2026/08/14 更新

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ナガヌマ カズキ
長沼 一輝
NAGANUMA KAZUKI
所属
情報理工学院 研究員
職名
研究員

学位

  • 博士(工学) ( 2024年3月   東京工業大学 )

研究キーワード

  • リモートセンシング

  • 数理最適化

  • 画像解析

  • 信号処理

研究分野

  • 情報通信 / 数理情報学

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / 知覚情報処理

学歴

  • 東京工業大学   情報理工学院   情報工学系 博士課程(一年短縮修了)

    2022年4月 - 2024年3月

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    国名: 日本国

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  • 東京工業大学   情報理工学院   情報工学系 修士課程

    2020年4月 - 2022年3月

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    国名: 日本国

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  • 神奈川工科大学   情報学部   情報工学科

    2016年4月 - 2020年3月

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    国名: 日本国

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経歴

  • 独立行政法人日本学術振興会   特別研究員(PD)

    2025年4月 - 現在

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    国名:日本国

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  • 東京農工大学   工学研究院   特任助教

    2025年4月 - 現在

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    国名:日本国

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  • 東京科学大学   情報理工学院   研究員

    2024年4月 - 現在

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    国名:日本国

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  • 国立研究開発法人科学技術振興機構   ACT-X   研究員

    2023年10月 - 現在

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    国名:日本国

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  • 独立行政法人日本学術振興会   特別研究員(DC2)

    2023年4月 - 2025年3月

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    国名:日本国

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論文

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MISC

  • 制約付きハイパースペクトル画像復元のための転移学習による主-双対近接分離型深層展開ネットワーク

    長沼一輝, 小野峻佑

    画像符号化シンポジウム・映像メディア処理シンポジウム(Web)   39th-29th   2024年

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  • 雑音除去フィルタとガウス雑音の再重畳による画像の低レベルガウス雑音の標準偏差の推定

    鈴木貴士, 長沼一輝, 辻裕之, 木村誠聡

    電子情報通信学会論文誌 A(Web)   J104-A ( 7 )   2021年

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講演・口頭発表等

  • 動画の圧縮イメージングのための慣性項付き深層展開ネットワーク

    岩永将樹, 長沼一輝, 早川諒

    第40回信号処理シンポジウム  2025年11月 

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  • Operator-Norm-Based Diagonal Preconditioning for Primal–Dual Splitting in Convex Optimization with Differentiable Functions

    長沼一輝, 鈴木陽大, 小野峻佑, 早川諒

    第40回信号処理シンポジウム  2025年11月 

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  • スパース性と滑らかさを考慮した圧縮ストリップマップSARイメージング

    辻翔太, 長沼一輝, 早川諒, 星野赳寛, 寺田翼, 片山由美子, 高橋龍平

    第40回信号処理シンポジウム  2025年11月 

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  • 確率的直線探索による可変計量型Chambolle-Pockアルゴリズムのパラメータ決定法

    鈴木 陽大, 長沼一輝, 小野 峻佑

    2025年11月 

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  • 地震反射波逆解析のための深層展開ネットワーク構造の検討

    栁澤俊介, 長沼一輝, 早川諒

    第40回信号処理シンポジウム  2025年11月 

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  • 全変動正則化の補正のための学習型凸正則化を用いた画像復元

    宮本敏史, 長沼一輝, 早川諒

    第40回信号処理シンポジウム  2025年11月 

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  • 複数の劣化にロバストなリモートセンシングデータ解析法 招待

    長沼一輝

    電子情報通信学会 信号処理研究会  2025年8月 

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  • 重要な頂点の事前選択を加味した一般化グラフ信号サンプリング

    山下慶太郎, 長沼一輝, 小野峻佑

    電子情報通信学会 信号処理研究会  2025年3月 

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  • A convolutional sparse coding approach to background modeling in hyperspectral anomaly detection

    佐藤航洋, 長沼一輝, 小野峻佑

    第39回信号処理シンポジウム  2024年12月 

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  • A stable and lightweight deep unrolling approach to image restoration with convolutional sparse coding

    植木孝史, 長沼一輝, 小野峻佑

    第39回信号処理シンポジウム  2024年12月 

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  • Flexible sampling operator design for graph signals with controlling the number of sample-contributive vertices

    山下慶太郎, 長沼一輝, 小野峻佑

    第39回信号処理シンポジウム  2024年12月 

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  • Deep primal-dual unrolling by transfer learning for constrained hyperspectral image restoration

    長沼一輝, 小野峻佑

    第39回信号処理シンポジウム  2024年12月 

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  • 制約付きハイパースペクトル画像復元のための転移学習による主-双対近接分離型深層展開ネットワーク

    長沼一輝, 小野峻佑

    画像符号化シンポジウム・映像メディア処理シンポジウム  2024年11月 

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    開催年月日: 2024年11月 - 2204年11月

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  • 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 招待

    長沼一輝

    第23回情報科学技術フォーラム(FIT2024)トップコンファレンスセッション  2024年9月 

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  • A difference-of-convex approach to hyperspectral anomaly detection

    佐藤航洋, 長沼一輝, 小野峻佑

    第38回信号処理シンポジウム  2023年11月 

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  • Row-sparsity-enhanced hyperspectral unmixing via difference-of-convex minimization

    長沼一輝, 小野峻佑

    第38回信号処理シンポジウム  2023年11月 

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  • 含有率マップの空間的相関を考慮したハイパースペクトルミクセル分解

    永松幸紀, 長沼一輝, 小野峻佑

    第37回信号処理シンポジウム  2022年12月 

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  • A robust spatiotemporal method of fusing satellite images by constrained optimization

