研究者情報

マスター

アカウント（マスター）

• 氏名

  田中　章(タナカ　アキラ), タナカ　アキラ

所属（マスター）

• 情報科学研究院　情報理工学部門　数理科学分野

所属（マスター）

• 情報科学研究院　情報理工学部門　数理科学分野

独自項目

syllabus

• 2021, 情報数理学特論, Mathematical Science for Computing, 修士課程, 情報科学研究科, 束論、多値論理、関係方程式、近似・補間推論、クロネッカー積、微分演算、ヤコビ行列、ヘッセ行列
• 2021, 情報数理学特論, Mathematical Science for Computing, 修士課程, 情報科学院, 束論、多値論理、関係方程式、近似・補間推論、クロネッカー積、微分演算、ヤコビ行列、ヘッセ行列
• 2021, 情報数理学特論, Mathematical Science for Computing, 博士後期課程, 情報科学研究科, 束論、多値論理、関係方程式、近似・補間推論、クロネッカー積、微分演算、ヤコビ行列、ヘッセ行列
• 2021, 情報数理学特論, Mathematical Science for Computing, 博士後期課程, 情報科学院, 束論、多値論理、関係方程式、近似・補間推論、クロネッカー積、微分演算、ヤコビ行列、ヘッセ行列
• 2021, 情報理工学実験Ⅱ, Experiment in Computer Science and Information Technology II, 学士課程, 工学部, データベース、Web、機械学習、並列プログラミング
• 2021, メディア処理工学, Media Technology, 学士課程, 工学部, 音声音響信号処理，画像信号処理，画像認識，コンピュータグラフィクス
• 2021, 情報理工学演習Ⅲ, Exercise in Computer Science and Information Technology III, 学士課程, 工学部, データ構造，アルゴリズム，ソート，再帰，線形代数, 音声音響信号処理，画像信号処理，画像認識，コンピュータグラフィクス

researchmap

プロフィール情報

学位

• 博士(工学)（北海道大学）

プロフィール情報

• 姓

  田中, タナカ

• 名

  章, アキラ

• ID各種

  200901041736373951

対象リソース

http://ims2.main.ist.hokudai.ac.jp/
http://ims2.main.eng.hokudai.ac.jp/

業績リスト

研究キーワード

• 標本化理論   画像信号処理   機械学習理論   音響信号処理   

研究分野

• 情報通信 / 数理情報学 / 音響信号処理、画像処理、信号処理一般
• 自然科学一般 / 数理解析学 / 逆問題、標本化理論
• 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション
• 情報通信 / データベース
• 情報通信 / 知能情報学

経歴

• 2016年 - 現在 北海道大学大学院情報科学研究科 教授
• 2011年 - 2016年 北海道大学大学院情報科学研究科 准教授
• 2007年 - 2011年 北海道大学大学院情報科学研究科 助教
• 2004年 - 2007年 北海道大学大学院情報科学研究科 助手
• 2004年 - 2007年 Research Associate
• 2000年 - 2004年 北海道大学大学院工学研究科 助手
• 2000年 - 2004年 Research Associate
• 1996年 - 1998年 松下通信工業株式会社

学歴

• 1998年04月 - 2000年09月   北海道大学大学院   工学研究科   システム情報工学専攻博士後期課程
• 1994年04月 - 1996年03月   北海道大学大学院   工学研究科   情報工学専攻修士課程
• 1990年04月 - 1994年03月   北海道大学   工学部   情報工学科

委員歴

• 2013年05月 - 現在   電子情報通信学会   ソサイエティ論文誌編集委員会 査読委員
• 2011年05月 - 現在   電子情報通信学会   信号処理研究専門委員会 専門委員
• 2008年05月 - 2014年06月   電子情報通信学会   応用音響研究専門委員会 専門委員   電子情報通信学会
• 2012年05月 - 2014年05月   日本音響学会   電気音響研究委員会 委員
• 2009年05月 - 2013年05月   電子情報通信学会   英文論文誌A 編集委員   電子情報通信学会

受賞

• 2005年 CASYS'05 Best Paper Award
  
• 1996年 電子情報通信学会北海道支部奨励賞
  

論文

• Minimum upper bound of the Cayley transform of an orthogonal matrix multiplied by signed permutation matrices

  三田村 拓磨, 田中 章

  Linear Algebra and its Applications 659 24 - 32 2023年02月 [査読有り]
  
• Characterization of the Blast Furnace Burden Surface: Experimental Measurement and Roughness Statistics

  Jiuzhou Tian, Akira Tanaka, Di Gao, Zenghua Liu, Qingwen Hou, Xianzhong Chen

  ISIJ International 2023年 [査読有り][通常論文]
  
• 歪対称行列のCayley変換により生成される直交行列集合の性質

  三田村 拓磨, 田中 章

  電子情報通信学会論文誌A J105-A 11 125 - 135 2022年11月 [査読有り][通常論文]
  
• Kernelized Supervised Laplacian Eigenmap for Visualization and Classification of Multi-Label Data

  Mariko Tai, Mineichi Kudo, Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Keigo Kimura

  Pattern Recognition 123 108399 - 108399 2022年03月 [査読有り]
  
• Kernel-Based Regressors Equivalent to Stochastic Affine Estimators

  Akira TANAKA, Masanari NAKAMURA, Hideyuki IMAI

  IEICE Transactions on Information and Systems E105.D 1 116 - 122 2022年01月01日 [査読有り][通常論文]
  
• MODEL SELECTION OF KERNEL RIDGE REGRESSION FOR EXTRAPOLATION

  Akira Tanaka, Masanari Nakamura, Hideyuki Imai

  Proceedings of 2021 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP2021) 1 - 6 2021年10月 [査読有り]
  
• Kernel Ridge Regression with Autocorrelation Prior: Optimal Model and Cross-Validation

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai

  ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 3867 - 3871 2020年05月 [査読有り][通常論文]
  
• Tracking the Burden Surface Radial Profile of a Blast Furnace by a B-mode Mechanical Swing Radar System

  Jiuzhou Tian, Akira Tanaka, Yue Meng, Qingwen Hou, Xianzhong Chen

  ISIJ International 60 2 297 - 307 2020年02月 [査読有り][通常論文]
  
• A Fast Cross-Validation Algorithm for Kernel Ridge Regression by Eigenvalue Decomposition

  田中 章, 今井 英幸

  IEICE Transactions on Electronics, Communications and Computer Sciences E102-A 9 1317 - 1320 2019年09月 [査読有り][通常論文]
  
• Radar detection-based modeling in a blast furnace: a prediction model of burden surface descent speed

  J. Tian, A. Tanaka, Q. Hou, X. Chen

  Metals 9 5 1 - 23 2019年05月 [査読有り][通常論文]
  
• Binary Sparse Representation Based on Arbitrary Quality Metrics and Its Applications

  T. Ogawa, S. Takahashi, N. Wada, A. Tanaka, M. Haseyama

  IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E101-A 11 1776 - 1785 2018年11月 [査読有り][通常論文]
  
• Radar Detection-based Modeling in a Blast Furnace: a Prediction Model of Burden Surface Shape after Charging

  J. Tian, A. Tanaka, Q. Hou, X. Chen

  ISIJ International 58 11 1999 - 2008 2018年11月 [査読有り][通常論文]
  
• Kernel-Induced Sampling Theorem for Translation-Invariant Reproducing Kernel Hilbert Spaces with Uniform Sampling

  田中 章

  2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP2018) 4554 - 4558 2018年04月 [査読有り][通常論文]
  
• Optimal Kernel in Kernel Regression Problems with Autocorrelation Prior

  斉藤 優樹, 田中 章

  APSIPA Annual Summit & Conference 2017 ID : 78  2017年12月 [査読有り][通常論文]
  
• Wiener-Based Inpainting Quality Prediction

  Takahiro Ogawa, Akira Tanaka, Miki Haseyama

  IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS E100D 10 2614 - 2626 2017年10月 [査読有り][通常論文]
   

  A Wiener-based inpainting quality prediction method is presented in this paper. The proposed method is the first method that can predict inpainting quality both before and after the intensities have become missing even if their inpainting methods are unknown. Thus, when the target image does not include any missing areas, the proposed method estimates the importance of intensities for all pixels, and then we can know which areas should not be removed. Interestingly, since this measure can be also derived in the same manner for its corrupted image already including missing areas, the expected difficulty in reconstruction of these missing pixels is predicted, i.e., we can know which missing areas can be successfully reconstructed. The proposed method focuses on expected errors derived from the Wiener filter, which enables least-squares reconstruction, to predict the inpainting quality. The greatest advantage of the proposed method is that the same inpainting quality prediction scheme can be used in the above two different situations, and their results have common trends. Experimental results show that the inpainting quality predicted by the proposed method can be successfully used as a universal quality measure.
• Kernel regression with autocorrelation prior

  Akira Tanaka

  2017 12th International Conference on Sampling Theory and Applications, SampTA 2017 318 - 321 2017年09月01日 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, we discuss a function reconstruction problem by kernel regressors in which the autocorrelation of the unknown true function is given a priori. In general, a reconstructed function in the kernel regression problem, using a certain reproducing kernel Hilbert space, is represented by a linear combination of the corresponding kernel specified by each input point. We introduce a framework to reflect the autocorrelation prior of the unknown true function on the estimation of the coefficients for the linear combination and give a closed-form solution of the optimal coefficients. We also give numerical examples, using the popular Gaussian kernel, to confirm the behavior of the proposed method.
• 再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理

  田中 章

  日本音響学会誌 73 9 577 - 584 日本音響学会 2017年09月 [査読無し][招待有り]
  
• Iterative Zero Phase Method for White and Impulse Noise Reduction

  田中 章, 川村 新

  22th International Conference on Digital Signal Procerssing ID:42  2017年08月 [査読有り][通常論文]
  
• ブロックベース線形回帰を利用したデモザイキング

  河野 克也, 田中 章

  電子情報通信学会論文誌D J100-D 5 605 - 612 2017年05月 [査読有り][通常論文]
  
• Theoretical Analyses on 2-Norm-Based Multiple Kernel Regressors

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E100A 3 877 - 887 2017年03月 [査読有り][通常論文]
   

  The solution of the standard 2-norm-based multiple kernel regression problem and the theoretical limit of the considered model space are discussed in this paper. We prove that 1) The solution of the 2-norm-based multiple kernel regressor constructed by a given training data set does not generally attain the theoretical limit of the considered model space in terms of the generalization errors, even if the training data set is noise-free, 2) The solution of the 2-norm-based multiple kernel regressor is identical to the solution of the single kernel regressor under a noise free setting, in which the adopted single kernel is the sum of the same kernels used in the multiple kernel regressor; and it is also true for a noisy setting with the 2-norm-based regularizer. The first result motivates us to develop a novel framework for the multiple kernel regression problems which yields a better solution close to the theoretical limit, and the second result implies that it is enough to use the single kernel regressors with the sum of given multiple kernels instead of the multiple kernel regressors as long as the 2-norm based criterion is used.
• 多項式近似に基づく褪色カラーフィルムのデジタル画像復元

  田中 章, 鍵谷 貴宏, 宮松 武志, 波江 一馬, 奥山 敏康

  電子情報通信学会論文誌D J99-D 3 367 - 376 2016年03月 [査読有り][通常論文]
  
• Computational complexity in the design of voting rules

  Koji Takamiya, Akira Tanaka

  THEORY AND DECISION 80 1 33 - 41 2016年01月 [査読有り][通常論文]
   

  This paper considers the computational complexity of the design of voting rules, which is formulated by simple games. We prove that it is an NP-complete problem to decide whether a given simple game is stable, or not.
• Ensemble and Multiple Kernel Regressors: Which Is Better?

  Akira Tanaka, Hirofumi Takebayashi, Ichigaku Takigawa, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E98A 11 2315 - 2324 2015年11月 [査読有り][通常論文]
   

  For the last few decades, learning with multiple kernels, represented by the ensemble kernel regressor and the multiple kernel regressor, has attracted much attention in the field of kernel-based machine learning. Although their efficacy was investigated numerically in many works, their theoretical ground is not investigated sufficiently, since we do not have a theoretical framework to evaluate them. In this paper, we introduce a unified framework for evaluating kernel regressors with multiple kernels. On the basis of the framework, we analyze the generalization errors of the ensemble kernel regressor and the multiple kernel regressor, and give a sufficient condition for the ensemble kernel regressor to outperform the multiple kernel regressor in terms of the generalization error in noise-free case. We also show that each kernel regressor can be better than the other without the sufficient condition by giving examples, which supports the importance of the sufficient condition.
• A Simple Proof for The Equivalence of Multiple Kernel Regressors and Single Kernel Regressors with Sum of Kernels

  Akira Tanaka

  2015 ASIA-PACIFIC SIGNAL AND INFORMATION PROCESSING ASSOCIATION ANNUAL SUMMIT AND CONFERENCE (APSIPA) 242 - 245 2015年 [査読有り][通常論文]
   

  It is widely recognized that the kernel-based learning scheme is one of powerful tools in the field of machine learning. Recently, learning with multiple kernels, instead of a single kernel, attracts much attention in this field. Although their efficacy was investigated in terms of practical sense, their theoretical grounds were not sufficiently discussed in the past studies. In our previous work, we theoretically analyzed the standard 2-norm-based multiple-kernel regressor, and proved that the solution of the multiple kernel regressor obtained by 2-norm-based criterion reduces to the solution of the single kernel regressor with the sum of the kernels. However, the proof was hard to understand intuitively. In this work, we give a simple proof for the theorem in which the roles of the 2-norm-based criteria are intuitively convincing.
• ANALYSES ON EMPIRICAL ERROR MINIMIZATION IN MULTIPLE KERNEL REGRESSORS

  Akira Tanaka

  2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP) 2046 - 2050 2015年 [査読有り][通常論文]
   

