藤田研究室の紹介藤田一寿 津山工業高等専門学校情報工学科 講師 電気通信大学先進理工学科 協力研究員

Ver.20160929

経歴

‣ 藤田 一寿 博士(工学)

‣ 経歴

‣ 2002年電気通信大学電子物性工学科卒

‣ 2004年4月 - 2007年3月：電気通信大学非常勤職員

‣ 2004年4月 - 2007年3月：電気通信大学情報ネットワーク学専攻博士後期課程修了

‣ 2007年5月 - 2013年2月：津山工業高等専門学校情報工学科 助教

‣ 2011年6月 - 現在：電気通信大学先進理工学科樫森研究室 協力研究員

‣ 2013年5月 - 2014年2月：電気通信大学情報システム学研究科阪口研究室 受託研修員

‣ 2013年3月 - 現在：津山工業高等専門学校情報工学科 講師

研究領域

感覚情報処理メカニズムの探求 • 体性感覚 • 聴覚

受容器モデルの開発 • 機械受容器の応答ダイナミクス

かわいい画像の研究 GPGPUによるシミュレーションの高速化

クラスタリング手法の開発 人工ニューラルネットワークの応用

刺激の物理的特性の解明 • 弱電気魚が生成する電場の計算

物理 モデル

情報 ⼯学

神経 科学

主な業績‣ Akikazu Kamiyama, Kazuhisa Fujita and Yoshiki Kashimori (accepted) A neural mechanism of dynamic gating of task-

relevant information by top-down influence in primary visual cortex.

‣ Takahiro Shimemura, Kazuyuki Fujita, and Yoshiki Kashimori (2016) A neural mechanism of taste perception modulated by odor information. Chemical Senses, 41, 579-589.

‣ Kazuhisa Fujita, Yoshiki Kashimori (2016) Neural mechanism of corticofugal modulation of tuning property in frequency domain of bat’s auditory system. Neural Processing Letters, 43, 537-551.

‣ Takayuki Kato, Kazuhisa Fujita, and Yoshiki Kashimori (2015) A neural mechanism of phase-locked responses to sinusoidally amplitude-modulated signals in the inferior colliculus. Biosystems, 134C, 24-36.

‣ Kazuhisa Fujita (2014) A model of a rapidly-adapting mechanosensitive current generated by a dorsal root ganglion neuron. Mathematical Biosciences, 252C, 60-66.

‣ Kazuhisa Fujita, Yusuke Hara, Youichi Suzukawa and Yoshiki Kashimori (2014) Decoding word information from spatiotemporal activity of sensory neurons. Cognitive Computation, 6, 145-157.

‣ Kazuhisa Fujita (2013) Extract an essential skeleton of a character as a graph from a character image. International Journal of Computer Science Issues 10, 5, 35-39.

‣ Kazuhisa Fujita and Yoshiki Kashimori (2010) Modeling the electric image produced by objects with complex impedance in weakly electric fish. Biological Cybernetics 103, 105-118.

‣ Kazuhisa Fujita, Yoshiki Kashimori and Takeshi Kambara (2007) Spatiotemporal burst coding for extracting features of spatiotemporally varying stimuli. Biological Cybernetics 97, 293-305.

‣ Yoshiki Kashimori, Yu Ichinose and Kazuhisa Fujita (2007) A functional role of interaction between IT cortex and PF cortex in visual categorization task, Neurocomputing 70, 1813-1818.

