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

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.

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(A)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「物体認識技術」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.情報計測システムのハードウェア
 3.2次元物体認識(1)技術動向
 4.2次元物体認識(2)統計的手法
 5.2次元物体認識(3)最適化の数理
 6.2次元物体認識(4)一般物体認識
 7.2次元物体認識(5)応用システム
 8.3次元物体認識(1)技術動向
 9.3次元物体認識(2)次元圧縮と部分空間
10.3次元物体認識(3)ステレオ視とキャリブレーション
11.3次元物体認識(4)レンジファインダ
12.3次元物体認識(5)TOFセンサ
13.3次元物体認識(6)応用システム
14.学習と物体認識
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

物体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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