テクノロジーを使ってヨガのポーズを分類する

ヨガは健康やウェルビーイングにすごく大事になってきたよね。多くの人が仕事と家庭生活を両立させながらフィットネスを維持しようとしてるけど、ジムに行くのは後回しになりがち。これを助けるクールな方法が、テクノロジーを使ってヨガのポーズを見つけることだよ。でも待って、ポーズを特定するのって意外と難しいんだ。そう、体の関節の位置を正確に特定しないといけないから。Yoga-82っていうデータセットがあって、なんと82種類のポーズがあるんだけど、その中には猫をお風呂に入れるよりもラベルを付けるのが難しいものもあるんだ！

私たちは、VGG-16、ResNet-50、ResNet-101、DenseNet-121など、よく知られているコンピュータモデルを使ってポーズを見つける実験をしてきたよ。いろいろやった結果、DenseNet-121が85%の驚異的な精度を出して、際立ったんだ。ダーツの的に当たったみたいなもんだね！

#人間活動認識（HAR）って何？

そもそも人間活動認識（HAR）って何なの？要するに、人が何をしているのかを動画やセンサーから特定しようとしてるってことなんだ。すごい探偵みたいにアルゴリズムを使って行動を見つける感じ。

ヨガのポーズも特定のアクティビティにカウントされて、HARがそれを認識するのに役立つんだ。どうするかって？誰かがヨガのルーチンをこなしているときの動画やセンサーからのデータを分析するんだ。これは、ヨガの先生にとっても、間違ったダウンドッグで筋肉を痛めるのを防ぐためにも役立つよ。

#バーチャルパーソナルトレーナーの台頭

機械学習が登場して、人々が賢くトレーニングできるようになってきてる。最近は、実際の運動の仕方に基づいてエクササイズのヒントを提供するシステムも出てきたよ。自分のフィットネスレベルを知ってて、パーソナライズされたワークアウトを提供してくれるバーチャルトレーナーを想像してみて。心拍数や消費カロリー、他の指標に応じてその場で適応してくれるんだ。ジムの仲間がちょうどサボりそうなタイミングを見計らってくれるようなもんだね！

フィットネストラッカーみたいなウェアラブル技術もこの流れに乗ってるよ。データを使ってフィットネスの旅についてフィードバックをくれるんだ。だから、新しいスマートウォッチが本当にヨガのポーズを追跡してくれてるのか疑問に思ったことがあるなら、その答えは：多分ね！

#ヨガとストレス解消

パンデミックの間で、ヨガがさらに人気になったよね。ストレスを管理するために多くの人がヨガに目を向けている。でも、本当に効果を得るためにはポーズをきちんと決める必要があるんだ。問題は？ヨガのインストラクターを雇える人ばかりじゃないから。

ここでテクノロジーの出番。もし個人のヨガの先生みたいなアプリを作れたら、トレーナーが見つからない人たちにもヨガを楽しんでもらえるんだ。普通のポーズチェックの方法は、体型やポーズのバリエーションが多すぎて苦戦することが多いから、だから全体的なポーズに焦点を当ててみようって考えたんだ。

#私たちの大アイデア

ポーズの類似点を調べる分類システムを作ろうとしたんだ。それによって、リアルタイムでトレーナーからフィードバックをもらえなくても、もっと多くの人がヨガを楽しめるようにできるんだ。

やったことはこんな感じ：

1. 画像前処理：分析する前に画像を改善するためにいろいろなテクニックを試したよ。
2. 転移学習：事前にトレーニングされたモデルの知識を借りて、モデルのトレーニングにかかる時間とリソースを節約したんだ。
3. ネットワーク探索：ランダムサーチを使ってモデルに最適な構造を見つけたよ。

そして、できた！関節を全部特定しなくてもヨガのポーズを分類できるシステムができたんだ。

#他の人がやったこと

さて、ヨガポーズ認識の世界では今までどんなことが行われてきたのか見てみよう。一部の研究者たちは、画像から関節を認識するために深層学習を使って成功したんだ。そうすることでポーズを特定することができた。でも、他の人たちは、人間の体が動く方法が多すぎるから、従来の方法ではうまくいかないことが多いって指摘してた。

ヨガの世界では、COVID-19の影響で興味が急増したのに気づいた人が多かったみたい。リモートヨガクラスがどこにでも出てきて、人々がストレスを減らしてフィットを維持するのを助けたんだ。一部の研究者は何千ものヨガポーズの画像データセットを作成して、さまざまな機械学習モデルをテストして、どれが最も効果的かを調べたりしてた。

