山东武术与宋太祖长拳

本文深入探讨了山东武术与宋太祖长拳之间的历史联系,通过研究北派传统武术的发源地,揭示了山东与河北在北派武术中的重要地位。文中详细对比了山东武术与少林门的不同之处,特别是宋太祖长拳在少林门中的角色及其演变。同时,文章分析了山东少林门武术的形成背景,指出其可能是山东本土武术与少林武术结合的产物。最后,通过对不同少林武术的比较,阐述了它们各自的特点与风格。
山东武术与宋太祖长拳

山东武术与宋太祖长拳 


[ 作者:刘连洋 来源:飞林国术馆 ]

山东武术与宋太祖长拳
笔者前几日曾与台湾韩基祥先生在网上畅聊山东武术与宋太祖长拳,韩先生是武林名宿“千手擒拿”韩庆堂先生之孙。韩庆堂先生,为山东省即墨县店集镇人。曾获第一届国考名列中等及1929年“浙江游艺会擂台赛”最优等第七名。韩基祥先生得家传“北少林长拳门”武术真传,并对在台湾流传的山东武术多有研究。以下是依据交谈内容所归纳的两点:
1.山东武术与少林门
在现今的北派中国传统武术中,著名的武术流派多是出自山东省与河北省,这两个省份可以说是北派中国武术的发祥地。所以北派中国武术依其发源地来区分,也可以细分为山东拳派与河北拳派。两个省份的传统武术都有着攸久的历史渊源,而且存在着互相交流,彼此影响的关系。所以他们的总体特征是一致的,都具有北派拳法动作舒展柔活、架式大开大合、步法灵活多变,并讲究气力、身法、发劲与技击技法配合等的特点。
山东武术与河北武术也有着细微的区别,在松田隆智的《图解中国拳法》一书中写道:“被认为发源于山东省的拳法有螳螂拳、孙膑拳、梅花拳等,虽然其历史的根据不详,但地躺拳、查拳自古以来在山东省就已出现了。而被认为发源于河北省的拳法有八极拳、劈挂掌、阴阳八盘掌、翻子拳、戳脚、鹰爪拳等。这两省自古以来即通行的拳法有通臂拳、太祖长拳、通背拳、六合拳、形意拳、功力拳、弹腿、醉拳等。……如果严格的说,则河北省的拳法厚重而以一击必倒为目的,山东省的拳法则轻快而连续击打,这或许就是它们各别的特征。但是也有例外,有的拳法则正好相反。”
作为明代山东专习的宋太祖长拳,现今确实是在山东、河北两地都有传承。而且太祖拳在一些山东武术流派中,是被当作母拳的。比如在本人家传的少林门梅花支系中就是以太祖拳为母拳,所以内称为太祖门。而韩兄承传的北少林长拳门一枝,其中的太祖拳也是处于重要地位的。两家的太祖拳拳路虽然不同,但有着相同的风格,相同的身法劲法,相同的术语。所以,我们有理由认为他们源于一个母体的,那就是在明代宋太祖长拳影响下的山东武术。
2.少林门与宋太祖长拳
另外有一个有趣的地方是无论本人所承的太祖门(少林门梅花支系)还是韩兄所承的北少林长拳门都有少林门这一称谓。那当世承传的宋太祖长拳与少林门有何关联呢?
有资料显示:少林寺除了本院在河南登封的嵩山之外,还在各地建立过分院。如隋唐之际创立福建莆田九连山少林寺分院、元代福裕禅师在外蒙和林、天津蓟县盘山、长安、太原、洛阳分别创立五座少林寺,此外还有山东九顶莲花山、台湾八番社、四川峨眉山等。由此看来山东也有少林寺分院。查九顶莲花山在山东确有此山,在距沂水县城8公里处。此外山东沧山也有座塔子山,在唐代之前也叫九顶莲花山。山东省流传的北少林武术,要么是由少林分院传出,要么是由嵩山少林寺传出的武术与山东本土武术结合的产物,要么是由山东武术托名少林而成。而以上几种情况,依笔者看来,均有其可能性。
虽然传说中宋太祖赵匡胤曾传拳并藏谱书于嵩山少林寺,但这只是传说。《宋史》中并没有相应的记载。当然,并不能以此来否认明代宋太祖长拳流传进入少林寺的可能。依明万历四十四年(1616)徽州人程宗猷所著的《少林棍法阐宗》中记述:“或问曰:棍尚少林,今寺僧多攻拳,而不攻棍,何也?余曰:少林棍名夜*,乃紧那罗王之圣传。至今称为无上菩提矣。而拳犹未盛行海内,今专攻于拳者,欲使与棍同登彼岸也。”来看,当时的少林寺以棍法闻名于世,而少林寺拳法还处于初始阶段,离大乘境地还有一段距离。所以明代后期的少林寺僧人开始致力于拳法的研习,以使少林寺拳法能与少林寺棍法齐名。所以,宋太祖长拳作为明代时鼎鼎大名的武术流派,被当时的少林寺僧人深加研习后,演化成为少林长拳的可能性很大。
存在这样一种可能:即当今山东各地的“少林门”,应是山东本土固有武术与少林武术的结合。相传,少林门梅花支系的武功,是盛力先前辈学于营口一带,这里的营口不是指辽宁的营口市,而是胶东半岛的一个地名。而从本门武技的特点来推测,传授盛力先武功的“少林寺僧”本身不仅学过嵩山少林寺的大红拳、少林长拳等功夫,而且更精通山东太祖门武术。只有这样,才能造就出山东少林门梅花支系这一武林奇葩。
再进一步对比两种少林武术:少林门梅花支系的入门母拳是山东本土的宋太祖长拳,而嵩山少林寺拳法则以大小红拳为入门母拳。当然本门武术中也有一套大洪拳(大红拳),洪拳(红拳)虽然不是本门的母拳,但确为本门中的重要套路。此外少林门梅花支系因以宋太祖长拳为入门母拳,所以其特点是长拳大架,动作刚柔并济,山东风味十足,与山东其他流派武术无论在动作术语及身法劲法,风格特点都颇为相似。而嵩山少林寺拳法的架式小,动作紧凑,拳法刚而快捷。两者之间在劲路、身法、动作术语上有着较为明显的差异。两相比较之后,就会由上述推测得出结论:即我们有理由认为“少林寺僧”传于盛力先的少林门武术,实际上就是以山东本土的“宋太祖长拳”为本,进一步吸取了“少林寺拳法”精义而成的一门独特武术。故本门外称少林门梅花支系,内称太祖门是极有道理的。至于山东本土其他少林门的情况,应当与本门相类,都是进一步吸取少林寺拳法精髓的山东本土武术。

<think>我们正在设计一个基于MediaPipe和LSTM的武术动作识别评分系统。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:专家评分的皮尔逊相关系数、均方根误差(RMSE)。 ### 七、结论展望 - 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**: - OpenPose等姿态估计模型对比 - 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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