画像処理では，強度変動の変化（傾き）は1次の微分，エッジの境界の強調には2次の微分であるラプラシアン演算のような整数次の微分がしばしば用いられる．ここでは，微分演算をフーリエ面のフィルタリングとして扱い，整数次の微分を非整数次の微分に拡張したときのフィルター関数の特性を報告する．また，そのフィルターで処理された非整数次の微分画像処理を併せて報告する．

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平均強度が光軸からの距離の負のべき関数に従うようなコヒーレント光波をランダムな平面散乱体に照射すると，べきの指数がある一定の範囲内にある場合には，その散乱体の光学的フーリエ変換面に強度の空間分布がフラクタル的特性を有する特異な光散乱場，すなわちフラクタルスペックルが生じる．その強度分布は，極めて長い空間相関特性を示し，光計測や光学的構造形成への応用の観点から興味深い．このようなスペックルの相関特性と強度クラスタ現象，およびそれに関連するマルチフラクタル特性について述べる．さらに，その生成に使われるべき関数的照射光として，これまで用いられてきたランダムなフラクタル開口からの散乱光では十分な照射強度が得られないという問題を改善するため，液晶空間光変調器を位相変調素子として用いる方法を新たに提案し，実際に実験を行った結果を示す．

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CCDカメラによって撮影された，手書き文字を認識することにより，自律走行ロボットの制御を行った．手書き文字としては数字を使用し，２つのCCDカメラにより得られた画像からリアルタイムに数字の識別，および数字までの距離を計測し，それぞれの数字に対応して登録された動作を行わせた．手書き文字の認識には3-wayカテゴリカル・データ解析を用いた．この結果，ロボットと文字との距離が近く，CCDカメラ画像内に手書き文字が十分な大きさで存在する場合に，約77%の認識率を得た．また，左右のCCDカメラから得られた画像の差をヒトの両眼視差として扱うことにより文字までの距離と向きを認知し，一定の距離まで文字に近付く動作を行い，その後文字に対応した動作を行うものとした．この結果，ロボットと文字との距離が遠い場合には文字の識別を行わず，文字に接近した段階で文字認識を行うことにより，文字に対する認識精度が向上した．

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近年，ロボットの利用が産業用から民生用へと広がり，多くの人が操作しやすいロボットの動作指示手段が重要となっている．二つの試みを報告する．１．手ジェスチャ検知では加速度センサの振り（動加速度１G以上）と傾き（静加速度１G以内）の大きさと方向をマイコンで判定し，手ジェスチャ種別に応じて移動ロボットの前進・後退・左右回転動作を実行する． ２．赤外線リモコンを用いて移動ロボットに動作指示し，同時に操作する人間の方向を特定するシステムを開発し，人間追尾動作に応用することを試みた． 3.5cmの円筒カバーを被せた45°間隔の8個の赤外線受光モジュールがロボット外周に取り付けられ，受光指向性を与えられる．最初に受光したモジュールを判定することで約45°の範囲で人間の方向を特定できる．移動ロボットはリモコンボタンで指示された前進・後退・左右回転の運動と人間追尾動作を行う．いずれのインタフェースも直感的でわかりやすい．

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MRIなどの利用により３次元声道の音響解析が近年進められている．有限要素法は複雑な３次元声道を高い周波数域まで解析するのに適した手法であるが，解析モデルの作成に多大な労力が必要であり，大量の観測データを対象とするのは困難となっている．従来から用いられている１次元線路（音響管）モデルは構成が簡単であるが，声道の微細構造に起因する音響特性を表現することができず，４kHz程度までが適用限界となっている．本報告では１次元線路モデルを拡張し，エバネッセントモードを含む高次モードを取り入れることで，矩形音響管の縦続接続により構成された音響管内部の３次元音場を解析する方法を示す．声道断面の変形をモデルの管軸位置の幾何学的な摂動と考えた場合にどのように音響特性が変動するかという点について考察し，このような微小な形状変化が低域におけるホルマント周波数の低下や高域における伝達特性の変動として現れることを示す．

