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今日では、画像とカメラはあらゆるところに存在しています。携帯電話、自宅、そして公共の場にさえも内蔵されています。私たちは、瞬間を捉えるだけでなく、周囲の世界を理解し、交流するためにも、それらに頼っています。
舞台裏では、人工知能（AI）のサブフィールドであるコンピュータービジョンが、機械が視覚データを解釈できるようにすることで、これを実現しています。コンピュータービジョンは、システムが物体を検出し、顔を認識し、動きを追跡することを可能にし、私たちが日常的に使用する多くのテクノロジーにおいて重要な役割を果たしています。
AIの近年の進歩により、コンピュータービジョンモデルはより複雑なデータと洞察を分析し、抽出できるようになりました。その一例が、人間の動きを理解することに重点を置いたコンピュータービジョンタスクである姿勢推定です。
画像や動画から肩、肘、膝といった体の主要ポイントを特定することで機能します。これにより、人の動きを分析することが可能になり、フィットネストラッキング、アニメーション、ヘルスケアなどのアプリケーションに活用できるようになります。
ポーズ推定のために開発された数多くのツールの中でも、OpenPoseは画期的な技術として際立っています。カーネギーメロン大学知覚コンピューティング研究所の研究者によって開発されたOpenPoseは、カメラ1台だけで複数人の手、足、顔のキーポイントを含む全身のポーズをリアルタイムで検出できる、初のオープンソースシステムの一つです（1人あたり最大135個のキーポイント）。
この記事では、OpenPose の概要、その仕組み、そしてコンピューター ビジョンにおけるマイルストーンとしての重要性について説明します。
AIが広く普及する以前は、動画内での人間の動きを追跡するには特殊な機器が必要でした。映画やアニメなどの業界では、俳優は反射マーカー付きのスーツを着用することが多く、制御されたスタジオ環境でカメラが彼らの動きを捉えることができました。
これらのマーカーベースのモーションキャプチャ技術は正確でしたが、高価で、特定のセットアップに限られていました。コンピュータービジョンが進歩するにつれて、研究者たちはマーカーを使わずに体の動きを追跡する方法を模索しました。彼らはエッジ、輪郭、テンプレートを用いて、画像内の人間の形状を検出しました。
これらの初期のシステムは、単純で分かりやすい状況ではうまく機能しましたが、現実世界のシナリオではうまく機能しませんでした。人が予期せぬ動きをしたり、フレーム内に複数の人物が映ったりすると、結果が悪くなることがよくありました。
2010年代後半、ディープラーニングは姿勢推定に大きな変化をもたらしました。Vision AIモデルは、人間の姿勢に関する大規模なデータセットで学習できるようになりました。モデルは、エッジやテンプレートに頼るのではなく、数千枚のラベル付き画像を学習することで、体の関節や構造を認識するようになりました。これにより、姿勢推定はより正確で柔軟性が高く、より幅広い状況で効果的なものとなりました。
OpenPoseは2017年に初めてリリースされ、1枚の画像から複数の人物のポーズを同時に推定することができます。従来のシステムとは異なり、OpenPoseは特別なスーツやマーカーを必要としません。標準的なカメラで動作し、画像と動画をリアルタイムで処理できます。これらの機能により、開発者や研究者にとってポーズ推定がより身近なものとなりました。
OpenPoseがコンピュータービジョンのために築いた基盤は、他の様々なアプリケーション向けに新しいアーキテクチャを構築する上で役立ちました。現在、 Ultralytics YOLO8やUltralytics YOLO11といった、姿勢推定タスクをサポートするVision AIモデルは、より高速な結果と低レイテンシを実現しています。
しかし、姿勢推定がどのように進化してきたのか興味があるなら、OpenPoseは素晴らしい出発点です。OpenPoseは、今日でも多くの新しいシステムが依拠している重要なアイデアを導入しました。
