クエリ: Google Mapで、ある地点を指定すると、その位置からの全方向カメラによる画像を見ることができる機能は何?
文章: Google ストリートビュー ストリートビュー機能は、Google マップおよび Google Earth 上で利用できる。Google マップでは、利用可能な地域に地図を合わせることで、縮尺の調節バーの上の人型のアイコン(ペグマン、英語: Pegman)が黄色に点灯する。この状態でペグマンを地図上にドラッグすると、ストリートビューの提供されている道路が青色で表示されるので、そこにアイコンを配置(ドロップ)することで、風景を閲覧できるビュアー画面に切り替わる。ビュアーでは、路上風景のパノラマ画像が表示され、地図はその右下に表示される。パノラマ画像内の道路の上に黄色いラインと矢印が表示されるので、矢印をクリックすることで直接位置を移動できるほか、画像の拡大や縮小、全画面表示、マウスによる視点の変更が可能。Google Earth の場合は、まず Street View レイヤーを有効にするとマップ上に黄色いカメラのアイコンが表示され、そのアイコンをダブルクリックするとビュアーが起動して風景が表示される。さらに、過去のストリートビューを見られる機能もある。 車載カメラは3次元方向のほぼ全周(水平方向360度、上下方向290度)を撮影しているため、パノラマ画像上でマウスをクリックするか、キーボードを操作してポインタを動かすことで、上下(仰角・伏角)・前後・左右へと視野を移動させたり、ズームアップやズームアウトさせたりすることもできる。パノラマ画像内の道路に沿って表示されている線はカメラを積んだ車両が撮影しながら動いた経路であり、利用者はこれに沿ってパノラマ画像内の先や手前へ視点を動かすこともできる。ただし撮影された当時の状況を確認することはできるものの、航空写真ほど頻繁には内容が更新されないので、必ずしも最新の建物や道の状態などを確認できるわけではない。 特定地点の特定アングルのパノラマ画像を他人と共有したい場合、その画像を印刷したり、URLをメールに貼りつけて送ったり、自ら管理するウェブサイトにHTMLを貼りつけて表示させたりすることができる。
文章: ジオリファレンス ジオリファレンス(英語: georeferencing)は地図や空中写真画像の内部の座標系を地理座標系に関連付けられることを意味する。関連する座標変換は、通常、画像ファイル(たとえば、GeoPDF(英語版)やGeoTIFF)内に保存されるが、他にもジオリファレンスを実装するための仕組みはさまざまな方法が考えられる。ジオリファレンスの最も目に見える効果は、ソフトウェアが地上座標(緯度/経度やUTM座標)を表示できることである。また、地上の距離や面積を測定できるようにもなる。言い換えると、ジオリファレンスはデジタル画像ファイルを物理空間内の位置に関連付けることを意味する。この用語は、地理情報システムの分野で、物理的な地図や地図のラスター画像を空間上の位置に関連付ける処理を説明するためによく使われる。 文章: グローバル・ポジショニング・システム 民生用GPS受信機は当初航空機、船舶、測量機器、登山用(携帯型)に利用されてきたが、その後は自動車(カーナビゲーション・システム、以下カーナビ)や携帯電話にも搭載されている。2018年現在では、ほぼ全ての携帯電話やスマートフォンにGPSが搭載されている。この種の製品では、地図情報・GIS情報をサーバ側にもつことにより詳細な最新の地図を提供したり現在地周辺の付加サービス を実現している。また情報を送信できないGPSと送受信機である携帯電話を組み合わせ、セキュリティ(児童保護や徘徊老人対策、犯罪者の監視等)への応用も拡がっている。GPSの測位情報を継続的に記録したトラッキング情報は、ランニング、登山、ツーリング等で活発に活用されている。 文章: Google レンズ スマホのカメラを対象物に向けると、バーコード、QRコード、ラベル、テキストを読み取って対象物の特定を試み、関連する検索結果やウェブページ、情報を表示する。例えば、ネットワーク名とパスワードを含むWi-Fiラベルにデバイスのカメラを向けると、スキャンされたWi-Fiネットワークに自動的に接続する。Google レンズは、Google フォトやGoogle アシスタントのアプリとも統合されている。このサービスはGoogle Gogglesに似ており、以前のアプリも同様の機能を備えていたが、機能は劣っていた。Bixby VisionやIATとして知られるImage Analysis Toolsetのような他のアプリと同様に、Google レンズは検出能力を強化するために、より高度なディープラーニングを使用している。 文章: Google カメラ 多くの機能を備える。