Asennonestimointi

Asennonestimointi ennustaa ihmisten tai esineiden sijainnit ja asennot kuvissa tai videoissa, mikä on ratkaisevaa muun muassa urheilun, robotiikan ja pelien sovelluksissa. Siinä hyödynnetään syväoppimistekniikoita 2D- tai 3D-datan analysointiin paremman vuorovaikutuksen ja päätöksenteon mahdollistamiseksi.

Asennonestimointi on tietokonenäön tekniikka, jossa ennustetaan henkilön tai esineen sijainti ja asento kuvassa tai videossa. Prosessiin kuuluu avainpisteiden tunnistaminen ja seuraaminen, jotka voivat ihmisen kohdalla olla esimerkiksi kehon nivelet tai esineen tietyt osat. Asennonestimointi on keskeinen osa useissa sovelluksissa, kuten ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksessa, urheiluanalytiikassa, animaatiossa ja autonomisessa ajamisessa, joissa kohteiden tilasuhteiden ymmärtäminen on välttämätöntä toimivalle vuorovaikutukselle ja päätöksenteolle.

Asennonestimoinnin ymmärtäminen

Määritelmä

Asennonestimointi on prosessi, jossa visuaalista dataa analysoimalla määritetään henkilön tai esineen asento ja sijainti avainpisteiden avulla. Nämä avainpisteet voivat olla ihmisellä esimerkiksi kyynärpäät, polvet ja nilkat, tai esineillä tunnistettavia piirteitä kuten reunat tai kulmat. Tehtävä voidaan suorittaa kaksiulotteisessa (2D) tai kolmiulotteisessa (3D) tilassa sovelluksen vaatimuksista riippuen.

Asennonestimoinnin variaatiot

• Ihmisen asennonestimointi: Keskittyy ihmisen kehon nivelten ja avainpisteiden tunnistamiseen, minkä avulla voidaan ymmärtää ihmisen asentoa ja liikettä.
• Esineen asennonestimointi: Tunnistaa esineiden erityisiä osia, kuten auton pyörät tai kupin kahvan.
• Eläinten asennonestimointi: Sovellettu eläinten avainpisteiden tunnistamiseen esimerkiksi käyttäytymistutkimuksissa tai eläinlääketieteessä.

Miten asennonestimointi toimii

Asennonestimointi toteutetaan useimmiten syväoppimistekniikoilla, erityisesti konvoluutiohermoverkoilla (CNN), jotka käsittelevät kuvia avainpisteiden tunnistamiseksi ja seuraamiseksi. Prosessi jaetaan kahteen päämenetelmään: bottom-up- ja top-down-lähestymistapoihin.

• Bottom-up-menetelmät: Nämä tunnistavat ensin kaikki mahdolliset avainpisteet kuvasta ja ryhmittelevät ne lopuksi muodostamaan kunkin kohteen asennon. Esimerkiksi OpenPose ja DeepCut käyttävät tätä lähestymistapaa mahdollistaen tarkan tunnistuksen myös ruuhkaisissa tilanteissa.
• Top-down-menetelmät: Näissä tunnistetaan ensin kohde kuvasta yleensä rajaavan laatikon avulla, ja arvioidaan sitten asento tämän alueen sisällä. PoseNet ja HRNet ovat suosittuja malleja, jotka käyttävät tätä lähestymistapaa ja tarjoavat tarkkoja, korkean resoluution tuloksia.

2D vs. 3D asennonestimointi

• 2D-asennonestimointi: Arvioi avainpisteiden sijainnit kaksiulotteisella tasolla. Tämä on laskennallisesti kevyempää ja soveltuu esimerkiksi videovalvontaan ja yksinkertaiseen eleentunnistukseen.
• 3D-asennonestimointi: Tarjoaa kolmiulotteisen esityksen lisäämällä syvyyden (Z-akseli) avainpisteisiin. Tämä on oleellista sovelluksissa, joissa tarvitaan tarkkaa avaruudellista suuntautumista, kuten virtuaalitodellisuudessa ja edistyneessä robotiikassa. Uusimmat mallit, kuten BlazePose, parantavat tätä aluetta mahdollistaen jopa 33 avainpisteen tarkan liikkeenseurannan.

Asennonestimointimallit

Asennonestimointia varten on kehitetty useita malleja ja kehitysalustoja, joissa hyödynnetään erilaisia koneoppimisen ja tietokonenäön ratkaisuja.

Suosittuja malleja

• OpenPose: Laajasti käytetty kehys reaaliaikaiseen monen henkilön asennonestimointiin. Se tunnistaa kehon, käsien ja kasvojen avainpisteet tehokkaasti myös usean henkilön tilanteissa.
• PoseNet: Kevyt malli, joka soveltuu mobiili- ja verkkosovelluksiin sekä kykenee reaaliaikaiseen asennonestimointiin. Sen integraatio TensorFlow’n kanssa tekee siitä mukautuvan monille alustoille.
• HRNet: Tunnettu korkean resoluution säilyttämisestä, mikä mahdollistaa hienovaraisten avainpiste-erojen tunnistamisen. Malli tarjoaa yksityiskohtaisia ja tarkkoja tuloksia ammattilaiskäyttöön.
• DeepCut/DeeperCut: Nämä mallit on suunniteltu monen henkilön asennonestimointiin ja ne ratkaisevat peittymisen ja monimutkaisten tilanteiden haasteita. Ne ovat erityisen tehokkaita skenaarioissa, joissa useat kohteet ovat vuorovaikutuksessa.

