[发明专利]基于时间一致性的个性化运动姿态估计与分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于时间一致性的个性化运动姿态估计与分析方法，其特征在于，包括：

识别教学视频与学生自学视频中的动作，提取关键骨骼坐标；

对齐教学视频与学生自学视频中的不同步动作，使视频中的动作速度一致；

基于对齐教学视频与学生自学视频中每帧的关键骨骼坐标角度偏差比与关节距离对动作进行度量，计算动作差异度；

根据动作差异度生成姿态调整建议；

根据动作差异度及运动金字塔模型，生成从局部动作到整体动作的多尺度得分；

所述运动金字塔模型为关节、肢体、躯干、动作四层运动金字塔模型；

生成从局部动作到整体动作的多尺度得分的过程为：

提取关节特征、肢体特征、躯干特征和动作特征，分析两个视频动作之间的差别，并计算基于每帧动作的加权得分；

对于整套动作，设置权值，计算关键动作与基于过程动作的加权得分，最终生成针对整段视频的动作标准度分数；

所述基于不同关节对动作的重要度生成每个关节得分K_i；

对于躯干姿态，计算所有角度差异度得分，即为：

式中，K_i为关节i的得分，W_i为关节i的权重，k关节个数，F为当前帧姿态总得分；

对于整套动作，由于关键动作相较过程动作更为重要，设置权值，计算关键动作与基于过程动作的加权得分，最终生成针对整段视频的动作标准度分数：

式中，m，n分别为关键动作帧个数与过程帧个数，W_keyframe与W_ordframe分别为关键动作帧权重与过程帧权重，F_i与F_j分别为关键动作帧和过程帧的角度差异度得分，Total Score为整段视频的总得分；

基于骨骼点对视频中的动作进行逐帧分析，捕获用户在练习过程中的不规范动作，对运动过程中每帧的动作进行分析，进行多尺度比对，清晰展现动作过程中的每个细节，为用户提供动作指导意见，逐帧计算角度差异值，根据用户的不规范动作生成姿态调整建议，精确指出每个动作的偏差。

2.如权利要求1所述的基于时间一致性的个性化运动姿态估计与分析方法，其特征在于，采用OpenPose算法提取关键骨骼坐标。

3.如权利要求2所述的基于时间一致性的个性化运动姿态估计与分析方法，其特征在于，提取关键骨骼坐标之后还包括：对提取的关键骨骼坐标进行错点、漏点修复与平滑去噪。

4.如权利要求1所述的基于时间一致性的个性化运动姿态估计与分析方法，其特征在于，对齐教学视频与学生自学视频中的不同步动作的过程包括：

采用动作边界切割方法将教学长视频与学生自学长视频分割成相应短视频序列；

采用TCC方法对齐教学与学生自学相应短视频序列中的不同步动作。

5.如权利要求1所述的基于时间一致性的个性化运动姿态估计与分析方法，其特征在于，根据动作差异度生成姿态调整建议的过程为：

计算教学视频中的标准动作与学生自学视频中的学习动作中两两关节之间的欧式距离，计算关节角度与关节角度差异度；

根据学习需要设定阈值，若角度差异度大于所设阈值，则输出关节角度调整建议，否则，则输出动作合格。