Pose Schatting

Pose schatting voorspelt posities en oriëntaties van mensen of objecten in beelden of video’s en is cruciaal voor toepassingen als sport, robotica en gaming. Het maakt gebruik van deep learning-technieken om 2D- of 3D-data te analyseren voor betere interactie en besluitvorming.

Pose schatting is een computervisie-techniek waarbij de positie en oriëntatie van een persoon of object in een afbeelding of video worden voorspeld. Dit proces omvat het identificeren en volgen van sleutelpunten, die kunnen overeenkomen met verschillende gewrichten in het menselijk lichaam of specifieke onderdelen van een object. Pose schatting is een belangrijk onderdeel in diverse toepassingen, zoals mens-computerinteractie, sportanalyse, animatie en autonoom rijden, waarbij inzicht in de ruimtelijke indeling van onderwerpen noodzakelijk is voor effectieve interactie en besluitvorming.

Inzicht in Pose Schatting

Definitie

Pose schatting is het proces waarbij de houding (pose) van een persoon of object wordt bepaald door visuele data te analyseren om de locatie en oriëntatie van sleutelpunten te schatten. Deze sleutelpunten kunnen lichaamsgewrichten zijn zoals ellebogen, knieën en enkels bij mensen, of kenmerkende punten zoals randen of hoeken bij objecten. De taak kan worden uitgevoerd in twee- (2D) of driedimensionale (3D) ruimte, afhankelijk van de eisen van de toepassing.

Varianten van Pose Schatting

• Menselijke Pose Schatting: Richt zich op het detecteren van menselijke gewrichten en sleutelpunten om houding en beweging te begrijpen.
• Object Pose Schatting: Omvat het identificeren van specifieke onderdelen van een object, zoals de wielen van een auto of het handvat van een kopje.
• Dierlijke Pose Schatting: Aangepast voor het detecteren van sleutelpunten bij dieren voor gedragsstudies of veterinaire toepassingen.

Hoe Werkt Pose Schatting

Pose schatting wordt doorgaans bereikt met deep learning-technieken, met name convolutionele neurale netwerken (CNN’s), die beelden verwerken om sleutelpunten te detecteren en te volgen. Het proces kan worden onderverdeeld in twee hoofdbenaderingen: bottom-up en top-down methoden.

• Bottom-up-methoden: Deze methoden detecteren eerst alle mogelijke sleutelpunten in het beeld en groeperen deze vervolgens tot een samenhangende pose per onderwerp. Methoden zoals OpenPose en DeepCut maken gebruik van deze techniek en maken nauwkeurige detectie mogelijk, zelfs in drukke scènes.
• Top-down-methoden: Deze beginnen met het identificeren van het onderwerp in het beeld, meestal met een bounding box, en schatten vervolgens de pose binnen dit gebied. PoseNet en HRNet zijn populaire modellen die deze aanpak hanteren en leveren hoge-resolutie resultaten voor gedetailleerde pose detectie.

2D vs. 3D Pose Schatting

• 2D Pose Schatting: Hierbij wordt de locatie van sleutelpunten in een 2D-vlak geschat. Dit vraagt minder rekencapaciteit en is geschikt voor toepassingen zoals videobewaking en eenvoudige gebarenherkenning.
• 3D Pose Schatting: Biedt een driedimensionale representatie door diepte (Z-as) toe te voegen aan de sleutelpunten. Dit is essentieel voor toepassingen die een gedetailleerde ruimtelijke oriëntatie vereisen, zoals virtual reality en geavanceerde robotica. Geavanceerde modellen zoals BlazePose vergroten de mogelijkheden op dit gebied, met tot 33 sleutelpunten voor nauwkeurige bewegingsregistratie.

Pose Schatting Modellen

Er zijn verschillende modellen en raamwerken ontwikkeld om pose schatting mogelijk te maken, die gebruikmaken van uiteenlopende machine learning- en computervisie-technieken.

Populaire Modellen

• OpenPose: Een veelgebruikt raamwerk voor real-time multi-persoon pose schatting. Het kan lichaam, hand en gezichts-sleutelpunten detecteren. OpenPose staat bekend om het effectief kunnen verwerken van meerdere mensen in één frame.
• PoseNet: Een lichtgewicht model geschikt voor mobiele en webtoepassingen, in staat tot real-time pose schatting. Dankzij de integratie met TensorFlow is het breed inzetbaar op verschillende platforms.
• HRNet: Bekend om het behouden van hoge-resolutie representaties, ideaal voor het detecteren van subtiele variaties in sleutelpunten. Dit model blinkt uit in het leveren van gedetailleerde en nauwkeurige resultaten voor professionele toepassingen.
• DeepCut/DeeperCut: Deze modellen zijn ontworpen voor multi-persoon pose schatting en pakken uitdagingen als occlusie en complexe scènes aan. Ze zijn bijzonder effectief wanneer meerdere personen dicht bij elkaar interacteren.

