徳島大学 / 教育研究者総覧 --- カルンガルスティフィンギディンシ

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専門分野

○	情報工学 (Information Technology)
○	情報工学 (Information Technology)

研究テーマ

○	自動的な顔画像の検出認識に関する研究 (顔検出認識, ニューラルネットワーク, GA)
○	Abandoned object Detection and Recognition, Online character recognition for mobile devices (顔検出認識, ニューラルネットワーク, GA, Character Recognition, Aerial image processing)

著書・論文

著書:

1.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Character Recognition from Virtual Scenes and Vehicle License Plates using Genetic Algorithms and Neural Networks, InTech Inc, Oct. 2012. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.5772/2575 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5772/2575 (DOI: 10.5772/2575)
2.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Neural Networks and 3D Edge genetic Template Matching for Real Time Face Detection and Recognition, Chapter 9, Idea Group Inc, Oct. 2006.

学術論文(審査論文):

1.	Sonom-Ochir Ulziibayar, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Domain Adaptation for Drivers Gaze Mapping for Different Drivers and New Environments, International Journal of Advances in Intelligent Informatics,, Vol.10, No.02, 2442-6571, 2024. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 計測 (measurement) / 深層学習 (deep learning) / ITS (ITS)
2.	Haoran Ji, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : AI Fitness Coach at Home using Image Processing, International Journal of Human Movement and Sports Sciences, Vol.11, No.4, 1-8, 2023. (要約) The COVID-19 pandemic has forced manypeople to exercise at home, leading to a surge in demandfor effective and safe workout programs. However,traditional online exercise videos are often lacking inreal-time feedback, which can compromise exercise safetyand effectiveness. To address this issue, an AI-basedfitness monitoring system, the AI Fitness Coach, hasbeen developed to provide users with real-time guidanceand advice to improve the quality of at-home exerciseand reduce the risk of injury. The AI Fitness Coachsystem utilizes three key units - a pose recognition unit,a fitness movement analysis unit, and a feedback unit - tomonitor and guide the users exercise routine in real-time.By processing images from a fixed camera, the systemanalyzes the users movements and provides feedbackthrough either video or voice. This technology has beenfound to be highly effective in improving exercise qualityat home, leading to enhanced performance and reducedrisk of injury. This article provides an introduction tothe AI Fitness Coach and explores its effectiveness andlimitations. The methodology and technology presentedin this study can offer new ideas and references for the development of future fitness monitoring systems. Despitethe systems impressive results, it has some limitations,such as its requirements for user posture and movement,which make it unsuitable for certain populations. Futureresearch can focus on improving the systems accuracyand applicability. In summary, the AI Fitness Coach isa promising technology that provides a safer and moreeffective way for people to exercise at home. It notonly meets the growing demand for personalized fitnessguidance during the pandemic but also offers new insightsfor the development of fitness monitoring systems. Byenhancing the quality and safety of at-home exercise,the AI Fitness Coach has the potential to revolutionizethe way people exercise and maintain their health in thefuture (キーワード) Pose Recognition / Fitness / Movement Analysis
3.	Ni Hongjun, Shi Zhiwei, Stephen Githinji Karungaru, Lv Shuaishuai and Li Xiaoyuan : Classification of Typical Pests and Diseases of Rice Based on the ECA Attention Mechanism, Agriculture, Vol.13, No.1066, 1-15, 2023. (要約) Rice, a staple food crop worldwide, is pivotal in agricultural productivity and publichealth. Automatic classification of typical rice pests and diseases is crucial for optimizing rice yieldand quality in practical production. However, infrequent occurrences of specific pests and diseaseslead to uneven dataset samples and similar early-stage symptoms, posing challenges for effectiveidentification methods. In this study, we employ four image enhancement techniquesflipping,modifying saturation, modifying contrast, and adding blurto balance dataset samples throughoutthe classification process. Simultaneously, we enhance the basic RepVGG model by incorporatingthe ECA attention mechanism within the Block and after the Head, resulting in the proposal of anew classification model, RepVGG_ECA. The model successfully classifies six categories: five types oftypical pests and diseases, along with healthy rice plants, achieving a classification accuracy of 97.06%,outperforming ResNet34, ResNeXt50, Shufflenet V2, and the basic RepVGG by 1.85%, 1.18%, 3.39%, and1.09%, respectively. Furthermore, the ablation study demonstrates that optimal classification resultsare attained by integrating the ECA attention mechanism after the Head and within the Block ofRepVGG. As a result, the classification method presented in this study provides a valuable referencefor identifying typical rice pests and diseases (キーワード) Rice Classificaton / Pests and Disease classification / ECA / Attention mechanism / Deep Learning (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 118869 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.3390/agriculture13051066 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/agriculture13051066 (徳島大学機関リポジトリ: 118869, DOI: 10.3390/agriculture13051066)
4.	Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Stephen Githinji Karungaru, Tomohito Wada and Naka Gotoda : Double-sided design for reinforcing private training of basketball with an advanced imagery opponent, International Journal of Learning Technologies and Learning Environments, Vol.6, No.1, 18pgs, 2023. (キーワード) Mental imagery training / basketball / one-to-one / visualized opponent (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.52731/ijltle.v6.i1.718 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390295956282570112 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.52731/ijltle.v6.i1.718 (DOI: 10.52731/ijltle.v6.i1.718, CiNii: 1390295956282570112)
5.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Tsuji Ryosuke : Driving Assistance: Pedestrians and Bicycles Accident Risk Estimation using Onboard Front Camera, International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 1-10, 2022. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning) / ITS (ITS) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 118382 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s13177-022-00324-2 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85138069485 (徳島大学機関リポジトリ: 118382, DOI: 10.1007/s13177-022-00324-2, Elsevier: Scopus)
6.	Sonom-Ochir Ulziibayar, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : DETECTION OF DRIVER'S VISUAL DISTRACTION USING DUAL CAMERAS, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.18, No.05, 1445-1461, 2022. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 計測 (measurement) / 深層学習 (deep learning) / ITS (ITS) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 118053 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.24507/ijicic.18.05.1445 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390293180217667328 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.24507/ijicic.18.05.1445 (徳島大学機関リポジトリ: 118053, DOI: 10.24507/ijicic.18.05.1445, CiNii: 1390293180217667328)
7.	Robert Nsinga, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Auto-Differentiated Fixed Point Notation on Low-powered Hardware Acceleration, Journal of Signal Processing, Vol.26, No.5, 131-140, 2022. (キーワード) Embedded Systems / IEEE 754-2008 floating-point / Digital signal processor / Q format notation (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 118049 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2299/jsp.26.131 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390011793672543360 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2299/jsp.26.131 (徳島大学機関リポジトリ: 118049, DOI: 10.2299/jsp.26.131, CiNii: 1390011793672543360)
8.	Abdelrahman Abdelkader Maher Harras, Akinori Tsuji, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Enhanced Vehicle Classification Using Transfer Learning and a Novel Duplication-based Data Augmentation Technique, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.17, No.6, 2201-2016, 2021. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 計測 (measurement) / 深層学習 (deep learning) / ITS (ITS) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.24507/ijicic.17.06.2201 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.24507/ijicic.17.06.2201 (DOI: 10.24507/ijicic.17.06.2201)
9.	Stephen Githinji Karungaru, Dongyang Lyu and Kenji Terada : Vehicle Detection and Type Classification based on CNN-SVM, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.11, No.4, 304-310, 2021. (要約) 本稿では，改良されたAlexNetを用いた実道路環境における車両の検出と車種分類を提案する．この手法は物体認識モデルであるAlexNetのサイズを小さくし，分類速度を高速化した上で， SVMによる特徴量の正規化とSpatial Pyramid Poolingによる画像歪み補正により，車両検出や種別分類の性能を向上させることができた．本手法の有効性を検証する実験によって，高い車両検出と種類分類精度を得られることを示した． (キーワード) 自動車検知 / CNN-SVM / AlexNet / 空間ピラミッドプーリング (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 115186 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.18178/ijmlc.2021.11.4.1052 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.18178/ijmlc.2021.11.4.1052 (徳島大学機関リポジトリ: 115186, DOI: 10.18178/ijmlc.2021.11.4.1052)
10.	Jargalsaikhan Orgil, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Shagdar Ganbold : Multimodal Emotion Recognition using Non-Inertial Loss function, Journal of Signal Processing, Vol.25, No.2, 73-85, 2021. (要約) Automatic understanding of human emotion in a wild setting using audiovisual signals is extremely challenging. Latent continuous dimensions can be used to accomplish the analysis of human emotional states, behaviors, and reactions displayed in real-world settings. Moreover, Valence and Arousal combinations constitute well-known and effective representations of emotions.In this paper, a new Non-inertial loss function is proposed to train emotion recognition deep learning models. It is evaluated in wild settings using four types of candidate networks with different pipelines and sequence lengths. It is then compared to the Concordance Correlation Coefficient (CCC) and Mean Squared Error (MSE) losses commonly used for training. To prove its effectiveness on efficiency and stability in continuous or non-continuous input data, experiments were performed using the Aff-Wild dataset. Encouraging results were obtained. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / emotion recognition / ヒューマンセンシング (human sensing) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 116447 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2299/jsp.25.73 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390850247496582016 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2299/jsp.25.73 (徳島大学機関リポジトリ: 116447, DOI: 10.2299/jsp.25.73, CiNii: 1390850247496582016)
11.	Shang Ke, Stephen Githinji Karungaru, Chan T. S. Felix, Kenji Terada and Feng Zuren : Two-Stage Robust Optimization for the Orienteering Problem with Stochastic Weights, Complexity, Vol.2020, 1-15, 2020. (要約) In this paper, the two-stage orienteering problem with stochastic weights is studied, where the first-stage problem is to plan a path under the uncertain environment and the second-stage problem is a recourse action to make sure that the length constraint is satisfied after the uncertainty is realized. First, we explain the recourse model proposed by Evers et al. (2014) and point out that this model is very complex. Then, we introduce a new recourse model which is much simpler with less variables and less constraints. Based on these two recourse models, we introduce two different two-stage robust models for the orienteering problem with stochastic weights. We theoretically prove that the two-stage robust models are equivalent to their corresponding static robust models under the box uncertainty set, which indicates that the two-stage robust models can be solved by using common mathematical programming solvers (e.g., IBM CPLEX optimizer). Furthermore, we prove that the two two-stage robust models are equivalent to each other even though they are based on different recourse models, which indicates that we can use a much simpler model instead of a complex model for practical use. A case study is presented by comparing the two-stage robust models with a one-stage robust model for the orienteering problem with stochastic weights. The numerical results of the comparative studies show the effectiveness and superiority of the proposed two-stage robust models for dealing with the two-stage orienteering problem with stochastic weights. (キーワード) orienteering problem / 最適化 (optimization) / stochastic orienteering problem (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 115887 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1155/2020/5649821 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85097089326 (徳島大学機関リポジトリ: 115887, DOI: 10.1155/2020/5649821, Elsevier: Scopus)
12.	Kohta Sugawara, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru and Naka Gotoda : A New Step toward Mastering Double-Under Skill with Supporting Application of Image Processing, The Journal of Information and Systems in Education, Vol.19, No.1, 44-53, 2020. (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 115330 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12937/ejsise.19.44 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12937/ejsise.19.44 (徳島大学機関リポジトリ: 115330, DOI: 10.12937/ejsise.19.44)
13.	Sharara Elsayed, Akinori Tsuji, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Prediction of the VDT Worker's Headache Using Convolutional Neural Network with Class Activation Mapping, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, Vol.15, No.11, 1690-1697, 2020. (要約) 本論文ではVDT作業者の疲労具合を検知するためにカメラ映像から6つの手のポーズを分類する手法を提案する．提案手法では，手のポーズの分類に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースとしたディープラーニングを適用している．さらに，顔面上の手のポーズの定位のための分類ネットワークの予測を可視化するためのクラス活性化マップ(CAM)を実装した．有効性を検証する実験で，98.5%の精度で認識できることがわかった． (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / 健康 (health) / ヒューマンセンシング (human sensing) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.23239 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85090460132 (DOI: 10.1002/tee.23239, Elsevier: Scopus)
14.	箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシスティフィン, 幸田尚也, 後藤田中, 和田智仁 : 集団対戦型フィールドスポーツの戦術適用判断の支援環境, --- バスケットボールのオフェンス基本戦術 ---, 情報処理学会論文誌, Vol.61, No.3, 657-666, 2020年. (キーワード) 戦術理解 / 集団対戦型フィールドスポーツ / シミュレーション / バスケットボール (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050283687644442112 (CiNii: 1050283687644442112)
15.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Matsuura and Naka Gotoda : Ellipse Feature Detection in Rope Skipping for Gross Motor Skill Development, International Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT), Vol.7, No.3, 10-14, 2018. (要約) To support novice learners to acquire a new skill, it is important to understand the underlying principles ofthe skill. This means that the support system must analyze the skill and develop methods therein to offer credible support toenable efficient learning. This work employs the data from 8 skilled rope skipping subjects to analyze the rope skipping taskto find features that can be used for support. The processes involved include finding the best rope and hand trajectoryfitting using ellipses. This will enable better speed variation detection and timing that can be used to support new learners.In this work, the rope skill attempted is learning to do the double under jump. A double under jump is defined ascompleting two rope rotations per jump. Experimental results prove that this is an effective method for accurate featuredetection and tracking. (キーワード) Ellipse matching / Rope Skipping (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 115189 (徳島大学機関リポジトリ: 115189)
16.	Kenji Matsuura, Hiroshi Toyooka, Stephen Githinji Karungaru and Naka Gotoda : Design of a Guide System for Motor Skill Development Targeting a Repetitive Movement Task, The Journal of Information and Systems in Education, Vol.17, No.1, 27-35, 2018. (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 111674 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12937/ejsise.17.27 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12937/ejsise.17.27 (徳島大学機関リポジトリ: 111674, DOI: 10.12937/ejsise.17.27)
17.	Hossain Mobarok Bhuyain, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Akinori Tsuji : Human Detection and Tracking Using HOG Feature and Particle Filter in Video Surveillance System, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.3, 397-407, 2018. (要約) 監視カメラから得られる映像を用いて，HOG特徴とパーティクルフィルタを用いて人間を抽出し，さらに追跡する手法を提案する．本手法ではHOG特徴を用いて人の領域を抽出し，さらにパーティクルフィルタを用いて人の動きを追跡する．これにより複雑な背景においても，複数の人を同時に検出と追跡することが可能である．本手法の有効性を検証するために，4つのシーンに適用したところ，約90%の検出精度と約99%の追跡精度が得られることがわかった． (キーワード) Video Surveillance System / HOG / Particle Filter / Human Detection and Tracking (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 115188 (徳島大学機関リポジトリ: 115188)
18.	Stephen Githinji Karungaru, Tomohiro Ishino and Kenji Terada : Advanced Safety Vehicle (ASV) Technology Driver Support System Monitor using Three Onboard Camera, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.6, No.1, 21-28, 2018. (要約) 本論文では，3台の車載カメラを用いた自動車のドライバーの安全運転を支援する手法を提案した．この手法では，3台の車載カメラのうち前方カメラは歩行者と対向車を，後方カメラでは車線変更の際の後方走行車を，ドライバーカメラでは顔の向きと視線の向きを監視し，それを統合させた情報をドライバーに提示するものである．実際の車載カメラ映像を用いた実験によって，安全運転支援をすることが可能であることがわかった． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ITS (ITS) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112351 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/jiiae.6.21 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/jiiae.6.21 (徳島大学機関リポジトリ: 112351, DOI: 10.12792/jiiae.6.21)
19.	Stephen Githinji Karungaru, Yamamoto Jumpei and Kenji Terada : Towards Autonomous Driving: Road Surface Signs Recognition using Neural Networks, International Journal of Engineering Research and Technology, Vol.5, No.8, 34-38, 2016. (要約) 本論文では，車載前方カメラから得られる映像を用いて，道路に書かれた道路標示を認識する手法を提案する．この手法では，連続的に得られる車両の前方映像から，縦方向の投影データ，横方向の投影データ，エッジ勾配のヒストグラムを特徴量として，路面上の道路標示をニューラルネットワークにより認識するものである．本手法の有効性を検証するために，実際にシステムを走行車両に搭載して実験を行なったところ，80%以上の精度で検出することができた． (キーワード) 道路標示 / 画像処理 (image processing) / ニューラルネットワーク (neural network) / パターン認識 (pattern recognition) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 115187 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050004225300384384 (徳島大学機関リポジトリ: 115187, CiNii: 1050004225300384384)
20.	Stephen Githinji Karungaru, Daikoku Masayuki and Kenji Terada : Multi Cameras Based Indoors Human Action Recognition Using Fuzzy Rules, Journal of Pattern Recognition Research, Vol.10, No.1, 61-74, 2015. (要約) 本論文では，マルチカメラを用いたオフィスや病院，公共施設における人間の行動解析手法を提案した．この手法では， HOG特徴量とAdaBoostを用いることで人領域を抽出し，さらに広い範囲に様々な方向に設置された複数台のカメラから連続的に得られる映像から，歩行，停止，走行，座る，作業，倒れるの各動作を認識することができる．実際のオフィスを模擬した環境での実験を行なったところ，約83%の精度で認識できることがわかった． (キーワード) 画像処理 (image processing) / HOG特徴量 / ヒューマンセンシング (human sensing) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.13176/11.651 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.13176/11.651 (DOI: 10.13176/11.651)
21.	Stephen Githinji Karungaru, Nakano Hitoshi and Minoru Fukumi : Road Traffic Signs Recognition using Genetic Algorithms and Neural Networks, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.3, No.3, 313-317, 2013. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2013.V3.329 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2013.V3.329 (DOI: 10.7763/IJMLC.2013.V3.329)
22.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Luggage and Owner Tracking at Sensitive Public Areas, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.133-C, No.1, 67-73, 2012. (要約) 本論文では，動的背景モデルとEarth Mover's Distanceシグネチャマッチングを用いて，鉄道の駅などで放棄された荷物を検出し，所有者を追跡する手法を提案する．この手法では，影の影響を受けないようDiscriminant Analysis(DA)法による2値化法により対象を検出した上で，SURFアルゴリズムを用いることで放棄した所有者を追跡する．i-Lidsデータセットを用いた実験で，約93%の精度が達成できることが確認できた． (キーワード) Luggage owner / Active background / abandoned objects / Earth Mover's Distance / Discriminant Analysis (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.133.67 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84873809059 (DOI: 10.1541/ieejeiss.133.67, Elsevier: Scopus)
23.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Automatic Background Updating for Abandoned Object Detection at Train Stations, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.2, No.5, 609-613, 2012. (要約) 本論文では，オーバーヘッドカメラによるビデオ監視のための背景画像の更新手法を提案した．本手法では，鉄道の駅において，放置物の検知のために，象物体の速度，テクスチャ，形状，人とオブジェクトの間の関連などを特徴量として抽出し，さらにそれらを組み合わせることで安定した背景画像更新を可能としている．ビデオシステムの分析のためにキャプチャされたi-Lidsデータセットを用いて実験を行なったところ，本手法の有効性を確認することができた． (キーワード) 画像処理 (image processing) / オーバーヘッドカメラ / 背景画像更新 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.199 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.199 (DOI: 10.7763/IJMLC.2012.V2.199)
24.	Stephen Githinji Karungaru, Ishitani Atsushi, Shiraishi Takuya and Minoru Fukumi : A Simple Interface for Mobile Robot Equipped with Single Camera using Motion Stereo Vision, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.2, No.5, 633-639, 2012. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.204 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJMLC.2012.V2.204 (DOI: 10.7763/IJMLC.2012.V2.204)
25.	Stephen Githinji Karungaru, Yoshida Toshihiro, Seo Toru, Minoru Fukumi and Kenji Terada : Monotonous Tasks and Alcohol Consumption effects on the Brain by EEG Analysis using Neural Networks, International Journal of Computational Intelligence and Applications, Vol.11, No.3, 1250015, 2012. (要約) 主成分分析および線形判別分析，ニューラルネットワークを用いた飲酒に関するEEGの解析手法を提案する．本手法では，EEG信号から，主成分分析と線形判別分析を用いることで特徴量を抽出し，ニューラルネットワークを用いて解析するものである．本手法の有効性を検証するための実験を行なったところ，主成分分析と線形判別分析はEEG信号の解析に有効であることが確認された． (キーワード) 脳波図 (electroencephalogram) / ストレス (stress) / PCA / ニューラルネットワーク (neural network) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1142/S1469026812500150 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S1469026812500150 (DOI: 10.1142/S1469026812500150)
26.	Hemdan Ibrahim, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Video Surveillance using Facial Features-based Tracking, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.8, No.4, 2761-2776, 2012. (要約) 動画像の中から顔や手を検出し，追跡する技術は非常に重要である．そこで本稿では，動画像から，顔の検出と手のジェスチャーの検出を高速に行なう手法を提案する．本手法ではまず目を検出する．目は非常に重要な部位であり，また特徴的である．さらにその情報をもとに顔を抽出し，さらに手を抽出する．本手法の有効性を確認する実験を行なったところ，96.3%の精度を得ることができた． (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / パターン認識 (pattern recognition) / セキュリティ (security) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84859178522 (Elsevier: Scopus)
27.	H.K. Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Local DCT-II Feature Extraction Approach for personal Identification Based on Palmprint, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.130-C, No.9, 1657-1666, 2010. (要約) 掌紋に基づくバイオメトリクスの応用は多くの研究者を引きつけてきた．本論文では，大域的な特徴ではなく，局所的な特徴を用いる方法を提案している．本手法の掌の画像に対して回転，位置，輝度の正規化を行い，掌紋の中心部分を抽出する．切り出した領域は，8x8，16x16ピクセルのサイズに変更される．そして，タイプIIの離散コサイン変換(DCT)を適用し，DCT空間に変換する．底中周波数成分を符号化する係数の部分集合が，JPEGスタイルのジグザグ法で選択される．各ブロックの特徴がコンパクトな特徴ベクトルに集約されて，掌紋認証実験が行われる．本手法の有効性を評価するために，PolyU掌紋データベースに対する計算機実験が行われ，99%の精度と1.2%のEqual Error Rate (EER)を達成した． (キーワード) palmprint recognition / local DCT / biometric feature extraction / hand-based biometrics (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.130.1657 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679586217216 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.130.1657 (DOI: 10.1541/ieejeiss.130.1657, CiNii: 1390282679586217216)
28.	Stephen Githinji Karungaru, Kamei Tomoaki, Fujiwara Masato, Norio Akamatsu and Minoru Fukumi : Vowel Recognition Using Akamatsu Integral and Differential Transforms, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.1, No.1, 125-140, 2009.
29.	Hillary Kipsang Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Development of a Block based Palmprint Recognition Methodology Using the Discrete Cosine Transform, Australian Journal of Intelligent Information Processing Systems, Vol.10, No.4, 22-31, 2009. (要約) 掌紋に基づくバイオメトリクス応用は近年，一般的な使用に関して受け入れられつつある．本論文では，個人認証のための特徴ベクトルを構成する小領域から選択的に特徴を抽出するタイプIIの離散コサイン変換(DCT)を用いる方法を提案する．中庸な掌領域は画像正規化後に抽出される．その後，8x8ピクセル領域に分割され，DCTを適用し，少数の係数を取り出し，コンパクトな特徴ベクトルとする．本手法の有効性を評価するために，PolyU の掌紋データベースを用いて実験を行い，64x64ピクセルの入力画像ブロックに対して，2%以下のEqual Error Rate (EER)という優れた結果を得られた．
30.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast Approximate Incremental Learning Algorithm based on of Simple-FLDA, Journal of Signal Processing, Vol.13, No.6, 515-523, 2009. (要約) 逆行列計算を不要とすることによって計算高速性を実現するSimple-FLDA (Fisher Linear Discriminant analysis)において，漸近的な学習を実現するIncremental Simple-FLDAを開発している．この手法は，固有ベクトルを高速計算することが可能であり，学習データの増加に伴い，効率的な識別(パターン認識)を達成することが出来る．実際に，パターン認識で標準的に用いられるUCIデータ(Iris Data)の他，EMGデータ，顔データなどで，識別精度と計算時間の観点からの有用性を評価している． (キーワード) linear discriminant analysis / incremental learning / dimensional reduction / biological signal / face recognition (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1521417755349060608 (CiNii: 1521417755349060608)
31.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Takuya Akashi : Detection and Recognition of Vehicle License Plates Using Template Matching, Genetic Algorithms and Neural Networks, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.7, 1975-1985, 2009. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-67749108064 (Elsevier: Scopus)
32.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Interactive Interface with Evolutionary Eye Sensing and Physiological Knowledge, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129-C, No.7, 1288-1295, 2009. (要約) 本論文の目的は，肢体不自由者のために，食事装置のような福祉機器を眼の動作で動かす対話的インタフェースを開発することである．特に，本手法は進化的手法を用いて眼(虹彩)の動作(9個のエリアへの分離)を追跡し，生理学的知識を用いてさらに改善している．提案手法は非接触であり，特別なキャリブレーションを必要としない利点がある．本手法の有効性を検証するために，20名の被験者に対して実験を行い，ほとんど訓練がない状態でも高精度に眼の動作を検出できることが判った． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / Welfare Apparatus System / ヒューマンインタフェース (human interface) / Evolutionary Video Processing (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1288 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204604580352 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1288 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1288, CiNii: 1390001204604580352)
33.	Choge Kipsang Hillary, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A DFT-Based Method of Feature Extraction for Palmprint Recognition, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129-C, No.7, 1296-1304, 2009. (要約) 過去20∼30年の間，指紋に代表されるバイオメトリクスの研究が活発に行われてきた．掌紋は，最も最近になり研究されだしたが，その一意性，安定性，使いやすさ等で興味が高くなっている．本論文は，効率的で簡単な掌紋認識のための特徴抽出法を提案している．本手法は周波数特徴に変換してから遺伝的アルゴリズムで特徴を最適化する．その後，KL変換で次元圧縮している．本手法の有効性をPolyUデータセットで評価し，98%以上の個人認証の認識精度を得た． (キーワード) palmprint recognition / biometrics / DFT feature extraction / GA optimization (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1296 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581288320 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1296 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1296, CiNii: 1390282679581288320)
34.	Stephen Githinji Karungaru, Takuya Akashi, Nakano Miyoko and Minoru Fukumi : Hour-glass Neural Network based Daily Money Flow Estimation for Automatic Teller Machines, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129-C, No.7, 1325-1330, 2009. (要約) Monetary transactions using Automated Teller Machines (ATMs) have become a normal part of our daily lives. At ATMs, one can withdraw, send or debit money and even update passbooks among other many possi- ble functions. ATMs are turning the banking sector into a ubiquitous service. However, while the advantages for the ATM users (Financial institution customers) are many, the Financial institution side faces an uphill task in management and maintaining the cash flow in the ATMs. On one hand, too much money in a rarely used ATM is wasteful, while on the other, insuficient amounts would adversely affect the customers and may result in a lost business opportunity for the financial institution. Therefore, in this paper, we propose a daily cash flow estimation system using neural networks that enables better daily forecasting of the money required at the ATMs. The neural network used in this work is a fiveve layered hour glass shaped structure that achieves fast learning, even for the time series data for which seasonality and trend feature extraction is difficult. Feature extraction is carried out using the Akamatsu Integral and Differential transforms. This work achieves an average estimation accuracy of 92.6%. (キーワード) ATMs / Neural Networks / Cash Flow Estimation / Time series / Akamatsu Transform (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1325 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581335168 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1325 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1325, CiNii: 1390282679581335168)
35.	Stephen Githinji Karungaru, Takuya Akashi, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Image Morphing and Warping: Application to Speech Simulation using a Single Image, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.13, No.4, 441-446, 2009. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.20965/jaciii.2009.p0441 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77749314586 (DOI: 10.20965/jaciii.2009.p0441, Elsevier: Scopus)
36.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast Incremental Algorithm of Simple Principal Component Analysis, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129, No.1, 112-117, 2009. (要約) 本論文では，Simple-PCA(主成分分析に近似法)を用いる追加学習法を提案している．Simple-PCAは主成分分析を行う最速の近似的方法であり，簡単な繰り返し演算で，固有ベクトルが計算できる．提案手法では，主成分分析の近似学習で，追加されたデータに対して，簡単な方法で固有ベクトルを修正して新たな固有ベクトルを獲得できる．計算機シミュレーションにより，従来の方法と比較して，その有効性を評価している． (キーワード) PCA / Simple-PCA / Incremental PCA / Incremental Simple-PCA / Incremental learning (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.112 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581905920 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.112 (DOI: 10.1541/ieejeiss.129.112, CiNii: 1390282679581905920)
37.	明石卓也, 中道功, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 田中幹也, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムによるCT画像からの肝腫瘍抽出, Journal of Signal Processing, Vol.13, No.1, 67-76, 2009年. (要約) 本論文では，腹部X線CT画像における医師への診断補助システムの構築である．その第一歩として，1スライスのX線CT画像内の病変可能性が最も高い個所を自動的に抽出する領域分割手法を提案している．形状認識の点から，動的輪郭決定手法としてSnakesやLive-wireといった手法が提案されているが，これらの手法は輪郭が不明瞭でCT値も未知な腫瘍に対して効果的ではない．本論文では，遺伝的アルゴリズムにより腫瘍領域形状を最適化する方法を提案している．計算機実験により，その有効性を評価している． (キーワード) 医用画像 (medical image) / 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / 肝腫瘍
38.	Stephen Githinji Karungaru, Fukuda Keiji, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Fingerprints Images Enhancement Using a Concavity and Convexity method, Biomedical Soft Computing and Human Sciences, Vol.14, No.1, 39-46, 2008.
39.	Choge Kipsang Hillary, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Enhancement of Palmprint Images Using an Optimized Hexagonal Multilayer Perceptron Neural Network, Journal of Signal Processing, Vol.12, No.6, 449-456, 2008.
40.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Evolutionary Video Processing for Lips Tracking, International Journal of Intelligent Computing in Medical Sciences and Image Processing, Vol.2, No.2, 111-125, 2008. (要約) 本国際会議論文では，動作を伴うビデオシーンで会話中の人の口唇領域オンラインで追跡し，かつパラメータを獲得する方法を提案している．更新形状は発話により変形し，カメラ動作に伴い，サイズと方向も変化する．その困難さは主に更新形状の見た目の変化に依存する．そこで，これらの問題を解決するために，進化的ビデオ処理手法を用いて更新領域を追跡する方法を提案する．本手法では，遺伝的アルゴリズムに基づくテンプレートマッチングを使用し，高速性を達成する．本手法により，26ミリ秒で91.6%の検出精度を達成した． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1080/1931308X.2008.10644159 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84872781664 (DOI: 10.1080/1931308X.2008.10644159, Elsevier: Scopus)
41.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Takuya Akashi and Norio Akamatsu : Genetic Algorithms based Adaptive Search Area Control for Real Time Multiple Face Detection using Neural Networks, WSEAS Transactions on Signal Processing, Vol.4, 97-109, 2008. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48849106824 (Elsevier: Scopus)
42.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Downsized Evolutionary Video Processing for Lips Tracking and Data Acquisitiong, JACIII SCIS&ISIS2006, Vol.11, No.8, 1030-1042, 2007. (要約) 本論文では，一般のシーンで，高速高精度に口唇領域を追跡し，口唇形状の有するパラメータを獲得できる方法を提案している．本手法は進化的ビデオ処理に基づいている．また，遺伝的アルゴリズムの探索領域を自動制御する方法も提案している．提案手法では，従来手法の精度を改善しており，86.2%の精度を獲得している．計算機シミュレーションにより定量的に評価し，その有効性と口唇パラメータの獲得が可能であることを示している．
43.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : High Speed Genetic Lips Detection by Dynamic Search Domain Control, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.127, No.6, 854-866, 2007. (要約) 本論文では，高速で向きとサイズに依存しない口唇領域抽出方法を提案している．特に遺伝的アルゴリズムを用いるテンプレートマッチングによりシステムを構築している．また，口唇領域を構成する位置，サイズ，向きのパラメータは重要であり，これらも抽出できることを示している．また，発話中の口唇領域の変形に対しても対応でき，モバイルフォン等のインタフェースとしても活用できる．特に本手法ではただ一つのテンプレートだけ使用しており汎用性にも優れている．また，遺伝的アルゴリズムの性能を改善するために二つの方法を提案している．本手法の有効性を定量的に評価し，33.7ミリ秒で91.33%の精度を得ていることを示している． (キーワード) 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / Template matching / Lips image / Scaling window / Dynamic search domain control (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.854 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204606322816 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-34250001711 (DOI: 10.1541/ieejeiss.127.854, CiNii: 1390001204606322816, Elsevier: Scopus)
44.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Feature Generation Method by Geometrical Interpretation of Fisher Linear Discriminant Analysis, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.127, No.6, 831-836, 2007. (要約) 本論文では，判別分析の幾何学的解釈に基づいて，フィッシャー判別分析の近似的学習アルゴリズムを提案している．本提案方法では通常の判別分析と異なり，行列演算は不要であり，簡単な繰り返しアルゴリズムで判別分析の近似的固有ベクトルを計算することが可能である．本提案手法の有効性を示すために，手首で計測されたEMG(筋電)に対する認識実験と顔認識の実験を行い，Simple-PCA(主成分分析の近似法)との比較において，その有効性を定量的に評価している． (キーワード) simple-FLDA / simple-PCA / パターン認識 (pattern recognition) / 筋活動 (electromyogram activity) / face recognition / feature generation (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.831 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679583034752 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-34249985813 (DOI: 10.1541/ieejeiss.127.831, CiNii: 1390282679583034752, Elsevier: Scopus)
45.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Using Genetic Algorithm for Eye Detection and Tracking in Video Sequence, Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics, Vol.5, No.2, 72-78, 2007. (要約) 本論文では，サイズと向きに不変な眼の追跡システムを提案し，さらにサイズと向きを表現しているパラメータを獲得できることを示している．本手法では，人間の頭部の動きに柔軟に対応でき，かつ実時間で処理が可能ある．本手法では遺伝的アルゴリズムを用いるテンプレートマッチングを使用している．進化的ビデオ処理により，高速高精度な眼の追跡システムを構築できている．本手法の有効性を定量的に評価し，28ミリ秒で97.9%の検出精度を得ている．
46.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Akashi Takuya : Automatic Human Faces Morphing Using Genetic Algorithms Based Control Points Selection, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.3, No.2, 247-256, 2007. (キーワード) genetic algorithms / morphing / warping / neural networks / face detection (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48249099120 (Elsevier: Scopus)
47.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Genetic Eye Detection Using Artificial Template, Journal of Signal Processing, Vol.10, No.6, 453-464, 2006. (キーワード) image understanding / genetic algorithm / template matching / eye detection / human interface (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520010380937736704 (CiNii: 1520010380937736704)
48.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Takuya Akashi : Optimizing Feature Extraction for the Camera Mouse using Genetic Algorithms, WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.11, 2722-2725, 2006. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746868903 (Elsevier: Scopus)
49.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Genetic Algorithms Based On-line Size and Rotation Invariant Face Detection, Journal of Signal Processing, Vol.9, No.6, 497-503, 2005.
50.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Recognition in Color Images Using Neural Networks and Genetic Algorithms, International Journal of Computational Intelligence and Applications, Vol.5, No.1, 55-67, 2005. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1142/S1469026805001477 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S1469026805001477 (DOI: 10.1142/S1469026805001477)
51.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Morphing Human Faces: Automatic Control Points selection and Color Transition, Trans. on Engineering Computing and Technolog, Vol.1, No.1, 224-227, 2004.
52.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Skin Color Correction through Illuminant Estimation Using Neural Networks and Analytical Methods, Journal of Signal Processing, Vol.7, No.1, 69-78, 2003. (要約) 本論文は，カラー画像中の顔(肌色部分)を対象として．過露光や露光不足などの光温度が極端に異なる場合の肌色の補正方法を提案している．顔領域を正確に抽出する場合には，顔の肌色範囲を正確に指定することが重要であり，その前処理として肌色部分の色補正を行う方法を提案している．特にニューラルネットワークの学習と円柱座標系での距離計算に基づく補正方法により，高精度に肌色情報を補正し，顔領域を検出できることを計算機シミュレーションにより定量的に検証した．
53.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Human Face Detection in Visual Scenes Using Neural Networks, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.122-C, No.6, 995-1000, 2002. (要約) 本論文は，カラー画像中から人間の顔を検出するための高速·高精度な方法を提案している．特に，顔の特徴である肌色情報をニューラルネットワークにより学習検出し，後処理の顔判定を行う領域を低減させ高速化を達成している．後処理では顔の幾何学的特徴を別のニューラルネットワークで学習し，かつ構造化学習によりニューラルネットワークの構造を最小化し，高精度と高速を同時に失言している．カラー画像での計算シミュレーションにより，複数顔が含まれる場合でも高精度に顔検出できることを示した． (キーワード) Back propagation / Self- organizing maps / Down-sampling / Merging overlapping detections (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204609798400 (CiNii: 1390001204609798400)

