に伴う筋電に基づいて個人認証を行う方法を提案し，計算機シミュレーションにより高精度認証が可能であることを定量的に評価している． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / コンボルーショナルニューラルネットワーク
50.	高畠亮介, 福見稔, 伊藤伸一, 伊藤桃代 : 2極式乾式電極を用いた表面筋電による日本語母音識別, 電気学会情報システム研究会, Vol.IS-17, 23-27, 2017年8月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン
51.	伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : ドライバの姿勢変化に着目した安全確認行動の解析, 日本機械学会第25回交通・物流部門大会(TRANSLOG2016)講演論文集/ 1306, 2016年11月.
52.	野々口大幹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 蚊の検出・追跡システム, 平成28年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 412-415, 2016年9月. (キーワード) 蚊
53.	小西大紀, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 空中署名と深層学習によるバイオメトリクス認証, 動的画像処理実利用化ワークショップ2016, IS2-A10-1-IS2-A10-7, 2016年3月. (要約) 本稿では，空中署名によるバイオメトリクス認証についての研究成果を報告する．署名の計測にはLeap Motion Controller を使用する．そして，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習により，署名データからの特徴抽出と識別を行う．
54.	小川拓眞, 平岡大樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : パンチルトカメラを用いたオンライン放置物検出, 動的画像処理実利用化ワークショップ2016, ISC-C10-1-ISC-C10-8, 2016年3月. (要約) 本稿ではパンチルトカメラを用いたオンライン放置物検出の手法を提案する．提案手法として，まずパンチルトカメラで動画像の取得を行う．その動画像に対して放置物があると考えられる対象領域の抽出をST-Patch 特徴量を用いて行う．そして抽出された対象領域に対して放置物の存在を確かめる物体識別を行い，放置物の検出を行う．提案手法の有効性を検証するために複数の場面を想定した実験を行う．
55.	内藤涼介, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 画像特徴量とサポートベクターマシンを用いた運転シーン分類に関する検討, 動的画像処理実利用化ワークショップ2016, ISC-C8-1-ISC-C8-4, 2016年3月. (要約) 交通事故の主要因の一つは漫然運転であり，発生箇所が最も多いのは交差点である．ドライバが漫然運転をしている時，内部状態(注意散漫状態，焦り，眠気など)に変化があると考えられる．また，内部状態は車両前方の情景(運転シーン)の影響を受けると考えられる．つまり，運転行動を解析するためには運転シーンがどのような状況であるかを理解する必要がある．そこで，本研究では運転シーンの理解を目的とし，画像特徴量を用いた運転シーン分類について検討する．具体的には，運転シーン画像をBag of Keypoints(BoK)により表現し，分類器にサポートベクターマシン(SVM)を用いて直線区間と交差点を分類した．その結果，78.2%の精度で分類可能であった．
56.	青木宙, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : ARのため手姿勢推定のため, 平成27年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 188, 2015年9月.
57.	豊川貴大, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : ドライバの視線と注視対象物の関連性の分析, 平成27年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 239, 2015年9月.
58.	田村集, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による最良楽曲の選出, 平成27年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 379-384, 2015年8月. (キーワード) 音楽解析 / 周波数解析 (spectrum analysis) / フーリエ変換 (Fourier transform)
59.	小川拓眞, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 放置物検出におけるST-Patch特徴量の改良, 平成27年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 1490-1491, 2015年8月. (キーワード) パンチルトカメラ / ST-Patch特徴 / HOG特徴 / リアルアドブースト
60.	平岡大樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : SVMによる手首筋電を用いたジャンケン動作識別, 平成27年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 1514-1515, 2015年8月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクターマシン / バイオメトリクス
61.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 交通イベントに起因する頭部姿勢の時系列変化の解析, 自動車技術会2015年春季大会学術講演会講演予稿集, 2232-2235, 2015年5月. (要約) 著者らはこれまでに，見通しの悪い一時停止の必要な無信号交差点を対象とし，ヒヤリハットに遭遇した後の安全確認行動の変化に個人特性が存在する可能性を示唆した．しかしながら，時間的な変化については言及できていない．そこで，本稿ではヒヤリハット遭遇後の安全確認行動時の頭部位置に着目し，その座標値に対して高速フーリエ変換を適用し，時間変化について解析する．
62.	岩瀬将嗣, 福見稔, 柏原考爾 : EMアルゴリズムに基づく静脈解析のためのAndroidアプリケーション開発, 信学技法(KBSE研究会), Vol.KBSE2014-48, 55-60, 2015年1月.
63.	都筑慶一, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : Deep Learningを用いた運転シーン分類のための基礎的検討, 平成26年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 185, 2014年9月. (要約) 本研究では，危険運転に繋がる運転行動を解析するために，車両前方の情景の時系列変化を運転シーンと定義し，運転シーンの意味付けのための分類を目的としている．本稿では，実車の運転シーンにおける直進クラスと交差点クラスの分類にDeep Learningを採用し，2クラスの分類における有効性を検討する．Deep Belief Nets(DBN)と誤差逆伝播法との比較実験を行った結果，DBNの方が識別率の高いことが明らかとなった．
64.	岡亮輔, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : ドライバの姿勢情報に基づく安全確認行動区間の抽出, 平成26年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 184, 2014年9月. (要約) 本研究では，ドライバが安全確認を行っている区間を対象とした実験や解析を可能とするために，見通しの悪い無信号交差点における，ドライバの安全確認行動区間の抽出を行う．実験では，安全確認行動区間の抽出に用いるドライバの姿勢変化に着目した特徴量の検討を行った．その結果，ドライバを包含する領域の画像を粗視化したデータを用いる有用性が示唆された．
65.	菅祥雄, 福見稔, 柏原考爾 : 心電図の ST 低下を自動判別する解析手法の検討, 平成26年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 230, 2014年9月.
66.	伊藤伸一, 伊藤桃代, 藤澤正一郎, 福見稔 : 心理学的個人差を考慮した脳波パターン分類法, 平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 637-640, 2014年9月.
67.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : ドライバの状態推定を目的とした頭部姿勢の時系列解析, 第13回情報科学技術フォーラム講演論文集,第3分冊, 256-258, 2014年9月. (要約) 本研究では，ドライバの運転行動を用いた危険予測モデルの作成を目指している．本稿では，その基礎的検討として，見通しの悪い無信号交差点を対象とし，交差点における安全確認行動を構成する頭部姿勢の時系列変化について考察する．具体的には，ヒヤリハットイベントが安全確認行動の時系列変化に与える影響を評価する．
68.	杉山明子, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : 頭部の動きに着目したヒヤリハットイベントの有無による安全確認行動の差異の分析, 自動車技術会2014年春季大会学術講演会前刷集, Vol.11-14, 13-18, 2014年5月. (要約) 本稿では，安全確認行動のどのような頭部姿勢変化に注意散漫状態推定のための情報が含まれているかを，安全確認行動時の頭部の位置情報を2次元平面上に投影し，その座標値の統計量から解析する．特に，ヒヤリハットイベントの有無による変化について考察し，注意資源と頭部の軌跡との関係について議論する．
69.	伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : ヒヤリハットイベントが安全確認行動の変化に与える影響の解析, 自動車技術会2014年春季大会学術講演会前刷集, Vol.12-14, 7-10, 2014年5月. (要約) 本稿では，これまでに提案した2 種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した頭部姿勢定量化手法を用い，ヒヤリハットイベントが安全確認行動の時系列変化に与える影響を解析する．特に，ドライビングシミュレータ環境において，ヒヤリハットが生じなかった場合と生じた場合の安全確認行動時の頭部姿勢カテゴライズ結果について考察する．
70.	森本健太, 福見稔, 柏原考爾 : 運転時の縦断勾配錯視における脳活動の検討, 2013年度計測自動制御学会四国支部学術講演会講演論文集, 67-68, 2013年11月.
71.	山村祐介, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 足首の筋電による足首の動作の分類, 日本生体医工学会中国四国支部大会, 11, 2013年10月.
72.	張鵬, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : LVQとEOG法を用いる眼電マウスの開発, 日本生体医工学会中国四国支部大会, 34, 2013年10月.
73.	鈴木崇矩, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : スパース構造学習に基づく注意散漫状態の推定, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 219, 2013年9月. (要約) 本稿では，スパース構造学習による運転行動からの異常値検出について提案した．今回提案した手法を用いることで，頭部姿勢，顔向き，視線の相対的な時系列変化の相関関係を求めることができ，各データ単体のデータを見ただけでは検出されない異常を相関関係から求めることが可能となる．これによりドライバの運転行動の組み合わせからドライバの内部状態の推定を行うことができ，ドライバの運転行動の癖(注意散漫状態時)を推定できる可能性がある．
74.	森泰斗, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 顕著性マップを用いた運転シーンにおける注視対象の抽出, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 217, 2013年9月. (要約) 本研究では，注視対象物と定義した自動車，二輪転歩行者の道路での相対的な関係をモデル化するために，運転シーンにおける注視対象物の領域抽出を目的とする．具体的には，人間の視覚特性を模した顕著マップ上での注視対象の抽出についての検討を行う．
75.	八重樫和也, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 交通イベントに起因する生体情報と運転行動の変化に関する分析, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 221, 2013年9月. (要約) 本研究では，予防安全の立場から，ドライバの交差点での安全確認行動に着目し，平常状態からの逸脱信号を検出するシステムの構築を目指している．システムの構築に当たっては，運転者の精神状態の変化と運転動作の変化についての関連性を調査する必要がある．ドライバの安全確認行動と，人間の精神的負荷に影響を受けるとされている生体信号との関連性を調査する．
