セミナー

【Live配信(リアルタイム配信)】
次世代カメラの画像処理

最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等もを交えて説明します。
日時 2020年12月11日(金)  10:00~17:00
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
会場地図
講師 河村 尚登 氏 【画像電子学会 フェロー/ 元 キヤノン株式会社】
受講料(税込)
各種割引特典
51,700円 ( S&T会員受講料 51,700円 ) S&T会員登録について
定価:本体47,000円+税4,700円
会員:本体47,000円+税4,700円
お1人様受講の場合 51,700円 (47,000円+税4,700円)
1口でお申込の場合  62,700円 (57,000円+税5,700円/1口(3名まで受講可能))
 
※S&T会員価格 S&T複数同時申込み割引対象外
※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
※開催7日前に請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス
オンライン配信★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、
 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、
 Zoom公式ページ(https://zoom.us)にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。
 または、Zoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認ください。
 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。
 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。 

★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
  講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

セミナー講演内容

 1. カメラの機構と高画質化技術
    1.1 センサ:
        CCDとCMOSの特徴,ノイズキャンセラー,
        画素配列とデ・モザイク処理,
        センサ感度とHDR, グローバルシャッタ機構
    1.2 光学系:
        AF機構 コントラスト方式,
        位相差方式,像面位相差方式,
        手振れ補正方式,Diffractive Optics
    1.3 画像処理エンジン:
        画像処理フロー,JPEGとRAWデータ
    1.4 特殊カメラ:
        全天球カメラと正距円筒図法,3D撮像カメラと機構

  2. カメラにおける色再現と色空間
    2.1 sRGB標準色空間:
        色再現特性と変換式,
        絵作りとGMM,sRGBの課題
    2.2 拡張色空間:
        AdobeRGB, WideGamutRGB,
         bg-sRGB, scRGB,
         sYCC, xvYCC,BT2020など
        拡張色空間の色再現特性,
        変換式,イメージステート
    2.3 拡張色空間と国際標準化動向

   3. カラーアピアランスモデルと環境光補正技術
    3.1 色順応と色順応メカニズム, 視覚系の対比現象
    3.2 CAMの歴史,von Kreis モデル,CIECAM02の詳細
    3.3 CIECAM02の応用:
        カラーマッチングと環境光補正カラーマネジメント

   4. マルチバンドカメラと画像処理
    4.1 分光画像処理:
        メタメリズムとカラーコンスタンシー
    4.2 マルチバンドと分光推定アルゴリズム:
        主成分分析,Wiener推定
    4.3 多次元色空間:
        メタマーとメタメリズム回避,
        6次元色空間,Derhak/ LabPQR

   5. HDRトーンマネジメントとデ・ノイジング技術
    5.1 HDR処理とトーンマネジメント:
        イコライゼーション,エッジイコライゼーション
        HDR-TV 映像方式(BT.2020 ARIB STD-B67, SMPTE ST2084など)
    5.2 RetinexとDe-Hazing:
        C/S理論, SSR, MSR, Bi-lateralフィルタ,
        De-Hazingアルゴリズム
    5.3 勾配保存:
        Poisson画像処理
    5.4 デ・ノイジング技術:
        ノンローカルミーン法,Guided Filtering のアルゴリズムと高速化

   6. カメラ幾何とコンピューテーショナル・フォトグラフィ
    6.1 多眼系カメラ幾何:
        Epipola方程式,3次元モデルの生成,
        特徴点抽出と画像合成(SIFT, SURFアルゴリズム)、
        射影変換(Homography)とカメラキャリブレーション
    6.2 ライトフィールドビジョン:
        多眼視カメラと距離画像,光線再構成,
        リフォーカスアルゴリズム
    6.3 符号化撮像・符号化開口:
        アルゴリズムとその応用

   7. 顔画像認識処理と応用
    7.1 画像認識のための機械学習:
        パーセプトロン,SVM,
        ランダムフォーレスト、
        自己組織化マップ(SOM)、
        Adaboost による強識別器
    7.2 画像特徴量:
        Haar-like, ViolaとJoneの手法,
        HOG, Gaborおよび共起性特徴量
    7.3 顔画像認識:
        固有顔, AAM,ニューラルネットワーク、
        CNNの構造, DeepLearning