人間が物を把持する際に，その手・指が持つパッシビティが把持物体の安定性向上に大きく寄与していることに着目し，ロボットハンドにおいてそのパッシビティを実現する機構の提案を行う．本研究では，この機構の実現の為に人の指の腱において物を把持する際に使用する主な６本の腱を選択し，それを模擬した腱配置を採用する．また，腱の張力計測および外力に対してもバックドライブを可能にする為に腱と直列にバネを接続し，腱の位置・張力制御を行っている．最後に，このシステムを用いて物体の把持実験を行い，指先力の方向が変化させた際に指先姿勢が受動的に変化し，物体との接触状態が変化することを確認した．また，この腱駆動が持つ指先位置のヒステリシス特性について，ソフトコンピューティング手法等を用いて対策していく予定である．

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本論文では、対話型遺伝的アルゴリズムを用いた、ユーザの感性を反映できるロゴ作成のためのシステムを提案する。まずシステムは染色体としてのロゴを生成し、ユーザはそれらのロゴに対して評価を加える。システムはGAを用いて、ユーザの評価を反映させて次世代の個体群を生成する。この生成・評価の手順を繰り返し、最終的にシステムはユーザが満足するロゴを出力する。また本論文では評価実験を行い、その結果についても示す。

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近年、ソフトコンピューティングの技術を利用したデータ解析手法が多数報告されている。本報告では、主に多変量解析分野の代表的手法とソフトコンピューティング技法の融合の観点から、有効と思われるいくつかのハイブリッド手法を報告し、従来の統計的手法との相違性を論じる。

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本論文では知識と最適化の融合による貨物積み付けのアルゴリズムについて扱う。アルゴリズムはメタヒューリスティクスと容積空間の有効利用や貨物の安定性なども含む積み付けアルゴリズムから構成されており、さらに専門的な知識や常識などの知識とメタヒューリスティクスとを組み合わせる方法論についても述べる。そして、いくつか数値例を示す。

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人間の操作知識に基づく制御は柔軟で、非線形性を有するシステムに対しても有効である。しかし、実時間で人間が操作対象から操作知識を抽出するのは難しい。本論分では、非線形性の強い二重振子を制御対象とし、まず計算機上にモデルを構築し時間を引き延ばすことで、操作知識を抽出した。そして、獲得した操作知識を制御器に組み込み、振上げ倒立制御を行った。シミュレーションと実機実験により制御器の有効性を確認した

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人間は，睡眠と覚醒，弛緩と緊張等を柔軟に使い分け，限られた脳の資源を効率の良く利用しつつ，並列に情報処理を行う．本研究は，このような柔軟な情報処理系を模した知覚情報処理系の構築を目指す．ここでは，人間の意識状態，特に睡眠/覚醒状態を表現する数理モデルを提案し，ロボットビジョンに適用する．覚醒時には外界情報を主に処理し，睡眠時には内部情報を主に処理したり，処理を休止したりし，計算機資源を有効に利用する．

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本研究では、言葉を用いてユーザの主観が反映されやすい似顔絵描写システムの構築を行っている。似顔絵を描く初期言語入力の際、モデルの印象に残る顔の部位を選択することで、似顔絵にその部位が特定の強い印象を持つようなパラメータの計算方法を今回提案する。提案手法を用いた似顔絵システムで実験を行い、結果から提案手法の妥当性を検証する。

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統合型非接触ICカードを用いた地方線区や、民鉄各社へも共通化が行われた場合全ての駅に改札機を導入することはコスト面、駅員の不在箇所を考えると難しい。　既に駅改札機が設置されている駅においてものメンテナンス、管理者の設置を考慮すると駅毎に改札機を設置することは利用者数の少ない駅では経済的負担が大きくなる。　本装置の考え方は、利用者の少ない駅、無人駅、相互乗り入れ区間においても駅改札装置がある駅と同様に運賃決済を行うことが出来るようにする。

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This paper describes a new approach for tracking circular traffic signs from image sequences. As a part of traffic sign recognition system, the traffic sign tracking will improve the performance of recognition. By tracking the signs, search space is reduced and misdetection caused by temporal occlusion could be avoided. We propose a new blob tracking called two-layer blob tracking to track the signs from frame to the next. This tracking does not require an accurate model, which is essential in the Kalman-Filter tracking. A red color thresholding followed by a blue color thresholding are used to produce the two-layer blobs. To track the blobs between two successive frames, a blob matching using ring-partitioned matching is employed. It could match the rotated, resized and occluded blobs effectively. The proposed tracking method could track the traffic signs from a moving camera, without have to consider some restrictions on the speed and movement of vehicle, and camera installation.

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自動車から排出される窒素酸化物は、光化学スモッグの原因となっており、その排出量は、自動車の保有台数の増加に伴い、さらに増加する傾向にある。そのため「有害物質を減らす」ことは社会にとって大きな課題となっている。そこで、本論文では、微視的道路交通シミュレータMITRAMに、窒素酸化物推定モデルを導入し、窒素酸化物の排出量を測定することで、市街地での交通渋滞と窒素酸化物排出量の相関関係を明らかにする。

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都市高速道路交通制御に関してファジィ流入制御に関して多数の研究成果が報告されている。本研究ではこれらの成果を踏まえて、実証的データを利用した高度な適用性を持つファジィ流入制御モデル構築手順を示す。具体的には流入制御での交通量比率・制御変数形状の最適設定にGAを適用しファジィ制御モデルの実用化を試みる。これよりファジィ流入制御の現実面からの適用性の向上を図る。

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フラクタル次元を用いた都市や建築形態の評価手法として、容量次元解析がよく使用されている。しかし、都市や建築形態は巨視的には複雑なものも存在するが、それらは様々なスケールに亘って自己相似的な性質を有するわけではなく、形態評価としての容量次元解析には疑問が残る。本稿では都市及び建築形態への容量次元解析の適用に関する問題点と、著者提案の形態評価手法である修正ボックス・カウント法の有用性について論述する。

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道路交通における渋滞は、環境や経済など、様々な面で深刻な社会問題を引き起こす要因となっている。そこで道路整備や信号制御の適正化などの渋滞を解消するための施策が必要となる。これらの施策の策定には、道路交通シミュレータによる事前の効果検証が有効である。本論文では、我々が研究開発を進めてきた微視的道路交通シミュレータＭＩＴＲＡＭで広域の交通を対象としたシミュレーションを行うための、交差点を主体としたシミュレーション用のモデルを提案し、そのモデルを利用して広域都市交通のシミュレーションを行う。

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ファジィ所要時間を用いた交通量配分は各種方法が提案され理論的整理が行われている。本研究では、実用的な交通量推計を可能とする計算アルゴリズムを提案する。これより運転者の所要時間認知を明示的に考慮した交通量推計方法が構築できる。さらに現実的な交通現象解析として、都市道路網を対照とした交通情報提供効果を算定する。これより道路交通流円滑化のための情報提供手順が整理できる。

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ヒト大脳の機能分化に関して正確な判断と曖昧な判断に対する脳内処理過程を調べるため，正確な判断を正解選択，曖昧な判断を近似解選択として，被験者が２つの数値を加算し，その結果を提示された選択肢（選択肢に加算結果の解が存在する：正解選択，解が存在しない：近似解選択）から選択する際のEEGを計測した．等価電流双極子推定（ECDL）法を試みた結果，正解選択では中心前回（PrCG）にECDが推定された以後は主に左下前頭回（IFG）および左中前頭回（MFG）など左脳半球に集中してECDが推定され，その後に前頭前野（PFA），上前頭回（SFG）にECDが推定された．一方近似解選択では左脳半球にECDが推定された以後の潜時で右IFGおよび右MFGにもECDが推定され，その後ふたたび正解選択の場合と同様の部位にECDが推定された．

