マルチメディア工学（Multimedia Technology）[5F04]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

　文字認識，音声処理，画像処理・検索，地理情報処理，インターネットにおけるマルチメディア情報の処理技術について解説し，あわせて社会における具体的な応用例を通して基礎的理解をはかることを達成目標とする．

＜授業計画及び準備学習＞

1．計算機による知的活動支援
　文書，画像，動画，音声などの情報を思うがままに記憶したり，呼び起したりしたいという人間の願望に対する歴史的な取組みについて学ぶ．

2．画像処理の基礎と応用
　画像処理の基礎・概論．画像の理論の基礎，計算機上での表現，基本的な処理アルゴリズムを学ぶ．また，画像処理の産業上の応用について，具体例に基づいて学ぶ．

3．文字認識の基礎と応用
　文字認識の基礎について解説するとともに，文字認識の応用として電子ペンによるオンライン文字認識，郵便宛名認識，携帯機器向けカメラベース文字認識などの応用技術についてデモを見ながら学ぶ．

4．類似画像検索の基礎
　画像特徴量に基づいて検索を行う「類似検索技術」について学ぶ．

5．類似画像検索の応用
　画像検索を対象としたユーザインタフェース技術について学ぶ．

6．ロボット情報処理の基礎と応用
　ロボットビジョン，自己位置推定，ヒューマン・インタラクションなど，ロボットに関わるメディア処理について学ぶ．

7．地理情報システムの基礎
　地理情報システムの構成として，空間的，地理的な情報をいかにして扱うか，どのように各種のデータベースと連携して処理するか，など，その基礎を学ぶ．

8．地理情報システムの応用
　地理情報システムに用いるパターン認識として図面，航空写真や衛星写真から，画像処理やパターン認識技術によって，どんな情報が自動的に抽出できるかを学ぶ．あわせてＧＰＳの利用についても説明する．

9．音声情報処理の基礎
　音声音響情報処理の基礎・概論．音声信号をどのようにデジタル処理するかを含め，音声認識と音声合成の基本について学ぶ．

10．音声情報処理の応用
　計算機による音声・音響処理の応用や最新技術．例として，コンパクト音声システムや自動アナウンスシステムなどデモを含めて，最新技術を学ぶ．

11．自然言語処理の基礎
　自然言語処理の基礎として，形態素解析，構文解析などの言語理論および統計的な自然言語処理の基本について学ぶ．

12．自然言語処理の応用
　機械翻訳や質問応答，Webマイニングなど自然言語処理の応用システムについて学ぶ．

13．インターネットと情報の検索
　世界にひろがるインターネットと情報の検索，情報の組織化などについて学ぶ．

14．ユビキタスネットワーク
　音声・画像などのマルチメディア通信とその IP 電話，会議システムなどへの応用について学ぶ．

15.試験

＜成績評価方法及び水準＞

　定期試験で最終成績を評価．６０点以上のものに単位を認める．

＜教科書＞

　特にありません。講師が資料を配布します.

＜参考書＞

　講師が指示する場合があります.

＜オフィスアワー＞

　講義のあと１時間程度．新宿キャンパス１２階講師控室．メールでの質問も歓迎します．
講師メールアドレス：kazuaki.iwamura.wx@hitachi.com

＜学生へのメッセージ＞

　本講義は，マルチメディア情報処理を具体的に一つずつとりあげ，最先端の技術状況をそれぞれ専門の7人の研究者に講師になってもらい行ないます．情報処理は非常に幅広い対象があるが，その幾つかにでも深い興味を持ち，今後，さらに理解を深めるためのきっかけになればよいと考えます．

＜備考＞

　試験では，資料，ノート，電卓の持ち込み可．授業に出席して基本を理解したかどうかを評価します．

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