到達目標
1 画像処理に関する各事項の概要や特徴を説明できる。
2 画像処理のプログラムを作成できる。
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 | 画像処理に関する各事項の概要や特徴を十分に理解し説明できる。 | 画像処理に関する各事項の概要や特徴を説明できる。 | 画像処理に関する各事項の概要や特徴を説明できない。 |
評価項目2 | 画像処理に関する諸概念を十分に理解しプログラムを作成できる。 | 画像処理のプログラムを作成できる。 | 画像処理のプログラムを作成できない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 (B)
説明
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学習・教育到達度目標 (H)
説明
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教育方法等
概要:
画像検索やロボット制御,医療画像解析など画像を扱う研究分野をコンピュータビジョンという。本授業では,コンピュータで画像を扱うコンピュータビジョンの基礎事項とプログラミング実装について学ぶ。
授業の進め方・方法:
【授業方法】
・スライドを用いた講義とプログラミング演習を中心に授業を進めていく。
・講義内容に関するレポート課題を与えるので,指定日までに提出する。
・学生の理解レベルや授業進度に応じて授業計画を変更する場合もある。
【学習方法】
・事前にシラバスを見て教科書の該当箇所を読み,疑問点を明確にする。
・授業では,説明箇所の必要と思われる部分はノートに書き,疑問点は質問する。
・プログラミング演習,レポート課題は必ず自分で考える。疑問点は質問する。
注意点:
【成績の評価方法・評価基準】
中間試験と期末試験を行う。試験時間は50分間である。自筆ノートや関数電卓の持ち込みを許可する場合もある。詳細については,定期試験直前の授業で連絡する。
成績の評価方法は中間・期末の2回の定期試験の平均値(60%),単元毎に課す自己学習としての演習課題等の内容の評価(40%)の合計をもって総合成績とする。到達目標に記載した各項目に関する到達度を評価基準とする。
【備考】
授業中のプログラミング演習,レポート課題ではプログラミング言語としてPythonを利用するので,履修希望者は事前に学習しておくこと。
【教員の連絡先】
研 究 室 A棟3階(A-318)
内線電話 8950
e-mail: mitoアットマークmaizuru-ct.ac.jp(アットマークは@に変えること)
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
・シラバス内容の説明 ・ディジタル画像の撮影 |
1,2
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2週 |
・画像の性質と色空間 |
1,2
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3週 |
・画素ごとの濃淡変換 |
1,2
|
4週 |
・空間フィルタリング |
1,2
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5週 |
・周波数フィルタリング |
1,2
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6週 |
・幾何学的変換 |
1,2
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7週 |
・まとめと演習 |
1,2
|
8週 |
・中間試験 |
|
2ndQ |
9週 |
・中間試験の返却と解説 ・2値画像処理 |
1,2
|
10週 |
・2値画像処理 |
1,2
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11週 |
・領域処理 |
1,2
|
12週 |
・パターン認識 |
1,2
|
13週 |
・パターン認識 |
1,2
|
14週 |
・パターン認識 |
1,2
|
15週 |
・まとめと演習 |
1,2
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16週 |
(15週目の後に期末試験を実施) 期末試験返却・達成度確認 |
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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
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 実技等 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 60 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 60 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |