※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12776-3)も合わせてご覧ください。 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。 サンプルコードにはPythonを利用し，OpenCV 4.5.Xに対応しています。

本書では，脳の各部位がどんな役割を持ち，どうやって情報を処理しているのかを解説し，人間らしい知能を実現するにはどのようなしくみが必要かふれていきます。続いて，身近にある人工知能のなかで動いている機械学習やディープラーニングなどのコンピューター技術のしくみを説明します。人間の脳のしくみと最新の機械学習のアルゴリズムを照らし合わせてみると，なんだか人間のような知能が再現できそうな感じがしてきます!

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、カラー画像やDepthデータ、Bodyデータの使い方、音声データ・方向の取得方法、顔の位置・表情の検出、詳細な顔モデルの解析、3DスキャンのKinectFusion、ジェスチャーの認識方法や音声認識等について解説します。また、センサーの性能を分析し、独自処理を実装することで、Kinectを高性能化します。v2に搭載されるとアナウンスされつつ、最終的にサポート外となった心拍の取得を独自アルゴリズムで実装します。