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授業科目名
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担当教員
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コンピュータビジョン特論
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茅 暁陽／豊浦 正広
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時間割番号
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単位数
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コース
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履修年次
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期別
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曜日
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時限
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| GTK509 | 2 | (未登録) | 1 | 後期 | 水 | III | ||||||||
| ［概要と目標］ | ||||||||||||||
| 本授業では、コンピュータビジョンおよびコンピュータグラフィックスによる2次元・3次元の視覚情報の解析・生成を実現する方法を学ぶ。 （オムニバス方式／全15回） （豊浦 正広／8回） 前半は3次元形状獲得を中心にコンピュータビジョンの原理を学ぶ。コンピュータビジョンの最新の話題について触れ、未解決の問題を俯瞰する。カメラキャリブレーションについて学んだ後、特徴点マッチングによる距離画像生成の実践を行う。視線追跡、人間の視覚系、没入型映像提示などを題材にして、人間が系に入る画像処理について学ぶ。 （茅 暁陽／7回） 後半は視覚情報の合成に重点を置く。2次元画像の高度なフィルタリング、切り出し、貼りあわせ、模様の転写などを実現する手法を学ぶ。 |
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| [到達目標] | ||||||||||||||
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1. コンピュータビジョンの原理を理解し、複数カメラの映像から距離画像を獲得できる。 2. 人間の視覚系を理解し、視線追跡プログラムの実装と視覚に訴える映像合成と提示ができる。 3. 最新の画像合成技術についてそのアルゴリズムを理解する。画像合成を例として、学部で学んだ基礎知識の活用方法を習得する。問題が与えられたとき、その解決に向けての情報収集能力を修得する。 |
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| ［必要知識・準備］ | ||||||||||||||
| 線形代数、微積分学などの数学、プログラミング（python）のスキル、アルゴリズムとデータ構造が必要である。また、画像の表現やその基本的なフィルタリング、およびコンピュータグラフィックスの基礎知識を持っていることが望ましい。 | ||||||||||||||
| ［評価基準］ | ||||||||||||||
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| ［教科書］ | ||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||
| ［参考書］ | ||||||||||||||
| ［講義項目］ | ||||||||||||||
| 第 1回 コンピュータビジョン概要，授業ガイダンス 第 2回 カメラの内部キャリブレーション 第 3回 カメラの外部キャリブレーション 第 4回 ステレオ距離画像生成(1) - 平行化と特徴点マッチング 第 5回 ステレオ距離画像生成(2) - 大域最適化 第 6回 視線追跡 第 7回 人間の視覚系 第 8回 種々のカメラモデルと没入型映像再生 第 9回 テクスチャと画像解析・画像生成 第10回 サンプルに基づくテクスチャ合成 第11回 テクスチャと画像編集，画像フィルタリング 第12回 フラクタルと手続き型テクスチャ合成 第13回 物理シミュレーションに基づくテクスチャ合成 第14回 テクスチャ合成と応用に関する最新研究 第15回 文献調査発表 |
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