徳島大学 / 教育研究者総覧 --- 伊藤桃代

個人のホームページ

https://researchmap.jp/itomomoyo (researchmap)

専門分野

○	工学 (Engineering)

研究テーマ

○	人間の行動解析に基づく意図理解に関する研究 (進化的画像処理 (evolutionary image processing), 医用画像処理 (medical imaging))

著書・論文

学術論文(審査論文):

1.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Electroencephalogram Analysis Method to Detect Unspoken Answers to Questions Using Multistage Neural Networks, IEEE Access, Vol.11, 137151-137162, 2023. (要約) Braincomputer interfaces (BCI) facilitate communication between the human brain and computational systems, additionally offering mechanisms for environmental control to enhance human life. The current study focused on the application of BCI for communication support, especially in detecting unspoken answers to questions. Utilizing a multistage neural network (MSNN) replete with convolutional and pooling layers, the proposed method comprises a threefold approach: electroencephalogram (EEG) measurements, EEG feature extraction, and answer classification. The EEG signals of the participants are captured as they mentally respond with yes or no to the posed questions. Feature extraction was achieved through an MSNN composed of three distinct convolutional neural network models. The first model discriminates between the EEG signals with and without discernible noise artifacts, whereas the subsequent two models are designated for feature extraction from EEG signals with or without such noise artifacts. Furthermore, a support vector machine is employed to classify the answers to the questions. The proposed method was validated via experiments using authentic EEG data. The mean and standard deviation values for sensitivity and precision of the proposed method were 99.6% and 0.2%, respectively. These findings demonstrate the viability of attaining high accuracy in a BCI by preliminarily segregating the EEG signals based on the presence or absence of artifact noise and underscore the stability of such classification. Thus, the proposed method manifests prospective advantages of separating EEG signals characterized by noise artifacts for enhanced BCI performance. (キーワード) 回答 / 畳み込みニューラルネットワーク / 脳波 (electroencephalogram) / 多段階ニューラルネットワーク / 個人モデル / サポートベクターマシン (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 118851 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2023.3339665 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ACCESS.2023.3339665 (徳島大学機関リポジトリ: 118851, DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3339665)
2.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Human-Wants Detection Based on Electroencephalogram Analysis During Exposure to Music, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.32, No.4, 724-730, 2020. (要約) We propose a method to detect human wants by using an electroencephalogram (EEG) test and specifying brain activity sensing positions. EEG signals can be analyzed by using various techniques. Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been employed to analyze EEG signals, and these analyses have produced excellent results. Therefore, this paper employs CNN to extract EEG features. Also, support vector machines (SVMs) have shown good results for EEG pattern classification. This paper employs SVMs to classify the human cognition into wants, not wants, and other feelings. In EEG measurements, the electrical activity of the brain is recorded using electrodes placed on the scalp. The sensing positions are related to the frontal cortex and/or temporal cortex activities although the mechanism to create wants is not clear. To specify the sensing positions and detect human wants, we conducted experiments using real EEG data. We confirmed that the mean and standard deviation values of the detection accuracy rate were 99.4% and 0.58%, respectively, when the target sensing positions were related to the frontal and temporal cortex activities. These results prove that both the frontal and temporal cortex activities are relevant for creating wants in the human brain, and that CNN and SVMare effective for the detection of human wants. (キーワード) 欲求検出 / 脳波 (electroencephalogram) / 音楽聴取 / 畳み込みニューラルネットワーク / サポートベクターマシン (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 116074 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.20965/jrm.2020.p0724 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.20965/jrm.2020.p0724 (徳島大学機関リポジトリ: 116074, DOI: 10.20965/jrm.2020.p0724)
3.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Individual Differences in Brain Activities When Human Wishes to Listen to Music Continuously Using Near-Infrared Spectroscopy, International Journal of Advanced Science and Technology, Vol.29, No.6, 807-813, 2020. (要約) This paper introduces an individual difference in the activities of the prefrontal cortex when a person wants to listen to music using near-infrared spectroscopy. The individual differences are confirmed by visualizing the variation in oxygenated hemoglobin level. The sensing positions used to record the brain activities are around the prefrontal cortex. The existence of individual differences was verified by experiments. The experiment results show that active positions while feeling a wish to listen to music are different in each subject, and an oxygenated hemoglobin level is different in each subject compared to its value when a subject does not feel the wish to listen to music. The experiment results show that it is possible to detect a wish to listen to the music based on changes in the oxygenated hemoglobin level. Also, these results suggest that active positions are different in each subject because the sensitivities and how to feel on stimulus are different. Lastly, the results suggest that it is possible to express the individual differences as differences in active positions. (キーワード) 個人差 / 近赤外分光法 (near infrared spectroscopy) / 聴取希望 / 前頭前皮質活動 / 音楽療法 (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 114822 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85083553004 (徳島大学機関リポジトリ: 114822, Elsevier: Scopus)
4.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese sign language classification based on gathered images and neural networks, International Journal of Advances in Intelligent Informatics, Vol.5, No.3, 243-255, 2019. (要約) This paper proposes a method to classify words in Japanese Sign Language (JSL). This approach employs a combined gathered image generation technique and a neural network with convolutional and pooling layers (CNNs). The gathered image generation generates images based on mean images. Herein, the maximum difference value is between blocks of mean and JSL motions images. The gathered images comprise blocks that having the calculated maximum difference value. CNNs extract the features of the gathered images, while a support vector machine for multi-class classification, and a multilayer perceptron are employed to classify 20 JSL words. The experimental results had 94.1% for the mean recognition accuracy of the proposed method. These results suggest that the proposed method can obtain information to classify the sample words. (キーワード) 日本語手話 / 集約画像 / 平均画像 / 畳み込みニューラルネットワーク (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 114106 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.26555/ijain.v5i3.406 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85077381259 (徳島大学機関リポジトリ: 114106, DOI: 10.26555/ijain.v5i3.406, Elsevier: Scopus)
5.	Shun Yamamoto, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Verification of the Usefulness of Personal Authentication with Aerial Input Numerals Using Leap Motion, Advances in Science, Technology and Engineering Systems, Vol.4, No.5, 369-374, 2019. (要約) IoTの進歩により，すべてがネットワークに接続されるようになる．それは多くの利点をもたらすが，ネットワークを接続することによっていくつかのセキュリティリスクが発生する．このような問題を回避するには，現在よりもセキュリティを強化することが不可欠である．セキュリティの1つとして個人認証に焦点を当てており，セキュリティ強化の方法として，Leapモーションセンサーで空中に書かれた数字を使って数字の識別と個人認証を行う方法を提案した．本論文では，空中に入力された数字が認証に役立つかどうかを検証するために，空中入力数字の適切な処理にも焦点を当てている． 5人の被験者から0~9の数字を収集し，これらのデータに3つの前処理を適用して，機械学習の方法であるCNN(畳み込みニューラルネットワーク)で学習および認証している．学習の結果，平均認証精度は92.4%であった．この結果は，空中に書かれた数字が個人認証を実行することが可能であり，より良い認証システムを構築できることを示唆している． (キーワード) Leap motion / ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / 個人認証 / 空中入力数字 (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113905 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.25046/aj040548 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85079279693 (徳島大学機関リポジトリ: 113905, DOI: 10.25046/aj040548, Elsevier: Scopus)
6.	Shin-ichi Ito, Koyuki Orihashi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Gathered Images Analysis Method to Evaluate Sound Sleep, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.7, No.1, 16-24, 2019. (要約) This paper proposes a method to evaluate a sound sleep using an image gathering technique and itsanalysis techniques. The proposed method consists of three phases; gathered images generation, gathered images analysis and sound sleep evaluation. The gathered images designed to gather sleep postures and their changes are generated at 1 second, 10 seconds, 1 minute, 10 minutes, 1 hour intervals and all times, respectively. In the gathered image analysis, the gathered images are analyzed by calculating difference values among the gathered images of 10-minute and all times. Then, the sound sleep conditions are evaluated by visual inspection and analysis results. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conduct experiments using real movies and their images. In experimental results, we confirm that there were sound sleep conditions, bad sleep conditions and borderline cases by checking subjective evaluation using questionnaire and generated gathered images visually. Moreover, we confirm that the calculated difference values among the gathered images of 10-minute and all times are different between sound sleep and other cases. Furthermore, the analyzed results show that the proposed method was successful in the sleep conditions classifications on four of five subjects. These results suggest that the gathered images analysis method is effective for evaluating whether sleep condition is sound sleep or not. In particular, it is important to calculate the difference values among the gathered images of 10-minute and all times to evaluate sleeping conditions. (キーワード) 安眠 / 集約画像 / 情報可視化 / 寝返り (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113016 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/JIIAE.7.16 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/JIIAE.7.16 (徳島大学機関リポジトリ: 113016, DOI: 10.12792/JIIAE.7.16)
7.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : An Electroencephalogram Analysis Method to Detect Preference Patterns Using Gray Association Degrees and Support Vector Machines, Advances in Science, Technology and Engineering Systems, Vol.3, No.5, 105-108, 2018. (要約) 聴取音に対する嗜好を脳波による分類する手法を提案する．提案手法は，脳波計測部，特徴抽出部，嗜好検出部で構成される．脳波計測部では，乾式センサを有する簡易脳波計を用いて，音聴取時の脳波を計測する．計測箇所は左の額である．特徴抽出部では，周波数分析された脳波の周波数に対する時間変化の値を算出し，周波数の時間変化の関連性を灰色理論を用いて，灰色関連度を算出することで計算する．その計算結果を特徴量とみなす．嗜好検出部では，サポートベクターマシンを用いて，嗜好を検出する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 嗜好 / 好みの曲 / 簡易脳波計 / 灰色関連度 / サポートベクターマシン (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112341 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.25046/aj030514 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061818378 (徳島大学機関リポジトリ: 112341, DOI: 10.25046/aj030514, Elsevier: Scopus)
8.	Higasa Takashi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Specification Method of Character String Region in Augmented Reality, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.6, No.2, 73-79, 2018. (要約) 拡張現実空間において，手指ジェスチャーを用いて，文字および文字列の領域を特定する手法を提案する．提案手法は，テンプレート操作，肌色検出，手領域検出，ジャスチャー認識，文字列領域特定，で構成される．テンプレートは親指と人差し指が閉じている状態を用いる．また，手指ジェスチャーでは，親指と人差し指を閉じるジェスチャーをスイッチの代替とし，文字および文字列を囲むスタート地点と終了地点を特定している．手指ジェスチャーを検出するために，肌色・手領域を特定した後に，テンプレートマッチングにより，閉じているかどうかの判断をする．提案手法の有効性を検証するために実験を実施した． (キーワード) Augmented Reality / HSV Color System / Gesture Motion / Quadrangle for character string region (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112350 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/jiiae.6.73 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/jiiae.6.73 (徳島大学機関リポジトリ: 112350, DOI: 10.12792/jiiae.6.73)
9.	Kazuhito Sato, Masafumi Sawataishi, Hirokazu Madokoro, Momoyo Ito and Sakura Kadowaki : Modeling of Drivers Distraction State based on Body Information Analysis, International Journal on Advances in Life Sciences, Vol.10, No.1 & 2, 42-53, 2018.
10.	Daiki Hiraoka, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Japanese Janken Recognition by Support Vector Machine Based on Electromyogram of Wrist, ECTI Transactions on Computer and Information Technology, Vol.11, No.2, 154-162, 2017. (要約) 本論文では，8個の乾式センサを手首周囲に設置して計測された筋電によるての動作識別の方法を提案している．手の動作は日本のジャンケン(グー，チョキ，パー)とニュートラル動作である．提案方法では，筋電信号にFFTを適用し周波数成分に変換し，ハムノイズを除去している．その後，筋電センサの信号にチャネル間の平滑化を適用する．そして，信号値を-1∼+1に正規化し，サポートベクタマシンで学習識別を行った．識別率は，被験者3名に対し，96.9%，95,3%，92.2%であった．センサ間の平滑化により，センサ設置位置のずれに対して頑健であることが示された． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113535 (徳島大学機関リポジトリ: 113535)
11.	伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 複属性データ対応型自己組織化マップを用いた脳波分析に関する一考察, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.137, No.2, 302-309, 2017年. (要約) サブ属性を考慮した改良型勝者ノード決定アルゴリズムを有する自己組織化マップを用いた脳はパターン検出法について考察する．改良型勝者ノー決定アルゴリズムでは，主属性のデータと副属性のデータを別々に使用し，それぞれ勝者ノード候補を決定する．それぞれの勝者ノード候補から任意の距離内にあるノード領域を選抜し，その領域が重なっている場合，重なった領域内において，最も主属性のデータと一致するノードを勝者ノードとする．重なりが無い場合，主属性の勝者ノード候補を勝者ノードと賭する．脳波を用いて嗜好を検出する問題に適用し，提案手法の有効性を検証した結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 複属性 / 自己組織化写像 (self-organizing map) / 脳波 (electroencephalogram) / 個人特性 / 聴覚刺激 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.137.302 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204607067392 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85012890680 (DOI: 10.1541/ieejeiss.137.302, CiNii: 1390001204607067392, Elsevier: Scopus)
12.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Method to Classify Matching Patterns between Music and Humans Mood Using EEG Analysis Technique Considering Personality, The Online Journal on Computer Science and Information Technology, OJCSIT, Vol.5, No.3, 341-345, 2015. (要約) ヒトのパーソナリティを考慮した脳波分析を利用して気分と一致した音楽を分類するための手法を紹介する．提案手法は左前頭極から得られる脳波を分析する．脳波計には乾式タイプのセンサを有する簡易脳波計を使用する．パーソナリティの分析には，エゴグラム，YG検定，KT検定を使用する．脳波分析は，周波数分析およびk近傍法を用いる．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / パターン認識 (pattern recognition) / 個性 / YG性格検査 / KT性格 / k近傍法 / エゴグラム (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112404 (徳島大学機関リポジトリ: 112404)
13.	Peng Zhang, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Development of Eye Mouse Using EOG signals and Learning Vector Quantization Method, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.3, No.2, 52-58, 2015. (要約) 眼の動作識別は多くの興味を引きつけている．特に，身体の不自由な患者(ALS等の四肢麻痺など)にとって，眼の動作は最終段階まで利用・応答できる重要な要素である．それらの患者(眼以外を動かせない人)のために効率的な通信手段を提供するために，本論文では眼電に基づくシステムを提案している．本手法は，眼電位を学習ベクトル量子化により学習識別し，さらに筋電の識別ルールに基づいて高精度な認識を実現している．さらに，ウィンドウズ上で動作するシステムを構築し，実際に眼電位でマウスを操作できるシステムを実現した．このシステムはALS患者たちにとって，非常に重要な通信手段となる． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113536 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/JIIAE.3.52 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050001338414876928 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/JIIAE.3.52 (徳島大学機関リポジトリ: 113536, DOI: 10.12792/JIIAE.3.52, CiNii: 1050001338414876928)
14.	Takako Ikuno, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Lost Property Detection by Template Matching using Genetic Algorithm and Random Search, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.3, No.2, 59-64, 2015. (要約) 本論文では，監視カメラの画像を想定し自動で監視する方法を提案している．通常，監視カメラの映像での物体探索では様々なサイズと形状の変化がある．そのため，物体の変形に対応できる方法が必要である．本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された忘れ物を高速・高精度に検出する方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．さらに，複数の忘れ物を候補として検出する方法により，比較的高精度に忘れ物の検出が可能であることを示している．結果として本手法で，83.6%の探索精度を実現している． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113537 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/JIIAE.3.59 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/JIIAE.3.59 (徳島大学機関リポジトリ: 113537, DOI: 10.12792/JIIAE.3.59)
15.	Kazuhito Sato, Sakura Kadowaki, Hirokazu Madokoro, Momoyo Ito and Atsushi Inugami : Unsupervised Segmentation of MR Images for Brain Dock Examinations, International Journal of Health Science, Vol.4, No.5, 113-129, 2014. (要約) We propose an unsupervised segmentation method for magnetic resonance (MR) brain imaging by hybridizing the self-mapping characteristics of 1-D Self-Organizing Maps (SOMs) and by using incremental learning functions of fuzzy Adaptive Resonance Theory (ART). The proposed method requires no operator to specify the representative points. Nevertheless, it can segment the tissues (e.g., cerebrospinal fluid, gray matter, and white matter) necessary for brain atrophy diagnosis. To evaluate the effectiveness of the proposed method, we specifically examine Fuzzy C-means (FCM) and Expectation Maximization Gaussian Mixture (EM-GM) with prior setting of the cluster number, and Mean Shift (MS) without prior setting of the cluster number. These experiments on the two metrics confirmed that our method can achieve higher accuracy than these conventional methods. (キーワード) Medical imaging / 医用画像処理 / 画像領域分割 / 自己組織化マップ / 適応共鳴理論 / 脳ドック診断 / 脳萎縮 / コンピュータ支援診断 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.5923/j.health.20140405.02 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5923/j.health.20140405.02 (DOI: 10.5923/j.health.20140405.02)
16.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Preference Analysis Method Applying Relationship between Electroencephalogram Activities and Egogram in Prefrontal Cortex Activities, --- How to collaborate between engineering techniques and psychology ---, International Journal of Advances in Psychology, Vol.3, No.3, 86-93, 2014. (要約) 本論文では，前頭前野脳波分析技術を用いて嗜好を分析する手法を紹介する．脳波分析では，脳波の周波数特性を定量化する．脳波に含まれる個人差を緩和するために，エゴグラムを用いてヒトの性格を定量化する．これら脳波の特徴量とエゴグラムの得点を特徴ベクトルとし，嗜好パターン分類の問題適用することで，提案手法の有効性を検証する．パターン分類識別機には自己組織化マップを用いる．実験検証の結果，提案手法の有用性が確認できた． (キーワード) エゴグラム / 脳波 (electroencephalogram) / 個人差 / 自己組織化写像 (self-organizing map) / パターン認識 (pattern recognition) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113282 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.14355/ijap.2014.0303.03 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.14355/ijap.2014.0303.03 (徳島大学機関リポジトリ: 113282, DOI: 10.14355/ijap.2014.0303.03)
17.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Katsuya SATO, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Preference Classification Method Using EEG Analysis Based on Gray Theory and Personality Analysis, The Online Journal on Computer Science and Information Technology, OJCSIT, Vol.4, No.3, 276-280, 2014. (要約) 本論文では，音刺激に対する嗜好パターンを脳波分析技術を用いて検出する手法を提案する．脳波分析では，脳波の周波数帯域間の関連性を灰色理論に基づいて分析し，灰色関連度を算出し，脳波の特徴量とみなす．脳波に含まれる個人差を緩和するために，ヒトの性格をエゴグラムを用いて定量化する．脳波の特徴量とエゴグラムを特徴ベクトルとし，嗜好パターンを分類する．実験検証の結果，提案手法の有効性を示すことが出来た． (キーワード) エゴグラム / 脳波 (electroencephalogram) / 個人差 / 灰色理論 / パターン認識 (pattern recognition) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112402 (徳島大学機関リポジトリ: 112402)
18.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : A Study of Safety Driving Support System focusing on Driver's Head Posture Categorization, International Journal of Engineering Research and Technology, Vol.2, No.9, 2702-2711, 2013. (要約) 本論文では，ドライバの安全確認行動中の頭部姿勢を分析し，その結果に基づいて2つの教師なしニューラルネットワーク(Self-Organizing Maps(SOMs)とfuzzy Adaptive Resonance Theory(ART))により頭部姿勢をカテゴライズする手法を提案する．提案手法は対象問題に合わせたクラスタ数を決定可能である．実験では，fuzzy ARTのパラメータの変化による頭部姿勢の分類性能を評価した．最終的に，安全確認行動中の頭部姿勢は個人特性に合わせてカテゴライズできる可能性が示唆された．
19.	Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Nonlinear Learning Algorithm for Large Scale Datasets, International Journal of Engineering and Innovative Technology, Vol.2, No.7, 407-412, 2013. (要約) 非線形な特徴生成手法はパターン認識の分野で最も重要なツールの一つである．線形の主成分分析(PCA)とフィッシャー判別分析(FLDA)が様々な方法で改良されており，高性能な特性が評価されている．また，判別分析の近似的手法であるSimple-FLDAも提案されているが，大規模な複雑データに対しては必ずしも妥当な方法ではない．本論文では，Simple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形高次元空間に拡張したSimple Kernel Discriminant Analysis (SKDA)を提案する．本手法をUCIデータセットと顔画像データセットに適用し，その非線形での有効性を評価している．
20.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Novel Approximate Statistical Algorithm for Large Complex Datasets, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.2, No.5, 720-724, 2012. (要約) パターン認識の分野では，従来から主成分分析(PCA)が特徴抽出やデータ次元の圧縮に対して多く使われてきた．本論文では，主成分分析(PCA)の近似解法であるSimple-PCAに焦点を当て，その性能を改善する方法を提案している．特に，従来のSimple-PCAに対してクラス情報を付加したアルゴリズムを構成し，学習速度を維持した状態で，優れた特徴抽出機能を実現している．本アルゴリズムの有効性を定量的に評価するために，UCIデータベースを用いて多次元の大規模データに対する特徴抽出性能を評価している． (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113538 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.222 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.222 (徳島大学機関リポジトリ: 113538, DOI: 10.7763/IJMLC.2012.V2.222)
21.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Automatic system to remove unpleasant images detected by pupil-size changes., International Journal of Computer Science Issues, Vol.9, No.1, 68-73, 2012.
22.	伊藤桃代, 西田眞, 苗村育郎 : Balloon modelsを用いた認知症診断支援のための脳領域抽出法, 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.129, No.7, 1435-1443, 2009年. (要約) We intend to construct an image diagnosis support system for Alzheimer-type Dementia (ATD) that extracts temporal lobe regions and an intracranial region as interest regions from a T2-weighted MR frontal image and uses the cerebral atrophy rates at the regions of interest. In this paper, we specifically discuss extraction of regions of interest. The proposed method consists of three steps. First, we emphasis features of an obscure T2-weighted brain image. Second, we set a first contour that approximates a shape of the temporal lobe region to a triangle and apply Balloon models with the added presser force that push the initial contour outside in order to extract a temporal lobe region. Finally, we extract an intracranial region using extracted temporal lobe regions. Our proposed method can extract regions of interest along individual brain features by only a few interactions with three points. We demonstrate the potential of our method using actual diagnosis images. Moreover, we show a possibility to use of atrophy rate at the regions of interest for diagnosis support of ATD. (キーワード) MRI / T2強調画像 / Balloon models / 側頭葉 / 萎縮率 / T2-weighted image / Temporal lobe / Atrophy rate (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1435 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581324288 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1435 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1435, CiNii: 1390282679581324288)
23.	伊藤桃代, 小田嶋奈津子, 西田眞, 苗村育郎, 景山陽一 : 専門医の診断支援を目的としたMRI脳画像データセットにおける中心近傍画像選択法に関する基礎的検討, 素材物性学雑誌, Vol.20, No.2, 23-28, 2007年. (要約) Multiple MR brain images are acquired at once. To begin with, the medical specialists examine a MR brain image, which shows temporal lobes, a frontal lobe, and some important regions for diagnosis, located near the cerebral center. Automatic selection of the main image from MR brain image set is a useful diagnosis imaging support for medical specialists. This paper proposes a method for extracting a ventricle area in order to select a main image. The proposed method works three steps. First, the process using a mode method that extracts sliced areas from original MR brain images. Second, the Otsu's method performs a binary process. Third, a ventricle area is a unique shape and we therefore defined two rectangles: the frontal horn and the posterior horn of a lateral ventricle region. The experimental results revealed that the proposed algorithm was able to accurately extract the ventricle area from the image set. (キーワード) MRI / brain image / main image / ventricle area / diagnosis imaging support (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1523669554907815936 (CiNii: 1523669554907815936)

