За пределами движений: физика человеческих действий

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что учет физических сил, действующих на тело, значительно повышает точность и надежность систем распознавания человеческих движений.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Оценка сил, полученная из видео с использованием физически обоснованной модели, объединяется с традиционными визуальными данными - RGB-изображением, позой и силуэтом - посредством объединения на уровне признаков или решений, что позволяет адаптировать систему к конкретным задачам. — Оценка сил, полученная из видео с использованием физически обоснованной модели, объединяется с традиционными визуальными данными — RGB-изображением, позой и силуэтом — посредством объединения на уровне признаков или решений, что позволяет адаптировать систему к конкретным задачам.

В работе представлен эмпирический анализ влияния динамики сил на задачи распознавания походки, действий и автоматического создания видео-описаний.

Несмотря на значительный прогресс в области понимания человеческих движений, современные подходы зачастую игнорируют фундаментальные биомеханические аспекты, такие как силы, действующие в суставах. В данной работе, ‘Beyond Motion Pattern: An Empirical Study of Physical Forces for Human Motion Understanding’, проведено эмпирическое исследование влияния учета этих сил на точность и надежность систем распознавания движений. Полученные результаты демонстрируют, что интеграция данных о силах существенно улучшает производительность моделей в задачах идентификации походки, распознавания действий и генерации видео-описаний. Способны ли физически обоснованные модели движений преодолеть ограничения существующих систем, особенно в условиях динамичных сцен и частичной видимости?

За гранью зрения: Ограничения традиционного понимания движения

Современные методы понимания человеческих движений часто опираются на анализ внешнего вида — распознавание образов на видео или изображениях — или на кинематические модели, описывающие последовательность движений конечностей. Однако, эти подходы демонстрируют ограниченные возможности при интерпретации тонких нюансов и сложных взаимодействий. Например, различение между движением, вызванным болью, и намеренным изменением позы представляет значительную трудность для систем, полагающихся исключительно на визуальную информацию или математическое описание траекторий. Неспособность учитывать контекст и внутренние причины движения приводит к неточностям и упрощенному пониманию, что ограничивает применение подобных систем в областях, требующих высокой степени надежности и точности, таких как медицина или робототехника.

Существующие методы анализа движений человека зачастую не учитывают глубинные биомеханические принципы и законы физики, лежащие в основе каждого действия. Вместо комплексного рассмотрения сил, моментов и анатомических ограничений, многие модели сосредотачиваются исключительно на визуальном отслеживании или кинематическом описании траекторий. Это приводит к неспособности адекватно интерпретировать сложные или неоднозначные движения, особенно в ситуациях, когда визуальная информация ограничена или искажена. Например, система может идентифицировать поднятие руки, но не сможет определить, вызвано ли оно намеренным усилием, реакцией на боль или следствием потери равновесия. Понимание взаимосвязи между анатомией, физиологией и физическими законами позволяет создать более надежные и точные модели, способные предсказывать и интерпретировать движения человека с большей уверенностью, а также учитывать индивидуальные особенности и физическое состояние.

Существующий анализ движений человека зачастую ограничивается описанием что происходит, игнорируя фундаментальный вопрос о почему. Большинство современных систем распознавания действий фокусируются на визуальном отслеживании или кинематическом моделировании, что позволяет определить положение тела в пространстве и скорость изменения этих параметров. Однако, без понимания намерений, физиологических ограничений и контекста, интерпретация остается поверхностной. Например, система может зафиксировать, что человек поднимает руку, но не способна определить, делает ли он это, чтобы помахать, указать направление или защититься от опасности. Отсутствие учета этих скрытых факторов приводит к ошибкам в интерпретации и ограничивает возможности создания действительно интеллектуальных систем, способных к полноценному взаимодействию с человеком и предсказанию его дальнейших действий. Понимание мотивации, стоящей за движением, является ключевым шагом к созданию систем, способных к более глубокому и осмысленному анализу человеческого поведения.

Визуализация RGB-кадров и соответствующих сил движения, полученных из различных наборов данных для распознавания походки, действий и автоматической генерации подписей к видео, показывает, что величина актуации суставов кодируется цветом, при этом более светлые оттенки указывают на большую величину.

Биомеханическая революция: Моделирование движения с помощью сил

Предлагается дополнить традиционные методы анализа движения использованием силы как модальности, представляя движение через величину моментов в суставах и применение физических принципов. Вместо описания движения исключительно геометрическими параметрами, данный подход фокусируется на силах, вызывающих вращение в суставах — то есть, на моменте $τ$, который является произведением силы $F$ и плеча силы $r$ ($τ = Fr$). Использование моментов в суставах позволяет более точно моделировать динамику движения и учитывать влияние различных сил, действующих на тело, что обеспечивает более полное и интерпретируемое представление о человеческой моторике.

