| 題名 | 局所特徴量の大局的表現に基づく楽曲の構造分析 |
| 著者 | *大東 祐太 (徳山工業高等専門学校 専攻科 情報電子工学専攻) |
| Page | pp. 10 - 11 |
| Keyword | 音楽情報, 楽曲構造分析 |
| Abstract | 本稿では曲調変化点を求めることによる，楽曲構造分析を行う手法を提案する．楽曲構造分析では局所空間の音響的特徴を取得し，それらを比較してパターンを発見するなどして行われるが，膨大な量の特徴量を網羅的に比較するのは非効率であると考えられる．本手法では局所特徴を時間の長いフレームでまとめ，平均，分散を求め，正規分布で表し，時間軸で前後するフレーム間で分布間の距離を測定する．時系列に並べた測定距離情報の極大点を求めることで，曲調変化点を発見する．計算機実装し，9曲の楽曲データに対してF-measureの評価関数を用いて主観評価したところ，平均6割弱の精度であったが最も良いものでは8割以上の精度を示すことが出来た． |
| 題名 | Mモード超音波画像における HLAC特徴を用いた肝硬変識別の一手法 |
| 著者 | *藤野 啓輔, 三谷 芳弘 (宇部工業高等専門学校) |
| Page | p. 12 |
| Keyword | Liver cirrhosis classification, HLAC feature vector, Shading technique, Adaptive thresholding, M-mode ultrasound images |
| Abstract | 肝硬変を診断する手法の一つとして，超音波診断が広く用いられている。Mモード画像を用いた従来の診断は，肝硬変により血管壁に現れる振幅などの特徴を基に診断する手法が一般的である。しかしながらこのような手法では診断結果が血管壁の抽出精度に依存してしまう。そこで，血管壁の抽出を行わず，画像全体に対して特徴抽出を行うアプローチによる肝硬変診断の方法を検討する。本研究では，2値化及びシェーディング補正を用いた，HLAC特徴による肝硬変識別の一手法を提案した。実験結果から，移動平均法とシェーディング補正とを組み合わせることで，肝硬変識別の高精度化が示された。 |
| 題名 | 乳用牛専用形状計測システムの開発 |
| 著者 | *池上 舞 (広島大学工学部), 菅井 駿 (広島大学工学研究科), 玉木 徹, Bisser Raytchev, 金田 和文 (広島大学工学研究院), 川村 健介, 吉利 怜奈 (広島大学大学院国際協力研究科), 葛原 由加子 (広島大学生物生産学部), 黒川 勇三, 小櫃 剛人, 沖田 美紀 (広島大学大学院生物圏科学研究科) |
| Page | pp. 13 - 14 |
| Keyword | 乳用牛, BCS, 形状復元, ステレオ, 形状計測 |
| 題名 | 筆跡情報を用いたレベル可変個人認証方式 |
| 著者 | *菅原 俊 (島根大学総合理工学部), 六井 淳 (島根大学院総合理工学研究科) |
| Page | p. 15 |
| Keyword | クラスタリング, 筆跡認証, 個人認証 |
| Abstract | 本論文では、一定時間間隔でサンプリングされた筆跡情報とテキストパスワード認証を用いた 個人認証方式を提案する。 本論部で提案する認証方式は前処理として、不特定多数から収集した筆跡情報をクラスタリングし、クラスター毎の重みを学習データとする。 認証時は、対象者の筆跡情報を学習データと照らし合わせ、最も近接したクラスタとテキストパスワードを複合したパスワードを生成し使用する。 学習データ作成時にクラスタ数を任意で決定することで、他人拒否率及び本人受け入れ率を変化させることができ、システム運用時 に求められるセキュリティに応じて適切な認証レベルに設定できる。 |
| 題名 | 発話音声のアクセントによる感情識別の研究 |
| 著者 | *須山 貴博, 渡部 徹 (松江工業高等専門学校) |
| Page | pp. 16 - 17 |
| Keyword | 発話音声, モーラ, アクセント |
| Abstract | 発話音声から発話者の感情を認識する研究は盛んに行われており，学習を利用したものに至っては実用化されている．しかし，学習による認識には膨大なデータベースを必要とするうえ，正答率の向上にも限界がある．音声の特徴量による識別については，確かな指標は確立されていない．そこで本研究では，基本周波数やパワー等の特徴量の変化に着目し，発話音声のアクセントやイントネーションの違いから，感情毎に表れる特徴を検出する．音声サンプルをアンケートによって感情毎に分類し，解析を行った結果，特徴量の高低に一定の規則性がみられ，判別の可能性を見いだせた． |