随着互联网技术的发展,计算机视觉的作用日益凸显。其中,基于视频的人体动作比对分析已得到智能化监控等领域的关注,同样也可将其应用在视频教学中。目前视频动作教学普遍采用讲解式,教学效果有限,而采用基于计算机视觉的方法,能够为学习者提供实时动作矫正,以及得到动作比对分析评价结果。对此,学习者只需要在摄像头前模仿运动动作,就可以反馈动作矫正信息,最后得到动作比对分析结果。基于视觉的人体动作矫正系统,选定体育运动健身为应用场景,通过系统预先录制标准运动视频,学习者选定该项目后,用户在摄像头前做出相同动作,系统进行动作矫正,并在运动结束后给予动作比对分析评价。通过多层迭代神经网络(CNN)架构,得到人体姿态估计的结果,由此获得人体骨骼关节点的位置信息。将骨骼数据的集合看作动作序列,将比较两个动作序列的差异,看成比较动作序列中特征的不同;通过相邻关节形成肢体的方向,进行实时动作矫正。然后,利用动态时间规整方法进行动作时间序列对齐的基础上,基于特征向量,并结合余弦相似度判断动作相似性,最后借助角度特征表示动作运动轨迹,得到整体性动作比对分析结果。本文的主要内容为:在基于人体姿态估计的基础上设计了人体动作矫正系统。使用者在运动过程中,系统进行实时动作矫正,并在运动结束后给出动作比对分析结果。动作矫正为结合人体骨骼关节位置数据,用相邻关节形成肢体的方向,进行实时动作矫正。具体是根据标准动作对应节肢对待检测动作关节点坐标进行预估,当待检测动作的关节点骨骼数据和预估值在容许范围内,则判断为符合标准动作;反之,则根据关节点与预估值之间误差的符号(正/负),判断待检测动作偏离的方向。由于动作序列的差异可以看成动作序列中特征的不同,针对骨骼关节位置数据构成的动作序列,选择合适特征描述运动差异过程。对于动作比对分析,考虑到存在长度不一动作序列的情况,首先利用动态时间规整方法进行动作时序对齐;再提取对齐后的动作序列的特征向量,利用余弦相似度判断动作相似性,借助角度特征描述运动轨迹,获得动作比对分析结果。最终实验结果显示,本系统具有良好效果。本系统可以通过摄像头捕捉用户学习数据,将标准视频和待检测动作进行比较,这样可以对学习者进行动作实时矫正,且在动作完成后给予动作比对分析结果,更好地指导用户学习,提供良好的示教平台。