画像認識

デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊！ 第1章 画像認識の概要 画像認識とは／画像認識の分類／クラス認識の手順／深い構造と浅い構造／物体検出／インスタンス認識と画像検索／画像認識の認識性能を向上させるには？／数学表記について 第2章 局所特徴 局所特徴とは／検出器／空間フィルタリング／基本的な検出器／ 回転やアフィン変換に頑健な検出器／記述子／検出器と記述子の組み合わせ 第3章 統計的特徴抽出 統計的特徴抽出とは／主成分分析／白色化／フィッシャー線形判別分析／正準相関分析／偏最小2乗法 第4章 コーディングとプーリング コーディングとプーリングの概要／確率分布を利用したコーディン