컴퓨터 비전 (원리, 알고리듬, 응용 | 5 판 | 양장본 Hardcover)

E.R.데이비스

영국런던대학교로열홀로웨이의머신비전분야명예교수다.특징검출,노이즈저감,강건패턴매칭,실시간비전응용등다양한비전분야에서연구해왔다.관심사는자동시각검출,감시,차량안내,범죄추적등다양하다.200편이상의논문과세권의책『MachineVision:Theory,Algorithms,Practicalities』(1990),『Electronics,NoiseandSignalRecovery』(1993),『ImageProcessingfortheFoodIndustry』(2000)를썼다.첫번째책은여러나라에서25년이상사용돼왔으며,이책은그내용을대폭보강한5판이다.IoP와IET의펠로우이자IEEE의시니어멤버이기도하며,「PatternRecognitionLetters」,「Real-TimeImageProcessing」,「ImagingScience」,「IETImageProcessing」의편집위원이다.런던대학교에서이학박사학위를,2005년에는‘BMVADistinguishedFellow’를,2008년에는‘FellowoftheInternationalAssociationofPatternRecognition’을받았다.

1장.비전,그도전
1.1서론:인간의감각
1.2비전의본질
1.2.1인식의과정
1.2.2인식문제처리하기
1.2.3객체위치
1.2.4장면분석
1.2.5역그래픽으로서의비전
1.3자동시각검사와감시
1.4이책에대해
1.5머신러닝에대해
1.6책구성
1.7문헌

1부.저수준비전

2장.이미지와이미지연산
2.1서론
2.1.1그레이스케일과컬러
2.2이미지프로세싱연산
2.2.1그레이스케일이미지기본연산
2.2.2바이너리이미지기본연산
2.3합성곱과점퍼짐함수
2.4순차적연산과병렬연산
2.5결론
2.6문헌과연보
2.7문제

3장.이미지필터링과모폴로지
3.1서론
3.2가우시안스무딩을통한노이즈저감
3.3메디안필터
3.4모드필터
3.5랭크오더필터
3.6샤프-언샤프마스킹
3.7메디안필터로인한전이
3.7.1메디안전이연속체모델
3.7.2그레이스케일이미지일반화
3.7.3메디안전이불연속체모델
3.8랭크오더필터로인한전이
3.8.1직사각형이웃영역의전이
3.9산업비전분야에서필터의역할
3.10컬러이미지필터링
3.11바이너리이미지의팽창과침식
3.11.1팽창과침식
3.11.2상쇄효과
3.11.3수정팽창및침식연산자
3.12수학적모폴로지
3.12.1일반모폴로지팽창
3.12.2일반모폴로지침식
3.12.3팽창과침식의이중성
3.12.4팽창및침식연산자의특성
3.12.5닫힘과열림
3.12.6기본모폴로지연산요약
3.13모폴로지그룹핑
3.14그레이스케일이미지에서의모폴로지
3.15결론
3.16문헌과연보
3.16.1최근연구
3.17연습문제

4장임계화의역할
4.1서론
4.2영역확장방식
4.3임계화
4.3.1적정임곗값찾기
4.3.2임곗값선택과정에서의편향문제
4.4적응형임계화
4.4.1로컬임계화방식
4.5더정확한임곗값선택방식
4.5.1분산기반임계화
4.5.2엔트로피기반임계화
4.5.3최대가능도임계화
4.6전역골짜기임계화
4.7전역골짜기방식예제
4.8히스토그램오목성분석
4.9결론
4.10문헌과연보
4.10.1최근연구
4.11연습문제

5장.외각검출
5.1서론
5.2외각검출의기본원리
5.3템플릿매칭방식
5.43×3템플릿연산자이론
5.5차분그레이디언트연산자설계
5.6원형연산자개념
5.7원형연산자실제
5.8차분외각연산자설계체계
5.9기존방식의문제점과그대안
5.10히스테리시스임계화
5.11캐니연산자
5.12라플라시안연산자
5.13결론
5.14문헌과연보
5.14.1최근연구
5.15연습문제

6장.모서리,특징점,불변특징검출
6.1서론
6.2템플릿매칭
6.32차도함수방식
6.4메디안필터기반모서리검출
6.4.1메디안검출연산분석
6.4.2실제예제
6.5해리스특징점연산자
6.5.1여러형태의모서리신호및전이
6.5.2교차점과삼중분기
6.5.3해리스연산자의다른형식
6.6모서리방향
6.7로컬불변특징검출자및설명자
6.7.1기하변환과특징정규화
6.7.2해리스스케일및아핀불변검출자와설명자
6.7.3헤시안스케일및아핀불변검출자와설명자
6.7.4스케일불변특징변환연산자
6.7.5고속강건특징연산자
6.7.6최대안정극값영역
6.7.7불변특징검출자간의비교
6.7.8그레이디언트지향히스토그램
6.8결론
6.9문헌과연보
6.9.1최근연구
6.10연습문제

7장.텍스처분석
7.1서론
7.2기본텍스처분석접근법
7.3그레이레벨동시출현행렬
7.4로스의텍스처에너지접근법
7.5에이드의고유필터접근법
7.6로스및에이드접근법의비교
7.7결론
7.8문헌과연보
7.8.1최근연구

