長尾 智晴 (ナガオ トモハル)

NAGAO Tomoharu

所属組織

総合学術高等研究院

職名

特任教員(教授)

生年

1959年

研究キーワード

機械学習、進化計算法、知能情報学

メールアドレス

メールアドレス

ホームページ

https://nagao-lab.ynu.ac.jp/

YNU研究拠点

YNU人工知能研究拠点

関連SDGs




ORCID  https://orcid.org/0000-0002-2841-9538

写真a

代表的な業績 【 表示 / 非表示

  • 【産業財産権】 説明生成装置、説明生成方法およびプログラム   2019年07月

    【論文】 Percolative Learning: Time-Series Predictions from Future Tendencies  2018年

    【著書】 進化的画像処理  2002年

直近の代表的な業績 (過去5年) 【 表示 / 非表示

学歴 【 表示 / 非表示

  •  
    -
    1985年5月

    東京工業大学   総合理工学研究科   物理情報工学   博士課程   中退

学位 【 表示 / 非表示

  • 工学博士 - 東京工業大学

  • 工学修士 - 東京工業大学

学内所属歴 【 表示 / 非表示

  • 2024年4月
    -
    現在

    専任   横浜国立大学   総合学術高等研究院   特任教員(教授)  

  • 2001年4月
    -
    2024年3月

    専任   横浜国立大学   大学院環境情報研究院   社会環境と情報部門   教授  

  • 2001年3月
     
     

    専任   横浜国立大学   工学部   教授  

  • 2000年7月
    -
    2001年2月

    専任   横浜国立大学   工学部   助教授  

  • 2021年4月
    -
    2024年3月

    併任   横浜国立大学   大学院先進実践学環   教授  

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学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 1995年2月
    -
    2000年6月

      東京工業大学   工学部附属像情報工学研究施設   助教授

  • 1985年6月
    -
    1995年1月

      東京工業大学   工学部附属像情報工学研究施設   助手

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 2010年6月
    -
    現在
     

    進化計算学会

  •  
     
     
     

    電子情報通信学会

  •  
     
     
     

    情報処理学会

  •  
     
     
     

    映像情報メディア学会

  •  
     
     
     

    電気学会

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研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / 知覚情報処理

  • 情報通信 / 感性情報学

  • 情報通信 / 知能ロボティクス

 

研究経歴 【 表示 / 非表示

  • 次世代の機械学習

    研究期間:

  • 先端的なニューラルネットワーク

    研究期間:

  • 感性情報処理と応用

    研究期間:

  • 一般化進化計算法

    研究期間:

著書 【 表示 / 非表示

  • C言語による画像処理プログラミング入門

    長尾智晴( 担当: 単著)

    朝倉書店  2014年9月  ( ISBN:9784254122060

    Amazon

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

    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.

  • よくわかる最新画像処理アルゴリズムの基本と仕組み

    ( 担当: 単著)

    秀和システム  2012年10月  ( ISBN:9784798035178

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  • 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( 担当: 共著 ,  範囲: 32.1節)

    近代科学社  2012年 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  • C言語による画像処理プログラミング入門

    ( 担当: 単著)

    昭晃堂  2011年5月  ( ISBN:9784785631796

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  • 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( 担当: 共著)

    近代科学社  2011年 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

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論文 【 表示 / 非表示

  • Classifying presence or absence of calcifications on mammography using generative contribution mapping

    Kobayashi Tatsuaki, Haraguchi Takafumi, Nagao Tomoharu

    RADIOLOGICAL PHYSICS AND TECHNOLOGY   15 ( 4 )   340 - 348   2022年12月

    DOI Web of Science

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   共著  

  • Classifying the Presence or Absence of Calcifications on Mammography using the EfficientNet: A Feasibility Study

    Tatsuaki Kobayashi, Takafumi Haraguchi and Tomoharu Nagao

    Proc. of 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies   2022年3月  [査読有り]

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   単著  

  • 弱教師あり学習による連続的な表情特徴の獲得

    狩野悌久,長尾智晴

    情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM)   15 ( 2 )   11 - 20   2022年2月  [査読有り]

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    担当区分:最終著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   単著  

