コンピュータ ビジョンの 5 つの主要な研究タスクの完全な説明: 分類と認識、検出とセグメンテーション、人体分析、3D ビジョン、ビデオ分析

この投稿では、コンピューティング ビジョンの定義と主なタスクについて詳しく説明します。内容は画像の分類と認識、オブジェクトの検出とセグメンテーション、人体分析、3D コンピューター ビジョン、ビデオの理解と分析をカバーし、最後にコンピューター ビジョンにおける教師なし学習と自己教師あり学習の応用を示します。

著者の TechLead は、インターネット サービス アーキテクチャ、AI 製品開発、チーム管理で 10 年以上の経験があり、同済大学復丹修士、復丹ロボット知能研究所のメンバー、Alibaba Cloud 認定の上級アーキテクト、プロジェクト管理のプロフェッショナルであり、AI による収益は 10 億ドルに達します。製品開発責任者

I.はじめに

コンピューター ビジョン (コンピューター ビジョン) は、人間の視覚機能を機械に与える学問です。画像認識、画像処理、パターン認識などの多方向をカバーしており、人工知能研究の重要な部分となっています。この記事では、コンピュータビジョンの定義、歴史的背景と発展、そして現在の応用分野の概要を詳しく紹介します。

1.1 コンピュータビジョンの定義

コンピュータービジョンは、機械が視覚世界を理解し解釈できるようにする方法を研究する科学であるだけでなく、機械が人間と同様の視覚処理能力を持てるようにすることを追求するテクノロジーでもあります。デジタル画像とビデオを分析して、機械が現実世界のオブジェクトやシーンを認識、追跡、理解できるようにします。さらに、コンピュータ ビジョンには、画像復元や 3D 再構成などの詳細な研究方向も含まれています。

1.1.1 コアテクノロジー

コアテクノロジーには、より複雑な視覚タスクを達成するための複数のテクノロジーの組み合わせによる、特徴抽出、ターゲット検出、画像セグメンテーション、3D 再構成などが含まれますが、これらに限定されません。

1.1.2 アプリケーションシナリオ

コンピュータビジョンは、自動運転、医療診断、インテリジェントモニタリングなど多くの分野で広く活用されており、関連産業の急速な発展を促進しています。

1.2 歴史的背景と発展

コンピューター ビジョンの開発の歴史は多彩であり、1960 年代の初期の探求から今日のディープラーニング技術革命に至るまで、次の主な段階に分けることができます。

1.2.1 1960 年代～1980 年代: 初期段階

• 画像処理:主に、エッジ検出、テクスチャ認識などの単純な画像処理と特徴エンジニアリングに焦点を当てます。
• パターン認識:手書き数字認識などの基本的なタスクの実装。

1.2.2 1990 年代から 2000 年代: 機械学習の時代

• 特徴学習:特徴学習とオブジェクト認識は、機械学習手法によってより洗練され、強力になりました。
• サポート ベクター マシンとランダム フォレストのアプリケーション:新しいソリューションが提供されます。

1.2.3 2010 年代から現在: ディープラーニング革命

• 畳み込みニューラル ネットワーク: CNN の普及により、コンピューター ビジョンに画期的な進歩がもたらされました。
• 転移学習と強化学習の組み合わせ:コンピューター ビジョン タスクの大幅な進歩。

1.3 応用分野の概要

コンピューター ビジョンは多くの業界に浸透しており、その応用は科学技術の分野に限定されず、私たちの日常生活に広く影響を与えています。

1.3.1 産業オートメーション

画像認識技術を活用し、製品の品質検査・分類を自動で行い、生産効率と精度を向上させます。

1.3.2 医用画像解析

病気の診断と予測のためにコンピューター ビジョンとディープ ラーニングを組み合わせることで、従来の医療方法が変わりました。

1.3.3 自動運転

コンピュータービジョンは自動運転において重要な役割を果たし、周囲の環境をリアルタイムで分析し、車両の経路計画と意思決定に正確な情報を提供します。

1.3.4 仮想現実と拡張現実

コンピュータービジョンテクノロジーによる没入型の仮想環境の構築は、エンターテインメントや教育などの分野に新しい体験方法を提供します。

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2. コンピュータビジョンの 5 つの主要なタスク

もちろん、技術的な深さとコンテンツの豊富さは非常に重要です。提供されたものの改良版は次のとおりです。

2.1 画像の分類と認識

画像の分類と認識は、コンピューター ビジョンの中核タスクの 1 つであり、入力画像またはビデオ フレームを 1 つ以上の事前定義されたカテゴリに割り当てることが含まれます。この章では、主要な概念、技術の進化、最近の研究結果、およびこのタスクの将来の方向性について詳しく説明します。

