Туториал позы человека: Ошибка | artlab.club

Туториалы по рисованию

Думаю, все знают, что такое туториал, а если вы забыли, напомню туториал — это пошаговая инструкция по обучению чему-либо. Туториалы могут обучать рисунку конкретного предмета, детали, могут показывать различные техники и приёмы работы с различными материалами. Удобно, они бывают текстовыми, графическими и видеографическими, что позволяет человеку выбрать наиболее удобный для него способ восприятия информации.

Для чего же нужен такой способ обучению в сфере искусства?

Благодаря таким уроком вы можете научится рисовать в разные стилистиках и на разнообразные тематики, писать маслом, темперой, акварелью и другими материалами, опять же в разных техниках. Туториалы есть абсолютно по любой теме на любых языках, а самое главное, что их легко найти в интернете, ими полны паблики вконтакте, есть много крупных сообществ, где подобраны исключительно туториалы по навыкам рисования, есть так же различные каналы на ютубе, от неизвестных и популярных авторов, на любой вкус и цвет, так сказать. Если выбирать простые туториалы, можно просто вдохновляться идеями, смотреть, формировать в своем воображении собственные образы и приступать к сотворению чего-то личного и нового позже, иногда, когда техники особо сложные приходится проводить более тщательную работу, более детально изучать урок, следовать всем мельчайшим подробностям и советам мастера, а иногда пересматривать по многу раз, что бы добиться того же превосходного результата, что и в туториале. Так же такой вид уроков можно найти платно. Зачем, платить за то, что можно найти бесплатно, спросите вы? Дело в том, что многие известные авторы берут деньги за обучение именно у них и их техникам, они так же выпускают часто видео уроки или книги, в которых так же могут содержатся графические туториалы. Стоит ли платить? Стоит, но есть один нюанс, стоит, если вы хотите получить знания именно от этого автора, этого художника и точно знаете, что ваше вложение в такие уроки окупятся, это уже личный выбор, какого автора выбрать, чьи уроки окажутся полезнее остальных. Благодаря туториалам можно не просто научится рисовать кролика, акварельные цветы или прочее, можно получить полноценную профессию в творческой сфере, главное при обучении помнить, что у вас нет учителя, который исправит ваши ошибки, недочеты и различные косяки и кляксы, вы сам себе и ученик и учитель, перед вами лишь поэтапная инструкция, которая только покажет, как нужно, вся остальная работа только за вами.

Чем хороши туториалы и в чем их минусы? Главный минус туториала, что он не живой учитель с опытом, находящий подход индивидуально к ученику, никто не исправит ошибок, никто не похвалит, есть только ты и урок, твой собственный опыт и твои собственные ошибки. Для собственного изучения материала и положительного результата нужна высокая самоорганизация, самодисциплина и умение себя оценивать со стороны, это сложно, но в будущем это становится полезным навыком. С другой же стороны отсутствие «надзирателя» и плюс, особенно для людей, которым сложно найти общий язык, что мешает обучению, туториалы же позволяют изучить материал без конфликтов с кем-либо. Так же, что касается новичков, туториалы легко найти на любые темы и бесплатно, в отличии от обучения где-либо, курсов и школ, конечно, повышая навык, можно баловать себя платными уроками и туториалами из дорогих пособий, но для начала бесплатные уроки вполне и даже очень хороши. Расстояния, при чем оно здесь? Не многие из нас живут в центральных городах, и обучение самостоятельное в интернете помогает тем, у кого нет возможности ездить обучаться куда-то, а в их городе\поселке\селе нет никаких курсов или учителей в каком-то виде искусства, а душа всё-таки лежит! А что касается уже опытных художников, иллюстраторов, и мастеров своего дела, использует ли они туториалы? Всё индивидуально, но согласитесь, нет предела совершенству, нет границ в количестве навыков и техник, многие уже опытные люди в своем деле самостоятельно продолжают учится различным навыкам, повышая свою квалификацию и способности, открывать для себя новые границы и в конце концов находить свой собственный неповторимый стиль.

Наконец, хочу затронуть еще одну не менее важную тему, перейти, так сказать, на другую сторону, по ту сторону экрана. Туториал может служить не только уроком, что, если посмотреть на туториал со стороны человека, который хочет научить других? Если вы известный автор, у вас есть свой неповторимый стиль, техника, идея, вы показываете всем свои работы, снимаете видео, рассказываете о своем творчестве, туториал может стать для вас новым шагом. Во-первых, это новый вид контента, среди многочисленных работ, видео о своем коте и материалах, туториал будет привлекать внимание аудитории, привлекать новую. Нет ничего прекраснее, чем передавать свои знания другим, более того, это может стать новым прибыльным делом, а аудитория станет ближе, сможет прочувствовать путь, по которому идет художник.

Pose estimation в реальном времени прямо в браузере с TensorFlow.JS

Если вы дочитали до этого места, вы уже знаете достаточно, чтобы начать работу с демо-версиями PoseNet.

Для самых любопытных — погружение в технические детали

На верхнем уровне процесс выглядит следующим образом:

Алгоритм PoseNet

Важно отметить, что исследователи подготовили как ResNet, так и модель для мобильных приложений MobileNet. Хотя модель ResNet имеет более высокую точность, ее большой размер и множество слоев делают время загрузки страницы и время вывода отнюдь не идеальными для любых приложений реального времени. Мы разработали модель MobileNet для реализации на мобильных устройствах.

Обработка результатов модели: пояснение выходных шагов

Для начала разберем, как получить результаты модели PoseNet (в основном, тепловые карты и векторы смещения), уделяя при этом внимание параметру шаг выхода.

Удобно, что модель PoseNet инвариантна относительно размера изображения, это означает, что она может прогнозировать позы в масштабе исходного изображения, независимо от того, уменьшалось ли изображение. Таким образом, PoseNet можно настроить на более высокую точность за счет производительности, установив шаг выхода во время выполнения, о чем уже упоминалось выше.

Шаг выхода определяет, насколько на сколько нужно уменьшить результат относительно размера входного изображения. Он влияет на размер слоев и выходных данных модели. Чем выше шаг выходы, тем меньше разрешение слоев в сети и выходных данных, и соответственно ниже их точность. В этой реализации выходной шаг может иметь значения 8, 16 или 32. Другими словами, с шагом выхода равным 32 результат будет получен быстрее всего, но с наименьшей точностью, а маг 8 приведет к максимальной точности, но и к самой низкой производительности. Рекомендуется начинать с 16.

Выходной шаг определяет, насколько мы уменьшаем выходной результат относительно размера входного изображения. Более высокий выходный шаг быстрее, но приводит к меньшей точности.

Под капотом, когда шаг выхода установлен на 8 или 16, количество шагов ввода в слоях уменьшается для создания большего разрешения вывода. Затем используется свертка atrous, позволяющая фильтрам свертки в последующих слоях иметь более широкое поле (эта свертка не применяется при шаге выхода 32). В то время как Tensorflow поддерживал свертку atrous, в TensorFlow.js ее нет, поэтому мы добавили PR, чтобы использовать ее.

Тепловые карты и векторы смещения

Когда PoseNet обрабатывает изображение, возвращается тепловая карта вместе с векторами смещения, которые можно декодировать так, чтобы находить в изображении области с высоким показателем уверенности для ключевых точек позы. Скоро станет понятно, что все это означает, но пока приведенная ниже иллюстрация демонстрирует на высоком уровне, как каждая ключевая точка позы связана с одним тензором тепловой карты и тензором вектора смещения:

Оба результата представляют собой трехмерные тензоры с высотой и шириной, которые будем называть разрешением. Разрешение определяется размером входного изображения и шагом выхода в соответствии с формулой:

Resolution = ((InputImageSize - 1) / OutputStride) + 1

// Example: an input image with a width of 225 pixels and an output
// stride of 16 results in an output resolution of 15
// 15 = ((225 - 1) / 16) + 1

Тепловые карты

Каждая тепловая карта представляет собой трехмерный тензор размера Resolution x Resolution x 17, где Resolution — разрешение, 17 — это число определяемых PoseNet ключевых точек. Например, с размером изображения 225 и шагом выхода 16, тепловая карта будет размера 15x15x17. Каждая компонента в третьем измерении (из 17) соответствует тепловой карте для конкретной ключевой точки. Каждая позиция в этой тепловой карте имеет оценку уверенности, которая является вероятностью того, что часть этой ключевой точки присутствует в позе. Можно представлять это так: исходное изображение разбивается на сетку 15×15, где оценки тепловой карты классифицируют, насколько вероятна каждая ключевая точка в каждом квадрате сетки.

Векторы смещения

Каждый вектор смещения — это трехмерный тензор размера Resolution x Resolution x 34, где 34 — количество ключевых точек * 2. При размере изображения 225 и шаге выхода 16 они будут иметь размер 15x15x34. В то время как тепловые карты приблизительно определяют, где находятся ключевые точки, векторы смещения соответствуют точкам тепловой карты и используются для прогнозирования точного расположения ключевых точек путем перемещения вдоль вектора из соответствующей точки тепловой карты.

Первые 17 компонент вектора смещения содержат координату x вектора, а последние 17 — координату y. Размеры вектора смещения представлены в том же масштабе, что и исходное изображение.

Оценка поз из результатов модели

После того как изображение подается модели, выполняются расчеты для оценки определенных поз из выходных данных. Алгоритм определения одной позы, например, возвращает оценку уверенности в позе, которая содержит массив ключевых точек (индексированных part ID), каждый из которых имеет свою оценку уверенности и координаты x, y.

Для получения ключевых точек позы:

1. Примените сигмоид к тепловой карте, чтобы получить оценки.

scores = heatmap.sigmoid()

2. Примените argmax2d к оценкам уверенности в ключевых точках, чтобы получить координаты x и y в тепловой карте с наивысшим показателем для каждой части. По существу, это то место, где данная часть будет присутствовать с наибольшей вероятностью.

Создается тензор размера 17×2, каждая строка которого является координатами y и x в тепловой карте с наилучшей метрикой для каждой части.

heatmapPositions = scores.argmax(y, x)

3. Вектор смещения для каждой части извлекается путем получения координат x и y из смещений, соответствующих координатам x и y в тепловой карте для этой части. Получается тензор размера 17×2, причем каждая строка является вектором смещения для соответствующей ключевой точки. Например, для части с индексом k, и позиции тепловой карты с координатами y и x, вектор смещения считается:

offsetVector = [offsets.get(y, x, k), offsets.get(y, x, 17 + k)]

4. Чтобы получить ключевую точку, координаты x и y каждой части тепловой карты умножаются на шаг выхода, а затем полученное число добавляется к соответствующему вектору смещения, который рассчитан в том же масштабе, что и исходное изображение.

keypointPositions = heatmapPositions * outputStride + offsetVectors

5. Наконец, оценка уверенности для каждой ключевой точки — это оценка уверенности ее позиции на тепловой карте. Оценка уверенности в позе — это среднее значение метрик для ключевых точек.

Определение нескольких поз

Подробности алгоритма определения нескольких поз выходят за рамки данного поста. Главным образом, этот алгоритм отличается тем, что он использует метод для группировки ключевых точек в позы посредством перемещения векторов вдоль графа. В частности, он использует алгоритм fast greedy decoding из статьи PersonLab: Person Pose Estimation and Instance Segmentation with a Bottom-Up, Part-Based, Geometric Embedding Model. Для получения дополнительной информации об алгоритме определения нескольких поз почитайте эту публикацию или взгляните на код.

Перевод — Кристина Беликова, оригинал — официальный блог Tensorflow

Моделирование и Анимация модели человека с помощью плагина MakeHuman

MakeHuman — это плагин к Blender, с помощью которого Вы сможете легко сделать 3D модель человека, а так же его анимацию.

Как работает этот плагин?

Для начало его нужно скачать. Распакуйте каталог и откройте в Блендере файл mh280b_1_1.blend. После этого Вы можете увидеть следущее:

Теперь Вам необходимо запустить скрипт. Для этого наведите курсор мышки на правое окно и нажмите [Alt P]. После этого окно должно превратиться в интерфейс скрипта. С помощью настроек и опций этого интерфейса Вы можете изменять пропорции тела.

Давайте поговорим так же о анимации модели с помощью этого скрипта.

С Помощью скрипта Make Human версии 1.8, теперь возможно анимировать модель человека, используя арматуру и систему autorigging (связь меша и арматуры).

Арматура меша находиться на втором слое. Включите этот слой, Удерживая Shift и кликнув по второму слою Левой Клавишей Мышки. Теперь арматура отображается вместе с мешем, однако ее положение значительно отличается от позы меш-объекта. Не беспокойтесь по поводу этой разницы, мы исправим это во втором шаге.

Модель человека и его арматура находятся в разных позах. Для того, что бы в дальнейшем анимировать модель, необходимо, что бы арматура и модель находились в одинаковой позе. Плагин MakeHuman сделает это за вас! Зайдите в меню Edit, в интерфейсе плагина и выберите опцию Rigg Mode ON.

После этого, меш-объект человека должен принять такую же позу как и арматура.

Для того, что бы можно было менять позу модели человека, необходимо связать арматуру и вершины меш-объекта. Опять же это можно сделать с помощью этого замечательного плагина! В меню Auto, выберите VGroups.

После этого создастся группа вершин, которая будет присвоена арматуре.

Выберите меш-объект первым, затем удерживая Shift выберите его арматуру. Как и в любой системе связки методом родитель-потомок, очень важно выбрать родительский объект (в данном случае арматура) последним. Последний выбранный объект, будет чуть ярче окрашен в розовый цвет. После этого, не снимая выбора с объектов, нажмите комбинацию CTRL P, для привязки меш объекта человека к арматуре. В появившемся меню, из трех вариантов привязки выберите Use Armature.

Сразу после этого появиться еще одно меню, в котором Вам предлагается создать Группу Вершин, однако мы их уже создали(Шаг 3), поэтому выберите

Don’t Create
Groups (Не создавать новую группу вершин).

После этого вы можете анимировать модель человека. Просто изменяйте положение положение костей арматуры в Режиме позы (Pose Mode). Положение меш-объекта так же будет изменяться!

---

Положительный язык тела — Краткое руководство

Язык тела определяется как невербальное общение между двумя людьми или группой людей с помощью физического поведения, такого как движения конечностей, мимика, движения глаз, другие телесные жесты и позы.

Сегодня этот термин приобрел такое большое значение и значимость во всех сферах жизни, что без позитивного языка тела никто из нас не сможет выжить на профессиональной арене, в личной жизни и в мире в целом.

Язык тела проявляется не только во время обычных разговоров, но и во время официальных обсуждений, интервью, групповых обсуждений, групповых встреч и т. Д. Правильный язык тела не только передает правильное сообщение получателю, но также привлекает или отталкивает получателя.

Например, вы сталкиваетесь с собеседованием, а интервьюер спрашивает вас. Теперь, несмотря на то, что вы вежливы и хорошо отвечаете на вопросы, интервьюер все еще может не выбрать вас. Причина очень проста. Возможно, ваше положение тела или движения тела были неподходящими или были грубыми. Это, возможно, привело к тому, что интервьюер подумал, что вы либо не заинтересованы, либо не являетесь хорошим кандидатом на должность.

Тем не менее, язык тела отличается от языка жестов . На языке жестов слова или информация передаются добровольно с помощью движений рук и пальцев. На языке жестов, в основном, движения губ, пальцев, ладоней и глаз используются для передачи информации получателю информации. Тем не менее, язык тела отличается от языка жестов тем, что язык тела в значительной степени непроизвольный и активно не контролируется разумом. Тем не менее, жестовые языки являются добровольными и контролируются разумом для передачи информации.

Что такое язык тела?

Ниже приведены важные особенности языка тела —

• Это совокупность непроизвольных действий частей тела.

• Это включает в себя движение, особенно конечностей и головы.

• У него нет грамматики.

• Это должно быть широко интерпретировано другими людьми.

Это совокупность непроизвольных действий частей тела.

Это включает в себя движение, особенно конечностей и головы.

У него нет грамматики.

Это должно быть широко интерпретировано другими людьми.

Что такое язык жестов?

Ниже приведены важные особенности языка жестов —

• Это не преднамеренное движение частей тела для передачи информации. Следовательно, это не добровольное действие частей тела.

• У него своя грамматика.

• Это имеет абсолютное значение, а не субъективное значение.

Это не преднамеренное движение частей тела для передачи информации. Следовательно, это не добровольное действие частей тела.

У него своя грамматика.

Это имеет абсолютное значение, а не субъективное значение.

Однако это не означает, что если язык тела непроизвольный, его нельзя контролировать. Практикуя определенные техники, упомянутые в этом руководстве, и тщательно оценивая движения тела каждый раз, можно легко улучшить язык тела.

Язык тела довольно специфичен для конкретной культуры . То, что принято в одной культуре, может быть большим «Нет» в других культурах. Следовательно, язык тела не универсален и может быть неоднозначным. Этот урок научит вас основам хорошего языка тела.

Что такое позитивный язык тела?

Люди находят позитивный язык привлекательным, восприимчивым и легко противостоять . Позитивный язык тела должен поставить нас в положение комфорта, достоинства и симпатии. Это помогает нам быть открытыми для других людей и быть доступными, помогая им чувствовать себя комфортно, когда они взаимодействуют с нами. Если наши движения тела каким-то образом передают противоположное, то наш язык тела не является положительным и, следовательно, нуждается в улучшении.

• Язык тела не должен быть защитным. Оборонительный язык тела не позволяет людям приблизиться к нам и установить связь с нами.

• Язык тела не должен проявлять чувства незаинтересованности по отношению к другому человеку, так как это может привести к провалу на работе, интервью и громких встречах.

• Язык тела человека не должен быть ни авторитетным, ни покорным, но настойчивым, чтобы уверенно высказывать свое мнение и позицию, не оскорбляя другого человека.

Язык тела не должен быть защитным. Оборонительный язык тела не позволяет людям приблизиться к нам и установить связь с нами.

Язык тела не должен проявлять чувства незаинтересованности по отношению к другому человеку, так как это может привести к провалу на работе, интервью и громких встречах.

Язык тела человека не должен быть ни авторитетным, ни покорным, но настойчивым, чтобы уверенно высказывать свое мнение и позицию, не оскорбляя другого человека.

Позитивный язык тела помогает людям нравиться другим людям в организации или сообществе и поэтому необходим людям разных дисциплин и этнических групп, так как он играет ключевую роль в формировании наших дискуссий и отношений с другими людьми в нашей повседневной жизни.

Язык тела имеет первостепенное значение в этом высококонкурентном мире. Корпоративный сектор очень ценит хороший язык тела, и любой признак плохого языка тела может нарушить условия сделки, даже приводя к потере сети для людей .

Старая поговорка гласит: «Действия говорят громче, чем слова». Наша поза тела, наряду с его движениями и расположением различных частей тела, играет важную роль в освобождении наших чувств и эмоций, даже если мы не показываем эмоции добровольно.

Напористое поведение

Позитивный язык тела помогает человеку быть более настойчивым и помогает выражать свое мнение легче, чем другие. Позитивный язык тела нравится другим людям, и, следовательно, человеку, носящему позитивный язык тела, уделяется больше внимания и пользы в любой дискуссии.

Невербальная коммуникация

Исследования показывают, что наше общение состоит из 35% вербального общения и 65% невербального общения . Это подразумевает, что все, что мы говорим добровольно, составляет всего 35% от того, что другой человек делает из нас. Остальные 65% информации о нас извлекаются из языка нашего тела. Наш язык тела помогает другим определить наши эмоции, статус и даже наш образ жизни.

Невербальное общение играет значительную роль в сочетании с произнесенными словами. Наше невербальное общение может повторять наше послание, противоречить нашим словам, подкреплять наше утверждение, заменять значение наших предложений и дополнять значение наших слов. Поскольку невербальное общение может либо подчеркнуть нашу точку зрения, либо противоречить ей, необходимо поддерживать язык нашего тела в синхронизации с нашими эмоциями. Любой признак конфликта между языком тела и нашими словами может заставить нас казаться ненадежным и обманчивым.

Успех на рабочем месте

Позитивный язык тела является обязательным на рабочих местах и ​​в корпоративной среде. Здоровый язык тела может помочь укрепить командный дух на рабочем месте , что также может повысить моральный дух сотрудников. Делегирование обязанностей становится легче благодаря позитивному языку тела. Это также может помочь передать уважение к коллегам и разрешить конфликты в организации.

Во время корпоративных встреч можно проявить интерес, прием и радость, используя позитивный язык тела. Нежная улыбка, открытые ладони, наклонение вперед и зрительный контакт могут иметь большое значение в установлении взаимопонимания с другим человеком на встрече, помогая тем самым строить и поддерживать здоровые отношения с другими сторонами на встрече.

Отношения

Отрицательный язык тела может уступить место неправильной интерпретации и недопониманию. Поддержание осанки тела и абсурдных движений тела, которые оскорбительны для другого человека, могут разрушить отношения.

