Teknolojik gelişmeler, sürekli değişen fitness ve rehabilitasyon alanında eğitim ve terapiye yaklaşımımızı sürekli olarak değiştirmektedir.. İnsan Poz Tahmini (HPE) inovasyon alanında önemli bir atılımdır. Yapay zekayı kullanıyor (yapay zeka) ve insan hareketini anlamamızı ve geliştirmemizi dönüştürecek 3 boyutlu fotoğrafçılık.
İçindekiler
İnsan Poz Tahmini Nedir??
İnsan poz tahmini, bir görüntü veya videodaki insan vücudunun mekansal konfigürasyonunu belirleme sürecini ifade eder.. İnsan Poz Tahmini (HPE) bir yapay zekadır (yapay zeka) İnsan vücudunun hareketlerini fotoğraf veya videolardan dikkatle inceleyen ve yorumlayan sistem.
İnsan Poz Tahmini, HPE, kritik anatomik yer işaretlerini tanımlamak ve grafiğini çıkarmak için gelişmiş algoritmalar kullanır, eklemler ve uzuvlar gibi, Bir kişinin vücut pozisyonunun gerçek zamanlı olarak dijital bir tasvirini oluşturmak için. Bu özellik doğru biyomekanik analize olanak sağlar, sürekli performans izleme, ve çeşitli alanlarda proaktif yaralanma önleme, spor gibi, sağlık hizmeti, ve diğerleri (Cao ve diğerleri., 2017; Toşev & Szeged, 2014).
Üç Yaygın İnsan Modeli Türü
İnsan modellerinin üç yaygın kategorisi vardır.
1. İskelet Tabanlı Model:
İskelet tabanlı model, İnsan Poz Tahmininde temel ve vazgeçilmez bir yöntemdir. Ana vurgu iskelet eklemlerinin tanımlanması ve analizi üzerinedir., dizler dahil, dirsekler, kalçalar, ve omuzlar.
Bu model, sanal bir iskelet oluşturarak temel insan hareketlerinin ve postüral dinamiklerin büyük bir hassasiyetle kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.. Doğru hareket izlemeyi gerektiren uygulamalarda yaygın olarak kullanılır., biyomekanik alanındaki çalışmalar gibi, spor bilimi, ve karmaşık rehabilitasyon tedavileri.
İskelet modelinin eklem hareketlerini izole etme kapasitesi, onu hareket anormalliklerini tespit etmek ve düzeltmek ve kesin egzersiz rejimleri tasarlamak için faydalı kılar. (Shotton ve diğerleri., 2013).
2. Kontur tabanlı model:
Bu yaklaşım, pozları ve şekilleri algılamak ve sınıflandırmak için insan vücudunun dış hatlarını kullanır.. Bu yöntem özellikle görsel tanıma gerektiren uygulamalar için çok uygundur., jestlerin analizi, ve kullanıcı arayüzüyle etkileşimler.
Kontur tabanlı yaklaşım, bale gibi etkinlikleri doğru bir şekilde izleme ve inceleme yeteneğine sahiptir., yoga, ve dövüş sanatları, Büyük ölçüde hareketlerin şekline ve akışkanlığına dayanan, özellikle vücudun siluetini hedef alarak.
Dahası, bu model video oyunları ve sanal gerçeklik ortamlarında avantajlıdır, kullanıcının şeklini kaydederek etkileşimli deneyimi artırabildiğinden. Kontur tabanlı model, insan hareketliliğinin değerlendirilmesinde daha az rahatsız edici ve görsel açıdan daha sezgisel bir yaklaşım sunar (Bogo ve ark., 2016).
3. Hacim tabanlı Model:
Bu vücut hacimlerini ve formlarını ölçer, insan formunun üç boyutlu bir tasvirini sunan. Bu model, derinlemesine mekansal analiz ve tıbbi teşhislerin gerçekleştirilmesi için gereklidir., Vücudun tüm geometrisini doğru bir şekilde temsil etme yeteneğine sahip olduğundan, Kas kütlesini ve vücut yağının dağılımını kapsayan.