Использование подходов, основанных на физике, позволяет выйти за рамки геометрических оценок движения и перейти к моделированию действующих сил. Традиционные методы часто полагаются на отслеживание положений суставов и вычисление углов, что дает лишь поверхностное представление о движении. В отличие от этого, физически обоснованные модели вычисляют силы и моменты, необходимые для выполнения движения, опираясь на принципы динамики. Это позволяет учитывать инерцию, гравитацию и другие внешние силы, а также внутренние силы, генерируемые мышцами. В результате, такие модели предоставляют более точное и полное описание движения, позволяя анализировать не только что происходит, но и почему, а также прогнозировать дальнейшее поведение системы. Например, при моделировании ходьбы, такие подходы позволяют вычислить силы реакции опоры, моменты в суставах и работу мышц, что невозможно сделать при использовании только геометрических данных.

В основе предлагаемого подхода лежит использование уравнений Эйлера-Лагранжа, являющихся мощным математическим аппаратом для моделирования динамических систем. Эти уравнения, основанные на принципах вариационного исчисления, позволяют вывести уравнения движения системы, учитывая кинетическую и потенциальную энергии, а также ограничения, наложенные на систему. Формально, уравнения Эйлера-Лагранжа выражаются как $ \frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L}{\partial \dot{q}_i}\right) — \frac{\partial L}{\partial q_i} = Q_i $, где $L$ — лагранжиан системы (разность кинетической и потенциальной энергии), $q_i$ — обобщённые координаты, а $Q_i$ — обобщённые силы. Применение данного подхода позволяет описывать сложные движения, учитывая взаимодействие различных сил и моментов, и получать аналитические решения или использовать численные методы для их приближённого вычисления.

Использование модели, основанной на силах и моментах, позволяет получить более полное и интерпретируемое представление о человеческих движениях по сравнению с традиционными геометрическими подходами. В то время как геометрические модели описывают только положение и траекторию тела, модель, основанная на силах, предоставляет информацию о причинах движения — силах, действующих на суставы и приводящих к изменению положения. Это достигается путем решения $уравнений Эйлера-Лагранжа$, которые позволяют рассчитать моменты сил, необходимые для выполнения конкретного движения. В результате, модель предоставляет не только описание «что» происходит, но и «почему» происходит, что делает ее более полезной для анализа движений, диагностики нарушений и разработки систем реабилитации. Возможность интерпретации сил и моментов позволяет понять, какие мышцы задействованы, насколько эффективно они работают и какие корректировки могут быть необходимы.

Анализ влияния отключения данных о силах в суставах на датасете NTU-RGB+D 60 показал, что модель наиболее чувствительна к силам в плечах, верхней части головы и коленях, что указывает на ключевую роль динамики верхней части тела и опорных конечностей в распознавании действий.

От биомеханики к распознаванию: Применение физически обоснованных моделей

В области распознавания походки (Gait Recognition) применяется подход, основанный на моделировании человеческой позы с использованием SMPL. Эта параметрическая модель тела позволяет получить точное представление о скелетной структуре и движении. Для извлечения признаков из полученных данных используется 3D Spatial-Transformation Network, обеспечивающая устойчивость к изменениям перспективы и масштаба. Комбинация SMPL и 3D Spatial-Transformation Network позволяет эффективно кодировать информацию о походке, что, в свою очередь, способствует повышению точности систем распознавания.

Для задачи распознавания действий мы использовали архитектуру BlockGCN (Block Graph Convolutional Network) для обработки признаков, полученных на основе моделирования биомеханики. BlockGCN позволяет эффективно анализировать взаимосвязи между частями тела и динамику движений, что повышает точность распознавания действий. В результате применения данной методики наблюдается улучшение показателей точности на датасетах Penn Action (на 2.00%) и NW-UCLA (на 0.97%) по сравнению с существующими подходами.

В ходе экспериментов было продемонстрировано улучшение точности распознавания тонких изменений в движениях. На датасете Gait3D, модель достигла точности Rank-1 в 47.3%. Данный показатель отражает способность системы правильно идентифицировать индивидуальные особенности походки, даже при незначительных вариациях в манере движения. Высокая точность Rank-1 указывает на то, что в 47.3% случаев правильный вариант идентификации находится на первом месте в списке предсказаний модели, что свидетельствует о надежности и эффективности предложенного подхода к анализу биомеханических данных.

В ходе экспериментов по распознаванию действий наблюдалось улучшение показателей точности на двух стандартных наборах данных. На наборе Penn Action достигнут прирост точности в 2.00%, а на наборе NW-UCLA — 0.97%. Данные результаты демонстрируют эффективность использования предложенного подхода для анализа и классификации динамических сцен, включающих различные человеческие действия.

Применение физически обоснованных моделей, таких как SMPL и BlockGCN, позволяет получить более полное и информативное представление о движении в видеопотоке, что положительно сказывается на задачах автоматической генерации текстовых описаний видео (Video Captioning). Вместо анализа необработанных пикселей или поверхностных признаков, предложенный подход предоставляет информацию о структуре и динамике человеческих движений, включая позу, жесты и взаимодействия с окружением. Это позволяет системе генерировать более точные и детальные описания, отражающие не только что происходит в видео, но и как это происходит, учитывая биомеханические особенности движения.

Модель Qwen2.5-VL с усилением на основе механических усилий генерирует более точные описания видео, явно отражая физические усилия, в отличие от базовой модели, которая часто выдает неточные формулировки.

