Vorankommen von KI in der Videoaktionskennung

Videoverständnis ist ein wichtiges Forschungsgebiet in der künstlichen Intelligenz (KI). Ein wichtiger Aspekt dieses Feldes ist das Erkennen von Aktionen in Videos, besonders bei komplexen Aktivitäten. Menschen sind da ganz gut, weil sie erkennen können, wie Objekte und Personen zueinander in Beziehung stehen und sich im Raum und in der Zeit bewegen. Wenn du zum Beispiel siehst, wie jemand einen Becher in eine Kiste steckt, kannst du sofort sagen, was passiert. In diesem Artikel reden wir über die Bemühungen, Modelle zu entwickeln, die Videoaktionen ähnlich wie Menschen interpretieren können.

#Wichtigkeit von Interpretierbaren Modellen

Es gibt mehrere Gründe, warum wir Modelle für die Aktionsanerkennung in Videos entwickeln wollen, die einfach zu verstehen sind. Erstens wollen wir, dass diese Modelle besser abschneiden als die aktuellen Methoden. Menschen übertreffen oft Computer, wenn es um das Erkennen von Aktionen geht, also könnte ein Modell, das menschliches Verhalten nachahmt, helfen, diese Lücke zu schliessen.

Zweitens sind interpretable Modelle wichtig in Situationen, wo Menschen Transparenz erwarten. Wenn zum Beispiel ein Videoüberwachungssystem jemanden als verdächtig einstuft, wollen die Leute wissen, wie die KI zu dieser Entscheidung gekommen ist. Es ist entscheidend, dass KI-Systeme fair und unvoreingenommen sind.

Zuletzt kann das Studieren, wie Menschen Aktionen erkennen, uns mehr über menschliches Sehen beibringen. Wenn wir Modelle entwickeln, die menschliches visuelles Verhalten nachahmen, können wir lernen, wie wir unsere Systeme weiter verbessern.

#Wie Menschen Aktionen Erkennen

Forschung zeigt, dass Menschen ähnliche Aktionen unterscheiden, indem sie die Beziehungen zwischen den wichtigen Teilen von Objekten untersuchen. Zum Beispiel kann die Art, wie eine Hand sich im Verhältnis zum Körper einer anderen Person bewegt, helfen, zwischen Kämpfen und Umarmen zu unterscheiden. Obwohl Deep-Learning-Modelle potenziell diese Beziehungen lernen könnten, haben sie Schwierigkeiten, Merkmale zu erzeugen, die Menschen leicht nachvollziehen können.

#Überblick über das Top-Down-Modell

Das hier besprochene Modell heisst Top-Down-Modell (TDM). Dieses Modell nutzt nur die äusseren Formen der Hauptobjekte und Hände aus Videobildern, ohne sich auf detaillierte visuelle oder Bewegungsdaten zu verlassen. Es funktioniert, indem es verschiedene aktionsspezifische Modelle auf das Video anwendet und überprüft, welches am besten passt.

Um das Video zu analysieren, wird es zunächst in fünf Phasen unterteilt, die die Schritte einer Aktion repräsentieren:

1. Phase 1: Die Objekte sind da, aber es hat noch keine Aktion stattgefunden.
2. Phase 2: Eine Hand kommt ins Bild, vielleicht hält sie ein Objekt.
3. Phase 3: Die wichtige Aktion findet statt, wie das Platzieren oder Aufheben eines Objekts.
4. Phase 4: Die Hand verlässt die Szene, möglicherweise immer noch etwas haltend.
5. Phase 5: Die Objekte bleiben, was das Ergebnis der Aktion zeigt.

Die meisten Videos zeigen alle fünf Phasen, aber manche können bestimmte Phasen überspringen. Das Modell lernt, wie man diese Phasen anhand einer kleinen Anzahl von Beispielen zuweist.

Sobald die Phasen identifiziert sind, berechnet das Modell Merkmalsvektoren. Diese Vektoren enthalten Informationen über die Beziehungen zwischen Objekten und Händen, wie ihre Grössen, Bewegungen und Beziehungen zueinander. Ein Random-Forest-Klassifikator wird dann für jede Aktionskategorie mithilfe dieser Merkmalsvektoren trainiert.

#3D-Wahrnehmung Hinzufügen

Um das Modell weiter zu verbessern, haben die Forscher geschaut, wie sie 3D-Informationen auf zwei Arten einfügen können. Erstens wurde ein Containererkennungsmodell implementiert, um die Form von Objekten besser zu erkennen. Durch das Feinabstimmen eines etablierten Objekterkennungssystems wollten sie zwischen Containern und Nicht-Containern unterscheiden.

