Euclidean Distance-Ordered Thinning for Skeleton Extraction

Proc. of the 2nd International Conference on Education Technology and Computer, ICETC'10

The skeleton is an important feature for the representation of a shape in image analysis. In this paper, we propose a novel Euclidean distance-ordered thinning algorithm for skeleton extraction. The experiment results show that the algorithm is able to extract the connected and one-pixel wide skeleton that can correctly preserve the topology of the object. Furthermore, the extracted skeleton locates on the accurate position and it is insensitive to boundary noise.


Visibility of Lateral Band for Tactile Walking Surface Indicators


A Study on Relationship between Personal Feature of EEG and Human's Characteristic for BCI Based on Mental State

This paper discusses the relationship the result classified the electroencephalogram (EEG) patterns while listening to music and the humans nature, which indicates the personal feature of a human, based on the egogram pattern. The EEG analysis calculates the power spectra of the frequency of the EEG signal, divides into the frequency bands based on theta, alpha, and beta rhythms, and evaluates whether the music matches mood of the user or not through EEG pattern classification. A k-nearest neighbor classifier is used to classify the EEG patterns. The egogram is used for detecting nature of the human. Finally, we discuss the relationship the result of EEG pattern classification and the humans nature. An interesting finding was that the recognition accuracy of the EEG pattern meaning the response of them on negative stimuli became high when the subject was classified into the egogram pattern with introverted nature.


The Extraction of Sleep Quality by using the Multi-channel EEG Signal

Proc. of 2009 Asia-Pacific Signal and information Processing Association Annual Summit and Conference, APSIPA ASC 2009


A Method for Evaluating the Degree of Human's Preference Based on EEG

Proc. of the Fifth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing


A study on recognition of tactile walking surface indicator by white cane

10th Conference of Association for the Advancement of Assistive Technology in Europe

視覚障害者が周囲路面と点ブロックと線ブロックを識別する場合，白杖を使って床情報を入手し床を識別する必要がある．しかし，床やブロックの寸法と識別しやすさの関係や，点字ブロックに触れたときの白杖の挙動は明らかになっていない．白杖が点字ブロックとの接触が始まるとき，量的に手に伝わるパワーを調査するのが必要がある．この研究では被験者が白杖で床を触知した際の白杖の振動加速度と識別しやすさとの関係について検討している．また，白杖を用いた床の識別には床のかたさやすべりに関係した凹凸の変化が大きく寄与していると言われている．本研究ではパラメトリックな寸法配置をもつ点ブロックを用い，白杖が点ブロックに衝突したときの白杖から手に伝わる力も分析する．


Tactile Impression Detection System Using the EEG


Rhythmic Component Extraction for Sleeping Electroencephalogram Analysis


Aligning the Real Space with the 2D Model on See-through typed HMD using the GA with Interactive Handling


A Human Tracking System on the Robot with Face Detection


Classification of the vision correction by the EEG


Comfortable Ride Extraction System using the EEG


A Basic Method for Classifying Humans Based on an EEG Analysis

This paper introduces a method for extracting and confirming a human feature by analyzing prefrontal cortex electroencephalogram (EEG) activities on listening to music that user feels matching, no matching his mood and otherwise. The proposed method is EEG sensing and analyzing to monitor the human feature and classify the human with the activity of different frequency bands of the power spectrum of the EEG signal, which is simple and basic. Finally, the performance of the proposed method is evaluated using real EEG data. We confirm to be able to classify the human into three or more groups.


The EEG Analysis Method for Obtaining the Feeling


The Music Analysis Method Based on Melody Analysis

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.


A Method for Filtering Frequency of EEG using Real-Coded Genetic Algorithm

This paper proposes a method for filtering frequencies of an electroencephalogram (EEG) on EEG analysis with a real-coded genetic algorithm (RGA). An EEG of humans has the different personal feature that contains an individual error and a change of his/her physical and mental conditions at the occasion arises. The frequencies of the EEG analyzed are the components that contain significant and immaterial information and have different importance. We express the different importance through the weighted value on frequencies. These weighted values are through to express personal feature of EEG signal. The proposed method calculates the power spectra of the frequency of the EEG signal, is weighted these frequencies, divides the frequency bands based on theta, alpha1-3, and beta rhythms, and evaluates whether the music matches mood of the user by EEG pattern classification. A real-coded genetic algorithm is used to specify the weighted value of frequency of the EEG. A k-nearest neighbor classifier is used to classify the EEG patterns. Finally, the performance of the proposed method is evaluated using real EEG data by classifying EEG patterns that listen to music matching, no matching mood of the subject, and feeling otherwise.


Time-series Models of the EEG Wearing Overcorrected Glasses

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．


The Proposal of the GA with Sex-determination of the Hymenoptera and Its Applications


The Music Classification Method by Melody Analysis Using the SVM

Recently, users can have large amounts of music thanks to the development of the computer technology. However, it becomes hard to identify the music based on the music content manually. We think that it is necessary to categorize the music automatically. We propose the music classification method by melody analysis using the SVM in this paper. We aim at the accomplishment of the automatic music classification. Finally, computer simulations are done by classifying real music data in order to show the effectiveness of the proposed method.


Benefits of the Animal Assisted Therapy -- Comparison the EEG features

The animal assisted therapy (AAT) has been known to have psychological and social effects on human being. However, scientific research is insufficient yet. Because, it is difficult to have done in the medical clinic. Furthermore, government can not allow as the medical care because of nothing of clear proof. Therefore, in order to show a scientific basis of the AAT effects, we analyze the electroencephalogram (EEG). Previous study using the stuffed dog has a problem that healing effects from the stuffed dog are little. Therefore, we used a real friendly dog at this experiment to give more healing effects on the subjects. As the results, mental conditions of subjects changed and the brain-wave patterns is confirmed. Finally in this paper, we show the relation between the EEG and mental stability.


The Proposal of the EEG Characteristic Extraction Method by Using the FCM

In this paper, we classify the human conditions (before meal, after meal, before smoking, and after smoking). Moreover, we extract the frequency characteristic of conditions. First of all, we measure the EEG data for subjects by using the simple electroencephalograph. Then, the EEG feature is extracted by using the singular value decomposition (SVD). We classify the human conditions by using the fuzzy cmeans (FCM). Moreover, we perform questionnaires for subjects, in order to analyze the data. Then, in order to show the effectiveness of the proposed method, computer simulations are done.


The Sound Emphasis Using the Double Structured ICA

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.


Analyzing the Effects of Animal Assisted Therapy by the EEG


An Individual Preference Detection System Using the EEG

There are a lot of reports concerning the relation between the EEG and the preference in the analysis of the biosignal. Moreover, attention is currently focused on the aroma, for example, aromatherapy. In this paper, personal preference using olfactory stimulus and the EEG are taken out. We propose the extraction method of the EEG features by the factor analysis. We measure the EEG when smelling favorite odor and dislikeable odor by the simple electroencephalograph. Then, the feature data of the EEG are extracted by the proposed method. Furthermore, in order to show the effectiveness of the proposed method, we demonstrate simulation examples. From the simulation result, it was confirmed that the proposed method works well.


