キーポイントは、コンピューター ビジョンの分野では非常に一般的な概念です。キーポイントは、シーン内のオブジェクトや特徴を識別、説明、または一致させるために使用できる、画像またはビデオ内の固有または顕著な点です。キーポイントは、安定性、一意性、再現性に基づいて選択され、オブジェクトの検出、追跡、識別、照合などのタスクの基礎としてよく使用されます。通常、これらの点はアルゴリズムによって自動的に検出され、画像内のオブジェクトを記述するために使用されます。
たとえば、顔認識システムは、目、鼻、口などの顔上の重要なポイントを検出して、顔の位置、姿勢、表情を決定する場合があります。別の例は、キーポイントを使用して 3 次元空間内のカメラの位置と方向を追跡する SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) システムです。
キーポイントは、コンピューター ビジョンでオブジェクトの検出、追跡、画像の位置合わせなどのタスクに使用されます。 SIFT、SURF、ORB などのアルゴリズムを使用してキーポイントを検出し、画像内の安定した再現可能な特徴を識別します。キーポイントが検出されると、画像間でキーポイントを照合して対応関係を確立し、画像の位置合わせや 3D 再構成などのタスクを実行できるようになります。キーポイントは、オブジェクトを追跡したり、姿勢や動きを推定したりするための参照点としても使用できます。これらの顕著な点に焦点を当てることにより、キーポイントは、さまざまなコンピューター ビジョン アプリケーションで画像から関連情報を抽出および分析するための強力かつ効果的な方法を提供します。
コンピューター ビジョンでは、通常、キーポイントは特徴検出アルゴリズムによって自動的に抽出されます。これらのアルゴリズムは通常、画像のグレースケール、色、エッジ、テクスチャ、その他の特徴に基づいてキーポイントを識別します。画像処理およびコンピュータ ビジョン アプリケーションでは、キーポイントは、画像内のターゲットの位置と姿勢に関する有用な情報を提供するため、非常に重要です。キーポイントは、ターゲットの追跡、画像の位置合わせ、ターゲットの認識などのタスクに使用できます。
キーポイント検出アルゴリズムは通常、さまざまなスケールと方向で画像を分析し、固有の特徴を特定します。一般的なアプローチは、ガウスのラプラシアン (LoG) やガウスの差分 (DoG) などのフィルターまたは演算子を使用して、強度が大きく変化する領域を識別することです。これらの領域はスポット、コーナー、またはエッジと呼ばれることが多く、潜在的なクリティカル ポイントとなります。別のアプローチには、画像勾配の分析が含まれます。この場合、勾配の大きさと方向の変化が大きい位置でキーポイントが検出されます。 Harris コーナー検出器は、局所的な強度変化と勾配情報に基づいてキー ポイントを識別する方法の一例です。これらのアルゴリズムは、画像全体でのさらなる分析と照合に使用できる安定した再現可能なキーポイントを特定するように設計されています。
キーポイントは、画像内の固有の特徴を検出して記述することによる特徴マッチングに使用されます。このアルゴリズムは、キーポイントの周囲のローカル画像コンテンツを分析し、これらのキーポイントの視覚的特徴を捕捉する記述子を生成します。特徴マッチングでは、画像間のこれらの記述子を比較して対応関係を確立し、画像の登録、オブジェクト認識、モーション追跡などのタスクを可能にします。キーポイントとその記述子を照合することで、画像内の対応する特徴を識別し、類似した領域を位置合わせまたは相関させるための基礎を提供し、視覚情報の比較と位置合わせに依存するさまざまなコンピューター ビジョン アプリケーションを可能にすることができます。
【1】https://encord.com/glossary/keypoints-definition/
【2】https://juejin.cn/s/keypoint