研究者詳細 - 堀尾　恵一

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ホリオ　ケイイチ

堀尾　恵一

HORIO Keiichi

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総論文数: 0 総Citation: 0 h-index: 7

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所属

大学院生命体工学研究科人間知能システム工学専攻

職名

教授

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研究キーワード

ニューラルネットワーク

研究分野

情報通信 / 感性情報学
情報通信 / ソフトコンピューティング

出身大学院

2001年03月九州工業大学情報工学研究科情報科学博士課程・博士後期課程修了日本国

取得学位

九州工業大学 - 博士（情報工学） 2001年03月

学内職務経歴

2019年08月 - 現在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教授
2014年04月 - 2019年07月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
2007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

学外略歴

2001年04月 - 2003年03月日本学術振興会日本学術振興会特別研究員日本国

論文

3D POSITION ESTIMATION OF MULTIPLE FISH IN A SMALL TANK USING DEEPLABCUT AND SHORTEST DISTANCE CALCULATION BETWEEN TWO STRAIGHT LINES 査読有り

Yamaguchi H., Tateno K., Horio K.

ICIC Express Letters ( ICIC International 学会 ) 18 ( 8 ) 835 - 842 2024年08月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In a small tank, when fish approach the water surface or the sides of the tank, they are reected like mirrors, and depending on the angle, there is a problem of seeing more fish than the actual number. To solve this problem, we propose a method to estimate the 3D positions of multiple fish and to obtain the actual positions of fish by using DeepLabCut and the calculation of the shortest distance between two straight lines. The experimental results indicate that the actual positions of the fish were generally estimated and that all reected fish were positioned outside the tank.

DOI： 10.24507/icicel.18.08.835

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CiNii Research

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YOLOv8s-NE: Enhancing Object Detection of Small Objects in Nursery Environments Based on Improved YOLOv8 査読有り

Amir S.B., Horio K.

Electronics (Switzerland) 13 ( 16 ) 2024年08月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

The primary objective of this research investigation is to examine object detection within the specific environment of a nursery. The nursery environment presents a complex scene with a multitude of objects, varying in size and background. To simulate real-world conditions, we gathered data from a nursery. Our study is centered around the detection of small objects, particularly in nursery settings where objects that include stationery, toys, and small accessories are commonly present. These objects are of significant importance in facilitating cognition of the activities and interactions taking place within the confines of the room. Due to their small size and the possibility of occlusion by other objects or children, precisely detecting these objects is regrettably fraught with inherent challenges. This study introduces YOLOv8s-NE in an effort to enhance the detection of small objects found in the nursery. We improve the standard YOLOv8 by incorporating an extra detection head to effectively for small objects. We replace the C2f module with C2f_DCN to further improve the model’s ability to detect objects of varying sizes that can be deformed or occluded within the image. Furthermore, we introduce NAM attention to focus on the important features and ignore less informative ones, thereby improving the accuracy of our proposed model. We used the five-fold cross-validation approach to split the dataset in order to evaluate the performance of YOLOv8s-NE, thereby facilitating a more comprehensive model evaluation. Our model achieves (Formula presented.) of APs, (Formula presented.) of mAP50:90, and (Formula presented.) of mAP50 detection accuracy at 37.55 FPS on the nursery dataset. In terms of APs, mAP50:90, and mAP50 metrics, our proposed YOLOv8s-NE model outperforms the standard YOLOv8s model, with improvements of (Formula presented.), (Formula presented.), and (Formula presented.), respectively. We apply our proposed YOLOv8s-NE model as a safety system by developing an algorithm to detect objects on top of cabinets that could be potentially risky to children.

DOI： 10.3390/electronics13163293

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Identification of Human Activity by Utilizing YOLOv5s Approaches 査読有り

Islam M.R., Horio K.

2024 IEEE 3rd International Conference on Computing and Machine Intelligence, ICMI 2024 - Proceedings 2024年01月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

The significance of identifying human activity for the purpose of ensuring security is progressively growing day by day. Human activity recognition is an innovative technology that detects and recognizes human actions inside video footage. This research involves performing deep learning based YOLOv5s algorithms for the detection and recognition of four types of human activity, like sitting, standing, running, and sleeping. This research uses its own data set, which contains a total of 2375 images. There are 1745 images used for training and 630 images used for validation. We use Makesense. AI to classify the datasets. After classifying, we use the YOLOv5s method to train it. For this research, we utilized the Google Colabatory Environment with a V100 GPU. The results of this research indicate a precision score of 95.6%, a recall value of 95.8%, a f1-score of 95.69%, and an accuracy of 97%. The results of the experiment demonstrate that the model is capable of accurately identifying human activity. The model's capability to accurately identify human activity enables its utilization for monitoring purposes in various institutions such as daycare centers, schools, colleges, and hospitals.

DOI： 10.1109/ICMI60790.2024.10586161

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Jumping behavior Analysis after Identification of Daycare Children's Activities utilizing YOLOv8 Algorithm 査読有り国際誌

Bisla T., Shukla R., Dhawan M., Islam M.R., Horio K.

Proceedings of CONECCT 2024 - 10th IEEE International Conference on Electronics, Computing and Communication Technologies 2024年01月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Monitoring human activities to ensure the safety and welfare of humans is essential in the present age of mindfulness. Human Activity Recognition (HAR) offers a technical method to detect and identify human actions in real-time. We used YOLOv8s, a deep learning system, to recognize a kindergartener's behaviors and positions. After recognizing the student's movements, an assessment determines jumps per second and jump duration. We utilized our dataset, named Kid Action Recognition (KAR). The KAR (Kid Action Recognition) dataset consisted of 6489 photos. We manually labeled all photos using Makesense.ai. We analyzed and trained the data in a Google Colaboratory setting with an A-100 GPU. The model demonstrates an overall accuracy of 88.7% and an F1 score of 86.6%. The recall score is 89.5%, and the precision is 83.9%. The model excelled in all parameters and can effectively identify student activities, making it suitable for potential use in institutions such as daycare centers and schools.

DOI： 10.1109/CONECCT62155.2024.10677280

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Kid Activity Recognition: A Comprehensive study of kid activity recognition with monitoring activity level using YOLOv8s Algorithms 査読有り

Bisla T., Shukla R., Dhawan M., Islam M.R., Koyasu T., Teramoto K., Kataoka Y., Horio K.

2024 3rd International Conference on Artificial Intelligence for Internet of Things, AIIoT 2024 2024年01月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Recognizing human activities and behavior is a cutting-edge field of research because of the complexity and limited availability of data. Our research involves the use of the trending YOLOv8s deep learning algorithm for the classification of active states (sitting, standing, running, laying, and jumping). The research focuses on the detection of a child's activities in the kindergarten playroom. To train the model, we created the KAR (Kids Action Recognition) dataset using our own sources. We labeled over 6,489 images in the dataset using Makesense.ai. Each image is annotated with activity labels and the location of the student (in a room or on a mat). This assisted in presenting insights on the student's vitality level and physical involvement over a period of approximately an hour. We analyzed the whole activity and compared it with the times. Standing in the room and mat, standing in the room, and jumping in the room and mat are most of the activities of the kid. The model achieved an impressive overall accuracy of 88.7 %. We conducted all the training in a Google collaborative environment with A-100 GPU specifications. The results demonstrate that the model can identify and classify each activity with high precision.

DOI： 10.1109/AIIoT58432.2024.10574569

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eスポーツにおける個人の能力に合わせたトレーニングの構築

小野友響, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 39 ( 0 ) 146 - 147 2023年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

 

DOI： 10.14864/fss.39.0_146

CiNii Research
Real Time-Based Face Recognition, Tracking, Counting, and Calculation of Spent Time of Person Using OpenCV and Centroid Tracker Algorithms 査読有り

Islam M.R., Horio K.

2023 5th International Conference on Computer Communication and the Internet, ICCCI 2023 210 - 216 2023年01月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

The study of human vision is one of the current controversial subjects in the computer vision consortium. Real-time tracking, face recognition, and counting of persons from video footage and CCTV or Webcam are almost new in flexible activities. Face recognition is often the first impression when used in video tracking, interfaces, and facial recognition. In this paper, we resolve to implement human face recognition, tracking, and counting, and spent time calculating in real-time using OpenCV and Python programming. The pilot method was implemented by using different types of OpenCV libraries like face recognition, Imutils, DateTime, and Centroid Tracker algorithm which we acquired the exact and absolute outcome for face recognition, tracking, counting, and spent time calculation depending on real-time. Face recognition algorithms is recognized faces in video files or webcams by showing people's identities. People are tracked and assigned an Individual ID using OpenCV's centroid tracking algorithm. Then the system calculates spent time for indicates the person was in the frame. After that, counting the number of people with the help of different personal IDs of other people which were provided by the tracker. The live frame captures the number of people (Live person count) and the total number of people (Total people count). Real-time and date are also displayed for security reasons. Through this research, we have been able to identify person through face detection, track and count all individuals with spent time calculating in real-time, which plays an important role in the security of important public and private institutions, especially banks, shopping malls, universities, etc.

DOI： 10.1109/ICCCI59363.2023.10210102

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Development of a Robotic Hand Glove System for Secure Grasp with AI Wireless Sensor Data 査読有り

Almassri A., Koyanagi K., Wada C., Horio K., Hasan W.Z.W.

2023 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2023 669 - 674 2023年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Robotic Hand glove is one of the most commonly used technique in the rehabilitation systems. In this paper, we developed a robotic hand system with a proposed sensing mechanism-based AI algorithm, which can acquire grasping forces from human fingers. It is composed of five low-cost force sensors attached to the glove's fingertips and wireless data logger. Several experiments including grasping a plastic bottle and squeezing a tennis ball are implemented to verify the efficiency of the proposed system using the developed glove. As a result, it accurately estimates the forces applied by each finger with the aim of achieving a secure grasp comparison with conventional methods.

