Posenschätzung

Posenschätzung sagt Positionen und Orientierungen von Personen oder Objekten in Bildern oder Videos voraus und ist entscheidend für Anwendungen wie Sport, Robotik und Gaming. Sie nutzt Deep-Learning-Technologien zur Analyse von 2D- oder 3D-Daten für verbesserte Interaktion und Entscheidungsfindung.

Posenschätzung ist eine Computer-Vision-Technik, bei der die Position und Orientierung einer Person oder eines Objekts in einem Bild oder Video vorhergesagt wird. Dabei werden Schlüsselpunkte identifiziert und verfolgt, die verschiedenen Gelenken des menschlichen Körpers oder spezifischen Teilen eines Objekts entsprechen können. Posenschätzung ist eine zentrale Komponente in vielen Anwendungsbereichen wie Mensch-Computer-Interaktion, Sportanalytik, Animation und autonomem Fahren, wo das Verständnis der räumlichen Anordnung für eine effektive Interaktion und Entscheidungsfindung notwendig ist.

Verständnis der Posenschätzung

Definition

Posenschätzung ist der Prozess der Bestimmung der Pose einer Person oder eines Objekts durch Analyse visueller Daten, um die Lage und Orientierung von Schlüsselpunkten zu schätzen. Diese Schlüsselpunkte können bei Menschen etwa Körpergelenke wie Ellbogen, Knie und Knöchel sein oder bei Objekten markante Merkmale wie Kanten oder Ecken. Die Aufgabe kann in zwei- (2D) oder dreidimensionalem (3D) Raum erfolgen, je nach Anwendungsanforderung.

Varianten der Posenschätzung

• Menschliche Posenschätzung: Konzentriert sich auf die Erkennung menschlicher Körpergelenke und Schlüsselpunkte, um Haltung und Bewegung zu verstehen.
• Objektposenschätzung: Bezieht sich auf die Identifikation bestimmter Objektteile, etwa der Räder eines Autos oder des Griffs einer Tasse.
• Tierposenschätzung: Angepasst für die Erkennung von Schlüsselpunkten bei Tieren für Verhaltensstudien oder veterinärmedizinische Anwendungen.

Wie funktioniert Posenschätzung?

Typischerweise wird Posenschätzung mithilfe von Deep-Learning-Techniken realisiert, insbesondere durch Convolutional Neural Networks (CNNs), die Bilder verarbeiten, um Schlüsselpunkte zu erkennen und zu verfolgen. Der Prozess lässt sich in zwei Hauptansätze unterteilen: Bottom-up- und Top-down-Methoden.

• Bottom-up-Methoden: Diese Methoden erkennen zunächst alle möglichen Schlüsselpunkte im Bild und gruppieren sie anschließend zu einer Pose für jedes Subjekt. Bekannte Verfahren wie OpenPose und DeepCut nutzen diesen Ansatz und ermöglichen genaue Erkennung auch in überfüllten Szenen.
• Top-down-Methoden: Hierbei wird zunächst das Subjekt (meist mit einer Bounding Box) im Bild identifiziert und anschließend die Pose innerhalb dieses Bereichs ermittelt. PoseNet und HRNet sind beliebte Modelle für diesen Ansatz und liefern hochauflösende Ergebnisse für detaillierte Posenerkennung.

2D- vs. 3D-Posenschätzung

• 2D-Posenschätzung: Schätzt die Lage von Schlüsselpunkten auf einer 2D-Ebene. Diese ist weniger rechenintensiv und eignet sich gut für Anwendungen wie Videoüberwachung und einfache Gestenerkennung.
• 3D-Posenschätzung: Bietet eine dreidimensionale Darstellung, indem sie den Schlüsselpunkten Tiefeninformationen (Z-Achse) hinzufügt. Dies ist essenziell für Anwendungen, die eine detaillierte räumliche Orientierung erfordern, etwa Virtual Reality und fortgeschrittene Robotik. Moderne Modelle wie BlazePose bieten hierbei bis zu 33 Schlüsselpunkte für präzises Motion Tracking.

Modelle für Posenschätzung

Für die Posenschätzung wurden verschiedene Modelle und Frameworks auf Basis von Machine Learning und Computer Vision entwickelt.

Beliebte Modelle

• OpenPose: Ein weit verbreitetes Framework für die Echtzeit-Mehrpersonen-Posenschätzung. Es erkennt Körper-, Hand- und Gesichts-Schlüsselpunkte und ist bekannt für seine Fähigkeit, mehrere Personen gleichzeitig zuverlässig zu erkennen.
• PoseNet: Ein leichtgewichtiges Modell für mobile und Webanwendungen, das Echtzeit-Posenschätzung ermöglicht. Durch die Integration mit TensorFlow ist es vielseitig einsetzbar.
• HRNet: Bekannt für hochauflösende Darstellungen und die Erkennung subtiler Schlüsselpunkt-Variationen. Dieses Modell liefert detaillierte und präzise Ergebnisse für professionelle Anwendungen.
• DeepCut/DeeperCut: Modelle, die speziell für Mehrpersonen-Posenschätzung entwickelt wurden und Herausforderungen wie Verdeckung und komplexe Szenen adressieren. Sie sind besonders effektiv, wenn mehrere Subjekte eng interagieren.

