预备姿势

摘要： 左手三指曲握活动预备姿势:站、坐、卧、行均可。左手置于左肩前,五指并拢伸直。动作一:拇指、中指、小指曲握,食指、无名指二指伸直。动作二:姆指、食指、小指曲握,中指、无名指二指并拢伸直。

摘要： 左手双指横分活动预备姿势:站、坐、卧、行均可。左手置于左肩前,五指并拢伸直。动作一:左手食指、中指、无名指三指并拢,拇指、小指同时横向分开。动作二:左手拇指和食指二指并拢,中指和无名指二指并拢,食指与中指、小指与无名指同时横向分开。

摘要： 给大家介绍一组老人养生操中的颈椎操,可以很好地缓解老年脊椎病。1.颈项争力预备姿势:身体直立,两脚开立与肩同宽,双手叉腰,大拇指向后。动作:①头缓缓向左旋转至最大限度。

摘要： 原地后抛实心球是江苏省普通高校招生体育类专业统一考试必考项目,本文章通过对原地双手投掷实心球技术进行详细分析,并提出了科学的训练方法,为提高考生考试成绩和广大体育教师的训练质量提供可靠依据。一、实心球的技术分析(一)预备姿势(1)两脚分别前后站立,前后脚间隔约一脚半长度。

摘要： 笔者初次以教练员的身份带队参加仪征市青少年阳光体育运动联赛跆拳道比赛,看着一个个学生走上场,大胆地展示自我,不禁感触颇多。场上队员一张张稚气实足的小脸,场下一双双渴望的眼神形成了一幅美丽而又逗人的画面;两分钟一局;预赛两局、决赛三局的比赛,短暂而又漫长,终场铃声响起的那一刻,笑呵呵的胜利者和强忍泪水的失利者,形成了鲜明的反差。

摘要： 投掷标枪技术共分为持枪跑、投掷步、最后用力、维持身体平衡四个阶段。在这几个阶段技术环节中,超越器械的形成、下肢带动上肢的用力顺序、由后向前的发力路线在青少年学习标枪技术的初级阶段尤为重要。可用以下一些训练手段进行训练:

摘要： 截拳道的戒备式是截拳道的门户，是李小龙反复研究创立的，有着非常精细而又严肃的要求。其独特，与别的格斗预备姿势有着很大的区别，李小龙又称此为“摆桩”。至今截拳道弟子中还无人可以很好地应用这戒备式，也没有人完全理解这戒备式。

摘要： 原地推铅球技术共有握持球、预备姿势、最后用力、维持身体平衡等几个技术环节组成。在这几个技术环节中,有三个关键节点,即超越器械的形成、自下而上的用力顺序、由后向前的发力路线。针对以上三个关键节点,安排了以下一些训练手段来提高原地推铅球的成绩。

摘要： 通过对国家现代五项队运动员参加游泳项目赛事进行跟踪观察,借助目前技术领先的Kistler游泳测试系统,对国家现代五项队运动员游泳项目出发技术进行测试分析,组织专家组集中技术诊断,根据运动员出发技术准备姿势截图显示，女子出发技术落后，需加强身体姿态和核心部位训练。根据蹬离、腾空、入水、滑行阶段测试数据显示，男、女运动员整体出发技术数据落后，需有针对性地解决技术环节存在的问题。技术优化设计主要针对男子运动员预备姿势、腾空阶段进行改进；女子运动员则需要学习蹲踞式出发为切入点。

摘要： 投掷是人类在日常生活、劳动中常用的实用技能,也是人体基本活动能力之一.要具备这种能力,必须从小对学生进行训练,使这种能力逐渐得到加强.而掷实心球正是训练这种能力的有效手段之一.本文讨论了小学三、四年级双手向前掷实心球采用哪些方法能够获得更大的远度.