76.	宮井康次, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 運転シーン分類のための車両前方画像の特徴量抽出, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 216, 2013年9月. (要約) 本研究では，顕著性マップによる注視対象領域の特定後，注視対象物の局所特徴量を検出することを目的とする．本稿では，顕著性マップにより得られた注視対象領域に対するSIFTの抽出結果について評価する．
77.	杉山明子, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 安全確認行動分析のためのシナリオの評価, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 222, 2013年9月. (要約) 本研究では生体信号の中でも心拍に注目する．心拍と運転行動の関係を分析し，それを根拠として用いることで内部状態の変化が運転行動へ及ぼす影響を明らかにする．ドライビングシミュレータ上でヒヤリハットイベントを発生させ，見通しの悪い信号機のない交差点での，ドライバの心拍変化と安全確認行動の変化の関係を分析する．本稿では，安全確認行動分析の予備実験として，発生させるイベントが運転行動に与える影響を調査するため，シナリオの評価を行う．
78.	尾山匡浩, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔 : BCIのための簡易計測装置を用いた生体信号の解析, 電気学会C部門大会, GS13-3, 2013年9月.
79.	堀内将嘉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムを用いたパノラマ画像の生成, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, OS10-3, 2013年9月.
80.	Peng Zhang, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Recognition of Continuous Eye Motions Using Learning Vector Quantization and EOG-feature Based Methods, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, GS12-2, Sep. 2013.
81.	神内教博, 橋本和明, 林詳悟, 福見稔 : 打音によるコンクリートの損傷深さの推定, 土木学会第68回年次学術講演会, 2013年9月.
82.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 教師なしニューラルネットワークによるドライバの頭部姿勢分類, 第12回情報科学技術フォーラム講演論文集,第3分冊, 501-506, 2013年9月. (要約) 本研究では，ドライバの頭部姿勢の3次元情報から，安全確認動作のモデル化を行うことで，危険運転を引き起こすきっかけとなる平常状態からの継続的逸脱を検出するシステムの構築を目的とする．本稿では，安全確認動作のモデル化のための頭部姿勢定量化手法である，2種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した手法について，ニューラルネットワークのパラメータ調整による安全確認行動時の頭部姿勢カテゴリ分類結果について考察を加える．
83.	Takako Ikuno, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Abandoned Object Detection by Genetic Algorithm with Local Search, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, OS4-6, Sep. 2013.
84.	伊藤伸一, 佐藤克也, 藤澤正一郎, 福見稔 : 心理学的個人差を導入した脳波パターン分類, 第13回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集, 2660-2663, 2012年12月.
85.	八重樫和也, 盛紘一朗, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 佐藤和人, 福見稔 : ドライバの安全確認動作に着目した脳波分析, 平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1031-1034, 2012年9月. (要約) 本研究では，ドライバの交差点での安全確認動作に着目した平常状態からの逸脱信号を検出するシステムの構築を目指す．そのためには，安全確認行動の変化とドライバの内部状態の変化の関連性について調査する必要がある．本稿では，信号機の無い見通しの悪い交差点での脳波に焦点を当て，安全確認動作の前後での脳波を解析することで，安全確認行動がドライバに及ぼす影響を考察する．また，安全確認を行う交差点内の注意対象物の状況の差異が脳波に与える影響についても議論する． (キーワード) 運転支援システム / 安全確認動作 / 不注意な運転 / アクティブセーフティ技術 / 脳波
86.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 安全確認動作の状況分析に基づく頭部姿勢空間のカテゴライズ, 第11回情報科学技術フォーラム講演論文集, 407-412, 2012年9月. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認動作のモデル化を行うことで，危険運転を引き起こすきっかけとなる平常状態からの継続的逸脱を検出するシステムの構築を目的とする．本稿では，安全確認動作のモデル化のための頭部姿勢定量化手法として，2種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した手法を提案し，その分類特性について考察を加えた．
87.	竹内洋平, 伊藤桃代, 福見稔 : 非線形空間における繰り返し演算型判別分析, 信学技報, Vol.112, No.69, 59-64, 2012年5月.
88.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 頭部姿勢空間定量化のための自己写像特性の評価, 信学技報, Vol.112, No.69, 17-20, 2012年5月. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認動作定量化を目的とし，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いて，個人ごとに異なる頭部姿勢数に適応したカテゴライズを目指している．本稿では，実車環境で取得されたドライバの画像を対象に，ドライバ固有の安全確認動作に適したSOMsの自己写像特性について検討を加えた．
89.	舟橋孝秀, 伊藤桃代, 柏原考爾, 福見稔 : EMGを用いた指の動作識別, 計測自動制御学会四国支部講演会, No.PS2-23, 2011年11月.
90.	柏原考爾, 高橋啓介, 伊藤桃代, 福見稔 : 微小レベルの映像信号から静脈形状を高精度に推定するための解析手法の検討, 信学技報, Vol.111, No.257, 49-54, 2011年10月.
91.	高橋啓介, 柏原考爾, 伊藤桃代, 福見稔 : CMOSイメージセンサを用いた近赤外線カメラによる静脈画像の解析, 第34回日本生体医工学会中国四国支部大会プログラム講演抄録, 51, 2011年10月.
92.	竹内洋平, 伊藤桃代, 柏原考爾, 福見稔 : 繰り返し演算による教師あり特徴抽出手法の開発, 高速信号処理応用技術学会研究会, 10-11, 2011年8月.
93.	伊藤桃代, 盛紘一朗, 井口祐也, 佐藤和人, 福見稔 : 危険運転予測のための頭部動き情報と運転シーンの関連性の分析, 動的画像処理実利用化ワークショップ2011講演概要集, 198-201, 2011年3月. (要約) 本研究では，ドライバの頭部姿勢に着目した危険運転予測を目指している．頭部動き情報をモデル化するにあたり，運転時の頭部の動きには，運転シーンとどのような関連性を有するか，また，どのようなカテゴリが存在するかを分析し，その結果に基づいて定量化を行う必要がある．本稿では，交差点での安全確認動作に着目して運転シーンと頭部の動きの関連性について考察を加えた．
94.	三好真人, 柘植覚, Hillary Kipsang Choge, 尾山匡浩, 伊藤桃代, 福見稔 : 音楽検索のための楽曲印象値の自動付与手法, 第89回情報処理学会音楽情報科学研究会, 2011年2月.
95.	エズムトルスン, 明石卓也, 福見稔, 黒住祥祐 : 色とエッジを用いたパーティクルフィルタによる手の追跡, 平成22年第3回情報処理学会東北支部研究会, No.10-3-27, 1-5, 2010年12月.
96.	小笠原拓, 明石卓也, 福見稔, 黒住祥祐 : 進化的手法を用いた指先追跡, 平成22年第3回情報処理学会東北支部研究会, No.10-3-26, 1-6, 2010年12月.
97.	三上達也, 明石卓也, 福見稔, 黒住祥祐 : 走行車両からの進化的計算法による物体の進入検出, 平成22年第3回情報処理学会東北支部研究会, No.10-3-28, 1-6, 2010年12月.
98.	伊藤雄大, 明石卓也, 福見稔, 黒住祥祐 : 水中にいる移動人物の抽出, 平成22年第3回情報処理学会東北支部研究会, No.10-3-24, 1-6, 2010年12月.
99.	星大二郎, 明石卓也, 福見稔, 黒住祥祐 : ヒストグラムを用いた進化的計算法による顔検出, 平成22年第3回情報処理学会東北支部研究会, No.10-3-25, 1-4, 2010年12月.
100.	福見稔 : 高速な統計的学習アルゴリズムによる特徴抽出, 「インテリジェントシステム先端技術セミナー」，平成22年度盛岡広域地域産業活性化人材養成等事業, 2010年11月.
101.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 佐藤克也, 藤澤正一郎, 福見稔 : 脳波の個人特性とエゴ得点との関連性考察, 第20回インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集, S5-3-4, 2010年9月. (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram)
102.	久保田能樹, 明石卓也, 福見稔, 黒住祥祐 : パーティクルフィルタを用いたインタラクティブナ色追跡, 第26回NICOGRAPH論文コンテスト講演論文集, 2010年9月.
103.	久保田能樹, 明石卓也, 福見稔, 黒住祥祐 : 進化的手法を用いた手書きテンプレートマッチング, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 711-716, 2010年9月.
104.	森健太郎, 柘植覚, 伊藤桃代, 福見稔 : 話者依存音声認識のための発音辞書・音響モデル適応手法, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 698-701, 2010年9月.
105.	石谷淳, 白石卓也, 伊藤桃代, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔 : モーションステレオを用いた移動ロボット向けユーザインタフェース, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 694-697, 2010年9月.
106.	田岡文利, 伊藤桃代, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔 : 証明変動に頑健な放置物検出法, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 689-693, 2010年9月.
107.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔, 苗村育郎 : 脳萎縮の進行速度に基づく認知症診断支援のための脳領域抽出法, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 683-688, 2010年9月. (要約) 本稿では，個人の脳構造に沿った側頭葉領域抽出の高精度化を目的に，AAM探索時の初期位置に再利用する再帰型領域抽出法を提案する．評価実験では読影医がATD患者の脳萎縮状況に着目し重症度を分類した34例(MR脳画像34枚)を対象とし，提案手法による関心領域の抽出精度について評価を行った．さらに，提案手法により抽出された関心領域と手動抽出された関心領域における萎縮率の比較を行い，萎縮率の再現性についても有用性を示す．
108.	安孫子恒樹, 深井寛修, 満倉靖恵, 福見稔, 田中雅博 : AIBOにおけるRBFネットワークと粒子フィルタを用いた顔検出, 平成22年度電気学会産業計測制御研究会, 2010年3月.
109.	滝本裕則, 吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔 : ステレオ画像を用いた姿勢変動に頑健な手形状推定, 平成22年度電気学会産業計測制御研究会, 2010年3月.
110.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 佐藤克也, 藤澤正一郎, 福見稔 : 脳波の個人特性とユーザの心理特性との関連性に関する一考察, 第10回(社)計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集, 1595-1598, 2009年12月.
111.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 佐藤克也, 藤澤正一郎, 福見稔 : ヒトの心理特性と左前頭前野の活動との関連性に関する一考察, 平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 751-754, 2009年9月.