Оценка качества подписей: Метрики и наборы данных

Для всесторонней оценки эффективности разработанной модели автоматической генерации подписей к видео использовался датасет BoFiT. Этот датасет, содержащий видеоролики с упражнениями и соответствующими описаниями, позволил провести строгую и объективную оценку качества генерируемых подписей. BoFiT отличается разнообразием упражнений и детализацией описаний, что делает его идеальным инструментом для проверки способности модели точно и полно передавать содержание видеоряда. Использование именно этого датасета позволило получить надежные результаты, демонстрирующие потенциал разработанного подхода для решения задач, связанных с анализом и пониманием видеоконтента, в частности, в сфере фитнеса и реабилитации.

Для всесторонней оценки качества автоматически генерируемых описаний видео использовались метрики $BERTScore$ и $ROUGE-L$. $BERTScore$ оценивает семантическую схожесть между сгенерированным текстом и эталонными описаниями, учитывая контекст и смысл слов, что позволяет выявить более тонкие соответствия, чем простые совпадения лексем. В свою очередь, $ROUGE-L$ фокусируется на полноте и точности, измеряя самую длинную общую подпоследовательность между сгенерированным и эталонным текстом, что особенно важно для оценки способности системы охватить ключевые элементы происходящего на видео. Комбинированное использование этих метрик обеспечивает комплексную оценку, учитывающую как семантическое соответствие, так и полноту информации, что необходимо для надежной оценки качества работы системы автоматического описания видео.

Результаты оценки качества генерируемых описаний видео демонстрируют значительное улучшение как точности, так и беглости речи. Применение метрик $BERTScore$ и $ROUGE-L$ на наборе данных BoFiT позволило зафиксировать прирост в 0.0037 по $BERTScore$, что свидетельствует о более глубоком семантическом сходстве с эталонными описаниями, и увеличение на 0.029 по $ROUGE-L$, указывающее на улучшение полноты извлечения ключевой информации. Эти показатели подтверждают, что разработанный подход способен создавать описания, которые не только точно отражают содержание видео, но и звучат естественно и связно, обеспечивая высокую степень понимания для пользователя.

Разработанные технологии автоматического описания видео открывают новые возможности для широкого спектра приложений. В частности, в области мониторинга физической активности и реабилитации, система может анализировать движения и предоставлять обратную связь, помогая пользователям корректировать технику выполнения упражнений или отслеживать прогресс восстановления. Кроме того, подобные системы способны значительно улучшить взаимодействие человека и компьютера, позволяя создавать более интуитивно понятные интерфейсы, реагирующие на действия пользователя и предоставляющие релевантную информацию в виде текстовых описаний. Перспективы использования включают в себя разработку персональных тренеров, автоматизированные системы оценки физической формы и создание более доступных и эффективных инструментов для людей с ограниченными возможностями.

Анализ влияния отдельных суставов на качество генерируемых подписей к видео на наборе BoFiT показал, что наибольшее значение для описания тонких движений человека имеют силы, действующие в плечевых, локтевых и запястных суставах.

Исследование показывает, что системы понимания человеческих движений часто игнорируют фундаментальные физические принципы, сосредотачиваясь на поверхностных закономерностях. Авторы предлагают добавить в анализ данных о силах, действующих на тело, что позволяет создавать более устойчивые и точные модели. Это напоминает о старой истине: элегантная теория бессильна, если она не учитывает суровую реальность продакшена. Как метко заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть построен на прочном фундаменте понимания мира, а не просто на статистических корреляциях». Внедрение физически обоснованных моделей — это попытка добавить этот фундамент, хотя бы в области анализа движений. В конечном итоге, каждая «революционная» технология — это лишь временное решение, требующее постоянной доработки и адаптации к меняющимся условиям.

Куда Поведёт Нас Физика?

Итак, добавили силы. Прекрасно. Как обычно, сначала всё выглядит элегантно, графики растут, точность ползёт вверх. Но не стоит обманываться. Этот рост — лишь отсрочка неизбежного. Скоро обнаружится, что учёт сил — это всего лишь ещё одна степень свободы, ещё один способ «замаскировать» фундаментальную неопределённость в данных. Сейчас это назовут AI и получат инвестиции, но через пару лет придётся разбираться с техническим долгом, который, как всегда, окажется эмоциональным долгом с коммитами.

Более того, настоящая проблема не в самих силах, а в том, как мы их представляем. Упрощённые модели, конечно, удобны, но реальность — это хаос взаимодействующих факторов. Попытка свести всё к нескольким параметрам — это всегда компромисс, всегда потеря информации. И эта потеря рано или поздно даст о себе знать. Документация снова соврет, и придётся копаться в исходниках, чтобы понять, где они «оптимизировали» физику.

В перспективе, вероятно, придётся признать, что полноценное понимание человеческих движений требует не просто учёта сил, а моделирования всей сложной биомеханической системы. И тогда станет ясно, что та изящная нейронная сеть, которая казалась прорывом, когда-то была простым bash-скриптом. Начинаю подозревать, что они просто повторяют модные слова, а суть проблемы остаётся прежней.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20451.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-24 18:09