Например, вам необходимо понимать эмоции и настроение другого человека и соответственно настраивать свое поведение. Если у вашего супруга хорошее настроение, то можно иногда смеяться или дразнить ее. Тем не менее, та же активность может быть неверно истолкована как сарказм или раздражительное поведение, если у супруга нет хорошего настроения. Это может привести к проблемам между парами, а также может привести к повреждению отношений.

Публичное выступление

В публичных выступлениях язык тела принимает совершенно другое значение. Если говорящий имеет защитный язык жестов или пассивный язык жестов, есть большие шансы, что аудитория не будет внимательно его слушать. Фактор воздействия таких выступлений также значительно снижается, поскольку аудитория получает 35% всей коммуникации, но пропускает оставшиеся 65% . Следовательно, очень важно иметь правильные движения тела и осанку во время выступления на сцене перед аудиторией.

Язык тела очень важен во всех формах общения. Это помогает преодолеть барьер незнакомости и помогает сформировать лучшую связь с получателем информации.

В большинстве случаев, когда мы встречаем людей, мы стоим перед ними. Будь то случайная встреча на обочине дороги или встреча с кем-то в офисе или беседа с другом на вечеринке, многие разговоры в нашей жизни происходят в стоячем положении.

Ниже приведены важные позы, которые нужно искать, стоя и разговаривая.

Правило 1: стоять прямо

Первое, что нужно иметь в виду, это стоять с выпрямленным позвоночником . Спина должна быть прямой, так как это создает впечатление высокой. Высокий внешний вид также создает хорошее впечатление. Вы не должны сутулиться или догадываться.

Пригоршня или сутулость создают впечатление лени и вялости. Человек не хотел бы подходить к вам, чтобы поговорить, если вы кажетесь слабым или вялым. Активная личность всегда предпочитается людьми. Плохая осанка также символизирует низкую самооценку. Это не хороший атрибут для спорта стоя.

Правило 2: лицом к лицу

Второй момент, о котором следует помнить, это не смотреть в сторону от слушателя. Попробуйте встать лицом к лицу, с которым вы общаетесь. Стоя в стороне показывает, что вы хотите убежать от человека и не хотите продолжать говорить. Следите за тем же сигналом от другого человека. Если этот человек стоит боком, пожалуйста, прекратите разговор как можно скорее. Это потому, что другой человек не заинтересован в разговоре.

Лучший способ встать — это направить свое сердце к другому человеку . Убедитесь, что ваше сердце обращено к сердцу другого человека без каких-либо препятствий между ними. Стоять со скрещенными на груди руками — это тоже большое «Нет». Лучше стоять подбоченясь или положив руки на талию . Скрещивание рук символизирует оборонительную позицию или интровертную природу. Этот тип отношения редко нравится людям, и это отталкивает большинство людей.

Правило 3: освободи свои руки

Третий момент, о котором следует быть осторожным, это не засовывать руки в карманы во время разговора с кем-то. Эта поза показывает неуважение. Хранение рук в кармане показывает, что человеку не интересно разговаривать. Помните, что руки — это голосовые связки языка тела и могут много говорить о вашем отношении и интересе.

Правило 4: смотри в глаза

Четвертый пункт, о котором следует быть осторожным, — смотреть в глаза другому человеку, не запугивая его или ее. Если вы продолжаете смотреть в сторону от другого человека, это покажет отсутствие интереса к разговору с вашей стороны. Продолжайте искать эти знаки и в другом человеке. Возможно, другой человек отводит взгляд от вас большую часть времени. Это будет означать, что человек не поглощен вами, и, следовательно, лучше отпустить человека.

Правило 5: двигайся, но следи за своими конечностями

Последний по порядку, но не по значимости; нормально иметь движения конечностей . Перемещение рук в определенной степени показывает ваш интерес к разговору и уровень вашего возбуждения. Не волнуйтесь слишком сильно руками и старайтесь держать ладони открытыми. Вы должны также стоять с расставленными ногами. Не возитесь с носом пальцами, потому что это символизирует застенчивость и неуверенность в себе. Кроме того, ноги не должны быть скрещены . Скрещенные ноги означают неуверенность и замкнутость.

Много разговоров происходит и во время сидения. Собеседования, групповые дискуссии или даже откровенные разговоры с друзьями часто случаются, сидя в ресторане, кафе или библиотеке. Большое внимание должно быть уделено языку тела во время разговора в сидячем положении.

Правило 1: лицом к лицу

Всегда обращайтесь к другому человеку во время разговора. Как и в позе стоя, и здесь постарайтесь повернуть свое сердце к сердцу другого человека. Не сидите боком, если в этом нет необходимости.

Также продолжайте следить за такими знаками у другого человека. Если другой человек какое-то время сидит боком, лучше отказаться от разговора, поскольку другой человек не заинтересован.

Правило 2: смотри в глаза

Второй момент — поддерживать прямой зрительный контакт с другим человеком. Посмотрите в глаза другого человека, не запугивая его или ее.

Правило 3: следи за своими ногами

Третий момент, на котором нужно сосредоточиться, — это движение ног. Поскольку ноги находятся далеко от наших глаз, мы обычно забываем держать ноги под контролем. Слишком сильное движение ног не является хорошим признаком . Жонглирование ног показывает отсутствие интереса к текущей деятельности и стремление убежать от нее.

Правило 4: не сутулись

Четвертый пункт, о котором следует позаботиться, это не садиться и не сутулиться , сидя. Во время собеседования не кладите руки на стол и не наклоняйтесь вперед. Ноги должны быть прочно закреплены на земле и вообще не должны жонглировать. Позвоночник должен быть прямым, а голова должна быть высоко поднятой. Однако, когда вы разговариваете с друзьями откровенно, хорошо положить руки на стол и наклониться вперед. Это показывает ваш интерес к тому, что говорит другой человек.

Сидя, избегайте массажа головы , ушей или лба. Это означает уязвимость и беспокойство.

Правило 5: крик важности

Сидя во время любого разговора, не ограничивайте свои ноги небольшим пространством. Попробуйте немного раздвинуть ноги . Это показывает, что вы занимаете некоторое пространство и что вы отвечаете.

Во время групповых обсуждений человеку плохо держать ноги скрещенными . Тем не менее, дамы могут сидеть со скрещенными ногами без каких-либо проблем. Во время интервью предпочтительнее сидеть с скрещенными ногами, поскольку это означает открытость и принятие.

Рукопожатия являются неотъемлемой частью нашей жизни. Изо дня в день мы встречаемся с друзьями и коллегами, с которыми мы должны пожать друг другу руки. Рукопожатия так же стары, как человеческая цивилизация. В римские времена практика захвата предплечья использовалась как способ проверить, не скрыл ли другой человек кинжал под рукавами. Постепенно это преобразовалось в форму общего приветствия, а затем, в конечном итоге, превратилось в современное рукопожатие.

Рукопожатие имеет много того, что можно и нельзя делать. Вы не должны всегда предлагать рукопожатие незнакомцу . Рукопожатие является признаком приветствия людей. Если вы не уверены, добро пожаловать в одно место или нет, лучше не идти на рукопожатие. Можно наблюдать, как продавцы заботятся об этом все время, пока они встречают нового человека. Они прибегают к простому кивку головы, а не к рукопожатию. Рукопожатие не должно передавать господство или подчинение . На самом деле это должно показать равенство . Давайте кратко рассмотрим некоторые обычаи рукопожатия во всем мире и их особенности.

Рукопожатие Равенство

Всякий раз, когда вы пожимаете руку, это интерпретируется как тонкая символическая борьба за власть между вами и другим человеком. Короче говоря, ладонь любого из тех, кто участвует в рукопожатии, не должна быть ни лицом вниз, ни лицом вверх.

Для правильного рукопожатия ладони обоих людей должны быть в вертикальном положении . Тогда оба человека должны оказать одинаковое давление . Если вы обнаружите, что давление, которое вы оказываете, больше или меньше, чем у другого человека, то вам необходимо соответствующим образом модулировать свое давление.

Покорное рукопожатие

Покорное рукопожатие происходит, когда ваша ладонь направлена ​​вверх и находится ниже ладони другого человека. Это называется «ладонью вверх». Это заставляет вас выглядеть покорно. Не позволяйте другому человеку взять верх над рукопожатием .

Доминантное рукопожатие

Противоположностью покорного рукопожатия является доминирующее рукопожатие. Это происходит, когда вы кладете руку выше ладони другого человека и, следовательно, ваша ладонь обращена вниз. Это называется «толчок ладонью вниз» . Это рукопожатие передает авторитет и доминирование с вашей стороны. Не позволяйте миру думать, что вы покорны только потому, что ваши ладони расположены над ладонью другого человека.

Рукопожатие

Когда человек подает вам удар ладонью вниз, отведите руку вверх и положите вторую руку, чтобы выпрямить ладонь. Он считается одним из самых сильных рукопожатий в мире, поскольку он символизирует искренность и тесную связь между двумя людьми, вовлеченными в рукопожатие. Это рукопожатие также называется рукопожатием политика, поскольку политики часто используют этот тип рукопожатия.

Рукопожатие мокрой рыбы

Это одно из худших рукопожатий в мире. В этом рукопожатии руки холодные и потные. Это воспринимается как слабое рукопожатие, и считается, что человек, дающий такое рукопожатие, имеет слабый характер и испытывает недостаток приверженности.

Порочное Рукопожатие

Порочное рукопожатие — это еще одно ненавистное рукопожатие по всему миру. Это рукопожатие совершается толчком ладонью вверх, а затем оплотом рук другого человека, за которыми следуют энергичные движения рук. Удары настолько сильны, что кажется, что человек, дающий такое рукопожатие, слишком авторитетен и доминирует .

Рукопожатие

В рукопожатии с разрушителем костей, человек, дающий это рукопожатие, сжимает руку другого человека и перемалывает ее своими руками. Это рукопожатие означает агрессивную личность и не должно использоваться вообще.

Рукопожатие кончиком пальца

Один из самых ненавистных типов рукопожатий — рукопожатие пальца. В этом типе рукопожатия два человека просто касаются кончиками пальцев друг друга и делают очень легкий удар или даже могут пропустить удар. Это рукопожатие передает неуверенность и неуважение к себе . Это рукопожатие наблюдается много раз во время собеседования. Даже до начала собеседования этот тип рукопожатия отталкивает интервьюера, и впечатление от собеседника переходит к броску.

Рукопожатие

В этом типе рукопожатия у человека, дающего руку, все пальцы прямо. Это очень плохой и грубый жест, чтобы не обхватить ладонь другого человека, так как он показывает отсутствие интереса к встрече и отвращение к другому человеку. Всегда помните, чтобы обхватить руки другого человека во время рукопожатия и сделать правильный удар.

Важные советы

• Следует отметить, что после рукопожатия нельзя удерживать или касаться рукой человека другой рукой. Это знак покровительства, который не виден в хорошем свете людьми по всему миру. Только люди с высшим авторитетом могут это сделать.

• Руки не должны быть потными или влажными во время рукопожатия. Это довольно непрофессионально и грубо иметь липкие руки во время рукопожатия.

• Вы должны стоять прямо, или вы можете согнуться, чтобы проявить уважение, пожимая руки. Всегда следует отметить, что ладони и кисти рук должны быть вертикальными во время рукопожатия, чтобы обозначить равенство.

Следует отметить, что после рукопожатия нельзя удерживать или касаться рукой человека другой рукой. Это знак покровительства, который не виден в хорошем свете людьми по всему миру. Только люди с высшим авторитетом могут это сделать.

Руки не должны быть потными или влажными во время рукопожатия. Это довольно непрофессионально и грубо иметь липкие руки во время рукопожатия.

Вы должны стоять прямо, или вы можете согнуться, чтобы проявить уважение, пожимая руки. Всегда следует отметить, что ладони и кисти рук должны быть вертикальными во время рукопожатия, чтобы обозначить равенство.

Движения рук довольно непроизвольны по своей природе. Тем не менее, они много говорят нам о другом человеке, который использует свои руки во время разговора. Существуют правила для позитивного языка тела даже в случае движения рук.

Правило 1: открой свои ладони

Первое правило — всегда иметь открытую ладонь. Открытые ладони означают открытость и принятие . Открытые ладони также означают честность и искренность . Тем не менее, есть способ прочитать и открытые ладони. Если ладони открыты во время разговора, но обращены вниз, это означает немного авторитетного отношения человека. Это особенно заметно в случае рукопожатий, как мы видели в предыдущей главе.

Однако, если ладони открыты и направлены вверх, то это не угрожающий признак. Этот человек доступен и может рассматриваться как дружелюбный по своей природе. Следовательно, поворот ладоней полностью меняет то, как другие воспринимают нас.

Правило 2: скрестите руки

Во время разговора руки не должны быть скрещены, а руки не должны быть сжаты. Сжатые руки показывают отсутствие приверженности и неуверенности . Скрещенные руки показывают оборонительную или нервную позицию. Было также замечено, что если человек стоит со скрещенными руками, то он понимает гораздо меньше разговора по сравнению с человеком с распростертыми объятиями. Кроме того, защитный язык тела также приводит к снижению удерживающей способности.

В нашей общей природе скрещивать руки, чтобы чувствовать себя комфортно. Однако исследования показали, что такой язык тела воспринимается людьми как отрицательный. Кроме того, сжатые кулаки также являются большими нет во время разговоров. Руки не должны опускаться ниже уровня талии и всегда должны подниматься над талией во время разговора. Руки могут иногда опускаться, но так не должно быть на протяжении всего разговора.

Правило 3: не держи руки

Говоря с кем-то, не сжимайте руки , скрещивая их. Это признак отсутствия безопасности. Всегда избегайте скрепления рук перед областью паха, так как это также свидетельствует о ненадежности. Это называется « Сломанная молния» . Это одна позиция, которая показывает ненадежность и подчинение одновременно, и, следовательно, ее следует избегать любой ценой.

Не продолжайте корректировать свои запонки в общественных местах, так как это еще раз показывает, что вы слишком обеспокоены своей неуверенностью в публичном выступлении. Дамы должны заметить, что им не следует прижимать свои сумки близко к себе, когда они разговаривают, поскольку это показывает их оборонительную позицию и их небезопасную природу.

Правило 4: Барьеры нулевой силы

Когда вы в ресторане, не держите кофейную кружку близко к груди. При разговоре с другим человеком не должно быть барьера для руки . Держите открытый язык тела и держите кофейную кружку сбоку.

Правило 5: параллельно над перпендикуляром

В групповых дискуссиях это мандат, что если вам нужно указать на кого-то, не используйте руку, которая будет перпендикулярна ему. Используйте другую руку, которая может указывать на них, а также может быть параллельна вашей груди. Рука, перпендикулярная вашей груди, чтобы указывать на других, обычно является грубым жестом. Всегда старайтесь, чтобы рука была параллельна телу .

Руки и руки должны быть осторожно использованы в разговорах. Движение рук и кистей может вызвать или омрачить ваше обсуждение и может существенно изменить результаты.

Ноги находятся далеко от наших глаз, и, следовательно, есть большая вероятность, что они игнорируются нами во время наших разговоров. Тем не менее, они все время передают много информации о наших эмоциях и чувствах.

Движение рук и головы, безусловно, способствует искусству положительного языка тела. Тем не менее, ноги имеют свое значение и должны поддерживаться в правильном положении. Давайте посмотрим, что означают различные типы скрещивания ног.

Постоянный крест ноги

Крест стоящей ноги — это жест неповиновения, защиты и подчинения . Это положение, которое в основном принимается людьми, когда они встречаются с совершенно незнакомыми людьми.

Крест на ногах символизирует отказ в доступе к гениталиям. Это причина, почему эта поза считается защитной по своему характеру. Следовательно, такой жест показывает, что человек не уверен в себе или, другими словами, не уверен в себе.

Для женщин это показывает, что она хочет оставаться в разговоре, но доступ к ней запрещен. В случае мужчин это снова означает, что мужчина хочет оставаться в разговоре, но он также хочет гарантировать, что он не открыт для всех.

Следовательно, в следующий раз, даже если кто-то хочет быть дружелюбным в разговоре и иметь смягченные выражения лица вместе с правильными движениями рук, но со скрещенными ногами, обратите внимание, что человек не так уверен или расслаблен, как он или она пытается появиться ,

Всегда помните следующую мантру —

Открытые ноги — уверенность

Закрытые или скрещенные ноги — сдержанность

Если человек перед вами откровенно разговаривает с вами и все же занимает эту позу, лучше уйти и успокоить человека. Это потому, что человеку на самом деле не так удобно разговаривать с вами, как он / она изображает.

Двойной Крест

Двойной крест случается, когда человек пересекает ноги и руки. Это показывает, что человек совершенно не заинтересован в разговоре с вами. Такие люди не восприимчивы к общению и, следовательно, лучше либо создать с ними быстрый контакт, либо уйти.

Рисунок четыре ноги зажим

В этой позе человек фиксирует одну ногу над другой и кладет обе руки на поднятую ногу. Этот жест показывает, что человек абсолютно не заинтересован в нас и упрям ​​в отношении . Этот жест также означает, что человек жесток и не уважает мнение других. Он просто обеспокоен своим собственным мнением.

Замок лодыжки

В этой позе человек запирает лодыжки вместе. Ладони могут быть сжаты в кулак, могут быть помещены на ноги или даже сжимать стул. Этот жест показывает, что человек скрывает некоторые негативные эмоции, такие как беспокойство, страх или сомнение.

Такой тип языка тела обычно встречается у людей, которых обвиняют в совершении какого-либо преступления или предъявляют в суде для слушания. Эту позу тоже следует избегать.

Шпагат

В этой позе одна из ног поднята и зафиксирована вокруг другой ноги. Это жест стеснительности и робости. Этот один жест исключительно для женщин и является символом незащищенности.

Параллельные ножки

Это одна поза ноги, которая должна быть принята женщинами. Это вряд ли когда-либо видел, воспроизводится любым мужчиной. Эта поза дает женщинам более здоровый и привлекательный вид и создает мощный сигнал женственности. Эта поза ног учитывает позитивный язык тела, уверенность и привлекательность и считается лучшей позой для ног для женщин. Это также дает молодой взгляд дамам.

Доминантный Стенд

Это одна поза, которая обычно наблюдается у мужчин и женщин в армии. В этом положении человек раздвигает ноги, и ноги прочно стоят на земле. Это поза доминирования . Эта позиция может выглядеть хорошо и достойно в вооруженных силах, но иногда она также может показаться пугающей для других людей, поскольку лицо, занимающее доминирующее положение, может показаться авторитетным.

Позиция внимания

Эта поза обычно подходит для ситуаций, когда человек младшего ранга встречает человека старшего ранга. Эта поза не дает никаких обязательств, чтобы остаться или уйти. Эта позиция, следовательно, показывает, что человек нейтрален по отношению к ситуации и что у него нет закрытых или негативных мнений.

Основные Что нужно и чего не нужно

Следует также соблюдать осторожность, сидя. Многие люди сидят, поворачивая кресло и садясь на него, кладя сундук на раму стула. Это делается главным образом для того, чтобы показать, что человек занимает пространство и пытается быть напористым, но при этом выдает совершенно противоположное сообщение. Эта поза показывает, что человек не уверен в себе и пытается защитить себя, создавая барьер между ним и другим человеком.

Постукивание ног также является большой проблемой для многих людей, над которыми нужно работать. Привычка многократного постукивания ногой по полу символизирует беспокойство и нетерпение. Когда люди ждут, чтобы получить результаты экзаменов, медицинские заключения или что-либо, что связано с большой неопределенностью, они начинают неоднократно постукивать ногой.

Для собеседования или группового обсуждения ноги должны быть не скрещены и параллельны, а ноги должны быть прочно закреплены на земле . Женщины могут скрестить ноги в форме европейского скрещивания ног, когда они участвуют в групповых дискуссиях, но для мужчин это большое «нет». Расположение ног и ступней играет ключевую роль в передаче сообщений ума и в выборе на собеседованиях и групповых дискуссиях.

Выражения лица выполняют большинство задач по передаче информации другому человеку. Обычный человек может быть не в состоянии читать язык тела ног или рук. Но почти каждый может прочитать сигналы, отображаемые на лице человека. Поэтому очень важно, чтобы мы поддерживали хорошее и приемлемое выражение лица, чтобы никто не ненавидел нас за то, что мы не доступны.

Первое выражение, которое каждый ищет в человеке, — это улыбка. Улыбка может быть омолаживающей, но в то же время обманчивой. Женщина с грустной улыбкой, которая не показывает зубов, на самом деле символизирует ее отсутствие интереса к разговору, хотя обычному человеку может показаться, что она поглощена продолжающимся разговором.

Оригинальная Улыбка Vs. поддельная улыбка

Есть много черт оригинальной улыбки. Всякий раз, когда человек улыбается естественным образом, без какой-либо добровольной силы, вокруг глаз появляются морщины. Это потому, что в оригинальной улыбке уголки губ подтянуты, а мышцы вокруг глаз сокращены. В фальшивой улыбке происходят только движения губ . Люди, дающие ложные улыбки, улыбаются только через рот, а не глазами

Тем не менее, что если человек, с которым вы разговариваете, попытается изобразить фальшивую улыбку, добровольно сморщив глаза? Есть трюк, чтобы идентифицировать это также. Когда улыбка является подлинной, мясистая часть глаза между бровью и веком движется вниз, и концы бровей также слегка опускаются.