112.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 佐藤克也, 藤澤正一郎, 福見稔 : BCI構築のための個人特性とエゴグラムの関連性に関する一考察, 電気学会産業応用部門大会講演論文集, II-199-202, 2009年9月.
113.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : 左前頭極脳波センシングによる気分と聴取音楽の関連性に関する一考察, シミュレーション&ゲーミング学会秋期大会, 105-106, 2008年10月.
114.	明石卓也, 若佐裕治, 田中幹也, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムを用いた口唇の3 次元情報の取得, FANシンポジウム2008, 11-14, 2008年10月.
115.	尾山匡浩, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 満倉靖恵, 福見稔 : Simple-FLDAにおける追加型アルゴリズムの提案, 第18回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN 2008), 21-24, 2008年10月.
116.	尾山匡浩, 柘植覚, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 福見稔 : 判別分析における高速な追加学習アルゴリズムの一提案, 電気学会電子・情報・システム部門大会講演プラグラム集, 286-289, 2008年8月.
117.	Choge Hillary, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Fourier-Space Palmprint Feature Extraction Method for Personal Identification, 電気学会電子・情報・システム部門大会講演プラグラム集, 303-307, Aug. 2008.
118.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔 : 顔印象解析における顔部位の重要性解析, 電子情報通信学会総合大会, 2008年3月.
119.	滝本裕則, 桑野翼, 深井寛修, 満倉靖恵, 福見稔 : 顔特徴が人の年齢知覚に及ぼす影響の解析, 電子情報通信学会総合大会, 2008年3月.
120.	福見稔, カルンガルギディンシスティフィン, 中野実代子, 柘植覚, 明石卓也, 満倉靖恵 : 超高速学習型統計アルゴリズムによる特徴抽出, シミュレーション&ゲーミング学会秋期大会, 2007年10月.
121.	深井寛修, 満倉靖恵, 滝本裕則, 福見稔 : 見た目年齢と実年齢のギャップ解析, シミュレーション&ゲーミング学会秋期大会, 2007年10月.
122.	伊藤伸一, 宮村浩子, 満倉靖恵, 斎藤隆文, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムの可視化に基づく対話的スキーマ決定法, シミュレーション&ゲーミング学会秋期大会, 83-86, 2007年10月.
123.	深井寛修, 滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔 : 人間の年齢知覚能力による見た目年齢推定についての一考察, 日本顔学会講演論文集, 2007年9月.
124.	柘植覚, 黒岩眞吾, 喜多雅彦, 蒔苗久則, 長内隆, 鎌田敏明, 谷本益巳, 福見稔, 任福継 : 日本語大規模話者認識用データベースを用いた話者識別実験, 日本音響学会秋季研究発表会, 97-98, 2007年9月.
125.	深井寛修, 滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔 : GAとLVQを用いた見た目年齢推定, FIT学術講演会, 2007年9月.
126.	中野実代子, 福見稔 : 学習型統計アルゴリズムによる顔情報処理, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 2007年9月.
127.	深井寛修, 滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔 : 低解像度画像による見た目年齢推定の一考察, 電気学会産業応用部門大会講演論文集, 2007年8月.
128.	横松恵理子, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 曹建庭, 福見稔 : 因子分析を用いた嗜好の取得, 電気学会産業応用部門大会講演論文集, II_407-410, 2007年8月.
129.	村上純子, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 曹建庭, 福見稔 : 脳波による周波数特徴抽出システム, 電気学会産業応用部門大会講演論文集, II_403-406, 2007年8月.
130.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 宮村浩子, 福見稔 : 脳波に混入するアーチファクトの検出, 電気学会産業応用部門大会講演論文集, II_95-98, 2007年8月.
131.	近藤将之, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔, 満倉靖恵 : ニューラルネットワークによる画像へのキーワード付加, 電気学会産業応用部門大会講演論文集, II_83-86, 2007年8月.
132.	福見稔, カルンガルギディンシスティフィン, 明石卓也, 中野実代子, 満倉靖恵 : 新統計的学習アルゴリズムによる超高速特徴生成, 高速信号処理応用技術学会2007年研究会, 27, 2007年7月.
133.	柘植覚, 清田啓二, 獅々堀正幹, 北研二, 任福継, 福見稔, 黒岩眞吾 : 音声認識精度を変動させる話者内音声変動の要因分析, 日本音響学会春季研究発表会, 165-166, 2007年3月.
134.	柘植覚, 清田啓二, 獅々堀正幹, 北研二, 任福継, 福見稔, 黒岩眞吾 : 音声認識精度を変動させる話者内音声変動の要因分析, 日本音響学会春季研究発表会, 165-166, 2007年3月.
135.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 宮村(中村) 浩子, 斎藤隆文, 福見稔 : 個人特性を考慮した脳波出現モデルと客観的評価方法, 第15回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集, 128-129, 2006年11月.
136.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 宮村(中村) 浩子, 斎藤隆文, 福見稔 : 音楽聴取時における脳波の特徴抽出, 日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会, 107-110, 2006年11月. (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram)
137.	柘植覚, 小澤光広, 獅々堀正幹, 福見稔, 任福継, 北研二, 黒岩眞吾 : 特定話者長期間音声データベースの構築, 日本音響学会2006年秋季研究発表会, 277-278, 2006年9月.
138.	竹内洋平, 福見稔, 赤松則男, カルンガルギディンシスティフィン, 小澤誠一 : 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, 671-672, 2006年5月.
139.	松村悠司, 福見稔, 満倉靖恵 : MDAとNNを用いたハイブリッド認識システムの構築, システム制御·情報学会講演会, 421-422, 2006年5月.
140.	中道功, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 満倉靖恵, 安友基勝 : GAによるCT画像からの肝腫瘍の抽出, システム制御·情報学会講演会, 667-668, 2006年5月.
141.	小川宜洋, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 405-406, 2006年5月.
142.	明石卓也, 若佐裕治, 田中幹也, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 赤松則男 : 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, 599-600, 2006年5月.
143.	福見稔 : Simple-FLDAによる特徴生成, システムインテグレーション部門講演会, Vol.1, No.1E1-3, 149-150, 2005年12月.
144.	佐藤敬子, 満倉靖恵, 福見稔 : 目で見る色感性情報マップの作成, SICE中国支部学術講演会, 246-247, 2005年11月.
145.	太田聡美, 満倉靖恵, 福見稔 : 脳波MAP作成のための学習法, SICE中国支部学術講演会, 176-177, 2005年11月.
146.	芹川祐子, 満倉靖恵, 福見稔 : 摂取栄養量自動計算システムの開発, 日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会, 123-124, 2005年10月.
147.	福本浩子, 満倉靖恵, 福見稔 : ファジイ推論に基づくマレーシアナンバープレートの認識, 日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会, 113-114, 2005年10月.
148.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 105-108, 2005年10月.
149.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 66-69, 2005年10月.
150.	太田聡美, 満倉靖恵, 福見稔 : 色彩情報からの感性抽出法に関する一手法, 日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会, 60-63, 2005年10月.
151.	太田聡美, 満倉靖恵, 福見稔 : 個人特性を考慮した脳波MAPの作成, 日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会, 48-51, 2005年10月.
152.	尾山匡浩, 松村悠司, 満倉靖恵, 福見稔 : 筋電に基づく手首挙動認識システムの構築, 日本シミュレーション&ゲーミング学会(JASAG)全国大会, 115-118, 2005年10月.
153.	中野実代子, 福見稔 : 顔のエッジ情報を用いたニューラルネットワークによる年代·性別の分類, 日本顔学会誌顔学, Vol.5, No.1, 172, 2005年10月. (要約) 本論文では，正面顔画像から得られるエッジ情報に着目し，10代から60代までの年代推定を行う．ここでのエッジ情報は，肌色情報で抽出した顔領域における皺である．正規化した顔画像から，垂直方向・水平方向の累積ヒストグラムを求め，推定のための特徴データとする．ただし，本論文で用いる顔画像は眼鏡を掛けていない画像である．10歳毎に区分けした年代毎の特徴データをニューラルネットワークに学習させることで，未知の顔画像に対する年代の推定を行う手法を提案する．また，実データを用いて計算機シミュレーションを行った結果，有効な結果が得られた．
154.	明石卓也, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.3-095, 140-141, 2005年3月.
155.	矢間優希, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.3-080, 119, 2005年3月.
156.	福見稔, 長尾剛嗣, 満倉靖恵 : 自己組織型ニューラルネットワークによるSAR画像流氷識別, 日本シミュレーション&ゲーミング学会 2004年度周期全国大会発表論文集, 41-46, 2004年11月. (要約) 本論文は，冬季に北海道オホーツク海沿岸に流れてくる流氷の検出を行う方法を提案している．特に自己組織型ニューラルネットワークの効率的学習方法により，学習データに内在するデータの低信頼性を改善する方法を提案している．本手法により，流氷観測におけるデータの信頼性を高めることが可能であり，実際の流氷画像(合成開講レーダ画像)に対する計算機シミュレーションにより，流氷検出が高精度に行えることを検証し (キーワード) 流氷識別 / 自己組織 / ニューラルネット / SOM / SAR画像
157.	中野実代子, 安酸史子, 福見稔 : 顔画像のエッジ情報を用いた年代分類, 第48回システム制御情報学会研究発表講演会, Vol.5017, 439-440, 2004年5月.
158.	村松悠司, 福見稔, 赤松則男, 竹田文章 : 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, 第48回システム制御情報学会研究発表講演会, Vol.5038, 481-482, 2004年5月.
159.	明石卓也, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.5018, 441-442, 2004年5月.
160.	明石卓也, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.D-12-60, 226, 2004年3月.
161.	井村孝, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.D-12-63, 229, 2004年3月.
162.	明石卓也, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.TA1-06-2, 68-69, 2003年11月. (キーワード) Lips region extraction / Template matching
