Aktion Anerkennung

Handlungserkennung, auch bekannt als Human Activity Recognition (HAR), ist ein Bereich der Computer Vision (CV), der sich darauf konzentriert, menschliche Handlungen aus einer Reihe von Beobachtungen, typischerweise Videosequenzen, zu identifizieren und zu verstehen. Im Gegensatz zu Aufgaben, bei denen Objekte in statischen Bildern identifiziert werden, werden bei der Aktionserkennung Bewegungen und Haltungsänderungen im Laufe der Zeit analysiert, um zu bestimmen, was eine Person tut, z. B. gehen, laufen oder winken. Diese Fähigkeit ermöglicht es Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI), dynamisches menschliches Verhalten zu interpretieren, was für die Entwicklung interaktiver und kontextbezogener Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist. Der Weltmarkt für diese Technologie wächst schnell und spiegelt ihre wachsende Bedeutung in verschiedenen Branchen wider.

Wie die Aktionserkennung funktioniert

Handlungserkennungssysteme verarbeiten visuelle Daten, hauptsächlich aus Videos, um menschliche Bewegungen zu klassifizieren. Der Prozess beinhaltet oft eine Kombination aus verschiedenen Computer-Vision-Techniken und Deep-Learning-Modellen (DL).

• Dateneingabe: Das System beginnt in der Regel mit einem Videostrom oder einer Bildsequenz. Diese Daten können mit Standardkameras oder speziellen Sensoren erfasst werden.
• Merkmalsextraktion: Schlüsselinformationen werden aus den Videobildern extrahiert. Dies beginnt oft mit grundlegenden Aufgaben wie der Objekterkennung, um Personen in der Szene zu lokalisieren. Anschließend wird die Objektverfolgung eingesetzt, um Personen über mehrere Frames hinweg zu verfolgen und ein zeitliches Verständnis ihrer Bewegung zu schaffen.
• Bewegungsanalyse: Um die spezifische Aktion zu verstehen, stützen sich die Modelle häufig auf die Pose Estimation, die die wichtigsten Körpergelenke identifiziert und verfolgt. Durch die Analyse der Bewegung dieser Schlüsselpunkte im Laufe der Zeit kann das System zwischen ähnlichen Aktionen unterscheiden, z. B. Gehen und Laufen.
• Klassifizierung: Fortgeschrittene neuronale Netzarchitekturen wie 3D Convolutional Neural Networks oder eine Kombination aus Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) werden verwendet, um die Bewegungsabfolge in vordefinierte Handlungskategorien zu klassifizieren. Die Qualität der Trainingsdaten, die häufig aus großen Benchmark-Datensätzen wie Kinetics oder UCF101 stammen, ist für die Genauigkeit des Modells entscheidend.

Handlungserkennung im Vergleich zu verwandten Konzepten

Es ist wichtig, die Handlungserkennung von anderen verwandten Lebenslaufaufgaben zu unterscheiden, um ihre einzigartige Rolle zu verstehen.

• Handlungserkennung vs. Bilderkennung: Bei der Bilderkennung geht es um die Identifizierung und Klassifizierung von Objekten oder Szenen in einem einzigen, statischen Bild. Bei der Handlungserkennung wird dies jedoch durch die Analyse einer Bildsequenz erweitert, um dynamische Ereignisse und Bewegungen im Zeitverlauf zu verstehen.
• Handlungserkennung vs. Videoverstehen: Videoverstehen ist ein weiter gefasster Bereich, der auch die Handlungserkennung umfasst. Während sich die Handlungserkennung speziell auf die Identifizierung von Handlungen konzentriert, zielt das Videoverstehen auf ein ganzheitlicheres Verständnis des Videoinhalts ab, einschließlich Szenenwechsel, Objektinteraktionen und der Gesamterzählung. Beispielsweise ist das Erkennen, dass eine Person eine Tür öffnet, eine Handlungserkennung; zu verstehen, dass sie einen Raum betritt, um jemanden zu begrüßen, ist Teil des Videoverständnisses.
• Handlungserkennung vs. Pose Estimation: Pose Estimation ist eine Komponente, die häufig in Aktionserkennungssystemen verwendet wird, um die Körperhaltung einer Person durch Lokalisierung ihrer Gelenke zu bestimmen. Die Posenschätzung liefert die Rohdaten zur Körperpositionierung, während die Handlungserkennung die Abfolge dieser Posen interpretiert, um die ausgeführte Handlung zu klassifizieren.

Anwendungsfälle in der Praxis

Handlungserkennung ist eine Schlüsseltechnologie für viele moderne KI-Systeme, die es ihnen ermöglicht, mit der physischen Welt zu interagieren und sie besser zu verstehen.

• Gesundheitswesen und Altenpflege: Bei der KI im Gesundheitswesen können Systeme zur Handlungserkennung Patienten überwachen, um ihre Sicherheit und ihr Wohlbefinden zu gewährleisten. Diese Systeme können z. B. in Krankenhäusern oder Heimen eingesetzt werden, um automatisch zu erkennen, wenn eine ältere Person stürzt, und einen Alarm für sofortige Hilfe zu senden. Sie werden auch in der physischen Rehabilitation eingesetzt, um zu überwachen, ob die Patienten ihre Übungen korrekt ausführen.
• Intelligente Überwachung und Sicherheit: Über die einfache Bewegungserkennung hinaus verbessert die Aktionserkennung die Sicherheitsüberwachung durch die Identifizierung bestimmter Verhaltensweisen. Ein System kann so geschult werden, dass es verdächtige Aktivitäten erkennt, wie z. B. das Herumlungern in einem gesperrten Bereich oder Vandalismus, und das Sicherheitspersonal in Echtzeit benachrichtigt. Dies ermöglicht einen proaktiveren Ansatz für die Sicherheit.
• Sport-Analyse: Bei der Sportanalyse nutzen Trainer und Analysten die Handlungserkennung, um automatisch die Bewegungen von Spielern zu analysieren, Leistungskennzahlen zu verfolgen und taktische Muster während eines Spiels zu erkennen.
• Interaktion zwischen Mensch und Computer: Die Erkennung von Handlungen ist von grundlegender Bedeutung für die Entwicklung von gestenbasierten Steuerungssystemen für Spielekonsolen bis hin zu intelligenten Haushaltsgeräten, die den Nutzern eine natürlichere Interaktion mit der Technologie ohne physische Steuerungen ermöglichen.