マルチメディア工学（Multimedia Technology）[5F02]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

文字認識，画像認識・符号化・検索，音声認識・合成，地理情報処理，自然言語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，マルチメディア処理の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．文字認識の基礎と応用
文字を機械で読む、文字認識の基礎アルゴリズムについて学ぶ．また、応用例として，デジタルペン，帳票認識，郵便宛名認識，カメラベース文字認識等について学ぶ．

3. 画像認識の基礎
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．

4. 画像認識の応用
画像認識技術の応用分野として，映像監視，ロボットビジョン等の適用事例について学ぶ．実用性の観点から，世の中の役に立つ画像認識技術につ いて学ぶ．

5. 画像符号化技術の基礎
画像符号技術の基礎について学ぶ．

6. 画像符号化技術の応用
画像符号化技術の応用と，マルチメディア通信と会議システムなどへの応用について学ぶ．

7．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．

8．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．

9．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．

10．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の原理についても説明する．

11．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、音声合成、音源分離の基本について学ぶ．

12．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．

13．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．

14．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．

＜成績評価方法及び水準＞

期末試験を実施．
・講義資料，ノート，参考書，電卓，電子辞書の持込み可
・ノートはコピーでも可
・上記以外の情報機器(デジカメ，携帯，スマートフォン，PC等)は持込み不可

＜オフィスアワー＞

このページの著作権は学校法人工学院大学が有しています。 Copyright(c)2013 Kogakuin University. All Rights Reserved.