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口腔と鼻腔が結合した日本語母音/a/発声のMRIデータから作成した鼻腔付き3 次元声道形状モデルとこのモデルから鼻腔を取り去った鼻腔無しモデルの音響特 性を，声道壁および鼻腔壁を剛壁あるいは軟壁のどちらかを仮定してFEMを用い て伝達特性およびアクティブインテンシティを計算した。壁が剛壁の場合の鼻腔付きモデルの伝達特性のみに見られるピークは， 軟壁の場合には見られなくなった。鼻腔付きモデルと鼻腔無しモデルの伝達特性のピーク周波数の差は剛壁の 場合よりも軟壁の場合の方が大きかった。壁が軟かくなることで，第1および第3ピーク周波数は実音声のホルマント周波数に近づいたが，第2および第4ピーク周波数では差が大きくなった。また，軟壁の場合のアクティブインテンシティのベクトル分布は剛壁の場合とは異なるものとなった。

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譲渡不可能な所有関係とは，たとえば，ある特定の人間の身体とその部分である頭とか手などとの間の関係である．通常の状態では，譲渡不可能な所有関係にある所有対象をその所有者から切り離して他者に譲渡することはできない．本報告では，日本語とアイヌ語を中心として，また対照的な研究という視点から，譲渡不可能な所有対象の基本的な分類範疇と譲渡不可能な所有関係の文章中での表現の基本的なパターンについて考察を進める．また，譲渡不可能な所有関係の表現の生成に関わる基本的な要因についても検討する．

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本稿では、原言語文と目的言語文の組である対訳文の集合、すなわち、コーパスから翻訳知識を自動獲得するための学習手法を提案する。そして、提案手法の有効性を性能評価実験を通して述べる。

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監視カメラで撮影された低照度下カラー動画像に対し、対象色彩情報及び前後のフレーム抽出結果に基づき、影といった極度に照度が低下した状況に対し例外事例を生成することにより、色彩情報類似度を用いた服やバッグといった物体抽出を行うアルゴリズムを提案する。実際の街頭において夜間撮影したカラー動画像に対して物体抽出実験を行い、例外事例を利用した際の抽出フレーム数による精度が、例外事例を利用しない従来の場合と比較し、20％向上していることを確認し、実監視システムに導入した際の有効性を示す。

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家庭環境で人間と共存するロボットアプリケーションである眼球ロボットエージェントを提案し，その心理表出推移システムを構築する．眼球ロボットは人間を参考にして2自由度の目蓋と3自由度の眼球を有する．対話における心理状態の連続的な変化を表すために親和型快_-_覚醒空間を提案する．親和型快_-_覚醒空間は対話への積極性を表す「覚醒_-_睡眠」軸，対話者への即時的な好意を表す「快_-_不快」軸，対話を重ねるにつれて変化する対話者との関係を表す親和軸の3軸を持つ．親和型快_-_覚醒空間の座標値と音声認識を想定した言語カテゴリ情報を入力としたファジィ推論を用いて座標値を変化させ，心理表出を行う．以上のシステムに対して被験者12人に対して評価実験を行い，全体での評価平均値は3.6（5点満点）を得た．この心理推移システムを搭載した眼球ロボットエージェントは，家庭用情報提示ロボットとして普及する．

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ファジィ測度の応用の一つに主観的評価モデルがある. 評価項目の重視度がファジィ測度で表され, Choquet積分によって統合化され, 総合評価値が算出される. このモデルはChoquet積分モデルやブートストラップ型Choquet積分モデルと呼ばれている. 重視度をファジィ測度で表すことで評価項目間の相互作用を扱うことができ, 中でも, ブートストラップ型Choquet積分モデルは代替案ごとに異なる評価項目間の相互作用を扱うことができる. 主観的評価をモデル化するためには, 評価実験やシミュレーションの結果よりブートストラップ型モデルは加法的モデルやChoquet積分モデルよりも適していることが示されている. 本論文では, ブートストラップ型モデルを利用するためのファジィ測度をインタラクティブに同定する一手法について検討する.

