Course Objectives
自然界の膨大な情報を効率良く処理するために提案された各種情報処理法の基礎を習得する。
1.バイオメトリクスの利用分野および動向について説明ができる。
2.バイオメトリクス分野で用いられる各種センサおよび計測法の特徴を理解し,説明ができる。
3.バイオメトリクス分野で用いられる情報処理法・アルゴリズムを理解し,説明と活用ができる。
Rubric
| 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 | 利用分野および動向について説明が適切にできる | 利用分野および動向について説明ができる | 利用分野および動向について説明ができない |
評価項目2 | 用いられる各種センサおよび計測法の特徴を理解し,説明が適切にできる | 用いられる各種センサおよび計測法の特徴を理解し,説明ができる | 用いられる各種センサおよび計測法の特徴を理解し,説明ができない |
評価項目3 | 用いられる情報処理法・アルゴリズムを理解し,説明と活用が適切にできる | 用いられる情報処理法・アルゴリズムを理解し,説明と活用ができる | 用いられる情報処理法・アルゴリズムを理解し,説明と活用ができない |
Assigned Department Objectives
学習・教育到達度目標 専攻科の学習・教育目標 (SC)
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Teaching Method
Outline:
バイオメトリクス(生物測定学)は、近年の情報漏洩に対する有効策と捉えられている「生体認証技術」に留まらず、多様な生物のデータから植物生産や環境保全に有用な情報を読み取るための重要な学問である。本科で学習してきた「信号処理」を基礎として、あらたに多変量解析手法などを学びつつ、演習を踏まえて実践的に基礎技術を習得する。また、「生体認証技術(生体認証錠)」の側面においては、機械学習のエッセンスが不可欠であるため、それらについても学習する。
Style:
講義・輪講および授業中の演習を基本とする。この科目は学習単位科目のため、最新の情報処理技術とその活用に関する事前調査課題、および、事後学習として信号処理法に関する自学自習課題を課す。その内容の発表とディスカッションにより、習熟度を確認する。また、生体認証錠システムに関する演習を課すとともに、成果報告を行うものとする。
Notice:
講義のみならず、授業中の課題演習およびプレゼンテーション課題も課す予定である。
ただし、受講者数が極端に増大する年度においては、スケジュールと一部内容を変更する場合がある。
Characteristics of Class / Division in Learning
Course Plan
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Theme |
Goals |
1st Semester |
1st Quarter |
1st |
ガイダンス |
バイオメトリクスの活用分野と動向を説明できる
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2nd |
バイオメトリクスの活用分野と動向 |
生体認証錠とその他分野について説明できる
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3rd |
バイオメトリクス分野の基本技術 |
バイオメトリクス分野の基本技術について説明できる
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4th |
〃 |
顔認証技術について説明できる
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5th |
〃 |
指紋認証技術について説明できる
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6th |
〃 |
光彩認証技術について説明できる
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7th |
〃 |
静脈認証技術について説明できる
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8th |
〃 |
その他の認証技術について説明できる
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2nd Quarter |
9th |
情報処理法の演習 |
各種情報処理法について説明できる
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10th |
〃 |
主成分分析・階層クラスタリングが使える
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11th |
〃 |
畳み込みニューラルネットワークの処理の様子が説明できる
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12th |
〃 |
物体検出技術を応用して小規模顔認証システムをつくり、登録者・未登録者の判別ができる
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13th |
〃 |
物体検出技術を応用して、小規模顔分類システムが構築できる
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14th |
〃 |
システム構築の過程について、必要な情報を踏まえながら適切な報告ができる
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15th |
期末試験 |
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16th |
答案返却・解答説明 |
答案返却・解答説明
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Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | Total |
Subtotal | 60 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |
専門的能力 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
分野横断的能力 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |