人工知能，実世界DB（目次ページ）

人工知能でできること，人工知能の種類，人工知能の現状，人工知能による社会の変化
[PDF], [パワーポイント]
知的なゲームのルール，コンピュータプレイヤーがゲームに参加，状態空間表現
[PDF], [パワーポイント]
総当り，総当りのパス，状態空間表現での総当り，パスと木
[PDF], [パワーポイント]
パス，木，グラフ，探索，発見的探索
[PDF], [パワーポイント]
プロダクションシステム
[PDF], [パワーポイント]
述語，Prolog
[PDF], [パワーポイント]
自然言語処理，品詞，構文解析
[PDF], [パワーポイント]
機械学習，ニューラルネットワーク
[PDF], [パワーポイント]
ニューラルネットワークの学習，最適化
[PDF], [パワーポイント]
ニューラルネットワークの基礎（訓練データ，検証データ，学習，学習不足，過学習）
[PDF], [パワーポイント]
ニューラルネットワークの使い方（作成，学習の設定，学習の実行，利用）
[PDF], [パワーポイント]
ニューラルネットワークによる画像分類（配列と次元，ニューラルネットワークの作成，学習の設定，学習の実行，検証，画像分類の実施）
[PDF], [パワーポイント]
中間まとめ
[PDF], [パワーポイント]

3. コンピュータビジョンおよび関連

3.1 OpenCV を Python で使ってみる

OpenCV を Python で使ってみる [PDF] , [パワーポイント]

3.2 OpenCV のプログラム例

目次ページ: OpenCV のプログラム例

画像 (Python を使用)

画像の表示 (Python を使用)
RGB から LAB への色空間の変換 (Python を使用)
画像のノイズ除去 (Python を使用)
カラー画像を濃淡画像に変換 (Python を使用)
ヒストグラム平坦化 (Python を使用)
OTSU の方法による 2値化 (Python を使用)
適応的 2値化 (Python を使用)
GrabCut 法による前景背景分離 (Python を使用)
GrabCut 法による前景背景分離を行ってみる(Python を使用)
オープニングによる 2値画像からの小領域除去 (Python を使用)
Canny エッジ (Python を使用)
カラーヒストグラム (Python を使用)
HoG 特徴量 (Python を使用)
Python + OpenCV 4 で濃淡画像を使う（イメージヒストグラム，ヒストグラム平坦化，ノイズ除去，2値化，輪郭抽出） (Python を使用)
トピックス：カラー画像から濃淡画像への変換，イメージヒストグラム，ヒストグラム平坦化，濃淡画像のノイズを加える、ノイズを除去する，OTSU の方法による２値化，輪郭抽出

ビデオ (Python を使用)

Python + OpenCV 4 でビデオカメラ画像の表示、ファイル書き出し、濃淡画像処理
トピックス：カメラ画像の表示，カラー画像から濃淡画像への変換，ビデオファイルの書き出し・ヒストグラム平坦化，OTSU の方法による２値化，輪郭抽出
Windows でカメラ画像を枠なし表示（Python, OpenCV を使用）
Python + OpenCV 4 でビデオのフレーム間差分、トラッキングビジョン、オプティカルフローなど

ステレオマッチング，顔検出，グラフィックス，イメージスティッチング，マウスイベント，線分検知 (Python を使用)

・行列操作 (C言語版)

・画像 (C言語版)

OpenCV を用いた Image Inpainting プログラム例

OpenCV のサンプルプログラム（画像）

・ビデオ (C言語版)

種々のコンピュータビジョンソフトウエア

3.3 画像のセグメンテーション（Image Segmentation）

scikit-image のスーパーピクセルを行ってみる
キーワード：superpixel, SLIC, felzenszwalb, quickshift, watershed,　scikit-image, Python
moviepy を使ってみる

3.4 画像のマッチング，レジストレーション（Image Matching, Image Registration）

vishwa91/pyimreg を使ってみる
キーワード： pyimreg, SIFT, RANSAC, 画像の位置合わせ (image registration), Python

3.5 ステレオ画像

カメラのステレオマッチング（Python + OpenCV を使用）

3.6 画像の補正

目次ページ: 画像の補正ツール

ビデオファイルを vReveal を用いて補正

3.7 画像処理ツール（医用画像のセグメンテーション，レジストレーション ImageJ, MRIcro, FreeSurfer など）

目次ページ: 画像処理ツール（医用画像のセグメンテーション，レジストレーション ImageJ, MRIcro, FreeSurfer など）

4. 音声合成，音声認識

Python で音声合成（Windowsの標準機能を使用）
espeak のインストール
キーワード： speech, 音声合成, espeak, Windows インストール
マイクロソフトスピーチプラットフォームを使ってみる
キーワード： speech, 音声合成, マイクロソフトスピーチプラットフォーム, Python
Python の SpeechRecognizer を用いて音声認識
キーワード: 音声認識, Google API, Python, SpeechRecognition
Julius

