MATSUYAMA, Yasuo

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Affiliation

Faculty of Science and Engineering

Job title

Professor Emeritus

Homepage URL

http://www.wiz.cs.waseda.ac.jp

Profile

身体をよく動かすことが好きです.ただし,競技スポーツについては観客です.

Education 【 display / non-display

  • 1974.09
    -
    1978.09

    Stanford University   Graduate School of Engineering   Electrical Engineering, Doctor Course  

  • 1971.04
    -
    1974.03

    Waseda University   Graduate School of Science and Engineering   Electrical Engineering, Doctor Course  

  • 1969.04
    -
    1971.03

    Waseda University   Graduate School of Science and Engineering   Electrical Engineering, Master Course  

  • 1965.04
    -
    1969.03

    Waseda University   School of Science and Engineering   Department of Electrical Engineering  

Degree 【 display / non-display

  • 1978.09   Waseda University   Doctor of Engineering

  • 1974.03   Stanford University   Ph. D.

  • 1971.03   Waseda University   Master of Engineering

  • 1969.03   早稲田大学   工学士

Research Experience 【 display / non-display

  • 2017.04
    -
    Now

    Waseda University   Faculty of Science and Engineering, Research Center   Professor Emeritus and Honorary Researcher

  • 2019.05
    -
    2020.05

    Waseda Electrotechnical Society   Chairman

  • 1996.04
    -
    2017.03

    Waseda University   Faculty of Science and Engineering (Department of Computer Science and Engineering)   professor

  • 2011.04
    -
    2014.03

    Waseda University   Media Network Center   Director

  • 1985.04
    -
    1996.03

    Ibaraki University   Department of Computer and Information Sciences   Assistant Professor, Professor, Doctoral Course Chairperson

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Professional Memberships 【 display / non-display

  •  
     
     

    ACM

  •  
     
     

    IPSJ

  •  
     
     

    IEICE

  •  
     
     

    IEEE

 

Research Areas 【 display / non-display

  • Intelligent informatics   Machine learning

  • Statistical science   Probabilistic and Statistical Data Processing

  • Perceptual information processing   Biological Signal Processing

  • Web informatics and service informatics   Blockchain Applications

Research Interests 【 display / non-display

  • Computational Intelligence

  • Machine Learning

  • Statistical Data Processing

  • Biological Signal Processing

  • Blockchain Applications

Papers 【 display / non-display

  • Divergence family contribution to data evaluation in blockchain via alpha-EM and log-EM algorithms

    Yasuo Matsuyama

    IEEE Access   9   24546 - 24559  2021.02  [Refereed]

    Authorship:Lead author

  • Divergence family attains blockchain applications via α-EM algorithm

    Yasuo Matsuyama

    Proc. IEEE International Symposium on Information Theory   1 ( 1 ) 727 - 731  2019.07  [Refereed]

  • Similar video retrieval via order-aware exemplars and alignment

    T. Horie, M. Uchida, Y. Matsuyama

    Journal of Signal and Information Processing   9   73 - 91  2018.05  [Refereed]

    DOI

  • Impact of undergraduate education towards exa-scale computing: Examples drom ASC17 in China

    MATSUYAMA, Yasuo

    Information Processing Society Magazine   58 ( 10 ) 914 - 918  2017.10  [Refereed]

  • The Alpha-HMM Estimation Algorithm: Prior Cycle Guides Fast Paths

    Yasuo Matsuyama

    IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING   65 ( 13 ) 3446 - 3461  2017.07  [Refereed]

     View Summary

    The estimation of generative structures for sequences is becoming increasingly important for preventing such data sources from becoming a flood of disorganized information. Obtaining hidden Markov models (HMMs) has been a central method for structuring such data. However, users have been aware of the slow speed of this algorithm. In this study, we devise generalized and fast estimation methods for HMMs by employing a geometric information measure that is associated with a function called the alpha-logarithm. Using the alpha-logarithmic likelihood ratio, we exploit prior iterations to guide rapid convergence. The parameter alpha is used to adjust the utilization of previous information. A fixed-point approach using a causal shift and a series expansion is responsible for this gain. For software implementations, we present probability scaling to avoid underflow, where we generalize flaw corrections to the de facto standard. For the update mechanism, we begin with a method called shotgun surrogates, in relation to the parameter alpha. Then, we obtain a dynamic version that employs the controlling and undoing of alpha. Experiments on biological sequences and brain signals for practical state models demonstrate that a significant speedup is achieved compared to the Baum-Welch method. The effects of restricting the state models are also reported.

