基于多特征融合与机器学习的篮球运动姿态识别.pdf

"基于多特征融合与机器学习的篮球运动姿态识别" 本文主要介绍了一种基于多特征融合和机器学习的篮球运动姿态识别方法。该方法利用惯性传感器采集运动员的加速度和角速度数据，分别从时域和频域提取多维运动姿态特征，通过特征选择和机器学习实现篮球运动姿态识别。 篮球运动姿态识别是人体姿态识别的一种。目前，人体姿态识别的方法主要包括基于惯性传感器的姿态识别和基于图像采集的姿态识别。基于图像采集的姿态识别技术成熟度较高，但该类方法的缺陷是视频监控存在死角，设备量大，数据处理负担很重，不利于推广应用。惯性传感器识别的基本思路是运动员身体佩戴简单轻便的数据采集传感器，实时将采集的数据发送到处理终端，根据各种姿态数据识别运动员姿态。 本研究中，我们设计了基于惯性传感器的篮球运动姿态数据采集模块，并且分别从时域和频域提取用于篮球运动姿态识别的特征。然后，通过特征选择方法和机器学习实现篮球运动员姿态识别。实验结果验证了该方法的有效性。 在篮球运动姿态识别模型中，我们首先将姿态分为上肢姿态和下肢姿态两类，建立篮球运动员的姿态识别模型。然后，设计了基于惯性传感器的篮球运动姿态数据采集模块，并且分别从时域和频域提取用于篮球运动姿态识别的特征。通过特征选择方法和机器学习实现篮球运动员姿态识别。 本研究的主要贡献在于提出了基于多特征融合和机器学习的篮球运动姿态识别方法，该方法可以有效识别篮球运动姿态，姿态识别平均准确率达到97%以上。该方法的应用前景广泛，能够帮助教练员和运动员更好地训练和比赛。 机器学习是本研究的核心技术。机器学习是指使计算机系统自动地从经验中学习，以提高其性能的一种技术。机器学习可以应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。本研究中，我们使用机器学习来实现篮球运动员姿态识别。我们对采集的数据进行特征提取，然后使用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别。 本研究的结果表明，基于多特征融合和机器学习的篮球运动姿态识别方法能够有效地识别篮球运动姿态，姿态识别平均准确率达到97%以上。该方法的应用前景广泛，能够帮助教练员和运动员更好地训练和比赛。 本研究提出了基于多特征融合和机器学习的篮球运动姿态识别方法，该方法能够有效地识别篮球运动姿态，具有广泛的应用前景。