基于人体姿态估计与聚类的特定运动帧获取方法

• 作者: 蔡敏敏 黄继风 林晓 周小平
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特定运动帧 姿态估计 数据编解码 运动特征 聚类
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理与计算机视觉|Image Processing and Computer Vision
• 页码范围: 44-52
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022010044

摘要

运动视频中特定运动帧的获取是运动智能化教学实现的重要环节,为了得到视频中的特定运动帧以便进一步地对视频进行分析,并利用姿态估计和聚类的相关知识,提出了一种对运动视频提取特定运动帧的方法.首先选用HRNet姿态估计模型作为基础,该模型精度高但模型规模过大,为了实际运用的需求,对该模型进行轻量化处理并与DARK数据编码相结合,提出了Small-HRNet网络模型,在基本保持精度不变的情况下参数量减少了82.0％.然后利用Small-HRNet模型从视频中提取人体关节点,将每一视频帧中的人体骨架特征作为聚类的样本点,最终以标准运动帧的骨架特征为聚类中心,对整个视频进行聚类得到视频的特定运动帧,在武术运动数据集上进行实验.该方法对武术动作帧的提取准确率为87.5％,能够有效地提取武术动作帧.