    DOI

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Books and Other Publications 【 display / non-display

  • バイオインフォマティクス in silico

    松山泰男( Part: Sole author)

    培風館  2011.02 ISBN: 9784563014889

     View Summary

    2014年度,情報処理学会優秀教材賞

  • 情報源符号化

    松山泰男( Part: Contributor, 第7章:ベクトル量子化)

    培風館  2000.09

  • 電子情報通信ハンドブック

    松山泰男( Part: Contributor, 情報理論)

    オーム社  1998.12

  • コンピュータ理工学辞典

    OKAMOTO,Shigeru, MATSUYAMA, Yasuo, OSHIMA, Kunio( Part: Joint author)

    1997.07

  • 数理情報科学辞典

    松山泰男, 大矢, 今井,小嶋, 中村, 廣田編( Part: Contributor, 通信路符号化定理)

    朝倉書店  1995.07

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Misc 【 display / non-display

  • 発明と発見における同時性:並列性と並行性からの逸話

    松山泰男

    情報処理   57   194  2016.02  [Refereed]

    Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)  

  • 激変のさなかにある教室風景

    松山泰男

    情報処理   57   70 - 73  2016.01  [Refereed]

    Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)  

  • Interleaver design for turbo coding: Sorting by real numbers

    Yasuo Matsuyama

        51 - 59  2010.03  [Refereed]

    Internal/External technical report, pre-print, etc.  

  • 自己組織化と外部知性との結合:架空のコンピュータHALの生誕に寄せて

    松山泰男

    情報処理   39   37 - 42  1998.01  [Refereed]

    Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)  

  • 動的計画法を用いたステレオマッチングにおける順序逆転問題の解法

    藤井,松山

    画像ラボ   7 ( 11 ) 32 - 35  1996.11

    Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media)  

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Industrial Property Rights 【 display / non-display

  • IoXT

    商願2017-76470

    松山泰男

    Patent

  • IoCT

    商願2017-76403

    松山泰男

    Patent

  • 隠れマルコフモデルの推定方法,推定装置および推定プログラム

    特許5709179

    松山泰男, 林 龍之介

    Patent

  • Feature pattern recognition system, method, and program

    特許US 8,244,474 B2

    Patent

  • 特徴パターン認識システムおよびその方法並びにプログラム

    特許3976331

    松山泰男

    Patent

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Works 【 display / non-display

  • ネットワークヒューマノイド

  • バイオインフォマティクス

  • ブロックチェーン応用

  • 統計的機械学習

  • Data Compression

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Awards 【 display / non-display

  • The Okuma Academic Commemorative Prize, Memorial Award

    2016.11   Waseda University  

    Winner: MATSUYAMA, Yasuo

  • WASEDA e-Teaching Award

    2016.04   Waseda University  

    Winner: MATSUYAMA, Yasuo

  • Outstanding Educational Material Award

    2015.06   Information Processing Society of Japan  

    Winner: MATSUYAMA, Yasuo

  • Fellow

    2014.06   Information Processing Society of Japan  

    Winner: MATSUYAMA, Yasuo

  • Life Fellow

    2013.01   IEEE  

    Winner: MATSUYAMA, Yasuo

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Research Projects 【 display / non-display

  • 機械認識に基づくラベルなしデータの構造化とその応用

    基盤研究(C)

  • Research on the Architecture of the Speech Recognition System and the Computer Aided Design System for Signal Processing LSIs.

  • General Studies on High Level Techniques in Computer Software and Hardware

  • 多重降下競争学習と超並列分散処理

    重点領域研究

  • 多重降下競争学習と超並列分散処理

    重点領域研究

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Presentations 【 display / non-display

  • Basic methods of machine learning and deep learning

    Yasuo Matsuyama  [Invited]

    Japanese Massively Open Online Courses on AI 

    Presentation date: 2021.06

  • Introduction to blockchain: Mechanism of distributed ledgers and crypto assets

    Yasuo Matsuyama  [Invited]

    Japanese Massively Open Online Courses 

    Presentation date: 2019.04

  • 複層球面GUIの設計:混合データのアイコン化と配置への応用

    T. Horie, M. Maejima, R. Yokote, Y. Matsuyama

    Proc. FIT2013 

    Presentation date: 2013.09

  • 脳活動による酸化ヘモグロビン濃度変化を用いた継続認証の実現可能性

    正沢,横手, 披田野,松山

    バイオメトリクス研究会資料 

    Presentation date: 2012.11

  • Speedup of learning via weighted EM algorithm

    Yasuo Matsuyama

    Presentation date: 1998.03

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Specific Research 【 display / non-display

  • 脳波キーボードとP300波形の統合によるハンズフリーな認証システム

    2016  

     View Summary

    P300とよばれる脳波信号は、ヒトが特定の事象を認識したときに、約300ミリ秒後に現れるピーク電位のことである。この研究では、まず、0から9の数字を画面に逐次表示するキーボードを作成した(P300スペラー)。そして、被験者が思考している数字が光ったときに生起されるP300波形を計測し、正しいP300が得られたときの波形が有している個人性を利用するという二段階認証システムを作り上げた。このように設計したシステムにおいて、20人の被験者の平均誤り率により性能評価を行ったところ、4桁の数字入力の場合、誤許可率0%になる閾値を用いたときに3.9%の誤拒否率という非常に良好な性能が得られた。

  • 動画ビッグデータの数値ラベル生成とその類似性に基づくランキング化

    2015  

     View Summary

    この研究では、アノテーション的なラベルが与えられていない無構造な動画像データ集合を、数値としての類似性に基づいて構造化し、動画ビッグデータを利用できるようにする機械学習アルゴリズムの構築とそのソフトウェア化を行った。このとき、理論として先走りしがちな機械学習の方法と、ISO/IECによる工業規格として新たに提案されたframe signatureとよばれる画像間類似度を整合させて実用的システムを作り上げること、そして類似性検出に関して代替となりうる数種類のアルゴリズムをすべて抑えることを主眼とした。このような目的の下に、時間軸を考慮したペアワイズ最隣接法がシステム的軽量性と応答速度、そして類似性判定の面で優れていると実証した。

  • ソフトラベルの推定と付加によるビッグデータの構造化とその応用

    2014  

     View Summary

    この研究では,巨大な動画像集団に対する自動的な構造化法の開発とそのシステム作成を行った.ここでいう構造化とは,ユーザーが付けたラベルを用いる方法ではなくて,コンピュータにより自動的に数値ラベルを付加することである.本研究では,動画像中にある複数枚の代表フレームを見つけ出し,それらの位置とコンテンツをラベルとする方法を採用した.これにより,人手を用いない新たな教師なし学習アルゴリズムと,大域・局所の両アラインメントを可能にするM-distance法を開発することができた.その結果,動画像の大集団を数値ラベルにより構造化して類似動画像を検索できるシステムを作成することができた.

  • 脳信号を利用した連続認証システムの構築

    2013  

     View Summary

    非侵襲計測によりオンラインで得た脳信号を用いて、権利のあるユーザがマシンにアクセスしているのか、あるいはなりすまし者が何かを行おうとしているのかを連続的に認証するアルゴリズムと、それを実現するシステムを構築した。 上で述べたキーワードの一つである非侵襲計測とは、弱い接触により身体の組織を破壊することなく生体信号を測る方式を意味している。非侵襲計測は、今後のウェアラブルコンピュータとの連携が予想されるものである。第2のキーワードは連続認証であるが、これはパスワード認証とは異なる能力を有している。すなわち、パスワード認証にはパスワードの盗難すなわち成りすましが付きまとう。そこでパスワード認証により成りすましを防ぐためには、ユーザの作業中に時間をおいて何回もパスワードの要求を行う。これには次のような不都合が付きまとう。例えば、ユーザがコンピュータではない機器、例えば重機などを捜査中の場合、事故につながる。一方、連続認証は生体信号(バイオメトリクス信号)の利用と相性がよく、コンピュータ以外の機器の作業中でもユーザ認証が可能である。そこで、この研究では、非侵襲計測によるNIRS脳信号(近赤外分光法)を用いて連続認証を行う方式を開発し、99%を超える認証性能を、世界で初めて達成した。ここで用いた手法は、次の通りである。(1) 脳信号の低周波数を取り出す高速フーリエ変換:これは、ユーザの個性が極低周波領域に現われるためである。(2) 主成分分析:これは、外れ値を取り除くためである。(3) サポートベクターマシン:これは通常の使用とは異なり、低周波領域に重みづけを行うためである。(4) マハラノビス距離による判定:これは、認証を受ける各ユーザの脳信号のパターンが、上記の(1)~(3)により十分にクラスター化されるという予備実験に支持されたものとなっている。なお、米国のDARPAは、2011年11月にBeyond the Passwordsという計画をアナウンスしているが、この研究はあくまでも市民生活のための利用を企図したものである。

