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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

関連するディプロマポリシー Related Diploma Policy
時代の課題と社会の要請に応えた専門的知識と技能/Expert knowledge and skills to address the issues of the age and the demands of society
 
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
本講義は毎回100分、計14回の授業を行う。各回の講義内容は次のよう予定している。受講性生が自習・復習をそれぞれ2時間行うことが望ましい。毎回教員は授業内容に関連する論文を配布するが、各自で予習の時間を使って、論文を予め読み、授業内の質疑応答に対応する。

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と応用課題
 
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。講義を4回以上欠席したものは評価の対象としない。
 
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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