研究者詳細 - 松本　隆

写真a

マツモト　タカシ

松本　隆

所属

理工学術院

職名

名誉教授

学位

工学博士 ( 早稲田大学 )
MSc ( ハーバード大学 )

ホームページ

http://www.matsumoto.elec.waseda.ac.jp

経歴

2003年04月

-

2004年03月

ケンブジッジ大学工学部客員研究員
1977年

-

1979年

米国カリフォルニア大学バークレー電気工学・計算機科学客員研究員
1977年

-

1979年

Visting Scientist, Department of Electrical Engineering and Computer Sciences,
　

　

　

カリフォルニア大学バークレー校

学歴

　

-

1966年

早稲田大学工学部電気工学
　

-

1966年

早稲田大学

委員歴

1995年

-

　

映像メディア学会次世代画像入力研究会委員
1993年

-

　

電気学会カオス調査専門委員会委員長
1992年

-

　

Circuits,Systems and Signal Processing Associate Editor
1992年

-

　

IEEE CAS Society Board of Governors
1990年

-

1991年

電子通信学会誌論文委員,誌編集委員会委員,非線形問題専門委員会専門委員長
1990年

-

　

電子情報通信学会非線形問題研究専門委員会委員長
1988年

-

1989年

IEEE CAS Society Associate Editor,Guest Co-editor
1981年

-

1983年

IEEE CAS Socity Associate Editor,Guest Co-editor
1976年

-

1977年

計測自動制御学会誌編集委員,論文集委員

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所属学協会

　

　

　

映像情報メディア学会
　

　

　

情報処理学会
　

　

　

ヒューマンインターフェイス学会
　

　

　

映像メディア学会
　

　

　

Systems and Signal Processing
　

　

　

Circuits
　

　

　

IEEE CAS Society
　

　

　

IEEE CAS Socity
　

　

　

電子通信学会
　

　

　

計測自動制御学会
　

　

　

電気学会
　

　

　

日本神経回路学会
　

　

　

電子情報通信学会
　

　

　

IEEE
　

　

　

Institute of Image Information and Television Engineers
　

　

　

Information Processing Society of Japan
　

　

　

Human Interface Society
　

　

　

The Society of Instrument and Control Engineers
　

　

　

Japanese Neural Network Society
　

　

　

Information and Communication Engineers
　

　

　

Institute of Electronics
　

　

　

IEEE

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研究分野

制御、システム工学 / 通信工学 / 生命、健康、医療情報学 / 知能ロボティクス / 知覚情報処理

研究キーワード

署名認証
複雑系
逐次モンテカルロ
マルコフ連鎖モンテカルロ
情報処理
信号処理
Bayes学習
complex systems
Sequential Monte Carlo
Markov Chain Monte Carlo
Signal Processing

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受賞

Life Fellow

2010年 IEEE

受賞者：松本隆
IEEE Life Fellow

2010年
第2回LSI. IPデザイン、アワード開発奨励賞

2000年

受賞者：松本隆
IEEE Certificate of Appreciation

1995年 IEEE CAS Society

受賞者：松本隆
論文賞

1994年日本神経回路学会

受賞者：松本隆
日本神経回路学会論文賞

1994年
Fellow

1984年 IEEE

受賞者：松本隆
IEEE Fellow

1984年

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書籍等出版物

EE Text 基礎電気回路

オーム社 2011年 ISBN: 9784274211232
階層ベイズモデルとその周辺ー統計科学のフロンティア４(第３刷)

岩波書店 2006年 ISBN: 400006844X
複雑系叢書(全7巻）1．複雑系の構造と予測

共立出版 2006年 ISBN: 4320034457
Bifurcations: Sights, Sounds and Mathematics

Springer - Verlag 1993年
Bifurcations: Sights, Sounds and Mathematics

Springer - Verlag 1993年
カオス"第2章"カオスを電子回路で捕える

サイエンス社刊 1990年

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共同研究・競争的資金等の研究課題

NIRSデータによる脳信号解読

研究期間:

2010年

-

　

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前頭前野酸化ヘモグロビン、脱酸化ヘモグロビン量から人の不安度を予測する
Hyperspectral Imagingによる生体認証

研究期間:

2010年

-

　

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Hyperspectral Imagingにより個人認証を行う
NIRS-based Brain Sgnal Decoding

研究期間:

2010年

-

　

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Predict anxiety index from NIRS data
Hyperspectral Imaging-based Biometric Authentication

研究期間:

2010年

-

　

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Authenticate individuals by hyperspectral imaging
ノンパラメトリック Bayes学習

研究期間:

2009年

-

　

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Stick-Breaking PriorをもつBayes学習とその実装手段としてのGEM
脳波信号解読

研究期間:

2009年

-

　

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脳波から人の意図を読み取る
Nonparameteric Bayesian Learning

研究期間:

2009年

-

　

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Bayesian approach with Stick-Breaking GEM implementation
EEG-based Brain Signal Decoding

研究期間:

2009年

-

　

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prediction of intention from EEG
Dynamic Gaussian Process 遺伝子発現ネットワーク予測

研究期間:

2005年

-

　

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Dynamic Gaussian Processにより遺伝子発現ネットワークを予測する
Gene expression network prediction by Dynamic Gaussian Processes

研究期間:

2005年

-

　

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Predict gene regulatory network by Dynamic Gaussian Processes
アナログ回路設計の研究

研究期間:

2000年

-

　
複雑系の解明と新技術の開発

研究期間:

1999年

-

　
複雑系の解明と新技術の開発

受託研究

研究期間:

1998年

-

　
モンテカルロ HMM スポーツゲーム活況度予測

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スポーツビデオ動画像からゲームの活況度を予測する
モンテカルロHMM「膜タンパク質構造予測」
Monte Carlo HMM Sports Game Activity Prediction

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predict activity associated with sports video
Monte Carlo HMM, Membrane Protein Structure Prediction

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Misc

ベイズ逐次学習によるBrain-Machine Interfaceのユーザビリティ向上

重住周, 芹沢央子, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 J97-D ( 1 ) 62 - 74 2014年
Expectation-maximization algorithms for inference in Dirichlet processes mixture

T. Kimura, T. Tokuda, Y. Nakada, T. Nokajima, T. Matsumoto, A. Doucet

PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS 16 ( 1 ) 55 - 67 2013年02月

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Mixture models are ubiquitous in applied science. In many real-world applications, the number of mixture components needs to be estimated from the data. A popular approach consists of using information criteria to perform model selection. Another approach which has become very popular over the past few years consists of using Dirichlet processes mixture (DPM) models. Both approaches are computationally intensive. The use of information criteria requires computing the maximum likelihood parameter estimates for each candidate model whereas DPM are usually trained using Markov chain Monte Carlo (MCMC) or variational Bayes (VB) methods. We propose here original batch and recursive expectation-maximization algorithms to estimate the parameters of DPM. The performance of our algorithms is demonstrated on several applications including image segmentation and image classification tasks. Our algorithms are computationally much more efficient than MCMC and VB and outperform VB on an example.

DOI
4-hydroxy-2-nonenal によるTDP-43の細胞内局在，凝集体形成，リン酸化の変化

向野佳奈子, 畑中悠佑, 松本隆, 和田圭司, 株田智弘

日本分子生物学会第36回年会 2013年
Domain-Dependent/Independent Topic Switching Model for Online Reviews with Numerical Ratings

Yasutoshi Ida, Takuma Nakamura, Takashi Matsumot

CIKM 2013 229 - 238 2013年

DOI
A comparative study of ASSR classification problem using bipolar and monopolar EEG voltages

Fumi Fukaya, Takashi Nakamura, Hironao Namba, Takashi Matsumoto

2013 International Conference on Brain and Health Informatics 2013年
Label-Related/Unrelated Topic Switching Model: A Partially Labeled Topic Model Handling Infinite Label-unrelated Topics

Yasutoshi Ida, Takuma Nakamura, Takashi Matsumoto

ACPR2013(RACVPR2013） 2013年
構文構造を考慮した特徴量を用いたトピックモデルによる評判分析

横井創磨, 井田安俊, 小笠原光貴, 松本隆

第16回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013) 2013年
署名データ補正とスコア統合によるカメラに基づくオンライン署名認証の高精度化

村松大吾, 安田久美子, 松本隆, 八木康史

電子情報通信学会論文誌A J96-A ( 12 ) 780 - 789 2013年
Domain-Dependent/Independent Topic Switching Model for Online Reviews with Numerical Ratings

Yasutoshi Ida, Takuma Nakamura, Takashi Matsumot

CIKM 2013 229 - 238 2013年

DOI
Classification of Auditory Steady-State Responses to Speech Data

T. Nakamura, H. Namba, T. Matsumoto

2013 6TH INTERNATIONAL IEEE/EMBS CONFERENCE ON NEURAL ENGINEERING (NER) 1025 - 1028 2013年

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This paper presents an auditory steady-state response (ASSR)-based brain-computer interface (BCI) that uses artificial speech data synthesized by a text-to-speech (TTS) system. Many ASSR-based BCI systems that use pure tone (sinusoid) or an abrupt beep as auditory stimuli have been proposed. However, while these systems have achieved high classification accuracy, our group has found that participants find the monotonous stimuli to be hypnotic and annoying. Practical BCI systems should have user-friendly designs. Thus, as a first step, we develop a new experimental BCI system in which we change the type of stimuli from pure tone carrier to artificial speech data, which are clear enough for participants to recognize the meaning of sentences. With eight participants, the average accuracy of the system is 78.6 +/- 5.32% for the binary classification problem. This suggests that the proposed system can be used in practical BCI.

DOI
A comparative study of ASSR classification problem using bipolar and monopolar EEG voltages

Fumi Fukaya, Takashi Nakamura, Hironao Namba, Takashi Matsumoto

2013 International Conference on Brain and Health Informatics 2013年
Label-Related/Unrelated Topic Switching Model: A Partially Labeled Topic Model Handling Infinite Label-unrelated Topics

Yasutoshi Ida, Takuma Nakamura, Takashi Matsumoto

ACPR2013(RACVPR2013） 2013年
Monitoring of brain function by near infrared spectroscopy (NIRS) for prevention of brain diseases

Kaoru Sakatani, Naohiro Takemura, Wakana Ishikawa, Yukikatsu Fukuda, Takashi Matsumoto

35th Annual Int'l Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2013年
Classification of Auditory Steady-State Responses Incorporating Alpha Waves

H. Namba, T. Nakamura, T. Matsumoto

5th International BCI Meeting 2013年

DOI
A Hidden Markov Model Approach for Onset Detection in Music Signals

高松愛, 小泉幸広, 松本隆

情報処理学会第75回全国大会 ( 2 ) 509 - 510 2013年
0.93nm波長解像度ハイパースペクトラルDatacube生体認証

佐藤優太, 赤澤史嗣, 村松大吾, 松本隆, 中村厚, 宗田孝之

電子情報通信学会総合大会 AS-4-1 S38-S39 2013年
Bayesian Sequential Learning for EEG-based BCI Classification Problems

S.Shigezumi, H.Hara, H.Namba, C.Serizawa, Y.Dobashi, A.Takemoto, K.Nakamura, T.Matsumoto

Brain-Computer Interface Systems - Recent Progress and Future Prospects (Chapter 4) 61 - 89 2013年

DOI
Online Bayesian Learning with Natural Sequential Prior Distribution

Y. Nakada, M. Wakahara, T. Matsumoto

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 1 - 15 2013年

DOI
Bayesian prediction of anxiety level in aged people at rest using 2-channel NIRS data from prefrontal cortex

Yukikatsu Fukuda, Wakana Ishikawa, Ryuhei Kanayama, Takashi Matsumoto, Naohiro Takemura, Kaoru Sakatani

The 41st Annual ISOTT Meeting 2013年

DOI
Improving Information-Transfer Rate of Auditory Steady-State Responses Using Alpha Waves

T. Nakamura, H. Namba, T. Matsumot

35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2013年
Monitoring of brain function by near infrared spectroscopy (NIRS) for prevention of brain diseases

Kaoru Sakatani, Naohiro Takemura, Wakana Ishikawa, Yukikatsu Fukuda, Takashi Matsumoto

35th Annual Int'l Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2013年
Classification of Auditory Steady-State Responses Incorporating Alpha Waves

H. Namba, T. Nakamura, T. Matsumoto

5th International BCI Meeting 2013年

DOI
Bayesian Sequential Learning for EEG-based BCI Classification Problems

S.Shigezumi, H.Hara, H.Namba, C.Serizawa, Y.Dobashi, A.Takemoto, K.Nakamura, T.Matsumoto

Brain-Computer Interface Systems - Recent Progress and Future Prospects (Chapter 4) 61 - 89 2013年

DOI
An Authentication Method by High Spectral Resolution Palm Datacube

Yuta Sato, Fumitsugu Akazawa, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto, Atsushi Nakamura, Takayuki Sota

2013 INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMETRICS AND KANSEI ENGINEERING (ICBAKE) 239 - 244 2013年

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A biometric authentication method is proposed based on hyperspectral image data derived from the palm of the hand. The data are acquired using a recently developed device that captures reflectance across the 396.37-990.64 nm range with a spectral resolution of 0.93 nm. The acquired image data represent the distributions of various biological substances. First, the proposed method computes the spatial correlations between the test data and a set of stored template data for each wavelength of the spectrally resolved image. Next, the algorithm computes a score by integrating the spatial correlations for each wavelength. This method incorporates the well-known vein structure in the NIR range and other rather intricate structures located in the shallower parts of hands. In the evaluation, 1500 data were acquired from 30 subjects and the equal error rate was 0.611%.

DOI
Online Bayesian Learning with Natural Sequential Prior Distribution

Y. Nakada, M. Wakahara, T. Matsumoto

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 1 - 15 2013年

DOI
Bayesian prediction of anxiety level in aged people at rest using 2-channel NIRS data from prefrontal cortex

Yukikatsu Fukuda, Wakana Ishikawa, Ryuhei Kanayama, Takashi Matsumoto, Naohiro Takemura, Kaoru Sakatani

The 41st Annual ISOTT Meeting 2013年

DOI
Improving Information-Transfer Rate of Auditory Steady-State Responses Using Alpha Waves

T. Nakamura, H. Namba, T. Matsumot

35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2013年
Domain-dependent/independent topic switching model for online reviews with numerical ratings

Yasutoshi Ida, Takuma Nakamura, Takashi Matsumoto

International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings 229 - 238 2013年

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We propose a domain-dependent/independent topic switching model based on Bayesian probabilistic modeling for modeling online product reviews that are accompanied with numerical ratings provided by users. In this model, each word is allocated to a domain-dependent topic or a domain-independent topic, and the distribution of topics in an online review is connected to an observed numerical rating via a linear regression model. Domain-dependent topics utilize domain information observed with a corpus, and domain-independent topics utilize the framework of Bayesian Non-parametrics, which can estimate the number of topics in posterior distributions. The posterior distribution is estimated via collapsed Gibbs sampling. Using real data, our proposed model had smaller mean square error and smaller average mean error with a small model size and achieved convergence in fewer iterations for a regression task involving online review ratings, outperforming a baseline model that did not consider domains. Moreover, the proposed model can also tell us whether the words are positive or negative in the form of continuous values. This feature allows us to extract domain-dependent and -independent sentiment words. Copyright is held by the owner/author(s).

DOI
Bayesian STAI Anxiety Index Predictions Based On Prefrontal Cortex NIRS Data for the Resting State

Masakaze Sato, Wakana Ishikawa, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto, Takeo Tsujii, Kaoru Sakatani

Advances in Experimental Medicine and Biology, Springer 765 251 - 256 2013年

DOI
Classification of Auditory Steady-State Responses Incorporating Alpha Waves

H. Namba, T. Nakamura, T. Matsumoto

5th International BCI Meeting accepted 2013年

DOI
0.93nm波長解像度ハイパースペクトラルDatacube生体認証

佐藤優太, 赤澤史嗣, 村松大吾, 松本隆, 中村厚, 宗田孝之

電子情報通信学会総合大会 AS-4-1 S 2013年
前頭前野2チャンネルNIRS時系列データの定常化によるSTAI不安度予測

金山龍平, 石川わかな, 福田行克, 山本篤, 細野晴実, 竹村尚大, 酒谷薫, 松本隆

電子情報通信学会総合大会「学生ポスターセッション」*優秀ポスター賞 2013年
前頭前野安静時NIRSデータによるSTAI不安度予測の試み

細野晴実, 石川わかな, 福田行克, 金山龍平, 山本篤, 酒谷薫, 武村尚大, 松本隆

電子情報通信学会総合大会「学生ポスターセッション」 2013年
Bayesian Sequential Learning for EEG-based BCI Classification Problems

S.Shigezumi, H.Hara, H.Namba, C.Serizawa, Y.Dobashi, A.Takemoto, K.Nakamura, T.Matsumoto

Brain-Computer Interface Systems - Recent Progress and Future Prospects (Chapter 4) 2013年

DOI
Bayesian STAI Anxiety Index Predictions Based On Prefrontal Cortex NIRS Data for the Resting State

Masakaze Sato, Wakana Ishikawa, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto, Takeo Tsujii, Kaoru Sakatani

Advances in Experimental Medicine and Biology, Springer 765 251 - 256 2013年

DOI
Nonparametric bayes-based heterogeneous "Drosophila Melanogaster" gene regulatory network inference: T-process regression

Hiroki Miyashita, Takuma Nakamura, Yasutoshi Ida, Takashi Matsumoto, Takashi Kaburagi

IASTED Multiconferences - Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications, AIA 2013 51 - 58 2013年

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Recent research into time-varying network inference for gene expression data mainly assumes that gene regulatory networks have linear interactions. This assumption is straightforward and requires comparatively simple model building. However, in various previous biological studies, gene expression data have been believed to have nonlinear properties in their regulatory interactions. To address this, we adopted a nonparametric Bayesian regression method (e.g. a Gaussian Process) for predicting interactions into a time-varying network to achieve more flexible regression capability. The proposed method was evaluated on Drosophila melanogaster gene data, which has been used as a benchmark in a number of studies. This dataset, which was measured by a microarray test, is known to include noise. To obtain stronger robustness to noisy data, in our algorithm, we employed the T-Process instead of the conventional Gaussian Process. To the best of our knowledge, this is the first algorithm to apply nonparametric Bayesian regression method to a time-varying gene regulatory network problem. Our basic algorithm employed reversible jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) for inference of whole network structures. The method can handle the two inference problems: (i) change point detection and (ii) network structure inference simultaneously.

DOI
Classification of Auditory Steady-State Responses Incorporating Alpha Waves

H. Namba, T. Nakamura, T. Matsumoto

5th International BCI Meeting accepted 2013年

DOI
Bayesian Sequential Learning for EEG-based BCI Classification Problems

S.Shigezumi, H.Hara, H.Namba, C.Serizawa, Y.Dobashi, A.Takemoto, K.Nakamura, T.Matsumoto

Brain-Computer Interface Systems - Recent Progress and Future Prospects (Chapter 4) 2013年

DOI
An Authentication Method by High Spectral Resolution Palm Datacube

Yuta Sato, Fumitsugu Akazawa, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto, Atsushi Nakamura, Takayuki Sota

2013 INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMETRICS AND KANSEI ENGINEERING (ICBAKE) accepted 239 - 244 2013年

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A biometric authentication method is proposed based on hyperspectral image data derived from the palm of the hand. The data are acquired using a recently developed device that captures reflectance across the 396.37-990.64 nm range with a spectral resolution of 0.93 nm. The acquired image data represent the distributions of various biological substances. First, the proposed method computes the spatial correlations between the test data and a set of stored template data for each wavelength of the spectrally resolved image. Next, the algorithm computes a score by integrating the spatial correlations for each wavelength. This method incorporates the well-known vein structure in the NIR range and other rather intricate structures located in the shallower parts of hands. In the evaluation, 1500 data were acquired from 30 subjects and the equal error rate was 0.611%.

DOI
Nonparametric Bayes-based Heterogeneous “Drosophila melanogaster” Gene Regulatory Network Inference: T-Process Regression

H. Miyashita, T. Suzuki, T. Nakamura, Y. Ida, T. Matsumoto, T. Kaburagi

AIA2013 51 - 58 2013年

DOI
PreGO: A Protein Function Prediction Algorithm Based on an Infinite Mixture of Hidden Markov and Bayesian Network Models

T. Kaburagi, Y. Koizumi, K. Oota, T. Matsumoto

BiCOB-2013 2013年
Classification of Auditory Steady-State Responses Incorporating Alpha Waves

H. Nanba, T. Nakamura, T. Matsumoto

5th International BCI Meeting accepted 2013年

DOI
A Hidden Markov Model Approach for Onset Detection in Music Signals

高松愛, 小泉幸広, 松本隆

情報処理学会第75回全国大会 2 2013年
画像領域分割問題に対する階層ディリクレ過程事前分布マルコフ確率場の提案

岸悠介, 中村拓磨, 原田竜弘, 松本隆

電子情報通信学会信学技報IBISML2012-105 112 ( 454 ) 87 - 94 2013年
アルファ波成分を用いた脳波ASSRデータの2クラス判別

南波寛直, 中村尭, 松本隆

電子情報通信学会信学技報MBE2012-104 112 ( 479 ) 79 - 82 2013年
0.93nm波長解像度ハイパースペクトラルDatacube生体認証

佐藤優太, 赤澤史嗣, 村松大吾, 松本隆, 中村厚, 宗田孝之

電子情報通信学会総合大会 AS-4-1 2013年
前頭前野2チャンネルNIRS時系列データの定常化によるSTAI不安度予測

金山龍平, 石川わかな, 福田行克, 山本篤, 細野晴実, 竹村尚大, 酒谷薫, 松本隆

電子情報通信学会総合大会「学生ポスターセッション」 2013年
DFT・CCA を用いた脳波 SSVEP 2 クラス判別問題における時間窓の検討

谷部嘉純, 重住周, 松本隆

電子情報通信学会総合大会「学生ポスターセッション」 2013年
Nonparametric Bayes-based Heterogeneous “Drosophila melanogaster” Gene Regulatory Network Inference: T-Process Regression

H. Miyashita, T. Suzuki, T. Nakamura, Y. Ida, T. Matsumoto, T. Kaburagi

AIA2013 2013年

DOI
PreGO: A Protein Function Prediction Algorithm Based on an Infinite Mixture of Hidden Markov and Bayesian Network Models

T. Kaburagi, Y. Koizumi, K. Oota, T. Matsumoto

BiCOB-2013 2013年
Classification of Auditory Steady-State Responses Incorporating Alpha Waves

H. Nanba, T. Nakamura, T. Matsumoto

5th International BCI Meeting accepted 2013年

DOI
Scene detection using a large number of text features

Ichiro Yamada, Yohei Nakada, Atsushi Matsui, Takashi Matsumoto, Kikuka Miura, Hideki Sumiyoshi, Masahiro Shibata, Nobuyuki Yagi

ITE Transactions on Media Technology and Applications 1 ( 2 ) 157 - 166 2013年

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Broadcasting stations store a large volume of TV programs and manage them in their archives. To enable such programs to be used effectively, the technique for analyzing what is depicted in each scene plays a crucial role. TV programs often contain typical scenes which are used for specific purposes. This paper proposes a novel method of detecting such typical scenes by analyzing the context of closed captions. The proposed method handles a huge number of text features extracted from the closed captions through its use of a Monte Carlo based boosting algorithm. In experiments, we classified text segments extracted from the closed captions as to whether or not the corresponding scene is typical one. The results confirmed that our method classified with comparable accuracy to a conventional method using the AdaBoost algorithm and achieved a dramatic reduction in the learning time.

DOI
Monitoring of brain function by near infrared spectroscopy (NIRS) for prevention of brain diseases

Kaoru Sakatani, Naohiro Takemura, Wakana Ishikawa, Yukikatsu Fukuda, Takashi Matsumoto

35th Annual Int'l Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society accepted 2013年
PreGO: A Protein Function Prediction Algorithm Based on an Infinite Mixture of Hidden Markov and Bayesian Network Models

T. Kaburagi, Y. Koizumi, K. Oota, T. Matsumoto

BiCOB-2013 accepted 2013年
Monitoring of brain function by near infrared spectroscopy (NIRS) for prevention of brain diseases

Kaoru Sakatani, Naohiro Takemura, Wakana Ishikawa, Yukikatsu Fukuda, Takashi Matsumoto

35th Annual Int'l Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society accepted 2013年
PreGO: A Protein Function Prediction Algorithm Based on an Infinite Mixture of Hidden Markov and Bayesian Network Models

T. Kaburagi, Y. Koizumi, K. Oota, T. Matsumoto

BiCOB-2013 accepted 2013年
Nonparametric Bayes-based Heterogeneous “Drosophila melanogaster” Gene Regulatory Network Inference: T-Process Regression

H. Miyashita, T. Suzuki, T. Nakamura, Y. Ida, T. Matsumoto, T. Kaburagi

AIA2013 accepted 51 - 58 2013年

DOI
Bayesian STAI Anxiety Index Predictions Based on Prefrontal Cortex NIRS Data for the Resting State

Masakaze Sato, Wakana Ishikawa, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto, Takeo Tsujii, Kaoru Sakatani

OXYGEN TRANSPORT TO TISSUE XXXIV 765 251 - 256 2013年

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Several distinctive activity patterns have been observed in the brain at rest. The aim of this study was to determine whether the STAI index can be predicted from changes in the oxy- and deoxy-hemoglobin (Hb) concentrations by using two-channel prefrontal cortex (PFC) NIRS data for the resting state. The study population comprised 19 subjects. Each subject performed four trials, each of which consisted of resting with no task for 3 min. Data were acquired using a portable NIRS device equipped with two channels. The prediction algorithm was derived within a Bayesian machine learning framework. The prediction errors for seven subjects were not greater than 5.0. Because the STAI index varied between 20 and 80, these predictions appeared reasonable. The present method allowed prediction of mental status based on the NIRS data at resting condition obtained in the PFC.

DOI
Nonparametric bayes-based heterogeneous "Drosophila Melanogaster" gene regulatory network inference: T-process regression

Hiroki Miyashita, Takuma Nakamura, Yasutoshi Ida, Takashi Matsumoto, Takashi Kaburagi

IASTED Multiconferences - Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications, AIA 2013 accepted 51 - 58 2013年

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Recent research into time-varying network inference for gene expression data mainly assumes that gene regulatory networks have linear interactions. This assumption is straightforward and requires comparatively simple model building. However, in various previous biological studies, gene expression data have been believed to have nonlinear properties in their regulatory interactions. To address this, we adopted a nonparametric Bayesian regression method (e.g. a Gaussian Process) for predicting interactions into a time-varying network to achieve more flexible regression capability. The proposed method was evaluated on Drosophila melanogaster gene data, which has been used as a benchmark in a number of studies. This dataset, which was measured by a microarray test, is known to include noise. To obtain stronger robustness to noisy data, in our algorithm, we employed the T-Process instead of the conventional Gaussian Process. To the best of our knowledge, this is the first algorithm to apply nonparametric Bayesian regression method to a time-varying gene regulatory network problem. Our basic algorithm employed reversible jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) for inference of whole network structures. The method can handle the two inference problems: (i) change point detection and (ii) network structure inference simultaneously.

DOI
Bayesian STAI anxiety index predictions based on prefrontal cortex NIRS data for the resting state

Masakaze Sato, Wakana Ishikawa, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto, Takeo Tsujii, Kaoru Sakatani

Advances in Experimental Medicine and Biology 765 251 - 256 2013年

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Several distinctive activity patterns have been observed in the brain at rest. The aim of this study was to determine whether the STAI index can be predicted from changes in the oxy-and deoxy-hemoglobin (Hb) concentrations by using two-channel prefrontal cortex (PFC) NIRS data for the resting state. The study population comprised 19 subjects. Each subject performed four trials, each of which consisted of resting with no task for 3 min. Data were acquired using a portable NIRS device equipped with two channels. The prediction algorithm was derived within a Bayesian machine learning framework. The prediction errors for seven subjects were not greater than 5.0. Because the STAI index varied between 20 and 80, these predictions appeared reasonable. The present method allowed prediction of mental status based on the NIRS data at resting condition obtained in the PFC. © 2013 Springer Science+Business Media New York.

DOI PubMed
Bayesian event detection for sport games with hidden Markov model

Shigeru Motoi, Toshie Misu, Yohei Nakada, Tomohiro Yazaki, Go Kobayashi, Takashi Matsumoto, Nobuyuki Yagi

PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS 15 ( 1 ) 59 - 72 2012年02月

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Event detection can be defined as the problem of detecting when a target event has occurred, from a given data sequence. Such an event detection problem can be found in many fields in science and engineering, such as signal processing, pattern recognition, and image processing. In recent years, many data sequences used in these fields, especially in video data analysis, tend to be high dimensional. In this paper, we propose a novel event detection method for high-dimensional data sequences in soccer video analysis. The proposed method assumes a Bayesian hidden Markov model with hyperparameter learning in addition to the parameter leaning. This is in an attempt to reduce undesired influences from ineffective components within the high-dimensional data. Implemention is performed by Markov Chain Monte Carlo. The proposed method was tested against an event detection problem with sequences of 40-dimensional feature values extracted from real professional soccer games. The algorithm appears functional.

DOI
HANDLING INCOMPLETE MATRIX DATA VIA CONTINUOUS-VALUED INFINITE RELATIONAL MODEL

Tomohiko Suzuki, Takuma Nakamura, Yasutoshi Ida, Takashi Matsumoto

ICASSP 2012 2153 - 2156 2012年

DOI
HDP-MRF: A Hierarchical Nonparametric Model for Image Segmentation

Takuma Nakamura, Tatsuhiro Harada, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto

ICPR 2012 2012年
0.93nmスペクトル解像度ハイパースペクトラルDatacube生体認証の試み

赤沢史嗣, 村松大吾, 佐藤優太, 松本隆, 中村厚, 宗田孝之

電子情報通信学会バイオメトリクス研究会 29 - 38 2012年
前頭前野の安静時脳血流酸素代謝の左右非対称性による不安心理状態の推定法

石川わかな, 福田行克, 松本隆, 竹本尚大, 辻井岳雄, 酒谷薫

第１６回酸素ダイナミクス研究会 33 - 35 2012年
ノンパラメトリックベイジアンT課程アルゴリズムによる時間的構造変化を考慮した遺伝子発現ネットワーク推定

宮下弘樹, 中村拓磨, 井田安俊, 鈴木知彦, 松本隆, 鏑木崇史

情報処理学会 BIO32-MPS91合同発表会 2012年
HANDLING INCOMPLETE MATRIX DATA VIA CONTINUOUS-VALUED INFINITE RELATIONAL MODEL

Tomohiko Suzuki, Takuma Nakamura, Yasutoshi Ida, Takashi Matsumoto

ICASSP 2012 2153 - 2156 2012年

DOI
HDP-MRF: A Hierarchical Nonparametric Model for Image Segmentation

Takuma Nakamura, Tatsuhiro Harada, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto

ICPR 2012 2012年
HANDLING INCOMPLETE MATRIX DATA VIA CONTINUOUS-VALUED INFINITE RELATIONAL MODEL

Tomohiko Suzuki, Takuma Nakamura, Yasutoshi Ida, Takashi Matsumoto

ICASSP 2012 2012年

DOI
Online Brain-Machine Co-learning for SSVEP Covert-selective Attention

Y.Dobashi, C.Serizawa, T.Matsumoto

Workshop on Tools for Brain Computer Interaction 2012年
A Bayesian Prediction of STAI at Resting State from 2-channel Prefrontal Cortex NIRS Data

M.Sato, W.Ishikawa, T.Suzuki, T.Matsumoto, T.Tsujii, K.Sakatani

JSMBE 51 2012年
New Method of Analysing NIRS Data from Prefrontal Cortex at Rest

W.Ishikawa, M.Sato, Y.Fukuda, T.Matsumoto, N.Takemoto, T.Tsujii, K.Sakatani

ISOTT 2012 2012年
HDP-MRF: A Hierarchical Nonparametric Model for Image Segmentation

Takuma Nakamura, Tatsuhiro Harada, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto

ICPR 2012 accepted 2012年
0.93nmスペクトル解像度ハイパースペクトラルDatacube生体認証の試み

赤沢史嗣, 村松大吾, 佐藤優太, 松本隆, 中村厚, 宗田孝之

電子情報通信学会バイオメトリクス研究会 2012年
前頭前野の安静時脳血流酸素代謝の左右非対称性による不安心理状態の推定法

石川わかな, 福田行克, 松本隆, 竹本尚大, 辻井岳雄, 酒谷薫

第１６回酸素ダイナミクス研究会 2012年
前頭前野の安静時ＮＩＲＳ信号による不安心理状態の推定法

石川わかな, 福田行克, 松本隆, 竹本尚大, 辻井岳雄, 酒谷薫

第18回日本脳神経モニタリング学会 2012年
Automatic determination of stopping time of training phase in SSVEP-based brain-machine interface with Bayesian sequential learning

Yumi Dobashi, Atsushi Takemoto, Shu Shigezumi, Takumi Shiraki, Katsuki Nakamura, Takashi Matsumoto

Proceedings of the 9th IASTED International Conference on Biomedical Engineering, BioMed 2012 29 - 36 2012年

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This paper proposes an EEG-based Brain-Machine Interface (BMI) system such that 1) the machine can determine when to end the learning phase automatically by monitoring the learning progress using the Sequential Error Rate (SER) as an evaluation index and 2) it involves sequential learning in both the brain and the machine in a cooperative manner. In the proposed 'Brain-Machine Co-learning', subjects learn how to use the system by means of real-time visual feedback, whereas the machine learns the subjects' EEG signals by Bayesian sequential learning. The SER refers to the average classification error rate windowed over a short time period, and it represents the status of Bayesian sequential learning in real time. In our proposed approach, subjects can use the system while eliminating unnecessary training. The proposed system was tested against an SSVEP classification problem. The training phase varied for each subject and was sometimes short, yet satisfactory, leading to high classification accuracy.