2.1.1 画像の分類と認識の基本概念

画像分類は画像を特定のカテゴリに割り当てるタスクですが、画像認識はさらに一歩進んで、カテゴリを特定のエンティティまたはオブジェクトに関連付けます。たとえば、分類タスクでは画像内の猫の有無を識別することができ、認識タスクではペットの猫から野生のヒョウまで、さまざまな猫の種を区別することができます。

2.1.2 初期の手法とテクノロジーの進化

初期の画像分類および認識方法は、手作りの特徴と統計的機械学習アルゴリズムに大きく依存していました。これらの手法の開発の歴史には次のようなものがあります。

• 特徴抽出: SIFT や HOG などの機能を使用して、画像の局所的な情報をキャプチャします。
• 分類器の適用: SVM、デシジョン ツリー、その他の分類器を使用して画像を分類します。

ただし、これらの方法は、特徴量エンジニアリングの複雑さと汎化機能の制限により、多くの実際のアプリケーションではパフォーマンスが制限されます。

2.1.3 ディープラーニングの導入と革新

ディープラーニングの出現により、画像の分類と認識は大幅に進歩しました。特に、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の導入は、この分野の研究と実用化に革命的な変化をもたらしました。

画像分類における畳み込みニューラル ネットワークの応用

畳み込みニューラル ネットワークは、積み重ねられた畳み込み層、プーリング層、完全接続層を通じて画像の特徴を自動的に学習するため、手動で特徴を設計する必要がなくなります。単純な CNN 構造の例を次に示します。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 输出模型结构
model.summary()

要約する

画像の分類と認識はコンピューター ビジョンの基礎であり、その技術進化はこの分野全体の急速な進歩を完全に反映しています。手作業で設計された機能から複雑な深層学習モデルに至るまで、この分野はコンピューター ビジョンの強力な機能を実証するだけでなく、将来のイノベーションと開発のための強固な基盤も築きます。より高度なアルゴリズムとハードウェアの開発により、人々の増大するニーズを満たすために、将来的には画像の分類と認識がより多くのシナリオで役割を果たすことが期待されます。

2.2 オブジェクトの検出とセグメンテーション

オブジェクトの検出とセグメンテーションはコンピュータ ビジョンの中心であり、画像内のオブジェクトを識別するだけでなく、それらのオブジェクトを正確に位置特定してセグメント化することも重要です。この分野に関わる課題は、基本的な画像処理から複雑な深層学習手法まで多岐にわたります。この章では、オブジェクトの検出とセグメンテーションの主要な概念、主流の手法、最新の開発について詳しく説明します。

2.2.1 物体の検出

物体検出には、画像内の物体を識別するだけでなく、その位置とカテゴリを正確に判断することも必要です。その用途には、顔認識、トラフィック分析、製品の品質検査などが含まれます。

早めのアプローチ

初期の物体検出方法は、主に手作りの特徴と従来の機械学習方法に依存していました。

• スライディング ウィンドウ: HOG などの手動機能を組み合わせて、スライディング ウィンドウを通じて複数のスケールと位置でオブジェクトを検索します。
• SVM 分類子:通常、スライディング ウィンドウと組み合わせて、オブジェクトの分類に SVM 分類子を使用します。

ディープラーニング手法

深層学習技術の出現により、物体検出の分野は大きく進歩しました。

• R-CNN シリーズ: R-CNN から高速 R-CNN まで、特に領域提案ネットワーク (RPN) と ROI プーリングのイノベーションの使用において、オブジェクトの正確な検出を実現するために徐々に進化しました。
• YOLO: YOLO (You Only Look Once) は、1 回の順方向パスのリアルタイム検出機能で注目を集めています。
• SSD: SSD (シングル ショット マルチボックス ディテクタ) は、マルチスケール フィーチャ マップを通じてさまざまなサイズのオブジェクトを検出し、リアルタイム検出という利点もあります。

# 使用YOLO进行物体检测的代码示例
from yolov3.utils import detect_image

image_path = "path/to/image.jpg"
output_path = "path/to/output.jpg"
detect_image(image_path, output_path)
# 输出图片包括检测到的物体的边界框

2.2.2 オブジェクトのセグメント化

オブジェクト セグメンテーション タスクはより詳細であり、ピクセル レベルでのオブジェクト分析が含まれます。

セマンティックセグメンテーション

セマンティック セグメンテーションの目的は、同じカテゴリの異なるインスタンスを区別せずに、画像内の各ピクセルを特定のカテゴリに割り当てることです。

• FCN: FCN (Fully Convolutional Network) は、セマンティック セグメンテーションの先駆的な作品の 1 つです。
• U-Net: U-Net は、対称的なエンコーダーとデコーダー構造を通じて正確な医療画像のセグメンテーションを実現します。

