人工知能論II
Artificial Intelligence II

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講義内容

　　人工知能の中でも、画像情報を中心にした知的処理システムに焦点を当て、処理・認識・理解のアルゴリズムからそれらの実現システム・機器について掘り下げて議論する。

　　１．画像認識の流れを、まず基本的な考え方を示し、続いて前処理、特徴抽出、
　　　　分類・識別・理解などの知的処理を考慮したアルゴリズムの例を説明する。

　　２．画像認識の応用例とシステム化について、具体的な医用・地球環境・産業・
　　　　事務所・家庭などでの例を紹介し、知的処理への方向を議論する。

　　３．画像理解システムの設計に関して、その基本思想を考え、次に入力・処理・
　　　　記憶・出力などの構成要素ごとの特性を挙げる。

　　４．画像理解システムの具体例をアーキテクチャの特徴で分類し、それらの性能
　　　　比較問題について考える。

　　５．将来への期待を、新しい技術の動向（例えば、超並列技術・大規模集積回路・
　　　　光情報処理・アナログ技術・エージェント技術など）でみていく。そして、
　　　　知的画像関連の最先端技術とベンチャー動向を紹介する。

　
教科書

　　講義ノートで実施

参考書

　　１．コンピュータ画像処理入門、田村秀行監修、総研出版、1985年
　　２．パターン認識、森健一監修、電子情報通信学会、1988年
　　３．Evaluation fo Multicomputers for Image Processing,edited by L.Uhr,et al.,
　　　　Academic Press,Inc,.1986

前提とする知識(必ずしも先修条件ではない)

　　特になし