  Theoretical validity of empirical error minimization in multiple kernel regressors is discussed in this paper. Generalization error of a kernel machine is usually evaluated by the induced norm of the difference between an unknown true function and an estimated one in an appropriate reproducing kernel Hilbert space. It is well known that empirical error minimization also achieves the minimum generalization error in single kernel regressors. However, it is not clarified whether or not that is true for multiple kernel regressors. Moreover, possibility of constructing the minimizer of the generalization error by a given training date set is not also clarified. In this paper, we give negative conclusions for these problems through theoretical analyses on the generalization error of multiple kernel regressors and also give an example by popular Gaussian kernels.
• "Theoretical Analyses on Ensemble and Multiple Kernel Regressors

  田中 章, 瀧川 一学, 今井 英幸, 工藤 峰一

  Proceedings of the 6th Asian Conference on Machine Learning (ACML2014) 2014年11月 [査読有り][通常論文]
  
• Analyses on Generalization Error of Ensemble Kernel Regressors

  Akira Tanaka, Ichigaku Takigawa, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo

  STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 8621 273 - 281 2014年 [査読有り][通常論文]
   

  Kernel-based learning is widely known as a powerful tool for various fields of information science such as pattern recognition and regression estimation. For the last few decades, a combination of different learning machines so-called ensemble learning, which includes learning with multiple kernels, have attracted much attention in this field. Although its efficacy was revealed numerically in many works, its theoretical grounds are not investigated sufficiently. In this paper, we discuss regression problems with a class of kernels and show that the generalization error by an ensemble kernel regressor with the class of kernels is smaller than the averaged generalization error by kernel regressors with each kernel in the class.
• MUSIC-BASED DOA ESTIMATION BY OBLIQUE PROJECTION ALONG THE SIGNAL SUBSPACE

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai

  2014 IEEE WORKSHOP ON STATISTICAL SIGNAL PROCESSING (SSP) 300 - 303 2014年 [査読有り][通常論文]
   

  In the MUSIC-based direction of arrival (DOA) estimation technique, the orthogonal projection of a steering vector onto the socalled noise subspace plays a crucial role. The noise subspace is defined as the orthogonal complement of the signal subspace spanned by the unknown true steering vectors of target signals, which implies that the correlation structure of noise does not contribute to the DOA estimation performance after the signal subspace is specified. In this paper, we introduce a novel noise subspace, called the proper noise subspace, which is a complementary subspace of the signal subspace and reflects the correlation structure of the noise; and construct a novel MUSIC-based DOA estimation algorithm based on the oblique projector onto the proper noise subspace along the signal subspace.
• Parametric Wiener Filter with Linear Constraints for Unknown Target Signals

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E97A 1 322 - 330 2014年01月 [査読有り][通常論文]
   

  In signal restoration problems, we expect to improve the restoration performance with a priori information about unknown target signals. In this paper, the parametric Wiener filter with linear constraints for unknown target signals is discussed. Since the parametric Wiener filter is usually defined as the minimizer of the criterion not for the unknown target signal but for the,filter, it is difficult to impose constraints for the unknown target signal in the criterion. To overcome this difficulty, we introduce a criterion for the parametric Wiener filter defined for the unknown target signal whose minimizer is equivalent to the solution obtained by the original formulation. On the basis of the newly obtained criterion, we derive a closed-form solution for the parametric Wiener filter with linear constraints.
• Image inpainting based on block-based linear regression and minimum variance convex combinations

  Katsuya Kohno, Akira Tanaka

  Proceedings of the IASTED International Conference on Signal and Image Processing, SIP 2013 368 - 373 2013年 [査読有り][通常論文]
   

  Estimation of missing entries in a multivariate data is one of classical problems in the field of statistical science. Linear regression with the EM algorithm is well known as one of popular approaches for this problem. When this approach is applied to block-based image inpainting problems, multiple candidates of estimate for a target lost pixel may be obtained. In our previous work, we proposed a denoising technique for multiple images using the convex combination which minimizes its variance of errors from a true image. In this paper, we propose a novel image in-painting method incorporating the application of the de-noising technique to multiple estimates for a target pixel. We also show several results of numerical experiments in order to verify the efficacy of the proposed method.
• Performance improvement of the FFdiag algorithm based on pre-diagonalization by closed-form joint diagonalizers

  Miho Murota, Akira Tanaka

  Proceedings of the IASTED International Conference on Signal and Image Processing, SIP 2013 345 - 350 2013年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, we try to improve the performance of the FFDiag algorithm, which is one of the state-of-the-art iteration-based approximate joint diagonalizers of a given set of real-valued symmetric matrices. The key idea of the improvement is pre-diagonalization by a closed-form joint diagonalizer whose computational cost is smaller than that of the FFDiag algorithm. Numerical experiments for approximate joint diagonalization of a set of real-valued symmetric matrices, that are randomly generated, are conducted to verify the efficacy of the proposed scheme in terms of computational costs and joint diagonalization performance.
• KERNEL-INDUCED SAMPLING THEOREM FOR BANDPASS SIGNALS WITH UNIFORM SAMPLING

  Akira Tanaka

  2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP) 5450 - 5453 2013年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, a sampling theorem for bandpass signals with uniformly spaced sampling points is discussed. We firstly show that a function space consisting of all functions with a specific bandpass property is a reproducing kernel Hilbert space and also give a closed-form of the corresponding reproducing kernel. Moreover, on the basis of the framework of the kernel-induced sampling theorem, we give a simple perfect reconstruction formula for the bandpass signals by uniformly spaced sampling points with the bandpass Nyquist rate, which is defined as twice the signal bandwidth, for the cases that the maximum frequency of the signals is identical to bandwidth multiplied by some positive integer.
• Multi-frame image denoising based on minimum noise variance convex combination with difference-based noise variance estimation

  Akira Tanaka, Katsuya Kohno

  IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E96-A 10 2066 - 2070 2013年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, we propose a novel multi-frame image denoising technique, which achieves the minimum variance of noise. Zeromean and unknown variance white noise with an arbitrary distribution is considered in this paper. The proposed method consists of two parts. The first one is the estimation of the variance of noise for each image by considering the differences of all pairs of images. The second one is an actual denoising process in which the convex combination of all images with weight coefficients determined by the estimated variances is constructed. We also give an efficient algorithm by which we can obtain the same result by successive convex combinations. The efficacy of the proposed method is confirmed by computer simulations. Copyright © 2013 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers.
• Image Inpainting by Block-Based Linear Regression with Optimal Block Selection

  Akira Tanaka, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

  Proceedings of APSIPA Annual Summit & Conference 2012 ID:8 - 4 2012年12月 [査読有り][通常論文]
  
• A Novel Criterion for Quality Improvement of JPEG Images Based on Image Database and Re-application of JPEG

  Katsuya Kohno, Akira Tanaka, Hideyuki Imai

  2012 ASIA-PACIFIC SIGNAL AND INFORMATION PROCESSING ASSOCIATION ANNUAL SUMMIT AND CONFERENCE (APSIPA ASC) ID:112  2012年 [査読有り][通常論文]
   

  Image compression is one of important technologies in the fields of image processing. JPEG has been commonly used for image compression. Since JPEG is a lossy compression method, decoded images exhibit visually unwanted noises. A need for techniques for improving the quality of JPEG images remains because there still exist many images compressed by JPEG today. Many methods for improving the quality of JPEG images have been proposed. Among them, a method based on reapplication of JPEG, which means compression and decoding, is recognized as one of efficient methods. In our previous study, we improved this method by incorporating an image database and novel distance measures between two images. In this paper, we propose a new distance measure between two images to improve the performance of our previous method. We also show some results of numerical experiments to verify the efficacy of the proposed criterion.
• Performance Improvement of Closed-Form Joint Diagonalizer of Non-Negative Hermitian Matrices

  Akira Tanaka, Miho Murota

  2012 ASIA-PACIFIC SIGNAL AND INFORMATION PROCESSING ASSOCIATION ANNUAL SUMMIT AND CONFERENCE (APSIPA ASC) ID:44  2012年 [査読有り][通常論文]
   

  Joint diagonalization of a series of non-negative Hermitian matrices is one of important techniques in the fields of signal processing, such as blind source separation based on second order statistics. In our previous works, we introduced a closed-form solution of a joint diagonalizer of non-negative Hermitian matrices and also proposed a method for improving the performance of the solution for the cases where given series of Hermitian matrices are not jointly diagonalizable strictly. However, the performance of the method may degrade when the number of given Hermitian matrices are comparatively small. In this paper, we propose an improved version of the closed-form joint diagonalizer of given set of Hermitian matrices by increasing the number of Hermitian matrices virtually. Some numerical examples are also shown to verify the efficacy of the proposed method.
• Diffusion Noise Suppression by Crystal-Shape Subtraction Array

  Akira Tanaka, Ryo Takahashi

  2012 ASIA-PACIFIC SIGNAL AND INFORMATION PROCESSING ASSOCIATION ANNUAL SUMMIT AND CONFERENCE (APSIPA ASC) ID:9  2012年 [査読有り][通常論文]
   

  Noise suppression of diffusion noise by microphone arrays is discussed in this paper. In our previous work, we proposed a method for jointly estimating signal and noise correlation matrices from observations with diffusion noise by using so-called crystal shape microphone arrays; and discussed the performance of the Wiener filter based on those correlation matrices. In this paper, we propose a novel method for noise suppression of diffusion noise based on the newly adopted spectral subtraction scheme with the estimated correlation matrices by our previous work. We also verify the efficacy of the proposed method by some computer simulations and show that the proposed method outperforms our previous method by the Wiener filter.
• VARIANCE ANALYSES FOR KERNEL REGRESSORS WITH NESTED REPRODUCING KERNEL HILBERT SPACES

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Koji Takamiya

  2012 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP) 2001 - 2004 2012年 [査読有り][通常論文]
   

  Learning based on kernel machines is widely known as a powerful tool for various fields of information science including signal processing such as function estimation from finite sampling points. One of central topics of kernel machines is model selection, especially selection of a kernel or its parameters. In our previous works, we investigated the generalization error of a model space itself corresponding to a selected kernel in kernel regressors. In this paper, we discuss the generalization error in a model space corresponding to a selected kernel in kernel regressors; and prove that the variance of a learning result is reduced when we adopt a kernel corresponding to a larger reproducing kernel Hilbert space.
• Extended Analyses for an Optimal Kernel in a Class of Kernels with an Invariant Metric

  Akira Tanaka, Ichigaku Takigawa, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo

  STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 7626 345 - 353 2012年 [査読有り][通常論文]
   

  Learning based on kernel machines is widely known as a powerful tool for various fields of information science such as pattern recognition and regression estimation. An appropriate model selection is required in order to obtain desirable learning results. In our previous work, we discussed a class of kernels forming a nested class of reproducing kernel Hilbert spaces with an invariant metric and proved that the kernel corresponding to the smallest reproducing kernel Hilbert space, including an unknown true function, gives the best model. In this paper, we relax the invariant metric condition and show that a similar result is obtained when a subspace with an invariant metric exists.
• 固有空間BPLP 法の補間精度に関する解析

  田中章, 小川貴弘, 長谷山美紀, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J94-A 2 116 - 126 一般社団法人電子情報通信学会 2011年02月 [査読有り][通常論文]
   

  欠損領域を有する数値データの補間技術として, 固有空間BPLP(Back Projection for Lost Pixels)法, 及び, その改良手法が提案されている.これらの手法は, 所与のデータから切り出したブロックデータの主成分構造を利用して欠損領域を推定する手法であり, 主要な固有空間の次元等を適切に選択することによって, 効果的に欠損部を補間することができる.一方, 重要なパラメータの一つである, 主要な固有空間の次元の選択の指針はこれまで与えられていなかった.本論文では, 主成分分析に用いる分散共分散行列と欠損ブロックに対応する分散共分散行列が等しいという理想的な条件下では, 固有空間BPLP法の改良手法の, 期待二乗誤差最小の意味での最適解が古典的なウィーナーフィルタであることを指摘するとともに, 固有空間として全空間を用いた解が, 上で述べた最適解であるウィーナーフィルタによる解に帰着することを示し, 結果として固有空間の最適な次元がブロックの次元そのものであることを示す.また, 主成分分析に用いる分散共分散行列と欠損ブロックに対応する分散共分散行列が完全に一致しない場合についても考察し, 上記理想的な条件下同様, 固有空間として全空間を採用することが最適となる十分条件を与える.また, 当該十分条件を満たさない場合についても, 数値実験によりウィーナーフィルタによる解の優位性を確認する.
• Music interpolation by Wiener filter and its application to music arrangement

  Yoshifumi Mizuno, Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  Proceedings - 2011 IEEE International Conference on Granular Computing, GrC 2011 468 - 472 2011年 [査読有り][通常論文]
   

  When composers and arrangers compose music, they depend not only on their sense, but also on music theory. Therefore, there is possibility of automatic composition and automatic arrangement by computers. Some studies on automatic composition using computers have been studied continuously for 50 years. For example, an automatic music composition based on counterpoint and imitation using stochastic models and a melody generation method using a tree structure of generative theory of tonal music, are cited as previous studies. In this paper, we propose a method of music interpolation by applying the Wiener filter to scores with missing parts. In addition, we propose a method of music arrangement based on the proposed interpolation method. © 2011 IEEE.
• Non-negative matrix factorization considering given vectors in a basis

  Yuta Amano, Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  Proceedings - 2011 IEEE International Conference on Granular Computing, GrC 2011 48 - 53 2011年 [査読有り][通常論文]
   

  Recently, a novel matrix factorization, named non-negative matrix factorization (NMF), attracts much attention in the field of signal processing. A matrix with non-negative elements can be decomposed into a product of two matrices with non-negative elements by the NMF. One resulting matrix can be regarded as a basis matrix and the other can be regarded as a coefficient matrix giving linear combinations of the basis vectors. In practical problems, there exists a case where an ideal basis is partially known. In this paper, we propose a novel method for NMF considering given vectors in an ideal basis. We introduce a criterion for the method and construct an algorithm to optimize the criterion. Moreover, we prove that the proposed algorithm surely converges. Some results of computer simulations are also given to verify the efficacy of the proposed method. © 2011 IEEE.
• Performance improvement of metric reconstruction based on partial joint diagonalization