国際会議:

1.	Momoyo Ito, Daiki Fujiwara, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Fundamental Study on the Influence of Driver Distraction Level on Face Orientation Change at Intersections, Proceedings of 7th International Symposium on Future Active Safety Technology toward zero traffic accidents, Thu-PM1-B-5, Kanazawa, Nov. 2023.
2.	Hideyuki Mimura, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Recognition of Aerial Input Hiragana Using Deep Neural Network, Proceedings Volume 11794, Fifteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision, 1-7, Tokushima (Running Virtually), May 2021. (要約) We use Leap Motion and a deep neural network to perform personal authentication and character recognition of all hiragana characters entered in the air. We use Leap Motion to detect the index finger and store its trajectory as time series data. The input data was pre-processed to unify the data length by linear interpolation. For identification, the accuracy of Long Short Term Memory (LSTM) was compared with Support Vector Machine (SVM). As a result, SVM and LSTM achieved 97.25% and 98.18% F-measure in character recognition, respectively. In personal authentication, SVM has an accuracy of 92.45%, False Acceptance Rate (FAR) was 0.73%, and False Rejection Rate (FRR) was 41.59%. On the other hand, LSTM had an accuracy of 96.13%, FAR of 1.73% and FRR of 14.55%. Overall, the LSTM performed better than the SVM. (キーワード) Biometrics / Personal Authentication / Leap motion / Aerial Input Hiragana / 深層学習 (deep learning) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2585333 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112416684 (DOI: 10.1117/12.2585333, Elsevier: Scopus)
3.	Eisuke Yamamoto, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Separation of Compound Actions with Wrist and Finger Based on EMG, Proc. SPIE 11794, Fifteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision, 1-7, Tokushima (Running Virtually), May 2021. (要約) In this paper, we propose to measure the EMGs of the wrist and fingers using dry-type sensors worn near the wrist, and to separate the measured data into wrist and finger EMGs by using independent component analysis (ICA). Then we can confirm the EMGs of the wrist and fingers from the complex motion and realize individual identification in more complex motions. The final goal of this study is to identify individual motions from complex motions. In this paper, as a preliminary step, the ICA is used to isolate compound motions and the validity of the method is evaluated. We measured the EMGs for three days and four motions. The results of the combination of FastICA, Infomax and JADE, respectively, were evaluated by the correlation coefficient with the original signal. The most accurate combination was FastICA + Infomax with an accuracy of 70.5%. (キーワード) Biometrics / Independent Component Analysis / Wrist EMG / Hand motion recognition (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2585334 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112477963 (DOI: 10.1117/12.2585334, Elsevier: Scopus)
4.	Tsubasa Fukui, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Motion Identification of fingerspelling by Wrist EMG Analysis, Proc. 2020 IEEE SYMPOSIUM SERIES ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, 1739-1744, Running Virtually, Dec. 2020. (要約) 近年，生体情報を利用したインタフェースが発展している．筋電図(EMG)はさまざまな状況で使用されてき．多くの研究で，筋肉量の多い肩や腕の筋電図が測定されている．また，ウェットタイのセンサーがよく使用されている．しかし，それらは日常生活での使用には不便であり，高コストである．本研究では，利便性とコストのために手首のEMGを測定する．現在，手首のEMG動作識別と個人識別に関する研究が行われている．これらの研究は，識別のための単純な動きと多数の電極を装着している．さらに，ジェスチャーによるパスワードシーケンスによる認証は行われていない．本論文では，少数の電極を用いた複雑な動きによる動きの識別と個人認証の実現を提案する．測定データは，ノイズの除去や平滑化などの前処理が行われる．モーションの識別と認証のためにサポートベクターマシン(SVM)と長短期記憶(LSTM)を使用して得られた精度を比較した． SVMとLSTMを使用して得られた精度は，それぞれ60.4%と62.4%であった．この場合，データの数は少なかった．したがって，今後，深層学習を行うにはデータ数を増やす必要がある． (キーワード) Biometrics / ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / Wrist EMG / Hand motion recognition (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SSCI47803.2020.9308269 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85099688079 (DOI: 10.1109/SSCI47803.2020.9308269, Elsevier: Scopus)
5.	Kazuki Nagatomo, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Finger Motion Identification Based on Wrist EMG Analysis Using Machine Learning, Proc. of International Conference on System Science and Engineering 2020, 522-523, Sep. 2020. (要約) 本国際会議論文では，手首で計測される筋肉電位を用いて，ジャンケン3動作(グー，チョキ，パー)の指動作を認識する．特に，従来のように動作を固定した状態で計測される筋電ではなく，ジャンケン動作をしている状態の短い時間で系即位される筋電を用いた認識を試みている．識別器には，機械学習法であるSVM(サポートベクタマシン)を用いている．結果として，ノイズ除去後の筋電を用いて，82%の精度を得た．今後さらに，より短時間での識別可能性を検討する予定である． (キーワード) EMG / Finger motion / 機械学習 (machine learning) / SVM
6.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Sign Language Classification Using Gathered Images and Convolutional Neural Networks, Proceedings of 2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), 349-350, Kyoto, Mar. 2020. (要約) A method to classify Japanese sign language (JSL) words using a gathered image generation method and a convolutional neural network (CNN) is proposed. The JSL words consist of words that are often used in information queries. Gathered images are generated based on the difference between the first image, which indicates the start position of a JSL word and target images, which indicate the motion position for a JSL word. The CNN is used to extract features from the gathered images. The JSL words are classified using a support vector machine. To show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments and computer simulations. We confirmed that the mean recognition accuracy for 10, 20, and 42 JSL words was 99.2%, 94.3, and 86.2%, respectively. (キーワード) 日本語手話 / 集約画像 / 畳み込みニューラルネットワーク / 意思伝達 / 福祉システム (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/LifeTech48969.2020.1570618953 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/LifeTech48969.2020.1570618953 (DOI: 10.1109/LifeTech48969.2020.1570618953)
7.	CHUNYU GUO, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication by Walking Motion using Kinect, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 近年，情報化社会の急速な発展に伴い，個人認証の重要性はますます高まっている．本論文では，Kinectセンサーを使用して個人認証の歩行特性を取得することに焦点を当てている．提案方法では，Kinectを使用して，人が歩くときの関節の曲げ角度，座標の変位など，身体の物理的特徴量を取得している．学習認識に関しては，サポートベクターマシンにより取得した特徴量を個人認証のために学習識別している． 3被験者のデータを1日に5回，4日間測定し，クロスバリデーションを使用して平均77.4%の認識精度を得た． (キーワード) Personal authentication / SVM / Walking motion / Kinect (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081092650 (Elsevier: Scopus)
8.	Shan Xiao, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Study on Discrimination of Finger Motions based on EMG signals, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 近年，ヒューマンインターフェースのツールとして，生体信号が注目されている．生体信号に関する研究が活発に行われている．本論文では，手首の筋電図を測定することにより，1，2，3，4，5，6，7，8，9および10の指動作を区別する方法を提案する．右手首に8つの乾式センサーを設置してデータを測定する． FFTを使用して周波数分析を実行し，3種類の方法でノイズを除去している．最後に，識別と分類にサポートベクターマシン(SVM)を使用している． 4人の被験者で実験を行った．実験結果では，指の動きの認識精度は65%であった．将来的には，ノイズを除去するための方法をさらに追加し，研究の精度を向上させる方法を開発する． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / SVM / Finger motion (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081091347 (Elsevier: Scopus)
9.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Nail Image Analysis Method to Evaluate Accumulated Stress Using Fuzzy Reasoning, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 本論文では，ファジィ推論を用いて蓄積されたストレスを評価するための爪画像解析法を提案する．提案された方法は，測定，特徴抽出，およびストレス評価の3段階から成る．測定では，爪の画像を撮影する．特徴検出では，爪の半月を抽出してその高さを計算している．ストレス評価では，ファジー推論を使用して累積ストレスを評価する．実験結果は，提案された方法が蓄積されたストレスの有無を決定できることを示唆している． (キーワード) ファジィ推論 (fuzzy reasoning) / stress evaluation / nail image (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081091661 (Elsevier: Scopus)
10.	Yurika Fujii, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Detection of Dangerous Objects By Pan-tilt Camera, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 公共施設では防犯カメラが増えつつある．防犯カメラによって犯罪の数は減少したが，カメラのデータが多すぎる問題がある．本論文では，セキュリティの改善を目指している．まず，OpenPoseによって画像に人間がいるかどうかを検索する．次に，人間の手の位置を取得し，最後に，画像の分類によって手の周りの危険なオブジェクトを検出している． (キーワード) Pan-tilt Camera / Transfer learning / 機械学習 (machine learning) / Deep learning / dangerous object (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081089362 (Elsevier: Scopus)
11.	Misato Matsushita, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Verication of Regression Analysis of Muscle Fatigue Using Wrist EMG, Proc. of ISPACS 2019, 1-2, Taipei, Dec. 2019. (要約) 筋肉は，身体的パフォーマンスを改善するためのトレーニングによって負傷を引き起こす可能性がある．ただし，現在，筋肉疲労を評価する方法はほとんどない．したがって，この論文では，筋疲労は表面EMG(ElectroMyoGram)を使用して評価している．識別のために，線形回帰分析とサポートベクター回帰を使用し，比較検証を実行した． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / Muscle Fatigue / 機械学習 (machine learning) / Deep learning / SVM (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081094519 (Elsevier: Scopus)
12.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : Electroencephalogram Data for Classifying Answers to Questions with Neural Networks and Support Vector MachineNetworks, Proceedings of International Conference on Electronics and Signal Processing, ICESP2019, Hong Kong, Aug. 2019. (要約) This paper proposes a method for classifying answers to conversational questions from electroencephalogram (EEG) data. The proposed method includes steps for EEG recording, feature extraction, and answer classification. For EEG measurements, this paper employs a simple electroencephalograph. The EEG signals from the frontal lobe are recorded. The EEG features are calculated by normalizing the EEG signals and using convolutional neural networks (CNN) for extraction. The answers to questions are then classified from the EEG features using a support vector machine. To show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using real EEG data. The experimental results confirm that the mean recognition accuracy was 99% or more if the CNN features are individual to the subject. These results suggest that the answers to yes/no questions can be classified using EEG signals and that the EEG analysis technique using CNN and the support vector machine is suitable for extracting and classifying EEG features. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 質問に対する答え / 畳み込みニューラルネットワーク / 個人差 / 人間支援システム / コミュニケーション
13.	Kohei Sasada, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Proposal of Japanese Sign Language Motion Recognition Method using Leap Motion, Proc. of ICEAS 2019, 74-84, Honolulu, Aug. 2019. (要約) In Japan, in recent years, many people suffer from hearing and language related disorders. Sign language is then one of their main means of communication. As their opinion, there is a demand for smooth communication means. In recent years, researches using motion sensors are in progress. In particular, we focus on Leap Motion as a motion sensor in this research. The final goal is to build a sign language recognition system, and this paper proposes a sign language recognition method as the first step. The measured data using the Leap Motion sensor are subjected to preprocessing such as vectorization, distance transformation, noise processing, data length change, and correction of operation start position. An identification unit uses SVM and CNN to compare their accuracy. The result was 98.86% for SVM and 97.11% for CNN. SVM was 1.75% higher than CNN in accuracy. However, the CNN used in this experiment has a simple layer configuration, and its accuracy can be expected to be improved by changing the layer configuration. In addition, it is considered that the accuracy is improved by adding a feature amount or devising pre-processing as a measure for improving misidentification. In the future, we would like to introduce those methods and cope with sign languages other than Japanese sign language. (キーワード) Sign Language / Leap Motion / 機械学習 (machine learning) / Deep learning / CNN
14.	Kenta Matsumura, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Driver State Estimation Based on Visual and Heart Rate Statistical Features, Proc. of ICEAS 2019, 62-73, Honolulu, Aug. 2019. (要約) Inattentive driving is one of the main causes of traffic accidents. It is required to develop a system for detecting this inattentive state from in-vehicle information and biological information. In this paper, we obtain visual information and heart rate information and describe the driver's state estimation. We verify the usefulness of the proposed method in a simulated environment with a driving simulator. Moreover, in order to aim at the installation of a real vehicle environment, we build a general model which doesn't choose the target person, and an individual model focusing on driving characteristics such as individual habits and investigate the usefulness of these models. (キーワード) eye movement / heart rate variability / drivers inattentiveness / machine learning
15.	Ryosuke Saitoh, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Construction of Japanese Vowel Identification System Using Lips EMG, Proc. of ICEAS 2019, 41-49, Honolulu, Aug. 2019. (要約) Recent years, biological signals have attracted much attention as a tool of human interface. Electromyogram(EMG) has been used in a variety of situations in particular. On the one hand, people who lost their voices due to vocal disorder communicate by alternative means of voice. In recent years, researches for detecting speech by electromyography analysis and image analysis have been actively conducted. Therefore, in this paper, we measure EMG by attaching dry type sensors to facial muscles, and identify Japanese vowels. A method proposed in this paper consists of an input, a preprocessing, and a learning identifying sections. We attach dry type sensors to muscles around the lips and measure EMG signals. We use a convolutional neural network(CNN) for learning and identification. In addition, we try to use a support vector machine(SVM) for comparison. The average identification accuracy by CNN was 67.4%. On the other hand, the average identification accuracy by SVM was 70.2%. In future work, we will try to increase the number of data and improve CNN accuracy. Therefore, it is necessary to ameliorate a layer configuration in CNN. (キーワード) 深層学習 / Lips EMG / Japanese Vowel Identification
16.	Shun Yamamoto, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : An authentication system for aerial input numerals using Leap motion and CNN, Proc. of ICEAS 2019, 29-40, Honolulu, Aug. 2019. (要約) As information technology has advanced in recent years, services which include personal authentication systems such as ATM are increasing. Current main personal authentication systems include IC cards, passwords, and biometrics authentication such as fingerprint authentication. However, there are several problems in these systems. Therefore, better systems are needed. As such systems, we propose a method to write numerals in the air using the Leap motion and to carry out personal authentication from such aerial handwriting data. We try to authenticate numerals 0 to 9 which are written by three subjects. After applying some pre-processing to inputs, learning and identification are carried out using CNN which is a method of machine learning. As a result, average identification accuracy was 92.7%. From this result, it is suggested that input numerals in the air can be authenticated and there is a possibility to construct a new personal authentication system. (キーワード) 深層学習 / Leap Motion / Authentication
17.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method of Classifying Japanese Sign Language using Gathered Image Generation and Convolutional Neural Networks, Proceedings of International Conference on Pervasive Intelligence and Computing, PICom2019, 868-871, Fukuoka, Aug. 2019. (要約) This paper proposes a method for classifying Japanese sign language (JSL) using a combined gathered image generation technique and a convolutional neural network (CNN) approach. In the combined gathered image generation, the maximum difference from the previous and next images is calculated for each block, and the block information that had maximum difference was embedded into an image on all blocks. After information on all images has been gathered into single words, the CNNs are used to extract features for the classification of JSL words. A multi-class support vector machine (SVM) is then used to classify words related to greeting and requesting. The mean and the standard deviation of the recognition accuracy of the proposed method were experimentally shown to be 84.2% and 4%, respectively. These results suggest that it is possible to obtain information for classifying 10 JSL words using the proposed combined gathered image generation and CNN approach. (キーワード) 手話 / 集約 / 集約画像 / パターン認識 (pattern recognition) / 畳み込みニューラルネットワーク (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech.2019.00157 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85075168431 (DOI: 10.1109/DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech.2019.00157, Elsevier: Scopus)
18.	Yurika Fujii, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Detection of Dangerous Objects By Pan-tilt Camera, Proceedings of The Fifth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2019, Japan, 2019, 61-70, Takamatsu, Aug. 2019. (要約) Security cameras are increasing in public facilities. The main reason is improvement of security. Furthermore, security cameras help quick arrest of criminals. It is, therefore, important that we install security cameras. However, we expect to obtain too much data of movie by increasing the number of cameras too. Security guard cannot watch all movie of all cameras always. For these reasons, we thought not only getting data but also security improvement. If humans have dangerous objects, the movies situation should define them as dangerous. First, we detect humans in camera's images. Second, if we detect dangerous objects in human detection area, we think that there are dangerous humans. We use SSD to detect humans and dangerous objects. (キーワード) SSD / security camera / 画像処理 (image processing) / Deep learning