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マルチバー型不可能図形の部分クラスであるトーラス型不可能図形の、角の形状と位置の情報に基づいた自動生成システムを提案する。トーラス型不可能図形は、柱の数と絡み目構造の種類、又は不等式から導かれる柱の数より小さい柱の数で結び目を構成することによって決定されることを示す。提案システムは視覚心理学実験、及び高度な知的視覚システムの開発の基礎的な道具となることを目指している。

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動画像圧縮手法において, 変換後の係数を増加させずに一部の係数にエネルギーを集中させる目的で, 直交変換が主に利用されている. 大きなエネルギーを持つ変換係数を保存することが, 動画像圧縮の主たる技法である. 直交変換の特徴としては, 基底の数が少ないことが挙げられ, このために変換がシフト不変性を持たず, 圧縮後に輪郭が消失するなどの問題が発生する. これに対して, 基底の数を増加させた冗長変換を利用することにより輪郭をうまく表現することが可能になるが, 変換係数を削減することが主眼である圧縮という観点から見れば冗長変換は効率的ではなく, 圧縮には不向きであると考えられてきた. 近年, 変換後の係数を射影を用いて削減するIterative Projection-Based Noise Shapingが開発され, 静止画像圧縮の手法として提案された. 筆者らは冗長変換を動画像圧縮に用いる有効性について論じる.

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ロボットビジョンにおいて動画像中の動く対象物を把握することは重要であり，そのために全方位カメラは有用である．全方位カメラは人間よりも多くの視覚情報を一度に取得出来るという優位性がある．本研究は全方位カメラの動画像において複数の移動対象物(人間等)を追跡する方法を提案する．対象物の位置速度の変化と，全方位カメラによる対象物の観測過程を，有限ランダム集合に基づく状態空間モデルで表す．一般に，シーンには対象物の隠れや出現があり，対象物は欠損や誤検出を伴い観測されるが，有限ランダム集合はこれらの状況を表すのに適している．PHD（確率仮説密度）フィルタの逐次モンテカルロ実装で状態推定を行い，複数対象物を同時に追跡する．シミュレーション及び実画像実験にて，提案法の性能を示す．

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雑音や符号化によって劣化した映像信号の画質向上法について提案する。劣化した映像信号の復元では複数フレームを用いたフィルタ処理が有力である。しかしながら、動き情報を損なわないためには動き補償を行なった後に時空間フィルタを施す必要がある。また、動きが十分に補償できない場合は時間方向でのフィルタ処理は好ましくない。本論文では、動く補償を正確に行うために劣化映像に対してプレ空間フィルタを施す。動く補償を行った後、一フレーム内の局所的性質に応じて、時空間フィルタ、時間フィルタ、空間フィルタ、アイデンティティフィルタを切り換える手法を提案する。映像の種類、劣化度に依存せず、良好なフィルタ処理結果を得られることを例題を通じて明らかにしていく。

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画像データベースの大量画像あるいは動画像を構成する大量の静止画像群を、順序構造の観点から整理・分類および可視化を行うために、ファジイクラスタリングに基づく形式概念解析を提案する。 提案手法では、大量静止画像群による複雑な完備束生成を回避するため、 ファジィクラスタリングによる類似画像群のクラスタ中心ベクトルへの 縮退を行い、ユーザにとって構造理解および知識発見に適切な形式概念解析を行う。また、ファジィクラスタリングの非ファジイ化処理により、柔軟な概念束の生成を示す。 動画像Tennis(静止画像150枚)およびCorelのデータベース(1000枚)に対し提案法を適用し、構造理解および概念形成に対する可能性を示唆する。

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　インターネットの普及により，膨大な量の情報が容易に手に入るようになった反面，利用者は自分に必要な情報を選び出すのが困難になってきた．Ｗｅｂ広告とは，閲覧したホームページ上に自動的に広告が掲示されるものであり，広告が利用者のニーズとマッチすれば，すばやく目的のサイトに辿り着くことができる． 　筆者らは，利用者の嗜好などの事前登録が不要で，嗜好の変化に追従した的確な広告を提示するWeb広告配信システムを開発し，その効果を実装により確認した．マルコフモデルを用いた配信予測において，ポータルサーバーの負荷を軽減するために代表マルコフモデルを提案し，その算出にｋMERを応用したので，報告する．

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我々の研究室で研究・開発中の車椅子型自律移動ロボットDREAM-3における障 害物認識手法として、CCDカメラからの入力情報とSOMによって生成された障害物テンプレート情報をマッチングし、障害物の位置や幅を認識する手法を提案しているが処理に時間がかかる。 そこで、処理時間を短縮するために画像情報のコード化を行った。 その結果、DREAM-3に搭載するに十分な処理時間を得ることが出来た。 今後は汎用性を持たせるため明るさの変化への対応などが求められる。

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本研究では従来からよく用いられているの1次元線形ネットワークや2次元平面ネットワークより高次元の3次元立体ネットワークのSOMに着目する． 3次元立体空間上にネットワークSOMでは3次元空間上にニューロンを配置したSOMである． 通常SOMでは高次元データを低次元空間に圧縮し写像するが，3次元立体ネットワークSOMでは1次元，2次元空間より圧縮率が低くなる． しかし3次元立体ネットワークSOMの研究はあまりされておらず，また3次元ネットワークＳＯＭではネットワークが3次元空間なのでデータの可視化の際にマップが見難いなどの問題がある． 3次元立体ネットワークでのデータ可視化手法を提案する．

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本研究では，自由書式診療文書からの知識抽出法について検討する．本稿ではインシデント報告書を対象とし，形態素解析とヒューリスティクスを利用 したキーワード抽出法と自己組織化マップにより，各報告書の大まかな意味を取り入れた分類，各報告書間の関係の可視化を試みる．分類された報告書 クラスタを代表するようなキーワードを用いて専門家による分類実験を行う．得られた結果から本手法の問題点や課題について考察する．

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グラフは電子回路の素子間の繋がりや電車の路線図等を記述するモデルとして用いられる重要なデータ構造である．グラフを２次元平面に写像して，ノード間の関係を可視化することができれば，その応用はさらに広くなると考えられる．本研究では，入力データ集合がデータとデータ間のリンクからなるグラフで表現された自己組織化マップ（SOM）の学習アルゴリズムを提案する．提案するアルゴリズムでは，グラフ内で定義される最短距離に沿って参照ベクトルが更新される．本稿では，提案アルゴリズムを障害物がある環境下での巡回セールスマン問題に適用し，アルゴリズムの検証を行う．

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著者らは，あるシステムを設計する際，試行結果とその評価を元に望ましい入出力関係を抽出する手法として，自己組織化関係（SOR）ネットワークが提案している．しかし，ユニットの結合関係は，競合層の構造であらかじめ決定されており，入力信号の位相構造を正しく表現できない場合がある．一方，ユニットの結合関係を自己組織的に獲得する手法として位相表現ネットワーク（TRN）が提案されている．本研究では，評価値付きの入力データを取り扱うTRNの学習アルゴリズムを提案し，自己組織化関係ネットワークの学習精度向上を図る．２次元競合層を使用した従来のSORネットワークと比較して，4入力１出力の場合で７５％の精度向上を実現した．

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近年，われわれはモジュラーネットワークSOM（mnSOM）を提案した。mnSOMは 脳内コラム構造のように，ニューラルネットワークモジュールを単位とする多 数のコラムが集合したモジュラーネットワーク構造を持つ。mnSOMの各モジュ ールは教師あり学習をする一方で，各モジュールの役割分担は自己組織的（教 師なし学習）に行われる。このような教師あり学習と教師なし学習の双方を兼 ねているmnSOMのアルゴリズムはKohonenの自己組織化マップを一般化すること で記述ができる。本発表ではmnSOMのアルゴリズムについて述べ、さらにmnSOM の有効性を検証するためにいくつかのシミュレーションを行ったので報告をす る。

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SOMが自己組織化する写像の集合をさらに自己組織写像するアーキテクチャを提案する．すなわちマップ（写像）からホモトピーへの拡張である．従来型のSOMが多様体を近似表現するのに対し，本アーキテクチャはファイバー束を表現することができる．このアーキテクチャは非線形多様体が関わる多くのパターン識別課題に応用することができる．本発表ではこのアーキテクチャを紹介するとともに，いくつかの応用事例について報告する．

