Posestimering

Posestimering förutspår positioner och orienteringar av personer eller objekt i bilder eller videor, avgörande för tillämpningar som sport, robotik och spel. Det använder djupinlärningstekniker för att analysera 2D- eller 3D-data för förbättrad interaktion och beslutsfattande.

Posestimering är en datorseendeteknik som innebär att man förutspår position och orientering av en person eller ett objekt i en bild eller video. Denna process innebär identifiering och spårning av nyckelpunkter, som kan motsvara olika leder i människokroppen eller specifika delar av ett objekt. Posestimering är en kritisk komponent i en rad tillämpningar, inklusive människa-dator-interaktion, sportanalys, animation och självkörande fordon, där förståelse för subjektens rumsliga arrangemang är nödvändig för effektiv interaktion och beslutsfattande.

Förstå posestimering

Definition

Posestimering är processen att bestämma posen av en person eller ett objekt genom att analysera visuella data för att uppskatta plats och orientering för nyckelpunkter. Dessa nyckelpunkter kan omfatta kroppens leder som armbågar, knän och vrister för människor, eller utmärkande drag som kanter eller hörn för objekt. Uppgiften kan utföras i tvådimensionellt (2D) eller tredimensionellt (3D) utrymme beroende på applikationens krav.

Varianter av posestimering

• Mänsklig posestimering: Fokuserar på att detektera människokroppens leder och nyckelpunkter för att förstå hållning och rörelse.
• Objektposestimering: Innebär identifiering av specifika delar av ett objekt, såsom hjulen på en bil eller handtaget på en kopp.
• Djurposestimering: Anpassad för att detektera nyckelpunkter hos djur för beteendestudier eller veterinärmedicinska tillämpningar.

Hur posestimering fungerar

Posestimering uppnås vanligtvis med hjälp av djupinlärningstekniker, särskilt konvolutionsnätverk (CNN), som bearbetar bilder för att detektera och spåra nyckelpunkter. Processen kan delas in i två huvudmetoder: bottom-up och top-down.

• Bottom-up-metoder: Dessa metoder detekterar först alla möjliga nyckelpunkter i bilden och grupperar dem sedan för att skapa en sammanhängande pose för varje subjekt. Framträdande metoder som OpenPose och DeepCut använder denna teknik och möjliggör noggrann detektion även i trånga scener.
• Top-down-metoder: Dessa börjar med att identifiera subjektet i bilden, vanligtvis med en avgränsningsruta, och uppskattar sedan posen inom detta område. PoseNet och HRNet är populära modeller som använder detta tillvägagångssätt och ger högupplösta resultat lämpliga för detaljerad posedetektion.

2D kontra 3D posestimering

• 2D-posestimering: Innebär att uppskatta de rumsliga platserna för nyckelpunkter i ett 2D-plan. Detta är mindre beräkningsintensivt och lämpar sig väl för tillämpningar som videoövervakning och enkel gestigenkänning.
• 3D-posestimering: Ger en tredimensionell representation och tillför djup (Z-axel) till nyckelpunkterna. Detta är avgörande för tillämpningar som kräver detaljerad rumslig orientering, såsom virtuell verklighet och avancerad robotik. Ledande modeller som BlazePose förbättrar kapaciteten inom detta område och tillhandahåller upp till 33 nyckelpunkter för exakt rörelsespårning.

Posestimeringsmodeller

Olika modeller och ramverk har utvecklats för att underlätta posestimering och utnyttjar olika maskininlärnings- och datorseendetekniker.

Populära modeller

• OpenPose: Ett mycket använt ramverk för realtids multiperson-posestimering. Det kan detektera kropp, hand- och ansiktsnyckelpunkter. OpenPose är känt för sin förmåga att effektivt hantera flera personer i en och samma bildruta.
• PoseNet: En lättviktsmodell lämplig för mobil- och webbtillämpningar, kapabel att utföra posestimering i realtid. Dess integration med TensorFlow gör den mycket anpassningsbar för olika plattformar.
• HRNet: Känd för att bibehålla högupplösta representationer, lämplig för att detektera subtila variationer i nyckelpunkter. Denna modell utmärker sig genom att ge detaljerade och exakta resultat som behövs för professionella tillämpningar.
• DeepCut/DeeperCut: Dessa modeller är utvecklade för multiperson-posestimering och tar itu med utmaningar som skymning och komplexa scener. De är särskilt effektiva i situationer där flera subjekt interagerar nära varandra.

