Usando Tecnologia pra Classificar Poses de Yoga

O yoga virou super importante pra nossa saúde e bem-estar. Muita gente tá tentando se manter em forma enquanto equilibra trabalho e vida em casa, e a academia acaba ficando em segundo plano. Uma maneira legal de ajudar com isso é usando a tecnologia pra identificar as poses de yoga. Mas calma, você sabia que reconhecer essas poses pode ser complicado? Pois é, o lance é localizar onde estão as articulações do corpo. Tem um dataset chamado Yoga-82 que tem nada menos que 82 poses diferentes, e vamos combinar que algumas delas são mais difíceis de rotular do que um gato em um banho!

A gente testou alguns modelos de computador conhecidos, tipo VGG-16, ResNet-50, ResNet-101 e DenseNet-121, pra nos ajudar a entender essas poses. Depois de várias tentativas, o DenseNet-121 se destacou com uma precisão impressionante de 85%. É como acertar o alvo no dardo!

#O Que É Reconhecimento de Atividade Humana (HAR)

Mas afinal, o que é o Reconhecimento de Atividade Humana (HAR)? Basicamente, é uma forma chique de dizer que estamos tentando entender o que as pessoas tão fazendo, seja por vídeo ou sensores. Pense nisso como um detetive superpoderoso que usa algoritmos pra identificar ações.

As poses de yoga contam como uma atividade específica, e o HAR pode ajudar a reconhecê-las. Como? Analisando vídeos ou dados de sensores enquanto alguém flui na sua rotina de yoga. Isso pode ser muito útil pra professores de yoga ou até pra evitar que as pessoas façam um cachorrinho olhando pra baixo errado e puxem um músculo.

#A Ascensão dos Treinadores Virtuais

O aprendizado de máquina tá entrando em cena pra ajudar as pessoas a malharem de forma mais inteligente e não mais dura. Alguns sistemas agora conseguem oferecer dicas de exercícios baseado em como você tá indo. Imagina um treinador virtual que sabe seu nível de condicionamento físico e pode fornecer treinos personalizados. Eles até se adaptam em tempo real baseado na sua frequência cardíaca, calorias queimadas e outras métricas. É como ter um amigo de academia que sabe exatamente quando você tá dando uma relaxada!

Tecnologias vestíveis como rastreadores de fitness também tão nessa onda. Elas usam dados pra dar feedback sobre sua jornada fitness. Então, se você já se perguntou se aquele smartwatch novo realmente tá registrando suas poses de yoga, a resposta é: talvez!

#Yoga e Alívio do Estresse

Durante a pandemia, o yoga ficou ainda mais popular. A galera começou a usar pra ajudar a lidar com o estresse. Mas pra realmente se beneficiar, você precisa mandar bem nas poses. O problema? Nem todo mundo pode pagar por um instrutor de yoga.

É aí que a tecnologia pode ajudar. Se conseguimos criar um aplicativo que funcione como seu professor de yoga pessoal, podemos ajudar muita gente que quer praticar, mas não consegue encontrar um treinador. Métodos regulares de verificação de poses geralmente enfrentam dificuldades devido à grande variedade de tipos de corpo e poses. Então, pensamos, por que não focar na pose geral em vez de identificar cada articulação?

#Nossa Grande Ideia

A gente decidiu criar um sistema de classificação que olha pras semelhanças entre as poses. Assim, podemos ajudar mais pessoas a acessarem o yoga mesmo sem feedback em tempo real de um treinador.

Aqui tá o que fizemos:

1. Pré-processamento de Imagem: Testamos várias técnicas pra melhorar as imagens antes de analisá-las.
2. Transferência de Aprendizado: Pegamos conhecimento de modelos pré-treinados pra economizar tempo e recursos ao treinar nosso modelo.
3. Busca na Rede: Usamos Busca Aleatória pra encontrar a melhor estrutura pro nosso modelo.

E voilà! Tínhamos um sistema que podia classificar poses de yoga sem precisar identificar cada articulação.

#O Que Outros Fizeram

Vamos ver o que já foi feito no mundo do reconhecimento de poses de yoga até agora. Alguns pesquisadores usaram aprendizado profundo pra reconhecer articulações em imagens com sucesso, tornando possível identificar poses. Mas outros apontaram que com tantas maneiras diferentes de um corpo humano se mover, métodos tradicionais costumam errar o alvo.

No mundo do yoga, a galera começou a notar um aumento de interesse durante a COVID-19. Aulas de yoga à distância brotaram em todo lugar, ajudando a galera a reduzir o estresse e a ficar em forma. Alguns pesquisadores até montaram bancos de dados com milhares de imagens de poses de yoga, testando vários modelos de aprendizado de máquina pra ver qual funcionava melhor.

