知能画像工学

知能画像工学

【講義の目的】

近年，コンピュータの高速化・小型化とテレビカメラの分解能・感度向上・小型化・低価格化が

平行して進みつつあり，マシンビジョンシステムがFA・オフィス・医療・福祉など幅広い分野に

導入されるようになってきた．
本講義では，博士前期課程履修者を対象に，この基盤となる画像処理・解析技術について，
基本技術と最近の研究動向に関する説明を行う．

【キーワード】

Computer Vision，3次元画像認識，動画像処理，画像認識

【授業計画】

1. CV序論 2.ＣＶのための画像センサ　　3.ＣＶにおけるエピポーラ幾何

4. カメラキャリブレーション　　 5. ステレオ視　　

6. 動画像処理（１）：基本概念・差分処理

7. 動画像処理（２）：オプティカルフロー

8. 動画像処理（３）：正則化・動的輪郭モデル

9. カラー情報表現・解析

10. 幾何学的不変量

11. スケールスペース

12. パターン認識

13. 3次元画像認識（１）

14. 3次元画像認識（２）

15. 事例紹介・最終レポート課題提出

【２０２０（令和２)年度講義】

※重要※

大学院の改組により，R2年度から開講しなくなったが，

コンピュータビジョン・パターン認識に関する

基本事項を修得する必要のある諸君のために，

自習できる環境を整えた．

各自，講義内容のリンクをクリックし，

パワーポイントファイルを入手して，

自習すること．

※２０１５（Ｈ２７)年度より第１クォーター（２回連続）で実施する．

【参考書】

l D.Marr 著，乾・安藤　訳：「ビジョン-視覚の計算理論と脳内表現-」，産業図書（1987 (1979) ）

l D.A.Forsyth, J.Ponce 著，大北　訳：「コンピュータビジョン」，共立出版 (2007（2003）)

l 松山，久野，井宮　編：「コンピュータビジョン　技術評論と将来展望」，新技術コミュニケーションズ（1998）

l 八木，斉藤　編：「コンピュータビジョン最先端ガイド１」，アドコム・メディア (2008)

l 奈良先端科学技術大学院大学OpenCV プログラミングブック創作チーム：「OpenCV プログラミングブック」，
毎日コミュニケーションズ (2007)

【評価方法】

毎回提出するレポートと最終レポート内容を考慮して評価する．

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