Anwendungen der Posenschätzung

Fitness und Gesundheit

Posenschätzung wird zunehmend in Fitness-Apps eingesetzt, um Echtzeit-Feedback zur Trainingsausführung zu geben, das Verletzungsrisiko zu verringern und die Effektivität von Workouts zu steigern. Auch in der Physiotherapie unterstützt sie Patienten beim korrekten Ausführen von Übungen durch virtuelles Coaching.

Autonome Fahrzeuge

Im Bereich des autonomen Fahrens wird Posenschätzung zur Vorhersage von Fußgängerbewegungen genutzt und verbessert so die Fähigkeit des Fahrzeugs, fundierte Navigationsentscheidungen zu treffen. Durch das Erkennen von Körpersprache und Bewegungsmustern können autonome Systeme die Sicherheit und den Verkehrsfluss verbessern.

Unterhaltung und Gaming

Posenschätzung ermöglicht interaktive und immersive Erlebnisse in Spielen und der Filmproduktion. Sie erlaubt die nahtlose Integration realer Bewegungen in digitale Welten und steigert so Nutzerbindung und Realismus.

Robotik

In der Robotik erleichtert Posenschätzung die Kontrolle und Manipulation von Objekten. Mit präzisen Posedaten können Roboter Aufgaben wie Montage, Verpackung oder Navigation effizienter und genauer erledigen.

Sicherheit und Überwachung

Posenschätzung verbessert Überwachungssysteme, indem sie die Erkennung verdächtiger Aktivitäten anhand von Körperbewegungen ermöglicht. So lässt sich die Überwachung von Menschenmengen in Echtzeit optimieren und die Reaktion auf Vorfälle verbessern.

Herausforderungen der Posenschätzung

Die Posenschätzung bringt verschiedene Herausforderungen mit sich, darunter:

• Verdeckung (Occlusion): Wenn Teile des Subjekts durch andere Objekte verdeckt sind, erschwert dies die Erkennung aller Schlüsselpunkte.
• Variabilität im Erscheinungsbild: Unterschiede bei Kleidung, Beleuchtung und Hintergrund beeinflussen die Genauigkeit von Posenschätzungsmodellen.
• Echtzeitverarbeitung: Hohe Genauigkeit in Echtzeitanwendungen erfordert erhebliche Rechenressourcen und effiziente Algorithmen. Fortschritte in der Hardware und bei effizienten Algorithmen helfen jedoch, diese Hürden zunehmend zu überwinden.

Forschung

Posenschätzung ist eine zentrale Aufgabe im Bereich Computer Vision, bei der die Konfiguration menschlicher oder objektbezogener Posen anhand visueller Eingaben wie Bildern oder Videosequenzen erkannt wird. Dieses Forschungsfeld hat große Aufmerksamkeit erlangt, da es vielfältige Anwendungen in Mensch-Computer-Interaktion, Animation und Robotik ermöglicht. Nachfolgend einige wichtige Forschungsarbeiten, die Einblicke in den Stand der Posenschätzung geben:

1. Semi- und Weakly-supervised Human Pose Estimation
   Autoren: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Diese Arbeit untersucht drei semi- und schwachüberwachte Lernverfahren für die menschliche Posenschätzung in Einzelbildern. Sie adressiert die Einschränkungen rein überwachter Trainingsdaten durch Methoden, die unannotierte Bilder nutzen. Die Autoren schlagen vor, dass ein konventionelles Modell Kandidatenposen erkennt und ein Klassifikator die echten Posen anhand von Pose-Features auswählt. Diese Methoden werden durch Aktionslabels in semi- und schwachüberwachten Lernverfahren ergänzt. Die Validierung an groß angelegten Datensätzen zeigt die Wirksamkeit der Ansätze. Mehr erfahren.

2. PoseTrans: A Simple Yet Effective Pose Transformation Augmentation for Human Pose Estimation
   Autoren: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Diese Arbeit adressiert die Herausforderung der ungleichmäßigen Verteilung (long-tailed distribution) in Posedatensätzen und stellt Pose Transformation (PoseTrans) als Data-Augmentation-Methode vor. PoseTrans generiert vielfältige Posen durch ein Pose Transformation Module und stellt Plausibilität mit einem Pose Discriminator sicher. Das Pose Clustering Module hilft, das Datenset durch Messung der Seltenheit von Posen auszubalancieren. Diese Methode verbessert die Generalisierung, besonders für seltene Posen, und kann in bestehende Posenschätzungsmodelle integriert werden. Mehr erfahren.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Autoren: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Diese Arbeit fokussiert auf die 6D-Objektposenschätzung, die für XR-Anwendungen entscheidend ist, indem sie Position und Orientierung eines Objekts vorhersagt. Die Autoren formulieren einen Stand-der-Technik-Algorithmus um, sodass statt einer Einzelvorhersage eine Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung geschätzt wird. Durch Tests an Kern-Datensätzen der BOP Challenge werden Verbesserungen in der Genauigkeit der Posenschätzung und der Generierung plausibler Alternativposen aufgezeigt. Mehr erfahren.