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
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本セミナーでは、車載向け音声インターフェースの設計と実運用について詳解いたします。
本セミナーでは、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。
本セミナーではスポーツ映像解析の基礎となる動画像処理技術と解説し、実例を紹介いたします。
本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。
本セミナーは、ΔΣ変調技術の基礎から解説し、ΔΣ変調技術の応用例として、デジタルアシスト及びオーディオ (デジタルスピーカ) と通信への応用について解説いたします。
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。
本セミナーでは実環境における各種のロバストな音声認識・話者認識技術の基本原理や利点・欠点を解説し、それらの産業応用の最新動向を解説いたします。
本セミナーでは、MATLABで利用可能なグラフ信号処理ツールボックス等での演習を通じて、グラフ信号処理の基礎を解説いたします。また、グラフ信号処理を用いた画像処理についても解説いたします。
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。
本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。
本セミナーでは、現在、画像・音声の研究領域で大きな関心を集めている「ディープラーニング」について基礎から解説し、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例を具体的に紹介いたします。
本セミナーではスポーツ映像解析の基礎となる動画像処理技術と解説し、実例を紹介いたします。
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。
本セミナーでは、物体検出・物体認識の基礎から解説し、検出対象ごとに適した特徴量、効率的な探索・学習について詳解いたします。
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。
本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。
本セミナーでは、信号処理の基礎からディジタルフィルタの設計、さらに音声のノイズ除去までをわかりやすく説明します。
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。
本セミナーでは、物体検出・物体認識の基礎から解説し、検出対象ごとに適した特徴量、効率的な探索・学習について詳解いたします。
本セミナーでは、信号処理の基礎からディジタルフィルタの設計、さらに音声のノイズ除去までをわかりやすく説明します。