【入門本3選】画像処理/画像認識の理論を学べるおすすめの書籍3選！

画像処理・画像認識の理論を学びたいと考える人におすすめの本厳選3選を紹介します！

大学の研究/企業での業務で画像認識技術に関わる私が
画像処理・画像認識の技術の学習を進めることができる書籍3冊を下記流れにて紹介します。

• 結論、どの本が画像処理と画像認識の理論を学ぶために適しているのか
• なぜ、これらの本が画像処理と画像認識の理論を学ぶのに適しているか
• 具体的にどのように読み進めていくのが良いか

【結論】画像認識の理論を学ぶなら、この3冊を読破しよう！

結論、画像処理/画像認識の理論を学びたいのであれば、以下の3冊の本を強くおすすめします！

【理由】画像処理/画像認識の基本となる数学的知識を背景に、応用技術を学べる

なぜ、ディジタル画像処理、プログラミングのための線形代数、プログラマのための ディープラーニングのしくみがわかる数学入門の3冊が
画像処理・画像認識を学ぶのにおすすめであるかを説明します。

下記図は画像処理/画像認識に必要な知識と各書籍のカバー範囲を示しています。
画像処理/画像認識に必要となる数学的知識を抑えながら、画像処理/認識の理論を学ぶことができます。

「ディジタル画像処理」：画像認識の基本的知識を学ぶ

ディジタル画像処理は画像処理/画像認識の基本的知識とその土台となる数学的知識を学ぶのに適しています。
ただし、土台となる数学的知識を説明しきることを目的とした書籍ではないため、別途学習が必要となります。

そこで、プログラミングのための線形代数、プログラマのための ディープラーニングのしくみがわかる数学入門の2冊で数学的知識のカバーを行います。

「プログラミングのための線形代数」：線形代数を学ぶ

プログラミングのための線形代数は画像認識技術のもっとも重要な基盤技術である線形代数をカバーしています。
画像認識はフィルタ処理の連続であるため、線形代数を基本からキチンとカバーしておくことには意義があります。

「プログラマのための ディープラーニングのしくみがわかる数学入門」：数学知識を学ぶ

プログラマのための ディープラーニングのしくみがわかる数学入門では
画像認識の基本的知識となる微分積分・線形代数・確率論と
画像認識/機械学習技術をカバーしています。
ただし、これら数学的知識に関しては、0から説明されているわけではないため、高校数学程度の前提知識は必要になるかと思います。

これら3冊を学習することで、画像処理/画像認識に必要となる数学的知識を抑えながら、画像処理/認識の理論を学ぶことができます。

【具体例】おすすめの読み進め方！

では実際に、どのように読み進めていくのが良いかを紹介します！

まず始めに、ディジタル画像処理を読み進めることで、画像処理/画像認識技術の全体像を把握します。
途中、数学的理論などでわからないことがあっても、問題ありません。
概要を把握することが目的であるため、ざっくり読み進めていきます。

その後、プログラミングのための線形代数、プログラマのための ディープラーニングのしくみがわかる数学入門の2冊で数学的知識をカバーします。
この際、画像認識分野では線形代数の考え方が最も基軸となるため、先にプログラミングのための線形代数を読み進めることをおすすめします。

最後に、ディジタル画像処理の復習を行います。
1回目に読んだ際、数学的理論でわからなかったところも、上記2冊での学習を終えているため、理解を深めることができます。

【まとめ】

本ブログでは、画像処理/画像認識の理論を学ぶための本とその学び方を紹介しました！

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