Poz Tahmini

Poz tahmini, eklemler, yer işaretleri veya diğer belirgin özellikler gibi kilit noktaları bularak bir kişinin veya nesnenin konumunu ve yönünü belirleyen bir bilgisayarla görme görevidir. Çıktı, bir iskelet yapısı oluşturmak için bağlanabilen ve bir nesnenin bir görüntü veya video içindeki duruşu ve hareketi hakkında ayrıntılı bir anlayış sağlayan bir dizi koordinattır. Bu teknoloji, fitness takibinden robot teknolojisine kadar hareket, jest veya belirli vücut konfigürasyonları hakkında farkındalık gerektiren uygulamalar için temeldir.

Poz Tahmini Nasıl Çalışır?

Poz tahmin modelleri, önceden tanımlanmış kilit noktaların konumlarını tahmin etmek için görsel verileri analiz eder. İnsan pozu tahmini için bunlar genellikle omuzlar, dirsekler, kalçalar ve dizler gibi ana eklemlerdir. Bu noktalar daha sonra vücudun yapısını ve mevcut pozunu temsil eden bir iskelet oluşturmak için birbirine bağlanır. Bu işlem için iki temel yöntem vardır:

• Yukarıdan Aşağıya Yaklaşım: Bu yöntem ilk olarak bir görüntüdeki her bir kişiyi veya nesneyi bir sınırlayıcı kutu ile tanımlamak ve izole etmek için bir nesne dedektörü kullanır. Daha sonra her bir kutunun içeriğini ayrı ayrı analiz ederek söz konusu örneğe ait kilit noktaları bulur. Sezgisel olsa da, performansı büyük ölçüde ilk nesne tespitine bağlıdır.
• Aşağıdan Yukarıya Yaklaşımı: Bu yaklaşım, tüm görüntüdeki tüm kilit noktaları (örneğin, tüm dirsekler ve tüm dizler) tespit ederek başlar ve ardından bu noktaları farklı iskeletler halinde gruplandırır. Bu yöntem, işlem süresi mevcut kişi sayısına bağlı olmadığından kalabalık sahnelerde daha verimli olabilir.

Ultralytics YOLO11'de kullanılanlar gibi modern mimariler, gerçek zamanlı uygulamalarda hız ve doğruluk dengesini sağlamak için genellikle her iki yaklaşımın güçlü yönlerini birleştirir.

Poz Tahmini ve Diğer Bilgisayarla Görme Görevleri

Poz tahmini, diğer yaygın bilgisayarla görme görevlerine kıyasla daha ayrıntılı bir analiz düzeyi sağlar. Birbirleriyle ilişkili olsalar da bu görevler farklı amaçlara hizmet eder:

• Nesne Algılama nesnelerin etrafına dikdörtgen bir sınırlayıcı kutu çizerek nesneleri tanımlamaya ve konumlandırmaya odaklanır. "Nesne nedir?" ve "Nerede?" sorularına cevap verir ancak nesnenin duruşu veya eklemlenmesi hakkında bilgi vermez.
• Örnek Segmentasyonu piksel düzeyinde her nesnenin kesin şeklini ana hatlarıyla belirleyerek algılamayı bir adım öteye taşır. Ancak, nesne tespitinde olduğu gibi, nesnenin iç konfigürasyonunu tanımlamaz.

Poz tahmini, bir nesnenin veya kişinin nasıl konumlandığını ve hareket ettiğini yorumlama yeteneği açısından benzersizdir; bu da eylemlerin ve davranışların daha derinlemesine anlaşılması için çok önemlidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Hareket analizi yeteneği, birçok sektörde geniş bir uygulama yelpazesinin önünü açmaktadır.

• Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka ve Fizyoterapi: Poz tahmin sistemleri, rehabilitasyon egzersizleri yapan hastaların izlenmesine, doğru formun sağlanmasına ve zaman içindeki ilerlemenin izlenmesine yardımcı olur. Basit bir kamera aracılığıyla hastanın hareketlerini analiz eden bu sistemler, gerçek zamanlı geri bildirim sunarak manuel değerlendirmelere gerek kalmadan yaralanmaların önlenmesine ve iyileşme sonuçlarının iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
• Spor Analitiği ve Fitness: Antrenörler ve sporcular, hareketlerin ayrıntılı biyomekanik analizini yapmak için poz tahminini kullanır. Örneğin, bir golfçünün vuruşunu, bir basketbolcunun atış formunu veya bir koşucunun yürüyüşünü takip ederek iyileştirilmesi gereken alanları belirleyebilir ve sakatlanma riskini azaltabilir. Bu teknoloji aynı zamanda egzersiz izleme uygulamalarına entegre edilerek kullanıcılara doğru teknikle egzersiz yapma konusunda rehberlik eder.
• Hareket Yakalama ve Animasyon: Eğlence sektöründe poz tahmini, oyuncuların genellikle sensörlü özel giysiler giymesini gerektiren geleneksel hareket yakalama tekniklerine işaretçisiz bir alternatif sunar. Bu, dijital karakterleri canlandırma sürecini basitleştirerek daha erişilebilir ve verimli hale getirir.
• Hayvan Davranışlarının İzlenmesi: Araştırmacılar, müdahaleci etiketler olmadan hayvanları doğal ortamlarında incelemek için poz tahmini uyguluyor. Bilim insanları, farklı türlerin duruşlarını ve hareketlerini izleyerek, sosyal etkileşimler ve vahşi yaşamı koruma çabaları için hayati önem taşıyan diğer davranışlar hakkında bilgi edinebilirler.

Temel Avantajlar ve Zorluklar

Poz tahmini önemli avantajlar sunar, ancak aynı zamanda belirli sınırlamalarla birlikte gelir.

Faydaları

• Uygun Maliyetli: Pahalı, özel donanım veya sensörlere olan ihtiyacı ortadan kaldırarak standart kameralara dayanır.
• İnvaziv Olmayan: Fiziksel işaretleyiciler veya etiketler olmadan insan ve hayvan hareketlerinin izlenmesini sağlar.
• Zengin Veri: Duruş ve hareket hakkında diğer bilgisayarla görme görevlerinden elde edilemeyen ayrıntılı bilgiler sağlar.

Zorluklar

• Oklüzyon: Vücut parçaları görüşten engellendiğinde veya diğer nesneler veya insanlarla çakıştığında doğruluk önemli ölçüde azalabilir.
• Çevresel Faktörler: Kötü aydınlatma koşulları, hareket bulanıklığı ve karmaşık arka planlar model performansını olumsuz etkileyebilir.
• Veri Gereksinimleri: Doğru modellerin eğitimi için COCO-Pose veri kümesi gibi büyük ve çeşitli veri kümeleri gerekir ve modeller, eğitim verilerinde iyi temsil edilmeyen pozlara veya deneklere iyi genelleme yapamayabilir.