SVM在太极拳动作识别中的应用研究

摘要

近年来,人体动作和姿态识别的应用愈加广泛,已成为图像处理和通信信号识别的重要研究方向,而人工智能和机器学习的发展为复杂应用提供了技术支持。太极拳动作识别是太极拳教学评价和信息化水平体现的重要依据。文章利用支持向量机(SVM)的太极拳动作识别算法,构建12种太极拳关键动作的数据集,对太极拳图片集进行主成分分析(PCA)和交叉验证进行提取特征和获取SVM最佳预测模型的参数设置,即使采用的样本数量较少,依然能够取得较好的训练效果,并且训练用时较短,对硬件的要求较低,便于操作推广。