Publication List

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 過去の論文 学位論文

Preprints

  1. Takashi Matsubara, “Target-Oriented Deformation of Visual-Semantic Embedding Space,” arXiv, 2019.
  2. Kenta Hama, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, Jianfei Cai, “Exploring Uncertainty Measures for Image-Caption Embedding-and-Retrieval Task,” arXiv, 2019.
  3. Takashi Matsubara, Kenta Hama, Ryosuke Tachibana, Kuniaki Uehara, “Deep Generative Model using Unregularized Score for Anomaly Detection with Heterogeneous Complexity,” arXiv, 2018.

2020

Journal Articles

  1. Rousslan Fernand Julien Dossa, Xinyu Lian, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning for Human-Like Agents,” IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E103.D, no. 9, 2020. (accepted)

Conference Proceedings

  1. Kohei Nakai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Att-DARTS: Differentiable Neural Architecture Search for Attention,” Proc. of The 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2020), Glasgow, Jul. 2020.

Domestic Presentations

  1. 稲村直樹, 藤原宏太, 天方貴久, 釣文男, 中西波瑠, 小渕浩希, 大澤輝夫, 松原崇, 上原邦昭, “全天球画像と日射量データによる太陽光発電量予測,” 2020年度 第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020), 熊本, 6月, 2020.
  2. 綿岡晃輝, 松原崇, 上原邦昭, “公平性により生じる敵対的攻撃に対する脆弱性,” 2020年度 第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020), 熊本, 6月, 2020.
  3. 中井康平, 松原崇, 上原邦昭, “注意機構を持った深層ニューラルネットワークの勾配探索,” 2020年度 第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020), 熊本, 6月, 2020.
  4. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “知識グラフ上の経路クエリの横断評価モデル,” 2020年度 第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020), 熊本, 6月, 2020.

2019

Journal Articles

  1. Kazuki Kawamura, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Deep State-Space Model for Noise Tolerant Skeleton-based Action Recognition,” IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E103.D, no. 6, pp. 1217-1225, 2020.
  2. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019 (to appear).
  3. Takashi Matsubara “Bayesian Deep Learning: A Model-based Interpretable Approach,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, 2019 (accepted, invited).
  4. Kohei Shimamura, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo, Masaaki Misawa, Rajiv Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta, Takashi Matsubara, and Shigenori Tanaka, “Guidelines for Creating Artificial Neural Network Empirical Interatomic Potential from First-Principles Molecular Dynamics Data under Specific Conditions and Its Application to α-Ag2Se,” Journal of Chemical Physics, vol.151, 124303, 2019.
  5. Makoto Naruse, Takashi Matsubara, Nicolas Chauvet, Kazutaka Kanno, Tianyu Yang, and Atsushi Uchida, “Generative adversarial network based on chaotic time series,” Scientific Reports, Vol. 9, Article No. 12963, 2019.

Conference Proceedings

  1. Boqian Zhou, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Training Pedestrians’ Detector Based on Hybrid Loss with Weak Annotations,” Proc. of 8th Korea-Japan Joint Workshop on Complex Communication Sciences (KJCCS), Jan. 2020.
  2. Kimiaki Shirahama, Daichi Sakurai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Kindai University and Kobe University at TRECVID 2019 AVS Task,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID), Nov. 2019.
  3. Rousslan Fernand Julien Dossa, Xinyu Lian, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, “A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning,” Proc. of The 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2019), Budapest, Jul. 2019.
  4. Kazuki Sato, Kenta Hama, Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, “Predictable Uncertainty-Aware Unsupervised Deep Anomaly Segmentation,” Proc. of The 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2019), Budapest, Jul. 2019.
  5. Koki Kusano, Tetsuo Tashiro, Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, “Deep Generative State-Space Modeling of FMRI Images for Psychiatric Disorder Diagnosis,” Proc. of The 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2019), Budapest, Jul. 2019.

Press Reports

  1. “ＡＩで雲判別するアプリの体験会,” NHK 関西 NEWS WEB, 8月, 2019.

Domestic Presentations

  1. 木村匠, 松原崇, 上原邦昭, “Neural ODEを用いた超解像ニューラルネットワークの高精度化,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-1-26, 広島, 3月, 2020.
  2. 吉田和輝, 松原崇, 上原邦昭, “深層学習におけるモデルの信頼性評価指標の検討,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-1-27, 広島, 3月, 2020.
  3. 綿岡晃輝, 松原崇, 上原邦昭, “敵対的攻撃に対する公平な分類器の脆弱性,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集, D-12-7, 広島, 3月, 2020.
  4. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “遷移関数とスコア関数の分離による知識グラフの補完,” 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会, 京都, 3月, 2020.
  5. 綿岡晃輝, 松原崇, 上原邦昭, “公平性が引き起こす敵対的攻撃に対する脆弱性,” 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会, 京都, 3月, 2020.
  6. 草野航希, 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, “属性を考慮した深層生成モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 119, no. 289, CCS2019-33, pp. 41-44, 神戸, 11月, 2019年.
  7. 佐藤一輝, 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “偶然的不確実性に頑健な深層教師なし欠陥領域セグメンテーション,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 119, no. 289, CCS2019-32, pp. 37-40, 神戸, 11月, 2019年.
  8. 松原崇, “画像テキスト間検索のための埋め込み空間の変形,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 119, no. 289, CCS2019-31, pp. 33-36, 神戸, 11月, 2019年.
  9. 吉田和輝, 松原崇, 上原邦昭, “データセットシフト下における深層学習の確信度の較正,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 119, no. 289, CCS2019-25, pp. 5-8, 神戸, 11月, 2019年.
  10. Rousslan Fernand Julien Dossa, Xinyu Lian, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, “A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning,” 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会, 沖縄, 6月, 2019.
  11. 草野航希, 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, “深層特権属性モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断,” 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会, 沖縄, 6月, 2019.
  12. 佐藤一輝, 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “深層教師なし異常部分検知のための偶然的不確実さを考慮した異常度,” 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会, 沖縄, 6月, 2019.
  13. 藤岡和暉, 松原崇, 上原邦昭, “自動運転向け物体検出システムのための敵対的昼夜変換,” 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会, 沖縄, 6月, 2019.
  14. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “ベイズ的深層学習を用いた画像テキスト検索における信頼性評価,” 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会, 沖縄, 6月, 2019.
  15. ドッサ ルスラン フェルナン ジュリアン, 連欣瑜, 野本洋一, 松原崇, 上原邦昭, “強化学習と模倣学習の融合による人間らしいエージェント,” 2019年度 第33回人工知能学会全国大会(JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.
  16. 佐藤一輝, 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “不確実性を考慮した深層教師なし異常部分検知,” 2019年度 第33回人工知能学会全国大会(JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.
  17. 草野航希, 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, “深層状態空間モデルによるfMRI 画像を用いた精神疾患診断,” 2019年度 第33回人工知能学会全国大会(JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.
  18. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “画像テキスト検索における不確かさの評価,” 2019年度 第33回人工知能学会全国大会(JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.

Patent Applications

  1. 松原崇, 上原邦昭，野本洋一，”人らしく振舞うＡＩエージェントの学習方法、学習装置及び学習プログラム”，日本，2019年5月23日申請（出願番号：特願2019-097222）

2018

Journal Articles

  1. Takashi Matsubara, Tetsuo Tashiro, and Kuniaki Uehara, “Deep Neural Generative Model of Functional MRI Images for Psychiatric Disorder Diagnosis,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 66, no. 10, pp. 2768-2779, 2019.
  2. Kenya Ukai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Bayesian Estimation and Model Averaging of Convolutional Neural Networks by Hypernetwork,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol.E10-N, No.1, 2019.
  3. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “A Novel Weight-Shared Multi-Stage CNN for Scale Robustness,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 29, no. 4, pp. 1090-1101, 2019.
  4. Takashi Matsubara, Ryo Akita, and Kuniaki Uehara, “Stock Price Prediction by Deep Neural Generative Model of News Articles,” IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E101-D No.4, pp.901-908, 2018.
  5. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, “Asynchronous Network of Cellular Automaton-based Neurons for Efficient Implementation of Boltzmann Machines,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol. E9-N, No.1, pp. 24-35, 2018.

Conference Proceedings

  1. Kenta Hama, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Image-Caption Retrieval with Evaluating Uncertainties,” Proc. of 7th Japan-Korea Joint Workshop on Complex Communication Sciences (JKCCS), Pyengonchang, Jan. 2019. Best Paper Award
  2. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “RICAP: Random Image Cropping and Patching Data Augmentation for Deep CNNs,” Proc. of The 10th Asian Conference on Machine Learning (ACML2018), Beijing, Nov. 2018. (acceptance rate 57/230=0.248)
  3. Kenya Ukai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Hypernetwork-based Implicit Posterior Estimation and Model Averaging of Convolutional Neural Networks,” Proc. of The 10th Asian Conference on Machine Learning (ACML2018), Beijing, Nov. 2018. (acceptance rate 57/230=0.248)
  4. Kimiaki Shirahama, He Zhenying and Kuniaki Uehara, “Kobe University and Kindai University at TRECVID 2018 AVS Task,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID), Nov. 2018.
  5. Takashi Matsubara, Tetsuo Tashiro, and Kuniaki Uehara, “Structured Deep Generative Model of FMRI Signals for Mental Disorder Diagnosis,” Proc. of Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2018), Granada, Sep. 2018.
  6. Xiao Zeng, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Episode-effcient Exploration for Safe Reinforcement Learning,” Proc. of The 2018 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2018), Tarragona, Sep. 2018.
  7. Takashi Matsubara, Ryosuke Tachibana, and Kuniaki Uehara, “Anomaly Machine Component Detection by Deep Generative Model with Unregularized Score,” Proc. of The 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2018), Rio de Janeiro, Jul. 2018.

Review Articles

  1. 松原崇, “ニューラルネットワークが近似する関数の性質と応用,” 日本神経回路学会誌, 12月号, 2018.
  2. 松原崇, “敵対的生成ネットワークとその応用,” 映像情報メディア学会誌, 9月号, 2018.

Patent Applications

  1. 松原崇, 上原邦昭，”生体信号データからの個体特徴分離による状態予測方法および装置”，日本，2018年9月12日申請（出願番号：特願2018-170121）
  2. 松原崇, 上原邦昭，曽驍，野本洋一，”効率的に学習を行う強化学習方法、強化学習装置及び強化学習プログラム”，日本，2019年3月31日申請（出願番号：特願2019-069533）

Press Reports

  1. “雲の種類を識別するアプリ　神戸大などが開発,” 朝日新聞, 11月, 2018.
  2. “上空の雲の名前 あなたはわかりますか？,” NHK NEWS WEB, 11月, 2018.
  3. “スマホアプリ『くもろぐ』リリース！ ～雲を撮影＆共有して雲日記を始めませんか？～,” 神戸大学 プレスリリース Research at Kobe, 10月, 2018.
  4. “不良品の自動発見！コストのかかる異常検知が人工知能で楽々解決！？,” marvin, 6月, 2018.

Invited Talks

  1. Takashi Matsubara, “Deep Learning Regularized by Structure and Hierarchy,” Proc. of 7th Japan-Korea Joint Workshop on Complex Communication Sciences (JKCCS), Pyengonchang, Jan. 2019.

