Estimation de la pose

L’estimation de la pose prédit les positions et orientations de personnes ou d’objets dans des images ou des vidéos, essentielle pour des applications comme le sport, la robotique et le jeu vidéo. Elle utilise des techniques d’apprentissage profond pour analyser des données 2D ou 3D et améliorer l’interaction et la prise de décision.

L’estimation de la pose est une technique de vision par ordinateur qui consiste à prédire la position et l’orientation d’une personne ou d’un objet dans une image ou une vidéo. Ce processus implique l’identification et le suivi de points clés, qui peuvent correspondre à diverses articulations du corps humain ou à des parties spécifiques d’un objet. L’estimation de la pose est un élément crucial dans de nombreux domaines, notamment l’interaction homme-machine, l’analyse sportive, l’animation et la conduite autonome, où la compréhension de la disposition spatiale des sujets est nécessaire pour une interaction et une prise de décision efficaces.

Comprendre l’estimation de la pose

Définition

L’estimation de la pose est le processus consistant à déterminer la pose d’une personne ou d’un objet en analysant des données visuelles pour estimer la localisation et l’orientation des points clés. Ces points clés peuvent inclure des articulations comme les coudes, genoux et chevilles pour les humains, ou des caractéristiques distinctives telles que des arêtes ou des coins pour les objets. La tâche peut être réalisée en deux dimensions (2D) ou en trois dimensions (3D), selon les besoins de l’application.

Variantes de l’estimation de la pose

• Estimation de la pose humaine : Se concentre sur la détection des articulations et points clés du corps humain pour comprendre la posture et le mouvement.
• Estimation de la pose d’objet : Implique l’identification de parties spécifiques d’un objet, comme les roues d’une voiture ou la poignée d’une tasse.
• Estimation de la pose animale : Adaptée pour détecter les points clés sur les animaux pour des études comportementales ou des applications vétérinaires.

Comment fonctionne l’estimation de la pose

L’estimation de la pose est généralement réalisée à l’aide de techniques d’apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui traitent les images pour détecter et suivre les points clés. Le processus peut être classé en deux approches principales : les méthodes bottom-up et top-down.

• Méthodes bottom-up : Ces méthodes détectent d’abord tous les points clés possibles dans l’image, puis les regroupent pour former une pose cohérente pour chaque sujet. Notamment, des méthodes comme OpenPose et DeepCut utilisent cette technique, permettant une détection précise même dans des scènes encombrées.
• Méthodes top-down : Elles commencent par identifier le sujet dans l’image, généralement à l’aide d’une boîte englobante, puis estiment la pose dans cette région. PoseNet et HRNet sont des modèles populaires utilisant cette approche, offrant des résultats haute résolution adaptés à la détection détaillée de la pose.

Estimation de la pose 2D vs 3D

• Estimation de la pose 2D : Consiste à estimer la position spatiale des points clés sur un plan 2D. C’est moins gourmand en calcul et adapté à des applications comme la surveillance vidéo et la reconnaissance de gestes simples.
• Estimation de la pose 3D : Fournit une représentation tridimensionnelle, ajoutant la profondeur (axe Z) aux points clés. Cela est indispensable pour les applications nécessitant une orientation spatiale détaillée, comme la réalité virtuelle et la robotique avancée. Des modèles de pointe comme BlazePose améliorent les capacités dans ce domaine, offrant jusqu’à 33 points clés pour un suivi du mouvement très précis.

Modèles d’estimation de la pose

Divers modèles et frameworks ont été développés pour faciliter l’estimation de la pose, en s’appuyant sur différentes techniques d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur.

Modèles populaires

• OpenPose : Un framework largement utilisé pour l’estimation de la pose multi-personnes en temps réel. Il peut détecter les points clés du corps, des mains et du visage. OpenPose est reconnu pour sa capacité à gérer plusieurs personnes dans une même image.
• PoseNet : Un modèle léger adapté aux applications mobiles et web, capable d’effectuer l’estimation de la pose en temps réel. Son intégration avec TensorFlow le rend très adaptable à diverses plateformes.
• HRNet : Connu pour maintenir des représentations haute résolution, adapté à la détection de subtiles variations de points clés. Ce modèle excelle dans la fourniture de résultats détaillés et précis, nécessaires pour des applications professionnelles.
• DeepCut/DeeperCut : Ces modèles sont conçus pour l’estimation de la pose multi-personnes, répondant aux défis d’occlusion et de scènes complexes. Ils sont particulièrement efficaces lorsque plusieurs sujets interagissent étroitement.

