孙瑞阳 孙玉滨 段炼 赵蓝飞

【摘要】    本文提出一種基于感知器网络的太极拳关键动作识别算法。首先通过背景差分法对于太极拳运动员目标进行检测。其次设计一个多层感知器网络用于识别太极拳关键动作。最后构建一个太极拳关键动作数据集，根据梯度下降法得到感知器网络的最优权重估计。

【关键词】    太极拳关键动作识别    感知器网络    背景差分法

Abstract：  This paper proposes a Taijiquan key action recognition algorithm based on perceptron network. Firstly， background subtraction is employed to detect Taijiquan player. Secondly， a multilayer perceptron network is designed to recognize Taijiquan key action. Finally， a data set of Taijiquan key action is established and the optimal weight is estimated by gradient descent method.

Keywords： Taijiquan key action recognition; perceptron network; background subtraction

引言

虽然太极拳运动在中国具有非常重要的地位，但是具有主观性质的打分评分机制制约了太极拳运动无法跻身为世界主流体育竞技项目之列。为了实现通过计算机对于太极拳运动进行自动评分，首要问题是设计一种太极拳关键动作的自动识别算法，这种太极拳关键动作识别算法可以根据太极拳比赛视频自动识别运动员所做的关键动作。为了完成太极拳关键动作识别这一目的，本文提出一种基于感知器网络的太极拳关键动作识别算法。该算法由三部分构成：首先通过背景差分法检测出运动员所在位置。其次设计一个感知器网络，该感知器网络根据运动员目标区域的亮度、对比度、色彩信息这三类特征识别太极拳关键动作名称。最后本文构建一个已知标签的太极拳关键动作图像数据集，通过梯度下降法得到感知器网络最优参数估计。实验结果验证本文算法可以有效地识别太极拳关键动作。

一、本文算法

1.1  基于帧间差分法的运动员目标检测算法