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モーション解析は、コンピュータビジョン、画像処理、高速撮影、マシンビジョンで使用され、ビデオカメラや高速カメラなどで撮影された画像シーケンスから連続する2枚以上の画像を処理し、画像内の見かけ上の動きに基づいて情報を生成する手法や応用を研究します。応用例によっては、カメラがシーンに対して固定されていて、被写体がシーン内を動き回る場合もあれば、シーンがほぼ固定されていてカメラが動く場合もあり、また、カメラとシーンの両方が動く場合もあります。
モーション解析処理の最も単純なケースは、動きを検出すること、つまり画像内で何かが動いている点を見つけることです。より複雑な処理としては、画像内の特定の物体を時間経過とともに追跡したり、シーン内で動いている同じ剛体物体に属する点をグループ化したり、画像内のすべての点の動きの大きさと方向を決定したりすることが挙げられます。生成される情報は、多くの場合、シーケンス内の特定の画像、つまり特定の時点に対応していますが、隣接する画像にも依存します。つまり、モーション解析は、動きに関する時間依存情報を生成できるということです。
動作解析の応用分野は、監視、医療、映画産業、自動車衝突安全[ 1 ] 、弾道銃器研究[ 2 ] 、生物科学[ 3 ] 、火炎伝播[ 4 ] 、自律走行車のナビゲーションなど、非常に多岐にわたる。
ビデオカメラはピンホールカメラの近似と見なすことができ、これは、画像内の各点が、カメラの正面にあるシーン内の（通常は1つの）点によって照らされることを意味します。この照明は通常、シーン内の点が光源から反射した光によって行われます。シーン内の各可視点は、カメラの開口部を通過して画像平面と交差する直線に沿って投影されます。つまり、特定の時点において、画像内の各点はシーン内の特定の点に対応します。このシーン内の点はカメラに対して相対的な位置を持ち、この相対位置が変化すると、3D空間における相対的な動きに対応します。シーン内の点が動いているのか、カメラが動いているのか、あるいはその両方が動いているのかは関係なく、これは相対的な動きです。カメラが何らかの動きを検出できるのは、相対位置が変化したときだけです。可視点すべての相対的な3次元運動を画像に投影することで、運動場が得られます。これは、画像平面における各画像点の速度の大きさと方向によって、その点の見かけ上の運動を表します。このことから、シーン内のいくつかの点の相対的な3次元運動がその投影線に沿っている場合、対応する見かけ上の運動はゼロになることがわかります。
カメラは、各画像点における光の強度、すなわち光場を測定します。実際には、デジタルカメラはこの光場を離散的な点（ピクセル）で測定しますが、ピクセルが十分に密であれば、ピクセルの強度を使用して、画像平面に照射される光場のほとんどの特性を表すことができます。モーション解析の一般的な仮定は、シーン点から反射される光は時間とともに変化しないということです。したがって、ある時点の画像のある点で強度I が観測された場合、見かけの動きの結果として、最初の位置からずれた位置でも同じ強度I が観測されます。もう 1 つの一般的な仮定は、画像内のピクセル全体で検出された強度にかなりのばらつきがあるということです。この仮定の結果として、画像内の特定のピクセルに対応するシーン点が相対的な 3D 運動をしている場合、ピクセルの強度は時間とともに変化する可能性が高いということです。
最も単純なモーション解析手法の一つは、シーン内の移動点に対応する画像点を検出することです。この処理の典型的な結果はバイナリ画像であり、シーン内の移動点に対応するすべての画像点（ピクセル）は1に設定され、その他の点はすべて0に設定されます。このバイナリ画像は、ノイズ除去、隣接ピクセルのグループ化、オブジェクトのラベル付けなど、さらに処理されます。 モーション検出はいくつかの方法で行うことができますが、主な2つのグループは、差分法と背景セグメンテーションに基づく方法です。
医学、スポーツ[ 5 ] 、ビデオ監視、理学療法[ 6 ]、運動学[ 7 ]の分野では、人間の動作分析が調査および診断ツールとなっています。技術の詳細については、モーションキャプチャのセクションを参照してください。人間の動作分析は、人間の活動認識、人間の動作追跡、身体および身体部位の動きの分析の3つのカテゴリに分類できます。
人間の活動認識は、ビデオ監視、特にセキュリティ目的の自動動作監視に最も一般的に使用されています。この分野の取り組みのほとんどは、静的姿勢のシーケンスを統計的に分析し、モデル化された動きと比較する状態空間アプローチに依存しています。テンプレートマッチングは、静的な形状パターンを既存のプロトタイプと比較する代替手法です。[ 8 ]
人間の動きの追跡は、 2 次元または 3 次元で実行できます。分析の複雑さに応じて、人体の表現は基本的な棒人間から体積モデルまで多岐にわたります。追跡は、位置、色、形状、テクスチャなどの情報を考慮しながら、ビデオの連続するフレーム間の画像特徴の 対応関係に依存します。エッジ検出は、隣接するピクセルの色やコントラストを比較し、特に不連続性や急激な変化を探すことによって実行できます。[ 9 ] 3 次元追跡は、空間キャリブレーションという要素が加わった点を除けば、基本的に 2 次元追跡と同じです。[ 8 ]
身体部位の動作解析は医療分野で非常に重要です。姿勢や歩行の解析では、関節角度を使用して身体部位の位置と向きを追跡します。歩行解析は、スポーツにおいても運動能力を最適化したり、怪我や負担の原因となる可能性のある動作を特定したりするために使用されています。光学マーカーの使用を必要としない追跡ソフトウェアは、マーカーの使用が自然な動きを妨げる可能性があるこれらの分野で特に重要です。[ 8 ] [ 10 ]
動作解析は製造工程にも適用できます。[ 11 ] 高速ビデオカメラと動作解析ソフトウェアを使用すると、組立ラインや生産機械を監視および分析して、非効率性や誤動作を検出できます。野球のバットやホッケースティックなどのスポーツ用品メーカーも、高速ビデオ解析を使用して、飛翔体の衝撃を研究しています。この種の研究の実験セットアップでは、通常、トリガーデバイス、外部センサー（加速度計、ひずみゲージなど）、データ取得モジュール、高速カメラ、同期されたビデオとデータを保存するためのコンピューターを使用します。動作解析ソフトウェアは、距離、速度、加速度、変形角度などのパラメータを時間の関数として計算します。このデータは、最適なパフォーマンスの機器を設計するために使用されます。[ 12 ]
モーション解析ソフトウェアの物体および特徴検出機能は、細菌[ 13 ] [ 14 ] 、ウイルス[ 15 ] 、 「イオン性ポリマー金属複合材料」 [16] [ 17 ] 、ミクロンサイズのポリスチレンビーズ[ 18 ] 、アブラムシ[ 19 ]、および発射体[ 20 ]などの粒子をカウントおよび追跡するために適用できます。