Tokushima University / Educator and Researcher Directory --- Tsuji, Akinori

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Field of Study

○	Engineering

Subject of Study

○	画像処理, ディジタル信号処理, 組み込みシステム, 同期現象

Book / Paper

Academic Paper (Judged Full Paper):

1.	Hemied S. Omar, Gadelrab S. Mohammed, Sharara A. Elsayed, Soliman Hassan A. Taysir, Akinori Tsuji and Kenji Terada : A COVID-19 Visual Diagnosis Model Based on Deep Learning and GradCAM, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, Vol.17, 1038-1047, 2022. (Keyword) deep learning / COVID-19 / diagnostic imaging / medical imaging (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.23593 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85127342926 (DOI: 10.1002/tee.23593, Elsevier: Scopus)
2.	Kojiro Matsushita, Yasugi Masaki, Akinori Tsuji, Toyotaro Tokimoto and Hirotsugu Yamamoto : Improvement of apparent resolution by subjective superresolution display for aerial display using AIRR, Optical Review, 1-9, 2022. (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10043-021-00710-3 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10043-021-00710-3 (DOI: 10.1007/s10043-021-00710-3)
3.	Abdelrahman Abdelkader Maher Harras, Akinori Tsuji, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Enhanced Vehicle Classification Using Transfer Learning and a Novel Duplication-based Data Augmentation Technique, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.17, No.6, 2201-2016, 2021. (Keyword) pattern recognition / image processing / measurement / deep learning / ITS (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.24507/ijicic.17.06.2201 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.24507/ijicic.17.06.2201 (DOI: 10.24507/ijicic.17.06.2201)
4.	Kojiro Matsushita, Toyotaro Tokimoto, Akinori Tsuji and Hirotsugu Yamamoto : High-speed driving of multi-color LED panel for subjective super-resolution display, Optical Review, Vol.28, 508-515, 2021. (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10043-021-00657-5 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85107155487 (DOI: 10.1007/s10043-021-00657-5, Elsevier: Scopus)
5.	Sharara Elsayed, Akinori Tsuji, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Prediction of the VDT Worker's Headache Using Convolutional Neural Network with Class Activation Mapping, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, Vol.15, No.11, 1690-1697, 2020. (Summary) 本論文ではVDT作業者の疲労具合を検知するためにカメラ映像から6つの手のポーズを分類する手法を提案する．提案手法では，手のポーズの分類に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースとしたディープラーニングを適用している．さらに，顔面上の手のポーズの定位のための分類ネットワークの予測を可視化するためのクラス活性化マップ(CAM)を実装した．有効性を検証する実験で，98.5%の精度で認識できることがわかった． (Keyword) image processing / pattern recognition / health / human sensing (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.23239 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85090460132 (DOI: 10.1002/tee.23239, Elsevier: Scopus)
6.	Hossain Mobarok Bhuyain, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Akinori Tsuji : Human Detection and Tracking Using HOG Feature and Particle Filter in Video Surveillance System, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.3, 397-407, 2018. (Summary) 監視カメラから得られる映像を用いて，HOG特徴とパーティクルフィルタを用いて人間を抽出し，さらに追跡する手法を提案する．本手法ではHOG特徴を用いて人の領域を抽出し，さらにパーティクルフィルタを用いて人の動きを追跡する．これにより複雑な背景においても，複数の人を同時に検出と追跡することが可能である．本手法の有効性を検証するために，4つのシーンに適用したところ，約90%の検出精度と約99%の追跡精度が得られることがわかった． (Keyword) Video Surveillance System / HOG / Particle Filter / Human Detection and Tracking (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 115188 (Tokushima University Institutional Repository: 115188)
7.	Akinori Tsuji, Norihiko Koori and Hiroshi Kawakami : A Practice for Information Technology Education Using Teaching Materials Based on the Physical Computing, Journal of University Extension, Vol.27, 23-30, 2018. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 112227 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● CiNii @ National Institute of Informatics (CRID): 1050564287703187072 (Tokushima University Institutional Repository: 112227, CiNii: 1050564287703187072)
8.	Harras Rahman Maher Abdel, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Motion-Based Detection and Tracking of Multiple Pedestrians, International Journal of Mechanical and Materials Engineering, Vol.11, No.12, 1792-1795, 2017. (Summary) 本論文では，GMMとカルマンフィルタを用いて，通行人数を進行方向別に認識する手法を提案した．本手法では，GMMを用いることで連続する映像の中から動きのある人を検出し，さらにカルマンフィルタを用いて人を追跡することで，進行方向別の通行者の人数を計測することができる．本手法の有効性を検証するために，実際のシーンに対する実験を行なったところ，高い精度で認識するできることが確認できた． (Keyword) computer vision / image processing (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.5281/zenodo.1314459 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5281/zenodo.1314459 (DOI: 10.5281/zenodo.1314459)
9.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Burnout Recognition for Call Center Agents by Using Skin Color Detection with Hand Poses, International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, Vol.11, No.9, 1016-1019, 2017. (Summary) 本論文では，Webカメラから得られる映像を用いて肌色領域検知による顔周辺での手の動きに着目したVDT作業者の疲労認識手法を提案した．本手法ではディスプレイに設置されたカメラから得られる映像を用いて，人の肌色に着目して手が肩や首をもむ動作を認識することで被験者の疲労具合を認識するものである．本手法の有効性を検証するために，実際に疲労した被験者に対して実験を行なったところ，94%以上の高い精度で検出できることがわかった． (Keyword) image processing / human sensing / pattern recognition (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.5281/zenodo.1132300 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5281/zenodo.1132300 (DOI: 10.5281/zenodo.1132300)
