introdução
O movimento humano é uma fonte muito importante de informação que transmite as intenções, emoções e comportamentos das pessoas. Portanto, é uma tarefa desafiadora para os computadores reconhecer e compreender com precisão os movimentos humanos. O Reconhecimento da Ação Humana no campo da visão computacional visa identificar e interpretar automaticamente padrões e comportamentos de movimento humano a partir de imagens ou vídeos. Este artigo apresentará a importância, os campos de aplicação e os algoritmos comuns de visão computacional para reconhecimento de ações humanas.
Importância e áreas de aplicação
O reconhecimento da ação humana tem um importante valor de aplicação em muitos campos. Aqui estão algumas áreas de aplicação comuns:
Vigilância por vídeo e segurança
O reconhecimento de movimento humano pode ajudar o sistema de monitoramento a detectar e alarmar automaticamente comportamentos anormais, como roubo, violência, etc. Pode ser usado para segurança em locais públicos, bancos, aeroportos e outros locais.
Interação humano-computador e realidade virtual
O reconhecimento da ação humana pode ser usado em sistemas de interação humano-computador, como reconhecimento de gestos e controle de postura. Ele pode ajudar os usuários a interagir com os computadores de forma intuitiva e fornecer um método de operação mais natural e conveniente. Além disso, no campo da realidade virtual, o reconhecimento da ação humana pode ser usado para rastrear os movimentos do usuário em tempo real para alcançar uma experiência interativa mais realista.
Análise de Movimento e Assistência de Reabilitação
O reconhecimento de movimento humano pode ser usado para análise de movimento e assistência de reabilitação. Pode ajudar os atletas a melhorar sua técnica e melhorar seu desempenho esportivo. Ao mesmo tempo, também pode ser usado como assistência de reabilitação para ajudar os pacientes em reabilitação a monitorar e avaliar os efeitos do treinamento de reabilitação.
mídia e entretenimento
O reconhecimento de movimento humano pode ser usado para efeitos especiais de filmes, jogos e controle de personagens virtuais. Permite que personagens virtuais reajam em tempo real de acordo com as ações do usuário, potencializando a experiência de entretenimento.
Algoritmos de Visão Computacional
O reconhecimento da ação humana é uma tarefa complexa e diversificada que requer uma combinação de vários algoritmos de visão computacional para ser alcançada. Aqui estão alguns algoritmos comuns:
Métodos baseados em aprendizagem profunda
A aprendizagem profunda fez avanços significativos no reconhecimento da ação humana. Métodos baseados em redes neurais convolucionais (CNN) podem extrair recursos de imagens ou vídeos e usar redes neurais recorrentes (RNN) ou redes de memória de longo e curto prazo (LSTM) para capturar informações de séries temporais. Esses métodos apresentam bom desempenho de reconhecimento, mas requerem uma grande quantidade de dados anotados e recursos computacionais.
Métodos baseados na estimativa de atitude
A estimativa de pose é uma etapa importante de pré-processamento para o reconhecimento da ação humana. Ele pode extrair informações da postura do corpo humano por meio da detecção e rastreamento de pontos articulares. Métodos baseados na estimativa de atitude podem usar informações como trajetórias articulares e ângulos articulares para representar e identificar movimentos humanos.
Métodos baseados em fluxo óptico
O fluxo óptico é um método de representar o movimento dos pixels em uma imagem. Os métodos baseados em fluxo óptico podem capturar as informações de movimento do corpo humano calculando o campo de fluxo óptico entre quadros consecutivos. Esses métodos são geralmente usados para processar sequências de vídeo e são robustos para mudanças rápidas na ação e nos detalhes.
A seguir está um algoritmo para métodos baseados em fluxo óptico para implementar o rastreamento de fluxo óptico:
- Primeiro, duas imagens consecutivas são selecionadas como entrada, chamadas de quadro anterior e quadro atual, respectivamente.
- Pré-processe o quadro anterior e o quadro atual, como escala de cinza ou eliminação de ruído de cores.
- Use um algoritmo de fluxo óptico (como o algoritmo Farneback ou o algoritmo Lucas-Kanade) para calcular o campo de fluxo óptico entre o quadro anterior e o quadro atual. O campo de fluxo óptico representa as informações de movimento de cada pixel da imagem.
- Dependendo do campo de fluxo óptico calculado, diferentes métodos podem ser escolhidos para rastrear o fluxo óptico.
- Um método comum é usar a direção e a magnitude do vetor de fluxo óptico para estimar a trajetória do alvo. Você pode definir um limite para filtrar vetores de fluxo óptico com uma certa quantidade de movimento e, em seguida, estimar a trajetória de movimento do alvo com base nas informações de posição desses vetores de fluxo óptico.
- Outro método é usar a direção e a magnitude do vetor de fluxo óptico para estimar a velocidade de movimento do alvo. O valor médio ou máximo do vetor de fluxo óptico pode ser calculado para obter a velocidade média ou máxima de movimento do alvo.