学術レター:

1.	吉川健彦, 松浦健二, 菅原宏太, カルンガルギディンシスティフィン, 後藤田中 : 二重跳びにおける身体部位間の運動タイミング差の安定化支援, 日本教育工学会論文誌, Vol.41, No.Suppl., 229-232, 2017年. (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 111527 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.15077/jjet.S41118 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.15077/jjet.S41118 (徳島大学機関リポジトリ: 111527, DOI: 10.15077/jjet.S41118)

国際会議:

1.	Kenji Matsuura, Hironori Takeuchi, Urushihara Kazuki, Hiroki Tanioka, Stephen Githinji Karungaru and Tomohito Wada : Multiplayer Tracking with Diagonal Video to Support Basketball Tactical Learning, 18th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, 5pgs, Kuala Lumpur, Malaysia, Jan. 2024. (要約) Player tracking has become a crucial technique for getting strategic advantage in competitive team sports. Movies captured by one or a few cameras are easy to use for this purpose at any level including amateur. This study describes a design issue that integrates up-to-date technologies of multi-object tracking for tactics detection from the actual game data to bring affordability, feasibility, and accessibility. (キーワード) multi-object-tracking / basketball / tactics / learning
2.	Sonom-Ochir Ulziibayar, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Ayush Altangerel : Dashboard-camera-based Safe Driving Support System, The 8th IEEE/ACIS International Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science Engineering (BCD 2023), 1-5, Dec. 2023. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning)
3.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Matsuura and Hiroki Tanioka : Basketball Players Identification and Tracking using a Single Fixed Camera, 17th International Conference on Signal Image Technology & Internet based Systems, 342-347, Bangkok, Nov. 2023. (要約) The application of data science in sports has recentlygained significant importance. Consequently, tactics development,opponent team understanding, in-game decision-making, playervital statistics, etc. could all benefit from game data analysis.Given a video input, this study proposes employing consecutiveintersection over union (IOU) based tracking and K-Meansbased uniform colors detection methods to monitor players andidentify teams in basketball. A retrained YOLOv7 algorithmis used to recognize the humans (players, referees, etc.), ball,and field markers. The Kalman filter is employed to tackleocclusion occurrence during tracking. Our findings indicate thatthis technology may be practical and affordable for both amateurand professional teams. (キーワード) multi-object-tracking / basketball / tactics / 機械学習 (machine learning)
4.	Khalzaa Khulan, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Creation and Testing of Synthetic Datasets for Training Road Scenes Algorithms, 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), Vol.WeBT6.3, 1-6, Busan, Aug. 2023. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning) / Smart driving
5.	HASSAN MEHEDI MOHAMMAD, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Recognizing football game events: Handball based on Computer Vision, 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), Vol.TuET6.9, 1-6, Busan, Aug. 2023. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning)
6.	Hiroki Tanioka, Miura Tsuyoshi, Kenji Matsuura and Stephen Githinji Karungaru : Development of semi-automatic image annotation using object recognition, Proceedings of IIAI-AAI2023, Koriyama, Jul. 2023. (要約) The modern field of machine learning has made remarkable progress, and the demand for training data required by machine learning systems is constantly increasing. However, the annotation work required to create this training data requiresa great deal of effort. Therefore, we considered semi-automating the labeling process by taking advantage of false positives that occur when object detection is performed by YOLOv5, thereby eliminating the need for region selection and reducing the cost of annotation work. In a comparison experiment with labelImg, a common annotation tool, we found that semi-automating the annotation process took less time than manually annotating the objects. (キーワード) 機械学習 (machine learning) / image recognition / annotation / labeling
7.	SHI ZHIWEI, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Image-based Pretreatment Study of Rice Blast Disease, 3rd International Conference on Intelligent Systems, Cognitive Science and Knowledge Engineering, 1-12, May 2023. (要約) Rice blight has a great impact on rice yield and can lead to yield reduction of up to 70% in severe cases. Traditional detection methods require professional technicians to operate and are costly and inefficient, and cannot detect rice diseases in real-time. In this paper, we applied image detection technology to study rice blast disease based on the Matlab platform. Firstly, a basic rice blast database is built, and then a discussion is made on how to effectively improve the recognition success rate of rice blast images by two aspects: image pre-processing and feature extraction. The main research contents are as follows. (1) After studying the existing plant disease database, a basic rice blast database was constructed by field photography and other means. (2) Preprocessing of the collected rice blight images. Using the algorithm of rgb2gray function in Matlab, the images were grayed out; based on this, median filtering was used for noise reduction; then histogram equalization technique was used for image enhancement to increase the contrast and make the images clear; finally, various segmentation algorithms were used for image segmentation. (3) For the pre-processed rice blight images, feature extraction was performed in terms of the color of the disease to pave the way for feature selection. (キーワード) Rice blight
8.	WANG MEIQING, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Pedestrian detection algorithm based on improved YOLOv3, 3rd International Conference on Intelligent Systems, Cognitive Science and Knowledge Engineering, 1-12, May 2023. (要約) The ability to accurately detect pedestrians in the area of interest in real time is crucial in the field of autonomous driving. An improved YOLOv3 model is proposed for pedestrian detection. Firstly, a lightweight model that incorporates a residual network module approach and a CBAM attention mechanism is added to the structure to enhance the feature representation capability of the network. Experimental results show that the improved YOLOv3 target detection model raises the detection accuracy by 4% compared to the original algorithm, and the accuracy precision is improved to a large extent, which verifies the feasibility and effectiveness of the improved YOLOv3 model for pedestrian detection. (キーワード) Pedestrian detection / YOLOv3
9.	Haoran Ji, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Indoors Fitness Training Monitoring based on OpenPose, 3rd International Conference on Intelligent Systems, Cognitive Science and Knowledge Engineering, 1-12, May 2023. (要約) With the continuation of the COVID-19 pandemic, people's daily life has changed. The changing life habits are reflected in the increasing number of hours working at home. Mostly affected is physical fitness, because of limitations or fear of the gym/outdoors or effective exercise indoors. However, with the arrival of the post-pandemic era, although working at home has improved, the fitness problem still haunts people. Some people have become accustomed to home fitness and are no longer limited to the traditional gym or gymnasium. However, proper and safe exercising is still a challenge due to the lack of live coaching. With the advent of artificial intelligence and the improvement of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) capabilities, the options for live off-site coaching have become feasible. This study is based on OpenPose technology in artificial intelligence to monitor the standard of people's movements in-home fitness. The study results are encouraging. (キーワード) Pose Recognition / Fitness / Movement Analysis
10.	GU MINGCEN, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Vision-based primary localization method for SLAM mobile robots, 3rd International Conference on Intelligent Systems, Cognitive Science and Knowledge Engineering, 1-12, Aurangabad, May 2023. (要約) The AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) algorithm with visual provision of initial values is proposed to address the slow localization speed caused by conventional laser SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) without initial poses and the global localization failure after a robot abduction event. In the initial map building phase, the ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) feature values are extracted from the camera and the wall corners are identified, and then the pose information is stored in the database and a feature dictionary is constructed. After restarting, the dictionary is called to perform loopback detection by receiving the images captured by the current camera, and a successful detection results in a rough initial pose. If the detection fails, the initial pose is roughly calculated by identifying the wall corners. Finally, the particle filtering algorithm scatters particles in a small area near the obtained pose and converges to obtain a relatively accurate pose. (キーワード) 機械学習 (machine learning) / image recognition / ロボット (robot) / labeling
11.	HASSAN MEHEDI MOHAMMAD, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Application of On-Road Surveillance Cameras for Traffic Light Optimization, Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022), 1-6, Nov. 2022. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001932 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85146663732 (DOI: 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001932, Elsevier: Scopus)
12.	Sonom-Ochir Ulziibayar, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Ayush Altangerel : Appearance-based Drivers Gaze Mapping Using a Dash Camera, Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022), 1-5, Nov. 2022. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001875 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85146665267 (DOI: 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001875, Elsevier: Scopus)
13.	Stephen Githinji Karungaru, Hiroki Tanioka and Kenji Matsuura : Soccer Players Real Location Determination Using Perspective Transformation, Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022), 1-4, Nov. 2022. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001939 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85146676613 (DOI: 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001939, Elsevier: Scopus)
14.	Rong Chen and Stephen Githinji Karungaru : Multi-modal Feature Fusion Network for Breast Lesions Segmentation, The 18th International Conference on Intelligent Unmanned Systems, 1-6, Aug. 2022. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning) / ITS (ITS)
15.	Hassan Mehedi Mohammad, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : An intelligent traffic control systems using on-road cameras, Proceedings of SPIE, Vol.11794, No.117941C, Online, Jul. 2021. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / VR (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2589192 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112473228 (DOI: 10.1117/12.2589192, Elsevier: Scopus)
16.	ORGIL JARGALSAIKHAN, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Continual learning : Linear layer classier concatenation using image processing transform functions, Proceedings of SPIE, Vol.11794, No.117941A, Online, Jul. 2021. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / VR (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2589077 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112430291 (DOI: 10.1117/12.2589077, Elsevier: Scopus)
17.	Nsinga Robert, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : A comparative study of batch ensemble for multi-object tracking approximations in embedded vision, Proceedings of SPIE, Vol.11794, No.1179410, Online, Jul. 2021. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / VR (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2589037 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112476584 (DOI: 10.1117/12.2589037, Elsevier: Scopus)
18.	ERDENE NANDIN ERDENEBAATAR, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Social distance measurement for indoor environments, Proceedings of SPIE, Vol.11794, No.117940T, Online, Jul. 2021. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / VR (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2589105 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112455174 (DOI: 10.1117/12.2589105, Elsevier: Scopus)
19.	Tomoya Kaji, Kenji Terada and Stephen Githinji Karungaru : Piano performance support system with a head-mounted display, Proceedings of SPIE, Vol.11794, No.117940O, Online, Jul. 2021. (要約) 本論文では，VRを用いたピアノ演奏の練習支援手法を提案する．本手法では，演奏者にHMD(ヘッドマウントディスプレイ)を装着してもらい，その画面上に，押すべき鍵盤や指の使い方などを表示して，演奏を導くものである．本手法の有効性を検証するため実験の結果，初心者の演奏スキルを向上させる可能性が確認できた． (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / VR (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2589062 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85112478397 (DOI: 10.1117/12.2589062, Elsevier: Scopus)
20.	Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Stephen Githinji Karungaru, Tomohito Wada and Naka Gotoda : Design of a one-on-one training system for basketball players, Proceedings of IIAI-AAI2021, 135-140, Online, Jul. 2021. (要約) This paper describes the design of a system to developthe feint skill of basketball players in one-on-one situations.When training alone for one-on-one situations, the player lacksan opponent; therefore such training lacks a realistic aspect.The proposed system uses a software to provide a single traineewith an appropriate opponent. To train an offence player, thesystem monitors and analyzes the body movements of an offensiveplayer, providing a counterpart movement with the silhouette ofa visualized defense, whose functions are based on the analysis ofthe monitored offense movement. To train a defense, the system ismodified to provide a realistic offence using a head mount displayworn by a defense trainee. Defense trainee receives feedback afterthe training. (キーワード) Skill Development / One-on-one / Basketball / Sensor (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IIAI-AAI53430.2021.00024 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85133174599 (DOI: 10.1109/IIAI-AAI53430.2021.00024, Elsevier: Scopus)
21.	ORGIL JARGALSAIKHAN, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Facial emotion recognition using deep learning, Proceedings of IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization2020, 1-4, Online, May 2020. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / VR
22.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Naoya Kohda, Naka Gotoda and Tomohito Wada : Towards Drone-Video Player Detection and Tracking for Soccer Strategy Analysis, Proceedings of the 6th IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization, Vol.TT-1, 1-6, Tokyo, Mar. 2020. (キーワード) Human Tracking / Drone / Tiny Objects / Particle Filter
23.	jargalsaikhan Orgil, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Facial emotion recognition using deep learning ls, Proceeding of the 6th IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization, Vol.TT-11, 1-4, Tokyo, Mar. 2020. (要約) Emotion recognition has played an important role in the research field of Human Computer Interactions. Therefore, there is need for wellimplemented automatic emotion recognition systems. Nowadays, Neural Networks are one of the best methods to improve emotionrecognition in this field. There are many emotions in wild data available these days. But, many of them are labeled with noise. In this work,firstly, we trained and compared state of the art models such as Resnet, Seresnet and Densenet in FERPlus dataset. After that, we decide thepre-trained model such as LRCN model for emotion recognition in video. (キーワード) パターン認識 (pattern recognition) / コンピュータビジョン (computer vision)
24.	Ryosuke Tsuji, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Risky Pedestrian Detection System using In-vehicle Camera, Proceeding of the 6th IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization, Vol.TT-2, 1-4, Tokyo, Mar. 2020. (要約) 本稿では車載カメラを用いた危険な歩行者の検出システムを提案する．本手法では，自動車に設置された前方カメラから得られる映像に対して，深層学習を用いることで，歩行者の存在を検出した上で，その人物が走行車に対して危険であるかどうかを判断した上で，ドライバーに警告を与えることが可能である．本手法の有効性を確認するために行なった実験で，高い精度で危険な歩行者のみを検出できることが示唆された． (キーワード) 歩行者検知 / 追跡 / 深層学習 (deep learning)
25.	MIA MD.MOHSIN, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Tracking Owner of Detected Abandoned Luggage at Public Areas, Proceeding of the 6th IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization, Vol.P-31, 1-4, Tokyo, Mar. 2020. (要約) 本論文では，画像処理を用いて放置された手荷物を検出した上で，所有者の追跡する手法を提案する．この手法では公共の場所に設置された監視カメラから得られる映像から学習機能を用いて放置された手荷物を検出し，さらにその所有者を追跡することで，防犯上の問題である公共の場での放置物に対する脅威を取り除くことができる．本手法の有効性を検証する実験で，高い精度で追跡可能であることが示唆された． (キーワード) 放置手荷物検知 / 追跡 / 深層学習 (deep learning)
26.	Robert Nsinga, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Mitigating Constraints in Load Balancing and Scheduling in Embedded Systems with Ensemble Models, Proceeding of the 6th IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization, Vol.TT-3, 1-4, Tokyo, Mar. 2020. (要約) 本稿では，アンサンブルモデルを用いた負荷分散における制約緩和と組込みシステムにおけるスケジューリング法について提案した．本手法は，複数の予測モデルを組み合わせて最終的な予測結果を出すアンサンブルモデルを用いて，負荷分散における制約の緩和と組込みシステムにおけるスケジューリングを最適化できる．本手法の有効性を確認するためのARMアーキテクチャを用いた実験により，高い性能が実現できることを示した． (キーワード) 組み込みシステム (embedded system) / コンピュータビジョン (computer vision) / アンサンブルモデル
27.	Shu Yano, Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Stephen Githinji Karungaru, Naoya Kohda, Naka Gotoda and Tomohito Wada : Tactics-Trend Analysis for Increasing the Possibility of Shooting in a Basketball Match, Proceedings of IEEE IMCOM2020, 1-4, Taichung, Taiwan, Jan. 2020. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IMCOM48794.2020.9001784 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081137407 (DOI: 10.1109/IMCOM48794.2020.9001784, Elsevier: Scopus)
