動画像認識・処理技術の基礎とその応用・事例

〜 特徴量抽出と物体追跡・物体認識、パターンマッチング、クラスタリング、道路画像(後方の危険車両検出・車両追跡技術)、オリンピックで注目されるスポーツ映像への応用 〜

・内容に応じた認識処理が必要とされ、自動化が期待される動画像処理技術を学び、応用するための講座

 

・需要が急増している道路画像(後方の危険車両検出・車両追跡技術)やスポーツ映像を事例として動画像認識処理技術が基礎からマスターできる特別セミナー!

講師の言葉

以前から動画像処理技術が盛んに研究されており、工場内の製品検査、自動運転のための車両周辺認識、ゴルフスウィングのフォーム解析など、様々な実用例がありました。
最近では、ドライブレコーダーの映像が犯罪の立証に有効であるとして急速に普及しつつあります。ドライブレコーダー、防犯カメラなどに限らず、自動運転、スポーツ中継映像など動画像が膨大に記録されています。
それらでは内容に応じた認識処理が必要とされています。現状ではかなり人手に頼っていますので、動画像処理による自動認識が期待されています。基本的動画像処理とともに認識対象に強く依存した処理が必要なので、画像処理技術と認識対象の知識との融合により、有効なシステムが構築されると考えられます。
本講では、動画像処理の基本から認識手法までとともに、道路画像とスポーツ映像を対象としたいくつかの実例を解説します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年04月05日(木) 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 ・動画像処理技術、またその応用システムに興味がある技術者の方 ・動画像認識システムを必要としていて動画像処理技術を学びたい方
予備知識 ・特に必要ありません
修得知識 ・動画像認識システムのための画像処理の基礎と応用システムの構築手法
プログラム

1.動画像処理の基礎

 

(1).動画像から何を認識するか
(2).どのように解析するか
(3).特徴抽出と物体認識の関連

 

 

 

2.特徴量抽出
(1).特徴量
a.フレーム毎に得られる特徴
b.隣接フレーム間で得られる特徴
c.物体追跡で得られる特徴
(2).領域抽出と領域特徴量
a.領域抽出
b.領域特徴量
(3).局所特徴量
a.SIFT特徴量:Scale Invariant Feature Transform
b.勾配の方向ヒストグラム:Histogram of Oriented Gradient

 

 

 

3.物体の追跡
(1).特徴点の時系列処理
(2).KLT法によるトラッキング
(3).Mean Shift によるトラッキング
(4).Particle Filter によるトラッキング

 

 

 

4.物体認識
(1).物体認識の手順
(2).パターンマッチング
(3).クラスタリング
(4).Bag of Keypoints
(5).識別器

 

 

 

5.応用事例
(1).道路画像への応用
a.車載カメラ画像による、後方の危険車両検出
b.路側カメラ画像による、特徴点群抽出を基づいた車両追跡
(2).スポーツ映像への応用
a.テニスにおける戦術解析
b.鉄棒競技における動作解析

キーワード 動画像 特徴量抽出 物体追跡 局所特徴量 KLT法 トラッキング パターンマッチング クラスタリング 車載カメラ
タグ カメラ画像画像処理画像認識ITS
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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