  Atsushi Takizawa, Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  Proceedings - 2011 IEEE International Conference on Granular Computing, GrC 2011 625 - 629 2011年 [査読有り][通常論文]
   

  Self-calibration is one of powerful tools in the field of computer vision such as 3-D shape reconstruction and camera motion reconstruction. Self-calibration consists of two main parts. One is projective reconstruction and the other is metric reconstruction. The latter one can be reduced to a problem to find a matrix that satisfies some absolute dual quadric (ADQ) constraint. However, it is difficult to formulate the problem with considering the constraint strictly, which may make the final result such as reconstructed 3-D shapes unstable. In this paper, we propose a novel method for metric reconstruction incorporating a partial joint diagonalization of symmetric matrices. Some results of computer simulations are also given to verify the efficacy of the proposed method. © 2011 IEEE.
• THEORETICAL ANALYSES ON A CLASS OF NESTED RKHS'S

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo, Masaaki Miyakoshi

  2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING 2072 - 2075 2011年 [査読有り][通常論文]
   

  One of central topics of kernel machines in the field of machine learning is a model selection, especially a selection of a kernel or its parameters. In our previous work, we discussed a class of kernels forming a class of nested reproducing kernel Hilbert spaces with an invariant metric; and proved that the kernel corresponding to the smallest reproducing kernel Hilbert space, including an unknown true function, gives the optimal model. In this paper, we consider a class of kernels forming a class of nested reproducing kernel Hilbert spaces whose metrics are not always invariant and show that a similar result to the invariant case is not obtained by providing a counter example using a class of Gaussian kernels.
• Analyses on kernel-specific generalization ability for kernel regressors with training samples

  Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  2010 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology, ISSPIT 2010 61 - 66 2011年 [査読有り][通常論文]
   

  Theoretical analyses on generalization error of a model space for kernel regressors with respect to training samples are given in this paper. In general, the distance between an unknown true function and a model space tends to be small with a larger set of training samples. However, it is not clarified that a larger set of training samples achieves a smaller difference at each point of the unknown true function and the orthogonal projection of it onto the model space, compared with a smaller set of training samples. In this paper, we show that the upper bound of the squared difference at each point of these two functions with a larger set of training samples is not larger than that with a smaller set of training samples. We also give some numerical examples to confirm our theoretical result. © 2011 IEEE.
• Kernel-Induced Sampling Theorem

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Masaaki Miyakoshi

  IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING 58 7 3569 - 3577 2010年07月 [査読有り][通常論文]
   

  A perfect reconstruction of functions in a reproducing kernel Hilbert space from a given set of sampling points is discussed. A necessary and sufficient condition for the corresponding reproducing kernel and the given set of sampling points to perfectly recover the functions is obtained in this paper. The key idea of our work is adopting the reproducing kernel Hilbert space corresponding to the Gramian matrix of the kernel and the given set of sampling points as the range space of a sampling operator and considering the orthogonal projector, defined via the range space, onto the closed linear subspace spanned by the kernel functions corresponding to the given sampling points. We also give an error analysis of a reconstructed function by incomplete sampling points.
• Performance Improvement of Second-Order-Statistics-Based Noisy BSS

  A. Tanaka, M. Miyakoshi

  Proceedings of the 7th IASTED International Conference on Signal Processing, Pattern Recognition and Applications (SPPRA2010) 16 - 21 2010年02月 [査読有り][通常論文]
  
• A relationship between generalization error and training samples in kernel regressors

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo, Masaaki Miyakoshi

  Proceedings - International Conference on Pattern Recognition 1421 - 1424 2010年 [査読有り][通常論文]
   

  A relationship between generalization error and training samples in kernel regressors is discussed in this paper. The generalization error can be decomposed into two components. One is a distance between an unknown true function and an adopted model space. The other is a distance between an estimated function and the orthogonal projection of the unknown true function onto the model space. In our previous work, we gave a framework to evaluate the first component. In this paper, we theoretically analyze the second one and show that a larger set of training samples usually causes a larger generalization error. © 2010 IEEE.
• THEORETICAL ANALYSES FOR A CLASS OF KERNELS WITH AN INVARIANT METRIC

  Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  2010 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING 2074 - 2077 2010年 [査読有り][通常論文]
   

  One of central topics of kernel machines in the field of machine learning is a model selection, especially a selection of a kernel or its parameters. In our previous work, we discussed a class of kernels whose corresponding reproducing kernel Hilbert spaces have an invariant metric and proved that the kernel corresponding to the smallest reproducing kernel Hilbert space, including an unknown true function, gives the optimal model. However, discussions for properties that make the metrics of reproducing kernel Hilbert spaces invariant are insufficient. In this paper, we show a necessary and sufficient condition that makes the metrics of reproducing kernel Hilbert spaces invariant.
• Localized Projection Learning

  Kazuki Tsuji, Mineichi Kudo, Akira Tanaka

  STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 6218 90 - 99 2010年 [査読有り][通常論文]
   

  It is interesting to compare different criteria of kernel machines. In this paper, the following is made: 1) to cope with the scaling problem of projection learning, we propose a dynamic localized projection learning using k nearest neighbors, 2) the localized method is compared with SVM from some viewpoints, and 3) approximate nearest neighbors are demonstrated their usefulness in such a localization. As a result, it is shown that SVM is superior to projection learning in many classification problems in its optimal setting but the setting is not easy.
• 解析型二次統計量ICAとkurtosisに基づく学習区間判定を用いたリアルタイムブラインド音源抽出

  藤原裕樹, 高橋祐, 橘健太郎, 宮部滋樹, 猿渡洋, 鹿野清宏, 田中章

  電子情報通信学会論文誌A J92-A 5 314 - 326 一般社団法人電子情報通信学会 2009年05月 [査読有り][通常論文]
   

  従来の独立成分分析(ICA)を用いたリアルタイム音声強調システムでは,時々刻々と変化する環境に追従するために分離フィルタを逐次学習することが必要である.しかし,実環境で利用する場合,利用者が不在で雑音のみが存在する時間帯がほとんどである.このような時間帯において利用者が存在する時間帯と同様の学習を行うと,不適切な分離フィルタが生成され,システム自体の性能の低下につながる.本論文では,適切な分解フィルタを高速に構成するため,解析型ICAとkurtosisに基づく学習区間判定法及びフィルタ初期化法を提案する.本手法では,はじめに,解析型二次統計量ICAによってある程度の分離を行い,その分解信号のkurtosisに基づいて利用者の発話の有無を判断する.次に,発話のある時間帯では,解析型二次統計量ICAの分離フィルタを初期値として反復型高次統計量ICAの学習を行い,更に性能の良い分離フィルタを高速に再構成する.本論文では最後に,提案法を雑音推定部に導入したブラインド空間的サブトラクションアレーを用いて雑音抑圧実験を行い,提案法の有効性を示す.
• 解析型二次統計量ICAと kurtosis に基づく学習区間判定を用いたリアルタイムブラインド音源抽出

  藤原 裕樹, 高橋 祐, 橘 健太郎, 宮部 滋樹, 猿渡 洋, 鹿野 清宏, 田中 章

  電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. A 92-A 5 314 - 326 一般社団法人電子情報通信学会 2009年05月 [査読有り][通常論文]
   

  従来の独立成分分析(ICA)を用いたリアルタイム音声強調システムでは,時々刻々と変化する環境に追従するために分離フィルタを逐次学習することが必要である.しかし,実環境で利用する場合,利用者が不在で雑音のみが存在する時間帯がほとんどである.このような時間帯において利用者が存在する時間帯と同様の学習を行うと,不適切な分離フィルタが生成され,システム自体の性能の低下につながる.本論文では,適切な分解フィルタを高速に構成するため,解析型ICAとkurtosisに基づく学習区間判定法及びフィルタ初期化法を提案する.本手法では,はじめに,解析型二次統計量ICAによってある程度の分離を行い,その分解信号のkurtosisに基づいて利用者の発話の有無を判断する.次に,発話のある時間帯では,解析型二次統計量ICAの分離フィルタを初期値として反復型高次統計量ICAの学習を行い,更に性能の良い分離フィルタを高速に再構成する.本論文では最後に,提案法を雑音推定部に導入したブラインド空間的サブトラクションアレーを用いて雑音抑圧実験を行い,提案法の有効性を示す.
• GCD-Based Blind Deconvolution Using PCA-Based Noise Reduction

  A. Tanaka, K. Azuma, M. Miyakoshi

  Proceedings of the 6th IASTED International Confderence on Signal Processing, Pattern Recognition and Applications (SPPRA2009) 89 - 94 2009年02月 [査読有り][通常論文]
  
• Fast and Versatile Blind Separation of Diverse Sounds Using Closed-Form Estimation of Probability Density Functions of Sources

  Hiroshi Saruwatari, Yu Takahashi, Kentaro Tachibana, Yoshimitsu Mori, Shigeki Miyabe, Kiyohiro Shikano, Akira Tanaka

  2009 3RD IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL ADVANCES IN MULTI-SENSOR ADAPTIVE PROCESSING (CAMSAP) 249 - 252 2009年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, we propose a fast and versatile blind source separation including closed-form estimation of sources' probability density functions (PDFs), where the ICA's activation function is automatically adapted to various noise conditions. In the proposed method, closedform second-order ICA and closed-form PDF estimation are introduced as a computational-cost-efficient preprocessing to extract sources' PDFs. Compared with various type of conventional ICAs, e. g., fixed activation-function type and ML-based type, our proposed algorithm can give a faster and higher convergence. Experimental assessment reveals that the proposed method is versatile for handling non-speech sound sources.
• ANALYSIS ON BLIND DECORRELATION OF ISOTROPIC NOISE CORRELATION MATRICES BASED ON SYMMETRIC DECOMPOSITION

  Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi, Nobutaka Ono

  2009 IEEE/SP 15TH WORKSHOP ON STATISTICAL SIGNAL PROCESSING, VOLS 1 AND 2 421 - + 2009年 [査読有り][通常論文]
   

  Recently, a technique named 'blind decorrelation' was proposed by which we can blindly diagonalize correlation matrices of isotropic noises observed by particular crystal-shape sensor arrays. This technique enables us to estimate the power of unknown target signals, which may improve the performance of inverse filters such as the Wiener filter. It was clarified that several classes of crystal-shape arrays achieve the blind decorrelation; and some necessary conditions imposed on a sensor array to realize the blind decorrelation were revealed. However, we do not have a necessary and sufficient condition for a sensor array to achieve the blind decorrelation. In this paper, we show a necessary and sufficient condition for a sensor array to achieve the blind decorrelation, using a novel matrix analysis scheme named 'symmetric decomposition!
• SOURCE ADAPTIVE BLIND SIGNAL EXTRACTION USING CLOSED-FORM ICA FOR HANDS-FREE ROBOT SPOKEN DIALOGUE SYSTEM

  Takahashi Yu, Hiroshi Saruwatari, Yuki Fujihara, Kentaro Tachibana, Yoshimitsu Mori, Shigeki Miyabe, Kiyohiro Shikano, Akira Tanaka

  2009 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOLS 1- 8, PROCEEDINGS 3681 - + 2009年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, we propose a new ICA-based BSS algorithm including estimation of sources' probability density functions (PDFs) to adapt the nonlinear activation function to various noise conditions. In the proposed method, closed-form second-order ICA is introduced as a computational-cost-efficient preprocessing to extract sources' PDFs, which is beneficial for real-time application. Compared with various type of conventional ICAs, e.g., fixed activation-function type and ML-based type, our proposed algorithm can give a faster and higher convergence. Based on the proposed source-adaptive ICA, we show a real-time noise reduction results under diffuse noise environment. Also we can demonstrate our recently developed hands-free robot spoken dialogue system via real-time ICA.
• JOINT ESTIMATION OF SIGNAL AND NOISE CORRELATION MATRICES AND ITS APPLICATION TO INVERSE FILTERING

  Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  2009 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOLS 1- 8, PROCEEDINGS 2181 - 2184 2009年 [査読有り][通常論文]
   

  Noise suppression by linear filters for a time series is discussed. We propose a method for jointly estimating signal and noise correlation matrices by incorporating steering vectors of the noise or eigenvectors of the noise correlation matrix as well as steering vectors of the target signals. Our estimates bring us two significant advantages. One is reduction of computational cost in obtaining the Wiener filter since the Wiener post filter, which is combined to the minimum variance distortionless response filter (MVDRF), is no longer needed with the estimates of signal and noise correlation matrices. The other is an improvement of the performance of the MVDRF since we can construct the regularized version of it with an estimate of the noise correlation matrix.
• Fast and Versatile Blind Separation of Diverse Sounds Using Closed-Form Estimation of Probability Density Functions of Sources

  Hiroshi Saruwatari, Yu Takahashi, Kentaro Tachibana, Yoshimitsu Mori, Shigeki Miyabe, Kiyohiro Shikano, Akira Tanaka

  2009 3RD IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL ADVANCES IN MULTI-SENSOR ADAPTIVE PROCESSING (CAMSAP 2009) 249 - + 2009年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, we propose a fast and versatile blind source separation including closed-form estimation of sources' probability density functions (PDFs), where the ICA's activation function is automatically adapted to various noise conditions. In the proposed method, closed. form second-order ICA and closed-form PDF estimation are introduced as a computational-cost-efficient preprocessing to extract sources' PDFs. Compared with various type of conventional ICAs, e.g., fixed activation-function type and ML-based type, our proposed algorithm can give a faster and higher convergence. Experimental assessment reveals that the proposed method is versatile for handling non-speech sound sources.
• 同時対角化行列の摂動解析と二次統計量BSSへの応用

  田中章, 三佐川祐輔, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J91-A 11 1093 - 1097 一般社団法人電子情報通信学会 2008年11月 [査読有り][通常論文]
   

