本稿では，高速リフティングモノドロミー作用素の 準有限ランク近似に基づく中立型むだ時間系の安定解析法を考える． まず，高速リフティングモノドロミー作用素のスペクトル半径によって むだ時間系の安定性が特徴づけられることを述べる． そして，高速リフティングモノドロミー作用素を準有限ランク近似した 作用素のべき乗を考えることで，スペクトル半径を計算するかわりに， 行列の固有値計算により安定解析が行えることを示す．

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連続時間線形系に対して零次ホールドを用いて離散時間モデルを求めると，連続時間系にはない零点が新たに現れる．この零点はサンプリング零点と呼ばれる．相対次数が2で連続系の零点の総和と極の総和が等しい場合に，小さいサンプリング周期に対して，サンプリング零点が安定となる条件は未解明である．そこで本研究ではその問題を解明している．

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離散時間周期時変系はリフティングに基づいて仮想的な伝達関数を定義でき，そのような取扱いのもと，セパレータ型ロバスト安定定理を応用すればその系のロバスト安定解析が可能である．本発表では，リフティングする際のタイミングをずらすことに起因した，系の周期的取扱いの差異によって，非因果的スケーリングに基づくロバスト安定解析の結果が変わりうることに関する数値的検討と考察を行う．また，スケーリングが非因果的であることがもたらす効果についても触れる．

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多くのH∞最適制御問題はNehari問題という最良近似問題に帰着する．有限次元システムの場合，行列Lyapunov方程式を解くことでNehari問題の解を得ることができる．しかし無限次元システムの場合，作用素を含む方程式を解く必要があり，解を得ることは一般に難しい．そこで，本稿では無限次元システムの伝達関数として擬有理型伝達関数を扱い，状態空間を有限次元部分空間で近似することによりNehari問題の解を近似的に構成する手法を提案する．

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本稿では，線形ディスクリプタシステムに対する状態方程式形式の動的制御器による安定化問題を考え，LMIに基づく制御器の設計方法を提案する．従来のLMIに基づく動的制御器の設計法では，その多くがディスクリプタ形式で記述された制御器を考えていた．そのため，閉ループ系の安定性や性能を保証したとしても，実際には設計した制御器が実装できない可能性があった．提案法を用いればこの問題を危惧することなく，設計した性能のとおりの制御ができる．

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擬有理型と呼ばれる無限次元システムの消散性をビヘイビア理論の枠組みで考える． 有限次元の場合に知られている消散性に関する基本的な同値関係の一般化を行う． その証明のために，Paley-Wiener class と呼ばれる整関数のクラス上でのスペクトル分解が可能であるための必要十分条件を新たに導く． この条件は，kernel 表現により与えられるビヘイビアが消散的であるための十分条件を導く際に重要な役割を果たす．

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車載レーザレンジセンサによる相対位置計測手法を用いた複数移動ロボットのLeader-Follower型隊列走行手法を提案する．Followerはロボットの周囲環境に応じて，車載リフレクタによる手法とスキャンマッチングによる手法の2種類の相対位置計測手法を動的に切り替える．Followerは得られた相対位置をもとに移動経路を生成し，Leaderとの車間距離を一定に保ちながら移動経路に沿って走行する．3台のロボットによる隊列走行実験により，提案手法の有効性を示す．

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移動ロボットにおける自己位置推定は，ロボットの機能を高める上で非常に重要な問題であり，カメラ，全方位カメラやレーザーレンジスキャナなど，様々な視覚センサーが用いられる．本研究では，これらのセンサーの情報を併用することにより自己位置推定の精度を高めることができることを，ベイズ的アプローチによりアルゴリズムを構成してシミュレーションにより示す．

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センサネットワークではノードの温度，湿度等のセンサ情報とともに位置情報が重要となる．本研究では，二次元光センサを搭載した光通信型センサネットワークを提案する．用いる二次元光センサは他ノードが持つLEDが発する赤外線を受光すると，画像中のLED輝点座標値を出力する．ノードの三次元位置推定を行う際は，位置既知の他ノードのLEDを点灯させ，輝点座標を得る．位置未知ノードは赤外線を用いた光通信で座標値をサーバへ送り，PC上でノードの三次元位置を算出する．

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自動車に搭載した高解像度のマルチレイヤレーザレーダを利用して，市街地環境において移動車両や歩行者を検出する方法を提案する．レーザレーダで周囲環境をセンシングし，センサデータを2次元グリッドマップ上に写像する．そして，占有グリッド法や物体の大きさ，高さ，位置関係を考慮して移動物体を検出する．市街地で行った実験の結果を通じて提案手法の精度を示す．

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本研究では、周囲360度の画像を取ることができる全方位カメラを移動ロボットに搭載し、移動ロボットの周辺の画像を取得することによって、ロボットが安全に走行できる面を検知するシステムを構築する。 全方位カメラから取得した画像から、障害物を検知しやすくするために、 ロボット前方の特定のエリアを全方位カメラの画像の中で設定し、その中にエッジ抽出すると、ロボットを回転等により回避させる。実験により、動作の状況を示す。

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本稿では光トポグラフィー装置を用い，温泉旅館のウェブページを題材に人間が良いと思えるウェブを見たときの脳活動を分析する．実験では客室，温泉，料理，価格に 関する４画像をそれぞれ30秒ずつ見せ，試行後は閲覧した感想を質問紙調査で尋ねた．8名の被験者にそれぞれ５回ずつ行った結果，本人が良いと考えるウェブを閲覧した時の脳活動は，興奮して活発になるのではなく，比較的穏やかであることが明らかになった．

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屋外環境での電動車椅子の安全な走行支援を実現するため，レーザレンジセンサ（LRS）による走行路面認識法を提案する．車椅子のピッチ方向に傾斜させたLRSにより車椅子前方の路面をセンシングし，IMM（Interacting Multiple Model）法と最小二乗法などを基礎に前方路面の平坦度や路面境界を検出する．大学構内での走行実験により提案手法の精度を示す．

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本研究では，遺伝的アルゴリズムを用いた新しいアナログレイアウト手法を提案する。 提案手法では，解表現として逆ポーランド記号を用いて，2種類の交叉手法を素子の一と向きのそれぞれに ついて適用する。また評価実験により提案手法の有効性を検証する。

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Genetic Network Programming (GNP) works effectively in dynamic environments. An extension of GNP named GNP with rule accumulation has been already proposed and applied to a stock market application. In this paper, important improvement of matching degree based on GNP-RA is proposed to evaluate the trading rules.

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遺伝的ネットワークプログラミングを利用したデータマイニングを利用して交通流の予測を行い、最適経路探索精度を向上する手法を提案する。 実際の道路システムで使用して、提案手法の有効性の検証を行う。

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近年, 流行の兆しにあるインターネットライブ動画サービス上で構築されたユーザ間のネットワークを分析する. 代表的なインターネットライブ動画サービスの1つであるUstream.tv上での分析の結果, ユーザ間で構築されたネットワークは従来のソーシャル・ネットワークと同様にスケールフリー性を持つことと, ネットワーク上のコミュニティがいくつかの類型に分類できることがわかった

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ソーシャルブックマークではユーザの嗜好によりWebページの登録が行われるが，登録情報からその嗜好を推測するのは困難である． 本研究では，ユーザの嗜好を隠れ属性とみなし，Latent Dirichlet Allocationを用いることで隠れ属性を考慮したソーシャルブックマークデータの解析を行い，クラスタリングを実現する．

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現在，ソーシャルブックマークサービスが普及している．ソーシャルブックマークとは，ネット上で公開・共有されるWebページのブックマークであり，ユーザが有益な情報が得られる情報源として期待されている． 本研究では，ソーシャルブックマークデータ(Webページ，ユーザ，タグ)をテンソルとして表現し，このテンソルを分解することでクラスタリングを行う．分解手法としてCP分解，Tucker分解を用いる．またクラスタリング結果から他手法との分類精度の比較を行う．

