Open Access

Carolin Lang

• The interest of scientists to study motion sequences exists in the fields of sports science, clinical analysis and computer animation for quite some time. While in the last decades mainly markerbased motion capture systems have been used to evaluate movements, the interest in markerless systems is growing more and more. Nevertheless, in the field of clinical analysis, markerless methods have notThe interest of scientists to study motion sequences exists in the fields of sports science, clinical analysis and computer animation for quite some time. While in the last decades mainly markerbased motion capture systems have been used to evaluate movements, the interest in markerless systems is growing more and more. Nevertheless, in the field of clinical analysis, markerless methods have not yet proven their value, partly due to a lack of studies evaluating the quality of the obtained data. Therefore, this study aims to validate two markerless motion capture softwares from Simi Reality Motion Systems. The software Simi Shape, which is a mixture of traditional image-based tracking supported by an artificial intelligence net (AI net), and the software Crush, that uses a completely AI-based method. For this purpose, all motion data was recorded with two in-house motion capture systems. One system for recording the movements for a markerbased evaluation as gold standard and one system for markerless tracking. Within a laboratory environment, eight cameras per system were mounted around the area of motion. By placing two cameras in the same position and using the same calibration, deviations in the image data between those for markerbased and markerless tracking were extremely minimal. Based on this data, markerbased tracking was performed using the Simi Motion program, markerless tracking was performed using the Simi Shape software system and the latest software from Simi Reality Motion Systems, Crush. When comparing the markerless data with the markerbased data, an average root mean square error of 0,038 m was calculated for Simi Shape and a deviation of 0,037 m for Crush. In a direct comparison of the two markerless systems, a root mean square error of 0,019 m was scored. Based on these data, conclusions could be drawn about the accuracies of the two markerless systems. The obtained kinematic data of the tracking are in the range of high accuracy, which is limited to a deviation of less than 0,05 m according to the literature.…
• Das Interesse von Wissenschaftlern Bewegungsabläufe zu untersuchen besteht in den Bereichen der Sportwissenschaft, Klinischen Analyse und Computeranimation schon seit längerer Zeit. Während in den letzten Jahrzehnten hauptsächlich markerbasierte Motion Capture Systeme genutzt wurden um Bewegungen auszuwerten, wächst das Interesse an markerlosen Systemen immer mehr. Doch gerade im Bereich derDas Interesse von Wissenschaftlern Bewegungsabläufe zu untersuchen besteht in den Bereichen der Sportwissenschaft, Klinischen Analyse und Computeranimation schon seit längerer Zeit. Während in den letzten Jahrzehnten hauptsächlich markerbasierte Motion Capture Systeme genutzt wurden um Bewegungen auszuwerten, wächst das Interesse an markerlosen Systemen immer mehr. Doch gerade im Bereich der klinischen Analyse haben sich die markerlosen Methoden noch nicht bewährt, unter anderem aufgrund mangelnder Studien zur Evaluierung der Qualität der erlangten Daten. Diese Studie validiert zwei markerlose Motion Capture Systeme der Firma Simi Reality Motion Systems. Die Software Simi Shape, welche eine Mischung aus einem traditionellen bildbasierten Tracking mit Unterstützung von einem AI-netz ist und der Software Crush, welche eine komplett AI basierte Methode nutzt. Hierbei wurden alle Bewegungsdaten, mithilfe von zwei Motion Capture Systemen selbst aufgenommen. Ein System zur Aufnahme der Bewegungen für eine markerbasierte Auswertung als Gold-Standard und ein System zum markerlosen Tracking. Innerhalb einer laboratorischen Umgebung wurden dabei pro System acht Kameras rund um den Bewegungsraum angebracht. Durch das Anbringen von je zwei Kameras in derselben Position und das Nutzen der gleichen Kalibrierung konnten so Abweichungen in den Bilddaten zwischen den für das markerbasierte und der für das markerlose Tracking minimalisiert werden. Anhand dieser Daten erfolgte ein markerbasiertes Tracking mittels des Programms Simi Motion und das markerlose Tracking mit den Software Systemen Simi Shape sowie der neuesten Software von Simi Reality Motion Systems, Crush. Bei dem Vergleich der markerlosen Daten mit den markerbasierten Daten wurde bei Simi Shape ein durchschnittlicher „Root Mean Square Error“ von 0,038 m berechnet und bei den Daten von Crush eine Abweichung von 0,037 m. Im direkten Vergleich der zwei markerlosen Systeme wurde eine mittlere quadratische Abweichung von 0,019 m ausgewertet. Anhand dieser Daten konnten Schlüsse über die Genauigkeiten der zwei markerlosen Systeme gezogen werden. Die erlangten kinematischen Daten des Trackings liegen dabei im Bereich der hohen Genauigkeit, welcher anhand der Literatur auf eine Abweichung von unter 0,05 m begrenzt ist.…