［授業科目］ 画像認識システム学，Image Processing and Machine Vision Systems
[授業科目の区分] 専門科目
[講義番号] 096020
［担当教官名］ 早見　武人
［所属］ 工学部・講師
[対象学生] システム工学科3年次生
[学期] 前期
[曜日・時限] 火曜・４限
[講義室] 大講義室
[選択・必修の別] 選択必修
[単位数] 2
[概略] 画像認識とは，画像に自動的な処理を施すことによってその画像に含まれる情報を読み取る技術であり，電子機械システム製品とその生産システムの両者において広く用いられている．ここでは画像認識の機能を実現するうえで前提となる画像情報処理の考え方について，画像取得から処理の仕組みまで概説する． さらに画像中の形状を認識するシステムの実現方法について解説する．
[一般目標] 画像認識を実現するシステムを設計できるようになる．画像情報に計算処理を施すことで中の形状を抽出，認識する手順を収得する．
[科目の達成目標]
と
[評価方法と基準]		 科目の達成目標 評価方法と基準
マシンビジョンにおける画像の概念を理解する． 期末試験および小レポートにて評価する．成績に対する評価の重みは，25%．
画像の補正とフィルタリング処理について理解する． 期末試験および小レポートにて評価する．成績に対する評価の重みは，25%．
二値画像の処理と図形の抽出法について理解する． 期末試験および小レポートにて評価する．成績に対する評価の重みは，25%．
パターンマッチング，画像認識技術について理解する． 期末試験および小レポートにて評価する．成績に対する評価の重みは，25%．
備考：
[受講要件] ・計算機を用いた平易な画像の加工や編集を体験しておくことが望ましい．
・微積分，線形代数の基礎知識を必要とする．
[履修上の注意] 特になし
[授業内容]
　１回目 計算機と画像　
　２回目 ディジタル画像　
　３回目 画像の補正　
　４回目 画像の補正　
　５回目 画像フィルタ(1)　
　６回目 画像フィルタ(2)　
　７回目 ２値画像(1)　
　８回目 ２値画像(2)　
　９回目 膨張・収縮処理　
１０回目 細線化　
１１回目 輪郭線抽出　
１２回目 平面図形の認識(1)　
１３回目 平面図形の認識(2)
１４回目 立体認識　
１５回目 動画像認識　
１６回目 期末試験　
[関連科目] この講義の前に学んでおく科目：解析学Ⅱまたは微分積分学Ⅱ，線形代数学Ⅰ
[JABEE 基準] システム工学科の学習・教育目標のうちの，Ｆ：生産システム，ロボットシステムの運用，管理，安全，および，知的システムに関する基礎を理解し応用する能力に対応する．
[アンケート] 授業評価アンケートを行う．
[教材] 教科書：安居院猛，長尾智晴著　「画像の処理と認識」　昭晃堂．
[相談時間] 講義終了後，または随時来室のこと．
［連絡先］ 工学部５号館３階３０４号室
内線：８０５７，Ｅメールアドレス：hayami◎sys.okayama-u.ac.jp
［研究活動との関連］ 担当教員は生体イメージングに関する研究を行っており，当該授業とは密接な関係がある．
[備考] 　

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