画像情報の圧縮と認識｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

画像情報の圧縮と認識

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Image Information Compression andRecognition

授業コード　Class code

9943260

科目番号　Course number

43ICDAS301

教員名

佐藤　俊一、浜本　隆之

Instructor

Takayuki Hamamoto, Shunichi Sato

開講年度学期

2023年度後期

Year/Semester

2023/Last Semester

曜日時限

月曜4限

Class hours

Monday 4th period

開講学科・専攻　Department

工学部　電気工学科

Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

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授業の主な実施形態　Main class format

対面授業 /
On-site class

概要　Description

画像符号化の基礎についての説明の後、静止画像および動画像の符号化処理について学ぶ。さらに、画像認識の基礎について説明し、プログラミング実習を通じて学ぶ。

目的　Objectives

放送や通信システムにおいて重要な役割を担う画像情報の基本を理解すると共に、情報量を圧縮する技術や撮像対象を認識する技術について修得する。

到達目標　Outcomes

１．静止画像や動画像をどのように圧縮するのか理解する。
２．符号化の手順を理解し、そのプログラムを書けるようになる。
３．画像符号化の仕組みを理解し、JPEGやMPEGでは何が行われているのか、説明できるようになる。
４．画像認識の基本的な技術を理解し、そのプログラムを書けるようになる。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

専門学力(通信・情報)

履修上の注意　Course notes prerequisites

ホームページ上に講義資料を随時公開する。
3-4回程度、プログラミングの実習を行う。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

実習　Practical learning

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準備学習・復習　Preparation and review

各回の授業前に、講義資料を事前に読んでおくこと。各回の授業後に、「授業計画」欄に記載した復習項目について行うこと。

成績評価方法　Performance grading policy

レポートおよび各回の課題等(30%)と期末試験(70%)により評価する。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

「画像情報圧縮」　原島監修　オーム社
「コンピュータ画像処理」　田村・斎藤編著　オーム社
「実践コンピュータビジョン」　Jan Erik Solem著　O’RELLY
（1回目の授業で説明します）

授業計画　Class plan

1. イントロダクション及び画像符号化の基礎１
　　内容：本講義の目的を理解する。放送や通信システムにおいて重要な役割を担う画像情報の基本を理解すると共に、その主な符号化技術、認識技術について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像符号化、画像認識の基礎について復習する。

2．画像符号化の基礎２
　　内容：画像の圧縮、自己相関と空間周波数について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像のデータ量、自己相関と空間周波数の求め方について復習する。

3．画像符号化の基礎３
　　内容：エントロピー、ハフマン符号化、算術符号化について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：符号化の手順について復習する。

4．画像符号化１
　　内容：エントロピー符号化、予測符号化について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：符号化の方法について復習する。

5．画像符号化２
　　内容：動き補償と符号化、MPEG1、MPEG2の概要について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：様々な動画像符号化方式の違いについて復習する。

6．画像符号化プログラム演習１
　　内容：開発環境のインストールおよび予測符号化について演習を通じて理解を深める。
　　講義外学習の指示：フレーム内予測やフレーム間予測の方法について復習する。

7．画像符号化プログラム演習２
　　内容：変換符号化について演習を通じて理解を深める。
　　講義外学習の指示：DCTの求め方とその特徴について復習する。

8．画像認識の基礎１
　　内容：パターン認識、機械学習、画像認識等について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像認識の概要について復習する。

9．画像認識の基礎２
　　内容：画像認識の分類について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像認識の分類について復習する。

10．画像認識１
　　内容：画像情報による物体認識の手法について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像情報による物体認識の手法について復習する。

11．画像認識２
　　内容：特徴点抽出と特徴量マッチングの手法について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：特徴点抽出と特徴量マッチングの手法について復習する。

12．画像認識３
　　内容：ディープラーニングによる物体認識について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：ディープラーニングによる物体認識の手法について復習する。

13．画像認識プログラム演習１
　　内容：テンプレートマッチング、特徴点マッチングについて分かるようになる。
　　講義外学習の指示：特徴点抽出と特徴量のマッチングについて復習する。

14．画像認識プログラム演習２
　　内容：一般物体のクラス分類と領域推定について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像のクラス分類、領域推定について復習する。

15. 理解度の確認と評価
　内容：これまでの講義で説明したことの理解度を試験により評価する。

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

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OpenCV 、Python

備考　Remarks