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進化的計算手法は，全探索が困難な最適化問題に対して，「より良い解を，より速く」求める手法である．一方，近年の急速な計算機の発達は，この進化的計算手法の次のステージへの飛躍を可能にした．多目的最適化問題における，「より多様な解」の要求である．多目的最適化問題では，最近の計算機性能に頼ることで，数多くのパレート解が短時間で生成可能となった． IT技術により蓄積された膨大なデータに対してデータマイニングの技術が必要となるように，獲得された多次元な評価値を持つ膨大なパレート解を解析する/ユーザに効果的に呈示する技術，いわば解のマイニング(Solution Mining)技術の開発が今後必要不可欠になると考えられる．そこで本研究では，多目的最適化問題において，多次元の評価値を持つパレート解の解釈を容易にし，またユーザに対して効果的に呈示を行うことを目的に，パレート解の可視化手法の開発を目指す．

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雑音を含んで観測されるシステムの観測値に基づいて，そのシステムを状態を推定するフィルタリングの問題は，制御工学をはじめとして，さまざまな分野にみられる重要な問題であり，線形でガウス性のシステムに対しては，カルマンフィルタがよく利用される．しかし，対象とするシステムが非線形・非ガウス性の場合には，カルマンフィルタをそのまま適用することが望ましいとは限らず，このような非線形のシステムのフィルタリングにおける，逐次モンテカルロ方に基づく粒子フィルタの有用性が指摘されている．本論文では，我々がこれまでに提案してきた進化戦略型の粒子フィルタを，複数の状態を推移するようなシステムにおける状態推定問題へ適用することを目的に，複数モデルに基づく進化戦略型の粒子フィルタを提案し，実際のフィルタリングに適用した結果について報告する．

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本研究では，大規模データに対する遺伝的ルール選択 の適用可能性を調査する．遺伝的ルール選択では，事前 に獲得された多数のルールから，必要最小限のルール が選択される．しかし，繰り返し計算を必要とする遺伝 的ルール選択の大規模データへの適用は，計算時間の観 点から現実的ではない．そこで本研究では，データ集合 の分割を行うことで大規模データへの適用を試みる．ま た，分割されたデータ集合を用いた個体の評価では，平 均して適応度の高い個体であっても淘汰される可能性が ある．そのため本研究では，過去の適応度を考慮した平 均適応度と生存世代数とのパレート解を外部個体群に保 存し，平均して適応度の高い個体を維持する．数値実験 では，提案手法により遺伝的ルール選択の探索性能が改 善されることを明らかにする．

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本研究では，配送時期の異なる３目的配送車経路問題のための２段階EMO（Evolutionary Multi- Criterion Optimization）アルゴリズムにおける繁忙期の初期解生成法と局所探索法を提案する．本研究で取り扱う３目的配送車経路問題では，最大走行時間最小化，配送車両数最小化に加え，通常期と繁忙期の経路の類似度最大化を考慮する．この３目的最適化問題において，繁忙期解と通常期解の類似度を向上するための局所探索法を提案する．数値実験を通して，提案した初期解生成法と局所探索法により，優れた非劣解集合が得られることを示す．

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本研究では，環境改善資金調達マルチエージェントシミュレーションをPCクラスタやグリッドシステム上で実装するためのMPIを用いた並列計算法を提案する．近年，より現実的なMASによる社会シミュレーションが必要とされている．我々はグリッド環境による大規模な社会シミュレーションを可能にするツールの作成を行っている． そこで，本論文では，MPIを用いたMASの並列計算手法を提案し，その効果を確認した．その結果，単体の計算機での結果と比較して類似度が高いことがわかった．

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対話型進化計算（IEC）は，評価関数の定式化が困難な最適化問題に対して有効な手法の1つである．しかし対話型進化計算では，多数回の評価がユーザーの負担になるという問題がある．本稿では，ユーザーの負担を軽減するため，対話型進化計算に評価値推論法を適用する．評価値推論法では，過去に実際に評価された解候補とその評価値の情報を用いて評価値の推論を行う．しかし対話型進化計算では，人が解候補の評価を行うため，時間の経過や事前に評価した解候補の印象によって評価基準に変化が生じ，その結果評価値推論が適切に行えない可能性がある．そこで本稿では，推論精度に基づき実評価する解候補数を変化させることで，評価基準の変化に対応した評価値推論法を提案する．IECを用いた補聴器フィッティングシステムに提案手法を適用し，従来法との比較を通じて，提案手法の有効性を検討する．

