| 題名 | パラメータ融合によるオンライン署名照合における最適閾値設定 |
| 著者 | *小池 將太, 原 秀樹, 中西 功, 伊藤 良生, 副井 裕 (鳥取大学工学部) |
| Page | p. 148 |
| Keyword | オンライン署名照合, DWTサブバンド分解, パラメータ融合, 等閾値設定法 |
| Abstract | 我々のグループでは，オンライン署名照合について研究を行っている．タブレットから抽出したデータを直接処理するのでなく，離散ウェーブレット変換に基づくサブバンド分解により周波数（レベル）毎の信号に分解することで詐称者が本人署名をなぞって筆記した場合でも高い照合率を実現する．また，さらなる照合率の向上を目指し，ペンの位置パラメータから算出される他のパラメータを定義し，それらを最終判定部分で融合するマルチマッチャー方式の研究も行ってきた．しかしながら，最終判定におけるパラメータ融合においては，署名（ユーザ）毎に最適閾値が異なることが問題となる．本論文では等閾値設定法を導入し，閾値変動の問題を解決することを試みる． |
| 題名 | 音声ピッチ情報とオンライン署名によるマルチモーダル・バイオメトリクス認証 |
| 著者 | *橋本 拓也, 中川 武彦, 中西 功, 伊藤 良生, 副井 裕 (鳥取大学工学部) |
| Page | p. 149 |
| Keyword | マルチモーダル・バイオメトリクス, オンライン署名照合, 音声照合, アブストラクト・レベル融合, 重み付け加算法 |
| Abstract | 現在，インターネットや携帯電話が普及し，ユビキタス社会を迎えようとしている．そういった中，セキュリティの確保は重要な課題となっている．そこで，個人に固有な生体特徴を用いるバイオメトリクス認証技術が過去にない注目を浴びている．我々の研究グループでは，離散ウェーブレット変換に基づくサブバンド分解を導入した新しいオンライン署名照合方法を提案し，高い照合率を実現した．本報告では更なる照合率向上のため，音声のピッチ情報を用いた照合を融合したマルチモーダル・バイオメトリクス認証システムを提案する．融合に際してはアブストラクト・レベル融合，重み付け加算法での融合判定を行い，評価実験により検証する． |
| 題名 | 自己組織化マップ(SOM)を用いた画像分類に関する研究 |
| 著者 | *山根 拓 (鳥取大学工学部), 加藤 聡 (松江工業高等専門学校情報工学科), 伊藤 良生 (鳥取大学工学部) |
| Page | pp. 150 - 151 |
| Keyword | 自己組織化マップ(SOM), ウェーブレット変換, 画像分類 |
| Abstract | 近年，コンピュータの性能の向上や，インターネットの普及などに伴い，音声や文字，画像などの膨大なデータがディジタルデータとして取り扱われている．これらのデータを人間が効率よく参照できるようにするには，個々のデータをその特徴に応じて分類する必要がある．このとき，画像データには明示的なキーワード情報が含まれていないため，画像の分類は人の直観による場合が多く，非常に手間がかかる．本稿では，ウェーブレット変換を用いて画像の特徴量を抽出する．このように得られた特徴量から，クラスタリング手法として様々な分野で利用されているKohonenの自己組織化マップ(SOM)を用いて画像の自動分類を行う方法を検討する． |
| 題名 | 効果的ビジランストレーニング指標に関する研究 |
| 著者 | 小田 純一郎, 有薗 公威, 窪 太壱 (島根大学 総合理工学部 数理･情報システム学科), ト蔵 浩和, 山口 修平 (島根大学 医学部 第三内科), *六井 淳 (島根大学 総合理工学部 数理･情報システム学科) |
| Page | p. 152 |
| Keyword | ビジランス, ERP , SPN |
| Abstract | 人が集中しようとするとき、ビジランスが上昇することが知られている。つまり、「集中力」を発揮するためにはビジランスを適度に高く保つことが必要である。本研究では検証のために事象関連電位（Event-Related Potentials；ERP）を用いる。ERPの一種に刺激先行陰性電位（Stimulus-Preceding Negativity；SPN）がある。SPNを含むERPを解析することで「集中力」を観測できると考えられる。 本研究では、ビジランスとSPNの関係を明確にしSPNが「適度なビジランス」の指標となることを目指す。また、SPNと身体能力の繋がりを明確にすることでビジランスと身体能力の関係についての検証を行う。 |
| 題名 | 発話に関する随伴性陰性変動周波数 |
| 著者 | 有薗 公威 (島根大学 総合理工学部 数理・情報システム学科), 小阪 実 ((株)大日本印刷), 卜蔵 浩和, 山口 修平 (島根大学 医学部 第三内科), *六井 淳 (島根大学 総合理工学部 数理・情報システム学科) |
| Page | p. 153 |
| Keyword | 音声認識, CNV, LPC |
| Abstract | 実環境において音声認識を実現するためには、外部環境雑音や、使用者の声帯個人差、発話開始時の特定を解決させなければならない。特に前発話開始時の特定は、従来、様々な研究が行われてきたが、外部環境雑音などの問題からも効果的解法が得られていない。この問題を解決する方法として本研究は、随伴性陰性変動(Contingent Negative Variation:CNV)を用いた方法を提案する。CNVは生体情報のため、観測する手法は線形予測法(Linear Predictive Coding : LPC)を用いる。 |