2024/02/01 更新

写真a

オオクサ コウスケ
大草 孝介
OKUSA Kosuke
所属
理工学部 准教授
その他担当機関
理工学研究科ビジネスデータサイエンス専攻博士課程前期課程
理工学研究科ビジネスデータサイエンス専攻博士課程後期課程
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プロフィール

機械学習や統計モデリングに関する知見をセンサデータ解析技術へ展開することに興味を持ち研究をしています。近年では「独居老人の見守りシステム開発」や「屋内型位置推定技術の開発」に興味があります。また、企業との共同研究としてセンサデータを用いたスマートファクトリー実現に関する研究も行っています。

外部リンク

学位

  • 博士(工学) ( 中央大学 )

  • 修士(工学) ( 中央大学 )

学歴

  • 2012年3月
     

    中央大学   理工学研究科   経営システム工学専攻   博士後期   修了

  • 2009年3月
     

    中央大学   理工学研究科   経営システム工学専攻   博士前期   修了

  • 2008年3月
     

    中央大学   理工学研究科   データ科学副専攻   その他   その他

  • 2007年3月
     

    中央大学   理工学部   経営システム工学科   卒業

経歴

  • 2022年4月 -  

    中央大学理工学部准教授   助教C

  • 2020年10月 - 2022年3月

    中央大学研究開発機構機構客員准教授

  • 2020年4月 - 2022年3月

    横浜市立大学データサイエンス学部准教授

  • 2020年4月 -  

    九州大学応用生理人類学研究センター 学外協力研究員

  • 2016年4月 - 2020年3月

    福岡女子大学国際文理学部非常勤講師

  • 2014年4月 - 2020年3月

    九州大学大学院芸術工学研究院コミュニケーションデザイン科学部門助教

  • 2013年4月 - 2014年3月

    法政大学経営学部非常勤講師

  • 2012年4月 - 2014年3月

    中央大学理工学部助教

  • 2013年4月 -  

    ~ 法政大学兼任講師

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所属学協会

  • 日本計算機統計学会

  • 電子情報通信学会

  • 日本統計学会

  • IEEE Electron Devices Society

  • 日本分類学会

  • Association for Computing Machinery

  • 応用統計学会

  • 日本生理人類学会

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研究キーワード

  • センサデータ解析

  • 統計

  • 機械学習

  • 計算機統計学

研究分野

  • 情報通信 / 情報学基礎論  / センサデータ解析

  • 情報通信 / 情報学基礎論  / 計算機統計学

  • 情報通信 / 統計科学  / 統計科学

論文

  • Prediction of the number of defects in image sensors by VM using equipment QC data 査読

    IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing   32 ( 4 )   434 - 437   2019年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Estimates for the Spatial Locations of the Indoor Objects by Using Radial Extreme Value Weibull Distribution 査読

    IAENG Transactions on Engineering Sciences   2019   59 - 70   2019年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • A Simulation Study for Performance Validate of Indoor Location Estimation based on the Radial Weibull/Extreme-Value Weibull Distribution 査読

    International Journal of Applied Mathematics   48 ( 2 )   111 - 117   2018年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • 複数業務を行う窓口のサービス時間に着目した平均待ち時間の改善に関する研究 査読

    永沼暁, 大草孝介

    計算機統計学   30 ( 1 )   43 - 50   2018年11月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • マイクロ波ドップラーセンサを用いたモデルベースの転倒状態推定に関する研究 査読

    永沼暁, 大草孝介

    計算機統計学   30 ( 1 )   17 - 30   2018年11月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • A Simulation Study on Performance Validation of Indoor Location Estimation Based on the Radial Positive Distribution. 査読

    大草孝介

    IAENG Transaction of Engineering Technologies   2017   89 - 100   2017年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • 日本のプロ・オーケストラのプログラミングに影響を及ぼす要因 –統計分析を通じて- 査読

    西田紘子, 大草孝介

    日本文化政策学会   10   44 - 59   2017年5月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • マイクロ波ドップラーセンサを用いた転倒動作のモデリングに関する研究

    永沼 暁, 大草 孝介

    日本計算機統計学会大会論文集   30   13 - 16   2016年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscstaikai.30.0_13

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  • Young and elderly, normal and pathological gait analysis using frontal view gait video data based on the statistical registration of spatiotemporal relationship

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   9741   668 - 678   2016年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer Verlag  

    We study the problem of analyzing and classifying frontal view gait video data. In this study, we focus on the shape scale changing in the frontal view human gait, we estimate scale parameters using the statistical registration and modeling on a video data. To demonstrate the effectiveness of our method, we apply our model to young and elderly, normal and pathological gait analysis. As a result, our model shows good performance for the scale estimation and gait analysis.

