Estimarea poziției

Estimarea poziției prezice pozițiile și orientările persoanelor sau obiectelor în imagini sau videoclipuri, fiind esențială pentru aplicații precum sportul, robotica și jocurile video. Aceasta utilizează tehnici de învățare profundă pentru a analiza date 2D sau 3D în scopul interacțiunii și luării deciziilor îmbunătățite.

Estimarea poziției este o tehnică de viziune computerizată care presupune prezicerea poziției și orientării unei persoane sau a unui obiect într-o imagine sau un videoclip. Acest proces implică identificarea și urmărirea punctelor cheie, care pot corespunde diverselor articulații ale corpului uman sau anumitor părți ale unui obiect. Estimarea poziției este o componentă critică într-o gamă largă de aplicații, inclusiv interacțiunea om-calculator, analiza sportivă, animația și conducerea autonomă, unde înțelegerea aranjamentului spațial al subiecților este necesară pentru o interacțiune și luare a deciziilor eficiente.

Înțelegerea estimării poziției

Definiție

Estimarea poziției este procesul de determinare a poziției unei persoane sau a unui obiect prin analizarea datelor vizuale pentru a estima locația și orientarea punctelor cheie. Aceste puncte cheie pot include articulații ale corpului precum coatele, genunchii și gleznele pentru oameni sau trăsături distinctive precum muchii sau colțuri pentru obiecte. Sarcina poate fi realizată în spațiu bidimensional (2D) sau tridimensional (3D), în funcție de necesitățile aplicației.

Variații ale estimării poziției

• Estimarea poziției umane: Se concentrează pe detectarea articulațiilor și punctelor cheie ale corpului uman pentru a înțelege postura și mișcarea acestuia.
• Estimarea poziției obiectelor: Implică identificarea anumitor părți ale unui obiect, cum ar fi roțile unei mașini sau mânerul unei căni.
• Estimarea poziției animalelor: Adaptată pentru detectarea punctelor cheie la animale în scopuri de studiu comportamental sau aplicații veterinare.

Cum funcționează estimarea poziției

Estimarea poziției este de obicei realizată folosind tehnici de învățare profundă, în special rețele neuronale convoluționale (CNN), care procesează imaginile pentru a detecta și urmări punctele cheie. Procesul poate fi împărțit în două abordări principale: metode de jos în sus și metode de sus în jos.

• Metode de jos în sus: Aceste metode detectează mai întâi toate punctele cheie posibile din imagine și apoi le grupează pentru a forma o poziție coerentă pentru fiecare subiect. Notabil, metode precum OpenPose și DeepCut utilizează această tehnică, permițând detectarea precisă chiar și în scene aglomerate.
• Metode de sus în jos: Acestea încep prin identificarea subiectului în imagine, de obicei cu o casetă de delimitare, și apoi estimează poziția în această regiune. PoseNet și HRNet sunt modele populare care folosesc această abordare, oferind rezultate de înaltă rezoluție, potrivite pentru detecția detaliată a poziției.

Estimarea poziției 2D vs. 3D

• Estimarea poziției 2D: Implică estimarea locației spațiale a punctelor cheie într-un plan 2D. Aceasta necesită mai puține resurse de calcul și este potrivită pentru aplicații precum monitorizarea video și recunoașterea simplă a gesturilor.
• Estimarea poziției 3D: Oferă o reprezentare tridimensională, adăugând adâncime (axa Z) punctelor cheie. Acest lucru este esențial pentru aplicațiile care necesită orientare spațială detaliată, precum realitatea virtuală și robotica avansată. Modele de ultimă generație precum BlazePose îmbunătățesc capabilitățile în acest domeniu, oferind până la 33 de puncte cheie pentru urmărirea precisă a mișcării.

Modele de estimare a poziției

Au fost dezvoltate diverse modele și cadre pentru a facilita estimarea poziției, valorificând diferite tehnici de învățare automată și viziune computerizată.

Modele populare

• OpenPose: Un cadru larg utilizat pentru estimarea poziției în timp real la mai multe persoane. Poate detecta puncte cheie ale corpului, mâinilor și feței. OpenPose este renumit pentru capacitatea sa de a gestiona eficient mai multe persoane într-un singur cadru.
• PoseNet: Un model ușor, potrivit pentru aplicații mobile și web, capabil să efectueze estimarea poziției în timp real. Integrarea sa cu TensorFlow îl face extrem de adaptabil pentru diverse platforme.
• HRNet: Cunoscut pentru menținerea reprezentărilor de înaltă rezoluție, potrivit pentru detectarea variațiilor subtile ale punctelor cheie. Acest model excelează în furnizarea de rezultate detaliate și precise necesare în aplicațiile profesionale.
• DeepCut/DeeperCut: Aceste modele sunt proiectate pentru estimarea poziției la mai multe persoane, abordând provocările legate de acoperirea parțială și scenele complexe. Sunt deosebit de eficiente în scenarii în care mai mulți subiecți interacționează îndeaproape.

