Vox, Jan P. (2022) Erkennung und Bewertung von Körperhaltungen und Bewegungen anhand von Gelenkwinkeln mit Einsatz von Motion-Capture-Sensorik. PhD, Universität Oldenburg.

Preview

Volltext (26Mb)

Abstract

Diese Arbeit untersucht die Applikation alternativer Motion-Capture-Sensorik, wie RGB-Tiefenkameras und Lighthouse Tracking Systeme, für die Analyse von Bewegungen und Körperhaltungen anhand von Gelenkwinkeln. Anwendungsfelder für die automatische Bewertung sind beispielsweise die Unterstützung von Bewegungstraining oder die Ergonomieanalyse von Bewegungen am Arbeitsplatz. In der ersten Fragestellung wird die Sensorgenauigkeit der oben genannten Motion-Capture-Sensorik anhand von Vergleichsstudien mit dem Goldstandard evaluiert. Darin werden neben Ergebnissen zur Gelenkwinkelgenauigkeit auch Einschränkungen in der Anwendbarkeit der Motion-Capture-Sensorik untersucht. Die zweite Fragestellung untersucht Algorithmen für die Erkennung und zeitliche Segmentierung von Bewegungen. Die dritte Fragestellung befasst sich mit Verfahren der automatischen Bewertung von Bewegungen anhand von ergonomischen Kriterien. Insgesamt beschreibt diese Arbeit die Entwicklung und technische Evaluation eines prototypischen Frameworks für die automatische Erkennung und Bewertung von Körperhaltungen und Bewegungen mit Einsatz von Motion-Capture-Sensorik.

["eprint_fieldname_title_plus" not defined]

Recognition and Evaluation of Body Postures and Movements based on Joint Angles using Motion Capture Sensor Technology

["eprint_fieldname_abstract_plus" not defined]

This thesis investigates the application of alternative motion capture sensor technology such as RGB-D Camera (Depth Sensor) and Lighthouse Tracking System for the analysis of movements and postures based on joint angles. Potential areas of application for the automatic evaluation of movements include the support of movement training or the ergonomic analysis of movements in the workplace. The first reseach question addresses the evaluation of sensor accuracies of the above mentioned alternative motion capture technologies in comparison to the gold standard. In addition to the results of joint angle accuracy, the limitations of motion capture sensor technology in terms of application are being adressed. The second research question investigates algorithms for motion detection and temporal segmentation of movements. The third research question deals with methods of automatic evaluation of movements based on ergonomic criteria. Overall, this thesis describes the development and evaluation of a prototypical framework for the automatic recognition and evaluation of body postures and movements using motion capture sensor technology.

Item Type:	Thesis (PhD)
Uncontrolled Keywords:	Motion Capturing, Gelenkwinkel, Erkennung, Ergonomische Risikoanalyse
Subjects:	Generalities, computers, information > Computer science, internet Technology, medicine, applied sciences > Medicine and health
Divisions:	School of Computing Science, Business Administration, Economics and Law > Department of Computing Science
Date Deposited:	02 Aug 2022 13:32
Last Modified:	02 Aug 2022 13:32
URI:	https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/5478
URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-55599
DOI:
Nutzungslizenz:

Actions (login required)

View Item