    DOI: 10.1007/978-3-319-40093-8_66

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  • 個人の商品購買特性と購買周期推定による最適レコメンデーションシステムの設計 (特集 データ解析事例 : 平成25年度データ解析コンペティション)

    大草 孝介, 阿部 興, 榎本 大起, 桑原 洋祐, 森 健人, 加田 拓磨, 佐藤 のぞみ, 黒田 淑恵, 長 亜沙美, 猿田 将英, 沖原 史章, 露崎 博之, 高須 靖子, 勝 裕周, 吉田 敦, 吉田 啓悟, 鎌倉 稔成

    計算機統計学 = Bulletin of the Computational Statistics of Japan   29 ( 1 )   49 - 56   2016年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscswabun.29.1_49

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  • Indoor Location Estimation based on the RSS method using Radial Log-normal Distribution

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    2015 16TH IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND INFORMATICS (CINTI)   29 - 34   2015年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

    We study the problem of analyzing indoor location estimation by statistical radial distribution model. In this study, we suppose the observed distance data between transmitter and receiver as a radial log-normal distribution. We estimate the subject's location using marginal likelihoods of radial log-normal distribution. To demonstrate the effectiveness of our method, we conducted two sets of experiments, assessing the accuracy of location estimation of static case and dynamic case. In static experiment, subject is stationary state in some places in the chamber. This experiment is able to measure the precise performance of proposed method. In dynamic experiment, subject is move around in the chamber. This experiment is able to measure the suitability for practical use of proposed method. As a result, our method shows high accuracy for the static case indoor spatial location estimation.

    DOI: 10.1109/CINTI.2015.7382938

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  • 検索条件の共起性を用いた物件推薦アルゴリズムに関する研究

    大草 孝介, 阿部 興, 内藤 貴也, 山口 直人, 加田 拓磨, 黒田 淑恵, 佐藤 のぞみ, 日高 明日香, 森 健人, 鎌倉 稔成

    計算機統計学   28 ( 2 )   147 - 154   2015年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    本報告は, 経営科学系研究部会連合協議会主催, 平成24年度データ解析コンペティションにおける本研究チームの報告内容をまとめたものである. 同コンペティションでは, 物件情報サイト上の顧客の行動履歴に対する解析を行い, 消費者が将来閲覧するであろう物件を予測するという課題が提供された.<br> この問題に際し, 本研究では顧客行動の中でも, ユーザの検索時の検索条件と, 実際に閲覧した物件の持つ条件の共起関係について重点を置いて解析を行い, ユーザが将来閲覧する物件の予測を行った. 結果として, 提案手法は単純に検索条件に基づいてリコメンドした場合に比べて, 高い予測精度を得ることに成功した.

    DOI: 10.20551/jscswabun.28.2_147

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  • Indoor Location Estimation based on the Statistical Spatial Modeling and Radial Distributions

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    WORLD CONGRESS ON ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE, WCECS 2015, VOL II   2220   835 - 840   2015年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:INT ASSOC ENGINEERS-IAENG  

    We study the problem of analyzing indoor location estimation by statistical radial distribution model. In this study, we suppose the observed distance data between transmitter and receiver as a statistical radial distribution. The proposed method is based on the marginal likelihoods of radial distribution generated by positive distribution among the several transmitter radio sites placed in the room. To demonstrate the effectiveness of our method, we conducted two sets of experiments, assessing the accuracy of location estimation of static case and dynamic case. In static experiment, subject is stationary state in some places in the chamber. This experiment is able to measure the precise performance of proposed method. In dynamic experiment, subject is move around in the chamber. This experiment is able to measure the suitability for practical use of proposed method. As a result, our method shows high accuracy for the indoor spatial location estimation compared to other previous methods..

