コンピュータビジョンとは？画像や動画から意味を理解する技術

はじめに

コンピュータビジョンは、画像や動画などの視覚情報をコンピュータが解析し、意味を理解・認識する技術分野です。
人工知能の発展とともに急速に進化し、医療診断、自動運転、監視システムなど多様な応用が広がっています。
この記事ではコンピュータビジョンの基本概念や主要技術、代表的な応用例をわかりやすく解説します。

基本情報・概要

コンピュータビジョンは画像の特徴抽出やパターン認識を通じて、物体検出、分類、追跡などを実現します。
近年は深層学習が主流となり、より高精度な解析が可能です。

• 主な技術：

  • 画像分類
  • 物体検出（Object Detection）
  • セグメンテーション（画像の領域分割）
  • 顔認識
  • 動作認識

  用語	説明
  CNN（畳み込みニューラルネットワーク）	画像特徴抽出に特化した深層学習モデル
  YOLO	高速な物体検出アルゴリズム
  セマンティックセグメンテーション	画像の各ピクセルに意味ラベルを割り当てる技術

深掘り解説

• 画像分類
  画像を複数のカテゴリに分類。AlexNetやResNetが有名。

• 物体検出
  画像内の物体の位置とカテゴリを同時に検出。Faster R-CNNやYOLOなど。

• セグメンテーション
  ピクセル単位で画像を分類し、詳細な領域認識を行う。

• 顔認識と動作認識
  セキュリティやユーザーインタラクションに活用。

応用・発展的な使い方

• 自動運転車の視覚認識システム
• 医療画像診断支援
• 監視カメラの異常検知
• AR/VR技術の高度化
• 製造業の品質検査自動化

よくある誤解と注意点

• 高精度モデルは大量の学習データが必要
• 環境や照明条件によって性能が左右される場合がある
• プライバシーや倫理的問題の配慮が重要

まとめ

コンピュータビジョンは視覚データを理解し、人間のような認識を実現する重要技術です。
深層学習の進展により、多様な産業で革新的な応用が広がっています。
基礎を押さえ、最新技術を適切に活用することが今後の鍵となります。