Оценка позы человека — это метод, который идентифицирует и классифицирует суставы человеческого тела с помощью технологий компьютерного зрения. Искусственный интеллект используется для отслеживания моделей движений и положения суставов и конечностей человека на изображениях и видео.
Оценка положения тела в компьютерном зрении позволяет машинам точно интерпретировать движения человека и реагировать на них. От автоматизации диагностики в здравоохранении и поддержки передовых систем видеонаблюдения до повышения спортивных результатов и улучшения игрового процесса — эта технология используется в самых разных отраслях.
В этой статье мы рассмотрим оценку позы человека, ее важность, проблемы, варианты применения и будущие тенденции.
Что такое оценка позы человека?
Оценка позы человека — это задача компьютерного зрения, в которой используются обученные модели для определения ключевых семантических точек. Этими ключевыми точками могут быть суставы и конечности, формирующие позу человека в реальном времени. С помощью оценки позы можно анализировать ключевые точки по движениям и принимать решения на основе входных данных.
Технология компьютерного зрения используется для обработки чрезвычайно сложных изображений и видео, имитирующих процессы человеческого разума. Эта технология применяется в таких задачах, как обнаружение движений тела, коррекция осанки, фитнес-тренировки с использованием искусственного интеллекта и контроль за выполнением упражнений.
Существует три распространенных типа моделей человеческого тела: скелетные, контурные и объемные. В настоящее время скелетная модель является наиболее часто используемой для оценки позы человека благодаря своей гибкости.
Почему важна оценка позы?
Оценка позы человека выходит за рамки простого распознавания движений – она предоставляет ценную информацию о здоровье, производительности и взаимодействии. Она способствует принятию более взвешенных решений и созданию более безопасного и персонализированного опыта.
-
Точный анализ движений
Функция оценки позы позволяет отслеживать движения пациента и предоставлять данные терапевту для оценки прогресса в состоянии здоровья пациента и корректировки лечения. Она выявляет проблемы со здоровьем, такие как неврологические расстройства и проблемы с подвижностью, обеспечивая своевременное вмешательство и персонализированный уход.
-
Анализ производительности
В спорте оценка позы анализирует движения тела спортсменов, помогая тренерам выявлять области, требующие улучшения, и корректировать тренировочные стратегии. Она также отслеживает риск травм во время тренировок, позволяя корректировать позы.
-
Взаимодействие человека с компьютером (HCI)
Оценка позы помогает пользователям взаимодействовать с приложениями посредством естественных движений тела, обеспечивая контроль в играх и виртуальном перемещении. Это мощный инструмент, позволяющий людям с ограниченными возможностями взаимодействовать с технологиями.
-
Наблюдение и безопасность
Определение позы позволяет обнаруживать необычное поведение, отслеживать активность человека и повышать эффективность систем безопасности. Это также дает роботам возможность обучаться и имитировать движения человека для оказания помощи в хирургических операциях или производственных процессах. Более того, это улучшает дополненную реальность в розничной торговле и магазинах.
Методы «снизу вверх» и «сверху вниз»
Эти два основных подхода определяют, как системы оценки позы человека обнаруживают и собирают ключевые точки. Понимание их различий поможет вам выбрать правильный метод для вашего конкретного приложения.
| Особенность | Метод «сверху вниз» | Метод «снизу вверх» |
|---|---|---|
| Порядок обнаружения | Сначала определяет местоположение каждого человека, затем оценивает его позу. | Сначала определяет все ключевые точки, затем группирует их в позы. |
| Вычислительная стоимость | Скорость увеличивается с ростом числа людей; замедляется на изображениях с большим количеством людей. | Более стабильная работа; обрабатывает все изображение сразу. |
| Выступление перед публикой | Трудности с перекрытием объектов и наложением изображений людей. | Лучше справляется с многолюдными сценами, разделяя ключевые моменты после их завершения. |
| Точность | Часто достигается более высокая точность на одного человека. | Несколько более низкая точность из-за сложностей сопоставления ключевых точек. |
| Скорость в сценах с участием нескольких человек | Более медленный процесс, поскольку оценка позы повторяется для каждого человека. | Быстрее, особенно при большом количестве людей. |
| Идеальные варианты использования | Фитнес-приложения, спортивная аналитика, отслеживание местоположения одного человека. | Наблюдение, анализ толпы, отслеживание нескольких человек в режиме реального времени. |
| Примеры моделей | Mask R-CNN, HRNet (версии с нисходящим потоком) | OpenPose, Higher HRNet, ассоциативное встраивание |
Что такое оценка позы человека в 2D?
