学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2560083
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
画像映像情報処理1
科目名 【英語】
Course Title
Video and Image Processing 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI166027J
担当教員 【日本語】
Instructor
小田 昌宏 ○ 森 健策
担当教員 【英語】
Instructor
ODA Masahiro ○ MORI Kensaku
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋1期 火曜日 4時限
Fall1 Tue 4
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style

開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
知能システム学専攻
必修・選択
Required / Selected


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
カメラなどで撮影される画像映像情報を処理するための,数学的基盤,諸手法,システム技術について学ぶ。
まず,画像映像処理を行う上での数理的基礎について述べたのち,主として2次元画像とその動画像を対象としたアルゴリズム,
画像映像情報のパターン認識理解技術について学ぶ。
また,これらを応用した諸システムについて学ぶ。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
This lecture aims to learn several techniques for image and video information taken by cameras, including mathematical foundation, several image processing algorithm and system integration. First, we learn mathematical foundation that is necessary for image and video processing. Then we learn two dimensional image and video image processing and their fundamental algorithms as well as pattern recognition and understanding for image and video information. Several application systems are introduced in this lecture.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
画像映像処理技術に関した応用数学的基盤,画像処理の諸手法,について学ぶ。
画像処理手法のための応用数学,モデルベースに基づいた画像処理,高次パターン認識技術,
物体認識理解手法,時空間映像処理手法,画像映像情報処理応用システムについて学ぶ。
主に学会論文を用いた演習形式で行う。

〔計画〕
1. 画像映像処理手法のための応用数学
2. モデルベースに基づいた画像映像処理
3. 高次パターン認識技術
4. 物体認識理解手法
5. 時空間映像処理手法
6. 画像映像情報処理応用システム1
7. 画像映像情報処理応用システム2
8. 総合討論
We learn applied mathematical foundation and several image processing methods related to image and video processing. We also learn applied mathematics, model-based image processing, high-dimensional pattern recognition, object recognition and understanding, time-space video image processing and application system of image and video information processing.

[Plan]
1. Applied mathematics for image and vide information processing
2. Image and video processing based on models
3. High-dimensional pattern recognition
4. Object recognition and understanding
5. Time-space video information processing
6. Application systems for image and video information processing (I)
7. Application systems for image and video information processing (II)
8. General discussion
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
課題の達成度を評価し,合計100点満点で60点以上を合格とする。
Grading will be decided based on attendance, reports.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
学会論文等を利用する
必要に応じて参考資料を配布する。
Journal papers or hand-outs are distributed at each lecture if necessary.
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業またはオンライン(リアルタイム).感染症まん延状況などを考慮し,開講時期の前にNUCTなどで授業形態を案内する.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)