Applications de l’estimation de la pose

Fitness et santé

L’estimation de la pose est de plus en plus utilisée dans les applications de fitness pour fournir un retour en temps réel sur la posture lors des exercices, réduisant ainsi le risque de blessure et améliorant l’efficacité des entraînements. Elle est également employée en rééducation pour aider les patients à effectuer correctement les exercices grâce à un coaching virtuel.

Véhicules autonomes

Dans le domaine de la conduite autonome, l’estimation de la pose est utilisée pour prédire les mouvements des piétons, améliorant la capacité du véhicule à prendre des décisions de navigation éclairées. En comprenant le langage corporel et les schémas de mouvement des piétons, les systèmes autonomes peuvent renforcer la sécurité et la fluidité du trafic.

Divertissement et jeu vidéo

L’estimation de la pose permet des expériences interactives et immersives dans le jeu vidéo et la production cinématographique. Elle autorise l’intégration fluide des mouvements réels dans des environnements numériques, renforçant l’engagement utilisateur et le réalisme.

Robotique

En robotique, l’estimation de la pose facilite le contrôle et la manipulation d’objets. Avec des données de pose précises, les robots peuvent réaliser des tâches telles que l’assemblage, l’emballage et la navigation avec une efficacité et une précision accrues.

Sécurité et surveillance

L’estimation de la pose améliore les systèmes de surveillance en permettant la détection d’activités suspectes à partir des mouvements corporels. Elle autorise la surveillance en temps réel des zones fréquentées, aidant à la prévention et à la gestion des incidents.

Défis de l’estimation de la pose

La tâche d’estimation de la pose présente plusieurs défis, notamment :

• Occlusion : Lorsque certaines parties du sujet sont cachées par d’autres objets, ce qui complique la détection de tous les points clés.
• Variabilité d’apparence : Les différences de vêtements, d’éclairage et d’arrière-plan peuvent affecter la précision des modèles d’estimation de la pose.
• Traitement en temps réel : Atteindre une grande précision dans des applications temps réel requiert d’importantes ressources de calcul et des algorithmes efficaces. Cependant, les progrès du matériel et des algorithmes permettent de surmonter progressivement ces obstacles.

Recherche

L’estimation de la pose est une tâche essentielle en vision par ordinateur qui consiste à détecter la configuration des poses humaines ou d’objets à partir d’entrées visuelles, comme des images ou des séquences vidéo. Ce domaine a suscité un vif intérêt en raison de ses applications en interaction homme-machine, animation et robotique. Voici quelques articles de recherche majeurs offrant des perspectives sur les progrès de l’estimation de la pose :

1. Semi- et Weakly-supervised Human Pose Estimation
   Auteurs : Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Cet article explore trois schémas d’apprentissage semi- et faiblement supervisés pour l’estimation de la pose humaine sur images fixes. Il aborde les limites du recours exclusif à des données annotées en introduisant des méthodes exploitant des images non annotées. Les auteurs proposent une technique où un modèle classique détecte des poses candidates, et un classifieur sélectionne les vraies poses positives à partir de caractéristiques de pose. Ces méthodes sont améliorées par l’ajout d’étiquettes d’action dans les schémas d’apprentissage semi- et faiblement supervisés. La validation sur des jeux de données de grande taille démontre l’efficacité de ces approches. En savoir plus.

2. PoseTrans: A Simple Yet Effective Pose Transformation Augmentation for Human Pose Estimation
   Auteurs : Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Pour répondre au défi de la distribution déséquilibrée des poses dans les jeux de données, cet article introduit Pose Transformation (PoseTrans) comme méthode d’augmentation de données. PoseTrans génère des poses variées via un module de transformation de pose et garantit leur plausibilité avec un discriminant de pose. Un module de regroupement de poses aide à équilibrer le jeu de données en mesurant la rareté des poses. Cette méthode améliore la généralisation, notamment pour les poses rares, et peut être intégrée dans les modèles existants d’estimation de la pose. En savoir plus.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Auteurs : Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Cet article se concentre sur l’estimation de la pose 6D des objets, cruciale pour les applications XR, en prédisant la position et l’orientation d’un objet. Les auteurs remanient un algorithme de pointe afin d’estimer une distribution de probabilité des poses au lieu d’une seule prédiction. En testant sur les principaux jeux de données du BOP Challenge, l’article met en avant l’amélioration de la précision de l’estimation de la pose ainsi que la génération de poses alternatives plausibles. En savoir plus.