基于紅外圖像序列的排球運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)特征提取方法*

鄒業(yè)兵， 朱彥陳， 王 欣， 蘇利強(qiáng)

(1.江西中醫(yī)藥大學(xué) 體育教學(xué)部，江西 南昌 330004；2.江西中醫(yī)藥大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，江西 南昌 330004；3.南昌大學(xué) 體育與教育學(xué)院，江西 南昌 330031)

在高水平的訓(xùn)練中，對(duì)運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)特征提取是十分必要的.通過對(duì)運(yùn)動(dòng)技術(shù)動(dòng)作進(jìn)行特征提取，能夠獲取高質(zhì)量的技術(shù)動(dòng)作數(shù)據(jù)[1-4].而高質(zhì)量的技術(shù)動(dòng)作數(shù)據(jù)在提升運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練質(zhì)量乃至獲取更高水平運(yùn)動(dòng)成績方面都是十分重要的.近年來，一些研究人員對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究.文獻(xiàn)[5]提出了基于三維視覺系統(tǒng)圖像特征和三維信息的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，該方法基于三維視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取場景二維圖像信息和按二維圖像像素對(duì)應(yīng)的空間三維信息.文獻(xiàn)[6]提出了一種基于稀疏模型實(shí)現(xiàn)光流和遮擋的計(jì)算檢測，發(fā)展一個(gè)魯棒稀疏模型和一個(gè)稀疏模型用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，并基于稀疏模型實(shí)現(xiàn)動(dòng)作識(shí)別.文獻(xiàn)[7]對(duì)常見的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法原理進(jìn)行了介紹，分析總結(jié)了現(xiàn)有的幾種經(jīng)典運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法的優(yōu)劣.

隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的逐步成熟，紅外圖像序列逐漸進(jìn)入研究者的視野[8-9].基于此，本文提出了一種基于光學(xué)圖像采集器的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員姿勢識(shí)別算法.

1 提出姿勢識(shí)別方法

提出了一種基于紅外圖像序列的排球運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)特征提取方法.首先，獲取紅外圖像序列的排球運(yùn)動(dòng)圖像，并對(duì)紅外圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測和提取.進(jìn)一步用圖像分割方法進(jìn)行邊緣分割.然后，基于視點(diǎn)跟蹤切換方法進(jìn)行閾值分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤和提取.所提出的方法總體結(jié)構(gòu)如圖1所示.

1.1 目標(biāo)檢測與圖像分割

紅外圖像序列的幀差圖像反映了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)引起的變化，可以據(jù)此確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所在區(qū)域.位移幀差Δk(x,y)可以表示為：

Δk(x,y)=|Ik(x,y)-Ik-1(x,y)|,

式中，Ik(x,y)是第k幀的亮度分布.已有的研究結(jié)果表明，由噪聲引起的背景方差變化，一般小于由運(yùn)動(dòng)目標(biāo)引起的背景方差變化.記H1、H0為動(dòng)目標(biāo)和噪聲引起的變化,H0情況下，令σ表示背景圖像的均值，則噪聲模型分布函數(shù)為：

式中，P為H0假設(shè)下的樣本概率，x是幀差圖中樣本點(diǎn)灰度值，μb為圖像噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差.然后即可通過閾值T來判定幀差圖像中像素的歸屬，對(duì)幀差圖像的各像素點(diǎn)一次進(jìn)行掃描，計(jì)算質(zhì)心像素點(diǎn)所在的窗口偏差：

閾值T將樣本空間分成兩部分.

1.2 運(yùn)動(dòng)特征提取

通過上述的時(shí)域分割結(jié)果可以標(biāo)記出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大概位置.

在上述進(jìn)行的目標(biāo)檢測與圖像分割的基礎(chǔ)上，基于視點(diǎn)跟蹤切換方法進(jìn)行閾值分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤和提取.首先，通過視點(diǎn)跟蹤切換，沿梯度方向搜索動(dòng)作平面上的特征信息.采用小波分解方法[10-11]進(jìn)行相位加權(quán)，得到角度信息：

將圖像邊緣幅度信息分解為沿梯度方向的兩個(gè)分量，采用高階平移泰勒展開式方法，進(jìn)行單幀視頻跟蹤，即

此時(shí)，得到偏移量的幅度和相位等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)信息.通過多層網(wǎng)格分解，在運(yùn)動(dòng)特征迭代式中代入，從而得到：

用矩陣X表示目標(biāo)特性的曲線軌跡，并提取二階特征向量.假設(shè)判別條件成立，可得到二階矩陣特征向量如下：

式中，(x,y)表示運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征的數(shù)字圖像的旋度補(bǔ)償，其形式為：

通過上述分析推理，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征振幅分量和頻率分量如下：

2 實(shí)驗(yàn)

為了測試本文方法特征提取的性能，選取了接球、扣球和發(fā)球3個(gè)排球運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)動(dòng)作進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，如圖2(a)、(c)、(e)所示.在運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行接球、扣球以及發(fā)球動(dòng)作的瞬間，捕捉細(xì)節(jié)特征，并通過幾種技術(shù)姿勢的前景特征提取，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)感知數(shù)據(jù)的輸出.基于本文的方法進(jìn)行動(dòng)作特征提取，得到的提取結(jié)果如圖2(b)、(d)、(f)所示.

表1 傳統(tǒng)方法與本文方法提取精度對(duì)比

本文方法獲取基于紅外圖像序列的排球運(yùn)動(dòng)圖像，并對(duì)紅外圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測和提取，進(jìn)一步基于視點(diǎn)跟蹤切換方法進(jìn)行閾值分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤和提取，保證了動(dòng)作特征提取的精確度.對(duì)100 幅排球運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行基于傳統(tǒng)方法與本文方法的特征提取，最終結(jié)果如表1所示.

實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法準(zhǔn)確性和效率均高于傳統(tǒng)方法.

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