A Visualization of Genetic Algorithm Using the Pseudo-color

In this paper, we propose the method for determining the schema interactively based on a visualization method to grasp the search process and results in the binary-coded genetic algorithm. We focus on the chromosome structure, the fitness function, the objective function, and the association among these parameters, because these parameters are decided interactively and very difficult to disentangle their effects. We can indicate the most important parameters optimized in visually. The visualization method is indicated all individuals of the current generation using the pseudo-color. Moreover, the visualization method proposed uses to support for determining the schema. In order to show the effectiveness of the proposed method, we apply the proposed method to the zero-one knapsack problems.


Detecting Method of Music to Match the User's Mood in Prefrontal Cortex EEG Activity Using the GA

In this paper, we propose a method for detecting the mood much music for prefrontal cortex electroencephalogram (EEG) activity. The analyzed EEG frequencies contain significant and immaterial information components. We focused on the combinations of the significant frequency. These frequency combinations are thought to express personal features of EEG activity. In the proposed method, we calculate the spectrum of these frequency combinations rates that does not include the noise frequency components and evaluates whether the music matches the user's mood through a simple threshold processing. Then, a genetic algorithm (GA) is used to specify the frequency of personal features on the EEG. The threshold vale used the threshold processing is the average value of the spectrum rates specified EEG frequency combinations. Finally, the performance of the proposed method is evaluated using real EEG data.


Detection of the Human-Activity Using the FCM

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.


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

In this article, we propose a method for detecting music to match a users mood in prefrontal cortex electroencephalogram (EEG) activity. The frequencies of the EEG analyzed are the components that contain significant and immaterial information. We focused on the significant frequency combinations. These frequency combinations are thought to express individual characteristics of EEG activity. The proposed method calculates the percentage of the spectrum of these frequency combinations that does not include the noise frequency components and evaluates whether the music matches the users mood through a simple threshold processing. A genetic algorithm (GA) is used to specify the frequency of individual characteristics on the EEG. A threshold value that used the threshold processing is determined in the GA. Finally, the performance of the proposed method is evaluated using real EEG data.}


The EEG Feature Extraction Method of Listening to Music Using the Genetic Algorithms and Latency Structure Model

It is known that an electroencephalogram (EEG) is characterized by the unique and personal features of an individual. The EEG frequency components are contained the significant and immaterial information, and then each importance of these frequency components is different. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have underlying basic characteristics. We think that these combinations and/or the importance of the frequency components show the personal features. Therefore we propose the two techniques for estimating the personal features. A simple genetic algorithm is used for specifying these frequency combinations. Other technique, a real-coded genetic algorithm is used for estimating the importance of EEG frequency components. Then a latency structure model based on the personal features is used for extracted the feature vector of the EEG. Furthermore, the visualization map is used for evaluating the extracted feature vector of the EEG. In order to show the effectiveness of the proposed methods, the performance of the proposed method is evaluated using real EEG data.


A Design of the EEG feature detection and condition classification

In this paper, we classify the human conditions (before and after meal, before and after smoking) and extract the frequency feature of conditions by using the electroencephalograms (EEG). First, we measure the EEG data. Then, we classify the conditions by using the principal component analysis (PCA). Moreover, the EEG data is reconstructed by using the questionnaires and the result of classification. From the result, we consider ideal circumstance for the EEG measurement. Finally, the EEG data is decompressed to consider the EEG features of conditions. Then, in order to show the effectiveness of the proposed method, computer simulations are done.


A Design of the Preference Acquisition Detection System

Recently in the world, there are a lot of reports concerning the relation between the EEG and the preference in the analysis of the biosignal. In this paper, personal preference using olfactory stimulus and the EEG are taken out. We measure the EEG when smelling favorite odor and dislikeable odor. Then, the feature data of the EEG are extracted by the proposed method. Furthermore, in order to show the effectiveness, we demonstrate simulation examples. From the simulation result, it was confirmed that the proposed method works well.


Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing

Recently, independent component analysis (ICA) is paid to attention as a method for classifying an independent signal from assembly of different signals, and there are a lot of researches using the ICA. Then, in this paper, we pay attention to the field of voice recognition, and we aim at the achievement of the part classification system of music using the ICA. Furthermore, in order to show the effectiveness of the proposed method, we show the simulation examples.


Preference Acquisition by Using Olfactory Stimulus and EEG

In this paper, personal preference using olfactory stimulus and the EEG are taken out. We propose the extraction method of the EEG features by the factor analysis. Then, we classify the odor into favorite and dislikeable. Furthermore, in order to show the effectiveness of the proposed method, we demonstrate simulation examples. From the simulation result, it was confirmed that the proposed method works well.


In this paper, we classify the human conditions (before meal, after meal, before smoking, and after smoking) by using the electroencephalograms (EEG).We propose the electroencephalograms (EEG) characteristic extraction method by using the principal component analysis (PCA). Then, in order to show the effectiveness of the proposed method, computer simulations are done by classifying the EEG pattern in the proposed method.


Pattern Recognition of EMG Signals by the Evolutionary Algorithms


Proposal for the Extraction Method of Personal Comfort and Preference by the EEG Maps


The Proposal of the EEG Characteristics Extraction Method in Weighted Principal Frequency Components Using the RGA

An EEG has frequency components which can describe most of the significant features. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have underlying basic features. These frequency components are contained the important and/or not so important components, and then each importance of these frequency components are different. The real-coded genetic algorithm (: RGA) is used for selecting and being weighted the principal characteristic frequency components. We attempt to construct mental change appearance model (: MCAM) of only one measurement point. In order to show the effectiveness of the proposed method, computer simulations are carried out by using real data.


Influence of Music Listening on the Cerebral Activity by Analyzing EEG

Knowledge-Based Intelligent Infomation and Engineering Systems


The EEG Feature Extraction Using the Principal Component Analysis


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

In this paper, a system automatically selects the suitable music for music therapy from a large database of music by each EEG. By using this system, music therapy is done regardless of time and place, and it is needed for constructing this system to clear relations between the music and the EEG. In this paper, we measure the EEG of subjects in listening to music and extract some features of their patterns by using the Principal Component Analysis (PCA). Then we analyze them by using the neural networks (NN). Finally, in order to demonstrate the effective of the proposed method, we carry out the computer simulation. Then, we show the effectiveness of the proposed method.


A Feature Extraction of EEG with Individual Characteristics

Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004

Recently in the world, the research of the electroencephalogram (EEG) interface is done, because it has the possibility to realize an interface that can be operated without special knowledge and technology by using the EEG as a means of the interface. As one of the EEG interface, as for a goal for the final of this research, the EEG control system by any music is constructed. However, the EEG control by music is very difficult because it does not know the music and the causal relation of the EEG clearly. Therefore, the EEG analysis and music analysis is absolutely imperative in this system. In this paper, the EEG analysis method by using the FA and the NN is proposed. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating extracted the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern is done computer simulations. The EEG pattern is 4 conditions, which are listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music.


