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Affiliation |
Institute for Multidisciplinary Sciences |
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Job Title |
Specially Appointed Professor |
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Date of Birth |
1959 |
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Research Fields, Keywords |
Machine Learning, Evolutionary Computation, Artificial Intelligence |
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Mail Address |
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YNU Research Center |
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Related SDGs |
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NAGAO Tomoharu
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ORCID
The Best Research Achievement in Research Career 【 display / non-display 】
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【Industrial Property Rights】 説明生成装置、説明生成方法およびプログラム 2019.07
【Published Thesis】 Percolative Learning: Time-Series Predictions from Future Tendencies 2018
【Book】 Evolutionary Image Processing 2002
The Best Research Achievement in the last 5 years 【 display / non-display 】
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【Published Thesis】 A Multi objective Architecture Search for Generative Adversarial Networks 2021.07
【Published Thesis】 従業員口コミを用いた働きがいと働きやすさの企業業績との関係 2021.04
【Published Thesis】 Proposal of Percolative Learning Method for the Baltic Dry Index Forecasting 2021
【Published Thesis】 Evolutionary Generative Contribution Mappings 2020.12
【Published Thesis】 Time Series Prediction with Dual Reliability 2020.12
YNU Research Center 【 display / non-display 】
Education 【 display / non-display 】
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-1985.5
Tokyo Institute of Technology Department of Information Processing Doctor Course Unfinished Course
Degree 【 display / non-display 】
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Doctor of Engineering - Tokyo Institute of Technology
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Master of Engineering - Tokyo Institute of Technology
Campus Career 【 display / non-display 】
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2024.4
Duty Yokohama National UniversityInstitute for Multidisciplinary Sciences Specially Appointed Professor
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2001.4-2024.3
Duty Yokohama National UniversityFaculty of Environment and Information Sciences Division of Social Environment and Information Professor
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2001.3
Duty Yokohama National UniversitySchool of Engineering Professor
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2000.7-2001.2
Duty Yokohama National UniversitySchool of Engineering Associate Professor
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2021.4-2024.3
Concurrently Yokohama National UniversityInterfaculty Graduate School of Innovative and Practical Studies Professor
External Career 【 display / non-display 】
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1995.2-2000.6
Tokyo Institute of Technology Imaging Science and Engineering Laboratory Associate Professor (as old post name)
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1985.6-1995.1
Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology Research Assistant
Academic Society Affiliations 【 display / non-display 】
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2010.6
進化計算学会
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電子情報通信学会
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情報処理学会
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映像情報メディア学会
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電気学会
Research Areas 【 display / non-display 】
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Informatics / Intelligent informatics
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Informatics / Perceptual information processing
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Informatics / Kansei informatics
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Informatics / Intelligent robotics
Research Career 【 display / non-display 】
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next-generation machine learning
Project Year：
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advanced neural networks
Project Year：
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KANSEI information processing and its applications
Project Year：
