⑤ ディープラーニングの応用例 ／ 26. 画像認識
姿勢推定とは
姿勢推定とは、画像や動画から人間の関節位置や特徴点を検出し、身体の構えやポーズを推定する技術です。
この用語はG検定シラバスの「26. 画像認識」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑤（全133語）にまとまっています。
一言でいうと
人の関節の位置を見つけて、どんな姿勢をとっているかを推定する技術です。
何を出力するのか
肩・肘・手首・膝といった関節点（キーポイント）の座標を出力します。それらをつなぐと骨格として可視化できます。
物体検出が「枠」、セグメンテーションが「領域」を出力するのに対し、姿勢推定は点の集合を出力するという違いがあります。
応用分野
- スポーツのフォーム分析
- リハビリテーションや動作の評価
- 見守りシステム（転倒の検知など）
- モーションキャプチャ、AR・VR
代表的な実装がOpen Poseで、複数人を同時にリアルタイム処理できる点が画期的でした。
2Dと3D
関節の位置を画像上の座標として求めるのが2D姿勢推定、奥行きも含めて三次元で求めるのが3D姿勢推定です。
3Dのほうが難しく、複数カメラや深度センサを併用することもあります。用途に応じて必要な精度が変わります。
🎯 G検定での押さえどころ
- 関節位置（キーポイント）を検出する
- 出力は点の集合（枠でも領域でもない）
- 代表的な実装はOpen Pose
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「姿勢推定は物体を境界ボックスで囲むタスクである」→ 誤り。関節点を検出します
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「画像認識の概要」（E資格向け）
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