シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
コンピュータビジョン特論（H27年度以前入学生） | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced Computer Vision | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門展開科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
知能機械工学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
中村 友昭 | ||
| 居室 /Office |
西8-418 | ||
| 公開E-mail |
tnakamura@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last update |
2019/03/18 13:58:19 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
コンピュータやロボット、更には様々な機器が、それらの周囲の環境を的確に把握し動作するためには、人間の目（視覚系）と同じ様に、外界を見てその様子を理解するための目（視覚機能）を持つことが不可欠である。人間は、ことさら意識することなく、様々な条件下での周囲の状況を目で見て理解し、その結果に基づいて外界に働きかけることができる。一方、同じことをコンピュータやロボットにさせようとすると、明るさや色の連続的な時空間分布であり構造化されてはいない画像情報をいかに取り込むかに始まって、いかに構造化された情報を取り出し、シーンを認識或いは理解するかに至るまで、数多くの処理が必要である。このための技術がコンピュータビジョン（ロボットビジョン、マシーンビジョンなどの言い方もある）である。 本講義では、まず基礎事項として、人間の視覚、カメラによる画像撮影、色情報の取扱い、ディジタル画像の取扱いなどについて学習する。次に、画像・距離情報取得のための各種方法・機器、各種の画像処理手法について学習する。更に、具体的応用例として、コンピュータトモグラフィ、顔検出・認識、文字認識、ステレオビジョン等について紹介する。 Computer, robot, and various machines are required to have the eyes, that is the ability of vision, as humans to see and understand their surroundings so as to appropriately grasp the conditions of environment and interact with them. Humans can see and understand the surroundings under various conditions without special efforts and can interact with the outside based on the results of understanding. On the other hand, in order to make computer and robot do the same behaviors, various kinds of processes are required. Examples of necessary processes are to capture visual information that is spatially and temporally continuous distribution of brightness and color and is not structured, to extract the structured information from images, and to recognize and understand scenes, and so on. A technology for these purposes is named “computer vision.” “Robot vision” and “machine vision” are alternative terms for this technology. In this lecture, human vision systems, image capturing by camera, handling of color information, and handling of digital images are lectured as fundamentals. Then various methods and devices to capture image and distance information and various image processing methods are lectured. Furthermore as the applications of computer vision, computer tomography, detection and recognition of face, character recognition, stereo vision, and so on will be introduced. |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
特になし NIL |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
特になし NIL |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
教科書は特に指定しない。講義中に適宜プリントを配布する。 参考書として以下のものを挙げておく。 [ 参考書 ] [1] 田村秀行編著：“コンピュータ画像処理,” オーム社, 2002. [2] 藤岡弘、中前幸治：“画像処理の基礎,” 昭晃堂, 2002. [3] 出口光一郎：“ロボットビジョンの基礎,” コロナ社, 2000. [4] ディジタル画像処理編集委員会監修：“ディジタル画像処理,” CG-ARTS協会, 2004. [5] 奈良先端科学技術大学院大学OpenCVプログラミングブック制作チーム：“OpenCVプログラミングブック－OpenCV 1.1対応（第２版）,” 毎日コミュニケーションズ, 2009. [6] Gary Bradski, Adrian Kaehler （松田晃一訳）：“詳解OpenCV－コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識,” オライリー・ジャパン, オーム社, 2009. The textbooks are not specified. Original handouts will be prepared in the class. The followings are some reference books. [ Reference books ] [1] H. Tamura ed. : “Computer image processing,” Ohmsha Ltd., 2002. [2] H. Fujioka and K. Nakamae : “Fundamentals of image processing,” Shokodo Co. Ltd., 2002. [3] K. Deguchi : “Fundamentals of robot vision,” Corona Publishing Co. Ltd., 2000. [4] “Digital image processing,” Computer Graphic Arts Society (CG-ARTS), 2004. [5] “Open CV programming book – Open CV 1.1(2nd ver.),” Mainichi Communications Inc., 2009. |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