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提示文章をもとに想起を行う際の脳活動を推定した．fMRIによる想起時の脳活動の推定を行っているが，本研究ではEEG計測と等価電流双極子推定法を試み，fMRIでの結果との比較を行っている．被験者は継続的に英文センテンスを場所法で記憶し，想起再生のメンタルリハーサルを行っている．被験者が記憶しているセンテンス500文からランダムに選択された文による想起過程でのEEGを計測し，脳内処理部位を推定した．この結果，時間分解能の低いfMRIでの結果とは異なり，より短い時間での脳活動部位の推移に関する推定結果が得られた．また想起の過程についての推定結果は，Wernicke野，Broca野など言語認知に関する部位，そして前頭前野，中前頭回および下前頭回などのワーキングメモリとされる部位にECDが推定され，これらの部位がfMRIによる研究とほぼ同様の部位であることを確認した．

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従来行ってきたブロックfMRI(TR=6sec)に対して，事象関連fMRI(TR=2sec) として実験を行い，その計測データにFCMクラスタリングを用いて，SPM2での解析結果と比較した．ヘモダイナミクス応答パターンのクラスタリング結果から，場所法によるセンテンス想起には，言語野よりもむしろ広範な脳部位が関わっていること，またそれらが前頭葉から後頭葉へと層別される結果が得られた．

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ヒトが物体を見る際に，物体の動きは初期にはMT野および頭頂間溝（IPS）で処理されると言われている．本研究では被験者に対してCRT上に上下左右に直線移動する円を提示した際のEEGを計測した．各移動のVEPに対して等価電流双極子推定（ECDL）法を試みた結果，MT野， IPSにECDが推定され，その後に中心前回（PrCG）にECDが推定された．またPrCGにECDが推定される前後の潜時において眼球運動に関係する部位である前頭眼野（FEF）および上丘（SC）にECDが推定された．対側に移動する刺激に対するVEPを比較するとVEPのピーク極性が逆となる傾向がみられた．この潜時での推定結果を比較すると，ほぼ同じ潜時で同じ部位にECDが推定されていたが，それらの向きは逆であった．この傾向はPrCGにECDが推定された以後の潜時で多くみられた．

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発話音声をカオス論的方法により分析すると、そのひとの脳機能状態を評価することができると考えられる。音声信号はカオス的な性質を有しているが、しかしそれは理想的なカオス時系列信号とは異なりランダムさも併せもっていると考えられる。ストレス、疲労は発話音声信号の複雑さを増大させる。この様子をカオス的信号の「乱れ」としてとらえることが可能である。このことに注目し、加齢とストレス、脳機能状態を中心に述べる。

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本研究では，評価対象の年齢層を，小学生，中学生，高校生，20～30歳（以降20歳代と表記する），50歳代の5水準とし，年齢判断に影響があるとされる幾何学変換の年齢判断に対する影響の程度を分析する．年齢推定に影響する幾何学変換として，カージオイド変換，顔部品の垂直位置の上下移動，顔部品の位置や形状の変更の3種を取り上げる．

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知性の創発には身体を介した環境との相互作用が重要であり、その観点から、近年ロボットを実世界と相互作用させて知能モデルを探求する研究が盛んになっている。我々は、生きた神経細胞を脳から取り出し、自律的に再構成させた生体神経回路網を用いて神経の細胞としての特性とネットワークダイナミクスとの関係性を解析している。この系にロボットの身体を与えて環境と相互作用させれば、神経電気活動の時空間パターンにある特定の法則性が生じるのではないか、あるいは知性の原型が形成されるのではないかと考え、ラット海馬培養神経回路網を細胞外電位多点計測システムの微小平面電極アレイ上に構築し、この神経回路網にリアルタイムフィードバック刺激を行う系、及び小型ロボットケペラとこの神経回路網が長期的に相互作用する系を構築した。

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本稿では，人間とパートナーロボットが自然で円滑なコミュニケーションを行うことを目的とし，その要素の一つであるパートナーロボットの人間検出および見まね学習における軌道生成とその学習に関する手法を提案する．提案手法には差分抽出，定常状態遺伝的アルゴリズムおよび多層ニューラルネットワークを用いられ，パートナーロボットを用いた実験を通して，有効性に関する議論を行う．

