17. Juni 2025
Entdecken Sie, wie OpenPose für die Pose-Schätzung in Computer-Vision-Anwendungen eingesetzt werden kann. Erfahren Sie mehr über seine Funktionen und seine Bedeutung in Vision AI.
Heutzutage sind Bilder und Kameras allgegenwärtig - eingebaut in unsere Telefone, Häuser und sogar öffentliche Räume. Wir verlassen uns nicht nur darauf, dass sie Momente festhalten, sondern auch darauf, dass sie uns helfen, die Welt um uns herum zu verstehen und mit ihr zu interagieren.
Hinter den Kulissen ermöglicht Computer Vision, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), dies, indem sie es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren. Sie ermöglicht es Systemen, Objekte zu erkennen, Gesichter zu identifizieren und Bewegungen zu verfolgen, und spielt eine Schlüsselrolle in vielen Technologien, die wir täglich nutzen.
Dank der jüngsten Fortschritte im Bereich der KI können Computer-Vision-Modelle jetzt komplexere Daten und Erkenntnisse analysieren und extrahieren. Ein Beispiel hierfür ist die Pose-Schätzung (Pose Estimation), eine Computer-Vision-Aufgabe, die sich auf das Verständnis menschlicher Bewegungen konzentriert.
Es funktioniert, indem es Schlüsselpunkte am Körper, wie z. B. Schultern, Ellbogen und Knie, in Bildern oder Videos identifiziert. Dies ermöglicht die Analyse der Bewegung von Personen und ermöglicht Anwendungen in den Bereichen Fitness-Tracking, Animation, Gesundheitswesen und mehr.
Unter den vielen Werkzeugen, die für die Pose-Schätzung entwickelt wurden, sticht OpenPose als wichtiger Durchbruch hervor. Es wurde von Forschern des Perceptual Computing Lab an der Carnegie Mellon University entwickelt und war eines der ersten Open-Source-Systeme, das in der Lage war, Ganzkörperposen, einschließlich Hände, Füße und Gesichts-Keypoints, für mehrere Personen in Echtzeit mit nur einer Kamera zu erkennen (mit bis zu 135 Keypoints pro Person).
In diesem Artikel werden wir OpenPose untersuchen, wie es funktioniert und welche Bedeutung es als Meilenstein in der Computer Vision hat.
Bevor KI weit verbreitet war, erforderte die Verfolgung menschlicher Bewegungen in Videos den Einsatz spezieller Geräte. In Branchen wie Film und Animation trugen Schauspieler oft Anzüge mit reflektierenden Markierungen, damit Kameras ihre Bewegungen in einer kontrollierten Studioumgebung erfassen konnten.
Diese markerbasierten Motion-Capture-Techniken waren zwar genau, aber auch teuer und auf bestimmte Setups beschränkt. Mit dem Fortschritt der Computer Vision suchten die Forscher nach Möglichkeiten, Körperbewegungen zu verfolgen, ohne Marker zu verwenden. Sie verwendeten Kanten, Konturen und Vorlagen, um menschliche Formen in Bildern zu finden.
Diese frühen Systeme funktionierten in einfachen und unkomplizierten Fällen, hatten aber Schwierigkeiten mit realen Szenarien. Sie lieferten oft schlechte Ergebnisse, wenn sich Personen unerwartet bewegten oder wenn mehr als eine Person in einem Frame erschien.
In den späten 2010er Jahren brachte Deep Learning eine bedeutende Verschiebung in der Pose-Schätzung. Vision-KI-Modelle konnten auf großen Datensätzen menschlicher Posen trainiert werden. Anstatt sich auf Kanten und Vorlagen zu verlassen, lernten die Modelle, Körpergelenke und -strukturen zu erkennen, indem sie Tausende von beschrifteten Bildern untersuchten. Dies machte die Pose-Schätzung genauer, flexibler und wirkungsvoller in einem breiteren Spektrum von Umgebungen.
OpenPose wurde erstmals im Jahr 2017 veröffentlicht und ist in der Lage, die Posen mehrerer Personen gleichzeitig in einem einzigen Bild zu schätzen. Im Gegensatz zu älteren Systemen benötigt OpenPose keine speziellen Anzüge oder Markierungen. Es funktioniert mit Standardkameras und kann Bilder und Videos in Echtzeit verarbeiten. Diese Funktionen machten die Pose-Schätzung für Entwickler und Forscher zugänglicher.
Die Grundlage, die OpenPose für Computer Vision gelegt hat, half anderen, neuere Architekturen für eine Vielzahl anderer Anwendungen zu entwickeln. Heute bieten Vision-KI-Modelle wie Ultralytics YOLO8 und Ultralytics YOLO11, die Pose-Schätzungsaufgaben unterstützen, schnellere Ergebnisse und eine geringere Latenz.
OpenPose ist jedoch ein guter Ausgangspunkt, wenn Sie wissen möchten, wie sich die Pose-Schätzung entwickelt hat. Es führte Schlüsselideen ein, auf die sich viele neuere Systeme noch heute stützen.
Nachdem wir nun ein besseres Verständnis dafür haben, warum OpenPose wichtig ist, wollen wir uns genauer ansehen, was es tatsächlich leisten kann.
