Vraag 3D videoanalyse
Korte antwoorden
Vraag 1:
Wordt er in Nederland door de sport-/wetenschapswereld gebruikgemaakt van 3D-videoanalyses om op zwaartepunten van verschillende lichaamsdelen (deelzwaartepunten) op basis van videobeelden geautomatiseerd de energie uit te rekenen in een wedstrijdsetting? Dit zonder het gebruik van markers en additionele kleding.
Antwoord:
Ondanks dat de kennis aanwezig is, wordt op dit moment nog niet gebruikgemaakt van 3D-analyse voor energieberekeningen op deelzwaartepunten. Er wordt in Nederland wel gebruikgemaakt van videoanalyses om onder andere energie en krachten op het lichaamszwaartepunt te berekenen zonder dat er gebruik wordt gemaakt van markers. Dit wordt bijvoorbeeld bij het turnen in 2D uitgevoerd aan de hand van contourherkenning. De wens van coaches is dat er snel feedback is van de uitgevoerde beweging. Dat betekent dat videobeelden niet handmatig worden gedigitaliseerd, maar dat dit geautomatiseerd moet gebeuren. Om dit te bewerkstelligen is dit eerst in 2D uitgewerkt (minder complex) en zijn er eventueel mogelijkheden dit verder te ontwikkelen naar 3D. Deze ontwikkeling zou meegenomen kunnen worden in het in 2012 te realiseren Innosportlab op Papendal. In dit lab zal de ontwikkeling van prestatiemonitoring ondergebracht gaan worden.
Vraag 2:
Kunnen deze analyses berekend worden door middel van bestaande computerprogramma’s?
Antwoord:
Er is een analyseprogramma geschreven voor 3D-analyses zonder het gebruik van markers. Bij dit programma moeten alle beelden echter handmatig worden bewerkt. Om dit geautomatiseerd te laten gebeuren zal het huidige analyseprogramma verder uitgebreid moeten worden. Hierbij kan gebruik worden gemaakt van de kennis over analyse bij het zwemmen en turnen.
Vraag 3:
Bij het turnen worden door middel van videoanalyses van het lichaamszwaartepunt ook berekeningen uitgevoerd in een wedstrijdsetting. Hoe wordt daar het lichaamszwaartepunt berekend en zou zo’n vorm uit te breiden zijn naar deelzwaartepunten?
Antwoord:
Bij het turnen wordt door contourherkenning het lichaamszwaartepunt automatisch bepaald aan de hand van 2D-videoanalyse. Dit gebeurt op basis van het contrastverschil tussen het lichaam en de achtergrond. Vervolgens kunnen hieruit door middel van wiskundige modellen onder andere krachtenberekeningen op het lichaamszwaartepunt worden uitgevoerd. Dit kan binnen dertig tot zestig seconden zichtbaar gemaakt worden voor coach en sporter. Of ook deelzwaartepunten geautomatiseerd zouden kunnen worden herleid is de vraag. Logischerwijs is het dan ook de vraag of hieruit vervolgens krachten en energie berekend kunnen worden. Verder moet er echter rekening mee worden gehouden dat er altijd sprake is van een foutmarge. Bij bijvoorbeeld elf deelzwaartepunten heeft ieder zijn eigen foutmarge. Deze is overigens ook aanwezig bij het handmatig bewerken van beelden en bij videoanalyses met behulp van markers. Dit vraagt echter om een doorontwikkeling van de huidige mogelijkheden van onder andere 2D naar 3D en van alleen een lichaamszwaartepunt naar deelzwaartepunten. De kennis om deze doorontwikkeling uit te voeren is zeker aanwezig in Nederland. Het Topsport Topics-team raadt dan ook aan om de concrete wens gedegen te formuleren. Hierbij moet de vraag duidelijk zijn welke parameters gemeten moeten worden die niet uit 2D, maar alleen uit een 3D-analyse gehaald kunnen worden. Deze wens kan daarna bijvoorbeeld worden besproken met de wetenschappers van Innosport gymnastische sporten en de VU en RUG. Dan kan er gekeken worden naar de mogelijkheden voor het uitwerken van een 3D-analysesysteem voor de werpers binnen de atletiek, waarbij geen gebruik meer gemaakt hoeft te worden van handmatige bewerking. Dit zou eventueel vormgegeven kunnen worden door bijvoorbeeld het inzetten van studenten of het invullen van werkervaringsplekken die bij NOC*NSF beschikbaar zijn. In een later stadium zou dit eventueel op Papendal kunnen worden ondergebracht.
Verdieping
Complexe bewegingen in de sport kunnen op meerdere manieren worden geanalyseerd. Videoanalyse is een veelvoorkomende methode. Er zijn meerdere manieren om videoanalyses uit te voeren. Zo kan er met verschillende hoeveelheden camera’s (2D of 3D) worden gemeten in een laboratoriumsetting, maar ook in een wedstrijdsituatie. Dit laatste heeft de voorkeur, om zo een zo realistisch mogelijk beeld te krijgen. In een laboratoriumsetting kunnen bijvoorbeeld door middel van markers die geplakt worden op het lichaam van de sporter redelijk nauwkeurig, maar vooral snel analyses worden uitgevoerd. Het lastige is echter dat de sporter in dit geval uit zijn vertrouwde omgeving wordt gehaald. Daarnaast is het voor de sporter niet prettig om fijn ingeslepen bewegingen uit te moeten voeren waarbij markers op het lichaam zijn geplakt.