(a) 授業内容 以下の項目を中心に、基礎的な原理・考え方にポイントを置いて講義を行う。 第１回 コンピュータビジョンとは 第２回 人間の視覚特性 第３回 コンピュータ／ロボットの視覚 ～カメラモデル、他～ 第４回 色情報の取扱いの基本 第５回 色情報の取扱い ～様々な表色系～ 第６回 ディジタル画像の取扱い ～標本化、量子化～ 第７回 ディジタル画像の取扱い ～画素の連結性、距離～ 第８回 画像入力システムの構築 第９回 様々な画像入力装置及び距離情報の取得 第１０回 画像処理（１）～ヒストグラム、統計量、濃度変換～ 第１１回 画像処理（２）～２値化、２値画像処理～ 第１２回 画像処理（３）～画像特徴の抽出：平滑化、エッジ検出、局所特徴量、他～ 第１３回 画像処理（４）～画像特徴の抽出：Hough変換、領域抽出、他～ 第１４回 コンピュータビジョン技術の応用 ～全般、コンピュータトモグラフィ、他～ 第１５回 コンピュータビジョン技術の応用の具体例 ～顔検出・認識、文字認識、ステレオビジョン、他～ (b) 授業の進め方 配布プリントの内容に沿って講義を行う。 (c) 授業時間外の学習（予習・復習等） 予習は特に必要としないが、各回の授業における重要事項について必ず復習を行うこと。 (a) Outline of Class and Contents The following topics will be lectured based on fundamental theories and approaches. (1) What is “computer vision” ? (2) Characteristics of human vision systems (3) Computer/robot vision – camera model, and so on - (4) Fundamentals of handling color information (5) Handling of color information – various color systems - (6),(7) Handling of digital image – sampling and quantization, connectivity of pixels, distance - (8) Construction of image capturing systems (9) Various image capturing devices and measurement of distance information (10)-(13) Image processing (1)-(4) – histogram, gray level transformation, processing of binary image, extraction of image features, and so on. - (14) Application of computer vision – general, computer tomography, and so on - (15) Concrete examples of application of computer vision – face detection and recognition, character recognition, stereo vision, and so on - (b) How to lecture Will be lectured according to the contents of handouts. (c) Out-of-class work (preparation and review) Preparation is not required. However the intensive review is required for every lesson. |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
(a) 評価方法 レポートによって総合評価する。 (b) 評価基準 以下の到達レベルをもって、合格の最低基準とする。 (1) ディジタル画像の取扱いの基礎、画像入力装置の基本を理解していること。 (2) 画像処理の基本手法や手順を理解していること。 (3) 画像特徴の抽出、ステレオビジョンについて基本手法を理解していること。 (4) コンピュータビジョンシステムの構築について、講義で学んだ内容に基づいて、具体的に論じることができること。 (a) Evaluation method Evaluate overall by a report. (b) Performance evaluation standards The followings are the minimum requirements to pass. (1) Have understood the fundamentals of handling of digital images and image capturing devices. (2) Have understood the fundamental methods and processes of image processing. (3) Have understood the fundamental methods of extraction of various image features and stereo vision. (4) Can discuss concretely the construction of computer vision systems based on what one has learned in this lecture. |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
適宜相談に応じるが、事前に電子メールにてアポイントを取ること。 Before visiting the office, please make an appointment by using E-mail. |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
講義を受身の姿勢で聴講するだけでなく、自分ならどの様なコンピュータビジョンシステムを、どの様に構築していきたいかを積極的に考えていくことを期待する。 Not only attending lessons but also deliberating upon computer vision systems and their applications deeply. |
| その他 /Others |
特になし NIL |
| キーワード /Keywords |
画像、画像処理、ディジタル画像、コンピュータビジョン、画像認識、画像特徴 image, image processing, digital image, computer vision, image recognition, image features |