Eylem Tanıma

İnsan Faaliyeti Tanıma (HAR) olarak da bilinen Eylem Tanıma, bir dizi gözlemden, tipik olarak video dizilerinden insan eylemlerini tanımlamaya ve anlamaya odaklanan bir Bilgisayarla Görme (CV ) alanıdır. Statik görüntülerdeki nesneleri tanımlayan görevlerin aksine, eylem tanıma, bir kişinin yürümek, koşmak veya el sallamak gibi ne yaptığını belirlemek için zaman içindeki hareket ve duruş değişikliklerini analiz eder. Bu yetenek, Yapay Zeka (AI) sistemlerinin dinamik insan davranışını yorumlamasına olanak tanır; bu da daha etkileşimli ve bağlama duyarlı uygulamalar oluşturmak için çok önemlidir. Bu teknolojiye yönelik küresel pazar, çeşitli sektörlerde artan önemini yansıtacak şekilde hızla genişlemektedir.

Eylem Tanıma Nasıl Çalışır?

Eylem Tanıma sistemleri, insan hareketlerini sınıflandırmak için öncelikle videolardan alınan görsel verileri işler. Bu süreç genellikle çeşitli bilgisayarla görme teknikleri ve Derin Öğrenme (DL) modellerinin bir kombinasyonunu içerir.

• Veri Girişi: Sistem tipik olarak bir video akışı veya bir dizi görüntü ile başlar. Bu veriler standart kameralar veya özel sensörler kullanılarak yakalanabilir.
• Özellik Çıkarma: Video karelerinden önemli bilgiler çıkarılır. Bu genellikle sahnedeki insanları bulmak için Nesne Algılama gibi temel görevlerle başlar. Bunu takiben, Nesne İzleme, bireyleri birden fazla kare boyunca takip etmek ve hareketlerinin zamansal bir anlayışını oluşturmak için kullanılır.
• Hareket Analizi: Belirli bir eylemi anlamak için modeller genellikle temel vücut eklemlerini tanımlayan ve izleyen Poz Tahminine dayanır. Sistem, bu kilit noktaların zaman içindeki hareketini analiz ederek yürüme ve koşma gibi benzer eylemler arasında ayrım yapabilir.
• Sınıflandırma: 3D Evrişimsel Sinir Ağları veya Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ile Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN' ler) kombinasyonu gibi gelişmiş sinir ağı mimarileri, hareket dizisini önceden tanımlanmış eylem kategorilerine sınıflandırmak için kullanılır. Genellikle Kinetics veya UCF101 gibi büyük ölçekli kıyaslama veri kümelerinden elde edilen eğitim verilerinin kalitesi, modelin doğruluğu için hayati önem taşır.

Eylem Tanıma ve İlgili Kavramlar

Eşsiz rolünü anlamak için Eylem Tanıma'yı diğer ilgili CV görevlerinden ayırmak önemlidir.

• Eylem Tanıma ve Görüntü Tanıma: Görüntü Tanıma, tek bir statik görüntüdeki nesneleri veya sahneleri tanımlama ve sınıflandırma ile ilgilidir. Ancak eylem tanıma, zaman içindeki dinamik olayları ve hareketleri anlamak için bir dizi görüntüyü analiz ederek bunu genişletir.
• Eylem Tanıma ve Video Anlama: Video Anlama, eylem tanımayı da kapsayan daha geniş bir alandır. Eylem tanıma özellikle eylemleri tanımlamaya odaklanırken, video anlama sahne değişiklikleri, nesne etkileşimleri ve genel anlatı dahil olmak üzere video içeriğinin daha bütünsel bir şekilde anlaşılmasını amaçlar. Örneğin, bir kişinin bir kapıyı açtığını anlamak eylem tanımadır; birini selamlamak için bir odaya girdiğini anlamak ise video anlamanın bir parçasıdır.
• Eylem Tanıma ve Poz Tahmini: Poz Tahmini, bir kişinin eklemlerinin yerini tespit ederek duruşunu belirlemek için eylem tanıma sistemlerinde sıklıkla kullanılan bir bileşendir. Poz tahmini, vücut pozisyonuna ilişkin ham verileri sağlarken eylem tanıma, gerçekleştirilen eylemi sınıflandırmak için bu pozların sırasını yorumlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Eylem tanıma, birçok modern yapay zeka sisteminin arkasındaki temel teknolojidir ve fiziksel dünyayla daha sofistike bir şekilde etkileşime girmelerini ve anlamalarını sağlar.

• Sağlık Hizmetleri ve Yaşlı Bakımı: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında, eylem tanıma sistemleri hastaların güvenliğini ve refahını sağlamak için onları izleyebilir. Örneğin, bu sistemler yaşlı bir kişinin düştüğünü otomatik olarak tespit etmek ve acil yardım için bir uyarı göndermek üzere hastanelerde veya evlerde kullanılabilir. Ayrıca hastaların egzersizlerini doğru yapıp yapmadıklarını izlemek için fiziksel rehabilitasyonda da kullanılırlar.
• Akıllı Gözetim ve Güvenlik: Basit hareket algılamanın ötesinde, eylem tanıma, belirli davranışları tanımlayarak güvenlik izlemeyi geliştirir. Bir sistem, kısıtlı bir alanda dolaşma veya vandalizm eylemleri gibi şüpheli faaliyetleri tespit etmek ve güvenlik personelini gerçek zamanlı olarak bilgilendirmek üzere eğitilebilir. Bu, güvenliğe daha proaktif bir yaklaşım sağlar.
• Spor Analitiği: Spor analitiğinde, antrenörler ve analistler oyuncu hareketlerini otomatik olarak analiz etmek, performans ölçümlerini takip etmek ve bir oyun sırasında taktiksel kalıpları belirlemek için hareket tanımayı kullanır.
• İnsan-Bilgisayar Etkileşimi: Hareket tanıma, oyun konsollarından akıllı ev cihazlarına kadar her şey için hareket tabanlı kontrol sistemleri geliştirmenin temelidir ve kullanıcıların fiziksel denetleyiciler olmadan teknolojiyle daha doğal bir şekilde etkileşime girmesine olanak tanır.