改进DTW算法的游泳训练视频手臂动作识别方法

针对复杂场景下游泳训练视频不同手臂动作识别准确性不足的问题,研究一种基于改进动态时间规整(DTW)算法的游泳训练视频手臂动作识别方法.将图像划分为若干个超像素区域,并通过计算显著值将像素合并成显著区域;借助人体骨骼结构,从显著区域中提取游泳手臂动作特征参数;将特征组成时间序列数据,利用改进DTW算法通过相似度匹配的特性来完成动作类型识别.结果表明:该方法的杰卡德系数较高,可以识别和分析不同场景下不同泳姿动作,具有更高的准确性和一致性.