共同研究・競争的資金等の研究課題

• 『稀』：気づきを与える認識・発見技術
  科学研究費助成事業
  2019年04月01日 - 2024年03月31日
  工藤 峰一, 今井 英幸, 中村 篤祥
  今期は、不頻出事象の予測を抽象化したロングテール問題について基礎的検討を重ねた。ロングテールの特徴づけとして、極度にインバランス（サンプル数がクラスによって大きく異なる）であること、マルチラベル分類が多いこと、から、マルチラベル分類とインバランス問題の解決に注力した。さらに、実世界の不頻出事象に関連して、希少疾患予測の検討および独居老人の異変行動シミュレーションを行った。詳細を以下に示す。
  
  
  ・インバランスが顕著なマルチクラス問題を扱うため、2種類のクラス決定木（葉が一つクラスである決定木）を検討した。クラス集合対としてバランスをとるよう木を構成することでサンプル数の少ないクラスの検出精度を高めることに成功した。さらに、サンプルの少ないクラスが「次元の呪い」を受けやすいことを考慮して、特徴選択を少なくするようにクラス決定木を構成することで少数クラスのみならず全体の性能を向上させられることを示した。解釈可能性も大きく改善した。
  ・希少疾患の診断において、１）医者の”希少疾患見過ごし”を防ぐために可視化手法を利用することを提案した、さらに、２）特徴選択により希少疾患の診断精度を向上させられることを確認した。
  ・不頻出事象の予測に関して、極値論とサポートベクターマシンを利用した未知クラスの発見手法を提案し、これまでの手法よりよい性能を達成した。
  ・独居老人の異変検知手法を開発する前段階として、異変を含む仮想住人の行動シミュレータを開発した。高齢者を実際のスマートホームに住まわせ、転倒などの異変が起きるのを待つわけにはいかないため、シミュレータは必須である。また、長期間に渡るセンサデータの採取や多様な生活行動を扱う上でも有効である。残念ながらこれまでの方式で複数の異変を適切に扱えるものがなかったため、確率モデルを利用したシミュレータを新たに開発した。
  日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 19H04128
• グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の研究
  科学研究費助成事業
  2015年04月01日 - 2018年03月31日
  吉田 哲也, 今井 英幸
  データの量や種類の増加に効率的に対処するため，少量の領域知識を活用して性能向上を実現するための技術の確立が求められている．そこで，本研究課題では，グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の研究に取り組んだ．具体的には，データ自体の関係を相互情報量に基づいてグラフ構造として表現し，領域知識を制約とみなして正則化に活用する情報論的半教師あり学習法を定式化した．次に，この定式化に基づく最適化学習アルゴズムの開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとしての実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価し，その有効性を確認した．
  日本学術振興会, 基盤研究(C), 奈良女子大学, 15K00307
• eXtFS:超大規模マルチラベル分類問題における特徴選択と特徴探索
  科学研究費助成事業
  2015年04月01日 - 2018年03月31日
  工藤 峰一, 今井 英幸, 中村 篤祥
  本研究では、一つの対象に適切な複数のキーワードや名前をつける「マルチラベル識別」問題において、識別性能を上げることと、性能を下げずに処理速度を上げることを目的として各種の検討を行った。その成果は主に三つである。第一に、ラベル間の相関利用の重要性を示し、その利用法を各種手法により示した。第二に、実用的な処理時間を確保するために、特徴空間あるいはラベル空間におけるサンプルの近さに注目した「問題分割」が有効であることを論じ、その効果を実験的に示した。最後に、滅多に出現しないラベルや付け忘れたラベルがラベル全体に対して多くの割合を占めるため、これらに関しては特別な取扱いが必要であることを指摘した。
  日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 15H02719
• 特徴空間の構造に基づく転移学習法の研究
