In jeder Sportart wird versucht, das Equipment stetig zu verbessern, so auch beim Skifahren. Dafür wird meist auf die Bewegungserfassung zurückgegriffen, um diese Weiterentwicklungen so gut wie möglich anzupassen. Bei der Erfassung von Bewegungen kann auf markerlose oder markerbasierte Systeme zurückgegriffen werden. Dabei sind markerlose Systeme oft genauer und gelten als Goldstandard; markerlose Tracking-Verfahren erweisen sich jedoch als äußerst vielversprechend, insbesondere hinsichtlich der Unkompliziertheit. Dafür wurde in dieser Arbeit ein Vergleich zweier markerloser Systeme mit einem markerbasierten System als Goldstandard durchgeführt. Eines der markerlosen Systeme, entwickelt von MMPose, basiert auf Deep Learning. Hierbei wurde die ursprüngliche Pipeline von MMPose an das vorliegende Experiment angepasst.  Über das andere System, das von SimiMotion stammt, können keine näheren Aussagen getroffen werden, da es sich um eine interne Entwicklungsstufe handelt. Als Goldstandard wurde ein markerbasiertes System verwendet, welches ebenfalls von SimiMotion stammt. Im Vergleich schnitt das markerlose System von MMPose schlecht ab, da die Ergebnisse keinerlei Ähnlichkeit mit dem Goldstandard aufwiesen. Es waren weder ähnliche Verläufe noch weitere Gemeinsamkeiten erkennbar. Dennoch zeigte sich bei diesem System ein Vorteil der markerlosen Systeme auf, da es möglich war, die nötige Größe mit nur einer Kamera zu bestimmen, während der Goldstandard dafür mindestens drei Kameras erfordert. Damit ergeben sich deutlich mehr Möglichkeiten mit solchen markerlosen Systemen, weil das Setup dafür einfacher ist. Das System von SimiMotion lieferte jedoch deutlich vielversprechendere Ergebnisse, da hier eine klare Ähnlichkeit sowohl im Verlauf der Werte als auch bei den Besonderheiten der Ergebnisse festzustellen war. Obwohl es bei diesem System ebenfalls zu falschen Ergebnissen, verglichen mit dem Video, auf Basis dessen die Auswertung stattfand, kam, lieferte dieses System vielversprechende Ergebnisse hinsichtlich der Genauigkeit markerloser Systeme, in der diese normalerweise markerbasierten Systemen hinterherbleiben.