Исследования показали, что чем больше человек улыбается, тем больше позитивной реакции он получает от других. Есть еще один способ обнаружить ложные улыбки. Когда человек пытается изобразить улыбку, правое полушарие мозга, которое специализируется на выражениях лица, посылает сигналы только на левую сторону тела. Следовательно, фальшивая улыбка всегда будет сильнее с одной стороны и слабее с другой. Однако в подлинной улыбке обе части мозга посылают сигналы, и, следовательно, улыбка одинаково сильна с обеих сторон.

Если глаза человека отводят взгляд от вас, то вы должны понимать, что человеку вам скучно, и лучше либо сменить тему обсуждения, либо уйти. Однако, если губы слегка прижаты, брови подняты и на вас устремлен пристальный взгляд, а голова выпрямлена или слегка выдвинута вперед, то это означает заинтересованность человека в вас.

Много информации передается не только тем, как вы стоите или говорите, но и тем, как вы двигаетесь. Стиль ходьбы передает много информации о нашей уверенности в себе и наших манерах. Это одна из причин, почему тренеры по языку тела обучают своих студентов стилям ходьбы.

Правило 1: Встань прямо и лицом вверх

Первое, что нужно иметь в виду, это то, что вы не должны сутулиться или сгибаться во время ходьбы. Спина должна быть прямой, а позвоночник должен быть выпрямленным . Ваша голова должна быть в вертикальном положении, а глаза должны смотреть спереди. Подбородок должен быть все время. Большинство людей смотрят вниз во время ходьбы. Это не считается элегантным. Более того, если вы будете сутулиться или сгорбиться во время ходьбы, вас будут считать слабым и лишенным энергии и энтузиазма.

Плохая осанка во время ходьбы, если она продолжается в течение более длительного периода времени, может привести к болям в спине, ригидности затылочных мышц и другим серьезным заболеваниям.

Правило 2. Используйте все мышцы

Рекомендуется использовать все группы мышц ног при ходьбе. Во время ходьбы попробуйте визуально оттолкнуть заднюю ногу с помощью подколенных сухожилий и четырехглавых мышц и подтолкнуть себя вперед к пятке другой ноги. Попробуй закатить ногу вперед, пяткой до пят. Это помогает икроножным мышцам работать и помогает держать ноги под правильным углом на каждом шагу.

Правило 3: откинуть плечи

Следующее, что нужно иметь в виду, это держать плечи вытянутыми, но расслабленными. Сохранение расслабленной, но расслабленной позиции плеч помогает поддерживать устойчивый и вертикальный столбик поддержки во время ходьбы. Наряду с прямой спиной и осанкой на подбородке, этот способ ходьбы помогает снизить вероятность травм. Эта поза также помогает источать уверенность и силу.

Во время ходьбы верхняя часть тела также должна входить в игру вместе с ногами. Руки должны качаться правильно, чтобы проецировать уверенность. Руки должны двигаться по меньшей дуге, когда вы начинаете идти. Чем быстрее вы идете, тем больше должна стать дуга. Движение рук помогает добиться лучшего прогресса.

Правило 4: получите правильную скорость

Темпы прогулки также имеют большое значение. Во время ходьбы темп должен быть таким, чтобы вы могли правильно разговаривать с человеком, продолжая идти, и при этом не должен казаться одышимым.

Умная ходьба также подразумевает не делать слишком долгих шагов во время ходьбы. Удлинение походки растягивает мышцы ног без необходимости и приводит к дестабилизации шага. Исследования показали, что с небольшим взмахом плеч связан определенный вид сексуальной привлекательности.

Во время ходьбы бедра должны быть ровными, а ступеньки должны быть одинаковой длины. Вы должны согнуть руки на 90 градусов в локте и правильно качаться с противоположной ногой. Это помогает в достижении баланса при ходьбе. Колени должны быть направлены вперед, а таз должен быть заправлен под туловище. Голова также не должна быть наклонена и должна быть высоко поднятой. И последнее, но не менее важное: сначала посадите пятку на землю, а не на носок.

Глаза имеют такое огромное значение в любом разговоре или взаимодействии, что, если язык глаз становится неправильным, весь разговор и репутация человека идут не так. Глаза говорят на языке, который неотвратим от глаз других.

Зрительный контакт регулирует разговор и подсказки о подчинении и доминировании. Что люди замечают о другом, когда они впервые встречаются, так это глаза. И, следовательно, обе стороны быстро судят друг о друге, основываясь на глазах . Следовательно, глаза — это средство передачи информации об отношениях и мыслях других людей.

Давайте посмотрим на некоторые сообщения, передаваемые глазами.

Расширение и сокращение учеников

Когда кто-то возбуждается, зрачки расширяются и могут на самом деле увеличиваться в четыре раза по сравнению с первоначальным размером. И наоборот, когда человек злится или у него другое негативное настроение, ученики сокращаются . Следовательно, если вы обнаружите, что зрачки другого человека расширились, это означает, что человек заинтересован в вас или в вашей беседе. Но если ученики заключили контракт, то лучше понять, что человеку это не интересно.

Вспышка бровей

Практически во всех культурах «привет» на большие расстояния выражается в быстром подъеме и опускании бровей. Это называется вспышкой бровей. Доля бровей в доли секунды — это способ приветствовать друг друга. Тем не менее, в Японии это имеет отрицательный оттенок и, следовательно, не должно использоваться с японцами.

Игра бровей

Поднятие бровей во время разговора подразумевает подчинение . С другой стороны, опускание бровей означает доминирование . Люди, которые намеренно поднимают брови, оказываются покорными, а те, кто опускает брови, обычно считаются агрессивными.

Здесь есть один улов. Когда дамы опускают веки и одновременно поднимают брови, это передает сексуальное покорность. Следовательно, этого выражения следует избегать в формальной и корпоративной среде.

Всегда рекомендуется, чтобы человек поддерживал зрительный контакт с другим человеком, чтобы показать уровень интереса и намерения. Однако, если вы продолжаете смотреть на другого человека в течение длительного времени, это может доставить другому человеку некоторый дискомфорт. Ваш взгляд может запугать другого человека. В большинстве культур было установлено, что для налаживания хороших отношений с другим человеком ваш взгляд должен встречаться с другим человеком в течение примерно 60-70% времени . Если вы продолжаете смотреть на них с интересом, другие люди будут думать, что они вам нравятся, и, следовательно, они ответят своим взглядом также.

Однако, если вы обнаружите, что другой человек не смотрит на вас в течение определенного периода времени и скорее смотрит на вас постоянно, тогда разговор должен прекратиться или тема разговора должна измениться.

Если вы не уверены в том, как долго вы должны смотреть на другого человека, лучше всего смотреть на другого человека в течение времени, которое он или она смотрит на вас. Отвод взгляд во время допроса также дает нам понять, что человек лжет.

Боковой взгляд

Боковой взгляд может восприниматься как выражение интереса или даже враждебности. Когда боковой взгляд сочетается с улыбкой или слегка приподнятыми бровями, он может передавать интерес, а также является известным сигналом ухаживания. Однако если боковой взгляд сочетается с нахмурившимися, опущенными бровями и опущенными губами, это может привести к подозрению, критике или даже враждебности.

Магия мигания

Скорость, с которой ваши глаза мигают, также является источником ценной информации. Если вы заинтересованы в чьем-либо разговоре, вы не будете часто бить веко. Однако, если вы не заинтересованы в ком-то, ваша скорость моргания глаз резко возрастет. Увеличение частоты моргания глаз передает незаинтересованность или скуку .

Дротик

Если глаза другого человека начинают метаться с одной стороны на другую, это означает, что этот человек потерял к вам интерес и ищет пути спасения, чтобы избавиться от вас. Это показывает незащищенность другого человека.

Взгляд власти

Один из способов добиться авторитета — опустить брови, сузить веки и сосредоточиться на другом человеке. Это дает представление о том, что делают хищники, прежде чем атаковать их добычу. Частота мигания должна уменьшаться, и глаза другого человека должны постоянно фокусироваться.

Зрительный контакт и движения глаз являются важной частью наших коммуникативных навыков, а также нашего языка тела. Следовательно, крайне важно поддерживать достойный зрительный контакт с другим человеком, не запугивая его или ее. Зрительный контакт играет важную роль в торговых интервью, собеседованиях, а также в случайных разговорах.

Даже если глаза, руки и ноги находятся в нужном месте, пальцы все равно могут играть в спор. Руки и пальцы вместе дают много информации о нас и других людях. Более того, когда мы говорим жестами и движениями пальцев, другому человеку легче сохранить то, о чем мы говорили. Следовательно, движения рук также помогают в удержании сообщений. Давайте посмотрим на различные жесты рук, которые обычно наблюдаются во всем мире.

Растирание ладоней

Потирание ладоней друг к другу воспринимается как знак ожидания . Потирание ладоней является символом ожидания положительных результатов. Это выражение довольно распространено и в сфере продаж. Отделы продаж многих организаций рассказывают о предложении другим людям, сложив руки и потирая ладони друг о друга.

Более быстрое потирание ладоней показывает, что человек думает о пользе для другого и, по-видимому, человек добродушный. Но медленное движение рук с улыбкой говорит о том, что намерения обманчивы, а человек эгоистичен.

Большой палец и палец

Потирание пальцев и большого пальца друг о друга показывает, что человек рассчитывает получить деньги. Это одна из причин, почему этот жест должен использоваться с осторожностью перед людьми.

Сжатые руки

Люди, которые стоят или сидят со сжатыми кулаками, выражают разочарование . Люди принимают сжатые кулаки, когда они обеспокоены, сердиты или сыт по горло чем-то, но пытаются сдерживать себя. Сжатые кулаки могут скрывать негативные чувства человека, когда человек теряет какую-то сделку или не чувствует себя хорошо по поводу своего текущего опыта.

Шпиль

Шпиль — это жест, который человек делает, кладя пальцы одной руки на пальцы другой и образуя церковный шпиль. Этот жест показывает уверенность и может также источать авторитет, а во многих случаях и превосходство.

Этого жеста нужно избегать, если вы хотите кого-то убедить, поскольку он может дать неверный сигнал о том, что вы пытаетесь быть надменным и пытаетесь навязать свои мысли, а не пытаться убедить.

Блюдо Лица

Блюдо для лица — это позитивный жест тела, в котором человек, особенно дама, кладет пальцы одной руки поверх пальцев другой, а затем прижимает подбородок к комбинации пальцев. Это используется, чтобы увеличить свою привлекательность и является способом представить свое лицо другому.

Держась за руки

Держа руки назад, это способ показать превосходство, силу и уверенность , и его часто принимают королевские семьи, полиция или военные. Наряду с прямой спиной и подбородком, он показывает, что человек обладает авторитетом, заслуживает благоговения и уважения. Эта поза рекомендуется тем людям, которые чувствуют напряжение во время собеседования.

Если одна рука сжимает запястье другой, это выражает разочарование и попытку самоконтроля. Когда рука поднимается другой рукой от запястья, уровень разочарованности увеличивается. Если человек держит руку другой рукой, это означает, что уровень разочарования человека выше.

Также необходимо проявлять осторожность при демонстрации большого пальца на публике. Если ваш большой палец высовывается из жилета или кармана, это символ агрессивного отношения и доминирования. Этот жест обычно принимается людьми более высокого социального положения.

Если человек держал руки в задних карманах, а большие пальцы торчат, то это говорит о том, что он пытается скрыть от нас какое-то чувство. Некоторые люди закрывают руки и, тем не менее, продолжают показывать свои пальцы. Это снова способ показать доминирование, а также показать, что он / она закрыт для разговоров.

В этом мире постоянно растущего обмана и лжи очень важно знать, когда человек лжет. Поймать ложь не так уж сложно, если вы знаете, что нужно искать, чтобы обнаружить лжецов.

Глотки и прикрытие рта не обязательно показывают, что человек лжет. Но это показывает, что некоторая информация скрыта. Лжецу всегда не хватает конгруэнтности в выражениях лица. Когда человек лжет, подсознательная часть мозга посылает нервные сигналы, которые выглядят как жест, что противоречит тому, что человек только что говорил. Многие люди чешут нос, дергают уши или даже тер нос. Много раз на одной стороне лица человека появляется насмешка на долю секунды , показывая, что человек лжет или саркастически относится к тому, что он говорит.

Также было обнаружено, что привлекательные люди больше доверяют публике, и, следовательно, много раз привлекательные люди могут отделаться от лжи, не будучи обнаружены или допрошены вообще.

Давайте посмотрим на некоторые из самых распространенных лживых жестов в мире.

Крытый рот

В основном это наблюдается у детей. Человек прикрывает рот, говоря ложь. Это невольный акт, чтобы не дать лживым словам выйти из уст. Рот можно прикрыть несколькими пальцами, ладонями или даже кулаком. Некоторые люди также пытаются скрыть этот поступок, выдавая поддельный кашель. Это также показывает, что человек пытается скрыть некоторую информацию.

Нос Прикосновение

В большинстве случаев лжецы быстро касаются носа, когда лгут. Это может быть несколько поспешных трений или даже неразличимое касание носа. Этот жест должен читаться вместе с другими жестами, упомянутыми здесь. Иногда люди, страдающие от простуды и кашля, могут так же касаться своего носа и, следовательно, не должны считаться лжецами.

Зуд в носу

Лежа, организм выделяет химические вещества, называемые катехоламинами, которые вызывают набухание тканей в носу. Повышенное кровяное давление вызывает вздутие носа и покалывание нервных окончаний в носу, вызывая зуд. Следовательно, когда человек лжет, он или она испытывает повышенную необходимость удовлетворить зуд, непрерывно поглаживая нос.

Царапать шею

Лжецы также имеют тенденцию царапать себе в шею. Это явно не настоящий зуд в шее, так как реальный зуд будет нуждаться в значительном количестве потертостей на шее. Но лжецы только четыре-пять раз поцарапают шею, и они, как правило, повторяют это много раз.

Хватая уши

Лжецы также чувствуют какое-то покалывание в ушах. Исследования показали, что лжецы чувствуют повышенную тенденцию чесать уши, когда лгут.

Потирая глаза

Когда человек лжет, он или она имеет тенденцию отводить взгляд от человека, которому лгут. Таким образом, лжец чувствует тенденцию тереть глаза, чтобы блокировать зрение другого человека. Это снова одно из действий, которое намекает на человека, являющегося лжецом.

Тяговые ошейники

Акт лжи приводит к усилению страха и повышению артериального давления, что приводит к усилению потоотделения. Это приводит к тому, что лжецы время от времени чувствуют жар на шее и тянут воротники.

Положив пальцы в рот

Когда люди лгут, они, как правило, появляются в смятении. Чтобы скрыть свои эмоции и чувство вины, они стараются сунуть пальцы в рот, что является попыткой казаться серьезным.

То, как вы разговариваете с другими, очень важно для установления с ними взаимопонимания. Чтобы выглядеть цивилизованно, а также вызывать интерес к другим людям, человеку необходимо освоить следующие основы:

• аллюр
• Пауза
• Подача

Произвольное изменение этих параметров называется «модуляцией голоса» . Темп — это количество слов, произнесенных за единицу времени, например количество слов в минуту. Пауза — это количество секунд или любая другая единица времени, которая появляется между двумя словами, двумя фразами или двумя предложениями. Высота тона — это частота вибрации или частота звуковой волны. Голосовая модуляция помогает использовать все три параметра и смешивать их, чтобы создать восхитительный голос.

аллюр

Чтобы иметь хороший голос, нужно иметь соответствующий темп речи. Темп субъективен. Что требуется, так это то, что каждое произнесенное слово должно быть четким и не должно переноситься на предыдущее или следующее слово.

Пауза

Пауза в 2 секунды называется короткой паузой. Пауза длительностью более 2 секунд считается длинной паузой. Паузы могут сыграть значительную роль в достижении цели, а также привнести юмор. Спикер должен дать паузу в 2 секунды после каждого предложения. Запятая эквивалентна 1 быстрому счету, точка с запятой эквивалентна 2 быстрым счетам, а точка эквивалентна 3 быстрым счетам. Это способ, которым человек должен управлять паузами между своими словами, фразами и предложениями.

Подача

Высота должна быть такой, чтобы голос казался приятным для ушей. Людям никогда не нравятся слишком низкие и слишком высокие высоты. Всякий раз, когда о чем-то серьезном или трагическом говорят, поле должно быть низким. О вещах, которые связаны с радостью или удивлением, можно говорить высоким тоном.

Громкость человека должна соответствовать громкости другого человека или людей, вовлеченных в разговор. Если другой человек говорит с низким уровнем громкости, неразумно поддерживать громкость на высоком уровне.

Оказание некоторого давления на слова и слоги помогает придать важность этим словам и помогает более эффективно определить значение слов.

Оказание некоторого давления на слова и слоги помогает придать важность этим словам и помогает более эффективно определить значение слов.

Примеры паузы

Есть способ, которым пауза приносит юмор. Следующие примеры хорошо это показывают. Обратите внимание, что «…» означает паузу в 2 секунды.

• Кто из вас знает, что благодаря мне моя коллега ожидает … повышения ее зарплаты?

• Вчера я поняла, что моя девушка горячая… закаленная!

Кто из вас знает, что благодаря мне моя коллега ожидает … повышения ее зарплаты?

Вчера я поняла, что моя девушка горячая… закаленная!

Пауза помогает подчеркнуть ваше сообщение тоже. Возьмем для примера следующее утверждение. «..» означает паузу в 1 секунду.

Мир будет жарче … жарче … и жарче с каждым годом.

Практика йоги и пранаяма могут помочь получить контроль над дыханием, что может помочь нам говорить с диафрагмы и, следовательно, сделать нашу высоту и объем лучше.

Безопасное пространство или личное пространство или космический пузырь — это расстояние, которое нужно соблюдать, когда вы оседлаете человека, не запугивая его . Безопасное пространство — это пространство, на которое человек имеет право окружать его и в которое никто не должен вмешиваться. Это все о поддержании надлежащего расстояния с человеком. Безопасное пространство характерно для каждой страны и может варьироваться от культуры к культуре.

Личное пространство также зависит от культуры. У человека, который вырос в густонаселенном районе, таком как Бангладеш, может быть более узкое личное пространство по сравнению с человеком, который был воспитан в малонаселенном районе, таком как Норвегия. Личное пространство похоже на слой вокруг нас, который простирается на определенное расстояние от тела и в который никто не должен входить. Если какой-то незнакомец вторгается в наше личное пространство, мы в ярости.

Теперь есть три типа пространства вокруг человека. Виды пространств классифицируются следующим образом.

Интимное пространство

Интимное пространство варьируется от 6 дюймов до 18 дюймов. Это своего рода собственная территория или собственность, в которую никто не должен вступать. Только горстка людей, таких как родители, любовники, близкие друзья или домашние животные, могут войти.

Личное пространство

Личное пространство может быть увеличено с 18 до 48 дюймов. Это расстояние, на котором другие друзья — не такие близкие — и коллеги должны стоять во время функций, вечеринок и церемоний.

Социальное пространство

Социальное пространство простирается от 4 до 12 футов от человека. Это область, в которой должны стоять все незнакомцы, такие как продавец, плотник, пиццерия и т. Д. Любой, кто является новым знакомым, должен стоять в этом пространстве.

Публичное место

Общественное пространство простирается за пределы 12 футов. Это расстояние, на котором должны стоять все те люди, которые не имеют с нами дела. Во время публичных выступлений это расстояние, на котором должны быть размещены публика или аудитория.

Приведенная выше классификация не предназначена для того, чтобы отговаривать парикмахеров, врачей или специалистов по уходу за телом стоять в стороне. Эти не угрожающие люди должны будут войти в наше интимное пространство, и мы должны будем также позволить им. Однако всякий раз, когда вы разговариваете с другим человеком, вам нужно оценить уровень вашей близости с другим человеком, а затем решить, как близко вы должны подойти.

Зеркальное отражение других — это один из способов, с помощью которых мы склонны строить отношения с другими. Исследования показали, что когда люди что-то делают, окружающие его люди вынуждены делать то же самое. Предположим, вы идете по тропинке. Вы внезапно останавливаетесь и начинаете смотреть вверх. Нетрудно поверить и даже засвидетельствовать, что люди, которые следуют за вами, также замедлят свой темп и будут смотреть в небо.

Один из самых известных примеров зеркалирования — зевок . Когда люди зевают, это вызывает зевку и в других. Еще один хороший пример зеркального отражения — улыбка или смех. Когда человек начинает смеяться, он становится настолько заразным, что окружающие его люди начинают смеяться или улыбаться.

Зеркалирование — это еще одна причина, почему очереди помогают хорошо управлять людьми. Когда человек в очереди, он или она не становятся непослушными, поскольку другие подчиняются правилам и не нарушают очередь. Это имеет эффект «симбиоза» . Исследование показало, что когда мужчины одеваются одинаково, они, как правило, заводят лучших друзей.

