知的画像処理技術をアルゴリズム・システム・応用の観点から議論する。

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。

コンピュータ画像処理入門，田村秀行監修，総研出版，1985年。

1. パターン認識、森健一監修、電子情報通信学会、1988年。 2. Evaluation of Multicomputers for Image Processing, edited by L.Uhr, et al., Academic Press, Inc., 1986．

特になし。

成績評価は, 複数回にわたる出席点（５０点）と提出物（レポート、５０点）の完成度や独創性, 着眼点によって行う。