Neuronale Klassifikation von Bewegungsabläufen mittels Time-of-Flight Kameras

Abstract

Im Laufe dieser Arbeit wird die Realisierbarkeit einer Klassifizierung der Bewegungsabläufe bei Langhantelübungen anhand des Beispiels der Kniebeuge erforscht. Hierbei wird untersucht, ob mittels Aufnahmen mit einer Time-of-Flight Kamera, ein neuronales Netz trainiert werden kann, welches unterschiedliche Fehler in der Ausführung erkennen und unterscheiden kann. Es soll ein Vergleich aufgestellt werden, welcher zeigt, welche Netztypen besser geeignet sind diese Aufgabe durchzuführen.

During the course of this work, the feasibility of classifications of movement sequences in barge exercises is investigated using the example of squats. It is investigated whether a neural network can be trained using a Time-of-Flight camera. The resulting neural network is supposed to recognize and distinguish different errors in the execution. A comparison between different network types is made showing which type is better suited for this task.