  本論文では,厳密には同時対角化ができない複数の非負定植エルミート行列に対する同時対角化行列の解析的表現に関する摂動解析を行う.また,当該結果の,二次統計量に基づくブラインド信号分離問題への応用について論じる.
• Performance Improvement of Higher-Order ICA Using Learning Period Detection Based on Closed-Form Second-Order ICA and Kurtosis

  Y. Fujihara, Y. Takahashi, S. Miyabe, H. Saruwatari, K. Shikano, A. Tanaka

  Proceedings of the 11th International Workshop for Acoustic Echo and Noise Control (IWAENC2008) 2008年09月 [査読有り][通常論文]
  
• Noisy BSS Based on Joint Diagonalization of Differences of Correlation Matrices

  A. Tanaka, H. Imai, M. Miyakoshi

  Proceedings of the 10th IASTED International Conference Signal and Image Processing (SIP 2008) 368 - 373 2008年08月 [査読有り][通常論文]
  
• 相関行列差分の同時対角化によるNoisy BSSにおける相関行列選択

  今井雄基, 田中章, 宮腰政明

  電子情報通信学会技術研究報告, 応用音響 107 532 91 - 95 2008年03月 [査読無し][通常論文]
  
• Wiener Implementation of Kernel Machines

  A. Tanaka, H. Imai, J. Toyama, M. Kudo, M. Miyakoshi

  Proceedings of the Fifth IASTED International Conference on Signal Processing, Pattern Recognition, and Applications (SPPRA2008) 1 - 6 2008年02月 [査読有り][通常論文]
  
• Optimal Kernel in a Class of Kernels with an Invariant Metric

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo, Masaaki Miyakoshi

  STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 5342 530 - 539 2008年 [査読有り][通常論文]
   

  Learning based oil kernel machines is widely known as a, powerful tool for various fields of information science such as pattern recog nition and regression estimation. One of central topics of kernel machines is model selection, especially selection of a kernel or its parameters. In this paper, we consider a. class of kernels that forms a monotonic classes of reproducing kernel Hilbert spaces with an invariant metric and show that the kernel corresponding to the smallest reproducing kernel Hilbert space including an unknown true function gives the optimal model for the unknown true function.
• Fast Nonclosed-Form Higher-Order ICA with Frequency-Subband Selection Using Closed-Form Second-Order ICA

  K. Tachibana, Y. Takahashi, Y. Mori, H. Saruwatari, K. Shikano, A. Tanaka

  Journal of Signal Processing 12 4 327 - 330 信号処理学会 2008年 [査読有り][通常論文]
   

  大きな残響のある条件でのブラインド信号分離(BSS)の問題を扱った。一般的に,二次独立成分分析(ICA)や高次ICAのような,ほとんど全てのICAアルゴリズムは開形式,すなわち逐次最適化により行われ,実時間処理には適用できない。最近,著者ら一人が閉形式二次ICAを求め,それにより著者らは閉形式ICAの後に開形式高次ICAを行う効率的なBSSの方法を提案した。本論文では,適切なコスト関数に基づいた高次ICAに対する最適化周波数サブバンドの選択による,BSSのより高速な収束法を提案した。提案した方法の有効性を評価するために,残響環境での音源分離実験を行った。その結果,提案した方法の収束速度が,先の方法よりも大きいことが分かった。
• Fast parameter selection algorithm for linear parametric filters

  Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E90A 12 2952 - 2956 2007年12月 [査読有り][通常論文]
   

  A parametric linear filter for a linear observation model usually requires a parameter selection process so that the filter achieves a better filtering performance. Generally, criteria for the parameter selection need not only the filtered solution but also the filter itself with each candidate of the parameter. Obtaining the filter usually costs a large amount of calculations. Thus, an efficient algorithm for the parameter selection is required. In this paper, we propose a fast parameter selection algorithm for linear parametric filters that utilizes a joint diagonalization of two non-negative definite Hermitian matrices.
• Closed-form 2 次統計量 ICA に基づく周波数選択および確率密度関数推定による nonclosed-form 高次統計量 ICA の高速化

  橘健太郎, 高橋祐, Even Jani, 森康充, 宮部滋樹, 猿渡洋, 鹿野清宏, 田中章

  第22回SIPシンポジウム講演論文集 P1-1  2007年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 音場再現システムにおける最適スピーカー配置に関する一検討

  横関誠, 田中章, 宮腰政明

  第22回SIPシンポジウム講演論文集 B2-2  2007年11月 [査読無し][通常論文]
  
• Integrated kernels and their properties

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo, Masaaki Miyakoshi

  PATTERN RECOGNITION 40 11 2930 - 2938 2007年11月 [査読有り][通常論文]
   

  Kernel machines are widely considered to be powerful tools in various fields of information science. By using a kernel, an unknown target is represented by a function that belongs to a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) corresponding to the kernel. The application area is widened by enlarging the RKHS such that it includes a wide class of functions. In this study, we demonstrate a method to perform this by using parameter integration of a parameterized kernel. Some numerical experiments show that the unresolved problem of finding a good parameter can be neglected. (c) 2007 Pattern Recognition Society. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
• 線形推定理論に基づく固有空間BPLP法の改善

  田中章, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌D J90-D 10 2840 - 2847 一般社団法人電子情報通信学会 2007年10月 [査読有り][通常論文]
   

  欠損領域を有する数値データの補間技術として,固有空間BPLP法という手法が提案されている.この手法は,所与のデータから切り出したブロックデータの主成分構造を利用して欠損領域を推定する手法であり,いくつかのパラメータを適切に選択することによって,非常に効果的に欠損部を補間することができる.この手法の核心は,主成分ベクトルの線形結合を実現する係数ベクトルを,欠損領域を有するブロックの非欠損領域の情報のみを用いて推定することにある.しかしながら,その推定法は必ずしも数理的に明確な形で与えられておらず,また,手法の機序と処理結果に未解決の不整合がある等の問題がある.本論文では,当該係数ベクトルの推定を,線形推定理論の枠組みで解釈し直すとともに,その解釈,及び,欠損領域を有しないブロックの確率構造に基づき,より効果的に補間を行う手法を提案する.
• 高次統計量に基づく混合比推定による Blind-MINT 法の拡張

  田中章, 宮腰政明

  電子情報通信学会技術研究報告, 応用音響 107 120 7 - 12 2007年06月 [査読無し][通常論文]
  
• 信号解析に用いられるユニタリー行列の固有解析

  宮腰政明, 田中章, 河口万由香

  電子情報通信学会論文誌A J90-A 5 403 - 414 一般社団法人電子情報通信学会 2007年05月 [査読有り][通常論文]
   

  離散信号解析には多くのユニタリ行列が用いられる.それらは,信号をユニタリ行列の互いに正規直交な列ベクトルによって展開し,各基底成分が信号の構成に寄与する仕方を解析するものであり,また逆変換は逆行列であるが,ユニタリ行列の場合の逆行列は随伴行列であり,転置と複素共役によって求まり,掃き出し法などを用いる必要がないため,極めて信号の処理等に適している.しかし,この立場は,ユニタリ行列を変換対としてとらえており,そのユニタリ行列がどのように信号に関する情報を空間や部分空間である各固有空間の中で保持しているかを明らかにした研究はない.本論文では,信号解析に用いるユニタリ行列に関する固有値や固有空間に着目し,対称群によって表される信号の対称性と変換に用いられるユニタリ行列の関係を明らかにし,それらが信号解析に果たす役割を考察する.
• A unified framework of subspace identification for DOA estimation

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Masaaki Miyakoshi

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E90A 2 419 - 428 2007年02月 [査読有り][通常論文]
   

  In D.O.A. estimation, identification of the signal and the noise subspaces plays an essential role. This identification process was traditionally achieved by the eigenvalue decomposition (EVD) of the spatial correlation matrix of observations or the generalized eigenvalue decomposition (GEVD) of the spatial correlation matrix of observations with respect to that of an observation noise. The framework based on the GEVD is not always an extension of that based on the EVD, since the GEVD is not applicable to the noise-free case which can be resolved by the framework based on the EVD. Moreover, they are not applicable to the case in which the spatial correlation matrix of the noise is singular. Recently, a quotient-singular-value-decomposition-based framework, that can be applied to problems with singular noise correlation matrices, is introduced for noise reduction. However, this framework also can not treat the noise-free case. Thus, we do not have a unified framework of the identification of these subspaces. In this paper, we show that a unified framework of the identification of these subspaces is realized by the concept of proper and improper eigenspaces of the spatial correlation matrix of the noise with respect to that of observations.
• Selection of correlation matrices for second-order-statistics-based blind source separation

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Masaaki Miyakoshi

  2007 IEEE/SP 14TH WORKSHOP ON STATISTICAL SIGNAL PROCESSING, VOLS 1 AND 2 109 - 113 2007年 [査読有り][通常論文]
   

  The aim of blind source separation is to recover mutually independent unknown source signals from observations obtained through an unknown linear mixture system. A simultaneous diagonalization of correlation matrices (second-order statistics) of the observations is a possible resolution for the case when the unknown source signals are non-stationary. In general, unknown source signals are not strictly uncorrelated; this may cause a degradation in the separation performance. In this study, we propose a method for selecting a combination of correlation matrices that yields a better separation performance, and verify the efficacy of the proposed method by computer simulations.
• Efficient blind source separation combining closed-form second-order ICA and nonclosed-form higher-order ICA

  Kentaro Tachibana, Hiroshi Saruwatari, Yoshimitsu Mori, Shigeki Miyabe, Kiyohiro Shikano, Akira Tanaka

  2007 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL I, PTS 1-3, PROCEEDINGS 45 - + 2007年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, first, we propose a computational-cost efficient blind source separation combining closed-form 2nd-order independent component analysis (ICA) and nonclosed-form higher-order ICA. The closed-form solution of the 2nd-order ICA has been recently presented by one of the authors. This finding motivates us to combine the closed-form 2nd-order ICA and higher-order ICA, where the preceding closed-form ICA produces a good initial value and the following higher-order ICA updates the separation filters from the advantageous status. Secondly, we utilize the proposed architecture to address an essential question that which type of statistics is more beneficial to ICA among non-stationarity and non-Gaussianity. This can be conducted owing to the attractive property that the closed-form ICA can provide a good estimate of the theoretical upper limitation of the separation performance among 2nd-order ICAs without suffering from poor-convergence problems. Experimental results reveal that the non-Gaussianity-based ICA can outperform the nonstationarity-based ICA.
• Closed-form 2 次統計量 ICA と nonclosed-form 高次統計量ICA を用いたブラインド音源分離

  橘健太郎, 猿渡洋, 森康充, 宮部滋樹, 鹿野清宏, 田中章

  電子情報通信学会技術研究報告, 応用音響 106 432 37 - 42 一般社団法人電子情報通信学会 2006年12月 [査読無し][通常論文]
   

  本報告では,第一に,closed-form 2次統計量ICAとnonclosed-form高次統計量ICAを用いた演算量の少ないブラインド音源分離手法を提案する.2次統計量ICAのclosed-form解は,近年筆者らの1人によって発見された.これをnonclosed-form高次統計量ICAの初期値として用いることにより,より効率的な音源分離が可能となる.第二に,提案法を用いて,非定常性と非ガウス性のうち,どちらがICAにとって有効かという疑問に関して議論を行う.これは,closed-form 2次統計量ICAがclosed-form解の良い推定値を与えることを利用する.実験の結果,非ガウス性に基づくICAの方が性能が良いことが分かった.
• 線形制約の一般解によるパラメトリック部分射影フィルタの解釈とアフィン制約付き復元問題への応用

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J89-A 8 679 - 681 一般社団法人電子情報通信学会 2006年08月 [査読有り][通常論文]
   

  パラメトリック部分射影フィルタによる復元が,適当な線形制約の一般解の自由パラメータをパラメトリック射影フィルタにより推定した復元と同値であることを示す.また,この知見に基づく一般化により,アフィン制約付き復元問題に適用可能なフィルタを構成する.
• Second-order-statistics-based blind source separation for non-stationary sources with stationary noise

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Masaaki Miyakoshi

  2006 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SIGNAL PROCESSING AND INFORMATION TECHNOLOGY, VOLS 1 AND 2 647 - + 2006年 [査読有り][通常論文]
   

  The aim of "Blind Source Separation" is to recover mutually independent unknown source signals from observations obtained through an unknown linear mixture system. Simultaneous diagonalization of correlation matrices (second-order statistics) of observations is one of resolutions, when the unknown source signals are non-stationary. When observation noise exists, this method needs to correct the correlation matrices based on an estimation of the variance of the noise. However the estimation of the variance of the noise requires additional information such as redundant observations. In this paper we propose a new method of estimating the variance of the noise without additional information by utilizing a necessary and sufficient condition that simultaneous diagonalization of the correlation matrices is always achieved. We also verify the efficacy of the proposed method by numerical examples.
• Theoretical foundations of second-order-statistics-based Blind Source Separation for non-stationary sources

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Masaaki Miyakoshi

  2006 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, VOLS 1-13 3051 - 3054 2006年 [査読有り][通常論文]
   

  The aim of "Blind Source Separation" is to recover mutually independent unknown source signals from observations obtained through an unknown linear mixture system. Simultaneous diagonalization of correlation matrices (second-order statistics) of observations is one of the resolutions, when the unknown source signals are non-stationary. Although it is trivial that the true separation matrix simultaneously diagonalizes all the correlation matrices, it is not well investigated whether a simultaneous diagonalizer of the correlation matrices is always a separation matrix. In this paper, we give explicit solutions of simultaneous diagonalizers of the correlation matrices and we also clarify the condition that the solutions always achieve the blind source separation.
• Mathematical interpretations of kernel ridge regression

  Akira Tanaka, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo, Masaaki Miyakoshi

  AIP Conference Proceedings 839 347 - 353 2006年 [査読有り][通常論文]
   

