AI用語集
人工知能の完全辞典
キーポイント検出
オブジェクトや人物上の特定の関心点を自動的に位置特定するプロセスで、しばしば姿勢分析と動き追跡に使用されます。
姿勢推定
オブジェクトや人物の解剖学的または構造的なキーポイントを特定することで、空間内での位置と向きを決定する技術です。
ヒートマップ回帰
ニューラルネットワークが各キーポイントの画像内の各位置での存在確率を示すヒートマップを生成する、キーポイント検出の手法です。
スケルトントラッキング
人物や動物の関節と主要な解剖学的点の検出と追跡に基づいて、リアルタイムでスケルトンを継続的に追跡します。
部位親和性フィールド（PAF）
四肢の位置と向きをエンコードする2Dベクトルで、検出されたキーポイントを関連付けてマルチ人物アプローチで一貫したスケルトンを形成できるようにします。
トップダウンアプローチ
まず人物のバウンディングボックスを検出し、次に各人物に個別に姿勢推定器を適用する姿勢推定の戦略です。
ボトムアップアプローチ
まず画像内のすべてのキーポイントを検出し、次にそれらをグループ化して個別の姿勢を形成する姿勢推定の手法です。
カスケードピラミッドネットワーク（CPN）
グローバルとローカルの情報をキャプチャするために特徴ピラミッドを使用する、人体姿勢推定用に設計されたニューラルネットワークアーキテクチャです。
アワーグラス・ネットワーク
砂時計型のニューラルネットワークアーキテクチャ。複数のスケールで情報をキャプチャする能力により、キーポイント検出において特に効果的です。
グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCN）
グラフ構造上で動作するニューラルネットワーク。ポーズ推定におけるキーポイント間の関係と解剖学的制約をモデル化するのに理想的です。
ポーズ正規化
検出されたポーズを比較、分析、またはポーズモデルの学習を容易にするために、共通の空間に標準化するプロセス。
時間的一貫性
ビデオシーケンスにおいて、あるフレームから次のフレームへとキーポイントの検出が一貫して滑らかであることを保証する原則。
複数人物ポーズ推定
単一の画像内で複数人物のポーズを同時に検出する課題。複雑な関連付けとグループ化のアルゴリズムが必要です。
3Dポーズ再構成
2D画像からキーポイントの3次元位置を推定するプロセス。人体のパラメトリックモデルをよく使用します。
パラメトリック人体モデル
SMPLなどの数学的モデル。パラメータを使用して人体の形状とポーズを表現し、2Dキーポイントからの正確な3D再構成を可能にします。
ポーズ埋め込み
ポーズのコンパクトなベクトル表現。分類、検索、またはモーション分析のタスクのために、その本質的な特徴を捉えます。
特徴点記述子
特徴点の周囲の局所的な外観を記述する特徴量ベクトルで、異なる画像間でのマッチングと追跡に使用される。