Klinik ortamlarda kullanılan hacim bazlı paradigma, vücut kompozisyonunun kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanır, Obezite gibi bozuklukların tanımlanmasını kolaylaştırmak, anoreksiya, ve kas atrofisi.
bunlara ek olarak, kişiselleştirilmiş giysi üretiminde yaygın olarak kullanılmaktadır, ergonomik faktörlerin analizi, ve sanal soyunma odalarının geliştirilmesi, Doğru vücut ölçümlerinin çok önemli olduğu durumlarda. Hacim bazlı model, insan vücudunun kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar, sağlık hizmetleri ve tüketici ürünlerindeki çeşitli uygulamalara uygun hale getirilmesi (Loper ve ark., 2015).
Bu insan modellerinin her biri, fitness antrenmanının bireysel ihtiyaçlarına göre benzersiz faydalar sağlar., rehabilitasyon terapisi, veya tıbbi teşhis. Bir modelin seçimi uygulamanın doğruluğu ve etkinliği üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir., İstenilen kullanım senaryosuna uygun modelin seçilmesinin öneminin altını çizerek.
Bu modeller, hassas eklem hareketlerini takip ederek insan biyomekaniği ve sağlık sonuçlarını daha iyi hale getirmek için anlayışımızı ve yeteneklerimizi birlikte geliştirir., vücut şekillerinin değerlendirilmesi, ve vücut hacimlerinin ölçülmesi.
3D İnsan Pozu Tahmini Nasıl Çalışır?
3D HPE, gelişmiş derinlik algılama teknolojilerini içerir, 4D kameralar gibi, mekansal verileri doğru bir şekilde kaydetmek için. Bu gelişmiş kameralar, kamera ile vücuttaki her nokta arasındaki mesafeyi belirlemek için hesaplamaları kullanır., konumların hassas 3 boyutlu yeniden yapılandırılmasına olanak tanır.
Veriler, eklem konumlarını ve hareketlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları tarafından analiz edilir. Bu, gerçek zamanlı geri bildirime ve ayrıntılı biyomekanik değerlendirmelere olanak tanır, özelleştirilmiş eğitim programları ve rehabilitasyon prosedürleri için gerekli olan (Zhou ve diğerleri., 2019).
İnsan Poz Tahmininin Kullanım Durumları ve Uygulamaları Visbody A600
Visbody, Dinamik 3D yeniden yapılandırma teknolojisi alanında öncü bir şirket, sunar Visbody A600—insanların antrenman yapma şeklini dönüştürmek için yapay zekayı fitness ekipmanlarıyla birleştiren devrim niteliğinde bir cihaz. Visbody A600 egzersiz ve rehabilitasyon prosedürlerinde aşağıdaki şekilde devrim yaratıyor:
-4D Derinlik Kamerası Doğruluğu: The A600 koşu bandı antrenmanları sırasında koşucuların iskelet eklemi verilerini doğru bir şekilde yakalamak ve analiz etmek için en son derinlik algılama teknolojisini kullanır. Bu düzeydeki hassasiyet, her bir eylemle ilişkili biyomekaniğin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına olanak tanır..
The A600 adım uzunluğu hakkında ayrıntılı bilgi sunabilir, eklem açıları, Verileri son derece hassas bir çözünürlükte yakalayarak genel duruş ve genel duruş. Bu bilgi bolluğu, performans ölçümlerini en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan, yüksek derecede özelleştirilmiş eğitim programlarının geliştirilmesine olanak sağlar., koşu verimliliğini artırmak, ve yaralanma riskini başarılı bir şekilde azaltıyor.
Eğitmenler ve terapistler, müdahaleleri bireysel kullanıcıların doğru hareket modellerine göre özelleştirerek kondisyon kazanımlarının etkinliğini artırabilirler.. Bu onların belirli zayıflıkları veya dengesizlikleri daha etkili bir şekilde hedeflemelerine olanak tanır (Shminchisescu & Tetikleyiciler, 2003).
