Usare la tecnologia per classificare le posizioni yoga

Lo yoga è diventato super importante per la nostra salute e benessere. Tante persone cercano di mantenersi in forma mentre gestiscono lavoro e vita a casa, e la palestra spesso passa in secondo piano. Un modo figo per aiutare in tutto questo è capire le posizioni yoga tramite la tecnologia. Ma aspetta, sapevi che identificare quelle posizioni può essere complicato? Sì, si tratta di capire dove sono le articolazioni del nostro corpo. C'è un dataset chiamato Yoga-82 con ben 82 posizioni diverse, e diciamo solo che alcune sono più difficili da etichettare di un gatto in bagno!

Abbiamo sperimentato con alcuni modelli di computer ben noti come VGG-16, ResNet-50, ResNet-101 e DenseNet-121 per aiutarci a capire queste posizioni. Dopo un po' di lavoro, DenseNet-121 è emerso con un'accuratezza impressionante dell'85%. È come colpire il bersaglio nei freccette!

#Cos'è il Riconoscimento delle Attività Umane (HAR)

Allora, cos'è il Riconoscimento delle Attività Umane (HAR) comunque? È fondamentalmente un modo fancy per dire che stiamo cercando di capire cosa stanno facendo le persone, sia da video che da sensori. Pensalo come un detective super potenziato che usa algoritmi per individuare azioni.

Le posizioni yoga contano come un'attività specifica, e HAR può aiutare a riconoscerle. Come? Analizzando video o dati da sensori mentre qualcuno fluisce nella sua routine di yoga. Questo può essere super utile per gli insegnanti di yoga o anche solo per mantenere le persone al sicuro da errori come il "downward dog" fatto male e da strappi muscolari.

#L'Ascesa dei Personal Trainer Virtuali

Il machine learning sta intervenendo per aiutare le persone ad allenarsi in modo più intelligente, non più duro. Alcuni sistemi ora possono offrire consigli sugli esercizi in base a come ti stai comportando. Immagina un trainer virtuale che conosce il tuo livello di forma fisica e può fornire allenamenti personalizzati. Si adattano addirittura al volo in base alla tua frequenza cardiaca, calorie bruciate e altre metriche. È come avere un compagno di palestra che sa esattamente quando stai tirando il freno!

La tecnologia indossabile come i tracker fitness sta seguendo questa strada. Usano dati per fornire feedback sul tuo percorso di fitness. Quindi, se ti sei mai chiesto se quel nuovo smartwatch stia davvero tenendo traccia delle tue posizioni yoga, la risposta è: forse!

#Yoga e Riduzione dello Stress

Durante la pandemia, lo yoga è diventato ancora più popolare. La gente si è rivolta a esso per gestire lo stress. Ma per trarne davvero beneficio, devi padroneggiare quelle posizioni. Il problema? Non tutti possono permettersi un istruttore di yoga.

Ecco dove la tecnologia può dare una mano. Se possiamo creare un'app che funge da tuo insegnante di yoga personale, potremmo aiutare molte persone che vogliono praticare ma non possono trovare un trainer. I metodi regolari di controllo delle posizioni spesso faticano a causa della vasta varietà di tipi corporei umani e posizioni. Quindi, abbiamo pensato, perché non concentrarci sulla posizione generale invece di individuare ogni giunto?

#La Nostra Grande Idea

Ci siamo messi d'impegno per creare un sistema di classificazione che guardasse alle somiglianze tra le posizioni. Facendo così, possiamo aiutare più persone ad accedere allo yoga anche se non possono ricevere feedback in tempo reale da un trainer.

Ecco cosa abbiamo fatto:

1. Preprocessing delle Immagini: Abbiamo provato varie tecniche per migliorare le immagini prima di analizzarle.
2. Transfer Learning: Abbiamo preso in prestito conoscenze da modelli pre-addestrati per risparmiare tempo e risorse mentre addestravamo il nostro modello.
3. Ricerca della Rete: Abbiamo usato la Random Search per trovare la migliore struttura per il nostro modello.

E voilà! Avevamo un sistema che poteva classificare le posizioni yoga senza bisogno di individuare ogni piccolo giunto.

#Cosa Hanno Fatto Altri

Vediamo cosa è stato fatto finora nel mondo del riconoscimento delle posizioni yoga. Alcuni ricercatori hanno utilizzato il deep learning per riconoscere le articolazioni dalle immagini con successo, rendendo possibile identificare le posizioni. Ma altri hanno fatto notare che con così tanti modi diversi in cui il corpo umano può muoversi, i metodi tradizionali spesso falliscono.

Nel mondo dello yoga, la gente ha cominciato a notare un'impennata di interesse durante il COVID-19. Le lezioni di yoga a distanza sono spuntate ovunque, aiutando le persone a ridurre lo stress e rimanere in forma. Alcuni ricercatori hanno persino costruito dataset di migliaia di immagini di posizioni yoga, testando vari modelli di machine learning per vedere quale funzionava meglio.

