画像認識アプリ開発 — ポーズ & ジェスチャ検出
AIがカメラ映像から人の手の動きを読み取り、ポーズやジェスチャをリアルタイムに判定する軽量な画像認識アプリです。ブラウザ上で動作するため特別な機器やインストールは不要。手の動きで直感的に操作できる体験を提供します。
主な特徴
- ブラウザ上でリアルタイムに動作（WebRTC / WebGL / WebAssembly前提）
- 手のジェスチャやポーズをリアルタイム判定してインタラクションを実現
- 軽量・高速：エッジAIを活用して遅延を抑制
- 導入が容易：専用ハード不要でイベントやWebサービスに組み込み可能
利用技術
AWSを利用したサーバレス設計と、エッジでの軽量推論を組み合わせるアーキテクチャを想定しています。
- AWS（Lambda、API Gateway、S3、CloudFront）
- サーバレスアーキテクチャ（イベント駆動、スケーラブル）
- エッジAI（TensorFlow Lite / ONNX Runtime Web / WebNNなど）
応用例
- イベント演出：来場者のジェスチャに応じたコンテンツ表示や記念撮影
- インタラクティブWebサービス：手の動きで操作するUIやゲーム
- デモ・展示：インストール不要でその場で体験できるプロトタイプ
導入のメリット
- ローコストで導入可能（既存のブラウザとカメラを活用）
- スケーラブルな運用（サーバレスにより運用コストを最適化）
- 低遅延な体験（エッジ推論を活用）
2. 主な機能
- リアルタイム骨格検出：カメラ映像からリアルタイムで人体の骨格を検出し、関節点の位置を特定
- カスタムポーズ定義：ユーザーが独自のポーズを定義し、そのポーズを検出した際に撮影
- 複数ポーズ対応：複数のポーズを事前に登録し、いずれかのポーズが検出された際に撮影
- タイミング調整：ポーズ検出の感度や、撮影のタイミングを調整可能
- プレビュー機能：検出された骨格を画面に表示し、ポーズの一致度を視覚的に確認
- 連写機能：ポーズが一致している間、連続して撮影
3. 応用シーン
| 用途 | 説明 |
|---|---|
| スポーツ撮影 | 特定のフォームやポーズを取った瞬間を自動撮影（例：ゴルフのスイング、ダンスの決めポーズ） |
| イベント・展示会 | 来場者が特定のポーズを取ると自動で記念写真を撮影 |
| フィットネス | エクササイズの正しいフォームを確認し、最適なタイミングで撮影 |
| エンターテインメント | ゲームやアトラクションで、特定のポーズを取ると写真が撮影される仕組み |
| セキュリティ | 不審なポーズや行動を検出し、自動で記録 |
| 写真スタジオ | 顧客が理想のポーズを取った瞬間を自動で撮影 |
4. 技術スタック
- 姿勢推定ライブラリ：MediaPipe、PoseNet、OpenPose、YOLO-Pose
- 深層学習フレームワーク：TensorFlow、PyTorch、TensorFlow Lite
- 画像処理：OpenCV、NumPy
- カメラ制御：Camera2 API（Android）、AVFoundation（iOS）、OpenCV VideoCapture
- 開発環境：Python、C++、JavaScript、Swift、Kotlin
5. 技術的な課題と解決策
- 検出精度の向上：複数人物が映る場合や、部分的な遮蔽がある場合でも正確に検出できるよう、最新のモデルを採用
- リアルタイム処理：モバイルデバイスでもリアルタイムに処理できるよう、軽量化されたモデルやエッジAI技術を活用
- ポーズ判定の精度：角度の許容誤差を適切に設定し、自然な動きの中から最適なタイミングを検出
- 照明条件への対応：様々な照明条件でも正確に検出できるよう、前処理やモデルの調整を実施
- カメラ角度への対応：様々な角度から撮影される場合でも正確に検出できるよう、3D姿勢推定技術を検討
6. 3年前の技術イメージからの進化
3年ほど前の技術イメージでは、骨格認識の精度や処理速度に課題がありましたが、現在では以下の進化を遂げています。
- 検出精度の向上：最新の深層学習モデルにより、より正確な骨格検出が可能に
- 処理速度の向上：エッジAI技術により、モバイルデバイスでもリアルタイム処理が可能に
- 複数人物対応：複数の人物を同時に検出し、それぞれのポーズを個別に判定可能に
- 3D姿勢推定：2Dだけでなく3D空間での姿勢推定も可能になり、より自然なポーズ判定が可能に
- カスタマイズ性の向上：ユーザーが独自のポーズを簡単に定義・学習できる機能を実装
7. 今後の展望
将来的には、以下の機能拡張を検討しています。
- 手のジェスチャー認識との組み合わせ
- 表情認識との組み合わせによる、より高度な撮影タイミング制御
- 複数カメラからの同時撮影
- 動画撮影への対応
- クラウド連携による、より高度なポーズ分析
- AR（拡張現実）との組み合わせ
8. まとめ
骨格認証による自動撮影システムは、スポーツ、エンターテインメント、イベントなど様々なシーンで活用できる可能性を秘めています。CNS R&Dでは、3年前の技術イメージを基に、最新のAI技術を活用して実用的で高精度なシステムの開発を進めています。お客様のニーズに応じて、カスタマイズしたソリューションの提供も可能です。