Aplicații ale estimării poziției

Fitness și sănătate

Estimarea poziției este utilizată tot mai mult în aplicațiile de fitness pentru a oferi feedback în timp real asupra formei exercițiilor, reducând riscul de accidentare și crescând eficiența antrenamentelor. De asemenea, este folosită în fizioterapie pentru a ajuta pacienții să execute corect exercițiile prin coaching virtual.

Vehicule autonome

În domeniul conducerii autonome, estimarea poziției este folosită pentru a prezice mișcările pietonilor, sporind capacitatea vehiculului de a lua decizii informate de navigare. Prin înțelegerea limbajului corporal și a modelelor de mișcare ale pietonilor, sistemele autonome pot îmbunătăți siguranța și fluxul traficului.

Divertisment și gaming

Estimarea poziției permite experiențe interactive și imersive în jocuri și producții cinematografice. Permite integrarea fără cusur a mișcărilor din lumea reală în medii digitale, sporind implicarea și realismul utilizatorului.

Robotică

În robotică, estimarea poziției facilitează controlul și manipularea obiectelor. Cu date precise despre poziție, roboții pot efectua sarcini precum asamblarea, ambalarea și navigarea cu eficiență și precizie sporite.

Securitate și supraveghere

Estimarea poziției îmbunătățește sistemele de supraveghere prin permiterea detectării activităților suspecte pe baza mișcărilor corporale. Permite monitorizarea în timp real a zonelor aglomerate, ajutând la prevenirea și răspunsul la incidente.

Provocări în estimarea poziției

Sarcina de estimare a poziției vine cu mai multe provocări, inclusiv:

• Acoperirea parțială: Atunci când anumite părți ale subiectului sunt ascunse de alte obiecte, ceea ce îngreunează detectarea tuturor punctelor cheie.
• Variația aspectului: Diferențele de îmbrăcăminte, iluminare și fundal pot afecta acuratețea modelelor de estimare a poziției.
• Procesarea în timp real: Obținerea unei precizii ridicate în aplicații în timp real necesită resurse computaționale semnificative și algoritmi eficienți. Totuși, progresele în hardware și algoritmii eficienți depășesc constant aceste bariere.

Cercetare

Estimarea poziției este o sarcină esențială în viziunea computerizată care implică detectarea configurației pozițiilor umane sau ale obiectelor din inputuri vizuale, cum ar fi imagini sau secvențe video. Acest domeniu a atras atenția semnificativă datorită aplicațiilor sale în interacțiunea om-calculator, animație și robotică. Mai jos sunt câteva lucrări de cercetare cheie care oferă perspective asupra progreselor în estimarea poziției:

1. Estimarea poziției umane semi- și slab-supervizată
   Autori: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Această lucrare explorează trei scheme de învățare semi- și slab-supervizată pentru estimarea poziției umane în imagini statice. Abordează limitările bazării exclusive pe date de antrenament supervizate, introducând metode care utilizează imagini neanotate. Autorii propun o tehnică în care un model convențional detectează poziții candidate, iar un clasificator selectează pozițiile adevărate folosind trăsături ale poziției. Aceste metode sunt îmbunătățite de etichete de acțiune în schemele de învățare semi- și slab-supervizată. Validarea pe seturi de date la scară largă demonstrează eficacitatea acestor abordări. Citește mai mult.

2. PoseTrans: O augmentare simplă, dar eficientă a transformării poziției pentru estimarea poziției umane
   Autori: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Abordând provocarea distribuției dezechilibrate în seturile de date de poziții, această lucrare introduce Pose Transformation (PoseTrans) ca metodă de augmentare a datelor. PoseTrans generează poziții diverse folosind un modul de transformare a poziției și asigură plauzibilitatea cu un discriminator de poziții. Modulul de grupare a pozițiilor ajută la echilibrarea setului de date prin măsurarea rarității pozițiilor. Această metodă îmbunătățește generalizarea, în special pentru pozițiile rare, și poate fi integrată în modelele existente de estimare a poziției. Citește mai mult.

3. Regresie end-to-end probabilistică ghidată geometric pentru estimarea poziției obiectelor 6DoF
   Autori: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Această lucrare se concentrează pe estimarea poziției 6D a obiectelor, crucială pentru aplicațiile XR, prin prezicerea poziției și orientării unui obiect. Autorii reformulează un algoritm de ultimă generație pentru a estima o distribuție de densitate de probabilitate a pozițiilor în loc de o singură predicție. Testarea pe seturi de date de bază din BOP Challenge evidențiază îmbunătățiri în acuratețea estimării poziției și generarea de poziții alternative plauzibile. Citește mai mult.