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試想一個情景：當(dāng)你的一位朋友說她感覺很放松，但是你明明看到她的拳頭是緊握的，你可能會懷疑她在騙你。面對同樣的情景，一臺不那么智能的機(jī)器人卻可能會相信她的話。

人類有時候不一定會說真話，但他們的肢體語言卻常常表達(dá)出他們最真實的情感。如今我們在計算機(jī)視覺及面部識別技術(shù)方面已經(jīng)進(jìn)步了很多，但對于機(jī)器人來說，要識別到人類微妙的身體運動依然很難，這會導(dǎo)致其在判別人類真實意圖時，可能會漏掉很多重要線索。

針對這個技術(shù)盲點，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）的研究人員開發(fā)了一個身體跟蹤系統(tǒng)，并命名為 OpenPose。該系統(tǒng)能實時跟蹤人的肢體運動，包括手和臉部。它使用計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來處理視頻幀，甚至可以同時跟蹤多個人的運動。

OpenPose 不僅可以跟蹤人的面部表情、軀干和四肢，還可以跟蹤單個手指。為了做到這一點，研究人員使用了卡內(nèi)基梅隆大學(xué) Panoptic Studio 實驗室的相機(jī)系統(tǒng)技術(shù)，在一個兩層式園頂結(jié)構(gòu)上布有 500 個攝像頭，它們會從各種角度拍攝身體姿勢，然后使用這些圖像數(shù)據(jù)來重建數(shù)據(jù)集，描摹特定點的 3D 運動軌跡。

從圓頂上的相機(jī)捕獲到的圖像是 2D 的，采集完圖像后，系統(tǒng)會通過關(guān)鍵點檢測器傳遞這些圖像，以識別和標(biāo)記特定的身體部位，以幫助身體跟蹤算法了解每個姿勢如何從不同的角度出現(xiàn)，并最終以 3D 效果呈現(xiàn)。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)副教授 Yaser Sheikh 表示，跟蹤二維人體形態(tài)和運動的這些方法，為人類和機(jī)器之間的互動開辟了新的途徑，并能幫助人類以及機(jī)器人更加準(zhǔn)確的了解周圍環(huán)境。舉個例子，識別手姿勢的能力將使人們能夠以新的、更自然的方式與計算機(jī)進(jìn)行交互，僅僅通過用手指向桌上的杯子，無需說話就能讓計算機(jī)知道人想要傳達(dá)的信息。

加載了這種讀取人類情緒技術(shù)的機(jī)器人能應(yīng)用到社交空間，并能夠察覺到周圍的人在做什么。例如，能識別即將闖紅燈過馬路的人并發(fā)出警報，也可為自閉癥、閱讀障礙和抑郁癥等疾病患者提供行為診斷和康復(fù)方案。

為了鼓勵更多的研究與應(yīng)用，研究人員已經(jīng)分別發(fā)布了用于多人運動和手姿態(tài)分析的計算機(jī)代碼，根據(jù) Sheikh 的介紹，目前已有包括汽車公司在內(nèi)的 20 多個商業(yè)集團(tuán)對該技術(shù)產(chǎn)生了興趣。

「現(xiàn)在，我們能夠突破許多技術(shù)障礙，主要是因為 10 年前的 NSF 授權(quán)，」Sheikh 說：「除了共享代碼之外，我們還分享了實驗中捕獲的所有數(shù)據(jù)。」

除了Sheikh，博士生 Simon 和碩士生 Zhe Cao 與 Shih-En Wei 等也參與了多人姿勢識別的研究。手部檢測研究則包括 Sheikh，Joo，Simon 和 機(jī)器人學(xué)院的輔助教授 Iain Matthew。碩士研究生Gines Hidalgo Martinez 也參與了這項工作，負(fù)責(zé)管理源代碼。

OpenPose 項目歸屬于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院的 CMU AI 計劃，該計劃旨在通過利用學(xué)校在計算機(jī)視覺，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器人，自然語言處理和人機(jī)交互方面的優(yōu)勢，推進(jìn)人工智能研究和教育。