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授業情報／Course information

科目名／Course: 知覚情報処理／
科目一覧へ戻る 2023/11/02 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 知覚情報処理
科目名（英文）
／Course
時間割コード
／Registration Code		 66002101
学部（研究科）
／Faculty		 情報系工学研究科 博士前期課程
学科（専攻）
／Department		 システム工学専攻
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○滝本　裕則
オフィスアワー
／Office Hour		 滝本　裕則(木曜5限, 2608室)
開講年度
／Year of the Course		 2023年度
開講期間
／Term		 後期
対象学生
／Eligible Students		 1年,2年
単位数
／Credits		 2
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2023/02/22
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 人は感覚・知覚を通じて外界の情報を獲得している。本講義では、主に視覚情報処理に着目し、視覚系の仕組みだけではなく、視覚系における情報処理までを理解することを目標とする。
また、人の視覚系の情報処理モデルとそのコンピュータビジョンへの応用など、生体における知覚情報処理メカニズムの一般情報処理への応用について議論する。後半では、各自の学術調査テーマを決め、発表することにより理解を深める。
履修に必要な知識・能力・キーワード
／Prerequisites and Keywords		 知覚，視覚，色，コンピュータビジョン，ニューラルネットワーク，ヒューマンセンシング
履修上の注意
／Notes		 学部教育において「画像工学」を履修していることが望ましい。
教科書
／Textbook(s)		 スライド・板書を中心とする。主要なスライドや資料は配布する。
参考文献等
／References		 参考書は講義内で随時紹介する。
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 人の感覚・知覚は非常に複雑であり、未だ明らかとなっていないことも多い。講義中に紹介する参考書等を積極的に確認し、講義内容の理解を深めることが望ましい。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License		 特になし。
アクティブラーニングに関する事項
／Attention Relating to Active Learning		 本科目では以下のアクティブラーニングを採用している．
・振り返り（小テスト）
・課題（レポート）
実務経験に関する事項
／Attention Relating to Operational Experiences		 該当しない．
備考
／Notes
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 1 [概論・講義の進め方、視覚系の基礎]
視覚情報処理の基本的な原理について理解する。		 講義中に示す課題に取り組む． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
2 2 [視覚系の基礎]
視覚情報処理の基本的な原理について理解する。		 前回までの内容を復習．講義中に示す課題に取り組む． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
3 3 [色の表現と色覚]
色の見えに関する仕組みを理解する。		 前回までの内容を復習．講義中に示す課題に取り組む． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
4 4 [眼球運動と注意]
注意機構と眼球運動の仕組みを理解する。		 前回までの内容を復習．講義中に示す課題に取り組む． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
5 5 [空間の知覚と錯覚]
両眼視機能と三次元空間の認識について理解する。		 前回までの内容を復習．講義中に示す課題に取り組む． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
6 6 [画像の評価]
人による画像の主観評価について基本的な性質を理解する。		 前回までの内容を復習．講義中に示す課題に取り組む． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
7 7～8 [視覚情報処理に基づく ニューラルネットと学習]
脳の働く仕組みを計算機上で模擬したニューラルネットワーク、その発展である深層学習（畳み込みニューラルネットワーク）の仕組みについて理解する。		 前回までの内容を復習．講義中に示す課題に取り組む． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
8 9～14 [調査および発表]
「知覚の測定」「視覚系情報処理モデルに関するコンピュータビジョンへの応用」について学術調査・発表を行う。		 調査を進め，発表のための準備を行う． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
9 15 [総括]
調査テーマ発表の講評、および、講義全体のまとめを行う。		 発表のための準備を行う． 当該回に関するプレゼンテーション資料を配布する。
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識・理解
／Knowledge & Undestanding		 技能・表現
／Skills & Expressions		 思考・判断
／Thoughts & Decisions		 伝達・コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 視覚系の仕組み、視覚系における情報処理を説明できる。（A-1） ○ ○
2 知覚情報処理メカニズムの一般情報処理への応用について説明できる。（A-1） ○ ○
3 視覚情報処理に関する学術的な調査を行い、論理的にプレゼンを行うことができる。（A-1） ○ ○ ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 レポート 学術調査・発表 小テスト・受講態度
1 視覚系の仕組み、視覚系における情報処理を説明できる。（A-1） ○ ○ ○
2 知覚情報処理メカニズムの一般情報処理への応用について説明できる。（A-1） ○ ○ ○
3 視覚情報処理に関する学術的な調査を行い、論理的にプレゼンを行うことができる。（A-1） ○ ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 50 40 10

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