Аналіз та моделювання пози людини в реальному часі на основі штучного інтелекту

Микола Капій

Микола Капій НЛТУ України, Львів, Україна https://orcid.org/0009-0006-9488-5824

Ключові слова: розпізнавання пози, реальний час, штучний інтелект, нейронна мережа, ймовірнісна корекція, комп'ютерний зір, моделювання

Анотація

У цій статті була розглянута проблема аналізу та моделювання пози людини в реальному часі на основі методів штучного інтелекту. Було представлено підходи до автоматичного розпізнавання ключових точок тіла за допомогою нейронних мереж та вдосконалення моделі за допомогою ймовірнісної корекції позиції для підвищення точності результату. Цей підхід має комбінацію обчислювальної ефективності та точності, яка робить його надійним методом аналізу позицій навіть у режимі реального часу. Також було показано приклад реалізації на Python, який дає змогу використовувати цю технологію у багатьох сферах життя, наприклад, спортивний аналіз, контроль за станом здоров’я та інтерактивні системи.

Посилання

[1] S. Ren, Y. Li, and Z. Zhang, "Real-time Human Pose Estimation with Convolutional Neural Networks," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 28, no. 7, pp. 1794 1807, July 2018. DOI: 10.1109/TCSVT.2017.2743930.
[2] S. K. Jha, S. Agarwal, and M. S. Gupta, "Improving Pose Estimation in HumanRobot Interaction Systems using Bayesian Filtering," Journal of Robotics and Autonomous Systems, vol. 118, pp. 79-89, April 2019. DOI: 10.1016/j.robot.2019.02.009.