オプティカルフローとは

オプティカルフローは、ビデオフレーム間のコンテンツの違いを分析することにより、移動するオブジェクトのコンピューターによる追跡を記述します。 ビデオでは、オブジェクトと観察者の両方が動いている可能性があります。 コンピューターは、個々の静止画像の境界、エッジ、および領域を示すキューを見つけることができます。 それらの進行を検出することにより、コンピューターは時間と空間を通してオブジェクトを追跡できます。 この技術は、無人航空機（UAV）やセキュリティシステムの運用など、産業や研究に採用されています。

このコンピュータービジョンを生成する主な方法は、勾配ベースと機能ベースの2つの主要な方法です。 勾配ベースのオプティカルフローは、空間と時間による画像強度の変化を測定します。 高密度のフローフィールドプレーンをスキャンします。 機能ベースのフローは、フレーム内のオブジェクトのエッジをオーバーレイして進行状況をマークします。

この手法は、ビデオカメラの画像安定化に似ており、カメラの揺れにもかかわらず、計算された視野をフレームに固定することができます。 オプティカルフローアルゴリズムは、画像の一致を順番に計算します。 コンピューターは各画像を正方形のグリッドに分割します。 2つの画像を重ねることで、正方形の最良の一致を見つけるための比較が可能になります。 コンピュータが一致を見つけると、針と呼ばれることもある相違点の間に線を引きます。

アルゴリズムは、粗い解像度から細かい解像度まで体系的に機能します。 これにより、解像度が異なる画像間のモーショントラッキングが可能になります。 コンピューターはオブジェクトを認識しませんが、フレーム間で比較できるオブジェクトの特性を検出して追跡します。

オプティカルフローベクトルを計算すると、オブジェクトを検出および追跡でき、画像の主要な平面も抽出できます。 これは、ロボットのナビゲーションと視覚走行距離計、またはロボットの方向と位置に役立ちます。 オブジェクトだけでなく、周囲の環境も3次元で記録し、ロボットによりリアルな空間認識を与えます。 平面内で計算されたベクトルにより、プロセッサはフレームから抽出された動きを推測し、それに応答できます。

オプティカルフローテクニックのいくつかの弱点には、コンピューターが画像間で一致できない正方形から生じるデータ損失が含まれます。 これらの比類のない領域は空のままであり、平面的なボイドを作成し、精度を低下させます。 明確なエッジまたはコーナーなどの安定した要素は、フロー解析に役立ちます。

特定の要素をフレームごとに区別できないため、観察者も動いている場合、詳細な要因が不明瞭になることがあります。 分析では、動きを見かけ上の全体的な流れと局所的な物体の動き、またはエゴモーションに分割します。 エッジまたは画像強度の時空間変化は、カメラの動きと移動環境のグローバルフローで失われます。 コンピュータがグローバルフローの影響を排除できる場合、分析が強化されます。