Domestic Presentations

  1. 鵜飼健矢, 松原崇, 上原邦昭, “ハイパーネットによる畳み込みニューラルネットワークの暗黙的事後分布推定,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 118, no. 316, CCS2018-45, pp. 67-72, 神戸, 11月, 2018年.
  2. Lian Xinyu, Rousslan Fernand Julien Dossa, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, “A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 118, no. 316, CCS2018-41, pp. 45-50, 神戸, 11月, 2018年.
  3. 高橋良, 松原崇, 上原邦昭, “画像パッチワークによる新しいdata augmentationの提案,” 電子情報通信学会技術研究報告 情報論的学習理論と機械学習研究会, vol. 118, no. 220, IBISML2018-20, pp. 47-54, 福岡, 9月, 2018.
  4. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “ガウス分布を用いた埋め込みによる画像テキスト間検索,” 電子情報通信学会技術研究報告 情報論的学習理論と機械学習研究会, vol. 118, no. 220, IBISML2018-15, pp. 17-20, 福岡, 9月, 2018.
  5. 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, “深層生成モデルの構造化によるfMRI画像からの特徴抽出,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 118, no. 168, CCS2018-32, pp. 29-32, 北海道, 8月, 2018.
  6. 周 伯乾, 山内 渉平, 松原 崇, 上原 邦昭, “監視カメラ映像に写った歩行者の行動解析,” 2018年度 電子情報通信学会NOLTAソサイエティ大会, A-18, 京都, 6月, 2018.
  7. 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, “構造化深層生成モデルによるfMRI画像を用いた精神疾患診断,” 2018年度 第32回人工知能学会全国大会(JSAI2018), 2J4-03, 鹿児島, 6月, 2018.
  8. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, “深層生成モデルによる非正則化異常度を用いた工業製品の異常検知,” 2018年度 第32回人工知能学会全国大会(JSAI2018), 2A1-03, 鹿児島, 6月, 2018. 全国大会優秀賞受賞
  9. 益田慎太, 松原崇, 上原邦昭, “多様な仮想空間を構築するための画像モダリティ変換,” 2018年度 第32回人工知能学会全国大会(JSAI2018), 4M1-04, 鹿児島, 6月, 2018.
  10. 鵜飼健矢, 松原崇, 上原邦昭, “ハイパーネットによる識別モデルのベイズ推定とモデル平均化,” 2018年度 第32回人工知能学会全国大会(JSAI2018), 1Z1-05, 鹿児島, 6月, 2018.
  11. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, “確率分布を用いた画像テキストデータの埋め込みと検索,” 2018年度 第32回人工知能学会全国大会(JSAI2018), 3L2-05, 鹿児島, 6月, 2018.
  12. 森川優, 中西波瑠, 稲村直樹, 近藤伸明, 小渕浩希, 大澤輝夫, 松原崇, 上原邦昭, “全天球画像のデータ収集と雲形と状態判定,” 2018年度 第32回人工知能学会全国大会(JSAI2018), 2A4-01, 鹿児島, 6月, 2018.

2017

Journal Articles

  1. Hiroaki Mano, Gopal Kotecha, Kenji Leibnitz, Takashi Matsubara, Aya Nakae, Nicholas Shenker, Masahiko Shibata, Valerie Voon, Wako Yoshida, Michael Lee, Toshio Yanagida, Mitsuo Kawato, Maria Joao Rosa, and Ben Seymour, “Classification and characterisation of brain network changes in chronic back pain: A multicenter study,” Wellcome Open Research, vol. 3, no. 19, 2018.
  2. Takashi Matsubara, “Conduction Delay Learning Model for Unsupervised and Supervised Classification of Spatio-Temporal Spike Patterns,” Frontiers in Computational Neuroscience, 21 Nov. 2017.
  3. Yusuke Kataoka, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Deep Manga Colorization with Color Style Extraction by Conditional Adversarially Learned Inference,” IEE: Information Engineering Express, vol. 3, no. 4, pp. 55-66, 2017.
  4. Ryosuke Tachibana, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Auto-encoder with Adversarially Regularized Latent Variables for Semi-Supervised Learning,” IEE: Information Engineering Express, vol. 3, no. 3, pp. 11-20, 2017.

Conference Proceedings

  1. Tetsuo Tashiro, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Deep Neural Generative Model for fMRI Image Based Diagnosis of Mental Disorder,” Proc. of The 2017 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2017), Cancun, Dec. 2017, pp. 700-703, 5169.
  2. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Multi-Stage Convolutional Neural Networks for Robustness to Scale Transformation,” Proc. of The 2017 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2017), Cancun, Dec. 2017, pp. 692-695, 5056.
  3. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Scale-Invariant Recognition by Weight-Shared CNNs in Parallel,” Proc. of The 9th Asian Conference on Machine Learning (ACML2017), Seoul, Nov. 2017. (acceptance rate 41/172=0.238).
  4. Zhenying He, Kuniaki Uehara, Takashi Shinozaki, Kimiaki Shirahama and Marcin Grzegozek, “Kobe University, NICT and University of Siegen at TRECVID 2017 AVS Task,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation 2017 (TRECVID2017), 2017.
  5. Yuusuke Kataoka, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Automatic Manga Colorization with Color Style by Generative Adversarial Nets,” Proc. of The 18th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD2017), Kanazawa, Jun. 2017, SS2-08.
  6. Shohei Miyashita, Xinyu Lian, Xiao Zeng, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, “Developing Game AI Agent Behaving Like Human by Mixing Reinforcement Learning and Supervised Learning,” Proc. of The 18th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD2017), Kanazawa, Jun. 2017, SS2-07.
  7. Takashi Matsubara, “Spike Timing-Dependent Conduction Delay Learning Model Classifying Spatio-Temporal Spike Patterns,” Proc. of The 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2017), Anchorage, May 2017, 164.

Domestic Presentations

  1. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, “非正規化異常度を用いた深層生成モデルによる工業製品の異常検知,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-2-4, 東京, 3月, 2018.
  2. 鵜飼健矢, 松原崇, 上原邦昭, “CNN のフィルタを生成するサブネットワークによるサイズ可変なCNN,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-2-5, 東京, 3月, 2018.
  3. 松原崇, 田代哲生, 上原邦昭, “深層生成モデルによるfMRIデータの患者個人特徴量抽出とそれを用いた精神疾患診断,” 第5回 JAMI医用知能情報学研究会-JSAI医用人工知能研究会 合同研究会, 神奈川, 3月, 2018, SIG-AIMED-005-02.
  4. 松原崇, “Feedback Alignmentに基づく自己符号化器のヘブ則様学習アルゴリズムの検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 117, no. 288, CCS2017-24, pp. 21-24, 大阪, 11月, 2017.
  5. 田代哲生, 山内渉平, 松原崇, 上原邦昭, “脳機能画像解析のための深層生成モデル,” 2017年度 第31回人工知能学会全国大会 (JSAI2017). 学生奨励賞受賞
  6. 高橋良, 松原崇, 上原邦昭, “幾何学的不変性獲得のための多段 CNN の提案,” 2017年度 第31回人工知能学会全国大会 (JSAI2017).

2016

Journal Articles

  1. Ryo Akita, Akira Yoshihara, Takashi Matsubara,and Kuniaki Uehara , “Deep Learning for Stock Prediction Using Numerical and Textual Information ,” International Journal of Computer & Information Science, vol. 17, pp. 11-16, 2016.
  2. 田中優子, 上原邦昭 , “人の行動把握のための教師なし学習による意味情報推定,” 土木学会論文集D3 Vol.72, No.4 pp.356-367, 2016.
  3. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara , “Homeostatic Plasticity Achieved by Incorporation of Random Fluctuations and Soft-Bounded Hebbian Plasticity in Excitatory Synapses ,” Frontiers in Neural Circuits, vol. 10, no. 42, 2016.
  4. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai , “An Asynchronous Recurrent Network of Cellular Automaton-based Neurons and its Reproduction of Spiking Neural Network Activities ,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 27, no. 9, pp.836-852, 2016.

Conference Proceedings

  1. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, “Efficient Implementation of Boltzmann Machine using Asynchronous Network of Cellular Automaton-based Neurons ,” Proc. of The 2016 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2016), Yugawara, Nov. 2016, pp. 634-637 .
  2. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara , “A Novel Homeostatic Plasticity Model Realized by Random Fluctuations in Excitatory Synapses ,” Proc. of The 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2016), Vancouver, Jul. 2016, N-16352
  3. Yasuyuki Matsumoto, Kuniaki Uehara, Takashi Shinozaki, Kimiaki Shirahama and Marcin Grzegozek, “Kobe University, NICT, and University of Siegen at TRECVID 2016 AVS Task,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation 2016 (TRECVID2016), 2016.
  4. Yuusuke Kataoka, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, “Image Generation Using Generative Adversarial Networks and Attention Mechanism,” Proc. of the 15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science(ICIS 2016), pp. 933-938, June 2016.
  5. Ryosuke Tachibana, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, “Semi-Supervised Learning Using Adversarial Networks,” Proc. of the 15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science(ICIS 2016), pp. 939-944, June 2016.
  6. Ryo Akita, Akira Yoshihara, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, “Deep Learning for Stock Prediction Using Numerical and Textual Information,” Proc. of the 15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science(ICIS 2016), pp. 945-950, June 2016.
  7. Z. Boukhers, Y. Wang, K. Shirahama, K. Uehara, M. Grzegorzek, “Convoy Detection in Crowded Surveillance Videos,” Proc. of International Workshop on Human Behavior Understanding at ACM Multimedia, pp 137-147, 2016.

Invited Talks

  1. 松原崇, “深層学習は何をどのように”学習”するのか,” 日本科学哲学会第49回大会ワークショップ 『人工知能の哲学：知能の理解と実現に挑む工学と哲学の対話』, 松本, 11 月 2016. (招待講演)

Domestic Presentations

  1. 松原崇, “スパイク時刻依存遅延学習モデルによるスパイク列の学習,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-1-6, 名古屋, 3月, 2017.
  2. 片岡裕介, 松原崇, 上原邦昭, “深層学習における敵対的ネットワークを用いた漫画画像の自動カラー化,” 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(CVIM2017)
  3. 松本泰幸, 篠崎隆志, 白浜公章, 上原邦昭, “Curriculum Learningを用いたネットワーク群による効率的な大規模動画像検索,” 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(CVIM2017)
  4. 松原崇, “スパイク時刻依存遅延学習モデルによる教師なし学習,” 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, vol. 116, no. 285, CCS2016-32, pp. 13-16, 京都, 11月, 2016. CCS奨励賞受賞
  5. Long Niu, Seiji Sakakibara, Seiki Tokunaga, Sachio Saiki, Takashi Matsubara, Masahide Nakamura, Kuniaki Uehara, “Reasoning daily activities of single life using environment sensing and indoor location,” 電子情報通信学会技術研究報告 情報ネットワーク研究会, vol. 116, no. 251, IN2016-49, pp. 7-8, 大阪, 10月, 2016.
  6. Takashi Matsubara, Kenji Leibnitz, Hiroaki Mano, Takashi Shinozaki, Tetsuya Shimokawa, and Ben Seymour, “Analyzing Functional Brain Big Data: Opportunities for AI!,” The 6th CiNet General Conference, Minabe, Oct. 2016, 27.
  7. Takashi Matsubara, Hiromasa Takemura, and Ferdinand Peper, “What can AI Learn from White Matter Plasticity,” The 6th CiNet General Conference, Minabe, Oct. 2016, 25.
  8. 小西創, 松原崇, 上原邦昭, “神経パルス信号と高次可塑性を用いた深層学習システムの構築,” 2016年度 第30回人工知能学会全国大会（JSAI2016）. 2016年6月8日.3E4-1.
  9. 片岡裕介, 松原崇, 上原邦昭, “深層学習における敵対的ネットワークと注視を用いた画像生成の試み,” 2016年度 第30回人工知能学会全国大会（JSAI2016）. 2016年6月8日.4G4-3. 学生奨励賞受賞
  10. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, “深層学習における敵対的ネットワークによるラベル推定と半教師あり学習,” 2016年度 第30回人工知能学会全国大会（JSAI2016）. 2016年6月8日.4G4-4.