163.	矢間優希, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.FP1-09-2, 1030-1033, 2003年11月. (キーワード) 振幅特徴量 / マハラノビス距離 / 母音識別
164.	井村孝, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.TA1-06-1, 66-67, 2003年11月. (キーワード) moving image / real time / skin color detection / face search / ニューラルネットワーク (neural network)
165.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Facial Expression Creation using Image Warping and Neural Networks, Proc. of JACC'2003, No.FP2-02-1, 1120-1122, Nov. 2003. (キーワード) Face expression / Warping and Neural network
166.	明石卓也, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 第47回システム制御情報学会研究発表講演会, 627-628, 2003年5月.
167.	松田秀樹, 福見稔, 赤松則男 : 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, 695-696, 2003年5月.
168.	森山純達, 福見稔, 赤松則男 : 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, 633-634, 2003年5月.
169.	菰淵謙介, 佐藤秀明, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 341-342, 2002年12月.
170.	矢間優希, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 339-340, 2002年12月.
171.	糠野友彦, 伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 竹田史章 : 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, 335-336, 2002年12月.
172.	満倉健介, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 329-320, 2002年12月.
173.	西山拓志, 福見稔 : ニューラルネットワークを用いた画像からのキーワード抽出, システムインテグレーション部門講演会, 327-328, 2002年12月.
174.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 413-414, 2002年11月. (キーワード) Genetic Algorithm / Factor Analysis / ニューラルネットワーク (neural network) / 脳波図 (electroencephalogram)
175.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 大松繁 : 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, Vol.212237, 606-607, 2002年10月.
176.	糠野友彦, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 竹田史章 : 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, Vol.212236, 605, 2002年10月.
177.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.212235, 603-604, 2002年10月.
178.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.212234, 601-602, 2002年10月.
179.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.212233, 599-600, 2002年10月.
180.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 104-107, 2002年9月.
181.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 98-103, 2002年9月. (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram) / 因子分析 / ニューラルネットワーク (neural network)
182.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 84-89, 2002年9月. (キーワード) 遺伝的アルゴリズム / ナンバープレート検出 / 閾値
183.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 78-83, 2002年9月. (キーワード) 個人認識 / Simple PCA / ニューラルネットワーク (neural network) / 遺伝的アルゴリズム
184.	板東寛美, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 70-73, 2002年9月. (キーワード) 指文字 / ニューラルネットワーク (neural network) / 静止画 / 動画
185.	Masayuki Shinmoto, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Color Image Classification Using Neural Networks, Proc. of SICE Annual Conference, Vol.TEA11-7, 1986-1990, Aug. 2002. (要約) 本論文では，画像から抽出された特徴に基づく画像検索法を提案している．特徴を抽出するために，画像ピクセルはHSIの3次元空間でクラスター分割され，領域を千適するためにラベリングが行われ，ニューラルネットワークで識別される．本手法の有効性を計算機シミュレーションで検証している
186.	Taketsugu Nagao, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : RECOGNITION OF DRIFT ICE USING SYNTETIC APERTURE RADER IMAGES, Proc. of SICE Annual Conference, Vol.TEA11-6, 1982-1985, Aug. 2002. (キーワード) SAR / ニューラルネットワーク (neural network) / Self-Organizing map / false color
187.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura, Norio Akamatsu, Yoshihiro Yamamoto and Kazuhiro Nakaura : Recognition System of EMG Patterns by Neural Networks, Proc. of SICE Annual Conference, Vol.TEA11-5, 1977-1981, Aug. 2002. (キーワード) Neural Networks / EMG / Electrode / Patterns Recognition / FFT
188.	Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Toru Yamamoto : A system identification method using a hybrid-type genetic algorithm, Proc. of SICE Annual Conference, Vol.TEA11-2, 1962-1966, Aug. 2002. (キーワード) system indentification / bynary coded genetic algorithm / real coded genetic algorithm
189.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Skin Color Recovery from Over-Exposed Images Using Neural Networks, IEICE Technical report (NC 2002), Vol.102, No.157, 7-12, Jun. 2002.
190.	佐藤秀明, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 韻律的特徴を考慮した感情音声の分類, 電気学会全国大会, 2002年3月. (キーワード) 感性情報 / 感情音声 / 韻律 / ピッチ
191.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : WWWの画像検索におけるキーワード抽出の一手法, 電気学会全国大会, 1, 2002年3月. (キーワード) 画像検索 / キーワード抽出 / 格子点 / ニューラルネットワーク (neural network)
192.	市原敦子, 満倉靖恵, 福見稔, 安友基勝 : 格子点移動法を用いた肝臓輪郭抽出の一手法, 電気学会全国大会講演論文集, Vol.3, 58-59, 2002年3月.
193.	明石卓也, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.D-12-97, 273, 2002年3月.
194.	長尾剛嗣, 福見稔 : ニューラルネットワークによるリモートセンシングデータを用いた流氷認識, 電子情報通信学会総合大会, Vol.D-12-41, 217, 2002年3月.
195.	松村悠司, 福見稔, 山本祥弘, 中浦一浩 : ニューラルネットワークを用いた筋活動電位パターンの認識システムの構築, 電子情報通信学会総合大会, Vol.D-12-40, 216, 2002年3月.
196.	真本昌幸, 福見稔 : ニューラルネットワークを用いたカラー画像分類, 電子情報通信学会総合大会, Vol.D-12-29, 205, 2002年3月.
197.	佐藤秀明, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2001年12月.
198.	田所智, 福見稔 : ニューラルネットワークを用いた高速顔領域抽出, 第10回計測自動制御学会中国支部学術講演会, 2001年12月.
199.	田所智, 満倉靖恵, 福見稔 : NNとGAを用いたリモートセンシング画像における流氷検出, 第10回計測自動制御学会中国支部学術講演会, 2001年12月.
200.	坂東寛美, 満倉靖恵, 福見稔 : モジュール型NNによる指文字の認識, 第10回計測自動制御学会中国支部学術講演会, 2001年12月.
201.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔 : 遺伝的データ·マイニングによる気象データ解析, 第10回計測自動制御学会中国支部学術講演会, 2001年12月.
202.	中野実代子, 満倉靖恵, 福見稔 : Simple PCAとNNを用いた表情認識の一考察, 第10回計測自動制御学会中国支部学術講演会, 2001年12月.
203.	田所智, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2001年5月.
204.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2001年5月.
205.	市原敦子, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2001年5月.
206.	福見稔, 満倉靖恵, 赤松則男 : 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, 2001年3月.
207.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 14-19, 2001年3月.
208.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 58-63, 2001年3月.
209.	市原敦子, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 20-21, 2001年3月.
210.	太田英作, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : 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, 238-239, 2000年11月.
211.	福見稔, 満倉靖恵, 赤松則男 : 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, 212-213, 2000年11月.
212.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 236-237, 2000年11月.
213.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 14-19, 2000年10月.
214.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 霧発生の遺伝的予測法, システム制御·情報学会講演会, 2000年5月.

