【摘要】：為了提高運(yùn)動員姿態(tài)分析的精確性,以量化運(yùn)動員視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練反饋,本文采用圖像處理技術(shù)對運(yùn)動員視頻進(jìn)行處理,提出了一種多特征光流跟蹤人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動員姿態(tài)分析模型。首先采用垂直積分投影、水平線掃描、索引查找表和長度比例約束相融合的多特征算法進(jìn)行關(guān)節(jié)點(diǎn)提取,然后采用Lucas-Kanade光流跟蹤算法對關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動進(jìn)行初步跟蹤,最后采用比例正交投影模型將人體二維骨架模型變換到三維空間,獲得人體三維姿態(tài)。模型仿真實驗結(jié)果表明,本文所提出的動作識別及姿態(tài)分析系統(tǒng)可以很好地識別人體動作,從而進(jìn)行運(yùn)動分析,為體育運(yùn)動訓(xùn)練提供可視化的幫助。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of athletes' posture analysis and to quantify athletes' video data for training feedback, this paper uses image processing technology to process athletes' video. In this paper, a multi-feature optical flow tracking model for athletes' attitude analysis is proposed. First, the multi-feature algorithm which combines vertical integral projection, horizontal line scanning, index lookup table and length proportional constraint is used to extract the node, and then the Lucas-Kanade optical flow tracking algorithm is used to track the movement of the node. Finally, the two-dimensional skeleton model of human body is transformed into three dimensional space by using the proportional orthogonal projection model, and the three-dimensional attitude of the human body is obtained. The model simulation results show that the motion recognition and attitude analysis system proposed in this paper can recognize human body movements very well, so as to carry out motion analysis and provide visual help for sports training.
【作者單位】： 九江學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2244674