Poz Tahmini

Poz tahmini, görüntü veya videolarda kişi ya da nesnelerin konumunu ve yönünü tahmin ederek spor, robotik ve oyun gibi uygulamalar için kritik öneme sahiptir. 2D veya 3D verileri analiz etmek için derin öğrenme teknikleri kullanır ve gelişmiş etkileşim ile karar verme sağlar.

Poz tahmini, bir kişi ya da nesnenin bir görüntü veya videodaki konumunu ve yönünü tahmin etmeye yönelik bir bilgisayarlı görü tekniğidir. Bu süreç, insan vücudundaki çeşitli eklemlere veya bir nesnenin belirli parçalarına karşılık gelebilecek anahtar noktaların tespit edilmesi ve takip edilmesini içerir. Poz tahmini, insan-bilgisayar etkileşimi, spor analitiği, animasyon ve otonom sürüş gibi konularda, nesnelerin mekânsal düzenini anlamak ve etkili etkileşim ile karar verme için gereklidir.

Poz Tahminini Anlamak

Tanım

Poz tahmini, bir kişi ya da nesnenin pozunu belirlemek için görsel verileri analiz ederek anahtar noktaların konumunu ve yönünü tahmin etme sürecidir. Bu anahtar noktalar, insanlar için dirsek, diz ve ayak bileği gibi vücut eklemlerini veya nesneler için kenar veya köşe gibi ayırt edici özellikleri içerebilir. Görev, uygulamanın gereksinimlerine göre iki boyutlu (2D) veya üç boyutlu (3D) olarak gerçekleştirilebilir.

Poz Tahmini Varyasyonları

• İnsan Poz Tahmini: İnsan vücudu eklemlerini ve anahtar noktalarını tespit ederek insan duruşunu ve hareketini anlamaya odaklanır.
• Nesne Poz Tahmini: Araba tekerleği veya fincan kulpu gibi bir nesnenin belirli parçalarının tespitini içerir.
• Hayvan Poz Tahmini: Hayvanlarda davranışsal çalışmalar veya veterinerlik uygulamaları için anahtar noktaların tespitine uyarlanmıştır.

Poz Tahmini Nasıl Çalışır?

Poz tahmini genellikle derin öğrenme teknikleri, özellikle de görüntüleri işleyip anahtar noktaları tespit eden evrişimli sinir ağları (CNN’ler) kullanılarak gerçekleştirilir. Bu süreç, iki ana yaklaşıma ayrılabilir: tabandan yukarı ve tepeden aşağı yöntemler.

• Tabandan Yukarı Yöntemler: Önce görüntüdeki tüm olası anahtar noktaları tespit eder, ardından bunları her özne için uyumlu bir poz oluşturacak şekilde gruplar. OpenPose ve DeepCut gibi yöntemler bu tekniği kullanır ve kalabalık sahnelerde bile doğru tespit sağlar.
• Tepeden Aşağı Yöntemler: Görüntüde önce özneyi (genellikle bir sınırlayıcı kutu ile) tespit eder, ardından bu bölgede poz tahmini yapar. PoseNet ve HRNet gibi popüler modeller bu yaklaşımı kullanır ve ayrıntılı poz tespiti için yüksek çözünürlüklü çıktılar sunar.

2D ve 3D Poz Tahmini

• 2D Poz Tahmini: Anahtar noktaların 2D bir düzlemde mekânsal konumunun tahmin edilmesini içerir. Hesaplama açısından daha az maliyetlidir ve video izleme ile basit jest tanıma gibi uygulamalar için uygundur.
• 3D Poz Tahmini: Üçüncü boyut (Z ekseni) ekleyerek anahtar noktaların üç boyutlu temsilini sağlar. Bu, sanal gerçeklik ve ileri robotik gibi detaylı uzaysal yönelim gerektiren uygulamalar için kritiktir. BlazePose gibi son teknoloji modeller, hassas hareket takibi için 33’e kadar anahtar nokta sunarak bu alandaki yetenekleri artırmaktadır.

Poz Tahmini Modelleri

Farklı makine öğrenimi ve bilgisayarlı görü tekniklerinden yararlanan çeşitli model ve çerçeveler, poz tahminini kolaylaştırmak için geliştirilmiştir.

Popüler Modeller

• OpenPose: Gerçek zamanlı çoklu kişi poz tahmini için yaygın olarak kullanılan bir çerçevedir. Vücut, el ve yüz anahtar noktalarını tespit edebilir. OpenPose, tek bir karede birden çok kişiyi etkin şekilde işleyebilmesiyle bilinir.
• PoseNet: Gerçek zamanlı poz tahmini yapabilen, mobil ve web uygulamaları için uygun, hafif bir modeldir. TensorFlow ile entegrasyonu sayesinde farklı platformlara kolayca uyarlanabilir.
• HRNet: Yüksek çözünürlüklü temsilleri korumasıyla bilinir; ince anahtar nokta farklılıklarının tespitinde uygundur. Bu model, profesyonel uygulamalar için gerekli olan ayrıntılı ve doğru çıktılar sağlar.
• DeepCut/DeeperCut: Çoklu kişi poz tahmini için tasarlanmış, kapanma ve karmaşık sahnelerle başa çıkabilen modellerdir. Özellikle birden çok öznenin yakın etkileşimde bulunduğu durumlarda etkilidirler.

