Resumen

El uso de la visión por ordenador para la detección y el reconocimiento de objetivos ha sido un área de investigación interesante y desafiante durante las últimas tres décadas. Los atletas profesionales y los entusiastas del deporte en general pueden ser entrenados con sistemas apropiados para el entrenamiento correctivo y de asistencia. Esta necesidad ha motivado a los investigadores a combinar la inteligencia artificial con el campo del deporte para llevar a cabo la investigación. En este trabajo, proponemos un método basado en la Red Neural Regional-Convolutiva (MR-CNN) para el reconocimiento de movimientos de yoga, basado en la tarea de imágenes de reconocimiento de movimientos de yoga. El modelo MR-CNN mejorado se basa en el marco y la estructura de la red convolutiva de regiones, que propone un cierto número de regiones candidatas para la imagen mediante la extracción de características y las clasifica, luego emite estas regiones como cajas delimitadoras detectadas, y hace la predicción de la máscara para las regiones candidatas utilizando ramas de segmentación. El modelo MR-CNN mejorado utiliza una red residual profunda mejorada como red troncal para la extracción de características, la interpolación bilineal de las regiones candidatas extraídas utilizando la alineación de regiones de interés (RoI), seguida de la clasificación y detección de objetivos, y la segmentación de la imagen utilizando la rama de segmentación. El modelo mejora la parte de convolución en la rama de segmentación sustituyendo la convolución estándar original por una convolución separada en profundidad para mejorar la eficiencia de la red. Con el algoritmo se simulan conjuntos de datos etiquetados con polígonos construidos experimentalmente. La profundización de la red y el uso de la red separable en profundidad mejoran la precisión de la detección manteniendo la fiabilidad de la red y validan la eficacia de la MR-CNN mejorada.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:reconocimiento del movimiento del yoga, mr mejorada, rama de segmentación, modelo cnn, extracción de características, región candidata, red neuronal convolucional, área de investigación, caja delimitadora detectada, convolución estándar original
• Keywords:yoga movement recognition, improved mr, segmentation branch, cnn model, features extraction, candidate region, convolutional neural network, area of research, detected bounding box, original standard convolution