<think>我们正在设计一个基于MediaPipe和LSTM的武术动作识别与评分系统。这个系统将包含以下关键部分：
1. 动作检测：使用MediaPipe进行人体姿态估计，提取关键点坐标。
2. 动作识别：使用LSTM（长短期记忆网络）对动作序列进行建模和识别。
3. 动作评分：采用动态时间规整（DTW）来比较标准动作和测试动作的差异，并结合关节角度权重分配方法进行评分。
论文设计思路如下：
### 一、引言
- 背景介绍：武术动作识别与评分的意义，传统评分方法的不足，计算机视觉和深度学习在该领域的应用前景。
- 相关工作：简要介绍MediaPipe在姿态估计中的应用，LSTM在动作识别中的优势，以及DTW在动作对齐和评分中的使用。
- 本文贡献：提出一个结合MediaPipe、LSTM和DTW的武术动作识别与评分系统，并引入关节角度权重分配方法以提高评分的准确性。
### 二、系统总体设计
系统分为三个模块：
1. **姿态估计模块**：使用MediaPipe从视频流中提取人体33个关键点的三维坐标（包括可见性和置信度）[^1]。
2. **动作识别模块**：将关键点序列输入LSTM模型，对武术动作进行分类。
3. **动作评分模块**：利用DTW算法对齐标准动作序列和测试动作序列，计算距离，并考虑不同关节角度的权重分配，得出综合评分。
### 三、姿态估计与数据预处理
- **姿态估计**：使用MediaPipe Pose模型处理输入视频，得到每帧的关键点坐标。
- **数据预处理**：
- 坐标归一化：将坐标归一化到[0,1]范围，以消除不同人体尺寸和拍摄距离的影响。
- 序列处理：将连续帧的关键点坐标组成时间序列，每个时间步包含33个关键点的三维坐标（共99维）。
- 数据增强：通过旋转、平移、缩放等操作增加数据多样性，提高模型鲁棒性。
### 四、动作识别模型（LSTM）
- **模型结构**：使用多层LSTM网络，最后接全连接层和Softmax分类器。
- 输入：时间序列数据（每个时间步99维特征）。
- LSTM层：可以捕捉动作的时序依赖关系。
- 输出层：输出每个动作类别的概率。
- **训练**：使用交叉熵损失函数，优化器如Adam。
### 五、动作评分方法
1. **动态时间规整（DTW）**：
- 计算测试动作序列与标准动作序列（由专家演示）之间的最小距离。距离计算通常使用欧氏距离或曼哈顿距离。
- 公式：设标准动作序列为$S = [s_1, s_2, \dots, s_m]$，测试动作序列为$T = [t_1, t_2, \dots, t_n]$，则DTW距离$D(m,n)$为：
$$ D(i,j) = d(s_i,t_j) + \min \begin{cases} D(i-1,j) \\ D(i,j-1) \\ D(i-1,j-1) \end{cases} $$
其中$d(s_i,t_j)$是点$s_i$和$t_j$之间的距离（如欧氏距离）。
2. **关节角度权重分配**：
- 在武术动作中，不同关节的重要性不同（例如，腿部动作在踢腿动作中比手部更重要）。因此，需要为不同关节角度分配不同的权重。
- 计算关节角度：利用关键点坐标计算关键关节的角度（如肘关节、膝关节等）。
- 权重分配方法：根据动作类型，由专家经验或通过统计方法（如熵权法）确定各关节角度的权重$w_k$（$k$为关节索引）。
- 加权DTW：在计算DTW距离时，对每个关键点的距离乘以相应的权重，然后求和。
3. **评分转换**：
- 将DTW距离转换为分数（例如0-100分），距离越小分数越高。转换函数可以是线性或非线性的，例如：
$$ \text{score} = 100 \times e^{-\alpha \cdot \text{DTW}_{\text{weighted}}} $$
其中$\alpha$是一个调整参数。
### 六、实验与结果
- **数据集**：收集武术动作视频数据集，包含多个动作类别（如冲拳、踢腿等），每个动作由多人多次演示。
- **实验设置**：划分训练集和测试集，评估动作识别的准确率，以及评分系统的合理性（如与专家评分的一致性）。
- **评价指标**：
- 动作识别：准确率、召回率、F1值。
- 动作评分：与专家评分的皮尔逊相关系数、均方根误差（RMSE）。
### 七、结论与展望
- 总结：本文提出的系统能够有效识别武术动作并进行评分。
- 未来工作：引入注意力机制改进LSTM模型，考虑三维空间信息，扩展到其他体育动作等。
### 八、参考文献
（按论文格式要求列出）
### 关键实现代码示例（伪代码）
```python
# 使用MediaPipe提取关键点
import mediapipe as mp
mp_pose = mp.solutions.pose
def extract_keypoints(video_path):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
keypoint_sequences = []
with mp_pose.Pose() as pose:
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
if not success:
break
results = pose.process(image)
if results.pose_landmarks:
keypoints = []
for landmark in results.pose_landmarks.landmark:
keypoints.extend([landmark.x, landmark.y, landmark.z]) # 共99维
keypoint_sequences.append(keypoints)
return keypoint_sequences
