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論文

  1. S. Fuchigami, R. Yoshida, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Class Imbalanced Multiclass Classification of Harmful Posts in Social Networks Based on Heterogeneous Graphs,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E109-A, no. 6, pp. **-**, Jun. 2026 DOI
  2. T. Abe, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Generalized Distillation with Multi-Task Graph Neural Networks for Early Fake News Detection,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E109-A, no. 6, pp. **-**, Jun. 2026 DOI
  3. S. Nakano, K. Iwasaki, M. Muneyasu, S. Yoshida, M. Okuda, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida: A New Detector of Calcification Regions in Dental Panoramic Radiographs, IEICE Trans. Fundamentals, vol. E109-A, no. 6, pp. **-**, Jun. 2026 DOI
  4. K. Nishimoto, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Data Detection from Images on Curved Surfaces in Data Embedding to Printed Images Using Auxiliary Lines and Its Implementation,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E109-A, no. 6, pp. **-**, Jun. 2026 DOI
  5. H. Okada, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Disentangling Shared and Specific Representations for Multimodal Cross-Domain Recommendation via Cosine-Based Regularization,” IEICE Trans. Information and Systems, vol. E109-D, no. 7, pp. **-**, Jul. 2026 DOI GitHub
  6. R. Fukunaga, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “ACD-U: Asymmetric Co-teaching with Machine Unlearning for Robust Learning with Noisy Labels,” Image and Vision Computing, vol. **, no. **, pp. **-**, May 2026
  7. S. Yamamoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Feature Space-Preserving Machine Unlearning for Robust Image Classification with Noisy Labels,” IEEE Access, vol. 14, pp. 45449-45463, Mar. 2026 DOI GitHub
  8. S. Yoshida, “Community-aware Two-stage Diversification for Social Media User Recommendation with Graph Neural Networks,” Information, vol. 17, no. 1, Jan. 2026 DOI
  9. T. Horihata, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Domain Adaptation across Geographic Regions through Region-Specific Feature Learning and Distribution Matching,” IEEE Access, vol. 13 pp. 138718-138732, Aug. 2025 DOI GitHub
  10. R. Yoshida, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “MAHGA: Multi-Aspect Heterogeneous Graph Analysis for Harmful Speech Detection on Social Networks,” IEEE Access, vol. 13, pp. 106673-106689, Jun. 2025 DOI
  11. T. Sugiyama, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Joint Modeling of Prediction and Behavioral Patterns for Reliable Recommendation With Implicit Feedback,” IEEE Access, vol. 13, pp. 49788-49800, Mar. 2025 DOI GitHub
  12. R. Yoshida, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Embedding Learning with Relational Heterogeneous Information in Social Network Posts to Detect Malicious Behavior,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E108-A, no. 3, pp. 295-303, Mar. 2025 DOI
  13. S. Yoshida, N. Yatoh, and M. Muneyasu, “Aesthetic Evaluation of Chinese Calligraphy Using TabNet: Interpretability and Novel Features for Improved Accuracy,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E108-A, no. 3, pp. 357-361, Mar. 2025 DOI
  14. S. Takano, M. Muneyasu, S. Yoshida, A. Asano, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida, “Application of Adversarial Training in the Detection of Calcification Regions from Dental Panoramic Radiographs,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E108-A, no. 3, pp. 352-356, Mar. 2025 DOI
  15. T. Abe, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Dynamic Graph Convolutional Network with Time-Series-Aware Structural Feature Extraction for Fake News Detection,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol. 13, no. 1, pp. 106-118, Jan. 2025 DOI
  16. R. Fukunaga, S. Yoshida, R. Higashimoto, and M. Muneyasu, “Enhancing Robustness to Noisy Labels by Explicit Disentanglement of Similar Classes in Feature Space using Contrastive Learning,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol. 13, no. 1, pp. 91-105, Jan. 2025 DOI
