～ 領域特徴・エッジ特徴・特徴点の時系列処理、勾配ベースの特徴抽出、パターンマッチング、クラスタリングなど物体認識技術 ～
・機械学習において不可欠となる特徴抽出法を中心に、従来手法からコンピュータビジョンを応用した最新手法まで修得し、画像処理技術へ応用するための講座
・移動物体認識のための特徴抽出法や物体追跡における特徴点の時系列処理技術を修得し、システム開発へ応用しよう！
画像認識の基礎と特徴抽出法および物体認識・物体検出への応用
講師の言葉
動画像中の移動物体を検出・追跡する研究は歴史も古く実用化の例も多い。 人間は目から入ってくる画像情報や耳から入ってくる音の情報を瞬時に理解できます。これをコンピュータにさせようと すればカメラかマイクロフォンからキャプチャーしてから、これを理解するプログラムを書くことになります。結果が目に見えるのでとても興味深いテーマですが、人間の能力はすばらしいのでコンピュータがまねをするのは大変ですが、それだけにやりがいのあるテーマです。
一方、近年ではAIと呼ばれる機械学習が利用されるようなり、画像処理の分野でも多くの成果が上がっています。
本講座では機械学習において不可欠となる、特徴抽出手法を中心に、従来手法および、コンピュータビジョンを応用した最近の手法を判りやすく事例をふまえて解説する。
本講座の申込み受付は終了しました
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 |
・物体検出・物体追跡に関連する技術者の方 ・画像処理・パターン認識に関連する技術者の方 ・システム、ソフトほか関連部門の方 |
| 予備知識 | ・画像処理の基礎的知識があれば理解しやすい |
| 修得知識 |
・物体認識、検出技術の基礎・要素技術 ・移動物体認識のための特徴抽出法 ・検出対象に適した特徴量抽出 ・物体追跡における特徴・特徴点の時系列処理 |
| プログラム |
１．移動物体認識手法における戦術 ２．領域ベースの移動物体認識 ３．物体の追跡技術 ４．勾配ベースの特徴抽出 ５．物体認識技術 ６．画像認識・特徴抽出技術の応用事例 |
| キーワード | 移動物体 特徴抽出 物体認識 領域特徴量 物体の追跡 ラベリング 局所特徴量 ヒストグラム 領域ベース KLT法 トラッキング SIFT特徴量 勾配 パターンマッチング 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)：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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