Что такое оценка позы и где её можно применять?

Когда ты видишь, что человек сутулится или стоит прямо, расправив плечи, сразу становится понятно, у него плохая осанка или уверенная поза. Тебе не нужно это объяснять. Всё потому, что со временем мы естественным образом научились интерпретировать язык тела.

Благодаря опыту и наблюдениям наш мозг научился очень хорошо распознавать позы различных объектов, включая людей. Благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта (AI) и компьютерного зрения — области, которая позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из окружающего мира, — машины теперь тоже начинают осваивать и воспроизводить эту способность.

Оценка позы — это задача компьютерного зрения, которая помогает машинам определять положение и ориентацию человека или объекта по изображениям или видео. Для этого система выявляет ключевые точки тела, например суставы и конечности, чтобы понять, как движется человек или даже неодушевлённый объект.

Эта технология широко применяется в таких областях, как фитнес, здравоохранение и анимация. Например, на рабочем месте её можно использовать для контроля осанки сотрудников и поддержки инициатив в области безопасности и благополучия. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, делают это возможным, оценивая позы людей в реальном времени.

Рис. 1. Пример использования Ultralytics YOLO11 для контроля осанки работников.

В этой статье мы подробно рассмотрим оценку позы и принцип её работы, а также реальные примеры применения, в которых она приносит пользу. Начнём!

Эволюция оценки позы#

Исследования в области оценки позы начались ещё в конце 1960-х и в 1970-х годах. С годами подходы к этой задаче компьютерного зрения прошли путь от простой математики и геометрии до более сложных методов на основе искусственного интеллекта.

Поначалу методы зависели от фиксированных ракурсов камеры и известных опорных точек. Позже они стали включать 3D-модели и сопоставление признаков. Сегодня модели глубокого обучения, такие как Ultralytics YOLO11, могут обнаруживать положения тела в реальном времени по изображениям или видео, делая оценку позы быстрее и точнее, чем когда-либо прежде.

По мере развития технологий исследователи увидели потенциал мониторинга и отслеживания поз различных объектов, особенно людей и животных. Оценка позы особенно важна, поскольку позволяет инструментам AI понимать и измерять положение тела и движения способами, которые раньше были невозможны.

Например, она позволяет компьютерам распознавать жесты для взаимодействия без использования рук, анализировать движения спортсменов для повышения результатов, создавать реалистичную анимацию в видеоиграх и даже помогать в здравоохранении, отслеживая прогресс восстановления пациентов.

Чем она отличается от других задач компьютерного зрения?#

Оценка позы отличается от других задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация экземпляров. Эти задачи в первую очередь направлены на идентификацию и локализацию объектов на изображении.

Например, обнаружение объектов выделяет людей, транспортные средства или животных ограничивающими рамками, указывая на их наличие и положение. Сегментация экземпляров идёт дальше, очерчивая точную форму каждого объекта на уровне пикселей.

Однако оба этих метода в основном определяют, что представляет собой объект и где он находится, — они не дают информации о том, как объект расположен и что он может делать. Именно здесь оценка позы приобретает особое значение.

Выявляя ключевые точки тела, такие как локти, колени или даже хвост, оценка позы позволяет интерпретировать положение тела и движения. Это обеспечивает более глубокое понимание действий, жестов и динамики тела, включая движение в 3D-пространстве.

Как работает оценка позы#

Модели оценки позы обычно используют один из двух основных подходов: снизу вверх и сверху вниз. При подходе снизу вверх модель сначала обнаруживает отдельные ключевые точки, например локти, колени или плечи, а затем группирует их, чтобы определить, какому человеку или объекту они принадлежат. Подход сверху вниз, напротив, начинается с обнаружения каждого объекта, например человека на изображении, после чего для этого конкретного объекта определяются ключевые точки.

Рис. 2. Методы оценки позы снизу вверх и сверху вниз.

Некоторые более новые модели, например Ultralytics YOLO11, объединяют преимущества обоих подходов. Они сохраняют эффективность метода снизу вверх, пропуская этап ручной группировки, и одновременно используют точность систем сверху вниз, обнаруживая людей и оценивая их позы одновременно — в рамках одного оптимизированного процесса.

Дообучение Ultralytics YOLO11 для оценки позы#

Разбираясь в принципах работы моделей оценки позы, ты можешь задаться вопросом: как эти модели на самом деле учатся оценивать позы разных объектов? Здесь и появляется идея дообучения.

Дообучение означает обучение модели распознаванию определённых ключевых точек на собственных данных. Поскольку создание модели с нуля требует большого количества размеченных изображений и значительных затрат времени, многие выбирают перенос обучения. При этом за основу берётся модель, уже обученная на большом наборе данных, например модель оценки позы Ultralytics YOLO11, предварительно обученная на наборе данных COCO-Pose, а затем дообученная на собственных данных для конкретной задачи или сценария использования.

Представь, что ты работаешь с позами в йоге: ты можешь дообучить Ultralytics YOLO11 на изображениях, где каждая поза размечена ключевыми точками, специфичными для этого вида деятельности. Для этого тебе понадобится собственный набор данных с аннотированными изображениями, на которых модель сможет учиться.

Во время обучения ты можешь изменять такие параметры, как размер пакета (количество изображений, обрабатываемых одновременно), скорость обучения (скорость обновления моделью полученных знаний) и число эпох (количество проходов модели по набору данных), чтобы повысить точность. Благодаря этому гораздо проще создавать модели оценки позы, адаптированные под твои конкретные потребности.

Практическое применение оценки позы#

Теперь, когда мы обсудили, что такое оценка позы и как она работает, давай подробнее рассмотрим некоторые реальные сценарии её применения.

Использование оценки позы в физиотерапии#

Оценка позы постепенно становится надёжным инструментом в здравоохранении, особенно в физиотерапии. Используя AI и компьютерное зрение, такие системы могут отслеживать положение тела и движения в реальном времени и давать обратную связь, аналогичную рекомендациям физиотерапевта.

Например, пациент, восстанавливающийся после операции на колене, может использовать систему оценки позы, чтобы убедиться в правильном выполнении реабилитационных упражнений. Система может обнаружить неправильные движения и предложить способы их исправить, помогая пациенту придерживаться плана восстановления и избегать травм.

Рис. 3. Пример использования Ultralytics YOLO11 в физиотерапии.

Помимо реабилитации, оценка позы также находит применение в фитнес-приложениях. Например, человек, занимающийся дома, может использовать приложение для проверки техники выполнения упражнений. Приложение может давать обратную связь в реальном времени: например, подсказывать, как скорректировать угол приседа или убедиться, что спина остаётся прямой во время становой тяги. Это помогает пользователям улучшать технику и предотвращать травмы без помощи тренера.

Захват движений для индустрии развлечений с помощью оценки позы#

Оценка позы изменила процесс захвата движений в индустрии развлечений, сделав его проще и доступнее. Раньше для захвата движений требовалось размещать маркеры на теле человека и отслеживать их специальными камерами, что могло быть сложным и дорогим.

Теперь благодаря достижениям в области AI и компьютерного зрения можно использовать обычные камеры и алгоритмы для отслеживания движений тела без маркеров, делая процесс более эффективным и точным даже в реальном времени.

Отличный пример — Disney's AR (дополненная реальность) Poser. Этот забавный инструмент позволяет сфотографироваться на телефон, чтобы цифровой персонаж повторил твою позу в дополненной реальности. Он анализирует твою позу на снимке и сопоставляет её с 3D-персонажем, создавая забавное персонализированное AR-селфи.

Рис. 4. AR-персонаж повторяет позу человека с помощью оценки позы.

Исследование социального поведения с помощью оценки позы животных#

Изучение поведения животных помогает учёным понять, как животные общаются, находят партнёров, заботятся о потомстве и живут в группах. Эти знания необходимы для защиты дикой природы и более глубокого понимания окружающего мира.

Оценка позы упрощает этот процесс, отслеживая движения животных и положение их тела по изображениям и видео, без прикрепления к животным датчиков или меток. Такие системы могут автоматически контролировать их позы, предоставляя информацию о таком поведении, как уход за шерстью, игры или борьба.

Интересный пример — использование оценки позы учёными для изучения поведения человекообразных обезьян. Исследователи даже создали такие наборы данных, как OpenApePose, содержащие более 71 000 размеченных изображений шести видов человекообразных обезьян.

Рис. 5. Оценка позы человекообразных обезьян.

Преимущества и недостатки оценки позы#

Вот некоторые ключевые преимущества, которые оценка позы может дать различным отраслям:

• Масштабируемость: Системы оценки позы можно развернуть на широком спектре устройств — от смартфонов до сложных комплектов камер, что делает их легко масштабируемыми и доступными для разных сценариев и условий применения.
• Экономичность: Поскольку оценка позы использует обычные камеры и не требует дорогих датчиков или меток, она может быть более экономичным решением для отслеживания движений в исследовательских и коммерческих приложениях.
• Непрерывный мониторинг: Системы оценки позы могут обеспечивать непрерывное отслеживание в реальном времени, позволяя контролировать изменения с течением времени — например, прогресс пациента в реабилитации или поведение животных в дикой природе.

Несмотря на очевидные преимущества оценки позы в различных областях, необходимо учитывать и некоторые сложности. Вот несколько ключевых ограничений:

• Ограниченная способность к обобщению: Многие модели, обученные на наборах данных о людях, плохо обобщаются на животных или необычные структуры тела без дообучения на специализированных наборах данных.

• Ограничения окружающей среды: Производительность может снижаться при плохом освещении, сильном размытии из-за движения или загромождённом фоне.

• Высокая чувствительность к перекрытиям: Точность может снижаться, когда части тела закрыты или находятся за пределами кадра, особенно в переполненных сценах или при отслеживании нескольких людей.

Основные выводы#

Оценка позы прошла долгий путь с момента своего появления: от систем, использовавших маркеры, до эффективных инструментов на основе моделей глубокого обучения, таких как Ultralytics YOLO11. Улучшая физиотерапию, обеспечивая интерактивные AR-взаимодействия или помогая в исследованиях дикой природы, оценка позы меняет подход машин к пониманию движений и положения тела. По мере развития технологий устранение ограничений этой технологии станет ключом к открытию ещё большего числа практических применений и повышению способности машин понимать, как движемся мы и другие живые существа.

Интересуешься AI? Изучи наш репозиторий GitHub, присоединяйся к нашему сообществу и ознакомься с вариантами лицензирования, чтобы начать свой проект в области компьютерного зрения. Узнай больше о таких инновациях, как AI в розничной торговле и компьютерное зрение в логистике, на наших страницах решений.