技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

画像局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体認識

画像局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体認識

～SIFT・HOG・AdaBoost・Random Forests～
東京都 開催 会場 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

本セミナーでは、画像局所特徴量 ( SIFT , HOG )と統計的学習手法(AdaBoost)・アサンブル学習法(Random Forests)の組み合わせによる物体認識について、基礎からわかりやすく解説いたします。

開催日

  • 2013年1月29日(火) 10時00分 ～ 17時00分

受講対象者

  • 画像処理・物体認識に関連する技術者
    • デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ
    • 印刷、カラーコピー機
    • テレビ・ディスプレイ
    • レーザ計測、位置決め
    • 医用画像処理、医療機器制御
    • 衛星画像処理
    • 超解像技術
    • ロボットのカメラ、制御
    • 外観検査装置
    • 非破壊検査装置
    • 車載カメラ
    • 防犯カメラ など

修得知識

  • 画像局所特徴量の基礎
    • SIFT
    • PCA-SIFT
    • GLOH
    • SURF
    • Randomized Trees
    • HOG
    • Haar-like
  • 統計的学習手法の基礎
    • AdaBoost
    • Real AdaBoost
  • 物体検出システムの構築

プログラム

　本セミナーでは、近年のアプローチである画像局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体認識についてわかりやすく解説します。
　SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) やHOG (Histograms of OrientedGradients) を中心に画像局所特徴量について概説した後、このような特徴量と密接な関係にある統計的学習手法のAdaBoostやRandom Forestsについて物体検出を例に実践的に学びます。
　最後に、最新の研究動向として局所特徴量の関連性に着目した物体検出法と今後の展望について紹介します。

  1. スケール・回転変化に不変な局所特徴量 (SIFT:Scale-Invariant Feature Transform)
    1. SIFTのアルゴリズム
    2. SIFTによる特定物体認識
    3. 高精度化 (PCA-SIFT, GLOH)
    4. 高速化 (SURF)
    5. 学習による高精度・高速化 (Randomized Trees)
  2. 局所特徴量と物体検出
    1. Haar-like特徴と顔検出
    2. HOG特徴と人検出 (Histograms of Oriented Gradients)
    3. その他の画像局所特徴量
  3. 統計的学習手法による識別器 (Boosting)
    1. AdaBoostのアルゴリズム
    2. Real AdaBoostのアルゴリズム
    3. AdaBoostとReal Adaboostの比較
  4. 局所特徴量の関連性に着目した物体認識
    1. Adaboostによる物体検出システムの構築
    2. 局所特徴量の関連性に着目した物体検出 (Joint特徴)
    3. 今後の展望
  5. マルチクラス識別器 (Random Forests)
    1. Random Forestsのアルゴリズム
    2. Random Forestsの応用 (3次元人体姿勢推定)
    3. Regression Forestsによる回帰

ページのトップヘ

講師

  • 藤吉 弘亘 氏
    中部大学 工学部 ロボット理工学科
    教授
ページのトップヘ

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
ページのトップヘ

主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 43,000円 (税別) / 45,150円 (税込)
1口
: 55,000円 (税別) / 57,750円 (税込) (3名まで受講可)

割引特典について

  • 複数名 同時受講:
    1口 57,750円(税込) (3名まで受講可能)
  • 早期申込割引:
    2012年12月28日 17:00までのお申込は、
    1名受講・1口受講とともに受講料から10%割引となります。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/9/16 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 オンライン
2025/9/16 三次元点群の基礎と基本プログラミング技法 オンライン
2025/9/17 ディジタル信号処理による雑音・ノイズの低減/除去技術とその応用 オンライン
2025/9/17 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 オンライン
2025/9/19 説明可能AI (XAI) から人と共に進化・発展するAIへ オンライン
2025/9/28 Vision Transformerの仕組みとBEV Perception オンライン
2025/9/30 人工知能による異常検知入門 オンライン
2025/10/8 三次元点群の構造化と特徴抽出 オンライン
2025/10/9 人工知能による異常検知入門 オンライン
2025/10/20 高分子・樹脂材料のための画像解析入門 オンライン
2025/10/23 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 オンライン
2025/10/27 AI外観検査の導入プロセスと実践ノウハウ オンライン
2025/10/28 AI外観検査の導入プロセスと実践ノウハウ オンライン
2025/10/30 バーチャルリアリティ : XR技術入門 オンライン
2025/11/5 点群レジストレーションとオブジェクト認識 オンライン
2025/11/12 CMOSセンサ技術の全体像 オンライン
2025/12/3 ROS/ROS2環境での三次元点群処理 オンライン
2025/12/4 自動運転を支えるセンサフュージョンの最前線 : LiDARが拓く未来 オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2012/6/20 画像復元・超解像技術の基礎と応用
2012/4/20 デジカメ主要8社の静止画信号処理技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2012/4/20 デジカメ主要8社の静止画信号処理技術 技術開発実態分析調査報告書
2011/2/4 入門 画質改善・画像復元・超解像技術
2010/11/15 防犯・監視カメラ 技術開発実態分析調査報告書
2010/11/10 高ダイナミックレンジ画像処理技術とMATLABシミュレーション
2010/9/24 JPEG XR画像符号化方式と性能評価
2010/2/22 画像理解・パターン認識の基礎と応用
2009/9/16 H.264 / MPEG-4 AVC 拡張規格・応用例・最新動向
2008/3/26 劣化画像の復元・ノイズ除去による高画質化
2007/8/31 画像認識・理解システム構築のための画像処理の基礎
2007/5/28 車載カメラ/セキュリティカメラ・システム
2007/3/23 ステレオ法による立体画像認識の基礎と車載カメラへの応用
2006/5/11 ディジタル画像の評価法と国際標準
2005/11/25 デジタル写真の画質評価
2004/3/12 次世代動画像符号化方式 MPEG4 AVC/H.264
2003/6/27 ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説
2003/6/26 デジタル写真システム
2003/2/5 JPEG2000符号化方式解説
2002/3/15 MATLABプログラム事例解説Ⅴ マルチメディア画像処理
ページのトップヘ