DOI
HANDLING INCOMPLETE MATRIX DATA VIA CONTINUOUS-VALUED INFINITE RELATIONAL MODEL

Tomohiko Suzuki, Takuma Nakamura, Yasutoshi Ida, Takashi Matsumoto

ICASSP 2012 2012年

DOI
Online Brain-Machine Co-learning for SSVEP Covert-selective Attention

Y.Dobashi, C.Serizawa, T.Matsumoto

Workshop on Tools for Brain Computer Interaction 2012年
A Bayesian Prediction of STAI at Resting State from 2-channel Prefrontal Cortex NIRS Data

M.Sato, W.Ishikawa, T.Suzuki, T.Matsumoto, T.Tsujii, K.Sakatani

JSMBE 51 2012年
New Method of Analysing NIRS Data from Prefrontal Cortex at Rest

W.Ishikawa, M.Sato, Y.Fukuda, T.Matsumoto, N.Takemoto, T.Tsujii, K.Sakatani

ISOTT 2012 2012年
HDP-MRF: A Hierarchical Nonparametric Model for Image Segmentation

Takuma Nakamura, Tatsuhiro Harada, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto

ICPR 2012 accepted 2012年
Image-based Authentication Methods

T. Matsumoto, A.Nakamura, D.Muramatsu, T.Sota

2nd World Congress on Forensics 2011 37 2011年
Image-based Authentication Methods

T. Matsumoto, A.Nakamura, D.Muramatsu, T.Sota

2nd World Congress on Forensics 2011 37 2011年
ベイズ隠れマルコフモデルを用いたスポーツイベント検出の高度化

矢崎智浩, 本井滋, 小林剛, 松本隆, 三須俊枝, 八木伸行, 中田洋平

画像ラボ 9 - 16 2011年
脳波：SSVEP4クラス判別問題の遂次型学習：Sequential Monte Carlo実装

重住周, 原英之, 竹本篤史, 土橋由実, 中村克樹, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 110 ( 460 ) 125 - 130 2011年
ダイナミック・ガウス過程遺伝子発現ネットワーク予測：MCMC実装

菊地貴彰, 鈴木知彦, 中田洋平, 鏑木崇史, 松本隆, 君和田友美, 和田圭司

情報処理学会研究報告 2011-BIO-25 ( 6 ) 1 - 8 2011年
Bayesian SSVEP/NIRS-based Brain Signal Decoding with Monte Carlo Implementations

T. Matsumoto

MLSP 2011 (key note) 2011年
Image-based Authentication Methods

T. Matsumoto, A.Nakamura, D.Muramatsu, T.Sota

WCF 2011 37 2011年
Bayesian STAI Anxiety Index Predictions Based On Prefrontal Cortex NIRS Data for the Resting State

Masakaze Sato, Wakana Ishikawa, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto, Takeo Tsujii, Kaoru Sakatani

ISOTT 2011 2011年
Infinite Mixture Model Approach for Protein Function Prediction Algorithm Utilizing Hidden Markov Model and Bayesian Network Model with Dirichlet Process Prior

Takashi Kaburagi, Yukihiro Koizumi, Go Kobayashi, Kousuke Oota, Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

ISMB/ECCB 2011 2011年
半教師あり学習を用いたノンパラメトリックトピックモデルによるweb文書の評判分析

井田安俊, 鈴木知彦, 松本

IBIS2011 2011年
文書情報を考慮した無限関係モデルによるネットワーク推定

鈴木知彦, 井田安俊, 松本隆

IBIS2011 2011年
可視光/NIR帯域1nm\lambda解像度大量画像データからの個人特徴抽出

村松大吾, 赤沢史嗣, 白土聡, 松本隆, 中村厚, 宗田孝之

第1回バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム 2011年
Bayesian SSVEP/NIRS-based Brain Signal Decoding with Monte Carlo Implementations

T. Matsumoto

MLSP 2011 (key note) 2011年
Image-based Authentication Methods

T. Matsumoto, A.Nakamura, D.Muramatsu, T.Sota

WCF 2011 37 2011年
Bayesian STAI Anxiety Index Predictions Based On Prefrontal Cortex NIRS Data for the Resting State

Masakaze Sato, Wakana Ishikawa, Tomohiko Suzuki, Takashi Matsumoto, Takeo Tsujii, Kaoru Sakatani

ISOTT 2011 2011年
Infinite Mixture Model Approach for Protein Function Prediction Algorithm Utilizing Hidden Markov Model and Bayesian Network Model with Dirichlet Process Prior

Takashi Kaburagi, Yukihiro Koizumi, Go Kobayashi, Kousuke Oota, Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

ISMB/ECCB 2011 2011年
Visual-based online signature verification using features extracted from video

Kumiko Yasuda, Daigo Muramatsu, Satoshi Shirato, Takashi Matsumoto

JOURNAL OF NETWORK AND COMPUTER APPLICATIONS 33 ( 3 ) 333 - 341 2010年05月

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We propose a visual-based online signature verification system. The input module of the system consists of only low-cost cameras (webcams) and does not need an electronic tablet. Online signature data are obtained from the images captured by the webcams by tracking the pen tip. The pen tip tracking is implemented by the sequential Monte Carlo method. Then, the distance between the input signature data and reference signature data enrolled in advance is computed. Finally, the input signature is classified as genuine or a forgery by comparing the distance with a threshold. In this paper, we consider seven camera positions. We performed experiments using a private database consisting of 150 genuine signatures to decide the best camera position. The experimental results show that we should place the webcam to the side of the hand. Moreover, we evaluated the proposed system with a camera placed to the side of the hand against a different database consisting of 390 genuine signatures and 1560 skilled forged signatures. The proposed system achieved an equal error rate of 4.1% against this database. (C) 2009 Elsevier Ltd. All rights reserved.

DOI CiNii
Person-Independent Face Localization Under Expression Changes with DP-EM Clustering

M.Hara, T.Tokuda, A.Matsui, S.Clippingdale, T.Matsumoto

SPPRA2010 290 - 296 2010年
Bayes学習のMonte Carlo実装

松本隆

映情学技報 34 ( 11 ) 2010年
混合正規分布推定問題に対するStick-Breaking過程EMアルゴリズム

鈴木奈緒美, 徳田貴昭, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-112 12 2010年
遮蔽を考慮したCross Entropyに基づく尤度計算によるリアルタイム複数物体追跡

上條秀一, 宮島雄一, 松井淳, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-103 3 2010年
ソフトウェア無線機用離散時間フィルタに関する研究

峯藤健司, 菅真吾, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-110 10 2010年
脳波motor imageryデータのBayes的有効特徴量自動抽出

土橋由実, 八木佑太圭, 原英之, 中田洋平, 松本隆, 竹本篤史, 中村克樹

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-149 49 2010年
脳波SSVEP非線形判別：Bayes学習によるMonte Carlo実装

原英之, 松本隆, 中村克樹, 竹本篤史, 中田洋平

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-304 135 2010年
ディリクレ過程EMアルゴリズムを用いた混合離散連続同時確率分布推定

谷戸崇紀, 徳田貴明, 能鹿島武志, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-111 11 2010年
ColorSIFT特徴点を用いたディリクレ過程混合モデルによる画像分類

下田康夫, 能鹿島武志, 徳田貴昭, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-113 13 2010年
Monte Carlo based HMM によるMotor Imagery判別

八木佑太圭, 中田洋平, 松本隆, 竹本篤史, 中村克樹

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-102 2 2010年
文字入力支援ソフトDasher日本語実装の実験

鈴木知彦, 鏑木崇史, Mackay David, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-115 15 2010年
環境情報へのベイジアンネットワーク的なアプローチ

永澤惇, 徳田貴昭, 中田洋平, 鏑木崇史, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-146 46 2010年
顔特徴点抽出アルゴリズムのリアルタイム実装の試み

斉藤千晶, 原美咲, 松井淳, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 ISS-P-256 124 2010年
クロスエントロピーを用いた複数移動物体追跡の高速化

上條秀一, 宮島雄一, 松井淳, 中田洋平, 松本隆

情報処理学会研究報告 2010-CVIM-171 ( 9 ) 2010年
ベイズ隠れマルコフモデルを用いたスポーツイベント検出の高精度化

矢崎智浩, 三須俊枝, 中田洋平, 本井滋, 小林剛, 松本隆, 八木伸行

電子情報通信学会信学技報 HIP 109 ( 471 ) 401 - 406 2010年
ディリクレ過程事前分布を用いた一般物体認識のための確率生成モデルの拡張と推定法

能鹿島武志, 徳田貴昭, 中田洋平, 松本隆

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)2010 2010年
A Gene Regulatory Network prediction algorithm Using Gaussian Network model with Box-Cox transformation

H.Miyachika, J.Maruyama, T.Kaburagi, Y.Nakada, T.Matsumoto, T.Kimiwada, K.Wada

ISMB2010 2010年
A non-parametric Bayesian algorithm for predicting gene regulatory networks with a Gaussian process

T.Kikuchi, Y.Nakada, T.Kaburagi, T.Matsumoto

ISMB2010 2010年
A Novel Gene Ontology Prediction Algorithm Using Infinite Mixtures of Hidden Markov and Binary Models with A Dirichlet Process Prior

Takashi Kaburagi, Natsumi Tagoto, Kousuke Oota, Takaaki Tokuda, Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

ISMB2010 2010年
CAMERA-BASED ONLINE SIGNATURE VERIFICATION SYSTEM: EFFECTS OF CAMERA POSITIONS

Satoshi Shirato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

WAC 2010 2010年
脳波SSVEP2値判別問題における逐次誤差率の評価～ベイズ的逐次型学習によるSequential Monte Carlo実装～

原英之, 竹本篤史, 土橋由実, 中村克樹, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 MBE2010-31 110 ( 226 ) 17 - 22 2010年
背景を考慮したCross Entropyによる高速な複数物体追跡

上條秀一, 宮島雄一, 松井淳, 中田洋平, 村松大吾, 松本隆

画像電子学会誌 39 ( 5 ) 571 - 579 2010年

DOI CiNii
２次 sinc 関数特性を持つチャージサンプリングフィルタの低消費電力化・小面積化の検討

峯藤健司, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 110 ( 344 ) 65 - 70 2010年
Person-Independent Face Localization Under Expression Changes with DP-EM Clustering

M.Hara, T.Tokuda, A.Matsui, S.Clippingdale, T.Matsumoto

SPPRA2010 290 - 296 2010年
Monte Carlo-based mouse nuclear receptor superfamily gene regulatory network prediction: Stochastic dynamical system on graph with Zipf prior

Yusuke Kitamura, Tomomi Kimiwada, Jun Maruyama, Takashi Kaburagi, Takashi Matsumoto, Keiji Wada

IPSJ Transactions on Bioinformatics 3 24 - 39 2010年

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A Monte Carlo based algorithm is proposed to predict gene regulatory network structure of mouse nuclear receptor superfamily, about which little is known although those genes are believed to be related with several difficult diseases. The gene expression data is regarded as sample vector trajectories from a stochastic dynamical system on a graph. The problem is formulated within a Bayesian framework where the graph prior distribution is assumed to follow a Zipf distribution. Appropriateness of a graph is evaluated by the graph posterior mean. The algorithm is implemented with the Exchange Monte Carlo method. After validation against synthesized data, an attempt is made to use the algorithm for predicting network structure of the target, the mouse nuclear receptor superfamily. Several remarks are made on the feasibility of the predicted network from a biological viewpoint. © 2010 Information Processing Society of Japan.

DOI CiNii
A Gene Regulatory Network prediction algorithm Using Gaussian Network model with Box-Cox transformation

H.Miyachika, J.Maruyama, T.Kaburagi, Y.Nakada, T.Matsumoto, T.Kimiwada, K.Wada

ISMB2010 2010年
A non-parametric Bayesian algorithm for predicting gene regulatory networks with a Gaussian process

T.Kikuchi, Y.Nakada, T.Kaburagi, T.Matsumoto

ISMB2010 2010年
A Novel Gene Ontology Prediction Algorithm Using Infinite Mixtures of Hidden Markov and Binary Models with A Dirichlet Process Prior

Takashi Kaburagi, Natsumi Tagoto, Kousuke Oota, Takaaki Tokuda, Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

ISMB2010 2010年
CAMERA-BASED ONLINE SIGNATURE VERIFICATION SYSTEM: EFFECTS OF CAMERA POSITIONS

Satoshi Shirato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

WAC 2010 2010年
Sequential error rate evaluation of SSVEP classification problem with Bayesian sequential learning

Hideyuki Hara, Atsushi Takemoto, Yumi Dobashi, Katsuki Nakamura, Takashi Matsumoto

Proceedings of the IEEE/EMBS Region 8 International Conference on Information Technology Applications in Biomedicine, ITAB 2010年

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An attempt was made to evaluate the Sequential Error Rate (SER) of an SSVEP classification problem with a Bayesian sequential learning algorithm. Sequential Error Rate refers to the average classification error rate windowed over a short trial period. The algorithm was implemented by the Sequential Monte Carlo method. As opposed to the batch learning algorithm, the sequential learning algorithm does not divide the data into training and test datasets
rather, it starts learning with the first single trial data and proceeds with the learning sequentially using the rest of the data. The algorithm was tested against an SSVEP classification problem. The algorithm appeared functional © 2010 IEEE.

DOI
ベイズ学習の実装：MCMC/SMC/DPEM

松本隆

電子情報通信学会信学技報 108 ( 484 ) 39 - 42 2009年
ディリクレ過程事前分布言語モデルに対する事後確率最大化推定法

徳田貴昭, 木村智明, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 108 ( 432 ) 109 - 114 2009年
ディリクレ過程事前分布EMアルゴリズムによる顔画像検出

後藤祐, 木村智明, 松井淳, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 108 ( 432 ) 37 - 42 2009年
Semi-supervised learning scheme using Dirichlet process EM-algorithm

Tomoaki Kimura, Yohei Nakada, Arnaud Doucet, Takashi Matsumoto

電子情報通信学会信学技報 108 ( 484 ) 77 - 82 2009年
Online Signature Verification Based on User-Generic Fusion Model with Markov Chain Monte Carlo, Taking into Account User Individuality

Kyosuke Koishi, Shintaro Kinoshita, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

J.Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 13 ( 4 ) 447 - 456 2009年
標的タンパク質の動的構造を考慮したフォーマコフォアモデルの構築と評価

平山和徳, 小林誠一, 松本隆, 広川貴次

日本薬学会第129年会、物理系薬学計算機化学1 2009年
ソフトウェア無線機向け離散時間フィルタの高次化に関する検討

西島武良, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 2009年
文字入力支援システムDasherの日本語実装

鏑木崇史, 福田真啓, 瀬賀一恵, 松本隆, David J. C. MacKay

情報処理学会全国大会 2009年
動画像から抽出した特徴を用いたオンライン署名認証

安田久美子, 白土聡, 村松大吾, 松本隆

第16回バイオメトリックシステムセキュリティ研究発表会 9 - 16 2009年
ウェブカメラを用いたオンライン署名認証システムの実装

南康文, 白土聡, 安田久美子, 村松大吾, 松本隆

第16回バイオメトリックシステムソサエティ研究発表会 17 - 24 2009年
ユーザ個人性を考慮し、AdaBoostを用いたユーザ共通型オンライン署名認証

小石恭輔, 村松大吾, 松本隆

第16回バイオメトリックシステムセキュリティ研究発表会 1 - 8 2009年
Monte Carlo-Based Bayesian Prediction of Gene Regulatory Networks with Zipf Distribution: Mouse Nuclear Receptor Superfamily

H.Miyachika, Y.Kitamura, T.Kimiwada, J.Maruyama, T.Kaburagi, T.Matsumoto, K.Wada

ISMB2009 2009年
A Bayesian Monte Carlo Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Protein Structure Prediction

T. Kaburagi, T. Matsumoto

ISMB2009 2009年
Online Signature Verification Algorithm with a User-Specific Global-Parameter Fusion Model

D.Muramatsu, T.Matsumoto

IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics 2009年

DOI
Camera-Based Online Signature Verification with Sequential Marginal Likelihood Change Dete

Daigo Muramatsu, Kumiko Yasuda, Satoshi Shirato, Takashi Matsumoto

CAIP2009 229 - 236 2009年

DOI
Maximum A Posterior Estimation For Dirichlet Process Language Models

T.Tokuda, T.Kimura, Y.Nakada, T.Matsumoto

7th Workshop on Bayesian Nonparametrics 2009年
Diｒichlet Process EM algorithm for Semi-supervised Learning

T.Kimura, Y.Nakada, T.Tokuda, T.Matsumoto

7th Workshop on Bayesian Nonparametrics 2009年
ベイズ学習の実装

松本隆

電子情報通信学会誌 92 ( 10 ) 853 - 860 2009年
Signature Recognition

O.Henniger, D.Muramatsu, T.Matsumoto, I.Yoshimura, M.Yoshimura

Encyclopedia of Biometrics、Li, Stan Z.(ed), 1196 - 1205 2009年
Semi-supervised learning scheme using Dirichlet process EM-algorithm

Tomoaki Kimura, Yohei Nakada, Arnaud Doucet, Takashi Matsumoto

電子情報通信学会信学技報 108 ( 484 ) 77 - 82 2009年
Online Signature Verification Based on User-Generic Fusion Model with Markov Chain Monte Carlo, Taking into Account User Individuality

Kyosuke Koishi, Shintaro Kinoshita, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

J.Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 13 ( 4 ) 447 - 456 2009年
Biometric person authentication method using camera-based online signature acquisition

Daigo Muramatsu, Kumiko Yasuda, Takashi Matsumoto

Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 46 - 50 2009年

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A camera-based online signature verification system is proposed in this paper. One web camera is used for data acquisition, and a sequential Monte Carlo method is used for tracking a pen tip. Several distances are computed from an online signature, and a fusion model trained by using AdaBoost combines the distances and computes a final score. Preliminary experiments were performed by using a private database. The proposed system yielded an equal error rate (EER) of 4.0%. © 2009 IEEE.

DOI
Monte Carlo-Based Bayesian Prediction of Gene Regulatory Networks with Zipf Distribution: Mouse Nuclear Receptor Superfamily

H.Miyachika, Y.Kitamura, T.Kimiwada, J.Maruyama, T.Kaburagi, T.Matsumoto, K.Wada

ISMB2009 2009年
A Bayesian Monte Carlo Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Protein Structure Prediction

T. Kaburagi, T. Matsumoto

ISMB2009 2009年
Online Signature Verification Algorithm with a User-Specific Global-Parameter Fusion Model

D.Muramatsu, T.Matsumoto

IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics 2009年

DOI
Camera-Based Online Signature Verification with Sequential Marginal Likelihood Change Dete

Daigo Muramatsu, Kumiko Yasuda, Satoshi Shirato, Takashi Matsumoto

CAIP2009 229 - 236 2009年

DOI
Maximum A Posterior Estimation For Dirichlet Process Language Models

T.Tokuda, T.Kimura, Y.Nakada, T.Matsumoto

7th Workshop on Bayesian Nonparametrics 2009年
Diｒichlet Process EM algorithm for Semi-supervised Learning

T.Kimura, Y.Nakada, T.Tokuda, T.Matsumoto

7th Workshop on Bayesian Nonparametrics 2009年
Signature Recognition

O.Henniger, D.Muramatsu, T.Matsumoto, I.Yoshimura, M.Yoshimura

Encyclopedia of Biometrics、Li, Stan Z.(ed), 1196 - 1205 2009年
自然逐次事前分布によるオンラインベイズ学習

中田洋平, 若原牧生, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 A, J91-A ( 2 ) 243 - 259 2008年
A Novel Hierarchical Bayesian HMM For Multi-Dimensional Discrete Data

S. Motoi, Y. Nakada, T. Misu, T. Matsumoto, N. Yagi

28th IASTED Conference on Artificial Intelligence and Applications 2008年
Monte Carlo SLAM method for a Small Mobile Robot with Short-Range Sensors

K. Yamada, Y. Nakada, T. Matsumoto

27th IASTED International Conference on Modelling, Identification, and Control 2008年
A Generalized Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Region Prediction with Poisson Distribution as State Duration Probabilities

T.Kaburagi, T.Matsumoto

IPSJ Journal 4 193 - 206 2008年

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We present a novel algorithm to predict transmembrane regions from a primary amino acid sequence. Previous studies have shown that the Hidden Markov Model (HMM) is one of the powerful tools known to predict transmembrane regions; however, one of the conceptual drawbacks of the standard HMM is the fact that the state duration, i.e., the duration for which the hidden dynamics remains in a particular state follows the geometric distribution. Real data, however, does not always indicate such a geometric distribution. The proposed algorithm utilizes a Generalized Hidden Markov Model (GHMM), an extension of the HMM, to cope with this problem. In the GHMM, the state duration probability can be any discrete distribution, including a geometric distribution. The proposed algorithm employs a state duration probability based on a Poisson distribution. We consider the two-dimensional vector trajectory consisting of hydropathy index and charge associated with amino acids, instead of the 20 letter symbol sequences. Also a Monte Carlo method (Forward/Backward Sampling method) is adopted for the transmembrane region prediction step. Prediction accuracies using publicly available data sets show that the proposed algorithm yields reasonably good results when compared against some existing algorithms.

DOI CiNii
バンドパスチャージサンプリングの単相入力化

T. Murakami, T. Matsumoto

電子情報通信学会第15回シリコンアナログRF研究会 RF2007 ( 4 ) 2008年
GibbsBoost 顔検出と映像監視業務への応用

松井淳, 後藤祐, 木村彰夫, 中田洋平, 松本隆, クリッピングデルサイモン, 藤井真人, 八木伸行

映像情報メディア学会誌 62 ( 3 ) 408 - 413 2008年

DOI CiNii
ベイズ的手法による動画像顔検出の高速化と高精度化

松井淳, サイモンクリピングデル, 八木伸行, 松本隆

電子情報通信学会2008年総合大会論文集 D-12-26 157 2008年
未知非線形システムに対するオンライン変化検出手法：逐次モンテカルロ法を用いたベイズ的アプローチ

中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会論文誌Ａ J91-A ( 6 ) 654 - 668 2008年
Backward Smoothing Approach to Transmembrane Protein Structure Prediction with Stochastic Dynamical Systems

Takashi Kaburagi, Takashi Matsumoto

J. Computational Intelligence in Bioinformatics 1 ( 1 ) 13 - 33 2008年
ヒルクライミング法を用いた攻撃に強いオンライン署名認証アルゴリズム

村松大吾, 厳維娜, 松本隆

電子情報通信学会論文誌A J91-A ( 10 ) 983 - 988 2008年
Bayesian Sequential Face Detection with Automatic Re-initialization

Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Takashi Matsumoto

International Conference on Pattern Recognition 2008年
Identification of novel inhibitors for ubiquitin C-terminal hydrolase-L3 by virtual screening

K. Hirayama, S. Aoki, K. Nishikawa, T. Matsumoto, K. Wada

16th Annual Int'l Conference Intelligent Systems for Molecular Biology 2008年

DOI
An Approach to Predict Transmembrane Protein Structure with Stochastic Dynamical Systems Using Backward Smoothing Scheme

T. Kaburagi, T. Matsumoto

16th Annual Int'l Conference Intelligent Systems for Molecular Biology 2008年
神経疾患におけるLAMP-2サブタイプ特異的な発現調節機構

藤本陽平, 古田晶子, 松本隆, 和田圭司

第31回日本神経科学大会 2008年
GibbsBoost顔検出と映像監視業務への応用

松井淳, 後藤祐, 木村彰夫, 中田洋平, 松本隆, クリッピングデルサイモン, 藤井真人, 八木伸行

画像ラボ 19 ( 8 ) 16 - 21 2008年

CiNii
A Generalized Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Region Prediction with Poisson Distribution as State Duration Probabilities

T. Kaburagi, T. Matsumoto

情報処理学会第14回バイオ情報学研究発表会 2008年
A Hierarchical Bayesian Hidden Markov Model for Multi-Dimensional Discrete Data

Shigeru Motoi, Yohei Nakada, Toshie Misu, Tomohiro Yazaki, Takashi Matsumoto, Nobuyuki Yagi

Iｎ-Tech Publications 354 - 374 2008年
Visual-based Online Signature Verification by Pen Tip Tracking

Kumiko Yasuda, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

Int’l Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation 2008年

DOI
Online Signature Verification based on User-Generic Model with Markov Chain Monte Carlo, Taking into Account User Individuality

Kyosuke Koishi, Shintaro Kinoshita, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

SCIS & ISIS 2008 1635 - 1640 2008年
Virtual screening によるUCH-L3 の新規阻害剤同定

平山和徳, 青木俊介, 西川香里, 松本隆, 和田圭司

ゲノム科学若手研究会(Bioinformatics研究若手の会) 2008年
Identification of novel inhibitors for ubiquitin C-terminal hydrolase-L3 by virtual screening

K. Hirayama, S. Aoki, K. Nishikawa, T. Matsumoto, K. Wada

The 2nd Taiwan-Japan Young Researchers Conference on Computational and Systems Biology 45 2008年
Hidden Occlusion Variable Approach to Multiple Object Tracking with Sequential Monte Carlo Implementation

Shuichi Kamijo, Yuichi Miyajima, Atsushi Matsui, Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

KJPR2008 69 - 70 2008年
Face Localization under Expression Changes Based on Deformable Template Matching with Clustering

Misaki Hara, Atsushi Matsui, Takashi Matsumoto

KJPR2008 93 - 94 2008年
Bayesian Video Face Detection with Applications in Broadcasting

Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Norifumi Okabe, Takashi Matsumoto

KJPR2008 95 - 96 2008年
A Novel Hierarchical Bayesian HMM For Multi-Dimensional Discrete Data

S. Motoi, Y. Nakada, T. Misu, T. Matsumoto, N. Yagi

28th IASTED Conference on Artificial Intelligence and Applications 2008年
Monte Carlo SLAM method for a Small Mobile Robot with Short-Range Sensors

K. Yamada, Y. Nakada, T. Matsumoto

27th IASTED International Conference on Modelling, Identification, and Control 2008年
A Generalized Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Region Prediction with Poisson Distribution as State Duration Probabilities

T.Kaburagi, T.Matsumoto

IPSJ Journal 4 193 - 206 2008年
Backward Smoothing Approach to Transmembrane Protein Structure Prediction with Stochastic Dynamical Systems

Takashi Kaburagi, Takashi Matsumoto

J. Computational Intelligence in Bioinformatics 1 ( 1 ) 13 - 33 2008年
Bayesian Sequential Face Detection with Automatic Re-initialization

Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Takashi Matsumoto

International Conference on Pattern Recognition 2008年
Identification of novel inhibitors for ubiquitin C-terminal hydrolase-L3 by virtual screening

K. Hirayama, S. Aoki, K. Nishikawa, T. Matsumoto, K. Wada

16th Annual Int'l Conference Intelligent Systems for Molecular Biology 2008年

DOI
An Approach to Predict Transmembrane Protein Structure with Stochastic Dynamical Systems Using Backward Smoothing Scheme

T. Kaburagi, T. Matsumoto

16th Annual Int'l Conference Intelligent Systems for Molecular Biology 2008年
A Generalized Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Region Prediction with Poisson Distribution as State Duration Probabilities

T. Kaburagi, T. Matsumoto

情報処理学会第14回バイオ情報学研究発表会 2008年
A Hierarchical Bayesian Hidden Markov Model for Multi-Dimensional Discrete Data

Shigeru Motoi, Yohei Nakada, Toshie Misu, Tomohiro Yazaki, Takashi Matsumoto, Nobuyuki Yagi

Iｎ-Tech Publications 354 - 374 2008年
ONLINE BAYESIAN LEARNING FOR DYNAMICAL CLASSIFICATION PROBLEM USING NATURAL SEQUENTIAL PRIOR

Kazue Sega, Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

2008 IEEE WORKSHOP ON MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING 392 - 397 2008年

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Classification problems in dynamical environments are in many fields, including signal processing and pattern recognition. In this paper, we propose a novel Bayesian approach to classification in a dynamical environment. The proposed approach employs natural sequential prior to improve online learning for an online classifier model. By using the natural sequential prior, the proposed approach describes the dynamical changes in the classifier model's parameters in a more natural manner. For comparison, the proposed approach and a conventional approach are validated by means of several numerical experiments.

DOI
Visual-based Online Signature Verification by Pen Tip Tracking

Kumiko Yasuda, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

Int’l Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation 2008年

DOI
Online Signature Verification based on User-Generic Model with Markov Chain Monte Carlo, Taking into Account User Individuality

Kyosuke Koishi, Shintaro Kinoshita, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

SCIS & ISIS 2008 1635 - 1640 2008年
Identification of novel inhibitors for ubiquitin C-terminal hydrolase-L3 by virtual screening

K. Hirayama, S. Aoki, K. Nishikawa, T. Matsumoto, K. Wada

The 2nd Taiwan-Japan Young Researchers Conference on Computational and Systems Biology 45 2008年
Hidden Occlusion Variable Approach to Multiple Object Tracking with Sequential Monte Carlo Implementation

Shuichi Kamijo, Yuichi Miyajima, Atsushi Matsui, Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

KJPR2008 69 - 70 2008年
Face Localization under Expression Changes Based on Deformable Template Matching with Clustering

Misaki Hara, Atsushi Matsui, Takashi Matsumoto

KJPR2008 93 - 94 2008年
Bayesian Video Face Detection with Applications in Broadcasting

Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Norifumi Okabe, Takashi Matsumoto

KJPR2008 95 - 96 2008年
Identification of novel chemical inhibitors for ubiquitin C-terminal hydrolase-L3 by virtual screening

Kazunori Hirayama, Shunsuke Aoki, Kaori Nishikawa, Takashi Matsumoto, Keiji Wada

BIOORGANIC & MEDICINAL CHEMISTRY 15 ( 21 ) 6810 - 6818 2007年11月

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UCH-L3 (ubiquitin C-terminal hydrolase-L3) is a de-ubiquitinating enzyme that is a component of the ubiquitin-proteasome system and known to be involved in programmed cell death. A previous study of high-throughput drug screening identified an isatin derivative as a UCH-L3 inhibitor. In this study, we attempted to identify a novel inhibitor with a different structural basis. We performed in silico structure-based drug design (SBDD) using human UCH-L3 crystal structure data (PDB code; IXD3) and the virtual compound library (ChemBridge CNS-Set), which includes 32,799 chemicals. By a two-step virtual screening method using DOCK software (first screening) and GOLD software (second screening), we identified 10 compounds with GOLD scores of over 60. To address whether these compounds exhibit an inhibitory effect oil the de-ubiquitinating activity of UCH-L3, we performed all enzymatic assay using ubiquitin-7-amido-4-methylcoumarin (Ub-AMC) as the substrate. As a result, we identified three compounds with similar basic dihydro-pyrrole skeletons as UCH-L3 inhibitors. These novel compounds may be useful for the research of UCH-L3 function, and in drug development for UCH-L3-associated diseases. (C) 2007 Elsevier Ltd. All rights reserved.

