Nhận dạng hành động

Nhận dạng Hành động, còn được gọi là Nhận dạng Hoạt động của Con người (HAR), là một lĩnh vực của Thị giác Máy tính (CV) tập trung vào việc xác định và hiểu các hành động của con người từ một loạt các quan sát, thường là các chuỗi video. Không giống như các tác vụ xác định đối tượng trong hình ảnh tĩnh, nhận dạng hành động phân tích chuyển động và thay đổi tư thế theo thời gian để xác định hành động của một người, chẳng hạn như đi bộ, chạy hoặc vẫy tay. Khả năng này cho phép các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AI) diễn giải hành vi động của con người, điều này rất quan trọng để tạo ra các ứng dụng tương tác và nhận thức ngữ cảnh tốt hơn. Thị trường toàn cầu cho công nghệ này đang phát triển nhanh chóng, phản ánh tầm quan trọng ngày càng tăng của nó trong nhiều ngành công nghiệp.

Cách thức hoạt động của Nhận dạng hành động

Hệ thống Nhận dạng Hành động xử lý dữ liệu hình ảnh, chủ yếu từ video, để phân loại chuyển động của con người. Quá trình này thường bao gồm sự kết hợp của một số kỹ thuật thị giác máy tính và mô hình Học sâu (DL) .

• Đầu vào dữ liệu : Hệ thống thường bắt đầu bằng một luồng video hoặc một chuỗi hình ảnh. Dữ liệu này có thể được thu thập bằng camera tiêu chuẩn hoặc cảm biến chuyên dụng.
• Trích xuất Đặc điểm : Thông tin chính được trích xuất từ các khung hình video. Quá trình này thường bắt đầu bằng các tác vụ cơ bản như Phát hiện Đối tượng để xác định vị trí người trong khung hình. Tiếp theo, tính năng Theo dõi Đối tượng được sử dụng để theo dõi các cá nhân trên nhiều khung hình, tạo ra sự hiểu biết về chuyển động của họ theo thời gian.
• Phân tích chuyển động : Để hiểu được hành động cụ thể, các mô hình thường dựa vào Ước tính tư thế (Pose Estimation) , giúp xác định và theo dõi các khớp chính của cơ thể. Bằng cách phân tích chuyển động của các điểm chính này theo thời gian, hệ thống có thể phân biệt giữa các hành động tương tự, chẳng hạn như đi bộ so với chạy.
• Phân loại : Các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến, chẳng hạn như Mạng Nơ-ron Tích chập 3D hoặc kết hợp Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) với Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN) , được sử dụng để phân loại chuỗi chuyển động thành các loại hành động được xác định trước. Chất lượng dữ liệu huấn luyện , thường được lấy từ các bộ dữ liệu chuẩn quy mô lớn như Kinetics hoặc UCF101, là yếu tố quan trọng quyết định độ chính xác của mô hình.

Nhận dạng hành động so với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt Nhận dạng hành động với các nhiệm vụ CV liên quan khác để hiểu được vai trò riêng biệt của nó.

• Nhận dạng Hành động so với Nhận dạng Hình ảnh : Nhận dạng Hình ảnh liên quan đến việc xác định và phân loại các đối tượng hoặc cảnh trong một hình ảnh tĩnh duy nhất. Tuy nhiên, nhận dạng hành động mở rộng điều này bằng cách phân tích một chuỗi hình ảnh để hiểu các sự kiện và chuyển động động theo thời gian.
• Nhận dạng Hành động so với Hiểu Video : Hiểu Video là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm nhận dạng hành động. Trong khi nhận dạng hành động tập trung cụ thể vào việc xác định các hành động, hiểu video hướng đến việc hiểu toàn diện hơn về nội dung video, bao gồm các thay đổi trong cảnh, tương tác với đối tượng và toàn bộ câu chuyện. Ví dụ, nhận dạng một người đang mở cửa là nhận dạng hành động; hiểu rằng họ đang bước vào phòng để chào hỏi ai đó là một phần của hiểu video.
• Nhận dạng Hành động so với Ước tính Tư thế : Ước tính Tư thế là một thành phần thường được sử dụng trong các hệ thống nhận dạng hành động để xác định tư thế của một người bằng cách định vị các khớp của họ. Ước tính tư thế cung cấp dữ liệu thô về vị trí cơ thể, trong khi nhận dạng hành động diễn giải trình tự các tư thế này để phân loại hành động đang được thực hiện.

Các Ứng dụng Thực tế

Nhận dạng hành động là công nghệ quan trọng đằng sau nhiều hệ thống AI hiện đại, cho phép chúng tương tác và hiểu thế giới vật lý theo cách tinh vi hơn.

• Chăm sóc Sức khỏe và Người cao tuổi : Trong lĩnh vực AI chăm sóc sức khỏe , hệ thống nhận dạng hành động có thể theo dõi bệnh nhân để đảm bảo an toàn và sức khỏe của họ. Ví dụ, các hệ thống này có thể được triển khai tại bệnh viện hoặc nhà riêng để tự động phát hiện khi người cao tuổi bị ngã và gửi cảnh báo để được hỗ trợ ngay lập tức. Chúng cũng được sử dụng trong phục hồi chức năng vật lý để theo dõi xem bệnh nhân có thực hiện đúng các bài tập hay không.
• Giám sát và An ninh Thông minh : Không chỉ đơn giản là phát hiện chuyển động, nhận dạng hành động còn nâng cao khả năng giám sát an ninh bằng cách xác định các hành vi cụ thể. Hệ thống có thể được đào tạo để phát hiện các hoạt động đáng ngờ, chẳng hạn như lảng vảng trong khu vực hạn chế hoặc hành vi phá hoại, và thông báo cho nhân viên an ninh theo thời gian thực. Điều này cho phép tiếp cận an ninh chủ động hơn.
• Phân tích thể thao : Trong phân tích thể thao , các huấn luyện viên và nhà phân tích sử dụng công nghệ nhận dạng hành động để tự động phân tích chuyển động của cầu thủ, theo dõi số liệu hiệu suất và xác định các mô hình chiến thuật trong trận đấu.
• Tương tác giữa người và máy tính : Nhận dạng hành động là nền tảng để phát triển hệ thống điều khiển bằng cử chỉ cho mọi thứ, từ máy chơi game đến thiết bị nhà thông minh, cho phép người dùng tương tác với công nghệ tự nhiên hơn mà không cần bộ điều khiển vật lý.