一种基于改进3D卷积的乒乓球球员动作识别算法

作     者：汪语哲 刘明方 尹真杰 段晓东 

作者机构：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 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁 大连 

出 版 物：《计算机科学与应用》 (Computer Science and Application)

年 卷 期：2021年第11卷第6期

页      面：1791-1801页

学科分类：0403[教育学-体育学] 04[教育学] 

主　　题：乒乓球击球 人体动作识别 3D卷积网络 动作分类 视频跟踪 

摘      要：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。