• 2019年10月28日(月) 10:30 ~ 17:30

１．画像処理の基礎技術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．画像処理の基礎技術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．画像認識の前処理技術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．画像認識の前処理技術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．超音波画像

　　　　ｃ．舌の動き解析

日本テクノセンター研修室