Resumen

Los métodos tradicionales de entrenamiento de aeróbicos tienen problemas de falta de condiciones auxiliares de enseñanza y baja eficiencia de entrenamiento. Con la aplicación en profundidad de la inteligencia artificial y métodos de entrenamiento asistidos por computadora en el campo de la enseñanza y práctica de aeróbicos, este documento propone un método de codificación de vector Fisher (FV) preservando el espacio-tiempo local y una tecnología de puntuación automática de video de movimiento monocular. En primer lugar, se extraen el histograma de dirección de gradiente y el histograma de flujo óptico para describir la postura de movimiento y las características de movimiento del cuerpo humano en el video de movimiento. Después de la normalización y reducción de la dimensionalidad de los datos basada en el análisis de componentes principales, se obtiene el vector de características de movimiento humano con capacidad de discriminación. Luego, se utiliza el método de pirámide espacio-temporal para incrustar características espacio-temporales en la codificación FV para mejorar la capacidad de identificar la corrección y coordinación del comportamiento humano. Finalmente,

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Tradicional; Aeróbicos; Métodos de entrenamiento; Inteligencia artificial; Asistido por computadora; Video de movimiento
• Keywords:Traditional; Aerobics; Training methods; Artificial intelligence; Computer-aided; Motion video