Von Andrea Vogel
Ob beim Tango oder Tai Chi, beim Eistanz oder Karate: Ob eine Bewegung gut aussieht oder nicht, ob sie elegant und gekonnt oder doch eher ungeschlacht und dilettantisch ist, das sieht jeder. Echte Karatefans erkennen sogar sofort, wenn jemand genau im Stil von Jackie Chan oder Chuck Norris kämpft. Aber woran?
Das hat sich auch Doktor Martin Giese vom Labor für die Darstellung und das Lernen von Bewegung an der Universität Tübingen gefragt.
Das ist in sofern kompliziert, als dass es sehr schwierig ist oder bisher kaum Verfahren gibt, Stilvariablen von Bewegungen systematisch zu beschreiben, zum Beispiel ob eine bestimmte Tanzbewegung elegant ist oder unelegant.
Ein Verfahren, mit dem auch der Computer Stile erkennen kann, das wäre für manch einen wirklich spannend. Für Mediziner zum Beispiel, die viele Krankheiten ihrer Patienten an "typischen" Bewegungsmustern erkennen können, dabei aber bislang auf ihre Erfahrung und eher diffuse Beschreibungen in Lehrbüchern angewiesen sind. Oder Sportler, wie zum Beispiel Eiskunstläufer, die sich in Prüfungen oder Wettbewerben nur allzu oft mit einer parteiischen und voreingenommenen Jury herumschlagen müssen. Ein Computerprogramm, dass, wie ein Mensch, die Qualitäten einer Bewegung erkennt, aber, im Gegensatz zum Menschen, immer ausgeruht und unvoreingenommen ist, könnte in solchen und ähnlichen Fällen helfen. Und genau so ein Programm haben Giese und seine Kollegen jetzt entwickelt: Ein mathematisches Verfahren, das die Eleganz von Bewegungen charakterisiert.
Man kann das zum Beispiel mit männlichem, weiblichen Gehen machen oder aber auch so etwas messen wie die Fähigkeit im Karate. Wir können also mit Hilfe dieser Linearkombinationsmethode eine Achse in so einen Raum von Bewegungen reinlegen, die quasi vom Weißgurt, also vom Anfänger, bis zum Schwarzgurt, dem Meister im Karate geht.
Leider wissen die Forscher ja nicht, woran genau man nun eine Weißgurt-Bewegung von der eines Schwarzgurtes unterscheiden kann. Darum lassen sie den Computer einfach selbst lernen, wie er das schafft. Und zwar im Prinzip genau so, wie ein Mensch das auch lernt: Anhand von Beispielen. Dazu haben sie Hunderte unterschiedlich guter Karatekämpfer dabei gefilmt, wie sie bestimmte Technik-Übungen durchführten, die so genannten Katas. Menschliche Experten haben die Übungen bewertet. Aus diesen Daten kann jetzt das Computerprogramm lernen, worauf es achten muss, an welcher Stelle der Bewegung es den Meister vom Schüler unterscheiden kann. Es versucht sozusagen, die menschliche Einordnung zu verstehen. Hat es das einmal geschafft, kann es dieses Wissen auch auf neue Beispiele übertragen:
Wir haben eng mit einem Studenten zusammengearbeitet, der selber Karateka ist, er bekam dann auf unserer Skala eine höhere Bewertung, als seinem Gürtelgrad entspricht, und er war sehr froh darüber. Es gibt ja auch gute und schlechte Grüngurte; und diese Abweichungen von dem viridischen Gürtelgrad waren interessanterweise genau so, wie die Einschätzung von Experten. Also wenn der Experte sagte, das ist ein guter Grüngurt, und dem ein höheres Rating gegeben hat, als es quasi dem Grüngurt entspricht, dann hat das unser System auch gemacht.
Das Programm hat also den Studenten, unabhängig von der Farbe seines Gürtels, korrekt eingestuft.
Für den nächsten Coup von Giese und seinen Kollegen dürften sich vor allem Computergrafiker interessieren. Wenn sie nämlich einen virtuellen Karatekämpfer designen wollen, der als Held durch ein Computerspiel ziehen soll - und dabei nicht nur kämpft, sondern am besten auch noch seine Fähigkeiten weiterentwickelt - müssen sie jede Bewegung in jeder Qualitätsstufe einzeln bauen. Die Tübinger Wissenschaftler können, dank ihres lernfähigen Programms, einmal aufgenommene Bewegungen fast beliebig manipulieren:
Wir können quasi sehr komplexe Bewegungssequenzen, wie zum Beispiel eine Kata im Karate, also eine Sequenz von festgelegten Einzeltechniken, automatisch zerlegen in so genannte Bewegungsprimitive, wie wir sie nennen, können dann diese Primitive in spezifischen Stilen designen und nachher alles automatisch wieder zusammensetzen, sodass eine Gesamtbewegung rauskommt, die sehr glatt von einer in die nächste Bewegung übergeht.
Das Tübinger Programm trennt die Grundbewegung von Stil und Können und kombiniert sie neu; je nach Bedarf - respektive "virtuellem Können" des Kämpfers. Und weil es lernfähig ist, kann es das nicht nur für Karate, sondern, nach ein bisschen Übung, auch für Florettfechten, Stabhochsprung oder was auch immer gerade gebraucht wird.
