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年度 2019年度 開講部局 工学研究科博士課程前期
講義コード U4150101 科目区分 専門的教育科目
授業科目名 画像工学特論
授業科目名
(フリガナ)
ガゾウコウガクトクロン
英文授業科目名 Image Analysis and Synthesis Technology
担当教員名 玉木 徹
担当教員名
(フリガナ)
タマキ トオル
開講キャンパス 東広島 開設期 1年次生   前期   1ターム
曜日・時限・講義室 (1T) 月7-8,火9-10:工102
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
講義中心 
単位 2 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 7 : 大学院発展的レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 25 : 情報科学
対象学生 情報工学専攻学生
授業のキーワード コンピュータビジョン,パターン認識,画像処理,機械学習 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
 
授業の目標・概要等 映像や画像などの視覚情報から外界を認識する技術であるコンピュータビジョンとパターン認識の基礎の考え方と最新の手法を理解する.
コンピュータビジョン・パターン認識の基礎となる数学と基本的な手法を学ぶ.
最適化,回帰,識別の基本を理解し,画像認識の仕組みを理解する. 
授業計画 ガイダンス
線形代数
最適化
制約付き最適化
回帰
線形識別
識別器
特徴量
多クラス識別と評価
確率とベイズ推定
確率モデルモデル
畳み込みネットワーク
時系列モデル
形状と運動のモデル
画像認識

課題とプロジェクトを出題する. 
教科書・参考書等 資料配布

参考書
Convex Optimization, Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Cambridge University Press
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares, Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Cambridge University Press

 
授業で使用する
メディア・機器等
スライド,板書 
予習・復習への
アドバイス
各回に対応する資料を参考にすること 
履修上の注意
受講条件等
 
成績評価の基準等 課題とプロジェクトを総合的に評価し,60点以上を合格とする. 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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