  科学研究費助成事業
  2012年04月01日 - 2016年03月31日
  吉田 哲也, 今井 英幸
  利用可能なデータの量や種類の増加に効率的に対処するため，データごとに個別に学習を行うのではなく，学習した知識を効果的に再利用して活用するための技術を確立することが求められている．本研究では，特徴空間の構造に基づく転移学習法の研究に取り組んだ．具体的には，データを汎化した特徴表現を用いて学習し，学習した特徴空間の構造を表現するグラフを構築し，グラフを用いて特徴空間の構造を保存する正則化学習として転移学習法の定式化した．次に，この定式化に基づく最適化学習アルゴズムの開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとしての実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価し，その有効性を確認した．
  日本学術振興会, 基盤研究(B), 24300049
• 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
  科学研究費助成事業
  2011年 - 2013年
  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。
  日本学術振興会, 基盤研究(C), 北海道大学, 23500340
• 特異な統計モデルに対するリサンプリング法の適用に関する研究
  科学研究費助成事業
  2005年 - 2008年
  今井 英幸, 佐藤 義治, 工藤 峰一, 種市 信裕, 村井 哲也, 櫻井 裕仁
  観測されたデータがどのような集団に属しているかがはっきりしている場合には、どの方法を使って解析すればよいか、また、その手法がどのような性質を持っているかがよく判っている。一方、データの属する集団の形状によっては、今までに使われている手法がそのままでは使えない場合があることも判ってきた。そのような場合に、データを繰返し使って解析をする手法がどのくらい有効であるかを、数値実験と、理論の両面から考察した。
  日本学術振興会, 基盤研究(C), 北海道大学, 17500177
• 波面記述法による3次元空間のモデリング
  科学研究費助成事業
  2004年 - 2005年
  坂本 雄児, 今井 英幸
  1,研究概要
  3次元映像をデジタルデータとして記録する方法として,波面を記録する波面記述法の基礎理論を確立する。この方法は,従来法に比べ格段の情報量削減の可能性があるが,実際的なアルゴリズムやその座標変換等の基礎理論において明らかになっていない点が多くあり,これを研究する。
  2.平成17年度の研究状況
  (1)波面記述法の有効性を検証する目的で,平成16年度に引続きホログラフィックディスプレイ装置を開発した。これを用いて,波面記述法からホログラムデータへの変換および光学再生実験を行い,立体像の表示に成功した。この実験を通して波面記述法とホログラフィックディスプレイの親和性の高さを確認した。
  (2)多眼画像データなどの3次元画像入力装置で得られたデータの波面記録法への変換方法の検討を行い,変換アルゴリズムを明らかにした。さらに、上記(1)のシステムにより、立体像表示実験を行い、その有効性を明らかにした。
  (3)この研究過程で,平成16年度に円筒形の記録面を用いた記録法が波面記述法に適していることが明らかになったが,本年度は,円筒形記録面での高速変換アルゴリズムの検討を行い,実用化の可能性のある非常に高速なアルゴリズムを明らかにした。
  日本学術振興会, 萌芽研究, 北海道大学, 16650014
• 大規模パターン認識問題に対する識別系の開発と応用
  科学研究費助成事業
  2002年 - 2005年
  工藤 峰一, 村井 哲也, 今井 英幸, 外山 淳, 天元 宏, 林 裕樹, 中村 篤祥, 田中 章
  本課題の目的とした「大規模パターン認識系の実現」に対して、交付申請時に挙げた三種類課題に関する成果は以下の通りである。
  1.データ数に関する規模の問題:高い識別性能(汎化性能)を達成する問題から、性能を大きく損なわない範囲で計算量を削減する問題へと、問題の設定を移し、データ数に対して少ない計算量で学習する方式を考察した。特に、1)代表的な識別手法の一つである、k最近隣法をより高速に行う手法を開発し、2)データ数に対して線形の時間で構成できるプロトタイプの構成法を検討した(今後、継続検討).
