This paper presents strategies for off-line writer verification and focuses on the normalization methods. The result of the experiments shows that the normalization of the character image affects the correct verification rate.

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正規化変換は,統計量の精密な近似を得るために有効である.本論文では,Konishi(1981,1991),Taneichi et al.(2002)により提案された正規化変換の一般論に基づき,超幾何分布の正規化変換を考察し,これにより新しい超幾何分布の近似を与えた.数値計算によりこの正規化変換に基づく性能を,従来の代表的な超幾何分布の近似と比較した.その結果,本論文で提案された近似は従来の近似に比べ,非常に多くの状況で精度が優れていることがわかった.

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データベースを設計するに当って、正規化すべきか、非正規化で良いかは情報システムを作る人たちの間で長らく問題になってきた。中々結論は出ず、理論データベースは正規化でなければならないが物理データベースは非正規化も許すという折衷策のような形でこれまで進行してきた。しかし、物理データベースについて言えば非正規化も「許す」ではなく、非正規化こそ「正しい」と言える。このことを実例を挙げて証明し、これまでの議論に決着をつける。但し、どうしても非正規化してはならない場合があるので、その境界はどこにあるか、その境界も明らかにする。なお、本論はリレーショナル・データベースを前提としている。

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形式文法理論である組み合わせ範疇文法(Steedman(2000))による構文解析においては疑似曖昧性が生じるが、これを解消する手法として正規化パージング(Eisner(1996),Hockenmaier(2010))がある。本研究では正規化パージングを部分方向性組み合わせ論理(Ozaki and Bekki(2011))を用いて再定式化した上で、LiLFeSにより実装し、その効果を検証する。

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ソーシャルメディア等の崩れた日本語の解析においては，形態素解析辞書に存在しない語が多く出現するため解析誤りが新聞等のテキストに比べ増加する．辞書に存在しない未知語の中でも，既知の辞書語からの派生に関しては，正規形を考慮しながら解析するという表記正規化との同時解析の有効性が確認されている．本研究では，これまで焦点があてられていなかった，文字列の正規化パタン獲得に着目し，アノテーションデータから文字列の正規化パタンを統計的に抽出する．統計的に抽出した文字列正規化パタンと文字種正規化を用いて辞書語の候補を拡張し形態素解析を行った結果，従来法よりも再現率，精度ともに高い解析結果を得ることができた．

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Iris data is composed of setosa 50 plants, vergicolor 50 plants, virginica 50 plants, and total 150 ants. This iris data is used as basic benchmark data of cluster classification. However, when analyzingith spherical SOM, misclassification was found at the boundary between vergicolor and viginica. After therection of the misclassification, corrected results were evaluated by the significance method. Theacy of the significance was improved when the corrected results were imvestigated. In other words,t turns out that iris data should be corrected and then used as the reference data.

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近年のセキュリティ問題において, 個人照合・識別の必要性が高まりつつある.本研究では, 顔画像認識システムを実現するために, あらかじめ登録されている人物の顔画像を対象に, これを効率良くコード化するための特徴量, および, アルゴリズムについて検討している.従来の研究では, 顔写真が登録済みか否かを認証することを目的として, 小区画の濃度値曲面の状態を表す特徴量を提案した.しかし, 撮影状況の変化などにより, 画像中に占める顔の大きさが異なる場合, 従来の特徴量では, 分類能力が低下する.そこで, 本稿では, 正面と横から撮影した画像を同時に使い, 顔の正規化を行うことで, この問題を改善する手法を提案する.また, 有効領域の有効性を併せて検証する.

