基于Kinect的健身动作识别与评价

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机译：基于Kinect的健身动作识别与评价

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随着健康问题越来越受到人们的重视，运动健身越来越被广大人民所接受.如何更有效的运动健身并合理减少身体伤害，是现今科学健身运动的研究热点之一.本文利用Kinect收集健身动作数据，对动作进行自动分类，与标准动作进行比对评分，计算出易受伤程度.具体的，首先通过对骨架点的收集和预处理，从骨架点数据中提取特征值，计算权重并对特征值归一化，得到健身动作的动作测试数据集和模板数据集.通过KNN算法对测试数据进行分类与识别，得到测试动作的分类结果.对应分类结果，利用评价和易受伤害计算模型，最终得到健身动作的评分和建议.实验表明，提取的骨架数据特征对所有动作识别仅配合微调的KNN算法就能有较好的效果，并比神经网络算法更具有广泛性.动作评价和易受伤分析可以减少运动伤害，提高健身运动趣味性.

机译：随着健康问题越来越受到人们的重视，运动健身越来越被广大人民所接受.如何更有效的运动健身并合理减少身体伤害，是现今科学健身运动的研究热点之一.本文利用Kinect收集健身动作数据，对动作进行自动分类，与标准动作进行比对评分，计算出易受伤程度.具体的，首先通过对骨架点的收集和预处理，从骨架点数据中提取特征值，计算权重并对特征值归一化，得到健身动作的动作测试数据集和模板数据集.通过KNN算法对测试数据进行分类与识别，得到测试动作的分类结果.对应分类结果，利用评价和易受伤害计算模型，最终得到健身动作的评分和建议.实验表明，提取的骨架数据特征对所有动作识别仅配合微调的KNN算法就能有较好的效果，并比神经网络算法更具有广泛性.动作评价和易受伤分析可以减少运动伤害，提高健身运动趣味性.

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《Computer Science and Application》 |2018年第7期|共12页
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中图分类计算技术、计算机技术;
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