  17. T. Sugiyama, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “DRGNN: Disentangled Representation Graph Neural Network for Diverse Category-level Recommendations,” Pattern Recognition Letters, vol. 186, pp. 78-84, Oct. 2024 DOI
  18. R. Higashimoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “ConfidentMix: Confidence-guided Mixup for Learning With Noisy Labels,” IEEE Access, vol. 12, pp. 58519-58531, Apr. 2024 DOI
  19. K. Soga, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Graph-Based Interpretability for Fake News Detection through Topic- and Propagation-Aware Visualization,” Computation, vol. 12, no. 4, Apr. 2024 DOI
  20. R. Higashimoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “CRAS: Curriculum Regularization and Adaptive Semi-Supervised Learning with Noisy Labels,” Applied Sciences, vol. 14, no. 3, Jan. 2024 DOI GitHub
  21. R. Higashimoto, S. Yoshida, T. Horihata, and M. Muneyasu, “Unbiased Pseudo-Labeling for Learning with Noisy Labels,” IEICE Trans. Information and Systems, vol. E107-D, no. 1, pp. 44-48, Jan. 2024 DOI
  22. K. Soga, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Exploiting Stance Similarity and Graph Neural Networks for Fake News Detection,” Pattern Recognition Letters, vol. 177, pp. 26-32, Jan. 2024 DOI
  23. H. Shimoyama, S. Yoshida, T. Fujita, and M. Muneyasu, “U-Net Architecture for Ancient Handwritten Chinese Character Detection in Han Dynasty Wooden Slips,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E106-A, no. 11, pp.1406-1415, Nov. 2023 DOI
  24. M. Yasuda, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “New Performance Evaluation Method for Data Embedding Techniques for Printed Images Using Mobile Devices Based on a GAN,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E106-A, no.3, pp. 481-485, Mar. 2023 DOI
  25. H. Takeda, S. Yoshida and M. Muneyasu, “Training Robust Deep Neural Networks on Noisy Labels Using Adaptive Sample Selection with Disagreement,” IEEE Access, vol. 9, pp. 141131-141143, Oct. 2021 DOI
  26. S. Yoshida, M. Muneyasu, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Heterogenerous-Graph-Based Video Search Reranking Using Topic Relevance,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E103-A, no.12, pp. 1529-1540, Dec. 2020 DOI
  27. T. Fujii, S. Yoshida and M. Muneyasu, “Video Search Reranking with Relevance Feedback Using Visual and Textual Similarities,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E102-A, no.12, pp. 1900-1909, Dec. 2019 DOI
  28. S. Oohara, M. Muneyasu, S. Yoshida and M. Nakashizuka, “Image Regularization with Total Variation and Optimized Morphologocal Gradient Priors,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E102-A, no.12, pp. 1920-1924, Dec. 2019 DOI
  29. S. Yoshida, T. Ogawa, M. Haseyama and M. Muneyasu, “Graph-Based Video Search Reranking with Local and Global Consistency Analysis,” IEICE Trans. Inf. & Syst., vol. E101-D, no.5, pp. 1430-1440, May 2018 DOI
  30. M. Muneyasu, N. Jinda, Y. Moritani and S. Yoshida, “Data Extraction Method from Printed Images with Different Formats,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E100-A, no.11, pp. 2355-2357, Nov. 2017 DOI
  31. 吉田 壮，小川 貴弘，長谷山美紀, “歌謡番組における映像の構造に注目したシーン分割手法,” 電子情報通信学会論文誌(D), vol.J97-D, no.7, pp. 1177-1188, 2014 DOI
  32. S. Yoshida, H. Okada, T. Ogawa, and M. Haseyama, “A Method for Improving SVM-based Image Classification Performance Based on a Target Object Detection Scheme,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol.1, no. 3, pp.237-243, 2013 DOI

プレプリント

  1. R. Fukunaga, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “ACD-U: Asymmetric Co-teaching with Machine Unlearning for Robust Learning with Noisy Labels,” arXiv preprint, arXiv:2603.07166, Mar. 2026 DOI

著書・解説論文

  1. 吉田　壮, “ノイジーラベルを用いた画像分類,” IEICE Fundamentals Review, vol. 18, no. 2, pp. 147-157, Oct. 2024 DOI
  2. 吉田　壮, “動画像検索のための適合性フィードバックを用いたリランキング,” 電気学会・ディジタル信号処理システム最適化技術調査専門委員会 編：ディジタル信号処理におけるシステム最適化技–基礎技術から音声・音響信号処理，産業応用と情報システムまで-第12章，オーム社，pp.237-257, 2021

国際会議

  1. S. Itoh, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Digital Image Watermarking with Confidentiality using Adversarial Examples,” Proc. 2025 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Phuket, Thailand, Nov. 12–14, RS1-01, pp.12-17, 2025
  2. P. Santithawornying, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Gated Co-Guidance for Multimodal Graph Neural Networks in Recommendation Systems,” Proc. 2025 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Phuket, Thailand, Nov. 12–14, RS1-06, 2025 (SISA Best Student Paper Award)
  3. S. Nakano, N. Tochihara, M. Muneyasu, S. Yoshida, M. Okuda, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida, “A Data Augmentation Method using Pix2Pix for Calcification Region Detection from Dental Panoramic Radiographs,” Proc. 2025 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Phuket, Thailand, Nov. 12–14, RS2-04, pp.85-90, 2025
  4. K. Nishimoto, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “New Correction Method using Perspective Projection Transform for Images on Curved Surfaces in Information Detection from Printed Images,” Proc. 2025 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Phuket, Thailand, Nov. 12–14, RS2-05, pp.91-96, 2025
  5. H. Okada, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Multimodal Cross-Domain Recommendation with Cosine Similarity-Based Representation Disentanglement,” Proc. 2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Sep. 23–26, pp.1089-1091, 2025
  6. T. Abe, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Learning to Detect Fake News Early: A Multi-Task Approach with Generalized Distillation and Dynamic Graph,” Proc. 2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Sep. 23–26, pp.1092-1094, 2025
  7. D. Fujii, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Self-Supervised Contrastive Learning for Noise-Robust Recommender Systems,” Proc. 2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Sep. 23–26, pp.1393-1395, 2025
  8. S. Yamamoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Robust Image Classification via Centroid-Aware Machine Unlearning of Noisy Annotations,” Proc. 2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Sep. 23–26, pp.1396-1398, 2025
  9. K. Nishimoto, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Data Detection from Images on Curved Surfaces in Data Embedding to Printed Images using Auxiliary Lines,” Proc. 2024 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, pp.1-5, 2024
  10. K. Iwasaki, T. Murano, M. Muneyasu, S. Yoshida, A. Asano, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida, “Improved Multi-task Learning for Detection of Calcification Regions in Dental Panoramic Radiographs,” Proc. 2024 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, pp.1-5, 2024
  11. N. Ikeda, S. Takano, M. Muneyasu, S. Yoshida, A. Asano, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida, “Improvement of Detection Accuracy for Calcification Regions in Dental Panoramic Radiographs Using LVAT,” Proc. 2024 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, pp.1-5, 2024
  12. K. Nishimoto, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Rectification Using Auxiliary Lines from QR Codes Attached to Curved Surfaces,” Proc. 2024 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, RS1-2, pp.7-11, 2024
  13. M. Yasuda, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “On Development Environment for Data Embedding Technology into Printed Images Using Mobile Devices,” Proc. 2024 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, RS1-4, pp.17-22, 2024
  14. S. Nakano, M. Muneyasu, S. Yoshida, A. Asano, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida, “Simplified Discriminator for Detecting Calcification Regions on Dental Panoramic Radiographs,” Proc. 2024 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, RS1-8, pp.38-42, 2024
  15. H. Fujiwara, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Diversified User Recommendation to Avoid Filter Bubbles in Social Media Communities,” Proc. 2024 IEEE 13th Global Conference on Consumer Electronics, pp.16-18, 2024
  16. T. Abe, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Improving Fake News Detection through Time-Series-Aware Structural Feature Extraction in Dynamic Graph Convolutional Networks,” Proc. 2024 IEEE 13th Global Conference on Consumer Electronics, pp.12-15, 2024
