“运动数字化”时代已经到来：动作捕捉赋能篮球教学
随着体育科技、体育工程的快速发展，体育与现代化科技相结合的应用越来越受到重视，动作捕捉技术作为准确获取运动学参数的有效方法，也被不断用于体育训练等教育项目中。精确获取各项运动学参数，有利于统计运动规律，规范体育教学及运动训练过程中的技术指导，进而摆脱纯粹依赖经验的状态。
太原理工大学体育学院将动作捕捉技术运用到了篮球运动的教学实践中。利用场地周围布置的NOKOV（度量）光学动作捕捉摄像机，实时获取运动员身上标志点的三维坐标，以此对运动员各阶段动作进行三维视角下的分析，建立全身运动学模型。为满足高效、高精的人体姿态识别方法的需求，研究人员提出了基于特征平面间相似性匹配的高效姿态分析方法。
该方法通过NOKOV动作捕捉系统实时采集人体运动特征点数据，据特征点确定特征平面，提取特征向量与姿态特征向量夹角，再根据篮球动作关键部位的运动特征，计算人体姿势的特征相关系数。通过特征向量及其夹角的相关系数，就可以分析学生篮球动作、标准动作之间的差异性、精确度。该方法有效解决由待测对象固有特性引起的计算误差，并降低了计算复杂度，从而提高人体姿态分析的高效性与稳定性。
采集大量运动数据后，研究人员建立了篮球动作的教学模型数据库。运用动作捕捉技术获取的三维数据与人体模型绑定呈现在计算机上，生成动画用于教学时播放演示，运动员通过观察动作捕捉系统驱动的动画模型，将自己的动作与标准动作进行分段比较，能够快速查找出不足之处，便于局部矫正。
利用NOKOV动作捕捉技术辅助体育运动的数字化教学，充分实现了现实与虚拟场景的实时交互，也便于教师对学生动作做量化分析，纠正局部不规范动作，使体育教学模式从纯理论变成生动、直观的三维动画教学模式，促进教学形式智能化。
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