映像メディア学

Fundamental theories and technologies, recent trends, etc., mainly on image/video understanding and processing are introduced. Content is not fixed, but the agenda will be as in the following. 1. Image/video representation 2. Image/video feature extraction 3. Image/video processing 4. Image/video recognition/understanding 5. Machine learning and pattern recognition 6. Other topics 画像・映像といったマルチメディアデータを中心に比較的基礎の部分から最近の研究動向までを網羅的に学習する。受講者の知識度合いや研究のトレンドによって講義の内容は一部変更することがあるが、内容はおおむね以下の通りである。 1. 画像・映像表現の基礎 2. 画像・映像からの特徴抽出 3. 画像・映像の操作 4. 画像・映像の認識・理解 5. 関連する機械学習・パターン認識の基礎 6. その他

Given by PPTs. スライドによって行う。

Details are decided by talking with students in my first lecture. 初回の講義の時に詳細は相談の上決定する。 1回-数回のレポート課題を課すのが通例である。

Not specified. 特に指定しない

MIT Deep Learning Book (beautiful and flawless PDF version) https://github.com/***** Computer Vision: Algorithms and Applications http://szeliski.org/*****

特になし

As I announce in my lecture HP, the first lecture will be held on Apr. 13th. 第1回は関連ホームページに記載の通り4/13(月)からです。