13:10-13:30 講演(1) 【タイトル邦題】 ガイデッドフィルタカーネルを用いた高速な重み付き中央値フィルタ
三柴　数（鳥取大学 大学院工学研究科 准教授）
【原発表の書誌情報】 Kazu Mishiba, "Fast Guided Median Filter," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 32, pp. 737-749, 2023.
【概要】 本研究では、重み付きヒストグラムの効率的な構築を実現するアルゴリズムを提案し、ガイデッドフィルタカーネルを重みに用いた重み付き中央値フィルタの高速化を実現した。提案法は多次元・多チャネル・高ビットデータに適用可能である。
	【略歴】 2011年3月、慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程総合デザイン工学専攻修了。2011年4月、慶應義塾大学理工学部電子工学科 助教。2012年1月、鳥取大学大学院工学研究科 助教。2016年10月、鳥取大学大学院工学研究科 准教授（現職）。奥行き推定、領域分割、フィルタリングなどの画像処理の研究に従事。IEEE GCCE 2016 Excellent Paper Award（2016）、第7回 IEEE Signal Processing Society (SPS) Japan Young Author Best Paper Award（2022）等を受賞。
13:30-13:50 講演(2) 【タイトル邦題】 業務用HDR/広色域制作環境での画質評価はHDR専用画質指標の必要性を問う
杉藤　泰子（日本放送協会 放送技術研究所テレビ方式研究部 主任研究員）
【原発表の書誌情報】 Sugito, Y., Vazquez-Corral, J., Canham, T., Bertalmío, M.: Image Quality Evaluation in Professional HDR/WCG Production Questions the Need for HDR Metrics, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 31, pp. 5163-5177 (2022).
【概要】 HDR（高ダイナミックレンジ）/広色域画像の品質評価には、HDR専用画質指標が最適とされてきた。業務用のHDR/広色域制作環境下において主観評価実験を行い、古典的なSDR（標準DR）画質指標を用いて開発したHDR画質指標の性能が優れていることを確認した。
	【略歴】 2004年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻修士課程修了。2010年より日本放送協会放送技術研究所にて8K映像の符号化および符号化映像の品質評価に関する研究に従事。2016～2017年ポンペウ・ファブラ大学（スペイン）客員研究員。現在、同研究所主任研究員。
13:50-14:10 講演(3) 【タイトル邦題】 Collaborative Intelligent Worldに向けた時空間配置法を用いた深層特徴圧縮
鈴木　聡志（日本電信電話株式会社 NTT 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】 Suzuki, S., Takeda, S., Takagi, M., Tanida, R., Kimata, H., Shouno, H.: Deep Feature Compression Using Spatio-Temporal Arrangement Toward Collaborative Intelligent World, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Volume.32, Issue.6, pp.3934 - 3946 (2022)
【概要】 Deep Neural Network (DNN) を二つに分割し，エッジクラウド間でモデルを共有する新たなパラダイムであるCollaborative Intelligentに向けて，DNNの中間出力である深層特徴の新たな圧縮手法を提案する．提案手法は従来技術では考慮できていないような深層特徴間の類似性を圧縮に活用するよう設計されており，従来技術を上回る圧縮性能を示した．
	【略歴】 2022 年，電気通信大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了．博士(工学)． 2017 年，日本電信電話(株) 入社．以来，NTTメディアインテリジェンス研究所およびNTT コンピュータ&データサイエンス研究所にて映像符号化，画像認識の研究に従事． IEEE CIS JAPAN CHAPTER Young Researcher Award (2016 年)，情報処理学会CS 領域奨励賞(2016 年) 各受賞．情報処理学会会員．
14:10-14:30 講演(4) 【タイトル邦題】 最適ブロック分割を用いたブロックスパース復元
黒田　大貴（長岡技術科学大学 情報・経営システム工学専攻 助教）
【原発表の書誌情報】 Kuroda, H. and Kitahara, D.: Block-Sparse Recovery With Optimal Block Partition, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 70, pp. 1506-1520 (2022).
【概要】 本論文では，所望情報に対して適切なブロック分割を自動的に特定可能なブロックスパース復元法を提案した．具体的には，ブロック分割集合における混合l2/l1ノルムの最小値を取る正則化関数を新たに導入し，その良好な凸緩和を構成し，提案正則化モデルの大域的最適解への収束が保証された反復解法を与えた．
	【略歴】 2013年東京工業大学工学部情報工学科卒．2019年同大学工学院情報通信系博士課程修了．博士（工学）．現在，長岡技術科学大学情報・経営システム工学専攻助教．主として信号処理，機械学習，逆問題，数理最適化に関する研究に従事．東京工業大学手島精一記念研究賞博士論文賞（2020）受賞．
14:30-14:50 講演(5) 【タイトル邦題】 ADMMに基づく圧縮センシングの漸近特性予測
早川　諒（大阪大学 大学院基礎工学研究科 助教）
【原発表の書誌情報】 R. Hayakawa, "Asymptotic performance prediction for ADMM-based compressed sensing," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 70, pp. 5194-5207, 2022.
【概要】 圧縮センシングは，信号に内在するスパース性を活用して少ない観測から信号復元を行うための数理的枠組みである．本論文では，ADMMに基づく復元アルゴリズムの解析を行い，その復元誤差を予測する手法を提案する．
	【略歴】 2015年，京都大学工学部情報学科卒業．2017年，同大大学院情報学研究科修士課程修了．2020年，同大学院博士後期課程修了．博士（情報学）．2017年-2020年，日本学術振興会特別研究員（DC1）．2020年4月より大阪大学大学院基礎工学研究科助教．信号処理，数理最適化，画像処理，無線通信などに関する研究に従事．
14:50-15:10 講演(6) 【タイトル邦題】 有理または多項式指数信号の厳密短時間同定
安藤　繁（東京大学名誉教授 ）
【原発表の書誌情報】 S. Ando, ``Exact short-time identification of rational or polynomial exponent signals,'' IEEE Trans. Signal Processing, vol.70, pp.5668-5678, 2022.
【概要】 種々のアナログ・ディジタル変調波や，ガボール波，線形FM波，ガウス包絡チャープ波，線形周期変調波（双曲線チャープ波）などのレーダ，ソナー，医用診断等々の計測用のパルス波形は，それらの振幅と周波数の関数的変化が情報の担体として用いられる。これらは，分解能，送受波のエネルギー効率，雑音耐性，記述力，時間軸伸縮への許容性等々，それぞれの応用の要請により最適化が図られ得られたものである。紹介する論文では，これらが有理関数指数波形として共通な数学的表現を有すること，その微分方程式が時間多項式係数の統一形式を有すること，およびそれらが有限フーリエ基底を用いた荷重積分法で代数方程式化され，直接代数的なパラメータ推定が実現されることを示し，具体的な応用場面を例示して適用の要点を考察した。
	【略歴】 1974年東京大学工学部計数工学科卒，1979同工学系研究科計数工学専攻博士課程修了，工学博士。1979年同助手および講師，1984年電気通信大学助教授，1987年東京大学工学部助教授，1996年同教授，2017年定年退職，東京大学名誉教授となる現在に至る。専門は計測工学，センサ，信号処理，視覚情報処理。