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本セミナーでは、三次元計測の基礎から解説し、カメラ・レンズ、ステレオ法、各計測の実際とポイント、三次元計測の最新技術動向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、三次元計測の基礎から解説し、カメラ・レンズ、ステレオ法、各計測の実際とポイント、三次元計測の最新技術動向について詳解いたします。

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、CCTVとネットワークカメラの基礎から解説し、ネットワークカメラの市場動向について、高付加価値化への動きを踏まえながら解説いたします。

本セミナーでは、Kinectなどで取得した3D点群データに対して、処理を行うことができるライブラリ “Point Cloud Library” について解説いたします。

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。