Зеркальное отображение заставляет других чувствовать себя непринужденно. Следовательно, он считается мощным инструментом построения взаимопонимания . Фактически, когда кто-то начинает отражать вас, это показывает, что этот человек синхронизирован с вами и любит вашу компанию. Умный способ измерить уровень интереса человека состоит в том, чтобы сделать некоторое действие и наблюдать, подражает ли другой человек Вам или нет.

Исследования показывают, что женщины инстинктивно более склонны отражать других женщин, чем мужчины склонны отражать других мужчин. Мужчины также не склонны слишком часто отражать других женщин, за исключением случаев, когда они находятся в настроении ухаживания.

Исследования показывают, что когда мужчина отражает другую женщину, он находит мужчину более привлекательным, заботливым и привлекательным . Это приводит к совершенно иной сексуальной привлекательности мужчин. Мужчинам труднее отразить других, а женщинам — лучше .

Зеркальное отражение также можно увидеть, когда мы видим людей, которые были в долгосрочных отношениях. Когда люди остаются в более длительных отношениях, они начинают выглядеть и вести себя одинаково. Зеркальное отображение также показывает, что каждый человек уважает другого. Зеркальное отображение играет важную роль во время разговора. Во время разговора люди должны отражать голос, высоту звука, паузу и громкость другого человека.

На собеседовании всегда желательно, чтобы два человека сидели лицом друг к другу на любой из параллельных сторон стола. Эта конфигурация требуется даже во время соревновательных игр, таких как шахматы или игра в карты. Однако, когда человек консультирует кого-то близко или учит чему-либо, рекомендуется сидеть в L-образном положении , когда вы сидите под прямым углом к ​​другому человеку.

На столе два человека сидят по диагонали противоположных позиций, чтобы передать непричастность и независимость . Это одна перестановка, которая часто встречается в библиотеках. Когда люди должны сотрудничать друг с другом в какой-то задаче, они сидят рядом на одной стороне стола.

Сидеть лицом друг к другу по обе стороны стола означает конкурентную позицию или позицию серьезного обсуждения. Говорят, что в конкурентной позиции общение является наименьшим, а удержание сообщений — наименьшим.

Следовательно, когда участвуют три или более человек, всегда лучше пойти за круглым столом . Круглый стол удаляет любые края или углы и нарушает наклон силы на одной стороне. На круглом столе власть распределяется хорошо во всех местах и, следовательно, оказывается подходящей для групповых дискуссий и действий по проектному мышлению.

20 лучших поз для фотосъёмки девушек

Эта памятка из 20 лучших поз для фотосъёмки девушек может выручить вас в сложной ситуации. Многие фотографы используют подобные приемы как во время самой фотосессии, так и во время подготовки к ней.

В предыдущих статьях из серии «Как правильно позировать» мы писали о удачных позах для съёмки мужчин, девушек и пар.

Позы, описанные в этой статье, приводятся в качестве рекомендаций. Я лично порекомендовал бы обсудить эти позы с вашей моделью, особенно если у нее небольшой опыт в фотосъемке. Так же полезно подсказывать модели самые удачные именно для неё позы. Такое общение дает отличные результаты, и вы оба будете чувствовать себя более уверенно.

Итак, давайте начнем по порядку.

1. Очень простая поза для начала портретной съемки. Попросите модель посмотреть на вас через плечо. Обратите внимание, как необычно и интересно может выглядеть портрет, если просто снимать его с непривычного ракурса.



2. В портретной фотографии положению рук уделяется мало внимания. Однако вы можете добавить своим снимкам определенное настроение, если попросите модель немного поэкспериметировать с положением рук вокруг головы и лица. Не забывайте, что в кадре не должно быть развернутых ладоней, снимайте ладони только сбоку!


3. Возможно, вам уже знакомо такое правило композиции, как правило третей. Вы можете не только располагать объект съёмки в определенных точках, но и использовать диагональные линии или наклонять камеру. Таким образом вы добьетесь интересных и необычных ракурсов.

4. Очень милая поза для съемок сидящей модели. Колени должны быть сомкнуты.


5. Еще одна открытая и привлекательная поза для лежащей модели. Вам нужно будет опуститься и сделать снимок с нижнего ракурса.



6. Вариант позы для лежащей модели. Руки так же можно положить на землю. Очень хорошо подходит для съемок на свежем воздухе, например в траве или на цветочном лугу.


7. Универсальная простая поза, которая, тем не менее, выглядит просто роскошно. Вам нужно будет спуститься и снимать практически с уровня земли. Затем двигайтесь вокруг модели, делая серию снимков. Также попросите модель менять положение головы и рук.


8. Еще одна простая, но эффектная поза для женщин с любой фигурой. Попробуйте поэкспериментировать с положением рук и ног. И не забывайте, что фокус должен быть на глазах модели!


9. Очень милая поза. Одинаково хорошо подходит для разных мест съемки: модель может расположиться как на кровати, так и на земле в траве или на песчаном пляже. Снимайте с небольшой высоты и делайте фокус на глазах.


10. Великолепная и в то же время простая поза для сидящей модели.


11. Еще одна простая и располагающая поза для модели, сидящей на полу. Попробуйте снимать с разных ракурсов.


12. Отличный способ продемонстрировать хорошую фигуру вашей модели. Отлично подчеркивает силуэт при съемке на ярком фоне.


13. Простая и непринужденная поза. Возможно множество вариаций. Попросите модель поворачиваться и поэкспериментировать с положением рук и поворотом головы.

14. Еще одна очень простая и элегантная поза. Корпус модели немного повернут в сторону, руки в карманах.

15. Легкий наклон вперед может дать вам очень привлекательный ракурс. Это отличный способ подчеркнуть формы вашей модели.



16. Очень чувственная поза. Модель держит руки за головой, что подчеркивает изгибы ее тела. Подходит для всех типов фигуры.


17. Для фотографии в полный рост доступно бесконечное множество вариантов. Эта поза – просто отправная точка. Попросите модель немного повернуться, поменяйте положение головы, направление взгляда и т.д.


18. Расслабленная поза модели, стоящей ровно и прислонившейся к стене. Не забывайте, что модель может не только прислониться к стене, но также опереться на нее руками или ногой.


19. Обратите внимание, что кадры в полный рост достаточно специфичны и лучше всего подходят для стройных моделей. Секрет позы прост: тело должно быть изогнуто наподобие буквы S, руки расслаблены, вес распределен только на одну ногу.


20. Изящная поза для стройной модели. Возможны разные варианты. Чтобы найти лучшую позу, попросите модель медленно двигать руками и изгибаться. Когда вы заметите хороший вариант, попросите модель замереть и сделайте несколько кадров. Повторите, пока не сделаете столько кадров, сколько нужно.


21. Очень нежная и романтичная поза. Можно использовать любую ткань. Обратите внимание, что спина не обязательно должна быть абсолютно обнаженной. Иногда достаточно просто обнажить плечи.

Итак, вот несколько поз для начала. Надеюсь, что хотя бы пара из них пригодится для фотосессий самых разных тематик. Не забывайте, что каждая универсальная поза – это всего лишь основа. У каждой из них бесконечное количество вариантов! Просто будьте креативными и изменяйте каждую позу, где это необходимо (например, попробуйте разные ракурсы или попросите модель поменять положение рук, головы или ног).

P.S.

Другие статьи из серии «20 лучших поз»:

Автор статьи: Kaspars Grinvalds, фотограф из Риги, создавший приложение для iPhone: Posing App с позами для моделей и советами по съёмке. Источник

Создание поз для Симс 3 в Blender

Итак, приступим. Для начала необходимо загрузить в любую удобную вам папку необходимые для работы файлы.
Нам потребуются:

• Blender 2.68 Скачать — основная программа-редактор. Если у вас 64-разрядная Windows — рекомендуется установить х64-версию.
  
• Плагин анимации для Blender Скачать — дополнение для Blender, требуется для сохранения результатов работы в редакторе.
  
• Меши симов Скачать — «заготовки» симов, для основной работы в редакторе.
  
• Меши животных Скачать — то же для питомцев.
  
• Программа S3PE Скачать — нужна для преобразования позы в мод-файл.
  
• PosePlayer Скачать — необходим для просмотра поз в игре.
  

Проблема с установкой и работой инструментов? Спросите совета на форуме.

Подготовка к работе

В первую очередь необходимо установить сам редактор. Для этого открываем скачанный архив с Blender и копируем его содержимое в любое удобное вам место. На этом установка Blender завешена. Находим в скопированной папке файл blender.exe и запускаем его двойным щелчком:
Теперь установим плагин анимации. В окне Blender нажимаем сочетание клавиш CTRL+ALT+U (или в левом верхнем углу открываем меню Файл и нажимаем на User Preferences…):
Откроется окно настроек, в нем переходим на вкладку Addons и внизу окна нажимаем на кнопку Install from File…:
В открывшемся окне нам нужно выбрать архив с плагином анимации, для этого вводим путь к нему в верхнем поле или ищем архив последовательно щелкая по нужному диску в списке (слева) и далее по папкам (справа). Добравшись до архива, выделяем его и нажимаем кнопку Install from File…:
В следующем окне ставим «галочку» и нажимаем кнопку Save User Settings:
Закрываем окно.
Проверяем — установлен ли плагин, все ли сделано правильно? Для этого открываем меню Файл и выделяем строку Import — в открывшемся далее меню должна присутствовать строка Sims 3 Animation:
Если строка есть — все в порядке, если нет — значит что-то было сделано неверно; попробуйте установить плагин еще раз.
Blender можно пока свернуть, займемся рабочими мешами.

Распаковываем архив sim-rigs-1.60 в любое удобное место и посмотрим, что же в нем есть:

• afRig.blend – женский меш для молодого, взрослого и подростка
  
• amRig.blend – мужской меш для молодого, взрослого и подростка
  
• cuRig.blend – меш ребенка для девочек и мальчиков
  
• puRig.blend – меш для малышей и малышек
  
• buRig.blend — меш для новорожденных *
  

* Меш для новорожденных годится только для подгонки поз с участием новорожденных, сами новорожденные пока не могут использовать сделанные для них позы в игре. Автор PosePlayer уведомлен о необходимости добавить взаимодействие новорожденных с плеером, но пока ничего не изменилось.

Возможно вы обратили внимание, что вторая буква каждого названия, это первая буква слова, обозначающего ту или иную личность, например Female — в переводе с английского – женщина. А первая буква названия – это возраст, например Adult, что означает – взрослый. То есть afRig.blend — меш взрослой женщины.

Так же в архиве имеется папочка multi-rigs с мешами для более удобного создания парных поз:

• a2a_soc.blend — женщина+мужчина (два взрослых, меш для взрослого, молодого, и подростка)
  
• a2b_soc.blend — женщина+новорожденный
  
• a2c_soc.blend — женщина+ребенок
  
• a2p_soc.blend — женщина+малыш
  
• c2b_soc.blend — ребенок+новорожденный
  
• c2p_soc.blend — ребенок+малыш
  
• p2b_soc.blend — малыш+новорожденный
  

Распаковываем архив pet-rigs-1.60 в любое удобное место и знакомимся с содержимым:

• abRig.blend – меш оленя
  
• acRig.blend – меш кота
  
• adRig.blend – меш большой собаки
  
• alRig.blend – меш маленькой собаки
  
• ahRig.blend – меш лошади
  
• ccRig.blend – меш котенка
  
• clRig.blend – меш щенка
  
• chRig.blend – меш жеребёнка
  

Оставим пока парные меши и меши зверушек в покое, ими мы займемся позже, а сейчас попробуем создать простую одиночную позу взрослой симки.

Создание позы

Разворачиваем Blender, нажимаем сочетание клавиш CTRL+O (или открываем меню File и нажимаем Open). В открывшемся окне переходим в папочку с распакованными одиночными мешами, выделяем afRig.blend и нажимаем кнопочку Open Blender File:
Подсказка: можно просто дважды щелкнуть по названию файла

Откроется окно с нашей «заготовкой». Можно приступать непосредственно к созданию позы.

Подсказка: рабочую область можно увеличить, захватив ее край мышкой и потянув в нужную сторону

Управление камерой

Чтобы «покрутить» камерой, достаточно зажать колесико мыши — и теперь можно, двигая мышью, вращать свою модель как вам нужно. Чтобы «подвигать» модель в плоскости (вверх-вниз, вправо-влево), зажмите последовательно SHIFT+колесико мыши и двигайте. Для приближения-удаления покрутите колесиком мыши вперед-назад. Также можно двигать камеру вверх-вниз, зажав SHIFT и прокручивая колёсико мыши вперёд-назад (не зажимая).

Кроме того, можно использовать клавиши и комбинации клавиш цифровой клавиатуры (как правило, находится справа на клавиатуре, под клавишей Num Lock):

• 1 — даст вид спереди
  
• Ctrl+1 — вид сзади
  
• 3 — вид сбоку-слева
  
• Ctrl+3 — вид сбоку-справа
  
• 7 — вид сверху
  
• Ctrl+7 — вид снизу
  

Подсказка: управление камерой не будет работать, если курсор находится вне рабочей области окна.

Передвижение костей

Как вы уже заметили, модель покрыта сетью черных точек-узлов. Именно через эти точки мы и будем изменять положение тела и его частей и создавать мимику на лице (далее управляемые части модели будем называть просто «кости«).
Для выделения нужной точки щелкаем по ней правой кнопкой мыши (далее — ПКМ). Нажимаем клавишу R — под курсором появляется указатель — теперь, двигая мышь, мы можем перемещать выбранную кость в плоскости экрана.

Подсказка: чем дальше курсор от узловой точки, тем медленнее (а значит точнее) происходит перемещение кости.

Если дополнительно щелкнуть колесиком мыши, то можно вызвать одну из осей координат (X, Y или Z — зависит от расположения курсора в окне) и тогда вращение кости будет происходить вокруг этой оси.

Если же после выделения точки кнопку R нажать два раза — указатель под курсором примет другую форму и кость можно будет перемещать сразу по двум осям, то есть как бы в трехмерном пространстве.

После того, как вы установили нужное положение кости — нажмите левую кнопку мыши для фиксации положения. Если вы хотите отменить результат «кручения» до его фиксации — нажмите правую кнопку. Отмена зафиксированного действия («шаг назад») — сочетание клавиш CTRL+Z.

Таким образом, перемещаясь по нужным точкам и настраивая положение костей, создаем необходимую нам позу.

Немного хитростей

— Во множестве точек-узлов самая главная — это «корневая» или начальная точка, она «управляет» сразу всем телом. Именно через эту точку можно менять начальное положение тела в пространстве (установить тело выше или ниже, целиком наклонить, положить на пол и т.п.)

— Любая точка имеет «родные» для нее плоскости вращения. Именно в этих плоскостях и рекомендуется вращать некоторые кости (например костяшки пальцев), чтобы получить наиболее естественный результат. Для установки модели в нужную «плоскость» увеличиваем колесом мыши точку насколько возможно и начинаем осторожно вращать камеру, пока не увидим в круге точки четкий крест, после чего камеру отдаляем и приступаем в вращению кости, предварительно однократно нажав R.
— Если после выделения точки зажать ПКМ, то теперь, двигая мышью, мы будем и двигать саму точку (разумеется вместе с привязанной к ней костью). Этот прием упрощает создание качественной мимики (например без него будет сложно сделать «высунутый язык»). Использовать очень осторожно — легко получить крайне неестественный результат. Для фиксации перемещения отпускаем правую кнопку мыши и однократно щелкаем левой.
— Так же двигать точку можно и «потянув» за стрелочки-оси, которые появляются после выделения данной точки. Этот прием наиболее удобен для манипуляций с «корневой» точкой.
— Некоторые точки расположены слишком близко друг к другу и «попасть» в нужную курсором весьма проблематично. В этом случае просто наводите курсор на ближайшую видимую и начинайте щелкать ПКМ — точки будут последовательно выделяться. Таким образом можно, например, добраться то точек управления верхним и нижним веком, которые иначе не видно.

Конечный этап создания позы

Надеемся, что вам удалось придать своей модели-«заготовке» именно ту позу, которую вы хотели. Приступаем к сохранениям.
В первую очередь сохраняем сам файл с работой. Для этого нажимаем сочетание клавиш SHIFT+CTRL+S (или открываем меню File и выбираем Save As…), в открывшемся окне, во втором поле сверху, придумываем название для своего файла с работой, например mypose1.blend и нажимаем кнопку Save As Blender File. При необходимости можно выбрать иную папку для сохранения.
Теперь необходимо создать файл анимации, из которого в дальнейшем будет создаваться мод с позой. Нажимаем два раза клавишу А (курсор должен находится в рабочем окне) — видим что все узловые точки выделились синим цветом. Нажимаем клавишу I, в открывшемся меню щелкаем строку LocRot:
Переходим в правую нижнюю часть окна Blender, прокручиваем списки до конца вниз, до раздела S3PY Animation Tools, и нажимаем там кнопку Save CLIP:
В открывшемся поле пишем название для своей позы.
Внимание! Название анимации для людей должно выглядеть следующим образом: буква_название. «Название» может быть любым, а «буква» дожна быть такая же, как первая буква в названии файла меша. То есть для позы взрослого название файла анимации позы обязательно должно начинаться с а_, для ребенка с с_, для малышей с p_ и т.д. .
Назовем нашу анимацию взрослого, к примеру, a_mypose1 (именно это название вы будете вводить в PosePlayer при выборе его пункта Pose By Name):
Нажимаем кнопку ОК. В открывшемся окне, в верхнем поле прописываем путь к папке сохранения или выбираем его, как обычно — слева диск, справа нужную папку. Название файла анимации ни в коем случае НЕ изменяем! нажимаем кнопку Save Sims 3 Animation:
Далее, если вы хотите создать позу с превью, отображаемую в стандартном списке PosePlayer — переходим к уроку Как сделать позу, отображаемую в списке.
Если же вам просто нужна поза, запускаемая по имени — переходим к программе S3PE.

Запускаем инсталлятор и устанавливаем, следуя указанием Мастера установки. После установки запускаем, через Пуск -> Все программы -> S3PE.
В открывшемся окне нажимаем сочетание клавиш CTRL+N (или открываем меню File и щелкаем New).
Далее кликаем по пустому полю окна ПКМ, в открывшемся меню выбираем Import -> From file:

В открывшемся окне проводника переходим к своему файлу с сохраненной анимацией, выделяем его и нажимаем Открыть. Появится еще одно окно, в котором ничего не трогаем, только освежаем в памяти название позы, которое будем вводить в игре в PosePlayer и нажимаем OK:
Осталось самая малость — сохранить полученный .package-файл с позой. Для этого нажимаем сочетание CTRL+S (или открываем меню File и щелкаем Save), в открывшемся окне проводника выбираем место для сохранения (можно сразу сохранить в папку с модами: Мои Документы\Electronic Arts\The Sims 3\Mods\Packages) и название для файла (какое вам захочется) и нажимаем Сохранить:
Вот и все. Осталось запустить игру и проверить полученный результат через PosePlayer (пункт Pose by Name)!

Парные позы

Создание парных поз мало чем отличается от создания одиночной. По сути, мы делаем ту же одиночную позу, только не одну, а сразу две. Для примера сделаем позу Взрослый + Взрослый, ее меш находится, как вы помните, в папке multi-rigs и называется a2a_soc.blend. Открываем его в Blender:

Как видите, разница только в том, что моделей не одна, а две. Остальное без изменений; те же узловые точки, те же приемы работы с ними. Приступаем к созданию позы, выделяя ПКМ точки, располагая модели относительно друг друга и придавая костям моделей нужное взаиморасположение, пока не получим нужный результат:
После чего переходим к сохранению. Как сохранить файл .blender — вы уже знаете. О сохранении анимации немного подробнее: так как моделей у нас две, то и анимаций нужно сохранить две, отдельно для каждой модели:
1 Нажимаем два раза клавишу А — кости модели, которую мы настраивали последней, выделились синим.
2 Нажимаем клавишу I, в открывшемся меню — щелкаем LocRot:
3 Далее как в описании сохранения одиночной позы — переходим в S3PY Animation Tools, даем анимации уникальное имя (начинающееся с а_) и сохраняем ее.
Возвращаемся в рабочее окно. Переходим на вторую модель (щелкаем на ней ПКМ любую точку) и повторяем шаги 1-3.
Дальнейшие действия с полученными анимациями ничем не отличаются от тех, что мы делали для одиночной позы.

Позы животных

Создание и сохранение поз для животных никак не отличается от создания поз для людей. Отличие только в задаваемом имени при сохранении анимации — оно должно выглядеть так: двебуквы_название. «Двебуквы» — это первые две буквы названия blender-файла соответствующего меша, то есть например для кошки название анимации должно начинаться с ac_, для лошади с ah_ и т.д. «Название» может состоять из любых латинских букв. Пример названия анимации для кошки: ac_mykittenpose1.

На этом наш урок по созданию поз для Sims 3 в Blender окончен.
Приятного творчества!

Туториал по DAZ Studio для начинающих

Продолжаем серию туториалов для DAZ Studio. В этой записи расскажу вам про позы и выражения лиц, а так же как их сделать и спасти. 

