基于图卷积神经网络的健美操难度动作识别方法

针对现有健美操难度动作识别方法中存在的识别效果差等问题，提出将图卷积神经网络应用到健美操难度动作识别中。将健美操视频划分为若干个图像，并消除健美操难度动作图像背景，设定灰度共生矩阵，估计难度动作图像局部区域模糊核，校正难度动作图像的视觉误差。在此基础上，对图卷积神经网络进行预训练，构建人体有向时空骨架图，对人体有向时空图表示与时序动态信息建模，实现健美操难度动作识别。实验结果表明，在复杂背景与简单背景下，基于图卷积神经网络的健美操难度动作识别方法识别的时间较短，并且错误识别的次数也较少，证明所提方法提高了健美操难度动作的识别效果。