基于反事实解释的羽毛动作指导生成：利用可穿戴传感器

本研究提出了一种框架，通过生成个性化动作指南来增强羽毛球运动员的动作质量，利用多模态可穿戴数据集。这些指南基于反事实算法，旨在缩小新手与专家运动员之间的性能差距。我们的方案通过可视化数据提供关节层面的指导，帮助运动员在不依赖专家知识的情况下改进动作。该方法针对传统算法进行了评估，使用包括算术测度和运动专用评估指标的诸多指标来评估有效性、接近性和合理性。我们的评估结果表明，所提出的框架能够生成在保留原动作本质的同时提升动作质量的动作，为运动员提供比直接复制专家动作更贴近的指导。结果凸显了本方法在通过为任意输入的羽毛球动作样本生成反事实动作指导方面，为创建个性化体育运动指南的潜力。