Ước lượng Tư thế

Ước lượng tư thế dự đoán vị trí và hướng của con người hoặc vật thể trong hình ảnh hay video, rất quan trọng đối với các ứng dụng như thể thao, robot và trò chơi. Kỹ thuật này sử dụng các phương pháp học sâu để phân tích dữ liệu 2D hoặc 3D nhằm nâng cao khả năng tương tác và ra quyết định.

Ước lượng tư thế là một kỹ thuật thị giác máy tính liên quan đến việc dự đoán vị trí và hướng của con người hoặc vật thể trong hình ảnh hoặc video. Quá trình này bao gồm việc xác định và theo dõi các điểm chính, có thể tương ứng với các khớp trên cơ thể người hoặc các phần đặc biệt của vật thể. Ước lượng tư thế là thành phần quan trọng trong nhiều ứng dụng, bao gồm tương tác người-máy, phân tích thể thao, hoạt hình và lái xe tự động, nơi việc hiểu bố cục không gian của đối tượng là cần thiết cho tương tác và ra quyết định hiệu quả.

Tìm hiểu về Ước lượng Tư thế

Định nghĩa

Ước lượng tư thế là quá trình xác định tư thế của người hoặc vật thể bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh để ước lượng vị trí và hướng của các điểm chính. Các điểm chính này có thể là các khớp như khuỷu tay, đầu gối, mắt cá chân trên cơ thể người, hoặc các đặc điểm nổi bật như cạnh hoặc góc của vật thể. Nhiệm vụ này có thể thực hiện trong không gian hai chiều (2D) hoặc ba chiều (3D), tùy theo yêu cầu của ứng dụng.

Các biến thể của Ước lượng Tư thế

• Ước lượng tư thế con người: Tập trung vào việc phát hiện các khớp và điểm chính trên cơ thể người để hiểu tư thế và chuyển động.
• Ước lượng tư thế vật thể: Liên quan đến việc xác định các phần cụ thể của vật thể, như bánh xe của ô tô hay tay cầm của cốc.
• Ước lượng tư thế động vật: Điều chỉnh để phát hiện các điểm chính trên động vật nhằm phục vụ nghiên cứu hành vi hoặc ứng dụng thú y.

Cách thức hoạt động của Ước lượng Tư thế

Ước lượng tư thế thường được thực hiện bằng các kỹ thuật học sâu, cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN), xử lý hình ảnh để phát hiện và theo dõi các điểm chính. Quá trình này có thể chia thành hai hướng tiếp cận chính: phương pháp bottom-up và top-down.

• Phương pháp Bottom-up: Các phương pháp này phát hiện tất cả các điểm chính có thể trong ảnh trước, sau đó nhóm chúng lại để tạo thành tư thế hoàn chỉnh cho từng đối tượng. Đặc biệt, các phương pháp như OpenPose và DeepCut sử dụng kỹ thuật này, cho phép phát hiện chính xác ngay cả trong các cảnh đông người.
• Phương pháp Top-down: Bắt đầu bằng việc xác định đối tượng trong ảnh, thường bằng hộp bao quanh, sau đó ước lượng tư thế trong khu vực này. PoseNet và HRNet là các mô hình nổi bật sử dụng cách tiếp cận này, cung cấp đầu ra độ phân giải cao phù hợp cho phát hiện tư thế chi tiết.

Ước lượng tư thế 2D vs. 3D

• Ước lượng tư thế 2D: Ước lượng vị trí các điểm chính trên mặt phẳng 2D. Phương pháp này ít tốn tài nguyên tính toán hơn và phù hợp cho các ứng dụng như giám sát video và nhận diện cử chỉ đơn giản.
• Ước lượng tư thế 3D: Cung cấp biểu diễn ba chiều, thêm thông tin chiều sâu (trục Z) cho các điểm chính. Điều này rất quan trọng cho các ứng dụng cần định hướng không gian chi tiết như thực tế ảo và robot tiên tiến. Các mô hình hiện đại như BlazePose đang nâng cao khả năng trong lĩnh vực này, cung cấp tới 33 điểm chính cho theo dõi chuyển động chính xác.

Các mô hình Ước lượng Tư thế

Nhiều mô hình và framework đã được phát triển để hỗ trợ ước lượng tư thế, tận dụng các kỹ thuật học máy và thị giác máy tính khác nhau.

Các mô hình phổ biến

• OpenPose: Một framework được sử dụng rộng rãi cho ước lượng tư thế đa người thời gian thực. Nó có thể phát hiện các điểm chính trên cơ thể, tay và khuôn mặt. OpenPose nổi tiếng với khả năng xử lý nhiều người trong một khung hình hiệu quả.
• PoseNet: Mô hình nhẹ phù hợp cho ứng dụng di động và web, có khả năng ước lượng tư thế thời gian thực. Tích hợp với TensorFlow giúp nó dễ dàng thích ứng với nhiều nền tảng.
• HRNet: Nổi bật với khả năng duy trì biểu diễn độ phân giải cao, phù hợp để phát hiện các biến thể nhỏ của điểm chính. Mô hình này xuất sắc trong việc cung cấp kết quả chi tiết và chính xác cho các ứng dụng chuyên nghiệp.
• DeepCut/DeeperCut: Các mô hình này được thiết kế cho ước lượng tư thế đa người, giải quyết các thách thức về che khuất và cảnh phức tạp. Chúng đặc biệt hiệu quả trong các tình huống nhiều đối tượng tương tác gần nhau.