  Learning based on kernel machines is widely known as a powerful tool for various fields of information science. The kernel ridge regression is one of simple and classical kernel machines and it gives a foundation for other kernel machines such as the support vector machine. However, it has some problems such as arbitrariness of the model and theoretical validity of an ad hoc kernelization of the ridge regression. The essence of using a kernel in learning problems is that the unknown target is representable by a function belonging to the reproducing kernel Hilbert space corresponding to the adopted kernel. In this paper, on the basis of the essence, we give two identical interpretations, whose theoretical grounds are clarified, for the kernel ridge regression. One is the ridge regression on the reproducing kernel Hilbert space and the other is the parametric projection learning with a specific condition. © 2006 American Institute of Physics.
• Model selection using a class of Kernels with an invariant metric

  Akira Tanaka, Masashi Sugiyama, Hideyuki Imai, Mineichi Kudo, Masaaki Miyakoshi

  STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINGS 4109 862 - 870 2006年 [査読有り][通常論文]
   

  Learning based on kernel machines is widely known as a powerful tool for various fields of information science such as pattern recognition and regression estimation. The efficacy of the model in kernel machines depends on the distance between the unknown true function and the linear subspace, specified by the training data set, of the reproducing kernel Hilbert space corresponding to an adopted kernel. In this paper, we propose a framework for the model selection of kernel-based learning machines, incorporating a class of kernels with an invariant metric.
• アフィン制約を考慮した画像復元フィルタの構成

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  第20回信号処理シンポジウム講演論文集 D7-3  2005年11月 [査読無し][通常論文]
  
• D.O.A. estimation with singular noise correlation matrix

  Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi

  ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings III III257 - III260 2005年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, a new method of direction of arrival (D.O.A.) estimation with environmental noise, whose spatial correlation matrix is singular, is proposed. In D.O.A. estimation, identification of signal and noise subspaces plays a very important role. The identification process can be achieved by (generalized) eigenvalue decomposition of the spatial correlation matrix of observations (with respect to that of noise), if these spatial correlation matrices are non-singular. However, these mathematical tools can not be applied to the problems in which the spatial correlation matrices are singular. The main idea of this work deeply depends on identification of proper and improper eigenvectors of the spatial correlation matrix of noise with respect to that of observations. The results of computer simulations are also presented to verify the efficacy of the proposed method. ©2005 IEEE.
• Image restoration with an affine constraint

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  Proceedings of the Fifth IASTED International Conference on Visualization, Imaging, and Image Processing 326 - 331 2005年 [査読有り][通常論文]
   

  In image restoration problems, an effective restoration is achieved by a priori, knowledge of the unknown original image. An affine constraint could be considered as such a priori knowledge, which may appear when we know intensities of particular pixels of the unknown original image, for instance. Adopting the least-squares criterion with an affine constraint seems to be one of simple and reasonable approaches. However, it was reported in past studies that some problems may occur with the least squares criterion based methods, even if no constraint is imposed. The family of (parametric) projection filters was proposed as one of resolutions for the problems. However, they do not have a framework to deal with an affine constraint, while a linear constraint can be considered. In this paper, we propose a new restoration filter in which an affine constraint is appropriately considered by extending the (parametric) partial projection filter which belongs to the family of (parametric) projection filters. Numerical examples are also presented to verify the efficacy of the proposed method.
• Image restoration in singular observation processes based on complementary space component estimation

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS IN JAPAN PART II-ELECTRONICS 88 8 54 - 65 2005年 [査読有り][通常論文]
   

  Image restoration is a problem in which an unknown original image is to be estimated from a degraded image obtained from some observation process. Various restoration methods have been proposed. Most of the conventional methods assume that the observation process is regular or almost regular. However, in general there is no guarantee that the observation process is regular, and the restoration performance of past methods is insufficient for a singular observation process. The degradation of restoration performance in a singular observation process arises from the fact that it is difficult to estimate the components related to the null space, which is eliminated in the observation process. There have recently been many studies of the properties and representations of the image signal. In one such study it was reported that the difference signal of the image approximately follows the Laplace distribution. This paper is based on that stochastic property of the image, and proposes a method of restoring images with high precision by positively estimating the image component which is eliminated in a singular observation process. The effectiveness of the proposed method is investigated by numerical experiment. (c) 2005 Wiley Periodicals, Inc.
• 音場再現システムのための正則化逆フィルタの設計

  田中章, 大谷尚之, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J87-A 11 1466 - 1467 一般社団法人電子情報通信学会 2004年11月 [査読有り][通常論文]
   

  本論文では,音場再現システムにおける最適性の定義を与え,その解かよく知られている正則化一般逆フィルタに帰着することを示すとともに,当該フィルタの音場再現システムヘの適用の際に問題となるパラメータ設定及び計算量の問題の解決を図る.
• On formulations and solutions in linear image restoration problems

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E87A 8 2144 - 2151 2004年08月 [査読有り][通常論文]
   

  In terms of the formulation of the optimality, image restoration filters can be divided into two streams. One is formulated as an optimization problem in which the fidelity of a restored image is indirectly evaluated, and the other is formulated as an optimization problem based on a direct evaluation. Originally, the formulation of the optimality and the solutions derived from the formulation are identical each other. However in many studies adopting the former stream, an arbitrary choice of a solution without a mathematical ground passes unremarked. In this paper, we discuss the relation between the formulation of the optimality and the solution derived from the formulation from a mathematical point of view, and investigate the relation between a direct style formulation and an indirect one. Through these analyses, we show that the both formulations yield the identical filter in practical situations.
• A nearest neighbor method using bisectors

  M Kudo, H Imai, A Tanaka, T Murai

  STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINGS 3138 885 - 893 2004年 [査読有り][通常論文]
   

  A novel algorithm for finding the nearest neighbor was proposed. According to the development of modern technology, the demand is increasing in large-scale datasets with a large number of samples and a large number of features. However, almost all sophisticated algorithms proposed so far are effective only in a small number of features, say, up to 10. This is because in a high-dimensional space many pairs of samples share a same distance. Then the naive algorithm outperforms the others. In this study, we considered to utilize a sequential information of distances obtained by the examined training samples. Indeed, a combinatorial information of examined samples was used as bisectors between possible pairs of them. With this algorithm, a query is processed in O(alphabetand) for n samples in a d-dimensional space and for alpha,beta < 1, in expense of a preprocessing time and space in O(n(2)). We examined the performance of the algorithm.
• Image restoration for observation processes with stochastic variation

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  8TH WORLD MULTI-CONFERENCE ON SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS, VOL V, PROCEEDINGS V 92 - 96 2004年 [査読有り][通常論文]
   

  A new approach to restore images degraded by observation processes with stochastic variation is proposed. In practice, an observation process must be estimated by some empirical knowledges, since we can not obtain an exact one. A restored image by a, restoration filter based on an estimated observation process could suffer critical damages even if the deviation of the estimated observation process is comparatively small, sincle an image restoration is one of representative ill-posed problems as is well known. In this paper, we formulate the stochastic variation of observation processes and propose a new image restoration method in which the deviation of the observation process is appropriately considered. It is also clarified that our approach is reduced to a, kind of regularization scheme. Some numerical examples are also shown to verify the efficacy of the proposed method.
• A note on fuzzy granular reasoning

  Tetsuya Murai, Yasuo Kudo, Nam Van Huynh, Akira Tanaka, Mineichi Kudo

  IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1 263 - 268 2004年 [査読有り][通常論文]
   

  In this paper, firstly, processes of classical inference are reviewed as granular reasoning from a point of view of reconstructing Kripke-style models with granularity. The essential point of the reconstruction is that some possible worlds are amalgamated to generate granules of worlds and vice versa. It is also called zoom reasoning systems. Then, the idea is applied for fuzzy reasoning processes by considering fuzzily granularized possible worlds. There linguistic truth values with linguistic hedges can be naturally introduced.
• Projection learning based kernel machine design using series of monotone increasing reproducing kernel Hilbert spaces

  A Tanaka, Takigawa, I, H Imai, M Kudo, M Miyakoshi

  KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 1, PROCEEDINGS 3213 1058 - 1064 2004年 [査読有り][通常論文]
   

  Kernel machines are widely known as powerful tools for various fields of information science. In general, they are designed based on a generalization criterion related to the complexity of the model and intuitive but ad hoe philosophy such as maximal margin principle shown in SVM. On the other hand, the project ion learning scheme was proposed in the field of neural networks. In the projection learning, the generalization ability is evaluated by the distance between the unknown target function and the estimated one. In,this paper, we construct projection learning based kernel machines and propose a method of making a kernel function that has necessary representability for the task. The method is reduced to a selection of an appropriate reproducing kernel Hilbert space from a series of monotone increasing subspaces. We also verify the efficacy of the proposed method by numerical examples.
• Digital Image Enlargement Based on Kernel Component Estimation

  A. Tanaka, H. Imai, M. Miyakoshi

  International Journal of Computing Anticipatory Systems 15 97 - 108 2004年 [査読有り][通常論文]
  
• 補空間成分推定に基づく特異観測過程に対する画像復元

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌D-II Vol.J86-D-II 12 1745 - 1755 一般社団法人電子情報通信学会 2003年12月 [査読有り][通常論文]
   

  画像復元問題とは,何らかの観測過程により劣化を受けた画像から未知の原画像を推定する問題であり,これまで様々な復元法が提案されている.従来手法の多くでは,観測過程は正則であるか,若しくはそれに近い状況であることが前提となっているが,一般に観測過程が正則である保証はなく,そのような観測過程に対する復元性能は十分とはいえない.特異な観測過程に対する復元性能の低下は,観測過程によって消失した零空間に関連する成分の推定が困難であることに起因する.ところで,近年,画像信号の性質や表現に関する研究も数多くなされており,その中で得られた知見の一つとして,画像の差信号がおおむねラプラス分布に従うということが報告されている.本論文では,この画像の確率的性質に基づき,特異な観測過程によって消失した画像成分の推定を積極的に行うことにより,高精度の復元を行う手法を提案することを目的とする.また,数値実験により提案手法の有効性を検証する.
• Collaborative Filtering using Restoration Operators

  A. Nakamura, M. Kudo, A. Tanaka

  Proceedings of the 7th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD2003) 339 - 349 2003年09月 [査読有り][通常論文]
  
• Collaborative filtering using projective restoration operators

  A Nakamura, M Kudo, A Tanaka, K Tanabe

  DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS 2843 393 - 401 2003年 [査読有り][通常論文]
   

  We propose a modified version of our collaborative filtering method using restoration operators, which was proposed in [6]. Our previous method was designed so as to minimize expected squared error of predictions for user's ratings, and we experimentally showed that, for users who have evaluated only small number of items, mean squared error of our method is smaller than that of correlation-base methods. After further experiments, however, we found that, for users who have evaluated many items, the best correlation-based method has smaller mean squared error than our method. In our modified version, we incorporated an idea of projecting on a low-dimensional subspace with our method using restoration operators. We experimentally showed that our modification overcame the shortcoming stated above.
• Image restoration with kernel component estimation in singular observation process

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  PROCEEDINGS OF THE 2003 IEEE WORKSHOP ON STATISTICAL SIGNAL PROCESSING 186 - 189 2003年 [査読有り][通常論文]
   

  A new approach to restore images degraded by singular observation processes is proposed. Existing image restoration filters usually assume non-singularity of observation processes. Therefore, we can not obtain desirable result by these filters, especially in case that the degradation processes have high singularity. By the way, it is well known that differential images can be assumed to be Laplacian distributed random vectors. In this paper, we propose a new restoration method for singular observation processes based on this statistical knowledge about images. A numerical example is also presented to verify the efficacy of the proposed method.
• Image restoration by the family of signal adaptive parametric projection filters

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS IN JAPAN PART III-FUNDAMENTAL ELECTRONIC SCIENCE 86 3 77 - 86 2003年 [査読有り][通常論文]
   

  Many of the image restoration techniques can roughly be classified into two types: those that are formulated as an optimization problem with regard to the restored image and those that are formulated as an optimization problem with regard to the restoration operator. The former has the advantage that the local information on the image can easily be expressed in the optimization reference. A problem is that the closeness of the image needs to be evaluated indirectly in the observation image space instead of the original image space. On the other hand, in the latter the closeness of the image can be evaluated in the original image space. However, because the optimization reference used to obtain the appropriate restoration operator does not include the information on the individual images, it is difficult to express the local information on the image, in contrast to the former type. Based on such a background, the objective of this paper is to propose a restoration method that can evaluate the closeness of images in the original image space while the local information on the images can be used systematically, based on improvement of the optimization reference of the parametric projection filter family belonging to the latter. The effectiveness of the proposed method is verified by numerical examples. (C) 2002 Wiley Periodicals, Inc.
• On Duality of Formulations in Image Restoration Problems

  A. Tanaka, H. Imai, M. Miyakoshi

  Proceedings of the 4th IASTED International Conference Signal and Image Processing 242 - 247 2002年08月 [査読有り][通常論文]
  
• 分離核作用素に対する分離核型正則化一般逆行列

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J85-A 6 730 - 734 一般社団法人電子情報通信学会 2002年06月 [査読有り][通常論文]
   

  一般に,分離核作用素に対する正則化一般逆行列は分離核とはならない.したがって,その算出には,Kronecker積及びvec作用素を用いた展開形を用いることになる.しかしながら,計算に要する記憶領域及び計算量双方の観点から,当該展開形を用いずに算出した方が効率が良いことは想像にかたくない.本論文では,分離核表現可能な正則化一般逆行列を提案することを目的とする.また,提案正則化一般逆行列の正則化効果についての定量的な評価も併せて行う.
• Choosing the parameter of image restoration filters by modified subspace information criterion

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E85A 5 1104 - 1110 2002年05月 [査読有り][通常論文]
   

  Practical image restoration filters usually include a parameter that controls regularizability; trade-off between fidelity of a restored image and smoothness of it; and so on. Many criteria for choosing such a parameter have been proposed. However; the relation between these criteria and the squared error of a restored image; which is usually used to evaluate the restoration performance; has not been theoretically substantiated. Sugiyama and Ogawa proposed the subspace information criterion (SIC) for model selection of supervised learning problems and showed that the SIC is an unbiased estimator of the expected squared error between the unknown model function and an estimated one. They also applied it to restoration of images. However, we need an unbiased estimator of the unknown original image to construct the criterion; so it can not be used for general situations. In this paper; we present a modified version of the SIC as a new criterion for choosing a parameter of image restoration filters. Some numerical examples are also shown to verify the efficacy of the proposed criterion.
• Relations and differences between classical and modern formulations in image restoration problems

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  6TH WORLD MULTICONFERENCE ON SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS, VOL XVI, PROCEEDINGS XVI 324 - 325 2002年 [査読有り][通常論文]
   

  In view of formulation, image restoration filters can be divided into two streams. One is formulated as an optimization problem for a image, and the other is for a, restoration operator. The latter is proposed to deal with the lack of strictness in formulation that the former may have. However, the former formulation has been used in many studies without verification of its validity. In this paper, we discuss the relations and differences between these two formulations from a mathematical point of view, and verify the validity of some classical restoration filters.
• Choosing the Parameter of Regularized MP-Inverses by Modified SIC in Image Restoration Problems

  A. Tanaka, H. Imai, M. Miyakoshi

  International Journal of Computing Anticipatory Systems 12 166 - 178 2002年 [査読有り][通常論文]
  
• Image restoration by the family of M-N-norm parametric projection filters

  A Tanaka, H Imai, M Miyakoshi

  ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS IN JAPAN PART III-FUNDAMENTAL ELECTRONIC SCIENCE 85 11 9 - 17 2002年 [査読有り][通常論文]
   

  In image restoration, if knowledge about the unknown original image could be used, reflecting that knowledge in the restoration process would enable effective restoration. However, in statistical image restoration that employs the family of projection filters or the family of parametric projection filters, the knowledge cannot be information other than information that limits the range in which the original image belongs to a linear subspace and limits the spatial measures to decisions based on the variance structure of the image population. We propose a family of signal-adaptive parametric projection filters that introduces knowledge about the image that should solve this problem in the form of Pareto optimization. In this paper, we construct a family of filters that can reflect knowledge about the image in the spatial measures as a new approach. We also present an example illustrating the construction of the measures and prove the effectiveness of these filters through numerical examples. (C) 2002 Wiley Periodicals, Inc.
• M-N-ノルム型パラメトリック射影フィルタ族による画像復元

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J84-A 8 1063 - 1070 一般社団法人電子情報通信学会 2001年08月 [査読有り][通常論文]
   

  画像復元問題において, 未知の原画像に関する知識が利用可能である場合, その知識を復元過程に反映させることにより効果的な復元が可能となる. しかし, 射影フィルタ族やパラメトリック射影フィルタ族等のいわゆる統計的画像復元法では, 当該知識として, 原画像の属する範囲を線形部分空間に限定したり, 空間の計量を画像母集団の分散構造から決定する等の限られた情報以外は利用できない. 筆者らは, この問題を解決すべく画像の知識の反映をパレート最適という形で導入した信号適応型パラメトリック射影フィルタ族を提案している. 本論文では, 新たなアプローチとして, 画像の知識を空間の計量に反映可能なフィルタ族の構成を行う. また, 当該計量の構成例を示し, 数値例によりその効果を検証する.
• 信号適応型パラメトリック射影フィルタ族による画像復元

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J83-A 8 1011 - 1020 2000年08月 [査読有り][通常論文]
  
• ノルム拘束に基づくパラメトリック射影フィルタ族の正則化

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌A J83-A 6 812 - 820 2000年06月 [査読有り][通常論文]
  
• 階層的適応重みを用いたパラメトリック射影フィルタによる自然画像の復元

  田中章, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌D-II J83-D-II 2 662 - 670 2000年02月 [査読有り][通常論文]
  
• Image restoration by multiscale spatial adaptive regularization

  A. Tanaka, M. Miyakoshi

  International Journal of Computing Anticipatory Systems 6 341 - 353 2000年 [査読有り][通常論文]
  
• 射影フィルタ族の分離核表現

  田中章, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌D-II J82-D-II 4 838 - 840 一般社団法人電子情報通信学会 1999年04月 [査読有り][通常論文]
   

  画像復元問題において, 劣化作用素が分離核であるような場合がある. このような場合でも, 離散-離散モデルの場合はクロネッカー積とVec作用素を用いることにより問題を統一的に扱うことができる. しかし, 計算量及び必要とする記憶領域の観点からは, 分離核のままで扱う方が効率が良いことは想像に難しくない. しかし, 線形推定手法の中でも分散最小の推定を行うという点で有効な手法である射影フィルタ族には, 問題を分離核のまま扱う枠組みが与えられていない. 本論文では, 射影フィルタ族において, その構成要素がある条件を満たす場合に, 劣化・復元作用素を分離核のまま扱えること示す.
• The family of regularized parametric projection filters for digital image restoration

  H Imai, A Tanaka, M Miyakoshi

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E82A 3 527 - 534 1999年03月 [査読有り][通常論文]
   

  Optimum filters for an image restoration are formed by a degradation operator, a covariance operator of original images, and one of noise. However, in a practical image restoration problem, the degradation operator and the covariance operators are estimated on the basis of empirical knowledge. Thus, it appears that they differ from the true ones. When we restore a degraded image by an optimum filter belonging to the family of Projection Filters and Parametric Projection Filters, it is shown that small deviations in the degradation operator and the covariance matrix can cause a large deviation in a restored image. In this paper, we propose new optimum filters based on the regularization method called the family of Regularized Projection Filters, and show that they are stable to deviations in operators. Moreover, some numerical examples follow to confirm that our description is valid.
• 2次形式不等式制約を用いた射影フィルタによる画像復元

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌D-II J82-D-II 3 415 - 421 1999年03月 [査読有り][通常論文]
  
• A method of identifying influential data in fuzzy clustering

  H Imai, A Tanaka, M Miyakoshi

  IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS 6 1 90 - 101 1998年02月 [査読有り][通常論文]
   

  In multivariate statistical methods, it is important to identify influential observations for a reasonable interpretation of the data structure, In this paper, we propose a method for identifying influential data in the fuzzy C-means (FCM) algorithm, To investigate such data, we consider a perturbation of the data points and evaluate the effect of a perturbation. As a perturbation, we consider two cases: one is the case in which the direction of a perturbation is specified and the other is the case in which the direction of a perturbation is not specified, By computing the change in the clustering result of FCM when given data points are slightly perturbed, we can look for data points that greatly affect the result, Also, we confirm an efficacy of the proposed method by numerical examples.
• The family of parametric projection filters and its properties for perturbation

  H Imai, A Tanaka, M Miyakoshi

  IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS E80D 8 788 - 794 1997年08月 [査読有り][通常論文]
   

  A lot of optimum filters have been proposed for an image restoration problem. Parametric filter, such as Parametric Wiener Filter, Parametric Projection Filter, or Parametric Partial Projection Filter, is often used because it requires to calculate a generalized inverse of one operator. These optimum filters are formed by a degradation operator, a covariance operator of noise, and one of original images. In practice, these operators are estimated based on empirical knowledge. Unfortunately it happens that such operators differ from the true ones. In this paper, we show the unified formulae of inducing them to clarify their common properties. Moreover, we investigate their properties for perturbation of a degradation operator. a covariance operator of noise. and one of original images. Some numerical examples follow to confirm that our description is valid.
• 摂動に対する射影フィルタ族の性質

  今井英幸, 田中章, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌D-II J80-D-II 5 1128 - 1135 1997年05月 [査読有り][通常論文]
  
• 摂動法を用いた最適画像復元フィルタの評価

  今井英幸, 田中章, 宮腰政明

  電子情報通信学会論文誌D-II J80-D-II 3 754 - 761 1997年03月 [査読有り][通常論文]
  
• 多重解像度解析を用いたディジタル画像の拡大

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明, 伊達惇

  電子情報通信学会論文誌D-II J79-D-II 5 819 - 825 1996年05月 [査読有り][通常論文]
  

MISC

• ピッチシフトおよびソフトクリッピングによるヴィオラからチェロへの音色変換

  吉野 夏樹, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, EA2023-114 309 -314 2024年03月 [査読無し][通常論文]
  
• Kernel-Induced Sampling Theorem for A Class of Mapping-Prescribed Reproducing Kernel Hilbert Spaces

  田中 章 電子情報通信学会技術研究報告 109 -114 2024年02月 [査読無し][通常論文]
  
• 調波打楽器音分離における低周波領 域での分離精度向上

  吉野 夏樹, 山口 菜海, 田中 章 第38回信号処理シンポジウム講演論文集 1 -2 2023年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 正規化エルミートグラフラプラシアンとその性質

  鎌田 翔太, 田中 章 第38回信号処理シンポジウム講演論文集 1 -6 2023年10月 [査読無し][通常論文]
  
• モバイルデバイスを用いた複数音声同時放送手法における 音声品質改善

  川原 寛喜, 中村 将成, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, センサネットワークとモバイルインテリジェンス SeMI2023 2023年06月 [査読無し][通常論文]
  
• モバイルデバイスを用いた複数音声同時放送手法の基礎検討

  川原 寛喜, 中村 将成, 田中 章 第37回信号処理シンポジウム講演論文集 303 -307 2022年12月 [査読無し][通常論文]
  
• Convolutive NMF における複数構造を含む基底の分離に関する一検討

  松野 祥汰, 中村 将成, 田中 章 第37回信号処理シンポジウム講演論文集 209 -210 2022年12月 [査読無し][通常論文]
  
• 誤差を含む構造化行列の一次元零空間推定における計算量削減

  吉野 夏樹, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 SIP2022 7 -12 2022年08月 [査読無し][通常論文]
  
• 基底選択に基づく教師付NMF

  小松 美咲, 田島 優, 田中 章 第33回信号処理シンポジウム講演論文集 47 -48 2018年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 座標降下法を用いた高速マルチチャネルNMFアルゴリズム

  田島 優, 田中 章 第33回信号処理シンポジウム講演論文集 51 -52 2018年11月 [査読無し][通常論文]
  
• マルチチャネルNMFにおける空間相関行列の初期値設定法の性能評価

  田島 優, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 117 (515) 161 -162 2018年03月 [査読無し][通常論文]
  
• マハラノビス距離学習と主成分マッチングを用いた教師付クラスタリング

  杉江 祐哉, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 117 (515) 141 -142 2018年03月 [査読無し][通常論文]
  
• 一次元斜射影を用いた教師付NMFによる音源分離

  小松 美咲, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 117 (515) 133 -134 2018年03月 [査読無し][通常論文]
  
• マルチチャネルNMFにおける空間相関行列の初期値設定法

  田島 優, 田中 章 第32回信号処理シンポジウム講演論文集 77 -78 2017年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 音響的に自然なつなぎ目の発見による楽曲ループ検出

  安井拓未, 中村篤祥, 中村篤祥, 田中章, 田中章, 工藤峰一, 工藤峰一 情報処理学会研究報告(Web) 2017 (MUS-116) Vol.2017‐MUS‐116,No.15,1‐4 (WEB ONLY) 2017年08月17日 [査読無し][通常論文]
  
• シングルチャネルNMFを用いたマルチチャネルNMFの初期値設定法の性能評価

  田島 優, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 116 (475) 67 -70 2017年03月 [査読無し][通常論文]
  
• 最適正規化に基づくB-スプライン開曲線類似度計算法の改良

  久保内 悠馬, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 116 (475) 83 -86 2017年03月 [査読無し][通常論文]
  
• シングルチャネルNMFを用いたマルチチャネルNMFの初期値設定法

  田島 優, 田中 章 第31回信号処理シンポジウム講演論文集 71 -72 2016年11月 [査読無し][通常論文]
  
• B-スプラインを用いた曲線類似度計算法の性能評価

  久保内 悠馬, 田中 章 第31回信号処理シンポジウム講演論文集 218 -221 2016年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 再生核ヒルベルト空間の積空間におけるグラム行列の近似計算

  田中 章 第31回信号処理シンポジウム講演論文集 405 -408 2016年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 走塁能力を考慮した打順の得点期待値算出モデル

  池田 啓, 田中 章 情報処理北海道シンポジウム2016講演論文集 177 -180 2016年10月 [査読無し][通常論文]
  
• QZ法の反復計算における変換行列の精緻化

  橋本 樹, 田中 章 情報処理北海道シンポジウム2016講演論文集 193 -194 2016年10月 [査読無し][通常論文]
  
• B-スプライン曲線を用いた高速な曲線類似度計算法

  久保内 悠馬, 田中 章 電子情報通信学会技術研究報告 115 (521) 329 -334 2016年03月 [査読無し][通常論文]
  
• 修正零位相信号解析に基づく雑音抑制

  田中 章, 安間 悠貴, 川村 新 電子情報通信学会技術研究報告 115 (521) 153 -157 2016年03月 [査読無し][通常論文]
  
• マルチカーネル回帰とアンサンブルカーネル回帰の汎化誤差解析

  田中 章, 瀧川 一学, 今井 英幸, 工藤 峰一 第29回信号処理シンポジウム講演論文集 120 -123 2014年11月 [査読無し][通常論文]
  
• ブロックベース線形回帰と非局所的冗長性を利用したデモザイキング

  河野 克也, 田中 章 第29回信号処理シンポジウム講演論文集 533 -534 2014年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 一般化固有値展開に基づく信号部分空間推定と斜射影を用いたDOA推定

  安間 悠貴, 田中 章 第29回信号処理シンポジウム講演論文集 476 -477 2014年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 非定常信号選択型独立成分分析によるブラインド信号源分離

  張 ケン, 田中 章 第29回信号処理シンポジウム講演論文集 277 -278 2014年11月 [査読無し][通常論文]
  
• アンサンブルカーネル回帰とマルチカーネル回帰の汎化性能に関する一考察

  竹林 裕史, 田中 章 第29回信号処理シンポジウム講演論文集 425 -426 2014年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 斜射影を用いたMUSIC法によるDOA推定