    磯野凌輔, 長沼一輝, 小野峻佑

    第37回信号処理シンポジウム  2022年12月 

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  • A matrix-decomposition-free video foreground-background separation framework based on static-scene constraint

    長沼一輝, 小野峻佑

    第37回信号処理シンポジウム  2022年12月 

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  • Convolutional sparse representation for cross-frame similar structure modeling in video foreground-background separation

    長沼一輝, 小野峻佑

    第37回信号処理シンポジウム  2022年12月 

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  • グラフに基づく空間-スペクトル全変動によるハイパースペクトル画像復元

    竹本真悟, 長沼一輝, 小野峻佑

    電子情報通信学会 信号処理研究会  2022年3月 

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  • 信号復元のための作用素ノルムに基づく主-双対近接分離法の自動ステップサイズ調整

    長沼一輝, 小野峻佑

    第36回信号処理シンポジウム  2021年11月 

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  • Remote sensing data restoration by constraining the gradients of stripe noise

    長沼一輝, 武山彩織, 小野峻佑

    電子情報通信学会 信号処理研究会  2021年3月 

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  • 虚二次体を用いた楕円曲線暗号の比較

    長沼一輝, 鈴木貴士, 辻裕之, 木村誠聡

    電子情報通信学会 SIS研究会  2020年3月 

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受賞

  • IEEE Signal Processing Society Japan Student Journal Paper Award

    2025年12月   IEEE Signal Processing Society Japan  

    長沼一輝

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  • 信号処理研究会賞

    2025年3月   電子情報通信学会 信号処理研究専門委員会  

    山下慶太郎, 長沼一輝, 小野峻佑

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  • APSIPA ASC 2024 Best Paper Award

    2024年12月   APSIPA  

    Keitaro Yamashita, Kazuki Naganuma, Shunsuke Ono

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  • テレコムシステム技術学生賞

    2023年3月   電気通信普及財団  

    長沼一輝

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  • 信号処理若手奨励賞

    2023年3月   信号処理シンポジウム実行委員会  

    長沼一輝

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  • IEEE Signal Processing Society Japan Student Conference Paper Award

    2022年12月   IEEE Signal Processing Society Japan  

    K Naganuma, S Takeyama, S Ono

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  • SIS研究会若手研究優秀賞

    2021年3月   電子情報通信学会  

    長沼一輝, 辻裕之, 木村誠聡

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • グラフ信号処理が拓く不規則性・不完全性を克服した地震波イメージング再構成

    研究課題/領域番号:26K21246  2026年4月 - 2029年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    長沼 一輝

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    配分額:4680000円 ( 直接経費:3600000円 、 間接経費:1080000円 )

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  • マルチモーダル辞書学習による先端計測のための画像再構成

    2026年4月 - 2027年3月

    科学技術振興機構  戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X(加速フェーズ) 

    長沼一輝

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    担当区分:研究代表者 

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  • モデル主導型データ駆動アプローチが拓く一気通貫型リモートセンシングデータ解析

    研究課題/領域番号:25KJ0117  2025年4月 - 2028年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

    長沼 一輝

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    配分額:5460000円 ( 直接経費:4200000円 、 間接経費:1260000円 )

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  • マルチモーダル辞書学習による先端計測のための画像再構成

    2023年10月 - 2026年3月

    科学技術振興機構  戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X 

    長沼 一輝

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    担当区分:研究代表者 

    本研究では、モデル化が困難な構造をスパースに表現する変換(辞書)をデータから学習するアプローチに基づき、「計測対象固有の構造」を再構成することを目指す。具体的には、「厳しく多様な劣化に対応できるロバスト性」と「複数ドメインの計測データを統合的に利用できる柔軟性」を備えたマルチモーダル辞書学習法を開発し、計測対象固有の構造を再構成する技術を確立することを達成目標とする。

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    J-GLOBAL

  • 先端イメージングデータ解析のためのデータ駆動型テンソルスパース表現

    研究課題/領域番号:23KJ0912  2023年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

    長沼 一輝

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    配分額:2000000円 ( 直接経費:2000000円 )

    本研究者は厳しい劣化が伴う先端イメージングデータ解析のためのスパース表現学習法の研究を行っている。この技術では、真の情報をスパースに表現する変換(辞書)をデータから学習する技術であり、「スパース表現による解析情報と計測データとの整合性を保つ項(データ項)」と「係数のスパース性を評価する項(スパース項)」からなる最適化問題を解くことで実現される。
    項目1では厳しい劣化の伴うデータから適切にスパース表現を学習するための方法論を探求することで質的問題を克服し、項目2では次元構造の異なるデータを学習することで量的問題を克服し、項目3では項目1および項目2で得られた辞書を統合する方法を確立することで質・量的問題を克服したスパース表現学習法を確立する。
    今年度はすべての項目の根幹をなすアルゴリズムを効率化するための方法論を開拓し、加えてスパース表現において重要な技術である「スパース性の促進」を強化するための研究を遂行した。さらに、実際のハイパースペクトル画像の解析タスクである異常検出にも項目1で培った技術を応用させて、有効性を確認した。また、本研究で対象としている高次元・大規模データを扱うために計算規模の問題に直面したため、異なる構造間の関係性を考慮しながら適切に圧縮してデータを扱う技術を確立した。そして、項目2における構造が異なるデータからスパース表現を学習するための技術の礎を築いた。この技術は項目3を越えて、本研究の目的である様々な劣化が伴い、かつ構造が異なるデータからスパース表現を学習することを実現するものでもある。

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