A Feature Extraction of the EEG Using the Factor Analysis and the Neocognitron

Proc. of International Conf. on Control Automation and Systems'2003

It is known that an EEG is characterized by the unique and personal characteristics of an individual. Little research has been done to take into account these personal characteristics when analyzing EEG signals. Often the EEG has frequency components which can describe most of the significant characteristics. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have an underlying basic characteristic as well. We think that these combinations are the personal characteristics frequency components of the EEG. In this seminar, the EEG analysis method by using the Genetic Algorithms (GA), Factor Analysis (FA), and the Neural Networks (NN) is proposed. The GA is used for selecting the personal characteristic frequency components. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern is carried out via computer simulations. The EEG pattern is evaluated under 4 conditions: listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music. The results, when personal characteristics frequency components are NOT used, gave over 80 % versus 95 % accuracy when personal characteristics frequency components are used. This result of our experiment shows the effectiveness of the proposed method.


Color-Identification System Using the Sandglass-Type Neural Networks

Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003

画像の著作権保護のために，画像自身が持つ特徴を鍵とする，カラーIDを作成する手法を提案した．手法には，砂時計型ニューラルネットワークを用いて，画像情報を圧縮し，カラーIDを作成している．そして提案手法の有効性を検証するために，顔画像を用いて実験を行ない，アプリケーションを開発した．


A Feature Extraction of the EEG Using the Factor Analysis and Neural Networks

In this paper, the EEG analysis method by using the GA, the FA, and the NN is proposed. The GA is used for selecting the personal characteristics frequency compnents. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating extracted the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern does computer simulations. The EEG pattern is 4 conditions, which are listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music. The result, in the case of not using the personal characteristics frequency components, gave over 80 % using the personal characteristics frequency components, gave over 95 % effectiveness of the proposed method.


The Recognition Method of the EEG Feature Pattern Using the Factor Analysis

Proc. of 34th Annual Conference of the International Simulation and Gaming Association

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．


The EEG Detection System Using the Factor Analysis and Neural Networks

Proc. of 7th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics

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．


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

Recently in the world, the research of the electroencephalogram (EEG) interface is done, because it has the possibility to realize an interface that can be operated without special knowledge and technology by using the EEG as a means of the interface. As one of the EEG interface, as for a goal for the final of this research, the EEG control system by any music is constructed. However, the EEG control by music is very difficult because it does not know the music and the causal relation of the EEG clearly. Therefore, the EEG analysis and music analysis is absolutely imperative in this system. In this paper, the EEG analysis method by using the FA and the NN is proposed. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating extracted the characteristics data of the EEG. Moreover teacher signal data of the NN uses the data of the characteristics data of the music. The characteristics data of music is extracted by using the Bark scale analysis. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern is done computer simulations. The EEG pattern is 4 conditions, which are listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music.


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

In this paper, the EEG analysis method by using the GA, the FA and the NN is proposed. The GA is used for selecting the personal characteristics frequency components. The FA is used for extracting the characteristic data of the EEG. The NN is used for estimating extracted the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, EEG pattern was classified using computer simulations. The EEG pattern has 4 conditions, which are listening to rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, healing music and classical music. The result, in the case of not using the personal characteristics frequency components, gave over 95% accuracy. This result of our experiment shows the effectiveness of the proposed method.


筋電に基づく手首の疲労の検知と動作識別

筋電に基づく手首の疲労の検知と動作識別

Proceedings of 2023 Annual Conference of Electronics, Information and Systems Society, IEE of Japan

2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集


Effective Feature Selection in Behavior Identification by EMG

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


A Method to Estimate Presence or Absence of Learning Understanding Based on Analysis of EEG and HRV

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


Modeling of Safety Confirnmation Behavior at Intersections and Identifying Distracted State using Time Series Data Learning Methods

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


Identification of Learning Progress Based on Skeletal Information for Seated Learners

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


Recognition of Kanji Characters by Aerial Input Using LeapMotion and Personal Authentication

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


Effect of Illumination Environment on Visibility of Blinking Light

照度環境が点滅光の視認性に与える影響

Proceedings of the 2023 JSME Conference on Robotics and Mechatronics

Vision is said to account for 80% of the information acquired of the five human senses. The presentation of light is an effective way to convey visual information. A blinking presentation especially attracts attention. A low-vision person acquires peripheral information through residual vision. In this case, light effectively supports the travel of low-vision persons. A blinking light stimulates more than a continuous light. However, a blinking light is not sufficiently compatible with the surrounding environment. This research investigates the effectiveness of blinking lights under different illuminance.


Human Assist System Based on Human Sensing

ヒューマンセンシングに基づく人間支援システム

電気学会全国大会講演論文集

The Institute of Electrical Engineers of Japan


Estimation of Mood Change using Smartwatch for Depressive State Detection

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

情報処理学会第85回全国大会講演論文集

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．


Development of Blinking Light to Assist Travel for Persons with Low Vision

弱視者の移動を支援する点滅光の開発

第23回システムインテグレーション部門講演会(SI2022)

第23回システムインテグレーション部門講演会(SI2022)

The purpose is to guide low vision by laying a blinking light-emitting block at the pedestrian crossing entrance. The stimulation intensity, visibility, and discomfort of the blinking stimulus, which presented the subject with a blinking light, were verified by sensory evaluation. In this verification, we will compare the effects when the environmental illuminance is changed. We consider the most suitable blinking method for assisting people with low vision.


Japanese Sign Language Identification Using Deep Learning with Leap Motion

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Development of a smart glass based grilling evaluation system for biginners

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


A Method to Measure Respiration Rate in a Smartwatch Based Sleep Monitoring System

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


手首筋電に基づくタッピング動作の認識

手首筋電に基づくタッピング動作の認識

The Japanese Society for Artificial Intelligence


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


脳波を用いた面倒な作業に対する感情の検出

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


カフェインの影響を考慮した脳波個人認証の検討

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


脳波による掌握・発声動作想起を用いた言語選択の提案

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


深層学習を用いたてんかん波検出

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


サッカー選手の自動的評価のためのスペースの可視化

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Kinectを用いた歩行動作に基づく個人認証

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


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

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


防犯カメラを用いたひったくり犯の検出・追跡

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


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

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム

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

電気学会 分野横断型新システム創成研究会論文集

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．


物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム

物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム

精密工学会 画像応用技術専門委員会

精密工学会 画像応用技術専門委員会

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．


意思伝達BCIのための脳活動分析と個人差

意思伝達BCIのための脳活動分析と個人差


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集

The Institute of Electrical Engineers of Japan


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Direction Discrimination by Vehicle Lamp

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Nail Image Analysis Method for Accumulation Stress Evaluation

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集

The Institute of Electrical Engineers of Japan


Estimation of Moving Direction of Objects in Driving Scene

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Identification of Driver Status based on Difference of Visibility using Sparse Structure Learning

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Persona Identification in monitoring system using Kinect

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Detection of Dangerous Objects by Pan-tilt Camera

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Personal Authentication Using lip EMG by Dry Electrode

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Recognition of Aerial Numerals by Leap Motion and CNN

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


Personal Authentication Using EMG by Dry Electrodes

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


Dataset making for Japanese Vowels Recognition using Surface electromyogram measured with Bipolar Dry Type Sensors

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


Detection of Inattentive State Based on Change of Driving Behavior: Study on Driving Behavior Model using GGM

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-

Conference record of HUMAN COMMUNICATION GROUP SYMPOSIUM 2017

HCGシンポジウム2017論文集

In recent years traffic fatality accidents caused by accidental driving are increasing. If it is possible to detect an inattentive state, not only reduction of traffic fatal accidents but also state monitoring of drivers for takeover in automatic operation is realized. In this research, we model driving behavior measured by a driving simulator based on GGM and sparse structural model. In addition, we discus usefulness of the generated driving behavior model.

