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、ロングセラーも紹介します。
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。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
「深層学習による画像認識の基本理論を体系的に学べる」「CNNの仕組みが理解しやすい」と好評です。特に、ニューラルネットワーク、畳み込み層、画像分類、学習アルゴリズムなどを、数式と図解を交えて丁寧に解説している点が評価されています。また、「研究や実装への橋渡しになる」という声もあります。 一方で、「数学やPythonの基礎知識が前提」「実装例はやや少なめ」という感想もありますが、深層学習を用いた画像認識を理論から学びたい読者に支持されている一冊です。
読者のXポスト例
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
「Pythonを使って画像認識を実践的に学べる」「コードを動かしながら理解できるので身につきやすい」と好評です。特に、OpenCVや機械学習ライブラリを用いた画像処理、特徴抽出、分類、深層学習の基礎などを、サンプルコード付きで解説している点が評価されています。また、「理論と実装のバランスが良い」という声もあります。 一方で、「Pythonや数学の基礎知識は必要」「環境構築でつまずく人もいる」という感想もありますが、画像認識を実装ベースで学びたい読者に支持されている一冊です。
読者のXポスト例
Vision Transformer入門 画像認識モデル革命
書籍情報
ポチップ
新しいコンピュータビジョンの世界
amazon.co.jp書籍情報より引用
自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて、ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN、CNN、および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。
本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ、その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。
読者感想のAIまとめ
画像認識分野の基礎知識がある読者からは、「Vision Transformer（ViT）の理論と実装を体系的に学べる」「Transformerの仕組みから派生モデルまで幅広く解説されており理解が深まる」と評価されています。実装例も充実していて実践に役立つ一方、「深層学習やPythonの基礎知識が前提で初心者にはやや難しい」という声も見られます。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
「画像認識の仕組みを初心者向けにやさしく理解できる」「AIやディープラーニングとの関係が整理しやすい」と好評です。特に、画像処理、特徴抽出、機械学習、顔認識、自動運転などを、図解や身近な事例を交えて解説している点が評価されています。また、「技術の全体像をつかむ入門書として読みやすい」という声もあります。 一方で、「数式や実装の深掘りは少なめ」「最新AI技術は概要中心」という感想もありますが、画像認識技術を基礎から学びたい読者に支持されている一冊です。
読者のXポスト例
機械学習・深層学習による 画像認識の基本と原理
書籍情報
ポチップ
AIブームが続く中で、機械学習や深層学習の応用先として「画像認識」を実用化している企業が少なくありません。しかし、従来からある「画像処理」「画像認識」「パターン認識」などをテーマにした専門書は、専門家向けに高度な数式を多用したものばかりです。このため画像認識技術を使ったサービスを企画したり、導入したりするビジネスマンには不向きでした。そこで本書では、画像認識技術の基礎を、数式を用いないで図版を使い、事例を取り上げながら分かりやすく解説しています。
出版社書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
画像認識の全体像を幅広く理解するのに役立つ入門書という評価が見られます。画像処理から機械学習、深層学習まで順を追って解説されており、画像分類・物体検出・画像セグメンテーションなど、それぞれの技術の位置付けを把握しやすい点が好評です。一方、内容は広く浅く扱われているため、個々の技術を深く理解するには専門書や論文による補足学習が必要との意見もあります。また、誤字脱字や編集面を指摘する感想も見られます。画像認識をこれから学ぶ人が、基礎知識と技術の全体像をつかむための最初の一冊として適しています。
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、5冊、紹介します。
詳解 OpenCV 3 コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識
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ポチップ
OpenCVの開発者によるベストセラー書の改訂版。最新のC++インタフェースに対応。
amazon.co.jp書籍情報より引用
OpenCVは現在、ロボットの視覚システムだけでなくスマホやパソコンの顔認証、画像アプリやセキュリティ監視の人物検出、製造、医療、自動運転車、ゲームやARアプリ、さらには機械学習に代表される人工知能の研究など、さまざまな分野で利用されています。
本書では、カメラ入力やファイル出力といった簡単な使い方から、画像の変換やセグメンテーション、テンプレートマッチング、パターン認識、特徴量、物体や動きのトラッキング、ステレオビジョンからの3Dの再構成、機械学習まで、基礎から丁寧かつ詳細に解説します。
関数のリファレンスとしても利用可能です。
読者感想のAIまとめ
OpenCVを本格的に学びたい人にとって、非常に充実した技術書として評価されています。読者からは、画像処理やコンピュータビジョンの理論だけでなく、実際のC++コードを通じて具体的な実装方法まで理解できる点が好評です。特に、カメラのキャリブレーションやステレオ画像処理、物体追跡など、実践的な技術を学べることが魅力です。一方、約1,000ページに及ぶ大著で、C++の基礎知識も必要なため、初心者には難しく感じられる部分もあります。辞書やリファレンスとしても長く活用できる一冊です。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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。
読者感想のAIまとめ
Vision Transformer（ViT）の理論から実装まで、具体的なコードを通じて学べる点が高く評価されています。特に、PyTorchとKerasの両方に対応したサンプルコードが豊富で、自分の開発環境に合わせて実践できるのが魅力です。Swin TransformerやConvNeXtなど、多様な最新アーキテクチャも取り上げられており、画像分類技術の知識を幅広く深められます。一方、実装を進めるにはPythonや深層学習の基礎知識も必要ですが、実践的な技術を身につけたい人には役立つ一冊です。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
図解が豊富で数式の説明も丁寧なため、ディープラーニング初学者でも理解しやすいという評価が多く見られます。TensorFlow2とPyTorchを比較しながら実装を学べる点や、サンプルコードの充実度も好評です。一方で、「コードの解説がやや少ない」「一部のコードは初心者には読みにくい」といった声もあり、Pythonの基礎知識があるとより学習しやすいとの感想が目立ちます。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
「画像センシングの基礎から応用まで図解で理解しやすい」「カメラ・センサー技術の全体像がつかめる」と好評です。特に、画像取得、光学、画像処理、AI活用、産業用途などを、図表や具体例を交えて丁寧に解説している点が評価されています。また、「エンジニア初心者の入門書として役立つ」という声もあります。 一方で、「数式や専門用語はやや多い」「高度な実装には追加学習が必要」という感想もありますが、画像センシング技術を基礎から学びたい読者に支持されている一冊です。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
画像認識の基礎からOpenCVの実践的な使い方まで丁寧に解説されており、Pythonでサンプルを動かしながら学べる点が高く評価されています。OpenCVの各モジュールやdnnモジュールの理解が深まり、初心者にも取り組みやすいという声がある一方、ディープラーニングの理論そのものは詳しく扱わないため、基礎知識があるとより理解しやすいという感想も見られます。
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