Признание действий

Распознавание действий, также известное как распознавание человеческой деятельности (HAR), - это область компьютерного зрения (CV), которая фокусируется на идентификации и понимании действий человека по серии наблюдений, обычно видеопоследовательностей. В отличие от задач по идентификации объектов на статичных изображениях, распознавание действий анализирует движения и изменения позы с течением времени, чтобы определить, что делает человек, например, идет, бежит или машет рукой. Эта возможность позволяет системам искусственного интеллекта (ИИ) интерпретировать динамичное поведение человека, что крайне важно для создания более интерактивных и контекстно-зависимых приложений. Мировой рынок этой технологии быстро растет, что отражает ее растущую важность в различных отраслях.

Как работает распознавание действий

Системы распознавания действий обрабатывают визуальные данные, в основном видео, чтобы классифицировать человеческие движения. В этом процессе часто используется комбинация нескольких методов компьютерного зрения и моделей глубокого обучения (DL).

• Ввод данных: Система обычно начинает работу с видеопотока или последовательности изображений. Эти данные могут быть получены с помощью стандартных камер или специализированных датчиков.
• Извлечение признаков: Из видеокадров извлекается ключевая информация. Часто это начинается с таких фундаментальных задач, как обнаружение объектов для определения местоположения людей в сцене. После этого используется отслеживание объектов, чтобы проследить за людьми на протяжении нескольких кадров, создавая временное представление об их перемещении.
• Анализ движений: Чтобы понять конкретное действие, модели часто полагаются на оценку позы, которая идентифицирует и отслеживает ключевые суставы тела. Анализируя движение этих ключевых точек во времени, система может различать похожие действия, например ходьбу и бег.
• Классификация: Передовые архитектуры нейронных сетей, такие как 3D-конволюционные нейронные сети или сочетание конволюционных нейронных сетей (CNN) с рекуррентными нейронными сетями (RNN), используются для классификации последовательности движений по заранее определенным категориям действий. Качество обучающих данных, которые часто берутся из масштабных эталонных наборов данных, таких как Kinetics или UCF101, крайне важно для точности модели.

Распознавание действий в сравнении со смежными понятиями

Важно отличать распознавание действий от других связанных с резюме задач, чтобы понять его уникальную роль.

• Распознавание действий в сравнении с распознаванием изображений: Распознавание образов связано с идентификацией и классификацией объектов или сцен на одном статичном изображении. Распознавание действий, однако, расширяет эту область, анализируя последовательность изображений, чтобы понять динамические события и движения во времени.
• Распознавание действий в сравнении с пониманием видео: Видеопонимание - это более широкая область, включающая в себя распознавание действий. В то время как распознавание действий фокусируется на идентификации действий, понимание видео нацелено на более целостное восприятие содержания видео, включая смену сцен, взаимодействие объектов и общее повествование. Например, распознавание того, что человек открывает дверь, является распознаванием действий; понимание того, что он входит в комнату, чтобы поприветствовать кого-то, является частью понимания видео.
• Распознавание действий в сравнении с оценкой позы: Оценка позы - это компонент, часто используемый в системах распознавания действий для определения позы человека по расположению его суставов. Оценка позы предоставляет исходные данные о положении тела, а распознавание действий интерпретирует последовательность этих поз, чтобы классифицировать выполняемое действие.

Применение в реальном мире

Распознавание действий - ключевая технология, лежащая в основе многих современных систем искусственного интеллекта, позволяющая им взаимодействовать с физическим миром и понимать его более сложным образом.

• Здравоохранение и уход за пожилыми людьми: с помощью ИИ в здравоохранении системы распознавания действий могут следить за пациентами, обеспечивая их безопасность и благополучие. Например, такие системы могут быть установлены в больницах или домах, чтобы автоматически обнаруживать, когда пожилой человек падает, и отправлять сигнал тревоги для немедленной помощи. Они также используются в системе физической реабилитации для контроля правильности выполнения пациентами упражнений.
• Интеллектуальное наблюдение и безопасность: Распознавание действий, помимо простого обнаружения движения, повышает эффективность наблюдения за безопасностью за счет идентификации определенных моделей поведения. Систему можно обучить обнаруживать подозрительные действия, например, бродяжничество в запретной зоне или акты вандализма, и оповещать о них сотрудников службы безопасности в режиме реального времени. Это позволяет применять более активный подход к обеспечению безопасности.
• Спортивная аналитика: В спортивной аналитике тренеры и аналитики используют распознавание действий для автоматического анализа движений игроков, отслеживания показателей эффективности и выявления тактических схем во время игры.
• Взаимодействие человека и компьютера: Распознавание действий является основой для разработки систем управления на основе жестов для всего - от игровых консолей до устройств "умного дома", позволяющих пользователям более естественно взаимодействовать с техникой без физических контроллеров.