Оценка 2D-позы человека определяет его положение в пространстве или 2D-позицию путем отслеживания ключевых точек на теле на основе визуальных данных, таких как видео и изображения. Традиционные методы 2D-оценки использовали созданные вручную признаки и методы извлечения для идентификации частей человеческого тела. Ранние методы использовали отслеживание людей в виде схематичных фигур для определения структуры позы.
Современные модели машинного обучения используют подход глубокого обучения для оценки позы , который идентифицирует ключевые точки человеческого тела и представляет их в двумерных координатах X и Y. Четыре основных типа широко используемых методов оценки двумерной позы — это OpenPose, CPN, AlphaPose и HRNet.
Что такое оценка 3D-позы человека?
Оценка 3D-позы человека — это метод, используемый для отслеживания суставов человеческого тела в трехмерном пространстве. Поскольку он предоставляет обширную информацию о трехмерной структуре человеческого тела, в последние годы он вызывает большой интерес. Он широко используется в индустрии 3D-анимации и виртуальной реальности.
Процесс оценки позы начинается со сбора и анализа данных в каждом кадре и определения ключевых точек на человеческом теле. Модели сначала работают с 2D-координатами, поскольку извлечение данных и их интерпретация в 3D-пространство являются простыми и быстрыми. Оценка 3D-позы подразделяется на два направления, которые включают в себя:
- Обнаружение и извлечение ключевых 2D-точек из изображений. Горизонтальные и вертикальные координаты используются для построения скелетной структуры.
- Преобразование двумерных координат в трехмерные путем добавления глубины и размеров.
Что такое 3D-моделирование человеческого тела?
Моделирование человеческого тела является важнейшим аспектом оценки позы человека, поскольку оно представляет особенности и ключевые точки, извлеченные из визуальных данных. Для описания позы человеческого тела и предоставления 2D и 3D поз используется подход, основанный на моделировании. Большинство методов используют жесткую кинематическую модель с N суставами, где человеческое тело представлено суставами и конечностями, содержащими информацию о кинематической структуре и форме тела. Существует три типа моделирования человеческого тела.
-
Кинематическая модель
Кинематическая модель, также называемая скелетной моделью, включает в себя набор положений суставов и ориентаций конечностей относительно структуры человеческого тела. Эта модель также известна как древовидная модель. Она отражает взаимосвязь между различными частями тела. Кинематическая модель полезна для гибкого графического представления, но ограничена в представлении информации о текстуре и форме.
-
Плоская модель
Плоская модель, также называемая моделью на основе контуров, в основном используется для оценки 2D-позы. В этой модели поза тела представляется прямоугольниками, отображающими контуры человеческого тела. Традиционно для представления конечностей человека в виде прямоугольников использовались картонные модели. В настоящее время для получения полного графа тела и деформаций силуэта с помощью анализа главных компонентов используется модель активной формы (Active Shape Model, ASM).
-
Объемная модель
Объемная модель широко используется в оценке 3D-позы. Эта модель представляет человеческое тело в трехмерной структуре, используя такие формы, как конусы и цилиндры, чтобы реалистично обозначить позу человека. Эта модель часто используется в методах глубокого обучения для обучения на наборе данных высокого разрешения, полученном при сканировании всего тела.
Оценка позы человека с помощью глубокого обучения
Быстрое развитие методов глубокого обучения для оценки позы значительно улучшило процессы сегментации изображений и обнаружения объектов. Оценка позы легко применима в компьютерном зрении, поэтому вы можете создать собственный алгоритм оценки позы, используя существующие модели. Вот несколько популярных архитектур, которые помогут вам начать:
-
OpenPose
OpenPose — это популярная платформа, основанная на подходе «снизу вверх», для оценки позы нескольких человек в реальном времени. Она обеспечивает высокоточное обнаружение ключевых точек тела, рук, ног и лица на различном оборудовании, от процессоров до графических процессоров, и идеально подходит даже для периферийных устройств и встроенных систем видеонаблюдения.
-
HRNet
High-Resolution Net (HRNet) — это нейронная сеть для оценки позы человека, используемая в задачах обработки изображений и поддерживающая высокоточные представления при оценке поз в спортивных трансляциях.
