コンピュータビジョン（Computer Vision、CV）は、コンピュータが画像や映像データを解析し、その中の物体や情報を認識する技術です。
近年、人工知能（AI）や機械学習の進展により、コンピュータビジョンは急速に発展し、さまざまな分野で実用化されています。
本記事では、コンピュータビジョンの基本概念、技術、そして実際の応用事例について詳しく解説します。
コンピュータビジョンとは？
コンピュータビジョンの定義
コンピュータビジョンとは、コンピュータを使って画像や映像のデータを処理し、その中に含まれる物体や特徴を認識する技術です。
人間の視覚による認識過程を模倣し、画像から情報を抽出して理解することが目標です。
具体的には、物体の種類や位置、動きの検出、顔認識などを行います。
この技術は、デジタル画像を取り込み、その画像の中に何が写っているかを判別するために、計算機的なアルゴリズムを活用します。
コンピュータビジョンの主な処理内容
- 物体認識: 画像の中に写っている物体を特定する技術です。例えば、カメラで撮影された画像から人間の顔を認識することができます。
- 個体識別: 個別の物体を識別し、その特徴を記録します。顔認証システムや指紋認証システムなどがこれに該当します。
- 位置検出・追跡: 動く物体の位置を特定し、追跡する技術です。例えば、自動運転車が道路上の他の車両や障害物を認識し、回避する技術です。
- 動き検出: 動画や映像から物体の動きを解析し、その動きの方向や速度を測定します。
コンピュータビジョンの応用技術
1. 自動運転車
自動運転車では、コンピュータビジョン技術が核心的な役割を担っています。
車両に搭載されたカメラやセンサーが周囲の物体をリアルタイムで認識し、車の位置や障害物を検出して運転の意思決定をサポートします。
これにより、安全で効率的な運転が可能になります。
2. 顔認識システム
顔認識技術は、セキュリティや個人認証に広く利用されています。
スマートフォンの顔認証や空港でのパスポートコントロールにおいて、コンピュータビジョン技術が用いられています。
これにより、ユーザーの識別や不正アクセスの防止が実現しています。
3. 医用画像解析
コンピュータビジョンは、医療分野でも大きな進展を見せています。
CTスキャンやMRI画像の解析において、AIが疾患を早期に発見し、医師の診断を補助する技術です。
これにより、患者の早期治療が可能になります。
4. マシンビジョン（MV）
マシンビジョンは、コンピュータビジョン技術を組み込んだ機械システムであり、特に製造業や自動化システムで利用されています。
例えば、製造ラインでの自動検査システムでは、コンピュータビジョンを活用して製品の不良を検出し、速やかに除去することができます。
例: ベルトコンベアを流れる製品の画像を分析し、傷や欠陥がある製品を自動的に排除するシステムです。
コンピュータビジョンの技術進展とAIの役割
近年、人工知能（AI）や機械学習がコンピュータビジョンの進展に大きな影響を与えています。
特に、ニューラルネットワークや深層学習技術が導入されることで、コンピュータはより複雑な画像解析を行えるようになっています。
従来のアルゴリズムでは難しかった認識処理も、AIの進化によって、より高精度かつ迅速に行えるようになり、さまざまな分野での応用が広がっています。
例: 画像分類技術の進展
画像分類技術の進化により、コンピュータは猫と犬、あるいは特定の製品とその異常を区別することができるようになりました。
これは、AIが大量のデータを学習し、パターンを認識する力を高めた結果です。
まとめ
コンピュータビジョンは、画像や映像のデータを解析し、物体認識や位置検出、動き追跡などを行う技術です。
この技術は、自動運転車や顔認識システム、医用画像解析、マシンビジョンなど、さまざまな分野で広く活用されています。
特に、人工知能と機械学習技術の進化により、コンピュータビジョンはますます高度化しており、私たちの生活に革命をもたらしています。
今後も、コンピュータビジョン技術は新たな可能性を開き、さらに多くの産業で活躍することが期待されています。