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フリガナウシダ ヒロヒデ
ローマ字USHIDA Hirohide
氏名牛田 博英
メールushida@kinjo-u.ac.jp
学位工学博士 
所属国際情報学部 / 国際情報学科
職名教授
所属学会AAAI 電子情報通信学会 人工知能学会 情報処理学会 IEEE 
専門分野情報学   
研究課題知能情報システム 学習アルゴリズム ヒューマンインタフェース 

学会及び社会における活動等

開始年月 活動内容 終了年月
1989年 6月 電子情報通信学会会員 現在に至る
1992年 1月 日本知能情報ファジィ学会会員 現在に至る
1993年 1月 電気学会会員 現在に至る
1994年 3月 International Joint Conference of the 4th IEEE Int. Conf. On Fuzzy Systems and the 2nd Int. FuzzyEngineering Symposium プログラム委員 1995年 3月迄
1997年 6月 AAAI会員 現在に至る
1999年 4月 日本ファジィ学会編集委員 2002年 3月迄
2003年 6月 情報処理学会会員 現在に至る
2003年10月 人工知能学会会員 現在に至る
2004年 1月 IEEE会員 現在に至る
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受賞歴

受賞年月 受賞名
1993年 4月 平成4年度 電気学会論文発表賞
1995年 5月 平成6年度 日本ファジィ学会論文賞
1998年10月 第4回知能情報メディアシンポジウム ポスタ&デモ賞
2001年 5月 平成12年度 情報処理学会 Best Author賞
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著書

著書名 単著、
共著の別
出版年月 発行所・発表雑誌等 概要
「ファジィ思考による知的情報処理」 共著 1995年 4月 コンピュータエージ社 ファジィ連想推論の基礎技術と応用例の解説を行った。基礎技術としては、ニューロ、ファジィ、カオスを融合してファジィ連想推論を実現する方法を示した。応用例としてはマルチモーダルインタフェース、マクロレベル学習、発想支援について解説した。総頁数498(本人執筆部分4.4, 4.5, 4.6, 4.8節)寺野寿郎、牛田博英他、総著者数39名 
情報リテラシー(第8版) 共著 2019年 4月 (株)ウエルオン 第1章の改訂を担当。Googleのサービス(Kmail、Googleドライブ)の機能仕様、ユーザインタフェース仕様の最新版に対応させるために内容を改訂した。共著者:荒深美和子、牛田博英、遠藤潤一、中川節子、西尾吉男、吉田耕治
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学術論文

著書名 単著、
共著の別
出版年月 発行所・発表雑誌等 概要
「連想記憶と言語指示学習に基づく表情モデルの構築」 共著 1993年12月 電気学会論文誌, Vol.113-C, No.12 画像理解は、観察された物理的特徴量を高次の概念に変換する過程である。この変換過程における知識は曖昧であり、コンテキストに依存する.このため、コンピュータによる画像理解を行うためには、この知識を獲得し、コンピュータ上に表現することが問題となる。この問題はコンピュータによる画像生成においても同様である。画像生成では、高次の概念を数値に変換する必要がある。連想記憶システム上に実装される概念ファジィ集合は、このような知識を構築し、コンテキストに応じた概念を扱うことができる。概念ファジィ集合による処理は帰納学習に基づく。本論文では、概念ファジィ集合を用いて顔表情モデルを構築する方法を提案した。計算機シミュレーションにより、この方法が顔表情の認識と合成に有効であることを示した。さらに、概念ファジィ集合に基づく言語指示により、顔表情を学習する方法を提案した。計算機シミュレーションにより、従来の学習方法よりも望ましい顔表情を合成できることを示した。(P1062-P1071)牛田博英, 高木友博, 山口亨
「Fuzzy-Neuro Control Using Associative Memories, and Its Applications」 共著 1994年 1月 Control Engineering Practice, Journal of IFAC (International Federation of Automatic Control), Vol.2, No.1 ファジィ推論とニューラルネットを融合したファジィ連想記憶システムを用いた制御方法を提案した。ファジィ連想記憶システムは、ファジィ推論ルールをもとに推論を行うとともに、ルールをニューラルネット学習により洗練することができる。本方法では、はじめに制御系の操作者が言語表現可能な制御知識をファジィ推論ルールとしてファジィ連想記憶システムに埋め込む。次に、操作者の操作行為から抽出される特徴量をもとに学習により制御知識を洗練する。学習の結果、制御知識は学習前に比べて操作の特徴的な行為を表現できる。本方法を模型ヘリコプターの制御、および下水処理のポンプ制御に適用し実験を行った。その結果、ファジィ連想記憶システムの制御知識は言語的な知識と、操作から得られる知識の両方を表現していることを確認した。(P129-P145) Hirohide Ushida, Toru Yamaguchi, Kenji Goto, Tomohiro Takagi
「ファジィ連想記憶システムにおけるカオス的記憶探索」 共著 1994年 8月 日本ファジィ学会誌, Vol.6, No.4 人間の発想支援を目的として、ファジィ連想記憶システムにカオス的探索を応用したカオスファジィ連想記憶システムを提案した.そして、例題に対するシミュレーション結果から、本システムにおいて人間の発想支援のために必要となる次の2つの機能が実現可能であることを示した.(1)記憶させたパターンの中で入力パターンに近い範囲にある記憶パターンを動的に想起する機能.(2)記憶させていないがルールとして有効である新たなパターンを想起する機能.さらに、発想支援として(1)の機能により、想起パターンがユーザの意図に反する場合でも別の望ましいパターンをユーザに提示することができること、また(2)の機能により、発想のヒントになるパターンをユーザに提示できるためユーザの発想時における負担を軽減することができることを考察した.(P765-P774) 佐藤友彦, 牛田博英, 山口亨, 井村敦, 高木友博
「ファジー連想記憶システムを用いた動作認識」 共著 1994年 8月 電子情報通信学会論文誌, Vol.J77-D-II, No.8 従来の動作認識手法は、その知識表現がわかりにくい、ロバスト性が小さい、などの問題があった.本論文では、わかりやすい知識表現により、ロバストに人間の動作を認識することを目的として、ファジー連想記憶システムを利用した手法を提案した.本手法では、動作を表す時系列パターンに含まれる特徴的な状態の遷移パターンを定義したファジー推論ルールを、連想記憶システムに埋め込んでおく.このファジー連想記憶システムの特徴として次の二つがある.(1)知識を推論ルールとして表現できるので、人間にとって理解しやすい.(2)入力情報が一部欠落した場合やあいまいな場合でも、条件部と結論部の双方向処理により、情報を補ったり、推論時のあいまいさの度合を制御したりすることで、適切な推論結果を得ることができる.本手法では、動作の時系列パターンを状態遷移パターンに変換し、前記の特徴を持つ連想推論を利用することにより、ロバストな認識が可能である.不特定人物の動作をオンラインで認識する実験を行い、本手法の有効性を示した.(P1571-P1581) 牛田博英, 山口亨, 高木友博