  17. T. Sugiyama, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Diversified Recommendation Using Graph Neural Networks Invariant to User-level Category Preference,” Proc. 2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics, Nara, Japan, Oct.10–13, pp.1083-1085, 2023
  18. K. Soga, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Confirmation Bias-Aware Fake News Detection with Graph Transformer Networks,” Proc. 2023 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics, Nara, Japan, Oct.10–13, pp.1081-1082, 2023
  19. R. Higashimoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “The Mixing Data Augmentation for Learning with Noisy Labels,” Proc. 2023 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, online, Aug.31–Sep.1, pp.140-143, 2023
  20. K. Iwasaki, T. Murano, M. Muneyasu, S. Yoshida, A. Asano, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida, “New Detection Method for Calcification Regions in Dental Panoramic Radiographs Using MTL,” Proc. 2023 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, online, Aug.31–Sep.1, pp.13-18, 2023
  21. S. Takano, M. Muneyasu, S. Yoshida, A. Asano, N. Dewake, N. Yoshinari, and K. Uchida, “Application of Adversarial Training in Detection of Calcification Regions from Dental Panoramic Radiographs,” Proc. 2023 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, online, Aug.31–Sep.1, pp.7-12, 2023
  22. K. Nakamura, M. Muneyasu, S. Yoshida, M. Stencel, and K. Kuppe, “Correction Method Using Markers for Detecting Information from Printed Images,” Proc. 2023 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, online, Aug.31–Sep.1, pp.1-6, 2023
  23. S. Takano, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “A New Image Watermarking Method Using Adversarial Perturbations,” Proc. 2022 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, online, Sept. 15–16, SISA-AVM-01, 2022
  24. H. Matsumoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Flexible Framework to Provide Explainability for Fake News Detection Methods on Social Media,” Proc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Oct. 18–21, pp.421-422, 2022
  25. K. Soga, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Propagation-Based Fake News Detection Using a Combination of Different Content Features,” Proc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Oct. 18–21, pp.411-412, 2022 (IEEE GCCE 2022 Excellent Student Poster Award Silver Prize)
  26. R. Higashimoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “A Robust Learning Framework Using Self-supervised Learning for Learning with Noisy Labels,” Proc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Oct. 18–21, pp.409-410, 2022
  27. F. Kotegawa, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Method of Extracting Data from Images on a Curved Surface in Data Embedding to Printed Images Using Mobile Devices,” Proc. 2021 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS), Hualien, Taiwan, Nov. 16–19, O2-4, 2021
  28. T. Murano, M. Muneyasu, S. Yoshida, K. Chamnongthai, A. Asano, and K. Uchida, “New Method of Detecting Calcification Regions in Dental Panoramic Radiographs Based on U-PraNet,” Proc. 2021 20th International Symposium on Communication and Information Technologies (ISCIT), Tottori, Japan, Oct. 20–22, W1-3, pp.11-14, 2019
  29. H. Matsumoto, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Propagation-Based Fake News Detection Using Graph Neural Networks with Transformer,” Proc. 2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics, Kyoto, Japan, Oct. 12–15, pp.19-20, 2021
  30. M. Yasuda, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Method of Generating Pseudo-Captured Images to Evaluate the Performance of Data Embedding Techniques for Printed Images Using Mobile Devices,” Proc. 2021 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, online, Sept. 20–22, pp.28-33, 2021
  31. T. Murano, M. Muneyasu, S. Yoshida, K. Chamnongthai, A. Asano, K. Uchida, N. Dewake, Y. Ishioka, and Y. Yoshinari, “Detection of Calcification Regions from Dental Panoramic Radiographs Based on Semantic Segmentation Using Deep Learning,” Proc. 2021 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, online, Sept. 20–22, pp.122-127, 2021
