～撮像から機械学習までの理論と実装～
『Pythonで始めるコンピュータビジョン』
S191204A
開催日時：2020年2月20日（木）11:00-16:30
会 場：オーム ビル（千代田区神田錦町）
受 講 料：お1人様受講の場合 47,000円[税別]／1名
1口でお申込の場合 57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）
阿部淑人（あべよしと） 氏
新潟県工業技術総合研究所 研究開発センター センター長（博士（工学））
| ＜経歴＞ |
1988年、大日本印刷入社、外観検査装置等の開発に従事。
2003年、同退社、新潟県工業技術総合研究所入庁。
以来、電磁計測、色彩計測、信頼性評価等の技術支援業務および画像機器、電力制御機器、自動機器等の研究開発業務に従事。 |
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視覚はヒトの感覚器官の中でも最も多くの情報を取得しているものであり、それをコンピュータに応用した画像認識技術の有用性はますます高まっています。
近年、日本においても普及が目覚ましい計算機言語のPythonを使って、楽に画像認識技術の習得ができるようなセミナーを企画しました。
Python自体の習得しやすさ書きやすさはもちろんのことですが、豊富に存在するモジュール類の完成度が高く実用的なことも速習に有利です。それらを使うことで驚異的に少ない量でプログラムを実装できます。画像認識技術の応用範囲は無限に広がっています。またAI技術の進展とともに音声や画像の自動認識技術の有効性が高まっている状況において認識技術への理解は必要不可欠です。機械学習や最適化についても理解が深まるようにしています。
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1 Pythonの導入
1.1 Pythonのインストール
1.2 変数の基本型とコンテナ型
1.3 式と文と演算子
1.4 制御構造と内包表記
1.5 関数とクラス，モジュール
1.6 画像の入出力と表示
1.7 便利な機能モジュール
1.8 システム開発プロセス
2 CVの第一歩（事前学習）
2.1 コンピュータビジョンとは
2.2 画像とは
2.3 特徴量・統計量と行列演算
2.4 撮像
2.5 幾何変換と点群
2.6 視覚分解能と変復調
2.7 知的処理と最適化
2.8 機械学習のモデルと機能～PyTorch門前の手習い
3 CVの第二歩（例題付け）
3.1 階調の補正
3.2 リサンプリング
3.3 両眼立体視と奥行き推定
3.4 画像の劣化と復元
3.5 多重解像度解析
3.6 特徴記述子と画像認識