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  • A study on gait parameter estimation stability for the frontal view gait video data based on simulation

    K. Okusa, T. Kamakura

    IAENG TRANSACTIONS ON ENGINEERING SCIENCES   421 - 428   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:CRC PRESS-TAYLOR & FRANCIS GROUP  

    We study the problem of analyzing and classifying frontal view gait video data. The video data filmed from the frontal view is difficult to analyze, because the subject getting close in to the camera, and data includes the scale-changing parameters (Barnich and Droogenbroeck 2009, Lee et al. 2008). To cope with this, Okusa et al. (2011) and Okusa & Kamakura (2012) proposed a registration for scales of moving object using the method of nonlinear least squares, but Okusa et al. (2011) and Okusa & Kamakura (2012) did not focus on the human leg swing. Okusa & Kamakura (2013c) focus on the gait analysis using arm and leg swing model with estimated parameters and application to the normal/abnormal gait analysis. However, their models have many of parameters, and it raise calculation cost and instability of parameter estimation. Okusa & Kamakura (2013a) focus on the calculation cost and parameter estimation stability. The performance of Okusa & Kamakura (2013a) model is able to speed up the parameter estimation. However, the problem of parameter estimation stability still remains to be solved. Okusa & Kamakura (2013b) proposed simplified gait model based on the Okusa & Kamakura (2013a)'s model, it settled stability of parameter estimation. In this article, we focus on the behavior of Okusa & Kamakura (2013b) model's parameters. We validate the Okusa & Kamakura (2013b)'s model from the stand point of stability of the parameter estimation based on the numerical simulation. As a result, Okusa & Kamakura (2013b)'s gait model is stable to estimate the arm swim amplitude, subjects walking speed, gait frequency. However, on the other hand, this model is difficult to estimate the phase parameters. This result indicates Okusa & Kamakura (2013b) model is difficult to apply for the frontal view gait authentication.

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  • Statistical recognition of aspiration presence

    Shuhei Inui, Kosuke Okusa, Kurato Maeno, Toshinari Kamakura

    Lecture Notes in Electrical Engineering   247   541 - 553   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer Verlag  

    A study on the healthcare application is very important for the solitary death in aging society. Many previous works had been proposed a detection method of aspiration using the non-contact radar. But the works are only in subjects with sitting in a chair. We consider that user falls down in the state when he happen abnormal situation as daily life. In this study, we focus on the detection of "aspiration" or "apnea" for the lying position, because the final decision of the life or death is aspiration. As initial stage of the system, we propose the recognition method for the presence of aspiration with lying position under the low-disturbance environment from microwave Doppler signals by using support vector machine (SVM). © 2014 Springer Science+Business Media Dordrecht.

    DOI: 10.1007/978-94-007-6818-5_38

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  • 個人の購買特性と閲覧回数を考慮した最適レコメンデーションシステムの設計(セッション5A スタディグループセッション「データカフェ」)

    森 健人, 秋元 良友, 加田 拓磨, 桑原 洋祐, 吉田 敦, 露崎 博之, 大草 孝介, 鎌倉 稔成

    日本計算機統計学会シンポジウム論文集   28   157 - 160   2014年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscssymo.28.0_157

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  • Human gait modeling and statistical registration for the frontal view gait data with application to the normal/abnormal gait analysis

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    Lecture Notes in Electrical Engineering   247   525 - 539   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer Verlag  

    We study the problem of analyzing and classifying frontal view human gait data by registration and modeling on a video data. In this study, we suppose that frontal view gait data as a mixing of scale changing, human movements and speed changing parameter. Our gait model is based on human gait structure and temporal-spatial relations between camera and subject. To demonstrate the effectiveness of our method, we conducted two sets of experiments, assessing the proposed method in gait analysis for young/elderly person and abnormal gait detecting. In abnormal gait detecting experiment, we apply K-NN classifier, using the estimated parameters, to perform normal/abnormal gait detect, and present results from an experiment involving 120 subjects (young person), and 60 subjects (elderly person). As a result, our method shows high detection rate. © 2014 Springer Science+Business Media Dordrecht.

    DOI: 10.1007/978-94-007-6818-5_37

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  • アクセス遷移の傾向解析に基づくページ分類とそこから得られる知見について(<特集>データ解析事例)

    大草 孝介, 阿部 興, 乾 秀平, 五十嵐 悠貴, 岩井 佑二郎, 小林 千鶴, 辻村 朋大, 福元 啓祐, 呂 佳興, 吉江 勇人, 鎌倉 稔成

    計算機統計学   27 ( 2 )   81 - 93   2014年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    e-コマースにおける顧客の行動履歴(アクセスログ)は,対象Webサイトに訪れた不特定多数の顧客行動を記録するという特性から,非常に大規模なデータである.そして,そこから顧客行動の傾向を把握することは,企業にとって非常に重要な問題である.本研究では,顧客行動のなかでも,商品の購入者・非購入者の行動傾向の違いに着目し,解析を行う.具体的には,商品の購入・非購入者の行動傾向に基づいたWebサイトの分類を動的に行い,顧客行動を予測することを目的とする.最初に,対象サイトのWebページを分類し,購入者・非購入者の行動傾向についてグラフモデルを用いて解析を行い,両者の違いについて議論を行う.次に,グラフモデルでの解析結果をもとに分類を再構成し,隠れマルコフモデルを用いて,顧客行動から商品購入予測が可能かどうかについて解析を行う.商品購入予測にあたっては,分類法やモデルの違いによってどのように予測精度が変わるかについて議論を行い,そこから得られる知見について考察を行う.