DOI
Pruned resampling: Probabilistic model selection schemes for sequential face recognition

Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Takashi Matsumoto

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS E90D ( 8 ) 1151 - 1159 2007年08月

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This paper proposes probabilistic pruning techniques for a Bayesian video face recognition system. The system selects the most probable face model using model posterior distributions, which can be calculated using a Sequential Monte Carlo (SMC) method. A combination of two new pruning schemes at the resampling stage significantly boosts computational efficiency by comparison with the original online learning algorithm. Experimental results demonstrate that this approach achieves better performance in terms of both processing time and ID error rate than a contrasting approach with a temporal decay scheme.

DOI CiNii
Adaptation and change detection with a sequential Monte Carlo scheme

Takashi Matsumoto, Kuniaki Yosui

IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS 37 ( 3 ) 592 - 606 2007年06月

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Given the sequential data from an unknown target system with changing parameters, the first part of this paper discusses online algorithms that adapt to smooth as well as abrupt changes. This paper examines four different parameter/hyperparameter dynamics for online learning and compares their performance within an online Bayesian learning framework. Using the dynamics that performed best in the first part, the second part of this paper attempts to perform change detection in unknown systems in terms of the time dependence of the marginal likelihood. Because of the sequential nature of the algorithms, a sequential Monte Carlo scheme (particle filter) is a natural means for implementation.

DOI PubMed CiNii
Transmembrane structure predictions with hydropathy index/charge two-dimensional trajectories of stochastic dynamical systems

Takashi Kaburagi, Daigo Muramutsu, Takashi Matsumoto

Journal of Bioinformatics and Computational Biology 5 ( 3 ) 669 - 692 2007年06月

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A novel algorithm is proposed for predicting transmembrane protein secondary structure from two-dimensional vector trajectories consisting of a hydropathy index and formal charge of a test amino acid sequence using stochastic dynamical system models. Two prediction problems are discussed. One is the prediction of transmembrane region counts
another is that of transmembrane regions, i.e. predicting whether or not each amino acid belongs to a transmembrane region. The prediction accuracies, using a collection of well-characterized transmembrane protein sequences and benchmarking sequences, suggest that the proposed algorithm performs reasonably well. An experiment was performed with a glutamate transporter homologue from Pyrococcus horikoshii. The predicted transmembrane regions of the five human glutamate transporter sequences and observations based on the computed likelihood are reported. © Imperial College Press.

DOI PubMed
BAYESIAN ONLINE CLASSIFICATION USING RAO-BLACKWELLISED SMC AND ITS APPLICATION

T. Kudo, Y. Nakada, T. Matsumoto

SPPRA 2007 222 - 227 2007年
ベイズ学習に基づく隠れマルコフモデルを用いたスポーツ映像解析におけるイベント検出

本井滋, 三須俊彦, 中田洋平, 松本隆, 八木伸行

情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会 157 ( 18 ) 133 - 139 2007年
Bayesian Angle Information HMM with a von Mises Distribution and its Implementation using a Bayesian Monte Carlo Method

H. Sasaki, Y. Nakada, T. Kaburagi, T. Matsumoto

Proc. European Symposium on Time Series Prediction 29 - 38 2007年
ユーザ共通Fusionモデルを用いたオンライン署名認証

村松大吾, 本郷保範, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 D J90-D ( 2 ) 450 - 459 2007年
ユーザ共通Fusionモデルを用いたオンライン署名認証手法における個人性の検討

村松大吾, 木下伸太朗, 松本隆

2007年暗号と情報セキュリティシンポジウム (SCIS2007） 2007年
松井淳、後藤祐、木村彰夫、中田洋平、松本隆、サイモン・クリッピンデル、藤井真人、八木伸行

GibbsBoost顔検出を用いた放送映像中の人物遮蔽状態の自動検知

DIA2007 動的画像処理実利用化ワークショップ 278 - 281 2007年
Online Bayesian modeling and prediction of nonlinear systems - Sequential Monte Carlo approach

T. Matsumoto

METHODS OF INFORMATION IN MEDICINE 46 ( 2 ) 96 - 101 2007年

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Objectives: Given time-series data from an unknown target system, one often wants to build a model for the system behind the data and make predictions. If the target system can be assumed to be linear, there are means of modeling and predicting the target system in question. If, however, one cannot assume the system is linear, various linear theories have natural limitations in terms of modeling and predictive capabilities. This paper attempts to construct a model from time-series data and make an online prediction when the linear assumption is not valid.
Methods: The problem is formulated within a Bayesian framework implemented by the Sequential Monte Carlo method. Online Bayesian learning/prediction requires computation of a posterior distribution in a sequential manner as each datum arrives. The Sequential Monte Carlo method computes the importance weight in order to draw samples from the posterior distribution. The scheme is tested against time-series data from a noisy Rossler system.
Results: The test time-series data is the x-coordinate of the trajectory generated by a noisy Roessler system. Attempts are made with regard to online reconstruction of the attractor and online prediction of the time-series data.
Conclusions: The proposed algorithm appears to be functional. The algorithm should be tested against real world data.
オンラインベイズ学習による混合数未知の多次元混合正規分布推定

伊藤慶太, 中田洋平, 松本隆

平成１９年電気学会全国大会論文集 3 135 - 136 2007年
隠れ変数を考慮したBBSMC法による自己位置地図同時推定

山田康平, 中田洋平, 松本隆

２００７年電子情報通信学会総合大会論文集 D-12-64 180 2007年
有限差分確率近似法を用いたメタ強化学習

関川昭二, 中田洋平, 松本隆

２００７年電子情報通信学会全国大会論文集 D-8-10 103 2007年
署名認証における人工偽筆生成と，それを用いたモデル学習

加藤雄大, 村松大吾, 松本隆

第９回ユビキタスネットワーク社会におけるバイオメトリクスセキュリティ研究会 34 - 39 2007年
オンライン署名認証における異なる種類の偽筆に対する認証精度評価

木下伸太朗, 村松大吾, 松本隆

第９回ユビキタスネットワーク社会におけるバイオメトリクスセキュリティ研究会 48 - 51 2007年
バーチャルスクリーニングによるUCH-L3低分子阻害剤の新規リード化合物の同定

平山和徳, 青木俊介, 松本隆, 和田圭司

第80回日本薬理学会年会中枢神経 9 2007年
Effectiveness of Pen Pressure, Azimuth, and Altitude Features for Online Signature Verification

Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

2nd International Conference on Biometrics, Lecture Notes in Computer Science 4642 503 - 512 2007年

DOI
モンテカルロ法を用いたオンライン署名認証

村松大吾, 加藤雄大, 松本隆

ヒューマンインターフェース学会論文誌 9 ( 2 ) 191 - 200 2007年
GibbsBoostによる類似文章検索の検討

山田一郎, 中田洋平, 松井淳, 松本隆, 三浦菊佳, 住吉英樹, 八木伸行

言語処理学会第13回年次大会発表論文集 538 - 541 2007年
ベイズ的動画像顔検出における顔候補領域の逐次予測

松井淳, サイモンクリピングデル, 松本隆

第６回情報科学技術フォーラム（FIT2007）一般講演論文集 3 ( H-025 ) 59 - 60 2007年
動的判別問題に対するオンラインベイズ学習への自然逐次事前分布の導入

瀬賀一恵, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会基礎・境界ソサエティ大会 A-2-3 25 2007年
On-line and Batch Inference for Bioinformatics Data

T. Matsumoto

Banff International Resarch Station Workshop on Bioinformatics, Genetics and Stochastic Computation: Bridging the Gap 2007年
ヒストグラムを用いたピクセル生成モデルにもとづく逐次モンテカルロ動画像追跡

宮島雄一, 松井淳, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 PRMU2007 ( 105 ) 75 - 80 2007年
ユーザ共通Fusionモデルを用いたオンライン署名認証

村松大吾, 松本隆

画像ラボ 18 ( 10 ) 7 - 11 2007年

CiNii
顔画像によるオンライン署名認証 Sequentiao Monte Carloを用いたペン先追跡

安田久美子, 村松大吾, 松井淳, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 PRMU2007 ( 145 ) 53 - 58 2007年
Gibbsboost: A boosting algorithm using a sequential Monte Carlo approach

Yohei Nakadam, Yusuke Mouri, Yasunori Hongo, Takashi Matsumoto

Proceedings of the 2006 16th IEEE Signal Processing Society Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2006 259 - 264 2007年

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This study proposes a novel boosting algorithm, GibbsBoost. A Gibbs distribution of a weaklearner sequence with a specific loss (energy) function is used in this algorithm as the posterior distribution in Bayesian learning. Weaklearner sequence samples are recursively drawn from the distribution via Sequential Monte Carlo. The predictions are derived from a combination of the weaklearner sequence samples. The proposed algorithm is demonstrated by using a numerical example. © 2006 IEEE.

DOI
BAYESIAN ONLINE CLASSIFICATION USING RAO-BLACKWELLISED SMC AND ITS APPLICATION

T. Kudo, Y. Nakada, T. Matsumoto

SPPRA 2007 222 - 227 2007年
Bayesian Angle Information HMM with a von Mises Distribution and its Implementation using a Bayesian Monte Carlo Method

H. Sasaki, Y. Nakada, T. Kaburagi, T. Matsumoto

Proc. European Symposium on Time Series Prediction 29 - 38 2007年
Online Bayesian Modeling and Prediction of Nonlinear Systems:Sequential Monte Carlo Approach

T. Matsumoto

Methods of Information in Medicine 46 96 - 101 2007年
Effectiveness of Pen Pressure, Azimuth, and Altitude Features for Online Signature Verification

Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

2nd International Conference on Biometrics, Lecture Notes in Computer Science 4642 503 - 512 2007年

DOI
On-line and Batch Inference for Bioinformatics Data

T. Matsumoto

Banff International Resarch Station Workshop on Bioinformatics, Genetics and Stochastic Computation: Bridging the Gap 2007年
A Markov chain Monte Carlo algorithm for Bayesian dynamic signature verification

Daigo Muramatsu, Mitsuru Kondo, Masahiro Sasaki, Satoshi Tachibana, Takashi Matsumoto

IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY 1 ( 1 ) 22 - 34 2006年03月

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Authentication of handwritten signatures is becoming increasingly important. With a rapid increase in the number of people who access Tablet PCs and PDAs, online signature verification is one of the most promising techniques for signature verification. This paper proposes a new algorithm that performs a Monte Carlo based Bayesian scheme for online signature verification. The new algorithm consists of a learning phase and a testing phase. In the learning phase, semi-parametric models are trained using the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique to draw posterior samples of the parameters involved. In the testing phase, these samples are used to evaluate the probability that a signature is genuine. The proposed algorithm achieved an EER of 1.2% against the MCYT signature corpus where random forgeries are used for learning and skilled forgeries are used for evaluation. An experimental result is also reported with skilled forgery data for learning.

DOI
オンライン署名認証における経時変化適応：逐次モンテカルロ的アルゴリズム

加藤雄大, 村松大吾, 松本隆

2006年暗号と情報セキュリティシンポジウム予稿集 CD-ROM 2006年
ユーザ独立型オンライン手書き署名認証モデルにおける文字種依存症に関する考察

本郷保範, 村松大吾, 松本隆

2006年暗号と情報セキュリティシンポジウム予稿集 CD-ROM 2006年
階層的ベイズ推定にもとづく顔面像認識

松井淳, Simon Clippingdale, 鵜澤史貴, 松本隆

画像ラボ 16 ( 3 ) 24 - 28 2006年
交換モンテカルロ法を用いた遺伝子制御ネットワーク推定による核内受容体ネットワークの解析

北村悠輔, 君和田友美, 松本隆, 和田圭司

バイオインフォマテイクス学会第10回システムバイオロジー研究会 2006年
変化検出機構内包モデルによるモンテカルロ自己位置推定の改良

大家淳二, 中田洋平, 山田康平, 松本隆

電子情報通信学会2006年総合大会(IEICE2006) D-8-9 92 2006年
A Sequential Monte Carlo Algorithm for Adaptation to Intersession Variability in On-line Signature Verification

Yudai Kato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

IWFHR 10 International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition 467 - 472 2006年
A Bayesian Change Detection for Unknown Nonlinear Systems: On-line Sequential Monte Carlo Approach

Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

SCIS & ISIS 2006 1872 - 1877 2006年
逐次学習型顔画像認識におけるSMCサンプル数の動的制御

松井淳, Simon Clippingdale, 松本隆

情報科学技術レターズ 2006（FIT2006) 97 - 100 2006年
GibbsBoostによる正面顔画像検出－事前情報を考慮するBayes的アプローチ－

シンポジウム発表シンポジウム発表木村彰夫, 松井淳, 中田洋平, 松本隆

第５回情報科学技術フォーラム（FIT2006) 17 - 18 2006年
逐次モンテカルロ動画像追跡：速度パラメータ，検索範囲の自動調整による精度向上

中尾忠義, 松井淳, 中田洋平, 松本隆

第５回情報科学技術フォーラム（FIT2006) 37 - 38 2006年
ラオ・ブラックウェル逐次モンテカルロ法を用いたオンラインベイズ学習による多次元混合正規分布推定

伊藤慶太, 中田洋平, 松本隆

第16回日本神経回路学会全国大会（JNNS2006） 56 - 57 2006年
重点サンプリング方を導入した並列型強化学習によるメタ学習

関川昭二, 中田洋平, 松本隆

第16回日本神経回路学会全国大会（JNNS2006) 116 - 117 2006年
顔画像検出に対するベイズ敵アプローチ：逐次モンテカルロ法によるブースト学習アルゴリズム

毛利雄介, 松井淳, 中田洋平, 松本隆

第16回日本神経回路学会全国大会（JNNS2006) 176 - 177 2006年
A Sequential Monte Carlo Algorithm for Adaptation to Intersession Variability in On-line

Yudai Kato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

IWFHR 10ｔｈ International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition 467 - 472 2006年
Signature Verification using a Monte Carlo-based Updating Algorithm Adapted to Intersession Variability

Yudai Kato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

ISPACS 2006 387 - 390 2006年

DOI
Online Signature Verification based on User-generic Fusion Model with Markov Chain Monte Carlo Method

Shintaro Kinoshita, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

ISPACS 2006 391 - 394 2006年

DOI
A sequential Monte Carlo method for Bayesian face recognition

Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Takashi Matsumoto

STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINGS 4109 578 - 586 2006年

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This paper proposes a Sequential Monte Carlo (SMC) learning algorithm for Bayesian probability distributions that describe model parameters in a video face recognition system based on deformable template matching. The new algorithm achieves significantly improved robustness of recognition against facial expressions and speech movements by comparison with a baseline batch MCMC (Markov Chain Monte Carlo) algorithm, at no additional computational cost. Experimental results demonstrate the effectiveness and computational efficiency of the new algorithm.
A Sequential Monte Carlo Algorithm for Adaptation to Intersession Variability in On-line Signature Verification

Yudai Kato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

IWFHR 10 International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition 467 - 472 2006年
A Bayesian Change Detection for Unknown Nonlinear Systems: On-line Sequential Monte Carlo Approach

Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

SCIS & ISIS 2006 1872 - 1877 2006年
A Sequential Monte Carlo Algorithm for Adaptation to Intersession Variability in On-line

Yudai Kato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

IWFHR 10ｔｈ International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition 467 - 472 2006年
Signature Verification using a Monte Carlo-based Updating Algorithm Adapted to Intersession Variability

Yudai Kato, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

ISPACS 2006 387 - 390 2006年

DOI
Online Signature Verification based on User-generic Fusion Model with Markov Chain Monte Carlo Method

Shintaro Kinoshita, Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

ISPACS 2006 391 - 394 2006年

DOI
Marginal likelihood change detection: Particle filter approach

T. Matsumoto

AIP Conference Proceedings 803 ( 1 ) 129 - 136 2005年11月

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Given sequential data from a target system whose description is not available, this study attempts to perform online change detection by (i) using parameter/hyperparameter dynamics driven by the available data
(ii) examining the time dependency of the marginal likelihood
and (iii) implementing the scheme via Particle Filter. © 2005 American Institute of Physics.

DOI
ギブスブースト学習アルゴリズム：逐次モンテカルロ法的アプローチ

中田洋平, 本郷保範, 松本隆

日本神経回路学会全国大会 72 - 73 2005年
自然平滑化モデルによるオンラインベイズ学習の高精度化

中田洋平, 若原牧生, 松本隆

日本神経回路学会全国大会 74 - 75 2005年
モンテカルロ隠れマルコフモデルを用いたオンライン文字認識

船田篤志, 佐々木浩人, 中田洋平, 松本隆

日本神経回路学会全国大会 137 - 138 2005年
動的判断問題に対する逐次モンテカルロ法を用いたオンラインベイズ学習

工藤智宏, 中田洋平, 松本隆

日本神経回路学会全国大会 70 - 71 2005年
逐次モンテカルロ法を用いたオンラインベイズ学習による混合正規分布推定

伊藤慶太, 中田洋平, 松本隆

日本神経回路学会全国大会 139 - 140 2005年
The Simultaneous Adjustment of Learning Rate and Inverse Temperature by Parallel Model in Reinforcement Learning

Takahiro Nakamizo, Ken Achiwa, Takashi Matsumoto

Crest Workshop 2005年
Meta-learning and Change Detection in Reinforcement Learning with Sequential Monte Carlo

Akio Tanaka, Ryohei Watanabe, Takashi Matsumoto

Crest Workshop 2005年
Sequential Monte Carloによる強化学習メタパラメータ調整

渡辺亮平, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会信学技法 104 ( 759 ) 107 - 112 2005年
動的環境下の強化学習アルゴリズム：Sequential Monte Carloとサンプル初期化

田中昭雄, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会信学技法 104 ( 759 ) 101 - 106 2005年
「逐次周辺尤度」変化検出アルゴリズム‐Seqential Monte Carlo的アプローチ‐

松本隆

電子情報通信学会信学技法 104 ( 759 ) 95 - 100 2005年
A Boosting Algorithm via Sequential Monte Carlo : GibbsBoost

Y. Nakada, Y. Hongo, T.Matsumoto

Proc. IASC world conference on Computational Statistics & Data Analysis 2005年
An On-line Bayesian Learning via Natural Smoother Model

M. Wakahara, Y. Nakada, T. Matsumoto

Proc. IASC world conference on Computational Statistics & Data Analysis 2005年
On-line Bayesian change detection scheme for unknown nonlinear systems via sequential Monte Carlo

Y Nakada, T Matsumoto

Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Vols 1-5 2207 - 2212 2005年

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An attempt is made to performe on-line change detection given sequential data from an unknown nonlinear system. The algorithm sequentially estimates the probability of occurrence of a change within a Bayesian framework. The implementation is done via Sequential Monte Carlo (SMC). The proposed scheme is tested against two specific examples.

DOI
Marginal Likelihood Change Detection: Particle Filter Approach

T. Matsumoto

AIP Conference Proceedings 803 ( 1 ) 129 - 136 2005年

DOI
An on-line change detection scheme for nonlinear time series data from unknown dynamical systems: A Bayesian appraoch using sequential Monte Carlo

Y Nakada, T Matsumoto

2005 IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP) 323 - 328 2005年

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This paper attempts to perform on-line change detection given time series data from unknown nonlinear dynamical systems. In the algorithm, the probability of occurrence of an abrupt change is estimated within a Bayesian framework. The implementation is done via Sequential Monte Carlo (SMC). The proposed scheme is tested against two examples with nonlinear dynamical systems.

DOI
Online Bayesian Modeling and Prediction of Nonlinear Systems: Sequential Monte Carlo Approach

T. Matsumoto

Proc. International Workshop on Biological Interpretation 2005年
ハミルトニアンモンテカルロ法によるBayes 的顔画像認識

松井淳, クリピングデルサイモン, 鵜沢史貴, 松本隆

映像情報メデイア学会誌 59 ( 8 ) 1183 - 1190 2005年

DOI CiNii
強化学習の並列型メタ学習：学習率の調整

阿知波健, 渡辺亮平, 田中昭雄, 大家淳二, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 (D) J88-D-1 ( 12 ) 1773 - 1784 2005年
Modification of Intersession Variability in On-line Signature Verifier

Y. Hongo, D. Muramatsu, T. Matsumoto

Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag 3546 455 - 463 2005年
Natural Smoother with Hyper-paramter for On-line Bayesian Learning

M. Wakahara, Y. Nakada, T. Matsumoto

IBIS 2005 39 - 44 2005年
A Boosting Algorithm via Sequential Monte Carlo : GibbsBoost

Y. Nakada, Y. Hongo, T.Matsumoto

Proc. IASC world conference on Computational Statistics & Data Analysis 2005年
An On-line Bayesian Learning via Natural Smoother Model

M. Wakahara, Y. Nakada, T. Matsumoto

Proc. IASC world conference on Computational Statistics & Data Analysis 2005年
AdaBoost-based on-line signature verifier

Y Hongo, D Muramatsu, T Matsumoto

Biometric Technology for Human Identification II 5779 373 - 380 2005年

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Authentication of individuals is rapidly becoming an important issue. The authors previously proposed a Pen-input online signature verification algorithm. The algorithm considers a writer's signature as a trajectory of pen position, pen pressure, pen azimuth, and pen altitude that evolve over time, so that it is dynamic and biometric. Many algorithms have been proposed and reported to achieve accuracy for on-line signature verification, but setting the threshold value for these algorithms is a problem. In this paper, we introduce a user-generic model generated by AdaBoost, which resolves this problem. When user- specific models (one model for each user) are used for signature verification problems, we need to generate the models using only genuine signatures. Forged signatures are not available because imposters do not give forged signatures for training in advance. However, we can make use of another's forged signature in addition to the genuine signatures for learning by introducing a user generic model. And Adaboost is a well-known classification algorithm, making final decisions depending on the sign of the output value. Therefore, it is not necessary to set the threshold value.
A preliminary experiment is performed on a database consisting of data from 50 individuals. This set consists of western-alphabet-based signatures provide by a European research group. In this experiment, our algorithm gives an FRR of 1.88% and an FAR of 1.60%. Since no fine-tuning was done, this preliminary result looks very promising.

DOI
On-line Bayesian change detection scheme for unknown nonlinear systems via sequential Monte Carlo

Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks 4 2207 - 2212 2005年

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An attempt is made to performe on-line change detection given sequential data from an unknown nonlinear system. The algorithm sequentially estimates the probability of occurrence of a change within a Bayesian framework. The implementation is done via Sequential Monte Carlo (SMC). The proposed scheme is tested against two specific examples. © 2005 IEEE.

DOI
An on-line change detection scheme for nonlinear time series data from unknown dynamical systems: A bayesian appraoch using sequential Monte Carlo

Yohei Nakada, Takashi Matsumoto

2005 IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing 323 - 328 2005年

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This paper attempts to perform on-line change detection given time series data from unknown nonlinear dynamical systems. In the algorithm, the probability of occurrence of an abrupt change is estimated within a Bayesian framework. The implementation is done via Sequential Monte Carlo (SMC). The proposed scheme is tested against two examples with nonlinear dynamical systems. ©2005 IEEE.

DOI
Online Bayesian Modeling and Prediction of Nonlinear Systems: Sequential Monte Carlo Approach

T. Matsumoto

Proc. International Workshop on Biological Interpretation 2005年
Modification of Intersession Variability in On-line Signature Verifier

Y. Hongo, D. Muramatsu, T. Matsumoto

Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag 3546 455 - 463 2005年
Bayesian reconstructions and predictions of nonlinear dynamical systems via the hybrid Monte Carlo scheme

Y Nakada, T Matsumoto, T Kurihara, K Yosui

SIGNAL PROCESSING 85 ( 1 ) 129 - 145 2005年01月

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Time series prediction is a rather difficult problem when the dynamics behind the data originates from a nonlinear system and its functional form is unknown. The hierarchical Bayesian scheme previously proposed by the authors has been shown to be reasonably sound for nontrivial real world applications. A great difficulty implementing the Hierarchical Bayesian scheme lies in the computation of posterior distributions as well as predictive distributions for which Quadratic Approximations have been used so far. This paper attempts to compute predictive mean and error bar for nonlinear time series prediction problems via the Hybrid Monte Carlo scheme, a particular class of Markov Chain Monte Carlo without the Quadratic Approximations. The scheme is tested against two concrete problems; Chaotic time series prediction, and Building air-conditioning Load Prediction. The prediction results are compared with those using the Quadratic Approximations which have been used in the previous works of the authors' group. The proposed scheme outperforms the Quadratic Approximations. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

DOI CiNii
Natural Smoother with Hyper-paramter for On-line Bayesian Learning

M. Wakahara, Y. Nakada, T. Matsumoto

IBIS 2005 39 - 44 2005年
Information driven parameter dynamics for on-line Bayesian learning with sequential Monte Carlo

K Yosui, M Wakahara, Y Nakada, T Matsumoto

ISPACS 2005: PROCEEDINGS OF THE 2005 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTELLIGENT SIGNAL PROCESSING AND COMMUNICATION SYSTEMS 377 - 380 2005年

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A new parameter dynamics that incorporates the information available for training instead of the standard "blind" parameter dynamics is proposed for on-line Bayesian learning. A significant improvement is realized over the schemes the authors have previously proposed. The particular advantage of the currently proposed approach is the speed at which it follows abrupt changes.
階層ベイズモデルとその周辺ー統計科学のフロンティア

石黒真木夫, 松本隆, 乾敏郎, 田辺国士

岩波書店 4 2004年
Transmembrane Region Prediction with Hydropathy Index/Charge Two-Dimensional Trajectories of Stochastic Dynamical Systems

Takashi Kaburagi, Daigo Muramatsu, Shinichiro Hashimoto, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

The Second Asia Pacific Bioinformatics Conference 35 - 42 2004年
Bayes的Markov Chain Monte Carlo顔画像認識

鵜澤史貴, 松本隆, 松井淳, Simon Clippingdale

電子情報通信学会信学技法 ITS2003-91 19 - 24 2004年
0.18μm CMOS 2GHz Error-Correcting Encoder

Masahiro Sasaki, Mai Nozawa, Takashi Matsumoto

WSEAS Transactions on Circuits and Systems 3 ( 3 ) 521 - 526 2004年
A wired CDMA interface system

Masahiro Sasaki, Yu Ono, Takashi Matsumoto

8th WSEAS International Conference on Circuits 2004年
0.18μm CMOS 6GHz Pseudo Non-overlapping Clock Generator using High-speed Dividers

Masahiro Sasaki, Shin Yokoyama, Takashi Matsumoto

8th WSEAS International Conference on Circuits, Athens 2004年
A Sequential Marginal Likelihood Change Detector: Sequential Monte Carlo Approach

T.Matsumoto

Second Harvard Workshop on Monte Carlo Methods 2004年
Bayesian Face Recognition using a Markov Chain Monte Carlo Method

A. MATSUI, S. CLIPPINGDALE, F. UZAWA, T. MATSUMOTO

International Conference on Pattern Recognition, Cambridge, U. K. 2004年

DOI
SMCのInformation Drivenパラメータダイナミクス

用水邦明, 若原牧生, 松本隆

日本神経回路学会第14回全国大会講演論文集 26 - 27 2004年
粒子フィルタ「逐次周辺尤度」による変化検出

松本隆

日本神経回路学会第14回全国大会講演論文集 28 - 29 2004年
Transmembrane Region Prediction with Hydropathy Index/Charge Two-Dimensional Trajectories of Stochastic Dynamical Systems

Takashi Kaburagi, Daigo Muramatsu, Shinichiro Hashimoto, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

The Second Asia Pacific Bioinformatics Conference 35 - 42 2004年
0.18μm CMOS 2GHz Error-Correcting Encoder

Masahiro Sasaki, Mai Nozawa, Takashi Matsumoto

WSEAS Transactions on Circuits and Systems 3 ( 3 ) 521 - 526 2004年
A wired CDMA interface system

Masahiro Sasaki, Yu Ono, Takashi Matsumoto

8th WSEAS International Conference on Circuits 2004年
0.18μm CMOS 6GHz Pseudo Non-overlapping Clock Generator using High-speed Dividers

Masahiro Sasaki, Shin Yokoyama, Takashi Matsumoto

8th WSEAS International Conference on Circuits, Athens 2004年
A Sequential Marginal Likelihood Change Detector: Sequential Monte Carlo Approach

T.Matsumoto

Second Harvard Workshop on Monte Carlo Methods 2004年
Bayesian face recognition using a Markov chain Monte Carlo method

Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Fumiki Uzawa, Takashi Matsumoto

Proceedings - International Conference on Pattern Recognition 3 918 - 921 2004年

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A new algorithm is proposed for face recognition by a Bayesian framework. Posterior distributions are computed by Markov chain Monte Carlo (MCMC). Face features used in the paper are those used in our previous work[1][2] based on the Elastic Graph Matching method. While our previous method attempts to optimize facial feature point positions so as to maximize a similarity function between each model and face region in the input sequence, the proposed approach evaluates posterior distributions of models conditioned on the input sequence. Experimental results show a rather dramatic improvement in robustness. The proposed algorithm eliminates almost all identification errors on sequences showing individuals talking, and reduces identification errors by more than 90% on sequences showing individuals smiling although such data was not used in training.

DOI
The reduction of memory and the improvement of recognition rate for HMM on-line handwriting recognition

A Funada, D Muramatsu, T Matsumoto

NINTH INTERNATIONAL WORKSHOP ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION, PROCEEDINGS 383 - 388 2004年

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The purpose of this project is two fold. The first purpose is to reduce the memory size of our previous handwriting recognition algorithm based on an HMM using Self-Organizing Map (SOM) density tying. The second is to improve recognition capability by incorporating additional information. SOM density tying reduced the dictionary size to 1/7 of the original size, with a recognition rate of 90.45%, only slightly less than the original recognition rate of 91.51%. Our additional feature increased recognition capability to 91.34%.

DOI
Linearity performance comparison of cascode current source and single-device current source IDPs; analyses, simulations and measurements

K Hadidi, M Morimoto, K Futami, T Oue, M Ito, M Sasaki, A Khoei, T Matsumoto

INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRONICS 90 ( 5 ) 341 - 353 2003年05月

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The input differential pair (IDP) is usually a major source of nonlinear distortion in any op-amp. This is especially true if the input signal has a large common-mode component, as is the case when an op-amp functions as a unity-gain buffer or as part of a single-ended sample-hold (S/H) circuit. In this paper, we analyse the distortion of the commonly used cascode current source IDP structure and explain the sources of its nonlinear behaviour. Next, a special design technique is proposed which enhances the linearity of IDPs. The circuit uses a single device current source that has the same channel length while its width is double those of IDP devices. Theoretical analysis, as well as simulation and experimental results, is given to confirm the improved linearity of a unity gain buffer. Simulations predict improvements up to 20 dB. 15 dB total harmonic distortion (THD) reduction was also achieved for a 15 MHz input signal based on measurement of a test chip. The method is valuable as power supply voltages shrink, and the design offers extra voltage headroom at input.

