Odhad pozice (Pose Estimation)

Odhad pozice předpovídá polohy a orientace lidí nebo objektů na obrázcích či ve videích, což je klíčové pro aplikace jako sport, robotika a hraní her. Využívá techniky hlubokého učení k analýze 2D nebo 3D dat pro lepší interakci a rozhodování.

Odhad pozice je technika počítačového vidění, která zahrnuje předpověď polohy a orientace osoby nebo objektu na obrázku či ve videu. Tento proces zahrnuje identifikaci a sledování klíčových bodů, které mohou odpovídat různým kloubům lidského těla nebo specifickým částem objektu. Odhad pozice je zásadní součástí celé řady aplikací včetně interakce člověka s počítačem, sportovní analytiky, animace a autonomního řízení, kde je pochopení prostorového uspořádání subjektů nezbytné pro efektivní interakci a rozhodování.

Porozumění odhadu pozice

Definice

Odhad pozice je proces určování pozice osoby či objektu analýzou vizuálních dat za účelem odhadu umístění a orientace klíčových bodů. Tyto klíčové body mohou zahrnovat klouby jako lokty, kolena a kotníky u lidí, nebo charakteristické rysy jako hrany či rohy u objektů. Úloha může být prováděna ve dvourozměrném (2D) nebo třírozměrném (3D) prostoru, v závislosti na požadavcích aplikace.

Varianty odhadu pozice

• Odhad lidské pozice: Zaměřuje se na detekci kloubů a klíčových bodů lidského těla pro pochopení držení těla a pohybu.
• Odhad pozice objektu: Zahrnuje identifikaci specifických částí objektu, například kol automobilu nebo ucha hrnku.
• Odhad pozice zvířat: Přizpůsobený pro detekci klíčových bodů u zvířat pro behaviorální studie nebo veterinární aplikace.

Jak odhad pozice funguje

Odhad pozice je typicky dosažen pomocí technik hlubokého učení, konkrétně konvolučních neuronových sítí (CNN), které zpracovávají obrázky za účelem detekce a sledování klíčových bodů. Proces lze rozdělit do dvou hlavních přístupů: bottom-up a top-down metody.

• Bottom-up metody: Tyto metody nejprve detekují všechny možné klíčové body na obrázku a poté je seskupují do souvislých pozic jednotlivých subjektů. Významnými zástupci jsou OpenPose a DeepCut, které umožňují přesnou detekci i ve scénách s velkým počtem osob.
• Top-down metody: Tyto začínají identifikací subjektu na obrázku, obvykle pomocí ohraničujícího rámečku, a poté odhadují pozici v rámci této oblasti. Oblíbenými modely jsou PoseNet a HRNet, které poskytují výstupy ve vysokém rozlišení vhodné pro detailní detekci pozice.

2D vs. 3D odhad pozice

• 2D odhad pozice: Zahrnuje odhad prostorového umístění klíčových bodů v rovině. Je méně náročný na výpočetní výkon a vhodný pro aplikace jako monitoring videa a jednoduché rozpoznávání gest.
• 3D odhad pozice: Poskytuje třírozměrné zobrazení s přidáním hloubky (osa Z) ke klíčovým bodům. To je zásadní pro aplikace vyžadující detailní prostorovou orientaci, například virtuální realitu a pokročilou robotiku. Špičkové modely jako BlazePose rozšiřují možnosti v této oblasti a umožňují až 33 klíčových bodů pro přesné sledování pohybu.

Modely pro odhad pozice

Byla vyvinuta řada modelů a frameworků pro usnadnění odhadu pozice využívajících různé techniky strojového učení a počítačového vidění.

Oblíbené modely

• OpenPose: Široce používaný framework pro odhad pozice více osob v reálném čase. Umí detekovat klíčové body těla, rukou i obličeje. OpenPose je známý svou schopností efektivně zvládat více osob na jednom snímku.
• PoseNet: Lehký model vhodný pro mobilní a webové aplikace, schopný provádět odhad pozice v reálném čase. Integrace s TensorFlow z něj činí univerzální řešení pro různé platformy.
• HRNet: Známý tím, že udržuje vysoké rozlišení reprezentace, což je vhodné pro detekci jemných variací klíčových bodů. Tento model vyniká ve vytváření detailních a přesných výstupů potřebných pro profesionální aplikace.
• DeepCut/DeeperCut: Tyto modely jsou navrženy pro odhad pozice více osob a řeší problémy zakrytí a složitých scén. Jsou zvláště účinné v situacích, kdy spolu subjekty úzce interagují.