Позы

Если вы не хотите, чтобы ваш персонаж всегда стоял в позе буквой Т, то рано или поздно, вам придется как-то его из этой позы выводить.  Есть два способа: создать позу вручную, или же воспользоваться пре-мейд позами. 

Позы из пресетов

Самый простой способ придать вашему персонажу какую-нибудь позу, это использовать уже сделанные кем-то позы в вашей библиотеке. Стандартом к каждому поколению полагается небольшой набор поз, как женских, так и мужских. Находится он в суб-папке поколения Poses. Например: Genesis 3 Female -> Poses. 

Подобные позы легко использовать. Выберите в списке сцены вашего персонажа, один раз нажав на него. Затем дважды нажмите на иконку позы в библиотеке. Все, ваш персонаж перенял позу. Только, как было сказано в предыдущем блоге, следите за поколением вашего персонажа. Позы от Genesis не подойдут для Genesis 3 Female и так далее. 

Помимо стандартных поз, которые достанутся вам с программой, можно спасать свои (об этом далее в блоге), скачивать бесплатные (смотрите первый блог, где искать) или покупать в магазине ДАЗа. И тут бывает дикая разница в качестве. Причем не только между платными и бесплатными позами, но даже и платными позами. Сравните:

Какие позы вам кажутся более реалистичными? Заметьте, что плохие позы вызывают ощущение кукольности и портят реализм. Так что подходите к своим позам (что сделанными вами, что купленными или скаченным) со здоровой дозой скептицизма. Редко поза, выглядящая плохо на промо или превью превращается в красивую и реалистичную у вас на компе. Скорее наоборот – хорошо выглядящая поза на промо будет плохо смотреться с другого угла, потому что создатель поленился. 

Позы вручную

Если вы пойдете в список сцены и найдете там вашего персонажа, то можно нажать на небольшой треугольник возле имени персонажа и открыть список. В этом списке будет вся одежда и волосы персонажа и его Hip (бедро), главная точка, к которой запарентины все части тела. 

Нажав, в свою очередь на треоугольник возле Hip, вы можете увидеть дерево частей тела. Все тело поделено на отдельные куски. Например, рука будет идти от груди вплоть до фаланги пальца. Каждый треугольник можно нажать и посмотреть, что к нему приделано. 

Если вы хотите изменить позицию какой-то части тела, вы можете докопаться до нее в списке сцены. Нажмите один раз на нужную вам часть, и она высветится оранжевым.Либо просто тыкните в сцене по нужной вам части мышкой. Наведя мышку на нужную часть, она подсветится оранжевым в сцене. 

После того, как вы выбрали нужную вам часть, идем в окно [Posing | Shaping], правая вкладка, таб Parameters. В сцене ваша запчасть высветится со стрелочками. В табе вас обычно ждут как минимум два, а чаще три способа повернуть конечность в форме ползунка. Можете поиграть с ними, чтобы увидеть, как конкретно они заставляют конечность двигаться. 

Но! Учтите, что каждая запчасть двигает и все части, которые идут под ней в списке. Так что если вы двигаете плечо, то естественно, рука тоже будет двигаться вместе с ним. А вот если вы трогаете только ладонь, то плечо останется на месте. 

Кроме ползунков, можно использовать стрелочки. Это как потянуть человека за руку, тело потянется вслед за рукой. Эффект будет другой, нежели от ползунков, так как влияет на все тело, но может дать нужное вам передвижение. 

Как спасти позу
Если вы создали сами супер-позу и хотите ее спасти на будущее, то ее можно спасти как Pose Preset, после чего вы сможете использовать ее на любом персонаже в будущем, просто дважды нажав на иконку в библиотеке. 

Делается это так: File -> Save as… -> Pose Preset. В выплавшей менюшке выберите все те части тела, которые вы хотите спасти. Если вам нужна вся поза – ставим галочки везде. Если, наоборот, только поза руки или ноги  — убираем галочку перед персонажем, открываем список и ищем нашу ногу или руку и ставим галочку только там. 

Учтите, при спасении вашей позы, чтобы это было где-то в вашей библиотеке. Если вы не знаете, где ваша папка с позами в библиотеке на жестком диске, то просто найдите папку в библиотеке, возьмите любую иконку и нажмите на нее правой кнопкой мыши. Из менюшки выберите Browse to file location. Программа отправит вас в папку на жестком диске. 

Советую, при спасении вашей новой позы, создать в папке Poses для соответствующего поколения (например, Genesis 3 Female) суб-папку с вашем именем или ником. Например “Vasja-Pupkin”. Тогда вы точно будете знать, что позы внутри нее ваши. Кроме того, ее потом можно будет найти в поисковике, если потеряете или будите копировать с одного компа на другой. 

В библиотеке ваши новые спасенные позы отобразятся со скриншотом сцены вместо иконки. Так что прежде, чем спасать, зазумьте на персонажа так, чтобы его было видно даже в маленьком размере.

Как перенести позу или позицию с одного персонажа на другого
Если у вас создалась замечательная поза с Петей и Васей, но в последний момент вы хотите поменять их местами и позами, то это достаточно легко сделать. Совершенно не обязательно для этого спасать позу Пети как пресет. Единственное условие: Персонажи должны базироваться на одном и том же поколении. Так что если Пети и Вася оба Genesis 3 Male, то все ок, а вот если Петя Genesis 2 Male, а Вася Genesis 3 Male­, то фокус не прокатит.

Как перенести позу внутри сцены? Если мы хотим перенести позу Пети на Васю. Сначала выбираем Петю в списке сцены, один раз нажав на имя. Потом Edit->Copy->Copy Figure. Затем выбираем Васю в списке сцены. Теперь Edit->Paste->Paste Figure Pose.

Если позу переносить не хочется, а хочется только позицию. Скажем у вас в сцене замок, в замке лавка, а вы загрузили вашу Катю в центр сцены и хотите поставить рядом с лавкой. Тогда: выбираем лавку в списке сцены. Edit->Copy->Copy Selected Item. Затем выбираем Катю в списке сцены и Edit->Paste->Paste to Selected Items. Эта операция даст Кате те же координаты, что и лавке, а так же скопирует размер. 

Выражения лиц

Отдельной темой идут выражения лица. Их тоже можно добиться, как и поз, двумя способами – сделать вручную, или же использовать пресеты или ползунки. 

Выражения лиц пресетами
Некоторые выражения лиц авторы делают только в форме пресетов, а не ползунков. В результате их можно использовать только полностью, что не всегда удобно. Однако такие выражения лиц могут быть все равно хорошо сделаны. Вы найдете их в своей библиотеке либо в папке Expressions или Poses. Бесплатных выражений лиц с программой не прилагается, так что их придется либо покупать, либо создавать самим, либо скачивать где-то бесплатно. 

Использовать пресет можно так же, как и нормальную позу. Выбираете в списке сцены персонажа, затем дважды нажимаете на иконку в библиотеке.

Выражения лиц пресет-ползунками
Так же есть пресеты у которых есть ползунки. Чтобы их найти, выберите персонажа в списке сцены. Затем идем в окно [Posing | Shaping], правая вкладка, таб Parameters. Нажимаем в списке в табе персонажа, а потом в открывшемся списке выбираем Pose Controls -> Head -> Expressions. 

Здесь будут ползунки для уже готовых выражений лица. Стандартом вам полагается 5 эмоций:

1. Angry – Злой

2. Flirting – Флиртующий, Заигрывающий

3. Frown – Хмурящийся

4. Smile – Улыбающийся

5. Surprised — Удивленный

Ползунки, в отличие от нормальных пресетов, можно использовать не только как 0 или 100 процентов. И я вам советую использовать где-то 12-30 процентов, чтобы выражения лиц не казались комичными и кукольными. 

Так же можно купить или скачать новые выражения лиц, и они отобразятся в этом списке дополнительно. 

Кроме того, в суб-табе Visemes (вместо Expressions) лежат еще и позы для произношения определенных букв и звуков. Их тоже можно использовать. 

Выражения лиц вручную

Кроме как ползунками для уже готовых эмоций, можно использовать более сложные ползунки для передвижения разных частей лица. Эти ползунки вы найдете на том же уровне что и Expressions. Есть несколько папок с такими ползунками:

1. Brow – отвечают за брови

2. Cheeks and Jaw – отвечают за щеки и челюсть

3. Eyes – Глаза

4. Mouth, Lips – Рот, Губы

5. Mouth, Tongue – Рот, Язык

6. Nose – Нос

Соответственно двигая эти ползунки, можно создать свое какое-то выражение лица, какое вам больше нравится. Советую не оценивать эмоцию в превью сцены, а сделать рендер. Часто то, что в сцене кажется ужасным и переигранным, оказывается достаточно реалистичным в рендере. 

Спасти ваше выражение лица можно так же, как и обыкновенную позу. Только не забудьте при этом выбрать только голову, а у остальных убрать галочки. 

На сегодня все. Вопросы и комментарии приветствуются. Так же я подхожу к концу своих тем, у меня в списке остался только Dforce (динамичная симуляция одежды и складок). Так что если вам не хватает блога на какую-то тему, которую я еще не осветила, предлагаете в комментариях. ))

Руководство по оценке поз

| Fritz AI

Часть 2: Как работает оценка позы?

Теперь, когда мы немного знаем о том, что такое оценка позы, о различиях между различными типами оценки позы и о том, для чего ее можно использовать, давайте более подробно рассмотрим, как она работает.

Мы рассмотрим несколько подходов, основанных на машинном обучении, для оценки позы и оценим их преимущества и ограничения, уделяя особое внимание нейронным сетям, которые стали самыми современными методами оценки позы.

Основные методы оценки позы

В общем, архитектуры глубокого обучения, подходящие для оценки позы, основаны на вариациях сверточных нейронных сетей (CNN). Для мягкого введения ознакомьтесь с этим руководством по сверточным нейронным сетям.

Существует два всеобъемлющих подхода: подход снизу вверх, и подход сверху вниз, .

При восходящем подходе модель обнаруживает каждый экземпляр определенной ключевой точки (например,грамм. все левые руки) на данном изображении, а затем пытается собрать группы ключевых точек в скелеты для различных объектов.

Нисходящий подход является обратным: сеть сначала использует детектор объектов, чтобы нарисовать рамку вокруг каждого экземпляра объекта, а затем оценивает ключевые точки в каждой обрезанной области.

Вверху: сравнение подходов снизу вверх и сверху вниз

И хотя мы уже упоминали об этом ранее, важно помнить о различии между 2D-оценкой позы и 3D-оценкой позы.Эти две задачи несут разные требования к данным, производят разные выходные данные (значения 2D пикселей по сравнению с пространственным расположением 3D) и обычно используются для решения разных проблем.

Базовая структура

Модели глубокого обучения для оценки позы бывают нескольких разновидностей, связанных с подходами сверху вниз и снизу вверх, описанными выше. Большинство из них начинают с кодировщика, который принимает изображение в качестве входных данных и извлекает признаки, используя серию сужающихся блоков свертки. Что будет после кодировщика, зависит от метода оценки позы.

Самый простой в концептуальном плане метод использует регрессор для вывода окончательных прогнозов местоположения каждой ключевой точки. Результирующая модель принимает изображение в качестве входных данных и выводит координаты X, Y и, возможно, Z для каждой ключевой точки, которую вы пытаетесь предсказать. Однако на практике эта архитектура не дает точных результатов без дополнительных доработок.

Немного более сложный подход использует архитектуру кодер-декодер. Вместо того, чтобы напрямую оценивать координаты ключевой точки, кодер загружается в декодер, который создает тепловые карты, представляющие вероятность того, что ключевая точка будет найдена в данной области изображения.

Во время постобработки точные координаты ключевой точки определяются путем выбора местоположений тепловой карты с наибольшей вероятностью ключевой точки. В случае оценки нескольких поз тепловая карта может содержать несколько областей с высокой вероятностью ключевой точки (например, несколько правых рук на изображении). В этих случаях требуется дополнительная постобработка для присвоения каждой области конкретному экземпляру объекта.

Нисходящие подходы также используют архитектуру кодировщика-декодера для вывода тепловых карт, но они содержат дополнительный шаг.Модуль обнаружения объекта помещается между кодером и декодером и используется для обрезки областей изображения, которые могут содержать объект. Затем тепловые карты ключевых точек прогнозируются индивидуально для каждого блока. Вместо того, чтобы иметь одну тепловую карту, содержащую вероятное расположение всех левых рук на изображении, мы получаем серию ограничивающих рамок, которые должны содержать только одну ключевую точку каждого типа. Такой подход позволяет легко назначать ключевые точки конкретным экземплярам без большой постобработки.

Оба типа архитектуры, рассмотренные до сих пор, в равной степени применимы к оценке позы в 2D и 3D.Однако стоит упомянуть несколько параметров, которые относятся к оценке жесткой позы 3D. Вместо того, чтобы предсказывать координаты каждой характерной точки в [X, Y, Z] пространство, это вместо того, чтобы можно предсказать 6 степеней свободы объекта и применить преобразование к опорному скелета. Например, вместо того, чтобы пытаться предсказать 3D положение верхней части бутылки с водой, вы бы вместо того, чтобы предсказать 3D координаты это центр масс, а затем предсказать вращение бутылки в воображаемых относительно опорной системы координат.Этот метод прогнозирования особенно полезен для приложений в AR, VR или других приложений, которые используют программное обеспечение для 3D-рендеринга, такое как Unity. Однако обучение точным моделям может оказаться трудным.

Обзор архитектуры модели

Слишком много конкретных архитектур нейронных сетей, чтобы охватить их все здесь, но мы выделим несколько устойчивых и надежных, с которых можно начать.

Сети Stacked-Hourglass, Mask-RCNN и другие сети кодер-декодер

Чистые сети кодер-декодер принимают изображение в качестве входных и выходных тепловых карт для каждой ключевой точки.Это хорошее место для начала, если вы новичок в оценке нейронной позы. Если вам нужно определить несколько поз, Mask-RCNN — это универсальная архитектура, которая прогнозирует ограничивающие рамки для объектов на изображении, а затем прогнозирует позы в областях изображения, заключенных в рамку.

Вверху: составные сети песочных часов для оценки позы человека

PersonLab / PoseNet и OpenPose

OpenPose и PersonLab (также известные как PoseNet) — это варианты архитектуры кодировщика-декодера с изюминкой.Помимо вывода тепловых карт, модель также выводит уточнения тепловых карт в виде коротких, средних и дальних смещений. Тепловые карты идентифицируют широкие области изображения, где может быть найдена ключевая точка, а смещения позволяют делать прогнозы в пределах области для более точного окончательного прогноза. Подробнее об архитектуре PoseNet, разработанной Google, и ее постобработке можно найти здесь.

Машины сверточной позы

Машины сверточной позы основаны на архитектуре кодировщика-декодера путем итеративного уточнения прогнозов тепловой карты с использованием дополнительных сетевых слоев и извлечения признаков.Конечный результат представляет собой единый набор тепловых карт, а постобработка включает определение пикселей, для которых вероятность тепловой карты является максимальной для каждой ключевой точки.

Как работает оценка позы на краю

Если ваш вариант использования требует, чтобы оценка позы работала в реальном времени, без подключения к Интернету или с личными данными, вы можете подумать о запуске своей модели оценки позы непосредственно на граничном устройстве, таком как мобильный телефон или доска IoT.

В таких случаях вам нужно будет выбрать архитектуру конкретной модели, чтобы убедиться, что все работает без сбоев на этих устройствах с низким энергопотреблением.Вот несколько советов и приемов, которые помогут убедиться, что ваши модели готовы к развертыванию на периферии:

• Используйте архитектуру на основе MobileNet для своего кодировщика. Эта архитектура использует типы слоев, такие как разделимые по глубине свертки, которые требуют меньше параметров и меньше вычислений, при этом обеспечивая высокую точность.
• Добавьте множитель ширины к вашей модели, чтобы вы могли настроить количество параметров в вашей сети в соответствии с вашими вычислениями и ограничениями памяти. Например, количество фильтров в сверточном слое сильно влияет на общий размер вашей модели.Многие документы и реализации с открытым исходным кодом будут рассматривать это число как фиксированную константу, но большинство этих моделей никогда не предназначались для мобильного или периферийного использования. Добавление параметра, который умножает базовое количество фильтров на постоянную долю, позволяет вам модулировать архитектуру модели в соответствии с ограничениями вашего устройства. Для некоторых задач вы можете создавать намного меньшие сети, которые работают так же хорошо, как и большие.
• Термоусадочные модели с квантованием, но будьте осторожны при падении точности.Квантование веса модели может сэкономить кучу места, часто уменьшая размер модели в 4 или более раз. Однако точность пострадает. Убедитесь, что вы тщательно тестируете квантованные модели, чтобы определить, соответствуют ли они вашим потребностям.
• Размеры ввода и вывода могут быть меньше, чем вы думаете! Если вы разрабатываете приложение для обучения, возникает соблазн подумать, что ваша модель оценки позы должна иметь возможность принимать в качестве входных данных видеокадры с полным разрешением. В большинстве случаев периферийным устройствам не хватает вычислительной мощности, чтобы справиться с этим.Вместо этого обычно обучаются модели оценки позы для получения изображений размером всего 224×224 пикселей.

Вернуться к началу

Оценка позы человека: упрощенная | Пракхар Ганеш

Загляните в мир оценки позы человека

Что такое оценка позы человека?

Оценка позы человека — важная проблема в области компьютерного зрения. Представьте себе возможность отслеживать каждое небольшое движение человека и проводить биомеханический анализ в режиме реального времени.Эта технология будет иметь огромное значение. Приложения могут включать видеонаблюдение, помощь в проживании, современные системы помощи водителю (ADAS) и спортивный анализ.

Формально оценка позы — это прогнозирование положения частей тела или суставов человека на основе изображения или видео.

Изображение предоставлено Microsoft COCO Dataset (Lin et al., 2014)

Почему этот блог?

Я работаю над оценкой позы человека уже более 8 месяцев. Исследования в этой области обширны, как по ширине, так и по глубине.Тем не менее, большая часть литературы (исследовательские статьи и блоги) по оценке поз довольно продвинута, что затрудняет накопление кем-то нового.

Объем будущих исследований в области оценки позы огромен, и создание обучающего склона может заинтересовать больше людей. Цель блога — дать элементарное представление об оценке позы и, возможно, вызвать интерес к этой области. Любой, у кого нет абсолютно никакого опыта работы с компьютерным зрением, может поверхностно следить за блогом.Даже базового понимания концепций компьютерного зрения достаточно, чтобы полностью разобраться в блоге.

Как я уже говорил ранее, оценка позы человека — это область, требующая огромного количества исследований, как с точки зрения глубины, так и ширины. Постановка задачи может быть классифицирована по следующим осям:

Количество отслеживаемых людей

В зависимости от количества отслеживаемых людей оценка позы может быть разделена на оценку позы для одного человека и для нескольких человек.Оценка позы одного человека (SPPE) является более простой из двух, с гарантией присутствия только одного человека в кадре. С другой стороны, оценка позы для нескольких человек (MPPE) должна решать дополнительную проблему окклюзии между людьми. Первоначальные подходы к оценке позы были в основном сосредоточены на SPPE, однако с появлением огромных наборов данных с несколькими людьми проблема MPPE в последнее время привлекает повышенное внимание.

Оценка позы для одного человека и нескольких человек.

Модальность ввода

Модальность относится к различным типам доступных входов.Основываясь на простоте доступности, три основных формы ввода:

• Красно-зеленый-синий (RGB) изображение: Изображения, которые мы видим вокруг нас ежедневно, и наиболее распространенный тип ввода для Оценка позы. Модели, работающие с входом только для RGB, имеют огромное преимущество перед другими с точки зрения мобильности источника входного сигнала. Это связано с простотой доступности обычных камер (которые снимают изображения RGB), что делает их моделями, которые можно использовать на огромном количестве устройств.
• Глубина (время полета) изображения: В изображении глубины значение в пикселях относится к расстоянию от камеры, измеренному по времени пролета. Появление и популярность недорогих устройств, таких как Microsoft Kinect, упростили получение данных о глубине. Изображение глубины может дополнять изображение RGB для создания более сложных и точных моделей компьютерного зрения, тогда как модели только с глубиной широко используются там, где важна конфиденциальность.
• Инфракрасное (ИК) изображение: В ИК-изображении значение пикселя определяется количеством инфракрасного света, отраженного обратно в камеру.Эксперименты в области компьютерного зрения на основе ИК-изображений минимальны по сравнению с изображениями RGB и глубины. Microsoft Kinect также предоставляет ИК-изображение во время записи. Однако в настоящее время нет наборов данных, содержащих ИК-изображения.

Изображение RGB против изображения глубины

Статическое изображение против видео

Видео — это не что иное, как набор изображений, где каждые два последовательных кадра разделяют огромную часть информации, присутствующей в них (которая является основой большинства методы сжатия видео).Эта временная (основанная на времени) зависимость в видео может быть использована при выполнении оценки позы.

