OpenPoseがコンピュータビジョンアプリケーションにおける姿勢推定にどのように使用できるかをご覧ください。その機能とVision AIにおける重要性について学びます。
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2025年9月25日
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OpenPoseがコンピュータビジョンアプリケーションにおける姿勢推定にどのように使用できるかをご覧ください。その機能とVision AIにおける重要性について学びます。
今日、画像やカメラは、私たちの携帯電話、家、そして公共の場所にも組み込まれ、いたるところに存在します。私たちは、瞬間を捉えるだけでなく、周囲の世界を理解し、インタラクトするために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ビジョンが、マシン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。これにより、システムは物体を検出し、顔を認識し、動きを追跡できるようになり、私たちが日常的に使用する多くのテクノロジーで重要な役割を果たしています。
近年のAIの進歩により、コンピュータビジョンモデルは、より複雑なデータや洞察を分析し、抽出できるようになりました。その一例が姿勢推定です。これは、人間の動きの理解に焦点を当てたコンピュータビジョンタスクです。
画像またはビデオ内の肩、肘、膝などの体のキーポイントを識別することで機能します。これにより、人の動きを分析できるようになり、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が可能になります。
ポーズ推定のために開発された多くのツールの中で、OpenPoseは大きな躍進を遂げました。カーネギーメロン大学のPerceptual Computing Labの研究者によって作成されたこのシステムは、カメラのみを使用して、リアルタイムで複数の人の全身ポーズ（手、足、顔のキーポイントを含む、1人あたり最大135のキーポイント）を検出できる最初のオープンソースシステムの1つでした。
この記事では、OpenPoseとは何か、その仕組み、そしてコンピュータビジョンのマイルストーンとしての重要性について解説します。
AIが広く採用される前は、ビデオで人間の動きを追跡するには、特殊な機器を使用する必要がありました。映画やアニメーションなどの業界では、俳優は反射マーカーが付いたスーツを着て、カメラが制御されたスタジオ環境で動きを捉えることがよくありました。
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、高価であり、特定のセットアップに限定されていました。コンピュータビジョンの進歩に伴い、研究者たちはマーカーを使用せずに体の動きを追跡する方法を探しました。彼らはエッジ、輪郭、テンプレートを使用して、画像内の人間の形を見つけました。
これらの初期のシステムは、単純でわかりやすいインスタンスでは機能しましたが、現実世界のシナリオでは苦労しました。人々が予期しない方法で移動したり、複数の人がフレームに表示されたりすると、多くの場合、結果が悪くなりました。
2010年代後半には、深層学習がポーズ推定に大きな変化をもたらしました。ビジョンAIモデルは、人間のポーズの大規模なデータセットでトレーニング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依存する代わりに、何千ものラベル付き画像を学習することで、体の関節と構造を認識することを学習しました。これにより、ポーズ推定はより正確で、柔軟性があり、より広範な設定で影響力を持つようになりました。
OpenPoseは2017年に最初にリリースされ、1枚の画像で複数の人のポーズを同時に推定することができます。以前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、画像やビデオをリアルタイムで処理することができます。これらの機能により、開発者や研究者はポーズ推定にアクセスしやすくなりました。
OpenPoseがコンピュータビジョンにもたらした基盤は、他の様々なアプリケーション向けの新しいアーキテクチャ構築を促進しました。今日では、姿勢推定タスクをサポートするUltralytics YOLO8やUltralytics YOLO11のようなVision AIモデルが、より高速な結果と低レイテンシを提供しています。
しかし、ポーズ推定がどのように進化してきたかを知りたい場合は、OpenPoseから始めるのが最適です。OpenPoseは、多くの新しいシステムが今日でも依存している重要なアイデアを紹介しました。
OpenPoseがなぜ重要なのかについて理解が深まったところで、実際に何ができるのかを詳しく見ていきましょう。
OpenPoseの機能の中核にあるのは、キーポイント検出と呼ばれるものです。キーポイントは、鼻の先端、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です。OpenPoseは、指や顔の特徴などの詳細な領域を含む、1人あたり最大135個のこれらの点を検出できます。
これらの点を結ぶと、人体を簡略化した表現、つまりデジタルスケルトンと考えることができます。この骨格のアウトラインは、人がどこにいるかだけでなく、座っているか、立っているか、手を振っているか、笑っているか、歩いているかなど、どのような姿勢であるかを示します。コンピューターは、私たちが本能的に人のボディーランゲージを理解するのと同じように、これらのスケルトンを使って視覚的に人間の動きを解釈できます。
スケルトン追跡は、背景のノイズや気を散らすものを排除し、システムが人間の姿勢と動きのみに集中できるようにするため、特に役立ちます。 OpenPoseは、すべてのピクセルを分析する代わりに、人がどのように動いているか、または相互作用しているかを物語る意味のあるポイントに焦点を当てています。
OpenPoseは、日常の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により、ジェスチャーに応答したり、身体活動を監視したり、感情的な合図を評価したり、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を構築することを可能にします。
OpenPoseが視覚入力から人体のキーポイントを検出し、接続する方法の概要を以下に示します。
OpenPoseは、さまざまな現実世界のユースケースでポーズ推定を実用的にした最初の高度なツールの1つでした。今日のリアルタイムコンピュータビジョンソリューションでは一般的に使用されていませんが、スポーツ、エンターテイメント、教育、安全などの分野での初期の作業を形作る上で重要な役割を果たしました。
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。
野球を見ているとき、何が起こっているかを理解するのは簡単です。投球、スイング、盗塁などをすぐに認識できます。人間として、私たちは直感的に体の動きを読み取り、あまり苦労せずに意味を理解します。しかし、機械にとって、これらの行動を認識することははるかに複雑です。体の各部分が空間をどのように移動するかについて、正確な情報が必要になります。
OpenPoseは、コンピュータビジョンのこの分野における大きな前進でした。さまざまな設定で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は、OpenPoseを使用してスイングやジャンプのような動きを分解し、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しました。標準的なビデオを使用したオープンな環境で動作するため、研究者はそのような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テストすることができました。
これらの初期の研究は、高度なスポーツテクノロジーで使用されているパフォーマンストラッキングツールの基礎を築くのに役立ちました。
同様に、研究者たちは、ビデオベースの姿勢追跡が安全監視をどのようにサポートできるかを探るために、OpenPoseも使用しました。公共エリアでの転倒、予期しないジェスチャー、または動きのパターンなどの行動検出でテストされました。
OpenPoseは、標準的なカメラで動作するため、病院や交通機関のハブなどの環境で、初期の実験をより手軽に行えるようにしました。これらの研究は、現在、監視、転倒検出、および緊急対応システムで使用されている新しいモデルの開発を推進するのに役立ちました。
OpenPoseが提供する利点の一部をご紹介します。
OpenPoseは大きな進歩でしたが、留意すべき技術的な限界もあります。OpenPoseに関連する主な課題を以下に示します。
OpenPoseは、ポーズ推定をよりアクセスしやすくする上で重要な役割を果たしました。体の動きの追跡は、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行うことができることを示しました。
これは、ヘルスケア、教育、エンターテインメント、研究など、多くの実用的なアプリケーションの基礎を築きました。より新しいモデルがより速い速度とより軽量なパフォーマンスを提供するようになった一方で、OpenPoseは、ポーズ推定がどのように進化したかを理解するための重要な基準点であり続けています。
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