出版書誌データベース

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

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

著：中村　恭之
和歌山大学システム工学部　教授

著：小枝　正直
大阪電気通信大学総合情報学部　 准教授

著：上田　悦子
大阪工業大学ロボティクス＆デザイン工学部　教授