基于马尔科夫模型的羽毛球动作识别：中国科学院自动化研究所的研究人员利用马尔科夫模型对羽毛球运动员的动作进行识别通过实验验证该模型能够对不同阶段发球、接发球、扣杀等的动作进行较为准确的识别。

马尔科夫模型是一种基于概率的模型，在羽毛球动作识别中，可以将不同的动作看作是不同的状态，并在不同的状态之间建立转移概率矩阵。通过观察运动员的动作序列，可以利用马尔科夫模型计算出最可能的动作序列，从而实现动作识别。

该研究利用了多种特征提取方法，包括时域特征、频域特征和小波变换，对运动员的动作进行了分析和提取。同时，为了提高模型的准确度，还引入了卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。

在实验中，研究人员采集了多个运动员的羽毛球动作数据，并对模型进行了训练和测试。实验结果表明，该模型在不同阶段的动作识别准确率均达到了较高水平，验证了该方法的可行性和有效性。该研究为羽毛球运动员的动作识别提供了一种新的方法和思路，也为其他运动项目的动作识别研究提供了借鉴和参考。