画像とパターン認識 (J53J)

学修到達目標	種々の情報メディアの理解とその中でのパターン認識の、工学的な立場での取り扱い方を習得する。また、図形処理と画像処理の各種処理方法を体得する。
授業形態及び授業方法	講義と演習を行う。
履修条件	選択。代数学、初歩のベクトル解析、フーリエ解析、信号理論の基礎を習得していること。教職「情報」に必要な科目である。

第1回	画像処理の基本概念コンピュータによる画像データの取り扱いディジタル画像のモデル、２次元画像の標本化と量子化
第2回	コンピュータによる画像データの取り扱い 2値化の方法とヒストグラム
第3回	画像からのノイズ除去（種々のフィルタ）実習
第4回	画像からの特徴抽出　画像の微分による輪郭線抽出（種々のフィルタ）
第5回	デジィタル画像上での距離輪郭追跡（実習）
第6回	画像のアフィン変換
第7回	中間試験の代わりの演習と復習
第8回	パターンとは、パターン認識過程
第9回	パターン空間でのパターン表現、パターンベクトル,特徴空間
第10回	最短距離法、識別関数
第11回	パターンマッチングによるパターン認識，類似度法
第12回	ニューラルネットワークによるパターン認識　ニューラルネットワークとは, パーセプトロン
第13回	パーセプトロンと学習
第14回	パーセプトロンにおける学習の収束性
第15回	理解度試験

教科書	教科書は使用しない。プリントを配布することあり。学生諸君自身が講義を聴きながら作成したノートを重用視する
参考書
成績評価の方法及び基準	定期試験、演習、課題の提出等による。
質問への対応	講義終了後　４号館421室　塚本研究室にて
研究室又は連絡先	aitoh@ecs.cst.niho-u.ac.jp
オフィスアワー
学生へのメッセージ	レポート、宿題等による単位授与はないので普段からしっかり学ぶこと学生諸君自身が講義を聴きながら作成したノートを重用視する

2015年 理工学部 シラバス - 電子工学科