多くの賢い頭脳たちが、従来の方法と深層学習の手法を組み合わせて、結果を向上させることに決めたんだ。良いハイブリッドアプローチには誰もが喜ぶよね？

#Yoga-82に取り組む

私たちはYoga-82データセットに集中したよ。これは、82種類のポーズを示す21,000以上のトレーニング画像と約7,500のテスト画像が含まれてるんだ。このデータセットはポーズを5つのメインクラスに分けてる：立っている、座っている、バランスを取る、逆さ、そして横になっている。それぞれにいくつかのサブクラスがあって、ポーズを特定しやすくしてるんだ。

モデルに画像を見せる前に、私たちはそれらを準備したよ。体の部分が見やすくなるように画像を強化したんだ。コントラストを上げることで、特定の特徴を明確にして、モデルが何に注目するべきかをはっきりさせたんだ。

#前処理の魔法

じゃあ、どうやって画像を強化したかって？取ったステップはこんな感じ：

1. コントラスト強化：このステップで、明るい部分をより明るく、暗い部分をより暗くして、モデルが注目すべき体の重要な部分を見やすくしたんだ。

2. メディアンフィルタリング：コントラストを上げた後にノイズが問題になったから、メディアンフィルターを使って、あまりディテールを失わずに滑らかにしたよ。

3. 画像のシャープ化：フィルタリングの後、一部の画像が少しぼやけてしまったから、エッジをクッキリさせるためにシャープニング技術を使って、ぼやけた部分を減らしたんだ。

#転移学習の助け

次に、転移学習について話そう。この方法は、事前にトレーニングされたモデルからの知識を利用して、新しいタスクの学習プロセスを加速させるんだ。ケーキを焼こうとして、すでに素晴らしいレシピをおばさんからもらってることに気づくようなもんだね-時間を節約できるよね？

私たちはVGG-16、ResNet-50、DenseNet-121などのよく知られたモデルを取り入れて、ヨガに合わせて調整したんだ。

#VGG-16

このモデルはシンプルな構造で知られてる。深層学習の初心者には定番で、多くの人が使ってきたんだ。適応が簡単だから、ベースモデルとしてよく選ばれるよ。

#ResNet-50

ResNet-50は、スキップ接続をうまく使って、ネットワークの深さをプロ並みに扱えるんだ。これのおかげで、いわゆる「消失勾配」問題を克服できるんだ。画像の低レベルの特徴を拾う層があって、ヨガポーズにぴったりなんだ。

#DenseNet-121

DenseNet-121は新しいアプローチで、特徴共有を促進するように層を接続するんだ。これがモデルの学習をより効率的にしてくれる。私たちのヨガポーズ分類には最適なモデルだとわかったよ。

#私たちの結果

私たちはさまざまな構成でモデルを試して、DenseNet-121が最も良い結果を示したよ。ただ、VGG-16も特に最後の数層だけを微調整した時はいい結果を出してた。一方で、ResNet-50は大半の層を固定したときはあまり良くなかったんだ。

全体的に、DenseNet-121を使うことで、既存の結果を上回ることができたんだ！

#ヨガポーズの分類

ヨガポーズを分類するのが難しいのは、多くのポーズが似ているからなんだ。まるで同じ服を着た双子を見分けるみたいだよ！だから、いくつかの研究者は、キーポイント検出に焦点を当てるのをやめて、画像分類の課題に直接取り組むことにしたんだ。機械学習があるおかげで、これらの分類問題はずっと取り組みやすくなってきてる。

私たちは最終的に、転移学習とモデルの調整のおかげで、有望な結果を得られたよ。でも、冒険はここで終わらない！

#次は何？

私たちは限界をさらに押し広げるのが楽しみ！次のステップとして、複数の学習モデルを組み合わせるアプローチを試してみたり、モデルがどのように決定を下すかを深く理解したりしたいんだ。だから、GradCamのようなツールをチェックするのも含まれるよ。

おまけに、新しい処理技術を探ることも今の方法を改善する助けになるかもしれないし、モデル内で発生するバイアスに取り組むことで、ヨガポーズの分類をさらに良くできるかも。

というわけで、ヨガポーズ、テクノロジー、そしてちょっとしたユーモアを交えた旅がここにあるよ。ヨガポーズを特定するのがこんなに楽しいなんて誰が思っただろう？そして一番いいのは、トレーナーがいなくても誰でもヨガにアクセスできるってことだね！