【2022年3月最新】画像処理おすすめ入門/参考書ランキング

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習（ディープラーニング）を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる！ 【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...

注目のコンピュータービジョンライブラリ。高度な映像処理、解析がPythonでさらに簡単に!...

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した．...

定番「汎用数値解析ソフト」を使って「MATLAB」による画像処理の方法を、「デジタル画像処理」の一般的な基礎から理解できるように、ていねいに解説。...

本書では，確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について，画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では，クラス分類問題という視点において，多値ロジスティック回帰モデルと制約ボルツマンマシンという2つの確率的グラフィカルモデルを通し，深層学習の基礎となる数理を紹介する。その上で，グラフ構造の疎(Sparse)性という深層学習とは真逆の性質を元に急速に展開...

サンプルプログラムで楽しみながら学ぶ画像処理・認識入門。補正、変換、加工、解析から特徴抽出、認識、理解までカラー画像でビジュアルに解説。...