愛知工科大学 工学部

岡島 健治

岡島 健治 Okajima Kenji


  • 所属:工学部 情報メディア学科
  • 職名:教授
  • 最終学歴:東京大学大学院工学系研究科物理工学専攻課程卒業
  • 学位:工学博士
  • 職歴:NEC基礎研究所/平成21年4月 愛知工科大学情報メディア学科 教授
  • 所属学会:電子情報通信学会/日本神経回路学会
  • 学会および社会活動:電子情報通信学会査読委員
  • 主な著書:K.Okajima (1990), A possible role of backward connections in the visual system. In E.Iwai & M.Mishkin eds., Vision, Memory and the Temporal Lobe. pp. 411-415, Elsevier Science Publishing, New York. (単行本の章)/K.Okajima (2001), An infomax learning algorithm for visual neural networks. In N.Mastorakis Ed., Advances in Neural Networks and Applications. pp. 158-163 (2001). World Scientific and Engineering Society Press, Athens.(単行本の章)

写真:岡島 健治

教育・研究テーマ


  • 担当科目:基礎コンピュータ概論II/プログラム入門/プログラミングI/プログラミングⅡ/生体情報
  • 学/AUT教育入門/キャリア形成と職業Ⅱ/キャリア形成と職業Ⅵ/情報セミナー/卒業研究
  • 研究分野:機械学習/画像処理・認識/生体情報処理モデル
  • 研究課題:顔画像検出に関する研究/画像診断支援システムに関する研究/脳の視覚情報処理モデルに
  • 関する研究

主な学術論文


  • K.Okajima (2014) Spatiotemporal receptive fields of direction selective cells self-organized by an infomax-based learning mode. Neurocomputing (2014), pp. 548-555
  • K.Okajima (2010) Direction seletive cells generated through an Infomax based learning algorithm. Neuroscience Research, Volume 68, Supplement 1, 2010, Page e321
  • S. Obi, K.Okajima, Y.Kosizumi, and M.Murata (2006) Introduction of Learning Algorithm and Application of oil spill detection in SAR images, 電気学会論文誌A、IRRJ Trans. FM, Vol. 126 No. 6, pp.496-503
  • 小尾新三、岡島健治、小泉吉功(2006)リモートセンシング画像への情報量最大化学習によるパターン抽出方法、電子情報通信学会論文誌B,Vol J89-B no.7, pp1063-1073
  • K.Okajima (2004) Binocular disparity encoding cells generated through an Infomax based learning algorithm. Neural Networks vol. 17, pp. 953-962.
  • H.Imaoka, K.Okajima (2004) An algorithm for the detection of faces on the basis of Gabor features and information maximization, Neural Computation, vol. 16, pp. 1163-1191.
  • K.Okajima, H.Imaoka (2002) Infomax and receptive field localization, Journal of Japanese Neural Network Society, vol. 9(4), pp. 224-233.
  • K.Okajima, H.Imaoka (2001) Receptive fields of visual cortical neurons as derived by infomax. Electronics and communications in Japan Part 3, vol. 84, pp.11-19.
  • K.Okajima (2001) An infomax-based learning rule that generates cells similar to visual cortical neurons. Neural Networks, vol.14, pp.1173-1180.
  • K.Okajima, H.Imaoka (2001) A complex cell-like receptive field obtained by information maximization. Neural Computation, vol.13, pp. 547-562.
  • 岡島健治,今岡仁 (2000) 情報量最大化と生体視覚細胞の受容野,電子情報通信学会論文誌vol. J83-A, pp.620-628.
  • K.Okajima (1998) Two-dimensional Gabor-type receptive field as derived by the mutual-information maximization. Neural Networks, vol.11, pp.441-447.
  • K.Okajima (1998) The Gabor function extracts the maximum information from input local signals. Neural Networks, vol.11, pp.435-439.
  • K.Okajima (1997) Modeling of visual information processing in the brain. FED Journal, 1997 vol. 8 suppl. 1, pp.24-27.
  • K.Okajima (1996) Model visual cortex incorporating intrinsic horizontal neural connections. Neural Networks, vol. 9, pp.211-222.
  • K.Okajima (1992) Modeling of visual information processing in the brain. FED Journal, 1992 vol. 2, pp.32-36.
  • K.Okajima (1991) A recurrent system incorporating characteristics of the visual system: a model for the backward neural connections in the visual system. Biological Cybernetics, vol.65, pp.235-241.
  • K.Okajima (1986) A mathematical model of the primary visual cortex and hypercolumn. Biological Cybernetics, vol.54, pp.107-114.
  • K.Okajima, S.Tanaka (1984) Electronic conduction in the commensurate charge density wave state of 1T-TaS2. Journal of the Physical Society of Japan, vol. 53, pp.2332-2341.
  • T.Tani, K.Okajima, T.Itoh, S.Tanaka (1981) Electronic transport in 1T-TaS2. Physica 105B, pp.127-131.
  • S.Uchida, K.Okajima, S.Tanaka (1981) Temperature and electric field dependences of conductivity in 1T-TaS2. Solid State Communication, vol. 37, pp.799-802.
  • S.Uchida, K.Tanabe, K.Okajima, S.Tanaka (1980) Negative magnetoresistance and nonlinear conduction in Ti0.99V0.01Se2. Physica 99B, pp.199-203.
  • S.Uchida, K.Tanabe, K.Okajima, S.Tanaka (1979) Negative magnetoresistance and nonlinear conduction in Ti0.99V0.01Se2. Solid State Communication, vol. 31, pp.517-520.