「概念ファジー集合を用いたインテリジェントヘルプシステム」 共著 1994年12月 電気学会論文誌, Vol.114-C, No.12 インテリジェントインタフェースの考え方に基づいた作画ツール用インテリジェントヘルプシステムを提案し、その有効性を示した。提案したヘルプシステムはCFSを用いたユーザ目的の認識とシステム処理結果の可視化を繰り返すことにより、ユーザが自分の持つ目的を実現する方法を知らない場合に、ユーザが通常用いている表現からユーザの目的を認識し、目的とそれを実現する操作方法を提示することができた。また、本システムは以下の特徴を持つことを示した。(1)インタビューや知識の分割により知識構築が容易になる、(2)言葉や意味の多様性に対処できる、(3)システム状態の可視化で誤ったままの処理を防止できる、(4)マニュアル検索や試行錯誤に比べて操作方法の獲得に要する時間を短縮できる。(P1312-P1319) 井村敦, 高木友博, 牛田博英, 山口亨
「概念レベル学習による人間動作モデルの洗練」 共著 1995年 2月 電気学会論文誌, Vol.115-C, No.2 人間の動作モデルについて、連想記憶を利用した動作モデルの表現法と洗練法を示した.表現法として、ファジィ知識を用いてファジィ連想記憶システム上に実装する方法を示した.洗練法として、多様式なマクロ指示で学習する人間の学習過程を模擬した概念レベル学習を提案し、ファジィ連想記憶システムで実現するマクロ指示解釈モデルを示した.提案の動作モデルは次の2つの特長を持つ.(i)人間の理解しやすい知識表現である.(ii)双方向な推論を行うことができるので、動作の認識に加えて動作の生成に利用できる.マクロ指示解釈モデルは次の3つの特長を持つ.(1)帰納的学習によって、マクロ指示とミクロな修正量のあいまいな関係知識を自動的に構築できる.(2)双方向推論により、言語指示と動作指示の両方を解釈できる.(3)1個のマクロ指示で複数のミクロな修正量を求めることができる.これら特長を利用して、言語と動作の指示を一括して扱うマルチモーダル指示の解釈モデルを実現した.(P286-P295) 牛田博英, 井村敦, 山口亨, 高木友博
「連想記憶におけるカオス的想起に基づく表情画像の生成」 共著 1995年 3月 電気学会論文誌, Vol.115-C, No.3 画像生成における発想支援を目的として、ファジィ連想記憶上に構築した表情モデルを例題にし、画像の生成過程にカオス力学系を応用する手法を提案した.本手法は、次の二つの過程を繰り返すことでユーザの表情イメージに対する発想を支援しイメージの明確化を実現する.(1)カオス的想起により生成される表情候補のユーザへの提示.(2)ユーザのイメージに合う候補の選択とネットワーク外部入力の切替.実データを用いた実験結果から、本手法が発想支援に有効であることを示した.さらに発想支援の結果、得られたユーザのイメージに合った表情を連想記憶に埋め込むための表情モデルの洗練方法を示した.(P373-P380) 佐藤友彦, 牛田博英, 山口亨
「Fuzzy Associative Memory System and Its Application to Multi-modal Interface」 共著 1995年 4月 Lecture Notes in Artificial Intelligence 1011, Advances in Fuzzy Logic, Neural Networks and Genetic Algorithms, Springer-Verlag 知的マルチモーダルインタフェースに適用するファジィ知識の構築方法と洗練方法を示す.ここでの知的マルチモーダルインタフェースとは、人間の顔表情や動作を認識したり評価するためのインタフェースである.知的マルチモーダルインタフェースを実現することにより、人間とインタラクションするのと同じように機械とインタラクションできることが期待される.しかし、顔表情や動作は曖昧な概念であるため、これらを機械が認識・評価するためには、少なくとも次に示す3つの機能が必要である.1) 人間の知識の中でルール化できない知識を事例から獲得する機能.2) 獲得した知識を利用して、概念レベルの言語と現実世界の物理量を相互に変換する機能.3) 獲得した知識をマクロで定性的な指示をもとに洗練する機能.本論文では、これら3機能をファジィ連想記憶システムを用いて実現する方法を示す.加えて、本方法を適用した2つの実験結果を示す.1つめは人間の顔表情の認識モデルに適用した実験、もう1つは人間のスポーツ動作の評価に適用した実験である.これら実験では、提案方法が3機能を実現できることを示した.(P1-P18) Hirohide Ushida, Tomohiko Sato, Toru Yamaguchi, Tomohiro Takagi
「Conceptual Fuzzy Sets as a Meaning Representation and Their Inductive Construction」 共著 1995年11月 International Journal of Intelligent Systems, Vol.10, No.11 現実世界の概念は本質的にあいまいな概念であるが、これを表現する強力な方法がファジィ集合である.しかし、ファジィ集合は固定されたメンバシップ関数と論理式により表現されるためコンテキストへの対応ができない、という問題がある.この問題は概念の意味表現に関係している.本論文では、概念の意味表現に関するWittgensteinの考えに基づき、ファジィ集合の新たな表現方法を提案する.この新しい表現方法を用いたファジィ集合を「概念ファジィ集合(Conceptual Fuzzy Sets: CFS)」と呼ぶ.CFSは長期記憶と短期記憶の組み合わせによる連想記憶を用いて実現される.つまり、概念間の関係は長期記憶に保存され、コンテキストに応じた概念は短期記憶によって表現される.このように連想記憶を利用することで、CFSが知識表現と知識処理に対してシンプルな方法を提供することができるので、コンテキストへの対応問題を解決することができる.CFSに埋め込む知識はニューラルネットワークの学習方法により獲得される.CFSと学習による効果については、顔表情を認識する事例を用いて示す.(P929-P945) Tomohiro Takagi, Atsushi Imura, Hirohide Ushida, Toru Yamaguchi
「Multilayered Reasoning by Means of Conceptual Fuzzy Sets」 共著 1996年 2月 International Journal of Intelligent Systems, Vol.11, No.2 現実世界は事例と連続値で構成されており、人間はこれら事例と連続値を記号で構成される知識で表現して処理している.ファジィ集合は現実世界と記号世界を結びつける強力な方法である.以前に提案した概念ファジィ集合(Conceptual Fuzzy Sets: CFS)は連想記憶を用いて概念の意味を表現する.つまり、概念の意味はその概念を構成するラベルの活性状態の分布で表現されるものとし、連想記憶を構成する個々のノードにラベルを付与し、このノードの活性状態の分布で概念の意味を表現する.あるノードを活性化させると、ノード間のリンクの強さに応じて連想記憶内を活性状態が伝播する.この伝播により活性状態の分布が変化するため、概念の意味が変化する.このことから活性状態の伝播は推論に相当する.以上のことから、本論文では、多層化したCFSを用いた多層推論を提案する.この推論は次の2つの特徴を持つ.1つは、記号処理とパターン処理を融合できることである.もう1つはトップダウン処理とボトムアップ処理を融合できることである.提案方法の効果を2つの例を用いて示す.1つめ例は駐車タスクのハンドル操舵のタスクに応用した場合であり、もう1つの例は顔表情の認識に応用した例である.(P97-P111)Tomohiro Takagi, Atsushi Imura, Hirohide Ushida, Toru Yamaguchi
