画像処理ソリューション
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コンピュータビジョン 最先端ガイド 1、2、3



画像処理系の学会などに参加すると、この本に出てくるキーワードがたくさん出てきます。
学会に参加している間は、何も分からず聞いている場合もあるのですが、そんな今時なアルゴリズムが解説されている、数少ない本だと思います。
ただ、難しめの数式がずらずらと並んでいるので、ちょっと難しい。

難しいので無駄になるかも?しれませんが、2000円と安いので、買ってみるのもいいかもしれません。

一部、処理のサンプルプログラムも記載されているので、プログラムを見た方が、まだ、分かり易い。
でも、ちょっと怪しいコードの部分もあるが、大丈夫なのだろうか???

第3弾ではICPアルゴリズムというのが気になるところです。
確か、三次元データをつなぎ合わせる時に使ったりするアルゴリズムだったと思うが、KinectとICPを使って、簡易三次元スキャナを作りたい...

目次


コンピュータビジョン最先端ガイド1


第1章 レベルセット法とその実装法について 倉爪 亮(九州大学)
1.はじめに
2.Active Contour Modelとは
3.Snakesの理論と実装
4.Level Set Method
5.Level Set Methodの高速な実装法
6.まとめ
A.Level Set Methodの実装例

第2章 グラフカット 石川 博(名古屋市立大学)

1.はじめに
2.エネルギー最小化
3.グラフカット概観
4.グラフとその最小切断
5.グラフカットによる大域最小化
6.グラフカットを使った近似最小化
7.グラフカットの応用
8.むすび

第3章 パーティクルフィルタとその実装法  加藤 丈和(情報通信研究機構)
1.はじめに
2.時系列フィルタの概要
3.カルマンフィルタ
4.パーティクルフィルタ
5.パーティクルフィルタを用いた追跡
6.パーティクルフィルタの実装
7.まとめ
A.サンプルプログラム

第4章 テンソルと多視点幾何  佐藤 淳(名古屋工業大学)
1.はじめに
2.テンソルの基礎
3.幾何学的拘束とテンソル
4.多視点幾何
5.高次元空間における多視点幾何
6.多焦点テンソルの計算に必要な最小点数
7.多焦点テンソル間の関係
8.多視点幾何の縮退
9.多焦点テンソルの計算法
10.まとめ

第5章 AdaBoost 三田 雄志(東芝)
1.はじめに
2.2クラスを識別できるだけで役に立つのか?
3.AdaBoost
4.訓練誤差の性質
5.汎化誤差の性質
6.まとめ

コンピュータビジョン最先端ガイド2

第1章 「物体認識のための画像局所特微量」 藤吉 弘亘,山下隆義
1.一般物体認識
2.Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)
3.物体検出に有効な特徴量
4.まとめ
A.第二世代の特徴量の実装例

第2章 「ミーンシフトの原理と応用」  岡田 和典
1.はじめに
2.ミーンシフトの原理
3.ミーンシフトの理論
4.ミーンシフトの利点と欠点
5.理論的拡張
6.ミーンシフトの応用
7.むすび

第3章 「カーネル情報処理入門 ―非線形の魅惑―」 前田 英作
1.はじめに
2.線形から非線形へ
3.カーネル関数
4.ベクトルデータに対するカーネル法(Ⅰ)
5.ベクトルデータに対するカーネル法(Ⅱ)
6.構造化データに対するカーネル法
7.まとめと数学的補足
8.より深い理解のために

第4章 「画像処理とコンピュータビジョンのためのGPU」 ノジク・ヴァンソン,石川 尋代,ドゥソルビエ・フランソワ
1.はじめに
2.コンピュータグラフィックスの基礎
3.GLSL(OpenGL Shading Language)
4.Shaderプログラム
5.画像処理
6.幾何学的処理
7.コンピュータビジョン ツール
8.Virtual Reality
9.General Purpose GPU(GPGPU)
10.How to start
11.まとめ

コンピュータビジョン最先端ガイド3

1章 バンドルアジャストメント
1.はじめに
2.バンドル調整の概要
3.最小化のための数値計算
4.バンドル調整と統計的推測
5.ゲージの自由度
6.逐次計算と再帰的計算
7.おわりに
2章 ICPアルゴリズム
1.はじめに
2.ICPアルゴリズム
3.派生ICPアルゴリズム
4.おわりに
3章 Bag-of-Featuresに基づく物体認識(1) - 特定物体認識 -
1.まえがき
2.処理の流れ
3.特徴抽出
4.画像表現
5.索引付けと照合
6.その他の工夫
7.検証
8.特定物体認識を作ってみる
9.むすび
4章 Bag-of-Featuresに基づく物体認識(2) - 一般物体認識 -
1.はじめに
2.一般物体認識とは?
3.局所特徴量とbag-of-features
4.分類手法
5.特徴統合による分類
6.対象位置の検出とコンテキストを利用したシーン認識
7.データセット
8.おわりに
5章 最近傍探索の理論とアルゴリズム
1.はじめに
2.最近傍探索問題
3.最近傍探索アルゴリズム
4.近似最近傍探索アルゴリズム
5.次元の呪縛を解くために
6.まとめ
6章 大規模確率場と確率的画像処理の深化と展開
1.はじめに
2.画像生成モデルと大規模確率場
3.ノイズ生成モデルとベイズ推定
4.確率伝搬法
5.情報統計力学と統計的性能評価
6.統計的機会学習理論を用いた確率的画像処理
7.おわりに

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