TrackStudio:无标记跟踪的集成工具包
计算机视觉与模式识别
2025-11-20 v2 定量方法
摘要
无标记运动跟踪在过去 10 年里取得了快速进展,目前为行为学、临床和生物力学研究提供了强大的机会。虽然有多个专业工具包为特定任务提供了高性能,但使用现有工具仍需要 substantial 技术专业知识。在可访问、集成解决方案方面仍然存在与非专家在不同环境下提供足够跟踪性能之间的差距。TrackStudio 开发旨在弥合这一差距,通过将 established 开源工具组合成一个单一的、模块化的、基于 GUI 的管道,可即开即用。它提供自动 2D 和 3D 跟踪、校准、预处理、特征提取和可视化,无需编程技能。我们提供了实用建议视频获取、同步和设置的用户指南,以及常见陷阱及如何避免它们的文档。为验证该工具包,我们在三个环境中测试了其性能,使用低成本网页摄像机或高分辨率摄像机,包括身体位置、照明、空间和障碍物等具有挑战性的条件。在 76 名参与者中,平均帧间相关性超过 0.98,平均三角化误差保持在低于 13.6mm(手部跟踪),表明跟踪稳定且一致。我们进一步展示了相同的管道可以扩展到其他身体和面部区域。TrackStudio 为需要可靠性能且不具备专门专业知识的研究人员或业余人士提供了一个实用、可接近的无标记跟踪之路。
引用
@article{arxiv.2511.07624,
title = {TrackStudio: An Integrated Toolkit for Markerless Tracking},
author = {Hristo Dimitrov and Giulia Dominijanni and Viktorija Pavalkyte and Tamar R. Makin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.07624},
year = {2025}
}
备注
26 pages, 5 main text figures, 5 supplementary figures