画像認識工学

  [ GB42301 ]
Image Recognition Engineering
対象:3・4学年 開設学期:春AB 曜日・時限:木3・4 単位数:2単位
担当教員:福井和広

概要

画像認識処理の基礎と応用について講義する.画像認識・理解のための基本的な考え方やアルゴリズムを線形代数などの数理に基づいて体系的に理解する.さらにMatlabによる演習を通してその理解をより深める.

学習・教育目標

1. 画像理解・認識に必要な基礎事項を理解する (第1〜5週).
2. 画像理解・認識の具体的な方法論について理解する(第2〜6週).
3. 画像理解・認識の応用事例について学ぶ.

キーワード

画像処理,画像認識,パターン認識

Keywords

Image processing, Image recognition, pattern recognition

時間割

講義内容/理解すべき項目
第1週画像理解・認識の概要/
画像理解・認識の重要性,難しさなどを実例を挙げながら解説する.
第2〜5週画像理解・認識の基礎/
画像認識のための数理的な道具立て(線形代数,統計学)を深く理解する.
第6〜8週画像理解・認識の実践/
一般物体認識,多視点画像認識,動画像認識,状況認識,学習理論などを,前半で学習した数理的な道具立てをベースに理解する.
第9〜10週総合解説/
具体的な応用事例の紹介などを含めならば,画像認識の方法論およびシステムについて理解を深める.

教材

適宜プリントを配布する.

参考書籍

「わかりやすいパターン認識」(石井健一郎,他著,オーム社出版局)
「Computer visionamodern approach」(David A. Forsyth, JeanPonce著,Pearson Education)

予備知識・前提条件

線形代数I・IIの知識は本講義の要となるので,不安がある場合には復習のうえでの受講を推奨する。また演習にはMatlabを利用するので,Matlabに関するの最低限の知識は必要である.

成績評価

期末試験点数,出席状況,レポートにより総合的に評価する.

教員メールアドレス

kfukui(AT)cs.tsukuba.ac.jp

講義のWebページ

【参考】2014年度(昨年度)画像認識工学ホームページ

オフィスアワー

特に指定しないが質問があればいつでも受けつける.F棟910

備考

平成22年度までに情報科学類で開設された「画像情報処理」の単位を修得した学生の履修は認めない.