19.	Misato Matsushita, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Multiclass Classification and Regression Analysis of Muscle Fatigue Using Wrist EMG, Proceedings of The Fifth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2019, Japan, 2019, 90-95, Takamatsu, Aug. 2019. (要約) Muscles can cause injury by training to improve physical performance. However, there are few ways to assess muscle fatigue currently. Therefore, in this paper, muscle fatigue is evaluated using surface EMG(ElectroMyoGram). The proposed method in this research consists of 4 parts: Measurement, Pre-processing, Feature extraction, and Learning identification parts. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in two ways, classification and regression analysis, and comparative verification is conducted. (キーワード) wrist EMG / SVM / CNN / Deep learning / regression analysis / multiclass classification
20.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Evaluate Accumulated Stress Using Nail Image, Proceedings of The Fifth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2019, Japan, 2019, 12-17, Takamatsu, Aug. 2019. (要約) In this paper, we propose a method to evaluate accumulated stress by extraction the height of the lunula of the nail from a nail image. The proposed method consists of three stages: measurement, preprocessing, and stress evaluation. In the measurement, we take a nail image. In the preprocessing, we extract the height of the lunula of the nail. Then, we carry out edge detection using a hue histogram in a rectangle. In the stress evaluation, we evaluate accumulated stress at 0 to 1 using fuzzy reasoning. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments. These results suggested that the difference between the minimum and maximum values of the height of the lunula while the experiment might be able to determine the presence or absence of accumulated stress. (キーワード) 画像処理 (image processing) / ファジィ推論 (fuzzy reasoning) / ストレス評価 / 爪画像 / 社会システム (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113733 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050292572129037312 (徳島大学機関リポジトリ: 113733, CiNii: 1050292572129037312)
21.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Extract Change of Lunula of the Nail, Proc. of SAMCON 2019, TT9-2-1-TT9-2-4, Chiba, Mar. 2019. (要約) This paper proposes a method to extract change of lunula of the nail. The proposed method consists of three phases; HSV color system conversion, finger detection, and rectangle search. In the HSV color system conversion, we converts the RGB color system into the HSV color system. Then, color components are divided into each component of Hue, Saturation, Value. In the finger detection, we use the threshold value of Value in HSV for finger detection. We apply the labeling process to the binarized image for saving the fingertip area. In the rectangle search, the change of the Hue histogram in the rectangle is used to extract the lunula and the edge of the nail plate. The rectangle moves upward until it finds an edge. The height of the lunula is calculated using the extracted edge. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments. (キーワード) 爪画像分析 / 爪半月 / HSV表色系 / エッジ検出 / 画像分割
22.	Hisaki Omae, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Detect Presence or Absence of Learning Understanding Using Center Cumulative Frequency Comparison Method and Multistage ICA, Proc. of SAMCON 2019, TT9-4-1-TT9-4-4, Chiba, Mar. 2019. (要約) This paper proposes a method to detect the presence and absence of learning understanding using center cumulative frequency comparison (CCFC) method and multistage independent component analysis (ICA). The proposed method consists of four stages: electroencephalogram (EEG) measurement, EEG preprocessing, EEG feature extraction and EEG pattern classification. In the EEG measurement, the EEG signals are measured using a simple electroencephalograph. The EEG preprocessing consists of two phases: eye blink artifacts detection and eye blink artifacts removal. The EEG feature extraction consists of two phases: frequency analysis and band division based on the rhythm of brain activities. In the EEG pattern classification, k-nearest neighbor (k-NN) is used to classify EEG patterns on the basis of band division results. In order to show the effectiveness of the proposed method, this paper conducted three cases. The experimental results suggest that split of the discrimination model using the proposed method is relatively effective when detecting the presence and absence of learning understanding using EEG. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 瞬きノイズ / 独立成分分析 / 学習理解
23.	Mana Sasaoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Estimate Pressing Positions of Guitar String for Guitar Solo Skill Acquisition, Proc. of SAMCON 2019, Chiba, Mar. 2019. (要約) This paper proposes a method to estimate string pressing positions of the solo part of the lead guitar using image processing technology. The proposed method consists of four phases: image rotation, creation of standard fingerboard image, guitar position detection, and estimation of the string pressing positions. The image rotation method consists of line detection and rotation of the image. The creation of standard fingerboard image consists of detection of frets and intersection detection of frets and strings. In the guitar position detection, the coordinates of the color marker which attach to the bridge and nut are detected. The estimation of the string pressing positions consists of deformation of the standard fingerboard image and detecting finger positions. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conduct experiments using videos playing the guitar. The experimental results suggest that the estimation of the string pressing positions in this proposed method is relatively effective. (キーワード) 画像処理 (image processing) / ハフ変換 / HSV表色系 / ギターソロ演奏 / 人間支援
24.	Shun Yamamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Recognition of Aerial Input Numerals by Leap Motion and CNN, Proc. of 2018 SCIS&ISIS, 1189-1192, Toyama, Dec. 2018. (要約) 近年，銀行ATMのような個人認証を含むサービスが増加している．現時点での個人認証はICカード，パスワード認証，バイオメトリクス認証が多い．しかし，これらのシステムには重要な問題点がある．本国際会議論文では，リープモーションセンサにより，空中筆記の数字を計測し，個人認証を行う方法を提案する．まず，初期段階として，空中筆記の数字の識別を行うため，0∼9の数字を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で学習識別する．結果として，93.4%の精度を得た．したがって，空中で筆記された数字を用いて個人認証システムを構築できる可能性が示された． (キーワード) Aerial input / 深層学習 / Leap Motion (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85067095983 (Elsevier: Scopus)
25.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Hand Motion Recognition Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proceedings of 2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, 1184-1188, Toyama, Dec. 2018. (要約) 近年，筋電を用いる研究が注目されている．一般に，筋電を用いる場合，肩や前腕の筋肉繊維の太い部位を用いることが多い．我々のグループでは手首筋電に基づいて，手の動作認識と個人認証ですでに高精度を得ている．本国際会議論文では，乾式センサを用いて，手の動作認識と個人認証を一つのネットワークで同時に実現する．従来は別々のネットワークで実現していた．本研究では多出力のネットワークを実現し，特徴抽出は広域残差接続型の畳み込みニューラルネットワークにより行う．入力は128×8入力であり，出力部は動作識別と個人認証で別々の出力となっており，教師データも別々の種類を同時に与えて効率的に学習を行う．手の動作識別はジャンケン動作である．平均識別率として，ジャンケン動作認識で94.5%，個人認証で94.57%の高精度を得ることができた． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習 / Wrist EMG (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IOTAIS.2018.8600826 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85067097623 (DOI: 10.1109/IOTAIS.2018.8600826, Elsevier: Scopus)
26.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Hand Motion Recognition Based on Wrist EMG Analysis by a wide Residual Network, Proc. of 2018 Annual Conference on Engineering and Applied Science, 38-48, Osaka, Nov. 2018. (要約) 近年，筋電を用いる研究が注目されている．我々のグループでは手首筋電に基づいて，手の動作認識と個人認証ですでに高精度を得ている．本国際会議論文では，乾式センサを用いて，手の動作認識と個人認証を一つのネットワークで同時に実現する．従来は別々のネットワークで実現していた．本研究では多出力のネットワークを実現し，特徴抽出は残差接続型の畳み込みニューラルネットワークにより行う．入力は128×8入力であり，出力部は動作識別と個人認証で別々の出力となっており，教師データも別々の種類を同時に与えて効率的に学習を行う．手の動作識別はジャンケン動作である．平均識別率として，ジャンケン動作認識で97.8%，個人認証で98.4%の高精度を得ることができた． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習 / Wrist EMG
27.	Shion Morikawa, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication by Lips EMG Using Dry Electrode andCNN, Proc. of 2018 International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS), 180-183, Denpasar, Nov. 2018. (要約) 声に替わるものとして，手話や人工喉頭がある．しかし，それらには長い期間の訓練が必要でアルなど，欠点が存在する．そのため，口唇周囲の筋電を用いた代用機器の研究が行われている．また，代用機器では筋電を用いる際に，個人認証がセキュリティの確保のために必要でアル．本国際会議論文では，口唇周囲の筋電を計測し，認識と個人認証を行うことが目的である．特に今回は，個人認証を行うシステムを提案する．口唇風位で鑑識センサにより計測した筋電にハミングウィンドウを適用し，FFTをかける．その後，ノイズ除去を行ってから，元の信号に逆変換する．そのデータを畳み込みニューラルネットワークで学習識別した．結果として精度はデータに依存して大きく変動した．精度を改善するためには，各被検者の個人内差を小さくするデータの計測方法が必要であると考えられる． (キーワード) 口唇筋電 / 深層学習 / Dry Electrode (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061695767 (Elsevier: Scopus)
28.	Shun Yamamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Authentication of Aerial Input Numerals by Leap Motion and CNN, Proc. of 2018 International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS), 189-193, Denpasar, Nov. 2018. (要約) 近年，銀行ATMのような個人認証を含むサービスが増加している．現時点での個人認証はICカード，パスワード認証，バイオメトリクス認証が多い．しかし，これらのシステムには重要な問題点がある．本国際会議論文では，リープモーションセンサにより，空中筆記の数字を計測し，個人認証を行う方法を提案する．まず，初期段階として，空中筆記の数字の識別を行うため，0∼9の数字を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で学習識別する．結果として，90.3%の精度を得た．したがって，空中で筆記された数字を用いて個人認証システムを構築できる可能性が示された． (キーワード) Leap Motion / 深層学習 / Numeral (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IOTAIS.2018.8600847 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061722389 (DOI: 10.1109/IOTAIS.2018.8600847, Elsevier: Scopus)
29.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication and Hand Motion Recognition Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proc. of 2018 International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS), 184-188, Denpasar, Nov. 2018. (要約) 近年，筋電を用いる研究が注目されている．我々のグループでは手首筋電に基づいて，手の動作認識と個人認証ですでに高精度を得ている．本研究では，乾式センサを用いて，手の動作認識と個人認証を一つのネットワークで同時に実現する．従来は別々のネットワークで実現していた．本研究では多出力のネットワークを実現し，特徴抽出は畳み込みネットワーク(CNN)により行う．入力は128×8入力であり，出力部は動作識別と個人認証で別々の出力となっており，教師データも別々の種類を同時に与えて学習を行う．手の動作識別はジャンケン動作である．平均識別率として，ジャンケン動作認識で94.6%，個人認証で95.0%の高精度を得ることができた． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習 / Wrist EMG (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IOTAIS.2018.8600826 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85061735879 (DOI: 10.1109/IOTAIS.2018.8600826, Elsevier: Scopus)
30.	Kazuki Shimamoto, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Extract a Nail Half Moon for Accumulation Stress Evaluation, Proceedings of the 6th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2018, 289-292, Matsue, Sep. 2018. (要約) 蓄積ストレスを爪半月の変化から抽出することで評価するシステム構築の基礎的研究を紹介する．提案手法は，爪半月領域抽出，HSV表食変換，爪半月輪郭線検出で構成される．HSV表色系から適切な閾値を用いて爪半月領域候補を検出し，爪半月の輪郭を検出する．提案手法の有効性を検証するために実験を実施した結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 爪画像処理 / 蓄積ストレス / HSV (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/icisip2018.054 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/icisip2018.054 (DOI: 10.12792/icisip2018.054)
31.	Hisaki Omae, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Check whether Human Understands Contents of Learning Using Electroencephalogram, Proceedings of the 6th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2018, 283-288, Matsue, Sep. 2018. (要約) 学習理解の有無を脳波から検出するための手法を提案する．提案手法は，脳波計測，脳波の特徴抽出部，脳波パターン分類部で構成される．また，脳波の特徴抽出部は，周波数分析，周波数帯域分割，主成分分析による特徴抽出，で構成されている．脳波のパターン分類のための識別機にはサポートベクターマシンを採用する．提案手法の有効性を検証した結果，国際10-20法に基づくF7の箇所の脳波を分析することで，学習理解の有無を検可能であることが示唆された． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 理解 / 脳波 (electroencephalogram) / サポートベクターマシン
32.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito, Shoichiro Fujisawa and Minoru Fukumi : An Electroencephalogram Analysis Method to Classify Answers of Questions Using Deep Neural Networks, International Conference on Information Technology and Computer Science, 16, Toronto, Aug. 2018. (要約) 本稿では，質問に対するヒトの答えを脳波により検出する手法を考案する．提案手法は，脳波計測部，脳波の特徴抽出部，質問に対する答え検出部で構成される．脳波は簡易脳波計で計測する．脳波の特徴は深層学習機で抽出し，質問に対する答えは，サポートベクターマシンで検出する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，93.5%の検出率を得るに至り，提案手法の有効性が示された． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 質問の返答 / 深層学習 / サポートベクターマシン
33.	Kamat Rahayu Seri, Ani Firdaus Mohamad, Hadi Aisyah Abd Nur, Rayme Syafiqah Nur, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Redesign the Material Handling System by Using Ergonomic Approaches to Reduce Back Pain Risk, International Conference on Kansei Engineering & Emotion Research 2018, 1-11, Kuching, Malaysia, Mar. 2018. (要約) 本国際会議論文の目的は，腰痛を軽減するエルゴノミックアプローチを用いてマテリアルハンドリングシステムを再設計することである． Tekscanソフトウェアは，既存および代替のトロリーに対する手の圧力分配力を評価するために使用される．得られた結果は，再署名されるトロリーの概念のベンチマークとして用いられる． RULA(Rapid Upper Limb Assessment)は，既存および代替のトロリーおよびABC社が提案する再設計用トロリーの労働者の姿勢を分析するために適用された． RULA分析に基づいて，再設計されたトロリーは労働者の姿勢を改善した．したがって，本研究では，再設計されたトロリーの人間工学的特徴を考慮することが，安全な身体姿勢に寄与したと結論付けている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85044216424 (Elsevier: Scopus)
34.	Kamat Rahayu Seri, Ani Firdaus Mohamad, Ghazali Athira, Shamsudin Syamami, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Mathematical Modelling of Biomechanics Factors for Push Activities in Manufacturing Industry, Symposium on Intelligent Manufacturing and Mechatornics 2018, 3-14, Pekan, Malaysia, Jan. 2018. (要約) 本国際会議論文では，製造業におけるプッシュ活動に携わっている間に，ファジィティーに貢献する生体力学的要因の数理モデルについて述べる．実験は，Tekscanシステムを使用して，筋肉の疲労および手の把持力を評価し，過負荷を働かせる作業者を実施した．入力パラメータは，時間曝露，手側および体格指数(BMI)であった．出力応答は筋肉疲労(電圧)，手グリップ圧力(左手)，手グリップ圧力(右手)である．出力応答に影響する重要なパラメータも識別される．両因子の数学的モデルからの発見結果は，時間曝露，手側，BMI，および手側とBMIとの相互作用によって筋疲労が影響を受けていることを示している．ハンドグリップ圧力は，時間暴露，手側，BMI，時間暴露と手側の相互作用，時間暴露とBMIとの相互作用，手側とBMIとの相互作用によって影響された． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-10-8788-2_1 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85046258305 (DOI: 10.1007/978-981-10-8788-2_1, Elsevier: Scopus)
35.	Ani Firdaus Mohamad, Kamat Rahayu Seri, Minoru Fukumi, Momoyo Ito, Minhat Mohamad and Rayme Syafiqah Nur : Development of Ergonomic Vehicle Model and Decision Support for Driving Fatigue, Symposium on Intelligent Manufacturing and Mechatornics 2018, 355-369, Pekan, Malaysia, Jan. 2018. (要約) 本国際会議論文の目的は，道路利用者の運転疲労問題を改善するための人間工学的車両モデル(EVM)と意思決定支援システム(DSSfDF)モデルを開発することである．人間工学的な車両モデルは，ユーザ情報データを捕捉するために使用され，すべての入力データおよび情報を格納するデータベース記憶装置として機能する．意思決定支援システムは，運転疲労に関連するリスクと事故の数を最小限に抑えるための体系的な分析と解決策を提供するが， EVMおよびDSSfDFモデルの開発の柱として，6つの主要コンポーネントがある．人間工学的評価ツール，グラフィカルユーザインタフェース(GUI)，人間工学データベース，ワーキングメモリ，推論エンジン，知識ベースなどがある．両方のモデルは，運転疲労に大きく寄与する危険因子に分析を提供し，運転疲労に関連する問題に解決策と推奨を提供するための必須のシステムと信頼性の高い助言ツールである． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-10-8788-2_31 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85046288911 (DOI: 10.1007/978-981-10-8788-2_31, Elsevier: Scopus)
36.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : An Electroencephalogram Analysis Method to Detect Preference Using Gray Association Degree, The proceedings of International Conference on Electronics, Information, and Communication 2018, 304-305, Honolulu, Jan. 2018. (要約) 本稿では，灰色関連度を用いて脳波を分析し，聴取音に対する嗜好を検出する手法を紹介する．提案手法は，脳波計測，脳波の特徴抽出，嗜好検出で構成される．脳波計測には乾式センサを搭載した簡易脳系を採用する．脳波の特徴量は，統計モデルの一つである灰色分析を採用し，脳波の周波数成分間の関連度を計算することで，抽出する．嗜好検出には，サポートベクターマシンを適用する．提案手法の有効性を検証するために実験を実施した．その結果，88%の精度で嗜好の検出が行え，提案手法の有効性が検証された． (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 嗜好 / 灰色関連度 / サポートベクターマシン (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.23919/ELINFOCOM.2018.8330622 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85048548091 (DOI: 10.23919/ELINFOCOM.2018.8330622, Elsevier: Scopus)
37.	Takashi Higasa, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Specify a Region of Character String in Augmented Reality, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 25-30, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 本稿では，ジェスチャーモーションを用いて，拡張現実空間上の文字及び文字列を検出する手法を提案する．提案手法は，テンプレート操作，肌色検出，手領域検出，ジェスチャーモーション検出，文字列領域検出で構成される．ここでは，親指と人差し指が閉じる動作をジェスチャーとし，文字列領域の左上に当たる箇所と右下に当たる箇所を特定するために用いる．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，良好な結果を得るに至り，学生論文賞を受賞するに至った． (キーワード) Augmented Reality
38.	Kohei Nakanishi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Biometrics Authentication of Aerial Handwritten Signature Using a Convolutional Neural Network, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 19-24, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 近年，バイオメトリクス認証が注目されている．本国際会議論文では，リープモーションセンサにより計測された3次元の空中署名データにより個人認証を行う．センサで計測された3次元データは1次元データに分解され，長さが正規化される．次に，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習で学習認識を行う．6名の被検者から真筆と偽筆のデータを計測する．深層学習による2クラス分類により，2種類の名字に対して97.0%，95.9%の精度を得た．FRR,FARの両方とも従来よりも改善できた． (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 深層学習
39.	Ryohei Shioji, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 12-18, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 近年，生体信号として筋電の注目が高まっている．しかし，それら筋電信号の多くは，方や前腕等の筋肉繊維の多い部位に湿式センサを配置して計測されている．本国際会議論文では，乾式センサを手首に装着し，手首筋電による個人認証を実現している．また，本研究では学習識別に畳込みニューラルネットワークを用いている．各被験者毎に40個の計測データを用いることにより，2クラス分類で94.9%の個人認証結果を得た．また，ノイズ除去を追加することで，認識率が1.5%改善され，トゥルーアクセプタンスレイトが7.2%改善された．またFARも0.0067%改善された． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 深層学習
40.	Ryousuke Takabatake, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Vowels Recognition Using Linear Discriminant Analysis and Surface Electromyogram Measured with Bipolar Dry Type Sensors, Proc. of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017, 5-11, Honolulu, Sep. 2017. (要約) 本国際会議論文は，口唇周囲の筋電を用いて日本語の母音認識を行う方法を提案している．最初に，口唇周囲の筋肉部位に3個の乾式センサを装着し，計測した筋電にFFTをかける．その後，線形判別分析で次元圧縮し4次元のデータとし，サポートベクタマシンで学習識別する．20代の被検者のデータで実験したところ，62.3%の精度を得た．この結果は，従来の方法よりも格段に優れた結果となっている． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン
41.	Ryohei Shioji, Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal Authentication Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network, Proceeding of International Conference on Advanced Technology & Sciences (ICAT'Rome), 335-340, Rome, Nov. 2016. (要約) 本論文では，手首の周囲に乾式センサを配置し，手首筋電を計測し，個人認証を実現している．提案方法では，日本式ジャンケンのパー動作での個人認証を実現している．特に深層学習でアル，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と通常の多層ネットワークにより，学習識別を実現している．また，識別では2クラス分類の個人認証と多クラス分類での個人認証を別々に実現している．被験者数は8名である．2クラス分類では，CNNで94.9%，多層ネットで89.4%であった．多クラス分類では，多層ネットで41.2%，CNNで70.3%であった．今後，さらに精度を改善する必要がある．また，もっと多い動作での識別も必要である．
42.	Kohei Nakanishi, Daiki HIraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Biometric Authentication of Aerial Handwritten Signature Using a Convolutional Neural Network, Proceeding of International Conference on Advanced Technology & Sciences (ICAT'Rome), 329-334, Rome, Nov. 2016. (要約) 本論文ではバイオメトリクスに基づく個人認証法を提案する．特に偽造が困難であり，紛失の恐れがない空中署名に注目する．本論文では，リープモーションセンサにより，署名を計測する．センサで空中署名を計測し，その3次元データを1次元データに分解し，正規化を行う．このデータを深層学習で学習識別する．深層学習では大量の学習データを必要とするため，本論文では擬似的に学習データを増加させる方法を提案している．学習データ数を増加させたことにより，最終認識精度は深層学習により98．1%となった．この結果は従来の関連技術よりも高精度となっている．よって，本論文の方法は空中署名認識に有用であると考えられる．
43.	Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Janken Recognition Based on Wrist EMG Analysis by CNN and SVM, Proceeding of International Conference on Advanced Technology & Sciences (ICAT'Rome), 323-328, Rome, Nov. 2016. (要約) 本論文では，手首の周囲に8個の乾式センサを配置して手首の筋電を計測し，手の動作識別を行えるシステムを提案している．本論文での手の動作は，日本式ジャンケン(グー，チョキ，パー，ニュートラル)の4動作である．本システムでは，学習に畳み込みニューラルネットワークである，CNNを用いている．CNNでは，6つの畳み込み層，プーリング層，フルコネクション層を有している．学習後に，フルコネクション層をサポートベクタマシンに置き換えることにより，従来よりも高精度を達成でき，92.2%の精度を得た．従来法では76.9%であった．
44.	Taiki Nonoguchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Detect and Track Mosquitoes Using Orientation Code Matching and Particle Filter, Proceeding of the 2016 International Conference on Electrical Engineering, ID90204-1-6, Naha, Jul. 2016. (要約) 本稿では，蚊を検出し，追跡する手法を提案する．提案手法は，方向符号法，ラベリング，マルチテンプレートマッチング法およびパーティクルフィルタで構成される．蚊の検出は，方向符号法，ラベリング，およびテンプレートマッチングより行う．追跡には，パーティクルフィルタを採用する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，83.9%の検出精度および70.6%の追跡精度を得るに至った．
45.	Shunsuke Takata, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : A Basic Study for Driver State Estimation Based on Time Series Data Analysis, Proceeding of the 2016 International Conference on Electrical Engineering, ID90096-1-6, Naha, Jul. 2016.
46.	Ryosuke Takabatake, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Vowel sound recognition using electromyogram with dry sensors, Proceeding of the 2016 International Conference on Electrical Engineering, ID90049-1-5, Naha, Jul. 2016. (要約) 本国際会議論文では筋電図(EMG)を用いた母音認識手法を提案する．眼窩筋筋，頬骨筋，および陥凹角筋筋膜で3つのセンサーを使用してEMGデータを測定します．高速フーリエ変換(FFT)をすべての測定データに適用し，主成分分析(PCA)を3チャンネルの位相スペクトルとパワースペクトルに使用する．最後に，PCAの結果はk近傍法により認識される．実験では，センサを顔面に取り付けることを前提としている． EMGを測定し，それらを取り外すことが1試行である．ある被験者が5つの日本語母音を3回発声する． 3件の試験データのうち2件の試験データはテンプレートの作成に使用され，残りはテストに使用される．対象は20代の男性である．その結果， 33%の平均認識精度が得られた．今後の課題として，データの決定方法を変える必要があると著者は考えている．
47.	Takuma Ogawa, Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Improvement in Detection of Abandoned Object by Pan-tilt Camera, Proceeding of the 2016 8th International COnference on Knowlodge and Smart Technology, 152-157, Chiang Mai, Feb. 2016. (要約) 本国際会議論文では，パンチルトカメラを用いてオンライン上で放置された物体を検出する手法を提案する．とりわけ，私たちは，ST-パッチ特徴と人の検出に基づく以前の方法の問題を改善する． ST-Patch特徴の問題を解決するために，拡張ST-Patch特徴を提案している．また，畳み込みニューラルネットワークに基づく深い学習を用いて人間の検出を改善する．提案手法の有用性を検証するために，5つの状況で実験を行った．提案方法が放置されたオブジェクトを発見した場合，それはオブジェクト画像を保存する．私たちは，放棄されたオブジェクトを，人間が近くに存在しないオブジェクトとして定義している．本研究では，それぞれの状況で放棄されたオブジェクトを正確に検出することができました． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84966644089 (Elsevier: Scopus)
48.	Daiki Hiraoka, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Japanese Janken Recognition by Support Vector Machine Based on Electromyogram of Wrist, Proceeding of the 2016 8th International COnference on Knowlodge and Smart Technology, 114-119, Chiang Mai, Feb. 2016. (要約) 本論文では，手首の周囲に8個の乾式センサを配置し，手首の筋電を計測し，手の動作識別を実現している．手の動作は日本式ジャンケン(グー，チョキ，パー，ニュートラル)である．計測した手首筋電にFFTを適用し，その後ハムノイズを除去している．そして，センサ間にガウシアンフィルターを適用し，位置ずれ不変性を導入している．その後に，値の正規化を行い，サポートベクタマシンで学習識別を行った．最終精度は，96.9%，95.3%，92．2%である．センサ間の平滑化により，センサの設置位置にロバストとなっている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84966540059 (Elsevier: Scopus)
49.	Shu Tamura, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Method to Evaluate Similarity of Music by Music Features, 42st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2015), 2574-2577, Yokohama, Nov. 2015. (要約) 本稿では，音楽の特性に基づく類似音楽評価法を提案する．提案手法は，コード進行パターン検出，リズムパターン検出，音楽のうるささ情報検出で構成される．コード進行パターンは周波分析と音楽のリズムパターンを抽出することで，任意の区間の音のコードを抽出し，コード進行パターンを推定する．また，音楽のうるささも周波数分析に基づいて定量化する．抽出されたリズムパターン，コード進行パターン，定量化されたうるささを音楽の特徴とみなす．提案手法の有効性を検証するために，計算機シミュレーションを実施した．その結果，良好な結果を得るに至った． (キーワード) 音楽 (music) / コード進行 / リズムパターン (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IECON.2015.7392490 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84973115805 (DOI: 10.1109/IECON.2015.7392490, Elsevier: Scopus)
50.	Kazuhito Sato, Momoyo Ito, Hirokazu Madokoro and Sakura Kadowaki : Facial Part Effects Analysis using Emotion-evoking Videos: Smile Expression, Proceedings of The Tenth International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology, 30-39, St. Julians, Malta, Oct. 2015.
51.	Daiki Hiraoka, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Hand Motion Discrimination by Support Vector Machine Based on Electromyography of Wrist, Proceeding of the 2015 International Conference on Engineering and Applied Science, 358-366, Sapporo, Jul. 2015. (要約) 本国際会議論文では，手の動きを識別できる手法を提案する． 8種類の乾式タイプのセンサを用いて手首の筋電を測定した．私たちは， "Rock-Scissors-Paper"や "Neutral"といった4つの動きに注目した．「ニュートラル」は何もしない状態である．提案手法では，測定されたEMGデータに高速フーリエ変換(FFT)を適用し，AC電源に起因するハムノイズを除去する．その後，FFTスペクトルへの変換による正規化を適用した．最後に，SVMはすべて8チャネルのデータである4096データを学習する．本研究の実験には特定の流れがある．実験のスタートはセンサーを取り付けることで，実験の終わりはセンサーを取り外すことである．この流れは1回の試行とみなされる．各試行において，被験者は各運動を10回行った．実験後，測定データから各運動のデータを取り出し，これらのデータを学習と識別に用いた．識別精度は98.4%であった．
52.	Takahide Funabashi, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : On-line Recognition of Finger Motions Using Wrist EMG and Simple-PCA, Proc. of Asian Control Conference 2015 (ASCC'2015),, 2182-2186, Kota Kinabalu, Jun. 2015. (要約) 本国際会議論文では，手首に装着した乾式電極とSimple-PCAで測定した手首筋電を用いた指の動きのオンライン認識システムを示している． Simple-PCAは，主成分分析の近似バージョンであり，固有ベクトル学習のために非常に高速なアルゴリズムである．本国際会議論文で認識される認識動作は，手のジャンケン3動作(グー，チョキ，パー)とニュートラル(中立)である．日常生活で利用可能なインタフェースの実装の観点から，Simple-PCAを訓練と認知に用いることで実行時間を短縮しようとした．計算結果は，ニューラルネットワーク分類器を用いた従来のシステムと同様に，本研究でのオンラインシステムが高い認識精度を達成できることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84957654675 (Elsevier: Scopus)
53.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Method to Detect Impression Evaluation Patterns on Music Listened to Using EEG Analysis Technique, The 10th Asian Control Conference (ASCC 2015), 1848-1853, Kota Kinabalu, May 2015. (要約) 本稿では，個人差を考慮した脳波分析により聴取曲に対する印象を検出する手法を提案する．提案手法は，脳波計測部，脳波の特徴抽出部，個人特性定量化部，印象評価部で構成される．脳波計測には，簡易脳波計を用いる．脳波の特徴抽出部では，1Hz間隔の周波数成分に対する時間平均を算出することで，脳波の特徴を抽出する．個人特性に抽出には，エゴグラム，K検査，YG検査を使用する．提手法の有効性を検証するために実験を実施した．その結果，良好な結果を得ることが出来た． (キーワード) 印象評価 / 音楽 (music) / 脳波 (electroencephalogram) / 心理テスト / エゴグラム / YG性格検査 / KT性格検査 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ASCC.2015.7244660 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84957705835 (DOI: 10.1109/ASCC.2015.7244660, Elsevier: Scopus)
54.	Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Feeling Evaluation Detection for Auto-skip Music using EEG Analysis Technique, International workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON2015), Vol.IS3-2-3, 1-4, Nagoya, Mar. 2015. (要約) 本稿では，自動音楽スキップ機能を実現するための，個人特性を考慮した脳波分析を提案する．提案手法は，脳波計測部，脳波の特徴抽出部，個人特性定量化部，印象評価部で構成される．脳波計測には，簡易脳波計を用いる．脳波の特徴抽出部では，1Hz間隔の周波数成分に対する時間平均を算出することで，脳波の特徴を抽出する．個人特性に抽出には，エゴグラム，K検査，YG検査を使用する．提手法の有効性を検証するために実験を実施した．その結果，良好な結果を得ることが出来た． (キーワード) 意思決定 (decision making) / パターン認識 (pattern recognition) / 音楽 (music) / 脳波 (electroencephalogram) / 個人差 / 個性 / エゴグラム / YG性格検査 / KT性格検査
55.	Nao Tsuzuki, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method to Detect Uncomfortable Feeling of Listeners by Biological Information, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 481-484, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) 本稿では，生体情報分析によりコミュニケーション時に感じる違和感を検出する手法を提案する．提案手法は，脳波計測，周波数分析，独立成分分析で構成される．脳波は簡易脳波計を用いて計測される．脳波を周波数分析し，独立成分分析により脳波の特徴を抽出し，違和感を検出する．抽出された独立成分を比較することで違和感を感じている状態を検出する．提案手法の有効性を検証するために，実験を実施した．その結果，良好な結果を得るに至った．
56.	Takuma Ogawa, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Object by Pan-Tilt Camera, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 278-281, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) In this paper, we propose a method of detection for aban- doned objects by a pan-tilt camera. The final purpose is to do online detection of abandoned objects by using the pan-tilt camera. First, we detects object domains by using ST-Patch features from an obtained moving image. We use these fea- tures to efficiently separate moving objects and background. Next, we focus on the object domains. We obtain a picture that was optically expanded by using zoom function. As a re- sult, we can take a clearer picture. After that, we detect these object domains as human or nonhuman by using HOG fea- tures and Real AdaBoost. The HOG features are converted into one-dimensional histogram corresponding to feature val- ues. Detection of human is carried out by Real AdaBoost using the histogram values. The other objects besides human are regarded as abandoned objects in this paper.
57.	Koji Miyai, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Fundamental study for driving scene classification using Bag of Keypoints, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 342-345, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) In this study, we define the scene in front of the vehicle as driving scene and aim at the classification of the driving scenes. Bag of Keypoints (BoK) is a technique often used in image classification. BoK's effectiveness has been shown in the field of object recognition. Then, we have performed classification experiments for driving simulator images by the BoK. We examine the significance of applying the BoK for driving scene classification.
58.	Taito Mori, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Analysis of Driver's Eye-gaze Movements at Near-miss Events, Proceeding of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP), 330-333, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) In this paper, we analyze the relationship between near-miss events and saliency map. To analyze eye-gaze points of the driver for near-miss events which occur in the intersections, we use saliency map which models the human attention mechanism. We use an eye tracking system (faceLAB) to obtain eye-gaze data. We make target intersection time-series driving scene and made saliency map of the scene. Moreover, the saliency map is divided into three levels and we investigate how bicycle and background have saliency in the driving scene. Experimental result shows that the bicycle's saliency is expressed in the middle and high level maps. Next, we carry out experiments using faceLAB data in order to investigate driver's eye-gaze. From the experimental results, subject gaze to similar area when near-miss event did not exist. However, subjects tracked the bicycle when near-miss event occurred, and gazed carefully to the left or right in the intersection after near-miss event.
59.	Takako Ikuno, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Object Search by Template Matching using Genetic Algorithm and Random Search, Proceeding of the 2015 Joint Conference of the International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) and the International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA), No.OS.25, 1-4, Tainan, Jan. 2015. (要約) 本国際会議論文では，監視カメラの画像を想定し自動で監視する方法を提案している．通常，監視カメラの映像での物体探索では様々なサイズと無菌の変化がある．そのため，物体の変形に対応できる方法が必要である．国際会議本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された忘れ物を高速・高精度に検出する方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．さらに，複数の忘れ物を候補として検出する方法により，比較的高精度に忘れ物の検出が可能であることを示している．
60.	Takako Ikuno, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Lost Property Detection by Genetic Algorithm with Local Search, Proceeding of The 2nd International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2014, 245-249, Kitakyushu, Sep. 2014. (要約) 本論文では，監視カメラの画像を想定し，忘れ物を検出する方法を提案している．通常，監視カメラの映像は人間が肉眼で確認している．そのため，長時間に渡る監視では疲れなどによりヒューマンエラーが発生しやすくなる．本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された忘れ物を高速・高精度に検出する方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．さらに，複数の忘れ物を候補として検出する方法により，比較的高精度に忘れ物の検出が可能であることを示している．
61.	Zhang Peng, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Development of EOG Mouse Using Learning Vector Quantization, Proceeding of the 2nd International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2014, 38-43, Kitakyushu, Sep. 2014. (要約) ALS患者のように，身体の障がいのために他の人とのコミュニケーションに難がある人たちが大勢いる．その人達も，通常は眼の動きは可能であり，眼の動きにより計測できる眼電位(EOG)によりコミュニケーションを取るシステムが必要とされている．本論文では，EOGの特徴に基づくルールによる分類方法と学習ベクトル量子化(LVQ)を用いる方法を用いて眼の動きを識別する．EOGデータをFFTにより周波数特徴に変換し，LVQを用いて大分類を行う．その後，分類されたグループ毎に，EOGの時系列的な特徴により識別ルールを作成し，このルールによりEOGを分類する．特に本システムでは両眼を使う計測方法を用いていり，8法皇への眼の動きと連続瞬きの動作，さらにはウィンク動作を全て認識でき，98%の高精度を達成した．本システムはパソコン上でオンラインシステム(込み込みシステムと類似)として実装できている．本国際会議論文はPaper Awardを受賞した．
62.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Driver Body Information Analysis with Near-miss Events, Proceedings of AMBIENT 2014: The Fourth International Conference on Ambient Computing, Applications, Services and Technologies, 43-46, Rome, Aug. 2014. (要約) 本研究では，見通しの悪い無信号交差点におけるドライバの安全確認行動とヒヤリハットイベントの関係について検討を加える．特に，安全確認行動の中でも，視線の動きと顔向きの変化に着目し，ヒヤリハットイベントとして設定した自転車の飛び出しとの関連性について，運転スタイルと運転負担感受性の観点から分析をし，評価する．
63.	Akiko Sugiyama, Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Analysis of Driving Behavior Caused by Hiyari-Hatto Event Focusing on Head Motion, Proceeding of 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, 705-708, Honolulu, Mar. 2014. (要約) 本稿では，安全運転支援を目的とし，安全確認行動のどのような頭部姿勢変化に注意散漫状態推定のための情報が含まれているかを，安全確認行動時の頭部の位置情報を2次元平面上に投影し，その座標値の統計量から解析する．具体的には，ヒヤリハットイベントの有無による変化について考察し，頭部の軌跡の分散との関係について議論する．最終的に，ヒヤリハットイベントの安全確認行動への影響を確認することができた．
64.	Tomoaki Chika, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Personal authentication system by using Kinect, Proceeding of 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, 289-292, Honolulu, Mar. 2014. (要約) 本論文では，モーションセンサであるKinectを用いて空中手書き文字を対象とした個人認証システムを構築している．バイオメトリクス認証に基づくシステムは世界中で有効性が議論されている．本論文では，バイオメトリクス特徴としてKInectにより計測された空中での手書き文字の軌跡を用いるシステムを提案し，その有効性を評価している．
65.	Daiki Konishi, Momoyo Ito, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Comparison of Poolong Methods in a Deep Neural Network, Proceeding of 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, 285-288, Honolulu, Mar. 2014. (要約) 本論文では，個人認証システムを提案し，その有効性を評価している．特に，環境の変化(光の状況，回転，サイズなど)に対応できるものを想定しているが，通常の方法ではそれらに対応するのは困難である．よって，本論文ではディープニューラルネットワークにより，目的を達成するシステムを構成している．本論文では特にディープニューラルネットワークでのプーリング手法に着目し，いくつかのプーリング手法の有効性を顔認識問題を対象に比較している．
66.	Takahiro Horiuchi, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Creation of a Panoramic Image by Genetic Algorithm, Proceeding of 2013 International Conference on System, Process, and Control, 113-116, Kuala Lumpur, Dec. 2013. (要約) 本論文では，複数の画像からパノラマ画像を生成する方法を提案している．提案方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより2枚の画像から類似部分を検出し，さらにその類似部分から画像特徴に基づいて，画像の変形度を推定し，それらの情報に基づいて，透視変換を用いて画像を変形し，2枚の画像を統合することによりパノラマ画像を生成する方法である．計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84897799121 (Elsevier: Scopus)
67.	Zhang Peng, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Implementation of EOG Mouse Using Learning Vector Quantization and EOG-feature Based Methods, Proceeding of 2013 International Conference on System, Process, and Control, 98-102, Kuala Lumpur, Dec. 2013. (要約) ALS患者のように，身体の障がいのために他の人とのコミュニケーションに難がある人たちがいる．その人達も，眼の動きは可能であり，眼の動きにより計測できる眼電位(EOG)によりコミュニケーションを取るシステムが必要とされている．本論文では，EOGの特徴に基づくルールによる分類方法と学習ベクトル量子化(LVQ)を用いる方法を用いて眼の動きを識別する．EOGデータをFFTにより周波数特徴に変換し，LVQを用いて大分類を行う．その後，分類されたグループ毎に，EOGの時系列的な特徴により識別ルールを作成し，このルールによりEOGを分類する．この方法により，8法皇への眼の動きと連続瞬きの動作を高精度に識別できることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84897777164 (Elsevier: Scopus)
68.	Takako Ikuno, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Abandoned Object Detection by Genetic Algorithm with Local Search, Proceeding of 2013 International Conference on System, Process, and Control, 113-116, Kuala Lumpur, Dec. 2013. (要約) 本論文では，監視カメラの画像を想定し，放置物を検出する方法を提案している．通常，監視カメラの映像は人間が肉眼で確認している．しかし，長時間に渡る監視では疲れなどによりヒューマンエラーが発生しやすくなる．本論文の方法では，遺伝的アルゴリズムを用いることにより，映像内に残された放置物を高速・高精度に検出酢津方法を提案している．特に，大域的探索を遺伝的アルゴリズムが担当し，局所的探索をランダム探索法で行う方法を提案している．この方法により，比較的に高精度に放置物の検出が可能であることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84897749400 (Elsevier: Scopus)
69.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Classification of Driver's Head Posture by using Unsupervised Neural Networks, Proceedings of The Third International Conference on Ambient Computing, Applications, Services and Technologies, 50-57, Porto, Oct. 2013. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認行動中の頭部姿勢を分析し，その結果に基づいて2つの教師なしニューラルネットワーク(Self-Organizing Maps(SOMs)とfuzzy Adaptive Resonance Theory(ART))により頭部姿勢をカテゴライズする手法を提案する．提案手法は対象問題に合わせたクラスタ数を決定可能である．実験では，fuzzy ARTのパラメータの変化による頭部姿勢の分類性能を評価した．最終的に，安全確認行動中の頭部姿勢は個人特性に合わせてカテゴライズできる可能性が示唆された．
70.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Analysis of Safety Verification Behavior and Classification of Drivers Head Posture, Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 884-889, Takamatsu, Aug. 2013. (要約) 本研究では，ドライバの運転行動を用いた危険予測モデルの作成を目指している．本稿では，その基礎的検討として，見通しの悪い無信号交差点を対象とし，2つの教師なしニューラルネットワーク(Self-Organizing Maps(SOMs)とfuzzy Adaptive Resonance Theory(ART))により頭部姿勢を定量化する手法を提案する．実験結果より，提案手法が安全確認行動中の大まかな姿勢を分類可能であることを示唆した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA.2013.6618032 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84887909647 (DOI: 10.1109/ICMA.2013.6618032, Elsevier: Scopus)
