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本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎から解説し、状態空間モデリング・最小二乗法・ベイズ推定について解説いたします。
また、線形カルマンフィルタ、非線形カルマンフィルタについて解説し、カルマンフィルタの応用、カルマンフィルタを利用する際のポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、3次元復元技術・移動物体追跡の基礎から解説し、精度の高い物体追跡を実現するためのポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から解説し、LabVIEWによるデモを通して実践的な活用法について身につけていただきます。

本セミナーでは、移動物体認識の基礎から解説し、物体追跡の手法と特徴について事例を交えて詳解いたします。

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)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、代表的なフィルタ設計法を基礎から解説し、MATLABを利用し、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いたします。
また、現場で利用するフィルタ選択のノウハウ、有限語長などのフィルタリングでの諸問題の解決方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TOF方式距離画像センサの基礎から解説し、距離画像センサの応用、評価について詳解いたします。

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、コンピュテーショナルフォトグラフィの基礎から解説し、従来では不可能であった「撮影後にピントを合わせる」「画像からブレやボケを除去する」といった機能を実現するための技術と今後の展望について詳解いたします。