セミナーの一覧本セミナーでは、流体力学の基礎から解説し、 CFD (数値流体力学)の活用方法について具体的に詳解いたします。
進化的・知的画像処理 / 認識技術
画像処理 / 認識技術の現状と課題 画像処理技術の問題点 画像認識技術の問題点 最適化・自動化の必要性について 進化計算アルゴリズム GA (Genetic Algorithm : 遺伝的アルゴリズム) GP (Genetic Programming : 遺伝的プログラミング) ES (Evolution Strategy : 進化戦略) PSO (Particle Swarm Optimization) DE (Differential Evolution) GRAPE (Graph-structured Program Evolution) DE (Differential Evolution) その他の進化計算アルゴリズム 画像処理 + 進化計算 = 進化的画像処理 数値パラメータ最適化 直列フィルタ列最適化 木構造型画像処理最適化 ネットワーク型画像処理最適化 進化型回路網による画
画像認識の新技術:HLAC (高次局所自己相関) とその応用
画質処理、画像認識に関連する技術者、開発者、研究者 デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ 印刷、カラーコピー機 テレビ・ディスプレイ レーザ計測、位置決め 医用画像処理、医療機器制御 衛星画像処理 超解像技術 ロボットのカメラ、制御 外観検査装置 非破壊検査装置 車載カメラ 防犯カメラ など 近年、画像認識 (コンピュータ・ビジョン) への期待は益々高まっている。 セキュリティ分野での監視カメラ、生産分野での各種外観検査、医療分野での組織検査や各種画像認識、スポーツ分野での動作解析や評価、インターネットでの画像検索、さらにはロボットの視覚など、多岐の分野にわたっている。 これらのニーズに呼応して画像認識の研究が盛んに行われているが、個別のアドホックな手法や専用の高価なシステムとなっていて、未だ自動化や実用化は難しく、実際の現場では依然として人の能力に頼っているのが現状である。 そのため、P
カーロボティクス最前線
第1部 ロボティクスはモビリティを進化させられるか? ～カーロボティクスの展開と空間知能化～ (2012年1月27日 11:00～12:30) ロボティクスはセンサを用いて環境を認識しアクチュエータを用いて環境に働きかけることである。 多くの場合、いわゆるロボットとして考えられるが、環境自身がそのような機能を持つことも考えられる。 道路がセンサを持ち自動車がセンサを持つ現在では、これらからなるシステムはロボティクスと捉えられ、ITS (知的交通システム) として研究が進んでいる。 ここではロボティクスが大きな役割を果たしており、カーロボティクスという分野を創り出している。 本講座では、環境側の知能化と移動体の知能化の両面からモビリティの進化の方向を検討しカーロボティクスの動向を紹介するとともに、人と一体化するパーソナルモビリティにも言及する。 また、電脳空間とのインターフェースである空間知
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