コンピュータ・ビジョンの業界動向 | gihyo.jp
あけましておめでとうございます。以前このgihyo.jpで「OpenCVで学ぶ画像認識」というタイトルで連載をさせていただいた皆川です。 今回、技術評論社様から「コンピュータ・ビジョンの今」についての執筆依頼をいただきました。私が普段ウォッチしている業界や技術分野には偏りがあるため、俯瞰的な形での解説は難しいかもしれませんが、私の独断と偏見で最近の動向についてまとめてみたいと思います。 ここでは、主に以下の3点について述べさせていただければと思います。 ビジネスでの動向 アカデミックでの動向 コミュニティでの動向 「コンピュータ・ビジョンってなに？」という方は、「OpenCVで学ぶ画像認識」の第1回をお読みください。 ビジネスでの動向 拡張現実感（AR） 昨年、IT業界で間違いなく一つの流行語となったのは“拡張現実感（AR: Augmented Reality）”でしょう。ARは現実
Googleが画像の説明文章を自動生成する技術を開発
人間は写真を見てそれがどういった場面なのかを説明することができますが、これはコンピューターにとっては非常に難しいことです。しかし、Googleの研究者は機械学習システムを用いて一度写真を見れば自動でその状況を説明するようなキャプションを生成できる、というまるで人間のような能力を持ったシステムの開発に成功しています。 Research Blog: A picture is worth a thousand (coherent) words: building a natural description of images http://googleresearch.blogspot.jp/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html 近年の研究では、物体の検出や分類、ラベル付けなどの技術が大幅に向上しています。しかし、人間のように複雑な状
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
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