  2.特徴数に関する規模の問題:識別性能を維持したまま識別に本質的な特徴のみを残す「特徴選択」手法に着目して各種の提案を行った。これまで提案されているて多くの手法では規模の増大に計算量的に十分対応できない。そこで,本研究では,識別に明らかに不必要な特徴を先に除去することを「識別子に依存しない特徴選択」と位置付け,その方法論を検討した.また,提案手法により検査すべき特徴の個数を予め減らし,その後従来の代表的な方法を適用することで,全体として高速な「識別子を特定した」特徴選択が実現できることを示した.基本的な方法論として二通り、加えて、選ぶべき特徴数の選択に関する研究を行った。
  3.クラスの数の多い場合の検討(クラス数に関する規模の問題):漢字認識のようにカテゴリ数が非常に多い場合,識別の困難さが増すことは明らかである.本研究では、新しい視点として,識別の困難なカテゴリのグループを(スーパークラスとして)まとめることで,より高性能な識別ができること、さらに、各スーパークラスを視覚化することで,困難さの所在を明らかできることを示した。また、実際の効果を類似漢字識別問題において示した.さらに、これまで検討してきたサブクラスを考慮に入れることで、与えられた分類問題の本質的を総合的に捉えられることを示した。
  日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 14380151
• 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
  科学研究費助成事業
  2001年 - 2002年
  宮腰 政明, 今井 英幸, 田中 章, 河口 万由香
  画像処理の関数解析論的研究は,主に東工大,東海大とノースウェスタン大において研究され,射影フィルタ族,パラメトリック射影フィルタ族等の各種の復元フィルタが提案されている。しかし,復元フィルタの安定性が復元画像の忠実性に大きな影響を与えるので,復元フィルタの頑健性を高めた新しいフィルタ群の構成が応用には不可欠である。本研究は,応用上,計算量が少なく高精度な復元が可能なパラメトリック射影フィルタ族に対し,劣化作用等の摂動に対して頑健な復元フィルタを実現する頑健な復元フィルタの構成を目的とした。第一年次は理論構成を中心に摂動の影響を射影フィルタ族とパラメトリック射影フィルタ族の各種のフィルタについて劣化作用素の乖離による復元フィルタの忠実度の評価,摂動法と正則化手法との影響を考察した。また,正則化パラメトリック射影フィルタ族を構成し,新たな研究の方向性として,劣化作用素等の乖離を表す摂動パラメータやパラメトリックパラメータと正則化パラメータ等の各種パラメータの選択方法に新たな研究の展開に関しての検討も行った。第二年次は,第一年次に得られた知見を踏まえ,画像空間に計量を導入したM-N-ノルムパラメトリック射影フィルタ族と信号適応型パラメトリック族射影フィルタ族を提案し,その有効性を明らかにした。また,二つの射影フィルタ族に関し,劣化作用素等の乖離を表す摂動パラメータやパラメトリックパラメータと正則化パラメータ等の各種パラメータの選択方法に関しての検討を行い,パラメータ選択のための修正SIC基準を導入し,その有効性を検証し,パラメトリック射影フィルタ族に対して,ある意味で最適なパラメータの選択を可能にし,画像復元精度の向上に資することが出来た。これらの成果は,電子情報通信学会論文誌等に10編の関連論文が掲載され,国際学会等に発表された。
  日本学術振興会, 基盤研究(C), 北海道大学, 13680381
• 統計科学における予測の可能性と限界に関する研究
  科学研究費助成事業
  1999年 - 2002年
  佐藤 義治, 今井 英幸, 村井 哲也, 水田 正弘, 種市 信裕, 馬場 康維, 山本 義郎
  本研究課題は統計的予測に関して,その可能性と限界を明らかにするものであった.実際の予測においてその考え方には大きく分けて,内挿的予測と外挿的予測がある.内挿的予測においては,統計的予測は比較的正確にかつ精密な理論的評価が与えられており現実に様々な場面において利用されている.外挿的予測において,典型的には景気予測,株価予測,気候予測などを挙げることができる.しかしこれらの間題の困難さは実生活においても実感されるところである.本研究においても外挿的予測について如何なるモデルが有効であるかを検討することが重要な課題であった.特に非線形回帰における有効性や理論的な研究を行うことが目的であった.数度の研究集会を通して,これらの課題に関して多くの新知見をえることができ,また多くの可能性が示された.特に近年,データマイニングを中心とする伝統的な統計科学とは異なる分野,例えばデータベースや画像処理に関する研究において,扱うデータの形態が従来の統計処理とは異なるが,目的はほとんど同じという状況への対応も考慮するとともに,それを利用してデータ解析の適用範囲を拡大することができ,データマイニングの考え方が本研究の発展にも寄与ところ大なるものがあった.更なる研究の発展方向の一つとして,統計科学では無作為標本という考え方が中心的な役割を果たすが,現実に得られた(既に観測された)データには,ランダム性を仮定できない場合が数多くあり,これらに関して如何なる理論的な解析が可能であるかを検討することにより新しいデータ解析の方向が示される可能性があるものと考えられる.
