OpenPose

OpenPose нь хүний позыг тооцоолох олон талын, бодит цагийн ажиллагаатай фреймворк юм. Энэ нь зургийн болон видеоны урсгалуудаас хүний биеийн гол цэгүүд, тухайлбал нүүрний цэгүүд, гарын байрлал, бүтэн бие зэргийг илрүүлэх боломжтой. OpenPose нь компьютерийн хараа, эрүүл мэнд, спортын шинжилгээ зэрэг салбарт өргөн ашиглагдаж байгаа бөгөөд нарийвчлал сайтай, хурдан ажилладаг.

OpenPose-ийн онцлогууд

OpenPose нь хүний хөдөлгөөн, ясны бүтцийг нарийвчлалтай тооцоолох чадвараараа алдартай. Үүний зарим гол онцлогууд:

• Олон хүний позыг тооцоолох: OpenPose нь зураг, видеонд байгаа олон хүнийг илрүүлж, тэдгээрийн биеийн цэгүүдийг ялган тооцоолох боломжтой.
• Бүтэн биеийн цэгүүдийг илрүүлэх: Фреймворк нь биеийн болон хөлийн цэгүүд (25 цэг), гарын цэгүүд (21 цэг/гар), нүүрний цэгүүд (70 цэг) гэсэн гурван үндсэн ангиллын 135 цэгийг илрүүлдэг.
• Бодит цагийн боловсруулалт: OpenPose нь гүн сургалтын моделиудыг оновчилсон учраас видеоны урсгалыг бодит цагаар боловсруулах боломжтой бөгөөд энэ нь интерактив хэрэглээнд тохиромжтой.
• Урьдчилан сургагдсан моделиуд: OpenPose нь янз бүрийн хэрэглээнд зориулсан урьдчилан сургагдсан моделиудыг санал болгодог нь хэрэглэгчдэд өөрсдийн моделийг сургах шаардлагагүй болгодог.
• Олон платформ дэмжих: Энэ нь Windows, Linux, macOS зэрэг олон үйлдлийн системүүд дээр ажилладаг бөгөөд GPU болон CPU-г дэмждэг.
• Уян хатан байдал ба өөрчлөлт: Хэрэглэгчид өөрсдийн хэрэглээнд тохируулан моделийн параметрүүдийг өөрчлөх замаар фреймворкийг өөрчлөх боломжтой.

OpenPose-ийн ажиллах зарчим

OpenPose нь позыг тооцоолоход хоёр үе шаттай процесс ашигладаг бөгөөд үүнд гүн сургалтын техникүүд орно:

1. Хэсгийн холбоосын талбарууд (Part Affinity Fields – PAFs)

OpenPose нь Convolutional Neural Networks – CNNs-г ашиглан PAFs-ыг таамаглаж, ингэснээр биеийн хэсгүүдийн байршил, чиг баримжааг кодлох боломжтой болдог. PAFs нь янз бүрийн цэгүүдийн хоорондын холболтын магадлалыг илэрхийлдэг бөгөөд энэ нь системд хүний позыг үр дүнтэй тооцоолоход тусалдаг.

2. Цэгүүдийн илрүүлэлт ба холболт

Цэгүүдийг илрүүлсний дараа OpenPose нь тэдгээрийг зөв холбохын тулд холболтын процессыг явуулдаг. Энэ процесс нь олон хүнийг таних, тэдгээрийн биеийн цэгүүдийг зөв холбох, улмаар бүтэн биеийн холбоог үүсгэхэд тусалдаг. Энэ нь хэт их давхцалтай, олон хүнтэй дүр зурагт ч гэсэн хүмүүсийг үр дүнтэй тус тусад нь ялгах боломжийг олгодог.

Эдгээр хоёр үе шатыг хослуулснаар OpenPose нь нарийвчлал сайтай, найдвартай позын тооцоолол хийх боломжтой болдог.

OpenPose-ийн хэрэглээ

1. Эрүүл мэнд ба нөхөн сэргээлт

2. Спортын шинжилгээ

3. Хүн-компьютерийн харилцан үйлчлэл (Human-Computer Interaction – HCI)

4. Анимаци ба тоглоом

5. Аюулгүй байдал ба тандалт

Техникийн сорилтууд ба хязгаарлалтууд

OpenPose нь гайхалтай чадвартай ч гэсэн тодорхой сорилтуудтай тулгардаг:

1. Тооцооллын шаардлага

• Бодит цагийн горимд OpenPose-ийг ажиллуулахын тулд өндөр гүйцэтгэлтэй GPU шаардлагатай бөгөөд энэ нь зах зээлийн зарим төхөөрөмжүүдэд хязгаарлалт учруулж болзошгүй юм.
• Олон хүнийг зэрэг боловсруулах нь тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлыг нэмэгдүүлдэг.

2. Давхцал ба тодорхойгүй байдал

• Хүмүүс бие биенээ хаах эсвэл биеийн зарим хэсгүүд нь камераас далд байх үед позын тооцооллын нарийвчлал буурдаг.
• Маш хэцүү позууд эсвэл төвөгтэй орчинд биеийн хэсгүүдийг илрүүлэх нь сорилттой хэвээр байна.

3. Орчны мэдрэмж

• Гэрэлтүүлгийн нөхцөл, камерын өнцөг зэрэг орчны хүчин зүйлс нь илрүүлэлтийн нарийвчлалд нөлөөлж болно.
• Ар талын чимээ шуугиан нь цэгүүдийн холболтод алдаа гарахад хүргэж болзошгүй.