機械学習プロフェッショナルシリーズ
画像認識
著：原田 達也
内容紹介
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！
■おもな内容
第1章 画像認識の概要
第2章 局所特徴
第3章 統計的特徴抽出
第4章 コーディングとプーリング
第5章 分類
第6章 畳み込みニューラルネットワーク
第7章 物体検出
第8章 インスタンス認識と画像検索
第9章 さらなる話題（セマンティックセグメンテーション／画像からのキャプション生成／画像生成と敵対的生成ネットワーク）
■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
第7期として、以下の3点を刊行!
統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識 原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著
■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
目次
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／画像認識の認識性能を向上させるための原則／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グ／局所特徴のコードワードによる再構築／多様体学習／特徴写像の線形内積によるカーネル関数近似／空間情報の活用
第5章 分類
分類とは／ベイズ決定則／識別関数／一般的な教師付き学習の枠組み／最適化／線形識別関数／確率的識別関数／局所学習／集団学習／分類結果の評価
第6章 畳み込みニューラルネットワーク
画像認識における深層学習／フィードフォワードニューラルネットワーク／畳み込みニューラルネットワーク／実装上の工夫／パラメータの最適化／畳み込みニューラルネットワークの例
第7章 物体検出
物体検出とは／物体領域候補の提案／線形分類器を用いた物体検出／集団学習を用いた物体検出／非最大値の抑制／畳み込みニューラルネットワークを利用した物体検出／物体検出の評価
第8章 インスタンス認識と画像検索
インスタンス認識／画像検索／画像検索の評価
第9章 さらなる話題
セマンティックセグメンテーション／画像からのキャプション生成／画像生成と敵対的生成ネットワーク
ISBN：9784061529120
。出版社：講談社
。判型：A5
。ページ数：288ページ
。定価：3000円（本体）
。発行年月日：2017年05月
。発売日：2017年05月26日
。国際分類コード【Thema（シーマ）】 １：UB。