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generalized evolutionary computation
Project Year：
Books 【 display / non-display 】
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C言語による画像処理プログラミング入門
長尾智晴（ Role： Sole author）
朝倉書店 （ ISBN:9784254122060 ）
Language：Japanese Book type：Scholarly book
本著書は原著出版社である昭晃堂が解散したことによる再出版である．
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よくわかる最新画像処理アルゴリズムの基本と仕組み
（ Role： Sole author）
秀和システム （ ISBN:9784798035178 ）
Language：Japanese Book type：Scholarly book
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進化技術ハンドブック 第Ⅲ巻応用編
電気学会進化技術応用調査専門委員会（ Role： Joint author , 32.1節）
近代科学社
Language：Japanese Book type：Scholarly book
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C言語による画像処理プログラミング入門
（ Role： Sole author）
昭晃堂 （ ISBN:9784785631796 ）
Language：Japanese Book type：Scholarly book
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進化技術ハンドブック 第Ⅱ巻応用編
電気学会進化技術応用調査専門委員会（ Role： Joint author）
近代科学社
Language：Japanese Book type：Scholarly book
Papers 【 display / non-display 】
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Ohashi, M; Ishikawa, Y; Arai, S; Nagao, T; Kitaoka, K; Nagasu, H; Yano, Y; Kashihara, N
CLINICAL AND EXPERIMENTAL NEPHROLOGY 2025.1
Language：Japanese Publishing type：Research paper (scientific journal) Joint Work
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BINN-DT: Towards Better Interpretability of Multidimensional Decision Rules via Bivariate Nonlinear Node Decision Trees
Satoshi Arai, Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao
Proceeding of SMC-2024 2024.10 [Reviewed]
Authorship：Corresponding author Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Single Work
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村上 聡, 長尾 智晴
人工知能学会論文誌 39 ( 1 ) A-N76_1 - 11 2024.1
Language：Japanese Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：一般社団法人 人工知能学会 Joint Work
<p>This paper describes a system for detecting inappropriate images in manga books intended for reading by boys and girls. However, since a page of a manga book has multiple frames, each of which contains images of different scenes, it is necessary to determine inappropriate images for each frame of the page. In this study, we developed an inappropriate image detection system that combines a CNN for automatically extracting frames on a page as polygons and a CNN for recognizing the presence or absence of inappropriate objects in each extracted frame, specializing in detecting exposed female breasts, the most frequently appearing inappropriate image in manga books. This system has improved the efficiency and quality of inappropriate image detection, which was previously possible only by human visual inspection.</p>
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Okumura Hiroyuki, Nagao Tomoharu
Artificial Neural Networks and Machine Learning - Icann 2023 231 - 242 2023.9
Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Springer Joint Work
In the development of AI and deep neural networks (DNNs), a growing concern has emerged regarding not only accuracy, but explainability. The corresponding field of research, known as eXplainable AI (XAI), is important because interpreting the predictions of AI helps users make decisions in critical areas such as medicine. XAI has recently gained popularity particularly for counterfactual explanations from a psychological perspective. However, despite recent progress in XAI, few existing methods focus on explaining time series data. We therefore propose Multiple Patches Counterfactual-changing Explanations (MIPCE) for fully convolutional networks (FCNs), which focuses on subsequences of time series, showing the process of change to the counterfactual. First, MIPCE obtains subsequences from features appearing in the FCN, and divides the time series data into patches. Using GPLVM, it then generates the interpretable process of counterfactual change in each patch. We compared our method with other counterfactual methods in terms of proximity, plausibility, and substitutability. These quantitative results indicate that MIPCE outperforms existing methods. In addition, our user test shows that our explanations are useful in helping users understand the decision-making processes of DNNs.
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Okumura, H; Nagao, T
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING, ICANN 2023, PT VI 14259 231 - 242 2023
Language：Japanese Publishing type：Research paper (scientific journal) Joint Work
