基于 MediaPipe 的击剑动作识别系统 - 论文研究工作 - 常规

摘要：本文基于 MediaPipe 技术开发了一个击剑动作识别系统。该系统利用 MediaPipe 提供的关键点检测和姿势估计功能，通过对击剑动作进行实时跟踪和分析，实现了对击剑动作的准确识别。本研究工作主要包括数据收集、数据预处理、特征提取和动作分类四个步骤。数据收集阶段，我们使用 MediaPipe 采集了大量的击剑动作数据，并进行了标注。数据预处理阶段，我们对采集到的数据进行了去噪处理和数据增强。特征提取阶段，我们利用 MediaPipe 提供的关键点信息，提取了一系列特征，包括关节角度、关节速度和关节加速度等。最后，在动作分类阶段，我们使用了机器学习算法对提取到的特征进行训练和分类，实现了对击剑动作的自动识别。实验结果表明，我们的系统在击剑动作识别方面取得了较高的准确率和鲁棒性。

关键词：MediaPipe；击剑动作识别；数据收集；数据预处理；特征提取；动作分类

引言击剑作为一项古老而精确的运动项目，一直以来都受到人们的关注。然而，传统的击剑动作识别方法通常需要依赖专业的设备和专家的判断，成本较高且不够实时。近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的发展，利用计算机对击剑动作进行自动识别成为可能，并且具有广泛的应用前景。本文基于 MediaPipe 技术，开发了一个基于计算机视觉的击剑动作识别系统，实现了对击剑动作的实时识别和分析。
数据收集为了训练和测试我们的击剑动作识别系统，我们使用 MediaPipe 技术对击剑运动员进行了数据采集。我们在采集过程中设置了多个摄像头，以获取全局和局部的运动信息。采集到的数据包括击剑运动员的关键点坐标、姿势信息和击剑器材状态等。
数据预处理为了提高数据的质量和可用性，我们对采集到的数据进行了预处理。首先，我们对数据进行了去噪处理，去除了因摄像头抖动和光线变化引起的噪声。然后，我们使用数据增强技术，对数据进行了扩充，增加了数据的多样性和数量。
特征提取在特征提取阶段，我们利用 MediaPipe 提供的关键点信息，提取了一系列特征。首先，我们计算了击剑运动员各个关节的角度，包括肩膀、手肘和腕关节等。然后，我们计算了关节的速度和加速度，以捕捉击剑动作的快慢和力度。最后，我们还提取了一些统计特征，如均值、方差和最大值等。
动作分类在动作分类阶段，我们使用了机器学习算法对提取到的特征进行训练和分类。我们采用了支持向量机（SVM）算法，通过对训练集进行训练，得到了一个击剑动作分类器。然后，我们使用该分类器对测试集进行分类，实现了对击剑动作的自动识别。
实验结果为了评估我们的击剑动作识别系统的性能，我们进行了一系列实验。实验结果表明，我们的系统在击剑动作识别方面取得了较高的准确率和鲁棒性。我们的系统能够实时准确地识别各种击剑动作，包括进攻、防守和反击等。
结论本文基于 MediaPipe 技术开发了一个基于计算机视觉的击剑动作识别系统。通过对击剑动作进行实时跟踪和分析，我们实现了对击剑动作的准确识别。实验结果表明，我们的系统在击剑动作识别方面取得了较高的准确率和鲁棒性，具有广泛的应用前景。未来，我们将进一步改进系统的性能，并将其应用于击剑训练和比赛中。