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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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豊浦 正広／斎藤 英雄
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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 | 月 | V | ||||||||
| ［概要と目標］ | ||||||||||||||
| Computer Vision (CV), i.e., the research area for realizing the visual function of humans by computer, has been studied for over 40 years, along with robotics and artificial intelligence. Applications of CV have also spread into many fields including media processing, human interface, computer graphics, and entertainment. This course covers CV from fundamental theory to recent applications. Note that this course corresponds to the specialized knowledge and skills (C2) specified in the Diploma Policy of the Computer Science and Engineering Course. コンピュータビジョン（CV）、すなわち人間の視覚機能をコンピュータで実現するための研究領域は、ロボット工学や人工知能とともに40年以上にわたって研究されてきた。また、CVの応用は、メディア処理、ヒューマンインタフェース、コンピュータグラフィックス、エンターテインメントなど多くの分野に広がっている。本講義では、CVを基礎理論から最近の応用まで網羅する。なお、本授業はコンピュータ理工学コースのディプロマポリシーで定めた専門知識・技術(C2)に対応する。 |
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| [到達目標] | ||||||||||||||
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1. Understand the basic principles of computer vision 2. Understand and be able to implement basic algorithms of computer vision, such as feature extraction and tracking from image,depth estimation and image recognition 3. Understand the latest trends in computer vision technology. 1. コンピュータビジョンの基本原理を理解する 2. 画像からの特徴抽出・追跡，距離推定や画像認識といった，コンピュータビジョンの基本的なアルゴリズムについて，理解して実装できるようにする 3. コンピュータビジョンに関する技術の最新の動向を理解する |
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| ［必要知識・準備］ | ||||||||||||||
| Programming skills for implementing the exercises and the experimental project is strongly expected. A basic understanding of linear algebra is mandatory. 演習や実験プロジェクトを実施するためのプログラミングスキルが強く望まれる。 また、線形代数の基本的な理解は必須である。 |
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| ［評価基準］ | ||||||||||||||
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| ［教科書］ | ||||||||||||||
| ［参考書］ | ||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||
| ［講義項目］ | ||||||||||||||
| This course will be conducted online. Lesson 1:Description of Class Outline; Introduction of Computer Vision Lesson 2:Image Formation Lesson 3:Image Processing Lesson 4:Camera Model/Camera Calibration Lesson 5:Feature Detection and Matching Lesson 6:Image Alignment and Stitching Lesson 7:Geometric Transform of Image Lesson 8:Structure from Motion and SLAM Lesson 9:Depth Estimation Lesson 10:3D Reconstruction Lesson 11:Depth Image Merging Lesson 12:Image Based Rendering Lesson 13:Computational Photography (1) Lesson 14:Computational Photography (2) Lesson 15:Vision Based Recognition 授業方法：「ライブ型」 第1回: 授業概要の説明,コンピュータビジョンの紹介 第2回: 画像形成 第3回: 画像処理 第4回: カメラモデル/キャリブレーション 第5回: 特徴検出・追跡 第6回: 画像幾何変換 第7回: 画像の位置合わせとスティッチング 第8回: 動きからの構造推定とSLAM 第9回: 深度推定 第10回: 3D再構成 第12回: 画像ベースレンダリング 第13回: コンピューテーションナル・フォトグラフィ(1) 第14回: コンピューテーションナル・フォトグラフィ(2) 第15回: 視覚ベース認識 |
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| ［前年度授業に対する改善要望等への対応］ | ||||||||||||||
| 改善の指摘は特になかった． | ||||||||||||||