この本をチェックしてください http://research.Microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/book/ 現在ベータ段階であり、無料で入手できます。著者のリチャード・シェリスキは、コンピュータービジョンの分野でよく知られている研究者です。彼はまた、Photosynthプロジェクトの背後にいます。
手を汚してください！どの言語でプログラムしますか？興味深いシステムを構築するために使用できる多くの関数が付属しているオープンソースライブラリであるOpenCVを検討することをお勧めします。 C++用に書かれていますが、Python用のバインディングもあります。すぐに実行してハックできる多くのデモが付属しています。
フィールドブックの完全な概要については、行くための最良の方法です。
あなたがもっと知りたい特定のトピックについては、GoogleScholarを通して見つけた調査論文が行く方法です。
最新の研究については、ビジョン会議であるCVPRの論文をご覧ください。
微積分、線形代数、信号処理、確率、統計など、確かな数学のバックグラウンドが絶対に必要です。
また、コンピュータビジョンで研究されている特定の問題を理解する必要があります。特定のオブジェクトの画像の認識、オブジェクトの一般的なクラス（「車」）の認識、画像内のオブジェクトの存在の検出、画像内のオブジェクトの特定、ビデオ内の移動オブジェクトの追跡、画像または画像のセットからの3Dオブジェクトまたはシーンの再構築など。
私はかつて教授から新しい分野に参入する良い方法を教えられました。図書館に行き、その分野の主要なジャーナルを見つけて、専門用語がわかるまで、論文の要約を読み始めます。コンピュータビジョンの場合、注目すべき優れたジャーナルは、IEEE Transations of Pattern Analysis and Machine Intelligence、別名PAMI、およびInternational Journal of Computer Vision（別名IJCV）です。ちなみに、コンピュータビジョンの2つの主要な会議は、CVPR（コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE国際会議）とICCV（コンピュータビジョンに関する国際会議）です。
視覚に関連する、または視覚と大きく重複するトピックは、画像処理と機械学習です。
学校でコンピュータビジョンのコースが提供されている場合は、それを受講してください。私が言及した主題に関する本をいくつか入手してください。あなたが住んでいる場所の近くに視覚関連の会議がある場合は、こっそりとポスターを見てください。
ああ、Matlabは画像処理と視覚アルゴリズムで遊ぶのに最適な環境です。
いくつかのリソース：
- 信号処理方法のバックグラウンドが必要-変換-フーリエ-ハフ-など
- 画像処理にはMATLABなどのより良い環境を使用できます
- パターン分類方法
- ニューラルネットワークは、コンピュータビジョンで重要かつ広く使用されているツールです
学校の他のすべてのものと同じように....かなりの量のプロジェクト作業でコースを受講することから始めます。アイデアを探求し、興味深いと思うプロジェクトにアルゴリズムを実装します。ウィキペディアはいつものように優れた初心者向けリソースです。本が必要な場合、最も人気のあるものは次のとおりです。
- http://www.Amazon.com/Multiple-View-Geometry-Computer-Vision/dp/0521540518
- http://www.Amazon.com/Computer-Vision-Approach-David-Forsyth/dp/0130851981/
- http://research.Microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/book/drafts/SzeliskiBook_20100423_draft.pdf
しかし、本に飛び込む前に、トップ10の大学の1つで、またはiTunesUを介して、コースを受講するか、いくつかのコーススライドを確認することをお勧めします。
このガイドは、初心者にコンピュータビジョンを紹介するのに非常に優れていると思いましたが、そのためには本当にMSを選ぶ必要があります。電気およびコンピュータエンジニアリング部門は、デジタル信号処理プログラムの下でそれを提供します。このプログラムから、マシンビジョンまたはデジタルイメージング（彼らがそれを呼んでもよい）に特化することを選択できます。