    DOI: 10.20551/jscswabun.27.2_81

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  • Fast gait parameter estimation for frontal view gait video data based on the model selection and parameter optimization approach

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    IAENG International Journal of Applied Mathematics   43   220 - 225   2013年11月

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    We study the problem of analyzing and classifying frontal view gait video data. In this study, we focus on the human walking speed and amplitude of arm swing and leg swing, we estimate these parameters using the statistical registration and modeling on a video data. To demonstrate the effectiveness of our method, we apply our gait parameter estimation model for the human gait video data. As a result, our model is able to estimate the gait parameters by stably at low calculation cost.

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  • Gait parameter and speed estimation from the frontal view gait video data based on the gait motion and spatial modeling

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    IAENG International Journal of Applied Mathematics   43   37 - 44   2013年2月

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    We study the problem of analyzing and classifying frontal view gait video data. In this study, we suppose that frontal view gait data as a mixing of scale changing, human movements and speed changing parameters. We estimate these parameters using the statistical registration and modeling on a video data. Our gait model is based on human gait structure and temporal-spatial relations between camera and subject. To demonstrate the effectiveness of our method, we conducted two sets of experiments, assessing the proposed method in gait analysis for young/elderly person and abnormal gait detection. In abnormal gait detection experiment, we apply K-nearestneighbor classifier, using the estimated parameters, to perform normal/abnormal gait detect, and present results from an experiment involving 120 subjects (young person), and 60 subjects (elderly person). As a result, our method shows high detection rate.

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  • 検索条件の共起関係に基づく物件推薦アルゴリズムに関する統計的研究(スタディグループセッション「データカフェ」,セッション5A)

    大草 孝介, 阿部 興, 内藤 貴也, 山口 直人, 加田 拓磨, 黒田 淑恵, 佐藤 のぞみ, 日高 明日香, 森 健人, 鎌倉 稔成

    日本計算機統計学会大会論文集   27   129 - 132   2013年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscstaikai.27.0_129

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  • ドップラーセンサを用いた外乱環境下における生体検知に関する研究(セッション2A 一般セッション)

    大草 孝介, 鎌倉 稔成

    日本計算機統計学会シンポジウム論文集   27   41 - 44   2013年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscssymo.27.0_41

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  • Fast Frontal View Gait Authentication Based on the Statistical Registration and Human Gait Modeling

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    WORLD CONGRESS ON ENGINEERING - WCE 2013, VOL I   1 LNECS   274 - 279   2013年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:INT ASSOC ENGINEERS-IAENG  

    We study the problem of analyzing and classifying frontal view gait video data. In this study, we suppose that frontal view gait data as a mixing of scale changing, human movements and speed changing parameters. We estimate these parameters using the statistical registration and modeling on a video data. To demonstrate the effectiveness of our method, we conducted experiment, assessing the proposed method for frontal view human gait authentication. We apply K-nearest-neighbor classifier, using the estimated parameters, to perform the human gait authentication, and present results from an experiment involving 120 subjects. As a result, our method shows high recognition rate and low calculation cost.

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  • アクセス遷移の傾向に関する分析とそこから得られる知見について(スタディグループセッション「データカフェ」:平成23年度データ解析コンペティション報告)

    大草 孝介, 阿部 興, 乾 秀平, 五十嵐 悠貴, 岩井 佑二郎, 小林 千鶴, 辻村 朋大, 福元 啓祐, 呂 佳興, 吉江 勇人, 鎌倉 稔成

    日本計算機統計学会大会論文集   26   25 - 28   2012年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscstaikai.26.0_25

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  • 移動体の大きさの変動を考慮した歩容解析のための動作パラメータ・移動速度変動の推定

