コンピュータビジョンとは

コンピュータビジョンは、コンピュータを使ってデジタル画像やビデオを理解するプロセスです。 人間の視覚が達成できるタスクを自動化することを目的としています。 デジタル画像の取得、処理、分析、理解、および実世界からのデータ抽出による情報生成の方法が含まれます。 また、物体認識、動画追跡、運動推定などの下位領域があり、医療、ナビゲーション、物体モデリングなどに応用されている。 コンピュータビジョンの目的は、デジタル画像や映像の内容を理解することです。 さらに、これらの画像や映像から有用なものを抽出し、さまざまな問題を解決することである。 例えば、冷蔵庫の中に食べ物があるかどうかをチェックするシステムや、観葉植物の健康状態をチェックするシステム、災害時の検索操作などの複雑な処理が挙げられます。

機械学習とは

機械学習とはアルゴリズムと統計モデルの研究で、人工知能のサブセットの一つです。 システムは、明示的な指示なしにタスクを実行し、代わりにパターンと推論に依存するためにこれを使用します。 したがって、コンピュータビジョン、ソフトウェア工学、およびパターン認識に適用されます。

機械学習は、ソフトウェアプログラマーからの最小限の支援でコンピュータによって行われます。 データを使って意思決定を行い、さまざまな産業で興味深い使い方ができるようにするものである。 教師あり学習、半教師あり学習、教師なし学習に分類されます。

教師あり学習に焦点を当ててみましょう。

教師あり学習

教師あり学習は、それぞれの入力オブジェクトを望ましい出力値にマップする機械学習タスクです。 コンピュータは、オブジェクトを望ましい出力に関連付けるように訓練される。

機械学習を用いたコンピュータビジョンのアプリケーションは、年々指数関数的に成長しており、社会が唯一の受益者である。 この試みは、技術分野におけるいわゆるヒーローたち、つまり、これらの技術の特徴に魅了されて共に働く開発者や起業家たちによって可能となりました。

これら2つの技術の組み合わせは、より深い議論が必要です。

機械学習とコンピュータービジョンの関係

技術は人間の脳を模倣することを止めないので、AIは何十年にもわたって多くの関心を集めています。 このようなブレークスルーのロードマップを示すために、AI、機械学習、コンピュータ・ビジョンの関係について説明しよう。 AIはこれらの分野の総称であり、機械学習はAIのサブセットであり、コンピュータビジョンは機械学習のサブセットでもある。 しかし、コンピュータビジョンはAIの直接的なサブセットとみなすことができる。

機械学習とコンピュータビジョンは、互いに密接に関連するようになった2つの分野である。 機械学習は、認識と追跡に関するコンピュータ・ビジョンを向上させた。 機械学習は、コンピュータ・ビジョンで使用される取得、画像処理、およびオブジェクト・フォーカスのための効果的な方法を提供します。 また、コンピュータビジョンは、機械学習の範囲を広げている。 コンピュータビジョンには、デジタル画像やビデオ、センシングデバイス、解釈デバイス、そして解釈段階が含まれます。 コンピュータビジョンでは、解釈装置と解釈の段階で機械学習が使われています。

相対的に、機械学習の方が広い分野であり、それは他の分野にも適用できるアルゴリズムに表れています。 例えば、デジタル録音の解析は、機械学習の原理を利用して行われる。 一方、コンピュータビジョンは、主にデジタル画像や映像を扱う。 また、情報工学、物理学、神経生物学、信号処理などの分野とも関係がある。

開発者や起業家が直面する障害は、コンピュータ・ビジョンと生物学的視覚の間にある大きなギャップです。 コンピュータビジョンに最も近い分野は、画像処理と画像解析である。 しかし、その関係や違いを挙げるには、別の興味深い記事に値する。 また、特定のプロジェクトにおける機械学習の主な目標に関する知識の欠如は、起業家の間で大きな混乱を招いています。

コンピュータビジョンに関わるタスク

フルスケールでは、当社のチームはお客様の成功にこだわっています。 認識や動作解析などの典型的なタスクで、お客様のビジネスを支援するコンピュータ・ビジョン・エンジニアを見つけるお手伝いをします。 機械学習のエキスパートである当社のエンジニアは、デジタル画像の取得、処理、分析に様々な方法を用いて、正しい情報を作り出すことができます。 以下は、コンピュータビジョンに関わるタスクです。

Recognition in Computer Vision

Recognition in Computer Visionでは、オブジェクトの認識、識別、および検出が行われます。 認識の専門的なタスクには、光学文字認識、画像検索、顔認識などがあります。