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　キーストロークを用いた生体認証には，定型語による識別と非定型語による識別手法とがある．定型語による識別方法は過去に多くの研究が行われているが，非定型語による識別方法が本格的に行われてきたのは最近になってからである． 　非定型語による識別方法として，我々は日本語文に特化した特徴量に着目し，重みつきユークリッド距離(WED)法を用いた手法を提案してきた（佐村，西村 2009）．一方で，英文を用いた識別手法ではGunettiらが研究しているVector Disorder(VD)法が有名である． 　本発表では，日本語文入力における個人識別を対象として，WED法とVD法を融合したハイブリッド法を提案し，従来の手法より識別率の向上をはかる．

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鉄鋼製品の品質向上，生産性向上，コスト低減のため，それぞれの製品に応じた最適な製造条件を決定することは極めて重要であり，そのために製造条件と製品品質の関係を表現する精密なモデルが必要である．しかし，鉄鋼製品は多くの工程を経て製造され，非常に複雑な物理現象により製品品質が決まるため，精密なモデルの構築が容易ではない．本講演では，鉄鋼製品の品質設計を事例に，局所回帰による制御対象のモデル化，ならびに，そのモデルを用いたシステムの開発，実装，および保全に対するこれまでの取り組みを紹介し，今後の課題について述べる．

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ロボットマニピュレータにおいて，特異姿勢付近でのエンドエフェクタの運動生成は困難を伴うことが知られている．しかし，比較的重い物体を把持し移動するなどの作業においては，特異姿勢付近でマニピュレータの関節トルクによって効率的にエネルギ生成が可能である．本稿では，2リンクマニピュレータによるドア開け事例を中心に，特異姿勢付近の動力学を解析し，作業達成における特異姿勢の有用性について考察する．

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本発表では，離散時間力学によってモデリングされたコンパス型2足歩行ロボットに対して，離散時間歩容の生成手法について考える．まず，離散時間力学を用いてコンパス型2足歩行ロボットのモデリングを行う．つぎに，離散時間歩容生成に関する最適制御問題を定義し，逐次2次計画法を用いてその問題の解を求めることを考える．そしてシミュレーションを行い，離散時間歩容が生成されていることを確認する．

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近年，工場における搬送用ロボットなどでは，障害物が配置された空間での車両の自律移動技術が求められている．本研究ではロボットの自己位置を精度よく推定し，少ない計算量でリアルタイムに障害物回避を行う．本稿では，動作計画法として最小射影法，自己位置推定法として格子点オブザーバを用いたシステムについて提案する．そしてこれらの手法について紹介し，実機実験による結果を示す．実験結果より，提案したシステムによる二輪車両ロボットの障害物回避制御が実現されることを明らかとした．

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本発表では，近年発表者らが提案したHamilton-Jacobi方程式の近似解法の適用例として，非線形最適状態フィードバック則を用いた倒立振子の振り上げ安定化制御を紹介する．制御則に最適状態フィードバックを用いるため，従来振り上げ制御で多く用いられている制御の切り換えが不要であり，なおかつ最適性も保証される．単一のフィードバック則を用いる有用性をシミュレーションにより確認した．

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非線形システムの最適レギュレータはHamilton-Jacobi-Bellman方程式から得られる．しかし，同方程式は非線形偏微分方程式であるため解を得るのが困難である．この問題に対し，近年，最適制御系を拘束力学系とみなして正準量子化し，HJB方程式と等価なSchroedinger方程式を導く手法が示されている．本稿では，Schroedinger方程式と局所的に一致するマスター方程式を持つMarkov過程を考えることで，非線形最適レギュレータの近似解法を構築する．

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密度関数を用いた安定性解析法は、通常用いられるリアプノフ関数を用いた解析法の双対的な手法であり、リアプノフの方法に比べて補償器設計が容易になるなどの利点がある。本論文では、離散時間非線形系に対する同様の解析手法を提案する。密度関数を用いた手法は、状態空間上の状態の流れの発散を評価することで解析を行うが、ここでは離散時間の差分方程式における発散の概念を新たに定義することで、同様の解析を可能にする。主結果としては、漸近安定のための必要十分条件を与える。