5. ビジュアルオドメトリ

画像からのビジュアルオドメトリを行ってみる（GitHub の uoip/monoVO-python を使用）

6. ３次元地図，３次元データ

6.1 ３次元点群データ，MeshLab

Open3D のインストール
Python から libpcl を使う（GitHub の davidcaron/pclpy, Python を使用）（Ubuntu 上）
Windows で strawlab/MultiCamSelfCam を使ってみる
MeshLab でのメッシュの表示モード
キーワード： MeshLab, Wavefront OBJ 形式ファイル, メッシュ，ワイヤフレーム表示，フラット表示，スムージング表示
MeshLab で 3次元点群データの表示, 3次元点群データをメッシュデータに変換
キーワード： MeshLab, 3次元点群データ, 3次元点群データをメッシュデータに変換
3次元点群データを Python で表示

6.2 ３次元地図の作成

Blender と３次元地図

GeoTIFF 形式ファイルなどの高さマップ (height map) をポリゴン化

高さマップ (height map) とは [PDF], [パワーポイント]
terrain.party から高さマップ（height map）の png ファイルをダウンロード, [PDF], [ワード版]
国土地理院標高タイルの数値データのダウンロードと画像表示, [PDF], [ワード版]
キーワード: 地図タイル，標高タイル，国土地理院タイル地図，国土地理院標高タイル，高さマップ（Height map），ダウンロード

GeoTIFF ファイルの処理

コマンドで GeoTIFF ファイルを扱う
GeoTIFF 情報の取得, 投影座標系への投影, GeoTIFF ファイルの拡大, GeoTIFF から png へ変換,png から GeoTIFF へ変換, EPSG コードを用いた座標系の変換
GeoTIFF ファイルを 16 ビットpng ファイルに変換
Python で GeoTIFF を使ってみる
GeoTIFF, Python で GeoTIFF ファイルの読み込み，Python で GeoTIFF ファイルからの緯度経度の取得，osr, gdal

高さマップデータのダウンロード，GeoTIFF への変換

高さマップデータのインポート

Unreal Engine 4 で高さマップ (height map) をインポート
Python の pypng パッケージのインストール手順
キーワード: Python, png

6.3 3次元地図システム

Cesium を使ってみる
キーワード： Cesium, 3次元地図, JavaScript, 航空写真の表示, 地図の表示
NICTA/cesium-simple-photogrammetry を使ってみる
キーワード： Cesium, 3次元地図, JavaScript, ３次元データの取り込み, Cesium のデモサイト
Cesium の機能
キーワード： Cesium, 3次元地図, JavaScript, 地形（起伏）の表示，光や波の表現
Cesium + Firefox の VR モード
キーワード： Cesium, 3次元地図, JavaScript, WebVR, Firefox
3次元地図のソフトウエア Cesium を Python から使う
キーワード： Cesium, Python
地理院地図３Ｄを眺めてみる
キーワード：地理院地図３Ｄ, STL ファイル, ダウンロード
オンラインサービスの F4map を使って 3次元地図を見てみる, 動画 URL: https://youtu.be/BxWbOwYPRXI
オンラインサービスの OSMBuilding を使って 3次元地図を見てみる

6.4 Web での３次元表示とインタラクション

A-Frame

7. ３次元コンピュータグラフィックス，ゲームエンジン

Blender

Blender のインストール

Windows での Blender のインストールは，別ページで説明している．
Ubuntu での Blender のインストールは，別ページで説明している．

Blender のインストール

Blender 2.9 の設定，画面構成，基本操作

立体の新規作成，カメラの調整とレンダリング，マテリアル（Blender 2.9 系列で説明）
Blender の画面構成と基本操作（Blender 2.9 系列で説明）
Blender の設定操作例（Blender 2.9 系列で説明）
項目: メニュー等の日本語化, 標準アドオンのインストール, オブジェクトサイズの単位の設定, キーボードにテンキーがないときの設定, 視野の回転に関する設定
Blender のメニュー等の日本語化（Blender 2.93.4 で説明）

Blender 体験学習

インポート，エクスポート

Blender で Wavefront OBJ 形式，STL 形式ファイルのインポート，エクスポート（Blender 2.9 系列で説明）
Blender で FBX 形式ファイルのエクスポート（Blender 2.9 系列で説明）
- 強化学習，OpenAI Gym
  - OpenAI Gym, Gym Atari のインストール
     [PDF], [ワード版]
  - OpenAI Gym のプログラムを試してみる
  Classification に関する記事
  https://github.com/harvitronix/five-video-classification-methods
  
  複数のモデルの並立，アンサンブル
  
  書きかけ
  
  9. その他
  
  9.1 Web ブラウザで動くインタラクティブ，ダイナミックな地図を作る
  
  クリッカブル地図（マーカーなどが付いた地図）
  - Flicker を用いて地図のクリックで写真を表示, [PDF], [ワード版]
    キーワード: Flicker, 地図, 写真, Exif, 緯度経度,
  - マーカー付きの OpenStreetMap 地図（Python + leaflet.js + folium を使用）
    キーワード: OpenStreetMap, Python, leaflet.js, folium, タイル地図, マーカー
  - マーカーとイメージポップアップ付きの OpenStreetMap 地図（Python + leaflet.js + folium を使用）
  - クリッカブル地図の製作実習 [PDF], [ワード版]
    キーワード：Flicker，クリッカブル地図，マーカー，uMap, OpenStreetMap地図の指定範囲の抽出，uMapを用いたクリッカブル地図システム，写真付き吹き出し表示
  GoogleStreetView へのリンク
  - Google ストリートビューを見てみる
  SpatiaLite 活用
  - SpatiaLite を使ってみる
    キーワード： SpatiaLite, SQLite3, ESRI Shape ファイル, Geofabrik
  OpenStreetMap 活用
  - OpenStreetMap のエディタを使って地図を編集, [PDF], [ワード版]
    キーワード: OpenStreetMap, IDエディタ, ポイント, ライン, エリア, タグ，OpenStreetMapのアカウント登録
  OpenStreetMap 活用
  - OpenStreetMap のデータ（少量）のダウンロード, 動画 URL: https://youtu.be/MPxDfHo49s0
  - Mapbox を使ってみる
    mapbox は，地図サービス・ソフトウエア開発キット，OpenStreetMap のデータから作られたタイルマップ，自前のタイルマップをサーバにアップロードできるサービス
  - Python の overpass を用いて OpenStreetMap のデータをダウンロード（書きかけ）
    キーワード: OpenStreetMap, Overpass API, Python, overpass, geopandas, GeoJSON, 地図データダウンロード, ポイント, ライン, エリア, タグ
  - Python の overpy を用いて OpenStreetMap のデータをダウンロード
    キーワード: OpenStreetMap, Python, overpy, 地図データダウンロード, ポイント, ライン, エリア, タグ
  9.2 地図情報システムとデータベース
  
  目次ページ: 地図情報システムとデータベース
  【OpenStreetMap, ESRI Shape に関係するソフトウエア】
  【osmar】
  【Spatialite のインストールと使用法】
  【地図データの入手】
  - OpenStreetMap, ESRI Shape ファイルの入手
  - 国土地理院の電子国土基本図（オルソ画像）
  9.3 交通流シミュレーション
  - SUMO を使ってみる
  9.4 オープンデータの活用
  
  ※ オープンデータは別のページで，紹介している．
  - Fast-CNN, Faster R-CNN for Object Detection
    URL: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn, https://www.slideshare.net/takashiabe338/fast-rcnnfaster-rcnn
  - YOLO (You only look once) for Object Detection
  - pixelwise prediction in semantic segmentation https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org
  - caffe: https://github.com/weiliu89/caffe
  - BLVC caffe: https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
  - SSD 実装, rykov ssd_keras (MultiBox Detector software) https://github.com/rykov8/ssd_keras SnowMasaya/ssd_keras https://github.com/SnowMasaya/ssd_keras weiliu89/caffe https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
  - tzutalin/ImageNet_Utils
    画像アノテーションのソフト
  - weights_)SSD300.hdf5
    https://mega.nz/#F!7RowVLCL!q3cEVRK9jyOSB9el3SssIA
    
    SSD Keras の学習済みデータ
  9.5 日本語処理，言語処理
  
  ディープニューラルネットワーク
  - GPT-2, BERT を使ってみる（huggingface/transformers を利用）（Google Colab あるいは Windows あるいは Ubuntu 上）
  Mecab，日本語の分かち書き，形態素解析，TF/IDF
  Bag of Words，TF/IDF，Latent Semantic Indexing，Latent Dirichlet Allocation，類似検索
  - gensim を使ってみるl
  - Document2Vec を使ってみる
9.6 VR デバイス（仮想現実デバイス）

