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画像認識のためのパターン認識

各種画像認識製品へ応用するための講座。画像認識に限らず様々なデータ処理へ適用できるパターン認識技術の修得を急げ！

画像認識のためのパターン認識

日時：平成22年　10月　19日 (火)　10：30～17：30

【受講対象】

・画像理解、パターン認識、画像処理等の開発に携わる技術者

【予備知識】

・線形代数に関する知識を有していると望ましい

【修得知識】

・パターン認識の基本的な考えが身につけられ、各種画像認識への応用を図れる

【講師の言葉】

　近年パターン認識技術の発展に伴い、その画像認識への応用が盛んに研究・開発されており、実際に画像認識技術を搭載した製品も登場している。今後は益々パターン認識技術の重要性が増すと考えられる。

　パターン認識基本的な枠組みであり、画像認識に限らず様々なデータ処理へと適用できる汎用性を持つ。そのため、その基礎的な考えを習得することで、現場で抱える様々なタスクに適応的に対処することができ、最新技術の理解も容易になる。

　本講座では、パターン認識の基本、及び一般的に用いられている手法の解説を行う。

また、画像認識のために、画像内の“パターン”を算出する画像特徴抽出手法も併せて解説する。

　特に、パターン認識では多変量解析が重要な役割を果たすため、重点的に解説する。

　単に数学的導出だけではなく、その目的及び画像認識への応用事例を示しつつ、実際に“使える”ための理解を目指す。

　さらに、近年めざましく発展している機械学習の手法（の一部）についても紹介・解説する。

【プログラム】

Ⅰ．パターン認識

　　1．パターン認識とは

　　2．パターン認識の枠組み

　　3．画像認識へのアプローチ

Ⅱ．画像におけるパターン

　　1．画像特徴抽出法とは

　　2．濃淡画像特徴

　　3．カラー画像特徴

Ⅲ．多変量解析手法

　　1．主成分分析

　　2．部分空間法

　　3．重回帰分析

　　4．判別分析

　　5．正準相関分析

Ⅳ．機械学習

　　1．サポートベクターマシン

　　2．カーネル法

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