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デジタル情報の処理と認識('12)

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主任講師
柳沼 良知 (放送大学教授)
鈴木 一史 (放送大学准教授)
放送メディア
テレビ
放送時間(平成29年度)
第1学期:(日曜)7時30分~8時15分
第2学期:(火曜)12時00分~12時45分

講義概要

コンピュータは、計算する機械である一方で、文字、画像、音声、映像といった情報も扱うことができる。しかし、これらがどのように扱われているかは、外からは見えにくい。このため、本講義では、文字、画像、音声、映像といった情報の処理がコンピュータ上で実際にどのように行なわれているかについて概説する。また、これらの認識の例として、発話の認識を行う音声認識や、図形や写真の認識を行う画像認識等がどのように行われるかについて、具体例を交えながら述べる。
※詳しくはシラバス

開設年度
平成24年度
科目区分
コース科目(情報コース(専門科目))
〔2009年度~2015年度〕専門科目(情報コース)
〔2008年度以前〕専門科目(情報コース)
科目コード
1554573
単位数
2単位
単位認定試験
試験日・時限
平成29年度 第1学期:平成29年7月27日(木曜)7時限(16時45分~17時35分)
平成29年度 第2学期:平成30年1月28日(日曜)7時限(16時45分~17時35分)
単位認定試験
平均点
(平成28年度 第1学期)83.9点
(平成28年度 第2学期)77.9点
備考
 
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授業の目標

コンピュータによる画像認識や音声認識の仕組みを知るとともに、それらの基礎となる情報の処理手法について習得する。

シラバス

テーマ 内容 執筆担当講師名
(所属・職名)
放送担当講師名
(所属・職名)
1 音の表現 音声認識は、コンピュータ上で発話の認識を行う技術である。本章では、コンピュータ上で音声情報を扱うために必要となる音のデジタル化や、音の大きさ、高さ、音色といった音の属性について述べる。

【キーワード】
標本化、量子化、音の大きさ、音の高さ、音色
柳沼 良知
(放送大学教授)
柳沼 良知
(放送大学教授)
2 音声周波数の分析 音声認識の第一段階としては、話者が「あ」と発音しているのか、「お」と発音しているのかの違いを認識する必要がある。本章では、人の発声の仕組みについて述べるとともに、このような音素を識別する方法として周波数分析について学習する。

【キーワード】
音色、基音、倍音、フーリエ変換
柳沼 良知
(放送大学教授)
柳沼 良知
(放送大学教授)
3 音声認識 音声認識のうち、コンピュータにあらかじめ登録された単語やコマンドを認識するものは、単語認識やコマンド認識と呼ばれる。また、コンピュータに対して、制限のない自由文を連続的に認識させるのがディクテーションである。本章では、このような音声認識について述べるとともに、音声による話者同定についてもあわせて述べる。

【キーワード】
単語認識、ディクテーション、話者同定
柳沼 良知
(放送大学教授)
柳沼 良知
(放送大学教授)
4 文字の表現 本章では、文字の情報がコンピュータ上でどのように扱われているかについて述べる。具体的には、コンピュータ上で文字を表現するために用いられる文字コードや文字のデザインであるフォント、Web文書の記述に用いられるHTML等について述べる。

【キーワード】
文字コード、フォント、DTP、HTML
柳沼 良知
(放送大学教授)
柳沼 良知
(放送大学教授)
5 自然言語処理 音声認識により、発話された音声を文章へと変換することができる。そしてこのような文章の処理を行うのが自然言語処理である。本章では、自然言語と人工言語について述べるとともに、日本語処理の基礎となる、文章を単語に分割する形態素解析や文章の構造を解析する構文解析等の処理について述べる。

【キーワード】
形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析
柳沼 良知
(放送大学教授)
柳沼 良知
(放送大学教授)
6 自然言語処理の応用 自然言語処理の応用として、日本語から英語といった言語間の翻訳を機械的に行う機械翻訳や、多量のテキスト情報を検索するための全文検索の実現方法について述べる。また、音声インタフェースの構築の際に不可欠となる音声合成についてあわせて述べる。

【キーワード】
機械翻訳、全文検索、音声合成
柳沼 良知
(放送大学教授)
柳沼 良知
(放送大学教授)
7 色の表現 コンピュータ上で画像や映像を表現するための基礎になるのが色の表現である。本章では、色の物理的な性質について述べるとともに、コンピュータ上での色の表現や画像の表現について述べる。

【キーワード】
色の表現、画像の表現
柳沼 良知
(放送大学教授)
柳沼 良知
(放送大学教授)
8 デジタル画像 デジタル化された2次元画像のしくみや、画像の性質を表す画像統計量、画像ヒストグラムついて解説する。また、画像反転、画像コントラスト等について学習する。

【キーワード】
デジタル画像、画像統計量、ヒストグラム、画像反転
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
9 画像とフィルタリング デジタル画像データは数値データの集合であり、様々な数値演算を行うことで画像を加工することができる。画像の加工や特徴抽出に用いられるフィルタリング処理について学習するとともに、フィルタを利用したノイズ除去の例について解説する。

【キーワード】
モザイク、フィルタリング、平滑化、ノイズ除去
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
10 デジタル画像とモーフォロジー デジタル画像の加工処理のひとつであるモーフォロジー演算について学習する。モーフォロジー演算による、膨張、収縮を応用したノイズの除去や輪郭抽出についてもあわせて学ぶ。

【キーワード】
モーフォロジー、膨張演算、収縮演算、ノイズ除去、輪郭抽出
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
11 クラスタリング 認識等の処理に必要となる、データを複数のグループに分類するクラスタリング手法について学習する。階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングについて学ぶとともに、階層的クラスタリングによる樹形図の作成や非階層的クラスタリング手法であるk平均法について学ぶ。

【キーワード】
クラスタリング、樹形図、k平均法、領域分割、減色
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
12 パターン検出と画像特徴 画像内のパターンを検出する手法であるテンプレートマッチングについて学習する。また、デジタル画像からの特徴計算の例について説明するとともに、局所特徴を利用したBoF(Bag of Features)モデルによる画像分類や検索の概要について学ぶ。

【キーワード】
テンプレートマッチング、特徴点、画像特徴、BoFモデル
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
13 データの分類 データの分類手法について学習する。基本的な分類手法のひとつであるk近傍法について解説するとともに、k近傍法の問題点や応用例を示す。

【キーワード】
類似度、距離、k近傍法、分類、数値予測
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
14 検索システムの評価 検索システムの評価方法として、データベースの検索システムの評価で広く使われている適合率と再現率の計算方法、適合率‐再現率グラフについて学習する。また、システム評価に用いられるベンチマークデータの事例について解説する。

【キーワード】
適合率と再現率、適合率‐再現率のグラフ、ベンチマーク
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
15 画像特徴の計算と応用 画像特徴を画像索引として利用する内容検索について学習する。画像特徴の一つであるLBP(ローカル・バイナリー・パターン)を例として画像特徴の計算法を学ぶとともに、画像の類似度、画像データベースの類似検索について解説する。

【キーワード】
画像特徴、内容検索、類似度、類似検索、LBP
鈴木 一史
(放送大学准教授)
鈴木 一史
(放送大学准教授)
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