到達目標
1. 視覚から得られる情報を中心として,ディジタル化,計算機処理,伝送,蓄積,表示/再生,検索等,関連技術が連鎖的に進歩してきている現状を説明できる.
2. 代表的な要素技術について説明・実装ができる.
3. 関連する応用技術の現状と可能性について説明・考察ができる.
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 視覚から得られる情報を中心として,ディジタル化,計算機処理,伝送,蓄積,表示/再生,検索等,関連技術が連鎖的に進歩してきている現状を十分に理解しており,的確に説明できる. | 視覚から得られる情報を中心として,ディジタル化,計算機処理,伝送,蓄積,表示/再生,検索等,関連技術が連鎖的に進歩してきている現状を理解し,標準的なレベルで説明できる. | 視覚から得られる情報を中心として,ディジタル化,計算機処理,伝送,蓄積,表示/再生,検索等,関連技術が連鎖的に進歩してきている現状を十分に理解できておらず,的確な説明ができない. |
評価項目2 | 各要素技術について十分に理解しており,的確に説明し,自力で正しく実装できる. | 各要素技術について理解し,標準的なレベルで説明・実装ができる. | 各要素技術について理解が不十分であり,的確な説明あるいは正しい実装ができない. |
評価項目3 | 関連する応用技術の現状と可能性について十分に理解しており,的確な説明・考察ができる. | 関連する応用技術の現状と可能性について理解し,標準的なレベルで説明・考察ができる. | 関連する応用技術の現状と可能性について理解が不十分であり,的確な説明・考察ができない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
画像,音声,文字等の情報メディアを対象とした技術は,電子技術,ソフトウェア工学,インターネット他の技術の進歩に伴い,あらゆる分野・用途において浸透してきている.
この科目は企業で「多次元データの可視化に関する研究開発」を担当していた教員が,その経験を活かし,主として視覚メディアやCGを利用した多次元データの可視化,2次元/3次元CG,静止/動画像の処理等について講義形式で授業を行うものである.
授業の進め方・方法:
この科目は学修単位科目である上,各授業項目は前後の学習内容と密接に関係しているため,事前・事後学習として課題等を出題する.
基本的にH302室で授業を行うものとし,必要に応じて計算機実習を併用する.
授業項目に対する達成度は定期試験で確認し,評価時の重み付けは定期試験70%・課題等30%であり,評価が60点以上であれば合格とする.
再試験を実施する場合,評価時の重み付けは再試験70%・課題等30%となり,評価が60点に達すれば合格とする.
注意点:
コンピュータ,インターネット,プログラミング等に関する全般的な知識が必要である.
提出を要する課題の場合,内容が不適切な場合には再提出を求めることがある.
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
マルチメディア工学と情報メディア |
マルチメディア工学の意義、人間・情報メディア・計算機の間の関係の変化について説明できる.
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2週 |
CGとその応用に関する技術(1) |
CGに関する3次元形状・シーンの可視化等の技術や応用の可能性について説明できる.
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3週 |
CGとその応用に関する技術(2) |
CGに関する3次元形状・シーンの可視化等の技術や応用の可能性について説明できる.
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4週 |
画像処理の基礎(1) |
画像メディアを対象とした,色の変換,幾何変換の基本的手法を説明・実装できる.
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5週 |
画像処理の基礎(2) |
画像メディアを対象とした,色の変換,幾何変換の基本的手法を説明・実装できる.
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6週 |
領域の分離・抽出(1) |
画像メディアを対象とした,領域抽出の基本的手法を説明・実装できる.
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7週 |
領域の分離・抽出(2) |
画像メディアを対象とした,領域抽出の基本的手法を説明・実装できる.
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8週 |
領域の分離・抽出(3) |
画像メディアを対象とした,領域抽出の基本的手法を説明・実装できる.
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4thQ |
9週 |
画像の合成(1) |
画像合成の基本的手法を説明・実装できる.
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10週 |
画像の合成(2) |
画像合成の基本的手法を説明・実装できる.
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11週 |
フィルタリング(1) |
画像メディアを対象とした,フィルタリングの基本的手法を説明・実装できる.
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12週 |
フィルタリング(2) |
画像メディアを対象とした,フィルタリングの基本的手法を説明・実装できる.
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13週 |
画像圧縮のしくみ(1) |
画像圧縮等の基本的手法を説明・実装できる.
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14週 |
画像圧縮のしくみ(2) |
画像圧縮等の基本的手法を説明・実装できる.
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15週 |
画像圧縮のしくみ(3) |
画像圧縮等の基本的手法を説明・実装できる.
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16週 |
後期定期試験 |
情報メディア,CG応用技術,画像処理・圧縮等について説明できる.
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 定期試験 | 課題等 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 30 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 70 | 30 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |