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機械学習による画像物体認識の仕組みと最新動向

~AdaBoost, Random Forest, Deep Learning等の機械学習アルゴリズムと画像認識への応用について解説~

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プログラム

1 局所特徴量と機械学習(2クラス識別器)による画像認識
物体検出は、局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせにより実現されています。顔検出として、Haar-like特徴とAdaBoost識別器を解説した後、人検出で用いられるHOG特徴量等について解説します。

 1.1 Haar-like特徴と顔検出
 1.2 AdaBoostのアルゴリズム
 1.3 HOG特徴と人検出(Histograms of Oriented Gradients)
 1.4 その他の画像局所特徴量

2 多クラス識別器Random Forestによる画像認識
Random Forestは、バギングや特徴選択等のランダム性を取り入れながら、決定木をアンサンブルに構築するアプローチで、多くのアプリケーションで利用されています。Random Forestのアルゴリズムと その応用例として、Kinectの人体姿勢推定手法について解説します。また、Random Forestの回帰への応用であるRegression Forestや、半教師付学習等についても解説します。

 2.1 Random Forest
 2.2 Hough Forestによる物体検出
 2.3 Random Forestを用いた距離画像からの人体姿勢推定
 2.4 Regression Forestによる回帰
 2.5 Density Forestによる密度推定
 2.6 Semi-supervised Forestによる半教師付き学習

3 画像認識の最新動向
機械学習における最新の研究動向として、Deep Learningについて概説し、畳み込みニューラルネットワークの しくみと画像認識への適用について解説します。

 3.1 Deep Learningとは
 3.2 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
 3.3  CNNによる画像認識応用

講 師藤吉 弘亘 氏
中部大学 工学部 情報科学科/大学院 工学研究科 情報工学専攻 教授 >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47,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合59,000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。
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