28.	Stephen Githinji Karungaru : Kitchen Utensils Recognition using Fine Tuning and Transfer Learning, Proceedings of International Conference on Video and Image Processing, 19-22, Shanghai, Dec. 2019. (キーワード) Blind person aid / Transfer learning / Fine Tuning / Wearable sensors (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1145/3376067.3376104 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081174634 (DOI: 10.1145/3376067.3376104, Elsevier: Scopus)
29.	Hiroki Tanioka, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru, Naka Gotoda, Kai Tomohiro, Wada Tomohito and Takai Yohei : Player Tracking in Sports Video using 360 Degree Camera, IEEE International Conference on Computational Photography 2019, Tokyo, May 2019.
30.	ZHU Yunpeng, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Human Interaction Recognition Based on Deep Learning, Proceedings of Annual conference on Engineering and Information Technology(ACEAIT2019), 178-186, Kyoto, Mar. 2019. (要約) 本稿では，深層学習による人のインタラクションの認識手法を提案する．人の動きの認識は動画像処理の分野で注目されているが，近年，深層学習の導入で大きな成果をあげている．本手法では連続フレームにおいて，深層学習を用いることで隠れている時間や空間の問題を解決し，人の動きを認識する．本手法の有効性を検証するためのベンチマークのデータセットを用いた実験により，人の動きを高い精度で認識できることを示した． (キーワード) 深層学習 (deep learning) / ヒューマンコンピュータインタラクション (human-computer interaction) / パターン認識 (pattern recognition)
31.	Dongyang Lyu, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Vision-Based Vehicle Recognition Classification Using Convolutional Neural Network and Support Vector Machine, Proceedings of Annual conference on Engineering and Information Technology(ACEAIT2019), 125-132, Kyoto, Mar. 2019. (要約) 本稿では，改良型のAlexNetを用いた実道路環境下における車両領域抽出と分類手法を提案する．本手法では，車両領域抽出のロバスト性の低さを，高速で軽量化したYOLOを用いて解決し，さらに深層学習とSVMを組み合わせて，SVMで特徴量を正規化することで，モデルの汎化能力を向上させている．本手法の有効性を検証するための実験により，車両検出と車種分類を従来手法よりも高い精度で実行できることを示した． (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / 自動車
32.	Robert Nsinga and Stephen Githinji Karungaru : Predictive Analysis of Cohesiveness in Multivariate Sequences Using Recurrent Neural Networks, The 166th IASTEM International conference, 1-5, Mar. 2019. (キーワード) Team effectiveness / RNN / Individual ability
33.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Tomohito Wada and Naka Gotoda : Ground Sports Strategy Formulation and Assistance Technology Development - Player Data Acquisition from Drone Videos, Proceedings of 8th International Conference on Industrial Technology and Management, 322-326, Mar. 2019. (要約) スポーツアナリティクスでは，関連するデータを統計分析することで，スポーツのチームや個人に競争上の優位性を提供することを目指す．プレー中のより良い戦略は，情報を使用して策定することができる．分析に必要なコア技術は，選手の検出と追跡である．固定カメラには限界があるため，本研究ではマーカーを用いたコート検出，ドローンを用いた選手検出とトラッキング手法を述べる．提示手法は，透視変換，テンプレートマッチング，パーティクルフィルタに基づく．本研究では，ドローンの高さや位置に関係なく，選手の移動軌跡を可視化し，実世界(コート上)の選手位置を抽出することができる． (キーワード) Sports Strategy / Assistance Technology / Drones (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICITM.2019.8710735 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85066608325 (DOI: 10.1109/ICITM.2019.8710735, Elsevier: Scopus)
34.	Tomoya Sasaki, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Automatic Recognition of Road Marking using CNN, Proceedings of International Research Conference on Engineering and Technology(IRSET2019), 322-326, Taipei, Jan. 2019. (要約) 本稿では，深層学習を用いて，路面標識を自動認識する手法を提案した．本手法では，まず自動車の前方に取り付けられた車載カメラにより連続的に撮像された映像から生成される時空間画像から精度良く道路標示領域を抽出した上で，CNNを用いて道路標示を認識し，その結果を音声ガイドと画面表示で運転者に伝えることができる．本手法の有効性を検証する実験で，精度良く路面標識を自動認識できることが示唆された． (キーワード) 路面標識 / 深層学習 (deep learning) / 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition)
35.	Naoya Kohda, Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Stephen Githinji Karungaru, Tomohito Wada and Naka Gotoda : Technology-Supported Single Training for One-on-One in Basketball Matches, Proceedings of IEEE TALE2018, 447-453, Wollongong, Australia, Dec. 2018. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/TALE.2018.8615318 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/TALE.2018.8615318 (DOI: 10.1109/TALE.2018.8615318)
36.	Mobarok Bhuyain, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Robust Detection and Tracking of Moving Objects Using Particle Filter, Proceedings of Annual Conference on Engineering and Applied Science (ACEAT2018), 27-29, Nov. 2018. (要約) 本稿では，パーティクルフィルタを用いた移動物体の検出と追跡手法を提案した．本手法では，連続して撮像される映像からHOG特徴とSVMを用いて人の領域を抽出し，パーティクルフィルタを用いて人の動きを追跡することで，人同士が重なる混雑時や照明環境の変動にロバストにすることを可能にしている．本手法の有効性を検証する実験により，環境変動にロバストに移動物体の検出と追跡ができることを示した． (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / パーティクルフィルタ
37.	Shinya Oshodani, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Traffic volume survey Using Convolutional Neural Network, Proceedings of Annual Conference on Engineering and Applied Science (ACEAT2018), 30-33, Nov. 2018. (要約) 本稿では，道路監視カメラを用いた深層学習による交通流監視法を提案する．本手法は，道路上方に設置された監視カメラから得られる映像より，車両領域を検出した上で，乗用車，軽自動車，小型貨物車，普通貨物車，バス・大型車のいずれであるかを深層学習により認識し，車種別の交通量を計測することができる．本手法の有効性を検証するために行なった実験により，車種別の交通量を高い精度で計測できることを示した． (キーワード) 深層学習 (deep learning) / 交通 (traffic) / 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition)
38.	Lin Zong-Yi, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Fang Shin-Pu : Human Action Recognize using SVM, Proceedings of The 5th Annual Conference on Engineering and Information Technology(2018ACEAIT), No.ACEAIT-0174, 547-550, Kyoto, Mar. 2018. (要約) カメラ映像を用いて，カルマンフィルタとサポートベクターマシーンを用いて人の行動監視をする手法を提案した．本手法では画像処理を用いて人を検出し，さらにカルマンフィルタを用いて追跡することで，人の行動を監視できるものである．これにより歩いている人，ジョギングをする人，走っている人を認識することが可能である．本手法の有効性を検証するために実験をしたところ，約70%の精度で人の行動を認識することができることがわかった． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing) / カルマンフィルタ
39.	Moriwake Ryo, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Road Sign Character Recognition On a Smart phone using Deep Learning, 4th International Forum on Advanced Technologies, p2-15, Mar. 2018. (要約) 本論文では，スマートフォンで撮影された画像を用いて，道路標識上の文字を認識する手法を提案した．本システムでは，スマートフォンで道路標識を撮影した画像から文字列を抽出し，ディープラーニングを用いて文字認識することができる．さらに文字認識した情報を用いて，GPSで取得した現在位置とGoogleMapを用いて外国人旅行向けのナビゲーションシステムを構築した．本手法の有効性を検証したところ，約83%の精度で文字認識できることがわかった． (キーワード) 道路標示文字 / CNN / 画像処理 (image processing) / 文字認識
40.	Yoshino Naoyuki, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Body Physical Parameters Measurement using Kinect, 4th International Forum on Advanced Technologie, p2-14, Mar. 2018. (要約) 本論文では，RGB-Dカメラを用いて，人の形状を計測するシステムを提案した．本システムは，Kinectを用いて人の3次元形状を取得した上で，被験者の身長，座高，肩幅，股下，全頭高，膝下，股上，頭身，ウエスト，腕の太さ，わたり幅，首の太さなどの人の各部位のサイズを計測することができる．本手法を用いることで服を仮想的に試着することができる．本手法の有効性を検証したところ，各部位のサイズを誤差5cm以内で計測することがわかった． (キーワード) 3DCG / Kinnect
41.	Lkhagvasuren Ulziisaikhan, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Real time backpack detection in visual surveillance based On verticals contour analysis, 6th IIAE International Conference on Industrial Application Engineering 2018, 107-110, Mar. 2018. (要約) 本論文では，監視カメラから得られる歩行者が持ち歩くバックパックとスリングバッグを画像処理によって検出する手法を提案した．この手法では，人体の内部または近くに発生する垂直線を見つけた上で，いくつかのファジールールを使用して等高線を作成した上でバックパックとスリングバッグを検出することができる．本手法の有効性を検証するたにVIRAT ground video datasetを用いて実験をしたところ，高い精度を得られることがわかった． (キーワード) 検出 / 画像監視 / 画像処理 (image processing) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/iciae2018.022 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/iciae2018.022 (DOI: 10.12792/iciae2018.022)
42.	Nsinga Robert and Stephen Githinji Karungaru : Benchmarking Organizational Performance Dynamics Using Memory Cells Recurrent Neural Networks, 6th IIAE International Conference on Industrial Application Engineering 2018, 9-13, Mar. 2018. (キーワード) Recurrent Neural Networks / Organizational Performance (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/iciae2018.005 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/iciae2018.005 (DOI: 10.12792/iciae2018.005)
43.	Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Household Items Recognition using Distance Sensor Equipped Video Sunglasses, Risp International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, 204-207, Mar. 2018. (要約) 本稿では，目の不自由な人が台所等で作業するために，家庭用品を認識した上で，手にとりやすいように位置を計測する手法を提案する．この手法では，サングラス型カメラから得られる映像を処理することにより道具の種類を認識して，さらにサングラス型カメラに搭載されている距離センサにより位置を推定することが可能である．本手法の有効性を検証する実験で，目の不自由な方の作業の支援が可能であることが示唆された． (キーワード) サングラス型カメラ / 距離センサ / パターン認識 (pattern recognition) / 深層学習 (deep learning) / 家庭用品
44.	Kayte J.N., Deshmukh R Ratndeep., Stephen Githinji Karungaru and Kalyankar V. N. : Review of Digital Soil Mapping Procedures, International Journal of Computer Applications proceedings of 2nd ICKE2016, 391-395, Aurangabad, India, Jan. 2018.
45.	P.V. Janse, Ratndeep. R Deshmukh, Stephen Githinji Karungaru, N. V. Kalyankar and Pankaj Koinkar : Hyperspectral Remote Sensing for Agriculture: A Review, International Journal of Computer Applications proceedings of 2nd ICKE2016, 359-363, Aurangabad, India, Jan. 2018.
46.	Sapkal 2)Shubhangi, Deshmukh R Ratndeep., Stephen Githinji Karungaru and Banerjee Soumya : Biometric Cryptosystem for Finger Print Verification, International Journal of Computer Applications proceedings of 2nd ICKE2016, 240-244, Aurangabad, India, Jan. 2018.
47.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Matsuura and Naka Gotoda : Feature Tracking using Particle Filer in Rope Skipping for Gross Motor Skill Development, International Journal of Computer Applications proceedings of 2nd ICKE2016, Vol.1, No.1, 25-29, Aurangabad, India, Jan. 2018.
48.	Kohta Sugawara, Takehiko Yoshikawa, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru and Naka Gotoda : A Learning Support System for Integrated Motor Skill by Organized Training Stages, Proceedings of 25Th ICCE, 451-456, Christchurch, NewZealand, Dec. 2017. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85053937284 (Elsevier: Scopus)
49.	Takehiko Yoshikawa, Kohta Sugawara, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru and Naka Gotoda : Observing the Degree of Distortion in Coordinated Motor Actions, Proceedings of 25Th ICCE, 415-420, Christchurch, NewZealand, Dec. 2017. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85053916064 (Elsevier: Scopus)
50.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Matsuura and Naka Gotoda : Analysis of Rope Skipping Features for Gross Motor Skill Development, International Research Symposium on Engineering and Technology, 97-102, Singapore, Dec. 2017.
51.	Yoshino Naoyuki, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Body Physical Measurement using Kinect for Virtual Dressing Room, Proceedings of the 6th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics( IIAI-AAI 2017), No.SCAI-4, 845-850, Hamamatsu, Jul. 2017. (要約) 本論文では，3DCGを用いた疑似試着システムを提案した．この手法では，RGB-Dカメラを用いて被験者の3Dデータを取得した上で3Dモデルを作成し，さらに予め作成してある服のデータを用いて，仮想空間上で疑似試着をするものである．3Dモデルでは，身長，首の太さ，腕の太さ，ウエストなどの試着に必要なサイズを取得することで，服のフィット感を3DCGで確認できる．実際にKinectを用いた実験によって，本手法の有効性を確認した． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
52.	Ryo Moriwake, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Character Recognition in Road Signs using a Smartphone, Proceedings of the 6th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics( IIAI-AAI 2017), 1036-1041, Hamamatsu, Japan, Jul. 2017. (要約) 本論文では，スマートフォンを用いた道路標識上の文字を認識する手法を提案した．この手法では，スマートフォンで撮影された道路標識に対して，端末上でタップした文字列を認識することができる．本手法では認識にはディープラーニングを用い，さらにGoogle Map APIを適用することで，現在地から目的地までのナビゲーションをすることが可能である．本手法の有効性を検証するために行った実シーンによる実験によって，高精度に文字を認識することがわかった． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ディープラーニング (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85040589236 (Elsevier: Scopus)
53.	Hossain Mobarok Bhuyain, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Akinori Tsuji : Real Time Specified Person Tracking in a Crowded Scene using the Particle Filter, Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering (ICEE2017), No.SS1-3, 2087-2091, Weihai, China, Jul. 2017. (要約) 本論文では，パーティクルフィルタを用いて，混雑環境下において，人を追跡する手法を提案した．この手法では，まず取得された映像からHOG特徴とサポートベクターマシーンを用いて人の領域を検出した上で，パーティクルフィルタを適用して人を追跡するものであり，複数の人を追跡することができる．本手法の有効性を検証するために実験を行なったところ，人の検出では約90%，人の追跡では約98%の精度を得ることができた． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing)
54.	Lkhagvasuren Ulziisaikhan, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Drone Control using Visual Natural Markers, Proceedings of the 2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP'17), No.3AM2-3-1, 581-584, Guam, Mar. 2017. (要約) 本論文では，ドローンの自動制御のために，ビジュアルマーカ―を用いたドローン制御手法を提案した．本手法では，ドローンに搭載されているカメラから得らる映像にマーカ検出と追跡に画像処理を適用し，ドローンの安定した自動飛行及び自動着陸等を容易にした．さらに実際にドローンを飛行させて，挙動を自動制御した実験においても，精度の良いマーカの検出と追跡，さらに安定した飛行と着陸が可能であることを確認することができた． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ドローン
55.	Stephen Githinji Karungaru, Tomohiro Ishino and Kenji Terada : Safe Driving Support System using Three Onboard Camera, Proceedings of the 2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP'17), No.3AM1-3-3, 537-540, Guam, Mar. 2017. (要約) 本論文では，3台の車載カメラを用いて，運転者に危険を知らせ，安全運転を支援するシステムを提案した．この手法では，前方カメラでは車線や歩行者，右折車や右折時の直進車，後方カメラでは車線変更の際の後方走行車等を検知した上で，運転者監視で得られる顔の向きと視線の向きと連動させることで安全運転を支援するものである．実際の車載カメラ映像を用いた実験によって，高精度に危険を検知することが可能であることがわかった． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ITS (ITS)
56.	Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru and Naka Gotoda : Physical Learning Support using a Smartphone with Image Processing Technologies, Proceedings of ACM IMCOM2017, Beppu, Japan, Jan. 2017. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1145/3022227.3022293 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85015246816 (DOI: 10.1145/3022227.3022293, Elsevier: Scopus)
57.	Stephen Githinji Karungaru : Human Action Recognition using Surveillance Cameras and Wearable Sensors, Proceedings of 2nd ICKE2016, Aurangabad, India, Dec. 2016.
58.	Takuya Ishioka, Naka Gotoda, Yuji Kobayashi, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru, Rihito Yaegashi, Toshihiro Hayashi, Kenichi Fujimoto and Hiroshi Murai : Proposal of Organizing Learning Material with Multiple Perceptions Depending on Preference of Physical Training, Proceedings of The Second International Conference on Electronics and Software Science, 56-64, Takamatsu, Japan, Nov. 2016.
59.	Takuya Ishioka, Naka Gotoda, Yuji Kobayashi, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru, Rihito Yaegashi and Toshihiro Hayashi : Proposal of a Methodology based on Organization of Learning Material including Multiple Perceptions for Knowledge Communication of Physical Training, Proceedings of Gong Show & Young Researcher Contributions on ICKM2016, 1-5, Vienna,Austria, Oct. 2016.
60.	Chung Ming-Hsuan, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Intelligent Driver Support Systems: Pedestrian Detection Using HOG Algorithm, Proceedings of the 4th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing, 261-264, Kyoto, Oct. 2016. (キーワード) 画像処理 (image processing) / サポートベクターマシーン / ITS (ITS) / HOG (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.12792/icisip2016.047 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.12792/icisip2016.047 (DOI: 10.12792/icisip2016.047)
61.	Lay Kuen-Tsair, Stephen Githinji Karungaru, Chen Yi-Jing and Hsuen Hsing-Chun : Visually Comprehensible QR Codes via Embedding of Big Logos, Proceedings of IEEE International Conference on Signal and Image Processing, 225-230, Beijing China, Oct. 2016. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SIPROCESS.2016.7888257 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85018687175 (DOI: 10.1109/SIPROCESS.2016.7888257, Elsevier: Scopus)
62.	Kohta Sugawara, Hiroshi Toyooka, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru and Naka Gotoda : Development of a Gross Motor Skill by Combining Primitive Motions in Repetitive Exercise, Proceedings of IEEE 5th GCCE, 488-492, Kyoto, Oct. 2016. (キーワード) learning support / combination of primitive motions / feedback (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/GCCE.2016.7800489 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85010332724 (DOI: 10.1109/GCCE.2016.7800489, Elsevier: Scopus)
63.	Ryo Hada, Kenji Terada and Stephen Githinji Karungaru : 3-Dimensional Space Modeling using Kinect, Proceedings of the 34th Chinese Control Conference and SICE Annual Conference2015(CCC&SICE2015), No.WeC01-7, Handzhou, China, Jul. 2015. (要約) 本論文では，RGB-Dカメラから得られるデータを用いて，3次元モデルを生成する手法を提案した．これは特殊な装置を使ったり，厳密なキャリブレーションしたりすることなく取得した3次元データから，回転不変位相限定相関法と位相限定相関法を用いて高精度な3次元モデリングができる手法である．本稿では，さらにいくつかのシーンに対して，Kinectを用いて得られたRGB-Dデータから，高精度に3次元モデルを生成できることを示した． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 3次元画像処理 (3-dimensional image processing) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SICE.2015.7285429 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84960155531 (DOI: 10.1109/SICE.2015.7285429, Elsevier: Scopus)
64.	Stephen Githinji Karungaru : Human Action Recognition using Wearable Sensors and Neural Networks, Proc. of 2015 ASCC Emerging Control Techniques for a Sustainable World, Kota Kitabalu, Jun. 2015. (要約) Accurate recognition of daily activities could be useful in many fields including health, sports, childcare, and homes for the elderly, etc. In this paper, we propose a human action recognition method using data acquired from wearable sensors and learned using a Neural Network. The data collected from the sensors is processed for features using the Akamatsu transform. The Akamatsu Transform is a signal processing technique that given point, P(i) in a signal, N data points before and after the selected point are used to derive the integral and differential transforms, The Akamatsu Integration is an average of the N data points while the differential is the difference between the integral and the original value. Recently, wearable sensors are emerging as an indispensable method to recognize human actions. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ASCC.2015.7244580 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84957678780 (DOI: 10.1109/ASCC.2015.7244580, Elsevier: Scopus)
