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Das Ziel dieser Arbeit war es, die Qualitäten der Motion Capture Funktionen in einem Matchmoving Verfahren zu prüfen. Dafür wurden wesentliche Problematiken und Erkenntnisse aus einem theoretischen Teil zusammengefasst und als Idealzustand definiert. Der Idealzustand diente als Basis für die Testaufnahmen, die in einer methodischen Untersuchung realisiert wurden. Nach der Erstellung dieser Testaufnahmen wurden diese mit der Matchmoving Software Pftrack von ThePixelFarm unter der Berücksichtigung des angeeigneten Wissens aus dem theoretischen Teil weiterverarbeitet. Die daraus resultierten Ergebnisse wurden dokumentiert und im Fazit zusammengefasst.
Marker-based systems can digitally record human movements in detail. Using the digital biomechanical human model Dynamicus, which was developed by the Institut für Mechatronik, it is possible to model joint angles and their velocities such accurately that it can be used to improve motion analysis in competitive sports or for ergonomic evaluation of motion sequences. In this paper, we use interpretable machine learning techniques to analyze the gait. Here, the focus is on the classification between foot touchdown and drop-off during normal walking. The motion data for training the model is labeled using force plates. We analyze how we could apply our machine learning models directly on new motion data recorded in a different scenario compared to the initial training, more precise on a treadmill. We use the properties of the interpretable model
to detect drift and to transfer our model if necessary.
Die Motion Capture Technologie wird immer häufiger zur Erstellung von realistisch wirkenden Animationen in Studios hinzugezogen. Die folgende Arbeit soll die Unterschiede zwischen dieser Technologie und der herkömmlichen 3D Keyframe Animation eruieren und dabei insbesondere auf die Entwicklung des AAA-Independent Titels “Hellblade“ eingehen, um dies an einem praktischen Beispiel zu ermessen.