刘雨聪，徐硕晨，宋帅超，张东生

（河南大学 软件学院，河南 开封 475004）

0 引言

中国传统武术有着悠久的历史，具有极其广泛的群众基础，是中国优秀文化遗产的重要组成部分。传统武术中的太极拳、少林拳、咏春拳等不仅可以用来防身，更对人体健康有益。研究表明，太极拳可提高活力，改善人体身心健康[1]。因此，以太极拳为代表的武术项目受到广泛关注、大力推广。

目前，国内外对于武术的教学大多停留在面授或是练习者仅跟随视频学习的传统方式。一方面，传统武术的传承人较为稀缺，群众很难接触到正宗的面授教学；另一方面，仅跟随视频学习技巧性动作存在直观性差、效率低下等问题，练习者极易做错动作，造成肌肉损伤[2]。

随着人工智能技术的发展，利用深度学习等技术对于人体姿态识别与比对的研究也较为深入。针对上文提到的问题，本文提出使用OpenPose算法对武术练习者的动作进行提取分析，利用OpenPose算法处理后得到的人体骨架数据与标准动作进行比对，帮助判断练习者动作是否规范。以尝试解决这一问题，并探索武术教学的新方式。本文对该方法作了初步研究。

1 姿态估计OpenPose

由美国卡耐基大学提出的基于深度学习的开源库OpenPose[3]可实现对人体动作、手指运动、面部表情等的识别捕捉，对图像中人体姿态进行较为精准的估计，提取多个身体、手部或面部骨骼关键点。它适用于单人和多人情况，具有极好的鲁棒性。

OpenPose算法首先定位人体的特征位置，再将人体组合，其识别思路是自下向上的[4]。……