「Fuzzy Associative Memory Based Knowledge Construction with an Application to a Human-Machine Interface」 共著 1999年 8月 IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.46, No.4 ファジィ連想記憶システムを用いた知識構築方法の適用例としてスポーツインストラクタの知識をコンピュータ上に構築する方法を提案する.本方法の応用例として、テニスの初心者のスイング動作を評価するシステムを構築した.評価システムは身体動作を大きさや速さなどの定性的な言語表現に変換する.身体動作と言語表現の関係は非線形であるため、動作から言語への知識を構築するためにファジィ連想記憶システムを用いる.知識構築のために、まずスイング動作の事例と、それら事例に対するインストラクタの言語表現をもとにスイング動作の特徴量を抽出する.次に特徴量と言語表現の関係をファジィ連想記憶システムに学習させた.実験の結果、評価システムがインストラクタに近い評価を行うことを確認した.(P851-P860) Hirohide Ushida, Toru Yamaguchi, Tomohiro Takagi
「自律的行動決定モデルに基づくインタフェースエージェント」 共著 1999年10月 電子情報通信学会論文誌, Vol.J82-D-II, No.10 自律的にユーザと協調して行動するインタフェースエージェントは、複数の達成すべき目標を持つとき、状況に応じて優先すべき目標を選択せねばならない.これら目標を達成するための行動の間で競合が起こると、エージェントは競合を解消して行動を決定する必要がある.本論文では、心と意識に基づく自律的行動決定モデルを用いて競合を解消する方法を提案した.本方法により、エージェントは感情を価値判断に利用して状況に応じた目標を選択できることを示した.また、自らの価値観をユーザに伝えるために生成した感情を音声や表情を利用して出力できることも示した.(P1655-P1665) 牛田博英, 平山裕司, 中嶋宏
「Artificial mind and consciousness model for interactive agents」 共著 2000年 8月 Affective Minds, Elsevier 人間と対話するインタラクティブエージェントのための人工的な心のモデルを開発した.これらのエージェントにとって重要なことは、自律と対話の能力である.自律の能力とはユーザから細かい指示を必要とせずに、エージェント自身が判断や計画を行い、行動を起こす能力である.対話の能力とはエージェントがユーザや他のエージェントと協調して行動するために、これらの間で知識を共有するための能力である.これら能力を人工的な心のモデルで実現するためのアプローチについて述べる.このモデルは、人間の心と意識のプロセスを研究した成果であり、本モデルをMind and Consciousness model (MaCモデル)と呼ぶ.本論文ではMaCモデルの構成・機能について論じ、MaCモデルを3種類のエージェントに適用した事例を示す.これら事例はエンタテイメント分野の事例であるが、情報検索などの分野にも本モデルを展開できると考えている.(P203-P208) Hirohide Ushida, Yuji Hirayama, Hiroshi Nakajima
「Interactive Agents with Artificial Mind」 単著 2004年12月 International Journal of Computational Intelligence,vol.1,Number1-4 インタラクティブエージェントの感情とパーソナリティの表出について論じた。これら感情とパーソナリティの表出には人工のマインドモデルを用いた。実験では、表出される感情やパーソナリティの大部分において、設計者の意図したものと、観察者が受ける印象とが一致した。また3つの異なるパーソナリティを表出するエージェントの違いを観察者が説明することができた。これら結果から、マインドモデルによる感情とパーソナリティの表出が有効に機能していることを示した。(P317-323)
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学会発表

題目/演目名等 発表年月 発表学会名等 概要
「Multi-layered Reasoning by means of Conceptual Fuzzy Sets」 1992年 6月 Proceedings of NASA International Joint Workshop on Fuzzy Logic and Neural Networks, Vol. 1 概念ファジィ集合において、概念の意味は他の概念ラベルの活性値の分布として表現される。特に概念ファジィ集合の多層構造は1つの概念の意味を各層のレベルで多様に表現することができる。本稿では概念ファジィ集合における多層推論を提案した。推論に相当する活性値の伝播を用いることにより、多層構造の概念ファジィ集合は、記号処理とパターン処理の統合、トップダウン処理とボトムアップ処理の統合といった推論を可能にする。(P95-106)T. Takagi, A. Imura, H. Ushida and T. Yamaguchi(国際会議、査読付き)
「Inductive learning of conceptual fuzzy sets」 1992年 7月 Proceedings of the 2nd International Conference on Fuzzy Logic and Neural Networks IIZUKA-92 概念ファジィ集合の学習方法について実験を行った結果を報告した。概念ファジィ集合においてファジィ集合のラベルは概念の名前を表し、ファジィ集合の形が概念の意味を表す.概念ファジィ集合は連想記憶を用いて実現され、連想記憶上のノードがラベルに相当し、ノード間の結合が概念間の関連の強度を表す。またノードの活性値の分布がファジィ集合、つまり概念の意味を表す。ここである概念名に対応するノードを活性化すると、活性値が伝播し、連想記憶のエネルギーが収束することにより、その概念の意味が想起される。概念ファジィ集合は事例を用いて帰納的に学習することができる。学習には連想記憶の古典的な学習方法であるHebb則を利用する.この学習方法は以下の二つの特徴を持つ.(1)概念の意味が曖昧な場合でも事例からの帰納的学習により明示な知識表現を得ることができる.(2)複雑な概念でも断片的な概念ファジィ集合を合成することにより実現できる。(P375-P380)T. Takagi, A. Imura, H. Ushida and T. Yamaguchi(国際会議、査読付き)
「概念ファジィ集合による表情認識」 1992年10月 第2回インテリジェントシステム・シンポジウム 表情は明示的記述が困難なあいまいな概念である。概念ファジィ集合はこのようなあいまいな概念を明示的に表現する能力がある。概念ファジィ集合は双方向連想記憶により実現され、多層構造の概念ファジィ集合において概念の意味表現は各層の状態変化により実行される。概念ファジィ集合における多層推論は次の特徴を持つ。1)抽象概念と具体表現の同時融合処理、2)トップダウンとボトムアップの同時処理。本論文では、概念ファジィ集合を人の表情認識に応用し、概念ファジィ集合がコンテキストセンシティブな推論処理を行えることを示した。著者:牛田博英,高木友博,山口亨(査読付き)
