OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門

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OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門
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内容紹介

大好評『OpenCVによる画像処理入門』の続編がついに誕生!
運動復元、物体追跡、画像レジストレーション、三次元再構成、機械学習をOpenCVで学ぼう!汎用性の高いアルゴリズムのプログラム例を多数掲載した。OpenCV3系に対応。多彩な内容で、欲張りな一冊!

【「まえがき」より】
本書は『OpenCVによる画像処理入門』の続編である.本書は,工業高等専門学校生,大学学部生,大学院生などを主な対象として構成し,基本的かつ汎用性の高いコンピュータビジョン・機械学習アルゴリズムを選定して掲載した.
前著と同様に,各章では,まず各技術の理論について解説し,その後,その技術をOpenCVを用いて実装する方法について紹介している.実装については,各技術について1つ 1つ実行できるようなプログラム例を掲載しているので,実行することで理論の理解を深めることができる.
学生だけでなく,CVの新しいアプリケーションを開発しようとしている技術者が,自身の課題に簡単に応用できるように配慮している.CVの各種の実装方法については,そのエッセンスのみから構成されるようなコーディング法で実装することを心がけている.

【おもな内容】
Chapter0 コンピュータビジョンとは? 
Chapter1 特徴検出
Chapter2 特徴量記述
Chapter3 運動復元
Chapter4 物体追跡
Chapter5 画像レジストレーション
Chapter6 カメラモデル
Chapter7 エピポーラ幾何
Chapter8 カメラキャリブレーション
Chapter9 3次元再構成
Chapter10 機械学習とは?
Chapter11 人工的なデータの生成
Chapter12 主成分分析
Chapter13 クラスタリング
Chapter14 k最近傍法
Chapter15 ベイズ識別
Chapter16 サポートベクトルマシン
Chapter17 決定木
Chapter18 ニューラルネットワーク
Chapter19 ブースティング
Chapter20 識別器の性能評価

目次

  • Chapter0 コンピュータビジョンとは? 
  • Chapter1 特徴検出
  • Chapter2 特徴量記述
  • Chapter3 運動復元
  • Chapter4 物体追跡
  • Chapter5 画像レジストレーション
  • Chapter6 カメラモデル
  • Chapter7 エピポーラ幾何
  • Chapter8 カメラキャリブレーション
  • Chapter9 3次元再構成
  • Chapter10 機械学習とは?
  • Chapter11 人工的なデータの生成
  • Chapter12 主成分分析
  • Chapter13 クラスタリング
  • Chapter14 k最近傍法
  • Chapter15 ベイズ識別
  • Chapter16 サポートベクトルマシン
  • Chapter17 決定木
  • Chapter18 ニューラルネットワーク
  • Chapter19 ブースティング
  • Chapter20 識別器の性能評価
  • 付録A OpenCVの導入

製品情報

製品名 OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門
著者名 著:中村 恭之 著:小枝 正直 著:上田 悦子
発売日 2017年08月04日
価格 定価 : 本体3,200円(税別)
ISBN 978-4-06-153830-6
判型 B5変型
ページ数 312ページ

著者紹介

著:中村 恭之(ナカムラ タカユキ)

和歌山大学システム工学部 教授

著:小枝 正直(コエダ マサナオ)

大阪電気通信大学総合情報学部  准教授

著:上田 悦子(ウエダ エツコ)

大阪工業大学ロボティクス&デザイン工学部 教授

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