修士課程工学専攻コンピュータ理工学コース（当時）の上西和樹さんらの論文が情報処理学会2019年度論文賞を受賞

　上西和樹さん（修士課程工学専攻コンピュータ理工学コース修了、現：株式会社アイヴィス）らが執筆した論文が、情報処理学会 2019年度論文賞を受賞しました。これは情報処理学会機関紙に発表された論文のうち、特に優秀な著者に授与されるもので、2019年度は選考対象論文 563編の中から 6編が選ばれました。
　受賞論文の題目は「敵対的生成ネットワークを用いた3次元点群形状特徴量の教師なし学習」です。これはカテゴリラベルを持たない多数の3次元形状データを、それらの形状に基づいて分類?比較?検索するための形状特徴量を提案し、実験的に評価し、また深層学習（ディープラーニング）技術の1種である敵対的生成ニューラルネットワークを3次元点群に応用することで、従来研究よりも高精度な形状特徴量を獲得できることを示しました。　　
　今回は古屋貴彦 工学部助教、大渕竜太郎 工学部教授との共同受賞となります。
　受賞した上西さんは、「この度は私達の論文に栄誉ある賞を頂けたこと、大変光栄に思います。大渕先生、古屋先生をはじめ、研究や論文執筆にあたってご指導?ご協力いただいた方々に、心より感謝申し上げます。」とコメントしています。
　なお、受賞論文の紹介記事が情報処理学会誌 61巻 8号に掲載される予定です。ぜひご覧ください。

〇受賞論文
上西 和樹, 古屋 貴彦, 大渕 竜太郎,
「敵対的生成ネットワークを用いた3次元点群形状特徴量の教師なし学習」
情報処理学会論文誌, Vol.60, No.7, pp.1315-1324, 2019.
〇情報処理学会論文賞