画像パターン認識・マシンビジョンの基礎

画像から様々な対象を検出し認識する手法を学ぶとともに、PCを使った実習によりその特性を理解し、対象と目的にかなった処理を行うための基礎知識と応用システムの開発手法を習得するための講座です。

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【総動画時間】
約７時間

【受講対象・予備知識】

・画像処理システムを開発を始めたい方あるいは運用するシステムを理解し改善したい方

・デジタル画像処理での画像表現／フィルタリング／画像変換、および確率について基礎知識があり、C言語（またはC＋＋言語）のプログラムが読める方

【到達目標】

・画像パターン認識の基本的な処理プロセスを説明できる

・ベクトルの内積が類似度を表し、内積は行列の積をとることで計算できることを理解する

・前処理の必要性と濃度や幾何学的補正の手法を理解する

・輪郭線の抽出アルゴリズムの種類とその用途、パターンマッチング処理のしくみを説明できる

・サポートベクタマシン、K-means法についてその⽤途としくみを説明できる

【教材・学習環境　他】

・テキストあり

【目次】

１章概要

１．マシンビジョンとは

２．マシンビジョンの応⽤事例

３．基本的な処理の流れ

４．本講座で学んでいただきたいこと

５．数学的準備

２章前処理

１．色、明るさの正規化

２．⼤きさ、形状、向きの正規化

３．対象領域の抽出と2値化

４．カメラモデルとキャリブレーション

３章特徴抽出

１．輪郭線などの線から得られる特徴

２．画像の小領域から得られる特徴

３．３次元空間に配置された特徴

４．パターンマッチング

４章識別の基礎

１．識別の概念

２．手法の概要

３．最近傍決定則

４．識別関数法

５．確率的推定法

６．認識率の評価

５章応⽤システム開発の⼿法と環境

１．開発の基本的な流れ

２．対象の分析とアルゴリズム選択

３．OpenCV

４．AR Toolkit

６章事例演習（テキストのみ）

１．環境のセットアップ

２．欠陥検査

３．物体認識

４．顔検出

５．距離画像処理

６．識別の基礎

参考⽂献紹介

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2022-08-04 00:00:00販売開始 2022-07-28 16:00:00配信開始

カテゴリ

分野別 > 画像処理・AI・データサイエンス分野

中級 > 画像処理・AI・データサイエンス分野

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