71.	Takako Ikuno, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Abandoned Object Detection by Genetic Algorithm with Local Search, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 261-264, Kona, Mar. 2013. (要約) 本国際会議論文では，監視カメラの画像から放置された物体を検出する方法を提案している．そのために，遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくテンプレートマッチング手法を提案する．GAにより，テンプレートのサイズ，位置，向きを変更し，放置された物体に適合させる．また，GAは局所探索には適していないため，局所探索を行うためにランダム探索法を併用する．本手法の有効性を検証するために，計算機シミュレーションで定量的に評価している．
72.	Takashi Fujishima, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Method for Detecting Signs of Train Sickness on Tilting Train, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 341-344, Kona, Mar. 2013. (要約) 脳波および心拍分析技術を用いた酔いの予兆検出法を提案する．脳波分析では，周波数分析による周波数帯域におけるパワースペクトルを特徴量として算出する．心拍はR-R間隔を計測し，ローレンツプロットを用いて分析する．提案手法の有効性を検証するために．酔っていない状態，酔いの予兆，酔っている状態の3状態を分類する問題に当てはめて実験を実施した．実験検証の結果，提案手法の有効性が確認できた．
73.	Takashi Hamano, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Objects Based on Spatiotemporal Features from Public Stationary Camera, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 257-260, Kona, Mar. 2013. (要約) 本国際会議論文では，時空間特徴に基づいて放置された物体を検出する方法を提案している．目的は，公共のスペースに設置された監視カメラでの放置物検出である．まず，時空間特徴(STパッチ特徴)6個が計算され，それらにより前景(移動物体)と背景に分離する．次に，HOG特徴とReal AdaBoostを用いて，前景部分から人間と人間以外の物体を抽出する．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
74.	Momoyo Ito, Kazuhiro Sato, Koichiro Mori and Minoru Fukumi : A Basic Study for Quantification of Driving Behaviors and Estimation of Driving Psychology, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 21-24, Kona, Mar. 2013. (要約) 本研究では，ドライバの運転行動を定量化する手法として，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いる．本稿では，提案手法により分類された運転中の姿勢と，ドライバの運転中の心理状態について議論し，ドライバの心理変化が運転行動へ及ぼす影響を示す．
75.	Peng Zhang, Yohei Takeuchi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Recognition of Eye Motions Using EOG and Statistic Learning, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 29-32, Kona, Mar. 2013. (要約) 近年，眼球動作の認識が世界中で注目されている．特に，ALS患者(筋萎縮性側索硬化症)にとって，コミュニケーションのツールとして，眼鏡動作は重要である．本国際会議論文では，眼球動作を認識するために，眼鏡動作に伴い観測できるる眼電位(EOG)を用いるが，まず学習ベクトル量子化(LVQ)を用い，その次にデータの特性に基づくルールベースを用いる方法を提案する．この新しい手法を用いることで，眼鏡動作を高精度に認識できることが判った．
76.	Tomo Uchiyama, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Database Optimization Technique for Ethical Pharmaceutical Searching System, Proceeding of 2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'13, 145-148, Kona, Mar. 2013. (要約) 多目的最適化技術に基づく医療用医薬品検索システム構築のための医薬品データベースを最適化する手法を提案する．多目的最適手法には多目的遺伝的プログラミングを採用する．また，効率よく最適な医療用医薬品を探索するために，薬効の特性を考慮した指標を設けている．計算機シミュレーションを実施した結果，比較的良好な結果を得ることが出来，提案手法の有効性が示された．
77.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Nonlinear Eigenspace Models Based on Fast Statistical Learning Algorithm, Proceedings of IASTED International conference on Software Engineering and Applications, 274-278, Las Vegas, Nov. 2012. (要約) パターン認識の分野では様々な応用において，特徴抽出が重要な役割を果たしている．特徴抽出法としてふぃっしゃ判別分析が利用されおり，その近似的方法Simple-FLDAが提案されている．しかし，これは線形版であり，複雑なデータに対しては必ずしも良好な結果を得られていない．本国際会議論文では，Simple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形のSimple-KDAを提案している．本手法の有効性をいくつかのデータセットで評価している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84876568238 (Elsevier: Scopus)
78.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Optimization of Categorizing Driver's Head Motionfor Driving Assistance Systems, Proceedings of SICE Annual Conference 2012 Final Program and Papers, 471-474, Akita, Aug. 2012. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認行動中の姿勢について，単眼カメラで取得された2次元情報のみから3次元情報を定量化することを目指す．本稿では，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いる頭部姿勢分類手法について検討を加える
79.	Yoshimi Miki, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Decision of Two Alternatives by EEG using Genetic Algorithm, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), D-T3-05, Sapporo, Jul. 2012. (要約) 脳波(EEG)は脳の電気的活動を表現している生体信号である．脳波は人の心理状態を定量化でき，好みや感情に基づいて変化する．本国際会議論文では，人の意識の高い集中状態とそうでない状態の二つに着目し，それらを識別できるシステムを構築する．これらの2状態を識別できればALS患者とのコミュニケーションに活用できると考えられる．特に本国際会議論文では，遺伝的アルゴリズムを用いて脳波の周波数特性を取捨選択する方法を提案している．本手法の有効性を計算機シミュレーションにより評価している．
80.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato and Minoru Fukumi : Classification of Head Motions for Estimation of Driver's Internal States, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), D-T3-01, Sapporo, Jul. 2012.
81.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Kernel Discriminant Analysis Based on Iterative Calculations, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), E-T1-04, Sapporo, Jul. 2012. (要約) フィッシャー判別分析は従来からパターン認識の分野でその有効性が評価されており，様々な問題に適用されてきた．しかし，判別分析にはいくつかの欠点が存在し，特に固有ベクトル数の制約や画像解析に対する固有方程式の特異性問題などがその有効利用を妨げてきた．その中で，近似解法であるSimple-FLDAが提案され，フィッシャー判別分析の有する欠点を全て解決できることが示された．本国際会議論文では，このSimple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形高次元空間での学習を可能とするアルゴリズムを提案する．この提案手法により非線形空間での固有ベクトルの高速学習が可能となり，様々な問題での有効性が期待できる．いくつかの予備実験で，有効性を評価している．
82.	Ryo Yoshioka, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Object Search Using a Rough Sketch, Proceedings of International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (CD-R), E-T1-02, Sapporo, Jul. 2012. (要約) 公共のスペースで忘れ物を探索することは困難を極める．そのため，本論文では，監視カメラの映像から忘れ物を自動で探索する方法を提案する．忘れ物の情報が探索には必要であるため，手書きのスケッチにより忘れ物の情報をシステムに与え，その情報により探索物の輪郭線を抽出し，それに基づいて忘れ物を探索するシステムを構築する．シミュレーションにより，その有効性を評価している．
83.	Fumitoshi Taoka, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Objects in Public Facilities, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 619-622, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本国際会議論文では，放置物を検出するための新しい方法を提案している．本手法は5つの段階で構成されている．まず，時空間特徴に基づいてGaussian mixture model により動的に背景のモデリングを行う．次に，サポートベクターマシンで人間の領域を検出し，領域のヒストグラム特徴のマッチングで動きのある領域を抽出する．また，領域特徴に基づいて各領域のデータベースを作成する．さらに，動的な背景モデリングに色情報を追加している．本手法の有効性を評価するために，PETS2006 and AVSS2007 ベンチマークデータを用いた実験を行っている．
84.	Kazuya Yaegashi, Momoyo Ito, Koichiro Mori, Kazuhito Sato, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Fundamental Study on EEG Analysis for Safety Driving Support System, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 587-590, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本研究では，安全運転支援を目的とし，ドライバの内部状態の理解を目指している．本稿では，ドライバの内部状態と安全確認行動の関連性の分析における基礎的な検討として，無信号交差点におけるドライバの脳波を分析し，その影響について議論する．
85.	Takahide Funabashi, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Recognition of FingerMotion by Wrist EMG, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 433-436, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本国際会議論文では，手首に装着した乾式センサにより計測された筋肉電位(EMG)を用いて指の動作を認識する方法を提案している．認識するべき指の動作は，ジャンケンの"グー"，"チョキ"，"パー"，と何もしていない状態の4動作である．方手法では，手首計測のEMGデータを周波数に変換し，主成分分析の近似法であるSimple-PCAを用いて次元圧縮と学習・認識における計算時間の短縮を実現している．
86.	Yuki Ikami, Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Visual Illusion of Depth Percception during Car Driving, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 293-296, Honolulu, Mar. 2012.
87.	Yusuke Yamamura, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Classification of Motions by EMG of Ankle, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 285-288, Honolulu, Mar. 2012.
88.	Natsumi Ohtani, Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Speech Recognition of Whisper Voice Based on EMG Signals, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 281-284, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 筋電信号を用いる音声認識はクリアーな音を得られない状態をサポートできる方法の一つである．本国際会議論文では，筋電信号を用いて，ささやき声での日本語音声認識を目指している．まず，日本語の長母音5つを認識する．音声信号認識では，二つの筋肉部から得られた筋電をFFTで周波数に変換し，主成分分析の近似法であるSimple-PCAで圧縮して特徴抽出する．その後，最小距離法で識別し，約79%の精度を得た．
89.	Kentaro Mori, Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Acoustic Model Selection Method for Speaker Dependent Speech Recognition, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 158-161, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本国際会議論文では，長期間に渡って収集された特定の話者の音声データを用いて話者内変動を調査している．特に，音声の認識性能とダイナミックプログラミング手法(DPマッチング)により計算された距離との関係を解析した．解析の結果，話者内の音声変動が認識性能を変化させることが判った．よって，本国際会議論文では，音響モデル選択法を提案する．本手法はDP距離と尤度に基づいて最適な音響モデル候補を決定する．本手法の有効性を評価した結果，本方法は従来の方法よりも弱化の認識精度低下を生じるが，より少ない計算コストで最適な音響モデルを選択できることが判った．
90.	Den Nagarekawa, Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Cloth Simulation System to Select the Right SIze, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 49-51, Honolulu, Mar. 2012.
91.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : A Novel Nonlinear Discriminant Analysis by Iterative Operations, Proceeding of 2012 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'12, 104-107, Honolulu, Mar. 2012. (要約) フィッシャー判別分析は従来からパターン認識の分野でその有効性が評価されており，様々な問題に適用されてきた．しかし，判別分析にはいくつかの欠点が存在し，特に固有ベクトル数の制約や画像解析に対する固有方程式の特異性問題などがその有効利用を妨げてきた．その中で，近似解法であるSimple-FLDAが提案され，フィッシャー判別分析の有する欠点を全て解決できることが示された．本国際会議論文では，このSimple-FLDAに対してカーネルトリックを適用して非線形高次元空間での学習を可能とするアルゴリズムを提案する．この提案手法により，カーネル関数に基づくカーネルベースベクトルによりSimple-FLDAを構成すると，非線形空間での固有ベクトルの高速学習を可能とするカーネルSimple-FDAが構成できることを示した．予備的実験により，幾つかのデータベースにおいてその有効性が評価できた．
92.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Estimation of venous shapes acquired from CMOS camera images., Proceedings of the Eighteenth Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2012), 47-52, Kawasaki, Feb. 2012.
93.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Minoru Fukumi and Ikuro Namura : Brain Tissues Segmentation for Diagnosis of Alzheimer-Type Dementia, Proceedings on IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference, 3847-3849, Valencia, Oct. 2011. (要約) 本研究では，委縮率の算出に用いる脳組織の分類について検討を加える．脳組織分類法として，Self-Organizing Maps (SOMs) と Fuzzy Adaptive Resonance Theory (ART)をハイブリッド化した手法を提案し，その効果を検証する．具体的には，2枚の脳画像に対する評価実験を行い，提案手法が脳組織の連続性を保持しながら脳脊髄液を抽出可能であることを示唆した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NSSMIC.2011.6153731 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84863349876 (DOI: 10.1109/NSSMIC.2011.6153731, Elsevier: Scopus)
94.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Hirokazu Madokoro, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Basic Studies for Estimation of Driver's Internal States Using Head Positions, Proceedings on 4th International Symposium on Applied Sciences In Biomedical and Communication Technologies (ISABEL), Barcelona, Oct. 2011. (要約) 本稿では，実車環境にて単眼車載カメラで撮影された画像を対象に，安全確認行動中の頭部姿勢のカテゴライズについて検討を加える．具体的には，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いる手法を提案し，その効果について評価を行う．
95.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Development of automatic filtering system for individually unpleasant data detected by pupil-size change., Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 3311-3316, Anchorage, Oct. 2011. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2011.6084180 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-83755228678 (DOI: 10.1109/ICSMC.2011.6084180, Elsevier: Scopus)
96.	Koji Kashihara, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : An analytical method for face detection based on image patterns of EEG signals in the time-frequency domain., Workshop on Brain-Machine Interfaces, Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 25-29, Oct. 2011. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2011.6083637 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-83755228783 (DOI: 10.1109/ICSMC.2011.6083637, Elsevier: Scopus)
97.	Koichirou Mori, Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Analysis of Relationship between Head Motion Information and Driving Scene for Dangerous Driving Forecast, Proc. of SICE Annual Conference 2011, 2705-2709, Tokyo, Sep. 2011. (要約) 本研究では，交通事故につながる可能性のあるドライバの逸脱信号を検出するため，ドライバの頭部姿勢を用いる．そのために，ドライバの頭部姿勢情報を2次元カメラ画像のみから抽出する．本稿では，その抽出手法について，SOMsを用いたカテゴライズ手法を提案し，その効果を評価する．
98.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Supervised Iterative Learning Algorithm for Eigenspace Models, Proc. of SICE Annual Conference 2011, 2361-2365, Tokyo, Sep. 2011. (要約) パターン認識においては，主成分分析(PCA)が特徴抽出や次元圧縮の方法として，よく利用されている．また，その近似的手法であるSimpe-PCAが，高速な学習方法として，広く利用されている．しかし，Simple-PCAは，データのクラス情報は用いておらず，必ずしもパターン認識で有効な特徴を生成できていない．本国際会議論文では，判別分析を参考にし，Simple-PCAにクラス情報を付加した形式の学習法として拡張することを提案している．本手法の有効性を評価するために，UCIデータセットの幾つかを用いた認識実験を行い，本手法が有効であることを示している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-81255138733 (Elsevier: Scopus)
99.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Novel Supervised Feature Extraction Algorithm Based on Iterative Calculations, Proc. of The IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI2011), 304-308, Las Vegas, Aug. 2011. (要約) パターン認識においては，主成分分析(PCA)が特徴抽出法や次元圧縮法として有名であり，よく利用されている．また，その近似的手法であるSimpe-PCAが，高速な学習方法として有名であり，広く利用されている．しかし，Simple-PCAは，データのクラス情報は用いておらず，必ずしもパターン認識で有効な特徴を生成できていない．本国際会議論文では，Simple-PCAにクラス情報を付加した形式の学習法として拡張している．本手法の有効性を評価するために，UCIデータセットを用いた計算機実験を行い，有効であることを示している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IRI.2011.6009564 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80053163893 (DOI: 10.1109/IRI.2011.6009564, Elsevier: Scopus)
100.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito, Koji Kashihara and Minoru Fukumi : Supervised Feature Extraction Algorithm by Iterative Calculations, Proc. of The 2nd Conference on Next Generation Information Technology (ICNIT2011), 46-49, Gyounju, Jun. 2011. (要約) パターン認識の分野では主成分分析(PCA)が特徴抽出方法として多用されており，データ次元の圧縮でも有効性が示されている．特に，PCAの近似解法であるSimple-PCAがその学習の高速性により多く使われている．本国際会議論文では，このSimple-PCAの性能をアップさせるために，新たな情報としてクラス間の分離指標を導入する．この新しいアルゴリズムの学習性能と特徴抽出性能を評価するために，UCIデータベースを用い，改良型Simple-PCAの性能を定量的に評価している．
101.	Masato Miyoshi, Satoru Tsuge, Tadahiro Oyama, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Feature Selection Method for Music Mood Score Detection, Proc. of ICMSAO'2011, 713-718, Kuala Lumpur, Apr. 2011. (要約) 一般的に，音楽に対する気分(印象)を用いる音楽検索と分類は音楽のジャンル分類と類似し，多数の音楽特徴を用いている．この特徴にはスペクトル特徴，リズム特徴，ハーモニー特徴など様々な特徴が用いられる．本論文では，音楽の気分(印象)スコアを検出するための特徴を選定する方法を提案する．計算機実験により，音楽の気分(印象)スコアを検出できる特徴の選定方法の有効性を検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79959649866 (Elsevier: Scopus)
102.	Takuya Shiraishi, Atsushi Ishitani, Momoyo Ito, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Operation Improvement of Indoor Robot by Gesture Recognition, Proc. of ICMSAO'2011, 572-575, Kuala Lumpur, Apr. 2011. (要約) 近年，室内ロボットに対する要求が増加している．そのため，多くの人々がロボットえお操作する機会が生じている．しかし，多くの人々にとって，従来のリモートコントロールではロボット操作が難しい状況である．これを解決するために，本国際会議論文では，手のジェスチャ認識を用いて，ロボットの操作システムを提案している．本手法は，手の向きと動きに注目しており，リアルタイムにいくつかのジェスチャを認識できている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79959640449 (Elsevier: Scopus)
103.	Yohei Takeuchi, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Novel Approximate Stastical Learning Algorithm for Large Complex Datasets, Proc. of ICMLC'2011, Vol.3, 236-239, Singapore, Feb. 2011. (要約) パターン認識の分野では主成分分析(PCA)が特徴抽出法として多く用いられている．PCAは次元圧縮としても有効で高次元データの圧縮方法としても活用されている．しかし，データ分布が線形である場合には有効であるが，非線形なデータ分布を有するデータに対しては有効性が低下する．これは通常のPCAが線形変換に基づくためである．本国際会議論文では，データを非線形高次元空間に変換する方法としてカーネルトリックに基づく方法を近似的主成分分析の手法であるSimple-PCAに適用して非線形データに適用できるようにする．日本円の識別問題に本方法を適用して有効性を評価している．
104.	Atsushi Ishitani, Takuya Shiraishi, Stephen Githinji Karungaru, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : A Simple Interface for Mobile Robot Using Motion Stereo Vision, Proc. of ICMLC'2011, Vol.2, 174-178, Singapore, Feb. 2011. (要約) ロボットなどのリモートコントロールでは，ユーザインタフェースが重要であり，直感的に操作でき，簡単なシステムであるように設計される．しかし，現在，多くのインタフェースはこれらの点を満たしていない．そこで，本国際会議論文では，画像集合を用いて望ましい場所に移動でき，カメラを装備した移動ロボットを制御する簡単なインタフェースを提案する．ロボットの動きを制御するためには，指示された位置の三次元情報が必要である．本手法では，モーションステレオ法を用いて三次元情報を獲得し，実環境で動作する，1台のカメラを装備した車輪付き移動ロボットを使った実験を行っている．
105.	Hitoshi Takano, Stephen Githinji Karungaru, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Stop Sign Recognition from Drive Scenes, Proc. of ICMLC'2011, Vol.1, 549-552, Singapore, Feb. 2011.
106.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Ikuro Namura and Minoru Fukumi : Extraction of Brain Regions for Image Diagnosis of Alzheimer-type Dementia Based on Atrophy Progress Speeds, Conference Record of 2010 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M19-375, Knoxville, Tennessee, USA, Nov. 2010. (要約) 本研究では，アルツハイマー型認知症診断を目指し，MR脳画像における個人の脳構造に沿った領域抽出法を提案する．具体的には，2種類の可変形状モデルを階層的に用いる手法について検討を加える．さらに，実験結果に基いて，脳萎縮のスピードに着目した認知症診断の可能性について議論する． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NSSMIC.2010.5874476 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79960338890 (DOI: 10.1109/NSSMIC.2010.5874476, Elsevier: Scopus)
107.	Kazuhito Sato, Sakura Kadowaki, Hirokazu Madokoro, Momoyo Ito and Atsushi Inugami : Unsupervised Segmentation of MR Images for Brain Dock Examinations, Conference Record of 2010 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M09-421, 2370-2371, Knoxville, Tennessee, USA, Nov. 2010. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/NSSMIC.2010.5874210 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-79960326679 (DOI: 10.1109/NSSMIC.2010.5874210, Elsevier: Scopus)
108.	Masahito Miyoshi, Hillary Kipsang Choge, Satoru Tsuge, Tadahiro Oyama, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Music Impression Detection Method for User Independent Music Retrieval System, Proc. of KES'2010, 612-621, Wales (U.K.), Sep. 2010. (要約) 以前の報告で，著者らは，ユーアーに依存する楽曲検索システムのための感性語スコア検出システムを提案した．ユーザーに依存する方法では，各ユーザーに適応させるために非常に多くのデータを必要とした．本国際会議論文では，ユーザーに依存しない楽曲検索システムのための感性語スコア検出法を提案する．本手法の有効性を評価するための実験を行い，推定値と実際の値が1以内のの違いを許容する場合に87.5%の感性語検出精度を得た．本手法はユーザーの満足度が従来のランダム選択の印象検出法よりも高いことが示された．
109.	Momoyo Ito, Makoto Nishida and Ikuro Namura : Extraction Method of Brain Regions with Balloon models for Imaging Diagnosis Support of Alzheimer-Type Dementia, The 6th Inter. Conf. on Materials Engineering for Resources, 324-327, Oct. 2009. (要約) 本研究では，アルツハイマー型認知症診断を目指し，MR脳画像における個人の脳構造に沿った領域抽出法を提案する．具体的には，2種類の可変形状モデルを階層的に用いる手法について検討を加える．さらに，実験結果に基いて，脳萎縮のスピードに着目した認知症診断の可能性について議論する．