「Neuro-fuzzy control using associative memories and its application to helicopter flights」 1993年 3月 Proceedings of IEEE International Workshop on NEURO-FUZZY CONTROL ファジィ連想記憶を用いたニューロファジィ制御方式を提案し,本方式を模型ヘリコプタに適用し実験を行った結果について報告した。ファジィ制御においてはファジィ制御ルールが明示的に表現されることを前提としており、ルールを明示的に与えられない場合には対応することができない。これに対してファジィ連想記憶を用いたルール表現ではニューラルネットワークの学習則を適用することで、ルールを学習することができる。ヘリコプタの操作知識は曖昧であり明示な知識で表現することは困難である。ここではファジィ連想記憶を用いることで曖昧な操作知識をオペレータの操作から学習できることを実験により示した。(P168-P173)T. Yamaguchi, H. Ushida and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「概念ファジィ集合を用いたインテリジェント・ヘルプ・システム」 1993年 5月 第9回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ヒューマンマシンインタフェースは人と機械の間の円滑なコミュニケーションを実現せねばならない。インタフェースはユーザの意図をシステムに伝達し、システムの状態をユーザに伝達する。このときユーザにメンタルな負荷を最小にする必要がある。しかし、ユーザの表現が意味する内容は人や状況に応じて変化するため、ユーザの意図を正確に表現することは難しい。概念ファジィ集合は曖昧な概念の状況依存性を表現する。概念ファジィ集合に基づく多層推論は抽象概念と具体的対象を同時に扱うことができる。本稿では多層推論を意図認識に応用する方法を提案した。(P441-P444)井村敦, 牛田博英, 高木友博, 山口亨
「ファジィモデルによる模型ヘリコプターのロバスト制御」 1993年 6月 電気学会産業計測制御研究会, IIC-93-25 不安定でパラメータ変動の伴う制御対象に対する軌道制御の一手法として、2自由度ファジィモデルに基づく制御系を提案した。また、小型模型ヘリコプターを用いた円形軌道飛行実験でその有効性を検証した。提案の2自由度ファジィモデル制御系では、ファジィ連想記憶を利用した。ファジィ連想記憶は人間への親和性の高いファジィ知識表現を用いるため、初期的な操作者の知識を抽出することに有効であった。さらに、ファジィ知識に基づき個別に学習を行うため、知識の洗練が容易であり、獲得した知識の抽出において有効であった。(P29-P38)山口亨,牛田博英,美多勉
「Recognition of facial expressions using conceptual fuzzy sets」 1993年 7月 Proceedings of IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1993(FUZZ-IEEE’93) 概念ファジィ集合を用いて顔表情を認識する方法について提案した。概念ファジィ集合の特徴は顔表情のような曖昧な対象に関する知識を帰納的に学習して表現できることである。加えて連想記憶を用いた多層で双方向な推論を用いることで情報の部分欠落やノイズを含む場合でも推論結果を得ることができる。本稿では連想記憶を用いて表情認識モデルを構築する方法を示した。(P594-P599)H. Ushida, T. Takagi and T. Yamaguchi(国際会議、査読付き)
「Conceptual Fuzzy Sets Application to Facial Expression Recognition using Associative Memory System」 1993年 9月 Proceedings of the International Conference on Neural Networks 1993(ICANN'93) 概念ファジィ集合における画像理解では上位層にコンテキストに関する知識を、下位層に具体例を置き、上位層の概念を下位層の具体例で記述する。このとき上位層に記述されているコンテキストに矛盾する下位層ノードの活性は抑制され、納得できるノードの活性は促進される。この原理により得られた特徴量がノイズを含んではっきりしない場合でもコンテキストが認識を補助することにより、あいまい性を排除し正しい結果を導くことができる。本稿では実データを用いて表情を認識するための概念ファジィ集合を構築し、表情の認識実験を行った結果について報告した。(P990-P993)H. Ushida, T. Takagi and T. Yamaguchi(国際会議、査読付き)
「Improvement of associative memory by means of inductive learning」 1993年10月 Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 1993(IJCNN'93) 連想記憶に知識を記憶させる方法として帰納的学習方法を提案し,実験結果について報告した。連想記憶の学習方法として連想マトリクスを用いる。連想マトリクスは結合する2層のノードの活性値を学習データとして2層ノード間の結合値を求めるものである。本学習方法を用いることにより、論理表現が困難な場合でも連想記憶上に明示的な表現を実現できることを実験で示した。(P2607-P2610)T. Takagi, H. Ushida, A. Imura and T. Yamaguchi(国際会議、査読付き)
「Linguistic instructions learning based on associative memories and its application to facial model」 1993年10月 Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 1993(IJCNN'93) ニューラルネットワークに代表される従来の学習では具体的な数値データを必要とする。一方、人間はマクロで定性的な表現を用いて学習する能力がある。このような人間の学習過程を本稿ではマクロレベル学習と呼び、連想記憶を用いてマクロレベル学習を実現する方法を提案した。そして連想記憶上に構築した表情モデルをマクロレベル学習により洗練する方法を示した。(P750-P753)H. Ushida, T. Takagi and T. Yamaguchi (国際会議、査読付き)