2015

Journal Articles

  1. Akira Yoshihara, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara. , “Leveraging Temporal Properties of News Events for Stock Market Prediction. ,” Artificial Intelligence Research, Vol. 5, No. 1, pp. 103-110, January 2016.
  2. Kimiaki Shirahama, Tadashi Matsumura, Marcin Grzegorzek, Kuniaki Uehara, “Semantic Indexing based on Focus of Attention Extended by Weakly Supervised Learning,” International Journal on Advances in Software, Vol. 8, No. 3, pp. 410-419, 2015.
  3. Shun Kawahara, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara, “Detecting Vital Documents in Massive Data Streams,” Open Journal of Web Technologies, Vol. 2, No. 1, pp. 16-26, 2015.
  4. Kimiaki Shirahama, Marcin Grzegorzek and Kuniaki Uehara, “Weakly Supervised Detection of Video Events Using Hidden Conditional Random Fields,” International Journal of Multimedia Information Retrieval, Vol. 4, No. 1, pp. 17-32, 2015
  5. Shohei Higashiyama, Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Cost-Sensitive Structured Perceptron Incorporating Category Hierarchy for Named Entity Recognition,” Journal of Information and Communication Technology (JICT), Vol. 14, pp. 1-20, May 2015.
  6. 東山翔平, 関和広, 上原邦昭, “医療用語資源の語彙拡張と診療情報抽出への応用,” 自然言語処理, Vol. 22, No. 2, pp. 77-106, June 2015．
  7. Takashi Matsubara, Hiroyuki Torikai, Tetsuya Shimokawa, Kenji Leibnitz, and Ferdinand Peper, “A Novel Double Oscillation Model for Prediction of fMRI BOLD Signals without Detrending,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol.E98.A, no.9, pp.1924-1936, 2015.

Conference Proceedings

  1. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, “The STDP with Fluctuations Agrees with the Changes and the Distributions of the Synaptic Weights,” Proc. of The 2015 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, Hong Kong, Dec. 2015, pp. 217-220.
  2. Kimiaki Shirahama, Takashi Shinozaki, Yasuyuki Matsumoto, Marcin Grzegorzek, Kuniaki Uehara, “University of Siegen, Kobe University and NICT at TRECVID 2015 SIN and MED Tasks,” TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID) 2015 Workshop, 2015
  3. Shun Kawahara, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara, “Detecting Vital Documents Using Negative Relevance Feedback in Distributed Realtime Computation Framework,” Proc. of the 2015 Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING 2015), pp. 101-108, May 2015.
  4. Kimiaki Shirahama, Tadashi Matsumura, Marcin Grzegorzek and Kuniaki Uehara, “Empowering Semantic Indexing with Focus of Attention”,” Proc. of the Seventh International Conferences on Advances in Multimedia (MMEDIA 2015) pp. 33-36, 2015

Domestic Presentations

  1. 松原崇, 上原邦昭, “非同期セルオートマトン神経系モデルによるボルツマンマシンの実装,” 電子情報通信学会 非線形問題研究会, 2016年3月24日, NLP2015-143.
  2. 水川徳之, 松原崇, 上原邦昭, “深層学習による文字列データ処理のメカニズムについて,” 2016年 電子情報通信学会総合大会, 2016年3月15日, N-2-6.
  3. 松原崇, 上原邦昭, “シナプス結合のゆらぎによる神経活動の恒常性への影響の数理解析,” 2016年 電子情報通信学会総合大会, 2016年3月15日, N-1-5.
  4. 田中優子, 上原邦昭, “教師なし学習を用いた移動軌跡データからの意味情報推定,” 2015年度 第29回人工知能学会全国大会（JSAI2015）. 2015年5月30日. 1F4-OS-09a-2.
  5. 秋田諒, 吉原輝, 関和広, 上原邦昭, “再帰的ニューラルネットワークによる感情分析モデルを用いた株価動向予測,” 2015年度 第29回人工知能学会全国大会（JSAI2015）.2015年5月30日. 1J4-OS-13a-5.
  6. 松本泰幸, 篠崎隆志, 上原邦昭, “Deep Learningの中間層学習表現を利用した動画像の意味解析,” 2015年度 第29回人工知能学会全国大会（JSAI2015）. 2015年5月31日. 2C1-OS-06a-3.
  7. 鷹取留亞子, 上原邦昭, “オンライン処理による多次元時系列データのモチーフ長を考慮したモチーフ発見,” 2015年度 第29回人工知能学会全国大会（JSAI2015）. 2015年6月1日. 3C4-5.
  8. 水川徳之, 松原崇, 上原邦昭, “再帰を用いた深層学習による時系列データの学習,” 2015年度 情報処理学会関西支部 支部大会. 2015年9月28日. C-01.
  9. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, “深層学習における教師なし特徴抽出手法の比較,” 2015年度 情報処理学会関西支部 支部大会. 2015年9月28日. C-02.
  10. 小西創, 松原崇, 上原邦昭, “スパイキングニューロンの深層学習への応用,” 2015年度 情報処理学会関西支部 支部大会. 2015年9月28日. C-03.

著者

  1. Kimiaki Shirahama, Kenji Kumabuchi, Marcin Grzegorzek and Kuniaki Uehara, “Video Retrieval Based on Uncertain Concept Detection Using Dempster-Shafer Theory,” (Aaron K. Baughman, Jiang Gao, Jia-Yu Pan and Valery Petrushin eds.), Multimedia Data Mining and Analytics: Disruptive Innovation, pp. 269-294 (chapter 12), Springer 2015

2014

Journal Articles

  1. Kimiaki Shirahama, Yuta Matsuoka and Kuniaki Uehara, “Hybrid Negative Example Selection Using Visual and Conceptual Features,” Multimedia Tools and Applications, Vol. 71, No. 3, pp. 967-989, 2014
  2. 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭, “コンセプト追跡を用いたマイクロブログ検索,” 情報処理学会論文誌：データベース, Vol. 7, No. 2, pp. 1-10, June 2014.
  3. 関和広, 上原邦昭, “三段論法的パターンに着目した解釈容易な仮説の生成規則獲得と順位付け,” 情報処理学会論文誌. Vol. 55, No. 4, pp. 1428-1437, April 2014．
  4. 宮西 大樹, 関和広, 上原邦昭, “マイクロブログ文書の選択による適合フィードバックを用いた疑似適合フィードバックの検索性能改善,” 情報処理学会論文誌. Vol. 55, No. 5, pp. 1585-1594, May 2014．

Conference Proceedings

  1. Taiki Miyanishi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Time-Aware Latent Concept Expansion for Microblog Search,” Proc. of the 8th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2014), pp. 366-375, June 2014.
  2. Kimiaki Shirahama, Marcin Grzegorzek and Kuniaki Uehara, “Multimedia Event Detection Using Hidden Conditional Random Fields,” Proc. of the 4th ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR 2014), pp. 9-16, 2014
  3. Akira Yoshihara, Kazuki Fujikawa, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Predicting the Trend of the Stock Market by Recurrent Deep Neural Networks,” Proc. of the 13th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2014), pp. 759-769, December 2014.
  4. Shohei Higashiyama, Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “A Cost-Sensitive Approach to Named Entity Recognition with Category Hierarchy,” Proc. of the International Conference on Computer and Information Sciences (ICCOINS 2014), CD-ROM, 6 pages, June 2014.

Domestic Presentations

  1. 藤川和樹, 関和広, 上原邦昭, “深層学習による複数文書の圧縮表現の獲得と株価動向推定への応用,” 人工知能学会, 金融情報学研究会, SIG-FIN-012-03, 2014．
  2. 藤川和樹, 関和広, 上原邦昭, “言語情報を用いた経済指標の予測と分析,” 第28回人工知能学会全国大会（JSAI2014) 3L4-OS-26b-3, 2014．
  3. 吉原輝, 藤川和樹, 関和広, 上原邦昭, “深層学習による経済指標動向推定,” 第28回人工知能学会全国大会（JSAI2014） 3H3-OS-24a-5, 2014．
  4. 田中優子, 関和広, 上原邦昭, “人間の行動知識を用いた移動軌跡データからの固有行動検出,” 第28回人工知能学会全国大会（JSAI2014） 1C4-OS-13a-2, 2014．
  5. 王一ソウ, 司南, 関和広, 上原邦昭, “データストリーム手法による行動軌跡パターン検出と時空間情報の可視化,” 第28回人工知能学会全国大会（JSAI2014） 1C4-OS-13a-6, 2014．
  6. 田中 優子,関 和広,上原 邦昭, “データマイニングによる移動軌跡データからの知識獲得,” 東京大学空間情報科学研究センター, 全国共同利用研究発表大会(CSIS DAYS 2014) D14, 2014年10月.
  7. 王一ソウ, 関和広, 上原邦昭, “データストリーム手法による交通混雑エリア検出と可視化,” 東京大学空間情報科学研究センター, 全国共同利用研究発表大会(CSIS DAYS 2014) D15, 2014年10月.
  8. 吉原輝, 関和広, 上原邦昭, “ニュース記事の時間的特性を考慮した株価動向予測,” 情報処理学会, 第102回数理モデル化と問題解決研究発表会, Vol. 102, No. 4, pp. 1-6, 2015年2月．
  9. 川原 駿, 関和広, 上原邦昭, “分散ストリーム処理基盤Stormと言語モデリングによる新情報を含む文書の検出,” 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第13回日本データベース学会年次大会）（DEIM2015） D4-3, 7 pages, 2015年2月．
  10. 鷹取留亞子, 上原邦昭, “多次元時系列データにおけるオンラインでのモチーフ発見手法の検討,” 第77回情報処理学会全国大会（IPSJ2015） 1R-08, 2015年3月．

著者

  1. Yicong Wang, Kazuhiro Seki and Kuniaki Uehara, “Detection of Trajectory Patterns and Visualization of Spatio-temporal Information Based on Data Stream Approaches,” Geo-Informatics in Resource Management and Sustainable Ecosystem, CCIS 482, pp.204-214. Springer, Heidelberg (2014)