DOI： 10.1109/ICMA57826.2023.10215914

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溶接士間のトーチ軌道の相違点およびビード形状との関係性

堀尾恵一, 福岡竜弥, 渡邉彰吾, 中野正大

溶接学会全国大会講演概要 ( 一般社団法人溶接学会 ) 2023f ( 0 ) 348 - 349 2023年01月

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担当区分：筆頭著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

本研究では，熟練度の異なる溶接士間のトーチ軌道の相違点について，自己組織化マップと呼べれるニューラルネットワークモデルを用いて解析する．さらに，各トーチ軌道と対応するビード形状の関係性について正準相関分析の結果に基づき考察する．

DOI： 10.14920/jwstaikai.2023f.0_348

CiNii Research
Evaluation of Estimating Preschool Children's Verbal Communication Skills in Group Discussions 査読有り国際誌

Yamaguchi H., Horio K.

2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS and ISIS 2022 2022年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan Ise 2022年11月29日 - 2022年12月02日

In recent years, 'First grade problem', in which first graders who have just entered elementary school are unable to adjust to school life, has been occurring. One of the causes of this problem is a lack of communication skills. Since children have more opportunities to speak once they enter elementary school, it is important to nurture their communication skills before they enter school. Currently, nursery schools, kindergartens, and certified childcare centers are required to provide guidance according to the characteristics and developmental process of each child, but it is difficult to constantly observe and grasp the characteristics and developmental state of each child in the midst of various tasks. In order to develop a support system for grasping them, the objective of this research is to evaluate their verbal communication skills by using utterance classification and topic estimation on each preschool child's utterance in group discussions. We did an experiment to evaluate verbal communication skills using similarity to a tagged corpus for utterance classification and a topic model for topic estimation, and validated these methods.

DOI： 10.1109/SCISISIS55246.2022.10002023

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高階自己組織化マップを用いた溶接技術の定量的評価

福岡竜弥, 中野正大, 渡邉彰吾, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 38 ( 0 ) 532 - 536 2022年09月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

2022年09月14日 - 2022年09月16日

 

DOI： 10.14864/fss.38.0_532

CiNii Research
グループディスカッションにおける幼児の言語コミュニケーション能力評価とその自動化に関する研究

山口大貴, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 38 ( 0 ) 526 - 531 2022年09月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

2022年09月14日 - 2022年09月16日

 

DOI： 10.14864/fss.38.0_526

CiNii Research
大学空手道部におけるメントレアプリで収集した心理状態と睡眠時間の関係性の考察

中谷圭吾, 磯貝浩久, 斉藤嘉子, 杉野友厚, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 38 ( 0 ) 537 - 540 2022年09月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

2022年09月14日 - 2022年09月16日

 

DOI： 10.14864/fss.38.0_537

CiNii Research
安定的な波力発電のための海洋パラメータ予測に適切な学習手法に関する考察

山田啓介, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 38 ( 0 ) 520 - 525 2022年09月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

2022年09月14日 - 2022年09月16日

 

DOI： 10.14864/fss.38.0_520

CiNii Research
強化学習に基づく幼児の行動モデリングとパラメータ推定による特徴解析

財前虹稀, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 38 ( 0 ) 402 - 406 2022年09月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

2022年09月14日 - 2022年09月16日

 

DOI： 10.14864/fss.38.0_402

CiNii Research
ESTIMATION OF OPTIMAL META-PARAMETERS FOR USER IN ORAL MUCOSAL DISEASE DIAGNOSIS SUPPORT SYSTEM 査読有り国際誌

Ozaki N., Ohtani T., Habu M., Tominaga K., Horio K.

International Journal of Innovative Computing, Information and Control ( ICIC International 学会 ) 18 ( 4 ) 1235 - 1245 2022年08月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this paper, we propose a method to improve the accuracy of the oral mucosal disease diagnosis support system in which users intervene in the inference process by estimating appropriate parameters specialized for the user. Intraoral images are non-standard images, the shooting angle, shooting distance, brightness, and so on are not constant, and furthermore teeth and fixing devices are sometimes included in the image. Thus, the variations of the images are very wide, and full-automatic diagnosis is very difficult. Therefore, in our previous system, by specifying the part of the oral image that seems to be a disease, the variation due to the difference in imaging conditions was reduced. However, depending on the user, it is not possible to cut out the appropriate disease area, so ensemble classification was employed to improve robustness. However, there are parameters that determine the characteristics of the ensemble classification, and there is a problem that the optimum parameters differ depending on the users. Therefore, in this study, we proposed a method to quantify the characteristics of the user’s cutting area and determine the parameters accordingly. From the experiment, it was shown that the accuracy was improved compared with the general-purpose parameters by setting the parameters appropriately according to the user.

DOI： 10.24507/ijicic.18.04.1235

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Individual Differences in Cut-Out Areas of Oral Images in Oral Mucosal Disease Diagnosis Support System 査読有り国際誌

Ozaki N., Ohtani T., Habu M., Tominaga K., Horio K.

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics ( 富士技術出版株式会社 ) 26 ( 2 ) 217 - 225 2022年03月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Oral mucosal disease is likely to cause various disorders after treatment to occur in a domain called the oral cavity. Therefore, we are developing a diagnostic support system for early screening of oral mucosal disease. There is a problem of individual differences in the cut-out of the disease area from the original intraoral image in system development. In this study, we analyzed the relationships between cutout areas, extracted features and classification rates and investigated the relationship between individual differences. Therefore, we focused on how to eliminate the subjects. Group classification was then performed and identification was performed using an oral mucosal diagnosis support system with ensemble learning. The experimental results revealed relationships between the excision range, identification rate, and feature value.

DOI： 10.20965/jaciii.2022.p0217

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CiNii Research

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Automatic Controlling Fish Feeding Machine Using Feature Extraction of Nutriment and Ripple Behavior 査読有り

Hilmi Pradna, Keiichi Horio

International Journal of Innovative Computing, Information and Control 17 ( 5 ) 1483 - 1500 2021年09月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.24507/ijicic.17.05.1483
トピックモデルを用いたグループディスカッション中の話題推定

山口大貴, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 37 ( 0 ) 472 - 475 2021年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

 

DOI： 10.14864/fss.37.0_472

CiNii Article

CiNii Research

その他リンク： http://id.ndl.go.jp/bib/031713474
グループディスカッションにおける逆強化学習を用いた幼児の行動解析

法地勇輔, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 37 ( 0 ) 462 - 465 2021年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

 

DOI： 10.14864/fss.37.0_462

CiNii Article

CiNii Research

その他リンク： http://id.ndl.go.jp/bib/031713444
Predicting Disease Activity for Biologic Selection In Rheumatoid Arthritis 査読有り

Morio Yamauchi, Keiichi Horio

Int. Conf. on Machine Learning Techniques and Data Science 2020年12月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

2020年12月19日 - 2020年12月20日
Tuna Nutriment Tracking using Trajectory Mapping in Application to Aquaculture Fish Tank 査読有り

Pradana H., Horio K.

2020 Digital Image Computing: Techniques and Applications, DICTA 2020 2020年11月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

The cost of fish feeding is usually around 40 percent of total production cost. Estimating a state of fishes in a tank and adjusting an amount of nutriments play an important role to manage cost of fish feeding system. Our approach is based on tracking nutriments on videos collected from an active aquaculture fish farm. Tracking approach is applied to acknowledge movement of nutriment to understand more about the fish behavior. Recently, there has been increasing number of researchers focused on developing tracking algorithms to generate more accurate and faster determination of object. Unfortunately, recent studies have shown that efficient and robust tracking of multiple objects with complex relations remain unsolved. Hence, focusing to develop tracking algorithm in aquaculture is more challenging because tracked object has a lot of aquatic variant creatures. By following aforementioned problem, we develop tuna nutriment tracking based on the classical minimum cost problem which consistently performs well in real environment datasets. In evaluation, the proposed method achieved 21.32 pixels and 3.08 pixels for average error distance and standard deviation, respectively. Quantitative evaluation based on the data generated by human annotators shows that the proposed method is valuable for aquaculture fish farm and can be widely applied to real environment datasets.

DOI： 10.1109/DICTA51227.2020.9363387

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Wave Height and Peak Wave Period Prediction Using Recurrent Neural Networks 査読有り

Osawa K., Yamaguchi H., Umair M., Hashmani M.A., Horio K.

2020 International Conference on Computational Intelligence, ICCI 2020 1 - 4 2020年10月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

In this paper, we applied a recurrent neural network to predict a wave height and a peak wave period for next 24 hours from only those last 24 hours. We adopted LSTM as the network structure and used statistic gradient decent method and adaptive moment estimation method as the learning methods. It was difficult to estimate short-time fluctuations because only the wave height and period data were used as inputs, but it was shown that the wave height and peak wave period within the next 2 hours can be predicted with an accuracy within 20 percent in error.

DOI： 10.1109/ICCI51257.2020.9247805

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Optimal Feature Identification for Machine Prediction of Wind-Wave Parameters at Wave Energy Converter Site 査読有り

Umair M., Hashmani M.A., Keiichi H.

2020 International Conference on Computational Intelligence, ICCI 2020 185 - 189 2020年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

The hike in fossil-fuel prices and increasing environmental damage due to the subsequent Carbon Monoxide (CO) emission from burning fossil-fuel is becoming a major concern for every nation. The possibility of generating power from natural sources such as solar, wind, and sea waves is thus considered as an alternative. In the case of the sea waves, the kinetic energy of surface waves can be converted into single direction motion which runs a turbine to generate electricity. A Wave Energy Converter (WEC) is such an installation that converts the wave energy into electrical energy. In this study, we have conducted a literature investigation to identify the significant meteorological and wind-wave data parameters which determine wave-energy potential at a wave energy converter site and then identified optimal feature sets from buoy data for machine prediction of those identified parameters. The authors hope that by suggesting optimal feature sets, the outcomes of this study will help in improving the computational efficiency of machine learning models specially designed for wave parameter prediction at WEC sites.

DOI： 10.1109/ICCI51257.2020.9247677

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Local spatial information with bag-of-visual-words model via graph-based representation for texture classification 査読有り

Thewsuwan S., Horio K.

