物体検出
画像のスケール変換や回転に不変な特徴量を抽出する手法。特徴点を検出するキーポイント検出と、検出された特徴点に対し回転不変な特徴量を記述する特徴量記述の二段構成になっている。SIFTの発表後、SIFTが抱える課題を解決するための派生手法が複数提案され、処理の高速化・省メモリ化が図られている。
物体検出の実世界への応用分野の一つとして自動運転が挙げられる。これは自動運転において、道路上の信号機や標識を認識することが必要だからである。以下では標識や信号機を含むデータセットを挙げている。
2005年に提案された、人に共通する特徴を捉えるための特徴量。SIFT同様一定領域まわりの輝度勾配に基づく特徴量であるが、SIFTが特徴点に着目するのに対しHOG特徴量は領域矩形内の輝度勾配を用いるため物体形状を表現することが可能であり、人検出(英語版)に限らず用いられている。
Haar-Like特徴量は2001年に提案された、主に顔検出(英語版)に用いられる特徴量である。矩形領域内の平均輝度の差に基づく特徴量で、人間の顔の場合は一般的に鼻筋や頬が明るく、逆に目や口は暗いという共通の特徴があることに着目し、これを捉えるために画像内の明暗の差を特徴としたものである。この特徴を用いた単純な識別器を大量に生成、選別し、それらをカスケード状に接続(直列に接続すること)して顔の位置を検出する手法がHaar-Like特徴と同時に提案されている。
上述したように動画像から異なる物体を認識するためには、意味的でロバストな特徴表現を動画像から得ることが重要である。回転、照明条件の違い、障害物の有無といった見た目の変化にも不変な局所的な特徴表現を学習する手法の研究が進んでいく。そうした中で2004年にスケール不変な特徴抽出手法であるSIFTが成功を収める等、研究者たちが様々な条件に不変な特徴抽出手法を提案するようになる。2001年に提案されたHaar-Like特徴(英語版)に基づくViola–Jones物体検出フレームワーク(英語版)は、主に顔検出への応用を目的とした手法で、予め作成した弱識別機を複数組み合わせ、識別器同士で互いの弱点を補い合い全体で一つの識別機を成す。但しこれらの手法のように研究者が手で特徴抽出手法を設計することについては、非常に多様な外観を持つタスクに対して完全に対処できる特徴量を得ることは難しいし、最適である保証もないとされる。
また、タスクの特性上、認識対象外である背景の範囲に比べて認識対象の物体が少ないことも、物体検出が難しい一因である。
動画像から異なる物体を認識するためには、動画像から意味的でロバストな特徴表現(英語版)を抽出する必要がある。例えば自動車を撮影した画像間で比較しても、セダンやワゴン、トラックといった外見的な違いがあるものを自動車として検出しなければならない。実世界には同じクラスの物体でも多様な形状が考えられるし、形状が変化する場合も考えられるが、そうしたものを同じクラスで検出できるような頑健な特徴抽出手法が必要とされるのである。2004年にスケール不変な特徴抽出手法であるSIFT(英語版)が発表されて以降、研究者がよりロバストな特徴量を設計し物体検出に応用するのが盛んとなったが、2012年に深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた手法が画像分類において従来の記録を大きく上回る精度を記録したことで、物体検出でもDNNが活用されるようになり、2019年頃になってもDNNを用いた物体検出手法がなお盛んに研究されている。
2016年に発表された手法。画像全体を小さなグリッドに分割し、各グリッドに対して物体が存在するかどうかを判定する。物体が存在する場合にはその物体を囲む矩形のサイズとそのクラスを推論する。処理の過程で、R-CNN系であったような物体候補領域を生成する必要がないため、入力から出力まで1ステージで行えることが特徴である。推論処理で45FPSを達成する等速度が向上した半面、小さな物体の認識が苦手であったり、異なるスケールやアスペクト比を持つ物体の認識が苦手という欠点もある。