トリケップス技術図書　WS.269

HLAC特徴を用いた学習型汎用認識
〜HLAC：Higher-order Local AutoCorrelation（高次局所自己相関）〜

第1章　序論：画像認識
　1　画像認識とは
　2　応用分野の概観（ニーズ）
　3　従来手法の概観（シーズ）　
第I部　基礎編
第2章　画像処理・画像認識の基礎
　1　一般的枠組
　　表現方式　/　処理方式
　2　具体的な基礎
　　画像の表現　/　前処理　/　特徴抽出
　3　数理的な基礎
第3章　基礎としての多変量解析手法
　1　多変量データの種類
　2　基礎としての線形代数
　3　確率統計の初歩的な基礎
　4　各種手法
　　主成分分析（PCA）　/　因子分析（FA）　/　重回帰分析（MRA）　/　自己回帰分析（ARA）　/　判別分析（DA）　/　正準相関分析（CCA）　/　数量化手法（I〜IV類）
第4章　基礎としてのパターン認識
　1　一般的枠組
　2　特徴抽出（幾何学的側面と統計的側面）
　　不変特徴抽出（幾何学的側面）　/　判別特徴抽出（統計的側面）
　3　不変特徴抽出の理論
　　定式化　/　不変線形特徴抽出　/　絶対不変非線形特徴の構成　/　変換の認識
　4　不変特徴抽出理論の応用例
　　ボケ不変特徴の輪郭抽出への応用　/　動き不変特徴による移動物体認識　/　3D加速度センサ信号からの回転不変な動きの特徴抽出
　5　類別・識別・判別の統計的理論と手法
　　情報圧縮手法（U&N）　/　類別の理論と手法（U）　/　識別の理論と手法（S）　/　判別の理論と手法（S）
第5章　高次局所自己相関を用いた学習型汎用認識方式
　1　画像の幾何学的特徴としての高次局所自己相関HLAC
　　多重スケール　/　多重解像度
　2　HLACの拡張としての立体高次局所自己相関CHLAC
　3　ノイズに対する頑健性
　4　統計的特徴抽出としての多変量解析
　　通常からの逸脱としての異常検出
　5　本方式（ARGUS）の特長と汎用性
　　多様な入力データ（パターン）　/　従来方式との比較
第II部　応用編
第6章　多変量解析手法の応用
　1　画像圧縮（SVD）
　　定式化　/　多変量解析的な意味づけ　/　画像圧縮への応用
　2　自動閾値選定（DA）
　　判別基準に基づく画像の2値化　/　最小二乗基準　/　同値性　/　実験結果　/　その他の解析　/　最適閾値の性質　/　多値化への拡張　/　多値化の応用　/　クラス数の推定
　3　直線の当てはめ（PCA）
　　K-L Line Fitting　/　直線度
　4　学習型画像処理（MRA）
　　画像処理の学習　/　画像修復（逆フィルタ）の学習
　5　形（輪郭）の認識（CARM）
　　複素自己回帰モデル（CARM）　/　相似変換不変な形の分類
第7章　HLAC特徴を用いた画像認識
　1　複数対象の同時認識と計数
　　既知対象に基づく計数　/　大小2種類の粒子の同時計数　/　背景のある環境下での計数
　2　位相的特徴の認識と計数
　3　顔認識と表情認識
　　顔認識　/　表情認識　/　照明変化に頑健な物体認識
　4　テクスチャ認識
　5　異常検出の応用：外観検査、癌細胞検出
　　外観検査　/　癌細胞検出
　6　移動体追跡
　7　距離画像からの物体認識
第8章　CHLAC特徴を用いた動画像認識
　1　ジェスチャ認識
　2　動作及び人の認識
　　CHLAC特徴を用いた動作と人の認識　/　Gait（歩容）認識　/　PCクラスタを用いた高精度化
　3　異常検出の応用
　　撮像監視（監視カメラ）への応用　/　牛の発情検知への応用　/　動画図の適応的圧縮　/　外科手術撮像への応用
　4　複数移動物体の同時認識と計数
　5　スポーツ撮像解析
　　特定動作の検出　/　児童の体育評価への応用
　6　牛肉等級（BMS）の自動判定
　7　細胞動画像の認識
第9章　対応関係の学習と検索
　1　感性情報処理への応用
　　絵画の印象検索　/　家紋の印象検索
　2　画像検索とアノテーション
　3　インターモーダル学習
　4　類似対応部分の検出
第10章　時系列データ解析・認識への応用
　1　心電図からの異常検出
　2　ロボット多指ハンドの解析
　3　因果関係の解析
付録A　数学的基礎
　　　A.1　線形代数の基礎
　　　A.2　確率統計の基礎
参考文献