【摘 要】
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为了提高体育动作识别的准确性，提出一种粒子群优化神经网络的体育动作识别模型。首先采用背景差法对体育视频图像处理，获得体育动作轮廓，实现体育动作分割，然后提取体育动作的特
【机 构】
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乐山师范学院特殊教育学院,乐山师范学院计算机科学学院
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为了提高体育动作识别的准确性，提出一种粒子群优化神经网络的体育动作识别模型。首先采用背景差法对体育视频图像处理，获得体育动作轮廓，实现体育动作分割，然后提取体育动作的特征，并对特征进行核主成分分析，最后采用BP神经网络对特征向量进行训练，并通过粒子群优化算法选择BP神经网络参数，建立体育动作识别的分类器。测试结果表明，该模型提高了体育动作的识别率，降低了误识率，可以满足体育动作的在线识别要求。
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