ディジタルメディア処理2, 2020

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概要

時間 : 2020, 前期,木3コマ
場所 : 豊洲キャンパス 教室棟 406教室



 画像処理・画像認識は,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では,画像データ構造・画像撮影方法・線形フィルタ・非線形フィルタ・フーリエ変換・拡大縮小・補間など,主に画像を編集する方法を置き紹介しました.本科目では,計算機を利用して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,画像の局所領域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を紹介します.また,講義の後半では,深層学習を用いた画像認識についても取り扱います.
 それぞれの技術に関して,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講義内で取り扱う手法のより深い理解を目指します.講義資料は井尻のweb pageに事前にアップロードします.また,講義動画は,受講者に限りscombより閲覧可能です.前期のディジタルメディア処理に比べ,比較的高度な内容を多く紹介するので,講義資料を予習に,講義動画を復習に活用してください.

2020年度の実施方法について.
新型コロナウイルスの流行に伴い,本科目は事前動画・小テストとオンラインによる質疑という反転授業形式にて実施します. また,7~11回目の演習はzoomによる遠隔形式で実施します.


講義資料は,scombもしくはこちらのページに講義動画の公開にあわせてアップロードします.
講義動画は,2週間前にはアップロードしScombを通じてURLをアナウンスします. また,各講義において小テストが出題されます.回答期間内はScombより何度でも回答可能です.回答期間は『動画アップロード日から実際の授業日の翌日まで』とします.
演習は,課題をweb pageから出題します. また,実際の講義時間に,zoomをつないで遠隔にてTAや私が質問に答える枠組みを用意する予定です(ただし,より良い方法を思いついた場合変更する可能性があります).
筆記試験について,7/20日時点で登校が非推奨であればscombにて実施します.そうでなければ通常通り講義室にて実施します.

 

講義・演習スケジュール

Date Contents Materials and assignments
(動画は本学学生のみアクセス可)
00. 0/00 概要説明 pdf pptx 講義動画
01. 5/11 特徴検出01 pdf pptx 講義動画
02. 5/18 特徴検出02 pdf pptx 講義動画
03. 5/25 領域分割 pdf pptx 講義動画
04. 6/01 パターン認識01 pdf pptx 講義動画
05. 6/08 パターン認識02 pdf pptx 講義動画
06. 6/15 パターン認識03 pdf pptx 講義動画
07. 6/22 演習01 Python入門(インストール情報含む)
python入門のコード類
プログラミング課題
課題のテンプレート
08. 7/29 演習02
09. 7/06 演習03
10. 7/13 演習04
11. 7/20 演習05
12. 7/27 筆記試験 準備中 (登校停止が続く場合scomb実施予定)


講義中に紹介したコードの一部は こちら.

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.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