【摘 要】
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随着低成本深度传感器（如微软Kinect）的出现，人体行为识别研究吸引了很多研究人员．由于这些设备提供了身体关节的三维位置等骨骼数据，使得基于骨骼的人体行为识别变得简单．但这些关
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随着低成本深度传感器（如微软Kinect）的出现，人体行为识别研究吸引了很多研究人员．由于这些设备提供了身体关节的三维位置等骨骼数据，使得基于骨骼的人体行为识别变得简单．但这些关节特征的信息存在部分冗余或者不必要的肢体特征，从而降低识别精度．为此，提出一种智能算法来优化关节点信息的方法过滤掉一些不必要的关节点的特征信息，从而提高识别精度．实验结果表明，提出的方法在UTKinect数据集上测试得到的精度达到97．39％，在FIorence3D数据集上测试得到的精度达到93．05％．
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