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画像解析/画像認識の入門からPythonによる実装まで

  • 日時:2017/12/14(木)  11:00~16:00
  • セミナー番号:T171214
  • 主催:トリケップス
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本セミナーの趣旨  視覚はヒトの感覚器官の中でも最も多くの情報を取得しているものであり、それをコンピュータに応用した画像認識技術の有用性はますます高まっています。
 近年、日本においても普及が目覚ましい計算機言語のPythonを使って、楽に画像認識技術の習得ができるようなセミナーを企画しました。
 Python自体の習得しやすさ書きやすさはもちろんのことですが、豊富に存在するモジュール類の完成度が高く実用的なことも速習に有利です。それらを使うことで驚異的に少ない量でプログラムを実装できます。画像認識技術の応用範囲は無限に広がっています。楽々覚えて、どんどん活用しましょう。
   
プログラム

1 画像認識の概要
 1.1 コンピュータビジョンとは
 1.2 画像とは
 1.3 幾何変換と撮像
 1.4 画像の統計量・不変量
 1.5 階調の補正
 1.6 リサンプリング
 1.7 視覚分解能と変復調
 1.8 画像の劣化と復元
 1.9 多重解像度解析
 1.10 特徴記述子と画像認識
 1.11 最適化アルゴリズム
 1.12 ステレオビジョンと奥行き推定
 1.13 3次元の形状復元

2 Pythonこと始め
 2.1 Pythonのインストール
 2.2 変数の基本型とコンテナ型
 2.3 式と文と演算子
 2.4 制御構造と内包表記
 2.5 関数とクラス,モジュール
 2.6 画像の入出力と表示

3 Pythonで楽するCV(コンピュータビジョン)プログラミング
 3.1 sk-image&sk-learnモジュールの概要
 3.2 階調補正:ヒストグラム平坦化
 3.3 幾何補正:幾何変換でWarping
 3.4 リサンプリング:Seam Carvingと間引きの差
 3.5 ノイズ除去と平滑化:Non Local Meanフィルタリング
 3.6 ぼけ、ブレの補正と鮮鋭化:ウィーナーフィルタリング
 3.7 エッジ検出:Cannyのエッジディテクタ
 3.8 インペインティング:Bi-harmonic法
 3.9 ハフ変換:円の検出
 3.10 領域分割とラベリング:RAG統合法
 3.11 マッチングと物体検出:テンプレートマッチング
 3.12 フィルタバンクと特徴分類:Gabor特徴 による画像の分類
 3.13 特徴抽出:ORB特徴で対応付け
 3.14 モデルの推定:RANSACでパラメータ推定
 3.15 機械学習:クラスタリングと文字画像認識

講 師阿部 淑人 氏
新潟県工業技術総合研究所 下越技術支援センター 参事 >講師略歴
会場オームビル 東京都千代田区神田錦町3-1

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受講料
(税込)
お1人様受講の場合46,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合57,000円(税別)/1口
※ 本セミナーはEルメール案内価格の適用はございません。
※ 1口でのお申込みは1社3名まで受講でき、受講料が格安となります。

※ 1口でお申込みされる場合は、代表受講者を定めて下さい。 受講票発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、お席を用意できない場合があります。
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。
備考①本セミナーの事務処理・受講券の発送等はトリケップスが行います。
申込み方法申込み方法、キャンセル等を以下ボタンから確認の上お申込みください。
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