Я пытаюсь определить качество сидячей позы человека. (например, сидя прямо = хорошо / сидя согнувшись = плохо) с веб-камерой.
Первая попытка:
- Получение изображения (с привязками Python OpenCV)
- Создание набора данных с помеченными изображениями в хорошем / плохом
- Обнаружение признаков (FAST)
- Обучить нейронную сеть в наборе данных с помощью этих функций (ANN_MLP)
Результат был удовлетворительным с некоторыми ограничениями:
- не инвариантен к движениям веб-камеры, перемещению, другим лицам, объектам и т. Д.
- Я не уверен, что функции FAST подойдут
- Я довольно новичок в машинном обучении и хочу попробовать большесложные подходы с TensorFlow:
Вторая попытка:
Я попробовал обнаружение человеческой позы с помощью Tensorflow PoseNet И получил мини-пример работы, которыйможет определить вероятности положения тела человека. Таким образом, теперь задача состоит в том, чтобы определить качество сидячей позы человека на основе результатов PoseNet.
Какой хороший способ продолжить:
- обучить вторую модель TFкоторый получает вероятности положения частей тела человека в качестве входных данных и выводит хорошую / плохую осанку? (таким образом, PoseNet используется в качестве детектора необычных функций)
- переработать модель PoseNet для соответствия моим потребностям в выходных данных и переобучить ее?
- перенести обучение из PoseNet (я только что прочитал об этом, но понятия не имею, какили если это даже применимо здесь)?
- или, может быть, совершенно другой подход?