遠藤 聡志 (エンドウ サトシ)

Endo Satoshi

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職名

教授

科研費研究者番号

00223686

研究分野・キーワード

複雑系工学,進化計算論

現在の所属組織 【 表示 / 非表示

  • 専任   琉球大学   工学部   工学科知能情報コース   教授  

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 北海道大学 -  博士(工学)  システム工学

職歴 【 表示 / 非表示

  • 1990年04月
    -
    継続中

      北海道大学 工学部情報工学科 助手  

  • 2005年02月
    -
    継続中

      琉球大学 工学部 情報工学科 知能情報工学講座 教授  

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 感性情報学・ソフトコンピューティング

  • システム工学

  • 知能情報工学

 

主たる研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • 観光情報推薦システムのアルゴリズム開発

  • ウェブインテリジェンス

  • 機械学習応用

  • 意思決定支援システム

論文 【 表示 / 非表示

  • A study on emotion estimation of narratives using cognitive appraisals of the reader

    Toma N.

    2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2016 - Conference Proceedings ( 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2016 - Conference Proceedings )    572 - 576   2017年02月

  • 畳み込みニューラルネットワークを用いた表情表現の獲得と顔特徴量の分析

    西銘 大喜, 遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

    人工知能学会論文誌 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  32 ( 5 ) F - H34_1-8   2017年

     概要を見る

    <p>Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are "happiness", "sadness", "surprise", "anger", "disgust", "fear" and "neutral". As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions (Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognised in the following order "happiness", "surprise", "neutral", "anger", "disgust", "sadness" and "fear". From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognise the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.</p>

  • Feature Learning from Facial Expression Images Using Convolutional Neural Networks

    Taiki Nishime, Satoshi Endo, Naruaki Toma, Koji Yamada, Yuhei Akamine

    The 31st International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications     2016年07月

  • The Discrimination Method for Favorability of Facial Expression Using Convolutional Neural Networks

    Masataka Itosu, Satoshi Endo, Nruaki Toma, Koji Yamada, Yuhei Akamine

    The 31st International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications     2016年07月

  • Feature Acquisition From Facial Expression Image Using Convolutional Neural Networks

    Taiki Nishime, Satoshi Endo, Koji Yamada, Naruaki Toma, Yuhei Akamine

    Journal of Robotics, Networking and Artificial Life, Vol. 3, No. 1     2016年06月

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著書 【 表示 / 非表示

  • 生命複雑系からの計算パラダイム

    遠藤聡志 ( 担当: 単著 )

    その他の出版機関  2003年03月

  • The Immune Distributed Competitive Problem Solver Using Major Histocompatibility Complex and Immune Network OPERATIONS RESEARCH

    Naruaki Toma, ENDO SATOSHI ( 担当: 共著 )

    その他の出版機関  2002年03月 ( 担当ページ: p.19 )

  • 遺伝的アルゴリズム3(10章分担)

    北野宏明(編) ( 担当: 共著 )

    その他の出版機関  1997年09月 ( ページ数: 369 )

研究発表等の成果普及活動 【 表示 / 非表示

  • ディープニューラルネットワークによる画像からの表情表現の学習

    西銘 大喜,遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

    2015年度 人工知能学会全国大会  2015年05月  -  2015年05月   

  • フーリガン集団による暴力行為シミュレーションの基礎研究

    山田 義貴,山田 孝治,遠藤 聡志

    2015年度 人工知能学会全国大会  2015年05月  -  2015年05月   

  • 投稿時間のクラスター分析によるTwitterユーザの年齢層推定

    伊集 竜之,遠藤 聡志,山田 孝治,當間 愛晃,赤嶺 有平

    2015年度 人工知能学会全国大会  2015年05月  -  2015年05月   

  • 可変長N-gramに基づいたトピックへのラベル選択の検証

    慶留間諒大,當間愛晃,赤嶺有平,山田孝治,遠藤聡志

    第77回全国大会  2015年03月  -  2015年03月   

  • 感情推定に基づく小説推薦システムのための認知的評価質問セットを用いたシミュレーション

    平良浩嗣,當間愛晃,赤嶺有平,山田孝治,遠藤聡志

    第77回全国大会  2015年03月  -  2015年03月   

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科研費獲得情報 【 表示 / 非表示

その他研究費獲得情報 【 表示 / 非表示

  • 携帯電話と電子マネー融合型情報提供サービスによる沖縄観光消費拡大モデルの構築

    研究費種類: 地方自治体  参画方法: その他

    研究種別: その他  事業名: -

    研究期間: 2005年07月  -  2006年02月 

    資金配分機関: -

  • オープンソース技術によるインタラクティブ型WBT開発研究

    研究費種類: 地方自治体  参画方法: その他

    研究種別: その他  事業名: -

    研究期間: 2002年03月  -  2004年03月 

    資金配分機関: -