アーカイブ: デジタルメディア処理2_2017_前期_木3

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デジタルメディア処理2, 前期木3, 豊洲地区教室棟03S22 303教室

本講義は,デジタルメディア処理1、デジタルメディア処理2という対となる科目の後半にあたるものです. 2017年度は,井尻の芝浦工大赴任に伴い,例外的に「デジタルメディア処理2」から井尻が担当することとなりました. そのため講義の前半部分には,本来デジタルメディア処理1にて扱うべき初歩的な内容も含まれています. また,2018年度のデジタルメディア処理2では,画像認識,パターン認識や深層学習などの高度な内容も盛り込む予定です.

受講生へ.
すべての講義は学内システムにて視聴可能です.興味があれば参照してください.(現在は履修生のみ対象なのですが将来的はもっとアクセスしやすくしたいと思っています.)

感想.
今年度は後半部分(デジタルメディア処理2)から担当ということで,基礎も応用もやろうとした結果,内容を少し盛り込みすぎた. 講義後に毎回実施したアンケートにて,「進め方が早い」や「もう少し演習を加えてほしい」との意見があった. この点は,ある程度対応を検討するが,講義動画公開などを活用することでも補いたい. 「学修する意欲の高い学生層が興味深く学べる」という点を最重視して講義を設計する(当たり前か。。).


1. デジタル画像とは : 講義資料
2. フィルタ処理1 : 講義資料
3. フィルタ処理2 : 講義資料 講義資料(後半)
4. 画像の幾何変換1 : 講義資料 フーリエ変換(再)
5. 画像の幾何変換2 : 講義資料
6. 画像領域分割 : 講義資料
7. 前半総括と試験 : 例題(参考まで)
8. 特徴検出1 : 講義資料
9. 特徴検出2 : 講義資料
10. 画像認識1 : 講義資料
11. 画像認識2 : 講義資料
12. 画像処理演習 : 講義資料 画像データ(zip)
13. 画像処理演習 : 講義資料 ソースコード(zip)
14. 前半総括と試験 : 例題(中間に比べると少し難しいかも)

付録. python openCV プログラミング資料
付録. 講義中に紹介したpythonのソースコード

メモ :
+ LMSで感想・コメントを聞くと結構いろいろなことを書いてくれる.
+ 講義中静か過ぎて心配になるけど,結構楽しく聞いているらしい(?).
+ 講義室は結構寒いらしいので気をつける
+ カリキュラム的に線形代数の初歩のみしか学んでない学生もいる(本講義で可視化を交えながら丁寧に解説することには意味がありそう)
+ フーリエ変換周りを1/2コマで話すのは難しい(用途を簡単に解説するのが限界かも).
+ 練習問題などを用意してその解答も示してほしいとの要望があるので対応する.


※教育機関の皆様
こちらの講義資料について,クラスルームユースの範囲であれば自由に利用して頂いてかまいません. 本学は私学ですが,公的資金も多く投入されているため,多少でもその社会還元になればと考えております.もしこれがお役に立てるのであればとてもうれしいです。
(注意)資料内の図について,何も表記のないものは井尻のものかパブリックドメインのものなので自由に利用できます.
出典の表記がある図の著作権は引用元に属しますので,そのままの利用を控えていただくか,利用の際には適宜判断をお願いします.

また、もし間違いなどありましたら是非ご連絡頂きたいです. takashi.ijiri80 AT gmail.com