2013

Journal Articles

  1. Kazuhiro Seki, Ryota Jinno, and Kuniaki Uehara, “Parallel Distributed Trajectory Pattern Mining Using Hierarchical Grid with MapReduce,” International Journal of Grid and High Performance Computing, Vol. 5, No. 4, pp. 79-96, October 2013.
  2. 白浜公章, 上原邦昭, “行列演算に基づく高速かつ厳密な大規模映像データ処理,” 映像情報メディア学会誌, Vol. 67, No. 7, pp. J241-J251, 2013．
  3. Kazuki Fujikawa, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara. , “NegFinder: A Web Service for Identifying Negation Signals and Their Scopes,” IPSJ Transactions on Bioinformatics, Vol. 6, pp. 29-34, July 2013.
  4. Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara. , “Block Coordinate Descent Algorithms for Large-scale Sparse Multiclass Classification,” Machine Learning, Vol. 93, No. 1, pp. 31-52, October 2013.
  5. 東山翔平, ブロンデルマチュー, 関和広, 上原邦昭, “カテゴリ階層を考慮した構造化パーセプトロンによる固有表現抽出,” 情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用, Vol. 6, No. 3, pp. 43-52, 2013年．
  6. 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭, “マイクロブログ検索のための時間情報と非時間情報を統合したクエリ拡張,” 情報処理学会論文誌, Vol. 54, No. 4, pp. 1655-1666, 2013．

Conference Proceedings

  1. Kimiaki Shirahama, Chen Li, Marcin Grzegorzek, Kuniaki Uehara, “University of Siegen, Kobe University, and Muroran Institute of Technology at TRECVID 2013 Multimedia Event Detection,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID) 2013 Workshop, November 2013.
  2. Taiki Miyanishi, Sayaka Kitaguchi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “TREC 2013 Microblog Track Experiments at Kobe University,” Proc. of the 22nd Text Retrieval Conference (TREC 2013), November 2013.
  3. Sayaka Kitaguchi, Taiki Miyanishi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Interactive Disaster Information Search System for Microblog by Minimal User Feedback,” Proc. of the 9th Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS 2013). pp.476-487, December 2013.
  4. Taiki Miyanishi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Improving Pseudo-Relevance Feedback via Tweet Selection,” Proc. of the 22nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2013), pp.439-448, October 2013.
  5. Koji Kumanami, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Agglomerative Co-Clustering for Synonymous Phrases Based on Common Effects and Influences,” Proc. of the IEEE Big Data 2013 Workshop on Scalable Machine Learning, pp. 87-94, October 2013.
  6. Shohei Higashiyama, Kazuhiro Seki and Kuniaki Uehara, “Developing ML-based Systems to Extract Medical Information from Japanese Medical History Summaries,” Proc. of the 1st Workshop on Natural Language Processing for Medical and Healthcare Fields, pp. 14-21, October 2013.
  7. Shohei Higashiyama, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Clinical Entity Recognition Using Cost-Sensitive Structured Perceptron for NTCIR-10 MedNLP,” Proc. of the 10th NTCIR Conference, pp. 704-709, June 2013.
  8. Kazuhiro Seki and Kuniaki Uehara, “Supervised Hypothesis Discovery Using Syllogistic Patterns in the Biomedical Literature,” Proc. of the 23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2013), pp. 1663-1669, August 2013.
  9. Kimiaki Shirahama, Kenji Kumabuchi, and Kuniaki Uehara, “Video Retrieval by Learning Uncertainties in Concept Detection from Imbalanced Annotation Data,” Proc. of the 5th International Conferences on Advances in Multimedia (MMEDIA 2013), pp. 19-24, April 2013.
  10. Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Learning Non-Linear Classifiers with a Sparsity Constraint using L1 Regularization,” Proc. of the 28th Annual ACM Symposium On Applied Computing (SAC 2013), pp. 167-169, 2013.
  11. Taiki Miyanishi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Combining Recency and Topic-Dependent Temporal Variation for Microblog Search,” Proc. of the 35th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2013), pp. 331-343, March 2013.

Domestic Presentations

  1. 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭, “コンセプト追跡を用いたマイクロブログ検索,” 第6回 Webとデータベースに関するフォーラム, (WebDB Forum 2013) 2013． 優秀論文賞, 学生奨励賞受賞
  2. 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭, “マイクロブログ文書の選択による擬似適合フィードバック,” 第157回DBS・第111回IFAT合同研究発表会, 2013-DBS-157(15), pp. 1-6, 2013． 学生奨励賞受賞
  3. 藤川和樹, 関和広, 上原邦昭, “Neg Finder: A Web Service for Identifying Negation Signals and Their Scopes,” 情報処理学会 第34回BIO研究発表会, 2013-BIO-314, No. 12, pp. 1-4, 2013．
  4. 中菅章浩, 関和広, 上原邦昭, “ニュース記事で報道される社会的イベントを考慮した株価動向予測の補正,” 人工知能学会第10回ファイナンスにおける人工知能応用研究会, SIG-FIN-010-03, 2013．
  5. 松村憲, 白浜公章, 上原邦昭, “弱教師あり学習による効率的な注目領域の検出と映像分類への応用,” 映像情報メディア学会 メディア工学研究会, ME2013-31, pp. 13-18, 2013．
  6. 熊南昂司, 関和広, 上原邦昭, “異なる述語項関係に基づく階層的フレーズクラスタリング,” 電子情報通信学会　思考と言語研究会, 112(442), pp. 49-54, 2013．
  7. 北口沙也香, 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭, “マイクロブログ文書の選択による対話的な災害情報検索システム,” 言語処理学会 第19回年次大会, Y3-2, pp. 240-243, 2013．

2012

Journal Articles

  1. ブロンデルマチュー, 関和広, 上原邦昭, “L1正則化によるスパース性の制約を用いた非線形分類器の学習,” 人工知能学会論文誌, Vol. 27, No. 6, pp. 401-410.
  2. 神野良太, 熊南昂司, 福井聡, 関和広, 上原邦昭, “階層グリッドを用いた四分木探索による移動軌跡データからの並列分散型頻出パターン検出,” 人工知能学会論文誌, Vol. 27, No. 5, pp. 308-319, 2012.
  3. 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭, “リンク予測を基にした時系列ネットワーク中でのオブジェクトランキング,” 人工知能学会論文誌, Vol. 27, No. 3, pp. 223-234. March 2012
  4. Kimiaki Shirahama, Yuta Matsuoka, and Kuniaki Uehara, “Event Retrieval in Video Archives Using Rough Set Theory and Partially Supervised Learning,” Multimedia Tools and Applications, Vol. 57, No. 1, pp. 145-173, 2012.Open Access
  5. 白浜公章, 松岡悠太, 上原邦昭． , “ラフ集合理論を用いたクエリの帰納的定義に基づく例示映像検索 ,” 映像情報メディア学会誌, Vol. 66, No. 5, pp. J124-J135, May 2012.
  6. Tetsuya Nakamura, Keishi Taki, Hiroki Nomiya, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “A Shape-based Similarity Measure for Time Series Data with Collaborative Ensemble Learning,” Pattern Analysis and Applications. (Online First)

Conference Proceedings

  1. Taiki Miyanishi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “TREC 2012 Microblog Track Experiments at Kobe University,” Proc. of the 21th Text Retrieval Conference (TREC 2012), November 2012.
  2. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Kobe University and Muroran Institute of Technology at TRECVID 2012 Semantic Indexing Task,” Proc. of the TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID) 2012 Workshop, pp. 239-247, November 2012. Semantic Indexing (SIN) light task 1位
  3. Xinlu Guo, Yoshiaki Yasumura and Kuniaki Uehara, “Semi-supervised Gaussian Process Regression and Its Feedback Design,” Proc. of the 8th International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA2012), pp. 353-366, December 2012.
  4. Ryota Jinno, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Parallel Distributed Trajectory Pattern Mining Using MapReduce,” Proc. of the 4th IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science (CloudCom 2012), pp. 269-273, December 2012.
  5. Kazuki Fujikawa, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “A Hybrid Approach to Finding Negated and Uncertain Expressions in Biomedical Documents,” Proc. of the 2nd International Workshop on Managing Interoperability and compleXity in Health Systems, pp. 67-74, October 2012.
  6. Takuya Hagimura, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Generating Interpretable Hypotheses Based on Syllogistic Patterns,” Proc. of the AAAI-2012 Fall Symposium on Information Retrieval and Knowledge Discovery in Biomedical Text, November 2012.
  7. Kimiaki Shirahama, Kuniaki Uehara and Marcin Grzegorzek, “Examining the Applicability of Virtual Reality Technique for Video Retrieval,” Proc. of the 10th Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI 2012), pp. 211-216, June 2012.
  8. Kimiaki Shirahama, Kenji Kumabuchi and Kuniaki Uehara, “Video Retrieval by Managing Uncertainty in Concept Detection using Dempster–Shafer Theory,” Proc. of the Fourth International Conferences on Advances in Multimedia (MMEDIA 2012), pp. 71-74, May 2012.

Domestic Presentations

  1. 渡邊結衣, 白浜公章, 上原邦昭, “能動学習とタグ推薦を用いたオンライン映像アノテーションゲーム,” 電子情報通信学会 データ工学研究会(2012-12-DE), 2012. 学生奨励賞受賞
  2. Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara. , “Learning Non-Linear Classifiers with a Sparsity Upper-Bound via Efficient Model Selection,” IEICE Technical Report, IBISML 2012-12, pp. 9-14, 2012.
  3. 河村勇太, 上原邦昭, “ランダマイズドアルゴリズムによる局所線形SVMの並列化,” 情報処理学会 第91回数理モデル化と問題解決研究会, 2012．
  4. カク シンロ, 安村 禎明, 上原 邦昭, “クラスタリングに基づく局所的半教師付きガウス過程回帰,” 第15回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2012）．
  5. 東山翔平, ブロンデルマチュー, 関和広, 上原邦昭, “カテゴリ階層を考慮した構造化パーセプトロンによる固有表現抽出,” 情報処理学会第91回数理モデル化と問題解決研究会, 2012．
  6. 辻本貴昭, 上原邦昭, “Local Shapeletを用いた時系列分類に最適な距離尺度の選択,” 情報処理学会第91回数理モデル化と問題解決研究会, 2012．
  7. 河村勇太, 上原邦昭, “局所線形SVMの高速化と精度の向上,” 電子情報通信学会総合大会, 2012．
  8. 劉暁夕, 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭, “Learning to rank for real-time microblog retrieval,” 電子情報通信学会総合大会, 2012．
  9. Yanpeng Lin, Kuniaki Uehara, “The Speedup of Dictionary Learning using GPGPU,” 電子情報通信学会総合大会, 2012．
  10. 張裕, 上原邦昭, “Metric Learning with Gram-Schmidt Process,” 電子情報通信学会総合大会, 2012．
  11. 辻本貴昭, 上原邦昭, “時系列データの類似度関数の検討,” 電子情報通信学会総合大会, 2012．
  12. 中菅章浩, 関和広, 上原邦昭, “異種検索モデルの統合によるブログフィード検索,” 電子情報通信学会総合大会, 2012．
  13. 高橋宏圭, 関和広, 上原邦昭, “株価回帰とWEBニュース記事分析を組み合わせた株価動向推定,” 電子情報通信学会技術研究報告 パターン認識・メディア理解研究会, pp. 103-108, 2012．
  14. 東山翔平, 関和広, マチューブロンデル, 上原邦昭, “カテゴリ階層を考慮した固有表現抽出,” 情報処理学会第74回全国大会, 2V-5, 2012． 学生奨励賞受賞
  15. 熊南昂司, 関和広, 上原邦昭, “MapReduceによる類似フレーズクラスタリング,” 情報処理学会第74回全国大会, 1V-9, 2012． 学生奨励賞受賞
  16. 福井聡, 熊南昂司, 関和広, 上原邦昭, “移動軌跡データからの頻出パターン検出と時空間的可視化,” 全国共同利用研究発表大会 CSISDAYS 2012．

