Posisjonsestimering

Posisjonsestimering forutsier posisjoner og orienteringer til personer eller objekter i bilder eller videoer, avgjørende for applikasjoner som sport, robotikk og spill. Det benytter dyp læring for å analysere 2D- eller 3D-data for bedre interaksjon og beslutningstaking.

Posisjonsestimering er en datavisjonsteknikk som innebærer å forutsi posisjonen og orienteringen til en person eller et objekt i et bilde eller en video. Denne prosessen innebærer identifikasjon og sporing av nøkkelpunkter, som kan tilsvare ulike ledd i menneskekroppen eller spesifikke deler av et objekt. Posisjonsestimering er en kritisk komponent i en rekke applikasjoner, inkludert menneske-maskin-interaksjon, sportsanalyse, animasjon og autonom kjøring, der forståelse av subjekters romlige plassering er nødvendig for effektiv interaksjon og beslutningstaking.

Forstå posisjonsestimering

Definisjon

Posisjonsestimering er prosessen med å fastslå posisjonen til en person eller et objekt ved å analysere visuelle data for å estimere plassering og orientering av nøkkelpunkter. Disse nøkkelpunktene kan inkludere ledd som albuer, knær og ankler for mennesker, eller særpregede trekk som kanter eller hjørner for objekter. Oppgaven kan utføres i todimensjonalt (2D) eller tredimensjonalt (3D) rom, avhengig av applikasjonens krav.

Varianter av posisjonsestimering

• Menneskelig posisjonsestimering: Fokuserer på å oppdage menneskelige ledd og nøkkelpunkter for å forstå holdning og bevegelse.
• Objektposisjonsestimering: Innebærer identifisering av spesifikke deler av et objekt, som hjulene på en bil eller håndtaket på en kopp.
• Dyreposisjonsestimering: Tilpasset for å oppdage nøkkelpunkter hos dyr for atferdsstudier eller veterinære applikasjoner.

Hvordan fungerer posisjonsestimering

Posisjonsestimering oppnås vanligvis ved hjelp av dyp læring, spesielt konvolusjonsnevrale nettverk (CNN-er), som behandler bilder for å oppdage og spore nøkkelpunkter. Prosessen kan kategoriseres i to hovedtilnærminger: bottom-up og top-down.

• Bottom-up-metoder: Disse metodene oppdager først alle mulige nøkkelpunkter i bildet og grupperer dem deretter til en sammenhengende posisjon for hvert subjekt. Metoder som OpenPose og DeepCut benytter denne teknikken og tillater nøyaktig deteksjon selv i folkerike scener.
• Top-down-metoder: Disse starter med å identifisere subjektet i bildet, vanligvis med en avgrensningsboks, og estimerer deretter posisjonen innenfor dette området. PoseNet og HRNet er populære modeller som benytter denne tilnærmingen, og tilbyr høyoppløselige resultater egnet for detaljert posisjonsdeteksjon.

2D vs. 3D posisjonsestimering

• 2D-posisjonsestimering: Innebærer estimering av nøkkelpunkters romlige plassering i et 2D-plan. Dette er mindre ressurskrevende og passer godt til applikasjoner som videoovervåking og enkel gestgjenkjenning.
• 3D-posisjonsestimering: Gir en tredimensjonal representasjon, og legger til dybde (Z-akse) til nøkkelpunktene. Dette er avgjørende for applikasjoner som krever detaljert romlig orientering, som virtuell virkelighet og avansert robotikk. Avanserte modeller som BlazePose forbedrer mulighetene på dette området og tilbyr opptil 33 nøkkelpunkter for presis bevegelsessporing.

Posisjonsestimeringsmodeller

Ulike modeller og rammeverk har blitt utviklet for å muliggjøre posisjonsestimering, og utnytter ulike maskinlærings- og datavisjonsteknikker.

Populære modeller

• OpenPose: Et mye brukt rammeverk for sanntids posisjonsestimering av flere personer. Det kan oppdage nøkkelpunkter for kropp, hender og ansikt. OpenPose er kjent for sin evne til å håndtere flere personer i samme bilde effektivt.
• PoseNet: En lett modell egnet for mobil- og nettapplikasjoner, i stand til å utføre sanntids posisjonsestimering. Integrasjonen med TensorFlow gjør den svært tilpasningsdyktig for ulike plattformer.
• HRNet: Kjent for å opprettholde høyoppløselige representasjoner, egnet for å oppdage subtile variasjoner i nøkkelpunkter. Denne modellen utmerker seg i å gi detaljerte og nøyaktige resultater nødvendig for profesjonelle applikasjoner.
• DeepCut/DeeperCut: Disse modellene er designet for posisjonsestimering av flere personer og adresserer utfordringer som tildekking og komplekse scener. De er spesielt effektive i situasjoner der flere subjekter samhandler tett.