  日本学術振興会, 基盤研究(A), 北海道大学, 11308010
• 代数曲線に基づく非線形データ解析法の構築
  科学研究費助成事業
  1997年 - 2000年
  水田 正弘, 鈴川 晶夫, 村井 哲也, 佐藤 義治, 今井 英幸, 南 弘征
  本研究では、多変量データの有する非線形な構造を代数曲線を利用して解析する統一的な方法の構築を目的とした。はじめは、代数曲線当てはめに関する手法の開発および理論の構築を中心に研究を推進した。研究の進展に伴い、関連する手法の研究にも重点を置き、非線形データ解析のためのいくつかの課題について研究を実施した。
  研究成果を5つ分けて、それぞれの概要を以下に述べる。
  1.一般化主成分分析
  理論的な意味付けと、手法の効率とその限界を示した。さらに改良手法を提案した。
  2.代数曲線当てはめ
  データ点と代数曲線との正確な距離の導出法の確立と、それを利用した曲線当てはめおよび代数曲線の表示法を開発した。
  3.Principal Curves
  Principal Curvesの利用方法の提示およびアルゴリズムの改良を実施した。
  4.層別逆回帰法
  回帰分析の説明変量の時限を縮小する層別逆回帰法において、射影追跡を利用する方法を提案した。
  5.関数データ解析
  関数データ解析に関する回帰分析の拡張および、関数データに関する多次元尺度構成法を開発した。
  日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 09480048
• 探索的データ解析のための視覚的プログラミング環境の開発
  科学研究費助成事業
  1995年 - 1997年
  佐藤 義治, 南 弘征, 今井 英幸, 塩谷 浩之, 村井 哲也, 水田 正弘
  情報科学において、“視覚化"という概念は最も有効なものの一つである。探索的データ解析においもても、単にデータを“視覚化"するだけではなく、解析の過程をも“視覚化"が可能ならばデータに内在する意味のある情報を抽出するために、極めて有効である。
  本研究は、このようなデータの視覚化と解析過程の視覚化の両方の機能をもつ視覚化プログラミング環境(Visual Promramming Environment)の構築を目指したものである。このような環境を用いることにより、解析手法を追加することや、たの手法に変更することおよびその結果を洞察することなどが、容易に実行可能となった。
  また,データ解析の初心者に対して,視覚的操作環境は、データ解析に関する知識データベースを付加することにより、有効に機能することが確認された。
  本研究プロジェクトにおいて、視覚的プログラミング環境のプロトタイプを作成し、ワークステーション上にTcl/Tkを用いて実装を試みたものである。
  特に、研究過程において、視覚的プログラミング環境に適したハードウェア・ソフトウェアの検討、有効性の評価、実用化への問題点などを検討し、広く視覚的プログラミング環境の実現についてのモデルケースとなることを目指したものである。
  日本学術振興会, 基盤研究(A), 北海道大学, 07558149
• 射影追跡法を用いたデータ解析の安定性について
  科学研究費助成事業
  1994年 - 1994年
  今井 英幸
  射影追跡法においては射影指標の性質を明らかにすることが重要である。本研究においては多項式指標に属している指標で、現在広く用いられているFriedmanによる指標とHallによる指標について感度分析法を応用した手法によって外れ値に対する安定性の観点から比較を行い、Hallの指標を用いた射影追跡方がより ロバスト(頑健)であることをいくつかの数値例によって示した。
  データの平滑化手法として重要な射影追跡回帰については、従来、平滑化手法として用いられている移動平均法や重み付き局所回帰(LOWESS)などと比較するため、これらの従来手法の安定性について調べた。外れ値を含んでいるデータについて平滑化を行う手法と、平滑化に対して影響の大きい外れ値を摘出してから再度平滑化を行う手法の比較についても考察を行った。
  また、言語変数データのように値そのものに曖昧さを含んでいるデータに対する射影追跡法の適用について、従来用いられている射影指標がデータ構造の曖昧さだけに注目していたことに対し、本研究においてはデータ構造の曖昧さと興味深さの双方を考慮にいれた指標を用いた射影指標によって射影追跡法を適用する手法を考案し、いくつかの具体例について実際に解析を行うことによってその有効性を確認した。
  外れ値の摘出を含めたソフトウェアについては、一般の射影追跡法に対するグラフィック表示を行うところまで開発を行った。今後、射影追跡回帰および射影追跡密度推定のソフトウエアを開発する予定である。
  日本学術振興会, 奨励研究(A), 北海道大学, 06780210
• 非線形回帰分析　　　　　　　　　　　　　　　
  競争的資金
• Nonlinear Regression Analysis　　　　　　　　　　　　　　　
  競争的資金