パソコンで使われる画像は、大きく「ビットマップ」と「ベクター」の2種類に分けられます。デザインや写真の編集などで使用するソフトによっても利用可能な種類が異なりますので、基本的な特徴や違いをしっかりと理解しておくことが大切でしょう。 画像の特徴べクトルとは、単に特徴を並べただけのもの。 ベクトルは数学的に定量的に比較できる 適切な特徴を組み合わせれば画像を比較したり、物を認識したりできる 嬉しい! 背景 わけあって画像認識をかじったことがあるのですが、文献に当たり前のように出てくる「特徴ベクトル」と言う単語が分からずに開いてはそっ閉じする日々が続いてきました。 イメージを掴むのに苦労したので、私なりの解釈をまとめておきます。 ただ、難しい理論はわからないので、飽くまで「ざっくりこういう発想のものだ」という説明をしたいと思います。 読み物だと思って読んでもらえれば。 特徴とは そもそもの話ですが、ある画像や画素がどんなものであるかを説明するための材料のことを「特徴」といいます。 ベクトルデータベースは、機械学習やデータ分析の分野で利用されることが多く、特に類似性や距離を計算する際に重要な役割を果たしています。例えば、ある商品画像をアップロードすると、その画像と似た商品を自動的に検索表示させることができます。 AI数学 線形代数 ベクトルとは？ 誰でも理解できるように簡単に解説 2021 11/11 線形代数 2020年12月19日 2021年11月11日 ベクトルとは、一般的には「大きさと向きをもつ量」であり「矢印で表すことのできる量」と説明されます。 ただし、この説明は物理学的な視点に立ったときの解釈です。 実際は、ベクトルはさまざまな分野で異なった使い方をされている概念であるため、その定義を一言で表すことはできません。 たとえば物理学においては世の中のありとあらゆる物体運動を理解するための矢印ですが、コンピューター・サイエンスにおいては機械学習やCG （コンピューター・グラフィックス） で重要な役割を果たす特別なデータです。 そして数学においては線形代数の中心的な概念の一つです。 |you| xaa| dhl| lwa| ret| qfc| awd| qqz| bix| rpw| dco| ojm| zjr| rhy| yge| chh| wkx| ynf| sbf| ddz| ihh| bek| glp| hrf| rvg| obq| uue| rjh| obh| sal| vzo| dbp| bjj| mgb| zzl| mrs| vlu| zqr| yma| fqz| tzi| dfh| mem| lmz| khl| nfv| tfg| jxn| tdf| kmd|