卒業研究の内容

機械や生物の学習と それを用いた信号処理に ついて研究します

なぜ機械と生物なのか？

信号を処理し学習するモノという点では、機械も生物もおなじだからです

画像、音 出力（行動）処理する 学習する

機械もしくは生物

処理するデータの種類を問いません

どれも数字の塊だから同じように扱えます

画像

脳波

為替

0

7.5

15

22.5

30

気象

音声

何ができるようになるのか

‣ データの分類ができるようになります

‣ 画像認識とか出来るかも

‣ データの特徴を探せます

‣ 音から楽譜が自動で作れるようになるかも

‣ データ同士の関係を見ることが出来るようになります

‣ おすすめ機能を作れるかも

どちらがlenaかな？ この本は関係があるのかな？

研究で使う技術

‣ 高２程度の数学

‣ 足し算、掛け算、簡単な微分が分かれば何とかなります

‣ プログラミング

‣ 特に好みがなければPythonを使います

‣ Pythonは楽ちんです（面倒な計算はライブラリにお任せ）

向いている人

‣ 機械や生物の学習のしくみに興味がある

‣ 学習のしくみの応用に興味がある

‣ プログラミングをしたい

‣ プログラミングと数学の勉強がしたい

これらの本に魅力を感じる人は向いています

研究室の方針‣ 基本的に研究テーマは学生に合わせて作ります

‣ 自分で選んだテーマならやる気になれるかも

‣ 学生のレベルから逸脱したテーマにしません

‣ しかし、頑張ればなんとかなる程度の難易度にはします

‣ 学生との頻繁な議論

‣ コミュニケーションが重要です

‣ 手遅れになる前に対策を考えます

‣ 定期的にイベントを入れる

‣ 半年に1回は大きなイベントを入れます

研究の流れ

ゼミ 実験

報告書作成

•プレゼンテーション能力 •知識の蓄積

•文書の書き方 •作図の仕方 •結果のまとめ方 •実験を振り返る

•問題解決能力 •論理的思考 •忍耐

学会発表•プレゼンテーション能力 •研究のペースメーカー

日頃の議論•論理的思考 •コミュニケーション能力

クラウドの活用

研究データ指示書報告書

スケジュール 連絡共同作業

学生 学生教員

ソースコード

学生

研究風景

学生の研究事例

今年度の研究テーマ‣ 専攻科2年寺元: 円柱座標クラスタリングの手法を用いた画像処理

‣ 専攻科2年中村: IVAを用いた音楽音響信号からの各楽器パートの抽出

‣ 専攻科2年福嶋: 楽器ごとの演奏から得た基底を適用したNMFによる自動採譜

‣ 専攻科1年奥村: 深層自己組織化マップの開発

‣ 本科5年生川邊: kernel GNGの開発

‣ 本科5年生久門田: キャラクタの小物とかわいさの関係

‣ 本科4年生小林: Deep neural networkの訓練データと識別精度の関係

‣ 本科4年生須和田: カーネル法を用いたスパムメール識別におけるカーネル関数と識別精度の関係

新しいクラスタリング手法の開発

球座標上に分布するデータを適切にクラスタリングする（答えを教えることなく自動で分ける）ための手法の開発を目指す

自動で塊に分ける

ステレオカメラを用いた障害物回避

ステレオカメラだけで，周囲の状況を把握し障害物回避ができるロボット制御を目指す

Robot : Roomba 500series PC : DELL Inspiron 13

Stereo Camera : BUFFALO Web Camera * 2

障害物

障害物

⽬標

ロボット

多楽器演奏音から楽譜を自動生成する

複数の楽器音が混ざった音源から楽器ごとの楽譜を自動的に作る

C E

過去に学生が取り組んだ主な研究テーマ‣ 情報工学

‣ Deep SOMの開発と画像処理への応用 (2016年度-)

‣ kernel GNGの開発 (2016年度-)

‣ Deep neural networkの訓練データと識別精度の関係 (2016年度- )

‣ 多楽器演奏音から楽器それぞれの楽譜の自動生成 (2015年度-)

‣ 周期性のあるデータのためのクラスタリング手法とその応用 (2014年度-)

‣ Autoencoderによる音声処理と中間層の表現 (2014年度-)

‣ Deep Learningによる書籍の表紙のクラスタリング (2014年度 )

‣ ステレオグラムにより生成した深度マップを用いた自律ロボットの障害物回避 (2014年度- )

‣ 文字の骨格グラフを用いた文字識別 (2013年度- )

‣ スパイキングニューラルネットワークによるロボット制御 (2012年度-2013年度)

‣ Growing Neural Gasを用いた文字の骨格グラフ化 (2011年度-2013年度)

‣ 大富豪AI作成 -序盤での行動選択アルゴリズム- (2011年度- 2013年度)

‣ マンマシンインターフェースとしてのジェスチャー認識の活用 (2012年度)

‣ Kinectを用いたレゴロボットの操作 (2011年度)

‣ 神経科学、認知科学

‣ かわいい画像に共通する特徴を探るための画像解析 (2014年度- )

‣ 視覚刺激の提示順序と刺激のカテゴリ化の関係性を調べる心理実験 (2012年度)

‣ 神経細胞の相互結合におけるスパイクタイミング依存シナプス可塑性 (2008年度-2010年度)

‣ スパイクのコンテキストとSTDPによる学習の関係 (2008年度)

‣ 図形の状態に依存しない視覚形状認識のための神経機構 (2007年度-2009年度)

‣ 複雑系

‣ 汎用歩行者移動シミュレーションソフトの開発 (2009年度-2011年度)

‣ 生物の大きさと環境の関係 (2010年度)

‣ コリントゲームにおけるカオス現象の解析 (2009年度)

‣ 複雑ネットワークにおける協力行動の進化的安定性 (2007年度-2009年度)

‣ コンピュータシミュレーションによるETC設置条件の検討 (2007年度)

たのしくけんきゅうしよう！！