Das Herzstück der Fähigkeiten von OpenPose ist etwas, das Keypoint-Erkennung genannt wird. Keypoints sind spezifische Landmarken auf dem menschlichen Körper, wie die Nasenspitze, die Mitte der Schultern, Ellbogen, Handgelenke, Hüften, Knie und Knöchel. OpenPose kann bis zu 135 dieser Punkte pro Person erkennen, einschließlich detaillierter Bereiche wie Finger und Gesichtszüge.
Wenn diese Punkte miteinander verbunden sind, bilden sie eine vereinfachte Darstellung des menschlichen Körpers – man kann es sich als ein digitales Skelett vorstellen. Dieser skelettartige Umriss zeigt nicht nur, wo sich eine Person befindet, sondern auch, wie sie sich positioniert: ob sie sitzt, steht, winkt, lächelt oder geht. Computer können menschliche Bewegungen visuell anhand dieser Skelette interpretieren, ähnlich wie wir instinktiv die Körpersprache eines Menschen verstehen.
Skeletal Tracking ist besonders nützlich, da es Hintergrundgeräusche und Ablenkungen ausblendet, sodass sich das System ausschließlich auf die menschliche Körperhaltung und Bewegung konzentrieren kann. Anstatt jedes Pixel zu analysieren, konzentriert sich OpenPose auf aussagekräftige Punkte, die die Geschichte erzählen, wie sich eine Person bewegt oder interagiert.
Durch die Extraktion dieser strukturierten Informationen aus alltäglichen Bildern oder Videos ermöglicht OpenPose die Entwicklung von Anwendungen, die auf Gesten reagieren, körperliche Aktivität überwachen, emotionale Hinweise bewerten oder sogar digitale Charaktere animieren können.
Hier ist eine Übersicht darüber, wie OpenPose Schlüsselpunkte am menschlichen Körper anhand von visuellen Eingaben erkennt und verbindet:
OpenPose war eines der ersten fortschrittlichen Tools, das die Pose-Schätzung für eine Vielzahl von realen Anwendungsfällen praktikabel machte. Obwohl es heute nicht mehr so häufig in Computer Vision-Lösungen in Echtzeit eingesetzt wird, spielte es eine wichtige Rolle bei der Gestaltung früherer Arbeiten in Bereichen wie Sport, Unterhaltung, Bildung und Sicherheit.
Werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie es dazu beigetragen hat, den Weg in diesen Bereichen zu ebnen.
Wenn Sie Baseball schauen, ist es leicht zu verstehen, was passiert – Sie können sofort einen Pitch, einen Schwung oder eine gestohlene Base erkennen. Als Menschen lesen wir intuitiv Körperbewegungen und verstehen sie ohne großen Aufwand. Für Maschinen ist die Erkennung dieser Aktionen jedoch weitaus komplexer. Sie benötigen genaue Informationen darüber, wie sich jeder Teil des Körpers im Raum bewegt.
OpenPose war ein wesentlicher Fortschritt in diesem Bereich der Computer Vision. Es war ein praktisches Werkzeug zur Analyse der sportlichen Form in verschiedenen Umgebungen.
Viele Forschungsprojekte nutzten OpenPose, um Bewegungen wie Schwünge und Sprünge aufzuschlüsseln und sogar bestimmte Baseballaktionen anhand der Bewegungen der Spieler zu klassifizieren. Da es in offenen Umgebungen mit Standardvideos funktionierte, konnten die Forscher testen, wie solche Systeme in realen Trainings- oder Coachingszenarien funktionieren könnten.
Diese frühen Studien trugen dazu bei, die Grundlage für die Performance-Tracking-Tools zu legen, die heute in der fortschrittlichen Sporttechnologie verwendet werden.
In ähnlicher Weise nutzten Forscher OpenPose, um zu untersuchen, wie videobasierte Pose-Tracking-Technologien die Sicherheitsüberwachung unterstützen können. Es wurde getestet, um Verhaltensweisen zu erkennen, wie z. B. Stürze, unerwartete Gesten oder Bewegungsmuster im öffentlichen Raum.
Da OpenPose mit Standardkameras funktionierte, ermöglichte es frühe Experimente in Umgebungen wie Krankenhäusern und Verkehrsknotenpunkten. Diese Studien trugen zur Entwicklung neuerer Modelle bei, die heute in Überwachungs-, Sturzerkennungs- und Notfallreaktionssystemen eingesetzt werden.
Hier ist ein Einblick in einige der Vorteile, die OpenPose bietet:
Obwohl OpenPose ein wichtiger Fortschritt war, hat es auch technische Einschränkungen, die es zu beachten gilt. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit OpenPose:
OpenPose spielte eine wichtige Rolle dabei, die Pose-Schätzung zugänglicher zu machen. Es zeigte, dass die Verfolgung von Körperbewegungen mit einer einfachen Kamera möglich ist, ohne auf Anzüge oder spezielle Ausrüstung angewiesen zu sein.
Es legte den Grundstein für viele praktische Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung, Unterhaltung und Forschung. Während neuere Modelle inzwischen schnellere Geschwindigkeiten und eine schlankere Performance bieten, bleibt OpenPose ein wichtiger Bezugspunkt für das Verständnis der Entwicklung der Pose-Schätzung.
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