面向計算機輔助訓(xùn)練系統(tǒng)的運動分析技術(shù)研究.pdf

1、運動分析技術(shù)是一個很廣闊的領(lǐng)域，其涉及到計算機視覺、人工智能和模式識別等諸多領(lǐng)域，是一門交叉性很強的學(xué)科。由于它有很高的應(yīng)用價值，所以其一直是研究的熱點，近些年來從運動分析技術(shù)中又衍生出了一個研究熱點——人體行為識別。人體行為識別技術(shù)在體育運動分析、智能視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實以及人機交互等領(lǐng)域具有極其廣泛的應(yīng)用前景與經(jīng)濟價值，因此得到了研究者的廣泛關(guān)注。由于人體運動本身的復(fù)雜性以及外界環(huán)境的多樣性，使得人體行為識別成為了一門具有挑戰(zhàn)性的學(xué)科

2、，然而目前對人體行為識別的研究還處在一個初級階段，還有待于進行進一步的探索和研究。
　　本文以乒乓球運動作為研究背景，主要做了以下研究工作:
　　1、首先介紹了運動分析技術(shù)的研究意義、背景和發(fā)展現(xiàn)狀，在這部分中主要介紹了在運動分析領(lǐng)域中一些比較主流的方法以及所用到的核心技術(shù)，并由此分析得出了本課題研究的難點及重點，為本文指明了研究的方向。
　　2、研究了圖像預(yù)處理與運動目標(biāo)檢測技術(shù)，首先介紹了圖像增強技術(shù)，這是實際應(yīng)用

3、過程中非常必要的一個步驟。然后對目標(biāo)分割技術(shù)進行了分析介紹，提出了使用基于YCbCr色度空間的人體膚色檢測方法將乒乓球運動員的手臂，從背景中分割出來，為后續(xù)的研究做準(zhǔn)備。
　　3、對于目前K-L變換算法只能對靜態(tài)圖像進行識別，還不能夠?qū)D像序列進行識別的問題，本文提出了對圖像序列進行軌跡合成的方法，并分析驗證了這種軌跡合成方法的可靠性，最后利用K-L變換對軌跡進行識別。
　　4、研究了基于軌跡特征的運動識別技術(shù)。首先從幾何特