Asennonestimoinnin sovellukset

Kuntoilu ja terveys

Asennonestimointia hyödynnetään yhä enemmän kuntoilusovelluksissa, joissa annetaan reaaliaikaista palautetta harjoitusasennosta, vähentäen loukkaantumisriskiä ja tehostaen harjoittelua. Fysioterapiassa sitä käytetään auttamaan potilaita liikkeiden oikeassa suorittamisessa virtuaalisen ohjauksen avulla.

Autonomiset ajoneuvot

Autonomisen ajamisen alalla asennonestimointia käytetään jalankulkijoiden liikkeiden ennustamiseen, mikä parantaa ajoneuvon kykyä tehdä turvallisia reittivalintoja. Ymmärtämällä jalankulkijoiden kehon kieltä ja liikehdintää autonomiset järjestelmät voivat lisätä turvallisuutta ja sujuvoittaa liikennettä.

Viihde ja pelit

Asennonestimointi mahdollistaa interaktiiviset ja immersiiviset kokemukset peleissä ja elokuvatuotannossa. Se mahdollistaa todellisten liikkeiden tuomisen digitaalisille alustoille, lisäten käyttäjäkokemuksen vaikuttavuutta ja realismia.

Robotiikka

Robotiikassa asennonestimointi helpottaa esineiden hallintaa ja käsittelyä. Tarkkojen asento- ja sijaintitietojen avulla robotit voivat suorittaa tehtäviä, kuten kokoonpanoa, pakkaamista ja navigointia, tehokkaammin ja tarkemmin.

Turvallisuus ja valvonta

Asennonestimointi parantaa valvontajärjestelmiä mahdollistamalla epäilyttävän toiminnan tunnistamisen kehon liikkeiden perusteella. Sen avulla voidaan reaaliaikaisesti seurata väkijoukkoja ja tukea ennaltaehkäisyä sekä tilanteisiin reagointia.

Asennonestimoinnin haasteet

Asennonestimoinnissa kohdataan useita haasteita, kuten:

• Peittyminen (okkluusiot): Kun osa kohteesta jää muiden esineiden tai henkilöiden taakse, kaikkien avainpisteiden tunnistaminen vaikeutuu.
• Ulkonäön vaihtelu: Vaatetuksen, valaistuksen ja taustan vaihtelut voivat heikentää mallien tarkkuutta.
• Reaaliaikaisuus: Korkean tarkkuuden saavuttaminen reaaliaikaisissa sovelluksissa vaatii paljon laskentatehoa ja tehokkaita algoritmeja. Kehittyvät laitteistot ja optimoidut algoritmit kuitenkin helpottavat näiden haasteiden voittamista.

Tutkimus

Asennonestimointi on keskeinen tehtävä tietokonenäössä, jossa tunnistetaan ihmisen tai esineen asennon kokoonpano visuaalisesta syötteestä, kuten kuvista tai videosta. Ala on saanut suurta huomiota sovelluksissaan ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksessa, animaatiossa ja robotiikassa. Alla on joitakin keskeisiä tutkimusartikkeleita, jotka tarjoavat näkökulmia asennonestimoinnin kehityksestä:

1. Semi- and Weakly-supervised Human Pose Estimation
   Kirjoittajat: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Tämä artikkeli käsittelee kolmea puolivalvottua ja heikosti valvottua oppimismenetelmää ihmisen asennonestimointiin still-kuvissa. Siinä pureudutaan rajoituksiin, joita aiheutuu pelkästään valvotun datan käytöstä, ja esitellään menetelmiä, joissa hyödynnetään myös merkitsemättömiä kuvia. Kirjoittajat ehdottavat tekniikkaa, jossa perinteinen malli tunnistaa ehdokasasennot ja luokittelija valitsee todelliset positiiviset asennot asento-ominaisuuksien perusteella. Menetelmät tehostuvat toimintalappujen avulla puolivalvotuissa ja heikosti valvotuissa oppimisissa. Laajojen aineistojen validointi osoittaa lähestymistapojen tehokkuuden. Lue lisää.

2. PoseTrans: A Simple Yet Effective Pose Transformation Augmentation for Human Pose Estimation
   Kirjoittajat: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Artikkeli käsittelee pitkän hännän jakauman haastetta asentoaineistoissa ja esittelee Pose Transformation (PoseTrans) -menetelmän tietojen augmentointiin. PoseTrans tuottaa monipuolisia asentoja Pose Transformation Module -moduulin avulla ja varmistaa uskottavuuden asentoerottelijalla. Pose Clustering Module auttaa tasapainottamaan aineistoa mittaamalla asennon harvinaisuutta. Menetelmä parantaa yleistystä etenkin harvinaisten asentojen osalta ja voidaan integroida olemassa oleviin asennonestimointimalleihin. Lue lisää.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Kirjoittajat: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Tämä artikkeli keskittyy 6D-esineen asennonestimointiin, mikä on olennaista XR-sovelluksissa, ennustamalla esineen sijainnin ja asennon. Kirjoittajat muokkaavat huippuluokan algoritmin arvioimaan asentoennusteiden todennäköisyysjakaumaa yksittäisen arvion sijaan. BOP-haasteen ydinaineistoilla tehdyt testit osoittavat parannuksia asennonestimoinnin tarkkuudessa ja uskottavien vaihtoehtoisten asentojen tuottamisessa. Lue lisää.