10.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : Practice and Development of the IoT Learning Text for Engineering Education Aimed at Next Generation, Journal of University Extension, Vol.26, 19-26, 2017. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 112221 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● CiNii @ National Institute of Informatics (CRID): 1050282812726472320 (Tokushima University Institutional Repository: 112221, CiNii: 1050282812726472320)
11.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : Introduction of the Prototyping Method to Technical Education and Its Effect, Journal of University Extension, Vol.25, 55-63, 2016. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 112218 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● CiNii @ National Institute of Informatics (CRID): 1050564287703182336 (Tokushima University Institutional Repository: 112218, CiNii: 1050564287703182336)
12.	Akinori Tsuji and Fujio Ishida : Meanings and Methods on the Teaching of Information Technology in the Life-long Learning, Journal of University Extension, Vol.24, 1-17, 2015. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 112208 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● CiNii @ National Institute of Informatics (CRID): 1050282812726469120 (Tokushima University Institutional Repository: 112208, CiNii: 1050282812726469120)
13.	Salah E. El-Zohary, Mohamed A. Shenashen, Ashraf M. Abdel_Haleem, Akinori Tsuji, Toshihiro Okamoto and Masanobu Haraguchi : Heterojunction of poly (o-toluidine) and silicon nanowires, Journal of Nanophotonics, Vol.9, No.1, 093093-1-093093-12, 2015. (Summary) A nanostructured poly (o-toluidine)/silicon nanowires (NPOT/SiNWs) heterojunction has been fabricated with a low cost and simple techniques, where NPOT has been in situ polymerized upon SiNWs synthesized by chemical etching of a silicon wafer. The morphology of SiNWs before and after deposition of NPOT has been examined by scanning electron microscope (SEM). The chemical composition of NPOT has been investigated by Fourier transform infrared (FTIR), ultraviolet-visible (UV-visible) spectroscopy, and X-ray diffraction (XRD) techniques. NPOT morphology has also been examined by SEM before being deposited on the SiNWs. I-V measurements of the device have been made at room temperature under dark conditions. The heterojunction diode parameters such as turn-on voltage, reverse saturation current (I0), ideality factor (), barrier height (B) and series resistance (Rs) have been determined from the I-V curves using Schottky equations. The device shows promising characteristics as a candidate for producing heterojunction diodes. (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.1117/1.JNP.9.093093 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84922553329 (DOI: 10.1117/1.JNP.9.093093, Elsevier: Scopus)
14.	Akinori Tsuji, Kenji Terada and Shunichiro Oe : Content-Based Similar Image Retrieval Using Wavelet Packet Transform, The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, Vol.42, No.1, 71-80, 2013. (Summary) The content-based image retrieval system is a technique for retrieving images on the basis of automatically extracted features such as color, texture and shape. In this paper, we propose a similar image retrieval method by the wavelet packet transform for feature extraction of an image. The wavelet packet transform enables good approximation of an image because it allows better frequency resolution and much higher precision and flexibility in the selection of the bases. A query and all database images are transformed into the wavelet packet bases by the wavelet packet transform, and the optimal bases are chosen from the full-quad wavelet packet tree by the best basis algorithm. The structure of the optimal wavelet packet tree for similar images tends to be similar to each other. Our retrieving algorithm makes use of the structure of this wavelet packet tree and Euclid distance. The experiments were performed on the very large-image database containing 60,000 images from Corel Gallery. We evaluate the ability of our proposed retrieval method using a Recall-Precision graph. From this result, it is clarified that our proposed method provides greater accuracy, average Recall 25.96% and average Precision 60.0%. We also indicated that it is possible to easily obtain similar images from the very large-image database. (Keyword) image database / content-based image retrieval / wavelete packet transform / best basis algorithm (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.11371/iieej.42.71 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● CiNii @ National Institute of Informatics (CRID): 1390001204611479040 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902173630 (DOI: 10.11371/iieej.42.71, CiNii: 1390001204611479040, Elsevier: Scopus)