Для видео необходимо создать серию поз для входной видеопоследовательности. Ожидается, что в идеале предполагаемые позы должны быть согласованными для последовательных кадров видео, а алгоритм должен быть вычислительно эффективным, чтобы обрабатывать большое количество кадров. Проблема окклюзии может быть легче решена для видео из-за наличия прошлых или будущих кадров, где часть тела не закрыта.

Если временные характеристики не являются частью конвейера, можно применить оценку статической позы для каждого кадра в видео. Однако результаты обычно не так хороши, как хотелось бы, из-за проблем с нестабильностью и несогласованностью.

Обратите внимание на дрожание в однокадровой модели и плавность во временной модели. Изображение предоставлено Павлло и др. (2018)

Оценка двухмерной и трехмерной позы

В зависимости от требований к выходным размерам, задача оценки позы может быть разделена на двухмерную оценку позы и трехмерную оценку позы.2D Pose Estimation — это прогнозирование местоположения суставов тела на изображении (с точки зрения значений пикселей). С другой стороны, 3D-оценка позы прогнозирует трехмерное пространственное расположение всех суставов тела в качестве своего окончательного результата.

Оценка двухмерной позы и оценка трехмерной позы

Большинство моделей трехмерной оценки позы сначала предсказывают двухмерную позу, а затем пытаются поднять ее до трехмерной позы. Однако также существуют некоторые методы сквозной 3D-оценки позы, которые напрямую предсказывают 3D-позу.

Модель тела

Каждый алгоритм оценки позы заранее согласовывает модель тела.Это позволяет алгоритму формализовать задачу оценки позы человека в задачу оценки параметров модели тела. В большинстве алгоритмов в качестве конечного результата используется простая модель жесткого кинематического каркаса с N-соединением (N обычно составляет от 13 до 30). Формально кинематические модели можно представить в виде графа, где каждая вершина V представляет собой сустав. Ребра E могут кодировать ограничения или предыдущие представления о структуре модели тела.

Такой модели достаточно для большинства приложений. Однако для многих других приложений, таких как анимация персонажей, может потребоваться более сложная модель.В некоторых техниках учитывались высокодетализированные сеточные модели, представляющие все тело с помощью облака точек.

Другая довольно примитивная модель тела, которая использовалась в более ранних конвейерах оценки позы, — это модель тела на основе формы. В моделях на основе форм части человеческого тела аппроксимируются с использованием геометрических фигур, таких как прямоугольники, цилиндры, конусы и т. Д.

Кинематическая модель против модели на основе формы против модели на основе сетки

Количество камер

Большая часть исследований включает решение задача оценки позы с использованием входных данных с одной камеры.Однако есть определенные алгоритмы, которые пытаются использовать данные с нескольких точек обзора / камер, комбинируя их для создания более точных поз и лучшей обработки окклюзий. Исследования по оценке позы с помощью нескольких камер в настоящее время несколько ограничены, в первую очередь из-за отсутствия хороших наборов данных.

Предварительная обработка

• Удаление фона: Может потребоваться для сегментации Человека от фона или удаления некоторого шума.
• Создание ограничивающей рамки: Некоторые алгоритмы, особенно в MPPE, создают ограничивающие рамки для каждого человека, присутствующего на изображении.Затем каждая ограничивающая рамка отдельно оценивается для позы человека.

Создание ограничивающей рамки. Изображение предоставлено Fang et al. (2017)

• Калибровка камеры и регистрация изображения: Регистрация изображения требуется в случае использования входов с нескольких камер. В случае 3D-оценки позы человека калибровка камеры также помогает преобразовать полученную наземную истину в стандартные мировые координаты.

Извлечение признаков

Извлечение признаков в Machine Leaning относится к созданию производных значений из необработанных данных (таких как изображение или видео в нашем случае), которые могут использоваться в качестве входных данных для алгоритма обучения.Возможности могут быть явными или неявными. Явные функции включают обычные функции на основе компьютерного зрения, такие как гистограмма ориентированных градиентов (HoG) и масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT). Эти характеристики вычисляются явно перед подачей входных данных в следующий алгоритм обучения.

Слева: изображение вместе с соответствующими цветовыми градиентами, справа: изображение с функциями SIFT.

Неявные функции относятся к картам функций на основе глубокого обучения, таким как выходные данные сложных глубоких сверточных нейронных сетей (CNN).Эти карты функций никогда не создаются явно, но являются частью полного конвейера, обученного от начала до конца.

VGG16: Архитектура извлечения признаков и классификации изображений на основе CNN

Вывод

Карты достоверности: Распространенным способом прогнозирования местоположений суставов является создание карт достоверности для каждого сустава. Карты достоверности — это распределение вероятностей по изображению, представляющее достоверность совместного местоположения в каждом пикселе.

Примеры карт уверенности

• Подход снизу вверх: Подход снизу вверх включает сначала обнаружение частей или суставов одного или нескольких людей на изображении, а затем сборку частей вместе и связывание их с конкретным человеком.
  Проще говоря, алгоритм сначала предсказывает все части тела / суставы, присутствующие на изображении. Обычно за этим следует построение графика, основанного на модели тела, который соединяет суставы, принадлежащие одному и тому же человеку. Целочисленное линейное программирование (ILP) или двудольное сопоставление — два распространенных метода создания этого графа.

Cao et al. полный трубопровод. Пример подхода снизу вверх. Изображение предоставлено Cao et al. (2017)

• Подход сверху вниз: Подходы сверху вниз включают этап сегментации в начале, когда каждый человек сначала сегментируется в ограничивающий прямоугольник, после чего оценка позы выполняется индивидуально для каждого ограничивающего прямоугольника.
  Оценка позы сверху вниз может быть разделена на подходы, основанные на генеративной модели тела и основанные на глубоком обучении. Подход, основанный на генеративной модели тела, включает попытку подогнать модель тела к изображению, чтобы окончательный прогноз был похож на человека. Подход, основанный на глубоком обучении, позволяет напрямую прогнозировать расположение суставов, поэтому окончательный прогноз не гарантирует, что он будет похож на человека.

Fang et al. полный трубопровод. Пример подхода сверху вниз. Изображение предоставлено Fang et al. (2017)

Постобработка

Многие алгоритмы, включая подходы «снизу вверх» и «сверху вниз», не имеют ограничений отношения к конечному результату.Проще говоря, алгоритм, прогнозирующий положение суставов по входному изображению, не имеет никакого фильтра для отклонения / исправления неестественной позы человека. Иногда это может привести к странной оценке позы человека.

Оценка позы с использованием Kinect, содержащая странную и неестественную позу

Чтобы справиться с этим, существует набор алгоритмов постобработки, которые отклоняют неестественные человеческие позы. Выходная поза из любого конвейера оценки позы проходит через алгоритм обучения, который оценивает каждую позу на основе ее вероятности.Позы, получившие оценку ниже порогового значения, игнорируются на этапе тестирования.

Краткое введение в несколько распространенных наборов данных в оценке позы человека.

• MPII: Набор данных позы человека MPII — это набор данных для двухмерной оценки поз, состоящий из почти 500 различных человеческих действий, собранных из видеороликов Youtube. MPII был первым набором данных, который содержал такой разнообразный диапазон поз, и первым набором данных, в котором в 2014 году была запущена задача оценки двухмерных поз.
• COCO: Набор данных COCO keypoints — это набор данных для двухмерной оценки позы с изображениями, полученными с Flickr. COCO — это крупнейший на сегодняшний день набор данных для 2D-оценки позы, который рассматривает возможность эталона для тестирования алгоритмов 2D-оценки позы.
• HumanEva: HumanEva — это набор данных для трехмерной оценки позы одного человека, содержащий видеопоследовательности, записанные с помощью нескольких камер RGB и полутоновых. Трехмерные позы правдивости снимаются с помощью маркерных камер захвата движения (mocap).HumanEva была первым набором данных 3D Pose Estimation значительного размера.
• Human3.6M: Human3.6M — это набор данных 2D / 3D оценки позы одного человека, содержащий видеопоследовательности, в которых 11 актеров выполняют 15 различных возможных действий, записанных с использованием RGB и времяпролетных (глубинных) камер. . 3D позы получаются с помощью 10 камер mocap. Human3.6M — это самый крупный на сегодняшний день набор данных реальной 3D-оценки позы.
• SURREAL: SURREAL — это набор данных 2D / 3D оценки позы для одного человека, содержащий виртуальные видео-анимации, созданные с использованием данных mocap, записанных в лаборатории.SURREAL — это самый большой набор данных для 3D-оценки позы, но он еще не принят в качестве эталона для сравнения алгоритмов 3D-оценки позы. Это в основном потому, что это синтетический набор данных.

Оценка позы человека — это развивающаяся дисциплина с возможностью исследования по разным направлениям. В последнее время в оценке позы человека наметилась заметная тенденция перехода к использованию глубокого обучения, в частности подходов на основе CNN, из-за их превосходной производительности при выполнении задач и наборов данных.Одной из основных причин успеха глубокого обучения является доступность больших объемов обучающих данных, особенно с появлением наборов данных COCO и Human3.6M.

Если вы заинтересованы в дальнейшем чтении и более подробном изучении оценки позы человека, ознакомьтесь с этими ресурсами.

Руководство по технологии оценки позы человека на 2021 год

Максим Татарианц,
Data Science Engineer

«Возможно ли технологическое решение заменить тренеров по фитнесу? Что ж, кто-то еще должен мотивировать вас словами: «Давай, даже моя бабушка может лучше!» Но с технологической точки зрения это требование высокого уровня привело нас к технологии трехмерной оценки позы человека.

В этой статье я опишу наш собственный опыт разработки и реализации 3D-оценки позы человека для решения ИИ-тренера по фитнесу.

3D-оценка позы человека в приложениях AI Fitness Coach

Скачать PDF

Нажимая кнопку «ПОЛУЧИТЬ PDF» ниже, вы соглашаетесь и предоставляете нам право обрабатывать личные данные, указанные вами в полях выше. Ваши личные данные могут быть использованы для профилирования нашей клиентской базы и для связи с вами с коммерческими предложениями.Вы имеете право в любой момент отозвать свое согласие, отправив запрос на info@mobidev.biz.

Спасибо!

URL для загрузки файла PDF был отправлен на вашу электронную почту

Хорошо

Что такое оценка позы человека?

Оценка позы человека — это основанная на компьютерном зрении технология, которая определяет и анализирует позу человека. Основным компонентом оценки позы человека является моделирование человеческого тела. Существует три наиболее часто используемых типа моделей человеческого тела: модель на основе скелета, модель на основе контура и модель на основе объема.

Модель на основе скелета состоит из набора суставов (ключевых точек), таких как лодыжки, колени, плечи, локти, запястья и ориентации конечностей, составляющих скелетную структуру человеческого тела. Эта модель используется как в 2D, так и в 3D методах оценки позы человека из-за ее гибкости.

Модель на основе контура состоит из контура и приблизительной ширины туловища и конечностей, где части тела представлены границами и прямоугольниками силуэта человека.

Объемная модель состоит из трехмерных форм человеческого тела и поз, представленных объемными моделями с геометрическими сетками и формами, обычно получаемыми с помощью трехмерного сканирования.

Источник

Здесь я говорю о каркасных моделях , которые могут быть обнаружены с двухмерной или трехмерной перспективы.

2D оценка позы основана на обнаружении и анализе координат X, Y суставов человеческого тела из изображения RGB.

Оценка позы 3D основана на обнаружении и анализе координат X, Y, Z суставов человеческого тела из изображения RGB.

Говоря о фитнес-приложениях, связанных с оценкой позы человека, лучше использовать 3D-оценку, поскольку она более точно анализирует позы человека во время физических нагрузок.

Если говорить о приложениях для тренеров по фитнесу с ИИ, общий алгоритм выглядит следующим образом:

1. Записывать движения пользователя во время выполнения упражнения
2. Анализировать правильность выполнения упражнения
3. Отображение ошибок в пользовательском интерфейсе

Как работает 3D-оценка позы человека

Визуальное изображение того, как технология трехмерной оценки позы человека определяет ключевые точки на теле человека, выглядит следующим образом:

Этот процесс обычно включает извлечение суставов на теле человека, а затем анализ позы человека с помощью алгоритмов глубокого обучения.Если система оценки позы человека использует видеозаписи в качестве источника данных, ключевые точки (местоположения суставов) обнаруживаются из последовательности кадров, а не из одного изображения. Это позволяет нам достичь большей точности, поскольку система анализирует фактическое движение человека, а не его устойчивое положение.

Существует несколько способов разработки трехмерной системы оценки позы человека для фитнеса. Наиболее оптимальными способами является обучение модели глубокого обучения извлечению ключевых точек 3D или 2D из заданных изображений / кадров

Конечно, использование видеопотоков с нескольких камер с разными видами на одного и того же человека, выполняющего упражнения, даст нам большую точность.Но мультикамеры часто недоступны. Кроме того, для обработки анализа видео из нескольких видеопотоков потребуется больше мощности компьютера.

Для нашего исследования мы использовали один источник видео для анализа. И применили сверточные нейронные сети (CNN) с расширенными временными свертками (см. Видео ниже).

Источник

Мы провели анализ существующих моделей и выяснили, что VideoPose3D — самый оптимальный выбор для целей фитнес-приложения.На входе должен быть обнаружен набор 2D-ключевых точек, где набор данных COCO 2017 применяется в качестве предварительно обученного 2D-детектора. Для точного прогнозирования текущего положения сустава он обрабатывает визуальные данные из нескольких кадров, снятых в разные периоды времени.

Как использовать оценку позы человека в приложении AI Fitness Coach

Цифровизация не обошла стороной и фитнес-индустрию. Согласно отчету Research and Markets, ожидается, что объем рынка цифрового фитнеса достигнет 27 долларов.4 миллиарда к 2022 году.

Оценка позы человека в 3D — относительно новая, но быстро развивающаяся технология в области цифрового фитнеса. После анализа и практического опыта работы с трехмерными системами оценки позы человека мы пришли к собственному видению того, как это можно реализовать. Давайте рассмотрим, как можно построить эту систему, чтобы она могла автоматически анализировать движения, используя видео пользователей, выполняющих физические упражнения.

Предполагая, что цель данной системы состоит в том, чтобы проверить входное видео на предмет распространенных ошибок упражнений и сравнить его с эталонным видео, где профессиональный спортсмен выполняет то же упражнение, последовательность действий будет выглядеть следующим образом:

1.Обрезка входного видео в зависимости от начала и окончания упражнения

Для индикации начальной и конечной точек мы можем автоматически определять положение контрольных точек тела с помощью произвольных пороговых значений. Например, при приседании можно определить угол наклона рук и положение рук по высоте, а затем, используя произвольные пороговые значения, мы можем определить начальную и конечную точки упражнения.

Источник видео

Еще один способ — попросить пользователя указать начало и конец выполнения упражнения вручную.

2. Обнаружение 2D и 3D ключевых точек на теле пользователя

3. Разбивка фаз учений

При извлечении позиций ключевых точек (стыков) их следует сравнить с позициями эталонного видео. Однако мы не можем провести прямое сравнение, потому что скорость выполнения упражнения и общее количество повторений на исходных и справочных видео могут отличаться.

Эти несоответствия могут быть устранены путем разделения упражнения на фазы.Мы можем видеть, как это проиллюстрировано на изображении ниже, где упражнение приседания разделено на две основные фазы: приседание вниз и приседание вверх.

Источник фото: stronglifts.com

Декомпозиция может быть выполнена путем анализа ключевых точек, обнаруженных во входном видео, кадр за кадром, а затем их сравнения по определенным критериям с ключевыми точками из эталонного видео.

4. В поисках типичных ошибок

Когда обнаруживаются трехмерные ключевые точки и определенные фазы упражнения, пора обнаружить типичные ошибки в технике упражнения во входном видео.Например, при приседании мы можем обнаружить моменты, когда ноги согнуты (не прямые) и колени находятся ближе к центру туловища, чем ступни.

Источник видео

5. Сравнение исходных видеокадров с эталонными

Здесь мы должны взять эталонное видео, где упражнение выполняется правильно, разбить его на фазы и определить ключевые точки в каждом кадре. Когда ключевые точки обнаружены и фазы упражнений определены как во входных, так и в справочных видео, мы можем сравнить каждую фазу упражнения, выполняемого пользователем и профессиональным спортсменом.

Пошаговая инструкция выглядит следующим образом:

а. Замедление / ускорение эталонного видео для соответствия скорости входного.

г. Выровняйте скелетные модели пользователя и профессионального спортсмена так, чтобы угол их поворота и исходное положение совпадали.

г. Нормализуйте размер обоих скелетов, так как эталонное и исходное видео можно снимать с разных расстояний.

г. Сравнивайте ключевые точки кадр за кадром и обнаруживайте несоответствия движения.

e. Повторите процедуру отдельно для разных групп суставов (например, положение ног, положение колен, положение рук и локтей и т. Д.).

6. Отображение результатов и выработка рекомендаций для пользователя

Когда весь цикл анализа будет завершен, пользователь получит результаты, отображаемые в разных форматах. Например, выходные данные могут включать интерактивные трехмерные реконструкции с подсказками об ошибках, чтобы пользователь мог увеличивать / уменьшать масштаб, возвращаться назад, вперед или останавливаться в определенный момент.Также можно собирать и отображать статистику движений, такую ​​как количество повторений, средняя скорость и продолжительность одного повторения и другие.

Визуально система оценки позы человека в 3D на основе видео выглядит следующим образом:

Источники фото: stronglifts.com, канал Men’s Health

В этой статье я описал, как работает система оценки позы человека в 3D с точки зрения разработки приложения для ИИ-тренера по фитнесу, потому что она на примере хорошо иллюстрирует, как это может работать.Но обратите внимание, что поток может быть изменен в зависимости от бизнес-требований или других факторов.

Особенности:

• 3D-оценку позы человека можно использовать для обнаружения ошибок движения в фитнес-упражнениях.
• Выбор правильного 2D-детектора ключевых точек имеет решающее значение для получения высококачественных 3D-точек.
• Закрытые или быстро движущиеся суставы может быть сложно обнаружить для 2D-моделей ключевых точек и привести к неправильным / случайным прогнозам.
• При использовании предварительно обученных моделей важно помнить, что они, скорее всего, не подойдут для необычных движений и положений тела.Вероятно, вам потребуется точная настройка или повторное обучение, по крайней мере, уточнение модели на предметно-ориентированных или целенаправленно расширенных данных.

3D-оценка позы человека в приложениях AI Fitness Coach

Скачать PDF

Нажимая кнопку «ПОЛУЧИТЬ PDF» ниже, вы соглашаетесь и предоставляете нам право обрабатывать персональные данные, указанные вами в полях выше. Ваши личные данные могут быть использованы для профилирования нашей клиентской базы и для связи с вами с коммерческими предложениями. Вы имеете право отозвать свое согласие в любое время, отправив запрос на info @ mobidev.бизнес

Спасибо!

URL-адрес для загрузки файла PDF был отправлен на вашу электронную почту

Хорошо

Руководство по оценке позы человека 2019

Оценка позы человека относится к процессу определения позы на изображении. По сути, это влечет за собой прогнозирование положения суставов человека на изображении или видео. Эту проблему также иногда называют локализацией суставов человека. Также важно отметить, что оценка позы включает в себя различные подзадачи, такие как оценка одной позы, оценка поз на изображении с большим количеством людей, оценка поз в людных местах и ​​оценка поз в видео.

Оценка позы может быть выполнена в 3D или 2D. Некоторые из применений оценки позы человека включают:

Некоторые из подходов, используемых в статьях, которые мы рассмотрим, — это снизу вверх и сверху вниз . По сути, при восходящем подходе обработка выполняется от высокого до низкого разрешения, а при нисходящем — от низкого до высокого разрешения.

Нисходящий подход начинается с идентификации и локализации экземпляров отдельных лиц с помощью детектора объектов ограничивающей рамки.Затем следует оценка позы одного человека. Подход снизу вверх начинается с локализации семантических сущностей без идентичности, а затем их группировки в экземпляры людей.

Теперь мы рассмотрим некоторые исследования, которые были проведены в попытке решить проблему оценки позы человека:

1. DeepPose: оценка позы человека с помощью глубоких нейронных сетей
2. Эффективная локализация объектов с помощью сверточных сетей
3. Оценка позы человека с итеративной обратной связью об ошибках
4. Наборные сети песочных часов для оценки позы человека
5. Сверточные позы
6. DeepCut: совместное разделение подмножества и маркировка для оценки позы несколькими людьми
7. Простые базовые параметры для оценки и отслеживания позы человека
8. RMPE: региональная оценка позы для нескольких человек
9. OpenPose: двухмерная оценка позы для нескольких человек в реальном времени с использованием полей сродства частей
10. Оценка позы человека для реальных сценариев переполненных людей
11. DensePose: оценка плотной позы человека в дикой природе
12. PersonLab: оценка позы человека и сегментация экземпляра с геометрической моделью вложения снизу-вверх, основанной на деталях

DeepPose: оценка позы человека с помощью глубоких нейронных сетей (CVPR, 2014)

В этой статье предлагается использовать глубокие нейронные сети (DNN) для решения этой задачи машинного обучения.Авторы статьи — Александр Тошев и Кристиан Сегеди из Google. Формулировка оценки позы представляет собой регрессию суставов на основе DNN. Авторы достигают современных результатов на стандартных тестах, таких как наборы данных MPII, LSP и FLIC. Они также анализируют эффекты совместного обучения многоэтапной архитектуры с повторяющимся промежуточным надзором.