  田中 章, 今井 英幸 日本音響学会2014年春季研究発表会講演論文集 CD-ROM:3-2-1 2014年03月 [査読無し][通常論文]
  
• 同時対角化解析解を用いたCVFFDIAGの収束性能改善

  室田 美帆, 田中 章 第28回信号処理シンポジウム講演論文集 10 -14 2013年11月 [査読無し][通常論文]
  
• カーネル回帰を用いたJPEG再適用法によるJPEG画像の画質改善

  河野 克也, 田中 章 第28回信号処理シンポジウム講演論文集 446 -447 2013年11月 [査読無し][通常論文]
  
• "A Sufficient Condition For Reproducing Kernel Hilbert Spaces Being Separable

  田中 章, 今井 英幸, 工藤 峰一 第28回信号処理シンポジウム講演論文集 350 -354 2013年11月 [査読無し][通常論文]
  
• JPEG再適用と画像データベースを利用したJPEG画質改善法の性能評価

  河野克也, 田中章 第27回信号処理シンポジウム講演論文集 297 -302 2012年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 非負値行列分解と基底ベクトルクラスタリングに基づく単一チャネル音楽信号分離

  小田智也, 田中章 第27回信号処理シンポジウム講演論文集 380 -384 2012年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 最適解選択を用いた同時対角化解析解の性能評価

  室田美帆, 田中章 第27回信号処理シンポジウム講演論文集 328 -332 2012年11月 [査読無し][通常論文]
  
• NMFを用いた自動採譜における基底ベクトル数の決定手法

  水野賀文, 田中章 第27回信号処理シンポジウム講演論文集 391 -395 2012年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 画像データベースとJPEG再適用を利用したJPEG画像の画質改善

  河野 克也, 田中章 電子情報通信学会技術研究報告, 回路とシステム 111 (465) 13 -18 2012年03月 [査読無し][通常論文]
   

  画像圧縮技術は,画像データの伝送及び蓄積効率の観点から,今日なくてはならない重要な技術である.現在は,様々な効率の良い画像圧縮法が存在するため,新たに所与の画像を圧縮する際はそれらの手法により効果的に圧縮することができる.一方,世の中に存在する既に圧縮された多くの画像は旧来のJPEG方式を用いたものであり,その中でも特に高圧縮率で圧縮された画像の画質改善の需要が存在する.JPEG画像の画質改善手法として,これまで様々な手法が提案されているが,その中でも効果的であるものとして,JPEG再適用に基づく手法が提案されている.この手法は,所与のJPEG復号画像を様々な方向にシフトさせたものをJPEGによって再圧縮・復号し,それらの加重平均をとることでJPEG画像の画質を改善する手法である.本論文では、当該加重平均の重み係数を,データベースから自動的に選択した画像から生成することで更なる画質改善を行なう手法を提案する.また,数値実験により提案法の有効性を検証する。
• 研究会に行こう！:信号処理シンポジウム

  長谷山 美紀, 田中 章, 小川 貴弘 電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review 5 (4) 344 -344 2012年
• トレース正規化による非負定値エルミート行列の同時対角化の性能改善

  田中章 第26回SIPシンポジウム講演論文集 C3-3 2011年11月 [査読無し][通常論文]
  
• KLダイバージェンスを用いたNMFアルゴリズムの変数選択に基づく高速化

  尾崎 大顕, 田中 章 第29回信号処理シンポジウム講演論文集 423 -424 2011年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 自己校正法における射影変換の推定精度の向上

  滝沢篤史, 田中章, 宮腰政明 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 110 (440) 229 -233 2011年03月 [査読無し][通常論文]
  
• カーネルリッジ回帰における低計算量モデル選択法

  武井亨, 田中章, 宮腰政明 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 110 (440) 185 -190 2011年03月 [査読無し][通常論文]
  
• 既知の基底ベクトルを考慮した NMF

  天野雄太, 田中章, 宮腰政明 電子情報通信学会技術研究報告, 信号処理 110 (440) 137 -141 2011年03月 [査読無し][通常論文]
  
• 未知観測に対する二次制約を考慮した線形系逆問題

  田中章, 滝沢篤史, 宮腰政明 第25回SIPシンポジウム講演論文集 A7-1 2010年11月 [査読無し][通常論文]
  
• D-12-57 相互射影を利用した基礎行列の推定(D-12.パターン認識・メディア理解,一般セッション)

  吉田 直樹, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 電子情報通信学会総合大会講演論文集 2010 (2) 168 -168 2010年03月02日
• 円錐曲面を用いた複数枚画像からの三角測量法

  黄 双全, 吉田 直樹, 田中 章, 宮腰 政明 映像情報メディア学会技術報告 34 (6) 179 -184 2010年02月15日 

  三角測量によって,複数枚画像の対応点から3次元位置を復元する手法について論じる.各カメラの視線の偏角和の最小化に基づく手法として円錐面交点法を提案する.また,数値実験により提案法と既存の三角測量法の比較を行ない,提案法の有効性を検証する.
• 円錐曲面を用いた複数枚画像からの三角測量法

  黄 双全, 吉田 直樹, 田中 章, 宮腰 政明 電子情報通信学会技術研究報告. ITS 109 (414) 179 -184 2010年02月08日 

  三角測量によって,複数枚画像の対応点から3次元位置を復元する手法について論じる.各カメラの視線の偏角和の最小化に基づく手法として円錐面交点法を提案する.また,数値実験により提案法と既存の三角測量法の比較を行ない,提案法の有効性を検証する.
• カーネル法を用いた回帰分析の予測精度について

  今井英幸, 田中章, 池田盛一 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 109 (344) 61 -64 2009年12月 [査読無し][通常論文]
  
• パターン認識における都市伝説

  工藤峰一, 今井英幸, 田中章, 杉山将 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 109 (344) 29 -34 2009年12月 [査読無し][通常論文]
  
• 分離核近似による線形系逆問題の計算量削減

  上野元, 田中章, 宮腰政明 第24回SIPシンポジウム講演論文集 A1-4 2009年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 重み付き最小二乗法によるGCDブラインドデコンボリューションの耐雑音性能の向上に関する一考察

  東克憲, 田中章 宮腰政明 第24回SIPシンポジウム講演論文集 A3-1 2009年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 再生核ヒルベルト空間における標本化定理」

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明 第24回SIPシンポジウム講演論文集 A1-2 2009年11月 [査読無し][通常論文]
  
• I-088 固有空間BPLP法における固有空間の最適次元について(グラフィクス・画像,一般論文)

  赤平 浩規, 田中 章, 宮腰 政明 情報科学技術フォーラム講演論文集 7 (3) 387 -388 2008年08月20日
• 解析型二次統計量ICAとkurtosisに基づく学習区間判定を用いた高次統計量ICAの高速化

  藤原裕樹, 高橋祐, 宮部滋樹, 猿渡洋, 鹿野清宏, 田中章 電子情報通信学会技術研究報告, 応用音響 108 (68) 53 -58 2008年05月 [査読無し][通常論文]
  
• A-4-35 信号処理に用いられるユニタリ行列と対称群の関係(A-4. 信号処理,一般セッション)

  小野寺 慶, 宮腰 政明, 田中 章, 河口 万由香 電子情報通信学会総合大会講演論文集 2008 125 -125 2008年03月05日
• 冗長ウェーブレット変換と射影に基づくノイズシェイピングを用いた動画像圧縮に関する一考察

  大茂 洋岳, 田中 章, 河口 万由香 ファジィシステムシンポジウム講演論文集 22 43 -46 2006年09月06日
• Another Interpretation of the Parametric Partial Projection Filter Based on the General Solution of Linear Constraints and Its Application to Restoration with Affine Constraints

  IEICE Transactions A J89-A (8) 679 -681 2006年 [査読無し][通常論文]
  
• G-016 ステレオステージ制御パラメータの決定法に関する考察(G分野:音声・音楽)

  武 晋太郎, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 情報科学技術フォーラム一般講演論文集 4 (2) 297 -298 2005年08月22日
• G-010 心理音響モデルを用いたオーディオ電子透かし法の改良(G分野:音声・音楽)

  植村 優, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 情報科学技術フォーラム一般講演論文集 4 (2) 285 -286 2005年08月22日
• J-054 雑音を考慮したVolterra級数による非線形画像復元(J分野:グラフィクス・画像)

  木本 達也, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 情報科学技術フォーラム一般講演論文集 4 (3) 303 -306 2005年08月22日
• J-052 冗長な方向性ウェーブレット変換を用いた静止画像の雑音除去に関する一考察(J分野:グラフィクス・画像)

  大茂 洋岳, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 情報科学技術フォーラム一般講演論文集 4 (3) 299 -300 2005年08月22日
• A-021 凹最小化問題に対するFalk-Solandの分枝限定法に関する一考察(A分野:モデル・アルゴリズム・プログラミング)

  斉藤 恵一, 施 建明, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 情報科学技術フォーラム一般講演論文集 4 (1) 51 -52 2005年08月22日
• I-070 時空間特徴を利用した移動物体追跡に関する一考察(I分野:画像認識・メディア理解)

  武田 吉史, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 情報科学技術フォーラム一般講演論文集 4 (3) 165 -167 2005年08月22日
• 冗長ウェーブレット変換を利用した血管検出

  大森康弘, 鈴木 茂人, 桑村 進, 田中 章, 河口 万由香, 宮腰 政明 FIT2005第4回情報科学技術フォーラム, 2005 49 -50 2005年
• 線型画像復元問題における定式化と解に関する一考察

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明 第18回DSPシンポジウム講演論文集 D1-1 2003年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 共役勾配法によるブロック適応フィルタを用いた ANC システム

  藤沢勇希, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明 第18回DSPシンポジウム講演論文集 B5-4 2003年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 自己回帰・カオス合成モデルによる時系列予測

  安居吉典, 河口万由香, 田中章, 宮腰政明 電子情報通信学会技術研究報告, 非線形問題 102 (625) 55 -60 2003年02月 [査読無し][通常論文]
  
• On Duality of Constrained Least-Squares Restoration and Parametric Wiener Restoration

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明 第17回DSPシンポジウム講演論文集 A2-1 2002年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 線形最適画像復元フィルタに関する一考察

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明 第16回DSPシンポジウム講演論文集 53 -58 2001年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 重み付きヒルベルト空間上でのパラメトリック射影フィルタ族の構成

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明 第15回DSPシンポジウム講演論文集 581 -586 2000年11月 [査読無し][通常論文]
  
• パラメトリック射影フィルタ族の正則化に関する一考察

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明 第14回DSPシンポジウム講演論文集 210 -206 1999年11月 [査読無し][通常論文]
  
• 多重解像度解析におけるスケール間関係を利用した自然画像の復元

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明 第13回DSPシンポジウム講演論文集 141 -145 1998年11月 [査読無し][通常論文]
  
• Evaluation of optimum image restoration filters by perturbation of a degradation operator

  Hideyuki Imai, Akira Tanaka, Masaaki Miyakoshi Systems and Computers in Japan 28 (8) 25 -32 1997年 [査読無し][通常論文]
   

  The image restoration problem may be considered in the framework of Hilbert space. In such a framework, the optimal restoration filter is made of a degradation operator and a covariance operator of noise. In practice, the degradation operator is determined by experimental knowledge. Unfortunately, it happens that such a degradation operator differs from the true one. Thus, the discrepancy between these operators has essential effects on the restored image. In this paper, confining ourselves to a real-valued finite-dimensional space, we present a method of evaluating how the optimal restoration filter is affected by perturbation of a degradation operator. Some numerical examples follow to confirm that our description is valid. © 1997 Scripta Technica, Inc.
• 多重解像度解析を用いた画像の拡大

  田中 章, 今井 英幸, 宮腰 政明, 伊達 惇 電子情報通信学会総合大会講演論文集 1995 (2) 57 -57 1995年03月27日 

  Mallatにより提案された多重解像度解析は,2乗可積分関数空間を解像度の異なる部分空間列により表現する.各部分空間は一つ解像度の低い部分空間と,その直交補空間の直和として表現され,Mallatはこれを直交ウェーブレットとスケール関数を用いて記述した.本研究は,この多重解像度解析により得られた各系列の相関に着目し,画像の拡大に応用する試みである.

