トップコンファレンス2-2 画像工学
2024/9/4 13:10-15:10
第5イベント会場

座長：山崎　俊彦（東京大学）

13:10-13:30 講演(1) 【タイトル邦題】 ベースラインシャープレイに基づく説明可能な物体検出器
黒木　理宏（東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻山崎研究室 博士課程2年）
【原発表の書誌情報】 Michihiro Kuroki and Toshihiko Yamasaki. "BSED: Baseline Shapley-Based Explainable Detector."IEEE Access, 12: 57959-57973, 2024.
【概要】 説明可能なAIは，AIの出力を人間が理解する手助けをするが，近年ではその説明の妥当性に疑問を呈する見方も存在する．本研究では，広い分野での活用が期待される物体検出技術における説明可能なAIに対し，説明の妥当性を向上させる手法を示す．
【略歴】 2015年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了後，自動車部品メーカーに入社．高度運転支援や自動運転に関する先行開発に携わりつつ，2022年に東京大学大学院情報理工学研究科博士課程に進学．コンピュータビジョン向けの説明可能なAIに関する研究に従事．
13:30-13:50 講演(2) 【タイトル邦題】 不動産間取りの住心地の主観的評価予測と直感的なオンライン検索への応用
楢原　太郎（ニュージャージー工科大学 (NJIT) 建築デザイン学部 准教授）
【原発表の書誌情報】 Narahara, T., Yamasaki, T.: Subjective Functionality and Comfort Prediction for Apartment Floor Plans and Its Application to Intuitive Online Property Search, IEEE Transactions on Multimedia, vol. 25, pp. 6729-6742 (2023). https://doi.org/10.1109/TMM.2022.3214072.
【概要】 不動産間取りの主観的な印象評価を、快適さ、開放感、プライバシー等の観点から大規模なクラウドソーシングによりデータセットとして構築、間取り画像から機能性と快適性のスコアを予測する高精度の機械学習モデルを提案した．部屋間の繋がりを表したグラフ構造の特徴量抽出にも着目し、技術を応用した直観的な物件検索システムは評価実験を通じて高い有用性を示した．
【略歴】 2010年ハーバード大学大学院博士課程修了．博士(デザイン学)．同年より現職．米国で建築士として設計事務所 SOMやGluckman Mayner Architectsで森美術館等の設計に従事(1997-2005年)．2007年MIT修士課程修了．2018年東京大学情報理工学研究科、ETHチューリヒ工科大学建築技術研究所(ITA)にて客員研究員．建築デザインのAI技術利用研究に従事．Peter Rice賞、IEICEヒューマンコミュニケーション賞を受賞．
13:50-14:10 講演(3) 【タイトル邦題】 帯観測に基づく分光測定のスパースモデリング
上村　京也（京都大学 大学院情報学研究科情報数理システム分野 博士課程）
【原発表の書誌情報】 K. Uemura, T. Obuchi, and T. Tanaka, “Sparse modeling for spectrometer based on band measurement,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 72, pp. 1724–1738, 2024.
【概要】 本研究では分光測定において，あえて測定窓幅を広げて測定を行う（帯観測）ことで得られる高S/N・低分解能観測信号からスパースモデリングに基づく統計的後処理によって元の高分解能スペクトルを復元する手法を提案する．また密度発展法に基づく理論解析及び数値実験によって，この提案手法の性能評価を行った．
【略歴】 2019年京都大学大学院工学研究科高分子化学専攻修士課程を修了後，同大学情報学研究科修士課程に進学．2021年京都大学大学院情報学研究科修士課程を修了．同年より同研究科博士課程に在籍．2021〜2023年日本学術振興会特別研究員(DC1)．
信号処理をはじめとする統計的手法の実測定系への適用に焦点を当てた研究に従事．
14:10-14:30 講演(4) 【タイトル邦題】 誤ラベルを伴うクロスモーダル検索のための記憶効果に基づくネットワーク予測を用いたラベル修正法
原川　良介（長岡技術科学大学 技学研究院 電気電子情報系 准教授）
【原発表の書誌情報】 Okamura, D., Harakawa, R., and Iwahashi, M.: LCNME: Label Correction Using Network Prediction Based on Memorization Effects for Cross-Modal Retrieval With Noisy Labels, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (2024).
【概要】 深層学習に基づくクロスモーダル検索法が注目されているが，誤ラベルが混入した場合の検索精度の低下が課題となっている．本研究では，記憶効果に基づくネットワーク予測を用いたラベル修正法を提案し，提案手法によって既存手法よりも高精度な検索を実現できることを確認した．
【略歴】 2016年3月 北海道大学 大学院情報科学研究科 博士後期課程修了，博士（情報科学）．2016年4月～2018年3月 日本学術振興会 特別研究員(PD)．2018年4月～2019年3月 北海道大学 大学院情報科学研究科 特任助教．2019年4月～2023年9月 長岡技術科学大学 技学研究院 助教．2023年10月より同大学 准教授．マルチメディア・データマイニングに関する研究に従事．IEEE，ACM，IEICE，ITE各会員．
14:30-14:50 講演(5) 【タイトル邦題】 主-双対近接分離法に対する変数毎に可変な対角プレコンディショニング： 設計と応用
長沼　一輝（東京工業大学 情報理工学院情報工学系 研究員）
【原発表の書誌情報】 K. Naganuma and S. Ono, "Variable-Wise Diagonal Preconditioning for Primal-Dual Splitting: Design and Applications,"in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 71, pp. 3281-3295, 2023
【概要】 主-双対近接分離法は、非平滑な関数を含む凸最適化問題を解く効率的なアルゴリズムである。本論文では、この最適化アルゴリズムのステップサイズを自動決定するための対角プレコンディショナ設計法を提案する。
【略歴】 2022年東京工業大学情報理工学院情報工学系修士課程修了。2023年より日本学術振興会特別研究員、および科学技術振興機構ACT-X研究員。2024年同大学博士課程修了。2024年より同大学の研究員として在籍。信号処理、数理最適化、画像解析、リモートセンシングデータ解析などに関する研究に従事。
14:50-15:10 講演(6) 【タイトル邦題】 確率的先験情報を用いたグラフ信号のサンプリング
原　惇也（大阪大学 大学院工学研究科電気電子情報通信工学専攻 博士後期課程学生）
【原発表の書誌情報】 J. Hara, Y. Tanaka, and Y. C. Eldar, “Graph signal sampling under stochastic priors,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 71, pp. 1421–1434, 2023.
【概要】 本研究では，ランダムなグラフ上の信号（グラフ信号）のための一般化サンプリング定理を提案する．提案手法では，ランダムグラフ信号を，時間信号における広義定常過程をグラフ領域に拡張したグラフ広義定常過程によってモデリングし，そのサンプリングおよび，復元について検討する．グラフ信号の復元実験においては，提案手法が既存手法と比較してMSEが小さいことからその有効性を確認した．
【略歴】 2022年3月東京農工大学大学院生物システム応用科学府修士課程修了．2023年4月より大阪大学大学院工学研究科博士後期課程に在籍．2022年より日本学術振興会特別研究員（DC1）．グラフ信号処理，特にサンプリング，センサ配置問題に関する研究に従事．
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