遠藤 和紀
| 人文社会学部 経営学科 経営情報コース | 教授 |
| 情報科学研究科 情報科学専攻 | 教授 |
Last Updated :2025/11/06
■研究者基本情報
■経歴
経歴
- 2025年04月 - 現在
帝京平成大学大学院, 情報科学研究科情報科学専攻, 教授 - 2025年04月 - 現在
帝京平成大学, 人文社会学部経営学科経営情報コース, 教授 - 2024年04月 - 2025年03月
帝京平成大学大学院, 環境情報学研究科環境情報学専攻, 准教授 - 2022年04月 - 2025年03月
帝京平成大学, 人文社会学部経営学科経営情報コース, 准教授 - 2014年11月 - 2022年03月
株式会社トポロジ, 社長室, 執行役員社長室長 - 2013年07月 - 2014年10月
株式会社みずほ銀行, 市場業務部市場開発室 - 2002年04月 - 2013年06月
株式会社みずほコーポレート銀行 - 1999年04月 - 2002年03月
株式会社日本興業銀行
学歴
■研究活動情報
論文
- セルフストレージ投資の損失リスクに備えた準備資金額の計算方法
遠藤和紀
オペレーションズ・リサーチ, 2025年09月, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者, セルフストレージ投資を確率モデルを用いてモデル化し，期待損益が単月黒字化，または期待累積損失が解消されるまでの損失リスクをVaRを用いて計測することにより，必要資金額の計算方法を提案した．また，投資事例について数値実験を行った． - Degraded Image Classification using Knowledge Distillation and Robust Data Augmentations
Dinesh DAULTANI; Masayuki TANAKA; Masatoshi OKUTOMI; Kazuki ENDO
IEICE Transactions on Information and Systems, 2024年12月01日, ［査読有り］
劣化画像のクラス分類CNNの学習において、知識の蒸留を用いる際の効果的なデータ拡張方法の組み合わせを提案。
提案法が、全ての劣化水準に関する区間平均精度の観点から、既存手法をアウトパフォームすることを実験的に示した。 - Diffusion-Based Adaptation for Classification of Unknown Degraded Images
Dinesh Daultani; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi; Kazuki Endo
New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges (NTIRE2024), CVPR2024 Workshop, 2024年06月, ［査読有り］
拡散モデルを利用し劣化画像を適応させ、知識蒸留を用いた未知の劣化画像のクラス分類方法を提案。既存手法をアウトパフォームすることを実験的に示した。 - Data augmentation technique for degraded images without losing the classification ability of clean images
Kazuki Endo
Journal of Electronic Imaging, 2024年03月, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者, 劣化画像を学習したクラス分類ネットワークは、劣化のない原画像のみを学習したクラス分類ネットワークに比べ、原画像の分類性能が劣る。
本研究では、原画像の分類性能を落とさずに劣化画像を学習できるデータ拡張方法を提案した。 - ILIAC: Efficient classification of degraded images using knowledge distillation with cutout data augmentation
Dinesh Daultani; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi; Kazuki Endo
IS&T Electronic Imaging 2023, 2023年01月, ［査読有り］
劣化画像のクラス分類問題において、知識の蒸留とデータ拡張 cutout を用いることで認識精度を向上させた。 - Semantic Segmentation of Degraded Images Using Layer-Wise Feature Adjustor
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, 2023年01月, ［査読有り］
筆頭著者, Feature Adjustorを多層型に拡張することで、多様な劣化水準の劣化画像に対するセマンティックセグメンテーションの分類性能を向上させる手法を提案した。 - Determination of Thermal Effusivity of Lunar Regolith Simulant Particle Using Thermal Microscopy
Rie Endo; Yuto Suganuma; Kazuki Endo; Tsuyoshi Nishi; Hiromichi Ohta; Sumitaka Tachikawa
International Journal of Thermophysics, 2022年05月, ［査読有り］ - 多様な劣化に対応可能な画像認識ネットワークに関する研究（博士論文）
遠藤和紀
東京工業大学工学院システム制御系システム制御コース, 2022年03月
筆頭著者 - CNN-Based Classification of Degraded Images with Awareness of Degradation Levels
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2021年10月, ［査読有り］
筆頭著者, "Classifying Degraded Images Over Various Levels of Degradation" を拡張したクラス分類器のアンサンブルネットワークを提案。劣化画像の推定値と復元画像の特徴量に応じてアンサンブル時の重みを動的に変化させることで、性能を改善した。