講演・口頭発表等

• 一般標本化定理における最良近似関数の誤差解析  [通常講演]

  田中章, 宮腰政明

  日本音響学会2010年秋季研究発表会 2010年09月 口頭発表（一般）
• 再生核ヒルベルト空間に対する標本化定理  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  日本音響学会2010年春季研究発表会 2010年03月 口頭発表（一般）
• 一般標本化定理における最適再生核の数理  [通常講演]

  田中章, 宮腰政明

  日本音響学会2009年春季研究発表会 2009年03月 口頭発表（一般）
• 相関行列差分に基づく Noisy BSS の有効性に関する一検証  [通常講演]

  今井雄基, 田中章, 宮腰政明

  日本音響学会2008年秋季研究発表会 2008年09月 口頭発表（一般）
• 等方的雑音共分散行列の対称分解に基づくブラインド無相関化の検討  [通常講演]

  田中和樹, 田中章, 宮腰政明, 小野順貴

  日本音響学会2008年秋季研究発表会 2008年09月 口頭発表（一般）
• 主成分分析による雑音抑制を用いたGCDに基づくブラインドデコンボリューション  [通常講演]

  東克憲, 田中章, 宮腰政明

  日本音響学会2008年秋季研究発表会 2008年09月 口頭発表（一般）
• 解析型ICA とkurtosis を利用した音源分離フィルタ学習区間判定における相関行列の選択  [通常講演]

  藤原裕樹, 高橋祐, 宮部滋樹, 猿渡洋, 鹿野清宏, 田中章

  日本音響学会2008年秋季研究発表会 2008年09月 口頭発表（一般）
• 固有空間BPLP法における固有空間の最適次元について  [通常講演]

  赤平浩規, 田中章, 宮腰政明

  第7回情報科学技術フォーラム 2008年09月 口頭発表（一般）
• 信号処理に用いられるユニタリ行列と対称群の関係」  [通常講演]

  小野寺慶, 宮腰政明, 田中章, 河口万由香

  電子情報通信学会2008年総合大会 2008年03月 口頭発表（一般）
• Closed-form 二次統計量ICA と狭帯域 kurtosis を用いたnonclosed-form 高次統計量ICA の学習区間判定  [通常講演]

  藤原裕樹, 高橋祐, 宮部滋樹, 猿渡洋, 鹿野清宏, 田中章

  日本音響学会2008年春季研究発表会 2008年03月 口頭発表（一般）
• Closed-form 2 次統計量 ICA を利用した確率密度関数推定による nonclosed-form 高次統計量 ICA の高速化  [通常講演]

  橘健太郎, 高橋祐, Even Jani, 森康充, 猿渡洋, 鹿野清宏, 田中章

  日本音響学会2008年春季研究発表会 2008年03月 口頭発表（一般）
• Closed-form 2 次統計量 ICA と nonclosed-form 高次統計量 ICA を併用した高速ブラインド音源分離の性能評価  [通常講演]

  橘健太郎, 猿渡洋, 森康充, 宮部滋樹, 鹿野清宏, 田中章

  日本音響学会2007年秋季研究発表会 2007年09月 口頭発表（一般）
• 相関行列差分の同時対角化に基づく Noisy BSS  [通常講演]

  田中章, 宮腰政明

  日本音響学会2007年秋季研究発表会 2007年09月 口頭発表（一般）
• 相関行列選択に基づく二次統計量 BSS の数理的性質  [通常講演]

  三佐川祐輔, 田中章, 宮腰政明

  日本音響学会2007年秋季研究発表会 2007年09月 口頭発表（一般）
• Closed-form2 次統計量ICA とnonclosed-form 高次統計量ICA を併用した高速ブラインド音源分離  [通常講演]

  橘健太郎, 猿渡洋, 森康充, 宮部滋樹, 鹿野清宏, 田中章

  日本音響学会2007年春季研究発表会 2007年03月 口頭発表（一般）
• 二次統計量に基づくBSSにおける相関行列選択  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  日本音響学会2007年春季研究発表会 2007年03月 口頭発表（一般）
• 冗長ウェーブレット変換と射影に基づくノイズシェイピングを用いた動画像圧縮に関する一考察  [通常講演]

  大茂洋岳, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  第22回ファジィシステムシンポジウム 2006年09月 口頭発表（一般）
• 二次統計量に基づくBSSのための定常雑音分散推定に関する一考察  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  日本音響学会2006年秋季研究発表会 2006年09月 口頭発表（一般）
• D.O.A.推定における信号・雑音部分空間の数理  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  日本音響学会2006年春季研究発表会 2006年03月 口頭発表（一般）
• 雑音を考慮した Volterra 級数による非線形画像復元  [通常講演]

  木本達也, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  第4回情報科学技術フォーラム 2005年09月 口頭発表（一般）
• 冗長なウェーブレット変換を用いた静止画像の雑音除去に関する一考察  [通常講演]

  大茂洋岳, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  第4回情報科学技術フォーラム, 2005年09月 口頭発表（一般）
• 時空間特徴を利用した移動物体追跡に関する一考察  [通常講演]

  武田吉史, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  第4回情報科学技術フォーラム 2005年09月 口頭発表（一般）
• 凹最小化問題に対する Falk-Soland の分岐限定法に関する一考察  [通常講演]

  斉藤恵一, 施建明, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  第4回情報科学技術フォーラム 2005年09月 口頭発表（一般）
• ステレオステージ制御パラメータの決定法に関する考察  [通常講演]

  武晋太郎, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  第4回情報科学技術フォーラム 2005年09月 口頭発表（一般）
• 冗長ウェーブレット変換を利用した血管検出  [通常講演]

  大森康宏, 鈴木茂人, 桑村進, 宮腰政明, 河口万由香, 田中章

  第4回情報科学技術フォーラム 2005年09月 口頭発表（一般）
• 心理音響モデルを用いたオーディオ電子透かし法の改良  [通常講演]

  植村優, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  第4回情報科学技術フォーラム 2005年09月 口頭発表（一般）
• 二次統計量に基づくBSSにおける解の解析的表現  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  日本音響学会2005年秋季研究発表会 2005年09月 口頭発表（一般）
• 特異共分散構造を有する雑音環境下における信号・雑音部分空間の特定  [通常講演]

  田中章, 外山淳, 宮腰政明

  日本音響学会2004年秋季研究発表会 2004年09月 口頭発表（一般）
• 選別した時間領域基底を用いた単一チャネル音源分離  [通常講演]

  門脇亮太, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2004 2004年05月 口頭発表（一般）
• チェロ奏法におけるビブラート速度と音色評価の評定尺度法による解析  [通常講演]

  木敦之, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2004 2004年05月 口頭発表（一般）
• Bark尺度に適合したウェーブレット・パケット帯域分割に基づく音響信号圧縮  [通常講演]

  大橋亮, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2004 2004年05月 口頭発表（一般）
• 並列構成二重くし型フィルタを用いた音程修復  [通常講演]

  小峰規行, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2004 2004年05月 口頭発表（一般）
• Undecimated ウェーブレット変換と Directional Filter Bank による画像の雑音除去  [通常講演]

  大茂洋岳, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2004 2004年05月 口頭発表（一般）
• 混合信号ヒストグラムによる適応分布推定に基づく独立成分分析  [通常講演]

  斉藤優樹, 田中章, 宮腰政明

  日本音響学会2003年秋期研究発表会 2003年09月 口頭発表（一般）
• 混合信号分布の局所近似を用いた独立成分分析  [通常講演]

  斉藤優樹, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2003 2003年04月 口頭発表（一般）
• 仮想誤差法を用いた ANC システムの計算量低減  [通常講演]

  藤沢勇希, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2003 2003年04月 口頭発表（一般）
• 多チャンネル音場制御における正則化係数の選択  [通常講演]

  大谷尚之, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2003 2003年04月 口頭発表（一般）
• 独立性指標を用いた Blind-MINT法の受音点配置制限の緩和  [通常講演]

  川尻崇文, 田中章, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2003 2003年04月 口頭発表（一般）
• The Role of Small Irrationarity in Communication and Strategic Decisions: An Example with the Electronic Mail Game  [通常講演]

  K. Takamiya, A. Tanaka

  Taj-IBM Conference on Game Theory & its Applications (Game Theory-2003) 2003年01月 口頭発表（一般）
• 時系列予測における自己回帰・カオス混合モデル  [通常講演]

  安居吉典, 河口万由香, 田中章, 宮腰政明

  平成14年度電気関係学会北海道支部連合大会 2002年10月 口頭発表（一般）
• 周波数成分の重なりを用いた音源同定における適応処理の改善  [通常講演]

  土田慎也, 田中章, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2002 2002年04月 口頭発表（一般）
• Blind-MINT法における受音点配置制限の緩和  [通常講演]

  川尻崇文, 田中章, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2002 2002年04月 口頭発表（一般）
• 混合信号分布推定に基づく学習則を用いた独立成分分析  [通常講演]

  斉藤優樹, 田中章, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2002 2002年04月 口頭発表（一般）
• ノイズの影響を考慮した多チャンネル音場制御システム  [通常講演]

  大谷尚之, 田中章, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2002 2002年04月 口頭発表（一般）
• 2次経路の推定を用いたアクティブノイズコントロールシステム  [通常講演]

  藤沢勇希, 田中章, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム2002 2002年04月 口頭発表（一般）
• ウェーブレット変換係数の特性を利用した自然画像の復元  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム'98, 1998年05月 口頭発表（一般）
• 非線形エルゴード定理の画像復元への適用  [通常講演]

  中田靖久, 田中章, 今井英幸, 河口万由香, 宮腰政明

  情報処理北海道シンポジウム'96 1996年04月 口頭発表（一般）
• 多重解像度解析を用いたディジタル画像拡大手法の有効性に関する一検証  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明

  平成7年度電気関係学会北海道支部連合大会 1995年10月 口頭発表（一般）
• 多重解像度解析を用いた画像の拡大  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明, 伊達惇

  1995年電子情報通信学会総合大会 1995年03月 口頭発表（一般）
• コンピュータグラフィックスを用いた４次元空間上物体の可視化技法について  [通常講演]

  田中章, 今井英幸, 宮腰政明, 伊達惇

  情報処理北海道シンポジウム'94 1994年04月 口頭発表（一般）

担当経験のある科目（授業）

工学基礎数学II北海道大学
情報解析学特論北海道大学大学院
情報解析学北海道大学
メディア処理工学北海道大学
情報数理学特論北海道大学大学院

所属学協会

• IEEE   日本音響学会   電子情報通信学会   ASJ   IEICE   IEEE   

共同研究・競争的資金等の研究課題

• 機械学習のための再生核の生成と選択

  日本学術振興会：科学研究費助成事業 基盤研究(B)

  研究期間 : 2020年04月 -2025年03月 

  代表者 : 田中 章

   

  今年度の主要な研究成果は以下の三点である。 1) 再生核ヒルベルト空間論を用いる機械学習法において、従来の交叉検証法のような枠組みとは全く異なる新しいモデル選択手法を開発した。具体的には、本来未知である汎化誤差を近似的に推定し、当該近似値を最小化する手法を構成することに成功した。当該手法により、交叉検証法が主に対象とする内挿問題だけでなく、これまで扱いが難しいとされてきた外挿問題におけるモデル選択も可能となった。当該成果は、国際会議にて発表済である。 2) カーネルリッジ回帰は、統計的線形推定子と等価であることが広く知られている。一方、統計的線形推定子の拡張である統計的アフィン推定子に対応するカーネル回帰問題の定式化はこれまで明らかになっていなかった。今年度、この問題に対して理論的に肯定的な結論を得た。すなわち、統計的アフィン推定子と等価となるようなカーネル回帰問題の定式化を明らかにした。この成果により、再生核ヒルベルト空間論に基づく機械学習法において、表現し得る問題のクラスを広げることに成功したと言える。当該成果は、学術論文として公表済である。 3) 本研究課題の最も重要な論点の一つである、広範な再生核の族の生成に関して、実用に繋がる重要な理論的成果を得た。具体的には、歪対称行列のケーリー変換によって、全ての正規直交基底の同値類の代表元を生成できることを理論的に明らかにした。この成果により、再生核の族の生成の根幹をなす二次形式を構成する非負定値対称行列を、歪対称行列と固有値に対応するパラメーターによって完全にパラメトライズが可能であることが明らかになった。当該成果は、学術論文誌に投稿中である。
• マルチカーネル学習の新展開

  研究期間 : 2016年 -2018年 

  代表者 : 田中 章
• 再生核ヒルベルト空間における標本化定理の数理

  研究期間 : 2012年 -2014年 

  代表者 : 田中 章
• マッチングマーケットデザインの新展開：非２部マッチングの研究

  日本学術振興会：科学研究費助成事業

  研究期間 : 2011年 -2013年 

  代表者 : 高宮 浩司, 田中 章

   

  マッチング理論を応用したメカニズムの設計は近年現実の資源配分に有意義な改善をもたらしたが，それらはほぼ特定のタイプのマッチングモデルに基づくものに限られる．本研究ではマッチングメカニズムの適用範囲の拡大に向けて，これまで応用が進んでいなかったタイプのマッチングモデルを計算機によるシミュレーションの力を借りつつ分析し，いくつかの理論的結果を得た．その一例は，メカニズムにおいて正直な選好表明が行われるための既存の条件をより広範な環境に適用できるよう改善した結果である．
• 大規模な質的データの分類とデータ構造の可視化に関する研究

  日本学術振興会：科学研究費助成事業

  研究期間 : 2011年 -2013年 

  代表者 : 今井 英幸, 工藤 峰一, 田中 章

   

  ウェブ上に日々蓄積されるデータや各種のセンサーから取得されるデータなど、大規模で不定形なデータから知識発見を行う場合には、詳細な分析の前処理としてデータをある程度均質な属性をもつグループに分類することが必要である。大規模なデータは多数の項目を含むが、その中の小数の項目だけに着目することで、妥当な分類ができる場合が多い。本研究では質的データの分類のための変数選択法および正則化法に関して理論的な解析と数値的な検討を行った。この研究結果を赤外線センサーからのデータを用いて人間の行動を推定するシステムに応用した。
• 標本化と最適再生核の数理

  研究期間 : 2009年 -2011年 

  代表者 : 田中 章
• 再生核ヒルベルト空間と機械学習の数理

  研究期間 : 2006年 -2008年 

  代表者 : 田中 章
• Clifford代数を用いた画像処理・復元に関する基礎的研究

  研究期間 : 2005年 -2007年 

  代表者 : 宮腰 政明
• Sampling theory based on reproducing kernel Hilbert spaces

  研究期間 : 2006年
• 線形系逆問題の定式化と解の数理

  研究期間 : 2004年 -2005年 

  代表者 : 田中 章
• 情報通信インターフェースとしてユビキタスパターン認識

  研究期間 : 2003年 -2005年 

  代表者 : 工藤 峰一
• 大規模パターン認識問題に対する識別系の開発と応用

  研究期間 : 2002年 -2005年 

  代表者 : 工藤 峰一
• Reproducing kernel Hilbert space for machine learning

  研究期間 : 2003年
• Mathematical properties of "Blind Source Separtion"

  研究期間 : 2003年
• 正則化パラメトリック射影フィルタ族の構築に関する研究

  研究期間 : 2001年 -2002年 

  代表者 : 宮腰 政明
• 人間の視覚特性を考慮した画像復元手法の開発

  研究期間 : 2001年 -2002年 

  代表者 : 田中 章
• Image restoration

  研究期間 : 2000年

産業財産権

• 特許第4660773号:信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラム  

  7,436,358