意味的マルチメディア処理特論 2013
意味的マルチメディア処理特論 2013年度 後期 教員：大渕 竜太郎 講義のねらい 以下の4点を理解することが本講義の目標です． マルチメディア情報に対する，意味を考慮した処理，例えば要約，認識，分類，検索，などの概要とその使い道について知る． 音声や画像データの取り込みと分析に関わる，量子化やサンプリングなどの手法を理解する． 音声や画像データの特徴抽出の手法，例えばフーリエ解析，ケプストラム，多重解像度解析，等，複数の手法を理解する． 音声や画像データから得られた特徴を照合する手法，例えば，DPマッチング，ベクトル空間における各種の距離尺度による照合，機械学習に基づく特徴空間や意味空間における照合，等を理解する． 講義内容 第01回 (10/07（月）) 視覚マルチメディアデータの意味的処理, 画像の特徴とその抽出（1） 課題の提出は10月15日(火） 2時限目の補講開始前です． 課題
意味的マルチメディア処理特論 2008
意味的マルチメディア処理特論 2008年度 後期 教員：大渕 竜太郎 講義のねらい 以下の4点を理解することが本講義の目標です． マルチメディア情報に対する，意味を考慮した処理，例えば要約，認識，分類，検索，などの概要とその使い道について知る． 音声や画像データの取り込みと分析に関わる，量子化やサンプリングなどの手法を理解する． 音声や画像データの特徴抽出の手法，例えばフーリエ解析，ケプストラム，多重解像度解析，等，複数の手法を理解する． 音声や画像データから得られた特徴を照合する手法，例えば，DPマッチング，ベクトル空間における各種の距離尺度による照合，機械学習に基づく特徴空間や意味空間における照合，等を理解する． 講義内容 第08回 (12/15（月）) 視覚マルチメディアデータの意味的処理 提出は12月22日(月）の講義開始前です． 課題1. 課題は，OpenCVを元に行います
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