    大草 孝介, 鎌倉 稔成

    計算機統計学   24 ( 2 )   89 - 108   2012年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    近年,映像データを用いた歩容研究が盛んに行われているが,その解析は撮影条件に依存しており,対象がカメラに正対して移動する場合,映像上で対象が拡大してくるために,歩行周期などの歩容に関するパラメータの特徴量推定が難しいという問題を抱える.この問題に際し,本論文では映像上の拡大成分の補正と,対象の動作モデルのパラメータ,移動速度変動を推定する手法について提案する.提案手法では,最初に対象の移動領域を抽出し,その外接矩形を推定する.次に,カメラと観測対象との関係を元に,非線形最小二乗法を用いて映像上の拡大成分,移動速度変動,動作モデルのパラメータについて推定を行う.検証として,カメラに正対して移動する人間の歩行データについてモデリングを行い,その評価においては,実際の歩行データに提案手法を適用し,その有効性を確認するとともに,そこから得られる知見についての考察を行う.

    DOI: 10.20551/jscswabun.24.2_89

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  • モーションキャプチャを用いた長距離走選手の運動フォームのモデリングに関する統計的研究(Session 4A(スポーツ統計))

    大草 孝介, 鎌倉 稔成

    日本計算機統計学会シンポジウム論文集   26   35 - 38   2012年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscssymo.26.0_35

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  • 移動体の大きさに関するレジストレーションと動作パラメータ・移動速度変動の推定 : 歩容解析への応用(セッション3B)

    大草 孝介, 鎌倉 稔成

    日本計算機統計学会大会論文集   25   121 - 124   2011年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscstaikai.25.0_121

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  • 動画像に基づく移動オブジェクトの大きさに関する統計的レジストレーション : 歩行動画像への応用

    大草 孝介, 鎌倉 稔成, 村上 秀俊

    計算機統計学   23 ( 2 )   97 - 111   2011年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    近年,ビデオカメラで撮影された映像データを用いた研究が盛んに行われている.なかでも映像中で観測対象が移動する場合の解析手法については,認証技術や人間の運動評価などへの応用が活発に行われている.しかしながら,これらの解析は撮影条件に依存しており,観測対象がカメラと正対して移動する場合の解析は,映像上で対象が拡大してくるために分析が難しい.本論文ではそのような撮影条件における映像上の拡大成分の補正法を提案し,応用例として実際に人間の歩行動作の解析を行う.提案手法では最初に,撮影された映像からフレーム間差分画像を作成し,観測対象の抽出を行う.次に,カメラと観測対象との関係式を元に,統計的手法を用いて拡大成分の補正を行う.提案手法の評価においては,実際にカメラに正対して接近してくる人間の歩行データに提案手法を適用し,撮影状況における補正結果の変化や,被験者間の結果の違いなどについて検証を行い,提案手法についての考察を行った.

    DOI: 10.20551/jscswabun.23.2_97

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  • ST-2 動画像に基づく歩行運動の特徴量の統計的比較(学生セッション)

    大草 孝介, 鎌倉 稔成, 村上 秀俊

    日本計算機統計学会大会論文集   22   109 - 112   2008年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscstaikai.22.0_109

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  • 歩行状態の動画データによる統計解析

    大草 孝介, 鎌倉 稔成

    日本計算機統計学会大会論文集   21   137 - 140   2007年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    DOI: 10.20551/jscstaikai.21.0_137

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MISC

  • Human gait modeling and statistical registration for the frontal view gait data with application to the normal/abnormal gait analysis

    Kosuke Okusa, Toshinari Kamakura

    Lecture Notes in Electrical Engineering   247   525 - 539   2014年

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Springer Verlag  

    We study the problem of analyzing and classifying frontal view human gait data by registration and modeling on a video data. In this study, we suppose that frontal view gait data as a mixing of scale changing, human movements and speed changing parameter. Our gait model is based on human gait structure and temporal-spatial relations between camera and subject. To demonstrate the effectiveness of our method, we conducted two sets of experiments, assessing the proposed method in gait analysis for young/elderly person and abnormal gait detecting. In abnormal gait detecting experiment, we apply K-NN classifier, using the estimated parameters, to perform normal/abnormal gait detect, and present results from an experiment involving 120 subjects (young person), and 60 subjects (elderly person). As a result, our method shows high detection rate. © 2014 Springer Science+Business Media Dordrecht.

    DOI: 10.1007/978-94-007-6818-5_37

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  • Statistical Recognition of Aspiration Presence with Microwave Doppler Signals 査読

    Inui, S, Okusa, K, Maeno, K, Kamakura, T

    IAENG Transaction of Engineering Technologies   2013年8月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:Springer-Verlag  

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  • Gait Parameter and Speed Estimation from the Frontal View Gait Video Data Based on the Gait Motion and Spatial Modeling.