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本研究では順応スピードとテストスピードの種々の組み合わせで順応前後の運動コヒーレンス閾を計測した．その結果，次の条件で有意な閾変化が確認された：(1)順応スピードが低い場合には，それよりも低いテストスピードで順応の反対方向の閾が低下すること；(2)順応スピードが高い場合には，それ以上のテストスピードで順応と同じ方向の閾が上昇すること；(3)順応スピードが高い場合には，それよりも高いテストスピードで順応の反対方向の閾が低下すること．

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視覚系における輪郭統合と図地分離の両処理の関係を調べるためにownership属性の付与された線分群による輪郭統合の心理実験を行った．実験の結果，(1) ownership属性付きの線分群を統合できること，(2) ownershipの極性が揃っていないと統合されにくいこと，の2つが明らかになった．これらは輪郭統合と図地分離とが１方向性の逐次処理ではなく双方向的な処理であることを示唆する．

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一般に知的な自律行動主体と環境との相互作用は主体内部の自閉的な内部活動に帰属される．すなわち，振舞いの多様性を規定しているものが，環境から入力のみではなく，システムが内部で造り出している「認識」あるいは「知覚」である点が「自律性」の本質である．本稿では，このような行動主体と環境を結びつけている「知」の本質を，パースの記号論（semiotics）に求め，人間が捉えている主観的世界とその動態を説明づける理論としての可能性について述べる．セミオーシスは，これまで言語学のみならず，さまざまな分野で議論が展開されており，分野横断的な新たな知の枠組みとして見直され始めている．それは生命分野，動物行動学，認知心理学，脳科学，社会学，インタフェース設計，コミュニケーション，ヒューマンコンピュータインタラクション，人間の日常的な活動分析から，芸術・芸能の分野まで多岐に亘るとともに，ロボッティクス分野での身体性・認知ロボティクスや記号接地の問題とも関連を有する．本稿では，セミオーシスで捉える知覚世界の特質について中心にまとめる．

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人間の視覚情報は，受容野に対応した網膜の視細胞で処理され，外側膝状体を介し，第一視覚野で対象画像の方位選択性を抽出して，より高位レベルで対象画像の回転性や対称性などが検知される．一方，人間の視細胞には，単純型細胞，複雑型細胞，超複雑型細胞が存在する．この初期視覚構造を表現するモデルとして，ガボール関数がある．本論文では，ガボール関数の受容野構造を導入した視覚系モデルとして，TAMネットワークを提案する．TAMネットワークでは，視界の広範囲を網羅する受容野を定義し，対象画像の十分な方位選択性を確保するため，受容野構造を多層化する．この結果，対象画像の回転特性が効果的となる．ここでは，簡単なアルファベットの文字認識の例を用いて，本提案モデルの有用性を検討する．

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プロ棋士に勝つための将棋プレイングシステムが研究されている。ゲームの局面を見積もることは主な問題となっている。局面は進行に応じて序盤、中盤、終盤と呼ばれている。各状況によって、適切な戦略は異なっている。本論文では駒の強さを考慮した自己組織化マップにとる局面の分類を試みた。100のプロ棋士の棋譜を用いて、我々が提案する方法の実現可能性を示す。全ての棋譜で、3つクラスに分類できた

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本研究では視覚的に株価変動の解析を行う。株価変動を効率的に視覚化するために、ザラ場の変動について注目している。ザラ場の変化は投資家の心理に大きく影響されることを利用する。投資家の心理を入力データとしてＳＯＭを用いることでマップ化し、投資家の心理状態で起こる株価の影響を視覚化する。このマップより投資家が必要とする投資材料を作成することを目的としている。

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人間が言葉の繋がりを学習していく過程を単語間の重みの変化を用いて表現し、この重みを時間とともに減少させることで忘却という概念を取り入れ、時間的に近い単語のつながりの方を憶えやすくなるという人間に近いモデルを提案する。また二つの単語を一つの単語の塊として生成するチャンク化を行うことで、新たな意味のある熟語を扱うことを可能にする。予測入力を行うシステムを実装し、提案手法の評価を行う。