その他・研究会:

1.	吉川京汰, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 合成画像と深層学習を用いた手話認識手法の検討について, 電気学会・産業計測制御研究会, IIC-23-010-1-IIC-23-010-5, 2023年8月. (キーワード) 合成画像 / 集約画像 / 深層学習 (deep learning) / 手話認識 / カラーリング / 可視化
2.	三宅涼太, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 問題に対する理解有無の推定における心拍変動分析, 電気学会・産業計測制御研究会, IIC-23-006-1-IIC-23-006-4, 2023年8月. (キーワード) 心拍変動 / 学習理解 / 機械学習
3.	細野虎太郎, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : ひらがな空中手書き文字の分割と認識, 電気学会・産業計測制御研究会, 2023年8月. (キーワード) Leap Motiuon / ひらがな認識 / 空中入力
4.	吉田拓麻, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : MediaPipeを利用したハンドジェスチャーの範囲選択による文章認識, 電気学会・産業計測制御研究会, IIC-21-044, 2021年11月. (キーワード) ハンドジェスチャー / 文章認識
5.	十亀太雅, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による掌握・発声動作想起の識別, 電気学会・産業計測制御研究会, 55-60, 2020年11月. (要約) This paper proposes a method to discriminate motor imaginations of holding hands and vocalization. The proposed method consists of EEG measurement, EEG feature extraction, and motor imaginations classification. In EEG measurement, simple electroencephalograph is employed. In EEG feature, event-related synchronization (ERS) and event-related desynchronization (ERD) are extracted using fast Fourier transform (FFT). Support Vector Machine (SVM) is used to classify the motor imaginations of holding hands and vocation. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using real EEG data. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / α波 / 事象関連同期 / 事象関連非同期 / 閉じ込め症候群
6.	織田武瑠, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : カフェインの影響を考慮した脳波個人認証システムの開発, 電気学会・産業計測制御研究会, 41-46, 2020年11月. (要約) Changes in brain activity during caffeine intake are an issue for the spread of brain machine interface (BMI) devices to consumers. We attempt to develop an electroencephalogram (EEG) discrimination method considering the effects of caffeine. Also, this paper focuses on a personal authentication system based on EEG analysis technique. As a preliminary step to consider the influence of caffeine, this paper proposes a method to discriminate the presence or absence of caffeine and construct an authentication system. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using real EEG data. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / ブレインマシンインタフェース / カフェイン / 機械学習 (machine learning) / 多数決
7.	吉田拓麻, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : ハンドジェスチャーを用いた範囲指定の空間認識, 電気学会・産業計測制御研究会, 9-12, 2020年11月. (要約) This paper proposes a method to detect a range using hand gestures. The proposed method consists of hand region detection, hands recognition and gesture detection. In the hand region detection, the skin color is detected on the basis of HSV colors. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments with hand gestures using a web camera. The experimental results show that mean of the detection ratio for the range detection was 32.5%. (キーワード) AR / 画像処理 (image processing) / ハンドジェスチャー
8.	門脇光紀, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 集約画像と深層学習を用いた歩容認証による個人認証, 電気学会・産業計測制御研究会, 27-31, 2020年11月. (要約) We propose a method to recognize the gait using gathered images and deep learning. The proposed method consists of preprocessing, gathered images creation, and identification. The gathered image is created by comparing brightness values from one steps walking images. This paper employs a convolutional neural network (CNN) to extract features for gait recognition and recognize a person using them. The CNN consists of an input, three hidden, a full-connection and output layers. The hidden layers have convolutional and pooling layers. The full-connection layer has a dropout layer. Finally, we conducted experiments for gait recognition. (キーワード) 集約画像 / 深層学習 (deep learning) / 歩容認証 / 畳み込みニューラルネットワーク
9.	山本俊, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : 空中入力数字の時系列データに対するCNNの有用性の検証, 電気学会・産業計測制御研究会, 1-4, 2019年11月.
10.	島本和樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 爪画像を用いた蓄積ストレス評価に関する一考察, 電気学会・産業計測制御研究会, 11-14, 2019年11月.
11.	野崎廉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 簡易脳波計を用いた面倒感情の検出, 電気学会・産業計測制御研究会, 23-29, 2019年11月.
12.	門脇光紀, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 集約画像を用いた歩容認証, 電気学会・産業計測制御研究会, 39-43, 2019年11月.
13.	Shunsuke Takata, Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Evaluation of Driver Behavior Quantification using RSOM for Driver State Estimation, Conference record of 2017 Taiwan and Japan Conference on Circuits and Systems, 13, Aug. 2017.
14.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : A Proposal of Suitable Driving Behavior Model Selection according to Driving Scene, Conference record of 2017 Taiwan and Japan Conference on Circuits and Systems, 15, Aug. 2017.
15.	田中智也, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 表情分析による蓄積ストレス評価, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2016, 14, 2016年9月.
16.	日笠賢, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : ジェスチャーモーションによる拡張現実空間における文字列検索, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2016, 13, 2016年9月.
17.	野々口大幹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 方向符号照合法とパーティクルフィルタを用いた蚊の追跡, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2016, 9, 2016年9月.
18.	野々口大幹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 背景差分を用いた動画像処理による蚊の検出, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2015, 17, 2015年9月.
19.	田村集, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : CHRMESを用いた音楽データベース生成, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2015, 15, 2015年9月.
20.	福見稔 : 統計的アルゴリズムによる筋電信号の認識, 岩手大学システム理工学系講演会, 2014年11月.
21.	正田光, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 初心者のための描写能力向上支援システム, 瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014, 16, 2014年9月.
22.	都築菜生, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 生体情報を用いた聞き手の違和感検出∼意思疎通のための会話支援システム∼, 瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014, 15, 2014年9月.
23.	田村集, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による最良楽曲選出のためのデータベース構築, 瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014, 14, 2014年9月.
24.	藤島敬史, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔, 藤澤正一郎 : 振り子特急列車乗車時における酔いの予兆検出のための生体情報分析, 電気学会研究会資料知覚情報研究会, No.PI 14 056∼080 082∼093, 113-116, 2014年9月.
25.	内山知, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔, 藤澤正一郎 : 薬効に基づく裁量医薬品組み合わせの決定, 電気学会研究会資料知覚情報研究会, No.PI 14 056∼080 082∼093, 31-34, 2014年9月.
26.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 佐藤克也, 藤澤正一郎, 福見稔 : 脳波の個人特性とユーザのエゴグラム得点との関連性, 産業計測制御研究会, 17-20, 2010年3月.
27.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 佐藤克也, 藤澤正一郎, 福見稔 : 音楽聴取時における左前頭極脳波のパターン分類, 第79回パターン計測部会研究会資料, 39-44, 2009年7月.
28.	遠藤司, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : 曲調解析に基づく音楽分析法の提案, 信学技報, Vol.108, No.101, 51-54, 2008年6月.