-
DeepCut
Это еще один популярный подход «снизу вверх» для оценки позы человека в многопользовательском режиме. Он определяет количество людей на изображении, а затем прогнозирует положение суставов, в основном применяется для обработки видеозаписей футбольных и баскетбольных матчей.
-
AlphaPose
AlphaPose — это популярный метод оценки позы сверху вниз, полезный для неточных ограничивающих рамок человека. Он применим для обнаружения поз как одного, так и нескольких человек на изображениях или видео.
-
DeepPose
DeepPose — это алгоритм оценки позы человека, используемый в глубоких нейронных сетях для захвата всех суставов; он включает в себя слой пулинга, сверточный слой и полносвязный слой, которые являются частью этих слоев.
-
PoseNet
Это архитектура для оценки позы, построенная на TensorFlow.js и предназначенная для работы на мобильных устройствах и в браузерах. Она может использоваться для оценки одной или нескольких поз.
-
DensePose
Этот метод оценки позы сопоставляет все пиксели RGB-изображения человека с трехмерной поверхностью человеческого тела и может использоваться для задач оценки как одной, так и нескольких поз.
-
TensorFlow
TensorFlow Lite используется для оценки положения в облегченной модели машинного обучения для маломощных периферийных устройств.
-
OpenPifPaf
OpenPifPaf — это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, созданная на основе фреймворка глубокого обучения PyTorch для распознавания поз и отслеживания движений в сценариях, таких как окклюзия и загроможденный фон.
-
YOLOv8
Эти модели поз YOLOv8 используют суффикс -pose и обучены на наборе данных COCO key points, которые подходят для различных задач оценки позы.
Основные задачи оценки человеческих поз
Оценка позы человека сталкивается с препятствиями, такими как окклюзия, разнообразие поз и необходимость точности в реальном времени. Преодоление этих трудностей — ключ к созданию надёжных и масштабируемых решений в разных отраслях.
Перекрывающиеся тела: когда вид части тела скрыт другими людьми, предметами или самим телом, алгоритмам становится сложно точно оценить позу.
Решение: метод снизу вверх используется в многолюдных местах, так как он правильно группирует ключевые точки и оценивает позу тела.
Вариации внешности: У людей разные формы тела, которые смотрятся с разных ракурсов и камеры, что может усложнять работу моделей оценки позы. Изменения погодных условий могут усугублять ситуацию.
Решения: обучение моделей на различных наборах данных и предоставление многовидного подхода могут повысить эффективность оценки позы.
Производительность в реальном времени: Разработка модели оценки позы, работающей в реальном времени для таких приложений, как AR/VR, фитнес-трекинг и взаимодействие человека с компьютером, является серьёзной задачей. Особенно при сложных сценах и требованиях к высокой точности.
Решения: использование лёгких моделей машинного обучения или мобильных приложений и веб-браузеров может повысить производительность в реальном времени.
Топ-5 случаев применения и применения оценки позы человека
Оценка позы — это передовая технология, которая помогает организациям отслеживать движения человека в реальном времени. Её широкое применение в таких сферах, как фитнес, реабилитация, анимация, игры, робототехника и даже видеонаблюдение, принесло огромные успехи. Давайте учиться.
- Приложения для фитнес-тренировок
Оценка позы человека широко используется в контексте фитнес-приложений ИИ. Он анализирует движения тела спортсменов в различных сценариях с помощью камеры смартфона. Эти приложения дают спортсменам представление о том, как они выполняют определённое движение, и могут показывать точные метрики упражнений. Они могут использовать угол в силовых движениях, смену техники между повторениями. Методы HPE используются для отслеживания, правильно ли пользователь выполняет упражнение с точки зрения техники, а также для предоставления рекомендаций, таких как коррекция осанки и биомеханические советы.
- Применение в физиотерапии и реабилитации
Реабилитационное приложение требует гораздо большей точности в выявлении ключевых точек, чем фитнес-приложение. Важно следить за ключевыми моментами и их изменением во время движения, чтобы избежать травм. Оценка позы отслеживает выполнение приседаний, проверяет наличие прогибания коленей или округлых спин и предоставляет обратную связь для их коррекции. Кроме того, терапевты могут отслеживать движения и выявлять такие проблемы, как дисбаланс осанки, указывающие на медицинские состояния, что приводит к более ранней диагностике и персонализированному плану лечения.
