著者

田村 宏樹 坂田 健一郎 唐 政 石井 雅博

出版者

一般社団法人 電気学会

雑誌

電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.124, no.9, pp.1918-1919, 2004 (Released:2004-12-01)

参考文献数

5

---

In this paper, we propose a genetic algorithm(GA) with local minimum escaping technique. This proposed method uses the local minimum escaping techique. It can escape from the local minimum by correcting parameters when genetic algorithm falls into a local minimum. Simulations are performed to scheduling problem without buffer capacity using this proposed method, and its validity is shown.

著者

田村 宏樹 淡野 公一 石井 雅博 唐 政

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.22, no.1, pp.65-72, 2010-02-15 (Released:2010-05-21)

参考文献数

8

被引用文献数

1

---

人のポーズ・歩行動作から,人の感情を識別*1することが100%の精度ではないが識別可能であるとの研究報告がなされている[1]~[3].それらの先行研究の多くは,人のバイオロジカルモーション(体の関節部分の動き)[4]をモーションキャプチャ装置で抽出し,解析することで識別を行っている.しかし,モーションキャプチャシステムは高価であることをはじめ,使用場所に制約があるなどの問題点がある.これらの研究を踏まえて,本稿では単一加速度センサを用いた感情を込めた歩行動作の識別を行うシステムを提案する.まず,提案したシステムとして人の歩行動作時の加速度情報から特徴量を抽出する.この特徴量を識別器Chain Support Vector Classifer(C-SVC)を用いて各感情ごとに識別を行った.本実験では,3名の被験者に単一加速度センサを装着してもらい中立,悲しみ,喜び,怒りの4感情を表現した歩行動作を対象とした.単一加速度センサから得られた加速度情報から,本稿で提案したシステムにより感情を込めた歩行動作の識別の実験を行い,提案したシステムの有効性を計算機実験結果より検証する.*1 本稿では,人が感情を推定するときに「推定」の語句を用い,計算機が感情を推定するときに「識別」の語句を用いることとする.

著者

松井 靖浩 石井 雅博 山下 和也 唐 政

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.107, no.332, pp.23-26, 2007-11-12

---

視覚からもたらされる情報は他の感覚からもたらされる情報に優先して働く.しかし,最近の研究において視覚優位が崩れることがあることが知られるようになってきた.空間的な課題の場合は確かに視覚優位であるが,時間的な課題の場合は聴覚が優位に働くというのである.このことから,空間的であり,また時間的でもある運動の課題を提示した場合はどちらが優先するかという疑問が生まれる.そこで,本研究ではフラッシュラグ効果を発生させる際に聴覚刺激を提示することによって錯視量に与える影響を調べた.

著者

田村 宏樹 唐 政 石井 雅博

出版者

一般社団法人 電気学会

雑誌

電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.123, no.10, pp.1822-1829, 2003 (Released:2004-05-28)

参考文献数

10

---

Constraint satisfaction problem consists of the combination of some constraints, and it is a very difficult problem. The neural network is used as a method of solving constraint satisfaction problems. In this research, we proposed a method of solving constraint satisfaction problems by neural network having self-feedback. The feature of this proposed method is simplifying constraint satisfaction problems. It becomes easy to search an optimum solution by this proposed method. This proposed method was applied to N-queen problem and four-color problem which are constraint satisfaction problems. From Simulation result, this proposed method can solve the N-queen problem and four-color problem at high speed and high performance.