29.	冨田洋平, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : 脳波を用いた過矯正におけるテクノストレスへの影響解析, 信学技報, Vol.108, No.101, 47-50, 2008年6月.
30.	阪本紘嗣, 深井寛修, 七夕高也, 吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔 : 最大距離アルゴリズムを用いた風景画像の領域分割, 電気学会D部門産業計測制御研究会, 2008年3月.
31.	深井寛修, 満倉靖恵, 福見稔, 滝本裕則 : 人間が年齢知覚に用いる特徴量の解析, 電気学会D部門産業計測制御研究会, 2008年3月.
32.	鈴木聡, 深田陽介, 深井寛修, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : 画像による質感解析手法の検討, 産業計測制御研究会, 7-10, 2008年3月.
33.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : 脳波センシングによる気分一致・不一致刺激の検出, 産業計測制御研究会, 67-70, 2008年3月.
34.	満倉靖恵, 七夕高也, 深井寛修, 福見稔 : 赤外線画像を用いた監視システムの提案, 電気学会D部門産業計測制御研究会, 2008年3月.
35.	遠藤司, 深井寛修, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : SVMを用いた時変複素音声分析による曲調解析, 産業計測制御研究会, 61-64, 2008年3月.
36.	畑山康治, 満倉靖恵, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムを用いた音声波形学習法の検証, 電気学会D部門産業計測制御研究会, 2008年3月.
37.	冨田洋平, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 甲田菜穂子, 福見稔 : 脳波センシングシステムを用いた感覚の分類, 産業計測制御研究会, 71-74, 2008年3月.
38.	佐藤敬子, 満倉靖恵, 田中聡久, 福見稔 : GAを併用したKANSEIの取得方法に関する一考察 ∼ 感性取得 ∼, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.NC2007, 2008年1月.
39.	深井寛修, 滝本裕則, 満倉靖恵, 田中聡久, 福見稔 : 経験的モード分解を用いた見た目年齢推定, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.NC2007, 2008年1月.
40.	中村泰行, 深井寛修, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : ハチ目の性決定システムを取り入れた遺伝的アルゴリズムの提案, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.107, No.413, 131-134, 2008年1月.
41.	尾山匡浩, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 満倉靖恵, 福見稔 : パターン認識における追加学習法, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.NC2007, 2007年6月.
42.	深井寛修, 満倉靖恵, 滝本裕則, 福見稔 : 顔画像を用いた見た目年齢解析法, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.NC2007, 2007年6月.
43.	小川宜洋, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.NC2007, 2007年6月.
44.	村上純子, 横松恵理子, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔 : 環境状況分類における脳波特徴抽出システム, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.107, No.92, 1-4, 2007年6月.
45.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 齋藤隆文, 宮村浩子, 福見稔 : 実用的脳波計測装置を用いた音楽聴取時における脳波分析, 電気学会産業計測制御研究会, Vol.IIC-07-79, 53-58, 2007年3月.
46.	土肥賢太郎, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 矢間優希, 福見稔 : 遺伝的特徴解析によるEMG信号解析, 信学技報, Vol.HIP2006, 2006年7月.
47.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 宮村浩子, 斎藤隆文, 福見稔 : RGAを用いた主要周波数成分の重み付けによる特徴抽出法の提案, 信学技報, Vol.HIP2006 37, 73-78, 2006年7月. (要約) 音楽視聴時の心的変化を示す脳波の特徴抽出法を提案する.脳波は複数の要因が複雑に絡み合った時系列信号であり,個人特性が強いため特徴抽出が困難であるとされている.周波数分析された脳波の各周波数成分の離散時間推移には個人差があり,各周波数成分の持つ特徴の重要性が異なると考えられる.これらの差が,従来から言われている脳波の個人特性を示していると思われる.本稿では,単一チャンネルに出現する脳波の外部刺激による心的変化モデル(Mental Change Appearance Model: MCAM)を構築する.そしてRGAを用いて主要な周波数成分の重み付けを行なうことで,脳波の個人特性を考慮した特徴抽出法を提案する.計算機シミュレーションにより,提案手法の有効性を検証する. (キーワード) 脳波 / 実数値遺伝的アルゴリズム / 構造方程式モデル / 心的変化 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520290882390881920 (CiNii: 1520290882390881920)
48.	深井寛修, 満倉靖恵, 滝本裕則, 福見稔 : GAを用いた年齢判別のための特徴抽出法の提案, 信学技報, Vol.HIP2006, 2006年7月.
49.	尾山匡浩, 松村悠司, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 福見稔 : 筋電を用いた手首動作パターンの認識, 信学技報, Vol.HIP2006-40, 91-95, 2006年7月. (キーワード) 筋活動電位 / ニューラルネットワーク / Simple-PCA / Simple-FLDA (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520572357937265664 (CiNii: 1520572357937265664)
50.	松村悠司, 福見稔 : ニューラルネットワークを用いた手首動作認識システム, 第15回インテリジェント·システム·シンポジウム, 507-512, 2005年9月. (キーワード) Fast Fourier Trasform / Simple-PCA / Neural Networks / Self-Organizing Map
51.	小川宜洋, 伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 多変量解析による音楽聴取時の脳波分類, 信学技報, Vol.HIP2005-33, 77-81, 2005年7月. (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram) / 主成分分析 / 正準判別分析 / ニューラルネットワーク (neural network)
52.	森岡克行, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : 超音波心エコー画像を用いた心臓の輪郭抽出, 信学技報, Vol.HIP2005-30, 61-64, 2005年7月. (キーワード) 超音波画像 / SNAKES / 輪郭 / 左心室
53.	芳賀良平, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : X線画像における左心室領域の自動抽出, 信学技報, Vol.HIP2005-29, 55-59, 2005年7月. (キーワード) X線画像 / Gaborフィルタ / SNAKES / 左心室
54.	久保田佳樹, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : 腎臓輪郭の自動抽出の一手法, 信学技報, Vol.HIP2005-28, 49-53, 2005年7月. (キーワード) X-ray CT Images / kidney / automatic extraction / Q-learning / NN / snakes
55.	高橋泰行, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 赤松則男 : 特徴点抽出による顔画像のモーフィング, 信学技報, Vol.HIP2005-27, 43-47, 2005年7月. (キーワード) 顔 / 特徴点 / モーフィング / ワーピング
56.	中野実代子, 安酸史子, 福見稔 : マーケティングデータ収集のための年代·性別の分類, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.NC2004, No.130, 31-36, 2005年1月. (キーワード) Fast Fourier Trasform / Simple-PCA / Neural Networks / Wavelet Transform
57.	松村悠司, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.NC2004, No.133, 49-54, 2005年1月. (キーワード) Fast Fourier Trasform / Simple-PCA / Neural Networks / Wavelet Transform
58.	森山純達, 福見稔, 赤松則男 : 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, 217-220, 2004年10月. (キーワード) Interactive GA / Searching Image
59.	松村悠司, 福見稔, 赤松則男 : 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, 79-84, 2004年10月. (キーワード) Fast Fourier Trasform / Simple-PCA / Neural Networks / Wavelet Transform
60.	糠野友彦, 福見稔, 赤松則男 : 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, 57-60, 2004年10月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / License plate / Character recognition
61.	芳賀良平, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : 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, Vol.IP-04-24, No.IIS-04-33, 85-90, 2004年9月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / ファジィ推論 / 壁運動異常 / 左心室
62.	久保田佳樹, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : 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, Vol.IP-04-23, No.IIS-04-32, 79-83, 2004年9月. (キーワード) CT画像 / 腎臓 / 自動抽出 / 動的濃度値の絞り込み / Q-learning
63.	西岡倫代, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.IP-04-20, 61-66, 2004年9月. (キーワード) 遺伝的プログラミング / ニューラルネットワーク (neural network) / 肌のきめ
64.	川崎博志, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 遺伝的前処理を用いた音声圧縮, 信学技報, Vol.NC2004-41, 77-80, 2004年6月. (キーワード) 音声圧縮 / 2重構造型遺伝的アルゴリズム
65.	芳賀良平, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : ファジィ推論による心臓壁運動異常の自動検出, 信学技報, Vol.NC2004-40, 71-75, 2004年6月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / ファジィ推論 / 壁運動異常 / 左心室
66.	西岡倫代, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 遺伝的画像解析による肌のキメの測定, 信学技報, Vol.NC2004-39, 65-69, 2004年6月. (キーワード) 遺伝的プログラミング / 肌画像 / ニューラルネットワーク (neural network)
67.	久保田佳樹, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安友基勝 : 強化学習を用いた腎臓領域の自動検出, 信学技報, Vol.NC2004-38, 59-63, 2004年6月. (キーワード) CT画像 / 腎臓 / 自動抽出 / 動的濃度値の絞り込み / Q-learning
68.	小川宜洋, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 音楽鑑賞時の脳波パターンの特徴抽出, 信学技報, Vol.NC2004-42, 81-85, 2004年6月. (キーワード) 音楽療法 / 脳波図 (electroencephalogram) / 主成分分析 / ニューラルネットワーク (neural network)
