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授業概要
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画像中からの情報抽出について、いくつかの具体的な処理手法を学ぶ。
特に画像中の幾何学図形の検出の基礎となる直線検出の方法について講義するので、まず、説明されるいくつかの計算方法およびアルゴリズム等を理解する。そして、それらの処理アルゴリズムを各自C言語によってプログラミングし、与えられた2次元データからの直線検出実験を行う。
実際に画像情報を処理することで、それらの方法の機能や効果を比較確認するとともに、画像からの情報抽出の理解を深める。
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We study some concrete processing techniques about the information extraction from an image.
Some lectures about the method of the straight line detection used as the basis of detection of the geometric figure in an image are given.After understanding the calculation methods, the algorithm, etc. which are explained and we program those processing algorithms on C language.
By using the programs, we experiment about the straight line detection from the given two-dimensional data.
By processing the information on an image actually, with comparing the function and effect of those methods, we deeply understand the information extraction from an image.
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キーワード
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画像処理、シミュレーション、図形検出、直線検出、ハフ変換、最小2乗法、Cプログラム
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授業形態
（項目）
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授業形態
（内容）
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使用する教材等
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履修条件等
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履修に必要な知識・能力
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到達目標
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No
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観点
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詳細
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1.
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Ａ：知識・理解
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コンピュータによるシミュレーション実験を通して、画像情報処理の講義内容に関する理解を深めると共に、画像情報処理の具体的な実現方法について学ぶ。
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2.
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B：専門的技能
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画像中からの特徴抽出処理をＣ言語プログラムによって実現する。異なる複数のアルゴリズムに基づいたプログラを作成しそれらを比較することで、画像情報の抽出処理の理解を深める。
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3.
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C：汎用的技能
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データの読み込み、繰り返し処理、条件分岐、多次元配列を用いた処理等のプログラムが必要となるため、プログラミングスキルの向上が図れる。
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4.
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D：態度・志向性
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抽出理論を理解し、それをプログラミングして実現するためには、問題に積極的に取り組む必要がある。
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授業計画
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No
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進度・内容・行動目標
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講義
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演習・その他
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授業時間外学習
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1.
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第1回 授業への導入
演習の進め方について概説する。
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◯
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2.
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第2回～第5回 画像情報処理の具体例の解説
いくつかの画像情報処理を取り上げ、それぞれのアルゴリズムを詳しく解説する。
ここでは、画像中から特定の形状を検出するための処理としてよく知られている、最少２乗法とHough変換について詳説する。
具体例として画像中の直線検出を取り上げるが、処理対象とするデータとしては幾何学的に整ったものではなく、以下のような正確ではない直線状データを処理対象とする。
・不正確でいびつな直線状分布に対する直線の検出
・目標とする直線状データ以外のものが混在する画像中からの直線だけの検出
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◯
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3.
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第6回～第13回 画像情報処理の演習
学習した画像情報処理に関してコンピュータシミュレーションを行う。実際に画像処理プログラムを組み理解を深める。
内容の理解のためのより詳しい解説や、プログラミングする上で参考となるプログラムの例などをWeb上に用意しておくので、適宜それらを利用してプログラムを完成させる。
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C言語によるプログラミング
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4.
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第14回 シミュレーション結果の解説
実験結果について解説する。
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◯
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5.
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第15回 まとめ
講義全体のまとめを行う。
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◯
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授業以外での学習にあたって
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C言語によるプログラミングについて、各自必要に応じて補充勉強すること。
各自のPCでプログラミングするので、演習時間外でも作業してかまわない。
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テキスト
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参考書
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大沢裕、山川修三他著：図面の認識と理解 (昭晃堂)
各種C言語の解説書
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授業資料
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成績評価
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評価方法・観点
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観点No.1
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観点No.2
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観点No.3
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観点No.4
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観点No.5
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観点No.6
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観点No.7
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観点No.8
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備考（欠格条件・割合）
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◎
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70%
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◯
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30%
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成績評価基準に関わる補足事項
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単に出席だけでなく、プログラミングにとりくむ姿勢も考慮する。
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ルーブリック
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学習相談
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添付ファイル
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授業担当者の実務経験有無
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授業担当者の実務経験内容
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その他
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この授業における口頭試問に関わるキーワード
ハフ変換、特徴抽出
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更新日付
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2016-07-07 16:55:44.536
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