(Nyitókép: dwi)
Az emberi mozgáselemzésben alkalmazott gépi tanulási technológiák magukban foglalják a mély neurális hálózatokat, konvolúciós neurális hálózatokat (CNN), rekurzív neurális hálózatokat (RNN), gépi tanulási algoritmusokat és számítógépes látással és érzékeléssel foglalkozó módszereket. Az algoritmusokat olyan adatokkal táplálják, mint a mozgásra vonatkozó videofelvételek, 3D-térképek, gyorsulásmérő adatok és más szenzorokból származó információk.
Felhasználási területek
Sportteljesítmény optimalizálása: Az emberi mozgáselemzés segítségével lehetőség nyílik a sportolók mozgásának részletes elemzésére, a technika javítására és a teljesítmény optimalizálására.
Sérülések megelőzése és rehabilitáció: A gépi tanulási algoritmusok felhasználhatók a sérülések kockázatának és az egészségügyi állapotnak a becslésére. Emellett segítséget nyújthatnak a rehabilitációs folyamat során a sérült területek helyes mozgásának követésében és monitorozásában.
Idősek és mozgáskorlátozottak gondozása: Az emberi mozgáselemzés technológiája segítséget nyújthat az idősek és a mozgáskorlátozottak számára, hogy biztonságosabb és aktívabb életet élhessenek. A rendszerek képesek érzékelni és figyelmeztetni a leesési kockázatot, valamint megfigyelni a tevékenységeket és monitorozni az egészségügyi állapotot.
Ember-gép együttműködés: Az emberi mozgáselemzés segítségével a gépek képesek lesznek az emberi mozgás jelentésének megértésére és az emberrel való hatékonyabb együttműködés
Ez csak néhány példa arra, hogyan alkalmazhatók a gépi tanulási technológiák az emberi mozgás elemzésére.
Az emberi mozgásminták és tevékenységek elemzésére számos megközelítést és technikát alkalmaznak. Az alábbiakban bemutatunk néhány kulcsfontosságú, az emberi mozgáselemzésben általánosan alkalmazott gépi tanulási technológiát:
- Pózbecslés: A pózbecslés a test ízületeinek és térbeli kapcsolatainak becslését jelenti bemeneti adatokból, például képekből vagy videókból. A pózbecslési feladatokhoz általában a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) és a rekurrens neurális hálózatokat (RNN) használják. Ezek a modellek képesek megtanulni az emberi test kulcspontjainak felismerését és követését, lehetővé téve a különböző mozgások és pózok elemzését.
- Cselekvésfelismerés: A cselekvésfelismerés az egyének által végzett konkrét cselekvések vagy tevékenységek azonosítására és osztályozására összpontosít. Ez úgy érhető el, hogy a gépi tanulási modelleket nagy adathalmazokon képezzük ki, amelyek annotált videókat vagy mozgásrögzítési adatokat tartalmaznak. A cselekvésfelismerési feladatokhoz gyakran használnak konvolúciós neurális hálózatokat, rekurrens neurális hálózatokat és ezek kombinációit (például 3D-konvolúciós hálózatokat).
- Járáselemzés: A járáselemzés magában foglalja az egyén járásmintájának tanulmányozását különböző célokból, például a rendellenességek azonosítása vagy az egyének felismerése a járásuk alapján. A gépi tanulási algoritmusok, beleértve a mély tanulási modelleket is, betaníthatók az érzékelőkből, például gyorsulásmérőkből vagy nyomásérzékeny szőnyegekből gyűjtött járási adatokon, hogy kivonják a jellemzőket és osztályozzák a különböző járásmintákat.
- Mozgáspálya-elemzés: A gépi tanulási technikák alkalmazhatók az emberi mozgás trajektóriáinak elemzésére és megértésére. Ez magában foglalhatja a testrészek mozgásának időbeli követését és olyan jellemzők kinyerését, mint a sebesség, a gyorsulás vagy az útvonal görbülete. A trajektóriaelemzéshez alkalmazhatók a támogató vektoros gépek (SVM), a döntési fák vagy a mély tanulási modellek.
- Biomechanikai modellezés: A biomechanikai modellek az emberi test mozgás közbeni mechanikai viselkedését szimulálják. A gépi tanulás ezen modellek optimalizálására és finomítására használható a mozgásrögzítési adatokon történő betanítással. Ez a megközelítés lehetővé teszi az ízületi szögek, erők és izomaktiválások részletes elemzését a különböző mozgások során.
A terület gyorsan fejlődik, és a kutatók továbbra is új technikákat és modelleket kutatnak a mozgáselemző rendszerek pontosságának és alkalmazhatóságának javítása érdekében.
