画像処理の基礎と検出・認識技術への応用例

〜 画像の濃度変換、画像の連結、距離計算、線分の抽出、特徴量の抽出、画像認識の応用例 〜

  • 色や形状などの画像特徴量の抽出手法から画像認識の応用例を学び、追跡・検出・物体認識システムへの応用に活かそう!
  • 画像特徴量の抽出手法から、物体の認識技術までを実例を交えて解説する講座!

講師の言葉

 画像処理の基礎知識から実例を交えた認識技術までを解説しますので、特に、画像認識に関する詳しい知識は必要ありません。画像ソフトを用いて画像処理を行った経験があれば理解できるように説明致します。

 講座では、画像処理の基礎知識を解説した後、画像認識で必要となる色や形状などの画像特徴量の抽出手法について解説します。その後、抽出された画像特徴量を基にした物体の認識技術について実例を交えながら詳しく説明致します。

 防犯やセキュリティ対策技術としての、人間の行動追跡、人間の顔検出や認証に関する技術、医療分野の応用について紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年10月31日(月) 10:30 ~ 17:30
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 ・自動車、電子機器、検査や計測機器、セキュリティ、医療・福祉などの画像処理技術に携わる方
予備知識 ・画像処理の初歩的な知識、あるいは画像処理ソフトの利用経験があれば大丈夫です
修得知識 ・画像特徴量の抽出手法、物体認識技術、産業界への応用技術
プログラム

1. 画像処理基礎技術1:画像の濃度変換

  (1). 濃度ヒストグラム

  (2). 2値化処理手法

  (3). ノイズ除去

  (4). 平滑化処理

  (5). コントラストストレッチング

2. 画像処理基礎技術2:画像の連結性

  (1). 近傍と連結

  (2). 連結成分とオイラー数

  (3). 連結数

  (4). 距離計算

  (5). 距離画像

3. 画像認識前処理技術1:線分の抽出

  (1). マスク処理

  (2). エッジ抽出

  (3). ハフ変換

4. 画像認識前処理技術2:特徴量の抽出

  (1). 基本的な特徴量

  (2). 膨張と収縮

  (3). 骨格抽出

  (4). 細線化

  (5). 輪郭抽出

  (6). 表色系

  (7). 周波数特徴

5. 画像認識技術と応用例

  (1). 人間の行動認識

    a. 人体特徴量の抽出

    b. 人体の動き追跡

  (2). 顔認識技術

    a. 顔の特徴量

    b. 機械学習アルゴリズム

  (3). 指文字認識への応用

    a. 指文字の特徴

    b. パターン認識

    c. 機械学習による認識

  (4). 医療応用例

    a. 大動脈の抽出

    b. 超音波画像

    c. 舌の動き解析

キーワード ヒストグラム 2値化 ノイズ除去 平滑化 近傍 距離計算 エッジ抽出 ハフ変換 マスク処理 骨格抽出 輪郭抽出 表色系 周波数特徴 行動認識 機械学習アルゴリズム パターン認識 動き追跡
タグ 医療・再生医療セキュリティ・暗号画像処理画像認識ロボット電子機器
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 小田急第一生命ビル(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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