コンピ タビジョンにおける画像処理や理解 コンピュータビジョンにおける画像処理や理解 の技術について、基礎理論と最近の研究動 向を学ぶ. コンピュータを用いて入力された画像を扱うた めの基礎知識. 画像処理、認識、理解研究の歴史と現状.
画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別２. 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別3. 2次元画像 3次元シ ンという逆写像を行い Single frame.
2次元画像→3次元シーンという逆写像を行い. 画像は，三次元世界を二次元に射影したもの. 二次元画像は三次元世界の情報をすべて表していない 二次元画像は三次元世界の情報をすべて表していない そもそも ill-posed( 非適切、不定 ) な問題設定.
この画像をみて何がわかりますか？.
Illuminated from aboveIlluminated from above
人が見てわかること 人が見てわかること.
Input imageInput image
コンピュータビジョンの難しさ コンピュータビジョンの難しさ. 人間にはこのように見えているが．．．. 2次元配列、各元素（画素）に数値を格納）.
コピュータビジョンの難しさ コピュ タビジョンの難しさ. 様々な変化がある 見え方 遮蔽 照明変化等 様々な変化がある 見え方 遮蔽 照明変化等 様々な変化がある：見え方、遮蔽、照明変化等 様々な変化がある：見え方、遮蔽、照明変化等. 物体中心表現 3次元物体表現 各種3次元表現.
物体の3次元の形状を １つの方向から見える範囲. 明るさ テクスチャ 線画 両眼立体視 動き. 明るさ テクスチャ 線画 両眼立体視 動き.
Computer Vision p
Lighting Camera
Scene
Lens Based Camera Obscura, 1568
ナ グ白黒の写真 アナログ白黒の写真.
1837 Silicon Image Detector, 1970
Shading, Texture, Contour, Motion
ＣＶ： ◎3次元シーンが2次元平面に写像されたものとして画像 データを捉える. 伝統的なＣＶの研究テーマ 伝統的なＣＶの研究テ マ. 多面体線画の３Ｄ的解釈 多面体線画の３Ｄ的解釈.
画像中の陰影やテクスチャからの３Ｄ形状復元. 見かけの運動情報からの３Ｄ形状・運動情報. 見かけの運動情報からの３Ｄ形状・運動情報 の復元.
３Ｄ物体の形状モデルを利用した物体認識 ３Ｄ物体の形状モデルを利用した物体認識. 反射率マップ (Reflectance Map) 反射率マップ (Reflectance Map). 明るさは入射光と物体表 明るさは入射光と物体表 面の間の角度 α だけに依存.
陰影から３ D 形状復元の例 陰影から３ D 形状復元の例. 見かけ情報から運動情報の復元 見かけ情報から運動情報の復元.
Flow field
ＣＶのアルゴリズム ＣＶのアルゴリズム. ＣＶによってはじめて視覚認識研究が学問と して確立された」という見方を定着させた. 光のモデルの概念 光のモデルの概念.
物体に光が当たることによっ 物体に光が当たることによっ て物体の色（輝度）が決まる. 光のモデルの計算式 光のモデルの計算式. 全ての光による影響を足し合わせることで、.
物体上の点の輝度が求まる 物体上の点の輝度が求まる. 環境光 拡散反射光 鏡面反射光 鏡面反射光 透過光. それぞれの光源からの光（局所照明） 大域照明 それぞれの光源からの光（局所照明） 大域照明.
あまりにも理論に偏った研究が多くなされたため、. ＣＶの研究は研究（論文）のための研究になって おり 現実世界の問題解決には役に立たない」. おり、現実世界の問題解決には役に立たない」.
当初の理論研究では理想的な世界における解析初 論研究 界 解析. 最近では 理論研究においても 「多様な現実世界の状況. 最近では、理論研究においても、「多様な現実世界の状況 の中で頑健に動作するアルゴリズム」が重要視される.