Review, Commentary:

1.	Akinori Tsuji : LED豆知識, いのち輝く, No.82, 16-17, Jun. 2016.
2.	Kenji Ikeda, Masami Mohri, Yoshio Mogami, Hitoshi Tokushige, Akinori Tsuji and Hiroaki Ogata : Creativity development at the University of Tokushima, Journal of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol.46, No.1, 31-36, Jan. 2007. (Keyword) creativity development / software design / embedded system design

Proceeding of International Conference:

1.	Matsushita Kojiro, Akinori Tsuji, Toyotaro Tokimoto and Hirotsugu Yamamoto : Subjective Super-Resolution Display on Aerial LED Signage Formed with Aerial Imaging by Retro-Reflection, Laser Display Conference (LDC) 2021, LDC-2-02, Apr. 2021. (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85124378684 (Elsevier: Scopus)
2.	Matsushita Kojiro, Tokimoto Toyotaro, Akinori Tsuji and Hirotsugu Yamamoto : Improvement of subjective super-resolution display system and estimation of processing capasity, IP2020, 3, Sep. 2020.
3.	Nagare Shotaro, Matsusita Kojiro, Akinori Tsuji, Tokimoto Toyotaro and Hirotsugu Yamamoto : Comparison of Scanning Direction in Subjective Super-Resolution LED Display, IMID 2020, 154, Korea, Aug. 2020.
4.	Harras Maher Abdelkader Abdelrahman, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Detection of Various Vehicles Using YOLO Object Detector, Proceedings of the 26th International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV 2020), No.P1-16, Kagoshima, Feb. 2020. (Summary) 本論文では，YOLO(You Look Only Onse)アルゴリズムを用いて多種多様な自動車を検出する手法を提案する．この手法では，従来あるような検出窓を走査させることなく，自動車が映っている画像にCNN(Convolutional Neural Network)を適用することで，色や形，大きさの異なる多種多様な自動車を検出することが可能である．さらに実際の多種多様な自動車が映っている前方車載カメラ映像に対して本手法を適用して有効性を検証した実験について示した． (Keyword) computer vision / image processing / ITS
5.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Drowsiness Detection by Facial Features and Hand Gestures Using Deep learning, The International Council on Electrical Engineering Conference 2019(ICEE2019), No.3, Hong Kong, Jul. 2019. (Summary) Drowsiness detection is one of the interesting research for computer vision regarding drivers fatigue. Previous studies of drowsiness detection has mainly focused on tracking of the eyes and mouth conditions like eyes blinking, yawing, and so on. The detection of hand gesture is also commonly used as the sign of drowsiness such as the hand cover on mouth and with the closure of the eyes by this hand gesture sign. The applications of this research can expand from only the observation of drowsiness for drivers to observing the status of drowsiness at other environments, for example, call center agents, control room observers, and air traffic controllers. Our proposed system integrates traditional machine learning and deep learning algorithms to increase the performance of accurate detection using four stages as the following. The first stage is the detection of eyes and mouth in the scene. The second stage is skin color detection to extract the face and hands area. The third stage is classification using deep learning to recognize the status of person. Final fourth stage is to detect the signs of drowsiness automatically. For the eyes and mouth detection, our system used a feature detection based on the Haar cascade classifiers. YCbCr color space is used for the skin-color detection if the mouth detection is failed. Three transfer learning convolutional neural network (CNN) models in order to classify the status of eyes, mouth and hand gestures. The images for evaluation were processed by MATLAB, we applied GoogLeNet learned by three datasets consists of eyes opened and closed, mouth opened and closed, and hand over mouth images. Finally, the drowsiness is successfully recognized in the following cases: (1) The eyes are closed more than normal blinking rate and less than the full closure due to sleep and open the mouth. (2) The eyes are closed and the hand covered on the mouth. The system achieved the classification ratio of drowsiness signs average 96.6 %. (Keyword) computer vision / image processing / 疲労 / artificial intelligence / 眠気
6.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Classifictaion of Hand Over Face Gestures using Deep Learning, The Fourteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision 2019(QCAV2019), No.11172, Mulhouse, France, May 2019. (Summary) FFacial expressions and hand gestures are recognized as a part of human emotions especially in a feeling of fatigue signs. In computer vision research, a positioning of hand over face is one of the challenging problem caused by difficulty of the difference of skin color for hands and face. In this paper, we present a method for classifying six positions of the hand over face which is able to identify the signs of feeling fatigue for the visual display terminal (VDT) workers. We apply a deep learning method in order to compare with the methods used the face and skin colors detection, processing the edge detection and feature extraction algorithms. In addition, GoogleNet is used for training a data set made in the simulated VDT workers environment. The data set includes 1,440 images, the participants from several countries, Egypt, Japan, Bangladesh, Mongolia and Rwanda to cover a wide range of skin tones. The data set is categorized by six groups of the positions of hand over face. These groups consist of hands on a forehead, eyes, nose, mouth, right and left face. The experiments were performed using MATLAB to implement our proposed method. The system achieved average recognition ratio 99.3 % in all hand over face gestures. (Keyword) computer vision / image processing / 疲労 / artificial intelligence / 眠気 (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2521269 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1117/12.2521269 (DOI: 10.1117/12.2521269)
7.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Advanced Prevention for "KAROSHI" using Artificial Intelligence, Nature's 150th Anniversary Symposium, Tokyo, Apr. 2019. (Summary) KAROSHI, death from overwork, is a well-known word, especially in Japan. There are government efforts to prevent the occurrence of KAROSHI, however, Japanese still suffer as log hours work persist. In the current research, our system can be recognized several facial features and body signs regarding of stress and fatigure caused by overwork such as a headache, neck , shoulder, and back pain. Of the recognition,we used a general webcam with PC to implemet the acritical intelligence algorithm. Our AI system has achieved the recognition of stress and fatigure signs precisely with high accuracy of 95.0%. This system contributes to restrain Japanese KAROSHI in the near future. (Keyword) computer vision / image processing / 疲労 / artificial intelligence
8.	Tuniyazi Abudoureheman, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Multi-People Tracking in Indoor Video Surveillance System, the 5th IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON2019), No.V3-5, Chiba, Mar. 2019. (Summary) 本稿では，屋内監視カメラから得られる映像から複数人物の追跡手法を提案する．屋内では人同士が密集しやすく重なりやすく，さらに各々の人の歩く速度や姿勢が大きく変わるため，個々の人の追跡が難しい．本手法では，カルマンフィルタを改良して適用することで，予測しながら複数の人を同時に追跡することを可能にした．本手法の有効性を検証する実験で，高い精度で複数人物を追跡できることを示した． (Keyword) computer vision / image processing / カルマンフィルタ
9.	Shogo Morita, Akinori Tsuji, Toyotaro Tokimoto and Hirotsugu Yamamoto : Waving-Hand Steganography Embedded in a Backlight of an LCD, Proc. of The International Display Workshops, Vol.25, 14565-1465, Nagoya, Dec. 2018.
10.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Recognition of Fatigue Sings using Artificial Intelligence, Proceedings of the 1st Scinetific Conference Advanced and New Approaches in Physical Therapy, Cairo, Dec. 2018. (Summary) The shoulder, neck and lower back pains, as well as headaches caused by eyestrain, are among the most common signs of fatigue due to by sitting in front of the computer long time without taking rest or exercise. In this paper, we present a proposal for a database of images that include hand poses with the head, shoulders and neck as the signs of fatigue. The database includes images taken by eight cameras with different angles and cover a wide range of human skin color. We introduce a system to recognize the fatigue signs Based on the Artificial Intelligent (Al) algorithms. The machine learning (ML) is used for face detection and human skin-color. The deep learning(DL) is used for classification of hand poses with the head, neck and shoulders.As the results, we have achieved high accuracy of detection and classification, 92% for face detection, 99 % for skin-color detection and 85 % for classification of hand poses. (Keyword) computer vision / image processing / 疲労 / artificial intelligence
11.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Visual Fatigue Recognition Using Facial Features and Hand Poses for VDT Workers, Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering (ICEE2018), No.S3-2483, Seoul, Jun. 2018. (Summary) 画像処理を用いてVDT作業者の疲労動作の認識手法を提案した．本手法ではディスプレイに装着されたカメラから得られる映像を用いて，VDT作業者の疲労具合を手の動きや顔の特徴量によって自動認識する手法である．ここでは肌色領域の変化に着目することで，顔や手の動きに検出し，さらにあくぶ，ほおづえ，目のマッサージなどの姿勢を認識する手法を開発した．さらに本手法の有効性を検証する実験において，約90%の精度で認識することができた． (Keyword) computer vision / image processing / VDT / 疲労
12.	Harras Rahman Maher Abdel, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Motion-Based Detection and Tracking of Multiple Pedestrians, 19th International Conference on Computer Vision and Machine Learning(ICCVML2017), No.5-2, Dec. 2017. (Summary) 本論文では，画像処理を用いて，複数の人の検出と追跡ができる手法を提案した．本手法では，背景差分を用いて人領域を抽出した上で，GMMを用いることで映像の中から移動する人を決定し，さらにカルマンフィルタによって人の追跡することができる．本手法を用いることで進行方向別の人数を計測することが可能となる．本手法の有効性を検証するために実験を行なったところ，約87%の精度で人が検出でき，約77%の精度で人が追跡できることがわかった． (Keyword) image processing / human sensing / pattern recognition
13.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Burnout Recognition for Call Center Agents by Using Skin Color Detection with Hand Poses, 19th International Conference on Science, Engineering and Technology(ICSET2017), No.48, Sep. 2017. (Summary) 本論文では，ディスプレイ上の設置されたカメラ画像から顔周辺での手の動きに着目したVDT作業者の疲労度認識手法を提案した．本手法ではカメラから連続的に得られる映像を用いて，手が肩や首をもむ動作を認識することで被験者の疲労具合を認識するものである．本手法の有効性を検証するために，実際に正常な被験者と，疲労した被験者に対して実験を行なったところ，高い精度で検出で疲労具合を認識できることがわかった． (Keyword) image processing / human sensing / pattern recognition
14.	Hossain Mobarok Bhuyain, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Akinori Tsuji : Real Time Specified Person Tracking in a Crowded Scene using the Particle Filter, Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering (ICEE2017), No.SS1-3, 2087-2091, Weihai, China, Jul. 2017. (Summary) 本論文では，パーティクルフィルタを用いて，混雑環境下において，人を追跡する手法を提案した．この手法では，まず取得された映像からHOG特徴とサポートベクターマシーンを用いて人の領域を検出した上で，パーティクルフィルタを適用して人を追跡するものであり，複数の人を追跡することができる．本手法の有効性を検証するために実験を行なったところ，人の検出では約90%，人の追跡では約98%の精度を得ることができた． (Keyword) computer vision / image processing / human sensing
15.	Abousharara Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Upper Back Pain Detection System by Monitoring VDT Workers Pose and Eyes, Proceedings of International Workshop on Frontiers of Computer Vision, No.P1-9, Seoul, Feb. 2017. (Summary) 本論文では，VDT作業者の疲労から生じる背中上部のこりや痛みを検出する手法を提案する．この手法では，まずディスプレイに設置されたカメラから得られる映像から肌色に着目して顔領域と手領域を検出する．そして顔領域内からは目領域を検出した上で目の開閉具合を検知，手領域の位置を計測した上で肩に手がかかっているかを検知することで，被験者の背中上部のこり具合を検出する．さらに本手法の有効性を検証した実験について示した． (Keyword) computer vision / image processing / human sensing
16.	Teppei Kobayashi, Akinori Tsuji, Haruki Mizushina, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : Development of High-speed LED Display System on FPGA, Proc. of The International Display Workshops, Vol.22, 1336-1337, Shiga, Dec. 2015. (Summary) We have designed and implemented high-speed LED display controller and ultrasonic distance sensor controller on FPGA. Our system drives P3-LED panels and ultrasonic distance sensor in parallel. As the result, latency from sensor input to display can be reduced to 5.8 ms.
17.	Kengo Sato, Akinori Tsuji, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : Development of column-parallel LED screen with flexible shape, Proc. of The International Display Workshops, Vol.21, 1139-1142, Niigata, Dec. 2014. (Summary) We have developed a high-frame-rate and flexible LEDscreen. Our LED screen employs column-parallel architecture, where every LED line is controlled by a microcontroller and runs in parallel. Therefore, latency is dependent of the number of lines. Furthermore, the LED lines are separated and can be installed in 3D shape.
18.	Akinori Tsuji, Kengo Sato, Hirotsugu Yamamoto and Shiro Suyama : Development of Smart LED Tiles for Scalable and Real-time Large Display, IMID 2014, 29, Daegu, Aug. 2014.
19.	Salah E. El-Zohary, Mohamed A. Shenashen, Akinori Tsuji, Toshihiro Okamoto and Masanobu Haraguchi : Heterojunction of nano-poly (O-toluidine) on Silicon nanowires is investigated as a candidate heterojunction diode, Proceedings of SPIE, Vol.9170, 917006-1-917006-6, San Diego, Aug. 2014. (Link to Publication Site) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2062687 (Link to Search Site for Scientific Articles) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84937459249 (DOI: 10.1117/12.2062687, Elsevier: Scopus)
20.	Kengo Sato, Akinori Tsuji, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : LED Module Integrated with Microcontroller, Sensors, and Wireless Communication, Proc. of The International Display Workshops, Vol.20, 1504-1507, Sapporo, Dec. 2013.
21.	Munehisa Sekikawa, Akinori Tsuji, Keiko Kimoto, Ikku Aihara, Daisuke Ito, Tetsushi Ueta, Kazuyuki Aihara and Hiroshi Kawakami : Optically coupled oscillators (OCOs) -- LED fireflies, Proceedings of the 2012 ACM Multimedia Conference, MM'12, 1485-1486, Nara, Oct. 2012.
22.	Daisuke Ito, Nakanishi Takaya, Akinori Tsuji, Tetsushi Ueta and Hiroshi Kawakami : Bifurcation Phenomena of a Light Coupled Oscillator with a Clock Pulse Input, Proc. NCSP 2012, 675-679, Honolulu, Mar. 2012.
23.	Akinori Tsuji and Shunichiro Oe : Content-based Similar Image Retrieval using Wavelet Packet Decomposition, Proc. of the 13th Japan-Koria Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 281-286, Busan, Feb. 2007.
24.	Atsushi Tsuda, Yusuke Nishiuchi, Akinori Tsuji and Tetsushi Ueta : Applications of nonlinear signal processing by DSP, Proc. of NOLTA'02, Vol.2, 1009-1012, Xi'an, Oct. 2002.
25.	Yoshihisa Hamahashi, Isao Nakanishi, Akinori Tsuji, Yoshio Itoh and Yutaka Fukui : Performance Improvement of Adaptive Filters using MDFT Pair, ITC-CSCC1998, Sorak Mt., Korea, Jul. 1998.

Proceeding of Domestic Conference:

1.	Akinori Tsuji : 公開講座実習用教材へのAI ペアプログラミングの導入, 令和5年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 44-45, Dec. 2023.
2.	Tatsuo Hamano, TERAMOTO Shuri, Naohiro Oka, 岩本健輔, Akinori Tsuji, Tatsuya Yamamuro, Takayasu Yonezawa and 堀豊 : 珪藻培養における安価なLED水中灯の活用, 日本応用藻類学会第21回大会, Sep. 2023.
3.	Akinori Tsuji, Norihiko Koori and Hiroshi Kawakami : 3Dプリンタを活用したAI / IoT実習用ロボット教材の開発, 令和4年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 54-55, Dec. 2022.
4.	河口将也, 松下孝二郎, Akinori Tsuji, 時本豊太郎, 八杉公基, 陶山史朗 and 山本裕紹 : Effect of Display Background Visibility on Subjective Super-Resolution Display with Dynamic Guide Frame in Aerial Display, The Technical Report on the Institute of Image Information and Television Engineers, Vol.Vol.46, No.No.31, 53-56, Oct. 2022.
5.	星野大樹, 松下孝二郎, 八杉公基, Shiro Suyama, Toyotaro Tokimoto, Akinori Tsuji and Hirotsugu Yamamoto : 4近傍画素のブレンドを実現する主観的超解像表示ディスプレイ, 一般社団法人レーザー学会学術講演会第42回年次大会, Vol.14p-VIII-04, Jan. 2022.
6.	Akinori Tsuji and Mitsuru Hiraki : ノーコード/ローコード開発によるコネクテッドLED照明の管理, LED総合フォーラム 2022 in 徳島論文集, 189-190, Jan. 2022.
7.	Akinori Tsuji, Norihiko Koori and Hiroshi Kawakami : AI/IoTオリジナル教材を用いた実験・演習プログラムの開発, 令和3年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 46-47, Jan. 2022.
8.	松下孝二郎, 八杉公基, Toyotaro Tokimoto, Akinori Tsuji and Hirotsugu Yamamoto : 空中LEDサイネージにおける主観的超解像表示の評価, Optics & Photonics Japan 2021, Vol.28aC3, Oct. 2021.
9.	Akinori Tsuji, Norihiko Koori and Hiroshi Kawakami : AI/IoT基礎力養成-課題解決・アイデア創出に繋がる教材開発―, 令和2年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 52-53, Jan. 2021.
10.	松下孝二郎, Akinori Tsuji, Toyotaro Tokimoto and Hirotsugu Yamamoto : 主観的超解像表示におけるフレームの効果, Optics & Photonics Japan 2020, Vol.16pC10, Nov. 2020.
11.	永禮翔太郎, 松下孝二郎, Akinori Tsuji, Toyotaro Tokimoto and Hirotsugu Yamamoto : 近傍画素情報をスキャンで表示する主観的超解像LED表示における走査方向の比較, 情報フォトニクス研究会第14回関東学生研究論文講演会講演予稿集, Vol.P1-09, Mar. 2020.
12.	Shinichi Yano, Akinori Tsuji and Mitsuru Hiraki : 面発光LED技術を用いた大型ディスプレイの実用化検証, LED総合フォーラム 2020 in 徳島論文集, 111-112, Feb. 2020.
13.	Akinori Tsuji, Chise Kaneko and Mitsuru Hiraki : 無線Wi-Fiを用いた空間演出用ArtNet/DMX対応LEDコントローラーの開発, LED総合フォーラム 2020 in 徳島論文集, 109-110, Feb. 2020.
14.	Akinori Tsuji, Norihiko Koori and Hiroshi Kawakami : 実践して学ぶAI/IoT技術-公開講座「AI/IoTセンサのしくみを知ろう」ー, 令和元年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 54-55, Dec. 2019.
15.	Hirotsugu Yamamoto, 森田渉吾, 小野瀬翔 and Akinori Tsuji : シングルピクセルイメージングのデジタルサイネージへの応用, Optics & Photonics Japan 2019, Dec. 2019.
16.	Akinori Tsuji : 高度IT人材育成のための実践的AI/IoT学習教材, 第19回社会産業理工学研究交流会2019 Sci Tech Festival, 29, Sep. 2019.
17.	松下孝二郎, 森田渉吾, Akinori Tsuji and Hirotsugu Yamamoto : アダマールパターンの高速LED表示と逆アダマール変換のFPGAによる実装, 情報フォトニクス研究会第13回関東学生研究論文講演会講演予稿集, 27, Mar. 2019.
18.	Akinori Tsuji : 情報系教育用計算機環境の技術支援について, 教育シンポジウム2019, 12, Mar. 2019.
19.	Akinori Tsuji : 環境センシング機能を搭載したIoT/Wi-Fi無線対応LEDコントローラの実装, LED総合フォーラム 2019 in 徳島論文集, 109-110, Feb. 2019.
20.	Akinori Tsuji, Norihiko Koori and Hiroshi Kawakami : IoT対応2輪駆動型ロボットの開発-公開講座での活用事例-, 平成30年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 48-49, Dec. 2018.
21.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : ゲンジボタルの集団同期明滅における発光個体数の周波数解析, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 10, Sep. 2018.
22.	Tuniyazi Abudoureheman, Elsayed Abousharara, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Multiple People Tracking Based on Kalman Filter in Complex Background, 平成 30 年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-16, Sep. 2018. (Keyword) computer vision / image processing
23.	森田渉吾, 藤井賢吾, Akinori Tsuji and Hirotsugu Yamamoto : シングルピクセルイメージング用の高速LEDディスプレイの開発, LED総合フォーラム 2018 in 徳島論文集, 155-156, Feb. 2018.
24.	Akinori Tsuji : 同期型/非同期型制御に対応したLEDディスプレイコントローラの設計及び実装, LED総合フォーラム 2018 in 徳島論文集, 127-128, Feb. 2018.
25.	森田渉吾, Akinori Tsuji and Hirotsugu Yamamoto : 高速LEDディスプレイを用いたシングルピクセルイメージング, レーザー学会学術講演会第38回年次大会講演予稿集, H324pIX06, Jan. 2018.
26.	Akinori Tsuji, Norihiko Koori and Hiroshi Kawakami : 情報技術の習得を目的としたプログラミング学習用教材の開発, 平成29年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 48-49, Jan. 2018.
27.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : 発光パタン解析によるゲンジボタル雌のバースト発光の観測, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 26, Sep. 2017.
28.	Akinori Tsuji : 無線通信で広がるIoTの世界-組み込みシステム教材の開発-, 第17回社会産業理工学研究交流会2017 Sci Tech Festival, 30, Sep. 2017.
29.	Harras Rahman Maher Abdel, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Anutomatic Detection and Counting Passersby Using Motion-Based Tracking, 平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会, No.SS3-7, 1695-1696, Sep. 2017. (Keyword) computer vision / image processing
30.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : プロトタイピング手法を用いたIoT教材の開発-公開講座「気象モニターを作ろう」-, 平成28年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 40-41, Dec. 2016.
31.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : ダブルプロット法によるゲンジボタル雌雄の発光同期パタンの解析, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 8, Sep. 2016.
32.	Abousharara Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : A Comparison of Viola-Jonese Object Detector and Skin-color Detection for Observing VDT Worker Fatigue, 平成28年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-8, Sep. 2016. (Keyword) computer vision / image processing
33.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : 公開講座におけるプロトタイピング手法を用いた体験型教育の実践, 平成27年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 64-65, Jan. 2016.