国内講演発表:

1.	大久保尚宏, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 筋電に基づく手首の疲労の検知と動作識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1567-1570, 2023年9月.
2.	中川透舞, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : EMGによる動作識別での有効な特徴選択, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1000-1002, 2023年9月.
3.	三宅涼太, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波と心拍変動を用いた問題に対する理解有無の識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 983-987, 2023年9月.
4.	藤原大輝, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 時系列データ学習手法による交差点での安全確認行動のモデル化と注意散漫状態の識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1017-1022, 2023年9月.
5.	吉永一貴, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 着席状態の学習者を対象とした骨格情報に基づく学習進行度の識別, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1011-1016, 2023年9月.
6.	大月凌, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : LeapMotionを用いた空中入力による漢字の認識と個人認証, 2023年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1003-1006, 2023年9月.
7.	新田勝正, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 抑うつ状態検出のためのスマートウォッチを用いた気分変化の推定, 情報処理学会第85回全国大会講演論文集, 4-223-4-224, 2023年3月. (要約) 本稿では，スマートウォッチから取得した心拍数などの生体情報から抑うつ状態の推定を試みる．近年，うつ病患者の増加が深刻化している．病状が悪化する前に，まず自身がうつ病の前段階である抑うつ状態にあることを自覚させることで，適切な対応につなげられる可能性があると考えた．そこで本稿では，その基礎的な検討として，日常生活で簡便に利用可能なスマートウォッチで取得される情報を利用し，質問紙によるメンタルヘルス状態算出結果と合わせて解析を実施して，気分の変化と生体情報等との関連性を分析する．
8.	田洞真奈, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : Leap Motion を用いた深層学習による日本手話識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1165-1169, 2022年9月. (キーワード) Leap motion / 日本手話 / 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / CNN
9.	𠮷川京汰, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 深層学習とカラー集約画像を用いた手話認識, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 628-632, 2022年8月. (キーワード) 集約画像 / 深層学習 (deep learning) / 手話認識 / カラーリング
10.	畠中健斗, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : スマートグラスを用いた初心者向け焼き加減判定システムの開発, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 617-622, 2022年8月. (キーワード) 焼き加減 / スマートグラス / ヒストグラム / 料理 / 初心者
11.	小柳功王, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : スマートウォッチを用いた睡眠時見守りシステムにおける呼吸数の計測法について, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 658-663, 2022年8月. (キーワード) 睡眠 (sleep) / スマートウォッチ / 呼吸 (respiration) / ピーク値 / 移動平均
12.	斎藤佑樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 手首筋電に基づくタッピング動作の認識, 人工知能学会全国大会, 1-4, 2022年6月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / 手首筋電
13.	伊藤伸一, Miura Takanori, 伊藤桃代, 福見稔 : A Method to Detect a Mood Matching Music Using EEG, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 601-604, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 気分 / 音楽 (music) / 機械学習 (machine learning)
14.	伊藤伸一, 門脇光紀, 伊藤桃代, 福見稔 : Personal Authentication with Walking Motion Based on Gathered Images and Neural Networks, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 512-515, 2021年9月. (キーワード) personal authentication with walking motion / gathered image / deep learning / convolutional neural networks
15.	野崎廉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波を用いた面倒な作業に対する感情の検出, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 644-648, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / 感情 (emotion) / ブレインマシンインタフェース / 機械学習 (machine learning) / 面倒 / 条件付き刺激
16.	織田武瑠, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : カフェインの影響を考慮した脳波個人認証の検討, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 639-643, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / ブレインマシンインタフェース / カフェイン / 機械学習 (machine learning) / 多数決 / 個人認証
17.	十亀太雅, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による掌握・発声動作想起を用いた言語選択の提案, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 623-627, 2021年9月. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / k近傍法 / 律動 / 事象関連電位 / 閉じ込め症候群 / 運動想起
18.	浅原昌大, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 深層学習を用いたてんかん波検出, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 617-622, 2021年9月. (キーワード) てんかん / 深層学習 (deep learning) / 脳波判読 / 転移学習 / 発作間欠期脳波
19.	中嶋祥也, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : サッカー選手の自動的評価のためのスペースの可視化, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 535-539, 2021年9月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / ヒューマンインタフェース (human interface) / 機械学習 (machine learning) / 情報可視化 / サッカー
20.	房登淳平, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : Kinectを用いた歩行動作に基づく個人認証, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 528-531, 2021年9月. (キーワード) 個人認証 / Kinect / 歩行動作
21.	唐門伶, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 眼鏡型カメラを用いた夜間及び暗所における視覚障がい者の視覚的支援システムの検討, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 518-523, 2021年9月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 点字ブロック / YOLOv3
22.	矢野大暉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 防犯カメラを用いたひったくり犯の検出・追跡, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 889-891, 2021年9月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / 引ったくり
23.	和渕諒汰, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 深層学習を用いた画像識別による不良品検知システムの開発, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 906-911, 2021年9月. (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 機械学習 (machine learning) / 不良品検知
24.	武藤岳児, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム, 電気学会分野横断型新システム創成研究会論文集, 1-5, 2021年1月. (要約) 現在，多くのリサイクルセンターでは，ペットボトル，缶類，ガラス瓶などといった再資源化可能な大量の廃棄物が送出されている．本研究では，分別作業における負担軽減を目的とし，物体検出ネットワークと回転角算出ネットワークを連結およびデータ拡張手法を多段的に用いて実環境に最適化した合成画像を生成することで，高精度かつリアルタイムで物体認識及び回転角を算出するモデルを構築した．特に，データ拡張方法を工夫することにより学習に利用できる画像枚数を増加させ，物体識別と回転角度推定の精度を改善する． (キーワード) 機械学習 (machine learning) / 深層学習 (deep learning) / 廃棄物識別 / データ拡張 / 物体検出
25.	武藤岳児, 福見稔, 伊藤伸一, 伊藤桃代 : 物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム, ViEW2020講演論文集, 1-7, 2020年12月. (要約) 現在，多くのリサイクルセンターでは，ペットボトル，缶類，ガラス瓶などといった再資源化可能な大量の廃棄物が送出されている．本研究では，分別作業における負担軽減を目的とし，物体検出ネットワークと回転角算出ネットワークを連結およびデータ拡張手法を多段的に用いて実環境に最適化した合成画像を生成することで，高精度かつリアルタイムで物体認識及び回転角を算出するモデルを構築した． (キーワード) 物体検出 / 深層学習 (deep learning) / 廃棄物識別 / データ拡張
26.	CHUNYU GUO, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Personal authentication by walking motion using Kinect, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 719-721, Sep. 2019. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 機械学習 (machine learning) / Kinect
27.	Shan Xian, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Study on Discrimination of Finger Motions Based on EMG Signals, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 715-718, Sep. 2019. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 機械学習 (machine learning) / 筋活動 (electromyogram activity)
28.	和崎健, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 車両ランプによる進行方向判別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 861-865, 2019年9月. (キーワード) 機械学習 (machine learning) / 車両ランプ
29.	島本和樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 蓄積ストレス評価のための爪画像解析, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 855-860, 2019年9月. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 爪画像 / 蓄積ストレス
30.	木村拓也, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : 運転シーンにおける単眼カメラを用いた移動物体識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1374-1377, 2018年9月. (キーワード) 移動物体識別 / 運転シーン / 機械学習 (machine learning) / 単眼カメラ
31.	阪部禎幸, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : スパース構造学習を用いた視認性の差異に基づくドライバ状態の識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1368-1373, 2018年9月. (キーワード) ドライバー状態 / スパース構造学習 / 視認性
32.	安藤輝, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : Kinectを用いた監視システムのための個人識別, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1342-1345, 2018年9月. (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / 機械学習 (machine learning) / Kinect
33.	藤井ゆりか, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : パンチルトカメラを用いた危険物検出, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1516-1517, 2018年9月. (キーワード) 危険物検出 / パンチルトカメラ / 機械学習 (machine learning)
34.	森川詩音, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : 乾式電極を用いた口唇EMGによる個人認証, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1571-1572, 2018年9月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / 機械学習 (machine learning) / 深層学習
35.	山本駿, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔, Kamat Rahayu Binti Seri : Leap motionを用いたCNNによる空中入力数字の認識, 電気学会全国大会講演論文集, 173, 2018年3月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / Leap Motion / CNN / ヒューマンセンシング (human sensing)
36.	森川詩音, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一, Kamat Rahayu Binti Seri : 乾式電極による口唇EMGを用いた個人認証, 電気学会全国大会講演論文集, 185, 2018年3月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン / ヒューマンセンシング (human sensing)
37.	高畠亮介, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一, Kamat Rahayu Binti Seri : 二極式乾式電極を用いた口唇筋電解析による日本語母音識別のためのデータセット作成, 電気学会全国大会講演論文集, 180-181, 2018年3月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン
38.	竹安このみ, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : 運転行動の変化に基づく注意散漫状態の検出-GGMを用いた運転行動モデル化の検討-, HCGシンポジウム2017論文集, HCG2017-I-1-3, 2017年12月. (要約) 近年の交通死亡事故の特徴として，漫然運転が原因の事故が増加している．漫然運転の状態を検出することができれば，交通死亡事故を減らすだけでなく，自動運転における権限委譲のためのドライバの状態監視の実現にもつながる．そこで本研究では，ドライビングシミュレータを用いて測定した運転行動に対し，グラフィカルガウシアンモデルによって疎構造モデルを生成した．また，生成した運転行動モデルの有用性を検討した．
39.	阪部禎幸, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : スパース構造学習を用いた運転情報による漫然状態の分析 -視認性の差異に基づく考察 -, HCGシンポジウム2017論文集, HCG2017-C-3-3, 2017年12月. (要約) 交通事故の最大の要因は認知・判断のミスによる漫然運転である．漫然運転時の運転行動変化を検出することができれば，交通事故の予防や，自動運転時の運転権限委譲の問題に対応することが可能となる．本稿では，スパース構造学習を用いてドライバの情報の相関から，平常状態と注意散漫状態の差異を分析する．ドライバの運転行動情報としては，視線，顔向き，心拍数，速度，加速度，およびハンドルの傾きを使用する．これらの情報が視認性の差異によってどのように変化するか，分析する．
40.	田中智也, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 表情分析によるストレス評価の検討, 電気学会電子情報システム部門大会論文集, 1136-1139, 2017年9月. (キーワード) 表情分析 / ストレス評価 / アミラーゼ
41.	大前久基, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波を用いた学習理解の評価に関する研究, 電気学会電子情報システム部門大会論文集, 464-467, 2017年9月. (キーワード) 脳波 / 信号処理 / 簡易脳波計 / 学習理解
42.	Higasa Takashi, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Character Input System using Gesture Motion in Augmented Reality, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1683-1684, Sep. 2017. (キーワード) Augmented Reality / HSV color system / Gesture motion / Character string detection / Optical character reader
43.	安藤輝, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : KInectを用いた監視システムにおける呼吸検知, 電気学会電子情報システム部門大会論文集, No.PS3-7, 1561-1562, 2017年9月. (キーワード) Kinect / サポートベクタマシン
44.	塩士亮平, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : 深層学習を用いた手首筋電の個人認証, 電気学会情報システム研究会, Vol.IS-17, 57-61, 2017年8月. (要約) 手首で計測された筋肉電位を用いて個人認証を高精度に行ったことの報告である．特に，畳み込み型の深層学習ネットワークを用いることにより，ジャンケン動作に伴う筋電に基づいて個人認証を行う方法を提案し，計算機シミュレーションにより高精度認証が可能であることを定量的に評価している． (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / コンボルーショナルニューラルネットワーク
45.	高畠亮介, 福見稔, 伊藤伸一, 伊藤桃代 : 2極式乾式電極を用いた表面筋電による日本語母音識別, 電気学会情報システム研究会, Vol.IS-17, 23-27, 2017年8月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクタマシン
46.	伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : ドライバの姿勢変化に着目した安全確認行動の解析, 日本機械学会第25回交通・物流部門大会(TRANSLOG2016)講演論文集/ 1306, 2016年11月.
47.	野々口大幹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 蚊の検出・追跡システム, 平成28年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 412-415, 2016年9月. (キーワード) 蚊
48.	海野翔平, 佐藤和人, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : リカレントSOMを用いた運転シーンの分類, 自動車技術会2016年春季大会学術講演会講演予稿集, 156-161, 2016年5月.
49.	沢田石真史, 佐藤和人, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : 身体情報に着目したDMT(Driver Monitoring Tool)の試作, 自動車技術会2016年春季大会学術講演会講演予稿集, 150-155, 2016年5月.
