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为了从三维人体运动数据中获得不同的运动片断,从而用来进行计算机动画创作,需要对运动序列进行识别。因为运动数据的复杂性,所以运动分段识别的复杂性非常高,尤其是对长运动序列。本文提出了一个基于低维特型的运动分段识别方法,避开了直接在原始数据空间上的分段识别,从而提高了运动分段识别的效率,同时因为子空间特征体现了运动的内在结构,因此分段识别精度也得到了改善。实验结果证明,该分段识别方法能够很好的对一些常见的运动类型进行分段识别。