许 诚， 金庆红

（安徽工程大学体育学院，安徽芜湖241000）

引言

人体姿势识别是帮助学习并理解人体动作与行为的主要方式，通过人体姿势识别可实现对人体运动分析和动作信息的保存.如在舞蹈动作教学过程中，学生或教练可通过人体姿势识别结果对动作进行规范；对于少数民族舞蹈，人体姿势识别还可获取舞蹈动作的关键信息并进行保存，降低舞蹈在传承过程中消失的风险.目前，人体姿势识别主要流程包括数据获取及预处理、人体特征提取与构造、动作识别三个步骤.其中，人体特征的提取构造是决定人体姿势识别的关键，但目前的特征提取和构造方法通常存在精度低的问题，包括基于底层特征跟踪方法和基于语义的方法等.如石艳娇[1]、蒋峰岭[2]基于底层特征跟踪方法通过对复合运动特征进行分析，有效检测并预测到视频中的异常事件；朱江[3]、王丽萍[4]等基于语义特征，通过对有限样本条件下欠规范手语识别容错特征扩充，一定程度上提高了人体姿势识别的正确性，但仍存在识别准确率不高的问题.为解决该问题，需结合人体骨骼关键点信息，提出一种基于骨骼关键点与残差网络的姿势识别舞蹈动作的检测方法.通过选取人体骨骼关键点特征并通过残差块自动动作检测方法，实现了复杂舞蹈场景的舞蹈动作检测.通过实验证明，该方法可有效提取人体舞蹈动作特征信息，提高动作识别的准确率.

1 姿势……

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