– AI Çift Düşme Önleyici Tasarım: The A600 AI Çift Düşme Önleyici Tasarımı içerir, Egzersiz seansları sırasında güvenlik önlemlerini büyük ölçüde iyileştirmek için gelişmiş yapay zeka algoritmalarından yararlanan.
AI ikili düşme önleyici tasarım, herhangi bir dengesizlik veya dengesizlik belirtisini tespit etmek için kullanıcının hareketlerini sürekli izleyerek çalışır. Sistem olası bir düşme tespit ederse, bir kazayı önlemek için koşu bandının hızını otomatik olarak değiştirme veya tamamen durdurma özelliğine sahiptir..
Bu proaktif güvenlik yaklaşımı, kullanıcıları yalnızca yaralanmalardan korumakla kalmaz, aynı zamanda yoğun egzersiz rutinleri sırasında güvenin artmasını da sağlar.. Kullanıcılar sınırlarını güvenle aşabilirler, olarak A600 ek bir koruma düzeyi sunar.
Bu işlev özellikle rehabilitasyona giren kişiler veya düşmeye karşı artan duyarlılığı olan yaşlı kullanıcılar için avantajlıdır., kondisyon ve dayanıklılıkta uzun vadeli iyileştirmeleri teşvik ettiği için (Liu ve diğerleri., 2020).
Görünüm ve Gelecek Trendleri
İnsan Poz Tahmininin Geleceği (HPE) fitness ve rehabilitasyonda çok parlak görünüyor. Güven, yapay zekada devam eden ilerlemeden kaynaklanmaktadır (yapay zeka) ve sensör teknolojileri, HPE sistemleri için hassasiyeti artırmayı ve uygulama yelpazesini genişletmeyi amaçlayanlar.
Algoritmalarda ve daha yüksek çözünürlüklü sensörlerdeki gelişmelerin, insan hareketinin analizinde doğruluk ve ayrıntı düzeyini artırması bekleniyor.. Bu, sırayla, Geri bildirim kalitesinin ve tedavilerin etkinliğinin artmasına yol açacaktır (Xiao ve diğerleri., 2018).
Üstelik, HPE'nin yapay zeka destekli koşu antrenörleri ve akıllı analizörlerle birleştirilmesi, özel eğitim rutinlerini dönüştürmeye hazırlanıyor. Bu sistemler, bireylerin spesifik biyomekanik profillerine ve kondisyon hedeflerine göre antrenman rutinlerini kişiselleştirme yeteneğine sahiptir., daha önce ulaşılması imkansız olan bir düzeyde kişiselleştirme sağlamak.
Yapay zekayla geliştirilmiş koşu antrenörleri, kişinin gerçek zamanlı hareket kalıplarını değerlendirip hızlı değişiklikler ve tavsiyeler sunarak performansı optimize edebilir ve yaralanma riskini en aza indirebilir. Bu kişiselleştirilmiş yöntem yalnızca kullanıcının deneyimini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda eğitimin daha verimli ve kullanıcının özel hedeflerine uygun olmasını da garanti eder. (Chen ve diğerleri., 2019).
Teknoloji ile insan merkezli inovasyonun birleşmesi, kişiye özel sağlık ve sağlıklı yaşam çözümlerine yönelik önemli bir değişimi temsil ediyor. Bu teknolojilerin entegrasyonunun ve erişilebilirliğinin artmasıyla birlikte, profesyonel sporlar gibi çeşitli alanlarda daha geniş bir kabul görmesini bekleyebiliriz, fizik tedavi, ve hatta düzenli egzersiz rutinleri.
Potansiyel uygulamalar kapsamlıdır, Hastanın gelişimine dinamik olarak uyum sağlayan ileri rehabilitasyon programlarını kapsayan, ortalama kullanıcıya üst düzey rehberlik sunan tüketici fitness uygulamalarının yanı sıra (İkbal ve ark., 2018).
Üstelik, HPE'nin geleceği (Sağlık ve Beden Eğitimi) genel refahı iyileştirmek için büyük bir potansiyele sahiptir, kişiye özel egzersiz ve rehabilitasyon hizmetleri sunmanın yanı sıra (Sun ve ark., 2017).
