☆画像メディア認識特論（Image Media Recognition）[4206]

＜授業のねらい及び具体的な到達目標＞

画像メディアの理解・認識について勉強する。画像認識の本質となるパターン認識の数理について解説しながら、具体的な応用例として、顔認証、物体認識、および画像検索技術などを挙げて理解を深める。

＜授業計画及び準備学習＞

1． 画像処理・認識の基礎
2. パターン認識系の構成、特徴ベクトルと特徴空間、プロトタイプ
3. 学習と識別関数：最近傍決定則、線形識別関数、パーセプトロンの学習規則
4. 誤差評価に基づく学習
5. 識別部の設計：パラメトリックな学習、ノンパラメトリックな学習、識別関数の設計
6. 特徴の評価：クラス内分散・クラス間分散比、ベイズ誤り確率
7. 特徴空間: 特徴空間の変換、KL展開、線形判別法
8. 特徴空間: 部分空間法、類似度法
9. 学習アルゴリズムの一般化
10. 学習アルゴリズムとベイズ決定則
11. 画像認識の応用例(1)
12. 画像認識の応用例(2)
13. 画像認識の応用例(3)
14. 復習
15. 復習

＜成績評価方法及び水準＞

レポートと出席状況により総合的に評価する

＜教科書＞

授業の中で適当なものを指定する。

＜参考書＞

1. 石井 健一郎 他著，「わかりやすい パターン認識」，オーム社
2. 鳥脇 純一郎 著，「認識工学 パターン認識とその応用」，コロナ社

＜オフィスアワー＞

火曜日　16:30-18:00