コンピュータビジョンアルゴリズムにおける人間の行動認識

導入

人の動きは、人の意図や感情、行動を伝える非常に重要な情報源です。したがって、コンピュータが人間の動きを正確に認識し、理解することは困難な課題です。コンピュータービジョンの分野における人間の行動認識は、画像やビデオから人間の動きのパターンや行動を自動的に識別し、解釈することを目的としています。この記事では、人間の行動認識の重要性、応用分野、および一般的なコンピュータビジョンアルゴリズムについて紹介します。

重要性と応用分野

人間の行動認識は、多くの分野で重要な応用価値があります。一般的なアプリケーション領域をいくつか示します。

ビデオ監視とセキュリティ

人間の動作認識は、監視システムが盗難や暴力などの異常な行動を自動的に検出し、警告するのに役立ちます。公共の場所、銀行、空港などのセキュリティに使用できます。

人間とコンピュータのインタラクションと仮想現実

人間の動作認識は、ジェスチャ認識や姿勢制御などの人間とコンピューターの対話システムで使用できます。ユーザーが直感的にコンピューターを操作できるようにし、より自然で便利な操作方法を提供します。さらに、仮想現実の分野では、人間の行動認識を使用してユーザーの動きをリアルタイムで追跡し、より現実的なインタラクティブ体験を実現できます。

動作分析とリハビリテーション支援

人間の動作認識は動作分析やリハビリテーション支援に活用できます。アスリートの技術を向上させ、スポーツパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。同時に、リハビリテーション患者がリハビリテーショントレーニングの効果を監視および評価するのに役立つリハビリテーション支援としても使用できます。

メディアとエンターテイメント

人間の動作認識は、映画の特殊効果、ゲーム、仮想キャラクターの制御に使用できます。ユーザーのアクションに応じて仮想キャラクターがリアルタイムに反応し、エンターテイメント体験を向上させることができます。

コンピュータビジョンアルゴリズム

人間の行動認識は複雑かつ多様なタスクであり、達成するには複数のコンピュータービジョンアルゴリズムを組み合わせる必要があります。一般的なアルゴリズムをいくつか示します。

深層学習ベースの手法

ディープラーニングは人間の行動認識に大きな進歩をもたらしました。畳み込みニューラルネットワーク (CNN) に基づく方法では、画像やビデオから特徴を抽出し、リカレントニューラルネットワーク (RNN) または長期短期記憶ネットワーク (LSTM) を使用して時系列情報を取得できます。これらの方法は優れた認識パフォーマンスを備えていますが、大量の注釈付きデータとコンピューティングリソースが必要です。

姿勢推定に基づく手法

姿勢推定は、人間の動作を認識するための重要な前処理ステップです。関節点検出と追跡により人体の姿勢情報を抽出できます。姿勢推定に基づく方法では、関節の軌道や関節の角度などの情報を使用して人間の動きを表現および識別できます。

オプティカルフローベースの手法

オプティカルフローは、画像内のピクセルの動きを表現する方法です。オプティカルフローベースの手法では、連続するフレーム間のオプティカルフローフィールドを計算することで、人体の動き情報をキャプチャできます。これらの方法は通常、ビデオシーケンスを処理するために使用され、アクションの急速な変化や細部の変更に対して堅牢です。

以下は、オプティカルフロートラッキングを実装するためのオプティカルフローベースの方法のアルゴリズムです。

まず、2 つの連続する画像が入力として選択され、それぞれ前のフレームと現在のフレームと呼ばれます。
グレースケールやカラーノイズ除去など、前のフレームと現在のフレームを前処理します。
オプティカルフローアルゴリズム (Farneback アルゴリズムや Lucas-Kanade アルゴリズムなど) を使用して、前のフレームと現在のフレームの間のオプティカルフローフィールドを計算します。オプティカルフローフィールドは、画像内の各ピクセルの動き情報を表します。
計算されたオプティカルフローフィールドに応じて、オプティカルフローを追跡するためにさまざまな方法を選択できます。

一般的な方法は、オプティカルフローベクトルの方向と大きさを使用してターゲットの軌道を推定することです。しきい値を設定して、一定の動きのあるオプティカルフローベクトルを除外し、そのオプティカルフローベクトルの位置情報に基づいてターゲットの動きの軌跡を推定できます。
もう一つの方法は、オプティカルフローベクトルの方向と大きさを利用して対象物の移動速度を推定する方法である。オプティカルフローベクトルの平均値または最大値を計算することで、対象物の移動速度の平均値または最大値を求めることができる。