Aplikace odhadu pozice

Fitness a zdraví

Odhad pozice se stále více využívá ve fitness aplikacích k poskytování zpětné vazby v reálném čase ohledně správného provedení cviků, což snižuje riziko zranění a zvyšuje efektivitu tréninku. Uplatnění nachází také v rehabilitaci, kde pomáhá pacientům správně provádět cviky díky virtuálnímu koučování.

Autonomní vozidla

V oblasti autonomního řízení se odhad pozice používá k předpovědi pohybu chodců, což zvyšuje schopnost vozidla činit informovaná rozhodnutí při navigaci. Porozuměním řeči těla a pohybovým vzorcům chodců mohou autonomní systémy zlepšit bezpečnost a plynulost dopravy.

Zábava a hraní her

Odhad pozice umožňuje interaktivní a pohlcující zážitky ve hrách i filmové produkci. Umožňuje plynulou integraci skutečných pohybů do digitálního prostředí, čímž zvyšuje zapojení uživatelů a realističnost.

Robotika

V robotice usnadňuje odhad pozice ovládání a manipulaci s objekty. Díky přesným datům o pozici mohou roboti provádět úkoly, jako je montáž, balení nebo navigace, efektivněji a s vyšší přesností.

Bezpečnost a dohled

Odhad pozice zvyšuje schopnosti dohlížecích systémů tím, že umožňuje detekci podezřelých aktivit na základě pohybů těla. Umožňuje monitorování přeplněných prostor v reálném čase a přispívá k prevenci a řešení incidentů.

Výzvy při odhadu pozice

Úloha odhadu pozice přináší několik výzev, včetně:

• Zakrytí: Pokud jsou části subjektu zakryty jinými objekty, je obtížné detekovat všechny klíčové body.
• Variabilita vzhledu: Rozdíly v oblečení, osvětlení nebo pozadí mohou ovlivnit přesnost modelů pro odhad pozice.
• Zpracování v reálném čase: Dosažení vysoké přesnosti v aplikacích v reálném čase vyžaduje značné výpočetní zdroje a efektivní algoritmy. Pokroky v hardwaru a efektivitě algoritmů však tyto překážky postupně překonávají.

Výzkum

Odhad pozice je klíčovým úkolem počítačového vidění, který zahrnuje detekci konfigurace póz lidí či objektů na základě vizuálních vstupů, jako jsou obrázky nebo video sekvence. Toto pole získalo značnou pozornost díky svým aplikacím v interakci člověka s počítačem, animaci a robotice. Níže uvádíme několik klíčových výzkumných studií, které přinášejí poznatky o pokroku v oblasti odhadu pozice:

1. Semi- a Weakly-supervised Human Pose Estimation
   Autoři: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Tato práce zkoumá tři polo- a slabě-supervizované učící schémata pro odhad lidské pozice na statických snímcích. Řeší omezení spojená s výhradně supervizovanými tréninkovými daty zavedením metod využívajících neanotované snímky. Autoři navrhují techniku, kde konvenční model detekuje kandidátní pozice a klasifikátor vybírá správné (true-positive) pozice pomocí vlastností poz. Tyto metody jsou dále vylepšeny akčními štítky v polo- a slabě-supervizovaných schématech. Ověření na rozsáhlých datech demonstruje efektivitu těchto přístupů. Více zde.

2. PoseTrans: A Simple Yet Effective Pose Transformation Augmentation for Human Pose Estimation
   Autoři: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Tato studie řeší problém nevyváženého rozložení dat o pozicích v trénovacích sadách a představuje Pose Transformation (PoseTrans) jako metodu augmentace dat. PoseTrans generuje rozmanité pózy pomocí modulu pro transformaci pozic a zajišťuje jejich věrohodnost diskriminátorem póz. Modul pro shlukování pozic (Pose Clustering) pomáhá vyvážit dataset měřením vzácnosti póz. Tato metoda zlepšuje zobecnění, zejména pro vzácné pozice, a lze ji integrovat do stávajících modelů odhadu pozice. Více zde.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Autoři: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Tato práce se zaměřuje na odhad 6D pozice objektů, což je zásadní pro XR aplikace, a předpovídá polohu a orientaci objektu. Autoři přeformulovali špičkový algoritmus tak, aby místo jediné předpovědi odhadoval hustotu pravděpodobnosti pozic. Testování na hlavních datasetech z BOP Challenge ukazuje zlepšení přesnosti odhadu pozice i generování věrohodných alternativních pozic. Více zde.