視覚メディア処理特論
博士前期課程理工学研究科 - 理工学専攻
MSIS7280
コース情報
担当教員: 亀田 裕介
単位数: 2
年度: 2024
学期: 春学期
曜限: 火3
形式: オンデマンド授業+同時双方向型授業(Zoomなど)
レベル: 500
アクティブラーニング: あり
他学部履修: 可
評価方法
授業参加
リアクションペーパー
レポート
その他
各自が作成した要約資料,プレゼンテーション,質疑応答の状況により,担当部分の内容に関する理解度を見る。また,授業への参加態度(他の発表者への質問や討論への参加状況など)も含めて総合的に評価する。 The situation of materials, presentations, questions and answers is evaluated. In addition, it is comprehensively evaluated including the participation attitude to the lecture (question to other presenters, the participation situation in the discussion, etc.).
詳細情報
概要
視覚メディア情報処理に関する様々な問題の定式化手法と評価方法および実装方法について国際的な研究文献を用いて学ぶ。担当教員と履修学生が毎回,話題提供と議論を行う。学生の発表内容は,自身がこれまでに習得した知識,既往の研究のレビュー,現在興味を持っている分野の動向等である。自身の発表を行い,多分野の視覚メディア情報処理に関する質疑に参画することで,プレゼンテーションと情報理解能力を磨く。本専攻情報学領域のCP2に関連する。 コンピュータビジョン,パターン認識,3次元映像処理,機械学習,数値画像解析など視覚メディア処理に関する最新のテーマを扱った文献についての輪講を行う。 This is a class to learn about the formulation method, evaluation method and implementation method of various problems related to visual media information processing using international research literature. Faculty member and students studying will give topics and discuss each time. Student presentation content shall be, knowledge acquired by himself so far, review of past research, trend of field which is currently interested etc. Making presentation and participate in questions on visual media information processing in multiple fields to hone your presentation and information comprehension skills. Students will make presentations on documents dealing with the latest themes in image processing such as computer vision, pattern recognition, 3D image processing, machine learning, numerical image analysis, etc.
目標
視覚メディア処理分野全般を対象に,関連する分野の過去のトピックから最新の研究動向にわたるまで幅広く知識を習得すると共に,実社会における幅広い課題やその解決のための能力が培われることを目的としている。画像処理,映像処理などの視覚システムに関する最新の理論や応用について学び,様々な問題解決のための素養を身に付ける。専攻のディプロマポリシーに掲げる「理工学および関連分野において最先端で活躍できる専門知識を身につけるとともに,新技術の開発や新分野の開拓をできる力」を身に着ける。 ・視覚メディア処理に関する最先端技術の基本原理を説明できる。 ・専門的な文献を読解でき,論理的に思考できる。 For the image processing field as a whole, we aim to acquire a wide range of knowledge from past topics in the related fields to the latest research trends, and to cultivate a wide range of issues in the real world and the ability to solve them. Students will learn about the theory and applications of image systems such as image processing and video processing, and acquire the basics for solving various problems. It is a subject to realize the diploma policy of this department. - Students should be able to explain the basic principles of state-of-the-art in image processing. - Students should be able to read technical literature and think logically.
授業外の学習
(準備学習) 発表担当者は,輪講の題材について入念に調査して分かり易い要約資料を準備すること(3時間程度)。発表担当者以外については,2時間程度,輪講の題材について予習しておくこと。 (復習) 各回の講義内容を復習して定着させると共に,輪講の際に指摘された疑問点について調査し,次回の講義までにその疑問点について説明できるようにしておくこと(毎回2時間程度)。 Preparation. Students who give a presentation should carefully investigate the subject matter of the lecture and prepare an easy-to-understand summary material for about 3 hours. The other students should prepare for the lecture for about 2 hours. Review. Each student should review the contents of each course and investigate the questions pointed out during the lecture, and be able to explain the questions before the next lecture (about 2 hours each time).
所要時間: 190分以上
スケジュール
- 以下は予定であり,授業の進捗状況により各テーマの回数は変更することがありうる。 ガイダンス 講義の進め方,成績評価方法などについて説明する./ Giving guidance.
- 概論 扱うテーマの背景・技術動向について解説する.また次回以降の輪講のグループ分担,スケジュールを決定する./ Decide who will be presenting the topic.
- グループ発表のための資料題材について調査し検討する./ Research and discuss material topics for group presentations
- グループ発表のための題材を決定し,発表資料を作成する。/ Determine the subject matter for the group presentation and prepare presentation materials.
- グループごとに担当する論文の概要及び新規性と有効性について発表し,質疑応答を行う。/ Each group will present an overview of the paper for which they are responsible and its novelty and validity, followed by a question and answer session.
- グループごとに担当する論文の主要な提案技術について続けて発表し,質疑応答を行う。/ Each group will continue with a presentation on the main proposed technology for the paper for which they are responsible, followed by a question and answer session.
- 各種研究会や画像センシングシンポジウムSSIIなどを聴講する。/Attend various research meetings and the Symposium on Sensing via Image Information: SSII.
- グループごとに担当する論文の概要及び新規性と有効性について発表し,質疑応答を行う。/ Each group will present an overview of the paper for which they are responsible and its novelty and validity, followed by a question and answer session.
- グループごとに担当する論文の主要な提案技術について続けて発表し,質疑応答を行う。/ Each group will continue with a presentation on the main proposed technology for the paper for which they are responsible, followed by a question and answer session.
- グループごとに担当する論文の概要及び新規性と有効性について発表し,質疑応答を行う。/ Each group will present an overview of the paper for which they are responsible and its novelty and validity, followed by a question and answer session.
- グループごとに担当する論文の主要な提案技術について続けて発表し,質疑応答を行う。/ Each group will continue with a presentation on the main proposed technology for the paper for which they are responsible, followed by a question and answer session.
- グループごとに担当する論文の概要及び新規性と有効性について発表し,質疑応答を行う。/ Each group will present an overview of the paper for which they are responsible and its novelty and validity, followed by a question and answer session.
- グループごとに担当する論文の主要な提案技術について続けて発表し,質疑応答を行う。/ Each group will continue with a presentation on the main proposed technology for the paper for which they are responsible, followed by a question and answer session.
- 総括 これまでの内容について総括する。/ Summarizing the contents.
教科書
初回授業で指示する。IEEEやInternational Journal of Computer Visionなどの著名な学会や論文誌から発行された原著論文や会議論文を題材とする。また,OpenCVのチュートリアルも活用する。 https://openaccess.thecvf.com/ https://www.springer.com/journal/11263 https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html It is introduced at Moodle and instructed in the first class. We will use journal articles and conference papers issued by prominent academic societies and publishers such as IEEE Trans. and IJCV. We will also use the OpenCV tutorial.
参考書
電子ブックあり
コンピュータビジョン ―広がる要素技術と応用―
著者: 米谷竜,斎藤英雄
出版社: 共立出版・2018年