目次ページ: Oculus を使ってみる
- Oculus のセットアップ
- Oculus で WebVR システムを見てみる
9.7 ３次元スキャン装置 vivid
- vivid 使用法
- vivid を用いた 3次元顔画像の作成手順
9.8 その他

【画像と3次元グラフィックス】
- コマンドラインでの画像ファイル操作
- CImg を使う C++ プログラム例
- OpenMP
  ※ Cell/B.E. プロセッサでの OpenMP の使い方
【その他のソフトウエア】
- Ubuntu で VPN を使ってみる
【その他】

書きかけ
・H2O.ai の紹介

https://www.h2o.ai/download/

image classification, object detection

本サイトは金子邦彦研究室のWebページである．
資料等の公開では，原則，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」として公開するようにしている． PDFファイル，パワーポイントファイルなどには，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」を明記するとともに，ロゴを記載するようにしている（作業が間に合っていない分もあるのでご容赦ください）．
公開している資料をご利用になる場合の，再配布の条件，剽窃の防止などについて，別ページで説明している．再配布や資料改変の際には，そのページをご確認ください．

サイトマップは，サイトマップのページをご覧下さい．本サイト内の検索は，サイト内検索のページをご利用下さい．

問い合わせ先：金子邦彦（かねこくにひこ）

人工知能，実世界DB（目次ページ）

項目目次

詳細目次

用語集（データ処理，データベース，ディープラーニング分野）

1. 人工知能応用，コンピュータビジョン応用

1-a. 人工知能による分類 (classification)

1-b. CNN による画像分類 (image classification)

画像のセグメンテーション (image segmentation)

1-c. テキスト検知，物体認識

1-d. 人体の姿勢推定

1-e. 顔情報（顔検出，顔識別、表情判定，顔のクラスタリングや類似度や分類，肌色部分の抽出，瞳孔の検出，顔姿勢の推定）(Dlib, DeepGaze を使用）

1-f. ナンバープレート認識

1-g. GAN の応用例

1-h. 画像復元（image restoration），超解像（super resolution）

2. 人工知能入門

2.1 人工知能応用実習（全８回）

2.2 人工知能の基礎（探索，知識表現，プロダクションシステム，Prolog，自然言語処理，ニューラルネットワーク）（全12回）

2.3 ディープニューラルネットワークでできること

2.4 人工知能を演習と実践で学ぶ（４回）

2.5 人工知能のクラウドサービス

2.6 Prolog のインストール

3. コンピュータビジョンおよび関連

3.1 OpenCV を Python で使ってみる

3.2 OpenCV のプログラム例

3.3 画像のセグメンテーション（Image Segmentation）

3.4 画像のマッチング，レジストレーション（Image Matching, Image Registration）

3.5 ステレオ画像

3.6 画像の補正

3.7 画像処理ツール（医用画像のセグメンテーション，レジストレーション ImageJ, MRIcro, FreeSurfer など）

4. 音声合成，音声認識

5. ビジュアルオドメトリ

6. ３次元地図，３次元データ

6.1 ３次元点群データ，MeshLab

6.2 ３次元地図の作成

6.3 3次元地図システム

6.4 Web での３次元表示とインタラクション

7. ３次元コンピュータグラフィックス，ゲームエンジン

Blender

7.1 Blender の機能の説明，実演など

7.2 Unreal Engine 演習

7.3 ゲームエンジン

7.4 次元グラフィックスのツール（モデラーとレンダラー）

8. ディープラーニング基盤技術

8.1 説明資料

8.2 Keras の体験，応用例

8.3 NVIDIA Digits

8.4 PyTorch の応用例

ディープラーニング・モデル類

8-f. Convolutional Neural Networks の利用

8-g. 強化学習，OpenAI Gym

Classification に関する記事

複数のモデルの並立，アンサンブル

9. その他

9.1 Web ブラウザで動くインタラクティブ，ダイナミックな地図を作る

9.2 地図情報システムとデータベース

9.3 交通流シミュレーション

9.4 オープンデータの活用

9.5 日本語処理，言語処理

ディープニューラルネットワーク

Mecab，日本語の分かち書き，形態素解析，TF/IDF

Bag of Words，TF/IDF，Latent Semantic Indexing，Latent Dirichlet Allocation，類似検索

9.6 VR デバイス（仮想現実デバイス）

9.7 ３次元スキャン装置 vivid

9.8 その他