コンピュータビジョン【土曜集中コース】（シラバス）
基本情報
- 科目名
- コンピュータビジョン
- 教材担当
-
長原 一
村松 大吾
大倉 史生
中島 悠太
- 授業概要
コンピュータビジョンは、「見る」という視覚の機能を機械で実現することを目的とする分野で、人工知能や機械学習などの分野と深い関わりを持つ。この講義では、視覚機能を実現するための基本となる画像処理から、動きの抽出、3次元データの獲得、視覚と言語の対応付けなど、古典的なアプローチから深層学習を利用したアプローチまで幅広く取り上げ、根本となる技術について学ぶ。
詳細情報
| 第1回 | （村松）画像取得、画像表現、色表現 |
|---|---|
| 第2回 | （村松）画像補正、濃度補正，平滑化 |
| 第3回 | （村松）エッジ検出 |
| 第4回 | （村松）二値画像処理（細線化、骨格化、ハフ変換等） |
| 第5回 | （長原）射影幾何、レンズ光学 |
| 第6回 | （長原）三次元復元（パッシブステレオ）ステレオ、マッチング、エピポーラ、マルチベースライン、EPI |
| 第7回 | （長原）三次元復元（アクティブステレオ）スリット、ランダム、パターン光投影、フォトメトリックステレオ |
| 第8回 | （長原）三次元復元 (ToF), DFF, DFD |
| 第9回 | （大倉）固有空間法 |
| 第10回 | （大倉）移動体抽出1（背景差分、フレーム間差分、線型予測モデル、マハラノビス距離） |
| 第11回 | （大倉）移動体抽出2（固有背景モデル）、速度ベクトルの抽出1（相関法、時空間方程式） |
| 第12回 | （大倉）速度ベクトルの抽出2（特徴照合による手法、KLT法）、色情報による領域抽出 |
| 第13回 | （中島）パターン認識の概要・歴史と局所特徴量 |
| 第14回 | （中島）表現学習概要 |
| 第15回 | （中島）画像検索 |
| 第16回 | （中島）キャプション生成・アテンション |