De vraag is of het in een wedstrijdsetting mogelijk is om (complexe) 3D-videoanalyses uit te voeren waarbij deelzwaartepunten zonder het gebruik van bijvoorbeeld markers worden gedefinieerd en of er berekeningen op losgelaten kunnen worden. Het antwoord hierop is ja: dat is mogelijk, ook in een wedstrijd- of in een trainingssetting. Vijftien jaar geleden kon dit al, maar betekende dit wel dat na de video-opnames achteraf handmatig in het videobeeld markeerpunten moesten worden aangebracht. Dit is een zeer precieze en tijdrovende bezigheid en de kans op afwijkingen mag niet worden onderschat. Tegenwoordig worden in de sport in ‘real life’ aan de hand van videobeelden de nodige 2D-analyses van het lichaam of lichaamsdelen in kaart gebracht zonder gebruik van markers. Dit gebeurt bijvoorbeeld bij het zwemmen, kanoën en turnen. Bij het turnen wordt het lichaamszwaartepunt geautomatiseerd herleid door middel van contourherkenning. Deze ontwikkeling is uitgevoerd door Jeroen van der Eb, VU-medewerker en embedded scientist van het Innosportlab gymnastische sporten. Ook bij deze methode is er een kans op onnauwkeurigheden, maar zolang steeds dezelfde methode wordt gehanteerd blijkt dit een goed en snel alternatief te zijn ten opzichte van het handmatig doorrekenen van de videobeelden. Binnen dertig tot zestig seconden is de beweging van het lichaamszwaartepunt door de ruimte in beeld zichtbaar en kunnen de coach en atleten de beweging terugzien. Aan de hand van de ontwikkelde wiskundige modellen bij het turnen is het mogelijk om kracht- en energieberekeningen automatisch door te voeren voor het vastgestelde lichaamszwaartepunt. Deze uitvoering wordt op dit moment aan de hand van 2D-beelden uitgevoerd. Bij een aantal turnoefeningen kan een 2D-analyse eventueel volstaan. Voor complexere bewegingen, zoals kogelstoten, is een 3D-analyse wenselijk. Ondanks dat het wellicht mogelijk is bovenstaande analyses in 3D uit te voeren wordt dit door de complexiteit nu (nog) niet in de sportpraktijk toegepast. De ontwikkeling van geautomatiseerde 2D- naar geautomatiseerde 3D-videoanalyse is al wel in volle gang bij het Innosportlab in de Tongelreep in Eindhoven. Er zou onderzocht kunnen worden of er ook een specifiek geautomatiseerd 3D-analyseprogramma, in dit geval voor werpers in de atletiek, geschreven/ontwikkeld kan gaan worden. Het is nog niet zomaar gezegd dat de te ontwikkelen programma’s direct uit het zwemmen of turnen kunnen worden overgenomen. Elke setting en uit te voeren beweging stelt eigen eisen aan de vormgeving van het analyseprogramma. Het te ontwikkelen geautomatiseerde 3D-videoanalyseprogramma zal daarnaast ook moeten worden uitgebreid van het geautomatiseerd bepalen van één lichaamszwaartepunt naar meerdere deelzwaartepunten.
De ontwikkeling van een geautomatiseerd 3D-videoanalyseprogramma voor werpers in de atletiek zou kunnen voortvloeien uit het project dat eind jaren negentig is uitgevoerd door de VU. Bij dit project werden, aan de hand van 3D-analyses met twee camera’s, van verschillende lichaamscomponenten bijvoorbeeld de versnellingen berekend (hieruit is ook bijvoorbeeld kracht te herleiden). Het gebruikte materiaal is nu natuurlijk verouderd, maar met de technieken en kennis van nu kan dat er toe leiden dat analyses sneller, nauwkeuriger en geautomatiseerd uit te voeren zijn. De principes blijven gelijk en het zou goed zijn als deze kennis gekoppeld wordt met de kennis van de wetenschappers bij het turnen en zwemmen, om zo eventueel een specifiek geautomatiseerd 3D-videoanalyseprogramma voor de werpers in de atletiek te ontwikkelen. Er zijn in Nederland zeker mensen die over de kwaliteiten beschikken om de mogelijkheden voor zo’n programma te onderzoeken. Dit zullen onder andere bewegingswetenschappers, bewegingstechnologen, et cetera (ook studenten) zijn met een biofysische oriëntatie. Om een analyseprogramma te schrijven en verder uit te werken kan worden gedacht aan het opzetten van een stageproject van een student of aan een persoon met een werkervaringsplaats bij NOC*NSF of, afhankelijk van het budget, een structurele invulling. Dit zou meegenomen kunnen worden in het nieuw op te zetten Innosportlab op Papendal, waar de ontwikkeling van prestatiemonitoring wordt ondergebracht in 2012.
Concluderend kan gesteld worden dat 3D-videoanalyse zonder het gebruik van markers mogelijk is in Nederland, maar dat dit niet in de sportpraktijk gebeurt. Een 3D-videoanalyse is nog niet geautomatiseerd, maar de ontwikkelingen zijn gestart. Of de ontwikkeling van geautomatiseerde 2D- naar geautomatiseerde 3D-videoanalyse aangevuld met het definiëren van deelzwaartepunten voor de werpers in de atletiek werkelijk mogelijk is, is goed te onderzoeken met de huidige kennis in Nederland. Er zal dan afgewogen moeten worden of de afname in nauwkeurigheid opweegt tegen de beperkingen van 2D-videoanalyse.
Met dank aan prof. dr. H.E.J. (Dirk Jan) Veeger en dr. ir. J.W. (Jeroen) vd Eb.