RGB-D画像
RGB-D画像とは、通常のカラー画像（RGB）に、各画素の奥行き（Depth）の情報を加えた画像データのことです。物体の3次元的な形状やカメラからの距離を同時に記録できるため、自動運転やロボットの環境認識、3Dスキャンなどのコンピュータビジョン分野で広く活用されています。
コンピュータビジョンのAI用語一覧（4ページ目）
183件コンピュータビジョンに関するAI用語を183件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は4ページ目です。
空間マッピング
空間マッピングは、センサーやカメラを用いて周囲の物理的環境の3次元形状や配置をリアルタイムに認識・デジタル化する技術です。MR（複合現実）デバイスや自律走行ロボットなどが空間の奥行きや障害物を把握し、仮想オブジェクトを正確に配置したり、安全に移動したりするために不可欠な基盤技術となっています。
深度推定
深度推定とは、2次元のデジタル画像から被写体までの距離情報を計算し、3次元的な奥行きを復元するAI技術です。自動運転、ロボット工学、ARなどの分野で空間把握の基礎として広く活用されています。
3Dガウシアンスプラッティング
3Dガウシアンスプラッティングは、複数の視点から撮影された画像から、リアルタイムで高品質な3次元空間やモデルを再構築する最先端の3D表現技術です。従来のニューラルラディアンフィールド（NeRF）に比べて高速なレンダリングと学習が可能であり、AIやコンピュータビジョン分野で注目を集めています。
三角測量
三角測量とは、複数の異なる視点から撮影された画像上の位置情報とカメラの幾何学的な位置関係を利用して、対象物の3次元空間上の座標を計算する技術です。コンピュータビジョンや3D復元の分野で広く活用されており、自動運転の環境認識やロボティクスの視覚システムにおいて距離や形状を正確に把握するための基盤技術となっています。
フォトグラメトリ
フォトグラメトリは、異なる角度から撮影した複数枚のデジタル写真を解析し、高精度な3Dモデルを再構築する技術です。コンピュータビジョンと三角測量の原理を応用し、被写体の形状やテクスチャをデジタルデータとして再現します。近年はAI技術の発展により、処理の高速化や精度向上が進んでおり、ゲーム、映像制作、測量、文化財のデジタル保存など幅広い分野で活用されています。
ランドマーク
ランドマークとは、コンピュータビジョンや画像認識において、画像内の特徴的な基準点（目印）を指す技術用語です。顔認識における目や口の端、あるいは骨格検出における関節の位置などの座標情報として定義されます。物体の形状や姿勢、表情を正確に捉えるために、ディープラーニングなどの機械学習モデルを通じて自動的に検出されます。
3Dスキャン
3Dスキャンとは、実在する物体や空間の形状や色などの表面情報をセンサーやカメラで計測し、デジタルな3Dデータに変換する技術です。製造業での検査や文化財のデジタルアーカイブ、医療やゲーム制作など幅広く活用されています。近年ではコンピュータビジョンやNeRFなどのAI技術との融合により、計測の精度と速度が飛躍的に向上しています。
RGBカメラ
RGBカメラとは、人間の目と同様に赤(Red)、緑(Green)、青(Blue)の3原色の光を捉えてカラー画像を生成する一般的なカメラです。コンピュータビジョンやAIの分野において、物体認識や画像分類などの視覚的データ入力の基本デバイスとして広く活用されています。
RGB-Dデータ
RGB-Dデータとは、通常の赤・緑・青のカラー情報（RGB）に、各画素の奥行き情報（Depth）を加えた画像データのことです。2次元の視覚情報と3次元の距離情報を同時に保持できるため、コンピュータビジョンやロボット工学において、対象物の正確な位置測定や3次元形状認識などに広く活用されています。
ポリゴン
AIや3Dグラフィックスにおいて立体的なオブジェクトを表現するための多角形メッシュのことです。近年では3D生成AIやNeRFなどの分野で、AIが効率的に三次元形状を学習・出力するための基本単位として重要な役割を担っています。
領域提案
領域提案（Region Proposal）とは、画像認識の物体検出タスクにおいて、検出対象の物体が存在する可能性が高い候補領域（バウンディングボックス）を画像内から効率的に切り出す手法です。画像全体のすべてのピクセルを走査する無駄を省き、物体検出モデルの処理速度と検出精度を向上させる上で重要な役割を果たします。
イベントベースビジョンセンサー
