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画像処理のセミナー・研修・出版物

機械学習/Deep Learningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向

2022年9月28日(水) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像フィルタリングについて基礎から解説し、MATLABを併用して実際にアルゴリズムを提示、実行し、結果を確認しながら、解説を進めます。

グラフニューラルネットワーク入門

2022年9月27日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

距離画像センサの測距原理と3Dセンサの応用

2022年9月16日(金) 10時00分17時00分
会場 開催

本セミナーでは、デプス・センシング・アルゴリズムの基礎から、それを用いた非接触生体センシングの動作原理、ヒューマン・ヘルスケア関連アプリケーションへの展開について、次世代デバイスHololensのデモを交えて解説いたします。

ディープラーニングを活用した細胞画像解析と創薬への応用

2022年9月8日(木) 10時30分15時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、創薬を目的とした細胞画像解析について取り上げ、ディープラーニング活用の方法論、メリット・デメリットを研究事例に基づいて解説いたします。

3次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション

2022年9月7日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、3次元空間情報に関するデータ形式の1つである3次元点群を効率良く処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説いたします。

グラフニューラルネットワーク (GNN) の基礎と応用

2022年9月5日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像認識や推薦システム、交通量予測、化合物分類など様々な応用に期待され、また、COVID-19におけるウィルスの構造解析や感染予測のモデルにも応用されたグラフニューラルネットワークについて取り上げ、グラフニューラルネットワークの基礎から応用事例、実装方法など最新情報を解説いたします。

Transformerの応用と最新技術動向

2022年9月2日(金) 11時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた Transformerについて、基礎となる理論と応用を解説いたします。

ミリ波レーダ技術と自動車への応用

2022年9月1日(木) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ミリ波レーダ技術の基礎とADAS向けセンサとしての応用動向を解説いたします。

自動運転のための画像処理を中心としたセンサフュージョン技術

2022年9月1日(木) 11時00分16時00分
オンライン 開催

運転支援システムから更に発展した自動運転を迎えるにあたり、走行環境を認識するためのセンシング技術は、より高い性能が求められ、ますます重要になります。
本セミナーでは、単独のセンシングを補間するセンサフュージョン技術を、画像処理技術と関連しながら解説します。

詳解 Transformer

2022年8月25日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。

自己位置推定・マッピングの最新技術動向 (カメラ, IMU, 無線)

2022年8月2日(火) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ORB-SLAMを実例とした処理手順、高精度化のポイントや、ディープラーニング応用、IMUを用いたvisual inertial SLAMなどのvSLAMの現在と、Dead Reckoning (DR) や無線を用いた屋内測位技術などを解説いたします。

画像認識技術およびディープラーニングの基礎・入門と応用展開

2022年7月28日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。

自動車の自動運転におけるセンシング技術と移動物追跡技術

2022年7月28日(木) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。

外観検査自動化に向けた画像処理・AI技術活用の課題と導入のポイント

2022年7月27日(水) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

グラフニューラルネットワーク (GNN) 入門

2022年7月27日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

テラヘルツ波の基礎と産業への応用

2022年7月22日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎知識から始まり、電子デバイス/光デバイスの両面から光源・検出器の基本について、また、センシング・イメージングシステムを組む上での必要知識を解説いたします。さらにテラヘルツ波のシステムの早期導入が期待される安全安心分野、医療医薬分野に応用する研究開発事例を中心に紹介し、新規産業に展開するためのキーポイントを解説いたします。

Pythonで始めるコンピュータビジョン (CV) 技術の超入門

2022年7月21日(木) 11時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで、コンピュータビジョン技術と実装について理解を深めていただきます。

自動運転用センサフュージョン技術と動向

2022年7月21日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、各社の従来ADASセンサの特性と、レベル3以上用として発表されている各社最新の自動運転センサ状況を紹介しながら、従来センサとLiDARの技術を解説し、これらセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用、今後の技術動向を説明いたします。

車載用遠赤外線カメラシステムの効果と課題、及び遠赤外線カメラの将来性について

2022年7月20日(水) 11時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、遠赤外線カメラの基本原理から解説し、講師らが開発した車載用遠赤外線カメラシステムの開発課題、車載用途における認識システムの課題や効果など、開発事例を含めて紹介いたします。

1日で分かるVisual SLAMの基礎

2022年7月19日(火) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、自律走行や拡張現実感 (AR) などの基盤技術として用いられるVisual SLAMについて、基礎から実装法まで解説いたします。
3次元的な自己位置推定・マッピング処理を対象としたコンピュータビジョン技術を初歩から概説いたします。
カメラの投影モデルや特徴点トラッキングなどの基礎技術から、古くから研究がなされてきたオフライン型structure from motion (SfM) 、 Hololens、ARCore、ARKitなどにも用いられるオンライン型visual SLAMの枠組みに至るまでを理解できることを目的とします。

ディープラーニングの推論パフォーマンスを改善するモデル軽量化技術の基礎と最新動向

2022年7月11日(月) 11時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明いたします。

3次元点群処理とPCLプログラミングの基礎

2022年7月6日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

AI画像認識システムの基礎と応用

2022年7月5日(火) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

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