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仮想テーマパーク内での挙動解析のために，個々の来場者の嗜好を反映したファジィモデルに基づくエージェントによるシミュレータを提案している．本研究では，個々のユーザの嗜好にばらつきがある場合の混雑度への影響について検証する．好みのアトラクションが混雑している場合には代替案を選択することで満足度の低下を防ぐ傾向があるが，緩和しうる嗜好のばらつきの偏りにある閾値が存在することを示し，得られた意思決定支援のための知見を報告する．

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事業体の経営効率性を分析する手法として包絡分析法（DEA）がある。評価対象の事業体間に何らかの関係性がある場合それらをグループ化し，グループ単位で効率性を分析する手法（MF-DEA）が提案されている。本研究では，日本の大学をいくつかの基準（国公立私立，大学規模など）でグループ分けし，MF-DEAを用いて分析を行う。そして，同じグループに属する大学内，異なるグループ間での分析により多面的に大学評価を行うことを目的とする。

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実用的な侵入検知システム（IDS）構築のためには検知対象ネットワークのトラフィックから学習用データを作成し，それを用いてIDSの学習を行うことが望ましい．しかし，学習用データの作成のための実トラフィックへのラベリングは人の手で行わねばならない．そこで，本研究では実トラフィックから学習用データを効率的に作成するためのシステムを開発する．また，作成したデータを用いてIDS-SVMを学習し，数値実験により提案手法の有効性を示す．

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インターネットサービスの普及に伴い,観光地の決定を支援する研究が数多く行われている.本研究では,人間の主観に基づいて最適化を行う対話型進化計算法を用いることでユーザの嗜好に則した観光情報提示手法について検討を行った.その結果,個々の感性をシステムに反映させるだけでなく観光形態,観光費用,観光時間を包括した観光情報提示システムを提案する.

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様々な分野で応用されているファジィ推論の一つであるSIRMs結合型推論法は，前件部がファジィ集合であるが，後件部は実数値である．しかしながら，これは直感にあってはいない．したがって，本研究では実数須である後件部をファジィ関数に拡張した“ファジィ関数型SIRMs推論法"を提案する．また，本推論法を医療診断システムへ応用することにより，その有効性を示す．

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画像中の特定形状物体の認識にクラスタ分析を応用する試みが種々報告されている．本研究では，格子状クラスタを抽出するための新たなアプローチとして，クラスタごとの局所的な座標軸回転を用いることで線形クラスタリングの拡張により格子状構造をとらえる手法を提案する．正方形状のクラスタの各辺をサブクラスタとみなして座標回転を施すことで，直線構造の把握のための手順の援用で格子状構造をとらえる．

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社会現象をモデル化し，シミュレーションを通じて現象を理解・分析する手法としてマルチエージェント・アプローチが注目されている．本稿では，組織活動におけるインセンティブの効果と役割を明らかにすることを目的としたマルチエージェント・シミュレーションについて報告する．具体的には，インセンティブの構成モデルを提案し，チームプレイを対象としたシミュレーションを行い，エージェントの価値観の違いにより作業効率に大きな差が出ることを確認した．

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U-Mart プロジェクトでは，人工市場 U-Mart システム version 3.0 が開発され，より現実的な実験が可能となっている．しかしながら，これまでのエージェントはザラバを考慮されておらず，U-Mart システム version 3.0に用いると価格が振動するなど市場の挙動が現実的ではない．そこで，エージェントの利益及び市場の安定性を考慮したザラバ版エージェントの開発を目的とする．

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近年，人工知能によるボトムアップ的なアプローチとは別に，トップダウン的なアプローチにより人間らしさを実現する人工無脳と呼ばれる会話システムが注目を集めている．しかしながら，これまでの人工無脳には，会話の内容が貧弱であり，ユーザを十分に満足させることができないといった問題点があった．そこで，本研究では，この問題を解決するために，Web 上に存在する情報を利用することによって，適切な分野について会話可能な人工無脳システムの提案を目的とする．

