引言

随着社会经济的发展，人们对于文化和精神的追求越来越高，武术作为中国传统文化之一，备受人们的喜爱。目前，计算机视觉技术已经在影视制作、三维建模、虚拟现实等领域得到广泛应用，在此背景下，如何利用计算机视觉技术提高武术动作捕捉的效率与精度是本文研究的重点。随着计算机技术的不断发展，动作捕捉技术也在不断地发展，以现有的动作捕捉系统为基础，对其进行改进与创新设计也是目前研究的热点。

一、人工智能在武术动作捕捉中的应用

1.1 人工智能在运动捕捉系统中的应用

在过去，人们依靠人力对运动捕捉系统进行操控，并且使用大量的人力进行数据的记录与分析，不仅耗费人力、物力，而且还存在着很大的误差。因此，随着科技的发展，人们开始使用人工智能来代替人力对运动捕捉系统进行操控。通过人工智能技术可以在运动捕捉系统中植入一些人工智能的算法，使其能够自动对人体进行识别和分析。例如，在武术训练中加入智能算法，可以帮助武术教练通过对不同动作的分析，更好地把握训练动作。例如：根据不同的训练动作设计不同的动作组合，通过人工智能技术将其转化为数据格式存储于数据库中，为以后的教学提供更多、更方便、更科学的训练依据。

1.2 人工智能在武术动作捕捉中的优势和挑战

可以实现复杂动作的动态捕捉，动作捕捉精度高，速度快。可以根据需要对人体进行快速地变形。可以实现动作的自动识别和判定，例如：智能机器人。可以自动生成虚拟的运动轨迹。可以实现复杂动作的自动拆解和重组。可以实现人机协同训练，例如：机器人动作训练等。可以实现对不同人不同动作的智能识别，如：老人，儿童等。可实现对武术中特殊动作的捕捉，如：双人打出不同招式等。可以实现多人或多场景下的动作捕捉，如：竞技比赛，教学训练等。可实现武术的虚拟现实展示和模拟演示等。

二、三维数据分析在武术动作捕捉中的应用

2.1 三维数据采集技术概述

三维数据采集技术主要是指通过传感器对人体的骨骼、肌肉等进行三维点云数据采集，再经过处理得到人体骨骼数据，最后通过可视化技术得到人体模型。该技术在影视制作、游戏、医学诊断、智能机器人等领域都有广泛地应用。随着计算机图形学和图像处理技术的快速发展，三维数据采集技术已经得到了极大地发展，目前在医学诊断、运动分析动作捕捉等领域都有了较为广泛的应用。

三维数据分析在武术动作捕捉中的应用：武术动作捕捉可以为武术教学提供参考，有利于提高教学效率，能够很好地解决教学中的重难点问题。从而提高教学质量，促进我国武术运动的发展。

2.2 三维数据分析方法

三维数据分析方法是通过计算机对获取的三维数据进行处理，提取出其特征和描述，并对其进行分析，最终得出结论，主要有层次分析法、主成分分析法和模糊数学综合分析法。层次分析法：把武术动作分解为一系列的基本动作，在动作之间建立相互关系，以确定武术动作的关键动作和主要动作。主成分分析法：从所得到的各特征中提取出一系列特征值，这些特征值可视为各动作的主要贡献因素。模糊数学综合分析法：把层次分析法与模糊数学综合分析法相结合，形成一种新的数据分析方法。其基本思想是对三维数据进行综合处理后，找出最具代表性的特征值。

三、基于人工智能和三维数据分析的武术动作捕捉系统设计

3.1 系统架构设计

动作捕捉系统使用运动捕捉设备以及多角度摄像进行数据采集，根据动作捕捉设备与多视角视频提供的数据，由算法和可视化技术对数据进行分析，进行多模态数据集训练，通过机器学习技术建立动作模型，并结合动作数据集进行动作识别。由于动作捕捉设备的采样率较低，为了获得足够的数据集，需要大量的数据处理算法。本文采用深度学习和传统机器学习相结合的方法来解决此问题。该方法首先将海量数据集分割成小块并进行特征提取，然后训练一个深度学习模型。该模型利用深度学习技术从小块特征中学习，并使用传统机器学习算法对所学的特征进行分类、预测和回归。最终得到的模型可以有效地用于训练动作识别算法。

3.2 数据采集与处理模块设计

数据采集与处理模块采用 SIMULINK构建硬件平台，由摄像头、数据采集卡、传感器、无线数据传输模块组成。在建立人体骨骼坐标系的基础上，实现了对人体姿态和动作的三维数据采集，并通过对人体骨骼姿态数据的分析实现了对人体运动姿态和动作的实时跟踪。在数据处理模块中，使用 OpenGL对采集到的数据进行三维渲染，实现了对武术动作和人体姿态的三维可视化展示。为了方便用户理解和操作，在设计界面中增加了用户交互面板。在系统运行过程中，可以通过摄像头进行实时拍摄，实现了对武术动作的捕捉。

3.3 运动识别与分析模块设计

运动识别与分析模块根据预设的标准动作，采用人工智能技术识别和分析人体的动作，并根据结果输出相应的动画信息，其中包括了三维动画信息、动画位置、动画方向等。

四、系统实现与测试

4.1 系统实现技术选型

业务流程管理系统，主要包括业务处理、数据查询、统计分析三个模块，其中业务处理模块采用前后端分离的模式，前端页面使用 html+ css+ js制作，后端使用 Mybatis+ Spring MVC构建，数据库使用 Mysql。系统功能强大，稳定性好。

4.2 系统功能测试与性能评估

系统功能测试是保证软件质量的重要环节，因为只有经过严格的功能测试，才能证明该软件是否符合设计要求，是否满足用户需求。系统性能评估是软件质量评价的重要指标之一，主要是对软件在规定时间内完成任务的能力进行评价。性能测试应在应用环境条件下进行，通常用各种负载测试工具，如 JMeter、 JUnit、 Stepwise等。性能评估应使用与需求文档一致的测试脚本和环境，通过各种方法收集系统资源使用情况的数据，通过分析这些数据来评价系统性能。性能测试时应采用各种手段收集各种信息，如软件在不同系统间的迁移、负载均衡、负载调整等。

五、结语

本文针对目前武术动作捕捉系统精度较低，实时性较差的问题，提出了一种结合三维数据分析的人工智能武术动作捕捉系统。该系统能够通过在运动捕捉设备上安装摄像机来实现三维数据的采集，并通过对采集到的数据进行分析、处理来实现对动作的捕捉。该系统能够在短时间内对大量的动作进行实时地捕捉和分析，大大提高了武术动作捕捉系统的精度和实时性。另外，该系统还能够将捕捉到的动作数据进行传输并进行存储，可以实现远程教学、演示等功能。因此，本文提出的结合三维数据分析的人工智能武术动作捕捉系统是一种具有较大发展潜力的新方法，值得进一步研究与推广。

参考文献
[1]胡静。基于深度信息的武术动作捕捉研究[D]。北京体育大学，2016.

[2]王彦锋。基于虚拟现实的人体动作捕捉系统研究与设计[J]。中国数字体育，2016,36 (1)：13-16.