図解即戦力 画像センシングのしくみと開発がこれ１冊でしっかりわかる教科書

輿水 大和【監修】/青木 義満【主筆】

技術評論社（2023/06発売）

• サイズ A5判／ページ数 240p／高さ 21cm
• 商品コード 9784297135577
• NDC分類 547.8
• Cコード C3055

出版社内容情報

CASEやIoT技術の中核を担う画像センシング技術について、わかりやすいフルカラー図解で解説する入門書です。センサーやプロセッサなどのハードウェア面から画像処理・画像認識を行うソフトウェア面まで、画像センシング技術の全体像をこれ1冊で把握できます。ものづくりの最前線で働きたい就活生や転職希望者に役立つ情報が満載です。

内容説明

自動運転・医療・スポーツ・セキュリティ。すべてのＩＴ技術者のための必携書！画像認識の基本から機械学習や画像生成までを徹底解説！必須の知識が全部わかる！

目次

１章　画像センシング現場の技術深訪
２章　画像センシングのキホン―センサーから画像処理まで
３章　画像処理技術の詳細―パターン検出と画像識別
４章　最先端画像センシング技術
５章　さまざまなタスク
６章　画像センシングを支えるツール＆Ｔｉｐｓ―ハード、ソフトからデータセットまで

著者等紹介

輿水大和［コシミズヒロヤス］
１９４８年山梨県生まれ。工学博士（名古屋大学）、ＹＹＣソリューションＣＥＯ、中京大学名誉教授、理化学研究所客員研究員。現在、ＩＥＥＥ（Ｓｅｎｉｏｒ）、ＩＥＥＪ（Ｆｅｌｌｏｗ）、ＩＰＳＪ（Ｆｅｌｌｏｗ・終身）、ＪＦＡＣＥ（理事）、ＳＳＩＩ（顧問・会友）、ＪＳＰＥ（ＩＡＩＰ顧問・特別委員）、ＩＥＩＣＥ（終身）、（公財）萩原学術振興財団理事などで画像ＡＩ技術研究活動中

青木義満［アオキヨシミツ］
１９７３年生まれ。慶應義塾大学理工学部教授、博士（工学）、産業技術総合研究所客員研究員、画像センシング技術研究会会長。画像計測・認識・生成など、コンピュータビジョンとパターン認識に関する研究に従事

明石卓也［アカシタクヤ］
１９７８年生まれ。岩手大学准教授、博士（工学）、ＩＥＥＥ、ＩＥＥＪ、ＩＥＩＣＥなどの会員。コンピュータビジョン、ニューロサイエンス、ヒューマンインタフェース、人工知能等に関する研究に従事

大橋剛介［オオハシゴウスケ］
１９６９年生まれ。静岡大学工学部教授、博士（工学）。画像処理、視覚情報処理に関する研究に従事

片岡裕雄［カタオカヒロカツ］
１９８６年生まれ。博士（工学）、産総研上級主任研究員。ｃｖｐａｐｅｒ．ｃｈａｌｌｅｎｇｅ主宰。３Ｄ　ＲｅｓＮｅｔ（ＡＩＳＴ　Ｂｅｓｔ　Ｐａｐｅｒ；５年間で最も採択されたＣＶＰＲ論文ＴＯＰ１００入）、数式ドリブン教師あり学習（ＡＣＣＶ　２０２０　Ｂｅｓｔ　Ｐａｐｅｒ　Ｈｏｎｏｒａｂｌｅ　Ｍｅｎｔｉｏｎ；　ＭＩＴ　Ｔｅｃｈ．Ｒｅｖｉｅｗ掲載）を提案（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[nbhd]

ざっくり本質的なことを学べる図解即戦力シリーズは、やはり良い。その一方で、大規模言語モデルもざっくり学べて、これも良い。入力「動画認識技術で最先端の事例を教えてください。200字以内で」／Claude３の出力「動画認識技術の最先端事例は以下の通りです。１．自動運転における物体検知、２．医療画像診断支援、３．監視・セキュリティでの行動分析、４．動画コンテンツへのメタデータ自動付与、５．スポーツ動作解析によるパフォーマンス向上。これらはディープラーニングによる物体検出・追跡・動作認識技術を活用しています。」

2024/03/24

[minochan]

ほかの類似本にくらべて、最近のトレンドに紙幅が割かれている印象。企業名がよくでてくる。この本で初めて知った概念は「数式ドリブン教師あり学習」。実画像を学習に使うのは倫理的にもプライバシー的にも問題になる場合がある。これに対して、もし数式のみから学習用画像を自動生成することができれば、そうした懸念を回避できる…という発想らしい。凄すぎて意味不明！？

2024/05/30

[PenguinTrainer]

実務で画像処理に関わる人向けに基本となる技術と近年のトレンドを解説している本。 見た目は初学者向けの本に見えるが、中身は結構専門的でハードウェアはさることながら、ソフトウェアについてもMulti-head attentionなどの深層学習のトレンドやKIZUKIアルゴリズム・FractalDBなどニッチではあるのものの実務に関係する技術が取り上げられている。

2024/06/30

[りこしぇ]

画像認識について勉強を始める一冊目として、大変適してる本だと思う。自然言語処理分野で開発されたTransformerが、画像認識分野にも活用されるようになってからはCNNに取って代わる存在になりつつあることもよく分かった。最終節のSSIIやViEW、cvpaper.challengeを活用して今後の学習に活かしたい。

2025/03/28

[するめ]

図書館。なかなかに専門的で難しく内容が濃かった。

2024/02/16