摘要
为了填补动作分类系统在滑雪运动方面的空白,为后续的研究做铺垫,本文使用OpenPose和STGCN建立了一个滑雪动作分类框架。该框架利用OpenPose提取人体关键点信息,将连续的多个单帧的人体关键点信息处理为一个骨骼时空图,再使用时空图卷积网络STGCN训练模型、提取特征、建立分类器。利用构建好的框架可以做到滑雪动作类型实时分类和输入视频分类。
For filling the blank of action classification systems on skiing,also providing the basis for the futural research,the paper builds up a skiing action classifier framework associated with OpenPose and STGCN(Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks).Extracting the keypoint information on the human body,the OpenPose renders continuous multiple keypoint information from each frame into a set.Furthermore,the STGCN is used in training models,extracting traits,constructing the classifier.Applying the well-built classifier can categorize the skiing action from the real-time or the prerecorded video input.
作者
许志豪
高铭
殷绍轩
崔杰
XU Zhihao;GAO Ming;YIN Shaoxuan;CUI Jie(Computer School,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100101,China)
出处
《智能计算机与应用》
2022年第4期101-103,109,共4页
Intelligent Computer and Applications
基金
北京信息科技大学2021年大学生创新创业训练计划项目资助(5102110805)
作者简介
许志豪(2001-),男,本科生,主要研究方向:机器学习;通讯作者:高铭(1995-),男,硕士,实验员,主要研究方向:机器学习、数据挖掘、虚拟化应用。Email:gm@bistu.edu.cn
