科目名 マルチメディアデータベース特論
単位数 2.0
担当者 知能工学専攻 准教授 黒木 進
履修時期 後期
履修対象 1、2年次
概要 授業形態:講義、演習
マルチメディアデータベースの検索技術を中心に講義を行う。空間データベース、時系列データベース、画像データベース、テキストデータベースを例にとり、それらの検索技術について述べる。これらの検索技術の背景にある数理的原理について述べる。また、事例研究も行う。
科目の到達目標 特徴量を用いたマルチメディアデータベース検索技術に共通する手法である索引、Quick and Dirty FilterやGeminiアルゴリズムを理解する。
受講要件 大学初年級レベルの数学(解析学、線形代数)の知識を持っていること。
事前・事後学修の内容 授業の後で、講義内容を復習してポイントをノートにまとめる。
関連するニュースや記事に気づいたら一読して、見聞を広める。
講義内容 1. 関係データベースの諸概念
2. 関係データベースの検索と索引
3. 空間データベース
4. 空間データベース
5. 時系列データベース
6. 画像データベース
7. テキストデータベース
8. マルチメディアデータの分類とクラスタリング
9. 検索結果の視覚化
10. 事例研究(1)
11. 事例研究(2)
12. 事例研究(3)
13. 事例研究(4)
14. 事例研究(5)
15. 事例研究(6)
評価方法 事例研究での論文紹介プレゼンテーションにより評価する。
教科書等 教科書:なし
参考書:北上始、黒木進、田村慶一著「データベースと知識発見」(コロナ社)
担当者プロフィール 授業内容やプレゼンテーションなどに関する、学生の個別学習相談を随時受け付けています。教員の所在は、学内サイネージ等に掲示されていますので、確認の上、研究室を訪ねてみてください。

マルチメディアデータベースの研究に従事。
備考