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 406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. 画像処理は,産業・自然科学・エンタテインメントなど,多種多様な分野の発展に関わる非常に重要な技術です. デジタルメディア処理1では,画像処理の基本である,画像データ構造・画像撮影方法・各種フィルタ・拡大縮小・補間などについて紹介しました. この内容をさらに発展させ,本デジタルメディア処理2では,計算機が画像を認識する手法について紹介します. 具体的には,画像から目的部分を切り抜く領域分割,画像の特徴を計算機が理解できる形で記述する特徴抽出,および, 抽出した特徴を用いて画像を識別するパターン認識について解説します. また,講義後半では,深層学習を用いた画像処理についても紹介します.
本講義にて解説する技術に関して,コーディング可能な深さで理解できるよう,ソースコードを交えながら詳細な技術解説を行ないます. また,Pythonを用いたプログラミング演習を通して画像処理手法のより深い理解を目指します. 講義資料はこのページに事前にアップロードします.受講者に限りscombより講義動画の閲覧が可能です.講義の復習に利用してください.

講義・演習スケジュール(予定)
4/11 - 01. 序論,テクスチャ合成 : pdf pptx
4/18 - 02. 特徴検出01      : pdf pptx
4/25 - 03. 特徴検出02      : pdf pptx
5/09 - 04. 領域分割01      : pdf pptx
5/16 - 05. 領域分割02      : pdf pptx
5/23 - 06. パターン認識の基礎01 : pdf pptx
5/30 - 07. パターン認識の基礎02 : pdf pptx
6/06 - 08. パターン認識の基礎03 : pdf pptx
6/13 - 08. 筆記試験        :
6/20 - 10. プログラミング演習01 :
6/27 - 11. プログラミング演習02 :
7/04 - 12. プログラミング演習03 :
7/11 - 13. プログラミング演習04 :
7/18 - 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