面向体育测试的人体运动姿态识别算法研究

刘涛; 赵新宇

doi:10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2025.03.015

延边大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (03) : 81 -86. DOI: 10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2025.03.015

面向体育测试的人体运动姿态识别算法研究

刘涛, 赵新宇

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摘要

为提高体育测试过程中人体特征提取的效果,提出了一种将双边滤波预处理、DT-SVM特征优化、CNN-LSTM时空融合相结合的人体运动姿态识别算法.该算法利用双边滤波算法对采集的人体运动姿态图像进行滤波处理;利用DT-SVM优化算法采集轮廓节点和计算夹角向量,以此得到能够准确反映人体运动姿态的特征;利用CNN和LSTM构建人体运动姿态识别网络结构,以获得人体运动姿态特征序列的完整时间、空间数据,并通过Softmax分类器输出最终的姿态分类结果.实验结果显示,该算法提取特征的偏向夹角均小于8°,且准确率、召回率和F1值比对比算法提高了13.58%～38.67%,表明该算法可有效提取人体运动姿态特征,提高人体动作姿态识别的准确性.