「Resolution of associative memory's perplexity using additional information and exceptional knowledge」 1993年10月 Proceedings of Int. Joint Conference on Neural Networks 1993(IJCNN'93) 相関学習により構築される従来の連想記憶は非直交パターンを記憶することが難しかった。しかし現実世界においては、非直交パターンが普通である。その結果、現実世界の物理量を扱った連想記憶の想起処理では、発火してはいけないノードが発火してしまい、正しい認識が行われない、という状況が生じる。本研究では、この状況を「連想記憶の迷い」として、これを解決する手法を提案する。本手法では、入力パターンに対して、連想記憶に迷いが生じた場合、そのパターンを未記憶の例外として扱い、新たに例外に関する知識を既存知識と別に構築する。新たな知識を別に追加することで、記憶能力の向上が期待できる。提案手法をファジィ連想記憶に基づいた顔表情の構築に適用し、有効性を示した。(P2117-P2120)A. Imura, H. Ushida, T. Yamaguchi and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「カオス連想メモリにおけるファジィルール想起過程」 1994年 4月 第7回-回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 人間の発想支援を目的として、ファジィ連想記憶によるカオス的探索を応用したカオスファジィ連想記憶による推論方法を提案した。従来のファジィ連想記憶では、与えられた入力パターンに対して、記憶パターンに矛盾しない1つのパターンを想起する性質がある。これに対し提案手法では、ノードがカオス的に振舞うことによって、複数のパターンを次々と想起することができる。例題におけるシミュレーション結果から、提案手法は発想支援に必要とする次の2つの機能を持つことを確認した。1)記憶させたパターンの中で入力パターンに近い範囲にある記憶を動的に想起する機能、2)記憶させていないがルールとして有効である新たなパターンを想起する機能。( P227-P232) 佐藤友彦, 山口亨, 牛田博英, 井村敦, 高木友博
「Human sign recognition using fuzzy associative inference system」 1994年 5月 Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks 1994(ICANN'94) 連想推論を用いて人間の動作を認識する方法を提案した。本方法では画像から得られる動作のトラッキングデータにおける時系列パターンから特徴的な状態を検出し、それらの状態の遷移パターンを定義したファジィ推論ルールを知識として連想記憶に埋め込む。連想記憶では入力される状態遷移パターンから推論ルールを用いて適合する動作を推論する。推論は状態遷移ルールに基づいており、認識対象となる動作の個人差、大きさ、および速さには依存しないため良好な認識結果を得ることができる。(P185-P188)T. Yamaguchi, T. Sato, H. Ushida and A. Imura
「Human-motion recognition using fuzzy associative memory system」 1994年 6月 Proceedings of World Congress on Neural Networks 1994(WCNN'94), Vol.1 ファジィ連想記憶システムを用いて人間の動作を認識する方法を提案した.本方法では画像から得られる特徴量の時系列パターンをもとに状態遷移ルールを学習する.この結果、動作の個人差、大きさ、速さの影響を受けずに良好な認識結果を得ることができる.実験ではテニス動作を認識させ、本方法の有効性を示した.加えてバックプロパゲーションによる学習結果と比較し、連想記憶システムの方が良好な認識結果を得ることを示した.(P779-P804)H. Ushida, A. Imura, T. Yamaguchi and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「Human-motion Recognition by means of Fuzzy Associative Inference」 1994年 7月 Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Vol.2 ファジィ連想記憶システムを用いて人間の動作を認識する方法を提案した。本方法では画像から得られる特徴量の時系列パターンをもとに状態遷移ルールを学習する。この結果、動作の個人差、大きさ、速さの影響を受けずに良好な認識結果を得ることができる。実験ではテニス動作を認識させ、本方法の有効性を示した.加えてバックプロパゲーションによる学習結果と比較し、連想記憶システムの方が良好な認識結果を得ることを示した。(P813-P818)H. Ushida, A. Imura, T. Yamaguchi and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「An associative memory system based on exceptional processing」 1994年 8月 Proceedings of the 3rd International Conference on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing (IIZUKA’94) 従来の双方向連想記憶はヘブ学習則に基づいているため、非直交パターンを記憶することができなかった。このため発火すべきでないノードが発火してしまうという問題があった。本研究ではこの状況は「連想記憶の迷い」と呼ぶ。そして、この問題を解決するために例外知識を用いる双方向連想記憶を提案する。提案手法は一般的な知識を学習した後、例外を学習することができる。提案手法が従来方法に比べて記憶能力に優れていることを示した。(P183-P186)A. Imura, T. Yamaguchi, H. Ushida and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「Chaotic memory search in fuzzy associative inference」 1994年 8月 Proceedings of the 3rd International Conference on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing (IIZUKA’94) カオスニューラルネットワークはダイナミックに記憶間を飛び回る非平衡ダイナミクスを持つ。カオス力学系を知識情報処理に利用するためには、複雑な数値情報を人間が理解しやすい親和性の高い表現に変換する必要があり、このためにファジィパラダイムを利用する。本稿ではカオス力学系とファジィを融合したカオスファジィ連想記憶を提案した。(P203-P206)T. Sato, H. Ushida, T. Yamaguchi, A. Imura and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「Conceptual-level-learning-based refinement of a human-motion model」 1994年 8月 Proceedings of the 1994 IEEE/Nagoya Univ. WWW on Fuzzy Logic and Neural Networks/Genetic Algorithms 人間はマクロで定性的な指示をもとに学習することができる。この人間の学習法を模擬するマクロレベル学習を提案し、スポーツ動作に応用する例を示した。まず、動作モデルをファジィ連想記憶を用いて構築する方法を示し、動作モデルを言語を用いた概念レベルの指示により洗練する方法を示した。この方法によりスポーツインストラクタが生徒に指示するのと同様な方法で、利用者が機械に指示を出し、機械の動作を洗練することができる。(P1-P8)H. Ushida, A. Imura, T. Yamaguchi and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「連想記憶に基づく表情モデルの構築と洗練」 1994年 8月 日本行動計量学会感性情報処理ワークショップ 連想記憶を用いて表情のモデルを構築する方法を示した。また,このモデルからカオス的ダイナミクスを用いて表情を想起し,想起した表情を用いてモデルを洗練する方法を示した。著者:牛田博英,佐藤友彦,山口亨,高木友博.
「Feature of fuzzy associative inference」 1994年 9月 Proceedings of the 2nd European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT’94) ファジィ連想推論は、記憶パターンの補完、推論のファジィネスの制御、ノイズを含む入力パターンの処理などの特徴を持つ。本論分では、さらに2つの特徴について論じる。第1に記憶パターンに対して新たに推論知識を追加する場合の方法と推論について、第2にファジィ集合演算に関する特徴についてである。(P1201-P1205)A. Imura, T. Yamaguchi, H. Ushida and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「Generation of facial expression using chaotic retrieval」 1994年10月 Proceedings of IEEE Symposium on Emerging Technologies & Factory Automation 連想記憶の想起過程にカオス的最急降下法を応用したカオス連想記憶の応用例を提案した。カオス連想記憶は次の2つの特徴を持つ。(1)記憶パターンの中から入力パターンに近い範囲にある記憶パターンを動的に想起する、(2)記憶させてないが意味的に有効な新たなパターンを想起する。これら特徴を利用して、顔画像を記憶した連想記憶から顔画像を生成した実験結果について報告した。(P213-P218)T. Sato, H. Ushida and T. Yamaguchi(国際会議、査読付き)
「Associative memory based fuzzy inference」 1995年 3月 Proceedings of International Joint Conference of the 4th IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems and the 2nd Int. Fuzzy Engineering Symposium (FUZZ-IEEE & IFES’95), Vol.3 ファジィ連想推論の特徴を実験により検証した。その特徴は次の通り。1)記憶パターンを補完することができる、2)推論結果のファジィネスを制御することができる、3)雑音を含む入力パターンを処理することができる、4)既存の推論知識に対して新たな推論知識を記憶することができる、5)推論結果はファジィ集合演算(補集合、積集合、和集合など)の公理を満足する。これら特徴を持つファジィ連想推論を手話認識に応用した結果を示した。(P1475-P1480)A. Imura, T. Yamaguchi and H. Ushida(国際会議、査読付き)
「Associative memory based fuzzy knowledge construction and refinement」 1995年 3月 Proceedings of International Joint Conference of the 4th IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems and the 2nd Int. Fuzzy Engineering Symposium (FUZZ-IEEE & IFES’95), Vol.3 マルチモーダルインタフェースに適用するためのファジィ知識の構築方法と洗練方法を提案した。本稿ではインタフェースに必要な機能として次の3つを考える。1)知識を学習する機能、2)パターンとシンボルを統合する機能、3)マクロな指示から知識を洗練する機能。これら機能を実現する方法としてファジィ連想記憶システムを用いる方法を提案した。本方法を人間の動作を評価するシステムに適用した実験結果について示した。(P1481-P1488)H. Ushida, T. Yamaguchi and T. Takagi(国際会議、査読付き)
「Retrieval system to generate facial expressions using chaos」 1995年 3月 Proceedings of International Joint Conference of the 4th IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems and the 2nd Int. Fuzzy Engineering Symposium (FUZZ-IEEE & IFES’95), Vol.3 連想記憶の想起過程にカオス的最急降下法を応用したカオス連想記憶を発想支援に応用する方法を提案した。応用例として表情画像の生成を取り上げた。生成すべき画像のイメージがユーザにとって明確でない場合、画像を次々に生成して提示することにより発散的思考支援を行う.そしてユーザのイメージに近い画像が想起された場合、その画像を外部入力として、その近傍で探索するという過程を繰り返すことによりイメージを明確にするという意味で収束的支援を実現する。(P1489-P1494)T. Sato, H. Ushida and T. Yamaguchi(国際会議、査読付き)
「人と機械のインテリジェント・インタフェース」 1997年 3月 平成9年電気学会全国大会シンポジウム ソフトコンピューティング最前線, S16-5 人と機械の自然なインタフェースの実現のためには、言葉、ジェスチャ、表情を組み合わせたマルチモーダルインタフェースが必要である.本稿ではマルチモーダルインタフェースにおける次の2つの問題を扱った.(1)認識に必要な情報の部分欠落やノイズ含有、(2)表情やジェスチャを表現する知識の曖昧性の問題.これらの問題に対してファジィ連想記憶システムを適用する方法と応用例について述べた。著者:牛田博英, 山口亨
