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1、科技通报第31卷第6期Vol.31No.62015年6月BULLETINOFSCIENCEANDTECHNOLOGYJun.2015基于多模态眼动识别的乒乓球运动员动作预测蔡冠蓝（郑州航空工业管理学院体育教学部，郑州450015）摘要：眼动的速度最高可达到600°/s，具有比人手更灵敏的反应，因此有更好的实时性和应激性，通过眼动识别可以准确反映人体的动作特征，实现动作的判断和预测。采用眼动识别的图像处理算法实现对乒乓球运动员的动作预测，提高攻球效能，改进乒乓球攻击和防御的目的性。传统方法中对乒乓球运动员的
2、眼动识别算法采用边缘特征融合算法，对运动员的动作变换跟踪性能不好，提出一种基于多模态融合眼动识别的乒乓球运动员动作预测算法。提取边缘特征，进行虹膜定位设计，统计搜索区域灰度直方图分布，建立虹膜颜色与边缘联合特征模板，通过多模态融合眼动时变分析，采用从粗到细的处理方法，在减少匹配对应项的同时进行动作预测相关系数匹配，预测跟踪目标中心，实现动作预测，仿真结果表明，算法对运动员的动作预测准确度高，实现对乒乓球运动员动作的实时跟踪和识别。关键词：乒乓球；图像处理；眼动识别；动作预测中图分类号：TP391文献标识码
3、：A文章编号：1001-7119（2015）06-0043-03PredictionofTableTennisPlayersActionBasedonMultimodalEyeRecognitionCaiGuanlan（DepartmentofManagemengtPhysicalEducation，ZhengzhouInstituteofAeronauticalIndustry,Zhengzhou450015，China）Abstract:Eyemovementspeedcanreachamaximum
4、of600degrees/s,ismoreresponsivethanahumanhand,real-timeandstresssohadbetter,witheyerecognitioncanaccuratelyreflectthemotioncharacteristicsofthehumanbody,thereal⁃izationofjudgmentandpredictionofmovement.Usingimageprocessingalgorithmstoachieveeyerecognition
5、oftableten⁃nisathletesactionprediction,improvetheefficiencyofimprovedobjectivetoattacktheball,tabletennisattackandde⁃fense.Thetraditionalmethodofeyemovementsintherecognitionalgorithmoftabletennisathletesusingtheedgefeaturefusionalgorithm,motiontrackingper
6、formanceofathletestransformationisnotgood,putforwardapredictionalgorithmofmultimodalfusioneyerecognitionbasedontabletennisathletesinaction.Theedgefeatureofirislocalizationdesign,statis⁃ticalsearchregionalgrayhistogramdistribution,theestablishmentofajointf
7、eatureofiriscolorandedgetemplate,throughmultimodalfusioneyetime-varying,usingtheprocessingmethodfromcoarsetofine,inreducingthematchingitematthesametimeshouldbeactionpredictioncorrelationcoefficientmatching,predictionandtrackingtargetcenter,therealizationo
8、fmotionpredictionsimulationresultsshowthatthealgorithm,theactionofathleteshighpredictionaccuracy,real-timetrackingandrecognitionoftabletennisathletesinaction.Keywords:tabletennis;imageprocessing;eyemovementrecogniti
