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陳 延偉 立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科 教授（工学博士） ＜著者略暦＞ 1985年 神戸大学工学部卒業 1987年 大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了 工学修士 1990年 大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了 工学博士 1991年 （財）レーザー技術総合研究所 研究員 1994年 琉球大学工学部電気電子工学科 講師 1996年 琉球大学工学部電気電子工学科 助教授 2003年 琉球大学工学部電気電子工学科 教授 2004年 立命館大学情報理工学部メディア情報学科 教授 ＜刊行日＞2007年10月16日 ＜定 価＞52,290円（税込） ＜体 裁＞ B5判 ハードカバー 約156頁
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基本情報
情報化社会において、「画像」というメディアはますます注目されるようになっている。計算機に人間のような極めて柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解を行わせるためには、人間の持つ視覚情報処理能力と学習能力や適応能力などを融合した、新しい画像処理法が必要である。 本書では、近年新しい多次元信号解析法として注目されている独立成分分析法（ICA）を用いたパターン認識と画像処理について解説する。ICAは、独立な信号が重なり合った混合信号をいくつかの異なる条件で観測し、それを基に独立な原信号を分離する問題として定式化される。一方、ICAを用いて画像から互いに独立に発生する特徴などを抽出することによって、画像を効率良く表現することができる。また、従来のフーリエ変換やwavelet変換などに比べると、画像に適した基底関数を抽出できるので、柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解ができる。 本書では、基礎から応用までをＭＡＴＬＡＢシミュレーションを交えながら、わかりやすく解説する。
価格情報
52,290円（税込）
価格帯
1万円 ~ 10万円
納期
2・3日
用途／実績例
第1章 線形変換によるパターン認識と画像処理 第2章 主成分分析（PCA） 1 PCAの定式化と解法 2 PCAによる感性データの分析例とMATLABシミュレーション 第3章 独立成分分析（ICA） 1 ICAの定式化 2 独立性の評価基準と解法 3 ICAとPCAとの比較 4 ICAによる音声の分離例とMATLABシミュレーション 第4章 ICAを用いた画像特徴抽出とモデリング 1 画像特徴抽出のモデル 2 自然画像の基底抽出とMATLABシミュレーション 3 顔画像の表現とMATLABシミュレーション 第5章 パターン認識・画像処理への応用 1 顔認識とMATLABシミュレーション 2 反射光の除去とMATLABシミュレーション 3 カラー特徴量に基づく画像検索とMATLABシミュレーション 4 ICA Shrinkageフィルタによるノイズの除去とMATLABシミュレーション 第6章 非線形化 1 カーネルPCA 2 カーネルICA ＊サンプルプログラム付
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