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．


Analysis of Inattentive State by Driving Information using Sparse Structure Learning: Consideration Based on Difference in Visibility

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

The aimless driving is one of the most common cause of the traffic accidents. If we can detect a change of driver's behavior according to the aimless driving, the detection will achieve prevention of traffic accidents and safety takeover of autonomous driving. In this paper, we analyze a deference between normal condition and distracted condition by using sparse structure learning based on correlation of driver's information. We use eye gaze, face direction, heartbeat, vehicle velocity, acceleration, and tilt of handle. We analyze the change of driving information according to the visibility.

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．


VR技術を用いた視覚障害体験システムの開発

VR技術を用いた視覚障害体験システムの開発

第22回日本バーチャルリアリティ学会大会論文集

第22回日本バーチャルリアリティ学会大会論文集

日本バーチャルリアリティ学会

日本バーチャルリアリティ学会

我が国の視覚障害者数は164万人に上る．そのうちの144万9千人がロービジョン者であり, 緑内障, 糖尿病網膜症, 加齢性黄斑変性, 色弱等の症状を抱えている．そこで本研究では, ステレオカメラを内蔵したヘッドマウントディスプレイを用いて多種多様な視覚障害の症例を体験できるシステムを構築した．カメラから取り込んだ画像にPC上で画像処理を行い, ヘッドマウントディスプレイに出力することで様々な視覚障害の症状を再現する．特に本報ではシステム開発に向けた第一歩として色弱の見え方を再現することを目指した．


A Method to Evaluate Stress Level by Using Expression Analysis

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

電気学会電子情報システム部門大会論文集


A Method of Evaluate Understanding of Learning Using Electroencephalogram

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

電気学会電子情報システム部門大会論文集

The Institute of Electrical Engineers of Japan


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


Respiration detection in monitoring system using Kinect

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

電気学会電子情報システム部門大会論文集


視覚障害者のための階段昇降支援ロボットの開発

視覚障害者のための階段昇降支援ロボットの開発

平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集


Recognition of Visually Impaired Person with Deep Learning

ディープラーニングによる視覚障害者の認識

平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

The purpose of this research is to identify the visually impaired person by learning the still picture of walking of a visually impaired person and a healthy person by the deep learning. The still picture of walking has taken out the still picture of animation from side from on. The identify rate of 99.9% every 2000 image numbers and 2 times of the drop number was obtained.


Personal Authentication Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network

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

電気学会情報システム研究会

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．


Japanese Vowel Recognition Using Surface Electromyogram Measured with Bopolar Dry type Sensors

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

電気学会情報システム研究会


方向定位付きLED発光ブロックの全盲者向け敷設位置の検証

方向定位付きLED発光ブロックの全盲者向け敷設位置の検証

ロボティクス・メカトロニクス講演会2017講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会2017講演論文集


視覚障害者用方向定位付きLED 発光ブロックの実証実験

視覚障害者用方向定位付きLED 発光ブロックの実証実験

第17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(SI2016)

第17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(SI2016)

The Society of Instrument and Control Engineers


視覚障害者誘導用ブロックの方向定位性能の定量的評価

視覚障害者誘導用ブロックの方向定位性能の定量的評価

第17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(SI2016)

第17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(SI2016)


Safety Confirmation Behavior Analysis Based on Driver's Posture Change

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


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

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


Quantitative Evaluation of Orientation Performance of Tactile Walking Surface Indicators for the Blind

視覚障害者誘導用ブロックの方向定位性能の定量的評価

2016 JSME Conference on Robotics and Mechatronics

ロボティクス・メカトロニクス講演会2016講演論文集


Proof experiment of LED block equipped with projections to locate travel direction for blind and vision impaired persons

視覚障害者のための方向定位付きLED 発光ブロックの実証実験

ロボティクス・メカトロニクス講演会2016講演論文集

Crosswalk entrances are on the boundary with the roadway and are among the dangerous areas for visually impaired persons. Tactile walking surface indicators (TWSIs) are installed on the road to support independent travel for visually impaired persons. We developed an LED block equipped with projections to strengthen the support of the crosswalk entrance. Visually impaired persons found the LED block equipped with projections to locate travel direction to effectively support crossing. The effectiveness of this block is described from the measurement date and the questionnaire results.


空中署名と深層学習によるバイオメトリクス認証

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

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．


パンチルトカメラを用いたオンライン放置物検出

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

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．


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

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

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．


Measurement of intracellular strain distribution by the real time observation of stretched cells

ストレッチを受ける細胞のその場観察に基づく細胞内ひずみ分布の計測

第28回バイオエンジニアリング講演会講演論文集

第28回バイオエンジニアリング講演会講演論文集


In situ observation of intracellular calcium singaling response to stretch with video rate temporal resolution

ビデオレート時間分解能でのストレッチを受ける細胞のカルシウム応答その場観察

第28回バイオエンジニアリング講演会講演論文集

第28回バイオエンジニアリング講演会講演論文集


介助作業における腰部負担評価に関する研究

介助作業における腰部負担評価に関する研究

第16回システムインテグレーション部門講演会

第16回システムインテグレーション部門講演会


知的・精神障害者の作業分析に関する研究

知的・精神障害者の作業分析に関する研究

第16回システムインテグレーション部門講演会

第16回システムインテグレーション部門講演会


重度障害者を対象とした意思伝達装置に関する研究

重度障害者を対象とした意思伝達装置に関する研究

第16回システムインテグレーション部門講演会

第16回システムインテグレーション部門講演会


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

平成27年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


Relevance Analysis of Driver's Gaze and Gaze Object

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

平成27年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


経時的その場観察における繰り返し伸縮刺激下の骨芽細胞産生コラーゲン評価

経時的その場観察における繰り返し伸縮刺激下の骨芽細胞産生コラーゲン評価

日本機械学会2015年度年次大会

日本機械学会2015年度年次大会


Observation of intracellular Ca2+ signaling response to cyclic stretch in osteoblastic cells

繰返し伸縮ひずみに対する骨芽細胞のカルシウムシグナル応答

日本機械学会第26回バイオフロンティア講演会講演論文集

日本機械学会第26回バイオフロンティア講演会講演論文集


Time lapse imaging of cellular morphology and intracellular strain distribution in cycliccaly stretched osteoblastic cell

繰り返しひずみ付与による骨芽細胞の形状変化と細胞内ひずみ分布の経時観察

日本機械学会第26回バイオフロンティア講演会講演論文集

日本機械学会第26回バイオフロンティア講演会講演論文集


A Method to Best Music Selection System by EEG

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

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

The Institute of Electrical Engineers of Japan


Improvement of ST-Patch Features for Detection of Abandaned Object

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

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


Discrimination of Japanese Janken by Support Vector Machine Based on Electromyogram of Wrist

