CGと画像解析

2年

2021年度後期

2.00単位

E-IN-209L

健山　智子

単独

マルチメディアデータから得られる有用な情報がどのような諸手続きで構成・可視化し，我々に直感的な解釈を与えているかを理解することは，今後より進展するマルチメディアデータの取り扱いに対しても有用な処理手続きを検討・解決するためにも重要なスキルである．本科目では，画像解析・コンピュータグラフィックス・VR技術をメインとして取り扱い，マルチメディアデータの解析・可視化・処理手法の理解について取り扱う．

　本科目では，画像解析・コンピュータグラフィックス・VR技術をメインに，情報解析・可視化・処理手法における各手法の理解と基礎，その応用について取り扱う．
講義では，オープンソフトウェア，Python＋Google colabratory（画像解析），Blender（コンピュータグラフィックス）を基本実践として利用し，応用実践ではBlender, Unityを紹介・実践を行う．

第 1回：画像解析の概要，講義で用いる画像解析のツール(Google Colab)の利用方法，画像の入出力の確認
第 2回：画像の輝度値変換
第 3回：幾何学変換
第 4回：空間フィルタリング
第 5回：パターン認識・テンプレートマッチング
第 6回：画像特徴点による解析
第 7回：AIによる画像認識・特徴解析
第 8回：画像解析・処理の実践
第 9回：コンピュータグラフィックスの概要・VRとCG
第10回：CGの表現，システムインストール
第11回：モデリング
第12回：マテリアル・テクスチャ・カメラワーク
第13回：アニメーション
第14回：CG作品作成の設計
第15回：コンピュータグラフィックスと今後のビジネス展開２，ミニワーク

毎回の講義の資料をアップロードします．

健山智子： 講義関連資料

各回の講義におけるミニテストと各テーマにおける実践，ミニワークの評価

１．講義資料の予習・復習を毎回確実に行う．ミニテストの振り返りを行う
２．欠席の場合，次回までにその回の内容を十分に理解する
３．実践講義のため，Webシステム，Google colab，他指定のソフトウェア（Blender）が利用できるパソコンを持ってくること
４．Google colabratoryを用いた実践を行うため，Google Mail (Gmail)のID取得を行うこと．