シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2015/09/30 現在 |
| 開講学期／Course Start | 2015年度 後期 |
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| 開講曜限／Class period | 集中講義 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 集中講義 |
| 対象学科／Department | 情報電子 |
| 対象学年／Year | 1 |
| 授業科目区分／Category | 博士前期課程 大学院自専攻科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義及び演習 |
| 授業科目名／Course Title | 認知情報処理特論Ａ 知能情報学 |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 坂本雄児，姜錫 （窓口：鈴木幸司） |
| 時間割コード／Registration Code | MQ316 |
| 連絡先／Contact |
鈴木幸司(V 611 0143-46-5435 yuki(at)epsilon2.csse.muroran-it.ac.jp (at)を@に変更してメール) |
| オフィスアワー／Office hours | 鈴木幸司(月曜日 13:30-14:30) |
| 更新日／Date of renewal | 2015/09/02 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
コンピュータビジョンは,画像の中から３次元的な形状や外観を復元する技術である。この技術を用いることによって,重複する多くの写真から３次元モデルとして物体や建物を正確に計算することができたり背景の中を移動する物体や人を追跡することが可能である。このようなコンピュータビジョンの技術は写真測量,医用画像処理など様々な応用がある。本講義では,コンピュータビジョンのベースとなる画像処理技術について習得し,演習によって応用力を涵養する。 Computer vision is technology to recover three dimensional shape and external appearance of objects from an image. We can estimate objects and buildings as three dimensional models from overlapped pictures using technologies of the computer vision. Furthermore, we can track moving objects in the complex background automatically using it. These technologies of computer vision are applied to various engineering problems such as measurement with pictures and medical image processing. Students learn fundamental image processing techniques for computer vision and acquire practical techniques to implement its algorithm. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
（１）コンピュータビジョンのための画像処理技術の知識と実装する能力を習得する。 Students understand image processing techniques for computer vision and learn implementation techniques. （２）コンピュータビジョンのための特徴検出とマッチング技術の知識と実装能力を習得する。 Students understand feature detection techniques and matching techniques for computer vision. They also learns implementation techniques about the above techniques. |
| 授業計画 ／Course Schedule |
１週目：点演算子と線形フィルタリング(point operators and linear filtering) ２週目：近傍演算とフーリエ変換 (neighboring operation and Fourier transform) ３週目：線形フィルタリング,フーリエ変換の演習 (practice of linear filtering and Fourier transform) ４週目：線形フィルタリング,フーリエ変換の演習 (practice of linear filtering and Fourier transform) ５週目：立体情報の取得とその演習（solid infrmation and its acquisition） ６週目：立体情報の取得とその演習（solid infrmation and its acquisition） ７週目：大域最適化とその演習（global optimization and its practice） ８週目：大域最適化とその演習（global optimization and its practice） ９週目：コンピュータビジョンの幾何学（geometry for computer vision） １０週目：コンピュータビジョンの幾何学（geometry for computer vision） １１週目：コンピュータビジョンの幾何学（geometry for computer vision） １２週目：コンピュータビジョンの幾何学（geometry for computer vision） １３週目：コンピュータビジョンの幾何学（geometry for computer vision） １４週目：演習発表会 (presentation of practice) １５週目：演習発表会 (presentation of practice) total lecture time: 1350 minutes |
| 教科書・参考書に関する備考 |
[教科書] ・必要な資料を配布して説明する。 The handouts are distributed in every class. [参考書] [備 考] |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
演習のレポートとプレゼンで評価する。 evaluation: practice reports and final presentation |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
・この授業科目は情報電子工学系専攻の情報システム学コースとコンピュータ知能学コースの教育目的に対応している。 This lecture corresponds to the educational purposes of Computer Systemics Course and Computer Intelligence Course in Division of Information and Electrical Engineering. |
| 関連科目 ／Related course |
・認知情報処理特論 B Advanced Cognitive Information Processing B |
| 備考 ／Notes |
この授業は日本語で行う。 This lecture is taught in Japanese |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||