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【はじめに,目的】Duncanらによって提案されたFunctional Reach Test（以下FRT）はリーチ距離と足圧中心点（以下COP）移動距離に高い相関があるとされている.しかし先行研究ではリーチ距離とCOP移動距離の相関がないとする報告もみられる.FRTの原法では上肢のリーチ時の高さを変えないという規定があるが,先行研究を見ると前方リーチ時の上肢の高さを規定していないものもみられる.リーチ距離はCOP移動距離よりも体幹の前傾角度に相関するという報告も見られる.上肢を下方へ移動させながらリーチすると股関節屈曲角度が増大し,COP移動を伴わない前方リーチが起こることが予想され,リーチ時の上肢の高さはリーチ距離,COP移動距離に影響を与えていると考えられる.そこで,本研究では原著で報告されているようにCOP移動距離を反映させる前方リーチ課題の方法を検討することを目的とした.【方法】対象は骨・関節系疾患のない健常成人24 名（男性17 名,年齢23.1 ± 1.5 歳）.身長167.8 ± 7.4cm,体重60.2 ± 6.3cm,足長24.5 ± 1.4cmであった.測定は重心動揺計（フィンガルリンク株式会社win-pod足圧分布測定装置）の上で行い,被験者はマーカーを右側の肩峰,大転子,膝関節中心,外顆,第5 中足骨頭に貼り付けた.開始肢位は足幅を肩幅に開いた立位で,両上肢挙上90 度位,両前腕回内位とした.リーチ課題として課題1:上肢の高さの規定なし,課題2:上肢の高さを開始時と終了時で同一とした.リーチ動作時の条件として踵を床面に接地した状態で体幹回旋を伴わないこととした.動作を右側方からデジタルビデオカメラにて動画で撮影し,同時に重心動揺計にてCOP前方移動距離（以下COP偏移）を計測した.リーチ距離は開始肢位と終了肢位における左第3 指尖先端の位置とした.測定は各課題につき2 回行い,平均値を採用した.動画から画像解析ソフトimage Jにて各課題における開始肢位と終了肢位の股関節屈曲角度,足関節底屈角度の変化量を算出し,＋が股関節屈曲方向,足関節底屈方向とした.リーチ距離を身長で,COP前方移動を足長でそれぞれ正規化を行った.統計処理として統計ソフトR2.8.1 を用いて対応のあるt検定を行った.また,各課題の正規化したリーチ距離（以下正規化リーチ）,正規化したCOP偏移（以下正規化COP）,各関節角度変化量についてのPearsonの相関係数を求めた.有意水準は5%とした.【倫理的配慮,説明と同意】対象者に対し,測定の主旨および目的を文書と口頭で説明を行い,書面にて同意を得た.また,当院の倫理委員会にて承認を得た.【結果】課題1 の正規化リーチは0.20 ± 0.03,正規化COPは0.21 ± 0.08 であった.課題2 の正規化リーチは0.16 ± 0.03,正規化COPは0.23 ± 0.08 であった.正規化リーチは課題1 が有意に大きい値を示した（p<0.01）.正規化COPでは課題間に有意差はなかった.股関節角度変化は課題1 が59.6 ± 11.6°,課題2 が38.9 ± 10.2°であり,課題1 の変化量が有意に大きかった（p<0.01）.足関節角度変化は課題1 が10.9 ± 3.4°,課題2 が8.1 ± 4.2°と課題1 の変化量が有意に大きかった（p<0.01）.また,課題間で正規化リーチと正規化COPに有意な相関は見られなかった.課題間で正規化COPには有意な相関を認めなかった.課題1 において,正規化リーチと股関節角度変化に中等度の相関を認めた（r=0.50,p=0.01）.【考察】正規化リーチでは課題1 で有意に高値を示したが,正規化COPでは有意差を示さなかった.このことから課題1 ではCOP前方移動を伴わない前方リーチが起こっていたと推察される.次に,課題1 では股関節角度変化において有意に屈曲,足関節角度変化では有意に底屈を示し,股関節戦略を使用したと考えられる.したがって,課題1 では股関節戦略により正規化リーチを増大させていたと推察される.さらに課題1 の股関節屈曲角度変化と正規化リーチでは相関を示したが,課題2 では相関を示さなかった.このことから課題1 では股関節屈曲角度変化が前方リーチに影響したと考えらえる.以上より,課題1 でみられたCOP前方移動を伴わない前方リーチは股関節屈曲角度変化の増大によって起こったと考えられ,課題2 のように上肢の高さを規定したリーチ動作のほうがCOP偏移をリーチ距離に反映しやすいと考える.ただし,正規化リーチと正規化COPに相関はなく,課題2 においてもCOPの前方移動を伴わない前方リーチが起こっていたと予想される.今回の計測ではCOP偏移をCOPの開始時と終了時の変化として定義したが,開始肢位でのCOPを考慮しなかった.そのため,開始肢位においてCOPが前方に位置しているものや後方に位置しているものがいたと予想され,COP偏移の値が大きくばらついたと予想される.したがって,今後の課題として,開始肢位でのCOPの位置を規定する必要がある.【理学療法学研究としての意義】前方リーチ時の上肢の高さを規定することでCOPの偏移をより反映できる可能性が示唆された.

