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（技術評論社） [電子書籍]Ω

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。目次第1章 画像センシング現場の技術深訪01 安全運転支援・自動運転自動車運転と画像センシング技術安全運転支援と自動運転車線逸脱防止支援衝突防止・衝撃軽減02 医療支援・健康サポート画像診断支援技術エキスパート知見の導入・アテンションマップ健康維持・増進のための画像センシング03 生体認証システム生体認証のモダリティ生体認証の流れ生体認証システムの実例04 マシンビジョン/検査進化する産業界の外観検査外観検査・検品タスクと画像処理技術の関係異常検知問題センサーとしてのカメラの丁寧な理解大きさの計測感覚量の計測バーコードとQRコード05 バーチャルリアリティ・ミックスドリアリティエンタテインメントナビゲーション高臨場感メディア人間拡張06 スポーツ進化するスポ―ツ支援システム競技・コーチング支援判定支援観戦者支援07 農林水産・畜産・食品水産業支援の概況進む資源調査技術の実用化農業支援の概況広域場で活躍するドローンも畜産業支援の概況非接触で個体の体重測定も可能に08 環境・リモートセンシングリモートセンシング技術とはリモートセンシングの時間・スペクトル・空間分解能写真測量による3次元計測画像データから社会・経済情報への変換第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～09 画像処理と流れ画像処理の2つの目的画像処理システムの基本構成10 デジタルカメラと画像ファイル形式デジタルカメラCマウント・CSマウントカメラビデオカメラカメラのIF（インターフェイス）画像のファイル形式/JPEG形式画像のァイル形式/RAW形式11 イメージセンサー半導体イメージセンサーとCCDセンサーCMOSイメージセンサー色の記録方式/単板式と三板式方式の特徴と使い方12 光学系ピンホールカメラと透視投影周辺減光と回折13 照明画像センシングのための照明比視感度曲線とはカメラの分光感度照明の心得14 画像データのキホン画像データの格納方式データの効率的な格納法と画像符号化法JPEG方式の原理15 画像デジタル表現のキホン画像デジタル化のあらましシャノンの標本化についてOKQT量子化法について少しディープなデジタル化技術の話題16 カラー情報の扱い物理現象としての色の扱い人の視覚に映る色の扱いさまざまな表色系17 画像ヒストグラムデジタル画像とピクセルと統計的性質共起ヒストグラム第3章 画像処理技術の詳細 ～パターン検出と画像識別～18 濃淡変換処理画像の濃淡とヒストグラムヒストグラムから見る画像の統計量画素単位の濃淡変換19 形状処理縮小・膨張処理ラベリングによる対象抽出20 空間フィルタリング空間フィルタとは?画像処理における畳み込みさまざまな空間フィルタ画像深層学習における「畳み込み」21 特徴抽出の流れ画像マッチングと特徴抽出の流れテンプレートマッチングマッチングのための大局特徴と局所特徴マッチングの演算手法22 さまざまな画像特徴量画像における空間周波数フーリエ変換を利用した周波数解析画素値に基づく局所画像特徴輝度勾配に基づく局所画像特徴量23 特徴点検出パッチの変化に基づくコーナー検出微分計算に基づくブロブ検出24 図形要素の検出エッジ検出輪郭線検出25 画像マッチングテンプレートマッチングの概要進化計算の活用26 形状マッチングハフ変換による円の検出楕円と四角形の取得複雑な形状のマッチング非剛体物体の形状マッチング27 特徴点マッチング特徴点マッチングの流れRANSACによる外れ値の除去特徴点マッチングの利用例AIを活用したより頑健なマッチング第4章 最先端画像センシング技術28 画像認識の流れ深層学習による手法とハンドクラフトな手法画像認識の流れと実装の心得29 画像認識のための特徴抽出人の知見（形式知）による特徴抽出30 画像識別画像識別と特徴空間プロトタイプと識別超平面31 機械学習による画像認識画像認識に機械学習が登場機械学習の有力な手法群32 顔画像認識顔検出顔認識顔認証33 ニューラルネットワークと深層学習ニューラルネットワークの歴史MLP活性化関数モデル最適化誤差逆伝播法34 Convolutional Neural Network（CNN）ネットワークの全体像畳み込み層プーリング層35 TransformerTransformer・Vision TransformerTransformer:自然言語処理モデルVision Transformer:画像認識モデルEmbeddingとPositional EncodingMulti-Head Self-Attenton36 教師あり学習画像識別（Image Classification）人間によるアノテーションの限界37 自己教師あり学習自己教師あり学習の背景疑似タスク:ジグソーパズル法対照学習法の台頭自然言語処理の学習方法から誕生した復元タスク38 数式ドリブン教師あり学習数式ドリブン教師あり学習の背景Fractal Database（FractalDB）数式ドリブン教師あり学習の動向39 事前学習事前学習がもたらす効果事前学習データセットにおける重要性40 転移学習転移学習の概説画像認識モデルにおける転移学習転移学習方法基盤モデルによる転移学習41 データ拡張単一画像によるデータ拡張複数画像を混合させるデータ拡張自動データ拡張第5章 さまざまなタスク42 行動認識と時空間モデル行動認識時空間モデルの変遷Two-Stream Convolutional Networks（Two-Stream CNN）3D CNNSlowFast Network43 3D認識深層学習による3D認識ボクセルによる3D認識3次元点群による3D認識44 異常検知異常検知の概説AutoEncoderを用いた教師なし異常検知手法45 行動予測行動予測と動作予測経路予測46 物体検出物体検出の学習方法Faster R-CNNの概要47 いろいろなセグメンテーションセグメンテーションとは?セマンティックセグメンテーションインスタンスセグメンテーションパノプティックセグメンテーションセグメンテーションに関する最近の話題48 画像生成・画像変換画像生成・画像変換とは?画像生成（敵対的生成ネットワーク:GAN）画像変換第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～49 ハードとソフト（1）GPUNVIDIA社のGPUNVIDIA社以外のGPUの利用50 ハードとソフト（2）SoC推論向けハードウェア多種多様なエッジデバイスエッジデバイスの補強51 ハードとソフト（3）クラウドサービスGoogle Colaboratoryノンプログラミング環境52 ハードとソフト（4）新しいカメラデプスカメラ/Kinectデプスカメラ/RealSense53 画像識別データセットImageNetとは大規模データセットとしての有用性ImageNetの問題点54 動画認識用データセットHuman Motion Database（HMDB）Kinetics55 3次元物体認識形状分類データセット物体検出における代表的なデータセット56 物体検出&セマンティックセグメンテーションPascal VOCMS COCO57 最新情報の収集国内におけるシンポジウムと研究会cvpaperchallenge【COLUMN】01 傷の『KIZKI』アルゴリズム，万能検査機の風雲児02 フーリエ変換03 大局視覚の有力株，ハフ変換の見どころ