65.	Nozomi Maitani, Kenji Terada and Stephen Githinji Karungaru : Tire Cracks Detection using Image Processing, Proceedings of the first IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, and Motion CONtrol(SAMCON2015), No.TT1-2-3, Nagoya, Mar. 2015. (要約) 本論文では，画像処理によって黒色のタイヤに存在する黒色のひび割れを検出する手法を提案した．本手法では，まず取得画像に対して，タイヤの円弧方向に極座標変換することによって直行座標画像に変換する．さらにウェーブレット変換を用いて高周波領域に着目して候補領域として抽出した後，輝度や連続性の特徴量によってひび割れであるかを評価する．さらに実際に撮影されたタイヤのひび割れ画像を用いて，本手法の有効性を検証した． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 行動認識
66.	Stephen Githinji Karungaru : Feature Extraction from Wearable Sensors for Human Action Recognition, Proc. of 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 131-134, KuaLa Lumpur, Mar. 2015. (要約) Recently, due to the advancement in wireless sensor technology, wearable sensors are emerging as an indispensable method to recognize human actions. In this paper, data collected from such sensor is processed for features using the Akamatsu transform. The features extracted are to be used later to recognize human action using Deep Neural Networks. The Akamatsu Transform is a signal processing technique that given point, P(i) in a signal, N data points before and after the selected point are used to derive the integral and differential transforms, The Akamatsu Integration is an average of the N data points while the differential is the difference between the integral and the original value. Promising features were extracted for action recognition.
67.	Shuhei Koyanagi, Kenji Terada and Stephen Githinji Karungaru : Elderly Monitoring System using Surveillance Cameras, Proceedings of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(NCSP'15), No.1AM1-1-4, Kuala Lumpur, Mar. 2015. (要約) 本論文では，室内に設置された監視カメラから得られる映像を用いて，行動を解析する手法を提案している．この手法では，高齢者養護施設や高齢者独居住居に設置されたカメラ映像から，主に高齢者の行動を認識するもので，転倒，作業，視聴，運動，休憩，冷蔵庫等の開け閉め，静止，移動などの行動を認識して，もし危険があれば通知することができる．さらに実際に製作した簡易的な部屋における実験によって，本手法の有効性を検証した． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 行動認識
68.	Yamazaki Yusaku, Kenji Terada and Stephen Githinji Karungaru : Input Interface using Air Character Recognition, Proceedings of the 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(NCSP'15), No.28PM2-1-1, Kuala Lumpur, Feb. 2015. (要約) 本論文では，空中に書かれたAir文字を認識する手法を提案した．本手法は紙やタッチパネルに書かれた文字ではなく，空中に指で書いた文字をカメラ映像によって，その指の動きを追跡することでその文字を認識する手法である．本手法ではカタカナで書かれた文字を認識することが可能だけでなく，消去，リセット，決定などを認識する実用的な手法となっている．さらに実際に空中に書かれた文字を認識する実験で，本手法の有効性を検証した． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 行動認識
69.	Junpei Yamamoto, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Road Surface Marking Recognition Using Neural Network, Proceedings of the2014 IEEE/SICE International Symposium on System Integration(SII2014), No.SuA1C.5, 484-489, Tokyo, Dec. 2014. (要約) 近年，多くの交通事故が起こっているが，その大きな原因の一つが運転手の不注意から起きている．そこで我々は，運転支援のひとつとして，路面に書かれている道路標示を自動認識し，運転者に教示する手法を開発した．これは自動車前部に設置されたカメラ映像から，ニューラルネットワークを用いて，止まれや横断歩道手前なのど道路標示を自動認識する手法である． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ITS (ITS) / 運転支援 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2014.7028087 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84988253874 (DOI: 10.1109/SII.2014.7028087, Elsevier: Scopus)
70.	Masayuki Daikoku, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Indoor Human Action Recognition using Multi Camera, Proceedings of the IEEE Symposium on Computational Intelligence for Multimedia, Signal and Vision Processing (CIMSIVP'14), No.Wed-S1B8-4, Florida, Dec. 2014. (要約) 本稿では，複数台のカメラから得られる映像を用いることで，人の行動認識を行なう手法を提案する．本手法は，会社の事務所や学校の計算機室に設置された複数台のカメラを用いて人の行動を認識する手法である．まず背景差分や時系列差分を用いて人領域の抽出を行ったあと，HoG特徴により人の候補を抽出し，さらにAdaBoost により人領域を決定する．さらに人の形と動きを認識することで，歩行，立ち止まり，作業，転倒などの人の認識を行なう．本手法の有効性を確認するために実験を行なったところ，高い精度で人の行動認識が行なえることがわかった． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 行動認識 / 人検出 / HoG (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIMSIVP.2014.7013266 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84924228344 (DOI: 10.1109/CIMSIVP.2014.7013266, Elsevier: Scopus)
71.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Kenji Terada : Human Action Recognition using Normalized Cone Histogram Features, Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (CIMSIVP 2014), 12-16, Florida, Dec. 2014. (要約) 本論文では，ビデオ映像から，特徴量として正規化コーンヒストグラムを用いた人の行動解析手法を提案する．本手法では，この特徴量を用いることで人領域から頭部を検出し，さらに手および脚の位置を抽出した上で，パーセプトロンニューラルネットワークによって人の行動を解析することができる．本手法の有効性を検証するために，ucf-sports-actionsデータベースを使用して実験を行ったところ，約75%の精度を達成できることがわかった． (キーワード) ヒューマンセンシング (human sensing) / ニューラルネットワーク (neural network) / 画像処理 (image processing) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIMSIVP.2014.7013265 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84924225195 (DOI: 10.1109/CIMSIVP.2014.7013265, Elsevier: Scopus)
72.	Shang Ke, Stephen Githinji Karungaru, Feng Zuren, Ke Liangjun and Kenji Terada : A GA - ACO Hybrid Algorithm for the Multi - UAV Mission Planning Problem, Proceedings of the 14th International Symposium on Communication s and Information Technologies(ISCIT2014), No.R3-B-3, Incheon, Sep. 2014. (要約) 本論文では，UAVの経路を決定するために，遺伝的アルゴリズムとアントコロニー最適化アルゴリズムのハイブリット手法を提案する．提案したハイブリット手法の基本的な考え方は遺伝的アルゴリズムにおける個体の進化において，アントコロニー最適化アルゴリズムを応用することである．本手法の有効性を検証するために行った実験結果では，提案された遺伝的アルゴリズムとアントコロニー最適化アルゴリズムの組み合わせが有効であることを示した． (キーワード) 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / アントコロニー / UAV
73.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Vehicle Extraction from Aerial Images Captured using an UAV, Proceedings of the 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(NCSP'14), 313-316, Honolulu, Hawaii, USA, Mar. 2014.
74.	Masayuki Daikoku, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Human Action Recognition using Multi Cameras, Proceedings of the 2014 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(NCSP'14), No.3AM2-3-1, 641-644, Honolulu, Mar. 2014. (要約) 本稿では，複数台のカメラから得られる映像を用いることで，人の行動認識を行なう手法を提案する．本手法は，空港や駅などの公共の場所に設置された複数台のカメラを用いて人の行動を認識する手法である．まず背景差分や時系列差分を用いて人領域の抽出を行ったあと，HoG特徴により人の候補を抽出し，さらにAdaBoost により人領域を決定する．さらに人の形と動きを認識することで，走行や歩行，立ち止まりなどの人の認識を行なう．本手法の有効性を確認するために実験を行なったところ，高い精度で人の行動認識が行なえることがわかった． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 行動認識
75.	Stephen Githinji Karungaru, Yammoto Jumpei and Kenji Terada : Japanese Road Signs Recognition using Neural Networks, Proceedings of SICE, Dec. 2013. (要約) 本論文では，自動車運転者を支援するために，ニューラルネットワークを用いた道路標識の認識システムを提案した．本手法では，前方車載カメラから得られる映像から，色と形状の特徴量として道路標識両機を抽出した後，ニューラルネットワークを用いて認識する．ニューラルネットワークへの入力データは左右への投影データを用いる．さらに実際に車載カメラから得られた映像で行なった実験の結果，本手法がオンラインでの道路標識認識に有効であることがわかった． (キーワード) 道路標識 / 運転者支援 / ニューラルネットワーク (neural network) / ITS (ITS)
76.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Kenji Terada : Hand Written Character Recognition using Star-Layered Histogram Features, Proceedings of SICE Annual Conference 2013, Dec. 2013. (要約) 本論文では，星型階層ヒストグラムから抽出し，ニューラルネットワークを用いて学習した特徴を用いた文字認識手法を提案する．本手法では文字領域の重心点を用いた階層的ヒストグラムを特徴として，ニューラルネットワークによって文字認識を行なうものである．本手法の有効性を検証するために，手書き数字のMNISTデータベースを用いた実験を行なったところ，約93%の精度を達成することができることを確認した． (キーワード) 文字認識 / 画像処理 (image processing) / ニューラルネットワーク (neural network)
77.	Junpei Yamamoto, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Japanese Road Signs Recognition Using Neural Networks, Proceedings of the International conference on Instrumentation, Control, Information Technology and System Integration(SICE Annual Conference 2013), No.MoAT3.3, Nagoya, Sep. 2013. (要約) 本稿では，画像処理を用いて道路標識を認識する手法を提案する．本手法では，車載カメラにて撮影される映像から，時間，天候などの影響を受けることなく，道路標識を認識し，ドライバーの運転支援をするものである．本手法では，連続して取得される映像から，ノイズを除去し，標識候補のみを検出する．さらにニューラルネットワークを用いることで，その標識が何であるかを認識する．さらに実際の車載カメラによって撮影される映像に対する認識実験を行なって，本手法の有効性を検証した． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 知的システム / 信号処理 (signal processing) / ニューラルネットワーク (neural network)
78.	Masayuki Daikoku, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Automatic Detection of Suspicious Objects Using Surveillance Cameras, Proceedings of the International conference on Instrumentation, Control, Information Technology and System Integration(SICE Annual Conference 2013), No.MoAT3.6, Nagoya, Sep. 2013. (要約) 本稿では，監視カメラを用いた不審物の自動検知手法を提案する．本手法は空港やロビーなどの公共空間での適用を想定し，そこに設置された監視カメラから得られる映像を用いて，不審者と不審な物体を同時に検知することを目的とするが，ここでは，HoG特徴により検出される不審者と不審物体の候補の中から，AdaBoostにより不審者と不審物体を特定するものである．さらに本手法の有効性を検証する実験を行なったところ，85%以上の精度で検出できることがわかった． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 知的システム / 信号処理 (signal processing)
79.	Shang Ke, Stephen Githinji Karungaru, Feng Zuren, Ke Liangjun and Kenji Terada : Periodic Re-optimization based Dynamic Branch and Price Algorithm for Dynamic Multi-UAV Path Planning, Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation(IEEE ICMA2013), No.MP1-6(3), 581-586, Takamatsu, Aug. 2013. (要約) 本論文では，動的Multi-UAV経路計画問題を解くための定期的な再最適化フレームワークを用いた列生成法と分枝限定法を組み合わせた分岐価格アルゴリズムを提案した．本手法では，調整された分岐価格アルゴリズムを用いて，各静的問題を解決することが可能である．このアルゴリズムの特徴は，最後のタイムスライスから列を継承して調整することによって，各タイムスライスにおける解決効率を改善することである．さらに実験を行なうことで，本手法の有効性を検証した． (キーワード) UAV / 経路計画 / 最適化 (optimization) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA.2013.6617981 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84887980666 (DOI: 10.1109/ICMA.2013.6617981, Elsevier: Scopus)
80.	Wang Wei, Stephen Githinji Karungaru, Tsuji Akinori and Kenji Terada : Face Recognition Approach Based on Hyhrid Algorithm, Proceedings of the 2013 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(NCSP'13), 313-316, Kona, Hawaii, USA, Mar. 2013. (要約) 顔認識アルゴリズムは，非常に重要な技術であるが，特徴抽出や判別方法など難しい要素を多く持っている．それに対して，本稿では，SVM とAdaBoost を用いた新しい顔認識手法を提案する．本手法ではまずAdaBoost を改良した手法で顔の領域を抽出する．さらにウエーブレットの特徴量を用いて，SVMにより認識を行なう．本手法の有効性を検証する実験を96名の顔に対して行なったところ，96.78%の認識率を得ることができた．
81.	Wang Wei, Sun Xiangyu, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Face Recognition Algorithm Using Wavelet Decomposition and Support Vector Machines, Proceedings of International Symposuim on OptoMechatronics Technologies(ISOT'12), Paris, Oct. 2012. (要約) 顔認識アルゴリズムは，非常に重要な技術であるが，特徴抽出や判別方法など難しい要素を多く持っている．それに対して，本稿では，ウェーブレット変換とサポートベクターマシーンを用いた新しい顔認識手法を提案する．本手法ではウェーブレット変換を用いて顔の特徴量を抽出する．さらにAdaBoost を用いて顔の領域を認識し，SVMマシーンの学習を繰り返すことで，顔の個人識別を行なうことができる．本手法の有効性を検証したところ，高い識別率を得ることができた． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 顔 (face) / AdaBoost / ウェーブレット変換
82.	Ryo Munetsugi, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Building Cracks Detection Using Unmanned Helicopter Images, Proceedings of 8th International Conference on Intelligent Unmanned Systems(ICIUS 2012), No.5A-2, Singapore, Oct. 2012. (要約) 橋やビルディングを維持していくためには，日ごろから保守・点検が重要である．しかし高所の作業を必要とするため，それは簡単ではない．そこで本稿では，小型無人ヘリに搭載されたカメラ映像から，自動的に壁や床のひび割れを検出する手法を提案する．これは点検したい壁や柱などに沿って小型無人ヘリを飛ばすことで得られる映像から，画像処理を用いることで，壁面などのパノラマ画像を生成するのと同時に修理が必要な欠陥を検出するものである．さらに実際に小型無人ヘリを飛ばすことで，本手法の有効性を検証っした． (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 無人ヘリコプタ / 欠陥検出
83.	Li Qian, Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Li Lei : Object Recognition from Aerial Rescue Robots, International Technical Conference on Circuits Systems Computers and Communications, 615-618, Sapporo, Jul. 2012.
84.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Feature Extraction For Human Recognition Based On Bifurcation Points Using Genetic Algorithms, Proc. of NCSP'2012, 615-618, Honolulu, Mar. 2012. (要約) 本論文では，遺伝的アルゴリズムを用いた分岐点に基づく人物認識のための特徴抽出手法を提案した．画像処理において，人物を認識する手法は様々開発されてきたが，人物はそれぞれ体形が異なり，さらに姿勢も変化するため，精度をあげることが難しい．そこで本手法では，交叉や突然変異などを繰り返しながら最適解を求める遺伝的アルゴリズムを用いることで人物認識のための特徴量を抽出する．
85.	Stephen Githinji Karungaru, Higashidani Takuya and Kenji Terada : Tired State Recognition during Sports using Image Processing, Proc. of NCSP'2012, 643-646, Honolulu, Mar. 2012.
86.	Elmarhomy Ahmed, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : A New Approach for Counting Passersby utilizing Space-time Images, ICDIMSP 2012 : International Conference on Digital Image and Multidimensional Signal Processing, Florence, Italy, Feb. 2012. (要約) 行人数を計測することは，セキュリティなどで大変有益である．本稿では複数の計測線を用いて時空間画像を作成することで，通行人数計測を行なう手法を提案する．この手法では人数を計測するための1つの時空間画像と，速度と進行方向を計測するための2つの時空間画像を用いる．本手法の有効性を確認するために実験を行なったところ，97%の精度を得ることができた．
87.	Takahashi Ryo, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Reliable Human Recognition and Authentication using Retina Images, Proceedings of 18th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision(FCV2012), 288-292, Yokohama, Feb. 2012. (要約) 高度情報化社会において，個人認証技術は非常に重要であるが，特に身体情報を用いたものは，盗難の恐れがなく，非常に有用とされている．そこで本稿では，眼底網膜画像の血管特徴を用いた個人認証手法を提案する．網膜は盗難の恐れがなく機密性が高い特徴がある．従来から眼底網膜画像による個人認証手法は研究・開発されているが，眼底の状態や撮影条件によっては，欠陥が正しく抽出されない場合あがった．そこで本手法では可変しきい値手法をベースに，様々な画像処理を駆使して，網膜の血管検出の精度をあげ，個人認証を行なう．本手法の有効性を検証する実験を行なったところ高い精度を得ることができた． (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing) / 医用画像処理 (medical imaging)
88.	Wang Wei, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : An Eye Location Estimation Algorithm based on HSV Color Space and Template Matching, Proceedings of 18th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 133-137, Yokohama, Feb. 2012. (要約) 本稿では，HSV表色系とテンプレートマッチングを用いた目の位置推定手法を提案する．本手法では，取得された映像からHSV表色系で表現された皮膚の色をもとに，顔領域の大まかに検知する．さらにテンプレートマッチングにより，詳細に目を検出する．このように2段階で目を検出することにより，環境変動やノイズに強く，高速で高精度な目の位置推定が可能となる．本手法の有効性を検証するために様々な人や表情で実験を行なったところ，高い精度で検出できることがわかった． (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing)
89.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Abandoned Luggage Detection using a Dynamic Background Model and Earth Movers Distance, Proceedings of 18th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 82-88, Yokohama, Japan, Feb. 2012.
90.	Hemdan Ibrahim, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Robust Facial Features Tracking in Video Sequences using Efficient Template Matching, Proceedings of 18th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 70-74, Yokohama, Feb. 2012. (要約) 本稿では，テンプレートマッチングを用いた時系列画像からのノイズの影響を受けにくい顔の追跡手法を提案する．顔の追跡手法は，人の行動監視などに大変有効になるが，顔の大きさや向き，その他の環境変動により，ロバストにすることがかなり困難である．そこで本手法では，目や口，鼻などの顔の部位の特徴に着目して，人の顔を追跡する．本手法の有効性を検証するために，様々な人に対して実験を行なったところ，高精度な人の顔の追跡が可能であることがわかった． (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing) / セキュリティ (security)
91.	Takayuki Kashihara, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : A People Counting Method using Measurement Lines, Proceedings of 18th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 14-18, Yokohama, Feb. 2012. (要約) 出入り口などで入場する人，退場する人の数を自動計測することは，マーケティング調査などで重要である．本稿では，カメラ映像から，通行人数を方向別に計測する手法を提案する．この手法では，十字型の計測線を設定することで生成される2つの時空間画像から，通行人数を進行方向別に計測することができる．十字型に計測線を設定することで，多方向から進入する人の計測を正しく行なうことができる．本手法の有効性を検証するための実験により，高い精度で通行人数計測が可能であることがわかった．
92.	Tadahiro Oyama, Higashi Keita, Choge Hillary, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : BCI Based on Single EEG Used Simple Electroencephalograph, Proc. of SICE Annual COnference 2011, 2331-2334, Tokyo, Sep. 2011.
93.	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)
94.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Background Updating for Abandoned Luggage Detection at Train Stations, Proc. of ICMLC'2011, Vol.2, 11-14, Singapore, Feb. 2011.
95.	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．
96.	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.
97.	Eri Ishikawa, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Gait Features Extraction Method using Image Processing, Proceedings of 17th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision(FCV2011), No.P-14, Ulsan, Feb. 2011. (要約) 簡便な装置を使った人の行動監視の実現は，様々な場面において非常に重要である．そこで本稿では，歩容特徴(人の歩き方の特徴)が人ごとで異なることにちゃくもくした人の認識手法を提案する．本手法では，手や肩，足などの身体の部位を抽出した後，各々の動きに着目して，個人の歩容特徴を抽出する．本稿ではさらにいくつかの実験結果を示すことで，本手法の有効性を検証する． (キーワード) 画像処理 (image processing) / ニューラルネットワーク (neural network) / ヒューマンセンシング (human sensing) / セキュリティ (security)
98.	Elmarhomy Ahmed, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : A Method for Counting Passersby using Time-Space Image, Proceedings of 17th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision(FCV2011), No.P-12, Ulsan, Feb. 2011. (要約) 最近，凶悪な犯罪が増えてきており，セキュリティや防犯の必要性が増えてきた．その対策の一つとして監視カメラの設置が考えられている．本稿では，画像処理による計測線を用いた通行人数手法を提案する．この手法では，計測線により生成される時空間画像を用いることで，約17fps の高速な人数計測を実現できる．本手法の有効性を検証するための実験で，高精度な人数計測が可能であることがわかった． (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing)
99.	Jung-Hwa Park, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Recognition of a person's state using FG Vision Sensor, Proceedings of 17th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision(FCV2011), No.P-5, Ulsan, Feb. 2011. (要約) 監視カメラ画像から人の状態を認識することは，セキュリティや人の見守りなどの分野で大変重要である．しかし，一般的なカメラ画像を用いた場合，画像処理が非常に困難になり，処理時間が膨大となる．そこで本稿では，FG視覚センサと言う3次元センサを用いることで，高速に人の姿勢を計測する手法を提案する．この手法では人を粗くサンプリングすることで高速な処理を可能にしている．本手法の有効性を検証するための実験を行なったところ，高い精度を得ることができた． (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing) / セキュリティ (security) / 3次元画像処理 (3-dimensional image processing)
100.	Hemdan Ibrahim, Stephen Githinji Karungaru and Kenji Terada : Facial Features-Based Method for Human Tracking, Proceedings of 17th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision(FCV2011), No.P-2, 217-222, Ulsan, Feb. 2011. (要約) 字形例津画像中から人の追跡をすることは非常に重要な技術である．本手法では，顔の特徴を用いて，人の追跡を行なう手法を提案する．本手法では特に目を抽出を高精度に行い，さらに口と鼻を抽出することで，確実に顔を検出，追跡することが可能となる．本手法は実時間処理が可能であり，照明変動や人の移動や回転などの影響を受けないものとなっている．本手法の有効性を検証する実験で，高い精度で人の追跡が可能であることがわかった． (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / ヒューマンセンシング (human sensing) / 顔 (face)
101.	Stephen Githinji Karungaru, Kenji Terada and Minoru Fukumi : Improving mobility for blind persons using video sunglasses, Proceedings of 17th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 1-5, Ulsan, South Korea, Feb. 2011. (要約) 本論文では，カメラ付きサングラスから得られる映像から視覚障がい者の移動を支援する手法を提案する．この手法では，特にサングラスに取り付けられた小型カメラから得られる映像から，点字ブロックを検出し，装着している視覚障がい者にその位置や方向をナビゲーションすることができる．本手法の有効性を検証を検証する実験で，高い精度で点字ブロックを検出することを確認することができた． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/FCV.2011.5739729 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/FCV.2011.5739729 (DOI: 10.1109/FCV.2011.5739729)
102.	Kazunori Tsuda, Kenji Terada and Stephen Githinji Karungaru : Virtual Darts Using Image Processing, Proceedings of 8th edition of France-Japan and 6th Europe-Asia Congress on Mechatronics, No.Mon2-3, 163-168, Yokohama, Nov. 2010. (要約) ダーツは手軽に出来るレクリエーションであるが，自宅などで練習するのは実は簡単ではない．そこで本稿では，ダーツの投げ真似をするだけで，その腕の振りからダーツがどこような軌跡で飛んだかを推測し，何点であったかを認識する手法を提案する．ここでは，腕とダーツの動きを認識することで，運動パラメータを計算し，その軌跡を推測するものである．本稿では，さらに本手法の有効性を検証するためのいくつかの実験を示す． (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing) / VR
103.	Toru Seo, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Driver Alcohol Consumption Detection System using EEG, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 632-635, Honolulu, Mar. 2010.
104.	Kentaro Nakao, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Biped Robot Walking on Uneven Surfaces using Reinforcement Learning, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 572-575, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 近年，強化学習が未知の環境での適応的な動作を獲得するためのアプローチの一つになっている．しかし，ほとんどの場合に，膨大な数のトライアルを必要とし，実ロボットに適用する場合には，大きな問題点となっている．そこで，本国際会議論文では，強化学習を用いて，未知の環境にロボットを適応させる低コストな方法を提案している．学習の精度と効率を増加させるために，3パターンの報酬が使用され，段差のある面の上での歩行実験の結果，70%の成功率を達成できた．
105.	Atsushi Ishitani, Shiraishi Takuya, Fumitoshi Taoka, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Simple Interface for Mobile Robot using Motion Stereo Vision, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 560-563, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 近年，様々なロボットが我々の日常生活で使われるようになっている．特に，移動装置を備えたリモートコントロールロボットは自律ロボットよりも簡単に製作でき，運搬システムやセキュリティ面で実用的になりつつある．そこで，本国際会議論文では，スクリーン上で指定した点の情報だけを必要とし，その場所に移動でき，カメラを装備した移動ロボットを制御する簡単なインタフェースを提案する．ロボットの移動方向を決定するためには，目標点の周囲のピクセル情報を用いてテンプレートを作成する．そして，テンプレートマッチングで移動中でも目標点を認識する．特にモーションステレオ法を用いて，移動距離を獲得し，実環境で動作する移動ロボットを使った実験を行っている
106.	Miyoshi Masato, Tadahiro Oyama, Hillary Choge, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Music Classification using Sensitive Words, Proceeding of 2010 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing NCSP'10, 211-214, Honolulu, Mar. 2010. (要約) 本国際会議論文では，楽曲検索システムに対して自動感性語スコア検出システムを提案する．本手法は特徴抽出部とスコア検出部の二つからなる．スコア検出部は各楽曲の感性語スコアあお検出する．本国際会議論文では，感性語スコアとして7レベルの印象を用い，感性語スコアの検出には多層ニューラルネットワークを用いる．さらに，感性語スコアを検出するための効果的な特徴を調べている．提案法の有効性を評価するために，感性語スコア検出実験を行っている．
107.	Fumitoshi Taoka, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Detection of Abandoned Objects from Fluctuating Environment Using Active Background Subtraction, Proc. of IWAIT'2010, No.paper-141, 1-4, Kuala Lumpur, Jan. 2010. (要約) 本国際会議論文では，動的背景差分を用いて放置物を検出する方法を提案している．変動する環境を取り扱える動的背景モデルを使用する．本手法は，影や変化する輝度を容易に除去できるためにHSV表色系を用いる．本手法は背景モデルと入力画像との差分を用いて，前景と背景を分離でき，対象領域を固定することができる．これにより，放置物の候補領域を影として取り出すことができる．予備的な実験により，本手法が放置物の検出に有効であることが示された．
108.	Tadahiro Oyama, Hillary Kipsang Choge, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Improvement Algorithm for Approximate Incremental Learning, Proc. of ICONIP, 520-529, Bangkok(Thailand), Dec. 2009. (要約) 本国際会議論文は，追加学習型のSimpe-PCA(近似的な主成分分析法)に対する改良法を提案している．追加学習型のSImple-PCAは，Simple-PCAに追加学習の機能を追加した高速なアルゴリズムである．本手法では，収束性能に関しての改良を行っている．本改良法の有効性を評価するために，UCIデータベースに対する計算機実験を行い，収束性能と識別精度が改善されていることが示された．
109.	Hillary Kipsang Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Palm print Recognition Based on Local DCT Feature Extraction, Proc. of ICONIP, 639-648, Bangkok(Thailand), Dec. 2009. (要約) 本国際会議論文は，掌領域の中心付近の小さな興味領域(ROI)に離散コサイン変換を適用し特徴を抽出する方法を提案している．小領域は注意深い輝度正規化と位置合わせの後，抽出される．この方法は小さな各ブロックで離散コサイン変換を行い，少ない数の係数で画像を表現できる利点がある．コンパクトな特徴を用いることで認識精度が改善され，99%の認識率と3%以下のEqual Error Rate (EER) を達成した．
110.	Tadahiro Oyama, Choge H.K., Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Wrist EMG Signals Identification using Neural Network, Proc. of IECON 2009, 4322-4326, Porto, Nov. 2009. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いる人工義手やポインティングデバイスの開発が活発である．通常，EMGは前腕や肩の大きな筋肉繊維上で計測される．もし，手首で計測されたEMGを用いて手首の動作を認識で来るのであれば，応用の範囲はさらに大きくなる．そこで，本国際会議論文では，手首で計測されたEMGに焦点を当て，高速な統計学習法とニューラルネットワークでEMGを認識するシステムを開発する． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77951574507 (Elsevier: Scopus)
111.	Stephen Githinji Karungaru, Sugizaki Masakazu, Minoru Fukumi, Yasue Mitsukura and Norio Akamatsu : Out-of-Focus Blur Image Restoration using the Akamatsu Transform, Proc. of IECON, 4293-4297, Porto(Portugal), Nov. 2009. (要約) In this paper, a new image restoration approach using the Akamatsu transform is presented. In the method, by using repeated simple calculations based on the Akamatsu transform, an out-of-focus blurred image can be restored and sharpened. Out of focus is a major problem bothering many people in photography, especially the amateurs. There exits some solution to this problem on both the hardware and software sides. However, none offers a perfect solution. The Akamatsu transform can easily be embedded into hardware to offer faster processing due to its simplicity. Although, initially proposed for speech processing, this paper show the effectiveness of the transform in image processing. The Akamatsu transform is a combination of integral and differential transforms. The algorithm can be effective tools for image restoration in realtime image processing.
112.	Stephen Githinji Karungaru, Sugizaki Masakazu and Minoru Fukumi : Biped Robot Walking Control using Image Processing, Proc. of ICCAS-SICE, 4020-4024, Fukuoka (Japan), Aug. 2009. (要約) In this paper, a vision system for controlling an autonomous biped robot is presented. Robots need sensors to understand circumstances. There are several types of sensors. Recently, a camera is rapidly becoming the sensor of choice due to the remarkable improvement in computer technology especially in processing power. However, there is the blurred image problem because of camera shake due to robot's walking. Our method focuses on the use of image processing to control a humanoid robot's walking. We fix a camera on a biped robot, and input the images from the camera to PC for processing. The results of the image processing are sent to the robot for control immediately. These real-time image processing and control systems give us an efficient application on future robots. In the initial experiment the objective is to control robot walking upstairs.
113.	Hillary Kipsang Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Circle-Based Region-Of-Interest Segmentation Method for Palmprint Recognition, Proc. of ICCAS-SICE, 4993-4997, Fukuoka (Japan), Aug. 2009. (要約) 本国際会議論文は，掌紋認識のために，掌の最も大きな内周円を興味領域(ROI)として切り出す方法を提案している．これにより，最適な特徴量の抽出が可能となり，周囲を使えない通常の四角領域よりも優れている．位置の正規化後，中心が抽出され，内周円が切り出される．その後，この円領域は長方形領域に変換され，冗長性が除去される．そして，7個の四角形画像に変換され，各領域毎にマッチングが行われる．本手法の有効性を検証するために，PolyUデータベースの掌紋画像を用いて実験が行われ，90%の精度で認識できることが判った．
114.	Tadahiro Oyama, Hillary Kipsang Choge, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Identification of Wrist EMG Signals using Dry Type Electrodes, Proc. of ICCAS-SICE, 4433-4436, Fukuoka (Japan), Aug. 2009. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いて，人工義手やポインティングデバイスの研究が活発である．しかし，EMGは前腕や肩の比較的に大きな筋肉繊維で計測される．もし，手首で計測されるEMGを用いて手首動作を認識できれば応用の範囲は非常の広くなる．本国際会議論文では，手首で計測されたEMGを用いるが，個人阿鵝大きく，再現性が低い場合がある．本研究では，乾式電極を用いて手首のEMGを計測し，手首動作の認識を行うことを目的とする．
115.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Improvement of Evolutionary Eye Sensing with Buccal Region",, Proc. of NCSP'2009, 463-466, Honolulu, Mar. 2009.
116.	Toshihiro Yoshida, Takahiro Ogawa, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Relation Between Mental Change and EEG When Performing Trivial Tasks, Proc. of NCSP'2009, 431-434, Honolulu, Mar. 2009. (要約) 近年，長時間に渡るコンピュータや表示装置の使用により，心理的ストレスや関連する疾病が増加している．もしコンピュータでストレスを評価できれば，ストレスに起因する疾病を予防できると考えられる．本国際会議論文では，ストレスと脳波(EEG)の関係を解析する．簡単なタスクを行う前後で，EEGに変化があるか否かを解析する．特に，脳波から主成分分析と判別分析で特徴抽出し，ニューラルネットワークで学習認識を行い，ストレスの評価を行う．ここで行うタスクは，箸で豆を掴んで別の皿に移動する操作を多数回行うタスクである．実験の結果，タスクの前後でEEGに変化が見られることが判った．
117.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental Learning Method for Biological Signal Identification, Proc. of 13th International Conference on Biomedical Engineering (ICBME2008), Singapore, Dec. 2008. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84891931552 (Elsevier: Scopus)
118.	Nakaura Kazuhiro, Stephen Githinji Karungaru, Takuya Akashi, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast statistical learning with Kerne-Based Simple-FDA, Proc. of IEEE International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems, 333-337, Bali (Indonesia), Dec. 2008. (要約) 本論文では統計的学習アルゴリズムであるSimple-PCA(主成分分析の近似圧アルゴリズム)とSimple-FLDA(判別分析の近似アルゴリズム)に対してカーネルトリックを適用し，非線形高次元空間で適用可能なアルゴリズムを提案している．非線形高次元空間に拡張することにより，線形パターンだけではなく，非線形で複雑なデータ構造を有するデータに対しても有効性を発揮できる．簡単な計算機シミュレーションにより，それらの有効性を定量的に評価している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-60349108293 (Elsevier: Scopus)
119.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Interactive Interface Using Evolutionary Eye Sensing, Proceedings of the 11th IASTED International Conference Intelligent Systems and Control (ISC 2008), 181-186, Orlando, Florida, USA, Nov. 2008.
120.	Stephen Githinji Karungaru, Fukuda Keiji, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Classification of Fingerprint Images into Individual Classes Using Neural Networks, Proceedings of the 34th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 1857-1862, Orlando, Florida, USA, Nov. 2008.
121.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental Algorithm of Discriminant Analysis, Proc. of SCIS&ISIS, 640-643, Nagoya (Japan), Sep. 2008. (要約) 本国際会議論文は，追加学習型Simple-FLDAと呼ぶ新しい追加学習の方法を提案する．これは，Simple-FLDAの固有ベクトルを追加学習データを用いて改善する方法である．Simple-FLDAは，判別分析の近似法であり，簡単な繰り返し演算で固有ベクトルを獲得できる．提案方法は，追加学習データが一つずつ与えられ，固有ベクトルを修正していく．顔画像による個人認証に関する計算機実験により，提案法が有効であることが示されている．
122.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental Learning Method of Simple-PCA, Proc. of KES'2008, 403-410, Zagreb (Croatia), Sep. 2008. (要約) n this paper, we propose an incremental learning algorithm named Incremental Simple-PCA. This algorithm is added an incremental learning function to the Simple-PCA that is an approximation algorithm of the principal component analysis where an eigenvector can be calculated by a simple repeated calculation. Using the proposed algorithm, it allows to update faster the eigenvector by using incremental data. To verify the effectiveness of this algorithm, we carry out computer simulations on personal authentication that uses face images and wrist motion discrimination using wrist EMG by incremental learning. As a result, we can confirm the effectiveness from the aspects of accuracy and a computing time by comparing the Incremental PCA that gave the incremental learning function to the conventional PCA. (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-57749186836 (Elsevier: Scopus)
123.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Akashi Takuya and Norio Akamatsu : Facial Gesture Simulation for a Single Image using Image Warping, Proceedings of SCIS&ISIS, 631-635, Nagoya, Japan, Sep. 2008.
124.	TADA Ryosuke, Tadahiro Oyama, Satoru Tsuge, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Identification of Music According to Singer, Proc. of ICEE'2008, Vol.P-014, 1-5, Okinawa, Jul. 2008. (要約) 本国際会議論文では，音楽の検索のために，歌手モデルを用いる歌手同定法を提案する．話者モデルとして，Gaussian Mixture Models (GMMs)とベクトル量子化法(VQ)を用いる．有効性を評価するために話者同定実験を行い，GMMsで65%の精度を得て，VQ法では81.9%を得た．さらに，GMMsで，学習データを変更した実験を行い，学習データ8個の場合に，95%の精度を得た．よって，GMMsの結果から，学習データ数の増加により，正確なパラメータ推定が可能であることが確認できた．
125.	YOSHIDA Toshihiro, OGAWA Takahiro, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Minoru Fukumi and Yasue Mitsukura : Relation between mental change and EEG when doing Trivial Tasks, Proc. of ICEE'08, Vol.O-160, 1-5, Okinawa, Jul. 2008. (要約) 近年，モニター(ディスプレイ)を長時間見続けることによるストレスや関連疾患が増加している．もし計算機に基づく手法で，精神疾患やストレスを診断できれば，ストレス性疾患の予防に役立つと考えられる．この場合，ストレスの定量的な評価が重要である．本国際会議論文では，ストレスと脳波(EEG)の関係を調べている．ある簡単なタスク(豆を箸で掴んで移動させるタスク)の前後で，被験者の脳波を計測し，そのへ塩化を調べる．その際に，主成分分析の近似計算法であるSimple-PCAを用いて特徴を生成し，ニューラルネットワークで識別する．計算機実験により，約80%の識別精度を得た．
126.	Miyoko Nakano, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Takuya Akashi, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Face Information Processing by Fast Statistical Learning Algorithm, Proc. of WCCI'08, 3228-3231, Hong Kong, Jun. 2008. (要約) 本国際会議論文では，新しい統計的アルゴリズムを提案し，顔情報処理で有効性を評価している．判別分析の幾何学的解釈により，その近似法としてSimple-FLDAが提案された．この方法の学習速度を改善するために，学習項目二つの内で，クラス内分散の最小化の部分を改良する．つまり，固有ベクトルの成分から，各クラスの学習ベクトルの成分をすべて除去する方法を採用する．この方法により，学習の反復回数が削減され，かつ特徴抽出性能は同等に維持されている．最後に，計算機シミュレーションにより有効性を評価している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-56349105619 (Elsevier: Scopus)
127.	Miyoko Nakano, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Feature Generation for Face Recognition by Fast Statistical Learning Algorithm, Proc. of NCSP08, 84-87, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) 本国愛会議論文では，新しい統計的学習アルゴリズムを提案し，顔情報処理に関する有効性を評価している．フィッシャー編別分析の幾何学的会社により，Simple-FLDAが提案されている．本国際会議論文では，そのSimple-FLDAの方法を改善するために，クラス平均ベクトルのSimple-PCAによる学習は同様に行うが，暮らし内分散の最小化において，各クラス内で，各データの成分を除去する方針のが学習を行う．この方法により，従来のSimple-FLDAよりも高速な特徴抽出が可能となっている．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
128.	Kipsang H. Choge, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : Enhancement of Palmprint Images using an Optimized Hexagonal Mulitilayer Perceptron Neural Network, Proc. of NCSP'2008, 423-426, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) 本国際会議論文では，3層構造ニューラルネットワークを用いて，掌紋画像のコントラストと詳細部分を改善する方法を提案している．本手法で，ニューラルネットワークの出力層の重み修正では，重み最適化学習を用いて，学習時間と画質改善性能を改良している．特に，掌紋画像の中心部分の改善に効果を発揮し，主要な線としわ部分の改善(強調)に効果がある．また本手法は，画像処理の分野で使用されている様々な手法を代替することも可能である．
129.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Fast incremental learning algorithm in pattern recognition, Proc. of NCSP'2008, 196-199, Gold Coast, Mar. 2008. (要約) パターン認識の分野では，主成分分析(PCA)や判別分析(FLDA)が次元圧縮や特徴抽出で多く用いられている．また，行列型PCAに対する追加学習の方法も提案されている．一方，PCAの近似解法であるSimple-PCAが提案されており，その高速な学習が注目されている．しかし，Simple-PCAに対する追加学習の方法は，まだ提案されていない．本国際会議論文では，Simple-PCAに対する追加学習の方法を提案する．本手法の有効性を検証するために，顔画像を用いる個人認証の計算機シミュレーションを行い，定量的に評価している．
130.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Takuya Akashi and Norio Akamatsu : Multiple Faces Detection in Real Time using Neural Networks, Proceedings of the 6th International conference on Computational Intelligent, Man Machine Systems and Cybernetics, 63-68, Canary Islands, Spain, Dec. 2007.
131.	Taro Shibanoki, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Biological Signal Recognition by Fast Statistical Learning Algorithm, Proc. of MJISAT'2007, T2-4-1-T2-4-6, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文では，フィッシャー判別分析の近似的手法であるSimple-FLDAに関して，その改善方法を提案している．主成分分析よりも特徴抽出性能に優れた判別分析の近似的方法であるSimple-FLDAが提案されている．この方法は，行列演算を用いない画期的な手法である．しかし，パターンの分布によっては学習反復回数が増加することがある．本国際会議論文では，それを改善するために，さらなる工夫を行い，反復回数の削減している．本手法の有効性を評価するために，生体信号処理の問題に対する計算機シミュレーションを行っている．
132.	Ai Ikeda, Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Character Recognition of Malaysian Vehicle License Plate by Neural Networks, Proc. of MJISAT'2007, T2-3-1-T2-3-4, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文は画像処理手法とニューラルネットワークを用いて，マレーシアライセンスプレートの文字を認識する方法を提案している．プレート文字認識は，出入り管理や駐車場管理など多くの応用がある．本手法では，まず自動車部分からのライセンスプレート抽出を行い，次に，文字領域の切り出し，文字の抽出が行われる．この際，マレーシアライセンスプレートに特有の情報を用いている．分離された文字の認識はニューラルネットで行う．本手法の有効性を示すために，マレーシアの自動車画像に対する計算機シミュレーションを行い，定量的に評価している．
133.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Construction of Online Tuning System based on Wrist EMG, Proc. of MJISAT'2007, T1-7-1-T1-7-5, Kuala Lumpur, Nov. 2007. (要約) 本国際会議論文では，主成分分析の近似法であるSimple-PCAに対する追加学習の方法を提案している．近年，生体信号である筋肉電位(EMG)を用いる研究開発が活発である．我々は手首で計測されたEMGを用いて総合操作装置の開発を目指している．手首のEMGをSimple-PCAやSimple-FLDA(判別分析の近似法)を用いて次元圧縮し，ニューラルネットワークで認識する方法を提案しているが，個人差には対応することが困難であった．そこで，Simple-PCAに対して，追加学習を行える方法を提案する．この方法により，各個人に対応したオンラインチューニングシステムを構築することを目指す．
134.	Tadahiro Oyama, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Incremental learning method in wrist EMG recognition system, Proc. of SICE'2007, 2819-2822, Takamatsu, Sep. 2007. (要約) パターン認識の分野では主成分分析が多く用いられており，その近似的手法であるSimple-PCAも次元圧縮等に用いられている．そのようなSimple-PCAであるが，追加学習に対応できるアルゴリズムは提案されていない．本国際会議論文では，このSimple-PCAに追加学習の機能を追加する．本手法の有効性を検証するために，筋肉電位(EMG)データに対する計算機シミュレーションを行い，パターン認識に有効であることを示している．
135.	Minoru Fukumi, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Miyoko Nakano, Takuya Akashi and Yasue Mitsukura : Fast Statistical Learning Algorithm for Feature Generatio, Proc. of KES2007, Vol.LNAI 4694, 91-97, Vietri sul Mare, Italy, Sep. 2007. (要約) 本論文では判別分析の近似的学習アルゴリズムを提案している．特に，従来提案されているSimle-FLDAの欠点である，学習回数がSimple-PCAに比べて多いという欠点を改善する方法を提案している．新しい提案法ではデータ分布を一部無視する形式でアルゴリズムが構築されている．提案手法の有効性を検証するために，簡単な個人認証の問題に対する計算機実験を行っている． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-38049107774 (Elsevier: Scopus)
136.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Discrimination of Wrist EMG Signals using a Statistical Method, Proc. of 2007 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 393-396, Shanghai, Mar. 2007. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いる人工義手やポインティングデバイスの研究開発が活発である．また，従来は筋肉繊維の太い部位にセンサーを装着している．そのため，実用性の点からは，やや難があり，まだ一般化されていない．本国際会議論文では，手首装着型の総合操作装置の開発を目指している．EMGの認識二おいては，個人差が大きかったため精度が低い傾向があった．本国際会議論文では，追加学習型のSimple-PCAを提案し，その有効性を計算機シミュレーションにより評価している．本手法により，実用性が格段に高まり，高精度なシステムを実現できる．
137.	Kou Nakamichi, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Takuya Akashi, Yasue Mitsukura and Motokatsu Yasutomo : Extraction of the Liver Tumor in CT Images by Real-coded Genetic Algorithm, Proc. of IASTED CI'2006, 366-371, San Francisco, Nov. 2006. (要約) 日本では肉類中心の食事の増加などにより，内蔵や脳の疾患が増加している．医用機器として，CT,MRI，超音波映像機器が増加しているが，医師の負担も増加している．本国合い会議論文の目的は，医師の負担を軽減するために，自動画像診断システムを構築することである．特にCT画像の肝臓画像を対象として肝腫瘍を検出するために，遺伝的アルゴリズムを活用して濃淡画像から肝腫瘍えお効率的に抽出する方法を提案し，有効性を検証している．
138.	Takenaka Yusuke, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Isolated Syllable Recognition on Mobile Terminal Devices, Proc. of IASTED International Conference on Computational Intelligence, 366-371, San Francisco, Nov. 2006. (要約) 本国際会議論文の目的は，藻場色フォンにおける分離された日本語の音素認識システムを構築することである．本手法により，一度ご認識された音声を音節毎に再度認識することが可能となる．中心課題は，日本語の五つの母音の認識である．本手法は，赤松変換に基づいた手法で認識ステムを構成している．実験では分離された100セットの認識を行い，有効性を評価している．特に従来法との比較を行っている．
139.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Recognition of Wrist Motion Pattern by EMG, Proc. of SICE-ICCAS'2006, 599-603, Busan, Oct. 2006. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を用いて人工義手やポインティングデバイスの研究開発が活発に行われている．しかし，計測するEMGは比較的に大きな筋肉繊維に上に装着されており，実用上，問題となる場合が多い．本国際会議論文では，手首に腕時計のように装着されたセンサーで計測したEMGを用いて総合操作装置の開発を目指す．本国際会議論文は，手首で計測されたEMGを周波数変換して統計的手法で次元圧縮し，ニューラルネットワークで認識する方法を提案している．