2011

Journal Articles

  1. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara. , “Constructing and Utilizing Video Ontology for Accurate and Fast Retrieval. ,” International Journal of Multimedia Data Engineering and Management (IJMDEM), Vol. 2, No. 4, pp. 59-75, 2011.
  2. Kimiaki Shirahama, Yuta Matsuoka and Kuniaki Uehara. , “Hybrid Negative Example Selection Using Visual and Conceptual Features. ,” Multimedia Tools and Applications. (To appear)
  3. Mathieu Blondel, 関和広, 上原邦昭, “文献情報を用いたカーネル法による遺伝子機能アノテーション,” 情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用, Vol. 4, No. 4, pp. 49-58, November 2011, “Taiki Miyanishi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Hypothesis Ranking Based on Semantic Event Similarities,” IPSJ Transactions on Bioinformatics. Vol.4, pp.9-20, May 2011,” Kazuhiro Seki and Kuniaki Uehara, “Opinionated Document Retrieval Using Subjective Triggers,” Journal of the American Society for Information Science and Technology (JASIST), Vol. 62, No. 5, pp. 861-876, 2011.
  4. Kimiaki Shirahama, Yuta Matsuoka, and Kuniaki Uehara, “Video Event Retrieval from a Small Number of Examples Using Rough Set Theory,” Proceedings of the 17th International Conference on Multimedia Modeling (MMM 2011), Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Vol. 6523, Springer, pp. 96-106, 2011.

Conference Proceedings

  1. Kimiaki Shirahama, Lin Yanpeng and Kuniaki Uehara , “Kobe University at TRECVID 2011 Semantic Indexing and Multimedia Event Detection,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID) 2011 Workshop, pp. 243-249, 2011.
  2. Taiki Miyanishi, Naoto Okamura, Xiaoxi Liu, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara, “TREC 2011 Microblog Track Experiments at Kobe University,” Proc. of the 20th Text Retrieval Conference (TREC 2011), November 2011. Selected for oral presentation at the plenary session!
  3. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Utilizing Video Ontology for Fast and Accurate Query-by-Example Retrieval,” Proc. of the IEEE International Workshop on Semantic Multimedia in conjunction with the 5th IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC-SMM 2011), pp. 395-402, 2011.
  4. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Effectiveness of Video Ontology in Query by Example Approach,” Proc. of the 2011 International Conference on Active Media Technology (AMT 2011), pp. 49-58, 2011.
  5. Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Application of Semantic Kernels to Literature-Based Gene Function Annotation,” Proc. of the 14th International Conference on Discovery Science (DS 2011), pp. 61-75, October 2011.
  6. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Query by Virtual Example: Video Retrieval Using Example Shots Created by Virtual Reality Techniques,” Proc. of the 6th International Conference on Image and Graphics (ICIG 2011), pp. 829 — 834, 2011.
  7. Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Tackling Class Imbalance and Data Scarcity in Literature-Based Gene Function Annotation,” Proc. of the 31th annual international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval (SIGIR 2011), pp. 1123-1124, July 2011. (poster)

Domestic Presentations

  1. 神野 良太, 上原 邦昭, “並列分散処理を用いた大規模時空間データ向けパターンマイニング,” 第１回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会, B101-2, 2011-12． 研究会優秀賞受賞
  2. マチュー ブロンデル, 関 和広, 上原 邦昭, “頑健なスパースカーネル分類器の学習,” 情報処理学会第86回数理モデル化と問題解決（MPS）研究会, No. 15, 2011． プレゼンテーション賞受賞
  3. 岡田拓之, 上原邦昭, “マルチカーネルを用いた半教師付きドメイン適応 ,” 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 111, No. 275, pp. 251 ― 256 (IBISML2011-79), 2011．
  4. 白浜公章, 上原邦昭． , “Query by Virtual Example: 映像検索モデル構築のためのバーチャルリアリティ技術による仮想サンプル映像の生成 ,” 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 111, No. 193, pp. 139 — 144 (PRMU2011-73), 2011．
  5. 村里 創, 野口 智義, 関 和広, 上原 邦昭, “混合エキスパートモデルによるブログ検索モデルの統合,” 平成23年度情報処理学会関西支部支部大会, C-20, 2011．
  6. 島崎 智史, 安村 禎明, 関 和広, 上原 邦昭, “コンセプトチェンジを考慮した回帰分析とフィルタリングへの応用,” 平成23年度情報処理学会関西支部支部大会, G-01, 2011．
  7. 宮西 大樹, 関 和広, 上原 邦昭, “生物医学要素関係間の意味的類似度に基づく仮説の順位付け,” 情報処理学会第26回バイオ情報学研究会, No.1, 2011．
  8. 村里 創, 野口 智義, 関 和広, 上原 邦昭, “アンサンブル法によるブログフィード検索,” 第21回インテリジェント・システム・シンポジウム, 1C1-2, 2011．
  9. 神野 良太, 上原 邦昭, “トップダウンアプローチによる大規模移動軌跡データからの頻出パターン発見,” 第21回インテリジェント・システム・シンポジウム, 2C3-2, 2011．
  10. 岡村 直人, 関 和広, 上原 邦昭, “マイクロブログを用いた感染症サーベイランス,” 情報処理学会第201回自然言語処理研究会, No.9, 2011．
  11. Xinlu Guo, Yoshiaki Yasumura and Kuniaki Uehara, “Graph-based Semi-Supervised Kernel Regression via Gaussian Process,” The 5th International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS), 2011.
  12. 白浜 公章, 松岡 悠太, 上原 邦昭, “ラフ集合理論に基づく少数のサンプル映像からの多様性に対応可能な検索ルール抽出手法,” 電子情報通信学会技術研究報告 パターン認識とメディア理解研究会（テーマ：映像処理とTRECVID）, Vol. 110, No. 414, pp. 129-134 (PRMU2010-228), 2011．
  13. 松岡 悠太, 白浜 公章, 上原 邦昭, “映像例示型検索における高次元特徴量に対する負例選択,” 電子情報通信学会技術研究報告 パターン認識とメディア理解研究会（テーマ：映像処理とTRECVID）, Vol. 110, No. 414, pp. 123-128 (PRMU2010-227), 2011．
  14. 吉川 幹人, 関 和広, 上原 邦昭, “検索質問間の関係を考慮したランキング関数の学習,” 情報処理学会第73回全国大会, 5S-6, 2011． 学生奨励賞受賞
  15. カク シンロ, 安村 禎明, 上原 邦昭, “グラフベースカーネルを用いたガウス過程による半教師付き回帰,” 人工知能学会第91回知識ベースシステム（KBS）研究会, pp. 31-36, 2011．
  16. 中菅 章浩, 関 和広, 上原 邦昭, “救急医療トリアージノートを用いた症候群サーベイランス,” 言語処理学会第17回年次大会, C2-3, 2011．
  17. マチュー ブロンデル, 関 和広, 上原 邦昭, “文献情報を用いたカーネル法による遺伝子機能アノテーション,” 情報処理学会第82回数理モデル化と問題解決（MPS）研究会, No. 11, 2011．
  18. 宮西 大樹, 関 和広, 上原 邦昭, “ネットワーク構造解析に基づく有望ノードの予測,” 情報処理学会第82回数理モデル化と問題解決（MPS）研究会, No. 3, 2011．
  19. 東松 信幸, 上原 邦昭, “部分空間クラスタリングを用いた自己教示学習,” 情報処理学会第82回数理モデル化と問題解決（MPS）研究会, No. 13, 2011．
  20. 秦 華偉, 関 和広, 上原 邦昭, “生物医学文献検索におけるソーシャルタグと統制語彙との比較,” 電気情報通信学会技術研究報告 言語理解とコミュニケーション研究会, pp. 71-76, 2011．
  21. 高橋 宏圭, 安村 禎明, 上原 邦昭, “半教師付き学習を用いた話題出現頻度推移からの注目話題の早期発見,” 電子情報通信学会技術研究報告 知能ソフトウェア工学研究会, pp. 31-36, 2011．
  22. 小阪 達也, 安村 禎明, 上原 邦昭, “過去の事例をクラスタのラベル付けに利用した部分教師付きデータストリームからの学習,” 電子情報通信学会技術研究報告 知能ソフトウェア工学研究会, pp. 37-42, 2011．

2010

Journal Articles

  1. 野宮浩揮, 森田紗季, 上原邦昭, “ストリームデータからの顔面筋の動き推定による表情認識,” 日本ロボット学会誌, Vol. 28, No. 9, pp. 1100-1109, 2010．
  2. 吉川幹人, 佐藤翔平, 関和広, 上原邦昭, “リンク構造とコンテンツを複合的に用いた極少訓練事例によるスプログ検出,” 情報処理学会論文誌：データベース, Vol. 3, No. 1, pp. 29-37, 2010．

Conference Proceedings

  1. Kimiaki Shirahama, Lin Yanpeng, Yuta Matsuoka and Kuniaki Uehara, “Query by Example for Large-Scale Video Data by Parallelizing Rough Set Theory Based on MapReduce,” Proc. of the 2010 International Conference on Science and Social Research (CSSR 2010), pp. 390-395, 2010.
  2. Kimiaki Shirahama, Yuta Matsuoka and Kuniaki Uehara, “Query by Few Video Examples Using Rough Set Theory and Partially Supervised Learning,” Proc. of the 5th International Conference on Semantic and Digital Media Technologies (SAMT 2010), pp. 190-191, 2010.
  3. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Video Retrieval from Few Examples Using Ontology and Rough Set Theor,” Proc. of the 2nd Workshop on Semantic Multimedia Database Technologies (SMDT 2010), pp. 5-16, 2010.
  4. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Example-based Event Retrieval in Video Archive Using Rough Set Theory and Video Ontology,” Proc. of Tenth International Workshop on Multimedia Data Mining(MDMKDD 2010), pp. 42-48, 2010.
  5. Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Unsupervised Learning of Stroke Tagger for Online Kanji Handwriting Recognition,” Proc. of the 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2010), pp. 1973-1976, 2010.
  6. Kazuhiro Seki, Huawei Qin, and Kuniaki Uehara, “Impact and Prospect of Social Bookmarks for Bibliographic Information Retrieval,” Proc. of the 10th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries (JCDL 2010), pp. 357-360, 2010.
  7. Taiki Miyanishi, Kazuhiro Seki, and Kuniaki Uehara, “Hypothesis Generation and Ranking Based on Event Similarities,” Proc. of the 25th Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2010), pp. 1552-1558, 2010.
  8. Kimiaki Shirahama, Chieri Sugihara, Yuta Matsuoka and Kuniaki Uehara, “Query-based Video Event Definition Using Rough Set Theory and Video Prototypes,” Proc. of IS&T/SPIE Electronic Imaging 2010 Multimedia Content Access: Algorithms and Systems IV, 7540B-41, 2010.
  9. Kimiaki Shirahama, Chieri Sugihara and Kuniaki Uehara, “Query-based Video Event Definition Using Rough Set Theory and High-dimensional Representation,” Proc. of The 16-th International Conference on Multimedia Modeling (MMM 2010), pp. 358-369, 2010.

