コンピュータビジョンの主な研究内容は何ですか?

コンピュータ ビジョンの主な研究内容は、カメラとコンピュータを使用して人間の目をマシン ビジョンに置き換えることです。ターゲットの認識、追跡、測定など、さらにグラフィック処理を行うことで、コンピュータ処理を人間の目での観察や測定に適したものにすることができます。画像は検出のために機器に送信されます。

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コンピューター ビジョンは、機械の作り方を研究するものです。「」を参照してください。 「科学とは、さらに言うと、ターゲットの識別、追跡、測定などのマシンビジョンにおいて人間の目を置き換えるためにカメラとコンピュータを使用すること、およびコンピュータ処理を人間の目での観察や機器への送信により適したものにするためのさらなるグラフィック処理を指します」検出用の画像です。

科学分野として、コンピューター ビジョンは関連する理論と技術を研究し、画像や多次元データから「情報」を取得できる人工知能システムの構築を試みます。ここでいう情報とは、シャノンが定義した「意思決定」に役立つ情報を指します。

知覚は感覚信号から情報を抽出するものと見なすことができるため、コンピュータービジョンは、人工システムに画像や多次元データから「認識」させる方法を研究する科学とも見ることができます。

コンピュータ ビジョンは、コンピュータと関連機器を使用した生物学的視覚のシミュレーションです。その主なタスクは、人間や他の多くの生き物が日常的に行っていることと同じように、収集した写真やビデオを処理することによって、対応するシーンの 3 次元情報を取得することです。

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研究目標がコンピュータ ビジョンと類似または関連している分野は数多くあります。これらの分野には、画像処理、パターン認識または画像認識、シーン分析、画像理解などが含まれます。コンピューター ビジョンには、画像処理とパターン認識が含まれ、さらに、空間形状、幾何学的モデリング、認知プロセスの記述も含まれます。画像の理解を達成することは、コンピューター ビジョンの最終目標です。

1. 画像処理

画像処理技術は、入力画像を目的の特性を持つ別の画像に変換します。たとえば、出力画像を処理して信号対雑音比を高めたり、強調処理によって画像の詳細を強調表示してオペレータの検査を容易にしたりできます。画像処理テクノロジは、コンピュータ ビジョン研究における前処理や特徴抽出によく使用されます。

2. パターン認識

パターン認識技術は、画像から抽出された統計的特徴や構造情報に基づいて、画像を所定のカテゴリに分類します。たとえば、テキスト認識や指紋認識などです。コンピューター ビジョンでは、セグメント化された領域など、画像の特定の部分を識別して分類するためにパターン認識テクノロジがよく使用されます。

3. 画像理解

画像が与えられると、画像理解プログラムは画像自体を記述するだけでなく、内容についての決定を行うために画像によって表される風景も記述および解釈します。画像で表現します。人工知能視覚研究の初期の頃、シーン分析という用語は、2 次元画像と 3 次元シーンの違いを強調するためによく使用されました。複雑な画像処理に加えて、画像を理解するには、シーンのイメージングの物理法則に関する知識と、シーンの内容に関連する知識も必要です。

コンピュータ ビジョン システムを構築する場合、上記の分野の関連技術を使用する必要がありますが、コンピュータ ビジョンの研究内容はこれらの分野よりも広範囲に及びます。コンピューター ビジョンの研究は、人間の視覚の研究と密接に関連しています。人間の視覚システムと同様の一般的なコンピュータビジョンシステムを確立するという目標を達成するには、人間の視覚に関するコンピュータ理論を確立する必要があります。

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