一种基于改进3D卷积的乒乓球球员动作识别算法

汪语哲; 刘明方; 尹真杰; 段晓东

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一种基于改进3D卷积的乒乓球球员动作识别算法

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文章研究了基于视频的乒乓球球员动作识别问题。在计算机视觉领域,人体动作识别具有一定挑战性。基于专业乒乓球运动员在乒乓球发球机的接发动作视频,构建了乒乓球击球动作视频数据集,将其分为正手击球、反手击球、正手拉球、反手拉球和非击球动作5类。提出通过人体密集姿态(Dense Pose)处理数据集,将把人体形态从环境中进行提取,随后提出一种改进的C3D卷积网络,用于学习数据集上连续帧的时空特征。结果表明,文章设计的算法对于光线、环境等干扰因素具有较好的鲁棒性,泛化性能好,为基于视频的动作分类识别问题提出了一种可行解决方案。

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来源
《计算机科学与应用》 |2021年第6期|P.1791-1801|共11页
作者
汪语哲; 刘明方; 尹真杰; 段晓东;
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作者单位

大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室辽宁大连大连民族大学大连市民族文化数字技术重点实验室辽宁大连大连民族大学机电工程学院辽宁大连;

大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室辽宁大连大连民族大学大连市民族文化数字技术重点实验室辽宁大连大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连;

大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室辽宁大连大连民族大学大连市民族文化数字技术重点实验室辽宁大连大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连;

大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室辽宁大连大连民族大学大连市民族文化数字技术重点实验室辽宁大连大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连;

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正文语种 chi
中图分类球类运动;
关键词
乒乓球击球; 人体动作识别; 3D卷积网络; 动作分类; 视频跟踪;

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