2008 Fiscal Year Annual Research Report
知的信号処理による匂いの識別・合成・通信手法の構築
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19656097
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
大松 繁 Osaka Prefecture University, 工学研究科, 教授 (30035662)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉岡 理文 大阪府立大学, 工学研究科, 准教授 (70285302)
藤中 透 広島大学, 大学院・教育学研究科, 教授 (90190058)
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| Keywords | 独立成分分析 / 信号抽出 / 匂い計測 / 匂い識別 / 匂い特徴量 / 遺伝的アルゴリズム / 知的信号処理 / 音響検査装置 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、匂い情報処理の新たな試みとして、匂いの計測、匂い表現、匂い識別、匂い合成を行い、匂い情報処理の新展開を3年間で行うことである。
本年度は、昨年試作した匂い計測装置を用いて、匂いに関する種々のデータを収集した。まず、匂い構成要素の検出が容易であると思われるコーヒーを20種類選択し、そのデータを蓄積した。つぎに、紅茶やココアに関して同様な考察をするために、これらの匂いデータを計測した。1標本当り、20個の半導体センサのサンプリング時間を100msとして20秒間計測し、その200個の時系列データを各センサから計測し、1セットとした。
さらに、ICAによる匂い計測データの独立成分の抽出を行った。まず、20個のセンサによって計測されたデータをICAによってセンサと同数の独立成分に分解し、ノイズと匂い信号成分を分離した。このような独立成分を様々な匂い標本に対して抽出し、それらを独立成分データベースに格納した。
最後に、これらの独立成分で類似したものをまとめて縮約するために、競合型ニューラルネットワークであるSOMを適用する。SOMで得られた匂いの特徴量の類似性分布を表現している出力層に分離境界線を設定し、クラスタリングを行い、各クラスタリングの重心を匂いの基本要素として抽出した。
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