스포츠 과학 및 스포츠 공학의 빠른 성장과 함께 스포츠와 과학 및 기술을 결합하는 응용 프로그램에 더 많은 관심이 기울여졌다. 모션 캡처 기술은 운동학적 매개변수를 정확하게 얻을 수 있으며 그 성능을 인식하여 스포츠 훈련에 지속적으로 사용하고 있다. 정확한 운동학적 매개변수를 얻는 것은 운동 법칙의 통계에 도움이 될 뿐만 아니라 체육 및 코칭을 표준화하여 전적으로 경험에 의존하는 이전 방법을 벗어난다.
체육 교육 대학, TUT는 농구 코칭에 모션 캡처 기술을 적용했다. 연구원들은 NOKOV 광학 모션 캡처 시스템을 사용하여 실시간으로 선수의 마커의 3D 좌표를 획득하고 이를 3D 관점에서 다양한 단계의 선수 움직임을 분석하고 전신의 운동학 모델을 만드는 데 사용했다. 인간의 자세를 효율적이고 정확하게 인식하기 위해 특징 평면 간의 유사도 매칭을 기반으로 한 자세 분석 방법이 제안되었다.
먼저 NOKOV 모션 캡처 시스템을 사용하여 인간의 움직임 특징점의 실시간 데이터를 수집하고 특징점에 따라 특징 평면을 결정한 다음 특징 벡터와 자세 특징 벡터와 그것의 협각(Included Angle)을 추출했다. 다음으로, 농구 동작의 주요 부분의 동작 특성에 따라 인간 자세의 특성 상관 계수를 계산한다. 이후 정확도 향상을 위해 특징 벡터와 그 협각(Included Angle)의 상관계수로 학생농구 움직임과 표준 움직임의 차이를 비교하였다. 이 방법은 측정 대상의 고유한 특성으로 인한 계산 오류를 효과적으로 해결하고 계산 복잡성을 줄여 자세 분석의 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있다.
많은 양의 동작 데이터를 캡처한 후 연구원들은 교육용 농구 동작 데이터베이스를 구축했다. 모션 캡처로 얻은 3D 데이터는 컴퓨터에서 인체 모델에 바인딩되어 지도용 애니메이션을 만든다. 3D 애니메이션을 보면서 선수들은 빠르게 자신의 문제점을 찾고 움직임을 교정할 수 있었다.
디지털화된 체육은 NOKOV 모션 캡처를 통합하여 실제 장면과 가상 장면 간의 실시간 상호 작용을 실현한다. 따라서 경험에 의존하는 기존 체육 교육 방식은 교육의 생생하고 직관적인 지능화로 업그레이드되었다. 교사는 움직임의 정량적 분석을 보다 편리하고 효율적으로 수행하여 학생들의 향상을 도울 수 있다.
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