140.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Akashi Takuya and Norio Akamatsu : A Simple 3D Edge Template for Pose Invariant Face Detection, Proc. of Knowledge-Based & Intelligent Information & Engineering Systems (KES), 692-698, Bournemouth, Oct. 2006.
141.	Morioka Yoshiyuki, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction of Heart Contour using SNAKES, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 1477-1480, Busan, Oct. 2006. (要約) 近年，画像診断技術が活発に開発されている．特に，腹部の超音波画像を用いて非侵襲に診断することが求められている．また，画像診断では，ドクターの負担が増加しており，自動的な診断も強く求められている．本国際会議論文では，画像解析により心臓病の検出をすることを目的としており，心臓の壁運動を追跡するために，SNAKESを用いる方法を提案している．SNAKESの拡張システムにより，心臓の内側壁の形状を抽出することを可能としている．
142.	Ogawa Takahiro, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Extraction in Listening to the Music Using Statistical Analysis of the EEG, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 5120-5123, Busan, Oct. 2006. (要約) ストレスの問題を改善するために，音楽セラピーが研究されており，客観的指標として，心理学的変化に基づく心理的評価が検討されている．本国際会議論文での目的は，音楽に影響される特徴の分析である．客観的かつ絶対的な指標として脳波(EEG)に着目している．本国際会議論文は，EEGから判別分析を用いて特徴を抽出する方法を提案している．計算機シミュレーションの結果から，音楽のタイプにより個人に生じる特徴を抽出できることが示されている．
143.	Watanabe Takumi, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Design of an IR Communication Link for a Computer-Controlled Humanoid Robot, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 3496-3499, Busan, Oct. 2006. (要約) Recently, many humanoid robots can be formed on television programs and public events. In this paper, we pay attention to such robots. Under this background, diverse parts have been developed and many symposiums have been held to share domain knowledge with many engineers. Furthermore, as for the robot technology, we think that a robot which makes humanlike movement and general view has been developed. However, if a multifunction robot were developed, it could work instead of a human and our lifes could be more convenient and less risky. However autonomous action is very difficult to achieve because a robot cannot recognize varying environment all of the time. In this paper, we focus on how to recognize such environments. The environment is recognized using a camera and is learned with a neural network (NN). The autonomous action can be learned by the NN on the robot or transferred from a PC after action learning. In this work, we use the latter method, and then transmit the image that is necessary to control the robot from a PC because the robot cannot acquire the image by itself.
144.	Takahashi Yasuyuki, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Point Extraction in Face Image by Neural Network, Proc. of SICE-ICCAS 2006, 3783-3786, Busan, Oct. 2006. (要約) Conventionally, manual operations that specify positions of feature points such as eyes and nose are needed when morphing is carried out for a face image. In this work, the feature points are therefore extracted by using face area detection and a feature points decision methods to automate positional specification of feature points. As a result, the morphing of a face image can be carried out without manually specifying feature points. Face area detection is achieved by a threshold method using the YIQ color system. Feature points decision method extracts feature points by using a 3 layer perceptron type neural network (back-propagation). The attribute of the feature of eyes is defined to be a value of A in the color system LAB. In the same way, the attribute of feature points of the lip is defined as a value of B in the color system LAB. The extraction experiment of feature points was conducted from 120 face images by using the neural network, and the effectiveness of the present method was verified.
145.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Downsized Genetic Algorithm by Automatic Search Domain Control for Lips Detection, Proc. of the International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2006), 1312-1317, Tokyo, Sep. 2006. (要約) 本国際会議論文では，口唇領域の抽出のために，遺伝的アルゴリズムのダウンサイジング方法を提案している．また，目的として交信領域の様々な情報を獲得することも目的としている．遺伝的アルゴリズムは精度を保持しながら実時間処理を実現するために用いられる．特に，遺伝的テンプレートマッチングを実現し，口唇領域をテンプレートとすることにより，目的を達成する．本手法の有効性を計算機シミュレーションにより評価している．
146.	Fukuda Keiji, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Personal Authentication using Fingerprints, Proc. of the International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems, 1144-1149, Tokyo, Sep. 2006.
147.	Takizawa Atsushi, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognizing Parked Vehicles License Plate Using Image Frame-Difference and Template Matching, Proc. of the International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems, 141-144, Tokyo, Sep. 2006. (要約) In this paper, parked vehicles license plate recognition using image frame-difference and template matching is proposed. Image frame-difference is used to extract the vehicle area, reducing the license plate search domain, thereby reducing the total search time. The processes of expansion and reduction are then applied to reduce the noise in the extracted plate domain. Based on the data from 83 vehicles, the most likely plate area is then decided. License plate recognition is carried out using template matching. For each possible character, three templates are prepared. We then performed computer simulations to show the effectiveness of our method. From the result, it was confirmed that the preprocessing method was effective.
148.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru and Minoru Fukumi : Eye Detection and Tracking using Genetic Algorithm, Proceeding of the 4th International Conference on Computing, Communications and Control Technologies, 26-31, Orlando, Jul. 2006.
149.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Akashi Takuya : Optimizing Feature Extraction for the Camera Mouse using Genetic Algorithms, WSEAS Proceeding on Computers, 873-877, Jul. 2006.
150.	Tadahiro Oyama, Yuji Matsumura, Stephen Githinji Karungaru, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : Construction of Wrist Motion recognition System, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 385-388, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 近年，筋肉電位(EMG)を人工義手や義足，ポインティング装置に応用する研究が活発である．しかしながら，EMGの個人差が大きい点が欠点として挙げられており，実用化の問題点となっている．本研究では，総合操作装置の開発を目的とし，手首でのEMGに基づいて手首の動作を識別する方法を提案している．まず，EMG信号をFFTにより周波数に変換し，ニューラルネットワークで学習認識する．その際，Simple-PCAとSimple-FLDAを用いて周波数特徴の次元を圧縮し，高速・高精度性を両立させる．本手法の有効性を計算機シミュレーションで評価している．
151.	Takuya Akashi, Yuji Wakasa, Kanya Tanaka, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Genetic Eye Detection System, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 377-380, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 本国際会議論文では，テンプレートマッチングと遺伝的アルゴリズムを用いて高速でサイゾと向きに依存しない眼のトラッキングシステムを提案している．また，眼を構成する様々な要素である，位置，スケール，回転角度のパラメータを獲得することも目的である．この方法は視線追跡へも応用可能である．本提案手法では，人の頭部が動いたり，カメラが自由に動いたりする場合でも対応可能であり，様々な用途に応用できる．本手法の有効性を定量的に評価し，0.03秒の時間で74%の精度で眼の追跡が行えることを検証できた．
152.	Michiyo Nishioka, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Measurement of Skin Texture Using Artificial Neural Network and SOM, Proc. of 2006 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 33-36, Honolulu, Mar. 2006. (要約) 本国際会議論文では，家庭で使用できる高性能な肌の診断システムを構築し肌のテクスチャの評価をすることが目的である．肌の画像を取り込んで，まずFFTにより周波数変換を行い，ニューラルネットワークと自己組織化マップを用いて，肌のキメの数を評価する．その際に，Simple-PCAを用いて高速処理を達成し，従来よりも優れた結果を得ている．本システムの有効性を計算機シミュレーションにより定量的に評価している．
153.	Stephen Githinji Karungaru, Youngmin Choie, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Korean Lightweight Font Development using Outline Compression Reduction Function, Proc. of The 12th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 289-294, Tokushima, Feb. 2006.
154.	Yoshiki Kubota, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Extraction System of a Kidney Region from CT Images, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T7-3, 1-5, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 本国際会議論文では，腎臓病の検出を行う前に必要な腎臓領域の検出方法を提案している．特にQ学習を用いて，腎臓の輪郭線を明確化する方法を提案している．腎臓輪郭の初期点はニューラルネットワークの学習に基づいて決定される．その後，SNAKESを用いて，腎臓の輪郭線を抽出する方法である．実際の患者のCT画像に対して本提案方法の有効性を検証している．
155.	Takahiro Ogawa, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Relevance of the EEG and feeling during listening to the music, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T7-5, 1-5, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 人のストレスの問題を解決するために音楽セラピーの研究が行われている．本国際会議論文の目的は，音楽によって影響される特徴の抽出である．特に，脳波(EEG)に着目し，感情の客観的なスケールとして活用する．本論文では，脳波の特徴を抽出するために主成分分析と判別分析を用いる．そして，次元圧縮された脳波データをニューラルネットワークで識別する．本方法の有効性を計算機シミュレーションで定量的に評価している．
156.	Ryohei Haga, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Motokatsu Yasutomo : Automatic Extraction of Left Ventricle by Using X-Ray Photogram, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T2-3, 1-5, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 近年，医用画像の分野では高性能な機器が整備され，人間の身体の内部を高精細に観察できるようになった．しかし，診察の負担は大きく，自動で診断できる機器の開発が望まれている．本国足会議論文では，X-線画像を対象として，自動で左心室の抽出ができる方法を提案している．特に，ガボール変換とSNAKESを用いて左心室輪郭の抽出を行っている．計算機シミュレーションにより，その有効性を検証している．
157.	Yoshiyuki Morioka, Yasue Mitsukura, Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi, Norio Akamatsu and Motokatsu Yasutomo : Contour Extraction of Heart from Ultrasonic Image Using SNAKES, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T7-3, 1-4, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 本国際会議論文では，医用画像分野で重要視されている心臓の超音波画像に対して診断システムを構築する目的で，まず心臓の輪郭を抽出する方法を提案している．心臓の超音波画像は曖昧な輪郭を有しており，通常の方法では輪郭追跡は難しい．本提案手法ではSNAKESの改良型アルゴリズムを用いて心臓の輪郭(全体と左心室)を抽出し，時間変化と共に変化する輪郭をも自動抽出できることをシミュレーションにより検証している．
158.	Yuji Matsumura, Minoru Fukumi and Stephen Githinji Karungaru : Wrist Motion Recognition System by Neural Networks, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T6-3, 1-6, Kuala Lumpur, Dec. 2005. (要約) 本国際会議論文では，手首EMGを用いて総合操作装置の動作を可能とするシステムの開発を目指している．特に，手首EMGにより手首の動作の識別を行っている．高速性と高精度性を両立するために，EMG信号をFFTで周波数変換し，Simple-PCA(主成分分析の近似法)で次元圧縮し，さらにSOM(自己組織化マップ)で評価データの選択を行っている．計算機実験により本手法の有効性を検証している．
159.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : License Plate Localization Using Template Matching, CD Proc. of 9th International Conference on Mechtornics Technology, Vol.1, No.T4-3, 1-5, Kuala lumpur, Dec. 2005.
160.	Minoru Fukumi, Stephen Githinji Karungaru and Yasue Mitsukura : Feature Generation by Simple-FLDA for Pattern Recognition, Proc. of International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation, Vol.1, No.2, 730-734, Wien, Nov. 2005. (要約) 本国際会議論文では，統計的手法として知られるフィッシャー線形判別分析を近似的に実現できる反復学習型の新しいアルゴリズムを提案している．本方法はフィッシャー線形判別分析を幾何学的に解釈し，簡単な方法でその原理を実現している．収束回数も比較的に少なく，計算時間やメモリ使用量の点で，従来の行列型の方法よりも格段に優れている．簡単な2次元パターン識別問題，硬貨画像や顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来の主成分分析よりも認識精度が高く，計算量とメモリ使用量の点で，従来の行列型判別分析よりも格段に優れていることを示している．また，様々な条件で，クラス間分散とクラス内分散の比を変えて実験し，その性質を明らかにしている．
161.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Malaysian License Plate Recognition Using Artificial Neural Networks and Evolutionally Computation, Proc. of International Federation for Systems Research, Vol.1, No.S3-7-3, 1-5, Kobe, Nov. 2005.
162.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Facial Gesture Construction Using Image Warping, Proc. of International Federation for Systems Research, Vol.1, No.S3-2-2, 1-6, Kobe, Nov. 2005.
163.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Gesture Recognition Using Artificial Neural Networks, Proc. of The Society of Instrument and Control Engineers (SICE) Annual Conference, 136-140, Okayama, Aug. 2005.
164.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Detection: Size and Rotation Invariance using Genetic Algorithms, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 211-214, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から顔を高速高精度に検出する方法を提案している．特に本方法では，色情報に基づいてYIQ成分の閾値をを用いて顔候補領域を推定し，その後ニューラルネットワークにより顔候補の洗練化を行う．顔判定用のニューラルネットワークは速度を改善するために結合数を低減化させる工夫を行っている．さらに，遺伝的アルゴリズムを用いて，顔のスケール変化，回転に不変な構造を導入して様々な顔を検出できるようにしている．計算機シミュレーションの結果から，本手法の有効性を定量的に検証している．
165.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Automatic Face Metamorphosis in Color Images, Proc. of 2005 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, 131-134, Honolulu, Mar. 2005. (要約) 本国際会議論文では，カラー顔画像のモーフィングを行うための方法を提案している．特に，顔の制御点(特徴点)を自動的に抽出する方法を考案している．この方法ではエッジ画像を作成し，スムージングを行った後に，エッジ画像の集中具合に基づいて自動的に顔の特徴点(鼻，目の中心，口の両端)を5点抽出している．この制御点に基づいて，ワーピングと色情報の変換に基づいてモーフィングを行う方法である．計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を確かめている．
166.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Face Recognition using Genetic Algorithm based Template Matching, Proc. of IEEE International Symposium on Communications and Information Technologies'2004, 1252-1257, Sapporo, Oct. 2004. (要約) 本国際会議論文は，遺伝的アルゴリズムにより顔検出を効率的に行う方法を提案している．本手法では，テンプレートを2種類(カラーとエッジ画像)用意し，かつ顔の特徴点だけを含むT字型のテンプレートを提案し，使用している．様々な顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来法よりも優れた顔検出精度が得られることを定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-21844448123 (Elsevier: Scopus)
167.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Feature Extraction for Face Detection and Recognition., Proc. of 13th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication'2004, No.pp. 235-239, Kurashiki, Japan, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，顔画像からの顔検出，顔認識の前処理に必要な顔特徴点の抽出方法を提案している．特に，顔画像の色分布に基づいて顔領域を検出し，さらに実数値遺伝的アルゴリズムにより顔特徴点を精度良く抽出する方法を提案している．様々な顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来法よりも優れた特徴抽出精度が得られたことを検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-20444465211 (Elsevier: Scopus)
168.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Recognizing Frontal Faces using Neural Networks., Proc. of 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2004, 1045-1050, Wellington, Sep. 2004. (要約) 本国際会議論文は，顔画像からの顔検出，顔認識の前処理に必要な顔特徴点の抽出方法を提案している．特に，顔画像の色分布に基づいて顔領域を検出し，さらに実数値遺伝的アルゴリズムにより顔特徴点を精度良く抽出する方法を提案している．様々な顔画像に対する計算機シミュレーションにより，従来法よりも優れた特徴抽出精度が得られたことを検証している．
169.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Morphing Face Images Using Automatically Specified Features, Proc. of Midwest Symposium'2003, 995-1000, Cairo, Dec. 2003. (要約) 本国際会議論文は，顔画像のモーフィングを簡単に行う方法を提案している．特に，顔に5点の基準点だけを設定し，この基準点から他の全ての点を生成できるモーフィング方法を提案している．本手法は従来の方法よりも簡単で，演算量が少ない点が特徴であり，高速性が期待できる．様々な顔画像に対する計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を定量的に検証している．
170.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Reconstruction of Facial Skin Color in Color Images, Proc. of Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems'2003, 1135-1141, Oxford, Sep. 2003. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔領域が過露光や露光不足になった際の肌色の補正方法を提案している．特に，本手法ではニューラルネットワークにより，円柱座標系に基づく近傍ピクセルとの色距離に基づく関係を学習し補正する方法を提案している．様々なカラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，本手法が高精度に肌色を補正できることを定量的に検証している．
171.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Neural Networks and Genetic Algorithms for Learning the Scene Illumination in Color Images, Proc. of IEEE International Symposium on Computational Intelliegnce in Robotics and Automation, 1085-1089, Kobe, Jul. 2003. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムによりカラー画像中の顔領域を検出するための色情報の変換方法を提案している．通常，カメラとシーンのホワイトバランスの調整不可能生により色が変化してしまい，顔領域を正確に抽出することが困難である．本手法ではニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの学習能力により，輝度と色温度の関係を求め，この関係式により色補正する方法を用いる．様々なカラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を定量的に検証している． (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/CIRA.2003.1222148 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84856552075 (DOI: 10.1109/CIRA.2003.1222148, Elsevier: Scopus)
172.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Identifying Scene Illumination using Genetic Algorithms and Neural Networks, CD-ROM Proc. of 2002 International Conference on Neural Information Processing, 1-5, Singapore, Nov. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，過露光や露光不足の状態の顔画像で肌色部分を補正する方法を提案している．特に，肌色と色温度との関係を解析的に調べ，図と数式で表現し，ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの学習機能により補正している．カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964546760 (Elsevier: Scopus)
173.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Estimating Scene and Camera calibration Illuminants in color images, Proc. of SIP, 266-270, Kuai, Hawaii, Aug. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，過露光や露光不足の状態の顔画像に対する肌色部分を補正する方法を提案している．特に，肌色と色温度との関係を解析的に調べ，ニューラルネットワークの学習機能により補正している．カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，本手法の有効性を定量的に検証している．
174.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Skin Color Compensation Under Varying Scene Illumination, Proc. of IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 500-505, Banff, Jul. 2002. (要約) 本国際会議論文は，ニューラルネットワークにより，過露光や露光不足の状態の顔画像の肌色部分を補正する方法を提案している．特に，肌色の輝度と色分布との関係を解析的に調べ図と数式で表現した．次に光の影響による色変化をグラフィカルな方法とニューラルネットワークによる学習で補正している．カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
175.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Rotational Invariant Human Faces Detection in Color Images, Proc. 20th IASTED Int. Multi-Conf. on Applied Informatics (AI2002), 78-83, Innsbruck, Feb. 2002. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔を検出するための方法を提案している．特に，肌色情報に注目し，肌色部分をニューラルネットワークにより検出後，顔判定を行うニューラルネットワークを構築している．各ニューラルネットワークを学習的に構造最適化することにより，高速性も達成している．カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．
176.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Detection of Human Faces in Visual Scenes, Proc. of Seventh Australian and New Zealand Intelligent Information Systems Conference, 165-170, Perth, Western Australia, Nov. 2001. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中の顔を検出するための方法を提案している．特に，肌色情報に注目し，肌色部分をニューラルネットワークにより検出後，顔判定を行うニューラルネットワークを構築している．顔判定部を多数の学習用画像と構造化アルゴリズムを用いて最適化することにより高速性を達成し，カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している． (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-8344247902 (Elsevier: Scopus)
177.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Improved Searching Speed for Human Face Detection in Visual Scenes using Neural Networks, Proc. of International Conference on Neural Information Processing, No.FBP-30, 1-6, Taejon, Nov. 2000. (要約) 本国際会議論文は，カラー画像中から人物顔を高速に検出するための方法を提案している．特に，顔の肌色特徴及び顔の幾何学的特長をニューラルネットワークにより検出し，かつ高速に実現する方法である．本方法は複数顔にも対応可能であり，カラー顔画像に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．