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音声の韻律特徴を用いた感情認識器について検討する。従来の研究では、感情が音声の韻律特徴に大きく影響することが述べられており、その韻律特徴をもとに話者の感情を認識する試みが行われている。しかし、話者間において音声の韻律特徴には個人差があり、一般的な話者を想定した感情モデルによる認識器の構築は困難である。本研究では、学習させる音声に対する音声特徴量の有効性を定量評価する手法を提案し、その結果を用いた感情認識構築を行った。

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近年，次世代のロボットとしてペットロボットやパートナーロボット，サービスロボットなど，人間との共存を目指すロボットが研究・開発されている．このようなロボットにとって人間から様々な動作を学習することは大変重要である．そこで本稿では見まね学習を実現させるために軌道学習ではモジュラーニューラルネットワークを用い，軌道生成では定常状態遺伝的アルゴリズムを用いる手法を提案する．今まで様々な種類の遺伝的アルゴリズムがロボットマニピュレータの軌道生成に用いられてきた．そこで，本稿では軌道生成の手法を提案し，それに関係する他の手法との比較を行う．そして，パートナーロボットを用いて，実験を行い，提案手法の有効性に関する議論を行う．

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ユーザ間の関連をもとに個人に特化したお勧めを推薦する協調フィルタリングは，情報過多に対する有効な対処法として広く用いられている．また，線形ファジィクラスタリングで得られる局所的な線形モデルを協調フィルタリングにおける未評価値の予測問題に適用する研究がなされている．本研究では，「評価データが１件ずつ逐次的に得られる」という問題の特性を考慮して逐次学習アルゴリズムを開発し，ユーザの嗜好の動的な変化に対応したコンテンツ推薦システムを提案する．

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クラスターのプロトタイプとして線形多様体を用いるFuzzy c-Varieties (FCV) 法は，局所的な構造を捉えながら主成分分析を施す手法と同等とみなされる．また，Fuzzy c-Means (FCM) 法との融合により楕円体状のクラスターを抽出するFuzzy c-Elliptotypes (FCE) 法への発展も研究されている．しかし，これらの手法ではおのおのの標本が名義変量で表されている場合には目的関数を定義することが困難である．交互最小2乗法に基づく最適変換は尺度基準が混在する場合に用いられる手法であり，モデル推定と最適変換を繰り返す過程からなる．本研究では，本質的に等価な分析法であるFCV法と最小2乗近似に基づく線形クラスタリング法の2種類のモデルをFCE法へと拡張した上で，最適変換に基づく名義変量の処理法を定式化する．

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主成分分析よりも高次の統計量を用いて多変量データの構造を捉える独立成分分析を回帰問題に応用し，ガウス分布の仮定に基づく線形回帰式の精度を，非ガウス成分のスコア関数を利用して改善する研究がなされている．本研究では，回帰分析とファジィクラスタリングの同時適用法であるFuzzy c-Regression Models（FCRM）法との組み合わせにより，スイッチング回帰モデルにおける非ガウス性の適用可能性について検討する．

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修正コーシー重みを用いる事後教示型識別器のROCや識別拒否の性能をUCIのベンチマークデータセットを用いて比較する．コーシー重みは正規分布を用いる判別法に比べて判別の困難なデータセットでよりあいまいな判別の確信度合いを適切に表現できる．k-NNやGMMに比べてもROCや識別拒否の観点での高い性能を示す．

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宮本らによる一般化ハードC平均クラスタリング法を事後教示型の識別器に応用する．ハードクラスタリングの欠点である局所解の多さを活用して判別分析に最適なクラスタリング結果を選択することで再代入誤判別率を最小化する．いくつかのベンチマークデータセットで判別性能とデータ圧縮率の優れたクラシファイヤーを設計できることを示す．

