階層型フラクタル結合神経回路網の情報処理能力の研究

Tohoku University課

Amplitude-Based Time Series Data Clustering Method

In the paper, we propose an amplitude-based time series data clustering method. When we analyze the trend index movement in economy, shape-based clustering does not work well because the standardization/z-normalization is required in advance on the input data and the standardization removes the amplitude/variance information from the original data. Then, the flat fluctuation may often become a large-variance fluctuation by the standardization, which is a problem. To solve the problem, we proposed a method by Amplitude-based time series data clustering method which uses Euclidean distance of Euclidean distances as the distance measurement. In the paper, we investigate the performance of the method, using the real stock prices data. The data are the indexed growth rate patterns of stock prices. Our proposed method could divide the companies’ stocks as we humans did, and the result met our requirements. The proposed amplitude-based time series data clustering method is helpful in economic indexed growth data clustering

A Real-Time Angle- and Illumination-Aware Face Recognition System Based on Artificial Neural Network

Automatic authentication systems, using biometric technology, are becoming increasingly important with the increased need for person verification in our daily life. A few years back, fingerprint verification was done only in criminal investigations. Now fingerprints and face images are widely used in bank tellers, airports, and building entrances. Face images are easy to obtain, but successful recognition depends on proper orientation and illumination of the image, compared to the one taken at registration time. Facial features heavily change with illumination and orientation angle, leading to increased false rejection as well as false acceptance. Registering face images for all possible angles and illumination is impossible. In this work, we proposed a memory efficient way to register (store) multiple angle and changing illumination face image data, and a computationally efficient authentication technique, using multilayer perceptron (MLP). Though MLP is trained using a few registered images with different orientation, due to generalization property of MLP, interpolation of features for intermediate orientation angles was possible. The algorithm is further extended to include illumination robust authentication system. Results of extensive experiments verify the effectiveness of the proposed algorithm

セカイ ジドウシャ セイゾウギョウ 2014ネンド カブカ セイチョウ ノ ジケイレツ ブンセキ

世界自動車製造企業175社の2014年度の株価成長について時系列分析する。株価上昇率の高い企業を発見するため，我々は従来の時系列データクラスタリング手法ではなく，上昇率の違いを抽出可能なAmplitude-based クラスタリング手法を用いた。これにより，2014年度の１年間では，インドの自動車製造業において株価上昇が顕著であることを発見した。次に，企業の規模を含めて2013年度から2014年度への業界全体の変動と会社固有の局所的な変動を解析するため，収益額PLBT 及び，売上高を用いて統計的形状分析shape analysis の手法による分析を行った。2013年度から2014年度の変動においては，PLBT よりも売上高の変化率が大きく，業界全体として成長をしており，上位と下位の企業の差は縮まる傾向にあることが分かった。また，株価上昇率が高いインドの企業は，全体のフォーメーションの中での位置は2014年度においては業界平均よりも下位に属し，MULTI SUZUKI INDIA を除いては相対的に見て成長率は平均に届いていないことが分かった。2014年度の動きの特徴として，インド自動車製造企業は規模は小さいが，株価上昇率で顕著な成長変動を示したことが抽出できた

ベイズ スイロン ニヨル ダイガク ブランド イメージ ブンセキ

ベイズ推論は，文書のトピック分析を始め，画像のパターン認識のほか，画像を用いた服装コーディネイト推薦，買い物履歴情報からの消費パターン分析など，広い分野で活用されている。本稿では，ベイズ推論の手法を大学ブランドイメージ分析に適用する。我々は，マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）の代表的アルゴリズムであるギブズサンプラーの実装により，シンプルトピックモデルによるベイズ推論のクラスタリングの過程を可視化するツールを開発した。このツールにより，大学ブランドイメージという共通の知識を共有するデータを対象として，クラスタリングのマルコフ連鎖の変動のようすを可視化する。このような手法のポイントは，共有する知識に基づく分析事例を示し，その事例からその背景にある数学的手法を連想させ，理解させる，ことである。このMCMC における定常状態の連鎖プロセスにおいては，ある大学が2 つのクラスの間を頻繁に行き来するなどの興味深い変動が見られた。こうした可視化により，クラスタリングのツールをただ使って結果を出すだけではなく，その背景にあるギブズサンプラー，シンプルトピックモデル，などの数学プロセスを理解することが可能となる。そうした数学プロセスの理解は，的確な分析に必須であるので，こうした数学教育はベイズ推論において重要と考える