International Journal of Innovative Computing, Information and Control 16 ( 5 ) 1611 - 1621 2020年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

This paper proposes an enhanced feature descriptor for texture classification through graph-based representation. Searching the meaningful texture descriptor is a crucial process in pattern analysis and applications. Graph theory is a model-based approach that applies to texture analysis with outstanding results. Therefore, to develop feature descriptors that are robust against many variations images collected from random viewpoints, change in scale, and illumination remains a challenge for researchers. In this work, we propose an Automatically Local Spatial Pattern Mapping (LSPMAuto ) method based on the spatial-BoVW model that can extract local and global features information from the spatial arrangement of image pixels. The proposed approach is evaluated by using three different texture databases: Brodatz, UIUC, and Outex. The experimental results show that the proposed method can achieve highly discriminant descriptors superior to the other methods.

DOI： 10.24507/ijicic.16.05.1611

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Evaluation of a commercial force sensor for real time applications 査読有り

Almassri A.M.M., Hasan W.Z.W., Wada C., Horio K.

ICIC Express Letters, Part B: Applications 11 ( 5 ) 421 - 426 2020年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

A commercial piezoresistive FlexiForce sensor can be of great interest in biomedical robotic applications due not only to its advantageous material which will not be affected by metallic and ferromagnetic materials but to its dimension as well. In this paper, the evaluation of FlexiForce sensor is performed in the case of grasping robotic hand glove for medical application. The evaluation method is done through a dynamic calibration based on three experimental tests which are performed with different calibration features to accurately identify the behaviour of force sensor over time. Our empirical evaluation shows that the method used is computationally efficient, and that it has advantages over the traditional method. Quantitative results show and identify the characteristics of the force sensor pattern including the systematic errors such as lack of linearity, hysteresis and non-repeatability. The proposed method is a useful approach for evaluating the performance of any measurement force sensor in real time environments.

DOI： 10.24507/icicelb.11.05.421

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85083550128&origin=inward
Face tracking and detection of children faces in omnidirectional video 査読有り

Briant E., Horio K.

ICIC Express Letters, Part B: Applications 11 ( 1 ) 85 - 91 2020年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

This work presents a long-term face tracking method based on existing track- ing and face detection methods and introduces a tracking correction mechanism for an accurate long-term face and identities tracking in an omnidirectional video of children conversation. We introduce a three-step tracking correction mechanism, using face de- tection results to first apply a Jaccard coefficient check to identifying reliable tracking result, then a region of interest association to correct minor errors of tracking. Finally, we exploit the angular order of identities in the target videos to correct or recover the tracking of the remaining faces. The results of our method, validated on two tests videos, show that the proposed method achieves a much higher efficiency than uncorrected tracking and a good capacity to resist to challenging occlusions events.

DOI： 10.24507/icicelb.11.01.85

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85076607167&origin=inward
フィードバックコメントがメンタルコンディションおよびパフォーマンスに与える影響の考察

田代祐樹, 磯貝浩久, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 35 ( 0 ) 554 - 558 2019年01月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

 

DOI： 10.14864/fss.35.0_554

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007773106
SOM コンポーネントプレーンの包含度を利用した多変量データからのルール抽出

佐々木将詞, 中野和久, 田中良哉, 古川徹生, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 35 ( 0 ) 549 - 553 2019年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

 

DOI： 10.14864/fss.35.0_549

CiNii Article

CiNii Research

その他リンク： http://id.ndl.go.jp/bib/029976190
Epilepsy EEG classification using morphological component analysis 査読有り

Mahapatra A., Singh B., Wagatsuma H., Horio K.

Eurasip Journal on Advances in Signal Processing 2018 ( 1 ) 2018年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

© 2018, The Author(s). In this paper, we have proposed an application of sparse-based morphological component analysis (MCA) to address the problem of classification of the epileptic seizure using time series electroencephalogram (EEG). MCA was employed to decompose the EEG signal segments considering its morphology during epileptic events using undecimated wavelet transform (UDWT), local discrete cosine transform (LDCT), and Dirac bases forming the over-complete dictionary. Frequency-modulated time frequency features were extracted after applying the Hilbert transform. Feature root mean instantaneous frequency square (RMIFS) and its parameters and parameters ratio are used in two different pairs for classification using support vector machine (SVM), showing good and comparable results.

DOI： 10.1186/s13634-018-0568-2

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85051269265&origin=inward
MCA Based Epilepsy EEG Classification Using Time Frequency Domain Features 査読有り

Mahapatra A., Singh B., Horio K., Wagatsuma H.

Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS 2018-July 3398 - 3401 2018年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

© 2018 IEEE. In this work, we proposed a morphological component analysis (MCA) based method for epilepsy classification using the explicit dictionary of independent redundant transforms to decomposes the electroencephalogram (EEG) by considering it's morphology. Output components of MCA are represented into analytical form by using Hilbert transform. Then features, parameter's ratio of bandwidth square, mean square frequency and fractional contributions to dominant frequency were extracted to discriminate epilepsy EEG by support vector machine (SVM). These features have shown classification results comparable to previous works.

DOI： 10.1109/EMBC.2018.8513017

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85056645487&origin=inward
Consideration of Relationship between Shape and Angular Velocity of Particles under Electrorotation 査読有り

Horio K., Matsuyama K., Eguchi M., Yamakawa T.

World Automation Congress Proceedings 2018-June 86 - 90 2018年08月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

© 2018 TSI Press. In this study, we discuss the relationship between shape and angular velocity for cells of the same kind but with different angular velocity under electrorotation. By representing the shape of the cell as a set of distances between the center of gravity and the contour and analyzing it using a self-organizing map, we hypothesized that there is a relationship between the minor axis length and the angular velocity of the cells. In addition, the result of electromagnetic field simulation simulating the device was to affirm this hypothesis. A meaningful consideration was made toward future improvement of the device.

DOI： 10.23919/WAC.2018.8430452

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85052088656&origin=inward
Development of Pillar Electrode Array for Electrorotation Analysis of Single Cells 査読有り

Eguchi M., Horio K., Kuroki F., Imasato H., Yamakawa T.

World Automation Congress Proceedings 2018-June 136 - 139 2018年08月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

© 2018 TSI Press. Electrorotation is a noninvasive technique to measure the dielectric properties of single particles. In this paper, we developed an electrorotation device for high-throughput dielectric characterization of circulating tumor cells (CTCs). The device consists of array of pillar electrodes for single-cell trapping and electrorotation analysis. The practicality of the device was evaluated using barium titanate (BaTiO3) particles. The single BaTiO3particles were trapped in gaps between the four pillar electrodes and rotated by electrorotation torque, which reflects their dielectric properties.

DOI： 10.23919/WAC.2018.8430406

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85052117514&origin=inward
Self-calibration algorithm for a pressure sensor with a real-time approach based on an artificial neural network 査読有り

Almassri A., Hasan W., Ahmad S., Shafie S., Wada C., Horio K.

Sensors (Switzerland) 18 ( 8 ) 2018年08月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

© 2018 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This paper presents a novel approach to predicting self-calibration in a pressure sensor using a proposed Levenberg Marquardt Back Propagation Artificial Neural Network (LMBP-ANN) model. The self-calibration algorithm should be able to fix major problems in the pressure sensor such as hysteresis, variation in gain and lack of linearity with high accuracy. The traditional calibration process for this kind of sensor is a time-consuming task because it is usually done through manual and repetitive identification. Furthermore, a traditional computational method is inadequate for solving the problem since it is extremely difficult to resolve the mathematical formula among multiple confounding pressure variables. Accordingly, this paper describes a new self-calibration methodology for nonlinear pressure sensors based on an LMBP-ANN model. The proposed method was achieved using a collected dataset from pressure sensors in real time. The load cell will be used as a reference for measuring the applied force. The proposed method was validated by comparing the output pressure of the trained network with the experimental target pressure (reference). This paper also shows that the proposed model exhibited a remarkable performance than traditional methods with a max mean square error of 0.17325 and an R-value over 0.99 for the total response of training, testing and validation. To verify the proposed model’s capability to build a self-calibration algorithm, the model was tested using an untrained input data set. As a result, the proposed LMBP-ANN model for self-calibration purposes is able to successfully predict the desired pressure over time, even the uncertain behaviour of the pressure sensors due to its material creep. This means that the proposed model overcomes the problems of hysteresis, variation in gain and lack of linearity over time. In return, this can be used to enhance the durability of the grasping mechanism, leading to a more robust and secure grasp for paralyzed hands. Furthermore, the exposed analysis approach in this paper can be a useful methodology for the user to evaluate the performance of any measurement system in a real-time environment.

DOI： 10.3390/s18082561

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85051380465&origin=inward
Texture classification by local spatial pattern mapping based on complex network model 査読有り

Thewsuwan S., Horio K.

International Journal of Innovative Computing, Information and Control 14 ( 3 ) 1113 - 1121 2018年06月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

This paper proposes a method for image texture classification based on a complex network model. Finding relevant and valuable information in an image texture is an essential issue for image classification and remains a challenge. Recently, a complex network model has been used for texture analysis and classification. However, with current analysis methods, important empirical properties of image texture such as spatial information are discarded from consideration. Accordingly, we propose local spatial pattern mapping (LSPM) method for manipulating the spatial information in an image texture with multi-radial distance analysis to capture the texture pattern. In experiments, the feature properties under the traditional complex network model and those with the proposed method are analyzed by using the Brodatz, UIUC, and Outex databases. As results, the proposed method is shown to be effective for texture classification, providing an improved classification rate as compared to the traditional complex network model.

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85046450158&origin=inward
SVM ensemble approaches for improving texture classification performance based on complex network model with spatial information 査読有り

Thewsuwan S., Ozaki N., Horio K.

2018 International Workshop on Advanced Image Technology, IWAIT 2018 1 - 3 2018年05月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

© 2018 IEEE. This paper proposes an SVM ensemble approach for improving textural classification performance. Finding informative patterns in an image texture is an important issue for image classification and remains a challenge. Local spatial pattern mapping (LSPM) method has been proposed for texture classification based on a complex network model. The purpose of the method was manipulating the spatial distribution in an image texture with multi-radial distance analysis. Although the classification performance was improved, there is a limitation by using a single support vector machine (SVM) as a classifier. Accordingly, we propose an SVM ensemble method with Bagging technique to overcome the limitation by showing improved textural classification performance. In experiments, the SVM ensemble classification performance is compared to the single SVM, SVM with cross-validation and k-NN classifiers by using the Brodatz, UIUC and Outex texture databases. As results, the SVM ensemble is shown to be effective for improving textural classification performance as compared to the other classifiers.

DOI： 10.1109/IWAIT.2018.8369742

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85048801891&origin=inward
Texture Classification Based on Complex Network Model with Spatial Information 査読有り

Srisupang Thewsuwan,Keiichi Horio

International Journal of Innovative Computing, Information and Control 14 ( 3 ) 1113 - 1121 2018年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar
SOM2およびCCA-SOMを用いた顎顔面骨格形状と嚥下能力との関係性解析査読有り

古賀裕章,升井一朗,古川徹生,堀尾恵一

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 30 ( 2 ) 517 - 524 2018年04月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar
Classification of Ictal and Interictal EEG Using RMS Frequency, Dominant Frequency 査読有り

Arindam Gajendra Mahapatra,Keiichi Horio

Biomedical Signal Processing and Control 44 168 - 180 2018年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.bspc.2018.04.007
Simultaneous analysis of subjective and objective data using coupled tensor self-organizing maps: Wine aroma analysis with sensory and chemical data 査読有り

Yoneda K., Nakano K., Horio K., Furukawa T.

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 11306 LNCS 24 - 35 2018年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

© Springer Nature Switzerland AG 2018. In this paper, we propose a method for simultaneous analysis of subjective and objective data. The method, named coupled tensor self-organizing map (SOM), consists of two tensor SOMs, one of which learns the subjective data while the other learns the objective data. The coupled tensor SOM visualizes the dataset as three maps, namely, one target object map, and two survey item maps corresponding to the subjective and objective data. This method can be further extended to generate extra maps such as a map of attributes. In addition, the coupled tensor SOM also provides an interactive visualization of the relationship between the target objects and the survey items by coloring these three maps. We applied our proposed method to the wine aroma dataset. Our results indicate that this method facilitates an intuitive overview of the dataset.

DOI： 10.1007/978-3-030-04224-0_3

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その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85059042599&origin=inward
評価値付き入力ベクトルを扱う自己組織化マップを用いたエージェントの学習パラメータに応じた報酬設計手法

堀尾恵一, 森逸平, 古川徹生

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 34 ( 0 ) 140 - 143 2018年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

学習パラメータが異なる様々なエージェントに対し，学習パラメータの推定および適切な報酬を設計するために，評価値付き入力ベクトルを取り扱う自己組織化マップを用いる．

DOI： 10.14864/fss.34.0_140

CiNii Article

CiNii Research

その他リンク： http://id.ndl.go.jp/bib/029268208
Estimation of Agent's Learning Parameters from Its Learning Process and Methodology for Design of Rewards 査読有り

Ippei MORI, FURUKAWA Tetsuo, HORIO Keiichi

International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences: the official journal of the Biomedical Fuzzy Systems Association 23 ( 1 ) 1 - 7 2018年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In education for children and/or guidance of sports, it is important to give suitable instruction to children or players, whom we called agents in this paper. It is necessary to understand the ability and characteristic of the agents by observing the learning processes and to change the teaching methods as needed. In this paper, we consider the learning parameter estimation and adequate rewarding method, using simulation which agents learn maze problem. For learning of the maze, we used Q-learning well known in the field of reinforcement learning. And we conducted experiments using multiple agents with different learning parameters. Agents' action data at the early stage of learning is used for learning parameter estimation using self-organizing map. After that, we change rewarding method based on the estimated agents' learning parameters.

DOI： 10.24466/ijbschs.23.1_1

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007518912
SOM2およびCCA-SOMを用いた顎顔面骨格形状と嚥下能力との関係性解析査読有り

古賀裕章, 古川徹生, 升井一朗, 堀尾恵一

知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 30 ( 2 ) 517 - 524 2018年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

本論文では，側頭部X線画像より得られた形状データと嚥下機能との関連性を解析する手法を提案した．形状データとの関連性について新たな知見を得るためには形状を情報損失なく比較分類が行いやすいデータとして表現することが必要である．また，同一対象からX線画像と嚥下機能検査という異なる観測方法により得られたデータ集合間の関係性解析手法が必要である．本論文では，SOM2により輪郭線の量子化と対応点の取得を行うことで関係性解析のための形状表現を行い，CCA-SOMにより2種類のデータ集合で共通の潜在空間を持たせることで関係性解析を行った．提案手法により形状データと嚥下機能検査データ間で共通の順番を持つマップを作成することができ，関係性を得ることができた．

DOI： 10.3156/jsoft.30.2_517

CiNii Article

CiNii Research

その他リンク： http://hdl.handle.net/10228/00006799
意味情報を伝搬する多層自己組織化マップと形状クラスタリングへの適用

堀尾恵一, 水谷龍希, 古川徹生

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 34 ( 0 ) 442 - 445 2018年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

本稿では，自己組織化マップに階層的に配置した多層自己組織化マップにおいて，意味情報を次層へ伝搬する手法を提案する．これによりクラスタリング結果の解釈が可能となる．

DOI： 10.14864/fss.34.0_442

CiNii Article

CiNii Research

その他リンク： http://id.ndl.go.jp/bib/029268983
Classification of Ictal Interictal EEG Signals based on Bandwidth Features and their Ratio 査読有り

Arindam G. Mahapatra,Keiichi Horio

Proceedings of 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2017年07月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Korea Jeju 2017年07月11日 - 2017年07月15日
Ensemble Classification for Robustness Improvement in Image-Based Diagnosis Support Systems 査読有り

Keiichi Horio

Proceedings of 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2017年07月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Korea Jeju 2017年07月11日 - 2017年07月15日
多層自己組織化マップによる状況分類と自動アノテーションの試み

水谷龍希, 古川徹生, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 33 ( 0 ) 675 - 678 2017年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

 

DOI： 10.14864/fss.33.0_675

CiNii Article

CiNii Research
誘電泳動下で回転する細胞の形状と角速度の関係性検討及び角速度補正の試み

松山公弥, 古賀裕章, 江口正徳, 山川烈, 堀尾恵一

バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 ( バイオメディカル・ファジィ・システム学会 ) 30 ( 0 ) 80 - 83 2017年01月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

As a method of detecting CTC, there is a method of measuring angular velocity by electrorotation. However, the angular velocity varies greatly even for cells of the same type. In this paper, assuming that the shape is a cause of the cause, we investigate the correlation between cell shape and angular velocity. Two methods were used for shape representation. One is a method of expressing using area and perimeter. The other is to map the distance set data between the center of gravity and the contour on the two-dimensional plane using the SOM. Also, the angular velocity is corrected based on the shape. 

DOI： 10.24466/pacbfsa.30.0_80

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007979940
骨格および咽頭の形状と嚥下機能の関係性解析における形状分類手法の検討

黒岩将, 古賀裕章, 升井一朗, 古川徹生, 堀尾恵一

バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 ( バイオメディカル・ファジィ・システム学会 ) 30 ( 0 ) 76 - 79 2017年01月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

this study aims to classify the shape of maxillofacial skeleton and find relationships between maxillofacial skeleton and swallowing function<tt>．</tt>We used SOM2 for the shape classification and CCA-SOM for search the relationships<tt>．</tt>Previously<tt>，</tt>We use shape address for CCA-SOM<tt>．</tt>But We tried to use SOM2's unit for CCA-SOM<tt>．</tt>Results show that We cannot find the relationships by using both methods<tt>．</tt>Next plan is execute CCA-SOM by using less-dimension maxillofacial skeleton data. 

DOI： 10.24466/pacbfsa.30.0_76

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007979941
エージェントの学習過程に基づく学習パラメータの推定及び報酬付与方法に関する考察

森逸平, 古川徹生, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 ) 33 ( 0 ) 559 - 564 2017年01月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

 

DOI： 10.14864/fss.33.0_559

CiNii Article

CiNii Research
Preprocessing Techniques Based on LBP and Gabor Filters for Clothing Classification 査読有り

Srisupang Thewsuwan, Keiichi Horio

Proc. of International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 96 - 101 2016年10月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Thailand Phuket 2016年10月24日 - 2016年10月27日
Overcoming Drawback of Feature Instantaneous Bandwidth Using EMD for Epileptic Seizure Classification by RMS frequency 査読有り

Arindam G. Mahapatra, Keiichi Horio

Proc. of IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics 1322 - 1327 2016年10月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Hungary Budapest 2016年10月09日 - 2016年10月12日
Ensemble Classifier which is Robust Against Individual Difference in Diagnosis Support System of Oral Mucosal Disease 査読有り

Nanto Ozaki, Kentaro Saito, Taishi Ohtani, Manabu Habu, Kazuhiro Tominaga, Keiichi Horio

Proc. of International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia 258 - 262 2016年09月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Thailand Ayutthaya 2016年09月14日 - 2016年09月17日
Shape Classification of Cephalometric Radiograph Using TFSOMxSOM for Swallowing Function Analysis 査読有り

Hiroaki Koga, Tetsuo Furukawa, Ichiro Masui, Keiichi Horio

Proc. of International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia 263 - 268 2016年09月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Thailand Ayutthaya 2016年09月14日 - 2016年09月17日
高齢者の嚥下機能と顎顔面骨格との関連

升井一朗, 古賀裕章, 堀尾恵一

バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 ( バイオメディカル・ファジィ・システム学会 ) 29 ( 0 ) 21 - 22 2016年01月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

The swallowing function is achieved with the tongue, supra-hyoid muscles, pharynx and larynx muscles. The supra-hyoid muscles attached to the mandible pulls the hyoid bone up, the epiglottis covers the trachea during swallowing so that food does not enter the lungs. It is supposed that the maxillofacial skeleton might be related to swallowing performance. The aim of this study is to clarify the skeletal factors that affect swallowing with cephalometric and statistics analysis. The results showed that the mandibular anteroposterior position may be related to swallowing performance.