Review Papers 【 display / non-display 】
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最適化技術の本命：進化計算法(EC: Evolutionary Computation)の基礎と応用
長尾智晴
トリケップスセミナー 2025.3
Authorship：Lead author Language：Japanese Publishing type：Lecture material (seminar, tutorial, course, lecture, etc.) Single Work
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量子コンピューティングの業務利用
長尾智晴
つながり 53 48 - 50 2025.1
Authorship：Lead author Language：Japanese Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media) Single Work
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小規模データに対する機械学習の効果的適用法
長尾智晴
トリケップスセミナー 2024.12
Authorship：Lead author Language：Japanese Publishing type：Lecture material (seminar, tutorial, course, lecture, etc.) Single Work
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最近のAIに関する話題と業務でのAI利用について
長尾智晴
第19回「AI技術の発展の自動運転システム」IoT・M2Mフォーラム 2024.10
Authorship：Lead author Language：Japanese Publishing type：Lecture material (seminar, tutorial, course, lecture, etc.) Single Work
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業務への「多目的最適化」の応用
長尾智晴
つながり 52 48 - 50 2024.10
Authorship：Lead author Language：Japanese Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media) Single Work
Industrial Property Rights 【 display / non-display 】
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ニューラルネットワークシステム、学習制御装置、演算方法、学習制御方法およびプログラム
長尾智晴，小林雅幸
Applicant：横浜国立大学
Application no：特願2021-032097 Date applied：2021.3.1
Patent/Registration no：特許第7612198号 Date registered：2024.12.27
Rights holder：横浜国立大学
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説明生成装置、説明生成方法およびプログラム
長尾智晴，白川真一
Applicant：横浜国立大学
Application no：特願2019-137811 Date applied：2019.7.26
Patent/Registration no：特許第7493813号 Date registered：2024.5.24
Rights holder：横浜国立大学
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グラフ生成装置、状態予測装置、グラフ生成方法、状態予測方法およびプログラム。
長尾智晴，白川真一，荒井 敏，小林雅幸
Applicant：横浜国立大学
Application no：特願2021-182822 Date applied：2021.11.9
Rights holder：横浜国立大学
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演算装置、共通演算設定装置、演算方法、共通演算設定方法およびプログラム
長尾智晴，葛谷直規
Applicant：横浜国立大学
Application no：特願2021-041855 Date applied：2021.3.15
Patent/Registration no：特許第 7609419号 Date registered：2024.12.23
Rights holder：横浜国立大学
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学習モデル装置、演算装置生産システム、演算方法、演算装置生産方法およびプログラム
長尾智晴，葛谷直規
Applicant：横浜国立大学
Application no：特願2021-1197852 Date applied：2021.12.6
Rights holder：横浜国立大学
Awards 【 display / non-display 】
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Young Researcher Award
2019.12 IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Improvement Method of Genetic Programming using Transfer Learning
Individual or group name of awards：Shinji Kato and Tomoharu Nagao
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SMC-2017 Smartstones Prize at BCI Hackathon
2017.10 IEEE
Individual or group name of awards：Miku Yanagimoto, Chiaki Hirayama and Tomoharu Nagao
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Best Paper Award
2017.7 Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017 A Genetic Programming Approach to Designing Convolutional Neural Network Architectures
Individual or group name of awards：Masanori Suganuma, Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao
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ベストプレゼンテーション賞
2016.12 情報処理学会 畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類タスクの直感的可視化方法
Individual or group name of awards：荒井 敏，長尾智晴
Grant-in-Aid for Scientific Research 【 display / non-display 】
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段階的共進化による汎用神経回路網の自動構築に関する研究
Grant number：23H00491 2023.4 - 2028.3
日本学術振興協会 科学研究費補助金 Grant-in-Aid for Scientific Research(A)
Investigator(s)：長尾智晴
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
本研究では，深層学習などに代表される“期待される入出力応答を高精度に達成すること”を主な目的とする従来の単純な階層型・前向き結合(FF: Feed Forward)型神経回路網モデルから脱却し，内部に階層型・相互結合型・それ以外の任意の構造を含み，多目的・多機能で高度かつ柔軟な知能情報処理を行なうことができる，言わば“人工脳”を最適化法の一種である進化計算法をベースにして単純な機能から複雑な機能へと段階的に進化させることで自動構築する汎用神経回路網の自動構築手法を提案するとともに，現在の説明可能AI(XAI： explainable AI)技術を発展させ，人の脳の解析と同様に，汎用神経回路網の
内部機能の位置や構造，判断根拠・処理の機序を明らかにして人に説明することを目指す人工脳科学とでも呼ぶべき方法論を開発する．さらに，構築した汎用神経回路網を実世界の問題に適用してその有効性を検証する． -
浸透学習法とその応用に関する研究
Grant number：18H03305 2018.4 - 2021.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 Grant-in-Aid for Scientific Research(B)
Investigator(s)：長尾智晴
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
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画像処理・認識のためのセル型回路網の進化的自動生成
