データサイエンス領域
データサイエンス領域のタスクを示すもの。

画像データに付随するメタデータ（何の画像か、撮影条件、関心領域[Region of Interest]等）を紐付ける
画像データを生成したセンサー特性にあった補正・修正を行う
分析しやすいデータフォーマット（チャンネルの設定、画素値の正規化・レベル変換、サイズ等）に変換する
【画像分類】分類したい画像の特徴を学習し、良品/不良品や被写体の種類など、対象画像を複数のカテゴリに分類する
【類似画像推定】画像間の類似度を定義する順序や距離、画像特徴量を与える手法を決定するとともに、類似画像を列挙するための特徴量を適切に保存・検索する手法も同時に検討する
【画像認識・物体検出・セマンティックセグメンテーション】画像のメタデータから認識対象のラベルデータを抽出し、教師あり分類学習を行い、画像内のオブジェクトや関心領域の推定を行う
【画像復元】復元精度を測る指標を選び、指標を最適化するような復元手法を決定する
【画像生成】敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network：GAN）や変分自己符号化器（Variational Auto-Encoder：VAE）などを用いて、本物にしか見えないような画像の生成や、白黒画像の自動着色を行う
【物体認識】既存のライブラリを活用し、動画内の物体認識を実施する