第90回 ロボットビジョンのための画像処理技術

会場アクセス：
http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_16_j.html
http://www.vdec.u-tokyo.ac.jp/Guide/access.html
最寄り駅：「根津駅」（千代田線）徒歩5分，「東大前駅」（南北線）徒歩10分，または「本郷三丁目駅」（丸ノ内線，大江戸線）徒歩15分，「弥生2丁目」（都営バス上60（上野-大塚駅前））徒歩1分

定　員：150名（定員になり次第締め切ります）

参加費（税込）：
当学会及び協賛学会の正会員（個人）／8,500円，会員外(一般)／13,000円
当学会及び協賛学会の学生会員（個人）／3,000円，会員外(学生)／4,500円
当学会賛助会員 招待券ご利用／無料，優待券ご利用／3,000円，左記サービス券なし／13,000円

• 賛助会員の皆様へ：上記の招待券（2枚／口）及び優待券（10枚／口）は，年頭に各賛助会員学会窓口様宛に配布させて頂いておりますので有効にご活用ください．

口　上：
　ロボットが動作するために必要な外界認識の技術として，カメラによって撮影された画像・映像を用いる画像処理技術は重要な役割が期待されます．近年，カメラや計算機の発達に伴い画像認識技術は急速に進歩しており，ロボットと組み合わせてより高度な動作が可能になってきたと言えます．本セミナーでは，ロボットに必要なコンピュータビジョン技術全般の話題から，ディープラーニング，スパースコーディングといった統計・機械学習の技術や，画像認識を容易にする新しいカメラ技術といった最先端の話題について，講師の方々にわかりやすく紹介いただきます．
オーガナイザー：佐川　立昌（産業技術総合研究所）

講演内容：(初出から第1話講師と全体の時間割に変更がありました)

10:00-10:10　＜開会挨拶・講師紹介＞

10:00-11:40　第1話　ロボットビジョンの今と未来
大阪大学　松下　康之
　ロボットの「目」の役割りを果たすロボットビジョン，もしくはコンピュータビジョンとは何か．ロボットビジョンの歴史を顧み，現在できること，また将来の課題を展望します．

11:40-12:50　＜休憩（昼食）＞

12:50-14:20　第2話　スパースコーディングの数理と応用
筑波大学　日野 英逸
　スパースコーディングを始めとする信号のスパース表現は，広義の「信号処理」を効率的に行う方法論として広く利用されている．その理論的背景は多岐にわたり，情報理論，統計物理，神経科学，最適化理論，そして統計学の各文脈で，スパース表現を支える理論と技術が研究されている．画像認識を始めとする大規模な多変量データ解析において，スパース表現は変数選択や汎化性能を担保する手法として重要な役割を果たす．本講演では，可能な限り画像処理への応用例を交えつつ，スパース表現の原理を主に正則化回帰の観点から概説し，どのようにしてスパース表現が機能するかを説明する．

14:20-14:35　＜休憩＞

14:35-16:05　第3話　実シーンの計測・認識を高度化するコンピュテーショナルフォトグラフィ技術
広島市立大学　日浦　慎作
　画像によりシーンの３次元形状を計測したり，シーンを構成する物体や出来事を認識したりするためには，単に画像処理のアルゴリズムを改良するだけではなく，カメラの配置や数，照明条件を工夫することが有効であることは広く知られている．しかし，カメラの中身にまで手を入れるケースはまれである．そもそも，画像処理に用いられている多くのカメラは，得られた画像をディスプレイに表示し鑑賞することを目的に開発されたデバイス（撮像素子やレンズ）を搭載しており，最初から機械の目として最適化されたものはほとんど存在しない．しかし，計測や認識に適した画像は，人が見て美しく自然な画像である必要はないのである．コンピュテーショナルフォトグラフィ技術は，カメラを「美しい画像を出力する装置」ではなく，「光線の分布を目的に合わせて記録する装置」として再定義することにより，従来のカメラでは実現できなかった様々な機能を提供する技術である．同時にこれは，ピントの事後的な合わせ直しやぼけ・ぶれの除去のようなイメージング用途だけでなく，画像認識のための最適な画像の獲得方法についても多くの知見を与えてくれる．本セミナーではコンピュテーショナルフォトグラフィのコンセプトや基本的な考え方について述べた後，これを３次元形状計測やパターン認識に応用した研究事例を紹介する．

16:05-16:20　＜休憩＞

16:20-17:50　第4話　画像認識のためのディープラーニング：基礎と最近の研究動向
東北大学　岡谷　貴之
　数年前，畳込みネットを中心とするディープニューラルネットワークが，物体認識を始めとする画像認識の難問解決に極めて有効であることが分かり，関連分野に大きなインパクトを与えた．本講演では，ディープラーニングの基礎を概観した後，画像分野での成功例をいくつか取り上げ，研究の現状を述べる．鮮やかな成功の一方で，なぜそんなにうまくいくのかは未だはっきりとは分かっていない．この疑問に答えるため，畳込みネットの振る舞いや，それが学習する特徴や内部表現が多方面から調べられている．文字認識や物体カテゴリ認識には強いが，動画像認識にはそれほどでもないなど，得意不得意も見えつつある．この辺りの研究動向についても触れる．

17:50-18:00　＜閉会挨拶＞

セミナー参加に関する注意事項

1. 会場，講師，日時等は都合により変更になる可能性がございますのでご了承下さい．最新の情報は学会ロボット工学セミナーHPに掲載されます．
2. 台風等警報発令時のセミナー開催中止判断については「災害時における中止判断」のページをご確認ください．
3. 当日、参加者の理解を深めるためテキストを配布致します。このテキストは、原則、講演に使用されるスライド資料等を縮小コピーしたものですが、諸事情により修正・抜粋がされている場合がございます。ご了承ください。また、テキストの後日販売は行いません。
4. 参加者のセミナー会場内での撮影・録音行為は禁止させて頂きます。なお、撮影・録音を含む取材をご希望の場合は必ず事前に学会事務局までお問い合わせください。

主　催：
一般社団法人　日本ロボット学会
協　賛（予定）：
応用物理学会，計測自動制御学会，産業技術連携推進会議 医療福祉技術分科会，システム制御情報学会，情報処理学会，人工知能学会，精密工学会，電気学会，電子情報通信学会，土木学会，日本感性工学会，日本機械学会，日本シミュレーション学会，日本神経回路学会，日本設計工学会，日本時計学会，日本人間工学会，日本バーチャルリアリティ学会，日本ロボット工業会，農業食料工学会，バイオメカニズム学会