「感情モデルのペットロボットへの適用」 1998年 6月 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会’98講演論文集, 2CII4-5 ロボットの応用分野として従来の産業ロボットに代表されるような生産性や精密性を重視したロボットではなく、心の癒しや娯楽性などの精神的価値を重視したロボットを開発ターゲットにする。このようなロボットに適用するための人工感情モデルを提案した。本モデルはロボットの感情表出、行動決定、学習などの機能を実現できる。本稿では人工感情モデルをネコ型ロボットに適用した例について論じた。
「擬人化エージェントのための感情モデルの試作」 1998年 6月 第14回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 擬人化エージェントのための感情モデルを提案し、仮想世界のキャラクタに適用することにより、感情・個性および生物らしい振る舞いの生成という観点で主観的評価を行った。その結果、提案したモデルによって感情・個性の生成の機能が実現できること、学習・適応の機能向上が課題であることを確認した。(P693-P696)平山裕司,牛田博英,中嶋宏
「Emotion model for life-like agent and its evaluation」 1998年 7月 Proceedings of the 15th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-98) 人工的な感情モデルを提案し,これを人工生物に応用した。本モデルは反射的メカニズムと熟考的メカニズムで構成される。前者は外部からの刺激に対して低レベルでの反応を生成する。後者は感情をもとに熟考的に反応する。このモデルでは認知心理学における認知的評価理論に基づき、認知プロセスと感情プロセスが相互作用する。また、多様な振る舞いを生成するための学習メカニズムも備える。これらメカニズムが擬人化の効果を出すことを検証するために、人工生物の振る舞いについてユーザによる主観評価を行った結果について報告した。(P62-P69)H. Ushida, Y. Hirayama and H. Nakajima(国際会議、査読付き)
「心のモデルに基づくインタラクティブエージェント」 1998年12月 第4回知能情報メディアシンポジウム講演論文集 人間と機械が自然にコミュニケーションするためには、感情や意図など心をシミュレーションする機能が機械に必要である、ということを主張する。本研究では、MaC(Mind and Consciousness)モデルと呼ぶ自律的行動生成のためのモデルを開発している。MaCモデルは価値判断に感情を用いる心のメカニズムと、熟考と反射のプロセスからなる意識のメカニズムを統合したモデルである。本モデルは、外界からの入力に応じて反射的な行動を生成することに加えて、状況に応じて生成する感情を目標設定や行動選択に用いることにより、自律的に行動を決定する。本稿では、MaCモデルの第1段階として開発した基本モデルを仮想世界のキャラクタの行動生成に適用した結果について示す。さらに、実世界のロボットへ組み込んだ例としてペットロボットの製作について報告する。(P165-P172)牛田博英,平山裕司, 中嶋宏
「自律的行動決定モデルに基づくインタラクティブキャラクタ」 1999年 3月 インタラクション99論文集, 情報処理学会シンポジウムシリーズ, Vol.99, No.4 人間と機械の新しいコミュニケーション形態として、音声や身振りなど人間にとって自然なインタフェースを利用し、楽しみや親しみなど精神的価値をもたらすコミュニケーションを目指した研究例について報告した。このようなコミュニケーションを実現するために、人間の心の働きを模擬する心のモデルを機械に持たせることを提案し、心理学理論に基づく自律的行動決定モデルを開発した。本モデルに音声対話、身振り認識、顔識別の機能を追加して、ユーザとインタラクションするキャラクタを試作した例について報告した。(P51-P52)牛田博英, 平山裕司,中嶋宏
「エピソード記憶に基づく自律的行動決定」 1999年 6月 第15回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 Mind and Consciousness Model (MaCモデル)の学習能力を向上させるためにエピソード記憶を導入した。本導入により次の2つの効果が得られることを確認した.(1) 過去に失敗した状況と現在の状況の類似度に基づき行動を破棄することで、同じ失敗の繰り返しを防ぐことができる.(2) 履歴情報にある過去の達成事例に基づいて行動を決定し、目標を達成することができる。(P463-P466)平山裕司,牛田博英,中嶋宏
「MaCモデルに基づく自律的行動決定方法について」 1999年 9月 日本ファジィ学会関西支部シンポジウム’99 人間の心と意識の働きを模擬するMaC(Mind and Consciousness)モデルを提案した。本モデルは認知科学および心理学の理論に基づき自律的行動を生成する。本モデルの基本機能およびエピソード記憶を利用した追加機能を仮想世界のキャラクタに適用して評価を行った結果を示した。さらに、ペットロボットやインタフェースエージェントにMaCモデルを組み込んだ例を紹介した。(P161-166)平山裕司, 牛田博英, 中嶋宏
「インタフェース・エージェントにおける対話制御」 1999年10月 ヒューマンインタフェースシンポジウム ’99論文集 ユーザと協調的に対話する音声対話システムでは,ユーザの発話内容に応じて対話の流れを制御する必要がある.本稿では次の2つの対話制御を扱う.1つは対話から取得するスロット値に応じて対話フローを分岐する制御である.もう1つは,音声認識の誤りを予防したり,誤りが発生した場合に適切な対話の流れに復帰するための対話制御である.これら対話制御を行うモデルを提案し,インタフェース・エージェントに実装した例を紹介する.(P467-P472)牛田博英, 平山裕司, 中嶋宏.