DOI CiNii
A low power matched filter for DS-CDMA based on analog signal processing

M Sasaki, T Sakai, T Matsumoto

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E86A ( 4 ) 752 - 757 2003年04月

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This paper proposes a low power consumption Analog Matched Filter (AMF) that utilizes capacitor multiply-and-accumulate operations. A high-speed, high-precision Analog-to-Digital (A/D) converter is unnecessary because the proposed circuit directly samples received analog signals. A code-shifting MF structure is used to prevent errors from accumulating. A 15-tap AMF circuit was fabricated using 0.35 mum CMOS technology. Power consumption for the 128-tap circuit is estimated to be 22.3 mW at 25 MHz and 3.3 V, and the area is estimated to be 0.33 mm(2). The proposed circuit will thus be a useful LSI for mobile terminals.
low-discrepancy列を用いた Markov Chain Monte Carlo

和田健作, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-2-5 11 2003年
ペン位置軌跡情報を用いたHMM On-line 署名照合

村松大吾, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-12-24 185 2003年
Bayes的Sequential Monte Carlo学習における Rao-Blackwellisationの効果

相馬貴也, 用水邦明, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-2-4 10 2003年
有線CDMA インターフェースシステムの検討

小野祐, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 C-12-43 112 2003年
遺伝的アルゴリズムを用いた強化学習メタパラメータの学習

窪優司, 渡邉亮平, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-2-18 24 2003年
Bayesian MCMC オンライン署名照合

近藤充, 村松大吾, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-12-25 186 2003年
強化学習における価値関数の分散最小化によるメタ学習

阿知波健, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-8-29 123 2003年
2.5V CMOS Fully Differential Low Power High Linearity Analog Line-Driver

Khayrollah Hadidi, 大島宗之, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 C-12-42 111 2003年
CMOS スイッチトキャパシタDC-DCコンバータ

Kayrollah Hadidi, 釣井雄介, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 C-12-33 102 2003年
2.5V CMOS Fully Differential Low Power High Linearity Analog Line-Driver

Khayrollah Hadidi, 大島宗之, 佐々木昌浩, 松本隆

第１６回回路とシステム(軽井沢)ワークショップ論文集 67 - 72 2003年
An HMM On-line Signature Verification with Pen Position Trajectories

D.Muramatsu, T.Matsumoto

The 2003 International Conference on Artificial Intelligence (IC-AI 2003) 299 - 303 2003年
Bayesian MCMC for Biometric Person Authentication Incorporating On-Line Signature Trajectories

Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

IASTED International Conference on Signal Processing, Pattern Recognition and Applications (SPPRA 2003) 269 - 273 2003年
A Bayesian MCMC On-line Signature Verification

Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

4th International Conference on Audio-and Video-Based Biometric Person Authentication 540 - 548 2003年
ペン変位情報のみを用いたHMMオンライン署名照合手法の検討

村松大吾, 松本隆

ユビキタスネットワーク社会におけるバイオメトリクスセキュリティ研究会、第一回研究発表会予稿集 1 - 5 2003年
ベイズ的モンテカルロ手法を用いたオンライン手書き署名照合

近藤充, 村松大吾, 佐々木昌浩, 松本隆

ユビキタスネットワーク社会におけるバイオメトリクスセキュリティ研究会、第一回研究発表会予稿集 7 - 12 2003年
Internet packet transmission delay prediction with sequential Monte Carlo

Takayuki Kurihara, Ryosuke Tsuboi, Takashi Matsumoto

Practical Bayesian Statistics 5 59 2003年
Bayesian Reconstructions and Predictions of Nonlinear Dynamical Systems by Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo

Takaya Souma, Kuniaki Yosui, Takashi Matsumoto

Practical Bayesian Statistics 5 2003年
A Bayesian MCMC On-Line Algorithm for Signature Verification

Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

Practical Bayesian Statistics 5 34 2003年
ベイズ的非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測：Hybrid Monte Carlo

中田洋平, 栗原貴之, 用水邦明, 和田健作, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 J86-D-II ( 8 ) 1143 - 1155 2003年
Rao-Blackwellised Sequential Monte Carloによる非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測

相馬貴也, 松本隆

2003年電気学会電子・情報・システム部門大会 2003年
An HMM on-line signature verifier incorporating signature trajectories

Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto

Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2003- 438 - 442 2003年

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Authentication of individuals is rapidly becoming an important issue. On-line signature verification is one of the methods that use biometric features. This paper proposes a new HMM algorithm is for on-line signature verification. After preprocessing, input signature is discretized in a polar coordinate system. This particular discretization leads to a simple procedure for assigning initial state and state transition probabilities. This paper utilizes only pen position trajectories, no other information is used which makes the algorithm simple and fast. A preliminary experiment shows that the proposed algorithm appears to be promising.

DOI
ダイナミカルシステムの階層ベイズ的最小埋め込み次元推定

杉淳二郎, 栗原貴之, 松本隆

情報処理学会論文誌 44 ( 12 ) 3098 - 3111 2003年
カオスに関する最近の研究動向

カオスとその周辺問題調査専門委員会

電気学会技術報告 929 23 2003年
Reconstructions and predictions of nonlinear dynamical systems by Rao-Blackwellised sequential Monte Carlo

T Soma, K Yosui, T Matsumoto

2003 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL II, PROCEEDINGS II 777 - 780 2003年

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Sequential Monte Carlo (SMC) is a powerful sampling based inference/learning algorithm for Bayesian scheme. The purpose of this paper is two fold. It first attempts to reconstruct and predict nonlinear dynamical systems from one dimensional data which arrives in a sequential manner instead of batch manner. Second purpose is to test the performance of the Rao-Blackwellisation in reconstructing and predicting nonlinear dynamical systems. We demonstrate that Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo (RBSMC) on a chaotic time series prediction problem outperforms generic SMC.
An HMM On-line Signature Verification with Pen Position Trajectories

D.Muramatsu, T.Matsumoto

The 2003 International Conference on Artificial Intelligence (IC-AI 2003) 299 - 303 2003年
Bayesian MCMC for Biometric Person Authentication Incorporating On-Line Signature Trajectories

Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

IASTED International Conference on Signal Processing, Pattern Recognition and Applications (SPPRA 2003) 269 - 273 2003年

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Authentication of individuals is rapidly becoming an important issue. The authors have previously proposed a pen-input online signature verification algorithm. The algorithm considers writer's signature as a trajectory of pen-position, pen-pressure and pen-inclination which evolves over time, so that it is dynamic and biometric. In our previous work, genuine signatures were separated from forgery signatures in a linear manner. This paper proposes a new algorithm which performs nonlinear separation using Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo). A preliminary experiment is performed on a database consisting of 1825 genuine signatures and 4117 skilled forgery signatures from fourteen individuals. FRR 0.81% and FAR 0.87% are achieved. Since no fine tuning was done, this preliminary result looks very promising.
A Bayesian MCMC On-line Signature Verification

Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

4th International Conference on Audio-and Video-Based Biometric Person Authentication 540 - 548 2003年
An HMM on-line signature verification algorithm

D Muramatsu, T Matsumoto

AUDIO-AND VIDEO-BASED BIOMETRIC PERSON AUTHENTICATION, PROCEEDINGS 2688 233 - 241 2003年

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Authentication of individuals is rapidly becoming an important issue. On-line signature verification is one of the methods that use biometric features of individuals. This paper proposes a new HMM algorithm for on-line signature verification incorporating signature trajectories. The algorithm utilizes only pen position trajectories. No other information is used which makes the algorithm simple and fast. A Preliminary experiment was performed and the intersection of FAR and FRR was 2.78%.
Internet packet transmission delay prediction with sequential Monte Carlo

Takayuki Kurihara, Ryosuke Tsuboi, Takashi Matsumoto

Practical Bayesian Statistics 5 59 2003年
Bayesian Reconstructions and Predictions of Nonlinear Dynamical Systems by Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo

Takaya Souma, Kuniaki Yosui, Takashi Matsumoto

Practical Bayesian Statistics 5 2003年
Nonlinear separation of signature trajectories for on-line personal authentication

M Kondo, D Muramatsu, M Sasaki, T Matsumoto

2003 INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA AND EXPO, VOL III, PROCEEDINGS 89 - 92 2003年

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Authentication of individuals is rapidly becoming an important issue. This paper proposes a new nonlinear algorithm for pen-input on-line signature verification incorporating pen-position, pen-pressure and pen-inclinations trajectories.
A preliminary experiment is performed on a database consisting of 1849 genuine signatures and 3174 skilled(dagger) forgery signatures from fourteen individuals. Since no fine tuning was done, this preliminary result looks very promising.
A Bayesian MCMC On-Line Algorithm for Signature Verification

Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

Practical Bayesian Statistics 5 34 2003年
An HMM on-line signature verifier incorporating signature trajectories

D Muramatsu, T Matsumoto

SEVENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS I AND II, PROCEEDINGS 438 - 442 2003年

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Authentication of individuals is rapidly becoming an important issue. On-line signature verification is one of the methods that use biometric features. This paper proposes a new HMM algorithm is for on-line signature verification. After preprocessing, input signature is discretized in a polar coordinate system. This particular discretization leads to a simple procedure for assigning initial state and state transition probabilities.
This paper utilizes only pen position trajectories, no other information is used which makes the algorithm simple and fast. A preliminary experiment shows that the proposed algorithm appears to be promising.

DOI
A highly linear fully differential low power CMOS line driver

K Hadidi, H Oshima, M Sasaki, T Matsumoto

ESSCIRC 2003: PROCEEDINGS OF THE 29TH EUROPEAN SOLID-STATE CIRCUITS CONFERENCE 541 - 544 2003年

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fA differential wide-band line driver for transformer-coupled cables is presented. Implemented in a 0.18 mum CMOS process, its -3dB bandwidth is 130MHz. The new line driver consumes 60mW of static power from a 2.5V supply. Its total power driving 75 Omega load is 130mW. 130mW from a 2.5V supply. The device drives a 75 Omega load, while achieves a -51.0dB THD with a 2.5V(p-p) 5MHz signal on load. The THD is -48.9dB for a 2.5V(p-p) 10MHz output signal. The area for the device is less than 0.1mm(2).

DOI
Inferring transmembrane region counts with hydropathy index/charge two dimensional trajectories of stochastic dynamical systems

D Muramatsu, S Hashimoto, T Tsunashima, T Kaburagi, M Sasaki, T Matsumoto

2003 IEEE XIII WORKSHOP ON NEURAL NETWORKS FOR SIGNAL PROCESSING - NNSP'03 101 - 110 2003年

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A new algorithm is proposed for inferring the number of transmembrane regions of transmembrane proteins from two dimensional vector trajectories consisting of hydropathy index and charge of amino acids by stochastic dynamical system models. The prediction accuracy of a preliminary experiment is 94%. Since no fine-tuning is done, this appears encouraging.

DOI
From data to nonlinear dynamics: Time series prediction via hierarchical Bayes approach

T Matsumoto, H Hamagishi, J Sugi, M Saito, Y Chonan

ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS IN JAPAN PART II-ELECTRONICS 85 ( 10 ) 71 - 83 2002年10月

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In the framework of the hierarchical Bayesian approach, a method for nonlinear time series prediction using neural nets is proposed, and its particular applications are shown by examples. (C) 2002 Wiley Periodicals, Inc.

DOI
非線形ダイナミカルシステムの『モデル周辺尤度』重み付き再構成と予測－階層ベイズ的アプローチ

斉藤幹貴, 榎本剛, 松本隆

システム制御情報学会論文誌 15 ( 1 ) 10 - 16 2002年

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A hierarchical Bayesian approach is formulated for nonlinear time series prediction problems with neural nets. The proposed scheme consists of several steps : <BR>(i) Formulae for posterior distributions of parameters, hyper parameters as well as models via Bayes formula.<BR>(ii) Derivation of predictive distributions of future values taking into account model marginal likelihoods.<BR>(iii) Using several drastic approximations for computing predictive mean of time series incorporating model marginal likelihoods.<BR>The proposed scheme is tested against two examples; (A) Time series data generated by noisy chaotic dynamical system, and (B) Building air-conditioning load prediction problem. The proposed scheme outperforms the algorithm previously used by the authors.

DOI CiNii
非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測 : ベイズ的アプローチ

松本隆

電子情報通信学会NC研究会 2002年
2次元連続区分線形同相写像におけるカオス的アトラクタの存在証明

蟹江幸司, 徳永隆冶, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 J84-A ( 1 ) 66 - 75 2002年
Rao-Blackwellised Sequential Monte Carloによるニューラルネットの学習

和田健作, 用水邦明, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-2-3 12 2002年
Sequential Monte CarloによるHyperparameterのOn-Line学習

相馬貴也, 栗原貴之, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-2-6 15 2002年
小量学習データセットでのHMMオンライン文字認識アルゴリズム

石井友忠, 赤松謙, 持田誠一郎, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-12-69 245 2002年
HMMオンライン手書き文字認識におけるパラメータスムージング効果

石井友忠, 赤松謙, 佐々木昌浩, 松本隆

情報処理学会第64回全国大会論文集 43 ( 2 ) 125 - 126 2002年
低解像度のタブレットにおける署名照合

森田光, 坂本大輔, 小宮義光, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-12-63 239 2002年
電子回路のカオス同期とマスキング

松本隆

電子情報通信学会論文誌 J85-C ( 3 ) 125 - 133 2002年
相対ペントラジェクトリーによるオンライン署名照合

近藤充, 小宮義光, 坂本大輔, 森田光, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 A-7-11 221 2002年
S/H回路を用いたCMOSマッチトフィルタの設計

河津大志, 坂井丈泰, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 C-12-32 114 2002年
2次元DCTインテリジェントイメージセンサの試作

伊藤和則, 釣井雄介, 佐々木昌浩, 坂井丈泰, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 C-12-48 130 2002年
A Constant Bandwidth CMOS VGA ckt.

Khayrollah Hadidi, 伊東充吉, 大島宗之, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 C-12-43 125 2002年
低消費電力アナログマッチトフィルタ

佐々木昌浩, 坂井丈泰, 松本隆

第１５回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 37 - 40 2002年
相対ペントラジェクトリーによるオンライン署名照合

近藤充, 小宮義光, 坂本大輔, 森田光, 佐々木昌浩, 松本隆

第１５回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 517 - 522 2002年
A Constant Bandwidth CMOS VGA ckt.

Khayrollah Hadidi, 伊東充吉, 大島宗之, 佐々木昌浩, 松本隆

第１５回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 363 - 367 2002年
Bayesian Nonlinear Time Series Predictions via Hybrid Monte Carlo

Y. Nakada, T. Kurihara, K. Yosui, K. Wada, T. Matsumoto

7th Valencia International Meetings on Bayesian Statistics 2002年
Learning Hyperparameters via On-Line Bayesian Scheme

T. Kurihara, Y. Nakada, K. Yosui, T. Matsumoto

7th Valencia International Meetings on Bayesian Statistics 2002年
On line Signature Verifieer Incorporating Position, Pressure, Inclination and Velocity Trajectories

Mitsuru Kondo, Daisuke Sakamoto, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

The 2002 International Conference on Security and Management(SAM'02) 2002年
Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo のニューラルネットワークへの適用

用水邦明, 和田健作, 松本隆

日本神経回路学会第１２回全国大会（JNNS2002とっとり） 33 - 33 2002年
Rao-Blackwellised Sequential Monte Carloによる非線型ダイナミカルシステムの再構成と予測

相馬貴也, 用水邦明, 松本隆

第５回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2002)予稿集 238 - 243 2002年
Sequential Monte Carloを用いたOn-line学習におけるパラメータのグループ化の効果

栗原貴之, 相馬貴也, 松本隆

日本神経回路学会第１２回全国大会（JNNS2002とっとり） 141 - 144 2002年
Reconstructions and Predictions of Nonlinear Dynamical Systems via Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo

Takaya Souma, Kuniaki Yosui, Takashi Matsumoto

First Cape Cod Workshop on Monte Carlo Methods 2002年
CMOS Analog Matched Filter Using Sample-and-Hold Circuit

H. Kawatsu, M. Sasaki, T. Sakai, T. Matsumoto

2002 IEEJ International Analog VLSI Workshop 160 - 164 2002年

CiNii
階層ベイズ的空調機熱負荷予測－データからダイナミカルシステムへ－

松本隆, 中島芳徳, 斎藤幹貴, 杉淳二郎, 浜岸弘明

日本気象学会気象研究ノート203号上 159 - 171 2002年
Chaotic Time Series Prediction via MCMC

Y. Nakada, K. Yosui, K. Wada, T. Kurihara, T. Matsumoto

1st International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 3rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2002) 2002年
カオスと時系列－情報数理シリーズB-7－

松本隆, 徳永隆治, 宮野尚哉, 徳田功

培風館 2002年
A New Online Signature Verification Algorithm Incorporating Pen Velocity Trajectories

Mitsuru Kondo, Daisuke Sakamoto, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

2002 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2002) 2002年
Dynamic Biometric Person Authentication Using Pen Signature Trajectories

Daisuke Sakamoto, Mitsuru Kondo, Hikaru Morita, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

9th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP’02) 2002年

DOI
Sequential Monte Carlo learning with hyperparameter adjustments

K Wada, K Yosui, Y Nakada, T Matsumoto

PROCEEDING OF THE 2002 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-3 274 - 279 2002年

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Sequential Monte Carlo scheme is proposed for on-line Bayesian learning. The proposed scheme adjusts not only parameters for data fitting but adjust hyperparameters online so that the scheme attempts to avoid over fitting in an adaptive manner. The scheme is tested against simple examples and is shown to be functional.
Bayesian Nonlinear Time Series Predictions via Hybrid Monte Carlo

Y. Nakada, T. Kurihara, K. Yosui, K. Wada, T. Matsumoto

7th Valencia International Meetings on Bayesian Statistics 2002年
Learning Hyperparameters via On-Line Bayesian Scheme

T. Kurihara, Y. Nakada, K. Yosui, T. Matsumoto

7th Valencia International Meetings on Bayesian Statistics 2002年
On line Signature Verifieer Incorporating Position, Pressure, Inclination and Velocity Trajectories

Mitsuru Kondo, Daisuke Sakamoto, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

The 2002 International Conference on Security and Management(SAM'02) 2002年
Reconstructions and Predictions of Nonlinear Dynamical Systems via Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo

Takaya Souma, Kuniaki Yosui, Takashi Matsumoto

First Cape Cod Workshop on Monte Carlo Methods 2002年
Bayesian on-line learning: A sequential Monte Carlo with Rao-Blackwellization

K Yosui, T Kurihara, K Wada, T Souma, T Matsumoto

NEURAL NETWORKS FOR SIGNAL PROCESSING XII, PROCEEDINGS 99 - 108 2002年

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This paper proposes a Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo (RBSMC) scheme for on-line learning with feed forward neural nets. The proposed algorithm is tested against an example and the performance is compared with those of the conventional Sequential Monte Carlo as well as the Extended Kalman Filter (EKF). The proposed scheme outperforms those conventional algorithms.

DOI
CMOS Analog Matched Filter Using Sample-and-Hold Circuit

H. Kawatsu, M. Sasaki, T. Sakai, T. Matsumoto

2002 IEEJ International Analog VLSI Workshop 160 - 164 2002年
Chaotic Time Series Prediction via MCMC

Y. Nakada, K. Yosui, K. Wada, T. Kurihara, T. Matsumoto

1st International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 3rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2002) 2002年
A New Online Signature Verification Algorithm Incorporating Pen Velocity Trajectories

Mitsuru Kondo, Daisuke Sakamoto, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

2002 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2002) 2002年
Dynamic Biometric Person Authentication Using Pen Signature Trajectories

Daisuke Sakamoto, Mitsuru Kondo, Hikaru Morita, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto

9th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP’02) 2002年

DOI
Reconstructions and predictions of nonlinear dynamical systems: A hierarchical Bayesian approach

T Matsumoto, Y Nakajima, M Saito, J Sugi, H Hamagishi

IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING 49 ( 9 ) 2138 - 2155 2001年09月

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An attempt is made to reconstruct model nonlinear dynamical systems from scalar time series data via a hierarchical Bayesian framework. Reconstruction is performed by fitting given training data with a parameterized family of functions without overfitting. The reconstructed model dynamical systems are compared with respect to (approximated) model marginal likelihood, which is a natural Bayesian information criterion. The best model is selected with respect to this criterion and is utilized to make predictions. The results are applied to two problems: i) Chaotic time series prediction and ii) building air-conditioning load prediction. The former is a very good class of problems for checking abilities of prediction algorithms for at least two reasons. First, since no linear dynamical systems can admit chaotic behavior, an algorithm must capture nonlinearities behind the time series. Second, chaotic dynamical systems are sensitive to initial conditions. More precisely, the error grows exponentially with respect to time so that crispness of capturing nonlinearities is also important. Experimental results appear to indicate that the proposed scheme can capture difficult nonlinearities behind chaotic time series data. The latter class of problems (air conditioning load prediction) is motivated by a great amount of demand for reducing CO2 emissions associated with electric power generation. The authors won a prediction competition using the proposed algorithm; therefore, it appears to be reasonably sound.

DOI CiNii
A pen input on-line signature verifier integrating position, pressure and inclination trajectories

Y Komiya, T Ohishi, T Matsumoto

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS E84D ( 7 ) 833 - 838 2001年07月

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Personal identity verification has a great variety of applications including access to computer terminals, buildings, credit card verification as well as EC. Algorithm for personal identity verification call be roughly classified into four categories depending on static/dynamic and biometric/physical or knowledge based. Finger prints, iris, retina, DNA, face, blood vessels, for instance, are static and biometric. Algorithms which are biometric and dynamic include lip movements, body movements and on-line signatures. Schemes which use passwords are static and knowledge based, whereas methods using magnetic cards and IC cards are physical. Each scheme naturally has its own advantages and disadvantages. A new algorithm is proposed for pen-input on-line signature verification incorporating pen-position, pen-pressure and pen-inclinations trajectories. A preliminary experiment is performed on a data base consisting uf 293 genuine writings and 540 forgery writings, from 8 individuals. Average correct verification late was 97.6% whereas average forgery refection rate was 98.7%. Since no fine tuning was done, this preliminary result looks very promising.
複雑系の事典―適応複雑系のキーワード１５０－

松本隆

朝倉書店 2001年
Chaotic Masking における情報信号増幅作用について

永井立紀, 浜野英知, 吉田倫己, 相田能之, 畠澤泰成, 松本隆

電子情報通信学会論文誌A J84-A ( 2 ) 164 - 170 2001年
Bayesian Nonlinear Time Series Prediction via MCMC

Y.Nakada, T.Kurihara, N.Takahashi, K.Yosui, T.Matsumoto

2001 IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing 2001年
顔のGabor ウェーブレット特徴量の推定

山根智文, 松本隆, サイモンクリピングデル, 伊藤崇之

電子情報通信学会技術研究報告 100 ( 701 ) 119 - 124 2001年
On-line Bayesian Meta-Learning: A Preliminary Report

Y.Nakada, T.Kurihara, K.Yosui, T.Matsumoto

CREST Workshop on Metalearning and Neuromodulation 2001年
ペン位置・筆圧・傾き情報を用いた書名照合アルゴリズムPPI

坂本大輔, 大石哲, 小宮義光, 松本隆

第14回回路とシステムワークショップ論文集 513 - 518 2001年
On-line Bayes メタ学習：パラメータ、ハイパラメータの適応的調整

栗原貴之, 用水邦明, 松本隆

クレスト「脳を創る」シンポジウム 2001年
Markov Chain Monte Carloを用いた階層Bayes的非線形時系列予測

用水邦明, 松本隆

複雑系シンポジウム 2001年
Bayes 的 Online 学習 : Importance Resampling

中田洋平, 栗原貴之, 用水邦明, 松本隆

2001年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2001) 189 - 193 2001年
Sequential Monte Carloによる逐次学習

栗原貴之, 用水邦明, 松本隆

複雑系シンポジウム 2001年
On-line Monte Carlo 学習

栗原貴之, 中田洋平, 用水邦明, 松本隆

京都大学数理解析研究所考究録 2001年
ベイズ的オンライン学習におけるハイパラメータの学習とその効果

用水邦明, 栗原貴之, 松本隆

日本神経回路学会第11回全国大会講演論文集（JNNS2001） 75 - 76 2001年
Baysian On-line Learning: A Sequential Monte Carlo with Importance Resampling

T.Kurihara, Y.Nakada, K.Yosui, T.Matsumoto

NNSP2001 163 - 193 2001年
カオスを用いた秘話通信における情報信号の増幅作用の解析

畠澤泰成, 松本隆

情報処理学会第63回全国大会講演論文集 2 101 - 102 2001年
ペン位置・筆圧・傾き・時間情報を用いたオンライン書名照合

坂本大輔, 森田光, 小宮義光, 松本隆

情報処理学会第63回全国大会講演論文集 3 545 - 546 2001年
A 500MS/Sec-54dB THD Open-Loop CMOS Sample-and-Hold Stage

佐々木昌浩, 村松大吾, 松本隆, Hadidi Khayrollah

電子情報通信学会エレクトロニクスソサエティ大会講演論文集 2 83 2001年
Sequential Monte Carlo : Hyperparameter の学習

栗原貴之, 用水邦明, 松本隆

日本神経回路学会第11回全国大会講演論文集(JNNS2001) 77 - 78 2001年
オフセット補償機能を持つ差動増幅器の試作

伊藤和則, 佐々木昌浩, 坂井丈泰, 松本隆

電子情報通信学会エレクトロニクスソサエティ大会講演論文集 2 94 2001年
A 'Variable Capacitance' Circuit for Tuning Integrated Filters and Oscillators

Kh. Hadidi, 伊東充吉, 佐々木昌浩, 松本隆

電子情報通信学会エレクトロニクスソサエティ大会講演論文集 2 88 2001年
Bayesian Bi-gram Schemeを用いたHMMによるオンライン手書き文字認識アルゴリズム

長谷川智希, 石井友忠, 赤松謙, 松本隆

ヒューマンインターフェースシンポジウム2001論文集 311 - 314 2001年
マハラノビス距離によるオンライン署名照合アルゴリズムPPI

大石哲, 坂本大輔, 森田光, 小宮義光, 松本隆

ヒューマンインターフェースシンポジウム2001論文集 59 - 62 2001年
A Sequential Monte Carlo Bayesian On-line Learning

T. Kurihara, Y. Nakada, K. Yosui, T. Matsumoto

The 9th International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications Systems 381 - 385 2001年
A Pen-input On-line Signature Verifier

H. Morita, D. Sakamoto, T. Ohishi, T. Matsumoto

The 9th International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications Systems 376 - 380 2001年
Automatical Learning of Hyperparameters via Sequential Monte Carlo

K. Yosui, T. Kurihara, T. Matsumoto

International Symposium New Trends in Optimization and Computational Algorithm 121 - 122 2001年
Bayesian Nonlinear Time Series Prediction via MCMC

Y.Nakada, T.Kurihara, N.Takahashi, K.Yosui, T.Matsumoto

2001 IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing 2001年
Topological horseshoe in the R-L-diode circuit

N Takeuchi, T Nagai, T Matsumoto

ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS IN JAPAN PART III-FUNDAMENTAL ELECTRONIC SCIENCE 84 ( 3 ) 91 - 100 2001年

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In spite of its simplicity, numerous bifurcation phenomena are observed in the R-L-diode circuit. There are also reports on Pecora-Carroll chaos synchronization and chaotic masking. This paper shows that the topological horseshoe is built in this circuit, which guarantees the complex behavior. The intention of the investigation is to establish the theoretical aspects of the circuit. (C) 2000 Scripta Technica.

DOI
RAV (reparameterized angle variations) algorithm for online handwriting recognition

M. Kobayashi, S. Masaki, O. Miyamoto, Y. Nakagawa, Y. Komiya, T. Matsumoto

International Journal on Document Analysis and Recognition 3 ( 3 ) 181 - 191 2001年

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A new algorithm RAV (reparameterized angle variations) is proposed which makes explicit use of trajectory information where the time evolution of the pen coordinates plays a crucial role. The algorithm is robust against stroke connections/abbreviations as well as shape distortions, while maintaining reasonable robustness against stroke-order variations. Preliminary experiments are reported on tests against the Kuchibue_d-96-02 database from the Tokyo University of Agriculture and Technology. © 2001 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

DOI
On-line Bayesian Meta-Learning: A Preliminary Report

Y.Nakada, T.Kurihara, K.Yosui, T.Matsumoto

CREST Workshop on Metalearning and Neuromodulation 2001年
Pen-input on-line signature verification with position, pressure, inclination trajectories

T. Ohishi, Y. Komiya, H. Morita, T. Matsumoto

Proceedings - 15th International Parallel and Distributed Processing Symposium, IPDPS 2001 1757 - 1763 2001年

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A new algorithm is proposed for pen-input on-line signature verification incorporating pen-position, pen-pressure and pen-inclinations trajectories. Preliminary experimental result looks encouraging.

DOI
Bayesian MCMC nonlinear time series prediction

Y Nakada, T Kurihara, T Matsumoto

2001 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOLS I-VI, PROCEEDINGS VI 3509 - 3512 2001年

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An MCMC(Markov Chain Monte Carlo) algorithm is proposed for nonlinear time series prediction with Hierarchical Bayesian framework. The algorithm computes predictive mean and error bar by drawing samples from predictive distributions. The algorithm is tested against time series generated by (chaotic) Rossler system and it outperforms quadratic approximations previously proposed by the authors.
On-line signature verification algorithm incorporating pen position, pen pressure and pen inclination trajectories

D Sakamoto, H Morita, T Ohishi, Y Komiya, T Matsumoto

2001 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOLS I-VI, PROCEEDINGS Ⅱ 993 - 996 2001年

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A new algorithm is proposed for pen-input on-line signature verification incorporating pen-position, pen-pressure and pen-inclinations trajectories. Preliminary experimental result looks encouraging.
On-line signature verifier incorporating pen position, pen pressure and pen inclination trajectories

H Morita, D Sakamoto, T Ohishi, Y Komiya, T Matsumoto

AUDIO- AND VIDEO-BASED BIOMETRIC PERSON AUTHENTICATION, PROCEEDINGS 2091 318 - 323 2001年

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This paper proposes a new algorithm PPI (pen-position/pen-pressure/pen-inclination) for on-line pen input signature verification. The algorithm considers writer's signature as a trajectory of pen-position, pen-pressure and pen-inclination which evolves over time, so that it is dynamic and biometric. Since the algorithm uses pen-trajectory information, it naturally needs to incorporate stroke number (number of pen-ups/pen-downs) variations as well as shape variations. The proposed scheme first generates templates from several authentic signatures of individuals. In the verification phase, the scheme computes a distance between the template and input trajectory. Care needs to be taken in computing the distance function because; (i) length of a pen input trajectory may be different from that of template even if the signature is genuine; (ii) number of strokes of a pen input trajectory may be different from that of template, i.e., the number of pen-ups/pen-downs obtained may differ from that of template even for an authentic signature. If the computed distance does not exceed a threshold value, the input signature is predicted to be genuine, otherwise it is predicted to be forgery. A preliminary experiment is performed on a database consisting of 293 genuine writings and 540 forgery writings, from 8 individuals. Average correct verification rate was 97.6 % whereas average forgery rejection rate was 98.7 %. Since no fine tuning was done, this preliminary result looks very promising.
Baysian On-line Learning: A Sequential Monte Carlo with Importance Resampling

T.Kurihara, Y.Nakada, K.Yosui, T.Matsumoto

NNSP2001 163 - 193 2001年
Bayesian on-line learning: A sequential Monte Carlo with importance resampling

T Kurihara, Y Nakada, K Yosui, T Matsumoto

NEURAL NETWORKS FOR SIGNAL PROCESSING XI 163 - 172 2001年

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A Bayesian on-line learning scheme with Sequential Monte Carlo incorporating Importance Resampling is proposed. The proposed scheme adjusts not only parameters for data fitting but also adjusts hyperparamaters on-line so that the scheme attempts to avoid overfitting in an adaptive manner. One of the advantages of the scheme is the fact that it can adapt to environmental changes, i. e., it can perform learning even when underlying input-output relationship varies over time. The scheme is tested against simple examples and is shown to be functional.
A Bayesian bi-gram scheme for HMM online handwriting recognition algorithm

T Hasegawa, K Akamatsu, T Matsumoto

SIXTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, PROCEEDINGS 1012 - 1016 2001年

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With the advent of advances in pen input devices including PDA, on-line character recognition is becoming increasingly important.
This paper proposes a new Bayesian Bi-gram scheme for on-line character recognition using HMM.

DOI
A Sequential Monte Carlo Bayesian On-line Learning

T. Kurihara, Y. Nakada, K. Yosui, T. Matsumoto

The 9th International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications Systems 381 - 385 2001年
A Pen-input On-line Signature Verifier

H. Morita, D. Sakamoto, T. Ohishi, T. Matsumoto

The 9th International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications Systems 376 - 380 2001年
Automatical Learning of Hyperparameters via Sequential Monte Carlo

K. Yosui, T. Kurihara, T. Matsumoto

International Symposium New Trends in Optimization and Computational Algorithm 121 - 122 2001年
Multi-input floating gate differential amplifier and application to intelligent sensors

T Sakai, H Nagai, T Matsumoto

ANALOG INTEGRATED CIRCUITS AND SIGNAL PROCESSING 25 ( 3 ) 291 - 298 2000年12月

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Multi-input floating gate differential amplifier (FGDA) is proposed which can perform any convolution operation with differential structure and feedback loop. All operations are in the voltage mode. Only one terminal is required for the negative feedback which can suppress distortions due to mismatches of active elements. Possible applications include intelligent image sensor, where fully parallel DCT operation can be performed. A prototype chip is fabricated which is functional. A preliminary test result is reported.

DOI CiNii
A discrete HMM for online handwriting recognition

H Yasuda, K Takahashi, T Matsumoto

INTERNATIONAL JOURNAL OF PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE 14 ( 5 ) 675 - 688 2000年08月

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A fast HMM algorithm is proposed for online handwritten character recognition. After preprocessing the input strokes are discretized so that a discrete HMM is used. This particular discretization naturally leads to a simple procedure for assigning the initial state and state transition probabilities. In the training phase, complete marginelization with respect to state is not performed. A criterion based on normalized maximum likelihood ratio is given for deciding when to create a new model for the same character in the learning phase, in order to cope with stroke order variations and large shape variations. Experiments are done on the Kuchibue data base from Tokyo University of Agriculture and Technology. The algorithm appears to be very robust against stroke number variations and have reasonable robustness against stroke order variations and large shape variations. A drawback of the proposed algorithm is its memory requirement when the number of character classes and their associated model becomes large. Density tying is discussed in order to overcome this problem.

