多特征光流跟踪人体关节点的运动员姿态分析模型

发布时间：2018-09-16 20:18

【摘要】：为了提高运动员姿态分析的精确性,以量化运动员视频数据进行训练反馈,本文采用图像处理技术对运动员视频进行处理,提出了一种多特征光流跟踪人体关节点的运动员姿态分析模型。首先采用垂直积分投影、水平线扫描、索引查找表和长度比例约束相融合的多特征算法进行关节点提取,然后采用Lucas-Kanade光流跟踪算法对关节点的运动进行初步跟踪,最后采用比例正交投影模型将人体二维骨架模型变换到三维空间,获得人体三维姿态。模型仿真实验结果表明,本文所提出的动作识别及姿态分析系统可以很好地识别人体动作,从而进行运动分析,为体育运动训练提供可视化的帮助。
[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.
【作者单位】： 九江学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2244674