摘要： 投掷是人类在日常生活、劳动中常用的实用技能,也是人体基本活动能力之一.要具备这种能力,必须从小对学生进行训练,使这种能力逐渐得到加强.而掷实心球正是训练这种能力的有效手段之一.本文讨论了小学三、四年级双手向前掷实心球采用哪些方法能够获得更大的远度.

摘要： 投掷是人类在日常生活、劳动中常用的实用技能,也是人体基本活动能力之一.要具备这种能力,必须从小对学生进行训练,使这种能力逐渐得到加强.而掷实心球正是训练这种能力的有效手段之一.本文讨论了小学三、四年级双手向前掷实心球采用哪些方法能够获得更大的远度.

摘要： 投掷是人类在日常生活、劳动中常用的实用技能,也是人体基本活动能力之一.要具备这种能力,必须从小对学生进行训练,使这种能力逐渐得到加强.而掷实心球正是训练这种能力的有效手段之一.本文讨论了小学三、四年级双手向前掷实心球采用哪些方法能够获得更大的远度.

摘要： 投掷是人类在日常生活、劳动中常用的实用技能,也是人体基本活动能力之一.要具备这种能力,必须从小对学生进行训练,使这种能力逐渐得到加强.而掷实心球正是训练这种能力的有效手段之一.本文讨论了小学三、四年级双手向前掷实心球采用哪些方法能够获得更大的远度.

摘要： 图像取得部(15)取得来自设置于室内的图像传感器(2、3)的图像数据。存储部(6)存储表示人体的姿势的转变模型的信息、和表示转变模型中的各个姿势下的图像数据的检查区域的检查信息。姿势估计部(5)参照表示转变模型的信息和检查信息，计算图像数据的检查区域中的统计量，并基于统计量，根据之前时刻的人体的姿势，估计当前时刻的人体的姿势。

摘要： 公开了能够高精度地估计具有关节的物体的姿势的姿势估计装置。姿势估计装置（100）基于拍摄具有由关节连接的多个部位的物体所得到的图像数据进行物体的姿势估计，具有：基准模型存储单元（140），其按每个姿势存储对部位的位置进行规定的基准模型；加权计算单元（150），其按每个姿势以密集部分的权重小的方式对部位进行加权；以及姿势估计单元（160），其通过应用加权对基准模型和物体进行比较，来估计物体的姿势。

摘要： 本发明提供姿势信息计算装置、姿势信息计算系统及姿势信息计算法，能够实现简单的结构，并且能够抑制位置的发散而确切地计算虚拟3维空间中的姿势。传感器信息取得部(210)取得由3个角速度传感器分别检测的绕3个轴的角速度信息(GX、GY、GZ)以及由3个加速度传感器分别检测的3个轴方向的加速度信息(AX、AY、AZ)。姿势信息计算部220根据角速度信息(GX、GY、GZ)和加速度信息(AX、AY、AZ)计算虚拟3维空间中的姿势角和位置座标。尤其，姿势信息计算部(220)根据由加速度信息(AX、AY、AZ)得到的惯性座标系加速度矢量(A)，计算固定座标系速度矢量，与该固定座标系速度矢量对应地计算虚拟3维空间中的位置座标。

摘要： 将旋转板(230)设置成使得上表面(231)处于水平(S10)，在长方体夹具(210)的表面(221)上，以X轴(第1轴)与表面(212)(第2面)垂直、Y轴(第2轴)与表面(213)(第3面)垂直、Z轴(第3轴)与表面(211)(第1面)垂直的方式，固定姿势检测装置(1)(S12)。并且，在旋转板的上表面上依次固定长方体夹具的与表面(212、213、211)相对的各个表面(S14、S20、S26)，使旋转板静止或者以固定角速度旋转而取得姿势检测装置的检测值(S16、818、S22、S24、S28、S30)，生成校正参数(S32)。

摘要： 图像取得部(15)取得来自设置于室内的图像传感器(2、3)的图像数据。存储部(6)存储表示人体的姿势的转变模型的信息、和表示转变模型中的各个姿势下的图像数据的检查区域的检查信息。姿势估计部(5)参照表示转变模型的信息和检查信息，计算图像数据的检查区域中的统计量，并基于统计量，根据之前时刻的人体的姿势，估计当前时刻的人体的姿势。