DOI： 10.24466/pacbfsa.29.0_21

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007979865
嚥下機能解析に向けたTFSOM×SOM による顎顔面骨格の形状分類

古賀裕章, 古川徹生, 升井一朗, 黒岩将, 堀尾恵一

バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 ( バイオメディカル・ファジィ・システム学会 ) 29 ( 0 ) 145 - 148 2016年01月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

This study aims to classify the shape of maxillofacial skeleton and analyze swallowing function. We used TFSOM×SOM for the shape classification. We used CCA-SOM for the swallowing function analysis. The results show that this method can classify cephalometric radiograph according to some features of the shape, and We obtained swallowing function map.

DOI： 10.24466/pacbfsa.29.0_145

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007979841
The Cognitive Mechanisms of Multi-scale Perception for the Recognition of Extremely Similar Faces 査読有り

Yasuomi D. Sato, Takao Nagatomi, Keiichi Horio, Hiroyuki Miyamoto

Cognitive Computation 2015年02月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s12559-015-9321-4

Scopus

その他リンク： http://link.springer.com/article/10.1007/s12559-015-9321-4
Human Tracking with Particle Filter Based on Locally Adaptive Appearance Model 査読有り

Sangeun Lee and Keiichi Horio

Journal of Signal Processing 18 ( 4 ) 229 - 232 2014年05月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar

CiNii Article
A Modified Real-Coded Genetic Algorithm Considering with Fitness-based Variability 査読有り

Yoshiaki Ueda, Keiichi Horio, Ryosuke Kubota

International Journal of Innovative Computing, Information and Control 10 ( 4 ) 1509 - 1518 2014年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar
Human Tracking based on Particle Filter with Adaptive Local Discriptor 査読有り

Sangeun Lee, Keiichi Horio

Proc. of 9th Int. Conf. on Signal Image Technology and Internet Based Systems 207 - 211 2013年12月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan Kyoto 2013年12月02日 - 2013年12月05日

DOI： 10.1109/SITIS.2013.44

Scopus
Signal Sources Localization Using GA Preserving Genetic Diversity Based on Fitness Values 査読有り

Shudai Ishikawa, Yoshiaki Ueda, Ryosuke Kubota, Keiichi Horio, Takeshi Yamakawa

Proc. of Int. Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 718 - 721 2013年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan Naha 2013年11月12日 - 2013年11月15日

DOI： 10.1109/ISPACS.2013.6704643

Scopus
Human Tracking Using Particle Filter with Reliable Appearance Model 査読有り

Sangeun Lee, Keiichi Horio

Proc. of SICE Annual Conference 1418 - 1424 2013年09月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan Nagoya 2013年09月14日 - 2013年09月17日

Kyutacar
Discrimination of Oral Mucosal Disease Inspired by Diagnostic Process of Specialist 査読有り

Yusaku Nishi, Keiichi Horio, Kentaro Saito, Manabu Habu, Kazuhiro Tominaga

Journal of Medical and Bioengineering 2 ( 1 ) 57 - 61 2013年03月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar
Stressed State Classification Based on PPG Dynamics Using Neo Fuzzy Neuron Module mnSOM 査読有り

Ying Li, Keiichi Horio

roc. of Int. Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia (SISA2012) 185 - 188 2012年09月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Thailand Bangkok 2012年09月06日 - 2012年09月08日
A Modified Selection Operator Considering with Fitness-based Variability in Real-coded Genetic Algorithm 査読有り

Yoshiaki Ueda, Ryosuke Kubota, Keiichi Horio

Proc. of Int. Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia (SISA2012) 156 - 161 2012年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Thailand Bangkok 2012年09月06日 - 2012年09月08日
Detection Squamous Cancer Based on Structure and Gradient of Intraoral Image 査読有り

Yusaku Nishi,Taishi Otani, Manabu Habu, Keiichi Horio, Kazuhiro Tominaga

Proc. of Int. Tech. Conf. on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC 2012) 2012年07月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan Sapporo 2012年07月15日 - 2012年07月18日
Efficient Localization using Particle Filter with Clustering Considering Obstacles 査読有り

Tomohiko Fukuda, Keiichi Horio

Proc. of 2012 15th Int. Conf. on Information Fusion (FUSION 2012) 121 - 126 2012年07月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore 2012年07月09日 - 2012年07月12日
Extrapolation of Group Proximity from Member Relations Using Embedding and Distribution Mapping（共著）査読有り

Hideaki Misawa, Keiichi Horio, Nobuo Morotomi, Kazumasa Fukuda, Hatsumi Taniguchi

IEICE Trans. on Information and Systems E95-D ( 3 ) 804 - 811 2012年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1587/transinf.E95.D.804

Scopus

CiNii Article
強化学習と情動学習に基づく意思決定法：利己的な判断による協調行動の創発査読有り

三澤秀明, 松田充史, 堀尾恵一

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 24 ( 1 ) 582 - 591 2012年01月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

情動は，動物が生存していく上で非常に重要な要素であり，社会的な意思決定にも関係していると考えられている．本論文では，恐怖情動に基づく利己的な判断による社会的行動の創発を検証するために，強化学習と情動学習によって学習した価値に基づいて行動選択を行う意志決定法を提案する．強化学習ではタスクを達成するための行動規範を学習し，情動学習では環境からの入力に対する情動的な価値を学習する．自身に対する不快を回避するという情動の割り込み機能を模擬した意思決定では，強化学習と情動学習によって得られた価値を用いて，他のエージェントや状況に合わせて自身の行動を調整する．目標探索問題のシミュレーション実験の結果，提案手法を用いたエージェントが社会的行動である協調行動を創発すること，環境変化への適応性を有することを確認した．

Kyutacar

CiNii Article
Visualization of Multiple Class Proximity Data Using Proximity Embedding and a Self-Organizing Network 査読有り

Hideaki Misawa,Keiichi Horio,Kazumasa Fukuda,Naoko Ueda,Hatsumi Taniguchi

ICIC Express Letters, Part B 2 ( 2 ) in Press - in Press 2011年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Action Learning with Multimodal Sensory Motor Coordination by Dynamic Self-Organizing Relationship Network 査読有り

Shunsuke Sakaguchi,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

2011 Int. Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing (NCSP’11) 1 ( 1 ) 32 - 35 2011年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

China Tianjin 2011年03月01日 - 2011年03月03日
Improvement of PPG Based Stress Estimation by Dimensionality Reduction 査読有り

Ying Li,Keiichi Horio

2011 Int. Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing (NCSP’11) 1 ( 1 ) 67 - 70 2011年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

China Tianjin 2011年03月01日 - 2011年03月03日
Milti-space Competitive DGA and its Application to Localization of Multiple Signal Sources 査読有り

Keiichi Horio,Shudai Ishikawa,Hideaki Misawa,Tatsuji Tokiwa,Ryosuke Kubota,Takeshi Yamakawa

World Congress on Biologically Inspired Computing (NaBIC2010) 1 ( 1 ) in CD-ROM 2010年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

北九州 2010年12月15日 - 2010年12月17日
Mucous Membrane Diseases Diagnosis Support System Using Probabilistic Relaxation 査読有り

Keiichi Horio,Shuhei Matsumoto,Noriaki Suetake,Taishi Ohtani,Manabu Habu,Kazuhiro Tominaga,Takeshi Yamakawa

10th Int. Symposium on Communication and Information Technologies (ISCIT2010) 1 ( 1 ) in CD-ROM 2010年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

東京 2010年10月26日 - 2010年10月29日

DOI： 10.1109/ISCIT.2010.5664852

Scopus
Signal Source Localization by Using Self-Organizing Relationship Network 査読有り

Tatsuji Tokiwa,Satoru Ishizuka,Keiichi Horio,Masami Fujii,Michiyasu Suzuki,Takeshi Yamakawa

Proc. of World Automation Congress (WAC2010) 1 ( 1 ) in CD-ROM 2010年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

神戸 2010年09月20日 - 2010年09月22日
The Decision Making Method Based on Emotional Judgement 査読有り

Keiichi Horio,Atsushi Matsuda

Proc. of World Automation Congress (WAC2010) 1 ( 1 ) in CD-ROM 2010年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

神戸 2010年09月20日 - 2010年09月22日
Visualization and Analysis of Mental States Based on Photoplethysmogram 査読有り

Ying Li,Keiichi Horio

ICIC Express Letters 4 ( 3(B) ) 923 - 928 2010年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Visualization and Analysis of Mental States Based on Photoplethysmogram 査読有り

Keiichi Horio,Ying Li

Fourth International Conference on Innovative Computing, Information and Control 1 ( 1 ) in DC-ROM 2009年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Taiwan Kaohsiung 2009年12月07日 - 2009年12月09日
Diagnosis Support System for Mucous Membrane Diseases in Oral Cavity 査読有り

Keiichi Horio,Shuhei Matsumoto,Taishi Ohtani,Manabu Habu,Kazuhiro Tominaga,Takeshi Yamakawa

16th Int. Conf. on Neural Information Processing 1 ( 1 ) 449 - 456 2009年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Thailand Bangkok 2009年12月01日 - 2009年12月05日
Adaptive Skin Color Detection Using Multiple Skin Color Models 査読有り

Keiichi Horio,Tomohiro Katayama

5th Int. Workshop on Computational Intelligence and Applications 1 ( 1 ) 225 - 229 2009年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

広島 2009年11月10日 - 2009年11月12日
Surface Roughness Measurement Using Shadows Produced by Circulating Light Sources 査読有り

T. Hiratsuka,K. Horio,T. Yamakawa

New Mathematics and Natural Computation 5 ( 1 ) 335 - 352 2009年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Self-Organizing Map with Distance Measure Defined by Data Distribution 査読有り

K. Horio,T. Koga,T. Yamakawa

Proc. of World Automation Congress (WAC2008) 1 ( 1 ) 2008年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

USA Hawaii 2008年09月28日 - 2008年10月02日
SOM based on Nonlinear Distance Measure Defined by Graph 査読有り

K. Horio,T. Koga,T. Yamakawa

Proc. of Int. Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS2008) 1 ( 1 ) 1705 - 1708 2008年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

nagoya 2008年09月17日 - 2008年09月21日
Diversive and Specific Curiosities for Effective Learning 査読有り

