基于视觉图像的典型舞蹈拉伸动作识别方法

摘要

面对典型舞蹈拉伸动作识别的复杂性，研究基于视觉图像的典型舞蹈拉伸动作识别方法。通过视觉图像相机采集典型舞蹈拉伸动作图像，采用平均值法将采集典型舞蹈拉伸动作图像转化为灰度图像，并经阈值化处理转化为二值图像后，利用高斯模型减除二值化图像背景，利用中值滤波法去除图像中的噪声；利用改进可变形部件模型算法和卷积神经网络算法识别典型舞蹈拉伸动作。实验结果表明，用该方法预处理后的典型舞蹈拉伸动作图像画质清晰度高，该方法可有效识别不同类型的舞蹈训练动作，其中拉伸动作识别准确率可达93%。