| 題名 | スパース特徴量による高速な冠動脈プラークの組織性状判別法の提案 |
| 著者 | *古川 翔大, 内野 英治 (山口大学), 畔津 忠博 (山口県立大学), 末竹 規哲 (山口大学) |
| キーワード | スパースコーディング, 組織症状判別, 冠動脈プラーク, 部分空間法 |
| 題名 | 学習データの近傍幅の推定法を用いた近似による分類法 |
| 著者 | *三原 隆義 (岡山理科大学大学院), 椎名 広光 (岡山理科大学) |
| キーワード | 機械学習, 正規分布, k-NN法 |
| アブストラクト | k-NN法は観測データのクラスをk個の近傍データから推定する手法である．しかし，近傍を複数とった場合は，一般的により近傍にあるデータのクラスのほうが生起しやすいと考えられる．そのため近傍データのクラスに距離に応じた重みを与える必要が考えられる．そこで近辺のデータの影響に正規分布の確率密度関数を想定する機械学習法を提案した．しかし，これまで提案してきた手法では特徴空間を次元ごとに細分化するため素性数を多く取る場合に特徴空間を代表する点数が多くなり記憶容量が多く必要となる問題点があった．そこで近傍データからの生起確率の合計が閾値を越えたところで打ち切って近似することで代表点を必要としない新たな手法を提案する． |
| 題名 | 脳波認証におけるPCAの導入 |
| 著者 | *竹村 昌寛, 吉川 拓也, 中西 功 (鳥取大学) |
| キーワード | バイオメトリクス, 認証, 脳波, 主成分分析 |
| アブストラクト | 利用者の継続的な認証を目指し，生体情報として脳波に着目してきた． これまで，α-β帯域の脳波スペクトルを個人特徴の基本とし，サポートベクターマシン（SVM）を用いて識別を行ってきたが，まだまだ十分な識別性能が得られていない． 今回，特徴抽出の部分に主成分分析（PCA）を導入してみたので，その結果について報告する． |
| 題名 | 手のひら伝搬信号を用いた個人認証-識別に有効な周波数の選定- |
| 著者 | *西 竜太郎 (鳥取大学工学部電気電子工学科), 大串 達, 中西 功 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| キーワード | 手のひら伝搬信号, 主成分分析, 負荷量 |
| アブストラクト | 我々は今，手のひら伝搬信号による個人認証について研究を行っている．しかし十分な識別性能は得られていない．その原因として，短時間の測定により，発振器から発せられる擬似白色信号が十分な白色性を有していないことが考えられる．これは既知の周波数をもつ合成波を擬似白色信号の代わりに用いることで解決できると考えられる．しかしそのためには，識別に有効な周波数を選定する必要がある．そこで今回は主成分分析により求まる負荷量を用いることで，識別に有効な周波数を選定し，実際にその周波数を使用することで識別性能が向上することを確認した． |
| 題名 | 食事支援ロボットに実装するまばたき操作インターフェース |
| 著者 | *半田 祐也, 中島 翔太, 田中 幹也 (山口大学) |
| キーワード | 食事支援ロボット, 上肢障害者, まばたきインターフェース, HSV色空間 |
| アブストラクト | 近年，高齢化の進行に伴い，身体障害者数も増加している．そこで，日常生活に必要な最低限の動作である食事の自力摂取が困難とされる上肢障害者に着目し，食事支援ロボットの開発が進められている．先行研究では接触型インターフェースとしてタッチスイッチ，非接触型インターフェースとして音声認識を用いた食事支援ロボットが開発されている．本研究では，従来の食事支援ロボットに実装する新たなインターフェースとして，まばたきインターフェースの開発を提案する．まず，提案するHSV色空間を用いたまばたき検出アルゴリズムについて論述する．そして，提案されたまばたきインターフェースは検証実験により実現可能であることを確認し，その有用性を示した．したがって提案されたまばたきインターフェースを食事支援ロボットに導入することで，上肢障害者の食事がより円滑なものになることが期待される． |