  32. S. Yoshida, T. Fujita, and M. Muneyasu, “A Character-region-aware Deep Network for Chinese Character Detention from Wood Slips of the Han Period,” Proc. 2020 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Online, Dec. 18–19, pp.18-23, 2020
  33. M. Amami, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Data Extraction from Printed Data-Embedded Image Using Projectors,” Proc. 2020 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Online, Dec. 18–19, pp.12-17, 2020
  34. M. Shiiba, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “New Data Embedding and Detecting Method for Printed Image,” Proc. 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Oct. 15–18, pp.223-224, 2019
  35. H. Takeda, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Learning from Noisy Labeled Data Using Symmetric Cross-Entropy Loss for Image Classification,” Proc. 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, Kobe, Japan, Oct. 13–16, pp.770-772, 2020
  36. S. Oohara, H. Oka, M. Muneyasu, S. Yoshida, and M. Nakashizuka, “Image Regularization with Morphological Gradient Priors Using Optimal Structuring Element for Each Pixel,” Proc. 2019 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, Taipei, Taiwan, Dec. 3–6, O22-1, 2019
  37. T. Nishikawa, M. Muneyasu, Y. Nishida, S. Yoshida, and K. Chamnongthai, “Data Retrieval from Printed Image Using Image Features and Data Embedding,” Proc. 2019 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, Taipei, Taiwan, Dec. 3–6, O28-6, 2019
  38. M. Shiiba, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “New Data Embedding and Detecting Method for Printed Image,” Proc. 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Oct. 15–18, pp.223-224, 2019
  39. H. Takeda, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Tag-based Video Retrieval with Social Tag Relevance Learning,” Proc. 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, Osaka, Japan, Oct. 15–18, pp.893-894, 2019
  40. S. Yoshida and M. Muneyasu, “A Graph-based Video Visual Reranking Method via Heterogenous Graph Analysis,” Proc. 2019 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Tokyo, Japan, Sept. 4–6, pp.161-166, 2019
  41. M. Shiiba, T. Nishikawa, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Improvement of Data Embedding Method for Printed Image with High Detection Rate,” Proc. 2019 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Tokyo, Japan, Sept. 4–6, pp.167-171, 2019
  42. M. Muneyasu, “Recent Advances of Information Retrieval by Data Embedding Technique to Printed Images Using Mobile Devices,” Proc. 2019 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Tokyo, Japan, Sept. 4–6, 2019 (Keynote Speech)
  43. M. Amami, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Data Extraction for Data-embedded Printed Image Arranged at Arbitrary Positions,” Proc. 2018 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Kanagawa, Japan, Dec. 13–14, pp.92-97, 2018
  44. S. Yoshida and M. Muneyasu, “Video Search Reranking on Multi-Layer Graphs Based on Combination of Video Features Using Subspace Analysis,” Proc. 2018 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Kanagawa, Japan, Dec. 13–14, pp.53-58, 2018
  45. S. Oohara, M. Muneyasu, S. Yoshida, and M. Nakashizuka, “Image Regularization Using Total Variation and Morphological Gradient Priors with Optimization of Structuring Element,” Proc. 2018 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, Ishigaki, Japan, Nov. 27–30, pp.498-503, 2018
  46. T. Fujii, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Video Retrieval by Reranking and Relevance Feedback with Tag-Based Similarity,” Proc. 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics, Nara, Japan, Sept. 6–8, pp.659-660, 2018 (IEEE GCCE 2018 Excellent Poster Award 3rd Prize)
  47. H. Oka, S. Oohara, M. Muneyasu, S. Yoshida, and M. Nakashizuka, “Image Regularization with Morphological Gradients Priors Using Optimization of Multiple Structuring Element,” Proc. 2018 International Symposium on Multimedia and Communication Technology, Tottori, Japan, Aug. 29–31, pp.32-35, 2018