50.	小西大紀, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 空中署名と深層学習によるバイオメトリクス認証, 動的画像処理実利用化ワークショップ2016, IS2-A10-1-IS2-A10-7, 2016年3月. (要約) 本稿では，空中署名によるバイオメトリクス認証についての研究成果を報告する．署名の計測にはLeap Motion Controller を使用する．そして，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習により，署名データからの特徴抽出と識別を行う．
51.	小川拓眞, 平岡大樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : パンチルトカメラを用いたオンライン放置物検出, 動的画像処理実利用化ワークショップ2016, ISC-C10-1-ISC-C10-8, 2016年3月. (要約) 本稿ではパンチルトカメラを用いたオンライン放置物検出の手法を提案する．提案手法として，まずパンチルトカメラで動画像の取得を行う．その動画像に対して放置物があると考えられる対象領域の抽出をST-Patch 特徴量を用いて行う．そして抽出された対象領域に対して放置物の存在を確かめる物体識別を行い，放置物の検出を行う．提案手法の有効性を検証するために複数の場面を想定した実験を行う．
52.	内藤涼介, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 画像特徴量とサポートベクターマシンを用いた運転シーン分類に関する検討, 動的画像処理実利用化ワークショップ2016, ISC-C8-1-ISC-C8-4, 2016年3月. (要約) 交通事故の主要因の一つは漫然運転であり，発生箇所が最も多いのは交差点である．ドライバが漫然運転をしている時，内部状態(注意散漫状態，焦り，眠気など)に変化があると考えられる．また，内部状態は車両前方の情景(運転シーン)の影響を受けると考えられる．つまり，運転行動を解析するためには運転シーンがどのような状況であるかを理解する必要がある．そこで，本研究では運転シーンの理解を目的とし，画像特徴量を用いた運転シーン分類について検討する．具体的には，運転シーン画像をBag of Keypoints(BoK)により表現し，分類器にサポートベクターマシン(SVM)を用いて直線区間と交差点を分類した．その結果，78.2%の精度で分類可能であった．
53.	青木宙, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : ARのため手姿勢推定のため, 平成27年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 188, 2015年9月.
54.	豊川貴大, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : ドライバの視線と注視対象物の関連性の分析, 平成27年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 239, 2015年9月.
55.	佐藤和人, 勝又健太郎, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : 注意散漫状態の検出に向けたドライバ身体情報の分析, FIT2015第14回情報科学技術フォーラム講演論文集, 35-42, 2015年9月.
56.	田村集, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による最良楽曲の選出, 平成27年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 379-384, 2015年8月. (キーワード) 音楽解析 / 周波数解析 (spectrum analysis) / フーリエ変換 (Fourier transform)
57.	小川拓眞, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 放置物検出におけるST-Patch特徴量の改良, 平成27年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 1490-1491, 2015年8月. (キーワード) パンチルトカメラ / ST-Patch特徴 / HOG特徴 / リアルアドブースト
58.	平岡大樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : SVMによる手首筋電を用いたジャンケン動作識別, 平成27年度電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文, 1514-1515, 2015年8月. (キーワード) 筋活動 (electromyogram activity) / サポートベクターマシン / バイオメトリクス
59.	佐藤和人, 加藤大輝, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : 無信号交差点におけるヒヤリハット遭遇時の運転者身体情報の分析 (第 2 報), 自動車技術会2015年春季大会学術講演会講演予稿集, 2228-2231, 2015年5月. (要約) 本研究では，運転タスクと暗算タスクを同時遂行する「注意散漫状態」を模擬した走行実験を行い，交差点進入時に遭遇するヒヤリハットと運転状態の差異による安全確認行動の特徴を解明する．具体的には，ヒヤリハット遭遇前後における視線と顔向きの時系列変化に着目し，交差点侵入時の注視行動と一時停止後の安全確認行動に時間区分した分析を通して，注意散漫状態を特徴付ける行動パターンを抽出し，危険運転予測モデルの構築に向けた知見の獲得を目指す．
60.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 交通イベントに起因する頭部姿勢の時系列変化の解析, 自動車技術会2015年春季大会学術講演会講演予稿集, 2232-2235, 2015年5月. (要約) 著者らはこれまでに，見通しの悪い一時停止の必要な無信号交差点を対象とし，ヒヤリハットに遭遇した後の安全確認行動の変化に個人特性が存在する可能性を示唆した．しかしながら，時間的な変化については言及できていない．そこで，本稿ではヒヤリハット遭遇後の安全確認行動時の頭部位置に着目し，その座標値に対して高速フーリエ変換を適用し，時間変化について解析する．
61.	勝又健太郎, 佐藤和人, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : 視線と顔向きを用いた注視タイミングによる安全確認行動の解析, 自動車技術会2015年春季大会学術講演会講演予稿集, 1111-1114, 2015年5月. (要約) 本研究では，ヒヤリハットイベント遭遇時の運転行動を比較し，注意散漫状態での運転行動と運転に集中した状態での運転行動との違いから危険運転行動を予測し，運転者に警告することで予防安全を行うシステムの開発を目的とする．ドライビングシミュレータを用いてシミュレーションコースとヒヤリハットイベントを含む走行シナリオを作成し，視線検出装置を用いて運転者の身体情報(頭部姿勢・表情・顔向き・視線)を取得して運転行動を定量化し，天候や時間帯の違いによってヒヤリハットイベントの発見するタイミングの違いと運転者の運転特性がヒヤリハット遭遇時の視線や顔向きの関係について考察する．
62.	都筑慶一, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : Deep Learningを用いた運転シーン分類のための基礎的検討, 平成26年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 185, 2014年9月. (要約) 本研究では，危険運転に繋がる運転行動を解析するために，車両前方の情景の時系列変化を運転シーンと定義し，運転シーンの意味付けのための分類を目的としている．本稿では，実車の運転シーンにおける直進クラスと交差点クラスの分類にDeep Learningを採用し，2クラスの分類における有効性を検討する．Deep Belief Nets(DBN)と誤差逆伝播法との比較実験を行った結果，DBNの方が識別率の高いことが明らかとなった．
63.	岡亮輔, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : ドライバの姿勢情報に基づく安全確認行動区間の抽出, 平成26年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 184, 2014年9月. (要約) 本研究では，ドライバが安全確認を行っている区間を対象とした実験や解析を可能とするために，見通しの悪い無信号交差点における，ドライバの安全確認行動区間の抽出を行う．実験では，安全確認行動区間の抽出に用いるドライバの姿勢変化に着目した特徴量の検討を行った．その結果，ドライバを包含する領域の画像を粗視化したデータを用いる有用性が示唆された．
64.	伊藤伸一, 伊藤桃代, 藤澤正一郎, 福見稔 : 心理学的個人差を考慮した脳波パターン分類法, 平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 637-640, 2014年9月.
65.	佐藤和人, 加藤大輝, 勝又健太郎, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : ヒヤリハット遭遇時における運転者特性と身体情報の分析, 第13回情報科学技術フォーラム講演論文集,第3分冊, 5-12, 2014年9月.
66.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : ドライバの状態推定を目的とした頭部姿勢の時系列解析, 第13回情報科学技術フォーラム講演論文集,第3分冊, 256-258, 2014年9月. (要約) 本研究では，ドライバの運転行動を用いた危険予測モデルの作成を目指している．本稿では，その基礎的検討として，見通しの悪い無信号交差点を対象とし，交差点における安全確認行動を構成する頭部姿勢の時系列変化について考察する．具体的には，ヒヤリハットイベントが安全確認行動の時系列変化に与える影響を評価する．
67.	杉山明子, 伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : 頭部の動きに着目したヒヤリハットイベントの有無による安全確認行動の差異の分析, 自動車技術会2014年春季大会学術講演会前刷集, Vol.11-14, 13-18, 2014年5月. (要約) 本稿では，安全確認行動のどのような頭部姿勢変化に注意散漫状態推定のための情報が含まれているかを，安全確認行動時の頭部の位置情報を2次元平面上に投影し，その座標値の統計量から解析する．特に，ヒヤリハットイベントの有無による変化について考察し，注意資源と頭部の軌跡との関係について議論する．
68.	加藤大輝, 佐藤和人, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : ヒヤリハット事象の検証に向けた走行シナリオの設計と評価実験, 自動車技術会2014年春季大会学術講演会前刷集, Vol.6-14, 13-18, 2014年5月.
69.	佐藤和人, 勝又健太郎, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : 無信号交差点におけるヒヤリハット遭遇時の運転者身体情報の分析, 自動車技術会2014年春季大会学術講演会前刷集, Vol.12-14, 1-6, 2014年5月.
70.	伊藤桃代, 佐藤和人, 伊藤伸一, 福見稔 : ヒヤリハットイベントが安全確認行動の変化に与える影響の解析, 自動車技術会2014年春季大会学術講演会前刷集, Vol.12-14, 7-10, 2014年5月. (要約) 本稿では，これまでに提案した2 種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した頭部姿勢定量化手法を用い，ヒヤリハットイベントが安全確認行動の時系列変化に与える影響を解析する．特に，ドライビングシミュレータ環境において，ヒヤリハットが生じなかった場合と生じた場合の安全確認行動時の頭部姿勢カテゴライズ結果について考察する．
71.	山村祐介, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 足首の筋電による足首の動作の分類, 日本生体医工学会中国四国支部大会, 11, 2013年10月.
72.	張鵬, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : LVQとEOG法を用いる眼電マウスの開発, 日本生体医工学会中国四国支部大会, 34, 2013年10月.
73.	鈴木崇矩, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : スパース構造学習に基づく注意散漫状態の推定, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 219, 2013年9月. (要約) 本稿では，スパース構造学習による運転行動からの異常値検出について提案した．今回提案した手法を用いることで，頭部姿勢，顔向き，視線の相対的な時系列変化の相関関係を求めることができ，各データ単体のデータを見ただけでは検出されない異常を相関関係から求めることが可能となる．これによりドライバの運転行動の組み合わせからドライバの内部状態の推定を行うことができ，ドライバの運転行動の癖(注意散漫状態時)を推定できる可能性がある．
74.	森泰斗, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 顕著性マップを用いた運転シーンにおける注視対象の抽出, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 217, 2013年9月. (要約) 本研究では，注視対象物と定義した自動車，二輪転歩行者の道路での相対的な関係をモデル化するために，運転シーンにおける注視対象物の領域抽出を目的とする．具体的には，人間の視覚特性を模した顕著マップ上での注視対象の抽出についての検討を行う．
75.	八重樫和也, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 交通イベントに起因する生体情報と運転行動の変化に関する分析, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 221, 2013年9月. (要約) 本研究では，予防安全の立場から，ドライバの交差点での安全確認行動に着目し，平常状態からの逸脱信号を検出するシステムの構築を目指している．システムの構築に当たっては，運転者の精神状態の変化と運転動作の変化についての関連性を調査する必要がある．ドライバの安全確認行動と，人間の精神的負荷に影響を受けるとされている生体信号との関連性を調査する．
76.	宮井康次, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 運転シーン分類のための車両前方画像の特徴量抽出, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 216, 2013年9月. (要約) 本研究では，顕著性マップによる注視対象領域の特定後，注視対象物の局所特徴量を検出することを目的とする．本稿では，顕著性マップにより得られた注視対象領域に対するSIFTの抽出結果について評価する．
77.	杉山明子, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 福見稔 : 安全確認行動分析のためのシナリオの評価, 平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 222, 2013年9月. (要約) 本研究では生体信号の中でも心拍に注目する．心拍と運転行動の関係を分析し，それを根拠として用いることで内部状態の変化が運転行動へ及ぼす影響を明らかにする．ドライビングシミュレータ上でヒヤリハットイベントを発生させ，見通しの悪い信号機のない交差点での，ドライバの心拍変化と安全確認行動の変化の関係を分析する．本稿では，安全確認行動分析の予備実験として，発生させるイベントが運転行動に与える影響を調査するため，シナリオの評価を行う．
78.	堀内将嘉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムを用いたパノラマ画像の生成, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, OS10-3, 2013年9月.
79.	Peng Zhang, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Recognition of Continuous Eye Motions Using Learning Vector Quantization and EOG-feature Based Methods, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, GS12-2, Sep. 2013.
80.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 教師なしニューラルネットワークによるドライバの頭部姿勢分類, 第12回情報科学技術フォーラム講演論文集,第3分冊, 501-506, 2013年9月. (要約) 本研究では，ドライバの頭部姿勢の3次元情報から，安全確認動作のモデル化を行うことで，危険運転を引き起こすきっかけとなる平常状態からの継続的逸脱を検出するシステムの構築を目的とする．本稿では，安全確認動作のモデル化のための頭部姿勢定量化手法である，2種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した手法について，ニューラルネットワークのパラメータ調整による安全確認行動時の頭部姿勢カテゴリ分類結果について考察を加える．
81.	Takako Ikuno, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi : Abandoned Object Detection by Genetic Algorithm with Local Search, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, OS4-6, Sep. 2013.
82.	八重樫和也, 盛紘一朗, 伊藤桃代, 伊藤伸一, 佐藤和人, 福見稔 : ドライバの安全確認動作に着目した脳波分析, 平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 1031-1034, 2012年9月. (要約) 本研究では，ドライバの交差点での安全確認動作に着目した平常状態からの逸脱信号を検出するシステムの構築を目指す．そのためには，安全確認行動の変化とドライバの内部状態の変化の関連性について調査する必要がある．本稿では，信号機の無い見通しの悪い交差点での脳波に焦点を当て，安全確認動作の前後での脳波を解析することで，安全確認行動がドライバに及ぼす影響を考察する．また，安全確認を行う交差点内の注意対象物の状況の差異が脳波に与える影響についても議論する． (キーワード) 運転支援システム / 安全確認動作 / 不注意な運転 / アクティブセーフティ技術 / 脳波
83.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 安全確認動作の状況分析に基づく頭部姿勢空間のカテゴライズ, 第11回情報科学技術フォーラム講演論文集, 407-412, 2012年9月. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認動作のモデル化を行うことで，危険運転を引き起こすきっかけとなる平常状態からの継続的逸脱を検出するシステムの構築を目的とする．本稿では，安全確認動作のモデル化のための頭部姿勢定量化手法として，2種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した手法を提案し，その分類特性について考察を加えた．
84.	竹内洋平, 伊藤桃代, 福見稔 : 非線形空間における繰り返し演算型判別分析, 信学技報, Vol.112, No.69, 59-64, 2012年5月.
85.	佐藤和人, 伊藤桃代, 間所洋和, 門脇さくら : 表情表出テンポとリズムを用いた心理的ストレスの定量化, 信学技報, Vol.112, No.69, 39-44, 2012年5月.
86.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔 : 頭部姿勢空間定量化のための自己写像特性の評価, 信学技報, Vol.112, No.69, 17-20, 2012年5月. (要約) 本研究では，ドライバの安全確認動作定量化を目的とし，2種類の教師なしニューラルネットワークを用いて，個人ごとに異なる頭部姿勢数に適応したカテゴライズを目指している．本稿では，実車環境で取得されたドライバの画像を対象に，ドライバ固有の安全確認動作に適したSOMsの自己写像特性について検討を加えた．
87.	舟橋孝秀, 伊藤桃代, 柏原考爾, 福見稔 : EMGを用いた指の動作識別, 計測自動制御学会四国支部講演会, No.PS2-23, 2011年11月.
88.	柏原考爾, 高橋啓介, 伊藤桃代, 福見稔 : 微小レベルの映像信号から静脈形状を高精度に推定するための解析手法の検討, 信学技報, Vol.111, No.257, 49-54, 2011年10月.
89.	高橋啓介, 柏原考爾, 伊藤桃代, 福見稔 : CMOSイメージセンサを用いた近赤外線カメラによる静脈画像の解析, 第34回日本生体医工学会中国四国支部大会プログラム講演抄録, 51, 2011年10月.
90.	竹内洋平, 伊藤桃代, 柏原考爾, 福見稔 : 繰り返し演算による教師あり特徴抽出手法の開発, 高速信号処理応用技術学会研究会, 10-11, 2011年8月.
91.	伊藤桃代, 盛紘一朗, 井口祐也, 佐藤和人, 福見稔 : 危険運転予測のための頭部動き情報と運転シーンの関連性の分析, 動的画像処理実利用化ワークショップ2011講演概要集, 198-201, 2011年3月. (要約) 本研究では，ドライバの頭部姿勢に着目した危険運転予測を目指している．頭部動き情報をモデル化するにあたり，運転時の頭部の動きには，運転シーンとどのような関連性を有するか，また，どのようなカテゴリが存在するかを分析し，その結果に基づいて定量化を行う必要がある．本稿では，交差点での安全確認動作に着目して運転シーンと頭部の動きの関連性について考察を加えた．
92.	三好真人, 柘植覚, Hillary Kipsang Choge, 尾山匡浩, 伊藤桃代, 福見稔 : 音楽検索のための楽曲印象値の自動付与手法, 第89回情報処理学会音楽情報科学研究会, 2011年2月.
93.	光原弘幸, 獅々堀正幹, 緒方広明, 泓田正雄, 得重仁, 森田和宏, 松本和幸, 渡辺峻, 伊藤桃代 : ``ソフトウェア設計及び実験''のエンタテインメント化とその効果, 日本教育工学会第26回全国大会講演論文集, 787-788, 2010年9月.
94.	森健太郎, 柘植覚, 伊藤桃代, 福見稔 : 話者依存音声認識のための発音辞書・音響モデル適応手法, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 698-701, 2010年9月.
95.	石谷淳, 白石卓也, 伊藤桃代, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔 : モーションステレオを用いた移動ロボット向けユーザインタフェース, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 694-697, 2010年9月.
96.	田岡文利, 伊藤桃代, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔 : 証明変動に頑健な放置物検出法, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 689-693, 2010年9月.
97.	伊藤桃代, 佐藤和人, 福見稔, 苗村育郎 : 脳萎縮の進行速度に基づく認知症診断支援のための脳領域抽出法, 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, 683-688, 2010年9月. (要約) 本稿では，個人の脳構造に沿った側頭葉領域抽出の高精度化を目的に，AAM探索時の初期位置に再利用する再帰型領域抽出法を提案する．評価実験では読影医がATD患者の脳萎縮状況に着目し重症度を分類した34例(MR脳画像34枚)を対象とし，提案手法による関心領域の抽出精度について評価を行った．さらに，提案手法により抽出された関心領域と手動抽出された関心領域における萎縮率の比較を行い，萎縮率の再現性についても有用性を示す．