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

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


横断歩道口に敷設した発光ブロックの視認性

横断歩道口に敷設した発光ブロックの視認性

ロボティクス・メカトロニクス講演会2015講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会2015講演論文集


Time lapse in situ observation and long-term culturing of osteoblastic cells under cyclic stretch

繰り返し伸展刺激を受ける骨芽細胞の長期培養と経時的その場観察

日本機械学会中国四国学生会第45 回学生員卒業研究発表講演会CD-ROM

日本機械学会中国四国学生会第45 回学生員卒業研究発表講演会CD-ROM


Real time in situ observation of intracellular Ca2+ signaling response to cyclic stretch in osteoblastic cell

繰り返し伸展刺激に対する骨芽細胞カルシウム応答のリアルタイムその場観察

日本機械学会中国四国学生会第45 回学生員卒業研究発表講演会CD-ROM

日本機械学会中国四国学生会第45 回学生員卒業研究発表講演会CD-ROM


Osteoblastic calsium signaling response to different magnitude of stretching stimuli

異なる引張りひずみ量を与えた際の骨芽細胞カルシウム応答特性評価

Procddeings of the 27th Bioengineering conference 2014 annual meeting of BED JSME

第27回バイオエンジニアリング講演会講演論文集


A study on road traffic noise reproduction by wave field synthesis

波面合成法による道路交通騒音再現関す研究

第15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

第15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

The Society of Instrument and Control Engineers


Research of the oscillating reduction effect due to tire pressure during wheelchair acceleration running

タイヤ空気圧調整による車椅子走行時の振動低減効果に関する研究

第15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

第15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


Research on identifying LED blocks mounted on crosswalk boundaries

横断歩道口用発光ブロックの識別に関する研究

第15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

第15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


Measurement of intracellular strain distribution in single cell level under tensile

引張り付与時における単一細胞レベルでの細胞内ひずみ分布の計測

Proceedings of the 25th JSME conference on frontiers in bioengineering

第25回バイオフロンティア講演会講演論文集


Observation of calcium signaling response to stretching in osteoblastic cells using fluorescence ratiometry method

蛍光輝度比法を用いた伸展刺激を受ける骨芽細胞の応答のリアルタイム観察

第25回バイオフロンティア講演会講演論文集


Basic Study for Categorization of Driving Scene using Deep Learning

Deep Learningを用いた運転シーン分類のための基礎的検討

Proceedings of 2014 Shikoku-Section Joint Convention Record of the Institute of Electrical and Related Engineers

平成26年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

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．


Extraction of Safety Confirmation Behavior Based on Drivers Posture

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

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．


Method for EEG Pattern Classification Considering Human Character

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

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

The Institute of Electrical Engineers of Japan


EEG Analysis Method Based on Individual Differences and Uncertainties of EEG Activities

個人差と曖昧性を考慮した前頭前皮質脳波分析技術

平成26年電気学会産業応用部門大会, シンポジウム

平成26年電気学会産業応用部門大会, シンポジウム


Difference Analysis of Safety Verification Behavior Based on Near-Miss Event Using Head Motion

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

Proceedings of 2014 JSAE Annual Congress (Spring)

自動車技術会2014年春季大会学術講演会前刷集

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．


Influence Analysis of Near-Miss Event on Change of Safety Verification Behavior

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

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．


内外反変形をダイナミックに矯正可能な装具の開発

内外反変形をダイナミックに矯正可能な装具の開発

第14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講演論文集

第14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講演論文集

The Society of Instrument and Control Engineers


横断歩道口用発光ブロックの認識に関する研究

横断歩道口用発光ブロックの認識に関する研究

第14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講演論文集

第14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講演論文集


視覚障害者のための交差点周辺における移動支援機器間の連続性に関する研究

視覚障害者のための交差点周辺における移動支援機器間の連続性に関する研究

第14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講演論文集

第14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講演論文集


足首の筋電による足首の動作の分類

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

日本生体医工学会中国四国支部大会


LVQとEOG法を用いる眼電マウスの開発

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

日本生体医工学会中国四国支部大会


ストレッチ刺激に対する培養骨芽細胞のカルシウム応答のその場観察

ストレッチ刺激に対する培養骨芽細胞のカルシウム応答のその場観察

第36回日本生体医工学会中国四国支部大会 講演抄録

第36回日本生体医工学会中国四国支部大会 講演抄録


Detection of Drivers Distraction based on Sparse Structure Learning

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

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

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．


Extraction of Gaze Targets from Driving Scene using Saliency Map

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

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

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．


An Analysis of Changes between Biological Information and Driving Behavior from Traffic Event

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

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

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．


Feature Extraction of Car Front View for Categorization of Driver Scene

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

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

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．


Evaluation of Scenarios on Driving Simulator for Analysis of Safety Verification

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

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

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．


随意運動における脳活動のメカニズム

随意運動における脳活動のメカニズム

平成25年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文CD-ROM

平成25年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文CD-ROM

The Institute of Electrical Engineers of Japan


Job Evaluation Method in Group Work in Mentally Retared Persons/Mental Disorder Persons

知的/精神障害者の集団作業における職業評価手法に関する研究

日本機械学会2013年度年次大会講演論文集

日本機械学会2013年度年次大会講演論文集

The percentage of company employment as advance into society in the intellectually/mentally disabled is almost the same as that in the physically disabled, and moreover is getting higher every year. The first objective is to analyze the characteristics of the intellectually/mentally disabled more deeply in order to help the government and companies to understand them and the employment rate to increase. The second objective is to review the work evaluation method of the intellectually/mentally disabled anew through this evaluation in order to trigger the research on the intellectually/mentally disabled to be activated. The result of the verification performed by this research has showed that the success or failure in a continuous company employment is more significantly related to the factors of "surrounding healthy persons" which are external factors than the factors arising from the disability of a disabled person. According to the result of this study, if they work with healthy persons in the same place, their job performance actually decreases. This shows that disabled person's own willingness to work and job performance ability is not much influenced by individual disability characteristics, but they are very likely to be significantly influenced by whether the human environment around them in the workplace is good or not.

知的・精神障害者の社会進出としての企業就労における割合(1)は，身体障害者とほぼ同数の割合で存在し，更に年々多くなってきている．知的・精神障害者の特徴をより深く分析することで行政・企業にも知的・精神障害者の理解を深めていただき就労率の向上をさせることの一助にすることを第1目的とする．もうひとつは，今回の評価を通じて知的・精神障害者の作業評価の仕方を改めて見直し，知的・精神障害者の研究活性化のきっかけのひとつとしていただくことを第2目的とする．


遺伝的アルゴリズムを用いたパノラマ画像の生成

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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


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

電気学会電子·情報·システム部門大会論文集


高齢者・視覚障がい者のための横断歩道口発光ブロックの検証

高齢者・視覚障がい者のための横断歩道口発光ブロックの検証

日本福祉のまちづくり学会第16回全国大会

日本福祉のまちづくり学会第16回全国大会

日本福祉のまちづくり学会

日本福祉のまちづくり学会


座圧分散クッションを使用した車椅子走行時の振動伝達特性と乗り心地評価

座圧分散クッションを使用した車椅子走行時の振動伝達特性と乗り心地評価

ロボティクス・メカトロニクス講演会2013講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会2013講演論文集

In this study, we evaluated riding comfortableness of the attendant propelled wheelchair when using pressure redistributing cushions. Three types, a form type, a gel type and an air type cushions were respectively tested. The vibration propagating characteristics of these cushions were evaluated by measuring vibration of the dummy weight which was put on the pressure redistributing cushion during wheelchair running on tactile surface indicator road. In addition, a sensory test was conducted to compare the comfortableness of these cushions. Vibration wave form was analyzed by FFT, and sensory test was conducted by using questionnaire for subjects riding on the wheelchair with pressure redistributing cushion. As the result, the air type cushion indicated highest vibration damping performance, and the gel type was second, the form type cushion was third, respectively. The total result of the sensory test questionnaire correlated with the vibration damping performance. The cushion which has higher vibration damping performance provides better riding comfortableness to the occupant.