その他

学会発表

  • S.Obi, K.Okajima, Y.Koizumi, and T.Yamashita (2005) Adopting Infomax learning algorithm for pattern extraction in SAR images, Proc. of SPIE Vol. 5980, pp59800H.
  • K.Okajima (2001) An infomax learning algorithm for visual neural networks. Proceedings of 2001 WSES International Conferences on Neural Networks and Applications (Puerto De La Cruz, Spain) pp. 4061-4066
  • K.Okajima (1998) Complex receptive field obtained by infomax coincides with the energy model for complex cells in the visual cortex. Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems (Kitakyushu, Japan) pp.657-660.
  • K.Okajima (1996) The Gabor-type receptive field as derived by the mutual-information maximization. Proceedings of the International Workshop on Brainware (Tokyo, Japan) pp.
  • M.Miyashita, K.Okajima (1995) Backward neural connection model of the visual cortex II: application to fugure-background discrimination problem and representation of three dimensional object shape. Proceedings of the 5th International Symposium on Bio
  • K.Okajima, M.Miyashita (1995) Backward neural connection model of the visual cortex I: mathematical framework of three dimensional object segmentation. Proceedings of the 5th International Symposium on Bioelectronic & Molecular Electronic Devices (Okinawa, Japap) pp.235-236.
  • K.Okajima (1995) The Gabor-type receptive field of a visual cortical neuron extracts the maximum information from input local images. Proceedings of the 5th International Symposium on Bioelectronic & Molecular Electronic Devices (Okinawa, Japap) pp.290-293.
  • K.Okajima (1993) A model for the horizontal neural connections in the primary visual cortex. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (Nagoya, Japan) pp.45-48.
  • K.Okajima (1992) A model visual cortex incorporating the feedback and the intrinsic neural connections. Proceedings of 4th International Symposium on Bioelectronic & Molecular Electronic Devices (Miyazaki, Japan) pp.21-22.
  • K.Okajima(1991) Modeling of visual information processing. International Workshop on Future Electron Devices (Tokyo).
  • K.Okajima (1990) A recurrent system including a layer which performs localized spatial frequency analysis. Proceedings of International Neural Networks Conference (Paris) pp.504-507.
