TY -的A2蔡Sang-Bing AU - Wang Haiyun AU -胡,现PY - 2021 DA - 2021/10/12 TI -体操运动迹象基于网络通信和身体轮廓特征提取SP - 8336367六世- 2021 AB -随着计算机视觉技术的快速发展,人类行为识别技术在这一领域已经占据了一个重要的地位。基本的人类行为识别系统主要由三部分组成:移动目标检测、特征提取和人类行为的认可。为了理解行动的迹象,体操,本文使用网络通信和不同形态特征的提取轮廓特征提取在体操。然后,边缘曲率的有限差分算法是用于分类不同的体操动作,分析和讨论了高斯背景。模块化方法,一种改进的混合高斯建模方法,提出了,自适应地选择高斯分布的数量。研究结果表明,与传统轮廓提取相比,体操运动特性的决议通过网络通信和身体轮廓特征提取是清晰,和增加率超过30%。此外,本文提出的方法去除噪声图像中提取过程,效果很好,和运动员的动作是非常清楚,可实现研究目标。SN - 1574 - 017 - 2021/8336367 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/8336367——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER