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発表・活動

学会発表（2016年4月以降）

• 東田進之介，奥野弘嗣
  “Spiking Neural Networkの学習における電気シナプス導入の効果，”　画像の認識・理解シンポジウム 2024，熊本市，2024/08/06-09，Extended Abstract，IS-1-058，pp.1-4．


• 岡田啓佑，小林智哉，奥野弘嗣
  “Border-Ownership選択性細胞の応答特性に学んだ図地分離アルゴリズムの性能評価，”　画像の認識・理解シンポジウム 2024，熊本市，2024/08/06-09，Extended Abstract，IS-1-133，pp.1-4．


• 久保秀太朗，山地勇樹，奥野弘嗣
  “初期視覚神経系の時空間応答特性を模擬した運動方向検出イメージセンサシステム，”　画像の認識・理解シンポジウム 2024，熊本市，2024/08/06-09，Extended Abstract，DS-07，pp.1-4．


• 森田耀仁，奥野弘嗣
  “生体視覚神経系に学んだ前処理を用いたCNNによる画像識別，”　画像の認識・理解シンポジウム 2023，浜松市，2023/07/25-28，Extended Abstract，IS1-23，pp.1-4．


• 山田偉央，奥野弘嗣
  “視細胞応答に基づいた画像符号化が色恒常性アルゴリズムに与える影響，”　画像の認識・理解シンポジウム 2023，浜松市，2023/07/25-28，Extended Abstract，IS2-54，pp.1-4．


• 森田耀仁，奥野弘嗣
  “ガボールフィルタをCNNの前処理として用いた画像識別，”　電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，寝屋川市，2022/12/03，信学技報，NC2022-54，pp.43-46．


• 山地勇樹，奥野弘嗣
  “視覚神経系の特性を模擬する時空間フィルタ回路，”　電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，寝屋川市，2022/12/03，信学技報，NC2022-55，pp.47-50．


• 小林智哉，奥野弘嗣
  “Border-ownership選択性細胞の応答特性に学んだ図地分離アルゴリズム，”　画像の認識・理解シンポジウム 2022，姫路市，2022/07/25-28，Extended Abstract，IS1-44，pp.1-4．


• 佐藤遼河，奥野弘嗣
  “複数の空間周波数情報と機械学習を用いた両眼視差推定アルゴリズム，”　画像の認識・理解シンポジウム 2022，姫路市，2022/07/25-28，Extended Abstract，IS2-36，pp.1-4．


• 池田真宏，奥野弘嗣
  “SNNにおける抑制性シナプス可塑性を用いた組み合わせ特徴に対する選択性の向上，”　画像の認識・理解シンポジウム 2022，姫路市，2022/07/25-28，Extended Abstract，IS3-22，pp.1-4．


• 林慎大郎，奥野弘嗣
  “視覚神経の時空間応答特性に学んだリアルタイム両眼視差検出システム，”　ロボティクス・メカトロニクス講演会 2021，オンライン，2021/6/6-8，講演論文集，pp.2P2-H06(1)-(4)．


• 久光祥太，奥野弘嗣
  “Michaelis-Menten式とRetinex理論に基づく色恒常性を備えたイメージセンサシステム，”　ロボティクス・メカトロニクス講演会 2021，オンライン，2021/6/6-8，講演論文集，pp.2P2-H07(1)-(4)．


• 山地勇樹，堀口栄作，奥野弘嗣
  “視覚神経系に学んだ時空間特徴量抽出アルゴリズムのFPGA実装，”　ロボティクス・メカトロニクス講演会 2021，オンライン，2021/6/6-8，講演論文集，pp.2P2-H08(1)-(4)．


• 堀口栄作，森田耀仁，奥野弘嗣
  “生体視覚野細胞の時空間応答特性を模擬した視覚特徴量抽出アルゴリズム，”　画像の認識・理解シンポジウム 2020，オンライン，2020/08/02-05，Extended Abstract，IS3-3-25，pp.1-4．


