コンピュータビジョンの基礎

本セミナーでは、コンピュータに視覚を持たせる技術であるコンピュータビジョンの主要な技術を概観する。コンピュータビジョンで扱われる手法は多岐に渡っており、初学者がその全容を一度に把握することは難しい。 　そこで本セミナーでは、様々な手法とその応用例を幅広く紹介する。 　なお、参考図書として、【Richard Szeliski, 「コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―」,玉木徹 他訳,共立出版】を挙げておきます。

1. コンピュータビジョンの概要と歴史
2. 画像生成過程
   • 透視投影
   • カメラモデル
   • レンズ歪み/光学
   • 照明
   • 反射モデル
3. 画像処理
   • フィルタリング/幾何変換/正則化
   • MRF
4. 領域分割
   • 動的輪郭
   • レベルセット/クラスタリング
   • mean shift
   • k-means
   • 混合正規分布 (GMM) /グラフカット
   • 正規化カット
5. 特徴点検出と特徴量
   • Harris
   • LoG
   • DoG/スケール不変
   • アフィン不変/SIFT
   • HOG/マッチング
   • 追跡
6. レジストレーション (位置合わせ)
   • 画像の位置合わせ/3次元点群の位置合わせ
   • 直交Procurstes
   • ICP/姿勢推定
   • カメラ校正/ステッチング
7. 運動推定
   • オプティカルフロー/Lucas-Kanade/Inverse Compositional algorithm
8. 運動からの形状復元 (SfM)
   • エピポーラ幾何/因子分解法/バンドル調整
9. ステレオ対応
   • 平行化/視差/サブピクセル推定/多視点ステレオ
10. 形状復元
    • Xからの形状復元
    • 照度差ステレオ/アクティブステレオ
11. イメージベーストレンダリング
    • 視点補間/ライトフィールド/ビデオベースのレンダリング
12. コンピュテーショナルフォトグラフィ
    • フォトメトリック校正/HDR画像
    • トーンマップ/超解像/マッティング/テクスチャ合成
13. 認識
    • 顔検出
    • 人物検出/顔認識/特定物体認識/カテゴリ認識/大規模データセット