はじめに
機械学習における画像処理の基礎知識は、G検定においても頻出分野のひとつだ。特に「アフィン変換」は、試験対策のみならず、実際の機械学習プロジェクトでも役立つ知識となる。
今回は、G検定の過去問を振り返りながら、アフィン変換について整理しておく。
アフィン変換とは？
アフィン変換（Affine Transformation）は、幾何変換の一種であり、次のような操作を行うことができる。
- 拡大・縮小（Scaling）
- 平行移動（Translation）
- 回転（Rotation）
- せん断（Shearing）
これらの変換を組み合わせることで、画像データを自在に加工できる。例えば、ニューラルネットワークの学習用データを増やすために、入力画像を少し回転させたり、拡大縮小したりする。
こうした手法を「データ拡張（Data Augmentation）」と呼び、モデルの汎化性能を高めるうえで重要な役割を果たす。
また、アフィン変換は単なる画像処理にとどまらず、コンピュータビジョンの分野では、物体認識や特徴量の抽出にも活用される。
問題
実際のG検定で出題された問題を見てみる。
機械学習などで用いる画像を変形させたい場合がある。その際、(●)を行うと、拡大・縮小、平行移動、回転、せん断を行うことが可能となる。
選択肢
- アフィン変換
- 積分
- フーリエ変換
- 微分
正解は「1. アフィン変換」
なぜ他の選択肢ではダメなのか？
G検定では、正解だけでなく「なぜ他の選択肢が間違っているのか」まで理解することが大切だ。
- 積分
- 積分は、関数の面積や累積量を求めるための数学的操作であり、画像の幾何変換とは無関係。
- フーリエ変換
- 画像処理の分野では、周波数解析やフィルタリングに使われるが、画像の変形には適さない。
- 微分
- エッジ検出などの特徴抽出には利用されるが、画像の拡大・回転などには使えない。
つまり、画像の変形を行うためには、適切な座標変換を提供する「アフィン変換」が最も適している。
実務でのアフィン変換の活用例
実際に、アフィン変換を活用する場面は多い。例えば、以下のようなケースが挙げられる。
- データ拡張（Data Augmentation）
- 機械学習モデルを学習する際、訓練データのバリエーションを増やすために、画像を回転・拡大・せん断などで変形する。
- 画像の正規化（Normalization）
- 物体検出やOCR（文字認識）では、画像の位置やスケールを一定にするためにアフィン変換を活用。
- コンピュータビジョンの前処理
- 例えば、顔認識では目や口の位置を整えるために、アフィン変換を用いることが多い。
こうした技術は、日々の実務でも活躍する重要な要素であり、G検定合格後も知識として持っておく価値がある。
まとめ
G検定の問題を解くだけでなく、実務でも役立つ「アフィン変換」の知識をしっかりと整理しておくことが重要だ。
✅ アフィン変換とは？ → 拡大・縮小、回転、平行移動、せん断が可能な幾何変換。
✅ データ拡張に使える！ → 画像データの増強に活用される。
✅ 試験対策ポイント → 他の選択肢（積分・フーリエ変換・微分）と違い、座標変換に基づく変形ができる点を押さえる。
G検定対策として、数学や画像処理の基礎知識も併せて復習しながら、効率的に学習を進めていこう。
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