69.	矢間優希, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.B7-5-2, 190-193, 2003年12月. (キーワード) amplitude feature / vowel recognition / discrete voronoi diagram
70.	糠野友彦, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.C7-4-4, 222-225, 2003年12月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / License plate / character recognition
71.	松田秀樹, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.A6-3-1, 28-31, 2003年12月. (キーワード) RBF Network / real-coded GA
72.	松村悠司, 福見稔, 赤松則男, 竹田文章 : 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, 2003年11月.
73.	長尾剛嗣, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2003年11月.
74.	森山純達, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2003年11月.
75.	中野実代子, 安酸史子, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.D2-6, 2003年11月.
76.	満倉靖恵, 坂東寛美, 満倉健介, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.2232, 285-288, 2003年9月. (キーワード) finger alphabet / ニューラルネットワーク (neural network) / static image / sequence image
77.	中野実代子, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 安酸史子 : ニューラルネットワークを用いた笑顔の認識, 信学技報, Vol.HIP2003, No.19, 1-6, 2003年7月. (キーワード) 笑顔の認識 / 主成分分析 / Simple PCA / ニューラルネットワーク (neural network) / 表情認識
78.	長山弘宜, 福見稔, 赤松則男 : 単音節認識のためのセグメンテーション手法の提案, 信学技報, Vol.HIP2003-40, 63-68, 2003年7月. (キーワード) 単音節認識 / セグメンテーション / 携帯電話 / アルゴリズム (algorithm)
79.	松村悠司, 福見稔, 赤松則男, 竹田文章 : 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, 信学技報, Vol.HIP2003-42, 73-78, 2003年7月. (キーワード) 筋電位 / 高速フーリエ変換 / ニューラルネットワーク (neural network) / パターン認識
80.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.5, No.1, 127-130, 2003年1月. (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram) / Factor Analysis / ニューラルネットワーク (neural network) / Bark Scale Analysis
81.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.5, No.1, 123-126, 2003年1月. (キーワード) Personal Identification / SPCA / RGA / NN
82.	矢間優希, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : EMGの遺伝的解析法, ヒューマンインタフェース学会研究報告集, Vol.5, No.1, 119-122, 2003年1月. (キーワード) EMG signals / feature vector / genetic algorithm / ニューラルネットワーク (neural network)
83.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 大松繁 : 画像キーワード抽出のためのシーン解析, ヒューマンインタフェース学会研究報告集, Vol.5, No.1, 109-112, 2003年1月. (キーワード) Image preprocessing / Factor Analysis / Sandglass-type neural network
84.	佐藤秀明, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.5, No.1, 97-102, 2003年1月. (キーワード) evolutionary computation / real-coded genetic algorithm / fitness function / color thresholds / image prosessing
85.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.5, No.1, 93-96, 2003年1月. (キーワード) License Plate Recognition / Genetic Algrithm / Template Maching
86.	満倉健介, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.5, No.1, 87-92, 2003年1月. (キーワード) robust face detection / real-coded genetic algorithm / personal identification
87.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 信学技報, 1-6, 2003年1月. (キーワード) 個人認識 / Simple PCA / ニューラルネットワーク (neural network) / 遺伝的アルゴリズム
88.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男, 山本透 : 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, Vol.2-314, 451-452, 2002年11月. (キーワード) System Identification / PID Control / Genetic Algorithm
89.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.2-304, 411-412, 2002年11月. (キーワード) Genetic Algorithm / license plate recognition / threshold / Template Maching
90.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.2-303, 409-410, 2002年11月. (キーワード) Individual Recognition / SPCA / ニューラルネットワーク (neural network) / Genetic Algrithm
91.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 産業計測制御研究会資料, Vol.IIC-02-81, 59-63, 2002年7月. (キーワード) メディアンフィルタ / 最大距離アルゴリズム / 小領域統合 / 格子点
92.	坂東寛美, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 産業計測制御研究会資料, Vol.IIC-02-73, 15-18, 2002年7月. (キーワード) 指文字 / ニューラルネットワーク (neural network) / 静止画 / 動画
93.	佐藤秀明, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 産業計測制御研究会資料, Vol.IIC-02-79, 47-522, 2002年7月. (キーワード) 感情音声 / 感情認識 / 韻律 / 基本周波数 / ニューラルネットワーク (neural network)
94.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 産業計測制御研究会資料, Vol.IIC-02-57, 29-32, 2002年7月.
95.	カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 赤松則男 : 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, 信学技報, Vol.120, No.157, 7-12, 2002年6月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 円筒距離法 / 露出過度 / 肌色再構成
96.	市原敦子, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 13-17, 2002年6月.
97.	吉森聖貴, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2002年6月.
98.	伊藤伸一, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 1-5, 2002年6月.
99.	滝本裕則, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 2002年6月.
100.	満倉靖恵, 福見稔, 山本透 : ハイブリット構造を有する遺伝的アルゴリズムによるシステム同定の一手法, 第2回適応学習制御シンポジウム, 87-90, 2002年1月.
101.	田所智, 満倉靖恵, 福見稔 : NNとGAを用いたリモートセンシング画像からの流氷検出, 電子情報通信学会NC研究会, Vol.101, No.615, 171-177, 2002年1月. (要約) 近年, 地球表面を調査する人工衛星を利用したリモートセンシング技術の向上に伴い, 広範囲にわたり地上の細かい変化を遠隔地から観測可能である.さらに, 気象条件に影響を受けない衛星画像(SAR画像)により, 流氷を常時観測することが可能となり冬季の海難事故の防止に期待できる.本稿では, ニューラルネットワーク(NN)と遺伝的アルゴリズム(GA)を組み合わせることによる効率の良い学習と識別に有効な特徴選択を目指す.計算機シミュレーションにより, 本手法による流氷検出の有効性を検証する. (キーワード) リモートセンシング / SAR(合成開口レーダ) / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / 流氷検出 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520572357968761472 (CiNii: 1520572357968761472)
102.	満倉靖恵, 福見稔, 山本透 : ハイブリッド構造を有する遺伝的アルゴリズムによるシステム同定の一手法, 第2回適応学習制御シンポジウム, 2002年1月.
103.	太田英作, 満倉靖恵, 福見稔, 安友基勝 : GAとNNを用いた腹部CT画像における肝臓領域探索, 電子情報通信学会NC研究会, Vol.101, 157-162, 2002年1月.
104.	福田善彦, 満倉靖恵, 福見稔 : ニューラルネット学習に基づいた閾値決定法による高速顔領域探索, 電子情報通信学会NC研究会, Vol.101, 163-169, 2002年1月.
105.	太田英作, 満倉靖恵, 福見稔 : GAとNNを用いたCT画像における肝臓範囲の探索, 第16回ディジタル信号処理シンポジウム講演論文集, 607-611, 2001年11月.
106.	市原敦子, 満倉靖恵, 福見稔, 安友基勝 : ニューラルネットワークによる肝腫瘍抽出の一手法, 第16回ディジタル信号処理シンポジウム講演論文集, 253-257, 2001年11月.
107.	中野実代子, 満倉靖恵, 福見稔 : Simple PCAとNNを用いた笑顔の真偽分類, 第16回ディジタル信号処理シンポジウム講演論文集, 523-527, 2001年11月.
108.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔 : 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, EKOH研究会, 2001年6月.
109.	中野実代子, 満倉靖恵, 福見稔 : Simple PCA に基づく表情認識の一考察, EKOH研究会, 2001年6月.
110.	佐藤秀明, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, EKOH研究会, 59-63, 2001年6月.
111.	福田善彦, 福見稔, 赤松則男 : 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, 47-52, 2001年6月.
112.	坂東寛美, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 27-32, 2001年6月.
113.	田所智, 福見稔, 赤松則男 : 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, 53-58, 2001年6月.
114.	伊藤征嗣, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 79-83, 2001年6月.
115.	市原敦子, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, 59-63, 2001年6月.
116.	満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : 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, Vol.101, 2000年6月.
117.	太田英作, 福見稔, 赤松則男 : 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, 71-77, 2000年6月.

