理工学部Faculty of Science and Engineering
HUI200XE（人間情報学 / Human informatics 200）ヒューマンインタフェースHuman-computer interface
赤松 茂Shigeru AKAMATSU
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | H6025 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 木1/Thu.1 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
応用情報工学科 学科専門科目 |
すべて開くShow all
すべて閉じるHide All
Outline (in English)
Course Outline and Learning Objectives: This course provides introduction to user-friendly human-machine interface systems based on image engineering technologies accomplished by application of computer vision, pattern recognition and computer graphics, with a special focus on human face and motion recognition and image synthesis.
Grading Criteria /Policy： Students are graded by comparative validation of their scores achieved at semester final exam and accomplishment report of homework assignments.
Learning Activities Outside of Classroom: Students are expected to carry out an intensive review after the class through practicing similar problems given as homework assignments.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
コンピュータの高度化にともない，我々をとりまく様々なシステムの中にコンピュータは組み込まれてきている。そして高機能化，複雑化するシステムを使いこなすためには，人間とシステムの接点におかれているコンピュータには，ユーザである人間の意図を適切にくみとることによって，人間にとってよりやさしい存在になることが求められている。本科目では，そのために有効なヒューマンインタフェース技術を理解することを目指す。
到達目標Goal
本科目では，ヒューマンインタフェース技術の趨勢を理解するとともに，主として画像認識・生成技術を応用してコンピュータに人間の目の働きをもたせることにより優れたヒューマンインタフェースの実現を目指す技術課題とその動向を学ぶことを目標とする。
そのために，顔画像によって人物を同定したり，人物の動作，身振り，手振り，顔の表情などからその意図を認識したりする画像認識技術，ならびに顔の表情やジェスチャなどの可視化によって様々な非言語情報の伝達を可能にする画像生成技術について，これまでの研究成果を概観するとともに，それらをセキュリティやコミュニケーションに応用したシステム構築の具体例をビデオ映像なども参照しながら理解する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
毎回の講義内容のレジメもしくはパワーポイントのスライド抜粋の配布、ならびに、履修内容についての理解を深めるために宿題として課す課題の提出など、すべての情報の授受は「学習支援システム」Hoppiiを通じて行う予定です。
本科目の授業は基本的に教室における対面形式で行う予定ですが、授業で使用するパワーポイントのスライドや板書内容のレジメはHoppiiを介して事前（あるいは事後）に提供するので、新型コロナの感染状況が悪化した場合でも、講義の音声情報とパワーポイントによるスライド資料等の実況中継をZoomによるリモートで受講することによって、対面授業とほぼ同等の内容の情報を提供できる見込みです。
オンライン授業の方法や各回の授業計画の変更、成績評価方法の説明などについては、Hoppii上でその都度、情報を提示します。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：序論：ヒューマンインタフェースとは
ガイダンス、インタフェースとは、認知的な使いやすさとアフォーダンス、人間と知能機械の関わり合い、人に優しいヒューマンインタフェース
2[対面/face to face]：コンピュータ・インタフェースの過去・現在・未来
CUIからGUIへ、人に優しいインタフェースの満たすべき条件、ポストＧＵＩとしてのＭＭＩへの期待、インタフェースを支えるモードの分類、ＭＭＩに期待される応用分野
3[対面/face to face]：ハプティック・インタフェースから身振りインタフェースへ
キーボード、ポインティングデバイス、モバイル情報機器のインタフェース、身体の動きを認識する技術、身振りによる様々なインタフェース機能
4[対面/face to face]：文字・図形情報を介したインタフェース
文字認識技術の分類（印刷文字、手書き文字、オンライン入力文字）、文字認識の一般的な処理過程、文字認識の適用域の拡大
5[対面/face to face]：顔の役割とインタフェースへの応用
人間にとっての顔の役割、顔画像処理の歴史、顔画像処理を構成する要素技術、要素技術を利用したアプリケーション、顔画像コンピューティングの応用分野
6[対面/face to face]：バイオメトリクス個人認証
バイオメトリクスの特徴と種類、顔による個人認証の特長、個人識別と本人認証、バイオメトリクスの光と影
7[対面/face to face]：シーン中の顔や人物の検出
シーン中の目標物を検出する３つの手がかり、形を手がかりとした顔検出の技術的課題、Viola & Jonesの高速顔検出アルゴリズム、画像から対象の動きを抽出する方法、色ヒストグラム照合における対象物検出
8[対面/face to face]：顔による個人識別あるいは姿勢の認識
顔照合におけるパターンの特徴表現のいろいろ、多次元特徴による分類・識別処理、主成分分析による顔画像の多次元ベクトルの次元圧縮、部分空間法による顔らしさの定量化、パラメトリック固有空間法による顔姿勢の推定
9[対面/face to face]：顔による人物の属性（年齢・性差等）や感情（表情）の認識
表情からの基本的感情の認識、感情分類型表情認識の技術的課題、顔画像による人物の属性の認識、表情動作の計測と記述、顔画像からのAction Unitの自動抽出
10[対面/face to face]：視線を用いたインタフェース
視線とは、視線を利用したインタフェースの特徴、視線測定技術と視点測定装置の発展、視線インタラクション、視線による選択作業における課題、非コマンド型の視線インタフェース
11[対面/face to face]：インタフェースのための顔画像生成（１）
ＣＧによる顔画像生成の課題、観察条件による見え方の多様性への対応、顔の多様性への対応、発話や表情による自然な変形や動きの生成
12[対面/face to face]：インタフェースのための顔画像生成（２）
顔の印象を左右する要因を探る３つのアプローチ、顔による性別や年齢の印象を左右する要因を分析的アプローチで探る、顔の魅力を左右する要因を合成的アプローチで探る、印象変換ベクトル法による顔の印象変換
13[対面/face to face]：仮想と現実の融合（ＶＲからＡＲへ）
ポストＧＵＩとしてのＶＲの位置づけ、仮想現実から実世界指向インタフェースへ、拡張現実（ＡＲ）を実現する要素技術とＡＲの応用事例
14[対面/face to face]：次世代インタフェース
ウェアラブルコンピュータ、ユビキタスインタフェース、ブレインマシンインタフェース
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】
授業で指示された演習課題は必ず実施することで、授業で学んだ知識の定着をはかること。
テキスト（教科書）Textbooks
特定の教科書は特に定めない。必要に応じて、プリントを配布する。
参考書References
必要に応じて講義中に紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
成績評価は学期末の定期試験を主とする（70％）が、何回かの宿題として課する演習課題の提出状況とその結果も加味して（30％）、総合的に評価する。合否判定は、期末試験の得点と宿題の得点とを重み付け合算して、その60点以上を合格とする。合格者に対するS～Cの４段階評価は、原則として期末試験の得点に対する相対評価によって判定する。
オンラインのみでの開講となった場合、成績評価の方法と基準も変更する場合がある。その場合の具体的な方法と基準は、担当教員が学習支援システムで提示する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
講義に使用するパワーポイント資料等のプリントは、学習支援システムHoppiiを介して講義の事前に配布するようにしており、概ね好評であるのでこれを継続する。
講義中に紹介する映像資料は、できるだけ新しいものに順次交換する。
その他の重要事項Others
担当教員から、学習支援システムを通じた連絡がないか、日ごろから確認をよくするようにしてください。