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画像認識のためのパターン識別と機械学習入門

画像認識のためのパターン識別と機械学習入門

～MATLAB / Octaveシミュレーションでわかりやく解説～
東京都 開催 会場 開催 デモ付き
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概要

本セミナーでは、パターン識別・機械学習手法について、基礎から解説いたします。
また、特徴からカテゴリへ識別する手法について解説いたします。

開催日

  • 2016年7月5日(火) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 画質処理、画像認識に関連する技術者、開発者、研究者
    • 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
  • 画質処理、画像認識で課題を抱えている方

修得知識

  • パターン識別の基礎
  • 機械学習の基礎
  • 特徴抽出からカテゴリ分類
  • プログラミングのテクニック
  • 処理速度の高速化

プログラム

　画像の認識・理解を主な目的としたパターン識別・機械学習手法について、解説いたします。前半部分は画像からの特徴抽出法としてよく用いられる手法を幾つか紹介し、後半ではその特徴からカテゴリへ識別する手法について解説いたします。内容は高校の数学程度の知識で理解できるよう基礎から解説致します。
　また、詳細な理論だけでなく、プログラミングを行う際の工夫、テクニック、高速化のヒントなど教科書ではあまり触れない内容も扱う予定です。さらに、実際にPC上で簡単なデモを行い、理論を体得できるように致します。デモは、MATLAB/Octaveを利用し、プログラムは個人利用の範囲内でお持ち帰り頂けるように致します。

講義項目
  1. 画像の特徴抽出
    1. 画像フィルタ
    2. エッジ抽出
    3. 平滑化
    4. 局所特徴量
      1. SIFT特徴量
      2. HOG特徴量
      3. Haar-like特徴量
    5. 主成分分析 (PCA) と固有顔
    6. ウェーブレット変換
  2. 識別手法
    1. ベイズ識別器
    2. k近傍識別とテンプレートマッチング、Mahalanobis距離
    3. 線形識別
    4. サポートベクタマシン (SVM)
    5. 部分空間法
  3. ソフトウェアの紹介
    1. OpenCV
    2. MATLAB/Octave
    3. SVM
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講師

  • 鷲沢 嘉一 氏
    電気通信大学 大学院 情報理工学研究科 情報・通信工学専攻
    助教
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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
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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
: 46,000円 (税別) / 49,680円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
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