Bu gelişmeler yalnızca kişisel sağlık ve zindeliği iyileştirmekle kalmayacak, aynı zamanda fiziksel aktiviteyi teşvik ederek ve yaralanma riskini daha yüksek düzeyde azaltarak daha geniş halk sağlığı çabalarını da destekler. (Li ve diğerleri., 2020).
Çözüm
İnsan Poz Tahmini, fitness ve rehabilitasyon teknolojilerinde çığır açan bir ilerlemeyi ifade ediyor. Gibi cihazlar olarak Visbody A600 ilerlemek, sadece antrenman yöntemlerini yeniden düşünmekle kalmıyor, aynı zamanda tüketicilerin fitness hedeflerine güvenli ve verimli bir şekilde ulaşmalarını da sağlıyorlar. Bu gelişmeleri benimsemek, teknolojinin insan yetenekleriyle zahmetsizce birleştiği bir geleceği garanti eder, sağlık ve refahın optimize edilmesinde yeni bir döneme öncülük ediyor.
Referanslar
– Bogo, F., Kanazava, A., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., & Siyah, M. J. (2016). “SMPL'yi koruyun: Tek bir görüntüden 3 boyutlu insan pozunun ve şeklinin otomatik tahmini.” Avrupa Bilgisayarlı Görme Konferansı.
– Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Şeyh, e. (2017). “Parça benzeşim alanlarını kullanarak gerçek zamanlı çok kişili 2D poz tahmini.” IEEE Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma Konferansı.
– Çen, C., Güneş, Y., Shang, J., & Wei, S. (2019). “Optimize edilmiş yapay zeka tabanlı koşu koçu sistemi.” Sağlık Bilişimi Dergisi.
– İkbal, U., Molçanov, P., Breuel, T., Safra, J., & Kautz, J. (2018). “Gizli 2.5D ısı haritası regresyonu yoluyla el pozu tahmini.” Avrupa Bilgisayarlı Görme Konferansı (ECCV).
– Li, R., Liu, Z., Zhang, L., Zhang, H., & Xie, X. (2020). “Uzamsal konfigürasyon-Artırılmış ısı haritası regresyonuyla insan poz tahmini.” Desen Tanıma Mektupları.
– Liu, J., Luo, Z., & Zhu, H. (2020). “4D kameralar kullanan yapay zeka tabanlı düşme algılama sistemi.” Biyomedikal Bilişim Dergisi.
– Koşucu, M., Mahmud, N., Romero, J., Pons-Moll, G., & Siyah, M. J. (2015). “SMPL: Kaplamalı, çok kişili doğrusal bir model.” Grafiklerde ACM İşlemleri (TREN).
– Shotton, J., Fitzgibbon, A., Aşçı, M., Keskin, T., Rezene, M., Moore, R., … & Blake'in, A. (2013). “Tek derinlikli görüntülerden parçalar halinde gerçek zamanlı insan pozu tanıma.” ACM'nin iletişimleri.
– Shminchisescu, C., & Tetikleyiciler, B. (2003). “Kovaryans ölçekli örneklemeyle eklemli insan hareketinin tahmin edilmesi.” Uluslararası Robotik Araştırma Dergisi.
– Güneş, X., Wei, Y., Liang, S., tang, X., & Güneş, J. (2017). “İntegral insan pozu regresyonu.” IEEE Uluslararası Bilgisayarlı Görme Konferansı.
– Toşev, A., & Szeged, C. (2014). “Derin poz: Derin sinir ağları aracılığıyla insan poz tahmini.” IEEE Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma Konferansı.
– Şia, B., Wu, H., & Wei, e. (2018). “İnsan poz tahmini ve takibi için basit temel çizgiler.” Avrupa Bilgisayarlı Görme Konferansı (ECCV).
– Zhou, X., Zhu, M., Leonardo'lar, S., Daniilidis'te, K., & Derpanis, k. G. (2019). “Akan kuklalarla insan pozunu tahmin etmek.” Desen Analizi ve Makine Zekasına İlişkin IEEE İşlemleri.
