画像認識がについて知りたい人のために、おすすめの本などを紹介します。
画像認識は、コンピューターが写真や動画などの「画像データ」を解析し、その内容を理解する技術です。人間が「これは猫だ！」「この人は〇〇さんだ！」と認識するのと同じように、コンピューターが画像内の物体や人物、文字などを自動で識別できるようになります。
まずはじめに、画像認識ががわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- AI・機械学習の学習者: 画像認識の基礎から応用までを学びたい学生や研究者。
- データサイエンティスト・AIエンジニア: 業務で画像認識技術を実装・改善する必要があるプロフェッショナル。
- プログラマー・開発者: 画像処理ライブラリやフレームワーク（例：OpenCV, TensorFlow, PyTorch）を使った開発に興味がある。
- 研究者: 画像認識の最先端技術や論文に触れたい大学院生や研究機関の研究員。
- ビジネスパーソン・マネージャー: 画像認識技術のビジネス応用に関心があり、技術の概要や可能性を理解したい。
- AI・テクノロジーに関心のある一般の方: 画像認識がどのように機能し、社会にどのような影響を与えるのかを知りたい。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んで学んでみましょう！
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おすすめ5選）画像認識がの本
画像認識ががわかる本のおすすめ5選を紹介します。
画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
書籍情報
ポチップ
デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した
最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。
画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊!
amazon.co.jp書籍情報より引用
評判・口コミ
トコトンやさしい 画像認識の本
書籍情報
ポチップ
スマートフォンの顔認証機能によるロック解除、自動車の自動ブレーキなど、利用範囲が広がる画像認識について基礎から学べる入門書。
データの基礎、画像の撮影方法、具体的な画像処理手法、さらに機械学習や深層学習なども含め、ポイントをまとめて解説する。
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評判・口コミ
Pythonで学ぶ画像認識
書籍情報
ポチップ
画像認識の基礎から実践までを一冊に凝縮
近年の技術の発展により、画像認識技術はますます身近になっています。スマホの顔認証やオンライン会議での人物と背景を認識して背景をぼかすなどをはじめ、画像認識技術はさまざまな場面において人々の生活をサポートしています。本書では画像認識について実践的に学べるように、Pythonを使った実装を示しています。また画像認識の基礎については簡単に触れるにとどめ、最新の画像認識手法について紙幅を割き、多くの部分で深層学習の実装について学ぶことができる構成になっています。
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評判・口コミ
深層学習による画像認識の基礎
書籍情報
ポチップ
CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！
本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。
画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。
本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。
また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。
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評判・口コミ
Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ 画像分類入門
書籍情報
ポチップ
本書の中心となるテーマは、画像認識における画像分類です。画像分類は「画像がどのカテゴリに属するか」を判定するタスクであり、画像認識の中でも特に重要な役割を果たしています。自動運転、医療診断、監視システム、エンターテインメントに至るまで、画像分類技術の応用範囲は広大です。本書を通して画像分類モデルを活用した最先端の技術をお届けします。
また、本書では、すぐに実装していただけるよう、PyTorchやKerasを用いたプログラミングについても解説。ViTやSwin Transformerについては、PyTorchとKeras両者の実装コードを掲載しました。
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注目の新刊）画像認識の本
画像認識がわかる本の注目の新刊を、紹介します。
今月は該当する新刊が見つかりませんでした。
ロングセラー）画像認識の本
画像認識がわかる本のロングセラーを、10冊、紹介します。
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
書籍情報
ポチップ
最先端のセンシング技術がわかる
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。
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今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ
書籍情報
ポチップ
私たちの日常生活で、人工知能が普通に使われる時代になりました。スマートフォンの顔認証、自動運転技術、SiriやAlexaのようなAI音声アシスタントなど身近な技術ばかりです。これからは機械学習や深層学習はエンジニアの基本教養となるかもしれません。
本書は、機械学習や深層学習の分野から画像認識に重点をおいて、難しい数式をつかわず、図や写真を多用して解説する入門書です。必要な概念、用語、キーワードも網羅的に説明します。
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はじめてのパターン認識 ディープラーニング編
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ポチップ
あの『はじめてのパターン認識』著者が徹底解説！
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ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる！機械学習の基礎的な理論について，幅広く解説した前著『はじパタ』．それとほぼ同時期に登場したディープラーニングは，いまや当然の技術として，様々な分野で活用されるようになりました．
いまこそ，ディープラーニングの要素技術とその応用展開について理解を深め，確かな実力を身につけていきましょう．
なぜディープラーニングはうまくいくのか？ ブレイクスルーの要因はどこにあるのか？ ディープラーニングを開花させたここ10年の様々な研究成果を網羅的に概観しつつ，ディープラーニングの中枢を担う原理を掘り下げて解説します．
また，VAEやGAN，Self-AttentionとTransfomerなど，ディープラーニングの発展から生まれた各種の応用について，その原理を読み解きます．
OpenCVによる画像処理入門 改訂第3版
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ポチップ
◆◆3言語(C言語、C++、Python)対応で、「画像処理の基本」が身につくと、大好評のテキストの改訂版!◆◆
・OpenCV4.5に対応し、さらにパワーアップ!
