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目次

画像認識(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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)/ 杉山 将(編)
  • 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
    • 5.10 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
    • 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