تقدير الوضعية

يتنبأ تقدير الوضعية بمواقع واتجاهات الأشخاص أو الأجسام في الصور أو الفيديوهات، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل الرياضة، والروبوتات، والألعاب. يعتمد على تقنيات التعلم العميق لتحليل البيانات ثنائية أو ثلاثية الأبعاد لتحسين التفاعل واتخاذ القرار.

تقدير الوضعية هو تقنية في رؤية الحاسوب تهدف إلى التنبؤ بموقع واتجاه شخص أو جسم في صورة أو فيديو. تتضمن هذه العملية تحديد وتتبع النقاط الرئيسية، والتي قد تمثل مفاصل مختلفة في جسم الإنسان أو أجزاء محددة من جسم ما. يُعد تقدير الوضعية مكونًا أساسيًا في مجموعة من التطبيقات مثل التفاعل بين الإنسان والحاسوب، وتحليلات الرياضة، والرسوم المتحركة، والقيادة الذاتية، حيث يكون فهم الترتيب المكاني للعناصر ضروريًا لتحقيق تفاعل فعال واتخاذ قرارات دقيقة.

فهم تقدير الوضعية

التعريف

تقدير الوضعية هو عملية تحديد وضعية شخص أو جسم عن طريق تحليل البيانات البصرية لتقدير موقع واتجاه النقاط الرئيسية. قد تشمل هذه النقاط مفاصل الجسم مثل المرفقين والركبتين والكاحلين للبشر، أو سمات مميزة كالحواف أو الزوايا للأجسام. يمكن تنفيذ هذه المهمة في الفضاء ثنائي الأبعاد (2D) أو ثلاثي الأبعاد (3D) حسب متطلبات التطبيق.

أنواع تقدير الوضعية

• تقدير وضعية الإنسان: يركز على كشف مفاصل الجسم البشري والنقاط الرئيسية لفهم وضعية وحركة الإنسان.
• تقدير وضعية الأجسام: يتضمن تحديد أجزاء محددة من جسم ما، مثل عجلات السيارة أو مقبض الكوب.
• تقدير وضعية الحيوانات: مخصص لكشف النقاط الرئيسية في الحيوانات لدراسات السلوك أو التطبيقات البيطرية.

كيف يعمل تقدير الوضعية

عادةً ما يتم تحقيق تقدير الوضعية باستخدام تقنيات التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، التي تعالج الصور لكشف وتتبع النقاط الرئيسية. ويمكن تصنيف العملية ضمن منهجين أساسيين: طريقة من الأسفل إلى الأعلى وطريقة من الأعلى إلى الأسفل.

• طرق من الأسفل إلى الأعلى: تقوم أولًا بكشف جميع النقاط الرئيسية المحتملة في الصورة ثم تجمعها لتكوين وضعية متماسكة لكل عنصر. من أشهر هذه الطرق OpenPose وDeepCut، وهي فعالة في الكشف حتى في المشاهد المزدحمة.
• طرق من الأعلى إلى الأسفل: تبدأ بتحديد العنصر في الصورة، غالبًا باستخدام صندوق محيط، ثم تقدّر الوضعية داخل هذا النطاق. من النماذج الشائعة التي تعتمد هذا النهج PoseNet وHRNet، وتوفر مخرجات عالية الدقة مناسبة لكشف دقيق للوضعية.

تقدير الوضعية ثنائية الأبعاد مقابل ثلاثية الأبعاد

• تقدير الوضعية ثنائية الأبعاد: يهدف إلى تقدير الموقع المكاني للنقاط الرئيسية على مستوى ثنائي الأبعاد. هذه الطريقة أقل استهلاكًا للموارد الحسابية ومناسبة للتطبيقات مثل المراقبة بالفيديو والتعرف البسيط على الإيماءات.
• تقدير الوضعية ثلاثية الأبعاد: يوفر تمثيلًا ثلاثي الأبعاد يضيف البعد العميق (محور Z) للنقاط الرئيسية. وهذا أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب تحديدًا مكانيًا دقيقًا مثل الواقع الافتراضي والروبوتات المتقدمة. نماذج حديثة مثل BlazePose تعزز القدرات في هذا المجال، حيث توفر ما يصل إلى 33 نقطة رئيسية لرصد الحركة بدقة.

نماذج تقدير الوضعية

تم تطوير نماذج وإطارات عمل متعددة لتسهيل تقدير الوضعية، مستفيدة من تقنيات التعلم الآلي ورؤية الحاسوب المختلفة.

النماذج الشائعة

• OpenPose: إطار عمل شائع لتقدير وضعية عدة أشخاص في الوقت الفعلي. يمكنه كشف نقاط الجسم واليدين والوجه، ويشتهر بقدرته على التعامل مع عدة أشخاص في إطار واحد بكفاءة.
• PoseNet: نموذج خفيف الوزن مناسب لتطبيقات الأجهزة المحمولة والويب، وقادر على إجراء تقدير وضعية في الوقت الفعلي. تكامله مع TensorFlow يجعله قابلًا للتكيف مع منصات متعددة.
• HRNet: معروف بالحفاظ على تمثيلات عالية الدقة، وهو مناسب لكشف فروق النقاط الدقيقة. يمتاز هذا النموذج بتقديم مخرجات مفصلة ودقيقة للتطبيقات الاحترافية.
• DeepCut/DeeperCut: صُممت هذه النماذج لتقدير وضعية عدة أشخاص، وتواجه التحديات المرتبطة بالحجب والمشاهد المعقدة. وهي فعالة بشكل خاص في السيناريوهات التي يتفاعل فيها عدة عناصر بشكل متقارب.

