〜 画像意味理解技術、画像・映像検索技術およびその要素技術、応用事例 〜
・画像、映像等の視覚情報の解析技術を学びビッグデータ解析に活かすための特別講座！
・最先端の画像・映像検索・解析技術で重要な「意味解析技術」を学び応用に活かそう！
AI・機械学習を応用した画像認識・画像理解技術とその応用
講師の言葉
ビッグデータの時代と言われるが、インターネット上のデータ等こうしたデータを「ビッグ」にしているのは今や画像や映像等の視覚情報であり、その解析なくしては本当のビッグデータ解析はなしえない。しかしながら、こうした視覚情報の意味解析は、いわゆるセマンティックギャップの存在により本質的に困難である。本講演では、まず画像・映像の意味理解がなぜ困難なのかを考え、これまでの研究の歴史を振り返り、この問題にどのように取り組んできたのかを明らかにする。その上で、最先端の画像・映像検索を支える要素技術について紹介し、どこまでできるのかを明らかにする。さらに、最新の応用研究事例、並びに今後の研究動向について紹介する。
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／映像検索に興味のある技術者、研究者 |
| 予備知識 | ・画像処理ならびに機械学習に関する基礎的な知識があることが望ましい |
| 修得知識 | ・画像／映像検索の実現を目的とした、画像・映像の意味解析技術の昨今の動向 ・正解データつき大規模マルチメディアコーパスに基づく画像／映像意味解析技術の最前線に触れることができ、現在の技術でどこまで画像／映像の意味内容に踏み込むことができるのか理解することができる |
| プログラム |
１．画像意味理解技術とは
（１）．画像の意味理解の困難さについて
（２）．画像意味理解研究の歴史
（３）．最近の研究動向
２．画像・映像検索技術
（１）．画像内容検索技術(Content-Based Image Retrieval)
（２）．画像意味解析と一般物体検索
（３）．特定物体検索
（４）．映像イベント検出
３．画像・映像意味理解と検索を支える要素技術
（１）．パターン認識の原理
（２）．ベイズ識別器の原理
（３）．局所特徴量とSIFT
（４）．Bag of Feature法
（５）．セマンティックギャップと概念カテゴリ
（６）．機械学習とSVM
（７）．ディープラーニング
４．応用事例と今後の展開
（１）．高精度特定物体検索
（２）．大量画像に対する超高速物体検出
（３）．超多クラス・大量画像に対する大規模画像認識
（４）．大規模放送映像アーカイブの解析
（５）．放送映像アーカイブとWebとの統合解析
（６）．今後の展開 |
| キーワード | 画像処理 機械学習 意味解析 物体検索 パターン認識 ベイズ識別 ＳＩＦＴ ＳＶＭ ディープラーニング マルチメディアコーパス |
| タグ | カメラ、シミュレーション・解析、データ解析、画像、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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