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目次

コンピュータビジョン アルゴリズムと応用

コンピュータビジョン アルゴリズムと応用

  • Richard Szeliski(著)/ 玉木 徹(ほか訳)
  • 第1章 はじめに
    • 1.1 コンピュータビジョンとは?
    • 1.2 コンピュータビジョンの歴史
    • 1.3 本書の概要
    • 1.4 シラバスの例
    • 1.5 本書の記法
    • 1.6 さらに学ぶために
  • 第2章 画像生成
    • 2.1 幾何プリミティブと幾何変換
    • 2.2 測光学的な画像生成過程
    • 2.3 デジタルカメラ
    • 2.4 さらに学ぶために
    • 2.5 演習
  • 第3章 画像処理
    • 3.1 点演算子
    • 3.2 線形フィルタリング
    • 3.3 その他の近傍演算
    • 3.4 フーリエ変換
    • 3.5 ピラミッドとウェーブレット
    • 3.6 幾何変換
    • 3.7 大域的最適化
    • 3.8 さらに学ぶために
    • 3.9 演習
  • 第4章 特徴検出とマッチング
    • 4.1 点とパッチ
    • 4.2 エッジ
    • 4.3 直線
    • 4.4 さらに学ぶために
    • 4.5 演習
  • 第5章 領域分割
    • 5.1 動的輪郭
    • 5.2 分割と併合
    • 5.3 平均値シフト法と最頻値検出
    • 5.4 正規化カット
    • 5.5 グラフカットとエネルギーに基づく手法
    • 5.6 さらに学ぶために
    • 5.7 演習
  • 第6章 特徴に基づく位置合わせ
    • 6.1 特徴に基づく2次元と3次元の位置合わせ
    • 6.2 姿勢推定
    • 6.3 幾何学的カメラ校正
    • 6.4 さらに学ぶために
    • 6.5 演習
  • 第7章 運動からの形状復元
    • 7.1 三角測量の原理
    • 7.2 2フレームからの形状復元
    • 7.3 因子分解法
    • 7.4 バンドル調整
    • 7.5 制約付きSfM
    • 7.6 さらに学ぶために
    • 7.7 演習
  • 第8章 密な運動推定
    • 8.1 並進の位置合わせ
    • 8.2 パラメトリック運動
    • 8.3 スプラインに基づく運動モデル
    • 8.4 オプティカルフロー
    • 8.5 レイヤー状の運動
    • 8.6 さらに学ぶために
    • 8.7 演習
  • 第9章 画像の貼り合わせ
    • 9.1 運動モデル
    • 9.2 大域的な位置合わせ
    • 9.3 合成
    • 9.4 さらに学ぶために
    • 9.5 演習
  • 第10章 コンピュテーショナルフォトグラフィ
    • 10.1 フォトメトリック校正
    • 10.2 ハイダイナミックレンジ画像
    • 10.3 超解像とボケ除去
    • 10.4 画像のマッティングと合成
    • 10.5 テクスチャの解析と合成
    • 10.6 さらに学ぶために
    • 10.7 演習
  • 第11章 ステレオ対応
    • 11.1 エピポーラ幾何
    • 11.2 疎な対応付け
    • 11.3 密な対応付け
    • 11.4 局所的な手法
    • 11.5 大域的最適化
    • 11.6 多視点ステレオ
    • 11.7 さらに学ぶために
    • 11.8 演習
  • 第12章 3次元復元
    • 12.1 Xからの形状復元
    • 12.2 能動的距離計測
    • 12.3 表面の表現
    • 12.4 点による表現
    • 12.5 ボリューム表現
    • 12.6 モデルベースの再構成
    • 12.7 テクスチャマップとアルベドの復元
    • 12.8 さらに学ぶために
    • 12.9 演習
  • 第13章 イメージベーストレンダリング
    • 13.1 視点補間
    • 13.2 レイヤードデプスイメージ
    • 13.3 光線空間とルミグラフ
    • 13.4 環境マット
    • 13.5 ビデオベースのレンダリング
    • 13.6 さらに学ぶために
    • 13.7 演習
  • 第14章 認識
    • 14.1 物体検出
    • 14.2 顔認識
    • 14.3 特定物体認識
    • 14.4 カテゴリ認識
    • 14.5 文脈とシーン理解
    • 14.6 認識データベースとテストセット
    • 14.7 さらに学ぶために
    • 14.8 演習
  • 第15章 おわりに
  • 付録A 線形代数と数値計算手法
    • A.1 行列分解
    • A.2 線形最小二乗法
    • A.3 非線形最小二乗法
    • A.4 直接的疎行列手法
    • A.5 反復的手法
  • 付録B ベイズモデリングと推論
    • B.1 推定理論
    • B.2 最尤推定と最小二乗法
    • B.3 ロバスト統計
    • B.4 事前モデルとベイズ推論
    • B.5 マルコフ確率場
    • B.6 不確実性推定(誤差解析)
  • 付録C 副教材
    • C.1 データセット
    • C.2 ソフトウェア
    • C.3 スライドと講義
    • C.4 参考文献
  • 付録D 日本語版補遺
    • D.1 日本語の参考文献
    • D.2 日本における情報源
    • D.3 世界的な情報源

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