Motion Capture

Motion Capture (MoCap) ist eine Technologie zur Aufzeichnung menschlicher Bewegung und deren möglichst realistische Wiedergabe in virtuellen Umgebungen.

Beim Motion-Capture-Session werden Aktionen in hoher Bildfolge aufgenommen. Dabei wird nur die Bewegungen, durch Tracker auf der Körperoberfläche aufgezeichnet und deren 3D-Koordinaten ermittelt. Die importierten Daten, werden bearbeitet und als Aktion auf ein Modell übertragen.

Bisherige Animationsmethoden sind zeitaufwendig. Mittels Motion Capture können Bewegungen und Eigenheiten sehr realistisch, bei geringer Latenz wiedergegeben werden und ermöglichen Szenarien zur Optimierung. Hierdurch können bei Bedarf Anpassungen schneller erfolgen, Zusammen mit Virtual Reality (VR) wird Motion Capture bspw. für Ausbildungszwecke genutzt, so können bspw. Schulungssituationen virtuell erschaffen oder auch im medizinischen Bereich die Diagnose und Behandlung unterstützt werden.

Motion Capture kann ohne Labels, auch im Freien eingesetzt werden. Mittels synchronisierter Kameras mit hoher Frequenz und hoher Auflösung werden Daten erfasst, gespeichert und von Algorithmen verarbeitet, um bspw. als 2d- oder 3d-Daten ausgegeben zu werden. Motion Capture kombiniert demnach unterschiedliche Methoden, wie bspw. das erheben von Daten über Sensoren und deren Weiterverarbeitung mittels bspw.:

• Deep Learning - Insbesondere zur Darstellung und Verarbeitung auch ohne Label.
  • Convolutional Neural Networks (CNNs) - für Anlaysen und dem Ausspielen in 2D oder 3D.

• Hohe Kosten für Equipment und Software.
• Bei Problemen während der Aufnahme stelle im Zweifel Neuaufnahmen die einfachere Lösung.
• Kamerabildwinkel oder magnetische Verzerrung stellen Anforderungen an den Aufnahmeort.
• Schnelle Ergebnisse reduzierte Kosten gegenüber anderen Animationen (bspw. Keyframe-basierte Animation).
• Geringer erforderliche Arbeitsaufwand.
• Darstellungs- und Stil-Variabilität.
• Einfache, präzise, realistische Darstellungen auch bei komplexen Interaktionen.
• Möglichkeit große Mengen an Animationsdaten zu produzieren.

• Intelligenter Datenschutz
• Effiziente Logistik dank Künstlicher Intelligenz

• Adobe. (2023). Motion Capture (o.D)
• Plattform Lernende Systeme. (o. D.). Perfektion in Bewegung
• Computer Vision (2014)

  Katsushi Ikeuchi

  Springer US ISBN:978-0-387-30771-8
• Real-Time Human Motion Capture Based on Wearable Inertial Sensor Networks (2022)

  Jie Li, Xiaofeng Liu, Zhelong Wang, Hongyu Zhao, Tingting Zhang, Sen Qiu, Xu Zhou, Huili Cai, Rongrong Ni, Angelo Cangelosi IEEE Internet of Things Journal 9/11 p8953-8966

  Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) DOI:10.1109/jiot.2021.3119328