Die Ergebnisse zeigten jedoch, dass dieser Aspekt die Leistung nicht signifikant verbesserte. Das Modell hatte Schwierigkeiten, gängige Merkmale zu identifizieren, die definieren, was ein Objekt zu einem Container macht. Es wurde klar, dass es eine Herausforderung ist, die dreidimensionale Form alltäglicher Objekte nur anhand zweidimensionaler Bilder zu erkennen.

Die zweite Verbesserung bestand darin, die Tiefe zu verstehen. Ein Tiefenschätzmodell wurde verwendet, um Tiefeninformationen für jedes Objekt und die Hand im Video zu sammeln. Das war wichtig, denn zu wissen, wie weit Objekte voneinander entfernt sind, kann helfen, Aktionen zu erkennen.

Um die Leistung des Modells zu bewerten, wurde der Something-Something V2-Datensatz verwendet, um spezifische Aktionen wie das Platzieren von etwas in, auf oder unter ein anderes Objekt zu bewerten. Verschiedene Modelle wurden verglichen, wobei das ursprüngliche TDM als Standard zur Bewertung diente.

#Leistungsevaluation

Bei den Tests der Modelle wurde offensichtlich, dass das Hinzufügen von Tiefenbewusstsein die Leistung verbesserte, während der Aspekt der Containerrkennung das nicht tat. Die Gesamtergebnisse deuteten darauf hin, dass das menschenähnliche Modell selbst mit Verbesserungen weiterhin hinter fortgeschritteneren Deep-Learning-Methoden zurückblieb.

Mehrere Einschränkungen trugen dazu bei. Das Modell hatte nur begrenzte Informationen über die Objekte im Video. Zum Beispiel wurde die Hand nur als einfacher 2D-Kasten beschrieben, während Menschen die volle Bewegung und Position einer Hand im Raum wahrnehmen können. Menschen können die Art, wie sich eine Hand bewegt und mit Objekten interagiert, leicht bewerten, was es ihnen ermöglicht, bestimmte Aktionen effektiv vorherzusagen.

Darüber hinaus können menschliche Beobachter eine Menge Informationen über den umgebenden Kontext und die beteiligten Objekte verarbeiten, sodass sie ein umfassenderes Verständnis dafür entwickeln, was in einem Video passiert. Im Gegensatz dazu ist das Modell ziemlich simpel im Vergleich.

#Herausforderungen beim Erreichen einer menschenähnlichen Anerkennung

Es ist wichtig zu beachten, dass es nur sehr wenige bestehende Bemühungen gibt, menschenähnliche Merkmale auf detaillierter Ebene zu modellieren. Während einige Forschung betrieben wurde, bleibt eine erhebliche Lücke zwischen der Art und Weise, wie Menschen Aktionen wahrnehmen, und der Funktionsweise von KI-Systemen wie dem TDM.

Die Forschung zur menschlichen Wahrnehmung legt nahe, dass wir möglicherweise weniger Verarbeitungsschichten als Deep-Learning-Systeme verwenden, aber kompliziertere Details aus jeder Schicht extrahieren. Während Deep-Learning-Systeme viele schwache Beziehungen und Merkmale analysieren, können Menschen sich auf eine kleinere Menge kritischer Merkmale verlassen, um Aktionen zu klassifizieren.

Daher schneiden Deep-Learning-Systeme oft schlecht ab, wenn sie mit verschlechterten Eingaben konfrontiert werden, während die menschliche Wahrnehmung robust bleibt, bis ein kritisches Merkmal unkenntlich wird.

#Fazit

Der Versuch, ein menschenähnliches Videointerpretationsmodell zu entwickeln, hat mehrere Herausforderungen im Bereich der Aktionsanerkennung aufgezeigt. Obwohl Fortschritte erzielt wurden, indem 3D-Informationen und Tiefenverständnis integriert wurden, bleiben die Einschränkungen solcher Modelle offensichtlich.

Während sich die Technologie weiterentwickelt, ist es wichtig, diese Herausforderungen anzugehen und Systeme anzustreben, die besser in der Lage sind, menschliche Fähigkeiten beim Erkennen von Aktionen nachzuahmen. Die fortlaufende Forschung in diesem Bereich könnte den Weg für effektivere und interpretierbare KI-Systeme in der Zukunft ebnen.