インスタンスのセグメンテーション

インスタンスのセグメンテーションにより、同じカテゴリの異なるオブジェクト インスタンスがさらに区別されます。

• マスク R-CNN:マスク R-CNN は、Faster R-CNN に基づいてオブジェクト マスク生成ブランチを追加し、インスタンスのセグメンテーションを実現します。

要約する

オブジェクトの検出とセグメンテーションは、画像処理、機械学習、深層学習の側面を組み合わせたもので、コンピューター ビジョンにおける複雑で多面的なタスクです。自動運転、医療診断、インテリジェント監視などの分野で幅広い応用が可能です。今後の研究は、マルチモーダル情報融合、少数サンプル学習、リアルタイムの高精度検出などの最先端の課題にさらに重点を置き、この分野の革新と開発を促進し続けます。

2.3 人体解析

人体解析は、コンピュータ ビジョンにおける重要かつ活発な研究分野であり、人体の認識、検出、セグメンテーション、姿勢推定、動作認識などのさまざまなタスクをカバーします。人間分析の研究と応用は、セキュリティ監視、医療健康、エンターテイメント、仮想現実などを含む多くの分野に広範囲に影響を与えます。

2.3.1 顔認識

顔認識は、画像内の顔を特定するための技術であるだけでなく、顔の検証と認識も含みます。

• 顔検出: Haar カスケードなどのアルゴリズムを使用して、画像内の顔の位置を正確に特定します。
• 顔の検証と認識: FaceNet などの深層学習手法を適用して、2 つの顔が同じ人物に属しているかどうかを判断したり、大規模なデータベースから一致する顔を見つけたりします。

2.3.2 人間の姿勢推定

人間の姿勢推定には、主要な関節の位置と人体の全体的な姿勢を特定することが含まれ、動作分析や健康状態の監視などの分野で重要な用途があります。

• 一人の人の姿勢推定:たとえば、OpenPose などの方法を使用して、一人の人体の主要な関節を識別します。
• 複数人の姿勢推定:複雑なシーンの場合、複数の人体の主要な関節を同時に認識できます。

# 使用OpenPose估计人体姿态的代码示例
import cv2
body_model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("path/to/model")
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
body_model.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(image))
points = body_model.forward()
# points中包括了人体的关键关节信息

2.3.3 アクションの認識

動作認識は、画像やビデオから特定の人間の動作や行動を認識します。

• シーケンスベースの方法: RNN または LSTM を使用して一連の画像を分析し、動きの時間的特性をキャプチャします。
• 3D 畳み込みベースの方法: 3D CNN を使用してビデオ内の時空間特徴を分析し、より豊富なアクション情報を取得します。

2.3.4 人体のセグメンテーション

人間のセグメンテーションは、人体を背景や他のオブジェクトから分離する技術です。

• セマンティックセグメンテーション:個人を区別せずに人体全体を背景から分離します。
• インスタンスのセグメンテーション:さまざまな人間のインスタンスをさらに区別し、以下に適しています。

2.4 3D コンピュータビジョン

3D コンピュータ ビジョンは、刺激的な研究分野であるだけでなく、仮想現実 (VR)、拡張現実 (AR)、3D モデリング、ロボット ナビゲーションなど、多くの実用的なアプリケーションの基礎も提供します。この章では、3D コンピュータ ビジョンの主な概念と手法について詳しく説明します。

2.4.1 3D 再構成

3D 再構成は、2D 画像のセットから 3D シーンを再構成するプロセスです。このプロセスには、複数の複雑な技術とアルゴリズムが含まれます。

ステレオビジョン

ステレオ ビジョンは、2 つ以上のカメラからの画像を比較することによってシーンの奥行き情報を推定することです。これは、さらなる 3D 再構成の基礎となります。

複数のビューのジオメトリ

マルチビュー ジオメトリは、複数のビューの幾何学的関係を利用して 3D 構造を再構成する方法です。エピポーラ幾何学と三角形分割を適用することで、正確な 3D 再構成を実現できます。

