Con el fin de mejorar efectivamente la tasa de reconocimiento de la acción humana en imágenes de video de baile, acortar el tiempo de reconocimiento de la acción humana y garantizar el efecto de reconocimiento del movimiento de baile, este estudio propone un método de reconocimiento de movimiento humano en imágenes de video de baile. Este método de reconocimiento utiliza la teoría de redes neuronales para transformar y procesar la postura de acción humana en la imagen de video de baile, construye un modelo híbrido de píxeles de características de movimiento humano de acuerdo con los puntos de características de la acción humana en el sistema de coordenadas de la imagen, y extrae las características de movimiento humano en la imagen de video de baile. Este estudio utiliza el modelo de probabilidad de fondo de la imagen de acción humana para sumar la varianza de la función de características de acción humana y actualizar la función de características de acción humana. También puede utilizar el filtro de Kalman para detectar la acción humana en la imagen de video de baile. En el proceso de investigación, se obtienen las características de imagen de acción multipostura humana de
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