国内講演発表:

1.	橘郁成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による部屋の乱雑度判定, ビジョン技術の実利用ワークショップ2023, No.IS3-10, 424-429, 2023年12月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / ヒューマンセンシング (human sensing)
2.	橘郁成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による作業空間の清浄度の判定, 令和5年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-01, 2023年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing) / パターン認識 (pattern recognition)
3.	草津大幹, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : VR を用いた仮想試着システム, 2023電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-33, 2023年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
4.	泉谷駿亮, 原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 監視カメラからの歩行者の手荷物認識, 2023電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-32, 2023年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
5.	山本賢典, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : HMDを用いた拡張現実による画力向上のための練習システム, 2023電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-29, 2023年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition) / 芸術 (arts)
6.	橘郁成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた空中文字認識, 令和4年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-23, 153-158, 2022年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing) / パターン認識 (pattern recognition)
7.	松本瑞紀, 村上巧実, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 空撮映像を用いたフットサル行動解析, 令和4年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-12, 119-124, 2022年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / バーチャル·リアリティ (virtual reality) / パターン認識 (pattern recognition)
8.	高橋元気, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた特徴点による口の動きの観測, 令和4年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-22, 74, 2022年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing) / パターン認識 (pattern recognition)
9.	原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 監視カメラからの歩行者の手荷物認識, 令和4年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-10, 29-34, 2022年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 深層学習 (deep learning) / パターン認識 (pattern recognition)
10.	橋本恒輝, 倉本憲治, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : VDT作業者のドライアイ防止のためのまばたき検知, 令和4年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-15, 49-53, 2022年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing) / パターン認識 (pattern recognition)
11.	高橋元気, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた読唇の試み, 2022電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-8, 105, 2022年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
12.	橘郁成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : Webカメラによる空中指先文字認識, 2022電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-7, 104, 2022年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
13.	原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた置き引き・遺失物の自動検出, 2022電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-1, 98, 2022年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
14.	河合亮和, 賀治智也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : HMDを用いた拡張現実によるピアノ演奏の支援, 2022電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-6, 103, 2022年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
15.	松本瑞紀, 村上巧実, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いたUAV撮影によるフットサルの映像解析, 2022電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-5, 102, 2022年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
16.	橋本恒輝, 倉本憲治, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 健康管理におけるVDT作業者の顔の向きに影響を受けないまばたき検知, 2022電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-2, 99, 2022年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / パターン認識 (pattern recognition)
17.	原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 深層学習と画像処理を用いた置き引き・遺失物の自動検出, 第27回知能メカトロニクスワークショップ, No.IM9-1, 134-138, 2022年9月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / ヒューマンセンシング (human sensing) / 深層学習 (deep learning)
18.	橋本恒輝, 倉本憲治, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : VDT 作業者の健康管理のためのまばたき検知, 第27回知能メカトロニクスワークショップ, No.IM8-1, 118-122, 2022年9月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / ヒューマンセンシング (human sensing) / 顔 (face)
19.	原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による置き引き・遺失物の検出, 第28回画像センシングシンポジウム(SSII2022), No.IS1-24, 2022年6月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / 監視 / 防犯
20.	岩井槙伍, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : VR空間中でのキーボードによる文字入力, 令和3年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-16, 157-162, 2021年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / バーチャル·リアリティ (virtual reality) / パターン認識 (pattern recognition)
21.	松本瑞紀, 村上巧実, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : フットサルにおける映像解析及び戦術支援, 令和3年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-26, 87-92, 2021年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / バーチャル·リアリティ (virtual reality) / パターン認識 (pattern recognition)
22.	原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 特徴量抽出を用いた手書き文字の上達支援, 令和3年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-10, 28-33, 2021年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / バーチャル·リアリティ (virtual reality) / パターン認識 (pattern recognition)
23.	原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による手書き文字の上達支援, 電気学会知覚情報研究会, No.PI-21-054, 2021年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / 文字認識 / 個人認証
24.	齋和良, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : カメラ映像による要介護者の見守り, 2021電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-5, 137, 2021年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / モニタリング (monitoring) / 計測 (measurement)
25.	賀治智也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : HMDによるピアノ演奏の上達支援システムの構築, 2021電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-4, 136, 2021年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / 音楽 (music) / VR
26.	原雅浩, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による手書き文字の上達支援, 2021電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-3, 135, 2021年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / 文字認識 / 個人認証
27.	賀冶智也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 拡張現実によるピアノ演奏システムの構築, 令和2年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-15, 128-132, 2020年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / バーチャル·リアリティ (virtual reality) / 拡張現実
28.	辻亮佑, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 車載カメラを用いた歩行者・自転車の危険検知, 令和2年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-05, 17-22, 2020年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing)
29.	賀治智也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : HMD を用いた拡張現実によるピアノ演奏の支援, 2020電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, No.13-22, 2020年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / HMD / 拡張現実
30.	賀治智也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : ヘッドマウントディスプレイを用いたピアノの演奏支援, 第25回知能メカトロニクスワークショップ, No.IM-4-4, 97-102, 2020年9月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / パターン認識 (pattern recognition) / VR
31.	辻亮佑, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : UAVによるスポーツ映像解析, 令和元年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS1-03(SO1-03), 2019年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing)
32.	辻亮佑, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : ドローンを用いたスポーツ映像解析, 2019電気関係学会四国支部連合大会, No.13-23, 2019年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / スポーツ (sports) / UAV / ドローン
33.	箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシスティフィン, 幸田尚也, 和田智仁, 後藤田中 : 対戦スボーツにおけるオフェンス基本戦術のシーン抽出とその応用, 教育システム情報学会第44回全国大会講演論文集, 213-214, 2019年9月. (要約) 集団対戦型フィールドスボーツにおいて，各プレイヤがチームの基本戦術を理解することが大切になる.したがって，各基本戦術を認識し，以後の展開予測までできることが望ましい.本研究では，バスケットボールにおける戦術の適用場面を自動抽出し，シミュレーションと実際の映像を同期させて見せることによって，戦術が適用される場面での判断の基準を形成できるシステムを構築する. (キーワード) 可視化 / チーム戦術 / バスケットボール / シミュレーション (simulation)
34.	幸田尚也, 箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシスティフィン, 和田智仁, 後藤田中 : フェイント学習におけるソフトウェアディフェンス設計の改善, 教育システム情報学会第44回全国大会講演論文集, 169-170, 2019年9月. (要約) 本研究では，バスケットボールの 1 対 1 の場面におけるフェイント動作について取り上げる. その学習支援として，学習者にソフトウェアで実装したディフェンスを提示する.このディフェンスを突破する練習を行う環境の設計に関する改善を図る.フェイント動作を身体部位の動作の仕方に着目し分析する.そのために事前に撮影した動画を解析し，学習者ごとのモデル化を行い，それに対応するディフェンスの挙動を提案する. (キーワード) 学習支援 / 支援モデル / 統合運動 / フェイント動作
35.	辻本圭亮, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 教室内カメラによる受講態度の自動評価, 平成30年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-20(SO2-20), 142-146, 2018年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
36.	川原雄哉, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた屋外における通行者の交差を考慮した人数計測, 平成30年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-08(SO2-08), 107-112, 2018年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
37.	岡下允大, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理によるVDT作業者の集中度と疲労度計測, 平成30年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-06(SO2-06), 99-104, 2018年12月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
38.	辻本圭亮, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 教室内カメラを用いた受講態度ログの生成, 平成 30 年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-19, 2018年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
39.	岡下允大, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : WebカメラによるVDT作業者の集中度と疲労度計測, 平成 30 年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-18, 2018年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
40.	川原雄哉, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 屋外監視カメラによる重なりを考慮した通行人数計測, 平成 30 年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-17, 2018年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
41.	箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシスティフィン, 和田智仁, 後藤田中 : 集団対戦型競技における戦術理解のための一検討, 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 215, 2018年9月.
42.	幸田尚也, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシスティフィン, 和田智仁, 後藤田中 : 対戦スボーツの攻守対面場面における突破スキル習得支援, 教育システム情報学会第43回全国大会講演論文集, 83-84, 2018年9月.
43.	石岡匠也, 後藤田中, 米谷雄介, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシスティフィン, 和田智仁, 國枝孝之, 八重樫理人, 林敏浩 : 映像上に内省材料を重畳表示する運動支援システムの開発, 教育システム情報学会第43回全国大会講演論文集, 77-78, 2018年9月.
44.	山田晃裕, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による歩行者の挙動判定, ビジョン技術の実利用ワークショップ2017, No.IS1-C4, 167-171, 2017年12月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing)
45.	大正谷慎也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 監視カメラを用いた自転車の危険走行の検知, 平成29年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-05(SO2-05), 102-107, 2017年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
46.	山田晃裕, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による不審者と高齢者の認識, 平成29年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-08(SO2-08), 115-119, 2017年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
47.	山瀬裕也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 監視カメラによる点字ブロック上の障害物検知, 平成29年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-04(SO2-04), 96-101, 2017年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
48.	佐々木友哉, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による道路標識認識, 平成29年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.PS2-03(SO2-03), 93-95, 2017年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
49.	蓮井宏輔, 後藤田中, 國枝孝之, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 林敏浩, 八重樫理人 : スポーツオノマトペと視覚フィードバックを用いた運動学習システムの提案, 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 209, 2017年9月.
50.	中原輝, 後藤田中, 國枝孝之, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 林敏浩, 八重樫理人 : 運動スキルの細分化による運動学習支援システムの提案, 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 208, 2017年9月.
51.	山田晃裕, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による歩行者の行動判定, 平成 29 年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-22, 156, 2017年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
52.	佐々木友哉, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 車載カメラによる道路標識の自動認識, 平成 29 年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-21, 155, 2017年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
53.	山瀬裕也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による点字ブロックの自動認識, 平成 29 年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-20, 154, 2017年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
54.	山田晃裕, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による歩行者の行動認識, 平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会, No.MC6-6, 1179-1183, 2017年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
55.	佐々木友哉, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 車載カメラによる道路標識の自動認識, 平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会, No.MC6-5, 1176-1178, 2017年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
56.	石岡匠也, 後藤田中, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 小林雄志, 林敏浩, 八重樫理人, 藤本憲市 : ウェアラブルデバイスを活用したスボーツオノマトペ学習支援環境, 教育システム情報学会第42回全国大会講演論文集, 1-2, 2017年8月.
57.	吉川健彦, 菅原宏太, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 後藤田中 : 統合反復運動を学習支援するための装着型システム, 教育システム情報学会第42回全国大会講演論文集, 243-244, 2017年8月.
58.	菅原宏太, 吉川健彦, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 後藤田中 : 訓練複合戦略に基づく統合運動スキル学習支援, 教育システム情報学会第42回全国大会講演論文集, 187-188, 2017年8月.
59.	小栁修平, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 建物内の多地点カメラを用いた人物追跡システム, ビジョン技術の実利用ワークショップ2016, No.IS1-15, 132-135, 2016年12月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing)
60.	Yoshikawa Takehiko, Kenji Matsuura, Stephen Githinji Karungaru and Naka Gotoda : Skill Learning Support System Focusing on Rhythm Fitting, Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 267, Sep. 2016.
61.	石野智大, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 前方・後方・内部カメラを用いた運転支援システム, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, No.PS5-5, 2016年8月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing)
62.	村上友治, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた出入り口付近の不審者検知, 電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, No.PS5-4, 2016年8月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing)
63.	石岡匠也, 後藤田中, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 八重樫理人, 林敏浩 : 運動スキル学習のための好みの知覚に基づくフィードバックを用いたトレーニング環境の提案, 教育システム情報学会第41回全国大会講演論文集, 281-282, 2016年8月.
64.	菅原宏太, 豊岡寛旨, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 後藤田中 : 反復運動を対象とした基本運動の統合化学習支援, 教育システム情報学会第41回全国大会講演論文集, 117-118, 2016年8月.
65.	豊岡寛旨, 菅原宏太, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 後藤田中 : 操作機器を有する反復運動における身体制御の学習支援システム, 教育システム情報学会第41回全国大会講演論文集, 119-120, 2016年8月.
66.	高橋昌也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : すれ違いや追い抜きを考慮した通行人数計測, 第21回知能メカトロニクスワークショップ, No.1C1-3, 2016年8月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing)
67.	加藤健志郎, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : USBカメラを用いたVDT作業者の疲労度検出, 第21回知能メカトロニクスワークショップ, No.1B1-3, 2016年8月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / ヒューマンセンシング (human sensing)
68.	羽田遼, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 複数次元特徴量を用いた室内環境の3次元モデリング, 第22回画像センシングシンポジウム, No.IS3-1, 2016年6月.
69.	米谷望, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた自転車の行動検出, ビジョン技術の実利用ワークショップ2015, No.IS2-7, 2015年12月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / セキュリティ (security)
70.	村上達郎, 西野真史, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : ランニングフォームの自動解析アプリの開発, ビジョン技術の実利用ワークショップ2015, No.IS1-22, 2015年12月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / スポーツ (sports) / ヒューマンセンシング (human sensing)
71.	吉岡真也, 松浦健二, 後藤田中, カルンガルギディンシスティフィン : 前一重トビから前二重トビへのスキルアップ支援の試み, 教育システム情報学会第40回全国大会講演論文集, 125-126, 2015年9月.
72.	羽田遼, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : Kinectを用いた空間の3次元モデリング, 第21回画像センシングシンポジウム, No.IS1-26, 2015年6月.
73.	村上達郎, 大瀬戸真由美, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 全方位カメラを用いた移動ロボットの自動走行, ビジョン技術の実利用ワークショップ2014, No.IS2-4, 2014年12月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / セキュリティ (security) / ヒューマンセンシング (human sensing)
74.	亀井泰士, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン, 仁木麻理菜 : カメラ位置に依存しない歩容認識, ビジョン技術の実利用ワークショップ2014, No.IS2-20, 2014年12月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / セキュリティ (security) / ヒューマンセンシング (human sensing)
75.	竹治英司, 森澤友也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : AndroidOSを用いた聴講者の行動解析, 第19回知能メカトロニクスワークショップ, No.B2-3, 2014年7月.
76.	山崎有作, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : Air文字認識を用いた入力インタフェース, 第19回知能メカトロニクスワークショップ, No.A2-2, 2014年7月.
77.	羽田遼, 宗次亮, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : クワッドヘリコプタを用いた未知領域のマップ作成システム, 第20回画像センシングシンポジウム, No.IS2-04, 2014年6月.
78.	尾山匡浩, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔 : BCIのための簡易計測装置を用いた生体信号の解析, 電気学会C部門大会, GS13-3, 2013年9月.
79.	川端るか, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 出入口付近における不審行動の検知, 第18回知能メカトロニクスワークショップ, No.V1-5, 2013年8月.
80.	山本純平, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 交通標識と道路標示認識による運転支援, 第18回知能メカトロニクスワークショップ, No.V1-3, 2013年8月.
81.	川端るか, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 監視カメラを用いた侵入行為の検出, 第19回画像センシングシンポジウム, No.IS1-05, 2013年6月.
82.	服部宏祐, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 歩容特徴を用いた人物認証, 2012年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO2-2, 2012年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
83.	藤田真一, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : webカメラを用いた計算機室の監視システム, 2012年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO2-1, 2012年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
84.	羽田遼, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : FG 視覚センサを用いた全身 3D モデルの作成, 平成24年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-6, 2012年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
85.	森澤友也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : GPGPU を用いた心臓弁の動き解析, 平成24年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-5, 2012年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
86.	服部宏祐, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 歩容特徴を用いた個人認証, 平成24年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-4, 2012年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
87.	藤田真一, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による計算機室の監視システム, 平成24年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-2, 2012年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
88.	樫原孝幸, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた人数計測, 平成24年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-1, 2012年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
89.	樫原孝幸, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 交差した計測線による人数計測, 第17回知能メカトロニクスワークショップ, No.V3-4, 2012年8月.
90.	羽田遼, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : FG 視覚センサによる全身3次元モデリング, 第17回知能メカトロニクスワークショップ, No.V1-5, 2012年8月.
91.	藤田真一, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた計算機室の監視システム, 第18回画像センシングシンポジウム, No.IS2-10, 2012年6月.
92.	服部宏祐, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 歩容特徴による個人認証, 第18回画像センシングシンポジウム, No.IS2-09, 2012年6月.
93.	羽田遼, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : FG視覚センサを用いた全身3Dモデリング, 第18回画像センシングシンポジウム, No.IS1-02, 2012年6月.
94.	宗次亮, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン, 三輪昌史 : 無人ヘリ画像を用いた構造物ひび割れ検出, ロボティクス・メカトロニクス講演会2012, No.2A2-J03, 2012年5月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / Humanoid robot
95.	高松宜輝, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : マーカーを用いたフリースローの練習支援, 動的画像処理実利用化ワークショップ2012, No.I-18, 187-190, 2012年3月.
96.	河村賢佑, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : WEBカメラを用いた金魚監視システム, 動的画像処理実利用化ワークショップ2012, No.I-12, 156-160, 2012年3月.
97.	新田和馬, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いたバーチャルダーツ, 2011年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO2-08, 2011年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
98.	岩藤那留, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 固定カメラを用いた不審者検知システム, 2011年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO2-06, 2011年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
99.	川島弘成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン, 三輪昌史 : ARマーカ認識技術を用いた飛行船の自動航行, 2011年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO1-10, 2011年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / Humanoid robot
100.	河村賢佑, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : USBカメラを用いた金魚監視システム, 2011年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO2-05, 2011年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
101.	高橋聡一郎, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 空中指文字認識を用いたインテリジェントルーム, 2011年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO1-03, 2011年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
102.	森輝瑠, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 2つのカメラを用いたバーチャルチェロ, 2011年度計測自動制御学会四国支部講演会, No.SO1-01, 2011年11月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
103.	津田一徳, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を用いた会場監視計測システム, 平成23年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-27, 2011年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
104.	佐藤雄規, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : サングラス型ビデオカメラを用いた視線認識, 平成23年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-27, 2011年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
105.	森輝瑠, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : USBカメラを用いた仮想チェロ演奏, 平成23年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-26, 2011年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
106.	新田和馬, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 2方向のカメラ画像を用いたバーチャルダーツ, 平成23年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-25, 2011年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
107.	川島弘成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン, 三輪昌史 : AR マーカを用いた飛行船の自動航行, 2011年度精密工学会秋季大会学術講演会, No.O-20, 2011年9月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / Humanoid robot
108.	岩藤那留, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : カメラを用いた不審者の自動検出, 第17回画像センシングシンポジウム, No.IS3-02, 2011年6月.
109.	新田和馬, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 多方向カメラを用いたバーチャルダーツ, 第17回画像センシングシンポジウム, No.IS2-07, 2011年6月.
110.	高橋聡一郎, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 空中文字認識を用いたインテリジェントルームの構築, 第17回画像センシングシンポジウム, No.IS1-03, 2011年6月.
111.	川島弘成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン, 三輪昌史 : カメラ画像を用いたラジコンヘリの操縦支援システム, ロボティクス・メカトロニクス講演会2011, No.1P1-M08, 2011年5月.
112.	佐藤雄規, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : サングラス型ビデオカメラ画像のイメージモザイク, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I2-30, 2011年3月.
113.	新田和馬, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : カメラを用いたバーチャルダーツ, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I2-27, 2011年3月.
114.	高橋聡一郎, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : 空中文字認識を用いた知能化した室内環境システムの構築, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I2-24, 2011年3月.
115.	福島徹也, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : Webカメラを用いた観賞魚の育成支援システム, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I1-28, 2011年3月.
116.	森輝瑠, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : Webカメラを用いたバーチャルチェロ, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I1-24, 2011年3月.
117.	岩藤那留, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : USBカメラを用いた不審者の自動認識システム, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I1-18, 2011年3月.
118.	渡部祐介, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : Webカメラを用いた作業者の状態把握システム, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I1-15, 2011年3月.
119.	中山洋平, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : GPGPUを用いた人の高速トラッキング, 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011), No.I1-11, 2011年3月.
120.	川島弘成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン, 三輪昌史 : カメラを用いたラジコンヘリの自動着陸, 動的画像処理実利用化ワークショップ2011, 77-78, 2011年3月.
121.	川島弘成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン, 三輪昌史 : 画像処理を用いたラジコンヘリの操縦支援, 電気学会システム研究会ST-11-001~013, 17-21, 2011年3月.
122.	福元裕一郎, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : 複数の表色系と領域分割を用いた人数計測, 第53回自動制御連合講演会, No.578, 2010年11月.
123.	山下聡, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : FG視覚センサを用いた人物の3次元モデリング, 第53回自動制御連合講演会, No.577, 2010年11月.
124.	中山洋平, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : GPGPUを用いた人の高速トラッキング, 2010年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.244, 2010年11月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing)
125.	津田一徳, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : 画像処理によるバーチャルダーツ, 2010年度計測自動制御学会四国支部学術講演会, No.243, 2010年11月. (キーワード) 画像処理 (image processing) / コンピュータビジョン (computer vision) / ヒューマンセンシング (human sensing)
126.	中山洋平, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : GPGPUを用いた人の高速トラッキング, 2010年精密工学会秋季大会, No.G-21, 2010年9月.
127.	福元裕一郎, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : 複数の表色系を用いた人数計測, 平成22年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-32, 2010年9月.
128.	津田一徳, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : 画像処理によるバーチャルダーツ, 平成22年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-29, 2010年9月.
129.	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.
130.	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.
131.	中山洋平, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : GPGPUを用いた人の高速トラッキング, 平成22年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-38, 2010年9月.
132.	山下聡, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : FG視覚センサによる人の超解像モデリング, 平成22年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-33, 2010年9月.
133.	中川康紀, 竹下勉, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : カメラ画像を用いたギターのバーチャル演奏, 平成22年度電気関係学会四国支部連合大会, No.13-31, 2010年9月.
134.	福元裕一郎, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : 混雑状況下における人数計測, 第16回画像センシングシンポジウム, No.IS4-20, 2010年6月.
135.	山下聡, カルンガルギディンシスティフィン, 寺田賢治 : FG視覚センサを用いた人の超解像モデリング, 第16回画像センシングシンポジウム, No.IS1-09, 2010年6月.
136.	明石卓也, 若佐裕治, 田中幹也, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔 : 遺伝的アルゴリズムを用いた口唇の3 次元情報の取得, FANシンポジウム2008, 11-14, 2008年10月.
137.	尾山匡浩, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 満倉靖恵, 福見稔 : Simple-FLDAにおける追加型アルゴリズムの提案, 第18回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN 2008), 21-24, 2008年10月.
138.	尾山匡浩, 柘植覚, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 福見稔 : 判別分析における高速な追加学習アルゴリズムの一提案, 電気学会電子・情報・システム部門大会講演プラグラム集, 286-289, 2008年8月.
139.	Choge Hillary, Stephen Githinji Karungaru, Satoru Tsuge and Minoru Fukumi : A Fourier-Space Palmprint Feature Extraction Method for Personal Identification, 電気学会電子・情報・システム部門大会講演プラグラム集, 303-307, Aug. 2008.
140.	福見稔, カルンガルギディンシスティフィン, 中野実代子, 柘植覚, 明石卓也, 満倉靖恵 : 超高速学習型統計アルゴリズムによる特徴抽出, シミュレーション&ゲーミング学会秋期大会, 2007年10月.
141.	近藤将之, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 福見稔, 満倉靖恵 : ニューラルネットワークによる画像へのキーワード付加, 電気学会産業応用部門大会講演論文集, II_83-86, 2007年8月.
142.	福見稔, カルンガルギディンシスティフィン, 明石卓也, 中野実代子, 満倉靖恵 : 新統計的学習アルゴリズムによる超高速特徴生成, 高速信号処理応用技術学会2007年研究会, 27, 2007年7月.
143.	竹内洋平, 福見稔, 赤松則男, カルンガルギディンシスティフィン, 小澤誠一 : マレーシアライセンスプレート文字認識, システム制御·情報学会講演会, 671-672, 2006年5月.
144.	中道功, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 満倉靖恵, 安友基勝 : GAによるCT画像からの肝腫瘍の抽出, システム制御·情報学会講演会, 667-668, 2006年5月.
145.	明石卓也, 若佐裕治, 田中幹也, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 赤松則男 : 遺伝的アルゴリズムを用いた眼球探索, システム制御·情報学会講演会, 599-600, 2006年5月.
146.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Facial Expression Creation using Image Warping and Neural Networks, Proc. of JACC'2003, No.FP2-02-1, 1120-1122, Nov. 2003. (キーワード) Face expression / Warping and Neural network
147.	Stephen Githinji Karungaru, Minoru Fukumi and Norio Akamatsu : Skin Color Recovery from Over-Exposed Images Using Neural Networks, IEICE Technical report (NC 2002), Vol.102, No.157, 7-12, Jun. 2002.

