ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術

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近年、多彩なアプリケーションに必要な技術として実用化が進んでいる画像認識技術に関して、ルールベースの画像認識技術と機械学習ベースの画像認識技術に分けて技術的内容を幅広く解説いたします。  具体的には、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、ルールベースの画像認識技術、機械学習ベースの画像認識技術、様々な画像認識アルゴリズムに関してご説明します。ルールベースの画像認識技術を含め幅広く画像認識技術について知りたい方おすすめ致します。

  1. 画像認識技術の概要
    1. 画像認識技術の応用用途
    2. 画像認識のキー技術
  2. 画像の撮影
    1. 撮影画像
    2. 各種カメラとその特性
    3. 画像処理
  3. ルールベースの画像認識
    1. 画像処理フィルタ
    2. テンプレートマッチング
    3. 画像のレジストレーション
    4. モルフォロジー処理
    5. ラベリング
    6. ブロブ解析
    7. ハフ変換
    8. クラスタリング
    9. 背景差分
    10. 物体追跡
    11. 対応点検出
  4. 機械学習ベースの画像認識
    1. 機械学習とは
    2. 機械学習の考え方
    3. 一般的な画像認識AIの処理フロー
      1. 学習サンプル
      2. 特徴量の設計について
      3. 機械学習の種類
      4. 性能評価方法
    4. 機械学習を用いた開発のポイント
  5. 様々な画像認識アルゴリズム
    1. 画像認識処理の歴史
    2. アプリケーション例
  6. アプリケーション例

受講料

サブテキストについて

サブテキストとして、「 トコトンやさしい画像認識の本 」 を使用いたします。
テキストが必要な方は、お申し込みのテキスト希望欄から「必要」をご選択下さい。
受講料と、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。

トコトンやさしい画像認識の本

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