Toepassingen van Pose Schatting

Fitness en Gezondheid

Pose schatting wordt steeds vaker gebruikt in fitness-applicaties om real-time feedback te geven op de uitvoering van oefeningen, waardoor de kans op blessures wordt verkleind en trainingen effectiever worden. Het wordt ook gebruikt in fysiotherapie om patiënten via virtuele coaching te ondersteunen bij het correct uitvoeren van oefeningen.

Autonome Voertuigen

Binnen autonoom rijden wordt pose schatting gebruikt om het gedrag van voetgangers te voorspellen, waardoor voertuigen beter geïnformeerde navigatiebeslissingen kunnen nemen. Door lichaamstaal en bewegingspatronen van voetgangers te begrijpen, kunnen autonome systemen de veiligheid en doorstroming verbeteren.

Entertainment en Gaming

Pose schatting maakt interactieve en meeslepende ervaringen mogelijk in gaming en filmproductie. Het zorgt voor een naadloze integratie van echte bewegingen in digitale omgevingen, wat de betrokkenheid en realiteitszin vergroot.

Robotica

In de robotica maakt pose schatting het aansturen en manipuleren van objecten mogelijk. Met nauwkeurige posedata kunnen robots taken zoals assemblage, verpakken en navigeren efficiënter en preciezer uitvoeren.

Beveiliging en Surveillance

Pose schatting versterkt surveillancesystemen door het detecteren van verdachte activiteiten op basis van lichaamsbewegingen. Het maakt real-time monitoring van drukke gebieden mogelijk en ondersteunt bij het voorkomen en reageren op incidenten.

Uitdagingen bij Pose Schatting

De taak van pose schatting kent meerdere uitdagingen, waaronder:

• Occlusie: Wanneer delen van het onderwerp worden afgedekt door andere objecten, waardoor het lastig is om alle sleutelpunten te detecteren.
• Variatie in Uiterlijk: Verschillen in kleding, verlichting en achtergrond kunnen de nauwkeurigheid van pose schatting beïnvloeden.
• Real-time Verwerking: Het behalen van hoge nauwkeurigheid in real-time toepassingen vereist veel rekenkracht en efficiënte algoritmen. Dankzij verbeteringen in hardware en efficiënte algoritmen worden deze barrières echter steeds verder overwonnen.

Onderzoek

Pose schatting is een kritische taak binnen computervisie die gericht is op het detecteren van de configuratie van menselijke of objectposes uit visuele input, zoals beelden of videoreeksen. Dit vakgebied heeft veel aandacht gekregen vanwege toepassingen in mens-computerinteractie, animatie en robotica. Hieronder enkele belangrijke onderzoeksartikelen waarin recente ontwikkelingen worden besproken:

1. Semi- en zwak-gesuperviseerde menselijke pose schatting
   Auteurs: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Dit artikel onderzoekt drie semi- en zwak-gesuperviseerde leerschema’s voor menselijke pose schatting in stilstaande beelden. Het adresseert de beperkingen van uitsluitend gesuperviseerde trainingsdata door methoden te introduceren die gebruikmaken van niet-gelabelde beelden. De auteurs stellen een techniek voor waarbij een conventioneel model kandidaat-posen detecteert en een classifier de juiste posen selecteert op basis van posekenmerken. Deze methoden worden versterkt door actielabels in semi- en zwak-gesuperviseerde leerschema’s. Validatie op grootschalige datasets toont de effectiviteit van deze aanpakken aan. Lees meer.

2. PoseTrans: Een eenvoudige maar effectieve pose transformatie-augmentatie voor menselijke pose schatting
   Auteurs: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Dit artikel pakt de uitdaging van een scheve verdeling in posedatasets aan door Pose Transformation (PoseTrans) als data-augmentatiemethode te introduceren. PoseTrans genereert diverse posen met een Pose Transformation Module en waarborgt de plausibiliteit met een posediscriminator. De Pose Clustering Module helpt de dataset in balans te brengen door posezeldzaamheid te meten. Deze methode verbetert de generalisatie, vooral voor zeldzame posen, en kan in bestaande pose schattingsmodellen worden geïntegreerd. Lees meer.

3. End-to-End Probabilistische Geometrie-geleide Regressie voor 6DoF Object Pose Schatting
   Auteurs: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Dit artikel richt zich op 6D object pose schatting, essentieel voor XR-toepassingen, door de positie en oriëntatie van een object te voorspellen. De auteurs hervormen een state-of-the-art algoritme om een waarschijnlijkheidsverdeling van posen te schatten in plaats van een enkele voorspelling. Door te testen op kerndatasets van de BOP Challenge toont het artikel verbeteringen aan in pose schattingsnauwkeurigheid en het genereren van plausibele alternatieve posen. Lees meer.