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広島市立大学 
情報科学研究科 
知能工学専攻 

准教授 
末松 伸朗 
スエマツ ノブオ 
Suematsu Nobuo 

学歴
九州大学  理学部  物理  1988 
九州大学  理学研究科  物理学  博士前期  1990 

学位
理学修士 
工学博士 

研究分野
機械学習 

研究テーマ
部分観測環境における強化学習 
アンサンブル学習法 

論文
研究論文(国際会議プロシーディングス)  共著  Extending the Full Procrustes Distance to Anisotropic Scale in Shape Analysis  sukasa Okamoto, Kazunori Iwata, Nobuo Suematsu  Proceedings of the 4th IAPR Asian Conference on Pattern Recognition  634-639  2017/11/29 
研究論文(国際会議プロシーディングス)  共著  A Sampling Method for Processing Contours Drawn with an Uncertain Stroke Order and Number  Kazuya Ose, Kazunori Iwata, Nobuo Suematsu  Proceedings of the 15th IAPR International Conference on Machine Vision Applications  438-441  2017/05/08 
研究論文(学術雑誌)  共著  大学におけるクラウド前提の学術情報基盤への移行と分析  前田 香織,末松 伸朗, 北村 俊明  情報処理学会論文誌  57/ 3, 948-957  2016/03 
研究論文(学術雑誌)  共著  A Spatially Correlated Mixture Model for Image Segmentation  Kosei KURISU, Nobuo SUEMATSU, Kazunori IWATA, Akira HAYASHI  IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems  E98-D/ 4, 930-937  2015/04/01  1745-1361  In image segmentation, finite mixture modeling has been widely used. In its simplest form, the spatial correlation among neighboring pixels is not taken into account, and its segmentation results can be largely deteriorated by noise in images. We propose a spatially correlated mixture model in which the mixing proportions of finite mixture models are governed by a set of underlying functions defined on the image space. The spatial correlation among pixels is introduced by putting a Gaussian process prior on the underlying functions. We can set the spatial correlation rather directly and flexibly by choosing the covariance function of the Gaussian process prior. The effectiveness of our model is demonstrated by experiments with synthetic and real images. 
研究論文(学術雑誌)  共著  Marginalized Viterbi Algorithm for Hierarchical Hidden Markov Models  Akira Hayashi, Kazunori Iwata, Nobuo Suematsu  Pattern Recognition  46/ 12  2013/12 
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研究発表
ポスター発表  近傍標本点の対応を考慮した形状間の対応づけとその計算コストの削減  第20回情報論的学習理論ワークショップ  2017/11/09 
ポスター発表  フルプロクルステス距離の拡張とその距離計量学習  第20回情報論的学習理論ワークショップ  2017/11/09 
口頭発表(一般)  ノンパラメトリックベイズ時系列整列法の高速化  平成29年度(第68回)電気・情報関連学会中国支部連合大会  2017/10/21 
口頭発表(一般)  近傍標本点の対応を考慮した形状整合の高速化  平成29年度(第68回)電気・情報関連学会中国支部連合大会  2017/10/21 
ポスター発表  マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた画像レジストレーション  第20回画像の認識・理解シンポジウム  2017/08/09 
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担当授業科目
パターン認識 
情報科学基礎実験B 
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所属学協会
電子情報通信学会  2006/05/01-現在 
情報処理学会 
人工知能学会 
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