基于姿态估计的八段锦序列动作识别与评估

苏 波，柴自强，王 莉，崔帅华

(河南理工大学 电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000)

健身功法八段锦动作舒展优美，具有强身健体、怡心养神等功效，练习时无需器械且不受场地局限。但是，多数练习者由于缺乏专业指导而动作不规范，导致健身效果不佳。动作识别与评估系统可以提供动作完整性、同步性的量化分析结果，辅助练习者规范动作，提高练习收益。

在传统的人体姿态识别系统中，测试者需要佩戴一些定制的传感器(例如体位、速度、惯性等)或通过专用摄像头来测量运动信息。文献[1]开发了一套可穿戴系统，通过加速度计、模数转换器以及WiFi模块来获取人体运动数据，进而估计其姿态。文献[2]提出了一种基于Kinect的人体运动识别方法，从Kinect相机获取骨骼特征点数据并计算特征向量，通过实时向量与预设向量进行匹配来识别动作。文献[3]设计了一种基于MEMS惯性传感器的无线网络模块，用来检测人体跌倒等异常行为。以上基于传感器的姿态识别方法需要依赖专用设备，便携性差且实施成本高。此外，可穿戴设备由于具有侵入性而存在一定的安全隐患。

随着计算机视觉技术的发展，基于图像的非接触式人体运动分析方法开始兴起。文献[4]设计了一种基于可见光图像的人体姿态情感识别方法，利用卷积姿态机(Convolutional Pose Machines，CPM)[5]算法提取并描绘出人体关键节点，进而识别分析人物情感。文献[6]从热图像中提取人的关节和骨骼信息，并且使用该信息进行人体动作识别。……