画像認識

第1章　画像認識の概要
画像認識とは／画像認識の分類／クラス認識の手順／深い構造と浅い構造／物体検出／インスタンス認識と画像検索／画像認識の認識性能を向上させるには？／数学表記について

第2章　局所特徴
局所特徴とは／検出器／空間フィルタリング／基本的な検出器／ 回転やアフィン変換に頑健な検出器／記述子／検出器と記述子の組み合わせ

第3章　統計的特徴抽出
統計的特徴抽出とは／主成分分析／白色化／フィッシャー線形判別分析／正準相関分析／偏最小2乗法

第4章　コーディングとプーリング
コーディングとプーリングの概要／確率分布を利用したコーディング／局所特徴のコードワードによる再構築／多様体学習／特徴関数の線形内積によるカーネル関数近似／空間情報の活用

第5章　分類
分類とは／ベイズ決定則／識別関数／一般的な教師付き学習の枠組み／最適化／線形識別関数／確率的識別関数／局所学習／集団学習／分類結果の評価

第6章　畳み込みニューラルネットワーク
画像認識における深層学習／フィードフォワードニューラルネットワーク／畳み込みニューラルネットワーク／実装上の工夫／パラメータの最適化／畳み込みニューラルネットワークの例

第7章　物体検出
物体検出とは／物体領域候補の提案／線形分類器を用いた物体検出／集団学習を用いた物体検出／非最大値の抑制／畳み込みニューラルネットワークを利用した物体検出／物体検出の評価

第8章　インスタンス認識と画像検索
インスタンス認識／画像検索／画像検索の評価