9:30～11:00
OpenCV 2.0 ～画像処理を道具として使おう～

講師：浦西 友樹（奈良先端大）

OpenCVは、Intel社（現在はWillow Garage社が継承）が無料配布しているオープンソースの画像 処理ライブラリです。数多くの画像処理アルゴリズムが高性能に実現されており、画像処理プログラミン グにおけるデファクトスタンダードを獲得したと言っても過言ではありません。昨年、大幅な改良が加えら れたOpenCV2.0の配布が開始されました。本講演では、OpenCV2.0を用いた画像処理プログラミン グの基礎について、いくつかの例題プログラム（C++）を用いて解説します。 また、OpenCV1.xからの移行の要点についても簡単に触れます。

サンプルコード(ZIPファイル)

 

【こんな方にお薦め】 ・OpenCVを使ったことがない方 ・OpenCV2.0にステップアップしたい方 ・簡単に画像処理の定番アルゴリズムを導入してみたい方

 

 

11:20～12:50
カーネル法を用いたパターン認識 ～「非線形」を使って簡単に高性能を実現～

講師：前田 英作（NTT）

近年、SIFTなどさまざまな画像特徴が提案されてきており、それらを用いたパターン認識が広く行われ るようになってきました。パターン認識手法としてはサポートベクターマシン（SVM）や主成分分析（PCA） が広く知られていますが、これらは線形手法であり、その識別性能には限界があります。しかし、これら の線形手法はカーネル法によって容易に非線形化することができ、少ない計算量で高い識別性能を 実現することが可能です。本講演では、画像データを対象とした具体例を用いながら、カーネル法の 特徴、利用に当たってのポイントを解説します。また、はじめての人がSVMを使う時の注意点について 触れます。

 

【こんな方にお薦め】 ・カーネル法という言葉は聞いたことがあるが、なかなか手を出せないでいる方 ・SVMを使ってはみたけれど・・・、という方 ・識別精度、計算速度にご不満の方

 

 

14:10～15:40
テンソルと多視点幾何 ～2視点から多視点へ～

講師：佐藤 淳（名工大）

近年、多数のカメラを扱うことが容易になってきたことから、2台のカメラ間の関係を扱うエピポーラ幾何 を3台以上のカメラに拡張した多視点幾何の必要性が高まってきました。多視点幾何を用いることで、 3次元復元ができたり、異なる視点の画像情報が生成できるようになります。本講演では、多視点幾何 を理解する上で欠かせないテンソルの基礎について説明します。そして、テンソルの知識をベースに 多視点幾何を直感的にわかりやすく解説します。 さらには、近年の研究から明らかになってきた輝度に関する多視点幾何などの最新理論も紹介します。

サンプルコード(ZIPファイル)

 

【こんな方にお薦め】 ・多視点画像処理をやってみたい方 ・多視点画像処理の応用展開に困っている方 ・たくさんのカメラに未来を感じた方

 

 

16:00～17:30
因子分解法の基礎と広域空間モデリングへの発展・応用
～ストリートビューを見るだけでは物足りない。街を3次元にしてみよう～

講師：川崎 洋（鹿児島大）

移動するカメラで撮影された連続画像からの形状復元は、ビデオカメラなどで手軽にデータが取得で きることから、これまで多くの手法が提案されてきました。特に最近では、特徴点追跡の精度向上や、 バンドル調整法の高速化などの成果と組み合わせることで、広域なシーンをロバストに形状復元する ことが可能となってきており、幅広く注目を集めています。本講演では、移動するカメラからの形状復元 について、代表的な手法として知られる因子分解法による3次元復元を説明し、それを車載カメラ映像 からの3次元都市空間復元などに実応用する際の問題点や解決法について解説します。

バンドラー サンプルコード＆データ (別ウィンドウで開きます)

 

【こんな方にお薦め】 ・3次元復元に興味がある方 ・3次元復元のどこから手をつけたらよいかわからない方 ・1台カメラからの3次元復元が必要な方