Ứng dụng của Ước lượng Tư thế

Thể dục và Sức khỏe

Ước lượng tư thế ngày càng được sử dụng trong các ứng dụng thể dục để cung cấp phản hồi thời gian thực về tư thế tập luyện, giảm nguy cơ chấn thương và nâng cao hiệu quả luyện tập. Nó cũng được dùng trong vật lý trị liệu để hỗ trợ bệnh nhân thực hiện đúng các bài tập thông qua huấn luyện ảo.

Xe tự hành

Trong lĩnh vực lái xe tự động, ước lượng tư thế được dùng để dự đoán chuyển động của người đi bộ, giúp phương tiện đưa ra quyết định điều hướng chính xác hơn. Bằng cách hiểu ngôn ngữ cơ thể và kiểu di chuyển của người đi bộ, hệ thống tự hành có thể tăng cường an toàn và cải thiện lưu thông.

Giải trí và Trò chơi

Ước lượng tư thế cho phép tạo ra trải nghiệm tương tác và nhập vai trong trò chơi và sản xuất phim. Nó giúp tích hợp liền mạch các chuyển động thực tế vào môi trường số, nâng cao sự thu hút và tính chân thực cho người dùng.

Robot

Trong lĩnh vực robot, ước lượng tư thế giúp kiểm soát và thao tác vật thể. Với dữ liệu tư thế chính xác, robot có thể thực hiện các nhiệm vụ như lắp ráp, đóng gói và điều hướng với hiệu quả và độ chính xác cao hơn.

An ninh và Giám sát

Ước lượng tư thế tăng cường hệ thống giám sát bằng cách phát hiện các hoạt động bất thường dựa trên chuyển động cơ thể. Nó cho phép theo dõi thời gian thực ở những khu vực đông người, hỗ trợ ngăn ngừa và ứng phó các sự cố.

Thách thức trong Ước lượng Tư thế

Nhiệm vụ ước lượng tư thế gặp nhiều thách thức, bao gồm:

• Che khuất: Khi một phần đối tượng bị vật khác che lấp, gây khó khăn cho việc phát hiện đầy đủ các điểm chính.
• Biến đổi về ngoại hình: Sự khác biệt về quần áo, ánh sáng và nền có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình ước lượng tư thế.
• Xử lý thời gian thực: Đạt được độ chính xác cao trong các ứng dụng thời gian thực đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và thuật toán hiệu quả. Tuy nhiên, với sự tiến bộ của phần cứng và thuật toán, các rào cản này đang dần được khắc phục.

Nghiên cứu

Ước lượng tư thế là một nhiệm vụ quan trọng trong thị giác máy tính liên quan đến việc phát hiện cấu hình của con người hoặc vật thể từ dữ liệu hình ảnh như ảnh hoặc chuỗi video. Lĩnh vực này thu hút nhiều sự chú ý nhờ ứng dụng trong tương tác người-máy, hoạt hình và robot. Dưới đây là một số bài báo nghiên cứu tiêu biểu về tiến bộ trong ước lượng tư thế:

1. Semi- and Weakly-supervised Human Pose Estimation
   Tác giả: Norimichi Ukita, Yusuke Uematsu
   Bài báo này khám phá ba phương pháp học bán giám sát và yếu giám sát cho ước lượng tư thế người trên ảnh tĩnh. Nó giải quyết hạn chế của việc chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện có gán nhãn bằng cách giới thiệu các phương pháp tận dụng ảnh chưa gán nhãn. Tác giả đề xuất kỹ thuật trong đó mô hình truyền thống phát hiện các tư thế ứng viên, và bộ phân loại chọn tư thế đúng dựa trên đặc trưng tư thế. Các phương pháp này được cải thiện nhờ nhãn hành động trong các mô hình học bán giám sát và yếu giám sát. Đánh giá trên bộ dữ liệu quy mô lớn cho thấy hiệu quả của các phương pháp này. Đọc thêm.

2. PoseTrans: A Simple Yet Effective Pose Transformation Augmentation for Human Pose Estimation
   Tác giả: Wentao Jiang, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Ping Luo, Si Liu
   Nhằm giải quyết vấn đề phân bố dữ liệu lệch trong bộ dữ liệu tư thế, bài báo này giới thiệu Biến đổi Tư thế (PoseTrans) như một phương pháp tăng cường dữ liệu. PoseTrans tạo ra nhiều tư thế đa dạng nhờ Mô-đun Biến đổi Tư thế và đảm bảo tính hợp lý với bộ phân biệt tư thế. Mô-đun Phân cụm Tư thế giúp cân bằng dữ liệu bằng cách đo độ hiếm của tư thế. Phương pháp này cải thiện khả năng tổng quát, đặc biệt với các tư thế hiếm, và có thể tích hợp vào các mô hình ước lượng tư thế hiện có. Đọc thêm.

3. End-to-End Probabilistic Geometry-Guided Regression for 6DoF Object Pose Estimation
   Tác giả: Thomas Pöllabauer, Jiayin Li, Volker Knauthe, Sarah Berkei, Arjan Kuijper
   Bài báo này tập trung vào ước lượng tư thế vật thể 6D, rất quan trọng cho các ứng dụng XR, bằng cách dự đoán vị trí và hướng của vật thể. Tác giả cải tiến thuật toán hiện đại để ước lượng phân bố mật độ xác suất các tư thế thay vì dự đoán duy nhất. Thử nghiệm trên các bộ dữ liệu tiêu chuẩn từ BOP Challenge cho thấy cải thiện độ chính xác ước lượng tư thế và tạo ra các tư thế thay thế hợp lý. Đọc thêm.