K. Horio,N. Shimo,H. Tamukoh,T. Koga,S. Sonoh,T. Yamakawa

Proc. of Int. Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS2008) 1 ( 1 ) 1912 - 1915 2008年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Nagoya 2008年09月17日 - 2008年09月21日
An Implementation of Intrinsic Emotions on an Autonomous Robot with the Emotional Expression Model of Amygdala 査読有り

S. Sonoh,S. Aou,K. Horio,H. Tamukoh,T. Koga,N. Shimo,T. Yamakawa

roc. of Int. Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS2008) 1 ( 1 ) 1894 - 1899 2008年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Nagoya 2008年09月17日 - 2008年09月21日
A Novel Selection Circuit Based on Rough Comparison Method for Genetic Algorithm Hardware 査読有り

Tomokazu Hiratsuka,Hakaru Tamukoh,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

IEEJ Trans. on Electronics, Information and Systems 128-C ( 3 ) 352 - 362 2008年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
良否を含む顎矯正手術事例の自己組織化学習による集約とその手術計画立案への援用査読有り

古賀崇了,堀尾恵一,升井一朗,山川烈

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 20 ( 1 ) 41 - 52 2008年01月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Summarization and Visualization Tool for Orthognathic Surgery Planning 査読有り

Takanori Koga,Keiichi Horio,Masui Ichito,Takeshi Yamakawa

Proc. of Int. Conf. on Soft Computing and Human Sciences (SCHS2007) 113 - 118 2007年08月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kitakyushu 2007年08月02日 - 2007年08月05日
Handwritten Character Recognition Based on Relative Position of Local Features Extracted by Self-Organizing Maps 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

International Journal of Innovative Computing, Information and Control 3 ( 4 ) 789 - 798 2007年08月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Bankruptcy Distinction Based on Financial Statements of Past Few Years and Visual Analysis 査読有り

Hiroshi Shinohara,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of Int. Symposium on Management Engineering (ISME2007) in CD-ROM 2007年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kitakyushu 2007年03月10日 - 2007年03月12日
A Bit-Shifting-Based Fuzzy Inference for Self-Organizing Relationship (SOR) Network 査読有り

Hakaru Tamukoh,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

IEICE Electronics Express 4 ( 2 ) 60 - 65 2007年02月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Binary Self-Organizing Map with Modified Updating Rule and Its Application to Reproduction of Genetic Algorithm 査読有り

Ryosuke Kubota,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

IEICE Trans. on Information and Systems E90-D ( 1 ) 382 - 383 2007年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Self-Organizing Map with Input Data Represented as Graph 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi horio,Masaharu Hoshino

Proc. of International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2006) 907 - 914 2006年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

China HongKong 2006年10月03日 - 2006年10月06日
Evaluation-based Topology Representing Network for Accurate Learning of Self-Organizing Relationship Network 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Takahiro Tanaka

Proc. of International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2006) ９ - ８-977 2006年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

China HongKong 2006年10月03日 - 2006年10月06日
A Digital Hardware Architecture of Self-Organizing Relationship (SOR) Network 査読有り

Hakaru Tamukoh,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2006) 1168 - 1177 2006年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

China HongKong 2006年10月03日 - 2006年10月06日
Wide TD-Error Propagation for Fast Convergence of Reinforcement Learning Based on Classification of States 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Yoshitaka Inoue

Proc. of Joint International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2006) 573 - 577 2006年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tokyo 2006年09月20日 - 2006年09月24日
An Improvement of Selection Strategy Using Self-Organizing Maps with Two Type Input Vectors as Reinforcer/Punisher 査読有り

Satoshi Sonoh,Keiichi Horio,Ryosuke Kubota,Takeshi Yamakawa

Proc. of Joint International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2006) 578 - 582 2006年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tokyo 2006年09月20日 - 2006年09月24日
Pattern Recognition Based on Relative Position of Local Features Using Self-Organizing Map 査読有り

Keiichi Horio,Akira Aikawa,Takeshi Yamakawa

Proc. of International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2006) 1 293 - 296 2006年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

China Beijing 2006年08月30日 - 2006年09月01日
Inverse Halftoning Based on Pattern Classifier and Filters Constructed by mnSOM 査読有り

Keiichi Horio,Noriaki Suetake

Brain-Inspired IT II International Congress Series 1291 177 - 180 2006年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Genetic Algorithm with Modified Reproduction Strategy Based on Self-Organizing Map and Usable Schema 査読有り

Ryosuke Kubota,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Brain-Inspired IT II International Congress Series 1291 169 - 172 2006年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Learning of SOR Network Employing the Soft-Max Adaptation Rule of Neural Gas Network 査読有り

Takanori Koga,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Brain-Inspired IT II International Congress Series 1291 165 - 168 2006年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
The Self-Organizing Relationship (SOR) Network Employing Fuzzy Inference Based Heuristic Evaluation 査読有り

Takanori Koga,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Neural Networks 19 299 - 311 2006年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
A Fast TD-error Propagation Method Considering Similar States for Reinforcement Learning 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Yoshitaka Inoue

Proc. of the 3rd International Symposium on Management Engineering ( in DC-ROM ) 2006年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kitakyushu 2006年03月10日 - 2006年03月12日
Reproduction Strategy Based on Self-Organizing Map for Genetic Algorithms 査読有り

Ryosuke Kubota,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Int. J. of Innovative Computing, Information and Control 1 ( 4 ) 595 - 607 2005年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
重み付き距離測度に基づく自己組織化マップによる階層型パターン分類法査読有り

堀尾恵一,升井一朗,熊本将志,山川烈

電子情報通信学会論文誌D-II J88-D-II ( 11 ) 2260 - 2268 2005年11月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Batch Learning of the Self-Organizing Relationship (SOR) Network 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Satoshi Sonoh

Neural Information Processing - Letters and Reviews 8 ( 3 ) 31 - 38 2005年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Binary SOM Based on Significance of Inputs and its Application to Reproduction of GA 査読有り

Ryosuke Kubota,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM'05) 1 ( 1 ) 221 - 218 2005年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

France Paris 2005年09月05日 - 2005年09月08日
Batch Learning Algorithm of SOM with Attractive and Repulsive Data 査読有り

Tetsuo Furukawa,Satoshi Sonoh,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of Workshop of Self-Organizing Maps (WSOM'05) 1 ( 1 ) 413 - 420 2005年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

France Paris 2005年09月05日 - 2005年09月08日
Application of Brain-Inspired SOR Network to Controller Design and Knowledge Acquisition 査読有り

Takanori Koga,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM'05) 1 ( 1 ) 687 - 694 2005年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

France Paris 2005年09月05日 - 2005年09月08日
Nonlinear Adaptive Manifold Self-Organizing Map and Its Application to Pose Invariant Face Recognition 査読有り

Hideaki Kawano,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

IEE of Japan 125-C ( 6 ) 948 - 955 2005年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
A Pattern Classification Method using Kernel Adaptive-Subspace Self-Organizing Map 査読有り

Hideaki Kawano,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

IEE of Japan Transactions on Electronics, Information and Systems 125 ( 1 ) 149 - 150 2005年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
A Contorller Design Method for an Articulated Vehicle Employing Self-Organizing Relationship Network 査読有り

Takanori Koga,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of the 10th Int. Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'05) 2005年02月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Beppu 2005年02月04日 - 2005年02月06日
Medofied Execution Mode of Self-Organizing Relationship (SOR) Network for Efficient Digital Hardware Implementation 査読有り

Hakaru Tamukoh,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proceedings of NCEI'04 90 - 01 2004年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

New Zealand Auckland 2004年12月13日 - 2004年12月15日
Optimal Design of Reproduction Strategy in Real-coded Genetic Algorithm using Self-Organizing map 査読有り

Ryosuke Kubota,KeiichiHorio,Takeshi Yamakawa

Proceedings of NCEI'04 26 - 27 2004年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

New Zealand Auckland 2004年12月13日 - 2004年12月15日
Self-Organizing Relationship (SOR) Network with Fuzzy Inference Based Evaluation and Its Application to Trailer-Truck Back-Up Control 査読有り

Takanori Koga,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proceedings of ICONIP2004 368 - 374 2004年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

インド Kolkata 2004年11月22日 - 2004年11月25日
Adaptive Affine Subspace Self-organizing Map with Kernel Method 査読有り

Hideaki Kawano,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proceedings of ICONIP2004 387 - 392 2004年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

インド Kolkata 2004年11月22日 - 2004年11月25日
Feedback Nonlinear Adaptive Manifold SOM for Hand Gesture Classification 査読有り

Hideaki Kawano,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proceedings of SCIS & ISIS 2004 2004年09月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Yokohama 2004年09月21日 - 2004年09月24日
Self-Organizing Map Hardware Accelerator System and its Application to Realtime Image Enlargement 査読有り

Hakaru Tamukoh,Takashi Aso,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proceedings of IJCNN'04 2683 - 2687 2004年07月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Hungary Budapest 2004年07月25日 - 2004年07月29日
Hybrid Hardware/Software System for Codebook-Based Image Enlargement Employing Self-Organizing Map 査読有り

Hakaru Tamukoh,Takashi Aso,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proceedings of WAC2004 2004年07月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spain Sevilla 2004年06月28日 - 2004年07月01日
Kernel-Based Adaptive-Subspace Self-Organizing Map as a Nonlinear Subspace Pattern Recognition 査読有り

Hideaki Kawano,Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio

Proceedings of WAC2004 2004年07月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spain Sevilla 2004年06月28日 - 2004年07月01日
Self-organizing relationship network for constructing I/O relationship based on subjective and objective evaluations 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Takanori Koga

Brain-Inspired IT I International Congress Series 1269 137 - 140 2004年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Feedback adaptive subspace self-organizing map for robust spatio-temporal pattern classification 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Brain-inspired Information Technology Series I 1269 125 - 128 2004年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Fast Learning Algorithm for Self-Organizing Map Employing Rough Comparison WTA and its Digital Hardware Implementation 査読有り

Hakaru Tamukoh,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

IEICE Trans. on Electronics E87-C ( 11 ) 1787 - 1794 2004年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Reproduction Strategy Based on Self-Organizing Map for Real-coded Genetic Algorithms 査読有り