  • K.Okajima (1988) A possible role of backward connections in the visual system. Proceedings of International Symposium on Bioelectronic & Molecular Electronic Devices (Fujiyoshida, Japan), pp.101-104
  • K.Okajima, S.Tanaka, S.Fujiwara (1987) A heteroassociative memory network with feedback connection. Proceedings of 1st International Conference on Neural Networks (San Diego) pp. 711-718.
  • K.Okajima, S.Fujiwara (1985), Towards Bioelectronics -a possible model of the visual cortex. International. Symposium on Future Electron Devices (Tokyo)
  • S.Uchida, K.Okajima, S.Tanaka (1984), Temperature and electronic field dependences of conductivity in 1T-TaS2. Proceedings of 15th Intl. Conf. Physics of Semiconductors (Kyoto), p. 883.
  • T.Tani, K.Okajima, T.Itho, S.Tanaka (1980) Electronic transport properties in 1T-TaS2. Proceedings of the Yamada Conference IV, Physics & Chemistry of Layered Materials (Sendai, Japan) pp.127-131.
  • 小田幹弥,岡島健治(2015)MATLABを用いた文字認識の研究,電子情報通信学会九州支部学生会講演会講演論文集,A-24
  • 三田直輝,岡島健治(2014) 自立記憶型顔認識システム,電子情報通信学会2014年総合大会(新潟)D-12-24.
  • Kikuchi Kai and Okajima Kenji (2012)  A prototype active surveillance camera system,日本神経回路学会第22回全国大会講演論文集(名古屋)P1-18.
  • 岡島健治(2010) 「情報量最大化学習」による運動方向選択性細胞の自己組織化 Neuro2010(神戸)プログラム集p.267
  • 岡島健治(2009) 情報量最大化に基づく特徴選択における「ノイズ法」の効果,日本神経回路学会第19回全国大会論文集(仙台)pp62-63
  • 小尾新三、山下敏明、岡島健治(2004) 合成開口レーダ画像へのインフォマックス学習則によるパターン抽出手法の適用、信学技報 SANE2004-4
  • 岡島健治(2003) 情報量最大化学習と視覚システム,第19回ファジィシステムシンポジウム論文集(堺),pp733-734
  • 岡島健治(2002) 注視点への工学的アプローチ,文部科学省 科学技術振興調整費による目標達成型脳研究「文脈主導型、新式・判断・行動機能実現のための動的記憶機構の研究」2002公開シンポジューム, 12月, 仙台.
  • 岡島健治(2000)視覚野の単純型細胞、複雑型細胞の性質を再現できるInfomax学習モデル、第10回日本神経回路学会/第23回日本神経科学学会合同大会予稿集(横浜), p. 197
  • 岡島健治(2000)「Infomax学習則」と視覚細胞、2000年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2000)予稿集(修善寺),pp.189-194.
  • 岡島健治(1999)「情報量最大化」に基づく受容野の局在,日本神経回路学会第9回全国大会予稿集(札幌),pp.151-152.
  • 岡島健治,今岡仁(1999)情報量最大化と生体視覚細胞の受容野,1999年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS1999)予稿集(修善寺),pp.39-44
  • 岡島健治(1999)単純型細胞、複雑型細胞による「最適」特徴抽出処理,第14回生体・生理工学シンポジウム論文集(金沢),pp.133-136.
  • 岡島健治(1997)相互情報量最大化による2次元Gabor型受容野の導出,日本神経回路学会第8回全国大会論文集(金沢)pp.123-124.
  • 岡島健治,宮下真信(1996)視覚野のフィードバック神経結合モデルI,脳機能情報処理ワークショップ.予稿集(つくば),pp.119-120.
  • 宮下真信,岡島健治(1996)視覚野のフィードバック神経結合モデルII,脳機能情報処理ワークショップ.予稿集(つくば),pp.121-122.
  • 岡島健治(1996)Infomaxによる視覚野細胞Gabor型受容野の導出,情報処理学会研究会,コンピュータとイメージメディア 102-6(名古屋),pp.41-48
