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Beipiel einer Motion-Capture Daten-Analyse

(von Oliver Bandel)

Weiter unten sehen Sie eine beispielhafte Analyse von Motion-Capture Daten. Diese Daten sind aus der frei zugäauml;nglichen Online-Datenbank und deren Konvertierungen der Daten in *.bvh-Files: The BVH Conversion Release of CMU's Motion Capture Database. Diese Datenbank finden Sie hier: CMU's Motion Capture Database (BVH). Für die Analyse habe ich die erste Archiv-Datei aus der oben genannten Webseite genommen und aus dieser die Datei "01_01.bvh" extrahiert und analysiert.

Bevor die Bilder mit den Datenanalysen gezeigt werden, werde ich ein paar Ideen erwäahnen, wie/was analysiert werden kann und sollte. Ich tue dies hier exemplarisch, da ich diese Untersuchungen in meiner Freizeit und ohne akademische Anbindung vollziehe. Eine weitergehende Untersuchung interessiert mich zwar, die Infrastruktur einer Universität habe ich jedoch nicht im Rücken. Ich beziehe mich im Folgenden auf die Laban bewegungs-Analyse (englischsprachiger Link).

Räumliche Analyse

In dieser Analyse geht es hier um den Phasenraum der Bewegungs-Messungen, also die Änderung der Position bzw. Rotation eines Gelenkes im Raum, aufgeführt über den anderen Achsen.

Wie zu sehen ist, haben einige der Messwerte nur 0-Werte. Dies kann daran liegen, dass sie nicht gemessen wurden, ein gelenk nicht diese bewegung vollführen kann, oder da es probleme bei der Konvertierung der Daten ins *.bvh-Format gab (es waren diesbezüglich Anmerkungen auf den CMU-Seiten zu finden, die ich jedoch nicht näher untersucht habe; dort können Sie es ggf. nachlesen; das hat für diesen Text keine Rolle gespielt.).

Was Sie sehr einfach erkennen können, sind Pattern im Phasenraum. Dafür kann es mehrere Gründe geben:


Dies könnte noch weiter untersucht werden, insbesondere durch den vergleich verschiedener Bewgungen und einem genaueren Blick auf die Bewegungen, die die jeweiligen Gelenke der sich bewegenden Person, vollführen können (anatomische Begrenzungen). Da dies jedoch eine exemplarische Analyse ist und keine komplette wissenschaftliche Arbeit, ist dies hier erst mal nicht leistbar.

Von der Laban-Bewegungs-Analyse her kommend, denke ich, könnte eine Analyse der verwendeten Raum-Skalen sehr interessant sein. Für jedes Gelenk, wie auch komplette Gelenk-Ketten (oder wie Irmgard Bartenieff sagen würde, die "knöcherne Verbindungen") könnte man die Bewegungen im Raum analysieren. In wieweit zum Beispiel entsprechen die Bewegungsdaten der aufgenommenen Bewegungen (die von mehr oder weniger allgemeiner Art sind) den Skalen, die Rudolf von Laban explizierte? Labans Skalen kann man als Übungs-Sequenzen benutzen. Laban sah sie aber auch als so grundlegend an, daß er sie in Alltagsbewegungen wiederfand (bzw. aus diesen heraus schälte).
In gewisser Weise zeigen die Analysen bereits die Verhältnisse der Ausrichtung im Raum an. Bei der Laban-Analyse werden jedoch für die Darstellung der Raumrichtungen Symbole benutzt und keine Gradzahlen der Gelenk-Rotationen.

Mögliche Fragen zu den Bewegungsdaten

Was kann mit der Analyse der Bewegungsdaten nun geschehen?

Was kann gemessen werden?

Was man sich von solchen Untersuchungen versprechen kann:

Zeitliche Analyse: Antrieb (Effort)

man kann auch die zeitliche Analyse der Bewegung betrachten, statt nur der räumlichen. Man kann dabei ebenso Gesundheitsaspekte analysieren (wie oben bei den räumlichen Analysen erwähnt), wie auch wieder den Bezug zur Labanschen Bewegungsanalyse herstellen. Laban hatte f¨r die zeitliche Analyse von Bewegung den sogenannten Zeitantrieb untersucht (bzw., erfunden). Dieser beschreibt Bewegung in ihrem zeitlichen Charakter und geht auf einer bipolaren Skala von allmählich bis plötzlich. Diese Analyse komplett durchzuf¨hren benötigt wesentlichen Aufwand, mehr als mir hier möglich ist. Dies w¨rde jedoch sehr interessante Ergebnisse erbringen.

Auf der einen Seite hat man die Miton-Cpature-Daten, die man auf mathematische Weise analysieren kann. F¨r den bewegungsk¨nstler mag dies "bloß Wissenschaft" sein und daher recht lebensfremd daher kommen.

