This project explores the understudied, yet important, case of human pose estimation in low-resolution images. This is done in the use-case of images with football players of known scale in the image. Human pose estimation can mainly be done in two different ways, the bottom-up method and the top-down method. This project explores the bottom-up method, which first finds body keypoints and then groups them to get the person, or persons, within the image. This method is generally faster and has been shown to have an advantage when there is occlusion or crowded scenes, but suffers from false positive errors. Low-resolution makes human pose estimation harder, due to the decreased information that can be extracted. Furthermore, the output heatmap risks becoming too small to correctly locate the keypoints. However, low-resolution human pose estimation is needed in many cases, if the camera has a low-resolution sensor or the person occupies a small portion of the image. Several neural networks are evaluated and, in conclusion, there are multiple ways to improve the current state of the art network HigherHRNet for lower resolution human pose estimation. Maintaining large feature maps through the network turns out to be crucial for low-resolution images and can be achieved by modifying the feature extractor in HigherHRNet. Furthermore, as the resolution decreases, the need for sub-pixel accuracy grows. To improve this, various heatmap encoding-decoding methods are investigated, and by using unbiased data processing, both heatmap encoding-decoding and coordinate system transformation can be improved. / Detta projekt utforskar det understuderade, men ändå viktiga, fallet med uppskattning av mänskliga poser i lågupplösta bilder. Detta görs i användningsområdet av bilder med fotbollsspelare av en förutbestämd storlek i bilden. Mänskliga poseuppskattningar kan huvudsakligen göras på två olika sätt, nedifrån-och-upp- metoden och uppifrån-och-ned-metoden. Detta projekt utforskar nedifrån-och- upp-metoden, som först hittar kroppsdelar och sedan grupperar dem för att få fram personen, eller personerna, i bilden. Denna metod är generellt sett snabbare och har visat sig vara fördelaktig i scenarion med ocklusion eller mycket folk, men lider av falska positiva felaktigheter. Låg upplösning gör uppskattning av mänskliga poser svårare, på grund av den minskade informationen som kan extraheras. Dessutom riskerar färgdiagramet att bli för liten för att korrekt lokalisera kroppsdelarna. Ändå behövs uppskattning av lågupplöst mänskliga poser i många fall, exempelvis om kameran har en lågupplöst sensor eller om personen upptar en liten del av bilden. Flera neurala nätverk utvärderas och sammanfattningsvis finns flera sätt att förbättra det nuvarande toppklassade nätverket HigherHRNet för uppskattning av mänskliga poser med lägre upplösning. Att bibehålla stora särdragskartor genom nätverket visar sig vara avgörande för lågupplösta bilder och kan uppnås genom att modifiera särdragsextraktorn i HigherHRNet. Dessutom, när upplösningen minskar, ökar behovet av subpixel-noggrannhet. För att förbättra detta undersöktes olika färgdiagram-kodning-avkodningsmetoder, och genom att använda opartisk databehandling kan både färgdiagram-kodning-avkodning och koordinatsystemtransformationen förbättras.

For human-robot interaction with the intent to grip a human arm, it is necessary that the ideal gripping location can be identified. In this work, the gripping location is situated on the arm and thus it can be extracted using the position of the wrist and elbow joints. To achieve this human pose estimation is proposed as there exist robust methods that work both in and outside of lab environments. One such example is OpenPose which thanks to the COCO and MPII datasets has recorded impressive results in a variety of different scenarios in real-time. However, most of the images in these datasets are taken from a camera mounted at chest height on people that for the majority of the images are oriented upright. This presents the potential problem that prone humans which are the primary focus of this project can not be detected. Especially if seen from an angle that makes the human appear upside down in the camera frame. To remedy this two different approaches were tested, both aimed at creating a rotation-invariant 2D pose estimation method. The first method rotates the COCO training data in an attempt to create a model that can find humans regardless of orientation in the image. The second approach adds a RotationNet as a preprocessing step to correctly orient the images so that OpenPose can be used to estimate the 2D pose before rotating back the resulting skeletons.

