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提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法：首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为68%,相较Kinect技术（40%）达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧150ms,符合实用性要求。