34.	Yuka Tomiyama, Kengo Sato, Akinori Tsuji, Hirotsugu Yamamoto and Shiro Suyama : 再帰反射による空中結像による空中LED像の形成とインタラクティブ表示, Dec. 2015. (Summary) 再帰反射による空中結像技術(AIRR: Aerial Imaging by Retro-Reflection)により形成されたLEDの空中像の輝度について，2種類の再帰反射シートの回転角度依存性を測定し，比較する．実験の結果，マイクロビーズ型で広い視域が確認された．さらに，超音波センサーで検出された手の位置に応じてインタラクティブに空中LED像を表示するシステム構築を報告する．
35.	Teppei Kobayashi, Akinori Tsuji, Haruki Mizushina, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : 高速フルカラー表示LEDディスプレイ駆動システムのFPGAによる実装, LED総合フォーラム 2015 in 徳島論文集, 125-126, Dec. 2015. (Summary) 瞬時の画面更新を必要とするインタラクティブシステムにおいては，映像出力の同期信号を待つ時間とディスプレイでの表示遅延がシステムの高速化のボトルネックとなる．そこで，システム全体の動作に必要な時間(レイテンシ)を短縮することを目的として，FPGAを用いたセンシングと高速フルカラーLEDディスプレイ駆動を同時並列に行うアーキテクチャを提案する．本稿では，LEDディスプレイの高速駆動と，超音波距離センサによるセンシングを行う回路設計と実装について報告する．
36.	Akinori Tsuji and Hiroshi Kawakami : ゲンジボタル雄雌の相互結合における発光同期パタン, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 23, Sep. 2015.
37.	Teppei Kobayashi, Akinori Tsuji, Haruki Mizushina, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : Implementation of a Full-color High-speed LED Display Controller on FPGA, 第16回情報フォトニクス研究グループ研究会(秋合宿)講演予稿集, 37, Sep. 2015.
38.	Teppei Kobayashi, Akinori Tsuji, Haruki Mizushina, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : Design and Implementation of a High-speed LED Display Controller on FPGA, 映像情報メディア学会年次大会2015 講演予稿集, 31A-3, Aug. 2015.
39.	船戸葉月, Tomoki Soumiya, Akinori Tsuji, Hirotsugu Yamamoto and Shiro Suyama : DFD表示方式の前後像で異なった空間周波数フィルタを用いた場合の奥行き知覚, 情報ディスプレイ研究会- 発光型/非発光型ディスプレイ合同研究会, Vol.39, No.2, 83-86, Jan. 2015.
40.	Kengo Sato, 小林鉄平, Akinori Tsuji, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : 列並列処理による高速LEDスクリーンの開発, 情報ディスプレイ研究会- 発光型/非発光型ディスプレイ合同研究会, Vol.39, No.2, 33-36, Jan. 2015. (Summary) ディスプレイは画像を更新する際に走査を行う．そのため画素数が増えると表示遅延が生じる問題がある．そこで，我々は列並列分散処理可能なLEDディスプレイを提案する．この手法では並列に画像更新が可能なのでLED列の長さにしか依存しない．そのため表示速度を保ったまま大型化なLEDスクリーンを開発することができる．本稿では開発したLEDディスプレイの高速性を示し，提案したアーキテクチャの有効性を実証する．また，このアーキテクチャを用いてディスプレイの可変フレームレートを実現する．
41.	Kengo Sato, 小林鉄平, Akinori Tsuji, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : センサ情報の低レイテンシー表示を可能とする列並列処理LEDディスプレイ, LED総合フォーラム, 155-156, Jan. 2015. (Summary) 2 LED LED LED ( ) LED
42.	Teppei Kobayashi, Kengo Sato, Akinori Tsuji, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : 複数のセンサを搭載したLEDモジュールによる音階の可視化, LED総合フォーラム 2014-2015 in 徳島論文集, 153-154, Jan. 2015. (Summary) 近年，LEDパネルを用いた電子看板が街頭などで多くみられている．以前我々は高速LEDパネルを用いた情報提示法についての研究を行っていたが，センサの情報をLEDパネルに反映させる際にPCを介して表示更新するため，遅延が生じてしまう問題があった．そのため，さまざまなセンサをLEDパネルに搭載したLEDモジュールを開発し，LEDパネルによるリアルタイム可視化を可能にした．本稿では，このLEDモジュールを用いて可聴音の音階の可視化を行ったので報告する．
43.	Akinori Tsuji, 藤岡慧明, Daisuke Ito, 木本圭子, 合原一究, 関川宗久, Tetsushi Ueta, Kazuyuki Aihara and Hiroshi Kawakami : LEDホタルによる自然ホタルの強制同期, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 12, Sep. 2014.
44.	Akinori Tsuji : 組み込みシステム応用に基づく実践的な教育研究支援, 平成25年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 52-53, Dec. 2013.
45.	Kengo Sato, Akinori Tsuji, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : 複数センサーとマイクロコントローラーを有するスマートLEDタイルの開発, 日本光学会年次学術講演会 Optics & Photonics Japan 2013 講演予稿集, 13pP14, Nov. 2013.
46.	Teppei Kobayashi, Kengo Sato, Akinori Tsuji, Shiro Suyama and Hirotsugu Yamamoto : 手振り復号透かし表示における復号時の遮光周波数, 第14回情報フォトニクス研究グループ研究会(秋合宿)講演予稿集, 70, Sep. 2013.
47.	Akinori Tsuji, Daisuke Ito, 木本圭子, 合原一究, 関川宗久, Tetsushi Ueta, Kazuyuki Aihara and Hiroshi Kawakami : LEDホタルによるゲンジボタルの発光同期パタンの解析, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 3, Sep. 2013.
48.	Daisuke Ito, Akinori Tsuji, 木本圭子, 合原一究, 関川宗久, Tetsushi Ueta, 合原一幸 and Hiroshi Kawakami : LEDホタルの引き込み現象:ホタルはエッジで同期する, LED総合フォーラム2013 in徳島論文集, 87-88, Apr. 2013.
49.	Fujio Ishida and Akinori Tsuji : 生涯学習における10年間の情報技術教育への取り組みならびに成果検証, 平成24年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンスin徳島発表抄録集, 44-45, Dec. 2012.
50.	Akinori Tsuji, Daisuke Ito, 木本圭子, 関川宗久, 喜多順三, Tetsushi Ueta, 合原一幸 and Hiroshi Kawakami : LEDホタルの同期現象:自律的に動く光パタンの生成, LED総合フォーラム2012 in徳島論文集, 99-100, Apr. 2012.
51.	Akinori Tsuji and Fujio Ishida : 知能情報工学科における教育用電子計算機およびシステム実験の取り組み, 工学教育シンポジウムSEE2011, 74-88, Mar. 2011.
52.	Yoshitaka Nagai, Kenji Terada, Akinori Tsuji and Gosuke Ohashi : ウェーブレット変換顔画像による個人識別, 第14回外観検査の自動化ワークショップ, No.P4, 136-141, Dec. 2002. (Keyword) image processing / computer vision / measurement / pattern recognition
53.	Akinori Tsuji and Shunichiro Oe : Daubechiesウェーブレットによる画像検索のための特徴量抽出, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, Oct. 2002.
54.	Yoshitaka Nagai, Kenji Terada and Akinori Tsuji : ウェーブレット変換顔画像による個人識別, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, No.13-4, 210, Oct. 2002. (Keyword) image processing / computer vision / measurement / pattern recognition
55.	Yoshitaka Nagai, Kenji Terada, Akinori Tsuji and Gosuke Ohashi : 顔のウェーブレット画像を用いた個人識別, 第8回画像センシングシンポジウム, No.B-3, 33-38, Jul. 2002. (Keyword) image processing / computer vision / measurement / pattern recognition
56.	Tetsushi Ueta, Akinori Tsuji and Shunichiro Oe : DSPを用いたカオス力学系の信号抽出, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 22, Oct. 2001.
57.	Akinori Tsuji and Shunichiro Oe : ウェーブレット分解を用いた画像検索, 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, Sep. 2001.
58.	濱橋義久, 中西功, Akinori Tsuji, 伊藤良夫 and 副井裕 : 変形DFT対を用いた適応フィルタの性能改善, 電子情報通信学会ディジタル信号処理研究会, May 1998.
59.	Akinori Tsuji, 中西功, 濱橋義久, 伊藤良夫 and 副井裕 : 変形DFT対を用いた適応フィルタのスペクトル誤差による収束特性の改善, 電子情報通信学会総合大会, 177, Mar. 1998.

