映像分析

スマートフォンやパソコンの顔認証、自動運転における物体検知、医療分野での画像解析による診断など、実世界のさまざまな場面で画像分析や映像分析の技術が用いられています。映像分析は連続した画像を扱うことになるため、画像分析について理解することが重要になります。映像データは一連の画像データによって構成されており、映像分析を行う際は、映像から画像（フレーム）を抽出して分析を行います。深層学習を用いた映像分析では高性能な計算リソースを必要とする場合があり、必要に応じてGPU (Graphics Processing Unit) を用います。

映像分析の手順

1. 映像をインポートして、そこからフレームを抽出して画像として保存
2. モデルを学習するために、画像に対して教師ラベルを付与することで学習データを作成
3. 学習データの一部を訓練データとしてモデルを学習
4. 残りの学習データを使って予測
5. 予測結果の精度を評価

映像分析の手法

・畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
・3次元畳み込みニューラルネットワーク(3DCNN)
・ビジュアルオブジェクトトラッキング(VOT)
・マルチオブジェクトトラッキング(MOT)
　　　など

映像分析の活用事例

・自動運転
・スポーツ
・医療
　　　など