2026/07/28 更新

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ヤマシタ　ケイタロウ
山下　慶太郎
YAMASHITA KEITARO
所属
情報理工学院 研究員
職名
研究員
外部リンク

学位

  • 博士（工学） （ 2026年6月   東京科学大学 ）

研究分野

  • 情報通信 / 情報学基礎論  / グラフ信号処理

  • 情報通信 / 情報学基礎論  / 数理最適化

学歴

  • 東京科学大学   情報理工学院   情報工学系

    2021年10月 - 2026年6月

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    国名： 日本国

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  • 東京工業大学   社会理工学研究科   人間行動システム専攻

    2015年4月 - 2018年3月

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    国名： 日本国

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  • スイス連邦工科大学チューリッヒ校   技術経営専攻

    2015年9月 - 2016年8月

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    国名： スイス連邦

    備考： 交換留学

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  • 東京工業大学   工学部   制御システム工学科

    2011年4月 - 2015年3月

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    国名： 日本国

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経歴

  • 東京科学大学   情報理工学院   研究員

    2026年7月

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  • 経済産業省   通商政策局   係長

    2021年7月 - 2022年8月

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  • 文化庁   著作権課   企画調査係長

    2020年2月 - 2021年6月

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    国名：日本国

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  • 経済産業省   産業技術環境局   技術戦略専門職（イノベーション担当）

    2018年4月 - 2020年2月

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    国名：日本国

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論文

MISC

  • Generalized Graph Signal Sampling by Difference-of-Convex Optimization

    Keitaro Yamashita, Kazuki Naganuma, Shunsuke Ono

    2026年6月

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    We propose a desigining method of a flexible sampling operator for graph signals via a difference-of-convex (DC) optimization algorithm. A fundamental challenge in graph signal processing is sampling, especially for graph signals that are not bandlimited. In order to sample beyond bandlimited graph signals, there are studies to expand the generalized sampling theory for the graph setting. Vertex-wise sampling and flexible sampling are two main strategies to sample graph signals. Recovery accuracy of existing vertex-wise sampling methods is highly dependent on specific vertices selected to generate a sampled graph signal that may compromise the accurary especially when noise is generated at the vertices. In contrast, a flexible sampling mixes values at multiple vertices to generate a sampled signal for robust sampling; however, existing flexible sampling methods impose strict assumptions and aggressive relaxations. To address these limitations, we aim to design a flexible sampling operator without such strict assumptions and aggressive relaxations by introducing DC optimization. By formulating the problem of designing a flexible sampling operator as a DC optimization problem, our method ensures robust sampling for graph signals under arbitrary priors based on generalized sampling theory. We develop an efficient solver based on the general double-proximal gradient DC algorithm, which guarantees convergence to a critical point. Experimental results demonstrate the superiority of our method in sampling and recovering beyond bandlimited graph signals compared to existing approaches.

    arXiv

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    その他リンク： https://arxiv.org/pdf/2306.14634v2

講演・口頭発表等

  • DC最適化を用いた頂点の事前選択が可能な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

    第40回信号処理シンポジウム  2025年11月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • C最適化に基づくサンプル頂点数の制御可能なグラフ信号サンプリング

    山下慶太郎, 小野峻佑

    信号処理研究会  2025年8月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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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

    信号処理研究会  2025年3月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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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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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 統計的事前分布に基づくグラフ信号サンプリングのDCモデリング

    山下慶太郎, 小野峻佑

    電子情報通信学会 総合大会  2024年3月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Difference-of-Convex Formulation for Graph Signal Sampling under Subspace Priors

    山下慶太郎, 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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    会議種別：口頭発表（一般）  

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受賞

  • IEEE SPS Japan Student Conference Paper Award

    2025年12月   IEEE Signal Processing Society (SPS) Tokyo Joint Chapter   Controlling the number of sample-contributive vertices in generalized sampling of graph signals

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  • 信号処理研究会賞

    2025年5月   電子情報通信学会 信号処理研究専門委員会   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

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  • Best Paper Award

    2024年12月   Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference   Generalized graph signal sampling under subspace priors by difference-of-convex minimization

    Keitaro Yamashita, Kazuki Naganuma, Shunsuke Ono

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