Odhad polohy (Pose Estimation)

Odhad polohy predpovedá polohy a orientácie ľudí alebo objektov na obrázkoch či videách, čo je kľúčové pre aplikácie ako šport, robotika a herný priemysel. Využíva techniky hlbokého učenia na analýzu 2D alebo 3D dát pre zlepšené interakcie a rozhodovanie.

Odhad polohy je technika počítačového videnia, ktorá zahŕňa predikciu polohy a orientácie osoby alebo objektu na obrázku či videu. Tento proces spočíva v identifikácii a sledovaní kľúčových bodov, ktoré môžu zodpovedať rôznym kĺbom ľudského tela alebo špecifickým častiam objektov. Odhad polohy je kľúčovou súčasťou mnohých aplikácií vrátane interakcie človeka s počítačom, športovej analytiky, animácie či autonómneho riadenia, kde je pochopenie priestorového usporiadania subjektov nevyhnutné pre efektívnu interakciu a rozhodovanie.

Porozumenie odhadu polohy

Definícia

Odhad polohy je proces určovania polohy a orientácie osoby alebo objektu analýzou vizuálnych dát za účelom odhadu umiestnenia kľúčových bodov. Tieto kľúčové body môžu zahŕňať kĺby ako lakte, kolená a členky u ľudí alebo charakteristické znaky ako hrany či rohy pri objektoch. Úloha sa môže vykonávať v dvojrozmernom (2D) alebo trojrozmernom (3D) priestore v závislosti od potrieb aplikácie.

Varianty odhadu polohy

• Odhad ľudskej polohy: Zameriava sa na detekciu kĺbov a kľúčových bodov ľudského tela za účelom pochopenia držania tela a pohybu.
• Odhad polohy objektu: Zahŕňa identifikáciu špecifických častí objektu, napríklad kolies auta alebo držadla šálky.
• Odhad polohy zvierat: Prispôsobený na detekciu kľúčových bodov u zvierat pre behaviorálne štúdie alebo veterinárne aplikácie.

Ako funguje odhad polohy

Odhad polohy sa zvyčajne dosahuje pomocou techník hlbokého učenia, konkrétne konvolučných neurónových sietí (CNN), ktoré spracúvajú obrázky na detekciu a sledovanie kľúčových bodov. Proces možno rozdeliť na dve hlavné kategórie: bottom-up a top-down metódy.

• Bottom-up metódy: Tieto metódy najskôr detekujú všetky možné kľúčové body na obrázku a potom ich zoskupujú do ucelenej polohy pre každý subjekt. Významné sú metódy ako OpenPose a DeepCut, ktoré umožňujú presnú detekciu aj v preplnených scénach.
• Top-down metódy: Začínajú identifikáciou subjektu na obrázku, zvyčajne pomocou ohraničujúceho rámčeka, a následne odhadujú polohu v tomto regióne. PoseNet a HRNet sú populárne modely využívajúce tento prístup, pričom poskytujú výstupy vo vysokom rozlíšení vhodné na detailnú detekciu polohy.

2D verzus 3D odhad polohy

• 2D odhad polohy: Zahŕňa odhad priestorového umiestnenia kľúčových bodov v 2D rovine. Je menej náročný na výpočtový výkon a vhodný pre aplikácie ako video monitoring a jednoduché rozpoznávanie gest.
• 3D odhad polohy: Poskytuje trojrozmerné zobrazenie, pridáva hĺbku (Z-os) ku kľúčovým bodom. Je zásadný pre aplikácie vyžadujúce detailnú priestorovú orientáciu, ako je virtuálna realita a pokročilá robotika. Špičkové modely ako BlazePose rozširujú možnosti v tejto oblasti a poskytujú až 33 kľúčových bodov pre presné sledovanie pohybu.

Modely na odhad polohy

Na uľahčenie odhadu polohy bolo vyvinutých viacero modelov a frameworkov, ktoré využívajú rôzne techniky strojového učenia a počítačového videnia.

Populárne modely

• OpenPose: Široko používaný framework pre real-time viacosobový odhad polohy. Dokáže detekovať kľúčové body tela, rúk a tváre. OpenPose je známy schopnosťou efektívne zvládať viacero ľudí na jednom zábere.
• PoseNet: Ľahký model vhodný pre mobilné a webové aplikácie, schopný vykonávať odhad polohy v reálnom čase. Vďaka integrácii s TensorFlow je vysoko prispôsobiteľný pre rôzne platformy.
• HRNet: Známy udržiavaním vysokého rozlíšenia reprezentácií, vhodný na detekciu jemných variácií kľúčových bodov. Tento model vyniká v poskytovaní detailných a presných výstupov potrebných pre profesionálne aplikácie.
• DeepCut/DeeperCut: Tieto modely sú navrhnuté pre viacosobový odhad polohy, riešia výzvy s prekrytím a zložitými scénami. Sú obzvlášť efektívne v situáciách, kde viaceré subjekty vzájomne interagujú.