    Okusa, K, Kamakura, T

    International Journal of Applied Mathematics   43 ( 1 )   37 - 44   2013年1月

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  • Normal/Abnormal Gait Analysis based on the Statistical Registration and Modeling of the Frontal View Gait Data. 査読

    Okusa, K, Kamakura, T

    Proceedings of WCECS2012   2012年10月

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    記述言語:英語  

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  • Statistical Estimation of the Accurate Location Based on the Indoor Positioning Systems.

    Okusa, K, Kamakura, T

    Proceedings of COMPSTAT2012   2012年8月

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    記述言語:英語  

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  • Statistical Registration and Modeling of Frontal View Gait Data with Application to the Human Recognition. 査読

    Okusa, K, Kamakura, T

    Proceedings of COMPSTAT2012   677 - 688   2012年8月

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    記述言語:英語  

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  • Statistical Disturbance Rejection of the Background Noise by Microwave Doppler Radar - Modelization of an Electric Fan Noise

    Tomoo Tsujimura, Kosuke Okusa, Kurato Maeno, Toshinari Kamakura

    WORLD CONGRESS ON ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE, WCECS 2012, VOL I   455 - 458   2012年

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    記述言語:英語   出版者・発行元:INT ASSOC ENGINEERS-IAENG  

    Recently, the study with microwave Doppler radar is paid attention to. Microwave Doppler radar is one of the non-contact sensor, and detects the action of objects. The study focused on indoor human behavior has been developed. However, disturbance environment that pet and electronic device are moving in the room is considered in real daily life. We considered that an oscillating electric fan is most difficult disturbance environment to discriminate from human breathing, because the frequency range of which each signature appears is similar. In this paper, we propose a method to simulate the moving of an oscillating electric fan based on the data obtained from microwave Doppler radar. Finally, we evaluate the modelization of the moving of an oscillating electric fan. We compare computer simulation with metering experiment by residual sum of squares. As a result, our model shows good performance.

    Web of Science

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  • 移動体の大きさの変動を考慮した歩容解析のための動作パラメータ・移動速度変動の推定

    大草孝介, 鎌倉稔成

    計算機統計学   24 ( 2 )   89 - 108   2012年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    近年,映像データを用いた歩容研究が盛んに行われているが,その解析は撮影条件に依存しており,対象がカメラに正対して移動する場合,映像上で対象が拡大してくるために,歩行周期などの歩容に関するパラメータの特徴量推定が難しいという問題を抱える.この問題に際し,本論文では映像上の拡大成分の補正と,対象の動作モデルのパラメータ,移動速度変動を推定する手法について提案する.提案手法では,最初に対象の移動領域を抽出し,その外接矩形を推定する.次に,カメラと観測対象との関係を元に,非線形最小二乗法を用いて映像上の拡大成分,移動速度変動,動作モデルのパラメータについて推定を行う.検証として,カメラに正対して移動する人間の歩行データについてモデリングを行い,その評価においては,実際の歩行データに提案手法を適用し,その有効性を確認するとともに,そこから得られる知見についての考察を行う.

    DOI: 10.20551/jscswabun.24.2_89

    CiNii Books

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  • Recognizing Aspiration Presence using Model Parameter Classification from Microwave Doppler Signals

    Shuhei Inui, Kosuke Okusa, Kurato Maeno, Toshinari Kanakura

    WORLD CONGRESS ON ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE, WCECS 2012, VOL I   509 - 512   2012年

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    記述言語:英語   出版者・発行元:INT ASSOC ENGINEERS-IAENG  

    A study on the healthcare application is very important for the solitary death in aging society. Many previous works had been proposed a detection method of aspiration using the non -contact radar. But the works are only in subjects with sitting in a chair. We consider that user falls down in the state when he happen abnormal situation as daily life.
    In this study, we focus on the detection of "aspiration" or "apnea" for the lying position, because the final decision of the life or death is aspiration. As initial stage of the system, we propose the recognition method for the presence of aspiration with lying position under the low-disturbance environment from microwave Doppler signals by using support vector machine (SVM).

