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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知能情報分野科目
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
2026年度前期
(Spring semester)
担当教員
日浦 慎作、森本 佳太
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、メールによる事前連絡が必要
連絡先
hiura@eng.u-hyogo.ac.jp, morimoto@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
ー
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基礎と代表的な原理・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、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の基礎理論と代表的技術を理解し、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、画像処理、フィルタ、３次元計測、パターン認識、機械学習、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
第１回：画像センサの基礎と歴史（日浦）
第２回：レンズの働きと特性（日浦） 第３回：線形・非線形画像フィルタ（森本） 第４回：画像のフーリエ変換とフーリエ逆変換（森本） 第５回：畳み込み演算と空間周波数フィルタ（森本） 第６回：二値画像処理（森本） 第７回：距離計測・形状計測（日浦） 第８回：カメラの幾何学と数理（日浦） 第９回：因子分解法とマルチビューステレオ法への発展（日浦） 第１０回：動画像解析（日浦） 第１１回：フォトメトリックステレオ法（日浦） 第１２回：コンピュテーショナルフォトグラフィ（日浦） 第１３回：画像の局所特徴量の抽出（森本） 第１４回：画像特徴量と機械学習（森本） 第１５回：畳み込みニューラルネットワーク（森本） 対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
生成ＡＩの利用
利用する場面を限定し許可
生成ＡＩ注意点
生成ＡＩの利用にあたっては 『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け） 』の記載内容について留意すること。
この授業においては、 授業中に明示する範囲において、 生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。 生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。 教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。 生成ＡＩの出力した内容について、 事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成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ならない。 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の評価(100%)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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