DOI CiNii
A Hierarchical Bayesian Scheme for Reconstruction and Prediction of Nonlinear Dynamical Systems

T.Matsumoto, M. Saito, J. Sugi, Y. Nakajima

統計数理研究所研究教育活動報告No.4 4 336 - 337 2000年

CiNii
Pecora-Carroll Chaotic Synchronization and Masking in an R-L-Diode Circuit

M. Nishi, T. Matsumoto

Electronics and Communications in Japan, Part III-Fundamental Electronics Science 2000 83 ( 2 ) 44 - 45 2000年

DOI
A Highly Linear Open-Loop Full CMOS High-Speed Sample-and-Hold Stage

Kh. Hadidi, M. Sasaki, T. Watanabe, D. Muramatsu, T. Matsumoto

IEICE Trans.Fundamentals E83-A ( 2 ) 261 - 266 2000年
顔の向き推定を目指したGabor wavelet特徴量の解析

山根智文, 松本隆, Chippingdale Simon, 伊藤崇之

電子情報通信学会総合大会講演論文集 226 2000年
ペンの位置・筆圧・角度情報を利用した署名照合アルゴリズム

大石哲, 小宮義光, 松本隆

第１３回回路とシステム（軽井沢）ワークショップ,論文集 71 - 76 2000年
Chaotic Maskingにおける信号増幅作用についての考察

永井立紀, 畠澤泰成, 藤井伊織, 松本隆

第１３回回路とシステム（軽井沢）ワークショップ,論文集 13 - 18 2000年
フローティング・ゲートを用いるアナログ積和演算回路のプロトタイプ・チップについて

坂井丈泰, 広谷俊太郎, 松本隆

第2回LSI IPデザイン・アワード開発奨励賞 2000年
未来のイメージセンサ: ビジョンチップに挑む

坂井丈泰, 松本隆

エレクトロニクス/オーム社 45 ( 5 ) 46 - 48 2000年
MCMC非線形カオス的時系列予測：予測分布とエラーバーの評価

中田洋平, 松本隆

2000年情報論的学習理論ワークショップ予稿集 141 - 146 2000年
顔面像認識システム「FAVRET」におけるデータベース獲得の自動化

サイモンクリッピングデル, 伊藤崇之, 山根智文, 松本隆

映像情報メディア学会（ITE）年次大会講演予稿集 2000 308 - 309 2000年

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The FAVRET face recognition system detects, tracks and recognizes faces in video sequences using a database computed from multiple labeled

DOI CiNii
A Hierarchical Bayesian Scheme for Nonlinear Time Series Prediction Problems

T.Matsumoto

Pacific Rim Conference on Dynamical Systems 2000年
A Hierarchical Bayesian Approach to Regularization Problems with Multiple Hyperparameters

R. Takeuchi, S. Nakazawa, K. Koizumi, T. Matsumoto

IEICE Trans Fundamentals E-83A ( 8 ) 1641 - 1650 2000年
オンライン手書き文字認識アルゴリズム

小林充, 真崎晋也, 宮本修, 中川洋一, 小宮義光, 松本隆

情報処理学会論文誌 41 ( 9 ) 2536 - 2544 2000年
オフセット補償機能を有するフローティングゲート付作動増幅器

伊藤和則, 広谷俊太郎, 坂井丈泰, 松本隆

電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ大会論文集 C-12-24 104 2000年
On-line Signature Verification using Pen-Position, Pen-Pressure and Pen-Inclination Trajectories

T. Ohishi, Y. Komiya, T. Matsumoto

15th International Conference on Pattern Recognition 547 - 550 2000年
Chaotic Maskingでの情報信号の増幅作用とその周波数依存性

畠澤泰成, 永井立紀, 藤井伊織, 松本隆

情報処理学会全国大会論文集 2000年
HMMとBayesian Bi-gram Schemeによるオンライン文字認識

長谷川智希, 松本隆

情報処理学会第６１回全国大会論文集 2 259 - 260 2000年

CiNii
Bayes的非線形ダイナミカルシステムの予測：MCMCによる予測分布とエラーバーの評価

中田洋平, 松本隆

情報処理学会第６１回全国大会論文集 1 197 - 198 2000年
ペン位置・筆圧・傾き情報を用いたオンライン署名照合アルゴリズムPPI

大石哲, 小宮義光, 松本隆

情報処理学会第６１回全国大会論文集 4 153 - 154 2000年
並列抵抗回路網によるFlash-ADC性能向上の検討

大上健志, 松本隆

電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ大会論文集 C-12-27 107 2000年
ビジョンチップ

小林春夫, 松本隆

「映像メデイアハンドブック」の２．４．２の項/（株）オーム社 60 - 69 2000年
署名照合アルゴリズムPPI

坂本大輔, 小宮義光, 松本隆

電子情報通信学会情報・システムソサイエティ大会論文集 D-12-18 205 2000年
A 430MHz, -47.5dB THD, Signal Transconductor, 5th-Order Low-Pass Filter in a 0.5μm CMOS Process

Kh. Hadidi, 江口啓太, 伊東充吉, 松本隆

電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ大会論文集 C-12-23 103 2000年
An Analog Based Digital Adder for High Speed Applications

Kh. Hadidi, 薊純一郎, 松本隆

電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ大会論文集 C-12-14 94 2000年
A Highly Linear Open-Loop Full CMOS High-Speed Sample-and-Hold Stage

Kh. Hadidi, 佐々木昌浩, 渡辺忠敏, 村松大吾, 松本隆

電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ大会論文集 C-12-25 105 2000年
Quadratic Approximation vs. MCMC Predictive Mean Computations and Model Comparisons for Hierarchical Bayes Approach with Neural Nets

Y. Nakajima, M. Asano, Y. Nakada, Y. Satoh, T. Matsumoto

IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 2 ( A8-4-3 ) 765 - 768 2000年
Nonlinear Time Series Predictions via Hierarchical Baysian MCMC: Predictive Mean and Error Bar

Y. Nakada, T. Matsumoto

7th International Conference on Neural Information Processing, (ICONIP) 1 199 - 204 2000年
An On-Line Pen Input Signature Verification Algorithm

T. Ohishi, Y. Komiya, Takashi Matsumoto

2000 IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 2 ( E7-1-1 ) 589 - 592 2000年
A Pen Input On-line Signature verifier PPI

T. Ohishi, Y. Komiya, T. Matsumoto

7th International Conference on Neural Information Processing, (ICONIP) 1 381 - 386 2000年
A Fast Discrete HMM Algorithm for On-line Hand Written Character Recognition

T. Hasegawa, T. Matsumoto

2000 IEEE International Symposium on Intelligent Singnal Processing and Communication Systems（ISPACS) 2 ( E7-1-5 ) 609 - 612 2000年
A Bayesian Bi-gram scheme for On-line Handwritiing Recognition with HMM

T. Hasegawa, T. Matsumoto

International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) 1 392 - 397 2000年
From Data to Nonlinear Dynamical Systems: A Hierarchical Bayesian Algorithm

T.Matsumoto

2nd ISM International Symposium on Frontiers of Time Series Modeling Nonparametric Approach to Knowledge Discovery 2000年
Detecting switch dynamics in chaotic time-waveform using a parametrized family of nonlinear predictors

Isao Tokuda, Ryuji Tokunaga, Takashi Matsumoto

Physica D: Nonlinear Phenomena 135 ( 1-2 ) 63 - 78 2000年01月

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An algorithm is presented for detecting switch dynamics in chaotic time-waveform. By the "switch dynamics," we mean that the chaotic time-waveform is measured from a dynamical system whose bifurcation parameters are occasionally switched among a set of slightly different parameter values. First, the switched chaotic time-waveform is divided into windows of short-term time-waveforms. From the set of windowed time-waveforms, "qualitatively similar" parametrized family of nonlinear predictors is constructed. "Qualitatively similar" parametrized family means that the family of nonlinear predictors exhibits "qualitatively similar" bifurcation phenomena as the original. By characterizing the windows of short-term chaotic time-waveforms in terms of the "qualitative" parameters of nonlinear predictors, switch dynamics of their associated bifurcation parameters are detected. For the Lorenz equations, the Rössler equations, and the Mackey-Glass equations, efficiency of the algorithm is demonstrated. In the experiment, chaotic time-waveforms contaminated with observational noise is considered. © 2000 Elsevier Science B.V.

DOI
A Hierarchical Bayesian Scheme for Reconstruction and Prediction of Nonlinear Dynamical Systems

T.Matsumoto, M. Saito, J. Sugi, Y. Nakajima

統計数理研究所研究教育活動報告No.4 4 336 - 337 2000年
A Hierarchical Bayesian Scheme for Nonlinear Time Series Prediction Problems

T.Matsumoto

Pacific Rim Conference on Dynamical Systems 2000年
A Hierarchical Bayesian Approach to Regularization Problems with Multiple Hyperparameters

R. Takeuchi, S. Nakazawa, K. Koizumi, T. Matsumoto

IEICE Trans Fundamentals E-83A ( 8 ) 1641 - 1650 2000年
On-line Signature Verification using Pen-Position, Pen-Pressure and Pen-Inclination Trajectories

T. Ohishi, Y. Komiya, T. Matsumoto

15th International Conference on Pattern Recognition 547 - 550 2000年
Fast discrete HMM algorithm for on-line handwriting recognition

T Hasegawa, H Yasuda, T Matsumoto

15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 4, PROCEEDINGS 535 - 538 2000年

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A fast Discrete HMM algorithm is proposed for on-line hand written character recognition. Alter preprocessing input stroke are discretized so that a discrete HMM is used. This particular discretization naturally leads to a simple procedure for assigning initial stare and state transition probabilities. In the training phase, complete marginelization with respect to state is not performed.
A criterion based on normalized maximum likelihood ratio is given for deciding when to create a new model for the same character in the learning phase, in order to cope with stroke order variations and large shape variations.
Experiments are done on the Kuchibue database from TUAT. The algorithm appears to be very robust against stroke number variations and have reasonable robustness against stroke order variations and large shape variations.
A drawback of the proposed algorithm is its memory requirement when the number of character classes and their associated models becomes large.
Quadratic Approximation vs. MCMC Predictive Mean Computations and Model Comparisons for Hierarchical Bayes Approach with Neural Nets

Y. Nakajima, M. Asano, Y. Nakada, Y. Satoh, T. Matsumoto

IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 2 ( A8-4-3 ) 765 - 768 2000年
Nonlinear Time Series Predictions via Hierarchical Baysian MCMC: Predictive Mean and Error Bar

Y. Nakada, T. Matsumoto

7th International Conference on Neural Information Processing, (ICONIP) 1 199 - 204 2000年
An On-Line Pen Input Signature Verification Algorithm

T. Ohishi, Y. Komiya, Takashi Matsumoto

2000 IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 2 ( E7-1-1 ) 589 - 592 2000年
A Pen Input On-line Signature verifier PPI

T. Ohishi, Y. Komiya, T. Matsumoto

7th International Conference on Neural Information Processing, (ICONIP) 1 381 - 386 2000年
A Fast Discrete HMM Algorithm for On-line Hand Written Character Recognition

T. Hasegawa, T. Matsumoto

2000 IEEE International Symposium on Intelligent Singnal Processing and Communication Systems（ISPACS) 2 ( E7-1-5 ) 609 - 612 2000年
A Bayesian Bi-gram scheme for On-line Handwritiing Recognition with HMM

T. Hasegawa, T. Matsumoto

International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) 1 392 - 397 2000年
Bayesian MCMC nonlinear time series prediction: Predictive mean and error bar

Y Nakada, T Matsumoto

NEURAL NETWORKS FOR SIGNAL PROCESSING X, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS 155 - 164 2000年

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When nonlinear dynamical system is behind time series data, predictions are rather difficult. Hierarchical Bayesian scheme previously proposed by the authors has been shown to be reasonably sound. A great difficulty implementing the Hierarchical Bayesian scheme lies in the computation of predictive distributions for which quadratic approximations have been used so far. This paper attempts to compute predictive mean and error bar for nonlinear time series prediction problems via MCMC(Markov Chain Monte Carlo) without quadratic approximations. The scheme is tested against time series generated by (Chaotic) Rossler system.
From Data to Nonlinear Dynamical Systems: A Hierarchical Bayesian Algorithm

T.Matsumoto

2nd ISM International Symposium on Frontiers of Time Series Modeling Nonparametric Approach to Knowledge Discovery 2000年
A hierarchical Bayesian nonlinear time series prediction weighted by marginal likelihoods

M Saito, M Asano, T Matsumoto

NEURAL NETWORKS FOR SIGNAL PROCESSING X, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS 115 - 124 2000年

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A nonlinear time series prediction scheme is proposed with a combination of model dynamical systems weighted by model marginal likelihoods. The scheme outperforms prediction with a single model prediction with the highest marginal likelihood.
Multi-input floating gate differential amplifier and applications to intelligent sensors

T Sakai, H Nagai, T Matsumoto

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E82A ( 2 ) 335 - 340 1999年02月

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Multi-input floating gate differential amplifier (FGDA) is proposed which can perform any convolution operation with differential structure and feedback loop. All operations are in the voltage mode. Only one terminal is required for the negative feedback which can suppress distortions due to mismatches of active elements. Possible applications include intelligent image sensor, where fully parallel DCT operation can be performed. A prototype chip is fabricated which is functional. A preliminary test result is reported.
R-L-Diode 回路におけるTopological Horseshoeについて

竹内規晃, 永井立紀, 松本隆

電子情報通信学会誌A J 82-A ( 1 ) 21 - 30 1999年
非線形ダイナミカルシステムの部分システム単調性とカオス同期

西正信, 浜野英知, 松本隆

電子情報通信学会誌A J 82-A ( 1 ) 40 - 46 1999年
CMOS 並列画像フィルタプロトタイプチップの評価

国島貴志, 永井宏昌, 坂井丈泰, 松本隆

電気学会研究会資料, 電子回路研究会 ECT-99-15 13 - 18 1999年
A Discrete HMM for On-Line Hand Writing Recognition

H. Yasuda, K. Takahashi, T. Matsumoto

The Second International Conference on Multimodal Interface ( III ) 6 - 11 1999年
Chaotic Masking における情報信号の増幅作用

永井立紀, 浜野英知, 吉田倫己, 相田能之, 松本隆

電気学会情報処理研究会資料 IP-99-1 1 - 6 1999年
Chaotic Maskingにおける情報信号の増幅作用 I ：R-L-Diode回路

浜野英知, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 A-2-37 101 1999年
Chaotic Maskingにおける情報信号の増幅作用III : 一般化Hopfield回路

相田能之, 吉田倫己, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 A-2-39 103 1999年
非線形時系列のモデル周辺尤度による重み付き予測

斉藤幹貴, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 NC98-115 129 - 136 1999年
カオス時系列のモデル周辺尤度による重み付き予測

斉藤幹貴, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 D-2-33 40 1999年
非線形ダイナミカルシステムと再構成と予測

松本隆

平成10年度総合研究大学院大学国際シンポジウム・複雑系への戦略、構成と記述 36 - 40 1999年
ペン位置・筆圧・傾き情報を用いたオンライン署名照合

小宮義光, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 D-12-44 217 1999年
顔画像からの顔のポーズ推定方法

山根智文, 松本隆, サイモン・クリビングデル, 伊藤崇之

電子情報通信学会総合大会講演論文集 D-12-88 261 1999年
Deconvolution問題の階層Bayes的アプローチ:GaN Photoliuminescence

佐藤隆元, 岡田栄仁, 松井淳, 松本隆

電子情報通信学会信学技報 NC 98-121 177 - 184 1999年
DCT 演算画像フィルタプロトタイプチップの評価

国島貴志, 永井宏昌, 坂井丈泰, 広谷俊太郎, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 C-12-57 155 1999年
Lai-Grebogi同期とChaotic Masking

吉田倫己, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 A-2-38 102 1999年
Chaotic Maskingにおける情報信号の増幅作用II：Lorenz系

永井立紀, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 A-2-36 100 1999年
Reconstruction and Prediction of Nonlinear Dynamical Systems :A Hierarchical Bayes Approach with Nueral Nets

T. Matsumoto, M. Saito, Y. Nakajima, J. Sugi, H. Hamagishi

IEEE International Confence on Accoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 99) 2 1057 - 1060 1999年
Spatial and Temporal Dynamics of Vision Chips Including Parasitic Inductances and Capacitances

H. Kobayashi, T. Matsumoto

IEICE, Trans. Fundamentals E82-A ( 3 ) 412 - 416 1999年
Chaotic Masking における情報信号の増幅作用

永井立紀, 浜野英知, 吉田倫己, 相田能之, 松本隆

第１２回回路とシステムワークショップ論文集 7 - 12 1999年
103 MHz THD-61dB Full CMOS 開ループサンプル／ホールド回路

Khayrolla Hadidi, 佐々木昌浩, 渡辺忠敏, 村松大吾, 薊純一郎, 松本隆

第１２回回路とシステムワークショップ論文集 43 - 47 1999年
2次同相写像におけるトラッピング領域の存在証明

蟹江幸司, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会誌 J82-A ( 5 ) 619 - 626 1999年
データから非線形ダイナミクスへ -階層ベイズ的時系列予測-

松本隆, 浜岸広明, 杉淳二郎, 斉藤幹貴, 長南吉正

電子情報通信学会論文誌DII J82-D-II ( 6 ) 1059 - 1071 1999年
階層ベイズ的ニューラルネットのモデル比較および予測分布：二次近似 vs. MCMC

中島芳徳, 浅野正登, 中田洋平, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 NC 99-35, vol. 99 ( 193 ) 49 - 54 1999年
異なる電源によるR-L-Diode回路のPecora-Carrollカオス同期とマスキング

西正信, 浜野英知, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 J82-A ( 7 ) 1160 - 1161 1999年
Nonlinear Time Series Prediction Weighted by Marginal Likelihoods: A Hierarachical Bayestian Approach

T. Matsumoto, M. Saito, J. Sugi

IJCNN '99 4 ( 572 ) 2604 - 2607 1999年
Selection of Model Dynamical Systems for Nonlinear Time Series Prediction Problems with Hierarchical Bayesisan Neural Nets

T. Matsumoto, J. Sugi, M. Saito, Y. Nakajima, H. Hamagishi

1999年情報論的学習理論ワークショップ予稿集(IBIS'99) 201 - 206 1999年
Quadratic Approximation vs. MCMC for Hierarchical Bayesian NeuralNets: Model Comparisons and Predictive Mean Computatiaons

M. Asano, Y. Nakada, Y. Nakajima, T. Matsumoto

1999年情報論的学習理論ワークショップ予稿集(Proceedings of 1999 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS'99) pp.117-121 117 - 121 1999年
階層ベイズ的ニューラルネットの二次近似法・MCMC法によるモデル比較と予測分布

中島芳徳, 浅野正登, 中田洋平, 松本隆

日本神経回路学会第９回全国大会論文集 P3-16 185 - 186 1999年
最小埋め込み次元の推定ー階層ベイズ的手法とFNN法

杉淳二郎, 松本隆

日本神経回路学会第９回全国大会論文集 P3-15 183 - 184 1999年
Deconvolution 問題の階層Bayes的アプローチ：GaN photoluminescence

佐藤隆元, 広畠勉, 松本隆

日本神経回路学会第９回全国大会論文集 P3-17 187 - 188 1999年
ニューロンMOSトランジスタによるアナログ積和演算回路チップの評価

広谷俊太郎, 国島貴志, 永井宏昌, 坂井丈泰, 松本隆

日本神経回路学会第９回全国大会論文集 P1-27 67 - 68 1999年
Nonlinear Dynamical Systems approach to Building Energy Prediction Problems

Y. Nakajima, M. Saito, J. Sugi, T. Matsumoto

Proceedings of Building Simulation '99, Sixth International IBPSA Conference II 901 - 907 1999年

CiNii
A 430MHz, -52 dB THD, Single Transconductor, 3rd-Order Low-Pass Filters and its Extension to a 5th-Order, in a 0.5 μm CMOS Process

Kh. Hadidi, K. Eguchi, T. Matsumoto

25th European Solid-State Circuits Conference (ESSCIRC '99) 390 - 393 1999年
A 500MS/sec-54dB THD S/H Circuit in a 0.5 μm CMOS Process

Kh. Hadidi, D. Muramatsu, T. Oue, T. Matsumoto

25th European Solid-State Circuits Conference (ESSCIRC '99) 158 - 161 1999年
Discrete HMM ペン入力オンライン文字認識

長谷川智希, 安田英史, 高橋健一郎, 松本隆

ヒューマンインタフェイスシンポジウム'９９論文集 1113 11 - 16 1999年
ペン位置、筆圧、傾き情報を用いたオンライン署名照合アルゴリズムPPI

大石哲, 小宮義光, 松本隆

ヒューマンインタフェイスシンポジウム'９９論文集 1112 5 - 10 1999年
エッジ検出用インテリジェントイメージセンサチップの試作

広谷俊太郎, 坂井丈泰, 渡部俊久, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告、EID99-53 39 - 44 1999年
On-line Pen Input Signature Verification PPI (pen-Position/pen-Pressure/pen-Inclination)

Y. Komiya, T. Matsumoto

IEEE SMC'99 (IEEE International Conference onSystems, Man, and Cybernetics) IV 41 - 46 1999年
A Hierarchical Bayesian Scheme for Nonlinear Dynamical SystemReconstruction and Prediction with Neural Nets

T. Matsumoto, Y. Nakajima, M. Saito, J. Sugi

IEEE SMC'99 (IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics) IV 1119 - 1124 1999年

CiNii
階層ベイズ的空調機熱負荷予測--ニューラルネットによる非線形ダイナミカルシステム的アプローチ--

中島芳徳, 斉藤幹貴, 杉淳二郎, 浜岸広明, 松本隆

電子情報通信学会論文誌D-II J82-D-II ( 11 ) 2075 - 2083 1999年
On-line pen input signature verifier PPI (pen-position/pen-pressure/pen-inclination)

Y. Komiya, T. Matsumoto

ICONIP 1999, 6th International Conference on Neural Information Processing - Proceedings 3 1236 - 1240 1999年

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An algorithm is proposed for pen-input online signature verification, incorporating pen-position, pen-pressure and pen-inclination trajectories. The algorithm considers the writer's signature as a trajectory of pen-position, pen-pressure and pen-inclination which evolves over time, so that it is dynamic and biometric. Since the algorithm uses pen-Trajectory information, it naturally needs to incorporate stroke number (number of pen-ups/pen-downs) variations as well as shape variations. The proposed scheme first generates templates from several authentic signatures of individuals. In the verification phase, the scheme computes a distance between the template and an input trajectory. Care needs to be taken in computing the distance function because: (i) the length of a pen input trajectory may be different from that of a template even if the signature is genuine
(ii) the number of strokes of a pen input trajectory may be different from that of the template, i.e., the number of pen-ups/pen-downs obtained may differ from that of the template even for an authentic signature. If the computed distance does not exceed a threshold value, the input signature is predicted to be genuine, otherwise it is predicted to be forgery. Preliminary experimental results look encouraging.

DOI
ビジョンチップ

小林春夫, 松本隆

第７回光インターコネクト情報処理研究会, 第８９回光コンピューティング研究会資料 OIP 99-17 25 - 31 1999年
エッジ検出用ビジョンチップの試作

伊藤和則, 広谷俊太郎, 坂井丈泰, 渡部俊久, 松本隆

映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集 3 ( 3 ) 60 1999年
A Discrete HMM for On-Line Hand Writing Recognition

H. Yasuda, K. Takahashi, T. Matsumoto

The Second International Conference on Multimodal Interface ( III ) 6 - 11 1999年
Subsystem decreasing for exponential synchronization of chaotic systems

Takashi Matsumoto, Masanobu Nishi

Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics 59 ( 2 ) 1711 - 1718 1999年

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Conditions are derived under which a general class of nonlinear dynamical systems admits chaotic synchronization. The result is applied to the Lorenz system, Rössler’s second equation, a generalized Hopfield network, and a driven [Formula Presented]-diode circuit. Several experimental as well as numerical results are also given to confirm the theory. © 1999 The American Physical Society.

DOI CiNii
Reconstruction and Prediction of Nonlinear Dynamical Systems :A Hierarchical Bayes Approach with Nueral Nets

T. Matsumoto, M. Saito, Y. Nakajima, J. Sugi, H. Hamagishi

IEEE International Confence on Accoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 99) 2 1057 - 1060 1999年
Spatial and Temporal Dynamics of Vision Chips Including Parasitic Inductances and Capacitances

H. Kobayashi, T. Matsumoto

IEICE, Trans. Fundamentals E82-A ( 3 ) 412 - 416 1999年
A hierarchical Bayes approach to reconstruction and prediction of nonlinear dynamical systems

T Matsumoto, M Saito, Y Nakajima, J Sugi, H Hamagishi

PROCEEDINGS OF THE IEEE-EURASIP WORKSHOP ON NONLINEAR SIGNAL AND IMAGE PROCESSING (NSIP'99) 1 114 - 118 1999年

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An attempt is made. to solve two classes of nonlinear time series prediction problems with a hierarchical Bayes Approach using neural nets.
Nonlinear Time Series Prediction Weighted by Marginal Likelihoods: A Hierarachical Bayestian Approach

T. Matsumoto, M. Saito, J. Sugi

IJCNN '99 4 ( 572 ) 2604 - 2607 1999年
Selection of Model Dynamical Systems for Nonlinear Time Series Prediction Problems with Hierarchical Bayesisan Neural Nets

T. Matsumoto, J. Sugi, M. Saito, Y. Nakajima, H. Hamagishi

1999年情報論的学習理論ワークショップ予稿集(IBIS'99) 201 - 206 1999年
Quadratic Approximation vs. MCMC for Hierarchical Bayesian NeuralNets: Model Comparisons and Predictive Mean Computatiaons

M. Asano, Y. Nakada, Y. Nakajima, T. Matsumoto

1999年情報論的学習理論ワークショップ予稿集(Proceedings of 1999 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS'99) pp.117-121 117 - 121 1999年
Nonlinear Dynamical Systems approach to Building Energy Prediction Problems

Y. Nakajima, M. Saito, J. Sugi, T. Matsumoto

Proceedings of Building Simulation '99, Sixth International IBPSA Conference II 901 - 907 1999年
A 430MHz, -52 dB THD, Single Transconductor, 3rd-Order Low-Pass Filters and its Extension to a 5th-Order, in a 0.5 μm CMOS Process

Kh. Hadidi, K. Eguchi, T. Matsumoto

25th European Solid-State Circuits Conference (ESSCIRC '99) 390 - 393 1999年
A 500MS/sec-54dB THD S/H Circuit in a 0.5 μm CMOS Process

Kh. Hadidi, D. Muramatsu, T. Oue, T. Matsumoto

25th European Solid-State Circuits Conference (ESSCIRC '99) 158 - 161 1999年
On-line Pen Input Signature Verification PPI (pen-Position/pen-Pressure/pen-Inclination)

Y. Komiya, T. Matsumoto

IEEE SMC'99 (IEEE International Conference onSystems, Man, and Cybernetics) IV 41 - 46 1999年
A Hierarchical Bayesian Scheme for Nonlinear Dynamical SystemReconstruction and Prediction with Neural Nets

T. Matsumoto, Y. Nakajima, M. Saito, J. Sugi

IEEE SMC'99 (IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics) IV 1119 - 1124 1999年
Model comparisons and predictive mean computations for hierarchical Bayesian neural nets: Quadratic approximation vs. MCMC

Y. Nakajima, M. Asano, Y. Nakada, T. Matsumoto

ICONIP 1999, 6th International Conference on Neural Information Processing - Proceedings 1 137 - 141 1999年

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The article is a first step toward an attempt to demonstrate the validity of quadratic approximations (QAP) of computing marginal likelihood as well as predictive distributions for the hierarchical Bayesian scheme by using MCMC (Markov chains Monte Carlo). At least for the simple examples considered, the QAP gives reasonable results for marginal likelihood and predictive distributions. More elucidation is necessary to further study the issues for more complicated problems including nonlinear time series prediction problems.

DOI
A hierarchical Bayesian deconvolution with positivity constraints

T. Satoh, A. Matsui, T. Hirohata, T. Matsumoto

ICONIP 1999, 6th International Conference on Neural Information Processing - Proceedings 3 1230 - 1235 1999年

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A class of deconvolution problems with positivity constraints is formulated in terms of a hierarchical Bayesian framework. A deconvolution algorithm is proposed and applied to a specific real world problem: estimation of relaxation dynamics of GaN photoluminescence (S. Nakamura et al., 1994).

DOI
On-line Pen Input Signature Verifer PPI (pen-Position/pen-Pressure/pen-Inclination)

M. Komiya, T. Matsumoto

ICONIP '99 (6th International Conference on Nueral Information Processing) III 1236 - 1240 1999年
A floating-gate MOS implementation of resistive fuse

T Sawaji, T Sakai, H Nagai, T Matsumoto

NEURAL COMPUTATION 10 ( 2 ) 485 - 498 1998年02月

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Resistive fuses are key elements in weak string filters, which smooth out noise while detecting step edges inherent in original data. A resistive fuse is implemented by two pairs of floating-gate metal oxide semiconductor (MOS) transistors in a chip by a standard double poly complementary MOS process.

DOI CiNii
オンライン手書き文字認識アルゴリズムRAV

真崎晋也, 松本隆

ペン入力研究談話会 1998年
Neural Netによる非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測

松本隆

統計数理研究所研究会, 重回帰分析・ニューラルネットワークにおける変数選択とベイズ的方法 1998年
HMMを用いたオンライン手書き文字認識

安田英史, 松本隆

ペン入力研究談話会 1998年
フローティングMOSを用いたResistive Fuseの実装

澤地利明, 坂井丈泰, 永井宏昌, 松本隆

映像情報メディア学会誌 52 ( 2 ) 200 - 205 1998年

DOI CiNii
データからダイナミクスへ：階層ベイズ的非線形時系列予測

浜岸広明, 杉淳一郎, 斉藤幹貴, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 97, pp. 73 - 80, ( 530, NLP-97-133 ) 73 - 80 1998年
階層ベイズ的ニューラルネットの空調機熱負荷予測への適用

中島芳徳, 斉藤幹貴, 杉淳一郎, 浜岸広明, 服部大, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 97 ( 530,NLP-135 ) 89 - 96 1998年

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エネルギー需要予測問題についてニューラルネットを用いた階層ベイズ的非線形時系列予測の枠組みで定式化し、具体的問題として昨年夏、空気調和・衛生工学会によって開催された、畜熱式空調システムの「熱負荷予測ベンチマークテスト」へ適用した結果を報告する。

CiNii
非線形ダイナミカルシステムの部分システム単調性とカオス同期

西正信, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 97 ( 530,NLP-139 ) 25 - 32 1998年
階層ベイズ的手法によるDeconvolution : GaN 輻射／緩和ダイナミクスの推定

佐藤隆元, 岡田栄仁, 松井淳, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 97 ( 530,NLP-134 ) 81 - 88 1998年

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半導体試料に強い光を外界から照射すると光が発生する。これはphotoluminescenceといい半導体の性質を知る上で有用な現象の一つである。最近青色レーザで注目を浴びているGaNのdynamicsを推定するため、本文ではまず正値性条件が付帯するdeconvolutionを階層Bayes的枠組みから定式化した。さらに周辺尤度最大化により推定する手法を提案し、GaNのphotoluminescence dynamics推定に適用する試みを報告する。deconvolutionは線形系に付随する概念であるが、用いられる手法は本質的に非線形である。

CiNii
表面反射特性及び３次元形状の知覚に及ぼす陰影の効果

樋口喜昭, 藤井真人, 伊藤崇之, 放送技研, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 97 ( 598 ) 25 - 32 1998年
Vision Chip Architecture with Light Adaptation Mechanism

T. Yagi, H. Kobayashi, T. Matsumoto, K. Tanaka

Artificial Life Robotics (1998) 2 ( 1 ) 12 - 18 1998年

DOI CiNii
Parallel Analog Image Processing : Solving Regularization Problems with Architecture Inspired by the Vertebrate Retinal Circuit

T. Yagi, H. Kobayashi, T. Matsumoto

Image Processing and Pattern Recognition, Academic Press 201 - 285 1998年
600MHz高線形３次および５次ローパスフィルタ松本隆、江口啓太

松本隆, 江口啓太

日経BP社 IP アワード賞 1998年
Hierarchical Bayesian Neural Nets for Air-conditioning Load Prediction: Nonlinear Dynamics Approach

Y. Nakajima, J. Sugi, M. Saito, H. Hamagishi, D. Hattori, T.Matsumoto

International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN '98) 1948 - 1953 1998年
From Data to Dynamics : Predicting Chaotic Time Series by Hierarchical Bayesian Neural Nets

T. Matsumoto, H. Hamagishi, J. Sugi, M. Saito

International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN '98), 2535 - 2538 1998年
Spatial and temporal stability of vision chips including parasitic inductances and capacitances

Haruo Kobayashi, Takashi Matsumoto

ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings 2 1081 - 1084 1998年

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There are two dynamics issues in vision chips: (i) the temporal dynamics issue due to the parasitic capacitors in a CMOS chip, and (ii) the spatial dynamics issue due to the regular array of processing elements in a chip. In this paper we consider parasitic inductances as well as parasitic capacitances for a network dynamics model. We show that in some cases the temporal stability condition for the network with parasitic inductances and capacitances is equivalent to that for the network with only parasitic capacitances, but in general they are not equivalent. We also show that the spatial stability conditions are equivalent in both cases. © 1998 IEEE.