Products:

1.	Akinori Tsuji and Chise Kaneko : スペシャルサイエンス教室「光のクリスマスツリーを作ろう」, あすたむらんど徳島サイエンスフェア2020, Nov. 2020.
2.	Akinori Tsuji, Chise Kaneko and LIU FANG : 「LEDのひみつ」音と光とスマホで体験, あすたむらんど徳島サイエンスフェア2019, Nov. 2019.
3.	Akinori Tsuji : Honeycomb LED Display, あすたむらんど徳島第40回企画展「サウンド・オブ・サイエンス」, Mar. 2019.
4.	Hartfiel Heinz and Akinori Tsuji : Nature Pattern, 徳島LEDアートフェスティバル2016, Dec. 2016.
5.	Akinori Tsuji : LEDホタルの同期現象「ホタルとシンクロせよ」, 日本科学未来館常設展示メディアラボ第13期展示「1たす1が2じゃない世界-数理モデルのすすめ」, Feb. 2014.

Et cetera, Workshop:

1.	Yamada Kaiki, Akinori Tsuji and Kazuhiko Kinoshita : 持続可能な牡蠣養殖のための環境モニタリング, 電子情報通信学会総合大会, No.B-11-10, Mar. 2024.
2.	Kazuhiko Kinoshita and Akinori Tsuji : IoTによるスマート牡蠣養殖, RISING2023, Oct. 2023.
3.	Akinori Tsuji : LoRa 通信を用いたIoT 向け低消費電力無線センサ端末の開発, 第6回徳島大学技術支援部技術発表会, 1-2, Sep. 2023.
4.	Akinori Tsuji : LDAP/RADIUS認証を用いたBYOD端末自動登録システムの開発, 第5回徳島大学技術支援部技術発表会, 7-8, Sep. 2022.
5.	Kaiki Yamada, Akinori Tsuji and Kazuhiko Kinoshita : IoT-based Oyster Cultivation Monitoring, 電子情報通信学会総合大会, Vol.BS-4-5, Mar. 2022.
6.	Akinori Tsuji : ノーコード/ローコード開発によるIoT システムの設計及び製作, 第4回徳島大学技術支援部技術発表会, 1-2, Sep. 2021.
7.	Sayuri Tomonari and Akinori Tsuji : 動物実験施設における温湿度データロガーによる空調管理, 常三島地区技術職員発表会2020予稿集, 3-4, Dec. 2020.
8.	Akinori Tsuji : 無線Wi-Fi環境下における計測データのリアルタイム可視化, 第3回徳島大学技術支援部技術発表会, 2-3, Sep. 2019.
9.	Akinori Tsuji : ゲンジボタルの集団による明滅リズムの形成, 生理学技術研究会報告, No.41, 122-123, Feb. 2019.
10.	Abousharara Abdelghany Mohamed Elsayed, Akinori Tsuji and Kenji Terada : Recognition of Fatigue Signs for VDT Workers Using MATLAB, MATLAB EXPO 2018 Japan, Oct. 2018. (Summary) 画像処理を用いてVDT作業者の疲労動作の認識手法を提案した．本手法では画像処理を用いて，VDT作業者の疲労具合を手の動きや顔の特徴量によって自動認識する手法である．ここでは顔や手の動きに現れる疲労度具合を画像処理を用いて検出し，さらにディープラーニングを用いて高精度に，あくぶ，ほおづえ，首のもみほぐし，肩のもにほぐし，目のマッサージなどの12の姿勢を分類する手法を開発した．さらに本手法の有効性を検証する実験において，93.3%の精度で分類することができた． (Keyword) computer vision / image processing / 疲労 / VDT
11.	Akinori Tsuji : IoT組み込みシステム教材の開発と実験課題への応用, 第2回徳島大学技術支援部技術発表会, 15-16, Sep. 2018.
12.	Akinori Tsuji : ゲンジボタル雌雄における相互同期過程の発光パタン解析, 生理学技術研究会報告, No.40, 146-147, Feb. 2018.
13.	Akinori Tsuji : Wi-Fi対応ハイブリッド型LEDディスプレイコントローラの開発, 第1回徳島大学技術支援部技術発表会, 8-9, Sep. 2017.
14.	Akinori Tsuji : ブロブ検出に基づくゲンジボタルの集団明滅における発光状態の解析, 生理学技術研究会報告, No.39, 80-81, Feb. 2017.
15.	Akinori Tsuji : 無線センサネットワークによるMQTT を用いたリアルタイム情報可視化, 第16回徳島大学大学院理工学研究部技術発表会, 1-2, Sep. 2016.
16.	Akinori Tsuji : ゲンジボタル雄雌の相互結合に見られる発光同期パタンのダブルプロット法による解析, 生理学技術研究会報告, No.38, 144-145, Feb. 2016.
17.	Akinori Tsuji : FPGAによるイメージセンサを搭載した高解像度LEDデジタルサイネージの開発, 第15回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表会, 5-6, Sep. 2015.
18.	Akinori Tsuji : 超高感度カメラによるゲンジボタルの発光同期パターンの解析, 生理学技術研究会報告, No.37, 94-95, Feb. 2015.
19.	Akinori Tsuji : プログラムの違いによるIoT端末の消費電流計測, 第14回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表会, 57-58, Sep. 2014.
20.	Akinori Tsuji : 無線センサネットワークにおける環境センシングに基づくLED照明の調光制御, 第13回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表会, 75-76, Sep. 2013.
21.	Akinori Tsuji : エナジーハーベスティング技術に基づく微小発電を利用したバッテリィレスワイヤレスセンサネットワークの構築, 第12回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表会, 74-75, Sep. 2012.
22.	Daisuke Ito, Akinori Tsuji, Tetsushi Ueta and Hiroshi Kawakami : 周期外力を加えた電子ホタルにおける分岐と同期現象, IEICE Technical Report, Vol.NLP2011-138, No.111, 81-86, Jan. 2012. (Summary) Cooperative or conjoint action of creatures with autonomous oscillation can be considered as synchronization phenomena which are one of typical nonlinear dynamic properties. For example, there are a group singing of crickets, self-organized light synchronizations of fireflies and so on. Especially, fireflies can be modeled as optically coupled oscillators(OCOs) by using LEDs and photo interruptor. Synchronization phenomena of a couple of these oscillators were already investigated, however, synchronization of the single oscillator is not discussed. In this study, we model the firefly as OCO, and add the periodic external force input for one. (Keyword) electrical firefly / interrupt dynamical system / bifurcation phenomena (Link to Search Site for Scientific Articles) ● CiNii @ National Institute of Informatics (CRID): 1520572357095635328 (CiNii: 1520572357095635328)
23.	Akinori Tsuji : 電力線通信に基づく電力量計測システムの開発, 第11回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表集, 13-14, Sep. 2011.
24.	Akinori Tsuji : プロセッサ内蔵FPGAによる既存資源を活用したシステム設計, 第10回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表集, 12-13, Sep. 2010.
25.	Akinori Tsuji : 高解像度映像を実時間処理するための組み込み画像処理装置の開発, 第9回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表集, 24-25, Sep. 2009.
26.	Akinori Tsuji : Bluetooth無線による自律移動型ロボットのセンサ情報の収集, 第8回徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術発表集, 14-15, Dec. 2008.
27.	Akinori Tsuji : 組み込みLinuxによる時刻・温度・湿度の自動計測装置の製作, 平成19年度実験・実習技術研究会報告集, 153-156, Mar. 2008.
28.	Akinori Tsuji : 組み込みLinuxのデバイスドライバによるキャラクタLCDの制御, 第7回徳島大学工学部技術部技術発表集, 16-17, Dec. 2007.
29.	Akinori Tsuji : 自律移動型ロボットのハードウェア/ソフトウェア協調設計環境の構築, 第6回徳島大学工学部技術部技術発表集, 1-2, Dec. 2006.
30.	Akinori Tsuji : FPGAによるハードウェア/ソフトウェアの協調設計, 第5回徳島大学工学部技術部技術発表集, 25-26, Dec. 2005.
31.	Akinori Tsuji : CADソフトを使ったプリント基板の作成, 第4回徳島大学工学部技術部技術発表集, 3-4, Dec. 2004.
32.	Akinori Tsuji : 液晶ディスプレイコントローラの製作, 第3回徳島大学工学部技術部技術発表集, 55-58, Feb. 2004.
33.	Akinori Tsuji : 自律型ロボットへのCMOSイメージセンサの実装, 第2回徳島大学工学部技術部技術発表集, 60-63, Feb. 2003.
34.	Atsushi Tsuda, Yusuke Nishiuchi, Akinori Tsuji and Tetsushi Ueta : DSPを用いた非線形信号処理応用, IEICE Technical Report, Vol.NLP2002, No.9, 7-12, Jun. 2002.
35.	富士正人, 石井純也, 石田富士雄, 久米川富夫 and Akinori Tsuji : 創成型科目システム工学実験のとりくみ, 第1回徳島大学工学部技術部技術発表集, 60-62, Feb. 2002.
36.	Akinori Tsuji : H8マイコンを用いた組み込みシステムプログラミング, 第1回徳島大学工学部技術部技術発表集, 67-71, Feb. 2002.