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本研究では，可能性的制約を用いた共起関係行列に対するファジィクラスタリング法を提案する．個体と項目間の共起関係が与えられた場合のクラスタリングは，個体と項目の凝集の度合いを最大にするようにクラスターのメンバシップを決定する．そこでは，一意な解を得るために2種類のメンバシップを導入している．しかし，項目のメンバシップについては通常とは異なる制約条件が用いられるため，各項目の絶対的な重要度がわかりづらいという欠点がある．そこで，項目のメンバシップに関して，可能性的な制約に条件を修正することでメンバシップの意味合いを明確にすることを試みる．

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クラスター分析における妥当性関数とは、最適なクラスター数を評価する関数である。本研究ではその妥当性関数にカーネル法を利用することで非線形境界を持つようなデータに対しても最適なクラスター数を判別できるような関数を提案し、またそれを利用することでクラスター分析における安定性等を評価する。

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この論文は重みを持った個体を扱うファジィクラスタリングの手法について記述している。まず、重みを持ったデータとはいくつかのデータをひとつの集合とみなせるとき出現するものとする。発生した重みデータに対するファジィc-平均法と可能性クラスタリングのアルゴリズムを提案することで、ファジィc-平均法と可能性クラスタリングの解の違いの関係について記述している。さらにカーネル化したファジィc-平均法で重み付きデータを扱うアルゴリズムを考察し、提案した手法が効果的である数値例を紹介する。

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新聞やウェブサイト，論文などのドキュメント情報は年々大幅にデータベースに追加・蓄積され，膨大な情報量となっている．その結果，利用者はすべての情報から内容を検索し把握することは現実的に困難である． そこで，検索結果を利用者が視覚的に検証出来るようにするため，カーネル関数を利用した階層的クラスタリングと判別分析におけるドキュメント情報の新たな可視化手法を提案する．これによって，高次元特徴空間上に写像，分類されたデータを低次元空間で可視化することができ，検索結果を新たな側面から表示することが可能となる． さらに，提案手法を適用した例を示し，本手法の有効性を議論する．

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近年、変数の数が個体数よりも多い場合のデータ解析が問題とされている。このようなデータをクラスタリングの対象として扱う場合、解の不安定性、計算量の問題がある。この問題の解決には、前処理として変数間の相関や変数毎の分散を考慮して変数の選択が行われている。前者は、同様の説明をする変数は冗長であるとする考えであり、後者は、信頼性の低い変数を削除しようとする考えである。すなわち、データの部分空間を用いることで処理されている。 　本研究では、この問題の解決の端緒として、各変数における個体の分類構造に応じて、重みを考慮したファジィクラスタリング手法を提案する。この手法では、各変数が分類にどの程度寄与するものかを考慮して個体間の非類似度を定義する。

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一般的な用語クラスタリングなどで用いられている共出現関係を超えた、さらなる詳細な関係性分析の為に考案されたファジィ近傍概念の情報検索アルゴリズムへの応用を提案する。分類アルゴリズムとしては教師付き、教師無しアルゴリズムの両面から数値実験及び考察を行い、実例を挙げると共に、複数のアルゴリズムの比較を行った結果を示す。

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フィッシャーカーネルは，確率分布の構造を仮定できる場合に，サポートベクターマシン(SVM)のような分類アルゴリズムに適用することで優れた性能を与える．しかし，確率分布関数の形がわからない場合，有意なフィッシャーカーネルを得ることはできない．そこで，本稿では，ファジィc-平均法が確率モデルと強い関連性があることから，確率分布関数の代わりに，ファジィc-平均法から得られるファジィ分類関数を利用して，フィッシャーカーネルに似たカーネルを構築する．また，数値実験を行い，提案手法がフィッシャーカーネルと同じ働きをすることを示す．

