人体动作识别系统方案分析：基于计算机视觉和机器学习的技术方法

这两个程序都采用计算机视觉和机器学习进行数据处理和分析。具体而言，它们采用了mediapipe框架，这是一个专用于机器学习中姿势估计、手势识别等模型构建的框架。这个框架被广泛地应用于计算机视觉领域，尤其是机器人学、计算机辅助诊断、人机交互等领域。

训练处理视频的程序需要使用一个已知的数据集进行监督学习，以训练机器模型进行动作分类。在这个程序中，K-近邻(KNN)算法被应用于训练数据集，并将其与测试数据进行比较分类。KNN算法是一种有监督机器学习算法，它的基本思想是将每个数据样本点看作是在n维空间内的一个点，距离越近的样本越可能属于同一类，因此计算待分类样本与样本数据之间距离最近的k个点(一个常数)，然后根据这些点的标签来对待分类数据进行分类，标签产生的方式有多种，如欧氏距离、余弦距离、曼哈顿距离等。

在训练提取数据的程序中，采用了OpenCV库处理视频文件流，以获取关键点信息。OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉中图像和视频处理的开源库，其提供了许多计算机视觉算法和工具。具体而言，OpenCV通过mediapipe Pose模型来实现对人体关键点检测，以获取准确的人体动作数据。

而计算关键点的位置仅仅是提取人体动作的第一步，在此基础上需要进行进一步分析和处理。在该程序中，采用了许多处理和计算技术如计算两个关键点之间的距离、计算夹角、及关键动作的时间间隔等，这样可以提取更高维度的信息，形成一个完整的特征向量，便于后续的训练和分类。

综上所述，这两份程序的技术方法基于机器学习、计算机视觉和相关领域知识，借助了现代的算法和框架，非常有效地解决了人体动作识别领域的许多问题，特别是对于人体姿势变化细节的表达和识别，其精准度也得到了显著提高。在日后的研究中，我们有理由相信，这些技术方法可以应用于更广泛的视频、健康、娱乐等领域，促进人类智能和科技的发展。