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パリ五輪
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意味的マルチメディア処理特論 2010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 (10/04(月)) 視覚マルチメディアデータの意味的処理, 画像の特徴(1) 課題の提出は10月18日(月)の講義開始前です. 課題1. 課題は,
意味的マルチメディア処理特論 2009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 (10/05(月)) 視覚マルチメディアデータの意味的処理, 画像の特徴(1) 課題の提出は10月19日(月)の講義開始前です. 課題1. 課題は,
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
Ohbuchi & Furuya Laboratory Graduate School of Engineering, University of Yamanashi, Yamanashi, Japan 大渕 竜太郎 (教授) Ryutarou Ohbuchi (Professor) 古屋 貴彦 (助教) Takahiko Furuya (Assistant procfessor) Ryutarou Ohbuchi Professor Computer Science Department, University of Yamanashi I teach at Computer Science and Engineering Department (コンピュータ理工学科) of the faculty of engineering, University of Yamanashi, loc
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