About kzmssk

  • Kazuma Sasaki
  • Tokyo, Japan
  • Ph.D of Engineering
  • Interests: Machine Learning, Cognitive Developmental Robotics, Painting

Publications

Jornal Papers

  • Kazuma Sasaki, and Tetsuya Ogata: Adaptive Drawing Behavior by Visuomotor Learning Using Recurrent Neural Networks, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Sept. 2018. DOI: 10.1109/TCDS.2018.2868160

  • Kazuma Sasaki, Kuniaki Noda, and Tetsuya Ogata: Visual Motor Integration of Robot’s Drawing Behavior using Recurrent Neural Network, Robotics and Autonomous Systems, Vol.86, pp. 184-195, Dec. 2016. DOI: 10.1016/j.robot.2016.08.022

  • Pin-Chu Yang, Kazuma Sasaki, Kanata Suzuki, Kei Kase, Shigeki Sugano, and Tetsuya Ogata: Repeatable Folding Task by Humanoid Robot Worker using Deep Learning, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), Vol.2, No.2, pp. 397-403, Nov. 2016. DOI: 10.1109/LRA.2016.2633383

Lecture Notes

  • Kazuma Sasaki, Madoka Yamakawa, Kana Sekiguchi, and Tetsuya Ogata, “Classification of Photo and Sketch Images using Convolutional Neural Networks,” In Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), (Proceedings of the 25th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2016), Barcelona, Spain, September 2016)

International Conferences

  • Kazuma Sasaki and Tetsuya Ogata: End-to-End Visuomotor Learning of Drawing Sequences using Recurrent Neural Networks, Proceedings of The 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), accepted, Rio, Brazil, Jul 8, 2018 – Jul 13, 2018.

  • Kazuma Sasaki, Hadi Tjandra, Kuniaki Noda, Kuniyuki Takahashi, and Tetsuya Ogata: Neural Network based Model for Visual-motor Integration Learning of Robot’s Drawing Behavior: Association of a Drawing Motion from a Drawn Image, Proceedings of 2015 IEEE/RAS International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2015), Accepted, (acceptance rate 46\%), Hamburg, Germany, Sept. 28- Oct. 2, 2015.

  • PIN-CHU YANG, Kazuma Sasaki, Kanata Suzuki, Kei Kase, Shigeki Sugano, Tetsuya Ogata: Repeatable Folding Task by Humanoid Robot Worker using Deep Learning, Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Robots and Automation (ICRA 2017), Singapore, May 29- June 3, 2017.

Reviewd Japanese Articles

  • 佐々木一磨，尾形哲也: 手描きスケッチを扱う深層学習モデル, 日本画像学会誌 Vol. 56 (2017) No. 2 p. 177-186

Japanese Domestic Conferences

  • 佐々木一磨，寺田翔太，有江浩明，野田邦昭，菅佑樹，尾形哲也: マルチメディア向けグラフィカル統合開発環境「Max」とRTCを繋ぐブリッジプラグインの開発，計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会 SI2013, 1B3-1, 2013年12月18日, 神戸国際会議場.

  • 寺田翔太，佐々木一磨，有江浩明，野田邦昭，菅佑樹，尾形哲也: レコードスケッチ，計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会 SI2013, 1B2-6, 2013年12月18日, 神戸国際会議場.

  • 佐々木一磨，Hadi Tjandra，野田邦昭，高橋城志，尾形哲也：再帰結合型神経回路モデルによる描画像からの描画運動連想，計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会 SI2014, 3H2-4, 2014年12月17日, 東京ビッグサイト.

  • 山川まどか，関口香菜，佐々木一磨，尾形哲也: Convolutional Neural Networkによる写真と手描きスケッチの認識，第30回人工知能学会全国大会，4L1-4，2016年6月9日.

  • 松永寛之，橋本直矢，佐々木一磨，中臺一博，尾形哲也: 音素バランスを考慮した読み上げ用フリー文章データベースの構築手法，第30回人工知能学会全国大会，1E5-2，2016年6月6日.

  • 橋本直矢，佐々木一磨，中臺一博，尾形哲也: 時系列を考慮したConvolutional Neural Networkによる視覚音声認識のための音素識別，日本ロボット学会第34回学術講演会, 1C2-03, 山形大学, Sep. 7-9, 2016.

  • 陽品駒，佐々木一磨，鈴木彼方，加瀬敬唯，高橋城志，菅野重樹，尾形哲也: Wizard of Ozと深層学習によるロボットの柔軟物折り畳み作業，日本ロボット学会第34回学術講演会, 2G2-05, 山形大学, Sep. 7-9, 2016.