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通常の自己組織化マップ（SOM）では、時系列情報を取り扱うことができない。そこで、本研究では時系列情報に対するSOMの応用を試みた。具体的には、遅延素子を用いて時系列情報を空間パターンへと変換し、SOMへの入力とする。時系列情報にはゴミ焼却炉のデータを用い、ダイオキシンの発生予測を目的として解析を試みた。ゴミ焼却炉における燃焼や化学反応は動的で複雑な環境であるため制御が非常に難しく、イオキシンの完全な抑制までは到達していない。ＳＯＭは近傍学習によって、類似した入力信号に対して類似した出力信号を生成することが可能である。この様なＳＯＭの特性は、複雑な予測を扱う問題において非常に有効であると考える。そこで、ゴミ焼却炉データを用いて実際に計算機シュミレーションを行ったところ、正常状態と異常状態の分類において良好な分析結果が得られた。

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複数の属性からなる入力データを教師なしで自動的に分類するさまざまな手法が研究されている。このような手法のひとつにT.Kohonenの自己組織化マップSOM(Self-Organizing Map)がある。しかし、これは数値データに対しては適用できるが、我々人間がふつうに取り扱っているあいまいなデータに対しては適用できない。そこで、あいまいなデータを三角型可能性分布として表現し、自己組織化マップに入力できるようにした。今回は、三角型可能性分布間の距離の定義を見直し、従来のままでは距離が同じになってしまう三角型可能性分布でも分類することができるように改良を試みる。

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現在、MRI、X線CT装置、超音波装置等を用いて人体内部の情報を高解像度で高速に入手できる。実際に医師がこれらの画像診断を行うときは人体の解剖学の知識が必要である。例えば、解剖学においては左脳と右脳のように本質は脳実質である臓器が位置の違いで名前をつけている。このような部位を分割するには、位置の情報をコンピュータに入れることが必要である。左右等の情報は明確には定義できず、ファジィ論理で表現し処理するしか方法はない。この例のようにファジィ論理が医用システム処理でなぜ必要なのかを述べる。

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近年、装置の目となる画像センサの高画素化、脳となるコンピューターパワーの飛躍的増大、低価格化により、旧来速度とコストの面から利用できなかった画像処理アルゴリズムや理論が利用可能となり、様々な装置に搭載され実用化されている。しかしながら、実用化されている技術は、基本理論は同じでもその目的により手段は様々で泥臭いものとなる。さらにこれら装置は、単に演算結果を出力するだけでなく、近年ではその結果を出力するまでに認識、判断を含めた知的画像処理が必要になってきている。そして画像処理の次元は2次元から3次元空間へと広がってきている。本講演では、産業界における医用画像処理、半導体検査、人工・自然対象物を扱う画像処理等の実際例について、そしてそれらのどのようなところに知的画像処理が埋め込まれていくかについて概観したい。

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形状，テクスチャ，色などのLow levelの画像特徴量を用いた画像内容検索では，検索精度をさらに向上させるため，画像特徴量と人間の主観のギャップ，すなわちセマンティック・ギャップを埋めることが課題となっている．そこで，本稿では，スケッチ図をクエリー入力とする形状に着目した画像内容検索に対し，適合性フィードバックを用いて，セマンティック・ギャップを埋める手法を提案する．

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画像中から物体の輪郭線を抽出する手法の1つにIntelligent Scissors(IS)法がある．この手法では，2値のエッジ特徴、エッジ強度および濃度勾配方向によって画素毎にコストが定義され、2点間に存在する多数の経路の中からコストの総和が最小となる経路が輪郭線として抽出される．本報告では，分離度を用いて輪郭線抽出能力を高めた新しいIS法を提案し、その有効性を示す．

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極めて悪性度の高い皮膚がんである悪性黒色腫(メラノーマ)の患者数は年々増加を続けている。進行した悪性黒色腫の多くは予後が悪いが、転移の見られない初期悪性黒色腫は、ほとんどの場合治癒できるため、早期発見は極めて重要である。我々は、インターネット上に症例データベースを兼ねた悪性黒色腫自動診断システムを構築した。以降我々はシステム実用化のために、診断に大きな影響を与える腫瘍部分抽出法の改良、特徴量および判別器の見直し、扱える腫瘍の種類の追加、インターフェイスの改良などにより、現在319枚のダーモスコピー画像に対して交差検定法で、感度97.3%、特異度86.6 %を実現している。またSSLにも対応し、処理時間はおよそ数秒である。現在、皮膚科医以外でも簡易にシステムが利用できるよう、システムの改良と共に企業と連携してカメラの開発などを行っている。今回、実用化を踏まえた現段階の状況について報告する。

