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Computer Vision Laboratory (CVLAB) of the Graduate school of Systems and Information Engineering at the University of Tsukuba by Professor Kazuhiro Fukui.
Cvlab’s Datasets and Source Code

In CVLAb we study the field of Computer Vision.
In this section you will be able to find the latest Datasets, Source Codes and Papers developed in our laboratory, and download them for Educational purposes under the license of creative commons.

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02 December, 2007

2011年度 画像認識工学

2011年度 画像認識工学


  • 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




  • 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


  • 課題プログラム:?
    • 追加プログラム:?
  • 注意事項
    • データが正しくアップロードされているか確認してください.
    • 提出する課題には,下記の項目を必ず示してください.
      • 実験に用いた各クラスの画像のサンプル
      • 主成分ベクトルの画像
      • 3次元にプロットした図
      • 上記の3つに対する考察



  • 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