シラバス情報
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教員名 ： 日浦 慎作
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授業科目名
コンピュータビジョン
(英語名)
Computer Vision
科目区分
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電子情報工学専攻科目
対象学生
工学研究科
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
HETMN5MCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
(Spring semester)
担当教員
日浦 慎作
所属
工学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
目標9
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
随時、6203研究室(メールによる事前連絡が必要)
連絡先
hiura@eng.u-hyogo.ac.jp
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
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研究科DP
1◎／2〇
全学DP
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教職課程の学修目標
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講義目的・到達目標
講義目的:
実シーンを撮影した画像から被写体の形や動きを把握するコンピュータビジョン技術は、産業における省力化・自動化や、安全で安心な社会の実現にとって欠かせないものとなっている。本講義では、コンピュータビジョン技術の概要とともに，視覚について論じる上で不可欠な人の知覚特性や画像生成・提示技術について広く理解することを目的とする。 到達目標: 画像センサの仕組みを説明できる。また、それを数学的に取り扱うことができる。さらに、パターン認識や３次元計測等のコンピュータビジョン技術を応用することができる。 授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル：画像センサと画像の認識・理解
キーワード：カメラ、レンズ、３次元計測、パターン認識、色彩工学、質感、コンピュテーショナルフォトグラフィ 講義内容・授業計画
講義計画:
1. 画像センサの基礎と歴史 2. レンズの働きと特性 3. 撮像素子の種類と特徴 4. 対象物体までの距離を計測する技術 5. カメラの幾何学と数理 6. コンピュータグラフィックスの基礎と歴史 7. レンダリングのための技法 8. パターン認識とその数理 9. 画像処理アルゴリズム例1 : 画像の対応付けとSIFTアルゴリズム 10. 画像処理アルゴリズム例2 : 顔の検出アルゴリズム 11. 人の形状知覚とその特性 12. コンピュテーショナルフォトグラフィ 13. 人の色知覚とその特性，色彩工学 14. 質感の計測と表現 15. コンピュータビジョン分野における最新の研究動向 講義終盤にトップカンファレンス（CVPR, ICCV等）の英文論文を１つ選び、その内容を短時間で紹介（プレゼン）する課題を設定している。このとき、論文の和訳、内容理解の参考にするために、生成系AIを使用することは禁じない。ただし、生成系AIの出力は必ずしも正しいとは限らないこと、内容の十分な理解なしにわかりやすいプレゼンは不可能であることに留意すること。 教科書
電子的に資料を配布する。ウェブページ（例：CVF Open Access, https://openaccess.thecvf.com/menu )の閲覧等を含む。
参考文献
ディジタル画像処理[改訂新版]，CG-ARTS協会，2015．
事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
【予習】コンピュータビジョン分野の英語論文の読解（30ｈ）、プレゼンテーションの準備（20ｈ）
【復習】配布資料の読み直し（10ｈ） アクティブ・ラーニングの内容
講義終盤で、自らの研究テーマや興味に応じた論文を選び、その内容を理解したうえで、短時間の紹介（プレゼンテーション）を行う。 成績評価の基準・方法
講義の終盤において、CVPR・ICCV等のトップカンファレンスから論文を選択し、受講者全員に対し10分間の論文紹介を行う。そのプレゼンテーション内容により成績を付与する。
課題・試験結果の開示方法
論文紹介について講評を行う。
履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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