摘要： 本发明提供用于通过消除由输送路搬运的工件密集并接触或重合的现象而高精度地以短时间执行机器人的拣选的工件姿势控制装置、具备该工件姿势控制装置的工件供给系统以及工件姿势控制方法。该工件姿势控制装置具有：矩形板(2)，其具备挠性；第一驱动器(3a～3d)，其固定配置于该矩形板(2)的四个角的下表面，且施加上下振动；摄像机(11)，其拍摄设定于矩形板(2)上的多个区域；以及控制装置(20)，其通过解析由该摄像机(11)拍摄到的图像来识别存在于多个区域的工件，运算工件在区域内所占的比例，并基于该比例控制第一驱动器(3a～3d)。

摘要： 本申请公开了一种姿势震颤检测模型，该模型基于集成学习模型，所述模型的输入特征为多个；所述多个输入特征中至少一个输入特征获取自受试者的手部的三轴加速度数据，至少一个输入特征获取自自受试者的手部的三轴陀螺仪数据，至少一个输入特征获取自受试者的手部的三轴磁力计数据；所述模型根据所述多个输入特征对受试者在预定姿势时进行震颤等级的分类；所述预定姿势包括翼博位、手臂伸展位、对指位。本申请利用加速度计、陀螺仪和磁力计信号的多种运动学特征，有效揭示了特发震颤患者震颤的规律性和同步性，能够有效表征患者的震颤幅度、震颤频率等特征，并建立能够准确对患者的震颤症状进行量化分级的模型。

摘要： 本发明提供位置姿势确定装置、位置姿势确定方法以及位置姿势确定程序。希望一种能够高效地确定对象物品的位置姿势的系统。位置姿势确定装置具备：实际测量数据获取部，其从三维测量机获取与工件的形状有关的实际测量数据；虚拟测量数据生成部，其根据针对工件而定义的形状数据来生成与实际测量数据对应的虚拟测量数据；滤波处理部，其根据三维测量机的测量特性来进行将虚拟测量数据进行伪转换的滤波处理；特征点提取部，其从实际测量数据以及虚拟测量数据中提取特征点数据；存储部，其存储从虚拟测量数据提取出的特征点数据作为工件的模型数据；以及位置姿势计算部，其将实际测量数据的特征点数据与将模型数据中包含的特征点数据进行坐标转换后的数据进行对照，从而计算工件的位置姿势。

摘要： 提供一种向利用者较强地赋予姿势改善的动机，辅助良好的姿势的实现的姿势改善辅助装置、姿势改善辅助方法以及姿势改善辅助程序。电子设备(20)的控制部(21)具备：姿势获取部(21A)，该姿势获取部获取利用显示部(22)的利用者的姿势的信息；以及显示控制部(21B)，该显示控制部在该姿势满足条件的情况下，将显示在显示部(22)的图像的显示条件控制为基准状态，在该姿势未满足条件的情况下，控制为相对于该显示条件基准状态发生了变化的状态。

摘要： 能够对具有成对的部位的多关节物体的姿势高精度地进行估计的姿势估计装置。在该装置中，候选区域提取单元(110)使用共同特征量，从图像中提取多个候选区域。部位区域提取单元(120)划分部位的似然较高的部位区域和除此以外的第二部位的候选区域。特征量计算单元(130)对部位区域以及第二部位的候选区域的每一个计算固有特征量。特征量校正单元(140)将部位区域以及第二部位的候选区域中的、任意一方的候选区域的固有特征量，基于另一方的候选区域的长度、宽度、以及角度中的至少一个进行校正。判定单元(150)基于校正后的固有特征量和另一方的候选区域的固有特征量之间的相似度，判定部位区域和第二部位的候选区域是否为成对的部位。