マンマシンシステム論 I
Man-Machine System I

講義内容

人間の認識機能を工学的に実現するパターン情報の認識・理解,特に,視覚情 報の認識・理解技術について学ぶ。
まず,パターン認識・理解の基本的な枠組を与え,ディジタル画像処理の基本 概念と特徴抽出を目的とした画像処理手法について述べる。
次に,特徴量をもとに対象を認識するための統計的パターン識別理論と構造マッ チング手法を説明する。
最後に,3次元シーンの理解を目指したコンピュータビジョンの基本的なアプ ローチを紹介する。
  1. パターン認識・理解の基本的枠組
  2. ディジタル画像処理(画像変換,2値画像処理,特徴抽出)
  3. 統計的パターン識別(教師つき分類,クラスタリング)
  4. マッチングと認識(テンプレートマッチング,モデルと記述の照合)
  5. コンピュータビジョン(正則化,3次元情報の獲得,3次元物体認識)

教科書

なし

参考書

  1. 田村秀行(監修):コンピュータ画像処理入門,総研出版 ,1985
  2. 江尻正員,大田友一, 池内克史: マシンビジョン, 昭晃堂 ,1990
  3. 井口征士,佐藤宏介:三次元画像計測, 昭晃堂 ,1990
  4. D.H. Ballard and C.M. Brown: Computer Vision, Prentice-Hall, 1982

前提とする知識(必ずしも先修条件ではない)