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情報計測論セミナーB Information Measurement Seminar B

授業概要

情報計測技術の数理的コアとなる多変量解析や最適化手法などの応用数学や,パターン識別などの基本アルゴリズムに関して学ぶともに,現在の産業界において実際に多用されている実用的な技術,あるいは学会で注目されている新規性の高い技術を題材として応用アルゴリズムを習得する. 履修者による輪講をベースとしながらも,講師による解説,ディスカッション等を多く取り入れ,技術の背景や本質を深く理解する.適宜PC演習も実施する.

授業の到達目標およびテーマ

ロボットなどのシステムに人間と同等の知能を与えるためには,人・モノなどの多様な外界情報を計測・認識する機能(知的センシング)が不可欠であり,なかでも視覚システムは最も有用である. 本セミナー(B)では,移動ロボット・産業用ロボットへの適用を想定し,視覚システム実現のための汎用的かつ実用的な「人物認識技術」の習得を目標とする.

授業計画

 1.イントロダクション(物体認識技術の現状と課題)
 2.顔認識(1)顔検出技術
 3.顔認識(2)特徴ベクトルと直交基底
 4.顔認識(3)パターン識別の基礎
 5.顔認識(4)Haar-like特徴を用いた顔認識
 6.顔認識(5)応用システム
 7.人物認識(1)背景のモデル化技術
 8.人物認識(2)動きの追跡
 9.人物認識(3)動きの記述と解釈
10.人物認識(4)統計的人物追跡
11.人物認識(5)応用システム
12.情報計測の将来展望(1)確率統計的手法
13.情報計測の将来展望(2)人間の視覚・機械の視覚
14.情報計測の将来展望(3)多次元センシングの可能性
15.まとめ

教科書・参考書

なし(適宜,最新の学術論文を使用する)
参考書: David.A.Forsyth(大北剛訳),コンピュータビジョン,共立出版 ほか

学生に対する評価

人物認識技術の主要な手法の原理と特徴を理解し,重要な数学的要素については簡単な数式または図表を用いて概要を説明できるレベルに達していることを条件に単位を付与する.

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