Domestic Presentations

  1. 宮西 大樹, 関 和広, 上原 邦昭, “リンク予測に基づく有望ノードの同定,” 人工知能学会全国大会（第24回）論文集, 1B2-4, 2010．
  2. 関 和広, 上原 邦昭, “実空間検索メタデータとしてのソーシャルメディア,” 電子情報通信学会技術研究報告110 (42), ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会, pp. 1-6, 2010.
  3. 萩村 卓也, 関 和広, 上原 邦昭, “発想を支援するユーザエージェント,” 電子情報通信学会技術研究報告110 (42), ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会, pp. 99-103, 2010.

著者

  1. Kazuhiro Seki, Javed Mostafa, Kuniaki Uehara, “Finding Explicit and Implicit Knowledge: Biomedical Text Data Mining,” In Leon S.L. Wang and Tzung-Pei Hong (Eds.), Intelligent Soft Computation and Evolving Data Mining: Integrating Advanced Technology, pp. 370-386. IGI Global, 2010.

2009

Journal Articles

  1. Yoshiaki Yasumura, Takahiko Kamiryo, Shohei Yoshikawa and Kuniaki Uehara, “Acquisition of a concession strategy in multi-issue negotiation,” Web Intelligence and Agent Systems: An International Journal, Vol.7, No.2, pp.161-171, 2009.
  2. 関和広, 上原邦昭, “主観的トリガー言語モデルによる意見情報検索,” 情報処理学会論文誌： 数理モデル化と応用, Vol. 2, No. 3, pp. 27-38, 2009．
  3. 服部弘幸, 関和広, 上原邦昭, “英語音韻を考慮した情報検索のための多様なカタカナ異表記生成,” 情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用, Vol. 2, No. 1, pp. 145-155, 2009．

Conference Proceedings

  1. Kimiaki Shirahama, Chieri Sugihara, Yuta Matsuoka, Kana Matsumura and Kuniaki Uehara , “Kobe University at TRECVID 2009 Search Task,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID) 2009 Workshop, pp. 76-84, 2009.
  2. Shohei Sato, Mikito Yoshikawa, Kazuhiro Seki and Kuniaki Uehara, “Splog Detection Exploiting Link Structure and Contents Based on Few Labeled Examples,” Workshop on Search in Social Media (SSM 2009), co-located with ACM SIGIR 2009. July 2009.
  3. Y. Kosaka, Y. Yasumura, and K. Uehara, “Discovery of Potential Topics from Blogsphere Based on Blog Categorization,” Proc. of the 4th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems, pp. 55-60, 2009.
  4. T. Kosaka, Y. Yasumura, and K. Uehara, “Semi-supervised Learning for Data Stream Using Instance Expansion,” Proc. of the 4th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems, pp. 183-190, 2009.
  5. Kimiaki Shirahama, Chieri Sugihara, Kana Matsumura, Yuta Matsuoka and Kuniaki Uehara, “Mining Event Definitions from Queries for Video Retrieval on the Internet,” Proc. of The First International Workshop on Internet Multimedia Mining (IMM 2009), pp. 176-183, 2009.
  6. Yoshihito Mori, Yoshiaki Yasumura, and Kuniaki Uehara, “3D Face Reconstruction from a Single Image Using Machine Learning Methodology,” Proc. of the 2009 International Conference on Multimedia, Information Technology and its Applications (MITA2009), pp.29-32, 2009.
  7. Kimiaki Shirahama, Chieri Sugihara, Yuta Matsuoka and Kuniaki Uehara, “Query-based Video Event Definition Using Rough Set Theory,” Proc. of the first ACM International Workshop on Events in Multimedia (EiMM 2009), pp. 9-15, 2009.
  8. Kazuhiro Seki, Yoshihiro Kino, and Kuniaki Uehara, “Gene Functional Annotation with Dynamic Hierarchical Classification Guided by Orthologs,” Proc. of the 12th International Conference on Discovery Science (DS 2009), pp. 425-432, 2009.
  9. Kazuhiro Seki and Kuniaki Uehara, “Adaptive Subjective Triggers for Opinionated Document Retrieval,” Proc. of the Second ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2009), pp. 25-33, 2009.

Domestic Presentations

  1. 森 義仁、安村 禎明、上原 邦昭, “領域分割に基づく回帰による3次元形状復元,” 平成21年度 情報処理学会関西支部 支部大会 学生奨励賞受賞
  2. 杉原 ちえり、白浜 公章、上原 邦昭, “ラフ集合理論を用いたクエリー映像からイベント検索モデルの導出,” 平成21年度 情報処理学会関西支部 支部大会
  3. 宮西 大樹、関 和広、上原 邦昭, “イベント類似度にもとづく仮説の順位付け,” 平成21年度 情報処理学会関西支部 支部大会
  4. 小阪達也, 安村禎明, 上原邦昭, “事例拡張を用いた半教師付き学習のデータストリームへの適用,” 人工知能学会全国大会(第23回)論文集, 2C2-2 (2009).
  5. 小阪有平, 安村禎明, 上原邦昭, “ブログのカテゴリ分類に基づく注目話題の早期検出,” 人工知能学会全国大会(第23回)論文集, 3B2-1 (2009).
  6. 宮西大樹, 関和宏, 上原邦昭, “生物医学文献からの知識抽出とイベント間のつながりを考慮した発見性を伴う仮説の提示,” DEIMフォーラム2009 i1-34
  7. 佐藤翔平, 関和広, 上原邦昭, “リンク構造とコンテンツを相補的に用いた極少訓練事例からのスプログ発見,” DEIMフォーラム2009
  8. 水井章人, 白浜公章, 上原邦昭, “多重対応分析を利用した特徴量選択による映像検索精度の改善,” 電子情報通信学会　2009年総合大会 D-12-37
  9. 松岡悠太,白浜公章,上原邦昭, “映像検索精度改善のためのMPEG-7準拠の特徴量の導入,” 電子情報通信学会　2009年総合大会 D-12-3
  10. 松村佳奈,白浜公章,上原邦昭, “部分教師付き学習を用いた映像検索,” 電子情報通信学会　2009年総合大会 D-12-4
  11. 東松信幸,上原邦昭, “機械学習においての学習対象ドメイン外データの活用,” 電子情報通信学会　2009年総合大会 D-12-9
  12. 岡村崇史,上原邦昭, “Cell/B.E.を用いた時系列データの類似度検索の高速化,” 電子情報通信学会　2009年総合大会 D-12-10
  13. 杉原ちえり, 白浜公章, 上原邦昭, “SIFT特徴量を用いた映像キーフレームの分類,” 電子情報通信学会　2009年総合大会 D-12-61
  14. 瀧敬士,上原邦昭, “スペクトルと周波数を用いた形状に基づいた時系列データの類似度測定手法,” 情報処理学会研究報告, 2009-MPS-73, pp. 41-44 (2009)
  15. 白浜公章, 上原邦昭, “バースト検出に基づく映像からのトピック抽出,” 情報処理学会研究報告, 2009-MPS-73, pp. 85-88 (2009)

2008

Journal Articles

  1. 瀧 敬士, 中村 哲也, 上原 邦昭, “時系列の類似性検索における上界関数による効率化,” 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J91-D No.12 pp.2926-2938, 2008
  2. Kimiaki Shirahama, Akihito Mizui and Kuniaki Uehara, “Characteristics of Textual Information in Video Data from the Perspective of Natural Language Processing,” Semantic Knowledge Discovery, Organization and Use, 2008
  3. Kazuhiro Seki and Kuniaki Uehara, “Biomedical Association Discovery via Complementary TDM,” Semantic Knowledge Discovery, Organization and Use, 2008.
  4. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “A Novel Topic Extraction Method based on Bursts in Video Streams,” International Journal of Hybrid Information Technology (IJHIT), Vol. 1, No. 3, pp. 21-32, 2008.
  5. 中村 哲也, 瀧 敬士, 野宮 浩揮, 上原 邦昭, “AMSS:時系列データの効率的な類似度測定手法,” 電子情報通信学会論文誌, Vol.J91-D,No.11,pp.-,Nov. 2008.
  6. Satoru Mega, Younes Fadil, Arata Horie, and Kuniaki Uehara, “ASSIST IN COOKING: ACTION SUPPORT SYSTEM FOR INTERACTIVE SELF-TRAINING,” International Journal of Semantic Computing (IJSC) Vol.2, No.2 (2008) 1-27
  7. 泉谷暁彦, 上原邦昭, “逆伝播を持つ有向グラフ上でのラベル伝播を用いた半教師付き学習,” 情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用, Vol. 49, No. SIG4 (TOM20), pp. 57–65, Mar. 2008
  8. 川村俊樹, 上原邦昭, “近傍事例集合の分布密度を用いた Multiple-Instance 学習,” 情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用, Vol. 49, No. SIG4 (TOM20), pp. 117–124, Mar. 2008
  9. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “A Novel Topic Extraction Method based on Bursts in Video Streams,” Proc. of The 2nd International Conference on Multimedia and Ubiquitous Engineering (MUE2008), pp.249-252, 2008.
  10. Shohei Yoshikawa, Yoshiaki Yasumura and Kuniaki Uehara, “Strategy Acquisition on Multi-Issue Negotiation without Estimating Opponent’s Preference,” The KES International Symposium on Agent and Multi-Agent Systems :Technologies and Applications, pp.371-380 (2008).

Conference Proceedings

  1. Akihito Mizui, Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “TRECVID 2008 NOTEBOOK PAPER: Interactive Search Using Multiple Queries and Rough Set Theory,” Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID) 2008 Workshop, pp. 123-132, 2008.
  2. Akihiko Izutani and Kuniaki Uehara, “A Modeling Approach Using Multiple Graphs for Semi-Supervised Learning,” Proc. of the 11th International Conference on Discovery Science (DS 2008), Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI) 5255, pp.296-307, 2008.
  3. Kazuhiro Seki, Hiroyuki Hattori, and Kuniaki Uehara, “Generating Diverse Katakana Variants Based on Phonemic Mapping,” Proc. of the 28th annual international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval (SIGIR 2008), pp. 793-794, July 2008.
  4. Kauhiro Seki, Yoshihiro Kino, Shohei Sato, and Kuniaki Uehara, “TREC 2007 Blog Track Experiments at Kobe University,” Proc. of the 16th text retrieval conference
  5. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Query by Shots: Retrieving Meaningful Events Using Multiple Queries and Rough Set Theory,” The 9th International Workshop on Multimedia Data Mining (MDM/KDD 2008), pp. 43-52, 2008.