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・基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる!
・理論と実践のバランスがよく、初学者に最適!
・全編をフルカラー化し、デザインも一新!
・練習問題を解いて理解度アップ!
・Windowsだけでなく、Macでのインストールにも対応!
OpenCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識
書籍情報
ポチップ
OpenCV × Deep Learning × Pythonで画像認識をはじめよう!
OpenCVはコンピュータビジョン分野でもっとも利用されているオープンソースフレームワークです。近年の人工知能ブームに呼応する形で機械学習やディープラーニングAPIが強化され、物体の名称と位置を認識するオブジェクト検出(Object Detection)といったタスクも容易に扱えるようになりました。とはいえ、画像認識タスクがすべてディープラーニングによる手法に置き換わるわけではありません。これまでに培った手法を選択した方が堅実な場面もあるため、本書では現時点で重要とされる画像処理手法を整理します。OpenCVの基礎的な解説からはじめ、dnnモジュールを用いたディープラーニングによる画像認識についても解説していきます。
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自動車の画像認識技術 車載カメラからパターン認識まで
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ポチップ
【まえがき】(一部抜粋)
本書は、筆者の車載用画像認識に関する幅広い研究開発の実務経験に基づき、この分野の全体像が把握できるように工夫した技術書である。
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ここでは車載用の画像認識技術を解説しているが、屋外環境における移動体の環境認識技術として幅広く応用できるものと考える。また、理論的な詳細は他の良書の解説に任せ、本書ではそれが直感的に理解でき、実践的に応用ができる様に配慮している。他の書籍では取り上げられていない実用的な独自の内容も記載している。さらに車載の画像認識によりどのような機能が実現できるかも把握できるよう構成している。
物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング
書籍情報
ポチップ
本書はディープラーニングの発展型技術である物体検出と画像生成について取り上げた解説書です。自動運転、顔認識、外観検査、医療画像診断など、多くの分野で利用されている技術となっています。
物体検出はSSDの実装法をプログラミングを行いながら解説しています。また、手軽に物体検出を体験できるようTensorFlow Hubについても紹介しています。
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画像生成はオートエンコーダ―からGANまでを取り上げました。
型で実践する生物画像解析 ImageJ・Python・napari (実験医学別冊)
書籍情報
ポチップ
画像解析スキルをさらに高めたい方に！
あなたの研究目的にあった画像解析法をデザインするための基本戦略とツールの種類・使い方を「型」で体得する超・実践型教本。
コーディング未経験でも，最先端の機械学習・深層学習ツールを取り入れた解析自動化や，バイアスの少ない解析を実現できる力が身に付く。
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物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング
書籍情報
ポチップ
Pythonのライブラリの1つであるTensorFlowは、ディープラーニングを支える数学的な各種理論を学ぶのに最適なライブラリです。しかし、TensorFlowは学習に必要な計算式を開発者が自ら組み立てねばならないという少し高めのハードルがあります。
本書は、TensorFlow2のライブラリを取り上げ、ディープラーニングの基礎理論から2次元フィルター、転移学習、時系列データ、自然言語処理などを楽しく学べる入門書です。
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画像処理と画像認識 AI時代の画像処理入門
書籍情報
ポチップ
本書では、幅広いトピックを入門的に扱いながら、信号処理技術、画像処理手法、画像計測やグラフィックス、さらに機械学習や深層学習を中心に広範な領域となっている画像認識などの分野をバランス良く配分させ、基礎事項を体系的に学べるように、以下の構成とした。
また、OpenCVなどのフリーのライブラリや深層学習のフレームワークを用いて画像処理や認識を行う方々にとって必要な「理論的基礎知識」も本書により得られる。
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画像認識によくある質問と回答
画像認識について、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
「画像認識」って具体的に何ができるんですか？人間の目とどう違うんですか？
回答: 画像認識は、コンピューターが写真や動画の中身を「理解する」技術です。
