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 授業科目
 Course Title
ビジュアル情報処理特論
Advanced Visual Information Processing
 担当者
 Instructor
教授   張 善俊  後学期 木曜日4時限
 単 位
 Credit
2

到達目標 Target to be Reached
画像処理技術の理解をさらに深めて、パターン認識、立体視など基本的な応用を実践的に作れるようにすること。
 
授業内容 Course Content
 「画像情報処理」で学んだ技術をベースに画像の処理と認識・理解についての基本的な考えに重点を置き、具体的応用に際して柔軟な発想ができるように最新の話題に絞って勉強していく。
 
授業計画 Course Planning
1.統計的パターン認識法
2.OPENCVによる画像処理の課題
3.ベイズ信頼度ネットワーク
4.隠れマルコフモデル
5.主成分分析
6.画像のエッジ特徴の抽出
7.画像の特徴抽出と応用
8.カメラモデルとレンズ
9.カメラキャリブレーション
10.対応点問題
11.決定木とブースト
12.ファジー画像処理
13.ニューラルネットによる画像処理
14.パターン認識の比較
15.応用課題
 
授業運営 Course Management
講義、学生発表を交互に行う。毎回資料を配る。
 
評価方法 Evaluation Method
最終レポートと講義中の発表の内容で評価する。
 
オフィスアワー Office Hour (s)
月曜日10:00から18:00まで
 

参考書 Book (s) for Reference
Richard O. Duda、Peter E. Hart, David G. Stork『パターン識別』2.Edition[John Wiley & Sons]2001
Colin Ware,Information Visualization,Academic Press,2000
豊田秀樹『共分散構造分析』[朝倉書店]2000

 
 
 
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