追跡結果に基づいて、ターゲット検出、ターゲット追跡、アクション認識などのさらなる分析と応用を実行できます。オプティカルフローアルゴリズムの選択とパラメータ設定は追跡結果に影響を与えるため、実際のアプリケーションでは特定の状況に応じて調整および最適化する必要があることに注意してください。以下は、Farneback アルゴリズムに基づくオプティカルフロートラッキングのサンプルコードです。

pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')
# 读取第一帧
ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建光流图像的掩码
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[...,1] = 255
while(1):
    # 读取当前帧
    ret, frame2 = cap.read()
    next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    # 将光流转换为颜色图像
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])
    hsv[...,0] = ang*180/np.pi/2
    hsv[...,2] = cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    rgb = cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR)
    # 显示光流图像
    cv2.imshow('Optical Flow',rgb)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    # 更新前一帧
    prvs = next
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

このコード例では、OpenCV ライブラリの calcOpticalFlowFarneback 関数を使用して、2 つのフレーム間のオプティカルフローを計算します。ビデオファイルを読み取り、最初のフレームを前のフレームとして使用します。次に、while ループを使用してビデオの各フレームを読み取り、各フレームと前のフレーム間のオプティカルフローを計算します。次にオプティカルフローをカラー画像に変換してウィンドウに表示します。最後に、オプティカルフロートラッキングを停止し、「q」キーを押してウィンドウを閉じます。

特徴抽出と分類に基づく手法

従来のコンピュータービジョン手法は通常、手動で設計された特徴を使用して人間の行動を表現し、分類には機械学習アルゴリズムを使用します。たとえば、オプティカルフローヒストグラムや形状記述子などの特徴は、アクション認識に使用されます。これらの方法は、一部の小規模なデータセットで優れたパフォーマンスを発揮します。

以下は、姿勢推定ベースのアプローチを実装するためのサンプルコードです。

pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
# 加载预训练的人脸检测器和姿态估计器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
pose_estimator = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('pose_deploy_linevec_faster_4_stages.pb')
# 读取输入的图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 提取人脸区域
    face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
    # 对人脸区域进行姿态估计
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(face_roi, 1.0, (224, 224), (104.0, 177.0, 123.0), False, False)
    pose_estimator.setInput(blob)
    output = pose_estimator.forward()
    # 解析姿态估计结果
    for i in range(0, output.shape[2]):
        confidence = output[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            # 获取关键点坐标
            x_coord = int(output[0, 0, i, 3] * w)
            y_coord = int(output[0, 0, i, 4] * h)
            # 在人脸区域绘制关键点
            cv2.circle(face_roi, (x_coord, y_coord), 3, (0, 255, 0), -1)
    # 在原图像中绘制人脸和姿态估计结果
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    cv2.imshow('Output', image)
# 显示结果
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

このコードは、OpenCV ライブラリを使用して姿勢推定ベースのメソッドを実装します。まず、事前にトレーニングされた顔検出器と姿勢推定器がロードされます。次に、入力画像が読み取られてグレースケール画像に変換されます。次に、顔検出器を使用して画像内の顔領域を検出します。検出された顔ごとに、顔領域が抽出され、その姿勢が推定されます。姿勢推定結果を解析することで、顔のキーポイント座標を求めることができる。最後に、描画したキーポイントと顔枠を元の画像に追加し、結果を表示します。

課題と展望

人間の行動認識は多くの分野で広く応用されていますが、克服する必要のある課題はまだ多くあります。以下にいくつかの課題があります。

視野角の変化と遮蔽: 人間の動作を認識するには、さまざまな視野角と遮蔽下での人間の動作を正確に認識する必要があります。
複数人の行動認識: 複数人の間の異なる行動をどのように区別して識別するかは、困難な問題です。
データ不足とラベル付けの難しさ: 大規模なラベル付きデータセットを取得することは、人間の行動認識にとって重要な問題です。
リアルタイムと効率: 一部のアプリケーション分野ではリアルタイムが重要な要件であり、この要件を満たすには効率的なアルゴリズムとシステムが必要です。将来的には、ディープラーニングとコンピュータービジョンテクノロジーの継続的な開発により、人間の行動認識はさらに大きな進歩を遂げるでしょう。同時に、他のセンサー（深度センサー、慣性センサーなど）からの情報と組み合わせることで、人体の動きをより正確に分析し、理解することができます。

結論は

人間の行動認識は、コンピュータビジョンの分野における重要な研究方向であり、幅広い応用価値があります。深層学習、姿勢推定、オプティカルフロー、特徴抽出などのアルゴリズムを使用することで、人間の動作の自動認識と解釈を実現できます。しかし、視点変更、複数人の行動認識、データ不足など、解決すべき課題はまだ多くあります。将来的には、テクノロジーの発展に伴い、より正確で効率的な人間の行動認識アルゴリズムが開発され、より良いサービスと体験が人々に提供されることが期待されます。