中村 貞吾 (ナカムラ テイゴ)

NAKAMURA Teigo

写真a

職名

准教授

研究室住所

福岡県飯塚市川津680-4

研究分野・キーワード

自然言語処理,ゲーム情報学

メールアドレス

メールアドレス

研究室FAX

0948-29-7601

ホームページ

http://www.dumbo.ai.kyutech.ac.jp/~teigo/

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 1982年03月   九州大学   工学部   電子工学科   卒業   日本国

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 1987年03月  九州大学  工学研究科  電子工学専攻  博士課程・博士後期課程  単位取得満期退学  日本国

  • 1984年03月  九州大学  工学研究科  電子工学  修士課程・博士前期課程  修了  日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 九州大学 -  工学博士  1990年03月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2011年02月
    -
    継続中

    九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系   准教授  

  • 2008年04月
    -
    2011年01月

    九州工業大学   大学院情報工学研究院   講師  

  • 1992年10月
    -
    2008年03月

    九州工業大学   情報工学部   講師  

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 1987年04月
    -
    1992年09月

    九州大学   工学部   助手   日本国

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 1999年04月
    -
    継続中
     

    情報処理学会  日本国

  • 1993年04月
    -
    継続中
     

    人工知能学会  日本国

  • 2000年04月
    -
    継続中
     

    電子情報通信学会  日本国

  • 1996年05月
    -
    継続中
     

    Computer Go Forum  日本国

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 知能情報学

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Visualizing the state of antebrachial muscular activities using surface electromyography signals

    Yoshimura K., Nagai H., Nakamura T.

    Information (Japan)    20 ( 6 ) 3911 - 3919   2017年06月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2017 International Information Institute. In this study, we developed a myoelectric forearm artificial hand that supports multiple motions and provides power control. Currently, users being trained in the use of their prostheses must learn about the power and balance of their muscular activities by trial and error in order to learn motion recognition and to develop the ability to carry out the appropriate muscular activities with their prosthesis. This is an inherently inefficient process. It would be most useful for prostheses users and trainers to be able to visualize the activities of muscles and to recognize motion states. Therefore, our objective in this study was to develop a system for visualizing muscular activity. For the visualization, we plotted high-dimensional feature vectors in a 3-dimensional space. In this 3-dimensional space, we can show how accurately the prosthesis user is performing motions. In our previous work, we used local Fisher discriminant analysis (LFDA) as our dimension reduction method and visualized muscle activities as comprising five motions. Based on this work, we identified a distinctive structure we refer to as a "petal structure." In order to improve the operability of the prosthesis, one method is to increase the number of recognized target motions. Hence, we increased the number of target motions from five to nine, and tried to apply our previous method to samples of the nine motions. However, in these samples, we failed to adequately distinguish each motion in our generated 3-dimensional space. We attribute this problem to having too high a compression ratio so the three selected axes could not sufficiently preserve the characteristic parameters of each motion. Therefore, in order to reduce the parameter dimensions before performing LFDA, we highlighted the parameter characteristics by calculating their feature values in each channel, which we had previously proposed in another work. In this paper, we compare the results of our proposed method with those of our previous method and show that the proposed method can generate a distinctive petal structure.

    Scopus

  • Continuous inaudible recognition of Japanese vowels using features detected at lips shape peaks based on surface electromyography

    Kurogi N., Nagai H., Nakamura T.

    2016 3rd International Conference on Systems and Informatics, ICSAI 2016      959 - 964   2017年01月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2016 IEEE.We are working the recognition of inaudible Japanese speech by using surface electromyography. During natural speech, muscle activity changes continuously and gently under the influence of the preceding or succeeding phoneme, even within the utterance of a single vowel. We need to detect the temporal positions of such changes to extract stable features of phonemes. In our previous works, we expected that time position, which is the most distinct feature of a vowel, is the time when the lips are formed clearly. We used CoB, which refers to the center of gravity of wavelet coefficients, to evaluate muscular activity for tracking lips shape. However, the method was complex in terms of execution. It assumes that CoB is a insufficient information for the evaluating muscular activity. CoB is inferior in correlation with muscle strength, because it has frequency features which reflect nervous tissue activity. Therefore, we evaluate muscular activity by using a frequency feature and a signal power feature, and track lip shape. In this paper, we describe a method for tracking lip shape and detecting lip shape peaks, and report the recognition result of the continuous utterance of a pair of inaudible Japanese vowels by using the features around such peaks.