Ob beim Tango oder Tai Chi, beim Eistanz oder Karate: Ob eine Bewegung gut aussieht oder nicht, ob sie elegant und gekonnt oder doch eher ungeschlacht und dilettantisch ist, das sieht jeder. Echte Karatefans erkennen sogar sofort, wenn jemand genau im Stil von Jackie Chan oder Chuck Norris kämpft. Aber woran?
Das hat sich auch Doktor Martin Giese vom Labor für die Darstellung und das Lernen von Bewegung an der Universität Tübingen gefragt.
Das ist in sofern kompliziert, als dass es sehr schwierig ist oder bisher kaum Verfahren gibt, Stilvariablen von Bewegungen systematisch zu beschreiben, zum Beispiel ob eine bestimmte Tanzbewegung elegant ist oder unelegant.
Ein Verfahren, mit dem auch der Computer Stile erkennen kann, das wäre für manch einen wirklich spannend. Für Mediziner zum Beispiel, die viele Krankheiten ihrer Patienten an "typischen" Bewegungsmustern erkennen können, dabei aber bislang auf ihre Erfahrung und eher diffuse Beschreibungen in Lehrbüchern angewiesen sind. Oder Sportler, wie zum Beispiel Eiskunstläufer, die sich in Prüfungen oder Wettbewerben nur allzu oft mit einer parteiischen und voreingenommenen Jury herumschlagen müssen. Ein Computerprogramm, dass, wie ein Mensch, die Qualitäten einer Bewegung erkennt, aber, im Gegensatz zum Menschen, immer ausgeruht und unvoreingenommen ist, könnte in solchen und ähnlichen Fällen helfen. Und genau so ein Programm haben Giese und seine Kollegen jetzt entwickelt: Ein mathematisches Verfahren, das die Eleganz von Bewegungen charakterisiert.
Man kann das zum Beispiel mit männlichem, weiblichen Gehen machen oder aber auch so etwas messen wie die Fähigkeit im Karate. Wir können also mit Hilfe dieser Linearkombinationsmethode eine Achse in so einen Raum von Bewegungen reinlegen, die quasi vom Weißgurt, also vom Anfänger, bis zum Schwarzgurt, dem Meister im Karate geht.
Leider wissen die Forscher ja nicht, woran genau man nun eine Weißgurt-Bewegung von der eines Schwarzgurtes unterscheiden kann. Darum lassen sie den Computer einfach selbst lernen, wie er das schafft. Und zwar im Prinzip genau so, wie ein Mensch das auch lernt: Anhand von Beispielen. Dazu haben sie Hunderte unterschiedlich guter Karatekämpfer dabei gefilmt, wie sie bestimmte Technik-Übungen durchführten, die so genannten Katas. Menschliche Experten haben die Übungen bewertet. Aus diesen Daten kann jetzt das Computerprogramm lernen, worauf es achten muss, an welcher Stelle der Bewegung es den Meister vom Schüler unterscheiden kann. Es versucht sozusagen, die menschliche Einordnung zu verstehen. Hat es das einmal geschafft, kann es dieses Wissen auch auf neue Beispiele übertragen:
Wir haben eng mit einem Studenten zusammengearbeitet, der selber Karateka ist, er bekam dann auf unserer Skala eine höhere Bewertung, als seinem Gürtelgrad entspricht, und er war sehr froh darüber. Es gibt ja auch gute und schlechte Grüngurte; und diese Abweichungen von dem viridischen Gürtelgrad waren interessanterweise genau so, wie die Einschätzung von Experten. Also wenn der Experte sagte, das ist ein guter Grüngurt, und dem ein höheres Rating gegeben hat, als es quasi dem Grüngurt entspricht, dann hat das unser System auch gemacht.
Das Programm hat also den Studenten, unabhängig von der Farbe seines Gürtels, korrekt eingestuft.
Für den nächsten Coup von Giese und seinen Kollegen dürften sich vor allem Computergrafiker interessieren. Wenn sie nämlich einen virtuellen Karatekämpfer designen wollen, der als Held durch ein Computerspiel ziehen soll - und dabei nicht nur kämpft, sondern am besten auch noch seine Fähigkeiten weiterentwickelt - müssen sie jede Bewegung in jeder Qualitätsstufe einzeln bauen. Die Tübinger Wissenschaftler können, dank ihres lernfähigen Programms, einmal aufgenommene Bewegungen fast beliebig manipulieren:
Wir können quasi sehr komplexe Bewegungssequenzen, wie zum Beispiel eine Kata im Karate, also eine Sequenz von festgelegten Einzeltechniken, automatisch zerlegen in so genannte Bewegungsprimitive, wie wir sie nennen, können dann diese Primitive in spezifischen Stilen designen und nachher alles automatisch wieder zusammensetzen, sodass eine Gesamtbewegung rauskommt, die sehr glatt von einer in die nächste Bewegung übergeht.
Das Tübinger Programm trennt die Grundbewegung von Stil und Können und kombiniert sie neu; je nach Bedarf - respektive "virtuellem Können" des Kämpfers. Und weil es lernfähig ist, kann es das nicht nur für Karate, sondern, nach ein bisschen Übung, auch für Florettfechten, Stabhochsprung oder was auch immer gerade gebraucht wird.