Bewegungsanalyse im Datenanzug - Vom menschlichen Gehirn lernen

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Beschreibung: -Im neu eingerichteten BioMotionLab an der Universität Ulm sammeln Prof. Heiko Neumann (Mitte) und seine Mitarbeiter vom Institut für Neuroinformatik Daten für ihre Forschung. Dabei kommen unter anderem ein Datenanzug und ein mobiles Ey

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 Das Erkennen und die Vorhersage von Aktionen sowie Handlungen aus Videosequenzen ist ein Schwerpunkt der Wissenschaftler am Institut für Neuroinformatik. Wichtigstes Vorbild sind dabei Verarbeitungsmechanismen visueller und motorischer Datenströme im menschlichen Denkorgan: „Anhand von rechnergestützten und mathematischen Modellen wollen wir die Informationsverarbeitung im Gehirn eines Beobachters besser verstehen und auf technische Systeme übertragen“, erklärt Heiko Neumann. Ergebnis dieser Forschungsaktivitäten sind Algorithmen, durch die technische Systeme Aktionen in Bildsequenzen erkennen können – und zwar möglichst zuverlässig und genau. Grundlegend dafür sind zunächst getrennte Analysen dynamischer Bewegungs- und statischer Forminformationen, die auf einer höheren Verarbeitungsebene zu größeren Einheiten zusammengeführt werden. So sind letztlich Rückschlüsse auf Bewegungen in einer Bildsequenz möglich. Diese Algorithmen können auch in eher anwendungsorientierten Forschungsgebieten wie der Mensch-Computer Interaktion, der Sportwissenschaft oder im Bereich Ergonomie eingesetzt werden. Im BioMotionLab an der Universität Ulm wird in erster Linie Grundlagenforschung zwischen Informatik, Mathematik und Neurowissenschaften betrieben – häufig im Kontext des Sonderforschungsbereichs/Transregio (SFB) 62 „Eine Companion Technologie für kognitive technische Systeme“. Das Ziel des SFB: Technische Systeme sollen als „Gefährten“ mit ihren Nutzern interagieren und dabei ihre Kenntnisse, aktuellen Bedürfnisse und Stimmungen berücksichtigen. Die Handlungen eines Nutzers zu erkennen oder mögliches Folgeverhalten vorherzusagen ist dafür eine wichtige Voraussetzung. Diesen Fragestellungen widmet sich auch der Doktorand Georg Layher, dessen Fachbeitrag kürzlich bei der diesjährigen internationalen Jahrestagung der kognitionswissenschaftlichen Gesellschaft ausgezeichnet wurde („Best Paper Prize Computational Modeling in Perception/ Action“). Layher hat ein computerbasiertes hierarchisches Modell der Großhirnrinde entwickelt, das verdeutlichen soll, wie neuronale Repräsentationen von Form- und Bewegungsinformationen in Bewegungssequenzen aus Beispielen gelernt werden können. „Das Modell verwendet neben der gerichteten Form- und Bewegungsverarbeitung auch rückwärtige Feedbackverbindungen. So können Handlungen eines Gegenübers erkannt und vorhergesehen werden“, erläutert Georg Layher, der das BioMotionLab für seine Forschung nutzt. Die Analyse biologischer Bewegung, englisch biological motion, ist Namensgeber des Labors an der Uni Ulm. Unter diesem Titel werden Mechanismen der Bewegungsanalyse nach biologischem Vorbild untersucht, die beispielsweise die räumliche Navigation oder Aufmerksamkeitsanalyse betreffen. So dient die Ausstattung des Labors neben der Datengenese auch der Durchführung psychophysischer Experimente, die zu einem besseren Verständnis der menschlichen Wahrnehmung, insbesondere des visuellen Systems, beitragen sollen. In Ergänzung zur Bewegungsanalyse mittels „motion capturing“ wird hierfür unter anderem ein mobiles Eyetracking-System zur Aufzeichnung von Blickbewegungen eingesetzt. Finanziert wird das BioMotionLab hauptsächlich aus Mitteln des SFB/TRR 62. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat Ende 2012 entschieden, den interdisziplinären Sonderforschungsbereich der Universitäten Ulm und Magdeburg für weitere vier Jahre mit zehn Millionen Euro zu fördern.