CGと画像解析

2年

2022年度後期

2単位

E-IN-209L

健山　智子

単独

情報リテラシー

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・処理手法の理解を深める．

　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：講義の概要と説明，画像解析の概要１ （課題提出1）[講義][ディスカッション][演習]
第 2回：画像解析の概要2[講義][ディスカッション][演習]
第 3回：Google Colabの使い⽅，画像の⼊出⼒[講義][ディスカッション][演習]
第 4回：幾何学変換[講義][ディスカッション][演習]
第 5回：空間フィルタリング[講義][ディスカッション][演習]
第 6回：パターン認識・テンプレートマッチング[講義][ディスカッション][演習]
第 7回：AIによる画像認識・特徴解析[講義][ディスカッション][演習]
第 8回：HoG, Sift, SURF, などの画像特徴点による画像解析 [講義][ディスカッション][演習]
第 9回：AIによる画像認識・特徴解析，画像解析とAIの融合の応⽤とビジネス展開（課題提出２）[講義][ディスカッション][演習]
第10回：コンピュータグラフィックスの概要（課題提出２）[講義][ディスカッション][演習]
第11回：CGの表現，システムインストール[講義][ディスカッション][演習]
第12回：モデリング[講義][ディスカッション][演習]
第13回：マテリアル・テクスチャ・カメラワーク[講義][ディスカッション][演習]
第14回：アニメーション，CG作品作成の設計[講義][演習]
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(課題の提出4)[演習]

各回に必要な事前学習と事後学習時間：
事前学習：前回の講義復習・講義の事前予習４５分程度
事後学習：出席レポート４５分程度

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．
5. 講義はオンライン講義を実施する（Zoom, 　Moodleを利用，　VPNの接続を確実に行えるようにする）
6. 講義はZoomで出席をとっているので，必ず大学のメールアドレスで登録すること
7. すべての講義において，講義＋ディスカッション＋演習をメインとして行っているので，積極的にディスカッションへ参加すること

事前学習：前回の講義復習・講義の事前予習４５分程度
事後学習：出席レポート４５分程度

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