  48. T. Nishigaito, M. Muneyasu, K. Matsushima, S. Yoshida, and A. Taguchi, “A New Method of Lossless Cording for Binary Holographic Interference Fringes,” Proc. 2017 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Dazaifu, Fukuoka, Sept. 6–8, pp.1-4, 2017
  49. S. Oohara, Y. Ikeshita, M. Muneyasu, S. Yoshida, and M. Nakashizuka, “Image Regularization with Morphological Gradient Priors Using Optimization of Structuring Element,” Proc. 2017 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Dazaifu, Fukuoka, Sept. 6–8, pp.61-65, 2017
  50. T. Fujii, S. Yoshida, and M. Muneyasu, “Feedback Assisted Multi-modality Reranking for Web Video Search,” Proc. 2017 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Dazaifu, Fukuoka, Sept. 6–8, pp.74-78, 2017
  51. T. Nasu, K. Kawachi, M. Muneyasu, K. Chamnongthai, A. Asano, K. Uchida, Y. Ishioka, N. Yoshinari, and A. Taguchi, “Detection of Calcification Region in Dental Panoramic Radiographs Using Snakes,” Proc. 2017 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Dazaifu, Fukuoka, Sept. 6–8, pp.110-113, 2017
  52. M. Liji, M. Muneyasu, K. Matsushima, S. Yoshida, and A. Taguchi, “Lossy Coding of Wave-field Data Using Singular Value Decomposition,” Proc. 2017 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Dazaifu, Fukuoka, Sept. 6–8, pp.211-215, 2017
  53. Y. Ikeshita, M. Muneyasu, M. Nakashizuka, and S. Yoshida, “Image Regularization with Morphological Gradients Priors Considering Optimization of SE,” Proc. 2017 Taiwan and Japan Conference on Circuits and Systems, Okayama, Japan, Aug. 21–23, pp.4, 2017
  54. S. Abe, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “A Design Technique of Impulse Detector Using Neural Network,” Proc. 2017 Taiwan and Japan Conference on Circuits and Systems, Okayama, Japan, Aug. 21–23, pp.19, 2017
  55. S. Yoshida, T. Ogawa, M. Haseyama, and M. Muneyasu, “Heterogeneous Graph-Based Topic Learning for Web Video Search Reranking,” Proc. 2016 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Ayutthaya, Thailand, Sept. 14–17, pp.81-85, 2016
  56. T. Shintani, M. Muneyasu, and S. Yoshida, “Improved Object Detection Method Using PTZ Camera and Kinect,” Proc. 2016 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Ayutthaya, Thailand, Sept. 14–17, pp.75-80, 2016
  57. N. Jinda, M. Shiiba, and M. Muneyasu, “Implementation of Data Extraction for Data Embedding to Printed Images in Tablet PC and Its Evaluation,” Proc. 2016 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia, Ayutthaya, Thailand, Sept. 14–17, pp.69-74, 2016
  58. K. Fujii and M. Muneyasu, “A Method Stably Working Feedback Type Active Noise Control System for Preventive Panel of Sound Leakage,” Proc. the 45th International Congress and Exposition on Noise Control Engineering, Hamburg, Germany, Aug. 21–24, pp.426-437, 2016
  59. S. Yoshida, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Graph-based web video search reranking through consistency analysis using spectral clustering,” Proc. 2016 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, Seattle, USA, July 11–15, pp.1-6, 2016 (Oral presentation)
  60. S. Yoshida, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Heterogeneous Graph-based Video Search Reranking using Web Knowledge via Social Media Network,” Proc. ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), Brisbane, Australia, October, pp.871-874, 2015 (Acceptance rate: 22%, Core Conference Ranking A*)

国内会議

  1. 坊山 慎之介, 吉田 壮, 棟安 実治, “Bluesky上の動的社会ネットワークにおける影響拡散者の構造的特徴学習と予測,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.191, SIS2025-27, pp.17-22, 2025
  2. 西本 圭吾, 棟安 実治, 吉田 壮, “印刷画像からの情報検出における曲面上に貼付された画像に対する透視投影変換を用いた補正法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.191, SIS2025-36, pp.65-70, 2025
  3. 中野 壮太, 棟安 実治, 吉田 壮, 奥田 正浩, 出分 菜々衣, 吉成 伸夫, 内田 啓一, “歯科パノラマX線写真内の石灰化領域検出に用いる深層学習に基づく検出器の計算量低減,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.191, SIS2025-37, pp.71-76, 2025
  4. 松井 智也, 吉田 壮, 棟安 実治, “TabNetを用いた手書き中国文字の美的印象評価,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.68, SIS2025-5, pp.24-29, 2025
  5. 山本 翔平, 吉田 壮, 棟安 実治, “ノイジーサンプルの忘却に基づいた画像分類精度の向上 ～特徴空間におけるクラス構造維持を考慮した忘却手法～,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.68, SIS2025-6, pp.30-35, 2025
