基于视觉的人体动作质量评价研究综述

基于视觉的人体动作质量评价利用计算机视觉相关技术自动分析个体运动完成情况,并为其提供相应的动作质量评价结果.这已成为运动科学和人工智能交叉领域的一个热点研究问题,在竞技体育、运动员选材、健身锻炼、运动康复等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值.本文将从数据获取及标注、动作特征表示、动作质量评价3个方面对涉及到的技术进行回顾分析,对相关方法进行分类,并比较分析不同方法在AQA-7、JIGSAWS、EPIC-Skills 2018三个数据集上的性能.最后讨论未来可能的研究方向....

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Published in自动化学报 Vol. 51; no. 2; pp. 404 - 426
Main Authors 沈媛媛, 张燕明, 沈燕飞
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京体育大学体育工程学院 北京 100084%中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京 100190 01.02.2025
Subjects
损失函数
assessment
loss function
评价
Motion quality
信息获取
feature representation
动作质量
计算机视觉
computer vision
特征表示
data acquisition
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c230551

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Summary:基于视觉的人体动作质量评价利用计算机视觉相关技术自动分析个体运动完成情况,并为其提供相应的动作质量评价结果.这已成为运动科学和人工智能交叉领域的一个热点研究问题,在竞技体育、运动员选材、健身锻炼、运动康复等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值.本文将从数据获取及标注、动作特征表示、动作质量评价3个方面对涉及到的技术进行回顾分析,对相关方法进行分类,并比较分析不同方法在AQA-7、JIGSAWS、EPIC-Skills 2018三个数据集上的性能.最后讨论未来可能的研究方向.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.c230551