The thesis proposes an unsupervised representation learning method to predict 3D human pose from a 2D skeleton via a VAEGAN (Variational Autoencoder Generative Adversarial Network) hybrid network. The method learns to lift poses from 2D to 3D using selfsupervision and adversarial learning techniques. The method does not use images, heatmaps, 3D pose annotations, paired/unpaired 2Dto3D skeletons, 3D priors, synthetic 2D skeletons, multiview or temporal information in any shape or form. The 2D skeleton input is taken by a VAE that encodes it in a latent space and then decodes that latent representation to a 3D pose. The 3D pose is then reprojected to 2D for a constrained, selfsupervised optimization using the input 2D pose. Parallelly, the 3D pose is also randomly rotated and reprojected to 2D to generate a ’novel’ 2D view for unconstrained adversarial optimization using a discriminator network. The combination of the optimizations of the original and the novel 2D views of the predicted 3D pose results in a ’realistic’ 3D pose generation. The thesis shows that the encoding and decoding process of the VAE addresses the major challenge of erroneous and incomplete skeletons from 2D detection networks as inputs and that the variance of the VAE can be altered to get various plausible 3D poses for a given 2D input. Additionally, the latent representation could be used for crossmodal training and many downstream applications. The results on Human3.6M datasets outperform previous unsupervised approaches with less model complexity while addressing more hurdles in scaling the task to the real world. / Uppsatsen föreslår en oövervakad metod för representationslärande för att förutsäga en 3Dpose från ett 2D skelett med hjälp av ett VAE GAN (Variationellt Autoenkodande Generativt Adversariellt Nätverk) hybrid neuralt nätverk. Metoden lär sig att utvidga poser från 2D till 3D genom att använda självövervakning och adversariella inlärningstekniker. Metoden använder sig vare sig av bilder, värmekartor, 3D poseannotationer, parade/oparade 2D till 3D skelett, a priori information i 3D, syntetiska 2Dskelett, flera vyer, eller tidsinformation. 2Dskelettindata tas från ett VAE som kodar det i en latent rymd och sedan avkodar den latenta representationen till en 3Dpose. 3D posen är sedan återprojicerad till 2D för att genomgå begränsad, självövervakad optimering med hjälp av den tvådimensionella posen. Parallellt roteras dessutom 3Dposen slumpmässigt och återprojiceras till 2D för att generera en ny 2D vy för obegränsad adversariell optimering med hjälp av ett diskriminatornätverk. Kombinationen av optimeringarna av den ursprungliga och den nya 2Dvyn av den förutsagda 3Dposen resulterar i en realistisk 3Dposegenerering. Resultaten i uppsatsen visar att kodningsoch avkodningsprocessen av VAE adresserar utmaningen med felaktiga och ofullständiga skelett från 2D detekteringsnätverk som indata och att variansen av VAE kan modifieras för att få flera troliga 3D poser för givna 2D indata. Dessutom kan den latenta representationen användas för crossmodal träning och flera nedströmsapplikationer. Resultaten på datamängder från Human3.6M är bättre än tidigare oövervakade metoder med mindre modellkomplexitet samtidigt som de adresserar flera hinder för att skala upp uppgiften till verkliga tillämpningar.

