研究目的
通过将学员的人体轮廓叠加在教练的动作上，提升在线私教训练效率，使学员能轻松察觉自身动作的差异。
研究成果
所提出的方法结合了先前针对健身工作室和家庭训练环境（慢动作场景）背景重建研究的优势。该方法在这些条件下能出色完成轮廓提取，有望在未来实现教练与学员的联合轮廓方案。
研究不足
该方法可能难以处理色彩多样的嘈杂背景，导致重建估计出错。移动区域可能出现检测故障，需要采用选择性更新方案进行修正。
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[2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 波兰克拉科夫（2018.10.16-2018.10.18）] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 个性化训练的虚拟视频合成
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[2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 波兰克拉科夫（2018.10.16-2018.10.18）] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 个性化训练的虚拟视频合成
DOI：10.1109/IST.2018.8577097
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
在线个人训练让用户能通过健身教练设计的锻炼视频，在家中舒适地进行锻炼。此类应用程序的用户可使用设备（电脑、笔记本、智能电视等）摄像头，以小组形式与他人共同锻炼，从而获得诸多相互关联的益处。为提高训练效率，若能在训练者画面上叠加其人体轮廓，直观显示其与教练动作的差异会很有帮助。实现这一目标的方法之一，是使用摄像头记录训练者运动视频，并将其与设备屏幕上的教练视频进行对比呈现。本研究探索该方向，结合传统背景估计算法与静态摄像头拍摄视频的前景提取技术。结果表明，现有方法均无法有效应对所有潜在挑战——比如慢速移动物体（前景），或背景初始化阶段存在移动物体的情况（这类问题主要出现在瑜伽训练中）。为此我们提出一系列技术方案：先进行初始背景重建，再采用选择性更新机制。通过融合视频片段中检测到的动态区域（时序处理）与基于颜色的区域（空间处理），使背景图像自适应收敛至真实数据。最后，我们还将该方法应用于监控摄像头的空间监测场景，以评估方案的普适性与有效性。
作者：
Filippos Markolefas，Konstantia Moirogiorgou，George Giakos，Michalis Zervakis
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