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人の肺は葉間裂と呼ばれる膜状の組織によって区切られた，５つの肺葉により構成されている．CT画像を対象として肺を肺葉単位に分割することは肺の機能解析や，病変の診断等に対して有益な情報を提供することができる．我々の以前の研究では，管状組織密度と抽出した葉間裂に基づいて手動で入力した初期平面から最適な肺葉境界を推定する手法を提案した．この手法によって誤差1.5mm程度の精度で肺葉境界が推定できた．この誤差の多くは肺葉境界の付近において発生している．本研究では以前に提案した肺葉分割のシステムに対し，ノード位置を固定していたために推定精度が低かった肺野境界上に存在するノードを定義し，それらの位置を更新する事，メッシュの構造を変更する事，またノード間の滑らかさの表現を変更することにより，肺葉分割のアルゴリズムの改良を行う．

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インパルス性雑音が重畳したカラー画像の復元手法にはカラー画像のもつRGB成分間の相関を利用することの有効性からベクトルメジアンフィルタ等が提案されてきた。ベクトルメジアンフィルタはインパルス性雑音排除とステップエッジ的な信号の保存が主目的であり、信号の詳細な情報は劣化させてしまうことが知られている。本稿では、インパルス性雑音検出回路を前段に挿入し、インパルス性雑音で劣化した点を信号の欠落とみなし、他の成分の情報を利用して補間する方法を提案する。

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著者らは先に、非線形ディジタルフィルタを用いた顔画像美観化システムを提案した。これは、εーフィルタなる非線形ディジタルフィルタからなるフィルタバンクを用い、肌の皺、しみなどの小振幅凹凸成分を除去することにより、肌の美観化を行うものである。しかし、その設計法が確立していなかった。今回、新たに、インタラクティブ進化計算を導入し、人間の主観評価を取り入れながら、良好な顔画像美観化を実現するよう設計される顔画像美観化システムを提案する。

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焦点ずれ画像の復元において，PSFの推定は不可避である．焦点ずれPSFの推定では，観測画像の振幅特性に現れる暗環の半径を推定する手法が最も単純で有効である．しかしながら，暗環の視認性が悪い場合，その半径推定は非常に困難になる．本報告では，線集中度の概念を用いた，暗環の視認性によらない焦点ずれPSFの推定手法を提案する．焦点ずれPSFの推定とそれを用いた画像復元を計算機上で行い，提案手法の有効性を示す．

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本論文ではステレオ法を街並み画像に適用し,建物の形状の概略復元を行なう手法を提案する.まず,街並みのステレオ画像から建物輪郭の距離情報を推定する.光軸の平行性が保たれていない平行ステレオ法において,誤差を生じる問題がある.この問題に対し,カメラの回転を考慮したカメラモデルを提案し,この誤差を補正する.その後,それらの建物輪郭の組合せから建物を構成する平面を抽出する.この平面によって建物の形状を推定する.この手法の有効性を検証するために,街並み模型画像による復元実験を行なった.その結果,模型画像を用いた実験において対象物体の平面を抽出することができた.さらに,建物画像による距離推定実験を行い,提案したカメラモデルが有効であることを確認した.

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本論文では、画像内に含まれる物体表面のテクスチャのスケール変化から、シーンの奥行き情報を推定する手法を提案する。学習用のテクスチャ画像が多数与えられると、各画像について、それを拡大縮小することで、スケールが異なるサンプル画像を複数枚作成する。次に、各サンプル画像から高次局所自己相関特徴を抽出し、その分布を求める。全サンプル画像の特徴分布を連結することで、階層的な判別空間を構築する。この判別空間を使った自然画像の奥行き推定実験によって、本手法の有効性を確認した。

