画像処理と画像認識の基本から先端技術までの深い理解を目指す
研修概要
この研修では、画像処理の基本から応用技術、そして画像認識に至るまでの技術を網羅的に学びます。基本的な画像操作、色空間変換、フィルタリング、エッジ検出、形状分析、テクスチャ分析、物体追跡、ディープラーニングによる画像認識まで、幅広いトピックを扱い、実践的な課題を通じてこれらの技術の適用方法を学びます。
目的
- 画像処理の基礎理論を理解し、実践的な技術を習得する
- 高度な画像分析技術の理解と実践スキルを身につける
- ディープラーニングを活用した画像認識の応用能力を向上させる
- 実世界の画像処理・認識問題に対する解決策を学ぶ
対象者
- 画像処理と画像認識に関心がある技術者や研究者の方
- AIやコンピュータビジョンの分野でスキルアップを目指すプログラマーの方
- データサイエンティストやエンジニアの方
- ビジネスで画像処理技術を活用したい方
環境要件
CPU: Core i5以上（推奨: Core i7）、メモリ: 16GB以上、GPU: NVIDIA CUDA対応（推奨）
テキスト
オリジナルテキスト
※または市販書籍
研修内容
1. イントロダクション
- 研修の目的
- 画像処理・画像認識の概要
- 画像処理と画像認識の歴史と応用例
2. 画像処理の基本
- デジタル画像の基本
- 画像のピクセル構造、解像度、カラーモデル（RGB、グレースケールなど）
- 画像フィルタリング
- 平滑化フィルタ（平均フィルタ、ガウシアンフィルタ）
- シャープ化フィルタ（ラプラシアンフィルタ、Sobelフィルタ）
- エッジ検出の技術
- Cannyエッジ検出、Roberts、Prewitt、Sobelオペレーター
- 実践課題
- 画像の平滑化やシャープ化のフィルタを実装し、エッジ検出を行う
3. 色空間変換と画像セグメンテーション
- 色空間の理解
- RGB、HSV、Labなどの色空間の違いと変換方法
- 画像セグメンテーション技術
- スレッショルディング、領域成長法、分水嶺アルゴリズム
- 実践課題
- 画像の色空間変換を行い、異なるセグメンテーション技術を適用する
4. 形状分析とテクスチャ分析
- 形状分析
- テクスチャ分析
- ハラリックテクスチャ特徴、LBP（局所二値パターン）
- 実践課題
- 画像から形状とテクスチャの特徴を抽出し、分析を行う
5. 物体追跡と画像認識
- 物体追跡の基本
- オプティカルフロー、Kalmanフィルタ、Mean Shift、CamShiftアルゴリズム
- 画像認識技術
- 特徴マッチング、テンプレートマッチング、SIFT、SURF、ORB
- 実践課題
- 動画像内での物体追跡と認識技術を実装し、性能を評価する
6. ディープラーニングによる画像処理
- ディープラーニングの概要
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）
- 先進的な画像処理技術
- セマンティックセグメンテーション、物体検出（YOLO、Faster R-CNN）
- 実践課題
- ディープラーニングモデル（例えば、TensorFlowやPyTorchを用いて）を構築し、高度な画像処理を実装する
7. 総括と質疑応答
- 一日の学びの振り返り
- 重要なポイントのまとめ
- 質疑応答とフィードバック
研修日数
3〜5日間
備考
本研修はお客様のご要望によって内容のアレンジも可能ですので、お気軽にご相談ください。
お申し込み・お問い合わせ
下記のリンクより申込み・お問い合わせください。（別のタブが開きます）
・お問い合わせ
・研修導入の流れ
