吉田 香 (ヨシダ カオリ)

YOSHIDA Kaori

写真a

職名

准教授

研究室住所

福岡県北九州市若松区ひびきの2-4

研究分野・キーワード

感性情報処理,ヒューマンコンピュータインタラクション,マルチメディアデータベース,ユビキタスコンピューティング,コンテンツマネージメント,ユーザモデリング,画像処理,パターン認識

メールアドレス

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研究室電話

093-695-6111

研究室FAX

093-695-6111

ホームページ

http://www.brain.kyutech.ac.jp/~kaori/

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 1999年03月  九州工業大学  工学研究科  電気工学  博士課程・博士後期課程  修了  日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 九州工業大学 -  博士(工学)  1999年03月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2014年04月
    -
    継続中

    九州工業大学   大学院生命体工学研究科   人間知能システム工学専攻   准教授  

  • 2013年04月
    -
    2014年03月

    九州工業大学   大学院生命体工学研究科   脳情報専攻   准教授  

  • 2008年04月
    -
    2013年03月

    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  

 

論文 【 表示 / 非表示

  • The Concept of Intelligent Space with a Robot

    BELANOVÁ Dorota, MACH Marián, SINČÁK Peter, YOSHIDA Kaori

    International Symposium on Affective Science and Engineering    2019 ( 0 ) 1 - 4   2019年01月  [査読有り]

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    <p>Intelligent space is where people may easily interact with computers and robots, changing the environmental conditions based on users' needs to create more comfortable and satisfying surroundings. In our proposed system, we would integrate an intelligent space with a robot that would act as an active part of the environment. The system is illustrated in a few caregiver scenarios, showing the actions of a robot. The skills of a robot are explained, presenting the advantages and contributions of the system.</p>

    DOI CiNii

  • Tensor self-organizing map for kansei analysis

    Itonaga K., Yoshida K., Furukawa T.

    Proceedings - 2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2018      796 - 801   2018年12月  [査読有り]

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    © 2018 IEEE. In Kansei analysis, impressions of various objects are commonly measured using evaluation words. When using this approach, it is necessary to examine all combinations of three elements: subjects, objects, and evaluation words. However, the exhaustive analysis required is not an easy task because of the enormous number of combinations. Additionally, if it is necessary to reveal the relationship between the impressions and physical features of objects such as colors or shapes, the number of combinations increases enormously and the task becomes unrealistic. In this paper, we introduce a method called the tensor self-organizing map (TSOM) that visualizes the relationships between the elements. We applied the TSOM to Kansei analysis of landscape images and studied how the impressions were dependent on the subjects. We also investigated the relationships between these subject-dependent impressions and the physical features. Through these experiments, we demonstrate that the TSOM can be a useful tool for Kansei analysis.

    DOI Scopus

  • Updatable indoor localization based on BLE signal fingerprint

    Benaissa B., Yoshida K., Koppen M., Hendrichovsky F.

    Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Smart Systems, ICASS 2018      2018年11月  [査読有り]

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    © 2018 IEEE. The need for a robust indoor localization solution is mounting in the recent few year, as the IoT technology is growing fast. In this paper, we discuss existing indoor localization approaches, focusing on the signal strength fingerprint approaches, to which belongs the presented study and based on Bluetooth Low Energy signal. The proposed approach employs the Radial Basis Functions (RBF) to create model that describe the real signal strength-position relationship. The present method is fully implemented on a smart phone, namely, offline data collection, model computation and online position estimation. This allow updating the model by collecting more signal data, therefore improving the localization accuracy with small efforts. The presented results shows that updating the model effectively improves the accuracy of estimation.

    DOI Scopus

  • An efficient ward-based copy-move forgery detection method for digital image forensic

    Dadkhah S., Koppen M., Sadeghi S., Yoshida K., Jalab H., Manaf A.

    International Conference Image and Vision Computing New Zealand    2017-December   1 - 6   2018年07月  [査読有り]

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    © 2017 IEEE. In recent years, with the improvement of digital manipulation tools, image forgeries have become a genuine social issue. Copy-move forgery is an important type of digital manipulation which is done by duplicating some parts of the image with the purpose of hiding specific information. Verifying the authenticity of the digital image can become vital for different forensic organizations. In this paper, an efficient copy-move detection algorithm with three level of Ward linkage based clustering is proposed. The proposed algorithm extracts the local image features with the help of Scale-invariant feature transform algorithm (SIFT). In the proposed method, a Ward-based clustering scheme followed by three levels of false-descriptor elimination is applied. The proposed elimination system utilizes Euclidean distance to improve the accuracy of the region detection scheme. The efficiency of the proposed algorithm is examined against several different post-processing attacks such as multilevel forgeries, noises, and JPEG compression. Experimental results illustrate that the proposed algorithm improves the detection accuracy by eliminating false descriptors.

    DOI Scopus

  • BAD AI - Investigating the Effect of Half-Toning Techniques on Unwanted Face Detection Systems

    Sajjad Dadkhah and Mario Koeppen, Somayeh Sadeghi, Kaori Yoshida

    the 9th IFIP International Conference on New Technologies, Mobility & Security      2018年02月  [査読有り]

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口頭発表・ポスター発表等 【 表示 / 非表示

  • リーダビリティ向上を目的としたWebページデザイン変換ツールの提案

    第12回日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会  2010年12月  -  2010年12月   

  • 人物検出における局所特徴量のバイナリデータ化

    第12回日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会  2010年12月  -  2010年12月   

  • セグメント毎の類似度関係を用いた楽曲推薦システム

    第12回日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会  2010年12月  -  2010年12月   

  • Network Fairnessの評価に関する研究

    第12回日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会  2010年12月  -  2010年12月   

  • キーストローク・ダイナミクスを用いた個人認証手法に関する研究

    第12回日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会  2010年12月  -  2010年12月   

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報道関係 【 表示 / 非表示

  • カレッジ最前線 感性情報処理

    西日本新聞  2006年08月

    吉田香研究室

  • IT天才を育てる

    Asahi Shimbun Weekly AERA 2000.11.6  2000年10月30日

    吉田香

科研費獲得実績 【 表示 / 非表示

  • ネットワーク浸透のための融合技術と進化のための情報ダイナミクスに関する研究

    基盤研究(S)

    研究期間:  2006年04月  -  2011年03月

    研究課題番号:  18100001

  • 感性に基づく行動支援システムに関する研究

    若手研究(B)

    研究期間:  2006年04月  -  2009年03月

    研究課題番号:  18700212

  • マルチモーダルコンテンツマネージメントシステムの構築に関する研究

    特別研究員奨励費

    研究期間:  2006年04月  -  2008年03月

    研究課題番号:  06F06094

  • マルチメディアと感性データベース作成に関する研究

    特別研究員奨励費

    研究期間:  1998年04月  -  2000年03月

    研究課題番号:  98J02892

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2018年度  データベースE

  • 2018年度  脳型情報処理A

  • 2017年度  データベースE

  • 2016年度  視覚情報システム

  • 2016年度  データベースE

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