コンピュータビジョンアルゴリズムにおける人間の姿勢推定

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人間の姿勢推定とは何ですか?

人間の姿勢推定手法

導入

人間の姿勢推定は、コンピュータービジョンの分野における重要な研究方向であり、コンピュータービジョンアルゴリズムを通じて画像またはビデオ内の人間の姿勢情報を解析して理解することを目的としています。人間の姿勢推定は、人間とコンピューターの相互作用、動作認識、動作分析など、多くの応用分野で重要な役割を果たしています。この記事では、人間の姿勢推定の基本概念、一般的な方法、および応用分野を紹介します。

人間の姿勢推定とは何ですか?

人間の姿勢推定とは、コンピュータビジョン技術を用いて画像や映像から人体の姿勢情報、つまり人体の各関節点の位置や姿勢を推定することを指します。関節点とは通常、頭、肩、腕、脚などの人体の関節部分を指します。人間の姿勢推定は、人体の運動状態、行動認識、姿勢追跡などの分析に使用できます。

以下は、OpenPose ライブラリを使用した、深層学習に基づく人間の姿勢推定のサンプルコードです。

pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
from openpose import pyopenpose as op
# 加载OpenPose模型
params = dict()
params["model_folder"] = "openpose/models/"
params["net_resolution"] = "-1x368"
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()
# 加载图像
image_path = "path_to_image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
# 运行人体姿势估计
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = image
opWrapper.emplaceAndPop([datum])
# 获取关节点信息
keypoints = np.array(datum.poseKeypoints)
# 绘制关节点
for person in keypoints:
    for idx, keypoint in enumerate(person):
        cv2.circle(image, (int(keypoint[0]), int(keypoint[1])), 3, (0, 255, 0), -1)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Pose Estimation", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

これは人間の姿勢推定に OpenPose ライブラリを使用した単純なコード例にすぎないことに注意してください。コードを実行する前に、OpenPose ライブラリをインストールし、モデルファイルを正しいフォルダーに配置する必要があります。さらに、姿勢推定を実行する画像のパスにimage_path置き換える。このサンプルコードは、人間の姿勢推定の基本プロセスと OpenPose ライブラリの使用方法を理解するのに役立ちます。ただし、実際のアプリケーションでは、特定のニーズに基づいて、より多くのパラメーター設定とデータ処理が必要になる場合があります。

人間の姿勢推定手法

人間の姿勢推定方法は、2D ベースの方法と 3D ベースの方法の 2 つのカテゴリに分類できます。

2D ベースのメソッド

2D ベースの人体の姿勢推定方法は、主に単一のカメラまたは画像を使用して人体の姿勢を推定します。このタイプの方法は通常、まず画像セグメンテーション技術によって画像から人体を分離し、次にキーポイント検出アルゴリズムを使用して人体の関節点を検出します。一般的に使用されるキーポイント検出アルゴリズムには、人工特徴に基づく方法と深層学習に基づく方法が含まれます。深層学習ベースの手法では、通常、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して、画像から関節点の位置までのマッピング関係を学習します。

3Dベースのアプローチ

3D ベースの人体の姿勢推定方法では、複数のカメラまたは画像シーケンスを使用して、人体の 3 次元の姿勢を推定します。このタイプの方法では、通常、人体の 3 次元姿勢を復元するためにカメラのキャリブレーションとマルチビュー相関が必要です。一般的に使用される手法には、多視点の幾何学的制約に基づく手法や深層学習に基づく手法などがあります。深層学習ベースの手法では通常、畳み込みニューラルネットワークを使用して、マルチビュー画像から 3D ポーズへのマッピング関係を学習します。

人間の姿勢推定の応用分野

人間の姿勢推定は多くの応用分野で広く使用されており、一般的な応用分野をいくつか次に示します。

人間とコンピュータの相互作用

人間の姿勢推定は人間とコンピュータのインタラクションに利用でき、人間の姿勢や動きを分析することで、非接触で人間とコンピュータのインタラクションを実現できます。たとえば、ジェスチャ認識を使用すると、コンピュータ、ゲーム、その他のデバイスをジェスチャで制御できます。

行動認識

人間の姿勢推定は、人体の姿勢や動きを分析することで人間の行動を識別する行動認識に利用できます。例えばスポーツでは、選手の姿勢や動きを分析することで、選手の動作技術や状態を評価することができます。

スポーツ分析

人間の姿勢推定は、人体の姿勢や動きを解析することで、人体の運動状態や軌跡を解析する動作解析に利用できます。例えば、フィットネスの分野では、人体の姿勢や動きを分析することで、動きの誤りを検出し、修正することができます。

以下は、PyTorch および torchvision ライブラリを使用した深層学習モデルを使用した人間の姿勢推定のコード例です。

pythonCopy codeimport torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet50
from PIL import Image
# 加载预训练的ResNet-50模型
model = resnet50(pretrained=True)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 加载图像
image_path = "path_to_image.jpg"
image = Image.open(image_path)
# 对图像进行预处理
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
input_tensor = preprocess(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)
# 利用模型进行前向推理
with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)
# 加载人体姿势关节点标签文件
labels_path = "path_to_labels.txt"
with open(labels_path, "r") as f:
    labels = f.read().splitlines()
# 解析预测结果
_, predicted_idx = torch.max(output, 1)
predicted_label = labels[predicted_idx.item()]
print("Predicted pose: ", predicted_label)

これは、事前トレーニングされた ResNet-50 モデルを使用して人間の姿勢推定のために入力画像を分類する単純なコード例にすぎないことに注意してください。コードを実行する前に、事前トレーニングされた ResNet-50 モデルの重みと人間のポーズのジョイントポイントラベルファイルをダウンロードし、そのパスをに設定する必要がありますlabels_path。さらに、姿勢推定を実行する画像のパスにimage_path置き換える。このサンプルコードは、人間の姿勢推定に深層学習モデルを使用する方法を理解するのに役立ちます。ただし、実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて適切なモデル、データセット、ラベルファイルを選択し、さらに多くのデータ処理と後処理を実行する必要がある場合があります。

要約する

人間の姿勢推定は、コンピュータビジョンの分野における重要な研究方向であり、コンピュータビジョンアルゴリズムを使用して画像やビデオ内の人体の姿勢情報を推測できます。人間の姿勢推定手法には 2D ベースの手法と 3D ベースの手法があり、人間とコンピュータのインタラクション、行動認識、動作分析など幅広い用途に使用されています。コンピュータービジョンとディープラーニングテクノロジーの継続的な開発により、人間の姿勢推定は実用化される可能性がますます高まっています。