DOI
DCTも可能なアナログ演算回路のためのプロトタイプチップの評価

国島貴志, 永井宏昌, 坂井丈泰, 松本隆

映像情報メディア学会年次大会講演予稿集 10 ( 1 ) 138 - 139 1998年
階層Bayes的熱負荷予測：データから非線形ダイナミカルシステムへ

中島芳徳, 斉藤幹貴, 杉淳二郎, 松本隆

空気調和・衛生工学会, 学術講演会講演論文集 1 181 - 184 1998年
From Data to Nonlinear Dynamics : A Hierarchical Bayes Approach to Neural Networks

T. Matsumoto, Y. Nakajima, H.Hamagishi, J. Sugi, M. Saito

IEEE Workshop on Neural Nets for Signal Processisng 333 - 342 1998年
On-line Handwriting Recognition by Discrete HMM with Fast Learning

H. Yasuda, K. Takahashi, T. Matsumoto

The 6th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition 15 - 24 1998年
非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測：ニューラルネット的アプローチ

松本隆

日本応用数理学会１９９８年度年会講演予稿集 184 - 185 1998年
非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測

松本隆, 中島芳徳, 杉淳二郎, 斎藤幹貴

平成10年度統計数理研究所「逆問題とその周辺（５）」共同研究レポート122 3 - 10 1998年
A Novel Design Technique for Imput Differential Pairs in Single-Ended Operational Amplifiers

M. Morimoto, Kh. Hadidi, K. Futami, T. Matsumoto

International Conference on Electronics, Circuits and Systems(ICECS) 3 365 - 368 1998年
A Highly Linear Second-Order Stage for 500-MHz Third-Order and Fifth-Order Filters

Kh. Hadidi, K. Eguchi, T. Matsumoto, H. Kobayashi

International Conference on Electronics, Circuits and Systems(ICECS) 3 361 - 364 1998年

CiNii
A Novel Highly Linear CMOS Buffer

Kh. Hadidi, J. Sobhi, A. Hasankhaan, D. Muramatsu, T. Matsumoto

International Conference on Electronics, Circuits and Systems(ICECS) 3 369 - 371 1998年
A Hierarchical Bayes Algorithm for Air-Conditioning Load Prediction:Nonlinear Dynamics Approach

Y. Nakajima, J. Sugi, M. Saito, H. Hamagishi, T. Matsumoto

ICONIP/JNNS'98 1347 - 1350 1998年
Chaotic Time Series Prediction via Hierarchical Bayesian Nueral Net

T. Matsumoto, H. Hamagishi, J. Sugi, M. Saito

ICONIP/JNNS'98 1020 - 1023 1998年
Vision Chip Architecture with Light Adaptation Mechanism

T. Yagi, H. Kobayashi, T. Matsumoto, K. Tanaka

Artificial Life Robotics (1998) 2 ( 1 ) 12 - 18 1998年

DOI CiNii
Parallel Analog Image Processing : Solving Regularization Problems with Architecture Inspired by the Vertebrate Retinal Circuit

T. Yagi, H. Kobayashi, T. Matsumoto

Image Processing and Pattern Recognition, Academic Press 201 - 285 1998年
Hierarchical Bayesian Neural Nets for Air-conditioning Load Prediction: Nonlinear Dynamics Approach

Y. Nakajima, J. Sugi, M. Saito, H. Hamagishi, D. Hattori, T.Matsumoto

International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN '98) 1948 - 1953 1998年
From Data to Dynamics : Predicting Chaotic Time Series by Hierarchical Bayesian Neural Nets

T. Matsumoto, H. Hamagishi, J. Sugi, M. Saito

International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN '98), 2535 - 2538 1998年
An open-loop full CMOS 103MHz -61dB THD S/H circuit

K Hadidi, M Sasaki, T Watanabe, D Muramatsu, T Matsumoto

IEEE 1998 CUSTOM INTEGRATED CIRCUITS CONFERENCE - PROCEEDINGS 381 - 383 1998年

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Based on a real open loop architecture and a cascode-driver CMOS source-follower, we implemented a S/H circuit in a 0.8 mu m digital CMOS process. The circuit achieved -61dB THD at a sampling rate of 103MHz, while a 1.42V(p-p) 10MHz input signal was applied. This includes all parastic loading and transient effect.
Spatial and temporal stability of vision chips including parasitic inductances and capacitances

H Kobayashi, T Matsumoto

PROCEEDINGS OF THE 1998 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, VOLS 1-6 2 1081 - 1084 1998年

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There are two dynamics issues in vision chips: (i) The temporal dynamics issue due to the parasitic capacitors in a CMOS chip, and (ii) the spatial dynamics issue due to the regular array of processing elements in a chip. These issues are discussed in [1, 2, 3] for the resistor network with only associated parasitic capacitances. However, in this paper we consider also parasitic inductances as well as parasitic capacitances for a more precise network dynamics model. We show that in some cases the temporal stability condition for the network with parasitic inductances and capacitances is equivalent to that for the network with only parasitic capacitances, but in general they are not equivalent. We also show that the spatial stability conditions are equivalent in both cases.

DOI
From Data to Nonlinear Dynamics : A Hierarchical Bayes Approach to Neural Networks

T. Matsumoto, Y. Nakajima, H.Hamagishi, J. Sugi, M. Saito

IEEE Workshop on Neural Nets for Signal Processisng 333 - 342 1998年
On-line Handwriting Recognition by Discrete HMM with Fast Learning

H. Yasuda, K. Takahashi, T. Matsumoto

The 6th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition 15 - 24 1998年
A Novel Design Technique for Imput Differential Pairs in Single-Ended Operational Amplifiers

M. Morimoto, Kh. Hadidi, K. Futami, T. Matsumoto

International Conference on Electronics, Circuits and Systems(ICECS) 3 365 - 368 1998年
A Highly Linear Second-Order Stage for 500-MHz Third-Order and Fifth-Order Filters

Kh. Hadidi, K. Eguchi, T. Matsumoto, H. Kobayashi

International Conference on Electronics, Circuits and Systems(ICECS) 3 361 - 364 1998年
A Novel Highly Linear CMOS Buffer

Kh. Hadidi, J. Sobhi, A. Hasankhaan, D. Muramatsu, T. Matsumoto

International Conference on Electronics, Circuits and Systems(ICECS) 3 369 - 371 1998年
A nonlinear prediction technique for parametrized families of chaotic dynamics

R Tokunaga, T Matsumoto

INTERNATIONAL JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS 12 ( 4 ) 291 - 309 1997年04月

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A simple algorithm is proposed for reconstruction of parametrized families of chaotic dynamics. This algorithm enables one to generate bifurcation diagrams which are qualitatively the same as the original ones only from several time-waveforms, without knowing an explicit form of the dynamics and information of the parameter values. The algorithm consists of two steps. First, globally smooth nonlinear predictors are computed for all time waveforms. Second, the Karhunen-Loeve transform is used to find only significant parameters contributing to the bifurcations. The algorithm is tested against two parametrized families of dynamics: the Henon family and the coupled logistic/delayed-logistic family. (C) 1997 John Wiley & Sons, Inc.

DOI CiNii
階層ベイズ的アプローチによるDeconvolution

佐藤隆元, 岡田栄仁, 松井淳, 松本隆

1997年電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会講演論文集 A-4-21 91 1997年
ダイナミカルノイズに隠された力学系とその分岐構造の推定

手賀俊行, 徳永隆治, 梶原志保子, 松本隆

電子情報通信学会論文誌 J80-A ( 1 ) 91 - 104 1997年
非線形時系列の階層Bayes的アプローチ

浜岸広明, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 NLP96-131 55 - 62 1997年
Bayes 的ニューラルネット学習におけるLaplacian Prior とGaussian Priorの周辺尤度比較について

長南吉正, 松本隆

電子情報通信学会NC研究会 NC-96-86 ( 509 ) 63 - 70 1997年

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Feedforwardニューラルネットの学習を階層Bayes的に行なう。weight parameterの事前分布としてGauss分布およびLaplace分布を考え、両者のモデルをその周辺尤度を比較することにより評価する。周辺尤度とモデルの汎化能力には密接な関係があることが期待されており、この手法を用いた数値実験結果を示す。

CiNii
M.L.P.におけるARD(Automatic Relevance Determination)の階層Bayes的アプローチ

中島芳徳, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告NLP96-149 96 ( 510 ) 63 - 70 1997年
インテリジェントイメージセンサのためのフローティングを用いる演算方式について

坂井丈泰, 松本隆

映像情報メディア学会誌 51 ( 2 ) 263 - 269 1997年

DOI CiNii
階層ベイズ的Deconvolution について

岡田栄仁, 松井淳, 松本隆

電子情報通信学会技術報告、NLP96-148 96 ( 510 ) 55 - 62 1997年
R-L-Diode回路におけるPecora-Carrol同期回路の単純化

浜野英知, 西正信, 松本隆

1997年電子情報通信学会総合大会 A-2-46 103 1997年
オンライン手書き文字認識アルゴリズムRAVの筆順違い文字自動登録

真樹晋哉, 小林充, 宮本修, 中川洋一, 松本隆

電子情報通信学会、パターン認識メディア理解研究会 PRMU 96-210 135 - 142 1997年
階層ベイズ的標準正則化における対数尤度のHassian について

松本素明, 中沢進, 松本隆

1997年電子情報通信学会総合大会 A-4-1 132 1997年
電子回路に見るカオス、分岐、同期

松本隆, 西正信

電子情報通信学会技術報告 ED-96-216 1 - 8 1997年
フローティングゲートを用いるアナログ積和演算回路の演算精度向上について

坂井丈泰, 永井宏昌, 松本隆

電子情報通信学会総合大会講演論文集 204 1997年
Hidden Markov Model を用いたオンライン手書き文字認識

高橋賢一郎, 安田英史, 松本隆

電子情報通信学会技術報告 PRMU 96-211 143 - 150 1997年
CMOS フローティングゲートResistive Fuse チップ

永井宏昌, 坂井丈泰, 澤地利明, 松本隆

電子情報通信学会技術報告 NC 96-113 ( 583 ) 1 - 7 1997年

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Weak Stringは原画像に内在するエッジを修復しつつ画像のノイズを除去することができる非線形並列フィルタである。これをアナログトランジスタ回路で構成し、デジタルプロセッサで実行するよりも極端に短い計算時間で行なうためにはResistive Fuseと呼ばれる非線形素子が必要となる。このResistive FuseをフローティングゲートCMOSトランジスタ4個で実現する回路のチップ化とその測定結果を報告する。

CiNii
フローティングゲートを用いるアナログ積和演算回路とその応用について

坂井丈泰, 松本隆

第１０回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 41 - 46 1997年
正値性が付帯するDeconvolutionのベイズ的アプローチ

岡田栄仁, 松井淳, 佐藤隆元, 松本隆

第１０回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 273 - 278 1997年
フローティングゲート構造を用いたCMOS Resistive Fuse チップ

永井宏昌, 坂井丈泰, 澤地利明, 松本隆

第１０回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 35 - 40 1997年
A Hierarchical Bayes Approach to Nonlinear Time Series Prediction with Neural Nets

T. Matsumoto, H. Hamagishi, Y. Chonan

ICNN'97 4 2028 - 2033 1997年
フローティングゲートを用いるアナログ積和演算回路のプロトタイプチップについて

坂井丈泰, 永井宏昌, 国島貴志, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 97 ( 230 ) 79 - 85 1997年
R-L-Diode 回路におけるTopological Horseshoe: A Computer Assisted Proof Topological Horseshe in the R-L-Diode circuit

竹内規晃, 松本隆

電気学会研究会、情報処理研究会 IP-97-13 1 - 10 1997年
R-L-Diode回路におけるTopological Horseshoe: Computer Assisted Proof

竹内規晃, 松本隆

電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会 A-2-1 29 1997年
標準正則化のハイパラメータおよびRegularizerの推定法について

竹内亮, David J. C. MacKay, 中沢進, 松本隆

電子情報通信学会誌 J80-DII ( 9 ) 2502 - 2511 1997年
R-L-Diode回路のPecora-Carroll カオス同期とマスキング

西正信, 松本隆

電子情報通信学会論文誌A J80-A ( 9 ) 1421 - 1430 1997年
R-L-Diode回路のPecora-Carroll カオス同期とマスキング

西正信, 松本隆

電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会 A-2-2 30 1997年
フローティングゲートを用いるアナログ積和演算回路の集積度について

坂井丈泰, 国島貴志, 永井宏昌, 松本隆

1997年電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集、エレクトロニクス２ 121 1997年
しきい値可変CMOS Resistive Fuseチップ

永井宏昌, 坂井丈泰, 澤地利明, 松本隆

映像情報メディア学会技術報告 21 ( 74 ) 1 - 6 1997年

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Weak string filter which can smooth out noise while it detects and preserves step edges inherent to original data needs nonlinear elements called resistive fuses. This paper shows a chip implementation of resistive fuse by two pairs of floating gate CMOS transistors where threshold parameters are controllable.

DOI CiNii
A Hierarchical Bayesian Deconvolution with Positivity Constraints

T.Satoh, A.Matsui, E.Okada, T.Matsumoto

Proceedings of the 29th ISCIE International Symposium Stochastic Systems Theory and Applications 195 - 200 1997年
Nonlinear Time Series Predictions via Hierarchical Bayes approach

T. Matsumoto, H. Hamagishi, Y. Chonan

Proceedings of the 29th ISCIE International Symposium Stochastic Systems Theory and Applications 239 - 244 1997年
A Hierarchical Bayesian Regularizer Comparison for Regularization Problems

S. Nakazawa, R. Takeuchi, T. Matsumoto

Proceedings of the 29th ISCIE International Symposium Stochastic Systems Theory and Applications 115 - 120 1997年
分岐図再構成 ― 時系列信号からの係数族推定

徳永隆治, 松本隆, 徳田功

応用数理 7 ( 4 ) 17 - 28 1997年
Implementing resistive fuse with floating gate MOS transistors

T Sawaji, T Sakai, H Nagai, T Kunishima, T Matsumoto

1997 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-4 2 894 - 898 1997年

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Resistive fuse is the key element for weak string filter which smoothes out noise while it detects and preserves step edges inherent to original data. Resistive fuse is implemented by two pairs of floating gate MOS transistors in a chip by a standard double poly CMOS process.
A Hierarchical Bayes Approach to Nonlinear Time Series Prediction with Neural Nets

T. Matsumoto, H. Hamagishi, Y. Chonan

ICNN'97 4 2028 - 2033 1997年
An on-line handwriting character recognition algorithm RAV (Reparameterized Angle Variations)

S Masaki, M Kobayashi, O Miyamoto, Y Nakagawa, T Matsumoto

PROCEEDINGS OF THE FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS 1 AND 2 2 919 - 925 1997年

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A new algorithm RAV (Reparameterized Angle Variations) is proposed which males explicit use of trajectory information where the time evolution of the pen coordinates plays a crucial role. The algorithm is extremely robust against stroke connections ('' Truzukeji '') as well as shape distortions ('' Kuzushi-ji ''). Preliminary experiments are reported on tests against the Kuchibese-d-96-02 data base from Tokyo University of Agriculture and Technology.
A fast HMM algorithm for on-line handwritten character recognition

K Takahashi, H Yasuda, T Matsumoto

PROCEEDINGS OF THE FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS 1 AND 2 1 369 - 375 1997年

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A fast HMM algorithm is proposed for on-line hand written character recognition. After preprocessing input stroke are discretized so that a discrete HMM is used. This particular discretization naturally leads to a simple procedure for assigning initial state and state transition probabilities. In the training phase, complete marginelization with respect to state is not performed(Constrained Viterbi). A simple smoothing/flooring procedure yields fast and robust learning. A criterion based on normalized maximum likelihood ratio is given for deciding when to create a new model for the same character in the learning phase, in order to cope with stroke order variations and large shape variations. Preliminary experiments are done on the new Kuchibue data base from Tokyo University of Agriculture and Technology. The results seem encouraging.
A Hierarchical Bayesian Deconvolution with Positivity Constraints

T.Satoh, A.Matsui, E.Okada, T.Matsumoto

Proceedings of the 29th ISCIE International Symposium Stochastic Systems Theory and Applications 195 - 200 1997年
Nonlinear Time Series Predictions via Hierarchical Bayes approach

T. Matsumoto, H. Hamagishi, Y. Chonan

Proceedings of the 29th ISCIE International Symposium Stochastic Systems Theory and Applications 239 - 244 1997年
A Hierarchical Bayesian Regularizer Comparison for Regularization Problems

S. Nakazawa, R. Takeuchi, T. Matsumoto

Proceedings of the 29th ISCIE International Symposium Stochastic Systems Theory and Applications 115 - 120 1997年
Sheet structure in global bifurcations of a driven R-L-diode circuit

S Tanaka, SI Higuchi, T Matsumoto

PHYSICAL REVIEW E 54 ( 6 ) 6014 - 6028 1996年12月

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Sheet structure is found in a global bifurcation diagram of an R-L-diode circuit driven by a sinusoidal voltage source E sin2 pi ft. Bifurcations of a driven R-L-diode circuit have three interesting features: (1) The alternate appearance of large periodic windows and chaotic bands, where the period of each window increases exactly by one as E is increased. (2) The repeated appearance of period-1 attractors and chaotic bands as E is increased. (3) The existence of two different windows, each of period 2, 3, and 4. This paper attempts to provide a complete understanding of the global nature of the above features. Comprehending global bifurcations of systems, including chaotic behavior, naturally necessitates understanding the nature of stable and unstable periodic orbits, the latter being essential in most situations. The R-L-diode circuit is no exception. This paper accomplishes such a task by (i) performing extensive measurements of bifurcations in the (f,E) plane, (ii) simplifying the dynamics of the circuit without losing essential features of the observed bifurcations, and (iii) carefully analyzing the simplified dynamics from a global perspective. An analytical method in this paper is in (iii), where exact bifurcation equations are derived then the bifurcation diagrams are drawn in the (f,E,S/T) space instead of on the (f,E) plane. Here f and E are the frequency and the amplitude of the driving voltage source, and S/T will be precisely defined. This three-dimensional picture reveals thr properties of stable and unstable periodic orbits, and makes many of the global bifurcation mechanisms involved almost transparent In particular, the following are found: (1) All the period-1 attractors and their associated unstable period-1 orbits constitute a sheet structure in the (f,E,S/T) space, and hence belong to the same family. (2) Other periodic attractors of the same period and their associated unstable periodic orbits form a sheet structure in (f,E,S/T) space, and therefore belong to the same respective families. A very good correspondence between the numerical and experimental results is obtained. The global structure revealed will also clarify the global bifurcation mechanisms of other systems, e.g., the gear meshing and the offshore compliant systems described by equations similar to the present system.

DOI PubMed CiNii
Recognizing chaotic time-waveforms in terms of a parametrized family of nonlinear predictors

Tokuda, I, S Kajiwara, R Tokunaga, T Matsumoto

PHYSICA D 95 ( 3-4 ) 380 - 395 1996年09月

　概要を見る

Consider a chaotic dynamical system which exhibits a variety of chaotic time-waveforms with a change in the bifurcation parameters. This paper presents an algorithm for estimating the underlying bifurcation parameters of the chaotic time-waveforms in experimental situation in which no a priori analytical knowledge of the dynamical system is available. First. we construct ''qualitatively similar'' parametrized family of nonlinear predictors only from several sets of chaotic time-waveforms. ''Qualitatively similar'' parametrized family means that the family of nonlinear predictors exhibits ''qualitatively similar'' bifurcation phenomena as the original. Chaotic time-waveforms are then characterized in terms of the ''qualitatively similar'' bifurcation parameters of the nonlinear predictors. We call the characterization of chaotic time-waveforms in terms of the underlying bifurcation parameters ''chaotic time-waveform recognition'', Several numerical experiments using the Rossler equations show the efficiency of the algorithm. The effect of observational noise included in chaotic time-waveforms is also considered.

DOI CiNii
A massively parallel resistive network for ''weak rod'': A double-layer architecture with nearest-neighbor connections

T Matsumoto, K Kondo

NEURAL NETWORKS 9 ( 3 ) 523 - 541 1996年04月

　概要を見る

A weak rod can be realized by a very natural double-layer network with feedback. While the second layer is linear, the first layer is significantly nonlinear. Elements associated with the first layer are called ''synaptic fuses''. An MRF (Markov random field) argument is used to eliminate the line variables. The network makes transparent those portions cut when a crease or a step edge is present. Copyright (C) 1996 Elsevier Science Ltd

DOI CiNii
ビジョンチップの動向

松本隆, 小林晴夫, 八木哲也

光学 25 ( 5 ) 258 - 264 1996年
ビジョンチップ－スマート画像センサ「生物の視覚情報処理と人工の目特集号」

小林晴夫, 八木哲也, 松本隆

システム／制御／情報 40 ( 1 ) 13 - 18 1996年
ダイナミカルノイズに隠された力学系とその分岐構造の推定

手賀俊行, 徳永隆治, 梶原志保子, 松本隆

統計数理研究所共同研究レポート 81 12 - 25 1996年
R-L-Diode回路のPecora-Carrol 同期：実験／理論

西正信, 松本隆

電気学会「カオス/数理と新技術」研究会 IP-96-1 1 - 10 1996年
フィードバックつきフローティングゲートトランジスタ・アレイによる光センサ埋蔵型高速Convolver

坂井丈泰, 松本隆

電気学会電子回路研究会 ECT 96-20 ( 100 ) 75 - 80 1996年

CiNii
Maximum Evidence Nonlinear Time Series Prediction and Applications

T.Matsumoto, Y.Chonan, M.Hamada

京都大学数理解析研究所講究録 938、低次元力学系とその周辺 938 33 - 46 1996年

CiNii
ベイズ的標準正則化：ハイパラメータ及びRegularizerの推定法

中沢進, 竹内亮, 松本隆

平成８年電気学会全国大会 3 36 - 37 1996年
R-L-Diode 回路のPecora-Carrol 同期

西正信, 松本隆

平成８年電気学会全国大会 1 13 1996年
フローティングゲートトランジスタ・アレイによる高速並列空間フィルタ

坂井丈泰, 松本隆

1996 年電子情報通信学会総合大会講演論文集 C-2 196 1996年
フローティングゲートを用いた演算方式による高速並列空間フィルタ・チップの検討

坂井丈泰, 松本隆

テレビジョン学会技術報告 IPU 96-11, CE 96-4 20 ( 23 ) 13 - 18 1996年
少ないデータで学習可能なHMM を用いたオンライン手書き文字認識

高橋賢一郎, 松本隆

平成８年電気学会全国大会 3 42 1996年
Bayes 法による Feedforward Neural Network における最適モデルの決定

吉村尚郎, 松本隆

平成８年電気学会全国大会 3 181 - 182 1996年
標準正規化のハイパラメータ及びRegularizer の推定法について

中沢進, David J. C. Mackay, 竹内亮, 松本隆

電子情報通信学会、第９回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 49 - 54 1996年
R-L-Diode 回路のPecora-Carrol カオス同期

西正信, 松本隆

電子情報通信学会、第９回回路とシステム軽井沢ワークショップ`論文集 177 - 182 1996年
R-L-Diode回路のPecora-Carrol カオス同期

松本隆, 西正信

第１２回ファジーシステムシンポジウム講演論文集 12 337 - 340 1996年
ダイナミカルノイズに隠された分岐耕造の推定可能性

手賀俊行, 徳永隆治, 松本隆, 徳田功

ファジイシステムシンポジウム講演論文集 12 345 - 348 1996年
Resistive Fuse のv MOSトランジスタによる実現

坂井丈泰, 澤地利明, 松本隆

テレビジョン学会誌画像情報工学と放送技術 50 ( 6 ) 783 - 786 1996年

　概要を見る

画像入力の高レート化をめざす技術のひとつとして, ビジョンチップと呼ばれる, 光センサ埋蔵型並列アナログ信号処理ともいえるパラダイムがある.Weak stringフィルタは画像中の輪郭成分を保存しつつ雑音成分を取り除くことができるが, resistive fuseと呼ばれる非線形抵抗素子を必要とする.本速報ではそのνMOSトランジスタを用いた実装法について述べ, 初期的実験結果を示す.バイアス電圧によりI-V特性を変化できる点が, 提案回路の特徴のひとつである.

DOI CiNii
Sights and Sounds of Complex Signals Generated from Simple Circuits

T.Matsumoto

Workshop on Generation of Digital Signals by Simple Nonlinear Devices 1996年
アナログDCT演算回路による画像圧縮センサの検討

坂井丈泰, 永井宏昌, 松本隆

1996年テレビジョン学会年次大会講演予稿集 32 41 - 42 1996年

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A parallel architecture is proposed for analog DCT operations using floating-gate transistors with differential inputs and feedback. All operations are in voltage mode. Only one terminal is required for the feedback which is capable of suppressing the distortions due to active elements. Implementing DCT operation circuits together with an array of photosensors, an image compression sensor can be realized.

DOI CiNii
非線形予測パラメータ族によるカオス的時系列データの確認

梶原志保子, 徳田功, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会論文誌A J79- A ( 8 ) 1394 - 1403 1996年
システムノイズを含むカオス的時系列のMaximum Evidence 予測

浜岸広明, 松本隆

日本神経回路学会、第７回全国大会 110 - 111 1996年

CiNii
オンライン手書き文字認識アルゴリズムR.A.V. 認識率を向上させるストローク位置対応の考慮

真崎晋哉, 中川洋一, 松本隆

電子情報通信学会1996年情報・システムソサイエティ大会講演論文集 D-367 370 1996年
A Bayesian Nonlinear Time Series Prediction

T.Matsumoto, Y.Chonan, M.Hamada

WCNN International Neural Network Society Annual Meeting 659 - 667 1996年

CiNii
画像圧縮イメージセンサのためのアナログDCT演算回路の検討

坂井丈泰, 永井宏昌, 松本隆

1996 年電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ大会講演文集 C-531 ( 2 ) 194 1996年
フローティングゲート付差動増幅器のためのリセット回路について

坂井丈泰, 永井宏昌, 松本隆

テレビジョン学会技術報告 20 ( 55 ) 43 - 48 1996年
標準正則化のハイパーパラメータおよびRegularizerの推定法について

竹内亮, David J. C. MacKay, 中沢進, 松本隆

電子情報通信学会論文誌D-II J79-D-II ( 12 ) 1 - 9 1996年
Maximum Evidence Nonlinear Time Series Prediction and Applications

松本隆, 長南吉正, 浜田雅之

数理解析研究所講究録 938 33 - 46 1996年

CiNii
Sights and Sounds of Complex Signals Generated from Simple Circuits

T.Matsumoto

Workshop on Generation of Digital Signals by Simple Nonlinear Devices 1996年
A Bayesian Nonlinear Time Series Prediction

T.Matsumoto, Y.Chonan, M.Hamada

WCNN International Neural Network Society Annual Meeting 659 - 667 1996年
Vision Chip Architecture with Light Adaptation Mechanism

H.Kobayashi, T.Matsumoto, T.Yagi, K.Tanaka

Proc. International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB） 1995年
陰影からの３次元形状復元に関する一考察

坂本聡生, 松本隆, 藤井真人, 伊藤崇之

１９９５年電子情報通信学会情報・システムソサイエティ大会講演論文集 D-222 225 1995年
標準正則化問題の最適ハイパーパラメータ及びregularizerの決定法について

竹内亮, D.J. C. MacKay, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告（NC-94-60) 94 ( 487 ) 1 - 8 1995年
Reparametrized Angle Variationを用いるon-line手書き文字認識

小林充, 宮本修, 森哲也, 中川洋一, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 94 ( 509 ) 23 - 30 1995年
二層回路によるWeak Rodフィルタの実現

坂井丈泰, 近藤堅司, 松本隆

テレビジョン学会技術報告 19 ( 7 ) 25 - 30 1995年

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The weak string filter smoothes out noise involved in a given data while it detects step edges inherent to the original noise free data. However, a steep ramp in intensity often cannot be preserved by this filter. The weak rod filter which contains the second spatial difference in its regularizer, solves this problem, and can be realized by a double layer resistive network.

CiNii
ニューラルネットへのARD (AutomaticRelevance Determination) 適用の有効性について

高木健次, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告（NC-94-61） 94 ( 487 ) 9 - 16 1995年
明るさ知覚モデル6層回路網

村橋英樹, 松本隆

電子情報通信学会総合大会 D-46 51 1995年
6層構造を持つ明るさ知覚モデル回路網

村橋英樹, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告(NC-94-88) 94 ( 562 ) 95 - 102 1995年
ラインプロセスを持つフィルタのアナログ回路による実現

坂井丈泰, 沢地利明, 近藤堅司, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告(NC-94-135） 94 ( 563 ) 163 - 170 1995年
On-line文字認識アルゴリズムReparametrized Angle Variationsを高速に実行するハードウェアボードについて

宮本修, 中川洋一, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 94 ( 548 ) 49 - 56 1995年
Light Adaptive Parallel Analog Image Processors（光適応並列アナログ画像処理プロセッサ）

小林春夫, 松本隆, 八木哲也, 田中孝治

テレビジョン学会技術報告 19 ( 25 ) 7 - 12 1995年
多重ハイパーパラメータ正則化モデルとその応用について

松井淳, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告（NC95-38） 95 ( 189 ) 71 - 78 1995年
Maximum Evidence時系列予測について

松本隆, 長南吉正, 浜田雅之

電気学会研究会情報処理研究会 IP-95-31 1 - 10 1995年
Two-Dimentional Spatio-Temporal Dynamics of Analog Image Processing Neural Networks

H.Kobayashi, T.Matsumoto, J.Sanekata

IEEE Transactions on Neural Networks 6 ( 5 ) 1148 - 1164 1995年

DOI CiNii
カオス的時間連続力学系に対する分岐図再構成

梶原志穂子, 徳田功, 徳永隆治, 松本隆

電気学会研究会情報処理研究会 IP-95-32 ( 31 ) 11 - 21 1995年

CiNii
Feedforward Neural NetによるMaximum Evidence時系列予測

長南吉正, 浜田雅之, 松本隆

日本神経回路学会第6回全国大会講演論文集 P2-29 195 - 196 1995年
SCE Vision Chip

松本隆, 小林春夫, 八木哲也

計測自動制御学会，第15回光応用計測部会講演会 95PG0010 7 - 16 1995年
ベイズ的手法による正則化

松井淳, 中沢進, 竹内亮, 松本隆

日本神経回路学会第6回全国大会講演論文集 P1-6 60 - 63 1995年
ラインプロセスを含むフィルタのアナログCMOS回路設計

坂井丈泰, 松本隆

日本神経回路学会第6回全国大会講演論文集 P2-39 213 - 214 1995年
“Evidence”によるFeedforward Neural Networkの評価

吉村尚郎, 松本隆

日本神経回路学会第6回全国大会講演論文集 P1-5 58 - 59 1995年
ビジョンチップの最新動向

松本隆

第7回画像入力シンポジウム予稿集 1995年
多重weight decayニューラルネットワークによる学習

松本晴幸, 土屋和広, 山本正典, 黒谷憲一, 若原邦夫, 吉村尚郎, 高木健次, 松本隆

自動制御連合講演会 1995年
Vision Chip Architecture with Light Adaptation Mechanism

H.Kobayashi, T.Matsumoto, T.Yagi, K.Tanaka

Proc. International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB） 1995年
LIGHT-ADAPTIVE ARCHITECTURES FOR REGULARIZATION VISION CHIPS

H KOBAYASHI, T MATSUMOTO, T YAGI, K TANAKA

NEURAL NETWORKS 8 ( 1 ) 87 - 101 1995年

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Light-adaptive algorithms/architectures are proposed for regularization vision chips. The adaptation mechanisms allow the regularization parameters to change in an adaptive manner in accordance with the light intensity of given images. This is achieved by adaptively changing the conductance values associated with massively parallel resistive networks. The algorithms/architectures are inspired by the adaptation mechanisms of the horizontal cells in the lower vertebrate retina.

