IT・コンピュータ - 山本豪志朗一覧

  • ARの実践教科書
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    ※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。 AR(拡張現実感)とVR(仮想現実感)を活用したシステムがどのように機能しているのか,人間の知覚システムの強みをどのように利用するのか,理論と実践をカバーし徹底的に解説. 人間の視覚,聴覚,触覚とこれらの知覚メカニズム(およびパフォーマンス範囲)を解説し,ウェアラブルディスプレイ・3Dオーディオシステム・触覚/力覚フィードバックデバイスの仕様・設計を理解できる. そしてゲーム,エンターテインメントのみならずエンジニアリング,航空宇宙・防衛,医学,テレロボティクス,建築,法執行機関,地球物理学,ビッグデータ視覚化など実際のアプリケーションの事例研究を紹介.明確でわかりやすい写真やイラストからこれらのデバイスがどのように動作するかを解説. 人的要因に関する考慮事項にも触れているため,学生だけでなくコンテンツ制作者・サービス提供者・医学従事者にとって有用な内容であり,またディスプレイやセンサを使ってAR/VRを実現したい制作者にとっても最適の教科書となっている. Addison-Wesley Professional『Practical Augmented Reality: A Guide to the Technologies, Applications, and Human Factors for AR and VR』の翻訳書。 Part 1 AR・VRの世界 第1章 コンピュータが作り出す世界 第2章 仮想空間を理解する Part 2 人間の感覚と入力・出力装置の関係 第3章 視覚のしくみ 第4章 ヘッドマウントディスプレイの内部技術 第5章 ARディスプレイ 第6章 完全没入型ディスプレイ 第7章 聴覚のしくみ 第8章 オーディオディスプレイ 第9章 感覚のしくみ 第10章 触感フィードバックデバイスと力覚フィードバックデバイス 第11章 位置,姿勢,動作の追跡センサ 第12章 移動とインタラクションのための装置 Part 3 AR・VRの応用 第13章 ゲームとエンターテイメント 第14章 建築と建設 第15章 科学と工学 第16章 健康と医療 第17章 航空宇宙と防衛 第18章 教育 第19章 情報管理とビッグデータの視覚化 第20章 テレロボティクスとテレプレゼンス Part 4 人的要因,法,社会的検討項目 第21章 人的要因の検討項目 第22章 法的・社会的検討項目 第23章 将来への展望 付録A 参考文献 付録B 資料編
  • OpenCV 3 プログラミングブック
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    ※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。 コンピュータビジョンと機械学習のためのライブラリOpenCV 3をわかりやすく解説。 画像処理(Image Processing)は、読んで字のごとく「画像を対象とする処理」を指します。今日では、カメラで撮影した画像の不要な部分を除去したり、画像を明るくしたり、目を大きくしたりなどは誰でも気軽に可能となっていて、画像処理が身近に存在しています。画像を取り扱うプログラムのためのライブラリであるOpenCV(Open Computer Vision Library)は、最初のリリース以降着実に機能と知名度を増してきました。今やOpenCVのバージョンは3となり、画像を取り扱う研究者は当たり前のようにOpenCVをインストールするようになりました。 本書は画像処理ライブラリであるOpenCV、とくに2015年6月にリリースされたOpenCV 3.0を主な対象として、ライブラリのインストール方法から基本的な使い方、さらには具体的な問題を解決する手順を示した書籍です。画像処理に興味がある、または過去に画像処理に関する勉強をしたことがある方、過去のバージョンのOpenCVを使ったことがあり、OpenCV 3.0に興味がある方などを対象としています。本書が一人でも多くの方の助けになることを願っています。
  • OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング
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    ※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。 機械学習の知識を深めスキルを強化したい方に ・OpenCV+scikit-learnで機械学習プログラミングを実践マスター ・統計的学習の本質的概念、決定木、サポートベクタマシン、ベイジアンネットワークなど様々なアルゴリズムとOpenCVを組み合わせて使う方法をわかりやすく解説! 1章「機械学習を味見してみよう」 機械学習の分野に属する問題をいくつかのカテゴリに分類し簡単に紹介。Anaconda Pythonの環境を対象として、OpenCVやその他の重要なツールをインストールする方法について説明します。 2章「OpenCVとPythonでデータを操作する」 典型的な機械学習システムにおける処理の流れがどういったものか、データはどこで利用されるのかを説明。学習データと評価データの違いについて説明し、OpenCVとPythonを利用したデータの読込、保存、操作・視覚化の方法についても説明します。 3章「教師あり学習の初歩」 分類や回帰といった中核的な概念を見直すことで、教師あり学習を説明。OpenCVでの単純な機械学習アルゴリズムの実装方法、データの予測方法、モデルの評価方法について学びます。 4章「データ表現と特徴量エンジニアリング」 よく知られている機械学習用データセットがどういったものか、また興味のある情報を生データから抽出する方法について説明します。 5章「医療診断をするための決定木の使用」 OpenCVで決定木を構築する方法について説明し、分類や回帰問題に適用します。 6章「サポートベクタマシンによる歩行者の検出」 サポートベクタマシンをOpenCVで構築し、画像中の歩行者を検出するために適用する方法を説明します。 7章「ベイジアン学習による迷惑メールフィルタの実装」 確率論を紹介し、ベイズ推定を使用して電子メールをスパムかどうか分類する方法を紹介します。 8章「教師なし学習で隠れた構造を発見する」 k-meansクラスタリングや期待値最大化などの教師なし学習アルゴリズムについて説明し、単純なラベルなしデータセットに隠れた構造を抽出する方法を示します。 9章「深層学習を用いた手書き数字分類」 いまホットな深層学習の世界にお連れします。パーセプトロンから始めて多層パーセプトロンに展開し、広大なMNISTデータベースの手書き数字を分類するための深いニューラルネットワーク(Deep Neural Networks; DNN)の構築方法について説明します。 10章「異なるアルゴリズムを組み合わせてアンサンブルを作成する」 個々の学習器の弱点を克服するために、複数のアルゴリズムを効果的に組み合わせてアンサンブルを作成することで、より正確で信頼性の高い予測を実現する方法について説明します。 11章「ハイパーパラメータチューニングと適切なモデルの選択」 さまざまな機械学習アルゴリズムとそのパラメータの組み合わせを比較して、タスクに適したものを選ぶためのモデル選択について紹介します。 12章「仕上げ」 今後の機械学習の問題に対処する方法や、より高度なトピックに関する情報を見つけるための有用なヒントをお伝えします。
  • 画像処理・機械学習プログラミング OpenCV 3対応
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    ※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。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。 コンピュータに「視覚」を与えるプログラミングを解説。 画像処理に必要となるOpenCVのプログラミングについてC/C++ベースの開発環境で解説。 OpenCV 3系の導入・画像処理から顔の検出、機械学習まで。基礎と活用例を効率よく学べます。

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