94 BISp Jahrbuch Forschungsförderung 2014 15 Vollautomatische zeitkontinuierliche Bestimmung intrazyklischer Phasengeschwindigkeiten In einem letzten Schritt wird mittels eines statistischen Schätzverfahrens der Zeitpunkt des Auftre tens einer Schlüsselpose aus detektierten Stützposen gefolgert Hierzu annotiert ein Experte oder eine Expertin auf einer Datenbank von Trainingsvideos das Auftreten aller für ihn interessanten Schlüs selposen Anschließend werden sämtliche Stützposen mit dem Modell automatisch bestimmt und auf ihrer Grundlage ein Schätzer gelernt der die markierten Schlüsselposen relativ zu den Stützposen möglichst optimal vorhersagt Im Anwendungsfall wird in einem unbekannten Video nun zuerst der Schwimmer oder die Schwim merin detektiert und dann mittels der Armdetektoren die Stützposen bestimmt Der Schlüsselpo senschätzer bestimmt schlussendlich die Bilder im Video auf denen mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Schlüsselpose abgebildet ist Die kinematischen Parameter können dann durch die Intervalle zwischen regelmäßig auftretenden Schlüsselposen Zugfrequenz wie in Abb 2 rechts sowie Zuglänge sowie durch die zeitlichen Abstände zwischen dem Auftreten von zwei aufeinanderfolgenden Schlüs selposen intrazyklische Phasenintervalle bestimmt werden 3 Ergebnisse Das vorgeschlagene Modell zur automatischen Detektion von Schlüsselposen wurde jeweils für alle Schwimmlagen trainiert Die Performanz der Modelle lässt sich wie folgt zusammenfassen Da auch menschliche Experten sich nicht immer einig sind welches Bild exakt eine Schlüsselpose zeigt wurde jede Schlüsselposenschätzung der Modelle dann als richtig gewertet wenn sie innerhalb von 2 Halbbildern relativ zur menschlichen Annotation detektiert wurde Somit konnten mit der besten Parameter und Algorithmenwahl für das Gesamtsystem beispielhaft für Freistilschwimmer eine korrekte Detektion von 90 der Schlüsselposen erreicht werden wobei 70 der Schätzungen nur eine Abweichung von 1 Halbbild von der Grundwahrheit hatten Für die Lagen Brust und Schmetterling wurden zudem Beindetektoren trainiert Sie funktionieren genau wie Armdetektoren und sind notwendig weil speziell in diesen Lagen die Beine zum einen Schlüsselposen definieren und die Beinstellung zum anderen genauso wie die Armstellung ein wich tiger Indikator für die Gesamtpose ist Untereinander verglichen zeigt sich dass die Modelle bei Brust und Schmetterlingsschwimmen etwas schlechter funktionieren als Kraul und Rückenmodelle Dies liegt daran dass Unterschiede in intrazyklische Phasenlängen zwischen verschiedenen Testpersonen wesentlich ausgeprägter sind und generalisierende Modelle daher Schwierigkeiten haben Schlüsselposen immer zuverlässig zu detektieren Zusammenfassend lässt sich feststellen dass die entwickelten Modelle mit der Leistung menschlicher Fachleute vergleichbar sind Das iterativ am Lehrstuhl entwickelte Softwaresystem zur vollautoma tischen Bestimmung der kinematischen Parameter braucht je nach Länge der Videoaufnahmen nur wenige Minuten um alle Schlüsselposen zu bestimmen und kinematische Parameter abzuleiten Es ist daher vollständig in der Lage die aufwendige und zeitraubende Auswertungsarbeit von Trainerin nen bzw Trainern und Trainingswissenschaftlern bzw wissenschaftlerinnen zu automatisieren Für nähere Informationen zur Funktionsweise des Systems sowie eine detaillierten Beschreibung ver wendeter Algorithmen und Auswertungen sei auf Zecha 2014a 2014b 2015 verwiesen

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