Grant number：26280056 2014.4 - 2017.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 Grant-in-Aid for Scientific Research(B)
Investigator(s)：長尾智晴
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
Other external funds procured 【 display / non-display 】
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精神的価値が成長する感性イノベーション拠点
2012.4 - 2022.3
Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology COI-STREAM
Investigator(s)：長尾智晴
Authorship：Coinvestigator(s)
広島大学を中核拠点とする「感性イノベーション拠点」の生理学研究所サテライトに横浜国立大学からの研究代表者として参画して，計算機による感性計測などの研究を遂行した．
Presentations 【 display / non-display 】
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非厳密な領域アノテーションによる畳み込みニューラルネットワークの一般画像分類精度の向上
荒井 敏，白川 真一，長尾 智晴
第23回情報科学技術フォーラム（FIT2024） 2024.9 情報処理学会
Event date： 2024.9
Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)
Venue：広島 Country：Japan
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深井友貴，荒井 敏，長尾智晴
第23回情報科学技術フォーラム（FIT2024） 2024.9 情報処理学会
Event date： 2024.9
Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)
Venue：広島 Country：Japan
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リアルワールドデータにおける深層学習を用いた腎機能予測の精度比較
大橋瑞紀
第67回日本腎臓学会学術総会 2024.6 大橋 瑞紀, 石川 裕也, 荒井 敏, 長尾 智晴, 北岡 かおり, 長洲 一, 矢野 裕一朗, 柏原 直樹
Event date： 2024.6
Language：English Presentation type：Oral presentation (general)
Country：Japan
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ルール抽出による説明可能なファジィ決定木モデルの構築
阿部有希，長尾智晴
2022年電子情報通信学会総合大会 2022.3 電子情報通信学会
Event date： 2022.3
Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)
Venue：オンライン
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マルチレベル特徴集約を用いた自己教師あり学習による楽曲分類
髙安雅人，長尾智晴
2022年電子情報通信学会総合大会 2022.3 電子情報通信学会
Event date： 2022.3
Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)
Venue：オンライン
Preferred joint research theme 【 display / non-display 】
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artificial intelligence and its applications
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intelligent image processing and understanding
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KANSEI information processing
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prediction of sequential signals
Past of Collaboration and Commissioned Research 【 display / non-display 】
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説明できるAI(XAI)に関する研究
Funded Research offered by Enterprises
Project Year： 2017 - 2024
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深層学習・浸透学習に関する研究
Funded Research offered by Enterprises
Project Year： 2017 - 2024
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image processing
Cooperative Research within Japan
Project Year： 2007.10 -
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Artificial intelligence in the maritime field
Cooperative Research within Japan
Project Year： 2016.7 -
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Optimization of robot control
Cooperative Research within Japan
Project Year： 2016.4 -
Charge of off-campus class subject 【 display / non-display 】
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統計的・進化的機械学習に基づく知能化技術
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画像処理・認識の最適化技術（進化的画像処理・認識等）
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画像処理・認識アルゴリズムの知識とプログラム開発技術
Committee Memberships 【 display / non-display 】
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国土交通省委託事業「AI技術等の活用による船舶の高度な設計支援技術の構築のための調査研究委員会」
2019.4 - 2022.3 委員長
Committee type：Government
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画像解析による農地の区画ごとの作付状況の把握手法有識者検討会
2019.4 委員
Committee type：Government
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研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム委員会
2020.7 - 2022.3 推進アドバイザー・査読委員
Committee type：Government
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基幹ネットワークシステムに係る保守・運用管理の委託業務に関する市場化テスト評価委員会
2020.9 - 2021.3 委員
Committee type：Government
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「経理業務RPA導入に伴う環境開発・運用管理業務」企画提案書評価委員会
2020.4 - 2021.3 委員
Committee type：Government
Media Coverage 【 display / non-display 】
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YNU人工知能研究拠点
東洋経済 東洋経済ACADEMIC 次代の教育・研究モデル特集 Vo.1 2022
Author：Myself
Academic Activities 【 display / non-display 】
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AI技術等の活用による船舶の高度な設計支援技術の構築のための調査検討委員会
Role(s)： Review, evaluation
国土交通省 2020.4
Type：Scientific advice/Review
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画像解析による農地の区画ごとの作付状況の把握手法検討会
Role(s)： Review, evaluation
農林水産省 2019.4
Type：Scientific advice/Review