Reconhecimento de acções

O reconhecimento de acções, também conhecido como reconhecimento da atividade humana (HAR), é um domínio da visão computacional (CV) que se centra na identificação e compreensão das acções humanas a partir de uma série de observações, normalmente sequências de vídeo. Ao contrário das tarefas que identificam objectos em imagens estáticas, o reconhecimento de acções analisa o movimento e as alterações posturais ao longo do tempo para determinar o que uma pessoa está a fazer, como andar, correr ou acenar. Esta capacidade permite que os sistemas de Inteligência Artificial (IA) interpretem o comportamento humano dinâmico, o que é crucial para a criação de aplicações mais interactivas e sensíveis ao contexto. O mercado global para esta tecnologia está a expandir-se rapidamente, reflectindo a sua importância crescente em várias indústrias.

Como funciona o reconhecimento de acções

Os sistemas de reconhecimento de acções processam dados visuais, principalmente de vídeos, para classificar os movimentos humanos. O processo envolve frequentemente uma combinação de várias técnicas de visão computacional e modelos de aprendizagem profunda (DL).

• Entrada de dados: O sistema começa normalmente com um fluxo de vídeo ou uma sequência de imagens. Estes dados podem ser captados através de câmaras normais ou de sensores especializados.
• Extração de caraterísticas: As informações principais são extraídas dos fotogramas de vídeo. Isto começa frequentemente com tarefas fundamentais como a deteção de objectos para localizar pessoas na cena. A seguir, o Seguimento de Objectos é utilizado para seguir indivíduos em vários fotogramas, criando uma compreensão temporal do seu movimento.
• Análise do movimento: Para compreender a ação específica, os modelos baseiam-se frequentemente na estimativa de pose, que identifica e segue as principais articulações do corpo. Ao analisar o movimento destes pontos-chave ao longo do tempo, o sistema pode diferenciar entre acções semelhantes, como andar e correr.
• Classificação: Arquitecturas avançadas de redes neuronais, como as Redes Neuronais Convolucionais 3D ou uma combinação de Redes Neuronais Convolucionais (CNN) com Redes Neuronais Recorrentes (RNN), são utilizadas para classificar a sequência de movimentos em categorias de ação predefinidas. A qualidade dos dados de treino, muitas vezes provenientes de conjuntos de dados de referência em grande escala, como o Kinetics ou o UCF101, é vital para a precisão do modelo.

Reconhecimento de acções vs. conceitos relacionados

É importante diferenciar o reconhecimento de acções de outras tarefas de CV relacionadas para compreender o seu papel único.

• Reconhecimento de acções vs. Reconhecimento de imagens: O reconhecimento de imagens está relacionado com a identificação e classificação de objectos ou cenas numa única imagem estática. O reconhecimento de acções, no entanto, alarga este conceito ao analisar uma sequência de imagens para compreender eventos dinâmicos e movimentos ao longo do tempo.
• Reconhecimento de acções vs. Compreensão de vídeo: A compreensão de vídeo é um campo mais vasto que engloba o reconhecimento de acções. Enquanto o reconhecimento de acções se concentra especificamente na identificação de acções, a compreensão de vídeo visa uma compreensão mais holística do conteúdo do vídeo, incluindo mudanças de cena, interações de objectos e a narrativa geral. Por exemplo, reconhecer que uma pessoa está a abrir uma porta é reconhecimento de acções; compreender que está a entrar numa sala para cumprimentar alguém faz parte da compreensão de vídeo.
• Reconhecimento de acções vs. Estimativa de pose: A estimativa de pose é um componente frequentemente utilizado nos sistemas de reconhecimento de acções para determinar a postura de uma pessoa através da localização das suas articulações. A estimativa de pose fornece os dados brutos sobre o posicionamento do corpo, enquanto o reconhecimento de acções interpreta a sequência destas poses para classificar a ação que está a ser executada.

Aplicações no Mundo Real

O reconhecimento de acções é uma tecnologia-chave subjacente a muitos sistemas modernos de IA, permitindo-lhes interagir com o mundo físico e compreendê-lo de uma forma mais sofisticada.

• Cuidados de saúde e cuidados a idosos: Na IA nos cuidados de saúde, os sistemas de reconhecimento de acções podem monitorizar os doentes para garantir a sua segurança e bem-estar. Por exemplo, estes sistemas podem ser implantados em hospitais ou lares para detetar automaticamente quando um idoso cai e enviar um alerta para assistência imediata. Também são utilizados na reabilitação física para monitorizar se os pacientes estão a realizar os seus exercícios corretamente.
• Vigilância e segurança inteligentes: Para além da simples deteção de movimento, o reconhecimento de acções melhora a monitorização da segurança ao identificar comportamentos específicos. Um sistema pode ser treinado para detetar actividades suspeitas, como vadiagem numa área restrita ou actos de vandalismo, e notificar o pessoal de segurança em tempo real. Isto permite uma abordagem mais pró-ativa à segurança.
• Análise desportiva: Na análise desportiva, os treinadores e analistas utilizam o reconhecimento de acções para analisar automaticamente os movimentos dos jogadores, acompanhar as métricas de desempenho e identificar padrões tácticos durante um jogo.
• Interação Homem-Computador: O reconhecimento de acções é fundamental para o desenvolvimento de sistemas de controlo baseados em gestos para tudo, desde consolas de jogos a dispositivos domésticos inteligentes, permitindo aos utilizadores interagir com a tecnologia de forma mais natural sem controladores físicos.