• 進士裕介，奥野弘嗣，平田豊
  “FPGA実装した人工小脳によるモータ適応制御，”　ロボティクス・メカトロニクス講演会 2020，オンライン，2020/5/27-30，講演論文集，pp.2A2-H10(1)-(4)．


• 森田耀仁，奥野弘嗣
  “昆虫視覚系の運動検出器モデルと Echo State Network を用いた人の動き分類，”　ロボティクス・メカトロニクス講演会 2020，オンライン，2020/5/27-30，講演論文集，pp.2P2-J01(1)-(4)．


• 林慎大郎，奥野弘嗣
  “テクスチャ境界を対応点探索に利用できる神経模倣両眼立体視システム，”　ロボティクス・メカトロニクス講演会 2020，オンライン，2020/5/27-30，講演論文集，pp.2P1-N19(1)-(4)．


• 末永裕哉，笠垣諒，奥野弘嗣
  “視覚神経系に学んだ時空間特徴量とリザバーコンピューティングを活用したジェスチャー識別，”　ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020，オンライン，2020/5/27-30，講演論文集，pp.2P1-N17(1)-(4)．


• 黒瀬大輝，奥野弘嗣
  “オプティカルフローと Echo State Network を用いたドローンの運動状態推定，”　ロボティクス・メカトロニクス講演会 2020，オンライン，2020/5/27-30，講演論文集，pp.2P1-N20(1)-(4)．


• 進士裕介，奥野弘嗣，平田 豊
  “小脳スパイキングニューラルネットワークモデルのFPGA実装，”　電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，愛知，2019/12/6，信学技報，vol. 119，no. 328, NC2019-37，pp. 7-12．


• 黒瀬大輝，奥野弘嗣
  “ガウシアンフィルタを活用した効率的なオプティカルフロー検出アルゴリズム，”　画像の認識・理解シンポジウム 2019，大阪，2019/7/30-31，Extended Abstract，DS-13，pp.1-4．


• 田中靖浩，西口敏司，三阪健人，奥野弘嗣
  “色恒常性カメラ画像を用いた物体識別，”画像の認識・理解シンポジウム 2019，大阪，2019/7/30-31，Extended Abstract，DS-11，pp.1-4．


• 三阪健人，奥野弘嗣
  “照明色・強度に影響されない色情報符号化アルゴリズムのFPGA実装，”　ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2019，広島，2019/6/5-8，講演論文集，pp.2P1-I05(1)-(4)．


• 進士裕介，奥野弘嗣，平田 豊
  “人工小脳のFPGA実装，”第14回空間認知と運動制御研究会，京都，2019/3/16-17．


• 梶原弘翔，奥野弘嗣
  “複数の空間周波数情報を用いた脳模倣型両眼視差検出システム，”　ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018，北九州，2018/6/2-5，講演論文集，pp.2A2-J13(1)-(4)．


• 三阪健人，奥野弘嗣
  “初期視覚系に学んだ色恒常性を持つイメージセンサシステム，”　ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018，北九州，2018/6/2-5，講演論文集，pp.2A2-J14(1)-(4)．


• 進士裕介，奥野弘嗣，平田 豊
  “スパイキングニューロンで構成された小脳神経回路モデルのFPGA実装，”第15回情報学ワークショップ，春日井，2017/11/26．


• S. Tsunekawa, F. Ueno, K. Ishii, T. Yagi, H. Okuno,
  "Computing ego-motion of a small UAV with image processing inspired by the visual neuronal circuit of insect," The SICE Life Engineering Symposium 2016, Osaka, Japan, 2016/11/3-5, Proceedings of Life Engineering Symposium 2016, pp.26-27.

国際学会論文（2016年4月以降）

• S. Kubo, Y. Yamaji, and H. Okuno
  "Aneuro-inspired image sensor system with a hierarchical multi-scale Gabor filtering circuit," Proceedings of the SICE Festival 2024 with Annual conference, Kochi, 2024/08/27 -30, 2024.


• A. Morita, I. Yamada, and H. Okuno
  "Effects of Color Constancy Algorithms on Robustness of CNNs to Changes in Illumination Conditions," Proceedings of the SICE Festival 2024 with Annual conference, Kochi, 2024/08/27 -30, 2024.


