コンピュータビジョン

【読者対象】
コンピュータビジョン・画像処理に関する研究開発に携わる方で、より広く、深く学びたいと考える方。

【書籍の特徴】
従来のコンピュータビジョンの教科書では、重要でありながらも体系的に述べられる機会が少なかった分野を選定して取り上げた。
CV分野の研究は、共通の画像データベースを用いて性能を競うものが多くなり、また、深層学習分野では最新の技法を追うトレンドが強まっている。そのため、現場で求められる実問題の解決において不可欠なイメージセンサや反射現象に関する知識や、従来型の手法について学ぶ機会が相対的に減少し、浅い理解と安易な方法で隘路に陥るケースが多く見られる。本書は、そうした際にチームを正しい方向に導くことが出来る、上級CV技術者へと脱皮するための新たな視点を習得できるよう意図して企画された。

【各章について】
１章と２章では、イメージセンサについて解説する。我々はつい、対象の各点の輝度がそのまま正確に画像に記録されるものと仮定して考えたり、様々な問題を単に「センサのノイズ」と片付けがちだが、本書はこれを正しく理解し解決するための本質的な理解に導く。また２章では、近年発展が著しい、アンコンベンショナルカメラのためのイメージセンサについて、動作原理や特性から習得できる内容とした。
３章では、ライトフィールドの入出力について取り上げた。カメラは空間中を飛び交う光線のごく一部だけを取り込むに過ぎず、シーンの観測を体系的に理解するうえで、ライトフィールドの概念の理解は重要である。本章ではその概念に合わせ、様々な入出力機器の実装例について述べた。
４章ではシーン中の光の反射・伝搬現象についてまとめた。３章で取り上げたライトフィールドは、シーンを照らす光源からの光が、シーン中の物体で複雑に反射・伝搬された結果として形成される。ここでも各論的な理解でなく、光伝搬の定式化に基づく体系的な理解に繋がるよう意図して執筆した。
５章からは近年のCV技術を従来の教科書とは異なる切り口で体系化した。従来は形状や動きの計測の中で述べられることの多かった人を対象とした画像処理を、人物・人体を軸に体系化し直した内容とした。
６章では、現代のCV基盤技術を支える各技法が、なぜ、どのように働いているのかを概観し、その本質的な理解の一助となるよう、現在の深層学習に向かう歴史と、その中で道標となった研究を中心に述べた。
７章では、CVを取り巻くフレームワークやビジネス環境について概観した。従来は限られたCV分野の技術者が、各問題に対し一品ものとして処理プログラムを開発することが普通であったが、近年は、様々なライブラリやフレームワークの登場により、産業化が進められやすい段階に達している。本章では、そのようなソフトウェアフレームワークやビジネス環境について述べた。