九州大学ヒューマンインタフェース研究室
スタッフ 教授 内田 誠一 教授 備瀬 竜馬 准教授 Brian Iwana 助教 正井 克俊 秘書 前田 美香（研究室担当） 秘書 福冨 真樹（数理・データサイエンス教育研究センター担当） 担当学府 九州大学大学院システム情報科学府 情報知能工学専攻 実世界ロボティクス講座 九州大学大学院システム生命科学府 システム生命科学専攻 生命情報科学講座 九州大学大学院 システム情報科学研究院 情報知能工学部門 実世界ロボティクス講座 ヒューマンインタフェース研究室 〒819-0395 福岡市西区元岡744 (九州大学伊都キャンパス内ウエスト2号館 811号室) TEL : 092-802-3574(811号室) FAX : 092-802-3600(事務室)
Deep Neural Network Learns to Judge Books by Their Covers
A machine-vision algorithm can tell a book’s genre by looking at its cover. This paves the way for AI systems to design the covers themselves. The idiom “never judge a book by its cover” warns against evaluating something purely by the way it looks. And yet book covers are designed to give readers an idea of the content, to make them want to pick up a book and read it. Good book covers are designe
研究テーマ | 九州大学ヒューマンインタフェース研究室
(ラボ内共同研究により，教員間で重複している研究テーマもあります．) 内田 誠一 教授の研究テーマ→ リストはこちら キーワード： 画像情報学，パターン認識，バイオイメージ・インフォマティクス，文字・デザイン画像解析，機械学習応用，最適化 備瀬 竜馬 教授の研究テーマ→ リストはこちら キーワード： 画像情報学，パターン認識，医用画像処理，バイオイメージ・インフォマティクス Brian Iwana 准教授の研究テーマ→ リストはこちら キーワード： 画像情報学，パターン認識，文字認識，時系列データ分析，動的計画法，機械学習 末廣 大貴 准教授の研究テーマ，文献リストなどは→ こちら キーワード： 統計的機械学習理論（ランキング学習，時系列データ分析），オンライン意思決定問題，など 正井 克俊 助教の研究テーマ→ こちら キーワード： ユーザーインタフェース，ウェアラブルコンピューティング，
Robotics Institute: Cell Tracking
Mailing address: Carnegie Mellon University Robotics Institute 5000 Forbes Avenue Pittsburgh, PA 15213 Biological engineering applies knowledge about genomics, proteomics, and cellomics to develop new diagnostics and therapeutics for medicine. The high cost and long timelines for gathering and interpreting experimental data is a barrier to efficient exploration of the complex and high-dimension
サポートベクターマシン
サポートベクターマシン 赤穂昭太郎 産業技術総合研究所 2006.7.6～7 統数研公開講座 「カーネル法の最前線―ＳＶＭ, 非線形データ解析, 構造化データ―」 目次 1. サポートベクターマシン(SVM)とは 2. SVMの仲間たち 3. 汎化能力の評価 4. 学習アルゴリズム 5. カーネル設計の基本 1.サポートベクターマシンとは？ • サポートベクターマシン＝ 「線形モデル＋高次元写像＋正則化」の一つ （ほかのカーネル法と基本的に共通） • 計算量を少なくするいくつかの工夫 – 凸２次計画法 – スパース表現 – カーネルトリック • ローカルミニマムの問題がない 識別問題 • 入力 x を二つのクラスに分類する関数 を学習する （１クラスあるいは３クラス以上の場合は後で考える） 例： 文字認識、遺伝子解析、データマイニング、 spam filter • 学習サンプルから学習 •
粒子解析（画像解析）
詳細機能(目次) PopImaging Top 画像解析の例 評価版ダウンロード 製品版の購入 お問い合わせ 前のページ 次のページ 4．粒子解析（パターン領域解析） ２値画像における粒子解析を行い、粒子形状の特徴量を計算します｡個々の粒子にはラベル付け処理により番号が割り当てられ、その番号で粒子を識別します。解析できる粒子の数は約６万個です。画像計測機能を利用して１ピクセル当たりの実測値を設定すると、粒子形状の特徴量を実測値で表示することもできます（但し、試用期間中は実測値表示機能は御利用になれません）。原画像表示機能を利用すると、パターン領域と原画像を重ね合わせて表示することにより、パターン領域が確認できます。 また、粒子解析の結果はＣＳＶ形式のファイルに保存することができますので、解析結果をＥｘｅｌ等の表計算プログラムで読み取り自由に処理することができます（但し、試用期間
研究会 - パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU) - 2024年度～
専門委員長 柏野 邦夫 (NTT) 副委員長 舩冨 卓哉 (奈良先端大)， 入江 豪 (東京理科大) 幹事 井上 中順 (東工大)， 川西 康友 (理研) 幹事補佐 下西 慶 (京大)， 原 健翔 (産総研)
3-dimensional matching - Wikipedia
3-dimensional matchings. (a) Input T. (b)–(c) Solutions. In the mathematical discipline of graph theory, a 3-dimensional matching is a generalization of bipartite matching (also known as 2-dimensional matching) to 3-partite hypergraphs, which consist of hyperedges each of which contains 3 vertices (instead of edges containing 2 vertices in a usual graph). 3-dimensional matching, often abbreviated
共立出版株式会社 新刊・近刊2007年2月『バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム（アルゴリズム・サイエンスシリーズ 12【適用事例編】）』
（アルゴリズム・サイエンスシリーズ 12） 【適用事例編】 バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム （ISBN978-4-320-12178-2） 阿久津達也 著 A5，238頁，3000円 ●内容 バイオインフォマティクス（bioinformatics）は生命情報学などと訳されるが，その名のとおり生物学と情報学の学際領域の学問分野であり，DNA配列をはじめとするさまざまな生物学データの情報解析技術の開発，および，それらの情報解析技術を利用して実際のデータを解析し新たな生物学的知識の発見を行なうことの２つが主目的となっている．名前の起源はよくわからないが，ヒトのDNA配列を決定しようというヒトゲノム計画が本格化した1990年代初めごろから目にするようになり，現在では学問分野のひとつとして，ある程度は認知されるに至っている．計算生物学（computational biol
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https://ds.human.ait.kyushu-u.ac.jp:50000/webdav/
Danuser Lab
K-th Shortest Path Problem
Live Cell Imaging & Analysis Software - Tracking of Cells and Particles in 3D / 4D | ImarisTrack
Motion history images
情報統括本部 SSOポータル
https://133.5.18.39:50000/
CVLAB Homepage
大局的最適化に基づくトラッキングDPトラッキング | CiNii Research
http://fortune.ait.kyushu-u.ac.jp/~morooka/lecture/pr2011.html
http://limu.ait.kyushu-u.ac.jp/~atsushi/lecture/pr2010.html