Motion Analysis

Die Professur Digital- und Schaltungstechnik forscht im Rahmen ihrer Projekte an technischen Assistenzsystemen zur markerlosen Bewegungsanalyse (Motion Analysis). Ein Anwendungsgebiet stellt die Überwachung von Trainingsübungen im Therapieumfeld dar. Dabei sollen fehlerhaft ausgeführte Bewegungsabläufe mithilfe eines zuvor auf den Bilddaten berechneten Skelettes erkannt werden. Zur Detektion fehlerhaft ausgeführter Übungen werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt. Dabei wird ein Klassifikator mit typischen Fehlerbildern der jeweiligen Übungen angelernt.

Abb 1: Systemüberblick

Bei der Systemkonzipierung und -entwicklung stellt die erforderliche Invarianz des Systems gegenüber Personen verschiedener Größe und Statur eine besondere Herausforderung dar. Ziel ist demnach ein möglichst geringer Konfigurationsaufwand für neue Patienten, deren Skelettdaten bei gleichen Übungen dennoch wesentlich voneinander abweichen können. Zu diesem Zweck werden Methoden zur Normalisierung von Skelettdaten verschiedener Personen untersucht.

Abb 2: Lokale und hierarchische Koordinaten

Des Weiteren wurde der Ansatz des Incremental Dynamic Time Warping (IDTW) erweitert, um Merkmalsvektoren für den Klassifikator zu generieren. Dabei wird die aktuell ausgeführte Übung in Echtzeit gegen eine Referenzaufnahme verglichen und die Differenz zwischen dem Referenzskelett und dem Skelett des aktuellen Frames für relevante Gelenke bestimmt.

Abb 3: Darstellung des erweiterten Prinzips der IDTW

Weitere Arbeiten umfassen die effiziente Erweiterung des bisherigen Übungskataloges durch neue Übungen.