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一般に、サッカーロボットのような様々なノイズを含む実環境で動作するロボットビジョンにおいて、目標物体の色抽出を行うことは、人間でも容易ではない作業である。そこで本研究では、全方位カメラによるカラー静止画像から、人為的に選択した楕円形状の対象物以外のノイズは除去されるような最適しきい値を決定する色抽出手法を提案する。ここでは、遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて、人為的に選択した領域の色情報を基に最適なしきい値情報を探索することで、色抽出におけるしきい値の自動調整を行う。 　本手法の有効性検証実験により得られた探索前と探索後のしきい値情報における色抽出結果について報告する。これにより、人間による抽出結果とGAによる抽出結果を比較することで提案した色抽出手法の性能評価を行う。

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　近年，高度経済成長期に造られたコンクリート構造物の劣化が深刻な問題となっている．そのため，いかに効率的に維持管理していくかということが重要になってきている．このような状況下にあり，我々はコンクリート構造物の耐久性の診断を的確に行い，維持管理の効率化をはかる必要に迫られている． 　そこで本研究では，ひび割れの抽出を的確に行い維持管理の効率化をはかることを目的としたシステムの提案を行っている．本研究で提案しているシステムは，コンクリート構造物の耐久性の診断の手法の一つである専門家による目視点検の手助けとして，コンクリート構造物のひび割れを抽出するシステムである． 本研究では，コンクリート構造物を接写したデジタル画像からガボール関数を用いてひび割れを抽出するシステムの開発を行った．

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本論文では、半余弦関数ウェーブレットネットワークの特徴抽出能力を利用したテキスト文字の傾き抽出・補正法について述べる。一般に、文字列の傾きは、文書中に存在する罫線や文字列の並びを検出し、その角度をもとに推定するので処理量が多くなる。そこで、半余弦関数ウェーブレットネットワークにより文字列を自動抽出し、その抽出過程で使用した基底の重みと中心点から文字列の傾きを推定する効率的な手法を提案する。本稿では、提案手法によりテキスト画像から文字列の傾きを検出・補正を行い、その有効性を示す。

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マルチメディア視聴者の情動生理に影響を与える物理特徴量候補を生理計測なしで抽出する方法を提案し，映像メディアから抽出した．マルチメディア視聴者の生理状態を制御しメディア効果を強調するためには，第１段階として，生理反応に影響を与えるであろう物理特徴量を抽出する必要があるが，考えられる限りの物理特徴量を1つずつ生理計測しながら特定することは現実的ではない．そこで，生理反応に直接対応すると思われる緊張_-_弛緩軸と爽快_-_鬱屈軸からなる情動平面を考え，心理評価によって60の映画シーンを情動平面に割り付ける．76個の物理特徴量を考え，これらの特徴量と2軸との相関係数を求め，危険率1%で有意に相関がある場合，生理反応に影響を与える物理特徴量候補として抽出した．このように時間のかかる生理計測なしで，生理反応に影響を与える物理特徴量候補を26+2個特定したので，今後の生理実験で検証していく．

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近年ブロードバンドの普及に伴い、個人でのマルチメディアコンテンツ受信が比較的容易に行えるようになってきた．一方，地方自治体においてはますます情報公開が求められるようになり，WEBページの充実などの取り組みが継続的になされている．最近では，自治体の議会の模様をストリーミング配信するなどのニーズも出てきている．しかし，議会情報を積極的に公開するマルチメディアコンテンツを作成するためには多大な労力を要するという問題点がある．本研究では，映像を動画像処理し，シーンを分割し，話者識別技術と併用することで，ストリーミングコンテンツの作成を支援するシステムの開発を行った．

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マルチメディアコンテンツ制作において，制作者の視聴者に対する意図表現を支援することは重要である．制作者がコンテンツに込める意図の一つとして速度感がある．速度感は一般に，色の変化速度やコンテンツ中のオブジェクトの移動速度などによって変わると考えられる．しかしながら，映像ショットの長さやカット周期の時間配置とこれらが与える速度感との関係は明らかではない．本研究では，カット周期から視聴者が感じる速度感を数値で示すモデルを提案し，コンテンツのカット周期と，そのコンテンツ視聴者が受ける速度の印象との関係を導出する．まず，カット周期を入力変数とする速度感モデルを提案し，主観評価実験で得られた速度感を学習データに提案モデルをフィッティングする．最後に，モデル出力と人間の印象の関係を明らかにして手法の有用性を示す．

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