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針對傳統的彩色視頻中動作識別算法成本高，且二維信息不足導致動作識別效果不佳的問題，提出一種新的基于三維深度圖像序列的動作識別方法。該算法在時間維度上提出了時間深度模型（TDM）來描述動作。在三個正交的笛卡爾平面上，將深度圖像序列分成幾個子動作，對所有予動作作幀間差分并累積能量，形成深度運動圖來描述動作的動態特征。在空間維度上，用空間金字塔方向梯度直方圖（ SPHOG）對時間深度模型進行編碼得到了最終的描述符。最后用支持向量機（SVM）進行動作的分類。在兩個權威數據庫MSR Action3D和MSRGesture3D上進行實驗驗證，該方法識別率分別達到了94. 90%（交叉測試組）和94. 86%。實驗結果表明，該方法能夠快速對深度圖像序列進行計算并取得較高的識別率，并基本滿足深度視頻序列的實時性要求。
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