  6. 阿部 知希, 吉田 壮, 棟安 実治, “一般化蒸留とマルチタスク学習を用いたSNS上のフェイクニュース早期検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.68, SIS2025-7, pp.36-41, 2025
  7. 中野 壮太, 栃原 成基, 棟安 実治, 吉田 壮, 奥田 正浩, 出分 菜々衣, 吉成 伸夫, 内田 啓一, “歯科パノラマX線写真からの石灰化検出におけるPix2Pixを用いたデータ拡張手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.68, SIS2025-8, pp.42-47, 2025
  8. 伊藤 修司, 平尾 萌人樹, 棟安 実治, 吉田 壮, “秘匿性を考慮した敵対的サンプルを用いた電子透かし,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.125, no.68, SIS2025-9, pp.48-53, 2025
  9. 堀畑 天, 吉田 壮, 棟安 実治, “地理的ドメイン適応における地域固有特徴の学習と地域間の分布マッチング,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.124, no.288, SIS2024-34, pp.19-24, 2024
  10. 藤原 滉規, 吉田 壮, 棟安 実治, “ソーシャルメディアにおけるコミュニティ情報を用いた2段階多様化推薦システム,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.124, no.288, SIS2024-33, pp.13-18, 2024
  11. 杉山 拓都, 吉田 壮, 棟安 実治, “訓練サンプルの信頼度に基づくノイズに頑健な推薦システム,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.124, no.288, SIS2024-32, pp.7-12, 2024
  12. 吉田 燎, 吉田 壮, 棟安 実治, “多面的分析を用いたグラフニューラルネットワークによるソーシャルネットワーク上の悪影響投稿の検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.124, no.288, SIS2024-31, pp.1-6, 2024
  13. 岩崎 一輝, 棟安 実治, 村野 泰斗, 吉田 壮, 浅野 晃, 出分 菜々衣, 吉成 伸夫, 内田 啓一, “歯科パノラマX線写真上の石灰化領域検出におけるマルチタスク学習の改良,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.123, no.296, SIS2023-43, pp.105-110, 2023
  14. 西本 圭吾, 棟安 実治, 吉田 壮, “曲面上に貼付したQRコードからの補助線を利用した情報検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.123, no.296, SIS2023-42, pp.99-104, 2023
  15. 安田 昌弘, 棟安 実治, 吉田 壮, “携帯端末を用いた画像へのデータ埋め込み技術の開発環境について,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.123, no.208, SIS2023-23, pp.41-46, 2023
  16. 村野 泰斗, 棟安 実治, 吉田 壮, 浅野 晃, 内田 啓一, “歯科パノラマX線写真における石灰化領域検出のための新たな検出器の提案とその学習におけるMTLの適用,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.123, no.77, SIS2023-2, pp.7-12, 2023
  17. 村野 泰斗, 棟安 実治, 吉田 壮, 浅野 晃, 内田 啓一, “Transformerを用いたセマンティックセグメンテーションに基づく歯科パノラマX線写真における石灰化領域の検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.123, no.77, SIS2023-3, pp.13-18, 2023
  18. 中村 公亮, 棟安 実治, 吉田 壮, Mateusz Stencel, Krystian Kuppe, “印刷画像からの情報検出におけるマーカを用いた補正法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.123, no.77, SIS2023-1, pp.1-6, 2023
  19. 曽我 茅冬, 吉田 壮, 棟安 実治, “ユーザのスタンス分析によるフェイクニュース検出の高精度化,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.122, no.410, SIS2022-44, pp.21-26, 2023
  20. 高野 晟, 棟安 実治, 吉田 壮, “敵対的摂動を用いた電子透かしの一手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.122, no.410, SIS2022-43, pp.15-20, 2023
  21. 高野 晟, 棟安 実治, 吉田 壮, 浅野 晃, 内田 啓一, “歯科パノラマX線写真からの石灰化領域の検出における敵対的トレーニングの適用,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.122, no.293, SIS2022-28, pp.26-31, 2022
  22. 東本 良太, 吉田 壮, 棟安 実治, “学習初期の正則化と加重損失を用いたラベルノイズに頑健な半教師あり学習,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.122, no.209, SIS2022-16, pp.27-32, 2022
  23. 下山 萌純, 吉田 壮, 藤田 高夫, 棟安 実治, “U-Netに基づく文字の境界に注目した中国出土木簡からの文字領域検出手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.121, no.398, SIS2021-35, pp.26-31, 2022
  24. 江 孟原, 吉田 壮, 藤田 高夫, 棟安 実治, “深層生成モデルを用いた中国出土木簡の書体分析に関する一検討,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.121, no.190, SIS2021-20, pp.54-59, 2021
  25. 安田 昌弘, 棟安 実治, 吉田 壮, “携帯端末を用いた画像へのデータ埋め込み技術の評価のための疑似撮影画像生成手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.121, no.190, SIS2021-15, pp.29-34, 2021
  26. 小手川 史晃, 棟安 実治, 吉田 壮, “印刷画像に対するデータ埋め込みにおける曲面上の画像からのデータ検出の一手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.121, no.190, SIS2021-14, pp.23-28, 2021
  27. 吉田 壮, 松本 勇人, 棟安 実治, “グラフニューラルネットワークを用いたフェイクニュースを拡散するユーザ検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.120, no.415, SIS2020-48, pp.71-76, 2021
  28. 村野 泰斗, 棟安 実治, 吉田 壮, 浅野 晃, 内田 啓一, 出分 菜々衣, 石岡 康明, 吉成 伸夫, “セマンティックセグメンテーションに基づく歯科パノラマX線写真における石灰化領域の検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.120, no.415, SIS2020-45, pp.55-60, 2021
  29. 天見 元紀, 棟安 実治, 吉田 壮, “プロジェクタ投影画像を用いたデータ埋め込み画像からの情報検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.120, no.415, SIS2020-44, pp.49-54, 2021
  30. 岡 広高, 棟安 実治, 吉田 壮, 中静 真, “画素ごとに最適化した複数構造要素を用いたモルフォロジカル勾配に基づく画像の正則化,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.120, no.176, SIS2020-15, pp.29-34, 2020
  31. 吉田 壮, 谷知 真行, 藤田 高夫, 棟安 実治, “深層学習を用いた中国漢代木簡の文字領域検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.119, no.458, SIS2019-44, pp.39-44, 2020
