視覚計算特論  Computational Vision 

2021年度

大学からの指針により on demand 型とします。動画は MS Stream に置いてあります(IntroVisionで検索)。Handout は manaba に upload します。

・事前にリンクをコピーしておいてください。
・事前にhandout をダウンロードしておいてください。


詳細はシラバス・Manaba を参照

情報科学類・CS専攻/EMP 開設 1単位
標準履修年次: 1・2年      
春AB学期  木曜日  3時限    
担当教員: 酒井 宏 (SAKAI, Ko)     

概 要

ヒトの視覚が示す高度な知覚・認識に注目して,生理学・心理学の基礎を交えて大脳皮質で行われている計算メカニズムを概説する。

教材

スライド・板書を中心とする。主要なスライドは印刷・ 配布またはmanabaに掲載する。参考書は随時紹介する。図書館に多数あるので、各自で借り出して自習すること。

参考書

 視覚学会編「視覚情報処理ハンドブック」朝倉書店 (全般、参考図書)
 甘利・外山編「脳科学大 事典」朝倉書店(全般)
   (以上 2冊は図書館に計10冊程度ある。
 内川編 「視覚I」「視覚II」朝倉書店(全般)
 入 来・外山編「生理学, 1」文光堂 (序論、神経細胞、 網膜、視覚生理一般)
 Nicholls, Martin, Wallace「ニューロンから脳へ」広川出版 (神経細 胞、視覚生理一般)
 Bear, et al.「神経科学ー脳の探求」広川出版 (神経細胞、視覚生理一 般)
 福田・佐藤「脳と視覚〜何をどうみるか」共立出版(全般、生理学中心)
 宮下・下 條編「脳から心へ」岩波書店 (面、動き、物体認識) 

 P. M. Churchland「認知科学:脳科学から心 の哲学へ」産業図書 (全般)
 D. Hubel “Eye, Brain and Vision” ScientificAmerican Library(初期視 覚,全般)
 J. Simon, et al. “The VisualNeurosciences” MIT pr(全 般)
 S. E. Palmer “VisonScience” MIT pr (全 般)
 Wolfe, et al. “Sensation & Perception” Sinauer Ass. Inc. (全般:心理学中心)
 Kandel,et al. “Principles of NeuralScience” McGrawhill(全般:生理学中心、講義でよく引用する)
 Kandel, et al. “Essentials of Neural Science and Behavior” Appleton
 (全般:生理学中心、比較的やさしい)   
 L. Spillmann & J. S.Werner “VisualPerception” Academic Pr(全般:詳細だが若干難しい)   
 Gazzaniga, et al. “Cognitive Neuroscience” Norton(全般:わかりやすい絵がおおい) 
 Purves, et al. “Principles of Cognitive Neuroscience” Sinauer Ass. Inc.
 Snowden, et al. “Basic Vision” Oxford Univ Pr (ユニークでおもしろい!)

 読み物としては、藤田一郎「見るとはどいうこと かー脳と心の関係」、下條信輔「視覚の冒険」(立体 視)、乾敏郎「脳と視覚」(全般)、松田隆夫「視知 覚」(心理学)など。このほか、図書館に多数ある(主 に141.21、491などの書架)。

成績評価

評 価 :レポートおよび授業中の質問・討論によって評価する。シラバスを参照。

講義ではトピックスを紹介し、それを基に復習を中心に自分で勉強するスタイルをとる。成績評価はレポート, 出席・質問による。講義での学習を基に,図書館などで自習することによって,与えられた問題にアプローチし,問題の本質に的確に迫る姿勢を問う。

授業外の学習内容・方法

講義では、多数のスライドを見せながら、その解説をする。よく話を聞くこと。しかし、判らないことがいくつもあるはず。大事そうなところを、一つだけでも講義中か講義後に質問しておくとよい。講義中は要点だけをハンドアウトやノートにメモしておき、講義の後で図書館にいき、参考文献を探して復習する。ハンドアウト・板書では、要点や数式だけを示す。毎週の講義のあと、早めにノートの整理もしておくこと。グループで復習することは妨げないが,レポート作成は必ず個別に行うこと。レポートのオリジナリティは高く評価し,他(e.g., レポート, Web, 論文)と類似したレポートは低く評価する。

予備知識・前提条件

教養程度の数学。

教員連絡先

sakai  at  cs.tsukuba.ac.jp; 3C317

© Ko Sakai 2014