Machine Learning Tracking 2022

OpenPose Symotiv

© Michael Zöllner

Features

• Offline Verfahren auf Workstation / Google Colab
• Ergebnis: 2D Koordinaten auf Video
• Abgleich mit biomechanischem Modell: 3D Koordinaten
• Qualität: gut

-> Mocap Data in Unity3D

Software

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

Projektdokumentation

http://symotiv.de

metrabs Bewegungsanalyse

© Michael Zöllner

Features

• Offline Verfahren auf Workstation / Google Colab
• Ergebnis: 2D und 3D Koordinaten
• Qualität: sehr gut

-> Mocap Daten in p5js

Software

https://github.com/isarandi/metrabs

OpenPifPaf Bewegungsanalyse

© Michael Zöllner

Features

• Offline Verfahren auf Workstation / Google Colab
• Ergebnis: 2D Koordinaten auf Video
• Abgleich mit biomechanischem Modell: 3D Koordinaten
• Qualität: gut

-> Mocap Data in p5js

Software

https://openpifpaf.github.io/intro.html

Skeleton-Tracking Tensorflow / Google Mediapipe

Features

• Skeleton, Face, Hands, Eyes, Objects
• Online Verfahren im Browser
• Native Applikationen via Container
• Qualität: gut

Projekt / Live Example

https://editor.p5js.org/emnullfuenf/full/963B5as0d

Software

https://ml5js.org
https://google.github.io/mediapipe

Hand-Tracking Tensorflow / Handsfree.js

Features

• Skeleton, Face, Hands, Gestures
• Online Verfahren im Browser
• Native Applikationen via Container
• Qualität: gut

Software

https://handsfreejs.netlify.app