• A. Morita and H. Okuno
  "Effects of Gabor filters on classification performance of CNNs trained on a limited number of conditions," Proceedings of the International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2024), Naha, 2024/07/02 -05, 2024.


• I. Yamada and H. Okuno
  "Effects of the retina-inspired light intensity encoding on color discrimination performance," Proceedings of the IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI 2024), Yokohama, 2024/06/30 -07/05, 2024.


• T. Kobayashi and H. Okuno
  "A Figure-Ground Discrimination Algorithm Inspired by Border-Ownership Selective Cells," Proceedings of the International Conference on Artificial Life and Robotics 2023, Online, 2023/02/09-12, pp. 541-544, 2023.


• R. Sato and H. Okuno
  "Binocular Disparity Estimation Algorithm Using Multiple Spatial Frequency Information and a Neural Network," Proceedings of the International Conference on Artificial Life and Robotics 2023, Online, 2023/02/09-12, pp. 536-539, 2023.


• M. Ikeda and H. Okuno
  "Increasing Selectivity to a Feature Combination Using Inhibitory Synaptic Plasticity in a Spiking Neural Network," Proceedings of the International Conference on Artificial Life and Robotics 2023, Online, 2023/02/09-12, pp. 531-534, 2023.


• Y. Yamaji, A. Morita, and H. Okuno
  "A Fast Image Sensor System with an Efficient Multi-Scale Gaussian Filtering Circuit," Proceedings of the International Conference on Artificial Life and Robotics 2022, Online, 2022/01/20-23, pp. 513-518, 2022.


• S. Hisamitsu and H. Okuno
  "An Image Coding Algorithm with Color Constancy Using the Retinex Theory and the Naka-Rushton Equation," Proceedings of the International Conference on Artificial Life and Robotics 2022, Online, 2022/01/20-23, pp. 507-512, 2022.


• A. Morita and H. Okuno
  "The Effect of Preprocessing with Gabor Filters on Image Classification Using CNNs," Proceedings of the International Conference on Artificial Life and Robotics 2022, Online, 2022/01/20-23, pp. 503-506, 2022.


• E. Horiguchi and H. Okuno
  "A Visual Feature Detection Algorithm Inspired by Spatio-Temporal Properties of Visual Neurons," International conference on Neural Information Processing 2021, Online, 2021/12/8-12, Lecture Notes in Computer Science, pp. 634-643, 2021.


• E. Horiguchi and H. Okuno
  "A spatio-temporal feature extraction algorithm that simulates a physiological model of a neuron in the early visual cortex," Proceedings of the International Symposium on Artificial Life and Robotics 2021, Online, 2021/01/21-23, pp. 431-436, 2021.


• A. Morita, T. Yamada, and H. Okuno
  "Motion and shape classification using spiking neural network," Proceedings of the International Symposium on Artificial Life and Robotics 2021, Online, 2021/01/21-23, pp. 342-346, 2021.


• E. Horiguchi and H. Okuno
  "A spatio-temporal feature extraction algorithm that simulates a physiological model of a neuron in the early visual cortex," Proceedings of the International Symposium on Artificial Life and Robotics 2021, Online, 2021/01/21-23, pp. 431-436, 2021.


• S. Hayashi, H. Kajihara, and H. Okuno
  "A binocular disparity detection algorithm inspired by the spatio-temporal properties of binocular cells," Proceedings of the International Symposium on Artificial Life and Robotics 2021, Online, 2021/01/21-23, pp. 437-442, 2021.


• K. Misaka and H. Okuno
  "FPGA implementation of an algorithm that enables color constancy," Proceedings of the IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII) 2020, Honolulu, U.S.A., 2020/01/12-15, pp. 991-995.


• Y. Kudo, Y. Hayashida, R. Ishida, H. Okuno, T. Yagi,
  "A retino-morphic hardware system simulating the graded and action potentials in retinal neuronal layers," The 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), Kyoto, Japan, 2016/10/16-21, Lecture Notes in Computer Science 9948, pp. 326-333.

学術雑誌論文（2016年4月以降）

• Y. Shinji, H. Okuno, Y. Hirata,
  "Artificial cerebellum on FPGA: realistic real-time cerebellar spiking neural network model capable of real-world adaptive motor control," Frontiers in Neuroscience, Sec. Neuromorphic Engineering, vol. 18, 2024.


• Y. Hayashida, Y. Kudo, R. Ishida, H. Okuno, T. Yagi,
  "Retinal circuit emulator with spatio-temporal spike outputs at milliseconds resolution in response to visual events," IEEE Transactions on biomedical circuits and systems, vol. 11, iss. 3, pp. 597-611, 2017.


• S. Yasukawa, H. Okuno, K. Ishii, and T. Yagi,
  "Real-time object tracking based on scale-invariant features employing bio-inspired hardware," Neural Networks, vol. 81, pp. 29-38, 2016.

招待講演（2016年4月以降）

• 奥野弘嗣，“視覚神経系に学んだビジョンシステム，” 日本ロボット学会ロボット工学セミナー「脳型ハードウェア技術とそのロボット応用」，オンライン，2024/1/11．


• 奥野弘嗣，“視覚神経系に学んだ人工知能開発，” 応用物理学会トータルバイオミメティクス研究グループ基礎講座「機能を生み出す神経回路 ～その解明と応用～」，オンライン，2022/11/24．


• 奥野弘嗣，“生体視覚神経系に学んだ画像処理システム，” 電気関係学会関西連合大会，草津，2020/11/14．


• 奥野弘嗣，“視覚神経系における処理のロボットビジョン実装，” バイオミメティック情報処理の最前線～基礎研究から社会実装への道のり～，吹田，2020/11/05．


• 奥野弘嗣，“FPGAを活用した視覚神経模倣ロボットビジョンシステム，” 電子情報通信学会ソサイエティ大会，オンライン，2020/09/16．


• 奥野弘嗣，“生体視覚神経系に学んだロボットビジョン開発，” 国際画像機器展2019，横浜，2019/12/04．


• H. Okuno, "FPGA-based robotic vision systems inspired by the retina and the visual cortex," International Symposium on Neuromorphic and Non-linear Engineering, Tokyo, Japan, 2019/05/24.


• 奥野弘嗣，“網膜・視覚野に学んだシステム作り，” システム制御情報学会研究発表講演会，京都，2018/5/17．


• H. Okuno, "A hardware simulator of visual nervous systems utilizing a silicon retina and SpiNNaker chips," Workshop on Brain-inspired Hardware (organized by National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)), Tokyo, Japan, 2017/03/30.


• 奥野弘嗣，“神経に学んだ視覚情報処理システム，” 公益社団法人精密工学会－第７０回超精密加工専門委員会「脳型コンピューティングの最前線－ 生物、ニューロモルフィックから人工知能まで －」，大阪，2016/12/16．


• 奥野弘嗣，“小型飛行ロボット制御のための昆虫に学んだ視覚システム，” NEDOエネルギー・環境新技術先導プログラムワークショップ「人工知能の応用範囲を拓く超高速・低消費電力ハードウェア技術」，東京，2016/10/27．


• 奥野弘嗣，“視覚神経系を模倣した視覚情報処理システム～神経活動シミュレータと飛行ロボットの視覚制御～，”第14回身体性認知科学と実世界応用に関する若手研究会, 豊中，2016/09/12．

学術雑誌論文（担当教員の前職：2016年3月以前）

• H. Okuno, J. Hasegawa, T. Sanada, and T. Yagi,
  "Real-time emulator for reproducing graded potentials in vertebrate retina,"
  IEEE Transactions on biomedical circuits and systems, vol. 9, iss. 2, pp. 284-295, 2015.


• S. Yasukawa, H. Okuno, S. Kameda, and T. Yagi,
  "A vision sensor system with a real-time multi-scale filtering function,"
  International Journal of Mechatronics and Automation, vol. 4, no. 4, pp. 248-258, 2014.


• H. Okuno and T. Yagi,
  "Image sensor system with bio-inspired efficient coding and adaptation,"
  IEEE Transactions on biomedical circuits and systems, vol.6, pp.375-384, 2012.


• H. Okuno and T. Yagi,
  "A mixed analog-digital vision sensor for detecting objects approaching on a collision course,"
  Robotics and Autonomous Systems, vol.57, iss.5, pp.508-516, 2009.


• H. Okuno and T. Yagi,
  "A visually guided collision warning system with a neuromorphic architecture,"
  Neural Networks, vol.21, pp.1431-1438, 2008.


• H. Okuno and T. Yagi,
  "Bio-inspired real-time robot vision for collision avoidance,"
  Journal of Robotics and Mechatronics, vol. 20, no.1, pp. 68-74, 2008.

国際学会論文（担当教員の前職：2016年3月以前）

• T. Kawasetsu, R. Ishida, T. Sanada, and H. Okuno,
  "A hardware system for emulating the early vision utilizing a silicon retina and SpiNNaker chips,"
  Proceedings of the IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS) 2014, Lausanne, Switzerland, pp. 552-555, 2014.


• H. Okuno, T. Kawasetsu, L. A. Plana, S. B. Furber, and T. Yagi,
  "A real-time simulator of a biological visual system composed of a silicon retina and SpiNNaker chips,"
  Proceedings of the International Symposium on Artificial Life and Robotics 2014, Beppu, Japan, GS14-1, 2014.


• S. Yasukawa, H. Okuno, S. Kameda, and T. Yagi,
  "High-speed multiple spatial band-pass filtering using a resistive network,"
  Proceedings of the IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA) 2013, Kagawa, Japan, pp. 1299-1304, 2013.


• H. Okuno, T. Fehervari, M. Matsuoka, S. Kameda, and T. Yagi,
  "Portable phosphene image generator simulating cortical visual prosthesis,"
  Proceedings of the IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS) 2012, Hsin-Chu, Taiwan, pp. 188-191, 2012.


• S. Yasukawa, H. Okuno, and T. Yagi,
  "Detection of scale-invariant key points employing a resistive network,"
  Proceedings of the IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII) 2012, Fukuoka, Japan, pp. 877-882, 2012.


• B. Kim, H. Okuno, T. Yagi, and M. Lee,
  "Implementation of visual attention system using artificial retina chip and bottom-up saliency map model,"
  International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) 2011, Shanghai, China, Lecture Notes in Computer Science, vol.7064/2011, pp.416-423, 2011.


• T. Fehervari, M. Matsuoka, H. Okuno, and T. Yagi,
  "Real-time simulation of phosphene images evoked by electrical stimulation of the visual cortex,"
  International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) 2010, Sydney, Australia, Lecture Notes in Computer Science, vol.6443/2010, pp.171-178, 2010.


• H. Okuno and T. Yagi,
  "A robot vision system for collision avoidance using a bio-inspired algorithm,"
  International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) 2007, Kitakyushu, Japan, Lecture Notes in Computer Science, Springer, vol. 4985/2008, pp.107-116, 2007.


• H. Okuno and T. Yagi,
  "Real-time robot vision for collision avoidance inspired by neuronal circuits of insects,"
  Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2007, San Diego, CA, USA, no. TuD8.1, pp.1302-1307, Oct. 2007.

国際学会発表（抄録のみ、担当教員の前職：2016年3月以前）

• H. Okuno, J. Hasegawa, and T. Yagi,
  "A real-time emulation system for reconstructing spike activities of the retinal ganglion cells,"
  Neuro 2013, 20-23 Jun. 2013, in Kyoto, Japan.


• H. Okuno, T. Sanada, J. Hasegawa, and T. Yagi,
  "Real-time emulation of parallel channel responses in the vertebrate retina and the primary visual cortex,"
  Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS 2011), Stockholm, Sweden, Jul. 2011, BMC Neuroscience 2011, vol.12 suppl.1, pp.214-215.

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