資料詳細

[ 和図書 ] 画像認識 ( 機械学習プロフェッショナルシリーズ )

原田達也／著 -- 講談社 -- 2017.5 --

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所蔵館	所蔵場所	資料区分	請求記号	資料コード	所蔵状態	資料の利用
配架日	協力貸出	利用状況	返却予定日	資料取扱	予約数	付録注記	備考
中央	書庫	一般図書	/007.1/5554/2017	7108989330		Digital BookShelf
2017/06/27	可能	利用可			0

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資料詳細

ISBN	4-06-152912-0
ISBN13桁	978-4-06-152912-0
タイトル	画像認識
タイトルカナ	ガゾウニンシキ
著者名	原田達也／著
著者名典拠番号	110007193020000
出版地	東京
出版者	講談社
出版者カナ	コウダンシャ
出版年	2017.5
ページ数	10, 277p
大きさ	21cm
シリーズ名	機械学習プロフェッショナルシリーズ
シリーズ名のルビ等	キカイガクシュウプロフェッショナルシリーズ
シリーズの編者等	杉山将／編
シリーズの編者等の典拠番号	110005343620000
価格	¥3000
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についての包括的な入門書。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。
書誌・年譜・年表	文献:p261～273
一般件名	パターン認識-00569072-ndlsh,画像処理-00575214-ndlsh
一般件名カナ	パターンニンシキ-00569072,ガゾウショリ-00575214
一般件名	画像認識
一般件名カナ	ガゾウニンシキ
一般件名典拠番号	512079000000000
分類：都立NDC10版	007.1
資料情報1	『画像認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）　原田達也／著　講談社　2017.5（所蔵館：中央　請求記号：/007.1/5554/2017　資料コード：7108989330）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1153004578

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第1章画像認識の概要: 1.1 画像認識とは; 1.2 画像認識の分類; 1.3 クラス認識の手順; 1.4 深い構造と浅い構造; 1.5 物体検出; 1.6 インスタンス認識; 1.7 画像認識の認識性能を向上させるための原則; 1.8 数学表記について
第2章局所特徴: 2.1 局所特徴とは; 2.2 検出器; 2.3 空間フィルタリング; 2.4 基本的な検出器; 2.5 回転やアフィン変形に頑健な検出器; 2.6 記述子; 2.7 検出器と記述子の組み合わせ
第3章統計的特徴抽出: 3.1 統計的特徴抽出とは; 3.2 主成分分析; 3.3 白色化; 3.4 フィッシャー線形判別分析; 3.5 正準相関分析; 3.6 偏最小2乗法
第4章コーディングとプーリング: 4.1 コーディングとプーリングの概要; 4.2 確率分布を利用したコーディング; 4.3 局所特徴のコードワードによる再構築; 4.4 多様体学習; 4.5 特徴写像の線形内積によるカーネル関数近似; 4.6 空間情報の活用
第5章分類: 5.1 分類とは; 5.2 ベイズ決定則; 5.3 識別関数; 5.4 一般的な教師付き学習の枠組み; 5.5 最適化; 5.6 線形識別関数; 5.7 確率的識別関数; 5.8 局所学習; 5.9 集団学習
第6章畳み込みニューラルネットワーク: 6.1 画像認識における深層学習; 6.2 フィードフォワードニューラルネットワーク; 6.3 畳み込みニューラルネットワーク; 6.4 実装上の工夫; 6.5 パラメータの最適化; 6.6 畳み込みニューラルネットワークの例
第7章物体検出: 7.1 物体検出とは; 7.2 物体領域候補の提案; 7.3 線形分類器を用いた物体検出; 7.4 集団学習を用いた物体検出; 7.5 非最大値の抑制; 7.6 畳み込みニューラルネットワークを利用した物体検出; 7.7 物体検出の評価
第8章インスタンス認識と検索: 8.1 インスタンス認識; 8.2 画像検索; 8.3 画像検索の評価
第9章さらなる話題: 9.1 セマンティックセグメンテーション; 9.2 画像からのキャプション生成; 9.3 画像生成と敵対的生成ネットワーク

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