イベントベースビジョンセンサーは、画素ごとに輝度の変化（イベント）が生じた瞬間のデータのみを非同期で出力する新型イメージセンサーです。従来のカメラと異なり静止背景などの不要なデータを送信しないため、超低遅延、高ダイナミックレンジ、低消費電力を実現します。自動運転や高速ロボティクスなど、リアルタイム性が極めて重視されるエッジAI分野での応用が期待されています。
深度マップ
深度マップとは、画像内の各画素からカメラまでの距離（奥行き情報）を数値化し、2次元画像として表現したデータです。コンピュータビジョンにおいて、2D画像から立体的な3次元空間を理解するための重要な役割を果たします。自動運転の障害物検知、スマホカメラの背景ぼかし、ARでの物体配置などに幅広く応用されており、AIによる深度推定技術の発展でさらに精度が向上しています。
バンドルアジャストメント
バンドルアジャストメントとは、複数枚の画像からカメラの位置や姿勢、および被写体の3次元位置を同時に最適化する3次元復元技術です。コンピュータビジョンやSFM、SLAMなどにおいて、再投影誤差を最小化することで、測定精度を極限まで高める役割を担います。自動運転やAR技術における空間認識の基盤となる重要なアルゴリズムです。
3Dガウス放射スプラッティング
3Dガウス放射スプラッティング（3D Gaussian Splatting）は、複数枚の画像から高品質な3D空間をリアルタイムで再構成・描画するニューラルレンダリング技術です。空間を多数の『3Dガウス』の集合として表現し、高速なラスタライズによって、従来のNeRFの課題であった描画速度を大幅に改善し、メタバースやバーチャル内見などでの応用が期待されています。
AR
AR（拡張現実）とは、現実世界の映像にデジタル情報を重ね合わせて表示する技術です。スマートフォンのカメラやスマートグラスを通じて、現実の風景に3Dモデルや文字情報をリアルタイムに合成します。近年はコンピュータビジョンや物体認識といったAI技術の進化により、現実世界の空間や物体をより高精度に捉え、ズレのない高度なデジタル融合体験が可能になっています。
デジタルヒューマン
デジタルヒューマンとは、AIやコンピュータグラフィックス技術を活用して作られた、人間そっくりの外見や音声を持つ仮想的な存在のことです。自然な対話や感情表現が可能で、カスタマーサポートやエンターテインメントなど多様な分野での活用が進んでいます。
複合現実（MR）
複合現実（MR）とは、現実世界とデジタル情報をリアルタイムで統合・相互作用させる技術です。仮想現実（VR）の没入感と拡張現実（AR）の現実拡張性を組み合わせ、デジタルオブジェクトを物理空間に配置して直接操作できます。製造業や医療、デザイン分野などで空間コンピューティングを実現する基盤技術として注目されています。
3D空間マッピング
3D空間マッピングとは、現実世界の立体的な形状や構造をセンサーやカメラで計測し、デジタルな3Dデータとして再構築する技術です。AIによる画像認識やセンサーデータの解析を組み合わせることで、高精度な空間認識を実現します。AR/VRデバイスの環境認識や、自動運転車の自己位置推定、ロボットの自律移動など、幅広い分野で中核技術として活用されています。
フォトグラメトリー
被写体をさまざまな角度から撮影した複数の2D画像をもとに、被写体の3次元形状や位置情報を解析して高精度な3Dモデルを生成する技術です。従来から測量や建築分野で活用されてきましたが、近年ではコンピュータビジョンやAI技術と融合し、ゲーム制作、文化財のデジタルアーカイブ、3Dスキャン、XRコンテンツ制作など多様な領域で広く用いられています。
ポリゴンメッシュ
ポリゴンメッシュとは、3D空間における物体の形状を多角形の集合体として表現するデータ形式です。頂点、辺、面の3要素で構成され、ゲームや映画の3Dグラフィックスのほか、近年ではAIによる3Dオブジェクト生成の標準的な出力フォーマットとして重要な役割を果たしています。
3Dコンピュータビジョン
3Dコンピュータビジョンとは、2次元の画像や映像から、対象物や周囲の空間の3次元情報（奥行き、形状、位置関係など）をデジタル的に復元・解析する技術です。自動運転における自己位置推定や、AR/VRでの空間認識、産業用ロボットのピッキングなど、現実世界の立体的な把握が必要なさまざまな最先端分野で基盤技術として活用されています。
自動運転車
自動運転車とは、ドライバーが運転操作を行わずに、車両に搭載されたAIやセンサーが周囲の環境を認識し自動で目的地まで走行する自動車です。ディープラーニングを用いた画像認識や高精度なセンサー技術を駆使して安全な運行を実現し、交通事故の削減や移動支援の手段として期待されています。