大きく分けると,
脳機能のモデル化
進化システムの構築と知識処理,ルール抽出(規則生成),今後は深層ネットからの規則生成
ヒューマンセンシング(主として人の有する情報の計測と活用),感性情報処理,画像解析応用,総合的バイオメトリクス認証
など.方法論としては,ニューラルネットワーク(NN)と遺伝的手法(GA)などの学習や統計的学習・深層学習等による特徴抽出・認識システムの構築が多い
具体的テーマは,
貨幣識別,回転不変硬貨識別(500円と500ウォン硬貨),汚損紙幣,疲弊紙幣の検出など
各種製品の外観検査
変形(サイズ,位置,回転,線幅など)不変文字認識
冬期の流氷検出(なぜ徳島で、とよく質問される)
ディープラーニング(深層学習)に基づく方法(効率的な方法は...やはり構造の作り込み?)
データからの規則性・関数の抽出,パラメータ空間の同定
遺伝的アプローチによる特徴選択
あやめ問題で,3層NNからのルール抽出(100%精度のルール抽出:世界で唯一)
NNへの知識の埋め込み,洗練化学習,規則抽出,知識埋め込み型NNによる知的画像処理
深層学習(ディープラーニング)ネットからのルール抽出法の開発
高次関数・線形識別関数・パターン識別ルール等の生成
ユニバーサル・ルール生成,データマイニング
遺伝子DNAへの転写・逆転写モデル,ウィルス感染進化
定向進化,決定論的進化,部分的適応度の概念,その他の新アルゴリズム開発済み
視覚システム,位置ずれ・回転・サイズ・線幅等に不変なシステムの構築
心的回転のモデル化,回転不変システム(回転不変性と回転依存性の同時実現:IEEE NN誌に掲載済み)
統計的オンライン学習アルゴリズムの開発(Simple-FLDA,Kernel based Simple-FDA) ,それらの追加学習法
オンライン学習NNのルール化,特徴のルール化による高精度化
EMG信号の遺伝的パラメータ同定
遺伝的手法によるPCA,FLDA,ICA特徴の抽出,カーネル関数型及び新学習法(特許出願)(科研費の助成)
EMG,EEGなどの新統計的解析手法の開発
ジャンケン識別(90%以上の精度達成),立ち上がり・歩行開始動作のモデリング
眼電(EOG)による目の動作識別(90%以上の精度達成),アイマウスの実装
口唇筋電によるサイレント音声認識と個人認証(TAF助成)
深層学習での学習データを効率的に増加させる方法,学習データの価値を高める(有効活用する)方法の開発(科研費の助成)
深層学習ネットの学習において入力層で学習サンプルを増加させ,学習済みのネットの中間層付近で効果的に評価する方法の開発---精度改善効果が高い
深層学習ネットからのルール抽出法の研究 (科研費の助成)---学習サンプル数の増加によりルールの穴を塞ぐ方法の開発
顔筋電に基づく感情分析
使用中のGPU:RTXー2080Ti,RTX-3080&3080Ti,RTXー3090、RTX-4090、など
指紋認証
顔の向きの推定,視線方向・口唇の向きの推定
人種・性別・年齢推定(共同研究, TAF助成)
表情認識及び感情推定
脳波(EEG)による感情推定,意志判定(Yes/No判定)
眠気,疲れ具合,やる気, などを含む感性情報処理
固有値解析(PCA,FLDA),独立成分解析(ICA),NNによる解析,カーネル関数型などの開発
Kinectセンサ & Leap motionセンサに基づくソフトバイオメトリクス認証
空中署名認証,深層学習(ディープラーニング)の活用
Leap motionを用いる日本手話の認識
外観検査(共同研究、新しいゼロショット学習の提案),オンライン動画像処理,画像検索のためのキーワード検出,適応信号処理,医用画像処理,など.
安眠枕を開発したい.