FIT2026 第25回情報科学技術フォーラム

イベント企画

トップコンファレンス6-1 画像工学

2026/9/4(金) 9:30-12:00
第4イベント会場

座長：山崎　俊彦（東京大学）

9:30-9:50 講演(1)　活性化マップの統合を用いたコンセプトベースのXAI
黒木理宏（株式会社デンソー　（研究実施時所属：東京大学大学院情報理工学系研究科））
【原発表の書誌情報】Kuroki, M. and Yamasaki, T.: CE-FAM: Concept-Based Explanation via Fusion of Activation Maps, Proc. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp.1413-1422 (2025).
【概要】画像分類の判断根拠を，予測に関わるコンセプトの領域と予測への貢献度から説明する手法を提案する．人間が理解しやすい説明を可能とし，アノテーション不要で多様な分類器に適用でき，コンセプトに基づく説明の新たな可能性を示す．
	【略歴】2015年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了後，株式会社デンソーに入社し，高度運転支援や自動運転に関する先行開発に携わる．2022年に社会人博士として東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程に進学し，コンピュータビジョン向けの説明可能AIを研究．2025年に博士課程修了後，同社にてAIエージェントを中心とした研究開発に従事．
9:50-10:10 講演(2)　ドメイン固有表現学習のための指数非類似度分散族
藤後廉（北海道大学　大学院情報科学研究院　メディアダイナミクス研究室　准教授）
【原発表の書誌情報】Ren Togo, Nao Nakagawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Exponential dissimilarity-dispersion family for domain-specific representation learning,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 34, pp. 6110-6125, 2025.
【概要】本研究では、データの本質的な特徴を自動的に学ぶ「表現学習」を対象に、新手法EDDFを提案する。分野固有の「見た目の近さ」を確率モデルとして組み込み、複雑な調整なしに高品質なデータ生成を実現する。
	【略歴】2019年、北海道大学大学院情報科学研究科　博士後期課程修了 (在学期間短縮)。2025年、同大学大学院情報科学研究院　准教授。マルチモーダルAIに関する研究に従事。
10:10-10:30 講演(3)　CSIとカメラ画像の統合による屋内無線測位
菅宣理（芝浦工業大学　工学部情報・通信工学課程　准教授）
【原発表の書誌情報】Y. Tsuchiya, N. Suga, K. Uruma and M. Fujisawa, "Integration of CSI and Camera Image for Indoor Wireless Localization," in IEEE Access, vol. 14, pp. 49961-49974, 2026, doi: 10.1109/ACCESS.2026.3678610.
【概要】魚眼カメラ画像からの物体検出で屋内の人物位置を推定し，さらに無線信号（CSI）を統合することで端末所持者の特定と位置推定の精度を高める手法を提案する．画像由来の座標誤差を学習により補正し，少数アンテナ・少数ラベルでも高精度な屋内測位を実現する．
	【略歴】2011年東京理科大学工学部卒業．2013年同大学院修士課程，2016年同博士後期課程修了．博士（工学）．同年より国際電気通信基礎技術研究所（ATR）研究員．2019年東京理科大学助教，2022年芝浦工業大学助教を経て，2024年より同大学准教授．無線通信のためのディジタル信号処理に関する研究に従事．IEEE会員．
10:30-10:50 講演(4)　Ghost-FWL：ゴースト検出・除去のための大規模フル波形LiDARデータセット
池田和真（慶應義塾大学）
【原発表の書誌情報】Ikeda, K., Hara, R., Nagata, R., Sako, O., Ding, Z., Kado, T., Fujioka, I., Beppu, T., Isogawa, M., Yoshioka, K.: Ghost-FWL: A Large-Scale Full-Waveform LiDAR Dataset for Ghost Detection and Removal, Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), to appear (2026).
【概要】LiDARでは反射面により偽の点群「ゴースト」が生じ，物体検出やSLAMを破綻させる．本研究ではゴースト検出のための初のフルウェーブフォームLiDARデータセットGhost-FWLと自己教師あり手法FWL-MAEを提案した．
	【略歴】2024年3月慶應義塾大学理工学部電気情報工学科卒業 2026年3月慶應義塾大学理工学研究科前期博士課程卒業 2026年9月慶應義塾大学理工学研究科後期博士課程在学中
10:30-10:50 講演(4)　Ghost-FWL:ゴースト検出・除去のための大規模フルウェーブフォーム LiDAR データセットとフレームワーク
原涼成（慶應義塾大学　理工学研究科　開放環境科学専攻　修士課程）
【原発表の書誌情報】Kazuma Ikeda, Ryosei Hara, Rokuto Nagata, Ozora Sako, Zihao Ding, Takahiro Kado, Ibuki Fujioka, Taro Beppu, Mariko Isogawa, Kentaro Yoshioka, Ghost-FWL: A Large-Scale Full-Waveform LiDAR Dataset for Ghost Detection and Removal, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026.
【概要】LiDARでは反射面により偽の点群「ゴースト」が生じ，物体検出やSLAMを破綻させる．本研究ではゴースト検出のための初のフルウェーブフォームLiDARデータセットGhost-FWLと自己教師あり手法FWL-MAEを提案した．
	【略歴】2025年3月慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業． 2025年4月慶應義塾大学理工学研究科修士課程入学．コンピュータビジョンに関する研究に従事．
10:50-11:10 講演(5)　部分空間の整合による回帰モデルのテスト時適応
足立一樹（NTT株式会社　コンピュータ＆データサイエンス研究所　研究員）
【原発表の書誌情報】Kazuki Adachi, Shin'ya Yamaguchi, Atsutoshi Kumagai, Tomoki Hamagami: Test-time Adaptation for Regression by Subspace Alignment, Proc. The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR), pp. 77850-77874 (2025).
【概要】学習済みの深層学習モデルを教師なしデータのみを用いて運用環境に適応させるテスト時適応を回帰モデルにおいて初めて提案しました。従来のテスト時適応手法はほとんどが分類を対象としており、回帰に直接適用するのも困難でした。本研究では、深層学習モデルの特徴ベクトルの部分空間に着目した特徴空間ベースの手法により、回帰モデルにおけるテスト時適応を実現しました。
	【略歴】2019年横浜国立大学大学院工学府修士課程修了。同年、NTT株式会社入社。現在、NTTコンピュータ＆データサイエンス研究所研究員。2024年横浜国立大学大学院理工学府博士課程入学。深層学習モデルの画像認識、表現学習の研究に従事。
11:10-11:30 講演(6)　Q-LIC：チャネル分割を用いた学習型画像圧縮の量子化
孫鶴鳴（東京科学大学　情報理工学院　准教授）
【原発表の書誌情報】Heming Sun, Lu Yu, Jiro Katto, “Q-LIC: Quantizing Learned Image Compression with Channel Splitting”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 35, No. 4, pp. 3798-3811, April 2025.
【概要】本研究では、学習型画像圧縮のハードウェア実装を容易にするため、チャネル分割を用いた量子化手法を提案する。量子化誤差の影響が大きいチャネルを分割し、動的範囲を低減することで、8ビット量子化時の符号化性能を改善した。
	【略歴】2011年に上海交通大学電子情報電気工学部を卒業後、2012年に早稲田大学大学院情報生産システム研究科修士課程を修了、2014年には上海交通大学大学院修士課程を修了した。2017年に早稲田大学にて博士（工学）を取得後、日本電気株式会社中央研究所研究員、早稲田大学理工学術院次席研究員、横浜国立大学大学院工学研究院准教授を経て、2026年4月より東京科学大学情報理工学院准教授。