تطبيقات تقدير الوضعية

اللياقة البدنية والصحة

يستخدم تقدير الوضعية بشكل متزايد في تطبيقات اللياقة البدنية لتقديم تغذية راجعة فورية حول أداء التمارين، مما يقلل من خطر الإصابات ويزيد فعالية التدريبات. كما يُستخدم في العلاج الطبيعي لمساعدة المرضى على أداء التمارين بشكل صحيح من خلال مدرب افتراضي.

المركبات ذاتية القيادة

في مجال القيادة الذاتية، يُستخدم تقدير الوضعية للتنبؤ بحركات المشاة، مما يعزز قدرة المركبة على اتخاذ قرارات ملاحية دقيقة. من خلال فهم لغة الجسد وأنماط حركة المشاة، يمكن للأنظمة الذاتية زيادة الأمان وتحسين انسيابية المرور.

الترفيه والألعاب

يتيح تقدير الوضعية تجارب تفاعلية وغامرة في الألعاب وإنتاج الأفلام. ويسمح بالدمج السلس بين الحركات الواقعية والبيئات الرقمية، مما يعزز تفاعل المستخدم والواقعية.

الروبوتات

يسهل تقدير الوضعية التحكم في الأجسام ومناولتها في الروبوتات. فمن خلال بيانات وضعية دقيقة، يمكن للروبوتات أداء مهام مثل التجميع والتغليف والملاحة بكفاءة ودقة أكبر.

الأمن والمراقبة

يعزز تقدير الوضعية أنظمة المراقبة من خلال تمكين كشف الأنشطة المشبوهة بناءً على حركات الجسم. كما يتيح مراقبة فورية للأماكن المزدحمة، مما يساعد في الوقاية من الحوادث والاستجابة لها.

تحديات تقدير الوضعية

هناك العديد من التحديات التي تصاحب مهمة تقدير الوضعية، منها:

• الحجب: عند حجب أجزاء من العنصر بواسطة أجسام أخرى، يصبح من الصعب كشف جميع النقاط الرئيسية.
• تغير المظهر: اختلاف الملابس، والإضاءة، والخلفية يمكن أن يؤثر على دقة نماذج تقدير الوضعية.
• المعالجة الفورية: تحقيق دقة عالية في التطبيقات الفورية يتطلب موارد حسابية كبيرة وخوارزميات فعالة. ومع ذلك، فإن التقدم في العتاد والخوارزميات الفعالة يساهم تدريجيًا في تجاوز هذه الحواجز.

الأبحاث

يُعد تقدير الوضعية مهمة أساسية في رؤية الحاسوب تتضمن كشف تكوين وضعيات الإنسان أو الأجسام من المدخلات البصرية مثل الصور أو تسلسلات الفيديو. وقد حظي هذا المجال باهتمام كبير بسبب تطبيقاته في التفاعل بين الإنسان والحاسوب، والرسوم المتحركة، والروبوتات. فيما يلي بعض الأبحاث الرئيسية التي تقدم رؤى حول تطورات تقدير الوضعية:

1. تقدير وضعية الإنسان باستخدام التعلم شبه أو ضعيف الإشراف
   المؤلفون: نوريميتشي أوكيتا، يوسوكي أوماتسو
   تستكشف هذه الورقة ثلاث طرق للتعلم شبه أو ضعيف الإشراف لتقدير وضعية الإنسان في الصور الثابتة. تعالج القيود المرتبطة بالاعتماد فقط على بيانات التدريب الخاضعة للإشراف من خلال تقديم طرق تستفيد من الصور غير الموسومة. يقترح المؤلفون تقنية حيث يكتشف نموذج تقليدي الوضعيات المرشحة، ويختار مصنف الوضعيات الصحيحة باستخدام ميزات الوضعية. يتم تعزيز هذه الطرق باستخدام تسميات الحركات في خطط التعلم شبه أو ضعيف الإشراف. تؤكد النتائج على مجموعات بيانات ضخمة فعالية هذه الأساليب. اقرأ المزيد.

2. PoseTrans: تعزيز تحويل الوضعيات كتقوية بيانات بسيطة وفعالة لتقدير وضعية الإنسان
   المؤلفون: وينتاو جيانغ، شينغ جين، وينتاو ليو، تشين كيان، بينغ لوه، سي ليو
   لمعالجة تحدي التوزيع غير المتوازن في مجموعات بيانات الوضعيات، تقدم هذه الورقة طريقة تعزيز بيانات تسمى تحويل الوضعية (PoseTrans). يُولّد PoseTrans وضعيات متنوعة باستخدام وحدة تحويل ويضمن الواقعية من خلال مميز الوضعية. تساعد وحدة تجميع الوضعيات في تحقيق توازن في البيانات عبر قياس ندرة الوضعيات. تحسن هذه الطريقة التعميم خاصة للوضعيات النادرة، ويمكن دمجها في نماذج تقدير الوضعية الحالية. اقرأ المزيد.

3. انحدار موجه هندسيًا احتمالي من البداية للنهاية لتقدير وضعية الأجسام بست درجات حرية (6DoF)
   المؤلفون: توماس بولاباور، جيايين لي، فولكر كناثه، سارة بيركاي، أرجان كويبر
   تركز هذه الورقة على تقدير وضعية الأجسام بست درجات حرية، الضروري لتطبيقات الواقع الممتد، من خلال التنبؤ بموقع الجسم واتجاهه. أعاد المؤلفون صياغة خوارزمية متقدمة لتقدير توزيع كثافة احتمالي للوضعيات بدلًا من التنبؤ بقيمة واحدة فقط. من خلال اختبارها على مجموعات بيانات أساسية من تحدي BOP، توضح الورقة تحسينات في دقة تقدير الوضعية وتوليد وضعيات بديلة معقولة. اقرأ المزيد.