科目名 画像メディア工学特論
単位数 2.0
担当者 知能工学専攻 教授 日浦 慎作
履修時期 前期
履修対象 1・2年次
概要 画像の入力装置から様々な計算機処理,さらには応用について広く講義する.またこの講義では,演習課題および最終プロジェクトとして,電子情報通信学会(パターン認識・メディア理解研究会)が主催するアルゴリズムコンテストを取り上げる.
まず講義の前半では,従来のコンテストの課題と,それを解くための様々な画像処理技法・アルゴリズムを紹介する.またそれに合わせ,画像の入力や処理に関する基礎から,最新の研究成果や応用事例についても広く紹介する.つづいて講義の後半では,当年度のアルゴリズムコンテストの課題について解説し,受講生が作成したプログラムに関するディスカッションや評価を中心にして講義を進める.

電子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) アルゴリズムコンテスト
http://www.ieice.org/~prmu/jpn/#alcon
科目の到達目標 具体的な画像パターン認識の問題を対象にアルゴリズムを構成し,プログラムを作成する課題を通じて論理的思考能力および問題解決能力を獲得するを高める.また,レポート作成および発表を通じてプレゼンテーション能力,コミュニケーション能力の向上を図る.
受講要件 C言語の基礎知識とプログラミング環境を有していること.ただし,アルゴリズムコンテストは学部生の応募も可能なレベルに設定されており,高度なプログラミング技術や専門知識は要求されない.
事前・事後学修の内容 画像の認識・理解には知能工学分野の様々な技術が利用されているので,それそれの受講生は,自身の専門分野(所属研究室の研究分野)が生かせる場面が多い.専門分野を活かしたアルゴリズムを開発し,アルゴリズムコンテストへ実際に応募することを期待する.また本講義の履修者は,後期開講科目のコンピュータビジョン特論を受講することが望ましい.

講義内容 1 講義の概要と,アルゴリズムコンテストについて
2 過去のコンテスト課題とその解法
3 画像からの探索アルゴリズム(ヒストグラムの利用,アクティブ探索など)
4 画像認識のための統計学
5 局所特徴量(SIFT, HOG)
6 画像からの認識アルゴリズム(特徴量,主成分分析,線形判別分析など)
7 現在の顔検出技術(Viola-Jones の方法,ブースティング,積分画像など)
8 画像センサ(レンズと撮像素子など)
9 光の波長と色の知覚(ヒトの視覚,色空間,色度など)
10 今年度コンテストの課題解説
11 中間発表(アルゴリズムのアイディア発表会)
12 今年度コンテスト課題に関する基礎技術
13 今年度コンテスト課題に関する最新技術
14 最終発表(1)
15 最終発表(2)
※なお,講義の内容は各年度のアルゴリズムコンテスト課題の内容や発表時期によって適宜変更する.
評価方法 受講態度,提出したレポートの提出状況と内容,作成した課題プログラムの内容およびそれに関する発表,コンテスト応募とその結果を総合的に評価する.
教科書等 教科書: 適宜プリントを配布する
参考書: 奥富編:ディジタル画像処理,CG-ARTS協会
     田村編:コンピュータ画像処理,オーム社
     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
     八木,斎藤編:コンピュータビジョン最先端ガイド1〜5,アドコム・メディア
担当者プロフィール 画像処理やバーチャルリアリティ技術に関する研究に従事.特に,文書や図面などの2次元画像でなく,3次元の実世界をとらえた画像を取り扱う「コンピュータビジョン」分野の研究に携わっている.知能工学専攻 画像メディア工学・CG研究室長.

授業内容や宿題などに関する質問および相談は随時受け付けていますが,研究室には不在の時も多いため,研究室を訪ねる場合は講義前後の空き時間や電子メールなどで事前にアポイントメントを取るようにしてください.
備考 【教職】中専免(数学),高専免(数学)