【WS256】 独立成分分析法（ICA）のパターン認識・画像処理への応用とMATLABシミュレーション
（2009年10月01日）
Tweet書籍の概要
情報化社会において、「画像」というメディアはますます注目されるようになっている。計算機に人間のような極めて柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解を行わせるためには、人間の持つ視覚情報処理能力と学習能力や適応能力などを融合した、新しい画像処理法が必要である。
本書では、近年新しい多次元信号解析法として注目されている独立成分分析法（ICA）を用いたパターン認識と画像処理について解説する。ICAは、独立な信号が重なり合った混合信号をいくつかの異なる条件で観測し、それを基に独立な原信号を分離する問題として定式化される。一方、ICAを用いて画像から互いに独立に発生する特徴などを抽出することによって、画像を効率良く表現することができる。また、従来のフーリエ変換やwavelet変換などに比べると、画像に適した基底関数を抽出できるので、柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解ができる。
本書では、基礎から応用までをＭＡＴＬＡＢシミュレーションを交えながら、わかりやすく解説する。
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体 裁：B5判、151頁
価 格：52,290円（税込み）
出版社名：株式会社トリケップス 発行年月：2007年10月31日
詳細・申し込みサイト：
http://ec.techzone.jp/products/detail.php?product_id=29
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【執筆者】
陳 延偉 立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科 教授（工学博士）
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【内容項目】
第１章 線形変換によるパターン認識と画像処理
第２章 主成分分析（PCA）
第３章 独立成分分析（ICA）
第４章 ICAを用いた画像特徴抽出とモデリング
第５章 パターン認識・画像処理への応用
第６章 非線形化
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