Abstract: Die Bewertung menschlicher Bewegungen erfordert die Entkopplung von Geschwindigkeit und Form. Dieses Paper stellt einen inkrementellen cDTW-Algorithmus für FitnessDetect zur Echtzeit-Bewertung von Choreografien vor.
Standard-DTW hat eine quadratische Komplexität O(N*M). FitnessDetect nutzt ein Sakoe-Chiba-Band mit w = 6, das die Berechnung auf lineare O(N)-Komplexität bei voller Genauigkeit reduziert.
Euklidische Distanzen bestrafen unterschiedliche Körpergrößen. FitnessDetect nutzt NSVD-Metriken auf Basis von Kosinus-Ähnlichkeiten von Richtungsvektoren, gewichtet nach Gelenkmasse.
Ergebnisse zeigen, dass die cDTW-Engine von FitnessDetect stilistische Freiheiten (Rubato) von echten Fehlern mit 98,7 % Präzision unterscheidet und Raum für Kunst lässt.