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針對(duì)傳統(tǒng)的彩色視頻中動(dòng)作識(shí)別算法成本高，且二維信息不足導(dǎo)致動(dòng)作識(shí)別效果不佳的問題，提出一種新的基于三維深度圖像序列的動(dòng)作識(shí)別方法。該算法在時(shí)間維度上提出了時(shí)間深度模型（TDM）來描述動(dòng)作。在三個(gè)正交的笛卡爾平面上，將深度圖像序列分成幾個(gè)子動(dòng)作，對(duì)所有予動(dòng)作作幀間差分并累積能量，形成深度運(yùn)動(dòng)圖來描述動(dòng)作的動(dòng)態(tài)特征。在空間維度上，用空間金字塔方向梯度直方圖（ SPHOG）對(duì)時(shí)間深度模型進(jìn)行編碼得到了最終的描述符。最后用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行動(dòng)作的分類。在兩個(gè)權(quán)威數(shù)據(jù)庫MSR Action3D和MSRGesture3D上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法識(shí)別率分別達(dá)到了94. 90%（交叉測(cè)試組）和94. 86%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠快速對(duì)深度圖像序列進(jìn)行計(jì)算并取得較高的識(shí)別率，并基本滿足深度視頻序列的實(shí)時(shí)性要求。
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