Ryosuke Kubota,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Neural Information Processing Letters and Reviews 5 ( 2 ) 27 - 32 2004年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Self-organizing relationship network for constructing I/O relationship based on subjective and objective evaluations 査読有り

Takashi Yamakawa,Keiichi Horio,Takanori Koga

Brain-inspired Information Technology Series 137 - 140 2004年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Kitakyushu 2004年03月07日 - 2004年03月09日
Feedback adaptive subspace self-organizing map for robust spatio-temporal pattern classification 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Brain-inspired Information Technology Series 125 - 128 2004年03月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Kitakyushu 2004年03月07日 - 2004年03月09日
Robot Manipulator Control Using Topology Representing Network According to Initial Posture 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Keisuke Ueno

Proc. of the Ninth Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB’04) 1 ( 1 ) 283 - 286 2004年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Beppu 2004年01月28日 - 2004年01月30日
Hybrid System of ASSOM and Feedback SOM for Spatio-Temporal Pattern Classification 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM’03) 1 ( 1 ) 140 - 143 2003年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

2003年04月 - 2003年04月
Inverse Execution Mode of the SOR Network and its Application to Multi-Values Function 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Satoshi Sono

Proc. of Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM’03) 1 ( 1 ) 273 - 276 2003年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

2003年04月 - 2003年04月
Fast Learning Algorithm for Self-Organizing Map and its Digital Hardware Implementation 査読有り

Hakaru Tamukoh,Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM’03) 1 ( 1 ) 11 - 14 2003年04月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

2003年04月 - 2003年04月
Advanced Self-Organizing Maps Using Binary Weight Vector and Its Digital Hardware Design 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Tomokazu Hiratsuka

Proc. of the 9th Int. Conf. on Neural Information Processing (ICONIP2002) CD-ROM 2002年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Singapore 2002年11月18日 - 2002年11月22日
Hierarchical Classification Method Based on Self-Organizing Maps and Genetic Algorithm 査読有り

Keiichi Horio,Ichiro Masui,Masashi Kumamoto,Takeshi Yamakawa

Proc. of the 1st Int. Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS2002) CD-ROM 2002年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Tsukuba, Japan 2002年10月21日 - 2002年10月25日
Hardware Design of Self-Organizing Maps Using Pulse Width Modulation Based Signal Processing 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Jun-ichi Takatori

Proc. of the 1st Int. Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS2002) CD-ROM 2002年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Tsukuba, Japan 2002年10月21日 - 2002年10月25日
Modified Counterpropagation Employing Neo Fuzzy Neurons and Its Application to System Modeling 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of 2001 the Int. Conf. on Info-tech and Info-net 50 - 55 2001年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Beijing, China 2001年10月29日 - 2001年11月01日
A New Method of Hough Transform by Using SOM with Input Vector Transformation 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Shiho Izumi,Tsutomu Miki

Proc. of WSOM'01 (Advances in Self-Organizing Maps, Nigel Allinson, Hujun Yin, Lesely Allinson and John Slack (Eds)) 167 - 172 2001年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Lincoln, U.K. 2001年06月13日 - 2001年06月15日
A New Interpolation Algorithm Employing a Self-Organizing Map 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Yohei Oosako,Tsutomu Miki

Proc. of WSOM'01 (Advances in Self-Organizing Maps, Nigel Allinson, Hujun Yin, Lesely Allinson and John Slack (Eds)) 118 - 123 2001年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Lincoln, U.K. 2001年06月13日 - 2001年06月15日
A SOM Association Network 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Ryosuke Kubota

Proc. of WSOM'01 (Advances in Self-Organizing Maps, Nigel Allinson, Hujun Yin, Lesely Allinson and John Slack (Eds)) 15 - 20 2001年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Lincoln, U.K. 2001年06月13日 - 2001年06月15日
Feedback Self-Organizing Map and Its Application to Spatio-Temporal Pattern Classification 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Int. Journal of Computational Intelligence and Applications 1 ( 1 ) 1 - 18 2001年01月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Modified Adaptive Subspace Self-Organizing Map and Its Application to Speaker Classification 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Ryosuke Kubota

Proc. of the 6th Int. Conf. on Soft Computing and Information/Intelligent Systems (IIZUKA2000) 215 - 220 2000年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Iizuka, Japan 2000年10月01日 - 2000年10月05日
Adaptive Self-Organizing Relationship Network and Its Application to Adaptive Control 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of the 6th Int. Conf. on Soft Computing and Information/Intelligent Systems (IIZUKA2000) 299 - 304 2000年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Iizuka, Japan 2000年10月01日 - 2000年10月05日
Nonlinear Quantization Method Depending on Occurrence Frequency by Using Modified Self-Organizing Map 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio,Syunsuke Iwasaki

Proc. of the World Automation Congress (WAC2000) 215 - 220 2000年06月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Hawaii, U.S.A. 2000年06月11日 - 2000年06月16日
A Nonlinear Control System Established by Self-Organizing Relationship (SOR) Network 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of the Int. Conf. on Mathematical Modeling of Nonlinear Systems (ICOMMONS’99) 23 - 25 1999年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Kharagpur, India 1999年12月09日 - 1999年12月11日
A Recurrent Self-Organizing Map and Its Application to a Spatio-Temporal Pattern Recognition 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of the Int. Conf. on Mathematical Modeling of Nonlinear Systems (ICOMMONS’99) 11 - 14 1999年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Kharagpur, India 1999年12月09日 - 1999年12月11日
Self-Organizing Relationship (SOR) Network 胞quivalent to a Fuzzy Inference with Automatically Extracted Fuzzy If-Then Rules- 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of 1999 Int. Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA? 53 - 56 1999年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Hawaii, U.S.A. 1999年11月28日 - 1999年12月02日
A Recurrent Self-Organizing Map Including Feedback Loops for Classification of Spatio-Temporal Patterns 査読有り

Keiichi Horio,Takeshi Yamakawa

Proc. of ICONIP/ANZIIS/ANNES’99 Int. Workshop and Expo. 13 - 16 1999年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Dunedin/Queenstown, New Zealand 1999年11月22日 - 1999年11月23日
自己組織化関係ネットワークを用いた主観に基づく画像変換査読有り

堀尾恵一,原口琢磨,山川烈

バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 1 ( 1 ) 78 - 86 1999年10月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Self-Organizing Relationship (SOR) Network 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio

IEICE Trans. on Fundamentals E82-A ( 8 ) 1674 - 1678 1999年08月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
An Intuitive Contrast Enhancement of an Image Data Employing the Self-Organizing Relationship (SOR) 査読有り

Keiichi Horio,Takuma Haraguchi,Takeshi Yamakawa

Proc. of Int. Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN’99) CD-ROM 1999年07月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Washington D.C., U.S.A 1999年07月10日 - 1999年07月16日
A Novel Image Enhancement Method Based on Intuitive Evaluation 査読有り

Keiichi Horio,Takuma Haraguchi,Takeshi Yamakawa

Proc. of 2nd Int. Conf. on Information Fusion (FUSION’99) 657 - 662 1999年07月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Sunnyvale, U.S.A 1999年07月06日 - 1999年07月08日
New Design Method of Fuzzy Logic Controller Using Self-Organizing Relationship 査読有り

Takeshi Yamakawa,Keiichi Horio

Proc. of the 5th Int. Conf. on Soft Computing and Information/Intelligent Systems (IIZUKA’98) 155 - 158 1998年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Iizuka, Japan 1998年10月16日 - 1998年10月20日
Hardware Implementation of Fuzzy Logic Power System Stabilizer 査読有り

Takeshi Yamakawa,Eiji Uchino,Keiichi Horio

Proc. of the World Automation Congress (WAC’96) 725 - 730 1996年05月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

Montpellier, France 1996年05月28日 - 1996年05月30日

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口頭発表・ポスター発表等

ガボール特徴量に基づく口腔内白斑形状の識別

小野史貴, 三澤秀明, 堀尾恵一, 大谷泰志, 土生学, 冨永和宏, 山川烈

JSAI大会論文集

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開催期間： 2018年07月30日記述言語：日本語

口腔内の白斑には前癌病変の白板症があるが，類似した症状の扁平苔癬と誤認する可能性がある．前者は白斑が均一であり，後者はレース状となる特徴があるが，初期診療を行う歯科医では判別が難しい場合がある．本研究では，口腔画像に基づき白斑形状を識別する診断支援システムの開発を行う．本稿では，ガボール特徴量を利用する効果について，識別実験を通してその有効性を検討する．

CiNii Article
意味情報を伝搬する多層自己組織化マップと形状クラスタリングへの適用

堀尾恵一, 水谷龍希, 古川徹生

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2018年01月記述言語：日本語

本稿では，自己組織化マップに階層的に配置した多層自己組織化マップにおいて，意味情報を次層へ伝搬する手法を提案する．これによりクラスタリング結果の解釈が可能となる．

CiNii Article
評価値付き入力ベクトルを扱う自己組織化マップを用いたエージェントの学習パラメータに応じた報酬設計手法

堀尾恵一, 森逸平, 古川徹生

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2018年01月記述言語：日本語

学習パラメータが異なる様々なエージェントに対し，学習パラメータの推定および適切な報酬を設計するために，評価値付き入力ベクトルを取り扱う自己組織化マップを用いる．

CiNii Article
多層自己組織化マップによる状況分類と自動アノテーションの試み

水谷龍希, 古川徹生, 堀尾恵一

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2017年01月記述言語：日本語

 

CiNii Article
自動運転に向けた危険予測システムの構築

堀尾恵一, 古賀裕章, Jaiprakash Narain, 土谷諒, 矢野空

日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2016年01月記述言語：日本語

 

CiNii Article
入力データ集合がグラフで表現された自己組織化マップ

本人

第22回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2006年09月06日 - 2006年09月08日記述言語：日本語開催地：日本札幌
重み付き入力データを用いた位相表現ネットワークによる自己組織化関係ネットワークの改善

本人

第22回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2006年09月06日 - 2006年09月08日記述言語：日本語開催地：日本札幌
術後側貌の審美性を考慮した顎矯正手術支援システムの開発その2

