第1章 総論

第2章 ABS (Analysis By Synthesis) 手法による皮膚表面形状の3次元再構成

• 1. はじめに
• 2. 本手法の原理
  • 2.1 影の影響の有無の判定
  • 2.2 推定形状の評価
    • 2.2.1 陰影の評価値
    • 2.2.2 表面勾配の評価値
    • 2.2.3 滑らかさの評価値
  • 2.3 形状の更新
• 3. 形状再構成実験
• 4. むすび

第3章 ニューラルネットワークとファジィによるシステム事例解説

第1節 物体抽出におけるニューラルネットワーク

• 1. 視覚機能とニューラルネットワーク
• 2. 多重構造ニューラルネットワーク
  • 2.1 システムの概要
  • 2.2 特徴検出モジュール
  • 2.3 モジュールの学習
• 3. 顔領域抽出システムへの応用
• 4. 計算機シミュレーション
• 5. プログラムリスト

第2節 画像認識システムにおけるファジィ推論ニューラルネットワーク

• 1. 画像理解とニューラルネットワーク、ファジィ
• 2. ファジィ推論ニューラルネットワーク (FINN)
  • 2.1 FINNの構造
  • 2.2 FINNの動作
  • 2.3 FINNの学習
• 3. 画像認識、ルール抽出システム
  • 3.1 システムの概略
  • 3.2 学習過程とルールの形成
  • 3.3 知識抽出過程
  • 3.4 画像認識過程
• 4. システムの特性
  • 4.1 知識の獲得
  • 4.2 画像の認識結果
• 5. プログラムに関して

第4章 遺伝的アルゴリズムによるシステム事例解説～ステレオ探索問題における遺伝的アルゴリズム

• 1. 遺伝的アルゴリズム (GA) の概要
• 2. ステレオにおける幾何学
• 3. 遺伝的アルゴリズムによるステレオ探索法
• 4. プログラム解説
  • 4.1 世代交代のメインループ
  • 4.2 Reproduction ( )
  • 4.3 解説
    • 4.3.1 初期stringの発生
    • 4.3.2 評価関数、エリート法
• 5. 処理結果

第5章 画像シーケンスからのシーン解析～移動物体のトラッキングシステム

• 1. 事例～RoboCup小型機リーグにおけるロボットの追跡
  • 1.1 RoboCup小型機リーグのルール
• 2. 画像処理手法
  • 2.1 撮影環境
  • 2.2 各処理の概要
• 3. ロボットとボールの抽出
  • 3.1 HSL変換
    • 3.1.1 特定色成分の抽出
    • 3.1.2 候補点列挙
• 4. ロボットとボールの追跡
  • 4.1 ボールの追跡
  • 4.2 ロボットの追跡
• 5. ロボットの同定1
  • 5.1 マーカーの探索
  • 5.2 マーカーの色のクラス分け
  • 5.3 マーカーの色のしきい値の決定
  • 5.4 マーカーの色成分の抽出
  • 5.5 色マーカーの候補点列挙
• 6. ロボットの同定2
  • 6.1 テンプレート画像の作成
  • 6.2 テンプレートマッチング
• 7. 実験結果

第6章 3次元形状モデリングシステム事例解説

第1節 EPI解析による3次元形状モデリング

• 1. EPI解析による3次元形状復元法の原理
• 2. プログラム解説
  • 2.1 EPI作成プログラム
  • 2.2 直線検出プログラム
  • 2.3 3次元点群復元プログラム
• 3. 処理結果

第2節 シルエット法による3次元形状モデリング

• 1. シルエット法による3次元形状復元法の原理
• 2. プログラム解説
• 3. 処理結果

第3節 因子分解法による3次元形状モデリング

• 1. 因子分解法による3次元形状復元法の原理
• 2. プログラム解説
• 3. 処理結果

第6章 電子透かしシステム事例解説

第1節 ウェーブレット変換による電子透かしシステム

• 1. ウェーブレット変換
• 2. 署名情報のスペクトル拡散
• 3. ウェーブレット変換による電子透かしの埋め込み法
• 4. プログラム解説
• 5. 処理結果

第2節 統計的手法による電子透かしシステム

• 1. パッチワーク
• 2. パッチワークによる電子透かしの埋め込み法
  • 2.1 署名埋め込み法
  • 2.2 検出方法
• 3. プログラム解説
  • 3.1 電子透かしの埋め込み処理
  • 3.2 電子透かしの検出処理
• 4. 処理結果

付録CD 各章・節のサンプル画像