「Artificial Mind Model for Interactive Agents」 2000年 5月 The Fourth Asian Fuzzy System Symposium 人工の心のモデルについて論じ、そのモデルの3種類のエージェントへの応用例について述べた。本モデルは心と意識のメカニズムを統合することにより、自律性とコミュニケーション能力をエージェントに与える。基本的なアイデアは脳科学、認知科学、心理学、および人工知能の理論に基づく。これら理論において一貫することは心の中で感情が重要な働きを持つことである。すなわち感情が行動のコンフリクトを解消することに用いられ、エージェントの行動を決定する要因となる。(P1067-P1071)Hirohide Ushida, Yuji Hirayama, Hiroshi Nakajima(国際会議、査読付き)
「Artificial Mind Model for Autonomous Agents」 2004年12月 Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence 2004 人工のマインドモデルと応用例について論じた。本モデルは人間の意思決定における感情の役割の重要性を説明する理論に基づく。マインドモデルを自律エージェントの行動選択に応用した。3つの応用例では、バーチャルワールドとリアルワールドを含み、それぞれのエージェントは人間や環境と相互作用する。これら応用例から、マインドモデルがバーチャル、リアルを問わず機能することが示された。(P189-P192)(国際会議、査読付き)
「Effect of social robot's behavior in collaborative learning」 2010年 3月 Proceeding of the 5th ACM/IEEE international conference on Human-robot interaction This paper describes about the effect of social robot's behavior on human performance. The robot behaves based on an artificial mind model, and it expresses emotions according to the situation. In this research, we consider about the case where human and the robot learn cooperatively. The robot emotionally reacts to the joint learner's success and failure. The experimental result shows that social behavior of the robot influences the performance of human learners.(P195-P196) (国際会議、査読付き)
Emotional Behavior’s Effect on Human-Robot Collaborative Learning 2013年 4月 2nd International Conference on Automatic Control, Soft Computing and Human-Machine Interaction 本研究では、人間とロボットの協働学習に対してロボットの感情表現が及ぼす影響を調べるために1つの実験を行った。本研究で使用するロボットは人工マインドモデルに基づいて振る舞い、状況に応じて感情を表現する。人間とロボットの協働学習においては、人間の学習状況に応じてロボットの感情表現が変化するように調整した。ここで、人間の学習者に対する感情表現が異なる2種類のロボットを使用した。人間の学習者に対して第一のロボットは好意的に振る舞い、第二のロボットは人間に対して敵性を示す。実験では、ロボットの感情表現の違いが人間の学習者に影響を及ぼす結果が示された。(P.175-P.178)(国際会議、査読付き)
自律エージェントの意思決定のためのニューラルネットワークによる感情の創発 2016年 9月 合同エージェントワークショップ&シンポジウム2016 ニューラルネットワークを用いた自律エージェントにおいて、感情機能を創発させる方法を提案した。エージェントが自律的に行動するためには、エージェントが状況に応じた価値判断により最適な行動を選択する必要がある。神経科学や心理学において、人間は価値判断に感情を用いており、感情は種族保存や個体の生き残りのための進化の結果である、と考えられている。これら理論に基づき、本研究では単一のニューラルネットワークを進化させることにより、複数の感情的機能を獲得する方法を提案した。提案方法の有効性を評価するために自律エージェントのシミュレーションに適用した。シミュレーション結果により、エージェントが状況に応じて最適な行動を選択する傾向があり、感情機能が創発されることを示した。(P.286-P.292)(査読付き)
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博士論文

著書名 単著、
共著の別
出版年月 発行所・発表雑誌等 概要
「連想記憶に基づく知的マルチモーダルインタフェースに関する研究」 単著 1998年11月 名古屋大学大学院工学研究科 人の顔表情や身振りなどの情報を理解する知識を持ち、これら情報を用いて人と対話し学習するためのインタフェースに関する研究をまとめたものである.本研究では、このインタフェースを「知的マルチモーダルインタフェース」と呼び、その実現のために2つの課題(マルチモーダル対話、マクロレベル学習)を設定した.これら課題を解決するためには階層的知識構造に基づく柔軟な知識処理機構が有効であると考え、ファジィ連想記憶を適用することにより、これら課題の解決方法を示した.ファジィ連想記憶を用いることにより、パターンとシンボル間の相互変換と学習を可能にする.本方法の応用例として顔画像およびジェスチャ画像の認識・生成における有効性を示した.
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特許

著書名 単著、
共著の別
出版年月 発行所・発表雑誌等 概要
データ入力方法およびデータ入力装置 共著 2004年 2月 特開2004-054080 キーボードや画面等による入力手段とマイク等による音声入力手段といった複数のデータ入力手段を有する装置に利用者がデータを入力する際、利用者が入力すべき項目に応じて最適な入力方法を自動的に選択し利用者に提供する。実現手段として、データの入力方法は、入力すべき項目の種類、データの量、周囲のノイズ状況、音声入力した際の認識結果、等の情報に応じて、文字データの入力手段と音声データの入力手段から利用者にとって最適な入力手段を切替えるよう制御する。大本浩司、牛田博英、中島宏、細野正彦、石川達也
対話システム、対話制御方法および対話制御プログラム 単著 2004年10月 特開2004-289803 従来、無線携帯端末のアドレスと電話番号を対応づけるには事前登録が必要であった。これに対して、本発明では事前登録の有無や端末の種類等による制限を課すことなく、複数の端末による対話処理への参加を可能とし、また、対話処理が途中で切断された場合であっても、その切断時の状態から対話処理を再開可能とする。その解決手段は次の通りである。対話処理を識別するためのContextIDと、対話処理の進度を表すStateIDとをContextIDデータベースに格納するとともに端末に送信しておく。そして、他の端末から同一のContextIDを受信した場合には、当該他の端末を進行中の対話処理に途中参加させる。また、StateIDを参照して、中断前の時点から対話処理を再開するようにする。
情報交換システム 共著 2004年10月 特開2004-304612 音声端末を利用する情報要求者とデータ端末を利用する情報提供者との間の効率的な情報交換を実現する。実現手段として、音声端末から受信した音声信号を音声録音部で音声データに変換するとともに、音声認識部でキーワード(テキストデータ)に変換する。これらの情報要求データ(音声データおよびキーワード)をWebサーバによりインターネットに公開する。データ端末の利用者は、情報要求データを視聴して、それに対する提供情報データをWebサーバに返信する。提供情報データは音声合成部で合成音声に変換され、音声端末の利用者に通知される。これにより、音声端末の利用者とデータ端末の利用者との情報交換が効率的に行われる。大本浩司、牛田博英、渡辺泰久
Data Input Method and Data Input Device for Inputting Text and Voice Data 共著 2008年 7月 United States Patent 7406420 A data input device has an input part for inputting data and an output part for outputting a message for prompting a data input operation. The data input device has a text data input part for inputting text data, a voice data input part for inputting voice data, an input item storage part for storing an item to be inputted, and an input control part for selecting one of the text data input part and the voice data input part in accordance with the characteristics of the item to be inputted which is stored in the input item storage part. Hiroshi Daimoto, Hirohide Ushida, Hiroshi Nakajima, Masahiko Hosono and Tetsuya Ishikawa
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