    Web of Science

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  • Statistical Heartbeat Pace Estimation Based on the Microwave Doppler Sensor Data

    Inui, S, Okusa, K, Kamakura, T

    Proc. Joint Meet. Kor.-Jpn. Conf. Comput. Statist. & Symp. Jpn. Soc. Comput. Statist   25   61 - 64   2011年11月

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  • Statistical Gait Analysis Based on the Microwave Doppler Sensor Data

    Fukumoto, K, Okusa, K, Kamakura, T

    Proc. Joint Meet. Kor.-Jpn. Conf. Comput. Statist. & Symp. Jpn. Soc. Comput. Statist   25   57 - 60   2011年11月

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  • Feature Selection for Conditional Random Field Based on the Multivariate Time Series Data with Application to the Activity Recognition

    Tsujimura, T, Okusa, K, Kamakura, T

    Proc. Joint Meet. Kor.-Jpn. Conf. Comput. Statist. & Symp. Jpn. Soc. Comput. Statist   25   107 - 110   2011年11月

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  • A Statistical Registration of Scale-Changing and Moving Objects with Application to the Human Gait Authentication

    Okusa, K, Kamakura, T

    ISI World Statist. Cong. 2011 (ISI2011)   CPS017 - 01   2011年8月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Int'l Statist. Institute  

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  • An application of the sound recognition technique to the human action acknowledgment

    Uemizo, I, Okusa, K, Kamakura, T

    Australian Statistical Conference 2010 (ASC 2010)   p.239   2010年12月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Australian Statist. Soc.  

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  • Statistical classification algorithm for infrasonic frequency multivariate time-series data with application to human activity recognition

    Okusa, K, Kamakura, T

    Australian Statistical Conference 2010 (ASC 2010)   p.184   2010年12月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Australian Statist. Soc.  

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  • 動画像に基づく移動オブジェクトの大きさに関する統計的レジストレーション - 歩行動画像への応用 査読

    大草孝介, 鎌倉稔成, 村上秀俊

    計算機統計学   23 ( 2 )   97 - 111   2010年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本計算機統計学会  

    近年,ビデオカメラで撮影された映像データを用いた研究が盛んに行われている.なかでも映像中で観測対象が移動する場合の解析手法については,認証技術や人間の運動評価などへの応用が活発に行われている.しかしながら,これらの解析は撮影条件に依存しており,観測対象がカメラと正対して移動する場合の解析は,映像上で対象が拡大してくるために分析が難しい.本論文ではそのような撮影条件における映像上の拡大成分の補正法を提案し,応用例として実際に人間の歩行動作の解析を行う.提案手法では最初に,撮影された映像からフレーム間差分画像を作成し,観測対象の抽出を行う.次に,カメラと観測対象との関係式を元に,統計的手法を用いて拡大成分の補正を行う.提案手法の評価においては,実際にカメラに正対して接近してくる人間の歩行データに提案手法を適用し,撮影状況における補正結果の変化や,被験者間の結果の違いなどについて検証を行い,提案手法についての考察を行った.

    DOI: 10.20551/jscswabun.23.2_97

    CiNii Books

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  • 動画像を用いた歩行運動の特徴量抽出による統計的歩行評価

    大草 孝介

    大学院研究年報 理工学研究科篇   ( 39 )   2009年7月

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    記述言語:日本語  

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講演・口頭発表等

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Works(作品等)

  • 電波センサの時系列信号処理によるリアルタイム状況推定技術の開発

    2011年10月 -  

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受賞

  • 学術研究奨励賞

    2013年3月   中央大学  

  • データ解析コンペティション課題設定部門 日本計算機統計学会スタディグループ 優秀賞

    2013年2月   日本計算機統計学会  

  • Certificate of Merit

    2012年11月   International Association of Engineers   Normal/Abnormal Gait Analysis based on the Statistical Registration and Modeling of the Frontal View Gait Data.

  • 奨励賞

    2012年5月   日本計算機統計学会   動画像に基づく移動オブジェクトの大きさに関する統計的レジストレーション - 歩行動画像への応用 及び 移動体の大きさの変動を考慮した歩容解析のための動作パラメータ・移動速度変動の推定

  • データ解析コンペティション自由課題学生部門 日本計算機統計学会スタディグループ 優秀賞

    2012年3月   日本計算機統計学会  

  • 渋谷健一賞

    2011年3月   中央大学   多次元時系列データのクラス分類に関する研究‐行動認識への応用

  • 優秀ポスター発表賞

    2010年5月   応用統計学会   多次元時系列データのクラス分類に関する研究‐行動認識への応用

  • 学員会会長賞

    2009年3月   中央大学   動画像に基づく歩行運動の特徴量の統計的比較

  • 学生研究発表賞

    2008年5月   日本計算機統計学会   動画像に基づく歩行運動の特徴量の統計的比較

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 多次元超低周波ストリームデータのための次元相関を考慮に入れたパターン認識法の開発

    研究課題/領域番号:21K11938  2021年4月 - 2024年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)  横浜市立大学

    大草 孝介

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    配分額:3770000円 ( 直接経費:2900000円 、 間接経費:870000円 )

    今年度は研究計画に基づき「関連研究の調査」および「次元間相関推定モデル構築」を主課題として,研究の実施を行った.モデル構築においては,申請者はこれまで多次元低周波データの解析法の有用性について検証を行ってきたが,データの次元が上がるにつれ,安定した解析結果が得られない問題を抱えていた.本年度ではこの問題の解決にあたり,先行研究で次元間構造にセンサの物理特性をモデリングすることにより解決する可能性が報告されていることから,モデル構築の段階では新たに状態空間モデルの導入を考え,物理特性を容易にモデリングできるように構造の簡易化を行った.
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    構築モデルの検証として,空間内における人の行動パターンと任意の地点の位置関係から,その対象が地点に興味を持っているか否かを推定するモデルについて構築を行った.空間内に複数設置されたセンサから計測される対象との距離情報から,対象の位置を推定し,その行動パターンから対象の興味状態を推定するものであり,屋内空間での避難誘導や商業施設設計,出店計画などへの応用可能性が考えられる.検証ではシミュレーションで仮想的な商業空間を設計し,任意の店舗に興味があるパターンと無いパターンの2つの行動モデルを作成し,推定を行い結果として対象の興味を推定することに成功した.本研究に関連し二件の学会発表を実施した.

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  • 元気な高齢者のQOL向上のための日常生活情報を利活用したサービスデザイン研究

    研究課題/領域番号:15H01761  2015年4月 - 2018年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)  九州大学

    田村 良一, 都甲 康至, 大草 孝介, 麻生 典, 古屋 繁, 金子 邦彦

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    配分額:38610000円 ( 直接経費:29700000円 、 間接経費:8910000円 )

    本研究は,元気な高齢者のQOL向上を目的とした日常生活情報を利活用したサービスについて,大規模アンケート調査や屋内・屋外の生活履歴を計測する機器を試用したフィールド調査の実施、屋内でのセンシング技術の検討を通じて考察したものである。
    その結果、アンケート調査から,世帯構造や性別の違いを考慮し,日常生活の楽しさ,不安,生きがいを目的とするサービスの提案が必要であることが考察できた。フィールド調査から,生活記録を活用したアプリケーション,生活履歴を活用した緩やかな見守りサービスへの展開の可能性が示唆された。また,RSS型センサを用いた室内位置推定アルゴリズムを構築することができた。

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  • 多次元低周波ストリームデータのパターン認識法の構築

    研究課題/領域番号:26730021  2014年4月 - 2017年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)  九州大学

    大草 孝介

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    配分額:2990000円 ( 直接経費:2300000円 、 間接経費:690000円 )

    本研究では,多次元低周波ストリームデータの統計解析,特にそのパターン認識法の構築に着目し,計3年聞の研究を行った.
    本研究では多次元で観測されるデータの最たる例として,センシングデータに着目したモデリングを行い,提案するアプローチの有効性について確認を行ってきた.
    具体的な研究成果として,マイクロ波ドップラーセンサを用いた生体・転倒検知とその見守りシステムへの応用や,RSS/ToA方式に基づく室内位置推定技術の構築に提案手法の適用を行い,認識率や測定精度の向上を確認することができた.これらの成果は査読付き論文や,国際学会に報告された.

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  • 正の分布から生成されるRadial分布の性質と位置推定における精度評価

    研究課題/領域番号:26540014  2014年4月 - 2017年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的萌芽研究  中央大学

    鎌倉 稔成, 大草 孝介, 小椋 透, 大草 孝介

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    配分額:3640000円 ( 直接経費:2800000円 、 間接経費:840000円 )

    室内における人の位置推定を精度高く行う統計モデルの構築とそのパラメータを推定することによって,位置の情報を信頼水準を指定したときの信頼領域を求めるためのアルゴリズムの開発を行った.正の分布である,ワイブル分布と対数正規分布をからの回転分布によって, 位置パラメータを精度高く推定することが可能となった.陰関数定理を利用することによって,条件付きの最尤推定量の漸近分布を計算することができるようになった.

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  • 電波センサの時系列信号処理によるリアルタイム状況推定技術の開発

    2011年10月 -  

    JST科学技術振興機構・研究成果最適展開支援プログラム 

    鎌倉稔成

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    資金種別:競争的資金

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