計算機応用工学特論（Computer Application Engineering）[1401]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

人間の扱う情報の中で特に重要なのが画像情報である．ここでは，画像処理の方法とこれを利用した分類，パターン認識について学ぶ．具体的な達成目標は、画像の特徴抽出、フーリエ変換、最小二乗法による関数近似、スプライン近似などを行える実力を養い、人間の感性に沿う関数を学ぶ。

＜授業計画＞

　１ 類似関数の概論とその感性的検索への応用
　２ 画像の特徴抽出、特徴量『濃度値』の例、特徴量『外接矩形比』について演習
　３ 画像の特徴抽出、特徴量『円らしさ』の例、特徴量『１次、２次モーメント』についての演習
　４ 連続関数のフーリエ変換、離散的フーリエ変換、画像のフーリエ変換
　５ 画像の自己相関関数
　６ 最小二乗近似の理論とその応用
　７ 線像強度分布関数（ＭＴＦ）の関数近似、ローレンツ近似、Fisher近似
　８ 線像強度分布関数（ＭＴＦ）の最小二乗法による関数近似
　９ 切断べき関数による表現
１０ スプライン関数の作り方と、関数近似
１１ 自然スプライン関数
１２ カーディナル・スプライン関数
１３ 回帰分析
１４ 判別分析
１５ 類似関数の作り方、類似関数による感性的検索

＜成績評価方法及び水準＞

授業及びレポートの内容により評価する。

＜教科書＞

感性商品開発の実践（日本感性工学会）、長沢伸也編

＜参考書＞

感性をめぐる商品開発、その方法と実際（日本感性工学会）、長沢伸也編
スプライン関数とその応用（教育出版）、市田浩三、吉本富士市著
フーリエ解析（岩波書店）、大石進一著

＜オフィスアワー＞

新宿（1214、月曜１３時から１４時まで）

＜学生へのメッセージ＞

大学院生としてふさわしい学問への取り組み方を求める。

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