Report:

1.	Akinori Tsuji : AIの活用を目的としたIoTデータ分析基盤の構築と運用, 徳島大学技術支援部技術報告, No.7, 13-17, Feb. 2024. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 119025 (Tokushima University Institutional Repository: 119025)
2.	Akinori Tsuji : Wi-Fi / BLE対応 IoTデバイスにおける消費電流の自動計測, 徳島大学技術支援部技術報告, No.6, 4-7, Feb. 2023. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 117993 (Tokushima University Institutional Repository: 117993)
3.	Akinori Tsuji : Node-REDによるIoTクラウド基盤を用いた室内環境の計測, 徳島大学技術支援部技術報告, No.5, 1-4, Mar. 2022. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 116790 (Tokushima University Institutional Repository: 116790)
4.	Akinori Tsuji : 温湿度・空気質センサを用いた室内環境のIoTモニタリング, 徳島大学技術支援部技術報告, No.4, 10-13, Mar. 2021.
5.	Akinori Tsuji : 無線Wi-Fiを搭載した自律移動型ロボットによる迷路探索課題の開発, 徳島大学技術支援部技術報告, No.3, 5-8, Mar. 2020. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 114578 (Tokushima University Institutional Repository: 114578)
6.	Akinori Tsuji : 土壌センサを用いた無線WiFiに基づくセンシングシステムの開発, 徳島大学技術支援部技術報告, No.2, 17-20, Feb. 2019. (Tokushima University Institutional Repository) ● Metadata: 113481 (Tokushima University Institutional Repository: 113481)
7.	Akinori Tsuji : WiFiに対応した汎用IoTシステムのフレームワーク設計及び構築, 徳島大学技術支援部技術報告, No.1, 8-11, Feb. 2018.
8.	Akinori Tsuji : IoT対応ZigBee無線センサネットワーク端末の開発, 徳島大学大学院理工学研究部技術報告, No.18, 11-14, Mar. 2017.
9.	Akinori Tsuji : マイコンによる高解像度フルカラーLEDパネルの制御, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.17, 10-13, Mar. 2016.
10.	Akinori Tsuji : 太陽電池を用いたバッテリィ動作が可能なセンサ端末の開発, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.16, 11-15, Mar. 2015.
11.	Akinori Tsuji : ArduinoによるZigBee無線センサネットワークの構築, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.15, 15-19, Mar. 2014.
12.	Akinori Tsuji : 低消費電力無線センサネットワークによる環境センシング, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.14, 13-18, Mar. 2013.
13.	Akinori Tsuji : ネットワーク対応電力量計測システムの開発, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.13, 24-29, Mar. 2012.
14.	Akinori Tsuji : プロセッサ内蔵FPGAを用いたハイビジョン対応CMOSイメージセンサの映像処理用IP, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.12, 15-20, Mar. 2011.
15.	Akinori Tsuji : プロセッサ内蔵FPGAを用いたデモザイキング回路の実装, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.11, 20-26, Mar. 2010.
16.	Akinori Tsuji : 画像処理用IPコアの評価環境の構築, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.10, 15-18, Mar. 2009.
17.	Akinori Tsuji : 高精細テレビ品質ビジョンシステムの開発, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.9, 28-33, Mar. 2008.
18.	Akinori Tsuji : ARMプロセッサ向け組み込みLinuxシステムの構築, 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部技術報告, No.8, 26-31, Mar. 2007.
19.	Toshio Takahashi, Fujio Ishida and Akinori Tsuji : 徳島県立あすたむらんどサイエンスフェア2005「おもしろ博士の実験室」クリップモータとベンハムのこま, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.7, 102-106, Mar. 2006.
20.	Hironobu Harada and Akinori Tsuji : サーバの構築および維持管理のための講習会の実施, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.7, 88-95, Mar. 2006.
21.	Fujio Ishida and Akinori Tsuji : 人の体重移動を利用したゲームコントローラの開発, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.7, 60-67, Mar. 2006.
22.	Akinori Tsuji and Fujio Ishida : 科学体験フェスティバル「忍びの廊下」の製作, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.6, 60-67, Mar. 2005.
23.	Akinori Tsuji : FPGAによるCMOSイメージセンサの制御, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.6, 54-59, Mar. 2005.
24.	Fujio Ishida, Akinori Tsuji and Masahito Fuji : 第8回企画展示展「科学忍者展」からくり廊下の制御装置の製作, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.5, 119-124, Mar. 2004.
25.	Akinori Tsuji : FPGAによるI2Cバスの制御--ディジタル温度センサとCMOSイメージセンサの例, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.5, 55-60, Mar. 2004.
26.	Akinori Tsuji : CPLDにもとづくデータアクイジションシステムの構築, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.4, 53-58, Mar. 2003.
27.	Akinori Tsuji : H8マイコンへのリアルタイムカーネルuC/OSの移植と実装, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.3, 96-101, Feb. 2002.
28.	Akinori Tsuji : 教育用計算機システムの概要, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.2, 44-48, Dec. 2000.
29.	Akinori Tsuji : 変形DFT対を用いた適応フィルタの収束特性の改善, 徳島大学工学部・工学研究科技術部技術報告, No.1, 41-46, Oct. 1999.

Patent:

1.	Kazuhiko Kinoshita, Akinori Tsuji and Kensuke Iwamoto : シングルシード方式用貝類養殖かご及びこれを用いた貝類養殖方法, 2023-029213 (Feb. 2023), .
2.	Akinori Tsuji and 中西一宏 : 球状表示装置，球状表示装置の製造方法及び設計方法, 2022-172724 (Oct. 2022), .
3.	Akinori Tsuji, Osamu Sahara and Mitsuru Hiraki : 表示装置及び画素ユニット, 2016-215632 (Nov. 2016), 2018-549067 (Nov. 2017), 6920750 (Jul. 2021).

技術専門職員 : Tsuji, Akinori

Research

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Academic Paper (Judged Full Paper):

Review, Commentary:

Proceeding of International Conference:

Proceeding of Domestic Conference:

Products:

Et cetera, Workshop:

Report:

Patent: