基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统
贺莉
项亚光
皖西学院体育学院,安徽六安237012
摘要：为实现对健美操动态姿势的精准捕捉,从而在较短时间内完成对运动位姿数据的识别分析,设计一种基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统.建立硬件特化人体骨架模型,根据动态姿势数据的整合需求,确定RBM系数在深度学习算法作用下的实时调节能力,再进行基于深度学习算法的动态姿势识别处理.结合已知的行为识别数据集合结构,获取大量的信号特征提取结果,完成基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统设计.实验结果表明,设计系统能够更准确地捕捉到健美操动态姿势数据,且耗时较短.
关键词：深度学习动态姿势识别分析RBM系数反馈微调人体骨架模型
分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)
资助基金：安徽省教育厅重大教研项目(2018JYXM1443)
论文发表日期：2022-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 51-56 )
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