ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ПОЗ И ДВИЖЕНИЙ

Стремительное развитие технологий приводит к появлению инновационных решений, существенно упрощающих жизнь обычных пользователей и крупных компаний.

Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется во многие сферы, в том числе в медицину, промышленность, индустрию развлечений и, конечно же, бизнес.

Сегодня нейросети могут не только развлекать, но и лечить, учить и работать. Их потенциал позволяет точно детектировать движения и позы человека, например, для создания 3D-моделей или изучения языка жестов.

Детектирование позы человека — это основанная на компьютерном зрении технология, которая определяет и анализирует положение тела в пространстве. Поза оценивается при помощи моделирования человеческого тела.

Существует три наиболее часто используемых типа моделей детектирования:

• На основе скелета: представляет собой набор ключевых точек (суставов), например, лодыжек, коленей, локтей и т. д., которые формируют скелетную структуру человеческого тела. Благодаря своей гибкости, эта модель часто применяется в 2D- и 3D-методах оценки позы.
• На основе контура: состоит из контура, приблизительной ширины туловища и конечностей.
• На основе объема: состоит из трехмерных форм человеческого тела и поз, представленных объемными моделями с геометрическими сетками.

Первая модель детектирования позы, при которой система опирается на ключевые точки на туловище, руках, ногах и лице человека, является одной из самых распространенных. Чем точнее расположены маркеры, тем лучше результат для применения соответствующей модели (зависящей от предметной области, например, для рук, головы или ног).

Оценка позы человека на видео играет важную роль в разработке ПО, например, технология позволяет накладывать цифровой контент поверх физического мира в дополненной реальности, распознавать язык жестов и управлять движениями.

Кроме того, ее возможности помогают определять физические упражнения, что может стать основой приложений для изучения танцев, йоги или фитнеса.

Для того, чтобы лучше понять принцип работы ПО для детектирование поз и движений, рассмотрим пример — приложение для фитнеса. Система функционирует следующим образом:

1. Запись движений человека во время выполнения упражнения.
2. Анализ правильности выполнения упражнения.
3. Выявление и отображение ошибок в пользовательском интерфейсе.

Такие программы базируются на искусственном интеллекте и машинном обучении — способности системы самостоятельно решать различные задачи и интерпретировать опыт для совершенствования. Во время тренировки ИИ обрабатывает огромные массивы информации, изучает и находит в них определенные закономерности.

В качестве примера можно привести Mirror — программное обеспечение на основе машинного обучения, которое анализирует движения пользователя и, в зависимости от предпочтений и целей, предоставляет ему обратную связь в режиме реального времени. Приложение Motion Coach использует компьютерное зрение и камеру телефона, чтобы давать звуковые подсказки и визуальную обратную связь во время тренировок, а Fitness Ally от TwentyBN содержит виртуального фитнес-тренера, который “наблюдает” за выполнением упражнений.

Команда AVADA MEDIA занимается разработкой комплексных IT-решений для автоматизации бизнес-процессов, информационной безопасности, аналитики данных и т. д. Наши специалисты проектируют надежное программное обеспечение, включая софт для детектирования поз и движений.

Количество технологий искусственного интеллекта и приложений продолжает быстро увеличиваться. Его потенциал позволяет постоянно взаимодействовать с меняющейся средой с огромным количеством переменных. Детектирование позы помогает оценить пространственное положение тела на видео или изображении, поэтому технология может применяться для прогнозирования и отслеживания местонахождения человека или объекта.

Можно выделить несколько сфер, в которых используется детектирование поз и движений:

• Отслеживание и измерение человеческой активности — одна из областей, где чаще всего применяется детектирование движений. В качестве примера можно привести приложения для анализа танцевальных и спортивных техник, выполнения физических упражнений, а также для системы безопасности и наблюдения.

Технология способствует появлению виртуальных тренеров на основе искусственного интеллекта, которые проверяют, насколько правильно люди выполняют упражнения и нужны ли им инструкции для изменения положения тела.

• В дополненной и виртуальной реальности оценка позы улучшает пользовательский опыт взаимодействия с объектами. Например, помогает виртуально научиться играть в такие игры, как теннис.

Программное обеспечение для определения позы может заменить дорогие системы захвата движения, используемые при производстве фильмов и видеоигр.

• Обучение и тренировка роботов — технология позволяет машинам учиться решать определенные задачи и осваивать работу. Для этого инструктор-человек демонстрирует определенные действия, а робот считывает их и повторяет.
• Необычным применением технологии является отслеживание движений людей в интерактивных играх. Так, Kinect использует 3D-оценку позы (благодаря данным специальных датчиков) для детектирования движений игроков и их применения для визуализации действий виртуальных персонажей.

Перечисленные возможности не являются исчерпывающими — по мере того, как искусственный интеллект становится все более популярным и востребованным, компании находят новые способы его применения в различных отраслях.

Специалисты AVADA MEDIA создают гибкое программное обеспечение в соответствии с нуждами и спецификой компании, которое помогает бизнесу наладить коммуникацию с клиентами, эффективно масштабироваться и повысить доходы.