平井有三

ガウス過程(GP)とは,ランダム変数の集合であり,どの有限個をとってもそのどれもが同時ガウス分布に従う,というものである.このとき,予測分布は期待値関数とカーネル関数(共分散関数)の2つの関数によって特定される.学習データ,新しい入力データ,教師データから出力値を推定するため,入力信号の有色性や非定常性による収束速度への影響を受けにくいのではないかと考えられる.ガウス過程では,パラメータがガウス分布に従うと仮定している.本稿では,線形エコーパス,及び非線形エコーパスがガウス分布に従うことを...

ブラインド信号源分離は盛んに研究されており, 独立成分分析を用いたアルゴリズムが数多く提案されているが, 出力位置の任意性などの問題がある.本論文では, 観測信号の同時分布から音源方位ヒストグラムを生成し, 推定された音源方位から分離行列を構成し, 分離信号を得るアルゴリズムを提案する.バンドパスフィルタを用いることにより, 様々な信号の混合も分離できることを示す.また, 提案手法を適用することで伝播遅延を推定し, 伝播遅延を含む音源分離ができることを示す.実験の結果, シミュレーションに...

車載カメラ画像から赤い円形の道路交通標識を切り出し, リアルタイムで認識するアルゴリズムを提案する.HSB表色系を用いて標識を切り出した後, 反対色フィルタを標識内部を鮮明化するためにかける.そこに判別分析二値化法を二度用いることによって, 標識内部がセグメンテーションされる.そして, セグメンテーションされた標識に対して構造的特徴を用いた決定木を使って認識を行う.その結果, 約96%の認識率で認識できた.