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题名基于动态视觉信息归一化的健身动作分析系统
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作者
胡海晴
李建伟
薛珺
李朋杰
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机构
北京体育大学体育工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期284-289,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3600300,2022YFC3600305)
高校科研业务费专项资金资助项目(BSUJG2022KCJSA08)
北京高等教育本科教学改革创新项目(202310043003)。
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文摘
基于视频序列的动作识别和评估技术已广泛应用于智能健身和主动健康领域,然而由于健身场景的复杂性,拍摄采集的视频画面通常不如实验室条件下采集的稳定,相机移动带来的视角变化使得动作识别和评估的精度受到影响。为满足智能化健身的应用需求,提出一种基于动态视觉信息归一化的健身动作分析系统,以便捷实现自由移动机位下的健身动作分析。首先,使用基于深度学习框架的人物分割模型、相机位姿估计方法提取健身视频中的静态图像特征估计相机位姿;再结合相机位姿信息,基于几何投影关系建立单目相机-人体运动关系模型;最后,将人体姿态变换到同一坐标系下,基于归一化人体骨架信息建立轻量级机器学习模型进行动作识别与动作质量评估。实验结果表明,相机-人体运动关系模型和人体骨架归一化方法能有效处理移动机位拍摄的动作,解决人体健身动作自遮挡等问题并完成动作识别。基于骨架编码信息的余弦相似度方法能有效完成健身动作评价工作。在完成以上两项工作的过程中,Kinect提取的人体骨架质量明显高于OpenPose,动作识别精度较OpenPose骨架提高12.5个百分点。所提系统能在移动视角下有效识别健身动作并进行质量评估,为改善动作表现提供量化依据。
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关键词
单目相机
智能健身
位姿估计
动作识别
动作质量评估
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Keywords
monocular camera
intelligent fitness
position estimation
action recognition
action quality assessment
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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