Tillämpningar av posestimering

Träning och hälsa

Posestimering används alltmer i träningsapplikationer för att ge realtidsfeedback på träningsform, minska risken för skador och öka träningens effektivitet. Det används även i fysioterapi för att hjälpa patienter att utföra övningar korrekt genom virtuell coachning.

Autonoma fordon

Inom självkörande fordon används posestimering för att förutsäga fotgängares rörelser och förbättra fordonets förmåga att fatta välgrundade navigationsbeslut. Genom att förstå kroppsspråk och rörelsemönster hos fotgängare kan autonoma system förbättra säkerheten och trafikflödet.

Underhållning och spel

Posestimering möjliggör interaktiva och uppslukande upplevelser inom spel och filmproduktion. Det gör det möjligt att sömlöst integrera verkliga rörelser i digitala miljöer, vilket ökar användarens engagemang och realism.

Robotik

Inom robotik möjliggör posestimering kontroll och manipulation av objekt. Med noggrann posedata kan robotar utföra uppgifter som montering, paketering och navigering med högre effektivitet och precision.

Säkerhet och övervakning

Posestimering förbättrar övervakningssystem genom att möjliggöra detektering av misstänkta aktiviteter baserat på kroppsrörelser. Det gör det möjligt med realtidsövervakning av folksamlingar och hjälper till att förebygga och reagera på incidenter.

Utmaningar inom posestimering

Uppgiften att genomföra posestimering innebär flera utmaningar, inklusive:

• Skymning: När delar av subjektet är dolda av andra objekt, vilket gör det svårt att detektera alla nyckelpunkter.
• Variation i utseende: Skillnader i kläder, belysning och bakgrund kan påverka noggrannheten hos posestimeringsmodeller.
• Realtidsbearbetning: Att uppnå hög noggrannhet i realtidsapplikationer kräver betydande beräkningsresurser och effektiva algoritmer. Framsteg inom hårdvara och algoritmer övervinner dock successivt dessa hinder.

Forskning

Posestimering är en kritisk uppgift inom datorseende som innebär detektering av människors eller objekts konfigurationer från visuella indata, såsom bilder eller videosekvenser. Detta område har fått stor uppmärksamhet tack vare sina tillämpningar inom människa-dator-interaktion, animation och robotik. Nedan följer några viktiga forskningsartiklar som ger insikter i framstegen inom posestimering:

1. Semi- och svagt övervakad mänsklig posestimering
   Författare: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Denna artikel undersöker tre semi- och svagt övervakade inlärningsmetoder för mänsklig posestimering i stillbilder. Den adresserar begränsningarna med att enbart använda övervakad träningsdata genom att introducera metoder som utnyttjar oannoterade bilder. Författarna föreslår en teknik där en konventionell modell detekterar kandidatposer och en klassificerare väljer ut sanna positiva poser med hjälp av posefunktioner. Dessa metoder förbättras med handlingsetiketter i semi- och svagt övervakade inlärningsmetoder. Validering på storskaliga datamängder visar effektiviteten hos dessa tillvägagångssätt. Läs mer.

2. PoseTrans: En enkel men effektiv posetransformationsaugmentation för mänsklig posestimering
   Författare: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   För att hantera utmaningen med snedfördelning i posedatamängder introducerar denna artikel Pose Transformation (PoseTrans) som en dataaugmenteringsmetod. PoseTrans genererar olika poser med hjälp av en Pose Transformation Module och säkerställer rimlighet med en posediskriminator. Pose Clustering Module hjälper till att balansera datamängden genom att mäta poserars sällsynthet. Denna metod förbättrar generalisering, särskilt för ovanliga poser, och kan integreras i befintliga posestimeringsmodeller. Läs mer.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Författare: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Denna artikel fokuserar på 6D-objektposestimering, avgörande för XR-tillämpningar, genom att förutsäga ett objekts position och orientering. Författarna omformulerar en toppmodern algoritm för att uppskatta en sannolikhetstäthetsfördelning för poser istället för en enda förutsägelse. Genom tester på kärndatamängder från BOP Challenge visar artikeln förbättringar i posestimeringsnoggrannhet och generering av rimliga alternativa poser. Läs mer.