Uma galera cheia de ideias decidiu combinar métodos tradicionais e de aprendizado profundo pra melhorar seus resultados. Quem não ama uma boa abordagem híbrida?

#Trabalhando no Yoga-82

Focamos no dataset Yoga-82, que contém mais de 21.000 imagens de treino e cerca de 7.500 imagens de teste, tudo mostrando aquelas 82 poses diferentes. O dataset divide as poses em cinco classes principais: em pé, sentado, equilibrando, invertido e reclinado. Cada uma delas tem várias subclasses, o que facilita identificar as poses.

Antes de mostrar as imagens pro nosso modelo, a gente preparou elas. Aumentamos a qualidade das imagens pra facilitar a visualização das partes do corpo. O contraste pode destacar certos recursos, ajudando o modelo a ter uma ideia mais clara do que tá rolando.

#A Mágica do Pré-processamento

Então, como a gente melhorou nossas imagens? Aqui estão os passos que seguimos:

1. Aumento de Contraste: Esse passo deixou as áreas claras mais claras e as partes escuras mais escuras, facilitando a visualização das partes do corpo que importam.

2. Filtragem Mediana: Depois de aumentar o contraste, o ruído virou um problema. Usamos um filtro mediano pra suavizar as coisas sem perder muito detalhe.

3. Afiamento de Imagem: Depois da filtragem, algumas imagens ficaram meio embaçadas. Usamos uma técnica de afilamento pra deixar aquelas bordas mais nítidas, reduzindo qualquer borrão que tinha aparecido.

#Transferência de Aprendizado pra Salvar o Dia

Agora, vamos falar sobre transferência de aprendizado. Esse é um método que usa conhecimento de um modelo pré-treinado pra acelerar o processo de aprendizado pra novas tarefas. É como querer assar um bolo, mas perceber que já tem uma receita ótima da sua tia-isso iria economizar tempo, né?

Pegamos alguns modelos conhecidos como VGG-16, ResNet-50 e DenseNet-121 e ajustamos eles pra se encaixarem nas nossas necessidades de yoga.

#VGG-16

Esse modelo é conhecido por sua estrutura simples. Ele tem sido um favorito entre os iniciantes no mundo do aprendizado profundo. Frequentemente, ele é usado como modelo base porque é fácil de adaptar.

#ResNet-50

O ResNet-50 lida com redes mais profundas como um profissional, graças ao seu uso inteligente de conexões de atalho que permitem que o modelo supere o famoso problema do 'gradiente que desaparece'. Ele tem camadas que capturam recursos de baixo nível na imagem, perfeito pras nossas poses de yoga.

#DenseNet-121

O DenseNet-121 é uma abordagem moderna com um toque especial. Ele conecta camadas de uma forma que promove o compartilhamento de recursos, ajudando o modelo a aprender de maneira mais eficiente. A gente achou que se encaixava melhor pra nossa classificação de poses de yoga.

#Nossas Descobertas

Colocamos nossos modelos à prova com várias configurações, descobrindo que o DenseNet-121 teve o melhor desempenho. No entanto, o VGG-16 também teve seus momentos, especialmente quando só ajustamos as últimas camadas. Por outro lado, o ResNet-50 não se saiu tão bem quando congelamos a maioria das camadas.

No geral, usar o DenseNet-121 nos ajudou a superar resultados existentes!

#Classificando Poses de Yoga

A parte difícil de classificar poses de yoga é que muitas delas parecem similares. É como tentar diferenciar gêmeos idênticos que tão usando as mesmas roupas! É por isso que alguns pesquisadores mudaram o foco de detecção de pontos-chave pra lidar diretamente com o desafio da classificação de imagens. Com o aprendizado de máquina do nosso lado, esses problemas de classificação ficaram muito mais fáceis de enfrentar.

Nós vimos resultados promissores, graças à transferência de aprendizado e nossos ajustes nos modelos. Mas a aventura não para por aqui!

#E Agora?

Estamos empolgados pra continuar desbravando limites! Nossos próximos passos incluem testar diferentes abordagens, como combinar vários modelos de aprendizado. Também queremos aprofundar na compreensão de como nosso modelo toma decisões-o que significa dar uma olhada em ferramentas como GradCam.

Como um bônus, explorar novas técnicas de processamento também pode ajudar nossos métodos atuais. Além disso, enfrentar quaisquer preconceitos que apareçam em nossos modelos poderia deixar nossa classificação de poses de yoga ainda melhor.

Então, aqui estamos-uma jornada pelo mundo das poses de yoga, tecnologia e uma pitada de humor junto ao caminho. Quem diria que identificar poses de yoga poderia ser tão divertido? E a melhor parte? Todo mundo tem acesso ao yoga, com ou sem um treinador no bolso!