Aplikácie odhadu polohy

Fitness a zdravie

Odhad polohy sa čoraz viac používa vo fitness aplikáciách na poskytovanie spätnej väzby o správnosti cvičenia v reálnom čase, čo znižuje riziko zranenia a zvyšuje efektivitu tréningu. Využíva sa aj vo fyzioterapii na pomoc pacientom pri správnom vykonávaní cvikov prostredníctvom virtuálneho koučingu.

Autonómne vozidlá

V oblasti autonómneho riadenia sa odhad polohy využíva na predikciu pohybov chodcov, čím zvyšuje schopnosť vozidla robiť informované rozhodnutia pri navigácii. Pochopením reči tela a pohybových vzorcov chodcov môžu autonómne systémy zvýšiť bezpečnosť a plynulosť premávky.

Zábava a herný priemysel

Odhad polohy umožňuje interaktívne a pohlcujúce zážitky v hrách a filmovej produkcii. Umožňuje plynulé prenášanie reálnych pohybov do digitálneho prostredia, čím zvyšuje zapojenie používateľa a mieru realismu.

Robotika

V robotike umožňuje odhad polohy ovládanie a manipuláciu s objektmi. S presnými údajmi o polohe dokážu roboty vykonávať úlohy ako montáž, balenie či navigácia s vyššou efektivitou a presnosťou.

Bezpečnosť a dohľad

Odhad polohy zvyšuje efektivitu bezpečnostných systémov tým, že umožňuje detekciu podozrivých aktivít na základe pohybov tela. Umožňuje sledovanie preplnených priestorov v reálnom čase a pomáha pri prevencii a reakcii na incidenty.

Výzvy pri odhade polohy

Úloha odhadu polohy so sebou prináša viaceré výzvy, medzi ktoré patria:

• Prekrytie: Keď sú časti subjektu zakryté inými objektmi, je náročné detekovať všetky kľúčové body.
• Variabilita vzhľadu: Rozdiely v oblečení, osvetlení a pozadí môžu ovplyvniť presnosť modelov na odhad polohy.
• Spracovanie v reálnom čase: Dosiahnutie vysokej presnosti v aplikáciách v reálnom čase si vyžaduje značné výpočtové zdroje a efektívne algoritmy. Pokroky v hardvéri a efektívnych algoritmoch však tieto prekážky postupne prekonávajú.

Výskum

Odhad polohy je kľúčová úloha v počítačovom videní, ktorá zahŕňa detekciu konfigurácie ľudskej alebo objektovej polohy z vizuálnych vstupov, ako sú obrázky či video sekvencie. Táto oblasť získala veľkú pozornosť vďaka využitiu v interakcii človeka s počítačom, animácii a robotike. Nižšie uvádzame niekoľko významných vedeckých prác, ktoré poskytujú prehľad o pokrokoch v odhade polohy:

1. Semi- and Weakly-supervised Human Pose Estimation
   Autori: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Táto práca skúma tri schémy polosupervidovaného a slabo supervidovaného učenia pre odhad ľudskej polohy na statických obrázkoch. Rieši obmedzenia spoliehania sa výlučne na supervidované trénovacie dáta zavedením metód, ktoré využívajú neoznačené obrázky. Autori navrhujú techniku, kde konvenčný model deteguje kandidátne polohy a klasifikátor vyberá správne pozitívne polohy pomocou znakov polohy. Tieto metódy sú rozšírené o akčné značky v polosupervidovaných a slabo supervidovaných schémach učenia. Overenie na veľkých datasetoch potvrdzuje efektivitu týchto prístupov. Viac informácií.

2. PoseTrans: A Simple Yet Effective Pose Transformation Augmentation for Human Pose Estimation
   Autori: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   S cieľom riešiť problém nevyváženého rozdelenia póz v datasetoch predstavuje táto práca metódu augmentácie dát zvanú Pose Transformation (PoseTrans). PoseTrans generuje rôznorodé pózy pomocou modulu na transformáciu póz a zabezpečuje ich dôveryhodnosť diskriminátorom póz. Modul na zhlukovanie póz pomáha vyvážiť dataset meraním vzácnosti póz. Táto metóda zlepšuje generalizáciu, najmä pre zriedkavé pózy, a dá sa integrovať do existujúcich modelov na odhad polohy. Viac informácií.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Autori: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Táto práca sa zameriava na 6D odhad polohy objektov, ktorý je kľúčový pre XR aplikácie, predikciou pozície a orientácie objektu. Autori reformulujú najmodernejší algoritmus tak, aby odhadoval pravdepodobnostné rozdelenie polôh namiesto jednej predikcie. Testovaním na hlavných datasetoch z BOP Challenge práca prezentuje zlepšenia v presnosti odhadu polohy a generovaní dôveryhodných alternatívnych polôh. Viac informácií.