馬の研究データセット（PFERD）のポーズ

四足動物の動きの研究は、病気を特定し、行動を理解し、動物の歩行の背後にあるメカニズムを解明するのに役立ちます。馬はおそらくこの面で最もよく研究されている動物ですが、データキャプチャは挑戦的で時間がかかります。コンピュータービジョン技術は動物の動きの抽出を改善しますが、開発は参照データセットに依存しています。参照データセットは、オープンアクセスではなく、多くの場合、少数の解剖学的ランドマークからのみデータを提供します。このデータのギャップに対処するには、100を超える肌に合ったマーカーと同期されたカメラアングルから同期した密に配置された密に配置された密に配置されたフルボディセットアップを使用して、馬からのビデオ、および3DマーカーモーションデータセットのPFERDを紹介します。多様な立体構造の5馬は、基本的なポーズ（歩行、駆け込みなど）から高度な動き（飼育、キックなど）までのさまざまな動きのデータを提供します。さらに、現在の手法と3Dパラメーター化されたモデルであるHSMALモデルで3Dモーションを表現し、3D馬マーカーレスモーションキャプチャのベースラインを確立します。PFERDは、高度な生体力学的研究を可能にし、マーカーレスモーションキャプチャの方法論的発達のためのグラウンドトゥルースデータのリソースを提供します。

Studies of quadruped animal motion help us to identify diseases, understand behavior and unravel the mechanics behind gaits in animals. The horse is likely the best-studied animal in this aspect, but data capture is challenging and time-consuming. Computer vision techniques improve animal motion extraction, but the development relies on reference datasets, which are scarce, not open-access and often provide data from only a few anatomical landmarks. Addressing this data gap, we introduce PFERD, a video and 3D marker motion dataset from horses using a full-body set-up of densely placed over 100 skin-attached markers and synchronized videos from ten camera angles. Five horses of diverse conformations provide data for various motions from basic poses (eg. walking, trotting) to advanced motions (eg. rearing, kicking). We further express the 3D motions with current techniques and a 3D parameterized model, the hSMAL model, establishing a baseline for 3D horse markerless motion capture. PFERD enables advanced biomechanical studies and provides a resource of ground truth data for the methodological development of markerless motion capture.