画像認識

基礎的な理論から、深層学習をはじめとする最新手法までを網羅し、発展著しい分野を俯瞰できるまたとない一冊。

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。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。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。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊！

■おもな内容
第１章　画像認識の概要
第２章　局所特徴
第３章　統計的特徴抽出
第４章　コーディングとプーリング
第５章　分類
第６章　畳み込みニューラルネットワーク
第７章　物体検出
第８章　インスタンス認識と画像検索
第９章　さらなる話題（セマンティックセグメンテーション／画像からのキャプション生成／画像生成と敵対的生成ネットワーク）


■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第７期として、以下の３点を刊行！

統計的因果探索　清水　昌平・著
画像認識　原田　達也・著
深層学習による自然言語処理　坪井　祐太／海野　裕也／鈴木　潤・著

■シリーズ編者
杉山　将　理化学研究所　革新知能統合研究センター　センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授
(「近刊情報」より)

目次

第１章　画像認識の概要
第２章　局所特徴
第３章　統計的特徴抽出
第４章　コーディングとプーリング
第５章　分類
第６章　畳み込みニューラルネットワーク
第７章　物体検出
第８章　インスタンス認識と検索
第９章　さらなる話題

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