  • 尤度比の高速最適化と実データアルゴリズムとの整合に関する研究

    2013  

     View Summary

    スマートフォンに代表される高度な情報処理機器は著しく安価になり、市民のだれもが簡単に、そして大量のディジタル情報を生成して蓄積できる時代になっている。それに加えて、各人の日常行動のあらゆる局面が無意識のうちにデータとして蓄積されることも起きており、いわゆるビッグデータの時代に突入している。このような状況では、次のような項目が新たな問題となる。ビッグデータはその巨大さのために、ラベル化(構造化)を完全に行うことはできない。単に部分的にのみ可能である。部分的にとはいえ、人手で作業できるサイズではない。ユーザーすなわち一般的な市民が付けたラベルは単に個人的なものであり、汎用にできるかどうか疑わしいものが数多く存在する。このような状況に突入している今日、機械学習の手法を利用して巨大なデータの構造化を推進すること、すなわちデータにソフトラベルを付加することは、非常に重要な課題になっている。そこで、本研究では次の3点を主項目とした。(1)尤度を最適化することにより、データ集合にソフトラベルとしての相互の位置関係、すなわち位相を与えることを行う。ここでいう尤度とは、最適化の対象となる確率的関数を意味している。ただし、データそのものは取得された実際の値、すなわち統計的な見本値である。(2)その時、高速化の手法を得る。(3)この手法を実際のデータに適用し、斬新なグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)を作成する。 以上のような問題設定を行い、この研究により次のような成果を得ることができた。(a)データの相互位置を球面に配置するとき、その弦を距離として尤度を構成し、これにより球面上にデータを配置できる尤度関数を構成した。そして、これを勾配法で最適化することにより、球面GUIを構成する方法を得た。(b)さらに、尤度比の最適化に相当する形の高速化法を得た。(c)ソフトラベル化の手法としては、期待値最大化アルゴリズムとそのサブクラスである隠れマルコフモデル化法が幅広く役立つ方法であるが、それらに対して対数を一般化した関数を用い、その曲率を自動的に利用するアルゴリズムを確立した。(d)上記の(a)と(b)の手法を、全録テレビ番組をアイコンとして表示するGUIと、複数の被験者からの脳信号を配置するGUIを、多層球面として実現した。 この研究は、以上のような成果を得て完了した。

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Teaching Experience 【 display / non-display

  • 計算知能論

    早稲田大学  

  • 記号とパターンの統合

    早稲田大学  

  • バイオインフォマティクス

    早稲田大学  

  • 人工知能

    早稲田大学  

  • Operating System

    早稲田大学  

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Committee Memberships 【 display / non-display

  • 2011.01
    -
    2015.03

    私立大学情報教育協会  教育改革ICT戦略改革運営委員会委員

  • 2011.01
    -
    2011.03

    日本学術振興会  科学研究費委員会 第二段審査委員

  • 2008.08
    -
    2009.07

    日本学術振興会  特別調査委員会委員 国際事業委員会書面審査委員

  • 2009.01
    -
    2009.03

    日本学術振興会  グローバルCOEプログラム レフェリー

  • 2005.01
    -
    2005.12

    日本学術振興会  科学研究費委員会委員

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Social Activities 【 display / non-display

  • 日刊工業新聞

    日刊工業新聞 

     View Summary

    バイオインフォマティックスに関する特許内容の紹介