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近年の医療現場は患者の治療に対する満足度の向上を目標としている． 患者が症状に対する考えや治療への期待などの意見を医師に伝え，医師はその患者に適した治療方針を提供するというコミュニケーションが患者の満足度に影響を与える． しかし顔面疾患のような患者によって多様な意見が存在する疾患においては，患者が気になっているが言葉に出来ない意見がある場合があり，医師がそのような内面的な意図を全て引き出すことは容易ではない． 本研究では，医師が患者の内面的な意図を取得する支援を行うことを目標とする． 具体的には表情合成を用いた表情設定を行うことでユーザに自分の表情に対する考えを意識させることを目的とし，実験により手法の有用性の検討を行う.

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近年，「伝え合う力」の育成にむけ，グループの話し合いが小学校の授業に導入されている． 「伝え合う」とは双方向のやりとりであり，話し合いの中で自己と他者との関わりの意識は重要であるが，話し合いの中での意識は容易ではない． そこで，個人の特徴を表す生態指標の中で「引き込み」の概念が存在する心拍に着目した．個人の心拍情報を入力とし，二者間の心拍同調を計算し，同調組数に応じて明るさが変化する電球を出力とすることで、他者との関わりへの意識を促すシステムを提案する． 小学生の話し合いの場で本システムを利用してもらい，他者との関わりへの意識の程度を調べる． 実験の結果より，心拍数同調情報の利用による他者との関わりへの意識の促進の有無を明らかにする．

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ペトリネットでモデル化されたAGVとのタスク割当てを含む搬送経路計画問題 について,初期位置からリリースまでの搬送時間の最小化と, ピックアップからリリースまでの運搬時間の均一化を同時に考慮した経路計画法を提案する. 様々な重み付けを行った目的関数に対して,ペトリネットの分解とペナルティ法を用いた同時最適化法を用いて 解集合を導出する. この手法は,タスク割当てを表現するサブネットと経路計画を表現するサブネットにそれぞれ分解し，サブネットから部分問題を構成する．各部分問題 は，与えられた目的関数を最適とするトランジションの最適発火系列問題として定式 化され，Dijkstra 法により解を求める．この手法を計算機上で実装し，汎用ソルバでの厳密解法で求めた解集合との比較を行う.

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車両運用計画問題は、与えられた列車ダイヤに従って列車を運行するために、各列車に対して、必要最小な車両の割当を決定する問題である。 本研究では、車両の定期検査制約を考慮した車両運用計画問題の数理モデルと列生成法による解法のアルゴリズムを提案する。提案手法では、問題を集合分割問題と列生成子問題に分割し、精度の良い下界値を得ることができる。列生成子問題については、検査制約を考慮した閉路問題として解くことができることを数値例を用いて示す。

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本報告では，鉄道荷役作業において，1台の動力車によって複数の貨車を移動する場合を 考慮した荷役計画導出法を提案する．提案手法では強化学習を利用し，貨車の移動順序， 貨車の移動先，移動貨車台数の学習を行い，目標配置達成に要する貨車の総移動回数を 削減する．貨車数が大きい場合，検討すべき候補数が膨大となるが，提案手法では， 複数の貨車を同時に移動する場合固有の性質を利用して，候補数の削減を行う．

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本研究では配送計画問題において，配送拠点における多期間の在庫推移を評価して適切な配送ルートを決定するためのヒューリスティックス法を開発する．本問題では複数の拠点において確定需要の下で品切れを起こさせない制約を設け，配送距離の最小化を目的とする．解法にあたり，各拠点における在庫・欠品コストとともに拠点間配送コストを導入した配送割付けの定式化を行う．この式を利用することで，各拠点の配送期を最短経路問題を解くことによって決定し，その後，各期における配送計画問題を解く．配送計画問題の解法にあたり，SA (Simulated Annealing)法を利用した．単純モデルによる数値実験を行い，計算結果を最適化手法による結果と比較することで本解法の有効性を検討する．

