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 отлично распознавать позы различных объектов, включая людей. Благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения — области, которая позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из окружающего мира, — компьютеры теперь тоже начинают изучать и воспроизводить эту способность.

Оценка позы — это задача компьютерного зрения, которая помогает машинам определять положение и ориентацию человека или объекта, анализируя изображения или видео. Она делает это, идентифицируя ключевые точки на теле, такие как суставы и конечности, чтобы понять, как кто-то или что-то движется.

Эта технология широко используется в таких областях, как фитнес, здравоохранение и анимация. Например, в рабочей среде её можно применять для отслеживания осанки сотрудников и поддержки инициатив по безопасности и благополучию. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, делают это возможным, оценивая позы людей в режиме реального времени.

Рис. 1. Пример использования YOLO11 для отслеживания 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!

Link to this sectionЭволюция оценки позы#

Исследования в области оценки позы начались еще в конце 1960-х и 70-х годов. С годами подходы к этой задаче компьютерного зрения сместились от элементарной математики и геометрии к более продвинутым методам, основанным на искусственном интеллекте.

Изначально техники зависели от фиксированных углов камеры и известных опорных точек. Позже они развились, включив 3D-модели и сопоставление признаков. Сегодня модели глубокого обучения, такие как YOLO11, могут определять 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.

Link to this sectionЧем 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 основном сосредоточены на идентификации и определении местоположения объектов на изображении.

Обнаружение объектов, например, рисует ограничивающие рамки (bounding boxes) вокруг элементов, таких как люди, транспортные средства или животные, чтобы обозначить их присутствие и положение. Сегментация экземпляров идет еще дальше, очерчивая 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.

Link to this sectionПонимание принципов работы оценки позы#

Модели оценки позы обычно следуют двум основным подходам: «снизу вверх» (bottom-up) и «сверху вниз» (top-down). При 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 находит ключевые точки для этого конкретного объекта.

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

Некоторые новые модели, такие как YOLO11, сочетают преимущества обоих подходов. Она сохраняет эффективность метода «снизу вверх», пропуская шаг ручной группировки, и одновременно использует точность систем «сверху вниз», обнаруживая людей и оценивая их позы одновременно — в едином оптимизированном процессе.

Link to this sectionПользовательское обучение 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 обучение с переносом (transfer learning). Это подразумевает использование модели, которая уже была обучена на большом наборе данных, такой как модель оценки позы YOLO11, предварительно обученная на наборе данных COCO-Pose, с последующей донастройкой под твою конкретную задачу или вариант использования.

Допустим, ты работаешь с позами йоги — ты можешь донастроить YOLO11, используя изображения, где каждая поза размечена ключевыми точками, характерными для этого занятия. Для этого тебе понадобится собственный набор данных размеченных 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.

Link to this sectionРеальные 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.

Link to this sectionИспользование 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.

Рис. 3. Пример использования YOLO11 для физиотерапии.

Помимо реабилитации, оценка позы также проникает в фитнес-приложения. Например, человек, занимающийся дома, может использовать приложение для проверки правильности техники выполнения упражнений. Приложение может давать обратную связь в реальном времени, например, корректируя угол приседания или напоминая держать спину прямо во время становой тяги. Это помогает пользователям улучшить технику и предотвратить травмы без необходимости в тренере.

Link to this sectionЗахват 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 камеры и алгоритмы для отслеживания движений тела без использования маркеров, что делает процесс более эффективным и точным, даже в режиме реального времени.

Отличный пример этого — Disney's AR (Augmented Reality) Poser. Этот интересный инструмент позволяет сделать фото на телефон, чтобы цифровой персонаж скопировал твою позу в дополненной реальности. Он работает, анализируя твою позу на снимке и сопоставляя её с 3D-персонажем, создавая забавное, персонализированное AR-селфи.

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

Link to this sectionИсследования 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 позы упрощает этот процесс, отслеживая движения и позы животных с помощью изображений и видео, без необходимости прикреплять датчики или метки. Эти системы могут автоматически контролировать их позы, давая представление о таких видах поведения, как груминг, 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.

Рис. 5. Оценка позы обезьяны.

Link to this sectionПлюсы и минусы оценки позы#

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

• Масштабируемость: Системы оценки позы могут быть развернуты на широком спектре устройств, от смартфонов до сложных систем камер, что делает их легко масштабируемыми и доступными для различных вариантов 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.

Link to this sectionОсновные выводы#

Оценка позы проделала долгий путь с ранних дней, эволюционировав от систем с маркерами до эффективных инструментов, основанных на моделях глубокого обучения, таких как YOLO11. Будь то улучшение физиотерапии, создание интерактивных AR-опытов или помощь в исследованиях дикой природы, оценка позы меняет то, как машины понимают движения и осанку. По мере развития технологий устранение их ограничений станет ключом к открытию еще большего количества практических применений и улучшению понимания того, как мы и другие живые существа движемся.

Интересуешься ИИ? Изучи наш репозиторий на GitHub, присоединяйся к нашему сообществу и ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы быстро запустить свой проект по компьютерному зрению. Узнай больше о таких инновациях, как ИИ в ритейле и компьютерное зрение в логистике, на страницах наших решений.