その他・研究会:

1.	山本賢典, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : HMDを用いた拡張現実による画力向上のための練習システム, 電気学会知覚情報研究会, No.PI-23-046, 7-12, 2023年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / ヒューマンセンシング (human sensing) / VR
2.	橘郁成, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 空中文字のWebカメラを用いた認識, 電気学会知覚情報研究会, No.PI-22-040, 2022年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / ヒューマンセンシング (human sensing) / パターン認識 (pattern recognition)
3.	松本瑞紀, 村上巧実, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : UAVを用いたスポーツ映像解析と戦術支援, 電気学会知覚情報研究会, No.PI-21-055, 2021年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / スポーツ (sports) / ドローン
4.	賀治智也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : ピアノ演奏の状況認識とHMDを用いた支援, 電気学会知覚情報研究会, No.PI-21-052, 2021年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing) / 人間 (human) / 音楽 (music) / VR
5.	石岡匠也, 後藤田中, 赤木亮太, 平沢友貴, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシスティフィン, 和田智仁, 米谷雄介, 国枝孝之, 八重樫理人, 林敏浩 : 動作習得を対象としたシンボルの重畳表現による映像システムの評価, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.ET2018-111, 135-140, 2019年3月.
6.	吉川健彦, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 後藤田中 : 身体部位間の運動タイミング差を調整するための部分的フォーム解析, 教育システム情報学会研究報告, Vol.33, No.4, 7-12, 2018年10月.
7.	岡下允⼤, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理を⽤いたVDT作業者の集中度と疲労度計測, 電気学会研究会資料, No.PI-18-074, 2018年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
8.	川原雄哉, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 屋外監視カメラを⽤いた⼈物同⼠の重なりを考慮した通⾏⼈数計測, 電気学会研究会資料, No.PI-18-073, 2018年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
9.	辻本圭亮, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 受講態度の自動評価, 電気学会研究会資料, No.PI-18-72, 2018年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
10.	蓮井宏輔, 中原輝, 石岡匠也, 後藤田中, 國枝孝之, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 米谷雄介, 林敏浩, 八重樫理人 : スポーツオノマトペの直感的な意図を表現するコミックフォントを用いた運動学習支援システム, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.469, 77-82, 2018年3月.
11.	中原輝, 蓮井宏輔, 石岡匠也, 後藤田中, 國枝孝之, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 米谷雄介, 林敏浩, 八重樫理人 : 学習者に対し熟達者の動きの認識を目標に共有された試技動画およびセンサを活用した学習環境, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.469, 71-76, 2018年3月.
12.	蓮井宏輔, 後藤田中, 國枝孝之, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 林敏浩, 八重樫理人 : スポーツオノマトペのコミックフォント表現システムを活用した運動学習の提案, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.296, 61-64, 2017年11月.
13.	中原輝, 石岡匠也, 後藤田中, 國枝孝之, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 林敏浩, 八重樫理人 : スポーツオノマトペの理解を支援するウェアラブルシステムの提案, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.296, 57-60, 2017年11月.
14.	大正谷慎也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 監視カメラによる自転車の危険走行の検出, 電気学会研究会資料, No.PI-17-091, 25-30, 2017年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
15.	山瀬裕也, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : 画像処理による点字ブロックの自動認識, 電気学会研究会資料, No.PI-17-093, 37-42, 2017年10月. (キーワード) コンピュータビジョン (computer vision) / 画像処理 (image processing)
16.	石岡匠也, 後藤田中, 松浦健二, カルンガルギディンシスティフィン, 八重樫理人, 林敏浩, 藤本憲市, 村井礼 : 選択的フィードバックによる個人の運動学習支援, 教育システム情報学会研究報告, 2016年10月.
17.	森輝瑠, 寺田賢治, カルンガルギディンシスティフィン : カメラ画像を用いた仮想チェロの演奏, 電気学会情報処理・次世代産業システム合同研究会, No.IIS-11-038, 2011年4月.
18.	尾山匡浩, カルンガルギディンシスティフィン, 柘植覚, 満倉靖恵, 福見稔 : パターン認識における追加学習法, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.NC2007, 2007年6月.
19.	小川宜洋, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 福見稔, 赤松則男 : ニューラルネットワークを用いた音楽聴取時の脳波解析, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Vol.NC2007, 2007年6月.
20.	尾山匡浩, 松村悠司, カルンガルギディンシスティフィン, 満倉靖恵, 福見稔 : 筋電を用いた手首動作パターンの認識, 信学技報, Vol.HIP2006-40, 91-95, 2006年7月. (キーワード) 筋活動電位 / ニューラルネットワーク / Simple-PCA / Simple-FLDA (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520572357937265664 (CiNii: 1520572357937265664)
21.	高橋泰行, カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 赤松則男 : 特徴点抽出による顔画像のモーフィング, 信学技報, Vol.HIP2005-27, 43-47, 2005年7月. (キーワード) 顔 / 特徴点 / モーフィング / ワーピング
22.	カルンガルギディンシスティフィン, 福見稔, 赤松則男 : ニューラルネットワークを用いる露出過度画像からの肌色復元, 信学技報, Vol.120, No.157, 7-12, 2002年6月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 円筒距離法 / 露出過度 / 肌色再構成

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

マルチオブジェクトトラッキングによるパフォーマンス分析のための可視化システム (研究課題/領域番号: 22K12293 )
身体スキル学習支援における局所的・大域的視点を結ぶサイバーフィジカル空間 (研究課題/領域番号: 18H03344 )
反復運動スキルを対象とした熟達化支援 (研究課題/領域番号: 15K01072 )
研究者番号（70380110）による検索

講師 : カルンガルスティフィンギディンシ

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