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针对视角无关的动作识别,提出加权字典向量描述方法和动作图识别模型.将视频中的局部兴趣点特征和全局形状描述有机结合,形成加权字典向量的描述方法,该方法既具有兴趣点抗噪声强的优点,又可克服兴趣点无法识别静态动作的缺点.根据运动捕获、点云等三维运动数据构建能量曲线,提取关键姿势,生成基本运动单元,并通过自连接、向前连接和向后连接3种连接方式构成有向图,称为本质图.本质图向各个方向投影,根据节点近邻规则建立的有向图称为动作图.通过Na?veBayes训练动作图模型,采用Viterbi算法计算视频与动作图的匹