  • 岡島健治(1995)主成分分析による視覚野細胞Gabor型受容野の導出,日本神経回路学会第6回全国大会論文集(仙台),pp.237-238.
  • 宮下真信,岡島健治(1995)視覚系フィードバックモデルの3次元回転画像識別への適用,日本神経回路学会第6回全国大会論文集(仙台),pp.259-260
  • 宮下真信,野村正英,岡島健治,藤原正三(1995) Modelling of.spatial and spatio-temporal receptive fields of cells in the visual system. 第14回新機能素子技術シンポジウム予稿集(東京),pp.119-124.
  • 宮下真信,岡島健治(1994)視覚系フィードバックモデルによる3次元画像の切り出し.日本神経回路学会第5回全国大会論文集(つくば)pp.64-65.
  • 宮下真信,野村正英,田中繁,岡島健治,藤原正三(1994) A model for self-organization and information processing in the visual system. 第13回新機能素子技術シンポジウム予稿集(東京)pp.199-204.
  • 宮下真信,岡島健治(1994)ステレオ画像からの3次元記憶画像の切り出し.電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会予稿集,NC94-30, pp.49-56.
  • 岡島健治(1993)視覚情報処理モデルに関する最近の結果.電気学会光応用・視覚技術研究会(東京)LAV-93-2, pp.11-20.
  • 岡島健治,田中繁,野村正英,新畠弘之,藤原正三(1993)Theoretical analysis of self-organization in the nervous system. 第12回新機能素子技術シンポジウム予稿集(東京)pp.101-106.
  • 岡島健治,野村正英(1992)生体視覚情報処理のモデリング.テレビジョン学会技術報告 ITEJ Technical Report vol. 16 No. 8, pp.1-6.
  • 岡島健治,新畠弘之,藤原正三(1992)Theoretical analysis and modeling of the visual system. 第11回新機能素子技術シンポジウム予稿集(東京)pp.93-100.
  • 岡島健治,野村正英,G.Bugmann,藤原正三(1991) Modeling of visual information processing. 第10回新機能素子技術シンポジウム(東京)pp169-174
  • 岡島健治,野村正英,G.Bugmann,藤原正三(1991) Modeling of visual information processing. 第9回新機能素子技術シンポジウム(東京)pp159-166.
  • 岡島健治(1989)Towards a model for visual information processing. 第8回新機能素子技術シンポジウム(東京)pp163-168.
  • 岡島健治(1989) A possible role of feedback connections in the visual system. 東京都神経科学総合研究所国際シンポジウム予稿集(東京)
  • 岡島健治(1988) Towards a model for visual information processing. 第7回新機能素子技術シンポジウム(東京)pp91-96.
  • 岡島健治(1988)生体情報処理とニューロコンピューティング,電子情報通信学会技術報告,IDC88, pp.51-56.
  • 岡島健治(1988)生体情報処理に学ぶ,電子情報通信学会コンピュータシステム研究会(東京)
  • 藤原正三,岡島健治(1987) Towards a model for visual information processing. 第6回新機能素子技術シンポジウム(大阪)pp.245-250.
  • 岡島健治(1987)フィードバックを含む連想記憶,電子情報通信学会MEとサイバネティクス研究会(東京)
  • 岡島健治(1985)トモグラフィック表示による画像の局所フーリエ解析,情報処理学会研究報告 Vol. 85, No. 51 39-3, pp. 1-8.
  • 岡島健治(1982)1T-TaS2の極低温での比抵抗,日本物理学会1982年年会講演予稿集 pp.184(札幌)
  • 岡島健治, 田中 昭二(1982)1T-TaS2の電気伝導, 日本物理学会1982年年会講演予稿集 pp.184(札幌
  • 岡島健治, 田中 昭二 (1981) IT-Ta_<1-x>W_xS_2の電気伝導, 日本物理学会1981年年会講演予稿集 pp.164
  • 岡島 健治 , 谷 俊朗 , 田中 昭二 (1979 遷移金属カルコゲナイドの電気伝導-VI, 日本物理学会1979年秋の分科会 pp.102
  • 谷俊郎, 岡島健治, 田中昭二(1977) 遷移金属ダイカルコゲナイド(1T-TaS_2)の電気伝導III, 日本物理学会1977年年回予稿集 pp.141

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