In situ observation of calcium signaling response to stretch in osteoblast

引張りを受ける骨芽細胞のカルシウム応答動態のその場観察

第25回バイオエンジニアリング講演会講演論文集

第25回バイオエンジニアリング講演会講演論文集


心理学的個人差を導入した脳波パターン分類

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

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

The Society of Instrument and Control Engineers


視覚障害者のための交差点周辺における移動支援機器間の連続性に関する研究

視覚障害者のための交差点周辺における移動支援機器間の連続性に関する研究

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

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


介助作業実態分析から考えられるベッドでの安全な患者/利用者介助に関する人間工学的手法の研究

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

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


Development of visual impairment mimetic system using AR technology

AR技術を応用した視覚障害体験システムの開発

生活生命支援医療福祉工学系連合大会2012(LIFE2012)

生活生命支援医療福祉工学系連合大会2012(LIFE2012)

We developed the visual impairment mimetic system to provide a visual impairment experiment system for visually non-handicapped person. Our system using AR technology with head mounted displays and buil-in stereo cameras. Captured images from the stereo cameras are processed in the PC to mimic a visual impairment and displayed on the head mounted display. In this study, we demonstrate the color-blindness experiment system as the one example of our system. Three types of color-blindness are mimicked, protanope, deuteranope and achromat. And we simulate several kind of color-blindness with slightly or severely.

近年, 様々な視覚障害の症状を擬似体験できる製品が開発されているが, 『コストが高い』や『一つの製品で一つの視覚障害の症状しか擬似体験できない』などの問題点がある.このような問題点を配慮し, 多種多様な視覚障害の症例を画像処理によるソフトウェア的なアプローチによって再現することにより, 一つの機器で様々な視覚障害の症状を擬似体験できるシステムが実現すれば大変有用である. そこで本研究では, システム開発の第一歩として色弱の症状を再現することを目指した.


Observation and evaluation of osteoblastic cellular response to stretch loading

引張りひずみ負荷に対する骨芽細胞応答のその場観察と評価

M&M2012 材料力学カンファレンス講演論文集CD

M&M2012 材料力学カンファレンス講演論文集CD


歩行運動に関連した脳波の特徴抽出

歩行運動に関連した脳波の特徴抽出

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

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


ドライバの安全確認動作に着目した脳波分析

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

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

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．


日常生活場利用を目指した個人差を考慮した脳波センシング技術

日常生活場利用を目指した個人差を考慮した脳波センシング技術

平成24年電気学会産業応用部門大会, シンポジウム

平成24年電気学会産業応用部門大会, シンポジウム


ALS患者を対象とした重度障害者用意思伝達装置適正処方システムの開発 --- 入力スイッチの工学的視点に基づいた定量的評価指標及び評価器具の研究開発

ロボティクス・メカトロニクス講演会2012講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会2012講演論文集


AR技術を応用した視覚障害体験システムの開発

AR技術を応用した視覚障害体験システムの開発

ロボティクス・メカトロニクス講演会2012講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会2012講演論文集


視覚障害者のための横断歩道口発光ブロックの検証

視覚障害者のための横断歩道口発光ブロックの検証

ロボティクス・メカトロニクス講演会2012講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会2012講演論文集


Development of micro device for real time in situ observation of stretched cell

ストレッチを受ける細胞のリアルタイムその場観察用マイクロデバイスの開発

日本生体医工学会第51回大会プロシーディングスCD-ROM

日本生体医工学会第51回大会プロシーディングスCD-ROM

Japan Society of Medical Electronics and Biological Engineering

社団法人 日本生体医工学会


Verification of luminous block used for crosswalk entrance for persons with visually impairment

視覚障害者のための横断歩道口用発光ブロックの検証

日本機械学会第24回バイオエンジニアリング講演会論文集

日本機械学会第24回バイオエンジニアリング講演会論文集


AR技術を応用した視覚障害体験システムの開発

日本機械学会第24回バイオエンジニアリング講演会講演論文集 CD-ROM

日本機械学会第24回バイオエンジニアリング講演会講演論文集 CD-ROM


Evaluation of threshold substrate strain for osteoblastic cellular response to stretch

骨芽細胞が感知する基質ひずみ量の評価

日本機械学会第24回バイオエンジニアリング講演会講演論文集CD-ROM

日本機械学会第24回バイオエンジニアリング講演会講演論文集CD-ROM


自己組織化マップを用いた個体差を考慮した脳波分析

自己組織化マップを用いた個体差を考慮した脳波分析

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

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


指向性スピーカーを用いた広域音場再現手法の開発

指向性スピーカーを用いた広域音場再現手法の開発

第12回公益社団法人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

第12回公益社団法人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


Capability for directional indication on tactile walking surface indicators for the visually impaired

視覚障害者誘導用ブロックにおける方向提示性能の評価

第12回公益社団法人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

第12回公益社団法人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


第12回公益社団法人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

第12回公益社団法人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


自己組織化マップを用いた個人差を考慮した脳波分析法

自己組織化マップを用いた個人差を考慮した脳波分析法

計測自動制御学会四国支部学術講演会

計測自動制御学会四国支部学術講演会


自己組織化マップによる前頭極脳波の個人差分析~個人差を考慮した生活支援機器の開発を目指して~

生活生命支援医療福祉工学系連合大会2011

生活生命支援医療福祉工学系連合大会2011


単一探査センサセンシングによる個人差を考慮した脳波分析法

単一探査センサセンシングによる個人差を考慮した脳波分析法

第34回日本生体医工学会中国四国支部大会講演抄録集

第34回日本生体医工学会中国四国支部大会講演抄録集


視覚障害者誘導用ブロック等における方向提示性能の評価

視覚障害者誘導用ブロック等における方向提示性能の評価

ロホ ティクス・メカトロニクス講演会2011講演論文集

ロホ ティクス・メカトロニクス講演会2011講演論文集


ロービジョン者の歩行面における誤識別に関する研究

ロービジョン者の歩行面における誤識別に関する研究

ロホ ティクス・メカトロニクス講演会2011講演論文集

ロホ ティクス・メカトロニクス講演会2011講演論文集


最適解探索支援のための遺伝的アルゴリズムの可視化技術

最適解探索支援のための遺伝的アルゴリズムの可視化技術

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011)