Golf is a sport where the correct technical execution is important for performance and injury prevention. The existing feedback systems are often cumbersome and not readily available to recreational players. To address this issue, this thesis explores the potential of using 2D Human Pose Estimation as a mobile phone-based swing analysis tool. The developed system allows to identify three events in the swing movement (toe-up, top and impact) and to measure specific angles during these events by using an algorithmic approach. The system focuses on quantifying the knee flexion and primary spine angle during the address, and lateral bending at the top of the swing. By using only the wrist coordinates in the vertical direction, the developed system identified 37% of investigated events, independently of whether the swing was filmed in the frontal of sagittal frame. Within five frames, 95% of the events were correctly identified. Using additional joint coordinates and the event data obtained by the above-mentioned event identification algorithm, the knee flexion at address was correctly assessed in 66% of the cases, with a mean absolute error of 3.7°. The mean absolute error of the primary spine angle measurement at address was of 10.5°. The lateral bending angle was correctly identified in 87% ofthe videos. This system highlights the potential of using 2D Human Pose Estimation for swing analysis. This thesis primarily focused on exploring the feasibility of the approach and further research is needed to expand the system and improve its accuracy. This work serves as a foundation, providing valuable insights for future advancements in the field of 2D Human Pose Estimation-based swing analysis. / Golf är en sport där korrekt tekniskt utförande är avgörande för prestation och skadeförebyggelse. Feedbacksystem som finns är ofta besvärliga och inte lättillgängliga för fritidsspelare. För att åtgärda detta problem undersöker detta examensarbete potentialen att använda 2D mänsklig poseuppskattning som mobiltelefonsbaserat svinganalysverktyg. Det utvecklade systemet gör det möjligt att identifiera tre händelser i svingen (toe-up, top och impact) och att mäta specifika vinklar under dessa händelser genom en algoritmisk metod. Systemet fokuserar på att kvantifiera knäböjningen och primära ryggradsvinkeln under uppställningen, och laterala böjningen vid svingtoppen. Genom att endast använda handledskoordinater i vertikalriktning identifierade det utvecklade systemet 37% av de undersökta händelserna oavsett om svingen filmades från frontal- eller medianplanet. Inom fem bildrutor identifierades 95% av händelserna korrekt. Genom att använda ytterligare ledkoordinater och händelsedata som erhållits genom den tidigare nämnda algoritmen för händelseidentifiering, bedömdes knäböjningen vid uppställningen vara korrekt i 66% av fallen med en medelabsolutfel på 3.7°. Medelabsolutfelet för mätningen av primär ryggradsvinkel vid uppställningen var 10.5°. Laterala böjningen identifierades korrekt i 87% av tillfällena. Detta system belyser potentialen i 2D mänsklig poseuppskattning för svinganalys. Detta examensarbete fokuserade främst på att utforska tillvägagångssättets genomförbarhet och ytterligare forskning behövs för att utveckla systemet och förbättra dess noggrannhet. Detta arbete är grundläggande och ger värdefulla insikter för framtida forskning inom området för svinganalys baserad på 2D mänsklig poseuppskattning.

<p>This thesis aims to design and develop the spatial adaptation approach through spatial transformers to improve the accuracy of human keypoint recognition models. We have studied different model types and design choices to gain an accuracy increase over models without spatial transformers and analyzed how spatial transformers increase the accuracy of predictions. A neural network called Widenet has been leveraged as a specialized network for providing the parameters for the spatial transformer. Further, we have evaluated methods to reduce the model parameters, as well as the strategy to enhance the learning supervision for further improving the performance of the model. Our experiments and results have shown that the proposed deep learning framework can effectively detect the human key points, compared with the baseline methods. Also, we have reduced the model size without significantly impacting the performance, and the enhanced supervision has improved the performance. This study is expected to greatly advance the deep learning of human key points and movement dynamics. </p>

The focus of this work is the task of 3D human pose estimation, more specifically by making use of key points located in single monocular images in order to estimate the location of human body joints in a 3D space. It was done in association with Tracab, a company based in Stockholm, who specialises in advanced sports tracking and analytics solutions. Tracab’s core product is their optical tracking system for football, which involves installing multiple highspeed cameras around the sports venue. One of the main benefits of this work will be to reduce the number of cameras required to create the 3D skeletons of the players, hence reducing production costs as well as making the whole process of creating the 3D skeletons much simpler in the future. The main problem we are tackling consists in going from a set of 2D joint locations and lifting them to a 3D space, which would add an information of depth to the joint locations. One problem with this task is the limited availability of in-thewild datasets with corresponding 3D ground truth labels. We hope to tackle this issue by making use of the restricted Human3.6m dataset along with the Tracab dataset in order to achieve adequate results. Since the Tracab dataset is very large, i.e millions of unique poses and skeletons, we have focused our experiments on a single football game. Although extensive research has been done in the field by using architectures such as convolutional neural networks, transformers, spatial-temporal architectures and more, we are tackling this issue by making use of a simple feedforward neural network developed by Martinez et al, this is mainly possible due to the abundance of data available at Tracab. / Fokus för detta arbete är att estimera 3D kroppspositioner, genom att använda detekterade punkter på människokroppen i enskilda monokulära bilder för att uppskatta 3D positionen av dessa ledpunkter. Detta arbete genomfördes i samarbete med Tracab, ett företag baserat i Stockholm, som specialiserar sig på avancerade lösningar för följning och analys inom idrott. Tracabs huvudprodukt är deras optiska följningssystem, som innebär att flera synkroniserade höghastighetskameror installeras runt arenan. En av de främsta fördelarna med detta arbete kommer att vara att minska antalet kameror som krävs för att skapa 3D-skelett av spelarna, vilket minskar produktionskostnaderna och förenklar hela processen för att skapa 3D-skelett i framtiden. Huvudproblemet vi angriper är att gå från en uppsättning 2D-ledpunkter och lyfta dem till 3D-utrymme. Ett problem är den begränsade tillgången till datamängder med 3D ground truth från realistiska miljöer. Vi angriper detta problem genom att använda den begränsade Human3.6m-datasetet tillsammans med Tracab-datasetet för att uppnå tillräckliga resultat. Eftersom Tracab-datamängden är mycket stor, med miljontals unika poser och skelett, .har vi begränsat våra experiment till en fotbollsmatch. Omfattande forskning har gjorts inom området med användning av arkitekturer som konvolutionella neurala nätverk, transformerare, rumsligttemporala arkitekturer med mera. Här använder vi ett enkelt framåtriktat neuralt nätverk utvecklat av Martinez et al, vilket är möjligt tack vare den stora mängden data som är tillgänglig hos Tracab.

В области компьютерного зрения оценка позы человека приобретает все большее значение. Это одна из самых привлекательных областей исследований, и она вызывает большой интерес благодаря своей полезности и гибкости в самых разных областях, включая здравоохранение, игры, дополненную реальность, виртуальные тренировки и спорт. На ряду с этим люди все чаще начинают заниматься спортом. А в спорте травмы неизбежны. В данной статье предлагается приложение для оценки выполнения фитнес-упражнений, которое контролирует правильность техники и дает обратную связь по ее исправлению, что помогает уменьшить травматизм при занятиях. Предварительно обученная модель MediaPipe использовалась для оценки поз, по результатам которой вычисляются углы между конкретными суставами. / In the field of computer vision, human pose estimation is becoming increasingly important. This is one of the most attractive areas of research, and it is of great interest due to its usefulness and flexibility in a wide variety of fields, including healthcare, games, augmented reality, virtual training, and sports. Along with this, people are increasingly starting to do sports. And in sports, injuries are inevitable. This article offers an application for evaluating the performance of fitness exercises, which monitors the correctness of the technique and gives feedback on its correction, which helps to reduce injuries during classes. A pre-trained MediaPipe model was used to evaluate poses, based on the results of which the angles between specific joints are calculated.

The deep learning technique Human Pose Estimation (or Human Keypoint Detection) is a promising field in tracking a person and identifying its posture. As posture and balance are two closely related concepts, the use of human pose estimation could be applied to fall prevention. By deriving the location of a persons Center of Mass and thereafter its Center of Pressure, one can evaluate the balance of a person without the use of force plates or sensors and solely using cameras. In this study, a human pose estimation model together with a predefined human weight distribution model were used to extract the location of a persons Center of Pressure in real time. The proposed method utilized two different methods of acquiring depth information from the frames - stereoscopy through two RGB-cameras and with the use of one RGB-depth camera. The estimated location of the Center of Pressure were compared to the location of the same parameter extracted while using the force plate Wii Balance Board. As the proposed method were to operate in real-time and without the use of computational processor enhancement, the choice of human pose estimation model were aimed to maximize software input/output speed. Thus, three models were used - one smaller and faster model called Lightweight Pose Network, one larger and accurate model called High-Resolution Network and one model placing itself somewhere in between the two other models, namely Pose Residual Network. The proposed method showed promising results for a real-time method of acquiring balance parameters. Although the largest source of error were the acquisition of depth information from the cameras. The results also showed that using a smaller and faster human pose estimation model proved to be sufficient in relation to the larger more accurate models in real-time usage and without the use of computational processor enhancement. / Djupinlärningstekniken Kroppshållningsestimation är ett lovande medel gällande att följa en person och identifiera dess kroppshållning. Eftersom kroppshållning och balans är två närliggande koncept, kan användning av kroppshållningsestimation appliceras till fallprevention. Genom att härleda läget för en persons tyngdpunkt och därefter läget för dess tryckcentrum, kan utvärdering en persons balans genomföras utan att använda kraftplattor eller sensorer och att enbart använda kameror. I denna studie har en kroppshållningsestimationmodell tillsammans med en fördefinierad kroppsviktfördelning använts för att extrahera läget för en persons tryckcentrum i realtid. Den föreslagna metoden använder två olika metoder för att utvinna djupseende av bilderna från kameror - stereoskopi genom användning av två RGB-kameror eller genom användning av en RGB-djupseende kamera. Det estimerade läget av tryckcentrat jämfördes med läget av samma parameter utvunnet genom användning av tryckplattan Wii Balance Board. Eftersom den föreslagna metoden var ämnad att fungera i realtid och utan hjälp av en GPU, blev valet av kroppshållningsestimationsmodellen inriktat på att maximera mjukvaruhastighet. Därför användes tre olika modeller - en mindre och snabbare modell vid namn Lightweight Pose Network, en större och mer träffsäker modell vid namn High-Resolution Network och en model som placerar sig någonstans mitt emellan de två andra modellerna gällande snabbhet och träffsäkerhet vid namn Pose Resolution Network. Den föreslagna metoden visade lovande resultat för utvinning av balansparametrar i realtid, fastän den största felfaktorn visade sig vara djupseendetekniken. Resultaten visade att användning av en mindre och snabbare kroppshållningsestimationsmodellen påvisar att hålla måttet i jämförelse med större och mer träffsäkra modeller vid användning i realtid och utan användning av externa dataprocessorer.

Skeletal tracking can be accomplished deploying human pose estimation strategies. Deep learning is shown to be the paramount approach in the realm where in collaboration with a ”light detection and ranging” depth camera the development of a markerless motion analysis software system seems to be feasible. The project utilizes a trained convolutional neural network in order to track humans doing sport activities and to provide feedback after biomechanical analysis. Implementations of four filtering methods are presented regarding movement’s nature, such as kalman filter, fixedinterval smoother, butterworth and moving average filter. The software seems to be practicable in the field evaluating videos at 30Hz, as it is demonstrated by indoor cycling and hammer throwing events. Nonstatic camera behaves quite well against a standstill and upright person while the mean absolute error is 8.32% and 6.46% referential to left and right knee angle, respectively. An impeccable system would benefit not only the sports domain but also the health industry as a whole. / Skelettspårning kan åstadkommas med hjälp av metoder för uppskattning av mänsklig pose. Djupinlärningsmetoder har visat sig vara det främsta tillvägagångssättet och om man använder en djupkamera med ljusdetektering och varierande omfång verkar det vara möjligt att utveckla ett markörlöst system för rörelseanalysmjukvara. I detta projekt används ett tränat neuralt nätverk för att spåra människor under sportaktiviteter och för att ge feedback efter biomekanisk analys. Implementeringar av fyra olika filtreringsmetoder för mänskliga rörelser presenteras, kalman filter, utjämnare med fast intervall, butterworth och glidande medelvärde. Mjukvaran verkar vara användbar vid fälttester för att utvärdera videor vid 30Hz. Detta visas genom analys av inomhuscykling och släggkastning. En ickestatisk kamera fungerar ganska bra vid mätningar av en stilla och upprättstående person. Det genomsnittliga absoluta felet är 8.32% respektive 6.46% då vänster samt höger knävinkel användes som referens. Ett felfritt system skulle gynna såväl idrottssom hälsoindustrin.