Domestic Presentations

  1. 小阪有平, 安村禎明, 上原邦昭, “ブログコミュニティにおける話題波及の検出の試み,” 情報処理学会研究報告, MPS-72 (2008), pp. 167-170. 研究会奨励賞
  2. 木野嘉祐, 関和広, 上原邦昭, “相同分子種を考慮した遺伝子機能アノテーションへの多階層分類の適用,” 情報処理学会研究報告バイオ情報学 2008(126), pp. 107-110.
  3. 関和広, 上原邦昭, “主観的トリガー言語モデルによる意見情報検索,” 情報処理学会研究報告, 数理モデル化と問題解決 2008(126), 61-64
  4. 木野嘉祐, 関和広, 上原邦昭, “相同分子種を利用した動的多階層分類による遺伝子機能アノテーション,” データベース・システム研究会報告 2008(88), 205-210.
  5. 清水美穂, 上原邦昭, “制約充足問題に基づく, 顔の向きによらない登場人物の認識,” 第70回情報処理学会全国大会, CD-ROM version (2008).
  6. 白浜公章, 上原邦昭, “映像ストリームにおけるバースト検出に基づくトピック発見,” 第70回情報処理学会全国大会, CD-ROM version (2008).
  7. 妻鹿悟, 上原邦昭, “Content-Free Image Retrieval を用いた個人の嗜好を満たすレシピ推薦システム,” 第70回情報処理学会全国大会, CD-ROM version (2008). 学生奨励賞受賞
  8. 杉原ちえり, 上原邦昭, “ビデオオントロジーの構築による映像イベントの体系化,” 第70回情報処理学会全国大会, CD-ROM version (2008).
  9. 泉谷暁彦, 上原邦昭, “グラフを用いた半教師付き学習における逆伝播構造の有効性評価,” 第70回情報処理学会全国大会, CD-ROM version (2008). 学生奨励賞受賞
  10. 韓聖雄, 上原邦昭, “特徴メタデータを用いた分類ルール学習と映像分類,” 第70回情報処理学会全国大会, CD-ROM version (2008).
  11. 山田敬之, 安村禎明, 上原邦昭, “各属性のレビュー・評価値の関係を用いた評判情報の検索支援,” 「主観表現処理の最前線」シンポジウム, NLC2007-87 (2008).
  12. 森太香夫, 安村禎明, 上原邦昭, “状態遷移図とテキスト分類による対話相手の個性を考慮した交渉システム,” 「主観表現処理の最前線」シンポジウム, NLC2007-100 (2008).
  13. 福谷俊行, 安村禎明, 上原邦昭, “物体の明度と法線ベクトルの関係学習による３次元形状復元,” 情報処理学会研究報告, CVIM-162-87 (2008).
  14. 服部弘幸, 関和広, 上原邦昭, “原言語音韻を考慮した多様な異表記生成モデル,” 情報処理学会研究報告, 2008-MPS-68 (2008), pp. 65-68
  15. 佐藤翔平, 関和広, 上原邦昭, “ブログを対象とした統計的意見情報検索,” 言語処理学会第14回年次大会(NLP2008), pp. 360-363.

著者

  1. Hiroki Nomiya and Kuniaki Uehara, “Content-based Image Classification via Ensemble Visual Learning,” pp.141-166, Julio Ponce and Adem Karahoca (eds.) Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications, intechweb.org

2007

Journal Articles

  1. Yoshiyuki Nakatani, Kuangyi Zhu, Kuniaki Uehara, “Semisupervised learning using feature selection based on maximum density subgraphs,” Systems and Computers in Japan, Volume 38, Issue 9, pp. 32-43 (2007).
  2. 安村禎明, 坂野大作, 上原邦昭, “評判情報のレベルを考慮した評価文書の分類と評価情報の信頼性評価への応用,” 自然言語処理, Vol.14 No.3, pp.297-313 (2007).
  3. 野宮浩揮, 上原邦昭, “相補的な視覚的学習による複数の認識手法の統合,” 電子情報通信学会論文誌, Vol.J90-D, No.11, pp.3043-3054 (2007).
  4. 熊野雅仁, 有木康雄, 上原邦昭, “輝度投影相関と二分化テンソルヒストグラムを併用したオンライン処理向けカメラワーク解析法の精度向上 ～訓練指向型オンライン映像撮影ナビゲーションシステム～,” 映像情報メディア学会誌, Vol.61, No.8, pp.1159-1167 (2007).
  5. 熊野雅仁, 有木康雄, 上原邦昭, “実時間カメラワーク評価に基づく単一ショット訓練指向型オンライン映像処理ナビゲーションシステム ～映像文法を背景とした映像撮影学習システムに向けて～,” 映像情報メディア学会誌, Vol.61, No.8, pp.1150-1158 (2007).
  6. 田中 紗織, 松坂 要佐, 上原 邦昭, “コンピュータを用いた分節学習による手話学習の提案,” ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.9, No.2, pp.61-70, (2007).

Conference Proceedings

  1. Kosuke Makio, Yoshiki Tanaka and Kuniaki Uehara, “Discovery of Skills from Motion Data,” New Frontiers in Artificial Intelligence: JSAI 2003 and JSAI 2004 Conferences and Workshops, LNAI, Vol.3609, pp.266-282 (2007).
  2. Yoshiaki Yasumura, Naho Kitani and Kuniaki Uehara, “Quick Adaptation to Changing Concepts by Sensitive Detection,” Proc. of the 20th International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems, pp.855-864, (2007). (best paper)
  3. Hiroki Nomiya and Kuniaki Uehara, “Multistrategical Image Classification for Image Data Mining,” International Workshop on Multimedia Data Mining (MDM/KDD 2007), pp.22-30 (2007).
  4. Testuya Nakamura, Keishi Taki and Kuniaki Uehara, “Time Series Classification by Angular Metrics for Shape Similarity,” Workshop and Challenge on Time Series Classification (CTSC’07/KDD 2007), pp.42-49 (2007).
  5. Kimiaki Shirahama and Kuniaki Uehara, “Video Data Mining: Discovering Topics by Burst Detection in Video Streams,” Proc. of ICDM 2007 Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining from Multimedia Data and Multimedia Applications (KDM 2007), pp.57-62 (2007).
  6. Hiroki Nomiya and Kuniaki Uehara, “Multistrategical Approach in Visual Learning,” Proc. of 8th Asian Conference on Computer Vision (ACCV 2007), Part 1, pp.502-511 (2007).
  7. Kimiaki Shirahama, Kazuyuki Otaka and Kuniaki Uehara, “Content-Based Video Retrieval Using Video Ontology,” Proc. of the Third IEEE International Workshop on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR 2007), pp. 283-288 (2007).

Domestic Presentations

  1. 野宮浩揮, 上原邦昭, “アンサンブルアプローチに基づく多戦略視覚的学習,” 第10回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU 2007), OS-B6-01, pp.271-278 (2007).
  2. 泉谷暁彦, 上原邦昭, “逆伝播を持つ有向グラフ上でのラベル伝播を用いた半教師付き学習,” 情報処理学会研究報告 2007-MPS-66, Vol.2007, No.86, pp.69-72 (2007).
  3. 川村俊樹, 上原邦昭, “近傍事例集合の分布密度を用いた Multiple-Instance 学習,” 情報処理学会研究報告 2007-MPS-66, Vol.2007, No.86, pp.65-68 (2007).
  4. 白浜公章, 上原邦昭, “連続時間軸上でのバースト検出による映像からのトピック発見,” ２００７年映像情報メディア学会年次大会, CD-ROM version (2007)．
  5. 大高一将, 白浜公章, 上原邦昭, “ビデオオントロジーを用いた意味内容に基づく映像アーカイブ検索,” ２００７年映像情報メディア学会年次大会, CD-ROM version (2007)．
  6. 服部弘幸、関和広、上原邦昭, “英音素変換を用いたカタカナ異表記の自動生成,” 情報処理学会研究報告 2007-NL-181, Vol.2007, No.94, pp.59-64 (2007).

学位論文

令和元年度 / 2019年度

修士論文

  • 鵜飼 健矢 ,”Cross-domain Transfer Clustering by Target Constrained Representation Learning,”
  • Dossa Rousslan Fernand Julien ,”Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning for Safe and Comfortable Control,”
  • 濱 健太 ,”Exploring Uncertainty Measures for Image-Caption Embedding-and-Retrieval Task,”
  • 周 伯乾 ,”Training pedestrian detector based on hybrid loss with weak annotations,”
  • 吉田 和輝 ,”深層学習におけるコスト考慮型の較正指標,”

卒業論文

  • 中井 康平, “Att-DARTS: Differentiable Neural Architecture Search for Attention,”
  • 木村 匠, “Neural ODEを用いた超解像の高性能,”
  • 三木 英斗, “word2vecを用いたデータセット間の単語表現の違いについて,”

平成30年度 / 2018年度

修士論文

  • 高橋 良, “Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs,”
  • 田代 哲生, “Psychiatric Disorder Diagnosis based on fMRI Image using Structured Deep Generative Model,”
  • 曽 驍, “Data-Efficient Model-Based Deep Reinforcement Learning with Representation Learning,”
  • 何 臻頴, “Video Detection System Using Object Detection and Webly-supervised Learning with Neural Networks,”
  • 連 欣瑜, “A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement Learning and Imitation Learning,”

卒業論文

  • 佐藤 一輝, “Deep Unsupervised Anomaly Segmentation via Aleatoric Uncertainty-Aware Score,”
  • 藤岡 和暉, “物体検出のための敵対的学習に基づくデータ増強,”
  • 草野 航希, “Skeletonに基づく行動認識のための深層状態空間モデル,”
  • 河村 和紀, “Deep Generative State-Space Modeling of FMRI Images for Psychiatric Disorder Diagnosis,”

平成29年度 / 2017年度

修士論文

  • 立花 亮介, “深層生成モデルによる非正規化異常度を用いた工業製品の異常検知,”
  • 片岡 裕介, “敵対的学習法による色情報抽出を用いた漫画画像の自動カラー化,”
  • 山内 渉平, “監視カメラ映像に写った歩行者の行動解,”

卒業論文

  • 益田 慎太, “多様な仮想空間を構築するための画像モダリティ変換,”
  • 鵜飼 健矢, “ハイパーネットによる識別モデルのベイズ推定とモデル平均化,”
  • 濵 健太, “確率分布を用いたマルチモーダルデータの埋め込みと検索タスクによる評価,”

平成28年度 / 2016年度

修士論文

  • 秋田 諒, “言語情報の深層生成モデルを用いた株価動向推定,”
  • 小西 創, “神経パルス信号と高次可塑性を用いた学習システム,”
  • 鷹取 留亞子, “近似エントロピーと運動エネルギーを用いた身体運動の感性評価,”
  • 松本 泰幸, “段階的な転移学習を行うニューラルネット群による動画像検索システム,”

卒業論文

  • 高橋 良, “多層CNNにおける幾何学的不変性の獲得,”
  • 田代 哲夫, “脳機能画像解析による医療診断のための深層生成モデル,”
  • 宮下 奨平, “強化学習と教師あり学習を用いた人間らしく振る舞うゲームAIの構築,”
  • 永井 慶太郎, “脳情報デコーダのための機械学習アルゴリズムの検討,”

平成27年度 / 2015年度

修士論文

  • 川原 駿, “時系列テキストストリームからのオブジェクト間の関係抽出,”
  • 吉原 輝, “ニュース記事の分散表現を利用した株価動向推定,”
  • 田中 優子, “移動軌跡データ分析のための教師なし学習による意味情報推定,”

