画像・映像の認識技術・検索技術を理解するための
画像・映像の認識技術の基礎と応用
～パターン認識の基礎と検索技術～
画像や映像の認識技術・検索技術の基礎知識や手法を応用を交えながら解説する特別セミナー！！
- 講師
名古屋大学大学院情報科学研究科 教授 工学博士 村瀬 洋先生
- 日時
- 会場
- 受講料
- 1名：47,250円 同時複数人数お申込みの場合1名：42,000円
- テキスト
受講概要
予備知識
特になし
修得知識
1)画像認識の基礎知識 2)物体認識の基礎知識 3)映像検索・画像検索の知識
講師の言葉
近年，画像や映像の認識・検索技術は，カメラや計算機の低価格化や記憶容量の大容量化に伴い，様々な 分野で幅広く利用されています．例えば，セキュリティ用途では，顔認識，人物認識などが利用されています． 画像検索，映像検索の分野では，膨大な放送映像アーカイブや，インターネットなどでダウンロードした 画像 アーカイブの中から特定の映像や画像に一致するものを高速に探し出す技術などが着目されています． また，車載カメラから車の周囲の環境を認識し，運転者を支援する技術なども開発されています． 本セミナーでは，それらの画像や映像の認識技術・検索技術に関する基礎的な知識や手法を応用を交えながら 説明します．
プログラム
0. 画像認識とは
(1) 画像認識の概要 (2) 画像認識の問題設定
1. ３次元物体認識
1.1 固有空間法による物体認識 (1) 画像表現 (2) 固有空間法 (3) 物体の方向の認識 1.2 物体の切り出し 1.3 動画像の認識 1.4 画像認識に基づくロボット制御 1.5 照明の問題
2. 画像認識の基礎となるパターン認識
2.1 パターン認識とは 2.2 特徴抽出と前処理 (1) 特徴抽出 (2) スケールの変換 (3) 次元圧縮（主成分分析） (4) 判別分析 2.3 学習と認識 (1) 最近傍法 (2) Ｋ－ＮＮ法 (3) パーセプトロン (4) 二乗誤差最小法 (5) ＳＶＭ，カーネル法 (6) アダブースト
3. 画像・映像の高速探索
3.1 画像中の物体の高速探索 (1) アクティブ探索法 (2) 色を用いた物体の探索 (3) 能動カメラを用いた物体の探索 3.2 音や映像の高速・高精度な探索 (1) 時系列情報の高速探索 (2) 品質の劣化に対応した探索 (3) 次元圧縮を用いた高速探索 (4) より高精度な映像探索
講師紹介
略歴： 1980年3月：名古屋大学大学院修士課程修了 1980年4月：ＮＴＴ（当時，日本電信電話公社）研究所入社 1993年6月：米国コロンビア大学（１年間客員研究員） 2003年4月：名古屋大学情報科学研究科教授 所属学会： 電子情報通信学会 情報処理学会 ＩＥＥＥ（米国電気電子学会） 役職： ＩＥＥＥフェロー 受賞暦： 電子情報通信学会業績賞（電子情報通信学会）, 2002年 文部科学大臣賞（文部科学省）, 2003年 IEEE Multimedia Prize Paper Award, 2004年 多数の論文賞