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．2年生時のデジタルメディア処理では，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，本コンピュータビジョンでは，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．講義資料は井尻のweb page （takashiijiri.com）に事前にアップロードします．
| Date | Contents | Materials |
|---|---|---|
| 01. 4/10 | Introduction | |
| 02. 4/17 | 特徴検出01 | |
| 03. 4/24 | 特徴検出02 | |
| 04. 5/08 | 領域分割 | |
| 05. 5/15 | Optical Flow | |
| 06. 5/22 | パターン認識01 | |
| 07. 5/29 | パターン認識02 | |
| 08. 6/05 | パターン認識03 | |
| 09. 6/12 | 筆記試験 | |
| 10. 6/26 | 演習01 | 準備中 |
| 11. 7/03 | 演習02 | |
| 12. 7/10 | 演習03 | |
| 13. 7/17 | 演習04 | |
| 14. 7/24 | 演習05 |