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011)


LED誘導鋲を用いた視覚障害者歩行支援システムの評価

LED誘導鋲を用いた視覚障害者歩行支援システムの評価

第11回システムインテグレーション部門講演会

第11回システムインテグレーション部門講演会


路面埋め込み型スピーカーを用いた音響誘導装置の特性評価

路面埋め込み型スピーカーを用いた音響誘導装置の特性評価

第11回システムインテグレーション部門講演会

第11回システムインテグレーション部門講演会


LED境界表示灯を用いた視覚障害者歩行支援システムの評価

LED境界表示灯を用いた視覚障害者歩行支援システムの評価

第11回システムインテグレーション部門講演会

第11回システムインテグレーション部門講演会


ロービジョン者の歩行面の御識別に関する研究

ロービジョン者の歩行面の御識別に関する研究

第31回バイオメカニクス学術講演会SOBIM2010予稿集

第31回バイオメカニクス学術講演会SOBIM2010予稿集


電動車いすのオンライン学習による障害物回避支援システムの研究

電動車いすのオンライン学習による障害物回避支援システムの研究

第53回自動制御連合講演会

第53回自動制御連合講演会


オンライン適応学習を用いた電動車いすの障害物回避補助システムの実験的評価

オンライン適応学習を用いた電動車いすの障害物回避補助システムの実験的評価

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

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


脳波の個人特性とエゴ得点との関連性考察

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

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


介助者の重心位置とベッド高の関係が腰部負荷に及ぼす影響

介助者の重心位置とベッド高の関係が腰部負荷に及ぼす影響

生活生命支援医療福祉工学系学会連合大会(WWLS2010)講演論文集CD-ROM


スロープ登坂時における車いす利用者の身体的負荷の評価

スロープ登坂時における車いす利用者の身体的負荷の評価


ロービジョン者における視覚障害者誘導用ブロックの視認性向上に関する研究-側帯付加による視認性向上と誤認識発生に関する実験的検討-


強化学習を用いた電動車椅子の障害物回避補助システムに関する研究

強化学習を用いた電動車椅子の障害物回避補助システムに関する研究

平成22年度第15回知能メカトロニクスワークショップ講演論文集

平成22年度第15回知能メカトロニクスワークショップ講演論文集

The Japan Society for Precision Engineering


ベッド高の相違による重量物持上げ動作時の背筋筋電図測定と疲労解析

ベッド高の相違による重量物持上げ動作時の背筋筋電図測定と疲労解析

ロボティクス・メカトロニクス講演会'10講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会'10講演論文集


ロービジョン者の歩行面の誤識別に関する研究

ロービジョン者の歩行面の誤識別に関する研究

ロボティクス・メカトロニクス講演会'10講演論文集

ロボティクス・メカトロニクス講演会'10講演論文集


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

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

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


交差点の音場空間再現と評価手法の検討

交差点の音場空間再現と評価手法の検討

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

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


ベッド高の相違による重量物持ち上げ動作時の生理学的検証

ベッド高の相違による重量物持ち上げ動作時の生理学的検証

第7回生活支援工学系学会連合大会講演予稿集

第7回生活支援工学系学会連合大会講演予稿集


波面合成法を用いた交差点音場環境の再現

波面合成法を用いた交差点音場環境の再現

第7回生活支援工学系学会連合大会講演予稿集

第7回生活支援工学系学会連合大会講演予稿集


ベッド高の相違による重量物持ち上げ動作時の筋疲労解析

ベッド高の相違による重量物持ち上げ動作時の筋疲労解析

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

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

The Institute of Electrical Engineers of Japan


脳波を用いた触覚に関する嗜好の分類

脳波を用いた触覚に関する嗜好の分類

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

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


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

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

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


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

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

電気学会産業応用部門大会講演論文集


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

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

シミュレーション&ゲーミング学会秋期大会


左前頭極脳波センシング技術とその応用

左前頭極脳波センシング技術とその応用

平成20年電気学会産業応用部門大会, シンポジウム

平成20年電気学会産業応用部門大会, シンポジウム


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

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

シミュレーション&ゲーミング学会秋期大会


因子分析を用いた嗜好の取得

因子分析を用いた嗜好の取得

Proceedings of the Japan Industry Applications Society Conference

電気学会産業応用部門大会講演論文集


脳波による周波数特徴抽出システム

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


脳波に混入するアーチファクトの検出

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


音楽聴取時の脳波特性の可視化

音楽聴取時の脳波特性の可視化

情報処理学会全国大会講演論文集

情報処理学会全国大会講演論文集


個人特性を考慮した脳波出現モデルと客観的評価方法

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

第15回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集


音楽聴取時における脳波の特徴抽出

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

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会


因子分析を用いた脳波の特徴抽出

因子分析を用いた脳波の特徴抽出

第46回自動制御連合講演会講演論文集

第46回自動制御連合講演会講演論文集


セキュリティ保護のためのカラーIDの作成

セキュリティ保護のためのカラーIDの作成

第12回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集

第12回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集


The EEG Detection System Uisng the Factor Analysis

因子分析とNNを用いた脳波解析

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集

第12回 インテリジェント·システム·シンポジウム講演論文集


進化型コンピューティングによる特徴脳波スペクトラム領域の抽出

進化型コンピューティングによる特徴脳波スペクトラム領域の抽出

電気•情報関連学会中国支部連合大会

電気•情報関連学会中国支部連合大会


ニューラルネットワークを用いた脳波解析

ニューラルネットワークを用いた脳波解析

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会

日本シミュレーション&ゲーミング学会秋期全国大会


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

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

電気学会・産業計測制御研究会


問題に対する理解有無の推定における心拍変動分析

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

電気学会・産業計測制御研究会


ひらがな空中手書き文字の分割と認識

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

電気学会・産業計測制御研究会


Visibility of Blinking Light due to Differences in Illuminance

照度の違いによる点滅光の視認性について


脳波を用いた聴取する音楽ジャンル切り替え時のα波・β波の評価

脳波を用いた聴取する音楽ジャンル切り替え時のα波・β波の評価

電気学会・産業計測制御研究会

電気学会・産業計測制御研究会


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

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

電気学会・産業計測制御研究会


発光ブロックの点滅による刺激と視認性について

発光ブロックの点滅による刺激と視認性について

The Papers of Technical Meeting, IEE JAPAN


Discriminate H Motor Imaginations of Holding hands and Vocalization Using EEG

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

電気学会・産業計測制御研究会

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.


Development of EEG Personal Authentication System Considering the Effect of Caffeine

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

電気学会・産業計測制御研究会

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.


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

電気学会・産業計測制御研究会

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%.


Gait Recognition using Gathered Images and Deep Learning

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

電気学会・産業計測制御研究会

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.