卒業論文

  • 片岡 裕介, “深層学習における注視メカニズムの敵対的画像生成への応用,”
  • 立花 亮介, “深層学習における敵対的ネットワークを用いた半教師あり学習,”
  • 水川 徳之, “ニューラルネットワークを用いた文字列データ処理のメカニズムについて,”

平成26年度 / 2014年度

修士論文

  • 北口 沙也香, “大規模テキストデータからの自己・災害情報の逐次要約,”
  • 佐々木 健太, “HMMを用いた移動目的の変遷に基づく職業判定,”
  • 福井 聡, “LDAを用いた株価時系列とテキストデータにおける因果性の発見,”
  • 小林 まなみ, “日本語Wikipediaによるリンク情報と関連度を用いた語義の曖昧性の解消,”

卒業論文

  • 鷹取 留亞子, “オンライン処理による多次元時系列データからのモチーフ発見,”
  • 秋田 諒, “深層学習による感情分析モデルを用いた株価動向予測,”
  • 山本 修, “不均衡データのための補元ナイーブベイズを用いたストリームベース能動学習,”
  • 小西 創, “潜在クラスモデルを利用した国勢調査分析及びベイジアンネットワークによる可視化,”
  • 松本 泰幸, “深層学習を利用した特徴抽出器と線形SVMによる映像の意味解析,”

平成25年度 / 2013年度

博士論文

  • Taiki Miyanishi, “Time-Aware Information Retrieval in Social Networks,”

修士論文

  • 熊南昂司, “MapReduceによる同義語出現パターンの獲得と他言語辞書を用いた同義語セットの拡張,”
  • 藤川和樹, “深層学習による複数文書の圧縮表現の獲得と株価動向推定への応用,”
  • 東山翔平, “医療用語コーパスの語彙拡張を利用した病歴要約からの情報抽出,”
  • 熊渕健二, “不均衡アノテーションデータに対処した不確実なコンセプト検出に基づく映像検索,”
  • 渡邊結衣, “タグ推薦を導入したオンラインアノテーションゲームを用いた能動学習,”
  • 松村憲, “色の空間的分布を考慮した注目領域の検出と映像分類への応用,”

卒業論文

  • 吉原輝, “時系列情報を考慮した深層学習による株価動向推定,”
  • 石川琢朗, ” 深層学習を用いた時系列に最適な距離尺度の選択手法,”
  • 折口卓巳, “深層学習を用いた顔画像の性差判別と不均衡データによる分類問題,”
  • 川原駿, “並列分散ストリームデータ処理基盤S4を用いたIncremental Rocchioによる文書フィルタリング,”
  • 田中優子, “人間の行動知識を用いた移動軌跡データからの固有行動検出,”

平成24年度 / 2012年度

博士論文

  • Mathieu Blondel, “Sparse and Kernel Methods for Practical Machine Learning Applications,”

修士論文

  • 岡村直人, “位置情報付き発言を利用した地域の話題検出の可視化と話題の関連語抽出,”
  • 河村勇太, “乱択アルゴリズムによる局所線形SVMの並列化,”
  • 張裕, “Metric Learning Using Gram-Schmidt Process,”
  • 辻本貴昭, “ランクに基づく時系列分類に最適な尺度の選択,”
  • 中菅章浩, “ニュース記事に表出する社会的イベントを考慮した株価予測補正,”
  • 劉暁夕, “マイクロブログにおけるトピック検出と感情分析に基づく二国間世論の対比と可視化,”
  • 藺彦鵬, “Unsupervised Feature Learning by Multiscale Local Feature Encoding,”

卒業論文

  • 北口沙也香, “マイクロブログ文書の選択による対話的な災害情報検索システム,”
  • 小林まなみ, “並列分散処理による大規模連想シソーラス構築の効率化,”
  • 佐々木健太, “FP-Growthの改良による移動軌跡データからの乱択並列分散型頻出パターン検出,”
  • 谷口敏和, “空間疫学手法を用いたマイクロブログにおけるクラスタ検出,”
  • 福井聡, “位置情報データからのオンライン型およびストリーム型頻出移動軌跡パターンの検出,”
  • LEE YONGSEUNG, “Incremental SVM Learningとハッシングを用いた高速な能動学習アルゴリズム,”

平成23年度 / 2011年度

修士論文

  • 岡田拓之, “マルチカーネルを用いた半教師付きドメイン適応,”
  • 島崎智史, “コンセプトチェンジを考慮した回帰分析とフィルタリングへの応用,”
  • 神野良太, “トップダウンアプローチによる大規模移動軌跡データからの頻出パターン検出,”
  • 高橋宏圭, “株価回帰とWEBニュース記事分析を組み合わせた株価動向推定,”
  • 萩村卓也, “大規模コーパスから抽出した知識表現パターンに基づく仮説の生成,”
  • 村里創, “言語生成モデルに基づくブログフィード検索,”

卒業論文

  • 松村憲, “弱教師あり学習による映像中の注目領域検出の効率化の実現,”
  • 河村智美, “CG合成による自作映像を用いた映像例示型検索,”
  • 藤川和樹, “医療文書を対象とした否定・不確実性表現の検出とその影響範囲の推定,”
  • 熊南昴司, “述語項関係に着目したMapReduceによる類似フレーズクラスタリンク,”
  • 東山翔平, “カテゴリ階層を利用した構造化パーセプトロンによる固有表現抽出,”
  • 熊渕健二, “Dempster-Shafer理論を導入した不確実なコンセプト検出に基づく映像検索,”
  • 渡邊結衣, “能動学習及びタグ推薦を用いた映像アノテーションゲームの開発,”

平成22年度 / 2010年度

修士論文

  • 松岡悠太, “映像例示型検索における高次元特徴量に対する負例選択,”
  • 吉川幹人, “検索質問間の意味的関係を考慮したランキング関数の学習,”
  • Nguyen ThiViet Phuong, “疑似関連フィードバックのための検索クエリの曖昧性解消,”
  • 秦華偉, “生物医学文献検索におけるソーシャルタグと統制語彙との比較,”
  • 小阪達也, “過去の事例をクラスタのラベル付けに利用した部分教師付きデータストリームからの学習,”
  • 森義仁, “回帰木による実数値ベクトルの推定に基づく三次元形状復元,”
  • 郭馨路, “Semi-Supervised Gaussian Processes Regression based on Data Clustering,”
  • 岡村崇史, “形状と距離の概念を用いた時系列の類似度の提案,”
  • 東松信幸, “部分空間クラスタリングを用いた自己教示学習,”
  • 宮西大樹, “ネットワークの構造解析による有望エンティティの予測,”

卒業論文

  • 河村勇太, “Cut-And-Stitchアプローチによる線形グラフィカルモデルの並列化,”
  • 辻本貴昭, “時系列データのSkylineを用いたインデックス付け,”
  • 江頭那美, “生物医学文献解析による遺伝子型と表現型の関連度推定,”
  • 中菅章浩, “救急医療トリアージノートを用いた症候群早期罹患判定,”
  • 岡村直人, “Twitterを利用した感染症サーベイランス,”

平成21年度 / 2009年度

修士論文

  • 杉原ちえり, “ラフ集合理論を用いたクエリ映像からのイベント検索,”
  • 野口智義, “アンサンブル法を用いたブログフィード検索モデルの統合,”

卒業論文

  • 鳥倉広大, “概念の階層的組織化による映像検索のためのビデオオントロジー構築,”
  • 島崎智史, “データストリーム中のコンセプトチェンジに適応する回帰分析,”
  • 神野良太, “位置情報と移動時間を考慮した移動軌跡からのパターン検出,”
  • 高橋宏圭, “半教師付き学習を用いた話題出現頻度推移からの注目話題の早期発見,”
  • 萩村卓也, “仮説的推論による発想支援システムに関する研究,”
  • 村里創, “トリアージノートからの概念抽出による初期症状判定,”
  • 岡田拓之, “異なるカーネル関数によるプロトタイプ選択を用いた転移学習の精度評価,”

平成20年度 / 2008年度

博士論文

  • Hiroki Nomiya, “Visual Learning Models for Real-World Object Recognition using Diverse Features,”

修士論文

  • 木野嘉祐, “相同分子種を制約とした多階層分類による遺伝子機能アノテーション,”
  • 小阪有平, “ブログのカテゴリ分類に基づく話題出現頻度推移からの注目話題の早期発見,”
  • 佐藤翔平, “ウェブログのリンク構造とコンテンツを相補的に用いた極少訓練事例からのスプログ発見,”
  • 瀧敬士, “スペクトルと周波数を用いた形状に基づく時系列データの類似度測定手法,”
  • 堀井遼太, “多解像度の画像特徴を用いた機械学習による３次元形状復元,”
  • Akihito Mizui, “Video Retrieval using Ontology-based Feature Selection and Rough Set Theory,”

卒業論文

  • 岡村祟史, “サンプリングによる時系列データの類似度検索の高速化とオンラインデータへの拡張,”
  • 北村慎吾, “ベイジアンネットワークによる状況推測を用いた商品売買交渉エージェント,”
  • 小阪達也, “訓練データを補完した半教師付き学習のデータストリームへの適用,”
  • 東松信幸, “特徴量を繰り返し学習することによる学習対象外データの活用,”
  • 松岡悠太, “MPEG-7の映像信号特徴記述子による映像検索精度の改善,”
  • 松村佳奈, “カテゴリデータに対する部分教師付き学習を用いた映像検索,”
  • 宮西大樹, “生物医学知識間のつながりを考慮した仮説の生成,”
  • 森義仁, “訓練データの領域分割に基づく顔画像からの三次元形状復元,”
  • 吉川幹人, “ユーザの要求に適合した複数文書の自動要約生成,”

平成19年度 / 2007年度

修士論文

  • 泉谷暁彦, “Graph-Based Semi-Supervised Learning using Label Propagation with Backoff Process,”
  • 大澤俊介, “顔の３次元系列データを用いた有効表情筋の発見と表情認識,”
  • 大髙一将, “Query by Shot：低次の特徴量を用いた映像検索,”
  • 中村哲也, “AMSS: 多次元時系列の効率的な類似度測定手法,”
  • 服部弘幸, “原言語音韻の表記確率を考慮した多様なカタカナ異表記生成,”
  • 福谷俊行, “物体の明度と法線ベクトルの関係学習による３次元形状復元,”
  • 妻鹿悟, “content-free image retrieval を用いた個人の嗜好を満たすレシピ推薦システム,”
  • 森太香夫, “状態遷移図とテキスト分類による対話相手の個性を考慮した交渉システム,”
  • 山田敬之, “各属性のレビュー・評価値の関係を用いた評判情報の検索支援,”
  • 吉川祥平, “相手の嗜好推測を組み込んだ強化学習によるWIN-WIN交渉の実現,”

卒業論文

  • 檜垣貴友, “アンサンブルアプローチによるデータストリームに対する半教師付き学習,”
  • 杉原ちえり, “ビデオオントロジーを用いた映像イベントの体系化と映像からの概念抽出,”
  • 清水美穂, “特徴量の組み合わせと時間制約を用いた映像における人物認識,”
  • 野口智義, “タグ構造の規則性とフィード情報に基づく高精度ブログ記事抽出,”
  • 道下智之, “ウィキペディア記事の類似性に基づく語義の曖昧性解消と情報検索への応用,”