オンラインによる公表（Early Access）は2020/12。 - CNN-Based Classification of Degraded Images Without Sacrificing Clean Images
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IEEE Access, 2021年08月, ［査読有り］
筆頭著者, 劣化画像のクラス分類問題において、劣化のない原画像の特徴量に対してconsistency regularizationを適用し、劣化水準の推定をクラス分類のサブタスクとしたマルチタスク学習を提案。原画像のクラス分類精度を落とすことなく、多様な劣化水準の劣化画像のクラス分類ができるCNNを構築した。 - スマホで試せる深層学習を用いた物体検出
本岡昂馬; 田中正行; 遠藤和紀
第27回画像センシングシンポジウム, 2021年06月, ［査読有り］ - 多様な劣化水準に対応可能な劣化画像のクラス分類ネットワーク
遠藤和紀; 田中正行; 奥富正敏
第27回画像センシングシンポジウム, 2021年06月, ［査読有り］
筆頭著者 - Classifying Degraded Images Over Various Levels of Degradation
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IEEE International Conference on Image Processing 2020, 2020年10月, ［査読有り］
筆頭著者, 圧縮やノイズ等で劣化した画像（劣化画像）のクラス分類問題において、画像復元ネットワークを前処理としたクラス分類器のアンサンブルネットワークを提案。劣化画像の推定値に応じてアンサンブル時の重みを動的に変化させることで、様々な劣化水準の劣化画像に対応可能とした。 - 畳み込みニューラルネットワークを用いた劣化画像のクラス分類
遠藤和紀; 田中正行; 奥富正敏
第26回画像センシングシンポジウム, 2020年06月, ［査読有り］
筆頭著者 - CNN-based Classification of Degraded Images
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IS&T International Symposium on Electronic Imaging 2020, 2020年01月, ［査読有り］
筆頭著者, 圧縮やノイズ等で劣化した画像（劣化画像）のクラス分類問題において、劣化の程度を表現する劣化水準と劣化画像を入力値とする畳み込みニューラルネットワークを提案。劣化画像のクラス分類精度を向上させた。 - 履歴に依存した効用関数のもとでの最適消費・ポートフォリオ決定問題（修士論文）
遠藤和紀
東京工業大学大学院社会理工学研究科経営工学専攻, 1999年03月
筆頭著者
書籍等出版物
講演・口頭発表等
- セルフストレージ投資の数理モデル
遠藤和紀
日本オペレーション・リサーチ学会 2023年春季研究発表会, 2023年03月08日
日本のセルフストレージ投資を行う投資家の意思決定を支援する数理モデルを、確率モデルによりモデル化した。 - Semantic Segmentation of Degraded Images Using Layer-Wise Feature Adjustor
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, 2023年01月 - 多様な劣化水準に対応可能な劣化画像のクラス分類ネットワーク
遠藤和紀; 田中正行; 奥富正敏
第27回画像センシングシンポジウム, 2021年06月 - Classifying Degraded Images Over Various Levels of Degradation
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IEEE International Conference on Image Processing 2020, 2020年10月 - 畳み込みニューラルネットワークを用いた劣化画像のクラス分類
遠藤和紀、田中正行、奥富正敏
第26回画像センシングシンポジウム, 2020年06月 - CNN-based Classification of Degraded Images
Kazuki Endo; Masayuki Tanaka; Masatoshi Okutomi
IS&T International Symposium on Electronic Imaging, 2020年01月
所属学協会
共同研究・競争的資金等の研究課題
- 多様な劣化水準に対応可能な劣化画像認識ネットワークに対するデータ拡張方法の研究
研究活動スタート支援
帝京平成大学
2022年08月 - 2025年03月
令和５年度は、前年度に開発した「多様な劣化水準（画像品質を制御するパラメータ）に対応可能な劣化画像の認識ネットワークの学習に有効なデータ拡張方法」の検証を行った。
多様な劣化水準に対応するためには、ネットワークの学習時に、劣化のない画像と劣化のある画像を混在させ学習を実施するのが一般的である。今次研究では、劣化のない画像と劣化のある画像のそれぞれに適用するデータ拡張方法を異なるものにすることで、劣化画像の学習に特化したデータ拡張方法を提案した。具体的には、劣化のない画像にはRandom erasing（既存手法）を適用し、劣化のある画像にはCutBlur（既存手法）を適用した。
当該手法を、４つの劣化（JPEG、Gaussian noise、Gaussian blur、ごま塩ノイズ）、３つのデータセット（CIFAR10、CIFAR100、TINY ImageNet）、４種類のネットワーク（VGG16、ResNet50、ResNet56、Shake PyramidNet）を用いて検証し、高画質の認識精度を維持しつつ、劣化画像の認識を行うことができるよう学習できることを実証した。しかしながら、低画質の認識精度がやや損なわれるという課題を残した。
劣化画像認識に特化したデータ拡張方法に関する先行研究は少なく、今次提案手法は、劣化のある画像と劣化のない画像の認識性能を両立を検討する上で、重要な成果であると言える。
なお、当該研究成果は、令和５年度末に、Journal of Electronic Imaging（オープンアクセス）に採録済みである。
■大学教育・資格等情報