点群の生成と融合

SLAM (同時位置特定およびマッピング) 技術などの点群生成および融合方法を使用すると、多視点画像から正確な 3D 構造を生成できます。

2.4.2 3D オブジェクトの検出と認識

3D オブジェクトの検出と認識には、オブジェクトのクラスを識別するだけでなく、3 次元空間内での方向と姿勢の決定も含まれます。

2D画像ベースの手法

これらの方法では、3D CNN を使用して 3D オブジェクトを認識および位置特定するなど、2D 画像と深度情報を 3D 推論に利用します。

点群ベースの方法

PointNet などの一部の高度な方法では、3D 点群データを直接処理するため、より複雑なシーンでも正確な検出と認識を実現できます。

2.4.3 3D セマンティック セグメンテーション

3D セマンティック セグメンテーションには、3D シーンを意味のある部分に分割し、各部分にセマンティック ラベルを割り当てることが含まれます。

ボクセルベースの方法

3D U-Net と同様に、これらのメソッドは 3D 空間をボクセルに分割してセグメンテーションを実行し、強力な 3D セグメンテーション機能を提供します。

点群ベースの方法

PointNet などの点群ベースの方法は、点群データを直接処理して、正確な 3D セマンティック セグメンテーションを実現できます。

2.4.4 3D 姿勢推定

3D 姿勢推定には、3D 空間内のオブジェクトの位置と方向の推定が含まれます。

シングルビュー方式

単一の画像から 3D ポーズを推定することは、困難ではありますが、一部の特定のアプリケーションでは十分に効果的です。

マルチビュー方式

複数の視点からの情報を組み合わせて正確な推定を行うことは、多くの高度な 3D ビジョン タスクに重要なテクニックを提供します。

要約する

3D コンピュータ ビジョンは、課題と機会に満ちた分野です。基本的な 3D 再構成から複雑な 3D オブジェクト認識やセマンティック セグメンテーションに至るまで、この分野の研究は多くの先進的なテクノロジーやアプリケーションに多大な影響を与えてきました。ハードウェアとアルゴリズムの継続的な改善により、3D コンピューター ビジョンは、自動運転、スマート シティ構築、仮想現実や拡張現実など、多くの最先端技術の開発を促進し続けます。将来的には、この分野でさらなる革新と画期的な進歩が期待できます。

2.5 ビデオの理解と分析

ビデオの理解と分析はコンピューター ビジョンの重要な分野であり、ビデオ コンテンツの認識と解釈だけでなく、時空間構造の推論も含まれます。単一画像分析と比較して、ビデオ分析は視覚情報の連続性と内部のつながりをより深く掘り下げることができるため、コンピューター ビジョンの新しい分野が開かれます。

2.5.1 ビデオの分類

ビデオ分類の目的は、ビデオ全体のコンテンツを識別してラベルを付けることです。ビデオはさらにさまざまなタスクに細分化できます。

• 短いビデオの分類:アクションや表現などの認識など、ビデオ内の特定のアクティビティやシーンに主に焦点を当てます。このタスクは、ソーシャル メディアのコンテンツ分析、広告の推奨などで広く使用されています。
• 長編映画の分類:映画またはテレビ シリーズ全体の分析には、感情、スタイル、テーマなどの認識が含まれる場合があります。このテクノロジーは、レコメンダー システム、コンテンツ モデレーションなどで使用できます。

2.5.2 アクションの認識

アクション認識は、ビデオから特定のアクションや動作をキャプチャするプロセスです。

• 2D 畳み込みベースの手法: C3D モデルを使用するなど、時間次元での連続性を捉えることにより、短期的な行動認識に適しています。
• 3D 畳み込みベースの方法: I3D モデルなど、より複雑なシーンの時空間情報をより適切にキャプチャします。

# 使用I3D模型进行动作识别的代码示例
import tensorflow as tf
i3d_model = tf.keras.applications.Inception3D(include_top=True, weights='imagenet')
video_input = tf.random.normal([1, 64, 224, 224, 3])  # 随机输入
predictions = i3d_model(video_input)
# 输出预测结果
print(predictions)

2.5.3 ビデオオブジェクトの検出とセグメント化

ビデオ オブジェクトの検出とセグメンテーションは、オブジェクトの検出、追跡、およびセグメンテーションの技術を統合します。

• 物体検出: Faster R-CNN やオプティカル フローなどの方法と組み合わせたタイミング分析により、ビデオ シーケンス内の物体の位置を正確に特定できます。
• インスタンスのセグメンテーション:ビデオ内の 1 つのインスタンスをより詳細にセグメント化します。アプリケーション シナリオには、医療画像処理、インテリジェントなモニタリングなどが含まれます。

2.5.4 ビデオの概要とハイライトの検出

ビデオ要約とハイライト検出の目的は、大量のビデオ データから重要な情報を抽出することです。

• キーフレームベースの方法:代表的なフレームが概要として選択され、素早い閲覧やインデックス作成が可能になります。
• 学習ベースの手法:強化学習を使用してハイライトを選択し、ゲームのハイライトのリプレイを自動的に生成するために適用するなど。

