システム情報研究科　コンピュータサイエンス専攻　科目一覧　- シラバス -

適応的メディア処理
担当教員	亀山啓輔
電子メール	Keisuke.Kameyama@cs.tsukuba.ac.jp
URL	https://adapt.cs.tsukuba.ac.jp/moodle342/course/view.php?id=2 (guest access allowed)
オフィスアワー	メールにて事前連絡乞う
科目番号	01CH609, 01CF114
分野	メディア工学
基礎／専門の別
授業形態	講義
開講学期	春AB
時限	月2
教室	3B303
キーワード	パターン認識，適応，特徴抽出，画像処理，機械学習
Keyword	Pattern Recognition, Adaptation, Feature Extraction, Image Processing, Machine Learning
前提条件	学部レベルの線形代数，解析，確率統計．信号処理の基礎に関する知識があればなおよい．
学位プログラム・コンピテンスとの関係	知の活用力,国際性,研究力,知識力
学習目標	メディア特に画像の処理や認識に関わるパターン認識や機械学習の基礎と近年の研究動向を習得する．
概要	メディア情報の処理，認識，検索に際して用いられる適応的な手法について講述する．メディアコンテンツの適応的な扱いを行う際に必須となるパターン認識，機械学習，信号・画像処理の基本的知識やアルゴリズムに重心を置きつつ，近年の研究動向も含めながら講義を行う．
授業計画	Weeks 1-2 Introduction and reviews on math used in this course. Weeks 3-7 Theories and techniques for adaptation, recognition and retrieval. Basic Pattern Recognition and the Bayes Rule Linear Discrimination and Adaptive Filters Neural Networks Support Vector Machines Clustering Nearest Neighbor and Subspace Methods Weeks 8-10 Applications Content-Based Image Retrieval (CBIR) Biometric Authentication Classification of general object images
教科書
参考書	C. Bishop, Neural networks for pattern recognition, Oxford Univ. Press 1995 Haykin, Neural networks - A comprehensive foundation - Prentice Hall 1998 F. M. Ham, I. Kostanic, Principles of neurocomputing for science and engineering, McGraw-Hill, 2001 C. Bishop, Pattern recognition and machine learning, Springer 2006 (邦訳あり) 熊沢逸夫、学習とニューラルネットワーク、森北出版．
成績評価	不定期に課する小課題と期末課題の報告を評価する．
TF・TA	なし
その他の情報	英語で講義