9:30～11:00
GPUによる高速画像処理
～実例でわかるGPGPU～
講師：名古屋大学 出口大輔 氏
GPGPU（General Purpose computing on GPUs）はGPUを汎用計算に利用しようという試みであり，
近年のGPUの高性能化を受け，その注目度が年々高まってきています．
特に，画像処理にGPUを利用する場合は，
アルゴリズムを工夫することでCPUの数十倍の高速化を達成できるものもあります．
そこで，本講演ではGPGPUを手軽に利用できるCUDAを開発環境として利用し，
開発環境の使い方やプログラミングのノウハウを分かりやすく解説するとともに，
実例を用いながら計算コストの高い画像処理を簡単に高速化できることを示します．※ サンプルプログラムを公開しております．参考にして下さい．⇒ click
司会：中京大学 目加田慶人
11:10～12:40
物体認識における特徴量の発展
～今からでも遅くない！物体認識～
講師：（株）オムロン 山下隆義 氏
物体認識は，顔検出や人検出を中心に，高精度かつ高速な方法が提案されており，実用化も進んでいます．
物体認識において，特徴量は画像の中から顔や人などの特定の物体を認識するために重要な要素の１つです．
本講演では，顔検出や人検出などの特定の物体を認識するために用いられる特徴量について，
一般的な特徴量から最新の特徴量まで，
その特長や具体的な算出方法を解説します．
また，顔や人，車を題材に，特徴量の種類に性能比較を実例としてご紹介します．司会：三菱電機（株） 羽下哲司
14:00～15:30
画像復元処理の基礎と応用
～ その数理的構造から最新の手ブレ補正技術まで ～
講師：電気通信大学 西一樹 氏
画像復元は古くて新しいテーマである．元々は光学系による画像劣化を修復する技術に始まり，
最近ではテレビ画像の高解像化やデジカメの手ブレ画像の補正技術など，
顕微鏡から天体観測に至るまでのあらゆる画像データの前処理において不可欠な技術になってきています．
本講演では，それらに共通する数理的構造，および復元処理の様々な手法について体系的に解説するとともに，
映像機器への応用に関する最近の話題についてご紹介します．司会：（株）オムロン 山下隆義
15:40-17:40
パターン認識技術の基礎と実装
～プログラムで理解するパターン認識の知って得するテクニック～
講師：東京農工大学 堀田政二 氏，理化学研究所 鷲沢嘉一 氏
パターン認識の技術を実装する際には，正則化，逆行列，スペクトル分解，
カーネル写像等の数学的手法が必要でありますが，
これらが識別性能や計算時間に影響を及ぼすことは実装してはじめて理解できることが多いです．
本講演では，これらの数学的手法の必要性と実装の実際を，
事前に配布するプログラムを動作さることで実感してもらうことを目的と致します．
Octave/MATLABとプログラムをインストールしたPCを持参して頂くことを推奨いたしますが，
聴講のみでも理解できるように工夫する予定です．
※ ※ サンプルプログラムを公開しております．参考にして下さい．⇒ click
司会：東京大学 佐藤洋一