Bruksområder for posisjonsestimering

Trening og helse

Posisjonsestimering brukes i økende grad i treningsapplikasjoner for å gi tilbakemelding i sanntid på øvelsesutførelse, redusere risikoen for skade og øke effektiviteten i treningen. Det brukes også i fysioterapi for å hjelpe pasienter med å utføre øvelser korrekt gjennom virtuell veiledning.

Autonome kjøretøy

Innen autonom kjøring brukes posisjonsestimering for å forutsi fotgjengerbevegelser, noe som forbedrer kjøretøyets evne til å ta informerte navigasjonsbeslutninger. Ved å forstå kroppsspråk og bevegelsesmønstre til fotgjengere kan autonome systemer forbedre sikkerhet og trafikkflyt.

Underholdning og spill

Posisjonsestimering muliggjør interaktive og oppslukende opplevelser i spill og filmproduksjon. Det gir sømløs integrasjon av bevegelser fra den virkelige verden inn i digitale miljøer, noe som øker brukerinvolvering og realisme.

Robotikk

I robotikk muliggjør posisjonsestimering kontroll og manipulering av objekter. Med nøyaktig posisjonsdata kan roboter utføre oppgaver som montering, pakking og navigasjon med høyere effektivitet og presisjon.

Sikkerhet og overvåking

Posisjonsestimering forbedrer overvåkingssystemer ved å muliggjøre deteksjon av mistenkelig aktivitet basert på kroppslige bevegelser. Den gir sanntidsovervåking av folkerike områder og hjelper til med forebygging og respons på hendelser.

Utfordringer ved posisjonsestimering

Oppgaven med posisjonsestimering kommer med flere utfordringer, inkludert:

• Tildekking: Når deler av subjektet er skjult av andre objekter, og det blir vanskelig å oppdage alle nøkkelpunkter.
• Variasjon i utseende: Forskjeller i klær, belysning og bakgrunn kan påvirke nøyaktigheten til posisjonsestimeringsmodeller.
• Sanntidsprosessering: Å oppnå høy nøyaktighet i sanntidsapplikasjoner krever betydelige beregningsressurser og effektive algoritmer. Imidlertid gjør fremskritt innen maskinvare og effektive algoritmer at disse barrierene gradvis overvinnes.

Forskning

Posisjonsestimering er en kritisk oppgave innen datavisjon som innebærer å oppdage konfigurasjonen av menneske- eller objektposisjoner fra visuelle innspill, som bilder eller videoserier. Dette feltet har fått mye oppmerksomhet på grunn av sine applikasjoner innen menneske-maskin-interaksjon, animasjon og robotikk. Nedenfor er noen sentrale forskningsartikler som gir innsikt i fremskritt innen posisjonsestimering:

1. Semi- og svaktsupervisert menneskelig posisjonsestimering
   Forfattere: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Denne artikkelen utforsker tre semi- og svaktsuperviserte læringsmetoder for menneskelig posisjonsestimering i stillbilder. Den adresserer begrensningene ved å bare bruke supervisert treningsdata ved å introdusere metoder som utnytter uannoterte bilder. Forfatterne foreslår en teknikk der en konvensjonell modell oppdager kandidatposisjoner, og en klassifiserer velger sanne positive posisjoner ved hjelp av posisjonsfunksjoner. Disse metodene forbedres av aksjonsmerker i semi- og svaktsuperviserte læringsopplegg. Validering på store datasett viser effektiviteten til disse tilnærmingene. Les mer.

2. PoseTrans: En enkel men effektiv posisjonstransformasjons-augmentering for menneskelig posisjonsestimering
   Forfattere: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   For å møte utfordringen med skjev fordeling i posisjonsdatasett introduserer denne artikkelen Pose Transformation (PoseTrans) som en dataforsterkningsmetode. PoseTrans genererer varierte posisjoner ved hjelp av et Pose Transformation Module og sikrer plausibilitet med en posisjonsdiskriminator. Pose Clustering Module bidrar til å balansere datasettet ved å måle sjeldenheten av posisjoner. Denne metoden forbedrer generalisering, spesielt for sjeldne posisjoner, og kan integreres i eksisterende posisjonsestimeringsmodeller. Les mer.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Forfattere: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Denne artikkelen fokuserer på 6D objektposisjonsestimering, avgjørende for XR-applikasjoner, ved å forutsi et objekts posisjon og orientering. Forfatterne omformulerer en toppmoderne algoritme for å estimere en sannsynlighetstetthetsfordeling av posisjoner i stedet for én enkelt prediksjon. Ved å teste på sentrale datasett fra BOP Challenge viser artikkelen forbedringer i posisjonsestimeringsnøyaktighet og generering av plausible alternative posisjoner. Les mer.