2.5.5 ビデオの生成と編集

ビデオの生成と編集には、より高いレベルの作成とカスタマイズが含まれます。

• ビデオ スタイル変換:ニューラル スタイル転送テクノロジーを通じて、さまざまなスタイルを変換できます。
• コンテンツ生成:たとえば、GAN テクノロジーを使用すると、新しいビデオ コンテンツを合成でき、芸術創作やエンターテイメント業界に新たな可能性をもたらします。

要約する

多次元かつ多レベルの分野であるビデオの理解と分析は、メディアおよびエンターテインメント技術の進歩を促進するだけでなく、監視、医療、教育などの分野で幅広い実用的価値を示しています。その研究には、画像解析、時空間モデリング、機械学習などの側面の交差と融合が含まれます。テクノロジーの継続的な開発と深化により、将来のビデオ理解はより正確、よりスマート、より自動化されたレベルに達すると予想され、人々の生活と仕事に大きな利便性と可能性を提供します。

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3. コンピュータビジョンにおける教師なし学習と自己教師あり学習の応用

コンピュータービジョンにおける教師なし学習と自己教師あり学習の応用は、現在注目されている研究の方向性です。教師あり学習と比較して、これらの手法は高価で時間のかかるラベル付けプロセスを必要とせず、大きな可能性を秘めています。これら 2 つの学習方法の視覚における主な応用については、以下で詳しく説明します。

3.1 教師なし学習

クラスタリング

教師なし学習におけるクラスタリング タスクは、類似したデータをグループ化する方法に焦点を当てます。

• 画像クラスタリング: K-means アルゴリズムを使用する場合、画像の検索と分類のために、色やテクスチャなどの特徴によって画像をグループ化できます。
• 深度クラスタリング: DeepCluster など、深層学習によって抽出された特徴によるクラスタリングにより、より複雑なパターンをキャプチャできます。

次元削減と表現学習

次元削減と表現学習により、データの本質的な構造が明らかになります。

• 主成分分析 (PCA): PCA は、ノイズを除去し、画像の主成分をより深く理解するのに役立つ、一般的に使用される画像の次元削減方法です。
• オートエンコーダー (AE):オートエンコーダーはデータの圧縮表現を学習でき、画像のノイズ除去や圧縮などのタスクによく使用されます。

3.2 自己教師あり学習

自己教師あり学習では、データの一部を使用して残りを予測し、教師なし環境でトレーニングを行い、さまざまなトレーニング タスクをカバーします。

比較研究

対照学習では、正の例と負の例を比較することによってデータの表現を学習します。

• SimCLR: SimCLR は、正の例と負の例を比較することによって特徴表現を学習します。

# SimCLR的代码示例
from models import SimCLR
model = SimCLR(base_encoder)
loss = model.contrastive_loss(features)  # 对比损失

• MoCo: MoCo は、より堅牢な対照学習のためにキューと運動量エンコーダーを使用し、より正確なモデルをトレーニングするのに役立ちます。

トレーニング前のタスク設計

• 色の予測:グレースケール画像から元の色を予測すると、画像の色の構成を理解するのに役立ちます。
• 自己回帰予測:たとえば、PixelCNN を使用して画像の次のピクセルの値を予測し、画像生成の制御を強化します。

3.3 クロスモーダル学習

• 画像とテキストのマッチング: CLIP を使用するなど、視覚的表現とテキスト表現を同時に学習することで、マルチモーダルな研究が進歩します。
• 音声と画像のマッチング:教師なし手法は、音声と画像の間の関連付けを確立し、マルチメディア分析の新たな境地を開きます。

4. まとめ

教師なし学習と自己教師あり学習は、高価なアノテーションに依存しない新しい道を切り開きます。この分野は、クラスタリング、対照学習、自己回帰予測などの豊富な手法を通じてコン​​ピュータ ビジョンで使用されることが増えています。最新の研究は、視覚表現学習において自己教師あり学習が教師あり手法に近づく、またはそれを超える能力を実証し、将来の研究の方向性と幅広い応用シナリオの可能性を示唆しています。

著者の TechLead は、インターネット サービス アーキテクチャ、AI 製品開発、チーム管理で 10 年以上の経験があり、同済大学復丹修士、復丹ロボット知能研究所のメンバー、Alibaba Cloud 認定の上級アーキテクト、プロジェクト管理のプロフェッショナルであり、AI による収益は 10 億ドルに達します。製品開発責任者