- Análises e aplicações adicionais podem ser realizadas com base nos resultados do rastreamento, como detecção de alvo, rastreamento de alvo, reconhecimento de ação, etc. Deve-se notar que a seleção e as configurações dos parâmetros do algoritmo de fluxo óptico terão um impacto nos resultados do rastreamento, portanto, em aplicações práticas, ele precisa ser ajustado e otimizado de acordo com circunstâncias específicas. A seguir está um exemplo de código para rastreamento de fluxo óptico baseado no algoritmo Farneback:
pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')
# 读取第一帧
ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建光流图像的掩码
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[...,1] = 255
while(1):
# 读取当前帧
ret, frame2 = cap.read()
next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算光流
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
# 将光流转换为颜色图像
mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])
hsv[...,0] = ang*180/np.pi/2
hsv[...,2] = cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
rgb = cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR)
# 显示光流图像
cv2.imshow('Optical Flow',rgb)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 更新前一帧
prvs = next
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()Neste código de exemplo, usamos a função calcOpticalFlowFarneback da biblioteca OpenCV para calcular o fluxo óptico entre dois quadros. Lemos o arquivo de vídeo e usamos o primeiro quadro como o quadro anterior. Em seguida, usamos um loop while para ler cada quadro do vídeo e calcular o fluxo óptico entre cada quadro e o quadro anterior. A seguir, convertemos o fluxo óptico em uma imagem colorida e a exibimos na janela. Finalmente, paramos o rastreamento do fluxo óptico e fechamos a janela pressionando a tecla 'q'.
Métodos baseados em extração e classificação de características
Os métodos tradicionais de visão computacional normalmente usam recursos projetados à mão para representar ações humanas e usam algoritmos de aprendizado de máquina para classificação. Por exemplo, recursos como histogramas de fluxo óptico e descritores de forma são usados para reconhecimento de ação. Esses métodos apresentam bom desempenho em alguns conjuntos de dados de pequena escala.
A seguir está um exemplo de código para implementar uma abordagem baseada em estimativa de pose:
pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
# 加载预训练的人脸检测器和姿态估计器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
pose_estimator = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('pose_deploy_linevec_faster_4_stages.pb')
# 读取输入的图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
# 提取人脸区域
face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
# 对人脸区域进行姿态估计
blob = cv2.dnn.blobFromImage(face_roi, 1.0, (224, 224), (104.0, 177.0, 123.0), False, False)
pose_estimator.setInput(blob)
output = pose_estimator.forward()
# 解析姿态估计结果
for i in range(0, output.shape[2]):
confidence = output[0, 0, i, 2]
if confidence > 0.5:
# 获取关键点坐标
x_coord = int(output[0, 0, i, 3] * w)
y_coord = int(output[0, 0, i, 4] * h)
# 在人脸区域绘制关键点
cv2.circle(face_roi, (x_coord, y_coord), 3, (0, 255, 0), -1)
# 在原图像中绘制人脸和姿态估计结果
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('Output', image)
# 显示结果
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()Este código implementa um método baseado em estimativa de pose usando a biblioteca OpenCV. Primeiro, o detector facial pré-treinado e o estimador de pose são carregados. Em seguida, a imagem de entrada é lida e convertida em uma imagem em tons de cinza. Em seguida, use um detector facial para detectar áreas faciais na imagem. Para cada face detectada, a região da face é extraída e sua pose é estimada. Ao analisar os resultados da estimativa de pose, as coordenadas dos pontos-chave da face podem ser obtidas. Finalmente, os pontos-chave desenhados e as molduras faciais são adicionados à imagem original e os resultados são exibidos.
Desafios e perspectivas
Embora o reconhecimento da acção humana tenha aplicações generalizadas em muitos domínios, ainda existem muitos desafios que precisam de ser ultrapassados. Aqui estão alguns desafios:
- Mudanças no ângulo de visão e oclusão: O reconhecimento da ação humana requer o reconhecimento preciso das ações humanas sob diferentes ângulos de visão e oclusões.
- Reconhecimento de ações de várias pessoas: Como distinguir e identificar diferentes ações entre várias pessoas é um problema desafiador.
- Falta de dados e dificuldade na rotulagem: A obtenção de conjuntos de dados rotulados em grande escala é uma questão fundamental para o reconhecimento da ação humana.
- Tempo real e eficiência: O tempo real é um requisito importante em alguns campos de aplicação, e algoritmos e sistemas eficientes são necessários para atender a esse requisito. No futuro, com o desenvolvimento contínuo da aprendizagem profunda e da tecnologia de visão computacional, o reconhecimento da ação humana alcançará maiores avanços. Ao mesmo tempo, combinado com informações de outros sensores (como sensores de profundidade, sensores inerciais, etc.), o movimento do corpo humano será analisado e compreendido com mais precisão.
para concluir
O reconhecimento da ação humana é uma importante direção de pesquisa no campo da visão computacional e tem amplo valor de aplicação. Usando algoritmos como aprendizado profundo, estimativa de pose, fluxo óptico e extração de recursos, o reconhecimento e a interpretação automáticos das ações humanas podem ser alcançados. No entanto, ainda existem muitos desafios que precisam de ser resolvidos, tais como mudanças de perspetiva, reconhecimento de ações multipessoais e falta de dados. No futuro, com o desenvolvimento da tecnologia, podemos esperar algoritmos de reconhecimento de ações humanas mais precisos e eficientes para fornecer às pessoas melhores serviços e experiências.