Что такое оценка позы и где ее можно использовать?

Когда ты видишь кого-то сутулящегося или стоящего прямо, расправив плечи, сразу становится понятно, уверенный человек или нет. Тебе не нужно ничего объяснять. Это 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 недавним достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и computer vision, направления, которое позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из реального мира, машины теперь тоже начинают осваивать и воспроизводить эту способность.

Pose estimation — это задача компьютерного зрения, которая помогает машинам определять положение и ориентацию человека или объекта по изображениям или видео. Это достигается путем выявления ключевых точек на теле, таких как суставы и конечности, чтобы понять, как кто-то или даже что-то двигается.

Эта технология широко применяется в таких сферах, как фитнес, здравоохранение и анимация. Например, на рабочем месте ее можно использовать для мониторинга осанки сотрудников и поддержки инициатив по обеспечению безопасности и здоровья. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, делают это возможным, оценивая позы людей в реальном времени.

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

В этой статье мы подробнее рассмотрим оценку позы и принцип её работы, а также реальные примеры использования, где она приносит пользу. Давай начнем!

Эволюция оценки позы#

Исследования в области оценки поз начались еще в конце 1960-х и 70-х годов. С течением времени подходы к решению этой computer vision task сместились от базовой математики и геометрии к более продвинутым методам на базе искусственного интеллекта.

Сначала методы зависели от фиксированных углов камеры и известных опорных точек. Позже они развились и стали включать трехмерные модели и сопоставление признаков. Сегодня модели глубокого обучения, такие как Ultralytics YOLO11, могут обнаруживать положение тела в режиме реального времени по изображениям или видео, делая оценку позы быстрее и точнее, чем когда-либо прежде.

По мере развития технологий исследователи увидели потенциал в возможности отслеживать позы различных объектов, особенно людей и животных. Оценка позы особенно важна, так как она позволяет инструментам ИИ понимать и измерять осанку и движения способами, которые раньше были невозможны.

Например, это позволяет компьютерам распознавать жесты для бесконтактного взаимодействия, анализировать движения спортсменов для повышения производительности, создавать реалистичную анимацию в видеоиграх и даже помогать в здравоохранении, отслеживая прогресс восстановления пациентов.

Чем она отличается от других задач компьютерного зрения?#

Оценка поз отличается от других задач компьютерного зрения, таких как object detection и сегментация экземпляров. Эти задачи ориентированы в первую очередь на обнаружение и локализацию объектов на изображении.

Например, обнаружение объектов рисует ограничивающие рамки вокруг таких элементов, как люди, транспортные средства или животные, чтобы указать их присутствие и положение. Instance segmentation идет дальше, обводя точную форму каждого объекта на уровне пикселей.

Однако оба этих метода в основном касаются того, что это за объект и где он находится — они не дают никакой информации о том, как объект расположен или что он может делать. Именно здесь критически важна оценка позы.

Идентифицируя ключевые точки на теле, такие как локти, колени или даже хвост, оценка позы может интерпретировать осанку и движение. Это позволяет глубже понять действия, жесты и динамику тела, включая движение в 3D-пространстве.

Понимание принципов работы оценки позы#

Pose estimation models обычно следуют двум основным подходам: снизу вверх и сверху вниз. В подходе снизу вверх модель сначала обнаруживает отдельные ключевые точки, такие как локти, колени или плечи, а затем группирует их, чтобы понять, какому человеку или объекту они принадлежат. Напротив, подход сверху вниз начинается с обнаружения каждого объекта (например, человека на изображении), а затем определяет ключевые точки для этого конкретного объекта.

Fig 2. Методы оценки поз снизу вверх против сверху вниз.

Некоторые новые модели, такие как Ultralytics YOLO11, сочетают в себе преимущества обоих подходов. Она сохраняет эффективность метода снизу вверх, исключая этап ручного группирования, и одновременно использует точность систем сверху вниз, обнаруживая людей и оценивая их позы за один простой процесс.

Пользовательское обучение Ultralytics YOLO11 для оценки позы#

Пока мы разбираем, как работают модели оценки позы, ты можешь задаться вопросом: как эти модели на самом деле учатся оценивать позу различных объектов? Здесь в игру вступает концепция пользовательского обучения (custom training).

Пользовательское обучение означает обучение модели распознаванию определенных ключевых точек с использованием твоих собственных данных. Поскольку создание модели с нуля требует большого количества размеченных изображений и значительного времени, многие выбирают перенос обучения. Это предполагает использование модели, которая уже обучена на большом наборе данных, например, модели оценки позы Ultralytics YOLO11, предварительно обученной на наборе данных COCO-Pose, с ее последующей доработкой на твоих данных для конкретной задачи или варианта использования.

Допустим, ты работаешь с позами йоги — ты можешь дообучить Ultralytics YOLO11, используя изображения, на которых каждая поза размечена ключевыми точками, специфичными для этой активности. Для этого тебе понадобится собственный набор данных аннотированных изображений, на которых модель сможет учиться.

Во время обучения ты можешь настраивать такие параметры, как размер пакета (batch size — количество изображений, обрабатываемых за раз), скорость обучения (learning rate — как быстро модель обновляет свои знания) и количество эпох (epochs — сколько раз модель проходит через набор данных), чтобы повысить точность. Это значительно упрощает создание моделей оценки позы, адаптированных под твои конкретные нужды.