特許:

1.	伊藤伸一, 福見稔 : 信号処理装置，信号処理方法および信号処理プログラム, (2020年9月), 特許第2020-151110号 (2020年9月).
2.	福見稔 : パターン検出装置，パターン検出方法，パターン検出プログラム及び，コンピュータで読み取り可能な記録媒体並びに記録した機器, 特願2005-014580 (2005年1月), 特開2006-202135 (2006年8月), 特許第4625948号 (2010年11月).
3.	大松繁, 満倉靖恵, 福見稔, 満倉健介, 北耕次 : 領域検出方法及びその装置, 特願2003-148069 (2003年5月), 特開2004-348674 (2004年12月), .
4.	福見稔, 大松繁, 竹田史章, 小坂利寿 : パターン認識装置, 特願平4-152699 (1992年5月), 特開平5-324839 (1993年12月), .
5.	福見稔, 大松繁, 竹田史章, 小坂利寿 : 硬貨識別装置, (1992年5月), 特開平5-324979 (1993年12月), .

科学研究費補助金 (KAKEN Grants Database @ NII.ac.jp)

データの価値を高める深層学習と筋シナジーによる手首筋電認識ネットからのルール生成 (研究課題/領域番号: 20K12600 )
深層ネットからのルール抽出に基づく手首筋電による革新的インタフェースの基盤構築 (研究課題/領域番号: 16K01357 )
超高速統計学習に基づく下肢筋電を用いた立ち上がり動作補助システムの基盤的研究 (研究課題/領域番号: 25350669 )
手首・足首筋肉電位を用いる次世代インタフェースの基盤的研究 (研究課題/領域番号: 22500202 )
オンライン学習型超高速特徴生成に基づく次世代手首EMGインタフェースの開発 (研究課題/領域番号: 19500193 )
オンライン学習型EMG駆動インタフェースと超高速学習・ルール生成の研究 (研究課題/領域番号: 15300073 )
カーボン・ナノチューブを用いる太陽光エネルギー変換装置の開発 (研究課題/領域番号: 14658141 )
インターネット画像検索のための進化的ニューラルネットへの知識埋込と抽出 (研究課題/領域番号: 13680448 )
知識システム群の協調メカニズムに関する基礎研究 (研究課題/領域番号: 02248215 )
地域特性・環境・経済性に立脚したエネルギー問題に対する意思決定支援システムの開発 (研究課題/領域番号: 63603538 )
三次元磁界数値計算技術の体系化に関する研究 (研究課題/領域番号: 63550215 )
研究者番号（80199265）による検索

教授 : 福見稔

研究活動

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著書・論文

著書:

学術論文(審査論文):

学術論文(紀要・その他):

学術レター:

総説・解説:

国際会議:

国内講演発表:

その他・研究会:

特許:

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