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针对传统的彩色视频中动作识别算法成本高，且二维信息不足导致动作识别效果不佳的问题，提出一种新的基于三维深度图像序列的动作识别方法。该算法在时间维度上提出了时间深度模型（TDM）来描述动作。在三个正交的笛卡尔平面上，将深度图像序列分成几个子动作，对所有予动作作帧间差分并累积能量，形成深度运动图来描述动作的动态特征。在空间维度上，用空间金字塔方向梯度直方图（ SPHOG）对时间深度模型进行编码得到了最终的描述符。最后用支持向量机（SVM）进行动作的分类。在两个权威数据库MSR Action3D和MSRGesture3D上进行实验验证，该方法识别率分别达到了94. 90%（交叉测试组）和94. 86%。实验结果表明，该方法能够快速对深度图像序列进行计算并取得较高的识别率，并基本满足深度视频序列的实时性要求。
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