本人

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第18回年次大会講演論文集

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開催期間： 2005年10月29日 - 2005年10月30日記述言語：日本語開催地：日本大阪
スキーマを利用した自己組織化マップの重み更新則とその遺伝的アルゴリズムへの応用

情報科学専攻

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第18回年次大会講演論文集

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開催期間： 2005年10月29日 - 2005年10月30日記述言語：日本語開催地：日本大阪
バイナリ重みベクトルを扱う自己組織化マップを再生に用いた遺伝的アルゴリズム

本人

第21回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2005年09月07日 - 2005年09月09日記述言語：日本語開催地：日本東京
競合層がグラフで表現された自己組織化マップの高速化

脳情報専攻

第21回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2005年09月07日 - 2005年09月09日記述言語：日本語開催地：日本東京
自己組織化関係ネットワークのためのメンバーシップ関数生成ハードウェア

脳情報専攻

第21回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2005年09月07日 - 2005年09月09日記述言語：日本語開催地：日本東京
簡便なデータを用いて正確な経営状態分類マップを作成する一手法

脳情報専攻

第21回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2005年09月07日 - 2005年09月09日記述言語：日本語開催地：日本東京
ハードウェア化に適した改良版自己組織化関係ネットワーク

脳情報専攻

第18回回路とシステム軽井沢ワークショップ

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開催期間： 2005年04月25日 - 2005年04月26日記述言語：日本語開催地：日本軽井沢
複数の競合層の位相関係を考慮した自己組織化マップ

本人

第6回自己組織化マップ研究会講演論文集

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開催期間： 2005年03月26日記述言語：日本語開催地：日本金沢
バッチ学習型自己組織化関係ネットワークの提案

脳情報専攻　園尾聡

第6回自己組織化マップ研究会講演論文集

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開催期間： 2005年03月26日記述言語：日本語開催地：日本金沢
術後側貌の審美性を考慮した顎矯正手術支援システムの開発その１

本人

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第17回年次大会講演論文集

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開催期間： 2004年11月13日 - 2004年11月14日記述言語：日本語開催地：日本鳥取
自己組織化マップを用いた財務分析ツール

脳情報専攻　篠原博史

第20回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2004年06月02日 - 2004年06月05日記述言語：日本語開催地：日本北九州
尺度の異なるデータを扱う自己組織化マップ

脳情報専攻　原潤

第20回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2004年06月02日 - 2004年06月05日記述言語：日本語開催地：日本北九州
多価関数を近似する自己組織化関係ネットワークとその逆問題への応用

脳情報専攻　園尾聡

第20回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2004年06月02日 - 2004年06月05日記述言語：日本語開催地：日本北九州
マニピュレータの初期姿勢を考慮したTopology Representing Networkによる冗長マニピュレータの手先位置制御

脳情報専攻　上野圭介

第20回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2004年06月02日 - 2004年06月05日記述言語：日本語開催地：日本北九州
カーネル法を適用した高次元特徴空間上での適応部分空間自己組織化マップ

情報科学専攻　河野英昭

第20回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2004年06月02日 - 2004年06月05日記述言語：日本語開催地：日本北九州
自己組織化関係ネットワークによるトレーラ・トラックの後退運転制御

脳情報専攻　古賀崇了

第5回自己組織化マップ研究会講演論文集

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開催期間： 2004年03月04日記述言語：日本語開催地：日本鳥取
カーネル法を適用した適応部分空間自己組織化マップ

情報科学専攻　河野英昭

第5回自己組織化マップ研究会講演論文集

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開催期間： 2004年03月04日記述言語：日本語開催地：日本鳥取
ソフトコンピューティング技術を用いた顎変形症治療支援システム

脳情報専攻　下尚紀

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第16回年次大会講演論文集

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開催期間： 2003年10月18日 - 2003年10月19日記述言語：日本語開催地：日本東京
ロボットアームの現在の姿勢を考慮した自己組織化システムによる手先位置制御

脳情報専攻　上野圭介

第19回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2003年09月08日 - 2003年09月10日記述言語：日本語開催地：日本大阪
自己組織化システムによるロボットアームの現在の姿勢を考慮した手先位置制御

脳情報専攻　上野圭介

第4回自己組織化マップ研究会講演論文集

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開催期間： 2003年03月20日記述言語：日本語開催地：日本東京
適応部分空間SOMとフィードバックSOMを融合した時空間パターン認識

本人

第4回自己組織化マップ研究会講演論文集

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開催期間： 2003年03月20日記述言語：日本語開催地：日本東京
高速WTAアルゴリズムを用いた自己組織化マップとそのディジタルハードウェアによるアクセラレータ

脳情報専攻　田向権

第4回自己組織化マップ研究会講演論文集

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開催期間： 2003年03月20日記述言語：日本語開催地：日本東京
症型分類に基づいた顎変形症術後側貌の予測

本人

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第15回年次大会講演予稿集

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開催期間： 2002年10月19日 - 2002年10月20日記述言語：日本語開催地：日本下関
自己組織化マップのパルス幅変調信号を用いたハードウェアによる実現

脳情報専攻　高取純一

第18回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2002年08月28日 - 2002年08月30日記述言語：日本語開催地：日本名古屋
バイナリ重みベクトルの自己組織化マップとそのディジタルハードウェア設計

脳情報専攻　平塚智一

第18回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2002年08月28日 - 2002年08月30日記述言語：日本語開催地：日本名古屋
重み付き距離測度を用いた階層型自己組織化マップによる分類手法

制御システム工学科　熊本将志

第3回自己組織化マップ研究会予稿集

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開催期間： 2002年03月08日記述言語：日本語開催地：日本山口
重み付き距離測度を用いた階層型自己組織化マップによる分類手法

第3回自己組織化マップ研究会予稿集

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開催期間： 2002年03月08日記述言語：日本語開催地：山口
SOMを応用した軟組織側貌分類に基づく顎変形症診断

本人

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第14回年次大会講演予稿集

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開催期間： 2001年10月27日 - 2001年10月28日記述言語：日本語開催地：日本姫路
自己組織化マップを利用した欠損データを連想するネットワークに関する研究

情報科学専攻　久保田良輔

第17回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2001年09月05日 - 2001年09月07日記述言語：日本語開催地：日本千葉
自己組織化マップを用いたネオファジィニューロンのメンバーシップ関数配置に関する研究

本人

第17回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2001年09月05日 - 2001年09月07日記述言語：日本語開催地：日本千葉
非線形シナプスニューロンを利用したカウンタープロパゲーションの近似能力向上

第2回自己組織化マップ研究会予稿集

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開催期間： 2001年03月08日記述言語：日本語開催地：兵庫
入出力関係の変化に適応する自己組織化関係ネットワーク

本人

第16回ファジィシステムシンポジウム

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開催期間： 2000年09月06日 - 2000年09月08日記述言語：日本語開催地：秋田
適応部分空間SOMとファジィテンプレートマッチングを用いた話者識別

情報科学専攻　久保田良輔

第16回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 2000年09月06日 - 2000年09月08日記述言語：日本語開催地：日本秋田
入力ベクトルの要素間の関係を考慮した自己組織化マップとその側貌分類への応用

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第12回年次大会講演論文集

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開催期間： 1999年10月16日 - 1999年10月17日記述言語：日本語開催地：東京
自己組織化マップを用いた出現頻度依存型・非線形量子化手法の提案

第15回ファジィシステムシンポジウム講演論文集

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開催期間： 1999年06月02日 - 1999年06月05日記述言語：日本語開催地：大阪
学習必要性尺度を用いた適応自己組織化関係ネットワーク

第1回自己組織化マップ研究会予稿集

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開催期間： 1999年03月08日記述言語：日本語開催地：大阪

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科研費獲得実績

定性的，多元的に表現された関係データの階層的解析手法の確立とグループ評価への適用

研究課題番号：25330323 2013年04月 - 2016年03月基盤研究(C)
時空間パターンの非線形マニフォールドによる表現とジェスチャー認識への適用

研究課題番号：23700271 2011年04月 - 2013年03月若手研究(B)
非線形マニフォールドを学習する自己組織化マップの開発および実問題への適用

研究課題番号：19700220 2007年04月 - 2009年03月若手研究(B)
カーネル法と部分空間法を利用した時空間パターン分類器の開発とその応用

研究課題番号：16700213 2004年04月 - 2007年03月若手研究(B)

担当授業科目（学内）

2023年度機械学習基礎2B
2023年度機械学習基礎2A
2023年度知能・ロボット工学概論
2023年度信号処理Ⅱ
2023年度信号処理Ⅱ
2023年度生命体工学概論Ｂ
2022年度機械学習基礎2B
2022年度機械学習基礎2A
2022年度知能・ロボット工学概論
2022年度信号処理Ⅱ
2022年度信号処理Ⅱ
2021年度機械学習基礎2B
2021年度機械学習基礎2A
2021年度生命体工学セミナー
2021年度人間知能システム概論
2021年度知能・ロボット工学概論
2021年度信号処理Ⅱ
2021年度信号処理Ⅱ
2020年度機械学習基礎2B
2020年度機械学習基礎2A
2020年度生命体工学セミナー
2020年度人間知能システム概論
2020年度知能・ロボット工学概論
2020年度信号処理Ⅱ
2020年度信号処理Ⅱ
2019年度機械学習基礎2B
2019年度機械学習基礎2A
2019年度生命体工学セミナー
2019年度人間知能システム概論
2019年度信号処理Ⅱ
2018年度信号処理Ⅱ
2018年度人間知能システム概論
2018年度生命体工学セミナー
2018年度人間知能情報処理演習
2018年度機械学習基礎2A
2018年度機械学習基礎2B
2017年度力学
2017年度信号処理Ⅱ
2016年度人間知能情報処理演習
2016年度脳型学習システム
2016年度力学
2016年度信号処理Ⅱ
2015年度力学
2015年度脳型学習システム
2015年度人間知能情報処理演習
2014年度信号処理Ⅱ
2014年度力学
2014年度脳型学習システム
2014年度人間知能情報処理演習
2013年度思考・推論
2013年度力学
2012年度思考・推論
2012年度力学
2012年度情報工学基礎実験Ⅰ
2011年度思考・推論

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