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This paper discusses the identification method of automobile response to steering input using "normalized cornering stiffness", which is equivalent cornering stiffness divided by normal load and represents both vehicle response and axle property. Thus we can determine suspension, tire and steering system property to satisfy target response using normalized cornering stiffness. Firstly, this paper proposes the measurement method of normalized cornering stiffness using critical speed at which the vehicle attitude angle equals zero. This method features high accuracy because it is independent of the error of speed sensor. Next, the measurement result about over twenty vehicles is shown. This result points out that the variance of rear normalized cornering stiffness is quite large.

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A new signal quality metric and novel margin allocation technique for a page based holographic memory system were developed. The margin allocation result for a 500GB capacity system is both realistic and achievable.

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In this paper, We suggest a method of writer identification using a pile of signatures. In the method, after each character of the individual signature is separated, the size of the character is normalized and its center of gravity is calculated to pile up characters. From experimental results using 18 writers' signature, it is found that the average identification rate is 94.1% without normalization and 98.7% with normalization.

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本研究は，高齢社会で大きな問題になっている転倒に着目しその前段階として高齢者がすり足で歩く傾向にあることに着目する．通常の歩行とすり足とでは歩行音の音響的特徴が大きく異なることを利用するとともに，音響的特徴を入力とし，つま先の床との距離を回帰出力とするニューラルネットワークを用いてすり足を検出し，すり足が検出された場合に，高齢者に警告もしくは，注意喚起を与えることで転倒を防止するものである．フローリングの床を前提とし，室内履き着用時，裸足および,靴下による通常の歩行音，すり足の歩行音および，通常とすり足の中間の歩行音を5分程度ずつ収録し，その半数を学習用，残りを評価用として識別実験を行った．

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SSA 形式で表された中間表現は，φ 関数のない形に変換しなければならない(正規化)．本研究では，正規化アルゴリズムとして，Briggs らの方法と，Sreedhar らの方法を比較した．その結果，概ねSreedhar らの方法で正規化した方が実行効率のよいコードを得ることができることがわかった．また，よりよいアルゴリズムの可能性と今後の方針についても述べる．

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バッチ正規化（BN）と呼ばれる最適化手法はNeural Networkの学習効率を劇的に向上させるため大きく着目されている．定性的な議論および実験的な観測から，BNは自然勾配法（NG）との関係性が指摘されているが，厳密な数理的原理は不明である．本研究ではNatual Neural Networkと呼ばれるNGの実現方法とBNの類似性に着目し，BNがどの様にNGを近似しているのかを数理的に議論する．

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近年、Twitterなどのマイクロブログが爆発的に普及し、それを対象とした自然言語処理関連の研究が増加している。しかしながら、マイクロブログ上のテキストには口語表現やインターネットスラングの類が入り混じり、自然言語処理を行うに当たって不便な点が多い。本研究では機械学習により、マイクロブログ上のテキストから自然言語処理に適したテキストへの正規化を図る。

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ソーシャルネットワーク等において時間や地域による差を調べるために，ノー マライズカットを用いたグラフの比較法を提案する．比較対象のグラフのう ち，一方には疑似独立集合制約を，他方には正規化ラプラシアンにより得られ る距離空間での局所密度を考慮したグラフにおいてクリークをなすことを要請 する．クリーク全列挙エンジンに習い，２つの制約を同時に満たす解頂点集合 の高速列挙エンジンを設計する．

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ベクトル量子化の手法が、スペクトル空間の離散表現になるという観点から、未知話者のスペクトログラムを標準話者のスペクトログラムに正規化する話者適応方法について検討を行う。ここで述べる正規化方法では、ベクトル量子化により有限個のベクトルで話者ごとのスペクトル空間を表現した後、あらかじめ学習により求めた話者間でのベクトルの対応関係を用いて正規化を行う。本論文では、従来のスペクトルとパワーによる複合スペクトル歪尺度に基づいた単一のコードブックによるベクトル量子化に対し、スペクトルとパワーごとにコードブックを用いるセパレートベクトル量子化を導入することで、話者内のベクトル量子化歪及び話者間のスペクトログラム正規化誤差を小さくすることを試みる。評価をスペクトル歪及び認識実験で行い、セパレートベクトル量子化が有効であることを示す。

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