  32. 武田 啓志, 吉田 壮, 棟安 実治, “誤ラベルを含む教師データを用いたCNNによる画像認識,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.119, no.335, SIS2019-25, pp.11-16, 2019
  33. 西田 有希, 西川 拓宏, 棟安 実治, 吉田 壮, “画像特徴量とデータ埋め込みを併用した印刷画像からのデータ取得,” 第34回信号処理シンポジウム, pp.133-134, 2019
  34. 山崎 康裕, 棟安 実治, 吉田 壮, 浅野 晃, 内田 啓一, 石岡 康明, 吉成 伸夫, 田口 明, “歯科パノラマX線写真における深層学習を用いた石灰化領域の検出精度向上,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.119, no.335, SIS2019-24, pp.5-10, 2019
  35. 大原 翔矢, 岡 広高, 棟安 実治, 吉田 壮, 中静 真, “画素ごとの構造要素最適化を用いたモルフォロジカル勾配とTotal Variationに基づく画像の正則化,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.119, no.240, SIS2019-17, pp.47-52, 2019
  36. 西川 拓宏, 西田 有希, 棟安 実治, 吉田 壮, “データ埋め込みと画像特徴量を併用した印刷画像からのデータ取得,” 電子情報通信学会2019年ソサイエティ大会論文集, A-15-4, 2019
  37. 山崎 康裕, 棟安 実治, 吉田 壮, 浅野 晃, 内田 啓一, 石岡 康明, 吉成 伸夫, 田口 明, “深層学習を用いた歯科パノラマX線写真における石灰化領域検出,” 電子情報通信学会2019年ソサイエティ大会論文集, A-15-8, 2019
  38. 吉田 壮, 棟安 実治, “コンテンツの類似度に基づいた動画共有サイトで付与されたタグのランキング手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.118, no.346, SIS2018-36, pp.79-84, 2018
  39. 藤井 孝匡, 吉田 壮, 棟安 実治, “マルチタグによるコンテンツ表現を考慮した映像のリランキング手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.118, no.346, SIS2018-35, pp.73-78, 2018
  40. 椎葉 将司, 棟安 実治, 吉田 壮, “印刷画像へのデータ埋め込みにおける検出手法の改善,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.118, no.346, SIS2018-34, pp.67-72, 2018
  41. 椎葉 将司, 棟安 実治, 吉田 壮, “印刷画像へのデータ埋め込みにおける検出率の改善法,” 第33回信号処理シンポジウム講演論文集, pp.99-100, 2018
  42. 大原 翔矢, 棟安 実治, 吉田 壮, 中静 真, “GAによる構造要素最適化を用いたモルフォロジカル勾配とTotal Variationに基づく画像の正則化,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.118, no.264, SIS2018-17, pp.77-82, 2018
  43. 藤井 孝匡, 吉田 壮, 棟安 実治, “タグベクトル表現を用いたWeb映像検索結果のリランキング,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.118, no.73, SIS2018-9, pp.75-80, 2018
  44. 吉田 壮, 棟安 実治, “異種メタデータを用いたグラフベースソフトクラスタリングに基づくWeb映像リランキング,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.118, no.73, SIS2018-8, pp.69-74, 2018
  45. 岡 広高, 大原 翔矢, 棟安 実治, 吉田 壮, 中静 真, “複数構造要素とその最適化を用いたモルフォロジカル勾配に基づく画像の正則化,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.118, no.73, SIS2018-7, pp.63-68, 2018
  46. 吉田 壮, 中村 健太郎, 棟安 実治, “マルチレイヤグラフを用いた映像特徴の統合に基づく映像検索手法の精度向上,” 電気学会研究会資料, ST-18-006, pp.25-30, 2018
  47. 吉岡 真一郎, 棟安 実治, 吉田 壮, “特徴点軌跡とパーティクルフィルタを用いた動作認識手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.117, no.349, SIS2017-53, pp.113-118, 2017
  48. 天見 元紀, 棟安 実治, 吉田 壮, “任意に配置されたデータ埋め込み画像の検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.117, no.349, SIS2017-47, pp.77-82, 2017
  49. 池下 雄大, 棟安 実治, 中静 真, 吉田 壮, “構造要素の最適化を考慮したモルフォロジカル勾配に基づく画像の正則化の一手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.117, no.349, SIS2017-40, pp.39-44, 2017
  50. 西垣内 崇宏, 棟安 実治, 松島 恭治, 吉田 壮, 田口 亮, “2値ホログラフィ干渉縞データの非可逆圧縮の一手法,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.117, no.236, SIS2017-23, pp.7-12, 2017
  51. 藤井 孝匡, 吉田 壮, 棟安 実治, “適合性フィードバックに基づくリランキングを利用した映像検索の一手法,” 電気学会研究会資料, ST-17-036, pp.87-92, 2017
  52. 藤井 孝匡, 吉田 壮, 棟安 実治, “ユーザフィードバックを利用したコンテンツの適合性に基づく映像検索,” 電子情報通信学会2017年基礎・境界ソサイエティ大会論文集, A-15-6, 2017
  53. 吉岡 真一郎, 棟安 実治, 吉田 壮, “特徴点軌跡とパーティクルフィルタによる動作認識の一手法,” 電子情報通信学会2017年基礎・境界ソサイエティ大会論文集, A-15-8, 2017
  54. 吉田 壮, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 棟安 実治, “Web Video Search Reranking using a Heterogeneous Graph-Based Soft Clustering Approach,” 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2017）, PS2-41, pp.1-4, 2017
  55. 甚田 那由太, 棟安 実治, 吉田 壮, “印刷画像を利用した情報埋め込み型マーカの位置・姿勢推定と情報検出,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.117, no.70, SIS2017-7, pp.35-40, 2017
  56. 大原 翔矢, 池下 雄大, 棟安 実治, 吉田 壮, 中静 真, “GAによる構造要素の最適化を用いたモルフォロジカル勾配に基づく画像の正則化,” 電子情報通信学会技術報告, スマートインフォメディアシステム研究会, vol.117, no.70, SIS2017-3, pp.13-18, 2017
  57. 阿部 誠也, 棟安 実治, 吉田 壮, “ニューラルネットワークによるインパルス検出器の一設計手法,” 電子情報通信学会2017年総合大会論文集, A-15-8, 2017
  58. 池下 雄大, 棟安 実治, 中静 真, 吉田 壮, “多値構造要素の最適化を考慮したモルフォロジカル勾配に基づく画像の正則化,” 電子情報通信学会2017年総合大会論文集, A-15-7, 2017
  59. 藤井 孝匡, 吉田 壮, 棟安 実治, “ユーザフィードバックを利用した重み付けに基づく映像検索精度の向上,” 映像情報メディア学会技術報告, メディア工学研究会, vol.41, no.5, ME2017-39, pp.93-97, 2017
  60. 吉田 壮, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 棟安 実治, “Web映像検索のためのグラフマイニングを用いたリランキング手法,” 第31回信号処理シンポジウム論文集, pp.184-189, 2016
  61. 吉田 壮, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 棟安 実治, “Web映像検索を目的としたリランキングの高精度化に関する検討,” 電子情報通信学会2016年基礎・境界ソサイエティ大会論文集, A-15-5, 2016