从体育视频到沉浸式训练:增强人体动作以丰富篮球训练体验

全身交互与体感输入人体姿态与行为识别运动员与健身爱好者健身教练

视频在体育训练中发挥着至关重要的作用,使参与者能够分析动作并识别对手的弱点。尽管体育视频容易获取,但由于缺乏清晰的表现指标且与真实比赛条件存在差异,丰富的运动数据仍未得到充分利用。为了解决这个问题,我们采用先进的计算机视觉算法在沉浸式环境中重建人体动作,用户可以自由观察和互动。篮球投篮被选为代表性场景来验证该框架,因为它节奏快且身体对抗频繁。我们与专家合作,迭代设计了与运动相关的可视化,以增强对复杂动作的理解。我们还提供了一对一模拟真实比赛的对抗,让用户可以直接与重建的动作竞争。我们的用户研究表明,这种方法增强了参与者的动作理解和参与度,而访谈的见解为未来沉浸式训练设计提供了信息。

快捷操作

分享

分享当前页面

ios_share

https://hci.top/zh/papers/uist/207003/2025

广告推荐

学习 AI 编程到 CodeNow

open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3746059.3747762
一眼看懂

论文快照

fact_check
dataset
来源
UIST
calendar_month
年份
2025
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
10 位作者
sell
研究子方向
全身交互与体感输入、人体姿态与行为识别
work
职业/产业
运动员与健身爱好者、健身教练
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
7 篇相关论文