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チュートリアル講演会
TS 1: 実世界認識のための転移学習の基礎と応用
6月12日(水)9:30～11:00
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講師：長谷川 修（東京工業大学） |
略歴： 1993年東大院博士修了 博士（工学）、電子技術総合研究所入所、1999年米国カーネギーメロン大学客員研究員、2002年東京工業大学助教授、2010年東京工業大学准教授、2012年合同会社長谷川研究所 CEO(兼職） |
| 近年、コンピュータに少数の基礎的・要素的な知識を学習させ、学習した知識を組み合わせることで、極めて多様な実世界を認識させようという「転移学習」が注目されています。本チュートリアルでは、転移学習の基礎的な概念の説明から入り、具体的な構成手法の解説、長谷川らの研究を含む最近の研究事例紹介、将来展望までを、オンラインデモやビデオなども交え、誰にでもわかるようにお話します。 |
| 【こんな方にお薦め】 ・「転移学習って何？ 転移学習で、何がどう変わるの？」と思われている、 大学院生や大学・企業の研究者の方 ・最近の機械学習の動向や、その将来展望に興味をお持ちの管理職の方 |
TS 2: Random Forestsの基礎と最新動向 ～大量データ時代に適した機械学習手法～
6月12日(水)11:15～12:45
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講師：波部 斉（近畿大学） |
略歴： 1999年京都大学大学院工学研究科修士課程修了、三菱電機（株）、京都大学、奈良先端科学技術大学院大学、大阪大学を経て、2012年より近畿大学理工学部情報学科講師。博士（情報学）。2010年～2011年英国ケンブリッジ大学工学部Visiting Scholar。コンピュータビジョン、特に映像中の人物行動解析などの研究・教育に従事。翻訳書にRichard Szeliski著「コンピュータビジョン ─ アルゴリズムと応用 ─」（2012年末予定） |
| Random Forests は複数の決定木を弱識別器として用い、その結果を統合して識別・回帰などの結果を得る、アンサンブル学習手法の一つです。大量の学習データが得られるときに力を発揮し、また、高速な処理を特長としています。コンピュータビジョンの分野では、マイクロソフトKinectの人物姿勢推定手法に利用されたことで特に注目を集めています。本チュートリアルではその基本原理から最近の研究動向までを解説します。 |
| 【こんな方にお薦め】 ・高速な識別・回帰処理が必要な応用への適用を考えておられる方 ・大量の学習データはあるが何を使えば良いか困っておられる方 ・Kinect の人物姿勢推定手法の動作原理に興味がある方 |
TS 3: 多視点画像からの3次元復元 ～基本原理から大規模復元まで～
6月12日(水)14:00～15:30
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講師：奥富 正敏（東京工業大学） |
| 略歴： 1981年東京大学工学部計数工学科卒業、1983年東京工業大学大学院理工学研究科制御工学専攻修士課程修了、同年、キヤノン株式会社入社、中央研究所勤務、1987〜1990年、米国カーネギーメロン大学コンピュータサイエンス学科客員研究員、1994年東京工業大学大学院情報理工学研究科情報環境学専攻助教授、2002年より、同大大学院理工学研究科機械制御システム専攻教授、現在に至る。画像センシングシンポジウム実行委員長、画像の認識・理解シンポジウム実行委員長、情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会主査、計測自動制御学会理事などを務める。画像センシングシンポジウム論文賞(1999)他、情報処理学会山下記念研究賞(2001)、情報処理学会論文賞(2005)、画像の認識・理解シンポジウムMIRU長尾賞(2005)他、画像電子学会優秀論文賞(2010)など受賞。工学博士（東京工業大学）。 |
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講師：鳥居 秋彦（東京工業大学） |
| 略歴： 2006年千葉大学自然科学研究科情報科学専攻博士後期課程修了 博士（工学)、2006～2010年チェコ工科大学プラハ電気工学部サイバネティクス研究科機械認識センター、博士研究員、2010年より、東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻助教、現在に至る。ACCV Workshop on Computer Vision in Vehicle Technology: From Earth to Mars (2010) Best Presentation Prize 受賞、画像センシングシンポジウム講演論文集(2012)ベストデモンストレーション賞受賞、European Conference on Computer Vision (ECCV 2012) Outstanding ReviewerAward受賞。 |
| デジタルカメラ画像から３次元復元をしたいと思いませんか？最近では、BundlerやVisual SfMといった３次元復元ソフトを使えば、手軽に３次元復元を行えるようになっています。 このチュートリアルでは、多視点画像からの３次元復元のための各種手法の原理や課題を概観した上で、近年、進歩の著しいStructure from Motion手法による大規模３D復元の仕組みを、Bundlerをベースとして解説し、その発展・応用例を紹介します。 |
| 【こんな方にお薦め】 ・「ステレオビジョンやStructure from Motionについて勉強してみたい方 ・BundlerやVisual SfMの仕組みを知りたい方 ・最近の大規模３D復元に興味のある方 |
TS 4: テンプレートマッチングの魅力 ～物体検出・位置決めの定番技術～
6月12日(水)15:45～17:15
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講師：橋本 学（中京大学） |
| 略歴： 1987年大阪大学大学院工学研究科前期課程修了。同年三菱電機（株）入社。生産技術研究所、産業システム研究所、先端技術総合研究所にて画像照合、ロボットビジョン、ヒューマン認識技術などの研究開発に従事。2008年より中京大学情報理工学部機械情報工学科教授。博士（工学）。1998年日本ロボット学会実用化技術賞、1999科学技術庁注目発明表彰受賞。電子情報通信学会、情報処理学会、日本ロボット学会、電気学会、IEEE等各会員。 |
| テンプレートマッチングは、シンプルな原理と実装の容易さから、マシンビジョンの幅広い分野で頻繁に利用されています。本チュートリアルでは、基本原理と関連技術について、応用事例を交えながらわかりやすく解説します。また、最新の取り組みとして、使用する画素群を戦略的に厳選することによって高速化、高識別性、照明変動ロバスト化などを達成する技術や、近年注目されている距離画像への適用についても紹介いたします。 |
| 【こんな方にお薦め】 ・物体検出の勉強を始めた学生の方や企業の若手エンジニアの方 ・テンプレートマッチングは枯れた技術だと思っている方 ・テンプレートマッチングの周辺技術や系譜を網羅的に把握したい方 |
チュートリアル交流会(17:30～19:00)
全チュートリアル終了後、講師と聴講者の交流会を実施します。 講演中に聞けなかったことや疑問に思ったこと等を講師の方に質問することができます。 また、聴講者間でも親睦を深める企画も予定しております。 交流会の参加費用は500円、申し込みは先着順（50名）となっております。 また、交流会の参加はプランAでの申込者のみに限らせて頂きます。
定員となりましたので、「チュートリアル交流会」への申込は締め切らせていただきました。多くの方にご参加いただきありがとうございます。