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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. デジタルメディア処理1では画像処理の基礎と画像を編集する手法(HDRI,線形・非線形フィルタ,ハーフトーン処理, アファイン変換,画像補間,フーリエ変換,周波数フィルタ,etc) について紹介し,その幾つかについてはpythonによる実装も行ないました.
デジタルメディア処理2では,計算機が画像を認識する技術に焦点を絞り,講義を進めます. 具体的には,講義前半で画像領域分割,特徴検出を解説し,講義後半ではパターン認識と深層学習を取り扱います. また,本講義において触れる幾つかの技術については,pythonを利用した実装も行ないます. (PC室の計算機が耐えそうなら簡単な深層学習もやってみようと思っていますが、難しいかも.)

講義・演習スケジュール(予定)
4/19 - 01. 序論,テクスチャ合成 : pdf pptx
4/26 - 02. 特徴検出01      : pdf pptx
5/10 - 03. 特徴検出02      : pdf pptx
5/17 - 04. 領域分割01      : pdf pptx
5/24 - 05. 領域分割02      : pdf pptx
5/31 - 06. パターン認識の基礎01 : pdf pptx
6/07 - 07. パターン認識の基礎02 : pdf pptx
6/14 - 08. パターン認識の基礎03 : pdf pptx
6/21 - 08. 筆記試験       : 例題集 
6/28 - 10. プログラミング演習01 : 課題(基本+発展) 基本課題の雛形zip 発展課題の雛形zip
課題15について...
このまま実装すると計算時間がかかりすぎるので,データを1000個だけ利用するようにしてください.つまり,
s.fit( x_train[0:1000], t_train[0:1000])
と,学習部分を書いてください.推定は失敗しますが気にしないでよいです.(詳細は講義 と 講義資料へ)
7/05 - 11. プログラミング演習02 :
7/12 - 12. プログラミング演習03 :
7/19 - 13. プログラミング演習04 :
7/26 - 14. プログラミング演習05 :




※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教えて頂きたいです. takashi.ijiri80 AT gmail.com