- Приложения для виртуальных покупок
Оценка позы, интегрированная в приложения на основе дополненной реальности, такие как виртуальные примерочные, позволяет обнаруживать и распознавать положение человеческого тела в пространстве. Покупатели могут проверить размер одежды перед покупкой. Оценка позы отслеживает ключевые точки на человеческом теле и передаёт данные в модель дополненной реальности, которая подходит к одежде пользователю.
- Анимация и игровые приложения
Разработка игр — это сложная задача, требующая знаний механики человеческого тела. Таким образом, оценка позы широко используется в игровых анимациях для упрощения процесса, передавая ключевые точки в определённом положении в анимированную модель. Кроме того, ключевые элементы напоминают технологии отслеживания движения, используемые в видеопроизводстве.
- Наблюдение и отслеживание человеческой деятельности
Анализируя последовательность поз и движений, оценка поз может использоваться для выявления и классификации человеческих действий, таких как ходьба, бег, сидение или конкретные жесты. Оценка позы анализирует последовательность движений для выявления и классификации человеческих действий и конкретных жестов. Amazon GO, магазин без кассы, использует оценку человеческой позы, чтобы отслеживать, взял ли человек товар с полки. Оценка позы в компьютерном зрении позволяет Amazon автоматизировать оформление заказа в своих магазинах с помощью сети датчиков камер и устройств IoT. В этом случае модель оценки позы анализирует ключевые точки рук и головы клиентов, чтобы определить, взяли ли они продукт с полки или оставили его на месте.
Будущие тенденции
Организации из всех отраслей планируют инвестировать в технологии, повышающие производительность и безопасность. Оценка позы человека может помочь им достичь этой цели, анализируя взаимодействие работников с окружающей средой в производственном процессе, выявляя техники безопасного подъёма на складах и изучая движения спортсменов в спорте. В таких отраслях оценка позы позволяет профессионалам полагаться на движение, основанное на данных, для руководства обучением и предотвращения травм. С развитием технологий эти системы не просто обнаруживают неправильное положение; Они будут проактивно предупреждать пользователя в реальном времени, предлагая корректирующие действия до того, как риск увеличится.
Исследование достигло точности 92,8% при распознавании действий сборки с помощью YOLOv3 и 82,1% точности при оценке времени работы повторяющегося сборки с помощью совместного извлечения координат. (Источник: PubMed Central: Национальная медицинская библиотека)
Оценка положения человека меняет подход к отслеживанию движений в индустрии видеонаблюдения и фитнеса. Проблемы физической активности и безопасности на рабочем месте становятся все более сложными. Снижая риск несчастных случаев на производстве и повышая производительность, организации теперь могут защитить своих сотрудников и увеличить уровень удержания персонала. Внедрение оценки положения превращает аналитические данные в измеримые преимущества и способствует повышению устойчивости. Будь то предотвращение производственных травм, улучшение реабилитации пациентов или совершенствование спортивных техник, сотрудничество с опытным поставщиком технологий имеет важное значение. Обладая необходимыми знаниями, компании могут уверенно внедрять решения по оценке положения, которые обеспечивают измеримые улучшения, защищают свои команды и остаются впереди в мире, основанном на данных.
Часто задаваемые вопросы
1. Какова основная цель оценки позы в компьютерном зрении?
Основная цель оценки позы в компьютерном зрении — идентификация и отображение ключевых точек на человеческом теле, таких как суставы и конечности, для понимания его положения и движений. Это позволяет машинам интерпретировать сложные действия человека на основе изображений или видео. В конечном итоге, это устраняет разрыв между визуальными данными и осмысленным распознаванием действий человека.
2. Почему оценка позы важна?
Оценка позы важна, поскольку она позволяет машинам понимать и интерпретировать движения человека, открывая двери для таких приложений, как распознавание активности, отслеживание физической активности и взаимодействие человека с компьютером. Она повышает безопасность, автоматизацию и персонализированный опыт в самых разных отраслях, от здравоохранения до розничной торговли. Преобразуя сложные движения тела в точные данные, оценка позы помогает предприятиям принимать более обоснованные решения в режиме реального времени.
3. Каковы результаты оценки позы?
Результаты оценки позы представляют собой точные координаты ключевых суставов тела, обычно отображаемые в виде точек (x, y) на изображении или видеокадре. Эти ключевые точки позволяют реконструировать скелет человека, анализировать движения и отслеживать позу или жесты во времени. Эти данные используются в таких приложениях, как распознавание активности, отслеживание физической формы, анимация в реальном времени и даже мониторинг безопасности на рабочем месте.