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本論文では，ファジィクラスタリングに基づく新しい物体認識手法を提案する．プリミティブなモデルによって置き換えることのできる複数物体に対して，提案手法は物体に関する個数や形状の事前情報なしに適用することができる．アプローチは３つのステップに分けられる．まず，複数物体のステレオ画像からステレオマッチングによって３次元情報が復元する．つぎにクラスタ数評価規準を適用したファジィc-平均法によって３次元データを個々の物体に分離する．最後にノイズクラスタリングを適用したファジィc-線形多様体法によって個々の物体の形状を抽出する．人工３次元シミュレーションデータとステレオマッチングによって得られる実データを用いて提案手法の有効性と妥当性を示す．

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人工股関節再置換術(THA)で人体に埋め込まれたサポートインプラントは，術後の経年劣化や日常生活での荷重により歪み・折損を生じ，日常動作の妨げや痛みを与える危険性がある．そのため，術後の予後診断でサポートインプラントの変形具合を知る必要がある．そこで本論文では，有限要素法により作成した局所変形モデルのモデルデータベースを構築し，遺伝的アルゴリズムを用いて生体内のサポートインプラントと最も合致する，局所変形モデルの組み合わせを効率的に探索する方法を提案する．そうすることでサポートインプラントに加えられた応力の大きさ・方向を得ることができる．提案手法をU字型ファントムに適用した結果，局所変形モデルの正しい組み合わせを効率的に得ることができた．

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ディジタル画像における画素位置が離散的であることを考慮した粒子型フィルタリングに基づく物体追跡アルゴリズムを提案する．時系列フィルタリングの数値近似解法の一つである粒子型フィルタは，非ガウス・非線形な状態を取り扱うことができるため幅広い運動モデルを取り扱える反面，単純なテンプレートマッチングに比べ大きな計算コストを必要とする．そこで，画像空間が離散的であることを利用して，冗長な計算を省くことで，素朴な実装よりもより高速なアルゴリズムを提案し，その有効性を示す．

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本研究は、建築屋根構造に対して、形態に対する感性がどのような傾向を持っているかをアンケート結果により分析を行なう。そして、形態が持つパラーメータと感性の評価を結びつけて、感性評価ルールを作成し、美しさ判定システムを提案する。

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服飾やインテリアなどさまざまな製品において，我々がそれらの配色を行う中で全体の調和の取れた配色を行うことは容易ではなく，色彩についての専門的な知識を要求される．本研究では，このような配色の支援をするために色彩調和論をもとに作成されたファジィルールと，メンバーシップ関数を作成し，色彩調和を自動的に判定して配色を作成するシステムを提案する．また，アンケート比較により評価を行う．

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生鮮食品の１つである惣菜は販売期限が短く保存が困難な為、製造量に関するマネージャーの意思決定は、廃棄ロスおよび機会損失といったロス管理に大きく影響を与える。本研究は、惣菜部門のマネージャーに、惣菜を製造するに当たって考慮する事柄についてインタビュー調査を実施し、分析することで、マネージャーの惣菜を製造する際の意思決定方法を明らかにするとともに、意思決定に関わる有益な知識を発見することを目指す。

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本研究では，物理量と感性評価の関係分析が困難な事例に対し，被験者が製品のどのような側面を評価して「使いやすい」と感じているのかを解析する手法を提案する．本手法では，製品の「使いやすさ」をアンケートにより調査する際に，製品の部分的な評価についても調査を行う．そして，部分的評価項目と「使いやすさ」の関係を，ファジィ決定木作成アルゴリズムを用いて解析し，知識の抽出を行う．知識の抽出には，作成される決定木の規模や構成が重要となる．本研究では，クラス分類に用いるメンバーシップ関数の形状に対する決定木の安定性に対する評価を行う．また，未知のデータに対する推定性能について，ファジィ決定木および従来のC4.5決定木の性能評価比較を行う．

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プロードバンドユーザの増加にともない，テキストや静止画といったコンテンツから，音楽や映像といったよりリッチなコンテンツの配信への要望が高まっている．本稿では．現在のネットワーク環境を用いてマルチメディアコンテンツ配信サービスを利用する際に起こりうるネットワークトラブルに対する許容度を調査した結果に基づき，ユーザ毎に適したサービスを提供するためのユーザモデル構築について検討する．

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