基于机器视觉的健美操跳跃动作特征提取方法研究

由于传统健美操跳跃动作特征提取方法存在动作方位角度识别准确率低、特征提取率低和特征提取效率低的问题,提出基于机器视觉的健美操跳跃动作特征提取方法。通过机器视觉获取健美操视频,提取健美操视频的熵值序列和音乐特征,融合以上特征提取健美操动作关键帧,利用高斯混合模型对关键帧进行处理,消除健美操关键帧的背景;采用阈值识别算法识别健美操跳跃动作,结合Harris3D算子建立健美操跳跃动作序列势函数,在此基础上,利用AdaBoost算法提取健美操跳跃动作特征。实验结果表明,所提方法的动作方位角度识别准确率高、特征提取率高、提取效率高。

表象训练在健美操跳跃动作训练中的应用

本文通过实验进行对比,结果表明表象训练对健美操的跳跃动作的训练有着良好的效果,这对于提高健美操跳跃动作训练质量有着极其重要的作用。