葛亚坤

（北方工业大学信息学院 北京市 100144）

1 引言

随着短视频的兴起，人们对跟随视频学习动作越来越感兴趣。运动能够缓解身体疲劳，使人们可以更加轻松地学习生活。但是观看运动类视频后盲目跟练可能伤害身体。现有的视频教学软件缺少跟练效果的反馈，因此，开发一个操作简单、交互自然、反馈完善的人体运动相似度计算系统是必要的。

2 相关工作

人体姿态感知技术可得到图像中所有人体的骨骼数据信息。在获取二维骨骼关键点时，文献[1]提出了基于DeepPose 的人体姿态感知方法，第一次使用深度学习技术进行人体姿态感知。文献[2]建立空间融合模型，提出了基于CNN 网络的人体姿态感知方法。文献[3]介绍了基于部件响应图预测骨骼关键点的方法。文献[4]提出了OpenPose 的人体姿态感知方法。在获取三维骨骼关键点时，文献[5]使用了基于序列帧的光学运动捕捉系统方法。文献[6]提出了机械式运动捕捉系统的微调方法。文献[7]提出了基于kinect 三维骨骼节点的动作识别方法。相似度计算技术是人体运动相似度计算系统中实现运动学习结果对比反馈的关键技术之一。文献[8]提出了基于商品相似度的协同过滤推荐方法。文献[9]提出了改进的Dynamic Time Warping （DTW）方法。文献[10]使用差异矩阵比对运动相似度。在研究了人体姿态感知和运动相似度计算方法存在的优缺点之后，本文设计并开发了人体运动相似度计算系统。

3 基于人体姿态感知的运动相似度计算系统设计与……

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