Videobasierte Human Action Recognition und ihre Anwendung in der Tanzforschung

In diesem Kapitel wird Human Action Recognition (HAR) als Methode zur Bewegungserkennung im Kontext von Verfahren des Machine Learnings und der Computer Vision erläutert. Das Hauptziel von diesem Verfahren ist es, die Erkennungsgenauigkeit von Einzelpersonen-Aktionen in Videos zu untersuchen. Der Beitrag fokussiert die anschauliche Beschreibung der zugrunde liegenden Verfahren wie „Optical Flow“, „Pose Estimation“ und „Skeleton Data“, die in einem interdisziplinären Forschungsprojekt zur Bestimmung von Positionen und Bewegungsmerkmalen im Tanz (u. a. tänzerische Bewegungsabfolgen) Anwendung fanden.