Auf der anderen Seite gibt es die Laban-Bewegungsanalyse, welche mit ihrer eher alltagssprachlichen bewegungs-Beschreibung sehr nahe an dem dran sein mag, wie Bewegungsk¨nstler sich ausdr¨cken w¨rden. Da gibt es jedoch das Problem, daß die Bewertung, ob eine Bewegung eher als allmählich oder plötzlich beschrieben wird, stark vom jeweiligen beobachter abhängt. Daher gibt es in der Anwendung der laban-Bewegungsanalyse auch den Ansatz, meherere Beobachter eine Beschreibung machen zu lassen und dann als Gruppe zu einer Bewertung zu kommen.
Dies habe ich sowohl selbst erlebt, als daß es auch von CMA's (Certified Movement Analysts) beschrieben wird. Auf der Konferenz des EUROLAB e.V. (zusammen mit der GTF, Gesellschaft f¨r Tanzforschung) im Oktober 2008, gab es einen Vortrag von Prof. Dr. Hedda Lausberg. Sie arbeitet auf dem Gebiet der videogest¨tzten Bewegungsanalyse (mit der ELAN-Software) und kam ebenso zu dem Schluß, das insbesondere die Bewertung des Zeitantriebs (im Gegensatz zu den anderen Antriebs-Kategorien nach Laban) stark vom Beobachter abhängig ist.

Um eine verbesserte beobachter¨bergeifende Zuverlässigkeit zu bekommen, denke ich, ist es notwendig, die Bewegungen in der Weise zu analysieren, wie dies auch Physiker tun. Es gibt eine Position im Raum und durch die mathematische Ableitung kommt man auf die Geschwindigkeit und Beschleunigung (und ggf. noch höhere Ableitungen). (Auch Winkel, und Winkelgeschwindigkeiten usw. kann man errechnen.)
Als Ingenieur ist mir diese Herangehensweise geläufig. Im bereich der Labanschen bewegungsanalyse ist dies jedoch nicht ¨blich.
Don Herbison Evans hatte in einem seiner Papers auch das Thema der mathematischen Analyse von bewegung mithilfe der Ableitung ¨ber der Zeit beschrieben. Soweit ich mich erinnere, jedoch ohne Bezug zu Labans Effort-Therorie.

Wenn man gemessene Bewegungsdaten (Motion-Capture Daten) von Bewegungen vergleicht mit der Verteilung der Klassifizierungen durch die Beobachter/Bewerter/Klassifizierer (sowohl untrainierter als auch trainierter Bewegungs-Analysten), dann kann man dar¨ber Aufschluss gewinnen, welche Art von Bewegung von verschiedenen beobachtern wie wahrgenommen wird.
Ob eine Bewegung also als allmählich oder plötzlich wahrgenommen wird, und wie diese Klassifizierung verteilt ist ¨ber den einzelnen Beobachtern (und woher diese Abweichungen vermutlich kommen) wäre eine Möglichkeit.
Wenn man diese Verteilung dann ermittelt hat, könnte man in der entgegengsetzten Richtung vor gehen und Bewegungen mit bestimmten (messbaren) Eigenschaften als eher dem einen oder anderen Pol der Skala zugehörig festlegen. Auf diese Festlegungen könnte man dann die Bewegungsbewerter "kalibrieren".

Mit dieser Art von Analyse könnte man die so ganannt "objektiven" Analysen zusammen bringen mit der eher subjektiven oder inter-subjektiven Bewertung von Bewegung auf dem Hintergrund der Labanschen Bewegungsanalyse. Ketzerisch: Man könnte auch ¨ber eine komplett automatisierte Bewegungsanalyse nachdenken, die also gänzlich ohne bewertende CMA's auskäme ...

Bereicherung durch Komplemetarität

Dies beduetet zweierlei:

Andere Kategorien

Es gibt noch weitere Antriebs-Kategorien (Körper und Form). Diese liessen sich ebenfalls in bezug zu Motion-Capture-Daten bringen. Das wird hier jedoch erst einmal aussen vor gelassen.


Und hier nun die Dtane-Analysen

Phansenraum

In the following two pictures, "X_" is the misnomer for the hips here, so that means,
it's HIP_pos and HIP_rot (HIP_Xpos, HIP_Ypos, ... HIP_Xrot, ...)

Amplitude ¨ber der Zeit

In the following two pictures, "X_" is the misnomer for the hips here, so that means,
it's HIP_pos and HIP_rot (HIP_Xpos, HIP_Ypos, ... HIP_Xrot, ...)


Erstdatum des Dokuments 8deutschsprachige Version): 2008-10-13
Letzte Äderung: 2008-10-13