〜 ノイズ除去と平滑化処理、画像の連結、エッジ抽出、ハフ変換、特徴量の抽出、認識技術の応用例 〜
- 画像特徴量の抽出と物体認識技術について修得する講座!
- 線分や特徴量の抽出手法から応用例を学び、画像・物体の検出や産業界の様々な認識技術に活かそう!
〜 ノイズ除去と平滑化処理、画像の連結、エッジ抽出、ハフ変換、特徴量の抽出、認識技術の応用例 〜
画像処理の基礎知識から始めて応用技術までを実例を交えながら解説致します。受講にあたり、特に、画像認識に関する詳しい知識は必要ありません。画像処理の基礎知識、あるいは、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具体的な手法について説明致します。
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について紹介します。また、医療分野への応用として抽出と動き解析などについて紹介します。
開催日時 |
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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、検査、計測、セキュリティ、医療、ゲームなどの画像処理技術に携わる方 |
予備知識 | ・画像処理の基礎知識、あるいは画像処理ソフトの利用経験 |
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).コントラストストレッチング
(3).2値化処理手法
(4).ノイズ除去と平滑化処理
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).距離変換画像
3.画像認識前処理技術1:線分の抽出
(1).線分検出オペレータ
(2).微分オペレータ:エッジ検出
(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).輪郭抽出
(5).細線化
(6).色特徴(表色系)
(7).周波数特徴
5.画像認識の応用例
(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).顔の認識
a.顔の特徴量
b.機械学習アルゴリズム
(3).指文字の認識
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.舌の動き解析 |
キーワード | 濃度ヒストグラム 2値化処理 ノイズ除去 平滑化処理 オイラー数 距離変換画像 線分検出オペレータ エッジ検出 ハフ変 周波数特徴 輪郭抽出 骨格抽出 機械学習 パターン認識動き追跡 |
タグ | 信号処理、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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