カリキュラムモデル
分類番号 I502-009-4
| 訓練分野 | 情報・通信系（I） |
|---|---|
| 訓練コース | 画像処理アルゴリズム |
| 訓練対象者 | 画像処理・認識の技術を現場に応用する者で、リーダーとしての役割を担う者 |
| 訓練目標 | 画像の処理と認識技術についてのアルゴリズムの基礎を習得する．また、アルゴリズムの応用としてニューラルネットワーク及び遺伝的アルゴリズム画像認識への応用を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） |
|---|---|---|
| １．画像処理と認識について | （１）画像処理と認識の過程特徴抽出 | 1 |
| ２．画像入力とフィルタリング | （１）階調補正 （２）フィルタリング |
1 |
| ３．画像の直交変換 | （１）フーリエ変換と各種直交変換 （２）直交関数の画像処理・認識への応用 |
1 |
| ４．２値画像処理 | （１）２値図形の抽出処理・認識への応用 （２）２値画像の画像処理（ハフ変換） |
1 |
| ５．特徴空間とクラスタリング | （１）パターン認識 （２）特徴空間 （３）クラスタリング |
1 |
| ６．パターン認識 | （１）パターンマッチング | 1 |
| ７．画像の領域 | （１）画像の領域分割 （２）原画像上および特徴空間でのクラスタリング |
1 |
| ８．ニューラルネットワークの理論と概要 | （１）神経回路網の基礎教師データ，学習，認識，感度解析 | 2 |
| ９．ニューラルネットワークによる画像認識 | （１）ニューラルネットワークによる画像処理・認識への応用 （２）ＭＲＩ等のシミュレーションモデルの構築 |
6 |
| １０．遺伝的アルゴリズム | （１）遺伝的アルゴリズム（ＧＡ） （２）単純ＧＡのコーディング |
2 |
| １１．遺伝的アルゴリズムの画像認識への応用 | （１）遺伝的アルゴリズムの画像認識への応用 | 6 |
| １２．今後の展望 | （１）今後の展望 | 1 |
| 訓練時間合計 | 24 |
| 使用器具等 | パソコン一式、ＥＷＳ一式、画像解析・計測ソフトウェア、ニューロ画像認識・理解システム構築ツール |
|---|