コンピュータビジョン（’２２）－画像処理による情報抽出の技法－の口コミ

コンピュータビジョン（’２２）の基本情報

科目名:コンピュータビジョン（’２２）
メディア:オンライン
科目区分:情報
単位数:2単位
主任講師名:浅井　紀久夫（放送大学教授）

【講義概要】
コンピュータビジョンの応用を紹介し、その中で使われる基本的技術を解説する。コンピュータに視覚を持たせるという究極の目標に対して、(1) 自己位置推定と地図構築、(2) 機械学習による画像認識という問題に焦点を絞り、これらを実現するための技法を説明する。画像からの３次元構造の復元および画像に写る物体の認識、これらを実現するためのコンピュータビジョンにおける基本的手法を扱う。その手法の一部を画像処理ライブラリを使ったプログラムで実行し、その動作を確認することでその手法の理解につなげる。

【授業の到達目標】
コンピュータビジョンの応用を概観し、そこに使われている技術とその基本的な仕組みを理解する。

【成績評価の方法】
成績評価は、小テスト(75%)、演習課題(25%)によって行う。
※オンライン上の学習で評価する。放送授業と異なり、通信指導や単位認定試験は行わない。また、単位修得できなかった場合の再試験制度も設けていない。

【履修上の留意点】
本授業ではPythonによる演習が含まれ、Python実行環境をご自身で構築できていること、パソコンの基本的操作および設定をご自身でできることが履修の条件となります。学習センターのパソコンを使って履修することはできません。Python実行環境の作り方は、オンライン授業体験版（https://online-open.ouj.ac.jp）の「コンピュータビジョン」を参照して下さい。
プログラミングおよびPythonの文法についての基礎知識も必要です。プログラミング経験の無い方はオンライン授業「C言語基礎演習」、「プログラミング入門Python(’24)」、放送科目「データ構造の基礎(’24)」「アルゴリズムとプログラミング」を先に受講して下さい。また、Pythonの基本的文法を学ぶためのWebサイトを用意しましたので、そちらを先に習得して下さい。アクセス情報は上記のオンライン授業体験版「コンピュータビジョン」にあります。
数学的知識として線形代数および微分積分の基礎を要します。数学的知識が不足している方は、導入科目「入門線型代数」、「入門微分積分」を先に受講して下さい。また、関連科目として「デジタル情報の処理と認識」「コンピュータグラフィックス」「情報理論とデジタル表現」「問題解決の数理」「データの分析と知識発見」があります。
※本科目の受講には、インターネットなどの受講環境が必要です。詳細は本学ウェブサイトをご参照ください。

https://www.ouj.ac.jp/

大学（教養学部教養学科） | 授業科目案内 | 放送大学

放送大学の「大学（教養学部教養学科）」についてご案内しています。

www.ouj.ac.jp

コンピュータビジョン（’２２）の口コミ

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