〜フィルタリング、SIFTの抽出アルゴリズム、近似最近傍探索に基づく物体検出〜
- 大きさや輝度、視点の変化に対応でき、ロバストな抽出・検出技術を学ぶ講座！
- 画像処理のフィルタリングからSIFT、近似最近傍探索技術について学び、効果的な画像特徴の抽出や検出に活かそう！
画像特徴抽出の基礎と物体検出への応用
講師の言葉
画像センシングの基礎について解説を行うセミナーです。目的は、局所不変特徴量の抽出と特徴量を用いた物体検出に関する技術解説を通じ、画像センシングの基礎知識を習得することです。単に基礎技術を羅列し解説するのではなく、特徴抽出と物体検出という目的をもって解説することで、基礎技術を適切に組み合わせることにより何が実現できるのかが理解しやすいと思います。
SIFT特徴量に代表される輝度勾配の方向ヒストグラムに基づく局所不変特徴量の構成に必要な画像処理、および、ベクトル量子化に基づく近似最近傍探索による特徴ベクトルの対応付けに関し興味をお持ちの方に受講をおすすめします。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | 画像センシングの基礎知識を必要とする技術者の方。特に、SIFT特徴量に代表される局所不変特徴量の抽出方法と、特徴量を用いた物体検出に関する基礎知識を得たい方 |
| 予備知識 | 信号処理、線形代数、確率統計に関する初歩的な知識があることが望ましい |
| 修得知識 | ・画像センシングの基盤を成す畳み込み演算に基づく空間フィルタリングや周波数フィルタリングの基礎が習得できる ・代表的な画像の多重解像度表現であるLaplacian of Gaussianフィルタを用いたスケールスペース表現（ラプラシアンピラミッド）の構成方法が学べる ・物体検出のための特徴量において多用される輝度勾配の計算とその利用方法を習得できる ・SIFT特徴量などの輝度勾配の方向ヒストグラムに基づく局所不変特徴量の構成方法が習得できる ・ベクトル量子化に基づく多数の特徴ベクトルの構造化と圧縮方法が学べる ・直積ベクトル量子化を用いた近似最近傍探索による画像の対応付けについて学べる ・対応付け結果に基づく物体検出に関する基礎知識が得られる |
| プログラム |
１． 特徴抽出と物体検出の概要
２． フィルタリングの基礎
３． 局所領域の設定
４． 記述子の計算
５． 局所不変特徴量抽出アルゴリズム
６． 記述子（特徴ベクトル）の対応付け |
| キーワード | 画像センシング 画像処理 局所不変特徴量 SIFT特徴量 畳み込み演算 空間フィルタリング ガウシアンフィルタ 離散フーリエ変換 周波数フィルタリング LoGフィルタスケールスペース ラプラシアンピラミッド 勾配フィルタ 局所記述子 ヒストグラム 最近傍法 ベクトル量子化 直積ベクトル量子化 近似最近傍探索 物体検出 |
| タグ | 画像処理、画像認識 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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