Реальные примеры применения оценки позы#

Теперь, когда мы обсудили, что такое оценка позы и как она работает, давай подробнее рассмотрим некоторые примеры её использования в реальном мире.

Использование оценки позы в физиотерапии#

Оценка позы постепенно становится надежным инструментом в индустрии здравоохранения, особенно в физиотерапии. Используя ИИ и компьютерное зрение, эти системы могут отслеживать осанку и движения в реальном времени и предоставлять обратную связь, подобно тому, как это сделал бы физиотерапевт.

Например, пациент, восстанавливающийся после операции на колене, может использовать систему оценки позы, чтобы убедиться, что он правильно выполняет реабилитационные упражнения. Система может заметить любые неверные движения и предложить рекомендации по их исправлению, помогая пациенту оставаться на верном пути и избегать травм.

Fig 3. Пример использования Ultralytics YOLO11 для физиотерапии.

Помимо реабилитации, оценка поз проникает и в fitness apps. Например, человек, занимающийся дома, может использовать приложение для проверки своей техники во время упражнений. Приложение может давать обратную связь в реальном времени, например, корректировать угол приседания или следить за тем, чтобы спина была прямой во время становой тяги. Это помогает пользователям улучшать технику и предотвращать травмы без необходимости нанимать тренера.

Захват движения для развлечений с помощью оценки позы#

Оценка позы изменила способ работы захвата движения в индустрии развлечений, сделав его проще и доступнее. В прошлом захват движения требовал размещения маркеров на теле человека и отслеживания их с помощью специальных камер, что могло быть сложным и дорогим удовольствием.

Теперь, благодаря достижениям в области ИИ и компьютерного зрения, мы можем использовать обычные cameras и алгоритмы для отслеживания движений тела без использования маркеров, что делает процесс более эффективным и точным даже в реальном времени.

Отличный пример этого — Disney's AR (Augmented Reality) Poser. Этот забавный инструмент позволяет сделать фото на телефон и заставить цифрового персонажа повторять твою позу в дополненной реальности. Он работает, анализируя твою позу на фотографии и сопоставляя ее с 3D-персонажем, создавая веселые и персонализированные AR-селфи.

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

Исследования социального поведения с помощью оценки позы животных#

Изучение поведения животных помогает ученым понять, как они общаются, находят партнеров, заботятся о потомстве и живут в группах. Эти знания жизненно важны для защиты дикой природы и более глубокого понимания естественного мира.

Оценка поз упрощает этот процесс, tracking animal движения и осанку по изображениям и видео без прикрепления датчиков или меток к животным. Эти системы могут автоматически отслеживать их позы, предоставляя информацию о таком поведении, как уход за шерстью, игры или драки.

Интересный пример — ученые, использующие оценку позы для изучения поведения обезьян. На самом деле, исследователи создали такие наборы данных, как OpenApePose, который содержит более 71 000 размеченных изображений шести видов обезьян.

Fig 5. Оценка позы обезьяны.

Плюсы и минусы оценки позы#

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые оценка позы может принести различным отраслям:

• Scalability: Системы оценки поз могут развертываться на самых разных устройствах, от смартфонов до продвинутых камер, что делает их легко масштабируемыми и доступными для различных сценариев использования и сред.
• Экономическая эффективность: Поскольку оценка позы полагается на обычные камеры и не требует дорогих датчиков или меток, это может быть более экономичным решением для отслеживания движений как в исследовательских, так и в коммерческих целях.
• Непрерывный мониторинг: Системы оценки позы могут обеспечивать непрерывное отслеживание в реальном времени, что позволяет наблюдать за изменениями во времени, будь то прогресс пациента при реабилитации или отслеживание поведения животных в дикой природе.

Хотя преимущества оценки позы очевидны в различных областях, есть и некоторые проблемы, которые стоит учитывать. Вот несколько ключевых ограничений, о которых следует помнить:

• Ограниченная обобщаемость: Многие модели, обученные на наборах данных с людьми, плохо обобщаются на животных или необычные структуры тела без дополнительного обучения на специфических данных.

• Экологические ограничения: Производительность может снижаться при плохом освещении, размытии от быстрого движения или сложных фонах.

• Высокая чувствительность к окклюзии: Точность может падать, когда части тела перекрыты или находятся вне кадра, особенно в людных местах или при отслеживании нескольких человек.

Основные выводы#

Оценка позы проделала большой путь с момента своего зарождения, превратившись из систем с использованием маркеров в эффективные инструменты, управляемые моделями глубокого обучения вроде Ultralytics YOLO11. Будь то улучшение физиотерапии, поддержка интерактивных AR-интерфейсов или помощь в исследованиях дикой природы, оценка позы меняет то, как машины понимают движение и осанку. По мере развития технологий преодоление их ограничений станет ключевым фактором для открытия еще более практических применений и улучшения понимания машинами того, как двигаемся мы и другие живые существа.

Интересуешься ИИ? Изучи наш GitHub repository, присоединяйся к our community и ознакомься с our licensing options, чтобы дать старт своему проекту в области компьютерного зрения. Узнай больше о таких инновациях, как AI in retail и computer vision in the logistics в нашей отрасли, на страницах решений.