アプリ内の設定や、アプリの下部(2023年10月以前のバージョンでは上部)にあるアイコンの行から、選択して使用することができる。 画像処理を実行するためのハードウェアアクセラレータにより、動作を支えている。 Pixel (第1世代)では、クアルコムのHexagon DSPとAdreno GPUを使用して画像処理の高速化を行なっていた。その後、Pixel 2とPixel 3(ただし、Pixel 3aでは非搭載)では、新たにPixel Visual Coreによる画像処理に変更された。Pixel 4以降は、Pixel Neural Coreに置き換えられた。 文章: 危険回避カメラ キュリオシティローバーのHazcamsは、可視光に敏感で、解像度1024×1024ピクセルの白黒画像を提供。これらの画像は、ローバーの内部コンピューターが危険を自律的にナビゲートするために使用される。ローバーの両側に配置されているため、フロントカメラとリアカメラの両方で同時に撮影した画像を使用して、周囲の3Dマップを作成する。カメラは固定されている(ローバーから独立して移動することはできない)。広い視野(水平方向と垂直方向の両方で約120°)があり、広範囲の地形を見ることができる。 それらは科学実験に使用するように設計されていないため、エンジニアリングカメラと見なされ、ローバー上のエンジニアリングカメラの他のセットはNavcamである。 マーズ・サイエンス・ラボラトリーの安全な着陸は、最初に車両のHazcamsを使用して確認されました。 文章: 全方位720度矩形画像モニタリングシステム 720度全方位矩形画像モニタリングシステムは、リモート分散型カメラなどによって撮影される画像から、互いに重複しない全方向かつ全視野に相当する720度srのシームレスな一つの球面画像として統合した後、球系多面体上に写像し、最終的に一定の縦横比をもった連続した矩形画像に変換し、矩形画像全体をほぼ同一の縦横比をもった矩形ビューアー内に取り込み、人間の視野角が一度に捉えるモニターに表示する。球状の情報を球状スクリーンに全方位全視野の画像を再現しても、人間の視野角ではその一部しか同時的に認識できない。 球状の情報を多面体に投影し平面に展開したダイマクション地図は、正二十面体を用いた全方位、2点間距離、面積比などをより正確に再現することに成功した最初の世界地図であるが、主に正三角形の再配列による展開図では「一つの海に浮かぶ一つの島」という表現目的のために大陸をいっさい分断させなかった結果、展開図の外形パターンは正三角形によるジグザグな輪郭線が現れる。よって複数のダイマクション地図で平面充填はできない。 720度全方位矩形画像モニタリングシステムは、全視野かつ全方向の画像処理および画像表示において不可避であったノイズを100%排除し、人間の視野角で一度で容易に認識できる矩形画像に変換する。 文章: Panoramio Panoramio(パノラミオ)は、かつてGoogle社が運営していた、地域情報が付加された無料写真共有サイトである。Panoramioにアップロードされた写真はGoogle EarthやGoogle マップ上に表示された。ただし、Google EarthやGoogle マップ上に表示される画像は、位置情報を付けることや風景写真であることなど後述のいくつかの条件を満たすことが求められ、審査後数日で随時追加されていた。このサイトの目的は、地域を訪れたユーザーが写真を掲載することにより、Google Earthのユーザーがより豊富な情報を得られるようにすることであった。多くの言語に対応しており、日本語でも利用可能であった。 文章: Googleのサービス カメラで撮影した写真から文字を読み取って翻訳するモバイル向け機能を持つ。 YouTubeをモバイル端末で見られるようにモバイルアプリケーションで提供されている。AndroidとiOSに対応する。 動画投稿者向けに、統計情報やチャンネルの管理ができるYouTube Creator Studioや、Google TV向けのYouTube for TVというアプリも提供されている。 文章: Google マップ 自動車(ナビ)モードでは安全運転の支障とならないよう、進行方向に向いて3D回転し、かつ細かい道路や情報が省略されたシンプルなマップ表示となり、併せて音声での案内提供が可能である。これに加えて目的地までの時間、距離、次に曲がる交差点名など必要最低限のみの情報が太字で表示され、また基本的な右左折直進指示の音声による案内提供が可能。 多くの国で自動車ナビモードが利用可能である。2014年時点、日本、台湾、香港、オーストラリア、米国、英国など、全部で99の国と地域で利用できる。 Googleの歩行ナビモードでは、一部ユーザー向けに拡張現実(AR)モードが試験導入されている。