お知らせ
- このページは，画像認識工学[GB42301] の講義ページです．担当教員 システム情報工学研究科ＣＳ専攻 福井 和広ＴＡ ＣＳ専攻 博士後期２年 大川 泰弘
講義概要
画像認識処理の基礎と応用について講義する。画像認識・理解のための基本的な考え方やアルゴリズムを線形代数などの数理に基づいて体系的に理解する。
レポートの発表について
- 持ち時間は，質問を含めて一人１０分を予定しています．
- PCとプレゼンファイルはこちらで準備します．
- 発表者（敬称略）の方は，準備をお願いいたします．
- 酒主佳祐
- 小林弘明
- 黒木涼
- 水谷蓮
- 今井勇太
- 小関大紀
- 山崎泰幸
課題
講義資料
講義予定
- 第１週：画像同士の類似度を計ってみよう．
- 画像認識の概要: 画像認識の定義，流れ，目的，認識と識別，識別の本質，バイオメトリクス（指紋，静脈,虹彩など）
- 第２週：画像から色々な特徴を抽出してみよう．
- 画像認識の数理１：ベクトル空間，正規直交基底，ユークリッド距離，正規化相関
- 第３週：画像から色々な特徴を抽出してみよう．
- 画像認識の数理２：高次元ベクトル空間，直交射影，斜交射影
- 第４週：画像情報をコンパクトに表現してみよう．
- 画像認識の数理３：主成分分析のアルゴリズム
- 第５週：色々な画像データに対して主成分分析と線形判別分析を，掛けて識別に有効な特徴を抽出してみよう．
- 画像認識の数理４：線形判別のアルゴリズム
- 第６週：画像から識別した対象を切出し見よう．
- 課題の発表会（予定，前後に変更する可能性あり）
- 第７週：基本となる識別法を考えてみよう．
- 色々な識別アルゴリズム：パーセプトロン，K近傍法，マハラノビス距離，正規化相関法，部分空間法，相互部分空間法，正準相関分析
