石井雅樹

J-GLOBALへ         更新日: 11/07/18 18:34
 
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研究者氏名
石井雅樹
 
イシイ マサキ
所属
秋田県立大学
部署
システム科学技術学部
職名
助教
学位
博士(工学)(秋田大学)

プロフィール

1999年 秋田大学大学院 鉱山学研究科 博士前期課程 情報工学専攻 修了
1999年 秋田県工業技術センター 技師(現:秋田県産業技術センター)
2008年 秋田県立大学 システム科学技術学部 機械知能システム学科 助手
2008年 秋田大学大学院 工学資源学研究科 博士後期課程 電気電子情報システム工学専攻 修了【博士(工学)】
2008年 秋田県立大学 システム科学技術学部 機械知能システム学科 助教
現在に至る.
画像処理・ニューラルネットワークの応用化研究,顔を対象としたヒューマンマシンインタフェースの研究に従事.

研究分野

 
 

経歴

 
2011年
   
 
秋田県立大学 システム科学技術学部 助教
 
2009年
   
 
秋田県立大学 システム科学技術学部 助手
 
2008年
 - 
2009年
秋田県立大学 システム科学技術学部 助教
 
2006年
 - 
2008年
秋田県産業技術総合研究センター 研究員
 
2006年
 - 
2007年
秋田県産業技術総合研究センター 高度技術研究所 研究員
 

Misc

 
石井 雅樹, 佐藤 和人, 間所 洋和, 西田 眞
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   91(11) 2659-2672   2008年11月
本論文では,教師なし学習のSOMと教師あり学習のCPNを用いることにより,表情パターンの物理的変化量と感情の変化量の対応関係を表現する個人固有の感情特徴空間(感情空間マップ)の生成手法を提案する.具体的には,SOMにより個人固有の表情パターンを抽出した後, Russellの円環モデル(心理空間モデル)を教師信号とするCPNを用いて,表情パターンの変化の程度と感情の程度の対応関係を導き出した.感情空間マップを用いることにより,表情パターンの変化に対して「快一不快」及び「覚醒度」を指標とする感...
間所 洋和, 佐藤 和人, 石井 雅樹
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング   107(92) 59-64   2007年6月
本報告では,Gabor Waveletsの方位選択性とART(Adaptive Resonance Theory)ネットワークの追加学習機能を用いて,時系列表情画像から表情変化を表現する手法を提案する.Grossbergらによって提案されたARTは,安定性と可塑性を保ちながら適応的にカテゴリを形成する追加学習型の自己組織化ニューラルネットワークである.本手法では,Gabor Waveletsにおける傾き(方位)の異なる特徴量をARTに与えることにより,表情の動的かつ局所的な位相変化をART...
石井 雅樹, 佐藤 和人, 間所 洋和, 西田 眞
電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理   106(541) 11-16   2007年2月
本稿では,教師無し学習のSOM (Self-Organizing Map)と教師あり学習のCPN (Counter Propagation Networks)を併用した表情空間マップの形成手法を提案する.はじめに,表情の表出プロセスで発生する複雑な顔パターンの位相変化を狭い写像空間のSOMを用いて階層的に学習し,各表情を特徴付ける顔パターンの基準ベクトルを生成する.次に,各表情の基準ベクトルをCPNの入力とし,表情の位相変化に基づいた顔パターンのカテゴリマッブを形成する.最後に,各カテゴリ...

競争的資金等の研究課題

 
文部科学省: 科学研究費補助金(新学術領域研究(研究領域提案型))
研究期間: 2011年 - 2011年    代表者: 石井雅樹
文部科学省: 科学研究費補助金(若手研究(B))
研究期間: 2008年 - 2009年    代表者: 石井雅樹
本研究では,Fuzzy ARTを組み込んだ追加学習機能を有する表情認識モデルを提案した.提案手法の有用性を検討するため,喜びと無表情を対象とした基礎的な評価実験を実施した.その結果,提案手法を用いて生成した表情特徴空間は,既存の知識を保持したまま,新たな知識を追加的に獲得可能であることを明らかにした.このことは,提案手法が,時間軸に対して頑強性を有する適応的な表情認識モデルとして有用であることを示している.
文部科学省: 科学研究費補助金(若手研究(B))
研究期間: 2006年 - 2007年    代表者: 石井雅樹
顔表情からの感情認識は,マンマシン間の自然な対話を実現するための一手法として有用である.感情を表す表情パターンは人物ごとに異なるが,表情に表出しようとする感情や表情から知覚される感情は人物によらず普遍と考えられる.すなわち,表情から感情の程度を推定するためには,物理的パラメータである個人固有の表情パターンを如何に抽出し,これらを普遍な心理的パラメータである感情に如何に対応付けるかが重要な課題と考える.本研究では,教師なし学習アルゴリズムのSOM(Self-Organizing Maps)と...