VisualSLAM セミナー 自動運転 画像解析 画像処理 車載カメラ

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VisualSLAM セミナー 自動運転 画像解析 画像処理 車載カメラ

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★自動運転の実用化に向けて必要となるVisual SLAMについて基礎からライブラリの紹介、応用例まで解説するセミナーを大阪にて開催!
★V-SLAMを基礎から学びたい方、現時点での課題や応用例について知りたい方にお勧め。

動画像からのカメラ運動/
三次元構造の同時復元

〜Structure from Motion, Visual SLAMの基礎・応用〜

講師

滋賀大学 データサイエンス学部 教授 佐藤 智和 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
1999年3月 大阪府立大学 工学部 情報工学科 卒業
2001年3月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士前期課程 修了
2003年3月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士後期課程 修了
2003年4月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助手
2007年4月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助教
2010年3月 チェコ工科大学CMP 客員研究員 (奈良先端大から派遣 2011年3月帰国)
2011年5月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 准教授
2018年1月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 客員教授
2018年1月 滋賀大学 データサイエンス学部 教授

■専門および得意な分野・研究:
コンピュータビジョン,Structure from Motion, Visual SLAM, 自由視点画像生成,仮想化現実, 拡張現実感,複合現実感

■本テーマ関連学協会での活動:
2006年1月〜2007年12月 計測自動制御学会パターン計測部会幹事
2008年1月〜現在 計測自動制御学会パターン計測部会運営委員
2009年6月〜2015年3月 日本バーチャルリアリティ学会SIG-MRトラッキングWG幹事
2010年4月〜2014年3月 情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会運営委員
2011年4月〜2016年3月 画像の認識理解シンポジウムMIRU2011-2015 エリアチェア・特集号編集委員
2012年4月〜2014年3月 映像情報メディア学会関西支部庶務幹事
2012年6月〜2012年9月 国際ワークショップTrakMark2012, Program Chair
2013年11月〜2014年11月 平成26年度電気関係学会関西連合大会 大会運営委員(庶務担当)
2014年4月〜2015年3月 映像情報メディア学会理事
2014年10月〜2015年10月 国際会議 ISMAR2015, Sponsorship Chair
2015年4月〜2016年3月 情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会運営委員
2016年4月〜現在 情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会庶務担当幹事
2016年6月〜現在 電子情報通信学会 和文論文誌D編集委員
2016年8月〜2017年8月 画像の認識理解シンポジウムMIRU2017 出版委員長
2017年5月〜2018年3月 宇宙探査イノベーションハブ諮問会議 専門評価員
2017年8月〜2018年7月 電子情報通信学会 2018年度 画像の認識・理解特集編集号 編集幹事
2018年〜現在 電子情報通信学会 和文論文誌D 学生特集号幹事
2018年8月〜現在 画像の認識理解シンポジウムMIRU2019 出版委員長
2018年8月〜現在 電子情報通信学会 2019年度 画像の認識・理解特集編集号 編集幹事

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年2月22日(金) 12:30-16:30
●会場 [大阪・本町]おおきに御堂筋瓦町ビル2階大会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに:
近年、拡張現実感や自動運転などの、カメラの動きを推定することで実現される新たな応用分野の技術が実用化されつつある。本講座では、このようなアプリケーションの裏側で動作しているStructure from Motion法、Visual SLAM法について、基本的な考え方から応用、そしてライブラリの簡易的な紹介まで、網羅的に解説する。

■ご講演中のキーワード:
カメラ位置・姿勢推定
三次元構造復元
Structure from Motion
Visual SLAM
アルゴリズム

■受講対象者:
画像解析の中でも、特にカメラの動きや撮影されるシーンの三次元構造を活用したいと考えられている方

■必要な予備知識:
・高校卒業レベルの数学知識 + 行列に関する知識
・プログラミング経験(あった方が理解が容易)

■本セミナーで習得できること:
・画像からの三次元復元の考え方
・Structure from Motion / Visual SLAMの基本アルゴリズム
・Structure from Motion / Visual SLAMの応用範囲・課題

セミナー内容

1. 動画像からの三次元復元の概要
 1) 人間の視覚とコンピュータの視覚
 2) コンピュータビジョンで何ができるのか
 3) カメラを利用するメリット
 4) 画像解析でできること
 5) 三次元情報復元の難しさ
 6) Visual SLAM と Structure from Motion

2. カメラ位置・姿勢推定
 1) 基本アイデア
 2) カメラ内部・外部パラメータ
 3) PnP問題
 4) 座標系の設定・座標変換
 5) 画像への投影
 6) カメラ位置・姿勢推定のアルゴリズム
 7) Image space errorとObject space error
 8) ロバスト推定

3. シーン形状の推定
 1) 三角測量の原理
 2) テンプレートマッチング
 3) エピポーラ線と対応点探索
 4) 画像正対化
 5) 曖昧性の解決
 6) 様々な三次元復元手法

4. 特徴点の追跡と三次元復元
 1) 特徴点の検出
 2) 特徴量の抽出
 3) 対応点の決定・誤対応の排除
 4) 三次元位置の推定

5. カメラ位置とシーン形状の同時推定
 1) Structure from Motionのパイプライン
 2) Structure from Motion / Visual SLAMの基本アイデア
 3) アルゴリズムの分類
 4) Two-view Structure from Motion
 5) 基本行列
 6) 順次復元によるvisual SLAMの実現
 7) 再投影誤差
 8) バンドル調整
 9) 様々な手法
 10) Direct Method
 11) 技術的な課題

セミナー番号:AC190254

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