Parts Affinity Fieldsとは
Parts Affinity Fields（PAF）は、ディープラーニングに基づく人物姿勢推定モデル「OpenPose」において、検出された身体の各パーツ間の関連性（繋がり）を示すために用いられるベクトル場のことです。
Parts Affinity Fields（PAF）の概要と目的
Parts Affinity Fields（PAF、パーツ親和場）は、画像や動画から人物の関節の位置（キーポイント）を検出する人物姿勢推定（Human Pose Estimation）タスクのために開発された、独自のアプローチです。
単に身体のパーツ（例：肘、手首、膝）の位置を個別に検出するだけでなく、それらのパーツがどのようにつながっているか（例：肘と手首が前腕でつながっている）という構造的な情報を同時に学習・表現するために導入されました。
従来の姿勢推定モデルでは、パーツを個別に検出した後、ヒューリスティック（経験則）な手法や複雑なグラフ構造を用いてパーツ間の接続を推論していましたが、OpenPoseモデルとPAFを用いることで、この接続の推論をネットワークの出力として直接得ることが可能になりました。
主な目的は、画像内の複数の人物に対して、個々のパーツを正確に検出しつつ、誰のパーツであるかを区別し、身体の繋がりをロバストに推定することです。
PAFの仕組みと動作原理
PAFは、身体の繋がりをベクトル場として表現します。画像を入力として受け取ったニューラルネットワークは、2種類の出力を生成します。
1. 身体パーツの信頼度マップ（Confidence Maps）
- 概要: 身体の各キーポイント（頭、首、肩など）が画像内のどの位置に存在するかを示すヒートマップです。
- 動作: 各マップの明るい領域は、対応するキーポイントが存在する確率が高いことを示します。
2. パーツ親和場（Parts Affinity Fields, PAFs）
- 概要: 身体の各ペアの繋がり（例：首から右肩、右肩から右肘）に対応するベクトル場です。
- 動作: 各PAFsは、特定の繋がりを持つ画像上のすべてのピクセルに、その繋がりを構成するべき2つの身体パーツの方向を示す2次元ベクトルを割り当てます。
3. パーツの結合（Part Association）
- 動作:
- 信頼度マップで検出されたパーツ候補と、PAFsから得られたベクトル情報を用いて、パーツ同士を結合させます。
- 2つのパーツ候補（pjとpk）を結ぶ線分上の点 x において、そのピクセルでのPAFベクトル V(x) と線分の方向ベクトル u の内積が閾値（しきいち）よりも大きいかどうかをチェックします。この内積が大きいほど、その繋がりが正しい確率が高いと判断されます。
この積分 E は、線分全体でPAFが示す方向と線分の方向がどれだけ一致しているかを評価します。
PAFの優位性
PAFの導入により、従来の姿勢推定モデルに比べて以下の優位性が得られました。
- 多人数へのロバスト性: 複数の人物が画像内にいる場合でも、どのパーツがどの人物に属するかを正確に区別できます。
- 複雑な姿勢への対応: 重なりや遮蔽が多い複雑な姿勢に対しても、繋がり情報を手がかりに正確な推定が可能です。
- ヒューリスティックの排除: 人手で設計された複雑なルール（ヒューリスティック）を使用することなく、ネットワーク自身がパーツの繋がりを直接学習するため、より汎用性の高いモデルとなります。
PAFは、OpenPoseとともに、人物姿勢推定の分野における実用化を大きく加速させた画期的な技術です。
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