その他・研究会:

1.	吉田拓麻, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : MediaPipeを利用したハンドジェスチャーの範囲選択による文章認識, 電気学会・産業計測制御研究会, IIC-21-044, 2021年11月. (キーワード) ハンドジェスチャー / 文章認識
2.	十亀太雅, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による掌握・発声動作想起の識別, 電気学会・産業計測制御研究会, 55-60, 2020年11月. (要約) This paper proposes a method to discriminate motor imaginations of holding hands and vocalization. The proposed method consists of EEG measurement, EEG feature extraction, and motor imaginations classification. In EEG measurement, simple electroencephalograph is employed. In EEG feature, event-related synchronization (ERS) and event-related desynchronization (ERD) are extracted using fast Fourier transform (FFT). Support Vector Machine (SVM) is used to classify the motor imaginations of holding hands and vocation. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using real EEG data. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / α波 / 事象関連同期 / 事象関連非同期 / 閉じ込め症候群
3.	織田武瑠, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : カフェインの影響を考慮した脳波個人認証システムの開発, 電気学会・産業計測制御研究会, 41-46, 2020年11月. (要約) Changes in brain activity during caffeine intake are an issue for the spread of brain machine interface (BMI) devices to consumers. We attempt to develop an electroencephalogram (EEG) discrimination method considering the effects of caffeine. Also, this paper focuses on a personal authentication system based on EEG analysis technique. As a preliminary step to consider the influence of caffeine, this paper proposes a method to discriminate the presence or absence of caffeine and construct an authentication system. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using real EEG data. (キーワード) 脳波 (electroencephalogram) / ブレインマシンインタフェース / カフェイン / 機械学習 (machine learning) / 多数決
4.	吉田拓麻, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : ハンドジェスチャーを用いた範囲指定の空間認識, 電気学会・産業計測制御研究会, 9-12, 2020年11月. (要約) This paper proposes a method to detect a range using hand gestures. The proposed method consists of hand region detection, hands recognition and gesture detection. In the hand region detection, the skin color is detected on the basis of HSV colors. In order to show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments with hand gestures using a web camera. The experimental results show that mean of the detection ratio for the range detection was 32.5%. (キーワード) AR / 画像処理 (image processing) / ハンドジェスチャー
5.	門脇光紀, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 集約画像と深層学習を用いた歩容認証による個人認証, 電気学会・産業計測制御研究会, 27-31, 2020年11月. (要約) We propose a method to recognize the gait using gathered images and deep learning. The proposed method consists of preprocessing, gathered images creation, and identification. The gathered image is created by comparing brightness values from one steps walking images. This paper employs a convolutional neural network (CNN) to extract features for gait recognition and recognize a person using them. The CNN consists of an input, three hidden, a full-connection and output layers. The hidden layers have convolutional and pooling layers. The full-connection layer has a dropout layer. Finally, we conducted experiments for gait recognition. (キーワード) 集約画像 / 深層学習 (deep learning) / 歩容認証 / 畳み込みニューラルネットワーク
6.	山本俊, 福見稔, 伊藤桃代, 伊藤伸一 : 空中入力数字の時系列データに対するCNNの有用性の検証, 電気学会・産業計測制御研究会, 1-4, 2019年11月.
7.	島本和樹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 爪画像を用いた蓄積ストレス評価に関する一考察, 電気学会・産業計測制御研究会, 11-14, 2019年11月.
8.	野崎廉, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 簡易脳波計を用いた面倒感情の検出, 電気学会・産業計測制御研究会, 23-29, 2019年11月.
9.	門脇光紀, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 集約画像を用いた歩容認証, 電気学会・産業計測制御研究会, 39-43, 2019年11月.
10.	Shunsuke Takata, Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : Evaluation of Driver Behavior Quantification using RSOM for Driver State Estimation, Conference record of 2017 Taiwan and Japan Conference on Circuits and Systems, 13, Aug. 2017.
11.	Momoyo Ito, Kazuhito Sato, Shin-ichi Ito and Minoru Fukumi : A Proposal of Suitable Driving Behavior Model Selection according to Driving Scene, Conference record of 2017 Taiwan and Japan Conference on Circuits and Systems, 15, Aug. 2017.
12.	田中智也, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 表情分析による蓄積ストレス評価, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2016, 14, 2016年9月.
13.	日笠賢, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : ジェスチャーモーションによる拡張現実空間における文字列検索, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2016, 13, 2016年9月.
14.	野々口大幹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 方向符号照合法とパーティクルフィルタを用いた蚊の追跡, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2016, 9, 2016年9月.
15.	野々口大幹, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 背景差分を用いた動画像処理による蚊の検出, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2015, 17, 2015年9月.
16.	田村集, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : CHRMESを用いた音楽データベース生成, 瀬戸内信号処理研究会 SSS2015, 15, 2015年9月.
17.	正田光, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 初心者のための描写能力向上支援システム, 瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014, 16, 2014年9月.
18.	都築菜生, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 生体情報を用いた聞き手の違和感検出∼意思疎通のための会話支援システム∼, 瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014, 15, 2014年9月.
19.	田村集, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔 : 脳波による最良楽曲選出のためのデータベース構築, 瀬戸内合同信号処理研究会 SSS2014, 14, 2014年9月.
20.	藤島敬史, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔, 藤澤正一郎 : 振り子特急列車乗車時における酔いの予兆検出のための生体情報分析, 電気学会研究会資料知覚情報研究会, No.PI 14 056∼080 082∼093, 113-116, 2014年9月.
21.	内山知, 伊藤伸一, 伊藤桃代, 福見稔, 藤澤正一郎 : 薬効に基づく裁量医薬品組み合わせの決定, 電気学会研究会資料知覚情報研究会, No.PI 14 056∼080 082∼093, 31-34, 2014年9月.
22.	光原弘幸, 獅々堀正幹, 緒方広明, 泓田正雄, 得重仁, 森田和宏, 松本和幸, 渡辺峻, 伊藤桃代 : 知能情報工学科``ソフトウェア設計及び実験''のエンタテインメント化の試行, 平成22年度全学FD大学教育カンファレンス in 徳島発表抄録集, 12-13, 2011年1月.

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

交差点での運転者の姿勢に着目した注意散漫状態推定システムの構築 (研究課題/領域番号: 16K16101 )
研究者番号（40581153）による検索

講師 : 伊藤桃代

研究活動

個人のホームページ

専門分野

研究テーマ

著書・論文

学術論文(審査論文):

国際会議:

国内講演発表:

その他・研究会:

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

講師 : 伊藤 桃代

研究活動

個人のホームページ

専門分野

研究テーマ

著書・論文

学術論文(審査論文):

国際会議:

国内講演発表:

その他・研究会:

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

講師 : 伊藤桃代