Poz Tahmininin Uygulamaları

Fitness ve Sağlık

Poz tahmini, egzersiz sırasında formu anlık olarak izleyip geri bildirim vererek sakatlanma riskini azaltmak ve antrenmanların etkinliğini artırmak amacıyla fitness uygulamalarında giderek daha fazla kullanılmaktadır. Ayrıca sanal koçluk yoluyla hastaların egzersizleri doğru yapmasını sağlamak için fizik tedavide de kullanılır.

Otonom Araçlar

Otonom sürüşte poz tahmini, yayaların hareketlerini tahmin ederek aracın bilinçli yönlendirme kararları almasına yardımcı olur. Yaya vücut dili ve hareket desenlerini anlayarak otonom sistemler güvenlik ve trafik akışını iyileştirebilir.

Eğlence ve Oyun

Poz tahmini, oyun ve film prodüksiyonunda etkileşimli ve sürükleyici deneyimler sağlar. Gerçek dünya hareketlerinin dijital ortamlara sorunsuz aktarımını mümkün kılarak kullanıcı etkileşimi ve gerçekçiliği artırır.

Robotik

Robotikte poz tahmini, nesnelerin kontrolü ve manipülasyonunu kolaylaştırır. Doğru poz verisiyle robotlar montaj, paketleme ve navigasyon gibi görevleri daha verimli ve hassas şekilde gerçekleştirebilir.

Güvenlik ve Gözetim

Poz tahmini, vücut hareketlerine dayalı şüpheli aktivitelerin tespitini mümkün kılarak gözetim sistemlerini geliştirir. Kalabalık alanların anlık takibini sağlayarak olayların önlenmesi ve müdahalesine yardımcı olur.

Poz Tahmininde Zorluklar

Poz tahmini görevi, birçok zorluğu beraberinde getirir. Bunlar şunlardır:

• Kapanma: Öznenin bazı parçaları diğer nesneler tarafından gizlendiğinde tüm anahtar noktaların tespiti zorlaşır.
• Görünümdeki Değişkenlik: Kıyafet, aydınlatma ve arka plandaki farklılıklar, poz tahmini modellerinin doğruluğunu etkileyebilir.
• Gerçek Zamanlı İşleme: Gerçek zamanlı uygulamalarda yüksek doğruluk elde etmek, önemli ölçüde hesaplama kaynağı ve verimli algoritmalar gerektirir. Ancak donanımdaki gelişmeler ve etkili algoritmalar bu engelleri giderek aşmaktadır.

Araştırma

Poz tahmini, görsel girdilerden (görüntü veya video dizileri gibi) insan ya da nesne pozlarının konfigürasyonunu tespit etmeyi içeren bilgisayarlı görüde kritik bir görevdir. Bu alan, insan-bilgisayar etkileşimi, animasyon ve robotik gibi uygulamalardaki önemi nedeniyle büyük ilgi görmektedir. Aşağıda, poz tahminindeki gelişmeleri inceleyen bazı önemli araştırma makaleleri yer almaktadır:

1. Yarı ve Zayıf Denetimli İnsan Poz Tahmini
   Yazarlar: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Bu makalede, durağan görüntülerde insan poz tahmini için üç yarı ve zayıf denetimli öğrenme yöntemi araştırılmıştır. Sadece denetimli eğitim verisine dayanmanın sınırlamalarını gidermek için etiketlenmemiş görüntülerden yararlanan yöntemler sunulmuştur. Yazarlar, geleneksel bir modelle aday pozların tespit edildiği ve bir sınıflandırıcı tarafından poz özellikleri kullanılarak doğru pozların seçildiği bir teknik önermektedir. Bu yöntemler, yarı ve zayıf denetimli öğrenme şemalarında hareket etiketleriyle geliştirilmiştir. Büyük ölçekli veri kümelerinde yapılan doğrulamalar, bu yaklaşımların etkinliğini göstermektedir. Daha fazla oku.

2. PoseTrans: İnsan Poz Tahmini İçin Basit Ama Etkili Bir Poz Dönüşüm Artırması
   Yazarlar: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Poz veri kümelerindeki uzun kuyruk dağılımı sorununu ele alan bu makale, bir veri artırma yöntemi olarak Poz Dönüşümü (PoseTrans) sunmaktadır. PoseTrans, Poz Dönüşüm Modülü ile çeşitli pozlar üretir ve poz ayrımcısı ile gerçekçiliğini sağlar. Poz Kümeleme Modülü ise poz nadirliğini ölçerek veri setini dengeler. Bu yöntem, özellikle nadir pozlar için genelleştirilebilirliği artırır ve mevcut poz tahmini modellerine entegre edilebilir. Daha fazla oku.

3. 6DoF Nesne Poz Tahmini İçin Uçtan Uca Olasılıksal Geometri Rehberli Regresyon
   Yazarlar: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Bu makale, XR uygulamaları için kritik olan 6D nesne poz tahminine odaklanmakta ve bir nesnenin konum ile yönünü öngörmektedir. Yazarlar, tek bir tahmin yerine pozların olasılık yoğunluk dağılımını tahmin eden son teknoloji bir algoritmayı yeniden düzenlemiştir. BOP Challenge’ın temel veri kümelerinde yapılan testlerde, poz tahmin doğruluğu ile makul alternatif pozların oluşturulmasında iyileşmeler gösterilmiştir. Daha fazla oku.