    DOI Scopus

  • Visualization of the Forearm's Muscular Activity using the Wavelet Coefficients of the Surface EMGs

    Yoshimura K., Nagai H., Nakamura T.

    Proceedings of the 4th International Symposium on Advanced and Applied Convergence 2016      2016年11月  [査読有り]

    2016年11月  -  2016年11月

  • Document Classification using Matrix Decomposition with Varied Viewpoints

    Kaname Maruta, Hidetoshi Nagai, Teigo Nakamura

    Information Engineering Express, Special Issue on Innovations in Applied Informatics    1 ( 4 ) 65 - 74   2015年12月  [査読有り]

  • Move Prediction using n-gram Models and its Application to Commentary

    中村 貞吾

    Proceedings of the 7th International Conference on Baduk      13 - 25   2010年10月  [査読有り]

    Korea  Changwon  2010年10月  -  2010年10月

     概要を見る

    主要論文集(会議)

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著書 【 表示 / 非表示

  • Games of No Chance 4

    Richard J. Nowakowski (eds) ( 共著 , 担当範囲: Evaluating Territories of Go Positions with Capturing Races )

    Cambridge University Press  2015年04月 ISBN: 9781107011038

  • Games of No Chance 3

    Michael H. Albert,Richard J. Nowakowski (eds) ( 共著 , 担当範囲: Counting liberties in Go capturing races )

    Cambridge University Press  2009年06月

口頭発表・ポスター発表等 【 表示 / 非表示

  • 囲碁の自動棋譜解説のための解説候補着手の識別

    小田直輝

    情報処理学会第81回全国大会講演論文集  (福岡大学)  2019年03月  -  2019年03月   

  • 囲碁学習支援のための棋譜解析によるプレイヤの棋力推定

    濱田浩暉

    情報処理学会第81回全国大会講演論文集  (福岡大学)  2019年03月  -  2019年03月   

  • 着手の誤謬度に基づく囲碁棋譜からのプレイヤの棋力推定

    濱田浩暉

    火の国情報シンポジウム2019  (熊本大学)  2019年03月  -  2019年03月   

  • 解説文生成のための囲碁の着手に対する適切な囲碁用語の選択

    小田直輝

    第17回情報科学技術フォーラム FIT2018  2018年09月  -  2018年09月   

  • 囲碁学習支援のためのポリシーネットワークを用いた棋譜からの棋力推定

    小田直輝

    第17回情報科学技術フォーラム FIT2018  2018年09月  -  2018年09月   

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科研費獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 言語モデルと数理モデルを用いた知的思考ゲームの解析

    基盤研究(C)

    研究期間:  2015年04月  -  2019年03月

    研究課題番号:  15K00506

  • 言語モデルと数理モデルを用いた思考ゲームの記述に関する研究

    基盤研究(C)

    研究期間:  2009年04月  -  2012年03月

    研究課題番号:  21500144

  • 知的ゲームの言語記述モデルに関する研究

    基盤研究(C)

    研究期間:  1999年04月  -  2002年03月

    研究課題番号:  11680394

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2019年度  知能システム設計論

  • 2019年度  プログラム設計

  • 2019年度  算法表現特論

  • 2018年度  知能システム設計論

  • 2017年度  データ構造とアルゴリズム

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教育活動に関する受賞・指導学生の受賞など 【 表示 / 非表示

  • 九州支部奨励賞

    2019年09月   情報処理学会

  • 全国大会学生奨励賞

    2019年03月   情報処理学会

  • FIT奨励賞

    2018年09月   情報処理学会

  • 九州支部奨励賞

    2018年03月   情報処理学会

  • 九州支部奨励賞

    2016年09月   情報処理学会

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