LEDブロックの点滅効果による視認性の向上について

LEDブロックの点滅効果による視認性の向上について


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

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

電気学会・産業計測制御研究会


爪画像を用いた蓄積ストレス評価に関する一考察

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

電気学会・産業計測制御研究会


簡易脳波計を用いた面倒感情の検出

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

電気学会・産業計測制御研究会


集約画像を用いた歩容認証

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

電気学会・産業計測制御研究会


Evaluation of Driver Behavior Quantification using RSOM for Driver State Estimation

Conference record of 2017 Taiwan and Japan Conference on Circuits and Systems


A Proposal of Suitable Driving Behavior Model Selection according to Driving Scene


ディープラーニングによる視覚障害者の識別

ディープラーニングによる視覚障害者の識別


方向定位付きLED発光ブロックの敷設位置の検証

方向定位付きLED発光ブロックの敷設位置の検証


注意喚起ブロックの突起直径と間隔の違いによる方向定位性能の評価

注意喚起ブロックの突起直径と間隔の違いによる方向定位性能の評価


農作業補助具の開発及び装着時の評価

農作業補助具の開発及び装着時の評価


Evaluation of the accumulated stress by expression analysis

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

瀬戸内信号処理研究会 SSS2016


String Search in the Augmented Reality Space Using the Gesture Motion

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

瀬戸内信号処理研究会 SSS2016


A method to Track Mosquitoes using Orientation Code Matching and Particle Filter

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

瀬戸内信号処理研究会 SSS2016


Research on Continuity between Each Assistive Device for Personal Mobility of Persons with Visually Impairment around Crossing.

横断歩道における視覚障害者の単独歩行のための移動支援機器間の連続性に関する研究

電気学会研究会資料 制御研究会

電気学会研究会資料 制御研究会

The Institute of Electrical Engineers of Japan

Crossing an intersection is one of the most risky actions for a person with visually impairment. A visually impaired pedestrian is guided to the crosswalk entrance by the tactile walking surface indicators "TWSIs". TWSIs are necessary for persons with visually impairment to walk independently. Audible pedestrian signals are also necessary for them to cross intersections. TWSIs support approaching the intersection, and audible pedestrian signals support crossing the intersection. However, the support of audible pedestrian signals may not necessarily be related to the support of the TWSIs. This research sought to verify how visually impaired persons are guided by different positions where the audible pedestrian signals are set up.


介助用手動車いすのタイヤ空気圧調整時における振動計測

介助用手動車いすのタイヤ空気圧調整時における振動計測

電気学会研究会資料制御研究会

電気学会研究会資料制御研究会


視覚障害者のための方向定位付きLED発光ブロックの実証実験

視覚障害者のための方向定位付きLED発光ブロックの実証実験

電気学会研究会資料制御研究会

電気学会研究会資料制御研究会


視覚障害者誘導用ブロックの方向提示性能の定量的評価

視覚障害者誘導用ブロックの方向提示性能の定量的評価

電気学会研究会資料制御研究会

電気学会研究会資料制御研究会


知的・精神障害者の作業分析に関する研究

知的・精神障害者の作業分析に関する研究

電気学会研究会資料 制御研究会

電気学会研究会資料 制御研究会


重度障害者を対象とした意思伝達装置に関する研究

重度障害者を対象とした意思伝達装置に関する研究

電気学会研究会資料 制御研究会

電気学会研究会資料 制御研究会


Image Processing Method to Detect and Track Mosquito using Backgraound Subtraction

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

瀬戸内信号処理研究会 SSS2015


A Novel Music Database Based on Chord Pattern, Rhythm and Music Feature Extraction Method to Smilarity Evaluation

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

瀬戸内信号処理研究会 SSS2015


電気学会研究会資料 制御研究会

電気学会研究会資料 制御研究会


横断歩道口用発光ブロックの識別に関する研究

横断歩道口用発光ブロックの識別に関する研究

電気学会研究会資料 制御研究会

電気学会研究会資料 制御研究会


Supporting System to Grow in Description Ability for Beginners

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

瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014


Method to Detect Uncomfortable Feeling of Listeners by Biological Information - Supporting System to Hold a Conversation for Smooth Communication -

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

瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014


Method to Construct Database for Best Music Selection System by EEG

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

瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014


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

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

電気学会研究会資料 知覚情報研究会


薬効に基づく裁量医薬品組み合わせの決定

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

電気学会研究会資料 知覚情報研究会


破面合成法による道路交通騒音再現に関する研究

破面合成法による道路交通騒音再現に関する研究

電気学会研究会資料 制御研究会

電気学会研究会資料 制御研究会


交差点周辺の視覚障害者の単独歩行のための移動支援機器間の連続性

交差点周辺の視覚障害者の単独歩行のための移動支援機器間の連続性

電気学会研究会資料 制御研究会

電気学会研究会資料 制御研究会


ロービジョン者の歩行面の誤識別に関する研究

ロービジョン者の歩行面の誤識別に関する研究


脳波の個人特性とユーザのエゴグラム得点との関連性

脳波の個人特性とユーザのエゴグラム得点との関連性


Measurement and fatigue analysis of the Musculus erector spinae EMG at the time of weight lifting

重量物持上げ動作時の背筋筋電図の測定と疲労解析

第79回パターン計測部会研究会資料

第79回パターン計測部会研究会資料

The Society of Instrument and Control Engineers


A Study on Pattern Classification of Left Prefrontal Cortex EEG

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

第79回パターン計測部会研究会資料


路面の違いが乗り心地に与える影響の検証

路面の違いが乗り心地に与える影響の検証


適応律動成分抽出法を応用した睡眠脳波分析

適応律動成分抽出法を応用した睡眠脳波分析


曲調解析に基づく音楽分析法の提案

曲調解析に基づく音楽分析法の提案

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers


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

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


画像による質感解析手法の検討

画像による質感解析手法の検討


脳波センシングによる気分一致・不一致刺激の検出

脳波センシングによる気分一致・不一致刺激の検出


SVMを用いた時変複素音声分析による曲調解析

SVMを用いた時変複素音声分析による曲調解析


脳波センシングシステムを用いた感覚の分類

脳波センシングシステムを用いた感覚の分類


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

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

電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会


環境状況分類における脳波特徴抽出システム

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

電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会


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

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

電気学会産業計測制御研究会


遺伝的特徴解析によるEMG信号解析

遺伝的特徴解析によるEMG信号解析


The Proposal of the Feature Extraction Method in Weighted Principal Frequency Components Using the RGA

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

An EEG has frequency components which can describe most of the significant features. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have underlying basic features. These frequency components are contained the important and/or not so important components, and then each importance of these frequency components is different. The real-coded genetic algorithm (: RGA) is used for selecting and weighting the principal characteristic frequency components. We attempt to construct mental change appearance model (: MCAM) of one measurement point only. In order to show the effectiveness of the proposal method, computer simulations are carried out by using real data.

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.


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

多変量解析による音楽聴取時の脳波分類


画像セキュリティのためのカラーIDの開発

画像セキュリティのためのカラーIDの開発

ヒューマンインタフェースシンポジウム2003論文集

ヒューマンインタフェースシンポジウム2003論文集


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

因子分析とニューラルネットワークを用いた脳波パターンの特徴抽出

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会研究報告集

ヒューマンインタフェース学会


GAとNNを用いた有効脳波スペクトラム領域の抽出

GAとNNを用いた有効脳波スペクトラム領域の抽出

電子情報通信学会NC研究会

電子情報通信学会NC研究会