@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00037439,
 author = {加納, 尚之 and 井上, 倫夫 and 小林, 康浩 and 井上, 晋 and 井上, 公明 and Naoyuki, Kanou and Michio, Inoue and Yasuhiro, Kobayashi and Susumu, Inoue and Kimiaki, Inoue},
 issue = {74(1994-HI-056)},
 month = {Sep},
 note = {意志伝達能力を損なった筋萎縮性側索硬化症(S　:　Amyotrophic　Lateral　Scleros)患者のための意志伝達補助装置(　:　Communication　Ai)の入力装置（センサ）として，時間遅れニューラルネットワーク()を応用した意識的な「まばたき」を検出する画像入力システムを開発した．本システムの特徴を次に示す．（）非接触型なので患者には装着の煩わしさはなく，また看護人にとっても扱いやすい．（）患者の目を開いた画像と閉じた画像の差を，中間層の重みとして設定することにより，学習パターン以外の類似のものも判定することができる．（）出力層は中間層とは独立に学習させることができる．, This paper describes an image processing system (input sensor) of CA (Communication Aids) for ALS (Amyotrophic Lateral Sclerosis) patients who lose the ability of communication. The time delay neural network (TDNN) is used to this system. The input and hidden layers of TDNN consist of 384 neurons corresponding to 24 × 16 dot pixels per one frame. Presence of the intentional winking is discriminated by refering to the 16 frames. This system has three features. (1) Needless for careful settlement of sensors. This system uses TV camera. (2) Avanced discrimination of winking. The weight for the inputs of the hidden layer neurons are given corresponding the difference between open-eye image and close-eye image. (3) Independent training of the output layer neurons from the hidden layer neurons.},
 title = {コミュニケーションエイドのための「まばたき」の検出},
 year = {1994}
}