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自動倉庫の入出庫スケジューリング問題に対しては，これを巡回路による訪問点分割問題としてとらえ，巡回路を絞込み汎用ソルバを用いて厳密解を求める方法が提案されている．巡回路の絞込みは列生成法で求めた連続緩和解と緩和解情報を利用した実行可能解により行う．既存の解法においては列の生成を緩和的に行っているが，これを厳密に行い連続緩和解の精度を高めることで，巡回路のさらなる絞込みを期待する．ただし，厳密な巡回路による列生成は時間がかかるので，本研究では，最初にLagrange緩和問題を解いて枝変数を除去し，高速化を図る．こうすることで，汎用ソルバに渡される問題の規模が小さくなり，厳密に扱える問題の範囲が拡大する可能性がある．本発表では，上記の枠組みによる厳密列生成法を提案・実装し， 実験結果を報告する．

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　三次元スキャナは，レーザ光を走査して対象物の表面形状を点群データとして得る装置である．対象の全周形状データを得るには，通常異なる地点からの複数回の計測が必要となる．本研究では，街並みにおける構造物の形状計測を効率化する手法を提案する．具体的には，平面図での建物の立地情報を基に，数理計画法により，建物の全壁面の走査に必要な最小計測回数や，走査密度が最大となるような一定数の計測地点の組合せを算出する．

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光学式3次元スキャナにより実物体の形状取得が容易になっているが，得られる形状データは位相情報を持たない3次元点群で，表面の起伏などによってデータの欠損も生じるため，対象物の体積などを計量することは難しい．本研究では，8分木による階層的空間分割と3次元モルフォロジー処理により，表面の連結性を担保し，実測点群の3次元分布を忠実に反映した閉領域を生成する手法を提案し，実測データに基づいて効果を検証した．

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スピーチプライバシーを保護するための方法として，遮音システムを設置する方法とマスキング用雑音により音声をマスクする方法の2つが考えられる。本研究では，マスキング用雑音を用いる方法に着目し，音声とマスキング用雑音の到来方向の違いがスピーチプライバシー評価に及ぼす影響について考察している．

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外国語などの新しい発音を習得するには、発音矯正が必要となる．発音矯正の多くは、学習者は手本となる音声を聴いてまねることで、発音の習得する．しかし、このとき、音韻だけでなく手本の音声の個人性までまねてしまい、発音の習熟を妨げることがある．本研究では、学習者の個人性を保持して、音韻のみを変更した音声の合成を試みる．

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これまで高品質な感情音声を合成することを目的に， 音声合成データベースの元となる音声データの読上げテキスト （収録テキスト）の設計手法を提案してきた．本手法では，収録テキストにおいて音素バランスと韻律バランスを考慮し，両特徴のエントロピーが最大化するよう，母集団から収録テキストを抽出する．本稿では当手法を用いて設計した収録テキストを元に音声収録を行い，音声合成用コーパスを構築し，合成音声を試作した内容について報告する．

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本研究では自己回帰(AR)モデルが声道をモデル化できることに着目し、声道の差異によって個人を識別するシステムを提案する。本システムの特徴は声道を用いることによりフレーズや言語に依存せず、話者を識別できるところである。発表内容としては、入力音声よりARモデルのパラメータを推定し、統計的パターン認識を用いて個人を識別することを考え、実験的評価により本提案手法の有用性を示す。

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ネットワークコミュニティにおけるユーザの意思決定支援の一手法として， ユーザ間の協調による「くちこみ」を仮想的に実装して情報選別を行う 協調フィルタリングが活用されている．その過程は嗜好の類似するユーザの 群へ対応するコンテンツを推薦することで行われることから， 教師なし分類手法のクラスタリングとも関連が深い． 本講演では，協調フィルタリングの基本的な考え方を紹介するとともに， 講演者らのファジィクラスタリングの改良モデルも含めて， クラスタリングに基づく情報選別モデルについて概説する．

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