画像理解・画像検索技術とPythonによるパターン認識への応用 〜1人1台PC実習付〜

〜 画像意味解析と一般物体検索、パターン認識・ベイズ識別器の原理、SVM、ニューラルネットワークによる手書き文字認識 〜

・最先端の画像・映像検索を支える要素技術を先取りし、応用するための講座

 

・ビッグデータの解析に不可欠な画像・映像の意味理解と検索技術をPythonによる実習を通して修得できる特別セミナー!

 

※PCは弊社でご用意いたします

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。加えて、これらの根幹をなすパターン認識技術について、実際のPythonプログラムによる実習を通して学ぶ。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年04月02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 ・画像・映像関連の技術者の方 ・画像認識・理解技術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 ・Pythonプログラムに対する一般的な知識が望ましい
修得知識 ・画像・映像の意味解析技術の歴史と最新技術、これらの技術を支える根本原理であるパターン認識について実際のPythonプログラムにより学べる
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.Pythonで学ぶパターン認識
(1).パターン認識の原理
(2).ベイズ識別器の原理
(3).パラメトリック・ノンパラメトリック確率分布推定
(4).最近傍識別器
(5).線形識別器とパーセプトロン
(6).SVM
(7).ニューラルネットワークによる手書き文字認識
(8).クラスタリング

キーワード 映像意味理解 画像検索 映像検索 物体検索 パターン認識 ベイズ識別 最近傍識別器 パーセプトロン SVM ニューラルネットワーク クラスタリング
タグ 画像画像処理画像認識
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100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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