画像認識とコンピュータビジョンの初心者にお勧めの書籍

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ディジタル画像処理

ディジタル画像処理[改訂新版]

画像処理エンジニア検定を主宰するCG-ARTS協会が発行するだけあり、画像処理に関するトピックを豊富なイラストで偏りなく紹介しています。画像を扱うのに文字と数式ばかりの書籍が多い中、カラーイラストでわかりやすく解説しようとしている貴重な存在です。内容は広く浅くですが、扱う話題は易しいものに限りませんので、気になったキーワードを検索すると理解が深まるでしょう。配属一年目に手元に置いておきたい教科書的一冊。

コンピュータビジョン最先端ガイドシリーズ

コンピュータビジョン最先端ガイド1[CVIMチュートリアルシリーズ]

教科書を読み終えて論文を読む始める前に、こういう研究分野があるんだなぁ、と理解するために使えます。各話題の読みやすさは著者により様々。自分の担当でない分野へ知識を広げるのにもいいでしょう。

イラストで学ぶ ディープラーニング

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

松尾先生の『人工知能は人間を超えるか』のような読み物を読んで感動したあと、実際の処理を何となく理解するために。数式を読み飛ばしてイラストと日本語を読んでいると、なんとなく分かったつもりになって、知ったかぶりができるようになる…かもしれません。

深層学習

深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

雰囲気だけでなくちゃんと理屈を理解しておきたくなったときに。人工知能学会監修、といういかついタイトルのわりに読みやすいため、やる気にさせてくれます。

パターン認識と機械学習

パターン認識と機械学習 上

統計的機械学習の話題になると必ず挙げられる一冊。いわゆるビジョップ本、黄本、PRML。…ごめんなさい、ちゃんと読み終わってないです。

はじめてのパターン認識

はじめてのパターン認識

PRMLは長すぎて挫折しましたが、こちらは薄いので読み切れました。「わかりやすいパターン認識」も有名だそうですが、たまたま私が手にしたのはこっちでした。

詳解 OpenCV

詳解 OpenCV ―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

最終的には手数の勝負になります。この種の専用ライブラリは、車輪の再発明を防ぎ開発効率を上げるツールボックスとしてだけでなく、未知の知識を体系立てて習得するためのリファレンスにも利用できます。APIのドキュメントをすべて読み、なんとなくでも各処理を理解できれば、最新の話題に対する理解力も大きく向上するでしょう。

その他

Tensorflow and deep learning - without a PhD by Martin Görner
TensorFlow 開発者が解説する、一時間でわかる"PhD不要"の深層学習。実際にCNNをトレーニングが収束する様子が見れるのが面白い！

以下未読だが興味のある書籍

ゼロから作るDeep Learning

もうCNNの解説は何度も読んだから（そしてMNISTで終わるものがほとんど…）いらない気もするが、分かった気になっているだけかも知れないので一応読みたい。そしてできれば手を動かしたい。

MIT Deep Learning

松尾研が翻訳したみたいですね！なんとか時間を作って読みたい。
http://www.deeplearningbook.me/