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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.13 No.3
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 303 - 312 (10page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2024.13.3.303
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Artificial intelligence (AI) has brought great changes to the traditional sports industry. In order to solve the shortcomings of current recognition methods for tennis error training and obtain better recognition effect, we constructed a recognition method based on AI technology. A random projection algorithm was used to reduce the dimension of feature vectors, a CNN (convolutional neural network) model was used to learn training samples after dimension reduction, and a recognition model of wrong tennis training actions was constructed. The preprocessing of data included converting the original Cartesian coordinate system into a cylindrical coordinate system and normalizing the time of a skeletal motion sequence. Experiments show that the recognition accuracy of this model on the NTU-RGB+D dataset can reach 95.34%. The recognition accuracy of this model on the UTD-MHAD dataset can reach 94.12%. Compared with another model, the accuracy of this model was improved, which verified the superiority of this model. It can provide some technical support for the recognition of wrong tennis training actions and improve the tennis teaching effect and students’ learning level.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Methodology
4. Result Analysis and Discussion
5. Conclusions
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
Yi Y, Zheng Z, Lin M. Realistic action recognition with salient foreground trajectories. Expert Systems with Applications, 2017, 75(JUN.): 44-55.
Han Y, Yang Y, Wu F, et al. Compact and Discriminative Descriptor Inference Using Multi-Cues. IEEE Trans Image Process, 2015, 24(12): 5114-5126.
Wen Z, Wang C, Xiao B, et al. Human action recognition using weighted pooling. Iet Computer Vision, 2014, 8(6): 579-587.
Feng L, Zhao Y, Zhao W, et al. A comparative review of graph convolutional networks for human skeleton-based action recognition. Artificial Intelligence Review, 2022, 55(5): 4275-4305.
Rodrigues A, Pereira A S, Rui M, et al. Using Artificial Intelligence for Pattern Recognition in a Sports Context. Sensors, 2020, 20(11): 3040.
Han Y, Yang Y, Wu F, et al. Compact and Discriminative Descriptor Inference Using Multi-Cues. IEEE Trans Image Process, 2015, 24(12): 5114-5126.
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Feng L, Zhao Y, Zhao W, et al. A comparative review of graph convolutional networks for human skeleton-based action recognition. Artificial Intelligence Review, 2022, 55(5): 4275-4305.
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