2부.중간수준비전

8장.바이너리형태분석
8.1서론
8.2바이너리이미지의연결성
8.3물체레이블링과카운팅
8.3.1복잡한레이블링문제
8.4사이즈필터링
8.5거리함수와그응용
8.5.1로컬극댓값과데이터압축
8.6스켈레톤과세선화
8.6.1교차수
8.6.2병렬및순차세선화구현
8.6.3유도세선화
8.6.4스켈레톤의특징에대한주석
8.6.5스켈레톤노드분석
8.6.6형태분석을위한스켈레톤
8.7기타형태인식기준
8.8경계추적방식
8.9결론
8.10문헌과연보
8.10.1최근연구
8.11연습문제

9장.경계패턴분석
9.1서론
9.2경계추적과정
9.3무게중심프로파일
9.4무게중심접근법의문제점
9.4.1해결책
9.5(s,ψ)플롯
9.6오클루전문제
9.7경계길이측정값의정확도
9.8결론
9.9문헌과연보
9.9.1최근연구
9.10연습문제

10장.선,원,타원검출
10.1서론
10.2허프변환을통한선분검출
10.2.1길이방향선분로컬화
10.3법선방식
10.3.1법선방식의응용
10.4RANSAC기반직선검출
10.5복강경도구의위치
10.6허프변환기반원형물체인식
10.7반지름찾기문제
10.7.1예제
10.8속도문제해결
10.8.1예제
10.9타원검출
10.9.1지름이등분방식
10.9.2현-탄젠트방식
10.9.3나머지타원매개변수찾기
10.10홍채위치인식
10.11결론
10.12문헌과연보
10.12.1최근연구
10.13연습문제

11장.일반허프변환
11.1서론
11.2일반허프변환
11.3공간매칭필터링의타당성
11.4그레이디언트가중치와균일가중치
11.4.1민감도계산및계산량
11.4.2요약
11.5GHT를이용한타원검출
11.5.1예시
11.6다른타원검출방식과의비교
11.7그래프이론기반물체위치검출
11.7.1예제:크림비스킷
11.8계산량감소가능성
11.9GHT를사용한특징비교
11.9.1계산량
11.10최대클릭및다른접근법의일반화
11.11탐색
11.12결론
11.13문헌과연보
11.13.1최근연구
11.14연습문제

12장.물체분할과형태모델
12.1서론
12.2능동등고선
12.3능동등고선예시
12.4물체분할을위한레벨세트접근법
12.5형태모델
12.5.1형태모델을사용한물체위치찾기
12.6결론
12.7문헌과연보

3부.머신러닝과딥러닝네트워크

13장.분류:기본개념
13.1서론
13.2최근접알고리듬
13.3베이즈결정이론
13.3.1나이브베이즈분류자
13.4최근접접근법과베이즈접근법의관계
13.4.1수학적표현
13.4.2최근접알고리듬의중요성
13.5최적특징숫자
13.6비용함수와에러-탈락트레이드오프
13.7지도학습과비지도학습
13.8군집분석
13.9서포트벡터머신
13.10인공신경망
13.11역전파알고리듬
13.12다중레이어퍼셉트론구조
13.13학습데이터의오버피팅
13.14결론
13.15문헌과연보
13.15.1최근연구
13.16연습문제

14장.머신러닝:확률론적방식
14.1서론
14.2가우시안혼합과EM알고리듬
14.2.1기댓값최대화알고리듬상세
14.3EM알고리듬에대한일반론적관점
14.4예제
14.5주성분분석
14.6다중분류자
14.7부스팅접근법
14.8에이다부스트모델링
14.8.1실수형에이다부스트
14.9부스팅손실함수
14.10로짓부스트알고리듬
14.11부스팅의효용성
14.12다중클래스부스팅
14.13수신자조작특성
14.13.1에러율기반성능평가
14.14결론
14.15문헌과연보
14.16연습문제

15장.딥러닝네트워크
15.1서론
15.2합성곱신경망
15.3CNN구조정의매개변수
15.4LeCunetal(1998)의LeNet구조
15.5Krizhevskyetal(2012)의AlexNet구조
15.6ZeilerandFergus(2014)의CNN구조연구
15.7ZeilerandFergus(2014)의시각화실험
15.8SimonyanandZisserman(2015)의VGGNet구조
15.9Nohetal(2015)의DeconvNet구조
15.10Badrinarayananetal(2015)의SegNet구조
15.11순환신경망
15.12결론
15.13문헌과연보

4부.3D비전과모션

16장.3차원세계
16.1서론
16.23차원비전:방식의다양성
16.33차원비전투영기법
16.3.1양안이미지
16.3.2유사성문제
16.4셰이딩기반형태추정
16.5광도양안법
16.6매끄러운표면가정
16.7텍스처기반형태추정
16.8구조화조명
16.93차원물체인식방식
16.10호라우드연결점방향기법
16.11예제:산업용부품위치찾기
16.12결론
16.13문헌과연보
16.13.1최근연구
16.14연습문제

17장.n지점원근문제
17.1서론
17.2원근역전현상
17.3약한원근투영에대한자세의불확실성
17.4자세문제의고유해답
17.4.13지점문제의해답
17.4.2등변사다리꼴을통한자세추정
17.5결론
17.6문헌과연보
17.6.1최근연구
17.7연습문제

18장.불변성과원근
18.1서론
18.2교차비율:‘비율의비율’개념
18.3비동일선상의지점에대한불변성
18.3.15지점구성
18.4원뿔곡선상지점의불변성
18.5미분및반