動画生成AI
動画生成AIは、テキストの指示や静止画を入力することで、自動的に高品質な動画コンテンツを作り出す人工知能技術です。ディープラーニングを活用し、物理法則や自然な動きを学習することで、短時間でリアリティのある映像やアニメーションを生成できます。エンターテインメントや広告制作など幅広い分野での活用が進んでいます。
コンピュータビジョンのAI用語一覧（7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7ページ目です。
Structure from Motion
Structure from Motion（SfM）は、視点を変えて撮影された複数の2次元画像から、対象物の3次元形状とカメラの位置姿勢を同時に復元するコンピュータビジョン技術です。
CTスキャン
CTスキャンは、X線を用いて身体の断層画像を得る検査技術です。近年はAIを活用した画像認識技術の導入が進んでおり、病変の自動検出や医師の診断支援において重要な役割を果たしています。
先進運転支援システム
先進運転支援システム（ADAS）は、車両に搭載されたカメラやミリ波レーダーなどのセンサーとAI技術を活用し、ドライバーの安全運転をサポートするシステムの総称です。衝突被害軽減ブレーキや車線逸脱防止機能などを通じて交通事故の削減に貢献します。
顔認識
顔認識は、画像や映像から人間の顔の特徴を抽出し、登録データと照合して個人を特定するコンピュータビジョン技術です。近年はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上し、スマホのロック解除や防犯、入退室管理などで広く普及しています。一方で、プライバシーの保護や認識のバイアスといった倫理的・技術的な課題への配慮も求められます。
再識別技術
再識別技術とは、異なるカメラ映像や異なる時点の間で、同一人物や同一物体を追跡・特定するためのコンピュータビジョン技術です。防犯カメラの追跡やマーケティングで活用される一方、プライバシー侵害のリスクも指摘されています。
画像合成
画像合成とは、コンピュータを用いて複数の画像や要素を組み合わせたり、AIにより新しい視覚データを一から生成したりする技術です。近年の生成AIの発展により、テキスト入力から高品質な画像を自動で作り出す手法が主流となっています。
データ関連付け
データ関連付けとは、異なる時刻やセンサーから得られた複数の観測データの間で、同一の対象に由来するものを結びつける処理です。AIやコンピュータビジョンにおける物体追跡や自動運転の分野で中心的な役割を果たします。
光学フロー
光学フローとは、動画内の連続するフレーム間における物体やカメラの動きを見かけ上の輝度の移動として検出するコンピュータビジョン技術です。AIにおける動体検知や自動運転の分野で広く活用されています。
単眼デプス推定
単眼デプス推定とは、1枚の2次元画像から各画素の深度情報を予測し、3次元的な奥行きを復元するコンピュータビジョン技術です。ステレオカメラやLiDARを使わず、通常のRGBカメラ1台で三次元形状を推定できるため、自動運転やロボティクス、AR分野などで広く活用されています。
クロマキー合成
クロマキー合成は、特定の単色背景を透明化し別の映像と重ね合わせる画像処理技術です。近年は、機械学習を活用したAIマットティングにより、専用の緑や青の背景なしでも高精度な背景分離が可能になっています。
高ダイナミックレンジ
高ダイナミックレンジ（HDR）とは、人間の目に近い明るさの幅を再現する技術です。AI分野では画像生成やコンピュータビジョンにおいて、明暗差の激しい環境下でも正確な視覚情報の処理を可能にする重要な役割を持っています。
オプティカルフロー
オプティカルフローとは、連続する画像フレーム間における被写体の見かけ上の動きを抽出する技術です。コンピュータビジョンや動画解析、自動運転などの分野において、物体の移動ベクトルを推定するために広く活用されています。
カメラキャリブレーション
カメラキャリブレーションとは、カメラの内部パラメータや外部パラメータを正確に算出するプロセスです。AIによる画像認識や自動運転、3次元復元において、現実空間とカメラ映像のズレを補正するために不可欠な技術となっています。
環境認識
環境認識とは、AIやロボットがセンサーを用いて周囲の状況や物体をリアルタイムで把握する技術です。自動運転車やロボティクスにおいて、障害物や歩行者を検知し安全な移動や動作を行うための基盤となる重要なプロセスです。
光学センサー
光学センサーとは、光の物理量を電気信号に変換して検出するデバイスです。AIの分野ではカメラやLiDARなどの基盤技術として、自動運転や画像認識システムにおける外界の視覚情報の取得に不可欠な役割を担っています。
イメージマッティング
イメージマッティングとは、画像中の特定オブジェクトを背景から正確に切り抜くために、画素ごとの不透明度（アルファ値）を推定する技術です。髪の毛やガラスなどの半透明・微細な境界を滑らかに抽出できるため、画像編集や動画合成などで広く活用されています。近年ではディープラーニングを用いた高精度な手法が開発されています。
R-CNN
R-CNN（Regions with CNN features）は、画像内の特定領域を切り出して物体検出を行う初期の深層学習モデルです。領域提案手法で物体の候補領域を抽出し、畳み込みニューラルネットワークで特徴抽出を行って分類します。現代の高速な検出技術の基盤となった重要な手法です。
バイリニア補間
バイリニア補間は、画像を拡大・縮小する際に、周囲の4つの画素（ピクセル）の値から距離に応じて加重平均を計算し、新しい画素の色や輝度を補間するアルゴリズムです。処理速度と画質のバランスに優れており、画像リサイズやAIにおける画像のアップサンプリング処理などで幅広く活用されています。
ステレオマッチング
ステレオマッチングとは、異なる視点から撮影された複数の画像間で同一の対象物が写っている対応点を見つけ出し、奥行き情報を復元するコンピュータビジョンの技術です。両眼視の原理に基づき自動運転やロボットの空間認識で活用されています。
3D物体認識
3D物体認識とは、センサー等で取得した三次元データから、対象物の位置や姿勢、種類をコンピュータが特定する技術です。自動運転やロボット制御などに不可欠であり、従来の2次元画像認識よりも高度な空間把握を実現します。
ILSVRC
ILSVRCとは、大規模画像データセットImageNetを用いた画像認識の精度を競う世界的なコンペティションです。2012年にディープラーニングモデルのAlexNetが圧倒的な成績を収めたことで、現代のAIブームの火付け役となりました。
ステレオビジョン
ステレオビジョンとは、2台以上のカメラを用いて対象物を異なる角度から撮影し、その画像のズレ（視差）から対象物までの距離や3次元形状を測定するコンピュータビジョンの技術です。人間の両眼立体視と同じ原理を利用しており、自動運転やロボットのナビゲーション、3次元復元など、空間認識が求められる多様なAIシステムで広く活用されています。
超解像技術
超解像技術とは、低解像度の画像や映像をAI（ディープラーニングなど）を用いて、ボケや劣化を抑えつつ高精細な高解像度画像へと変換する技術です。従来のピクセル補間とは異なり、不足している細部のデータをAIが予測・生成することで、非常に自然で美しい映像を復元できます。映像配信や医療、防犯など幅広い分野で活用されています。