  • Auxiliary Data Selection in Percolative Learning Method for Improving Neural Network Performance

    Kobayashi Masayuki, Shirakawa Shinichi, Nagao Tomoharu

    ICAART: PROCEEDINGS OF THE 14TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGENTS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE - VOL 3   381 - 387   2022年

    DOI Web of Science

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   共著  

  • アテンションアーキテクチャを活用した多階層差分融合層による印刷検査用深層学習分類モデル

    玉城 哲平, 長尾 智晴

    日本印刷学会誌   59 ( 6 )   308 - 315   2022年

    DOI CiNii Research

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:社団法人 日本印刷学会   共著  

    <p>This paper presents a highly accurate classification model (MultiDiffNet) for print inspection images. In the traditional method, defects can be detected by simple image features based on rule-based image processing on an inspection machine. Nevertheless, visual inspection is still practical to verify whether a detected image is good or not good in some cases. We consider the traditional image processing as the primary inspection and solve this problem by using deep learning technology to perform higher-dimensional feature extraction and classification instead of visual inspection. Our proposed model has demonstrated an accuracy as high as 99.0% for the PIDD dataset by inputting a set of two images, feature extraction from multiple resolutions, and the adoption of an attention architecture. The attention architecture, which visualizes the regions of interest, also showed the basis for outputting the classification results.</p>

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総説・解説記事等 【 表示 / 非表示

  • 説明可能AI(XAI)とは?

    長尾智晴

    情報処理学会誌「情報処理」   63 ( 8 )   e1 - e7   2022年7月  [査読有り]  [依頼有り]

    DOI

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   単著  

  • 説明可能AI(XAI)から共進化AI(CAI)へ

    長尾智晴

    SCI-2023 第67回システム制御情報学会研究発表講演会   2023年5月  [依頼有り]

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   単著  

  • 業務での利用に適した進化的画像処理・認識のすべて

    長尾智晴

    トリケップスセミナー資料   2023年5月  [依頼有り]

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:講演資料等(セミナー,チュートリアル,講習,講義他)   単著  

  • 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資料   2023年3月  [依頼有り]

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:講演資料等(セミナー,チュートリアル,講習,講義他)   単著  

  • 画像クラスタリングによる局所的画像情報を用いた教師なし動画ハッシング

    市野貴大,長尾智晴

    情報処理学会 第85回全国大会   2023年3月

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    担当区分:最終著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   単著  

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産業財産権 【 表示 / 非表示

  • 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

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    出願人:横浜国立大学

    出願番号:特願2021-1197852  出願日:2021年12月6日

    権利者:横浜国立大学

  • 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

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    出願人:横浜国立大学

    出願番号:特願2021-032097  出願日:2021年3月1日

    権利者:横浜国立大学

  • 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

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    出願人:横浜国立大学

    出願番号:特願2019-137811  出願日:2019年7月26日

    権利者:横浜国立大学

  • 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

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    出願人:横浜国立大学

    出願番号:特願2021-182822  出願日:2021年11月9日

    権利者:横浜国立大学

  • 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

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    出願人:横浜国立大学

    出願番号:特願2021-041855  出願日:2021年3月15日

    権利者:横浜国立大学

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受賞 【 表示 / 非表示

  • Young Researcher Award

    2019年12月   IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter   Improvement Method of Genetic Programming using Transfer Learning  

    受賞者:Shinji Kato and Tomoharu Nagao

  • SMC-2017 Smartstones Prize at BCI Hackathon

    2017年10月   IEEE  

    受賞者:Miku Yanagimoto, Chiaki Hirayama and Tomoharu Nagao

  • Best Paper Award

    2017年07月   Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017   A Genetic Programming Approach to Designing Convolutional Neural Network Architectures  

    受賞者:Masanori Suganuma, Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao

  • ベストプレゼンテーション賞

    2016年12月   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  

    受賞者:荒井 敏,長尾智晴

  • ポスター優秀賞

    2015年11月   STARC   環境に応じて侵入物体検知を行う監視カメラ  

    受賞者:菅沼雅徳,長尾智晴

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科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 浸透学習法とその応用に関する研究

    研究課題/領域番号:18H03305  2018年4月 - 2021年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    代表者:長尾智晴

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

  • 画像処理・認識のためのセル型回路網の進化的自動生成

    研究課題/領域番号:26280056  2014年4月 - 2017年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    代表者:長尾智晴

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

その他競争的資金獲得・外部資金受入状況 【 表示 / 非表示

  • 精神的価値が成長する感性イノベーション拠点

    2012年4月 - 2022年3月

    文部科学省  COI-STREAM

    代表者:長尾智晴

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    担当区分:研究分担者

    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.

