【レビュー】コンピュータビジョン

第1章　コンピュータビジョンの概要

第2章　カメラキャリブレーション

第3章　多視点画像を用いた3次元復元

第4章　拡張現実感のためのコンピュータビジョン技術

第5章　フォトメトリックステレオ

第6章　近似最近傍探索

第7章　マルコフ確率場の推論と学習

第8章　コンピュータビジョンにおける凸最適化

第9章　顔認識

第10章　人物属性認識

第11章　単視点からの人物行動認識

第12章　重要領域の抽出

第13章　RGBD画像と3次元物体認識

第14章　画像キャプションの自動生成

　コンピュータによる視覚(ビジョン)機能を実現することを目的としたコンピュータビジョンは1970年代からはじまる学問分野であり，カメラで撮影された画像や映像に映る対象を理解するための様々な技術が長らく研究開発されてきた。特に近年は，深層学習をベースとした人工知能技術の発展とあいまって，基礎，応用の両面で急速な進歩を遂げている。また，仮想現実や拡張現実，マルチメディア，インタラクションなど様々な分野への応用も期待されている。
　このような背景をのもと，本書『コンピュータビジョン―広がる要素技術と応用―』は，カメラキャリブレーションやカメラ位置姿勢推定，多視点幾何やフォトメトリックステレオによる3次元復元といった黎明期からの主要技術に加え，顔認識，人物属性認識，行動認識，重要領域検出，RGBD画像を用いた3次元物体認識，画像のキャプショニングといった応用技術，さらには近似最近傍探索，マルコフ確率場の推論と学習，凸最適化といった基盤技術をカバーする13章から構成される。本書を通して，コンピュータビジョン分野において最近注目を集めるトピックに関する基盤理論や原理，近年の重要文献，さらには実装方法を学べることが期待される。

　・Kaggle Image Matching Challenge 2022 まとめ[2022-06-05に投稿]