论文体育训练过程中的运动视频分析和识别是适合不知如何写体育训练过程方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于体育训练过程论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要： 当前的体育训练过程中,训练员使用难度较小的视频重播与解析管理方式为运动员讲解动作要领,不够直观和科学,不能满足训练员对运动效果评估的需求.针对该问题,研究了体育训練过程中的运动视频分析与识别过程,采用基于粒子滤波预测的自适应阈值运动目标分离算法实现运动目标的自适应分离.通过粒子滤波技术跟踪运动员的运动,塑造运动模型,并依据运动模型预测后续运动视频帧内不同重要关节点的位置,完成后续运动视频帧的跟踪.采用条件随机场方法实现体育训练视频中的动作识别.实验结果说明该方法具有较高的动作识别率和较低的误分离率.
关键词： 体育训练； 运动视频； 分析与识别方法； 粒子滤波技术
中图分类号： TN948.43?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）11?0068?04
Study on analysis and recognition of moving video in physical training
NAN Qiuhong
（Huanghe Science & Technology College, Zhengzhou 450003, China）
Abstract： The trainer replays the low difficulty action video and uses the analysis management way to explain the action essential for athletes in physical training, which is not intuitive and scientific enough, and can′t meet the demand of trainers for sports effect assesent. Aiming at the above problems, the motion video analysis and recognition process in sports training are studied, and the adaptive threshold moving target segmentation algorithm based on particle filtering prediction is employed to realize the adaptive segmentation of moving target. The movement of athlete is tracked with particle filtering technology to shape the motion model, and predict the locations of articulation?points with different importance in the subsequent moving video frame according to the motion model, so as to track the subsequent moving video frame. The condition random field method is adopted to realize the movement recognition in sports training video. The experimental results indicate that the method has high movement recognition rate and low false separation rate.
Keywords： physical training； moving video； analysis and recognition method； particle filtering technology
0 引 言
随着科学技术的快速发展,采用科技手段提高体育训练质量逐渐引起人们的关注.以往的体育训练过程中,训练员使用难度较小的视频重播与解析管理方式为运动员讲解动作要领不够直观和科学,缺乏真实性和互动性,不能符合对运动员动作规范与训练成果的基本评估要求[1].但运动视频却能够提取运动员训练参数,还可以通过构建模型以及观察训练动作等手段进一步分析训练参数,获取运动员训练动作优劣程度的分析结果[2],确保运动员直观了解自身存在的缺点,按照教练的指导,提高体育训练质量.
1 体育训练过程中的运动视频分析与识别
1.1粒子滤波预测的自适应阈值运动目标分离
体育训练运动视频中的运动目标分离可将视频中的运动目标从动态背景中采集处理,是运动视频分析的基础[3].体育训练视频序列分离中的运动目标是视频中的运动员,采用基于粒子滤波预测的自适应阈值运动目标分离算法增强运动目标采集的准确性.具体过程是：先通过三帧差分法对视频中的前景图进行分离,依据摄像机稳态运动模型把背景投影到相邻的视频帧内,得到每帧的背景分离图.采用删减背景的处理方式进一步分离得到运动目标分离[4].并且由于前景图与背景图存在一定的相似性,为了避免处于视频前景图中的运动目标被错误地融合到背景图中出现分离的情况,需要分离出前景图的坐标范围,并依据粒子滤波方法获取未处于前景图坐标范围内的背景图帧阈值,从而完成对运动目标的自适应阈值分离.
通过三帧差分法分离获取的前景目标受到噪声因素的干扰,会产生误分离问题,对其进行滤波处理后,可当成自适应阈值分离的运算标准[5].再通过粒子滤波的预测方案,按照此时帧分离结果预测出其他帧的前景坐标区间,在其中加入图像像素点与前景坐标区间之间的偏移状态,将其设为此像素点在其他帧中的分离前景概率,基于该概率可运算出自适应分离阈值.
总结:此文是一篇体育训练过程论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
参考文献：
1、 对高校体育训练的意义分析与方法探究 摘要：随着素质教育不断推进，现在很过学校都开始关注体育事业的发展，这与学校教学理念的转变有非常大的联系。学校在体育教学上的改革也是在不断的创新，。
2、 构建主义理论下师生在体育教学过程中的地位 摘 要：研究目的：研究构建主义在体育教学过程中师生的关系地方变化，为建立一个良好、和谐的课堂氛围提供依据。研究方法：文献资料法、实验法、数理统计。
3、 体育教学过程中教师期待对学生掌握动作的影响 摘 要：抓好学生体育课中的动作学习，对于他们掌握体育技能，促进全面发展，改善精神状况具有重要的作用。在体育教学过程中，教师的期待是一种激励、一种。
4、 体育教学中有效调整运动负荷策略刍探 摘 要：运动负荷又称生理负荷，是指人做练习时所承受的生理负荷。学生在学习时，不仅要学会并掌握动作技术，身体还要承受一定的运动负荷。因此，教师在体。
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