研究発表 【 表示 / 非表示

  • 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年3月  電子情報通信学会

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  • 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年3月  電子情報通信学会

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  • 潜在特徴の自己組織化による時系列を考慮した状態空間の可視化

    吉田洋生,長尾智晴

    2022年電子情報通信学会総合大会  2022年3月  電子情報通信学会

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  • 進化計算と深層学習を用いた COVID-19 患者の予後予測

    松本 涼,加藤英明,長尾智晴

    2022年電子情報通信学会総合大会  2022年3月  電子情報通信学会

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  • 自己教師あり学習における事前学習手法とモデル構造の解析

    阿部央季,長尾智晴

    2022年電子情報通信学会総合大会  2022年3月  電子情報通信学会

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

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学会誌・論文誌編集等 【 表示 / 非表示

  • 電子情報通信学会論文誌

    査読委員 

    2000年
    -
    現在
     

  • 情報処理学会論文誌

    査読委員 

    2000年
    -
    現在
     

共同研究希望テーマ 【 表示 / 非表示

  • 人工知能とその応用

  • 知的画像処理・認識

  • 感性情報処理

  • 時系列信号の予測

共同・受託研究情報 【 表示 / 非表示

  • 説明できるAI(XAI)に関する研究

    企業等からの受託研究  

    研究期間: 2017年  -  2024年 

  • 深層学習・浸透学習に関する研究

    企業等からの受託研究  

    研究期間: 2017年  -  2024年 

  • 画像処理に関する研究

    国内共同研究  

    研究期間: 2007年10月  -  現在 

  • 海事分野のAI化

    国内共同研究  

    研究期間: 2016年07月  -  現在 

  • ロボット制御の最適化

    国内共同研究  

    研究期間: 2016年04月  -  現在 

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担当授業科目(学内) 【 表示 / 非表示

  • 2024年度   人工知能

    理工学部

  • 2024年度   画像・音声情報処理

    理工学部

担当経験のある授業科目(学外) 【 表示 / 非表示

  • 統計的・進化的機械学習に基づく知能化技術

    機関名:高度ポリテクセンター

  • 画像処理・認識の最適化技術(進化的画像処理・認識等)

    機関名:高度ポリテクセンター

  • 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

    機関名:高度ポリテクセンター

教育活動に関する受賞 【 表示 / 非表示

  • ベストティーチャー賞

    2010年12月19日   横浜国立大学  

    受賞者(グループ): 長尾智晴

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    2008から2010年度の間の教育業績等の評価による.

 

委員歴 【 表示 / 非表示

  • 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年04月 - 2022年3月  委員長

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    委員区分:政府 

  • 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年04月 - 現在  委員

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    委員区分:政府 

  • 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年07月 - 2022年3月  推進アドバイザー・査読委員

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    委員区分:政府 

  • 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年09月 - 2021年3月  委員

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    委員区分:政府 

  • 「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年04月 - 2021年3月  委員

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    委員区分:政府 

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メディア報道 【 表示 / 非表示

  • 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年

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    執筆者:本人 

学術貢献活動 【 表示 / 非表示

  • 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

    役割:審査・評価

    国土交通省  2020年4月 - 現在

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    種別:審査・学術的助言 

  • 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

    役割:審査・評価

    農林水産省  2019年4月 - 現在

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    種別:審査・学術的助言 

ベンチャー企業設立 【 表示 / 非表示

  • 株式会社マシンインテリジェンス

    2008年7月8日

    情報通信業

 

学内活動 【 表示 / 非表示

  • 2023年04月
    -
    現在
      数物・電子情報系学科 学科長   (部局内委員会)

  • 2022年04月
    -
    現在
      理工学部 数物・電子情報系学科 情報工学EP代表   (全学委員会)