完全自動化マーカーレスモーションキャプチャワークフローの開発と評価【JST・京大機械翻訳】

Needham, L.; Evans, M.; Wade, L.; Cosker, D. P.; McGuigan, M. P.; Bilzon, J. L.; Colyer, S. L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220956383794 整理番号：22P0315525

完全自動化マーカーレスモーションキャプチャワークフローの開発と評価【JST・京大機械翻訳】

The Development and Evaluation of a Fully Automated Markerless Motion Capture Workflow

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発行年： 2022年02月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月19日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,完全に自動化された深層学習ベースマーカーレスモーションキャプチャワークフローを提示し,地上走行,歩行および対移動ジャンプ中のマーカーベースモーションキャプチャに対するその性能を評価した。マルチビュー高速(200Hz)画像データをマーカーベースモーションキャプチャ(基準データ)と同時に収集し,方法間の直接比較を可能にした。15人の参加者の下肢運動学データを2D姿勢推定,著者らの3D融合プロセスおよびOpenSimベースの逆運動学モデリングを用いて計算した。結果は,下肢関節角度に対する高レベルの一致を示し,平均差は,6DoF股関節回転に対し0.1{°}-10.5{度}と膝および足首回転に対し0.7{度}-3.9{度}の間の平均差を示した。これらの違いは,マーカーベースの動き捕獲の文書化された不確実性内に一般的に低下し,このマーカーレスアプローチが適切な生体力学応用に使用できることを示唆する。OpenSimのような他の一般的なバイオメカニクスツールとの統合を可能にするオープンソース,モジュラブルおよびカスタマイズ可能なワークフローを用いた。オープンソースツールを開発することにより,マーカーレスモーションキャプチャ技術の脱m化を促進し,マーカーレス法の透明開発を奨励することを期待する。これは,実験室と野生の両方で,大量の高品質,生態学的に妥当なデータを捕捉するためのバイオメカニクス研究者と実務者にとっての刺激的な機会を示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

生体計測 , 筋骨格系・皮膚モデル , 医用画像処理 , 図形・画像処理一般 , スポーツ医学

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