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摘要
舞蹈表演时的肢体动作灵活、表现方式复杂，姿态估计准确率较低。为此，提出了一种基于多尺度特征融合的舞蹈规范动作姿态估计方法。设计PCA分割模型，当增加至某数据帧时，提取出的主元成分与前一个区间段中的成分存在较大差异，由此确定此时的动作已经发生改变，实现动作序列分割。基于HSV空间设计一种视频前景分割算法，分割序列分割结果的视频前景。结合深度可分离卷积网络与级联金字塔网络构建舞蹈规范动作姿态估计模型，并生成舞蹈规范动作图像，实现舞蹈规范动作姿态估计。测试结果表明，该方法的姿态估计准确率在独舞时高于95%,群舞时高于92%;在明亮光线下高于93%,阴暗光线条件下高于86%,整体姿态估计准确率较高，满足了最初设计目标。
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单位温州大学; 阜阳幼儿师范高等专科学校
