環境画像解析特論｜シラバス情報

授業科目名

環境画像解析特論

(英語名)

Advanced study of environmental imageanalysis

科目区分

ー

博士前期課程科目

対象学生

環境人間学研究科

学年

学年指定なし

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

HHHME5MCA3

単位数

2.0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

演習 (Seminar)

開講時期

2024年度後期

(Fall semester)

担当教員

木村敏文

所属

環境人間学研究科

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標11／目標14／目標15

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

オフィスアワー一覧表（ユニバーサルパスポートに掲示）を参照のこと

連絡先

オフィスアワー一覧表（ユニバーサルパスポートに掲示）を参照のこと

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

ー

研究科DP

1◎／2〇

全学DP

ー

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

【講義目的】　画像に多くの情報が含まれており、実験にも用いられている。画像や映像を用いた研究を考えることは重要になる分野もある。本講義では画像や映像の基本的な知識を学び、それらから特徴的な情報を得る方法を習得し、研究に活用できる力を養うことを目的としている。
【講義目標】本講義の到達目標は、１）画像や映像解析の基礎知識の習得、２）画像や映像からの特徴量検出や研究に利用できるデータ取得技術の習得、である。

授業のサブタイトル・キーワード

-

講義内容・授業計画

【講義内容】
本講義では最初に画像、映像の基本的な知識を紹介し、その後、それらから特徴的な情報を得る方法を講義する。データ取得方法をフリーソフトウェアやプログラミングを通じて、演習し、その仕組みや処理手順を考え、問題解決に対するアプローチについても学んでいく。最終的には受講者が直面する問題を設定し、問題解決のための手法について、議論する。

【講義計画】
１．ガイダンス　本講義の目標や講義計画などについて、説明を行う。
２．画像・映像についての基礎知識
３．ソフトウェアのインストール
４．画像処理演習（１）　画像ファイル、映像ファイルの扱い方
５．画像処理演習（２）　画像処理ソフトウェアの利用方法
６．画像処理演習（３）　画像平滑化、強調など
７．画像処理演習（４）　細線化や領域拡張、収縮など
８．画像処理演習（５）　画像計測など
９．画像処理演習（６）　個体追跡手法など
１０．環境画像解析演習（１）　問題設定
１１．環境画像解析演習（２）　データ取得
１２．環境画像解析演習（３）　データ解析
１３．環境画像解析演習（４）　中間報告
１４．環境画像解析演習（５）　プレゼンテーション資料作成
１５．まとめ，総合演習（受講者によるプレゼンテーション）

※パソコンの利⽤: 毎回使⽤予定
※⽣成系AIの利⽤: ⽣成系AIの利⽤については教員の指⽰に従うこと．⽣成系AIによる出⼒結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけません．⽣成系AIによる出⼒をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない，または認定を取り消すことがあります．

教科書

ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って資料を配布する。

参考文献

画像・映像処理に関する参考文献を講義内で紹介する。

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【予習】講義に際して配布する資料確認（15ｈ）、講義で使用するソフトウェアの準備と操作確認（10ｈ）、プレゼンテーションの準備（5h）
【復習】演習課題、レポート作成（５回、15ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるために配布資料を読み直し（15ｈ）

アクティブ・ラーニングの内容

受講者はプレゼンテーションの準備を行い、講義で発表を行う。新たなアイデアにつなげるため、発表に対して、受講者同士で議論を行う。

成績評価の基準・方法

【成績評価の基準】
　画像、映像の特徴を理解し、それらを研究の利用できる技術を身に付けた者については、講義目的・到達目標に記載する能力（画像・映像処理の基本的知識、特徴量検出手法、データ活用手法等）の到達度に基づき、S（90点以上）、Ａ（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】
　演習課題、レポート課題 100 % を基準に、受講態度（積極的な質問など）を含めて、総合的に評価する。

課題・試験結果の開示方法

演習課題やレポートは、原則次の講義内で解説やコメントする。
最終レポートは、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使ってコメントを示す。

履修上の注意・履修要件

・講義中に指示することや講義内容、授業計画に記載している内容について、予習、復習をして、講義に出席すること。
・履修にあたっては、画像、映像を研究に利用することを考えている、もしくは利用している学生が望ましい。
・講義中の演習は、Windowsでpython + OpenCV（プログラミング開発ソフトウェア）、Fiji（画像処理ソフトウェア）、ffmpeg（映像フォーマット変換ソフトウェア）、GIMP（画像処理ソフトウェア）など、のソフトウェアで実施する。
・研究室や自宅で利用できるようにするため、WindowsのノートＰＣの持参し、講義で利用するソフトウェアをインストールする。

実践的教育

該当しない。

備考

担当教員は、情報工学と生物学の融合分野を専門としている。生物を対象とした行動解析ソフトウェアの開発を行っており、環境に関係する画像解析の基本的な知識、手法について、教授する。

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。