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＞

人間が外界を感知するための五感には，目や耳から入ってくる文字や絵，音など，体の一部を経て入力される触覚、味覚、嗅覚情報がある．これらの中で特に情報量が多いのが画像情報である．ここでは，画像処理の方法，主成分分析，自己相関，最小２乗近似などを学び，これを利用した類似関数を理解し，人間が感性で分類する手法について学ぶ．

＜授業計画及び準備学習＞

　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、図形の『外接矩形比』について考え，特徴量を作る演習
３ 画像の特徴抽出、図形の『円らしさ』について考え，特徴量を作る演習
４ 商標図形の特徴量の主成分分析
５ 商標図形の特徴量の主成分分析を行う
６ 画像の自己相関関数
７ コンピュータを用いて商標図形の自己相関関数を求める演習
８ 最小二乗近似の理論とその応用
９ 離散的データの最小二乗近似の計算演習
１０ 線像強度分布関数（ＭＴＦ）の関数近似、ローレンツ近似、Fisher近似
１１ 最小二乗法によって線像強度分布関数（ＭＴＦ）を近似する演習
１２ スプライン関数の理論とその導出
１３ スプライン関数の作り方と関数近似の例題演習
１４ 図形の類似関数の導出、類似関数による感性的検索
１５ 商標図形の類似関数を求める演習

＜成績評価方法及び水準＞

毎週の授業における演習結果と提出報告書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
数値計算法（朝倉書店），長嶋秀世著

＜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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