深度学习驱动的多特征融合舞蹈动作识别算法

"基于多特征融合的舞蹈动作识别技术研究" 舞蹈动作识别是现代舞蹈教育信息化的重要组成部分，旨在通过计算机技术分析舞者的动作，提供精准的动作评估和矫正建议。传统的姿态估计算法通常依赖于人体轮廓特征或部件模型，但面对舞蹈动作的复杂性和多样性，这些方法往往效果有限。随着深度学习的发展，基于深度学习的人体姿态估计算法逐渐成为主流，如利用深度神经网络回归人体骨架热力图和采用沙漏状神经网络结构提取多尺度特征等。 本文提出的是一种针对舞蹈动作识别的多特征融合算法。该算法首先利用特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）对舞蹈动作进行特征提取。FPN能够有效地捕获不同尺度的信息，这对于舞蹈动作中变化幅度大、速度快的特性尤其重要。FPN的每一层都能提取特定尺度的特征，形成一个多尺度的特征金字塔，这样可以更好地处理大小不一的舞蹈动作。 接着，文章引入了一个多特征融合模块。这个模块旨在合并不同层级的特征，以充分利用各层级信息，增强对复杂姿态的识别能力。多路径融合策略允许算法同时考虑局部细节和全局上下文，提高对舞蹈动作的识别精度。这样的设计特别适合舞蹈动作中快速变化和精细姿态的识别。 实验部分，该算法在Balletto舞蹈视频数据库上进行了测试。Balletto数据库包含丰富的舞蹈动作样本，能够充分验证算法的性能。结果显示，该算法成功提升了舞蹈动作识别的准确率，为舞蹈辅助训练提供了更智能、更精准的工具。 该研究通过深度学习和多特征融合技术解决了舞蹈动作识别的难题，为舞蹈训练提供了新的技术支撑。未来，这一领域的研究可能进一步深入到实时舞蹈动作识别，或者结合虚拟现实技术，为舞者提供即时反馈和个性化训练建议，推动舞蹈教育的数字化进程。