このモードではカメラが起動し、周りの風景にカメラを向けると、Googleの人工知能システムを用いて建物やランドマークを読み取り、道路上に行き先への矢印と目的地をARで表示する。 文章: クラウドソース (アプリ) ユーザーがタスクをこなしてクラウドソースに貢献すると、クラウドソースはその貢献の総数のほか、ユーザーの回答がクラウドソースコミュニティ全体の回答と一致した数を示す「賛成」や、 ユーザーの回答のうち何%が正しいと認められたかを示す「正確性」などの指標が記録される。 ユーザーがタスクを完了すると、バッジを受け取ることができる。バッジはタスクの種類ごとに用意されており、その特定のタスクの進捗状況(翻訳の検証など)を把握することができる。また、オフライン時にタスクを行った場合など、その他のマイルストーンにもバッジが用意されている。 2018年4月のアップデートでは、ユーザーが写真を撮影してタグを付け、クラウドソースにアップロードする「画像キャプチャ」タスクが新たに追加された。 ユーザーは、撮影した画像をオープンソース化して、Googleの外部も含めた様々な研究者や開発者とデータを共有することもできる。 Googleでクラウドソースチームを率いるプロダクトマネージャーのAnurag Batraは、Wired Magazineのインタビューで、ユーザーがこの画像撮影タスクを完了することで得られるデータは、Google画像検索、Googleカメラ、Googleレンズの改善につながると述べている。 最新のアップデートでは、前回の回答を変更するための「戻る」ボタンが追加された。 文章: PhotoDNA このハッシュはサイズが変更されていたり、目立たない配色変更を含む画像の変更があっても変更されないように計算されている。PhotoDNAは画像を白黒化し、サイズを変更し、格子状に分割し、輝度勾配や輪郭を探索している。MicrosoftのサービスであるBingやOneDriveの他に、GoogleのGmail、Twitter、Facebook、Adobe Systems、Reddit、Discord、そして、Microsoftが技術を寄付したNCMECで採用されている。マイクロソフトは、International Centre for Missing & Exploited Children (ICMEC) が管理・支援するProject VICにPhotoDNAの技術を寄贈している。 文章: PlayStation Vita Google Mapを用いたオンラインのマップアプリケーションを搭載していたが、2015年3月に提供されるPlayStation Vitaシステムソフトウェアアップデートにて、マップ関連の全機能をシステムから削除された。以下は、使用可能だった当時の仕様。 Wi-FiモデルにはGPSが搭載されていないため、GPSを用いたナビゲーション等は3G/Wi-Fiモデルに限るが、Wi-Fiモデルでも精度は劣るもののWi-Fi電波の位置情報によりある程度の位置絞り込みは可能だった。 ユーザの現在の位置情報を元に、周辺にいる他のユーザが今プレイしているゲームや、ユーザの足跡を辿って同じ場所にいた他のユーザがプレイしていたゲームを知ることができる。周辺のユーザ同士でのアイテムの配布、取得をサポートしているゲームも存在する。 文章: Google 画像検索 Google 画像検索は、Webにある画像を検索するためにGoogleが提供している検索サービスである。2001年にサービスが開始された。切っ掛けはジェニファー・ロペスが着用した緑のヴェルサーチドレスの写真が見たいという需要に通常のGoogle検索では応え切れなかったことによる。2011年に逆画像検索が追加された。 検索で出た各画像はサムネイルとして並べて表示され、サムネイルをクリックすると、画像の大きなサイズが表示され、画像を使用しているサイトにアクセスすることができる。 文章: Google マイマップ EXPO Google マップのマイマップ機能を使って作成したオリジナルマップを投稿する。「街の見かたは人の数だけある。地図で自分を表現しよう。」と銘打つだけあって、観光、飲食、建築など一般的な事柄からゲテモノ、珍種、トリビアなど様々な種類の地図が投稿されている。 文章: Google 画像検索 Google画像検索には逆画像検索を行う画像で検索機能がある。従来の画像検索とは異なり、この機能はGoogle検索ボックスにキーワードや語句を入力する必要はなく代わりに画像そのものを送信してクエリとして検索する。結果には同じような画像、ウェブの検索結果、画像のページ、異なる解像度の同じ画像が表示される。 画像で検索の精度は検索画像が有名なほど高くなる。加えて検索結果の記述的なメタデータをベースに「この画像の最も良い推測」が提供される。 画像で検索の一般的な手段は以下の手順で、送信された画像を元に検索結果を返している: