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本セミナーでは、3次元センサ、物体認識、3次元特徴量の基礎から解説し、具体的な応用事例として、生産ラインにおけるロボットピッキングに関する事例や、人物認識における3次元情報の利用例について解説いたします。

本セミナーでは、Visual SLAMの基礎から解説し、実装法と評価法を詳解いたします。

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、プロジェクションマッピングのための基礎技術の投影像の位置合わせで必要となる幾何学レジストレーション技術、投影画像の色や模様を正しく投影するための光学補償について解説します。また、投影手法や多重散乱、光投影を用いた見かけの操作技術とそれを応用した実時間質感操作技術を詳解いたします。

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、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。

本セミナーでは最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで紹介いたします。

本セミナーでは、プロジェクションマッピングのための基礎技術の投影像の位置合わせで必要となる幾何学レジストレーション技術、投影画像の色や模様を正しく投影するための光学補償について解説します。また、投影手法や多重散乱、光投影を用いた見かけの操作技術とそれを応用した実時間質感操作技術を詳解いたします。

本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。