具体的には、写っているものが何なのか（例えば、猫、車、顔など）を判別したり、文字を読み取ったり、異常な動きを検知したりできます。
人間の目は直感的に理解しますが、コンピューターは画像を数値データとして解析し、学習したパターンに基づいて判断します。
人間が見落とすような微細な違いを検知したり、大量の画像を高速で処理できる点が異なります。
画像認識って、どんな場所で使われているんですか？身近な例を教えてください。
回答: 画像認識は、皆さんの身近な場所でたくさん使われています！
- スマートフォンの顔認証ロック解除: 顔をかざすだけでロックが解除されます。
- SNSの顔タグ付け機能: 写真に写っている友達の顔を自動で認識してくれます。
- 自動運転技術: 車が周囲の歩行者や車、標識などを認識して安全に走行します。
- スマホ決済のQRコード読み取り: カメラでQRコードを読み取って決済ができます。
- 工場の不良品検査: カメラが製品の傷や欠陥を自動で発見します。
- 防犯カメラ: 不審な人物や挙動を検知してアラートを発します。 このように、私たちの生活の様々な場面で役立っています。
画像認識とAI（人工知能）って同じものですか？
回答: 画像認識はAI（人工知能）の中の、ごく一部の技術分野の一つです。
AIは人間の知的な活動全般をコンピューターで再現しようとする広範な研究分野で、画像認識はその中でも特に「視覚」に関わる部分を担当しています。
画像認識を実現するためには、機械学習や深層学習といったAIの技術が不可欠です。
画像認識を学ぶには、プログラミングの知識が必要ですか？どの言語を使いますか？
回答: はい、本格的に画像認識を開発したり、既存の技術を応用したりするには、プログラミングの知識がほぼ必須です。最もよく使われるプログラミング言語は**Python（パイソン）**です。
Pythonは、画像認識に必要な多くのライブラリ（OpenCV、TensorFlow、PyTorchなど）が豊富に用意されており、初心者でも比較的学びやすい言語です。
画像認識の技術って、今後どうなっていくんでしょうか？何か注意点や課題はありますか？
回答: 画像認識技術は、今後も自動運転、医療診断、ロボティクス、セキュリティなど、様々な分野でさらに進化し、私たちの生活に深く浸透していくと予想されます。より高速に、より正確に、より少ないデータで学習できるようになるでしょう。
一方で、課題や注意点もあります。例えば、学習データに偏りがあると、特定のグループの人種や性別を誤認識しやすくなる「バイアス」の問題や、AIの判断がなぜそうなるのか理解しにくい「説明可能性」の課題、そしてプライバシー保護や悪用されるリスクといった倫理的な問題も常に議論されています。
画像認識のスキルが活かせる職種とは？
画像認識に関する知識や経験を習得することで、多岐にわたる分野で専門的な役割を担うことができます。以下に10個の仕事内容を挙げます。
- AIエンジニア（画像認識）
- 深層学習モデル（CNNなど）の設計、開発、トレーニング、評価を行い、画像認識システムの構築を専門とします。物体検出、画像分類、セグメンテーションなどのタスクを担当します。
- 機械学習エンジニア
- 画像データの前処理、特徴量エンジニアリング、機械学習アルゴリズムの選定と適用を通じて、画像認識システムの性能向上に取り組みます。AIエンジニアと overlapping する部分も多いですが、より広範な機械学習手法を扱います。
- データサイエンティスト
- 大量の画像データを分析し、ビジネス上の課題解決に繋がるインサイトを導き出します。画像認識モデルの評価指標の設計や、A/Bテストを通じた改善提案なども行います。
- コンピュータビジョンエンジニア
- 画像処理の基礎技術から応用までを深く理解し、画像認識システムの実装を担当します。OpenCVなどのライブラリを駆使して、リアルタイム処理や組み込みシステムへの最適化を行うことが多いです。
- 研究開発エンジニア
- 画像認識の最先端技術（例：新しいネットワークアーキテクチャ、学習手法）の研究を行い、論文発表や特許取得を目指します。大学や企業のR&D部門で活躍します。
- ロボット開発エンジニア
- ロボットの「目」となるビジョンシステムを開発します。物体認識、位置推定、SLAM（自己位置推定と環境地図作成）など、ロボットが周囲を認識し、自律的に動作するための画像認識技術を実装します。
- 品質管理・検査システム開発者
- 製造業において、画像認識を用いた自動検査システム（不良品検出、異物混入検知など）を開発・導入します。製品の品質向上と生産効率化に貢献します。
- 医療画像解析エンジニア
- CT、MRI、X線などの医療画像を解析し、病変の早期発見や診断支援を行うシステムを開発します。医師と連携し、専門的な知識も求められます。
- 自動運転システム開発者
- 車両に搭載されたカメラからの映像を解析し、歩行者、車両、交通標識、車線などを認識するシステムを開発します。安全性と信頼性の高い画像認識技術が不可欠です。
- セキュリティシステム開発者
- 監視カメラの映像から不審者の検知、顔認証システム、行動異常検知など、セキュリティ向上に貢献する画像認識技術を開発・実装します。
まとめ
画像認識について知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、画像認識がわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んで学んでみましょう！
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