オブジェクト認識 – デジタル画像やビデオにあるオブジェクトを見つけて識別することです。 顔の検出と認識に最もよく適用されている。 オブジェクト認識は、機械学習または深層学習のいずれかを使用してアプローチすることができます。

機械学習アプローチ – 機械学習を使用したオブジェクト認識は、分類する前に、最初に特徴を定義する必要があります。 機械学習を使用する一般的なアプローチは、スケール不変特徴変換（SIFT）です。 SIFTは物体のキーポイントを利用し、それをデータベースに格納する。 画像を分類する際、SIFTは画像のキーポイントをチェックし、データベースにあるものと一致させる。

深層学習アプローチ – 深層学習を用いた物体認識では、特に定義された特徴を必要としない。 深層学習を使用する一般的なアプローチは、畳み込みニューラルネットワークをベースにしています。 畳み込みニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワークの一種で、入力と出力の間に複数の層を持つ人工ニューラルネットワークである。 人工ニューラルネットワークとは、脳にある生物学的な神経回路網にヒントを得た演算システムである。 その最たるものがImageNetである。 これは、オブジェクト認識のために設計された視覚データベースで、その性能は人間とほぼ同じと言われている。

Motion Analysis

Motion Analysis in computer visionには、デジタルビデオを処理して情報を生成するものがある。 単純な処理では、物体の動きを検出することができる。 より複雑な処理では、時間経過とともにオブジェクトを追跡し、動きの方向を決定することができます。 モーションキャプチャ、スポーツ、歩行分析などに応用されている。

Motion Capture – 物体の動きを記録すること。 マーカーを関節の近くに装着し、動きを識別する。 アニメーション、スポーツ、コンピュータビジョン、歩行分析などに応用されている。 一般に、俳優の動きだけが記録され、視覚的な外観は含まれない。

歩行分析-機器を使用した運動と筋肉の活動の研究である。 歩行パターンを数値化し、解釈することが含まれる。 コンピュータに接続された複数のカメラが必要です。 被験者は体の様々な基準点にマーカーを装着する。 被験者が動くと、コンピューターが各マーカーの軌跡を3次元的に計算する。 スポーツバイオメカニクスに応用できる。

機械学習を用いたコンピュータビジョンの応用

お客様との旅は、相談から始まり、助けを見つけ、コンピュータビジョンを使って現実の問題に対するソリューションを構築していくことです。 ここでは、私たちの専門家が機械学習のエキサイティングで危険な側面を評価しながら取り組むことのできるアプリケーションのいくつかをご紹介します。

Video tracking – は、時間経過とともに移動するオブジェクトの位置を特定するプロセスです。 オブジェクト認識は、ビデオトラッキングを支援するために使用されます。 ビデオトラッキングはスポーツの世界でも利用されています。 スポーツは動きが多いので、これらの技術は選手の動きを追跡するのに理想的です。

自律走行車 – コンピュータビジョンは、自動運転車などの自律走行車で使用されています。 カメラは車の上部に設置され、360度の視野を250メートルの範囲で提供します。 このカメラは、車線の発見、道路の曲率の推定、障害物の検出、交通標識の検出などに役立っています。 コンピュータビジョンは、オブジェクトの検出と分類を実装する必要があります。

スポーツ – コンピュータビジョンは、放送体験、アスリートのトレーニング、分析と解釈、および意思決定を改善するためにスポーツで使用されています。 スポーツバイオメカニクスは、アスリートやスポーツの定量的な研究および分析です。 放送の改善には、フィールドやコートに仮想マーカーを描くことができます。 アスリートのトレーニングでは、アクロバットの骨格モデルを作成し、重心を推定することで、フォームや姿勢の改善が可能です。 最後に、スポーツの分析や解釈については、試合の実況で選手を追跡し、リアルタイムの情報を得ることができます。 これらの分析は、選手の動きを追跡することにより、ビデオトラッキングとオブジェクト認識を使って取得されます。 また、モーショントラッキングを支援するために、モーション解析手法も使用される。

たとえば、NBA の公式トラッキング パートナーである Second Spectrum を例に、私たちのソフトウェア開発プロセスとの関連性を見てみましょう。 Second Spectrumは、ビッグデータ、機械学習、コンピュータービジョンを使って分析を行い、スポーツを理解するマシンを構築しています。 光学トラッキングデータを使用し、ミドルレンジのシュートよりもスリーポイントやクローズシュートの方が効果的であることを発見しました。 また、リバウンドの可能性があるものはバスケットの近くに集まっていることも判明しました。 これは、「フルスケール」のガイド付き開発プロセスに似ています。 コンピュータビジョンの専門家のプールが調査を行い、広く使われているアルゴリズムを推奨してソリューションを構築し、その代わりに、あなたのビジネスの収益獲得に貢献します。