OpenPose が重要な理由がよくわかったので、実際に何ができるのかを詳しく見てみましょう。
OpenPoseの機能の中核を成すのは、キーポイント検出と呼ばれる機能です。キーポイントとは、鼻先、肩の中心、肘、手首、腰、膝、足首など、人体上の特定のランドマークを指します。OpenPoseは、指や顔の特徴といった細かい部分も含め、1人あたり最大135個のキーポイントを検出できます。
これらの点が繋がると、人体の簡略化された表現が形成されます。これはデジタルスケルトンと考えることができます。この骨格の輪郭は、人がどこにいるかだけでなく、どのようなポーズをしているか、つまり座っているのか、立っているのか、手を振っているのか、笑っているのか、歩いているのかまで示します。コンピューターはこれらの骨格を使って、人間の動きを視覚的に解釈することができます。まるで私たちが本能的に相手のボディランゲージを理解するのと同じです。
骨格トラッキングは、背景ノイズや不要な要素を取り除き、システムが人間の姿勢と動きに純粋に集中できるため、特に有用です。OpenPoseは、すべてのピクセルを分析するのではなく、人物の動きや相互作用を物語る重要なポイントに集中します。
OpenPose は、日常的な画像やビデオからこの構造化された情報を抽出することで、ジェスチャーに反応したり、身体活動を監視したり、感情的な合図を評価したり、さらにはデジタル キャラクターをアニメーション化したりするアプリケーションの構築を可能にします。
OpenPose が視覚入力から人体のキーポイントを検出して接続する方法の概要は次のとおりです。
OpenPoseは、様々な実世界のユースケースにおいてポーズ推定を実用化した最初の高度なツールの一つです。現在ではリアルタイムコンピュータービジョンソリューションではあまり使用されていませんが、スポーツ、エンターテインメント、教育、安全管理といった分野における初期の取り組みの形成に重要な役割を果たしました。
それがこれらの分野でどのように道を切り開いたのかを詳しく見てみましょう。
野球を観ていると、何が起こっているのか簡単に理解できます。投球、スイング、盗塁などを瞬時に認識できます。人間は体の動きを直感的に読み取り、ほとんど苦労せずに理解します。しかし、機械にとってこれらの動作を認識することははるかに複雑です。体の各部位が空間内でどのように動くかという正確な情報が必要なのです。
OpenPoseは、コンピュータービジョンのこの分野における大きな前進でした。様々な状況におけるアスリートのフォームを分析するための実用的なツールでした。
多くの研究プロジェクトでOpenPoseが活用され、スイングやジャンプといった動きを分析、さらには選手の動きに基づいて特定の野球の動作を分類することさえ行われました。OpenPoseは標準的なビデオ映像が映るオープンな環境で動作するため、研究者はこうしたシステムが実際のトレーニングやコーチングのシナリオでどのように機能するかを検証することができました。
これらの初期の研究は、現在高度なスポーツ技術で使用されているパフォーマンス追跡ツールの基礎を築くのに役立ちました。
OpenPose が提供する利点の一部をご紹介します。
OpenPoseは大きな前進でしたが、留意すべき技術的な制限も存在します。OpenPoseに関連する主な課題は以下のとおりです。
OpenPoseは、姿勢推定をより身近なものにする上で重要な役割を果たしました。スーツや特殊な機器に頼ることなく、シンプルなカメラで体の動きを追跡できることを示しました。
OpenPoseは、医療、教育、エンターテインメント、研究など、様々な分野で多くの実用的なアプリケーションの基盤を築きました。新しいモデルはより高速で軽量なパフォーマンスを実現していますが、OpenPoseは姿勢推定の進化を理解するための重要な参照点であり続けています。
AIについてもっと詳しく知るには、コミュニティに参加してGitHubリポジトリをご覧ください。独自のコンピュータービジョンソリューションの構築をお考えの方は、ライセンスオプションをご覧ください。また、医療分野におけるコンピュータービジョンと物流分野におけるAIの活用事例もご覧ください。
