Markerlose Bewegungsaufnahme
Die markerlose Bewegungsaufnahme leitet die 3D-Positionen und Gelenkwinkel eines sich bewegenden Subjekts aus Videosequenzen mittels Computer Vision und maschinellem Lernen ab. Pionierarbeit leisteten Deep-Learning-Ansätze wie OpenPose und MediaPipe, wodurch die Notwendigkeit von reflektierenden Markern oder Trägheitssensoren entfällt und die Bewegungsaufnahme für reale Anwendungen zugänglich und praktikabel wird.
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Quellen
- Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. (2017). Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). DOI: 10.1109/CVPR.2017.143 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Markerless Motion Capture. ScholarGate. https://scholargate.app/de/biomechanics/markerless-motion-capture
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