举重视频中的关键运动姿态检测和运动分析

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体育视频数据的爆炸式增长给体育视频分析提出了更高的要求。在体育训练中引入智能计算技术,不仅为普通观众观看体育比赛节目带来方便,也为教练员、运动员等专业人士进行比赛分析和辅助训练提供了有效的工具,提高训练的科学性和有效性。  本文面向举重运动视频开展研究工作,结合运动员训练需要,对举重视频进行运动统计特性分析,并自动提取运动关键姿态。论文具体内容包括::  1、针对举重训练比赛视频,提出帧间差分累积的目标检测方法,应用帧间差与逻辑“或”操作相结合进行目标检测。提取候选前景区域,为后续的运动统计分析提供有效的预处理,减少背景干扰,提高运行速度。  2、将金字塔LK光流方法应用于举重运动视频分析,建立了4个时空通道描述子,对光流跟踪的结果进行运动统计特性分析,发现了通道强度的极值点处和关键姿态之间的紧密联系,从而,实现了将运动统计特性用于关键姿态检测。  3、针对举重运动训练视频,提出了一种基于poselet的举重运动关键姿态检测方法。首先,利用少量正样本和大量的负样本,通过两次训练得到关键姿态的poselet SVM分类器。然后,在图像的多尺度扫描模式,统计每帧图像检测点数来确定最佳关键帧,有效地解决了帧间相似性问题。
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