DeepPose: оценка позы человека с помощью глубоких нейронных сетей
Мы предлагаем метод оценки позы человека на основе глубоких нейронных сетей (DNN).Сформулирована оценка позы…

DNN может захватывать содержимое всех стыков и не требует использования графических моделей. Как видно ниже, сеть состоит из семи уровней. Слой объединения, сверточный слой и полностью связанный слой составляют часть этих слоев.

Сверточный слой и полносвязный слой — единственные слои, у которых есть обучаемые параметры. Оба они содержат линейные преобразования, за которыми следует выпрямленный линейный блок.Сеть принимает входное изображение размером 220 × 220, а скорость обучения установлена ​​на 0,0005. Регуляризация выпадения для полностью связанных слоев установлена ​​на 0,6. Некоторые из наборов данных, используемых в этой модели, — Frames Labeled In Cinema (FLIC) и Leeds Sports Dataset.

На рисунке ниже показаны характеристики модели по метрике «Процент правильных деталей» (PCP).

Эффективная локализация объектов с использованием сверточных сетей (2015)

В этой статье предлагается архитектура ConvNet, которая прогнозирует расположение суставов человека на монокулярных изображениях RGB.Авторы этой статьи из Нью-Йоркского университета. Модель допускает увеличенный пул, что повышает вычислительную эффективность.

Эффективная локализация объектов с использованием сверточных сетей
Последние современные результаты по оценке положения человеческого тела были достигнуты с помощью глубоких сверточных сетей…

Сеть сначала выполняет локализацию частей тела и выводит попиксельную тепловую карту с низким разрешением. Эта тепловая карта показывает вероятность возникновения стыка в каждой пространственной точке изображения.

В документе также представлена ​​сеть, которая использует функции из скрытого слоя из регрессионной модели тепловой карты для повышения точности локализации. Модель использует архитектуру ConvNet с несколькими разрешениями и реализует детектор скользящего окна, который имеет перекрывающиеся контексты для получения грубой выходной тепловой карты. Раздвижное окно обычно представляет собой прямоугольную коробку с фиксированной высотой и шириной. Рамка скользит по изображению. По мере того, как окно перемещается, классификаторы пытаются определить, есть ли в этом разделе объект, который представляет интерес для текущей задачи.

На рисунке ниже показана полная архитектура модели, предложенной в этой статье. Эта архитектура реализована с помощью Torch7 и оценивается с использованием наборов данных FLIC и MPII-Human-Pose.

Производительность модели оценивается с использованием стандартного показателя PCK (процент правильных ключевых точек) для набора данных FLIC и показателя PCKh для набора данных MPII.

Оценка позы человека с итеративной обратной связью об ошибках (2016)

В этой статье предлагается структура, которая расширяет выразительные возможности иерархических экстракторов признаков, чтобы включить как входные, так и выходные пространства.Это достигается за счет обратной связи сверху вниз. Авторы этой статьи из Калифорнийского университета в Беркли.

Выводы не прогнозируются сразу; однако используется самокорректирующаяся модель, которая возвращает прогнозы ошибок. Авторы называют этот процесс итеративной обратной связью об ошибках (IEF). Модель дает отличные результаты при оценке артикулированной позы в сложных тестах MPII и LSP.

Оценка позы человека с итеративной обратной связью по ошибке
Иерархические экстракторы признаков, такие как сверточные сети (ConvNets), достигли впечатляющих характеристик на…

На рисунке ниже показана реализация итеративной обратной связи по ошибке (IEF) для 2D оценки позы человека.На левой панели показано входное изображение I и первоначальное предположение ключевых точек Y0. Три ключевые точки здесь соответствуют правому запястью (зеленый), левому запястью (синий) и верхней части головы (красный). Функция f в этой архитектуре моделируется как сверточная нейронная сеть. Функция g преобразует каждую двухмерную ключевую точку в один канал гауссовой карты тепла.

Эту модель можно визуализировать с помощью этого математического уравнения.

В таблице ниже представлены характеристики этой модели.

Наборные сети песочных часов для оценки позы человека (2016)

В этой статье утверждается, что повторяющаяся восходящая и нисходящая обработка с промежуточным контролем улучшает производительность предлагаемой ими сети. Сеть называется «сложенными песочными часами» из-за последовательных процессов опроса и повышения дискретизации, которые выполняются для получения окончательных прогнозов. Авторы этой статьи из Мичиганского университета.

Сложенные сети «песочных часов» для оценки позы человека
В этой работе представлена ​​новая сверточная сетевая архитектура для оценки позы человека. Характеристики…

Сеть была протестирована с помощью тестов FLIC и MPII Human Pose. Он обеспечивает повышение точности более чем на 2% в среднем на MPII для всех суставов и на 4–5% повышение точности на сложных суставах, таких как голеностопные и колени.

Архитектура песочных часов предназначена для сбора информации в любом масштабе.Сеть выводит пиксельные прогнозы. В настройке сети есть сверточный слой и слои максимального пула, которые используются для обработки функций. Сеть выводит тепловые карты, которые предсказывают возникновение определенных стыков на каждом пиксельном уровне.

На рисунке ниже показаны характеристики модели на различных частях тела.

Сверточные позы (2016)

Эта статья знакомит с машинами сверточной позы (CPM) для оценки артикулированных поз.CPM состоят из последовательности сверточных сетей, которые создают двумерную карту доверия для местоположения каждой части. Это статья из Института робототехники Университета Карнеги-Меллона.

Сверточные позирующие машины
Позирующие машины обеспечивают структуру последовательного прогнозирования для изучения богатых неявных пространственных моделей. В этой работе мы показываем…

На каждом этапе CPM в качестве входных данных используются характеристики изображения и карты убеждений, созданные на предыдущем этапе.

Сеть изучает неявные пространственные модели посредством последовательной композиции сверточных архитектур. Он также представляет систематический подход к проектированию и обучению такой архитектуры, чтобы изучить особенности изображения и пространственные модели, зависящие от изображения, для задач структурированного прогнозирования. Это не требует использования какого-либо вывода стиля графической модели.

Сеть протестирована на наборах данных MPII, LSP и FLIC.

Модель ПЦХ-0.5 соответствует современным результатам на уровне 87,95% и баллу PCKh0,5 78,28% на голеностопном суставе. Он был реализован с использованием Caffe, а исходный код открыт.

DeepCut: совместное разделение подмножества и маркировка для оценки позы нескольких человек (CVPR 2016)

В этой статье предлагается метод определения поз на изображениях с несколькими людьми. Модель работает, определяя количество людей на изображении, а затем прогнозируя совместные местоположения для каждого изображения.Эта статья подготовлена ​​Институтом Макса Планка и Стэнфордским университетом.

DeepCut: совместное разделение подмножества и маркировка для оценки позы нескольких человек
В этой статье рассматривается задача оценки позы человека для нескольких людей на изображениях реального мира. Предлагаем…

Чтобы получить мощные детекторы деталей, авторы адаптировали FastRCN для этой задачи. Они меняют его двумя способами; размер области генерации и обнаружения предложений. Эффективность этой модели при прогнозировании различных частей тела показана ниже.

Поскольку использование предложений по обнаружению частей тела может быть неоптимальным, авторы используют полностью сверточный VGG с шагом 32 пикселей и уменьшают этот шаг до 8 пикселей. Затем они масштабируют входное изображение до вертикальной высоты 340 пикселей, и это дает наилучшие результаты.

Для функции потерь они сначала пробуют softmax, который выводит вероятности различных частей тела. Позже они реализуют функцию активации сигмовидной кишки на выходных нейронах и кросс-энтропийную потерю.В конце концов, они обнаружили, что функция активации сигмовидной кишки дает лучшие результаты, чем функция потерь softmax. Модель обучается и оценивается в спортивных позах Лидса (LSP), LSP Extended (LSPET) и в позе человека MPII.

Простые базовые параметры для оценки и отслеживания позы человека (EECV, 2018)

Решение для оценки позы в этой статье основано на деконволюционных слоях, добавленных в ResNet. Модель достигает ПДЧ 73.7 на сплит-тестировании COCO. Его модель отслеживания позы имеет оценку MAP 74,6 и оценку MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) 57,8. Авторы этой статьи — представители Microsoft Research Asia и Китайского университета электронных наук и технологий.

Простые базовые линии для оценки и отслеживания позы человека
В последние годы был достигнут значительный прогресс в оценке поз и возрос интерес к отслеживанию поз. На…

Метод, используемый в этой сети, добавляет несколько деконволюционных слоев на последнем этапе свертки в архитектуре ResNet.Эта структура позволяет очень легко создавать тепловые карты из изображений с глубоким и низким разрешением. По умолчанию используются три уровня деконволюции с пакетной нормализацией и активацией ReLU.

На рисунке ниже показан предлагаемый алгоритм работы с фреймворком отслеживания позы. Отслеживание позы в видео выполняется сначала путем оценки позы человека, присвоения ей уникального идентификатора, а затем отслеживания ее по кадрам.

Ниже представлено сравнение этой модели с другими моделями.

RMPE: Региональная оценка позы для нескольких людей (2018)

В этом документе предлагается региональная структура оценки позы нескольких человек (RMPE) для оценки в неточных ограничивающих рамках людей. Эта структура состоит из трех компонентов: сети симметричного пространственного преобразователя (SSTN), параметрического подавления немаксимума позы (NMS) и генератора предложений с указанием позы (PGPG). Эта структура достигает 76,7 MAP для набора данных MPII (с несколькими людьми).Авторы этой статьи из Шанхайского университета Цзяо Тонг, Китай, и Tencent YouTu.

RMPE: региональная оценка позы нескольких человек
Оценка позы нескольких человек в дикой природе — сложная задача. Хотя современные детекторы человека продемонстрировали…

В этой структуре ограничивающие рамки, полученные детектором человека, загружаются в модуль «Симметричный STN + SPPE». Затем автоматически создаются предложения позы.Эти позы настраиваются параметрической NMS позы, чтобы получить предполагаемые позы человека. При обучении вводится «Параллельный SPPE», чтобы избежать локальных минимумов.

На рисунке ниже показана производительность модели по сравнению с другими фреймворками, а также некоторые прогнозы позы, полученные с ее помощью.

OpenPose: двухмерная оценка позы для нескольких людей в реальном времени с использованием полей сродства частей (2019)

OpenPose — это система с открытым исходным кодом в реальном времени для определения двухмерных поз нескольких людей, включая ключевые точки тела, ступни, руки и лица.В этой статье предлагается подход в реальном времени для обнаружения двухмерных позы людей на изображениях и видео. В этом предложенном методе используются непараметрические представления, известные как поля сродства частей (PAF). Некоторые из авторов этой статьи — представители IEEE.

OpenPose: оценка двухмерной позы для нескольких людей в реальном времени с использованием полей схожести частей
Двухмерная оценка позы для нескольких людей в реальном времени является ключевым компонентом, позволяющим машинам понимать людей в…

Как показано ниже, этот метод принимает изображение в качестве входных данных для CNN и прогнозирует карты достоверности для обнаружения частей тела и PAF для ассоциации частей.В этом документе также представлен аннотированный набор данных стопы с 15 тысячами человеческих стоп. Набор данных был опубликован.

Сетевая архитектура итеративно предсказывает поля сродства, которые кодируют частичную ассоциацию (показаны синим) и карты достоверности обнаружения (показаны бежевым).

OpenPose также является сопутствующим программным обеспечением и API, способным извлекать изображения из различных источников. Например, можно выбрать вход как канал камеры, веб-камеру, видео или изображение.Он работает на разных платформах, таких как Ubuntu, Windows, Mac OS X и встроенных системах (например, Nvidia Tegra TX2). Он также обеспечивает поддержку различного оборудования, такого как графические процессоры CUDA, графические процессоры OpenCL и устройства только для ЦП.

OpenPose состоит из трех блоков; Обнаружение тела + ног, обнаружение рук и обнаружение лица. Он был оценен на основе набора данных MPII с участием нескольких людей, набора данных COCO по ключевым точкам и предлагаемого в документе набора данных о ногах. На рисунке ниже показаны результаты, полученные OpenPose в сравнении с другими моделями.

Оценка позы человека для реальных сценариев переполнения (AVSS, 2019)

В этой статье предлагаются методы оценки позы для толпы людей. Проблемы оценки поз в таких густонаселенных районах включают людей, находящихся в непосредственной близости друг от друга, взаимные окклюзии и частичную видимость. Авторы этой статьи из Института оптроники Фраунгофера и Технологического института Карлсруэ KIT.

Оценка позы человека для реальных сценариев переполнения
Оценка позы человека недавно достигла значительного прогресса с внедрением глубоких сверточных нейронных сетей…

Один из методов, используемых для оптимизации оценки позы для переполненных изображений, — это оценка позы одного человека, использующая сеть ResNet50 в качестве основы.Этот метод представляет собой двухэтапный нисходящий подход, который локализует каждого человека, а затем выполняет оценку позы одного человека для каждого прогноза.

В статье также представлены две сети обнаружения загораживания; Окклюзионная сеть и перекрестная ветвь окклюзионной сети. Окклюзионная сеть разделяется после двух транспонированных сверток, поэтому совместное представление может быть изучено на предыдущих слоях. Перекрестная ветвь окклюзионной сети разделяется после одной транспонированной свертки. Сети обнаружения окклюзии выводят два набора тепловых карт для каждой позы.Одна тепловая карта для видимых ключевых точек, а другая — для закрытых ключевых точек.

В таблице ниже показаны характеристики данной модели по сравнению с другими моделями.

DensePose: оценка плотной позы человека в дикой природе (2018)

Это статья INRIA-CentraleSupelec и Facebook AI Research, цель которой — сопоставить все человеческие пиксели изображения RGB с трехмерной поверхностью человеческого тела. Он также представляет набор данных DensePose-COCO.Это набор данных с соответствием изображения поверхности 50 000 изображений COCO, которые были аннотированы вручную. Затем авторы используют этот набор данных для обучения систем на основе CNN, которые обеспечивают плотное соответствие при наличии фона, окклюзии и вариаций масштаба. Соответствие — это в основном представление того, как изображения в одном изображении соответствуют пикселям в другом изображении.

DensePose: оценка плотной позы человека в дикой природе
В этой работе мы устанавливаем плотные соответствия между изображением RGB и поверхностным представлением человека…

В этой модели в качестве входных данных используется одно изображение RGB, которое используется для установления соответствия между точками поверхности и пикселями изображения.

Подход в этой модели был построен путем объединения с системой Mask-RCNN. Модель работает со скоростью 20–26 кадров в секунду на графическом процессоре GTX 1080 для изображения 240 × 320 и 4–5 кадров в секунду для изображения 240 × 320.

Авторы объединили систему плотной регрессии (DenseReg) с архитектурой Mask-RCNN, чтобы создать систему DensePose-RCNN.

Модель использует полностью сверточную сеть, предназначенную для создания классификации и головы регрессии для назначения и прогнозирования координат.Авторы используют ту же архитектуру, что и в ветви ключевых точек MaskRCNN. Он состоит из стека из 8 чередующихся полностью сверточных слоев 3 × 3 и слоев ReLU с 512 каналами.

Авторы проводят эксперименты на тестовой выборке из 1,5 тыс. Изображений, содержащей 2,3 тыс. Человек, и на обучающей выборке из 48 тыс. Человек. На рисунке ниже показано сравнение его производительности по сравнению с другими методами.

PersonLab: оценка позы человека и сегментация экземпляра с восходящей, основанной на деталях, геометрической моделью встраивания (2018)

Авторы этой статьи из Google.Они представляют собой восходящий подход без полей для оценки позы и сегментации экземпляров для изображений с несколькими людьми.

Это означает, что авторы сначала обнаруживают части тела, а затем группируют эти части в человеческие экземпляры. Подход обеспечивает достижение средней точности ключевой точки COCO test-dev 0,665 с использованием одномасштабного вывода и 0,687 с использованием многомасштабного вывода.

PersonLab: Оценка позы человека и сегментация экземпляров с использованием восходящего, частичного, геометрического…
Мы представляем восходящий подход без полей для задач оценки позы и сегментации экземпляров людей в…

Модель, предлагаемая в этой статье, представляет собой полностью сверточную систему без рамок, которая сначала предсказывает все ключевые точки для каждого человека на изображении.Модель обучается на наборе данных ключевых точек COCO.

На этапе обнаружения ключевых точек модель определяет видимые ключевые точки человека на изображении. Система PersonLab оценивалась по стандартной задаче ключевых точек COCO и по сегментации экземпляров COCO только для класса людей.

На рисунке ниже показана его производительность при разделении COCO keypoints test-dev.

Заключение

Теперь мы должны быть в курсе некоторых из наиболее распространенных — и нескольких совсем недавних — методов оценки позы человека в различных контекстах.

Статьи / рефераты, упомянутые и связанные с ними, также содержат ссылки на их реализации кода. Мы будем рады увидеть результаты, которые вы получите после их тестирования.

Биография: Деррик Мвити — аналитик данных, писатель и наставник. Он стремится к достижению отличных результатов в каждой задаче и является наставником в Lapid Leaders Africa.

Оригинал. Размещено с разрешения.

Связанный:

Обзор оценки позы человека с помощью глубокого обучения | Бхаратх Радж | BeyondMinds

Скелет в позе человека представляет ориентацию человека в графическом формате.По сути, это набор координат, которые можно связать для описания позы человека. Каждая координата в скелете называется частью (или суставом, или ключевой точкой). Действительное соединение между двумя частями называется парой (или конечностью). Обратите внимание, что не все комбинации деталей приводят к действительным парам. Образец скелета позы человека показан ниже.

Слева: формат ключевой точки COCO для скелетов позы человека. Справа: скелеты в позе человека. (Источник)

Знание ориентации человека открывает возможности для нескольких реальных приложений, некоторые из которых обсуждаются в конце этого блога.За прошедшие годы было введено несколько подходов к оценке позы человека. Самые ранние (и самые медленные) методы, как правило, оценивали позу одного человека на изображении, в котором изначально был только один человек. Эти методы часто сначала идентифицируют отдельные части, а затем формируют связи между ними для создания позы.

Естественно, эти методы не особенно полезны во многих реальных сценариях, когда изображения содержат несколько людей.

Оценка позы для нескольких людей

Оценка позы для нескольких людей сложнее, чем для одного человека, поскольку местоположение и количество людей на изображении неизвестны.Как правило, мы можем решить указанную выше проблему, используя один из двух подходов:

• Простой подход состоит в том, чтобы сначала включить детектор людей, затем оценить части, а затем вычислить позу для каждого человека. Этот метод известен как подход сверху вниз, .
• Другой подход заключается в обнаружении всех частей изображения (то есть частей каждого человека) с последующим объединением / группировкой частей, принадлежащих разным людям. Этот метод известен как подход снизу вверх и .

Вверху: Типичный подход сверху-вниз. Внизу: типичный подход «снизу-вверх». (Источник изображения)

Как правило, нисходящий подход легче реализовать, чем восходящий, поскольку добавить детектор людей намного проще, чем добавлять алгоритмы связывания / группировки. Трудно судить, какой подход имеет лучшую производительность в целом, поскольку на самом деле все сводится к тому, какой из алгоритмов обнаружения людей и связывания / группировки лучше.

В этом блоге мы сосредоточимся на оценке позы нескольких человек с использованием методов глубокого обучения.В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из популярных подходов сверху вниз и снизу вверх.

1. OpenPose

OpenPose — один из самых популярных восходящих подходов для оценки позы нескольких человек, отчасти из-за их хорошо задокументированной реализации на GitHub.

Как и во многих восходящих подходах, OpenPose сначала обнаруживает части (ключевые точки), принадлежащие каждому человеку на изображении, а затем назначает части отдельным людям. Ниже показана архитектура модели OpenPose.

Блок-схема архитектуры OpenPose. (Источник)

Сеть OpenPose сначала извлекает элементы из изображения, используя несколько первых слоев (VGG-19 на приведенной выше блок-схеме). Затем признаки передаются в две параллельные ветви сверточных слоев. Первая ветвь предсказывает набор из 18 карт достоверности, каждая из которых представляет определенную часть скелета позы человека. Вторая ветвь предсказывает набор из 38 полей сродства частей (PAF), которые представляют степень связи между частями.

шагов, связанных с оценкой позы человека с помощью OpenPose. (Источник)

Последовательные этапы используются для уточнения прогнозов, сделанных каждой ветвью. Используя карты достоверности деталей, между парами деталей формируются двудольные графы (как показано на изображении выше). Используя значения PAF, отсекаются более слабые связи в двудольных графах. С помощью описанных выше шагов можно оценить человеческие скелеты позы и назначить их каждому человеку на изображении. Для более подробного объяснения алгоритма вы можете обратиться к их статье и к этому сообщению в блоге.

