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为丰富体育舞蹈教学方法、增强学生学习兴趣,构建基于虚拟现实技术的数字化体育舞蹈教学平台。首先基于Kinect体感设备采集人体深度数据,并提出动态光线投影算法,重建人体运动三维模型;接着采用多特征融合算法对人体动作姿态进行权重赋值匹配;最后将教学服务器与构建的可视化虚拟模型及人体运动姿态相衔接。测试结果表明：文中提出的改进光线投影算法能显著提高人体运动三维模型的重建效率,对体育舞蹈动作识别具有良好的精度和稳定性;同时,数字化体育舞蹈教学平台在教学实践中获得了较高满意度。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2020,(3)
为了提高健美操难度动作训练的有效性,需要进行健美操难度动作图像的轨迹分析和定位,提出基于边缘轮廓特征检测的健美操难度动作图像手臂弧度轨迹自动定位方法.构建健美操难度动作图像的视觉空间采样模型,采用空间分块区域规划方法进行健美操难度动作图像的手臂弧度动作空间规划,建立健美操难度动作图像的手臂区域定姿模型,通过模板自动匹配和小波多尺度分解方法,进行健美操难度动作图像的手臂弧度边缘轮廓检测,实现健美操难度动作图像的手臂弧度轨迹区域自动定位.仿真结果表明,采用该方法进行健美操难度动作图像手臂弧度轨迹定位的精度较高,空间定姿能力较强,在健美操训练指导中具有很好的应用价值. 相似文献
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为了提高人体运动位姿误差检测能力,提出基于双目视觉的运动位姿误差检测方法。采用双目视觉跟踪融合识别方法对运动位姿的样本动态特征点进行采样,以全局人体姿态信息为候选样本,进行运动位姿双目视觉特征高分辨提取,采用模板匹配方法,构建人体部位姿态候选样本轮廓分布集,获取模板大小,根据模板大小计算运动位姿的误差概率分布,利用相邻图像帧之间的运动特征分布集,构建运动位姿图像的位置信息检测模型,在此基础上,采用自适应颜色覆盖方法对运动位姿的误差概率分布做极小化处理,完成对人体运动位姿误差检测。仿真结果表明,采用该方法进行运动位姿误差检测的特征分辨能力很好,降低了检测误差,提高了运动位姿双目视觉跟踪识别能力。 相似文献
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为高效准确估计出机械臂对未知物体抓取姿态，提出了一种基于深度学习的机械臂抓取姿态估计方法，并设计了相关实验。该方法将生成抓取卷积网络GGCNN与挤压激励(SE)网络模块相结合，提出基于注意力机制的生成抓取卷积网络SE-GGCNN模型，提高抓取姿态估计的准确率。在Cornell数据集和JACQUARD数据集上进行了比较性实验。结果表明，相比于基本的GGCNN模型，SE-GGCNN模型在保证实时性的同时，将IoU指标值由原先的76%提升至82%;对于数据集中未出现过的新对象具备很好的鲁棒性和自适应性；单张图片115 ms的检测用时表明所提出的方法适合实时应用，提升了未知物体抓取姿态估计的准确率。 相似文献
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为了准确而快速地识别出图像中人体的某种行为特征,提出了一种全新的三层自动编码器与PNN概率神经网络结合的网络模型。把人体行为的关键帧从包含10种人体行为的视频库中提取出来,用背景减除法提取人体轮廓图并进行二值化图像处理,根据时间序列叠加轮廓图,组成含有10个特征轮廓的数据库,随后将特征轮廓数据在自动编码器中编码,编好码的特征数据随即进入概率神经网络进行训练学习。将训练好的神经网络对这10种人体行为进行准确识别。实验结果表明,经过自动编码器处理后的人体特征进行PNN神经网络识别,比单纯用BP神经网络识别准确率提高5%以上,由此证明该方法有效可行。 相似文献
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随着人工智能技术发展,人体姿态估计广泛应用于动作识别、人机交互和服装解析等领域,成为计算机视觉领域研究热点,其中基于神经网络的人体姿态估计方法倍受关注。结合人体姿态识别相关流程,论述人体检测、人体姿态估计和人体姿态优化等步骤,阐述相关步骤中的新算法,为后续研究提供参考。 相似文献
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为了有效改善传统动作识别方法中输入数据信息单一导致的识别率偏低等问题,提出一种结合视频数据和骨骼数据的双流融合方法.基于两种不同的深度学习网络,分别对视频数据与骨骼数据进行识别并将两者输出的概率加以融合,实现信息融合效果.在公开数据集NTU RGB+D上进行测试,达到83.76％的识别精度.该方法在一定程度上实现了不同... 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2020,(6)
由于视觉分析存在误差,在高水平足球运动员人群中,传统足球运动员犯规动作特征提取方法存在犯规动作特征提取准确率低等问题.为此,提出基于机器视觉的足球运动员犯规动作特征提取方法.利用机器视觉系统获取足球运动员动作图像,基于阈值识别算法识别足球运动员犯规动作,以识别犯规动作图像为前提,采用Harris 3D算子建立犯规动作序列势函数,以犯规动作序列势函数为依据,通过AdaBoost算法筛选足球运动员犯规动作特征数据,以此为训练样本实现足球运动员犯规动作特征提取.仿真结果表明,所提方法在高水平足球运动员范围内犯规动作识别准确率较高,有效降低了识别的误差. 相似文献