DOI CiNii
Two-Dimensional Spatio-Temporal Dynamics of Analog Image Processing Neural Networks

Haruo Kobayashi, Takashi Matsumoto, Jun Sanekata

IEEE Transactions on Neural Networks 6 ( 5 ) 1148 - 1164 1995年

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A typical analog image-processing neural network consists of a two-dimensional (2-D) array of simple processing elements. When it is implemented with CMOS LSI, two dynamics issues naturally arise: 1) Parasitic capacitors of MOS transistors induce temporal dynamics. Since a processed image is given as the stable equilibrium point of temporal dynamics, a temporally unstable chip is unusable. 2) Because of the array structure, the node voltage distribution induces spatial dynamics, and the node voltage distribution could behave in a wild manner, e.g., oscillatory, which is undesirable for image-processing purposes. A discussion of these issues for one-dimensional cases is found in [1]. This paper extends its results to 2-D cases and also derives several explicit formulas and relationships for the 2-D dynamics, which are useful for the design and analysis of the class of networks of interest. Specifically, the following are derived: i) explicit spatial and temporal stability conditions and their equivalency, ii) spatial impulse responses, iii) spatial frequency responses, iv) power consumption, v) time constants, vi) relationships between spatial frequency responses and stability, vii) relationships between power consumption and stability, viii) relationships between spatial impulse responses and the discrete Fourier transform of network parameters, ix) relationships between spatial impulse responses and the inverse Z-transform of a transfer function, x) relationships between spatial frequency responses and time constants, xi) relationships between spatial frequency responses and equivalent circuits, xii) the characteristics of stable and unstable network dynamics, and xiii) hexagonal as well as square grid network dynamics. © 1995 IEEE

DOI CiNii
REALIZATION OF THE WEAK ROD BY A DOUBLE-LAYER PARALLEL NETWORK

T MATSUMOTO, K KONDO

NEURAL COMPUTATION 6 ( 5 ) 944 - 956 1994年09月

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The weak rod can be realized by a very natural double layer network with feedback, While the second layer is linear, the first layer is significantly nonlinear. Elements associated with the first layer are called ''synaptic fuses.'' An MRF argument is used to eliminate the line variables, The network makes what is cut transparent when a crease or a step edge is present.
順応機能をもつビジョンチップ

T.Yagi, T.Matsumoto, H.Kobayashi, K.Tanaka

日本機械学会第3回バイオエンジニアリングシンポジウム講演論文集 940 ( 5 ) 78 - 79 1994年
Reconstructing bifurcation diagrams only from time-waveforms

R.Tokunaga, S.Kajiwara, T.Matsumoto

Physica D 79 ( 2/4 ) 348 - 360 1994年

DOI CiNii
視覚前注意過程におけるテクスチャー境界検出モデル

佐野雅規, 伊藤崇之, 中川俊夫, 松本隆

1994年電子情報通信学会春季大会講演論文集 6 77 1994年
視覚前注意過程におけるテクスチャ境界検出モデル

佐野雅規, 伊藤崇之, 中川俊夫, 松本隆

テレビジョン学会技術報告 18 ( 24 ) 31 - 36 1994年

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This paper presents a model of preattentive texture boundary detection. This model is constracted based on physiological and psychological data. The model consists of three stages. In the first stage Gabor filter decomposition provides representations of an image : orientation selectivity, spatial frequency. Following this, five modules for feature extraction are introduced : brightness contrast, scale contrast, orientation contrast, hyper-orientation contrast and end-of-line density contranst. Each module outputs high value where its feature's value change quickly among neighbouring area. In the final stage these information are compared and intergrared into the final output. The model has been tested with several classical stimuli from psychophysical literature. According to the results of experiments, this model has an ability to detect texture boundaries where we perceive ones in preattentive process.

CiNii
アナログ画像処理用ニューロチップの時空間ダイナミクス

小林春夫, 松本隆, 実方淳

電子情報通信学会,集積回路-コンピュータシステム-フォールトレラントシステム合同研究会 94 ( 15 ) 31 - 38 1994年

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アナログ画像処理用ニューロチップでは次の二つのダイナミクスが問題になる。(i)CMOSチップ内の寄生容量による時間ダイナミクス、(ii)チップ内の信号処理要素の2次元配列により形成される空間ダイナミクス。この論文では以前の1次元の結果を2次元に拡張し、さらに新しいいくつかの結果を導く。(i)2次元空間安定性の定式化を行う。(ii)時間及び空間安定性の必要十分条件を導く。(iii)空間周波数応答、インパルス応答を導く。(iv)時定数を導く。(V)いくつかの時空間ダイナミクスの関係を導く。

CiNii
Reconstructing Bifurcation Diagrams only from Time-Waveforms

R.Tokunaga, I.Tokuda, S.Kajiwara, T.Matsumoto

Proceedings of the International Conference on Dynamical Systems and Chaos 2 345 - 354 1994年
時系列データからの分岐図再構成

梶原志穂子, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会論文誌A J77-A ( 3 ) 408 - 419 1994年
分岐について

松本隆

数理科学、６月号 32 ( 6 ) 5 - 8 1994年
A Piecewise-Linear Regression on the ASHRAE Time- Series Data

M.Iijima, K.Takagi, R.Takeuchi, T.Matsumoto

ASHRAE TRANSACTIONS OR-94-17-5 100 ( 2 ) 1994年
Reconstructing Bifurcation Diagrams only from Chaotic Time-Wave Forms

S.Kajiwara, I.Tokuda, R.Toknaga, T.Matsumoto

3rd International Conference on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing 515 - 517 1994年
標準正則化における正則化パラメータの一決定法

竹内亮, 松本隆

1994年電子情報通信学会秋季大会講演論文集,A-136 136 1994年
ニューラルネットワークにおけるARDについて

高木健次, 松本隆

1994年電子情報通信学会秋季大会 32 1994年
R-L-Diode回路のカオス的同期

栗本康行, 松本隆

1994年電子情報通信学会秋季大会 44 1994年
Bifurcations of the Double Scroll Circuit

T.Matsumoto, R.Tokunaga, M.Komuro

Nonlinearity and Chaos in Engineering Dynamics 1994年
カオス的同期現象について

栗本康行, 松本隆

マイクロエレクトロニクス研究開発機構第11回研究交流会 1994年
区分線形ベクトル場におけるOrbit-flip Homoclinic Orbitの分岐

栗本康行, 庵勝仁, 松本隆

電気学会、情報処理研究会 IP94 ( 14 ) 1 - 10 1994年
ビジョンチップI,II:アナログ画像処理用ニューロチップ

小林春夫, 松本隆, 八木哲也

システム制御情報学会、応用信号処理分科会、第4回研究会 9 - 26 1994年
The Weak String Filter and Its Implementation with vMOS Transistors

坂井丈泰, 澤地利明, 松本隆

テレビジョン学会技術報告、情報入力、情報ディスプレイ合同研究会 18 ( 68 ) 13 - 18 1994年
ARD(Automatic Relevance Determination)のM.L.P.への適用について

高木健次, 松本隆

日本神経回路学会、第5回全国大会 305 - 306 1994年
Reality of Chaos in the Double Scroll Circuit – A Computer-Assisted Proof

T. Matsumoto, T. Ayaki

IEEE Trans. On Circuits & Systems I – Fundamental Theory and Applications 41 ( 11 ) 736 - 740 1994年
Determining Optimal Hyperparameters and Regularizers for Standard Regularization Problems

R. Takeuchi, David, J. Mackay, T. Matsumoto

1994 International Symposium on Artificial Neural Networks Proceedings 419 - 428 1994年
Reconstructing bifurcation diagrams only from time-waveforms

R.Tokunaga, S.Kajiwara, T.Matsumoto

Physica D 79 ( 2/4 ) 348 - 360 1994年

DOI CiNii
Reconstructing Bifurcation Diagrams only from Time-Waveforms

R.Tokunaga, I.Tokuda, S.Kajiwara, T.Matsumoto

Proceedings of the International Conference on Dynamical Systems and Chaos 2 345 - 354 1994年
A Piecewise-Linear Regression on the ASHRAE Time- Series Data

M.Iijima, K.Takagi, R.Takeuchi, T.Matsumoto

ASHRAE TRANSACTIONS OR-94-17-5 100 ( 2 ) 1994年
Reconstructing Bifurcation Diagrams only from Chaotic Time-Wave Forms

S.Kajiwara, I.Tokuda, R.Toknaga, T.Matsumoto

3rd International Conference on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing 515 - 517 1994年
Bifurcations of the Double Scroll Circuit

T.Matsumoto, R.Tokunaga, M.Komuro

Nonlinearity and Chaos in Engineering Dynamics 1994年
Reality of Chaos in the Double Scroll Circuit – A Computer-Assisted Proof

T. Matsumoto, T. Ayaki

IEEE Trans. On Circuits & Systems I – Fundamental Theory and Applications 41 ( 11 ) 736 - 740 1994年
Determining Optimal Hyperparameters and Regularizers for Standard Regularization Problems

R. Takeuchi, David, J. Mackay, T. Matsumoto

1994 International Symposium on Artificial Neural Networks Proceedings 419 - 428 1994年
連続区分線形電子回路におけるカオスの計算機援用証明

徳永隆治, 松本隆

日本応用数理学会,平成5年度年会講演予稿集 21 - 22 1993年
Observing a Codimension-Two Heteroclinic Bifurcation

R.Tokunaga, Y.Abe, T.Matsumoto

Chaos – An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 3 ( 1 ) 63 - 72 1993年
Early Vision Chips

T.Matsumoto

1993年電気情報関連学会連合大会講演論文集 125 - 136 1993年
ビジョンチップI

松本隆, 小林春夫, 八木哲也

電子情報通信学会雑誌 76 ( 7 ) 783 - 791 1993年
ビジョンチップII

松本隆, 小林春夫, 八木哲也

電子情報通信学会雑誌 76 ( 8 ) 851 - 858 1993年
ビジョンチップ

小林春夫, 松本隆, 八木哲也

精密工学会,画像応用技術専門委員会研究会報告 8 ( 2 ) 9 - 26 1993年
視覚センサー(ビジョンチップ)

小林春夫, 松本隆, 八木哲也

第５回画像入力シンポジウム 1993年
Observing a Codimension-Two Heteroclinic Bifurcation

R.Tokunaga, Y.Abe, T.Matsumoto

Chaos – An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 3 ( 1 ) 63 - 72 1993年
WEAK ROD BY A DOUBLE-LAYER PARALLEL NETWORK

T MATSUMOTO, K KONDO

IJCNN '93-NAGOYA : PROCEEDINGS OF 1993 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-3 1 857 - 864 1993年
SPATIAL AND TEMPORAL DYNAMICS OF ANALOG IMAGE-PROCESSING NEURO CHIPS

H KOBAYASHI, T MATSUMOTO, J SANEKATA

IJCNN '93-NAGOYA : PROCEEDINGS OF 1993 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-3 1 865 - 874 1993年
IMAGE-PROCESSING REGULARIZATION FILTERS ON LAYERED ARCHITECTURE

H KOBAYASHI, T MATSUMOTO, T YAGI, T SHIMMI

NEURAL NETWORKS 6 ( 3 ) 327 - 350 1993年

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Layered architecture is proposed for solving a class of regularization problems in image processing. There are two major hurdles in the implementation of regularization filters with second or higher order smoothness constraints: (a) Stability: With second or higher order constraints, a direct implementation of a regularization filter necessitates negative conductance which, in turn, gives rise to stability problems. (b) Wiring Complexity: A direct implementation of an N-th order regularization filler requires wiring between every pair of k-th nearest nodes for all k, 1 less-than-or-equal-to k less-than-or-equal-to N. Even though one of the authors managed to layout an N = 2 chip, the implementation of an N greater-than-or-equal-to 3 chip would be an extremely difficult, if not impossible, task. The regularization filter architecture proposed here (a) requires no negative conductance,- and (b) necessitates wiring only between nearest nodes. Smoothing-Contrast-Enhancement filter is given as an example of application. Since this filter is extremely fast, it will have a natural application to smart sensing, i. e., to the simultaneous achievement of sensing and processing. It is also explained how this architecture has been inspired by physiological findings on lower vertebrate retina by one of the authors.

DOI CiNii
A CNN HANDWRITTEN CHARACTER RECOGNIZER

H SUZUKI, T MATSUMOTO, LO CHUA

INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 20 ( 5 ) 601 - 612 1992年09月

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CNNs are used for feature detection in handwritten character recognition. Detected features are fed to a simple classifier network. Performance was tested by using two well-known ETL data base series: (i) ETL3 consisting of numerals, alphabets and several symbols and (ii) ETL8B2 consisting of Japanese Hirakana characters. The average recognition rate for ETL3 is 94.8%, while that for ETL8B2 is 85.7%. Both series include 'hard' characters so distorted that even humans cannot recognize them.

DOI CiNii
SPATIAL VERSUS TEMPORAL STABILITY ISSUES IN IMAGE-PROCESSING NEUROCHIPS

T MATSUMOTO, H KOBAYASHI, Y TOGAWA

IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 3 ( 4 ) 540 - 569 1992年07月

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A typical image processing neuro chip consists of a regular array of very simple cell circuits. When it is implemented by a CMOS process, two stability issues naturally arise: i) Parasitic capacitors of MOS transistors induce the temporal dynamics. Since a processed image is given as the stable limit point of the temporal dynamics, a temporally unstable chip is unusable. ii) Because of the array structure, the node voltage distribution induces the spatial dynamics, and it could behave in a wild manner, e.g., oscillatory, which is highly undesirable for image processing purposes, even if the trajectory of the temporal dynamics converges to a stable limit point.
The main contributions of this paper are (i) a clarification of the spatial stability issue; (ii) explicit if and only if conditions for the temporal and the spatial stability in terms of circuit parameters; (iii) a rigorous explanation of the fact that even though the spatial stability is stronger than the temporal stability, the set of parameter values for which the two stability issues disagree is of (Lebesgue) measure zero; and (iv) theoretical estimates on the processing speed.

DOI CiNii
Codim-2 Heteroclinic 分岐の観測：実験と検証

阿部悌, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告CAS91-146 NLP91-89 ( 452 ) 43 - 50 1992年
網膜神経回路は標準正則化問題を解く

T.Yagi, T.Matsumoto, Y.Funabashi

電子情報通信学会技術研究報告(NC),NC91-100 91 ( 529 ) 13 - 20 1992年
多重解像度表現によるテクスチャ境界の抽出

M.Sano, T.Ito, T.Nakagawa, T.Matsumoto

電子情報通信学会技術研究報告NC91-110 91 ( 529 ) 89 - 96 1992年
見えない不動点を追う:分岐トポグラフィ

松本隆, 徳永隆治

情報処理学会論文誌 33 ( 4 ) 384 - 399 1992年
Observing Codim - 2 Heteroclinic Bifurcations

R.Tokunaga, Y.Abe, T.Matsumoto

Proc. 1992 Symp. Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA) 107 - 110 1992年
N-Homoclinic Bifurcations of Piecewise Linear Vector Fields

K. Iori, E. Yanagida, T. Matsumoto

京都大学数理解析研究所講究録 804 75 - 90 1992年
A Parallel Analog CMOS Signal Processor for Image Contrast Enhancement

T.Shimmi, H.Kobayashi, T.Yagi, T.Sawaji, T.Matsumoto, A.A. Abidi

Proc. European Solid State Circuits Conference(ESSCIRC’92) 163 - 166 1992年

CiNii
超並列CMOS Vision Chip:階層型正則化フィルタ

松本隆, A.A.Abidi, 新見琢司, 小林春夫, 八木哲也, 澤地利明

テレビジョン学会技術報告 16 ( 79 ) 13 - 18 1992年

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This paper is an implementation version of our algorithm proposed in [2]. The chip implemented solves first and second order regularization problems simultaneously which, in turn, enhances contrasts of images after smoothing. A 2μm standard CMOS technology was used with double metal and single poly. The computation is done by the dynamics and its execution time is within several micro seconds.

DOI CiNii
A Second Order Regularization Vision Chip for Smoothing-Contrast Enhancement

T.Matsumoto, T.Shinmmi, H.Kobayashi, A. A. Abidi, T.Yagi, T.Sawaji

Proc. IJCNN 1992 3 188 - 197 1992年
Observing Codim - 2 Heteroclinic Bifurcations

R.Tokunaga, Y.Abe, T.Matsumoto

Proc. 1992 Symp. Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA) 107 - 110 1992年
Spatial Versus Temporal Stability Issues in Image Processing Neuro Chips

Takashi Matsumoto, Haruo Kobayashi, Yoshio Togawa

IEEE Transactions on Neural Networks 3 ( 4 ) 540 - 569 1992年

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A typical image processing neuro chip consists of a regular array of very simple cell circuits. When it is implemented by a CMOS process, two stability issues naturally arise: i) Parasitic capacitors of MOS transistors induce the temporal dynamics. Since a processed image is given as the stable limit point of the temporal dynamics, a temporally unstable chip is unusable. ii) Because of the array structure, the node voltage distribution induces the spatial dynamics, and it could behave in a wild manner, e.g., oscillatory, which is highly undesirable for image processing purposes, even if the trajectory of the temporal dynamics converges to a stable limit point. The main contributions of this paper are (i) a clarification of the spatial stability issue
(ii) explicit if and only if conditions for the temporal and the spatial stability in terms of circuit parameters
(iii) a rigorous explanation of the fact that even though the spatial stability is stronger than the temporal stability, the set of parameter values for which the two stability issues disagree is of (Lebesgue) measure zero
and (iv) theoretical estimates on the processing speed. © 1992 IEEE

DOI CiNii
N-Homoclinic Bifurcations of Piecewise Linear Vector Fields

K. Iori, E. Yanagida, T. Matsumoto

京都大学数理解析研究所講究録 804 75 - 90 1992年
A Parallel Analog CMOS Signal Processor for Image Contrast Enhancement

T.Shimmi, H.Kobayashi, T.Yagi, T.Sawaji, T.Matsumoto, A.A. Abidi

Proc. European Solid State Circuits Conference(ESSCIRC’92) 163 - 166 1992年
A Second Order Regularization Vision Chip for Smoothing-Contrast Enhancement

T.Matsumoto, T.Shinmmi, H.Kobayashi, A. A. Abidi, T.Yagi, T.Sawaji

Proc. IJCNN 1992 3 188 - 197 1992年
MULTI-FOLDING - ALTERNATIVE APPEARANCE OF PERIOD-ONE ATTRACTORS AND CHAOTIC ATTRACTORS IN A DRIVEN R-L-DIODE CIRCUIT

S TANAKA, T MATSUMOTO, J NOGUCHI, LO CHUA

PHYSICS LETTERS A 157 ( 1 ) 37 - 43 1991年07月

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The paper reports multi-folding, a chaotic attractor formation mechanism which is responsible for alternative appearance of period-one attractors and chaotic attractors in a bifurcation diagram of a driven R-L-diode circuit. The multi-folding, when couched in terms of a simplified one-dimensional map is characterized by its multi-modality.

DOI CiNii
GLOBAL BIFURCATION ANALYSIS OF THE DOUBLE SCROLL CIRCUIT

M. Komuro, R. Tokunaga, T. Matsumoto, L. O. Chua, A. Hotta

INTERNATIONAL JOURNAL OF BIFURCATION AND CHAOS 1 ( 1 ) 139 - 182 1991年03月

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An in-depth analysis is made of the global 2-parameter bifurcation structures of the double scroll circuit in terms of their homoclinic, heteroclinic, and periodic orbits. Many fine details are uncovered via a 3-dimensional "unfolding" of the 2-parameter bifurcation structures.
Major findings are:
(i) The parameter sets which give rise to the homoclinic and heteroclinic orbits (homoclinic and heteroclinic bifurcation sets) studied in this paper are found to be all connected to each other via only one family of periodic orbits.
(ii) Moreover, the structure of the windows of this family essentially determines the global structure of the periodic windows of the double scroll circuit.
These bifurcation analyses are accomplished by deriving first the relevant bifurcation equations in exact analytic form and then solving these nonlinear equations by iterations. No numerical integration formula for differential equations are used.

DOI
Linear vs. Nonlinear Method

T.Matsumoto, Y.Togawa

Testing and Diagnosis of Analog Circuits and Systems 37 - 63 1991年
A Repeated Appearance of Period -1 Attractor in a Driven R-L-Diode Circuit: Experimental and Theoretical Bifurcation Analysis

S.Tanaka, J.Noguchi, S.Higuchi, T.Matsumoto

IEICE Trans. E74 ( 6 ) 1406 - 1413 1991年
精度保証付き算法を用いたカオスの厳密証明

徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 NLP91 ( 4 ) 1 - 8 1991年
Stability of Image Processing Neuro Chips: Spatial and Temporal

T.Matsumoto, H. Kobayashi, Y. Togawa

Proc. IJCNN 2 283 - 296 1991年
Non-Symmetric CNN Templates for Image Processing

T.Yokohama, H.Suzuki, Y.Matsushita, T.Matsumoto, L. O. Chua

European Conference on Circuit Theory and Design-91 10 - 19 1991年
A Layered Architecture for Regularization Vision Chips

H.Kobayashi, T.Matsumoto, T.Yagi, T.Shimmi

Proc.IJCNN 2 ( 3 ) 1007 - 1019 1991年
Linear vs. Nonlinear Method

T.Matsumoto, Y.Togawa

Testing and Diagnosis of Analog Circuits and Systems 37 - 63 1991年
A Repeated Appearance of Period -1 Attractor in a Driven R-L-Diode Circuit: Experimental and Theoretical Bifurcation Analysis

S.Tanaka, J.Noguchi, S.Higuchi, T.Matsumoto

IEICE Trans. E74 ( 6 ) 1406 - 1413 1991年
Stability of Image Processing Neuro Chips: Spatial and Temporal

T.Matsumoto, H. Kobayashi, Y. Togawa

Proc. IJCNN 2 283 - 296 1991年
Non-Symmetric CNN Templates for Image Processing

T.Yokohama, H.Suzuki, Y.Matsushita, T.Matsumoto, L. O. Chua

European Conference on Circuit Theory and Design-91 10 - 19 1991年
A Layered Architecture for Regularization Vision Chips

H.Kobayashi, T.Matsumoto, T.Yagi, T.Shimmi

Proc.IJCNN 2 ( 3 ) 1007 - 1019 1991年
Bifurcation Analysis of Shilnikov's Chaos

R.Fujimoto, A.Hotta, R.Tokunaga, M.Komuro, T.Matsumoto

World Scientific Advanced Series in Dynamical Systems 8 125 - 142 1990年
Image Thinning With a Cellular Neural Network

T.Matsumoto, L. O. Chua, T.Yokohama

IEEE Trans. CAS 37 ( 5 ) 638 - 640 1990年

DOI CiNii
CNN Cloning Template: Hole-Filler

T. Matsumoto, L. O. Chua, R. Furukawa

IEEE Trans. CAS 37 ( 5 ) 635 - 638 1990年

DOI CiNii
CNN Cloning Template: Connected Component Detector

T. Matsumoto, L. O. Chua, H. Suzuki

IEEE Trans. CAS 37 ( 5 ) 633 - 635 1990年

DOI CiNii
The Piecewise-Linear Lorenz Circuit is Chaotic in the Sense of Shilnikov

R. Tokunaga, T. Matsumoto, L. O. Chua, S. Miyama

IEEE Trans. CAS 37 ( 6 ) 766 - 786 1990年

DOI CiNii
A Hierarchical Structure in Homoclinic Bifurcations

R. Fujimoto, M. Komuro, R. Tokunaga, T. Matsumoto

Trans. IEICE E73 ( 6 ) 809 - 816 1990年
CNN Cloning Template: Shadow Detector

T. Matsumoto, L. O. Chua, H. Suzuki

IEEE TRANS. CAS 37 ( 8 ) 1070 - 1073 1990年

DOI CiNii
Several Image Processing Examples by CNN

T.Matsumoto, T.Yokohama, H.Suzuki, R.Furukawa, A.Oshimoto, T.Shimmi, Y.Matsushita, T.Seo, L. O. Chua

IEEE First International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications CNNA-90 100 - 111 1990年
Bifurcation Analysis of Shilnikov's Chaos

R.Fujimoto, A.Hotta, R.Tokunaga, M.Komuro, T.Matsumoto

World Scientific Advanced Series in Dynamical Systems 8 125 - 142 1990年
Image Thinning With a Cellular Neural Network

T.Matsumoto, L. O. Chua, T.Yokohama

IEEE Trans. CAS 37 ( 5 ) 638 - 640 1990年

DOI CiNii
CNN Cloning Template: Hole-Filler

T. Matsumoto, L. O. Chua, R. Furukawa

IEEE Trans. CAS 37 ( 5 ) 635 - 638 1990年

DOI CiNii
CNN Cloning Template: Connected Component Detector

T. Matsumoto, L. O. Chua, H. Suzuki

IEEE Trans. CAS 37 ( 5 ) 633 - 635 1990年

DOI CiNii
The Piecewise-Linear Lorenz Circuit is Chaotic in the Sense of Shilnikov

R. Tokunaga, T. Matsumoto, L. O. Chua, S. Miyama

IEEE Trans. CAS 37 ( 6 ) 766 - 786 1990年

DOI CiNii
A Hierarchical Structure in Homoclinic Bifurcations

R. Fujimoto, M. Komuro, R. Tokunaga, T. Matsumoto

Trans. IEICE E73 ( 6 ) 809 - 816 1990年
CNN Cloning Template: Shadow Detector

T. Matsumoto, L. O. Chua, H. Suzuki

IEEE TRANS. CAS 37 ( 8 ) 1070 - 1073 1990年

DOI CiNii
Several Image Processing Examples by CNN

T.Matsumoto, T.Yokohama, H.Suzuki, R.Furukawa, A.Oshimoto, T.Shimmi, Y.Matsushita, T.Seo, L. O. Chua

IEEE First International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications CNNA-90 100 - 111 1990年
Homoclinic Linkage: A New Bifurcation Mechanism

R.Tokunaga, T.Matsumoto, M.Komurao, L. O. Chua, K.Miya, A.Hotta, R.Fujimoto

Proc. ISCAS 2 826 - 829 1989年
Homoclinic Linkage in the Double Scroll Circuit and the Cusp-Constrained Circuit

R.Tokunaga, T.Matsumoto, T.Ida, K. Miya

World Scientific Advanced Series in Dynamical Systems, The Study of Dynamical Systems 7 192 - 209 1989年
Homoclinic Linkage in the Double Scroll Circuit and the Cusp-Constrained Circuit

R.Tokunaga, T.Matsumoto, T.Ida, K.Miya

京都大学数理解析研究所講究録 696 204 - 221 1989年
Bifurcation Analysis of Shilnikov's Chaos

R.Fujimoto, A.Hotta, R.Tokunaga, M.Komuro, T.Matsumoto

京都大学数理解析研究所講究録 710 127 - 144 1989年
Homoclinic分岐の階層構造

藤本竜一, 小室元政, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 NLP89 ( 61 ) 59 - 64 1989年
カオスを聴く

松本隆, 小室元政, L.O.Chua

Computer Today 6 ( 32 ) 40 - 42 1989年
Homoclinic Linkages:Double Scroll回路

宮和行, 徳永隆治, 堀田篤宏, 藤本竜一, 松本隆, 小室元政, L.O.Chua

電子情報通信学会技術研究報告 NLP88 ( 68 ) 9 - 16 1989年
Bifurcation Analysis of A Cusp-Constrained Piecewise-linear Circuit

R.Tokunaga, L. O. Chua, T.Matsumoto

Int. J.CTA 17 ( 3 ) 283 - 346 1989年

DOI CiNii
Homoclinic Linkage: A New Bifurcation Mechanism

R.Tokunaga, T.Matsumoto, M.Komurao, L. O. Chua, K.Miya, A.Hotta, R.Fujimoto

Proc. ISCAS 2 826 - 829 1989年
Homoclinic Linkage in the Double Scroll Circuit and the Cusp-Constrained Circuit

R.Tokunaga, T.Matsumoto, T.Ida, K. Miya

World Scientific Advanced Series in Dynamical Systems, The Study of Dynamical Systems 7 192 - 209 1989年
Homoclinic Linkage in the Double Scroll Circuit and the Cusp-Constrained Circuit

R.Tokunaga, T.Matsumoto, T.Ida, K.Miya

京都大学数理解析研究所講究録 696 204 - 221 1989年
Bifurcation Analysis of Shilnikov's Chaos

R.Fujimoto, A.Hotta, R.Tokunaga, M.Komuro, T.Matsumoto

京都大学数理解析研究所講究録 710 127 - 144 1989年
LORENZ ATTRACTOR FROM AN ELECTRICAL CIRCUIT WITH UNCOUPLED CONTINUOUS PIECEWISE-LINEAR RESISTOR

R TOKUNAGA, M KOMURO, T MATSUMOTO, LO CHUA

INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 17 ( 1 ) 71 - 85 1989年01月

DOI CiNii
Bifurcation Analysis of A Cusp-Constrained Piecewise-linear Circuit

R.Tokunaga, L. O. Chua, T.Matsumoto

Int. J.CTA 17 ( 3 ) 283 - 346 1989年

DOI CiNii
CHAOS + BIFURCATIONS OF CIRCUITS + SYSTEMS - EDITORIAL

T MATSUMOTO, FMA SALAM

IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS 35 ( 7 ) 766 - 767 1988年07月

その他
多重巻き込み:R-L-diode回路にみられるアトラクタの生成メカニズム

野口淳, 田中聡, 松本隆, L.O.Chua

電子情報通信学会技術研究報告 CAS88 ( 53 ) 37 - 44 1988年
Homoclinic Connection II : Double Scroll回路

堀田篤宏, 藤本竜一, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 CAS88 ( 58 ) 71 - 77 1988年
Homoclinic Connections I:区分線形Lorenz回路

井田孝, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 CAS88 ( 57 ) 63 - 70 1988年
Reality of Chaos in the Double Scroll Circuit: A Computer-Assisted Proof

T.Matsumoto, L. O. Chua, K.Ayaki

IEEE Trans. CAS 35 ( 7 ) 909 - 925 1988年

DOI CiNii
Reality of Chaos in the Double Scroll Circuit: A Computer-Assisted Proof

T.Matsumoto, L. O. Chua, K.Ayaki

IEEE Trans. CAS 35 ( 7 ) 909 - 925 1988年

DOI CiNii
BIFURCATION SCENARIO IN A DRIVEN R-L-DIODE CIRCUIT

S TANAKA, T MATSUMOTO, LO CHUA

PHYSICA D 28 ( 3 ) 317 - 344 1987年10月

DOI CiNii
CHAOS IN ELECTRONIC-CIRCUITS

T MATSUMOTO

PROCEEDINGS OF THE IEEE 75 ( 8 ) 1033 - 1057 1987年08月

DOI
Glendinning-Sparrow Heteroclinic分岐とFishhook構造がDouble Scroll回路で観測された:II

黒田篤司, 牧瀬哲郎, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 CAS87 ( 188 ) 41 - 48 1987年
Glendinning-Sparrow Heteroclinic分岐とFishhook構造がDouble Scroll回路で観測された:I

黒田篤司, 牧瀬哲郎, 徳永隆治, 松本隆

電子情報通信学会技術研究報告 CAS87 ( 188 ) 33 - 40 1987年
'Lorenz Attractor' from an Electrical Circuit with Uncoupled Piecewise-Linear Resistor

R.Tokunaga, M.Komuro, T.Matsumoto, L.O.Chua

Proc. ISCAS 2 672 - 675 1987年
BIRTH AND DEATH OF THE DOUBLE SCROLL

T MATSUMOTO, LO CHUA, M KOMURO

PHYSICA D 24 ( 1-3 ) 97 - 124 1987年01月

DOI CiNii
Chaos via Torus Breakdown

T.Matsumoto, L. O. Chua, R.Tokunaga

IEEE Trans. CAS 34 ( 3 ) 240 - 253 1987年

DOI CiNii
'Lorenz Attractor' from an Electrical Circuit with Uncoupled Piecewise-Linear Resistor

R.Tokunaga, M.Komuro, T.Matsumoto, L.O.Chua

Proc. ISCAS 2 672 - 675 1987年
HYPERCHAOS - LABORATORY EXPERIMENT AND NUMERICAL CONFIRMATION

T MATSUMOTO, LO CHUA, K KOBAYASHI

IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS 33 ( 11 ) 1143 - 1147 1986年11月

速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）
THE DOUBLE SCROLL BIFURCATIONS

T MATSUMOTO, LO CHUA, M KOMURO

INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 14 ( 2 ) 117 - 146 1986年04月

DOI CiNii
区分線形電子回路における'Lorenz'attractor

徳永隆治, 小室元政, 松本隆, L.O.Chua

電子通信学会技術研究報告 CAS86 ( 158 ) 31 - 36 1986年
電子回路のchaotic attractor:Double Scroll

松本隆, 小室元政, L.O.Chua

月刊フィジックス 7 ( 1 ) 56 - 65 1986年
Double Scroll回路はchaoticである:厳密証明

松本隆, 小室元政, L.O.Chua

電子通信学会技術研究報告 CAS86 ( 159 ) 37 - 42 1986年
Arnold Tongues

Tetsuo Makise, Ryuji Tokunaga, Kenichiro Ayaki, Kazuya Tokumasu, Takashi Matsumoto

Proc. NICOGRAPH'86 116 - 124 1986年
Poincare Maps of the Double Scroll

M.Komuro, T.Matsumoto, L. O. Chua

Dynamical Systems and Nonlinear Oscillation 1 238 - 246 1986年
The Double Scroll Via A Two-Transistor Circuit

T.Matsumto, L. O. Chua, K.Tokumasu

IEEE Trans. CAS 33 ( 8 ) 828 - 835 1986年

DOI CiNii
The TF-Equivalence Class Approach to Analog Fault Diagnosis Problems

Y.Tokawa, T.Matsumoto, H.Arai

IEEE Trans. CAS 33 ( 10 ) 992 - 1009 1986年

DOI CiNii
The Double Scroll Family

L. O. Chua, M.Komuro, T.Matsumoto

IEEE Trans. CAS 33 ( 11 ) 1073 - 1118 1986年
Arnold Tongues

Tetsuo Makise, Ryuji Tokunaga, Kenichiro Ayaki, Kazuya Tokumasu, Takashi Matsumoto

Proc. NICOGRAPH'86 116 - 124 1986年
Poincare Maps of the Double Scroll

M.Komuro, T.Matsumoto, L. O. Chua

Dynamical Systems and Nonlinear Oscillation 1 238 - 246 1986年
The Double Scroll Via A Two-Transistor Circuit

T.Matsumto, L. O. Chua, K.Tokumasu

IEEE Trans. CAS 33 ( 8 ) 828 - 835 1986年

DOI CiNii
The TF-Equivalence Class Approach to Analog Fault Diagnosis Problems

Y.Tokawa, T.Matsumoto, H.Arai

IEEE Trans. CAS 33 ( 10 ) 992 - 1009 1986年

DOI CiNii
The Double Scroll Family

L. O. Chua, M.Komuro, T.Matsumoto

IEEE Trans. CAS 33 ( 11 ) 1073 - 1118 1986年
The Double Scroll

T.Matsumoto, L.O.Chua, M.Komuro

IEEE TRANS. CAS 32 ( 8 ) 797 - 818 1985年

DOI CiNii
Bifurcations of a Driven R-L-Diode Circuit

S.Tanaka, T.Matsumoto, L. O. Chua

Proc. IEEE ISCAS 851 - 854 1985年
3次元autonomous回路のtorus崩壊

徳永隆治, 松本隆

電子通信学会技術研究報告 CAS-85 ( 123 ) 25 - 32 1985年
Bifurcations of the Double-Scroll

T.Matsumoto, L.O.Chua, M.Komuro

Proc. IEEE ISCAS 1 175 - 178 1985年
Double ScrollのTakens再構成: 実験と検証

黒川誠, 小川和人, 徳升一也, 牧瀬哲郎, 松本隆

電子通信学会技術研究報告 CAS-85 ( 122 ) 17 - 24 1985年
Bifurcations of the Double Scroll

T. Matsumoto

Proceedings of the 24th IEEE Conference on Decision and Control 1 455 1985年
The Double Scroll

T.Matsumoto, L.O.Chua, M.Komuro

IEEE TRANS. CAS 32 ( 8 ) 797 - 818 1985年

DOI CiNii
Bifurcations of a Driven R-L-Diode Circuit

S.Tanaka, T.Matsumoto, L. O. Chua

Proc. IEEE ISCAS 851 - 854 1985年
Bifurcations of the Double-Scroll

T.Matsumoto, L.O.Chua, M.Komuro

Proc. IEEE ISCAS 1 175 - 178 1985年
Bifurcations of the Double Scroll

T. Matsumoto

Proceedings of the 24th IEEE Conference on Decision and Control 1 455 1985年
2-Segment Piecewode-linearキャパシタ回路の非周期的アトラクタ

田中聡, 松本隆, L. O. Chua

電子通信学会技術研究報告 CAS84-168 47 - 51 1984年
３階相反回路に見られる非周期解：Double-Scroll アトラクタ

松本隆, 小室元政, L.O.Chua

電子通信学会技術研究報告 CAS84-169 53 - 60 1984年
A Chaotic Attractor from an Autonomous 3-Segment Piecewise-Linear Circuit

T.Matsumoto, L. O. Chua, M.Komuro

Theory of Dynamical Systems and Its Applications to Nonlinear Problems 194 - 198 1984年
A Chaotic Attractor from a 2-Segment Piecewise- Linear Capacitor Circuit

S.Tanakam, T.Matsumoto, L. O. Chua

Theory of Dynamical Systems and Its Applications to Nonlinear Problems 181 - 193 1984年
On the Topological Testability Conjecture for Analog Fault Diagnosis Problems

Y.Togawa, T.Matsumoto

IEEE Trans. CAS 31 ( 2 ) 147 - 158 1984年

DOI CiNii
Simplest Chaotic Non-Autonomous Circuit

T.Matsumoto, L. O. Chua, S.Tanaka

Phys. Rev. A 30 ( 2 ) 1155 - 1157 1984年

DOI CiNii
A Chaotic Attractor from Chua's Circuit

T.Matsumoto

IEEE Trans,Circuit & Systems 31 ( 12 ) 1055 - 1058 1984年

DOI CiNii
A Chaotic Attractor from an Autonomous 3-Segment Piecewise-Linear Circuit

T.Matsumoto, L. O. Chua, M.Komuro

Theory of Dynamical Systems and Its Applications to Nonlinear Problems 194 - 198 1984年
A Chaotic Attractor from a 2-Segment Piecewise- Linear Capacitor Circuit

S.Tanakam, T.Matsumoto, L. O. Chua

Theory of Dynamical Systems and Its Applications to Nonlinear Problems 181 - 193 1984年
On the Topological Testability Conjecture for Analog Fault Diagnosis Problems

Y.Togawa, T.Matsumoto

IEEE Trans. CAS 31 ( 2 ) 147 - 158 1984年

DOI CiNii
Simplest Chaotic Non-Autonomous Circuit

T.Matsumoto, L. O. Chua, S.Tanaka

Phys. Rev. A 30 ( 2 ) 1155 - 1157 1984年

DOI CiNii
A Chaotic Attractor from Chua's Circuit

T.Matsumoto

IEEE Trans,Circuit & Systems 31 ( 12 ) 1055 - 1058 1984年

DOI CiNii
Strong Structural Stability of Resistive Nonlinear n-Ports

T. Matsumoto, G. Ikegami, L. O. Chua

IEEE Trans., CAS 30 ( 4 ) 197 - 222 1983年

DOI CiNii
Strong Structural Stability of Resistive Nonlinear n-Ports

T. Matsumoto, G. Ikegami, L. O. Chua

IEEE Trans., CAS 30 ( 4 ) 197 - 222 1983年

DOI CiNii
1982 ISCAS報告(IV)非線形回路-Nonlinear Networks

松本隆

電子通信学会技術研究報告 CAS82 ( 121 ) 77 - 82 1982年
非線形抵抗n-Port 強構造安定性について

松本隆, 池上宣弘, L. O. Chua

電子通信学会技術研究報告 CAS-82-138 ( 208 ) 93 - 98 1982年
Strong Structural Stability of Resistive Nonlinear n-ports

T. Matsumoto, G. Ikegami, L. O. Chua

IEEE International Symposium on Circuits and Systems 2 455 - 458 1981年
GEOMETRIC-PROPERTIES OF DYNAMIC NON-LINEAR NETWORKS - TRANSVERSALITY, LOCAL-SOLVABILITY AND EVENTUAL PASSIVITY

T MATSUMOTO, LO CHUA, H KAWAKAMI, S ICHIRAKU

IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS 28 ( 5 ) 406 - 428 1981年

DOI CiNii
非線形解析の動向

松本隆

電子通信学会論文誌 63 ( 5 ) 511 - 513 1980年
GEOMETRIC-PROPERTIES OF RESISTIVE NON-LINEAR N-PORTS - TRANSVERSALITY, STRUCTURAL STABILITY, RECIPROCITY, AND ANTI-RECIPROCITY

LO CHUA, T MATSUMOTO, S ICHIRAKU

IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS 27 ( 7 ) 577 - 603 1980年

DOI CiNii
電気回路網の安定性について

松本隆, 一楽重雄, 川上博, L.O.Chua

京大数理解析研究所講究録,力学系における非線形回路の諸問題 370 30 - 43 1979年
On the Implications of Capacitor-only Cutsets and Inductor-only Loops

T.Matsumoto, L. O. Chua, M.Makino

IEEE Trans CAS 26 ( 10 ) 828 - 845 1979年

DOI CiNii
On the Implications of Capacitor-only Cutsets and Inductor-only Loops

T.Matsumoto, L. O. Chua, M.Makino

IEEE Trans CAS 26 ( 10 ) 828 - 845 1979年

DOI CiNii
An Implicit Function Theorem and Its Applications to Nonlinear Electrical Networks

T.Matsumoto

SIAMJ. Math. Anal 9 ( 3 ) 492 - 499 1978年
周期解を持つ非線形RC相反回路網について

松本隆, 川上博

電子通信学会論文誌 J61-A ( 1 ) 71 - 72 1978年
非線形回路網の実質強受動性とコンパクトアトラクション集合について

松本隆, 一楽重雄

電子通信学会論文誌 J61-A ( 10 ) 925 - 932 1978年
An Implicit Function Theorem and Its Applications to Nonlinear Electrical Networks

T.Matsumoto

SIAMJ. Math. Anal 9 ( 3 ) 492 - 499 1978年
Passivity and Eventual Passivity of Electrical Networks

T.Matsumoto

Academic Press 459 - 463 1977年
Eventual Passivity of Non-Linear Resistive Networks and their Operating Points”

T. Matsumoto, T. Sato

Electronics & Communications in Japan 1977 60 ( 2 ) 51 - 59 1977年
Eventual Passivity of Nonlinear Resistive Networks and Their Operating Points

T. Matsumoto, T. Sato

Trans. of the Institute of Electronics and Communication Engineers of Japan E60 ( 2 ) 88 - 89 1977年
非線形抵抗回路網の実質受動性とその動作点について

松本隆, 佐藤俊明

電子通信学会論文誌 60-A ( 2 ) 184 - 191 1977年
Eventually Passive Nonlinear Networks

T.Matsumoto

IEEE Trans. CAS 24 ( 5 ) 261 - 269 1977年

DOI CiNii
Twin-Tを含むある種の能動RCフィルタにおける縮退維持について

松本隆, 山本恒夫

電子通信学会論文誌 J60-A ( 6 ) 587 - 588 1977年
実質強受動性について

松本隆, 一楽重雄

京都大学数理解析研究所講究録 313 59 - 69 1977年
Passivity and Eventual Passivity of Electrical Networks

T.Matsumoto

Academic Press 459 - 463 1977年
Eventual Passivity of Non-Linear Resistive Networks and their Operating Points”

T. Matsumoto, T. Sato

Electronics & Communications in Japan 1977 60 ( 2 ) 51 - 59 1977年
Eventual Passivity of Nonlinear Resistive Networks and Their Operating Points

T. Matsumoto, T. Sato

Trans. of the Institute of Electronics and Communication Engineers of Japan E60 ( 2 ) 88 - 89 1977年
Eventually Passive Nonlinear Networks

T.Matsumoto

IEEE Trans. CAS 24 ( 5 ) 261 - 269 1977年

DOI CiNii
電気回路網におけるエネルギー、パワーそして混合ポテンシャルについて

松本隆

京大数理解析研究所講究所講究録,電気回路の力学系 284 1 - 17 1976年
Some Properties of Min-Max Functions

T.Matsumoto

SIAM Journal on Control 1976 14 ( 1 ) 144 - 155 1976年

DOI
Eventual Passivity of Nonlinear Networks

T. Matsumoto, T. Sato

Electronics Communications in Japan 1976 59 ( 9 ) 24 - 32 1976年
Dynamical Systems Arising from Electrical Networks

T.Matsumoto

Dynamical Systems 285 - 290 1976年
On the Dynamics of Electrical Networks

T.Matsumoto

J. Differential Equations 21 ( 1 ) 179 - 196 1976年
On Several Geometric Aspects of Nonlinear Networks

T.Matsumoto

J.Franklin Institute 301 ( 1,2 ) 203 - 225 1976年
On a Class of Nonlinear Networks

T.Matsumoto

Int. J. Cir. Theor. Appl. 4 ( 1 ) 55 - 73 1976年

DOI CiNii
On Some Properties of Min-Max Functions

T.Matsumoto

SIAM J. Control and Optimization 14 ( 1 ) 144 - 155 1976年

DOI CiNii
On Eventual Passivity of Nonlinear Networks

T. Matsumoto, T. Sato

Trans. of the Institute of Electronics & Communication Engineers of Japan E59 ( 9 ) 22 - 23 1976年
非線形回路網の実質受動性について

松本隆, 佐藤俊明

電子通信学会論文誌 59-A ( 9 ) 718 - 725 1976年
Some Properties of Min-Max Functions

T.Matsumoto

SIAM Journal on Control 1976 14 ( 1 ) 144 - 155 1976年

DOI
Eventual Passivity of Nonlinear Networks

T. Matsumoto, T. Sato

Electronics Communications in Japan 1976 59 ( 9 ) 24 - 32 1976年
Dynamical Systems Arising from Electrical Networks

T.Matsumoto

Dynamical Systems 285 - 290 1976年
On the Dynamics of Electrical Networks

T.Matsumoto

J. Differential Equations 21 ( 1 ) 179 - 196 1976年
On Several Geometric Aspects of Nonlinear Networks

T.Matsumoto

J.Franklin Institute 301 ( 1,2 ) 203 - 225 1976年
On a Class of Nonlinear Networks

T.Matsumoto

Int. J. Cir. Theor. Appl. 4 ( 1 ) 55 - 73 1976年

DOI CiNii
On Some Properties of Min-Max Functions

T.Matsumoto

SIAM J. Control and Optimization 14 ( 1 ) 144 - 155 1976年

DOI CiNii
On Eventual Passivity of Nonlinear Networks

T. Matsumoto, T. Sato

Trans. of the Institute of Electronics & Communication Engineers of Japan E59 ( 9 ) 22 - 23 1976年
Class of Nonlinear Networks

T.Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 1975 58 ( 7 ) 59 - 67 1975年
Several Qualitative Aspects of Dynamics of Nonlinear Networks

T. Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 58 ( 10 ) 13 - 21 1975年
電気回路網のダイナミクスについて

松本隆

京大数理解析研究所講究録電気回路の力学系 254 63 - 88 1975年
On Some Sensitivity Formulas for Networks in Frequency-Domain

T.Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 1975 58 ( 2 ) 48 - 56 1975年
線形逃避問題

松本隆

計測自動制御学会論文集 11 ( 1 ) 63 - 69 1975年

DOI
周波数領域における回路網のいくつかの素子感度公式について

松本隆

電子通信学会論文誌 58-A ( 2 ) 129 - 136 1975年
大規模系のいくつかの性質

松本隆

計測自動制御学会論文集 11 ( 2 ) 125 - 131 1975年

DOI
回路網の最適化における随伴方程式について

松本隆

電子通信学会論文誌 58-A ( 4 ) 234 - 236 1975年
あるクラスのmin-max関数

松本隆

計測自動制御学会論文集 11 ( 3 ) 322 - 327 1975年

DOI
非線形回路網のエネルギー関数について

松本隆

電子通信学会論文誌 58-A ( 7 ) 467 - 468 1975年
A Class of Linear Evasion Problems

T.Matsumoto

J. Opt. Theor. & Appl 16 ( 1 ) 147 - 164 1975年
非線形回路網の幾つかの性質について

松本隆

電子通信学会論誌 58-A ( 10 ) 617 - 624 1975年
非線形回路網のダイナミクスの定性的考察

松本隆

電子通信学会論文誌 58-A ( 10 ) 625 - 632 1975年
アクティブフィルタの極指定の一手法

松本隆

電子通信学会論文誌 58-A ( 11 ) 720 - 721 1975年
Class of Nonlinear Networks

T.Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 1975 58 ( 7 ) 59 - 67 1975年
Several Qualitative Aspects of Dynamics of Nonlinear Networks

T. Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 58 ( 10 ) 13 - 21 1975年
On Some Sensitivity Formulas for Networks in Frequency-Domain

T.Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 1975 58 ( 2 ) 48 - 56 1975年
A Class of Linear Evasion Problems

T.Matsumoto

J. Opt. Theor. & Appl 16 ( 1 ) 147 - 164 1975年
Generalization of Implicit Function Theorem and it’s applications to nonlinear Networks

T.Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 1974 57 ( 10 ) 40 - 48 1974年
Gradients of a Performance Index Arising from Network Optimization in the Frequency Domain

T.Matsumoto

Electronics Letters 10 ( 13 ) 263 1974年
あるクラスの非線形回路網について

松本隆

電子通信学会論文誌 57-A ( 7 ) 535 - 542 1974年
陰関数定理の一つの一般化とその非線形回路網への応用について

松本隆

電子通信学会論文誌 57-A ( 10 ) 738 - 745 1974年
極値をとる関数の性質及びそのペイズ決定問題への応用

松本隆

計測自動制御学会論文集 10 ( 6 ) 657 - 661 1974年

DOI
Generalization of Implicit Function Theorem and it’s applications to nonlinear Networks

T.Matsumoto

Electronics & Communications in Japan 1974 57 ( 10 ) 40 - 48 1974年
Gradients of a Performance Index Arising from Network Optimization in the Frequency Domain

T.Matsumoto

Electronics Letters 10 ( 13 ) 263 1974年
On a Class of Linear Pursuit Games

T.Matsumoto, E.Shimemura

J. of Differential Equations 11 ( 2 ) 266 - 283 1972年
Online SSVEP-Based Brain-Machine Interface With Automatic Determination of Stopping Time of Training Phase

Y.Dobashi, A.Takemoto, S.Shigezumi, T. Shiraki, K.Nakamura, T.Matsumoto

International Journal of Computational Bioscience accepted
Online SSVEP-Based Brain-Machine Interface With Automatic Determination of Stopping Time of Training Phase

Y.Dobashi, A.Takemoto, S.Shigezumi, T. Shiraki, K.Nakamura, T.Matsumoto

International Journal of Computational Bioscience accepted

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産業財産権

オンライン手書き文字認識方法

特許権

特別研究期間制度（学内資金）

階層Bayes的学習・予測手法の新展開とImplementation

2003年09月

-

2004年09月

イギリスケンブリッジ大学

特定課題制度（学内資金）

ＮＩＲＳ／ＥＥＧ／ＨＩマルチモーダル・アメニティ指標の構築

2009年

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【全体像】表１はEEG, NIRS, そしてＨＩ(hyperspectral imaging)の得失を列挙したものである。これら)を組み合わせたマルチモーダル・アメニティ指標を構築に挑戦を試みることを目的とした。　　　　　　　　　　　EEG　　　 NIRS　　　HI　　時間分解能　　高い　　　低い　　　低い　　空間分解能　　低い　　　高い　　　高い　　装置規模　　　中・小　　中・小　　中・大　　　　　　　　　　　　表１　【EEG】まずEEGについてはSSVEPによる注視と、selected attentionによる刺激周波数成分検出を行い、前者で98%、後者で70%の判別率を得た。正準変数を抽出し、非線形判別器を用い、Bayes的枠組みからMCMC(Markov Chain Monte Carlo)で実装した。図１、図２に周波数成分と典型的な判別データを示す。【HI】　HIを用い、主として手と腕の画像を波長200nm-1000nmまで約２００枚を採取し、現在精査中である。【NIRS】NIRSでは、４種類の匂い（ethanol, geranium,jasmine,peppermint）をかいだときの前頭前野の酸化ヘモグロビン分布をNIRSで計測した。図３は、jasumineをかいだときの酸化ヘモグロビン量をpsuedo colar表示したものである。興奮性の匂いであることが見て取れる。どの匂いについても約01Hzの基本振動が観測されたが、別途行ったEEGではそのような周波数の振動は観測されなかった。この研究内で検討すべきか否かは別として、きわめて興味深い現象と考えている。　時間・予算の拘束が厳しく、これらを統合するにはいたらなかったが、次年度以後、挑戦していきたいと考えている。
ＮＩＲＳによる脳情報解読オンラインアルゴリズムの構築

2009年

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【ターゲット】４種類の匂い（ethanol, geranium, jasmine, peppermint）をかいだときの「前頭前野」の「酸化ヘモグロビン」分布をNIRSで計測した。【実験】被験者にゆったり座ってもらい、全体が安定したと思われる状況を確認後、まず５秒間当該の匂いをかいでもらった後、３０秒のレスト期間をもうけ、その後再び５秒間の匂いかぎ、そして３０秒のレスト期間の後、もう一度匂いかぎとレスト期間、という手順を踏み、次のような知見を得た：　１．どの匂いの場合も、約0.1Hzの基本振動を含んでいると思われる。　２．一方、別の実験によるEEGデータではこのような0.1Hz振動は観測されなかった。　３．Ethanolの場合、酸化ヘモグロビンは減少の傾向があり、これは神経細胞が脱分極していることを意味しているので、「沈静作用」をもつと思われる。　４．Jasmineの場合、逆に酸化ヘモグロビンは増加傾向にあり、「興奮作用」を及ぼすと思われる。図１は典型的なjasumine観測データである。　５．後の二つは今回の実験に関する限り、明快な結論には到達しなかった。【オンラインアルゴリズム】　Bayes的枠組みからオンライン学習アルゴリズムを構築、それを「逐次モンテカルロ」で実装する方策を鋭意進めている。図１jasmineを嗅いだときの典型的NIRS応答赤：酸化ヘモグロビン、青：脱酸化ヘモグロビン、青：全体匂いかぎ開始：t=100、終了：t=150
逐次周辺尤度オンライン変化検出：粒子フィルタ的接近

2005年

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工学における「変化検出」(change detection) は、興味の対象としている広い意味のシステム内部の突発的変化の検出を意味するのが一般的である。“突発的変化”は瞬時的あるいはデータ収集速度より遥かに速い変化を意味する。従ってこれはいわゆる適応推定 (adaptive estimation) とは異なる範疇の問題である。適応推定ではシステムのパラメータが緩やかに変化する場合である。変化が突発的であることは変化量が大きい事を意味しない。むしろ逆に変化量が小さい場合がチャレンジングである。工学で扱う問題ではデータに不確定性 (雑音である事が多い) が含まれているのが普通なのでそのような枠組みで問題を捉える必要がある。　優れた変化検出アルゴリズムは広大な応用を持つ。広い意味のシステムにおける故障検出、不正検出、動画像における場面変化検出、話者変化検出、医用データ変化検出、製品品質変化検出、環境データ変化検出、天候変化検出、地理データ変化検出、等々である。　変化検出アルゴリズムは大きく分けて二つのクラスに分けることができる。ひとつはモデル準拠型、そしてもうひとつはデータ準拠型である。前者では対象としているシステムを既述する方程式が分かっている場合、後者はそれが分からない、あるいは原理としては方程式導出が可能なはずであっても現実には極めて困難な場合であって、得られたたデータのみから変化を検出しようとする手法である。この研究はデータ準拠手法の一つであり、Bayes的オンライン学習の枠組みから興味のある変数、例えば「逐次周辺尤度」、隠れ変数としての「変化変数」など、の逐次事後分布公式を導き、実装を「逐次モンテカルロ(Sequential Monte Carlo)」手法（粒子フィルタ、Particle Filterとも呼ばれる）で遂行している。すでに幾つかの成果を生んでおり、国際雑誌、国際会議、などで採録されている。
Pecora-Carrol カオス同期とその応用可能性の検討に関する研究

1997年

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1. R-L-Diode 回路はその単純さにもかかわらず、豊かな分岐現象( 周期倍分岐、saddle-node 分岐、intermittency, crisis, chaos 等 ) が観測される。我々の様な工学の分野だけでなく物理学の研究者達もこの回路を研究している理由の一つはこの系には人工的 ( artificial) な部分が全くない自然な系だからと思われる。　Pecora-Carrol カオス同期と関連してchaotic masking というパラダイムが提案されている [Cosmo and Oppenheim, Phys. Rev. Lett. 1993]。これはカオス的ふるまいを示す系の状態変数で、情報信号（例えば音声）をおおってしまい（masking）それを通信系を通して送り、受信側で適当な同期系を構成してもとの情報信号を復元しようとするものである。本研究で検討しているR-L-Diode 回路で情報信号を音楽として実験を行い、復号可能性を昨年度確認したが、それに附随して新しいopen problemが二つ発生した：(i)“復号”された信号はもとの情報信号（音楽）の振巾の約７０倍となり、カオス同期系に増巾メカニズムが組み込まれている事がわかった。が、何故増巾が起こるかは未解決である。(ii) masking schemeが何故働くかも未解決である。2. 第一年度に得たカオス同期の理論的正当性は、R-L-Diode回路に特化したものであったが、より広いクラスの一般的非線形ダイナミカルシステムへも適用可能である事を示した。研究成果の発表[1] 「電子回路に見るカオス、分岐、同期」, 電子情報通信学会、電子デバイス研究会、電子情報通信学会技術報告、 ED-96-216, pp. 1 - 8,March 14, 1997，著者：松本　隆、西　正信[2] 「RーLーDiode　回路におけるPecora-Carrol 同期回路の単純化」、１９９７年電子情報通信学会総合大会、A-2-46, pp.103, March, 1997，著者：浜野英知、西　正信、松本　隆[3] “R-L-Diode 回路におけるTopological Horseshoe： A Computer Assisted Proof Topological Horseshe in the R-L-Diode circuit”, 電気学会研究会、情報処理研究会、IP-97-13, p.1 - 10, Sept. 1997，著者：竹内規晃、松本　隆[4] 「R-L-Diode回路におけるTopological Horseshoe： Computer Assisted Proof」, 1997年電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会,A-2-1, p.29, Sept. 1997，著者：竹内規晃、松本　隆[5] 「R-L-Diode回路のPecora-Carroll カオス同期とマスキング」、電子情報通信学会論文誌A, vol. J80-A, No. 9, pp. 1421-1430, Sept. 1997，著者：西　正信、松本　隆[6] 「R-L-Diode回路のPecora-Carroll カオス同期とマスキング」、１９９７年電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会、A-2-2,p.30, Sept. 1997，著者：西　正信、松本　隆[7] “Chaos, Synchronization and Bifurcations in a Driven R-L-Diode Circuit”, Proc. IUTAM Chaos '97, Kluwer-Acedemic 著者：西　正信、松本　隆[8] 「非線形ダイナミカルシステムの部分システム単調性とカオス同期」、電子情報通信学会技術研究報告、vol.97, No.530, NLP-139, pp.25-32, Feb.1998，著者：西　正信、松本　隆　[9] 「非線形ダイナミカルシステムの部分システム単調性とカオス同期」、電子情報通信学会誌A, to appear著者：西　正信、浜野英知、松本　隆[10] 「R-L-Diode回路におけるTopological Horseshoeについて」、電子情報通信学会誌A, to appear著者：竹内規晃、永井立紀、松本　隆[11] “Subsystem Decreasing for Exponential Synchronization of Chaotic Systems”, Physical Review E, to appear，著者：T. Matsumoto, M. Nishi
R-L-Diode回路のカオス同期：Secure通信への応用可能性

1996年

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　1990年、米国の物理学者PecoraとCarroll{Pecora and Carroll，Phys.Rev.Lett.64，p821}はchaoticな系を部分系に分割し、分割された部分系が、もとのchaoticな系と同期(synchronize)する条件を調べた。これをもとに、1993年米国の電気工学者Cuomo Oppenheim{Cuomo and Oppenheim，Phys.Rev.Lett，71，p.65}は、Lorenz方程式をアナログ回路で組み、chaoticな状態を作り出しておき、それにアナログ又はディジタル信号をencodeして信号を送り、受信側でchaotic synchronizationによってdecodeする実験を行い注目されている。伝送される信号はchaoticなので、たとえ盗聴者があっても、対応するLorenz方程式を実現する回路とそのパラメータを知らなければdecodeする事な不可能である。勿論、膨大な計算時間を費やせば、系の同定は不可能ではないが、比較的短時間のsecure通信のためには十分安全であると言えよう。このアイデアは未だ全く初期的段階であるが、考え方としては非常に面白いものが含まれている。　本研究の目的は本申請者が長年調べてきた単純なchaotic回路(RL Diode回路)を用いてchaotic synchronizationとそのsecure通信への応用の可能性を探る事である。　この回路はLorenz方程式を実現する回路に比べて圧倒的に単純であり本格的implemetationの際決定的なfactorとなり得よう。また、Lorenz回路は所謂自律系であるのに対して、R-L-Diode回路は非自律系である事もLorentz系の場合とは異なる側面の一つである。前年度までに次の結果を得ている：　1.Pecora-Carrolカオス同期の実験的観測。　2.理論的結果による実験の検証。　3.Chaotic Maskingの実験により音楽波形の復元。今年度は次の課題を解決した。　4.受信側で独立電圧源に関する位相情報がない場合についてもPLLとフィルタを用いてPecora-Carrol同期を実験的に確認した。　5.対象としているR-L-Diode回路の大域分岐を解明し、カオス同期現象を調べる基礎を与えた。
R-L-Diode回路のカオス同期とそのSecure通信への応用可能性

1995年

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1990年，米国の物理学者PecoraとCarroll〔Pecora and Carroll, Phys. .Rev. Lett., 64, p. 821〕はchaoticな系を部分的に分割し，分割された部分系が，もとのchaoticな系と同期（synchronize）する条件を調べた。これをもとに，1993年米国の電気工学者CuomoとOppenheim〔Cuomo and Oppenheim, Phys. Rev. Lett., 71, p.65〕は，Lorenz方程式をアナログ回路で組み，chaoticな状態を作り出しておき，それにアナログ又はディジタル信号をencodeして信号を送り，受信側でchaotic synchronizationによってdecodeする実験を行い注目されている。伝送される信号はchaoticなので，たとえ盗聴者があっても，対応するLorenz方程式を実現する回路とそのパラメータを知らなければdecodeする事は不可能である。勿論，膨大な計算時間を費やせば，系の同定は不可能ではないが，比較的短時間のsecure通信のためには十分安全であるといえよう。このアイデアは未だ全く初期的段階であるが，考え方としては非常におもしろいものが含まれている。本研究の目的は本申請者が長年調べてきた単純なchaotic回路（RL Diode回路）を用いてchaoticsynchronizationとそのsecure通信への応用の可能性を探る事である。この回路はLorenz方程式を実現する回路に比べて圧倒的に単純であり，本格的implementationの際決定的なfactorとなり得よう。またLorenz回路は所謂自律系であるのに対して，R-L-Diode回路は非自律系である事もLorenz系の場合とは異なる側面の一つである。所期の目的は完全に達成された。具体的には1. Pecoa-Carrolカオス同期の実験的観測をおこなった。2. 理論的結果を与え，実験を検証した。3. Chaotic Maskingの実験を行い，音楽波形の復元に成功した。

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