• 画像分類、物体の位置特定、物体検出、画像セグメンテーションなど、コンピュータービジョンのさまざまなタイプについて説明します。
  • コンピュータービジョンは、ビジネス活動、交通、医療など、さまざまな分野で活用されています。

AI は研究と議論の幅広いテーマです。この記事では、画像分類、物体の位置特定、物体検出、画像セグメンテーションなど、コンピュータービジョンのさまざまなタイプについて取り上げます。どのタイプにご興味がありますか？

コンピュータービジョンの種類

コンピュータービジョンは、AI のサブ分野であり、画像や動画などの視覚データを処理し、物体の検出、追跡、分類モデルを生成することを可能にします。機械学習のアプローチによっては、コンピュータービジョンは AI のさまざまなサブ分野に含まれることがあります。以下に、コンピュータービジョンのいくつかのタイプを示します。

1. 画像分類

画像分類は、画像認識とも呼ばれ、与えられた画像に 1 つまたは複数のラベルを関連付ける、コンピュータービジョンの基本的なタスクです。単一ラベル分類では、事前に定義されたカテゴリセットから画像に単一のラベルを割り当てることを目的とします。マルチラベル分類では、画像に同時に複数のラベルを関連付けることができます。

2. 物体の位置特定

物体の位置特定は、通常、バウンディングボックスを使用して、画像や動画内の物体の位置を特定するプロセスです。これは、画像内に単一の物体が出現するコンピュータービジョンの一般的なタスクです。

3. 物体検出

物体検出は、画像分類を拡張し、物体を分類するだけでなく、画像内のそれらの位置を検出し、バウンディングボックスで囲みます。物体検出は、画像内のすべての物体とその境界を見つけることを目的とします。

4. 画像セグメンテーション

画像セグメンテーションは、画像をセグメントまたは領域に分割して、物体のフレーム内での表現を簡素化するものです。これはピクセルレベルで行われ、物体の輪郭を正確に区切り、各セグメントにラベルを割り当てます。

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人間の視覚 vs コンピュータービジョン

研究者たちは、人間の視覚からインスピレーションを得てコンピュータービジョンを開発しています。視覚野のニューロンの配置や物体認識メカニズムなど、人間の視覚システムの構造と機能は、ニューラルネットワークや画像処理・パターン認識アルゴリズムの設計に影響を与えています。

人間の視覚は、目が光を取り込み、脳に信号を送って解釈するプロセスです。これは、視覚情報の知覚、認識、解釈を含む複雑なプロセスです。一方、コンピュータービジョンは、コンピューターがデジタル画像や動画を通じて視覚世界を解釈し、理解することを可能にします。

コンピュータービジョンの応用

コンピュータービジョン技術が研究の進展とともに進化し続ける中、いくつかの具体的な応用が確立されています。

  • Google 翻訳：スマートフォンのカメラで外国語の看板をスキャンすることで、Google 翻訳はユーザーの言語に即座に翻訳を提供します。このアプリは 2022 年現在、133 の言語を認識・翻訳できます。
  • 自動運転車：コンピュータービジョンにより、自動運転車は車載カメラが捉えた視覚データを解釈できます。このデータは、車両が周囲の車、交通標識、歩行者、信号などの物体を識別するのに役立ちます。Tesla のオートパイロット機能は、最近のモデルで標準装備されており、この技術の実用例です。