(株)セルシス【3663】の掲示板 2016/11/21〜2016/11/23

つづき

パターン解析

様々なパターンを画像中に見つけるために、より一般にパターンとは何かという根本的な問題から、確率モデルを考え、またグラフを使った最適化等の手法を使います。難しいことを考えること、理論・数学寄りのことが好きな方にもおもしろい研究が可能です。
2014年度から、科学技術振興機構(JST)の戦略的創造研究推進事業CREST「現代の数理科学と連携するモデリング手法の構築」領域に採択され、認識の数理モデルと高階・多層確率場による高次元実データ解析という研究プロジェクトで、「認識」現象の数理モデルの構築と、その高次元実データのより高度な解析を通じた実証をめざして研究しています。
応用
人間並とはいかなくても、画像を解析・認識することの応用は盛んに研究され、実際に活用されています。例えば：
重要な応用として医用画像処理があります。最近、CT, MRI等の解像度が上がり、得られるデータ量が増えており、それを適切に解析し診断等に十分活用することが、人手だけではだんだん難しくなっています。そこで人間を支援するためにビジョン技術が必要です。
一般の画像を認識するという点では機械は人間に遠く及びませんが、細かいことを解析するのは得意です。例えば非常にごちゃごちゃした画像の中から特定の形を探すとか、その数を数えるとか、画像から正確な空間的関係を読み取る等です。
写真中に顔を見つけて明るくするとか、肌をきれいに見せる等の、デジカメに内蔵される機能の多くがビジョン技術です。 また、今やコンピューターといってもいい薄型テレビなどのデジタル家電にも、例えば超解像などのビジョン技術が生かされています🎶