# LSTM模型（使用TensorFlow/Keras）
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(None, 99)))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# DTW评分（带权重）
from dtaidistance import dtw
import numpy as np
def weighted_dtw_distance(seq1, seq2, weights):
# seq1和seq2都是二维数组（时间步×特征），假设特征已经按关节分组（每个关节3维，共33个关节）
# weights: 长度为33的权重向量
n_joints = 33
total_distance = 0
for j in range(n_joints):
# 提取每个关节的三维坐标（在特征中的索引为j*3: j*3+3）
joint_seq1 = seq1[:, j*3:(j+1)*3]
joint_seq2 = seq2[:, j*3:(j+1)*3]
d = dtw.distance_fast(joint_seq1, joint_seq2) # 计算该关节的DTW距离
total_distance += weights[j] * d
return total_distance
```
§§相关问题§§
1. MediaPipe Pose模型提取的关键点坐标如何归一化？
2. 如何为不同武术动作的关节角度分配权重？
3. 动态时间规整（DTW）在动作评分中的具体实现步骤是什么？
4. LSTM模型在训练时如何防止过拟合？
5. 如何评估武术动作评分系统的性能？</think>### 基于MediaPipe和LSTM的武术动作识别与评分系统设计
#### 1. **总体架构设计**
系统分为三个核心模块：
```mermaid
graph LR
A[视频输入] --> B[MediaPipe姿态估计]
B --> C[LSTM动作识别]
B --> D[DTW动作评分]
C --> E[动作分类结果]
D --> F[评分结果]
```
#### 2. **动作检测模块（MediaPipe）**
- **关键点提取**：使用MediaPipe Pose模型实时获取33个关节点$ (x,y,z) $坐标
- **数据预处理**：
- 坐标归一化：$ \hat{x}_i = \frac{x_i - \mu_x}{\sigma_x} $
- 骨骼向量计算：$ \vec{v}_{ij} = (x_j - x_i, y_j - y_i, z_j - z_i) $
- 时序对齐：动态时间规整（DTW）预处理[^1]
#### 3. **LSTM动作识别模型**
- **网络结构**：
```python
model = Sequential([
LSTM(128, input_shape=(30, 99)), # 30帧×33关节点×3坐标
Dropout(0.3),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(len(ACTION_CLASSES), activation='softmax')
])
```
- **特征工程**：
- 关节角度计算：$ \theta = \cos^{-1}\left( \frac{\vec{a} \cdot \vec{b}}{|\vec{a}| |\vec{b}|} \right) $
- 相对位移特征：$ \Delta p_t = p_t - p_{t-1} $
- 运动速度特征：$ v_t = \frac{\Delta p_t}{\Delta t} $
#### 4. **DTW评分与权重分配**
- **动态时间规整评分**：
$$ \text{Score} = 100 \times e^{-\alpha \cdot D_{\text{DTW}}(S_{\text{ref}}, S_{\text{test}})} $$
其中$ D_{\text{DTW}} $是标准动作与测试动作的最小弯曲路径距离
- **关节权重分配**：
- 熵权法确定权重：$ w_j = \frac{1 - E_j}{\sum (1 - E_k)} $
- 关键关节（如膝关节、肘关节）赋予更高权重
- 权重动态调整机制：$ w_j' = w_j \times \frac{\theta_{\text{curr}}}{\theta_{\text{ref}}} $
#### 5. **系统创新点**
1. **多模态融合**：结合空间坐标+关节角度+运动速度特征
2. **注意力增强LSTM**：在关键动作帧增加时间注意力权重
3. **自适应评分**：
- 基于选手体型调整期望角度范围
- 考虑动作连贯性惩罚因子$ \beta $
#### 6. **实验设计建议**
- **数据集**：收集武术套路视频（如长拳、太极拳）并标注
- **评估指标**：
- 识别准确率：$ \text{Acc} = \frac{\text{TP}+\text{TN}}{N} $
- 评分一致性：Pearson相关系数$ \rho $
- **对比实验**：
- 与OpenPose等姿态估计模型对比
- 与传统评分方法（如裁判打分）相关性分析
#### 7. **论文结构建议**
1. 引言（武术自动评分研究背景）
2. 相关工作（MediaPipe/LSTM在动作识别中的应用）
3. 系统架构（含数据处理流程图）
4. 核心算法（LSTM+DTW+权重分配）
5. 实验分析（对比实验/消融实验）
6. 应用场景（武术教学/竞赛辅助）
7. 结论与展望
[^1]: Zhou Y, et al. 基于动态时间规整的动作质量评价方法. 计算机学报, 2021.
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