2. DeepCut

DeepCut — это восходящий подход для оценки позы нескольких человек. Авторы подошли к задаче, сформулировав следующие задачи:

1. Изготовить набор из D кандидатов на части тела. Этот набор представляет все возможные местоположения частей тела для каждого человека на изображении. Выберите подмножество частей тела из приведенного выше набора кандидатов частей тела.
2. Обозначьте каждую выбранную часть тела одним из классов частей тела C .Классы частей тела представляют типы частей, такие как «рука», «нога», «торс» и т. Д.
3. Разделение частей тела, принадлежащих одному и тому же человеку.

Наглядное изображение подхода. (Источник)

Вышеупомянутые проблемы были совместно решены путем моделирования в задаче целочисленного линейного программирования (ILP). Он моделируется путем рассмотрения троек (x, y, z) двоичных случайных величин с доменами, как указано на изображениях ниже.

Области двоичных случайных величин.(Источник)

Рассмотрим двух кандидатов частей тела d и d ' из набора кандидатов частей тела D и классы c и c' из набора классов C . Кандидаты на части тела были получены через Faster RCNN или Dense CNN. Теперь мы можем разработать следующий набор утверждений.

• Если x (d, c) = 1 , то это означает, что кандидат части тела d принадлежит к классу c .
• Кроме того, y (d, d ') = 1 указывает, что кандидаты в части тела d и d' принадлежат одному и тому же человеку.
• Они также определяют z (d, d ’, c, c’) = x (d, c) * x (d ’, c’) * y (d, d ’) . Если указанное выше значение равно 1, то это означает, что кандидат части тела d принадлежит к классу c , кандидат части тела d ' принадлежит классу c' и, наконец, кандидаты части тела d, d ' принадлежат одному и тому же человеку.

Последнее утверждение можно использовать для разделения позы, принадлежащих разным людям. Ясно, что приведенные выше утверждения могут быть сформулированы в терминах линейных уравнений как функций от (x, y, z) .Таким образом настраивается Целочисленная линейная программа (ILP), и можно оценить позу нескольких человек. Для получения точного набора уравнений и более подробного анализа вы можете ознакомиться с их статьей здесь.

3. RMPE (AlphaPose)

RMPE — популярный нисходящий метод оценки позы. Авторы утверждают, что нисходящие методы обычно зависят от точности детектора человека, поскольку оценка позы выполняется в том регионе, где находится человек. Следовательно, ошибки в локализации и повторяющиеся предсказания ограничивающей рамки могут привести к тому, что алгоритм извлечения позы будет работать неоптимально.

Эффект повторяющихся прогнозов (слева) и ограничивающих прямоугольников с низкой достоверностью (справа). (Источник)

Чтобы решить эту проблему, авторы предложили использовать сеть симметричных пространственных преобразователей (SSTN) для извлечения высококачественной области одного человека из неточной ограничивающей рамки. Оценщик позы одного человека (SPPE) используется в этой извлеченной области для оценки скелета позы человека для этого человека. Пространственная де-трансформерная сеть (SDTN) используется для переназначения предполагаемой позы человека обратно в исходную систему координат изображения.Наконец, метод параметрической позы без максимального подавления (NMS) используется для решения проблемы избыточных выводов позы.

Кроме того, авторы вводят генератор предложений с указанием позы для дополнения обучающих выборок, которые могут лучше помочь в обучении сетей SPPE и SSTN. Отличительной особенностью RMPE является то, что этот метод может быть расширен до любой комбинации алгоритма обнаружения человека и SPPE.

4. Маска RCNN

Маска RCNN — это популярная архитектура для выполнения семантической сегментации и сегментации экземпляров.Модель параллельно прогнозирует как положение ограничивающей рамки различных объектов на изображении, так и маску, которая семантически сегментирует объект. Базовая архитектура может быть легко расширена для оценки позы человека.

Блок-схема, описывающая маску архитектуры RCNN. (Источник)

Базовая архитектура сначала извлекает карты характеристик из изображения с помощью CNN. Эти карты функций используются сетью предложений региона (RPN) для получения кандидатов в ограничивающую рамку на предмет наличия объектов. Кандидаты в ограничивающую рамку выбирают область (регион) на карте признаков, извлеченной CNN.Поскольку кандидаты в ограничивающий прямоугольник могут быть разных размеров, слой под названием RoIAlign используется для уменьшения размера извлеченного объекта, чтобы все они имели одинаковый размер. Теперь этот извлеченный признак передается в параллельные ветви CNN для окончательного предсказания ограничивающих рамок и масок сегментации.

Остановимся на ветви, выполняющей сегментацию. Предположим, что объект на нашем изображении может принадлежать одному из K классов. Ветвь сегментации выводит K двоичных масок размером m x m , где каждая двоичная маска представляет все объекты, принадлежащие только этому классу.Мы можем извлечь ключевые точки, принадлежащие каждому человеку на изображении, моделируя каждый тип ключевой точки как отдельный класс и рассматривая это как проблему сегментации.

Параллельно алгоритм обнаружения возражений может быть обучен определять местонахождение людей. Комбинируя информацию о местонахождении человека, а также его набор ключевых точек, мы получаем скелет позы человека для каждого человека на изображении.

Этот метод почти напоминает нисходящий подход, но этап обнаружения человека выполняется параллельно этапу обнаружения деталей.Другими словами, этап обнаружения ключевой точки и этап обнаружения человека не зависят друг от друга.

5. Другие методы

Оценка позы человека несколькими людьми — обширная область с множеством подходов к решению проблемы. Для краткости здесь описаны только несколько избранных подходов. Для более полного списка подходов вы можете проверить следующие ссылки:

Pose Estimation имеет приложения во множестве полей, некоторые из которых перечислены ниже.

1.Распознавание активности

Отслеживание изменений позы человека в течение определенного периода времени также может использоваться для распознавания активности, жестов и походки. Для одного и того же есть несколько вариантов использования, в том числе:

• Приложения для определения того, упал ли человек или заболел.
• Приложения, которые могут автономно обучать правильным режимам тренировок, спортивным приемам и танцевальным упражнениям.
• Приложения, которые понимают язык жестов всего тела. (Пример: сигналы взлетно-посадочной полосы аэропорта, сигналы дорожной полиции и т. Д.).
• Приложения, которые могут повысить безопасность и наблюдение.

Отслеживание походки человека полезно для целей безопасности и наблюдения. (Источник изображения)

2. Захват движения и дополненная реальность

Интересное приложение оценки позы человека для приложений CGI. Графика, стили, необычные улучшения, оборудование и иллюстрации могут быть наложены на человека, если можно оценить его человеческую позу. Отслеживая вариации этой человеческой позы, визуализированная графика может «естественно соответствовать» движению человека.

Пример визуализации CGI. (Источник)

Хороший наглядный пример того, что возможно, можно увидеть с помощью Animoji. Несмотря на то, что приведенное выше отслеживает только структуру лица, идея может быть экстраполирована на ключевые точки человека. Те же концепции можно использовать для визуализации элементов дополненной реальности (AR), которые могут имитировать движения человека.

3. Обучающие роботы

Вместо ручного программирования роботов на следование траекториям, роботов можно заставить следовать траекториям человеческого скелета, выполняющего действие.Человек-инструктор может эффективно обучить робота определенным действиям, просто демонстрируя их. Затем робот может рассчитать, как перемещать свои артикуляторы для выполнения того же действия.

4. Отслеживание движения для консолей

Интересным применением оценки позы является отслеживание движения людей для интерактивных игр. Обычно Kinect использовал 3D-оценку позы (с использованием данных ИК-датчика) для отслеживания движений игроков-людей и использования ее для визуализации действий виртуальных персонажей.

Сенсор Kinect в действии. (Источник)

Большие успехи были достигнуты в области оценки позы человека, что позволяет нам лучше обслуживать множество возможных приложений. Более того, исследования в смежных областях, таких как отслеживание позы, могут значительно улучшить его продуктивное использование в нескольких областях. Концепции, перечисленные в этом блоге, не являются исчерпывающими, а скорее направлены на представление некоторых популярных вариантов этих алгоритмов и их реальных приложений.

OpenPose: метод оценки позы человека

OpenPose — первая многопользовательская система в реальном времени, которая совместно определяет ключевые точки человеческого тела, рук, лица и стопы (всего 135 ключевых точек) на отдельных изображениях.Его предложили исследователи из Университета Карнеги-Меллона. Они выпущены в виде кода Python, реализации C ++ и плагина Unity. Эти ресурсы можно скачать из репозитория OpenPose.

Архитектура:

• На первом этапе изображение передается через базовую сеть CNN для извлечения карт характеристик входных данных. В данной работе эти авторы использовали первые 10 уровней сети VGG-19.
• Затем карта характеристик обрабатывается в многоступенчатом конвейере CNN для создания карт достоверности детали и поля соответствия детали.
  • Карты достоверности деталей:
  • Поле родства детали
• На последнем этапе сгенерированные выше карты соответствия и Поля сходства частей обрабатываются жадным алгоритмом двустороннего сопоставления для получения поз для каждого человека на изображении.

Карты достоверности и поля соответствия деталей

• Карты уверенности: Карта уверенности — это двухмерное представление уверенности в том, что определенная часть тела может быть расположена в любом заданном пикселе. Карты уверенности описываются следующим уравнением:

, где J — количество мест расположения частей тела.

Поля сродства деталей: Сходство деталей — это набор двумерных векторных полей, которые кодируют местоположение и ориентацию конечностей разных людей на изображении.Он кодирует данные в виде попарных связей между частями тела.

Многоступенчатый CNN:

Вышеупомянутая архитектура с несколькими CNN состоит из трех основных этапов:

• Первый набор этапов предсказал, что Part Affinity Fields уточняет L _t из карт характеристик базовой сети F.

• Второй набор этапов использует выходные поля сродства частей из предыдущих слоев для уточнения прогноза обнаружения карт достоверности.

• Окончательные S (карты достоверности) и L (поле сродства части) затем передаются в жадный алгоритм для дальнейшей обработки.

Функции потерь:

Функция L2-loss используется для вычисления потерь между предсказанными картами достоверности и полями сродства части к наземным картам и полям истинности.

где L _c ^* — поля сродства наземной части истинности, S _j ^* — карта достоверности наземной части истинности, а W — двоичная маска с W ( p ) = 0, когда аннотация отсутствует в пикселе p.Это сделано для предотвращения дополнительных потерь, которые могут быть вызваны этой маской.
Промежуточный контроль на каждом этапе используется для решения проблемы исчезновения градиента путем периодического пополнения градиента.

Карты уверенности:

Карты уверенности для каждого человека k и каждой части тела j определяются:

Это гауссова кривая с постепенными изменениями, где сигма контролирует разброс пика. Прогнозируемый пик сети — это совокупность индивидуальных карт достоверности, выполненная оператором max.

Поля родства деталей:

Поле сродства части требуется, особенно при обнаружении позы нескольких человек, от нас требуется сопоставить правильные части тела с его телом. Потому что у нескольких людей есть несколько голов, рук, плеч и т. Д. Таким образом, иногда становится трудно различить, когда они тесно сгруппированы вместе. PAF обеспечивает связь между разными частями тела, принадлежащими одному и тому же человеку. Более сильная связь PAF между частями тела означает высокую вероятность того, что эти части тела принадлежат одному и тому же человеку.

• Если p находится на лимбе, то L * — единичный вектор, в противном случае он равен 0.

• Предсказанное поле сродства детали, L _c вдоль линейного сегмента, предназначено для измерения достоверности для двух возможных положений деталей dj ₁ и dj ₂ :

• Для нескольких человек необходимо увеличить общее количество E:

• Существует несколько способов соединения части тела, как показано на изображении ниже:

• Ассоциация по обнаружению частей тела.
• Объединение с учетом всех ребер и генерации k-долевого графа
• Ассоциация путем создания древовидной структуры.
• Объединение путем генерации различных двудольных графов с использованием жадного алгоритма.

Изменения от CMUPose:

CMUPose — это более ранняя версия OpenPose. Это архитектура, победившая в конкурсе COCO 2016 Key Point Detection Challenge 2016.

• В архитектуре с несколькими CNN для уточнения карт достоверности и Part Affinity свертка ядра 7 заменяется 3 свертками с размером ядра 3, которые в конце объединяются.Это приводит к сокращению количества операций с 97 до 51. Объединение сверток позволяет сетевому полю сохранять функции как более высокого, так и более низкого уровня.
• Авторы также пришли к выводу, что уточнение Part Affinity Field (PAF) более важно, чем карты достоверности, и приводит к более высокой точности даже без карт достоверности. Поэтому архитектура с несколькими CNN сначала уточняет PAF, а затем карты уверенности.

Обнаружение ног:

OpenPose также предложил алгоритм обнаружения стопы.Это делает OpenPose первым комбинированным набором данных и детектором ключевых точек тела и ступни. Добавив, что он может более точно определять лодыжку.

Обнаружение транспортных средств:

Подобно обнаружению позы тела, автор OpenPose экспериментировал с этим алгоритмом при обнаружении транспортных средств. Он фиксирует высокую среднюю точность и отзывчивость.

Результаты :

• В наборе данных MPII Multi-Person OpenPose получила современную карту MAP для 288 изображений, а также для всего набора для тестирования.

• В проблеме ключевых точек COCO есть два типа подходов. Подходы сверху вниз, которые сначала обнаруживают человека, а затем обнаруживают ключевую точку, в то время как подходы снизу вверх предназначены для обнаружения ключевых точек сначала для формирования скелета человека. Это связано с тем, что при рассмотрении только людей более высокого уровня точность падает сильнее.

• В таблице ниже записана средняя точность наборов данных ключевых точек COCO при использовании разного количества PAF и CM.Из приведенной выше таблицы можно сделать вывод, что увеличение PAF может увеличить среднюю точность и среднее значение отзыва, но это не относится к картам достоверности.

• График ниже показывает, что OpenPose практически не влияет на количество людей, присутствующих на изображении, в отличие от подходов сверху вниз, таких как Mask-RCNN, AlphaPose и т. Д.

Предостережения:

• У OpenPose есть проблемы с оценкой позы, когда в исходном примере есть нестандартные позы и перевернутые примеры.
• В сильно загруженных изображениях, где люди пересекаются, подход имеет тенденцию объединять аннотации от разных людей, при этом упуская другие, из-за перекрывающихся PAF, из-за которых жадный многопользовательский синтаксический анализ терпит неудачу

Артикул:

Оценка позы человека как сегментация изображения — сегментация и синтез изображения

[МУЗЫКА] В этом видео рассматривается оценка позы человека в 2D.Проблема с локализацией анатомических ключевых точек или частей, которая в основном сосредоточена на боевых частях тела людей. Выявление противостояния нескольких людей и образов. Это особенно сложно для социально вовлеченных людей. Каждое изображение может содержать неизвестное количество людей, которые могут появиться в любом положении и в любом масштабе. Во-вторых, взаимодействия между людьми вызывают сложную пространственную интерференцию из-за контраста и контакта. Окклюзия и сочленения конечностей затрудняют соединение частей.Распространенный подход — использовать детектор людей и выполнять оценку позы одного человека для каждого обнаружения. Это подход сверху вниз, который напрямую использует существующие методы для оценки позы одного человека, но страдает от ранней приверженности. Если детектор людей выходит из строя, а это может случиться, когда люди находятся в непосредственной близости, к восстановлению не прибегать. Кроме того, время выполнения этих нисходящих подходов пропорционально количеству людей. Потому что для каждого обнаружения запускается оценка позы одного человека.И чем больше людей, тем больше вычислительные затраты. Тем не менее, мы проанализируем несколько подходов к оценке позы одного человека. Задачу оценки позы человека можно сформулировать как задачу определения положения ключевых точек человеческого тела, головы, плеч, локтей, запястий и так далее. И мы можем сформулировать это как проблему регрессии. Существуют попытки обучить нейтральную свертку нейронной сети для регрессии положения суставов человека x и y с использованием потерь L2.Это может работать хорошо, но с очень специфическим набором данных, например с набором данных телеведущих. Однако вместо прямого регресса положений суставов возникла идея регрессировать тепловую карту положений суставов отдельно для каждого сустава на входном изображении. Во время обучения наземные метки истинности или тепловые карты синтезируются для каждого сустава отдельно путем размещения гауссиана с фиксированной дисперсией и центрирования в месте сустава. Эта сеть может быть полностью сверточной, и могут удерживаться потери, которые компенсируют квадратные пиксельные различия между полученной тепловой картой и синтезированной земной истинной тепловой картой.Конечно, подход к регрессии расположения ключевых точек наивен для более сложных задач. Прежде чем мы перейдем к следующей части, стоит отметить, что существует другая формулировка задачи оценки позы человека. Это сегментация. Вы можете видеть на изображении, что мы предсказываем класс для каждого пикселя человеческого тела. Для решения этой проблемы мы можем использовать любой метод сегментации. Все вышеперечисленные детекторы хорошо подходят для оценки позы одного человека. Как мы уже говорили ранее, мы можем применить их после обнаружения людей на изображении, но этот подход сверху вниз имеет некоторые недостатки.Самое серьезное, что время вывода пропорционально количеству людей. Напротив, восходящие подходы привлекательны, поскольку они обеспечивают устойчивость к раннему обязательству. И иметь возможность отделить сложность времени выполнения от количества людей на изображении. Тем не менее, восходящие подходы не используют напрямую глобальные контекстные подсказки от других частей тела и других людей. На практике восходящие методы не сохраняют выигрыша в эффективности, поскольку заключительные части требуют дорогостоящих глобальных выводов.Подход «снизу вверх» алгоритма DeepCut, который совместно маркирует кандидатов для обнаружения деталей и связывает их с отдельными людьми. Требуется решение целочисленной линейной задачи над полносвязным графом. Но это сложная проблема NP, и среднее время обработки составляет порядка часов. Была предпринята попытка построить на DeepCut более мощные детекторы деталей на основе остаточных сетей и зависимых от изображения парных ядер. Это значительно улучшило время выполнения, но метод по-прежнему занимает несколько минут на изображение с ограничением количества деталей на отправку.Теперь давайте поговорим о современном состоянии и задаче оценки нескольких поз, которая работает в режиме реального времени. Ключевым моментом этого метода является использование полей сходства частей. Этот метод принимает все изображение в качестве входных данных для двух ветвей CNN, чтобы совместно прогнозировать карты достоверности для обнаружения частей тела. И поля сродства частей для ассоциации частей или конечностей. На этапе синтаксического анализа выполняется набор двусторонних сопоставлений для связывания кандидатов частей тела, которые в конечном итоге собираются в позы полного тела для всех людей на изображении.Сеть CNN, которая прогнозирует характеристики частей тела и конечностей, является многоступенчатой. На каждом этапе в первой ветви прогнозируются карты достоверности частей тела. И каждая стадия во второй ветви предсказывает PAS конечностей. После каждого этапа прогнозы из двух ветвей вместе с характеристиками изображения объединяются для следующего этапа для уточнения. Этот процесс вы можете увидеть на картинке слева. Карты уверенности правого запястья в первом ряду и поле сродства во втором ряду правого предплечья по этапам.Хотя на ранних стадиях существует путаница между левой и правой частями тела и конечностями, оценки все больше уточняются с помощью глобального вывода на более поздних стадиях, как показано в выделенных областях. Учитывая набор обнаруженных частей тела, как нам собрать их, чтобы сформировать позы полного тела неизвестного количества людей? Нам нужна мера уверенности в ассоциации для каждой части обнаруженных частей тела. То есть они принадлежат одному человеку. Другими словами, мы должны прогнозировать не только местоположение, но также ориентацию и формирование в области опоры конечности.Для этой задачи мы могли бы использовать поля сходства частей. Поле сродства детали, которое представляет собой двумерное векторное поле для каждой конечности. Для каждого пикселя в области, принадлежащей конкретной конечности, двумерный вектор кодирует направление, в котором точки образуют одну часть конечности по отношению к другой. Например, на правом изображении в карте характеристик наземной истины или в поле сродства детали, соответствующем предплечью. Значение точки p представляет собой единичный коэффициент от j1 до j2, а k — идентификатор человека на изображении. Для всех остальных наших точек вектор равен нулю.Имея эти ключевые точки, кандидаты на карту доверия из нашей сверточной нейронной сети и ориентации конечностей. Мы могли бы найти оптимальную ассоциацию ключевых точек с людьми, решив задачу сопоставления максимально взвешенного двудольного графа для графа, где вершины являются кандидатами в ключевые точки, а ребра — это взвешенные конечности, как на нижнем левом рисунке. Веса или степень достоверности их связи, и они могут быть вычислены как линейный интеграл по соответствующему полю сродства вдоль линейного сегмента, соединяющего местоположения возможных частей.Подводя итог, оценка позы человека направлена ​​на прогнозирование местоположения анатомических ключевых точек для отдельных людей. И мы можем использовать для этого частичные методы, подобные тем, которые используются для регрессии по ключевым точкам. Механизм семантической сегментации формирует естественную основу для оценки позы наряду с некоторыми другими хитростями, такими как поля сродства.