Un mucchio di menti brillanti ha deciso di combinare metodi tradizionali e deep learning per migliorare i loro risultati. Chi non ama un buon approccio ibrido?

#Lavorando su Yoga-82

Ci siamo concentrati sul dataset Yoga-82, che contiene oltre 21.000 immagini di addestramento e circa 7.500 immagini di test, tutte che mostrano quelle 82 diverse posizioni. Il dataset divide le posizioni in cinque classi principali: in piedi, seduto, in equilibrio, invertito e sdraiato. Ognuna di queste ha diverse sottoclassi, rendendo più facile capire le posizioni.

Prima di mostrare le immagini al nostro modello, le abbiamo preparate. Abbiamo migliorato le immagini per rendere più facili da vedere le parti del corpo. Il contrasto può evidenziare alcune caratteristiche, aiutando il modello a ottenere un quadro più chiaro di cosa stia succedendo.

#La Magia del Preprocessing

Quindi, come abbiamo migliorato le nostre immagini? Ecco i passaggi che abbiamo seguito:

1. Miglioramento del Contrasto: Questo passaggio ha reso le aree chiare più chiare e quelle scure più scure, facilitando al nostro modello il vedere su cosa deve concentrarsi-le parti del corpo che contano.

2. Filtraggio Mediano: Una volta aumentato il contrasto, il rumore è diventato un problema. Abbiamo impiegato un filtro mediano per uniformare le cose senza perdere troppi dettagli.

3. Affilatura delle Immagini: Dopo il filtraggio, alcune immagini sono risultate un po' sfocate. Abbiamo utilizzato una tecnica di affilatura per rendere quegli angoli più nitidi, riducendo qualsiasi sfocatura che si fosse infiltrata.

#Transfer Learning in Aiuto

Ora, parliamo del transfer learning. Questo è un metodo che utilizza conoscenze da un modello pre-addestrato per velocizzare il processo di apprendimento per nuovi compiti. È come voler fare una torta ma rendersi conto di avere già una ricetta fantastica della zia-risparmierebbe tempo, giusto?

Abbiamo preso alcuni modelli noti come VGG-16, ResNet-50 e DenseNet-121 e li abbiamo adattati alle nostre esigenze yoga.

#VGG-16

Questo modello è conosciuto per la sua struttura semplice. È stato un punto di riferimento per molti principianti nel mondo del deep learning. Spesso è usato come modello di base perché è facile da adattare.

#ResNet-50

ResNet-50 gestisce reti più profonde come un pro, grazie al suo uso intelligente delle connessioni skip che permettono al modello di superare il cosiddetto problema del 'gradiente che svanisce'. Ha strati che catturano caratteristiche a basso livello nell'immagine, perfetti per le nostre posizioni yoga.

#DenseNet-121

DenseNet-121 è un approccio moderno con un tocco. Collega gli strati in un modo che promuove la condivisione delle caratteristiche, aiutando il modello ad apprendere in modo più efficiente. L'abbiamo trovato il migliore per la nostra classificazione delle posizioni yoga.

#I Nostri Risultati

Abbiamo messo i nostri modelli alla prova con varie configurazioni, scoprendo che DenseNet-121 ha performato meglio. Tuttavia, anche VGG-16 ha avuto i suoi momenti, soprattutto quando abbiamo solo apportato piccoli aggiustamenti agli ultimi strati. D'altro canto, ResNet-50 non ha fatto altrettanto bene quando abbiamo congelato la maggior parte degli strati.

Insomma, usare DenseNet-121 ci ha aiutato a superare i risultati esistenti!

#Classificare le Posizioni Yoga

La parte difficile di classificare le posizioni yoga è che molte di esse sembrano simili. È come cercare di distinguere gemelli identici che indossano gli stessi vestiti! Ecco perché alcuni ricercatori hanno spostato l'attenzione dal rilevamento dei punti chiave a risolvere direttamente la sfida della classificazione delle immagini. Con il machine learning dalla nostra parte, questi problemi di classificazione sono diventati molto più facili da affrontare.

Abbiamo visto risultati promettenti, grazie al transfer learning e ai nostri aggiustamenti ai modelli. Ma l'avventura non finisce qui!

#Cosa C'è Dopo?

Siamo entusiasti di continuare a spingere i limiti! I nostri prossimi passi includono provare approcci diversi, come combinare più modelli di apprendimento. Vogliamo anche approfondire la comprensione di come il nostro modello prende decisioni-il che significa dare un'occhiata a strumenti come GradCam.

In aggiunta, esplorare nuove tecniche di elaborazione può anche migliorare i nostri metodi attuali. Inoltre, affrontare qualsiasi bias che potrebbe emergere nei nostri modelli potrebbe rendere la nostra classificazione delle posizioni yoga ancora migliore.

Quindi eccoci qui-un viaggio nel mondo delle posizioni yoga, della tecnologia e una spruzzatina di umorismo lungo il cammino. Chi lo sapeva che identificare le posizioni yoga potesse essere così divertente? E la parte migliore? Tutti hanno accesso allo yoga, che abbiano o meno un trainer a disposizione!