科目名 Course Title	コンピュータビジョン［22C5071］ Computer Vision
科目区分・科目種	情報科学科	クラス	情報科学科
コンピテンシー		ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	3〜4年

担当教員	伊藤　貴之
学期	前期
曜日・時限・教室	木曜 3 〜 4 限 共3-408【情報科学講義室2】

受講条件・その他注意
Java言語を用いたプログラミング課題を、授業時間外に遂行してもらいますので、そのためのスキルを既に習得していることを前提とします。プログラミングに関する初歩的な質問には一切回答しませんので、必ずJava言語のプログラミング演習科目を履修してください。また本科目では計算機環境を一切提供しませんので、各自の所属で利用できる計算機を用いるか、各自で個人所有している計算機を用いてください。

授業の形態
講義，対面授業のみ

教科書・参考文献
伊藤, CGとビジュアルコンピューティング入門, サイエンス社, ISBN4-7819-1141-2 （ただし購入しなくても単位は取れます）

ＡＬＨ区分
通常授業として実施(11・12限等)

評価方法・評価割合
小論文（レポート）=毎週の講義開始10分間で小レポートを課します。，実習成果=合計5回のプログラミング課題を提出してもらいます。

主題と目標
本講義は、視覚的情報表現の主たる媒体である画像に関する諸技術を解説します。画像の基本的な原理を学習した後に、画像を加工するための濃淡変換、変形、特徴抽出、合成などの各技術を学び、そのプログラミング方法について深く議論します。続いて画像の認識や流通に関する諸技術を学び、画像技術が実社会でどのように貢献しているかを議論します。 Java言語を用いた画像加工プログラミングを、本講義の最大の課題とします。

授業計画
対面授業とオンライン授業の使い分けについてはコロナウィルスの感染状況に沿って検討します。 (1) 講義概要 (2) デジタル画像の基礎 (3) 画像の濃淡変換 (4) 画像の幾何変換 (5) 画像の領域分割と合成 (6) 画像の2値処理 (7) 画像の符号化 (8) 動画像処理 (9) 画像と3次元処理 (10) 画像の局所パターン検出 (11) 画像特徴量と機械学習 (12) 画像技術の産業と歴史 ただし1項目が1週というわけではない。2週にわけて解説する項目もある。 これとは別に自習形式でのプログラミング課題が5問ある。

時間外学習
合計5回のプログラミング課題が時間外学習となります。特に最終回は提出期限が夏休み中となります。

学生へのメッセージ
画像処理・コンピュータビジョンは大学1,2年の数学がどこで実用されているかを知る絶好の科目です。この機会に基礎科目の重要さを再認識しながら講義を聞いてみてください。 本科目ではCommentScreenを使用します。ハッシュタグは #ocha_vision です。