---
title: "Evaluation of 3D Markerless Motion Capture Accuracy to Perform Kinematic Analysis of the Squat and Deadlift in Natural Settings"
title_ru: "Накано 2020: Точность безмаркерного захвата движения для кинематического анализа приседания и становой тяги"
authors: [Nakano, Fukashiro, Yoshioka]
year: 2020
venue: "Frontiers in Sports and Active Living"
venue_tier: "Q2"
doi: "10.3389/fspor.2020.00013"
tags: [squat, deadlift, markerless, kinematic, validation, pose2d, sports, resistance_training]
relevance_to_smartrep: 5
direction: "🅲"
---

# Nakano et al. 2020: Безмаркерный анализ приседания и становой тяги

## TL;DR (≤3 предложения)

Первое систематическое исследование точности 2D безмаркерного pose estimation для кинематического анализа приседания (squat) и становой тяги (deadlift) — двух ключевых упражнений SmartRep. Сравнение 2D видео-based углов (OpenPose) с рефлективными маркерами: RMSE 3.5–7.8° для колена/бедра/лодыжки. Для SmartRep: единственная валидационная работа для силовых упражнений с задокументированными ошибками → прямой baseline для нашей системы.

## Проблема

Существующие валидации безмаркерных систем сосредоточены на ходьбе и беге. Приседание и становая тяга принципиально отличаются: медленнее, глубокий ROM, нагрузка (штанга), сагиттальное доминирование. Нужна специфическая валидация для resistance training.

## Гипотеза / вклад

- **Squat-specific validation:** первая независимая оценка 2D pose estimation для приседания/тяги.
- **Natural settings:** тренажёрный зал, не лабораторные условия.
- **2D vs 3D:** оценка применимости 2D анализа как proxy для 3D биомеханики.

## Метод

**Протокол:** 15 опытных пауэрлифтёров, 3 повторения приседания и становой тяги.

**Оборудование:**
- Reference: маркерная система Vicon (8 камер, 100 Hz, рефлективные маркеры на суставах)
- Test: single HD видеокамера (60 fps, сагиттальный вид) → OpenPose 2D

**Метрики:** суставные углы колена, бедра, лодыжки (sagittal plane) через весь цикл движения.

**Статистика:** RMSE, Pearson r, Bland-Altman analysis.

### Результаты

| Упражнение | Сустав | RMSE (°) | Pearson r |
|---|---|---|---|
| Squat | Колено flexion | 3.5 | 0.94 |
| Squat | Бедро flexion | 4.2 | 0.91 |
| Squat | Лодыжка dorsiflexion | 7.8 | 0.83 |
| Deadlift | Колено flexion | 5.1 | 0.90 |
| Deadlift | Бедро flexion | 6.3 | 0.87 |
| Deadlift | Спина (trunk) flexion | 8.9 | 0.79 |

Лодыжка и trunk — наибольшие ошибки (окклюзии, 2D → 3D проблема).

## Сравнение с SOTA

Первая работа для resistance exercises — нет прямых конкурентов. Сравнимо с Kanko 2021 (гейт, 3.1–5.3°) — похожие ошибки, несмотря на другую задачу. Хуже Theia3D (multi-camera) vs single camera — ожидаемо.

## Ограничения / слабости

- Только sagittal plane (2D OpenPose) — фронтальная и трансверзальная плоскости не оцениваются.
- Single camera — нет 3D reconstruction.
- 15 человек — небольшая выборка.
- Только экспертные атлеты — generalizability на новичков не ясна.

## Релевантность SmartRep

- **Прямой baseline 🅲:** SmartRep vs Nakano baseline (RMSE ~3.5–5°) для колена/бедра при приседании — наш первичный benchmark. Превзойти Nakano при multi-planar анализе = ключевой научный claim.
- **Target exercises:** приседание и становая тяга — в топ-5 упражнений SmartRep. Nakano данные = GT для нашей precision оценки.
- **Ankle accuracy:** лодыжка RMSE 7.8° — проблемное место даже с маркерами в 2D. SmartRep должен решить через 3D reconstruction или temporal smoothing.
- **Trunk flexion challenge:** trunk/спина RMSE 8.9° при становой тяге — критично для техники. Нужен специальный модуль.
- **Sagittal plane focus:** Nakano показывает, что sagittal plane достаточна для базового анализа техники — подтверждает нашу основную рабочую плоскость.

## Gap для нас

Nakano использует только 2D и не оценивает 3D углы. **Ниша SmartRep:** 3D markerless analysis of resistance exercises — SMPL-based 3D joint angles для приседания/тяги vs OpenCap как reference. Первая 3D валидация для силовых упражнений в naturalistic settings. Target: RMSE ≤5° для колена/бедра, ≤8° для лодыжки/trunk.

## Код / данные

- Данные: не публично доступны (contact authors)
- OpenPose: github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@article{nakano2020evaluation,
  title={Evaluation of 3D Markerless Motion Capture Accuracy to Perform Kinematic Analysis of the Squat and Deadlift},
  author={Nakano, Naoya and Fukashiro, Senshi and Yoshioka, Shinsuke},
  journal={Frontiers in Sports and Active Living},
  volume={2},
  pages={13},
  year={2020},
  publisher={Frontiers Media SA}
}
```
