---

授業科目名（和文） ［Course］	福祉情報システム学
授業科目名（英文） ［Course］	Information Systems for Well-being
学部（研究科） ［Faculty］	情報工学部
学科（専攻） ［Department］	人間情報工学科/スポーツシステム工学科
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○山内　仁　　自室番号（2103）、電子メール（yamauchi**ss.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は,** を @に置き換えてください
単位数 ［Point(Credit)］	後期2単位
対象学生 ［Eligible students］	スポーツシステム工学科3年次生
授業概略と目標 ［Course description and Objects］	本講義では、福祉に関わる応用分野に対して適用される情報システムについて、その概念や設計・構築に必要となる情報通信技術について講述する。特に、各種センシング技術によって得られたデータの処理技術として、静止画像や動画像に対する画像処理技術を中心に解説する。
到達目標 ［Learning Goal］	1. 情報システムの福祉応用について実態とニーズを理解する 2. 福祉分野における情報システムに必要となる技術について理解する 3. 画像処理技術について理解を深める
履修上の注意 ［Notes］	「画像工学」を履修していることが望ましい。
授業計画とスケジュール ［Course schedule］	1. 福祉分野における情報システムの役割と実態・ニーズ(1) 　本講義のガイダンスおよび福祉に関わるヒトの行動について述べる． 2. 福祉分野における情報システムの役割と実態・ニーズ(2) 　ヒトの行動に関わる環境認識方法について述べる． 3. センシング技術(1) 　ヒトの行動を感知する各種センサについて述べる． 4. センシング技術(2) 　ヒトの行動を感知する各種センサについて述べる． 5. 画像データ 　画像センサにより得られる画像データの構造について述べる． 6. 静止画像処理 　静止画像処理の基礎技術としてエッジ抽出・ノイズ除去技術について述べる． 7. 汎用的な画像認識 　画像認識技術としてテンプレートマッチングについて述べる． 8. 顔画像認識(1) 　顔画像認識技術としてHaar-Like特徴量について述べる． 9. 顔画像認識(2) 　顔画像認識技術としてHaar-Like特徴量について述べる． 10. 画像特徴抽出(1) 　画像特徴抽出技術として輪郭線抽出・コーナー検出手法について述べる． 11. 画像特徴抽出(2) 　画像特徴抽出技術としてSURF特徴量について述べる． 12. 画像特徴抽出(3) 　画像特徴抽出技術としてHLAC特徴およびHOG特徴量について述べる． 13. 動画像に対する画像処理(1) 　画像間の変動検出技術として背景差分・フレーム間差分およびテンプレート追跡について述べる． 14. 動画像に対する画像処理(2) 　追跡処理における類似度指標について述べる． 15. 動画像に対する画像処理(3) 　動画像処理技術としてCHLAC特徴および領域・特徴点追跡処理技術について述べる．
成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］	期末試験(80%)と受講態度(20%)により評価する。
教科書 ［Textbook］	教科書: 必要に応じて資料を配布する 参考書: 「OpenCVによる画像処理入門」、小枝正直・上田悦子・中村恭之、講談社
自主学習ガイド及び キーワード ［Self learning］	身近に存在するカメラやセンサなどの情報システムの応用について日頃から関心を持ち、そこで活用される画像処理・データ処理によって得られる情報の享受者の立場からものごとを考えること。 キーワード：福祉情報工学，画像工学，画像データ，画像処理，動画像処理
開講年度 ［Year of the course］	28
備考	特になし